人工智能应用的就业效应研究综述
杨伟国 邱子童 吴清军
近年来，人工智能的影响已成为就业研究中难以回避的主题。围绕产业、岗位、工资等方面进行人工智能应用的就业效应研究，既能从宏观层面了解人工智能对就业形势的方向性影响，也能在微观层面观察现有的工作任务、收入分配在面临人工智能时出现的具体变化。在讨论各方面的影响之前，需要首先明确人工智能的概念及其应用和现阶段对其就业效应研究的主要方法。目前对人工智能概念较为全面的描述来自MIT电气工程领域的研究，即人工智能是一个有机整体，是通过模型建立的关于思维、感知和行动的表达系统，以生成测试法为基本运行方式，这一系统存在一定的约束条件，并通过算法（程序或方法）实现约束条件的作用（Finlayson等，2010）。由于人工智能正在全面进入和重塑生产、生活空间，对其描述既要避免认识论上的卢德主义，又要避免技术决定论，以保持对人工智能技术的客观认识（张成岗，2018）。因此，本文对人工智能的理解是：为实现特定任务目标而创造的能够表现出与人类能力（认知、思维或行动）相似水平的技术，这一技术需要借助相应的载体（工具）及应用环境发挥作用。在现有技术条件下，人工智能的应用载体主要是计算机化和自动化设备，应用环境即为工作任务执行环境。
一、对就业的产业分布的影响
从目前的研究结果看，农业生产部门受人工智能的影响较小，制造业部门劳动者受人工智能替代效应的影响将逐步转移到服务业领域（Autor等，2013），钟仁耀等（2013）认为这种情况与原从业人员的知识结构和变化适应能力有关。美国劳工统计局的研究显示，到2024年，几乎所有新增就业机会将集中于服务业，尤其是在医疗保健和社会援助服务领域（Trajtenberg，2018）。
1.对农业就业的影响。虽然现阶段人工智能应用并未对农民数量产生显著影响（Manyika等，2017；Frey等，2017），但人工智能技术确实会转变农民生产劳作的习惯与方式，并强化与市场的联系。人工智能对农业生产的影响主要集中在转变农业生产方式、提高生产效率、增加农民收益方面，对农民的替代效应并不明显。这可能是由于农业生产从机械化向自动化过渡的过程中，生产任务完成方式的变化并没有影响到农业生产过程对农民的需求，或者远未达到农业机械化设备应用时所产生的影响。
2.对工业就业的影响。Acemoglu等（2017）关注工业机器人的使用对美国劳动力市场的影响，研究了1993～2007年19个产业，发现工业机器人的大规模应用与就业、工资呈显著的负相关关系，并提出现阶段工业机器人对劳动力市场的替代作用大于其创造效应，每千名工人中每多1台机器人，就业人口比例降低0.18%～0.34%，工资下降0.25%～0.5%，并据此推断1990～2007年因工业机器人使用而造成的制造业失业人数达36万～67万人。同时，人工智能也深刻影响着制造业内部的生产模式与生产系统，并改变着对这些生产系统中劳动者的技能需求。
3.对服务业就业的影响。除了承接来自制造业的劳动者外，在Frey等（2017）的研究中，服务业的很多劳动者都存在被计算机化替代的风险。从事电话销售、保险承销、运输服务、摄影、数据维护等职业的劳动者被视为是极有可能被计算机化替代的群体。但人工智能的创造效应也促使一部分职业的劳动力需求有所上升，增长最快的是幼儿（及小学）教师、会计与财务人员、护士、健康顾问、康复师和社会资讯类工作者等。
二、对岗位的影响
从已有文献看，人工智能对岗位的影响不仅涉及岗位数量和任务性质的变化，即替代和创造效应，还会造成岗位极化并加速岗位上的人机合作。
1.岗位极化。20世纪计算机革命与21世纪人工智能技术飞速发展相结合对岗位的影响突出表现为中等收入、中等技能需求岗位数量的减少（Autor，2013；Frey等，2017）。与之相对应的是高收入的脑力劳动（认知工作）和低收入的体力劳动岗位均有所增加，就业人数也随之变化，劳动力市场两极分化的趋势已出现，并影响着劳动者的就业选择（Goos等，2007）。
2.岗位替代。人工智能的替代效应比以往任何技术进步的影响都要明显（曹静、周亚林，2018）。世界银行调查显示，2013年超过50个国家57%的工作受到了自动化技术的影响（Manyika等，2017）。在美国，47%的劳动岗位被替代（计算机化）的风险较高，且被替代率同工资和岗位技能需求呈负相关关系。在702种职业中，工作在交通运输、后勤服务、办公文员及部分生产部门岗位的劳动者都面临被替代的风险（Frey等，2017）。关于岗位替代的发展趋势， Trajtenberg（2018）指出，仍然有新的“技术狂热者”认为人工智能将在可预期的时间内取代大部分人的工作，也有学者持不同观点，Arntz等（2016）提出现有替代效应被夸大了，以区分任务为基础的研究结果代表的只是替代的可能性，而不是真实情况；此外，较为折中的观点是从长远来看，技术进步对大家都有益。但从短期考虑，并非所有人都是赢家（Cortes等，2014）
