技術進步與就業關系文獻綜述

李智明

（中國政法大學商學院，北京 100088）

引言

縱觀人類發展史，技術進步一直都在其中扮演著重要角色，甚至起著決定性推動作用。后來農耕、冶煉、航海等技術的進步，極大推動了社會的發展。18世紀中葉工業革命時期，蒸汽機的發明和使用將人類對技術的掌控提上了前所未有的高度。人類邁進了以機器生產代替體力勞動，自動化機器和自動化程序替代腦力勞動的歷史進程。技術的升級不斷提高人類生產力的同時也在不斷改變著人類社會的生產關系。可以說，人類幾千年的文明史就是生產方式變革史，或可以說是技術進步演進史。馬克思認為，資產階級借助技術而帶動的工業革命，使它在不到100年的階級統治中創造的生產力比過去一切時代創造全部生產力還要多、還要大[1]。技術的發展給人類帶來福祉的同時，也給勞動者帶來一個現實問題，即技術引發的失業問題，特別是長期失業。而對于技術如何在經濟活動中對就業產生影響，經濟學界也經歷了一個爭論的過程。20世紀末至21世紀初，隨著技術的跨越式進步，技術進步與勞動力就業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視角的探索。近些年，隨著人工智能技術的快速發展，人們在享受技術帶來的高效、便捷同時，也更在意其對就業影響的趨勢了。尤其是，2014年史蒂芬·威廉·霍金（Stephen WilliamHawking）在接受《獨立報》采訪中曾說：“我們已經擁有原始形式的人工智能，而且已經證明非常有用。但我認為人工智能的完全發展會導致人類的終結”，“一旦經過人類的開發，人工智能將會自行發展，以加速度重新設計自己。”2017年，在GMIC全球移動互聯網大會上，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”。該言論一出，人們的擔憂情緒不斷涌現。當然，也有人認為人工智能技術的發展會像之前技術發展一樣，對人類的沖擊是暫時的。要談技術未來的發展對就業的影響，我們有必要對過去技術進步而引發的就業影響有整體的分析和認識，并與人工智能時代技術趨勢進行比較分析，進而作出判斷，才能得到更加客觀的結論。因此，本文將對相關文獻進行梳理，以求為之后的研究做好鋪墊工作。根據現有文獻，下面將主要從技術創造就業論和技術抑制就業論兩個方面來進行梳理。

一、技術創造就業論文獻梳理

早在18世紀，古典經濟學家亞當·斯密（A.Smith）就認為，國家之富在于分工，分工之所以促進經濟增長的重要原因是機械發明，機械發明則提高了勞動生產率[2]，雖未直接言明技術對就業的促進，但在當時那個勞動效率較低的年代，技術進步也加快了分工，間接創造了更多的就業機會。薩伊定律認為供給會自動創造需求，技術進步導致產品價格下降，刺激消費需求上升從而廠商增加投資，受技術進步解雇的工人會被重新吸收。李嘉圖基于“薩伊定律”的分析認為，固定資本的更新相對較慢，新的投資能夠實現，工資基金受到技術變動的影響相對不變或增加。所以，重新雇傭被替代的工人總是能夠發生。John Tamsay（1864）認為，增加機器的使用并不一定會削減勞動的需求，這是由于機器的使用帶來勞動生產率的提高會使產品價格更低，在貨幣持有量一定的情況下，消費者可以購買到更多的商品，從而促進商品生產，增加企業的就業需求[3]。

