马相东 | 人工智能的双重效应与中国智能经济发展
BSTRACT
摘要
人工智能在助推智能制造、智能金融和智能农业等高端高效智能经济加速发展的同时，也或将对就业结构、收入分配、经济安全等方面产生不可小觑的负面效应。借鉴人工智能的国际发展经验，推进中国智能经济健康发展的策略与路径包括：发挥三大比较优势，走中国特色智能经济发展道路；加大数学及算法等基础研发投入，创建政产学研用一体的人工智能创新体系；坚持以人民为中心，加快人工智能技术在经济民生领域的转化与应用；构建多层次人才培养体系，防控智能经济的结构性失业风险；制定对机器人征税政策，防控智能经济的收入不平等风险；加快治理体系建设，防控智能经济的隐私和安全风险。
EYWORDS
关键词
人工智能；经济效应；智能经济；收入分配
UTHOR
作者简介
马相东(1976-),男,湖南永兴人,经济学博士,中共北京市委党校（北京行政学院）副教授。
OUNDATION
基金项目
北京市社会科学基金项目“对外直接投资对北京产业结构升级的影响效应与发展对策研究”(15JGB129)。
党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视新一代人工智能和智能经济的健康发展。2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，将培育高端高效的智能经济列为六大重点任务之一。党的十九大报告提出，深化供给侧结构性改革，要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。2018年10月，习近平总书记强调，既要加强人工智能和产业发展融合，“构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态”；也要加强人工智能发展的潜在风险研判和防范，“确保人工智能安全、可靠、可控”［2］。2019年8月，习近平总书记强调：“中国高度重视智能产业发展，加快数字产业化、产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合。”［3］2020年2月，习近平总书记强调，完善重大疫情防控救治体系，要鼓励运用大数据、人工智能等数字技术，在疫情监测分析和资源调配等方面更好发挥支撑作用。在上述背景下，研究人工智能的双重经济效应与中国智能经济健康发展，无疑具有重大现实意义。
一、人工智能双重经济效应的理论分析
自2013年以来，随着全球人工智能产业进入加速发展阶段，美、英、日、德等全球各主要国家纷纷从战略上布局人工智能，学术界关于人工智能对产业结构、就业结构、收入分配等方面影响的文献也如雨后春笋般涌现。既有理论研究表明，人工智能技术对经济发展的影响具有双重效应：一方面，助推智能制造、智能金融和智慧农业等高端高效智能经济的加速发展；另一方面，也或将对就业结构、收入分配、经济安全等方面产生负面效应［4］。（一）人工智能的正面经济效应诸多理论研究认为，人工智能技术可通过提高生产活动的智能化和自动化程度、促进全要素生产率提升、推动产业结构转型升级等机制促进经济增长［5］。现实社会中，新一代人工智能技术正与制造业、金融业和农业等各行各业深度融合，助推智能制造、智能金融和智慧农业等高端高效智能经济的加速发展，以及通过革新生产模式、改进分配效率、驱动消费升级等机制助推经济高质量发展［6］。第一，助推智能制造加速发展。新一代人工智能技术可从产品设计、生产、供应链等过程催生新产品、新模式和新业态，助推智能制造的加速发展。一是极大丰富了新产品的品种和式样。自2017年以来，国际顶级科技评论期刊《麻省理工科技评论》发布的全球十大突破性技术中，每年都有3项左右涉及新一代人工智能技术。如2019年的灵巧机器人、可穿戴心电仪和流利对话的人工智能助手等［7］。二是极大地推动了智能化生产的模式创新。