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趋利避害积极应对人工智能对优化收入分配的挑战

范文

姜雪

收入分配质量是衡量高质量发展的重要指标，调整优化收入分配格局是全面建设小康社会的应有之义，更是全面实现现代化的重要内涵。当前我国收入分配格局仍然存在诸多问题，人工智能的应用叠加疫情冲击将加快制造工厂“无人化”和服务业机器人化趋势，这对优化我国收入分配格局带来更多挑战。因此，分析近期人工智能的应用对我国收入分配格局带来的挑战，趋利避害应对可能产生的问题将显得尤为重要。

一、人工智能通过资本、就业和技能渠道影响收入分配

人工智能技术是对人的智能的延伸，目前其应用领域主要包括机器人领域、语言和图像识别领域以及能够解决相对复杂问题的专家系统。无人驾驶、人脸识别、智能机器人等人工智能技术的逐步成熟将会导致一些简单、重复和具有规律性的工作被替代。作为新一轮科技革命的主要代表，人工智能推动经济增长的过程更多地表现为技能—资本偏向性，这种偏向性既体现在资本与劳动之间，也体现在劳动力市场内部。因此，与历次技术革命类似，人工智能的推广应用将会通过影响劳动与资本之间的收入分配以及就业结构影响收入分配格局。

（一）人工智能促使资本投入增加，提高资本要素分配比重

从国际经验看，新技术变革往往会使得劳动者报酬在国民收入分配格局中的占比下降。人工智能的应用将会使更多的收入和财富向少数资本所有者聚集，从而提高资本要素分配比重，降低劳动收入份额。其主要原因是人工智能的应用推广是资本深化的过程，在此过程中，其价格必然下降，导致越来越多的资本向新技术集中，引致资本替代劳动。长期看，人工智能的应用必然带来生产效率的提升，进一步提高资本要素回报率，扩大劳动要素与资本要素的回报差距，从而加剧资本和劳动在要素分配格局中的占比差距。

（二）人工智能挤出和替代就业，不利于劳动收入份额提升

人工智能通过就业渠道影响劳动收入份额，突出表现在就业的破坏效应，从而降低劳动收入份额。人工智能对就业的破坏效应主要表现在两方面，一方面人工智能有利于提高劳动生产效率和企业的管理效率，在保持原有生产规模不变的前提下会导致一些就业岗位的直接减少;另一方面人工智能的应用将提高资本的使用效率，导致资本和劳动之间的替代，从而减少对劳动者的需求。当然，也有研究表明未来随着人工智能技术的应用推广，人工智能会通过提高生产效率，降低生产成本和产品价格，增加消费需求，创造新的工作岗位。但是目前人工智能的大部分技术尚处于初步探索阶段，由于技术的规模效应相对有限，对就业的替代较为明显。被人工智能替代的劳动力多为受教育程度较低的劳动力，高端就业岗位存在着较高的准入门槛，获取新技能需要较高的教育成本和学习能力，并且人工智能取代劳动力的速度远超于对高端劳动力的培训速度。有研究表明，每安装一台工业机器人，将替代1.6个制造业工人。因此，人工智能技术的应用会对现有劳动力结构造成冲击，造成劳动力市场供需失衡，不利于劳动收入份额的提升。

（三）人工智能提高技能溢价①，扩大收入分配差距

一些研究表明，中低等教育水平的工作者面临更大的被人工智能替代的风险，因为他們主要工作于最容易受自动化影响的行业。在人工智能发展初期阶段，人工智能技术的应用会降低低技能劳动力的工资水平，提高技能溢价，扩大收入分配差距。首先，以先进技术和资本设备为载体的技术变革往往是技能偏向型的，先进的机器设备的应用需要拥有非常规技能的劳动者与之结合。因此，人工智能的发展对劳动者的知识水平、智力水平和创新能力要求越来越高，加速了劳动力技能分化进程，对高技能劳动力的需求不断扩大，这必然导致收入分配向高技能劳动群体倾斜。其次，就业结构调整后，低技能就业岗位的就业人数将可能增长，竞争更加激烈，工资下行压力持续扩大，导致高技能人群与低技能人群之间的工资差距不断扩大，最终表现为收入分配向高学历、高技能劳动者群体的不断倾斜。

二、人工智能对我国优化收入分配格局的挑战

（一）人工智能叠加疫情增加劳动力市场供需失衡，不利于优化收入分配格局

人工智能的推广应用将会加大挤出低技能岗位的风险，同时会增加对高技能劳动力的需求，叠加疫情对我国经济带来的负面冲击，短期内将会加剧劳动力市场供需失衡的风险。这将会在一定程度上导致劳动收入份额下降和收入差距的扩大，不利于优化收入分配格局。

