人工智能对就业规模及劳动收入的影响——来自Meta分析的证据.pdf
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1、第 25 卷 第 4 期2023 年 7 月首都经济贸易大学学报(双月刊)Journal of Capital University of Economics and BusinessVol.25,No.4Jul.2023DOI:10.13504/ki.issn1008-2700.2023.04.004人工智能对就业规模及劳动收入的影响 来自 Meta 分析的证据何 勤1,刘明泽2(1.首都经济贸易大学 劳动经济学院,北京 100070;2.北京联合大学 管理学院,北京 100101)收稿日期:2022-05-19;修回日期:2023-06-15基金项目:国家社会科学基金重点项目“人工智能对劳
2、动力市场的冲击及劳动者知识技能转换应对研究”(19AGL025)作者简介:何勤(1972),女,首都经济贸易大学劳动经济学院教授、博士生导师,通信作者;刘明泽(1996),男,北京联合大学管理学院硕士研究生。摘 要:采用 Meta 分析方法,基于近年来 28 篇相关文献的 40 个独立样本,分析人工智能对就业规模与劳动收入的总体影响,并进一步将人工智能分为表征内生的自身投入和外生的外部引入两个维度进行探讨,运用 Meta 亚组分析探究潜在调节变量对上述关系的调节作用。研究表明:总体上看,人工智能小幅扩大了就业规模,效应值为 0.032;降低了劳动收入,效应值为-0.011。具体而言,技术的投入
3、维度显著地促进就业规模和劳动收入,而使用维度则对二者起到抑制作用。此外,本文识别了行业、地区作为调节变量的影响,研究结果显示人工智能对制造业、发展中国家就业规模的提升作用大于非制造业和发达国家;人工智能增加了制造业和发展中国家的劳动收入,但降低了发达国家的劳动收入。关键词:人工智能;就业规模;劳动收入;Meta 分析中图分类号:F249.2 文献标识码:A 文章编号:1008-2700(2023)04-0054-15一、问题提出近年来,随着数据挖掘、深度学习、算法、生成式人工智能等领域取得突破性进展,人工智能的应用空间越发广泛,正深刻地改变着人们的工作和生活方式1。人工智能作为一项具有渗透性特
4、征的技术,能够与经济社会各行业融合并具备改变原有生产和运营方式的潜力2。人工智能作为数字经济的代表性技术,其在经济社会与民生领域将会产生何种影响一直深受学者们的关注。其中备受争议的是人工智能对就业的冲击。从历史经验来看,自 18 世纪 60 年代第一次工业革命以来,虽然在每次技术变革中会经历失业率上升的阵痛,但重要的技术变革在长期会通过创造新的工作机会最终促进经济发展。因此,学术界长期存在着技术进步抑制和促进就业两种观点。一方面,技术进步对就业的抑制效应主要体现在技术性失业这一现象。20 世纪 30 年代,凯恩斯首次提出技术性失业的概念,即由技术进步引发的失业3。西蒙(Simon,1965)也
5、在其开创性著作 人类和管理的自动化形态 中表示“在未来,机器将能够做人类能做的任何工作”4。在上述观点的影响下,技45首都经济贸易大学学报(双月刊)2023 年第 4 期术性失业逐渐成为宏观经济学家热议的话题。正如西蒙所说,岗位替代是技术性失业的一个具体表现形式,而如今此种替代正在悄然发生。有研究表明,美国将会有 47%的工作岗位面临被替代的风险5,相同的结论在针对澳大利亚、德国、欧洲等地区的研究中也得到证实6-8。当前人工智能的发展,对生产生活等方面改变的深度和广度前所未有,机器换人的边界被大大扩展。人工智能对劳动力的替代以及对传统工作机会的破坏正在到来。另一方面,也有许多学者认为新兴技术的
6、广泛应用,会对就业产生正向的创造效应,主要体现在增加新的工作岗位及扩大企业规模等方面。具体而言,新技术可能催生全新的产业链,增加以新技术为基础的工作岗位,如相关设备研发、维修及对智能设备进行操控等9,有学者通过分析全球多家人工智能公司发现,目前已催生了 3 类全新的职业,包括人工智能培训人员、解释人员和维护人员10。同时,技术的应用也可能会改变产业结构,进而引发服务体系的更新,使消费者产生新需求,新兴行业也将会应运而生,进一步增加就业机会11。此外,新技术在企业的广泛应用将会使成本降低,提高劳动生产率,从而增加企业利润,因此倾向于扩大生产规模,提供更多的就业机会12。技术进步与就业之间的关系是
