人工智能如何促进高质量发展和就业？

黄 旭 董志强

一、引言

党的二十大指出，中国现有目标是“全面建设社会主义现代化国家”，“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”，“强化就业优先政策，健全就业促进机制，促进高质量充分就业”。高质量发展意味着不再仅仅注重经济增长的速度，而更加关注经济增长的质量和可持续性。这意味着更多地关注创新、科技升级和产业升级，以确保中国经济长期稳健增长，不仅让国内居民享有更好的生活质量，还有助于中国在国际舞台上的竞争力提升。高质量发展也有助于缩小社会不平等差距，实现更加公平的社会分配。通过注重提高劳动者的技能和收入水平，可以减少贫富差距，增加社会的稳定性，这对于社会和谐和可持续发展至关重要。

高质量充分就业也具有重要的现实意义。就业是人民群众生活的重要保障，通过强化就业优先政策和健全就业促进机制，可以为更多人提供高质量的就业机会，改善他们的生活水平。这不仅有助于减少社会不稳定因素，还有助于提高人民的获得感和幸福感。高质量发展和高质量充分就业是中国现代化建设的关键要素，它们不仅有助于提高经济质量和社会公平，还有助于实现国家的长期稳定和可持续发展。这些目标的实现将为中国的未来带来更加光明的前景。

人工智能作为新一代信息技术的代表，极大地释放了生产力，为未来实现高质量发展和就业指明了方向。高质量发展强调创新和协调的发展理念，其中创新重点突出技术方面的突破和发展，例如中国在芯片领域实现技术突破。协调指国民经济比例合理，产业结构实现转型升级，优化经济发展方式(逄锦聚等，2019［1］)。那么，人工智能将如何促进高质量发展，对产业结构转型升级产生何种影响呢？其次，人工智能将如何影响就业，对低技能和高技能劳动力将产生何种影响？上述问题成为本文关注的焦点。

现有文献普遍认为人工智能作为第四次工业革命的代表，促进了技术创新和经济增长(郭凯明等，2023［2］)。第一，人工智能将通过“机器换人”替代大量常规性工作岗位，提高生产效率(陈彦斌等，2019［3］；黄旭，2021［4］；董志强和黄旭，2021［5］)；第二，人工智能可以提高产品质量，增加新功能，例如智能家电、智能机器人等极大地便利了居民的生活(黄旭和董志强，2019［6］)；第三，人工智能与高技能劳动力互补，提高智能资本的生产效率，从而促进经济增长(Hémous和Olsen，2022［7］；黄旭，2022a［8］；黄旭，2022b［9］)；第四，人工智能具备创造性、渗透性、替代性和协同性等多项特征，推动经济实现高质量增长(蔡跃洲和陈楠，2019［10］；黄旭和许文立，2022［11］)。

现有研究表明，人工智能并不会以均等的方式提升各部门生产效率，即人工智能会导致不同产业和部门出现非均衡发展。Aghion等(2018)［12］指出人工智能会导致行业内部非均衡发展，当自动化生产部门和非自动化生产部门的产品替代弹性较低时，非自动化部门产出比重会提高。郭凯明(2019)［13］将人工智能视为具有外溢性的通用技术，会改变传统生产方式，当产出弹性或替代弹性满足一定条件时，人工智能会促进产业结构转型升级。但上述文献均考虑的是产出弹性或替代弹性对产业结构的影响，并没有考虑人工智能的替代效应(人工智能替代旧的劳动力工作任务)和创造效应(人工智能产生新的劳动力工作任务)对产业结构的影响，这也给后续研究留下了空间。

人工智能和数字技术的发展，将导致市场结构发生变化，出现市场份额较高的超级明星企业(程文，2021［14］)。人工智能通过两个路径影响市场结构：第一，技术变化会提高生产效率，增加市场竞争力。同时，使用人工智能技术需要投入很高的固定资本，这增加了人工智能企业的准入门槛。Autor等(2020)［15］实证发现：全球化或技术变革优势导致产品市场越来越集中，出现超级明星企业(Superstar Firms)占据大量市场份额，劳动收入份额趋于下降。第二，技术进步将导致企业形式发生变革，人工智能技术的进步，使得平台(Platform)逐渐成为当代企业的重要组织形式。平台型企业利用其技术优势，使得资源越来越集中在少数企业，形成一家或少数几家垄断市场的局面。

人工智能同时会对劳动力就业带来冲击，改变劳动力市场结构(董志强和黄旭，2019［16］)。人工智能同时具备替代效应和创造效应，通过自动化生产替代大量常规性工作岗位，同时创造新的工作任务增加对劳动力的需求(Acemoglu和Restrepo，2018［17］；Frey和Osborne，2017［18］；王林辉等，2023［19］；孙早和侯玉琳，2019［20］)。在人工智能对就业影响的实证分析方面，学者普遍采用工业机器人或计算机资本作为人工智能的代理变量进行研究，研究结果表明，长期中人工智能对就业总量影响较小，但是短期中人工智能将以激烈方式改变劳动力市场结构。Acemoglu和Restrepo(2020)［21］实证发现，在美国机器人的广泛使用会显著降低对劳动力的需求。尹志锋(2023)［22］实证发现人工智能通过提高企业的市场份额促进劳动力就业。闫雪凌等(2020)［23］、王永钦和董雯(2020)［24］均通过实证发现我国工业机器人的使用将显著减少对劳动力的需求。孔高文等(2020)［25］、王文(2020)［26］实证发现使用工业机器人将导致技术性失业，减少制造业工作岗位，加速劳动力从制造业流入服务业。汪前元等(2022)［27］指出工业智能化对我国不同性别和不同技能劳动力就业存在显著的地区差异。

