数字技术与就业

一、定义问题

人们对自动化和人工智能的担忧愈演愈烈，担心这些技术会大规模取代人工。但值得注意的是，美国的失业率在2018年11月达到了3.7%，创1969年以来的新低，就业机会超过了求职者的数量。自第一次工业革命以来，人们对机器取代人类的担忧反复出现，但实际上每一项新技术都提高了生产率，使数百万人摆脱了贫困，并未对就业造成持久的不利影响（莫基尔等，2015）。然而，许多评论家认为这次不一样。仔细审视既往事实，厘清过去到底发生了什么，应该可以为这样的讨论提供些许有益信息。

二、探寻证据

1.技术革命和人口增长并未导致失业率上升

自第一次工业革命以来，全球人口和劳动力供应出现了空前增长。人类历史最早可追溯至260万年前，但截止到18世纪，全球人口从未超过7亿。然而，在工业革命之后的200多年间，全球人口暴涨逾10倍，于2017年达到了75亿。自1990年首次有相对可靠的全球失业率数据以来，劳动年龄人口增加了近20亿，而全球失业率始终稳定在6%左右（见图6.1）。

图6.1 1990—2017年全球工作人口和失业率

资料来源：世界银行，世界货币基金组织，罗汉堂。

尽管工业化时代早期的统计数据可能有些问题，但多项经济研究表明，以往几轮技术革命并未导致失业率上升。原因显而易见：无论技术进步的程度如何，劳动力市场都会进行自我调节，使失业率回归均衡状态，不过前提是要保证自由竞争和没有破坏性的刚性规定，如过高的最低工资标准、其他干预市场的政府法规、过高的税收以及影响人们再就业积极性的福利转移，也不能有原料和产出方面的强力垄断，因为这会阻碍劳动力和资本流向能创造最大价值的领域。

在经济衰退时期，工资可能必须降至非常低的水平，才能达到“凯恩斯均衡”。这时候，政府是允许劳动力市场在短期内以较低的工资水平运行，还是插手干预，冒着失业率上升的风险抬高工资水平，而非采取财政和货币刺激措施把所有人救出火坑？这是事关社会选择的问题。

没有哪个国家承受得起国内大量劳动力长期失业。即使政府采取的政策适得其反，持续的高失业率也非常罕见，因为社会有自我纠正的能力，这体现在几个方面：政权更迭，如美国前总统克林顿著名的竞选口号“笨蛋，关键在于经济！”；防止出现动荡的结构性改革，如德国哈茨改革；在没有进行结构性改革的情况下，就业机会转移到统计机构无法统计的非正规市场，哥伦比亚和其他拉丁美洲国家就是如此。

尽管如此，对技术革命影响就业的合理担忧仍不容忽视。截至目前，我们已经看到生产率较低、收入较高的工作被机器取代或消灭了。在19世纪和20世纪之交，亨利·福特的汽车流水线生产模式使得成千上万的马车生产者失业，虽然他们的工作被淘汰了，但新生产模式也创造了大量的就业机会，将美国汽车工人的工资提高到了每天5美元（按通胀率调整后，相当于现在的每天126美元，每小时15.75美元）。然而，20世纪初的工人平均工资仅为每天1.5美元（按通胀率调整后，相当于现在的每天38美元，每小时4.75美元）。对比一下，历史工资的平均水平远低于现在工资的平均水平。

也可以研究一下早期“数字技术”的微小演进所产生的影响：拨号电话使美国电话接线员的数量从1956年的755万降至现在的不足1万，而保住工作的电话接线员的时薪为18.47美元（美国劳工部和劳工统计局）。这个例子表明，当机器可以比人类更好地完成一项工作时，对劳动力的相关需求就会枯竭，即使不需要支付劳动者报酬。尽管如此，就整体经济形势而言，就业率随后出现了大幅攀升，美国和世界上其他很多地区都实现了充分就业，而且工资水平有所提高。

在历史上，机器每夺走一个就业机会，就会有至少一个生产率更高、报酬更高的新就业机会出现。然而，有些人担心这次不一样——机器学习将改变游戏规则，人工智能会使更多人失业（哈拉里，2018）。诚然，未来充满不确定性，没人确切地知道事情将如何发展，本书作者同样如此。

不过，从现有证据来看，我们可以做出一些有根据的猜测，并探讨一些可能出现的问题（也可能不存在），以应对数字技术对劳动力市场的渗透。

2.截至目前，全球自动化并未导致失业率上升

没有证据表明，因全球自动化的加速推进而消失的就业机会超过了它新创造的就业机会，进而导致了失业率上升（世界银行，2019）。1990—2017年，全球机器人出货量增长了4倍多。在全球自动化水平最高的国家中，只有瑞典的失业率略高于世界平均水平（见图6.2）。作为全球数字技术采用速度最快的国家之一，中国的失业率仅为4%，与美国相差无几。这些数据至少能在一定程度上缓解其他国家对机器人导致人类失业的担忧。

