曹梓亞　蔣蔚　胡恩琴　馬一戈

摘 要：技術(shù)進步會對就業(yè)市場產(chǎn)生一定的影響，而人工智能作為一種高新技術(shù)結(jié)合它自身特點也會對就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生不同于以往的影響。本文基于2002年-2017年人工智能企業(yè)發(fā)展的數(shù)據(jù)，聚焦于人工智能技術(shù)對第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。

關(guān)鍵詞：人工智能;第三產(chǎn)業(yè);就業(yè)結(jié)構(gòu)

一、引言

近年來，中國人工智能高速發(fā)展。在這次人類與新型冠狀病毒的戰(zhàn)“疫”中，各種功能的醫(yī)療機器人和人臉識別門禁等人工智能監(jiān)測設(shè)備出現(xiàn)在各地的醫(yī)療前線。由此可見，以大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，已經(jīng)對各個行業(yè)及其就業(yè)情況產(chǎn)生一定的影響。人工智能研究開發(fā)如火如荼進行的同時，也存在著一些爭論：人工智能是否會替代人類的工作，又會率先影響哪些職業(yè)？

從全球范圍來看，人工智能最先替代的大多是重復(fù)性的體力勞動，它對不同的職業(yè)產(chǎn)生不同程度的影響，進而影響到整個產(chǎn)業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)。

二、文獻綜述

科技革命使得機器代替人類工作的同時創(chuàng)造了就業(yè)機會，前沿研究普遍認(rèn)為技術(shù)進步導(dǎo)致的并不是大規(guī)模失業(yè)而是勞動力在崗位之間的流動，它沖擊的是勞動力技能需求結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定，表現(xiàn)為就業(yè)總體中的技能就業(yè)群體占比發(fā)生變化。

人工智能技術(shù)作為技術(shù)進步的前沿代表，其概念由約翰·麥卡錫（John MaCarthy）首次提出。21世紀(jì)人工智能技術(shù)飛速發(fā)展對于就業(yè)的影響表現(xiàn)為中等收入、中等技能需求崗位數(shù)量的減少。與之對應(yīng)的是勞動力市場兩極分化趨勢的出現(xiàn)，并影響著勞動力的就業(yè)選擇（Goos等，2007）。就人工智能對產(chǎn)業(yè)影響而言，Autor等（2013）認(rèn)為，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門受人工智能的影響較小，制造業(yè)部門勞動者受人工智能替代效應(yīng)的影響將逐步轉(zhuǎn)移到服務(wù)業(yè)領(lǐng)域。

在國內(nèi)研究方面，現(xiàn)有研究方向多集中于人工智能對就業(yè)的替代、創(chuàng)造效應(yīng)，重點考察的是整體就業(yè)數(shù)量的變化，較少探討二者背后的產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、崗位變動的社會經(jīng)濟意義，而且大多集中在第二產(chǎn)業(yè)，對于第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的研究比較稀缺。本文著眼于這一問題，以第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)為主要研究對象，選取高中低技能就業(yè)人群占總就業(yè)人數(shù)的比重作為被解釋變量，基于勞動統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，利用回歸分析研究了人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用對于第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。

三、研究設(shè)計

1.研究假設(shè)

人工智能時代，中等技能勞動者的崗位在傳統(tǒng)電子信息技術(shù)日趨成熟的發(fā)展中能夠被替代的部分幾乎已經(jīng)完成了自動化，所以人工智能技術(shù)發(fā)展對于中等技能勞動者的影響較小。而由于人工智能具有深度學(xué)習(xí)功能，能夠進行個性化操作，相對而言低技能勞動者的崗位被替代的可能性更大。同時第三產(chǎn)業(yè)的高技能人員的職位大都是非重復(fù)性、個性化并難以被學(xué)習(xí)的，人工智能技術(shù)的應(yīng)用會使這部分高技能人員的需求進一步增加?；谏鲜龇治觯疚奶岢鲅芯考僭O(shè)：（1）人工智能技術(shù)對第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響顯著;（2）人工智能技術(shù)的發(fā)展會顯著降低第三產(chǎn)業(yè)低技能人員的就業(yè)比重，提升中等和高等技能人員的就業(yè)比重。

2.數(shù)據(jù)來源和變量選取

（1）被解釋變量

本文將就業(yè)結(jié)構(gòu)作為研究對象，基于數(shù)據(jù)的可獲得性選擇以學(xué)歷作為指標(biāo)。學(xué)歷越高代表著所擁有的技能越高。

（2）解釋變量

本文的解釋變量是人工智能技術(shù)發(fā)展應(yīng)用狀況，很多文獻中會采用機器人數(shù)量的數(shù)據(jù)進行研究。但是這樣的指標(biāo)選取存在問題，首先中國在機器人方面的統(tǒng)計數(shù)據(jù)不是特別全面而且數(shù)據(jù)量很少;其次，用機器人的數(shù)據(jù)去衡量人工智能的影響不夠全面。綜合以上本文選取中國人工智能企業(yè)的數(shù)量作為指標(biāo)。

（3）控制變量

①人均受教育水平。影響就業(yè)結(jié)構(gòu)的一個重要因素是人均受教育水平，平均學(xué)歷越高，就業(yè)的結(jié)構(gòu)應(yīng)該更偏向中等和高級技能。為了便于衡量本文采取15歲及以上文盲人口數(shù)（人口抽樣調(diào)查）數(shù)據(jù)作為指標(biāo)。

②撫養(yǎng)系數(shù)。指在人口當(dāng)中，非勞動年齡人口對勞動年齡人口數(shù)之比。撫養(yǎng)比越大，表明勞動力人均承擔(dān)的撫養(yǎng)人數(shù)就越多，即意味著勞動力的撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)就越嚴(yán)重。本文采用總撫養(yǎng)比（即贍養(yǎng)率）作為代理指標(biāo)。

