人工智能對(duì)就業(yè)需求的影響：基于勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)視角

張美莎，曾鈺桐，馮 濤

(西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061)

0 引言

隨著以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、信息化為載體的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命興起，人工智能對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)影響日益凸顯。自2013年工信部發(fā)布 《關(guān)于推進(jìn)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指導(dǎo)意見》以來(lái)，政府相關(guān)部門先后發(fā)布了 《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》 《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃》 《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》 《國(guó)家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè)工作指引》等一系列層層推進(jìn)的配套指導(dǎo)文件，逐步將人工智能發(fā)展上升至國(guó)家戰(zhàn)略高度。2020年4月，國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)首次明確指出人工智能是新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的一大重要領(lǐng)域。在上述現(xiàn)實(shí)和政策雙重推動(dòng)背景下，人工智能與機(jī)器人技術(shù)在生產(chǎn)和服務(wù)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，物化于機(jī)器人中的技術(shù)升級(jí)對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)市場(chǎng)產(chǎn)生了深刻影響。在勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)發(fā)生重大變化的時(shí)代背景下，厘清人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)規(guī)模及結(jié)構(gòu)的影響，對(duì)于實(shí)現(xiàn) “穩(wěn)就業(yè)”和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)目標(biāo)具有重要理論和現(xiàn)實(shí)意義。

現(xiàn)有關(guān)于人工智能與就業(yè)的研究主要集中于人工智能是否會(huì)替代部分勞動(dòng)力就業(yè)崗位、人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的沖擊評(píng)估及對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的影響[1-3]。然而上述文獻(xiàn)或集中于理論闡述，或以西方發(fā)達(dá)國(guó)家為研究對(duì)象，缺乏人工智能對(duì)中國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)市場(chǎng)影響的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。此外，中國(guó)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，東北、東部、中部、西部四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的人工智能應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)升級(jí)進(jìn)程呈現(xiàn)梯度差異，人工智能對(duì)中國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)市場(chǎng)的影響可能會(huì)呈現(xiàn)出不同于西方工業(yè)化國(guó)家的獨(dú)有特征。

考慮到中國(guó)人口跨區(qū)域流動(dòng)的特征事實(shí)，本文選取2012—2018年中國(guó)省級(jí)機(jī)器人與勞動(dòng)力就業(yè)的面板數(shù)據(jù)，采用空間面板模型評(píng)估人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響機(jī)制及效果。在此基礎(chǔ)上，基于勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)視角，進(jìn)一步考察人工智能對(duì)高、中、低技能勞動(dòng)力的就業(yè)沖擊及這種沖擊在不同區(qū)域間的異質(zhì)性。研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人應(yīng)用顯著降低了勞動(dòng)力就業(yè)需求，這種就業(yè)需求下降具有顯著的結(jié)構(gòu)性和區(qū)域性特征。本文的研究為政府制定差異化的人工智能產(chǎn)業(yè)政策提供啟示，同時(shí)為人工智能影響中國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)市場(chǎng)的研究提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

1 文獻(xiàn)回顧與研究假說(shuō)

1.1 文獻(xiàn)回顧

現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于人工智能與就業(yè)關(guān)系的研究并沒(méi)有統(tǒng)一界定，概括起來(lái)主要有3種觀點(diǎn)。①人工智能特別是工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用會(huì)顯著降低勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)需求。Spitz-Oener[4]指出，信息技術(shù)的發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)市場(chǎng)產(chǎn)生了替代效應(yīng)，特別是減少了重復(fù)性工作較高的中等技能勞動(dòng)力的就業(yè)崗位。Karabarbounis等[5]基于美國(guó)計(jì)算機(jī)發(fā)展的實(shí)證研究表明計(jì)算機(jī)進(jìn)步總體上減少了勞動(dòng)力收入份額。國(guó)內(nèi)部分學(xué)者也針對(duì)人工智能和就業(yè)的關(guān)系進(jìn)行有益探討，韓民春等[1]、王林輝等[6]和閆雪凌等[7]一致認(rèn)為工業(yè)機(jī)器人對(duì)地區(qū)就業(yè)具有顯著的負(fù)向影響。②信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)的發(fā)展能夠增加勞動(dòng)力就業(yè)崗位[8-9]，同時(shí)自動(dòng)化技術(shù)也將會(huì)創(chuàng)造新的工作崗位，最終導(dǎo)致就業(yè)市場(chǎng)總體規(guī)模不斷擴(kuò)張[10]。③部分學(xué)者認(rèn)為人工智能對(duì)就業(yè)不存在顯著影響。Acemoglu 等[11-12]指出人工智能發(fā)展在對(duì)部分工作崗位進(jìn)行替代的同時(shí)，也會(huì)創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位，對(duì)整體就業(yè)并沒(méi)有顯著影響[13]。

