擁抱人工智能，必須投資于人

文/中國社會科學院學部委員蔡昉

人工智能能夠推動經濟進入新周期，但要真正釋放這一潛力，需要把投資于人放在更加重要的位置，通過積極就業政策升級、收入分配改善、基本公共服務擴展和照護經濟發展，讓更多人分享生產率提高的成果，真正釋放人工智能的積極作用。

人工智能是當前宏觀經濟討論中的熱門話題，投資于人同樣是當前政策部署中的重要議題。不過，與人工智能相比，投資于人在投資界和宏觀經濟學界的討論還相對不足。因此，有必要把這兩個議題結合起來討論。人工智能的發展有望推動中國經濟進入新的增長周期，但要真正釋放這一潛力，必須同步加大投資于人的力度。

剛剛發布的宏觀經濟報告提到新質生產力正在成為經濟發展的新引擎，也提到智能經濟發展對于開創新局的重要意義。人工智能發展有望推動中國進入新的經濟周期。這個新周期當然不會是一個含有通縮因素的經濟周期，也不應是一個供強需弱的增長格局。圍繞“十五五”規劃綱要的發展部署，可以從保障合理合意增速、破解生產率悖論、以投資于人分享生產率三個方面理解這一問題。

人工智能有望支撐合理合意增速并開啟新增長周期

第一，從2035年發展目標倒推，當前經濟增長速度總體上是合理、合意的。“十五五”規劃面向2035年提出了成為中等發達國家的目標。雖然并沒有給出這期間及每一年的具體增速，但如果按照這一目標倒推“十五五”“十六五”期間的增長路徑，每一年的增長速度實際上是存在一個可預測區間的。按照官方要求，到2035年我國人均GDP需要在2020年基礎上按不變價翻一番，預計大約應達到2.2萬美元左右。我們自己對中國未來潛在增長率的估算，與翻一番目標基本一致。由此看今后五年，我國經濟每年保持4.4%至4.8%左右的增長速度，即能夠支撐2035年目標的實現。從這一意義上看，這次發布宏觀經濟報告提出的全年增速預測，是合理、合意的增長率。

第二，人工智能有望進一步提高勞動生產率、全要素生產率和潛在增長率。改革開放以來，我國全要素生產率和勞動生產率經歷了大幅提高的過程。但隨著人口紅利逐步消失，中國進入經濟增長新常態，經濟增速下行伴隨的是生產率增速下降。這里并不是說生產率倒退，而是指生產率提高的速度在放緩。從長期軌跡看，勞動生產率和全要素生產率增速大體呈現倒U型走勢，說明傳統意義上的生產率提升來源正在逐漸減弱。

過去，勞動生產率和全要素生產率提高的重要來源，是大規模資源重新配置，特別是勞動力從農村向城市轉移、從農業向非農產業轉移所帶來的資源配置效率提升。隨著人口紅利消失，剩余勞動力減少，人口轉移速度放緩，這一大規模資源重新配置的空間正在收窄。恰好在這一時點上，人工智能為我們提供了顆粒度更小、更精細的資源重新配置機會。未來，人工智能將逐漸滲透到幾乎所有產業之中，為勞動生產率繼續提高提供新的源泉。人工智能賦能勞動生產率和全要素生產率提高，有可能創造一個新的經濟增長周期。

第三，人工智能提高生產率的重要途徑之一，是更精細更深入的資源重新配置。勞動生產率和全要素生產率的本質，是資源重新配置效率的提高。也就是說，現有資源配置格局存在不斷優化的空間。每一個市場主體都會在資源重新配置過程中重新組合，不能實現更好配置的主體可能停滯、退出甚至消亡，而能夠實現更好配置的主體則會生存、發展并取代他人。

人工智能為資源配置提供了更加廣闊的空間。過去，資源配置優化往往需要“試錯”，試錯也意味著浪費。但人工智能可以通過數據、程序、算法和模型，更快地找到更優配置方案。換言之，人工智能有可能減少傳統意義上的試錯成本，直接推動資源配置效率改善。這將為生產率提升帶來更好的結果。

第四，人工智能提高生產率的另一重要途徑，是創造性破壞效應。生產率提高并不意味著所有主體并駕齊驅。到目前為止，市場機制仍然表現為優勝劣汰，不能更好配置資源的主體會被淘汰。人工智能會強化這種創造性破壞效應。人工智能帶來的創造性必然是前所未有的，但它帶來的破壞性也可能是前所未有的。

因此，人工智能時代的生產率提升需要同時關注兩個方面：一方面，要充分釋放人工智能推動生產率顯著提高的潛力；另一方面，也要看到其可能帶來的就業沖擊、收入分配變化和民生壓力。人工智能發展既是生產率問題，也是民生保障問題。

