本文是由Daron Acemoglu和Pascual Restrepo撰写的学术论文,发表于《Journal of Economic Perspectives》2019年春季刊(第33卷,第2期)。Acemoglu是麻省理工学院的经济学教授,Restrepo是波士顿大学的助理教授。该研究探讨了自动化(automation)和新任务(new tasks)对劳动力需求和生产率的影响,提出了一个基于任务(task-based)的分析框架,旨在解释技术进步如何通过改变生产中的任务分配来影响劳动力市场。
技术进步对就业和工资的影响一直是经济学中的争议话题。一些人认为自动化技术(如数控机床、工业机器人和人工智能)将导致大规模失业,而另一些人则认为,与以往的技术浪潮一样,当前的自动化最终将增加劳动力需求,从而促进就业和工资增长。本文旨在通过一个任务框架,分析技术进步如何通过改变生产中的任务分配来影响劳动力需求和生产率。研究的核心问题是:自动化如何通过替代劳动力完成任务来影响劳动力需求?新任务的引入又如何通过重新分配任务来抵消自动化的负面影响?
本文提出了一个基于任务的生产模型,将生产过程中的任务分配给资本或劳动力。自动化技术使得资本能够替代劳动力完成某些任务,从而产生“替代效应”(displacement effect),即资本接管了原本由劳动力完成的任务,导致劳动力在价值创造中的份额下降。然而,自动化也通过提高生产率(productivity effect)增加了对非自动化任务中劳动力的需求。因此,自动化对劳动力需求的净影响取决于替代效应和生产率效应之间的权衡。
与此同时,技术进步不仅仅是自动化,还包括新任务的创造。新任务为劳动力提供了新的就业机会,产生了“恢复效应”(reinstatement effect),即劳动力被重新分配到新的任务中,增加了劳动力在生产中的份额。历史上有许多新任务创造的例子,例如19世纪的工业革命不仅自动化了一些任务,还创造了新的职业,如工程师、机械师和管理人员。
通过对美国自二战以来劳动力需求变化的分析,本文发现,过去几十年中,劳动力需求的增长显著放缓,尤其是在过去20年中几乎停滞不前。这一现象可以归因于两个主要因素:一是生产率增长的放缓,二是生产任务内容的变化对劳动力不利。具体来说,自动化加速了替代效应,而新任务的创造则相对放缓,导致劳动力在生产中的份额下降。
本文通过对行业数据的分解,进一步量化了这些效应。研究发现,自动化技术的加速应用(尤其是在制造业中)显著减少了劳动力需求,而新任务的引入则相对不足。这种不平衡导致了劳动力需求的疲软,尤其是在制造业中,自动化技术的应用使得劳动力需求减少了约30%。
本文的结论表明,技术进步对劳动力需求的影响并非单一方向。自动化技术虽然提高了生产率,但也通过替代效应减少了劳动力需求。新任务的创造则通过恢复效应增加了劳动力需求。未来的劳动力市场前景取决于技术进步的方向:如果技术进步继续以自动化为主,劳动力的相对地位和生产中的任务内容将继续下降;而如果技术进步能够更多地创造新任务,劳动力需求将得到恢复。
本文的研究具有重要的政策意义。作者指出,当前的税收政策和其他因素可能过度激励了自动化技术的应用,而忽视了新任务的创造。为了促进就业和生产率增长,政策制定者应考虑调整税收政策,减少对资本设备的过度补贴,并鼓励更多的新任务创造。
本文还探讨了技术进步对生产率增长的影响,指出自动化技术的加速应用并未带来预期的生产率增长,部分原因是“平庸技术”(so-so technologies)的应用,这些技术虽然替代了劳动力,但并未显著提高生产率。此外,本文还讨论了政策干预的可能性,提出了通过调整税收政策和研发支持来重新平衡技术进步方向的建议。
本文通过任务框架为理解技术进步对劳动力市场的影响提供了新的理论视角和实证证据,对未来的政策制定具有重要的参考价值。