技術(shù)進(jìn)步對工作和就業(yè)水平結(jié)構(gòu)的沖擊

吳錦宇 浙江工商大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院

“一種新的疾病正在折磨著我們，某些讀者也許還沒有聽說過它的名稱，不過在今后幾年內(nèi)將聽得不想再聽”——約翰·梅納德·凱恩斯于1930年將這種病命名為“由技術(shù)進(jìn)步而引致的失業(yè)”。2019年2月國際勞工組織研究報(bào)告——《世界就業(yè)和社會展望：2019年趨勢》報(bào)告在列舉當(dāng)前全球就業(yè)的一些突出問題后警告說，如果各國政策制定者及其推出的政策不能應(yīng)對相關(guān)挑戰(zhàn)，那么一些通過新技術(shù)實(shí)現(xiàn)的新商業(yè)模式，可能會破壞現(xiàn)有勞動力市場在改善就業(yè)情況、就業(yè)社會保護(hù)和完善勞動標(biāo)準(zhǔn)等領(lǐng)域的成就。

一、技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)影響的爭論

對“技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)的負(fù)面影響”話題而引發(fā)的擔(dān)憂其實(shí)由來已久，科學(xué)技術(shù)進(jìn)步總是帶來工作崗位的毀滅和創(chuàng)造。西方各國學(xué)者們一致的觀點(diǎn)是，當(dāng)前面臨情況與以前不一樣，這一進(jìn)程在現(xiàn)在和未來都會更快，因?yàn)榻?jīng)歷的不是一次科技革命，而是同時(shí)經(jīng)歷多次科技革命。哪怕變動速度不像很多人以為的那樣具有爆炸性，但至少也是非?？斓?。

關(guān)于“技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)的影響”，有以下兩種截然不同的觀點(diǎn)。悲觀派提出，這些變化是非常迅速的，如果生產(chǎn)系統(tǒng)和政府機(jī)構(gòu)不能適應(yīng)，它們將落伍于這些變動?？枴じダ椎鹊难芯匡@示，美國47%的工作，OECD國家57%的工作，中國77%的工作，正在由于機(jī)器學(xué)習(xí)和自動機(jī)器人的最新進(jìn)展而面臨自動化的挑戰(zhàn)。樂觀派認(rèn)為，歷史上有過其它的技術(shù)革命，它們摧毀了工作，但是也創(chuàng)造了新工作。托馬斯·弗里德曼提出，新機(jī)器在很多領(lǐng)域會是人類的“智能助手”，這會提升生產(chǎn)效率，在很多情形中有助于就業(yè)。他指出，這些智能助手意味著幾乎所有的工作都成了知識工作。這種互補(bǔ)性不會自動發(fā)生，而是需要公共政策方面的一致努力，公司和個人對于終生學(xué)習(xí)的態(tài)度，還有新的社會契約和機(jī)構(gòu)來帶來變革和刺激所需要的投資。但是，這兩派都未能提供確鑿的證據(jù)來支持觀點(diǎn)。

二、藍(lán)領(lǐng)工作、白領(lǐng)工作與自動化

（一）20世紀(jì)及以前

勞動學(xué)界的傳統(tǒng)觀點(diǎn)是：藍(lán)領(lǐng)工作崗位有被自動化取代的風(fēng)險(xiǎn)，而白領(lǐng)工作崗位則不可能。達(dá)龍·阿西莫格魯指出，尖端技術(shù)工作的發(fā)展會比40年前更為快速，藍(lán)領(lǐng)職業(yè)會迅速萎縮。他說，在1760年至1850年間，得益于工會和高中教育的普及發(fā)展，當(dāng)時(shí)的技術(shù)發(fā)展帶來的益處才抵達(dá)低端藍(lán)領(lǐng)階層。

