技术进步、人工智能对劳动力市场的影响——一个文献综述

□ 张 刚1 孙婉璐

(1.中国人民大学 劳动人事学院, 北京 100872;2.中共中央党校 国际战略研究院, 北京 100091)

一、引 言

技术进步是否会对劳动力市场造成冲击一直是人们关心的问题。早在200多年前的工业革命时期,就有人担心机械化大生产和新技术会使大批工人失业,经济学家称之为“技术性失业”。为消除人们对技术进步对就业造成的担忧,美国总统林登·约翰逊在1964年成立了“全国科技、自动化和经济进步蓝带委员会”，研究技术进步是否带来了失业,得出的结论是技术进步并没有对就业造成威胁。

近年来,随着计算机的发展以及数字技术的普及,人工智能得以飞快发展,作为此次科技革命的突破口,人工智能将成为经济增长的重要动力。人工智能简单来讲就是用计算机实现人脑的功能[1]。其概念由约翰·麦卡锡(John MaCarthy)在1956年达特茅斯举行的学术研讨会议上首次提出[2]。狭义的人工智能指机器人及其相关技术,广义的人工智能则指能够模拟、延伸、替代人的行为的相关技术[2]。人工智能与以往科技革命的不同，不仅体现在其变革的速度、规模和深度上,它还具有以全新的方式替代人力劳动的潜质。近些年许多工厂出现了工业机器人,代替了许多劳动者。围棋人工智能AlphaGo战胜了世界排名第一的柯洁,Tesla自动驾驶技术和3D打印技术等日益成熟,使人们又一次陷入“机器替代人”的恐慌。客观地认识技术进步、人工智能对劳动力市场和人们工作方式的影响,可以使人们正确评估未来就业前景及为公共政策的完善提供依据,确保人工智能被积极地利用。

二、技术进步、人工智能对就业均衡的影响

就业是个体获得收入的主要方式,关系到社会稳定。人工智能是否会造成大规模失业,是当今社会和学界普遍关心的问题。对这一问题的争论,可以追溯到技术进步是否会带来大规模失业。

(一)技术进步对就业均衡的影响

关于技术进步是否会造成失业存在两种观点。一部分学者认为,技术进步是造成失业的重要原因。技术进步使资本生产效率提高,生产者更倾向使用资本代替劳动,从而造成失业。技术进步引发了“机器化大生产”,马克思[3]在《资本论》中指出“机器和人存在着竞争关系”。机器化大生产造成大批劳动者失业[4]。Mantoux和Ashton[5]对第一次工业革命初期研究时也指出,机器化大生产使得机器和工人形成竞争关系,许多工人的工作被机器替代。Rasmussen[6]研究美国农业史时认为,机器替代了农民的工作。Autor[7]更为具体地指出,1900年,美国有41%的劳动力从事农业生产,由于技术进步的影响,到2000年,这一比例只有2%。中国学者王君等[8]认为,技术进步引发的三次科技革命无不表明,技术创新浪潮与经济周期下的大规模失业高度相关。姚站琪和夏杰长[9]也认为,技术进步会对就业产生破坏效应。张刚等[10]指出,在技术进步带来的产业升级过程中,要警惕其带来的结构性失业。

另一部分学者比较乐观地认为,技术进步会创造出新的工作岗位,会降低资本成本,生产者在扩大生产过程中会增加对工人的需求。Herrendorf 等[11]指出,在美国及欧洲农业自动化过程中,粮食价格降低了,消费者购买能力增强,从而增加了对非机械化产品的需求,在非机械化领域创造了许多工作机会。同时,技术进步可以减少人们的工作时间,人们增加了对闲暇时光的消费,因此还会拉动第三产业的发展。亚洲开发银行经济学家庄巨忠公布了亚开行2018年经济报告的相关内容,指出在2005—2015年期间,技术进步使亚洲12个发展中国家或地区就业年均减少1.01亿,同时,就业转移和需求的增长使它们的就业年均增长1.37亿[12]。李修全[13]引用了美国历史就业数据分析显示,美国汽车产业化替代了62万个工作岗位,却最终创造了753万个新岗位;个人计算机替代了351万个就业岗位,却创造了1926万个新岗位。Bessen[14]发现,1995年至2010年,美国的ATM机由10万台增长到40万台,同时,银行办事员却从50万人增长到55万人。

