“很多人说老龄化社会的抚养比会越来越高，社会养不起这些老年人，我认为这是错误的。在制度合理建设下，人工智能会推动赡养生产率大大提升，远远跑赢老年人口抚养比增长速度的。”11月13日，中国社会科学院学部委员、原副院长蔡昉在太湖世界文化论坛·钱塘对话上分享了他关于人工智能投资如何对标高质量发展目标的思考。 蔡昉认为，当前，全球掀起人工智能投资热潮，人工智能是典型的“双刃剑”。历史研究表明，所有颠覆性技术的发展周期都伴随着投资泡沫，科技革命与泡沫几乎如影随形。亚马逊创始人贝佐斯曾对泡沫做出区分:一种是“产业泡沫”，即便过程中有波动，最终会留下成熟技术、提升生产率、增加社会财富，这是“好泡沫”；另一种是“金融泡沫”，其破裂必然引发灾难，但二者相辅相成、难以分割。从经济学视角看，人工智能的“创造性破坏”本质上是创新的必然，它既创造新价值，也会带来破坏性影响。 对中国而言，人工智能发展的最大优势在于庞大的应用市场和丰富的应用场景，但应用过程中“双刃剑”效应也会充分显现。要实现“智能向善”，就必须让人工智能在全流程、各环节都精准对标高质量发展目标，具体可从供给侧、需求侧两大维度发力。 在供给侧，发展人工智能技术的目的是通过提高生产率，打破增长制约。党的二十届四中全会明确2035年建成中等发达国家的愿景，这需要特定增长速度支撑，而老龄化加剧背景下，经济增长动能必须从要素投入型转向生产率驱动型。但现实中，“索洛悖论”依然存在——我们随处可见新技术应用，却在统计数据中难以看到生产率的同步提升。这背后的关键是技术应用不平衡:率先使用新技术的企业、部门生产率大幅提升，却排斥了部分劳动力，而这些劳动力往往流入生产率较低、未跟上技术浪潮的领域，最终导致整体生产率提升不及预期。 同样在供给侧，我国目前还面临“内卷式竞争”的问题。全要素生产率趋于下降，资本回报率逐步回落；而要实现同等产出，需要投入更多货币和物质资本。这一循环导致部分企业陷入“内卷式竞争”，只能通过降价抢占市场。破解这一困局，必须依靠人工智能推动创新，让技术进步真正转化为整体生产率的提升，而非加剧发展失衡。 在需求侧，人工智能需破解消费制约。随着人口负增长、老龄化加深，消费需求已成为经济增长的重要瓶颈。从人口与消费分布来看，中年和老年人口占比不低，但消费占比却明显偏低——老龄化本身就有降低消费率的内在趋势。更值得关注的是，劳动年龄人口作为消费主力军，面临着三重负担:一是养老保险制度的唯一缴费者，缴费压力削弱消费能力；二是需赡养家庭老年人，补充其养老金不足；三是出于对未来养老的担忧，需进行预防性储蓄，这就是“现收现付悖论”，直接抑制了消费意愿。而老年人自身因社会保障水平、就业率、收入水平有限，消费能力和意愿也相对较弱。 那么，人工智能的未来发展，如何对标供给侧、需求侧的改革？蔡昉列举了三个改革方向。 第一，通过制度建设平衡人工智能的创造性与破坏性，让创造性大于破坏性。2012年以来，我国新增就业1.7亿，但有五千多万岗位被替代，净增就业超1亿，这是在人工智能尚未充分发力的情况下取得的成就。未来，人工智能可能加剧就业岗位的替代效应，对此我们需秉持“以子之矛攻子之盾”的思路，用人工智能的赋能优势应对其破坏性挑战，通过完善就业保障、技能培训等制度，最大化其积极影响。 第二，用制度建设实现“老有所为、老有所养”。有人担忧老龄化加剧会导致“养不起”，但数据显示，2035年前我国赡养生产率年均增长5.6%，高于老年人口抚养比4.6%的年均增速；若人工智能能像国际智库预测的那样，使我国GDP提升20%，赡养生产率年均增速将超7%，完全能跑赢老龄化进程。关键在于通过制度设计，让人工智能赋能基本养老保险制度和银发经济，既可提高赡养生产率，扩大养老资源，又可提高分享水平，让生产率增长的成果被全体居民包括老年人共享。 第三，深化户籍制度改革，释放需求侧红利。我国户籍人口城镇化率与常住人口的城镇化率存在18个百分点的差距，每1个百分点的差距就对应800多万劳动力。通过户籍制度改革打破人口流动壁垒，既能增加劳动力供给、提升生产率，又能扩大消费市场，同时满足供给侧和需求侧的发展需求，而这一过程也需要人工智能的赋能支撑。人工智能不仅帮助扩大生产率基础，创造“卡尔多改进”条件，也为分享收益和分担成本创造模型，实现各级政府间的激励相容。 郑重声明：此文内容为本网站转载企业宣传资讯，目的在于传播更多信息，与本站立场无关。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。 |
