人工智能、居民滿意度與勞動(dòng)參與意愿

劉 雯

(山西大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 山西 太原 030031)

一、引言

黨的十九大報(bào)告提出“推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合”，將人工智能發(fā)展的意義上升到了國家戰(zhàn)略層面。“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)建議也明確提出要推動(dòng)人工智能同各產(chǎn)業(yè)深度融合。目前，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已達(dá)千億元以上，企業(yè)數(shù)量達(dá)到2 600余家。《2020—2021中國人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》提出，中國在全球人工智能市場上所占的比重在2024年將達(dá)到15.6%，人工智能產(chǎn)業(yè)在未來將實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長。

作為國家之間未來競爭的關(guān)鍵賽場，人工智能的發(fā)展勢(shì)必會(huì)影響勞動(dòng)力市場的發(fā)展[1]。除了在企業(yè)層面影響企業(yè)對(duì)勞動(dòng)力水平和勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的需求之外，人工智能發(fā)展還將從勞動(dòng)供給層面影響居民作為勞動(dòng)力的勞動(dòng)參與意愿。若人工智能的發(fā)展在某種意義上被用于補(bǔ)充或替代勞動(dòng)力，則會(huì)影響居民對(duì)于自身工作及生活的滿意度評(píng)價(jià)，進(jìn)而使得居民改變自身的勞動(dòng)參與意愿[2]。

進(jìn)一步地，伴隨加快建設(shè)知識(shí)型、技能型、創(chuàng)新型勞動(dòng)者大軍的不斷踐行以及“十四五”時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要目標(biāo)中對(duì)全民受教育程度不斷提升的高度關(guān)注，我國勞動(dòng)年齡人口平均受教育年限(即社會(huì)總?cè)丝谥刑幱趧趧?dòng)年齡范圍內(nèi)(目前為16～59歲)人口的人均受教育年數(shù))正在逐步提高。那么，受教育程度的提升是否有助于緩解人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿帶來的負(fù)面影響呢？將通過什么樣的途徑予以緩解呢？

基于此，本文從勞動(dòng)供給視角探討人工智能對(duì)我國居民勞動(dòng)參與意愿的影響，檢驗(yàn)居民滿意度評(píng)價(jià)在其中所起的中介作用，識(shí)別提高勞動(dòng)年齡人口受教育年限帶來的政策效果，從而得到相應(yīng)的結(jié)論及政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

目前，國外文獻(xiàn)主要研究人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長、收入不平等和就業(yè)等方面的影響。在經(jīng)濟(jì)增長方面，Aghion等將人工智能看做是自動(dòng)化的一種表現(xiàn)形式，通過構(gòu)建理論模型探討人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響[3]。Acemoglu等借助美國數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)機(jī)器人數(shù)量的增加會(huì)使得企業(yè)降低對(duì)勞動(dòng)者的需求[1]。而關(guān)于工資不平等問題，Acemoglu等指出，人工智能在短期內(nèi)會(huì)降低低技能勞動(dòng)力的需求和工資水平，拉大收入差距；但從長遠(yuǎn)看，人工智能使自動(dòng)化崗位更為普及，有助于抑制收入差距擴(kuò)大[2]。此外，人工智能的就業(yè)效應(yīng)尚不明確，涉及不同行業(yè)、居民或整體就業(yè)形勢(shì)，也可能引發(fā)就業(yè)極化現(xiàn)象，即帶來中等收入、中等技能需求崗位數(shù)量的減少[4]。Frey等估計(jì)了美國702種職業(yè)將來被計(jì)算機(jī)替代的可能性，用于研究未來人工智能對(duì)美國就業(yè)市場的影響，認(rèn)為47%的美國勞動(dòng)者因人工智能而存在就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)[5]；而Abbott等則提出通過對(duì)機(jī)器人而非勞動(dòng)者收入征稅有助于緩解企業(yè)對(duì)自動(dòng)化的需求等[6]。

