研究：企业经常利用自动化来控制特定工人的工资

Source: MIT News - AI

自动化、工资溢价与美国不平等

当我们听说自动化和人工智能正在取代工作岗位时，似乎一场技术海啸将以更高效率的名义大幅淘汰工人。但一项由麻省理工学院经济学家共同撰写的研究显示，自 1980 年以来，美国的实际动态截然不同。

企业并非为了实现最大生产率而实施自动化，而是常常利用自动化来取代那些获得 “工资溢价” 的员工——即收入高于其他同类工人的员工。实际上，这意味着自动化常常削减了那些受过高等教育、但工资已高于大多数同等资历员工的非大学学历工人的收入。

关键含义

1. 不平等：自动化对美国收入不平等的增长影响甚至超过许多观察者的预期。
2. 生产率：自动化带来的生产率提升平平，可能是因为企业更关注控制工资，而非通过技术驱动的效率和长期增长。

“自动化的定位效率低下，”麻省理工学院的 Daron Acemoglu 说，他是详细阐述该研究结果的已发表论文的合著者。“在特定行业、职业或任务中，工人的工资越高，企业对自动化的兴趣就越大。”理论上，他指出，企业本可以高效地实现自动化。但它们并未这样做，而是把自动化当作削减工资的工具，以提升内部的短期数据，却没有为增长铺设最佳路径。

该研究估计，自动化导致 1980 年至 2016 年收入不平等增长的 52 %，其中约 10 个百分点 直接来源于企业取代了那些获得工资溢价的工人。这种低效的定位抵消了 60–90 % 的自动化生产率收益。

“这可能是美国生产率提升相对乏力的原因之一，尽管我们拥有大量新专利和新技术，”Acemoglu 说。“然后你看看生产率统计数据，结果相当令人失望。”

该论文 Automation and Rent Dissipation: Implications for Wages, Inequality, and Productivity 发表在 Quarterly Journal of Economics 5 月印刷版。作者为 Acemoglu（麻省理工学院院士）和 Pascual Restrepo（耶鲁大学经济学副教授）。

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不平等的影响

• 自 2010 年代以来，Acemoglu 与 Restrepo 已发表大量关于自动化对就业、工资、生产率和企业增长影响的研究。他们的发现始终表明，1980 年后自动化的影响比许多学者此前所认为的更为显著。
• 数据来源 包括美国人口普查局统计、美国社区调查、行业数据等。研究者分析了 500 个详细的人口统计群体，按五个教育水平、性别、年龄和族裔背景进行分类，并将这些群体与 49 个美国行业 的变化关联，以获得自动化对劳动力影响的细致视角。
• 该分析使学者们能够估算不仅是自动化导致的总体岗位流失数量，还能衡量其中有多少是由企业专门追求工资溢价所驱动的。
• 关键发现： 在受自动化影响的工人群体中，工资位于第 70–95 百分位的员工受到的冲击最大，这表明高收入员工承担了该过程的大部分冲击。
• 大约 五分之一的整体收入不平等增长 可归因于这一单一因素。

“我认为这是一个很大的数字，”Acemoglu 说，他与 Simon Johnson（MIT）和 James Robinson（芝加哥大学）共同获得了 2024 年诺贝尔经济学奖。

“自动化当然是经济增长的引擎，我们会使用它，但它确实在资本与劳动之间、以及不同劳动群体之间制造了非常大的不平等，因此它可能是过去几十年美国不平等加剧的更大贡献者。”

生产力谜题

该研究还阐明了企业管理者常被忽视的一个基本选择。想象一种自动化技术——呼叫中心技术，它实际上可能对企业效率低下。即便如此，管理者仍有动机采用它、降低工资，并在净利润增加的情况下管理一个生产率更低的企业。

• 更高的盈利并不等同于更高的生产率。

“这两件事是不同的，”Acemoglu 说。“你可以在降低生产率的同时降低成本。”

这一观察呼应已故 MIT 经济学家 Robert M. Solow，他在 1987 年写道，“你可以在各处看到计算机时代，却看不到生产率统计中的它。”

Acemoglu 补充道：

“如果管理者能够将生产率降低 1 %，但却提升利润，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。所以我们论文的另一个重要含义是，边际上的良好自动化正与不那么好的自动化捆绑在一起。”

需要明确的是，研究并 不 暗示更少的自动化总是更好；某些类型的自动化可以显著提升生产率。关键的结论是 如何 部署自动化对不平等和整体经济表现具有巨大的影响。

形成并推动一个良性循环，使企业赚取更多资金并雇佣更多工人。

但目前，Acemoglu 认为，自动化的复杂性尚未被足够清晰地认识。也许看到自 1980 年以来美国自动化的宏观历史模式，能够帮助人们更好地把握其中的权衡——不仅是经济学家，还有企业管理者、工人和技术人员。

“重要的是它是否被纳入人们的思考之中，以及我们在整体、全局评估自动化（包括不平等、生产率和劳动力市场影响）时所处的位置，”Acemoglu 说。“所以我们希望这项研究能够在这方面起到推动作用。”

“如果我们能够更仔细地校准自动化的类型和程度，以更有利于提升生产率的方式进行，我们可能会错失潜在的更大生产率提升。这完全是一个选择，百分之百取决于我们。”