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    技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)關(guān)系文獻(xiàn)綜述

    2018-12-08 09:56:16李智明
    經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2018年2期
    關(guān)鍵詞:失業(yè)勞動(dòng)力人工智能

    李智明

    (中國(guó)政法大學(xué)商學(xué)院,北京 100088)

    引言

    縱觀人類發(fā)展史,技術(shù)進(jìn)步一直都在其中扮演著重要角色,甚至起著決定性推動(dòng)作用。后來農(nóng)耕、冶煉、航海等技術(shù)的進(jìn)步,極大推動(dòng)了社會(huì)的發(fā)展。18世紀(jì)中葉工業(yè)革命時(shí)期,蒸汽機(jī)的發(fā)明和使用將人類對(duì)技術(shù)的掌控提上了前所未有的高度。人類邁進(jìn)了以機(jī)器生產(chǎn)代替體力勞動(dòng),自動(dòng)化機(jī)器和自動(dòng)化程序替代腦力勞動(dòng)的歷史進(jìn)程。技術(shù)的升級(jí)不斷提高人類生產(chǎn)力的同時(shí)也在不斷改變著人類社會(huì)的生產(chǎn)關(guān)系??梢哉f,人類幾千年的文明史就是生產(chǎn)方式變革史,或可以說是技術(shù)進(jìn)步演進(jìn)史。馬克思認(rèn)為,資產(chǎn)階級(jí)借助技術(shù)而帶動(dòng)的工業(yè)革命,使它在不到100年的階級(jí)統(tǒng)治中創(chuàng)造的生產(chǎn)力比過去一切時(shí)代創(chuàng)造全部生產(chǎn)力還要多、還要大[1]。技術(shù)的發(fā)展給人類帶來福祉的同時(shí),也給勞動(dòng)者帶來一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題,即技術(shù)引發(fā)的失業(yè)問題,特別是長(zhǎng)期失業(yè)。而對(duì)于技術(shù)如何在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中對(duì)就業(yè)產(chǎn)生影響,經(jīng)濟(jì)學(xué)界也經(jīng)歷了一個(gè)爭(zhēng)論的過程。20世紀(jì)末至21世紀(jì)初,隨著技術(shù)的跨越式進(jìn)步,技術(shù)進(jìn)步與勞動(dòng)力就業(yè)也更加被受到各方重視,并逐漸形成了諸如從人力資本等多個(gè)視角的探索。近些年,隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,人們?cè)谙硎芗夹g(shù)帶來的高效、便捷同時(shí),也更在意其對(duì)就業(yè)影響的趨勢(shì)了。尤其是,2014年史蒂芬·威廉·霍金(Stephen WilliamHawking)在接受《獨(dú)立報(bào)》采訪中曾說:“我們已經(jīng)擁有原始形式的人工智能,而且已經(jīng)證明非常有用。但我認(rèn)為人工智能的完全發(fā)展會(huì)導(dǎo)致人類的終結(jié)”,“一旦經(jīng)過人類的開發(fā),人工智能將會(huì)自行發(fā)展,以加速度重新設(shè)計(jì)自己?!?017年,在GMIC全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上,霍金視頻演講又再次警告說“人工智能也有可能是人類文明史的終結(jié)”。該言論一出,人們的擔(dān)憂情緒不斷涌現(xiàn)。當(dāng)然,也有人認(rèn)為人工智能技術(shù)的發(fā)展會(huì)像之前技術(shù)發(fā)展一樣,對(duì)人類的沖擊是暫時(shí)的。要談技術(shù)未來的發(fā)展對(duì)就業(yè)的影響,我們有必要對(duì)過去技術(shù)進(jìn)步而引發(fā)的就業(yè)影響有整體的分析和認(rèn)識(shí),并與人工智能時(shí)代技術(shù)趨勢(shì)進(jìn)行比較分析,進(jìn)而作出判斷,才能得到更加客觀的結(jié)論。因此,本文將對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,以求為之后的研究做好鋪墊工作。根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn),下面將主要從技術(shù)創(chuàng)造就業(yè)論和技術(shù)抑制就業(yè)論兩個(gè)方面來進(jìn)行梳理。