國內(nèi)早期有關(guān)人工智能的文獻(xiàn)非常有限，主要集中在現(xiàn)狀描述與趨勢(shì)預(yù)測層面，缺乏相應(yīng)的實(shí)證研究。2018年以來，隨著人工智能在中國市場的不斷發(fā)展，人工智能方面的實(shí)證研究也不斷涌現(xiàn)，主要聚焦于以下3個(gè)方面：(1)人工智能與經(jīng)濟(jì)增長間的關(guān)系研究。陳彥斌等借助數(shù)據(jù)模擬方法探討老齡化時(shí)代人工智能的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)[7]；林晨等將人工智能指標(biāo)引入生產(chǎn)函數(shù)，探究人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長和居民消費(fèi)的影響[8]，陳志等和程承坪等則提出人工智能技術(shù)的發(fā)展在一定條件下有助于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，影響生活性服務(wù)業(yè)占比在經(jīng)濟(jì)增長中的作用[9-10]。(2)人工智能與就業(yè)崗位間的替代性研究。該類文獻(xiàn)往往從就業(yè)需求角度切入，研究人工智能對(duì)就業(yè)市場的影響，但結(jié)論并不一致[11-12]。部分學(xué)者認(rèn)為人工智能的發(fā)展對(duì)很多行業(yè)的就業(yè)崗位存在替代性，例如曹靜等指出人工智能的替代效應(yīng)比以往任何技術(shù)進(jìn)步都要明顯[13]；王林輝等也基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)測算人工智能發(fā)展帶來的崗位更迭[14]；龔遙等則直接借助職業(yè)數(shù)據(jù)庫探討人工智能技術(shù)對(duì)不同職業(yè)的替代情況，認(rèn)為未來20年內(nèi)中國將有50%以上的崗位會(huì)受到?jīng)_擊[15]。但也有部分學(xué)者對(duì)此持積極的態(tài)度，認(rèn)為人工智能的發(fā)展有助于創(chuàng)造更多就業(yè)崗位，與就業(yè)崗位間是補(bǔ)位式而非擠出式替代[16-17]。當(dāng)然，也有學(xué)者將受教育水平、勞動(dòng)力技能、勞動(dòng)力所在區(qū)域進(jìn)行劃分，認(rèn)為人工智能的發(fā)展對(duì)不同類型勞動(dòng)力的影響并不相同，存在部分補(bǔ)充部分替代作用[18-20]。(3)人工智能與勞動(dòng)者收入間的關(guān)系研究。郭凱明和楊飛認(rèn)為人工智能的發(fā)展在某些情況下會(huì)改變勞動(dòng)收入份額[21-22]；也有學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)智能化的發(fā)展在一定條件下會(huì)影響不同技能勞動(dòng)者的收入水平，進(jìn)而帶來收入不平等程度的擴(kuò)大或縮小，也可能導(dǎo)致更大的貧富差距或性別工資差距[23-26]。

總的來說，目前人工智能對(duì)就業(yè)市場的影響研究主要集中于勞動(dòng)需求和就業(yè)崗位的替代方面，從勞動(dòng)供給方面展開的研究非常有限，仍存在諸多可拓展空間。本文可能的貢獻(xiàn)在于：(1)現(xiàn)有文獻(xiàn)或是從宏觀層面入手，或是從企業(yè)角度探討人工智能對(duì)就業(yè)市場的影響，本文首次從勞動(dòng)供給視角探討人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的影響，有助于更深入了解人工智能對(duì)居民帶來的影響，彌補(bǔ)已有文獻(xiàn)的不足。(2)現(xiàn)有文獻(xiàn)主要基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)展開實(shí)證分析，部分文獻(xiàn)基于企業(yè)層面數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，本文將省級(jí)層面的人工智能指標(biāo)與微觀層面的居民數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，探討人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的影響，直接聚焦居民，試圖提高實(shí)證結(jié)果的針對(duì)性和準(zhǔn)確性。(3)現(xiàn)有研究并未考慮人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的作用機(jī)制，本文首次引入居民工作和生活滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)，探討人工智能如何通過影響居民的滿意度評(píng)價(jià)進(jìn)而影響其勞動(dòng)參與意愿，并識(shí)別勞動(dòng)年齡人口受教育年限的提升在其中所起的作用，有助于深入分析人工智能的作用路徑。

三、研究設(shè)計(jì)

由上文可知，人工智能對(duì)不同行業(yè)的就業(yè)者有不同的替代作用，這種作用可能來源于技術(shù)進(jìn)步帶來的被動(dòng)效應(yīng)，也可能是由于人工智能對(duì)崗位產(chǎn)生的替代效應(yīng)降低了居民的勞動(dòng)參與意愿，對(duì)就業(yè)市場帶來不利影響。本文借此提出假設(shè)1。

