經(jīng)濟(jì)學(xué)家蔡昉，照片由受訪(fǎng)者提供。

撰文｜涼音、李珊珊

在中國(guó)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家中，蔡昉常常扮演一個(gè)溫和的預(yù)警者——一直以來(lái)，他堅(jiān)持不懈地提醒著人們，繁榮的數(shù)字背后，還有另一道必須回答的問(wèn)題：增長(zhǎng)的果實(shí)，如何到達(dá)最需要的人手中？

2003年3月，北京，中南海。十六屆中央政治局進(jìn)行第三次集體學(xué)習(xí)，主題是"世界就業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和我國(guó)就業(yè)政策研究"。走上講臺(tái)的，是時(shí)年46歲的中國(guó)社會(huì)科學(xué)院人口與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究所所長(zhǎng)蔡昉，此后將近十年，他又兩度受邀。三進(jìn)中南海，在中國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家中極為罕見(jiàn)。三次授課，主題各異，卻有同一條問(wèn)題主線(xiàn)：中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，究竟能不能真正惠及最廣泛的勞動(dòng)者？

這個(gè)問(wèn)題，致力于研究人口、就業(yè)、收入分配以及“三農(nóng)問(wèn)題”的中國(guó)社會(huì)科學(xué)院學(xué)部委員、一級(jí)研究員蔡昉用了40年去追問(wèn)。他曾以"劉易斯拐點(diǎn)"預(yù)警中國(guó)人口紅利的終結(jié)，以“就業(yè)是最大的民生”為就業(yè)優(yōu)先政策奔走呼號(hào)。

當(dāng)GPT等人工智能產(chǎn)品驟然降臨，蔡昉面對(duì)的歷史語(yǔ)境，比以往任何時(shí)候都更為復(fù)雜。他的兩本近作——《中國(guó)就業(yè)新趨勢(shì)：人工智能如何重塑勞動(dòng)力市場(chǎng)》與《投資于人》，正是在這一背景下寫(xiě)就，構(gòu)成一個(gè)相互呼應(yīng)的思想整體。

《中國(guó)就業(yè)新趨勢(shì)》勾勒的，是AI沖擊下中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)性圖景：青年和大齡勞動(dòng)者面臨結(jié)構(gòu)性就業(yè)困難、新就業(yè)形態(tài)勞動(dòng)者權(quán)益保障不足、農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力流動(dòng)性減弱。書(shū)中有一個(gè)判斷尤其令人警醒：新技術(shù)對(duì)就業(yè)的破壞往往來(lái)得快而集中，而對(duì)就業(yè)崗位的創(chuàng)造則滯后而分散，受益的又往往不是同一批人。這種時(shí)間錯(cuò)位，在AI時(shí)代只會(huì)更加劇烈。

《投資于人》則是對(duì)這一形勢(shì)該如何應(yīng)對(duì)的系統(tǒng)性梳理，以學(xué)術(shù)話(huà)語(yǔ)對(duì)黨中央這一部署進(jìn)行解讀。書(shū)中，蔡昉直面人口老齡化與人工智能崛起兩股力量同時(shí)在場(chǎng)的局面，并得出一個(gè)清醒的結(jié)論：兩者在不利情景下，非但不會(huì)相互抵消，反而可能彼此強(qiáng)化——AI替代勞動(dòng)力，就業(yè)減少，收入壓低，消費(fèi)需求隨之萎縮；老齡化則使需求側(cè)承壓，兩股力量咬合，足以形成一個(gè)自我強(qiáng)化的下行螺旋。

但蔡昉并不止步于診斷。他認(rèn)為，這個(gè)螺旋并非宿命，打破它的鑰匙，恰恰就藏在問(wèn)題本身之中——人工智能帶來(lái)的生產(chǎn)率躍升，如果能夠通過(guò)正確的公共政策加以引導(dǎo)，讓紅利真正流向勞動(dòng)者而非只是資本持有者，需求側(cè)的塌陷便可以被對(duì)沖，不利循環(huán)也就失去了得以自我復(fù)制的條件。這也是他何以如此強(qiáng)調(diào)制度安排的根本原因：在他看來(lái)，人工智能帶來(lái)的最深刻挑戰(zhàn)，從來(lái)不是技術(shù)本身，而是分配——?jiǎng)趧?dòng)生產(chǎn)率的躍升，能否通過(guò)制度安排，轉(zhuǎn)化為每個(gè)人生活質(zhì)量的切實(shí)改善。

蔡昉對(duì)“不患寡，而患不均”的轉(zhuǎn)義借用，是在他與《知識(shí)分子》的交流中最讓人印象深刻的一句回答，他認(rèn)為，仿擬這句古語(yǔ)尤其適用于AI時(shí)代的特質(zhì)——未來(lái)的我們?nèi)钡牟皇琴Y源，因?yàn)閯趧?dòng)生產(chǎn)率的提升空間是無(wú)限的；我們真正需要警惕的，是提升后的生產(chǎn)率能否被普通勞動(dòng)者分享，是使那些最先被技術(shù)沖擊的人得到社會(huì)保護(hù)，用于扶助勞動(dòng)力市場(chǎng)上的“一老一小”重點(diǎn)人群——大齡和青年勞動(dòng)者。

