自動化搶走工人飯碗？ 毋須悲觀

技術創新 影響就業非長期

當前數碼技術對勞動力市場的衝擊引發了三個問題：會有足夠的工作給人做嗎？這些工作在哪裏？相關的補償措施是否足以避免貧困和不平等現象加劇？

第一個問題的答案是明確的。歷史證據表明，取代勞動力的技術創新，並不會導致工業化國家的就業和失業率出現長期性變化。凱恩斯談到「技術性失業（technological unemployment）」，而在1920年代及隨後的大蕭條時期，英國出現大量失業的最大原因之一，無疑是煤炭和其他行業在德國和美國競爭之下的衰亡。工人的技能和地理位置導致其無法被迅速重新吸納到經濟體中的其他部門和區域。但那個過渡時期最終還是過去了。

而對技術性失業的恐懼之所以仍然存在，是源於創造新工作方面的不確定性。新機器的功能讓我們能夠迅速發現哪些工作岌岌可危，但卻無法告訴我們哪些崗位即將誕生。我們只得通過比較勞動者和機器的能力去猜想，而這常常會讓權衡的天平傾斜淨就業流失的估算上。

人類創造新工能力 不應低估

但我們早就有足夠的證據去證明，人類在創造新工作方面的創造力。當凱恩斯撰寫其著作時，英國和美國的服務業僱用了大約40%的勞動者。而諸如衞生和保健，以及更廣泛意義上的旅遊和酒店業等，就業規模都很小。如今，上述每個界別所僱用的人數都超過了製造業。正如肯尼迪（John F. Kennedy）所說：如果人類有發明新機器讓人失去工作的能力，他們也該有才能去讓這些人重新獲得工作。

而新技術帶來的挑戰，並不在於創造的工作崗位太少，而是擁有填補這些崗位的技能的勞工太少。正如一些職業從新技術中受益，而另一些職位已過時一樣，一些技能也會變得更有價值，而另一些則可被取代。比如汽車就在提高工程技術價值的同時，降低了牧馬技術的價值。對此，養馬者必須學習新技能以維持收入。對他們來說，一個不錯的選擇應該是投身車輛生產或維護部門。新技術會有利和不利某些界別是勞工必將面臨並最終掌握的挑戰，而至少在初期是會引發反響的。

在機器人技術和人工智能出現早期受到威脅的職位，都是那些例行或依賴於數據處理的行業。正如將大箱子搬進倉庫或將農產品裝載到卡車上的工作，都很容易實現機械化。數據處理作業可通過人工智能軟件執行；一個搜索引擎和一些關鍵詞就可以很容易地取代律師助理，這種在法院紀錄中尋找相關案例的工作。

就業兩極分化 中間空心化

這導致就業出現了兩極分化，迫使勞工要麼轉向一些可以補足新技術的工作（例如電腦機編程或機器人技術），要麼從事一些無法被編程的工作（例如管理諮詢或醫療護理）。這些工作要麼比常規工作技能更高、報酬更高，要麼技能要求更低，薪資也更低，從而導致收入分配中間段的空心化。最近，人工智能的改進也使某些非例行性工作也變得風雨飄搖。

但如果教育系統能廣泛教授各類技能，而非從小就鼓勵專門化，且勞動力市場較為靈活及配有優良的再培訓機構，那麼實現部門就業過渡將會比較容易。資金的獲取渠道也是加快過渡的關鍵，這使新經濟中的初創企業能夠聘用一些失業勞動者。在羅漢學院，我們通過阿里巴巴和螞蟻金服等數碼平台來研判資金的可達性，這些數碼平台正利用自身大數據信息去代替抵押品，來評估貸款申請。在此，我們發現平台經濟做到現比傳統銀行更大的信貸人群觸及範圍。

不平等問題 關乎政治選擇

而關於不平等的第三個問題則比較難以解決。經濟學擅於為有關勞動力市場效率的問題，提供明確的答案。但不平等問題在某種程度上是關乎政治選擇的。新技術的部門偏向，意味着不平等現象通常會在這類技術出現時加劇。而那些成功利用這些優勢的人，將獲得比其他勞動者更多的收益。

但關鍵問題不應該是某些人應否變得非常富有，而是低技能勞動者的工資能否高到足以避免貧困。這在某種程度上取決於企業政策。有時當某些企業在某地一家獨大時，就無法以競爭去推高工資。而處於數碼時代的企業必須做出選擇：他們可以使用技術去用資本取代勞工，並維持較低工資，或者使用技術為員工謀福利，以期獲得長期利潤。在後一種情況下，勞動者的福祉將更多地受益於新技術，不一定只通過提高工資，還可以通過改善工作和生活條件。

如果新技術加劇了經濟不平等卻並未加劇貧困，則某些社會可能會決定不採取任何行動。但歐洲國家對不平等的厭惡程度，就高於美國，且已經出台各種重新分配計劃，來減少不平等現象。在擁有足夠支持的情況下，其實不難制定抵銷不平等加劇的政策。比如北歐國家長期以來一直依靠高稅收來資助廣泛的社會支援計劃。

無論社會對不平等的態度如何，應避免的結果都是導致貧困（或接近貧困）的工資。因此或許有必要去執行強制最低工資或利用稅收誘使僱主提升低工資。畢竟技術創新的重點，不是讓人有理由去抵制它。

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▲ 歷史證據表明，取代勞動力的技術創新，並不會導致工業化國家的就業和失業率出現長期性變化。（資料圖片）