人工智能与就业安全研究-凯发官网入口首页

人工智能与就业安全研究

摘 要：就业是最大的民生。而人工智能对就业的影响和冲击越来越受到全社会关注。已有研究往往聚焦于理论与宏观探讨，缺乏对普通劳动者认知的调查分析。本研究通过问卷调查，从自身认知的角度分析了人工智能对普通劳动者就业、收入的影响，研究发现普通劳动者对于人工智能就业影响的认知存在“双重性”与“复杂性”：劳动者确实担忧人工智能对就业的冲击，但并不认为人工智能的影响都是负面的；同时，劳动者也不是被动的旁观者，能够积极地适应技术变革，试图从中获利，并提出应从宏观、微观等多方面应对冲击。因此，国家的制度与政策应从社会保障、教育、劳动时间等方面，推动劳动者的积极自我适应，以应对人工智能发展对就业带来的影响。

关键词: 就业；人工智能；劳动者；调查；社会保障

引 言

        党的十九大报告指出，“就业是最大的民生”。特别是在新冠肺炎疫情爆发以来，保居民就业、保基本民生成为工作的重中之重，但也遇到了很大的困难。在疫情期间，网络、大数据、人工智能等新技术对疫情防控起到了巨大的作用，也带来了新的商业形态与工作模式，创造了大量新的就业机会。但也必须看到，人工智能新技术存在冲击居民就业的风险与问题，例如网络购物、“外卖”的兴起可能使得实体经济的经营受到影响。

        近些年来，关于人工智能等新技术的影响已成为就业方面学术研究与社会讨论的热点[1]。然而，已有研究较多从技术、政策层面进行研究，或者主要利用宏观数据去分析技术进步、人工智能对于就业的影响。较少有研究采用问卷调查的方式，从劳动者自身认知的角度，分析人工智能对他们个人就业、收入等方面的影响，并探讨在劳动者自己看来，人工智能的发展将如何影响他们的就业。本文即试图通过一定规模的问卷调查，分析劳动者自身的认知与判断。这对我们全面研判人工智能对于就业的影响，促进就业，保障社会繁荣稳定，具有重要的理论与现实意义。

 1.文献回顾与评述

        不同研究对于“人工智能”的定义很不相同。就人工智能对于就业的研究而言，一般强调人工智能所代表的是“为实现特定任务目标而创造的能够表现出与人类能力（认知、思维或行动）相似水平的技术”[1]，而这种技术往往能够替代、互补人类的劳动[2]。

        一些研究认为，人工智能能助力人类的劳动，使劳动者专注于更“高级”的工作[3]。而另一些研究则强调人工智能的“替代”效应，认为会冲击部分劳动者的工作，带来大范围的失业、劳动者的权利保护问题[4-5]，同时这种冲击不仅是技术层面的，对不同性别、种族的劳动者而言，冲击也不同，因此还存在社会性的不平等[6]。

        具体到人工智能对就业的影响表现和机制方面，已有的研究注意到：人工智能对不同产业的影响不同，受到产业特征和属性的影响，特别是对于服务业、制造业的冲击较大[7-8]，但同时也存在增加就业机会的效应[9]，如农业人工智能将带来新的业态、新模式[10]；人工智能对就业岗位有复杂的影响，存在“岗位极化”[11]、“岗位替代”[12]、“岗位创造”[13]、“岗位合作”[1]等效应；人工智能可能拉大基于教育回报的工资不平等[14]，并拉大行业间的工资差距[7]。

        综上可以看出，以往的研究较多从理论、宏观数据去分析技术进步、人工智能对于就业的影响。但较少从劳动者自身的视角，利用问卷微观调查资料，分析人工智能对其本人就业、收入的影响程度及表现，展现劳动者自身的认知和判断。面对技术发展，劳动者不是被动的旁观者，也会判断并主动适应变化，甚至寻求从变化中获利。因此，要研判、应对人工智能的经济社会影响，除了宏观的分析，也需要对劳动者的微观调查。基于相关的调查研究与分析，才能真正、深入地研判人工智能对就业带来的影响与挑战，服务劳动者自身的就业需求和转型，维护社会稳定与繁荣。

