人工智能技術(shù)發(fā)展背景下收入不平等及政策：理論分析

黃 旭

一、引言

人工智能將成為未來(lái)社會(huì)新的增長(zhǎng)引擎，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，生產(chǎn)力和生活方式將得到極大改善。人工智能將克服老齡化的困境，創(chuàng)造更多的財(cái)富，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(陳彥斌等，2019[1];蔡躍洲和陳楠，2019[2])，擴(kuò)大居民消費(fèi)(林晨等，2020[3])，同時(shí)能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)(郭凱明，2019[4])，但由此引發(fā)的收入不平等加劇也引起了經(jīng)濟(jì)學(xué)家的關(guān)注。越來(lái)越多的證據(jù)表明，一系列低技能和中等技能職業(yè)的自動(dòng)化導(dǎo)致了工資不平等(Autor等,2003[5];Goos和Manning，2007[6])。低技能勞動(dòng)力由于工作程式化程度較高，易于被人工智能所替代，而高技能勞動(dòng)力一般接受過(guò)高等教育，工作崗位涉及多種技能組合，例如創(chuàng)新能力、團(tuán)隊(duì)合作能力、決策能力等等，較難被人工智能所替代。人工智能的發(fā)展提升了對(duì)勞動(dòng)力技能的需求，因而在未來(lái)發(fā)展過(guò)程中對(duì)高技能勞動(dòng)力更有利。

大量文獻(xiàn)詳細(xì)闡述了人工智能或自動(dòng)化對(duì)收入不平等的影響機(jī)制和效應(yīng)，主要從降低勞動(dòng)收入份額和增加資本收入份額、擴(kuò)大勞動(dòng)力的工資不平等方面進(jìn)行了詳細(xì)解釋(Hanson,2001[7];Lankisch 等,2019[8])。

理論方面，DeCanio(2016)[9]拓展CES生產(chǎn)函數(shù)，發(fā)現(xiàn)若勞動(dòng)力和機(jī)器人資本替代彈性較大，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，收入不平等將加劇。Benzell 等(2015)[10]通過(guò)建立兩期OLG模型，證明使用機(jī)器人可以增加資本回報(bào)率，當(dāng)代人會(huì)受益，而后代會(huì)陷入貧困，并預(yù)測(cè)勞動(dòng)收入份額最終會(huì)下降。Brynjolfsson和McAfee(2014)[11]進(jìn)一步指出，資本收益增加的不平衡性是人工智能導(dǎo)致收入不平等加劇的重要原因。人工智能的發(fā)展會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)新的增加，新產(chǎn)品和新服務(wù)會(huì)增加資本回報(bào)，但只有少數(shù)掌握資本的資本所有者受益。Prettner和 Strulik(2017)[12]基于研發(fā)的增長(zhǎng)模型，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致自動(dòng)化程度的提高，技能溢價(jià)的增加，更快的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)加劇不平等。因此，自動(dòng)化可能是許多國(guó)家不平等加劇的主要驅(qū)動(dòng)因素。Sachs和Kotliko(2015)[13]建立模型并數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化會(huì)使每個(gè)新生代都比其前輩更糟糕，同時(shí)還表明，適當(dāng)?shù)拇H政策可以用來(lái)將贏家和輸家的局面轉(zhuǎn)化為所有世代的雙贏。Acemoglu和Restrepo(2018)[14]彌補(bǔ)以往研究的不足，建模中同時(shí)引入低技能的自動(dòng)化和高技能的自動(dòng)化，研究發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化替代低技能工人總是增加工資不平等，而自動(dòng)化替代高技能工人會(huì)降低工資不平等。

