技术进步对工作和就业水平结构的冲击

吴锦宇 浙江工商大学经济学院

“一种新的疾病正在折磨着我们，某些读者也许还没有听说过它的名称，不过在今后几年内将听得不想再听”——约翰·梅纳德·凯恩斯于1930年将这种病命名为“由技术进步而引致的失业”。2019年2月国际劳工组织研究报告——《世界就业和社会展望：2019年趋势》报告在列举当前全球就业的一些突出问题后警告说，如果各国政策制定者及其推出的政策不能应对相关挑战，那么一些通过新技术实现的新商业模式，可能会破坏现有劳动力市场在改善就业情况、就业社会保护和完善劳动标准等领域的成就。

一、技术进步对就业影响的争论

对“技术进步对就业的负面影响”话题而引发的担忧其实由来已久，科学技术进步总是带来工作岗位的毁灭和创造。西方各国学者们一致的观点是，当前面临情况与以前不一样，这一进程在现在和未来都会更快，因为经历的不是一次科技革命，而是同时经历多次科技革命。哪怕变动速度不像很多人以为的那样具有爆炸性，但至少也是非常快的。

关于“技术进步对就业的影响”，有以下两种截然不同的观点。悲观派提出，这些变化是非常迅速的，如果生产系统和政府机构不能适应，它们将落伍于这些变动。卡尔·弗雷等的研究显示，美国47%的工作，OECD国家57%的工作，中国77%的工作，正在由于机器学习和自动机器人的最新进展而面临自动化的挑战。乐观派认为，历史上有过其它的技术革命，它们摧毁了工作，但是也创造了新工作。托马斯·弗里德曼提出，新机器在很多领域会是人类的“智能助手”，这会提升生产效率，在很多情形中有助于就业。他指出，这些智能助手意味着几乎所有的工作都成了知识工作。这种互补性不会自动发生，而是需要公共政策方面的一致努力，公司和个人对于终生学习的态度，还有新的社会契约和机构来带来变革和刺激所需要的投资。但是，这两派都未能提供确凿的证据来支持观点。

二、蓝领工作、白领工作与自动化

（一）20世纪及以前

劳动学界的传统观点是：蓝领工作岗位有被自动化取代的风险，而白领工作岗位则不可能。达龙·阿西莫格鲁指出，尖端技术工作的发展会比40年前更为快速，蓝领职业会迅速萎缩。他说，在1760年至1850年间，得益于工会和高中教育的普及发展，当时的技术发展带来的益处才抵达低端蓝领阶层。

在20世纪的发达国家中，与只有高中文凭的工人相比，接受过大学教育的工人的相对工资有所增长，此类现象被称为“技能溢价”。当然，技能溢价增长幅度因时间和地点而有所不同。但是一般趋势是，熟练工人的“价格”相对于非熟练工人的“价格”在上升，这价格是靠与其相对的工资水平而衡量的。技术至关重要，它有“技术偏向”。它偏好那些有技能的人，或者说对那些非熟练工人有负面偏见。总之，因为技术这个原因，和非熟练工人的工作相比，熟练工人的工作更重要，更有价值。这种“技术进步偏向”理论被用于解释发达国家中的工资趋势。

（二）21世纪：技术变革对白领工作的冲击

进入21世纪，这并不能确保白领工作在未来也能在技术变革面前受到保护。因为现在机器的能力有很大提高。

促进了现在机器的能力的突飞猛进有以下三个原因：计算能力、数据处理能力、程序设计的改进。第一，计算能力的飞速提高。在2001年诺贝尔经济学家得主迈克尔·斯宾塞指出，摩尔法则在过去的50年里处理能力的费用降低了“100亿倍”。在斯宾塞提及的这50年中，这个预言大多都被证实，一些年份快一点，一些年份放慢。这种机械成就驱动了计算处理能力在同期的迅猛增长。很多计算机科学家预言通过不同的计算方式，摩尔法则在未来仍会有效。第二，数据存储能力的这种改善。数据科学亦称大数据，预测性分析，以及数据分析。这些术语大多指的是同一种现象。在《职业的未来》一书中，理查德·苏斯肯德预计到2020年，同样的信息每几个小时就创造出来了。随着人类的活动变得数码化，所有活动和决策都留下了海量“数据残余”，现在能捕捉和储存这种残余。第三，程序设计的突飞猛进。近期程序设计方面，也就是这些系统和机器所遵循的规则方面有了突破性的智识进展。这意味着可以将这种处理能力和数据付诸使用。