以上數(shù)據(jù)都來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局。

3.模型設(shè)定

本文關(guān)心的問題是人工智能技術(shù)的應(yīng)用對于第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，因此將基準(zhǔn)模型設(shè)定如下：

其中，被解釋變量<表示第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)，是高、中以及低技能就業(yè)人員的比重;表示各個回歸系數(shù);表示模型的殘差。

四、計量結(jié)果及分析

1.人工智能技術(shù)對第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響

基準(zhǔn)模型顯示人工智能技術(shù)對于第三產(chǎn)業(yè)低技能人員的比重影響為-0.077，在1%的統(tǒng)計水平上顯著，這表明將人工智能技術(shù)對于低技能人員就業(yè)有著顯著的抑制作用，同時人工智能技術(shù)和中等技能以及高等技能人員就業(yè)比重成顯著的正向變化。可見人工智能技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用會顯著降低第三產(chǎn)業(yè)低技能人員的就業(yè)比重，提升中等技能和高等技能人員的就業(yè)比重。

2.人工智能技術(shù)對第一和第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響

為了進行橫向?qū)Ρ?，在第三產(chǎn)業(yè)之外，本文采用相同的方法處理了第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)，得出結(jié)論：（1）人工智能技術(shù)對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響較小，對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響更為顯著;（2）人工智能技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用會顯著降低兩大產(chǎn)業(yè)低技能人員的就業(yè)比重，提升中等技能人員的就業(yè)比重;（3）人工智能技術(shù)對第一、第二產(chǎn)業(yè)的高技能人員就業(yè)比重沒有顯著影響。

其中最大的不同就是第一第二產(chǎn)業(yè)的高技能就業(yè)人員不受人工智能技術(shù)的影響。主要是因為第一產(chǎn)業(yè)是主要是農(nóng)林牧漁業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)主要代表是制造業(yè)，這些行業(yè)的大部分職業(yè)對學(xué)歷沒有很高的要求，因此第一、第二產(chǎn)業(yè)的高技能人員比重很少，也不會受到人工智能發(fā)展的顯著影響。

五、結(jié)論與啟示

基于上述研究，人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用能夠顯著改變就業(yè)結(jié)構(gòu)。本文的實證研究為我國人工智能技術(shù)對就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響以及就業(yè)問題的防范化解提供了有益的啟示。一方面，由于三大產(chǎn)業(yè)中的低技能人員就業(yè)比重均會受到人工智能的抑制作用，意味著在一定程度上三大產(chǎn)業(yè)內(nèi)低技能人員潛在的就業(yè)機會被人工智能所擠出，這需要采取積極措施對低技能勞動者進行再就業(yè)培訓(xùn)，通過教育、培訓(xùn)幫助其適應(yīng)技術(shù)進步的需求，從而盡可能解決低技能人員的潛在就業(yè)問題;另一方面，隨著人工智能的不斷發(fā)展和普及應(yīng)用，對第三產(chǎn)業(yè)對高技能人員的需求提出了新的要求，社會教育應(yīng)當(dāng)強化應(yīng)用型人才和人工智能專業(yè)相關(guān)人才的培養(yǎng)，積極發(fā)揮技術(shù)進步的正面效應(yīng)。

參考文獻：

[1]張剛，孫婉璐.技術(shù)進步、人工智能對勞動力市場的影響——一個文獻綜述[J/OL].管理現(xiàn)代化，2020（01）：113-120[2020-02-26].

[2]謝萌萌，夏炎，潘教峰，郭劍鋒.人工智能、技術(shù)進步與低技能就業(yè)——基于中國制造業(yè)企業(yè)的實證研究[J].中國管理科學(xué).

[3]Carl Benedikt Frey，Michael A. Osborne. The future of employment： How susceptible are jobs to computerisation？[J].Technological Forecasting & Social Change，2017，114.

[4]Goos M，Manning A.，Lousy and Lovely Jobs：The Rising Polarization of Work in Britain.The Review of Economics and Statistics.89（1）：118-133.

[5]Autor，D.H.， D.Dorn.The Growth of Low-skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market[J].Nber Working Papers，2013，103（5）：1553-1597.

[6]AutorD H，LevyF，MurnaneRJ.TheSkill Content of Recent Technological Change： An EmpiricalExploration[J].TheQuarterlyJournalof Economics，2003，118（04）：1279-1333.

[7]潘丹丹.人工智能的就業(yè)反極化效應(yīng)研究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2019（12）：25-31+65.

[8]陳秋霖，許多，周羿.人口老齡化背景下人工智能的勞動力替代效應(yīng)——基于跨國面板數(shù)據(jù)和中國省級面板數(shù)據(jù)的分析[J].中國人口科學(xué)，2018（06）：30-42+126-127.

[9]劉望，鄭明望.經(jīng)濟開放對中國就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].湘潭大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2017，41（03）：57-62.

作者簡介：曹梓亞（1999.02- ），女，漢族，江蘇鹽城人，南京師范大學(xué)商學(xué)院，本科在讀，研究方向：人工智能與高質(zhì)量就業(yè);蔣蔚（1999.09- ），女，漢族，江蘇常州人，南京師范大學(xué)商學(xué)院，本科在讀，研究方向：人工智能與收入分配;胡恩琴（1999.02- ），女，漢族，江蘇揚州人，南京師范大學(xué)商學(xué)院，本科在讀，研究方向：人工智能與人力資源;馬一戈（1999.08- ），男，漢族，江蘇揚州人，南京師范大學(xué)商學(xué)院，本科在讀，研究方向：人工智能與高質(zhì)量就業(yè)