人工智能“消融”勞動關系集體化的實證研究

許清清， 徐纖纖

(青島大學 經濟學院， 山東 青島 266071)

一、引言與文獻綜述

進入人工智能時代，為了發展經濟與提高生產率，國家大力推動人工智能等新技術在實體經濟中的應用[1]。雖然人工智能技術的應用提高了生產效率，但也會打破原有低位平衡的勞動力就業結構，引起勞動力就業結構極化，最終影響勞動關系集體化轉型。因此，為了厘清人工智能對勞動關系集體化的影響，學界主要從如下幾個方面進行了探索。

關于我國勞動關系集體化轉型問題，大部分學者認為我國勞動關系呈現集體化趨勢，也有部分學者持有不同的觀點。例如，2013年，常凱教授提出我國勞動關系正在向集體化方向發展[2]，但游正林則持有不同的觀點，認為我國勞動關系并未向著集體化方向發展，政府對勞動關系的軟性調控將導致全國勞動關系的轉變[3]。學界關于集體勞動關系的研究一般有3個方向。一是研究集體勞動關系的協調策略。李麗林等、孫永生認為，我國應積極推動工會制度創新[4-5]。熊新發等提出，要主動適應長期性的體制外集體化壓力[6]。王全興等認為我國集體勞動關系應實行整體推進策略[7]。二是研究政府在集體勞動關系中的角色問題。曹緒紅認為，政府在集體勞動關系的協調中存在角色錯位問題，應積極推動勞資政三方協商機制的建立[8]。三是研究集體勞動關系中的法律問題。艾琳提出政府應通過建立法律法規來保障勞動者的罷工權[9]。

關于人工智能對勞動關系集體化的影響，學界主要從科技進步促進勞動關系靈活化等方面展開研究。趙放等認為人工智能時代用工形式更加靈活，也將面臨新型勞動關系認定等問題，政府應制定相應的政策來保護靈活就業者[10]。魏益華等提出，非典型雇傭方式隨著科技的進步愈來愈普遍，互聯網促使勞動力市場更加扁平化并且降低了準入門檻。此外，互聯網使得勞動者獲取信息更加便利，從而降低了固定工作場所對勞動者的限制。勞動者在薪酬和工作方式上獲得了更多的自主選擇，進而產生了大量的兼職和自由職業者[11]。劉大衛認為人工智能的發展減少了對勞動力的需求，勞動者的議價能力下降，工會的作用逐漸減弱[12]。馬國旺等認為新科技革命使得市場需求更加多元化，為了適應市場需求的變化，企業的管理也更加人性化和靈活化，勞資沖突將會減少[13]。

關于人工智能對勞動力就業結構的影響，學界目前多著眼于人工智能通過“替代效應”與“創造效應”使勞動力就業結構產生“極化效應”。人工智能會對高、低技能崗位產生“創造效應”，對中等技能崗位進行替代，使勞動力就業結構產生“極化效應”，即高、低技能勞動力就業比重上升，中等技能勞動力就業比重下降[14-15]。為什么會產生如此極化結構？一方面，人工智能更擅長重復性、常規性的中等技能工作任務，為了節約成本，人工智能會對中等技能崗位進行替代[16-17]。另一方面，部分學者認為勞動力比人工智能更加擅長研發、管理等類型的高技能工作任務以及服務等類型的低技能工作任務[18-20]。人工智能在高、低技能工作崗位上與勞動力互補，可以創造就業崗位[21]。很多國家的學者通過實證研究證實了這一勞動力就業結構“極化”現象[22-26]。孫早等也認為，工業智能化降低了我國初高中學歷的勞動力就業比重，增加了專科及以上學歷和小學及以下學歷的勞動力就業比重[27]。

綜上所述，目前學界多從理論方面對人工智能與勞動關系集體化兩者之間的關系進行梳理，實證研究較少；并且也鮮有對人工智能、勞動力就業結構與勞動關系集體化三者之間關系的研究。因此，本文利用固定效應面板模型，厘清人工智能與勞動關系集體化關系；并利用中介效應模型，統一將人工智能、勞動力就業結構、勞動關系集體化3個因素納入模型，從而梳理其中的機制作用。基于此，本文的邊際貢獻主要有:第一，提出人工智能是通過勞動力就業結構間接影響勞動關系集體化的假設，并運用中介效應方法驗證勞動力就業結構的中介效應。第二，分東中西部探尋人工智能對不同地區勞動關系集體化轉型的影響。