传统观点认为，白领工作很难被自动化取代，因为人们从事的工作是一整块无法分割的“事情”的组合。但是，这种观点显然是错的。工作不是不可分割的事物的浑然整体。事实上，任何工作都是由很多任务组成的。职业工作人员在岗位上进行多种活动，这是“基于任务的就业市场模式”。

基于工作的过程当职业性工作被分解或者解构，变成各项任务时，工作的各个部分就变得非常简单。并不是白领工作的所有活动都需要创造力、判断力或者同情心，或者说很多情况下，都不太需要这三者。如果职业性工作被分解成各个分支任务，可以发现很多任务就是简单重复性的。这意味着我们发现，人们可以轻易解释他们执行这些任务时所遵循的特定规则。如果这些规则很容易阐述，也就很容易为机器设计出一套类似的规则，让机器基于解释来遵守。

在经济学文献中，惯常性任务最容易被自动化取代，这被称为“惯常性假设”。学者理查德·苏斯肯德和丹尼尔·苏斯肯德于2019年指出，认为非惯常性任务不会被自动化取代，这个观点基于一个错误的想法—“要发展能从事专家层面的任务的系统，唯一的办法是重复人类专家的思考过程，这是一个错误想法”；这个想法是“人工智能错误”。 实际上，机器通过分析数据，能够比人类取得更好的成果，而不需要进行人类所经过的过程。当白领工作被分解成活动时，它经常有一个惯常性任务的组成部分，很容易被自动化。因此，白领工作在自动化面前有风险。而且，非惯常性工作也来越能被自动化。白领工作的自动化，很多是非惯常性任务，而不是惯常性任务。

在思考技术能力方面，人类的职业工作者被惊人的机器处理能力，大规模数据存储能力，还有复杂程序所击败。系统比律师更准确的预见法庭判决，机器依照过去的医疗数据比医学做出更好的医学诊断。高性能的机器并不依赖于人类的创造力、判断力或者同情心。在很多情况下，它们所遵循的规则并不是人类所遵循的。

人工智能谬误还在于这个惯常性假设的核心。这个假设指出，因为人类能够轻易说出他们在执行这些任务时遵循的法则，所以惯常性任务很容易被自动化。因此我们很容易基于这些阐述制定规则让机器人遵守。反而言之，非惯常性任务很难被自动化，因为人类遵循的规则并不清楚。但是这忽视了一个事实，那就是有其它方式来发展系统，来从事专家级的工作，而不需要试图复制人类专家的思考过程。也就是说，如果在执行同样的任务时，机器遵循的法则不同于人类所遵循的法则，那么人类能否解释他们在完成任务时所遵循的法则并不重要。

三、技术进步对就业水平和结构的影响

布林约尔松和迈克菲研究技术是否会终结工作以及和工作紧密相关的所有福利（例如养老金和健康保险），他们指出，人类正在经历前所未有的迅速变化的技术革命的阵痛。如果机器能够更好而且更经济的做工，那还要人类干什么？技术会让人类陷入失业和不公平的深渊吗？

总的来说，技术改变就业水平结构有以下三大特点：（1）技术会取代大部分惯常性任务，但是不一定会取代人类所从事的所有工作。工作由很多任务组成。“工作”和“任务”的区分很重要，因为技术能够取代一些任务，辅助补充其它任务。最容易被技术取代的任务是重复性的，很容易被自动化。但是，事实是很少有职业能被完全自动化（至少目前如此）。玛尼格等人指出，不到5%的现今工作可以被完全自动化，但是，在60%的工种中，几乎三分之一（30%）的任务可以被自动化。最新研究显示，在美国和发达经济中，基于惯常任务的工作大幅下降。（2）技术使得基于非惯常性任务的职业更加宝贵。这导致劳动力市场的两极分化，对工资分布的两个极端的两种职业的需求大增。基于非惯常认知任务的职业（计算机专家，工程师和技师，以及那些其工作随着技术而变得更加宝贵的工人）的岗位和工资增长。这些职业通常在工资分布的顶端。同时，一些非惯常性体力工作（例如，家政服务）不太容易被自动化，通常由教育水平不高的低收入人群承担，也面临需求增长。而对中等水平工资的职业的需求则下降，这些职业通常涉及惯常性的任务。布林约尔松和迈克菲预测说，这一趋势会加剧，因为它不仅影响到那些其工作由惯常任务组成的工人，也影响到很多其工作会在近期被自动化的工人，这些人处于教育水平分布的高端（翻译，数据分析师，管理人员等白领工人）和低端（例如汽车和卡车司机等蓝领工人）。（3）技术降低了生产很多商品和服务的成本，这至少会提升一些行业中的雇工数量。例如，詹姆士·贝森研究表明，自动提款机的大规模使用并不意味着银行业雇员的末日。与此相反，银行业的工作岗位年均增长2%。自动提款机将雇员从最惯常性的任务中解放出来，将他们的工作从简单的柜台交易转换到处理客户的信贷申请和投资。但是，更重要的是，自动提款机的使用大规模降低了开设新的分支机构的成本。因此，尽管每间分支机构的员工人数降低，分支机构的数目大幅增加，使得银行业的雇员人数增加。