在20世紀(jì)的發(fā)達(dá)國家中，與只有高中文憑的工人相比，接受過大學(xué)教育的工人的相對工資有所增長，此類現(xiàn)象被稱為“技能溢價(jià)”。當(dāng)然，技能溢價(jià)增長幅度因時(shí)間和地點(diǎn)而有所不同。但是一般趨勢是，熟練工人的“價(jià)格”相對于非熟練工人的“價(jià)格”在上升，這價(jià)格是靠與其相對的工資水平而衡量的。技術(shù)至關(guān)重要，它有“技術(shù)偏向”。它偏好那些有技能的人，或者說對那些非熟練工人有負(fù)面偏見?？傊?，因?yàn)榧夹g(shù)這個原因，和非熟練工人的工作相比，熟練工人的工作更重要，更有價(jià)值。這種“技術(shù)進(jìn)步偏向”理論被用于解釋發(fā)達(dá)國家中的工資趨勢。

（二）21世紀(jì)：技術(shù)變革對白領(lǐng)工作的沖擊

進(jìn)入21世紀(jì)，這并不能確保白領(lǐng)工作在未來也能在技術(shù)變革面前受到保護(hù)。因?yàn)楝F(xiàn)在機(jī)器的能力有很大提高。

促進(jìn)了現(xiàn)在機(jī)器的能力的突飛猛進(jìn)有以下三個原因：計(jì)算能力、數(shù)據(jù)處理能力、程序設(shè)計(jì)的改進(jìn)。第一，計(jì)算能力的飛速提高。在2001年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)家得主邁克爾·斯賓塞指出，摩爾法則在過去的50年里處理能力的費(fèi)用降低了“100億倍”。在斯賓塞提及的這50年中，這個預(yù)言大多都被證實(shí)，一些年份快一點(diǎn)，一些年份放慢。這種機(jī)械成就驅(qū)動了計(jì)算處理能力在同期的迅猛增長。很多計(jì)算機(jī)科學(xué)家預(yù)言通過不同的計(jì)算方式，摩爾法則在未來仍會有效。第二，數(shù)據(jù)存儲能力的這種改善。數(shù)據(jù)科學(xué)亦稱大數(shù)據(jù)，預(yù)測性分析，以及數(shù)據(jù)分析。這些術(shù)語大多指的是同一種現(xiàn)象。在《職業(yè)的未來》一書中，理查德·蘇斯肯德預(yù)計(jì)到2020年，同樣的信息每幾個小時(shí)就創(chuàng)造出來了。隨著人類的活動變得數(shù)碼化，所有活動和決策都留下了海量“數(shù)據(jù)殘余”，現(xiàn)在能捕捉和儲存這種殘余。第三，程序設(shè)計(jì)的突飛猛進(jìn)。近期程序設(shè)計(jì)方面，也就是這些系統(tǒng)和機(jī)器所遵循的規(guī)則方面有了突破性的智識進(jìn)展。這意味著可以將這種處理能力和數(shù)據(jù)付諸使用。

傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，白領(lǐng)工作很難被自動化取代，因?yàn)槿藗儚氖碌墓ぷ魇且徽麎K無法分割的“事情”的組合。但是，這種觀點(diǎn)顯然是錯的。工作不是不可分割的事物的渾然整體。事實(shí)上，任何工作都是由很多任務(wù)組成的。職業(yè)工作人員在崗位上進(jìn)行多種活動，這是“基于任務(wù)的就業(yè)市場模式”。

基于工作的過程當(dāng)職業(yè)性工作被分解或者解構(gòu)，變成各項(xiàng)任務(wù)時(shí)，工作的各個部分就變得非常簡單。并不是白領(lǐng)工作的所有活動都需要創(chuàng)造力、判斷力或者同情心，或者說很多情況下，都不太需要這三者。如果職業(yè)性工作被分解成各個分支任務(wù)，可以發(fā)現(xiàn)很多任務(wù)就是簡單重復(fù)性的。這意味著我們發(fā)現(xiàn)，人們可以輕易解釋他們執(zhí)行這些任務(wù)時(shí)所遵循的特定規(guī)則。如果這些規(guī)則很容易闡述，也就很容易為機(jī)器設(shè)計(jì)出一套類似的規(guī)則，讓機(jī)器基于解釋來遵守。

