技术变革对就业岗位与收入影响分析
文/张翼燕（中国科学技术信息研究所）
2018年11月，欧洲议会研究中心发布报告《2035年全球经济与社会趋势》。在产业和技术变革部分，对技术变革引发的工作岗位和工作收入变化进行了分析。研究表明，未来的劳动组织和聘雇关系可能发生根本性变化。当前，技术变革对就业岗位创造与消灭的预测结果大相径庭。但普遍认同的结果是：中短期内就业的净效应可能是负面的，长期来看就业岗位的创造会占据主流，与其它产业革命期间的情况相仿。技术变革将加剧财富不平等，降低贫穷劳动者的薪资，而同时增加高技能劳动者的收入。可行的对策之一是把用户数据视同于劳动付出。这会引出公共政策方面的新趋势，比如：把互联网巨头视同于公共设施单位进行严格监管，依据其“数据化存在”地点的营业额和利润向其课税等。
技术与就业之间的关系是典型的矛盾话题，其中一方面的观点是，节省劳力的创新成果将带来技术性失业；另一方面的观点则是，产品创新及其间接效应（收入和价格）能够对就业岗位消失的直接效应起到制衡作用。
一、就业岗位可能发生本质变化
就业岗位可能会发生性质和方式上的根本性变化。根据日本政府的预测，企业会更多地基于项目、而不是员工开展工作。这意味着企业有可能根据项目来选择劳动者，劳动者也有可能仅仅针对单独的项目来求职。倘然如此，那么劳动组织就会发生哥白尼式的革命：以往都以企业为中心，未来则要以人为中心。
从自动化对劳务关系的影响来说，特定岗位的技能有可能供过于求，人们变换岗位的频率可能提高，而且工作会更没有保障。以从事“零工经济”工作为常态的劳动者（“临时劳力”）会越来越多——“零工经济”的特征是自雇、临时职位和合约劳动。这将从根本上改变传统的聘雇关系。
电网调度工作较复杂，事关全局，必须加强监督管理的力度。改变原来的靠人管人的监管为靠制度管人，明确责任分工负责。将出票、审票、操作等各个环节纳入严格的监督管理之中，确保每个环节都不出纰漏。
二、技术变革引发的就业岗位预测
总体上说，自动化无疑会继续取代人类劳动，随之对就业产生负面影响。这种效应集中在特定行业部门中，其他行业则能实现扩张并创造新的就业岗位。中短期内的净效应可能是负面的，但从长期来看，就业岗位的创造仍然会占主流，与其它产业革命期间的情况相仿。
·自动化可能引发持续的技能导向的技术变革，例如人工智能就有利于多才多艺的劳动者。
调研表明，自动化会对就业产生显著影响。齐亚齐奥等人的文献（Chiacchio等，2018 ）研究了工业机器人对6个欧盟国家（芬兰、法国、德国、意大利、西班牙和瑞典）就业和薪资的影响。这几个国家占据了欧盟工业机器人市场85.5%的份额。理论上机器人可以取代劳动者来执行特定的工作任务（取代效应）：以每一千名劳动者来计算，每增加一台机器人就会让就业率降低0.16%到0.20%。对中等学历劳动者和年轻劳动者来说，影响还会更加明显。研究同时表明，机器人也会通过为工业生产带来的效率增益（生产力效应）而扩大劳动力需求量。
表1 自动化将会创造和消灭的工作岗位预测结果
公众参与是避免决策失误的有效工具，也是规划水资源论证的重要内容。目前，规划水资源论证的公众参与面不广，参与方式方法有待进一步拓展。一是规划水资源论证公众参与往往沿袭建设项目水资源论证公众参与的做法；二是规划水资源论证公众参与面还不够广泛，采用的方法比较单一，仅限于问卷调查、专家审查等，收到的效果相对有限；三是公众参与缺乏明确具体的规定与程序，这使得规划水资源论证公众参与在实际工作中缺乏约束性，带有一定盲目性，往往工作不够到位，甚至流于形式。
可能出现的情况包括以下3种：
