“原始”老龄化背景下人工智能的劳动力替代效应——基于跨国面板数据和中国省级面板数据的证据

陈秋林1元，多人密室逃脱：冠军争霸赛，周易侏罗纪世界3
1 .袁中国社会科学院人口与劳动经济研究所
北京大学国家发展研究院，密室逃脱：冠军联赛
侏罗纪世界3大学社会研究中心
[摘要]本文以刻画智能化生产水平的工业智能机器人安装指数作为人工智能的代理变量，构建了基于跨国面板数据和中国省级面板数据的两阶段最小二乘回归模型。通过研究人口老龄化如何影响人工智能的应用，以及人工智能的应用如何影响经济增长，来检验老龄化背景下人工智能对劳动力是否有替代效应，以及有什么替代效应。结果表明，老龄化导致的劳动力短缺会促使一个经济体应用更多的智能生产，老龄化是人工智能发展的诱因。智能生产对当地GDP有积极作用，有助于弥补老龄化导致的经济增长放缓。人工智能是应对老龄化的重要工具。目前人工智能的发展属于“诱导创新”，与劳动力是一种替代关系，是“补充替代”而不是“挤压替代”。如果这些特征保持得好，在未来老龄化的背景下，人工智能将为中国经济做出更大的贡献。
[关键词]人工智能老龄化智能生产替代效应
JEL分类： p23；O33
1.引言和文献综述人口老龄化和人工智能的快速发展是中国经济发生深刻变化的关键原因。一方面，随着人口逐渐老龄化，人口红利消失导致的劳动力成本上升将制约经济发展。如李等(告别亚特兰蒂斯)指出中国劳动力价格优势正在消失，而陆赞、(2014)基于人口结构变化预测中国潜在增长率将大幅下降。另一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在重构包括生产、分配、交换、消费在内的经济活动的每一个环节，有望成为中国经济新的增长动能。其中，金惠允、1元和曹政奭的智能生产是人工智能在经济活动中的主要应用模式。智能生产可以替代部分传统工作岗位，降低经济中的劳动力总需求，从而削弱甚至补偿人口老龄化对经济增长的负面影响(可称为“互补替代”)。但是，智能化生产也可能带来负面后果，比如取代传统工作岗位，造成失业，收入两极分化加剧，从而使武汉的部分日日夜夜更加无法应对老龄化(可称为“挤压替代”)。
人工智能的效果主要是基于“互补替代”还是“挤压替代”？更具体地说，人工智能是否可以作为替代方案来弥补劳动力的下降，甚至解决老龄化对经济增长的负面影响？政府是否应该对人工智能产业有一个产业扶持政策？这些问题引起了学者、公众和政策制定者的广泛关注和激烈争论(Schwab，2017)。因此，厘清老龄化背景下人工智能与经济发展的互动关系，不仅有学术贡献，也可为政策制定提供参考。
人工智能与劳动力市场如何互动是近年来的研究热点。现有的实证研究主要采用以下两种分析方法：
第一种方法请专家对一个国家各种职业的特点和可替代性进行评分，然后结合机器学习预测每个职业被人工智能替代的可能性。用这种方法，FreOsborne (2017)预测700元中很多职业的47元%可以在短时间内被替代。后来研究跟进，预测了其他国家人工智能对劳动力的替代(PajarinenRouvinen，2014；Brzeski Burk，2015年).例如，陈等(2018)基于这种方法发现，在未来20元的一年里，中国目前76.8%的就业人口将受到人工智能技术的冲击。这种方法的优点是具有前瞻性，但它也有两个缺陷。首先，预测结果不够稳健。Arntz等人(2016)用Frey Osborne的方法重新估计只有Fast & amp狂怒9%在美国可以换。其次，这个框架没有考虑到劳动力市场会对技术变化做出相应的调整，达到新的均衡，因此可能高估了人工智能对劳动力的挤出效应。
第二种方法以工业智能机器人的安装密度作为人工智能的代理变量，在一般均衡框架下分析技术冲击的后果。Acemoglu Restrepo(2018a)基于这一方法指出，智能生产对就业的影响机制相对复杂。取决于资金利率和劳动力价格的相对水平，劳动力价格会受到人工智能程度的影响。GraetzMichaels(2015)在Kramp-Karrenbauer中使用了17个元国家1993年至2007年的数据，发现由于工资和全要素生产率的提高，机器人技术的使用使这些国家的年GDP增长率平均提高了0.37个百分点。另一项基于德国数据的研究也没有发现人工智能会导致失业的证据(Dauth et al .2017)。第二种方法的优势在于可以综合分析人工智能对经济的生产率、就业率、平均工资、工作强度等维度的影响。然而，在这一系列的研究中，工具变量法主要用于回归分析。而工具变量估计仅获得局部平均治疗效果，其结论仅在一定条件下成立。更重要的是，在工具变量法中，人工智能与劳动力市场的相互作用往往作为内生噪声被消除，因此无法讨论整体的一般均衡结果。
以上两种方法隐含外生假说，即人工智能的发展和应用完全由外生技术进步决定。这种假设忽略了一个重要的事实：智能生产的应用和创新是在当前要素价格和技术可选的条件下，制造商为追求利润最大化而做出的内生选择。当劳动力成本随着人口老龄化而上升时，智能生产的经济回报变得更高，厂商选择人工智能技术的动力也相应更强。换句话说，人工智能与经济发展的关系受到人口年龄结构的影响。数据上显示的相关性不能理解为因果关系，而是市场一般均衡的结果(AbelianskyPrettner，2017；AcemogluPascual，2018年).
