「經濟發展」蔡昉：中國就業新趨勢

蔡昉：中國就業新趨勢

經濟發展

人工智能的發展及其對就業造成的影響，逐漸成為輿論界、學術界和決策圈關注的重點議題，并且成為國際社會討論合作的共同而緊迫的話題。2025年2月10日至11日，在法國巴黎舉行的人工智能行動峰會上，包括中國在內的60個國家和國際組織共同簽署了《關于發展包容、可持續的人工智能造福人類與地球的聲明》，其中涉及就業影響的條款，倡導增強關于人工智能對勞動力市場影響的共識，妥善預判人工智能對工作場景、培訓和教育的影響，正確運用人工智能以提高生產率、勞動技能和就業質量，以及改善工作條件并增進社會對話。

中國擁有世界上最大的就業規模，位列人工智能發展的全球第一梯隊，機器人市場規模也位居世界首位。因此，以人工智能革命性突破為引領的科技革命和數字經濟發展，必然對中國的就業產生深遠影響，是一個迫切需要深入研究的問題。相對這種緊迫需求而言，包括經濟學界在內的研究領域，在這方面的研究成果仍顯不足。我借撰寫本書之際，做出初步的努力和探索，希望吸引更多同行的關注和加入，共同推進關于這個問題的學術和政策研究。謹以這個引言作為本書的“前奏曲”。

我們正處在怎樣的“時刻”

2022年年底，美國人工智能公司OpenAI（開放人工智能研究中心）推出一款智能聊天機器人ChatGPT（聊天生成預訓練轉換器），它憑借“像人一樣聊天”的能力，讓全球用戶第一次直觀感受到人工智能技術演化的顛覆性進展。OpenAI作為行業先驅，被定位為通用人工智能（AGI）探索者，在技術路線上追求大模型、多模態和通用性。ChatGPT則像一個“全能學霸”，從寫詩到編程幾乎無所不能，其本質是賦能人類生產和生活的所有領域。

ChatGPT帶來的沖擊波尚未消散，人們便開始為該模型的“高門檻”——包括極高的算力要求及其相關的高能耗、高訓練成本和巨額投資問題——頗感憂慮，也發現了其在中文支持和專業深度方面的缺陷。與此同時，有人擔心人工智能發展水平的差距將拉大經濟社會發展的差距，國家之間將進一步分化。這時，成立于2023年的中國人工智能公司深度求索（DeepSeek）推出同名模型，就上述問題給出了答案。如果說OpenAI走的是“高舉高打”的路線，深度求索則是“小而精”，通過優化算法降低大模型成本，深耕垂直場景，更貼近中國本土語境，可更快滲透進日常工作和生活。

深度求索的橫空出世，以及其所引發的人工智能領域的最新較量，也帶來了諸多新的問題和嚴峻的挑戰，為理論和實踐提出一系列重要課題，特別是引發國家之間、企業之間、模型之間在技術開發和應用上更激烈的競爭，將會對經濟、社會和民生產生更大的影響。一方面，事實證明中國在人工智能領域取得了顯著的進展，在多個方向建立了具有國際競爭力的模型，涵蓋大語言模型、計算機視覺、自動駕駛、多模態人工智能等方向；另一方面，如果從國力和民生的角度評判，未來各國，誰能在人工智能競爭中勝出，越來越取決于能否成功應對經濟社會層面的挑戰。

下面，我們從緊迫性、不可回避性和時效性3個角度來探討，可以看到人工智能帶來的經濟社會影響，特別是就業挑戰的顯著性。下面的闡述也可視為對本書寫作初衷和意圖的說明。

西方媒體用“斯普特尼克時刻”這個說法，表達對深度求索模型誕生的震驚。借用這個以冷戰事件為背景的隱喻，固然體現西方對這一技術突破的肯定，也暗含對人工智能領域國際競爭加劇的警覺。按照西方人的文化傳統，他們或許更應該把這場較量類比為“大衛擊敗歌利亞”的故事。故事中，身材瘦小、以投石器為武器的牧童大衛與身形高大、披重甲持利劍的勇士歌利亞之間，體現了非對稱優勢的運用。不過，這個類比只應該是表面意義上的，技術競爭畢竟不是零和博弈，良性競爭終將催生更豐富的人工智能生態。

