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真正有危險(xiǎn)的，不是初級白領(lǐng)

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美國的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)也打架了

去年下半年以來，美國經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了一個(gè)傳統(tǒng)宏觀經(jīng)濟(jì)無力解釋的現(xiàn)象。

9月初，美國勞工統(tǒng)計(jì)局對去年3月到今年3月的非農(nóng)就業(yè)數(shù)據(jù)大幅下修超過90萬，為20年來這個(gè)數(shù)據(jù)下修最多的一次，加上8月的美國非農(nóng)部門新增就業(yè)僅22,000 個(gè)，遠(yuǎn)低于過去十年內(nèi)正常的月度平均水平，這種修正意味著目前已經(jīng)達(dá)到了衰退的程度。

但其他經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)并不支持“衰退”，8月，美國的失業(yè)率為4.3%，總體仍處于歷史中等偏低水平，并未達(dá)到代表衰退的6%以上的水平。

增長數(shù)據(jù)也是如此，多個(gè)大行預(yù)測第二季度GDP年化季率終值上修至3.8%，第三季度GDP追蹤預(yù)測也調(diào)升至2.6%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到衰退的標(biāo)準(zhǔn)。

為什么就業(yè)數(shù)據(jù)差，失業(yè)率一般，但經(jīng)濟(jì)增長卻不錯(cuò)？

研究機(jī)構(gòu)對此有很多解釋，比如政府查非法移民，導(dǎo)致就業(yè)數(shù)據(jù)差，但不在統(tǒng)計(jì)內(nèi)的失業(yè)率不差；比如經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)人手不足導(dǎo)致的統(tǒng)計(jì)誤差；比如關(guān)稅沖擊，讓企業(yè)既不敢招聘，又不敢裁員。

這些解釋都偏短期，預(yù)示著未來要么經(jīng)濟(jì)加速下行向就業(yè)數(shù)據(jù)靠攏，要么就業(yè)市場恢復(fù)生機(jī)向經(jīng)濟(jì)增長數(shù)據(jù)靠攏。

但如果是長期的原因呢？

有一種非傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)的解釋越來越被更多證據(jù)認(rèn)可，即，這個(gè)矛盾現(xiàn)象主要是AI投資造成的，而且，它將長期改變經(jīng)濟(jì)與就業(yè)結(jié)構(gòu)。

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AI投資的錢多人少

一份來自德意志銀行的宏觀研究報(bào)告認(rèn)為，正常情況下，美國早已陷入衰退，只是因?yàn)橛写笠?guī)模的AI基礎(chǔ)建設(shè)投資，類似中國政府以前愛搞的大規(guī)模基建的刺激，才避免了衰退。

報(bào)告認(rèn)為，本輪AI投資是由從事大規(guī)模云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)傳輸和存儲服務(wù)的科技巨頭主導(dǎo)的基建軍備競爭，如亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌云以及甲骨文等，它們的資本支出增長預(yù)計(jì)在今年達(dá)到頂峰。

巨頭的資本開支，不但刺激了美國經(jīng)濟(jì)，在科技密集的北亞地區(qū)，由于芯片被豁免關(guān)稅，也引發(fā)了大規(guī)模的提前采購，日本臺灣和韓國股市也漲聲一片——事實(shí)上，本輪領(lǐng)漲A股行情的海外算力板塊，都是受益于這些科技巨頭的AI投資。

但AI投資跟傳統(tǒng)制造業(yè)投資不同，它很難帶來就業(yè)機(jī)會，所以就業(yè)數(shù)據(jù)沒有表現(xiàn)，主要原因有三點(diǎn)：

首先，目前集中投入的AI數(shù)據(jù)中心是典型的資本密集型行業(yè)，一個(gè)數(shù)據(jù)中心需要數(shù)十億美金巨額投入，主要用于土地、電力、冷卻、服務(wù)器、芯片等，但建成后只需要少量運(yùn)維人員。而大部分制造業(yè)的勞動(dòng)密集度更高，即便有自動(dòng)化，一個(gè)汽車廠仍需數(shù)千名工人。

同樣金額的投資，AI 基建產(chǎn)業(yè)帶來的就業(yè)機(jī)會只有傳統(tǒng)制造業(yè)的10%。

其次，AI算力集群一旦搭建完成，增量需求只需擴(kuò)容機(jī)架，不會線性增加人力，AI研發(fā)也高度依賴自動(dòng)化工具；而制造業(yè)規(guī)模擴(kuò)大往往意味著更多生產(chǎn)線，帶來更多就業(yè)崗位。

最后，AI數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)鏈的上下游集中在少數(shù)高科技企業(yè)，供應(yīng)鏈層級有限，且集中在少數(shù)地區(qū)；而制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈長，從原材料、零部件到運(yùn)輸、零售，都能吸納大量中低技能就業(yè)，且分布廣泛。

