【周末】与机器赛跑(3)

  第三章 创造性破坏:技术飞速发展和就业岗位消失下的经济

  我们正受着一种新疾病的折磨,这种病的名字,一些读者或许还没听说过,但在未来岁月,他们会反复听到的——这就是,技术性失业。也即是说,因为我们新发现了大量减少使用劳动力的手段,而又尚未及时地给劳动力找到新的用途,如此导致了失业。——约翰•梅纳德•凯恩斯(John Maynard Keynes),1930

  第二章讨论的具体技术以及更广泛的技术加速趋势,正创造着庞大的价值。毫无疑问,它们提高了生产力,故此增加了我们的整体财富。但与此同时,和所有的通用技术一样,计算机需要商业模式、组织流程结构、制度和技能的同步创新。这些无形的资产,包括组织和人力资本,在公司的资产负债表和官方的国民生产总值统计数据上,往往是遭到忽视的,但它们的重要性毫不亚于硬件和软件。

  问题就出在这里。数字技术迅速变化,但组织和技能却跟不上。因此,数百万的人被抛在了后面。他们的收入和就业机会都遭到了摧残,较之数字革命之前,他们的绝对购买力变得更差了。尽管我们经济制度的基础以为价值创造和就业岗位创造之间存在着密切的联系,但“大衰退”则表明,这一联系变弱了,或是断裂了。这不仅仅是商业周期的产物,更是生产性质深层结构变化带来的一种症状。随着棋盘下半场的技术提速,经济失谐也会加速,导致社会契约的破坏。最终,除了第一波失业浪潮的受害者,穷人和富人也都会受到伤害。

  技术、生产力和就业的经济越发成为辩论的战场,而且似乎充满了矛盾。明明创造了这么多的价值,为什么同时还存在着这么多的经济上的厄运呢?技术加速,收入却停滞不前,这怎么可能呢?一如前文所述,数字技术发展迅速,人类的变化却很缓慢,两者之间日益失谐。然后,我们再结合若干已经得到了充分理解的经济原理,就能解开这些明显的悖论了。

  生产率的发展

  在海量的经济统计数据中——失业、通货膨胀、贸易、预算赤字、货币供给,等等——有一点至关重要:生产率的增长。生产率指的是每单位投入的产出量。尤其是,劳动生产率可以用每名工人每小时的产出来衡量。长期来看,生产率的增长几乎是确保生活水平不断提高的唯一关键。罗伯特•索洛(Robert Solow)夺下诺贝尔经济学奖,就是因为他指明了,经济增长并非因为人们工作更努力,而是因为人们干活干得更聪明。这意味着使用新的技术和生产技巧能创造更多的价值,且无需增加所用的劳动力、资本和其他资源。

  即便每年生产率只增长区区几个百分点,随着时间的推移,也会造就巨大的财富。假设劳动生产率每年增长1%(整个19世纪就是这样),那么,大约70年,生活标准就能翻一倍。可如果劳动生产率每年增长4%(像2010年那样),那么,70年之后,生活标准能翻16倍。4%的增长固然是例外,好消息是,过去10年的劳动力增长始终颇为可观——是20世纪60年代以来最棒的。平均每年2.5%的增长速度,比20世纪70年代和80年代都快很多,甚至也比90年代快(见图3.1)。而且,对90年代中期以来生产率激增的来源,经济学家们基本上达成了共识:信息技术。

  尽管官方的统计数据令人鼓舞,但它们远非完善。在质量、品种、及时性、客户服务,以及其他难以衡量的产出方面,它们很难说明问题。小麦生产了多少吨、钢铁炼了多少吨当然比较容易计算,但是老师的教学质量的高低、超市里的谷物可供选择的品种,或者是否能全天24小时提供ATM机提款等等,这些因素的价值却难以评估。

  除了这种测量上的问题,还有一点事实需要考虑:像维基百科、FacebookYouTube这些东西,基本上是无法体现在生产力统计数据中的。互联网和移动电话提供越来越多的免费服务,人们清醒的时候花在上面的时间越来越多,这种测量误差就变得愈加重要了。此外,大部分政府服务只计算成本值,这么做隐含的假设是,政府行业的整个生产率增长为零——不管其真实生产率增长较之经济其他领域的水平如何。

  测量误差的最后一项源头来自医疗保健。医疗保健是经济中一个尤为重大的组成部分。医疗保健领域的生产力很难测量,人们还经常以为它是停滞不动的,然而,较之1960年,美国人的平均寿命延长了10年。这一点极有价值,但它却并不算在我们的生产率数据当中。按经济学家威廉•诺德豪斯(William Nordhaus)的说法:“大致上,20世纪寿命增长带来的价值,跟非健康商品和服务领域的可测增长价值同样大。”