“机器换人”势不可挡，挤出低技能岗位风险加大。近年来，我国劳动力成本不断上涨、企业提质增效要求提高，倒逼企业“机器换人”现象明显。2019年我国制造业规上企业平均工资为70494元，较2013年增加27583元，增长64%。国际机器人联合会（IFR）数据显示，工业机器人作为人工智能的重要载体，在我国每万名制造业工人拥有量正在迅速增长，2016年起已经超过世界平均水平。以工业机器人为例，电气电子设备和器材制造连续三年成为我国市场的首要应用领域，2018年销量4.6万台，占我国市场总销量的29.8%，其次为汽车制造业，2018年占比为25.5%，金属加工业和食品制造行业的机器人销量占比紧随其后。相应地，这些行业就业人数在不断减少。电子机械及器材制造业从业人员由最高时2013年2月的616.9万人降低到2018年12月的547万人，减少了69.9万人。汽车制造业、金属加工业和食品制造业的从业人员近几年也均出现减少的情况，就业岗位的减少必然会加剧失业风险，在一定程度上降低劳动收入份额。

疫情蔓延加剧结构性失业风险，进一步扩大收入分配差距。随着新冠疫情在全球的蔓延，对我国就业市场的冲击越来越大。虽然目前城镇调查失业率上升幅度不大，但对就业形势的判断不应仅关注失业率，当前还有很大一部分非失业群体面临着不充分就业的问题。有预测显示，我国已经有超过1亿人的就业因疫情受到不同程度的影响，包括约400万新增失业者，2600万因疫情退出劳动力市场的人以及7500万休假不上班的人。中央政治局会议将“保居民就业”置于“六保”之首也从侧面反映出当前就业形势的严峻。受疫情冲击较为明显的行业包括餐饮住宿、交通运输等行业。随着国外疫情的持续蔓延，出口外向型企业受到疫情的冲击也很明显，而这些行业多为低技能劳动力密集的行业。有部分企业出于压低生产经营成本的考虑，或者因为疫情防控安全的需要，加快了“机器换人”的速度。因此，人工智能应用叠加疫情将会增加低技能劳动力失业风险。

人工智能迅速发展，高端人才供给不足，扩大不同群体收入差距。在“新基建”的热潮下，人工智能领域迅速发展。虽然目前我国人工智能领域的论文总量、被引论文数量等方面处于领先地位，但在人工智能领域高端人才储备方面存在明显短板，人才总量和质量均不能满足人工智能快速发展的需求，特别是高端和领军人才比较缺乏。相关数据显示，2020年我国人工智能人才缺口达500万人。但是众多高校人工智能专业尚未形成成熟的人才培养方案，且合格的AI人才培养所需时间相对较长，因而这方面高端人才的需求短期内无法快速弥补。因此，在高端人才供给不足和低技能人群供给过剩的情况下，必然提高技能溢价，扩大不同群体收入分配差距。

（二）中低技能劳动力比重大，工作转换能力低，收入分配格局更易受到冲击

如前所述，人工智能应用的推广将会使得更多的中低端技能劳动力更易被替代，增加其失业风险。从高收入国家数据看，2018年受高等教育的劳动者失业率平均为4.6%，相应地，仅受过基本教育和中等教育的劳动者失业率则分别为11.67%和7.77%。

我国从上世纪90年代末开始推动高等教育的大众化，高等教育毛入学率由1978年的1.55%上升到2018年的48.1%，2020年的高校毕业生更是高到874万人。但是由于历史欠账问题，我国就业人员的平均受教育水平仍然偏低。如2018年我国接受基础教育的劳动者占比高达61.8%，这一比重要远高于美国、德国和韩国，而接受过高等教育的劳动者占比仅为不足10%，远低于美国、德国和韩国。从这方面看，人工智能的推广应用对我国劳动力市场的结构性冲击将会更为明显。

除了教育和技能水平外，年龄也是影响劳动者再就业的重要因素。在劳动力要素的重新配置过程中，年轻的劳动者个体在职业转换中更具优势。但是我国老龄化状况日趋严峻，增加了劳动者转换职业的难度。2011年以来，我国劳动年龄人口中45岁以上人口占比持续增加，2018年已经达到41.4%，较2011年提高近8个百分点。加之这部分群体平均受教育水平普遍低于较为年轻的群体，更是加重了其就业转换难度。如2018年，我国45岁以上就业人员中，接受过高等教育的比重仅为3.6%，远低于25岁—44岁年龄群体。因此，無论从劳动者的教育结构还是年龄结构看，人工智能对我国劳动力市场将会带来更大的冲击，进而使得我国收入分配格局受到的影响更大。

