人口老龄（líng）化和人（rén）工智能的（de）快速发展是（shì）当前（qián）中国（guó）经济发生深刻变革（gé）的（de）关（guān）键原因。一方（fāng）面，随（suí）着人口老（lǎo）龄化的加速，劳动力成本增加，制约经济（jì）发展；另一方面，人工智能作为新（xīn）一轮科技革（gé）命和产业（yè）变（biàn）革的核心力量，将重构生产、分配、交（jiāo）换、消费等经济活动各（gè）环节。智能化生产①是（shì）当前人（rén）工智（zhì）能在经济（jì）活动中的主要应用方式。智能化生产能替代一（yī）部分（fèn）传（chuán）统岗位，减少经济体对劳（láo）动（dòng）力数量的总需求，从而弱化，甚至补偿人口（kǒu）老龄化对经济增长造成的负面影响（可称之为“补位式替代”）。

然而，智能（néng）化生（shēng）产同样可能带（dài）来负面后果，如替代传统岗位（wèi）造成失业和加剧收入两极分化，使一部分人更加无力应对老龄化（可称之为“挤出式替代（dài）”）。那么（me），人工智能能否作为补偿劳动力规模下（xià）降的（de）替代手段去缓冲，甚至解决老龄化对经济增长的负面冲击？政府是否应该有针对人工智能行（háng）业的产业扶持政策？这些问题引起了（le）学者、公众和政策制（zhì）定者的广泛关（guān）注和激烈争论（Schwab，2017）。因此，厘清人工智能和经（jīng）济发展在人口老（lǎo）龄化背景下的（de）互动关（guān）系（xì）不仅在学术上有贡献（xiàn），也（yě）能为（wéi）政策（cè）制定提供（gòng）参考（kǎo）。人工智（zhì）能和劳动力市场如何（hé）相互影响（xiǎng）是近几年来的一个（gè）研究热点。已有研究主要使（shǐ）用（yòng）以下两种分析方法：（1）邀（yāo）请专家对一国（guó）的各种职业的特征和可替代性进行评分，然后结（jié）合机器学（xué）习（xí）方（fāng）法预测每个（gè）职业被（bèi）人工智能替代的可能性。Frey 等（2017）使用（yòng）这一方法（fǎ）预测美国 700 多个职业中（zhōng）有 47%可以在短期（qī）内被（bèi）替代（dài）。之后，有研（yán）究预测了人工智能在其他国家对（duì）劳动力的替代（dài）性（Pajarinen 等，2014；Brzeski 等，2015）。例如，陈永伟、许多（2018）基（jī）于这一方法发现，中国总就（jiù）业人口中的 76.8%在今后 20 年（nián）将（jiāng）受到人工智能（néng）技术的冲击。

这一方（fāng）法的（de）优点是（shì）具有前瞻（zhān）性，但存在两方面（miàn）的缺陷。一是（shì）预测结果不够稳健。Arntz 等（2016）借鉴（jiàn） Frey 等（děng）（2017）的（de）方法估算出美国可（kě）被替（tì）代的职业（yè）仅占 9%。二是这一（yī）框架没有（yǒu）考虑劳动力市场会对（duì）技术变革做出相（xiàng）应调整并达到新的均衡（héng），因而可能高估人工智能对劳动力的挤出效应。（2）使用工业智（zhì）能机器人安装（zhuāng）密度作为人工智能的代理变量，基于一般均衡模型（xíng）进行分（fèn）析。Acemoglu 等（2018a）指出（chū），智能化生产对（duì）就业的影响（xiǎng）取决于资（zī）本利率和劳动力价格（gé）的（de）相（xiàng）对水平，而（ér）劳（láo）动（dòng）力价格又会受到（dào）生产（chǎn）智能化程度的影响（xiǎng）。Graetz 等（2015）基（jī）于 1993～2007 年（nián） 17 个国家（jiā）的（de）数据发（fā）现，由于工资和全要素生产率上升，机器人（rén）的使用让这些国家的 GDP 年增长率平（píng）均上升了 0.37 个百点。基（jī）于德国数据的另一项研究也没有（yǒu）发现人工智能（néng）会造（zào）成失业（Dauth 等，2017）。第二方法的优点是可（kě）以（yǐ）全面地分析人工智能（néng）对经济体的生产率、就业率、平均（jun1）工资（zī）、工作强度等多个（gè）维度（dù）的影响。