本文在Acemoglu和Restrepo(2018)［17］、Aghion等(2018)［12］、郭凯明(2019)［13］的研究基础上，构建了一个多部门动态一般均衡模型，从行业角度考察人工智能替代效应、创造效应、生产率效应和溢出效应对产业结构转型升级和劳动力就业的影响。在同一行业和不同行业中，本文构建了智能化企业和非智能化企业的理论模型，考察人工智能替代效应和创造效应对资本和劳动力流动的影响。如果生产要素集中于某一部门，将促进该部门产业结构转型升级，从而实现高质量发展和就业的目标。

本文研究表明：(1)同一行业中，已实现智能化生产的企业将占据主导地位，人工智能的替代效应和创造效应将提高智能化企业生产效率和产出，资本和高技能劳动力将从非智能化企业流向智能化企业，低技能劳动力将从智能化企业流向非智能化企业。人工智能技术将提高智能化企业产出增长率，借助市场力量优化智能企业劳动力和资本结构，逐步淘汰落后产能，实现同一行业产业结构转型升级。进一步，智能企业凭借其技术优势获得更多资源，最终该行业可能会出现“超级明星企业”，即该企业占据大量市场份额，能凭借其垄断地位获取超额利润。(2)在不同行业间，由于价格效应和人工智能的溢出效应，互补的行业受益更多。人工智能的替代效应和创造效应将导致高技能、低技能劳动力和资本从智能化企业流向非智能化企业，技术进步将偏向于未实现智能化生产的企业，同时企业产出增长率将下滑。这将导致智能化企业产出比例下降，非智能化企业产出比例上升，阻碍技术革新，影响经济快速发展，即社会需要各行业均衡发展，这样才能促进经济长期健康平稳增长。(3)进一步研究发现，人工智能的替代效应将加速劳动力和资本在智能化企业和非智能化企业间的流动，人工智能的创造效应将延缓劳动力和资本在智能化企业和非智能化企业间的流动，即人工智能替代效应以激烈的方式从外部促进企业转型升级，而创造效应以温和的方式从内部促进企业实现转型升级。

本文可能的创新如下：第一，研究视角创新。本文从人工智能替代效应和创造效应的角度分析人工智能对产业结构和就业的影响，与Aghion等(2018)［12］和郭凯明(2019)［13］的研究角度不一样，本文的研究丰富了人工智能对产业结构转型升级的理论范畴。本文的理论模型能解释现实生活中平台型企业的兴起和发展，指出其发展成“超级明星企业”的益处和害处。第二，本文将人工智能技术的发展内生化，并阐述了人工智能与自动化的区别与联系。Acemoglu及其合作者构建的任务类模型，将人工智能理解为自动化生产方式，没有区分人工智能和自动化。本文认为人工智能是一种软体技术，驱动自动化进行生产，并将人工智能技术的发展内生化。第三，本文研究结果表明人工智能替代效应以激烈的方式从外部促进企业转型升级，而创造效应以温和的方式从内部促进企业实现转型升级。在现实中，企业为了节省成本广泛使用机器人等智能设备替代低技能劳动力，这将导致劳动力就业发生剧烈变革。本文研究结果表明政府应投资于创造更多新工作任务的人工智能技术，以温和的形式实现各部门均衡发展。

二、模型

本文将构建一个多部门的代际交替动态一般均衡模型，部分划分为家庭部门、生产部门、研发部门和政府部门。家庭部门中，劳动者根据自身能力和效用内生选择成为高技能或低技能劳动力。生产部门划分为智能化生产部门(大规模使用人工智能)和非智能化生产部门(传统物质生产部门)。进行上述划分的原因是人工智能将显著提高智能化生产部门的生产效率，对非智能化生产部门的溢出效应较小，还可以明晰人工智能对产业转型升级和高质量就业的影响。人工智能技术水平由研发部门高技能劳动力、新型基础设施建设内生决定，本文认为人工智能是一种软体技术，驱动自动化设备(例如工业机器人等)进行生产活动。政府部门将对劳动者征税，并将税收投入新型基础设施的建设和教育水平的提高。

(一)家庭

在一个封闭的经济体中，家庭里t期劳动力总数为Lt，个人一生时期划分为成年期和老年期。个人在成年时期参加工作获得工资，并进行消费和储蓄，老年时期以成年时期积累的储蓄进行消费。如果个体仅接受初高中教育，将成为低技能劳动力。如果劳动者接受高等教育，将成为高技能劳动力。每个劳动力能力水平并不相同，将根据自身能力和效用内生选择成为何种类型的劳动力。将个体成年时期时间单位化为1，假设个体接受初高中教育的时间为d，高技能劳动力还需要接受q单位的时间进行高等教育。低技能劳动力将分别在智能化生产部门和非智能化生产部门从事生产活动，高技能劳动力一部分从事生产活动，另一部分在研发部门从事人工智能技术的研发和创新。