實(shí)證方面，學(xué)者在歐美多個(gè)國(guó)家找到了相應(yīng)的證據(jù)(Gordon,2009[15]；Fonseca等,2018[16])。Dickson(2017)[17]指出目前收入不平等加劇的趨勢(shì)沒(méi)有減緩的跡象。自動(dòng)化有可能通過(guò)劇烈的變革使全世界數(shù)百萬(wàn)人無(wú)法就業(yè)，同時(shí)導(dǎo)致貧富差距不斷擴(kuò)大。為了促進(jìn)世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展和維持人類的社會(huì)規(guī)范，有必要分析和調(diào)整政府福利計(jì)劃，保障人們生活水平不斷提高。Korinek和Stiglitz(2017)[18]將替代型人工智能技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致工資不平等問(wèn)題進(jìn)行分類：第一，討論了AI等新技術(shù)可能導(dǎo)致帕累托改進(jìn)的一般條件。第二，描述不平等受影響的兩個(gè)主要渠道:創(chuàng)新者產(chǎn)生的盈余和要素價(jià)格變化引起的再分配。第三，提供了幾個(gè)簡(jiǎn)單的經(jīng)濟(jì)模型來(lái)描述政策如何抵消這些影響。在合理的條件下，可以通過(guò)征收非扭曲性稅收以補(bǔ)償未來(lái)可能會(huì)陷入貧困的人群。第四，描述了技術(shù)進(jìn)步可能導(dǎo)致技術(shù)失業(yè)的兩個(gè)主要渠道:通過(guò)效率工資效應(yīng)和過(guò)渡現(xiàn)象。第五，推測(cè)創(chuàng)造超人類智力水平的技術(shù)可能會(huì)影響不平等。

在國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)方面，學(xué)者發(fā)現(xiàn)中國(guó)也出現(xiàn)了收入不平等的現(xiàn)象(呂世斌和張世偉，2015[19])，原因可能是技術(shù)進(jìn)步所導(dǎo)致(宋冬林等,2010[20]；寧光杰和林子亮，2014[21])。理論方面，學(xué)者一般通過(guò)改進(jìn)新古典模型，構(gòu)建技能偏向性技術(shù)，解釋收入不平等等現(xiàn)象(陸雪琴和文雁兵，2013[22]；徐舒,2010[23])。王林輝等(2020)[24]構(gòu)造高、低技術(shù)兩部門模型，發(fā)現(xiàn)人工智能對(duì)不同技能勞動(dòng)者生產(chǎn)效率影響是不同的，從而導(dǎo)致了收入不平等的現(xiàn)象，并使用中國(guó)2000—2016年省級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。董直慶等(2014)[25]引入個(gè)體的教育選擇，構(gòu)建數(shù)理模型，研究發(fā)現(xiàn)：中國(guó)技術(shù)進(jìn)步偏向于技能勞動(dòng)者，擴(kuò)大了技能勞動(dòng)和非技能勞動(dòng)的工資差距，誘發(fā)技能溢價(jià);然而，中性技術(shù)進(jìn)步能夠增加技能勞動(dòng)的供給，并減小二者的工資差距。鄒薇和劉勇(2010)[26]引入技能勞動(dòng)供給約束和技能溢價(jià)，構(gòu)造了關(guān)于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與收入不平等變化的動(dòng)態(tài)模型。研究表明，現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)技術(shù)之間的差距越大，技能勞動(dòng)供給越有限，則技能溢價(jià)越高，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型啟動(dòng)越延遲，收入不平等狀況越嚴(yán)重。董志強(qiáng)和黃旭(2021)[27]構(gòu)建動(dòng)態(tài)一般均衡模型，使用數(shù)值模擬的方法證明，延長(zhǎng)普及教育的年限可以在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)抑制收入不平等加劇。

本文考慮了勞動(dòng)力的異質(zhì)性，以教育程度的差異將勞動(dòng)力區(qū)分為低技能工人和高技能工人，通過(guò)改進(jìn)新古典模型，解釋了收入不平等的原因，探究了政府可以通過(guò)向資本征稅籌集稅收，并以不同比例轉(zhuǎn)移支付給低技能和高技能工人的政策的可行性。

首先，靜態(tài)條件下本文通過(guò)改進(jìn)新古典增長(zhǎng)模型，區(qū)分了三種效應(yīng)對(duì)技能溢價(jià)的影響，分別是技術(shù)效應(yīng)、互補(bǔ)效應(yīng)和供給效應(yīng)。其中技術(shù)效應(yīng)是本文研究的重點(diǎn)，指人工智能資本存量和人工智能技術(shù)生產(chǎn)效率的提高都將增加技能溢價(jià)。

