AI時代的勞動市場 (Laura Tyson)
本文作者為Laura Tyson，為美國總統經濟顧問委員會前主席，現為加州大學柏克萊分校哈斯商學院教授，岩溪資產管理集團（Rock Creek Group）高級顧問，為《信報》撰寫專欄「博集先機」。
機械人可能令美國，每年流失約40萬個就業機會。（路透社資料圖片）
人工智能（AI）和機械人技術的進步正在推動新一波的自動化浪潮，使得機器可以匹配或超越人類的任務範疇急劇擴大，包括執行一些需要複雜認知能力和高級學位才能勝任的任務。這一進程超越了專家的期望；不出意外，其對就業數量和品質產生的潛在不利影響也引發了人們的高度關切。
一項關於該課題的最新重大研究發現，在1990年至2007年間，正是工業機械人──自主運行，自動控制，可重複程式設計以及多用途的機器──對行業的滲透削弱了就業和工資水準。根據該研究的類比測算，機械人可能令美國每年流失約40萬個就業機會，其中許多是中等收入的製造業職位，尤其是在汽車、塑膠化工和製藥行業。當然，正如智庫機構經濟政策研究所最近發布的一份報告所言，相對於美國勞動力市場的整體規模，這些數字並不算大。但這種本地工作流失已經產生了影響：許多受影響最嚴重的社區都分布在投票給特朗普的中西部和南部各州──主要是被他的保護主義、反貿易承諾所吸引。
收入不平等惡化
隨着自動化在愈來愈多的工種中逐漸代替人力，對就業的數量和品質的影響將會加劇。而且正如近期麥肯錫全球研究所的研究顯示，類似的取代還有很大的延伸空間。這項涵蓋了46個國家和80%全球勞動力的研究發現雖然可以被完全自動化的職業不多──不到5%，但根據目前展現出來的技術，大約60%的職業中，至少有30%的基礎任務或活動將被自動化。麥肯錫報告還發現，工作職位的薪酬一方面與所需技能水平正相關，另一方面也與這項工作實現自動化的潛力之間存在負相關。
在過去30年間偏向技能的技術變革推動了就業和工資兩方面的兩極分化，導致中層勞動者實際工資水平停滯不前，無大學文憑勞動者的實際收入大幅下降。這種極化現象促使勞動收入分配的不平等狀況加劇，從而推動了總體收入不平等的惡化──許多經濟學家，從諾托（Thomas Autor）到皮凱提（Thomas Piketty）都着重指出了這一動向。
正如斯賓塞（Michael Spence）和筆者最近聯合發表的一篇論文中所提到的那樣，偏向技能且取代勞動力的智慧型機器和自動化技術正在以其他幾種方式推動收入差距的擴大，其中包括為超級巨星和最幸運的一小撮人帶來巨大收益的贏家通吃效應，以及網路系統中因競爭不足和先發優勢而產生的租金。數字資本的回報往往超過實物資本並呈現出冪率分布現象（power-law distribution），使絕大部分的收益再次累積到少數參與者的腰包。
着眼失業者扶助
我們認為技術變革還存在着另一個強化不平等的後果：它通過使企業能夠快速、廉價地在相隔遙遠的地點之間採購，監測和協調生產過程以利用較低的勞動力成本，從而對全球化產生了「渦輪增壓式」的加速效應。有鑑於此，也就難以區分發達國家中就業，工資和收入不均的狀況究竟是源自於技術還是全球化效應。
我們的分析結論是這兩股力量其實是在相互強化，並助推資本佔國民收入比率的提升──這也是皮凱提財富不均理論的一個關鍵變數。
政策制定者應着眼於對失業者進行扶助，比如推出教育和培訓專案，收入支援和社會保障網，包括工資保險，終生再培訓貸款，流動型醫療和養老金等措施。此外將需要實施更積極的稅收和轉移支付政策以確保自動化的收入和財富收益能被更公平地分享。
Copyright:Project Syndicate, 2017.
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