人工智能、就業(yè)數(shù)量效應(yīng)與勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型研究
——基于有調(diào)節(jié)的中介模型

王曉雨，許清清，江 霞

（青島大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 青島266071）

一、引言

在新一輪科技革命背景下，人工智能已經(jīng)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生了沖擊，也對(duì)勞動(dòng)者提出了新的要求。人工智能帶來的“產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值”提升能夠緩解勞動(dòng)力成本上漲壓力并彌補(bǔ)勞動(dòng)者的不足，其就業(yè)“替代效應(yīng)”“創(chuàng)造效應(yīng)”打破了原有低位平衡的勞動(dòng)，引起了結(jié)構(gòu)性失業(yè)與勞動(dòng)者分化，驅(qū)動(dòng)了勞動(dòng)關(guān)系向高位平衡轉(zhuǎn)型。在固定資產(chǎn)投資價(jià)格快速上升導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展放緩的背景下［1］，人工智能對(duì)勞動(dòng)關(guān)系的創(chuàng)造式破壞向和諧勞動(dòng)關(guān)系提出了更大的挑戰(zhàn)。人工智能將會(huì)對(duì)勞動(dòng)關(guān)系產(chǎn)生何種影響，又怎樣驅(qū)動(dòng)勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型？這些問題亟待研究。

通過梳理國內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)研究著眼于人工智能對(duì)就業(yè)的影響，特別是就業(yè)數(shù)量效應(yīng)，即“替代效應(yīng)”與“創(chuàng)造效應(yīng)”。關(guān)于“替代效應(yīng)”，學(xué)界認(rèn)為人工智能會(huì)大量替代人類勞動(dòng)者，降低就業(yè)水平［2-3］，其發(fā)展屬于技能偏向型技術(shù)進(jìn)步，會(huì)減少中、低技能工人的就業(yè)［4-6］。與歷次技術(shù)進(jìn)步不同的是，具有一定的認(rèn)知、分析能力的人工智能也會(huì)替代高技能勞動(dòng)力［7］。關(guān)于“創(chuàng)造效應(yīng)”，學(xué)界認(rèn)為人工智能可以創(chuàng)造新型就業(yè)，擴(kuò)大就業(yè)規(guī)模［8］，對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求會(huì)增加［9-11］，但也有學(xué)者認(rèn)為同時(shí)觸及了低技能崗位［12］。關(guān)于勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型，學(xué)界主要關(guān)注其靈活化、法制化、集體化。人工智能催生了獨(dú)立就業(yè)、遠(yuǎn)程就業(yè)等新型就業(yè)，促使勞動(dòng)關(guān)系向靈活化轉(zhuǎn)型［13］［14］77-90；市場(chǎng)化帶來的勞資沖突增加、民營(yíng)企業(yè)勞動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行不規(guī)范促使了勞動(dòng)關(guān)系向法制化轉(zhuǎn)型［14］77-90；學(xué)界關(guān)于勞動(dòng)關(guān)系集體化轉(zhuǎn)型尚有爭(zhēng)論：有的學(xué)者認(rèn)為，工人行動(dòng)的作用是局部、短期的，未在整體上驅(qū)動(dòng)勞動(dòng)關(guān)系向集體化轉(zhuǎn)型［15］。另有學(xué)者認(rèn)為《勞動(dòng)合同法》的頒布標(biāo)志著中國勞動(dòng)關(guān)系開始了集體調(diào)整［16］91-108，多重因素推動(dòng)了個(gè)別勞動(dòng)關(guān)系向集體化轉(zhuǎn)型［14］77-90。