其次，本文在靜態(tài)模型的基礎(chǔ)上，將教育納入分析的范疇，拓展世代交替模型，研究動(dòng)態(tài)情況下收入不平等及人工智能技術(shù)的發(fā)展對(duì)教育決策的影響。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，如果沒(méi)有政府進(jìn)行收入調(diào)節(jié)，技能溢價(jià)將加劇。技能溢價(jià)對(duì)教育將產(chǎn)生兩種效應(yīng)，一方面技能溢價(jià)的增加將刺激更多勞動(dòng)力選擇高等教育，另一方面人工智能的發(fā)展提高了對(duì)勞動(dòng)者技能的要求，低技能勞動(dòng)者的比例將會(huì)增加。

由于人工智能的發(fā)展會(huì)增加資本收入份額，減少勞動(dòng)收入份額，為減少技能溢價(jià)，政府可以對(duì)資本征稅并轉(zhuǎn)移支付給工人。本文發(fā)現(xiàn)，對(duì)資本的稅收應(yīng)滿足一定的條件，同時(shí)轉(zhuǎn)移支付過(guò)程中要合理進(jìn)行分配，支付給低技能工人的金額與支付給高技能工人的金額比例大于一定值時(shí)，該政策可以減少技能溢價(jià)，促進(jìn)社會(huì)公平。最后，本文發(fā)現(xiàn)，如果人工智能技術(shù)沒(méi)有跨越奇點(diǎn)，政府可能會(huì)陷入效率與公平兩者難以兼顧的困境。其中，奇點(diǎn)指的是人工智能技術(shù)水平的某個(gè)界限，當(dāng)人工智能技術(shù)跨越該界限后，經(jīng)濟(jì)會(huì)以前所未有的速度快速增長(zhǎng)。

本文的創(chuàng)新有如下幾點(diǎn)：第一，同時(shí)從靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)模型考察收入不平等現(xiàn)象，對(duì)問(wèn)題的分析更全面。第二，在世代交替模型的基礎(chǔ)上，將教育選擇內(nèi)生化，詳細(xì)分析了人工智能擴(kuò)大了收入不平等，同時(shí)影響人們是否選擇高等教育提高技能。第三，從政府的角度探討了對(duì)資本征稅，并按比例分配給低技能和高技能工人政策的可行性。

二、模型

(一)靜態(tài)模型

本文假設(shè)勞動(dòng)力是異質(zhì)的，勞動(dòng)力由于受教育差異，區(qū)分為低技能和高技能工人。低技能工人指未接受大學(xué)高等教育的群體，和人工智能構(gòu)成替代的關(guān)系，例如制造業(yè)中流水線上工作的工人，極易被人工智能所取代。高技能工人指接受過(guò)大學(xué)高等教育的群體，例如公司管理者或高級(jí)研發(fā)工程師等。

本文借鑒Lankisch 等(2019)[8]的生產(chǎn)函數(shù)，并做了如下改進(jìn)：增加了勞動(dòng)者生產(chǎn)效率和資本生產(chǎn)效率，同時(shí)將低技能勞動(dòng)力與自動(dòng)化資本的無(wú)限替代更改為常替代彈性，這樣更具有一般性，和現(xiàn)實(shí)更相符。新的生產(chǎn)函數(shù)為

(1)

其中，K為傳統(tǒng)物質(zhì)資本，P為人工智能資本，LL為低技能工人，LH為高技能工人，AL和AH分別為低技能工人和高技能工人的生產(chǎn)效率，AP為人工智能技術(shù)的生產(chǎn)效率。ε為低技能工人與人工智能資本的替代彈性，由于人工智能易于替代低技能工人，故假設(shè)ε>1。σ為高技能工人與人工智能資本的替代彈性，由于高技能工人涉及復(fù)雜的邏輯思維和決策能力，目前人工智能較難替代高技能工人，故假設(shè)0<σ<1。

假設(shè)企業(yè)利潤(rùn)為π，高技能和低技能工人工資分別為ωH、ωL，傳統(tǒng)資本租金價(jià)格為RK,人工智能資本租金價(jià)格為Rp，從而

π=Y-ωHLH-ωLLL-RpP-RKK

(2)

在完全競(jìng)爭(zhēng)的條件下企業(yè)追求利潤(rùn)最大化，從而高技能和低技能工人工資分別為

(3)

(4)

傳統(tǒng)資本租金價(jià)格為

(5)

人工智能資本租金價(jià)格為

(6)

假設(shè)資本充分自由流動(dòng)，不存在套利，即RK=RP，化簡(jiǎn)得

(7)

