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摘 要:就業(yè)是最大的民生。而人工智能對就業(yè)的影響和沖擊越來越受到全社會關(guān)注。已有研究往往聚焦于理論與宏觀探討,缺乏對普通勞動者認知的調(diào)查分析。本研究通過問卷調(diào)查,從自身認知的角度分析了人工智能對普通勞動者就業(yè)、收入的影響,研究發(fā)現(xiàn)普通勞動者對于人工智能就業(yè)影響的認知存在“雙重性”與“復雜性”:勞動者確實擔憂人工智能對就業(yè)的沖擊,但并不認為人工智能的影響都是負面的;同時,勞動者也不是被動的旁觀者,能夠積極地適應技術(shù)變革,試圖從中獲利,并提出應從宏觀、微觀等多方面應對沖擊。因此,國家的制度與政策應從社會保障、教育、勞動時間等方面,推動勞動者的積極自我適應,以應對人工智能發(fā)展對就業(yè)帶來的影響。
關(guān)鍵詞: 就業(yè);人工智能;勞動者;調(diào)查;社會保障
引 言
黨的十九大報告指出,“就業(yè)是最大的民生”。特別是在新冠肺炎疫情爆發(fā)以來,保居民就業(yè)、?;久裆蔀楣ぷ鞯闹刂兄?,但也遇到了很大的困難。在疫情期間,網(wǎng)絡、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)對疫情防控起到了巨大的作用,也帶來了新的商業(yè)形態(tài)與工作模式,創(chuàng)造了大量新的就業(yè)機會。但也必須看到,人工智能新技術(shù)存在沖擊居民就業(yè)的風險與問題,例如網(wǎng)絡購物、“外賣”的興起可能使得實體經(jīng)濟的經(jīng)營受到影響。
近些年來,關(guān)于人工智能等新技術(shù)的影響已成為就業(yè)方面學術(shù)研究與社會討論的熱點[1]。然而,已有研究較多從技術(shù)、政策層面進行研究,或者主要利用宏觀數(shù)據(jù)去分析技術(shù)進步、人工智能對于就業(yè)的影響。較少有研究采用問卷調(diào)查的方式,從勞動者自身認知的角度,分析人工智能對他們個人就業(yè)、收入等方面的影響,并探討在勞動者自己看來,人工智能的發(fā)展將如何影響他們的就業(yè)。本文即試圖通過一定規(guī)模的問卷調(diào)查,分析勞動者自身的認知與判斷。這對我們?nèi)嫜信腥斯ぶ悄軐τ诰蜆I(yè)的影響,促進就業(yè),保障社會繁榮穩(wěn)定,具有重要的理論與現(xiàn)實意義。
1.文獻回顧與評述
不同研究對于“人工智能”的定義很不相同。就人工智能對于就業(yè)的研究而言,一般強調(diào)人工智能所代表的是“為實現(xiàn)特定任務目標而創(chuàng)造的能夠表現(xiàn)出與人類能力(認知、思維或行動)相似水平的技術(shù)”[1],而這種技術(shù)往往能夠替代、互補人類的勞動[2]。
一些研究認為,人工智能能助力人類的勞動,使勞動者專注于更“高級”的工作[3]。而另一些研究則強調(diào)人工智能的“替代”效應,認為會沖擊部分勞動者的工作,帶來大范圍的失業(yè)、勞動者的權(quán)利保護問題[4-5],同時這種沖擊不僅是技術(shù)層面的,對不同性別、種族的勞動者而言,沖擊也不同,因此還存在社會性的不平等[6]。
具體到人工智能對就業(yè)的影響表現(xiàn)和機制方面,已有的研究注意到:人工智能對不同產(chǎn)業(yè)的影響不同,受到產(chǎn)業(yè)特征和屬性的影響,特別是對于服務業(yè)、制造業(yè)的沖擊較大[7-8],但同時也存在增加就業(yè)機會的效應[9],如農(nóng)業(yè)人工智能將帶來新的業(yè)態(tài)、新模式[10];人工智能對就業(yè)崗位有復雜的影響,存在“崗位極化”[11]、“崗位替代”[12]、“崗位創(chuàng)造”[13]、“崗位合作”[1]等效應;人工智能可能拉大基于教育回報的工資不平等[14],并拉大行業(yè)間的工資差距[7]。