綜上所述，學(xué)界研究了人工智能的就業(yè)效應(yīng)，但其影響勞動(dòng)關(guān)系的研究較少，且大多停留在理論層面。而現(xiàn)實(shí)問題是，按照原有的工業(yè)社會(huì)運(yùn)動(dòng)規(guī)律，我國勞動(dòng)關(guān)系應(yīng)該向“集體化”轉(zhuǎn)型；但人工智能卻打破了這一路徑，并使勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型出現(xiàn)多元化特征，學(xué)界爭(zhēng)論的部分原因源自忽略了人工智能的作用。為了完善相關(guān)研究，本文從理論和實(shí)證兩個(gè)層面探討人工智能對(duì)勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型的影響，并引入中介變量和調(diào)節(jié)變量來探究其中的機(jī)制。本研究主要涉及兩方面：①建立起計(jì)量模型探究人工智能對(duì)勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型的影響；②深入分析其內(nèi)在機(jī)制。

二、理論分析與研究假設(shè)

人工智能會(huì)促進(jìn)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)［17］，并通過影響就業(yè)來重塑勞動(dòng)關(guān)系，勞動(dòng)關(guān)系將呈現(xiàn)多元化轉(zhuǎn)型的趨勢(shì)。

1.人工智能對(duì)就業(yè)數(shù)量效應(yīng)的影響

就業(yè)數(shù)量效應(yīng)包括替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)。

替代效應(yīng)是指勞動(dòng)者被取代而造成的就業(yè)減少。人工智能會(huì)革新勞動(dòng)手段，提高資本有機(jī)構(gòu)成，從而減少對(duì)勞動(dòng)者的需求。中等技能勞動(dòng)力由于大多從事重復(fù)性、程式化的勞動(dòng)，極易被人工智能取代，失業(yè)后因自身技能限制只能流向低端崗位。故本文的替代效應(yīng)是指對(duì)中等技能崗位的就業(yè)替代。

創(chuàng)造效應(yīng)是指對(duì)新就業(yè)崗位的創(chuàng)造。人工智能的開發(fā)本身是創(chuàng)造型任務(wù)，會(huì)增加對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求。但初期低端崗位就業(yè)也會(huì)增加，是因?yàn)榈投朔?wù)業(yè)等行業(yè)的工作內(nèi)容大多為場(chǎng)合溝通和情景處理，且人工智能使用成本高于人力成本，故勞動(dòng)者較難被替代。加上被替代的中等技能勞動(dòng)力的流入，總體上造成了低端崗位就業(yè)增加。因此本文創(chuàng)造效應(yīng)是指對(duì)高、低技能崗位的就業(yè)創(chuàng)造。

據(jù)此，本文提出假設(shè)H1：人工智能對(duì)高、低技能勞動(dòng)力就業(yè)數(shù)量效應(yīng)為正，表現(xiàn)為創(chuàng)造效應(yīng)，對(duì)中等技能勞動(dòng)力就業(yè)數(shù)量效應(yīng)表現(xiàn)為負(fù)，替代效應(yīng)凸顯。

2.就業(yè)數(shù)量效應(yīng)的中介效應(yīng)

人工智能通過影響就業(yè)數(shù)量效應(yīng)會(huì)進(jìn)一步影響勞動(dòng)關(guān)系靈活化。首先，區(qū)別于傳統(tǒng)靈活就業(yè)者，高技能勞動(dòng)力擁有更多選擇權(quán)，通過互聯(lián)網(wǎng)可以追尋更自主、更靈活的工作形式，故人工智能通過對(duì)高技能勞動(dòng)力的就業(yè)創(chuàng)造會(huì)促進(jìn)勞動(dòng)關(guān)系靈活化［18］。其次，受教育程度較低的低技能勞動(dòng)力進(jìn)入正規(guī)就業(yè)部門比較困難，較易進(jìn)入靈活就業(yè)部門，故人工智能通過對(duì)低技能勞動(dòng)力就業(yè)創(chuàng)造會(huì)促進(jìn)勞動(dòng)關(guān)系靈活化。最后，中等技能勞動(dòng)力被替代后難以在正規(guī)就業(yè)部門匹配工作，只能轉(zhuǎn)向適合非熟練工人的靈活就業(yè)，因此人工智能通過對(duì)中等技能勞動(dòng)力的就業(yè)替代會(huì)促進(jìn)勞動(dòng)關(guān)系靈活化。

