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经济学家的所谓“机会均等”不过是谎言
　　关于收入分配，终于成为政府和民众关心的大事。但是经济学家们仍在顽强抵抗，除了诟病反映收入分配的基尼系数，经济学家们的另一招数是机会和结果的诡辩，他们申称，市场经济条件下要的是机会的均等而不能强调结果的均等。比如，吴敬琏先生日在&中国经济50人论坛&长安讲坛上就声称&目前中国居民收入的不平等恐怕主要是因为机会不平等&。而许小年则认为：&与市场经济相适应的公平概念是&机会的平等&，而不是&收入的平等&&。
　　笔者认为，所谓的机会平等，是一个经不起中国实践推敲的谎言。
　　经济学家们在强调机会平等时，最重要的论据是这样的：&实际上，当前引起社会问题的主要原因也是机会的不平等，例如官商勾结、以权谋私、歧视性的市场准入、区别对待的政策、各种形式的垄断和市场操纵等。&[注]笔者认为这样的说法是极其荒唐的。首先，这些现象确实存在，但它们并不足以解释不平等现象的全部。经济学家们列出若干有利于自己结论的现象而不是全面地看问题，这种态度至少是不严肃的。其次，这些现象不过是恶化了收入分配的部分原因，这跟机会平等是两个概念。
　　笔者也可以列出若干现象，求教于经济学家。下岗工人现象，他们的收入是增加了还是减少了，他们的机会是失去了还是得到了？医疗教育和住房的价格上涨，这收入增加的机会是给了普通人还是部分人？银行贷款，没有财产的人可以有机会吗？这些问题，主张机会平等的经济学家们不知会做出什么样的回答，笔者甚至不太清楚，这些经济学家们主张的机会平等到底为何物。
　　那么，经济学家们给出的机会平等的概念是什么呢，笔者看到过的唯一的较为清晰的的答案是许小年先生给出的，他说：&在平等的机会面前，所有社会成员都有足够的激励去努力工作，因为他们知道，在这样的社会中，有几分努力就有几分回报。&但这却是一个完全经不起推敲的说法。首先，中国人是勤奋的，不想努力工作的人实在是少之又少。其次，真的是人人都有一个&平等的机会&以致只要&有几分努力就有几分回报&吗？我想，这才是问题的关键，在这里，经济学家们撒了一个弥天大谎。
　　如果在西方发达国家，既然资本充裕劳动力相对稀缺，也许&平等的机会&确实是存在的。但如果仅仅因为外国人如是说就照搬过来，显然是不理智的。我们知道，任何人要进入劳动过程，必须和资本结合，中国过多的人口决定了不可能每个人都有机会。看看眼前的大学生就业难就知道，哪怕大学生这样的人才资源，也注定了有相当一部分要处于没有工作的状态。其次，资本的相对稀缺性决定了打工者甚至在劳动力市场上的讨价还价地位也是不平等的，资本说了算。
　　问题还不仅此，我们人均DGP目前才区区1700美元，对处于不平等状态的群体就特别要赋予注意和关心，而决不能不负责任地说一声机会平等就把问题推卸掉。有些经济学家极力掩饰收入分配恶化的问题，主观上不好评价，客观上我认为这将会对我们这个社会造成极大的伤害。
　　因此，我们和西方发达国家不一样，他们在人均GDP高达数万美元的情况下或许可以对收入分配不太注意，我们不行。我们必须注意收入分配的结果。经济学家们强调事实上不存在的&机会平等&而不愿意从收入分配的结果上考虑问题，若非食洋不化，便是认识错误。
　　这种认识错误，表现在经济学家们的自相矛盾和逻辑混乱上。比如，上面提到的许小年先生就认为&那么社会是否应谋求非体力劳动要素个人占有的平均化？在一个理性社会中，回答是否定的。&这里，他已经自己否定了他所主张的机会平等，因为，毕竟不是每个人都可以平等地占有&非体力劳动要素&。另一位经济学家樊纲先生索性摆出了蛮不讲理的姿态，他说：&改革的主要目标之一就是要改掉过去的绝对平均主义，其结果必然是收入差距拉大&。我们是要打破平均化的分配方式，但不容许两极分化。作为一个经济学家，樊纲先生竟然对这两个概念不加区分，并以此得出收入分配在未来5到10年仍将恶化的结论，实在是让人啼笑皆非。
　　这些经济学家的言论都只不过是笑料。真正体现本质的，是经济学家吴敬琏先生终于说道：&收入差距扩大到现在这种程度，表明我们这个社会确实是生病了&。显然，他是在强调收入分配的结果。在&生病了&的事实面前，我们的经济学家们断断无法否认自己在其中所起的坏作用。
　　笔者坚信，无论经济学家们如何玩弄&机会平等&的谎言，收入分配差距必然缩小，这是不以经济学家意志为转移的规律。有趣的只是，当经济学家们最终在大众面前自己打自己的耳光时，不知道那时想起这&机会平等&的狡计时，会不会脸红。