具體到勞動(dòng)力市場(chǎng)，對(duì)于人工智能如何對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生沖擊、影響勞動(dòng)力市場(chǎng)的真實(shí)就業(yè)，Karabarbounis等[5]指出，在全球就業(yè)形勢(shì)呈現(xiàn)下滑趨勢(shì)的背景下，人工智能的發(fā)展進(jìn)一步加劇了勞動(dòng)力就業(yè)難問(wèn)題。Hémous等[2]的研究表明，人工智能技術(shù)能夠通過(guò)減少低技能崗位需求、增加高技能崗位需求與報(bào)酬的途徑進(jìn)一步加劇勞動(dòng)力就業(yè)收入分配不平等問(wèn)題。值得注意的是，人工智能技術(shù)并非只能替代低技能勞動(dòng)，隨著近年來(lái)大數(shù)據(jù)與 “深度學(xué)習(xí)”等技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用，一些在傳統(tǒng)觀點(diǎn)中被認(rèn)為無(wú)法替代的復(fù)雜型、認(rèn)知型的勞動(dòng)崗位也將可能被人工智能所替代，如銀行柜員、會(huì)計(jì)、文秘等。面對(duì)人工智能技術(shù)不斷發(fā)展的趨勢(shì)，F(xiàn)rey等[14]指出，約47%的職業(yè)將受到人工智能的沖擊，包括法律助理、金融顧問(wèn)等重復(fù)性腦力勞動(dòng)的高技術(shù)職業(yè)。

除了關(guān)注人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的沖擊外，還有部分學(xué)者考察智能化技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的影響。Bughin等[15]預(yù)測(cè)到2030年人工智能應(yīng)用將促使約13%的社會(huì)總收入由從事重復(fù)性工作的低技能崗位轉(zhuǎn)移至從事創(chuàng)造性工作的高技能崗位，低技能勞動(dòng)收入份額將從33%降至20%。Dauth等[3]的研究發(fā)現(xiàn)，在德國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)中人工智能應(yīng)用減少了制造業(yè)相關(guān)勞動(dòng)崗位的需求，但同時(shí)增加了對(duì)服務(wù)業(yè)相關(guān)勞動(dòng)力崗位的需求。屈小博等[16]的研究指出，中國(guó)就業(yè)結(jié)構(gòu)整體上呈現(xiàn) “有序遞進(jìn)的升級(jí)”結(jié)構(gòu)，中等收入崗位數(shù)量相對(duì)增長(zhǎng)較快。而郝楠等[17]指出，中國(guó)就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn) “N型極化”的升級(jí)趨勢(shì)，高技能崗位和低技能崗位就業(yè)增加，中等技能崗位需求減少。

上述文獻(xiàn)對(duì)人工智能與就業(yè)的研究做了許多有益探討，但仍存在以下兩點(diǎn)需要補(bǔ)充的內(nèi)容。①上述實(shí)證研究文獻(xiàn)多數(shù)以西方發(fā)達(dá)國(guó)家為研究對(duì)象，人工智能對(duì)中國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)市場(chǎng)影響的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)較少。考慮到中國(guó)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡，東北、東部、中部、西部四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的人工智能應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)升級(jí)進(jìn)程呈現(xiàn)梯度差異，人工智能對(duì)中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)規(guī)模和就業(yè)市場(chǎng)的影響可能會(huì)呈現(xiàn)出不同于西方工業(yè)化國(guó)家的獨(dú)有特征。②上述關(guān)于人工智能對(duì)就業(yè)影響效應(yīng)的研究中，忽略了勞動(dòng)力就業(yè)的空間外溢性。基于對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的補(bǔ)充，結(jié)合中國(guó)人口跨區(qū)域流動(dòng)的特征事實(shí)，本文擬選取中國(guó)省級(jí)機(jī)器人與勞動(dòng)力就業(yè)的面板數(shù)據(jù)，采用空間面板模型評(píng)估人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)的影響及區(qū)域差異化效果。