定義技能溢價(jià)為高技能工人工資與低技能工人工資之比，即

(8)

命題一：

1.技術(shù)效應(yīng)：提高人工智能資本存量和人工智能技術(shù)的生產(chǎn)效率都將增加技能溢價(jià)。

2.互補(bǔ)效應(yīng)：隨著高技能工人生產(chǎn)效率的提高，技能溢價(jià)將減少；低技能工人生產(chǎn)效率提高，技能溢價(jià)不確定。

3.供給效應(yīng)：低技能工人數(shù)量增加，技能溢價(jià)將增加；高技能工人數(shù)量增加，技能溢價(jià)減少。

證明：對(duì)式(8)兩邊取對(duì)數(shù)得

(9)

從而

證畢！

命題一第1個(gè)結(jié)論為主要結(jié)論，人工智能技術(shù)的發(fā)展將導(dǎo)致收入不平等現(xiàn)象加劇。主要原因是人工智能替代低技能工作崗位，與高技能工作崗位互補(bǔ)。人工智能替代低技能工作崗位，導(dǎo)致低技能工作崗位減少，而低技能工人供給逐漸過(guò)剩，必然帶來(lái)工資的減少。高技能工人由于不易被人工智能替代，成為技術(shù)進(jìn)步的受益者。

第2個(gè)結(jié)論看起來(lái)比較反常，高技能工人提高生產(chǎn)效率卻帶來(lái)技能溢價(jià)的減少。原因是高技能工人與低技能工人的替代彈性系數(shù)σ<1，即高技能工人對(duì)低技能工人工作崗位互補(bǔ)，兩者需要協(xié)作共同完成生產(chǎn)任務(wù)。高技能工人提高生產(chǎn)效率自身會(huì)受益，但是由于高技能與低技能構(gòu)成互補(bǔ)關(guān)系，一方面，高技能工人提高生產(chǎn)效率對(duì)低技能工人存在溢出效應(yīng)，能幫助低技能工人提高生產(chǎn)效率，低技能工人受益更多；另一方面，高技能工人提高生產(chǎn)效率，相當(dāng)于高技能工人完成工作任務(wù)中的比例更高，低技能完成比例減少，社會(huì)總財(cái)富增加了，分配比例變化不大，低技能工人相對(duì)于高技能工人獲得了更高的收益，所以導(dǎo)致技能溢價(jià)的減少。

(二)動(dòng)態(tài)模型

為了得到更深刻的洞見(jiàn)，本文借鑒Prettner和Strulik(2017)[12]在世代交替模型中將教育納入研究范疇來(lái)考察人工智能發(fā)展對(duì)教育決策的影響。進(jìn)一步，為應(yīng)對(duì)收入不平等擴(kuò)大的現(xiàn)象，本文考察政府對(duì)資本征稅并轉(zhuǎn)移支付給工人的公共政策效應(yīng)。本文的創(chuàng)新之處在于修改了生產(chǎn)函數(shù)并加入了政府部門的宏觀調(diào)節(jié)，從而獲得更深的洞見(jiàn)。

假設(shè)每個(gè)個(gè)體存活兩期，成年時(shí)期參加工作，老年期退休依靠?jī)?chǔ)蓄生活。假設(shè)每個(gè)個(gè)體均擁有高中學(xué)歷，并賦予每個(gè)個(gè)體1單位時(shí)間，個(gè)體可以選擇花費(fèi)δ單位時(shí)間進(jìn)入大學(xué)學(xué)習(xí)，剩余1-δ單位時(shí)間工作。進(jìn)入大學(xué)學(xué)習(xí)的個(gè)人在模型中稱為高技能工人，未進(jìn)入大學(xué)學(xué)習(xí)的個(gè)人被稱為低技能工人。

勞動(dòng)力總?cè)丝诓蛔?，假設(shè)t時(shí)期為L(zhǎng)t。分為低技能工人LL,t和高技能工人LH,t。生產(chǎn)中有三種生產(chǎn)要素：低技能工人、高技能工人和智能設(shè)備。其中智能設(shè)備為人工智能控制的自動(dòng)化設(shè)備，例如工業(yè)機(jī)器人。

1.個(gè)人。

工人的效用函數(shù)為

(10)