在經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)中，慣常性任務(wù)最容易被自動化取代，這被稱為“慣常性假設(shè)”。學(xué)者理查德·蘇斯肯德和丹尼爾·蘇斯肯德于2019年指出，認(rèn)為非慣常性任務(wù)不會被自動化取代，這個觀點(diǎn)基于一個錯誤的想法—“要發(fā)展能從事專家層面的任務(wù)的系統(tǒng)，唯一的辦法是重復(fù)人類專家的思考過程，這是一個錯誤想法”；這個想法是“人工智能錯誤”。 實(shí)際上，機(jī)器通過分析數(shù)據(jù)，能夠比人類取得更好的成果，而不需要進(jìn)行人類所經(jīng)過的過程。當(dāng)白領(lǐng)工作被分解成活動時(shí)，它經(jīng)常有一個慣常性任務(wù)的組成部分，很容易被自動化。因此，白領(lǐng)工作在自動化面前有風(fēng)險(xiǎn)。而且，非慣常性工作也來越能被自動化。白領(lǐng)工作的自動化，很多是非慣常性任務(wù)，而不是慣常性任務(wù)。

在思考技術(shù)能力方面，人類的職業(yè)工作者被驚人的機(jī)器處理能力，大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲能力，還有復(fù)雜程序所擊敗。系統(tǒng)比律師更準(zhǔn)確的預(yù)見法庭判決，機(jī)器依照過去的醫(yī)療數(shù)據(jù)比醫(yī)學(xué)做出更好的醫(yī)學(xué)診斷。高性能的機(jī)器并不依賴于人類的創(chuàng)造力、判斷力或者同情心。在很多情況下，它們所遵循的規(guī)則并不是人類所遵循的。

人工智能謬誤還在于這個慣常性假設(shè)的核心。這個假設(shè)指出，因?yàn)槿祟惸軌蜉p易說出他們在執(zhí)行這些任務(wù)時(shí)遵循的法則，所以慣常性任務(wù)很容易被自動化。因此我們很容易基于這些闡述制定規(guī)則讓機(jī)器人遵守。反而言之，非慣常性任務(wù)很難被自動化，因?yàn)槿祟愖裱囊?guī)則并不清楚。但是這忽視了一個事實(shí)，那就是有其它方式來發(fā)展系統(tǒng)，來從事專家級的工作，而不需要試圖復(fù)制人類專家的思考過程。也就是說，如果在執(zhí)行同樣的任務(wù)時(shí)，機(jī)器遵循的法則不同于人類所遵循的法則，那么人類能否解釋他們在完成任務(wù)時(shí)所遵循的法則并不重要。

三、技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)水平和結(jié)構(gòu)的影響

布林約爾松和邁克菲研究技術(shù)是否會終結(jié)工作以及和工作緊密相關(guān)的所有福利（例如養(yǎng)老金和健康保險(xiǎn)），他們指出，人類正在經(jīng)歷前所未有的迅速變化的技術(shù)革命的陣痛。如果機(jī)器能夠更好而且更經(jīng)濟(jì)的做工，那還要人類干什么？技術(shù)會讓人類陷入失業(yè)和不公平的深淵嗎？

