機器人真的可以替代人類的工作嗎？

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編者按：本文來自微信公眾號 中歐商業評論（ID：ceibs-cbr），作者：張沛康，責編：渠超男，創業邦經授權轉載，頭圖來源攝圖網

ChatGPT的橫空出世掀起了大眾對于智能時代就業沖擊的討論熱潮。與前幾代AI相比，ChatGPT不僅能寫代碼、寫文案、做PPT，甚至還能開始輔助回答一些基礎性的學術問題，人工智能質的飛躍對人類創造力、相關技能和就業的沖擊令人始料未及。

來自復旦大學的青年副研究員張沛康博士致力于研究技術進步對教育和勞動力市場的影響，近期的研究包括機器人如何影響勞動力市場雇傭關系、重塑城市勞動力市場。本篇文章從工作任務的視角，探討哪類工作和哪類勞動者更容易被機器人替代，在機器人浪潮下，什么類型的教育或培養模式有助于緩解勞動者被機器人技術替代的壓力，使勞動者能與機器“并肩工作”，促進技術與技能的匹配關系。

不知有多少人曾經想過，自己能夠擺脫令人麻木的工作，在夢中度過理想的生活，讓機器人代替自己去面對疲憊不堪的現實，維持社會的正常運轉。

這一“烏托邦”在電視劇《世界奇妙物語》中得以實現。在劇中，代替人類的機器人每天重復著相似的言行，去完成常規的工作任務，而人類只需穿戴智能設備，長年在睡眠艙中過上夢寐以求的日子……

但是在現實中，機器人真的可以替代人類的工作嗎？

/01 皇冠明珠照工廠，幾家歡樂幾家愁

作為“制造業皇冠頂端的明珠”，機器人一直是智能制造和產業轉型升級的重要載體，正在全球范圍內蓬勃發展。在我國，隨著人口紅利收縮和勞工成本持續上漲，工業機器人在工廠車間的應用日益普及。

武漢大學程虹教授團隊開展的“中國企業-勞動力匹配調查”顯示，中國企業在使用機器人生產線的比例從2008年的2%上升到2017年的13%。工業機器人的引入可以幫助完成焊接、碼垛、噴漆、搬運、裝配、上下料、涂膠、打磨拋光等工作，提高生產效率。

在珠三角，有一座擁有雄厚制造業基礎的城市——東莞，曾被譽為“世界工廠”。2014年，東莞率先舉起“機器換人”的旗幟，當時市政府為了積極對接“中國制造2025”，發布《東莞市推進企業“機器換人”行動計劃（2014-2016年）》。我們正在進行一項研究，收集了2020年參與校企合作洽談會1332家企業54757個工作崗位的招聘信息。研究發現，相比于其他企業，早期獲得“機器換人”項目資助的企業在2020年下半年的疫情緩和期非但沒有縮減用工規模，反而還增加了用工需求。

這主要是通過增加同類型崗位的招聘人數來實現，企業并沒有明顯地增減崗位的種類。擴大的用工規模主要體現在增加了制造人員的招聘需求，同時也縮減了服務人員的招聘需求。前期投入的大量機械設備，除了在平時可以完成各種生產制造工作，提高生產效率，在發生重大公共衛生事件之后還能上陣助力，有助于緩解勞動力短缺的問題。

◎圖1：東莞市企業“機器換人”行動計劃

阿里云研究中心的一篇報告也指出，企業的數智化轉型成熟度越高，營業收入受疫情的負面影響越小，正常運營業務恢復的速度越快。這些研究結果對我國企業在走出疫情之后帶動就業、實現高質量發展而言，都是一個非常積極的信號。

但在另一方面，機器人的使用也不可避免地引起了大家對于失業風險的擔憂。從歷史發展角度來看，技術進步與勞動力就業關系的討論由來已久。

早在工業革命時期，技術進步帶來了生產和組織方式的變革，例如鐵路取代了公共馬車、起重機取代碼頭工人。在當下，全國多地也發生了不少“機器換人”的真實案例。例如，江蘇省昆山市的富士康工廠引入機器人之后，員工的數量從11萬減少到了5萬；武漢的美的空調智能工廠建成后，工人數量減少39%。

