新冠肺炎、第四次工業革命和未來的工作
時間:2021/8/30 17:30:16 來源:中國太平洋經濟合作全國委員會官網
內容提要
? 新冠肺炎(COVID-19)是一次前所未有的公共衛生危機,已造成經濟活動和就業的巨大損失,還會加快對第四次工業革命(4IR)相關技術的應用。這些技術可能促進某些工作的自動化,也可能徹底淘汰一些工作。
? 新冠疫情打破平衡,使市場更多向自動化技術傾斜,企業因此面臨壓力。后疫情時期,人際交往和風險監管將面臨諸多限制,為了適應新的經濟環境,企業亟需重組和整頓。
? 對勞動力的限制,如拒用老年人或設置其他先決條件,將刺激企業探索自動化的可行性。同時,政府用于減輕新冠疫情經濟影響的政策,如降低利率或提供數字化補貼,能夠降低自動化的成本,并進一步推動4IR相關技術的使用。
? 在未來的4IR發展中,某些常規的“白領”前、后臺辦公環境可能加速自動化,以應對新冠疫情危機,且速度會超過制造業。
? 自動化已成為“新常態”,對于面臨自動化風險的工作,決策者需進行謹慎、逐行業且基于性別的分析。該評估應考慮傳統的變量,同時也要考慮由新冠疫情產生的變量,如后疫情時期的經濟因素、工人面臨的新挑戰和危機應對政策意想不到的后果。
? 當雇主經過權衡并決定是否采用自動化技術時,決策者需要關注這些決定對勞動者工作、收入和福利的影響。技能培訓和勞動力市場信息能夠幫助勞動者在后疫情時期的數字經濟中獲得工作機會。社會保障對于改善4IR新常態下工作的不穩定性和收入的不確定性至關重要。
? 區域合作也將發揮作用,以提供政策協調平臺、開發區域公共產品、實現信息共享。
新冠肺炎疫情是史無前例的公共衛生危機,已造成經濟活動和工作機會的大幅減少。盡管世界正在努力遏制該病毒并阻止經濟大出血,但很明顯的是,疫情正在加速第四次工業革命(4IR)自動化技術的部署。這種加速可能會在各部門之間不均衡地進行,并以意想不到的方式表現出來,不僅會影響制造業,也將導致白領前、后臺工作環境更加自動化。許多人認為這些變化將是永久性的,而且4IR自動化的增強還可能在短期內減少對勞動力的總需求,因此這種變化將使后疫情時期亞太經濟合作組織(APEC)地區的就業恢復變得更加復雜。
為解釋這些新的因素,并更好地理解它們將如何對成員國的經濟產生影響,決策者需要對新冠疫情所帶來自動化風險的工作,進行謹慎、逐行業且基于性別的分析。該評估需考慮傳統變量,如勞動力成本、技術創新、常規工作的簡化和資本支出水平,同時還要考慮新冠疫情導致的特定變量,如“新常態”經濟因素、工人面臨的新挑戰及危機應對政策的意外影響。
本政策簡報旨在討論上述問題,并就區域和經濟層面的政策行動提出建議,這些行動能夠減輕后疫情時期勞動力市場混亂和失業型經濟復蘇的風險。
新冠肺炎與未來的工作
隨著全球對經濟和就業增長的預估值大幅縮減,新冠疫情對APEC經濟的影響正在迅速顯現。政策支持小組(PSU)估計,2020年APEC地區的經濟將萎縮2.7%,是自10年前2008年全球金融危機以來最嚴重的下滑(圖1)。[1]這意味著產出將損失2.1萬億美元,失業率預計將上升至5.8%,也就是說今年將有8100萬人失業,比2019年增加2300萬人。
這還是樂觀的估計,是假設2020年下半年產出和就業將部分恢復,今年晚些時候也不會再出現新冠疫情的浪潮。忽略停職的(即暫時被解雇或被減少工作時間的工人)工人數量也可能導致對失業規模的低估。例如,美國2020年4月的官方失業率為14.7%,但若嘗試將停職的工人包含在總失業率中,可以發現“實際”的失業率為21.1%。[2]新冠疫情對非正式經濟的影響也可能被低估,因為其官方數據較少。
圖1:APEC國內生產總值,2000-2020年(%)
注:f=預測
