浙江人工智能对就业结构的影响及应对政策*

2024-01-31 08:56赵洪山陈锦其
统计科学与实践 2023年12期
关键词:就业者就业结构高技能

□ 赵洪山 陈锦其

人工智能是能够执行通常需要人类智能才能完成任务的计算机系统的发展,引起经济结构深刻变革,对就业结构产生重大影响,在促进经济高质量发展的同时,也会导致失业风险。目前人工智能影响就业的研究主要集中在对就业的替代效应和抑制效应,重于学理推演和宏观概述,对普查数据统计分析和区域研究尚不充分。本文借助人口普查数据,探讨浙江人工智能发展对就业结构的影响,有助于发挥人工智能影响就业结构的积极作用和协同提升低技能就业群体的获得感。

| 人工智能影响就业结构的理论机制

人工智能作为新型通用目的技术,具有指数级发展速度,影响经济社会生活的各个方面,被称为“下一个大事件”。通用目的技术最终会得到广泛使用,溢出效应巨大。与前三次产业革命相比,人工智能受到大数据、云计算和机器学习的极大促动,具有渗透性、替代性、协同性和创造性等技术经济特质,能够淘汰、替代、互补和创新一些工作岗位,最明显的就是各行业就业数量的变动。人工智能对劳动力进行替代,使部分就业者失业(替代效应);能够创造出研发、生产和服务等一系列新岗位(创造效应),能够提升生产率,降低产品价格,增加需求,扩大生产规模,增加就业人员(恢复效应),创造效应和恢复效应抑制了就业的减少,被称为抑制效应。在具体实践中,替代效应和抑制效应一般会同时发挥作用,就业数量增减取决于二者的比较。目前的主流观点是,弱人工智能(计算机的智力水平未超过人类)对就业数量的影响“中性”,但也有学者持悲观态度,Frey & Osborne(2017)发现美国大约47%的就业者将面临被人工智能替代的高风险。

| 人工智能影响就业结构的浙江实践

(一)浙江人工智能发展状况

2015 年以来,浙江人工智能产业发展比较迅速,区域竞争力连续多年居于全国前列。一是产业规模效益增长快。2019—2021 年,全省人工智能企业增加了674 家,总营业收入、利润总额和研发投入分别增加了1400 亿元、198 亿元和86 亿元,研发投入占比上升到8.2%。二是产业链条日趋完善。

(二)浙江就业结构变动状况

就业结构是按照某种分类的就业人员占比,本文主要分析行业就业人员的数量结构和技能结构。

一是就业数量结构变动。行业就业人员有增有减,变动较大,但就业总量增加。国家统计局将行业分为20 个门类,2010—2020 年,浙江只有3 个门类就业数量减少,分别是农、林、牧、渔业、采矿业和制造业,其中,农、林、牧、渔业和制造业分别减少了286.80 万人和47.74 万人;行业就业人数增浙江在国家新一代人工智能发展试验区和国家人工智能开放创新平台等重大项目的实施和引领带动下,实现了人工智能产业基础层的跃升,前沿关键技术突破和应用范围扩大,形成了从核心技术研发、智能终端制造到行业智能化应用的完整产业链。三是产业集聚效应显现。浙江出台了促进新一代人工智能发展行动计划等一大批产业政策,产业集聚优势明显,已经形成了以杭州为核心,宁波、嘉兴等地快速发展的态势。加较多的有:建筑业和批发零售业均在100 万人以上,租赁和商务服务业67.89 万人,住宿餐饮业、信息传输、软件和信息技术服务业和教育业均在47 万人左右(表1);就业人员总量增加了361.85万人,并且不断从农、林、牧、渔业和制造业向服务行业转移,就业结构更加优化。

二是就业技能结构变动。高技能与中等技能就业人员占比不断提升。文献一般以劳动者的受教育程度来区分其技能水平,将具有初中及以下、高中和中职、大学及以上作为低、中和高技能劳动者的认定标准。2010—2020 年,浙江低、中、高技能就业人员占比分别从73.23%、15.13%、11.64%变动为60.39%、16.26%、23.35%,高技能就业人员占比明显提高;制造业中高技能占比从5.88%上升到11.55%,明显低于总就业的高技能人员占比。

(三)人工智能影响就业结构状况

由于人工智能能够对程序性的工作内容进行编程,让计算机来操作,而制造业的工作内容多具有程序性特质,更容易受到人工智能的影响。据国际机器人联合会(IFR)数据,2019 年,中国机器人新增139859 台,存量达到782725 台,其中,制造业新增106000 台,存量达到626642 台,制造业存量机器人占比高达80.06%。所以,本文主要描述统计人工智能对制造业就业结构的影响。

