“机器换人”背景下劳动力就业问题的思考

吴锦宇，葛乙九

(1.浙江工商大学经济学院，浙江杭州 310018；2.浙江工商大学工商管理学院，浙江杭州 310018)

随着云计算、大数据、物联网等信息技术的发展，以机器人的研发、制造和应用为代表的智能制造业已经崛起，并将成为未来科技与经济发展先机的战略制高点。美国前总统奥巴马在2011年6月正式宣布启动《先进制造伙伴计划》，将发展机器人产业看作重振美国制造业的关键；日本政府则在2002年推出了“21世纪机器人挑战计划”，在2004年的“面向新的产业结构报告”中将机器人产业列为重点产业，在2014年拟将机器人作为经济增长战略的重要支柱；德国在2012年推出“工业4.0计划”，推动工业机器人的灵活化和个性化。

中国的机器人应用也受到了广泛的关注。一方面，中国是机器人行业发展最快的国家之一，2013年成为世界最大的工业机器人市场。很明显，中国将继续发展机器人行业，并推出了《机器人行业发展计划（2016–2020年）》。另一方面，鉴于中国人口达到世界第一（2015年下半年达到13.7亿），自然就有世界上最大的劳动人口（2015年底，经济活跃人口为8亿）。我国政府于20世纪80年代开始重视机器人研究，并出台了相关的支持政策[1]，例如，“七五计划”、“863计划”。2012年，浙江省政府为了加快推进产业转型升级在经济工作会议上提出加快推进“机器换人”进程。2014年，广东东莞市政府也发文指出设立“机器换人”专项资金支持“机器换人”。自此在全国范围内掀起了“机器换人”的巨大风暴。

机器替代人工对就业的影响在经济上并非一个新的主题，机器人的出现对人类今后生活的影响是一个长期以来的辩题，其中最为突出的问题就是对劳动力就业所造成的影响。纵观历史，工业化并没有产生大规模的长期失业，技术进步总是创造了新的工作。尽管如此，社会对“机器换人”的关切从未真正褪色。

一、“机器换人”对劳动力就业影响的理论分析

（一）资本-技能互补假说

目前，关于“资本-技能互补”假说的研究主要从两方面考虑：第一个是物质资本推动下技术的“物化”，尤其体现在企业的机器和生产设备上，这被称之为物化性技术进步。Pissarides通过职业搜寻理论研究了物化性技术进步对劳动力就业的影响，结论显示物化性技术进步会显著提高劳动生产率，推动企业生产规模的不断扩大，从而能够增加就业岗位，降低失业率[2]；第二则是资本-技能互补假说，即资本积累推动技术进步，使得企业对高技能劳动的需求上升。从这个角度讲，技术进步将增加高技能劳动力的就业。

资本-技能互补假设最早由Griliches提出，他指出相对于低技能劳动，受过教育培训的高技能劳动与物质资本的互补性更加强（或者替代性更加弱）[3]。显然，高技能劳动与机器的组合，对于低技能劳动力有很强的替代性。随后，一些学者在假定技术进步内生的前提下，通过构建基于资本与技能互补假说建立的模型，论证了技术进步会提高技能溢价[4]，并且将会导致企业增加对高技能劳动的需求，减少对低技能劳动的需求[5]。从这个角度看，“机器换人”推动了高技能劳动力的就业，而使得低技能劳动力溢出。

然而，“机器换人”对于总体劳动力需求的变化却尚未可知。目前的研究主要分为乐观派和悲观派的两类观点。悲观派认为，技术水平不断提高的企业对劳动力的职业技能水平的要求也会提高，需要劳动力掌握高技术水平的机械设备操作，并适应新的工作环境，从而导致部门内部劳动力结构的调整，总体上降低劳动力的需求[6]；还有学者认为，机器人所带来的技术革命会摧毁大量的工作机会，即便它能创造出新的就业机会，也无法弥补损失的就业机会，人类所能从事的就业岗位将更加有限[7]。另一些研究则表明了乐观派的观点，他们认为一些需要高灵活性的职业不太容易受到计算机化的影响，例如服务职业的手工任务[8-10]；并且，技术进步与劳动力之间有强大的互补性，从而提高生产力，提高收入，增加劳动需求[11-12]。

（二）补偿理论

亚当·斯密在早期就注意到技术进步对就业的影响，在他看来，随着社会经济的不断发展，企业技术进步导致规模的不断扩大，劳动力的吸纳能力不断提高，推动就业结构发生变化。此后，基于亚当·斯密这一理论，对于有关机器的发明与应用进行了相关研究，但是结论却大相径庭。李嘉图前期的看法是，技术的进步与机器的应用在减少就业的同时创造新的就业需求，“补偿理论”由此形成。