他用一個(gè)思想實(shí)驗(yàn)來(lái)支撐這一立場(chǎng)：按照合理的人口贍養(yǎng)比推算，未來(lái)十年老齡化帶來(lái)的撫養(yǎng)比每年約提高4.6%；而勞動(dòng)年齡人口的勞動(dòng)生產(chǎn)率每年可以提高5.6%；若持續(xù)對(duì)人投資，勞動(dòng)生產(chǎn)率可以達(dá)到更高的增長(zhǎng)速度，足以跑贏老齡化，滿(mǎn)足老齡化的需求。那個(gè)令所有精算師焦慮的養(yǎng)老"不可能三角"——在提高繳費(fèi)、降低保障、延遲退休之間被迫取舍——并非鐵板一塊，只要生產(chǎn)率紅利能夠通過(guò)制度被充分分享，就有被打破的可能。

面向AI的沖擊，最有力的平衡方式是通過(guò)教育，發(fā)展一種能夠匹配AI時(shí)代的人力資本。在新書(shū)《投資于人》中，蔡昉寫(xiě)道：“經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)人類(lèi)知識(shí)的一大貢獻(xiàn)，便是把教育和培訓(xùn)視為對(duì)人的投資。”

在他的框架里，AI時(shí)代對(duì)教育的沖擊，首先是對(duì)“文憑邏輯”的顛覆。過(guò)去，受教育年限是衡量人力資本的核心代理指標(biāo)——上學(xué)越久、學(xué)校越好，在勞動(dòng)力市場(chǎng)上的回報(bào)就越高。這套邏輯在AI時(shí)代正在失效：一紙文憑，無(wú)論學(xué)歷高低，都不再能保證勞動(dòng)力市場(chǎng)所需的技能。ChatGPT發(fā)布以來(lái)，市場(chǎng)對(duì)具有高學(xué)歷和入門(mén)級(jí)技能的新成長(zhǎng)勞動(dòng)力需求，在英國(guó)減少了接近三分之二，在美國(guó)減少了43%。入門(mén)級(jí)技能的系統(tǒng)性貶值，使年輕人無(wú)辜地成為第一批受沖擊者——那條經(jīng)由“學(xué)徒制”的經(jīng)驗(yàn)積累路徑，正在被AI悄然截?cái)唷?/p>

但蔡昉的結(jié)論并非“教育無(wú)用”，而恰恰相反：人力資本比以往任何時(shí)候都更加重要，只是培養(yǎng)的內(nèi)容與方式必須根本轉(zhuǎn)變。他認(rèn)為，未來(lái)的教育需要做兩件事：一是從以認(rèn)知能力為中心，轉(zhuǎn)向更重視非認(rèn)知能力——終身學(xué)習(xí)的熱情與方法、好奇心、同理心、審美能力、溝通能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作；二是打破“一學(xué)定終身”的舊模式，將學(xué)校教育與終身培訓(xùn)體系真正打通，使后學(xué)校教育階段的學(xué)習(xí)與學(xué)校教育并重。他甚至提出，如果過(guò)去學(xué)校教育與工作后培訓(xùn)的比例是9比1，那么在AI時(shí)代，這個(gè)比例至少要朝著5比5的方向轉(zhuǎn)變。

然而，這同樣意味著，政府的教育支出必須大幅擴(kuò)張。他在書(shū)中指出，中國(guó)財(cái)政教育支出占GDP的4%，相當(dāng)于世界各國(guó)的中位水平，與中國(guó)人均GDP已顯著高于中位數(shù)的地位不盡相符。他呼吁向高收入國(guó)家平均水平的5%及以上看齊，并將義務(wù)教育向兩端延伸——把學(xué)前教育與高中都納入進(jìn)來(lái)，讓國(guó)家為盡可能多的學(xué)習(xí)“買(mǎi)單”。在他看來(lái)，這不是福利主義的奢侈，而是精明的公共投資：人力資本培養(yǎng)的社會(huì)收益率，在生命早期階段最高，此后隨年齡遞減，在就業(yè)培訓(xùn)階段再次提升，構(gòu)成一條清晰的U形曲線(xiàn)——可見(jiàn)，恰恰是那些最容易被忽視的“一老一小”，最需要公共資源的優(yōu)先投入。

以下是我們與蔡昉的對(duì)話(huà)。

01 “人口紅利”到“AI紅利”：我們會(huì)被機(jī)器替代還是救贖？

知識(shí)分子：您在《中國(guó)就業(yè)新趨勢(shì)》中特意提到，我們得注意AI對(duì)就業(yè)的沖擊不僅表現(xiàn)在數(shù)量方面（失業(yè)），還有質(zhì)量方面，比如：工資水平的降低和勞動(dòng)條件的降級(jí)，以及大量的派遣就業(yè)和非穩(wěn)定就業(yè)都是這些就業(yè)質(zhì)量降低的表現(xiàn)。

如果算法讓雇主在財(cái)富"初次分配"中占據(jù)了絕對(duì)的、壓倒性的優(yōu)勢(shì)，我們靠什么來(lái)守住勞動(dòng)報(bào)酬的底線(xiàn)？在數(shù)字化時(shí)代，現(xiàn)行的勞動(dòng)法律框架，是不是已經(jīng)到了必須從“重塑勞資力量平衡”這一底層邏輯上進(jìn)行重寫(xiě)的時(shí)候？