綜上可以看出,以往的研究較多從理論、宏觀數(shù)據(jù)去分析技術(shù)進步、人工智能對于就業(yè)的影響。但較少從勞動者自身的視角,利用問卷微觀調(diào)查資料,分析人工智能對其本人就業(yè)、收入的影響程度及表現(xiàn),展現(xiàn)勞動者自身的認知和判斷。面對技術(shù)發(fā)展,勞動者不是被動的旁觀者,也會判斷并主動適應變化,甚至尋求從變化中獲利。因此,要研判、應對人工智能的經(jīng)濟社會影響,除了宏觀的分析,也需要對勞動者的微觀調(diào)查?;谙嚓P(guān)的調(diào)查研究與分析,才能真正、深入地研判人工智能對就業(yè)帶來的影響與挑戰(zhàn),服務勞動者自身的就業(yè)需求和轉(zhuǎn)型,維護社會穩(wěn)定與繁榮。
2.研究設計
本研究使用的是某課題組開展“人工智能(AI)對就業(yè)影響調(diào)查”所獲得的數(shù)據(jù)。該調(diào)查以人工智能對不同人群的就業(yè)影響感知為核心,調(diào)研對象設計了性別、年齡、行業(yè)、教育水平等特征,問卷內(nèi)容主要從兩個角度調(diào)查了普通勞動者對于人工智能就業(yè)影響的認知。一方面詢問受訪者如何看待人工智能對自身就業(yè)、收入的影響,主要問題包括:您的工作對專業(yè)技能的依賴有多大;您的工作對創(chuàng)造性的要求有多大;您所處行業(yè)的就業(yè)受到AI的沖擊有多大;AI發(fā)展會對您的勞動收入造成怎樣的影響;您所處的行業(yè)AI應用處于什么階段;AI普及應用,您會感到擔憂,害怕自己被淘汰嗎。另一方面調(diào)查人工智能與就業(yè)、財富分配之間的影響關(guān)系,主要問題包括:AI發(fā)展會對整個社會的財富和消費造成怎樣的影響;AI發(fā)展的不同階段,分別對就業(yè)有何影響;AI對整個社會就業(yè)總量的影響;AI對就業(yè)總量產(chǎn)生影響的原因;AI對不同行業(yè)的就業(yè)影響是否存在差異;AI最容易沖擊哪些勞動群體;隨著AI發(fā)展,專業(yè)技能要求不同的勞動者之間的收入差距會變大還是縮??;AI技術(shù)進步對就業(yè)沖擊將是短期的還是長期的;可以通過哪些途徑應對AI技術(shù)對就業(yè)的沖擊。
該調(diào)查由課題組通過配額抽樣,通過網(wǎng)絡調(diào)查方式發(fā)放,總計發(fā)放問卷數(shù)量1 596份,其中有效樣本數(shù)為1 154份,樣本有效率為72.3%。調(diào)查覆蓋了全國大多數(shù)省份及行業(yè),具有一定的代表性。如表1,可以看到盡管樣本總體上較為年輕,學歷較高,女性較多,但這與我國互聯(lián)網(wǎng)用戶的構(gòu)成基本一致,可見調(diào)查對于互聯(lián)網(wǎng)用戶具有較好的代表性。本研究主要通過描述性分析,展示普通勞動者的認知,并通過回歸模型分析解釋不同勞動者的認知差異。
表 1 受訪者基本情況
3.研究發(fā)現(xiàn)
3.1 勞動者對人工智能就業(yè)影響的認知存在雙重性
3.1.1 較大比例的受訪者認為所處行業(yè)的就業(yè)會受到?jīng)_擊
總體上看,調(diào)查發(fā)現(xiàn)較大比例的勞動者認為自己所處行業(yè)的就業(yè)會受到人工智能較大的沖擊。其中13.08%的受訪者表示沖擊“非常大”,另有13.95%的認為“很大”。這表明,人工智能對就業(yè)的影響,受到廣泛關(guān)注,并且存在較普遍的擔憂。
表 2 您認為,您所處行業(yè)的就業(yè)受到人工智能的沖擊有多大?