來源:國際貨幣基金組織《世界經濟展望》(2020年4月);APEC政策支持組工作人員的計算。
隨著企業的撤出和就業水平的收縮,疫情產生的連鎖反應正在APEC擴散。作為最大的地區經濟貢獻者,消費者支出將由于失業和工作的不確定性持續下降。[3]這種趨勢已經體現在包括街角咖啡店和大街服飾等零售商,及全球價值鏈中主要供應商的消亡上。美國零售商彭尼百貨(JC Penney)和赫茲租車(Hertz)、加拿大汽車零部件制造商Spectra Premium和智利的拉塔姆航空公司(LATAM Airlines)等大型企業已申請破產保護。[4]石油和天然氣公司也遭受重創,許多公司申請重組或清算,如美國石油和天然氣鉆井公司戴蒙德海地鉆探公司(Diamond Offshore Drilling)和新加坡石油貿易商興隆集團(Hin Leong)。在最早暴發新冠疫情的中國,近50萬小企業在2020年第一季度永久關閉。[5]
新常態。在可用的疫苗出現之前(最快在2021年初[6]),導致新冠肺炎的新型冠狀病毒(SARS-CoV-2)仍將對公共安全構成難以預知的威脅。該病毒的潛伏期較長,可達14天。在此期間,感染者能夠在出現癥狀之前傳播病毒。[7]此外,超過25%的感染者可能永遠不會表現出外在的感染跡象。[8]由于該病毒是新出現的,人類對它沒有免疫力,它能夠在不采取抑制措施的情況下急劇擴張。
明尼蘇達大學傳染病研究和政策中心(CIDRAP)提出了一些設想,認為2020年春季第一波疫情后,將繼續出現幾波疫情直至2021年,只有傳播強度會發生變化。[9]無論疫情最終向哪個方向發展,世界似乎已進入一個被稱為“新常態”的時期,在這個時期,社會和經濟狀況無法在兩到三年內恢復到疫情之前。[10]
新冠疫情前的自動化趨勢。新冠疫情暴發前,認為全球經濟已進入被稱為第四次工業革命(4IR)的自動化新時代已成共識,其特征是人工智能和機器學習的發展、物聯網、自主硬件和軟件機器人學科,以及支持實時和預測分析的先進數據系統。雖然“自動化”一詞通常會讓人聯想到工廠車間里機器人代替工人的場景,但該現象實際上會出現在各部門的大量工作中,包括許多白領性質的工作,如處理應付賬款、從業務單據中提取數據,以及被Jaimovich和Siu(2019)定義為“遵循明確線性結構或程式化例行程序”的其他“常規”工作任務。[11]
許多APEC經濟體在采用4IR相關技術方面處于世界領先地位。根據國際機器人聯合會的數據,韓國和新加坡是全球裝機密度最高的國家。[12]日本和韓國是世界上最大的兩個機器人系統生產國,市場份額分別為52%和12%。泰國正在迎頭趕上,是全球自動化系統使用率最高的國家之一。[13]除了工業機器人,機器人流程自動化(RPA)技術或軟件機器人正在全球范圍內穩步發展,這種技術可通過人工智能使后端業務流程自動化。一家市場情報公司預測,2020至2025年間,亞太地區的RPA市場將以32%的復合增長率增長。[14]
從工作的角度看,最值得注意的是4IR自動化技術的引入始終會對勞動力市場造成短期的負面影響。[15]一項近期針對美國工業數據的經濟研究發現,1990至2007年,美國制造業中每增加一個機器人,國內就有平均3.3個工人被取代,工資會降低0.42%。[16]此外,研究觀察到勞動者所得在國內生產總值中的份額下降,工資增長與生產率增長脫鉤,這些都被歸因于更高的自動化程度和由此導致的勞動者議價能力的喪失。[17]
4IR自動化與新常態。目前,地區企業正面臨不確定的未來,在制定未來兩到三年及以后的計劃時,需要考慮采取持續或周期性緩解措施的可能性。由于資產負債表面臨壓力、消費者支出疲軟、開展業務的基準成本發生巨大變化,APEC地區的企業已經在調整其運營方式和經營策略,以適應新常態下的新環境。新環境也可能影響企業在4IR自動化方面的選擇,因為有一系列的因素在相互作用,并影響組織決策,以適應現有的業務流程或轉向新的運營方式。