  早前的时代也有许多意义重大却又未曾衡量的质量元素,如电话带来的福利收益,抗生素令得疾病减少带来的福利收益等。此外,也有生产率统计数据高估了增长的地方,如统计数据未曾考虑污染增加、或犯罪率增加让人们在震慑犯罪的商品和服务上多花了钱等。总的来说,官方的生产率数据可能低估了我们生活水平随时间推移所获得的真实增长。

  中值收入停滞不前

  和劳动生产率相比,若考虑到通货膨胀带来的影响,家庭中值收入自20世纪70年代以来就放慢了增长速度(如图3.2)。一如第一章中的讨论,泰勒•考恩和其他人将之视为经济全面停滞的证据。

  从某些方面来看,考恩对情况的严重性有所低估。如果你把焦点放在过去10年的适龄就业家庭上,实际中值收入其实从60746美元降到了55821美元。这是自统计此类数据以来,中值收入首次出现降低的10年。经通胀调整后,家庭净值中值也有所下降,这同样也是第一次。

  怎么会这样呢?大部分的差异来自中值和分布平均值的区别。①假设50名建筑工人正在酒吧喝酒,比尔•盖茨走了进来,最贫穷的顾客走了出去,那么,顾客的平均财富会陡然飙升到10亿美元。然而,中值顾客(也就是恰好分布在正中间的那位顾客)的财富,完全没有改变。

  美国国民的收入,正好就出现了类似这样的情况。最近数十年创造了上万亿美元的财富,但这笔财富的大部分都落到了占人口比例相对较小的群体手里。事实上,经济学家埃德•沃尔夫(Ed Wolff)发现,1983年到2009年间,美国增长的所有财富,100%地集中到了20%收入最高的家庭。其余4/5的人口,在近30年里反倒出现了净财富减少。反过来,5%收入最高的人口,掌握了净财富增长的80%;1%收入最高的人口更是独占了40%强。换言之,这就类似分形的特点:越是分布在顶端的群体,获得的总财富收益越是不成比例的大。1937年,富兰克林•D.罗斯福在自己的第二次总统就职演说上说:“检验我们进步的,不在于我们是否为富裕者带来了更多的财富,而在于我们是否为匮乏者提供了足够的财富。”但美国国内生产总值显然不是以这种方式增长的。

  这跟第二章机器绩效提升的证据是相符的。技术进步不曾陷入停滞,总财富的创造也不曾陷入停滞。相反,中值收入的停滞主要反映了经济对收入及财富的分配方式发生了根本性的变化。处在中间的工人在赛跑中输给了机器。

  考察其他统计数据,还揭示了一个更深层次、更具普遍性的问题。不光收入和薪资(也即劳动力的价格)出现萎缩,就业岗位的数量(或劳动力需求量)同样出现了萎缩(图3.4)。自20世纪20年代的大萧条以来,过去10年首次出现了就业岗位净创造值毫无增加的情况。

  若是考虑到整体人口增长,就业岗位创造匮乏问题就严峻了。过去10年,美国总人口增长了3000万,所以,为保持和2000年相同的就业人口比例,我们需要创造1800万个就业岗位。然而,我们基本上没有创造任何就业岗位,就业人口比例从64%以上落到了不到58%。

  缺乏就业岗位并非单纯因大衰退导致大规模裁员带来的问题。相反,它说明深层结构问题持续恶化了10多年。劳工统计局的《职位空缺和劳工流动调查》(Job Openings and Labor Turnover Survey,简称JOLTS)表明,自2000年以来,人才需求急剧下降。目前大部分的失业,是缺乏聘用需求所致,并非裁员增加。此外,经济学家史蒂文•J.戴维斯(Steven J. Davis)、杰森•费比曼和约翰•霍尔蒂万格(John Haltiwanger)开展的一项研究发现,过去10年,每一空缺职位对应的招聘力度也在大幅下降。雇主似乎没了从前那样的劳动力需求。

  这反映出,自20世纪90年代初引起人们注意的“无就业复苏”模式,在自此之后出现的两轮经济衰退中愈发恶化。经济学家陈庚辛(Menzie Chinn)和罗伯特•戈登(Robert Gordon)分别做了分析,发现产出和就业的古老关系(称为奥肯法则)需要加以修正了。从历史上看,产出增加意味着就业增加,但近年来的复苏所创造的就业岗位比预期要少得多;国民生产总值反弹,就业岗位却不然。随着数字技术越来越普遍,越来越强大,历史上国内生产总值和就业人数之间存在的密切联系似乎削弱了。正如第二章的例子所述,一切并非巧合。

