人工智能对制造业就业市场的影响分析*

2021-11-28张铭翀江苏信息职业技术学院商学院

品牌研究 2021年7期

文/张铭翀（江苏信息职业技术学院商学院）

在21世纪第二个十年，得益于大数据的积累、计算机运算能力的提升及新的深度学习算法，人工智能技术获得了长足进步，开始在各行业中逐渐发挥出巨大的作用。在制造业中，人工智能也引发了被称为智能制造的革命，它将传统工厂革新为智能工厂，更多地使用智能机器与机器人提高劳动效率，通过工业物联网将生产要素连接起来，使用神经网络与大数据分析，更有效地处理和利用信息，对生产作出预测，解决之前无法预见的问题，从而极大提高生产率。

在这一领域，世界工业强国纷纷展开角逐。在各国中，中国制造业占比为28%（2020），居世界第一。而在人工智能技术的应用上，中国的表现同样卓著，至2025年，人工智能在中国制造业的市场规模将超过20亿美元，自2019年起保持逾40%的增长（德勤，2019）。在国务院发表的《中国制造2025》行动纲领中，将智能制造作为国家级战略加以推进。在这样的背景下，人工智能对于制造业的就业市场有怎样的影响，是值得研究的问题。

一、人工智能对制造业就业岗位的影响

人工智能对制造业就业市场产生的冲击效应，目前国内外学者主流的观点有二，其一为就业替代效应，其二为就业创造效应。

（一）就业替代效应

就业替代效应指的是人工智能会替代劳动力。即人工智能带来的技术进步，将减少劳动力岗位数量，甚至引发大规模结构性失业。

2013年，牛津大学Carl Benedi kt Frey和Michael A. Osborne使用高斯过程分类器分析出，在美国702个具体的职业中，被自动化替代的概率高达47%。陈永伟与许多（2018）借鉴了 Frey的方法，预测中国就业人口的被替代率，结果表明，在今后的20年中，中国总就业人口中的76.8%将受到人工智能的冲击。

Melanie Arntzi，Terry Greg oryi and Ulrich Zierahni（2016）对社会经济特征、技能、工作任务和能力等各方面的指标进行分析，结果表明，经合组织成员国的职业有被替代的风险比例达到6%-12%。Jeff & Michael(2017)按照Melanie Arntzi等人的方法，根据澳大利亚“成人能力评估项目”采集的资料，分析出有近9%的职业存在被替代的可能性。不过，他们认为，人工智能只是取代了这些职业中的部分工作，而并非完全取代整个职业。

在传统制造业中，存在着大量的、重复的、规则的、程式化的工作，此类岗位将率先为人工智能所替代。这样的替代在我国已经显现，鸿海集团自从2012年起启动“百万机器人”计划，截至2019年6月，已有8万机器人在其大陆各厂区投入使用，随之而来的，则是用工数的大幅下降，仅烟台一个厂区，2009年的用工高峰时有约10万员工，而2019年的员工数已降至3万。根据中国统计年鉴的统计数据，中国制造业的就业人口自2013年至2018年的短短5年内，已经减少了逾1000万人，这一过程中，“机器换人”扮演了重要角色。

（二）就业创造效应

就业创造效应是指人工智能将创造新的岗位。人工智能同历次工业革命一样，将创造出大量的就业机会。

人工智能将催生出人工智能开发人员、大数据分析师、物联网技术人员、云计算工程师等数字技术岗位，这些岗位在过去并不存在。同时，人工智能也将带动工业机器人、智能装备、智能制造系统等新技术领域发展，从而创造出大量专业技术性岗位。这些岗位不仅需要从业者具备较强的数字化技术，而且还必须了解制造业细分行业的生产流程、生产工艺。人工智能推动的制造业产业的更新升级，将促使企业降低成本和增强产品质量，开创出更大的国内外市场，间接创造就业。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》指出，至2025年，人工智能带动相关产业的规模将超过5万亿元，创造出大量工作机会。

另外，在制造业中，也存在大量人类劳动无法胜任的工作岗位，比如汽车、装备的组装之类需要搬运和定位大型工件的力量型工作；高分辨率品质检测、电路生产、精密装备焊接等超出人类视力和动作极限的工作；生物制药、食品生产环节中对温度、湿度、无菌有严格要求的工作；化工、核燃料加工这些生产环境对人体有害的工作，等等。人工智能完成这些工作，填补人类劳动，却未减少劳动岗位。相反，还创造出与之相关的其他岗位。

