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?自2016年Alpha Go戰(zhàn)勝人類世界圍棋冠軍李世石以來，「人工智能威脅論」在普羅大眾中的影響就甚囂塵上。

人們擔憂：世界冠軍這等智商極高的人類都能被人工智能打敗，我等凡人又豈能僥幸逃之？

Alpha Go的出現(xiàn)，就如同一枚炸彈投入原本波瀾不興的海面，驚濤駭浪。這時，人們再環(huán)顧四周，早已滲透在日常生活中的機器人作業(yè)與自動化產(chǎn)線，也突然變得不再只是象征「智能化」，更被視為了人工智能有一天將會「全面」代替人類的表現(xiàn)。

因此，另一種聲音開始成為大眾看待人工智能的主流觀點之一：機器人會在越來越多的崗位上威脅「打工人」、提高社會的失業(yè)率。

顯然，這是一個武斷的說法。機器人的「職業(yè)工具屬性」確實肉眼可見地在增加，但至于是否會在人類的社會生活中威脅到就業(yè)率，仍有待商榷。比如，《經(jīng)濟學人》便提出：目前全球人工智能與機器革命正處于發(fā)展中期，但2019年發(fā)達經(jīng)濟體的就業(yè)率飆升至歷史最高水平，機器人使用率最高的日本與韓國的失業(yè)率恰巧是最低的。

在《Economists are revising their views on robots and jobs》一文中，筆者談到，盡管近兩年新冠疫情的大流行加速失業(yè)率飆升（比如美國在2020年4月的失業(yè)率曾高達14%），使人們將失業(yè)率與自動化生產(chǎn)直接因果掛鉤，但「自動化發(fā)展引起失業(yè)的證據(jù)并不多」。

不僅如此，發(fā)達國家還面臨勞動力短缺的問題。根據(jù)OECD（經(jīng)濟合作與發(fā)展組織）的統(tǒng)計，近兩年崗位空缺的數(shù)量甚至還破了新紀錄，被認為更容易被機器人取代、技能要求低的職業(yè)工資增長得卻異常迅速。

換言之，機器人的「打工人威脅論」是不是空穴來風？

1 自動化 vs. 就業(yè)率

事實上，不久前哈佛大學的研究者Philippe Aghion等人提出了一個關于機器人的新觀點：從公司層面來看，自動化發(fā)展所帶來的直接影響可能是增加就業(yè)，而不是減少就業(yè)。

論文地址：https://scholar.harvard.edu/files/aghion/files/direct_and_indirect_effects_of_automation.pdf

在研究報告《The Direct and Indirect Effects of Automation on Employment: A Survey of the Recent Literature》中，Philippe Aghion調查了大量文獻與數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)過往的研究聚焦于「自動化減少勞動力」的陳詞濫調中，沒有從企業(yè)的發(fā)展層面討論問題。

早在2020年，基于國際機器人聯(lián)合會（IFR）的總體數(shù)據(jù)，MIT的Daron Acemoglu與波士頓大學的Pascual Restrepo就調查了1990年至2007年間工業(yè)機器人對美國就業(yè)市場的影響，發(fā)現(xiàn)自動化是影響就業(yè)的主要因素——每千名工人中多一個機器人，就會使就業(yè)與人口的比率減少約0.2個百分點，工資增長減少0.42%。

更直白點，就是在美國，每多用一個工業(yè)機器人，就會取代6個工人。

但是，基于德國的數(shù)據(jù)，Wolfgang Dauth等學者在2021年發(fā)表了《Adjustment of Labor Markets to Robots》一文，反駁了這種觀點，稱「機器人對總就業(yè)率的影響為零」。類似報告也支持了這一觀點，還指出「機器人密集化與總體的工廠生產(chǎn)力提高、工資上漲和產(chǎn)出價格下降有關」，機器人的使用有利于提升整體就業(yè)率。

相比往期報告從勞動力份額層面討論，Philippe Aghion等人從企業(yè)層面的數(shù)據(jù)分析入手，發(fā)現(xiàn)了多家英美研究公司曾提出不一樣的視角——自動化對使用自動化技術的企業(yè)的就業(yè)有直接的積極影響。

這背后的邏輯是：自動化企業(yè)的生產(chǎn)力會得到提高，可以在保證高質量的情況下降低成本，從而增加市場對企業(yè)產(chǎn)品的需求，由此擴大發(fā)展規(guī)模，提供更多的招聘崗位。與此同時，技術可能會幫助公司進軍新的領域，或聚焦在勞動力更密集的產(chǎn)品與服務當中。

表格1：行業(yè)采用機器人的速度和就業(yè)人口比例的變化之間屬于負相關關系

表格2：工具變量回歸

根據(jù)表格2的分析，第(1)列從沒有任何控制的回歸開始，發(fā)現(xiàn)了一個負效應：每1000名工人多一個機器人會導致就業(yè)與人口比率下降1.317個百分點。第(2)列增加了對ICT和進口的控制，其幅度仍然相同。但第(3)列和第(4)列依次測試了人口特征和大區(qū)假數(shù)的影響，結果幾乎沒有受到影響。在第(5)列中，僅增加對制造業(yè)份額的控制就足以失去顯著性，并大幅降低點估計。

