人工智能时代的科技和就业政策抉择
2024-11-07陈莉陈功
提 要： 在科技政策的大力支持下，人工智能在中国以“燎原”之势发展。本文评估了中国劳动力市场面对人工智能的“脆弱性”，将人工智能对就业的影响归纳为替代效应和收入效应，并从时间跨度和绝对值的角度考量了人工智能对就业的综合影响。本文认为，科技政策的宗旨应该是服务人类，不是取代人类；科技政策不能只顾发展的一头，而忽略对就业等民生大事的影响。因此，在人工智能时代，中国的科技政策应该基于审慎原则。
关键词：人工智能；劳动力市场；科技政策；经济影响；就业转型
一、引言
历史上，每一轮新技术革命都会引起旧岗位的淘汰和新岗位的诞生。新技术对某些工作任务的自动化是即时的，然而劳动力适应新技术却需要一定时间，这种滞后性导致了劳动力需求和供给之间的脱钩，因此短期内将不可避免地造成大范围失业，这种失业形态又被称为“技术性失业”。
人工智能相关技术可以被看作是新一轮的技术革命。与过往的技术革命不同，自动化和信息技术往往影响重复性的、常规的工作任务，然而新一代人工智能技术，再结合大数据与机器学习，已经对履行以前被认为只有人的判断才能从事的许多工作任务有潜在影响。
IMF最新的研究报告[1]显示，全球近40%的工作将受到人工智能影响。IMF估计，对于具有发展人工智能良好土壤的发达经济体，大约60%的工作岗位可能受到人工智能的影响，在受影响的工作岗位中，约有一半可能受益于人工智能集成，进而提高生产效率。至于另一半，人工智能应用程序可能会代替人类执行一些关键任务，减少这部分的劳动需求，导致工资下降和减少，极端情况下一些岗位会消失。对于新兴市场和低收入国家，受到人工智能影响的工作岗位分别占40%和26%。
在中国，科技创新一直受到国家战略和政府决策的大力支持，并且这种“大力支持”，通常还是“不遗余力”。再加上广阔的消费市场和巨大的商业潜力，人工智能产业在国内迅速铺开。
尽管人工智能在中国发展迅猛，但因为中国劳动力的特征、产业结构以及中国未来的AI发展战略，中国的劳动力市场还远未做好迎接人工智能冲击的准备。围绕这个问题，本文在对中国的人工智能相关政策、发展现状和就业市场特征进行深入研究之后，将人工智能对中国就业市场的影响归纳为替代效应和收入效应，并从时间跨度和绝对值的角度出发，考量了人工智能对中国就业市场的综合影响。基于分析结果，本文指出，在人工智能时代中国制定科技政策时需采取审慎原则的重要性，并提出相关政策建议。
二、研究背景
（一）人工智能以“燎原”之势发展
1.相关科技政策
中国政府高度重视人工智能技术的发展，将其视作国家战略，由中央政府指引，地方政府跟进，出台了一系列政策支持。
2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，旨在抢抓人工智能发展的战略机遇，构筑中国在该领域的先发优势。《规划》明确提出，到2030年中国要成为世界主要人工智能创新中心，打造“智能经济”。之后国家又相继出台了一系列人工智能行业的发展规划和标准规范，鼓励人工智能行业发展与创新。为加快释放人工智能的巨大潜力，今年2月，国务院国资委召开了中央企业人工智能专题推进会，明确指出要加快推动人工智能发展，向社会开放更多人工智能应用场景。今年7月，工信部发布《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024）》，新制定国家标准和行业标准50项以上。
