擁抱人工智能，必須投資于人

文/中國社會科學(xué)院學(xué)部委員蔡昉

人工智能能夠推動經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新周期，但要真正釋放這一潛力，需要把投資于人放在更加重要的位置，通過積極就業(yè)政策升級、收入分配改善、基本公共服務(wù)擴(kuò)展和照護(hù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，讓更多人分享生產(chǎn)率提高的成果，真正釋放人工智能的積極作用。

人工智能是當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)討論中的熱門話題，投資于人同樣是當(dāng)前政策部署中的重要議題。不過，與人工智能相比，投資于人在投資界和宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)界的討論還相對不足。因此，有必要把這兩個議題結(jié)合起來討論。人工智能的發(fā)展有望推動中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新的增長周期，但要真正釋放這一潛力，必須同步加大投資于人的力度。

剛剛發(fā)布的宏觀經(jīng)濟(jì)報告提到新質(zhì)生產(chǎn)力正在成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎，也提到智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展對于開創(chuàng)新局的重要意義。人工智能發(fā)展有望推動中國進(jìn)入新的經(jīng)濟(jì)周期。這個新周期當(dāng)然不會是一個含有通縮因素的經(jīng)濟(jì)周期，也不應(yīng)是一個供強需弱的增長格局。圍繞“十五五”規(guī)劃綱要的發(fā)展部署，可以從保障合理合意增速、破解生產(chǎn)率悖論、以投資于人分享生產(chǎn)率三個方面理解這一問題。

人工智能有望支撐合理合意增速并開啟新增長周期

第一，從2035年發(fā)展目標(biāo)倒推，當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增長速度總體上是合理、合意的。“十五五”規(guī)劃面向2035年提出了成為中等發(fā)達(dá)國家的目標(biāo)。雖然并沒有給出這期間及每一年的具體增速，但如果按照這一目標(biāo)倒推“十五五”“十六五”期間的增長路徑，每一年的增長速度實際上是存在一個可預(yù)測區(qū)間的。按照官方要求，到2035年我國人均GDP需要在2020年基礎(chǔ)上按不變價翻一番，預(yù)計大約應(yīng)達(dá)到2.2萬美元左右。我們自己對中國未來潛在增長率的估算，與翻一番目標(biāo)基本一致。由此看今后五年，我國經(jīng)濟(jì)每年保持4.4%至4.8%左右的增長速度，即能夠支撐2035年目標(biāo)的實現(xiàn)。從這一意義上看，這次發(fā)布宏觀經(jīng)濟(jì)報告提出的全年增速預(yù)測，是合理、合意的增長率。

第二，人工智能有望進(jìn)一步提高勞動生產(chǎn)率、全要素生產(chǎn)率和潛在增長率。改革開放以來，我國全要素生產(chǎn)率和勞動生產(chǎn)率經(jīng)歷了大幅提高的過程。但隨著人口紅利逐步消失，中國進(jìn)入經(jīng)濟(jì)增長新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)增速下行伴隨的是生產(chǎn)率增速下降。這里并不是說生產(chǎn)率倒退，而是指生產(chǎn)率提高的速度在放緩。從長期軌跡看，勞動生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率增速大體呈現(xiàn)倒U型走勢，說明傳統(tǒng)意義上的生產(chǎn)率提升來源正在逐漸減弱。

過去，勞動生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率提高的重要來源，是大規(guī)模資源重新配置，特別是勞動力從農(nóng)村向城市轉(zhuǎn)移、從農(nóng)業(yè)向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移所帶來的資源配置效率提升。隨著人口紅利消失，剩余勞動力減少，人口轉(zhuǎn)移速度放緩，這一大規(guī)模資源重新配置的空間正在收窄。恰好在這一時點上，人工智能為我們提供了顆粒度更小、更精細(xì)的資源重新配置機(jī)會。未來，人工智能將逐漸滲透到幾乎所有產(chǎn)業(yè)之中，為勞動生產(chǎn)率繼續(xù)提高提供新的源泉。人工智能賦能勞動生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率提高，有可能創(chuàng)造一個新的經(jīng)濟(jì)增長周期。

第三，人工智能提高生產(chǎn)率的重要途徑之一，是更精細(xì)更深入的資源重新配置。勞動生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率的本質(zhì)，是資源重新配置效率的提高。也就是說，現(xiàn)有資源配置格局存在不斷優(yōu)化的空間。每一個市場主體都會在資源重新配置過程中重新組合，不能實現(xiàn)更好配置的主體可能停滯、退出甚至消亡，而能夠?qū)崿F(xiàn)更好配置的主體則會生存、發(fā)展并取代他人。

