高失業率，反而更高效：AI和經濟學只能活一個

AI經濟學系列之二

01 英國經濟“法國化”

上周看到一個英國的經濟數據：

工黨政府推動提高勞動力成本之后，最新數據顯示失業率上升至5.2%，但與此同時，商業投資增長了3.5%，勞動生產率提升了約2%。

這組數據的矛盾感很強，一邊是更多人失業，另一邊卻是企業更愿意投資、整體效率更高。

一些經濟學家用一句話來總結這種變化：英國正在“法國化”。

在法國，“高失業和高生產效率”的特點已經存在了幾十年，原因在于經濟結構的特征，比如較高的最低工資、較強的勞動保護和較高的社保和用工成本。

在這樣的制度下，企業會做出一個非常理性的選擇：少雇人，多用機器。這背后是一個經典的經濟學機制——資本替代勞動。

是不是剛好戳中了近期很多人的“AI恐慌”？AI時代我們擔心的問題，其實在法國已經存在了很多年了。

02 一個被忽視的關鍵詞：資本深化

經濟學上把這個過程稱為“資本深化（capital deepening）”，簡單來說就是，每個員工配更多機器。法國由于獨特的歷史文化和社會意義形態，政府對勞動權益的保護力度很大，社會福利水平比較高，導致勞動力很貴，資本深化成為企業的本能選擇。

這也是為什么法國長期在OECD國家中，每小時勞動生產率可以與美國相當甚至更高。

這是一個經典的歐洲悖論，并非法國人真的很能干，而是“仍然有工作的人”在資本和機器的幫助下效率很高，甚至工作時間也大大低于美國。與此對應的是，那些效率不高的人沒工作可干，不被統計在勞動生產率的數據中。

據OECD全球工作時長的數據，歐洲整體工時比美國少15%，這與1970年代前的情況相反。

其差距，近一半可以歸因為休假時間，歐洲通常有包括公共假期在內的4-6周假期，而美國聯邦層面沒有強制性的休假規定。

此外，法國和比利時實行低于40小時的法定工作周限制，還有更高比例的兼職工作和工時共享計劃，以及加班費限制，而美國則在發達國家中一直保持著較高的工作強度。

為了維持這種勞動結構，法國產業結構也與眾不同，高附加值行業占比很大，例如：航空航天、奢侈品、核電、醫藥和高端制造，都是“資本密集+技術密集”型產業，只需要少量高技能員工和大量設備與技術支持。

歐洲很多國家也類似法國。實際上接受了這種取舍：更高生產率+更多社會保障+更高失業率，英國雖然“脫歐”了，但在經濟結構上，卻更加“歐洲化+去美國化”。

今天分析法國經濟的這個特點，并不是“法吹”，而是AI的發展，可能會迫使更多的經濟體“法國化”。

03 AI：一場更激進的“資本替代”

AI和自動化都是典型的資本替代勞動技術，企業都會增加資本開支，現在已經出現這個趨勢，數據中心投資爆發，AI算力投入巨大。

與此對應的是，員工招聘正在減少。雖然現在還沒有出現大規模裁員，那只是企業還不放心，讓員工學習如何使用AI更好的工作，為他們未來被替代做好準備。

在AI是否會引來失業潮的討論中，有一派樂觀的觀點，認為過去200年每一次技術革命都替代了大量工作，但長期就業率仍然上升，主要是新產業創造了更多新的工作機會。

比如工業革命，手工業者失業，但誕生了更多工廠工人；電氣化時代，消滅了大量手工業崗位，但創造了汽車、電氣等新行業；電腦時代消滅了打字員、電話接線員，但創造了數字營銷、電商等新行業。

但是，AI的沖擊完全不同。

自動化用低端腦力勞動密集的產業代替體力勞動者，單位員工的生產效率差不多，所以才能創造出更多的職位，就業率才能提高。

這一次AI開始替代認知勞動，目前可以部分替代客服、翻譯、文案、編程、設計、數據分析等效率相對沒那么高的職位，但目前能夠創造的職位都是生產效率更高的，單從數量上看，未來AI創造出的新職位很可能小于它“消滅”的職位。

如果AI替代的速度，超過新職業創造的速度，那么“法國式”的“高生產率、高資本投入、更高失業率”經濟結構很可能成為AI時代的趨勢。

哲學家早在20世紀就討論過類似問題。

例如凱恩斯曾提出“技術性失業”的概念，并預言人類可能進入一個“每周只工作15小時”的社會；而漢娜·阿倫特則更進一步提出：如果勞動消失，人類將面臨“意義危機”。

所以不如換一個思路：如果不工作，我們是不是也能活得很好，活得更好？

04 我們會走向“全面法國化”嗎？

長期較低的就業率在歐洲國家確實帶來了一系列社會問題，但歐洲國家也逐漸接受高失業率，著重于解決它帶來的問題，其核心邏輯就是：

即使不工作，也要有體面的生活。

這就是歐洲福利國家模式，包括高福利保障、全面的職業培訓體系、規模更大（相對美國）的公共部門吸納就業，還有縮短工作時間，把工作機會分配給更多人。

不過，歐洲很多國家的這一套并沒有那么成功，主要是企業面對美國和東亞企業的競爭，生產效率并不足以支持高福利。

但如果AI讓社會整體生產率大幅提升，那么理論上就可以有足夠的福利，用更少的社會總勞動時間支持更高的社會收入水平。

這意味著，人類不再需要“那么多工作”。

宏觀如此，但個體就不一樣了，“相同的收入，更少的工作”，對于不同的人，意義完全不同：

1、對于大多數把工作當作生存手段的人，AI可以替代一部分工作，又不能完全替代，這就是人類歷史上第一次從勞動中解放。

2、對于一部分人被AI完全替代，又難以重新就業的人，傳統的福利體系可能不夠用了，就應該啟用那個早就被反復討論“全民基本收入（UBI）”的方案，即無論是否工作，每個人都獲得一筆基礎收入，我在《》一文中有過深度的分析。

3、對把工作當作人生意義的人來說，這就涉及到一個哲學問題，工作的意義是什么？

05 一個更深的問題：工作的意義

回到一個更根本的問題：人為什么要工作？

在過去，答案是不言而喻的，工作既是生存手段，也是社會階層的基礎。

但在AI時代，如果生產不再依賴大量人類勞動，那么工作，可能不再是社會運轉的核心——這對那些習慣于“內卷式競爭”的社會尤其值得反思。

工作不再與成就、安全感、身份認同等社會層面的東西緊密綁定，很多人真正的問題就變成：當工作不再必要，我們如何定義自己的價值？

就像英國作家阿蘭·德波頓寫過的《工作頌歌》一書所說，“工作或許不能帶來幸福，但它讓我們免于陷入更深的虛無。”

那些因為AI而新生產的職位，就是為這一類人而生。

來源 | 人神共奮（ID：tongyipaocha）

作者 | 思想鋼印 ; 編輯 | 呼呼大睡

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