人口老（lǎo）龄（líng）化和人（rén）工（gōng）智能的快（kuài）速发（fā）展（zhǎn）是当（dāng）前（qián）中国经济（jì）发（fā）生深刻变革的（de）关键原因。一方面（miàn），随着人口老龄化的加速，劳（láo）动力成本增加，制约经济（jì）发（fā）展；另（lìng）一方面，人工智能（néng）作（zuò）为（wéi）新一轮科（kē）技（jì）革（gé）命和产（chǎn）业变革的核心力（lì）量，将（jiāng）重构生产、分（fèn）配、交换、消（xiāo）费等经济活动各环节。智能化生（shēng）产（chǎn）①是当前人工智能在经济活动中的主要应用方式。智能化生产能替（tì）代一（yī）部分传统岗位，减（jiǎn）少（shǎo）经济体对劳动力数量的总（zǒng）需求，从（cóng）而弱化，甚至补偿（cháng）人口老龄化对经济增长造成的（de）负面影响（可称（chēng）之为“补位式替代”）。

然（rán）而，智能化生产（chǎn）同样可能带来负面（miàn）后果，如（rú）替代（dài）传统岗位造成失业（yè）和加剧（jù）收入两极分化，使一部（bù）分人更加无（wú）力应对老龄化（可称之为“挤（jǐ）出式替（tì）代”）。那么，人工（gōng）智能能否作（zuò）为补（bǔ）偿劳动力规模下降的替代手段去（qù）缓（huǎn）冲，甚（shèn）至解（jiě）决老龄化对经济（jì）增长的负（fù）面（miàn）冲击？政府是否应该有针（zhēn）对人工智能行（háng）业（yè）的（de）产（chǎn）业扶持政策？这些（xiē）问题引起了学者、公众和（hé）政策制定者的广泛（fàn）关注和激烈争论（Schwab，2017）。因此，厘清人（rén）工智能和经济发展（zhǎn）在人口（kǒu）老（lǎo）龄化（huà）背（bèi）景下的（de）互动（dòng）关系不（bú）仅在学术上有贡（gòng）献（xiàn），也（yě）能为政策制（zhì）定提供参考（kǎo）。人工智能和劳（láo）动力市场如何（hé）相互影（yǐng）响是近几年来的一个研究热点（diǎn）。已有研究主要使用（yòng）以（yǐ）下两种分（fèn）析方法：（1）邀请专家对一国（guó）的各种职业的特征和可替代（dài）性进行评分（fèn），然后结合（hé）机器学习方法预测每个职（zhí）业（yè）被人工智能替代的（de）可能性。Frey 等（2017）使用这一方（fāng）法预测美国（guó） 700 多个职业中有 47%可以在短期（qī）内被替代（dài）。之（zhī）后，有研究预测（cè）了人工智（zhì）能在其他国家（jiā）对劳动力（lì）的替代性（Pajarinen 等，2014；Brzeski 等（děng），2015）。例（lì）如（rú），陈永伟、许多（2018）基于这一方法发现，中国总就业人口中的 76.8%在今后 20 年将受到（dào）人工智能技术的冲击。

这一方（fāng）法的优点是具有前（qián）瞻性，但（dàn）存（cún）在两方（fāng）面的缺（quē）陷。一是预测结果不够（gòu）稳健。Arntz 等（2016）借鉴 Frey 等（2017）的（de）方（fāng）法估算（suàn）出美国可被替（tì）代（dài）的职业仅占（zhàn） 9%。二（èr）是（shì）这一框架没有考虑劳动力市（shì）场会对技术变革做出相应调（diào）整并（bìng）达到（dào）新的均衡，因而（ér）可能高估人工智（zhì）能对劳动力的挤出效应。（2）使（shǐ）用工业智能机器（qì）人安装（zhuāng）密度作为（wéi）人工智能（néng）的代理变量，基于一般均衡模型进行分析（xī）。Acemoglu 等（děng）（2018a）指出，智能化生产对就业的影响取决于资本利率和劳动力价格的相对水平，而劳动（dòng）力价格又会（huì）受到生（shēng）产智能化程度（dù）的影响。Graetz 等（2015）基于 1993～2007 年 17 个国（guó）家（jiā）的数据发现（xiàn），由于工资和全要素生产（chǎn）率上升，机器人（rén）的使用让这些国家（jiā）的 GDP 年（nián）增长率平均上升（shēng）了（le） 0.37 个百点。基于德国数据的另一项（xiàng）研究也（yě）没有发（fā）现（xiàn）人工智能会造成失业（Dauth 等，2017）。第二方法的优点是可（kě）以全面地分析人工智能对经济体的生产率、就（jiù）业（yè）率、平均（jun1）工（gōng）资、工作强度等多个维度的影响。

