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《中國經(jīng)濟新動能》是網(wǎng)易財經(jīng)智庫與北京大學(xué)國家發(fā)展研究院聯(lián)合出品的高端財經(jīng)訪談節(jié)目，抖音作為特別支持平臺。針對財經(jīng)焦點及社會熱點，我們與北大國發(fā)院的知名專家學(xué)者進行深入探討，在不確定中尋找確定，探尋在當(dāng)前形勢與不同研究視角下國家、企業(yè)和個人如何尋找發(fā)展的新動能。

NO.05 專訪北大國發(fā)院經(jīng)濟學(xué)教授張丹丹：技術(shù)與人口對人力資本的沖擊

【本期介紹】

2023年，以ChatGPT為代表的AIGC技術(shù)在全世界范圍內(nèi)引起廣泛關(guān)注。長期來看，AIGC技術(shù)應(yīng)用對勞動市場的影響存在多樣化的風(fēng)險與挑戰(zhàn)，此外，在人口產(chǎn)生較大變化的當(dāng)下，中國勞動力市場的問題與機遇并存，張丹丹將深度解析以AIGC為代表的人工智能技術(shù)與當(dāng)前中國較低生育率對人力資本的沖擊，探尋如何認(rèn)知并應(yīng)對當(dāng)前及未來預(yù)期的挑戰(zhàn)。

60S要點速讀：

我們基于百萬份招聘數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，容易被AIGC替代的就是白領(lǐng)的工作，包括財務(wù)、客服、會計、法律工作者；另一端不太可能被影響到的是一些藍(lán)領(lǐng)的工作，比如家政服務(wù)人員、物流運輸人員和技術(shù)工人。所以，從此結(jié)果可以看出，ChatGPT對腦力勞動者的替代程度更高，對藍(lán)領(lǐng)、體力勞動者的替代程度更低，這是我們從職業(yè)層面的主要發(fā)現(xiàn)。

以下為內(nèi)容精編：

原來的技術(shù)進步更多的是對手的替代，AIGC技術(shù)則是對大腦的替代。原來是要素增強，比如某個技術(shù)與人結(jié)合，創(chuàng)造了更高的生產(chǎn)力，但是現(xiàn)在ChatGPT是一個要素替代，替代了一些相對簡單的腦力勞動。而且原來是一個局部的替代，現(xiàn)在是全生產(chǎn)過程的替代，所以它的出現(xiàn)確實是和之前的技術(shù)進步是完全不一樣的，特別是現(xiàn)在研究發(fā)現(xiàn)，對白領(lǐng)的影響比較大。

這些發(fā)現(xiàn)會引發(fā)整個社會的焦慮。這項新的技術(shù)充滿不確定性，且表現(xiàn)出的能力又很驚人，大家就會很擔(dān)心。我覺得這種擔(dān)心也是正常的。但是實際上大家對AIGC技術(shù)的認(rèn)知呈現(xiàn)兩種極端情況，一種極端是神化它，覺得它太厲害了；另外一種極端是妖魔化它，它可能會對自身乃至整個人類產(chǎn)生威脅。但是從勞動力市場的角度，我們首先考慮的是就業(yè)會不會被影響，所以這種擔(dān)心可能是更顯性化一些。

當(dāng)前，腦力勞動者會更直接地感受到這項技術(shù)給自己帶來的沖擊。但是實際上像大學(xué)老師也好，媒體記者也好，包括一些從事藝術(shù)工作的人，他們在使用了ChatGPT，包括文心一言這些大語言模型之后，他們的擔(dān)心其實會下降。因為他們發(fā)現(xiàn)，這項技術(shù)對自己是一個加持的作用。所以我覺得隨著大家去擁抱并使用這項技術(shù)，了解到這項技術(shù)如何與自身工作相結(jié)合，大家的焦慮感也會隨之下降。