由靜態(tài)模型結(jié)論可知，人工智能技術(shù)的發(fā)展可能加劇收入不平等，本文考慮對(duì)資本征稅，并轉(zhuǎn)移支付給個(gè)人，轉(zhuǎn)移支付金額為Tj,t。

個(gè)人預(yù)算約束條件為

(1-δj)ωj,t+Tj,t=cj,t+sj,t

(11)

個(gè)人追求效用最大化，聯(lián)立式(10)和式(11)求解得

(12)

2.個(gè)人教育抉擇。

個(gè)人是否選擇大學(xué)教育取決于上述兩種效用的大小，個(gè)人選擇大學(xué)教育的條件為uH,t≥uL,t，將式(10)和式(12)代入化簡(jiǎn)可得

(13)

(14)

3.最終品生產(chǎn)。

為方便計(jì)算，對(duì)式(11)進(jìn)行了簡(jiǎn)化。本文研究的重點(diǎn)是人工智能對(duì)收入不平等的影響，核心變量是人工智能技術(shù)和資本，因而忽略了對(duì)傳統(tǒng)物質(zhì)資本的考察。同時(shí)假設(shè)高技能工人和低技能工人的替代彈性為1，故生產(chǎn)函數(shù)為

(15)

其中LH,Y,t為從事最終品生產(chǎn)的高技能工人，低技能工人LL,t均從事最終品生產(chǎn)，xi,t為t時(shí)期中間品i，即生產(chǎn)中所使用的智能設(shè)備。ε為智能設(shè)備和低技能工人之間的替代彈性，智能設(shè)備容易替代低技能工人，故假設(shè)ε>1。At為中間品數(shù)目，代表了人工智能技術(shù)前沿，At越大代表人工智能技術(shù)越先進(jìn)，生產(chǎn)的中間產(chǎn)品越多。

企業(yè)利潤(rùn)函數(shù)為

πt=Yt-ωH,Y,tLH,Y,t-ωL,tLL,t

(16)

其中，ωH,t和ωL,t分別為高技能工人和低技能工人工資，pi,t為中間品xi,t的價(jià)格，τR為政府對(duì)企業(yè)征收的資本稅。為計(jì)算方便，將At視為連續(xù)的變量。

企業(yè)追求利潤(rùn)最大化，由一階條件得

(17)

(18)

(19)

定義技能溢價(jià)為

(20)

4.研發(fā)部門。

研發(fā)部門從高技能工人中招募科學(xué)家，為新機(jī)器制定藍(lán)圖，并通過(guò)出售藍(lán)圖獲利，生產(chǎn)函數(shù)為

(21)

(22)

其中，φ∈(0,1]表示跨期知識(shí)溢出的強(qiáng)度，λ∈[0,1]表示擁擠效應(yīng)的強(qiáng)度。

研發(fā)部門的利潤(rùn)為研發(fā)公司通過(guò)出售其專利產(chǎn)生的收入，扣除他們雇用的科學(xué)家的成本。研發(fā)利潤(rùn)為

(23)

其中，pA,t為藍(lán)圖價(jià)格，ωH,A,t為研發(fā)部門科學(xué)家的工資，從而

(24)

模型中假設(shè)專利的有效時(shí)間為一期，同時(shí)人才是充分流動(dòng)的，研發(fā)部門科學(xué)家和生產(chǎn)部門高技能工人工資應(yīng)該相等，即

ωH,A,t=ωH,Y,t

(25)

5.中間品部門。

中間品部門購(gòu)買研發(fā)部門的藍(lán)圖進(jìn)行中間品的生產(chǎn)，生產(chǎn)中間品的物質(zhì)資本與機(jī)器構(gòu)成線性函數(shù)關(guān)系，為簡(jiǎn)化計(jì)算方便，假設(shè)

xi,t=ki,t

(26)

其中，ki,t為中間品廠商生產(chǎn)機(jī)器使用的物質(zhì)資本數(shù)量。中間品廠商分為兩類：一類中間品廠商購(gòu)買新開發(fā)的機(jī)器藍(lán)圖，擁有使用的壟斷權(quán)，具備一定的市場(chǎng)力量，其利潤(rùn)應(yīng)該等于進(jìn)入市場(chǎng)的成本，即

πi,t=pA,t

(27)