二、理論假說

勞動關系集體化轉型是指勞動關系從個別勞動關系向集體勞動關系發展。個別勞動關系是指勞動者個人與用人單位之間的關系，其一般通過書面或口頭的勞動合同來確定和規范雙方的權利與義務。集體勞動關系一般是指以工會為代表的勞動者團體與雇主或雇主組織就勞動條件、勞動標準等勞資事務協商交涉所形成的關系，其表現形態包括集體談判、集體勞動爭議、職工參與企業管理等。

人工智能與勞動關系集體化之間的關系，實質是技術創新與生產關系的關系。第一次產業革命蒸汽機的出現使得人類社會從此進入機器代替手工勞動的時代，生產力得到了前所未有的提高。這為資本主義制度的建立奠定了堅實的物質基礎，資本主義生產關系代替封建主義生產關系成為主要的生產關系，同時也導致了資本家與勞動者的對立。第二次產業革命發電機的出現將人類社會領入“電氣時代”，生產力的進一步發展促使壟斷組織應運而生。壟斷組織的出現提高了勞動生產率，但也加強了對勞動者的剝削，許多西方國家不斷出現大規模的工人運動。第三次產業革命電子計算機、原子能等技術的問世將世界連結成一個整體，生產分工逐漸在全球范圍內進行。這極大地推動了生產力的發展，改善了人們的生活條件，但也加劇了貧富差距。以人工智能等技術為主的第四次產業革命將進一步提高社會生產力水平，生產關系也會發生變化。

從本質上而言，集體勞動關系是一種利益關系，集體利益機制是其形成基礎。集體利益機制是勞動者為爭取自身利益形成的一致傾向，推動著勞動者集體行動的發生，即促進了集體勞動關系的形成。而標準化的用工方式與集體勞動方式促進了集體利益機制的產生。一方面，標準化的用工方式促成了勞動者和企業主的利益對立，形成了為各自利益服務的集體利益機制。另一方面，在生產過程中，勞動者之間進行長期的分工合作，在工作技能、社會地位、社會心理等方面比較相似，這促成了集體利益機制的產生。

人工智能催生了新型用工方式，對集體利益機制形成解構，進而“消融”了勞動關系集體化。人工智能促使勞動力市場更加扁平化并且降低了進入壁壘。另外，人工智能使得勞動者獲取信息更加方便，從而降低了固定的工作場所對勞動者的限制。因此，勞動者在薪酬和工作方式上獲得了更多的自主選擇，進而產生了大量的兼職和自由職業者，新型用工方式不斷涌現。一方面，新型用工方式弱化了勞動者和企業主之間的界限，勞動者和企業主對立的局面有所好轉，使得集體利益機制難以形成。另一方面，新型用工方式具有簡易、松散、短期化的特點，集體利益機制在這種用工方式下很難維持。所以，人工智能催生了新型用工方式，對集體利益機制形成解構，進而“消融”了勞動關系集體化。因此，提出以下假設：

H1:人工智能對勞動關系集體化轉型產生負向影響。

人工智能引起了勞動者就業結構極化，從而抑制了勞動關系集體化。人工智能會對高、低技能崗位產生“創造效應”，對中等技能崗位進行替代，使勞動力就業結構產生“極化效應”。為什么會產生如此極化結構？一方面，勞動力比人工智能更加擅長研發、管理等類型的高技能工作任務以及服務等類型的低技能工作任務。人工智能在高、低技能工作崗位上與勞動力互補，可以創造就業崗位。另一方面，人工智能更擅長重復性、常規性的中等技能工作任務，為了節約成本，人工智能會對中等技能崗位進行替代。勞動者就業結構被極化后，人工智能如何影響勞動關系集體化轉型？

由于勞動力就業結構包括高、中、低三種技能勞動力就業比例，因此下面就從這三種技能勞動力就業比例來厘清人工智能通過勞動力就業結構作用于勞動關系集體化的機理。一是低技能勞動力就業比例與勞動關系集體化的關系。由于低技能勞動力的工資低，愿意加入工會的原因是希望工會能提高工資、保護權益，但是人工智能為低技能勞動力提供了多渠道的收入來源并創造了就業，因此人工智能暫時弱化了低技能勞動力加入工會的意愿，并且低技能勞動力流動性強，難于集體化。因此，人工智能通過增加低技能勞動力就業比例降低勞動關系集體化。二是中等技能勞動力就業比例與勞動關系集體化的關系。國內大多數研究表明，中等技能勞動者就業被人工智能替代較多，就業減少。中等技能勞動者需要工會和集體勞動合同來保證就業，勞動關系集體化傾向較強。因此，人工智能通過減少中等技能勞動者就業比例，使勞動關系集體化程度下降。三是高技能勞動力就業比例與勞動關系集體化的關系。由于高技能勞動力所含人力資本高，與資方就工資談判的博弈力量大，工資和就業相對有保證，所以對加入以工會為代表的集體勞動關系的意愿較低。因此，人工智能通過增加高技能勞動者就業比例，使勞動關系集體化程度下降。人工智能促使了勞動力就業的分化，高、中、低技能勞動力的利益訴求不同，導致集體談判失去優勢，取而代之的是分散化談判的盛行，并且隨著人工智能的發展，工會參與率不斷下降，最終導致勞動關系集體化水平降低。因此，提出以下假設：