人工智能為資源配置提供了更加廣闊的空間。過去，資源配置優(yōu)化往往需要“試錯”，試錯也意味著浪費。但人工智能可以通過數(shù)據(jù)、程序、算法和模型，更快地找到更優(yōu)配置方案。換言之，人工智能有可能減少傳統(tǒng)意義上的試錯成本，直接推動資源配置效率改善。這將為生產(chǎn)率提升帶來更好的結(jié)果。

第四，人工智能提高生產(chǎn)率的另一重要途徑，是創(chuàng)造性破壞效應(yīng)。生產(chǎn)率提高并不意味著所有主體并駕齊驅(qū)。到目前為止，市場機(jī)制仍然表現(xiàn)為優(yōu)勝劣汰，不能更好配置資源的主體會被淘汰。人工智能會強化這種創(chuàng)造性破壞效應(yīng)。人工智能帶來的創(chuàng)造性必然是前所未有的，但它帶來的破壞性也可能是前所未有的。

因此，人工智能時代的生產(chǎn)率提升需要同時關(guān)注兩個方面：一方面，要充分釋放人工智能推動生產(chǎn)率顯著提高的潛力；另一方面，也要看到其可能帶來的就業(yè)沖擊、收入分配變化和民生壓力。人工智能發(fā)展既是生產(chǎn)率問題，也是民生保障問題。

破解“生產(chǎn)率悖論”，防止人工智能放大就業(yè)和需求矛盾

第一，人工智能時代需要重新理解“（索洛）生產(chǎn)率悖論”。“生產(chǎn)率悖論”最早由經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特·索羅提出：到處都可以看到計算機(jī)，但在生產(chǎn)率統(tǒng)計中卻看不到計算機(jī)的貢獻(xiàn)。今天也可能出現(xiàn)類似問題：到處都在談?wù)撊斯ぶ悄?，但人工智能提高勞動生產(chǎn)率的效果未必能夠很快在統(tǒng)計中體現(xiàn)出來。

不過，生產(chǎn)率悖論的核心并不在于生產(chǎn)率是否提高。企業(yè)采用新技術(shù)，通常正是因為新技術(shù)能夠提高效率。如果生產(chǎn)率沒有充分表現(xiàn)出來，更可能說明這種提高是不均衡的：有些企業(yè)提高很快，有些企業(yè)提高有限。比如，中國小微企業(yè)占全部企業(yè)的90%以上，如果小微企業(yè)遭遇數(shù)字鴻溝、智能鴻溝，其生產(chǎn)率提升速度就會較慢。于是，社會上聽到的可能是“到處都有人工智能，卻看不到生產(chǎn)率提高”。但事實上，頭部企業(yè)和“贏者通吃”企業(yè)的生產(chǎn)率提升可能非常顯著。所以，破解生產(chǎn)率悖論，關(guān)鍵不在于判斷人工智能是否提高生產(chǎn)率，而在于防止生產(chǎn)率提升出現(xiàn)過度不均衡。

第二，人工智能可能通過“分母效應(yīng)”加劇就業(yè)壓力。勞動生產(chǎn)率可以簡單理解為產(chǎn)出與勞動投入之間的比例。減少勞動投入，勞動生產(chǎn)率就會提高。但如果所有企業(yè)都努力減少勞動投入，這固然無可厚非，但會產(chǎn)生合成謬誤，導(dǎo)致宏觀層面就業(yè)崗位被替代、被破壞。

近年來，自動化發(fā)展已經(jīng)在一定程度上產(chǎn)生了就業(yè)破壞效應(yīng)。每年政府工作報告中都會提到新增城鎮(zhèn)就業(yè)數(shù)量，這反映的是就業(yè)創(chuàng)造，但它是毛增數(shù)，不是凈增數(shù)。真正的凈增就業(yè)，要看年末城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)相對于上一年的變化。凈增就業(yè)與新創(chuàng)就業(yè)之間的差額，就是被破壞、被替代的就業(yè)崗位。近年來，新創(chuàng)造崗位的轉(zhuǎn)化率或生存率已經(jīng)有所下降。目前就業(yè)創(chuàng)造仍然大于就業(yè)破壞，但兩者之間的比例正在變化。未來不排除某一時刻出現(xiàn)就業(yè)破壞大于就業(yè)創(chuàng)造的情形。

從就業(yè)軌跡看，比較可能的情況是“J”字型走勢，也就是說，就業(yè)可能先經(jīng)歷一段下行過程，之后隨著整體勞動生產(chǎn)率提高和新產(chǎn)業(yè)發(fā)展，再創(chuàng)造更多就業(yè)崗位。一定的沖擊可能是難以避免的，但能否最大限度縮短這段時間，盡快進(jìn)入創(chuàng)造就業(yè)的長期軌道上，取決于政策安排和政策效果。因此，必須提前應(yīng)對人工智能可能帶來的就業(yè)沖擊。

