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人工智能、人口结构转型与劳动收入份额变化

芦婷婷 祝志勇 刘畅畅

芦婷婷, 祝志勇, 刘畅畅. 人工智能、人口结构转型与劳动收入份额变化[J]. 广东财经大学学报, 2022, 37(4): 4-17.
引用本文: 芦婷婷, 祝志勇, 刘畅畅. 人工智能、人口结构转型与劳动收入份额变化[J]. 广东财经大学学报, 2022, 37(4): 4-17.
LU Ting-ting, ZHU Zhi-yong, LIU Chang-chang. Artificial Intelligence, Demographic Structure Transition and Changes in Labor Income Share[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2022, 37(4): 4-17.
Citation: LU Ting-ting, ZHU Zhi-yong, LIU Chang-chang. Artificial Intelligence, Demographic Structure Transition and Changes in Labor Income Share[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2022, 37(4): 4-17.

人工智能、人口结构转型与劳动收入份额变化

基金项目: 

重庆市科学规划项目 2021ZDSC01

详细信息
    作者简介:

    芦婷婷(1993-),女,山西临汾人,西南大学经济管理学院博士研究生

    刘畅畅(1997-),女,河北衡水人,西南大学经济管理学院研究生

    通讯作者:

    祝志勇(1965-)(通讯作者),男,四川蓬安人,西南大学经济管理学院院长,教授,博士生导师

  • 中图分类号: F062.4

Artificial Intelligence, Demographic Structure Transition and Changes in Labor Income Share

  • 摘要: 现有文献对人工智能与劳动收入份额关系的研究主要集中于线性层面的分析,却忽视了这一关系潜在的非线性特征。基于中国2006—2017年的省级面板数据,以人力资本和人口老龄化为门限变量构建面板门限模型,同时加入人工智能的平方项,考察人工智能对劳动收入份额的非线性影响。结果表明:人工智能对劳动收入份额的影响呈先抑后扬的U型特征,现阶段以抑制作用为主;这一影响存在人力资本双重门限特征和人口老龄化单门限特征,即随着人力资本水平的提高,人工智能对劳动收入份额的负向影响减弱,随着人口老龄化程度的加深,这一负向影响增强,且替换被解释变量、改变抽样次数、剔除极端值等进行稳健性检验后结论依然成立。因而应提高人力资本水平,促进人工智能技术的适老化发展,以缓解人工智能带来的劳动收入份额下降问题,加快人工智能的可持续发展,扎实推进共同富裕。
  • 图  1  人力资本的第一个门限估计值与置信区间

    图  2  人力资本的第二个门限估计值与置信区间

    图  3  人口老龄化的门限估计值与置信区间

    表  1  变量的描述性统计

    变量 变量测度 观测值 均值 标准差 最小值 最大值
    劳动收入份额(labs) 劳动所得/(劳动者报酬+营业盈余+固定资产折旧) 360 53.612 6.273 36.752 71.392
    人工智能水平(Rob) 机器人安装密度(台/万人) 360 0.492 0.694 0.004 4.215
    经济发展水平(lngdp) 实际人均GDP(元) 360 8.965 0.611 7.278 10.739
    对外开放程度(ope) 进出口总额在名义GDP中的占比 360 29.559 33.562 1.158 166.816
    产生结构(ins) 第二产业增加值在名义GDP中的占比 360 46.397 8.106 19.014 59.045
    政府干预程度(gov) 财政支出占名义GDP的比重 360 22.218 9.631 8.372 62.686
    国有经济比重(sta) 国有企业职工人数占总职工人数的比例 360 49.377 16.005 15.192 76.547
    人力资本水平(edu) 劳动力平均受教育年限 360 9.407 1.245 6.420 13.525
    劳动年龄人口(lp) 15~64岁的人口在总人口中的占比 360 73.709 3.588 64.481 83.845
    税负水平(bur) 财政收入占名义GDP的比重 360 10.247 3.153 5.411 22.734
    金融发展水平(fin) 贷款总额占名义GDP的比重 360 1.146 0.375 0.533 2.371
    人口老龄化程度(old) 65岁及以上人口占总人口的比重 360 9.554 1.879 5.473 14.415
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    表  2  人工智能对劳动收入份额影响的基准回归结果

