如图2-5所示，我们用一个不同于基尼系数但同样反映居民收入差距的指标—帕尔马指数，即收入分组中最高10%与最低40%的收入比率，展示中国收入分配的变化趋势，从中甚至可以看到先上升，到达转折点后再下降这样的轨迹，近似于理论上的库兹涅茨倒U形曲线。

图2-5 全国和分城乡帕尔马指数变化 资料来源：UNU-WIDER, World Income Inequality Database, Version 28 November 2023.

从理解阿西莫格鲁事实的角度，有必要借助图2-5，对中国收入分配这个变化趋势做些阐释。在统计意义上，中国居民收入差距由3个部分构成，分别为城乡之间收入差距、农村内部收入差距和城镇内部收入差距。迄今为止，总体收入分配状况的改善，主要得益于城乡之间收入差距的显著缩小，与此同时城镇内部收入差距却明显扩大。从趋势可见，总体收入分配改善的速度和幅度已经平缓下来。从基尼系数的变化来看，2015年的0.462成为一个谷底，2016—2022年一直在0.465~0.468徘徊。

从国际比较来说，这样的收入不均等水平仍然过高。收入差距的构成变化也表明，既有的差距在相当大的程度上，并且将在越来越大的程度上同新技术的应用后果相关。这也意味着在改善收入分配的基本途径和方式上，中国亟待进行一个大的政策转向，进而采取有力措施以形成新一轮显著降低的势头。

事实三，人工智能发展应该且可以进行引导，以创造富有生产性的岗位为取向。

阿西莫格鲁等人发现，人工智能这样的新技术应用存在彼此对立的模式选择，如果企业和社会被引导到以自动化为主要目标，即偏向于替代劳动从而降低劳动份额，而不是热衷于创造岗位进而缩小收入差距，则意味着市场失灵。“正确的”技术变革结果不会自然而然地产生，却可以通过制度安排取得。

从经济学的视角来看，这场关于技术发明和应用如何有利于劳动者的旷日持久的争论，涉及的话题显然是市场失灵和政府干预必要性的一般结论，如何应用于技术变迁这个领域。多个学科的研究者也热情地投入这个问题的讨论，不过使用了不尽相同的话语体系，有些还得出另类的结论。例如，人工智能领域的学者或许最懂得人工智能技术的潜在危险，所以提出使人工智能与人类道德“对齐问题”。同时，也有人认为，“对齐问题”本身会使我们陷入一种逻辑困境：与什么人的何种道德对齐呢？

人形机器人“夸父”在生产车间作业。

在后面的章节再次回到与“对齐”相关的问题上来之前，我们先在市场失灵这个范式框架下，探讨是否有可能避免人工智能造成不必要的就业冲击。

对大多数经济学家来说，微观和宏观之间的激励不相容就是市场失灵的典型表现。例如，一方面，企业通常会经由种种途径，包括技术选择、产品结构调整和管理方式变化，对劳动力短缺和工资上涨做出理性的反应，这种节约人工成本的动机无可厚非；另一方面，政府出于宏观层面人力资源物尽其用，以及稳定和改善民生的社会目标，希望企业的调整不致破坏就业岗位。

关于市场和政府关系的理论和经验，表明微观主体和宏观调控者的不同出发点之间是可以实现“对齐”的。在就业优先政策和产业政策的实施过程中，通过合理弥补市场机制不足、加强政府公共品供给解决激励相容问题，就是一种“对齐”的意图和实践。不过，我们仍需对人工智能的就业影响有更深刻的认识，才能真正做到把已变化的情况更新到相关政策之中。

《中国就业新趋势：人工智能如何重塑劳动力市场》，蔡昉 著，中信出版集团2025年10月出版