新一代人工智能技术嵌入生产过程之后，通过深度学习自主判断最佳参数，可以实现数据的跨系统流动、采集、分析与优化，从而在生产过程中实时监测和调控变量，极大提升生产设备的智能化水平。三是极大地推动了生产与消费之间的新业态发展，从而大幅降低供应链成本。根据罗兰贝格预测，到2030年，新一代人工智能技术将为中国零售行业降低的成本高达4200亿元人民币。第二，助推智能金融稳步发展。新一代人工智能技术可从催生金融新业态、降低运营成本、提升智能风控能力等方面助推智能金融的稳步发展。一是大量催生金融新业态。如，2015年底，交通银行推出国内首个智慧型人工智能服务机器人“娇娇”。又如，2019年5，中国银行5G智能+生活馆在北京正式开业；同年7月，中国建设银行首批三家“5G+智能银行”落户北京。二是大幅降低银行业运营成本。如，通过人脸识别、声纹识别等新一代人工智能技术，对用户身份进行验证，大幅降低用户核验成本；基于自然语言处理能力和语音识别能力，大幅降低客服用工成本。三是极大提高金融风险智能防控能力。风控管理是现代金融活动的核心，通过大数据、算力、算法等新一代人工智能技术的结合，可建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力，多维度控制金融机构的信用风险和操作风险，增加金融资产的安全性。第三，助推智能农业不断提速。新一代人工智能技术可从农业数据智能化分析、农业机械智能化运行等方面应用助力智慧农业提速。一方面，助推农业数据智能化分析。将数据模型或使用智能图像技术等用于病虫害识别、动物行为分析，建立典型农业大数据智能决策分析系统，可全面提升农业智能化水平。另一方面，助推农机智能化运行。将机器人、无人驾驶等新一代人工智能技术应用于农业生产的不同环节，无人插秧机、无人机植保、智能播种机、智能无骨双膜增压大棚，可极大提高农业生产效率，加快推动现代农业发展。
（二）人工智能的负面经济效应新一代人工智能在为经济发展注入新动能的同时，也可能在就业结构、收入分配、经济安全等方面产生负面影响。其一，或将导致结构性失业。理论上，人工智能技术对就业的影响存在两种相反的效应，替代效应和创造效应［8］。前者是指，伴随人工智能技术的应用推广，人工智能资本要素不仅会替代其他“非人工智能资本要素”，而且会替代劳动要素，从而带来部分劳动就业岗位的直接消失；后者是指，人工智能技术带来的生产率提升，会引致相关产业规模的扩大，从而产生正向的溢出效应，间接地衍生和创造出很多新的就业岗位［9］。总体而言，人工智能技术对就业总量的影响不会很大。从过去200多年的数据来看，自1760年代以来的三次工业革命并没有造成大规模长期失业。人工智能技术也一样，在减少就业岗位的同时，也会创造一些新的就业岗位。尽管如此，新一代人工智能技术将会对劳动力市场和就业结构带来重大冲击。牛津大学的一项研究发现，未来10年美国47%的就业岗位面临着被人工智能技术发展而被替代的潜在风险，其中，交通运输、物流、办公室和行政支持等中低技术行业首当其冲［10］。因此，新一代人工智能技术或将带来中低技术工人的结构性失业。其二，或将增加收入不平等。新一代人工智能技术对收入分配结构的影响主要体现在两个方面：一方面，对劳动和资本收入结构的影响。人工智能技术的应用和推广带来的生产率提升，将会提高资本要素回报率，从而扩大劳动要素与资本要素的回报差距。与此同时，自动化和机器人的自我复制特性将导致劳动要素的比较劣势会日益突出。因此，新一代人工智能技术的应用和推广也是资本深化的过程。这一过程将进一步降低劳动报酬比重、提高资本报酬比重，从而加剧劳动要素和资本要素在国民收入分配中的比重差距［11］。另一方面，对劳动者内部收入结构的影响。人工智能技术将带来不同劳动群体之间收入差距的扩大：对中低技能的劳动者来说，新一代人工智能技术将使其或者失业或者向低端岗位下滑，其收入将或绝对或相对下降。因此，中低技能劳动者与高技能劳动者之间的收入差距不断扩大，不同技能的劳动者之间的收入不平等也会进一步加剧［12］。