1.2 研究假說(shuō)

人工智能對(duì)就業(yè)的影響主要有兩種效應(yīng)，分別是就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)和就業(yè)替代效應(yīng)。從就業(yè)創(chuàng)造角度講，一方面物化于機(jī)器人中的技術(shù)升級(jí)提高了市場(chǎng)生產(chǎn)效率，降低了產(chǎn)品生產(chǎn)成本，促使企業(yè)生產(chǎn)利潤(rùn)增加，企業(yè)存在足夠的盈余積累時(shí)傾向于擴(kuò)大資本規(guī)模，最終導(dǎo)致勞動(dòng)力就業(yè)市場(chǎng)規(guī)模得以擴(kuò)張。據(jù)麥肯錫預(yù)測(cè)，人工智能應(yīng)用將促使我國(guó)GDP每年增長(zhǎng)0.8～1.5個(gè)百分點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)張最終會(huì)產(chǎn)生就業(yè)補(bǔ)償效應(yīng)，擴(kuò)大就業(yè)市場(chǎng)規(guī)模；另一方面，隨著人工智能的研發(fā)和推廣，人工智能技術(shù)發(fā)展會(huì)創(chuàng)造新型任務(wù)進(jìn)而衍生出新的就業(yè)崗位，增加了勞動(dòng)力市場(chǎng)的相對(duì)需求量。國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)的研究數(shù)據(jù)顯示，平均每應(yīng)用1個(gè)人工智能機(jī)器人，社會(huì)將衍生出3.6個(gè)新興崗位。從就業(yè)替代角度講，人工智能特別是工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用加快了生產(chǎn)機(jī)械化、自動(dòng)化的進(jìn)程，將會(huì)替代一部分重復(fù)性強(qiáng)、創(chuàng)造性和情感交互性弱的工作崗位，最終降低勞動(dòng)力就業(yè)需求。

人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)崗位的替代和創(chuàng)造效應(yīng)并非一蹴而就，從作用路徑看，就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)的途徑更為豐富，但創(chuàng)造效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)存在以下現(xiàn)實(shí)障礙：①人工智能技術(shù)發(fā)展加快了同質(zhì)產(chǎn)品更新?lián)Q代速度，部分老企業(yè)缺乏相關(guān)技術(shù)設(shè)備無(wú)法生產(chǎn)新產(chǎn)品，只能通過(guò)降低生產(chǎn)規(guī)模、裁員等方式規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而降低對(duì)勞動(dòng)力的需求，而新企業(yè)無(wú)法快速進(jìn)入投資生產(chǎn)階段產(chǎn)生新的就業(yè)崗位，進(jìn)而出現(xiàn)勞動(dòng)力需求的空窗期，引發(fā)間歇性失業(yè)問(wèn)題；②當(dāng)前中國(guó)人工智能發(fā)展正處于初中期發(fā)展階段，人工智能的就業(yè)替代效應(yīng)在短期內(nèi)能夠得到快速反響，而就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)的顯現(xiàn)是一個(gè)長(zhǎng)期的持續(xù)過(guò)程，因此現(xiàn)階段人工智能創(chuàng)造新任務(wù)的速度遠(yuǎn)不及替代現(xiàn)有勞動(dòng)力的速度，Acemoglu等[18]的研究為此提供了理論和經(jīng)驗(yàn)支撐。因此本文認(rèn)為相比于就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)，當(dāng)前階段人工智能應(yīng)用帶來(lái)的就業(yè)替代效應(yīng)更為明顯。基于此，提出假設(shè)1：現(xiàn)階段人工智能應(yīng)用顯著降低了勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)總需求。