  机器如何摧毁就业岗位

  至少打从1811年内德•勒德(Ned Ludd)的追随者们砸烂机械纺织机那一刻起,工人们就在担心自动化技术会摧毁就业岗位了。经济学家宽慰他们说,就算原有的就业岗位给淘汰了,也总会创造出新的就业岗位的。200多年来,经济学家都没说错。尽管自动化技术的推广已经取代了数百万的就业岗位,但截至20世纪末,每10年到头的时候,总有更多的美国人找到了工作。然而,这一经验事实其实暗藏着一桩肮脏的秘密。经济规律从来没说过,每个人,或者大多数人,会自然而然地从技术进步中获益。

  没怎么受过经济学训练的人,靠着直觉便领悟到这一关键。他们明白,有些人类工人,恐怕会在和机器的赛跑中出局。具有讽刺意味的是,受过最好教育的经济学家却往往最是抵制这一想法,因为标准的经济增长模型隐含着如此假设:国家的经济增长能造福该国所有居民。然而,一如诺贝尔经济学奖得主保罗•萨缪尔森(Paul Samuelson)所指,外包和离岸并不一定会提高所有工人的福祉,同样道理,技术进步并不是一道能自动提高所有人收入的浪潮。即便整体财富增长了,也有可能出现赢家和输家,而且通常的情况也正是如此。输家也不一定只是劳动力大军中无关紧要的一小部分,比如制造业里的非熟练工。原则上,它们完全可能是人口的绝大多数,甚至人口的90%以上。

  如果工资可以自由浮动,那么,随着技术的不断进步,输家会为了保住自己的饭碗,接受越来越低的薪资。但这种浮动也是有极限的。勒德分子们认为工作受到威胁、开始砸机器之后没多久,经济学家大卫•李嘉图(他起初也以为技术进步能造福所有人)就设计出一套抽象的模型,揭示了技术导致失业的可能性。这套模型的基本思路是,到了某一程度,对工人的均衡工资有可能跌至无法维持生活的水平。任何有理智的人都明白为了这么低的工资而接受工作毫无必要,故此,工人会失业,而工作则会换由机器完成。

  当然,这只是一个抽象模型。但经济学家格里高利•克拉克曾在《应该读点经济史》(Farewell to Alms A Farewell to Alms)一书中就这一现象给出过真实生活里的怪异例子:

  工业革命之初有一种苦力,其饭碗和生计到20世纪初基本上消失殆尽。这就是马。工业革命很久以后,英格兰用于做工的马匹都欣欣向荣,1901年时,共有325万匹劳力马匹。尽管长途运输已经由铁路取代,驱动机械也已由蒸汽机取代,但马匹仍然用于犁地耕田、拖拉板车、短途运输、运河拉纤、下矿负重,战争时还负责军备后勤。但19世纪末内燃机的出现,迅速取代了这些苦力的马匹,到1924年,马匹总数已不足200万匹。虽然只要这些马匹还能上岗就业,它们始终能换回工钱。但工钱之低,已不足偿付饲料钱。

  随着技术不断向前挺进,机器能比人类更廉价地完成越来越多的工作,我们可以想象,未来总有一天,技术会取代从前专属于人类工人的就业岗位和任务。事实上,至少在美国,非技术工人的工资已经连续30多年走低了。

  我们现在也明白,如果存在刚性下调阻力,使得工资并不随技术进步飞速降低自动化成本而飞速下跌,工资也能够保持在维持生活必需的水平以上,但技术导致失业的情况仍可能出现。最低工资法、失业保险、医疗保险、现行工资法、长期用工合同,自不必说还有惯例和心理,都令得工资飞速降低难成现实。②此外,雇主大多会发现,减薪有损士气。正如效率工资方面的文献提到过,此类减薪会令得员工士气低落,让公司流失最优秀的人才。

  但实行彻底的弹性工资制也绝非灵丹妙药。以大比例的劳动力工资日渐走低来缓解机器取代人工的威胁,这可完全算不上是有吸引力的解决方案。工资降低不光会影响工人的生活水平,亦只能起到“苟延残喘”的作用。摩尔定律非但不是昙花一现,反倒呈指数加速趋势。

