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[摘要]本文在系统梳理了近年来国内外文献中关于人工智能技术带来失业以及促进就业的各种观点的基础上，认为不能单纯地根据技术可行性来判断人工智能带来的就业影响。就业效应非常复杂，在不同国家、不同行业、不同知识水平的人群中有差异，且会受到法律法规、消费者偏好、特定市场中的大众行为、道德伦理等因素的约束。当前我国各层次教育体系应对人才培养做定向调整，使得未来劳动力更加适应智能社会和智能经济发展的需要。 copyright dedecms

[关键词]人工智能；技术性失业培训 本文来自织梦

近年来，随着数据挖掘、深度学习技术等取得突破性进展，以无人驾驶和机器人等技术为代表的人工智能技术突飞猛进，应用的空间范围越来越广泛，深刻地改变着人们的工作方式和生活方式。本文就人工智能技术对劳动力就业产生的影响进行理论梳理，并就我国应对人工智能技术带来的就业冲击提出了建议。

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一、科学技术进步对就业影响的回顾

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关于科学技术对就业的影响，自18世纪以来在经济学界有过多次激烈争论。早期的古典经济学家萨伊（1997）认为，供给会创造自己的需求，通过价格机制调整可以恢复就业，否认技术进步会导致长期失业。机器尽管加速生产过程，但反可给工人提供比从前更多的工作机会；[1]马尔萨斯则很悲观，他认为机器的应用可能通过消费不足和资金短缺造成失业；李嘉图认为，机器将流通中的资本转化为固定资本，可供发放的工资更少了从而引起失业。进一步的机械化可以增加利润，同时减少对劳动力的需求，所以维持就业需要加速投资。马克思在《资本论》中指出，在资本主义条件下，资本有机构成不断提高必然导致“产业后备军”、“相对过剩人口”，出现永久性失业。[2]熊彼特认为，经济繁荣最终意味着生产过程进一步机械化，因而必然会减少每单位产品所必需的劳动量，而且繁荣还经常包含着这种工业对劳动需求量的减少，技术性失业必然表现为周期性失业的一个组成部分。[3]这些经济学家的观点可分为两类：（1）技术进步减少了单位产出所需劳动力数，导致就业岗位减少，而且技术进步对劳动力的替代会使得很多类型的工作变得不再必要，引起了行业内的需求结构变化，进而增加了失业；（2）技术进步使生产成本降低，生产率的提升创造了巨大的财富，企业会因此获得额外利润而扩大再生产，激发出了新的就业增长点，在各个领域创造比先前流失的岗位更多的工作机会。同时，技术进步的就业创造机制能够创造新的就业机会。

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进入20世纪之后，一旦出现失业率高居不下，西方国家就会出现技术进步与就业关系的争论。如美国1919～1925年间生产率数据显示每个工人的平均产出提高了59％，而与此同时就业率大幅度下降了，大家认为技术进步肯定引起技术性失业。当欧洲失业率从50、60年代的2％～3％上升到20世纪80年代的8％～10％时，经济学家争论的焦点在于新兴的计算机技术是不是导致80年代欧洲失业率上升的主要原因。[4]经过激烈的争论后，大家逐渐接受了以下观点：技术革命对就业只是带来短期冲击，会被长期的经济收益所带来的就业增加所抵消。认为技术进步不影响失业或是导致失业这两种极端观点都不正确，产生技术性失业的根本原因不在于技术进步本身，而在于特定的制度环境。正如马克思所言，只有机器和技术的“资本主义应用”才是导致失业的真正原因。[5]不过，关于技术性失业问题的争论一直没有取得完全一致的看法。

20世纪末至今，经济学家们运用新的实证分析手段就技术进步与失业持续进行探讨，主要存在以下两种观点。一种观点认为技术进步会对促进就业产生积极的影响，如Paul Stoneman（1983）认为，技术进步具有“创造性”，即技术进步降低企业生产成本，提高劳动者收入扩大生产规模，从而导致产出增加，吸纳就业能力增强；Douglas Jones（1983）证明技术进步的补偿效应可以一定程度缓解失业问题；Pissarides（2000）阐述了技术进步的就业创造机制，提出技术进步能够创造就业机会，增加就业人数。另一种观点认为技术进步对就业具有明显的破坏性。Aghion＆Howitt（1994）得出技术进步带来的生产率的增长会使具有较高生产率的工作替代较低生产率的工作从而导致失业率上升。Fève和Patrick（2004）分析发现，技术冲击将对就业产生一个持久的、显着的收缩效应。

