推文人 | 闫雪凌

原文信息：Acemoglu D, Restrepo P. The race between man and machine: Implications of technology for growth, factor shares, and employment[J]. American Economic Review, 2018, 108(6): 1488-1542.

 

背景

 

自动化、人工智能等高科技技术深入到人们生活的方方面面已经是一个不争的事实，这不由得使人们思考，它们对传统劳动力的冲击到底怎么样呢？以美国的劳动力市场数据来看，工人们受到的影响确实不小，最明显表现在劳动报酬相对或直接减少。基于此，本文尝试构建一个理论框架，将传统劳动力和自动化等新技术等因素同时纳入进来，探讨这一问题。

 

在开始介绍自己的框架之前，毛格鲁先介绍了历史上几位著名大神关于人工智能和新技术的看法：

 

Keynes：新技术嘛，虽然会提高人均收入的，但肯定会带来技术性失业；

 

Robert Heilbroner：（充满自信地）机器人一来啊，你们这些人啊，都会失业；

 

Wassily Leontief：传统劳动力一定会慢慢被人工智能代替，就像20世纪早期曾经奔驰的骏马也失业了一样，这都是一回事儿。

 

Acemoglu：我不同意上述观点，请来看看我的理论模型假设。

 

1、以前由传统劳动力执行的任务现在被人工智能所代替；

 

2、同一时间，其他新技术补充了劳动力；

 

3、有新任务出现，且在这项新任务中，传统劳动力具有比较优势。

 

（以上三点真的是文章毛格鲁模型框架的几点前提假设，不是推文作者瞎诌的。）

 

现实

 

这个时候很多人就很好奇了，这个“新任务”到底是什么呢？在一开始就频频出现的“new task”，一定会是本文的重点。

 

为了让我们这些凡夫俗子能更容易理解，我们把毛格鲁在文中的一段描述，转化成两首诗，可能更容易理解“新任务”是什么：

 

让铁路取代驿站马车，

 

汽船取代帆船，

 

起重机取代手工码头工人，

 

最重要的是，

 

新任务创造了劳动密集型需求。

 

很明显，这首诗描写了第二次工业革命时候的新技术壮举，根据这一规律，我们根据当前人工智能席卷全球的大势，可以再写一首诗：

 

今天，

 

让我们再次见证新任务的出现，

 

从工程、编程到视听专家，

 

从数据管理员到数据分析师再到会议策划师，

 

甚至是那些社科类工作，

 

人工智能都为我们创造了无数的新任务。

 

为了让读者更直观地理解“新任务”，毛格鲁用了一组数据来直观体现。如果把新任务落实到现实中，我们可以看看近30年那些出现的“新工作”的数量是怎么发展的。

可以隐约看出，“旧任务”和“新任务”将会是本文理论框架一个重要的假设点，相信作者一定会在这个地方设定很多不同假设，接下来，我们就继续来看看理论模型。

 

模型

 

1、静态模型：资本固定，技术外生

 

假设如下：

 

以前由传统劳动力从事的“旧任务”，在自动化的推动下，被资本所代替；

 

在由自动化推动而出现的“新任务”中，人（传统劳动力）具有更高的生产力。

 

在静态模型里面，新技术和传统劳动力会有以下关系：

 

以自动化为代表的新技术总是会减少传统劳动力的劳动份额和就业，甚至可能降低工资；

 

但由新技术创造出来的“新任务”则会增加工资、就业和劳动份额，并且，根据前面的假设，这些“新任务”里面，人是具有更高的生产力。

 

这个时候似乎有点明白了，到底机器人抢不抢饭碗，取决于“自动化”和“新任务”之间的互相较量。

 

2、动态模型：资本内生

 

假设如下：

 

“新任务”导致生产力呈指数增长，且这两种类型的技术变化（自动化和新任务）同步进行。

 

根据动态模型的假设，由于资本内生，因此资本积累对技术的永久性变化会有较大影响，从而保持利率和资本回报率不变。因此，技术对要素价格的动态影响也取决于资本，这让自动化和新任务所带来的生产力收益可以完全归于劳动力（相对非弹性因素）。虽然从长远来看，由于生产力的影响，实际工资会增加，但自动化仍然会降低劳动份额和就业率。

 

3、全局模型

 

假设如下：

 

自动化和新任务的改变都是内生驱动。

 

在BGP（平衡增长路径）下考虑这个模型，长期来看，如果相较于工资而言，资本回报率一直很低，那么新任务很有可能没法产生，长期均衡就全由自动化所带来。

 

所以，当自动化和新任务在较长期内是均衡增长的，那么这种内部的平衡会是稳定的，假如出现自动化速度较快，新任务跟不上了的情况，那么市场的力量会让它放慢脚步，同时更快地创造新任务，从而达到两股力量之间的平衡较量。

 

4、拓展模型：工人技能存在异质性

 

假设如下：

 

新任务有利于高技能工人。与较低技能工人相比，高技能工人在新任务或是复杂任务中具有比较优势。

 

在这个假设下，低技能工人原本的工作被自动化所代替，而由自动化产生的新任务又更青睐那些高技能工人，自动化和新任务带来了双重的不平等。但长期来看，随着时间的推移，通过标准化过程，新任务慢慢也会变成旧任务，低技能工人也会重新获得就业机会，高低技能工人之间的差距不会进一步扩大。

 

写在最后

 

看来，智能化和新技术到底会不会抢大家的饭碗，不仅取决于技术潮流有多剧烈，也取决于人本身。如果可以积极投身于新技术的洪流，努力跟上时代的节奏，其实，也不是那么容易被抢去饭碗的。

 

最近听师弟说了一个细思极恐的段子，稍微改一下，供大家参考。

 

两个传统劳动力（就是人）在对话：

 

A：你为什么看起来怅然若失呢？

 

B：我发明了一个能做任何事情的AI。

 

A：那不是挺厉害的嘛！

 

B：关键是他不帮我写推文啊！

 

那么，问题来了，这篇推文，到底是不是闫老师斥巨资（是自费的不能报账那种）购买的机器人所写的呢？

 

Abstract

 

We examine the concerns that new technologies will render labor redundant in a framework in which tasks previously performed by labor can be automated and new versions of existing tasks, in which labor has a comparative advantage, can be created. In a static version where capital is fixed and technology is exogenous, automation reduces employment and the labor share, and may even reduce wages, while the creation of new tasks has the opposite effects. Our full model endogenizes capital accumulation and the direction of research toward automation and the creation of new tasks. If the long-run rental rate of capital relative to the wage is sufficiently low, the long-run equilibrium involves automation of all tasks. Otherwise, there exists a stable balanced growth path in which the two types of innovations go hand-in-hand. Stability is a consequence of the fact that automation reduces the cost of producing using labor, and thus discourages further automation and encourages the creation of new tasks. In an extension with heterogeneous skills, we show that inequality increases during transitions driven both by faster automation and the introduction of new tasks, and characterize the conditions under which inequality stabilizes in the long run.