據(jù)此，本文提出假設(shè)H2a：人工智能會(huì)影響勞動(dòng)關(guān)系靈活化，以就業(yè)數(shù)量效應(yīng)為中介。

人工智能通過影響就業(yè)數(shù)量效應(yīng)會(huì)進(jìn)一步影響勞動(dòng)關(guān)系法制化。首先，高技能勞動(dòng)力具有較高的維權(quán)意識(shí)和行使法定權(quán)利的能力，傾向于通過法律手段來維護(hù)自身權(quán)益，因此人工智能通過對(duì)高技能勞動(dòng)力的就業(yè)創(chuàng)造會(huì)促進(jìn)勞動(dòng)關(guān)系法制化。其次，低技能勞動(dòng)力的法律意識(shí)和維權(quán)能力較弱，面對(duì)較高的訴訟成本較少選擇法律途徑，因此人工智能通過對(duì)低技能勞動(dòng)力的就業(yè)創(chuàng)造會(huì)減弱勞動(dòng)關(guān)系法制化。最后，對(duì)中技能勞動(dòng)力的替代激化了勞資矛盾，具有一定的維權(quán)意識(shí)和能力的中等技能勞動(dòng)力會(huì)選擇法律渠道來解決勞動(dòng)爭(zhēng)議，因此人工智能通過對(duì)中等技能勞動(dòng)力的就業(yè)替代會(huì)促進(jìn)勞動(dòng)關(guān)系法制化。

據(jù)此，本文提出假設(shè)H2b：人工智能會(huì)影響勞動(dòng)關(guān)系法制化，以就業(yè)數(shù)量效應(yīng)為中介。

人工智能通過影響就業(yè)數(shù)量效應(yīng)會(huì)進(jìn)一步影響勞動(dòng)關(guān)系集體化。首先，對(duì)高、低技能崗位的就業(yè)創(chuàng)造意味著就業(yè)需求的增加，勞動(dòng)者更易搜尋工作，能有效緩和勞資關(guān)系，勞動(dòng)者加入工會(huì)的訴求減弱，因此人工智能通過對(duì)高、低技能勞動(dòng)力的就業(yè)創(chuàng)造會(huì)減弱勞動(dòng)關(guān)系的集體化轉(zhuǎn)型。其次，中等技能勞動(dòng)力具有維權(quán)意識(shí)，但單個(gè)個(gè)體議價(jià)能力較低，因此其原本加入工會(huì)來保障權(quán)益的意愿較強(qiáng)。然而人工智能替代了大量中等技能勞動(dòng)力，卻沒有進(jìn)一步引起中等技能勞動(dòng)者的集體化。這是因?yàn)楸惶娲膭趧?dòng)者很快就在低技能崗位中就業(yè)，各種平臺(tái)就業(yè)還提高了勞動(dòng)者的兼職收入，這不僅弱化了被拋向低端崗位的中等技能勞動(dòng)者的集體行動(dòng)意愿，還減少了中等技能勞動(dòng)者作為一個(gè)群體的數(shù)量。因此人工智能通過對(duì)中等技能勞動(dòng)力的就業(yè)替代會(huì)減弱勞動(dòng)關(guān)系的集體化轉(zhuǎn)型。

據(jù)此，本文提出假設(shè)H2c：人工智能會(huì)影響勞動(dòng)關(guān)系集體化，以就業(yè)數(shù)量效應(yīng)為中介。

3.制度環(huán)境的調(diào)節(jié)效應(yīng)

人工智能通過就業(yè)數(shù)量效應(yīng)這一中介變量來影響勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型，然而在不同制度環(huán)境下這一中介機(jī)制也存在差異，即制度環(huán)境可以調(diào)節(jié)就業(yè)數(shù)量效應(yīng)與勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系，存在后半段被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)。

據(jù)此，本文提出假設(shè)H3：制度環(huán)境調(diào)節(jié)了人工智能通過就業(yè)數(shù)量效應(yīng)影響勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型這一中介機(jī)制。