總的來說，技術(shù)改變就業(yè)水平結(jié)構(gòu)有以下三大特點(diǎn)：（1）技術(shù)會取代大部分慣常性任務(wù)，但是不一定會取代人類所從事的所有工作。工作由很多任務(wù)組成。“工作”和“任務(wù)”的區(qū)分很重要，因?yàn)榧夹g(shù)能夠取代一些任務(wù)，輔助補(bǔ)充其它任務(wù)。最容易被技術(shù)取代的任務(wù)是重復(fù)性的，很容易被自動化。但是，事實(shí)是很少有職業(yè)能被完全自動化（至少目前如此）?，斈岣竦热酥赋?，不到5%的現(xiàn)今工作可以被完全自動化，但是，在60%的工種中，幾乎三分之一（30%）的任務(wù)可以被自動化。最新研究顯示，在美國和發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)中，基于慣常任務(wù)的工作大幅下降。（2）技術(shù)使得基于非慣常性任務(wù)的職業(yè)更加寶貴。這導(dǎo)致勞動力市場的兩極分化，對工資分布的兩個極端的兩種職業(yè)的需求大增?；诜菓T常認(rèn)知任務(wù)的職業(yè)（計(jì)算機(jī)專家，工程師和技師，以及那些其工作隨著技術(shù)而變得更加寶貴的工人）的崗位和工資增長。這些職業(yè)通常在工資分布的頂端。同時(shí)，一些非慣常性體力工作（例如，家政服務(wù)）不太容易被自動化，通常由教育水平不高的低收入人群承擔(dān)，也面臨需求增長。而對中等水平工資的職業(yè)的需求則下降，這些職業(yè)通常涉及慣常性的任務(wù)。布林約爾松和邁克菲預(yù)測說，這一趨勢會加劇，因?yàn)樗粌H影響到那些其工作由慣常任務(wù)組成的工人，也影響到很多其工作會在近期被自動化的工人，這些人處于教育水平分布的高端（翻譯，數(shù)據(jù)分析師，管理人員等白領(lǐng)工人）和低端（例如汽車和卡車司機(jī)等藍(lán)領(lǐng)工人）。（3）技術(shù)降低了生產(chǎn)很多商品和服務(wù)的成本，這至少會提升一些行業(yè)中的雇工數(shù)量。例如，詹姆士·貝森研究表明，自動提款機(jī)的大規(guī)模使用并不意味著銀行業(yè)雇員的末日。與此相反，銀行業(yè)的工作崗位年均增長2%。自動提款機(jī)將雇員從最慣常性的任務(wù)中解放出來，將他們的工作從簡單的柜臺交易轉(zhuǎn)換到處理客戶的信貸申請和投資。但是，更重要的是，自動提款機(jī)的使用大規(guī)模降低了開設(shè)新的分支機(jī)構(gòu)的成本。因此，盡管每間分支機(jī)構(gòu)的員工人數(shù)降低，分支機(jī)構(gòu)的數(shù)目大幅增加，使得銀行業(yè)的雇員人數(shù)增加。

詹姆士·貝森的另一項(xiàng)研究表明，從1980年到2013年，大量使用信息和通訊技術(shù)的部門雇傭了更多工人。這確認(rèn)了一個歷史趨勢，那就是在過去一個世紀(jì)技術(shù)并沒有降低人口中的勞動人口比例。相反，這個比例在每個國家都有增加，和婦女大量進(jìn)入勞動力市場同步。根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)合會（IFR）的研究，制造類機(jī)器人直接或間接地增加了人類就業(yè)崗位的總數(shù)。到2020年，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在全球范圍內(nèi)直接或間接創(chuàng)造的崗位總數(shù)將從190萬增長到350萬，每部署一個機(jī)器人，將創(chuàng)造出3.6個崗位。阿西莫格魯和雷斯特雷波的最新研究探索了在美國制造業(yè)中使用機(jī)器人的影響。他們認(rèn)為，與信息技術(shù)不同，工業(yè)機(jī)器人對于勞工需求和工資都有負(fù)面影響。在這種情形中，工作損失這一負(fù)面影響大于產(chǎn)品和服務(wù)的低成本所帶來的雇傭上的正面影響。目前這種工作崗位損失還比較小，因?yàn)楸M管機(jī)器人的使用大大增長，使用比例仍然很低。但是，所有跡象似乎都表明，機(jī)器人在未來會非常普及。產(chǎn)品和服務(wù)的低成本，還有勞動力轉(zhuǎn)移到非慣常性任務(wù)，這都帶來的雇傭上的正面影響。該研究表明，就業(yè)所受的沖擊可能是非常大的。