假設(shè)1：居民所在地人工智能的發(fā)展會(huì)降低該地區(qū)居民的勞動(dòng)參與意愿。

進(jìn)一步地，有學(xué)者如周廣肅等和魯元平等均提及互聯(lián)網(wǎng)使用會(huì)影響居民的幸福感和生活滿意度，認(rèn)為居民對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的使用存在信息福利效應(yīng)，即互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施的存在會(huì)影響居民對(duì)自身幸福感的判斷[27-28]。當(dāng)該基礎(chǔ)設(shè)施與居民工作有關(guān)時(shí)，也會(huì)影響居民對(duì)自身工作滿意度的評(píng)價(jià)。因此，同屬于技術(shù)進(jìn)步表現(xiàn)之一的人工智能也會(huì)影響居民對(duì)自身工作和生活滿意度的評(píng)價(jià)[29]。本文借此提出假設(shè)2。

假設(shè)2：居民所在地人工智能的發(fā)展將顯著降低該地區(qū)居民的工作和生活滿意度，進(jìn)而降低其勞動(dòng)參與意愿。

此外，當(dāng)人工智能會(huì)給居民的勞動(dòng)參與意愿帶來負(fù)面影響時(shí)，勢(shì)必要關(guān)注如何緩解這種效應(yīng)。2021年政府工作報(bào)告和十四五規(guī)劃均提到，要不斷提升全民受教育程度，將勞動(dòng)年齡人口平均受教育年限提高到11.3年。而Arntz 等也發(fā)現(xiàn)在21個(gè)經(jīng)合組織國家中，平均有9%的工作是可以自動(dòng)完成的，教育和培訓(xùn)有助于居民更好地適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步的需求[30]。因此，本文提出假設(shè)3。

假設(shè)3：勞動(dòng)年齡人口受教育年限的提升有助于緩解人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的抑制作用，也可能通過影響居民的工作和生活滿意度評(píng)價(jià)進(jìn)而緩解人工智能帶來的負(fù)面影響。

基于此，本文結(jié)合宏微觀層面的數(shù)據(jù)，構(gòu)建如下計(jì)量模型，對(duì)上述3個(gè)假設(shè)展開逐一驗(yàn)證。當(dāng)探討人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的影響時(shí)，本文使用式(1)驗(yàn)證假設(shè)1。

workit=a1+a2AIit+a3Xit+uit

(1)

其中，workit衡量居民i在時(shí)期t的勞動(dòng)參與意愿，為二元變量；AIit衡量居民i在時(shí)期t面臨的人工智能發(fā)展程度；Xit為其他的諸如居民所在家庭人均收入(對(duì)數(shù))、居民受教育水平、居民年齡、居民婚姻狀況、居民所在地區(qū)、年份等控制變量；uit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

當(dāng)探討居民滿意度評(píng)價(jià)在其中所起的中介作用時(shí)，借助溫忠麟等的逐步檢驗(yàn)法[31]，使用式(1)～(3)驗(yàn)證假設(shè)2。具體地，當(dāng)人工智能影響居民勞動(dòng)參與意愿的總體效應(yīng)顯著(即式(1)中的a2顯著不為0)且人工智能對(duì)居民滿意度評(píng)價(jià)的影響顯著(即式(2)中的a5顯著不為0)時(shí)，若a6顯著不為0且a5不再顯著或者取值低于式(1)中a2的取值，則說明完全中介效應(yīng)存在或部分中介效應(yīng)存在。

happyit=a1+a4AIit+a3Xit+uit

(2)

workit=a1+a5AIit+a6happyit+a3Xit+uit

(3)

其中，happyit為居民對(duì)自身工作和生活的滿意度評(píng)價(jià)，其他解釋同上。

當(dāng)探討勞動(dòng)人口受教育年限在其中所起的作用時(shí)，構(gòu)建如下包含交互項(xiàng)的計(jì)量模型，研究不同受教育水平下人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的影響，驗(yàn)證假設(shè)3。

workit=a1+a2AIit+a3Xit+a7eduit×AIit+uit

(4)

happyit=a1+a4AIit+a3Xit+a7eduit×AIit+uit

(5)