图6.2 2017年机器人渗透率和失业率

资料来源：世界银行，国际机器人联合会，罗汉堂。

不过，如果更深入地探究机器人对当地劳动力市场的影响，就会产生一些合理的担忧。虽然相关研究尚处于起步阶段，但有一项研究发现，在每千名美国劳动者中每增加一台机器人，就业率就会降低0.18%~0.34%，工资也会减少0.25%~0.5%（阿西莫格鲁和雷斯特雷波，2017）。另一项研究发现，在16个欧洲国家中，工业机器人的应用不仅提高了人均劳动生产率和附加值，还提高了工资水平和全要素生产率，同时并未对总工作时长造成显著的不利影响（格雷茨和迈克尔斯，2018）。在德国，没有证据表明工业机器人的应用导致了就业机会整体减少，但似乎导致了就业机会向服务业转移（多思等，2017）。机器人替代了部分中级技能、较年轻的劳动者，但尚未对工资水平造成影响（基亚基奥等，2018）。这些研究表明，新技术对劳动力市场基础结构的影响是非常复杂的。需要对此进行更多研究，才能充分了解自动化带来的全部影响。

请注意，这些研究衡量的是机器人这一特定数字技术在行业内部的微观经济效应。阿西莫格鲁和雷斯特雷波（2017）写道：“机器人的影响不同于提升了整体生产率的其他信息技术资本的影响……”的确，如上文所述，数字技术，尤其是信息和通信技术，已经在宏观经济层面对工资和就业产生了显著的积极影响，这一点在新兴市场中尤为明显。越来越快的网络连接对就业率产生了明显的积极影响，甚至对低学历劳动者的就业率也如此。在12个非洲国家，几乎没有就业机会被机器人取代（约尔特和波尔森，2019）。这得益于高技能岗位的就业率提升以及更加激烈的竞争、更大规模的出口和更高的生产率。

在许多新兴市场，较低的“单位劳动力成本”所产生的正面溢出效应（技术进步促使单位劳动力的产出增加，这降低了单位产出的平均劳动力成本）足以抵消新技术对劳动力的任何替代效应。对12个亚洲新兴国家的一项综合分析表明，2005—2015年，在劳动力需求保持不变的情况下，机器与信息和通信技术的采用使就业率降低了66%，而更低的产品价格导致消费者对商品和服务的需求上涨，就业率随之提高了88%。这足以抵消数字技术对就业的负面影响，并带来额外的就业机会（亚洲开发银行，2018）。

我们认为，数字技术催生了新的商业模式，带来了之前无法想象的就业机会（布林乔尔夫森和麦卡菲，2014）。电子商务和零工经济的兴起，让人们可以更自由地选择工作时间和工作地点（卡茨和克鲁格，2019），这极大地增加了劳动力的供给和需求，使数亿人摆脱了贫困。

也就是说，数字技术浪潮中既有赢家也有输家。与人类所知的其他发明一样，数字技术的快速采用和渗透为劳动力市场带来更多“扰动”，使那些无法适应新技术的人陷入了困境，但这次的情况与以前的工业革命和通信革命完全不同。工业革命和通信革命使某些职业整体消失了（如马车生产者和电话接线员），使那些无法获得必要技能去从事生产率更高、报酬更高的新工作的人，无法享受到新技术带来的广泛好处。

而我们现在看到的“创造性破坏”势必会淘汰现有的人力和物质资本。如果政府不采取干预措施，帮助人们学习必要的技能、从事报酬更高的新工作，受影响的家庭就会遭受重创，社会就会陷入动荡。为此，我们需要回答一个越来越重要的问题：如何构建能适应技术变革的人力资本，即重塑教育和培训系统？必须承认的一点是，这一问题还没有令人满意的答案。

工作性质的快速变化带来了严峻、复杂的经济和社会挑战，这关乎劳动者的权利和就业环境，其中与就业保护相关的政策改革已经被提上议事日程，旨在帮助劳动者跟上工作性质变化的步伐，有许多工业化国家都在研究解决这些问题的最佳方法（世界银行，2018；卡茨等，2018）。

相比购置成本和维护成本较高的工业机器人，技能门槛相对较低的数字技术更适合发展中国家的劳动力市场环境。这是因为数字技术对当地就业和工资待遇的直接负面影响很小，甚至没有影响。但通过正规教育和培训来开发人力资本的速度通常较慢，往往需要经过几代人的时间才能完全发挥其潜力，因此，新兴国家的政策制定者也应该密切关注本国面临的挑战。这些国家必须要有所准备，在劳动力市场问题变得难以驾驭之前就着手解决。

总而言之，有可靠的证据表明，数字技术用生产率高、报酬高的就业机会取代了生产率低、报酬低的就业机会，从而对就业产生了积极影响。由于数字技术降低了生产成本，经济得以扩张，自动化和非自动化任务对劳动力的需求均有所上升，这种情况在服务业中十分常见，因为机器人的编程和运营仍然依靠人力。由数字化水平的提高带来的资本积累也会提升对劳动力的需求。数字化程度的提高往往会提高生产率和工资水平，拉升对劳动力的需求，而不是导致人类被取代（阿西莫格鲁和雷斯特雷波，2017）。

与此同时，我们并不知道数字技术是否在非自动化经济部门中创造了更多的间接就业机会，也不知道教育和培训能否跟上新技术所导致的劳动力市场的结构性变化。在这些方面，还需要进行更多的研究，以便发现数字技术蕴藏的更大机遇，制定相应的政策使技术创新更具建设性而不是破坏性，即便是短期的破坏性。政策制定者应该始终牢记凯恩斯的箴言：“从长远来看，我们都已死去。”