在中央的号召下，各地方政府迅速响应，人工智能产业发展得到全面的政策支持。从去年底开始，广东省、河南省、浙江省等都相继制定了本省的人工智能产业发展规划。一线城市布局则更早。2023年5-6月，北上深三地密集发布关于支持人工智能产业政策的文件。上海市政府发布了《上海市促进人工智能产业发展行动规划》；北京发布了《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》及《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》；深圳市发布了《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023-2024年）》。其中深圳市的《行动方案》明确指出要实施人工智能扶持计划，鼓励金融、商务、工业、交通等行业企业基于人工智能技术对现有生产、服务和管理方式进行升级。
根据零壹智库和数字化讲习所的不完全统计[2]，从2020年1月1日至2023年6月 14日，中央及各地方政府共出台了70项数字经济相关政策，其中地方政府出台了53项。这些政策涵盖了从技术研发到产业应用的各个方面，旨在推动人工智能技术的快速发展和广泛应用。
2.产业体系
在政策指引下，国内构建起了庞大的人工智能产业体系。人工智能产业链包括基础层、框架层、模型层、应用层4个部分。其中，基础层主要包括算力、算法和数据；框架层主要是指用于模型开发的深度学习框架和工具；模型层主要是指大模型等技术和产品；应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。
根据6月27日发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告（2024）》[3]，目前为止我国人工智能产业体系包括大数据和云计算、物联网、5G/6G、智能机器人、智能芯片、自动驾驶、虚拟/增强现实、计算机视觉、光电技术、智能推荐、语音识别、区块链、大模型、空间技术、生物识别、网络安全、自然语言处理、算力网络、人机交互、操作系统、AI框架、知识图谱、多模态、具身智能在内的24个技术类别。其中，大模型、网络安全、算力网络、操作系统、AI框架、多模态、具身智能等技术类型是2023年中国人工智能产业应用活跃的技术类别。AI 技术已经广泛且深入地渗透到医疗、教育、金融、制造等诸多行业场景中，即将掀起新一轮的应用升级。
3.市场规模与渗透率
根据近日发布的《中国互联网发展报告（2024）》[4]，2023年我国人工智能产业应用进程持续推进，核心产业规模达到5784亿元。随着数字经济产业的高速发展，中国人工智能产业将迎来更大的发展空间。
从企业发展看，全球人工智能企业在国别分布方面呈现“中美主导”格局。截至2023年三季度，全球人工智能企业有29542家。中美人工智能企业数占全球总数的近一半，美国有9914家（占比为34%），中国有4469家（占比为15%）。
中国人对人工智能的开放态度使得人工智能在中国的渗透率不断提升。根据斯坦福大学AI研究所发布的《2023年人工智能指数报告》[5]，中国人对人工智能技术的积极乐观程度高居世界榜首，78%的中国受访者认为“使用人工智能的产品和服务的好处多于坏处”。在中国人对AI普遍呈现乐观态度的背景下，浙商证券研报的研究表明，我国当前人工智能渗透率约为7%，正在向10%大关迈进，此后将进入非线性加速阶段，至2033年渗透率或达到36%。
（二）中国劳动力市场还未做好准备
各级政府的政策支持以及广泛的应用场景，为人工智能在中国的发展提供了良好“土壤”，人工智能得以在中国多个行业、多个地区迅速铺开。然而，中国的劳动力市场在迎接人工智能方面却准备不足。一方面，中国劳动力市场上容易受到人工智能技术冲击的“脆弱群体”规模庞大；另一方面，中国的人才培养体系跟不上人工智能发展对适应性人才的需求。两方面共同作用下，中国的人工智能劳动力市场出现供求失衡的结构性错配。
1.面对人工智能冲击，中国的劳动力人口更脆弱