所以，AI救得了經(jīng)濟(jì)數(shù)字，但救不了就業(yè)率。而且AI基建能否真實(shí)產(chǎn)生效益，能否持續(xù)投入，還取決于后續(xù)真實(shí)的AI應(yīng)用需求能否出現(xiàn)爆炸式增長。

更糟糕的，即便這個(gè)AI數(shù)字機(jī)房真的轉(zhuǎn)化為需求，仍然會持續(xù)壓制就業(yè)數(shù)據(jù)，甚至?xí)L期改變經(jīng)濟(jì)增長與就業(yè)率的傳統(tǒng)關(guān)系。

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異常的“不足就業(yè)”

前面說過，近一年美國的就業(yè)數(shù)據(jù)還有一個(gè)特點(diǎn)：失業(yè)率不算高，但就業(yè)數(shù)據(jù)持續(xù)惡化，這個(gè)奇怪的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也與AI有關(guān)。

首先是美國的勞動(dòng)參與率，8月為59.6%，降到了2008年金融危機(jī)后58%的低點(diǎn)，僅高于疫情期間。

美國還有一個(gè)較寬口徑的失業(yè)／閑用勞動(dòng)力指標(biāo) U-6，不僅包括常規(guī)失業(yè)者，還包括不太積極找工作者和兼職者，8月這個(gè)指標(biāo)約為8.1%，顯著高于常規(guī)失業(yè)率，說明有不少人在勞動(dòng)力市場上處于“不足就業(yè)”狀態(tài)。

U-6指標(biāo)與失業(yè)率的差，經(jīng)濟(jì)正常時(shí)應(yīng)該在3%以內(nèi)，超過 4%，說明就業(yè)質(zhì)量下降，兼職/隱性失業(yè)增加。

所以，失業(yè)率不高，但就業(yè)數(shù)據(jù)看起來差，真正的原因可能就在最后一個(gè)數(shù)據(jù)——不足就業(yè)上。

相比歐盟和日本，美國人找工作更類似于中國疫情前，職業(yè)流動(dòng)性很強(qiáng)，加薪靠跳槽，而且不難找工作，企業(yè)也習(xí)慣于常規(guī)招聘，去應(yīng)對員工的高離職率。

所以不足就業(yè)往往意味著上述規(guī)律的改變，包括兩種情況：

1、薪水低，但不敢辭職，怕找不到工作，選擇兼職打第二份工，企業(yè)對需求不確定，不敢增加全職崗位，加大兼職的招聘，這些會導(dǎo)致就業(yè)數(shù)虛高；

2、對找工作失去信心，技能和崗位匹配度差，其數(shù)據(jù)既不在失業(yè)，也不在就業(yè)，拉低勞動(dòng)參與率。

不過，這種“就業(yè)不足”的現(xiàn)象，在每一次衰退之前都會看到，為什么認(rèn)為這與AI有關(guān)呢？

這就不得不提近期那份引發(fā)熱議的論文。

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減少的招聘

哈佛大學(xué)兩位勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士近期有一篇論文《生成式人工智能作為偏重資歷的技術(shù)變革：來自美國簡歷和職位發(fā)布數(shù)據(jù)的證據(jù)》，分析了包括285,000家招聘公司，6200份簡歷和超過1.5億次的招聘記錄，揭示了AI對就業(yè)市場已經(jīng)發(fā)生的沖擊。

論文把這些公司分為兩組：簡介中使用了AI技術(shù)的AI采納公司，沒有相關(guān)描述的未采納公司，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在AI技術(shù)革命的半年后，在低級職位的招聘數(shù)量上，兩者的差從持平到一路向下（前者小于后者），而在高級職位的招聘數(shù)量上，兩者的差保持著原先一路向上的趨勢。

結(jié)論很明顯，采納AI技術(shù)，抑制了公司招聘初級職位的意愿，對高級職位目前沒有明顯影響。

作者進(jìn)一步把初級員工的變化分為新招聘、離職和晉升，比較了變化后，認(rèn)為，公司在利用AI取代員工時(shí)，并不是粗暴地解雇，而是減少招聘。AI采納者公司在2023年第一季度后，初級職位招聘平均每個(gè)季度下降22%。

其中的邏輯也非常好理解，下降最多的行業(yè)是批發(fā)零售業(yè)，員工中初級崗位大多與文書、客服有關(guān)，也是AI目前最得心應(yīng)手的領(lǐng)域。

另外，美國的批發(fā)零售業(yè)行業(yè)也是喜歡大量使用兼職的行業(yè)，與U-6數(shù)據(jù)吻合。

根據(jù)報(bào)道，很多公司甚至加強(qiáng)了對在職員工使用AI的培訓(xùn)，以替代那些本應(yīng)被招聘的員工——這也解釋了前面的失業(yè)率與就業(yè)數(shù)據(jù)的矛盾。

但如果初級員工的就業(yè)機(jī)會越來越少，那未來的高級員工是從天上掉下來的嗎？

這篇論文還有一個(gè)畢業(yè)學(xué)校數(shù)據(jù)，可以解答這個(gè)問題。

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AI與新任務(wù)創(chuàng)造

論文把員工畢業(yè)的大學(xué)分為五個(gè)等級后發(fā)現(xiàn)，最容易被AI替代的是Tier 2和Tier 3的大學(xué)畢業(yè)生。