有位讀者在致信英國《金融時報》時建議，與其使用“斯普特尼克時刻”這個比喻，不如用“豐田時刻”來形容深度求索的技術突破特點。讀者在信中指出，與豐田重新定義汽車制造方式相似，深度求索的人工智能戰略的制勝法寶在于減少浪費、注重效率、降低成本的理念，并憑借易于普及的產品為更廣泛的產品和服務領域賦能。換句話說，打敗“歌利亞”的“大衛”未必指某一家公司，更可能是開放協作、多元價值觀的技術理念和技術進化本身。

況且“斯普特尼克時刻”這個比喻帶有冷戰思維的色彩，人工智能的發展及其技術路線的百花齊放、推陳出新，終究不是你死我活的零和博弈。在深度求索異軍突起的過程中，一些投資者看到了蘋果公司等智能手機制造商從中可以挖掘的機會。這就是說，在一個消費者大語言模型日益產品化的世界，分發平臺越來越不可或缺；深度求索所代表的“小而美”技術路線，恰恰是智能手機的用武之地。以此類推，人工智能模型的平行競爭者也好，縱向用戶也好，都可以從多贏格局中獲益。

關注人工智能對就業的沖擊

無論稱之為何種“時刻”，它終究是針對參與人工智能競爭的創新公司及其所在國家的政府的戰略啟發和政策含義。同時應該關注的是，隨著人工智能發展的競爭加劇，尤其是付諸應用的速度日益加快、賦能的范圍越來越廣，一系列關于人工智能的經濟社會影響這樣曠日持久的話題，必然以十倍、百倍于以往關注度的方式呈現，其中對就業的影響無疑居于首位。因此，談及這“時刻”、那“時刻”，對普通人、經濟學家和決策者而言，首先意味著需要探討人工智能革命可能對就業產生的影響，以及應該做出的應對抉擇，并且這一做法的緊迫性日益突顯。

關于世界經濟的長期發展，經濟學界歷來有著關于“趨同”與“分流”的討論：有足夠多的后起國家能夠以更快的發展速度趕超，通常就導致世界性的趨同，但如果過多的國家進一步落后于先行國家，就可能形成發展分流的結果。世界經濟史上最著名的“大分流”是工業革命促使發達國家與發展中國家分道揚鑣，最近的“大趨同”則是在20世紀90年代以來的這一輪經濟全球化中，以中國為代表的發展中國家趕超發達國家的結果。

人工智能革命很可能將產生與工業革命和經濟全球化類似的經濟后果，至于是促進新一輪“大趨同”，還是導致又一次“大分流”，根本上取決于人類共同的選擇，又在相對大的程度上取決于中國的位勢和作用。在推進中國式現代化的過程中，始終站在新一輪科技革命的制高點，既是中國實現自身宏偉目標的必要保障，也有助于中國有力地支撐發展中國家保持趕超勢頭。

凡事預則立。黨的二十屆三中全會把“著力解決結構性就業矛盾”作為完善就業優先政策的重大任務之一。全會部署改革任務完成的時間節點，與即將進入的國民經濟和社會發展第十五個五年規劃（“十五五”）時期高度重合，應該及早研究和謀劃。結構性就業矛盾的一個關鍵起因，便是人工智能發展導致的經濟結構和產業形態變化，并且由于人口老齡化而更顯突出。

以上段落從大趨勢上強調了人工智能產生的經濟社會影響，特別突出應對挑戰的緊迫性和不可回避性，描述人工智能如何引發結構性就業矛盾，可以使理論上討論的問題更加貼近現實。每個家庭、每個勞動者可能面對的就業苦惱和困擾，研究者和規劃者經常觀察到的統計現象，都將與人工智能的應用產生越發緊密且顯著的關聯。