人工智能技術(shù)對(duì)就業(yè)的替代和創(chuàng)造效應(yīng)必然會(huì)反映在勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)上[19]。替代效應(yīng)方面，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器人應(yīng)用直接替代可預(yù)測(cè)的、程序性任務(wù)崗位，這些崗位主要集中在第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)及第三產(chǎn)業(yè)的中低端，導(dǎo)致企業(yè)降低了中、低技能勞動(dòng)力的相對(duì)需求。創(chuàng)造效應(yīng)方面，首先物化于機(jī)器人中的技術(shù)升級(jí)衍生出新型崗位，大量工作將會(huì)需要人機(jī)協(xié)作，這就要求勞動(dòng)力具有較高的專業(yè)性和協(xié)作性，對(duì)高技能人員的需求隨之不斷上升；其次，人工智能技術(shù)升級(jí)同時(shí)提升了高、中、低技能勞動(dòng)力的勞動(dòng)生產(chǎn)率，但相比于中、低技能勞動(dòng)力，高技能勞動(dòng)力與人工智能技術(shù)發(fā)展的契合性更高，邊際產(chǎn)出效率也更高，因此中低技能勞動(dòng)力從被替代到再就業(yè)需要花費(fèi)時(shí)間和成本更高，這進(jìn)一步加劇了 “高技術(shù)”勞動(dòng)力需求與 “低素質(zhì)”勞動(dòng)力供給之間的矛盾，進(jìn)而引發(fā)結(jié)構(gòu)性失業(yè)。基于此，提出假設(shè)2：人工智能對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)以就業(yè)創(chuàng)造為主，而對(duì)中、低技能勞動(dòng)力就業(yè)以就業(yè)替代為主。

在研究人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響時(shí)，區(qū)域差異是不容忽視的一個(gè)關(guān)鍵因素。人工智能發(fā)展程度越高的地區(qū)，如北上廣深等地區(qū)面對(duì)先進(jìn)設(shè)備投資的大規(guī)模增長(zhǎng)及持續(xù)產(chǎn)生的新的創(chuàng)新型任務(wù)，對(duì)高技能工人的需求相比中技能工人上升幅度更大。相反，在人工智能發(fā)展程度較低的地區(qū)，如中國(guó)西北地區(qū)等，囿于經(jīng)濟(jì)條件的匱乏及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的低級(jí)化，勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)以中、低技能勞動(dòng)力為主，很難吸引高技能人才流入。基于此，提出假設(shè)3：人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響效果存在顯著的區(qū)域性差異。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型構(gòu)建

本文采用空間計(jì)量模型考察人工智能對(duì)就業(yè)的影響。傳統(tǒng)計(jì)量方法假設(shè)地區(qū)間相互獨(dú)立，但在勞動(dòng)力具有流動(dòng)性、產(chǎn)生大規(guī)模跨區(qū)域就業(yè)的背景下，本省的人工智能水平變化可能對(duì)相鄰省份的勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生影響，各省的勞動(dòng)力就業(yè)也可能存在內(nèi)生交互效應(yīng)，空間計(jì)量模型可以較為準(zhǔn)確地捕捉這一影響。同時(shí)，考慮到人工智能水平與勞動(dòng)力就業(yè)可能存在相互因果關(guān)系，本文同時(shí)采用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)空間誤差模型進(jìn)行實(shí)證分析，以避免可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。模型設(shè)定如下：

laborit=γ1robotit+γ2Xit+εit，εit=λWjtεit+νit

(1)

laborit=θlaborit-1+γ1robotit+γ2Xit+εit，εit=λWjtεit+νit

(2)

模型 (1)為靜態(tài)空間誤差模型，模型 (2)為動(dòng)態(tài)空間誤差模型。模型中，laborit為不同技能勞動(dòng)力就業(yè)，laborit-1為不同技能勞動(dòng)力就業(yè)的滯后項(xiàng)，下標(biāo)t與i分別表示第t年與第i個(gè)省份；Wjt為空間鄰接權(quán)重矩陣，λ代表空間誤差系數(shù)；robotit為人工智能水平；Xit為控制變量，包含消費(fèi)水平、貿(mào)易開放程度、城鎮(zhèn)化水平、金融發(fā)展水平及研發(fā)投入水平等；εit為誤差項(xiàng)。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證人工智能對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)影響的區(qū)域差異，構(gòu)建以下模型：

laborit=β0+β1robotit×IDij+β2Xit+εit，εit=λWjtεit+νit

(3)

