人工智能条件下人口老龄化对全球价值链攀升的影响_戴翔.pdf
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1、人工智能条件下人口老龄化对全球价值链攀升的影响*戴翔1王如雪2(1 南京审计大学经济学院,江苏南京211815;2 南京大学商学院,江苏南京210008)内容提要:人口老龄化进程的加快,正使中国嵌入全球价值链的传统优势逐步丧失。但人工智能的发展,一方面使劳动力的“体能型”要素在生产中的重要性下降;另一方面,随年龄增值的“技能型”要素有了更广阔的用武之地,成为中国参与全球价值链的新优势。本文基于中国制造业企业微观数据,对人口老龄化、人工智能和全球价值链攀升之间的关系进行实证检验。研究发现:人工智能弱化了人口老龄化对中国全球价值链分工地位的负面影响,并起到了一定的促进作用,这一结果在经过稳健性检验
2、和内生性检验后依然成立。进一步区分“体能型”要素密集型行业和“技能型”要素密集型行业,研究表明,对于密集使用“体能型”要素的行业来说,人口老龄化会倒逼相关企业更大程度地应用人工智能,从而有利于其全球价值链分工地位的提高;对于密集使用“技能型”要素的行业来说,人工智能的应用使劳动力的年龄优势得到了充分发挥,从而有利于促进相关企业全球价值链分工地位的提高。上述研究从人工智能角度评估了人口老龄化对全球价值链攀升的影响,对辩证认识人口老龄化对价值链攀升的影响、加快制造业智能化转型发展从而弥补人口老龄化带来的传统优势丧失,有重要的政策含义。关键词:人口老龄化人工智能全球价值链攀升“体能型”要素“技能型”
3、要素中图分类号:F742文献标志码:A文章编号:10025766(2023)03002816收稿日期:2022 07 18*基金项目:国家社会科学基金项目“一带一路 倡议与优化全球价值链研究”(22FKSB019)。作者简介:戴翔,男,教授,博士生导师,经济学博士,研究领域为开放型经济理论与实践,电子邮箱:aufedx 163 com;王如雪,女,博士研究生,研究领域为开放型经济理论与实践,电子邮箱:wangruxue0620163 com。通讯作者:王如雪。一、引言20 世纪 80 年代以来,中国凭借“人口红利”等低成本形成的比较优势,以“低端嵌入”的方式融入全球价值链分工体系,取得了开放型
4、经济发展的巨大成功,成为全球最大的贸易国和世界第二大经济体。经过 40 多年的开放发展,目前中国的要素禀赋已经发生了显著变化,其中一个突出表现为人口老龄化问题逐渐显现。人口老龄化程度的加深,使未来一段时期中国持续面临人口均衡发展的压力,由此带来的长期性、趋势性和结构性的总需求不足,将使中国经济难以实现自身的潜在增长率(蔡昉,2020)1。毋庸置疑,人口结构变化也会对中国参与全球价值链分工带来深刻影响,尤其是“人口红利”的消失,必然使得“低端嵌入”全球价值链的传统模式不可持续。而如何认识人口结构对中国全球价值链分工地位的影响,显然是理论和实践部门面临的重要课题。与此同时,当前以人工智能等为代表的
5、新一轮信息技术革命正在快速发展,并由此推动了全球数字经济的82戴翔,王如雪人工智能条件下人口老龄化对全球价值链攀升的影响兴起。作为引领未来的战略性技术,人工智能成为国际竞争的新焦点。毫无疑问,以人工智能等为代表的技术变革,同样会对中国参与全球价值链以及分工地位变迁带来深刻影响。中国要想进一步向全球价值链中高端攀升,抢抓人工智能发展的重大战略机遇、构筑人工智能发展的先发优势,是不可忽视的重要途径。因此,人工智能兴起背景下的人口老龄化究竟会对中国全球价值链攀升带来何种影响,以及其中可能的作用机制究竟是什么,是一个很有理论意义和实践价值的研究课题。由于人口老龄化会直接带来劳动力数量的下降,因此探究人
6、工智能背景下人口老龄化对全球价值链分工地位的影响,首先需要关注人工智能对劳动力的影响。事实上,有关技术进步的劳动力替代效应的探讨由来已久,即所谓的“技术性失业”。有研究表明,美国 700 多个职业中有 47%可以在短期内被替代(Frey,2017)2。具体来看,机器人相比于人力劳动力在从事一些常规性、复杂性的劳动方面具有更加明显的比较优势,因此机器人对劳动力需求产生的替代效应主要表现在对于中等技能的劳动力的替代,而对于技能需要较低的工作来说,由于使用人力的生产成本比机器人成本更低,因此替代效应不太明显(王永钦和董雯,2020)3。然而,从过去两个多世纪的事实情况来看,虽然生产技术和自动化水平大
