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題記：2024年6月16日，北大國(guó)發(fā)院【朗潤(rùn)·格政】第186期論壇在承澤園舉行，主題為“新技術(shù)新產(chǎn)業(yè)新就業(yè)——人工智能對(duì)中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的潛在影響”。本文根據(jù)北大博雅青年學(xué)者、國(guó)發(fā)院經(jīng)濟(jì)學(xué)教授、中國(guó)公共財(cái)政研究中心主任李力行的演講整理。

數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展歷程經(jīng)歷了多個(gè)階段。從工業(yè)機(jī)器人代表的自動(dòng)化技術(shù)，到互聯(lián)網(wǎng)和軟件引領(lǐng)的信息化技術(shù)，再到如今智能制造的崛起，特別是人工智能及其大語(yǔ)言模型的應(yīng)用，這些變革都反映了技術(shù)進(jìn)步的軌跡。

同時(shí)，相關(guān)的政策也在不斷演進(jìn)，如2013年提出的《關(guān)于推進(jìn)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展指導(dǎo)意見(jiàn)》，2015年《中國(guó)制造2025》強(qiáng)調(diào)智能制造，以及2017年首次出臺(tái)的《新一代人工智能規(guī)劃》，都標(biāo)志著技術(shù)發(fā)展與政策支持的緊密結(jié)合。

數(shù)字技術(shù)的供給與需求存在相互作用

技術(shù)創(chuàng)新與技術(shù)采納之間有相互作用。技術(shù)創(chuàng)新為產(chǎn)業(yè)提供了技術(shù)供給，而產(chǎn)業(yè)如何應(yīng)用這些技術(shù)則反映了市場(chǎng)需求。這種供給與需求的相互作用決定了技術(shù)在現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用程度。以工業(yè)機(jī)器人為例，隨著勞動(dòng)力成本上升、人口老齡化以及劉易斯拐點(diǎn)的到來(lái)，市場(chǎng)對(duì)替代勞動(dòng)力的技術(shù)需求日益增加，推動(dòng)了工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的廣泛采納。在這里，工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展主要受到需求方的推動(dòng)。

此外，數(shù)字平臺(tái)與靈活用工的結(jié)合則體現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新在供給方面的推動(dòng)作用。靈活用工早已有之，而以美團(tuán)為代表的生活服務(wù)型數(shù)字平臺(tái)，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，使得供方、需方、商家、消費(fèi)者和外賣員等各方能夠通過(guò)掌上APP實(shí)現(xiàn)高效連接，進(jìn)一步推動(dòng)了靈活用工模式的發(fā)展。這一過(guò)程中，技術(shù)創(chuàng)新在供給方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

在研究技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力的影響時(shí)，技術(shù)采納無(wú)疑是一個(gè)關(guān)鍵因素。我們的研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了暴露指數(shù)這一框架，用以評(píng)估人工智能大語(yǔ)言模型在理論上能夠替換各種職業(yè)或技能的程度。然而，實(shí)際替換過(guò)程涉及到采納的問(wèn)題。企業(yè)在決定是否采納某種數(shù)字技術(shù)時(shí)，會(huì)綜合考慮成本和收益。

在以前的分析中，我們?cè)?jīng)對(duì)不同行業(yè)的人工智能技術(shù)采納率進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并預(yù)測(cè)了到2049年的采納率，涵蓋了低、中、高三個(gè)層次。其中，旅館和住宿服務(wù)業(yè)的預(yù)測(cè)采納率較高，達(dá)到50%、60%、80%不等。然而，對(duì)于科學(xué)研究等行業(yè)，當(dāng)時(shí)的預(yù)測(cè)采納率非常低，僅為9%、10%、13%左右。這一預(yù)測(cè)顯然未充分考慮到最近一段時(shí)間大語(yǔ)言模型在科研領(lǐng)域的應(yīng)用，它們實(shí)際上能夠在很大程度上輔助或替代科研人員的工作。因此，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)技術(shù)采納率是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

在實(shí)際操作中，衡量技術(shù)采納的最佳方式之一是分析招聘數(shù)據(jù)。招聘活動(dòng)直接反映了用人單位對(duì)技術(shù)的需求，且涉及實(shí)際的資金投入。人工智能技術(shù)的特點(diǎn)在于其供給主導(dǎo)性，即創(chuàng)新主導(dǎo)型。目前，我們?nèi)圆淮_定大語(yǔ)言模型在日常生活中能夠帶來(lái)哪些具體變革，各大互聯(lián)網(wǎng)公司也都在探索大語(yǔ)言模型的商業(yè)化應(yīng)用，希望找到能夠推動(dòng)其落地的爆款應(yīng)用。因此，從這一角度看，人工智能技術(shù)的發(fā)展可能并非由需求主導(dǎo)，而是由供給推動(dòng)。我們期待這種供給能夠創(chuàng)造出新的需求，并在此過(guò)程中，對(duì)采納率背后的成本和收益進(jìn)行深入分析。