1912年，美籍經濟學家熊彼特（Schumpeter J.A.）首次提出創新理念[4]，并把因創新而產生的從經濟體系內部革新經濟結構的過程稱為“創造性毀滅過程”。雖然這種對體系內部經濟結構的革新會引起社會各個層面，包括就業等出現震蕩性的“毀滅”，不過，這樣的“毀滅”被認為是一種暫時性的，因為這是“創造性毀滅”，即創新，經濟會因此而產生更強的活力，就業和社會福利等方面會在這之后有更上一層的發展。Carnoy M.（1997）則認為即使技術進步在微觀層面產生了就業的損失效應，但這種損失通常被產出增長所導致的創造效應所抵消[5]。Pini P.（1997）認為在既定的名義收入水平下，技術進步降低商品的生產成本和價格，并刺激總需求，從而引致產出和就業增加。同時，Paolo Pini（1997）也分析了收入效應，認為這些變化將導致對消費品需求的上升，并通過長期積累的效果對就業總水平產生強有力的補償[6]。羅潤東（2006）更是認為，隨著技術的不斷進步，將會出現非技能勞動力的“無限供給”和技能勞動力的“無限需求”，使就業結構發生變化[7]。在技術創造就業的研究中，對一國或地區作為對象來分析也是比較普遍的。例如，齊建國（2002）[8]、王誠（2002）[9]等都通過分析認為技術進步創造了就業，如葛新權和金春華（2004）[10]通過生產函數測定得出相似結論，羅軍（2014）從研發投入的角度研究，認為我國勞動力就業的拉動作用隨著研發投入的增加而增加[11]。調研機構的研究報告也是相關研究中的重要組成部分。比如，2015年倫敦市場調研機構的Metra Martech發布了一份《工業機器人對就業的積極影響》報告，認為工業機器人對就業實際上產生了積極影響而非消極，并認為未來5年機器人將為全世界創造100萬個更高質量的就業機會。

另外，還有一種觀點也可以并入這里，即從短期和長期角度來分段理解兩者的關系。這種觀點認為，短期來說技術進步會某種程度抑制就業，但從總體上來看更傾向技術創造就業。持該觀點者如Freeman（1987）等認為，技術進步在每一個經濟周期的開始產生的就業規模較小，但隨著經濟周期進入上升期，就業規模就會逐漸增加。

二、技術抑制就業論文獻梳理

技術抑制就業論是與技術創造就業論相對的研究，其總體觀點概括而言偏向于技術對就業產生的負面影響。他們認為，技術不僅僅意味著就業的減少和工人失業，而且嚴重影響了收入分配和社會穩定，不過，這當中又有對這方面影響認知的強弱差異。在技術抑制就業的強影響方面，早在19世紀馬克思就認為，“機器不僅在采用它的生產部門，而且還在沒有采用它的生產部門把工人拋向街頭?！盵12]這構成了早期技術對就業的抑制認知。Clower（1965）[13]、Malinvaud（1977）[14]和Fabien（2002）[15]就對技術給失業帶來的影響持悲觀態度，并提出了所謂的“技術性失業”，他們都認為技術進步對就業的影響以直接破壞為主。Rifkin（1995）更是提出了“工作終結論”，認為技術創新正把人類推向一個沒有工人的失業。即使出現新的職位，但大多數以臨時性和低收入為主。在技術抑制就業的弱影響認知方面，這里所說的弱是指相關研究多數是基于某一個方面（或者某一些實證數據）對技術引起的失業問題的研究，雖認為技術會引起失業，但還為擺脫傳統經濟學對技術與就業關系的認知，雖然結論也是技術抑制了就業。但技術發生革命性變化的近些年，這些研究則沒有太實質的新認識。這方面研究在抑制就業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，分析了技術進步對就業結構的影響，認為技能偏好型技術進步將增加對高技能勞動力的需求，并導致低技能勞動力的失業率趨于上升[16]。龔益（2001）認為，技術進步會引起非熟練勞動力失業增加和熟練勞動力就業的增加，由此導致結構性失業出現[17]。宋小川（2004）[18]和張智勇（2005）[19]認為，技術進步帶來了經濟增長的同時，導致就業機會的減少。Aghion與Howitt（1994）認為，技術進步雖然提高了經濟增長率，但對企業利潤最大化和就業產生了相反影響：一方面，技術進步通過降低貼現率來產生資本化效應；另一方面，人力資本投入價格的增長減少了企業的收益，并抑制企業提供更多崗位的積極性。同時，他們提出了技術進步的“磨損效應”，即技術進步降低了現有工作崗位創造的價值，直接結果就是失業水平的提高[20]。杜克大學經濟學家尼爾·杰莫維切和大不列顛哥倫比亞大學的亨利·休則通過另外一個視角對該問題進行了分析。他們通過研究發現，前兩次經濟蕭條相比，這次經濟蕭條后就業市場沒有出現迅速反彈的原因在于，程序認知性（如出納、郵局、銀行職員）和程序體力性的工作（如機器操作工、裁縫）需求不僅下降，而且出現加速下降現象。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到了11%[21]。另外，2013年，牛津大學的卡爾·弗雷（Carl Frey）和邁克爾·奧斯本（Michael Osbourne）在對人工智能可能取代職業分類后就得出47%的崗位可能會被取代的結論。2016年，經濟合作與發展組織的研究甚至認為將會有9%的就業機會在未來20年完全消失。同年，世界經濟論壇（WEF）發布報告稱，未來5年全球勞動力市場因機器人和人工智能技術的崛起，將導致全球15個主要國家的就業崗位減少710萬個?！吨袊斯ぶ悄苄袠I市場前景與投資戰略規劃分析報告》也顯示，到2025年人工智能將創造140億—330億美元的顛覆性影響，其中包括因AI導致的工作自動化而減少的90億美元雇傭成本。從企業家的角度來是說，勞動力雇傭是成本；而對勞動者而言，這則是他們生活收入的來源。按美國的平均年薪5萬美元來計算，減少90億美元的雇傭成本相當于減少18萬個工作崗位。麥肯錫的調查數據則給出了更直觀的比較，如今的人工智能相比于18、19世紀的工業革命對于人類社會的瓦解程度高達3 000倍。