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国内大多数学者认为技术进步对就业具有正负双重作用，即技术进步一方面带来就业的减少，一方面又创造新的岗位实现劳动力再配置增加就业，并运用实证分析方法给出了各自的结论。齐建国（2002）认为，从1978～1990年技术进步促进了中国就业的增加；而1990～1999年，技术进步却减少了就业需求。[6]林毓铭（2003）认为，技术进步会增加就业难度，但也对就业增长带来一定的拉动效应。[7]盛欣和胡鞍钢（2010）认为，自主创新的就业创造大于就业摧毁。[8]马弘等（2013）发现，中国的制造业在1998～2007年经历了大规模的就业创造与就业消失，平均就业净增长为正，且在2002年以后达到3％～7％的净增长。[9]

技术进步对我国行业、群体的影响方面则存在较大的差异性。钟仁耀（2013）等认为，技术进步对农业、工业和建筑业等产业的就业有较大的负面影响，而金融业、房地产业、其他服务业和社会公益性行业等服务业负面影响较小，这与原从业人员知识结构和变化适应能力有关。[10]焦霖（2013）认为，以计算机资本测度的技术对企业雇佣总量效应不显着，但对技能员工雇佣却有着稳健显着的正向影响。[11]陈利锋（2016）用技术冲击的贝叶斯脉冲响应函数分析表明，技术进步引起高技能劳动力就业和新雇佣数量的增加，但引起低技能劳动力就业和新雇佣数量的下降。[12] 织梦内容管理系统

纵观历史，在三次工业革命浪潮中技术的进步都不曾完全地替代劳动力，它一方面通过改变企业的生产方式推动社会经济发展；另一方面通过改变消费者的劳动和娱乐方式提高人们生活质量。科学技术对就业总量和结构的影响是多渠道的，两者关系需要结合具体时间段具体对象来分析。从长远来看，单纯的技术进步不会对工人的就业带来严重不利。在工业革命时期，技术进步所造成的失业主要是资本家肆无忌惮地追求利润所致，伴随技术进步和新兴行业的产生，失业问题在经济增长过程中得到逐步化解。以上国内外的文献从不同角度论证了技术进步对就业的影响效应，也为本文分析人工智能的就业效应提供了思路。 织梦内容管理系统

二、人工智能技术引领着技术创新的方向 copyright dedecms

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机学科的一个分支，是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。人工智能于1956年的达特茅斯（Dartmouth）会议首次被提出，却一直发展缓慢。早期的人工智能存在知识获取成本高、质量差等问题，机器更多的是人类力量的替代品，无法进行推理、比较、计算、阅读以及写作或快速做出决定。近年来人工智能加速发展，由于大数据处理能力的提升，深度学习等技术取得突破性的进步，作为新一轮产业变革的核心驱动力，将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，必将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻地改变人类生产生活方式和思维模式。

人工智能技术不断取得新的突破性进步，我国政府也从国家战略的高度开始重视人工智能产业的发展。2016年5月，国家发展改革委员会等四部门联合下发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》；2015年7月，“互联网+”人工智能被写入《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》；2016年7月，国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划》多处提到今后要重点发展人工智能。2017年7月813，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出，人工智能是影响面广的颠覆性技术，可能改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题。对人工智能可能带来的失业冲击，政府已经未雨绸缪。 dedecms.com

Joel Mokyr et al.（2015）认为，如果人工智能技术继续保持目前发展趋势，那么未来的机器至少在一定条件下和某种程度上将能够实现人类能力，可以在改善经济发展、医学、公共福利和环境保护等多个领域中发挥关键作用。Spyros Makridakis（2017）认为，即将到来的人工智能技术革命在未来20年的影响更加全面广泛，可能会是1995～2015年数字化时代的几倍，甚至可能超过之前工业革命的影响。 织梦好，好织梦

