00｜摘要

劳动力执行任务的加速自动化引起了人们的担忧，可能会造成劳动力过剩。作者在此用美国举例，早期学者们研究发现，美国劳动力在国民收入中所占份额和就业人口比重下降，他们预言工人们将发现与机器竞争越来越困难，他们的薪酬将经历相对甚至绝对的下降。作者在此引用了Wassily Leontief做的一种类比，二十世纪早期汽车技术发展使得马匹变得冗余，推测“劳动力将变得越来越不重要……越来越多的工人将被机器所取代。”

本文首次开发了一个全新的理论框架，研究机器如何取代人力，以及这可能导致就业率下降和工资停滞的原因。

首先，引入两种类型的技术变革的概念。第一个概念是自动化，它使公司能够用资本代替以前由劳动力完成的任务。第二个概念是新产业的创建：技术难度更大的新产业取代旧产业，其中新产业中劳动力相比机器具有比较优势。

然后，本文建立的三个具体模型及三个拓展如下。在静态模型中，资本是固定的，技术是外生的。阐明自动化和新任务的创造如何塑造经济的生产可能性，并决定要素价格、要素在国民收入中的份额和就业。在动态模型中，资本积累是内生的，这里作者描述了一些使得模型实现自动化和创造新任务平衡增长的限制条件。二者的区别在于，动态模型中的资本积累对技术的永久性转变作出反应，以保持利率和资本的价格不变。因此，技术对要素价格的动态影响也取决于资本积累的反应。在完整模型中，我们将自动化和创造新任务的速度内生化，介绍了为什么两种技术要以同样的速度发展（动态模型中得出的结论）。最后的三个扩展分别是：第一，引入技能的异质性，并假设熟练劳动力在新任务中具有比较优势。第二，修改了基准专利结构，重新引入了对先前创新者利润的创造性破坏。第三，我们研究了自动化和新技术创造过程的效率特性，并指出了导致过度自动化的低效新来源。

作者用数据说明了新产业的重要性。由图1可以发现，在样本期内，某个职业1980年的“新职位”占比每多10%（1980年的样本“新职位”占比平均值为10%），该职业在1980到2015年的就业增速会增加0.41%。这一估计表明，在35年期间新增的5000万个工作岗位中，约有60%与新增工作岗位的就业增长有关（相对于没有新增工作岗位）。

图1：1980年至2015年按职业划分的就业增长（年度化）以及1980年新职称的份额

·本文引入了劳动力具有比较优势的新产业。即虽然自动化会使得机器取代劳动力，但是劳动力在新兴产业中更具优势。

·这里不同于莱昂蒂夫的类比：人类劳动和马的区别在于，人类在新的和更复杂的任务中具有比较优势。如果这一比较优势显著，并且新任务的创造继续下去，那么即使面对快速自动化，就业和劳动力份额也可以长期保持稳定。

·基于任务的劳动力市场模型与定向技术变革模型相结合，研究技术变革对就业、劳动份额、工资的影响。

在这一节中，我们将模型扩展到一个动态经济中，其中资本存量的演变由一个代表性家庭的储蓄决定。在这一部分，经济环境是基于Ramsey模型构建的。最后，我们讨论了自动化对工资、劳动份额和就业的长期影响。

平衡增长路径（BGP）的定义如下：总产出、资本存量和工资以恒定的速度增长。

命题4（外生技术变化的动态均衡）经济体可以达到正增长的BGP当且仅当满足以下条件：

从长期来看，自动化会减少就业和劳动份额，但总会增加工资。这是因为长期工人人均资本增加了，以使资本价格保持不变。这意味着生产率的提高归因于劳动力。

同时，新任务的创造在短期和长期内均会增加工资、总产出、就业和劳动收入份额。由于新任务对资本价格的短期影响是模糊的，因此资本积累的反应也是模糊的。

在上一部分中，经济实现平衡增长的关键假设之一为两种类型的技术以相同的速度发展。那么这一条件为什么存在？为了回答这个问题，完整模型将自动化与新任务创造两类技术的发展速度内生化，以探究机器对劳动的影响。

最后，我们对模型进行了三个方面的拓展。首先，我们引入了异质性技能来分析技术进步对不平等的影响；其次，我们引入了利润的创造行破坏；最后，我们讨论了福利的影响。

自动化和新任务的创造都加剧了不平等。前者是因为自动化的发展会更多的使得资本取代低技能工人，后者是因为创造新任务能直接有利于高技能工人，高技能工人在更新、更复杂的任务上相对于低技能工人具有比较优势。因此，低技能工人被逐步挤压到越来越少的工作岗位上，工资不平等的程度越来越大。然而，在长期中，标准化限制了不平等的增加。随着新任务变得标准化，低技能工人可以高效地完成它们。

该拓展修改了完整模型部分的知识产权结构假设，即新技术不再侵犯它们取代产品的专利，实现利润的创造性破坏。

本文所描述的模型均衡表明：在给定要素价格的情况下，资本和劳动力之间的任务分配是如何由现有技术和企业在使用资本或劳动力生产之间的内生选择决定的。

任务型模型的最主要的特点是：它突出了要素价格和分配给要素的任务范围之间的联系：当分配给资本的任务的均衡范围扩大时（例如由于自动化），相对于资本价格和劳动收入占比的工资下降，均衡工资率也可能下降。反之，当分配给劳动者的任务均衡范围扩大时，则得到相反的结果。在模型中，由于劳动力的供给是有弹性的，自动化倾向于减少就业，而新任务的创造则会增加就业。这些结果表明，虽然这两种类型的技术变化都是经济增长的基础，但它们对收入和就业的要素分配有着截然不同的影响。

我们的完整模型将自动化和创造新任务内生化。如果在长期中，资本的价格相对于劳动率显著低，自动化将迅速发展，劳动力将会多余。然而，当资本长期价格相对于劳动力并不那么低时，我们的框架就会产生一个BGP，两种类型的创新齐头并进。此外，在合理的假设下，动态均衡是唯一的，并且会收敛到BGP。

[1] Acemoglu, Daron. 1998. “Why Do New Technologies Complement Skills? Directed Technical Change and Wage Inequality.” Quarterly Journal of Economics 113 (4): 1055–89.

[2] Acemoglu, Daron. 2002. “Directed Technical Change.” Review of Economic Studies 69 (4): 781–809.

[3] Acemoglu, Daron. 2003. “Labor- and Capital-Augmenting Technical Change.” Journal of European Economic Association 1 (1): 1–37.

[4] Acemoglu, Daron. 2007. “Equilibrium Bias of Technology.” Econometrica 75 (5): 1371–1409.

[5] Acemoglu, Daron. 2009. Introduction to Modern Economic Growth. Princeton, NJ: Princeton University Press.

[6] Acemoglu, Daron. 2010. “When Does Labor Scarcity Encourage Innovation?” Journal of Political Economy 118 (6): 1037–78.