本文是一篇企业管理论文，为探讨人工智能的快速发展对就业数量和就业收入的影响，本研究运用实证分析，从《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》中进行数据查找，以 2016-2020 年我国 31 个省市行政单位为分析样本，从就业数量和就业收入两个方面对人工智能与我国就业的关系进行了详细分析和探讨。
1. 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 现实背景
技术变革是提高经济水平的动力引擎，就业的保障是民生之根本。国家和各级政府部门高度重视劳动力充分就业的问题，并基于此制定出一系列劳动力就业的政策。在第四次工业革命来临之际，人工智能、互联网、大数据等技术和实体经济深度融合，成为党和政府部门新一轮创新革命的目标。一方面，人工智能技术的应用，能够激发经济增长、促进国民生产；另一方面，人工智能技术的应用， 也影响了劳动力就业的重大变化。回顾历史的变化，三次工业革命引起了劳动者就业岗位的调整，但并没有出现大规模失业的现象。第一次工业革命，由于蒸汽时代的到来，劳动力就业出现了从农业转向工业的现象；第二次工业革命，由于电气时代的到来，劳动者借助计算机开展生产活动，脑力劳动日益变多；第三次工业革命，随着信息时代的到来，体力劳动逐渐转向脑力劳动，并由此衍生出了一大批数字劳动者。伴随着人工智能技术的发展，人工智能时代已经来临，并且人工智能技术成为其核心支撑。
每次技术变革都为一个国家的进步和发展提供了强大的动力，为赶超发达国家提供了可能，因此党和国家高度重视人工智能的发展并提出了众多看法和意见。例如国务院于 2015 年印发的《中国制造 2025》[1]，明确提出了要大力发展智能制造，全面提升智能化水平。党的十九大报告也指出，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，强调人工智能技术与经济生产的联合发展。人工智能的重要性和未来价值不仅获得了我国的高度重视，全世界的各个国家都聚焦于此并发布了一系列的战略规划，如美国发布的《先进制造业伙伴计划》、德国发布的《工业 4.0》、英国发布的《英国工业 2050 战略》。
通过对历次工业革命的梳理分析发现，技术进步使得原本耗费人力物力的生产方式变得简单化和自动化，也让之前仅依靠体力劳动来维持生计的人类面临失业风险。然而，每一次技术的进步都会淘汰一批落后的岗位，与此同时新技术也要求新的创新性人才来应用和改进。从实际出发，如果就业者的旧技能失效且难以调动自身学习能力获取其他技能，那么将极有可能面临被人工智能替代的风险，从而陷入“结构性失业”[2]。若结构性失业持续的时间较长，则会导致劳动力分配不均，社会劳动生产效率降低，越来越多的劳动力被闲置，长此以往容易加大贫富差距，引起社会动荡。因此，在高质量发展时代下，如何科学合理的将人工智能应用于劳动力就业，从而促进就业数量的持续扩大和就业收入进一步增加成为关键所在。
1.2 研究问题
随着转型经济和第四次工业革命时代的到来，新业态和新模式等高质量发展名词日益成为智能化时代社会文明发展的重要指导理念。作为智能化时代的典型代表和重要表现形式，以人工智能为代表的技术进步在转换增长动力、提高社会生产力水平、改变就业方式以及促进高质量发展方面，受到政府部门、企业等不同主体部门的广泛关注[8]。然而，人工智能在改变就业结构和拓展就业模式的过程中可能会对就业数量和就业收入产生影响，而就业事关国计民生，事关社会发展稳定，事关经济的高质量发展。因此，探讨人工智能对就业数量和就业收入的影响已经成为现阶段亟需解决的重要问题。
关于人工智能的影响效应，学者们主要从两个方面进行了探究。一方面，现有研究多从行业或者产业层面切入，就人工智能与行业被替代率、行业或产业就业结构的关系展开了分析。作为人工智能典型代表的机器人对第二产业的发展具有深远影响，将机器人大规模应用于制造业不仅会造成行业被替代率的改变，如制造业行业劳动力失业率的短期上升，而且还会改变劳动力的就业方式，如促进自主创业的提高和催生新职业的诞生。另一方面，人工智能的快速发展也对就业技能结构产生了重要影响，人工智能的发展在创造就业岗位的同时也会造成失业人员的增加，从而对就业量和就业结构产生冲击；而且人工智能的出现可能会导致部分低技能就业者失业，甚至对部分中技能就业者的就业方式产生消极影响。综上所述，现有研究主要对人工智能与行业被替代率、行业就业结构以及就业技能结构的关系展开了探讨，鲜有研究者就人工智能对就业数量和就业收入的影响进行探究，但就业数量和就业收入作为影响就业结构的重要方面，其变化对就业的影响尤为重要。因此，本研究的两个问题分是人工智能是否会对就业数量产生影响、人工智能是否会对就业收入产生影响。
2. 概念界定与文献综述