綜上所述，本文的實(shí)證模型為有調(diào)節(jié)的中介模型。如圖1 所示：

圖1 人工智能影響勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制

三、研究設(shè)計(jì)

1.變量選擇和數(shù)據(jù)來源

（1）變量選擇

被解釋變量：勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型（LMT）。本文從靈活化、法制化、集體化三個(gè)方面衡量勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型。參考陳翊等人的研究，采用非正規(guī)就業(yè)比例（inf）來衡量勞動(dòng)關(guān)系靈活化，其中非正規(guī)就業(yè)比例為城鎮(zhèn)非正規(guī)就業(yè)與城鎮(zhèn)總就業(yè)人數(shù)的比值［19］。借鑒喬健的研究，用勞動(dòng)爭(zhēng)議受理情況（outcases）來衡量勞動(dòng)關(guān)系法制化，其中勞動(dòng)爭(zhēng)議受理情況為勞動(dòng)爭(zhēng)議受理數(shù)與就業(yè)人數(shù)比值［14］77-90。參考常凱的研究，用工會(huì)入會(huì)率（union）來衡量勞動(dòng)關(guān)系集體化，工會(huì)入會(huì)率為工會(huì)會(huì)員與就業(yè)人數(shù)比值［16］91-108。

核心解釋變量：人工智能（AI）。本文從三個(gè)角度來衡量：一是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施（IC），參考呂榮杰等的研究，用“信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資與生產(chǎn)總值的比值”來表示［20］；二是人工智能應(yīng)用（rb），參考朱巧玲等的研究，采用工業(yè)機(jī)器人使用來衡量，以“工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口貿(mào)易額與生產(chǎn)總值的比值”作為代理變量［21］；三是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展（IP），用“互聯(lián)網(wǎng)接入端口與人口數(shù)的比值”來衡量。

中介變量：就業(yè)數(shù)量效應(yīng)（AE），包括替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)。替代效應(yīng)指中等技能勞動(dòng)力的就業(yè)收縮（mjd），創(chuàng)造效應(yīng)指高、低技能勞動(dòng)力的就業(yè)擴(kuò)張（hjc 和ljc）。借鑒王文等人的研究，分別對(duì)高、低、中技能勞動(dòng)力占勞動(dòng)力總量的比重取對(duì)數(shù)，并做差分處理來相應(yīng)地衡量創(chuàng)造和替代效應(yīng)［22］。其中，對(duì)不同技能勞動(dòng)力的劃分參考孫早等人的研究［23］。

調(diào)節(jié)變量：制度環(huán)境（U）。選取市場(chǎng)化指數(shù)中的非國有經(jīng)濟(jì)發(fā)展（FGYJJ）和要素市場(chǎng)發(fā)育（YSSC）來衡量。

控制變量：失業(yè)率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、職工平均工資和城鄉(xiāng)收入差距，分別用城鎮(zhèn)登記失業(yè)率（unemp）、人均GDP（pgdp）、城鎮(zhèn)化率（urban）、職工平均工資（pwage）和城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民人均可支配收入的比值（gap）來衡量。

（2）數(shù)據(jù)來源

受到相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可得性的限制，本文選取2003—2017 年中國30 個(gè)省級(jí)行政區(qū)的非平衡面板數(shù)據(jù)（剔除港澳臺(tái)地區(qū)和西藏自治區(qū)）。所涉數(shù)據(jù)來自《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告》、中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計(jì)局以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒，對(duì)部分缺失數(shù)據(jù)采取了插值法處理。

2.模型構(gòu)建

中介效應(yīng)的檢驗(yàn)方法主要包括依次檢驗(yàn)法、Sobel 檢驗(yàn)、MCMC 法和 Bootstrap 法。根據(jù)溫忠麟等人提出的“中介效應(yīng)”檢驗(yàn)程序，依次檢驗(yàn)法具有最高的可信性［24-25］，因此本文借鑒溫忠麟等、Baron 和Kenny 的研究［26］建立以下模型：

