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1215人口老齡化和人工智能的快速發(fā)展是當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)生深刻變革的關(guān)鍵原因。一方面，隨著人口老齡化的加速，勞動(dòng)力成本增加，制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展；另一方面，人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心力量，將重構(gòu)生產(chǎn)、分配、交換、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)各環(huán)節(jié)。智能化生產(chǎn)①是當(dāng)前人工智能在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的主要應(yīng)用方式。智能化生產(chǎn)能替代一部分傳統(tǒng)崗位，減少經(jīng)濟(jì)體對(duì)勞動(dòng)力數(shù)量的總需求，從而弱化，甚至補(bǔ)償人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)造成的負(fù)面影響（可稱(chēng)之為“補(bǔ)位式替代”）。
然而，智能化生產(chǎn)同樣可能帶來(lái)負(fù)面后果，如替代傳統(tǒng)崗位造成失業(yè)和加劇收入兩極分化，使一部分人更加無(wú)力應(yīng)對(duì)老齡化（可稱(chēng)之為“擠出式替代”）。那么，人工智能能否作為補(bǔ)償勞動(dòng)力規(guī)模下降的替代手段去緩沖，甚至解決老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面沖擊？政府是否應(yīng)該有針對(duì)人工智能行業(yè)的產(chǎn)業(yè)扶持政策？這些問(wèn)題引起了學(xué)者、公眾和政策制定者的廣泛關(guān)注和激烈爭(zhēng)論（Schwab，2017）。因此，厘清人工智能和經(jīng)濟(jì)發(fā)展在人口老齡化背景下的互動(dòng)關(guān)系不僅在學(xué)術(shù)上有貢獻(xiàn)，也能為政策制定提供參考。人工智能和勞動(dòng)力市場(chǎng)如何相互影響是近幾年來(lái)的一個(gè)研究熱點(diǎn)。已有研究主要使用以下兩種分析方法：（1）邀請(qǐng)專(zhuān)家對(duì)一國(guó)的各種職業(yè)的特征和可替代性進(jìn)行評(píng)分，然后結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測(cè)每個(gè)職業(yè)被人工智能替代的可能性。Frey 等（2017）使用這一方法預(yù)測(cè)美國(guó) 700 多個(gè)職業(yè)中有 47%可以在短期內(nèi)被替代。之后，有研究預(yù)測(cè)了人工智能在其他國(guó)家對(duì)勞動(dòng)力的替代性（Pajarinen 等，2014；Brzeski 等，2015）。例如，陳永偉、許多（2018）基于這一方法發(fā)現(xiàn)，中國(guó)總就業(yè)人口中的 76.8%在今后 20 年將受到人工智能技術(shù)的沖擊。
這一方法的優(yōu)點(diǎn)是具有前瞻性，但存在兩方面的缺陷。一是預(yù)測(cè)結(jié)果不夠穩(wěn)健。Arntz 等（2016）借鑒 Frey 等（2017）的方法估算出美國(guó)可被替代的職業(yè)僅占 9%。二是這一框架沒(méi)有考慮勞動(dòng)力市場(chǎng)會(huì)對(duì)技術(shù)變革做出相應(yīng)調(diào)整并達(dá)到新的均衡，因而可能高估人工智能對(duì)勞動(dòng)力的擠出效應(yīng)。（2）使用工業(yè)智能機(jī)器人安裝密度作為人工智能的代理變量，基于一般均衡模型進(jìn)行分析。Acemoglu 等（2018a）指出，智能化生產(chǎn)對(duì)就業(yè)的影響取決于資本利率和勞動(dòng)力價(jià)格的相對(duì)水平，而勞動(dòng)力價(jià)格又會(huì)受到生產(chǎn)智能化程度的影響。Graetz 等（2015）基于 1993～2007 年 17 個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，由于工資和全要素生產(chǎn)率上升，機(jī)器人的使用讓這些國(guó)家的 GDP 年增長(zhǎng)率平均上升了 0.37 個(gè)百點(diǎn)?；诘聡?guó)數(shù)據(jù)的另一項(xiàng)研究也沒(méi)有發(fā)現(xiàn)人工智能會(huì)造成失業(yè)（Dauth 等，2017）。第二方法的優(yōu)點(diǎn)是可以全面地分析人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)體的生產(chǎn)率、就業(yè)率、平均工資、工作強(qiáng)度等多個(gè)維度的影響。