長期研究工業革命的學者喬爾·莫基爾（Joel Mokyr）總結新技術給勞動者帶來的“技術焦慮”（Technological Anxiety）主要體現在三個方面：

第一，即便從長期來說，技術進步是有益的。但在短期內勞動會被資本替代，導致“技術性失業”，加劇了不平等；

第二，新技術的“去人類化”（dehumanization）減少了人們的福利；

第三，不充分的技術過程導致經濟發展的速度變得緩慢。

/02 哪類工作和哪類勞動者更容易被機器人替代？

機器人所產生的影響并非以均等的方式覆及所有的勞動者，機器人與執行不同任務的勞動者間存在不同程度的替代關系，這將很大程度決定勞動者在這個崗位乃至在這個城市的去留，最終在宏觀層面導致城市勞動力市場格局被重新塑造。

在中國特殊的戶籍制度下，外來務工群體規模龐大且議價能力相對較弱，對當地勞動力市場的變化更為敏感。外來務工人員與機器人在城市空間如何競爭？機器人擠出還是吸納更多的外來務工人員？從事什么類型任務的外來務工人員更受機器人青睞？我們曾經圍繞以上問題做過相關的研究。

美國麻省理工學院經濟學家大衛·奧特爾（David Autor）等學者構建了任務模型，他根據常規/非常規（Routine/Nonroutine）和認知/操作（Cognitive/Manual）兩個維度對工作任務進行分類。

◎表1：任務類型和對應例子

注：其中非常規認知類任務可以分為非常規互動類（Nonroutine Interactive）

和非常規分析類（Nonroutine Analytic）任務

常規任務通常是可以遵循明確規則或程序的工作；非常規任務需要進行復雜的溝通和解決問題，常以分析、管理和決策為核心，或者以情景適應、人際溝通為主導。表1呈現了工作中不同類型的任務。

在研究中，我們根據勞動者在工作內容、工作強度和工作時間三方面的自主能力和靈活度，構建了工作任務的常規密集指數（Routine intensity index，RII）。由圖2可以看出，勞動者在工作強度方面的自主能力和靈活度最高，工作時間位居其后，但在工作內容方面的自主能力和靈活度最低。常規的工作內容正在被數字化、程序化，大部分都有既定的執行方案，執行非常規任務的勞動者在工作內容、強度和時間三個方面都擁有更高的自主能力和靈活度。

◎圖2：常規和非常規任務在工作內容、

工作強度和工作時間三方面的自主能力和靈活度

為了分析機器人技術對外來務工的就業地點和勞動合同期限所產生的影響，我們利用國際機器人聯盟報告中的工業機器人安裝數據，測算出各城市的機器人安裝密度，并且從中國勞動力動態調查數據中獲取了勞動者的就業地點和勞動合同期限信息。

我們發現，整體而言，從空間遷移的角度來說，機器人浪潮不會導致外來務工在城市間流離失所，相反，機器人所釋放的生產力能夠創造更多的工作崗位以吸納他們進入，與機器人在城市空間里實現“人機共存”。但從雇傭期限的角度來說，在機器人的沖擊下，外來務工的雇傭合同在整體上呈現出短期化的趨勢。這主要是因為，機器人滲透生產環節，在一定程度上重塑傳統的“技術—技能”匹配和粘性，勞動者基于企業的傳統特定技能被削弱。也就是說，雖然外來務工能在相應的城市落腳，但難以長期穩定下來。

進一步地，借助工作任務的常規密集型指數，我們將外來務工分成從事常規任務和從事非常規任務兩類群體，發現能夠勝任非常規任務的勞動者由于與機器人形成良好的互補性而更受市場歡迎。在空間遷移方面，機器人會降低從事常規任務的外來務工在該城市的就業概率，提高非常規任務的外來務工的就業概率。在雇傭合同期限方面，常規型技能者的雇傭合同會趨于短期化，執行非常規任務的勞動者，能夠獲取相對穩定的長期雇傭合同。

此外，不同性別、學歷、年齡的勞動者受到的影響也并不相同，具體而言：

第一，男女有別。男性和女性分別在運動和認知能力上具有相對優勢, 女性勞動者執行了更多的非常規任務，任務更偏向“腦力密集型”（Brain Intensive）而非 “體力密集型”（Brawn Intensive），因此女性受到的負面沖擊更小。

第二，學歷區隔。機器人對高中及以下的低技能常規任務工作者有負向影響。這也很容易理解，擁有更好教育技能的勞動者，更容易適應技術變化，而且能通過工作崗位調整或尋求新的工作機會以對沖技術沖擊。