其中，eduit×AIit為居民受教育水平與居民所面臨的人工智能發(fā)展程度的交互項(xiàng)，其他解釋同上。

四、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)來源與變量說明

1.人工智能指標(biāo)

本文結(jié)合麥卡錫對(duì)人工智能所下的定義，參考王瑞瑜等的做法，使用信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)固定投資占所有行業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比值作為人工智能的代理變量[32]，數(shù)據(jù)源于2013年、2015年和2017年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。而在后文中，本文也使用了該變量的一階滯后值，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)固定投資占地區(qū)生產(chǎn)總值的比值以及衡量各省份工業(yè)智能化水平的指標(biāo)作為代理變量，對(duì)核心解釋變量的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)[18,33]。

2.勞動(dòng)參與意愿

本文的被解釋變量為二元變量，用于衡量居民勞動(dòng)參與意愿，數(shù)據(jù)主要源于中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)庫(CFPS)。該數(shù)據(jù)庫提供了2009—2017年每隔兩年的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，但2009年和2011年未提供居民工作和生活滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)，因此本文使用的是2013—2017年的成人數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行回歸分析。具體地，考慮到樣本量問題，本文將新疆、海南、寧夏、西藏、青海和內(nèi)蒙古等6個(gè)省份的樣本點(diǎn)去掉，最終得到25個(gè)省市的居民樣本。變量取值為1代表參與勞動(dòng)；取值為0代表不參與。

3.中介變量

人工智能可能通過影響居民的工作和生活滿意度進(jìn)而影響其勞動(dòng)參與意愿。在研究人工智能影響居民勞動(dòng)參與意愿的作用機(jī)制時(shí)，本文引入了衡量居民對(duì)自身工作和生活滿意度評(píng)價(jià)的變量作為中介變量。取值為1～5，取值越高，說明居民對(duì)自身工作和生活的滿意度越高。

4.交互項(xiàng)變量

本文探討人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的影響是否會(huì)因居民受教育水平的不同而有所不同，也就是說提升勞動(dòng)年齡人口受教育年限是否有助于緩解人工智能對(duì)勞動(dòng)市場產(chǎn)生的負(fù)面影響。因此，本文將人工智能指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到了人工智能與居民受教育水平的交互項(xiàng)，進(jìn)行政策效果的識(shí)別。

5.控制變量

本文選擇居民層面、家庭層面和省級(jí)層面的相關(guān)變量作為控制變量置于基本回歸和穩(wěn)健性檢驗(yàn)中。居民層面的控制變量包括居民年齡、居民受教育水平(取值1～8，分別代表文盲/半文盲、小學(xué)、初中、高中、大專、大學(xué)、碩士和博士)、居民婚姻狀況(取值為0代表未婚；取值為1代表已婚)、居民所處行業(yè)(變量“行業(yè)1”取值為1代表自雇型，取值為0代表他雇型；變量“行業(yè)2”取值為1代表非農(nóng)行業(yè)，取值為0代表農(nóng)業(yè)活動(dòng)；變量“行業(yè)3”取值為1～4：取值為1代表機(jī)關(guān)事業(yè)單位人員，取值為2代表國企人員，取值為3代表個(gè)企外企私企人員，取值為4代表其他人員)等；家庭層面的控制變量為家庭人均收入水平(對(duì)數(shù))；省級(jí)層面的控制變量為地區(qū)生產(chǎn)總值(對(duì)數(shù))。其他的控制變量包括對(duì)年份的控制、對(duì)地區(qū)的控制(取值為1代表東部，取值為2代表中部，取值為3代表西部)及對(duì)南北文化區(qū)域的劃分變量。該變量以秦嶺淮河為界進(jìn)行劃分，考慮到江蘇省、安徽省、福建省、廣東省和廣西壯族自治區(qū)這5個(gè)省份內(nèi)部文化可能存在較大差異，例如淮南和淮北等，將之去掉后，根據(jù)地理位置劃分得到新的南北方變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。北方地區(qū)賦值為1，南方地區(qū)賦值為0。

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如下：

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)人工智能與居民勞動(dòng)參與意愿

人工智能會(huì)如何影響居民勞動(dòng)參與意愿呢？本文這部分致力于探討這個(gè)問題。表2第(1)列的核心解釋變量為人工智能指標(biāo)，被解釋變量為居民勞動(dòng)參與意愿。從面板有序logit估計(jì)的回歸結(jié)果可以看到，居民所在地的人工智能發(fā)展?fàn)顩r越好，居民勞動(dòng)參與意愿越低。也就是說，人工智能發(fā)展會(huì)明顯抑制居民的勞動(dòng)參與意愿。