其三，或将带来经济安全风险。新一代人工智能技术的发展将对个人隐私和人身安全等各方面产生深刻影响。一方面，或将带来个人隐私安全风险。随着新一代人工智能技术的发展与应用，个人信息采集和数据挖掘能力不断提升，个人信息被泄露的风险也随之加大。不仅如此，新一代人工智能技术还可根据其采集到的数据进行再学习和再推理，得到更多与用户隐私相关的信息。这些信息如被犯罪分子、恐怖分子恶意使用，则很有可能造成巨大经济损失。如，2018年美国总统经济报告显示，2016年，恶意网络活动给美国造成了高达1090亿美元的经济损失［13］。另一方面，或将造成人身安全风险。新一代人工智能技术具备一定的决策和行动能力，如果这一功能被错误设计或恶意使用，人工智能系统就可能采取错误行动或产生犯罪行为，对人身安全造成极大威胁。如，2018年3月，优步自动驾驶汽车在美国亚利桑那州造成行人死亡。不仅如此，从潜在风险看，智能机器人、自动驾驶汽车、无人机等都存在遭到非法侵入与控制，造成财产损失或被用于犯罪目的的可能，黑客和恐怖分子甚至可能利用其制造车祸、空难或恐怖袭击。
二、促进智能经济健康发展的国际经验
人工智能技术系自蒸汽机发明以来最大的突破性创新，是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。2013年以来，无论是美国、日本、英国、德国等发达国家，还是印度、俄罗斯、韩国、越南等新兴国家，都纷纷把发展新一代人工智能作为提升国家竞争力的重大战略，竞相推出促进本国智能经济健康发展的一系列战略举措。2016年10月，美国最早发布《国家人工智能研发战略计划》。2017年，日本、加拿大、阿联酋等先后将人工智能上升至国家战略。2018年，欧盟、法国、英国、德国、韩国、印度、越南等12个国家和地区相继发布人工智能战略。2019年，丹麦、西班牙、荷兰、俄罗斯等国家先后发布人工智能战略。综合分析这些国家的战略布局与举措，会发现，其在发展智能经济过程中，既充分发挥人工智能技术的正面经济效应，又积极防控其负面经济效应［14］。（一）发挥自身比较优势，走本国特色的智能经济发展道路美国主要发挥其技术、人才等方面的比较优势，确保其在人工智能技术全球领先地位及在国家安全领域的应用。2018年11月，根据“2019 财年国防授权法案”，美国成立人工智能国家安全委员会，以推满足美国国家安全和国防需要。2019年2月，特朗普签署“维护美国人工智能领先地位”行政令，从增加人工智能研发投资、制定人工智能治理标准、构建人工智能劳动力等五大重点领域正式启动美国人工智能倡议［15］。德国主要依托其在“工业4.0”及智能制造领域的比较优势，在其数字化社会和高科技战略中明确人工智能布局，打造“人工智能德国造”品牌。与此同时，通过与法国等周边欧洲国家、日本和中国等亚洲国家广泛开展国际技术研究合作，以利用全球科技、人才、市场等资源弥补自身资源不足。如，2019年1月，德、法签订《亚琛条约》，将人工智能的研发和应用视为两国未来科技合作的优先领域，以充分利用法国的科技和人才。又如，2019年4月，在上海创建“中德人工智能合作中心”，以充分利用中国的广阔市场。日本则主要发挥其在机器人、智能汽车等领域全球领先的比较优势，以建设超智能社会5.0为引领，以“制造业”“医疗和护理业”和“交通运输业”等三个重点领域为核心，分三个阶段推动人工智能技术的产业化，着力解决其在养老、教育和商业领域的国家难题。（二）通过公私合作加大研发投入，构建政产学研一体的人工智能创新体系美国一直注重政产学研一体的国家创新体系建设，其在科技创新方面的全球领先地位主要得益于这一体系建设，人工智能技术的大部分创新都是由其政产学研发生态体系提供的。2019年 6月更新后的《国家人工智能研发战略计划》为突出公私合作（也被称为政府和社会资本合作，PPP）对人工智能研发的重要性，特地新增加一个战略重点，即“扩大PPP以加快人工智能研发”。