    一、技術(shù)創(chuàng)造就業(yè)論文獻(xiàn)梳理

    早在18世紀(jì),古典經(jīng)濟(jì)學(xué)家亞當(dāng)·斯密(A.Smith)就認(rèn)為,國(guó)家之富在于分工,分工之所以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要原因是機(jī)械發(fā)明,機(jī)械發(fā)明則提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率[2],雖未直接言明技術(shù)對(duì)就業(yè)的促進(jìn),但在當(dāng)時(shí)那個(gè)勞動(dòng)效率較低的年代,技術(shù)進(jìn)步也加快了分工,間接創(chuàng)造了更多的就業(yè)機(jī)會(huì)。薩伊定律認(rèn)為供給會(huì)自動(dòng)創(chuàng)造需求,技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致產(chǎn)品價(jià)格下降,刺激消費(fèi)需求上升從而廠商增加投資,受技術(shù)進(jìn)步解雇的工人會(huì)被重新吸收。李嘉圖基于“薩伊定律”的分析認(rèn)為,固定資本的更新相對(duì)較慢,新的投資能夠?qū)崿F(xiàn),工資基金受到技術(shù)變動(dòng)的影響相對(duì)不變或增加。所以,重新雇傭被替代的工人總是能夠發(fā)生。John Tamsay(1864)認(rèn)為,增加機(jī)器的使用并不一定會(huì)削減勞動(dòng)的需求,這是由于機(jī)器的使用帶來勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高會(huì)使產(chǎn)品價(jià)格更低,在貨幣持有量一定的情況下,消費(fèi)者可以購(gòu)買到更多的商品,從而促進(jìn)商品生產(chǎn),增加企業(yè)的就業(yè)需求[3]。

    1912年,美籍經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特(Schumpeter J.A.)首次提出創(chuàng)新理念[4],并把因創(chuàng)新而產(chǎn)生的從經(jīng)濟(jì)體系內(nèi)部革新經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的過程稱為“創(chuàng)造性毀滅過程”。雖然這種對(duì)體系內(nèi)部經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的革新會(huì)引起社會(huì)各個(gè)層面,包括就業(yè)等出現(xiàn)震蕩性的“毀滅”,不過,這樣的“毀滅”被認(rèn)為是一種暫時(shí)性的,因?yàn)檫@是“創(chuàng)造性毀滅”,即創(chuàng)新,經(jīng)濟(jì)會(huì)因此而產(chǎn)生更強(qiáng)的活力,就業(yè)和社會(huì)福利等方面會(huì)在這之后有更上一層的發(fā)展。Carnoy M.(1997)則認(rèn)為即使技術(shù)進(jìn)步在微觀層面產(chǎn)生了就業(yè)的損失效應(yīng),但這種損失通常被產(chǎn)出增長(zhǎng)所導(dǎo)致的創(chuàng)造效應(yīng)所抵消[5]。Pini P.(1997)認(rèn)為在既定的名義收入水平下,技術(shù)進(jìn)步降低商品的生產(chǎn)成本和價(jià)格,并刺激總需求,從而引致產(chǎn)出和就業(yè)增加。同時(shí),Paolo Pini(1997)也分析了收入效應(yīng),認(rèn)為這些變化將導(dǎo)致對(duì)消費(fèi)品需求的上升,并通過長(zhǎng)期積累的效果對(duì)就業(yè)總水平產(chǎn)生強(qiáng)有力的補(bǔ)償[6]。羅潤(rùn)東(2006)更是認(rèn)為,隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,將會(huì)出現(xiàn)非技能勞動(dòng)力的“無(wú)限供給”和技能勞動(dòng)力的“無(wú)限需求”,使就業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化[7]。在技術(shù)創(chuàng)造就業(yè)的研究中,對(duì)一國(guó)或地區(qū)作為對(duì)象來分析也是比較普遍的。例如,齊建國(guó)(2002)[8]、王誠(chéng)(2002)[9]等都通過分析認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步創(chuàng)造了就業(yè),如葛新權(quán)和金春華(2004)[10]通過生產(chǎn)函數(shù)測(cè)定得出相似結(jié)論,羅軍(2014)從研發(fā)投入的角度研究,認(rèn)為我國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)的拉動(dòng)作用隨著研發(fā)投入的增加而增加[11]。調(diào)研機(jī)構(gòu)的研究報(bào)告也是相關(guān)研究中的重要組成部分。比如,2015年倫敦市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)的Metra Martech發(fā)布了一份《工業(yè)機(jī)器人對(duì)就業(yè)的積極影響》報(bào)告,認(rèn)為工業(yè)機(jī)器人對(duì)就業(yè)實(shí)際上產(chǎn)生了積極影響而非消極,并認(rèn)為未來5年機(jī)器人將為全世界創(chuàng)造100萬(wàn)個(gè)更高質(zhì)量的就業(yè)機(jī)會(huì)。