(二)人工智能对就业均衡的影响

学者对人工智能这项技术进步对于就业均衡点影响持有不同的观点。一部分人认为人工智能将给就业市场带来灾难,担心人工智能对一些行业的失业冲击可能是大规模的、快速的和断崖式的。哪些工作未来会被人工智能取代?李开复和王咏刚[15]提出了较为简单的判断标准,即“五秒钟准则”。一项本来由人从事的工作,如果人能在5秒钟内对工作中需要思考和决策的问题作出相应决定,那么,这项工作就有非常大的可能被人工智能技术取代。从劳动特征来看,第一,简单、重复、机械;第二,无需太多情感交流;第三,不需要太多人类灵感和智慧做出综合判断。

一些机构和学者对未来人工智能的替代作用进行了预测:世界银行2016年的研究显示,未来20年内,非洲高达71%的就业岗位有可能会被人工智能所取代,发展中国家这一比例平均为50%,OECD国家为57%[10]。根据麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)2017年底的一份调研报告显示,到2030年,约60%职业可能被自动化替代。如果要足够的工作岗位来保证充分就业,将会有7500万到3.75亿工作人员(占全球劳动力总数的3%～14%)需要转换职业类别[16]。Frey 和Osborne[17]根据自动化发生的概率对美国702种职业排序,结论认为,未来10～20年由于人工智能的普及,美国会有47%的就业人口面临失业风险,英国35%的职业可能被取代,日本则高达49%。Autor等[18]则认为,人工智能对未来日本职业替代率为55%。与Frey和Osborne[17]的结论相似,美国白宫2016年12月的报告称,未来10～20年内,人工智能替代就业岗位的比例将由目前的9%上升到47%。日本经济产业省2016年4月的报告称,对人工智能和机器人等技术革新如不采取任何措施,到2030年将减少735万就业人数,如采取积极措施,将减少161万就业人数[2]。波士顿咨询公司[19]的预测则相对保守:至2025年,世界机器人存量将是当前的4倍,美国每1000人中机器人增加5.25倍,将会有0.94%～1.76%的失业率及工资收入减少1.3%～2.6%。

在经验研究中,学者一般利用工业机器人作为人工智能的代理变量来研究人工智能对就业的影响。Francesco等[20]利用欧盟欧盟六国(芬兰、法国、德国、意大利、西班牙和瑞典,六国占欧盟工业机器人市场的85%以上)的工业机器人数据得出,每1000个劳动者中增加一个工业机器人,失业率就会增加0.16%～0.20%。他们沿用了Acemoglu和Restrepo[21]的劳动力市场均衡方法(labor market equilibrium approach)并与该文章比较后发现,欧洲工业机器人对就业的替代效应比美国更明显。Acemoglu和Restrepo[21]利用国际机器人联合会(IFR)的数据,分析了1990—2007年间工业机器人增长对美国劳动力市场的影响,如不考虑贸易往来等因素,每1000人中增加一个机器人,将减少0.37%的就业人口和0.73%的工资收入。基于当前美国机器人发展程度,人工智能对失业的影响仍有限,约在36～67万个职位,相当于总人口的0.18%～0.34%。

另一部分学者比较乐观,认为人工智能会创造出许多工作,并不会造成大规模失业。徐英瑾[22]强调了专用人工智能和通用人工智能的区别,认为当前人工智能技术一般都是专用人工智能,要发展成通用人工智能在科学层面上仍面临诸多瓶颈,例如专用于人脸识别的深度学习框架不能直接用于下围棋。各领域独立的人工智能应用只能在人机交互的模式下进行,实现完全自动化和通用人工智能还需很长时间。即使新技术发生了,被替代的劳动力也可以学习新技能来转换工作以避免失业[23]。Bloom等[24]估计,由于人工智能的发展,2010—2030年,全世界将有7.34亿新的工作岗位被创造出来。Acemoglu和Restrepo[25]持谨慎的乐观态度,他认为从科技史的视角来看,技术进步在替代一些工作的同时，会在长期创造出新的工作,新工作产生的补偿效应能够抵消替代效应。人工智能对劳动力市场上的影响有生产效应、资本积累和资本深化三种方式,这三种方式都能够增加对劳动力的需求。但是补偿效应不会那么快地起作用,经济调整要相对滞后并可能经历阵痛期。新任务需要新技能,工人重新寻找匹配的职位、重新进入新部门、接手新任务和员工培训等都需要时间成本。特别是教育部门的培养明显跟不上新技能的需求。Graetz和Michaels[26]的经验研究利用1970—2011年17个发达国家的数据发现,除美国以外,其他国家并没有出现人工智能造成的结构性失业。Dauth等[27]利用IFR数据对德国进行研究,也没有发现机器人带来明显失业。孙文凯等[28]利用中国2003—2013年的数据发现,这十年间人工智能等技术进步并没有带来劳动参与率下降。

