人口老龄（líng）化和人工智（zhì）能（néng）的快（kuài）速发展是（shì）当前中国经济发生深刻变革的关键原（yuán）因。一方（fāng）面，随（suí）着人（rén）口老龄化的加（jiā）速，劳动（dòng）力成本增（zēng）加（jiā），制约经济发展（zhǎn）；另一方面（miàn），人工智能作为新（xīn）一轮科技革命和产业变革的核心力量，将重构生产、分配、交换、消费（fèi）等经济活动各环节。智能化生产①是（shì）当（dāng）前人（rén）工智能（néng）在经济（jì）活动中的主（zhǔ）要应用方式（shì）。智（zhì）能化生（shēng）产（chǎn）能替代（dài）一部分传统岗位，减（jiǎn）少经济体对劳动（dòng）力数量的总需求，从而弱化，甚至补（bǔ）偿人口老龄（líng）化对经济增长造成的（de）负面影响（可称之为“补位式替代”）。

然而，智能化生产（chǎn）同样可能（néng）带来（lái）负面后果，如替代传统（tǒng）岗位（wèi）造成失业和加（jiā）剧收入两极分化，使（shǐ）一部分人更加无力（lì）应对（duì）老龄（líng）化（可称之为“挤出（chū）式（shì）替代”）。那么，人工（gōng）智（zhì）能能（néng）否作为（wéi）补偿劳动力规模下降的（de）替代手段去缓冲，甚至（zhì）解决老龄化对（duì）经济增长的负面冲（chōng）击？政府是否应该有针对人工智（zhì）能行业的产业扶（fú）持政策？这些（xiē）问题引起了（le）学（xué）者、公众和政策制定者的（de）广泛（fàn）关注和激烈争论（Schwab，2017）。因此，厘清人（rén）工智能和经（jīng）济发（fā）展在人口老龄化背景（jǐng）下的互（hù）动关系不仅在学术上有（yǒu）贡（gòng）献，也能为（wéi）政策制定提供参考。人工（gōng）智（zhì）能和（hé）劳动（dòng）力市场如何相互影响是（shì）近几年来的一个研究热点。已有（yǒu）研究主要使用以下两种分析方法（fǎ）：（1）邀请专家对一国的各种职业的特征和可（kě）替代性进行评分（fèn），然后结合机器（qì）学习方法预测每个职业被人工智能替代的可能性。Frey 等（2017）使（shǐ）用这一方法预（yù）测美国 700 多（duō）个职业中有 47%可（kě）以在短期内被替代。之后，有研究预测了人（rén）工智能（néng）在其他国家对劳动（dòng）力的替代性（Pajarinen 等，2014；Brzeski 等，2015）。例如，陈永伟、许多（2018）基于这一方法发现（xiàn），中国（guó）总就业人口中的 76.8%在今后 20 年（nián）将受到人（rén）工智能技术的（de）冲击。

这一方法的优点（diǎn）是具（jù）有前瞻性，但存在两方面的缺陷。一是预测结果（guǒ）不够稳健。Arntz 等（děng）（2016）借鉴 Frey 等（2017）的方（fāng）法估算出美国可被替代的职业仅占 9%。二是这（zhè）一框（kuàng）架没有考虑劳动力市场会对（duì）技术变革做出相（xiàng）应调整并达（dá）到（dào）新的均衡，因（yīn）而可能高估人工（gōng）智能对劳动（dòng）力的挤出效（xiào）应。（2）使用工（gōng）业智（zhì）能机（jī）器人（rén）安装（zhuāng）密度作为人工智（zhì）能的代理变（biàn）量，基于（yú）一般均衡模型进行分析。Acemoglu 等（2018a）指出，智能化（huà）生产（chǎn）对就业的影响取（qǔ）决（jué）于资本利（lì）率（lǜ）和劳动力价（jià）格的相对水平（píng），而（ér）劳动力（lì）价格又会（huì）受到生产智能化程度的（de）影响。Graetz 等（2015）基于 1993～2007 年 17 个国家的（de）数据发（fā）现，由于工资（zī）和（hé）全要素生（shēng）产率上升，机器人的使用让这些国（guó）家的 GDP 年增长率（lǜ）平均上升了 0.37 个百点。基于（yú）德国数据的另一（yī）项研究也没有发现人工（gōng）智能会造成失业（Dauth 等，2017）。第二方法的优点是可以全面地（dì）分析（xī）人工（gōng）智能对经济体（tǐ）的（de）生产率、就业（yè）率、平均工资、工作强度等多个维度（dù）的影响。