即使在短期內,上述設想不太可能發生,在無需采取額外、極端緩解措施的情況下,各經濟體仍會感到一定程度的混亂和不確定性,這將延緩正常的商業、社會流動和貿易的恢復。以上便是在令人焦慮的封鎖后發生的結構性轉變,《經濟學人》稱之為“90%經濟”。[18]綜上所述,這些新冠疫情帶來的挑戰可能會使APEC經濟體加速在許多領域的自動化系統轉變。
企業層面關于自動化的決策可能會進一步惡化新冠疫情導致的失業狀況。為了更好地理解這種可能發生的經濟形態,有必要更加細致入微地了解在新冠疫情危機前和危機后,影響公司4IR相關決策的潛在因素。
新冠疫情前影響4IR自動化的因素
跟資本相比,勞動力成本是決定是否采用自動化的重要考慮因素,但研究表明,它并不能完全解釋企業在4IR自動化方面的選擇。其他影響因素包括市場創新、需要自動化的工作類型,以及與自動化相關的資本支出類型。值得注意的是,這四種因素并不彼此排斥,反而能以非線性的方式形成動態互動。以下概述了這四種影響因素。
勞動力成本。眾所周知,企業決定采用4IR相關技術實現自動化,是基于以勞動力成本為基本出發點的投資回報率分析。管理人員通常會收集相關信息,包括工資和工資漲幅、員工培訓費、保險、醫療保健費或稅費,及其他維護職工權益的必要措施,然后將其與自動化的功能作比較。自動化技術能更快地執行任務、減少錯誤、降低成本并降低任何與生產相關的風險。一般來說,管理者希望在勞動力成本與資本投入之間進行簡單的權衡,以節省足夠的資金,用于償還生產系統周期中的前期資本成本。[19]
市場創新。市場創新是影響自動化決策的另一因素。4IR關鍵技術領域的創新速度正在迅速提高,尤其是在云計算、機器人技術、人工智能和由5G驅動的物聯網領域。隨著創新速度提高,這些技術的成本降低,并向簡化應用程序開發的平臺部署發展,且每次迭代都會變得更加強大。此外,涉及開發4IR解決方案的許多關鍵性軟件技術都是開源的,例如谷歌的TensorFlow,微軟的認知工具包(Cognitive Toolkit)和深度學習工具Keras,這意味著它們不是專有的,其使用或配置無需任何專利費用。在快速創新和技術開源的共同作用下,軟件開發的成本降低,技術的使用加快,該行業的創新進一步加速。鑒于對人工智能初創公司的私募股權投資水平(2018年估計為500億美元),新的、低成本的4IR解決方案很可能會持續快速發展。[20]
職業與工作內容。有證據表明,由于公司組織結構的變化以及新管理技術和其他新技術的采用,常規的工作內容面臨被自動化的風險,尤其是在經濟緊縮時期。[21]麥肯錫公司(McKinsey and Company)的研究發現,具有高度重復性的工作更可能成為被自動化的對象,但小時工資率并不能完全解釋企業決定采用自動化技術的原因。進一步的研究表明,重復性和程式化的藍領和白領工作,無論是認知上較復雜還是相對簡單的,都面臨著通過4IR相關技術實現自動化的風險。工資率不能完全說明企業關于自動化的決策。[22]性別因素也需要納入考慮,由于女工在這些職業中所占的比例過高,日常辦公工作的自動化將使她們面臨更大的威脅。[23]
資本支出類型。工廠藍領工作流程的自動化所涉及支出類型,與典型白領工作流程的自動化所涉及支出類型可能有很大不同。前者通常是資本成本,后者通常是業務支出。這是由于要自動化的工作流程類型不同,以及不同情況下所需的軟件和硬件組合不同。