例如，以各級各類學校畢業生為主體的青年勞動者，越來越難以靠文憑得到勞動力市場的肯定，青年失業率大幅高于平均水平；漸進式延遲法定退休年齡的改革與現實中勞動參與率隨年齡增長而下降的現象，形成鮮明的對立和強勁的反作用力；“有活兒，沒人干”與“有人，沒活兒干”并存的現象，或者崗位空缺率和失業率同時上升的悖論成為常態；遵循勞動生產率從低到高的方向，不再是勞動者流動的必然邏輯，反方向的流動和轉崗現象俯拾皆是。這些都是結構性就業矛盾的表現，也將隨著人工智能技術突破、機器人應用和數字經濟發展而愈顯突出，以前所未有的緊迫性要求我們有效應對。

國際貨幣基金組織調查了各國是否對人工智能的到來做好了準備，構造了人工智能準備指數并進行國際比較。該指數系由數字基礎設施、創新與經濟一體化、人力資本與勞動力市場政策、監管與倫理4個分指數合并而成。

總體來看，人工智能準備指數的排序幾乎同各國經濟發展水平完全一致。中國的人工智能準備指數排在第31位，明顯比人均國內生產總值排位更靠前，這同中國人工智能領域的領先地位是一致的。在幾個分指數中，中國在數字基礎設施方面表現最突出——排在第14位，創新與經濟一體化指數排在第29位，人力資本與勞動力市場政策方面準備相對不足——排在第37位，排在第41位的監管與倫理指數屬于相對的短板。

嘗試突破不合時宜的范式

本書是一本關于中國發展現實的經濟學讀物，著眼于探討人工智能及其賦能數字經濟對于就業的挑戰。寫作這樣一本書，作者也面臨兩個挑戰。

一方面，作者固然應該盡可能看懂人工智能和科技發展的大趨勢，然而過度用力嘗試弄明白種種技術細節，既是不可能的任務，也容易偏離目標，甚至陷入邯鄲學步的窘境，失去經濟學家固有的敏感性和另類的判斷力。因此，本書努力集中注意力講清楚技術發展及其影響的經濟學原理。

另一方面，面對人工智能時代的經濟問題，經濟學的既有范式也表現出諸多落后于時代的弊端。我甘愿冒掛一漏萬的風險，嘗試找出其中與本書主題相關的若干不合時宜的理念，以便事先有所警惕，避免受到既有框架的束縛和傳統觀念的影響。

首先，為了構建有簡潔形式之美的模型，也為了能夠做出量化表達和實際度量，經濟學追求過分簡單和單一的因果關系。如果說這是經濟學被長期詬病的缺陷之一，在人工智能滲透一切的時代，無論是世界經濟、全球產業鏈，還是獨角獸企業和創新企業，復雜度都日益增強，任何單一的指標都無法度量投入—產出關系，任何單一的變量都無法解釋興衰成敗。我們不禁要問，在人工智能代替經濟學家做深度思考的情況下，以往那些幼稚的模型和假設還如何站得住腳？

技術進步和發展后果的復雜性，還要求我們在面對看似單純的經濟現象時，超越經濟學的視野，同時像社會學家、人口學家甚至歷史學家、哲學家一樣思考問題和認識問題。例如，即便我們所要研究的問題是正在或即將發生的人工智能對就業的影響，以下3個視角也不應被遮蔽。

一是任何時點上的就業狀況，除了受技術變化和宏觀經濟波動的影響，通常也是較早時期人口結構轉變的結果，所以人口學和歷史的視角必不可少。

二是在經濟發展和經濟結構變化中，促進勞動者更好、更高質量就業，根本目標在于保持充分的社會流動性，社會學思維有助于我們形成這樣的視角。

三是在技術進步過程中，總會出現就業創造與就業破壞之間的斷裂現象，需要社會保障制度干預。與此相關的制度安排不再是一種通過嚴格識別進而實施的排他性社會保障制度。立足于人的全面發展的普惠性制度建設，不能只算財政平衡賬，更需要從哲學的高度來把握。