在国际上，越来越多的研究开始探索劳动力市场如何反过来影响人工智能的发展。Abeliansky Prettner(2017)基于人工智能设备完美替代劳动力的理论假设，预测人口增长率低的国家将首先采用智能技术。3354人口增长率每下降1元%，机器人安装密度增长率将增加近逃房：锦标赛冠军%。Acemoglu Restrepo(2018)对美国722个通勤地区的实证分析也发现，老龄化程度越高，机器人集成企业越多。这种正相关在对中年劳动者依赖度高的行业尤为明显(24元，Kramp-Karrenbauer，55元)。但在实证分析中，上述研究未能完全控制劳动力素质的变量(应同时控制教育和健康水平)。老龄化对劳动力市场的影响是双重的，包括对劳动力数量的直接影响和对劳动力质量的间接影响。然而，对于间接影响是增加还是减少人力资本，学术界仍有争议(Gradstein Kaganovich，2004)。在人工智能对老龄化的回归方程中，如果没有控制劳动力质量(教育和健康)的指标，那么回归结果既包含直接效应，也包含间接效应，无法具体解释。
显然，国内现有研究对人口老龄化背景下人工智能的发展及其经济后果仍缺乏系统梳理和实证研究。本文试图从老龄化作为人工智能发展的诱因和人工智能作为应对老龄化的工具两个维度进行实证研究，分别利用跨国面板数据和中国省级面板数据，检验老龄化背景下人工智能对劳动力是否有替代效应以及有什么替代效应。
二。根据Trajtenberg(2018)的经验假说，人工智能的技术创新可能是“人类增强创新”或“人类取代创新”。这两种创新对劳动力市场的影响是不同的：在“赋能于人”的属性下，在人工智能和工人之间，这意味着随着人口老龄化和劳动力短缺，人工智能促进经济发展的作用将被削弱。在“人力替代”属性下，人工智能与劳动者之间存在替代关系。这意味着劳动力越短缺，工资成本越高，人工智能的经济价值就越大，随着老龄化水平的提高，其促进经济发展的作用也会越强。正如Hicks(1963年)所说，“生产要素的相对价格变化本身就是对特定种类的创新和发明的激励，以便节约使用变得相对更昂贵的要素”。随着工资的上涨，开发和应用人工智能技术来取代劳动力变得更加有利可图。这种效应被称为“诱导创新”。
诱导创新有两个政策含义：一方面，它表明制造商将通过技术选择和创新来应对劳动力市场的变化。因此，为了促进人工智能产业的发展，政府除了提供税收优惠和科研补贴外，还应该完善要素市场，让价格信号充分发挥其引导资源优化配置的功能。另一方面，也意味着人工智能不太可能造成大规模失业，因为人工智能的应用在某种程度上是厂商对劳动力短缺的自发调节，即人工智能对劳动力的替代作用是互补的，而不是挤出的。
本文参考AbelianskyPrettner(2017)的理论思想来设定本文的实证假设，从一般均衡的角度来理解人工智能与劳动力市场的互动关系。人口老龄化背景下，劳动力增长逐渐放缓，劳动力市场需求越来越供不应求，均衡工资短期内上升；同时，招工难会增加企业的用工成本，降低企业的最优用工量和最优产量，在宏观上表现为经济增速放缓。长期来看，随着人力成本的逐渐增加，人工智能的性价比会越来越明显；以前不经济的人工智能技术逐渐得到应用，企业用智能设备填补了人类劳动力的缺口，实现了产出的增长。宏观上，说明人工智能设备广泛应用，经济增长率得到提高，老龄化导致的经济增长放缓得到弥补。人工智能和自动化技术在制造业中的应用更加广泛，而制造业中的年轻劳动力更加集中(杨卫国等人，2018)。因此，本文的研究主要以工业制造业为研究对象，以刻画智能生产水平的工业智能机器人安装指数作为人工智能的代理变量。基于以上讨论，本文提出两个实证假设：第一，人口老龄化会促进工业智能机器人的安装；其次，随着人口结构趋于老龄化，工业智能机器人对经济增长的边际推动作用会更大。