&&&&&&&&&&&&　[注]许小年：《机会平等是公平的核心》，&
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(0) | 转载数经济学家真的是因“妒”招“骂”？
&&&作者：陈蓉霞
　　早报评论版12月21日刊登袁晓明的文章《经济学家招骂是好事》，按照袁晓明的说法，中国经济学家之所以总“挨骂”，是因为招人“嫉妒”。为何会招来嫉妒？因为中国经济取得的巨大成功证实了中国经济学家提倡的理论，如市场化和民营化，可见在中国走向改革开放的过程中，经济学家功不可没。看来骂经济学家的人，是因为他们患了“红眼病”，看不得别人比自己成功，才会把气撒在成功者身上。这样的解释倒是令人耳目一新，但却难以服人，因而值得再做讨论。
　　现在说到经济学家，前面往往会加上限定词“主流”。何谓主流经济学？通常是指提倡自由竞争、自由市场的经济学。该理论源于西方，哈耶克、弗里德曼等大师就是这样的自由主义经济学家。曾有学者如此评价哈耶克，“终其一生，他都在为富人的财富进行辩护”。在读过哈耶克的主要著作之后，对于这句话，我深表认同。但是中国眼下的富人与哈耶克为之辩护的富人有很大不同。如哈耶克这样的自由主义经济学家强调的是，在市场竞争格局中，由于每个人的运气、才能以及起点不可能平等，于是，结局不可能完全平等，因此，公众理当尊重通过合法途径赢得的财富，而不是一心想要来场革命“均贫富”。
　　然而必须强调的是，哈耶克所提倡的市场经济，尽管承认个人运气有好坏，但在权利和机会面前，却必须人人平等。这种平等靠什么来保障？靠法律和道德。其中法律是底线，道德是上限。可见道德不是一种凭空的要求，而是需要由法律进行担保的义务。而一个缺乏法律保障、没有道德维系的市场，就是一种伪市场。
　　反观我们当前的现状，房地产业屡屡出现一夜暴富的神化，垄断企业肥得冒油，不法老板在奢侈品市场一掷千金……难道哈耶克的理论能为这样的财富进行辩护？显然不能。哈耶克所说的财富必须是在一个公平竞争的市场社会中才有道德地位。如果我们所谓的主流经济学家舍弃前提，只用结论，片面要求民众不要有仇富心理，却不问财富的出处；告诉我们，只要努力把饼摊大，分到普通民众手里的那份财富自然就会水涨船高，却忘记提醒，如果分配机制存在问题，亦即个人权利得不到保障，大多数人的财富并不见得会随之跟涨，因为所占份额可以缩水。那么，这些所谓的主流经济学家招骂，显然就与民众的嫉妒心理无关。如果情况恰如袁文所说，经济学研究的就是如何用最小的资源带来最大的效益，那么，经济学家完全可以为某些产业存在的童工、奴工现象进行辩护，因为这是投入最少、产出最高的体制安排。当然没有一个主流经济学家敢于站出来为此类现象公开辩护，可见法律和道德不仅是天理良心，也是经济学研究的基本前提。私有财产神圣不可侵犯，说到底正是为了保障每一个人的自由和权利不受侵犯，保障每一个人至少能过上体面而且有尊严的生活。所谓的效率必须建立在这样的底线之上，否则奴隶制也有值得辩护的理由。
　　袁认为：中国评论界、思想界与经济学界相比，一个在天上，一个在地下；评论家说起话来”许多时候都是绕来绕去“，就算说出来也“基本上毫无用处”。袁特别提到社会学家李银河的观点之不受有关方面重视的命运。显然，在袁看来，与经济学家在中国社会的影响力相比，中国的评论家、思想家就有点无足轻重了。比如社会学家李银河提倡性解放，争取同性婚姻，这样的言论，对中国毫无用处，绝不能与经济学家相提并论。先要强调，李银河从未提倡过性解放，她的意思其实是，对于某些反常的性行为，只要它是出于成年人的自愿选择，且不伤害他人，就应该允许。但允许决不意味着提倡，两者不是同义词。更重要的是，李银河为同性恋者争取婚姻权利，其重点在于“权利”而非“同性恋”，也许我们大多数人终其一生都用不上李银河争取来的权利，但有这种权利却是文明的标志。毕竟社会的文明和进步绝不体现为袁晓明文中所列现象，如“中石油甚至成了全球市值第一的公司；今天的中国已是奢侈品消费的大国”等等，而在于即便是少数人的权利，社会也应给予同样的尊重，例如中国成功地举办了特奥会，并且使得特奥精神深入人心。好在袁文也有这样的呼吁：政府需要进一步推动改革，通过法规保证公民应得的权利。在我看来，这种权利不仅指分享财富的权利，同时还包括其他方面的权利，比如个人自由选择生活方式的权利，只要这种生活方式不妨碍公众社会秩序。
(责任编辑：许叶)
