克里斯托弗·皮萨里德斯：人工智能时代人类工作和产业就业将何去何从

题记

2019年9月15日，2010年诺贝尔经济学奖得主、伦敦政治经济学院克里斯托弗·皮萨里德斯教授应邀访问北京大学经济学院，并分别在经济学院“新生讲堂”和“诺奖得主面对面”活动中发表学术演讲。本期“诺奖得主面对面”活动中，克里斯托弗·皮萨里德斯教授分别以“机器人和人工智能时代的人类工作前景” （The Future of Work in the Age of Robots and Artificial Intelligence）和“工业机器人与产业就业解析——基于十国数据”（Productive Robots and Industrial Employment in Ten Countries）与师生展开了分享。

机器人和人工智能时代的人类工作前景

进入21世纪以来，以人工智能（Artificial Intelligence，AI）和机器人为特色的生产自动化技术正以前所未有的速度发展，人工智能技术已经大量运用在了生产领域，并促使劳动力市场产生结构性转变。在本次演讲中，皮萨里德斯教授围绕机器人和人工智能是什么、技术如何影响市场以及机器人和人工智能如何影响劳动力市场等问题展开分享，展望了机器人和人工智能时代的人类工作前景。

技术对劳动力市场和就业有重要影响，技术的本质随着时间的推移而改变。在讨论所谓的技术之前，理解人工智能的运行方式是十分基础而必要的。机器人是用于执行程序化任务的自动化设备，而人工智能则是基于大数据、信息技术和工程技术等学科协助人们解决问题的机器设备。其中，工业自动化系统、护照识别系统、语音识别系统等电子化系统均是近年来人工智能和机器人领域较为成熟的应用场景。

尽管对人工智能的研究早在20世纪50年代就已经开始，但那时人工智能还停留在比较单纯的科学研究阶段，人工智能的商业化应用也是近些年方才兴起的。在人工智能研究方面领先并比肩前进的是中国和美国。中国在2010年之后甚至将推动整体数字科技尤其是人工智能发展作为举国大计。韩国在人均机器人拥有量方面居于领先地位。其次是新加坡，新加坡的工业是完全机械化、自动化的。德国和日本也遥遥领先于中国。中国尽管在工业机器人总量方面增长迅速，但与上述发达国家相比，还处于较低的发展水平。另外一个不可忽视的问题是，依靠他人研究使自己取得技术进步是不可能的。但凡关注带来了重大创新的绝对前沿的研究，都会发现它们通常来自产业和大学之间的合作。此外，商业部门营造良好的环境以实现新技术应用也必不可少。从数据上来看，尽管中国在机器人使用方面的增长甚至超过了整个欧盟，但与在未来研究处于领先地位的韩国、新加坡、德国、日本等工业发达国家相比，中国在增加研发投入占国内生产总值（GDP）比重以及人均机器人拥有量方面依然任重道远，人工智能和机器人领域的尖端研究仍然亟待工业企业与高校等研究机构的联动合作。

回顾历史上那些经济结构较大的变化，人们可以发现主要是技术发展带来了这些变化，这也正是技术影响非中性的意思。问题的关键是，经济结构如何因新技术冲击而改变？纵观三次工业革命，一系列新技术的发展和应用为国家产业结构转型带来了挑战。而每一次工业革命的关键是一个改变我们生产方式的重大发明，譬如蒸汽机对于人力的取代，铁路、内燃机和电力的发明应用。20世纪初，随着电力产品生产线迅速普及，为了满足日益增长的工业产品需求，工业产业的就业率迅速上升，实现了从工业化前的10%上升到40%的巨大飞跃。但是到了20世纪七八十年代，随着包括信息技术在内的新技术的应用和发展，劳动力开始从工业产业逐渐流入服务业等新兴产业。基于计算机的第三次工业革命使得制造业部门比重以及工业就业率持续下降。这一状况同样适用于2012年之后的中国。因此，经济结构转型并不意味着大部分工作岗位会“消失”，而是会“转移”，这一转型将在劳动力市场同时带来工作岗位的“毁灭”（destruction）和“创造”（creation）。

第四次工业革命则基于智能和数字技术。数字技术的主要特点是数据，没有大数据，机器人和人工智能就无法工作，而数据只有在不断重复的情况下才会出现。换言之，对于那些依靠人类思维多任务处理的脑力工作、需要精细手工操作的工作（fine finger work）以及指令性不甚明确的工作，机器人依旧无法胜任。基于工作类型总结来看，由于机器人并不擅长需要精细灵巧操作的工作，它们会更多地在程式化类型的工作（例如电话接线员、收银员等）中替代现有劳动力，而在需要情感互动和更为精细化操作的行业中（例如心理咨询、大学教育、软件开发等，也包括手工行业以及家政业），机器人仍然无法从事非技术性的或者高人力资本的工作。但必须强调，这些新的就业机会的一个特点是生产率增长率低，因为它涉及人与人之间的互动。总体而言，未来的劳动力市场仍将朝着“更少工作时间、更高工作效率”的方向发展。同时，从业者被机器人替代也并非意味着失业，而是向还未被机械化替代的服务业、市场化的家政业以及奢侈品服务业等领域转移。其中，健康护理行业和教育行业将极大受益于工作创造的过程。

针对上述人工智能的发展对劳动力市场的冲击，皮萨里德斯教授指出，政府和企业需要从教育、培训和社交技能三个方面提高劳动者的人力资本，使其能够在人工智能和机器人时代更好地适应劳动力市场变革。在问答环节，皮萨里德斯教授就政府参与程度、人工智能发展的潜在社会问题以及中国人工智能领域发展现状和前景同与会师生进行了互动交流。