蔡昉：勞動(dòng)作為一種生產(chǎn)要素，它的配置方式本來(lái)就與其他要素不同——?jiǎng)趧?dòng)與資本之間的談判地位，天生就不可能是對(duì)等的。所以從一開(kāi)始，勞動(dòng)力資源的配置就不能單靠市場(chǎng)，既要遵循供求規(guī)律，也需要立法與規(guī)制，以及配套的勞動(dòng)力市場(chǎng)制度和社會(huì)保障制度——這是勞動(dòng)關(guān)系的內(nèi)在性質(zhì)，歷來(lái)如此。

而現(xiàn)在的問(wèn)題是，這種不對(duì)稱(chēng)正在被進(jìn)一步加劇。過(guò)去，資本與勞動(dòng)之間雖有替代性，但也有相當(dāng)強(qiáng)的互補(bǔ)性；而人工智能出現(xiàn)之后，替代性已經(jīng)高度確定，互補(bǔ)性卻還是一個(gè)開(kāi)放的問(wèn)題。在這種情況下，勞資之間的談判地位有可能發(fā)生失衡。算法管理不過(guò)是這一趨勢(shì)最直觀(guān)的體現(xiàn)——資本借助技術(shù)，將對(duì)勞動(dòng)者的控制精細(xì)化、隱蔽化，而勞動(dòng)者幾乎沒(méi)有反制的手段。

我不會(huì)說(shuō)要建立一套全新的立法理念，但我們都必須承認(rèn)，現(xiàn)有框架在新的就業(yè)形態(tài)面前已經(jīng)力有不逮，需要在實(shí)踐中不斷豐富和強(qiáng)化。我認(rèn)為，目前，優(yōu)化的幾個(gè)方向是比較清晰的：最低工資制度必須切實(shí)保障，并盡可能向"生活工資"標(biāo)準(zhǔn)靠攏，讓勞動(dòng)報(bào)酬能夠覆蓋體面生活的基本需求。另外，各種社會(huì)保障項(xiàng)目要真正落實(shí)到位，這在《中國(guó)就業(yè)新趨勢(shì)》中曾經(jīng)提到，要弱化社會(huì)福利作為特定群體權(quán)益的屬性，增加全民普惠性和可及性，也需要探討建立非繳費(fèi)型的全民保障機(jī)制。

還有一點(diǎn)需要正視：未來(lái)的就業(yè)形態(tài)不會(huì)回到傳統(tǒng)的單位制模式，平臺(tái)用工、零工經(jīng)濟(jì)不僅會(huì)持續(xù)存在，還會(huì)有更多我們尚未預(yù)見(jiàn)的形式涌現(xiàn)。勞動(dòng)法律和社會(huì)保障體系都需要持續(xù)適應(yīng)這種變化，而不是固守為穩(wěn)定雇傭關(guān)系設(shè)計(jì)的舊框架。勞動(dòng)者保護(hù)的邊界，需要隨著就業(yè)形態(tài)的演變而不斷重新劃定。

知識(shí)分子：不管是在您的書(shū)，還是講座中，您都特別提到AI應(yīng)成為人的“互補(bǔ)者”，甚至在書(shū)中您特意強(qiáng)調(diào)：應(yīng)該有意地優(yōu)先發(fā)展能夠增加就業(yè)的AI，引導(dǎo)企業(yè)不以替代就業(yè)為目標(biāo)。但在現(xiàn)實(shí)商業(yè)邏輯中，“替代”才是最快的降本路徑。我們靠什么機(jī)制引導(dǎo)企業(yè)主動(dòng)選擇人機(jī)協(xié)作，而非一味裁員？

蔡昉：從每個(gè)企業(yè)的角度來(lái)說(shuō)，采用人工智能的動(dòng)機(jī)就是節(jié)約投入、減少人工，這是微觀(guān)層面的理性選擇，你沒(méi)有辦法去改變它。但所有企業(yè)都這樣做的結(jié)果，就是就業(yè)整體減少、消費(fèi)需求萎縮、產(chǎn)能無(wú)法消化——這就是"合成謬誤"，個(gè)體理性匯總成大家都不愿意看到的結(jié)果。

所以，單靠呼吁企業(yè)"選擇人機(jī)協(xié)作"是沒(méi)有用的，必須有宏觀(guān)與微觀(guān)激勵(lì)相容的政策引導(dǎo)。宏觀(guān)層面，要做出分享生產(chǎn)率紅利的制度安排，確保人們的消費(fèi)需求與日俱增；有了新的消費(fèi)需求，就會(huì)產(chǎn)生新的行業(yè)、新的就業(yè)崗位，微觀(guān)層面的就業(yè)壓力才能得到疏解。市場(chǎng)本身可能會(huì)失靈，這正是公共政策"投資于人"的出發(fā)點(diǎn)——不是市場(chǎng)意義上的投資，而是用制度安排來(lái)分享兩個(gè)紅利，才能保持經(jīng)濟(jì)合理運(yùn)行。