从现有的研究来看，许多学者对机器的发明与应用持乐观态度，他们认为，技术的进步和机器的应用与发展最终会提高劳动生产率，带动经济增长，使一些潜在的就业岗位出现，最终推动就业率的上升[13]。但有些学者则持悲观态度，认为机器发明及应用正在破坏工作，不会增加劳动力需求，反而对就业有抑制作用[14-15]；也有些学者基于“补偿理论”认为技术确实创造了更新更好的工作，但是这些新的工作相较于被破坏的工作数量更少[16]。基于补偿理论，学界对于“机器换人”创新的新工作是否能“补偿”被淘汰的落后工作仍然没有一个统一的结论。

（三）周期理论

著名经济学家约瑟夫·熊彼得是创新理论的奠基人，他从理论上研究了技术进步对就业的影响，并在《经济发展理论》一书中首次提及了“技术创新”，在此基础上经济周期理论也应运而生。他认为技术创新往往伴随着“创造性破坏”，对社会中遇到的周期性失业进行了解释，包括落后的部门、设备以及产品等被淘汰，导致这些岗位上的劳动力失业，产生了结构性失业。因此，分析技术进步的就业效应是研究经济周期的基础。熊彼得指出，资本主义经济增长的实质是“创造性破坏”，“新结构的产生和旧结构的破坏”是资本主义经济结构改革必须经历的一个过程。因为技术进步的不稳定性和不规则性，技术进步对经济增长呈周期性发展态势，所以技术进步对劳动力就业的影响也呈现出周期性的特征。

基于周期理论，“机器换人”对劳动力就业的影响可分为三个阶段。在第一阶段，机器的应用受到了企业规模和技术扩散能力的影响，劳动力就业率呈现缓慢增长，甚至会导致下降，社会将会经历一个短期阵痛的过程，因此在这一阶段，机器的应用的就业效应不明显；第二阶段，随着企业规模提升和社会技术扩散能力的增强，机器的应用在企业生产线上逐步普及，此时技术进步的就业效应开始突显，社会就业率提高，就业结构改善；最后一个阶段，新一轮技术革命即将开始，劳动力就业量的增速变缓，就业结构的变化也逐步削弱。

二、“机器换人”与劳动力就业

（一）“机器换人”对劳动力需求的影响

近年来，我国企业用工成本不断升高，民工荒问题日益凸显，“机器换人”成为了部分企业的选择，就业岗位转移流失风险不断提升。国家统计局发布的数据显示，2014年国内制造行业员工平均工资为51 369元，自2005年以来，以14%左右的年平均增长率快速增长，以往凭借廉价劳动力来实现快速增长的制造业亟待转型升级。根据工信部《关于推进工业机器人产业发展的指导意见》预测，2015–2020年，我国将新增工业机器人约55万台，将净减少普通就业岗位181万个左右。其中，制造业就业岗位将净减少约45万个。从直觉上判断，“机器换人”必然导致劳动力需求的降低，社会将出现规模性失业现象。然而，笔者认为这种观点有失偏颇，原因如下：

第一，机器人灵活性不强。目前，中国制造型企业所采用的机器人大多数都是机械手臂，而未达到完全智能化。虽然这些机器人在精准度、速度和强度方面相较于人类手工有优势，但灵活性不强。现在机器人主要应用于自动化领域，其广泛应用于汽车及其零部件制造、工程机械等行业，在汽车生产的冲压、焊装、涂装和总装四大工艺过程中都有应用，其中弧焊、点焊应用最多，但在汽车总装过程中却很少见，主要还是限于机器人的灵活性。人类在生产过程中以机器人代替用工生产产品的类型有限，面对用户多样化的需求，大多需要生产非标准化产品，机器人难以提供个性化的灵活定制，多数灵活性强的工作还是离不开人。

第二，机器人缺乏创新和决策能力。很多学者认为，人类在许多方面相比于机器人仍具有优势，机器人永远无法完全实现人类所独有的判断能力、决策能力、沟通能力和创新能力，在工作中这些都将是机器人所无法复制的[13]。例如，音乐家、建筑师和艺术家等具有创造性的职业，更能抵御机器人对人类工作的取代[7]。还有学者发现，“创造性高”且需要利用“情绪智力”的工作是机器人所无法从事的工作[17]。尽管近几年来，机器人发展速度不断加快，越来越多的工人被代替，但人类所具有的社会技能、创造力和决策能力是机器人永远无法做到的。自主的决策能力和带有情感的创造性是人类的显著特点，也是人类至今还牢牢将机器人控制在手里的原因。