因為人自然會對一些不確定的事物產(chǎn)生焦慮感，當(dāng)這個事物變得確定化，你知曉它的能力范圍，這種擔(dān)心反而會減少。比如我們通過使用這個大語言模型之后，發(fā)現(xiàn)它其實有很多技能不如人類，我們可以借助它查一些文獻(xiàn)，或者做一些綜述等等，但是其他的方面，包括邏輯思維等等，它其實還不達(dá)標(biāo)，在創(chuàng)造性方面也是相對較弱的。通過它可以反饋給大家在哪些方面要增強自己的能力，才不會被這項技術(shù)替代，大家就有一個被動變主動的過程。

我們在ChatGPT出來之后馬上就投入了這項研究，因為從我們研究的勞動經(jīng)濟學(xué)來說，首先關(guān)心的就是一個非常有沖擊力的技術(shù)出現(xiàn)，它到底對我們的就業(yè)產(chǎn)生何種影響。我們這項研究從一年前就開始了，從某頭部招聘平臺上隨機抽取了百萬的招聘數(shù)據(jù)，招聘信息是從2018年1月到2023年4月，我們抽取了當(dāng)下勞動力市場的就業(yè)需求，每個崗位需要的技能，在多大程度上可以被大語言模型人工智能替代，或者起到互補作用。我們在職業(yè)層面上，做了一個大語言模型的暴露指數(shù)。

關(guān)于此指數(shù)構(gòu)建的科學(xué)性，之前美國也做了一套，但我們并不是把美國相關(guān)的職業(yè)對應(yīng)到中國相關(guān)的職業(yè)，我們是把中國的職業(yè)需求具體需要的技能，做了2萬個劃分，就是2萬個Task，對應(yīng)到職業(yè)上，我們對這2萬個工作任務(wù)做了一個ChatGPT替代程度的打分，最后再匯總到職業(yè)層面。我們考慮到不同國家之間職業(yè)的差異性，之后我們是看中國每一個職業(yè)招聘方所要求的技能，到底多大程度上會被這項技術(shù)替代。最后發(fā)現(xiàn)，有20個最容易被替代的，和20個最不容易被替代的職業(yè)。研究指出，容易被替代的就是白領(lǐng)的工作，包括財務(wù)、客服、會計、包括法律工作者，這些暴露指數(shù)更高。

另一端不太可能被影響到的是一些藍(lán)領(lǐng)的工作，比如家政服務(wù)人員，物流運輸人員，還有技術(shù)工人。所以從此結(jié)果可以看出，ChatGPT對腦力勞動者的替代程度更高，對藍(lán)領(lǐng)、體力勞動者的替代程度更低，這是我們從職業(yè)層面的主要發(fā)現(xiàn)。

上述的暴露指數(shù)強調(diào)的是替代，但實際上從勞動經(jīng)濟學(xué)理論上來講，AIGC技術(shù)對就業(yè)的影響存在兩個維度，一個是替代，一個是互補。最終到底是替代還是互補居多，完全看經(jīng)濟主體的主觀能動性，即能夠創(chuàng)造出來互補的價值還是被替代的這部分。

我們的研究截止到2023年4月份，之后的影響我們暫時是看不到的。所以我覺得這項研究像一個移動的靶子，要瞄準(zhǔn)它其實是挺難的，因為這項技術(shù)在不斷進步。當(dāng)我們研究ChatGPT的時候還沒有4.0出來，現(xiàn)在技術(shù)都已經(jīng)更新?lián)Q代了。我們在研究的時候也沒有文心一言，但是從2023年的10月開始，中國普通的用戶就開始用起來了。當(dāng)大家了解這項技術(shù)之后，這項技術(shù)到底會產(chǎn)生何種影響，是否替代作用會不斷下降，這都是有待于我們?nèi)パ芯康摹?/span>

AIGC技術(shù)導(dǎo)致的數(shù)字鴻溝也是我們擔(dān)心的，所以我們現(xiàn)在的研究就是想看什么樣的人在這場技術(shù)革新中落后了，我們識別出來一些在基礎(chǔ)層面的弱勢群體，給予一些干預(yù)。但是現(xiàn)在它是一個移動的靶子，所以還很難說。比如在ChatGPT出來之后，我們國內(nèi)的用戶使用起來是有一些障礙和壁壘的，比如我們很難注冊、使用國外的賬號，所以國內(nèi)用戶使用的量是非常低的。