3.岗位创造。虽然人工智能应用（现阶段的计算机化、自动化）所表现出的替代效应较为明显，但是其创造效应仍然存在。Acemoglu（2017）提出自动化在减少就业的同时会通过创造新的工作任务衍生出新的就业机会。创造的岗位由两部分构成，一是由于人工智能应用提升业务量引起的对劳动力需求的增加；二是围绕人工智能产生的新类型的岗位（算法开发、训机师、智能设备维护等）。除岗位数量增加外，王君、杨威（2017）提出人工智能等新技术进步对就业总量的影响具有拓展性，有利于改善工作质量。
4.岗位合作。关于岗位上劳动者与人工智能应用的关系研究，可以围绕 McCarthy与Douglas 之间的核心观点冲突来理解，即是用日益强大的计算机软件和硬件组合来替代工作场所里的劳动者，还是使用相同的工具在脑力、社会、经济等方面拓展劳动者的能力。2009年以来，面向深度学习的应用型研究有了显著的成果。人工智能创新过程的变化引出了一系列政策和管理领域的关键问题（Cockburn等，2018）。具体而言，机器学习可以纳入尽可能多的变量，从中剥离出传统方法无法得到的影响因素（Camerer，2018）。
三、 对工资的影响
现有研究重视人工智能等技术进步对工资的影响，不仅由于收入不平等这一主题的重要性，同时也因为工资分布的演变提供了不同类型技能的市场价值信息（Acemoglu等，2011）。此外，由人工智能引起的工作场所内劳动者的不平等问题可能与人工智能应用对工资的影响有直接的联系（Chace，2016）。
1.对劳动者个体的影响。从技术进步已经替代劳动者的前提条件出发，Acemoglu等（2017）认为，制造业中工业机器人的应用对制造业劳动者的工资有较强的负面影响。从劳动者的教育回报角度考虑，Brown等（2002）认为，在技术冲击背景下，基于教育回报的工资不平等将会扩大，这是技能与资本互补水平的提高导致高技能劳动者需求上升的结果。但从长远角度看，除非受教育程度提高和技能提升受到限制，否则受教育程度较高的劳动者的教育回报会逐渐回归到市场平均水平。
2.对行业整体的影响。从同行业角度看，岗位极化本身就代表了基于技能水平的工资差异。在具体的差异程度方面，技术进步的飞速发展促使在工资分配过程中的中间与底部群体之间的差距越来越大，且这一趋势会持续很长时间（Kearney等，2015）。对于不同行业，对比工资变动情况也可以看出行业间对技术进步的不同反应。以服务业为例，Autor等（2013）的研究发现，在过去25年里，大多数低技能职业及其所属行业中劳动者的实际收入和就业率出现了停滞或下降，但服务业的就业和收入却是一个例外。1980～2005年，非大学学历员工在服务行业工作的时间增加了50%以上，与此同时，实际时薪增加了约11%，超过了其他低技能职业及行业的工资增长。
四、结论与评价
在现阶段研究中，现象描述、细节分析和趋势预测3个方面的内容构成了研究主体，理论与实证研究兼顾，存在积极和消极两种不同观点。出于研究角度与内容的不同，两种观点并无对错之分。虽然现阶段已出现了人工智能对就业的某些负面影响，破坏机制也得到众多学者认同，如替代效应、削减岗位数量、拉大工资差距等，但人工智能的突飞猛进需要其他产业的相应升级才能真正发挥其作用，这些负面作用是否在社会、产业或组织进行了相应调整后仍然存在，还需要继续观察。
目前关于人工智能对就业影响的研究成果初具规模，但从文献回顾的过程中可以发现在研究方向、跨学科合作、研究对象等方面仍存在一些问题。一是现有研究方向多集中于人工智能对就业的替代、创造效应方面，重点考察就业数量的变化，较少探讨二者背后的产业、行业、岗位变动的经济、社会意义。未来的研究方向除了考察就业数量变化外，更应深挖数量变化背后所代表的对劳动力市场与经济社会的影响，体现出就业效应研究的现实意义。二是现有研究缺少与人工智能技术研究人员的合作。人工智能应用与其他技术应用的最大区别在于人工智能与工作结合得更深入、更复杂。三是现阶段国内的研究多集中于现状描述与趋势预测层面，缺少关于人工智能对就业具体影响的实证研究，随着国家对人工智能愈加重视和应用范围的不断扩展，未来需要更多的产业或行业、国家或地区层面的数据夯实这一领域实证研究的数据基础。
参考文献：（略）
原文发表于《中国人口科学》2018年第5期，有删减，转载请注明，查看原文请点击：《人工智能应用的就业效应研究综述》。
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