一、问题提出

现阶段，在保持居民收入快速增长的同时，也需要加强居民收入分配的合理调节。当前中国收入差距的基尼系数从国际比较看仍然处于高位水平。”党的十九届四中全会首次把按劳分配为主体、多种分配方式并存上升为社会主义基本经济制度，充分说明如何调节收入分配较大矛盾已成为新时代中国践行新发展理念、推动高质量发展的重大理论和实践课题。

近年来人工智能在全世界范围内蓬勃发展，这为中国推动产业结构升级和缓解收入分配矛盾提供了新思路。人工智能技术在推动新一轮科技革命和产业变革的同时，势必深刻影响各类生产要素的分配格局。准确预判这一影响对推动中国经济实现高质量发展具有重要的现实意义，这也是本文的主要研究问题。

本文研究的出发点是关注到了人工智能技术的三个重要特征：第一，人工智能技术是一种通用技术。第二，人工智能技术对不同技能劳动力生产率的影响是有偏向的。第三，相对于消费和投资等其他需求，人工智能技术在生产来源上更加依赖于高技能密集型产业的投入。基于以上考虑，本文建立了一个包含人工智能技术的多部门一般均衡模型，纳入了人工智能技术上述三个特征，提出并分析了人工智能技术通过推动产业结构升级进而影响工资收入差距的理论机制，并为政府推动产业结构升级、缩小工资收入差距提供了政策建议。

二、模型设定

生产部门由两个行业构成，分别由一个代表性企业在完全竞争市场下通过雇佣两种不同技能水平的劳动力进行生产。两个行业劳动密集程度和产业内劳动替代弹性不同，用下标j={1,2}区分这两个不同行业。

两个代表性企业均采用常替代弹性（CES）生产技术进行生产，生产函数为：

其中，Yj、Hj、Lj分别表示产出、高技能劳动和低技能劳动，Bj表示全要素生产率，AHj和ALj分别表示高技能劳动扩展型技术和低技能劳动扩展型技术。参数αj∈（0,1）为常数。参数σj∈[0，+∞）为常数，表示行业中产业内劳动替代弹性。

代表性企业的利润最大化问题为：

家庭部门由一个代表性家庭最大化效用刻画：

其中，C表示复合消费品。C1和C2分别表示用于消费的两个行业的产品。参数为常数，满足。为常数，表示两个行业的产品在消费中的替代弹性。

家庭在每一期供给高技能劳动H和低技能劳动L，获得两种不同劳动的工资收入和。假定劳动的供给为常数。家庭部门将所有的收入用于消费和人工智能技术研发T。

在人工智能技术研发上投入，用于购买两个行业的产品，即：

产品市场的出清条件为两个行业的产出分别用于消费和人工智能研发：

生产要素市场的出清条件为总的高技能劳动和低技能劳动分别用于两个行业的生产：

根据上述模型求解得后，根据供给侧理论机制，做出假设1：，得到定理1和2：

定理1：如果σ2=ε=1，即需求端产业间产品替代弹性均为1，生产部门2中产业内劳动替代弹性为1，那么

两个生产部门的高技能劳动和低技能劳动的就业比重将呈现出反方向的变化，其变化方向与工资收入差距的变化方向均取决于生产部门1中产业内劳动替代弹性以及技术的偏向性。当生产部门1中人工智能技术对生产技术的影响更加偏向于高技能劳动时。如果生产部门1的产业内劳动替代弹性大于生产部门2，那么，人工智能技术发展将提高生产部门1的高技能劳动就业比重、生产部门2的低技能劳动就业比重，使工资收入差距扩大。当生产部门1中人工智能技术对生产技术的影响更加偏向于低技能劳动时，由于生产函数在形式的对称性，所有结论刚好相反。