  技术导致失业的威胁是真切的。为理解这一威胁,我们先对技术变化导致的三群互有交叠的赢家和输家做个定义:(1)高技能vs.低技能工人;(2)超级明星vs.平凡群众;(3)资本vs.劳力。每一组别都有证据充分的事实,以及与数字技术存在的确凿关联。此外,这三个群体并非互相排斥的。事实上,一个群体的赢家,很有可能也是另外两个群体的赢家,于是令得技术导致失业的后果越发聚敛。

  不管怎样,经济理论都很明确。就算技术进步提高了生产效率,造就了更多的整体财富,同样也可能影响到报酬的分配,令得部分人的境遇比创新之前要糟糕。随着经济不断发展,赢家的收益的数量会比受损者的损失数量更大,对那些在谈判桌上处于不利位置的人来说,这个大概算是个小小的安慰吧。归根结底,技术的影响是一个实证上的问题,一个最好靠观察数据来加以解决的问题。对上述三个群体里的所有赢家和输家,这是个令人烦恼的消息。让我们分别看看他们的情况。

  1.高技能vs.低技能工人

  我们将从偏重技能的技术变革开始,这或许是上述3种现象中得到了最仔细研究的一种。技术变革提高了对高技能劳动力的需求,同时减少以至消除了对低技能劳动力的需求。大量的工厂自动化就属于这类情况,例行的重活累活交给了机器,更复杂的编程、管理和营销决策等仍保留在人类手里。

  经济学家达龙•阿塞莫格鲁(Daron Acemoglu)和大卫•奥特尔(David Autor)最近发表了一篇论文,强调受教育最多和最少的工人之间收入分歧日益加剧。过去40年,只有高中学历的工人的周薪下降,只有高中学历的工人以及大学肄业(只完成了部分学业,没有大学毕业证)的工人薪资陷入停滞。另一方面,受过大学教育的工人则获得了明显的收益,完成了研究生训练的工人工资涨幅最大(图3.5)。

  更重要的是,受教育较高的劳动力的相对价格——也即薪资——的提高,出现在一个受教育较高工人供给同样增加的时期。不断增长的供给加上更高的薪资,这两点确凿无疑地表明,高技能劳动力的相对需求增加。而因为受教育最少的工人基本上已经拿着最低的工资了,这种变化加剧了整体收入不平等问题。

  很明显,从图3.5中的数字来看,数字时代的薪资分歧加速了。一如大卫•奥特尔、劳伦斯•卡茨(Lawrence Katz)、艾伦•克鲁格(Alan Krueger),以及弗兰克•利维和理查德•默南等诸多学者的详细研究所证明,对高技能劳动力的相对需求提高,跟技术的进步(尤其是数字技术的进步)有着紧密联系。因此,人们把这种变化叫做“偏向技能的技术变革”(skill-biased technical change,简称SBTC)。最近一轮偏向技能的技术变革有两种不同的组成部分。机器人、数控车床、计算机库存控制、自动转录等技术已经替代了过去完成这些常规任务的工人。同时,数据可视化、分析、高速通信和快速原型制造等其他技术,凸显了以数据为驱动的抽象推理能力的重要性,从而提升了这些工作的价值。

  偏向技能的技术变革在过去同样重要。19世纪的大部分时期,全体农业劳动力中约有25%都用来为谷物脱粒。到19世纪60年代,这份工作获得了自动化。20世纪的特点是,不光农业,连工厂工作的机械化都加速了。哈佛大学的两位经济学家,克劳迪亚•戈尔丁(Claudia Goldin)和拉里•卡茨(Larry Katz)回应第一位诺贝尔经济学奖得主简•丁伯根(Jan Tinbergen)时形容当时偏向技能的技术变革是“教育与技术之间的赛跑”。尽管技术使越来越多的非技能工作自动化,但对教育的投入也越来越大,大幅提高了美国劳动力的平均教育水平,帮忙避免了不平等的飙升。当然,教育和技能并不是同义词,但它是与技能相关最容易衡量的一个方面,故此,这一模式表明,对更高技能的需求增长速度快过了供给。

  本书合著者埃里克•布林约尔松与蒂莫西•布雷斯纳汉、洛林•希特(Lorin Hitt)、杨辛苦(音译,Shinku Yang)进行的研究发现,偏向技能的技术变革有一个关键方面:信息技术不光提高了计算机使用者的技能,更重要的是,它还促成了更广泛的工作组织上的变化。最富生产力的企业改造、重组了决策权、激励系统、信息流、招聘系统,以及组织资本的其他方面,最大化地利用了信息技术带来的好处。这,反过来,又需要劳动力掌握截然不同、普遍而言更高的技能水平。与其说计算机的直接使用者需要掌握更多技能,倒不如说是整个生产流程,甚至整个产业都得到了重新设计,以便利用强大的全新信息技术。更重要的是,花在计算机硬件上的每一美元,往往都起到了催化作用,让互补的组织资本投资增加10美元以上。无形的组织资产通常是很难改变的,但对组织的成功也更为重要。