德国也非常注重政产学研一体的人工智能创新体系建设。根据2018年11月发布的《人工智能战略》，德国联邦政府将在2025年底累计投入30亿欧元，资助扩建以德国人工智能研究中心（DFKI）为基础的创新网络。DFKI创立于1988年，是德国首个以PPP模式建立的人工智能研究机构。截至2019年6月，DFKI在柏林等地设有4个研究所。德国联邦政府拟在未来五年将其进一步发展成一个至少包含12个研究所和应用集群的全国创新网络。日本同样十分注重汇聚政府、学术和产业的力量，通过加大投资推动人工智能技术研发与创新。日本人工智能技术战略委员会负责推动总务省、文部省、经产省以及下属研究机构间的协作，三省下属信息通信研究机构、理化研究所、产业技术综合研究所则牵头管理政府资金，推进产学研协同、分工合作。如在2017财年预算中，经济产业省预算45亿日元，用于人工智能和机器人核心技术研发。（三）坚持以人为本理念，强化人工智能技术在经济民生领域的转化与应用实现以共同福祉为导向的人工智能开发和应用，是德国实施人工智能战略的第二大目标。为实现这一战略目标，德国特别强化人工智能技术在中小企业的转化与应用。根据德国人工智能发展战略规划，未来5年，德国拟投入2.3亿欧元鼓励研究机构、企业在人工智能领域的研发与成果转化，同时借助中小企业4.0能力中心扩大针对中小企业的人工智能应用专项支持。日本经济产业省主要负责人工智能的实用化和社会应用等，其致力于使用机器人技术解决各种社会问题。2015年发布的《机器人新战略》提出，在制造业领域，2020年，大企业和中小企业装配过程中的机器人使用率分别达到25%和10%；在医疗护理领域，2020年，护理机器人在日本的市场规模将达到500亿日元。英国则重点促进人工智能技术在网络安全、生命科学、建筑、制造、能源、农业技术等6个重要领域的大规模应用。如，2018年11月，英国联邦政府拨款5000万英镑组建5个中心支持人工智能医疗应用。（四）加大人才培训，防控智能经济结构性失业实现就业和劳动力市场的结构性调整，是德国实施人工智能战略的12项行动计划之一。为此，德国主要制定了如下三方面举措：一是建立雄心勃勃的年轻人才计划。德国拟在各高等院校新设人工智能专业并至少新增100名人工智能教授，实施人工智能青年学者培养及教学计划。二是每年将通过“人工智能培训师”与至少1000个中小企业建立关联，将人工智能基础知识作为职业教育和培训教学内容，制定人工智能技术工人战略。三是通过创造了解和参与机会，增强年轻人对人工智能的理解。如，2019年3月，德国联邦教育与研究部（教研部）正式启动2019人工智能科学年。在科学年，德国教研部资助的19个项目将从不同的角度展示新一代人工智能技术及其应用场景，通过邀请市民参与这些项目活动，帮助其了解并体验新一代人工智能技术及其在日常生活中的应用。美国也非常重视人工智能对就业带来的影响。2018年发布的《美国人工智能就业法案》提出，美国应营造终身学习和技能培训环境，以应对人工智能对就业带来的挑战。2019年6月更新版的美国《国家人工智能研究和发展战略计划》将“推动人工智能研发人员发展”列为八大战略重点之一。英国同样重视人才与劳动力培训，通过加大技能和培训方面的投资加强公民终身再培训。如，2018年10月，英国政府与艾伦·图灵研究所合作，向人工智能行业投资用于顶尖人才培养。（五）日益重视对人工智能伦理及治理，防范智能经济的隐私和安全风险美国特别关注人工智能对国家安全和伦理道德的影响。2018 年11月，成立人工智能国家安全委员会，专门负责防范人工智能在军事应用中国家安全、伦理道德等风险。2019年6月更新版的美国《国家人工智能研究和发展战略计划》共提出八大战略重点，其中第三和第四个分别为“解决人工智能中的伦理、法律和社会问题”和“创建健康且值得信赖的人工智能系统”。此外，美国还是世界上第一个引入网络战概念的国家，早在2009年，美国军方就成立了网络司令部。