摘要
人工智能的应用和发展对劳动力市场产生了重要影响，现有文献主要研究人工智能对劳动力就业和工资水平的影响。从劳动力就业情况来看，一方面，人工智能会替代部分劳动，降低劳动力就业水平;另一方面，人工智能也能够创造新的工作岗位，提高劳动力需求。对就业总量的影响存在不确定性。目前我国就业的结构性矛盾依然显著，人工智能对不同劳动力群体也可能存在差异性影响。从劳动力工资水平来看，就业的变化必然会引起工资水平的变动，人工智能影响下劳动力工资的变化情况同样值得探究。就业是我国最大的民生问题，稳定就业是实现经济高质量发展的关键，本文从就业角度入手，尝试探讨人工智能对就业的影响具有一定的研究意义。此外，居民收入差距也是我国今后发展面临的一个重大问题，因此，考察人工智能对劳动力工资水平的影响同样具有重要意义。 目前已有刻画人工智能的方式主要包括两种:基于任务式的刻画和基于资本异质性的刻画。从现有文献来看，两种方式均对人工智能的发展研究有所贡献。基于研究目的的考量，本文分别选用上述两种方式将人工智能纳入分析框架，并构建人工智能与就业以及工资的理论模型，模型构建从三个层面展开。第一个层面:考察人工智能对就业总量的影响。基于AcemogluandRestrepo任务模型，简化模型中参数设定，构建人工智能影响就业总量的理论分析框架。得出理论结果:人工智能既具有替代效应，又具有创造效应，综合影响效果与两种效应的占优情况有关。第二个层面:考察人工智能对就业结构的影响。主要从技能结构和产业结构两个方面探究。技能结构方面:在AcemogluandRestrepo简单任务模型基础上，结合搜寻匹配理论，将高、低技能劳动力引入模型分析框架，构建数理模型发现:人工智能对低技能劳动群体的综合影响情况存在不确定性;但能够提高高技能劳动群体整体就业水平。产业结构方面:基于从资本异质性角度刻画人工智能的方法，结合柯布—道格拉斯生产函数和常数替代弹性函数，将服务业部门和制造业部门置于模型框架之下，探究人工智能对不同产业就业的影响。理论模型结果表明:人工智能对制造业与服务业部门劳动力的综合影响效果均无法判断。另外，人工智能对劳动力在产业间转移的影响作用与不同产业的要素替代弹性有关。第三个层面:考察人工智能对工资的影响。这一层面理论模型的构建主要是基于上述两个层面的模型分析，做进一步的演绎推理得到的，模型构建方法与上述分析相同。 实证分析基于理论分析展开，本文同样从三个层面进行论述。第一个层面，针对人工智能对就业总量的影响:从人工智能产生的综合效应与子效应两个方面入手探究人工智能对就业的影响。使用2006-2019年中国省级层面面板数据，利用机器人安装密度测度人工智能发展水平，其中，机器人安装密度这一变量通过Bartik工具变量法进行测算，最后借助固定效应模型，分析人工智能对就业的影响。结果显示:从综合影响效应来看，人工智能能够提高我国总体就业水平;从效应分解结果来看，人工智能对我国总体就业水平的贡献约为18.952％。另外，本文对不同地区就业情况的研究结果显示:人工智能对不同地区就业的影响有所差异。第二个层面，针对人工智能对就业结构的影响:从劳动力技能结构和产业结构两个角度进行考察。从技能结构角度来看，利用不同教育水平就业人员占比衡量不同技能劳动力就业水平，并进一步将专科及以上劳动力看作高技能劳动力，专科以下劳动力看作低技能劳动力进行具体分析。实证结果表明:人工智能有助于推动劳动力技能结构优化。具体来看，人工智能对低技能劳动群体具有不利影响，但对高技能劳动群体具有积极影响。从产业结构角度来看，实证检验发现:人工智能在降低制造业部门就业水平的同时也将提高服务业整体就业水平，进而会促进劳动力向服务业部门转移，有利于产业结构转型升级。此外，本文对制造业内部各子行业的研究发现:人工智能对电子通信业的不利影响最大。第三个层面，针对人工智能对工资水平的影响:基于人工智能对就业影响的研究分析，进一步就工资水平的变化展开探究。研究结果表明:从国家层面来看，人工智能的发展与应用将提高我国劳动力平均工资水平;从区域差异来看，人工智能对沿海和西南地区工资水平的促进作用更大;从不同技能水平来看，人工智能能够提高高技能劳动群体平均薪资水平，同时会显著降低低技能劳动整体工资水平，进而再次扩大了高、低技能劳动群体的工资差距;从不同产业来看，人工智能的发展将提高服务业相对于制造业的平均工资水平。具体来看，人工智能有助于提高服务业部门劳动力的工资水平，但对制造业部门的影响并不显著。 基于上述人工智能对就业和工资水平实际影响情况的分析与探究，本文有针对性地提出包括发挥科技创新主体作用，促进劳动市场高质量发展;加强教育和职业技能培训力度，全面提升劳动力素养;促进新兴产业发展，推进技术与产业融合发展;因地制宜制定政策措施，重点关注智能化产业发展和区域劳动力供给匹配问题;完善制度安排，防范社会风险等的政策建议。
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