北京大学光華管理学院 周連：人工知能は中間所得層にどのような影響を与えるのでしょうか？

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文：周 連（北京大学光華管理学院副学長）

新興技術である人工知能（AI）は、産業や生産性の向上に大きな影響を与えるだけでなく、中間所得層にも影響を与えるでしょう。中国は40年にわたる急速な経済成長を経て、世界最大規模となる約4億人の中所得層を形成した。中間所得層の規模が大きいことは、所得分配構造の最適化、消費のグレードアップの促進、社会の安定維持にとって大きな意義がある。『中華人民共和国国民経済と社会発展第14次5カ年計画要綱と2035年までの長期目標』では、「中間所得層の規模の拡大」を重要な目標として掲げている。しかし、中所得層が今後も拡大を続けられるかどうかは、一連の課題（国際情勢の変化、産業の高度化、人口の高齢化、新型コロナウイルス感染症のパンデミックなど）に直面している。その中でも、人工知能の発展がもたらす技術・産業革命は、最も重要な影響の一つとなるだろう。

1. 人工知能の影響下における産業高度化と所得分配モデル

デジタルトランスフォーメーションによる産業のグレードアップと中所得層の規模の変化との本質的な関係を理解するために、本プロジェクト（国家自然科学プロジェクト番号71950005）は、人工知能の影響に代表されるデジタルトランスフォーメーション、産業構造の変化、所得分配の理論モデルを確立し、製造業とサービス業を導入し、さらにサービス業を生産サービスと伝統サービスに分け、異なる産業には異なるタイプの労働力が必要であると指摘した。

人工知能は、異なる部門や異なるスキルを持つ仕事に対して異なる代替効果をもたらす可能性があると想定されています。たとえば、人工知能は主に製造業において低スキル労働者を置き換えるか、低スキル労働者を補完して高スキル労働力を形成する可能性があります。しかし、介護や家事などの基本的なサービスなど、生産的かつ伝統的なサービス産業には、代替が難しい低技能労働者も存在します。このモデルに基づいて、デジタルトランスフォーメーションが企業の生産性、職業（スキル）構造、所得構造、消費構造、産業構造の変化にどのような影響を与えるか、また、これらのつながりが循環的にどのように相互作用するかについて議論し、以下の主な推論を導き出します。

まず、産業構造の変化についてですが、人工知能の発展に伴い、経済全体がサービス産業の割合が増加する方向に変化しています。一人当たりの所得が増加するにつれて、ハイエンド産業に対する人々の需要は増加し続け、サービス産業はますますハイエンドサービスへと集中するでしょう。

第二に、長期均衡の下では、異なる人々のグループ間の所得分配は異なります。中間所得層は高技能労働者に相当し、彼らの労働報酬の割合は増加するでしょう。これは、高級サービス業の生産額が全体のGDPに占める割合が増加するにつれて、高級サービス業における高技能労働者の所得シェアが他の産業よりも高くなるためです。高所得者の割合に対する資本家の報酬は、まず増加し、その後減少します。人工知能が導入されると、資本家は技術的優位性を利用して労働力の一部を置き換え、報酬を増やすことができます。業界が徐々にハイエンドサービスに移行すると、ハイエンドサービスは資本をほとんど必要としないため、資本家が得る報酬は徐々に一定のレベルで安定します。製造業であれサービス業であれ、低技能労働者のかなりの部分が人工知能に置き換えられるため、低技能労働者（低所得者）の労働報酬の割合は低下し、その過程で人口のこの部分が全体として損害を被ることになる。

第三に、製造業とサービス業の両方で全要素生産性が向上します。 AIは製造業とサービス業の両方で低技能労働者を置き換えることができるため、さまざまな分野で労働生産性が向上します。

第四に、長期均衡への移行過程において、所得分配がますます二極化、あるいは二極化していく可能性がある。 AI技術の導入後、短期間での産業構造の調整はAI技術の導入ほど急速ではなく、一定期間にわたって経済におけるあらゆるタイプの労働者の所得シェアの割合が低下し、低技能労働者の所得シェアの低下がより急速になります。しかし、資本家にとっては、AIの導入により、経済全体に占める所得の割合が高まり、同時に所得の増加に伴い、AIと資本の蓄積速度が短期的に相対的に速くなり、一定期間二極化が進むことになる。

第五に、短期的に迅速に調整する必要がある産業構造と所得の二極化に対しては、何らかの政策介入を行うことができる。例えば、資本家の所得に対してはキャピタルゲイン税を課すことができ、資本やAIに対しても税金を課すことができます。さまざまな税制は所得分配の問題を解決する上で一定の役割を果たすかもしれませんが、他の影響を及ぼす可能性もあります。たとえば、資本に課税すると製造コストに影響し、製造製品の価格が上昇します。 AIに課税すると所得分配格差の拡大は鈍化するが、産業の高度化におけるAIの積極的な役割も妨げられることになる。