工业机器人与产业就业解析——基于十国数据

新技术的应用往往会带来经济结构转型，从而在劳动力市场带来“工作毁灭”和“工作创造 ”。机器人工业也不例外，它的应用可能会促使劳动力在不同行业间流动。历史上关于机器人技术应用与劳动力流动的相关讨论由来已久，其中著名经济学家约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes）和瓦西里·里昂惕夫（Wassily Leontief）分别在1930年和1983年提出“未来机器生产会替代全部劳动力”的观点。然而，他们仅仅意识到了机器人应用带来的“工作毁灭”，都忽略了现代社会的“工作创造”能力。美国前总统约翰·肯尼迪（John Kennedy）的观点则更加符合现实，他认为人类不仅能够创造机器使人类脱离劳动，也可以使人类再回到工作中。为此，皮萨里德斯教授强调，工作创造依赖于一个国家的经济结构、工人的技能水平以及工人学习新技术的意愿，而非依赖于机器人本身的技术资本。

皮萨里德斯教授基于机器人的工业应用和地理特征两个方面对既往研究进行了回顾，并进一步提出了理论模型。在理论模型中，皮萨里德斯教授将机器人的生产和消费纳入完全竞争市场下的三部门经济，用于讨论机器人技术应用对劳动力市场均衡的影响。具体而言，部门1同时利用劳动力和机器人生产普通消费品，部门2和部门3分别利用劳动力和机器人生产普通消费品，消费者通过选择部门1和部门2生产的普通消费品数量使自身的效用水平最大化。通过进一步求解企业和消费者市场的均衡，得到的结论为部门1的机器人使用密度仅仅取决于机器人生产者和消费者的技术系数，而机器人技术变革对就业率的影响则同时取决于机器人和劳动力的替代弹性以及最终产品的需求弹性。在此基准模型的基础上，皮萨里德斯教授进一步讨论了当生产函数为柯布-道格拉斯形式等特殊情况时对均衡状态的影响。

皮萨里德斯教授使用了2004—2014年间包含十个国家和八个工业部门的数据，对理论模型进行了实证检验。他指出，机器人的应用极大地依赖于国家的创新程度，为了识别机器人应用对劳动力分布的影响，模型的关键在于度量国家创新体系（National Innovation System，NIS）的发展情况。NIS反映了包括大学、工业企业、科研机构及政策制定者在内的各类国家机构对新技术的研发、接受和使用程度，他们的活动和互相的联系能够直接影响技术革新。基于此，皮萨里德斯教授构建了“创新指数”（innovation index）用于衡量国家创新体系，该指数包含七个维度的指标，并将其量化为1—7的取值，取值越高，表明该国家的创新程度越高。具体而言，基准回归模型讨论了机器人使用密度和创新指数对劳动力工作时长的影响。最小二乘法（OLS）回归结果显示，机器人使用密度越高，工人工作时长越短；创新指数对工作时长有正向影响，同时创新指数会削弱机器人使用密度对工作时长的负向影响。为了进一步解决模型潜在的内生性问题，皮萨里德斯教授分别利用中国工业机器人密度（2000—2014）、德国工业机器人密度（1993—2007）、韩国工业中年工人工作小时数（1970—1984）作为工具变量（IV）进行两阶段最小二乘估计（2SLS），得出了一致估计结果。

从理论上分析，机器人生产技术的提高是增加还是减少机器人应用领域的就业状况，取决于机器人和劳动力的替代弹性及最终产品的需求弹性。实证结果也表明，在平均水平上机器人的使用会减少就业，但创新指数更高的国家会增加部门就业。在问答环节，皮萨里德斯教授详细回答了听众关于机器人对人类的替代程度、理论模型的扩展和人工智能数据的可得性等方面提出的问题。

【主讲人简介】

克里斯托弗·皮萨里德斯，2010年诺贝尔经济学奖获得者，伦敦政治经济学院教授、塞浦路斯大学欧洲研究教授、塞浦路斯共和国国民经济委员会主席以及香港科技大学教授。皮萨里德斯先后在埃塞克斯大学和伦敦政治经济学院获得学士学位和博士学位。2011年，他担任欧洲经济学会（European Economic Association）主席并获得塞浦路斯共和国十字勋章，这是塞浦路斯共和国的最高荣誉。

皮萨里德斯教授专注于劳动力市场经济学、宏观经济政策、经济增长和结构变革研究。由于在市场搜寻理论和宏观经济方面的突出贡献，皮萨里德斯教授在2010年荣获诺贝尔经济学奖。他基于劳动力市场和宏观经济间的交互作用，提出了搜寻和匹配理论，并由此进一步建立了匹配函数，用于解释在给定时刻从失业到就业的流动状态。他也是利用这一函数进行实证研究和经验估计的先驱之一。皮萨里德斯教授最有影响力的论文《失业理论中的就业创造和就业流失》（Job Creation and Job Destruction in the Theory of Unemployment）发表在1994年的《经济研究评论》（Review of Economic Studies）中。该论文提出的“莫滕森-皮萨里德斯”模型在现代宏观经济学中具有重大影响，直至今日，它仍是全世界经济学研究生核心课程的一部分。此外，皮萨里德斯教授的著作《均衡失业理论》（ Equitibrium Unemployment Theory）在宏观经济学文献中具有开创性意义，已被翻译成多种语言，学术影响深远。

近年来，除了聚焦于传统劳动力市场和宏观经济政策等领域，皮萨里德斯教授还高度关注人工智能和机器人对劳动力市场的冲击及其在经济增长中的作用，他始终活跃在学术研究一线，跟踪最新工具方法，不断为推动经济发展和理论进步贡献着自己的力量。

主讲人题词

亲爱的同学们，祝愿你们学业顺利，努力工作的同时也享受你们在这里的美好时光。

——克里斯托弗·皮萨里德斯