技術(shù)創(chuàng)新受到多重因素的影響。

首先，技術(shù)創(chuàng)新取決于要素稟賦，這些要素包括企業(yè)家精神、資本投入等。要素稟賦的發(fā)達(dá)程度直接影響技術(shù)創(chuàng)新的可能性，其中科研人員的密集程度也是一個(gè)重要特征。當(dāng)要素稟賦更為豐富時(shí)，新技術(shù)創(chuàng)新的出現(xiàn)就更加有條件。

其次，一般性質(zhì)的制度環(huán)境也對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有著重要的影響。例如，法治的完善能夠更好地保護(hù)產(chǎn)權(quán)，而金融制度的發(fā)達(dá)，如VC等直接針對(duì)創(chuàng)新的融資方式，則能更有效地推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新。

此外，營(yíng)商環(huán)境的普遍改善也為技術(shù)創(chuàng)新提供了良好的環(huán)境。

人工智能產(chǎn)業(yè)政策的現(xiàn)狀

產(chǎn)業(yè)政策本身是一個(gè)充滿爭(zhēng)議的話題。實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策的經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯主要基于產(chǎn)業(yè)的正外部性和國(guó)家安全屬性。由于產(chǎn)業(yè)的研發(fā)能夠產(chǎn)生外部性，反哺其他行業(yè)，同時(shí)某些行業(yè)具有國(guó)家安全的屬性，其市場(chǎng)價(jià)值與社會(huì)價(jià)值可能存在不一致，因此需要政府資助以平衡社會(huì)收益與邊際市場(chǎng)收益。

此外，產(chǎn)業(yè)政策也旨在解決多重均衡下的協(xié)同失效問(wèn)題，如產(chǎn)業(yè)鏈上下游之間可能存在的互相敲竹杠現(xiàn)象，通過(guò)第三方協(xié)調(diào)機(jī)制可以減少交易費(fèi)用。

實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策的手段多種多樣，包括但不限于研發(fā)補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠、融資支持、土地優(yōu)惠、公共品的有偏提供、關(guān)稅和貿(mào)易保護(hù)、政府采購(gòu)、投資目錄以及強(qiáng)制規(guī)定等。這些手段通過(guò)多種方式促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新。

產(chǎn)業(yè)政策常受到質(zhì)疑，其中主要原因在于，政府作為實(shí)施主體時(shí)，由于信息不足，難以準(zhǔn)確識(shí)別并資助那些急需支持的企業(yè)，往往只能在事后進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，而非及時(shí)提供雪中送炭般的支持。這種滯后性不僅限制了政府對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)新的及時(shí)支持，還容易引發(fā)尋租腐敗，對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生不利影響。

當(dāng)前新產(chǎn)業(yè)政策經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究焦點(diǎn)已從是否實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策轉(zhuǎn)向如何有效實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策。

在討論人工智能的產(chǎn)業(yè)政策時(shí)，我們必須認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)的高度不確定性，特別是在技術(shù)路線選擇方面。例如，Google的技術(shù)路線未能成功，而OpenAI的路線卻取得了顯著成果，當(dāng)前多數(shù)大模型均遵循OpenAI的技術(shù)路線。因此，政策制定者需要進(jìn)行技術(shù)路線的甄別，鼓勵(lì)前沿技術(shù)的研發(fā)，而這些技術(shù)往往掌握在科研機(jī)構(gòu)手中。

此外，人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要多方面的協(xié)同，包括應(yīng)用端和研發(fā)端，是典型的產(chǎn)學(xué)研高度協(xié)同的行業(yè)。過(guò)去，產(chǎn)業(yè)政策在4G通信技術(shù)和高鐵等領(lǐng)域的成功應(yīng)用，證明了在大規(guī)模系統(tǒng)集成方面，需要政府作為第三方進(jìn)行統(tǒng)籌和協(xié)調(diào)的重要性。然而，對(duì)于需要大量市場(chǎng)試錯(cuò)的行業(yè)，政府往往難以提前選定。因此，我們應(yīng)特別關(guān)注人工智能產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)學(xué)研協(xié)同方面的特征。

人工智能產(chǎn)業(yè)政策的度量

為了度量產(chǎn)業(yè)政策的有效性，我們?cè)噲D從地方政府實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策的角度入手，通過(guò)分析地方政府工作報(bào)告，利用大語(yǔ)言模型等人工智能技術(shù)，識(shí)別并區(qū)分報(bào)告中提及的產(chǎn)業(yè)政策與實(shí)際實(shí)施的產(chǎn)業(yè)政策。這種方法使我們能夠提取出與產(chǎn)學(xué)研協(xié)同、數(shù)據(jù)算力基礎(chǔ)設(shè)施改善、傳統(tǒng)行業(yè)智能化改造以及政府?dāng)?shù)字政務(wù)相關(guān)的特定產(chǎn)業(yè)政策，從而更準(zhǔn)確地評(píng)估產(chǎn)業(yè)政策的影響和效果。