H2：人工智能通過勞動力就業結構極化對勞動關系集體化轉型產生負向影響。人工智能通過增加低、高技能勞動力就業比例，降低勞動關系集體化水平；人工智能通過減少中等技能勞動力就業比例，降低勞動關系集體化水平。

三、 計量模型設定與指標選取

(一)模型設定

1.基本回歸模型

為研究人工智能對勞動關系集體化的影響，本文構建了如下計量模型:

lnCLRit=α0+α1lnAIit+α2Xit+μi+εit

(1)

其中，i、t分別為地區和時間，CLR、AI分別表示勞動關系集體化、人工智能，X為控制變量，μ為個體固定效應，ε為隨機擾動項。

2.中介效應模型

為檢驗人工智能能否通過勞動力就業結構抑制勞動關系集體化轉型，借鑒溫忠麟等的做法[28]，構建中介效應模型，對人工智能影響勞動關系集體化的作用機制進行檢驗，計量模型設定如下：

lnCLRit=β0+clnAIit+βXit+μi+εit

(2)

Lit=γ0+alnAIit+γXit+μi+εit

(3)

lnCLRit=ρ0+c′lnAIit+bLit+ρXit+μi+εit

(4)

其中，L為中介變量勞動力就業結構，包括低、中、高三種技能勞動力就業比例。假設系數c、a、b均顯著，進一步檢驗系數c′是否顯著，若不顯著，說明勞動力就業結構起完全中介作用; 若顯著，說明勞動力就業結構起部分中介作用。

(二)指標選取和數據來源

礙于人工智能指標只公布了2003—2017年的數據，因此本文以2003—2017年全國30個省(市、自治區)為樣本。西藏自治區數據缺失嚴重，故將其剔除。原始數據主要來源于《中國統計年鑒》、各省份統計年鑒、《中國勞動統計年鑒》、EPS數據庫和國家統計局。部分缺失數據利用插補法進行補全。具體指標的選取和處理方法如下：

1.被解釋變量：勞動關系集體化

本文借鑒常凱、于米等[2，29]的做法，利用工會會員人數與就業人數的比值來反映我國勞動關系集體化水平(見表1)。

表1 變量選取與說明

2.中介變量：勞動力就業結構

本文借鑒孫早等、陳曉等對勞動力就業結構的測度方法[27，30]，將勞動力就業結構分為高、中、低三種技能勞動力就業比例，分別用大專及以上、初中及高中、小學及以下學歷就業人員比重來衡量。

3.解釋變量：人工智能

本文參照Borland等、蔡嘯等的做法[31-32]，以信息傳輸、計算機服務和軟件業全社會資產投資額與GDP的比值反映我國人工智能技術應用規模。

4.控制變量

為了盡可能準確地衡量人工智能對勞動關系集體化的影響，將其他因素干擾導致的誤差降到最低。參考朱平利、高宏艷的研究[33-34]，選取地區失業率、經濟發展水平、城鎮化水平、平均工資作為控制變量。文中主要變量的描述性統計見表2。

