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机器人把工人的钱都赚走了?

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机器人把工人的钱都赚走了?

工人们不会从提高劳动生产率中得到全部好处,如果过去20年没有出现自动化,生产率的提高甚至会低于实际水平,而工资的提高会更多。

编译|智堡

劳动者在国民收入中所占的比例,即劳动收入份额,在过去20年里大幅下降。尽管近年来就业增长强劲,但劳动收入份额仍处于历史低位。自动化一直是一个重要的驱动因素。在提高劳动生产率的同时,自动化的威胁也削弱了工人在工资谈判中的议价能力,导致工资增长停滞。分析表明,自动化在很大程度上导致了劳动力份额的下降。

强劲的劳动力市场和低失业率传统上有助于提高工资。但在过去20年里,劳动收入份额从2000年的63%下降到了2018年的56%。这种下降在大衰退期间有所加速,尽管近年来就业增长强劲,劳动力所占比例仍保持在历史低位。

劳动收入份额下降的一个可能原因是,多年来工人失去了讨价还价的能力。已故经济学家艾伦·克鲁格(Alan Krueger)强调了几个促成因素,如工会成员减少、外包和离岸外包增加,以及阻碍工人跨雇主和跨地区流动的非竞争条款。

另一个需要考虑的因素是自动化。与过去相比,企业现在有更多的选择来自动化难以填补的职位。随着机器人技术和人工智能的快速发展,机器人可以完成更多的工作和任务,而这些工作和任务在几年前还需要人类的技能。过去几十年里,机器人和自动化设备的相对价格稳步下降,这使得自动化越来越有利可图。在这种环境下,工人们可能不愿要求大幅加薪,因为他们担心雇主会用机器人取代他们的工作。

在本文中,我们通过考察自动化对工人议价能力的影响来考察自动化对劳动收入份额的影响。我们发现,自动化工作的威胁削弱了工人的谈判地位,从而在紧张的劳动力市场中抑制工资增长。虽然自动化提高了劳动生产率,但生产率的提高并没有完全转化为工资的提高。我们发现,在过去20年里,自动化在很大程度上导致了劳动收入份额的下降。我们的理论也有助于解释近年来工资增长停滞的困惑。

劳动收入份额的下降

劳动收入份额代表国民收入中属于工人的那部分。它是指以工资和其他福利形式存在的劳动报酬与经济中所有生产要素的报酬之比,即国民收入。在一定的国民收入规模下,劳动报酬的下降会降低劳动收入份额。

考虑劳动收入份额的一个有用方法是,它是实际工资与劳动生产率之比。因此,如果劳动生产率的增长与实际工资的增长相匹配,那么劳动收入份额将是恒定的。然而,如果实际工资不能跟上劳动生产率的增长,劳动收入份额就会下降。

衡量劳动收入份额存在实际挑战。例如,商不清楚自雇报酬的多少比例应该被算作劳动收入。作为基准,我们使用由美国劳工统计局构建的非农业企业部门的劳动收入份额的度量,如图1所示。劳动收入份额在商业周期中波动,但在1985年至2000年期间保持在63%左右。

自本世纪初以来,劳动收入份额下降了约7个百分点。大约一半的下降发生在大衰退期间。即使在漫长的恢复和扩张期间,劳动收入份额仍保持在56%左右,接近我们样本中的历史低点。劳动收入份额的显著下降反映出,在过去20年里,实际工资的增长没有跟上劳动生产率的提高。

自动化,工人的议价能力,和劳动收入份额

经济学家们早就认识到,使工作自动化变得更容易的技术进步——这样企业就可以用资本代替劳动力——会减少劳动收入份额。例如,英国经济学家约翰•希克斯(John Hicks)在上世纪30年代就指出了这种潜在联系。

然而,在传统的宏观经济模型中,由自动化引发的生产率提高与工资上涨齐头并进,因为在这些模型中,劳动力市场是完全竞争和无摩擦的。换句话说,工资会立即调整,直到劳动力供应满足需求,从而实现充分就业。工人们还将根据额外工作一小时对生产的贡献来获得报酬,这被称为他们的边际产品。因此,传统的宏观模型预测,提高工人生产率的技术进步也会提高工资。然而,这一预测与最近的数据并不一致:自本世纪初以来,劳动收入份额的下降伴随着工资增长停滞。从传统模型的角度来看,这一观察结果对自动化的重要性提出了质疑。

