张琦：技术进步怎样影响收入分配？

作  者：张琦（中国社会科学院经济研究所副研究员）

技术进步是推动经济增长的重要力量，经济学界对此已达成共识。然而技术进步对收入分配的影响究竟如何？经济学家的回答却并不统一。本文拟结合经济学和经济史的最新相关研究成果，对这一问题进行简要分析。

现象：技术进步与收入差距扩大并行

过去二十年，人们见证了互联网时代“造富”的惊人速度。从最早一批做网站的人开始，到做软件、电子商务、网游、手机APP，再到“网红主播”，产生亿万富豪的速度似乎也越来越快。众所周知的几位“直播带货”的头部网红，白手起家积攒起几十亿、上百亿元财富，只用了短短几年时间。

另一方面，这一时期总体的收入差距也在不断扩大。除了行业顶端的少数富豪之外，上千万快递员和几百万外卖员，同样是互联网技术催生的新兴职业。此外，还有更多的人因为自动化、数字化、电子商务等技术的扩散，失去了原有工作或无法找到满意的工作，不得不成为“灵活就业者”中的一员。将时间向前稍加延伸，可以清晰地看到上世纪80年代以来，世界主要国家都经历了收入差距的扩大。

按“世界不平等数据库”（World Inequality Database）的数据，1980年美国最富1%人群税前收入占全部国民收入的比重为10.4%，最富10%人群税前收入占比为33.9%，底部50%人群税前收入占比为20.1%；随后，前两组顶层收入者收入占比不断上升，而底部收入者收入占比不断下降，至2021年，这三组人群的收入占比已变为19.1%、45.6%和13.6%。同样根据该数据库，1980年中国顶层1%、10%和底部50%人群税前收入占比分别为6.6%、27.9%和25%。

伴随改革开放的进程，总体上前两组高收入人群占比也在上升，而底部收入者收入占比也不断下降，至2015年，这三组人群的收入占比分别为14%、41.7%和14.4%。顺便说一句，该数据库显示，2010年之后中国高收入人群（顶层1%和10%）收入占比略有下降，而底部50%人群收入占比略有上升。

上世纪80年代以来世界主要国家出现的收入差距扩大，与这一时期以计算机和信息技术革命为核心的创新浪潮高度重合，于是一个自然的问题是：技术进步是否会拉大收入差距？

以研究经济增长理论闻名的法国著名经济学家阿吉翁（Philippe Aghion）对这一问题持乐观看法。

理论上，根据熊彼特的“创造性破坏范式”，创新者可以获得创新租金，从而拉大和其他人的收入差距。另一方面，创新也会摧毁旧的租金，提高社会流动性，通常有助于降低收入不平等。因此创新对收入分配的影响，取决于这两方面作用的消长。这也符合我们的直觉。

互联网时代，一方面造富速度比工业时代快得多，一夜暴富的例子此起彼伏，且“赢家通吃”效果更加明显。另一方面，互联网技术具有“多中心化”或“去中心化”的特征，特别是互联网平台的出现。无论是网店的爆款商品还是直播带货的“网红”，都表现为“其兴也勃、其亡也忽”，生命周期更加短促，很快就被新的“网红”取代。那么，加剧收入不平等和提高流动性，哪个是创新的主要后果？

在其新著《创造性破坏的力量》（中译本已由中信出版(30.050, 0.22, 0.74%)社出版）中，阿吉翁认为创新不会加剧收入不平等。具体来说，若以最富1%人群的收入占比来衡量不平等，那么创新确实推高了不平等，创新导致最富1%人群的收入占比上升了。阿吉翁认为这可以用创新者获得新的租金来解释。但是，除去最富1%人群之外，以基尼系数衡量的其余99%人群的不平等程度，却并未随着创新的活跃而上升。他认为这是由于创新带来的社会流动性增强所致。

但上述结论仍有可商榷之处。首先，从总体而不是剔除最富1%人群的收入分配来看，创新确实拉大了收入差距。阿吉翁上述研究使用的是1980—2005年美国的数据，这一时期与计算机与信息技术革命浪潮恰好重合，总体收入分配状况符合前面提到的“赢家通吃”现象。其次，即便创新的活跃与其余99%人群的基尼系数不相关，也不代表这一时期基尼系数没有变化。仍按“世界不平等数据库”的数据，1980—2005年，美国个人税前收入的基尼系数从0.54上升到0.6；其后继续波动上升，2019年已达0.62。世界其他主要国家也有类似趋势。最后，更重要的是，简单地用一定时期的专利数量来衡量“创新密度”，掩盖了不同类型的技术进步。

区分：使能技术和取代技术

早在20世纪30年代，经济学家就注意到了两种类型的技术进步，或技术进步的两种效应。一种是可以提高劳动生产率的技术进步，有了这样的技术，劳动者可以更高效、更省力地完成原来的工作。另一种是取代劳动的技术进步，顾名思义，这类技术可以替代劳动完成原有工作。两类技术进步对企业来说都有“节省劳动”（labor-saving）的好处，但对劳动者的意义却大不相同。