2.研究设计

        本研究使用的是某课题组开展“人工智能（ai）对就业影响调查”所获得的数据。该调查以人工智能对不同人群的就业影响感知为核心，调研对象设计了性别、年龄、行业、教育水平等特征，问卷内容主要从两个角度调查了普通劳动者对于人工智能就业影响的认知。一方面询问受访者如何看待人工智能对自身就业、收入的影响，主要问题包括：您的工作对专业技能的依赖有多大；您的工作对创造性的要求有多大；您所处行业的就业受到ai的冲击有多大；ai发展会对您的劳动收入造成怎样的影响；您所处的行业ai应用处于什么阶段；ai普及应用，您会感到担忧，害怕自己被淘汰吗。另一方面调查人工智能与就业、财富分配之间的影响关系，主要问题包括：ai发展会对整个社会的财富和消费造成怎样的影响；ai发展的不同阶段，分别对就业有何影响；ai对整个社会就业总量的影响；ai对就业总量产生影响的原因；ai对不同行业的就业影响是否存在差异；ai最容易冲击哪些劳动群体；随着ai发展，专业技能要求不同的劳动者之间的收入差距会变大还是缩小；ai技术进步对就业冲击将是短期的还是长期的；可以通过哪些途径应对ai技术对就业的冲击。

        该调查由课题组通过配额抽样，通过网络调查方式发放，总计发放问卷数量1 596份，其中有效样本数为1 154份，样本有效率为72.3%。调查覆盖了全国大多数省份及行业，具有一定的代表性。如表1，可以看到尽管样本总体上较为年轻，学历较高，女性较多，但这与我国互联网用户的构成基本一致，可见调查对于互联网用户具有较好的代表性。本研究主要通过描述性分析，展示普通劳动者的认知，并通过回归模型分析解释不同劳动者的认知差异。

表 1 受访者基本情况

3.研究发现

       3.1 劳动者对人工智能就业影响的认知存在双重性

       3.1.1 较大比例的受访者认为所处行业的就业会受到冲击

      总体上看，调查发现较大比例的劳动者认为自己所处行业的就业会受到人工智能较大的冲击。其中13.08%的受访者表示冲击“非常大”，另有13.95%的认为“很大”。这表明，人工智能对就业的影响，受到广泛关注，并且存在较普遍的担忧。

表 2 您认为，您所处行业的就业受到人工智能的冲击有多大？

      进一步分析发现，平均而言，女性认为自己所处行业的就业受到人工智能的冲击显著大于男性；31~50岁年龄段人员的就业受到人工智能的冲击显著大于其他年龄段；专科以下学历人员所处行业的就业受到人工智能的冲击显著低于平均值，这和人们通常的认识可能不一致，可能是受到年龄、行业的影响。从不同行业来看，采矿业（金属及其他）和采矿业（石油和天然气）劳动者认为自己行业受到人工智能的冲击最大。公共管理（中国共产党机关）和商务服务业（其他）受到人工智能的冲击比较小。

      3.1.2  相对较小比例的劳动者担心被淘汰

      尽管相当比例的受访者认为自己行业的就业受影响，但调查却发现，只有相对较小比例的受访者担心自己会被淘汰，表示“担心”的比例合计为35.79%，表示“不担心”的合计占41.51%。

表 3 人工智能普及应用，您会感到担忧，害怕自己被淘汰吗？

      进一步分析发现，随着人工智能的普及应用，女性明显比男性更担心自己被淘汰；50岁之前，年龄越大越担心被淘汰，50岁之后，年龄越大越不担心，则与劳动者所处的职业发展阶段有关；学历越高越不担心被淘汰，博士以上学历人员显著不担心被淘汰。从不同行业来看，农、林、牧、渔业和制造业（木材加工）从业者最担心因为人工智能的发展而被淘汰，公共管理（中国共产党机关）和卫生行业从业者最不担心。

      3.1.3 较大比例的劳动者认为人工智能发展会增加自己的劳动收入

      人工智能除了影响人们的就业机会，还可能影响劳动者的收入。调查发现，尽管人们认为人工智能会冲击就业，但并不认为人工智能会降低自己个人的劳动收入，反倒有相当比例的受访者认为自己的劳动收入将会提高，合计占42.98%，只有23.92%的受访者认为自己的收入会降低。这也和人们通常的认识可能不一致，证明了普通劳动者并不是被动的旁观者，而是会主动适应技术变革并从中寻求获益。

