编者按：中国拥有全球最大的就业规模，位列人工智能发展的第一梯队，机器人市场规模也位居世界首位。因此，人工智能革命性突破引领的科技革命和数字经济发展，必然对中国的就业产生深远影响，是一个迫切需要深入研究的课题。

著名经济学家、中国社会科学院学部委员蔡昉近日出版新书《中国就业新趋势：人工智能如何重塑劳动力市场》，深入探讨了人工智能发展及其对就业的颠覆性影响。本文节选自第二章“理解就业挑战的性质”，阐述了人工智能对就业的影响的若干事实。

【文/蔡昉】

可以说，面对人工智能指数级发展，以及大范围的应用和可能的影响，越来越多的人认为“这次真的不一样”。得出这种认识既重要又必要，因为它告诉我们，针对以往关于技术对就业影响的思维方式、分析范式、特征化事实及政策思路，我们都需要进行深刻反思，进而使需要修正的得到修正。至此，本书已经对相关问题有所涉及。如果打算更加系统地做这项工作，有必要浏览一下经济学相关文献，看一看主流理论家讨论了哪些问题。

有意思的是，当我们尝试归纳与本书最切题的理论动态时，发现有两位作者在这个领域持续进行着最系统的理论和经验研究：一位是2024年诺贝尔经济学奖获得者、麻省理工学院经济学教授达龙·阿西莫格鲁；另一位是曾在麻省理工学院攻读博士学位，如今在波士顿大学任教的帕斯卡尔·雷斯特雷珀。在合作研究中，他们几乎回答了与人工智能对就业的影响相关的所有最重要、最受关注的问题。

下面，我们根据他们的文章概括几个具有针对性的结论，并且鉴于他们所讨论的现象的背后既有理论逻辑又有经验依据，对中国现实具有直接的借鉴意义，我们不妨将其作为特征化事实看待。

事实一，人口老龄化是自动化加速的重要动因。

人口转变的重要表现是年龄结构变化及老龄化，结果就是劳动力短缺和平均工资上涨。迄今为止，诱致性技术变迁机制仍然发挥作用，其把人工智能革命和其他相关技术创新转化为自动化，进而替代人类劳动，既符合理论预期，也日益成为经验事实。

阿西莫格鲁等人的研究分析了跨国、跨行业等多种数据，揭示出老龄化，特别是由其导致的中间年龄劳动力短缺，引致和推动着机器人技术及其他自动化技术的创新。因此，在老龄化速度较快的国家，涉及自动化方面的创新则表现更突出；在更依赖中间年龄劳动力的产业，自动化过程也更明显。这个事实也可以通过更加直观的方式来观察。

人口转变是一个世界性现象，尽管各国所处的阶段并不一样。那些长期处于低生育率的国家，老龄化率加速提高，劳动年龄人口相应迅速减少，必然出现比较严重的劳动力短缺现象。劳动力要素的相对稀缺及其导致的劳动力相对价格提高，意味着用资本和技术密集型的机器和机器人替代人类劳动，符合企业的投入产出决策理性。所以，我们可以预期这类国家将以很快的速度推进自动化进程。

例如，在全球工业机器人市场上分别排在第一位的中国、第二位的日本和第四位的韩国，也是人口转变过程和结果最引人注目的3个国家。分别来看，中国具有典型的未富先老特征；日本在低生育水平上徘徊最久，是世界上老龄化率最高的国家之一；韩国则创下世界上总和生育率最低的纪录。

根据世界银行的数据，中国、日本和韩国2022年的总和生育率分别为1.18、1.26和0.78，2023年的老龄化率分别为14.3%（国家统计局的数据为15.3%）、29.6%和18.3%。作为老龄化的后果，20~40岁这个核心劳动年龄人口占全部人口的比重，中国、日本和韩国都经历了迅速的降低，2000-2023年，分别下降了7.3、7.5和10.2个百分点（见图2-4）。

图2-4 劳动力短缺的国际比较 资料来源：United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division(2024), World Population Prospects 2024, Online Edition.