    另外,還有一種觀點(diǎn)也可以并入這里,即從短期和長(zhǎng)期角度來分段理解兩者的關(guān)系。這種觀點(diǎn)認(rèn)為,短期來說技術(shù)進(jìn)步會(huì)某種程度抑制就業(yè),但從總體上來看更傾向技術(shù)創(chuàng)造就業(yè)。持該觀點(diǎn)者如Freeman(1987)等認(rèn)為,技術(shù)進(jìn)步在每一個(gè)經(jīng)濟(jì)周期的開始產(chǎn)生的就業(yè)規(guī)模較小,但隨著經(jīng)濟(jì)周期進(jìn)入上升期,就業(yè)規(guī)模就會(huì)逐漸增加。

    二、技術(shù)抑制就業(yè)論文獻(xiàn)梳理

    技術(shù)抑制就業(yè)論是與技術(shù)創(chuàng)造就業(yè)論相對(duì)的研究,其總體觀點(diǎn)概括而言偏向于技術(shù)對(duì)就業(yè)產(chǎn)生的負(fù)面影響。他們認(rèn)為,技術(shù)不僅僅意味著就業(yè)的減少和工人失業(yè),而且嚴(yán)重影響了收入分配和社會(huì)穩(wěn)定,不過,這當(dāng)中又有對(duì)這方面影響認(rèn)知的強(qiáng)弱差異。在技術(shù)抑制就業(yè)的強(qiáng)影響方面,早在19世紀(jì)馬克思就認(rèn)為,“機(jī)器不僅在采用它的生產(chǎn)部門,而且還在沒有采用它的生產(chǎn)部門把工人拋向街頭?!盵12]這構(gòu)成了早期技術(shù)對(duì)就業(yè)的抑制認(rèn)知。Clower(1965)[13]、Malinvaud(1977)[14]和Fabien(2002)[15]就對(duì)技術(shù)給失業(yè)帶來的影響持悲觀態(tài)度,并提出了所謂的“技術(shù)性失業(yè)”,他們都認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響以直接破壞為主。Rifkin(1995)更是提出了“工作終結(jié)論”,認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新正把人類推向一個(gè)沒有工人的失業(yè)。即使出現(xiàn)新的職位,但大多數(shù)以臨時(shí)性和低收入為主。在技術(shù)抑制就業(yè)的弱影響認(rèn)知方面,這里所說的弱是指相關(guān)研究多數(shù)是基于某一個(gè)方面(或者某一些實(shí)證數(shù)據(jù))對(duì)技術(shù)引起的失業(yè)問題的研究,雖認(rèn)為技術(shù)會(huì)引起失業(yè),但還為擺脫傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)技術(shù)與就業(yè)關(guān)系的認(rèn)知,雖然結(jié)論也是技術(shù)抑制了就業(yè)。但技術(shù)發(fā)生革命性變化的近些年,這些研究則沒有太實(shí)質(zhì)的新認(rèn)識(shí)。這方面研究在抑制就業(yè)的研究方面還是偏多的,但多是附條件的抑制研究。例如,Katz與Murphy(1992)借助供求框理論,分析了技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響,認(rèn)為技能偏好型技術(shù)進(jìn)步將增加對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求,并導(dǎo)致低技能勞動(dòng)力的失業(yè)率趨于上升[16]。龔益(2001)認(rèn)為,技術(shù)進(jìn)步會(huì)引起非熟練勞動(dòng)力失業(yè)增加和熟練勞動(dòng)力就業(yè)的增加,由此導(dǎo)致結(jié)構(gòu)性失業(yè)出現(xiàn)[17]。宋小川(2004)[18]和張智勇(2005)[19]認(rèn)為,技術(shù)進(jìn)步帶來了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí),導(dǎo)致就業(yè)機(jī)會(huì)的減少。Aghion與Howitt(1994)認(rèn)為,技術(shù)進(jìn)步雖然提高了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,但對(duì)企業(yè)利潤(rùn)最大化和就業(yè)產(chǎn)生了相反影響:一方面,技術(shù)進(jìn)步通過降低貼現(xiàn)率來產(chǎn)生資本化效應(yīng);另一方面,人力資本投入價(jià)格的增長(zhǎng)減少了企業(yè)的收益,并抑制企業(yè)提供更多崗位的積極性。