我们在一个更现实的劳动力市场模型中重新探讨了自动化和劳动收入份额之间的联系。我们的模型的特点是在有求职摩擦的劳动力市场中工资谈判。这些招聘摩擦反映了这样一个现实:企业和员工一直在寻找合适的工作,而寻找工作的成本很高。企业需要发布职位空缺和面试候选人,而求职者必须梳理广告、发送简历和面试潜在雇主。这种代价高昂的寻找过程意味着,企业和工人在形成工作匹配时,可以达成一系列可能的工资水平。最终的工资决定取决于雇主和求职者之间的相对议价能力。此外,工资率一般不符合工人的边际产品。即使工资低于他们的边际产品,被雇佣的工人也愿意留在目前的岗位上,因为他们想要避免寻找新工作所必需的昂贵的求职过程。

与劳动力市场完全竞争的传统模型相比,我们的模型预测自动化会导致劳动收入份额下降,工资增长停滞。自动化为雇主在工资谈判中提供了另一种选择,从而削弱了工人的议价能力。

为了评估自动化对解释劳动收入份额下降的重要性,我们使用季度数据,包括失业、职位空缺、通货膨胀调整后的工资增长和劳动生产率增长,样本从1985年到2018年。自2000年代中期以来,劳动生产率增长大幅放缓,自大衰退以来尤其疲弱。然而,近年来自动化已经变得越来越重要,并最终会影响生产力。

我们评估了从1985年到2018年,自动化对劳动收入份额变化的贡献。自动化的贡献是通过数据中实际劳动份额与我们的模型中自动化程度保持在其长期平均水平的特殊场景之间的差异来体现的。

图2显示,在自动化没有变化的特殊场景(绿线)中,劳动收入份额在业务周期中没有波动;更重要的是,劳动收入份额的下降将比实际数据(蓝线)的降幅要小得多。我们的模型预测,如果没有自动化,2018年底的劳动收入份额将保持在59.5%左右,远高于实际的约56%。

我们的模型表明,企业将职位自动化的可能性是顺周期的,在扩张时上升,在衰退时下降,因为自动化的净效益是顺周期的。如果在经济景气时期,自动化的可能性增加,那么雇主就会有另一种选择来填补职位空缺,从而在薪资谈判中占据上风。由此导致的工人议价能力下降将拖累工资上涨,即使自动化提高了生产率。换句话说,工人们不会从提高劳动生产率中得到全部好处。我们的模型表明,如果过去20年没有出现自动化,生产率的提高甚至会低于实际水平,而工资的提高会更多。

虽然在我们的模型中,自动化拖累了劳动收入份额,但它对总就业产生了积极的影响,从而导致了近年来失业率的稳步下降。自动化工作的选择增强了公司创造工作的动力,因为如果搜索过程不能找到与工人匹配的工作,他们可以采用机器人来完成工作。因此,我们的模型并不像凯恩斯在上世纪30年代提出的那样,预测自动化会引发某种形式的技术失业。相反,虽然自动化消除了某些类型的工作,但它也产生了新的工作。

额外的证据

我们的模型预测,自动化程度的提高会抑制工资的增长,从而降低劳动收入份额。这一预测与其他独立的实证研究是一致的。例如,David Autor和Anna Salomons(2018)使用了来自18个发达国家的28个行业的数据,表明自动化已经对劳动收入份额产生了显著的负面影响,特别是自本世纪初以来。他们还发现,在他们的样本中,自动化并没有减少就业,这与我们的发现一致。

我们的模型的预测也与机构层面的证据相一致。例如,Dinlersoz和Wolf(2018)使用1991年美国人口普查局制造业技术调查(Survey of Manufacturing Technology)的数据证明,在自动化方面投入更多的商业机构生产率增长更快,但劳动收入份额下降幅度也更大。

结论

在过去20年里,美国的劳动收入份额下降了大约7个百分点。这种下降始于本世纪初,并在大衰退期间加速。在经济衰退之后,尽管就业增长强劲,尤其是在过去几年里,劳动收入份额并没有反弹。

在本文中,我们认为自动化可能是部分原因。让工作自动化的选择增强了企业对工人的议价能力。这使得工资增长停滞不前,尽管生产力有所提高。我们发现,自本世纪初以来,自动化在很大程度上导致了劳动收入份额的下降。

来源:旧金山联储

免责声明:本文仅代表原作者观点,不代表智堡立场。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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机器人把工人的钱都赚走了?