在服务制造领域，人工智能也能促生新的业态和新商业模式，例如电子商务平台。数据显示，诸如淘宝、拼多多这样的电商平台聚集了数万家工厂，带动了多个加工产业集群的发展，创造了超过3000万个销售、客服、快递等与之相关的工作岗位。因此，人工智能催生的生态系统可以高效整合配置海量的碎片化劳动力资源，从而创造出巨大的就业潜力。

（三）两种效应的双重作用

大多数研究者在讨论人工智能与劳动力就业的关系时，认为人工智能对就业的替代效应与创造效应不是孤立的，而是同时存在，既有反向的替代效应，也有正向的创造效应。而最后的影响结果则取决于两种效应孰强孰弱。

站在全局角度、以全球视野来看，这两种效应是均衡的。2020年10月，世界经济论坛发布的《The Future of Jobs Report 2020》报告中提到，至2025年，机器将完成全球50%的工作。这份报告写到，在全球范围内，这场“机器人革命”将替代8500万个人工岗位，但同时也将创造约9700万个岗位。

这个数字是基于全球所有行业视角的做出的预测，具体到不同细分行业、不同的地域时，替代效应与创造效应的影响比重则并不均衡。

1.在细分行业中的不均衡性

从行业视角看，在传统的劳动密集型产业中，人工智能的替代效应要大于创造效应。诸如纺织业、服装鞋帽制造业、革毛皮制造业、文体用品制造业、非金属矿物制造业、造纸业、家具制造业、木材加工业等传统劳动密集型产业的就业扩张能力将渐渐丧失，以金属制品业为代表的传统资源密集型重工业的就业扩张能力也在逐渐减弱。随着人工智能的推进，机器替代人的速度加快，这些传统行业就业的扩张能力还将进一步减弱。

而对于资本技术密集型产业，人工智能的创造效应则大于替代效应。如通信设备、计算机及其他电子设备制造业、电气机械及器材制造业、汽车制造业、通用/专用设备制造业就表现出较强的就业扩张能力。教育部、人力资源社会保障部、工业和信息化部联合发布的《制造业人才发展规划指南》（2017）中预测，至2025年，新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、农机装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械，这十大制造业重点领域所需要的高技能人才需求缺口高达到2985.7万人。

这种不均衡性，将对制造业细分行业的产业结构产生影响，促进制造业内部劳动力从劳动密集型行业向资本技术密集型行业转移，从生产型制造产业向服务型制造产业转移。

2.在不同地域中的不均衡性

由于不同地域参与的社会分工角色不同，发达国家或发达地区的制造业中，资本技术密集型行业通常占比较高，因此在该地域内人工智能的总体创造效应则要大于替代效应。而不发达国家或不发达地区的制造业中，劳动密集型行业占比较高，人工智能的总体替代效应要大于创造效应。

这种不均衡性，导致发达国家或地区的劳动力需求出现紧缺，而不发达国家或地区的劳动力则出现过剩。

二、人工智能对制造业劳动力技能结构的影响

在劳动力转移的过程中，并不是所有劳动力都可以顺利转移到新的产业、新的岗位上去，而是对劳动力的技能提出了新的更高的要求，这又必然会对劳动力技能结构的产生影响。

人工智能的复杂性对劳动者的综合技术能力有着较高的要求，这将会增加对高技能劳动力的需求，减少对低技能劳动力的需求，从而改进劳动力技能结构。

在传统劳动密集型就业领域中，常见的组装、加工等生产类、质量管理类、生产线流程化岗位，此类岗位操作简单、重复率高、程序化程度强，容易为人工智能所替换，导致就业需求大幅减少。

而在人工智能带来的新兴技术领域和新兴产业中，如大数据、云计算、工业物联网、工业机器人、智能生产系统等先进制造技术和数字工业技术领域，将会对数据分析师、机器调试员、智能设计等高技能劳动力的需求增加。这些新增就业岗位专业性极强，不是经验丰富的老技工通过学习培训就能够胜任的。所以，人工智能将使企业对高层次、多学科的复合型人才和研发型人才的需求大量激增。