  踏入21世纪,自动化影响到了范围更广的工作。就连中国工厂工人所挣的低工资,也不能让他们免为新机械及配套的组织及制度变化波及。例如,电子制造商富士康创始人兼董事长郭台铭2011年宣布,未来3年将购买100万台机器人,取代目前绝大部分的员工。这些机器人将接手喷漆、焊接和基本的装配等日常工作。富士康目前拥有10000台机器人,下一年预计将有30万机器人上岗。

  2.超级明星vs.平凡群众

  第二种分歧来自超级明星和平凡群众。许多行业都是赢家通吃或至少是赢家吃掉大部分的竞争,少数几个巨头抢下奖品的最大份额。想想流行音乐,职业竞技和CEO的市场吧。数字技术扩大了这些市场的规模和范围。这些技术不光能复制信息商品,甚至还能够越来越多地复制商业流程。因此,一个人的天分、洞见或决定如今能主宰全国甚至全球的市场。与此同时,优秀但不够杰出的本地竞争者愈发被从市场里排挤出去。各行各业的超级明星现在挣到的报酬都比几十年前要多了。

  这种效应,在收入分配最顶部是非常明显的。薪资分布最靠前10%的人,比劳动力其余人等做得都要好得多,可即便是在这一群体中,也出现了日益加剧的不平等。1%收入最高者的收入增长速度比其他最高收入者都要快。反过来,0.1%和0.01%收入最高者的收入,增长得甚至更加快。这不是普普通通偏向技能的技术变化,而是反映了超级明星获得的独特奖励。1981年,舍温•罗森(Sherwin Rosen)——他本人就是经济学领域的超级明星——在一篇开创性的文章中提出了超级明星经济学。在许多市场上,消费者愿意为最优秀者支付溢价。如果凭借技术,单一的卖方能够廉价地复制自己的服务,那么,质量最高的供应商便能夺下最多,甚至整个的市场。次好的供应商可能在质量上相差无几,但却只拿得下极小一部分收入。

  技术能够将一个普通市场变成超级明星式市场。录音时代到来之前,最优秀的歌手可以让一座音乐大厅人满为患,但整整一年,大概最多就能接触到上万名听众。每个城市可能都有本地的明星,少数顶尖表演者能够进行全国巡演,但就算全国最出色的歌手,也只能接触到潜在听众中相对微不足道的一部分。然而,等音乐可以录制下来并以极低的边际成本分销之后,少数最顶尖的表演者就把持了每一个市场里绝大部分的收入,古典音乐领域的马友友如此,流行乐坛的Lady Gaga亦然。

  经济学家罗伯特•弗兰克(Robert Frank)和菲利普•库克(Philip Cook)证明,随着技术的转化,录音、软件、戏剧、运动,以及其他所有行业都可以通过字节传输之后,赢家通吃的市场如雨后春笋般激增。随着经济越来越以软件为基础(有些领域体现在明处,有些体现在暗处),这一趋势加快了速度。一如我们在2008年的一篇《哈佛商业评论》文章中讨论过,数字技术不光能够复制字节,也能复制流程。例如,CVS等公司在自己的企业信息系统里嵌入了订购处方药的流程。每当CVS有所改进,便立刻将之扩散到分布在全国的4000家门店,放大改进的价值。因此,行政决策的触及范围和影响(如怎样对流程进行组织),也相应扩大了。

  事实上,按埃里克新近与学生金禧卿(Heekyung Kim,音译)所做的研究,CEO与普通工人之间的薪资比,从1990年的701上涨到2005年的3001,这一增长的大部分和信息技术的更广泛使用有关系。他们发现,其他高层管理人员的报酬也出现了类似的增长模式,只是未达如此极端的程度。通过数字技术,企业家、CEO、娱乐明星和财务管理人员得以在全球市场施展才干,获取以往时代不可想象的奖赏。