劳动力人力资本来源于教育，低技能劳动力接受初高中教育之后将获得h2，t的人力资本存量，高技能劳动力接受初高中和高等教育后获得h1，t的人力资本存量。接受教育将减少工作时间，假设高技能和低技能劳动力工作时长分别为l1、l2，则l1=1-d-q，l2=1-d。从而，高技能劳动力人力资本存量分别为H1，j，t=l1h1，tL1，j，t，其中j={m，s，a}，分别表示智能化生产部门、非智能化生产部门和人工智能研发部门。

1.个人。

借鉴Prettner和Strulik(2020)［28］的做法，劳动力的效用来自成年时期的消费和老年时期的消费，因此劳动力的终生效用函数为：

i=1,2j=m,s,a

(1)

劳动力的收入来源于工资，同时需要缴纳劳动税，劳动力的预算约束条件为：

(1-τi)liωi,j,thi,t=ci,j,t+si,j,t

i=1,2j=m,s,a,n,I

(2)

其中，ωi，j，t为i型劳动力在t期的工资收入，τi为政府对劳动力收入征收的税率。

劳动力追求终生效用最大化，由式(1)和式(2)得：

i=1,2j=m,s,a,n,I

(3)

2.个人教育抉择。

劳动者将对比高技能和低技能劳动力终生效用，以决定是否接受高等教育。劳动者选择成为高技能劳动力的条件为u1，j，t≥u2，j，t，将式(1)、式(2)和式(3)代入化简可得：

(4)

(二)企业与人工智能

1.企业。

本文在一个封闭的社会中，构建了一个两部门模型。两个中间品生产部门分别表示智能化生产部门和非智能化生产部门(即传统物质生产部门)，分别使用j={m，s}进行区分。将企业区分为智能化生产部门和非智能化生产部门的原因是，人工智能在企业中的应用程度并不相同，有的企业大部分工作实现了“机器换人”，仅需要较少的劳动力，有的企业部分采用人工智能仍然需要大量劳动力。人工智能的应用程度不同必然对企业生产、劳动力就业和收入产生影响，因此本文对企业进行了智能化和非智能化的区分。最终品生产部门使用两个中间品部门产品作为生产要素，以CES生产函数形式形成最终品。假设每个部门由一家代表性企业表示，生产要素为高技能劳动力、低技能劳动力和自动化资本，在完全竞争的状态下从事生产活动。最终品生产函数为：

(5)

其中：Yt表示最终品数量；Ym，t为智能企业产出，Ys，t为非智能企业产出；γ∈(0，1)表示两中间品部门的产出权重；ε∈(0，+∞)表示两个中间品部门的产出替代弹性，若ε>1，则两部门为同一行业。例如汽车行业，企业1已经购买智能化设备，采取机器换人策略进行生产，需要的劳动力数量较少。企业2采用传统的物质生产设备，对产品进行组装需要大量劳动力。若0<ε<1，则两部门为不同行业，企业1已经实现智能化生产，企业2采用传统生产方式，例如制造业和服务业。智能化企业采用人工智能驱动自动化进行生产，同时人工智能对其他行业存在较强的溢出效应，因而也能促进非智能化企业生产效率的提升。

最终品价格单位化为1，Pm，t和Ps，t分别表示智能化企业和非智能化企业产品t期价格，则智能化企业与非智能化企业产品价格满足如下关系式：

(6)

借鉴Prettner和Strulik(2020)［28］、Acemoglu和Restrepo(2018)［17］的研究，智能企业生产部门生产要素为高技能劳动力、低技能劳动力和自动化资本。自动化资本将替代部分低技能劳动力的工作任务，并与高技能劳动力互补(例如高技能劳动力从事管理类工作)，因此本文以Cobb-Douglas生产函数形式将高技能劳动力与自动化生产形式结合在一起。智能化企业生产部门Ym，t的生产函数为：

Ym,t=(A1,tH1,m,t)1-αm［Xm,t(Ak,tKm,t,A2,tH2,m,t)]αm

(7)

智能化企业生产部门将自动化生产形式工作细分为众多的工作任务，假设t期任务区间为[Nt-1，Nt]，智能化企业自动化生产形式Xm，t为：

(8)

其中：z∈[Nt-1，Nt]表示智能化企业自动化生产形式的某个生产任务，其生产的中间品数量为Xm，t(z)；εm表示智能部门生产任务的替代弹性。由于人工智能对常规性工作任务存在较强的替代作用，故假设εm>1。

中间品生产任务分为低指数和高指数生产任务两部分，其中低指数任务[Nt-1，It]可以由智能资本或劳动力完成生产活动。高指数任务(It，Nt]不能由智能资本完成生产，需要由劳动力完成，例如灵巧类生产任务。中间品生产函数为：

(9)