其次，經濟學家習慣于追求確定性或可預見性。米爾頓·弗里德曼認為，作為實證科學的經濟學，提出理論或假說的目的就是對尚未觀察到的現象做出有效且有意義的預測。借助統計學的概念來理解，可預見的總體趨勢相當于平均值或期望值。利用理論的邏輯預判未來，乃至進行情景預測，無疑都是理論研究的題中應有之義。與此同時，作為不確定性的體現，離差與期望值是相反相成的共生事物。因此，認識事物及其變化趨勢，既要整體把握期望值，這樣才有歸屬感，又要關注和理解離差，因為在一個越來越不確定的世界和時代，離差本身已經成為一種常態，盡管每個偏離的案例原因不盡相同。

最后，一些曾經流行甚至在一定條件下具有解釋力的理論假說，在顛覆性科技進步的背景下，逐漸失去其實踐的根基，甚至亟待消除其政策影響力。我們選擇3種此類理論為例予以說明。

一是人工智能賦能的數字經濟發展并不自動產生成果共享的“涓流效應”。只有在各類群體均充分就業、各產業生產率均衡提高，以及發展成果獲得制度性分享的條件下，人工智能的發展效應才符合共同富裕的目標。如今，那些兼具技術創新和財富積累的企業家成為社會上最受尊重和信賴的人，而他們往往是涓流經濟學的信奉者和宣講者。例如，美國風險投資人、網景通信公司聯合創始人馬克·安德森最近指出：科技賦能的生產率增長是經濟增長、工資水平提升以及新行業、新職業涌現的主要驅動力，可以使人力與資本潛力得以持續釋放，從事更重要、更有價值的工作。這種說法沒有錯，但容易把人們的認知誤導到“涓流效應”上。

二是新科技驅動數字經濟的投入—產出模式，日益打破經濟學的報酬遞減假設，逐漸成為主流的報酬遞增現象。這不僅產生了提高生產率的正面效應，而且存在“贏者通吃”從而壟斷和破壞就業崗位等負面效應。

三是曾經流行一時的技術變遷理論逐漸失去其解釋力。該理論認為，技術變遷是由要素的相對稀缺性誘致產生的。人工智能賦能產業發展，終究會打破資源約束，節約某種要素的技術進步動機完全可能喪失其現實意義。

基于研究文獻和實踐經驗，我們可以概括幾個有關技術對就業沖擊的特征化事實，這既有助于認識人工智能和數字經濟發展的就業沖擊特征，也有助于在深入分析問題時，特別是在觀察中國勞動力市場現象的基礎上，發展和豐富相關理論。相關分析將貫穿本書始終。

這些特征化事實包括：第一，往往出現這樣一種過程，即就業從生產率較高部門到較低部門的逆向轉移，可以稱之為“逆庫茲涅茨過程”；第二，那些同時具有低生產率、高成本和高收入需求彈性特征的部門，或稱為有“鮑莫爾成本病”的部門，就業吸納能力趨于擴大；第三，包括人工智能在內的各種新技術，具有提高人類能力和替代人類工作的兩種傾向，“正確的”方向需要政策引導；第四，對提高的生產率進行充分分享，是應對就業沖擊、解決勞動者出路問題，以及增進人民福祉的終極途徑。

關于如何促進技術進步與就業規模擴大之間的兼容，以及新就業形態如何承載高質量就業，本書將從以下方面著眼提出政策建議：一是為人工智能這類技術發展確立向善發展的規制底線，二是完善勞動力市場制度和加強社會保護，三是利用人工智能平臺和技術為實施就業優先政策賦能，四是培育新人力資本并加快形成新質生產力，五是推動制度建設以分享技術進步和生產率提高成果。

政策思路：變與不變的辯證法

鑒于人工智能革命的性質，其造成的就業沖擊和就業破壞的程度將史無前例，因此我們說情況變了，“這次真的不一樣”。如今，幾乎所有的人工智能專家、科學家、關心科技革命的社會科學家，無一例外都相信通用人工智能誕生的可能性，并且認為這個奇點將很快到來。如果說“通用人工智能不久后出現”的預言能大概率實現，而不是虛無縹緲的，那么它實現的那一刻必將成為一個分水嶺，把自動化沖擊就業的性質和程度區分為前后兩個階段。