另一類中間品廠商使用的是舊機(jī)器藍(lán)圖，不再受專利的保護(hù)，可以自由進(jìn)入，利潤(rùn)為0。假設(shè)新機(jī)器角標(biāo)用i表示，舊機(jī)器角標(biāo)用j表示。

生產(chǎn)新機(jī)器的中間品廠商的利潤(rùn)函數(shù)為

(28)

中間品廠商追求利潤(rùn)最大化，由一階條件可得

化簡(jiǎn)得

(29)

xj,t=α-εxi,t

(30)

由于0<α<1,ε>1，則α-ε>1，從而xj,t>xi,t。原因是舊機(jī)器失去了專利保護(hù)，價(jià)格更低，相應(yīng)銷售量更多。由式(30)得

=(α1-ε-1)At-1+At

(31)

代入式(15)得

(32)

6.政府部門。

由本文靜態(tài)模型結(jié)論可知，替代型人工智能的使用導(dǎo)致收入不平等加劇。借鑒董志強(qiáng)和黃旭(2019)[30]命題一的結(jié)論，替代型人工智能的使用將導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額減少，資本收入份額增加。由于資本擁有者成為最大受益者，為促進(jìn)公平政府可對(duì)資本征稅，并轉(zhuǎn)移支付給工人。政府保持財(cái)政收支平衡，故

(33)

7.均衡分析。

勞動(dòng)力市場(chǎng)出清：

(34)

LH,t=LH,Y,t+LH,A,t

(35)

由式(19)和式(32)得

(36)

將式(27)和式(36)代入式(25)得

(37)

其中，現(xiàn)實(shí)中擁擠效應(yīng)的值λ比較小，故現(xiàn)實(shí)中1-λ-α>0。

雖然根據(jù)式(37)無(wú)法求出LH,A,t，但是根據(jù)隱函數(shù)定理，可以證明LH,A,t的解存在且唯一，同時(shí)滿足LH,A,t>0。

命題二：

2.隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步，高技能工人勞動(dòng)收入份額為1-α，低技能工人勞動(dòng)收入份額逐漸減少，長(zhǎng)期中趨于0。若政府無(wú)轉(zhuǎn)移支付，則高技能工人與低技能工人之間財(cái)富不平等會(huì)加劇，長(zhǎng)期中高技能工人將趨于占有全部財(cái)富。

3.技能溢價(jià)的增加一方面會(huì)刺激更多的人選擇高等教育，另一方面也會(huì)提高對(duì)工人學(xué)習(xí)能力的要求。(1)受篇幅所限，文中未列出命題二的證明過(guò)程，感興趣的讀者可向作者索取。

從教育的角度看，人工智能的發(fā)展會(huì)帶來(lái)兩種截然相反的效應(yīng)。一方面，技能溢價(jià)會(huì)刺激更多的人傾向于選擇高等教育，高技能工人數(shù)量的增加有利于減少技能溢價(jià)。但另一方面，人工智能技術(shù)的發(fā)展對(duì)個(gè)人學(xué)習(xí)能力提出了更高的要求。例如，現(xiàn)實(shí)中對(duì)人工智能研發(fā)人才的需求量很大，工資也很高，但企業(yè)很難招聘到合適的人才。一個(gè)重要原因是人工智能的發(fā)展拔高了對(duì)工人學(xué)習(xí)能力的要求，雖然工資高，但能達(dá)到要求的人的比例反而在減少。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，低技能工人的比例可能會(huì)持續(xù)增加，從社會(huì)公平的角度來(lái)看，適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)移支付是必要的。

由式(33)，政府對(duì)資本征稅后，轉(zhuǎn)移支付給高技能工人TH,t，低技能工人TL,t。為減少技能溢價(jià)，轉(zhuǎn)移支付給低技能工人的TL,t明顯應(yīng)大于轉(zhuǎn)移支付給高技能工人的TH,t。為簡(jiǎn)化分析，假設(shè)TL,t=θTH,t，θ>1。政府的調(diào)節(jié)是在高技能工人和低技能工人的工資確定之后進(jìn)行的，所以下述分析中假設(shè)高技能工人和低技能工人的工資是定值。

由式(10)和式(12)，定義高技能工人與低技能工人的效用之差為

(38)

命題三:

