【摘要】数字经济的异军突起为社会发展带来了巨大的效益，但是，数字经济发展也面临着个人隐私保护、就业总量和就业结构变化的挑战。数字经济带来的就业变化在所难免，在人工智能的浪潮中，需要解决好四个问题：一是要促进国家经济稳健增长，从而保证工作岗位持续增加；二是利用税收政策防止产业变革中的贫富分化；三是培养高水平数字人才，帮助劳动力适应经济转型；四是打造社会保障防护网，支持各种新型就业形式。
【关键词】数字经济 人工智能 信息技术 就业
【中图分类号】F241.4 【文献标识码】A
世界范围内，信息技术已经广泛渗透到经济与人类生活的每一个角落，形成了数字化的全新经济形态，它给社会发展带来了巨大的效益，如生产力和生产效率的提高、经营效果的改善、服务质量的提升等。但是，数字经济的发展也面临着个人隐私保护、就业总量和就业结构变化的挑战，尤其是与就业相关的负面效应不容忽视，需要政府改变传统的经济政策，以应对数字经济带来的就业变化。
数字技术的发展对于就业具有促进效应和替代效应
从18世纪的纺纱机，到20世纪50年代的装配流水线，再到如今的人工智能，过去250年来，技术进步无不改变着工作和职业的性质，引发了人们的就业焦虑。在这一点上，信息技术并非特例，工业革命是体力活动的自动化，是对人体力活动的替代和增强；信息技术、人工智能本质上是部分类型脑力劳动的自动化，是对脑力劳动的替代和增强。自动化技术对于就业具有促进效应和替代效应两种作用。在中国，数字技术的发展促进了创新和经济发展，对于扩大就业具有积极的效果。2007年以来，我国数字经济的就业规模不断增加，占比从9.7%提高至2016年的16.5%。但是，数字技术在提高劳动效率的同时，也会减少对于劳动力的需求。
在中国，2007—2012年之间，由于数字技术的应用，传统经济的劳动生产率提高了6.8%，大量的工作岗位被自动化技术替代。中国的制造业与数字经济的融合度已经超过了30%，因此，制造业就业岗位的流失也是最严重的传统行业。美国具有相同的情况，麻省理工学院著名经济学家Acemoglu & Restrepo（2017）在分析了1990—2007年间美国的事实基础上，发现企业投入的机器人虽然有助于提高劳动生产率，但是，其提升水平并不足以创造更多的就业岗位。其研究显示，每增加一个机器人将取代3.3名工人，在机器人的冲击下，美国就业人口下降了0.18%—0.34%。影响最大的可能还不是美国等西方发达国家的劳动者，因为他们的劳动力成本早已过高，大量的工作岗位已经转移到发展中国家，当自动化和人工智能高度发展之后，以中、低成本劳动力作为竞争优势的发展中国家受到的就业冲击更加明显。虽然，从历史上看，无论是第一次工业革命，劳动从家庭和农村转移到快速发展的城市工业，还是第二次工业革命带来的工厂自动化，造成大量工作从工业向服务业转移，技术进步在淘汰大量传统就业岗位的同时，都创造了更多的新就业岗位。但是，在人工智能的广泛冲击下，目前我们依然没有看到能够吸收大量劳动就业的岗位在哪里。而且，即使长期乐观，短期来看，技术型失业体现为结构性和摩擦性失业都是不可避免的，政府必须未雨绸缪，为潜在的风险做政策准备，缓解新旧经济形态转换过程中的就业阵痛。
数字经济环境下的就业特点