首先，建立起中介效應(yīng)模型來檢驗(yàn)就業(yè)數(shù)量效應(yīng)的中介作用。方程（1）—（3）構(gòu)成了中介效應(yīng)模型，檢驗(yàn)過程分三步：第一步檢驗(yàn)方程（1）中的系數(shù)c 是否顯著，即為基準(zhǔn)回歸方程，若顯著則按中介效應(yīng)立論。第二步依次檢驗(yàn)方程（2）、（3）中的系數(shù)a和b 是否顯著，若二者均顯著則證明中介效應(yīng)存在，否則進(jìn)行第三步。第三步做Sobel 檢驗(yàn)，若統(tǒng)計(jì)量顯著則證明中介效應(yīng)存在，否則中介效應(yīng)不存在。

然后引入調(diào)節(jié)變量制度環(huán)境，根據(jù)溫忠麟等最新研究所提出的“有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)”檢驗(yàn)程序［27］，建立以下模型來檢驗(yàn)制度環(huán)境的調(diào)節(jié)作用。方程（4）—（7）構(gòu)成了有調(diào)節(jié)的中介模型，檢驗(yàn)過程分四步：第一步檢驗(yàn)方程（4）中的系數(shù)a1是否顯著；第二步檢驗(yàn)方程（5）中的系數(shù) b1是否顯著；第三步檢驗(yàn)方程（6）中的系數(shù) c3是否顯著，前三步檢驗(yàn)加入調(diào)節(jié)變量后的中介效應(yīng)；最后一步檢驗(yàn)方程（7）中交互項(xiàng)的系數(shù)d4是否顯著，即制度環(huán)境是否起到調(diào)節(jié)作用。

模型中下標(biāo)i、t 分別表示不同地區(qū)和不同年份，j、k、h 分別表示被解釋變量、中介變量和調(diào)節(jié)變量的不同指標(biāo)，μi表示個(gè)體固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

四、實(shí)證結(jié)果分析

1.變量描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的平均值為0.0084，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0048，說明各地區(qū)的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況存在較大差異；而人工智能應(yīng)用的平均值為0.0004，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0008，說明我國工業(yè)機(jī)器人總體規(guī)模較小，但各地區(qū)工業(yè)機(jī)器人使用情況仍存在一定差異；互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明各地的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況較不同。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

2.主效應(yīng)與中介效應(yīng)

為了更好地研究各變量的整體變化趨勢(shì)，本文采用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析。面板數(shù)據(jù)模型主要包括隨機(jī)、固定和混合效應(yīng)模型?；旌闲?yīng)模型認(rèn)為各個(gè)截面上估計(jì)方程的截距和斜率項(xiàng)相同，而隨機(jī)和固定效應(yīng)模型則認(rèn)為估計(jì)方程的截距和斜率項(xiàng)不同。后二者區(qū)別在于隨機(jī)效應(yīng)模型認(rèn)為解釋變量與誤差項(xiàng)不相關(guān)，而固定效應(yīng)模型認(rèn)為解釋變量與誤差項(xiàng)相關(guān)。本文用F 檢驗(yàn)和豪斯曼檢驗(yàn)法進(jìn)行模型選擇，結(jié)果顯示拒絕原假設(shè)，應(yīng)選固定效應(yīng)模型?？紤]到面板數(shù)據(jù)各截面之間存在差異，采用個(gè)體固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。本文使用層級(jí)回歸法來驗(yàn)證假設(shè)，將人工智能、就業(yè)數(shù)量效應(yīng)和勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型的具體指標(biāo)代入方程（1）—（3）進(jìn)行回歸，主效應(yīng)和中介效應(yīng)回歸結(jié)果見表2。