1.政府對(duì)資本征稅稅率τR提高時(shí)，技能溢價(jià)會(huì)減少。

3.隨著政府對(duì)資本征稅稅率τR的提高，參與研發(fā)的高技能工人會(huì)減少，產(chǎn)生藍(lán)圖也會(huì)減少，但社會(huì)產(chǎn)出不一定會(huì)減少。(2)受篇幅所限，文中未列出命題三的證明過(guò)程，感興趣的讀者可向作者索取。

命題三的經(jīng)濟(jì)直覺(jué)是政府通過(guò)對(duì)資本征稅，并合理分配轉(zhuǎn)移給高技能工人和低技能工人的財(cái)富比例，可以有效減少技能溢價(jià)，并且社會(huì)生產(chǎn)效率不一定受影響，社會(huì)產(chǎn)出未必會(huì)減少。事實(shí)上，根據(jù)黃旭和董志強(qiáng)(2019)[32]，對(duì)資本征稅并轉(zhuǎn)移支付給工人，經(jīng)濟(jì)會(huì)呈現(xiàn)U型增長(zhǎng)。在初始階段，征稅會(huì)造成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降，社會(huì)產(chǎn)出減少，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，征稅并轉(zhuǎn)移支付會(huì)增加勞動(dòng)人民財(cái)富，增加對(duì)企業(yè)的投資，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

假設(shè)社會(huì)可以忍受的技能溢價(jià)為ω*，此時(shí)對(duì)應(yīng)的人工智能技術(shù)水平為A*。技能溢價(jià)此時(shí)代表財(cái)富不平等程度，若ωt>ω*時(shí)，即財(cái)富不平等超出人們可以忍受的程度，此時(shí)會(huì)導(dǎo)致社會(huì)不穩(wěn)定。政府的一個(gè)目標(biāo)是控制財(cái)富不平等程度，讓?duì)豻<ω*。根據(jù)黃旭和董志強(qiáng)(2019)[32]命題三結(jié)論，假設(shè)技術(shù)奇點(diǎn)為A0，在政府征稅的前提下，當(dāng)人工智能技術(shù)At∈[0,A0]時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率會(huì)下降；當(dāng)At∈[A0,+∞)時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率會(huì)上升。若A*>A0，即在人工智能技術(shù)跨越奇點(diǎn)之后，社會(huì)才達(dá)到財(cái)富不平等的極限，此時(shí)在征稅的前提下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率仍然會(huì)持續(xù)上升。政府可以通過(guò)對(duì)資本征稅，轉(zhuǎn)移支付給工人，降低社會(huì)財(cái)富不平等的程度。此種情況下，政府可以通過(guò)宏觀政策的調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)效率與公平兩者兼顧的目標(biāo)。但現(xiàn)實(shí)中，經(jīng)常發(fā)生的是A*

命題四：在發(fā)展過(guò)程中，如果人工智能技術(shù)沒(méi)有跨越奇點(diǎn)，政府有可能陷入效率與公平的兩難處境。以效率優(yōu)先，會(huì)導(dǎo)致財(cái)富不平等超過(guò)人們?nèi)淌艿臉O限；以公平優(yōu)先，會(huì)導(dǎo)致社會(huì)效率損失，經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)衰退。

技術(shù)的發(fā)展，可能會(huì)帶來(lái)財(cái)富不平等的加劇。如果人工智能技術(shù)水平不夠高，沒(méi)有跨越奇點(diǎn)，政府在宏觀調(diào)節(jié)的過(guò)程中，也會(huì)遇到效率與公平兩者難以兼顧的情況。在人工智能發(fā)展過(guò)程中，勞動(dòng)收入份額往往會(huì)減少，資本收入份額會(huì)增加。通過(guò)對(duì)資本征稅調(diào)節(jié)的過(guò)程中，會(huì)遇到效率損失的問(wèn)題。一個(gè)可行的方法是，將稅收投入公共設(shè)施中，例如教育和醫(yī)療，讓盡可能多的人享受到更好的公共資源。教育和醫(yī)療的一個(gè)重要作用是，都可以提升人力資本，而人力資本在未來(lái)人工智能時(shí)代將發(fā)揮重要作用。隨著人工智能的快速發(fā)展，未來(lái)對(duì)人的技能要求越來(lái)越高，例如思維能力、決策能力、創(chuàng)新能力的組合，以及合作、毅力和移情能力等軟技能。在人工智能發(fā)展的現(xiàn)階段，政府可以加大對(duì)教育和醫(yī)療等公共設(shè)施的投資，一方面可以促進(jìn)工人技能的提高，另一方面可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)在長(zhǎng)期中持續(xù)增長(zhǎng)。