表2 基本回歸結(jié)果

(三)異質(zhì)性分析

不同地區(qū)、不同行業(yè)的居民，勞動(dòng)參與意愿受到人工智能的影響程度并不相同。本文這部分主要探討人工智能影響居民勞動(dòng)參與意愿的地區(qū)異質(zhì)性和行業(yè)異質(zhì)性。

1.地區(qū)異質(zhì)性

在不同地區(qū)，人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的影響并不相同。在中西部地區(qū)，人工智能顯著抑制居民的勞動(dòng)參與意愿；但在東部地區(qū)，人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的抑制程度明顯低于中西部地區(qū)，且僅在10%的顯著性水平上顯著。這可能是由于東部地區(qū)已有較為成熟的應(yīng)對(duì)人工智能發(fā)展的制度體系，所以人工智能的抑制作用并不明顯，見表2第(2)列和第(3)列。

2.行業(yè)異質(zhì)性

從表3第(1)和第(2)列可以看到，當(dāng)將居民劃分為自雇型和他雇型時(shí)，居民所在地人工智能的發(fā)展情況會(huì)明顯影響自雇型居民的勞動(dòng)參與意愿，而對(duì)于他雇型居民并無影響。這可能是由于自雇型居民可自由選擇的余地和空間更大。從表3第(3)列和第(4)列回歸結(jié)果可以看到，當(dāng)按照是否從事非農(nóng)活動(dòng)作為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)居民進(jìn)行區(qū)分時(shí)，居民所在地人工智能的發(fā)展?fàn)顩r對(duì)從事非農(nóng)活動(dòng)居民的影響雖然為負(fù)，但并不顯著；對(duì)從事農(nóng)業(yè)活動(dòng)居民的影響非常顯著，會(huì)降低該類居民的勞動(dòng)參與意愿。從表3第(5)和第(6)列可以看到，若將居民按照是否為機(jī)關(guān)事業(yè)單位人員進(jìn)行劃分時(shí)，企業(yè)人員的勞動(dòng)參與意愿更容易受到所在地人工智能發(fā)展水平的影響，這可能是由于企業(yè)人員的就業(yè)穩(wěn)定性差于機(jī)關(guān)事業(yè)單位人員，就業(yè)彈性更高。

表3 行業(yè)異質(zhì)性回歸結(jié)果

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到可能存在的反向因果、遺漏重要解釋變量等問題，本文這部分通過多種方式對(duì)基本的回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以獲得更為穩(wěn)健的回歸結(jié)果。

1.更換核心解釋變量

本文在基本回歸中使用信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)固定投資占所有行業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比值作為人工智能的代理變量，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，試圖引入其他的代理變量。① 信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)固定投資占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重，標(biāo)記為AI2；② 分省份的工業(yè)智能化水平，構(gòu)建指標(biāo)體系得到從不同層面度量的人工智能發(fā)展?fàn)顩r，標(biāo)記為AI3。可以看到，不論采用哪種方式度量當(dāng)?shù)厝斯ぶ悄艿陌l(fā)展?fàn)顩r，人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的影響始終為負(fù)，即人工智能發(fā)展將顯著抑制居民勞動(dòng)參與意愿。

2.增加控制變量

上文曾提及，不同地區(qū)人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的影響并不相同，本文引入?yún)^(qū)分南北文化的變量和用于度量地區(qū)生產(chǎn)總值的變量作為新的控制變量，探討在控制文化因素和經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素后，基本的回歸結(jié)果是否發(fā)生了變化，如表4第(3)和(4)列。可以看到，在引入用于度量南北文化差異和地區(qū)生產(chǎn)總值的變量后，雖然二者均會(huì)顯著影響居民勞動(dòng)參與意愿，但人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的影響仍然顯著為負(fù)，與基本回歸結(jié)果一致。

3.內(nèi)生性檢驗(yàn)