當(dāng)時我們很擔(dān)心中美會產(chǎn)生國家之間的技術(shù)鴻溝，因為中國人用得少，美國人用得多，中國這邊沒有感受到這項技術(shù)的力量，可能慢慢會落后。文心一言發(fā)布之后我們認(rèn)為這個差異相對好一些了，我們還是要降低技術(shù)使用的限制，讓大家都有機會去使用，用起來以后我們才能了解到哪些人能夠抓住技術(shù)的進步從而實現(xiàn)自己個人的成長，哪些人可能抓不住。每一個時代都有人能夠抓住技術(shù)進步的浪潮，成為乘風(fēng)破浪的人，也有人就被埋沒了，每一次技術(shù)進步都是這樣的。但是不管怎么樣，至少要讓更多的人能夠使用它，大家要平權(quán)。

ChatGPT比之前的技術(shù)進步好在，它使用的成本是比較低的。相比我們多少年前去使用電腦、使用網(wǎng)絡(luò)，它的成本是非常低的。所以我感覺這次應(yīng)該是能讓更多的老百姓先接觸。當(dāng)然肯定是教育程度高的人能更好地使用它，所以我們現(xiàn)在很多的研究也會考慮去做一些干預(yù)，讓不同的群體去使用，觀察他們學(xué)習(xí)的過程。

除了使用成本低，平臺化也是這項技術(shù)與之前的技術(shù)進步的差異化優(yōu)勢。比如文心一言，包括ChatGPT，我們可以通過后臺數(shù)據(jù)知道用戶畫像，包括用戶如何使用，使用的頻率、深度等等信息，基于此我們就可以完全知道哪些人不使用，然后有針對性地盡量縮小這個鴻溝，讓那些沒有使用過的人用到，或者讓那些只用在某一個任務(wù)上的人去擴展更多的使用任務(wù)。所以我們完全可以知道哪些人領(lǐng)先哪些人落后，在理論上我們是可以知道這個排序的，所以相對以前的技術(shù)我們可以做很多的政策干預(yù)，從這個角度講是樂觀的。

中國的人口紅利向人才紅利的轉(zhuǎn)變不是一個新的問題，不過老百姓感受到的是2022年人口負(fù)增長，相關(guān)數(shù)據(jù)可能給大家的沖擊比較大。但實際上中國的人口紅利從最高點開始往下落，已經(jīng)是十年前了。

中國總?cè)丝谠?022年呈現(xiàn)下降趨勢，但我們測算的勞動年齡人口（16到65歲）達(dá)峰是在2016年，之后開始下降。如果從2016年到現(xiàn)在，也有七八年的時間了，我們的人口轉(zhuǎn)型早就發(fā)生了，人口紅利已經(jīng)進入了后人口紅利時代。但是如果我們考慮到勞動參與率，指在16歲到65歲的勞動年齡人口中有多少人是積極地尋找和參與工作的，去掉不工作的人，其實過去40年，中國的勞動參與率呈現(xiàn)直線下降的趨勢。

實際上我們會看到所謂的人口紅利時代，早就不紅了。勞動參與率下降有很多原因，其中下降的主要原因是因為很多年輕的群體開始接受教育，所以這部分群體推遲了進入勞動力市場的時間，二十多歲才進入勞動力市場。所以我們看到主要的下降是在年輕人這部分，16歲到24歲。

另外一個就是相對年長的中老年群體。因為我們的退休制度規(guī)定女性50歲退休，男性60歲退休，所以在65歲之前就可以明顯地觀察到，特別是城市地區(qū)的老年人呈現(xiàn)大規(guī)模的勞動參與率的下降。