7、幅提高,却并未有证据表明技术进步导致了失业的长期增加(Autor,2015)4。有学者对此展开研究后发现,这是因为技术进步应当是既有就业替代效应,也有就业创造效应的(程承坪和彭欢,20185;程承坪,20196;蔡宏波和韩金镕,20217),人工智能的发展在替代了部分劳动力的同时,也创造了新的就业岗位。从另一方面来说,当人工智能发展到一定程度时,还可以填补人口老龄化带来的劳动力短缺问题,并有效缓解劳动生产率下降带来的对经济的负面影响(王森等,20208;李翠妮等,20229),或是通过增加消费需求和加快人力资本积累等途径促进产业结构升级(汪伟等,2015)10。由此可见,人口老龄化带来的劳动力
8、短缺所导致的负面影响很可能会因人工智能的发展而弱化,而人工智能的快速发展又可能得益于人口老龄化的“倒逼”作用。此外,人工智能对全球价值链分工地位攀升的促进作用已得到了学术界的广泛认可(刘斌和潘彤,202011;吕越等,202012;周洺竹等,202213)。因此,人工智能兴起的大背景下人口老龄化影响全球价值链分工地位的问题,需要重新审视。因为人工智能作为一种新的生产技术条件,不仅与人口的劳动要素有着密切关系,而且人口结构变化在人工智能条件下对全球价值链攀升的意义和作用,可能与以往的惯常理解也有较大差异,毕竟人工智能在改变着生产过程中劳动的作用。但遗憾的是,现有文献鲜有对此进行专门探讨。鉴于此,
9、本文基于中国制造业企业微观数据,着重从理论和实证层面探讨人口老龄化、人工智能和全球价值链攀升之间的关系。相比于现有研究,本文可能的创新点在于:(1)在研究视角上,将人口老龄化和人工智能纳入统一框架,着重探讨二者的共同作用对全球价值链攀升的影响,有利于厘清三者之间的关系,从而更好地应对当下人口老龄化对中国比较优势的影响;(2)在研究内容上,除了探讨人口老龄化对全球价值链攀升影响的现实效应外,本文还根据劳动力体内与年龄相关的不同能力,测算出各行业随年龄贬值的“体能型”要素密集度和随年龄增值的“技能型”要素密集度,并以此为基础进一步探究了人工智能在人口老龄化对不同行业价值链攀升的影响中的异质性作用;
10、(3)在政策启示上,基于研究结论,本文对新发展阶段如何提升全球价值链分工地位提出了政策建议。二、理论分析与研究假设目前,中国人口老龄化进程加快,促使劳动力年龄结构加速老化。从理论上看,随着人口老龄化程度的加深,可用于生产的劳动力数量减少、劳动力体能优势不断衰减,对依托劳动力优势参与国际分工很可能会带来不利影响。但需要注意的是,伴随着人口老龄化的日益加深,人工智能的发展也在不断加强,其对劳动力的替代作用已在许多研究中被证实(李新娥等,202114;周世军和赵922023 年 第 3 期丹丹,202215)。因此,在探讨人口老龄化对中国参与全球价值链分工的影响时,如果忽略了人工智能的影响,那么结果
11、可能与现实有一定的偏差,因为人口老龄化对于中国参与全球价值链分工的负面作用很可能被人工智能所带来的技术进步弱化。更进一步地,人工智能的作用可能还远不止于此。人工智能的应用不仅会使人口老龄化带来的劳动力短缺等不利因素得到弥补,而且人口老龄化本身也有可能带来其他方面的优势,这主要体现在劳动力随着年龄的增加,其经验、知识等方面的技能在不断增加,而这正是人工智能发展所需要的。在不考虑人工智能的情况下,劳动力的经验、知识等年龄优势无法得到很好的体现,而在人工智能得到广泛应用的情况下,一方面,其对普通劳动力的“替代效应”显现,从而使劳动力的“体能”重要性逐步下降;另一方面,人工智能的应用会使随着年龄增长而
12、积累的知识和经验等“技能”有了“用武之地”,在技术、信息、知识、经验越来越重要的背景下,年龄增值型的劳动力技能发挥积极作用(吴飞飞等,2022)16,能够为企业攀升价值链高端环节提供基础条件,从而有利于促进企业全球价值链分工地位的提升。总之,如果单独看人口老龄化对中国参与全球价值链分工地位的影响,结果可能会是负向的,但如果考虑了人工智能的应用,则可以在一定程度上弥补人口老龄化带来的负向影响,弱化其对价值链分工地位的冲击,最终可能表现为对全球价值链分工的正向影响。因此,本文提出如下假设:H1:人工智能弱化了人口老龄化对中国全球价值链分工地位的负面影响。通常而言,内含在劳动力体内的生产能力可以划分