表2 主要變量的描述性統計

四、實證結果及分析

(一)全樣本基準回歸

人工智能對勞動關系集體化影響的結果如表3所示。由表3可知：人工智能對勞動關系集體化的回歸系數在1%的顯著性水平上顯著為負，表明人工智能明顯抑制了勞動關系集體化轉型。因此，假設H1成立。在控制變量方面，城鎮化水平對勞動關系集體化轉型具有顯著的促進作用，可能是因為大量的農村勞動力涌向城鎮，勞動力市場出現供過于求的情況，勞動者為保障自身權益對加入以工會為代表的集體勞動關系的意愿增強，推動了勞動關系集體化轉型。經濟發展水平對勞動關系集體化也具有顯著的促進作用，可能是因為經濟增長使得政府有足夠的財政能力促進工會組織建設和集體協商來保障勞動者的權益，這推動了勞動關系集體化轉型。失業率對勞動關系集體化的影響不顯著，可能是因為失業率越高表明就業形勢越緊張，勞動者的集體化意愿增強，但政府會對失業人群進行補貼和再培訓，幫助失業者渡過難關，又抑制了勞動者的集體化傾向。最終失業率對勞動關系集體化的影響不顯著。平均工資對勞動關系集體化具有負向影響但不顯著，可能是因為一方面勞動者的工資呈現增長的趨勢，生活條件得到改善，勞動關系集體化意愿降低；另一方面，大量研究表明，我國勞動收入份額長期處于比較低的水平，與資本相比，勞動者在收入分配中處于不利地位，為了爭取更多利益，勞動者的集體化意愿增強。兩種作用相互抵消，最終導致平均工資對勞動關系集體化的影響不顯著。

表3 人工智能對勞動關系集體化影響的回歸結果

(二)區域異質性檢驗

由于不同區域市場化水平以及經濟發展等存在較大差異，人工智能對勞動關系集體化轉型的影響也會有所不同。為了探討不同地區人工智能對勞動關系集體化的影響情況，本文將有數據統計的中國30個省、市、自治區分為東中西3個部分，進行實證檢驗。

由表4可以看出，東部地區人工智能對勞動關系集體化的作用不顯著，中西部地區人工智能對勞動關系集體化的影響均顯著為負。其中，模型(1)是東部地區的回歸情況，從中可知，人工智能對勞動關系集體化的作用不顯著。可能是因為東部地區的市場經濟發展充分，吸引了高學歷人才。由于高技能勞動力工資和就業相對有保證，集體化意愿較低，造成勞動關系集體化水平下降。因此，在人工智能廣泛應用之前，東部地區勞動力就業結構已經被分化，“市場化”已經對東部地區勞動關系集體化產生“消融”。所以東部地區在面臨人工智能的沖擊時，人工智能對勞動關系集體化的“消融”作用并不顯著。模型(2)～(3)是中部與西部地區的回歸情況，從中可知，人工智能對勞動關系集體化的“消融”作用顯著。原因在于，中西部地區在與東部地區的市場化競爭中，東部地區從中西部吸引了大量的高技能勞動力，使得中西部的中低技能勞動力就業比重增加[35]。由于中低技能勞動力所含人力資本比較低，與資方就工資談判的博弈力量弱，工資和就業相對沒有保障，勞動關系集體化意愿較強。因此，在人工智能廣泛應用之前，中西部地區“市場化”對勞動關系集體化沒有起到“消融”作用，反而強化了中低端勞動力就業結構，使其勞動關系集體化轉型傾向較強。然而，當中西部地區面臨人工智能沖擊時，人工智能逐漸解構中西部原有勞動力就業結構。不僅中等技能勞動力崗位被替代，中等技能勞動者被拋向低端就業，而且人工智能為低端勞動者提供了更靈活的就業，這些因素都降低了中低技能勞動力集體化傾向。另外，人工智能增加了中西部地區高技能勞動力的就業比例。然而，高技能勞動者的集體化傾向比較低。所以，中西部地區人工智能對勞動關系集體化具有消融作用。

表4 分區域面板回歸

(三)穩健性檢驗

1.內生性檢驗

基準回歸只是選取了部分影響因素作為變量，不可避免會出現遺漏掉某些其他經濟影響因素的現象，可能出現內生性問題。因此，借鑒李成友等、許清清等的做法[36-38]，選取人工智能技術應用規模的一階滯后項作為工具變量，運用工具變量法來緩解內生性問題，具體結果如表5所示。人工智能系數的方向及顯著性在內生性檢驗與基準回歸中基本相同，這意味著基準回歸的結果穩健。

2.替換被解釋變量

借鑒常凱、于米等的做法[2，29]，采用基層工會組織數與就業人數的比值作為勞動關系集體化的衡量指標，結果如表5所示。替換指標后，人工智能系數的方向和顯著性在穩健性檢驗與基準回歸中基本一致，基準回歸的結果穩健。

表5 穩健性檢驗

(四)機制分析

前文理論分析表明，人工智能可以通過勞動力就業結構影響勞動關系集體化轉型。為檢驗人工智能對勞動關系集體化的影響是否存在上述作用機制，本文將勞動力就業結構作為中介變量，運用中介效應模型檢驗人工智能抑制勞動關系集體化的作用機制，檢驗結果如表6。