詹姆士·贝森的另一项研究表明，从1980年到2013年，大量使用信息和通讯技术的部门雇佣了更多工人。这确认了一个历史趋势，那就是在过去一个世纪技术并没有降低人口中的劳动人口比例。相反，这个比例在每个国家都有增加，和妇女大量进入劳动力市场同步。根据国际机器人联合会（IFR）的研究，制造类机器人直接或间接地增加了人类就业岗位的总数。到2020年，机器人产业在全球范围内直接或间接创造的岗位总数将从190万增长到350万，每部署一个机器人，将创造出3.6个岗位。阿西莫格鲁和雷斯特雷波的最新研究探索了在美国制造业中使用机器人的影响。他们认为，与信息技术不同，工业机器人对于劳工需求和工资都有负面影响。在这种情形中，工作损失这一负面影响大于产品和服务的低成本所带来的雇佣上的正面影响。目前这种工作岗位损失还比较小，因为尽管机器人的使用大大增长，使用比例仍然很低。但是，所有迹象似乎都表明，机器人在未来会非常普及。产品和服务的低成本，还有劳动力转移到非惯常性任务，这都带来的雇佣上的正面影响。该研究表明，就业所受的冲击可能是非常大的。

对于技术所创造的新工作机会是否能够惠及那些被这些变革取代的工人这个问题。在这方面的结论也是不确定的。就美国而言，奥拓和唐认为，很多因为信息和通讯技术而下岗的工人被迫从事低技术含量（处于工资分布低端）的工作。只有少数人能够实现突破，获得同等的、或者更加有技术含量或者收入更高的工作。

自动化是否会导致就业人口比例下降，或者只是导致职场的转型？许多研究都表明，很多（尤其是惯常性）工作会被摧毁，而一些全新的工作会被创造出来。但是，工作创造和工作摧毁的速度取决于变化的速度，还有经济体重新培训工人，将工人从式微的经济活动转移到新生经济活动中的能力。如果没有政策干预，这些变动会继续导致收入不平等。

世界正在进入第四次工业革命。第一次工业革命是在制造业中使用蒸汽机；第二次工业革命由电的发现而引发；第三次和第四次工业革命以信息通讯技术的大规模发展应用为特点。最近的发展阶段则以信息通讯技术与包括人工智能、大数据、云、3D打印、物联网和数据区块链的各种新技术混糅和交融为特征。与以往的历次技术革命相比，“人工智能革命”对就业的冲击范围将更广、力度将更大、持续也将更久。2015年国际机器人协会将工业机器人界定为“三维以上空间的自动控制、可重新编程和多重目的的机器，用于工业自动化，可能是固定的或者活动的。”机器人指的是自动化控制、可以被重新编程的多功能机器。在过去的20年中，机器人在美国和欧洲的使用增长了4到5倍，在电气、电子、塑料、金属和机械业增长尤为迅速。全世界的可运营工业机器人到2019年年底会增至260万，这意味着从2016年到2019年平均12%的年增长率。机器人和自动化的传统市场仍然保持最强劲的增长势头。人工智能取得了突破性进展。牛津大学的研究表明，47%的工作在未来20年会被自动化完全取代。麦肯锡的一项研究表明，自动化活动在美国占到了经济总体的51%，27万亿美元的工资总值。在全球范围，自动化可能会影响到全球经济的49%，11亿工人，还有127万亿美元的工资总值。据估算，因为自动化和人工智能，目前职业中的一半将会在2055年消失。

自从20世纪80年代计算机开始广泛应用以来，工资中位数变化不大，劳动收入所占的比重下降，普通技术人群中的劳动力参与程度下降地尤为明显。部分原因是由于自动化导致了许多中等收入工作的消亡，其中包括机械操作员、行政秘书、律师助理、保险推销员等。因而，在发达经济体中的劳动力市场中，由自动化带来的中等收入工作消亡的趋势正在日益上升。最近，这一趋势在部分发展中国家也逐渐蔓延。从长远看，自动化进程似乎不会减速。

可以预见，技术进步正在改变着工作以及就业水平结构。