13、为“体能型”能力和“技能型”能力,前者主要包括柔性、韧性、耐力和肢体力量等,随着劳动力年龄的增长会逐渐衰退;后者包括表达能力、理解能力、知识、经验和技术等,随着劳动力年龄的增长而逐渐加强。由于“体能型”能力会随着年龄的增加逐渐衰退,因此随着人口老龄化的到来,密集使用劳动力“体能型”要素的行业的劳动力优势将逐渐丧失,但这一优势的丧失对企业来说并非总是负面的。有研究表明,对体能型劳动力进行替代,最为重要的途径就是要推动人工智能发展,从而可以有效弥补传统优势丧失的负面影响(陈秋霖等,2018)17,因此,人口老龄化会在一定程度上促使这类企业率先进行智能化改革。同时,人工智能的发展不仅可以简单替代一般
14、劳动力,由于其标准化的生产程序,在生产效率、生产质量等方面也会表现出超出一般劳动力的优势(程承坪,2021)18。此外,采用新技术的企业不仅能够扩大产能,还能获得丰厚的技术垄断利润,从而诱发企业采用更多新技术(王君等,2017)19,这无疑会对企业的持续发展及价值链攀升带来积极的促进作用。综上,人口老龄化可以倒逼密集使用劳动力“体能型”要素的行业加快人工智能的发展进程,而人工智能水平的提高又意味着相关企业可以从事价值链更高端环节的生产,生产增加值更高的产品,促进价值链攀升。因此,本文提出如下假设:H2:人口老龄化会通过倒逼密集使用“体能型”要素的行业发展人工智能,从而提高相关企业的全球价值链分
15、工地位。伴随人工智能的发展,企业对普通体能型劳动力的需求虽然在下降,但对于知识和经验丰富的技能型劳动力的需求反而会上升(肖静华等,2021)20,在这种情况下,劳动力老龄化将不再是一种劣势。因为随着年龄的增长,劳动力的“技能型”能力,诸如知识、信息、技术和经验等,都将有一定程度的积累和提升,更加符合密集使用劳动力“技能型”要素的行业的需求,可以为相关企业的创新发展带来新的动力,成为一种竞争新优势。而在人工智能条件下,由于劳动力“体能型”要素的重要性下降,使劳动力随年龄增值的“技能型”要素可以得到更广泛的应用。同时,人工智能的发展对劳动力“技能型”要素也有着更为强烈的需求,此时劳动力老龄化所带来
16、的“技能型”要素水平的提高,将成为推动这类企业向价值链高端环节攀升的动力之一。因此,与密集使用随年龄贬值的“体能型”要素的行业不同,对于密集使用随年龄增值的“技能型”要素的行业来说,年龄增长本身就是一种优势,而人工智能的应用恰好可以使这种优势得到更加充分的发挥,从而有利于推动企业03戴翔,王如雪人工智能条件下人口老龄化对全球价值链攀升的影响全球价值链分工地位的提高。因此,本文提出如下假设:H3:人工智能会促进密集使用“技能型”要素的行业充分发挥劳动力的年龄优势,从而促进相关企业全球价值链分工地位的提高。三、研究设计1 模型设定在前文理论分析的基础上,接下来使用实证研究方法进行检验。首先探讨在同
17、时考虑人工智能和人口老龄化的情况下,企业价值链分工地位会产生什么变化,设立如下模型:DVAirt=0+1oldirt intelirt+2oldirt+3intelirt+Controlsirt+i+t+irt(1)其中,DVAirt为企业 i 的出口国内附加值率,本文以此来表示其全球价值链分工地位,oldirt为本文的核心解释变量,代表企业 i 的人口老龄化程度,intelirt为调节变量,代表企业 i 的智能化水平,反映企业运用人工智能的程度,oldirt intelirt为上述二者的交互项,其系数1反映了在人工智能条件下人口老龄化对全球价值链分工地位的影响。Controlsirt为控制变
18、量,i和t分别代表个体固定效应和时间固定效应,irt为标准误。2 变量选取及测算(1)企业出口国内附加值率(DVA)。如前所述,本文采用现有文献中的惯常做法,以企业出口国内附加值率作为企业全球价值链分工地位的表征变量。由于中间产品广泛参与到跨国市场活动中,单纯使用出口价值已经无法准确衡量各国在国际市场中所获贸易利得,而出口国内附加值率(DVA)表示出口中国内增加值的比重,能够更加准确地反映一国在全球价值链中的地位,因此被广泛应用于衡量各国的价值链分工地位(Hummels 等,200121;Koopman 等,201222;张杰等,201323)。现有测算出口国内附加值率的方法主要分为两类,第一
19、类是使用非竞争型投入产出表的宏观估算方法,即使用一国出口产品中进口产品的比例来反映一国的 VS(垂直专业化指标),第二类方法是基于微观层面的中国工业企业数据库和中国海关贸易数据库测算出企业层面的出口国内附加值率。根据研究需要,本文选择第二类方法,并参照现有研究,给出企业出口国内附加值率的基本测算公式如下:DVA=1 VFX=1 MP+Xo*MoD+XoX(2)其中,DVA 表示企业的出口国内附加值率,VF表示企业出口中的国外增加值,M、X 和 D 分别表示企业的进口、出口和国内销售,上标 p 和 o 表示加工贸易和一般贸易。在测算的过程中需要注意的是:首先,并不是所有进口产品都被用于中间投入,