定理2：如果σ1=σ2=1，即在两个行业的产业内劳动替代弹性均为1，那么

两个生产部门的高技能劳动和低技能劳动的就业比重将呈现出同方向的变化，其变化方向取决于需求端对产业间产品替代弹性、技术的偏向性以及两个行业内高技能劳动的产出弹性。而工资收入差距仅受到前两个关系的影响。当人工智能技术对生产技术的影响更加偏向于高技能劳动时，如果需求端产业之间产品替代弹性大于1，人工智能技术发展会使得工资收入差距扩大，并且提高高技能劳动的产出弹性更高的行业的两种劳动的就业比重。反之亦然。反之，当人工智能技术对生产技术的影响更加偏向于低技能劳动时，由于生产函数在形式的对称性，所有结论刚好相反。

根据需求侧的理论机制,作出假设2：，得到:

定理3：如果假设2成立，当s升高时，如果家庭部门的消费在生产来源上的第1个行业的投入比重更小，那么高技能劳动、低技能劳动的就业比重以及名义产出比重将会升高。反之亦然。除此之外，工资收入差距和劳动密集程度均不会受到影响。

综合以上分析，如果人工智能技术是一种偏向高技能劳动的技术，并且高技能密集型产业的产业内劳动替代弹性较高或者产业间产品替代弹性较高，那么，人工智能技术将扩大高技能密集型产业高技能劳动就业比重和工资收入差距，反之亦然。

三、结论及政策含义

作为引领新一轮科技革命和产业变革的通用技术，人工智能技术势必深刻影响各类生产要素的分配格局。本文基于人工智能技术具有通用技术的外溢性、对不同技能劳动力生产率影响的有偏性和在生产来源上偏向高技能密集型产业三个方面的特点，建立了一个多部门的动态一般均衡模型，从理论上回答了人工智能技术对产业结构转型和工资收入差距的影响机制的问题。此外，本文强调了人工智能技术对产业结构转型和工资收入差距的影响方向是不确定的，在实际政策预估时应考虑产业内劳动替代弹性、技术的偏向性、产业间产品替代弹性以及两个行业劳动的产出弹性等几个方面的特点。并且，本文在理论上给出了产业结构转型和工资收入差距变动的条件，并详细讨论了背后的经济机制。

本文丰富了人工智能在宏观经济结构转型领域的理论视角，提出高技能密集型产业的产业内劳动替代弹性较高，或者产业间产品替代弹性较高时，如果人工智能技术是偏向高技能劳动力的技术，那么将提高高技能密集型产业高技能劳动就业比重和扩大工资收入差距；在生产来源上，如果家庭部门人工智能技术的研发投入在生产来源上的高技能密集型产业投入比重高于该产业家庭部门在该部门的消费比重，那么加大人工智能研发投入，将在需求侧提高对高技能密集型产业产品的相对需求，进而提高高技能密集型产业的就业比重和名义产出比重。总的来说，如果人工智能是一种偏向高技能劳动的通用技术，具有外溢性、依赖高技能密集型产业投入的特点，那么可以得出如果此时高技能密集型产业的产业内劳动替代弹性较高，或者产业间产品替代弹性较高，人工智能技术提高将提高高技能密集型产业高技能劳动就业比重和扩大工资收入差距。基于此，本文提出第一条政策建议：国家应该合理引导人工智能研发投入扩张，发挥人工智能技术的积极作用，促进高技能密集型产业发展。

其次，人工智能技术发展虽然促进了产业转型升级，但也可能会因此加剧收入不平等。一方面，如果人工智能技术更大幅度地提高了高技能劳动扩展型技术，促进低技能劳动被替代，那么，高技能密集型行业升级的同时会导致该行业低技能劳动的劳动收入份额下降，工资收入差距扩大。另一方面，人工智能技术研发投入在低技能密集型产业所拉动的需求，与高技能密集型产业发展所转移出的低技能劳动力可能并不匹配，甚至可能导致结构性失业压力增大。基于此，本文提出第二条政策建议：政府在引导人工智能技术加快高技能密集型产业升级发展的同时，应当采取更加积极、合理的收入再分配政策，通过支持低技能劳动力的教育和培训，提高低技能劳动力对新产业结构和新技术环境的适应性，并且适当提高高技能劳动力收入税，通过转移支付来保证合理的工资收入差距。

*文章来源：产业经济评论

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