表 4 您认为，人工智能发展会对您的劳动收入造成怎样的影响？

      进一步分析表明，在所有年龄段中，31~50岁的人更加明显地认为人工智能发展能提高其劳动收入。前文中我们发现，同样是这个年龄段的人，认为受到人工智能的冲击最大。这似乎说明在普通劳动者的眼中，人工智能就像一把双刃剑，感受的冲击越大，预期的回报也越大，而并不是简单地冲击、负面影响。从不同行业来看，采矿业（煤炭）从业者最认同人工智能发展将提高他们的劳动收入。普通商务服务业和社会工作从业者最认同人工智能发展将降低他们的劳动收入。

      3.1.4 普遍认为人工智能将提高社会财富和消费水平

      尽管不同职业人群认为人工智能对劳动就业存在冲击，但普遍认为人工智能能够提高社会财富和消费水平，合计占64.55%。这种乐观情绪可能源自技术创新在降低成本、效率提升以及生产生活水平的改善，也可能源自改革开放技术引进带来的正面预期外推。

表 5 您认为，人工智能发展会对整个社会的财富和消费造成怎样的影响？

      通过以上描述性分析，我们初步可以看出劳动者对于人工智能就业影响的认知存在“双重性”：

• 一方面，在宏观上，确实普遍认为人工智能的发展会对各行业的就业带来负面的冲击，但同时又认为能够促进整个社会的财富和消费；

• 另一方面，在个体、微观层面，普遍较为乐观，大多并不担忧自己会被淘汰，甚至认为人工智能的发展能够提升个人的劳动收入。

      这种认知上的“双重”与“矛盾”，可能既是宏观、微观层面的差异，也可能受到受访者个人教育、年龄段、所处行业、就业特点等特征的影响。因此，为了克服简单描述统计的不足，控制并分析受访者个体层面因素的影响，我们进一步对以上四个方面进行了回归模型分析（略）。以上发现，进一步拓展了我们对普通劳动者对于人工智能就业影响的认知双重性的理解，即除了“宏观-个体”的双重性以外，还存在基于职业技能、创造性的双重性：从事技能依赖程度较高、创造性要求较高职业的劳动者，一方面更担心自己的就业受到冲击、淘汰，但另一方面，又对人工智能持积极的预期，认为自己能够从人工智能的发展中获利，增加收入和财富。 

      3.2 劳动者对人工智能如何影响就业的判断存在复杂性

      3.2.1对人工智能不同发展阶段就业影响的判断存在差异

      受访者普遍认为人工智能处于技术导入期和拓展期，这说明距离通用性、全面普及的技术爆发期还存在一定距离和时间。比较有意思的是，还有一部分2.43%的受访者认为，自己所处的行业人工智能技术处于衰退期，结果见表7。

表 7 您所处的行业人工智能发展处于什么阶段？

      人工智能发展的不同阶段，分别对就业有何影响？学者们提出了不同的效应：

• “替代效应”，指人工智能技术进步通过工业机器人、智能制造等方式替代了一些简单、重复的劳动就业；
• “创造效应”，指人工智能技术通过开发新产品、开辟新的生产服务领域和新的产业或者组织形式等方式，创造出新的就业岗位，结果见表8。

表 8 您认为人工智能发展的不同阶段，分别对就业有何影响？

      调查发现，在技术导入期行业，有28.86%的受访者认为人工智能对就业没有影响，这与理论研究可能存在偏差。理论上认为，在技术导入期，一些行业领域最先受到冲击，新技术引进和应用可能最早冲击这些行业领域的就业，引起就业更迭。

      一般认为，在技术拓展期的就业创造效应比较大，这主要是因为在技术拓展期，新技术加速替代原有技术，与之相匹配的新产业、新业态、新模式纷纷出现，创造了很多新的就业岗位。这一点调研结果与之基本符合。

      在技术爆发期，替代效应开始下降，新技术在全社会普及，带来更多新的生产模式、产业组织形态、商业模式等创新，进而创造更多就业岗位，调研结果与之契合。

       3.2.2对人工智能影响全社会就业总量的判断存在明显分化

      调研结果显示，人工智能对就业总量的影响呈现明显分化，没有很统一的认识。这可能源于不同产业就业者对人工智能冲击的反应不一。一般来说，技术进步类型决定了就业总量走向，技术偏向性的技术进步可能会带来更少的就业，人工智能在就业总量上的分化，可能源于其替代效应与创造效应得到相抵，结果见表9。