人工智能能够取代许多传统的劳动力岗位，尤其是重复性高、技能要求低的工作。行业方面，制造业、农业、交通运输业、仓储业和邮政业等行业被人工智能取代的风险较高。与发达国家相比，中国在这些行业自动化的空间更大，因此更易受到人工智能技术的冲击。Frey 和Osborne[6]估算了美国和中国等国家各种职业被智能化替代的概率。根据他们的测算，中国有多达77%的工作岗位面临被自动化的风险，高于除埃塞俄比亚之外的所有国家，而人工智能对美国就业的替代率为47%。
人工智能对不同劳动人群的冲击也是不对称的。根据北京大学国家发展研究院的研究，人工智能往往对老年人、受教育程度低和低收入的劳动力有较强的替代作用，而中国的劳动力人口恰恰呈现老龄化、受教育程度低和收入低的特征。首先，中国社会的老龄化程度在不断加深。中国老龄科学研究中心的数据显示[7]，由于人口老龄化，过去十年间中国劳动力年龄人口减少了4000多万，预计到2040年前后，中国将进入深度老龄社会，60岁及以上人口比例将超过30%。其次，中国的劳动力人口受教育程度偏低。2021年，全国劳动力人口中大专及以上受教育程度人口占比为23.2%，其中农村仅为5.8%，城市为34.1%[8]。最后，中国低收入人群的占比很大。北京师范大学中国收入分配研究院《中国收入分配年度报告（2021）》[9]的调查数据显示，中国有9.64亿人月收入低于2000元，占全国人口的69%，其中月收入低于1000元的人口为5.47亿，占全国人口的39.1%。从以上数据可以看出，中国的劳动力人口更容易被人工智能技术取代。
还有不能忽视的一点是，中国传统的教育体系注重知识灌输和应试教育，缺乏对学生解决能力和跨学科思维的培养。在这种教学模式下，自学者在面对复杂的人工智能问题时往往不能灵活应变。且相较于美国，中国缺乏有影响力的优质人工智能开源平台，这使得自学者在获取最新技术和工具时面临更多障碍，无法及时跟进前沿技术。以上因素都使得中国的劳动力更容易受到NXjVrwdflAtlg2OjFNniwA==人工智能技术的冲击。
2.中国的AI人才培养体系不完善
尽管近年来中国针对AI人才的培养规模快速增长，但相关人才培养体系却不完善，不能满足人才需求。
首先，从培养人才的主体——学校来看。2019年教育部将人工智能正式列入新增审批专业本科名单，也将人工智能技术服务纳入高等职业教育专业目录。截至2023年，全国有440所高校设立了人工智能本科专业，1016所职业院校备案了人工智能技术服务（应用）专业。不过，高校培养人工智能人才存在教育与实践脱节的问题。根据中科科界研究团队对高校的调研结果，高校在专业设置、课程建设实践经验、人才培养等方面不能根据市场需要及时调整，并且硬件上资源有限，缺乏优质的大数据集、算力和设备支持。人才培养“重理论、轻实践”“重研究、轻应用”的问题突出。
其次，一向重视应用的企业人才培养模式也存在问题。企业的人才培养模式更侧重于满足企业本身项目的需求，培训周期往往较短，课程建设和培训体系呈碎片化、模块化，缺乏连贯性和可持续性。
综上所述，中国的劳动力市场在人工智能技术革命面前更加“脆弱”，很多人的工作可能被人工智能取代，同时，在培养适应人工智能时代的人才方面，中国尚未形成良好的体系，因此导致人工智能人才供给和需求的结构性错配。中国人工智能人才供需比处于较低水平，尤其是在语音识别、自然语言处理、深度学习和计算机视觉等技术方向。2022年，浙江大学联合百度发布的《中国人工智能人才培养报告》显示[10]，我国人工智能人才目前缺口超过500万，供求比例严重失衡。而2023年ChatGPT等颠覆式AI应用引发AIGC全球共振，人才需求数量进一步提升，将进一步加剧供求失衡。
（三）人工智能技术对就业市场的冲击已经出现
人工智能技术革命悄然来临，而中国的劳动力市场显然还没有做好充足准备，人工智能对就业市场的冲击已经出现。