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script src="/track/track_xfh.js?ver=">冯仑理想丰满连载：起点公平就是机会均等
发布时间： 0:00:00
来源：拍拍贷财经
公平这个问题，最近几年表现为收入差距大、两极分化、贫富不均；还有很多话题与之相关，比如官二代、富二代、显二代等等。社会上关于公平始终很纠结，抗议的人多数是弱势群体、民工、上访的、盲流、无业人员等等，他们发出的
冯仑理想丰满连载：政府既发结婚证又管做爱姿势冯仑理想丰满连载：目标和价值观两事合起来叫理想冯仑理想丰满连载：做好人就是买单做坏人就是抢劫对公平这件事可以从不同立场来看。在思想史上一直都有两派观点，一是起点的公平，一是终点的公平。所谓起点的公平就像运动会上跑步，枪一响，大家都从同一个起跑线出发，但是大家的速度总会有快有慢，否则刘翔也当不了冠军。强调起点公平暗含着终点上是有差距的、不公平的。邓小平讲让一部分先富起来，这句话讲的时候，起点是公平的。但今天看，人们所关注的所谓收入差距大，是直接看向了终点，一部分确实先富起来了，但是差距有些大。立场不同，心态就不一样。我1989年开始做生意那会儿，没人给我发工资，我和很多人一样也是下岗职工，那时候大家是起点公平。折腾了20年，有的公司破产了，有的公司还维持，有的收入多点儿，有的收入差点儿。20年以后，你说不公平了，那之前这20年的政策难道错了?1989年我起跑时，大伙儿都一样啊，今天说收入差距给整大了，那我也有想法。强调起点公平、一致性或等同性，却不承认终点的必然差距，那在运动场上就没法儿玩了。所以起点公平是强调竞争。愿意强调起点公平的，多数是强者、自信的人、愿意创业的人、愿意保持市场竞争环境的人。就像在运动场上跑步，刘翔肯定愿意起点公平，因为他跑得快，起点公平实际是激励大家奋力快跑。从学术上来说，起点公平更多是强调机会均等。比如说教育，不管有钱没钱，不管是官几代、富几代，大家受教育机会或教育条件是一样的。公立教育由政府来承担，就不能够有人受歧视。除了那些私立的贵族学校不谈，有一些特别好的公立学校，像北京人大附中，收取高额费用，只能是特别的人或者有特别关系者的孩子们才能进去，这就叫机会不均等。机会均等在教育上应该是有教无类，所有孩子都能够公平地享受教育;至于施行教育以后，孩子们努不努力就干涉不了了。像国外发达国家，学校教育水准都差不多，有些孩子就是不爱读书，天天玩，起点是公平的，但是你没学出来，逐步跟人拉开差距，那就不能怨政府了。另外每个人有就业的权利，在国企小孩儿可以顶替父母岗位，非国企就没有这样的政策，这就可能发生机会不均等的现象了。大学毕业后大家自由择业，毕业生自己去网上找机会应聘，这就叫机会均等。但任何时代总是会有一些人可能有些特殊背景，他不需要这么辛苦，直接想去哪儿就可以去哪儿。比如文革的时候参军，普通人家的孩子要先到农村插队，但也有干部子弟、军人子弟直接就可以去当兵的。华谊兄弟的王中军就是这样，他父亲是部队的一个领导，他当兵直接就去了，等他办公司的时候，才发现居然连入伍手续都没有，后来才回到北京补办。入伍时，部队首长问他，是想学技术还是想长干呢?那会儿学技术就是以后到工厂工作，长干就是永远在部队学军事。他说我要长干，后来就当了侦察兵。显然，在那个年代他的机会跟普通人不一样。再有现在看病，也有机会均等的问题，我前两天去301医院看个病人，发现病房拥挤的程度让人瞠目结舌。中国医疗资源十分紧缺，所以看病过程中一定有机会不均等的现象。我们在三亚海棠湾项目边上有一个301医院，投了20亿，可能多数人还是没条件去那儿看病。据报载，目前中国医疗资源的80%是向公务员特别是中高级干部倾斜的，显然，医疗资源不是对所有人都平等地开放，而机会均等是要求大家在教育、医疗、就业方面都一样，只要我作为公民，我想去就应该能去，不应该分这么多等级。另外关于社会事务管理的机会均等，就是我们通常讲的民主。一个公民，我有权利对某件事情发表意见，然后参与社会管理，不能说我是普通老百姓，我就不能管。比如在西方还可以参与组织政党、竞选，什么人都行，这就是机会均等，在社会管理方面的机会也是开放的。你想做的事情有充分的自由，社会不给你设置障碍，只要你愿意做，在第一天你进入的时候，门槛是一样的，至于你能不能像奥巴马一样从科级干部选上总统，那要凭本事了，这就是在起点上强调公平的结果。我们常听到一个词“基尼系数”，它是西方经济学理论当中的专业术语，主要用来衡量一个社会收入差距程度的一个指数。基尼系数到了0.5证明收入差距比较大，到1基本上不能接受。