式中，IDij為地區(qū)虛擬變量，代表位于j地區(qū)的i省份，laborit、robotit、Xit與上文一致，εit為誤差項(xiàng)。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)選取

本文選取2012—2018年中國(guó)30個(gè)省份 (不含西藏)機(jī)器人與勞動(dòng)力就業(yè)的面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)人工智能對(duì)就業(yè)的影響機(jī)制和效果。具體的數(shù)據(jù)來(lái)源是：機(jī)器人數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)商品貿(mào)易庫(kù)；相關(guān)的勞動(dòng)力就業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)自于 《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》；其余變量數(shù)據(jù)分別來(lái)自于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)、 《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒，具體的指標(biāo)選取和變量定義如下。

(1)主要解釋變量：人工智能水平 (robot)。目前有關(guān)機(jī)器人數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的報(bào)告主要來(lái)自于中國(guó)商品貿(mào)易庫(kù)和國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì) (IFR)，中國(guó)商品貿(mào)易庫(kù)提供了中國(guó)各個(gè)省份每年進(jìn)出口機(jī)器人的類別和數(shù)量，IFR提供了基于中國(guó)行業(yè)層面機(jī)器人的安裝數(shù)量，因此無(wú)法直接獲取各省份每年機(jī)器人的安裝數(shù)量。鑒于此，本文參照孔高文等[20]的研究，采用各省份機(jī)器人進(jìn)口數(shù)量作為人工智能的指示變量。

(2)主要被解釋變量：不同技能勞動(dòng)力就業(yè) (labor)。受教育水平是衡量人力資本及技能積累的重要指標(biāo)，良好的教育水平能夠讓人們快速適應(yīng)新環(huán)境和新技能需求[21]，因此，本文采用受教育水平及年限的高低來(lái)劃分勞動(dòng)力就業(yè)的技能等級(jí)。具體地，將受過(guò)高等教育 (大專院校及以上)的勞動(dòng)力視為高技能勞動(dòng)者，將受初中、高中及中專教育者劃分為中等技能勞動(dòng)力，將小學(xué)及以下受教育者劃分為低技能勞動(dòng)力。

(3)其他變量：消費(fèi)水平 (con)、貿(mào)易開放程度 (trade)、城鎮(zhèn)化水平 (urb)、金融發(fā)展水平 (fin)、研發(fā)投入水平 (rd)。人工智能與工業(yè)智能化具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，鑒于此，本文參照孫早等[22]關(guān)于工業(yè)智能化的研究，采用以下5個(gè)控制變量進(jìn)行分析。①消費(fèi)水平采用各省份居民家庭人均消費(fèi)占可支配收入的比重衡量；②貿(mào)易開放程度采用各省份經(jīng)營(yíng)單位所在地進(jìn)出口總額占當(dāng)?shù)谿DP比重衡量；③城鎮(zhèn)化水平采用各省份城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎睾饬浚虎芙鹑诎l(fā)展水平采用各省份年末存貸款余額與GDP比重衡量；⑤研發(fā)投入水平采用各省份研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入占GDP比重衡量。各變量定義與說(shuō)明見表1。

表1 變量定義與說(shuō)明

2.3 描述性統(tǒng)計(jì)

機(jī)器人應(yīng)用分布。本文分別將中國(guó)商品貿(mào)易庫(kù)和國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)2012—2018年提供的機(jī)器人進(jìn)口數(shù)量及機(jī)器人安裝數(shù)量進(jìn)行匯總，如圖1所示。圖1中，2012—2018年機(jī)器人安裝量與進(jìn)口量二者趨勢(shì)基本一致，中國(guó)進(jìn)口機(jī)器人數(shù)量 (中國(guó)商品貿(mào)易庫(kù)統(tǒng)計(jì))平均約為機(jī)器人安裝數(shù)量 (IFR統(tǒng)計(jì))的1.1倍，這也間接表明用各省份進(jìn)口機(jī)器人數(shù)量衡量各省份真實(shí)的人工智能水平具有現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