三、結(jié)論

雖然中國(guó)在過(guò)去取得了較長(zhǎng)時(shí)間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但是卻面臨著貧富差距拉大的風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)過(guò)往的歷史經(jīng)驗(yàn)，技術(shù)進(jìn)步總是有偏的，并不會(huì)以均等的方式惠及全社會(huì)。一方面我們需要借助于人工智能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，另一方面我們也需要防范人工智能技術(shù)發(fā)展過(guò)程中可能出現(xiàn)的收入不平等加劇的風(fēng)險(xiǎn)。本文將勞動(dòng)力區(qū)分為低技能工人和高技能工人，從靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)模型兩個(gè)角度解釋人工智能的發(fā)展將導(dǎo)致技能溢價(jià)加劇。為了得到更深刻的洞見(jiàn)，動(dòng)態(tài)模型中納入了教育的抉擇。以是否接受高等教育為判定條件，將勞動(dòng)力區(qū)分為低技能工人和高技能工人。低技能工人在生產(chǎn)部門工作，高技能工人可以選擇在生產(chǎn)部門或研發(fā)部門工作。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能是偏向性技術(shù)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，高技能工人工資將增加，低技能工人工資將減少，高技能工人勞動(dòng)收入份額保持不變，而低技能工人勞動(dòng)收入份額將減少，收入不平等現(xiàn)象加劇。同時(shí)人工智能技術(shù)的發(fā)展將對(duì)教育產(chǎn)生兩種影響：一方面技能溢價(jià)的提高將刺激更多勞動(dòng)力選擇高等教育，另一方面人工智能的發(fā)展將提高對(duì)勞動(dòng)者學(xué)習(xí)能力的要求。兩種作用的效果是相反的，這給出的啟示是政府可以加大對(duì)教育的投資，促進(jìn)勞動(dòng)力獲得更多公平教育的機(jī)會(huì)，在未來(lái)能減少技能溢價(jià)和收入不平等的現(xiàn)象。

為促進(jìn)社會(huì)公平，政府還可以對(duì)資本征稅，并轉(zhuǎn)移支付給工人。如果稅率滿足一定條件，且轉(zhuǎn)移支付給低技能工人金額與高技能工人金額比例大于一定數(shù)值，則該政策可以有效緩解技能溢價(jià)。但征稅可能會(huì)帶來(lái)效率損失，如果人工智能技術(shù)水平不夠高，沒(méi)有跨域奇點(diǎn)，政府可能將面對(duì)效率與公平兩者難以兼顧的局面。

在人工智能技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中，既要促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，同時(shí)要兼顧社會(huì)公平，研究合理的公共政策是非常必要的。本文理論研究結(jié)果能有效提供一種政策選擇，即對(duì)資本征稅并轉(zhuǎn)移支付給工人，在轉(zhuǎn)移支付的過(guò)程中，向低技能工人傾斜更多，將有助于減小收入不平等的現(xiàn)象，但也可能存在效率損失的現(xiàn)象。因此在發(fā)展過(guò)程中，政府要同時(shí)兼顧效率與公平，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，盡可能讓技術(shù)進(jìn)步的紅利惠及全社會(huì)。

本文僅僅考察了資本征稅后直接進(jìn)行轉(zhuǎn)移支付，有可能造成社會(huì)效率損失。在未來(lái)的研究中，一種途徑是可以考慮對(duì)資本征稅后，加強(qiáng)對(duì)教育醫(yī)療等公共基礎(chǔ)設(shè)施的投資，因?yàn)榻逃歪t(yī)療均可以提升人力資本，對(duì)長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)影響更大。另一種途徑是考慮不造成社會(huì)效率損失的稅收政策減少技能溢價(jià)，例如負(fù)所得稅，對(duì)低技能工人的工資稅進(jìn)行減免。這樣可以做到既不影響經(jīng)濟(jì)效率，又可以減少技能溢價(jià)。凡此種種，均可以作為下一步研究的議題。