一般而言，居民自身的勞動(dòng)參與意愿不會(huì)影響所在地的人工智能發(fā)展?fàn)顩r，或者即使有影響，也很微弱，因此反向因果問題出現(xiàn)的可能性較低。本文使用滯后一期的人工智能指標(biāo)，用于緩解可能存在的反向因果問題，標(biāo)記為L.AI。可以看到，在引入滯后一期的核心解釋變量后，基本的回歸結(jié)果并未發(fā)生變化，仍顯著為負(fù)。

4.聚類檢驗(yàn)

考慮到核心解釋變量為省級(jí)層面數(shù)據(jù)，而被解釋變量為居民層面數(shù)據(jù)，本文在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中將樣本按照省份進(jìn)行聚類，給出聚類到省級(jí)層面的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，如表4第(6)列。可以看到，在對(duì)省份進(jìn)行聚類后，居民所在地人工智能的發(fā)展?fàn)顩r仍然顯著地抑制居民自身的勞動(dòng)參與意愿。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

續(xù)表(表4)

五、進(jìn)一步討論

(一)居民滿意度評(píng)價(jià)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

居民對(duì)自身的工作和生活均有滿意度評(píng)價(jià)。居民所在地的人工智能發(fā)展?fàn)顩r可能會(huì)通過影響該地區(qū)居民的工作和生活，進(jìn)而影響其勞動(dòng)參與意愿。本文首先驗(yàn)證人工智能對(duì)居民工作和生活的影響，然后檢驗(yàn)居民對(duì)自身工作和生活的滿意度評(píng)價(jià)是否在人工智能影響居民勞動(dòng)參與意愿的過程中產(chǎn)生了中介作用，即進(jìn)行中介效應(yīng)的檢驗(yàn)。

1.人工智能與居民滿意度評(píng)價(jià)

由表5的回歸結(jié)果可以看到，人工智能會(huì)顯著影響居民的工作和生活，降低居民對(duì)自身工作和生活的滿意度評(píng)價(jià)指數(shù)。進(jìn)一步地，當(dāng)區(qū)分不同受教育水平的居民時(shí)，人工智能會(huì)顯著抑制未受教育居民的工作和生活滿意度，會(huì)顯著抑制較低受教育水平居民的生活滿意度，但不會(huì)顯著影響較高受教育水平居民的工作和生活滿意度。這也說明對(duì)于不同受教育水平的居民而言，人工智能對(duì)居民工作和生活滿意度的影響并不相同，這也是后文探討提升勞動(dòng)年齡人口受教育年限重要性的原因之一。

表5 人工智能影響居民滿意度的回歸結(jié)果

2.人工智能、居民滿意度評(píng)價(jià)與勞動(dòng)參與意愿

本文主要使用逐步檢驗(yàn)法對(duì)居民工作和生活滿意度評(píng)價(jià)在不同模型中的作用進(jìn)行檢驗(yàn)。由表6可以看到，無論是居民的工作滿意度還是生活滿意度，均在不同程度上作為中介路徑發(fā)揮作用，即居民所在地的人工智能發(fā)展?fàn)顩r將通過影響居民的工作和生活滿意度評(píng)價(jià)進(jìn)而影響居民的勞動(dòng)參與意愿。特別地，居民工作滿意度在文盲半文盲群體中產(chǎn)生了完全的中介效應(yīng)，人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的直接影響不再顯著。

表6 居民滿意度的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

(二)教育異質(zhì)性檢驗(yàn)

勞動(dòng)年齡人口教育年限的提升是否有助于緩解人工智能給居民勞動(dòng)參與意愿帶來的負(fù)面影響呢？本文通過引入居民受教育程度和居民所在地人工智能發(fā)展指標(biāo)的交互項(xiàng)對(duì)該問題進(jìn)行探討，見表7。

由表7第(1)和(2)列可以看到，無論是考慮受教育水平還是受教育年限，居民受教育程度和人工智能指標(biāo)的交互項(xiàng)對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的影響均顯著為正。即受教育程度高的居民，人工智能對(duì)其勞動(dòng)參與意愿的負(fù)面影響低于受教育程度低的居民。