對于技術(shù)所創(chuàng)造的新工作機(jī)會是否能夠惠及那些被這些變革取代的工人這個問題。在這方面的結(jié)論也是不確定的。就美國而言，奧拓和唐認(rèn)為，很多因?yàn)樾畔⒑屯ㄓ嵓夹g(shù)而下崗的工人被迫從事低技術(shù)含量（處于工資分布低端）的工作。只有少數(shù)人能夠?qū)崿F(xiàn)突破，獲得同等的、或者更加有技術(shù)含量或者收入更高的工作。

自動化是否會導(dǎo)致就業(yè)人口比例下降，或者只是導(dǎo)致職場的轉(zhuǎn)型？許多研究都表明，很多（尤其是慣常性）工作會被摧毀，而一些全新的工作會被創(chuàng)造出來。但是，工作創(chuàng)造和工作摧毀的速度取決于變化的速度，還有經(jīng)濟(jì)體重新培訓(xùn)工人，將工人從式微的經(jīng)濟(jì)活動轉(zhuǎn)移到新生經(jīng)濟(jì)活動中的能力。如果沒有政策干預(yù)，這些變動會繼續(xù)導(dǎo)致收入不平等。

世界正在進(jìn)入第四次工業(yè)革命。第一次工業(yè)革命是在制造業(yè)中使用蒸汽機(jī)；第二次工業(yè)革命由電的發(fā)現(xiàn)而引發(fā)；第三次和第四次工業(yè)革命以信息通訊技術(shù)的大規(guī)模發(fā)展應(yīng)用為特點(diǎn)。最近的發(fā)展階段則以信息通訊技術(shù)與包括人工智能、大數(shù)據(jù)、云、3D打印、物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)區(qū)塊鏈的各種新技術(shù)混糅和交融為特征。與以往的歷次技術(shù)革命相比，“人工智能革命”對就業(yè)的沖擊范圍將更廣、力度將更大、持續(xù)也將更久。2015年國際機(jī)器人協(xié)會將工業(yè)機(jī)器人界定為“三維以上空間的自動控制、可重新編程和多重目的的機(jī)器，用于工業(yè)自動化，可能是固定的或者活動的?！睓C(jī)器人指的是自動化控制、可以被重新編程的多功能機(jī)器。在過去的20年中，機(jī)器人在美國和歐洲的使用增長了4到5倍，在電氣、電子、塑料、金屬和機(jī)械業(yè)增長尤為迅速。全世界的可運(yùn)營工業(yè)機(jī)器人到2019年年底會增至260萬，這意味著從2016年到2019年平均12%的年增長率。機(jī)器人和自動化的傳統(tǒng)市場仍然保持最強(qiáng)勁的增長勢頭。人工智能取得了突破性進(jìn)展。牛津大學(xué)的研究表明，47%的工作在未來20年會被自動化完全取代。麥肯錫的一項(xiàng)研究表明，自動化活動在美國占到了經(jīng)濟(jì)總體的51%，27萬億美元的工資總值。在全球范圍，自動化可能會影響到全球經(jīng)濟(jì)的49%，11億工人，還有127萬億美元的工資總值。據(jù)估算，因?yàn)樽詣踊腿斯ぶ悄埽壳奥殬I(yè)中的一半將會在2055年消失。

自從20世紀(jì)80年代計(jì)算機(jī)開始廣泛應(yīng)用以來，工資中位數(shù)變化不大，勞動收入所占的比重下降，普通技術(shù)人群中的勞動力參與程度下降地尤為明顯。部分原因是由于自動化導(dǎo)致了許多中等收入工作的消亡，其中包括機(jī)械操作員、行政秘書、律師助理、保險(xiǎn)推銷員等。因而，在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中的勞動力市場中，由自動化帶來的中等收入工作消亡的趨勢正在日益上升。最近，這一趨勢在部分發(fā)展中國家也逐漸蔓延。從長遠(yuǎn)看，自動化進(jìn)程似乎不會減速。

可以預(yù)見，技術(shù)進(jìn)步正在改變著工作以及就業(yè)水平結(jié)構(gòu)。