圖1 2012—2018年機(jī)器人安裝量與進(jìn)口量

3 實(shí)證與結(jié)果分析

3.1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

在使用空間面板模型前，首先需要驗(yàn)證省際勞動(dòng)力就業(yè)是否存在空間依賴性。莫蘭指數(shù)是常用的檢驗(yàn)空間依賴性的指標(biāo)，本文計(jì)算了2012—2018年中國(guó)各省份就業(yè)規(guī)模的莫蘭指數(shù)，結(jié)果見表2，可以看到莫蘭指數(shù)均大于零且均通過(guò)了10%的顯著性檢驗(yàn)，這表明各省份勞動(dòng)力就業(yè)規(guī)模顯著空間正相關(guān)，具有明顯的空間聚集性。

表2 2012—2018年各省份就業(yè)規(guī)模的空間相關(guān)性檢驗(yàn)

3.2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(1)人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)需求及就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。人工智能對(duì)總體就業(yè)、不同技能勞動(dòng)力就業(yè)影響的估計(jì)結(jié)果見表3。第 (1) (3) (5) (7)列與第 (2) (4) (6) (8)列分別是采用靜態(tài)空間面板和動(dòng)態(tài)空間面板的回歸結(jié)果。從表3的回歸結(jié)果可以看出，靜態(tài)空間面板的回歸結(jié)果與動(dòng)態(tài)空間面板的回歸結(jié)果基本一致，不存在顯著性的差異，因此下文主要以靜態(tài)空間面板的回歸結(jié)果為例，對(duì)實(shí)證研究結(jié)果進(jìn)行分析。從模型 (1)回歸結(jié)果看，勞動(dòng)力就業(yè)總體規(guī)模的系數(shù)為負(fù)且通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明現(xiàn)階段人工智能對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的總體效應(yīng)以就業(yè)替代為主，人工智能水平每提高1個(gè)單位，勞動(dòng)力總體就業(yè)規(guī)模下降0.4%。究其原因，可能在于現(xiàn)階段中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展尚處于起步階段，短期內(nèi)無(wú)法為勞動(dòng)市場(chǎng)創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會(huì)；但人工智能對(duì)就業(yè)的替代效應(yīng)卻隨著工業(yè)機(jī)器人安裝數(shù)量的提升逐漸增強(qiáng)，這就導(dǎo)致現(xiàn)階段人工智能創(chuàng)造的新就業(yè)崗位遠(yuǎn)低于其替代的原有就業(yè)崗位，呈現(xiàn)出勞動(dòng)力就業(yè)需求減少的總體態(tài)勢(shì)，損害了總體就業(yè)水平，與前文的假設(shè)1相一致。此外，從空間滯后系數(shù)的回歸結(jié)果看，其均通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明在中國(guó)人口跨區(qū)域流動(dòng)背景下，勞動(dòng)力就業(yè)具有明顯的空間外溢性。

表3 人工智能對(duì)不同技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響：基準(zhǔn)回歸結(jié)果

從勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的回歸結(jié)果看，人工智能應(yīng)用對(duì)不同技能等級(jí)勞動(dòng)力的就業(yè)影響存在顯著差異。其中，低技能勞動(dòng)力及中技能勞動(dòng)力的回歸系數(shù)顯著為負(fù)且均通過(guò)10%的顯著性水平檢驗(yàn)，人工智能水平提高1個(gè)單位將導(dǎo)致低技能和中技能勞動(dòng)力就業(yè)規(guī)模分別下降0.7%、0.5%；而高技能勞動(dòng)力的回歸系數(shù)顯著為正，人工智能水平提高1個(gè)單位，高技能勞動(dòng)力就業(yè)上升1.6%，動(dòng)態(tài)空間面板的結(jié)果與靜態(tài)面板相一致。這表明人工智能對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)以就業(yè)創(chuàng)造為主，對(duì)中、低技能勞動(dòng)力就業(yè)以就業(yè)替代為主，假設(shè)2得到驗(yàn)證。導(dǎo)致上述結(jié)果產(chǎn)生的原因可能在于，以工業(yè)機(jī)器人為代表的人工智能技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)需求具有顯著的結(jié)構(gòu)性特征，人工智能技術(shù)在替代重復(fù)性強(qiáng)、創(chuàng)造性和情感交互性弱的低技能、中技能勞動(dòng)力就業(yè)崗位的同時(shí)，也會(huì)增加對(duì)專業(yè)性、創(chuàng)造性與人機(jī)交互性的高技能勞動(dòng)力需求，這與中國(guó)當(dāng)前以低技能、中技能為主的勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)不匹配，加劇了 “高技術(shù)”勞動(dòng)力需求與 “低素質(zhì)”勞動(dòng)力供給之間的矛盾，最終引致 “就業(yè)極化”現(xiàn)象。