纵观历史，新技术取代了旧技术和相关工作，但总体而言，对劳动力的需求是净增的。电灯取代了蜡烛，汽车更换了马车和货车，电脑更换了打字机，存储卡取代电影等等，没有人会怀疑这些新技术创造的就业岗位数量大大超过了这些工作的损失。机器的应用与发展并没有改变长期的均衡就业，因为新就业机会在技术推动下是无法想象的。同样，今天失去的可以被机器人替代的工作可能会被我们无法想象的工作所取代。

（二）“机器换人”对就业结构的影响

随着制造成本提高和技术的进步，机器人作为制造和科技领域完美的契合体，能够更有效地提高企业的劳动生产率，同时也将对就业结构的变化带来一系列影响。

1.工业在短期内对劳动力的吸纳能力下降

据浙江省统计局数据显示，2005–2010年，工业就业人员从1 160.3万人增加到1 493.6万人，年均增加66.7万人，而2010–2012年从1 493.6万人增加到1 523.8万人，年均增加15.1万人，其中2012年仅增加1.6万人，工业新吸纳的就业人员明显减少。根据就业弹性变化测算，2011–2012年间，每年所吸纳的就业人口下降30万左右，但据最新数据显示2017年1–2月浙江规模以上工业企业平均用工人数653万人，同比增长1.2%，实现自2012年实施“机器换人”战略以来首次正增长。因此足以说明，在“机器换人”背景下，工业对劳动力的吸纳能力会出现短期的下降，但是对于中长期的发展来讲，“机器换人”对劳动力就业的影响仍是积极的。

2.对劳动力技能要求的提高

更多的低端制造领域或是劳动密集型产业的劳动力将会被机器人代替，这些领域的劳动力挤出现象会日益明显。现有研究表明，机器人及其他智能领域的发展使得近50%的现有岗位被替代，人们正面临着巨大的就业危机，其中受到冲击较大的职业分别是交通运输业、制造业、建筑业、开采业、零售业等，占总就业人口的47%，而教育、医疗、传媒、艺术、计算机等行业则受到冲击较小，占总就业人口的33%[7]。又譬如以浙江省为例，据浙江省统计局数据显示，2017年1–2月，浙江省装备制造、高新技术和战略性新兴产业平均用工人数比去年同期分别增加10.0万、8.2万和4.9万人，增长3.5%、3.5%和3.9%，而传统产业平均用工人数其实在持续下降。轻工纺织、石油化工、冶金有色和建材等传统产业平均用工人数分别下降0.2%、0.1%、1.8%和2.3%。这组数据表明，劳动密集型产业用工数量受“机器换人”战略的影响而下降，而对于技术密集型产业来说用工数量反而增加。其原因可能是，制造先进机器人需要设计、生产、操作、维修等方面的高技能人才，例如机器人程序员、机器人维修及保养人员、机器人应用及培训人员等，随之将会出现诸多新行业，围绕这些行业将会产生更多新的岗位。因此，“机器换人”战略的全面实施会替代更多劳动密集型产业的低端劳动力，而对于高技术水平的劳动力需求增加，就业结构将会有很大的变化。

从短期来看，随着劳动力成本刚性上升以及“人口红利”的消失，机器人技术进一步降低企业投入成本，部分劳动密集型产业对机器人的应用普及率将会提高，这在一定程度上劳动力就业结构将会迎来巨大地转变。从中长期来看，低技能劳动力被挤出的同时机器人的应用将会创造一系列新的生产要素，“就业的新领域”将会出现，增加新的就业岗位，被机器人代替的就业机会将得到补偿，就业结构也将会逐步得到改善。

（三）“机器换人”对人力资本投资的影响

前文中提到“机器换人”对低端劳动力就业造成了巨大的冲击，制造型企业可以通过机器人替代那些基础操作工人来提升劳动效率，降低用工成本。“机器换人”改变了传统的生产方式，需要劳动者在知识、技能等工作能力上有所变化，改进劳动者的生产能力，从而对人力资本投资产生了很大的影响。

