今年是“十四五”开局之年，站在新的历史起点上，中国如何打造新发展引擎，如何平衡风险、稳中求进？ 同时，在迅速升温的数字经济、智能产业，持续推进的城镇化进程和城市群建设等方面，将会打开怎样的经济打开新空间？围绕这些新引擎，腾讯新闻联合中国社科院数字新动能研究组进行系列解读。

1、“中国智造”不会造成中国总体就业量的减少，但会对宏观就业结构产生深刻影响。

2、发展制造业和服务业融合的“智能制-服业”是未来的趋势。

3、以“智能+”对制造业和服务业进行全产业链的平衡推进极有可能是未来产业政策的新趋势。

4、中国很可能会通过政策创新，在智能信息的权利治理下更加强调政府主导，以维护信息权利架构的公益性和公平性。

5、一个可见的政策趋势是加大对灵活就业和零工经济的投资扶持和技术支持。

“十四五”期间，中国智能制造发展势必进入高速成长期，具体表现是：（1）全力提升工业互联网和产业互联网的质量和深度；（2）将智能制造对企业的利润贡献率提升到首位；（3）将中国建设成世界工业机器人第一大消费国。然而，在迅速智能化的过程中，有研究预测未来中国77％的就业岗位，面临被智能机器替代的风险（Frey and Osborne，2015）。并且，主流理论认为，新工业革命在造成制造业就业比例大幅下降的同时，会相应提高服务业就业的占比（Autor and Dorn，2013）。根据“鲍莫尔悖论”，服务占比提高虽然会缓解就业压力，但却会抑制劳动者报酬提高和经济增长。

面临智能化势不可挡的大势和迎面而来的就业难题，如何洞悉新技术背后的新就业？如何统筹产业的技术格局？如何化解“中国智造”带来的就业结构变迁？相信这次的“两会”会对此做出热烈讨论，也值得我们提前做好研究和探索。

一、“中国智造”对中国就业结构的影响甚于就业总量影响

早在“十三五”期间，我国就把智能制造作为我国制造业转型升级的主攻方向。目前，伴随数控机器人、自动化生产线、个性化在线定制、大数据、云计算、物联网、智慧农业、智慧医疗……等“智能+”技术的广泛应用，中国制造业正在进行一场深刻的变革。例如，百度正在与小米在物联网与人工智能领域合作开发更多应用场景，而腾讯与京东也紧密合作布局电子商务生态圈，这些都是我国智能化转型的重要展现。

伴随着“中国智造”的飞速发展，从第一次工业革命开始就困扰我们的一个问题又甚嚣尘上。那就是，由于新技术的广泛采用，将导致大量劳动力失去原有就业岗位。对此，学术界认为不应过分担忧，因为随着技术进步和生产力提高，被替代的劳动者总能在新的行业、新的岗位重新就业。例如，根据世界机器人协会（IFR）的研究报告，从2000年到2010年，美国、日本、德国、韩国、中国、巴西六个国家中，除了日本，其余国家制造业机器人的数量都翻倍了，而除美国之外相关国家失业率都有所下降，也就是说，工业机器人的采用和普及在绝大多数国家（包括发达国家和发展中国家）并没有引起严重的失业问题。

具体到我国，未来“中国智造”将从三个方向影响我国就业市场。

一是“中国智造”必将替代和淘汰一批中坚就业岗位。

这些岗位包括日常办公管理和财务管理等重复性脑力劳动岗位；也包括工厂管理、翻译、安防管理、驾驶服务等中等复杂的劳动岗位；甚至还包括一些将信息技术嵌入到机器设备的体力与脑力相结合的就业岗位，比如外卖小哥和旅游定制师。

二是“中国智造”将挤出相当部分高技术含量岗位。

这些岗位包括脑力劳动强度大、人工承担起来效率低的岗位，例如图像监控的扫描和识别等；也包括超出劳动者感官和反应极限，难以保障质量的岗位，例如精密仪器的检验检测，辅助驾驶系统中的紧急制动等；也会包括工作环境不容劳动者进入的岗位，例如进行深空航天探索的职业岗位将由智能机器人完成。

三是“中国智造”也会同时创造大量新岗位。

总体上，随着“中国智造”的产业深入，人工智能应用领域不断增多，几乎所有存活下来的企业需要增大对智能智造和智能服务人员的雇佣人数。十多年来，由于采用了更加智能的机器设备，全球汽车产业不是减少而是增加了100-150万个岗位，这相当于当前全球汽车产业就业人口的10-15%。普华永道的一项调研研究也发现，人工智能尤其会在医疗、教育、金融、文化和旅游等领域创造出新的就业机会。

综上可知，从长远来看，“中国智造”不会造成中国总体就业量的减少，但却会对宏观就业结构产生深刻影响。

二、“中国智造”对中国产业属性的改变

未来10年，不断的新技术进步和科技创新会推高工业企业的生产率，转移大量劳动者到服务业。这有可能会相对拉低服务业生产率，导致“鲍莫尔悖论”。即，服务业由于劳动生产率相对低下，吸纳从工业制造业转移出来的大量就业人口，这类劳动者进入服务业后，继续保持较低的劳动生产率，将在长期内抑制或拉低国民经济的增长率。近年来，我国经济实现了持续的高增长，而服务业尚未沿着预期的高质量增长路径发展，这说明我们还未完全克服“鲍莫尔悖论”。