同時(shí),他們提出了技術(shù)進(jìn)步的“磨損效應(yīng)”,即技術(shù)進(jìn)步降低了現(xiàn)有工作崗位創(chuàng)造的價(jià)值,直接結(jié)果就是失業(yè)水平的提高[20]。杜克大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)家尼爾·杰莫維切和大不列顛哥倫比亞大學(xué)的亨利·休則通過另外一個(gè)視角對(duì)該問題進(jìn)行了分析。他們通過研究發(fā)現(xiàn),前兩次經(jīng)濟(jì)蕭條相比,這次經(jīng)濟(jì)蕭條后就業(yè)市場(chǎng)沒有出現(xiàn)迅速反彈的原因在于,程序認(rèn)知性(如出納、郵局、銀行職員)和程序體力性的工作(如機(jī)器操作工、裁縫)需求不僅下降,而且出現(xiàn)加速下降現(xiàn)象。這些工作在1981—1991年下降了5.6%,在1991—2001年下降了6.6%,而在2001—2011年下降的幅度更是達(dá)到了11%[21]。另外,2013年,牛津大學(xué)的卡爾·弗雷(Carl Frey)和邁克爾·奧斯本(Michael Osbourne)在對(duì)人工智能可能取代職業(yè)分類后就得出47%的崗位可能會(huì)被取代的結(jié)論。2016年,經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織的研究甚至認(rèn)為將會(huì)有9%的就業(yè)機(jī)會(huì)在未來20年完全消失。同年,世界經(jīng)濟(jì)論壇(WEF)發(fā)布報(bào)告稱,未來5年全球勞動(dòng)力市場(chǎng)因機(jī)器人和人工智能技術(shù)的崛起,將導(dǎo)致全球15個(gè)主要國(guó)家的就業(yè)崗位減少710萬(wàn)個(gè)?!吨袊?guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》也顯示,到2025年人工智能將創(chuàng)造140億—330億美元的顛覆性影響,其中包括因AI導(dǎo)致的工作自動(dòng)化而減少的90億美元雇傭成本。從企業(yè)家的角度來是說,勞動(dòng)力雇傭是成本;而對(duì)勞動(dòng)者而言,這則是他們生活收入的來源。按美國(guó)的平均年薪5萬(wàn)美元來計(jì)算,減少90億美元的雇傭成本相當(dāng)于減少18萬(wàn)個(gè)工作崗位。麥肯錫的調(diào)查數(shù)據(jù)則給出了更直觀的比較,如今的人工智能相比于18、19世紀(jì)的工業(yè)革命對(duì)于人類社會(huì)的瓦解程度高達(dá)3 000倍。

    三、文獻(xiàn)評(píng)述

    通過經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展至今的經(jīng)濟(jì)理論研究文獻(xiàn)梳理可知,對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過程中技術(shù)進(jìn)步對(duì)勞動(dòng)者就業(yè)影響的討論從未曾停止。如上所述,技術(shù)引起勞動(dòng)力失業(yè)的問題在多個(gè)方面都給予了關(guān)注和分析。但是,由于歷史認(rèn)知的局限性以及自然和社會(huì)科學(xué)的互溶度低等問題的存在,使得包括經(jīng)濟(jì)學(xué)界在內(nèi)的社會(huì)科學(xué)對(duì)技術(shù)進(jìn)步?jīng)_擊還停留在“暫時(shí)性”影響的階段。的確,在人工智能時(shí)代之前,技術(shù)進(jìn)步雖然在過去的發(fā)展中確實(shí)或多或少影響了就業(yè),但所帶來的整個(gè)社會(huì)的進(jìn)步實(shí)質(zhì)上是要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其帶來的失業(yè)引起的負(fù)面影響的,技術(shù)進(jìn)步所引起的勞動(dòng)力失業(yè)也會(huì)通過學(xué)習(xí)等形式然后轉(zhuǎn)到其他行業(yè),即失業(yè)者會(huì)在一定時(shí)期被消化掉,這種失業(yè)可能會(huì)影響到單個(gè)行業(yè)點(diǎn)上,而最終實(shí)際被淘汰的工人范圍及數(shù)量則是很少的。

