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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
2018年至2022年间，五个东盟国家的估算数据显示，机器人化创造的正规高技能岗位多于被取代的正规低技能岗位。发达经济体的结果因国家和时期不同而有所差异，折射出各国在机器人部署的暴露程度、产业结构和采用水平上的差别。结果既取决于技术本身的特点，也取决于采用技术时的经济环境。对于2035年前可能受到自动化影响的中等收入经济体劳动者而言，这一区别影响甚大。
要点
- 机器人化既可能创造就业，也可能取代就业，关键在于生产率效应、规模效应、再配置效应以及经济条件，而非单看部署了多少机器。
- 2018年至2022年间，五个东盟国家的估算显示，机器人化带来的正规高技能岗位创造多于被取代的正规低技能岗位（世界银行，《2025年未来就业》）。
- 同一时期，北美和欧洲的就业净变动因国家和时期而异。
- 2024年诺贝尔经济学奖得主达龙·阿西莫格鲁认为，分配生产率收益的是制度——再培训政策、集体谈判和经济体制——而非技术本身。
- 欧洲有机会调整自身轨迹，前提是将机器人投资与积极的就业政策挂钩。
越南和德国部署了同样的机器人，结果却相反
2018年至2022年间，越南增加了工业机器人进口。同期，德国工业机器人进口额下降，尽管各年有所波动，而德国的机器人存量本就密集得多。两国都实现了生产线自动化，录入和装配操作工被取代。越南录得就业净增长；德国部分研究发现了机器人化带来的局部负面效应，但报告并未得出德国出现就业净减少的结论。
原因在于一个简单的机制：增长和规模效应可以促进对被取代劳动者的吸收，但无法保证所有人都能被吸收。企业服务业、物流、自动化设备维护、商务与技术岗位，其中多个板块在这一时期迅速扩张。经济体如同一块海绵。在德国，这块海绵已经饱和：生产体系成熟，增长乏力，机器取代的每个岗位并不会自动在别处出现对应岗位。
世界银行的数据阐明了越南的这一机制，并将其量级外推至东盟五国。这一时期，正规部门有相当数量的低技能劳动者被机器人取代，但同一批经济体创造的较高技能岗位更多。净值为正。北美和欧洲的就业净变动则因各国国情和时期而异。
欧洲的机器人化规模小于亚洲，但2018年至2022年间比美洲更活跃。欧洲对被取代劳动者的吸收情况，与东南亚相比因国家和时期而有所不同。
制度的作用：技术本身并不足够
达龙·阿西莫格鲁因在制度与繁荣领域的研究获得2024年诺贝尔经济学奖。他指出，技术不会自行分配其收益。影响生产率收益分配的，是制度和技术路径的选择。
将这一框架用于机器人化，可以直接解释观察到的不对称现象。东南亚国家在持续增长的背景下部署机器人，并配套积极政策：针对扩张部门的定向再培训计划、便利的职业流动、创造新就业的公共基础设施投资。生产率收益伴随生产规模扩大，从而抵消了一部分岗位取代。
欧洲的情况更为复杂。社会保障体系为个人缓冲了冲击，但文中引用的现有评估显示，某些定向培训或转岗计划可以减轻不利影响、便利转型。经合组织2026年就业展望报告专门讨论了地区差异、技能和培训问题。最不熟练的劳动者——最先被机器人取代的人——对现有措施的获取机会并不均等。
阿西莫格鲁的论点更进一步：在缺乏相应监管的情况下部署技术，收益往往集中在控制技术的人手中。欧洲在机器人领域正在落后，不仅是设备密度不足，也缺乏构建分配自动化收益的制度框架的能力。
另一种解读：仅有增长并不够
对同一现象还有另一种较少强调制度的解读，值得提出。泰勒·考恩和接近”进步研究”的经济学家认为，经济增长本身是供给政策的产物，而非一个外生给定、供制度叠加其上的变量。在这一视角下，欧洲的问题首先不是制度问题，而是增长不足——根源在于结构性僵化、过度监管、市场碎片化和劳动税负偏高，这在机器人化登场之前就已削弱了经济的吸收能力。
