AI 自动化将如何影响就业

用于自动化劳动力的技术不一定会增加失业率。尽管人们普遍担心人工智能将会大量取代工人，但纵观历史，在某些时期，提高生产力的技术实际上反而促进了受影响行业的就业率。这与正在经历自动化的行业中所流行的“自动化导致失业”这种简单概念背道而驰。

那么，为什么自动化会在某些特定时期导致某些行业的就业增长，而在某些时期却会导致其他行业失业率增加？

波士顿大学经济学家 James Bessen 认为，这与技术如何影响需求的性质有关。

近几十年来，美国制造业的就业率大幅下降。但一个多世纪以来，各种制造业的就业率却在增长，即使是那些经历了技术和生产力快速变化的制造业。这种现象被称为“倒 U 型”模式，并且似乎在很多制造业中具有普遍适用性。

Bessen 建立了一种行业需求模型，用来解释在持续的生产力增长的背景下，美国制造业就业的增长和随后的下降现象。在收集了两个世纪以来美国棉纺织、原钢和汽车制造业的时序数据后，Bessen 的模型能够准确预测其中三个制造业的生产就业率的上升和下降。

倒 U 型工业就业模式主要是由需求价格弹性下降引起的。也就是说，消费对价格变化的反应能力下降。虽然消费者收入的变化在这些情况下能够起到一定作用，但它们只占人均消费变化的一小部分。Bessen 的模型包含了价格和收入对需求的影响，两者可以随着时间推移发生弹性变化。

供给、需求和弹性经济学基础

为了解释这些现象，请考虑一下新技术（例如自动织布机）对竞争市场（如棉布）中的商品供应和需求的影响，并重点关注价格。

当弹性很高时，哪怕是微小的价格变化都会对需求数量产生巨大的影响。例如，如果新技术提高了产能，就降低了每单位布料的生产成本。在竞争激烈的市场中，通过降低价格可以将生产力带来的成本节约转嫁给消费者。在上面的例子中，每单位棉布的价格从 4 美元降到 3 美元（从 A 点到 B 点）。这使得需求量增加了 10 个单位。但如果价格从 3 美元进一步下降到 2 美元（B 点到 C 点），要实现另外 10 个单位需求量增加所需的价格比例变化会更高。也就是说，要实现从 A 点到 B 点增加 10 个单位的需求量，需要降低 25％的价格，而从 B 点到 C 点再增加 10 个单位需求量，价格需要下降 33％。因此，需求就变得更加“无弹性”，因为消费者对价格变化的反应没有那么激烈了。

在引入新的生产力增强技术后，每单位产品的生产成本降低了，供应曲线将向右移动（增加）。这将导致商品价格下降，直到达到新的市场均衡（上面的 B 点）。当需求相对于价格具有弹性时，这表明消费者需求未得到满足，因此价格变化对需求量产生了巨大的影响。如果对商品的需求增长足够快，那么尽管自动化技术减少了每单位产出所需的劳动力，但对劳动力的需求仍然会增加。这可以抵消自动化节约劳动力所带来的影响。

然而，如果需求缺乏弹性，那么价格变化只会对需求数量产生适度的变化。当提高生产力的技术继续降低单位成本，价格也将进一步降低，这个时候消费者的需求就会出现饱和。在这种情况下，价格下降不足以提高净就业率。这些是 Bessen 观察到的美国制造业的普遍现象。

自动化如何提高（然后又降低）纺织品制造业的就业率

在 19 世纪，自动化技术已经让编织一码布所需的 98％的劳动力实现了自动化。然而，在一定时期内，编织工作的数量却连续数十年在增长。大多数消费者仍然无法承担当时的市场价格，他们的衣服和布料的用途非常有限，说明消费者的需求仍然很旺盛。因此，需求和收入的价格弹性仍然很高，因为消费者对布料的价格很敏感。

随着自动织布机在整个纺织行业中的扩散，生产力的提高降低了布料的价格。这增加了人均布料的消费，因为人们对布料的需求是高弹性的。尽管节约劳力的技术减少了单位产出所需的劳动力，但为了满足旺盛的消费需求，纺织工业经历了净就业增长。从本质上讲，消费者需求的增加抵消了自动化技术节约劳动力所带来的影响。Bessen 发现，虽然 19 世纪棉纺织品的劳动生产率增长了近 30 倍，但棉布的消费量却增加了 100 倍。

不过，随着时间的推移，纺织行业持续的生产力增长继续推动布料的价格下降，直到消费者需求趋于饱和。由于需求相对缺乏弹性，价格的进一步下跌和收入的增长只会导致消费增长疲软，无法抵消自动化节约劳动力所带来的影响。

因此，纺织品行业就业率出现了下行轨迹，如倒 U 图的后半部分所示。提升生产力的技术变革最终将导致去工业化。因为消费者可以随时买到便宜的布料，对价格和收入的需求变得更加无弹性。结果，生产力的提高到最后导致了纺织业就业率下降。

人工智能自动化和需求的重要性

目前，有关人工智能对工作影响的争论往往会变成一种“二元论”：一方面，人工智能被定位为一种万灵丹，它将为我们带来从未见过的生产力繁荣；另一方面，人工智能自动化将对我们目前的工作和未来前景构成巨大的威胁。但其实，任何一方都无助于解释过去或预测未来。

Bessen 已经向我们说明了技术变革的速度本身并不足以决定技术对就业的影响。我们必须了解需求的性质，这样才能确定新技术是否会增加或减少受影响行业的就业。如果对特定商品或服务的需求具有高度弹性，而且人工智能不能完全自动化生产这些商品或服务，那么技术变革将创造就业，而非减少就业。在这种情况下，人工智能提高生产率的速度越快，创造的就业增长也越快，这样才能满足消费者的需求。

因此，要理解人工智能对就业的影响，需要先了解人工智能对需求的影响，这是至关重要的。

英文原文：

https://bitsandatoms.co/how-ai-automation-could-boost-employment-the-role-of-demand/