前者只是提高了劳动者的工作能力和工作效率，而后者则大幅减少劳动的使用，甚至完全取代劳动力。所以，从技术对劳动的影响来划分，前者可称为使能技术或赋能技术（enabling technology），后者则称为取代技术（replacing technology）。

从技术进步对收入分配的影响来看，使能技术提高了劳动生产率，或者说，“在其他条件都不变的情况下”，提高了劳动的边际产量。我们知道，在竞争性市场中，劳动的价格即实际工资等于劳动的边际产量，所以从收入分配的角度来看，使能技术可以提高劳动者的工资，进而提高劳动在国民收入中的份额。第一次工业革命时期的蒸汽机，第二次工业革命时期的电动机，以及第三次科技革命时期的电子计算机，都是使能技术的例子。

现在人们普遍使用电脑打字，几乎告别了手写；许多报刊杂志社、出版社已不接受手写稿，只接受电脑录入的稿件；日常工作和生活中的大量文档、表格均需在电脑上完成。然而就在二十年前，日常书写仍然以手写为主，当时笔者有一部书稿就是以手写完成，然后交给专门从事文字录入的人员帮忙输入电脑。

那时，一方面是因为电脑输入法没有后来这么方便和智能，更主要的原因是，个人电脑相对于普通人的收入来说仍然比较昂贵，远不如现在这样普及。从手写到电脑打字，大大提高了写作和办公效率，但却并未大幅减少劳动力的使用；虽然打字员这一传统职业消失了，但现在人人都是兼职打字员。

取代技术对收入分配的影响则不同。大幅减少劳动甚至完全替代劳动的后果是原有工作岗位的消失和人的失业。这种失业与传统的“结构性失业”虽有相似之处，但本质却不相同。结构性失业是指由于经济的产业结构、区域结构等发生变化，导致劳动力供给与需求不匹配的失业现象。

例如以矿产资源的开采、提炼和加工及其配套服务为主要产业的地区，一旦资源枯竭，原有产业工人就会遭遇结构性失业。囿于其知识、技能、观念等等，这些人短期内无法充分适应新的产业需求。所以，包括资源枯竭型城市在内，世界各地的“铁锈地带”往往伴随着庞大的结构性失业人群。不过，结构性失业并不必然意味着就业总量的萎缩。结构性失业者通过技能培训和心理建设，假以时日，理论上总能重新找到工作而告别失业。

但取代技术导致的失业，可能并不仅仅是短期的劳动供求不匹配，而是永久性失业。取代技术会影响众多行业而不仅限于某个行业，由此导致的劳动需求下降是整体的而非结构的。失业的增加，当然意味着劳动收入占国民收入中份额的下降，进而恶化收入分配格局。这正是人们对技术进步负面作用的担心所在。

大量自动化、人工智能技术都是典型的取代技术。ATM机（自动取款机）、ETC（电子收费系统）、人工智能客服等技术的普及，导致银行柜员、收费员、人工客服等工作岗位数量锐减甚至近乎消失。这些工作涉及的往往是低技能、重复性劳动，因此员工失业后很难找到更高工资的工作，无奈之下或许只能成为“灵活就业者”。

分析：理论框架与历史经验

前面的分析表明，技术进步特别是取代技术一方面赋予少部分人以“创新租金”，另一方面取代劳动导致失业者收入下降，一增一减，收入差距拉大似乎是必然的。顺便说一句，凭借技术进步获得超高收入的并不都是创新者，例如“网红主播”。他们之所以能获得超高收入，并非因为比过去的沿街叫卖者更辛苦、更努力或叫卖水平更高，而是恰好赶上了互联网时代，可以同时向成千上万的受众传递信息，过去走街串巷的商贩就没有这样的好运气。所以，互联网技术是创新，但网络直播不是。技术进步拉大收入差距的机制在于减少了劳动需求，因此在劳动供给不变的前提下，劳动市场上的均衡价格——工资会下降，同时失业将上升。

这听起来像是“机器取代劳动”的老生常谈。然而不少经济学家都认为，历史上每一次技术进步最终都增加了劳动需求、提高了工资，所以不必过分担心未来“机器人(16.660, 0.49, 3.03%)和人抢工作”。经济学告诉我们，技术进步是推动经济增长的重要力量，随着国民收入持续增加，需求也会不断增加，新的需求也会不断出现，进而创造新的职位，最终将增加劳动需求、提高工资。

那么，究竟应该如何理解技术进步对劳动需求的影响？从历史和现实来看，技术进步减少劳动需求是事实，增加劳动需求也是事实；拉大收入差距是事实，通过“涓滴效应”惠及所有阶层也是事实。技术进步对劳动需求进而对收入分配的影响，取决于这两种方向相反的力量的相对强弱。