在目前的中国国情下，地方政府出于拉动经济增长或增加税收等方面的考虑，经常会认为发展服务业耗费行政资源较多，见效较慢，回报较低，资金投入到服务业的机会成本大于投入到制造业的机会成本，因而，服务业对大多数地方政府缺乏吸引力，导致不少地方政府都偏好于引入和发展工业技术产业。

然而，“中国智造”的发展将彻底改观上述判断，将制造业和服务业的界限进一步模糊，各地会逐渐发现，发展制造业和服务业融合的“智能制-服业”是未来的趋势。一方面，服务业在保持社会稳定、全面建成小康社会上具有巨大作用。另一方面，制-服一体的智能产业能直接扩充经济规模，促进人力资本积累，催生技术创新。被新技术替代的劳动者也会直接在“制-服一体”的产业就地消化，实现区域内劳动力市场供需的内生均衡。

当前，我国人均GDP已经超过了1万美元。配第－克拉克定理表明，随着人均收入水平的提高，第三产业会逐渐取代第一、二产业，成为国民经济的主导产业，未来，服务业将在中国经济社会中发挥越来越大的作用。但是，此时的服务业不再是传统视域中的劳动密集产业，而是制服一体的“人机协同密集型”产业。据测算，现在我国工业的劳动生产率是服务业劳动生产率的120%，“中国智造”的发展将在“十四五”内弥合这个差异。

三、推进智能战略的政策趋势前瞻

由于智能技术具有节约劳动力、节约资源的趋势，形成发达国家的赢者通吃格局，因此智能和相关形式的自动化技术进步有可能逆转中国等新兴市场在过去半个世纪融入世界经济中取得的成果（Korinek and Stiglitz，2021）。为此，中国在政策应对和问题化解上必须有提前的考量和超前的设计。“十四五”期间中国有望整体迈入高收入国家行列，在这个过程中，中国的智能化发展很可能会率先突破“鲍莫尔悖论”，形成智能经济大潮下就业结构升级的“中国示范”。

为此，我们可观察和探索以下几个方面的政策趋势：

（一） 利用“智能+”对全产业链实施“大推进战略”。

当前，以人工智能技术为代表的新技术在工业制造领域更容易得到支持和倾斜，但实际上，从就业角度和促进经济增长角度看，工业的“智能+”加上现代服务业可以带来更高的产业效率。以“智能+”对制造业和服务业进行全产业链的平衡推进极有可能是未来产业政策的新趋势。有学者分析，如果中国的制造业和服务业能够实现智能融合，2035年的中国GDP增长率可以从6.3%提高到7.0%左右。在这方面的典型案例是苹果公司和特斯拉公司，我们很难界定它们是工业制造企业还是软件服务企业，但他们显然是“智能融合企业”。

（二）利用全球智能公司多方竟胜的格局强化数据监管的政府主导。

数据信息政策已经移到了各国政策议程的顶端，最近的国际贸易协定为国际科技巨头提供了更好的保护。现在的数字经济规则是由科技巨头制定的，它们几乎不关心公民的数据利益。并且，以美国为首的智能巨头公司（包括比特币等区块链企业）对数据的垄断日益加剧。它们利用对世界各地海量数据的访问，进一步完善产品，以控制消费者的需求。欧盟正在积极制定规则，确保人们共享新数字技术的好处，将危害降至最低。但将数据控制权交给个人是不够的，有证据表明，在没有政府监管的情况下，个人会把自己的数据为了不成比例的收益重新交给数字巨头。对此，中国很可能会通过政策创新，在智能信息的权利治理下更加强调政府主导，以维护信息权利架构的公益性和公平性。

（三）利用数字经济助推灵活就业和零工经济实质性发展。

新冠疫情会对全球治理模式和公众行为偏好带来一些永久性改变，这就包括就业形式的变化。这次突发公共事件对服务业就业造成严重冲击，破坏了服务业 “就业蓄水池”的作用。各国政府发现面对冲击，数字经济解决就业规模和就业质量的能力长久以来被大大低估了。未来，通过服务智能化解决就业将带来工作时间和生产地点的高度灵活化，以应对多变的不确定环境，一个可见的政策趋势是加大对灵活就业和零工经济的投资扶持和技术支持。

（四）利用产业智能化的时机强化对新兴劳动关系的政策指导。

随着人工智能、区块链、云计算、大数据（简称ABCD）等新技术的快速发展和广泛使用，出现了许多新业态，特点是劳动者就业更加灵活，工作自主性更高，合约独立性更强。目前，包括中国在内的很多国家都面临着问题是，如何界定新兴劳动者和用人单位之间的劳动关系、进而确定社保缴存关系、认定工作时间等。美国加州2019年9月18日针对这些情况签署了AB5法案，以此加强对此类业态（零工经济）中劳动者的保护。中国料想也会在这次“两会”期间关注这个问题，并逐渐出台相关政策，提升诸如网约车、互联网和通讯平台从业者、自由撰稿人、远程办公以及网络微店等行业就业人员的法律保护和劳动保障。

（五）利用疫后的发展窗口加大对“中国智造”的基础研究。

疫后各国经济将进入复苏期，中国率先控制住疫情，迎来了更为宝贵的经济反弹窗口期。为了助力“中国智造”对经济复苏的边际作用，我国将加强智能产业运行的基础研究，探寻智能技术和智能产业的前沿特征和实现路径，超前研究“大产业部”或“产业协同机构”的不同形式和路径，探索“智造服务一体化”道路上的 “跨部门协调管理”机制。