表6 中介效應分析

由模型(1)(2)(3)可知，勞動力就業結構在人工智能與勞動關系集體化的反向關系中中介效應顯著，人工智能通過增加高、低技能勞動力就業比例，降低中等技能勞動力就業比例對勞動關系集體化產生負向影響。具體表現為：由模型(1)可知，系數c、b顯著為負；系數a顯著為正；加入中介變量后，系數c′顯著為負。表明低技能勞動力就業比例具有部分中介作用，人工智能通過增加低技能勞動力就業比例進而阻礙勞動關系集體化。由模型(2)可知，系數c、a顯著為負；系數b顯著為正；加入中介變量后，系數c′顯著為負。表明中等技能勞動力就業比例具有部分中介作用，人工智能通過減少中等技能勞動力就業比例進而降低勞動關系集體化水平。由模型(3)可知，系數c、b顯著為負；系數a顯著為正；加入中介變量后，系數c′顯著為負。表明高技能勞動力就業比例具有部分中介作用，人工智能通過增加高技能勞動力就業比例進而降低勞動關系集體化水平。

綜上所述，假設H2成立。

五、結論及建議

(一)研究結論

本文基于2003—2017年我國30個省(市、自治區)面板數據，構建并檢驗了一個中介效應模型，分析了人工智能對勞動關系集體化的影響及其作用機理。研究結果表明：第一，人工智能對勞動關系集體化具有消融作用。第二，勞動力就業結構在人工智能消融勞動關系集體化中發揮中介效應。人工智能通過增加高、低技能勞動力就業比例，降低中等技能勞動力就業比例，對勞動關系集體化產生消融作用。第三，從分區域固定效應面板模型可知，在東部地區，人工智能對勞動關系集體化的作用不顯著；在中西部地區，人工智能對勞動關系集體化的影響均顯著為負。

(二)政策建議

根據以上研究結論，提出如下政策建議：

1.完善勞動關系三方協商機制

進入人工智能時代，用工方式更加多樣化，勞動關系更加復雜化，政府應加強三方協商機制的建設，以保護勞動者權益，構建和諧勞動關系。在三方協調機制中，政府應發揮協調者的作用，并不斷完善勞動法律體系建設，為三方機制提供法律支持；工會應代表職工行使集體談判權，通過集體談判將集體合同內容落到實處，維護勞動者權益；企業應落實公有制企業和非公有制企業參與制度。另外，增加協商內容，重點關注人工智能時代多樣化勞動關系的協商。

2.優化中西部地區的工會組織建設

在中西部地區，集體勞動關系受到人工智能的沖擊較大，工會作為工人階級的群眾性組織，要增強維護勞動者權益的能力。中西部地區要提高勞動力的工會參與率，擴大工會的有效覆蓋面，暢通勞動者表達合理訴求的渠道，加強工會與工人團體之間的信任，提高勞動力的工會參與意識。

3.加強對低端勞動力的保護

一是建立低端勞動力救助機制，擴大法定勞動基準。人工智能時代，越來越多的低技能勞動力與用人單位建立非標準勞動關系，即不簽訂勞動合同。而我國現行的勞動法律法規大多建立在簽訂勞動合同的標準勞動關系之上。因此，人工智能時代低技能勞動力的勞動權益無法得到有效的保障。為此有必要放寬我國勞動法的適用范圍，將以標準勞動關系為基礎的法律認定標準擴大為以勞動為基礎的法律認定標準，以保護勞動人民的權益。二是建立更加靈活的社會保險體系。可以推出按單繳納、按里程繳納等靈活化社會保險繳納方式，以適應用工方式的變化，保護低技能勞動力的勞動權益。

4.加強中低技能勞動力的職業技能培訓

促使中低技能工人轉化為高技能工人，以應對人工智能對集體勞動關系的影響。政府應增加教育經費的投入規模，提高中低技能勞動力的人力資本水平。另外，政府也應適應人工智能時代對勞動者技能需求的變化，加大對中低技能勞動者人工智能等相關技能的培訓，提高勞動力市場信息流動的靈活性，使勞動者順利完成就業轉移，提高就業率。

5.建立高端人力資本約束機制

集體勞動關系不僅對外有保護中低端勞動力的作用，對內也會發揮約束高技能勞動力機會主義的功能。而人工智能對集體勞動關系的消融，影響了其對內約束高技能勞動力的作用。人工智能時代企業對高端人力資本的競爭使得勞動糾紛增多并且導致了勞動關系的短期化。部分高技能勞動力違反競業限制提前離職或因離職而使企業商業秘密泄露，損害了企業利益。為此，企業有必要建立行業協會、商會等聯合組織，制定相關行業規范，從而形成對高端人才的約束。