  肯定地说,技术并非影响收入的唯一因素。政治因素、全球化、资产价格的变化,以及企业监管(CEO和财务主管适合此一情况)同样起到了重要作用。特别是,金融服务业占国民生产总值的比重大幅增长,在利润和报酬中所占比重涨幅更大,收入分布的顶端尤其如此。高效的金融是现代经济的关键,过去10年,大规模人力和技术投资带来的回报,有相当一部分来自租金再分配(如从事复杂的计算机程序交易),而不是创造真正的财富。其他国家,因为有着不同的制度,采用信息技术的速度较慢,不平等的发展趋势没有这么极端。但美国的整体变化相当可观。据经济学家伊曼纽尔•赛斯的说法,美国1%收入最高的家庭,掌握了自2002年以来经济发展带来的65%的好处。事实上,塞斯还报告说,美国0.01%最顶尖的家庭(也即收入在1147.7万美元以上的14588户家庭),其收入在全国收入中所占份额,在1995年到2007年间翻了一倍,从3%提高到了6%。

  3.资本vs.劳力

  第三种分歧来自资本与劳力。大多数类型的生产都同时需要机器和人的劳动力。根据谈判理论,生产创造的财富是按照相对议价能力来分配的,反过来,这又反映了每一种投入对生产所做出的贡献。如果技术降低了人类在特定生产流程中的重要性,资本设备的所有者就能够在生产的商品和服务中占据更大的收入份额。可以肯定的是,资本的所有者同样是人类——故此财富并不会从社会中消失——但资本的所有者一般跟完成大部分劳动的人截然不同,而且人数极少,所以,收入的分配会受到影响。

  特别是,如果技术替代了劳动力,你可能会料到,设备所有者赚取的收入份额相对于劳动者会增高——这是典型的资本和劳力议价之战。③近年来这种事情发生得越来越多了。凯瑟琳•马迪根(Kathleen Madigan)注意到,经济衰退结束以来,设备和软件的实际支出飙升了26%,而员工薪资总支出基本持平。

  此外,越来越多的证据表明,最近几年,资本在国内生产总值中占据着越来越大的份额。如图3.6所示,企业利润已轻松超过了衰退前的水平。

  据美国商务部最近更新的数据,最近的企业利润占国内企业总收入的23.8%,这是一个创纪录的高比例,比此前的纪录高了整整一个多百分点。类似的,企业利润占国内生产总值的比重也达到了50年来的高点。与此同时,各种形式的劳动报酬,包括工资和福利,却达到了50年来的低点。相对于劳动力,资本吃掉的馅饼份额越来越大了。

  经济衰退固然加剧了这一趋势,但该趋势其实是长期变化中的一部分。经济学家苏珊•弗雷克(Susan Fleck)、约翰•格拉泽(John Glaser)和肖恩•斯普拉格(hawn Sprague)指出,劳动力在国内生产总值所占比重的趋势线在1974年到1983年间基本持平,但自那以后就一直在下降。你若是想到在像富士康工厂那样的地方,工人马上要被省力的机器人代替,也就很容易想出为什么在技术的推动下,收入的相对份额会发生变化了。

  还有一点也很重要,在劳工统计局的数据中,劳动力在收入中所占的份额是包括了前文所讨论的CEO、金融专业人士、职业运动员,以及其他“超级明星”所得薪资的。从这个意义上说,劳动力收入份额下降还低估了普通工人面临的严峻局面。它还可能低估了资本和劳动力之间的收入分歧,因为CEO和其他高级管理人员兴许拥有议价能力,能掌握本该分配给普通股持有者的部分“资本份额”。

  不平等可能影响到整体经济的规模

  技术改变了高技能工人相对于低技能工人的收入份额,改变了超级明星相对于普通群众的收入份额,也改变了资本相对于劳动力的收入份额。这是一场简单的零和博弈吗?一些人的损失完全跟另一些人的收益相抵消?不一定。从积极的方面看,不平等能为人们获取技能、力争进入超级明星国度、或进行资本积累提供收入刺激。但是,不平等同样有可能从以下几方面伤害整体经济福祉。

  首先,收入的边际效用降低是一条最基本的经济规律。意外收获1000美元,兴许会增加你的幸福感,或效用;但要是你已经有了1000万美元,偶然得到1万美元就算不上什么事儿。二,哪怕人们可以容忍、甚至赞美结果的不平等,机会的平等对社会的效率和公平却很重要。然而,要是穷人的孩子只能得到不平等的医疗保健、营养或教育,底层人民无法在公平的赛场上竞争,那么,机会的平等就很难实现。三,不平等不可避免地会影响政治,对其造成破坏或撼动。一如经济学家达伦•阿西莫格鲁(Daron Acemoglu)所说:

