一、引言 技术进步对经济的影响一直是经济学家重点关注的问题之一。历史上，每一次重大的工业技术进步，都伴随着生产率的大幅度提高。最近，随着人工智能的发展，有关人工智能对经济的影响引发了学术界新的关注。关于人工智能的研究，从20世纪四五十年代即开始兴起，而1956年由约翰·麦卡锡(John McCarthy)等人组织的达特茅斯会议被认为是开创了人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)这个研究领域的历史性事件(Moor，2006)。在会议上，人工智能这个术语首次被正式提出。目前，关于人工智能并没有直接统一的定义。根据麦卡锡的定义，人工智能是制造智能机器，尤其是智能计算机程序的科学工程。①最近，随着大数据的高速发展、硬件和算法的进步，人工智能迎来了发展的新高潮。世界主要国家都在大力发展人工智能，我国也将人工智能视为经济发展的新引擎。2017年7月20日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出到2030年，人工智能产业竞争力要达到世界领先水平。②党的十九大报告中也着重强调“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。③可以预见，人工智能在未来一段时间将发展更为迅速，会引发科技方面的重大变革，并对经济和人类社会带来更为广泛和深刻的影响。 随着人工智能逐渐改变现代和未来经济社会的方方面面，有关人工智能对经济、收入不平等、就业等方面影响的文献与日俱增。在2017年初举办的美国社会科学联合会(ASSA)年会上，几位著名经济学家在其前期研究成果(Acemoglu & Restrepo，2016；Agrawal et al.，2016；Nordhaus，2015)的基础之上，组织了关于人工智能与经济的讨论会。在2017年9月由美国国家经济研究局(NBER)举行的“人工智能的经济学”会议上，众多经济学家也展开了有关人工智能对经济或生产力增长、就业、收入分配，贸易等经济各个方面影响的探讨(Aghion et al.，2017；Brynjolfsson et al.，2017；Autor & Salomons，2017；Stiglitz & Korinek，2017；Goldfarb & Trefler，2017)，同时也讨论了人工智能或深度学习技术的发展对于经济学方法的拓展等相关议题(Athey，2017；Camerer，2017；Mullainathan & Spiess，2017)。研究人工智能对经济的影响，可以帮助我们更好地理解人工智能发展的积极和消极效应，从而设计出合理的公共政策，以应对其可能带来的风险和挑战。本文梳理了人工智能对经济增长、劳动力就业以及收入不平等的影响文献。在此基础上，本文就如何运用公共政策缓解人工智能发展对劳动力市场可能的负面作用等相关研究进行文献介绍。 二、人工智能对生产率和经济增长的影响 人工智能是科学技术上的一次重大革新，现有文献中的一个普遍观点是人工智能会提高生产率，促进经济增长。例如Brynjolfsson & McAfee(2014)就认为，基于人工智能、数字化革命等推动的第二次机器革命将实现空前的技术进步。埃森哲咨询公司2016年发布的一份关于人工智能的报告将人工智能视为一种新的生产要素，指出人工智能将会至少通过三个方面促进经济增长：首先，人工智能可以使复杂的体力任务自动化，这种效应被称为“智能自动化”；其次，人工智能可以补充现有的劳动力和资产，提升工人能力和资本效率；第三，人工智能可以促进创新，并扩散到各个行业。④近年来大量的理论和实证研究关注了人工智能对经济增长的促进作用，其中生产率决定了在资本、劳动力等生产要素投入不变情况下的经济增长速度，是文献中衡量技术进步和经济效率的一个常用指标。 (一)人工智能对生产率和经济增长影响的理论研究 理论层面上，现有的部分文献尝试通过经济增长模型来解释人工智能或者自动化影响经济增长的模式或者路径。在这方面，Hanson(2001)较早地尝试利用新古典经济增长模型就机器智能对经济影响进行估计。该模型假设机器可以与人类劳动互补，也可以替代人类劳动，在不同的工作中，这种补充或者替代的可能性不同。模型同时假设计算机技术比一般技术改进得更快，机器智能的劳动投入可以根据需要快速增长，从而批量使用机器智能将经济增长率提高一个数量级或更多。另外，作者也指出这种分析可能会低估机器智能对经济的影响，因为其并没有考虑创造新型工作的可能性。 Acemoglu & Restrepo(2016)的研究则弥补了上述缺陷。他们在Zeira(1998)基于任务的模型基础上引入自动化技术并假设任务个数为内生。该模型的一个创新之处在于提出了一个统一的框架，在此框架中，从前由劳动力完成的任务可以被自动化，同时劳动力具有比较优势的新任务可以被创造。该项研究发现，自动化同时具有替代效应和生产力效应，替代效应本身会降低劳动力需求，而生产力效应则通过使用更便宜的资本替代劳动从而提高生产力，并提高对尚未自动化任务中劳动力的需求。之后Acemoglu & Restrepo(2018)进一步指出，可能限制劳动生产率提高的因素包括：新技术所需技能和劳动力所提供技能的不相适应，以及自动化以过快的速度引进等。新任务倾向于使用新的技能，但如果教育体系未及时提供这些技能，经济转型将会受到阻碍。另外，由于现行的税收体系中倾向于补贴资本而不是劳动，以及劳动力市场的摩擦和不完善，均衡工资会高于劳动的社会机会成本，从而导致自动化技术被过度采用，资本和劳动配置不当，阻碍劳动生产率的提升。