結合不同的控制措施，第(6)列至第(8)列的規(guī)格提供了負的和有統(tǒng)計學意義的IV估計。然而，在第(9)列和第(10)列中，研究者用通勤區(qū)層面的制造業(yè)特定行業(yè)份額的控制來取代廣泛的行業(yè)份額控制。

具體來說他們控制了期末機器人數(shù)量最多的三個2位數(shù)行業(yè)（占2014年機器人總數(shù)的74%）：汽車、橡膠和食品行業(yè)。相對于指數(shù)的構建，這些是關鍵行業(yè)。系數(shù)仍為負數(shù)，但變得不顯著。這最后兩列強調，結果對納入少數(shù)高度機器人化的行業(yè)是敏感的。

2 企業(yè) vs. 工廠 vs. 行業(yè)

在Aghion等人的研究中，他們分為企業(yè)與工廠兩個層面進行調查。他們發(fā)現(xiàn)，自動化對工廠就業(yè)的影響也是積極的，并且這種積極的影響會隨著時間的推移不斷增加。

如圖1所示，若今天工廠的自動化程度提高1%，就業(yè)率就會上漲0.2%，十年后則會增加0.4%。企業(yè)層面的結果也類似。

圖1：自動化對工廠層面的就業(yè)影響

圖2則顯示，在企業(yè)實現(xiàn)自動化后的幾年里，自動化會轉化為企業(yè)總銷售額的增加。從投資自動化的那一年到八年后，這種效應將會保持穩(wěn)定。

圖2：自動化對企業(yè)層面的就業(yè)影響

在行業(yè)上，生產(chǎn)力效應會增加自動化企業(yè)與非自動化企業(yè)的競爭，具體表現(xiàn)為：

• 自動化企業(yè)的生產(chǎn)力會使該企業(yè)的產(chǎn)品需求增加、市場份額上升，而非自動化企業(yè)的市場空間被擠壓；
• 使用機器人的企業(yè)創(chuàng)造了新的就業(yè)機會，擴大了經(jīng)營規(guī)模，而不使用機器人的企業(yè)會逐漸在激烈的競爭中出現(xiàn)負產(chǎn)出，失去就業(yè)機會

對于國內(nèi)就業(yè)來說，積極影響與消極影響不一定能直接抵消；因此，這種競爭在一定程度上要以犧牲其他國家的利益為代價。

圖3表明，與沒有進行自動化投資的公司相比，在新的工業(yè)設備上進行大量投資的公司在接下來的十年里，其倒閉的可能性會大大降低。

圖3：對工業(yè)設備的大量投資對企業(yè)退出概率的影響

總的來說，就是自動化本身與就業(yè)并不敵對。通過使生產(chǎn)過程現(xiàn)代化，自動化技術可以給企業(yè)帶來更強的競爭力，贏得新市場，從而在全球化的浪潮中雇傭到更多員工。

3 重新審視「AI威脅論」

在2017年發(fā)表的《Revisiting the risk of automation》一文中，Melanie Arntz等學者曾試圖預測702種工作的計算機化概率，得出一個結論是「美國47%的就業(yè)崗位在未來十年或二十年內(nèi)會面臨自動化的風險，且只有33%的工作有較低的自動化風險」。

但Aghion的報告指出：這份分析其實忽略了工作的任務內(nèi)容。事實上，如果考慮任務的差異性，美國工人中，只有9%會面臨自動化的高風險。

越來越多的研究支持驗證了Aghion等人的觀點。比如，耶魯大學的Daisuke Adachi及其同事研究了1978至2017年間日本的制造業(yè)。研究發(fā)現(xiàn)，每1000名工人中增加一個機器人，企業(yè)的就業(yè)率就會提高2.2%。

論文地址：https://daisukeadachi.github.io/assets/papers/robot_japan_latest.pdf

麻省理工學院（MIT）的Joonas Tuhkuri與其同事在另一項研究中考察了芬蘭企業(yè)，也得出相似結論：對先進技術的采用導致了雇用的增加。

論文地址：https://economics.mit.edu/files/22239

總的來說，經(jīng)濟學家對于機器人與人類就業(yè)之間的關系的看法正在改變。

不過，Aghion等人也明確了一點：雖然自動化在公司或行業(yè)層面上促進了就業(yè)，但對整個經(jīng)濟領域的影響尚未可知。

理論上，采用機器人的公司可能會非常成功，然后在競爭中取勝，減少了可提供的工作崗位總數(shù)。諸如這樣的問題還有待研究人員繼續(xù)研究。但至少在這個階段，我們可以明確的是：對自動化全盤悲觀的敘述時代已經(jīng)結束。?