三、技术进步、人工智能对劳动力市场结构的影响

在劳动市场均衡状态下,劳动力市场中劳动者具有异质性,一些学者根据劳动者受教育程度高低分为高技能劳动者和低技能劳动者,也有学者分为高技能工作者、中等技能工作者和低技能工作者。此前的一些技术进步会增加对高技能劳动者的需求,降低对低技能劳动者需求;人工智能则会同时增加对高、低技能劳动者的需求,降低对中等技能劳动者的需求。

(一)技术进步对劳动力市场结构的影响

技术进步会对劳动力市场带来冲击,但是对每个行业的冲击不同。技术进步会对劳动力市场结构造成影响。

20世纪70～80年代,发达国家低技能工作者面临着工资减少和失业率增加的双重困境,这一趋势并没有随着经济的发展而有所缓和[29-30]。1940—1996年间,美国劳动力市场对大学毕业生的需求量持续增加,特别是20世纪80年代以后,一些工业领域快速技术升级导致了对受过大学教育的从业者需求相对增加。在信息密集型产业,技术升级的速度更快。技术型劳动力成比例地增长在大部分OECD国家也很明显,计算机及计算机技术的广泛扩展是一个显著因素。Machin[31]指出,这种现象的主要原因是在生产过程中技术发生了改变,技术进步使企业更倾向于使用高技能工人。Acemoglu[32-33]在前人研究的基础上,提出并完善了“技能偏向型技术进步”(Skill-Biased Technological Change)这一概念。在劳动力供给方面,他们把市场上的劳动力分为高技能工作者和低技能工作者。“技能偏向型技术进步”导致劳动力需求方对高技能劳动力的需求增加,对低技能劳动力需求减少,企业更倾向使用高技能人才。原来低技能劳动者从事的任务由于技术进步被机器替代,新任务的产生使高技能劳动者直接受益,两者的不平等加剧。Autor等[34]通过美国的经验论证了“技能偏向型技术进步”是高技能型人才需求背后的重要驱动力。因为,技术进步使资本设备生产率更高、价格更低,导致对高技能人才需求的增长[35]。

(二)人工智能对劳动力市场结构的影响

此次以人工智能为代表的技术进步与之前的“技能偏向型技术进步”有所不同,人工智能导致“程序偏向性技术进步”(Routine-biased Technological Change)。从劳动力的供给方来看,按技能的高低把劳动力市场上的人分为高等技能工作者、中等技能工作者和低技能工作者,人工智能的广泛应用会造成高技能行业和低技能服务业的岗位增加,中等技能岗位减少,从而导致工作极化[36]。人工智能通过大量的数据运算,可替代重复性和常规性劳动,如律师、金融办事员、办公室白领等中等技能的劳动力。但两类工作最难替代,即抽象工作和手工业工作,这两类工作在劳动力市场上所需要的正是高技能人才和低技能人才,而中等技能的白领工作将不断被挤压。亚开行2018年经济报告把职业划分为四大类,即重复性脑力劳动、重复性体力劳动、非重复性脑力劳动和非重复性体力劳动。重复性的脑力劳动,如会计、银行出纳员采集和处理数据等职业被人工智能替代的可能性较高,数据采集和数据处理被替代的可能性分别高达64%和69%;二是重复性的体力劳动,包括流水线上的装配工、纺织工等可预测的体力劳动,有78%可能被替代;三是非重复性的体力劳动,如厨师(20%)和理发师(25%)等工种,这些人要与顾客打交道,其体力劳动不可预测,机器很难做到;四是非重复性的脑力劳动,如研究人员和管理人员,他们的工作任务中只有9%和18%会被替代[10]。Autor 和Dorn[37]在此前的研究基础上又进一步指出,美国1980—2005年,高、低技能劳动者人数增加,中等技能劳动者减少,出现了工作极化现象。同样,Katz和Margo[38]也认为,美国技术升级导致的工作极化现象在20世纪80年代晚期就开始了。Michaels等[39]的研究也指出,美国近些年出现的失业现象,主要是由于人工智能等技术进步削减了对中等技能劳动者的需求。