  即便是在多元化的民主社会,经济实力也往往有倾向演变为政治实力。在美国,这大多是通过竞选捐款,或用财富和金钱买到接触政治家的机会来实现的。这种政治上的通道意味着,不平等和不公平的竞争环境之间,恐怕存在着更强大、更扭曲的联系。

  最后,如果技术导致不同群体之间的收入出现相对突然的变化,说不定会阻碍整体经济发展,令得总需求崩溃(当前这一轮的低迷正反映了这种总需求的崩溃)。

  让我们来看看前文讨论的3组赢家和输家各自的情况。偏重技能的技术变革提高了高技能工人的收入,降低了低技能工人的收入、甚至削减了低技能工人的就业,其净效应可能是总需求下降。高技能工人获得额外收入后,大概会选择增加休闲时间,进行储蓄,而不是拼命加班。与此同时,低技能工人没了工作,又缺乏新的就业资格,从劳动力大军里出了局。两个群体的人都工作得比从前少了,所以总体产出下降。④

  超级富裕的超级明星们也一样,他们获得了额外的财富,把大部分储存了起来,而不那么璀璨的竞争对手们只能削减消费。这一转变同样令得整体产出下降。前劳动局局长罗伯特•赖克(Robert Reich)认为,这种局面要为大萧条负一部分的责任,诺贝尔经济学奖得主约瑟夫•斯蒂格利茨(Joseph Stiglitz)则详细地论述过,财富日益集中在相对较小的群体里,会腐蚀经济发展。

  最后,收入从劳动力转入资本手里,同样会令得总需求下降。看出这一点很简单。较之劳动者,资本家往往会把尽量多的边际美元储蓄起来。短期内,收入从劳动力转入资本家,会降低总消费,故此也就降低了国民生产总值。有个可能是杜撰出来的经典故事概括了此一现象:福特汽车公司的CEO亨利•福特二世和美国汽车工会主席沃尔特•鲁瑟(Walter Reuther)共同巡视一家现代汽车制造厂。福特想用玩笑打击鲁瑟,就说:“沃尔特,这下,你该怎么叫这些机器人付你们工会的会费呢?”鲁瑟眼睛也不眨地立刻回答:“亨利,你又怎么叫它们买你的汽车呢?”

  随着时间的推移,良好运作的经济理当能够按照上述收入再分配类型的要求,调整新的消费途径。例如,1800年时,大约90%的美国人从事农业生产,1900年这一比例降到了41%,而到2000年,更是只有2%。工人们离开农场的进程长达两个世纪,同一时期,其他领域创造了足够的全新就业岗位,新的行业层出不穷,足以消化这些农业工人。然而,要是变化快得超出了预期,体制也来不及调整,转型就有可能出现灾难性的结果。过去10年,加速的技术不光瓦解某一个领域,而是瓦解了近乎所有的领域。面对不利冲击,有一个常见办法可以暂时维持消费:大举借贷。短期而言这当然可行,如果人们预料冲击是暂时性的,借贷甚至也是理性的做法。但如果技术发展的趋势持续下去,甚至大规模地发展下去,借贷就不可维持了。

  可以说,过去10年差不多就发生了这样的事情。许多美国人的工资增长率远低于历史水平,随着技术对所属行业的改变,不少工人的工资甚至出现了实质上的负增长。借贷帮忙遮掩了问题,直至大衰退降临。本来可以分散到数十年间的需求逐步崩溃,一下压缩到了一个短得多的时期,不管是工人改变技能、企业家发明新的商业模式、管理者进行必要调整,都变得难上加难,跟不上这个速度。结果就出现了一系列失调的危机。当然,和过去的商业周期一样,近年来的失业大部分是由于整体经济需求疲软所致,反映的是极其严重的衰退。但这并不能否定就业水平下降中重要的结构性元素,甚至可以这么说,大衰退本身恐怕就部分反映了这些深层次结构问题的滞后响应。

  展望未来

  展望未来,我们认为上述3个趋势不光加快了速度,而且还在不断演化。例如,大卫•奥特尔和大卫•多恩(David Dorn)主持的新研究就对偏重技能的技术变革提出了一个有趣而出人意料的见解。他们发现,技能和工资之间的关系最近变成了“U”形。在最近这10年里,对处于技能分布中间区域的工人,需求降得最厉害。掌握最高技能的工人干得很好,但有趣的地方在于,技能最低的工人吃到的苦头也比技能不高不低的工人要少,这反映出劳动力需求存在两极分化的趋势。