工廠的自動化一般需要購買硬件(如廠房、設備、機器、實體機器人)和軟件,這些必須由公司購買、安裝和維護。人員培訓也是必要的,以保證新設備和軟件的運行。從會計的角度看,這些支出通常被視為“資產成本”,會被添加到公司的資產負債表中,資產的折舊則被添加到公司的損益表中。
另一方面,程式化和重復性的白領工作,如文檔跟蹤、應付賬款和發票服務,能夠主要通過云端軟件解決方案(例如RPA技術,即機器人流程自動化技術)實現自動化,這些解決方案所需的前期資產成本最低。此外,這些辦公前臺或后臺的解決方案通常成本較低,以基于訂閱的“軟件即服務”形式提供,可隨時啟動和停止,從而降低了試用的風險??赡軙?/span>有一些額外的成本,如第三方協助、擴張或收縮的支出,或員工和高管的入職培訓,但從會計的角度看,與白領工作流程自動化相關的支出:(1)通常低于工廠自動化所需購買的硬件和軟件;(2)通常被視為“業務支出”,已添加到公司的損益表中。
第二點暗示了一個關鍵的考慮因素,即自動化相關不同類型的支出會對企業的財務報表產生不同的影響。企業在制定諸如自動化的投資決策時通常會平衡多種因素,這些因素可能包括其當前的財務狀況(如利潤率、流動資產和負債、現金儲備)、現行稅收和公共激勵計劃、對市場和整個經濟的未來增長的預測以及對風險的偏好。因為不同的自動化技術對企業財務的影響不同,資本支出類型之間的差別會影響自動化的潛力。比如,若購買設備所需的貸款導致一家企業的負債權益比率變得異常高,或者導致企業的償債率降低到其所認為的安全范圍之下,該企業可能不會愿意投資自動化設備。再舉一個例子,另一家企業可能愿意投資自動化軟件,理由是每月的訂閱費用只會影響其運營支出,還可能降低其應納稅所得額。
新冠疫情后影響4IR自動化的因素
隨著新冠疫情危機在全球范圍內蔓延,其對當地社區、企業和工人的影響形成了新的力量,可能促進或抑制4IR所驅動的自動化轉變。這些潛在的影響因素包括企業組織結構改變、勞動力供應和生產率受限,以及政府疫情危機應對政策產生的次級效應。
企業重組。從危機初期恢復過來時,企業將面臨一系列新的挑戰,一些與財務相關,其他的和員工安全相關。這些挑戰可能迫使它們加快實現生產流程的自動化,或重組企業架構(如裁員、兼并或剝離績效較低的部門、管理層的變動)。這種現象已經在一些APEC經濟體中顯現出來。美國的開利全球公司(Carrier Global)就是一個很早的例子。該公司是供暖和空調系統的制造商,已在其生產流水線上實施了保持社交距離的規定,并計劃用機器人代替一些工人。[24]以下是該公司為應對新常態下生產流程自動化趨勢加快而進行重組的兩種情況。
? 降低風險、遵守新規定的自動化:公司可能會選擇將某些需要工人近距離接觸的流程自動化,以遵守保持社交距離的規定,并保護自己免受與疫情相關的責任或相關成本。這可能會以多種形式發展,并影響從工廠車間到前、后臺服務的經濟領域,以及面向消費者的業務,如零售業或酒店行業。
? 降低成本的自動化:很多APEC經濟體正面臨全球衰退帶來的強大阻力,全球衰退將影響未來幾年的資產負債表。受到財務的影響,許多APEC地區企業可能會推動組織結構的調整,使自動化成為一種節省成本的方式。
勞動力供應和生產率受限。疫情還將對某些勞動者產生重大影響,特別是女性、老人、免疫力低下或沒有新型冠狀病毒抗體的勞動者。由于這種病毒的性質,這些人短期內將在工作中處于不利地位。這可能會導致勞動力供應和生產率狀況趨緊,從而可能影響公司關于自動化的決策。
? 女性的工作條件受到限制:傳統文化理念認為,女性應承擔更多的家務和家庭責任。為響應封鎖措施而實施的居家辦公和居家上學,女性在家庭責任上花費的時間比男性更多。[25]這分散了女性勞動者的精力和注意力,并可能導致生產率的下降,進而刺激企業將女性就業比例高的職業自動化。