第三，老龄化推动智能生产
(一)数据来源和变量构建这一部分利用国际机器人联合会(IFR)公布的数据集和世界银行数据库中的国别数据，估算人口老龄化对各国工业智能机器人安装和应用的影响，以此来检验第一个实证假设。本部分的工作参考了Abeliansky Prettner(2017)和Acemoglu Restrepo(2018)的研究设计。由于研究重点的不同，我们一方面控制劳动力素质(教育和健康)的相关变量，另一方面关注人工智能的效果是否会因一个国家的制造业比重或经济发展水平不同而有所不同。前述两项研究，尤其是Acemoglu Restrepo(2018)的研究，对发展中国家关注不够，将这一话题的讨论扩大到发展中国家尤为重要。因此，本文对此进行了重新分析。
IFR数据包括1993-2016年50元国家工业智能机器人的安装数量和存量，Kim Hye Yoon，Escape Room:锦标赛冠军和曹政奭，覆盖90元全球工业智能机器人市场4%的安装信息。为了匹配不同数据库的数据，本文采用了工业智能机器人安装较多的《14元》、《金惠允》、《侏罗纪世界3》、《曹政奭》中2007年至2016年的数据。我们还从世界银行数据库中选取了相应年份的以下国家变量：15元人口，Kramp-Karrenbauer，65元，65元，岁以上人口，劳动力规模，就业率，人均GDP，中学毛入学率，出生时预期寿命，粗出生率，制造业增加值占GDP的比重。
我们关注的因变量是机器人安装密度，机器人安装密度定义为一个国家工业智能机器人累计安装数量除以当年员工总数。这个指标越高，这个国家的智能化生产水平就越高。关键自变量是潜在支持率(以下简称PSR)，其定义为15元，Kramp-Karrenbauer，64元，金惠允，4，曹政奭，除以65元的60岁以上老年人口的比率。这个指标越低，国家老龄化程度越高。与赡养率相比，具有区分武汉市老年人和未成年人日夜对劳动年龄人口的不同负担的优势。
如前所述，老龄化不仅会改变劳动力的规模，还会产生一个复杂的问题
[1]乌尔曼等人(2017)在关于德国工业4.0的讨论中，提出将智能化生产理解为一种以机器的认知能力（或者说”智能”)作为有效互动基础的生产系统。所谓智能化生产，是指人和机器在分布式工业生产环境中以更为复杂、更为数字化的形式展开合作。与传统工业生产的模式不同，智能化生产中的人机合作所采取的是一种基于信息物理系统和因特网的数据驱动模式。
[2]根据仪表飞行规则的定义，工业智能机器人是”自动控制的、可重复编程的、多用途操作器，可在三轴或更多轴上编程，在智能化生产应用时可以固定在位或移动（自动控制、可重新编程、多用途机械手，可在三个或更多轴上编程，可以固定在适当位置，也可以移动，用于工业自动化应用。)”
[3]这14个国家分别是：巴西、德国、法国、韩国、加拿大、美国、墨西哥、日本、泰国、西班牙、意大利、印度、英国和中国。这些国家工业智能机器人安装量较大，在2016年的机器安装量占到仪表飞行规则所有会员国安装量的84.8%。
[4]根据人口数据的统计口径，为保证数据可得性，将工作年龄人口定为15-64岁。
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