知識(shí)分子：AI最先沖擊的往往是入門(mén)級(jí)崗位——而這恰恰是年輕人積累經(jīng)驗(yàn)、建立職業(yè)軌跡的起點(diǎn)。與此同時(shí)，大齡勞動(dòng)者面臨"智能鴻溝"，女性則長(zhǎng)期承受就業(yè)與家務(wù)的雙重壓力。AI對(duì)這幾類(lèi)群體的影響，您能否分別評(píng)估一下，以及講一講如何應(yīng)對(duì)？

蔡昉：這幾類(lèi)群體面臨的處境各有其結(jié)構(gòu)性原因，不能混為一談。

年輕人的問(wèn)題在于，入門(mén)級(jí)技能正在被系統(tǒng)性貶值，AI 正在截?cái)嗄贻p人的職業(yè)起跑線(xiàn)。過(guò)去，一個(gè)法律專(zhuān)業(yè)的應(yīng)屆畢業(yè)生，雖然還沒(méi)有獨(dú)立執(zhí)業(yè)的能力，但可以給資深律師做助手——查閱文件、整理材料、做實(shí)地調(diào)查，這是傳統(tǒng)的"學(xué)徒制"路徑，也是積累人力資本的必經(jīng)之路。但現(xiàn)在，這些工作人工智能做得更快更好，年輕人在進(jìn)入職業(yè)軌道的第一步便受阻。這是一個(gè)嚴(yán)重的結(jié)構(gòu)性矛盾，雖然目前還沒(méi)顯現(xiàn)出很大的規(guī)模。

大齡勞動(dòng)者的處境則更為脆弱。AI的發(fā)展進(jìn)一步擴(kuò)大了"智能鴻溝"——總體而言，年齡越大，適應(yīng)新技術(shù)的難度越大，理解和使用人工智能的可能性越低，也就越容易在這場(chǎng)技術(shù)浪潮中被邊緣化。這不是完全靠個(gè)人努力能克服的問(wèn)題，而是需要制度性應(yīng)對(duì)的社會(huì)挑戰(zhàn)。

女性的情況更為復(fù)雜，有一組數(shù)據(jù)很能說(shuō)明問(wèn)題：中國(guó)女性將全部時(shí)間的約11%用于家務(wù)勞動(dòng)，與許多國(guó)家相比并不算高。但與此同時(shí)，中國(guó)女性的勞動(dòng)參與率高達(dá)60%，遠(yuǎn)超大多數(shù)國(guó)家。這意味著，中國(guó)女性是在保持高就業(yè)率的前提下，還承擔(dān)了相當(dāng)繁重的家務(wù)負(fù)擔(dān)——兒童照料壓低了生育意愿，老人照料則使老齡化在現(xiàn)實(shí)中成為家庭的負(fù)擔(dān)而非社會(huì)的紅利。如果能大力發(fā)展照護(hù)經(jīng)濟(jì)，將人的溫情與人工智能、機(jī)器人的效能有效結(jié)合，既推進(jìn)銀發(fā)經(jīng)濟(jì)，也能真正減輕這種雙重?cái)D壓。

知識(shí)分子：您在講座中提到一個(gè)觀(guān)點(diǎn)：人工智能或許能夠“打破”養(yǎng)老領(lǐng)域的“不可能三角”。這是不是你認(rèn)為AI有可能在中國(guó)人口紅利消退，老齡化加深的未來(lái)起到正向作用的原因？

蔡昉：英國(guó)金融監(jiān)管局前主席阿代爾·特納有一個(gè)著名判斷：老齡化之后，現(xiàn)收現(xiàn)付的養(yǎng)老保障制度只有三條出路——提高繳費(fèi)率、降低保障水平、延長(zhǎng)退休年齡，你可以選其中一條、兩條或三條，但不能一條都不選。我把這稱(chēng)為“特納三角”，或者說(shuō)是社會(huì)保障領(lǐng)域公認(rèn)的“不可能三角”。

但我做了一個(gè)思想實(shí)驗(yàn)，當(dāng)然，這里面沒(méi)有精密的模型，也不是預(yù)測(cè)。我們粗略來(lái)看，按照合理的假設(shè)推算，未來(lái)十年老齡化導(dǎo)致的老年贍養(yǎng)比每年大約提高4.6%。而按照中國(guó)的潛在增長(zhǎng)率推算，適齡勞動(dòng)者的勞動(dòng)生產(chǎn)率每年可以提高約5.6%，已經(jīng)能跑贏老齡化約一個(gè)百分點(diǎn)。如果再把一些學(xué)者對(duì)人工智能拉動(dòng)勞動(dòng)生產(chǎn)率的估算疊加進(jìn)來(lái)，勞動(dòng)生產(chǎn)率增速或可達(dá)到每年7%以上，就能遠(yuǎn)遠(yuǎn)跑贏老齡化，足以緩解由此帶來(lái)的養(yǎng)老壓力。

當(dāng)然，前提是——只有對(duì)人持續(xù)投資，這一切才有可能實(shí)現(xiàn)。所以我一直在說(shuō)，與其陷入“精算恐慌”，不斷擔(dān)心養(yǎng)老資金的缺口，不如把眼光放在勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升上。勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升空間是無(wú)限的，我們真正需要警惕的，是提升后的生產(chǎn)力紅利能否被老年人、被普通人公平分享。用一句改造過(guò)的古語(yǔ)來(lái)說(shuō)——“不患寡，而患不均”。