（三）人工智能加速资本投入，不利于劳动收入份额提升

自2015年开始，我国人工智能市场规模已经达到216.9亿元。据预测，2020年我国人工智能市场规模将达到710亿元人民币，2015年到2020年年均复合增长率为44.5%。对于人工智能领域的投资也在不断提高，2018年上半年，我国人工智能投资总金额达到1527亿元，超过2016年和2017年之和。与此同时，2017年，我国资本收入份额和劳动收入份额分别为38.3%和47.51%，分别较2015年增加1.06个百分点和降低0.39个百分点。而人工智能应用更多的长三角、珠三角和北京等地劳动收入份额下降比重要明显高于全国平均水平，如2017年北京、江苏、浙江和广东几省市的劳动收入份额分别较2015年下降0.58、0.87、1.17和0.51个百分点。这也印证了人工智能技术的推广应用使得劳动收入份额进一步下降。

三、趋利避害，积极应对人工智能对我国收入分配的挑战

针对人工智能的应用可能对我国收入分配领域带来的挑战，不应谈人工智能而色变，而应趋利避害，加快构建适应人工智能发展的就业培训和教育体系，提高就业人员质量和对新技术的适应能力;充分利用人工智能新技术，优化产业结构，创造更多需求，从而增加就业岗位;提高服务业质量和服务的增加值，提高服务业从业人员收入;积极引导人工智能向人机协作的方向发展。

一是实施劳动者素质提升工程，提高劳动者适应人工智能技术能力，从而降低失业风险，促进收入分配格局改善。加大在职培训力度，不断提高劳动者技能。针对那些年龄和受教育水平均较低的“双低”从业者，应加强新技术应用培训。鼓励劳动密集型制造业企业，在引入新技术的同时定期组织员工参与技能培训，让员工充分了解人工智能技术的发展对本行业的影响，以适应人工智能快速发展对人才的需求，提高就业转换能力。同时，应坚持多渠道、多方式提供有针对性的培训，鼓励企业采用机器人、人工智能应用改造升级人才培训方式。

二是深化教育体系改革，更好体现就业优先战略。要积极改变传统教育模式，培养终身教育理念。传统的大规模的单科教育可能已经不能适应当前新技术带来的冲击，应大力发展科学、技术、工程、艺术、数学等融为一体的steam综合教育。重视贯通人工智能基础理论、软硬件技术、市场产品及垂直领域应用的纵向跨界人才的培养，以及兼顾人工智能与经济、社会和法律等横向跨界人才的培养，注重培养各类人工智能复合型人才，完善人才队伍建设。同时鼓励高等教育和高职院校积极迎合人工智能发展趋势，围绕人工智能等基础理论研究，促进高校、科研院所和企业等创新主体协同互动，建立人才培养方案和专业结构的动态调整机制。借鉴发达国家经验，培养终身教育理念，增加对终身教育投入力度。

三是加快产业结构转型升级，创造新供给，增加新需求和就业岗位，提高居民收入水平。应把握“互联网+”“人工智能+”等经济新业态发展趋势，促进经济结构转型升级，加速人工智能与产业的融合渗透，带动产业链上下游良性互动，构建多方联动、协调发展的现代化产业体系。创造新供给，激发新需求。如可鼓励企业以本次疫情为契机，通过人工智能手段，打造线上旅游、数字旅游等，丰富文旅产业新生态。从而不断增加新的工作岗位，提高居民收入水平和劳动收入份额，缩小收入分配差距。

四是要提高服务业质量和服务业从业人员收入。我国服务业增加值占GDP的比重和服务业从业人员占比均已过半，在促进我国经济由工业化向服务化转变的过程中更应该注重提高服务业的质量。一方面要拓宽服务业投融资渠道，提升服务业技术密集型行业比重，不断提高服务业从业人员收入水平和劳动收入份额。另一方面，要通过人工智能等新技术手段，更好地匹配服务业的供给和需求，提高服务质量和消费者满意度，增加服务的增加值，从而提高相关从业人员服务收入水平。

五是要积极引导人工智能朝着人机协作的方向发展。为防止人工智能带来的自动化程度超过一定规模可能导致的收入不平等问题，防止过度自动化现象出现。应通过制定相关激励政策，大力支持研发团队发展可以直接提升劳动生产率的人工智能技术，促使人工智能技术朝着与劳动者相互协作而非竞争的方向发展，提高劳动生产效率以推动经济增长。

注：

①一般是指高技能劳动力与低技能劳动力的工资比率。

（作者为国家发展改革委经济所助理研究员）

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