40 年的自动化比去工会化或离岸生产更能推动美国降低工资

美国国家经济研究局（NBER）的一份新 工作论文 使用机器学习研究了过去 40-50 年美国工资和收入不平等的原因，得出结论，自动化在收入损失中起到了比去工会化、离岸生产和其他更具政治色彩的理论更大的作用，这些理论自 2008 年金融危机以来已经在公众中扎根。

报告得出结论，在 1980-2016 年间，美国工资结构的变化中有 50-70% 是由于新自动化技术（包括机器人自动化和软件接管以前的手动任务）导致的工人行业工资下降所致。

无责变化

研究人员的结论对一种流行的观点提出了统计挑战，即收入不平等自 1970 年代末以来一直在系统地加剧。

相反，他们将日益增长的财务不平等描述为技术发展的自然结果，而不是可能最初被设计用来削弱 1970 年代崛起的工会权力并扭转战后工人和行业之间更加公平的关系平衡的政策的净效应。

点击放大。 战后年份（右图）显示出一种比 1980 年以后更稳定的任务置换模式。

实际上，该研究将 40 年的大部分新自由主义政府描绘为机会主义者（相对于新技术发展的出现），而不是作为社会和经济政策体系的先知，这些政策体系导致了财务平等和 争议的零工经济的增长。

然而，该报告没有解决过去 15-20 年住房成本的上升问题，这可能是加剧和政治化长期工资停滞和下降的实际影响的关键因素——目前 引发了人们对联邦政府在面对大型企业投资者的大规模竞价战时无所作为的批评。

NBER 研究显示，收入趋势两极分化，受教育程度更高的人收入更高，而在自动化可能实现的角色或行业中，工资停滞或下降。

点击放大。 NBER 的收入趋势分歧。 来源: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28920/w28920.pdf

该研究还断言，工资平等的下降（这意味着没有高中毕业证书的男性现在的实际收入比 1980 年少 15%）仅与“谦逊的生产力收益”有关。

挑战基于技能的技术变革理论（SBTC）

该论文指出，旧理论将这些薪酬变化归因于基于技能的技术变革（SBTC），它描绘了一个更有利的图景，即低技能工人通过新技术“升级”到更高技能的角色。

STBC 的观点认为，工作岗位“转变”而不是消失，目前是对人们担心 AI 取代人类工作的担忧的流行解药，NBER 论文引用 1990 年代对技能需求的增长作为该理论最常被引用的辩护理由之一。

各行业劳动力份额下降的群体之间实际工资下降的关系。点表示 500 个群体，点的大小表示总工作时间的变化。

劳动力份额下降作为自动化的代理变量

由于行业自动化的实证统计数据不一致，NBER 研究人员使用劳动力份额下降作为“自动化的迹象”。研究人员声称：

‘过去四十年来，美国工资结构的变化中很大一部分是由在劳动力份额下降的行业中专门从事例行任务的工人相对工资下降所致。’

报告进一步指出，专门从事容易被自动化的任务的工人将“承担这些变化的重担，并将遭受相对和可能绝对的工资下降”。

NBER 报告使用与以前报告相同的数据，但得出结论，劳动力并不是在这些行业内部转型，而是在新的自动化制度下被淘汰。由于跟踪被丢弃的工人在数据范围之外的命运在统计学上具有挑战性，因此其他研究需要接过接力棒。

工作岗位流失，而不是转变

报告估计，任务置换（任务转移到自动化或其他手段）占 1980-2016 年间观察到的工资结构变化的 50-70%，而传统的 SBTC 运动（对工人来说是一个更好的结果）仅占这些变化的 10% 左右。

研究人员发现，他们的核心模型即使考虑进口竞争、工会衰落、离岸生产、区域差异、人口增长和加价等因素也成立。

报告承认，易于自动化的行业核心中的任务基于置换可以改变美国经济的构成，这可能会在其他行业创造更高的需求，但也指出被替换的工人竞争日益减少的非自动化角色所产生的“涟漪效应”，这导致工资被压低和工资水平被抑制。eptible to automation can change the composition of the US economy, which can potentially create increased demand in other sectors, but also note the ‘ripple effect’ of displaced workers competing for a shrinking number of non-automated roles, which leads to the bidding down of wages and the suppression of wage levels。