三、文獻評述

通過經濟學發展至今的經濟理論研究文獻梳理可知，對于經濟增長過程中技術進步對勞動者就業影響的討論從未曾停止。如上所述，技術引起勞動力失業的問題在多個方面都給予了關注和分析。但是，由于歷史認知的局限性以及自然和社會科學的互溶度低等問題的存在，使得包括經濟學界在內的社會科學對技術進步沖擊還停留在“暫時性”影響的階段。的確，在人工智能時代之前，技術進步雖然在過去的發展中確實或多或少影響了就業，但所帶來的整個社會的進步實質上是要遠遠大于其帶來的失業引起的負面影響的，技術進步所引起的勞動力失業也會通過學習等形式然后轉到其他行業，即失業者會在一定時期被消化掉，這種失業可能會影響到單個行業點上，而最終實際被淘汰的工人范圍及數量則是很少的。

但20世紀末至今，隨著互聯網、物聯網、大數據以及人工智能（Artificial Intelligence，AI）的快速發展，技術對勞動力失業的影響又到了一個全新的階段，傳統思維下的“技術性失業”與“結構性失業”則難以對其作出合理的預估與解釋。人類將進入人工智能時代，特別是未來的強人工智能和超人工智能時代的“深度學習”階段。所謂深度學習，其實質是通過構建機器學習模型和海量訓練數據，來逐層變換特征，以提升分類或預測的準確性。相比通過標記數據進行有效監督學習的傳統人工智能的機器來說，深度學習能處理不斷增加的海量數據，通過不斷訓練來自行掌握概念，這種學習方式更接近于人腦。深度學習算法能夠做到傳統人工智能算法無法做到的事，大幅度提高了處理信息的效率，計算的結果會獲得指數級增長。勞動力失業問題將會由點及面，形成系統性的問題。如富士康公司，在大陸的工廠擁有100多萬人，但為了降低成本、提高效率而引進100萬臺機器人來代替人工作業。這些機器人成本更低廉，且極易管理，而且能24小時不停歇，敬業且不怠工。富士康引進機器人從事生產的現象，代表了世界制造業生產變化的一個趨勢。也就是說，過去某一個行業或者產業技術進步引起失業，失業者可以有其他行業或者產業的就業機會，但人工智能時代之后，各個行業將全面充斥人工智能，也就是說失業問題將可能全面出現在各個行業中。即在大多數人的傳統認知中，新技術盡管會催生出新的工作，但在人工智能時代，它在催生新工作的同時，會讓多數工作消失，而且是快速消失。這還只是弱人工智能（Artificial NarrowIntelligence，ANI）時代，如果根據庫茲韋爾的預想，若干年后人工智能將與人類智力并駕齊驅甚至超越，即實現強人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）向超人工智能（Artificial Super Intelligence，ASI）的發展，那時人類的就業空間就會被大大壓縮，直至被替代。技術創新所帶來的增收效應能否與技術對勞動力的替代所造成的失業問題相平衡呢？這種平衡是存在的，即福利制度的提高能與技術代替勞動力的速度相適應，從而抵消失業而帶來的社會問題。但從當下的發展態勢看，處在弱人工智能時代及之前福利制度時代尚不能實現普遍的社會滿足，強人工智能時代之后則可想而知。所以，這種可能的變必須引發我們對未來經濟增長過程中技術與就業問題的深度思考。

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