? 老年人和弱勢人群退出勞動力市場:本就患有呼吸道疾病且免疫力低下的老年勞動者被建議采取額外的預防措施,例如在研制出疫苗之前保持社交距離。如果企業選擇避免招聘此類人群,或者如果該群體中有人決定退出勞動力市場,那么技術工人的減少可能會影響企業關于自動化的計劃。
? 勞動者在安全方面的考慮發生變化:勞動者要保護自己,避免感染新冠病毒,同時又要重返工作崗位,這兩種相互矛盾的壓力讓他們面臨艱難的選擇。如果4IR自動化的發展能夠保證較大的社交距離或帶來一些安全方面的好處,勞動者們可能更愿意接受4IR自動化技術。他們還可以自主選擇遠離某些工作環境,并偏好能夠擁有更多個人空間的工作環境或居家辦公政策。這也能加快企業向4IR自動化發展的步伐。
政策的次級效應。隨著全球經濟放緩,APEC經濟體將面臨保護工作機會、維持工資水平和援助失業者的巨大壓力。首當其沖的政策措施將是要求中央銀行降低利率,以促進企業和消費者的信貸流動,刺激經濟增長。此外,決策者可能會迫于壓力,通過調整勞動力流動政策、行業規范及整個經濟系統的人力資源政策,以保護勞動者及其工資水平。通過直接向勞動者支付刺激資金、緊急失業救濟、貸款延期計劃和其他臨時的救濟措施來加強社會安全網絡,對保護勞動者來說也十分必要。
但是,某些政策可能產生次級效應,讓公司重新考慮4IR自動化的投資回報。例如,通過貨幣政策降低利率,嘗試為擁有新冠病毒抗體的勞動者提供證明(如通過發放“免疫護照”),以及限制勞動力流動的政策。這些政策雖旨在保護工人免受新冠疫情的經濟沖擊,但可能會導致勞動力市場進一步萎縮,并提高勞動力的相對成本。
? 低利率:為應對由新冠疫情引發的經濟衰退,全球的央行都在降低利率。低利率旨在鼓勵銀行放貸,維持公司運營,并幫助企業和個人以低成本獲得資本。但是,較低的利率也意味著企業的資本支出成本較低,這可能會鼓勵它們投資4IR自動化技術。
? 支持企業采用數字解決方案的公共刺激計劃:許多政府通過鼓勵使用數字化工具和服務的政策,來幫助企業應對新冠疫情。例如,中國鼓勵企業采用新的在線金融技術服務,從而實現客戶與商家之間更安全(即遠程)的互動。[26]馬來西亞通過政府的數字經濟公司(Digital Economy Corporation)支持企業將其商業運營數字化。[27]這些措施不僅對維持企業在經濟不穩定時的生存至關重要,而且對幫助它們增強長期的彈性至關重要。但是,這些政策可能具有次級效應,會刺激企業在特定工作內容中引入特定軟件的自動化。
? 僅限于新冠病毒免疫勞動者的就業機會:政府可能會鼓勵私營企業制定公司政策,要求在人口密集的工作環境中驗證勞動者是否對新冠病毒免疫,從而降低風險。[28]如果這種做法變得普及(比如通過正式的政府檢測和認證程序),其結果將是“認證”合格的勞動力減少,需要認證的工作領域就業不確定性增大,同時還會造成工資上漲的壓力,特別是技術工人的工資。在某些行業,這種發展可能會進一步刺激自動化的實現。
? 限制勞動力流動:一些政策旨在通過限制移民和勞動力流動來限制中、低技能勞動者的供給,可能會人為地將工資保持在較高水平,并限制雇傭勞動力。[29]因此,在評估公司的自動化決策時,勞動力供給因素必須被考慮進來。
這些政策選擇都有各自的成本和收益,應仔細考慮。APEC經濟體應監測政策的次級效應對公司自動化相關決策產生的影響,并注意某些政策對勞動者來說代價可能非常昂貴。例如,選擇使用“免疫護照”對勞動者進行認證的經濟體可能會遇到意想不到的后果,因為此類認證也許并不可靠。世界衛生組織[30]指出,人們還未完全理解人類對新型冠狀病毒的抗體反應,確定抗體存在的實驗室測試也需要進一步的驗證,因此,“免疫護照”的有效性還有待討論。
政策含義