  这体现出一个有关自动化进程的有趣事实。把簿记员、银行柜员或半熟练工厂工人的工作自动化,要比把园丁、美发师或者家庭保健护士的工作自动化更容易。特别是,在过去25年,事实业已证明,需要一定程度身体协调性和感官直觉的肢体活动比基本的信息处理活动更能抵挡自动化进程,这个现象,叫做“莫拉维克悖论”(Moravecs Paradox)。例如,许多类型的文职工作都实现了自动化,每天,数百万的人都在跟机器银行柜员和机场票务代理进行互动。更近一些的时候,呼叫中心的工作(20世纪90年代时曾大范围地外包给印度、菲律宾或其他低工资国家)已经越来越多地为自动语音应答系统所取代,因为随着技术的进步,自动语音应答系统可以识别的专业词汇库越来越大,甚至能够识别完整的句子了。

  与此对照,视觉、精细的动作技能和运动能力,更难实现自动化。人类大脑可以凭借历经数百万年进化磨炼的高度专业化神经回路,识别脸孔、操作物体,在无序的环境里穿行。人类大脑固然难以掌握5位数相乘这种自然状态下用不到的高难度技能,但每当人们测探边缘、利用视差定位空间中的物体,大脑皮层却稀松平常地做着远为复杂的运算。机器运算在前一种任务上超过了人类,对第二种任务却还没找到重大突破口。

  随着数字技术不断改进,未来几十年,后一种技能是否仍能为人类独霸,我们说不准。第二章里谷歌自动驾驶汽车和IBM超级计算机“沃森”的例子,指出了一条不同的前进道路。未来10年,技术将迅速崛起,自动化卡车司机的工作,正如过去10年,卡车路线调度工作一步步实现了自动化。同样,技能光谱的高端部分也很脆弱,之前我们举过例子:“e-discovery”技术取代了律师,说不定,像“沃森”那样的技术,还会取代医疗诊断人员。

  几点结论

  技术进步很快,好消息是,它从根本上提高了经济的生产力。然而,技术进步并不能自动惠及社会中的每个人。尤其是,收入和就业机会都变得愈发不平等。最近的技术进步对一些技能群体更为有利(尤其是许多领域的“超级明星”),并有可能提高了资本较劳动力在整个国民生产总值中所占的比重。

  中值收入停滞不是因为技术缺少进步。恰恰相反,问题出在我们的技能和制度没跟上技术快速发展的步伐。在19世纪和20世纪,每当出现自动化浪潮淘汰某些部门的就业岗位和职业时,企业家就发掘新的机会,这样,劳动力能得到重新安置,工人也能掌握成功的必要技能。数百万人离开了农业,但在制造业和服务业找到工作的人数,却比这更多。

  21世纪,技术变革不光快,而且更普遍。蒸汽机、电动机、内燃机固然都是令人印象深刻的技术,但并不曾像数字技术这样,在各个领域都创造出不断进步的局面。一方面,计算机已经变得比30年前强大数万倍;另一方面,所有的证据都表明,这一步伐还将再持续至少10年,甚或更久远。此外,从某种意义上来说,计算机是一种“万能机器”,适用于近乎所有的行业和任务。尤其是,数字技术现在还能完成过去专属于人类的心智任务。通用计算机不光跟劳动力中60%从事信息处理任务的工人直接相关,对剩余40%的工人,影响也越来越大。随着技术挺入棋盘下半场,计算机的能力每翻倍一次,都会提高它的应用数量,影响工作和就业。故此,我们的技能和制度必须努力、更努力地跟上它的脚步,以免越来越多的劳动力面临技术性失业的惨淡前景。

  注 释

  ①作者注:该差异还反映了现在的家庭规模比过去要小(故此,家庭收入增长不如个人收入增长快),以及国内生产总值和收入的计算方法存在一些技术上的不同。

  ②作者注:这种工资刚性得到了广泛观察,并且成为多种商业周期宏观经济模型的核心部分。

  ③不过,具体的经济理论稍微复杂一些。在运作良好的市场,资本(或劳动)带来的报酬往往体现了额外一单位资本(或额外一名工人)的边际价值。提高自动化程度,并不一定能让资本家赚到更多的回报,因为这取决于增加股本的昂贵程度。故此,文中预测的后果,跟生产、分配和监管制度的具体细节也是密切相关的。

  ④经济学家阿诺德•克林(Arnold Kling)在博客中描述了这样一个模型。http://econlog.econlib.org/archives/2011/01/who_will_write.html

  (未完待续,关注书虫子,做思想体操)

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