7、一个经典且复杂的问题。如前所述,虽然学者们已对二者进行了大量研究,但由于人工智能超脱于以往技术的特殊性,先前的结论并不一定能为针对人工智能的研究带来直接的启示。因此,学者们开始将人工智能作为独立的技术代表,广泛研究其对就业的影响,主要集中在就业规模和就业质量两方面,而就业质量又以劳动收入为关键表征指标。但一个新构念的提出,必然要经历长时间的修正与沉淀,由此也将导致早期研究得出的人工智能与就业关系的结论之间存在差异甚至是矛盾。Meta 分析作为系统性综述的工具之一,可以通过对更大样本的统计分析,回答当前仍存在争议的问题。就本文而言,当前关于人工智能与就业之间关系的研究结论分歧较大。虽然学者们对人
8、工智能影响就业规模和劳动收入的因素进行了细致的文献梳理和实证研究,但学者们的结论受其研究视角、研究设计及数据来源的限制而无法达成一致。具体而言,当前文献中既包括从社会宏观视角对人工智能研发投入带来影响的探索,也包括从企业微观视角关注应用人工智能为员工带来的影响,导致了研究设计和数据来源的不同。采用宏观视角的学者,多以经济学范式结合区域统计数据、上市公司数据进行实证分析;而微观视角的研究则多以管理学范式进行设计,利用调查问卷收集的数据、案例数据展开实证分析。基于以上种种差异,便不难理解当前研究结论纷繁不一的原因。针对此现状,为揭示人工智能与就业规模和劳动收入的关系,本文尝试采用 Meta 分析方
9、法对人工智能与就业规模和劳动收入的关系进行探究,使用定量方法更全面、系统地分析已有实证研究,同时对现有文献进行归纳,梳理个中差异。具体而言,本文试图探讨以下三个问题:(1)人工智能是扩大还是缩减了就业规模?(2)人工智能是提高还是降低了劳动者收入?(3)人工智能与就业规模和劳动收入的关系是否受到潜在变量的调节作用?本文通过对众多相互独立的研究进行 Meta 分析,探究人工智能与就业规模和劳动收入的关系,旨在得出更加科学合理的研究结论,为客观评估人工智能对劳动力市场的冲击提供实证依据。本文的边际贡献体现在:一是不同于以往研究将人工智能发展水平笼统地作为一个变量,本文根据人工智能技术的内、外生性质
10、,将人工智能发展水平分解为内生的人工智能技术投入和外生的技术使用,对人工智能与就业、收入之间的关系进行更为深入细致的探索,得出更接近客观现实的实证结论;二是识别行业、地区作为调节变量对二者关系的影响,为人工智能与就业、收入之间的关系在不同情境下得出差异化的结论提供更有说服力的解释。二、文献回顾与研究假设人工智能发展水平对就业规模和劳动收入影响的复杂性决定了现有研究的差异性。厘清现有研究的差异性是把握人工智能发展水平对就业规模和劳动收入影响研究结论不一致性来源的基础。552023 年第 4 期何勤,刘明泽:人工智能对就业规模及劳动收入的影响(一)当前研究的差异性1.人工智能发展水平的测度学者们在
11、对核心解释变量的定义及测度方面存在差异。目前学界和业界对于人工智能发展水平尚无一致的界定。学者们对这一构念的测度主要分为两类:一类采用工业机器人安装量、工业机器人使用密度、工业机器人渗透度等技术应用程度的指标来衡量人工智能的发展水平13-15;另一类则采用全社会信息传输、计算机服务和软件业固定资产投资、人工智能专利数量等用于技术研发投入的指标来衡量人工智能发展水平14-18。两类做法均有一定可取之处,但侧重点不同。由于当前对人工智能的界定尚不明确,因此在测度方法上有较大的空间允许学者们尝试。未来,随着相关构念逐步清晰,对人工智能发展水平的测度将会更加多维和贴近人工智能技术的特征,测度的准确性也
12、会进一步提升。2.就业规模和数据选择已有研究在对被解释变量的数据选择上存在差异。大部分学者以地区数据作为衡量就业状况的数据来源14,16,19,但也有部分学者以不同行业为研究对象7,20。由于现有研究选取来自发展中国家21-23和发达国家的7,22,24的区域和行业的人工智能发展水平,数据来源存在差异性,导致研究结论相差较大。同时,采用不同技术发展程度地区的数据也是导致研究结论不一的主要原因之一。3.实证研究模型的选取相关研究选择的理论基础和实证分析方法也存在差异。在理论选择方面,经济增长理论、创新与经济周期理论、技术创新理论、工作任务模型等为相关研究提供了富有解释力的理论依据。而在研究范式方