就业岗位的行业差异。信息技术、人工智能对就业的冲击具有行业或岗位的差异，这是由数字技术的特点决定的。数字技术能够通过软件编程实现脑力工作的自动化、程序化。我们可以利用二维矩阵对工作岗位进行分类，第一个维度是认知类的工作（类似脑力劳动）和体力类的工作；第二个维度是程序性工作和非程序性工作。数字技术对程序性工作的替代性更强，不论是认知类的工作（如出纳、银行柜员、速记员），还是体力型的工作；而对非程序性的认知工作（如财务分析）和非程序性的体力劳动（如剪发等具有创意性的工作）替代性较弱。麦肯锡公司分析了11个大类行业就业岗位的需求变化，发现创意工作、技术类工程师、管理类以及社会互动类工作的就业需求增长明显，因为人工智能在这些领域更多的是辅助而不是取代人类。在一些相对低收入的岗位，如水管工、园艺工人、儿童或老人护理等，这些职业受到的智能化、自动化冲击较低。一方面是因为他们的工作技能实现自动化难度大，另一方面，由于岗位成本较低，智能化成本相对较高，因此推动这类就业岗位自动化的经济动力较小。制造业受到的数字化冲击最大，在机器人和人工智能的双重影响下，包括汽车制造、化工行业、冶金制造业、电子行业、食品和饮料等制造业吸纳就业的能力大幅萎缩。建筑、零售和个人服务领域的就业也受到了人工智能的负面影响。数字经济的发展引起了就业需求在不同行业之间的流动。比如，在中国，电子商务已经成为提供商品和服务的主要渠道，传统线下商贸和服务业的萎缩使得就业岗位大幅下降，但是，电子商务的发展带动了快递行业的兴起，创造了新的就业岗位，大量从工厂失业的劳动力进入了快递行业。
岗位与收入的高低分化。数字经济发展造成了岗位分化和收入分化，主要体现在三个方面：第一，就业岗位形成高端和低端两级分化。由于人工智能的特点，无论是体力劳动还是脑力劳动，中层白领和蓝领的重复性、机械性劳动更容易被机器和软件替代，造成中层白领和蓝领岗位大幅减少。原来从事中等技能知识工作的人开始向下寻找更低技能（不易实现自动化）的工作，或者向上进入高等知识技能的工作岗位。造成白领或蓝领中产工作岗位的持续空心化，劳动力市场形成两级分化。第二，产业变革的过程中财富向少数人群倾斜。比如，柯达公司曾经雇佣过145300名员工，带动了相机的生产、销售、摄影服务、相片冲洗等相关行业的发展，容纳了大量的就业岗位，但是数字摄影的发展彻底改变了传统摄影产业。虽然手机数字摄影也创造了新的就业岗位，但是完全不能弥补其淘汰的岗位数量。第三，资本替代更多的劳动力，劳动获得的财富减少。为了追求效率和效益，几乎每一种经济体系都试图通过技术手段达成用资本替代劳动的目标。数字经济的发展依然遵循这种规律，当工厂里的机器人替代了人力，呼叫中心的自动语言系统取代人工接线员时，资本要素正在替代劳动要素，以获得更高的效率和更低的成本。机器、软件与人的竞争也促使劳动要素的工资所得不断下降，从而改变了资本与劳动之间的财富分配比例。
就业机会的教育水平差异。总的来说，数字经济的发展对劳动力的教育水平提出了更高的要求。统计数据显示，20世纪70年代之前，美国几乎所有学历层次的劳动力都享受着工资的增长，但是，从20世纪80年代开始，计算机逐步普及应用，岗位工资的增长与学历呈现出显著的正相关，无学历的劳动力面临的失业风险更大。从1986—2016年，就业市场对于本科学历人群的需求增加了一倍，本科劳动力的供给增加却不到50%，相对短缺；与之相反，对本科以下学历岗位的市场需求不断降低，但是，低教育水平的劳动力供给大于需求，造成失业率剧增300%。数字技术的变革对人力资本提出了更高的要求，但是，我国现有的劳动力教育水平的结构与数字经济对于劳动力教育水平的需求不匹配。劳动力的教育水平也影响着摩擦性失业。据麦肯锡预测，到2030年，中国将至少有1.18亿人被人工智能或机器人替代，他们需要学习新的技能，适应与人工智能协作分工，另外大约有700-1200万人转换职业。新的岗位需要新的技能和知识，因此，更高的教育水平能够帮助劳动力顺利度过摩擦性失业的阶段，降低造成永久性失业的可能性。
