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自动化有什么好担心的?

发自伦敦—从19世纪初期的勒德反机械化运动到后来约翰·梅纳德·凯恩斯(John Maynard Keynes)和华西里·列昂惕夫(Wassily Leontief)等知名经济学家的著作,自动化的发展一直都在引发与就业有关的强烈关注。凯恩斯列昂惕夫都质疑是否还能有剩下足够的工作留给人们。而今面对数字自动化的汹涌大潮,许多人也对经济学家们的忧虑感同身受。

当前数字技术对劳动力市场的冲击引发了三个问题:会有足够的工作给人做吗?这些工作在哪里?相关的补偿措施是否足以避免贫困和不平等现象加剧?

第一个问题的答案是明确的。历史证据表明,取代劳动力的技术创新并不会导致工业化国家的就业和失业率出现长期性变化。凯恩斯谈到了“技术性失业”,然而在1920年代及随后的大萧条时期,英国出现大量失业的最大原因之一无疑是煤炭和其他行业在德国和美国竞争之下的衰退。工人的技能和地理位置导致其无法被迅速重新部署到经济体中的其他部门和区域。但那个过渡时期最终还是过去了。

而对技术性失业的恐惧之所以仍然存在,是因为它源于在创造新工作方面的不确定性。新机器的功能让我们能够迅速发现哪些工作岌岌可危,但却无法告诉我们哪些岗位即将诞生。我们只得通过比较劳动者和机器的能力去猜测,而这常常会让权衡的天平倒向对净就业流失的估算上。

但是我们早就有足够的证据去证明人类在创造新工作方面的独创性。当凯恩斯撰写其著作时,英国和美国的服务业雇用了大约40%的劳动者。诸如卫生和保健以及更广泛意义上的旅游和酒店业等就业部门都很小。到如今上述每个部门所雇用的人数都超过了制造业。正如约翰·F·肯尼迪(John F. Kennedy)所说:“如果人们有发明新机器让人失去工作的能力,他们也该有才能去让这些人重新获得工作。”

而所有新技术所带来的挑战并不在于创造的工作岗位太少,而是拥有填补这些岗位的技能的劳动者太少。正如一些职业从新技术中受益,而另一些职位已过时一样,一些技能也会变得更有价值而另一些则可被取代。比如汽车就在提高工程技术价值的同时降低了马术技术的价值。对此养马者必须学习新技能以维持收入。对他们来说一个良好的部门过渡应该是投身车辆生产或维护部门。新技术的部门偏向是劳动者必将面临并最终掌握的挑战,但至少在初期是会引发非议的。

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在机器人技术和人工智能出现早期受到威胁的职位都是那些例行或依赖于数据处理的。正如将大箱子搬进仓库或将农产品装载到卡车上都很容易实现机械化,数据处理作业可以通过人工智能软件执行;一个搜索引擎和一些关键词就可以很容易地取代律师助理这种在法院记录中寻找相关判例的工作。

这些特性导致就业出现了两极分化,要求劳动者要么转向一些可以补充新技术的工作(例如计算机编程或机器人技术),要么从事一些无法被编程的工作(例如管理咨询或医疗护理)。这些工作要么比常规工作技能更高,报酬更高,要么技能要求更低,薪资也更低,从而导致收入分配中间段的空心化。在最近的时间里,人工智能的改进也使某些非例行性工作也变得脆弱。

如果教育系统能广泛教授各类技能而非从小就鼓励专业化,并且劳动力市场较为灵活且配有优良再培训机构,那么实现部门就业过渡比较容易。资金的获取渠道也是促进过渡的关键,这使新经济中的初创企业能够雇用一些失业劳动者。在罗汉学院,我们通过阿里巴巴和蚂蚁金服等数字平台来研判资金的可发放性,这些数字平台利用自身大数据归集的信息去代替抵押品来评估贷款申请。在此我们发现平台经济可以实现比传统银行更大的信贷人群触及范围。

而关于不平等的第三个问题则比较难以解决。经济学擅长为有关劳动力市场效率的问题提供明确的答案。相反,不平等问题在某种程度上是关乎政治选择的。新技术的部门偏向意味着不平等现象通常会在这类技术出现时加剧。而那些成功利用这些优势的人将获得比其他劳动者更多的奖赏。

但关键问题不应该是某些人应否变得非常富有,而是低技能劳动者的工资能否高到足以避免贫困。这在某种程度上取决于企业政策,有时当某些企业在某地一家独大时,就无法有竞争去推高工资。而处于数字时代的企业必须做出选择:他们可以使用技术去用资本取代劳动力并维持较低工资,或者使用技术为员工谋福利以期获得长期利润。在后一种情况下劳动者的福祉将更多地受益于新技术,不一定只通过提高工资,还可以通过改善工作和生活条件。

如果新技术加剧了经济不平等却并未加剧贫困,则某些社会可能会决定不采取任何行动。例如欧洲国家对不平等的厌恶程度就高于美国,且已经出台各种重新分配计划来减少不平等现象。在拥有足够支持的情况下其实不难制定抵消不平等加剧的政策。比如斯堪的纳维亚半岛国家长期以来一直依靠高税收来资助广泛的社会支持计划。

无论社会对不平等的态度如何,应避免的结果都是导致贫困(或接近贫困)的工资。因此或许有必要去执行强制最低工资或利用税收诱使雇主提升低工资。毕竟技术创新的重点不是让人们有理由去抵制它。

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