(2)人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)影響的區(qū)域差異。為了防止變量過(guò)多、自由度偏小引起的估計(jì)誤差，本文結(jié)合中國(guó)4個(gè)區(qū)域，以東北地區(qū)為基準(zhǔn)，共設(shè)置3個(gè)地區(qū)虛擬變量，東北地區(qū)的省份設(shè)為同一虛擬變量；東部地區(qū)的省份設(shè)為同一虛擬變量；西部地區(qū)省份設(shè)為同一虛擬變量。區(qū)域差異回歸結(jié)果見表4。

表4 人工智能影響就業(yè)結(jié)構(gòu)的區(qū)域差異分析結(jié)果

從東北地區(qū)的回歸結(jié)果看，人工智能對(duì)勞動(dòng)力總體就業(yè)規(guī)模的影響顯著為負(fù)，中、低技能勞動(dòng)力就業(yè)規(guī)模變化與全國(guó)總樣本的回歸結(jié)果相一致，但高技能勞動(dòng)力就業(yè)的正向促進(jìn)效應(yīng)并不顯著。究其原因，可能在于盡管東北地區(qū)人工智能水平位居全國(guó)前列，但是由于東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)，對(duì)高技能人才吸引力不足的同時(shí)伴隨著嚴(yán)重的人才流失問(wèn)題，導(dǎo)致東北地區(qū)人工智能發(fā)展對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響并不顯著。

從東部地區(qū)的回歸結(jié)果看，人工智能對(duì)勞動(dòng)力總體就業(yè)的影響是正向的，人工智能每增加1單位，勞動(dòng)力總體就業(yè)增加0.3%。值得注意的是，人工智能應(yīng)用同時(shí)提升了東部地區(qū)低技能和高技能勞動(dòng)力的就業(yè)規(guī)模。究其原因，一方面可能是因?yàn)闁|部地區(qū)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用時(shí)間較長(zhǎng)，相較于其他地區(qū)人工智能的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)逐步開始顯現(xiàn)，衍生出更多與人工智能相關(guān)的第二、三產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)崗位，增加了低技能勞動(dòng)力的就業(yè)機(jī)會(huì)；另一方面，東部地區(qū)人口稠密，勞動(dòng)力流入較多，也吸引了更多專業(yè)技能人才，對(duì)就業(yè)崗位的適配性和適應(yīng)性更強(qiáng)，因此在東部地區(qū)，人工智能的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)已經(jīng)開始顯現(xiàn)。

從中部地區(qū)的回歸結(jié)果看，人工智能對(duì)勞動(dòng)力總體就業(yè)的影響顯著為負(fù)，對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響顯著為正，從回歸結(jié)果的系數(shù)大小看，人工智能每增加1單位，高技能勞動(dòng)力就業(yè)增加0.6%，人工智能對(duì)就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)低于東部地區(qū)，這可能是因?yàn)橹胁績(jī)H有部分地區(qū)應(yīng)用了人工智能機(jī)器人，人工智能水平相比于東部地區(qū)仍有差距。在中技能勞動(dòng)力就業(yè)方面，人工智能應(yīng)用提高了中部地區(qū)中技能勞動(dòng)力的就業(yè)規(guī)模，這可能是因?yàn)橹胁康貐^(qū)人工智能發(fā)展尚處在初級(jí)階段，東部地區(qū)的部分中技能勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到了中部地區(qū)就業(yè)，增加了中部地區(qū)的中技能勞動(dòng)力就業(yè)。

