人口（kǒu）老龄化和人工智能的快速发（fā）展是当前中国经济发生深（shēn）刻变革的关键原因。一（yī）方面，随（suí）着人口老龄化的加速，劳动力成（chéng）本增加，制（zhì）约（yuē）经（jīng）济发展；另（lìng）一方面（miàn），人工智能作为（wéi）新一轮科技革命和产业变革的（de）核心（xīn）力量，将重构生（shēng）产、分（fèn）配（pèi）、交换（huàn）、消费等经（jīng）济活动各环节。智能化生产①是当前（qián）人（rén）工智能在经济活动中（zhōng）的主要应用（yòng）方式（shì）。智（zhì）能化生产能替代一部分传统岗位，减少经济体（tǐ）对劳动力（lì）数（shù）量（liàng）的总需求，从而弱化，甚至补偿人（rén）口老（lǎo）龄化（huà）对（duì）经济增长（zhǎng）造成的负面影响（可称之为“补（bǔ）位（wèi）式替代”）。

然而，智能化生（shēng）产同样可能带来负面后果（guǒ），如（rú）替（tì）代传统岗位（wèi）造成失业和加剧收入两（liǎng）极分化，使一部分人更（gèng）加无力应对老龄化（可（kě）称之为（wéi）“挤出式（shì）替代”）。那么，人工智能能否（fǒu）作为补偿劳动力（lì）规模下降的替代手段去（qù）缓（huǎn）冲（chōng），甚至解决老龄化对（duì）经济增长的负面（miàn）冲击？政（zhèng）府（fǔ）是否应该（gāi）有（yǒu）针对（duì）人（rén）工智能行业（yè）的产业扶持政策？这些问题引起了学者、公众和政（zhèng）策制（zhì）定者的（de）广泛关注（zhù）和激烈争论（Schwab，2017）。因此，厘清人工（gōng）智能和经济（jì）发展在人口（kǒu）老（lǎo）龄（líng）化背景下的互动关系不仅在学术（shù）上有贡献，也（yě）能为（wéi）政策（cè）制定提（tí）供（gòng）参考。人工智（zhì）能和劳动力（lì）市场如（rú）何相互影响（xiǎng）是近（jìn）几年来的（de）一个研究热点。已（yǐ）有研究主要（yào）使用以下两种分析方法：（1）邀请专家（jiā）对一国的各（gè）种职业的特征和可替代性进行评分（fèn），然后结合机器学（xué）习（xí）方（fāng）法预测（cè）每个职业被人工智能替代的可能性（xìng）。Frey 等（2017）使用这（zhè）一方法预测美国 700 多个职业中有 47%可以在短期内被替代。之后，有研（yán）究预测了人工智能在其他国家对（duì）劳动力（lì）的替代性（xìng）（Pajarinen 等，2014；Brzeski 等，2015）。例如，陈（chén）永伟、许多（duō）（2018）基于这一方法发现，中国总就（jiù）业人口中的 76.8%在今（jīn）后 20 年将受到（dào）人工（gōng）智能技术的冲击。

这一方法（fǎ）的（de）优（yōu）点是具（jù）有前瞻性（xìng），但（dàn）存（cún）在两方面的缺陷。一是预测结果不够（gòu）稳健。Arntz 等（2016）借鉴 Frey 等（děng）（2017）的方法估算出美国（guó）可（kě）被替（tì）代的（de）职业仅占 9%。二是这（zhè）一框架没（méi）有考虑劳动力市场会对技术变革做出相应（yīng）调整并达到新的均衡，因而（ér）可能（néng）高（gāo）估人（rén）工智能对劳动力（lì）的挤出效（xiào）应。（2）使用工业智能（néng）机器人安（ān）装（zhuāng）密度作为（wéi）人工智能（néng）的代理变量（liàng），基于一（yī）般均衡（héng）模型进（jìn）行分析。Acemoglu 等（2018a）指出，智能化生产对就业的影响（xiǎng）取决于（yú）资本利率和劳动力价格的（de）相对水平，而劳动力价（jià）格又（yòu）会受到生产智（zhì）能化（huà）程（chéng）度（dù）的影响。Graetz 等（2015）基于 1993～2007 年 17 个国家的数据发现，由于（yú）工资和全要素生产率上升（shēng），机器（qì）人的使用让（ràng）这些国家的 GDP 年（nián）增长率平均上（shàng）升了 0.37 个百点。基于德国数据的另一项研究也没有发现人工智能会造成失（shī）业（Dauth 等（děng），2017）。第（dì）二方法的优点是可以全面地（dì）分析人（rén）工智（zhì）能对（duì）经（jīng）济体的生产率、就业率、平均（jun1）工资、工作强度等多个维度的影响。