其中：hm，t(z)、km，t(z)分别表示任务z使用的低技能劳动力的人力资本和智能资本数量。Nt表示t期人工智能创造的新生产任务，体现了人工智能的创造效应。It表示自动化技术的前沿，体现了人工智能的替代效应。随着Nt的增加，人工智能将创造更多的新任务，增加对劳动力的需求。随着It的增加，自动化技术将替代更多旧的生产任务，例如流水线生产任务。自动化资本工作区间长度为It-Nt+1，低技能劳动力人力资本工作区间长度为Nt-It，两者相加刚好等于1。将区间长度设定为1是为了通过区间长度体现生产要素所占的比例，例如Nt-It越大，则新生任务所占的比例越大，所需要的劳动力就越多。It-Nt+1越大，则自动化资本所占的比例越大，所需要的自动化资本就越多。

将众多生产任务进行汇总，可以得到智能化企业生产部门低技能劳动力人力资本总量H2，m，t和智能资本Km，t数量分别为：

(10)

由式(8)～式(10)得：

(11)

将式(11)代入式(7)可得智能化企业生产函数为

(12)

采用同样的方法可以得到非智能化企业生产函数为：

(13)

由式(12)和式(13)可得智能企业和非智能企业劳动力工资、资本价格分别为：

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

其中，ω1，m，t、ω2，m，t分别为智能化企业高技能和低技能劳动力工资，ω1，s，t、ω2，s，t分别为非智能化企业高技能和低技能劳动力工资，Rm，t、Rs，t分别为智能企业和非智能企业的资本价格。本文研究人工智能对产业结构转型(即资本和劳动力跨部门流动)的影响，故假设智能企业和非智能企业劳动力价格和资本价格并不一致，通过工资和资本价格的相对变化刻画不同部门对劳动力和资本的需求，从而引致劳动力和资本流动，导致产业结构发生变化。本文假设高技能劳动力、低技能劳动力相对工资分别为ω1，t=ω1，m，t/ω1，s，t，ω2，t=ω2，m，t/ω2，s，t，资本相对价格为Rt=Rm，t/Rs，t。同时，为研究智能企业和非智能企业产出变化，本文定义智能企业产出占比为ym,t=Pm,tYm,t/(Pm,tYm,t+Ps,tYs,t)。

2.人工智能。

本文假设有三类高技能劳动力分别从事人工智能技术水平、人工智能创造新生任务和自动化前沿技术的研发，同时人工智能技术的研发受到新型基础设施的影响。新型基础设施的建设将为人工智能技术的发展提供良好的平台，也有利于促进人工智能技术的普及和使用。

人工智能技术动态方程如下所示：

(19)

其中，H1，A，t为从事人工智能技术研发的高技能劳动力人力资本总量，IA，t表示新型基础设施，η表示人工智能技术的研发效率，χ1和χ2表示高技能人力资本和新基建对人工智能研发的相对重要性。

人工智能技术是一种软体技术，将驱动自动化生产方式，进而影响新生任务和自动化前沿技术的创新发展，因此新生任务和自动化前沿技术的动态方程如下所示：

(20)

(21)

其中，η1、η2分别为新生任务和自动化前沿技术的研发效率，H1，N，t、H1，I，t分别为从事新生任务和自动化前沿技术的高技能劳动力人力资本总量，θ1、θ2分别为高技能劳动力从事新生任务和自动化前沿技术的边际效率；σ1、σ2分别为新基建对新生任务和自动化前沿技术的边际效率，π1、π2分别为人工智能技术对新生任务和自动化前沿技术的促进效应。

(三)政府

我国政府在促进经济高质量发展和就业的过程中发挥着重要作用，本文将政府功能简化为征税和投资两项职能。政府税收来自对劳动收入进行征税，为了与现实相符，本文假设政府对高技能与低技能劳动力征收的劳动税率并不相同。假设政府对高技能、低技能劳动收入征收的税率分别为τ1、τ2，从而政府征集的税收如下：

Gt=τ1(ω1,m,tH1,m,t+ω1,s,tH1,s,t+ω1,A,tH1,A,t

+ω1,N,tH1,N,t+ω1,I,tH1,I,t)+τ2(ω2,m,tH2,m,t

+ω2,s,tH2,s,t)

(22)

政府将征集的税收进行公共投资，分为两部分：投资于公共教育以提高劳动力人力资本水平，投资于新基建以提高人工智能技术水平。假设

IA,t=μGt,IE,t=(1-μ)Gt

(23)

其中，IA，t、IE，t分别为新基建投资和公共教育投资，μ、1-μ分别为税收分配给新基建和公共教育投资的比例。

本文忽略了私人教育投资对人力资本的影响，仅仅考虑公共教育投资对人力资本的影响。通过上述设定可以明晰政府宏观调控教育对高质量发展和就业的影响，为施行合理的公共政策提供理论依据。

高技能和低技能劳动力人力资本总量受公共教育投资的影响，其动态方程为：

(24)

(25)

其中，δ1、δ2分别为高技能和低技能劳动力人力资本的折旧率，φ1、φ2分别为公共教育投资对高技能和低技能劳动力人力资本的边际效率，ν1、ν2分别为高技能和低技能劳动力人力资本的累积系数。