此外，人工智能也促进了服务型制造产业进入发展高峰期。对机器人等智能设备的维护、调试、控制等技术性岗位需求增加，这些岗位可由传统技工通过再学习培训就能够胜任。在服务型制造行业中，工人不仅要掌握硬件方面的技能，如操作智能机器、更换智能设备的零组件，还要掌握软件技能，如制作电子文档、填写报表、甚至能够对数据进行分析。这就要求技术工人的能力比过去更为综合全面。

劳动力需求结构的这种变化将促使劳动力供给结构作出相应调整，但需要注意的是，劳动力供给结构的相应调整相对来说要慢得多，这是因为人工智能创造的新岗位，对劳动者的技能要求较高，非经过较长时间学习难以掌握，而有些技能未必人人可以胜任。

潘文轩（2018）认为，许多制造业的失业者，通过技能更新适应新岗位要求的难度更大。那些不能适应技术革命的劳动力，将大量涌入诸如保安、健身教练、保育员、厨师、服务员、美容师等岗位，这些岗位规则性较弱，短期内还难以被人工智能所替代；同时，这些岗位对技能要求不高，容易吸纳被人工智能淘汰下来的劳动力。因此，在这些领域，劳动力供给将大大增加。

可以看出，人工智能将导致就业结构出现分化，新出现的高技术岗位与传统的低端岗位均会有所增长，不同之处在于，前者的劳动力供不应求，而后者的劳动力供过于求。世界银行的一份报告（2016）也指出，人工智能促使就业岗位出现了两极化趋势，形成一种U形曲线，即中等技能的就业比重显著减少，而高技能和低技能水平的就业比重显著增加了。

三、人工智能对制造业劳动报酬的影响

人工智能提高了劳动生产率，理论上将提高劳动者的总体报酬。当智能设备替代完成部分人力工作后，劳动者可将工作重心集中在那些不能被取代的工作上，有助于提升效率与质量。而人工智能还可以直接帮助劳动者高效地完成原来的工作，或是那些人工能力不及的工作。比如，管道维护员使用智能机器狗对数十公里的管道进行24小时不间断巡检，当发现问题时，佩戴VR头盔远程操纵机器狗的手臂对管道进行维修，而人工智能专家系统则通过头盔与维护员语音交流，指导完成工作。人工智能带来的效率的提升，总体上有助于促进劳动报酬的增长。

但是，必须注意到，人工智能只是在总体劳动报酬上产生提升作用，对于制造业中不同的劳动者群体、不同的个体，是存在差异的。这是因为，当人工智能革新制造业后，个人的劳动报酬将与其掌握人工智能的程度、利用人工智能提升效率的程度成正比。同时，那些被人工智能取代的劳动者，由于学习新技能需要时间，将会出现暂时的失业，而一些无法掌握新技能的人，再回到制造业就业就很困难。这些情形，很可能导致个体的报酬水平出现下降。而对于那些规则性较弱、暂时未被人工智能取代的低技能岗位，因为出现前述劳动力供过于求的局面，报酬的增长有一定困难。

另外，在人工智能刚刚应用于制造业的阶段，企业虽然实现了部分机器替代人工，主观上并没有为工人加薪的动力，甚至一些企业可能出现将机器人作为压低工人工资的筹码。

当待遇没有获得提升时，工人会选择离开，流动到报酬较高的其他行业中去，从而导致出现劳动力短缺的危机。这种危机又将促进企业进一步拥抱人工智能技术，去填补劳动力的空缺，从而带来整个行业的革命，促使生产率的进一步提高。在获利增加以后，企业可以将报酬提高到合理的水平，以吸引富有经验的技术工人。

这种情况目前正在我国发生，中国就业培训技术指导中心发布了一份《2020年第四季度全国招聘大于求职最缺工的100个职业排行》的报告，文中指出，在34个短缺程度变大的职业中，16个与制造业有关，占47.1%，在25个新入排行的职业中，15个与制造业相关，占了60%。《经济观察报》对于东莞的用工情况调查显示，虽然工厂的用工数量已经减少，但是多数的工厂却越来越招不到人。这些工厂的经营者也认为，劳动力市场的这种变化，会帮助这个地区的制造业进一步完成智能化转型。