破解“生產率悖論”，防止人工智能放大就業和需求矛盾

第一，人工智能時代需要重新理解“（索洛）生產率悖論”。“生產率悖論”最早由經濟學家羅伯特·索羅提出：到處都可以看到計算機，但在生產率統計中卻看不到計算機的貢獻。今天也可能出現類似問題：到處都在談論人工智能，但人工智能提高勞動生產率的效果未必能夠很快在統計中體現出來。

不過，生產率悖論的核心并不在于生產率是否提高。企業采用新技術，通常正是因為新技術能夠提高效率。如果生產率沒有充分表現出來，更可能說明這種提高是不均衡的：有些企業提高很快，有些企業提高有限。比如，中國小微企業占全部企業的90%以上，如果小微企業遭遇數字鴻溝、智能鴻溝，其生產率提升速度就會較慢。于是，社會上聽到的可能是“到處都有人工智能，卻看不到生產率提高”。但事實上，頭部企業和“贏者通吃”企業的生產率提升可能非常顯著。所以，破解生產率悖論，關鍵不在于判斷人工智能是否提高生產率，而在于防止生產率提升出現過度不均衡。

第二，人工智能可能通過“分母效應”加劇就業壓力。勞動生產率可以簡單理解為產出與勞動投入之間的比例。減少勞動投入，勞動生產率就會提高。但如果所有企業都努力減少勞動投入，這固然無可厚非，但會產生合成謬誤，導致宏觀層面就業崗位被替代、被破壞。

近年來，自動化發展已經在一定程度上產生了就業破壞效應。每年政府工作報告中都會提到新增城鎮就業數量，這反映的是就業創造，但它是毛增數，不是凈增數。真正的凈增就業，要看年末城鎮就業人數相對于上一年的變化。凈增就業與新創就業之間的差額，就是被破壞、被替代的就業崗位。近年來，新創造崗位的轉化率或生存率已經有所下降。目前就業創造仍然大于就業破壞，但兩者之間的比例正在變化。未來不排除某一時刻出現就業破壞大于就業創造的情形。

從就業軌跡看，比較可能的情況是“J”字型走勢，也就是說，就業可能先經歷一段下行過程，之后隨著整體勞動生產率提高和新產業發展，再創造更多就業崗位。一定的沖擊可能是難以避免的，但能否最大限度縮短這段時間，盡快進入創造就業的長期軌道上，取決于政策安排和政策效果。因此，必須提前應對人工智能可能帶來的就業沖擊。

第三，人工智能也可能通過“分子效應”加劇總需求不足。勞動生產率提高的另一種可能方式，是在不減少勞動投入的情況下增加產出。但如果增加的產出和產能，沒有對應的購買力和需求來消化，供給側大幅擴張而需求側沒有同步擴大，就會形成新的消費不足和總需求不足問題。結合當前討論的供強需弱問題，人工智能既有破解供強需弱的潛力，也有可能進一步放大供強需弱矛盾。

居民消費率和居民消費對GDP增長的貢獻率，并不能混為一談。居民消費對GDP增長的貢獻率是宏觀經濟現象，反映的是三駕馬車中的需求結構狀態；居民消費率則是結構性、長期性問題，直接關系到收入分配狀況。當前宏觀經濟中存在的不協調問題，可能會因人工智能發展而進一步放大。因此，要破解生產率悖論，不能只看技術和產業，還必須把人和民生作為獨立變量。只有通過改善民生、擴大購買力和提高居民消費能力，才能真正破解人工智能時代的生產率悖論。

打造積極就業政策升級版，應對人工智能帶來的結構性就業矛盾

第一，人工智能會強化結構性就業矛盾。當前就業問題的重要表現，是結構性就業矛盾。按年齡看，就業率大體呈現倒U型曲線：青年勞動者和大齡勞動者就業率相對較低。青年勞動者并不一定受教育程度低，但工作經驗不足，人力資本積累還不充分；50歲、55歲以上的大齡勞動者雖然有一定工作經驗，但受教育水平相對較低，而且隨著產業結構和技術結構快速變化，既有工作經驗可能較快貶值。

如果把社會平均就業率看作社會平均技能要求，那么低于這一技能水平的群體，就更可能遭遇失業，或者被迫退出勞動力市場。當前，以ChatGPT、DeepSeek為代表的大語言模型，已經在某些領域達到平均技能水平。這意味著，部分入門級技能正在貶值，低技能群體和大齡勞動者可能面臨更大的智能鴻溝。