進一步分析發(fā)現(xiàn),平均而言,女性認為自己所處行業(yè)的就業(yè)受到人工智能的沖擊顯著大于男性;31~50歲年齡段人員的就業(yè)受到人工智能的沖擊顯著大于其他年齡段;專科以下學歷人員所處行業(yè)的就業(yè)受到人工智能的沖擊顯著低于平均值,這和人們通常的認識可能不一致,可能是受到年齡、行業(yè)的影響。從不同行業(yè)來看,采礦業(yè)(金屬及其他)和采礦業(yè)(石油和天然氣)勞動者認為自己行業(yè)受到人工智能的沖擊最大。公共管理(中國共產(chǎn)黨機關(guān))和商務服務業(yè)(其他)受到人工智能的沖擊比較小。
3.1.2 相對較小比例的勞動者擔心被淘汰
盡管相當比例的受訪者認為自己行業(yè)的就業(yè)受影響,但調(diào)查卻發(fā)現(xiàn),只有相對較小比例的受訪者擔心自己會被淘汰,表示“擔心”的比例合計為35.79%,表示“不擔心”的合計占41.51%。
表 3 人工智能普及應用,您會感到擔憂,害怕自己被淘汰嗎?
進一步分析發(fā)現(xiàn),隨著人工智能的普及應用,女性明顯比男性更擔心自己被淘汰;50歲之前,年齡越大越擔心被淘汰,50歲之后,年齡越大越不擔心,則與勞動者所處的職業(yè)發(fā)展階段有關(guān);學歷越高越不擔心被淘汰,博士以上學歷人員顯著不擔心被淘汰。從不同行業(yè)來看,農(nóng)、林、牧、漁業(yè)和制造業(yè)(木材加工)從業(yè)者最擔心因為人工智能的發(fā)展而被淘汰,公共管理(中國共產(chǎn)黨機關(guān))和衛(wèi)生行業(yè)從業(yè)者最不擔心。
3.1.3 較大比例的勞動者認為人工智能發(fā)展會增加自己的勞動收入
人工智能除了影響人們的就業(yè)機會,還可能影響勞動者的收入。調(diào)查發(fā)現(xiàn),盡管人們認為人工智能會沖擊就業(yè),但并不認為人工智能會降低自己個人的勞動收入,反倒有相當比例的受訪者認為自己的勞動收入將會提高,合計占42.98%,只有23.92%的受訪者認為自己的收入會降低。這也和人們通常的認識可能不一致,證明了普通勞動者并不是被動的旁觀者,而是會主動適應技術(shù)變革并從中尋求獲益。
表 4 您認為,人工智能發(fā)展會對您的勞動收入造成怎樣的影響?
進一步分析表明,在所有年齡段中,31~50歲的人更加明顯地認為人工智能發(fā)展能提高其勞動收入。前文中我們發(fā)現(xiàn),同樣是這個年齡段的人,認為受到人工智能的沖擊最大。這似乎說明在普通勞動者的眼中,人工智能就像一把雙刃劍,感受的沖擊越大,預期的回報也越大,而并不是簡單地沖擊、負面影響。從不同行業(yè)來看,采礦業(yè)(煤炭)從業(yè)者最認同人工智能發(fā)展將提高他們的勞動收入。普通商務服務業(yè)和社會工作從業(yè)者最認同人工智能發(fā)展將降低他們的勞動收入。
3.1.4 普遍認為人工智能將提高社會財富和消費水平
盡管不同職業(yè)人群認為人工智能對勞動就業(yè)存在沖擊,但普遍認為人工智能能夠提高社會財富和消費水平,合計占64.55%。這種樂觀情緒可能源自技術(shù)創(chuàng)新在降低成本、效率提升以及生產(chǎn)生活水平的改善,也可能源自改革開放技術(shù)引進帶來的正面預期外推。
表 5 您認為,人工智能發(fā)展會對整個社會的財富和消費造成怎樣的影響?