表2 主效應(yīng)及中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

從表 2 中模型（1）—（3）值可知，人工智能對(duì)勞動(dòng)關(guān)系靈活化的影響系數(shù)c 顯著為正，表明人工智能會(huì)促進(jìn)勞動(dòng)關(guān)系向靈活化轉(zhuǎn)型。人工智能對(duì)高、低技能勞動(dòng)力就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)的影響系數(shù)a 顯著為正，對(duì)中等技能勞動(dòng)力就業(yè)替代效應(yīng)的影響系數(shù)a顯著為負(fù)，假設(shè)H1 得到驗(yàn)證。創(chuàng)造效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)關(guān)系靈活化的影響系數(shù)b 顯著為正，替代效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)關(guān)系靈活化的影響系數(shù)b 顯著為負(fù)，人工智能對(duì)就業(yè)數(shù)量效應(yīng)、就業(yè)數(shù)量效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)關(guān)系靈活化的影響系數(shù)a、b 均顯著，表明就業(yè)數(shù)量效應(yīng)是人工智能促進(jìn)勞動(dòng)關(guān)系靈活化的中介變量，假設(shè)H2a 得到驗(yàn)證。

從表2 中模型（4）—（6）值可知，人工智能基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)勞動(dòng)關(guān)系法制化的影響系數(shù)c 不顯著，不具有中介效應(yīng)。這是因?yàn)槲覈斯ぶ悄芑A(chǔ)設(shè)施建設(shè)雖已有一定規(guī)模，對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生了影響，但其影響尚未跨越對(duì)法制化產(chǎn)生顯著作用的門檻效應(yīng)。人工智能應(yīng)用和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)關(guān)系法制化的影響系數(shù)c 顯著為正，表明二者均會(huì)促進(jìn)勞動(dòng)關(guān)系向法制化轉(zhuǎn)型。替代效應(yīng)系數(shù)b 顯著為負(fù)，說明替代效應(yīng)是中介變量；創(chuàng)造效應(yīng)系數(shù)b 不顯著，對(duì)其補(bǔ)充進(jìn)行sobel 檢驗(yàn)，結(jié)果顯示仍未通過，說明創(chuàng)造效應(yīng)未起到中介作用。原因在于我國目前人工智能應(yīng)用和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)中等崗位的替代效應(yīng)凸顯，而對(duì)高、低端崗位的就業(yè)創(chuàng)造規(guī)模較小，因此僅替代效應(yīng)是中介變量，假設(shè)H2b 得到驗(yàn)證。

從表2 中模型（7）—（9）值可知，人工智能對(duì)勞動(dòng)關(guān)系集體化的影響系數(shù)c 顯著為負(fù)，表明人工智能會(huì)減緩勞動(dòng)關(guān)系的集體化轉(zhuǎn)型。在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用方面，創(chuàng)造效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)關(guān)系集體化的影響系數(shù)b 顯著為負(fù)，說明創(chuàng)造效應(yīng)會(huì)減緩勞動(dòng)關(guān)系的集體化轉(zhuǎn)型；替代效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)關(guān)系集體化的影響系數(shù)b 顯著為正，但替代效應(yīng)表現(xiàn)為負(fù)，說明替代效應(yīng)會(huì)減緩勞動(dòng)關(guān)系的集體化轉(zhuǎn)型。人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用對(duì)就業(yè)數(shù)量效應(yīng)、就業(yè)數(shù)量效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)關(guān)系集體化的影響系數(shù)a、b 均顯著，表明就業(yè)數(shù)量效應(yīng)是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用影響勞動(dòng)關(guān)系集體化轉(zhuǎn)型的中介變量。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方面，就業(yè)數(shù)量效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)關(guān)系集體化的影響系數(shù)b 均不顯著，且sobel 檢驗(yàn)顯示未通過，因此中介效應(yīng)不存在，假設(shè)H2c 得到驗(yàn)證。

3.有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)

對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行中心化處理，將人工智能、就業(yè)數(shù)量效應(yīng)和勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型的具體指標(biāo)代入方程（4）—（7）進(jìn)行回歸，有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