第一個階段，人工智能賦能的自動化既創造就業也破壞就業，破壞的是人力資本要求較低的崗位，創造的是人力資本要求更高的崗位，所以人力資本培養的速度制約著新創崗位的數量。表面上看是機器（人）替代人，本質上還是更高的人力資本替代較低的人力資本，既表現為結構性失業，也表現為收入差距的擴大。例如，相對于勞動報酬，資本收益更高了；相對于人力資本稟賦低的工人，人力資本稟賦更高的工人收入更高了；相對于技術的接受者，技術創新者的報酬更高了。

第二個階段，人工智能模型具有了與人同等甚至更高級的智力，并通過人工智能代理、具身智能、機器人等形式，越來越傾向于替代所有人類崗位。這時，傳統意義上的勞動者技能已經不足以抵御人工智能化的就業沖擊。人與人之間的技能差距不再重要，人力資本回報與生產率不再掛鉤。

事實上，與第一個階段相關的所有表現，在我們所處的現實已經處處可見，已經引起經濟社會各層面的變化。與此同時，與第二個階段相聯系的諸多特征也初見端倪。這就是變了的現實。不變的是，人力資本和社會保障仍然是應對就業沖擊的制勝法寶。

但是，在預期通用人工智能必然出現的情況下，這兩樣法寶的內涵也需要隨之改變。首先，就人力資本投資來說，如果說在第一個階段，投資于人尚意味著提高一部分人在就業市場上的競爭力，那么在第二個階段，對人的投資已經變成人類智能與人工智能之間的競爭，關系著個人乃至人類就業崗位的生死存亡。其次，就社會保障來說，必然要求把以往采取嚴格手段識別受益人、具有區別性和排他性的社會保障模式，轉向更具普惠性的社會福利制度，做到隨時隨地向任何人提供保障，既沒有死角也沒有時滯。

本書的邏輯、結構和提要

為了突出本書的整體邏輯和總體結論，也出于幫助讀者“把書越讀越薄”的用心，我們可以把本書9章的內容分別框定在三大部分中，在引言提出人工智能對就業的影響的基礎上，分別討論和分析：

（1）中國勞動力市場格局、就業現狀和人工智能時代的新挑戰；

（2）人工智能沖擊就業的可能后果；

（3）應對挑戰所需的政策和制度建設。

第一部分包括第一章到第三章，我們指出人工智能的快速發展正在深刻地改變就業市場。這種改變兼具崗位創造與崗位破壞的雙重效應，但兩者并不對稱，崗位破壞往往先于且大于崗位創造。中國作為人工智能技術的重要參與者，面臨多重挑戰。人工智能具有“通用目的技術”特征，其顛覆性影響可能超越預期。盡管技術進步最終會創造新崗位，但人工智能的高滲透性和自動化趨勢可能導致就業沖擊長期化。

伴隨著人口老齡化加深和勞動力短缺加劇，中國的就業矛盾已從總量性轉向結構性。在多種導致結構性就業矛盾的因素中，我們重點關注和分析了現存的體制性因素。人工智能驅動的自動化可能加速崗位替代，加劇技能錯配與收入不平等，戶籍制度等體制障礙還會進一步降低勞動力市場效率。國際經驗表明，老齡化是自動化替代就業的誘導因素，而意圖明確的政策可引導技術路徑，減少就業沖擊。因此，制度創新與政策調整是平衡技術進步與就業穩定的關鍵。

聚焦中國勞動力市場的結構性就業矛盾，這一部分重點分析勞動力市場“一老一小”問題及其對就業匹配的挑戰。作為一種規律性的現象，勞動力年齡結構與人力資本需求之間呈現倒U形關系，然而現實中的中國人口年齡結構越來越傾向于形成U形曲線，這種鮮明的反差則孕育出結構性就業矛盾。勞動力市場的求人倍率與失業率同步上升，標志著結構性就業矛盾強化，以及自然失業率上升。應對這個矛盾，要求以“一老一小”為重點，著眼于全生命周期的政策扶助和制度性保護。