1.“机器换人”改变了劳动力市场对人力资本的需求

由于“机器换人”的深化实施，在不久的将来，直接在制造业生产线上工作的工人数量将会大幅缩减，被挤出的剩余劳动则需要通过熟练掌握一定程度的信息技术知识、机器人操作知识的员工才能够管理机器人从而完成生产任务。这种生产方式下，生产人员需要更高的知识和技能水平。因此，高技能劳动力将会更受新时代的欢迎，在劳动力市场上，对于高技能劳动力的需求也将不断增加。反之，对于低技能的劳动力需求将不断减少。当机器人的应用与发展引起高技能需求大于现有的人力资本供给，低技能需求小于现有的人力资本供给时，结构性失业现象则出现了。具体表现为，部分就业岗位由于对人力资本的要求高，劳动力的需求大于供给，出现“招工难”、“人才荒”等现象；而部分对于人力资本要求低，对技能水平要求低的岗位，劳动力“供过于求”，“就业难”问题加剧。

2.“机器换人”产生了激励人们进行人力资本投资的信号

“机器换人”导致高技能劳动力与低技能劳动力的收入差距拉大，这对劳动力进行人力资本投资具有积极的推动作用。当机器人的应用与发展引起技能需求大于人力资本供给时，由于高技能人才“供不应求”，其工资水平相对于低技能劳动力来说必然上涨，结果会导致劳动力市场出现新的均衡。高技能劳动力的就业和工资水平都得到提升，而低技能劳动力的就业和工资水平下降，高技能与低技能劳动力之间的收入差距也随之加大。收入差距的扩大会加强人力资本投资的动机[18]。高技能劳动力就业和高工资收入状况为人力资本投资提供了信号，进而激励了人们对人力资本的投资。

“机器换人”所产生的“招工难”、“人才荒”、“就业难”以及不同技能劳动力的收入差距拉大等社会问题，对高校教育、职业技术培训等人力资本投资方式提出了新要求。劳动者需要通过教育及培训不断学习并提高计算机技术、信息和通信技术（ICT）等技能来适应人力资本需求的变化，从而避免成为被挤出的劳动力。

三、多途径解决劳动力就业问题

（一）加强政府政策引导，有序推进“机器换人”

“机器换人”提高劳动力生产效率，降低用工成本，提升企业竞争力的同时短期内对劳动力就业提出了巨大的挑战。因此，在全面推进“机器换人”时，应该兼顾稳定就业和扩大就业。

1.应考虑劳动力素质与劳动力市场需求的匹配程度

加强对于用工数量较少、技术要求较高的资本密集型和技术密集型企业的政策支持，包括金融、财政税收、科技、人才政策等，优先推行“机器换人”，在对造成社会负面影响最小的前提下，发挥机器代工的最大功效，对我国产业结构的转型升级起到示范和引领作用，而对于用工数量较多的劳动密集型企业则可以适当放缓推进步伐。随后考虑到部分职业的危险性，将部分有毒有害并存在生命安全隐患的职业，例如，采矿工、高空作业人员等，也可以加速“机器换人”的进程，这对保障了劳工的人身安全以及推动产业转型都具有重要的意义。

2.完善社会福利保障体系

在“机器换人”的背景下，制造业生产方式改进，可能对于生产线上的劳动力的需求量减少，工人的工作时间缩短，因此我们更应该考虑如何更好的提供社会福利的问题。应不断完善失业保险、基本收入保障、基本医疗保障、养老保险等制度，以有效保护劳动者权益，积极鼓励劳动者在工作之余丰富业余生活，参与自己感兴趣的娱乐文化活动。

3.不断强化公共就业服务体系

完善的公共服务就业体系是减少就业信息不对称、缓和就业市场结构性矛盾以及解决劳动力技能与岗位需求不匹配问题的有效措施。因此，在“机器换人”背景下，搭建就业信息平台，整合岗位信息以及提供职工培训咨询等就业服务在未来劳动力就业中变得尤为重要。

政府作为社会的主要力量，应该充分发挥引导作用，从劳动力市场类型、社会福利保障、公共就业服务等多方面，有序推进“机器换人”，避免出现规模失业和社会动荡，在促进经济发展的同时，关注就业，保护就业。

（二）大力发展服务业，拓宽就业空间

随着旧工作正在被机器所替代，社会所关注的一个关键问题就是将被挤出的劳动力过渡到新型的就业岗位中去。没有一个国家能避免机器替换人工的问题，我国与全球其他地区的挑战也是类似的。制造业就业的份额将在短期内继续下降，直至新的就业岗位的出现。一方面，我国是一个寻求走向更多以消费为主导增长的国家，“机器换人”的逐步推进必然导致高技能劳动力的收入的上升，对服务的需求增加，从而推动生活性服务业的发展。另一方面，随着机器化程度的逐步提高，生产部门的分工也越来越细化，因此生产性服务主导的产业也将得到快速发展。