進(jìn)一步地，由表5中的Panel A第(1)列可知，在引入交互項(xiàng)之前，人工智能對(duì)居民工作滿意度的指標(biāo)顯著為負(fù)，而在引入交互項(xiàng)后，由表7第(3)和(4)列回歸結(jié)果可以看到，該變量的估計(jì)系數(shù)雖然為負(fù)，即人工智能仍然會(huì)顯著降低居民對(duì)工作滿意度的評(píng)價(jià)，但系數(shù)取值明顯下降，且受教育水平/年限和人工智能指標(biāo)的交互項(xiàng)對(duì)居民工作滿意度的影響顯著為正，即居民受教育程度會(huì)通過提升居民對(duì)自身工作的滿意度評(píng)價(jià)并降低人工智能對(duì)自身工作滿意度評(píng)價(jià)的負(fù)面影響進(jìn)而產(chǎn)生作用。

對(duì)于居民生活滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)，由表5中Panel B第(1)列回歸結(jié)果可知，在引入交互項(xiàng)之前，人工智能對(duì)居民生活滿意度的影響顯著為負(fù)，而在引入交互項(xiàng)后，由表7第(5)和(6)列的回歸結(jié)果可以看到，居民受教育水平/年限越高，對(duì)自身生活滿意度評(píng)價(jià)越低，受教育水平/年限與人工智能指標(biāo)的交互項(xiàng)對(duì)居民生活滿意度的影響并不顯著，即并不會(huì)通過影響居民對(duì)自身的生活滿意度評(píng)價(jià)進(jìn)而影響其勞動(dòng)參與意愿，并未有助于緩解人工智能帶來的負(fù)面影響。

表7 勞動(dòng)人口受教育年限提升的作用檢驗(yàn)結(jié)果

六、結(jié)論與政策建議

(一)結(jié)論

本文首次從勞動(dòng)供給視角探討人工智能對(duì)我國居民勞動(dòng)參與意愿的影響，說明居民滿意度評(píng)價(jià)在其中所起的中介作用，識(shí)別提高勞動(dòng)年齡人口受教育年限帶來的政策效果，得到的結(jié)論如下：

(1)人工智能顯著抑制居民勞動(dòng)參與意愿，對(duì)位于中西部地區(qū)、自雇型、從事農(nóng)業(yè)活動(dòng)或在企業(yè)工作的居民而言更為明顯。

(2)人工智能通過降低居民對(duì)自身工作和生活的滿意度評(píng)價(jià)進(jìn)而降低居民的勞動(dòng)參與意愿，部分中介效應(yīng)得到驗(yàn)證。

(3)勞動(dòng)年齡人口受教育年限的提升一方面有助于緩解人工智能對(duì)居民勞動(dòng)參與意愿的直接抑制作用，另一方面將通過緩解人工智能對(duì)居民工作滿意度評(píng)價(jià)的負(fù)面影響進(jìn)而緩解對(duì)勞動(dòng)參與意愿的間接抑制作用。

(二)政策建議

(1)精準(zhǔn)識(shí)別人工智能對(duì)不同類別就業(yè)者的不同負(fù)面影響。中西部地區(qū)人工智能發(fā)展較弱，與此相配套的相關(guān)政策也較為有限，人工智能對(duì)就業(yè)者產(chǎn)生的負(fù)面影響更深；人工智能對(duì)自雇型、從事農(nóng)業(yè)活動(dòng)或企業(yè)活動(dòng)的居民的負(fù)面影響也較為明顯，應(yīng)該重點(diǎn)針對(duì)這些行業(yè)的就業(yè)者進(jìn)行崗前和崗位培訓(xùn)，提高其勞動(dòng)參與意愿，以更好地適應(yīng)人工智能發(fā)展帶來的變化。

(2)確保義務(wù)教育年限，在教育層面為人工智能的不斷發(fā)展做相應(yīng)準(zhǔn)備。進(jìn)一步提升勞動(dòng)年齡人口的平均受教育水平/年限，有助于提高居民對(duì)自身工作的滿意度評(píng)價(jià)，也會(huì)緩解人工智能對(duì)居民勞動(dòng)供給帶來的負(fù)面影響。

(3)提升居民工作和生活滿意度。人工智能會(huì)通過影響居民對(duì)自身工作和生活的滿意度評(píng)價(jià)進(jìn)而影響其勞動(dòng)供給行為。因此，如果能夠更為關(guān)注并提升居民的工作環(huán)境和生活條件，提升其工作和生活滿意度評(píng)價(jià)，也有助于降低人工智能發(fā)展帶來的負(fù)面影響，進(jìn)而充分發(fā)揮智能化優(yōu)勢(shì)。