人工智能技术变革的收入分配效应研究：前沿进展与综述
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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。 |
| 作者： | 朱琪；刘红英 |
| 作者单位： | |
| 年.期:页码 | 2020.2:111-125 |
| 中图分类号： | |
| 关键词： | 人工智能；技术偏向性；收入分配；收入差距 |