对于生产性服务业的发展来说，首先，应重点关注以下几个发展方向：第一，与机器人技术研发密切相关的，例如，机器人技术咨询业、软件开发行业等；第二，就业容量大的、与经济发展相关的并与生产活动密切相关的，例如，生产性租赁服务业、机器人维修业、仓储业、人力资源管理与培训服务业等以及某些关乎国计民生的基础性行业，例如，保险业、交通运输业等。其次，在财税政策上为生产性服务业提供良好的发展环境，对于那些社会急需同时又发展滞后的生产性服务业予以制度上的扶持。最后，资金紧张和重视程度不够是制约当前生产性服务业发展的主要原因。因此，为了使得“机器换人”的新形势下，生产性服务业能够更好的发展，加强货币信贷方面的扶持力度将成为政府政策支持的重要手段。而对于生活性服务业来说，吸纳就业的行业将倾向于：第一，以建设生态、生活环境为主导的行业，例如，城市规划、园林设计等行业；第二，以建设教育、医疗、娱乐等基础设施为主导的公共服务型行业。

发展服务业是拓宽就业空间，解决就业问题的重要途径。在“机器换人”背景下，服务业的发展已经被许多专家和学者所认同，它的发展必然成为新形势下经济增长的重要支柱。

（三）加大教育投入，加强人力资本建设

机器人革命在解决民工荒问题的同时，也将导致短期结构性失业压力的加大，低端操作工人逐步被机器人所取代，出现低素质工人在劳动力市场上供大于求，低端劳动力“被富余”的现象突显。因此，需要推动企业与劳动者同步转型。企业要有计划地安排低端操作工人在机器人相关领域的新型技术上的提高或再就业培训，提高低端技工的综合素质，帮助其顺利适应新岗位，以推动人类与机器间的有效互动与协作。中国就业促进会原副会长陈宇也曾表示，“机器换人”将带来一部分新的岗位需求。现在的机器包括智能机器，一般仍需要大量的维护和管理人员，所以机器的出现虽然消灭了一些岗位，同时也带来了一些新的岗位。但是，这些岗位对员工的综合素质要求也会比较高。因此教育问题成为“机器换人”新形势下解决劳动力再就业至关重要的环节。

一方面，线上与线下相结合，优化高等教育。高等教育质量往往受制于地理位置，在中国人才总体上是从中西部流向东部，从小城市流向大城市，从农村流向城镇，即便政府加大对对地理位置较偏远的区域的人力资本投入和物质资本投入，但仍然没有改变这种人才流向的总体格局。然而大规模开放在线课程（MOOC）的兴起突破了地域的限制[19]，使得教育资源得到更好的分配。MOOC教育平台还具有规模大、开放性、网络化、个性化和参与性等特征，拥有包括在线学习有效性、精细掌握学习、学伴交互协作和复杂系统自组织等核心学习机制[20]，并且与传统教育相比，学生可以根据自己的进度来学习知识，对提升教学质量和改进学习过程有重要帮助[21]。但是，教育仍然需要人力，在整个学习过程中鼓励受教育者并积极参与指导，帮助其发展社会交往能力。MOOC这一类线上教育的方式具有一定的局限性，例如，学习持续性不强、退学率高、交流互动不足以及网络教学难以适应实践教学需要等问题[22]。随着创造性、社会交往等能力在“机器换人”时代下将变得越来越有价值，线上与线下教育相结合的方式更能够提高劳动者全方位的素质，以满足新时代对人力资本的需求。

另一方面，合理选择职业培训发展路径，扩大职业培训规模。高技能劳动力随着“机器换人”的来临在制造领域内更容易找到高工资的工作，而低技能劳动者的工作则将逐渐消失，职业培训作为人力资本投入的重要方式将对改变未来劳动力就业结构具有重要的意义。第一，优化职业培训专业结构，积极开拓机器人领域重点专业，着重培养具有机器人专业知识与相关行业知识相吻合的高素质技能型人才。第二，要建立完善的市场导向就业培训机制，以劳动力市场供求信号来调节和引导职业培训与技能开发。重视被替代人口的转岗再就业培训，并根据培训对象差异制定相应的职业培训方案，使他们能够真正进入更高技能的新角色。第三，打通职业培训与高校教育的衔接通道，以满足就业者职业成长多样化和灵活性选择。建立“机器换人”时代下振兴先进制造业的人才输送通道，以应对“人才荒”、“招工难”等问题。