Hidemichi和Shunsuke（2017）利用2000～2016年的专利数据，发现在全球AI技术加速发展的背景下，AI相关的专利数量迅速增加。比如从2012年的708个项目到2016年的2888个项目。其中，美国增加了1628个项目，占全球AI专利增长的约75％，中国的专利增长数量仅次于美国排第二。不过，该报告显示，与国外的人工智能技术主要由IBM、微软等公司持有不同，我国在国家知识产权局授予的人工智能专利技术45％是由中国的大学获得，我国人工智能技术的应用还有待加强。

三、人工智能对劳动力市场带来的冲击 本文来自织梦

人工智能技术主要通过应用于机器人和计算机对人们就业产生影响。随着电脑越来越多地进入认知领域，智能机器的感官和敏捷性加强，受其影响的职业工作内容和性质都有所改变，所涉及的行业也在不断扩大。 本文来自织梦

1.总体判断 dedecms.com

Walton（2014）认为，知识工作中智能的应用可以占到生产率增长的40％。同时，在人工智能技术进步的背景下，计算机能以更快的速度接管人类的工作，而不是创造新的工作岗位，会造成严重的失业率，从文书到专业服务的知识工作者中也都会有很大程度的失业。

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Carl Frey&Michael Osborne（2013）以近年来机器学习（ML）和移动机器人（MR）的进步为基础，开发了一种新的方法，以职业受计算机化影响程度（或称工作自动化可行性程度）为依据对工作进行了分类，研究了美国702个具体职业在未来20年内被计算机化的概率，进而将其划分为高中低自动化风险三个等级。研究发现，美国有47％的职位属于高风险类别。其他学者利用类似的方法研究了其他国家的工作岗位受到最新人工智能技术冲击的风险。如Pajarinen和Rouvinen（2014）估计芬兰易受自动化影响的工作份额约为35％。Bowles（2014）发现欧洲易受影响的工作份额在45％～60％以上，尤其南欧的劳动力面临最大的潜在自动化风险。Benjamin David（2017）将卡尔·弗雷和迈克·奥斯本两位学者2013年进行的著名研究方法应用到日本，研究了计算机技术对日本劳动力市场的冲击，认为在未来几年日本有55％的就业机会将受到最新技术的冲击。

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Bessen（2016）分析了从19世纪纺织业开始自动化到20世纪纺织工人数量先增加再稳定到后来逐渐减少的进程特点来看，他认为市场需求必将变得饱和，现在计算机技术应用带来的劳动力需求的增加并不能保证未来还会增加。

Richard Berriman＆John Hawksworth于2017年发布的报告称，预计到2030年早期，英国将有1000万左右的工作岗位有很大的潜在风险被自动化技术替代，占全部工作岗位的30％。尽管这个比率低于美国（38％）和德国（35％），但高于日本（21％）。

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当然，人工智能技术的应用除了减少劳动力需求影响就业以外，还会影响到社会生活的方方面面。由于人工智能将会取代部分人力工作，许多人会因为失业和人生目标的缺失而倍感沮丧。一旦人工智能进入到脑力劳动领域，会迫使一部分中产阶级往两个极端走，低端工作由于技术含量不高而进入门槛低求职者多，必然是低薪酬水平。即使因为使用人工智能带来生产效率的提升可能使得政府财政收入提高，因而有足够的财政补助帮助中产阶级化解失业危机和运用财税手段缩小收入差距，但中产阶级再就业机会的减少以及生活工作积极性的丧失仍将会带来严重的社会问题。

2.易受人工智能技术影响的领域

在过去的几十年里，将计算机应用与生产中常规任务相关联，计算机已经替代了一部分中等技能工作人员（如文员、航空公司订票员、银行柜员等）的常规性工作。那些需要复杂沟通和认知等“非常规”的工作也开始受到人工智能技术的影响。Autor等（2006）认为，机器越来越能够执行如驾驶、医疗诊断、写作等非常规的认知任务。在简单的客服，翻译、新闻、金融交易等特定领域，应用人工智能技术应该不是难事，传统的行业模式将被颠覆。 copyright dedecms