媒体上说中国基尼系数已经到了很高，西方认为到了这么高的国家一定要崩溃。事实上关于基尼系数，政府从来没有指定过哪个机构专门去做入户调查，发现就是一些经济学家为了要研究一些问题，组织一些人做过简单调查，但也不是准确抽样，大家只是社会心理上的感觉，成为经济学家的演绎。今天中国的收入差距比过去几十年，特别1976年以前大很多。我研究生刚毕业工作时，我母亲跟我打赌，因为她觉得自己工资挺高，有好几百块钱，我那时硕士毕业拿70多块钱，她说你这一辈子不可能赶上我。今天我已经远远超过她了。因为按照她在文革前毛泽东时代的概念，一辈子工资涨不了多少，那时候是结果公平，大家都一样，所以她觉得不可能。如今不同了，李彦宏在全球100个富人里边，他排在四十几位，中国有1亿以上投资能力的个人已经有2万人，这是私人银行调查的财富报告数据。有上千万投资能力的人有几十万人，整个民间的资产是60万亿，私人手里的钱非常多。不到20%的人拥有银行存款的80%，显然收入差距的确很大。但其中工资性的收入带来的差距占的比例不是太大，最重要的是资本性的收入。比如股票投资，另外现在创业板上市老板的股份可以变现，还有一种财产性收入，比如买房。这从消费上也能看出来，比如中国发展经济当中，生活有所好转，但普遍还有很多压力，比如看病、就医、住房，但另外一方面，奢侈品商店在中国越开越多，北京国贸商圈，LV都开了两家，爱马仕一个包几十万，还是拥趸无数。我有一个朋友，去年很开心，他帮助外国一家公司卖飞机，他老板跟他讲，你在中国能卖出10架，咱们就算非常成功，因为每架飞机都1000万美金以上，贵的万美金，很难卖。我前两天在迪拜碰到这个人，他说去年卖出去21架飞机，他赚了超过1亿，令老板大跌眼镜，笑得合不拢嘴。可见，中国有钱人非常多，飞机、游艇、豪宅最近几年很火爆。
本文来源： /zixun/caijing_wz
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最早接触计算机的这一群人都是我们这种所谓学过程序的人，“逻辑分类”的思维根深蒂固，大家从接触这一行开始就觉得，一定要显得有逻辑，但事实上它并不重要。
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20岁的王同学现在还是上海某高校大二的学生，今年暑假他想利用假期时间再强化下英语，又不想给家里增加负担。之后他经室友介绍在拍拍贷上申请了一笔1000元的学生贷款。仅仅3天钱就到了王同学的银行卡内，之后他凭着勤工俭学偿还了贷款。这也是他第一次感受到信用的价值。
财经推荐专题人工智能可能加剧不平等，经济学家为什么还在为它站台？
　　译者注：近日美国经济顾问委员会主席 Jason Furman 在“人工智能进行时：人工智能技术近期的社会和经济影响”讨论会上发表了演讲，本文为Jason Furman 所做讲话的扩充版。
人工智能进行时讨论会
　　很多关于人工智能对经济影响的争论中心都是：这一次是否会不一样。一些乐观主义者认为人工智能与之前的技术没什么区别，几个世纪以来人们一直在担心机器会代替人类劳动，结果机器反而创造出了前所未想的工作，并且还提高了人们的收入，这证明这个担心是不靠谱的。其他一些人认为人工智能与众不同，因为它代替了认知工作，让很多人类劳动变得多余，在悲观主义者眼中这将导致大规模失业，而在乐观主义者眼中，人工智能会带来历史上无与伦比的自由和休闲时光。我想说，我看不出有什么理由让我相信人工智能将给经济带来的影响与之前的技术进步带来的经济影响有什么不同。
　　但是和多数乐观主义者不同，我没发现这种相似性是完全令人欣慰的，因为近几十年的技术进步在带来了巨大好处的同时，也增加了不平等、降低了劳动参与率。然而，正如我在早上强调的那样：技术变革对劳动力的影响会被各种各样的制度体系调节，因此政策选择会对实际结果有很大的影响。
　　人工智能本身并不会需要经济政策上的新范式，例如，支持者拥护用普遍基本收入（UBI）替换现有的社会保障制度。但是人工智能会加强我们应该已经采取的步骤，从而确保经济增长能被更加广泛地分享。但是在思考人工智能可能会带来的副作用之前，我想谈谈我对它的最大担心：我们还没有足够的人工智能。
　　对于任何一个创新，我们前三个反映应该都是欢呼它，并问问自己怎么才能从它那里获得更多，这是我在发言中想讨论的第一个问题。但是我之后会讨论人工智能对劳动力市场的潜在负面影响。最后，我会总结一下公共政策在解决这些问题中所扮演的角色—— 帮助推动人工智能的同时确保更多的人能分享到它的好处，这两个目标最终是互补的。