第三，人工智能也可能通過“分子效應(yīng)”加劇總需求不足。勞動生產(chǎn)率提高的另一種可能方式，是在不減少勞動投入的情況下增加產(chǎn)出。但如果增加的產(chǎn)出和產(chǎn)能，沒有對應(yīng)的購買力和需求來消化，供給側(cè)大幅擴(kuò)張而需求側(cè)沒有同步擴(kuò)大，就會形成新的消費不足和總需求不足問題。結(jié)合當(dāng)前討論的供強需弱問題，人工智能既有破解供強需弱的潛力，也有可能進(jìn)一步放大供強需弱矛盾。

居民消費率和居民消費對GDP增長的貢獻(xiàn)率，并不能混為一談。居民消費對GDP增長的貢獻(xiàn)率是宏觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，反映的是三駕馬車中的需求結(jié)構(gòu)狀態(tài)；居民消費率則是結(jié)構(gòu)性、長期性問題，直接關(guān)系到收入分配狀況。當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)中存在的不協(xié)調(diào)問題，可能會因人工智能發(fā)展而進(jìn)一步放大。因此，要破解生產(chǎn)率悖論，不能只看技術(shù)和產(chǎn)業(yè)，還必須把人和民生作為獨立變量。只有通過改善民生、擴(kuò)大購買力和提高居民消費能力，才能真正破解人工智能時代的生產(chǎn)率悖論。

打造積極就業(yè)政策升級版，應(yīng)對人工智能帶來的結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾

第一，人工智能會強化結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾。當(dāng)前就業(yè)問題的重要表現(xiàn)，是結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾。按年齡看，就業(yè)率大體呈現(xiàn)倒U型曲線：青年勞動者和大齡勞動者就業(yè)率相對較低。青年勞動者并不一定受教育程度低，但工作經(jīng)驗不足，人力資本積累還不充分；50歲、55歲以上的大齡勞動者雖然有一定工作經(jīng)驗，但受教育水平相對較低，而且隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)結(jié)構(gòu)快速變化，既有工作經(jīng)驗可能較快貶值。

如果把社會平均就業(yè)率看作社會平均技能要求，那么低于這一技能水平的群體，就更可能遭遇失業(yè)，或者被迫退出勞動力市場。當(dāng)前，以ChatGPT、DeepSeek為代表的大語言模型，已經(jīng)在某些領(lǐng)域達(dá)到平均技能水平。這意味著，部分入門級技能正在貶值，低技能群體和大齡勞動者可能面臨更大的智能鴻溝。

第二，通用人工智能可能進(jìn)一步提高技能門檻。未來，如果通用人工智能在更多領(lǐng)域全面超過人類技能，結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾將進(jìn)一步加劇。在這一過程中，人工智能并不是簡單替代某一類崗位，而是可能不斷抬高社會平均技能要求，使更多勞動者面臨技能不匹配問題。人工智能時代的就業(yè)沖擊，本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)性就業(yè)矛盾的加強版。

第三，應(yīng)對人工智能沖擊，需要積極就業(yè)政策升級版。過去的積極就業(yè)政策發(fā)揮過重要作用，但面對人工智能帶來的新變化，原有政策強度和政策工具可能不夠。要應(yīng)對未來就業(yè)沖擊，需要提高積極就業(yè)政策的“積極度”，在職業(yè)培訓(xùn)、技能更新、終身學(xué)習(xí)、就業(yè)服務(wù)、失業(yè)保障和再就業(yè)支持等方面形成更加系統(tǒng)的政策配套。如果人工智能正在升級就業(yè)挑戰(zhàn)，積極就業(yè)政策也必須同步升級。

以投資于人實施再分配，改善收入分配和提高消費能力

第一，勞動生產(chǎn)率的提高必須與勞動生產(chǎn)率的分享緊密結(jié)合，這是勞動生產(chǎn)率的一體兩面。生產(chǎn)率提高本身固然重要，但如果沒有相應(yīng)的生產(chǎn)率分享，就無法形成更可持續(xù)的消費能力，以支撐生產(chǎn)率繼續(xù)增長。實現(xiàn)了勞動生產(chǎn)率的提高與分享相互支撐，生產(chǎn)率增長才具有真正的經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性和社會意義。