我們針對(duì)人工智能相關(guān)的創(chuàng)新進(jìn)行了度量，具體做法是通過(guò)關(guān)鍵詞搜索專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)，篩選出具備人工智能特征的專利。同時(shí)，在研究公司和產(chǎn)業(yè)成長(zhǎng)的過(guò)程中，我們也對(duì)人工智能的采納程度進(jìn)行了度量，主要依據(jù)招聘數(shù)據(jù)，分析不同城市、不同行業(yè)在職位描述中對(duì)人工智能技術(shù)的需求程度。此外，我們還利用上市公司數(shù)據(jù)，對(duì)企業(yè)在2013-2022年間的成長(zhǎng)進(jìn)行了度量。

首先，根據(jù)對(duì)地方政府工作報(bào)告的分析，我們發(fā)現(xiàn)自2017年提出人工智能規(guī)劃后，大量政府工作報(bào)告中開始提及人工智能，形成了一條明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì)線。在此之前，報(bào)告中主要關(guān)注人工智能的具體應(yīng)用，尤其是在智能制造領(lǐng)域，而在2016、2017年之后，提及量出現(xiàn)了顯著增長(zhǎng)。

其次，我們根據(jù)算法區(qū)分出了四類具體實(shí)施人工智能產(chǎn)業(yè)政策的類型，包括數(shù)據(jù)算力基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)學(xué)研融合、政府人工智能場(chǎng)景，以及利用人工智能改造傳統(tǒng)行業(yè)。其中，產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的政策從2015至2016年開始呈現(xiàn)大規(guī)模上升趨勢(shì)。特別值得一提的是，數(shù)字政務(wù)這一類別被提及較多，表明政府正在為人工智能提供應(yīng)用場(chǎng)景，從需求側(cè)推動(dòng)人工智能的發(fā)展。

最后，我們關(guān)注了人工智能相關(guān)企業(yè)的進(jìn)入情況。根據(jù)2017年戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)行業(yè)代碼的發(fā)布，我們篩選出了新注冊(cè)企業(yè)中屬于人工智能行業(yè)的部分。數(shù)據(jù)顯示，在2019至2020年之后，這些企業(yè)的數(shù)量出現(xiàn)了顯著增長(zhǎng)，顯示出人工智能行業(yè)的蓬勃發(fā)展態(tài)勢(shì)。

人工智能相關(guān)的職位招聘在總招聘平臺(tái)發(fā)布的廣告中所占的比重自2014年起呈現(xiàn)出逐漸上升的趨勢(shì)，至2022年，大約10%的職位與人工智能相關(guān)。需要注意的是，這一相關(guān)性依賴于所使用的關(guān)鍵詞庫(kù)。一類關(guān)鍵詞直接關(guān)聯(lián)于人工智能、智能制造等領(lǐng)域；另一類則涵蓋更廣泛的應(yīng)用軟件，因?yàn)槿斯ぶ悄艿墓ぷ餍枨笾饕杏谲浖膽?yīng)用。采用不同的關(guān)鍵詞搜索策略會(huì)得到不同的比例，但大致維持在10%左右。

關(guān)于人工智能相關(guān)職位招聘在行業(yè)和城市間的分布，數(shù)據(jù)顯示，蕪湖、蘇州、北京等城市是人工智能職位招聘較為集中的城市。而在行業(yè)層面，電信、儀表、計(jì)算機(jī)通信、電器、機(jī)械等行業(yè)則顯示出較高的人工智能職位需求。

在專利方面，人工智能相關(guān)的專利申請(qǐng)數(shù)量穩(wěn)步上升，尤其在2017年和2020年出現(xiàn)了顯著的增長(zhǎng)。為了探討人工智能產(chǎn)學(xué)研協(xié)同發(fā)展政策與專利申請(qǐng)之間的關(guān)系，我們采用了事件分析法。分析結(jié)果顯示，在人工智能產(chǎn)學(xué)研協(xié)同政策提出之后，當(dāng)?shù)刈?cè)企業(yè)所申請(qǐng)的相關(guān)專利數(shù)量顯著增加，平均增長(zhǎng)率高達(dá)23.6%。

