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自動化有什麽好擔心的

文 | 克里斯托弗·皮薩裡德斯

自19世紀初期的勒德反機械化運動以來,自動化的發展一直都在引發與就業有關的焦慮。經濟學家凱恩斯和列昂惕夫都質疑,是否還有足夠的工作留給人們。而今面對數字自動化的洶湧大潮,許多人對經濟學家的憂慮感同身受。

當前數字技術對勞動力市場的衝擊引發了三個問題:有足夠的工作給人做嗎?這些工作在哪裡?相關的補償措施是否足以避免貧困和不平等現象加劇?

第一個問題的答案是明確的。歷史表明,取代勞動力的技術創新,並不會導致工業化國家的就業和失業率出現長期性變化。在20世紀20年代及隨後的大蕭條時期,英國出現大量失業的最大原因之一,無疑是煤炭和其他行業在德國和美國競爭之下的衰退,工人的技能和地理位置導致其無法被迅速重新部署到經濟體中的其他部門和區域。但那個過渡時期最終還是過去了。

而對技術性失業的恐懼之所以存在,是因為它源於在創造新工作方面的不確定性。新機器的功能讓我們能迅速發現哪些工作岌岌可危,但卻無法告訴我們哪些崗位即將誕生。我們只得通過比較勞動者和機器的能力去猜測,而這會讓權衡的天平倒向對淨就業流失的估算上。

但我們有足夠證據證明人類在創造新工作方面的創造力。當凱恩斯撰寫其著作時,英國和美國的服務業雇用了大約40%的勞動者。衛生和保健以及廣義的旅遊和酒店業等就業部門很小,如今這些部門所雇用的人數超過了製造業。正如約翰·肯尼迪所說:“如果人們有發明新機器讓人失去工作的能力,他們也有才能去讓這些人重新獲得工作。”新技術帶來的挑戰並不在於創造的工作崗位太少,而是擁有填補這些崗位技能的勞動者太少。

機器人技術和人工智能早期出現時,受到威脅的職位都是那些高度重複或依賴於數據處理的工作。這些特性導致就業出現兩極分化,要求勞動者要麽轉向一些可以應用新技術的工作,要麽從事一些無法被編程的工作。這些工作要麽比常規工作技能更高、報酬更高,要麽技能要求更低、薪資更低,從而導致收入分配中間段的空心化。最近,人工智能的改進也使某些非重複性工作變得脆弱。

如果教育系統能廣泛教授各類技能,而非從小就鼓勵專業化,同時勞動力市場較為靈活且配有優良再培訓機構,那麽實現部門就業過渡比較容易。資金的獲取渠道也是促進過渡的關鍵,這使新經濟中的初創企業能雇用一些失業勞動者。在羅漢堂,我們通過阿里巴巴和螞蟻金服等數字平台來研判信貸資格,這些數字平台利用自身大數據歸集的信息,去代替抵押品來評估貸款申請。我們發現平台經濟可以實現比傳統銀行更大的信貸人群觸及範圍。

關於不平等的第三個問題則較難解決。經濟學擅長為有關勞動力市場效率的問題提供明確答案。相反,不平等問題在某種程度上是關乎政治選擇的。新技術的部門偏向意味著不平等現象通常會在這類技術出現時加劇。而那些成功利用這些優勢的人,將獲得比其他勞動者更多的獎賞。但關鍵問題不應是某些人應否變得富有,而是低技能勞動者的工資能否避免貧困。這在某種程度上取決於企業政策,當某些企業在某個市場一家獨大時,它們缺乏足夠的競爭使其提升工資。

如果新技術加劇了經濟不平等卻並未加劇貧困,則某些社會可能會決定不采取任何行動。例如歐洲國家對不平等的厭惡程度就高於美國,且已經頒布各種重新分配計劃來減少不平等現象。在擁有足夠支持的情況下,不難制定抵消不平等加劇的政策。

無論社會對不平等的態度如何,應避免的結果都是導致貧困的工資。因此,或許有必要去執行強製最低工資或利用稅收激勵雇主提升低工資。

(作者為2010年諾貝爾經濟學獎得主、羅漢堂學術委員會委員;編輯:許瑤)

(本文首刊於2020年1月20日出版的《財經》雜誌)

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