研究：企业常利用自动化手段压制特定工人的工资

<p>当我们听到自动化和人工智能取代工作的消息时，可能会觉得一场科技海啸即将以“提高效率”为名广泛抹去工作岗位。然而，由麻省理工学院（MIT）经济学家共同撰写的一项研究表明，自1980年以来，美国的情况呈现出截然不同的动态。</p><p>企业实施自动化往往并非为了追求最大化的生产率，而是为了取代那些特定享有“工资溢价”、薪资高于其他可比工人的员工。实际上，这意味着自动化经常降低了那些虽未受过大学教育但薪资高于大多数同类资格员工的收入。</p><p>这一发现至少有两个重要影响。一方面，自动化对美国收入不平等增长的推动力比许多观察者意识到的更为巨大。与此同时，自动化带来的生产率提升相当平庸，这可能是因为企业更关注控制工资，而非寻找更具技术驱动性的方式来提高效率和长期增长。</p><p>“自动化的应用目标存在低效之处，”麻省理工学院的达龙·阿杰姆奥卢（Daron Acemoglu）说道。他是详细阐述该研究结果的已发表论文的共同作者。“在特定行业、职业或任务中，工人的工资越高，自动化对企业的吸引力就越大。”他指出，理论上企业可以高效地进行自动化，但他们并没有这样做，而是将自动化强调为削减薪资的工具，这有助于改善其内部的短期财务数据，却未为增长构建最优路径。</p><p>该研究估计，在1980年至2016年间，自动化对收入不平等增长的贡献率为52%，其中约10个百分点具体源于企业取代了此前享有工资溢价的工人。这种对特定员工的低效目标定位，抵消了该时期内自动化带来的60%至90%的生产率收益。</p><p>“尽管我们拥有惊人的新专利数量和新颖技术，但这是导致美国生产率改善相对温和的原因之一，”阿杰姆奥卢说，“然而当你查看生产率统计数据时，它们却相当可怜。”</p><p>这篇论文题为《自动化与租金耗散：对工资、不平等和生产率的启示》（<a href="https://academic.oup.com/qje/article-abstract/141/2/1521/8445541" target="_blank">Automation and Rent Dissipation: Implications for Wages, Inequality, and Productivity</a>），发表于《经济学季刊》（<em>Quarterly Journal of Economics</em>）5月印刷版。作者是麻省理工学院学院教授阿杰姆奥卢，以及耶鲁大学经济学副教授帕斯卡尔·雷斯特雷波（Pascual Restrepo）。</p><p><strong>不平等的影响</strong></p><p>早在2010年代，阿杰姆奥卢和雷斯特雷波就合作开展了多项关于自动化及其对就业、工资、生产率和企业增长影响的研究。总体而言，他们的发现表明，1980年之后自动化对劳动力的影响比许多其他学者认为的更为显著。</p><p>为了进行当前这项研究，研究人员使用了来自多个来源的数据，包括美国人口普查局的统计数据、该局的美洲社区调查数据、行业数据等。阿杰姆奥卢和雷斯特雷波分析了500个详细的人口统计群体，按五个教育水平以及性别、年龄和种族背景进行分类。该研究将这些信息与对美国49个行业变化的分析联系起来，从而细致地观察自动化影响劳动力的方式。</p><p>最终，这一分析使学者们不仅能够估计因自动化而消失的总体工作岗位数量，还能估算其中有多少是企业特别试图消除其部分工人所获得的工资溢价所致。</p><p>除了其他发现外，该研究显示，在受自动化影响的工人群体中，影响最大的群体处于薪资范围的70%至95%百分位，这表明高收入员工承担了该过程的大部分冲击。</p><p>正如分析所示，整体收入不平等增长中约五分之一的部分可归因于这一单一因素。</p><p>“我认为这是一个很大的数字，”阿杰姆奥卢说。他与麻省理工学院的西蒙·约翰逊（Simon Johnson）和芝加哥大学的詹姆斯·罗宾逊（James Robinson）共同获得了2024年诺贝尔经济学奖。</p><p>他补充道：“自动化当然是经济增长的引擎，我们将使用它，但它确实造成了资本与劳动之间、以及不同劳动群体之间的巨大不平等，因此它可能是过去几十年美国不平等加剧的更大推手。”</p><p><strong>生产率之谜</strong></p><p>该研究还揭示了一个常被忽视的企业经理人的基本选择。想象一种自动化类型——例如呼叫中心技术——它对 businesses 来说实际上可能是低效的。即便如此，企业经理人有动力采用它，降低工资，并管理一个生产率较低但净利润增加的业务。</p><p>从宏观来看，自1980年以来，美国经济似乎一直在发生某种类似的情况：更高的盈利性并不等同于生产率提高。</p><p>“这两者是不同的，”阿杰姆奥卢说。“你可以在降低生产率的同时降低成本。”</p><p>事实上，阿杰姆奥卢和雷斯特雷波当前的研究让人联想到已故麻省理工学院经济学家罗伯特·M·索洛（Robert M. Solow）在1987年写下的观察：“你可以在生产率统计数据之外的任何地方看到计算机时代。”</p><p>在这方面，阿杰姆奥卢指出：“如果经理人能将生产率降低1%但增加利润，他们中的许多人可能会对此感到满意。这取决于他们的优先级和价值观。因此，我们论文的另一个重要含义是，边缘上的良好自动化正与不太好的自动化捆绑在一起。”</p><p>需要明确的是，该研究并不必然意味着较少的自动化总是更好。某些类型的自动化可以提高生产率，并形成一个良性循环，使企业赚取更多资金并雇用更多工人。</p><p>但目前，阿杰姆奥卢认为，自动化的复杂性尚未得到充分认识。也许看到自1980年以来美国自动化的广泛历史模式，将有助于人们更好地把握其中的权衡——不仅是经济学家，还有企业经理人、工人和技术人员。</p><p>“重要的是它是否纳入人们的思维中，以及我们在对自动化的整体综合评估方面——在收入不平等、生产率和劳动力市场影响方面——落脚点在哪里，”阿杰姆奥卢说。“所以我们希望这项研究能在这方面推动指针。”</p><p>或者，正如他总结的那样：“如果我们更仔细地校准自动化的类型和程度，并以更有助于提高生产率的方式进行，我们可能会错过潜在甚至更大的生产率收益。这一切都是选择，百分之百是选择。”</p>