一是人工智能影响行业就业数量。人工智能发展与制造业就业数量负相关,制造业细分行业就业数量变动具有异质性。借鉴Acemoglu & Restrepo(2017)以机器人渗透率作为人工智能发展水平的代理变量,将IFR 的我国工业机器人数量分解到浙江。2010—2020 年,基于浙江城镇单位制造业就业人数测算的结果显示,机器人渗透度从2.909 增加到59.807,使用量从2570 台增加到61350 台,机器人台数与就业人数存在明显的负相关(图1)。2013 年,浙江制造业就业总量开始下降,这恰恰与2012 底“全面推进机器换人”密切相关。各级政府不断出台的政策极大地促进了人工智能应用,纺织、非金属矿物制品、农副食品加工等传统行业就业总量减少了100多万人。与此同时,人工智能使得金属制品业、汽车制造业和计算机、通信和其他电子设备等新兴行业就业人口增加了44.80 万人,创造效应逐渐显现,使得制造业就业人口曲线末端上翘。但总体而言,替代效应超过创造效应,制造业就业总量减少。

图1 2010—2020年浙江城镇单位制造业就业人员与工业机器人数量对比

二是人工智能影响就业技能结构。人工智能对低技能劳动者产生替代效应,对高技能劳动者具有互补和创造效应,并且高技能劳动者可获取技能溢价(史丹等,2023)。高技能与中低技能就业人员的比值变动,以及与人工智能发展和应用相关行业的工资变动,是人工智能影响就业技能结构的判断标准。浙江工业机器人使用数量明显增加,导致了制造业高技能就业人员占比不断提升,进而使就业人员工资持续提高。2019 年,我国金属制品业、计算机通信和其他电子设备制造业、汽车制造业机器人分别为29363 台、285113 台和230520 台,三者总和占制造业机器人台数的86.97%,人工智能在制造业的应用主要在这三个行业。杭州是浙江人工智能发展的排头兵。据杭州分国民经济行业企业历年工资价位,2012—2020 年,杭州制造业年均工资增长8.29%,高于该数据的有:汽车制造业(11.06%),计算机、通信和其他电子设备制造业(10.31%);使用工业机器人多的行业,年均工资增长快,工资水平与劳动者技能呈正相关关系。

| 人工智能影响就业结构衍生的主要问题

尽管没有必要过度担忧人工智能导致的失业,但就业者技能不足成为阻碍高质量发展的主要问题。

(一)人工智能发展和应用使就业者技能难以适应

人工智能发展和应用需要就业者拥有基本的人工智能知识,对就业者的人际交往、团队合作和创新技能提出了更高的要求,但多数就业者并不具备。2023 年,OECD 进行的“雇员和雇主就人工智能制造业劳动力市场的影响”的调查表明,45%的企业声称人工智能使他们的一些技能变得不那么有价值,51%的雇员声称自己的部分工作已经实现自动化,就业技能变得过时的比例较高。浙江采用人工智能的企业也普遍反映,员工缺乏基本的人工智能素养,担心自己的技能过时。

(二)相关主体对适应人工智能发展的技能供给不足

适应人工智能发展的技能供给主体有企业和教育机构。企业培训员工的方式主要有“干中学”、工作岗位外培训和学徒制,受训者培训期间的生产率会下降,有些员工培训后还会离职,使企业难以获得培训利益,培训的积极性不高。各级学校是长期供给适应人工智能发展所需人才的主要渠道,但从短期来看,职业教育尤其是高职教育更为重要。由于高职教育多为政府主办,主动参与职业技能培训的意识不强、动力不足,对人工智能技术的快速发展和应用不甚敏感,难以及时准确把握人工智能技术对技能的新要求,培训内容和模式变革滞后,供给的人才难以及时满足社会需求。

(三)应对遭受失业的劳动者就业服务不到位

浙江从机器换人到智能化提升,再到“数字经济一号工程”,极大地促进了人工智能的发展和应用,但也使遭受失业风险的劳动者增多。政府对于该群体应该重点关注,做好他们的保障工作和就业服务。

| 浙江应对衍生主要问题的政策建议

(一)应使各相关主体重视适应人工智能发展和应用的技能

许多国家在人工智能发展战略中提出,要提供公共资金,对可能被替代的人进行培训。我国也提出要大力加强人工智能劳动力培训。就业者应认识到,具备适应人工智能发展的技能能够获得工资溢价,提高自身工作质量;企业应认识到,拥有适应人工智能发展的技能人才,能够在市场竞争中拥有优势;高职院校应认识到,供给适应人工智能发展的人才,是服务区域发展和国家战略的重要体现,也是取得财政支持的基本依据。

(二)应激励各相关主体主动供给适应人工智能发展的技能

企业是职业技能培训的最重要主体。应从提高税收优惠和培训补贴标准,保障获得培训利益等方面,激励企业采用多种培训方式,提升员工适应人工智能的技能。应激励高职院校发挥好人才培养和技能培训两大职能,加大对教师人工智能培训的投资,要求高职院校开设人工智能普适性课程,让学生具备基本的人工智能素养,加大对高职院校培养适应人工智能发展人才的考核力度。

(三)应不断完善失业劳动者的保障和就业服务

应为受人工智能影响而失业的劳动者制定专门的、扶持力度更大的社会保障和就业服务政策。让失业者从人工智能发展带来的净收益中获益,保障其在学习新技能和找到新工作期间的基本消费得到满足。为失业者建立就业档案,主动为其培训技能和推荐岗位,缩短他们在职业间转换所需的时间,保障顺利再就业。

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