第二，改善收入分配是解決購買力不足和消費率偏低的重要條件。當(dāng)前，我國人均可支配收入基尼系數(shù)多年來大體停留在0.465左右，高于0.4這一收入差距的臨界水平。這個數(shù)值與OECD國家市場收入基尼系數(shù)平均水平接近，但OECD國家通過再分配之后，可支配收入基尼系數(shù)通常下降約10個百分點，降至0.4以下的水平。作為一種參照，我國通過更大力度的再分配縮小收入差距仍有較大空間。

現(xiàn)代意義上的再分配主要包括兩類手段：一是通過稅收進(jìn)行調(diào)節(jié)；二是通過轉(zhuǎn)移支付和基本公共服務(wù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，也就要求基本公共服務(wù)范圍擴(kuò)大，以及政府社會性支出增長。近年OECD國家經(jīng)驗表明，稅收改善收入分配的幅度有所縮小，而轉(zhuǎn)移支付和公共服務(wù)改善收入分配的貢獻(xiàn)在加大。對于中國來說，通過兩種方式進(jìn)行再分配都有很大的潛力，但投資于人可以產(chǎn)生更加立竿見影的效果。

第三，未來仍要依靠投資于人改善收入分配。過去這些年，我國用于投資于人的國民經(jīng)濟(jì)支出占比有所提高，同時也是基尼系數(shù)下降、收入分配改善的過程。未來，要解決購買力不足、消費率偏低以及供強需弱問題，仍然要把投資于人作為重要抓手。投資于人是改善收入分配、提高居民消費能力、破解供強需弱的重要再分配手段。

發(fā)展照護(hù)經(jīng)濟(jì)和智能向善，破解“一老一小”問題

第一，抓住人口老齡化蘊含著的重要產(chǎn)業(yè)機(jī)會。人口老齡化不僅是挑戰(zhàn)，也包含新的產(chǎn)業(yè)空間。圍繞“一老一小”的照護(hù)需求，既可以擴(kuò)大需求、創(chuàng)造就業(yè)，也可以改善民生，減輕家庭“三育”負(fù)擔(dān)。照護(hù)經(jīng)濟(jì)既是打破需求制約的重要抓手，也是破解人口老齡化和低生育意愿問題的重要方向。發(fā)展照護(hù)經(jīng)濟(jì)，可以同時促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、擴(kuò)大就業(yè)、改善民生、提高生育意愿和老年人幸福感。

第二，應(yīng)對“一老一小”問題是投資于人的重要方向。一方面，很多家庭面臨孩子無人照料、養(yǎng)育成本較高的問題，影響生育意愿；另一方面，老年人照護(hù)需求快速增加，但照護(hù)服務(wù)供給不足。當(dāng)前，家庭用于家務(wù)和照護(hù)的時間很長，女性承擔(dān)了相當(dāng)大比例的無酬勞動，男性也承擔(dān)一定照料責(zé)任。如果能夠把更多的無酬勞動轉(zhuǎn)化為有酬勞動，把家庭內(nèi)部照護(hù)轉(zhuǎn)化為社會化、產(chǎn)業(yè)化照護(hù)服務(wù)，就會帶來新的GDP增長和就業(yè)創(chuàng)造。可見，把無酬照護(hù)勞動轉(zhuǎn)化為有酬勞動，是發(fā)展銀發(fā)經(jīng)濟(jì)和擴(kuò)大服務(wù)消費的重要方向。

第三，人工智能向善可以在照護(hù)經(jīng)濟(jì)中得到巨大應(yīng)用場景。照護(hù)行業(yè)中有一些工作較為繁重、重復(fù)、瑣碎，人工智能和機(jī)器人可以替代其中部分“臟、累、煩”的工作，提高照護(hù)效率和服務(wù)可及性。同時，照護(hù)服務(wù)中最重要的溫度、情感和人情味，仍然需要人來提供。由此看，照護(hù)經(jīng)濟(jì)是人工智能向善的經(jīng)典應(yīng)用場景。人工智能應(yīng)當(dāng)服務(wù)于人、賦能于人，而不是簡單替代人。

總體來看，擁抱人工智能，必須投資于人。人工智能能夠提高生產(chǎn)率、推動經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新周期，但也可能加劇就業(yè)替代、收入分化和供強需弱矛盾。只有把投資于人放在更加重要的位置，通過積極就業(yè)政策升級、收入分配改善、基本公共服務(wù)擴(kuò)展和照護(hù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，讓更多人分享生產(chǎn)率提高的成果，才能真正釋放人工智能的積極作用?？傊袊纫獡肀斯ぶ悄?，也必須投資于人。

來源丨中國宏觀經(jīng)濟(jì)論壇CMF

編輯 | 孫爽

審核丨秦婷

責(zé)編 | 蘭銀帆

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