但（dàn）上述研究在实证上（shàng）主要采用（yòng）工具变量法进（jìn）行（háng）回归分析，而工具变量估计得到的只是局部平均干预效应，其结论只（zhī）在特定条件下（xià）成立。更重要的（de）是，在工具变量法中，人工智能和劳动力市（shì）场之（zhī）间的相互作用被当作内生性噪音而消（xiāo）除掉，从而（ér）无（wú）法讨论整体的一般均衡结果。

上述（shù）两种（zhǒng）方法（fǎ）均隐含外生性假设（shè），即人工智能的发展和应用完全是（shì）外（wài）生的技（jì）术进步。这忽略了一个（gè）重要事实：智能化（huà）生（shēng）产的应用和（hé）创新是厂商在当期要素价（jià）格和技术可选（xuǎn）集条件下，为追求利（lì）润最大（dà）化所做出的内（nèi）生选（xuǎn）择。当劳动（dòng）力成本随人口老龄化（huà）而上升时，智能化生（shēng）产的经济回报将相对（duì）提高，厂商选（xuǎn）择人工智能技术（shù）的（de）动机也相应更强。也就是（shì）说，人工智能和（hé）经济发展之间的（de）关系不是单（dān）向的。数据所（suǒ）显（xiǎn）示的相关性（xìng）不（bú）应（yīng）被理解为因果关联，而应理解为市场一般（bān）均衡下的结果（Abeliansky 等，2017）。

国际（jì）上，越来越多的研究开始探讨劳动力市场如何反过（guò）来影响人工智能的发展。基（jī）于人工智能设备（bèi）完美替代劳动力的（de）理（lǐ）论假（jiǎ）设，Abeliansky 等（2017）预测人口增长率（lǜ）低的国家会（huì）率先（xiān）采用智能技（jì）术———人口增长率每下降 1%，机器（qì）人安装密（mì）度增长率会上升（shēng）近2%。Acemoglu 等（2018b）针对（duì）美国 722 个（gè）通勤区的实证分析也发现（xiàn），老龄化程度越高的地区，其机器人集成企业数量（liàng）也（yě）相应越（yuè）多。

这一正向（xiàng）关联在对中（zhōng）等年龄（24～55 岁）劳动力依赖程度较高的行（háng）业中尤为明显。不（bú）过（guò），以上研究（jiū）都没有在实证分析中控制人（rén）力资本变量（如受教育水平和健康水平）。人口老龄化对劳动力市场的作用（yòng）是双重（chóng）的，既有对劳动力数量的直接效应（yīng），也有对劳动力质量，即人力资本的间接效应，而关（guān）于（yú）其（qí）间接效应是提（tí）高还是降（jiàng）低人力（lì）资本在（zài）学界仍有争论（lùn）（Gradstein 等，2004）。在人工智能对老龄化（huà）的回归（guī）方程中（zhōng）如果没有控制劳动力质量指标，那么，回归结（jié）果同时包含了直接（jiē）效应和间接效（xiào）应，很难去（qù）诠释其含义。在国内，现有研究仍（réng）缺少对人口老龄（líng）化背景下人工智能发展及其（qí）经济后果的系统梳理和实证研究。本文尝试从老龄化作（zuò）为人工（gōng）智能发展的诱因和人工智（zhì）能（néng）作为应（yīng）对老龄化的工具这两个维（wéi）度，分别用跨国面板数据和中（zhōng）国省级面（miàn）板（bǎn）数（shù）据（jù）进行实证（zhèng）研究，检验（yàn）老龄化背景下（xià）人工智能对劳动力（lì）是（shì）否存在替代效应和存在怎样的替代效应（yīng）。