02 文憑邏輯的終結(jié)，高人文價(jià)值行業(yè)永存

知識(shí)分子：您主張把學(xué)前教育納入義務(wù)教育。此前也有學(xué)者提出把高中納入義務(wù)教育、將部分大學(xué)改造成職業(yè)技術(shù)學(xué)院。您如何看待這一思路？

蔡昉：我一直認(rèn)為，學(xué)者的建議越具體，可行性和說(shuō)服力往往反而越低，也越容易犯錯(cuò)。但總體方向上，我有幾點(diǎn)想法。

第一，教育起點(diǎn)應(yīng)該盡量往前延伸，越早越好。國(guó)際上有一個(gè)普遍認(rèn)可的概念，叫"前1000天"——從懷孕那天算起，到孩子出生大約1000天時(shí)期中形成的人力資本，是終身任何其他階段的教育都無(wú)法替代的，一旦錯(cuò)過(guò)，無(wú)論以后上多少學(xué)，有些東西也補(bǔ)不回來(lái)。這類(lèi)能力，也是人類(lèi)相對(duì)于人工智能最有可能保持比較優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域。

第二，延長(zhǎng)義務(wù)教育的核心邏輯，是讓國(guó)家來(lái)為盡可能多的學(xué)習(xí)"買(mǎi)單"。學(xué)前教育入園率不足，有些是客觀(guān)條件不具備，更多是家庭負(fù)擔(dān)不起；不讀高中，也往往是由于經(jīng)濟(jì)原因。所以，把學(xué)前和高中兩頭都納入義務(wù)教育，對(duì)于延長(zhǎng)受教育年限，是有含金量的。

但我不贊成將大學(xué)改為職業(yè)技術(shù)學(xué)院。在人工智能時(shí)代，職業(yè)技能的"保質(zhì)期"越來(lái)越短——你在孩子學(xué)習(xí)能力最強(qiáng)的年華，讓他掌握一項(xiàng)可能畢業(yè)就已過(guò)時(shí)的技能，這是一種浪費(fèi)。相反，孩子在那段時(shí)間里形成的學(xué)習(xí)能力、社交能力、團(tuán)隊(duì)合作能力和領(lǐng)導(dǎo)力，才是終身受益的財(cái)富。從這個(gè)意義上說(shuō)，如果真的要做調(diào)整，應(yīng)該是把職業(yè)技術(shù)學(xué)院有條件地升格為大學(xué)，而不是相反。

此外，如果過(guò)去學(xué)校教育與工作后培訓(xùn)的比例是9比1，那么在人工智能時(shí)代，這個(gè)比例至少要朝著5比5的方向轉(zhuǎn)變。

知識(shí)分子：您書(shū)中曾經(jīng)提到，過(guò)去三十年，"知識(shí)改變命運(yùn)"幾乎是一條鐵律——學(xué)歷越高，在勞動(dòng)力市場(chǎng)上的紅利越大。但這次生成式AI反過(guò)來(lái)，最先沖擊的恰恰是白領(lǐng)階層，知識(shí)和技能壁壘正在被快速抹平。支撐幾代中國(guó)家庭向上流動(dòng)的"文憑邏輯"，是否真的走到了盡頭？在AI時(shí)代，學(xué)校教育究竟應(yīng)該培養(yǎng)什么？

蔡昉：如果這里的“知識(shí)”是指人力資本的話(huà)，"知識(shí)越多越有優(yōu)勢(shì)"這個(gè)底層邏輯并沒(méi)有終結(jié)，但它的具體表現(xiàn)形式變了。過(guò)去，經(jīng)濟(jì)學(xué)家用"受教育年限"來(lái)衡量人力資本——上學(xué)越久、學(xué)校越好，回報(bào)越高，這幾乎是一個(gè)鐵定的模型?，F(xiàn)在，受教育年限本身的決定性作用在下降，重要的不再只是你上了多少年學(xué)，而是你在學(xué)校里究竟得到了什么，以及終身有多少學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)、累計(jì)多長(zhǎng)時(shí)間。

過(guò)去，我們的教育有一條清晰的邏輯鏈：學(xué)越"硬"的東西，腰桿越硬——學(xué)數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、編程，通?；貓?bào)高，因?yàn)檫@些領(lǐng)域都是直接提升勞動(dòng)生產(chǎn)率。人工智能的方向也恰恰沿著這條路延伸，推理、演算、記憶是它的比較優(yōu)勢(shì)。這里有一個(gè)著名的"莫拉維克悖論"：AI在邏輯推演上遠(yuǎn)超人類(lèi)，隨便一個(gè)小模型都能擊敗最頂尖的棋手；但在動(dòng)作感知、身體協(xié)調(diào)這些對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)輕而易舉的事情上，它的表現(xiàn)像個(gè)嬰兒——我們看到很多機(jī)器人"出洋相"的視頻，這是它結(jié)構(gòu)性的弱勢(shì)。雖然人工智能賦能的機(jī)器人仍將不斷進(jìn)步，但在這類(lèi)能力上，人類(lèi)與人工智能及機(jī)器人之間，很可能存在著一個(gè)持續(xù)性的“時(shí)滯”。