现在不少地方出现了商业化运营的自动驾驶出租车。今年5月份，百度旗下自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”在武汉投放了1000辆无人网约车。到今年7月份，“萝卜快跑”在武汉市的订单量迎来爆发式增长，单日单车峰值超过20单，与出租车司机日订单情况达到同一水平；总订单量已超过600万单，测试里程超过1亿公里。自动驾驶汽车具有显著的价格优势，此外还可以24小时无休，再加上卫生无异味等优势，无人驾驶出租车必然会对出租车和网约车行业造成毁灭性打击。但是，网约车已经和外卖、快递一起构成了社会吸纳灵活就业人员的重要渠道。仅交通运输部登记注册的网约车司机数量在2023年底就已经达到了657.2万，一年新增了148.2万。如果算上未登记的司机，从业人数将更为庞大。有消息称，累计下来，全国注册过的网约车司机可能高达1亿人。这些人的技能往往比较单一，他们可能来自农村，可能文化程度不高，如果这些人失去工作，对个人、家庭和社会都是难以承受的。同时，随着生成式人工智能的快速发展，诸如销售、财务、审计、税务、教育培训、软件互联网开发、系统集成、行政、文秘和客服等“白领职业”对AI的暴露度较高，也已开始受到AI的冲击。
三、人工智能技术对就业市场的影响
人工智能究竟会对中国的就业市场产生怎样的影响呢？安邦智库通过梳理文献和信息资料，将人工智能对就业的正反面影响归纳为收入效应和替代效应。
（一）人工智能对就业的替代效应
人工智能相关技术会对一些工作产生替代效应，即新技术导致劳动力的薪资下降或者岗位消失。经济学家Acemoglu[11]曾指出，过去由劳动力从事的工作任务被机器和人工智能创造的“自动化”所替代，这种替代效应具有减少劳动力需求和工资的效应。一般认为，短期内新技术取代落后的生产力，因此技术性失业不可避免。
人工智能对就业的替代效应因行业和技能而异。高盛去年发布了《人工智能对经济增长的潜在大规模影响》报告[12]，研究结果表明，在美国，办公室和行政支持工作中可以自动化的任务比例最高，为46%；其次是法律工作，为44%；建筑和工程中的任务为37%；生命、物理和社会科学领域紧随其后，为36%；商业和金融业务以35%位居第五（图2）。北京大学国家发展研究院[13]测算了人工智能对中国不同行业的替代效应，结果显示，城市中就业替代数量最大的三个行业是制造业，交通运输、仓储和邮政业，农林牧渔业；农村中就业替代数量最大的三个行业是农林牧渔业，制造业和建筑业。
从技能的角度来看，人工智能对中等技能的常规工作替代性较强，短期内对高技能认知工作和低技能手工工作的影响较小。根据世界经济论坛的报告（2018），人工智能时代，未来就业市场将更加注重高层次的认知和非认知技能，其中认知技能包括规则和程序应用、创新能力、问题解决能力和批判性思维，非认知技能包括社交和情感技能。
一些研究测算了人工智能对中国就业的替代效应，大部分基于Frey和Osborne[14]的方法。有研究结果表明，面对人工智能技术，中国近19.88%的职业处于高替代风险状态。此外，北京大学国家发展研究院的研究结果表明，到2049年，中国将有2.78亿劳动力被人工智能替代（不同应用率下结果是2.01亿至3.33亿），占中国当前就业人数的35.8%。其中，中国将有1.42亿城市劳动力被人工智能替代，占城市总就业人数（4.34亿）的32.7%；同时，中国农村劳动力中将有1.35亿人被取代，占农村劳动力总数（3.42亿）的39.5%。根据普华永道2019年12月份的测算[15]，中国在未来20年内将有36%的工业岗位、27%的农业岗位、25%的建筑业岗位、21%的服务业岗位被人工智能相关技术取代（图3）。
此外，不能忽视的一点是，在中国社会保障体系不完善的情况下，替代效应可能通过居民收入传导对经济造成更长期、深层次的负面影响。这个循环将通过“失业-居民可支配收入下降-消费降低-生产萎缩-削减岗位-失业”实现。
