机器学习和移动机器人技术的进步意味着，机器人可能会把你的工作做得比你好。这引发了一些激进的预测，包括大规模失业、更多闲暇，或是一个没有工作的未来。但节省劳动力的创新及围绕它们展开的辩论并不是什么新鲜事。伊丽莎白一世女王曾因担心针织机造成失业而拒绝为针织机颁发专利；李嘉图认为技术会降低工资；凯恩斯则著名地预测到2030年每周工作15小时。理解这些看法为何被证明是错误的，有助于我们认识到，关于机器人化的类似说法也可能不正确。然而，自动化仍可能产生显著的分配影响，其影响还会波及部署自动化技术的行业之外。
技术进步不会造成大规模失业……
技术可能导致某个特定行业的工人被替代，但对整个经济而言并非如此。在克鲁格曼著名的例子中，设想有两种商品：香肠和面包卷，它们按一比一的比例组合制成热狗。1.2亿名工人平均分布在两个行业：6000万人生产香肠，另外6000万人生产面包卷；两个行业生产一单位产出都需要两天。现在假设技术使面包店的生产率翻倍。制作面包卷所需的工人会减少，但生产率提高意味着消费者能多买到33%的热狗。最终，经济中有4000万名工人制作面包卷，8000万名工人制作香肠。在过渡期间，转型可能导致失业，尤其是在技能高度专用于烘焙业的情况下。但从长远来看，相对生产率的变化会重新配置就业，而非摧毁就业，即使这种重新配置的分配影响可能复杂且重大。
……而且它可能不会大幅缩短你的工作周……
随着生产率提高，人们可以减少工作时间，同时维持相同的消费水平。但同样，他们也可以维持原有工时，把生产率提升带来的收益全部用于增加消费，或者更可能的是，两方面都适度增加。这种所谓的“收入效应”意味着工作时间应当减少，但减少幅度会小于生产率的增幅。
但事情并非只有这一面——生产率提高会使休闲相对于消费的价格发生变化，让消费更有利；经济学家称之为“替代效应”。格雷戈里·克拉克引人入胜的数据集显示，1700年，工匠几乎需要工作10小时才能赚到购买一公斤牛肉所需的2旧便士。但到2014年，英国收入中位数水平的工人不到一小时就能赚到购买一公斤牛肉所需的约10英镑。因此，以牛肉或一般商品衡量，多工作一小时所获得的回报要高得多。
工时的总体变化取决于这两种效应的相对作用。安格斯·麦迪森2001年的鸿篇巨著估算，1820年至1998年间，西欧人均实际GDP增长了15倍。同一时期，工时减少了约一半。因此，生产率红利的分配大约以7比1偏向消费。由此看来，除非自动化带来巨大的生产率提升，否则工时的减少会较为有限且缓慢。生产率需要提高75%，工时才会减少10%；或者需要提高150%，才能使每周工作时间减少一天。
……而且它可能会推高平均工资
经济学家的主流观点是，技术变革会增强劳动能力，也就是说，它能像增加劳动投入一样提高产出。如果这听起来有悖直觉，那只是因为人们假设创新会节省劳动力。历史为检验这一假设提供了良好的样本：如果技术变革会增强劳动能力，那么它应当推高工资率，同时不改变利率。英格兰银行自己的历史数据集显示，除高通胀时期外，长期利率自16世纪以来一直徘徊在4%左右。下图显示，自1800年以来，劳动回报——也就是实际工资率——增长了约15倍。当然，这些总体数字很可能掩盖了行业和工人群体之间的显著差异。某些工人可能受到沉重打击，尤其是当他们的人力资本变得过时时。机器人化对所有工人而言未必都是好消息，也可能带来重大的分配挑战。
图1：工资和利率随时间的变化
机器人化是否有所不同？
如果要论证机器人化会以牺牲劳动者利益为代价，让资本受益，就必须相信它与以往的创新存在某种本质差异。可能不同——我强调，只是可能——的一点，是劳动与资本之间的可替代性。在增强劳动能力的技术变革下，如果这一参数小于1，那么随着时间推移，资本产出比上升会提高劳动份额；如果该参数等于1，劳动份额则保持不变。
根据历史数据，劳动份额保持不变或有所上升，许多经济学家据此认为，在后工业时代的大部分时期，替代弹性小于或等于1。因此，资本增加意味着其相对价格的降幅必须大于其数量的增幅，于是收入中归资本所有的份额会降低。技术可能如何改变这一点？
想想出租车和司机：本质上，两者之间没有可替代性。它们必须按固定比例组合，所以一辆出租车配两名司机，或一名司机配两辆出租车，都不会带来额外产出。此前的技术进步——更快的汽车、卫星导航、优步——在这方面并未带来太大变化。但机器人或许会让劳动与资本之间更具可互换性，使电脑能够取代司机，而乘客则乘坐无人驾驶汽车出行。如果这使可替代性超过1，那么随着时间推移，资本存量增长会提高资本在收入中所占的份额。事实上，皮凯蒂和祖克曼认为，这一情况适用于远不止机器人化的更广泛技术变革，并推动了过去二十年的不平等加剧。
机器人能帮助应对长期停滞吗？
好的一面是，如果你担心长期停滞，机器人至少能带来几条令人乐观的理由。首先，如果机器人化确实显著提高了生产率，并提升资本的边际生产率，那么这应会推高长期均衡实际利率，从而缓解人们对长期停滞的担忧。其次，经济理论通常假设，技术进步意味着资本可以毫无成本地熔化，再制成更新、生产率更高的机器；但在现实中，一些创新可能需要淘汰旧资本，从而引发新一轮投资。如果你相信可贷资金模型（并非所有人都认同这一模型），投资需求的增加就应会推高均衡利率。这有些推测性，但它说明，很难相信在机器人推动生产率增长的反乌托邦世界里，长期停滞也会同时发生。你至少得选择在哪个方面持悲观态度……
谨防意外后果
但对经济学家而言，或许最重要的历史教训是要记住：创新最大的影响往往发生在该产品所属行业之外。以不起眼的集装箱为例。货物预先装入上锁的集装箱后，可直接吊装到卡车或火车上；与过去使用货箱运输相比，成本节省巨大，因为过去每到一个港口，都需要逐件装载和打包。集装箱的发明者估算，劳动力成本、码头停留时间以及破损和失窃保险费用合计节省下来后，每吨货物的运输成本降至原来的三十九分之一。伯恩霍芬等人计算得出，这使拥有集装箱港口的国家之间双边贸易额增长了八倍。尽管就业人数减少，劳动生产率却提高了近20倍。对航运业而言，这项技术并未造成巨大颠覆——尽管贸易格局发生变化，行业集中度提高，讽刺的是盈利能力反而下降。
然而，集装箱运输降低了贸易成本，使此前成本过高、难以实施的新供应链和贸易安排成为可能。由此产生的贸易流动又促使经济活动在空间上大幅重新配置。集装箱运输真正的宏观影响并非发生在海上或码头。机器人化最重大的影响或许也会出现在采用机器人的行业之外，其形式甚至超出当今宏观经济学家的想象。
机器人（或许）是我们的朋友
因此，从长远来看，节省劳动力的技术变革意味着我们能够生产更多东西。这通常是件好事。从长远来看，它不会造成失业，甚至可能有助于避免长期停滞。但它可能改变产出的分配方式。研究背后的理论，并厘清具体创新带来的影响，可能会让人类或机器人形态的经济学家忙上许多年。