为什么我们需要更多人工智能？
　　我有时会在经济学家与技术专家的对话之间感觉到进退两难——经济学家总是担心测量出的生产率增长（productivity growth），而技术专家能看见发生在我们周围的变革。你可能不会惊讶于我在这个问题上站在经济学家这边。在 31 个发达经济体中，已经有 30 个测量出生产率增长放缓，年平均增长率从 1994 年到 2004 年这十年间的 2%下降到 2004 年到 2014 年十年间的 1%。值得注意的是，如表 1 显示，在 G7 成员国中，美国的增长速度依然是最快的，但也从前十年的 2.3% 下降到后十年的 1.1 %。
表 1 来源：大会委员会，Total Economy Database；CEA 的计算
　　有很多理由相信官方统计并没有抓住所有领域的生产率提升数据，所以 1.1%这个数字可能低估了美国 2004 年到 2014 年这十年的生产率增长情况。1994 年到 2004年的情况也可能被低估了，这十年见证了世界范围内的网络及网络搜索、电子商务、电子邮件和更多相关的网络应用的发明，更不要说手机的广泛普及和移动电子邮件的发明。最近的研究已证实几乎没有理由可以怀疑生产率增长的大幅度放缓，包括指出这个放缓已经存在于数据测量结果表现较好的行业（Byrne, Fernald, 和 Reinsdorft 2016; Syverson 2016）。
　　生产率增长放缓产生了深远的后果，导致了实际工资增长更加缓慢，并增加了我们长期的财政挑战。今天的讨论不会涵盖生产率放缓的所有原因，但可以说疲软的商业投资是一部分问题，而创新的步伐似乎也在放缓。这看起来有点反直觉，因为包括在机器人、人工智能、和更普遍的自动化在内的创新是那么让人兴奋。这些创新或许让人兴奋，但是相比住房、零售、教育和健康等其他经济部门，它们仍然只代表了我们生活中的一小部分。
　　那就是说，经济领域的技术部分正在为生产率增长做出巨大的贡献。2015 年的一项 17 国的机器人调研发现，在 1993 年和 2007 年之间，机器人产业为这些国家的年 GDP 增长率平均贡献了 0.4 个百分点，占了这段时间内这些国家的 GDP 增长率十分之一以上 (Graetz 和 Michaels 2015)。此外，自 2010 年以来，世界范围内的工业机器人的出货量已大幅增加（见表 2），未来生产率可能会有更高的增长。
表 2 来源: 机器人国际联合会(International Federation for Robotics), World Robotics 2015。
　　与此相关，近年来人工智能及其在一系列不同领域中的应用有了巨大的进展。例如，许多公司都在使用人工智能来分析在线客户交易来检测和防止欺诈，同样，社交网站也正在使用它来检测用户帐户是否遭到了劫持。有了人工智能，网络搜索应用现在才变的更加精准——例如校正手动输入错误 ——因此也降低了与搜索相关的成本。在放射科，医生必须能够检查出影像不正常的地方，人工智能卓越的图像处理技术可能很快就能提供更准确的图像分析了，从而扩展早期发现有害异常和减少误报的能力，最终实现更好的医疗护理。
　　人工智能也正在进入公共部门。例如，只要能保证必须负责地使用以避免偏见，预测分析就能在改善刑事司法程序上有很大的潜力。北卡罗来纳州的 Charlotte-Mecklenburg 市正在使用预测分析来帮助为审前释放的决策提供信息，这得到了总统的「数据驱动司法倡议（Data Driven Justice Initiative）」的支持，这是一种为了减少累犯率和监狱人数的方法（White House 2016a）。尽管一些人相信人工智能能够移除决策中的偏见，但我们必须记住人类是不完美的——带着自己的偏见编写了算法和随时间收集与分析了数据。正如总统行政办公室（2016）的报告「Big Risks, Big Opportunities: the Intersection of Big Data and Civil Rights（大风险、大机遇：大数据和公民权利的交集）」中提到的那样：对我们来说，重要的是认识和纠正过去的偏见影响未来的人工智能的方式。