（二）人工智能对就业的收入效应
人工智能相关技术也会带来生产效率效应，又被称为收入效应，这部分会抵消人工智能技术对劳动力的替代作用。一方面，人工智能相关技术通过与各领域产业深度融合，大规模推动智能化升级，将创造出大量新的就业机会。另一方面，可能也是更重要的方面，人工智能相关技术提高了生产效率、降低了人力成本，这使得生产成本降低，企业将成本通过价格传导到消费者，消费者的实际收入水平将有所提升，因此会进一步促进消费和企业利润的提升及企业规模扩大，最终增加对劳动力的雇佣。这一个良性循环有可能被忽视，因为收入效应发挥作用往往存在滞后性。根据普华永道2019年12月份的测算，在未来20年内，人工智能对中国建筑业、工业、农业、服务业的就业预估收入效应分别为48%、39%、15%、50%。
从长远来看，智能技术和自动化将大幅提高劳动者的平均劳动报酬，因此人工智能技术的发展有助于提高劳动收入份额，使得工资性收入在国民收入的初次分配中的比重有所提升。不过人工智能可能加剧劳动收入不平等。由于人工智能将代替大部分中等技能的岗位，就业结构将会呈现“两极化”的特征，高技能工作和低技能工作不断增加，而中等技能工作不断减少，因此劳动收入向两极分化。
（三）人工智能对就业的综合影响不容乐观
由此看来，人工智能对就业的净影响取决于替代效应和收入效应“正反”两股“力量”。一方面人工智能相关技术将自动化一些日常的、重复性高的工作任务，替代掉一批工作岗位；另一方面，人工智能技术产生的收入效应又会抵消部分替代效应。基于这两股“力量”，安邦智库的研究人员将结合时间跨度和绝对值两个方面评估人工智能对就业的综合影响。
时间跨度上，替代效应往往在新技术发生时即刻产生，尤其对于未做好充分准备、结构失衡的劳动力市场来说。大量重复性、常规性的中等技能工作被人工智能取代，造成技术性失业，对经济环境和社会稳定产生影响。相反，收入效应往往具有一定滞后性，且发挥作用需要许多前提条件。首先，人工智能创造出的新工作往往对劳动力的技能要求很高，这就需要劳动力市场及时调整供需关系，提供能够适应人工智能技术的人才。同时，要形成“生产率提升-劳动收入增加-生产规模扩大-生产率提升”的良性循环，还需要合理的劳动分配体系、强劲的消费动机以及顺畅的资本转化，这需要政府、居民和企业部门的长期共同努力。因此，短期来看，人工智能对就业的净影响由替代效应主导；长期来看，在前提满足的条件下，收入效应可能成为主导，使得人工智能对就业的影响转为正。
绝对值上，人工智能对中国就业市场的替代效应较发达经济体会偏高，收入效应偏低。前面已经分析过中国就业市场上劳动力的特征——老龄化、受教育程度较低、以低收入为主，这意味着中国的就业市场面对人工智能的冲击尤其脆弱。并且，从中国的产业结构来看，自动化的空间还比较大，这为人工智能替代人力创造了可能的机会。还有不得不提的是，未来中国的AI产业，将是极少数的AI大厂垄断大模型，对于行业里的其他企业而言，应是基于开源大模型开发针对具体应用场景的垂直领域的小模型，即“小AI”。“小AI”的应用性极强，对岗位上执行特定任务的劳动力替代效应也更强。而在人工智能对就业的收入效应方面，由于中国人工智能人才的培养体系还不完善，缺乏满足人工智能要求的人才，因此人工智能创造新工作的效益不能得到最大化。此外，经济中的劳动收入分配等环节还存在堵点，这些因素都会造成收入效应偏低。
四、在人工智能时代，中国应该采取审慎的科技政策
上述分析结果表明，人工智能对中国就业市场的冲击将偏大，短期内尤甚。至于人工智能对中国就业市场的收入效应，则不宜太过乐观。换句话说，人工智能对中国就业市场造成的困难大于机会。
除此之外，在当前科技政策的扶持下，某些人工智能企业可能会形成垄断。垄断对市场秩序的破坏很大，这一点科技政策制定者必须要清楚。安邦智库认为，科技是为人服务的，而不是替代人类；科技的发展应当始终以人为本，考虑到技术对社会的深远影响。