第二，通用人工智能可能進一步提高技能門檻。未來，如果通用人工智能在更多領域全面超過人類技能，結構性就業矛盾將進一步加劇。在這一過程中，人工智能并不是簡單替代某一類崗位，而是可能不斷抬高社會平均技能要求，使更多勞動者面臨技能不匹配問題。人工智能時代的就業沖擊，本質上是結構性就業矛盾的加強版。

第三，應對人工智能沖擊，需要積極就業政策升級版。過去的積極就業政策發揮過重要作用，但面對人工智能帶來的新變化，原有政策強度和政策工具可能不夠。要應對未來就業沖擊，需要提高積極就業政策的“積極度”，在職業培訓、技能更新、終身學習、就業服務、失業保障和再就業支持等方面形成更加系統的政策配套。如果人工智能正在升級就業挑戰，積極就業政策也必須同步升級。

以投資于人實施再分配，改善收入分配和提高消費能力

第一，勞動生產率的提高必須與勞動生產率的分享緊密結合，這是勞動生產率的一體兩面。生產率提高本身固然重要，但如果沒有相應的生產率分享，就無法形成更可持續的消費能力，以支撐生產率繼續增長。實現了勞動生產率的提高與分享相互支撐，生產率增長才具有真正的經濟可持續性和社會意義。

第二，改善收入分配是解決購買力不足和消費率偏低的重要條件。當前，我國人均可支配收入基尼系數多年來大體停留在0.465左右，高于0.4這一收入差距的臨界水平。這個數值與OECD國家市場收入基尼系數平均水平接近，但OECD國家通過再分配之后，可支配收入基尼系數通常下降約10個百分點，降至0.4以下的水平。作為一種參照，我國通過更大力度的再分配縮小收入差距仍有較大空間。

現代意義上的再分配主要包括兩類手段：一是通過稅收進行調節；二是通過轉移支付和基本公共服務進行調節，也就要求基本公共服務范圍擴大，以及政府社會性支出增長。近年OECD國家經驗表明，稅收改善收入分配的幅度有所縮小，而轉移支付和公共服務改善收入分配的貢獻在加大。對于中國來說，通過兩種方式進行再分配都有很大的潛力，但投資于人可以產生更加立竿見影的效果。

第三，未來仍要依靠投資于人改善收入分配。過去這些年，我國用于投資于人的國民經濟支出占比有所提高，同時也是基尼系數下降、收入分配改善的過程。未來，要解決購買力不足、消費率偏低以及供強需弱問題，仍然要把投資于人作為重要抓手。投資于人是改善收入分配、提高居民消費能力、破解供強需弱的重要再分配手段。

發展照護經濟和智能向善，破解“一老一小”問題

第一，抓住人口老齡化蘊含著的重要產業機會。人口老齡化不僅是挑戰，也包含新的產業空間。圍繞“一老一小”的照護需求，既可以擴大需求、創造就業，也可以改善民生，減輕家庭“三育”負擔。照護經濟既是打破需求制約的重要抓手，也是破解人口老齡化和低生育意愿問題的重要方向。發展照護經濟，可以同時促進經濟增長、擴大就業、改善民生、提高生育意愿和老年人幸福感。

第二，應對“一老一小”問題是投資于人的重要方向。一方面，很多家庭面臨孩子無人照料、養育成本較高的問題，影響生育意愿；另一方面，老年人照護需求快速增加，但照護服務供給不足。當前，家庭用于家務和照護的時間很長，女性承擔了相當大比例的無酬勞動，男性也承擔一定照料責任。如果能夠把更多的無酬勞動轉化為有酬勞動，把家庭內部照護轉化為社會化、產業化照護服務，就會帶來新的GDP增長和就業創造。可見，把無酬照護勞動轉化為有酬勞動，是發展銀發經濟和擴大服務消費的重要方向。

第三，人工智能向善可以在照護經濟中得到巨大應用場景。照護行業中有一些工作較為繁重、重復、瑣碎，人工智能和機器人可以替代其中部分“臟、累、煩”的工作，提高照護效率和服務可及性。同時，照護服務中最重要的溫度、情感和人情味，仍然需要人來提供。由此看，照護經濟是人工智能向善的經典應用場景。人工智能應當服務于人、賦能于人，而不是簡單替代人。

總體來看，擁抱人工智能，必須投資于人。人工智能能夠提高生產率、推動經濟進入新周期，但也可能加劇就業替代、收入分化和供強需弱矛盾。只有把投資于人放在更加重要的位置，通過積極就業政策升級、收入分配改善、基本公共服務擴展和照護經濟發展，讓更多人分享生產率提高的成果，才能真正釋放人工智能的積極作用。總之，中國既要擁抱人工智能，也必須投資于人。

來源丨中國宏觀經濟論壇CMF

編輯 | 孫爽

審核丨秦婷

責編 | 蘭銀帆

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