20、还有可能被用于国内销售,因此需要识别出进口产品中哪些产品属于中间品,进而得到一般贸易企业的中间品进口额,由于 BEC 分类中具有明确的中间品、消费品和资本品的分类,因此将进口数据使用的 HS 编码与 BEC 编码匹配后进行中间品识别。其次,要剔除贸易代理商的影响,将企业名称中含有“进出口”“贸易”“经贸”“科贸”“外经”等名称的企业归为中间贸易商,然后计算出通过这类中间贸易商进口的某一产品 k 占这一产品总进口的份额 mk,使用 MA=kM1 mk分别计算出考虑贸易代理商后调整过的一般贸易中间品进口额MOAm和考虑贸易代理商后调整过的加工贸易进口额MPA。然后,考虑到企业使用的原材料中也含有部
21、分国外产品份额,因此在计算国外增加值时需要将这一部分包含进去,按照 Koopman等(2012)22 的方法,将这一份额设为 5%。最后,考虑到进口资本品的折旧问题,参照单豪杰(2008)24、裴长洪(2013)25 和江小敏等(2020)26 的研究方法,将我国制造业固定资产折旧率设132023 年 第 3 期为 10.9%,进口资本占资本形成的比例设为 38.08%,并使用折旧率与进口资本占资本形成的比例的乘积 0.0417 作为进口资本出口的附加值比重。综合考虑上述因素后,本文将企业的出口国内附加值率设置为:DVA=1 MPA+XOMOAMD+X()O+0 05MT MPA MOA()M
22、+0 0417CAPX(3)其中,MT表示企业中间投入额,MPA和MOAM分别表示企业实际加工贸易进口额和实际一般贸易中间品进口额,CAP 为企业固定资产净值平均余额。(2)企业人口老龄化程度(old)。由于 中国劳动统计年鉴 上没有细分行业的就业人员年龄结构统计,只有各行业的就业总人数,因此本文参照王有鑫和赵雅婧(2013)27 的做法,使用第六次人口普查年鉴上提供的 2010 年细分行业就业人员年龄结构,并假设各个年龄段的劳动者在每个行业的就业比重不随时间变化,利用其他年份各行业的总人数乘以这一比重得到各年份各行业的年龄结构。根据老龄化计算的普遍做法,用老年抚养比来表示人口老龄化程度,即用
23、 65 岁及以上的人口与 16 64 岁人口之比来表示,各年份各行业的人口老龄化程度计算公式如下:industryoldrt=labour65岁以上,r,t=2010rlabour65岁以上,r,t=2010 labour65岁以上,tlabour1664岁,r,t=2010rlabour1664岁,r,t=2010 labour1664岁,t(4)其中,r 表示制造业细分行业,labour65岁以上,r,t=2010和labour16 64岁,r,t=2010分别表示行业 r2010 年 65岁以上的劳动力人数和 16 64 岁的劳动力人数,labour65岁以上,t和labour16 64
24、岁,t分别为 t 年制造业 65岁以上的全部劳动人数和 16 64 岁的全部劳动人数。将上述行业层面的各年度人口老龄化程度扩展到企业层面,从而得到各个企业的人口老龄化程度指标,公式如下:oldirt=labourirtmedianlabourrt industryoldrt(5)其中,industryoldrt为式(4)计算出的行业人口老龄化程度,labourirt表示 t 年企业 i 的劳动力人数,medianlabourrt为该年 r 行业所有企业劳动力人数的中位数,用二者的比值衡量企业 i 受其所在行业人口老龄化的影响程度,近似得到企业层面的人口老龄化程度oldirt。(3)人工智能水平
25、(intel)。本文使用国际机器人联合会(IF)公布的全球工业机器人数据库(后文简称 IF 数据库)中的工业机器人数据反映人工智能的应用情况,并参照 Acemoglu 和estrepo(2020)28、王永钦和董雯(2020)3 的研究,构造中国制造业企业层面的机器人渗透度,以更加精准地衡量企业的人工智能水平,具体测算方法如下:首先,测算出行业层面的工业机器人渗透度:indrobotrt=MrtLr,t=2002(6)其中,Mrt为 IF 数据库中中国 r 行业 t 年的工业机器人存量,Lr,t=2002为 r 行业 2002 年的就业人数,indrobotrt则为 r 行业 t 年的工业机器
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