中国是一个有着14亿人口的大国，劳动力市场的稳定，对消费、经济增长，以及社会稳定都有着至关重要的作用。因此，中国制定科技政策时在这方面采取审慎原则是必要的，否则不但科技发展会受挫，还会不利于社会稳定，甚至会大幅度增加社会成本。
那么该秉持怎样的审慎原则呢？有几点可以考虑。
首先，在制定科技政策时，应将人工智能的社会应用，区分为高精尖科学领域和消费领域两类，对于消费领域的应用要尤其谨慎。高精尖科学领域的人工智能应用，如医疗、科研等，可以大力推动，因为这些领域能够带来长远的社会效益和技术突破。而对于消费领域的人工智能应用，如无人驾驶、智能家居、娱乐等，可能夺走大部分人的饭碗，最终甚至会抑制消费，因此需要谨慎评估其潜在的社会影响和风险。科技政策制定者要积极引导人工智能技术朝着“人机结合”而非“机器换人”的方向发展，推动人工智能技术与劳动者合作而不是竞争，此外还可以通过完善人才培养体系帮助劳动者再技能化，提高人机匹配度和人机协作。
其次，在制定科技政策的同时要完善社会保障体系。一份全新的IMF研究认为[16]，在更平等地分配生成式人工智能的收益与机会方面，财政政策发挥着重要的作用。政府应该针对人工智能技术对就业市场的影响完善社保体系以及税收制度，帮助减少人工智能对部分劳动者的不利影响，并通过利益再分配平衡人工智能技术对不同人群的非对称影响。首先，政府可以考虑建立健全社会失业保险制度，以覆盖面更广的失业保险缓解受到人工智能技术冲击的劳动力的压力，让下岗工人找到更符合其技能的工作，完善保险福利的转移接续，甚至可以考虑通过工资保险帮助因人工智能而收入减少的人群。其次，政府可以加强对某些受益于人工智能技术发展，但对劳动力造成极大替代效应，且加剧收入不平等的行业征税。例如可以对资本收入征税，如公司所得税、超额利润补充税、资本利得税等，以抵消人工智能造成的财富不平等现象。
再次，科技政策制定者需要帮助提高劳动人口对新技术的适应性。中国的劳动力对人工智能技术的适应性还很弱，一方面低技能劳动者需要实现再技能化，为“人机合作”或就业转型做好准备，另一方面教育机构和企业需要加强对高技能人工智能人才的培养，以改善人工智能就业市场供需结构失衡的问题。具体而言，政府迫切需要升级教育体系来应对新技术对劳动力市场的影响，以提高未来劳动力的技术和软技能；制定社会政策，营造支持终身学习的生态系统。教育机构需要调整课程设置，摆脱“产教脱钩”，培养更多高素质的人工智能人才。同时，企业应加强在职培训，在帮助员工提升技能上有“大局观”，使之能适应更广泛的工作要求。此外，劳动者本身也要积极寻找渠道学习AI技能，在当前的转型过程中对自己的学习轨迹承担个人责任，并对终身学习的概念产生更高的适应度。
最后，科技政策制定者要跨行业协调就业转型，以最小化人工智能对就业的替代效应。人工智能技术将淘汰一些传统行业的岗位，但部分行业可能涌现新岗位。对此，政府、企业和劳动者都应该清楚地了解劳动力市场的供需变化——哪些职业正在增长？哪些职业正在衰落？在充分了解劳动力市场的动态之后，政府要发挥指导和统筹的作用，推动新兴产业发展和传统行业智能化转型，灵活调整各地区的产业政策，使各地的人工智能发展战略因地制宜，减少人工智能对现有岗位的替代效应，同时提供信息、制定政策以协助劳动力跨行业转型。
总之，在制定人工智能相关科技政策时，应该平衡技术进步与社会稳定之间的关系，确保科技进步真正造福全体人民，而非少数企业或个人。这不仅有助于实现可持续的经济发展，还能维护社会的和谐与稳定。
参考文献
[1] Cazzaniga M. Gen-AI： Artificial Intelligence and the Future of Work[M]. IMF ，2024.