　　然而，虽然人工智能研究已经开展了几十年，但最近的进展仍然是非常新的，所以说人工智能并没有产生大的宏观经济效应，至少目前还没有。人工智能最新的重大进展是在深度学习领域，这是一种强大的方法，但必须以自定义的方式应用于每种应用。下面我将作一点预测，值得注意的是，深度学习的最新进展建立在大学实验室的神经网络研究基础上，这些研究很大程度上是由国防部高级研究项目局（DARPA）和其它政府机构于上世纪八十年代到九十年代之间资助的。尽管我们最近在诸如逻辑推理等人工智能的其它领域没有取得太多进展，但深度学习技术的进步至少最终可作为这些其它领域的部分替代。
　　虽然人工智能在许多方面比人类有优势，但人类仍然在涉及社会智力、创造力和一般智力的任务上保持着相当大的优势。例如，今天的人工智能可以做出很不错的翻译，但却不能像人类那样同时运用语言和社会与文化背景这两种知识，也无法体会作者的论点、情感状态和意图。即使是最受欢迎的机器翻译也仍然无法达到人类译者的准确度。
　　在过去的十年里，我们在机器人、人工智能和其他领域取得了实质性的创新。但在这些领域，我们还需要更快的创新步伐，才能真正推动生产率增长向前迈进。对于 Robert Gordon’s （2016）自信的悲观预测或 Erik Brynjolfsson 和 Andrew Mcafee’s (2014)自信的乐观观点，我都不同意，因为过去的生产率增长是如此地难以预测。有一些证据给了我些许安慰，主要的新发明（如电力）已经连续波动地促进了生产率增长，这一模式可能会在未来重复（Syverson 2013）。更重要的是，比无休止地争论生产率增长的未来更有趣而且更重要的是：对于生产率增长我们可以做什么；这个问题的趣味性和重要性更低，我将在最后一部分讨论的这个问题。
人工智能注定会加剧社会不平等
　　发达经济体在过去三个世纪中见证了太多的创新奇迹。18 世纪的大多数工作如今已经都已经不存在了，它们被超乎人类之前想象的新工作取代了。结果，在很长一段时间里，纵然科技瞬息万变，但是生活在美国的、想在一定时间内及时找到工作的人，大约 95% 都能找到工作。
　　尽管就业市场不像经济学教科书上小麦等商品的程式化模型（stylized models）那样运转，但在多种参数内进行的供需基本运作是确保每个想找工作的人都能找到工作的机制。但是，为了实现这点，需要调整工资让供应与需求平衡。在最近几十年，工资调整的趋势是：相较于高技术劳工，低技术劳工的工资大幅下降。从 1975 年到 2014 年，高中学历工作者发现他们的相对薪水从高于大学学历全职工作者薪水的 80%，下降到不到大学学历全职工作者薪水的 60% (CEA 2016b) 。
　　我的担忧不是当我们谈及人工智能时，它带来的影响与以往有什么不同，而是这次可能和我们过去几十年遭遇的问题是相同的。关于我们不需要担忧机器人取代人类工作的传统论据仍然让我们担心：我们仍然拥有工作的唯一原因是我们愿意为更低的工资而工作。
　　Carl Frey 和 Michael Osbourne (2013) 的报告显示，自动化浪潮加剧了社会不平等。Frey 和 Osbourne 的重磅调查结果是：在美国，大约 50% 的工作正处于被自动化技术取代的危机中。这一估算数据引发了一场热论 ，比如，经济合作与发展组织(OECD) 研究者们 (Arntz and Zierahn 2016) 估算出只有 9% 的工作面临着被自动化技术取代的危险。但是，让我们忽略围绕这一调查结果的争论，而是将 Frey 和 Osbourne 的报告看成是合理的，但是对哪些工作将面临科技革新压力的猜测是高度不确定的。在经济顾问委员会 ( Council of Economic Advisers) ，我们按薪资给工作排序，根据 Frey 和 Osbourne 的分析，我们发现 83% 的时薪低于 20 美元的工作将承受自动化技术的压力，而 31% 的时薪 20 到 40 美元的工作以及 4% 的时薪超过 40 美元的工作也将承受那样的压力（见图 3 ）。
表 3 来源：不同时薪（中值）工作被自动化的概率，Frey 和 Osborne (2013)；CEA 计算
　　即使这份统计报告中的确切数字有点过时了，其中三类工作的相对值也还是巨大的。工资和技能在某种程度上是相关联的，这意味着公司对低技术工作的需求量会大量减少，而对高技能工作的需求量则几乎不会减少。这种结果表明自动化对就业市场的影响发生了转变。在过去，自动化技术导致了所谓的就业市场两极分化，因为需要中等技能水平的工作——包括出纳员、文员和某些流水线员工——更容易被程序化，然而，最近两极分化的过程似乎中断了 (Autor 2014; Schmitt, Schierholz, and Mishel 2013) 。高技术工作需要问题解决能力、直觉和创造力，低技术工作需要环境适应能力和当面沟通能力，它们都不能轻易程序化。如果有什么不同的话，就是新的发展趋势将给收入不平等施加更多压力。我们已经能看到这样一些自动化服务了——例如，我们购物时，不是在收银员那里付账而是在自动结账台那里付钱，或者，当我们呼叫售后服务热线时，我们是与自动化客服代表对话。