缓解数字经济就业压力的政策建议
第一，调整税收政策，充分发挥政府的资助功能。数字经济带来了更多的社会总体财富，但是，它们并不能平等地惠及社会各个群体，而且，信息技术的广泛应用造成了失业，增加了数字转型时期的贫富分化。因此，可以考虑对于占有行业领导地位的大型数字企业征收庇古税，用于失业人员的保护和创造新的就业岗位。针对数字企业，以及这个行业的高收入群体增加边际税率，从而提高政府的收入，增强保障数字化失业人群的能力。数字经济引起的失业不是因为经济发展放缓或需求不足造成的周期性失业，仅仅依靠市场的力量无法实现充分就业，因此，政府可通过财政资助的方式创造新的就业岗位。由于数字技术、人工智能的发展越来越依赖基础科学与核心技术的突破，政府应当扩大从事基础研究的高等院校、研究机构的人员编制，缓解信息技术对于原有中等白领阶层的冲击。
第二，加强现代化社保体系建设，适应新型就业形式。数字经济的发展带来了工作方式的变化。按照就业合同，劳动者可以分成两类：一是受用人单位长期聘用，提供长期服务的劳动者，被称为雇员；二是按具体合约提供货物或服务的劳动者，比如按需劳动或共享经济中的劳动者等。数字经济环境下，长期雇员的岗位减少，但由于信息沟通更加便捷，大量失业人员可能通过独立承揽人、共享经济、个体劳动等形式就业，数字经济环境下各种短期、灵活的就业形式逐步增加。然而，目前它们并没有受到传统劳动法、工资工时法，医疗保障、社会保险等福利政策的保障，不利于缓解数字经济发展中造成的就业转型问题。为了促进创新，同时改善就业状况，必须明确政府、企业和劳动者的责任和义务，调整相关的法律法规，使其能够覆盖各种新型的就业人群。另外，工作方式的变化也增加了人员的流动性，为了促进流动、鼓励创业，保证福利的随迁性至关重要。确保劳动者在多个单位、地区之间流动时，能够保留医疗和养老保险等福利。完善的现代化社保体系能够为失业者提供保护，也为新的工作形式提供充分支撑，最大限度地发挥人力资源的潜力。
第三，改革教育体系，加强数字技能与知识的培养。要适应自动化与人工智能时代的就业，劳动者的教育和培训是重中之重，良好的教育和培训体系不仅有助于学生应对未来的职业挑战，提升人力资本的质量，增强国家经济的竞争力，而且能够帮助劳动者应对数字经济的转型，减少摩擦性失业。在数字经济时代，各个层次、不同专业的学生都应得到数字技术基本知识和技能的教育，但是，目前中国教育体系的学科设置、课程内容、教学方式较为陈旧，依然具有浓厚的工业时代特点，缺乏数字技术相关知识、技能的普及，以及创新能力的培养，尤其是对于高端数字技术人才的培养，与美国仍有差距。数据显示，全球高层次人工智能（AI）研究者中超过50%在美国接受研究生教育，中国大约三分之二的人工智能本科毕业生去美国接受研究生教育，其中，88%毕业后留在美国工作，占美国高水平人工智能研究者的27%。可见，中国高等教育对于数字技术人才的培养和吸引力不足，造成高层次人才的流失。因此，要继续深化教育改革，加强数字技术人才的培养，要将市场需要的数字技能加以整理，建立通用的数字技能分类，根据技能分类和劳动力市场需求的指导，制定和实施劳动力培训计划，鼓励民营机构和非盈利组织参与，帮助工业时代的劳动力适应数字技术的工作环境。
（作者为中国社会科学院财经战略研究院研究员）
【注：本文系国家社会科学基金项目“互联网驱动的产业融合:测度、形成机理与政策监管”(项目编号：16BJY090)阶段性成果】
责编/李一丹 美编/陈媛媛
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