按照論文的等級對應(yīng)中國的大學(xué)，Tier1大致相當(dāng)于C9這個(gè)級別，Tier2相當(dāng)于211和后排985，Tier3相當(dāng)于雙非一本，Tier4是二本和民辦本科，Tier5為社區(qū)大學(xué)，相當(dāng)于中國的大專。

這里預(yù)示了大企業(yè)未來招聘初級員工和校招的兩個(gè)傾向：頭部985是為公司培養(yǎng)未來管理人才，相當(dāng)于儲備干部；而二本和大專是為了用低成本招AI無法替代的勞動(dòng)力。

不過，不要覺得這是AI劃開的人才鴻溝，現(xiàn)行的大學(xué)分類是為了適應(yīng)以前的人才需求，這個(gè)趨勢如果延續(xù)下去，大學(xué)的專業(yè)也會更按照上述兩個(gè)傾向進(jìn)行調(diào)整，大學(xué)會設(shè)置更多AI無法代替的專業(yè)，最終把中間的U型底填平，畢竟能招211畢業(yè)生，誰會招大專生呢？

更重要的是，AI會創(chuàng)造更多需要大量員工的新產(chǎn)業(yè)。

從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度，這種變化在AI之前發(fā)生過多次，自動(dòng)化和勞動(dòng)力都是資本投入的生產(chǎn)力要素，這個(gè)過程就是柯布–道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)：

Y：產(chǎn)出

A：技術(shù)水平

K：資本（包括機(jī)器、自動(dòng)化）

L：勞動(dòng)投入

α：資本份額

從成本的角度，K和L不只是單向替代，而是相互代替，資本家認(rèn)為哪一個(gè)成本低就用哪一個(gè)，這個(gè)動(dòng)態(tài)平衡的過程大概包括兩個(gè)階段：

第一階段，當(dāng)大規(guī)模的流水線和自動(dòng)化工廠，一直在取代傳統(tǒng)的職位，導(dǎo)致就業(yè)市場飽和，勞動(dòng)力成本下降；

第二階段，自動(dòng)化成本邊際下降的趨勢停止后，勞動(dòng)力成本的比較優(yōu)勢開始顯現(xiàn)，而新技術(shù)又會創(chuàng)造出一些需要大規(guī)模勞動(dòng)力的新行業(yè)，招聘活動(dòng)回升，勞動(dòng)力回報(bào)回升。

這就是由經(jīng)濟(jì)學(xué)家Acemoglu & Restrepo在2018年提出的“自動(dòng)化與新任務(wù)創(chuàng)造”模型：

經(jīng)濟(jì)中有很多任務(wù)I，一部分任務(wù)[0,I] 可以被機(jī)器完成，另一部分僑務(wù)[I,1] 只能由勞動(dòng)完成。技術(shù)進(jìn)步會推動(dòng)I擴(kuò)大，導(dǎo)致更多任務(wù)被機(jī)器替代，但同時(shí)也會催生新任務(wù)，大量新職業(yè)出現(xiàn)。

舉一個(gè)例子，5G和物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模應(yīng)用，促進(jìn)了工廠智能化，導(dǎo)致了制造業(yè)初級工人的飽和，壓制了制造業(yè)的人力成本；但5G和物聯(lián)網(wǎng)又創(chuàng)造了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，創(chuàng)造了外賣、在線打車、共享經(jīng)濟(jì)新產(chǎn)業(yè)，這些新產(chǎn)業(yè)又得益于較低的制造業(yè)轉(zhuǎn)移人力成本，可以大規(guī)模的吸納又不至于導(dǎo)致人力成本暴增。

過去的自動(dòng)化發(fā)生在藍(lán)領(lǐng)工人領(lǐng)域，AI沖擊發(fā)生在初級白領(lǐng)身上，但生產(chǎn)力要素相互代替的原理不變，只要初級白領(lǐng)供應(yīng)過剩，成本有優(yōu)勢，未來就會出現(xiàn)大量需要初級白領(lǐng)的新產(chǎn)業(yè)，雖然我們現(xiàn)在還不知道它是什么。

所以真正危險(xiǎn)的并不是新入職場的初級員工，而是工作10年仍然是簡單白領(lǐng)的資深員工，就像新生代藍(lán)領(lǐng)員工寧愿送外賣也不愿進(jìn)工廠，而美國鐵銹地帶的中年失業(yè)工人即便通過工作培訓(xùn)等救濟(jì)政策，成功再就業(yè)率也不足15%。

未來這群“工作10年仍然是簡單白領(lǐng)的資深員工”，就像20多年前的國企下崗職工，可能才是AI時(shí)代最大的犧牲品，對于這個(gè)群體，可以看一看我前年寫的文章《》。

——鋼大的財(cái)富新思維圈子——

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