这一解读指向不同的政策处方：先改革以重启增长，就业自然会跟上，包括在自动化部门。再培训仍然必要，但相较于宏观环境，它只是次要工具。
世界银行的数据并不构成对这两种假设的正式检验。东南亚确实兼具强劲增长和积极政策。报告提到在劳动成本较低或中等的欧洲国家结果更为有利，但未单独分离培训的效果。
两种因素很可能相互作用：增长把海绵撑大，制度决定谁能进入新岗位、多快进入。采用AI却不培训本地人，等于把增长外包出去——这一逻辑同样适用于工业机器人化。
2035年的8500万劳动者，因所在国家而不同
2023年，中国第五次经济普查统计工业企业制造业从业人员为1.048亿人，而8500万是世界银行一项较早的估算。从2022年起，世界银行预测，按2018年至2022年观察到的速度，越南约需13年达到高收入经济体目前的机器人化水平。这一数字常被描述为威胁，也可以被解读为一种有条件的机遇。
数据表明生产率收益和规模效应起了作用，但不足以将净结果归因于再培训政策。在所研究的东盟五国中，估算的就业创造针对受过高等教育的正规部门劳动者，且没有相应的分行业细分。
必须满足若干条件。第一，增长要保持足够强劲，能在人可接受的时限内产生替代岗位——对当事人而言，十年转型就是十年失业，即使最终净值为正。第二，教育体系要培养出适配新创岗位的技能；在若干经济体，职业培训能力相对于预期转型仍然有限。
阿西莫格鲁指出第三个条件：自动化带来的生产率收益必须得到公平分配。在集体谈判薄弱、劳动监管不足的经济体，没有任何机制能自动保证这种分配。
成熟经济体在2035年前的必答题
对欧洲和北美而言，2035年提出的挑战是：在不依赖增长强劲回归的前提下，改善自动化背景下的就业结果。
经合组织记录了若干可用的杠杆。第一，将对机器人投资的公共补贴与再培训承诺挂钩；多个欧洲国家试验过这一做法，在被取代劳动者留在正规劳动力市场方面取得了可衡量的成果。第二，投资于高技能岗位创造潜力大的部门——能源转型、照护服务、数字基础设施维护——这些部门吸收的是工业自动化所取代劳动者能够获得的中等技能。
第三个杠杆争议最大：直接监管自动化速度。阿西莫格鲁提议研究对机器人征税，以重新平衡劳动与自动化资本之间的价格信号，目前这一信号被认为过于有利于快速自动化。该提议仍有争议：自由主义反对者认为这会拖慢真实生产率收益的采用并抑制投资。争论尚无定论，现有数据也不足以作出裁决。
缺乏适配政策时，低增长经济体中岗位被取代和不平等加剧的风险将上升。核心问题在于，欧洲的制度能否被重新设计，使自动化收益的分配比单靠市场更为广泛。
两套制度体制面对同一台机器
2018年至2022年的不对称，并不意味着东南亚比欧洲更好地应对了机器人化。它说明的是：两套不同的经济体制用同样的工具产生了不同的效果。扩张中的经济创造更多就业空间，从而吸收技术转型带来的冲击。
对欧洲决策者而言，重启增长和改革收益分配制度是两个互补的议程。只做前者不做后者，增长带来的收益会趋于集中。只做后者不做前者，则沦为缺乏足够生产基础支撑的再分配。
世界银行用较早的数据分析了AI的潜在暴露程度，但并未就2026年记录以下判断：在若干地区，随着AI模型进步，当前创造的岗位最终也可能暴露于自动化之下。若这一趋势加速，2018年至2022年间观察到的部分就业收益可能不复成立。这个目前还很微弱的信号，值得任何想将过去十年趋势外推至2035年的人密切关注。
世界银行和经合组织已有记录：自动化的社会结果，取决于机器人进入的是怎样的经济，以及社会为分配其产出制定了怎样的规则。
资料来源
- 世界银行，《2026年未来就业报告》，documents1.worldbank.org
- 经合组织，《2026年就业展望》，经合组织出版（不保证有链接）
- 达龙·阿西莫格鲁，《诺贝尔演讲：制度、技术与繁荣》（2024），nobelprize.org
- Acemoglu, D. & Restrepo, P.,《机器人与就业：来自欧洲的证据》（2020—2022），《美国经济评论》（不保证有链接）