近年来，经济学家阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）等人对这一问题进行了深入研究。尽管考察的是人工智能（AI）和机器人等自动化技术对劳动需求的影响，但其分析框架对一般意义上技术进步的影响同样适用。阿西莫格鲁承认，自动化技术对员工的工作任务具有很强的取代效应（displacement effect）。并且取代效应意味着，由自动化带来的人均产出的增加，并不会导致劳动需求的同比例增加。所以工资和人均产出会出现背离：人均产出的上升伴随着工资的下降，进而国民收入中归于劳动的份额下降。

阿西莫格鲁归纳出几种与取代效应相抗衡的力量。一是生产率效应，即前面说过的技术进步降低生产成本，推动经济增长，进而增加劳动需求。二是资本积累效应，即技术进步提高了对资本的需求，进而提高劳动需求。三是自动化深化（deepening of automation）效应，即自动化技术不仅取代了原有的劳动任务，而且还会提高已经自动化的机器设备的生产率，随后其作用机制就类似于生产率效应，同样会增加劳动需求。但是，这些力量仍然不足以抵消取代效应导致的劳动需求减少，所以国民收入中归于劳动的份额仍然会下降。

阿西莫格鲁认为，除了上述几种力量之外，真正能够直接抗衡取代效应、增加劳动需求并提高劳动收入在国民收入中份额的，是技术进步使得经济体创造新的工作职位的能力，作者称之为复职效应（reinstatement effect）。这些职位仍具有劳动密集型的特点，劳动相对于资本来说具有优势。阿西莫格鲁提出的“复职效应”在历史上并不罕见，尤其是19世纪下半期开始的以电力和内燃机为核心的第二次工业革命，不仅极大地促进了经济增长，同时还创造了大量新的工作职位如企业管理者、工程师、维修工、后勤人员、财务人员等等。

但问题在于，技术进步的“复职效应”即创造新职位可能并非一蹴而就，对于受取代技术影响而失业的人来说，这一过程是缓慢而痛苦的。他们再次进入新的行业、接受新的工作任务往往需要再培训，找到与自己相匹配的工作或许要花很长时间。更严重的问题是，新的技术与工人旧有技能之间可能并不匹配，由此导致劳动需求的调整过程更加缓慢，并拉大收入差距；并且，这种不匹配也削弱了技术进步带来的生产率的提升。

可见，即便复职效应“最终”可以抵消取代效应，增加劳动需求并提高工资、缩小收入差距，但这一过程可能十分漫长。某些乐观的经济学家总喜欢讲“长期”如何如何，但正如凯恩斯所说“长期来看，我们都死了。”对那些不幸被技术进步“取代”的失业者来说，“长期”可能就是一辈子。

这并非夸大其辞。经济史学家弗雷（Carl Benedikt Frey）借助阿西莫格鲁的上述理论框架，在其新著《技术陷阱》（中译本已由民主与建设出版社出版）中对历次工业革命进行了考察。第一次工业革命时期，1780—1840年，工人的人均产量增加了46%，但实际周薪仅上涨了12%；同一时期还伴随着工作时间的延长，因此工人的实际工资（每小时工资）反而下降了。这一时期，正如青年恩格斯在《英国工人阶级状况》一书（1845年出版）中所提到的，工厂主阶级“直接靠工人的贫困发财”。

事实的确如此，第一次工业革命的增长收益主要由资本所有者获得，劳动收入在国民收入中的占比不断下降，收入差距扩大了。弗雷认为，原因之一就在于第一次工业革命的技术进步主要是“取代技术”。如果从18世纪60年代“珍妮纺纱机”问世算起，到恩格斯出版《英国工人阶级状况》，时间长达80年！足够覆盖多数人的一生了。自19世纪中叶起，英国的工资增速逐步反超总产量增速，人力资本的重要性日益上升，就在于技术进步开始转向“使能技术”。这也是第二次工业革命与第一次工业的革命的重要区别之一。

对当下的启示

当前的人工智能、大数据、自动化等技术变革，更像第一次工业革命还是第二次工业革命呢？阿西莫格鲁和弗雷都认为，更像第一次工业革命，即主要是取代技术而非使能技术。这就意味着，我们必须积极采取行动，来抗衡“取代效应”可能的消极后果，尤其是收入差距的扩大。要做的至少有两方面，一是通过改革财税制度、社会保障制度，将整体税制结构由累退扭转为累进，并加大转移支付和再分配力度，切实压缩收入差距；二是改革教育体系，缓解新技术与旧技能之间的不匹配，缩短劳动需求的调整时间。只有这样，才能避免重蹈第一次工业革命的覆辙，使新一轮技术进步特别是当前朝野上下力推的“数字经济”真正造福于各个阶层。

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