為了進(jìn)一步研究人工智能產(chǎn)學(xué)研協(xié)同政策在何種情境下效果更佳，我們進(jìn)行了回歸分析，發(fā)現(xiàn)高等學(xué)校的數(shù)量，特別是“211工程”高校的數(shù)量，與該政策的效果呈正相關(guān)。即，一個(gè)城市的高等學(xué)校越多，尤其是“211工程”學(xué)校越多，人工智能產(chǎn)學(xué)研協(xié)同政策的效果就越明顯。此外，我們還討論了合作專利的申請(qǐng)情況，發(fā)現(xiàn)包括學(xué)校和企業(yè)在內(nèi)的不同機(jī)構(gòu)之間的校企合作在專利申請(qǐng)方面表現(xiàn)出顯著的重要性。

經(jīng)過(guò)分析我們發(fā)現(xiàn)，人工智能產(chǎn)學(xué)研政策與政府其他相關(guān)政策，尤其是那些側(cè)重于需求側(cè)的政策，如算力基礎(chǔ)設(shè)施的提供和政府公共數(shù)據(jù)平臺(tái)的開放，具有正向的協(xié)同作用。這體現(xiàn)了供需兩側(cè)政策在推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的共同作用。

為了更深入地理解這些政策的影響，我們嘗試區(qū)分了人工智能產(chǎn)業(yè)在政策中被提及與具體實(shí)施的差異，并探討了“說(shuō)”與“做”在其中的重要性。初步結(jié)果顯示“做”相對(duì)于“說(shuō)”更為重要，但這仍需進(jìn)一步的研究和驗(yàn)證。

我們還對(duì)比了與人工智能相關(guān)的專利和無(wú)關(guān)專利的申請(qǐng)情況。發(fā)現(xiàn)與人工智能不相關(guān)的專利確實(shí)未受到顯著影響，這在一定程度上驗(yàn)證了我們的分析框架的有效性。

我們利用上市公司的數(shù)據(jù)探討了人工智能技術(shù)的采納與企業(yè)成長(zhǎng)之間的關(guān)系。在此，我們定義解釋變量AI為城市行業(yè)招聘廣告中人工智能相關(guān)職業(yè)的占比，而被解釋變量則包括上市公司的營(yíng)收、就業(yè)和市值等關(guān)鍵指標(biāo)。根據(jù)分析，我們觀察到顯著關(guān)系。此外，我們還進(jìn)行了事件分析，并探討了這一關(guān)系對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。

為了更全面地理解這一關(guān)系，我們將分析結(jié)果與美國(guó)的相關(guān)研究進(jìn)行了對(duì)比。具體而言，一項(xiàng)2022年的研究發(fā)現(xiàn)，在2010-2018年的八年間，當(dāng)人工智能的暴露度增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)，與之相關(guān)的工作空缺會(huì)增加16%。而另一項(xiàng)2024年的研究則表明，在相同的時(shí)間段內(nèi)，公司在人工智能上的投資上升一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，會(huì)導(dǎo)致公司雇員人數(shù)上升21.9%。

對(duì)比我們的研究，我們發(fā)現(xiàn)在2015-2022年的七年間，中國(guó)城市行業(yè)層面的人工智能招聘職位占比上升一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)，對(duì)應(yīng)的企業(yè)層面的雇傭人數(shù)能夠上升6.1%。盡管這一影響略小于美國(guó)研究中職位暴露度和企業(yè)投資所產(chǎn)生的系數(shù)，但整體上兩者是可比的。

需要指出的是，這些研究主要揭示了相關(guān)關(guān)系，而非直接的因果關(guān)系。對(duì)于因果關(guān)系的識(shí)別，需要更深入地考慮長(zhǎng)期差分的影響，即基于2010年或2015年的暴露度和投資數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)七八年的變化進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。

總結(jié)而言，我們初步發(fā)現(xiàn)了一些關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關(guān)關(guān)系。

首先，各地人工智能產(chǎn)業(yè)政策與人工智能專利申請(qǐng)之間存在正向關(guān)系。

其次，人工智能技術(shù)的采納與相關(guān)企業(yè)增長(zhǎng)之間也呈現(xiàn)出相關(guān)性。然而，需要明確的是，這些關(guān)系目前僅限于相關(guān)性分析，尚不能直接推斷出因果關(guān)系。

此外，這些關(guān)系的存在也受到選擇效應(yīng)的影響，即并非所有企業(yè)都會(huì)無(wú)差別地采納人工智能技術(shù)。那些采納了人工智能技術(shù)的企業(yè)往往具有較強(qiáng)的需求，或較低的采納成本。

因此，我們不能簡(jiǎn)單地將這些結(jié)果推廣至整個(gè)產(chǎn)業(yè)或全國(guó)范圍，認(rèn)為所有企業(yè)都會(huì)采納人工智能技術(shù)并因此實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)。為了更深入地理解這些關(guān)系的本質(zhì)和機(jī)制，我們還需要進(jìn)行更多深入細(xì)致的研究。