2.1 相关概念界定
2.1.1 人工智能
人工智能发展至今，不同的学派及组织对其给出了不同的定义，但目前对其较为公认的定义为美国人工智能之父 Mc Carthy 所提出的概念，Mc Carthy 认为人工智能是一种使机器通过计算机程序理解人类行为、智力的工程或者科学[11]。人工智能与传统机器人不同，传统的机器人只会按照事先行给定的指令行事，而人工智能除了能够听从指令行动外，还能够通过自主学习对给予的不同指令进行先判断后执行。
自 1956 年人工智能被正式命名以来，人工智能技术的发展已有六十余年， 共经历了三个发展阶段：首先，从上世纪 50 年代到上世纪 70 年代中期人工智能技术刚刚形成，该时间段为人工只能技术形成的第一阶段，在该阶段人们追寻符号主义，出现了许多以专家系统为代表的智能系统[12]。符号主义的奠基人认为电脑不仅可以算数，还可以处理所有的符号。但由于硬件设备、算法复杂和表达能力的限制导致人工智能技术的发展受限；其次，从上世纪 80 年代中期到本世纪初为人工智能技术发展的第二阶段，该阶段人工智能的表征形式是基于统计和认知建模的思想逐步形成，并且其表征形式成为人工智能发展的主流方向。但是由于该阶段发展还不够成熟、自我更新能力还比较弱，需要投入大量的人力物力来维持人工智能的开发进程，在此种情境下，人工智能技术的发展速度被迫减速； 最后，从二十一世纪初至今为人工智能技术发展的第三个阶段，该阶段人类发展进入了一个新纪元，特别是数字经济时代的到来，使得人工智能技术与大数据相结合，无论是人工智能技术推向型推演还是专家系统都得到了质的飞跃，同样以深度学习为代表的机器学习方法也取得了重大进展[13]。但遗憾的是，当时专家系统的推理体系经历了一个前所未有的新高度，以往令人困扰的算法、算力等问题都在互联网和大数据的高速发展下得到了飞快进步，从而使得人工智能技术步入了一个鼎盛时期。从上述人工智能的发展历程来看，人工智能的发展虽然不是一帆风顺的，但其内容已经涵盖知识表达、机器的学习、智能的推理、语音识别、自然语言的理解以及计算机的视觉、机器人等众多方面。
2.2 相关理论基础
2.2.1 资本有机构成理论
资本有机构成理论是马克思在《资本论》中阐述资本主义社会中资本积累规律的高效工具，剖析资本主义的“利器”。他认为资本有机构成是有两个部分组合而成，即可变资本与不可变资本，而二者的比重会不断因资本主义社会的发展而变化[24]。然而，结合资本积累的规律，还应当从质和量两个角度考虑问题，从一开始量的积累，再通过资本有机构成不断转变为质的改变，从而不断地改变两种资本之间的比重。马克思通过研究技术变革、资本有机构成的变化趋势，阐述了资本积累的影响,并发现了资本有机构成与劳动力变化之间的关系，以及原始资本主义经济制度运行机制[25]。再从资本家角度考虑，可以发现剩余价值的取得一般是生产技术不断提高的效果，其更利于资本家增强竞争力，实现原始积累。同时，国内外的学者们也认识到原始积累在提高技术生产水平方面发挥较为重要作用，间接扩大了有机构成，从而使得劳力市场发生了相应变化与调整。
在有机构成中，劳力的总需求受到了可变资本变化的影响。当最初的资本有机构成处在较为稳定的情形时，若对有机构成进行资金投入，那么相应的会间接减少对劳力的需要，但从宏观角度而言，此时全部资本所需要的劳力数量依然会实现增长。当然，在新增加的资本及原先资本的构成都增长的情形下，原先资本的构成会提升对劳力的数量的需求，而新增加资本则表现为相反状况；如果劳力的增加量不高于减少的数量时，其在资本的构成中则表现为整体会提出无需提升劳力的数量增长的要求[26]。
3. 人工智能发展对就业数量与收入的影响机理分析 ........................... 20
3.1 历次技术变革与就业 ............................ 20
3.1.1 历次技术变革均影响劳动力就业 .............................. 20
3.1.2 人工智能对劳动力就业存在双重效应 .......................... 22
4. 人工智能发展对就业数量与收入影响的实证分析 ........................... 30
4.1 研究设计 .............. 30
4.2 人工智能技术对就业数量的实证分析 ................. 32
5. 研究结论与未来展望 ....................... 35
5.1 研究结论 ......................35
5.2 理论贡献 ..........................36
4. 人工智能发展对就业数量与收入影响的实证分析
4.1 研究设计
4.1.1 模型设定
本章选取2016 至2020 年近五年中国统计年
