自动化有什么好担心的

自动化有什么好担心的
2020年01月26日 15:01 《财经》杂志

原标题:自动化有什么好担心的

所有新技术带来的挑战,并不在于创造的工作岗位太少,而是拥有填补这些岗位技能的劳动者太少

自19世纪初期的勒德反机械化运动以来,自动化的发展一直都在引发与就业有关的焦虑。经济学家凯恩斯和列昂惕夫都质疑,是否还有足够的工作留给人们。而今面对数字自动化的汹涌大潮,许多人对经济学家的忧虑感同身受。

当前数字技术对劳动力市场的冲击引发了三个问题: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。在20世纪20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,而这会让权衡的天平倒向对净就业流失的估算上。

但我们有足够证据证明人类在创造新工作方面的创造力。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。卫生和保健以及广义的旅游和酒店业等就业部门很小,如今这些部门所雇用的人数超过了制造业。正如约翰·肯尼迪所说:“如果人们有发明新机器让人失去工作的能力,他们也有才能去让这些人重新获得工作。”新技术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技能的劳动者太少。

机器人技术和人工智能早期出现时,受到威胁的职位都是那些高度重复或依赖于数据处理的工作。这些特性导致就业出现两极分化,要求劳动者要么转向一些可以应用新技术的工作,要么从事一些无法被编程的工作。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、薪资更低,从而导致收入分配中间段的空心化。最近,人工智能的改进也使某些非重复性工作变得脆弱。

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,同时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雇用一些失业劳动者。在罗汉堂,我们通过阿里巴巴和蚂蚁金服等数字平台来研判信贷资格,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。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。

关于不平等的第三个问题则较难解决。经济学擅长为有关劳动力市场效率的问题提供明确答案。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。但关键问题不应是某些人应否变得富有,而是低技能劳动者的工资能否避免贫困。这在某种程度上取决于企业政策,当某些企业在某个市场一家独大时,它们缺乏足够的竞争使其提升工资。

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,不难制定抵消不平等加剧的政策。

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的工资。因此,或许有必要去执行强制最低工资或利用税收激励雇主提升低工资。

(作者为2010年诺贝尔经济学奖得主、罗汉堂学术委员会委员;编辑:许瑶,本文首刊于2020年1月20日出版的《财经》杂志)

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