13、面,主要分为管理学范式和经济学范式两类。在管理学范式中,学者们将人工智能发展水平作为解释变量、中介变量或调节变量放入不同的回归模型中,研究其与就业相关变量的关系或对其产生的影响14-16,22,25;在经济学范式中,学者们普遍采用生产函数或一般均衡模型,将人工智能和劳动力作为不同要素,在对理论模型推导的基础上进行静态或动态均衡分析17,21,26。两种研究范式在实证方面各有所长,从不同的视角对同一问题进行研究。同时各类模型的运用也可相互验证结论是否一致,提高了研究的严谨性、准确性和可靠性。(二)人工智能及其各维度与就业规模及劳动收入的关系如前所述,在探究人工智能与就业规模的关系时,学者们试图从
14、多个方面对人工智能发展水平进行测量。具体而言,包括信息技术资本、信息传输、计算机服务和软件业全社会固定资产投资、企业机器设备的价值、人工智能技术使用规模、工业机器人渗透度、企业拥有机器人专利数量、机器人安装数量和工业机器人使用密度等。总的来看,可将其归为内生的技术投入和外生的技术使用两个维度并将其分解为人工智能技术投入和人工智能技术使用两个维度。尽管如此,相关研究的结论仍是千差万别。如:针对人工智能技术投入维度,吕荣杰和郝力晓(2018)认为人工智能资产投资能够提升就业整体水平27;何勤等(2020)发现,企业机器设备价值与员工数量存在负相关关系28;钞小静和周文慧(2021)认为人工智能技术
15、投入在短期内不利于劳动收入份额的提升,并且对第一产业的抑制作用尤为明显29;王丽媛(2021)则认为人工智能水平能够带来技能溢价,进而提高劳动收入30。针对人工智能技术使用维度,阿西莫格鲁和雷斯特雷波(Acemoglu&Restrepo,2020)将其视为降低就业率的重要因素31,而吴清军等(2019)则认为人工智能应用水平与就业规模并无显著关系32。在劳动收入方面,蔡啸和黄旭美(2019)认为人工智能技术使用规模能有效提高劳动者收入33,与此相反,余玲铮等(2019)认为机器人使用规模虽然使工资率和劳动生产率都有所增长,但前者增长幅度不及后者,从而使劳动收入份额下降34。前述相关研究的结论存
16、在明显分歧或矛盾。故本文通过整合有关人工智能发展水平与就业规模及劳动收入的各类实证结果,从现有研究中归纳出的人工智能的技术投入和技术使用两个维度深入探究人工智能发展水平与就业之间的关系。虽然目前研究结论莫衷一是,但考虑到当前技术仍处于弱人工智能阶段,各研究样本所反映的事实未能代表人工智能对就业和收入的长期影响,故本文采用人工智能技术的65首都经济贸易大学学报(双月刊)2023 年第 4 期短期抑制观点,提出以下假设:假设 H1:人工智能发展水平与就业规模之间存在显著的负相关关系。假设 H1a:人工智能技术投入与就业规模之间存在显著的负相关关系。假设 H1b:人工智能技术使用与就业规模之间存在显
17、著的负相关关系。假设 H2:人工智能发展水平与劳动收入之间存在显著的负相关关系。假设 H2a:人工智能技术投入与劳动收入之间存在显著的负相关关系。假设 H2b:人工智能技术使用与劳动收入之间存在显著的负相关关系。(三)潜在调节变量随着研究的深入,根据现有文献可以发现,不同行业和地区的就业结构存在显著差异35,因此,其受到人工智能冲击的程度也有所不同。行业间的差异主要体现在技术的运用程度以及劳动力技能种类的不同,而地区间的差异主要体现为技术的发展水平以及劳动力素质的不同33。但以往研究由于样本限制,只能关注其中的某一方面,忽略了异质性问题。因此,探究行业与地区是否为人工智能冲击劳动力市场过程中的
18、调节变量具有重要意义。1.行业:制造业与全行业受人工智能发展水平和行业发展的约束,人工智能未能均等地在各行业中发挥作用,即人工智能与各行业的融合程度不同。从当前情况来看,人工智能在常规体力任务多、重复性强的制造业中应用得更加广泛。同时,有研究指出,人工智能的替代效应也逐渐开始从制造业延伸到服务业等领域36。钟仁耀等(2013)在分析上海市就业情况后认为,技术进步对就业的影响在不同行业有不同的效应,如在工业和建筑业中,技术进步会导致就业情况恶化;而在金融业、房地产业和其他服务业中,技术进步几乎不会带来影响37。此外,在人工智能对劳动者收入的相关研究结论中也存在行业异质性。杨飞(2022)认为产业
19、智能化对制造业劳动报酬份额的负向影响更大21。基于所收集到的文献,不难发现,当前关于人工智能与就业规模的研究绝大部分聚焦于制造业,另有部分研究因采用国家及省份面板数据或各上市公司数据,无法区分样本行业,故本文只能将行业这一调节变量分为制造业和全行业。同样,考虑到当前仍处于弱人工智能阶段,人工智能在制造业中的应用和影响更加广泛,因此,本文提出以下假设:假设 H3a:人工智能发展水平与就业规模的关系受样本所在行业的影响,具体而言,人工智能发展水平对制造业就业规模的抑制作用更明显。假设 H3b:人工智能发展水平与劳动收入的关系受样本所在行业的影响,具体而言,人工智能发展水平对制造业劳动收入的抑制作用
