摘 要：以我國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局2008—2017年間相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，以人工智能技術(shù)為自變量，行業(yè)收入差距為因變量，并控制GDP增速、對(duì)外開放程度以及壟斷因素進(jìn)行實(shí)證分析。以人工智能專利的授權(quán)數(shù)量作為人工智能技術(shù)的指標(biāo)，并根據(jù)行業(yè)平均工資計(jì)算泰爾指數(shù)作為行業(yè)收入差距的指標(biāo)，從而探討人工智能技術(shù)對(duì)行業(yè)收入差距帶來的影響。結(jié)果表明，人工智能技術(shù)與行業(yè)收入差距之間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，并沒有發(fā)現(xiàn)證據(jù)支持人工智能技術(shù)會(huì)擴(kuò)大行業(yè)收入差距。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);行業(yè)收入差距;實(shí)證分析;泰爾指數(shù)

中圖分類號(hào)：F126.2??????? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A????? 文章編號(hào)：1673-291X（2020）07-0145-05

引言

當(dāng)前，人工智能已經(jīng)成為國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎[1]。為促進(jìn)人工智能技術(shù)的發(fā)展，我國(guó)在制度層面上出臺(tái)一系列相關(guān)政策和措施，諸如《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》《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（2018—2020年）》，從而向經(jīng)濟(jì)社會(huì)注入新動(dòng)能，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。同時(shí)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，人工智能正逐漸滲透進(jìn)人類生活的方方面面，它在教育行業(yè)、醫(yī)療技術(shù)、物流工程等領(lǐng)域占據(jù)著舉足輕重的地位。因此，國(guó)內(nèi)學(xué)者將人工智能技術(shù)作為分析對(duì)象，以探索其對(duì)就業(yè)問題、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、收入分配等方面的影響。

其中，關(guān)于人工智能技術(shù)對(duì)收入分配的影響，學(xué)者們主要從兩個(gè)角度進(jìn)行分析：一是對(duì)不同技能等級(jí)的勞動(dòng)者的影響，人工智能技術(shù)對(duì)低技能和高技能勞動(dòng)者有著不同的替代效應(yīng)，從而影響收入分配差距;二是對(duì)從事不同行業(yè)勞動(dòng)者的影響，智能行業(yè)相對(duì)于非智能行業(yè)往往具有更高的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，從而影響不同行業(yè)間勞動(dòng)者收入差距。由于不同行業(yè)間的收入差距直接影響了人們生活的幸福感，因此，本文基于我國(guó)2008—2017年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，從行業(yè)收入差距角度探討人工智能技術(shù)帶來的影響。

一、文獻(xiàn)綜述

行業(yè)收入差距在各個(gè)國(guó)家都普遍存在，國(guó)外針對(duì)行業(yè)收入差距的研究主要基于以下四個(gè)理論：一是效率工資理論，即研究效率工資對(duì)行業(yè)收入差距的影響[2];二是人力資本理論，即研究人力資本對(duì)行業(yè)收入差距的影響[3];三是競(jìng)爭(zhēng)性勞動(dòng)力市場(chǎng)理論，包括補(bǔ)償性差異和短期差異說。補(bǔ)償性差異說研究非貨幣特征對(duì)行業(yè)收入差距的影響[4]，短期差異說認(rèn)為行業(yè)收入差距與產(chǎn)品市場(chǎng)中的產(chǎn)品需求有關(guān)[5];四是制度理論，研究工會(huì)對(duì)行業(yè)收入差距的影響[6]。