2019年7月，美国国家安全局宣布，将于同年10月成立“网络安全理事会”的下设分支机构，负责整合国安局在情报收集和网络防御方面的任务。德国重点关注自动驾驶引发的伦理和风险隐患，较早在全球发布自动驾驶相关法律与准则。早在 2015年9月，德国政府就推出了《自动化和互联驾驶战略》。2017年6月，发布《自动和联网驾驶》20条伦理原则；同年8月，推出全球首套《自动驾驶伦理准则》，规定了自动驾驶汽车的行为方式。英国将伦理道德放在发展人工智能的核心位置。2017年6月，成立人工智能专门委员会，考察人工智能发展的经济、伦理和社会影响，并提出建议。2018年11月，成立数据伦理和创新中心，就包括人工智能数据的道德、安全和创新使用向政府提供建议。
三、推动中国智能经济健康发展的策略与路径
如前所述，人工智能技术对经济发展具有双重效应，推动智能经济健康发展，既要充分发挥新一代人工智能技术助推智能制造、智能金融和智慧农业等加速发展的正面效应，也须最大限度降低其对就业结构、收入分配、经济安全等方面的负面效应。基于中国国情，借鉴美、日、德等主要先进经济体的发展经验，可从以下六方面推动中国智能经济健康发展。（一）发挥三大比较优势，走中国特色智能经济发展道路发挥自身比较优势，走本国特色的智能经济发展道路，是全球各国实施人工智能战略和发展智能经济的最大经验。“必须坚持走中国特色社会主义道路”，也是改革开放40年积累的宝贵经验之一［16］。发展智能经济也一样，应发挥中国自身的比较优势。党对一切工作的领导、“一带一路”建设、海量的大数据和广阔的大市场，是新时代中国发展智能经济的三大最突出的比较优势。因此，可发挥这三大比较优势，走中国特色智能经济发展道路。首先，坚持党对智能经济发展工作的领导，确保党始终总揽全局、协调各方，强化新一代人工智能发展规划推进办公室的组织协调作用，整合资源力量、统筹推进各项人工智能战略规划及相关政策落地。其次，可借鉴德国经验，分三个层面推进人工智能技术的国际合作，打造“一带一路”人工智能创新共同体。一是立足已经签订协议的自贸区国家，加强与东盟、韩国、新西兰、澳大利亚、瑞士等国家人工智能技术合作，鼓励其人工智能企业、科研机构在华设立研发中心；二是加强与德国等人工智能技术发展先进的欧盟国家人工智能技术合作；三是加强与俄罗斯和印度等“一带一路”沿线国家的人工智能技术合作，加快人工智能技术在“一带一路”沿线国家推广应用。再次，促进人工智能和实体经济深度融合，深化发展智能制造。自2010年超过美国以来，中国已经连续10年稳居世界第一制造业大国，但大而不强问题仍然比较突出。因此，要鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，系统提升制造装备、制造过程、行业应用的智能化水平。
（二）加大数学及算法等基础研发投入，创建政产学研一体的人工智能创新体系根据国家创新体系理论原理，由于创新活动内在的不确定性和公共物品属性而导致的市场失灵，企业技术创新必须发挥政府的统领和支持作用［17］。与此同时，人工智能技术是一种通用技术，具有基础设施的外溢性特征，要求政府进行必要的投资建设［18］。党的十八大以来，中国持续加大人工智能研发投入，新一代人工智能技术的研究和应用取得显著成效。目前，中国在人工智能论文发表、企业数量等方面已经位居世界前列。相关数据显示，2013至2018年，全球人工智能领域的论文文献共30.5万篇，中国以7.4万篇位居世界第一；截至2019年6月，中国人工智能企业数量超过1200家、位居全球第二。尽管如此，与美国、德国等发达经济体相比，中国对数学及算法等人工智能基础研究的投入明显不够，中国的原始创新能力仍然薄弱。人工智能技术的基石在数学，其核心关键是算法。因此，中国需要加大对数学及算法等新一代人工智能技术基础研究方面的财政资金支持力度。考虑到这些基础研究投资大、周期长、风险高，可借鉴美、日、德等主要先进经济体发展经验，采用PPP模式引导社会资本参与政产学研一体的新一代人工智能技术创新体系建设。