文 | 陈永伟，《比较》研究部主管，北京大学市场与网络经济研究中心研究员
编 | 黄锫坚
按： 本文节选自“人工智能与经济学：关于近期文献的一个综述 ”（该文已发表于《东北财经大学学报》2018年第3期），标题有修改
人工智能可能通过多个渠道对收入分配发生影响。
首先，从理论上讲，人工智能是一种偏向性的技术（Directed Technical Change或Biased Technical Change），它的使用会对不同群体的边际产出产生不同作用，进而影响他们的收入状况。这中效应体现在两个层次上，第一个层次是在不同要素之间，这主要会影响不同要素回报的分配；第二个层次是在劳动者内部，这主要影响不同技能水平的劳动者的收入分配。其次，人工智能的使用还会对市场结构造成改变，让一些企业获得更高的市场力量，进而让企业拥有者获得更多的剩余收入。当然，以上这些效应最终如何起作用，还和相关的政策有很大关系。
1、人工智能对于要素回报的影响
要素回报的差异是造成收入分配差别的最主要原因之一。近年来，资本回报率在全世界范围内都呈现出了增加的趋势，更多的收入和财富向少数资本所有者聚集，这导致了不平等的加剧。而人工智能技术的应用，则可能强化这种要素收益的不平等。
人工智能是一种“技术偏向性”的技术。一方面，它的普及将会减少市场上对劳动力的需求，进而降低劳动力的回报率；而与此同时，作为一种资本密集型技术，它可以让资本回报率大为提升。在这两方面因素的作用下，资本和劳动这两种要素的回报率差别会继续扩大，这会引发收入不平等的进一步攀升。
2、人工智能对不同劳动者的影响
技术的偏向性不仅体现在不同生产要素之间，还体现在劳动者群体内部，不同技能劳动者在面临技术进步后，其收入变化会有很大差异。从性质上看，人工智能是技术偏向性的，它对于不同就业岗位的冲击并不相同。人工智能的一个重要作用是自动化，而目前已有很多研究证明了自动化对不同技能劳动者带来的不同影响。在现阶段，遭受自动化冲击较为严重主要是那些以程式化任务为主，对技能要求较低的职业。自动化的普及不仅压低了从事这些职业的劳动者的收入，还造成了相当数量的相关人员失业。而如此同时，自动化对那些非程式化、对技能要求较高的职业，则主要起到了强化和辅助作用，因此面对“人工智能革命”的冲击，从事这些职业的劳动者的收入不仅没有下降，反而出现了上升。尽管关于人工智能的技能偏向性的研究还较少，但从逻辑上讲，作为一种实现高级自动化的技术，它也将会产生类似的效应。
需要指出的是，随着人工智能技术的发展，自动化的范围已经不再像过去那样局限于程式化较强，对技能要求较低的职业，很多程式化较低、对技能要求很高的职业，如医生、律师也面临着自动化的冲击。在这种背景下，当分析自动化的影响时就需要对自动化的类别进行分析。如果自动化是对低技能劳动进行替代，那么它将会扩大工资的不平等；而如果自动化是对高技能劳动进行替代，那么它或许将有助于缩小收入的不平等。
3、人工智能对利润分配的影响
除了改变要素的边际收益外，人工智能还会可能通过另一条间接渠道——改变市场力量来对收入分配产生影响。
经济学的基本理论告诉我们，当市场结构不是完全竞争时，市场中的企业就可能获得经济利润，而经济利润的高低则和企业的市场力量密切相关。近年来，世界各国的市场结构都呈现出了集中的趋势，大量占据高市场份额的“超级明星企业”（Superstar Firms）开始出现，并凭借巨大的市场力量获得巨额利润。不少学者认为，高技术的使用是导致“超级明星企业”一个重要原因，而人工智能作为一种重要的新技术显然会强化这一趋势。不过，就笔者所知，目前还没有文献对人工智能影响收入分配的这一渠道进行过专门的实证分析，因此这种猜测暂时只存在于理论层面。
4、政策对人工智能分配效应的影响
技术变迁的收入分配效应必然受到政策因素的影响，合理的政策措施可以让技术变迁过程更有包容性，使所有人更好地共享技术变迁的成果。Korinek and Stiglitz（2017）曾对“人工智能革命”中的分配政策进行过讨论。他们指出，尽管像人工智能这样的技术进步可以让社会总财富增加，但由于现实世界中的人们不可能完全保险，也不可能进行无成本的收入分配，因此就难以让这些技术进步带来帕累托改进，在一些人因技术进步受益的同时，另一些人则会受到损害。为了扭转这种情况，政策的介入是必要的。