　　不过，认为不平等纯粹是科技进步的作用是错误的。相对工资确实部分依赖于对劳动力的需求量，这是技术部分作用的结果。可是，它们还依赖于不同技术水平劳动力的供应量——即受教育程度的分布情况 (Goldin 和 Katz, 2008) ——而且还依赖于影响工资结构的制度安排，例如劳资谈判 (Western 和 Rosenfeld, 2011) 。
　　科技不能完全说成是人类命运。许多国家和美国一样经历了科技变革，然而在最近四十年里，美国比其它主要经济体产生了更严重的收入不平等问题和更高的总体不平等水平，表 4 呈现了这一点。当谈及不平等——正如我将向更大的就业市场强调的那样——制度和政策可以帮助决定科技变革是否以及在何种程度上塑造经济发展成果。
表 4 来源：世界财富和收入数据库 (World Wealth and Income Database)
劳动参与率下降激发了对人工智能潜在影响的忧虑
　　此外，一种观点认为我们能以巨大的不平等为代价避免大规模失业，而美国就业市场过去半个世纪的遭遇对这种乐观态度提出了质疑。 25 到 54 岁的男性劳动者的劳动参与率从 20 世纪 50 年代的 98% 降低至如今的 88% ，这一事实对良好经济状态下全民就业的信心提出了关键的疑问。经济顾问委员会在最近一份报告 (2016b) 中详尽讨论到：劳动参与率的下降主要集中在高中或更低学历的男性中，同时发生的还有相对工资的下降。这意味着，这一群体的劳动参与率的降低表明劳动力需求量减少了，导致针对低技能劳动力的工作机会变得更少，而且工资也变得更低。包括自动化应用在内的越来越多的技术进步可能部分地解释了公司对低技术劳动力的需求的下降，而全球化也可能对此有所促进。
　　这里我主要关注黄金年龄男性，因为我认为在过去六十年，这类人的经历能用来与科技变革对男性和女性劳动力参与度的未来影响作进行最好的平行比较。在 20 世纪后半叶，黄金年龄女性的工作参与度骤然升高，因为二战后的社会和文化变革遮盖了科技变革对工作参与度的所有负面影响。不过，值得注意的是，黄金年龄女性的工作参与度最近十五年下降了，这与黄金年龄男性的早期经历类似。
　　我们的担忧不是机器人将取代人类的工作而致使人类失业。传统经济学的论点被几个世纪来经验证实了。我们关注的是人员周转的过程，也就是被科技夺取工作的工作者找到新工作的过程，因为科技引发了消费者新的需求，并因而会创造新的工作；不过这个过程中大部分人员可能将长期处于离职状态。
　　传统经济学观点在很大程度上论述的是长期平衡，而不是中短期内会发生什么。劳动参与率的下跌预示着我们必须仔细思考在经济走向长期平衡过程中的短期动态变化。从短期来看， 不是所有工作者都能通过训练或有能力找到由人工智能创造的工作。另外，这里的「短期」（它是用来描述经济相较于平衡状态所处的位置，而不是描述时间长度）可能长达十年，事实上，从更长远来看，经济可能会处在一系列「短期状态」中。
　　结果，人工智能有可能——就和我们过去几十年见过的其它创新一样——导致劳动参与率和就业率的进一步衰落。这不意味着我们必然将看到大量工作被机器人占领，但是黄金年龄男性的劳动参与率每年下降约 0.2% 的趋势仍在继续，这将对数百万人和整个经济带来实质性的问题。
　　然而，就社会不平等而言，我们不应该将这理解为技术决定论（technological determinism）。虽然大多数发达经济体都面临黄金年龄男性劳动参与率下降的问题，但是美国在这方面的下降几乎是最急剧的，表 5 显示了具体数据。其部分原因可能是美国劳动力市场制度比其他国家的更不支持劳动人口的参与(CEA 2016b)。
图 5：经合组织（OECD）各个国家中，黄金年龄男性劳动力就业参与率