我國(guó)學(xué)者通過大量研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)的行業(yè)收入差距在不同時(shí)期通常具有不同的特征。在改革開放初期，國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)，勞動(dòng)者的收入普遍增加，行業(yè)收入差距小幅度減小。魯曉東（2007）在1985—1988年間行業(yè)收入差距的基尼系數(shù)從6.24%降為4.86%[7]。但隨著改革開放的不斷推進(jìn)，行業(yè)收入差距又逐漸呈擴(kuò)大趨勢(shì)。羅楚亮和李實(shí)（2007）基于第一次全國(guó)經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，泰爾指數(shù)和工資極值比值在1990—2005年期間分別增長(zhǎng)了5.55倍、1.51倍[8]。近十多年來，我國(guó)行業(yè)收入差距處于高位平緩震蕩階段，盡管行業(yè)間的工資極值比在2003—2016年間從4.54下降為3.55，但行業(yè)收入差距仍處于高水平狀態(tài)[9]。

對(duì)此，學(xué)者對(duì)行業(yè)收入差距的成因進(jìn)行了分析，主要觀點(diǎn)有兩個(gè)：一是壟斷是影響我國(guó)行業(yè)收入差距的主要原因[10～12]，且會(huì)拉大壟斷行業(yè)與其他行業(yè)間的收入差距;二是人力資本對(duì)行業(yè)收入產(chǎn)生影響[13]，張龍和葛晶（2015）基于2012年的CFPS數(shù)據(jù)和行業(yè)宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)人力資本解釋了行業(yè)間收入差距的62.29%。除此之外，學(xué)者還對(duì)其他影響因素進(jìn)行了研究。羅志蓉（2001）指出，行業(yè)收入差距不僅與行業(yè)壟斷、經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)軌，還與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有關(guān)[14]。唐帥和王方方（2015）利用2003—2011年中國(guó)工業(yè)行業(yè)大類面板數(shù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率是影響行業(yè)收入差距的一個(gè)重要因素[15]。黃小雨（2018）基于山西省數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI 對(duì)高收入行業(yè)收入提升的幅度較大，而對(duì)低收入行業(yè)的影響較小，從而擴(kuò)大行業(yè)收入差距[16]。李子秦和吳昊（2018）基于2005—2017年行業(yè)面板數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)行業(yè)收入差距隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升而擴(kuò)大[17]。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，學(xué)者們開始研究其對(duì)收入分配的影響。何玉長(zhǎng)和方坤（2018）指出，人工智能技術(shù)主要從兩個(gè)方面影響收入分配差距。一是從企業(yè)方面來看，智能型企業(yè)相較于非智能型企業(yè)具有更發(fā)達(dá)的技術(shù)和更多的資本積累，從而在競(jìng)爭(zhēng)中更具有優(yōu)勢(shì)，獲得更多利潤(rùn)，自然而然企業(yè)也會(huì)給予員工較高的薪酬水平。二是從勞動(dòng)者自身出發(fā)，從事智能型企業(yè)的勞動(dòng)者往往具有更專業(yè)的知識(shí)和技能，因此其在尋求職業(yè)的過程中往往能夠脫穎而出并獲得較高的工資[18]。但是也有學(xué)者認(rèn)為，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，不僅僅是低技能勞動(dòng)者面臨被替代的風(fēng)險(xiǎn)，高技能勞動(dòng)者同樣不能幸免，這樣很有可能會(huì)使得收入差距減小[19-20]。

綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于我國(guó)行業(yè)收入差距的演變特征及其成因都進(jìn)行了研究，并有學(xué)者指出人工智能技術(shù)會(huì)對(duì)收入分配產(chǎn)生影響。而行業(yè)收入差距是收入分配差距問題的重要表現(xiàn)，人工智能技術(shù)勢(shì)必會(huì)對(duì)行業(yè)收入差距產(chǎn)生影響。因此，本文將借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)行業(yè)收入差距的研究方法，采用泰爾指數(shù)對(duì)我國(guó)行業(yè)收入差距變化趨勢(shì)進(jìn)行描述，研究人工智能技術(shù)與行業(yè)收入差距的關(guān)系。

二、研究設(shè)計(jì)

1.自變量——人工智能技術(shù)。本文選取人工智能專利的授權(quán)數(shù)量（Ai）作為衡量人工智能技術(shù)水平的指標(biāo)。圖1報(bào)告了人工智能技術(shù)專利授權(quán)數(shù)量的變化情況，從圖1可以看出，在2008—2017年中人工智能領(lǐng)域的專利授權(quán)量持續(xù)增長(zhǎng)，即人工智能技術(shù)在近十年來快速發(fā)展，且在2014年后處于較高增速發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

[8]? 羅楚亮，李實(shí).人力資本、行業(yè)特征與收入差距——基于第一次全國(guó)經(jīng)濟(jì)普查資料的經(jīng)驗(yàn)研究[J].管理世界，2007，（10）：19-30.