(四)模型均衡系统

模型中存在三类市场，其出清条件如下：(1)劳动力市场出清。家庭中供给的高技能和低技能劳动力总量等于智能企业和非智能企业对劳动力的需求量，即Lt=L1，m，t+L1，s，t+L1，A，t+L1，N，t+L1，I，t+L2，m，t+L2，s，t。(2)最终品市场出清。最终品生产部门的社会总产出等于劳动力消费、资本再投资和政府税收，即Yt=C1，m，t+C1，s，t+C2，m，t+C2，s，t+It+Gt。其中It为所有劳动力的总储蓄，转化为再投资。(3)资本市场出清。Ks，t+Km，t+H1，m，t+H1，s，t+H1，A，t+H1，N，t+H1，I，t+H2，m，t+H2，s，t=Kt，其中Kt为社会中总的资本存量。

在完全竞争市场，企业也实现了利润最大化，由一阶条件可得劳动收入和资本价格的表达式，如式(14)～式(18)所示。本文模型涉及一个最终品生产部门、两个中间品部门、企业研发部门、居民部门和政府部门，模型多为非线性函数，涉及变量较多，很难求出解析解。因此，本文将通过数值模拟探究人工智能技术的变化对高质量发展和就业产生的影响。

三、参数校准

本文选取2016年作为模拟时间起点，以实际经济增长率和劳动收入份额进行拟合。模拟时间跨度为20年，一年为1期，故模拟时间为2016—2035年。

(一)模型参数校准

本文不考虑人口因素的影响，为简化起见，假设每期出生人口与死亡人口一致，故人口总量不变。以《中国统计年鉴2017》为依据，本文将仅接受九年义务教育的劳动力定义为低技能劳动力，将接受高中教育及以上的劳动力定义为高技能劳动力，低技能劳动力与高技能劳动力的比例约为1∶2，最终推算出L1，m，t=0.4×108，L2，m，t=1.5×108，L1，s，t=0.6×108，L2，s，t=2.3×108，L1，A，t=L1，N，t=L1，I，t=0.3×108。智能企业资本偏向于替代低技能劳动力，非智能企业资本偏向于与低技能劳动力互补，借鉴郭凯明(2019)［13］的做法，ε=0.9，εm=1.5，εs=0.95。借鉴黄旭和许文立(2022)［11］的做法，γ=0.44，λ=0.5，αm=0.85，αs=0.85。在消费方面，借鉴郭凯明(2019)［13］的做法，β=0.96。根据陈彦斌等(2019)［4］的做法，假设相对风险规避系数σ=1.1。智能资本折旧率方面，借鉴郭凯明(2019)［11］的做法，δk=0.05。借鉴董志强和黄旭(2021)［5］的做法，mk=1，m1=0.8，m2=0.6，ms=0.5，d=9/60，q=7/60，l1=46/60，l2=51/60，τ1=0.05，τ2=0.05，η=1.5，χ=0.6，μ=0.2。

(二)模型适用性分析

本文以不同行业情况下与现实进行对比，其中智能化部门对应制造业，非智能化部门对应服务业，模拟结果如表1所示。对比发现，模拟结果和真实值较接近，同时本文采用2016年真实人口数据，因此本文模型能较真实反映我国经济发展现状。

表1 模型模拟经济增长率和劳动收入份额和实际情况对比

四、数值模拟

本文主要关注如下问题：人工智能通过替代效应和创造效应对产业转型升级和就业的影响：(1)替代效应，人工智能驱动的自动化技术替代劳动力工作任务对产业结构和就业的影响；(2)创造效应，人工智能创造新工作任务对产业结构和就业的影响。

为回答上述问题，本文设计了两组实验，如表2所示。实验1假设新生任务Nt不变，考察人工智能的替代效应(It变化)对产业转型升级和就业的影响。实验2假设自动化前沿技术替代旧任务的程度It不变，考察人工智能创造效应(Nt变化)对产业转型升级和就业的影响。

表2 数值模拟实验的设定

(一)新生任务Nt不变，自动化程度It发生变化

1.人工智能对同一行业中企业的影响。

同一行业中，企业1和企业2产品具有相互替代性，故ε>1，其中企业1使用智能设备进行生产，企业2采取传统物质设备进行生产，模拟中取ε=5。模拟结果如图1所示。

图1 Nt不变，It变化时，人工智能对同一行业劳动力和资本流动的影响

图1呈现了模拟结果。虚线作为基准，可以发现：同一行业中，随着自动化技术的发展，智能化企业与非智能化企业高技能劳动力工资之比会提升，而低技能劳动力工资之比会减少；智能化企业资本存量占比会增加，非智能化企业资本存量占比会减少。若自动化技术发展越快，替代旧任务越多(I越大)，则板块(1)、板块(3)中的曲线都上移了，而板块(2)、板块(4)中的曲线下移了，并且自动化技术替代旧任务增加越多，各曲线的上/下移动幅度越大。这说明，随着人工智能的替代效应增加将加剧智能化企业与非智能化企业工资差距，从而导致高技能劳动力从非智能化企业流入智能化企业，低技能劳动力从智能化企业流入非智能化企业，同时资本将从非智能化企业流入智能化企业。这说明，同一行业中，人工智能的替代效应将导致智能企业部门与非智能企业部门收入差距扩大，增加对高技能劳动力的需求，将有利于智能化企业转型升级，使得同一行业优化产业结构，淘汰落后产能。