（三）坚持以人民为中心，加快人工智能技术在经济民生领域的转化与应用坚持以人民为中心，是新时代坚持和发展中国特色社会主义的基本方略之一。与此同时，新一代人工智能的典型特征是应用驱动，被称为引领产业变革的“赋能产业”。借鉴德国、日本等国经验，可从两方面加快新一代人工智能技术在经济民生领域的转化与应用：一方面，设立中小企业人工智能技术转化与应用奖励基金，鼓励企业、研究机构等在人工智能领域的成果转化，以加快人工智能关键技术的转化和应用，打造具有国际竞争力的人工智能产业集群；另一方面，推动新一代人工智能技术与现代制造、生态农业、现代金融、医疗、交通等各行业深度融合发展和规模化应用，推动智能产品在工业、农业、金融、医疗、交通等领域的集成应用，全面提升产业发展智能化水平，加快产业智能化升级。（四）构建多层次人才培养体系，防控智能经济的结构性失业风险党的十八大以来，尤其是2018年4月教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》以来，中国人工智能学科和专业建设加快推进。截至2020年2月，北京大学、清华大学等50余所高校成立人工智能学院、研究院。这为中国智能经济健康发展创造了较好条件。但总体而言，中国人工智能人才培养体系尚处于初级探索阶段，需要加快完善。借鉴德、美、英等国经验，中国可从三个层面构建适应智能经济健康发展需要的多层次人才培养体系：一是继续完善人工智能学院建设及相关二级学科或交叉学科设置，应对人工智能产业发展引发的社会就业变革，随时动态调整相关专业设置；二是有条件的职业教育机构要着手培养人工智能的实用型技能人才，使他们成为未来的“大国工匠”，同时人工智能企业要通过与高等学校和高职院校合作办学，完善在职培训和再就业培训体系，革新在岗人员就业技能；三是在中小学开展人工智能学科相关的基础知识和兴趣教育，以在思维最活跃的青少年群体中逐步推广人工智能教育，为未来就业提前奠基。（五）制定对机器人征税政策，防控智能经济的收入不平等风险习近平总书记强调，“让广大人民群众共享改革发展成果，是社会主义的本质要求”［19］。中国政府应充分重视新一代人工智能可能引致的收入不平等现象，防控智能经济所带来的收入不平等扩大风险。对于这一问题，理论界提出了包括实行全民基本收入政策、对机器人征税等多种政策工具。全民基本收入即每位公民都能得到政府的定期的无条件支付，由于其成本过高，使得其实行困难较大，因此越来越多的研究支持对机器人征税。他们认为，机器人和工人劳动力的税收之间应该是“中立的”，自动化应与工人劳动一样被征税，而且不应对自动化有所减免［20］。中国政府也不妨应用这一理论，制定对机器人征税的相关政策，努力实现技术进步与收益分配、效率与公平之间的动态平衡。（六）加快治理体系建设，防控智能经济的隐私和安全风险借鉴美德英等国经验，可从两方面加快新一代人工智能治理体系建设，防控智能经济的隐私和安全风险。一方面，建立健全有关新一代人工智能治理的相关法律法规。针对新一代人工智能技术或将带来的个人隐私安全风险，应明确人工智能法律主体以及数据产权的归属和权利范围，立法保护用户的数据产权和隐私权。围绕自动驾驶、无人机、服务机器人等应用，开展与之相关的民事与刑事责任确认等法律问题研究，加快推进相关立法工作。另一方面，不断完善新一代人工智能的治理原则。人工智能技术发展很快，而立法周期很长，因此需要完善人工智能的治理原则来弥补法律法规的不足。2019年6月，中国发布的《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》为未来智能经济的健康发展提供了有力保障。今后在加快落实的同时，要根据形势的变化和需要，不断进行充实、更新和调整。
[参考文献]
[1]习近平.让美好愿景变为现实——在金砖国家领导人约翰内斯堡会晤大范围会议上的讲话[N].人民日报，2018-07-27.