通過以上描述性分析,我們初步可以看出勞動者對于人工智能就業(yè)影響的認知存在“雙重性”:
一方面,在宏觀上,確實普遍認為人工智能的發(fā)展會對各行業(yè)的就業(yè)帶來負面的沖擊,但同時又認為能夠促進整個社會的財富和消費;
另一方面,在個體、微觀層面,普遍較為樂觀,大多并不擔憂自己會被淘汰,甚至認為人工智能的發(fā)展能夠提升個人的勞動收入。
這種認知上的“雙重”與“矛盾”,可能既是宏觀、微觀層面的差異,也可能受到受訪者個人教育、年齡段、所處行業(yè)、就業(yè)特點等特征的影響。因此,為了克服簡單描述統(tǒng)計的不足,控制并分析受訪者個體層面因素的影響,我們進一步對以上四個方面進行了回歸模型分析(略)。以上發(fā)現(xiàn),進一步拓展了我們對普通勞動者對于人工智能就業(yè)影響的認知雙重性的理解,即除了“宏觀-個體”的雙重性以外,還存在基于職業(yè)技能、創(chuàng)造性的雙重性:從事技能依賴程度較高、創(chuàng)造性要求較高職業(yè)的勞動者,一方面更擔心自己的就業(yè)受到?jīng)_擊、淘汰,但另一方面,又對人工智能持積極的預期,認為自己能夠從人工智能的發(fā)展中獲利,增加收入和財富。
3.2 勞動者對人工智能如何影響就業(yè)的判斷存在復雜性
3.2.1對人工智能不同發(fā)展階段就業(yè)影響的判斷存在差異
受訪者普遍認為人工智能處于技術(shù)導入期和拓展期,這說明距離通用性、全面普及的技術(shù)爆發(fā)期還存在一定距離和時間。比較有意思的是,還有一部分2.43%的受訪者認為,自己所處的行業(yè)人工智能技術(shù)處于衰退期,結(jié)果見表7。
表 7 您所處的行業(yè)人工智能發(fā)展處于什么階段?
人工智能發(fā)展的不同階段,分別對就業(yè)有何影響?學者們提出了不同的效應:
表 8 您認為人工智能發(fā)展的不同階段,分別對就業(yè)有何影響?
調(diào)查發(fā)現(xiàn),在技術(shù)導入期行業(yè),有28.86%的受訪者認為人工智能對就業(yè)沒有影響,這與理論研究可能存在偏差。理論上認為,在技術(shù)導入期,一些行業(yè)領域最先受到?jīng)_擊,新技術(shù)引進和應用可能最早沖擊這些行業(yè)領域的就業(yè),引起就業(yè)更迭。
一般認為,在技術(shù)拓展期的就業(yè)創(chuàng)造效應比較大,這主要是因為在技術(shù)拓展期,新技術(shù)加速替代原有技術(shù),與之相匹配的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式紛紛出現(xiàn),創(chuàng)造了很多新的就業(yè)崗位。這一點調(diào)研結(jié)果與之基本符合。
在技術(shù)爆發(fā)期,替代效應開始下降,新技術(shù)在全社會普及,帶來更多新的生產(chǎn)模式、產(chǎn)業(yè)組織形態(tài)、商業(yè)模式等創(chuàng)新,進而創(chuàng)造更多就業(yè)崗位,調(diào)研結(jié)果與之契合。
3.2.2對人工智能影響全社會就業(yè)總量的判斷存在明顯分化
調(diào)研結(jié)果顯示,人工智能對就業(yè)總量的影響呈現(xiàn)明顯分化,沒有很統(tǒng)一的認識。這可能源于不同產(chǎn)業(yè)就業(yè)者對人工智能沖擊的反應不一。一般來說,技術(shù)進步類型決定了就業(yè)總量走向,技術(shù)偏向性的技術(shù)進步可能會帶來更少的就業(yè),人工智能在就業(yè)總量上的分化,可能源于其替代效應與創(chuàng)造效應得到相抵,結(jié)果見表9。
表 9 您認為,人工智能對整個社會就業(yè)總量的影響?
