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余玲铮:人工智能新技术革命的资源挖掘分配分析

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发表于 2018-12-12 16:31:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
进入21世纪以来,人工智能(AI)技术进入了快速发展通道,成为第四次工业革命(4IR)的核心基石。作为一种全新的生产要素,人工智能无疑能为社会生产力和长期经济增长提供新的引擎。根据埃森哲2017年发布的《人工智能:助力中国经济增长》研究报告,人工智能到2035年能使中国经济年均增长率从6.3%提速至7.9%。不过,人工智能新技术是一把“双刃剑”,在增进生产力和民生福祉的同时,会重构几乎所有的生产组织方式和行业格局,不可避免地会对就业市场和国民分配格局产生诸多冲击。
目前学术界关于人工智能如何影响收入分配的研究成果相对较少。在这里,收入分配包含两个维度:规模性和功能性。规模性收入分配是指收入在不同微观个体间(比如不同技能劳动者、不同家庭)的分配和分布特征,反映了收入不平等,通常以收入差距或者基尼系数来测度。功能性收入分配是指收入在不同要素之间(比如劳动和资本)的分配,反映了不同要素主体对增加值的分享比例,通常以劳动收入份额来测度。那么,对于人工智能在生产经营中的广泛应用,谁能从中获益,谁又从中受损呢?劳动者作为一个整体是否相比于资本能分享更高份额的“技术红利”呢?这里将分别从规模性和功能性两个方面,揭示人工智能的收入分配效应。
拥有非常规技能的劳动者获益更多
人工智能将重塑工作场所的“技能—技术”匹配关系,从而改变不同类型劳动者的技能溢价,导致不同技能者的“工资极化”(wage polarization)。
从历史的视角来看,先进机器和自动化在工作场所的应用对就业岗位的冲击是客观存在的,“技术性失业”在某种程度上反映了这种短期的破坏性影响。不过,先进技术对不同类型劳动者的冲击存在系统性差异,劳动者在人工智能时代获益或者受损,取决于其技能与技术的匹配关系。根据世界银行(2016年)的分类标准,现实中的职业通常包括三种不同类型:高技能职业(大量使用非常规的交际和认知能力)、中等技能职业(大量使用常规的动手与认知技能)、低技能职业(大量使用非常规的动手技能)。一方面,按照Autor等人研究,智能化和自动化新技术的广泛应用将会越来越多地替代常规任务,使得中等技能劳动者面临着更大的被替代风险。另一方面,新技术会强化对非常规技能的需求,形成良好互补。毕竟,只有拥有更加良好的协调交互能力以及更具创造性和智慧的技能,才能在工作场所更有效率地执行智能和自动化的工作任务。因而那些拥有非常规技能的劳动者,将从人工智能浪潮中获益更多。在未来,一些“体面”的白领岗位(比如翻译、保险、法律事务等)遭受人工智能的冲击,可能甚于蓝领岗位。其结果是,人工智能等新技术的广泛应用会使得劳动力市场形成“工作极化”(job polarization),进而导致因技能溢价差异而产生“工资极化”现象。值得注意的是,这种因人工智能等新技术应用而导致的劳动力市场极化现象不仅在发达国家很普遍,在一些发展中国家也日渐凸显。
人工智能新技术革命会对劳动力市场现有的工作岗位进行较大规模的“洗牌”,也会在企业内部重塑组织结构和岗位配置。在这一过程中,新技术在摧毁某些传统的常规技能岗位的同时,也强化了非常规技能者的回报,从而使整个社会的规模性收入分配格局出现新的变化。工资极化的这种趋势,恰恰说明了那些拥有非常规技能的劳动者在人工智能浪潮中获益更多。
促使劳动力市场性别工资差距收敛
人工智能将改变传统的工作模式和工作任务安排,促使劳动力市场性别工资差距收敛。
最近十年,我们发现全球劳动力市场出现一种有趣现象,即女性在制造业和服务业部门中愈发重要,女性占男性的工资份额和就业份额均呈现上升趋势。几乎与此同时,制造业和服务业部门的新技术得到迅速发展,尤其是智能化和自动化生产线技术的广泛使用,使得需要身体运动能力和常规技能的工作需求下降。由于男性和女性分属于不同技能约束,女性侧重于非常规技能,男性偏重于运动和常规技能。人工智能新技术的应用,正逐渐改变工厂车间传统的收入分配模式,男性的运动能力优势在淡化,女性非常规技能(尤其是非常规认知技能,如沟通协调能力)优势在强化,从而女性技能回报得以更大幅度地增长,最终结果使得企业内部性别工资差距收敛。此外,在技术变革过程中,由于非认知技能的优势,妇女能够相对容易地实现职业转移,从传统的常规工作转向非常规工作,这也在一定程度上降低了男女工资差距。
不仅如此,人工智能等新技术变革改变传统的工作模式和工作任务安排,人们可以更加灵活地安排工作时间,而不限于朝九晚五的上班制度。碎片化工作模式逐渐普遍,从而使女性能够更好地调和家务劳动和市场劳动之间的矛盾,在人工智能年代能获得比男性更大比例的经济回报。
建立平衡效率与公平的动态长效机制
人工智能对收入分配的另一方面影响体现在功能性,由劳动收入份额来表示。从既有的国际经验来看,过去20余年的新技术变革使得劳动者对增加值的分享比例下降。其主要原因是:随着工业机器人等价格的下降,包括AI等在内的先进机器设备在工厂车间得到越来越多的使用。无疑,先进机器人对于生产率提升和产值增长有着越来越多的贡献,相应地,“机器换人”所引致的资本替代劳动现象愈发普遍,使得企业的资本集约度得到显著提升,从而对劳动收入份额产生重要影响。需要强调的是,先进机器(以及由此引发的资本集约度上升)对劳动收入份额的影响是正向还是负向,取决于资本—劳动是互补还是替代关系。由于以先进机器和资本设备为载体的技术变革是技能偏向型,所以先进机器的影响还需进一步结合异质型技能劳动者。
正如前文所言,人工智能对于非常规技能劳动者是一种福音,但常规技能者则不得不面临被替代的风险。由于劳动力市场中占更大比例的是常规技能者,因而从劳动者的总体而言,人工智能对劳动收入份额的影响是负面的。这意味着劳动者在人工智能年代分享的利益份额可能更少,而资本分享的份额更多。
在人工智能时代,无论是劳动者、企业还是政府部门,应积极探索应对之策,未雨绸缪,尽可能化解人工智能对收入分配格局的不利冲击,让劳动者更好受益于人工智能技术的发展。首先,对于置身于人工智能浪潮中的劳动者个人,应不断地更新和提升工作技能,尤其是关于非常规认知与交际协调技能的培养。同时,在整个职业生涯中,劳动者应努力形成终身学习的能力,以更好地适应新技术变化的需要。其次,对于企业,应为员工提供更多的职业教育和技能培训的机会,从而促使企业内部形成良好的“技术—技能”的匹配关系。最后,对于政府部门,应充分重视人工智能可能引致的收入不平等和国民分配格局失衡现象,通过社会保障和再分配政策,建立长效机制,努力实现技术进步与收益分配、效率与公平之间的动态平衡。

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