第二部分包括第四章和第五章，我們探討了人工智能時代就業轉型的理論與情景，聚焦生產率提升與就業沖擊之間的悖論，即在生產率大幅增長的同時，崗位替代擴大了收入不平等。在分析“索洛悖論”和“鮑莫爾成本病”等現象的基礎上，我們指出低生產率服務業可能成為就業蓄水池，教育、醫療等“正確的人工智能”應用領域則能創造互補性崗位。借鑒凱恩斯的樂觀展望，這里提出兩個“脫鉤”的理念：一是技術創新與就業破壞脫鉤，二是勞動者報酬與個人生產率脫鉤，強調通過社會福利和再分配機制分享生產率紅利。

就業形態的變化具有必然性，但新就業形態具有就業不充分、不穩定，并且引發“逆庫茲涅茨化”和勞動力市場內卷的特征，從而傾向于抑制工資水平和降低就業質量。要讓新就業形態承載高質量就業，就不能假設其能夠自動產生“涓流效應”，而是需要有針對性地規范和引導，加強社會保護與技能培訓，提升勞動者的談判地位，以促進就業質量和社會流動性?？梢?，在人工智能時代完善“分好蛋糕”的生產率分享機制，也是實現高質量就業的題中應有之義。

第三部分包括第六章到第九章，我們從人工智能的“雙刃劍”特性入手，在指出替代就業、倫理失范等風險的基礎上，強調“對齊”問題的重要性，即需確保人工智能發展目標與人類福祉、倫理原則一致。為實現人工智能創新向善，需要在算法設計、數據選擇等環節嵌入就業優先理念，通過人機協作平衡效率與就業，還需要利用人工智能自身的能力應對其帶來的沖擊，加速創造新崗位，優化公共服務，降低勞動力替代動機，并通過制度保障生產率的分享，縮小技術鴻溝。

通過保持合理的經濟增長速度，盡快跨越中等收入階段，在2035年成為中等發達國家，是應對一切挑戰的硬道理。在供給側，著力發展新質生產力，通過要素流動和技術創新提升全要素生產率。用好人工智能這一萬物動能，保持合理的增長速度，結合體制機制改革，提升投資收益率，避免內卷式競爭。在需求側，著力提高居民收入、改善收入分配、擴大公共服務，以釋放消費潛力。面對“人口金字塔消費悖論”，通過政策調整和制度建設，推動消費率向符合發展階段的常態趨同。通過轉換動能和提振消費同時發力，實現可持續高質量發展。

我們也將在第三部分探討人工智能時代新人力資本的培育路徑與戰略。面對人工智能對就業的沖擊，以增加受教育年限為目標的人力資本培養模式日漸捉襟見肘，需更加注重實踐智慧、社交技能和隱性知識等非認知能力的培養。人力資本投資應貫穿全生命周期：一是更加重視嬰幼兒早期發展；二是把學前教育和高中教育納入義務教育體系；三是強化終身學習機制，完善職業培訓、數字化學習平臺等。通過整合托兒所與幼兒園資源、中等職業教育與大齡勞動力培訓資源等，以包容性教育促進社會流動，實現人的全面發展與技術進步協同一致。

面對人工智能時代的就業和經濟社會沖擊，加強民生建設與社會保護是必要的應對之舉，包括政府擴大公共品供給，提高社會支出比重，保障教育、醫療、社保等基本需求，并通過再分配縮小收入差距。應借鑒高收入國家的現代化經驗，加大轉移支付力度，破解戶籍制度改革僵局，增強社會流動性。特別需要重新定義就業，創新崗位形成機制，如補貼更加廣義的“鮑莫爾式崗位”，探索全民基本收入，保護集經濟、文化價值和鄉愁于一體的行業（如實體書店）。

同時，推動社會保障向普惠性社會福利轉型，消除社會群體間的待遇差異，提高公共服務水平和均等化程度。通過代際共擔、邊增長邊分享、以均等化提升效率等方式重構公共財政，構建以人為本的社會保護體系。更新和重構勞動力市場制度，引入“生活工資”等新機制，確保技術進步成果共享。

【 蔡昉：長安街讀書會主講人、中國社會科學院原副院長 】

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責編：鄧啟東；初審：邱詩懿、 許雪靖 ；復審：李雨凡、程子茜

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