APEC經濟體很可能要應對同時進行的企業重組浪潮。如果這種情況發生,如果企業選擇采用4IR自動化技術,那么該地區可能會經歷短期的失業加速。APEC應仔細研究這一現象,同時還要考慮尋找新的方法來應對自動化帶來的挑戰。
在新冠疫情危機的背景下,一個值得仔細研究的領域是4IR相關技術對辦公室工作的影響。許多“白領”的工作是重復且程式化的,包括文檔跟蹤、數據提取、應付賬款和發票服務,甚至包括國際電話業務。鑒于這些服務能夠被4IR軟件解決方案所替代,這些工作的自動化將更加便宜,也更容易引入。隨著企業尋求削減成本,辦公室工作機會的流失可能進一步加速,并超過某些制造業領域。
理解和應對4IR帶來的挑戰在新冠疫情危機期間和危機后都很重要。需要注意的是,在每次工業革命前期,自動化和技術進步都在短期內導致失業率的上漲,但從長遠看,也創造了更高的生產率并為勞動者提供了更多工作機會。APEC的政策制定者要應對的就是疫情對就業的影響及4IR自動化技術進步的交叉作用。
擴展社會安全網。政策制定者應擴展并調整社會安全網,以維持勞動者的生計并確保他們的基本需求得到滿足。在數字化快速發展的全球經濟中,4IR料將增加就業的不確定性,而新冠疫情將加劇這種不穩定性。正如許多APEC經濟體已經實施的那樣,有針對性的信貸、退稅和資金調撥項目對提供收入保障和平滑消費很有必要。很多經濟體也在擴大失業保險和其他社會保險計劃的覆蓋面和福利水平,以滿足失業勞動者的需求。
醫療保健的獲得將比以往任何時候都更加重要,用于提高對新冠疫情和未來公共衛生危機的抵御能力。為了支持女性勞動者,決策者應考慮采取措施,改善育兒假,提供育兒設施及針對女性的實習和資助計劃。
對自動化的發展趨勢進行細致的監測。經濟體可與私營企業開展更緊密的合作,從而對4IR相關問題進行更深入、更權威的分析,這些分析能夠幫助經濟體預測技能差距,管理勞動力的壓力,并為發展更具創新性和彈性的經濟制定路線。諸如國際機器人聯合會(IFR)、機器人過程自動化與人工智能協會(IRPAAI)和機器人流程自動化(RPA)執行協會等行業協會,與供應商有著深厚的關系,可提供有關自動化趨勢的市場情報。與平臺公司保持合作關系,包括LinkedIn、Burning Glass和EMSI等能夠對勞動力市場進行有效分析的公司,可以獲得其從技能需求、市場趨勢和職位列表相關數據中提取的信息。公私伙伴關系(PPP)的加強讓APEC得以更密切地監測到4IR和新冠疫情發展趨勢的相互作用,與研究組織和政策專家的合作則更有助于加強這種分析。
支持員工的技能提升和再培訓。有了更多與技能需求和工作相關的優化數據,APEC經濟體可以更緊密地與私營企業合作,使現有的技能培訓項目更好地適應當前和后疫情時期的勞動力需求。新冠疫情暴發前,4IR時代對數字素養、計算、創造性解決問題和情商等能力的需求已明顯提高。APEC的決策者應該探索政府部門與私營企業的合作關系,將重點放在與工作和技能相關的數據上,以更新并及時制定技能提升方案,并與后疫情時期的市場需求保持一致。這種合作關系可包括證書授予、終身學習、在線/遠程學習,并在大規模提供技術和職業培訓方面,讓私營企業承擔更多費用。應對受沖擊最嚴重的特定勞動力群體給予特別關注,包括老年、青年以及女性勞動者。
制定技能提升方案時,還應考慮到新冠疫情危機對人口產生的潛在影響,即那些能夠遠程工作的人或許可以保住工作,而靈活性較差的低技能勞動者則因為工作被自動化淘汰而失業。就青年而言,他們在職業生涯初期面臨的困難,其影響可能會持續多年。一項關于經濟衰退對年輕勞動者影響的研究發現,在經濟低迷時期進入勞動力市場的年輕人,要趕上在經濟較好時進入勞動力市場的年輕人,大約需要十年的時間。[31]
與數字性別鴻溝有關的問題也亟待解決。[32]女性本來就不大可能擁有參與數字經濟的必要技能或獲取相關技術,而后疫情時期的壓力很可能加劇這種鴻溝。