表3 有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

續(xù)表

由表 3 中模型（10）可知，模型前三步系數(shù) a1、b1和c3均顯著，說明加入調(diào)節(jié)變量后的中介效應(yīng)存在；但系數(shù)d4均不顯著，說明制度環(huán)境未調(diào)節(jié)中介過程。高技能勞動(dòng)力擁有較強(qiáng)的議價(jià)能力，勞動(dòng)者可以根據(jù)自身偏好選擇工作方式，故制度環(huán)境對(duì)其靈活就業(yè)偏好的影響較小，表現(xiàn)為其調(diào)節(jié)作用不顯著。由模型（11）可知，系數(shù) a1、b1和 c3均顯著，d4均顯著為正，說明制度環(huán)境正向調(diào)節(jié)即加速了低技能勞動(dòng)力就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)關(guān)系靈活化的影響。在制度環(huán)境發(fā)展程度高的地區(qū)，靈活就業(yè)部門能提供更多就業(yè)崗位，且更易獲得要素資源，勞動(dòng)力更易流入，從而促進(jìn)靈活就業(yè)。由模型（12）可知，系數(shù)a1、b1和c3均顯著，系數(shù)d4均顯著為負(fù)，說明制度環(huán)境會(huì)負(fù)向調(diào)節(jié)即減緩替代效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)關(guān)系靈活化的影響。制度環(huán)境的發(fā)展有利于勞動(dòng)力市場(chǎng)透明化，勞動(dòng)力被替代后能迅速匹配到新工作，不必選擇保障較少的靈活就業(yè)。

由表3 中模型（13）—（15）可知，加入調(diào)節(jié)變量后人工智能基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)勞動(dòng)關(guān)系法制化的影響系數(shù)a1不顯著，停止檢驗(yàn)。而在人工智能應(yīng)用和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展帶來的替代效應(yīng)方面，系數(shù)a1、b1和c3均顯著，d4顯著為負(fù)，說明制度環(huán)境負(fù)向調(diào)節(jié)即減弱了替代效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)關(guān)系法制化的影響。因?yàn)樵谥贫拳h(huán)境發(fā)展越高的地區(qū)，中等技能勞動(dòng)力在失業(yè)后可以較快地搜尋新工作，對(duì)勞資沖突起到減緩作用。

由表 3 中模型（16）和（17）可知，關(guān)于人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用，系數(shù)a1、b1和c3均顯著，系數(shù)d4均顯著為正，表明制度環(huán)境會(huì)正向調(diào)節(jié)即減緩創(chuàng)造效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)關(guān)系集體化的影響。因?yàn)橹贫拳h(huán)境發(fā)展越高的地區(qū)，勞動(dòng)者之間競(jìng)爭(zhēng)較大，被替代風(fēng)險(xiǎn)升高，因此勞動(dòng)者進(jìn)行集體化行動(dòng)的意愿會(huì)增強(qiáng)。由模型（18）可知，關(guān)于人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用，系數(shù)a1、b1和 c3均顯著，d4均顯著為負(fù)，說明制度環(huán)境會(huì)負(fù)向調(diào)節(jié)即減弱替代效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)關(guān)系集體化的影響。因?yàn)橹贫拳h(huán)境發(fā)展有利于勞動(dòng)者再就業(yè)，從而減弱了勞動(dòng)者采取集體行動(dòng)的傾向。

綜上所述，制度環(huán)境調(diào)節(jié)了人工智能通過就業(yè)數(shù)量效應(yīng)影響勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型這一中介機(jī)制，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文通過工具變量法和更換變量指標(biāo)來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示關(guān)鍵變量系數(shù)的大小、方向和顯著性沒有明顯變化，因此研究具有較好的穩(wěn)健性。限于篇幅，檢驗(yàn)結(jié)果不再列出。