　　没有理由认为，在科技和生产力比当今水平更高的未来，经济不能带来多个实质性水平上的就业。然而，关键是我们的劳动力市场制度如何应对这些变化，帮助、支持新职位的创造，并且成功地将新职位与劳动力匹配上。近期的一份 CEA 报告广泛讨论了总统按照这些原则提议的一些政策，内容包括扩大总需求、增加劳动力市场中的连接组织、税制改革从而鼓励工作、为工人创造更大的适应性（CEA 2016b）。其他应对政策包括加强教育与训练，这样更多的人有了补充技能，并且能从创新中获益；增加税收系统的累进度从而保证每个人都能分享到整体经济收益；还要增强机构对更高薪资水平的支持，包括更高的最低工资、更强有力的劳资谈判（collective barganing）以及其他形式的工人发言权（Furman 2016a）。
用普遍基本收入取代现行安全网络可能适得其反
　　出于害怕自动化和人工智能导致大量工作会被取代（当然，还有其他动机），有些人提议深度变革政府援助结构。一个更常见的提议是，用普遍基本收入（UBI）取代如今部分或全部的社会安全网络：为每一个美国男人、女人、孩子提供一个规律性的、无条件的现金补助，而不是，比如贫困家庭临时援助（Temporary Assistance to Needy Families, TANF），美国补充营养协助计划（SNAP）或者是医疗补助计划（Medicaid）。
　　虽然各种 UBI 构想存在差别，但是，右派 Charles Murray （2006）和左派由 Andy Stern 和 Lee Kravitz （2016）提出的思路已经成为了一些技术专家未来政策视野的主要部分（Rhodes, Krisiloff, and Altman 2016）。不同的提议有不同的动机，比如真实存在的、以及感知到的如今社会安全网络的缺陷，对更简单却更高效系统的信赖，以及出于这样一个前提：为了更广泛应对由人工智能和自动化所带来的改变而需要变革我们政策。
　　主要问题不是自动化将引发大量的人口失业。而是，工人将会既缺乏技能又缺乏能力，无法成功与自动化创造出的好的、高薪资工作匹配。虽然一个市场经济会做大量工作将工人与新工作进行匹配，但它做起来不总是很成功，就像我们过去半个世纪看到的那样。我们不应该以放弃工人保留工作的可能性为前提，发展一项政策。相反，我们的目标应该是以培养技能、训练、工作搜索协助以及其他劳动市场机构、保证人们走进工作为首位，这是主要工作，也比 UBI 更能直接解决由人工智能引发的就业问题。
　　然而，即使会带来这些变革，新技术还会通过薪资分布变化加剧不平等，甚至可能导致贫困。因此，用 UBI 替代我们现在的扶贫项目，从任何实际设计来讲，只会使收入分布更差而非更好。我们的税收和转让制度，大部分是针对低收入分布人群，也就是说，它是为了减轻贫困以及收入不平等。使用一个普遍的资金补助取代该制度的部分或全部，意味着这个系统中相对较少的部分才是针对社会底层民众的——实际上，这是在增加（而非减少）收入不平等。除非一个人愿意接受税收收入占据更大的经济份额（比当前份额更大），否则，既给所有人提供一个共同的金钱数量，又确保这一数量完全可以满足最贫困家庭的需求，这很难做到。
　　对于任何一个想对保障网络进行额外投资的人—— 总统也已经提议过多次这样的投资 — 他必须面对同样的目标问题。
　　最终，一些 UBI 的动机与未来技术发展无一点关系。相反，一些 UBI 支持者已经提出了这种主张：它应该比如今的社会援助系统更简单、更公平，也有更少扭曲。这里不是具体展开这一讨论的地方，不过，我们可以说，今天的系统应当加以改善，而且总统也提议了一些社会援助系统的改善意见（OMB 2016）。但同时，最近研究发现，对这些项目的共同批判当中——比如，不能鼓励就业，或者对减少贫困无用——已被过分夸大，而且一些项目，包括营养援助、医疗补助以及所得税减免（EITC），对长期收益、受援助家庭的儿童健康与教育都很有好处。
　　这并不是说，我们不应该促进税收与流转制度的进步，而是说，我们需要将追求与可用的国家收入相匹配，在我们社会安全网络已有的成功上进行搭建。（编译：机器之心）
（本文为作者独立观点，不代表新华网立场）
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人工智能可能加剧不平等，经济学家为什么还在为它站台？
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在思考人工智能可能会带来的副作用之前，我想谈谈我对它的最大担心：我们还没有足够的人工智能。
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北京大学国家发展研究院教授
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