但上述研（yán）究在实证上主要采用工具（jù）变量法进行回归分析，而工具（jù）变量估（gū）计得到的只是局部（bù）平均干预（yù）效应，其结论只在特定条件下成立。更重要的是，在工具变（biàn）量法（fǎ）中，人工智能和劳动力市场之（zhī）间的相互作用被当作（zuò）内生性噪音而消除掉（diào），从而（ér）无法讨（tǎo）论整体的一般均衡结果。

上述两种方法均隐含外（wài）生性假设，即人工智能的（de）发展和（hé）应用完全是外生的技术进（jìn）步。这忽略了一个重要（yào）事（shì）实：智能（néng）化生产的（de）应用和创（chuàng）新（xīn）是厂商在当期要（yào）素价（jià）格和技术可选集条（tiáo）件下，为追求（qiú）利润（rùn）最大化所做出的内生选择。当劳动力成本随人口老龄化而上升时，智能化（huà）生产的经济回（huí）报将相（xiàng）对提高，厂商选择人工智能技术的动（dòng）机（jī）也相应更强。也（yě）就是说，人工智能和经济发展之间的关系（xì）不是单向（xiàng）的。数据所显（xiǎn）示（shì）的相关性不应被理解为因果关联，而应（yīng）理解为（wéi）市场一般均衡下的结（jié）果（guǒ）（Abeliansky 等，2017）。

国（guó）际上，越来越多的研究开（kāi）始探讨劳动力市场如何反过来影响人工智能的发（fā）展。基于人工（gōng）智能（néng）设备完美替（tì）代劳动力的理论假（jiǎ）设，Abeliansky 等（2017）预测人口增长（zhǎng）率低的国家会率先采（cǎi）用智能技术———人口增长率每下降 1%，机器人安装密度增（zēng）长率会（huì）上升近2%。Acemoglu 等（2018b）针对美国 722 个通（tōng）勤（qín）区的实证分析也发现，老（lǎo）龄化（huà）程度越高的地区，其（qí）机（jī）器人集成企业（yè）数量（liàng）也（yě）相应越多。

这一（yī）正向（xiàng）关联在（zài）对中等年龄（24～55 岁）劳动力（lì）依赖程度较（jiào）高的（de）行业（yè）中尤为明显。不过，以（yǐ）上研究都没有在实（shí）证分析中（zhōng）控（kòng）制人力资本变量（如受（shòu）教育水平和健康水平）。人口老（lǎo）龄化对劳动力市场（chǎng）的作用是双重的（de），既有对（duì）劳动力数量（liàng）的直（zhí）接（jiē）效（xiào）应，也有对（duì）劳动力（lì）质（zhì）量，即人力资本的间接效应，而关于其（qí）间接效应是提高还是（shì）降低人力资本在学界仍有争论（Gradstein 等（děng），2004）。在人工（gōng）智能对老龄化的回（huí）归方（fāng）程中如果没有控制劳动力质量（liàng）指标，那么，回（huí）归结果（guǒ）同时包含（hán）了直（zhí）接效（xiào）应和间接效应，很难去诠（quán）释其含义。在（zài）国内，现有研究仍缺少对人（rén）口老龄化背景下人（rén）工（gōng）智能发展及其经济后果（guǒ）的系统梳理和实（shí）证研究。本文尝试从（cóng）老龄化作为人工智能发展的诱因和人（rén）工智能作为应（yīng）对老龄化的（de）工具这两个维度，分别用跨国面（miàn）板数据（jù）和（hé）中国省级面板（bǎn）数（shù）据进行实证研究，检验老龄化背景（jǐng）下（xià）人工智能对劳动力是否存在替代效应（yīng）和（hé）存在怎样的替代效应。