從西部地區(qū)的回歸結(jié)果看，人工智能對(duì)勞動(dòng)力總體就業(yè)的影響同樣顯著為負(fù)。從勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)看，人工智能應(yīng)用對(duì)西部地區(qū)中技能勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生了正向影響，對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生了負(fù)向影響。究其原因，可能在于西部地區(qū)同樣接收了從東部地區(qū)溢出的部分中技能勞動(dòng)力，從而增加了本地區(qū)的中技能勞動(dòng)力就業(yè)；同時(shí)由于西部地區(qū)人工智能水平低，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后，具有專業(yè)技術(shù)的高技能人才傾向于到人工智能水平較高的東部地區(qū)就業(yè)。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)是本文的核心解釋變量，為了保證上述結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采取替換被解釋變量代理指標(biāo)的方法重新對(duì)上述理論假設(shè)進(jìn)行實(shí)證分析。具體地，參照孫早等[22]、宋冬林等[23]、陸雪琴等[24]的做法，通過(guò)比較 《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中行業(yè)分類就業(yè)人員的受教育程度和大學(xué)專科及以上學(xué)歷的比例，以第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員的平均工資與各省份全部就業(yè)人員平均工資的差值分別衡量低技能勞動(dòng)力、中技能勞動(dòng)力、高技能勞動(dòng)力就業(yè)水平。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與上文研究結(jié)果基本一致，在此不再披露與贅述。

4 結(jié)論與啟示

本文基于勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)視角，選取2012—2018年中國(guó)省級(jí)機(jī)器人與勞動(dòng)力就業(yè)的面板數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)空間面板模型評(píng)估人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)的影響。研究結(jié)果表明：人工智能發(fā)展顯著降低了勞動(dòng)力就業(yè)需求，在中國(guó)人口跨區(qū)域流動(dòng)背景下，這種效應(yīng)具有明顯的空間外溢性；人工智能發(fā)展引起的勞動(dòng)力就業(yè)需求下降效應(yīng)具有顯著的結(jié)構(gòu)性特征，就業(yè)替代效應(yīng)在中、低技能群體中更為明顯；人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響效果存在顯著的區(qū)域性差異。

根據(jù)上述研究結(jié)論，得到以下幾點(diǎn)啟示：①政府要加大低技能群體職業(yè)技能培訓(xùn)投入及教育經(jīng)費(fèi)投入。人工智能的發(fā)展將會(huì)替代越來(lái)越多中低技能勞動(dòng)力，而勞動(dòng)力就業(yè)轉(zhuǎn)移需要提高人力資本，因此政府要持續(xù)加大各級(jí)各類教育經(jīng)費(fèi)投入，特別是加強(qiáng)在崗職工、失業(yè)人員的專業(yè)技能培訓(xùn)，幫助勞動(dòng)力提升就業(yè)擇業(yè)能力；同時(shí)要建設(shè)公共就業(yè)服務(wù)體系，增強(qiáng)勞動(dòng)力接受市場(chǎng)信息的能力，減少摩擦性失業(yè)。②要結(jié)合各地實(shí)際情況，制定差異化的人工智能產(chǎn)業(yè)政策。如東北地區(qū)應(yīng)采取切實(shí)有效的措施，建立更加完善的人才引進(jìn)機(jī)制，提升人才福利待遇，建立健全完善的住房、醫(yī)療、教育保障體系，提高城市對(duì)高技能人才的吸引力；東部地區(qū)應(yīng)繼續(xù)提升人工智能應(yīng)用水平，大力支持國(guó)產(chǎn)人工智能產(chǎn)品的研發(fā)，進(jìn)一步推進(jìn)我國(guó)人工智能技術(shù)發(fā)展；中西部城市應(yīng)逐步推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，增加基礎(chǔ)性就業(yè)崗位，吸納東部地區(qū)轉(zhuǎn)移的中低技能勞動(dòng)力。③加快人工智能專業(yè)人才隊(duì)伍的建設(shè)，優(yōu)化和調(diào)整智能制造學(xué)科體系。我國(guó)目前應(yīng)用的人工智能技術(shù)過(guò)度依賴進(jìn)口，國(guó)產(chǎn)人工智能機(jī)器人市場(chǎng)占有率較低，政府應(yīng)加大對(duì)人工智能的研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，支持高校建設(shè)世界一流的智能制造學(xué)科體系，培育具有較強(qiáng)創(chuàng)新能力、高度理解運(yùn)用能力、能夠解決核心技術(shù)問(wèn)題的高素質(zhì)人才，增強(qiáng)我國(guó)人工智能技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)能力和創(chuàng)新能力。