老龄化和自动化对代际资产分配与总消费的影响——基于生命周期模型的分析

老龄化和自动化对中国经济社会的影响全面而深远,对代际资产分配与总消费的复杂作用有待进一步探讨。理论分析表明:老龄人口抚养比越高,退休者资产占比越高;利率越高,退休者资产占比越高,边际消费倾向越高,总消费越高。利用数值模拟方法探究中国宏观经济现状发现,自动化程度提高会降低当前的利率水平,带来退休者资产占比与边际消费倾向的下降,降低工资率并拉低总消费水平。相比对退休者资产占比的影响,自动化带来的边际消费倾向下降对中国经济未来的影响可能更为明显。由此提出,未来应继续完善养老及相关福利保障制度,使普通劳动者形成“老有所养”的预期。

国际科技创新中心的典型特征与运行逻辑

国际科技创新中心建设是城市科技功能国际化并形成全球影响力的过程。国际科技创新中心一般具有全球科技创新与产业前沿的聚集发生地、在国际竞争中具有战略性地位、适宜于创新创业的包容性文化等三大典型特征。东京、硅谷、纽约等国际科技创新中心的形成与发展表现为政府引导、市场自发、都市复兴与全球网络4种发展模式。新时代国际科技创新中心建设的着力点需要进一步聚焦于高质量创新要素与主体的集聚和城市创新生态的优化。

自动化对中国就业与收入不平等的影响研究

自动化近年来的蓬勃发展,带来了新一轮产业进步与经济繁荣的乐观预期,也引发了劳动力地位下降与收入不平等扩大的担忧。基于基础任务模型的分析认为,自动化会提高增长率,降低劳动在国民收入中的份额。对工资而言,自动化的影响分为两部分,增长率效应倾向于提高工资,任务分配效应倾向于降低工资。对不同技能水平的劳动力而言,任务分配效应的表现形式也不同,高技能劳动力面临自动化扩展的技术竞争,低技能劳动力面临自动化扩展的价格竞争。利用中国2012-2019年省级面板数据的实证研究表明,自动化扩展提高增长率,对不同技能水平劳动者的工资具有“马太效应”。未来,在拥抱新一轮技术进步与产业变迁的同时,要关注可能的收入不平等扩大及其引发的社会问题。

改革开放40年劳动力需求演变研究——基于自动化与新任务竞争视角的分析

在人工智能技术迅速发展的背景下,理解技术变迁对工资与劳动力需求的影响机制,避免自动化替代劳动力导致的失业问题成为一个重要话题。运用"基础任务模型"(task-based model)对改革开放40年来的就业、工资及经济数据进行分析,探究劳动力需求的影响因素与机制,研究结果显示,1978—2018年间,生产率的提高是促进工资水平上升、提高劳动力需求的最重要的因素,生产任务的变化对工资水平的变动起次要作用。但是,中国在这一期间经历了强烈的转移效应与复原效应,说明自动化替代大幅度降低了劳动力需求,产业结构升级产生的新任务创造了大量的新就业岗位。未来,需要推动产业升级,创造新的就业岗位,避免人工智能技术可能带来的失业问题。

老龄化背景下机器人自动化对就业的影响研究

自动化是新技术条件下诞生的对未来经济走向具有结构性影响的重要力量,在具有推动增长潜力的同时也对就业产生复杂影响。因此,在老龄化背景下研究自动化对就业的影响具有重要理论与现实意义。通过构建了包含65个国家(地区)1999-2019年的跨国面板数据的实证分析,发现自动化对就业率有显著负面影响。在此基础上,通过分析自动化对就业率的影响与人口结构在其中的调节作用,以及自动化影响就业率的具体机制表明,自动化对就业率产生的不良影响受人口结构调节。老龄化程度高的国家由于劳动市场竞争较低,自动化对就业率的负面影响会被老龄化缓解。此外,自动化对就业率的不良影响的重要途径在于其取代了制造业劳动者,这一效应在男性劳动者中表现尤为明显。对中国而言,大规模的自动化可以在保证就业率稳定的同时补充老龄化过程中的劳动供给,自动化可能是应对当下高速老龄化进程的有效手段之一。