四、技术进步、人工智能对收入分配的影响

收入分配一直是劳动经济学比较关心的问题,收入分配过大会阻碍经济的发展,同时会带来一系列的社会问题。在经济学界,一些学者认为技术进步会导致个体之间收入分配差距扩大;针对人工智能对个体收入分配的影响,存在不一致的观点。

(一)技术进步对收入分配的影响

西方学者在早期关注收入分配时便发现，技术进步是导致收入分配差距的一个重要原因。Katz和Murphy[40]观察到,美国在1963—1987年间劳动者周工资收入差距扩大,高等教育劳动者同未受过高等教育的劳动者收入差距扩大了25%,技术变化导致了该现象的发生。Acemoglu[32-33]观察美国工资结构时也发现了收入差距扩大。1971年90分位的收入是10分位上收入的2.6倍,1995年增长到了3.6倍。他指出，由于社会技术进步方向是“技能偏向型技术进步”,使得工厂对高技能人才的需求增多,提高了高技能人才工资,同时对低技能工人需求减少,降低了低技能工人的实际工资,导致收入差距扩大。Machin和Reenen[41]利用7个OECD国家的数据也发现,技术进步是造成收入差距扩大的原因。Weiss和Garloff[42]指出,20世纪80年代至90年代早期,美国和英国工人收入差距扩大归因于两国技术需求的增加,而且技术需求增加的速度超过了技术供给的速度。Hemous和Olson[43]指出,由于技术进步,资本更多的替代低技能劳动力并对高技能劳动力产生互补作用,成为收入差距扩大的原因。克劳斯·施瓦布[44]在其著述中也提出,技术进步导致国家内部的不平等在扩大,但是国家之间的差距在缩小。

(二)人工智能对收入分配的影响

学者在研究人工智能时发现,人工智能这种“通用目的技术”(General Purpose Technology,GPT)属于强化的自动化,可以被应用于各种领域。GTP使那些具有快速适应能力的劳动者受益,造成了收入不平等的加剧[45-47]。但是人工智能这项技术进步在机理上同之前的“技能偏向型技术进步”导致的收入分配差距不同。人工智能将重塑工作场所的“技能—技术”匹配关系,从而改变不同类型劳动者的技能溢价,它的广泛应用会使劳动力市场形成“工作极化”(Job Polarization),进而导致因技能溢价差异而产生“工资极化”现象,那些拥有非常规技能的劳动者在人工智能浪潮中获益更多。人工智能导致的“程序偏向性技术进步”,造成的工作极化会进一步导致工资收入极化[7,48]。这种现象不仅在发达国家很普遍,在一些发展中国家也日渐凸显[49]。Autor[7]利用美国1980—2010年30年的数据证明,人工智能等技术进步导致了中等技能劳动者收入减少,造成工资极化。Marten等[50]利用14个欧洲国家的数据也验证了人工智能等 “程序偏向性技术进步”是造成工资极化的重要原因。Harriganet等[51]利用1994—2007年法国企业数据也得出了同样的结论。Dauth等[27]的研究认为,随着工业机器人使用的增多,中间技能的劳动者将面临巨大的收入损失,但是这种收入损失并不是来自于工作替代或者损失,而是现有工作工资的降低。他在为德国联邦就业局撰写的1994—2014年德国机器人使用对劳动力影响的研究报告中认为,机器人并没有引起德国制造业工人就业不稳定,他们可能仍然在原来的公司工作,尽管从事的任务可能不同了。但是这种稳定性的代价是,同一种工作的工资水平明显降低了。此外,机器人使用会降低中等技能劳动力和没有正式学历的低技能劳动力的收入水平,对前者的影响更为严重,但具有大学学历的高技能劳动者收入明显增加。

人工智能的普及将会减少市场对劳动力的需求,进而降低劳动力的回报率;同时,作为一种资本密集型技术,人工智能可以让资本回报率大为提升。在这两方面的共同作用下,资本和劳动这两种要素的回报率差别会继续扩大,这会引发收入不平等的进一步攀升[52]。