图2显示了同一行业中，自动化技术替代效应对企业占比和企业产出增长率的影响。数值模拟结果表明，随着人工智能替代更多的旧任务(I从10%逐渐增加到20%、30%)，智能化企业产出在总产出中的占比将增加，智能化企业产出增长率将增加，而非智能化企业产出增长率将下降，社会总产出增长率将增加。这说明，同一行业中，人工智能的替代效应将提高智能企业产出增长率，减少非智能企业产出增长率，最终将导致智能企业规模扩大。

图2 Nt不变，It变化时，人工智能对同一行业企业产出占比和增长率的影响

从图1和图2可以看出，同一行业中，人工智能的替代效应有利于智能化企业优化劳动力结构(高技能劳动力比例增加，低技能劳动力比例减少)和资本结构(资本从非智能化企业流入智能化企业)，从而智能化企业将使用更多的高技能劳动力和资本，提高生产效率，规模将逐渐扩大。而非智能化企业将使用更多的低技能劳动力，生产效率低下，规模将逐渐减小。整个行业将逐渐淘汰落后产能，实现产业结构转型升级。

造成上述现象的原因是，人工智能驱动的自动化生产效率高于劳动力生产效率，智能化企业生产效率高于非智能化企业，由此导致智能化企业产出占比增加。由于自动化替代低技能劳动力的工作任务，导致智能化企业低技能劳动力工资增长速度慢于非智能化企业。高技能劳动力与自动化互补，从而智能化企业高技能劳动力工资增长速度快于非智能化企业。

现实中的例子是，制造业中汽车行业分为两类企业，一类购买了机器人等设备实现了智能化生产，另一类使用传统生产方式。使用机器人的汽车企业替代了大量的低技能劳动力，同时增加了对高技能劳动力的需求，提高了生产效率，扩大了生产规模。而使用传统生产方式的汽车企业，雇用了大量低技能劳动力，生产效率低下，在竞争中逐渐处于劣势，最终成为落后产能被淘汰出局，而整个汽车行业则实现了产业结构转型升级的目标。

该研究结果同样可以解释超级明星企业的产生。平台型企业利用人工智能和数字技术的优势，提高了生产效率，吸引更多的劳动力和资本聚集到平台型企业，扩大了市场规模，最终形成超级明星企业。其优点是提高了资本生产效率，优化了劳动力市场结构，提高了劳动力的素质，促进了产业结构转型升级。不足之处是超级明星企业会形成垄断，导致资源过度集中，不利于市场自由竞争。

2.人工智能对不同行业中企业的影响。

不同行业中，企业1和企业2产品很难相互替代，故0<ε<1，其中企业1使用智能设备进行生产，企业2采取传统物质设备进行生产。结合现实，模拟中智能企业为制造业，非智能企业为服务业，模拟中取ε=0.5。模拟结果如图3所示，可以看出：在不同行业中，随着自动化技术的发展，制造业与服务业高技能劳动力工资之比、低技能劳动力工资之比均将下降；同时，制造业资本存量占比将呈现倒U型下降，而服务业资本存量占比将呈现U型上升。由此可知，高技能劳动力、低技能劳动力和资本均将从制造业流入服务业，即服务业将增加对劳动力的需求。随着人工智能替代更多的旧任务(I从10%逐渐增加到20%、30%)，高技能与低技能劳动力工资之比、智能企业资本存量占比下降的幅度更大，即人工智能的替代效应将加速劳动力和资本在企业间的流动。

图3 Nt不变，It变化时，人工智能对不同行业劳动力和资本流动的影响

图4显示了在不同行业中，人工智能替代效应对企业占比和企业产出增长率的影响。数值模拟结果表明，随着自动化技术的进一步发展(I变大)，智能化企业产出在总产出中的占比将下降，非智能企业产出占比将提高。智能化企业产出增长率下降，非智能化企业增长率最开始提高，随着时间推移最终将下降，最终导致社会总产出增长率下滑。智能企业(制造业)虽然提高了生产效率，但受到价格效应的影响，其产出比重反而下降，此种现象被称之为鲍莫尔成本病(Baumol’s cost disease)。

图4 Nt不变，It变化时，人工智能对不同行业企业产出占比和增长率的影响

由图3和图4可知，在不同行业中，人工智能存在溢出效应，有利于关联企业转型升级发展。在不同行业中，价格效应将占据主导地位。随着自动化技术的发展，智能企业(制造业)使用资本替代劳动力，提高了生产效率，降低了生产成本，制造业产品价格下降。由于需求缺乏弹性，非智能企业(服务业)产品价格相对提高，非智能企业产出份额上升，智能企业产出份额下降，引致劳动力和资本将从智能企业流入非智能企业中，有利于非智能企业发展壮大。但智能企业损失了劳动力和资本，不利于智能企业的发展，导致智能企业生产效率下降。初始阶段，非智能企业获得了充足的资金和劳动力，获得较快发展，但长期中智能企业发展受限，最终将影响非智能企业的发展，导致非智能企业生产效率也下降。