II. 中間所得層の変化と所得分配パターン

過去15年間にわたり、我が国の中所得層の規模は年々拡大しており、近年は成長が加速する傾向にあります。地域分布の点では、2005 年の中国の中間所得層の人口規模は非常に限られており、主に東部沿岸地域 (北京、上海、広東、浙江など) に集中していました。 2015年までに、中国中部および西部のほとんどの地域で中間所得層の規模が着実に拡大し、東部沿岸地域よりも速いペースで成長し、中国の中間所得層の地域分布はより均衡がとれるようになった（北東部を除く）。都市と農村の分布を見ると、近年、農村の中所得層が急速に成長しており、多くの地域では、農村の中所得層（出稼ぎ労働者を含む）が、その地域の中所得層の30～40％を占めています。これは、我が国の急速な成長が幅広い包摂性と共有を特徴としていることを示しています。その中で、移民労働者は非常に重要な役割を果たしました。過去30年間で、わが国の都市における出稼ぎ労働者の総数は約2億9000万人で、そのうち約1億5000万人が都市化しており、1億4000万人はまだ都市化していない。出稼ぎ労働者の平均給与は月額5,000～6,000元で、中所得層に入る。したがって、移民労働者は4億人の中間所得層のうち少なくとも1億人に貢献することができ、これは非常に重要な力となります。産業分布を見ると、中所得層は主に製造業、建設業、運輸業、倉庫業、郵便業などの産業に分布しています。

図1 2005年から2015年までの我が国の各州における中所得層の割合

図2 2005年から2015年までのさまざまな産業における中間所得層の分布

2010年から2015年にかけての中所得層の地域分布のバランスは、わが国のほとんどの省における都市と農村の格差の着実な縮小、および同期間中の全国の地域間の所得格差の着実な縮小という全体的な傾向と非常に一致しています。これは、中国では1995年から2010年にかけて地域間格差や都市と農村の格差が拡大し続ける状況を経験した後、2010年から2015年にかけて地域間の所得分配パターンが好ましい方向に反転したことを示している。

わが国の所得分配のジニ係数は2010年から2015年にかけて全体的に低下しましたが、2016年に再び上昇し始めました。国内の都市と農村の格差や地域格差は2016年以降縮小し続けており、中間所得層の規模も拡大しています。これは、中国の所得分配パターンが極めて重要な構造変化を経験していることを反映しています。過去、わが国のジニ係数は主に地域格差と都市と農村の格差（70％）によって左右されていました。現在、社会階層と個人（職業、産業、教育レベルなど）間の所得格差の影響が急速に高まっています。将来的には、人工知能が職業、産業、スキル構造に影響を与える可能性が高くなり、ジニ係数にさらに悪影響を及ぼすでしょう。

近年、都市と農村の格差や地域格差が縮小するなか、所得格差の決定要因は地域要因から社会階層（集団）や個人要因へと移行しつつあり、所得分配改善に向けた政策の重点や具体的な組み合わせもそれに応じて調整する必要がある。かつては地域協調発展を主眼としていた所得調整政策は、徐々に地域協調発展政策と個人所得調整政策を同等に重視する方向へと移行し、後者は所得税、資本税、相続税、基本所得計画、技能訓練、社会保障など、個人レベルと職業レベルに重点を置くようになった。既存の地域協調開発政策や経済傾斜政策に主に頼るのであれば、国家レベルの高いジニ係数を変えることは難しいかもしれない。

3. 中間所得層に対するAIの影響

人工知能とロボットの応用展望に関する学者や業界専門家の推定と上記の分析に基づき、私たちの研究チームは、2025年、2030年、2035年に人工知能と産業用ロボットの変革が中国の中所得層の規模にどのような影響を与えるかを、主に次の2つの側面から計算しました。

1. 代替効果がある。人工知能は伝統的な仕事に取って代わるでしょう。

2. 創造的な効果がある。人工知能は全体的な所得水準の向上をもたらし、経済成長を加速させ、雇用の創出を促進するでしょう。同時に、人工知能自体がいくつかの新しい仕事や新しい職業を生み出すでしょう。

したがって、人工知能は中間所得層にとって代替と創造の二重の効果をもたらす。

1. 代替効果

AI代替効果が中所得層の規模に与えるマイナスの影響は、時間の経過とともに拡大し続けており、2025年までに中所得層の割合が約2.97パーセントポイント低下し、約2,200万人が減少すると予測されています。2035年までに中所得層の割合は約5.63パーセントポイント低下し、約4,200万人が中所得層を離れると予測されています。同様に、マッキンゼー・グローバル・インスティテュートは、2016年から2030年の間に中国で置き換えられるフルタイム従業員の数はおよそ4,000万から4,500万人になると予測しています。自動化プロセスが加速すれば、2030年までに約1億人の労働者が職業を変える必要が出てきます。