也有学者的研究认为,人工智能对收入分配的整体影响不容易轻易判断。Acemoglu和Restrepo[53]指出,人工智能及自动化替代了它直接影响的那些类型的劳动力并使他们的实际工资降低。低技能任务的自动化加剧了工资不平等,高技能任务的自动化减少了工资不平等,但是对于工资的总效应并不明确。

五、技术进步、人工智能对劳动收入份额的影响

劳动收入是劳动者获得收入的最主要方式,劳动收入份额所占GDP的比重直接关系到劳动者的利益。技术进步、人工智能会通过对劳动力市场结构的改变对劳动收入份额造成影响。学者普遍认为技术进步、人工智能会减少劳动收入份额。

(一)技术进步对劳动收入份额的影响

劳动收入占产出份额的比重一直是劳动经济学中比较关心的问题。劳动收入份额的变化代表着劳动产出在经济产出中的贡献比。技术进步通常会带来劳动份额的变化。当技术进步为资本偏向型(Capital-biased Technical Progress),技术进步会倾向于更利用资本,劳动收入份额会下降。当技术进步为劳动偏向型(Labor-biased Technical Progress),技术进步会倾向于利用更多劳动力,劳动收入份额也会相应的增加。Ripatti 和Vilmunen[54]研究芬兰发现,1975—2000年,由于技术进步偏向资本,导致劳动收入份额下降。Ghazala 等[55]指出，在OECD国家,计算机发展产生的工作极化导致劳动收入份额减少。Karabarbounis和Neiman[56]更为具体地指出,劳动份额急剧下降主要是因为信息通信技术(Information and Communication Technologies)相对劳动价格急剧下降,导致工厂用资本代替劳动。我国一些学者在研究技术进步对收入份额的影响时，也得出了类似结论。黄先海和徐圣[57]利用中国1989—2006年制造业的数据,研究认为，中国制造业中的技术进步偏向资本,造成制造业中劳动收入份额下降。姚毓春等[58]对中国1997—2011年的研究也得出了同样的结论。

(二)人工智能对劳动收入份额的影响

理论上,人工智能这项技术进步属于利用资本代替劳动,资本的产出比升高,劳动的产出比下降,劳动收入所占份额也就下降。学者在研究人工智能时，一般会用自动化水平来代替。自动化使每位工人的产出增加，并不会导致劳动力需求相应地扩大,导致劳动收入份额下降。Autor[59]指出,美国劳动收入份额从20世纪80年代开始下降,2000年后下降的尤为明显。这种情况不仅限于美国,其他工业化国家也存在。2018年,Autor和Salomons[60]指出,自动化使19个工业化国家的劳动收入份额减少,这些国家往往自动化发展较早,自动化对它们产生了直接影响,重工业领域尤其如此。在该研究的40年数据中,除20世纪70年代劳动收入份额小幅增长,80、90和00年代一直下降,这种下降趋势在制造业、采矿业及建筑业等领域最为明显。特别在过去几年中,创新驱动使企业用资本取代劳动力,生产设备价格相对下滑,在绝大部分发达国家及中国等快速发展经济体,机器的使用使劳动力对GDP的贡献比降低。

Dao等[61]利用49个新兴工业化国家的面板数据,说明工业机器人的使用，会使从事常规性工作的国家和行业的劳动收入份额迅速下降。Dauth等[27]的报告指出,机器人的使用增加了产出并不是以增加劳动力为前提,相反,却使劳动收入份额下降,这种趋势在包括德国在内的许多高收入国家尤为明显。Berg等[62]指出,随着机器人技术的成本更加低廉,每个人的实际产出将会增加,资本所占总收入的份额将会增大,劳动收入份额会大幅下降。

学界还有一些较为乐观的观点,如Acemoglu和Restrepo[21]指出,虽然人工智能及自动化增加了每位工人的产出,但工资却没有相应地增加,每位工人的产出和工资反向分离,劳动收入份额下降。然而,人工智能及自动化可能在一些新的领域创造出劳动密集型任务,能抵消自动化使劳动收入份额下降的负面影响,因此人工智能及自动化对劳动收入份额的影响并不确定。

六、政策建议

综上所述,不管是乐观派还是悲观派学者,都认为技术进步、人工智能至少短期内会对劳动力市场带来冲击。最终影响不仅仅取决于技术本身,还取决于政府和企业的应对政策和措施。制定相应的公共政策能够减缓技术进步、人工智能对劳动力市场带来的消极影响,把握新技术带来的机遇。