進一步分析表明,不同判斷的背后存在對影響機制的認知差異。持“總量減少”判斷的勞動者,認為這主要是基于“機器替代簡單重復勞動”(占63.47%),其次是“勞動生產(chǎn)率提升”(占32.04%);認為“總量不變”的,則預期人工智能的發(fā)展會“替代效應和創(chuàng)造效應相抵”(占54.21%),會帶來“就業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變”(45.79%),因此總體上不會影響就業(yè)總量;而認為“總量增加”的受訪者,認可人工智能在就業(yè)創(chuàng)造崗位的作用,認為通過“創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務”(占42.86%)、“創(chuàng)新商業(yè)模式”(占24.57%)、“創(chuàng)造新的崗位”(占17.71%)等方式,帶來就業(yè)崗位的增加,結(jié)果見表10。
表 10 您認為,人工智能技術(shù)進步對就業(yè)沖擊將是?
此外,大多數(shù)受訪者認為,人工智能引致失業(yè)是結(jié)構(gòu)性,這意味著失業(yè)是暫時性的,需要一個轉(zhuǎn)化時間;但長期替代引致失業(yè)問題是很嚴重的問題,這意味著勞動者需要通過較長時間的創(chuàng)新學習或者技能轉(zhuǎn)化,這期間就會造成勞動力失業(yè)社會成本抬高和資源浪費。
3.2.3 對最容易受沖擊的勞動群體的判斷存在一定差異
受訪者普遍認為,專業(yè)技能低的勞動者越容易受到?jīng)_擊(占60.75%),這可能是源于專業(yè)技能低的工作,大多具有簡單重復的勞動、規(guī)則性更強等特點,而這類工作更容易被人工智能替代有關(guān)。但是也有觀點認為,高、低技能勞動者的就業(yè)機會將增加,而中等技能勞動者最易受到?jīng)_擊。這主要是源于高技能勞動不容易被替代,且具有向下取代中技能勞動者的優(yōu)勢,而低技能勞動者多從事人與人、人與環(huán)境工作,面臨較多交互和情景,因而不容易被人工智能替代,結(jié)果見表11。
表 11 您認為,上述群體最容易受到?jīng)_擊是因為?
進一步調(diào)查表明,受訪者認為,技能轉(zhuǎn)化難度大是上述群體最容易受沖擊的最主要原因。比較有意思的是,一般認為受教育程度因素影響很大,但在調(diào)查中僅排在第三位,落后于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。這說明受訪者認為人工智能的就業(yè)沖擊是技術(shù)推進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級引起的,是社會經(jīng)濟宏觀層面變革,與勞動者自身受教育水平關(guān)聯(lián)不大。與之相佐證的是,調(diào)查表明,勞動者普遍認可不同行業(yè)的就業(yè)受沖擊影響不同,58.58%的受訪者認為人工智能對不同行業(yè)的就業(yè)影響存在顯著差異。受訪者普遍認為,采礦業(yè)和制造業(yè)是人工智能對就業(yè)負向沖擊最大的行業(yè)。沖擊最小的行業(yè)是體育、國際組織及社會工作。
3.2.4 勞動者認為應從宏觀、微觀兩個層面應對就業(yè)沖擊
大多數(shù)受訪者認為應對就業(yè)沖擊的途徑有兩個層面:宏觀上,應該促進產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型(占30.68%)、減少勞動時間以保持就業(yè)機會供給總量不變(占15.16%);微觀上,應該增加勞動者個體的人力資本投入,如教育(占32.24%)、職業(yè)技術(shù)培訓(20.88%)。二者的比重接近,總體上勞動者相對較希望增加個體的人力資本,以應對沖擊,合計占比為53.12%,結(jié)果見表12。
表 12 您認為,可以通過哪些途徑應對人工智能技術(shù)對就業(yè)的沖擊?