所以，人的技能培養(yǎng)應(yīng)該走比較優(yōu)勢(shì)的道路：同理心、好奇心、審美、社交能力與團(tuán)隊(duì)精神。李飛飛在她的書(shū)《我所看見(jiàn)的世界》里講過(guò)一個(gè)故事：他們?cè)缙谟?xùn)練AI做圖像識(shí)別，AI看到一張非洲草原的照片，準(zhǔn)確識(shí)別并描述出"一匹斑馬在吃草"，意味著了不起的進(jìn)步。但他們很快發(fā)現(xiàn)，那張圖片里真正令人動(dòng)容的，是畫(huà)面中的一道彩虹，而AI完全沒(méi)有注意到。這種對(duì)"彩虹"的感知力，是人類(lèi)獨(dú)特的能力，但也不是與生俱來(lái)的。我們現(xiàn)在很多年輕人，看得見(jiàn)斑馬、看得見(jiàn)草地，卻看不見(jiàn)那道彩虹——審美教育、好奇心的培養(yǎng)，在AI時(shí)代不是軟技能，而是人與AI協(xié)作中的相對(duì)優(yōu)勢(shì)。

因此，未來(lái)學(xué)校教育需要做兩件事：一是改變內(nèi)容，從以認(rèn)知能力為中心，轉(zhuǎn)向更重視非認(rèn)知能力——終身學(xué)習(xí)的熱情與方法、自我更新的意愿；二是改變結(jié)構(gòu)，不再把"硬科學(xué)"作為唯一的高回報(bào)路徑，讓人文、藝術(shù)、社會(huì)性培養(yǎng)在教育體系中占有真正的一席之地。

知識(shí)分子：您剛才談到審美、情感感知是人類(lèi)的比較優(yōu)勢(shì)，也是未來(lái)就業(yè)的來(lái)源之一。但現(xiàn)實(shí)是，除了超級(jí)明星，包括傳統(tǒng)戲曲和室內(nèi)樂(lè)在內(nèi)的表演藝術(shù)行業(yè)，市場(chǎng)規(guī)模天然有限，很難靠勞動(dòng)生產(chǎn)率創(chuàng)造出就業(yè)——海頓弦樂(lè)四重奏的演出，常常吸引不到足夠的觀(guān)眾，演員難以養(yǎng)活自己。這類(lèi)"低生產(chǎn)率行業(yè)"，在AI時(shí)代究竟有沒(méi)有未來(lái)？如果有，它的生存邏輯是什么？

蔡昉：這里有一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)概念叫"鮑莫爾成本病"，非常值得重新審視。鮑莫爾觀(guān)察到，有一類(lèi)行業(yè)長(zhǎng)期存在、始終有需求，但勞動(dòng)生產(chǎn)率幾乎不增長(zhǎng)——他最早舉的例子是表演行業(yè)：幾百年來(lái)演出形式幾乎沒(méi)有變化，沒(méi)有生產(chǎn)率的提升，但人們始終要聽(tīng)，演員也依然能維持生計(jì)。他把這種現(xiàn)象稱(chēng)為“成本病”，因?yàn)槌杀靖?、效率低。但我覺(jué)得，這未必真的是"病"。去污名化的關(guān)鍵是看是否有需求。比如，周杰倫演唱會(huì)，可能有數(shù)萬(wàn)人去聽(tīng)，有強(qiáng)烈的需求，市場(chǎng)規(guī)模也十分龐大；但如果是個(gè)法語(yǔ)版的音樂(lè)劇《巴黎圣母院》，觀(guān)眾則大大受限，但需求仍然還有的。

這類(lèi)之前深陷成本病的行業(yè)，特別是一些表演藝術(shù)、教育和醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域的行業(yè)，可能正是AI時(shí)代最具生命力的就業(yè)來(lái)源——它有真實(shí)的、持久的人類(lèi)需求，不會(huì)被AI替代，而且這個(gè)需求還可能會(huì)隨著人們品味的提升而擴(kuò)大。問(wèn)題在于，因?yàn)槠肺缎枰囵B(yǎng)，這種需求目前還不夠充分。但可以想像，隨著生活水平提升，人們對(duì)更精細(xì)、更有深度的文化體驗(yàn)的需求是會(huì)增長(zhǎng)的，比如表演藝術(shù)方面，花鼓戲、上黨梆子、京劇、弦樂(lè)四重奏，都有它們的受眾，只是還沒(méi)有被充分激活。

要讓這類(lèi)行業(yè)真正活下去，光靠需求培育還不夠，還必須解決一個(gè)根本矛盾：這類(lèi)行業(yè)的從業(yè)者無(wú)法靠"提高勞動(dòng)生產(chǎn)率"來(lái)提高報(bào)酬，他們的勞動(dòng)性質(zhì)決定了生產(chǎn)率的天花板就在那里。所以，必須讓就業(yè)、報(bào)酬與勞動(dòng)生產(chǎn)率適度脫鉤。這正是全民基本收入（UBI）這類(lèi)制度設(shè)計(jì)真正的價(jià)值所在——如果每個(gè)人每個(gè)月已經(jīng)有一筆基本收入作為保障，那么一個(gè)人去唱梆子、演四重奏、做社區(qū)照護(hù)甚至義工，就不再是"養(yǎng)不活自己"的選擇，而是一個(gè)真實(shí)可行的職業(yè)路徑。是一種體面的職業(yè)選擇。