六、結(jié)論與啟示

1.研究結(jié)論

本研究通過建立中介模型和有調(diào)節(jié)的中介模型，探討了人工智能對(duì)我國勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型的影響及其機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能會(huì)促進(jìn)我國勞動(dòng)關(guān)系向靈活化和法制化轉(zhuǎn)型，但會(huì)減緩其向集體化轉(zhuǎn)型；這一影響是通過就業(yè)數(shù)量效應(yīng)來實(shí)現(xiàn)的，且制度環(huán)境調(diào)節(jié)了這一中介過程。目前我國的人工智能發(fā)展處于早期階段，與國外單極化現(xiàn)狀不同，在我國對(duì)就業(yè)的影響呈現(xiàn)雙極化態(tài)勢(shì)。其中，人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)通過就業(yè)數(shù)量效應(yīng)顯著影響了勞動(dòng)關(guān)系轉(zhuǎn)型；而人工智能應(yīng)用和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展相對(duì)較滯后于人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，因此僅通過中等技能勞動(dòng)力替代效應(yīng)影響勞動(dòng)關(guān)系法制化，且互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展未間接影響勞動(dòng)關(guān)系集體化。

2.研究啟示

第一，應(yīng)重視人工智能對(duì)高、低技能勞動(dòng)力的吸收，積極應(yīng)對(duì)其對(duì)中等技能勞動(dòng)力的替代。對(duì)高技能勞動(dòng)力要進(jìn)行人工智能知識(shí)和技能的培訓(xùn)以適應(yīng)高端工作的要求；引導(dǎo)低技能勞動(dòng)力通過互聯(lián)網(wǎng)等平臺(tái)搜尋工作；重視對(duì)中等技能勞動(dòng)力的再培訓(xùn)和技能轉(zhuǎn)化，減少人工智能帶來的失業(yè)問題。

第二，充分發(fā)揮人工智能對(duì)勞動(dòng)關(guān)系靈活化的驅(qū)動(dòng)作用。培養(yǎng)勞動(dòng)者的新型就業(yè)觀念，引導(dǎo)其選擇靈活就業(yè)，利用“平臺(tái)經(jīng)濟(jì)”“共享經(jīng)濟(jì)”來降低企業(yè)用工成本，并逐步完善靈活就業(yè)方面的法律規(guī)定，充分保障人工智能背景下勞動(dòng)者和企業(yè)的權(quán)益。

第三，在勞動(dòng)關(guān)系法制化的背景下，要完善相關(guān)法律法規(guī)使之與新型勞動(dòng)關(guān)系相適應(yīng)。加強(qiáng)對(duì)企業(yè)的監(jiān)管，防止勞動(dòng)關(guān)系的復(fù)雜和多樣化造成的對(duì)勞動(dòng)者權(quán)益的侵害；重視新型職業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，將靈活就業(yè)者納入相應(yīng)保險(xiǎn)的保障范圍；號(hào)召勞動(dòng)者利用互聯(lián)網(wǎng)維權(quán)，提高勞動(dòng)訴訟效率，降低維權(quán)成本。

第四，對(duì)于人工智能對(duì)勞動(dòng)關(guān)系集體化的減緩作用，不能簡(jiǎn)單認(rèn)為集體行動(dòng)對(duì)勞資矛盾的解決正在失去作用。當(dāng)代勞資沖突將以更復(fù)雜和多樣的形式呈現(xiàn)，工會(huì)應(yīng)當(dāng)改進(jìn)傳統(tǒng)的工作方式以應(yīng)對(duì)新型勞資矛盾。利用信息平臺(tái)來壯大勞動(dòng)者力量，有助于提升勞動(dòng)者在勞資協(xié)商中的地位。

第五，結(jié)合制度環(huán)境來制定應(yīng)對(duì)人工智能的政策。在制度環(huán)境發(fā)展程度較高的地區(qū)，加強(qiáng)對(duì)低技能勞動(dòng)力的權(quán)益保護(hù)，發(fā)展服務(wù)業(yè)來充分吸納這部分勞動(dòng)力；在制度環(huán)境發(fā)展程度較低的地區(qū)，制定與中等技能勞動(dòng)力相適應(yīng)的崗位，避免其被替代后流向低端崗位。