此外還有一項研究是觀察女性的勞動參與率，除了中國，全世界所有國家在過去的三四十年女性勞動力的參與率是上升的，只有中國是下降的。

為什么中國是下降的？50后、60后勞動參與率依然是非常強的，但是到70后、80后，現(xiàn)在的90后、00后，她們的勞動參與率在下降。不同代際的女性勞動參與意愿的差別，與她們的成長背景有關(guān)。上世紀(jì)五六十年代的女性受“婦女能頂半邊天”的教育影響大，所以中國女性勞動參與率一直以來遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于世界平均水平。但現(xiàn)在的女性有更多的選擇，所以當(dāng)下的女性勞動參與率才是一個正常狀態(tài)。

我們在不考慮人力資本的時候，人口數(shù)量對經(jīng)濟增長是一個非常顯著的正向加持作用。但是一旦把人力資本加進去，比如教育加進去，數(shù)量的影響就消失了。對整個中國的經(jīng)濟增長來說，人力資本的影響要比數(shù)量的影響大，也就是說人才紅利的作用要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人口紅利對中國經(jīng)濟增長的作用。

我們通過研究觀察到高中及以上特別是大學(xué)以上的教育程度對經(jīng)濟增長的作用是特別明顯的，但是對個人不太好說?，F(xiàn)在新技術(shù)的進步真的需要一些天才，需要一些特別聰明的頭腦把它往前推。創(chuàng)造天才的教育，創(chuàng)新的教育，能激發(fā)人的創(chuàng)造性的教育將會越來越重要。

但我們現(xiàn)在的教育還是比較倚重應(yīng)試，在生成式的人工智能技術(shù)突然出來以后，會倒逼教育的改革，因為很多知識或者技能的重要性降低，反而是那些大語言模型做不到的方面，是需要我們著重提升的。

就像我們原來需要計算，但是有了計算器以后，計算變得不那么重要了?，F(xiàn)在同樣的道理，有了大語言模型之后，很多基礎(chǔ)的知識也變得沒有那么重要了，思維方式更重要。我們的教育不能完全迎合市場需求——為了就業(yè)導(dǎo)向的教育。

但是另一方面我們也觀察到，過去幾十年的技術(shù)進步，對中等技術(shù)的人才需求量不斷下降，整個勞動力市場出現(xiàn)兩極化趨勢，要么是需求特別高端的人才，要么對技術(shù)的要求非常低。這在全世界都是這樣，中間的這些“高不成低不就”的，可能以后對他們的需求真的沒有那么多了。但是當(dāng)下的教育更多教育出的是中間部分的人，與社會兩極化的需求極不相符?，F(xiàn)在全世界都在討論，在人工智能的沖擊下，教育會何去何從。這不是中國自身的問題，而是全世界都要面臨的挑戰(zhàn)，所以教育變革必須面向未來。

在珠三角、長三角的制造業(yè)企業(yè)，很多用人單位對勞動力的要求是完全不需要他有腦子，他只要有一雙靈活的手，在目前自動化做不到那么精細(xì)的地方，它需要人手去擰一個很小的螺絲，組裝或者是打磨，所以它對人力資本的要求極低，甚至幾乎為零。我們也非常擔(dān)心，這些勞動力甚至有很多都是職高、中專畢業(yè)，教育程度不算低，他們算是新一代的農(nóng)民工，一天十個小時就在那按機器的按鈕，長此以往他們的職業(yè)發(fā)展會如何。稍微年長一些的，四十多歲的人因為一天十個小時高強度的工作做不了，很多人就會淪為日結(jié)工。我們很擔(dān)心這個群體，他們以后怎么辦，能不能成長，能不能市民化，能不能擺脫低水平的生活陷阱。

現(xiàn)在我國的生育率已經(jīng)不到1.1，我們現(xiàn)在已經(jīng)頒布了一些提升生育率的政策，比如放開二胎的政策，但該政策對生育率的提升并沒有顯著作用。

