过去几十年的特点是计算能力的巨大提高,降低了将所谓的例行任务自动化的成本,这些任务遵循明确、明确的规则,因此可以写入计算机代码。这导致了发达经济体劳动力市场的两极分化,中等收入、常规密集型职业的比例下降,而高收入和低收入工作的比例都在上升。
虽然这种计算机化并没有导致就业下降,但在不久的将来,这种情况是否会对进一步的技术进步产生影响,仍然是一个悬而未决的问题。虽然以前的自动化方法仅限于被充分理解的问题,可以将其放入定义良好的步骤算法中,但现在,即使是结构化程度较低的问题也可以使用大数据和机器学习实现自动化。
计算能力的持续增长、大数据的日益可用性以及机器学习方法的重大进步正在改变机器可以自动化的界限。在这种背景下,一些研究预测,大约一半的美国劳动力“面临自动化的风险”,这引发了公众对技术引发的大规模失业的担忧。
工人适应自动化
一个新的现正/ ZEW纸通过梅勒妮Arntz,特里格里高利和乌尔里希Zierahn将这种担忧与科学辩论进行对比。该研究表明,许多对自动化潜力的估计存在严重的向上偏差,因为它们通常是在职业层面进行的,而忽略了人们在工作中实际做的事情的巨大差异。
由于许多看似可自动化的职业的工人已经调整了他们的任务时间表,以完成非自动化的任务,他们通常面临的自动化风险要低得多。该研究发现,在美国和许多其他国家,从事自动化工作的工人比例可能不到10%。然而,这些数字只涉及技术潜力,绝不能像在公开辩论中经常做的那样,等同于实际的工作损失或就业影响。
该研究概述了自动化破坏工作的潜力被高估的三个主要原因:
- 新技术在经济中的扩散是一个相当缓慢的过程,给工人留下了适应的时间。由于成本高、不确定性、需要经历实施技术的组织变革以及需要获得具有适当技能的工人,传播是缓慢的。
- 工人们很灵活,能适应环境。事实上,对自动化的大部分调整不是通过使看似可替代的职业变得多余,而是通过在相同职业中从事其他任务的工人来实现的。因此,从事“有风险”的职业并不一定意味着工人即将失去工作,而是工人必须通过转换到正确的任务和学习正确的技能来适应。
- 虽然自动化确实取代了工作,但它同时也创造了新的工作。对就业的总体影响实际上是积极的,而不是消极的。因此,下一波数字化和自动化浪潮是会导致工作岗位减少还是增加,仍然是一个悬而未决的问题。
本文还利用最近一项关于采用新数字技术的调查,描述了数字化和自动化通过尖端技术对德国劳动力市场的潜在影响。
结果表明,净效应仍然很小,在未来五年内实际上是积极的。然而,职业和行业之间出现了较大的结构性变化,这伴随着不平等和就业两极分化的加剧。
应对结构变化
因此,未来的主要挑战不是大规模失业,而是结构性变革。此外,模拟表明,企业目前处于投资阶段,在能够获得巨大的生产力收益之前,它们首先必须承担高投资成本,并需要获得合适的熟练工人。
因此,从中长期来看,当这些前沿技术成熟时,其影响可能会发生变化。尽管如此,这并不意味着它们将在长期内减少就业。一旦它们成熟,生产力效应也会提高劳动力需求。从长远来看,创造就业的效应是否会继续主导破坏就业的效应,还有待观察。
这些结果涉及三个主要的政策含义:
- 促进新技术的采用似乎是一个合理的政策目标,因为这些技术显然可以增加就业和生产。重点应该放在目前似乎落后的中小企业身上。
- 引进这些技术需要具备相应技能的工人。缺乏这样的工人似乎在一定程度上阻碍了新技术的引进。因此,第二项建议是通过教育、资格认证和进一步培训来解决技能短缺问题。
- 即将到来的技术变革浪潮似乎与不平等的进一步加剧有关,因为高技能、高工资的职业正在增加,而低收入和中等收入的工作则进一步落后。为了防止不平等进一步加剧,有针对性的培训和资格措施可以帮助工人转向正在扩大的职业,从而帮助他们参与技术带来的好处,同时减少那些无法改变技能和工作的人的损失,从而留在缩小的职业和部门。