政策必须对技术进步带来的两种效应——剩余的集中和相对价格的变化做出回应，而为了达到目的，税收、知识产权政策、反垄断政策等政策都可以发挥一定作用。Kaplan（2015）对相关收入分配政策进行了全面探讨。他建议，考虑到人工智能对不同人群带来的不同影响，应该考虑对那些因这项技术获益的人征税，用来补贴因此而受损的人们。Cowen（2017）指出，良好的社会规范将有助于政策作用的发挥，因此在进行收入分配时，必须要注意相关的社会规范的培育。
毫无疑问，人工智能技术的发展将对产业组织和市场竞争产生极为显著的影响。它将通过影响市场结构、企业行为，进而影响到经济绩效，而所有的这些现象都将对传统的规制和竞争政策提出新的挑战。
5、人工智能对市场结构的影响
人工智能对于市场结构的影响是通过两个渠道进行的。
第一个渠道是技术的直接影响。使用人工智能技术的企业可以获得生产率的跃升，这将使它们更容易在激烈的市场竞争中胜出。同时由于人工智能技术需要投入较高的固定成本，但边际成本却较低，因此这就能让使用人工智能的企业具有了较高的进入门槛。这两个因素叠加在一起，导致了市场变得更为集中。
第二个渠道是技术引发的企业形式变革。企业的组织形式是随技术的变化而变化的。在人工智能技术的冲击下，平台（Platform）正在成为当今企业组织的一种重要形式。由于平台通常具有“跨边网络外部性”，因而会导致“鸡生蛋、蛋生鸡”似的正反馈效应，这让平台企业可以迅速膨胀占领市场，并形成一家独大的现象。 综合以上两种因素，人工智能技术的迅速发展推动了一批“超级巨星企业”企业的出现，并让市场迅速变得高度集中。
需要指出的是，人工智能对于市场结构的影响不仅反映在横向关系上，还反映在纵向关系上。Shapiro and Varian（2017）指出，由于机器学习的特殊性，那些采用机器学习的企业更倾向于垂直联合以获取更多数据并削减机器学习的成本。根据这一理论我们可以预见，随着人工智能技术的发展，大型平台企业对下游的并购趋势将会加强，而推动这种并购整合的动因将不再是争夺直接的利润或市场份额，而是争夺数据资源。
6、人工智能对企业行为的影响
人工智能技术的发展将会对企业的不少行为发生影响。很多以前难以采用的策略将会变成现实。
一个例子是算法歧视（Algorithmic Discrimination）。在传统的经济学中，由于企业的信息越苏，“一级价格歧视”只在理论上出现。而在人工智能时代，借用大数据和机器学习，企业将有可能对每个客户精确画像，并有针对性地进行索价，从而实现“一级价格歧视”，获得全部的消费者剩余。即使企业不进行“一级价格歧视”，人工智能技术也能够帮助他们更好地进行二级或三级价格歧视，从而更好地攫取消费者剩余。
另一个例子是算法合谋（Algorithmic Collusion）。合谋一直是产业组织理论和反垄断法关注的一个重要问题。市场上的企业可以通过合谋来瓜分市场，从而提升企业利润的目的。产业组织理论的知识告诉我们，企业的这种合谋会导致产量减少、价格上升、消费者福利受损。但是，在传统的经济条件下，由于存在信息交流困难以及“囚徒困境”等问题，合谋是很难持久的。尽管从理论上讲，重复博弈机制可以帮助企业合谋的实现，但事实上由于难以监督违约、难以惩罚违约，以及难以识别经济信息等问题的存在，这也很难真正达成。但随着人工智能技术的发展，过去很难达成的合谋将会变成可能。与过去不同的是，企业之间的合谋不再需要相互猜测合谋伙伴的行动，也无需要通过某个信号来协调彼此的行为。只要通过某种定价算法，这些问题都可以得到解决。在这种背景下，企业数量的多少、产业性质等影响合谋难度的因素都变得不再重要，在任何条件下企业都可以顺利进行合谋。
除了算法歧视以及算法合谋外，人工智能技术的发展还会引发很多新的竞争问题。例如，平台企业可以借助搜索引擎影响人们的决策，或者通过算法来影响人们在平台上的匹配结果。
本系列共3篇，请继续阅读：
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