從經(jīng)濟學(xué)的角度看，生育率下降最主要的原因是生育成本的增加，成本高到孩子從“必需品”變成了“奢侈品”，從而導(dǎo)致生育意愿的下降。要想提高生育率，從生育成本和收益的角度來看，最關(guān)鍵的就是降低生育成本。生育成本主要是指育兒的成本，現(xiàn)在中國0歲到3歲的托幼發(fā)展還是相對緩慢，大部分0歲到3歲的小孩還是靠家里老人或者雇傭家政服務(wù)來解決，這個成本是非常高的，對家庭的負(fù)擔(dān)也是非常重的。如何把它社會化，讓育兒成本下降，可能需要政府承擔(dān)一部分的養(yǎng)育成本，同時讓媽媽們能夠在孩子很小的時候回到勞動力市場。

我們研究發(fā)現(xiàn)女性55歲退休之后，再就業(yè)的比例非常低，男性則很高，很可能女性因照顧下一代而放棄“再就業(yè)”，這里還是有增長潛力的。從全世界看，中國的退休年齡太年輕了。我們的預(yù)期壽命在不斷延長，現(xiàn)在將近80歲了，而且受教育程度越來越高，可以考慮適當(dāng)延長大家的退休年齡。

此外，當(dāng)前中國的出生人口是九百多萬，死亡人口是一千多萬，還有一千萬人口是常年忽略的，就是人工流產(chǎn)的一千萬。這里面是不是可能會有一些不得已的原因，比如，女性可能想要孩子，但是出于落戶或者未婚等種種原因沒有辦法要孩子。如果我們能夠解決這些問題，雖然涉及到社會倫理，但如果我們能夠放開生育落戶等方面的限制，可能生育率會有一定的提高?，F(xiàn)在的家庭觀念也在不斷更迭，很多高知的女性希望非婚生育，但這在中國是不合法的。我們需要權(quán)衡哪個更重要，如果把生育率看得更重要，或可考慮將非婚生子合法化。

職場中的歧視分為兩種，一種是統(tǒng)計性歧視，一種是偏好歧視。偏好歧視是指只要求職者是女性就不聘用，憎惡女性。這個現(xiàn)象相對比較少見，主要是統(tǒng)計性歧視。我們知道大多數(shù)女性都會選擇結(jié)婚生子就會退出職場，或者有一段時間不能提供勞動供給。那么企業(yè)方就會考慮，在支付同等薪資的情況下，為何要聘用女性。企業(yè)是基于女性和男性勞動生產(chǎn)率的差異而產(chǎn)生的不同的對待，這種我們把它叫統(tǒng)計性歧視。

特別是現(xiàn)在鼓勵生育以后，哪怕是生過孩子的女性，用人單位也會猜測女性是否會生二胎，所以在放開生育以后會加強這種歧視。有一些單位可能會簽不能結(jié)婚，或者多少年不生育的協(xié)議。但是在職場中，生育肯定對女性存在較大影響，可能在入職時就無法跟男性平起平坐，女性在職場中的機會會相應(yīng)減少。

去年克勞迪婭·戈爾丁獲得了諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎，她的很多研究都是聚焦在這個領(lǐng)域——如何縮小男女之間的收入差異及不平等，她在美國做了將近一個世紀(jì)數(shù)據(jù)的跟蹤分析。

她提出一個值得深思的觀點，她認(rèn)為哪怕是高知女性，跟男性同樣入職一個高薪的工作，若干年后女性和男性的收入差異還是會大幅度地擴大。因為女性不可能把自己全部的生活貢獻(xiàn)給公司，她需要帶孩子，她會更多地承擔(dān)一些家庭的責(zé)任，所以就存在女性職場的天花板——女性晉升上不去，男性可以突破。

女性一旦結(jié)婚生子，她的工資就會下降，她參與勞動的時間就會下降，至少在幾年內(nèi)她是回不到正常狀態(tài)的，這是一個客觀的事實?？藙诘蠇I·戈爾丁提出一些辦法，提議大家可以嘗試把工作碎片化，或者變成一個團隊協(xié)同工作，公司不要指望一個人從早到晚犧牲自己全部的時間。這個人可以加班的時候，另外一個人可以回家照顧孩子，大家有一個互相的補充，這樣就可以減少工作對女性的壓力。另外靈活就業(yè)的女性可以更多地照顧家里，她不需要把自己全部的時間用在工作上。