曹 一作(新華社發)
從短期看，人工智能對就業總量影響相對温和，結構影響重於數量影響，但就業結構性矛盾處於上升通道，潛在的技術性失業風險在增加。從長遠看，人工智能對就業的影響呈現漸進性且大規模結構轉型趨勢。總體看，自動化替代並沒有導致就業明顯波動，重要原因之一是製造業長期處於缺工狀態，而自動化首先替代的是這些缺工崗位，並沒有對勞動力供求產生較大影響。
“小明”會寫財經新聞，“智慧專員”能辦銀行業務，“晶晶”可以指引投寄快遞……隨着人工智能在經濟社會發展中逐漸扮演“主力軍”角色，人工智能對就業的影響成為社會各界關注焦點。
近日，中國勞動和社會保障科學研究院莫榮研究團隊發佈的一項研究成果認為，目前人工智能對我國就業影響總體有限。從短期看，人工智能對就業總量影響相對温和，結構影響重於數量影響，但就業結構性矛盾處於上升通道，潛在的技術性失業風險在增加。從長遠看，人工智能對就業的影響呈現漸進性且大規模結構轉型趨勢。
智能製造行動升級
我國的人工智能產業化效應在2016年前後開始規模化顯現。2016年，廣東、江蘇、浙江等省開始“智能製造”升級行動，以提高製造業自動化水平。
不僅如此，人口老齡化也強化了智能化需求。人口老齡化和勞動力短缺趨勢的形成，也迫使企業採用智能化技術提高勞動生產率。
在中國勞動和社會保障科學研究院副院長莫榮看來，國內製造業自動化替代崗位的原因主要有三方面。
一是高度流程化、標準化及苦、髒、累、險等崗位往往最先完成自動化。例如，化工新材料領域是機器人成熟應用行業，因其污染性高，目前已基本實現智能化，操作工人較少。
二是行業缺工量大。製造業生產企業普遍缺工，人工成本上升過快，需要自動化來填補用工缺口以保持生產穩定。
三是質量精度提升要求。調研發現，關鍵性高技術崗位自動化率高，人工管理成本明顯下降，生產效率及其穩定性明顯提高。
“企業自動化改造的主要目標是提升企業整體效益，崗位減少是增效結果。”莫榮認為，短期內，人工智能技術和裝備的應用，對製造業就業人數影響不大。從調研來看，部分企業員工流失率因智能化升級改造而提高，但勞動力市場快速吸納流失人員，總體就業穩定。
作為在國內最早開展“機器換人”行動的東莞市，目前就業用工情況總體穩定。2018年，東莞市人社局對53家進行智能製造升級的企業進行調查分析。結果表明，企業智能化對就業用工數量暫未產生顯著影響。縱向對比智能化企業就業用工登記情況，用工總量和全市總用工量基本保持一致，呈現穩中略降的趨勢。
“總體看，自動化替代並沒有導致就業的明顯波動，重要原因之一是製造業長期處於缺工狀態，而自動化首先替代的是這些缺工崗位，並沒有對勞動力供求產生較大影響。同時，製造業勞動者流動率較高，就業替代速度遠低於勞動者流動速度，勞動者既在製造業內部流動，也在持續向服務業轉移，這為企業消化冗餘人員提供有效解決渠道。”莫榮説。
崗位結構出現變化
“從智能化的實際進程看，因為受到多種因素制約，這將是一個從逐漸量變到質變的過程。”莫榮説，目前減崗減員效應只侷限於局部崗位和設備升級的特定階段，對就業影響總體有限。部分人員冗餘，不會引發低端勞動力的失業驟增。一方面，服務業有效吸納轉型就業。受益於服務業快速發展，就業結構持續優化。在自動化過程中，單個企業就業人數減少的同時，企業數量規模也在增加。服務業中的新就業形態增長迅速。
另一方面，製造業企業實施智能製造升級，是設備替代與產能擴大綜合發生作用的過程，企業綜合考慮生產經營成本，大量中小企業客觀上仍需依靠人工勞動力。調研發現，如蘇州市某輪胎廠，僅在輪胎成型流水線上實現無人化，如果進一步擴大智能化反而不如保留人工崗位有利。
雖然國內製造業人工智能技術和裝備的應用尚處於起步階段，但未來有很大發展空間。分析認為，伴隨着我國製造企業的增長方式轉變、生產自動化轉型，工業機器人的推廣市場前景將非常廣闊。尤其是人工智能產業鏈創造新崗位潛力很大。
“從短期看，崗位總量保持平穩，崗位結構變化逐漸加大。中長期看，隨着智能化加速發展，傳統崗位的結構性失業風險凸顯，結構性失業問題會越來越嚴重。失業總量取決於不同階段人工智能技術與各產業、行業相結合創造崗位、減少崗位的多少。在人工智能發展初期和中期，仍然存在被替代勞動力不能夠很快就業、失業率大幅上升情況，需要高度重視。”莫榮説。
推動高質量就業轉型
研究認為，智能化就業趨勢將推動高質量就業轉型。隨着人工智能等技術對就業的加速衝擊，技能開發、勞動關係、社會保障、監管服務等面臨新挑戰。因此，亟需適應新時代要求，通過積極有效的政策引導和體制機制改革創新，強化產業就業的協同發展，形成相應的就業治理框架。
“就業轉型需要政策的有力支持和平衡。人工智能的發展對就業影響是綜合的，既有崗位替代，又有崗位創造，既提高了整體就業質量，又存在實現充分就業的壓力。就業服務和技能培訓創新要雙管齊下，既要加強未來新生勞動力的智能化教育培訓，也要對存量勞動力採取有效服務措施。”莫榮認為。
調研顯示，目前國內智能製造戰略和就業促進政策關聯度不高。不少接受自動化升級的企業希望得到系統化政策體系扶持，從而統籌資金、技術、技能培養等方面工作。
江蘇部分企業在實施智能製造升級過程中，除了期望政府加大購買設備的財政補貼力度外，還希望相關部門能夠協調組織建立實體機構，幫助企業解決機器人應用等技術問題，提供智能製造專項“培訓補貼”，以期為企業提供更多外部培訓機會。
近年來，各地普遍出台一系列宏觀人才政策和人才戰略，但對智能化產業的人才政策定位聚焦不夠具體，在產業人才引進、培養、交流等方面的政策還不夠細化。一些地方對高層次人才的引進培養較為重視，但對技能型人才缺乏相應優惠政策，存在落户難、子女入學難等問題。
“要構建就業治理的頂層設計，需要評估宏觀經濟變化可能帶來的實際影響，為勞動力市場變化做好準備，使政策具有前瞻性、針對性和靈活性。”莫榮表示，特別是在培訓領域，要強化培訓機構和企業的就業治理參與程度，以適應新技能需求的快速增長和多變複雜性。
同時，隨着新就業形態日趨常態化，數字化平台就業正在模糊化全職工作和自由工作之間的界限，需要建立以個人身份信息為基礎的勞動就業管理體系。研究成果建議，要加快健全和創新就業服務與權益保障體系，建立適應數字化轉型的教育培訓制度，促進人工智能和勞動就業良性互動、協同發展，以助力發展動能轉換和質量效率提升。