[2]零壹财经. 70部人工智能政策解读：产业侧重和方向差异[EB/OL].https：//finance. sina.cn/2023-07-26/detail-imzczafq0176142. d.html.
[3]中国新一代人工智能发展战略研究院.中国新一代人工智能科技产业发展报告（2024）[R]. 天津：2024世界智能产业博览会， 2024.
[4]中国互联网协会. 中国互联网发展报告（2024）[R]. 北京：中国互联网协会， 2024.
[5] Nestor Maslej， Loredana Fattorini， Erik Brynjolfsson， John Etchemendy， Katrina Ligett， Terah Lyons， James Manyika， Helen Ngo， Juan Carlos Niebles， Vanessa Parli， Yoav Shoham， Russell Wald， Jack Clark， and Raymond Perrault The AI Index 2023 Annual Report [R]. AI Index Steering Committee， Institute for HumanCentered AI， Stanford University， Stanford， CA， April 2023.
[6] Frey， C. B.， & Osborne， M. A. The Future of Employment： How Susceptible are Jobs to Computerisation？[J].Technological Forecasting and Social Change，2017（114）：254-280.
[7]中国老龄科学研究中心. 中国老龄化到了什么程度？或在2040年前后进入深度老龄社会[EB/OL].2021-05-13[2024-07-10].http：// www.crca.cn/index.php/13-agednews/185-2040. html.
[8]袁卫新.中国教育与人力资源问题报告[J].师道：人文， 2003（4）：2.DOI：10.3969/ j.issn.1008-3855.2003.04.002.
[9]国家发展和改革委员会就业收入分配和消费司，北京师范大学中国收入分配研究院.中国居民收入分配年度报告（2021）[M].北京：社会科学文献出版社·城市和绿色发展分社，2022.
[10]浙江大学，百度. 中国人工智能人才培养报告[R]. 杭州：浙江大学，百度， 2022.
[11] Acemoglu D， Restrepo P. Artificial Intelligence， Automation and Work[R]. Cambridge：National Bureau of Economic Research， 2018.
[12] Hatzius J， Briggs J， Kodnani D， et al. The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth [R]. New York：The Goldman Sachs Group， Inc.， 2023.
[13]周广肃，褚高斯，李力行，孟岭生.人工智能对中国劳动力市场的影响[EB/OL]. 2020-02-19[2024-07-10]. https：//nsd.pku.edu.cn/ cbw/jjxywkw/cejxwg/501438.htm.
[14] Frey， C.， & Osborne， M. The Future of Employment： How Susceptible Are Jobs to Computerization？ [R]. Working Paper， Oxford： Oxford Martin，2013.
[15] Hawksworth J.， Rao A.， Gillham J.， et al.人工智能和相关技术对中国就业的净影响[R].英国：普华永道， 2019.
[16] Era Dabla-Norris， Ruud de Mooij. 财政政策可帮助人工智能更好造福人类[EB/ OL]. 2024-06-20[2024-07-10]. https：//www.imf. org/zh/Blogs/Articles/2024/06/17/fiscal-policycan-help-broaden-the-gains-of-ai-to-humanity.
（陈莉，安邦智库研究员；陈功，安邦智库创始人、首席研究员）