[2]习近平.加强领导做好规划明确任务夯实基础，推动我国新一代人工智能健康发展[N].人民日报，2018-11-01.
[3]习近平向2019中国国际智能产业博览会致贺信[N].人民日报，2019-08-27.
[4]曹静，周亚林.人工智能对经济的影响研究进展[J].经济学动态，2018，(1).
[5]陈彦斌，林晨，陈小亮.人工智能、老龄化与经济增长[J].经济研究，2019，(7).
[6]师博.人工智能助推经济高质量发展的机理诠释[J]. 改革，2020，(1).
[7]10 Breakthrough Technologies 2019 [J]. MIT Technology Review: March/April 2019.
[8]蔡跃洲，陈楠.新技术革命下人工智能与高质量增长、高质量就业[J].数量经济技术经济研究，2019，(5).
[9]Acemoglu D, Restrepo P. Artificial Intelligence, Automation, and Work, in Agrawal, Gans, Goldfarb, (eds.), The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda [M]. Chicago: The University of Chicago Press, 2019: 197-326.
[10]Frey CB, Osborne MA. The Future of Employment: How susceptible are Jobs to Computerisation? [J]. Technological Forecasting and Social Change, 2017, 114: 254-280.
[11] Autor DH. Polanyi’s Paradox and the Shape of Employment Growth [J]. Federal Reserve Bank of Kansas City: Economic Policy Proceedings,?Re-evaluating Labor Market Dynamics. 2015. 129-177.
[12]Korinek A, Stiglitz JE. Artificial Intelligence and Its Implications for Income Distribution and Unemployment, in Agrawal, Gans, Goldfarb, (eds.), The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda [M]. Chicago: The University of Chicago Press, 2019: 349-390.
[13]Council of Economic Advisers. Economic Report of the President 2018 [R]. 2018, Washington D.C.: U.S. Government Publishing Office.
[14]中国信息通信研究院、中国人工智能产业发展联盟.全球人工智能战略与政策观察(2019)[R]. 2019-08-26，http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/201908/P020190826540854325027.pdf，2019-09-06.
[15]Council of Economic Advisers. Adapting to Technological Change with Artificial Intelligence while Mitigating Cyber Threats, in 2019 Economic Report of the President[R]. Washington: U.S. Government Publishing Office.
[16]习近平.在庆祝改革开放40周年大会上的讲话[N].人民日报，2018-12-19.
[17]杨丽花.政产学研用一体制造业创新网络构建[J].中国特色社会主义研究，2016，(3).
[18]郭凯明.人工智能发展、产业结构转型升级与劳动收入份额变动[J].管理世界，2019，(7).
[19]习近平谈治国理政：第二卷[G].北京：外文出版社，2017: 200.
[20]Abbott R, Bogenschneider B. Should Robots Pay Taxes? Tax Policy in the Age of Automation [J]. Harvard Law & Policy Review, 2018, 12:145-176.
中共中央党校
(国家行政学院)
学报
Journal of the Party
School of the Central
Committee of the C.P.C.
(Chinese Academy of Governance)
国家社科基金资助期刊
全国中文核心期刊
中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊
中国人文社会科学A刊权威期刊