    变量 (1)
    随机效应模型
    (2)
    固定效应模型
    (3)
    2SLS
    (4)
    随机效应模型
    (5)
    固定效应模型
    (6)
    2SLS
    Rob -2.153*** -2.521** -2.450*** -3.973*** -7.509*** -6.079***
    (0.434) (1.026) (0.666) (1.113) (1.980) (2.242)
    Rob2 0.495* 1.274*** 1.237**
    (0.278) (0.354) (0.602)
    lngdp 4.495*** -9.813 0.140 5.393*** -11.077* 0.785
    (1.223) (5.967) (1.056) (1.327) (5.879) (1.200)
    ope -0.094*** -0.036 -0.037*** -0.099*** -0.024 -0.046***
    (0.014) (0.038) (0.010) (0.014) (0.035) (0.129)
    ins -0.238*** -0.165* -0.289*** -0.244 -0.165* -0.282***
    (0.048) (0.100) (0.033) (0.048) (0.091) (0.033)
    gov 0.201*** -0.048 0.312*** 0.195*** -0.159 0.309***
    (0.060) (0.178) (0.055) (0.060) (0.155) (0.057)
    sta -0.015 -0.015 -0.124*** -0.027 -0.038 -0.146***
    (0.036) (0.071) (0.035) (0.037) (0.067) (0.038)
    edu -0.232 -0.581 1.290*** -0.266 0.531 1.357***
    (0.379) (0.652) (0.317) (0.379) (0.709) (0.332)
    lp -0.418*** -0.330 -0.730*** -0.487*** -0.434* -0.798***
    (0.127) (0.232) (0.121) (0.132) (0.227) (0.139)
    bur -0.087 0.141 -0.542*** -0.079 0.224 -0.518***
    (0.168) (0.333) (0.124) (0.167) (0.296) (0.125)
    fin 0.957 -0.083 0.177 0.807 -1.186 0.009
    (1.336) (2.858) (1.125) (1.334) (2.620) (1.151)
    观测值 360 360 360 360 360 360
    R2 0.472 0.603 0.542 0.479 0.629 0.533
    F检验 25.140 22.820
    注:******分别表示在1%、5%、10%的水平下显著,括号内数值为标准误。下同。
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    表  3  人力资本的门限效应检验

    原假设和备择假设 检验统计量 Bootstrap
    P值
    临界值
    90% 95% 99%
    单一门限值检验
      H0:没有门限值 10.360 0.057 8.569 11.408 16.278
      H1:至少存在1个门限值
    双重门限值检验
      H0:只有1个门限值 8.550 0.073 7.935 9.883 15.128
      H1:至少存在2个门限值
    三重门限值检验
      H0:只有2个门限值 3.550 0.753 10.010 12.033 18.212
      H1:至少存在3个门限值
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    表  4  人口老龄化的门限效应检验

    原假设和备择假设 检验统计量 Bootstrap
    P值
    临界值
    90% 95% 99%
    单一门限值检验
      H0:没有门限值 19.390 0.013 11.075 14.636 20.149
      H1:至少存在1个门限值
    双重门限值检验
      H0:只有1个门限值 3.260 0.717 11.987 14.470 21.700
      H1:至少存在2个门限值
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    表  5  门限估计值和置信区间

    门槛变量 门槛 估计值 95%置信区间
    人力资本 第一个门限值 8.579 [7.903,8.590]
    第二个门限值 9.984 [9.797,9.985]
    人口老龄化 第一个门限值 12.935 [12.551,12.939]
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    表  6  门限效应回归结果(N=360)

    变量 人力资本 人口老龄化
    Rob×I(edu≤8.579) -6.028***(1.054)
    Rob×I(8.579<edu≤9.984) -3.402***(0.578)
    Rob×I(edu>9.984) -1.837***(0.458)
    Rob×I(old≤12.935) -1.829***(0.463)
    Rob×I(old>12.935) -3.562***(0.541)
    lngdp 8.890***(1.467) 6.682***(1.370)
    ope -0.099***(0.021) -0.116***(0.020)
    ins -0.228***(0.055) -0.259***(0.056)
    gov 0.160*(0.086) 0.150*(0.087)
    sta 0.020(0.040) 0.038(0.040)
    edu -1.526***(0.462) -0.397(0.395)
    lp -0.206(0.141) -0.308**(0.140)
    bur -0.113(0.204) -0.159(0.205)
    fin 0.854(1.422) 0.826(0.205)
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    表  7  2006—2017年人力资本、人口老龄化处于不同门槛区间的数量(N=30)