地域差で見ると、先進地域では中間所得層の減少の割合と数が比較的高いことが予想されます。性別による違いでは、割合と絶対的な大きさの両方において、男性の方が女性よりも影響を受けます。教育レベルでは、大学に通ったグループの方が影響を受けやすいですが、大多数の人が大学に通っていないため、大学に通ったことのないグループへの影響の絶対的な規模は、大学に通ったグループへの影響よりも大きくなります。都市と農村の違いで言えば、人工知能による悪影響を最も受けるのは都市部の住民です。

（II）創造的効果

代替効果に加えて、人工知能には、主に次の 3 つの方法で新しい仕事と新しい雇用を生み出す、仕事を生み出す能力もあります。

1. 新しい職業と新しい雇用を創出する

今日出現している職業の中には、伝統的な経済時代には存在しなかったものもあり、その中には、人工知能エンジニアや技術者、モノのインターネットエンジニアや技術者、ビッグデータエンジニアや技術者、クラウドコンピューティングエンジニアや技術者、デジタルマネージャーなど、アルゴリズム、コンピューティング能力、データに関連する一連の新しい職業や職種が含まれます。例えば、中国にはフルタイムの「データラベラー」が10万人おり、パートタイムの人も100万人近くいます。これは人工知能によってもたらされたまったく新しい職業です。

2. 伝統的職業における新たな課題

スマート教育や医療などの業界では、人工知能が機械的で反復的で退屈な作業に熟練するようになると、労働者は対人コミュニケーションや創造的な仕事内容にもっと目を向ける必要があり、伝統的な職業の下でいくつかの新しい職種が生まれます。

3. 人工知能に代替されにくい伝統的産業における雇用の創出

家事、医療、介護、建築家、芸術家などの業界は人工知能に置き換えられにくいです。高齢化社会を背景に、介護や看護といった仕事は重要な産業となっており、こうした仕事を育成し、創出していくことは非常に重要です。

推計によると、時間の経過とともに、人工知能などのデジタル変革が雇用に与えるプラスの影響は急速に拡大し、新規雇用の数は2025年の6,875万人から2035年には1億7,000万人に増加すると予想されています。新たに創出される仕事の数は、AI によって置き換えられる仕事の数を上回ります。

デジタルトランスフォーメーションが中間所得層の規模に与える純影響について、代替効果と所得効果を考慮すると、2025年までに中間所得層の規模は約400万人しか増加しない。2035年までに、人工知能の所得効果がますます顕著になるため、中間所得層の割合は1.9パーセントポイント増加し、1,400万人の規模に相当する。

（III）総合判断

全体的に、人工知能が経済全体に与える影響は、特に中所得層の観点から見ると、人工知能によって置き換えられる仕事と破壊される仕事は、人工知能によって創出される仕事とほぼ同数であり、創出される仕事は一般に、破壊される仕事よりも多いということになります。産業革命以降のいくつかの大きな技術革新の歴史は、大きな技術進歩のたびに一部の伝統的な仕事が消滅したにもかかわらず、最終的に創出された仕事の数は失われた仕事の数をはるかに上回っていることも示しています。

中間所得層の拡大という観点から見ると、人工知能などのデジタル技術の発展にとって最も重要な課題は、中間所得層の総数の拡大や縮小ではなく、構造的な失業と転換・調整の問題である。つまり、一方では、大量の人材が交代するが、新産業や新職種が求める新技能に適応できず、職を失うことを余儀なくされる。他方では、新職種や新職業の人材が不足し、供給が需要を上回っている。

IV. 人工知能の協調的発展と中間所得層の拡大に向けた政策提言

このような状況において、我が国は、一方では人工知能の発展を促進し、他方では雇用と中間所得層に対する人工知能の悪影響を軽減しなければなりません。

まず、将来を見据え、人工知能時代に求められる知識と技能を備えた新世代の労働者を育成し、新世代労働者が新たな職種や新たな職業に適応できる能力を積極的に育成する必要があります。

第二に、我が国の職業教育、職業訓練、再教育制度を改革・改善し、職業訓練や技能訓練を大規模に普及させ、生涯学習を推進することで、既存の熟練労働者が人工知能時代の新しい仕事や新しい技能にできるだけ早く適応できるようにする必要がある。

第三に、人工知能とビッグデータの時代においては、都市と農村、地域間の教育格差を縮小し、教育の公平性を実現し、インターネット時代に生じた「デジタル格差」が人工知能時代に新たな形でさらに拡大するのを防ぐことに特に注意を払う必要がある。

第四に、資本所得に対する課税を引き上げ、国民所得の初期分配における資本と労働の割合を均衡させ、中所得層の拡大に有利な再分配基盤を構築する。将来ロボット税が課される可能性もある。

第五に、社会保障制度をさらに改善し、失業者や事業失敗者に対する所得の「セーフティネット」機能を強化し、人工知能やビッグデータ技術がもたらす雇用と社会への影響を緩和する。

（この記事は2021年の知源会議での著者のスピーチに基づいています）