第一,改变传统教育模式,增加职业培训。那些中等技能和低技能的劳动者需要新技能来适应未来的工作岗位,做好培训工作可以防止大规模失业发生,以缓解对劳动力市场带来的冲击[53]。Nedelkoska和Quintini[63]也指出,为应对人工智能等技术进步带来的危机,培训可以帮助劳动者转换工作以应对危机。朱巧玲和李敏[64]指出,政府和企业应该加强在职员工培训以适应技术进步。此外,传统的单科教育已经不能适应新技术带来的冲击,要大力发展科学(Science)、技术(Technology)、工程(Engineering)、艺术(Art)、数学(Mathematics)融为一体的STEAM综合教育,并在社会中培养终身教育理念。因此，政府应该加强人工智能技能教育,注重职业教育和在职培训[65]。但是,相对于教育,在职培训和职业培训更能够应对技术进步带来的冲击[14]。然而,为适应自动化科技发展的政策调整相对滞后并可能经历阵痛期。劳动力市场的补偿效应会相对缓慢,因为工人重新进入新的部门、接手新的任务是一个高成本的过程,包括寻找匹配的职位、职业培训等都很耗时。新任务需要新技能,人才培养要与新技能岗位需求对接,加强校企合作。

第二,针对人工智能造成的短期失业和收入差距扩大,政府还应该做好社会保障工作,完善二次分配政策,保障低收入者的基本生活水平,避免贫富差距扩大,确保社会稳定。孙文凯等[28]指出,人工智能技术对就业的替代不可逆转,政府需要对被替代的人群做好全面覆盖的社会保障工作,使这些人在工作转换的空档期能够平稳过度。同时,发挥国家的税收政策,针对人工智能带来的收入差距扩大,政府应该通过二次分配进行调整。朱敏等[65]指出,应对人工智能对劳动力市场带来的冲击,要做好政府兜底工作,重新设计最低工资和社保福利。

第三,对机器人征税。许多学者提出,国家针对个人征税,对机器人也同样需要征税,税款可用于职业培训和对失业工人的补偿[65]。Abbott和Bogenschneider[66]也指出,由于人工智能的使用,导致劳动收入份额减少,对机器人征税可以增加税收来源,增加的税收可以用于对人工智能造成的失业人员进行专业培训,使其适应新的岗位,重新工作。机器人应同一般劳动者中立(Neutral)地对待,对其征税。

七、评述与展望

随着人工智能近十年来的迅速发展,人工智能领域的文献越来越多。在劳动经济学领域,首先,对于人工智能是否会带来大规模失业,学者通过理论模型和实证研究进行阐述。他们的观点并不统一,有学者认为人工智能会带来失业,也有学者持乐观态度,指出人工智能创造的岗位会更多。其次,人工智能对就业结构和劳动收入份额问题的研究结论比较一致,多数学者认为人工智能会造成就业极化,并减少劳动收入份额。另外,在人工智能对收入分配的影响中,多数学者认为人工智能会加剧收入分配差距,但是也有学者指出,人工智能发展后期可能会缩小收入差距。最后,为应对人工智能给劳动力市场带来的冲击,学者们提出应该做好教育培训、做好社会保障工作及对机器人进行征税等政策建议。

目前,人工智能对劳动力市场的影响研究已经初见成果,但是还存在一些空白领域值得关注。

第一,很多学者研究人工智能主要参考工业机器人这一指标。而智能机器人和工业机器人的工作性能和工作方式有所不同,智能机器人在家务中的作用未被纳入经济统计在内。随着数据的可得性增加,未来研究若参考智能机器人的数据更能体现出对女性劳动力的作用。

第二,目前人工智能的国别研究多针对一些发达经济体。但是近几年,中国在人工智能领域得到了迅猛发展,中国的劳动力市场又具有一定的特殊性。因此,中国的人工智能发展状况与其研究现状之间存在很大差距。

第三,老龄化同人工智能的关系。与以往不同的是,以人工智能为代表的技术进步是伴随着人口老龄化发生的。Acemoglu 等[21]在研究中发现,人口老龄化越严重的国家,人工智能发展的越好。人工智能的发展同人口结构变化的因果关系是具有研究价值的一大问题。□