在受到人工智能技术影响的具体领域方面，卡尔·弗雷和迈克·奥斯本2013年的研究成果认为，在管理，商业、金融、计算机、工程、科学教育、法律、社区服务、艺术、媒体、健康保健等领域的工作，被计算机化的风险较低。在服务、销售、办公室、行政支持、建筑、制造、交通和物流领域的工作，被计算机化的概率很高。工程、科学等职位不易受到计算机化的影响是因为这些职位的任职者要创造智慧，不易替代。具体而言，具有“美术”，“独创性”、“协商”、“说服”、“社会洞察力”，“帮助和关爱他人”等变量维度的工作，被机器取代的风险较低。也就是说，设计、咨询、商讨、谈判等工作被替代的可能性远远低于手工作业及重复性工作。他们预测，人工智能在未来的发展将经历两次浪潮：在第一次浪潮中，运输和物流业的大部分工人、大量的行政人员和生产领域的劳动者可能被计算机取代；在第二次浪潮中，由于人类感知和操作任务的比较优势减弱，所有涉及手指灵巧度、反馈、观察和有限空间内工作的任务都将受到人工智能的影响。第二波浪潮出现的时间主要取决于对创造性和社会智力相关的技术瓶颈的攻克。令人惊讶的是，在曾经是提供主要就业机会的服务行业，其大量份额的工作对工作电脑化高度敏感。这个发现与服务机器人市场近期的增长和人类劳动力在涉及流动性和灵活性任务方面具有的比较优势的减弱是一致的。值得乐观的是，冷冰冰的机器无法取代需要沟通和互动的教育、咨询等服务业，人工智能技术变革带来的将是服务工具和服务质量的提升。 本文来自织梦

Arntz et al.（2016）认为，卡尔·弗雷和迈克·奥斯本以上的研究时所依赖的人工智能技术进步的必要条件近期不能满足，尤其认为高风险职业中所包含的一些任务不容易完全被新技术替代。他们基于以任务为基础的研究方法，估计21个经合组织国家工作被计算机化的高风险份额只有9％，远远低于卡尔·弗雷和迈克·奥斯本（2013年）采用的以职业为基础的方法的估计。同时，不同国家职业受到的影响不同，比如在韩国受自动化影响的工作份额为6％，而在奥地利这一比例为12％。该结果基于这样的推断，即任何对于工作被自动化的预测，应该考虑每个职位中所包含的具体工作内容，而不是把这个岗位简单地按整个计算。

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Richard Berriman＆John Hawksworth（2017）认为，到2030年早期英国以下行业被自动化的风险最高，比如运输与仓储（56％）、制造业（46％）、管理与支持服务（37.4％）和批发零售业（44％），但另外一些行业风险偏低，比如医疗与社会工作（17％），教育（8.5％），家政（8.1％）。因为经济、法律以及政策法规等一系列的原因，并非所有的上述工作都真的会被自动化代替。与之前的研究成果不同的是，他们研究的并不是整个工作岗位会被计算机代替，而只是一份工作中的部分特定的职能会被代替。他们认为，受人工智能技术冲击最大的行业是运输与仓储，但由于这个行业的就业数占比低，就业量的影响并不大，而对就业量影响最大的是批发与零售业和制造业。 copyright dedecms

判断一个行业或是岗位是否有被自动化替代的高风险，看岗位主要职责和工作内容。在被自动化替代风险很高的行业工作的人们，工作时往往会进行更多的体力劳动和手工作业，或者进行重复性的例行任务。与之对比，自动化风险较低的行业如教育，更加专注于社交、沟通和读写能力，相对更难被自动化替代。当然，受影响的领域还与行业特性有关。不过，这与国家的经济发展水平有关。尽管零售业是一个容易受计算机化影响的行业，但日本的零售销售工作者被自动化替代比例就低，这部分源自现有的销售员花更少时间进行手工作业而需要花更多时间进行计划和组织之类的管理工作，从而减少了被自动化替代的风险。 织梦内容管理系统