从国家财政部对于构建现代管理会计体系的政策要求当中不难看出，公立医院在发展实践中需要进一步强化财务管理，加大成本核算与控制力度，严格落实财务制度的相关要求，这就需要从管理会计的维度着手构建起完善的组织架构，按照相关部署科学设置职能部门与岗位，配备专职的人才，从而为公立医院经济活动的预测、决策、规划、控制等系列活动提供科学依据。
预测技术变革在就业岗位创造与消灭方面的影响十分困难。麻省理工学院（Winick，2018 ）会纂并评论了截至目前最具权威性的调研文献，结果表明相关的预测有可能大相径庭，详见表1。
各种调研取得的一致结果是：自动化的威胁高度集中于薪资和技能水平较低的工作岗位中。这种情况会压低雇主对劳动者的需求，也会降低薪资水平并加大不平等差距。德勤公司（Deloitte）发现，年薪低于3万英镑的职位被自动化取代的可能性比年薪超过10万英镑的职位高将近4倍，在伦敦这类低薪岗位被取代的可能性则要高7倍多。公共政策研究所的调研结果也与此相呼应——倘若没有“受到掌控的提速”，自动化就会在降低贫穷劳动者薪资的同时增加高技能劳动者的收入，从而加剧财富不平等问题。
图1 普华永道对长期内岗位自动化潜在影响的预测（2018年）
三、技术变革对工资收入的影响
循环参数：预变性94℃维持4 min，之后30个循环的94℃变性45 s、55℃退火45 s和72℃延伸1 min，再以72℃修复延伸10 min。
按照麦肯锡的估算（McKinsey，2017 ），到2030年全球的工作小时数中30%可以自动化，具体取决于采用自动化技术的速度。各国的这一数字差异显著，这是产业结构、主流薪资水平和人口构成等因素造成的。欧洲受影响最大的国家是德国和意大利，其25%的工时数都可能被自动化取代。这与美国和日本的情况十分相似。西班牙和法国的这一比例略低。麦肯锡强调，尽管这一比例相当大，但从历史情况来看，在农业或制造业兴起时，所引发的大规模就业转移程度也差不多如此。
依据普华永道的调研文献（PwC，2018 ），制造业、交通运输和仓储领域的工作岗位最容易被自动化取代。其实在大多数工业化国家，这些行业的就业趋势已经连续下降多年。如图1所示。
也许知道我们总是在疑惑两个品种的关系，在开始酒庄拜访的座谈会上，几乎每个酒庄在介绍Primitivo时，都会提到仙粉黛（Zinfandel）。“Zinfandel跟Primitivo不是兄弟关系，而是Twins（双胞胎），他们基因的相似程度达到99.4%。”协会总经理Adriano博士也站台科普一番。他的来头可不简单，集经济学家、哲学博士、法学博士等头衔于一身，还曾在加州担任多家名庄的经理，近年回到祖国，更不遗余力地推广家乡葡萄酒。
·自动化可能引发资本导向的技术变革，由于人工智能技术投资获益，使得资本投入的份额随之增加。
·自动化还有可能引发“超级明星”导向的技术变革，使得技术的收益集中到比高技能群体范围更小的社会群组中。
在以上可能出现的3种情形中，不平等问题加剧可能阻碍人工智能在提高生产力和经济增长方面发挥积极影响。可行的对策之一是把用户数据视同于劳动付出，从而通过新的途径来提供酬劳。未来“统一基本收入”在许多国家会成为一种政策选择，同时还有可能为所谓的“异质化”提 供 报 酬（Ekbia and Nardi，2017 ）。能够得到酬劳的工作包括沟通、认知、创作、情感劳动以及众包劳务。
从更普遍的意义来说，这些情况会引出公共政策方面的新趋势，比如：把互联网巨头视同于公共设施单位，对其行为实施更严格的监管，要求其算法必须透明。同时，依据互联网巨头们“数据化存在”地点的营业额和利润向其课税。
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