促進以人為本的4IR生態系統。APEC經濟體應對全球范圍內正在發展變化的4IR生態系統進行長期的調查,更好地認清機遇和挑戰,同時盡量吸引更多的利益相關者參與其中。這就包括不能把4IR看作純粹的技術挑戰,而是看作對人類體系乃至對關系到人類生存的經濟、社會、道德和哲學基礎的挑戰。APEC決策者應該深入研究這一問題,并認識到技術變革已經徹底瓦解并改變了人類社會,即便我們還沒有完全理解變革所帶來的影響。舉一個例子,汽車導致了城市的徹底重組,縮小了公共空間,縮短了公共交通,許多人認為,這種轉變直到現在才被理解,并朝著以人為本的方向重構。
建立有彈性、創新型的區域經濟合作。APEC經濟體應對人力資本、社會保障和創新性政策進行投資,發展更包容、多樣、創新和彈性的經濟,以抵御未來的疾病流行及其附帶的經濟沖擊。這將包括促進經濟多樣化和競爭的政策,還應針對正式的教育課程做出重要的改革。改革需滿足勞動者在疫情后的4IR時代不斷變化的需求,并符合未來創新性增強的經濟發展模式。
一些工作已經在進行中,例如APEC的人力資源開發工作組已確定了針對科學、技術、工程和數學教育(STEM)以及識字、計算、數字素養、批判性思維、創造性解決問題和情商等基礎技能的改革。APEC領導人還呼吁根據國際勞工組織關于國家社會保護底線的第202號建議加強該地區的社會安全網。[33]
最后,APEC經濟體應該認識到,有效管理4IR相關技術可以幫助經濟體以較低的投入成本實現更高的生產率水平,同時讓創造新的行業和就業機會成為可能。新冠疫情危機帶來的壓力同時也是機遇,讓APEC得以用更好的方式重建未來,為商業活力和創新提供新的空間,并確保經濟增長的包容性、可持續性和彈性。
(王玙璠 翻譯)
[1] https://www.apec.org/Publications/2020/04/APEC-in-the-Epicentre-of-COVID-19
[2] https://www.mercatus.org/bridge/commentary/what%E2%80%99s-real-unemployment-rate-introducing-pandemic-furlough-rate
[3] https://www.apec.org/Publications/2020/05/APEC-Regional-Trends-Analysis---What-Goes-Around-Comes-Around; https://data.worldbank.org/indicator/NE.CON.TOTL.ZS
[4] https://www.forbes.com/sites/hanktucker/2020/05/03/coronavirus-bankruptcy-tracker-these-major-companies-are-failing-amid-the-shutdown/#13713b23425a
[5] https://www.scmp.com/economy/china-economy/article/3078581/coronavirus-nearly-half-million-chinese-companies-close-first
[6] https://www.nature.com/articles/d41573-020-00073-5
[7] https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32150748/; https://science.sciencemag.org/content/368/6490/489.