    但20世紀(jì)末至今,隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及人工智能(Artificial Intelligence,AI)的快速發(fā)展,技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力失業(yè)的影響又到了一個(gè)全新的階段,傳統(tǒng)思維下的“技術(shù)性失業(yè)”與“結(jié)構(gòu)性失業(yè)”則難以對(duì)其作出合理的預(yù)估與解釋。人類將進(jìn)入人工智能時(shí)代,特別是未來的強(qiáng)人工智能和超人工智能時(shí)代的“深度學(xué)習(xí)”階段。所謂深度學(xué)習(xí),其實(shí)質(zhì)是通過構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型和海量訓(xùn)練數(shù)據(jù),來逐層變換特征,以提升分類或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。相比通過標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行有效監(jiān)督學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)人工智能的機(jī)器來說,深度學(xué)習(xí)能處理不斷增加的海量數(shù)據(jù),通過不斷訓(xùn)練來自行掌握概念,這種學(xué)習(xí)方式更接近于人腦。深度學(xué)習(xí)算法能夠做到傳統(tǒng)人工智能算法無(wú)法做到的事,大幅度提高了處理信息的效率,計(jì)算的結(jié)果會(huì)獲得指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。勞動(dòng)力失業(yè)問題將會(huì)由點(diǎn)及面,形成系統(tǒng)性的問題。如富士康公司,在大陸的工廠擁有100多萬(wàn)人,但為了降低成本、提高效率而引進(jìn)100萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人來代替人工作業(yè)。這些機(jī)器人成本更低廉,且極易管理,而且能24小時(shí)不停歇,敬業(yè)且不怠工。富士康引進(jìn)機(jī)器人從事生產(chǎn)的現(xiàn)象,代表了世界制造業(yè)生產(chǎn)變化的一個(gè)趨勢(shì)。也就是說,過去某一個(gè)行業(yè)或者產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步引起失業(yè),失業(yè)者可以有其他行業(yè)或者產(chǎn)業(yè)的就業(yè)機(jī)會(huì),但人工智能時(shí)代之后,各個(gè)行業(yè)將全面充斥人工智能,也就是說失業(yè)問題將可能全面出現(xiàn)在各個(gè)行業(yè)中。即在大多數(shù)人的傳統(tǒng)認(rèn)知中,新技術(shù)盡管會(huì)催生出新的工作,但在人工智能時(shí)代,它在催生新工作的同時(shí),會(huì)讓多數(shù)工作消失,而且是快速消失。這還只是弱人工智能(Artificial NarrowIntelligence,ANI)時(shí)代,如果根據(jù)庫(kù)茲韋爾的預(yù)想,若干年后人工智能將與人類智力并駕齊驅(qū)甚至超越,即實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)向超人工智能(Artificial Super Intelligence,ASI)的發(fā)展,那時(shí)人類的就業(yè)空間就會(huì)被大大壓縮,直至被替代。技術(shù)創(chuàng)新所帶來的增收效應(yīng)能否與技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力的替代所造成的失業(yè)問題相平衡呢?這種平衡是存在的,即福利制度的提高能與技術(shù)代替勞動(dòng)力的速度相適應(yīng),從而抵消失業(yè)而帶來的社會(huì)問題。但從當(dāng)下的發(fā)展態(tài)勢(shì)看,處在弱人工智能時(shí)代及之前福利制度時(shí)代尚不能實(shí)現(xiàn)普遍的社會(huì)滿足,強(qiáng)人工智能時(shí)代之后則可想而知。所以,這種可能的變必須引發(fā)我們對(duì)未來經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過程中技術(shù)與就業(yè)問題的深度思考。

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