3.对人工智能技术敏感的人群特征

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Beaudry等（2013）通过实证研究，认为在过去的十年中社会对技能员工的需求在下降，而受过高等教育的工人的供给在持续增长。他们认为，受人工智能技术的影响，高技能工人降低了职业阶梯，以执行传统的低技能工作，从而将低技能工人推向更低的职业梯子，甚至使其退出了劳动力市场。卡尔·弗雷和迈克·奥斯本（2013）的实证分析结果表明，收入和教育程度与电脑化的概率有很强的负相关关系，工作的计算机化程度越高，对任职者的学历要求越低，工资也低。Georg Graetz et al.（2015年）等研究发现，新技术会导致工作两极分化，相对于高工资和低工资的工作来说，中等工资的工作将减少。Gibbs（2017）认为，最新人工智能技术补充了非常规认知等任务，并能更有效率地完成许多任务，进一步提高生产力、质量和创新，加剧劳动力市场两级分化和不平等现象，尤其造成对中等技能工人的需求将相对减少。 dedecms.com

Richard Berriman&John Hawksworth（2017）的研究显示，在英国，接受普通中等教育或者更低的人被自动化技术替代的潜在风险高达46％，但是那些大学及以上学历的人风险只有12％左右。他们还发现，男性，特别是低学历的男性（普通中等教育或者更低）被自动化影响的风险更大。这与行业特征有关。男性在交通运输业的占比是85％，在制造业的占比是73％，这些行业低教育水平的员工比例更高一些，因此男性受自动化影响的概率更高。 内容来自dedecms

Morikawa（2017）还从个人主观角度评估了人工智能技术对人员工作的可替代性，他在日本收集了10000份的个人问卷调查数据，分析新技术对其自身就业前景可能造成的影响。调查研究发现大约有30％的人害怕自己的工作会被人工智能技术替代，尤其是年轻人和有非正式工作的员工。 织梦内容管理系统

从以上分析可看出，专家们对容易受到人工智能影响的人群进行了分析，尽管年龄、性别特征目前尚没有权威的分析结论，但学历这个特征非常清晰。人工智能技术目前主要进入的是一些重复性的例行任务领域，对中等职业技能的人群冲击大。高技能群体，因其职业阶梯广，可向上下流动，没有太大的失业风险。但中等技能的员工，要么是挤进无法替代的高端工作，要么则需要进入更具互动性、人性化管理的领域，如果不能很好地接受培训转换技能，他们就容易在技术变革中处于被动。

四、从不同视角看人工智能技术带来的就业促进

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历史经验证明，每一次革命在摧毁了一些职业的同时，也创造了一些新的工作岗位。华盛顿皮尤研究中心于2014年做了一项关于2025年人工智能包括机器人对劳动力市场影响预测的调查，接受调查的1896名专家中，48％的专家认为未来机器人将取代大量蓝领和白领工人。剩下52％的专家相信人类智慧，认为人工智能新技术将创造的岗位比取代的岗位多，人类会像历史上工业革命后那样创造更多的工作行业和就业岗位。

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James Bessen（2016年）利用美国自1980年以来公开的人口普查的数据，建立了基于职业和任务相结合的职业自动化模型，认为计算机技术的使用的确影响了很多职业，但是并不会引起持续性的失业，反而会创造更多与新技术相关的职位，远大于被计算机替代的职位。例如，自20世纪90年代后期以来，电子商务迅速增长，从事与电子商务相关的销售业务和物流业务的总人数不断增加。另外，新技术的应用，往往会增加受影响职业的需求。比如，ATM的运行效率大大高于银行柜台人员，但是ATM在2000年前后被广泛使用后，银行业柜员的总人数不降反升。因为ATM降低了银行经营分支机构的成本，每个分支机构柜员数量下降，但是更多的分行使得总体柜员数量是增加的。 内容来自dedecms

持有类似观点的专家还不少。Mokyr等（2015）认为，人工智能技术可能会创造新的产品和服务，这些产品创新将导致难以想象的新职业。Benjamin David（2017）也认为，部分工作可能会被破坏但不等于会带来未来的失业，新技术的发展也会通过许多补偿机制创造新的就业机会。Daron Acemoglu和PascualRestrepo（2016）认为，在新技术的影响下，创造更复杂的任务会产生积极的影响。自动化的增加降低了使用劳动力生产的成本，从而阻碍了进一步的自动化，并创造了新的复杂任务。因为在过去的30年里，新任务和新职位占美国就业人数的很大一部分。