[8] https://www.livescience.com/coronavirus-asymptomatic-spread.html
[9] https://www.cidrap.umn.edu/sites/default/files/public/downloads/cidrap-covid19-viewpoint-part1_0.pdf
[10] https://www.industryweek.com/technology-and-iiot/article/21129334/what-will-manufacturings-new-normal-be-after-covid19
[11] https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2019/11/Siu-Jaimovich_Automation-and-the-middle-class.pdf
[12] https://ifr.org/downloads/press2018/IFR%20World%20Robotics%20Presentation%20-%2018%20Sept%202019.pdf
[13] https://www.technologyreview.com/2018/11/27/66355/these-charts-show-how-asia-is-dominating-industrial-robot-adoption/
[14] https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/asia-pacific-robotic-process-automation-market
[15] https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/featured%20insights/Digital%20Disruption/Harnessing%20automation%20for%20a%20future%20that%20works/MGI-A-future-that-works-Executive-summary.ashx
[16] https://www.journals.uchicago.edu/action/showCitFormats?doi=10.1086/705716
[17] https://www.elibrary.imf.org/view/IMF081/23926-9781475564655/23926-9781475564655/ch03.xml; https://www.oecd-ilibrary.org/employment/oecd-employment-outlook-2012/labour-losing-to-capital-what-explains-the-declining-labour-share_empl_outlook-2012-4-en; https://www.apec.org/Publications/2017/11/APEC-Regional-Trends-Analysis-2017.
[18] https://www.economist.com/leaders/2020/04/30/life-after-lockdowns; https://www.economist.com/finance-and-economics/2020/05/02/why-the-unemployed-in-america-could-face-a-lost-decade
[19] https://asiafoundation.org/publication/the-future-of-work-across-asean/
[20] https://www.oecd.org/going-digital/ai/private-equity-investment-in-artificial-intelligence.pdf
[21] Nir Jaimovich and Henry Siu, “Job Polarization and Jobless Recoveries,” Review of Economics and Statistics 102, no. 1 (March 2020): 129–47; Paul Gaggl and Greg C. Wright, “A Short-Run View of What Computers Do: Evidence from a U.K. Tax Incentive,” American Economic Journal: Applied Economics 9, no. 3 (2017): 262–94.
[22] Nir Jaimovich and Henry Siu, “How Automation and Other Forms of IT Affect the Middle Class: Assessing the Estimates,” (Brookings Economic Studies Report, 2019); David H. Autor, Lawrence F. Katz and Melissa S. Kearney, “The Polarization of the US Labor Market,” American Economic Review 96, no. 2 (2006): 189–94; Maarten Goos and Alan Manning, “Lousy and Lovely Jobs: The Rising Polarization of Work in Britain,” Review of Economics and Statistics 89, no. 1 (2007): 118–33; Daron Acemoglu and David Autor, “Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings,” in Handbook of Labor Economics, vol. 4B, ed. Orley Ashenfelter and David Card (Elsevier, 2011), ch. 12, 1043–171.
[23] https://www.weforum.org/agenda/2019/03/women-face-greater-threat-from-job-automation-than-men; https://hbr.org/2019/11/as-jobs-are-automated-will-men-and-women-be-affected-equally
[24] https://www.washingtonpost.com/business/2020/05/08/jobs-coronavirus-unemployment-economy-politics/
[25] https://www.forbes.com/sites/adigaskell/2020/04/01/breakingdown-the-gender-divide-to-survive-working-from-home/
[26] https://www.safe.gov.cn/en/2020/0215/1637.html
[27] https://mdec.my/digitalvscovid-entrepreneurship-andbusiness/
[28] https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)31034-5/fulltext
[29] Lant Pritchett, “The Future of Jobs Is Facing One, Maybe Two, of the Biggest Price Distortions Ever,” (Economic Research Forum Working Paper 1370, September 2019); Michael Clemens, Ethan Lewis and Hannah Postel, “Immigration Restrictions as Active Labor Market Policy: Evidence from the Mexican Bracero Exclusion,” American Economic Review 108, no. 6 (2018): 1468–87; Michael A. Clemens, Claudio E. Montenegro, and Lant Pritchett, “The Place Premium: Bounding the Price Equivalent of Migration Barriers,” The Review of Economics and Statistics 101, no. 2 (2019): 201–13.
[30] https://www.who.int/newsroom/commentaries/detail/immunity-passports-in-the-context-ofcovid-19
[31] https://wol.iza.org/uploads/articles/281/pdfs/do-youths-graduating-in-recession-incur-permanent-losses.pdf; https://www.economist.com/business/2020/05/23/zoomers-zeros-and-gen-z
[32] http://www.oecd.org/internet/bridging-the-digital-gender-divide.pdf
[33] https://www.apec.org/Meeting-Papers/Leaders-Declarations/2017/2017_aelm/Annex-A