一、引言 当前，以人工智能和数字技术为代表的新一轮科技革命给全球带来深刻变革。《2024年国务院政府工作报告》中明确提出“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动”。依托坚实的政策扶持、海量的市场数据资源以及庞大的消费群体等显著优势，我国人工智能产业正展现出蓬勃的发展活力。据工业和信息化部数据，截至2024年9月，我国人工智能核心产业规模接近6000亿元，产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用等上下游关键环节。人工智能对劳动力市场的影响是多方面的，这也引起了各方的激烈讨论(Autor，2015；Susskind，2017；Kujur，2018)[1-3]。智能化的发展会降低劳动力的价值，引发机器对劳动力的替代(冯昭奎，2017)[4]；人工智能技术进步也能够提高生产率，产品的市场需求会随着产品价格的降低而不断提高，进一步刺激产出的增加和资本积累，劳动力的就业水平由此不断提高(Furman，2019)[5]。人工智能同时还具有技术偏向特征，其广泛应用无疑将深刻影响现有的收入分配格局，带来劳动收入份额变动的复杂性和不确定性。近年来，由于经济压力和性别平等的倡导，越来越多的女性也参与到劳动力市场，但性别收入差异一直是劳动力市场长期存在的问题之一。人工智能技术对劳动力市场带来的冲击，势必也会对男性与女性收入差异产生影响。目前已有不少文献探究了人工智能对性别收入差异带来的影响，主要是从技能类型、工作任务、地域分布等角度(汪前元，2022；马红梅，2023；孙宁，2023)[6-8]，但鲜少有文献从人工智能影响个体时间配置的视角探究其对性别收入差异的影响。 人工智能技术深刻改变了市场生产部门和家庭生产部门的生产方式，从而影响个体在工作、家务和闲暇的时间分配。目前，中国社会仍受“男主外，女主内”的传统观念的制约，男性与女性的时间分配由于性别特征具有明显差异。人工智能对劳动力供给结构、就业结构等方面带来的冲击会给不同性别群体的时间分配带来怎样的影响？是否会动摇传统的时间分配格局，进而对性别收入差距带来一定影响？回答并验证这些问题能对国家引导人工智能发展，改善收入分配格局，促进性别平等提供合理参考。 本文可能的边际贡献主要在于：第一，丰富了性别收入差距领域的文献。从不同特征群体出发探究人工智能与性别收入差距的关系，能够精准识别问题根源、制定差异化策略。第二，从个人时间配置的角度探究人工智能如何影响时间分配进而影响收入，为认识人工智能带来的劳动力市场变化从行为决策方面提供新的视角。 二、文献回顾评述 关于人工智能对性别收入的影响的研究，学者大多从两方面展开论证。一方面，人工智能是技能偏向性技术进步会增加对认知技能具有优势的女性劳动力的收入；另一方面，人工智能是任务偏向性技术进步会增加对非常规任务具有优势的劳动力的收入，从而影响性别收入差距。 人工智能作为新兴技术进步在应用中改变了技术环境，同时也具有技能偏向性特征。对于不同技能水平的劳动力，人工智能的替代效应并不相同。孙早和侯玉琳(2019)[9]把劳动者的不同技能状况用所受的教育程度作区分，提出对于中等学历劳动力工业智能化表现出显著的替代效应，对高、低等教育水平的劳动力增加有促进作用，在智能化有较高程度发展的地区对高等教育劳动者的需求更为明显。孙早和韩颖(2022)[10]将工业部门划分为低技术部门和高技术部门，从经验和理论两个层面证明在高技术部门，劳动力受教育程度能显著增强人工智能对工资的正向提升作用，而低技术部门中此效应不明显，同时人工智能发展将增加低技术部门对女性劳动力的需求，加剧高技术部门性别间的工资差距。Lankisch(2017)[11]将自动化资本纳入内生经济增长模型的框架内，研究发现自动化优先替代掉的是低技能工人，低技能工人的实际工资下降并引发了技能溢价。不同技能和性别的劳动者，人工智能形成的总效应还存在地区差异。汪前元(2022)[6]提出在东部地区智能化的发展减少了低、中技能女性人群的就业；在中部地区智能化的发展增加了中技能人群和男性群体的就业，但对中技能女性和高技能男性群体有显著替代；在西部地区人工智能对低技能女性和高技能劳动者的就业影响是显著降低的。还有学者发现偏向性技术进步也会在具有不同技能优势的人群上体现，进而导致收入不平等。Beaudry和Lewis(2014)[12]将个体技能分为认知技能和体力劳动，在对美国1980-2000年的跨城市证据中发现技术进步使得对劳动力认知技能的需求增加、对体力劳动的需求减少，而女性和受过高等教育的人对认知技能具有比较优势，技术进步改变了技能的相对价格进而缩小了男女工资差距。王林辉(2022)[13]深入考察人工智能与个体能力的耦合及其对劳动者收入产生的影响，发现人工智能技术与认知和非认知能力耦合，两种能力对劳动者工资提升都有所帮助，不过与非认知能力融合的人工智能技术所带来的薪资增长幅度，相较于与认知能力融合的技术要更为显著。魏下海等(2018)[14]利用我国制造业生产线升级的实证数据发现，在技术进步对男女工资同样存在“工资溢价”的背景下，对认知技能和非常规任务分析能力更强的女性尤其是高技能女性的工资提升更大。