結(jié) 語
以往的研究較少從勞動者個體認知的層面剖析人工智能對就業(yè)的影響。本研究通過網(wǎng)絡問卷調(diào)查,發(fā)現(xiàn)普通勞動者對于人工智能就業(yè)影響的認知存在雙重性:
同時,本研究還發(fā)現(xiàn)勞動者對人工智能如何影響就業(yè)的判斷存在復雜性:
首先,勞動者們對于人工智能就業(yè)影響的認知比較理性,清晰地認識到人工智能對就業(yè)的影響存在階段性、結(jié)構(gòu)性,認為人工智能既可能減少就業(yè),但又同時能夠增加就業(yè),對于不同行業(yè)、崗位的影響也不同;
其次,勞動者們提出應該從宏觀、微觀兩個層面應對就業(yè)的沖擊,其中特別是提升個體的人力資本。
以上發(fā)現(xiàn),既印證了已有研究從理論、政策、宏觀分析中得到的發(fā)現(xiàn),同時又補充了微觀、普通勞動者認知的調(diào)查發(fā)現(xiàn),加深了我們對人工智能就業(yè)影響復雜機制的認識理解,特別是體現(xiàn)出普通勞動者應對人工智能影響的復雜認知與積極主動的態(tài)度,對相關(guān)的研究有所推進。
基于以上的調(diào)查發(fā)現(xiàn),筆者針對如何應對人工智能的就業(yè)影響提出如下政策建議:
1)調(diào)查中發(fā)現(xiàn),雖然目前人工智能對人類就業(yè)的沖擊尚在社會可接受的范圍內(nèi),但人們普遍對未來的就業(yè)感到擔憂,如果未來人工智能對人類就業(yè)的沖擊加大,可能引發(fā)社會矛盾和社會動蕩。為了緩解人們對未來的焦慮,政府可以考慮逐步建立完善基本收入制度,滿足人類的基本勞動生產(chǎn)問題。
2)人工智能對不同就業(yè)人群的沖擊和影響不同,其重要差別在于教育和技能的不同。調(diào)查表明,制造業(yè)和運輸業(yè)等一些行業(yè)更容易被人工智能替代。但是教育、管理、專業(yè)人員、信息和醫(yī)療保健、藝術(shù)等其他行業(yè)則不太容易被替代,即受到的教育越多,思考能力越強,越不容易受到人工智能的威脅。因此,政府應加大教育改革,更注重培養(yǎng)勞動者的思考能力,強化設計、信息、管理、藝術(shù),教育等專業(yè)學科建設,加強人工智能的使用和管理學習,在人與技術(shù)之間找到新的定位和合作方式。
3)人工智能替代人工的過程必然提高勞動生產(chǎn)率,人均產(chǎn)能更高,創(chuàng)造價值更大。如果人類在社會生產(chǎn)中的分工不變必然面臨大量失業(yè)問題。因此,需要在人和人工智能(及其他生產(chǎn)機器)之間達成新的平衡,將人工智能的產(chǎn)出惠及所有人,適當減少人類的工作時間,能夠增加更多勞動者的就業(yè)機會,同時使得每個勞動者能獲得更多的時間用于學習與自我提升,融入家庭與社區(qū),增強人民群眾的獲得感,推動社會的全面進步。
4)目前,針對高科技企業(yè),國家有諸多稅收激勵和其他優(yōu)惠措施,但是,這種激勵可能過分加速自動化進程,使人類面臨更嚴重的失業(yè)問題。由于使用人工智能技術(shù)的企業(yè)享受稅收激勵的同時,又不用承擔雇傭勞動者的人員工資和福利費用,因此對不采用人工智能技術(shù)的公司造成稅負的不平等,最終可能出現(xiàn)財富不斷向少數(shù)的人工智能企業(yè)聚集。這需要政府采取有形的手進行社會收入的再分配,擴大稅收基數(shù),對機器人征稅,建立人工智能時代新的征稅體系。
【參考文獻】
[1] 楊偉國, 邱子童, 吳清軍. 人工智能應用的就業(yè)效應研究綜述[J]. 中國人口科學, 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] 梁瑞華. 農(nóng)業(yè)人工智能實踐探索與發(fā)展路徑研究[J]. 學習論壇, 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] 曹靜, 周亞林. 人工智能對經(jīng)濟的影響研究進展[J]. 經(jīng)濟學動態(tài), 2018(1): 103-115.
[13] 王君, 楊威. 人工智能等技術(shù)對就業(yè)影響的歷史分析和前沿進展[J]. 經(jīng)濟研究參考, 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.
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