工人们不会从提高劳动生产率中得到全部好处,如果过去20年没有出现自动化,生产率的提高甚至会低于实际水平,而工资的提高会更多。

编译|智堡

劳动者在国民收入中所占的比例,即劳动收入份额,在过去20年里大幅下降。尽管近年来就业增长强劲,但劳动收入份额仍处于历史低位。自动化一直是一个重要的驱动因素。在提高劳动生产率的同时,自动化的威胁也削弱了工人在工资谈判中的议价能力,导致工资增长停滞。分析表明,自动化在很大程度上导致了劳动力份额的下降。

强劲的劳动力市场和低失业率传统上有助于提高工资。但在过去20年里,劳动收入份额从2000年的63%下降到了2018年的56%。这种下降在大衰退期间有所加速,尽管近年来就业增长强劲,劳动力所占比例仍保持在历史低位。

劳动收入份额下降的一个可能原因是,多年来工人失去了讨价还价的能力。已故经济学家艾伦·克鲁格(Alan Krueger)强调了几个促成因素,如工会成员减少、外包和离岸外包增加,以及阻碍工人跨雇主和跨地区流动的非竞争条款。

另一个需要考虑的因素是自动化。与过去相比,企业现在有更多的选择来自动化难以填补的职位。随着机器人技术和人工智能的快速发展,机器人可以完成更多的工作和任务,而这些工作和任务在几年前还需要人类的技能。过去几十年里,机器人和自动化设备的相对价格稳步下降,这使得自动化越来越有利可图。在这种环境下,工人们可能不愿要求大幅加薪,因为他们担心雇主会用机器人取代他们的工作。

在本文中,我们通过考察自动化对工人议价能力的影响来考察自动化对劳动收入份额的影响。我们发现,自动化工作的威胁削弱了工人的谈判地位,从而在紧张的劳动力市场中抑制工资增长。虽然自动化提高了劳动生产率,但生产率的提高并没有完全转化为工资的提高。我们发现,在过去20年里,自动化在很大程度上导致了劳动收入份额的下降。我们的理论也有助于解释近年来工资增长停滞的困惑。

劳动收入份额的下降

劳动收入份额代表国民收入中属于工人的那部分。它是指以工资和其他福利形式存在的劳动报酬与经济中所有生产要素的报酬之比,即国民收入。在一定的国民收入规模下,劳动报酬的下降会降低劳动收入份额。

考虑劳动收入份额的一个有用方法是,它是实际工资与劳动生产率之比。因此,如果劳动生产率的增长与实际工资的增长相匹配,那么劳动收入份额将是恒定的。然而,如果实际工资不能跟上劳动生产率的增长,劳动收入份额就会下降。

衡量劳动收入份额存在实际挑战。例如,商不清楚自雇报酬的多少比例应该被算作劳动收入。作为基准,我们使用由美国劳工统计局构建的非农业企业部门的劳动收入份额的度量,如图1所示。劳动收入份额在商业周期中波动,但在1985年至2000年期间保持在63%左右。

自本世纪初以来,劳动收入份额下降了约7个百分点。大约一半的下降发生在大衰退期间。即使在漫长的恢复和扩张期间,劳动收入份额仍保持在56%左右,接近我们样本中的历史低点。劳动收入份额的显著下降反映出,在过去20年里,实际工资的增长没有跟上劳动生产率的提高。

自动化,工人的议价能力,和劳动收入份额

经济学家们早就认识到,使工作自动化变得更容易的技术进步——这样企业就可以用资本代替劳动力——会减少劳动收入份额。例如,英国经济学家约翰•希克斯(John Hicks)在上世纪30年代就指出了这种潜在联系。

然而,在传统的宏观经济模型中,由自动化引发的生产率提高与工资上涨齐头并进,因为在这些模型中,劳动力市场是完全竞争和无摩擦的。换句话说,工资会立即调整,直到劳动力供应满足需求,从而实现充分就业。工人们还将根据额外工作一小时对生产的贡献来获得报酬,这被称为他们的边际产品。因此,传统的宏观模型预测,提高工人生产率的技术进步也会提高工资。然而,这一预测与最近的数据并不一致:自本世纪初以来,劳动收入份额的下降伴随着工资增长停滞。从传统模型的角度来看,这一观察结果对自动化的重要性提出了质疑。