20、更明显。2.地区:发达国家与发展中国家通过整理文献发现,人工智能对不同国家和地区就业规模及劳动收入的影响存在差异。总体而言,对发展中国家地区就业规模和劳动收入的冲击更大。人工智能技术进步导致的就业极化现象已经显现,而且这种极化现象首先体现在空间上38。有研究报告指出,人工智能对就业规模的影响在全球不同国家和地区有所不同39,其对发达国家的创造效应要远大于抑制效应,但这一结论在发展中国家则相反40。如前文分析,人工智能技术对于制造业的低技能劳动者就业数量的影响更为显著,而相较于发达国家,中国制造业中的低技能劳动者比重更大41。同时,孙文凯等(2018)指出,中国的常规性就业岗位与发达国家相比要高
21、出许多,因此相较于发达国家,人工智能技术对中国就业市场带来的冲击更大42。此外,在劳动收入方面,奥特和山拉蒙斯(Autor&Salomons,2018)实证检验了产业智能化对发达国家劳动报酬份额的影响,研究发现,产业内的替代效应大于产业关联效应和市场需求效应,从而使得劳动报酬份额下降43。总体而言,产生异质性的主要原因是在经济落后的国家或地区,在全球产业链供应链分工中位于低地位,所谓的“两头在外”,即主要从事生产环节,而高附加值的研发设计和服务、品牌在外,导致劳动者多从事以常规性操作、常规性认知工作为主的生产环节,从而更易被人工智能替代;而在发达国家或地区,其在全球产业链供应链分工中位于高地位
22、,工作任务中从事752023 年第 4 期何勤,刘明泽:人工智能对就业规模及劳动收入的影响研发设计、品牌服务居多,劳动者多从事以非常规认知、非常规操作任务为主的工作任务,承担这些任务通常是高技能劳动者,与人工智能有互补效应,被替代风险更小。据此,本文提出以下假设:假设 H4a:人工智能发展水平与就业规模的关系受国家(地区)不同发展程度的影响,具体而言,在发展中国家人工智能发展水平对就业规模的抑制作用更明显。假设 H4b:人工智能发展水平与劳动收入的关系受国家(地区)不同发展程度的影响,具体而言,在发展中国家人工智能发展水平对劳动收入的抑制作用更明显。综合以上分析,本文构建研究模型,如图 1 所
23、示。)U)BU)C)BU)C)BU)C66*6!=)BU)C图 1 研究模型三、研究设计(一)研究方法Meta 分析是一种对以往的实证研究结果进行归纳和总结的统计方法,以达到整合研究结果、综合已有发现的目的。在此基础上,Meta 分析能够进一步研究主要变量间是否会受到其他变量的调节作用。本文采用 Meta 分析主要是由于:(1)元分析对于样本体量有一定的要求,而非单纯以文献数量为准。从该方法创立之初及后续的大量分析实践来看,对于元分析所需的样本量并未有一个具体的限制,多则上百篇文献、数万例样本,少则十几篇文献、数百例样本,只要所采用的样本能够通过偏倚性检验,同时研究过程符合科学原理即可。而通过
24、搜集整理,当前关于人工智能与就业规模与劳动收入之间关系的实证研究的数量基本满足 Meta 分析的文献及样本要求。(2)现有人工智能和就业规模之间关系的研究结论存在不一致甚至是矛盾的情况,而 Meta 分析能在更广泛样本的基础上得出更加可靠的结论。通过梳理文献,发现目前存在宏观与微观两种研究视角,其中绝大多数研究采用宏观视角,少量研究采用微观视角。因研究对象的特殊性,两种视角下的研究样本无法在同一标准下进行科学的权重赋值,故为满足Meta 分析需要,本文选择采用宏观视角的研究作为 Meta 分析的研究文献。但是传统的 Meta 分析均是对微观研究进行统计,对于宏观研究该方法似乎束手无策。本文在大
25、量阅读相关文献、以往 Meta 研究的基础上,将宏观数据中的省级地区数(或行业分类数)年份作为本文研究的样本量,以期在同一维度上衡量各研究结论的可靠性,并赋予合理的权重。(二)文献检索与筛选本文使用人工智能(artificial intelligence)、就业(employment)及收入(income)的相关术语进行文献检索,包括人工智能(artificial Intelligence)、机器人(robot)、技术进步(technological progress)、就业(employ-ment)、失业(unemployment)、劳动力市场(labour market)、用工需求(lab
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