表 9 您认为，人工智能对整个社会就业总量的影响？

      进一步分析表明，不同判断的背后存在对影响机制的认知差异。持“总量减少”判断的劳动者，认为这主要是基于“机器替代简单重复劳动”（占63.47%），其次是“劳动生产率提升”（占32.04%）；认为“总量不变”的，则预期人工智能的发展会“替代效应和创造效应相抵”（占54.21%），会带来“就业结构转变”（45.79%），因此总体上不会影响就业总量；而认为“总量增加”的受访者，认可人工智能在就业创造岗位的作用，认为通过“创造新的产品和服务”（占42.86%）、“创新商业模式”（占24.57%）、“创造新的岗位”（占17.71%）等方式，带来就业岗位的增加，结果见表10。

表 10 您认为，人工智能技术进步对就业冲击将是？

      此外，大多数受访者认为，人工智能引致失业是结构性，这意味着失业是暂时性的，需要一个转化时间；但长期替代引致失业问题是很严重的问题，这意味着劳动者需要通过较长时间的创新学习或者技能转化，这期间就会造成劳动力失业社会成本抬高和资源浪费。

      3.2.3 对最容易受冲击的劳动群体的判断存在一定差异

      受访者普遍认为，专业技能低的劳动者越容易受到冲击（占60.75%），这可能是源于专业技能低的工作，大多具有简单重复的劳动、规则性更强等特点，而这类工作更容易被人工智能替代有关。但是也有观点认为，高、低技能劳动者的就业机会将增加，而中等技能劳动者最易受到冲击。这主要是源于高技能劳动不容易被替代，且具有向下取代中技能劳动者的优势，而低技能劳动者多从事人与人、人与环境工作，面临较多交互和情景，因而不容易被人工智能替代，结果见表11。

表 11 您认为，上述群体最容易受到冲击是因为？

      进一步调查表明，受访者认为，技能转化难度大是上述群体最容易受冲击的最主要原因。比较有意思的是，一般认为受教育程度因素影响很大，但在调查中仅排在第三位，落后于产业转型升级。这说明受访者认为人工智能的就业冲击是技术推进产业转型升级引起的，是社会经济宏观层面变革，与劳动者自身受教育水平关联不大。与之相佐证的是，调查表明，劳动者普遍认可不同行业的就业受冲击影响不同，58.58%的受访者认为人工智能对不同行业的就业影响存在显著差异。受访者普遍认为，采矿业和制造业是人工智能对就业负向冲击最大的行业。冲击最小的行业是体育、国际组织及社会工作。

      3.2.4 劳动者认为应从宏观、微观两个层面应对就业冲击

      大多数受访者认为应对就业冲击的途径有两个层面：宏观上，应该促进产业升级转型（占30.68%）、减少劳动时间以保持就业机会供给总量不变（占15.16%）；微观上，应该增加劳动者个体的人力资本投入，如教育（占32.24%）、职业技术培训（20.88%）。二者的比重接近，总体上劳动者相对较希望增加个体的人力资本，以应对冲击，合计占比为53.12%，结果见表12。

表 12 您认为，可以通过哪些途径应对人工智能技术对就业的冲击？

结 语

      以往的研究较少从劳动者个体认知的层面剖析人工智能对就业的影响。本研究通过网络问卷调查，发现普通劳动者对于人工智能就业影响的认知存在双重性：

• 首先，存在“宏观-个体的双重性”，劳动者们对于人工智能的宏观和行业发展影响比较关注，认为人工智能的就业冲击主要体现在宏观、行业方面，而在微观层面并没有特别的担忧，甚至预期自己的收入会随之增加；
• 其次，表现出“基于技术的双重性”，高技术的劳动者对于人工智能发展既表现出担忧，但又认为存在机遇。从事技术依赖度高、创造性要求高的劳动者，既担心自己的就业受冲击、被淘汰，但又对人工智能有积极的预期，认为能够增加自己的收入。

      同时，本研究还发现劳动者对人工智能如何影响就业的判断存在复杂性：

• 首先，劳动者们对于人工智能就业影响的认知比较理性，清晰地认识到人工智能对就业的影响存在阶段性、结构性，认为人工智能既可能减少就业，但又同时能够增加就业，对于不同行业、岗位的影响也不同；

