人工智能技术变革的收入分配效应研究:前沿进展与综述
文章从人工智能的技术特征出发,基于功能性和规模性收入分配视角,梳理了人工智能的收入分配机制与效应.从机理上看,人工智能的资本偏向性通过用资本替代劳动,降低劳动收入份额,扩大了要素收入差距;人工智能的数据偏向性通过发挥数据优势,催生“赢者通吃”市场,扩大了数字平台企业间和企业内的收入差距;人工智能的技能偏向性通过提高技能溢价和岗位极化,扩大了技能、岗位内部的工资差距,但同时也通过推动技能需求变化和组织变革,增加女性就业与收入,缩小性别收入差距.从分配效应看,短期内人工智能的技术偏向性会使数据、技术、资本和高技能劳动力等要素优先受益,收入差距扩大,但从长期看,随着人工智能生产率效应和岗位创造效应释放,以及高技能人才供给增加,收入差距扩大趋势将得到缓解.此外,针对数据、资本和劳动要素的收入分配政策调整,也有助于治理人工智能引致的国民收入分配失衡问题.
人工智能、技术偏向性、收入分配、收入差距
F812.42;F124.7;F244
国家自然科学基金71572062
2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共15页
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