分享生產(chǎn)率紅利的制度安排，不僅是為了宏觀(guān)層面的再分配，也是為了使這些低生產(chǎn)率、高人文價(jià)值，或者擴(kuò)展而言具有良好消費(fèi)體驗(yàn)的行業(yè)得以永續(xù)存在、花樣翻新。

03 誰(shuí)來(lái)為未來(lái)買(mǎi)單：從“投資于物”到“投資于人”

知識(shí)分子：這一輪AI浪潮到來(lái)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，對(duì)中國(guó)有一種特殊的戲劇性——它恰好撞上了人口紅利加速消退的歷史關(guān)口。表面上看，勞動(dòng)力短缺了，智能體、機(jī)器人來(lái)補(bǔ)位，似乎來(lái)得正是時(shí)候。但問(wèn)題在于：AI可以替代勞動(dòng)，卻不會(huì)自動(dòng)創(chuàng)造消費(fèi)。如果大規(guī)模替代同步壓縮就業(yè)和居民收入，需求側(cè)的塌陷可能比供給側(cè)的補(bǔ)位來(lái)得更猛。在您的研究框架下，這兩種效應(yīng)疊加，究竟更接近相互抵消，還是彼此強(qiáng)化？

蔡昉：的確，在最壞的情景下，這兩種力量不是相互抵消，而是可能彼此強(qiáng)化，形成惡性循環(huán)。老齡化在供給側(cè)已經(jīng)造成了投資回報(bào)率下降、全要素生產(chǎn)率增速放緩等問(wèn)題；人工智能進(jìn)來(lái)，似乎可以填補(bǔ)生產(chǎn)率的缺口，但與此同時(shí)會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力被替代——就業(yè)減少、收入減少，進(jìn)而壓低消費(fèi)需求；需求側(cè)拉力不足，又反過(guò)來(lái)抑制經(jīng)濟(jì)活力，讓那些新增的生產(chǎn)能力找不到出口。這不是一個(gè)你退我進(jìn)的抵消關(guān)系，而是兩股相互咬合的下行力量。

但是，就像習(xí)近平總書(shū)記談到人工智能時(shí)說(shuō)過(guò)的，它帶來(lái)前所未有的發(fā)展機(jī)遇，也帶來(lái)前所未遇的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。正因如此，這個(gè)矛盾靠市場(chǎng)自身無(wú)法化解，必須引入系統(tǒng)性的政策與制度安排。我理解的"投資于人"，核心就是建立能夠分享人工智能生產(chǎn)率紅利的制度——讓人們?cè)谏a(chǎn)率提升的同時(shí)維持乃至提高消費(fèi)能力，從而催生新需求、新行業(yè)、新就業(yè)。這是打破惡性循環(huán)的唯一出路。

知識(shí)分子：您一直呼吁大幅提升教育投入、完善養(yǎng)老保障、發(fā)展照護(hù)經(jīng)濟(jì)。方向無(wú)人反對(duì)，但約束很具體：經(jīng)濟(jì)放緩、地方財(cái)政承壓，錢(qián)，究竟從哪里來(lái)？"投資于人"這個(gè)轉(zhuǎn)向，最大的阻力是財(cái)政能力的不足，還是政策優(yōu)先級(jí)的主觀(guān)排序未變？

蔡昉：這個(gè)賬很難精確地算，算賬是財(cái)政專(zhuān)家的事，提建議是我們的事。但我想就“錢(qián)從何處來(lái)”說(shuō)幾點(diǎn)看法。

第一，中國(guó)的經(jīng)濟(jì)體量龐大，在保持中速增長(zhǎng)的同時(shí)，也存在失業(yè)、就業(yè)不足和產(chǎn)能利用率不足的現(xiàn)象。這意味著應(yīng)有的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與實(shí)際的貨幣數(shù)量之間存在落差——從理論上說(shuō)，如果向這臺(tái)經(jīng)濟(jì)機(jī)器注入一定規(guī)模的資金用于民生，是不會(huì)引發(fā)通貨膨脹的。這涉及所謂的"現(xiàn)代貨幣理論"，在中外都是頗有爭(zhēng)議的主張，但是，把貨幣政策、財(cái)政政策和社會(huì)政策相結(jié)合，“創(chuàng)造出”更多的資金用在人身上，利大于弊。

第二，中國(guó)經(jīng)濟(jì)繼續(xù)增長(zhǎng)，蛋糕還在做大。即便在財(cái)政盤(pán)子固定的情況下，蛋糕做大了，分配的規(guī)模理應(yīng)相應(yīng)擴(kuò)大。何況，隨著中國(guó)越來(lái)越接近于實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化目標(biāo)，投資于人、用之于民的份額應(yīng)該明顯擴(kuò)大。這也是各國(guó)現(xiàn)代化的共性。