现实中，某个城市制造业采用人工智能等先进技术，由于价格效应和人工智能溢出效应推动了当地的服务业发展，资金和劳动力从制造业流入服务业。服务业规模扩大之后，会导致经济出现“脱实向虚”“制造业空心化”的风险，最终将导致整个社会生产效率低下。这和“木桶理论”很相似，即社会的整体发展不取决于长板的长度，更取决于短板的长度，短板的存在会限制整个社会的发展。对现实的寓意是社会如果想实现均衡发展，应该让先进的信息技术渗透进更多行业，促进更多行业实现智能化生产。

(二)自动化程度It不变，新生任务Nt发生变化

1.人工智能对同一行业中企业的影响。

模拟中取ε=5，模拟结果如图5所示。当人工智能创造新任务时，智能化企业与非智能化企业高技能劳动力工资之比将增加，低技能劳动力工资之比将下降，同时智能化企业资本存量占比将增加，非智能化企业资本存量占比将减少。随着新生任务增加得越多(N从10%逐渐增加到20%、30%)，虽然两家企业高技能劳动力工资之比在增加，但其增加的幅度在下降，而低技能劳动力工资之比虽然在下降，但其下降的幅度在放缓；智能企业资本存量占比随着新任务的增加，其增加的幅度也在放缓。即新生任务有利于抑制收入不平等现象的扩大，延缓劳动力和资本的流动。

图5 It不变，Nt变化时，人工智能对同一行业劳动力和资本流动的影响

从图6中可以看出，当人工智能创造新任务时，智能化企业产出占比将增加，其产出增长率将增加，而非智能化企业其产出占比将下降，产出增长率将下滑。随着新生任务增加得越多(N从10%逐渐增加到20%、30%)，虽然智能化企业产出占比、产出增长率将增加，但其增幅将减小，最终导致社会总产出增长率增幅减小。

图6 It不变，Nt变化时，人工智能对同一行业企业产出占比和增长率的影响

由图5和图6，在同一行业中，人工智能的创造效应将延缓劳动力从非智能企业流入智能企业，促进企业实现内部转型升级。原因是人工智能创造新任务增加了智能化企业的工作岗位，低技能劳动力将获得更多工作机会，减缓了低技能劳动力的流动。由于资本生产效率高于劳动力，人工智能创造新任务将导致智能化企业使用更多的劳动力，从而导致智能化企业产出增长率放缓，高技能劳动力工资和资本收益增长也将放缓，从而导致高技能劳动力和资本的流动趋于放缓。

现实中，汽车行业中智能化企业使用机器人替代了大量流水线上的劳动力，但同时会产生对掌握使用机器人的技能劳动力的需求。智能企业出于成本的考虑，会进行内部培训，促进流水线上低技能劳动力转化为技能劳动力，实现了智能企业内部转型升级的目标。如果说人工智能的替代效应属于外部压迫促进产业转型升级，则人工智能的创造效应属于内部挖潜，以温和的形式完成产业转型升级。

2.人工智能对不同行业中企业的影响。

从图7中可以看出，在不同行业中，当人工智能创造新任务时，智能企业与非智能企业中高技能劳动力工资之比、低技能劳动力工资之比均将下降，智能企业资本存量占比将下降，非智能企业资本存量占比将上升。随着新生任务增加得越多(N从10%逐渐增加到20%、30%)，虽然两家企业高技能劳动力工资之比、低技能劳动力工资之比在下降，但其下降的幅度在放缓；智能企业资本存量占比随着新任务的增加，其下降的幅度也在放缓。原因是新生任务的产生会增加智能企业对劳动力的需求，提高智能企业劳动力工资，能有效缩小行业收入差距。随着智能化企业对劳动力需求的增加，相应会增加对资本的需求以维持生产，从而延缓劳动力和资本的流动。

图7 It不变，Nt变化时，人工智能对不同行业劳动力和资本流动的影响

从图8中可以看出，在不同行业中，当人工智能创造新任务时，受价格效应的影响，智能企业产出占比将下降，但智能企业产出增长率将下降，非智能企业产出增长率将呈现倒U型下降，最终导致社会总产出增长率出现下滑。随着新生任务增加得越多(N从10%逐渐增加到20%、30%)，智能企业产出占比将增加，即新生任务将平衡两部门产出比重，使制造业(智能企业)和服务业(非智能企业)协调发展。同时，新生任务的增加将导致智能企业和非智能企业生产效率均出现下滑，原因是新生任务将增加劳动力生产要素，减少对资本的需求，而劳动生产率低于资本生产率，从而导致企业生产效率下滑。

图8 It不变，Nt变化时，人工智能对不同行业企业产出占比和增长率的影响

从图7、图8可以看出，新生任务的增加有利于稳就业，增加了对高技能劳动力的需求，有利于优化劳动力市场结构。在不同行业中，人工智能的创造效应将导致企业产出增长率出现下滑，劳动力和资本将从智能企业流向非智能企业。随着新生任务增加得越多(N从10%逐渐增加到20%、30%)，劳动力和资本的流动将放缓。造成上述现象的原因是资本生产效率高于劳动力生产效率，人工智能创造新任务将导致智能企业生产效率下降，从而导致企业产出增长率下滑。同时，人工智能创造新任务将导致智能企业劳动力工作区间扩大，增加了高技能劳动力的需求，智能企业将使用更多的劳动力，从而导致低技能劳动力流动放缓。智能企业对低技能劳动力需求的增加也会导致对高技能劳动力和资本需求的增加，从而导致高技能劳动力和资本流动放缓。