事实二，自动化和其他技术对岗位的替代导致收入分配不平等。

如果对雇主来说，机器（人）替代人类劳动成为一个更经济合理的投入—产出选择，就意味着劳动力市场及劳动关系的天平发生倾斜，劳动者作为总体处于不利的讨价还价地位，劳动报酬相对于资本报酬就会下降。与此同时，人力资本禀赋不同的劳动者便面临不同的市场需求和回报水平，他们之间的收入差距也会扩大。

阿西莫格鲁等人观察到，从资本和劳动之间的关系来看，自动化和机器人对工人的替代倾向于降低国民收入中的劳动份额，抑制工资上涨和就业扩大；从熟练劳动和非熟练劳动之间的关系来看，后者往往是被替代的主要对象，这在引致更大的技能需求的同时，也造成收入差距进一步扩大。对中国来说，这个经验事实具有重要的政策含义。

正是在经济高速发展时期，中国经历了明显的收入差距的起伏跌宕，城乡居民收入比率（农村=1）和居民收入基尼系数从1981年的2.24和0.31一路提高，在2009年分别达到3.11和0.49的峰值，随后持续降低到2022年的2.45和0.47。

如图2-5所示，我们用一个不同于基尼系数但同样反映居民收入差距的指标—帕尔马指数，即收入分组中最高10%与最低40%的收入比率，展示中国收入分配的变化趋势，从中甚至可以看到先上升，到达转折点后再下降这样的轨迹，近似于理论上的库兹涅茨倒U形曲线。

图2-5 全国和分城乡帕尔马指数变化 资料来源：UNU-WIDER, World Income Inequality Database, Version 28 November 2023.

从理解阿西莫格鲁事实的角度，有必要借助图2-5，对中国收入分配这个变化趋势做些阐释。在统计意义上，中国居民收入差距由3个部分构成，分别为城乡之间收入差距、农村内部收入差距和城镇内部收入差距。迄今为止，总体收入分配状况的改善，主要得益于城乡之间收入差距的显著缩小，与此同时城镇内部收入差距却明显扩大。从趋势可见，总体收入分配改善的速度和幅度已经平缓下来。从基尼系数的变化来看，2015年的0.462成为一个谷底，2016—2022年一直在0.465~0.468徘徊。

从国际比较来说，这样的收入不均等水平仍然过高。收入差距的构成变化也表明，既有的差距在相当大的程度上，并且将在越来越大的程度上同新技术的应用后果相关。这也意味着在改善收入分配的基本途径和方式上，中国亟待进行一个大的政策转向，进而采取有力措施以形成新一轮显著降低的势头。

事实三，人工智能发展应该且可以进行引导，以创造富有生产性的岗位为取向。

阿西莫格鲁等人发现，人工智能这样的新技术应用存在彼此对立的模式选择，如果企业和社会被引导到以自动化为主要目标，即偏向于替代劳动从而降低劳动份额，而不是热衷于创造岗位进而缩小收入差距，则意味着市场失灵。“正确的”技术变革结果不会自然而然地产生，却可以通过制度安排取得。

从经济学的视角来看，这场关于技术发明和应用如何有利于劳动者的旷日持久的争论，涉及的话题显然是市场失灵和政府干预必要性的一般结论，如何应用于技术变迁这个领域。多个学科的研究者也热情地投入这个问题的讨论，不过使用了不尽相同的话语体系，有些还得出另类的结论。例如，人工智能领域的学者或许最懂得人工智能技术的潜在危险，所以提出使人工智能与人类道德“对齐问题”。同时，也有人认为，“对齐问题”本身会使我们陷入一种逻辑困境：与什么人的何种道德对齐呢？

人形机器人“夸父”在生产车间作业。

在后面的章节再次回到与“对齐”相关的问题上来之前，我们先在市场失灵这个范式框架下，探讨是否有可能避免人工智能造成不必要的就业冲击。

对大多数经济学家来说，微观和宏观之间的激励不相容就是市场失灵的典型表现。例如，一方面，企业通常会经由种种途径，包括技术选择、产品结构调整和管理方式变化，对劳动力短缺和工资上涨做出理性的反应，这种节约人工成本的动机无可厚非；另一方面，政府出于宏观层面人力资源物尽其用，以及稳定和改善民生的社会目标，希望企业的调整不致破坏就业岗位。

关于市场和政府关系的理论和经验，表明微观主体和宏观调控者的不同出发点之间是可以实现“对齐”的。在就业优先政策和产业政策的实施过程中，通过合理弥补市场机制不足、加强政府公共品供给解决激励相容问题，就是一种“对齐”的意图和实践。不过，我们仍需对人工智能的就业影响有更深刻的认识，才能真正做到把已变化的情况更新到相关政策之中。

《中国就业新趋势：人工智能如何重塑劳动力市场》，蔡昉 著，中信出版集团2025年10月出版