[9]? 楊海濤，田文.行業(yè)壟斷與收入分配差距的合理性探索及治理研究[J].經(jīng)濟(jì)問題，2018，（9）：50-55.

[10]? 任重，周云波.壟斷對(duì)我國(guó)行業(yè)收入差距的影響到底有多大？[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2009，（4）：25-30.

[11]? 郝書辰，孔艷芳，孟祥仲.行政壟斷對(duì)行業(yè)收入差距影響研究——機(jī)會(huì)均等的視角[J].東岳論叢，2012，（1）：152-157.

[12]? 于良春，菅敏杰.行業(yè)壟斷與居民收入分配差距的影響因素分析[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2013，（2）：31-39.

[13]? 岳昌君，吳淑姣.人力資本的外部性與行業(yè)收入差異[J].北京大學(xué)教育評(píng)論，2005，（4）：31-37.

[14]? 羅志蓉.不同行業(yè)收入差距淺析[J].創(chuàng)造，2001，（6）：29-30.

[15]? 唐帥，王方方.全要素生產(chǎn)率影響行業(yè)收入差距的實(shí)證研究[J].長(zhǎng)安大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2015，（3）：42-51.

[16]? 黃小雨.FDI對(duì)山西省行業(yè)收入差距的影響研究[D].太原：山西財(cái)經(jīng)大學(xué)，2018.

[17]? 李子秦，吳昊.我國(guó)行業(yè)收入差距與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系——基于2005—2017年行業(yè)面板數(shù)據(jù)的分析[J].企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2018，（12）：178-186.

[18]? 何玉長(zhǎng)，方坤.人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的理論闡釋[J].學(xué)術(shù)月刊，2018，（5）：56-67.

[19]? 陳永偉，曾昭睿.“第二次機(jī)器革命”的經(jīng)濟(jì)后果：增長(zhǎng)、就業(yè)和分配[J].學(xué)習(xí)與探索，2019，（2）：101-113.

[20]? Acemoglu D.，Restrepo P.Low-Skill and High-Skill Automation[J].Journal of Human Capital，F(xiàn)orthcoming，2018.

[21]? 黃泰巖，王檢貴.居民收入差距測(cè)量指標(biāo)體系的選擇[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究，2000，（9）：42-47.

[22]? 何哲.人工智能時(shí)代的社會(huì)轉(zhuǎn)型與行政倫理：機(jī)器能否管理人？[J].電子政務(wù)，2017，（11）：1-10.

[23]? 王莉芳.吉林省行業(yè)收入差距實(shí)證研究[D].長(zhǎng)春：吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)，2014.

[24]? 孔慶洋，楊名.教育擴(kuò)大了行業(yè)收入差距嗎？[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2017，（4）：145-159.

[25]? 孔慶洋，黃慧慧.服務(wù)業(yè)集聚、市場(chǎng)潛能與行業(yè)收入差距——基于空間回歸模型的分析[J].安徽師范大學(xué)學(xué)報(bào)：人文社會(huì)科學(xué)版，2018，（2）：69-81.

[26]? 周云波，田柳，陳岑.經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)溢出與行業(yè)收入差距演變——對(duì)U型假說的理論解釋與實(shí)證檢驗(yàn)[J].管理世界，2017，（11）：35-49.

[責(zé)任編輯 劉 瑤]

收稿日期：2019-10-08

作者簡(jiǎn)介：劉劍航（1993-），女，重慶人，碩士研究生，從事人力資源開發(fā)與管理研究。