第三，很多錢(qián)可以來(lái)自資源的重新配置。以教育為例：學(xué)齡人口下降，幼兒園、小學(xué)數(shù)量在減少，但資金卻因行政歸屬不同而分散在各部門(mén)——0到3歲歸衛(wèi)健委，3歲以后歸教育部門(mén)，職業(yè)教育的資金又歸其他部門(mén)。這種碎片化管理導(dǎo)致資源無(wú)法有效整合。如果能通過(guò)改革打通這些壁壘，可以釋放出相當(dāng)大的潛力。

歸根結(jié)底，我們的責(zé)任是改變理念。理念一旦真正改變，形成新的政策部署，辦法總是有的。

知識(shí)分子：我們?cè)c哈佛的理查德·弗里曼教授交流過(guò)，他認(rèn)為，解決AI時(shí)代分配問(wèn)題的根本出路，是讓每個(gè)普通人成為AI資產(chǎn)的持股者，直接分享技術(shù)紅利；另一個(gè)在西方被廣泛討論的方案是無(wú)條件基本收入（UBI），也是您之前曾經(jīng)提到過(guò)的。您如何評(píng)價(jià)這兩種思路？它們是否觸及了問(wèn)題的根本？您在《投資于人》中主張的路徑，與這兩者相比，核心分歧在哪里？

蔡昉：理查德是個(gè)老朋友。對(duì)于“全民持股”這個(gè)說(shuō)法，我了解得不多，但覺(jué)得面臨過(guò)多的技術(shù)難題。持誰(shuí)的股？把美國(guó)七大科技公司控制起來(lái)？那"全民"又是誰(shuí)？這在操作層面很難落實(shí)，從制度層面改變資本與勞動(dòng)的關(guān)系，可能在美國(guó)的情況下更具有針對(duì)性，對(duì)于中國(guó)而言這個(gè)概念有點(diǎn)語(yǔ)焉不詳。

分享生產(chǎn)率紅利，最可靠的機(jī)制還是通過(guò)國(guó)家財(cái)政和基本公共服務(wù)供給體系進(jìn)行再分配：一方面，該收的稅要收上來(lái)——如果人工智能帶來(lái)的勞動(dòng)生產(chǎn)率提升是過(guò)去的數(shù)倍，相應(yīng)的稅收規(guī)模也應(yīng)大幅擴(kuò)大；另一方面，收上來(lái)的錢(qián)要切實(shí)用于改善民生，實(shí)現(xiàn)更符合公平正義目標(biāo)的分配。

在“全民持股”和“全民基本收入”之間，如果讓我選，我傾向于后者——它更符合分享的原則，實(shí)施也更簡(jiǎn)便，且不依賴(lài)于某種特定資產(chǎn)的歸屬安排。當(dāng)然，具體采用哪種方式，還有很多值得探討的空間。但核心邏輯是一致的：分享是目的，制度是手段。

要知道，人工智能的就業(yè)沖擊性質(zhì)表明，識(shí)別社會(huì)保障受益人的難度日益凸顯。在過(guò)去，社會(huì)保障制度力圖保障真正陷入困境的人群，以盡量避免“養(yǎng)懶漢”。然而，在人工智能時(shí)代，這種模式的運(yùn)行條件將發(fā)生根本性變化。一個(gè)日益顯現(xiàn)出來(lái)的現(xiàn)象是，無(wú)論是勞動(dòng)者作為個(gè)人，還是社會(huì)作為整體，都越來(lái)越難以預(yù)先判斷：何種勞動(dòng)者技能可以同人工智能形成互補(bǔ)關(guān)系，從而可以預(yù)期由新技術(shù)予以增強(qiáng)；何種勞動(dòng)者技能與人工智能恰好形成競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，因而正好是崗位被人工智能替代的對(duì)象。

從這個(gè)意義上，勞動(dòng)力市場(chǎng)上的人力資源錯(cuò)配不是勞動(dòng)者個(gè)人的過(guò)錯(cuò)。勞動(dòng)者一旦從遭遇就業(yè)沖擊的經(jīng)歷中懂得這個(gè)道理，理性的選擇便是不斷接受培訓(xùn)和再教育，有時(shí)甚至需要一些時(shí)間觀(guān)察和等待。對(duì)社會(huì)而言，更好的方式則是以更加普惠的方式對(duì)此給予兜底保障，允許受沖擊勞動(dòng)者試錯(cuò)和等待。概而言之，如果勞動(dòng)者個(gè)人的就業(yè)意愿、失業(yè)原因和勞動(dòng)參與狀態(tài)均無(wú)法得到確定性的識(shí)別，那么社會(huì)保障制度應(yīng)該更具普惠性，以便為勞動(dòng)力市場(chǎng)行為留出更充分的余地。

所以，我更希望看到的，不只是GDP數(shù)字的增長(zhǎng)，而是民生有切實(shí)可見(jiàn)的改善。因?yàn)樾腋８小⑸钯|(zhì)量越來(lái)越體現(xiàn)在公共品的供給上——這正是福利國(guó)家的邏輯所在。我也希望中國(guó)能走出一條有自身特色的福利國(guó)家道路。

《中國(guó)就業(yè)新趨勢(shì)：人工智能如何重塑勞動(dòng)力市場(chǎng)》

蔡昉 著
中信出版集團(tuán)
2025年10月出版

《投資于人》

蔡昉 著
中信出版集團(tuán)
2026年4月出版