但上述研究在实证上主要采用工具变量法（fǎ）进行回归（guī）分（fèn）析，而工具变量估计得到（dào）的只是局部平均（jun1）干预效应，其结（jié）论只在特（tè）定条件下成立。更重要（yào）的是（shì），在工具变量法中（zhōng），人（rén）工智能和劳（láo）动力市场之间的（de）相互作用被当作内生性噪音（yīn）而消除掉，从而无法讨（tǎo）论整体的一般均衡结果。

上述两种方法均隐含外生性假设，即（jí）人（rén）工智（zhì）能的发展和应（yīng）用完全是（shì）外生的技术进步。这忽略了一个重（chóng）要事实：智能化生产的应用和创新是（shì）厂商在当期要素（sù）价格和技术可选集（jí）条件下，为追求利润（rùn）最大化（huà）所做出（chū）的内生（shēng）选择。当（dāng）劳动（dòng）力（lì）成（chéng）本（běn）随（suí）人口老龄化而（ér）上升时（shí），智能（néng）化生产的（de）经济回报将相（xiàng）对（duì）提高，厂商（shāng）选（xuǎn）择人（rén）工（gōng）智（zhì）能技术的动机也（yě）相应（yīng）更强。也就是说，人工智（zhì）能和经（jīng）济发展之间的关系（xì）不是单向的。数据（jù）所显示的相关性不应被理解为因果（guǒ）关联（lián），而（ér）应理解为市场一般均衡下的结果（Abeliansky 等，2017）。

国际（jì）上，越来越多的研究开始探（tàn）讨劳动力市（shì）场（chǎng）如何反过来影响人工智能的发展。基于（yú）人（rén）工智（zhì）能设备（bèi）完美替代劳（láo）动力的理（lǐ）论假（jiǎ）设（shè），Abeliansky 等（2017）预测人口（kǒu）增（zēng）长率低的国家会率先采用智能技术———人口增长率每下降 1%，机器（qì）人安装（zhuāng）密度增长率（lǜ）会上升（shēng）近（jìn）2%。Acemoglu 等（2018b）针对美国 722 个通勤区（qū）的实（shí）证分析也发现，老龄化程度越高的地区，其机器人集成企业数量也相应越多（duō）。

这一正向关（guān）联在对中（zhōng）等年（nián）龄（24～55 岁）劳动力（lì）依赖（lài）程度较高的行业（yè）中尤为明显（xiǎn）。不过，以上研（yán）究（jiū）都没有在实证分析（xī）中控（kòng）制人力资本变量（如受（shòu）教育水平和健康水（shuǐ）平（píng））。人口老龄化对劳动力市场的（de）作用是双重的，既有对劳动力数量（liàng）的直接效应，也有对劳（láo）动力质量，即人力资（zī）本的间（jiān）接效应，而关于其间接效应是提高还是（shì）降低人力（lì）资本在学界（jiè）仍有（yǒu）争（zhēng）论（Gradstein 等，2004）。在（zài）人工智能对老龄化的回（huí）归方程（chéng）中如果没有控制劳动力质（zhì）量指标，那么（me），回（huí）归结果同时（shí）包含了直接效应（yīng）和间接效应，很（hěn）难去（qù）诠释其含义。在（zài）国（guó）内（nèi），现有（yǒu）研究仍缺少（shǎo）对人口老龄化背景下人工智能发（fā）展（zhǎn）及（jí）其经济后果的系（xì）统梳（shū）理和实证研究。本文尝试从老（lǎo）龄化作为人工智能发展的诱因和人工智能作为应对老龄化的工具这两（liǎng）个维度，分别用（yòng）跨国（guó）面板数（shù）据和中国（guó）省（shěng）级面板数据进行实（shí）证研究，检验老龄化背（bèi）景下人工智能对劳动力是否存在替代效应和存在怎（zěn）样（yàng）的（de）替代效应。