美国为何就业向好但薪资不佳?AI革命让就业者失去议价能力

作者: 万得资讯 2019-10-31 15:46:24
为何近年来,在美国就业市场总体向好的背景下,薪资数据却无法显著得到提升?

本文来自“万得资讯”。

为何近年来,在美国就业市场总体向好的背景下,薪资数据却无法显著得到提升?从长远来看,人类最终是否会在就业市场中被AI机器人所击败?旧金山联储近日发布报告,基于模型对这两个问题给出了答案。

报告指出,强劲的劳动力市场和低失业率传统上有助于提高薪资数据。但在过去20年里,美国劳动份额(国民收入中流向劳动者的部分)从2000年的63%下降到了2018年的56%。这种下降在2008年次贷危机期间有所加速。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。

劳动力份额下降的一个可能原因是,多年来就业者失去了议价能力。已故经济学家艾伦·克鲁格(Alan Krueger)强调了几个促成因素,如美国工会成员减少、外包和离岸外包增加,以及阻碍就业者跨企业和跨地区流动的竞业条款。

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用自动化来填补那些招工困难的职位。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,员工可能无法主动要求大幅加薪,因为担心雇主会用机器人取代他们的工作。

旧金山联储通过考察自动化对员工议价能力的影响来评估自动化对劳动力份额的影响。我们发现,自动化工作的威胁削弱了美国员工的谈判地位,从而导致了这一情况——虽然美国劳动力市场趋紧,但薪资增长仍受到抑制。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薪资的提高。在过去20年里,自动化在很大程度上导致了劳动力份额的下降。该理论也有助于解释近年来工资增长停滞的困惑。

劳动份额的下降

劳动份额代表国民收入中属于劳动者的那部分。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份额。

考察劳动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,劳动份额就会下降。

衡量劳动份额在实际操作中存在一些挑战。例如,不清楚自雇补偿的比例是否应该被算作劳动收入。旧金山联储使用由美国劳工统计局构建的非农业企业部门的劳动力份额的度量,作为基准,如下图所示。劳动力份额总体十分波动,但在1985年至2000年期间保持在63%左右。

(美国非农企业部门劳动份额 来源:旧金山联储)

然而,自本世纪初以来,美国劳动力占比下降了约7个百分点。大约一半的下降发生在2008年前后。即使在漫长的恢复和扩张期间,劳动力占比仍保持在56%左右,接近样本中的历史低点。劳动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、劳动者的议价能力和劳动份额

经济学家们很早就认识到,技术进步使得自动化变得更为容易,这样企业就可以用资本代替劳动力,而这令劳动力份额下降。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。

但是在传统的宏观经济模型中,由自动化引发的生产率提高与薪资上升却是齐头并进的。因为在这些模型中,劳动力市场是完全竞争且无损耗的。换句话说,薪资会立即调整,直到劳动力供应满足需求,从而实现充分就业。员工还将生产边际产品的额外工时获得报酬。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薪资。然而,这一预测与最近的数据并不一致:自本世纪初以来,劳动力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。

旧金山联储基于一个更现实的劳动力市场模型,重新探讨了自动化和劳动力份额之间的联系。模型的特点是在有损耗的劳动力市场中进行薪资谈判。这些损耗反映了这样一个现实:企业和员工一直在寻找合适的工作匹配,而寻找过程本身的成本很高。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,工资增长率和边际产品一般不相符。即使薪资增长低于边际产品,被雇佣的员工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求职过程所带来的成本。

与劳动力市场完全竞争的传统模型相比,旧金山联储的模型预测自动化会导致劳动力份额下降,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力份额下降的重要性,旧金山联储使用季度数据来估算模型,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。将模型与劳动生产率的时间序列以及其他劳动力市场变量相匹配,有助于量化自动化的作用。自2000年代中期以来,美国劳动生产率增长大幅放缓,自2008年次贷危机以来尤其疲弱。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。

旧金山联储使用估算模型来评估从1985年到2018年,自动化对劳动力份额变化的贡献。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中,劳动力份额(绿线)在商业周期中波动温和;更重要的是,劳动力份额的下降将比实际情况下的降幅(蓝线)要小。

(美国劳动份额:实际VS剔除自动化 来源:旧金山联储)

我模型表明,企业将职位自动化的可能性是顺周期的,在经济扩张时上升,在经济衰退时下降,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。由此导致的员工议价能力下降将拖累薪资增速,即使自动化提高了生产率。换句话说,员工不会从提高劳动生产率中得到全部好处。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,而薪资的提高则会更多。

模型中,自动化虽然阻碍了薪资的增速,但对总就业产生了积极影响,从而导致了近年来,美国失业率的稳步下降。自动化增强了公司创造工作岗位的动力,因为如果所创造的工作岗位不能找到与之匹配的员工,则可以采用机器人来填充该岗位。因此,和凯恩斯在上世纪30年代提出的观点不同,旧金山联储的模型并不认为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

模型预测,自动化程度的提高会抑制工资的增长,从而降低劳动份额。这一预测与其他独立的实证研究是一致的。例如,麻省理工经济学教授David Autor和荷兰乌得勒支大学经济学院教授Anna Salomon使用来自18个发达国家的28个行业的数据,表明自动化已经对劳动力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,在样本中,自动化并没有减少就业,这与旧金山联储的发现一致。

结论

报告指出,在过去20年里,美国的劳动力比例下降了大约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,劳动力市场的份额并没有反弹。

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。自本世纪初以来,自动化在很大程度上导致了劳动力份额的下降。但与此同时,自动化的增强推高了总体就业水平,并未引发技术性失业。

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