我们在一个更现实的劳动力市场模型中重新探讨了自动化和劳动收入份额之间的联系。我们的模型的特点是在有求职摩擦的劳动力市场中工资谈判。这些招聘摩擦反映了这样一个现实:企业和员工一直在寻找合适的工作,而寻找工作的成本很高。企业需要发布职位空缺和面试候选人,而求职者必须梳理广告、发送简历和面试潜在雇主。这种代价高昂的寻找过程意味着,企业和工人在形成工作匹配时,可以达成一系列可能的工资水平。最终的工资决定取决于雇主和求职者之间的相对议价能力。此外,工资率一般不符合工人的边际产品。即使工资低于他们的边际产品,被雇佣的工人也愿意留在目前的岗位上,因为他们想要避免寻找新工作所必需的昂贵的求职过程。

与劳动力市场完全竞争的传统模型相比,我们的模型预测自动化会导致劳动收入份额下降,工资增长停滞。自动化为雇主在工资谈判中提供了另一种选择,从而削弱了工人的议价能力。

为了评估自动化对解释劳动收入份额下降的重要性,我们使用季度数据,包括失业、职位空缺、通货膨胀调整后的工资增长和劳动生产率增长,样本从1985年到2018年。自2000年代中期以来,劳动生产率增长大幅放缓,自大衰退以来尤其疲弱。然而,近年来自动化已经变得越来越重要,并最终会影响生产力。

我们评估了从1985年到2018年,自动化对劳动收入份额变化的贡献。自动化的贡献是通过数据中实际劳动份额与我们的模型中自动化程度保持在其长期平均水平的特殊场景之间的差异来体现的。

图2显示,在自动化没有变化的特殊场景(绿线)中,劳动收入份额在业务周期中没有波动;更重要的是,劳动收入份额的下降将比实际数据(蓝线)的降幅要小得多。我们的模型预测,如果没有自动化,2018年底的劳动收入份额将保持在59.5%左右,远高于实际的约56%。

我们的模型表明,企业将职位自动化的可能性是顺周期的,在扩张时上升,在衰退时下降,因为自动化的净效益是顺周期的。如果在经济景气时期,自动化的可能性增加,那么雇主就会有另一种选择来填补职位空缺,从而在薪资谈判中占据上风。由此导致的工人议价能力下降将拖累工资上涨,即使自动化提高了生产率。换句话说,工人们不会从提高劳动生产率中得到全部好处。我们的模型表明,如果过去20年没有出现自动化,生产率的提高甚至会低于实际水平,而工资的提高会更多。

虽然在我们的模型中,自动化拖累了劳动收入份额,但它对总就业产生了积极的影响,从而导致了近年来失业率的稳步下降。自动化工作的选择增强了公司创造工作的动力,因为如果搜索过程不能找到与工人匹配的工作,他们可以采用机器人来完成工作。因此,我们的模型并不像凯恩斯在上世纪30年代提出的那样,预测自动化会引发某种形式的技术失业。相反,虽然自动化消除了某些类型的工作,但它也产生了新的工作。

额外的证据

我们的模型预测,自动化程度的提高会抑制工资的增长,从而降低劳动收入份额。这一预测与其他独立的实证研究是一致的。例如,David Autor和Anna Salomons(2018)使用了来自18个发达国家的28个行业的数据,表明自动化已经对劳动收入份额产生了显著的负面影响,特别是自本世纪初以来。他们还发现,在他们的样本中,自动化并没有减少就业,这与我们的发现一致。

我们的模型的预测也与机构层面的证据相一致。例如,Dinlersoz和Wolf(2018)使用1991年美国人口普查局制造业技术调查(Survey of Manufacturing Technology)的数据证明,在自动化方面投入更多的商业机构生产率增长更快,但劳动收入份额下降幅度也更大。

结论

在过去20年里,美国的劳动收入份额下降了大约7个百分点。这种下降始于本世纪初,并在大衰退期间加速。在经济衰退之后,尽管就业增长强劲,尤其是在过去几年里,劳动收入份额并没有反弹。

在本文中,我们认为自动化可能是部分原因。让工作自动化的选择增强了企业对工人的议价能力。这使得工资增长停滞不前,尽管生产力有所提高。我们发现,自本世纪初以来,自动化在很大程度上导致了劳动收入份额的下降。

来源:旧金山联储

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