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Michael Chui et al.（2015）认为，重点关注职业是具有误导性的。在目前新技术影响下，只有不到5％的职业可以完全自动化，大约60％的职业中至少有30％的工作活动可以自动化。确实，职业被完全自动化是小概率事件。例如，尽管会计和审计人员的工作被计算机替代的机率高，但这些工作大量内容涉及团队合作或面对面互动，这些都是机器人难以胜任的。我们只需要改变人们工作的业务流程，并重新定义人员的工作内容，自动化不一定就会带来失业。

Autor（2015）研究了自动化在过去几十年和甚至几百年中没有消灭大部分工作的原因，他强调新的自动化技术和劳动之间存在强大的互补性，即新技术会提高生产率、增加收入。人工智能和机器人这样的新自动化技术将会在数字技术领域创造一些全新的工作岗位。而且因为生产率的提高，可以创造出额外的财富和花销，来支持更多现有行业的工作机会，主要是在服务业这种更难被自动化的行业。人工智能在引起大规模的结构性失业的同时，也会带来一波新兴产业的热潮，创造新的需求，如人工智能的教育培训、高级机械的制造等等。 copyright dedecms

Arntz et al.（2016）认为，由于经济、法律和社会道德的障碍，新技术的推广使用将是一个缓慢的过程，因此技术替代通常不会像预期的那样发生。比如，人工智能应用在不久的将来会十分普遍，带来的事故风险也越来越大，而人工智能存在法律责任的不确定性，AI技术获得公众信任和克服心理恐惧还需要假以时日。另外，Morikawa Masayuki（2017）的调查研究发现，消费者对某些人力所提供的服务更加偏好，像儿童看护、教育、老人护理等人力密集型的个人服务，这些工作将难以被服务机器人所取代。 织梦内容管理系统

综上所述，如同人类历史上的几次重大技术变革，人工智能技术对人类就业的影响表现为机遇与挑战并存。人工智能带来的就业影响，不能单纯地根据技术可行性来判断，会受到法律法规、消费者偏好、特定市场中的大众行为、道德伦理等因素的约束，这一技术变革要受到市场经济运行规律的调节，因而具体的就业效应是非常复杂的。在带来一些岗位消失的同时，还会带来新岗位的产生。一些岗位的工作内容和工作流程会发生根本性转变来应对技术的变革，技术变革也会通过对新技术的需求和公司追求更高的竞争力而创造新的劳动力需求。 内容来自dedecms

五、人才培训体系面临调整 织梦内容管理系统

由于未来的科学技术进步程度、可能创造的岗位以及这些影响发生的时间点目前无法确定，也就无法准确预测人工智能对于整体就业冲击的净值。笔者认为，从近期看，人工智能技术和机器的研发、制造环节的工作机会在明显增加，提高了生产效率。人工智能科技带来的就业岗位增加将大于引发的失业岗位数。但这种影响对不同国家、不同行业、不同知识水平的人群有差异。从长期看，人工智能可能带来行业人才需求变化和岗位内容调整，但这有很大的不确定性。我国各层次教育和培训体系均应对人才的培养做定向调整，使得未来劳动力更加适应智能社会和智能经济发展的需要，使劳动力供给的数量和质量与技术发展、经济社会需求更加匹配。

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为了避免人工智能时代出现严重的结构性失业问题，笔者对构建人才培训体系提出以下建议：第一，加快研究新型职业和工作岗位的技能需求，建立适应智能经济和智能社会需要的终身学习和就业培训体系，以此来适应技术创新所产生的新工种。当然，原有培训体系工作人员也面临着转型的挑战。第二，重视研究生等高等教育投资，通过高等教育获得可塑性高、符合新兴产业所需的高级人才。在学习专业知识的同时，更应注重人才品德的塑造和提升。第三，支持高等院校、职业学校和社会化培训机构等开展人工智能技能培训。第四，重视文学艺术等极具人类创造力的人才培养，重视培养人才在不确定性情况下的应变能力以及创新能力。第五，重视职业导向性教育，比如增加心理医生、儿童看护、有温度的陪伴者、老人护理等人力密集型工作所需的劳动力培养。 copyright dedecms

参考文献： copyright dedecms

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