• 其次，劳动者们提出应该从宏观、微观两个层面应对就业的冲击，其中特别是提升个体的人力资本。

      以上发现，既印证了已有研究从理论、政策、宏观分析中得到的发现，同时又补充了微观、普通劳动者认知的调查发现，加深了我们对人工智能就业影响复杂机制的认识理解，特别是体现出普通劳动者应对人工智能影响的复杂认知与积极主动的态度，对相关的研究有所推进。

      基于以上的调查发现，笔者针对如何应对人工智能的就业影响提出如下政策建议：

      1）调查中发现，虽然目前人工智能对人类就业的冲击尚在社会可接受的范围内，但人们普遍对未来的就业感到担忧，如果未来人工智能对人类就业的冲击加大，可能引发社会矛盾和社会动荡。为了缓解人们对未来的焦虑，政府可以考虑逐步建立完善基本收入制度，满足人类的基本劳动生产问题。

      2）人工智能对不同就业人群的冲击和影响不同，其重要差别在于教育和技能的不同。调查表明，制造业和运输业等一些行业更容易被人工智能替代。但是教育、管理、专业人员、信息和医疗保健、艺术等其他行业则不太容易被替代，即受到的教育越多，思考能力越强，越不容易受到人工智能的威胁。因此，政府应加大教育改革，更注重培养劳动者的思考能力，强化设计、信息、管理、艺术，教育等专业学科建设，加强人工智能的使用和管理学习，在人与技术之间找到新的定位和合作方式。

      3）人工智能替代人工的过程必然提高劳动生产率，人均产能更高，创造价值更大。如果人类在社会生产中的分工不变必然面临大量失业问题。因此，需要在人和人工智能（及其他生产机器）之间达成新的平衡，将人工智能的产出惠及所有人，适当减少人类的工作时间，能够增加更多劳动者的就业机会，同时使得每个劳动者能获得更多的时间用于学习与自我提升，融入家庭与社区，增强人民群众的获得感，推动社会的全面进步。

      4）目前，针对高科技企业，国家有诸多税收激励和其他优惠措施，但是，这种激励可能过分加速自动化进程，使人类面临更严重的失业问题。由于使用人工智能技术的企业享受税收激励的同时，又不用承担雇佣劳动者的人员工资和福利费用，因此对不采用人工智能技术的公司造成税负的不平等，最终可能出现财富不断向少数的人工智能企业聚集。这需要政府采取有形的手进行社会收入的再分配，扩大税收基数，对机器人征税，建立人工智能时代新的征税体系。

【参考文献】

      [1] 杨伟国, 邱子童, 吴清军. 人工智能应用的就业效应研究综述[j]. 中国人口科学, 2018(5): 109-128.

      [2] autor d h, levy f, murnane r j. the skill content of recent technological change: an empirical exploration[j]. quarterly journal of economics, 2003(4): 1279-1333.

      [3] wilson h j, daugherty r p. collaborative intelligence: humans and ai are joining forces[j]. harvard business review, 2018(4): 114-123.

      [4] frank m r, autor d, bessen j e, et al. toward understanding the impact of artificial intelligence on labor[j]. proceedings of the national academy of sciences, 2019(14): 6531-6539.

      [5] estlund c. what should we do after work? automation and employment law[j]. yale law journal, 2018(2): 254.

      [6] schiller a, mcmahon j. alexa, alert me when the revolution comes: gender, affect, and labor in the age of home-based artificial intelligence[j]. new political science, 2019(2): 173-191.

      [7] autor d h, dorn d. the growth of low-skill service jobs and the polarization of the us labor market[j]. american economic review, 2013(5): 1553-1597.

      [8] acemoglu d, restrepo p. robots and jobs: evidence from us labor markets[j]. journal of political economy, 2020(6): 2188-2244.

      [9] deming d j. the growing importance of social skills in the labor market[j]. quarterly journal of economics, 2017(4): 1593-1640.

      [10] 梁瑞华. 农业人工智能实践探索与发展路径研究[j]. 学习论坛, 2019(2): 31-36.

      [11] autor d h. the “task approach” to labor markets: an overview[j]. journal for labour market research, 2013(3): 185-199.

      [12] 曹静, 周亚林. 人工智能对经济的影响研究进展[j]. 经济学动态, 2018(1): 103-115.

      [13] 王君, 杨威. 人工智能等技术对就业影响的历史分析和前沿进展[j]. 经济研究参考, 2017(27): 11-25.

      [14] brown c, campbell b a. the impact of technological change on work and wages[j]. industrial relations: a journal of economy and society, 2002(1): 1-33.