但上述研究在实证上主要采用工具变量法进行回归分析，而工具变量估计得（dé）到（dào）的只是局部平均干（gàn）预效应，其结论只在特定（dìng）条件下成（chéng）立。更重要的是（shì），在工具（jù）变（biàn）量法（fǎ）中，人工智能和劳动力市（shì）场之间的相互作用被（bèi）当作内生性噪音而消除掉，从而无法（fǎ）讨论整体的一般均（jun1）衡结果。

上述两种（zhǒng）方（fāng）法（fǎ）均隐含外生性（xìng）假设（shè），即人工智（zhì）能的发展和应用完全（quán）是（shì）外生（shēng）的技（jì）术进（jìn）步。这忽（hū）略（luè）了一个（gè）重要事实：智能化生产的（de）应用和创新是厂商在当（dāng）期（qī）要素价格（gé）和技术可（kě）选集条件下，为追求利润最大化所做出（chū）的内生选择。当劳动（dòng）力成本随人口老龄化而上升时，智能化生产的经（jīng）济回报将（jiāng）相对提高，厂（chǎng）商选（xuǎn）择人工（gōng）智能技术的动（dòng）机也相（xiàng）应更强。也就是说，人工智能和经济（jì）发展之（zhī）间的关系不是单向的。数据所显示（shì）的相关性不应被理解为（wéi）因（yīn）果（guǒ）关（guān）联，而（ér）应理解为（wéi）市场（chǎng）一般均衡（héng）下的结果（guǒ）（Abeliansky 等，2017）。

国际上，越来越多的研究开始探讨劳动力市场如何反过来（lái）影响人工智（zhì）能的发（fā）展。基于人工智能设备（bèi）完美替代劳动力的理论（lùn）假（jiǎ）设（shè），Abeliansky 等（děng）（2017）预测人（rén）口（kǒu）增长率低的国（guó）家会率先采（cǎi）用（yòng）智能技术———人口增长率每下降（jiàng） 1%，机器人安装（zhuāng）密度增长率会上升近（jìn）2%。Acemoglu 等（2018b）针对美国 722 个通勤（qín）区的实证分析也发现，老龄化（huà）程（chéng）度越高的地（dì）区，其（qí）机器人集成企业数量（liàng）也相应越多。

这一正向关联在（zài）对中等年龄（24～55 岁（suì））劳动力依赖程度较高的行业中尤为明（míng）显。不过（guò），以上研（yán）究都没有在实证分（fèn）析中控制人力资（zī）本变量（如受教育水平和健康水平）。人口老龄化对（duì）劳动（dòng）力市场的作用是双（shuāng）重的，既有对劳（láo）动力数量（liàng）的直接效应，也有（yǒu）对劳（láo）动力质量，即人力资本的间接效应，而关于（yú）其间（jiān）接效应是提高（gāo）还是降低人力资本在学界仍（réng）有（yǒu）争论（Gradstein 等，2004）。在人（rén）工智能对老龄化（huà）的回归方程中如果没有控制（zhì）劳动力质量指标，那么，回归（guī）结果（guǒ）同时包含了（le）直接效（xiào）应和（hé）间（jiān）接效应，很难去诠释其含义（yì）。在国（guó）内，现有（yǒu）研究仍缺少对人（rén）口老龄（líng）化背景下人工（gōng）智能发展（zhǎn）及其经济后果的系统梳理和实证研究。本（běn）文尝试从（cóng）老龄化（huà）作为人工智能发展的诱因和人（rén）工智能作为应对老（lǎo）龄化的（de）工具这（zhè）两个维度，分别用跨国面板数据和中国省级面板数据（jù）进行实证（zhèng）研究（jiū），检验老龄化（huà）背景下（xià）人（rén）工智（zhì）能对劳动力（lì）是否存在替代效（xiào）应和存在怎样（yàng）的替代（dài）效应。