第三，年齡差異。機器人的使用對中年勞動群體（31-45歲）的沖擊更為明顯。年齡反映了個體的生命周期，也與職業生涯發展階段密切相關。31-45歲勞動者的工作內容逐漸固定化和程序化。與此相比，16-30歲年輕勞動者具有快速學習和適應新環境的能力，而46-60歲勞動者的工作經驗豐富，從事的更多是領導、協調溝通等方面的工作。

/03 教育與技術的馬拉松

勞動者與機器人的互動過程，實際上是一場教育與技術的馬拉松。

在機器人浪潮下，什么類型的教育或培養模式有助于緩解勞動者被機器人技術替代的壓力，使勞動者能與機器“并肩工作”，促進技術與技能的匹配關系？勞動力市場的招聘動態給我們帶來了一些思考和啟示。

我們曾結合全國各城市的機器人安裝情況和當地企業的招聘廣告文本進行研究，發現一個城市的機器人安裝密度越高，當地企業的工作崗位對抗壓能力、動手操作能力的需求越低，對創新能力、學習能力和邏輯思維能力的需求越高。

更有趣的是，機器人的引入還改變了對一些能力組合的需求。比如，工作崗位對溝通能力搭配寫作能力、創新能力搭配觀察力的需求是更高的，但抗壓能力搭配動手操作能力的需求是更低的。

這對學校的培養也提出了更高的要求。在未來，學校需要優化課程大綱，使課程內容與前沿知識和現實情境接軌，使學生擁有多元的知識儲備。此外，學校也要注重關注學生在創新能力、學習能力、邏輯思維能力等方面的提升。就業指導中心除了舉辦簡歷撰寫、模擬面試、性格測評、從業人員經驗分享等常規的職業指導活動以外，還可以嘗試通過校企實踐或科研活動，提高學生的溝通協調、演繹推理、判斷決策等非常規能力。

相應地，職業培訓行業首先要做到的是加強師資建設，保障培訓質量，通過公開規范的報名門檻、完善的課程體系、合理的培訓費用、真實的成功案例來減少培訓機構和消費者之間的信息不對稱，增強消費者的信心；其次，在健康、規范的基礎上，加強與企業的聯合實踐，使培訓內容與現實情境接軌，增強培訓的針對性；最后，拓寬信息收集渠道，把握勞動力市場上的勞動者流出流入狀況，幫助勞動者把握職位調動或再就業的時機。

對于用人單位來說，隨著新興技術的突破式發展，如何在勞動力市場上甄別具備執行非常規工作任務的勞動者，成為一個重要的問題。在發布招聘廣告環節，對于有特定能力需求的崗位，清晰地描述工作職責和招聘門檻，平衡與各種能力相關的關鍵詞的數量與位置，減少機械性地套用廣告模板行為，做到因不同時間、不同崗位而異，從而有助于求職者了解招聘需求，提高職業搜尋效率，降低用人單位在面試環節和實習試用期的用人成本。

職場人士們則需要做到居安思危、未雨綢繆，一方面注重提升執行非常規任務的能力，通過業余時間進行課外閱讀、培訓實踐等方式，提升自身的創新能力、快速學習能力、邏輯思維能力；另一方面結合自身的專業、特長、工作經歷等優勢，構造能力組合，培養自己成為復合型人才。

美國東北大學校長約瑟夫·奧恩（Joseph E. Aoun）在《教育的未來：人工智能時代的教育變革》一書中寫道，“未來的教育要培養學生的數據素養、科技素養和人文素養，使學生不僅能管理大數據、了解機器的工作原理，還能與智能機器協同合作”。在我國從制造大國邁向制造強國的過程中，這場教育與技術的馬拉松變得更為扣人心弦。學校、用人單位、職場人士和職業培訓行業在這場賽跑中都有各自的位置，我們期待他們都各有所為，共同實現 “技術升級”與“技能升級”的良好協同關系。

論文原文：

[1]魏下海,張沛康,杜宇洪.機器人如何重塑城市勞動力市場:移民工作任務的視角[J].經濟學動態,2020(10):92-109.

[2]余玲錚,張沛康,魏下海.機器人如何影響勞動力市場雇傭關系:“技術—技能”重塑機制的解釋[J].學術研究,2021(02):100-107+178.

[3] Zhang, Peikang, Yiming Qin, Huailiang Liang, and Liping Zhou. "Robotization and Labour Demand in Post-Pandemic Era: Microeconomic evidence from China", Technological Forecasting and Social Change, Forthcoming.

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