现实中，制造业使用机器人替代了大量流水线上的低技能劳动力，同时也增加了对使用机器人的技能劳动力的需求，但人工智能创造的新岗位远远少于替代的旧岗位(创造效应小于替代效应)，从而导致多余的劳动力从制造业流入服务业，促进了初始阶段服务业的繁荣。但服务业生产效率不够高，最终将呈现倒U型下滑，整个社会生产效率也会受影响而出现下滑现象。

五、结论

党的二十大指出，“着力推动高质量发展，主动构建新发展格局”，“推进高质量发展还有许多卡点瓶颈，科技创新能力还不强”，“实施就业优先战略”。高质量发展意味着不再仅仅追求经济增长的速度，而更加注重经济增长的质量和可持续性，这对中国经济的健康发展至关重要。高质量发展有助于提高人民的生活水平，它意味着更多的就业机会、更高的收入水平和更好的社会福利。这将改善人民的生活质量，提高获得感和幸福感，进一步巩固社会的稳定。实施就业优先战略也是高质量发展的重要组成部分。在高质量发展的过程中，确保高质量充分就业至关重要。就业不仅是人民群众生活的重要保障，还是社会稳定和和谐的关键因素。通过实施就业优先战略，可以为更多人提供高质量的就业机会，改善他们的生活状况，同时也有助于激发创新和创业精神，推动经济增长。

高质量发展和高质量充分就业在中国的现实意义非常重大。它们不仅有助于提高人民的生活水平，减少社会不平等，还能够推动科技创新和经济结构的升级，确保中国经济的可持续健康发展。党的二十大提出的这些目标和策略，为中国的现代化建设和全面建设社会主义现代化国家提供了明确的方向和指导。

我国已经从高速增长阶段转换为高质量发展阶段，同时中国还面临人口老龄化、生育率下降和制造业转型升级等问题。人工智能作为新一代信息技术的代表，将助推经济实现高质量发展。产业结构转型升级是高质量发展的重要内容，已有的研究多从人工智能的产出弹性或人工智能替代传统生产方式的角度分析人工智能对产业结构的影响。人工智能具备替代效应、创造效应、生产率效应和溢出效应，本文将上述人工智能的多种效应纳入理论模型，重点分析人工智能的替代效应和创造效应对产业结构转型升级和就业的影响。

研究结果表明，人工智能通过替代效应和创造效应，非对称改变资本和劳动在不同部门要素边际产出，诱导要素跨部门流动促进产业转型升级。同一行业中，人工智能通过岗位更替和生产率效应引致生产要素从非智能企业流入智能企业，促进智能企业规模发展壮大。例如，制造业中智能化企业通过引入机器人等智能设备，替代大量低技能劳动力，提高了生产效率，优化了智能企业资本和劳动力结构，在该行业逐步淘汰落后产能，实现转型升级的目标。其隐患是，智能企业凭借其技术优势挤压非智能企业生存空间，最终垄断了市场，形成了超级明星企业，遏制了市场竞争；智能资本的过度使用也会减少劳动力工作岗位，导致劳动收入份额下降。

不同行业中，人工智能通过岗位更替和溢出效应使得资本和劳动力从智能企业流向非智能企业，促进了非智能企业的发展。短期中，非智能企业增长率会提高，但长期中，非智能企业增长率将呈现倒U型下滑。智能企业因为资本和劳动力的流失，其增长率也会下滑，最终导致整个社会增长率下降。根本原因是，非智能企业由于没有使用人工智能等先进技术，生产效率不高，影响了整个社会的发展。由此可以看出，社会发展取决于所有部门的协调发展，生产效率不高的部门作为社会的短板，会影响整个社会经济的持续增长，即社会的发展不仅取决于长板(智能企业)的发展，而且取决于短板(非智能企业)的发展。这暗示我们整个社会应尽可能实现全行业智能化，让人工智能技术渗透进每个部门，只有这样才能真正实现各部门协调发展，达到高质量发展的目标。为促进社会增长率的提高，政府可以将资金投入未实现智能化生产行业的研发，鼓励科研机构多研发该行业的技术，促进全行业智能化的发展。

对劳动力就业而言，人工智能将替代低技能劳动力，增加对高技能劳动力的需求，提升了技能结构，从而促进劳动力市场结构的优化。智能企业普遍增加对高技能劳动力的需求，减少对低技能劳动力的需求，非智能企业则增加对低技能劳动力的需求，对高技能劳动力的需求取决于其发展程度。从长期看，非智能企业将呈现萎缩状态，逐渐趋于被淘汰。因此人工智能发展将普遍增加对高技能劳动力的需求，这暗示我们未来社会应投资人力资本，促进劳动力素质的提高，实现高质量就业。

进一步研究发现，人工智能替代效应以激烈的方式从外部促进企业转型升级，而创造效应以温和的方式从内部促进企业实现转型升级，即人工智能通过替代效应加速资本和劳动力的流动，通过创造效应延缓资本和劳动力的流动。未来社会应多开发能创造新任务的人工智能，在维护劳动力市场就业稳定的情况下，促进各部门协调发展，以温和方式实现高质量发展和就业的目标。