但上述研究在實(shí)證上主要采用工具變量法進(jìn)行回歸分析，而工具變量估計(jì)得到的只是局部平均干預(yù)效應(yīng)，其結(jié)論只在特定條件下成立。更重要的是，在工具變量法中，人工智能和勞動(dòng)力市場(chǎng)之間的相互作用被當(dāng)作內(nèi)生性噪音而消除掉，從而無(wú)法討論整體的一般均衡結(jié)果。
上述兩種方法均隱含外生性假設(shè)，即人工智能的發(fā)展和應(yīng)用完全是外生的技術(shù)進(jìn)步。這忽略了一個(gè)重要事實(shí)：智能化生產(chǎn)的應(yīng)用和創(chuàng)新是廠商在當(dāng)期要素價(jià)格和技術(shù)可選集條件下，為追求利潤(rùn)最大化所做出的內(nèi)生選擇。當(dāng)勞動(dòng)力成本隨人口老齡化而上升時(shí)，智能化生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)回報(bào)將相對(duì)提高，廠商選擇人工智能技術(shù)的動(dòng)機(jī)也相應(yīng)更強(qiáng)。也就是說(shuō)，人工智能和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系不是單向的。數(shù)據(jù)所顯示的相關(guān)性不應(yīng)被理解為因果關(guān)聯(lián)，而應(yīng)理解為市場(chǎng)一般均衡下的結(jié)果（Abeliansky 等，2017）。
國(guó)際上，越來(lái)越多的研究開(kāi)始探討勞動(dòng)力市場(chǎng)如何反過(guò)來(lái)影響人工智能的發(fā)展。基于人工智能設(shè)備完美替代勞動(dòng)力的理論假設(shè)，Abeliansky 等（2017）預(yù)測(cè)人口增長(zhǎng)率低的國(guó)家會(huì)率先采用智能技術(shù)———人口增長(zhǎng)率每下降 1%，機(jī)器人安裝密度增長(zhǎng)率會(huì)上升近2%。Acemoglu 等（2018b）針對(duì)美國(guó) 722 個(gè)通勤區(qū)的實(shí)證分析也發(fā)現(xiàn)，老齡化程度越高的地區(qū)，其機(jī)器人集成企業(yè)數(shù)量也相應(yīng)越多。
這一正向關(guān)聯(lián)在對(duì)中等年齡（24～55 歲）勞動(dòng)力依賴(lài)程度較高的行業(yè)中尤為明顯。不過(guò)，以上研究都沒(méi)有在實(shí)證分析中控制人力資本變量（如受教育水平和健康水平）。人口老齡化對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的作用是雙重的，既有對(duì)勞動(dòng)力數(shù)量的直接效應(yīng)，也有對(duì)勞動(dòng)力質(zhì)量，即人力資本的間接效應(yīng)，而關(guān)于其間接效應(yīng)是提高還是降低人力資本在學(xué)界仍有爭(zhēng)論（Gradstein 等，2004）。在人工智能對(duì)老齡化的回歸方程中如果沒(méi)有控制勞動(dòng)力質(zhì)量指標(biāo)，那么，回歸結(jié)果同時(shí)包含了直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，很難去詮釋其含義。在國(guó)內(nèi)，現(xiàn)有研究仍缺少對(duì)人口老齡化背景下人工智能發(fā)展及其經(jīng)濟(jì)后果的系統(tǒng)梳理和實(shí)證研究。本文嘗試從老齡化作為人工智能發(fā)展的誘因和人工智能作為應(yīng)對(duì)老齡化的工具這兩個(gè)維度，分別用跨國(guó)面板數(shù)據(jù)和中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，檢驗(yàn)老齡化背景下人工智能對(duì)勞動(dòng)力是否存在替代效應(yīng)和存在怎樣的替代效應(yīng)。