    门限变量 门槛区间 2006 2007 2008 2009 2010 2011
    人力资本 edu≤8.579 19 18 11 9 6 2
    8.579 < edu≤9.984 8 9 16 18 21 21
    edu>9.984 3 3 3 3 3 7
    人口老龄化 old≤12.935 29 29 29 29 30 30
    12.935 < old 1 1 1 1 0 0
    人力资本 edu≤8.579 2 1 2 2 9 1
    8.579 < edu≤9.984 19 16 13 12 16 9
    edu>9.984 9 13 15 16 5 20
    人口老龄化 old≤12.935 30 29 28 28 25 23
    old>12.935 0 1 2 2 5 7
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    表  8  2006年和2017年各区域人力资本和人口老龄化的空间分布状况(N=30)

    年份 人力资本 人口老龄化
    edu≤8.579 8.579 < edu≤9.984 edu>9.984 old≤12.935 old>12.935
    2006 河北、内蒙古、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏 山西、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、广东、海南、新疆 北京、天津、上海 北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆 上海
    2017 贵州 安徽、江西、河南、广西、重庆、四川、云南、甘肃、青海 北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、福建、山东、湖北、湖南、广东、海南、陕西、宁夏、新疆 北京、天津、河北、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、浙江、福建、江西、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆 辽宁、上海、江苏、安徽、山东、重庆、四川
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    表  9  门限效应的稳健性检验

    变量 门槛值 (1)替换被解释变量 (2)改变抽样次数 (3)剔除极端值
    估计值 95%置信区间 估计值 95%置信区间 估计值 95%置信区间
    人力资本 第一门槛值 8.579 [8.425, 8.590] 8.579 [7.903, 8.590] 8.579 [8.568, 8.590]
    第二门槛值 9.984 [9.769, 9.985] 9.984 [9.797, 9.985] 9.984 [9.689, 9.985]
    人口老龄化 第一门槛值 12.935 [12.551, 12.939] 12.935 [12.551, 12.939] 12.935 [12.550, 12.939]
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    表  10  门限回归结果的稳健性检验(N=360)

    变量 (1)替换被解释变量 (2)改变抽样次数 (3)剔除极端值
    人力资本 人口老龄化 人力资本 人口老龄化 人力资本 人口老龄化
    Rob×I(eduγ1) -5.384*** -6.028*** -5.628***
    (0.932) (1.054) (1.046)
    Rob×I(γ1<eduγ2) -2.673*** -3.401*** -3.312***
    (0.511) (0.578) (0.589)
    Rob×I(edu>γ2) -1.363*** -1.837*** -1.922***
    (0.405) (0.458) (0.503)
    Rob×I(oldδ1) -1.285*** -1.829*** -1.904***
    (0.408) (0.463) (0.510)
    Rob×I(old>δ1) -3.039*** -3.562*** -3.456***
    (1.258) (0.541) (0.551)
    lngdp 9.771*** 7.760*** 8.890*** 6.682*** 8.200*** 6.128***
    (1.297) (1.207) (1.467) (1.370) (1.466) (1.389)
    ope -0.105*** -0.122*** -0.097*** -0.116*** -0.093*** -0.110***
    (0.019) (0.018) (0.021) (0.020) (0.022) (0.021)
    ins -0.100** -0.130*** -0.228*** -0.259*** -0.224*** -0.251***
    (0.049) (0.049) (0.055) (0.056) (0.055) (0.056)
    gov 0.081 8 0.070 0.160* 0.150* 0.177** 0.171**
    (0.076) (0.076) (0.086) (0.087) (0.088) (0.088)
    sta 0.063* 0.080** 0.020 0.038 0.022 0.035
    (0.036) (0.036) (0.040) (0.040) (0.040) (0.040)
    edu -1.514*** -0.441 -1.526*** -0.397 -1.317** -0.282
    (0.408) (0.348) (0.462) (0.395) (0.465) (0.398)
    lp -0.111 -0.211* -0.206 -0.308** -0.260* -0.347**
    (0.125) (0.123) (0.141) (0.140) (0.145) (0.143)
    bur 0.145 0.101 -0.113 -0.159 -0.080 -0.149
    (0.181) (0.181) (0.204) (0.205) (0.209) (0.211)
    fin -0.595 -0.613 0.854 0.826 0.954 1.006
    (1.257) (1.258) (1.422) (1.428) (1.461) (1.466)
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-03-15
  • 网络出版日期:  2022-07-12
  • 刊出日期:  2022-07-28

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