无人驾驶来袭,1000万司机何去何从?
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责编 | 金木研 排版 | 五月 第 8395 篇深度好文:6169字 | 12分钟阅读
宏观趋势
近期,百度旗下的“萝卜快跑”在武汉等城市试运营,引发了轩然大波。
仅看网络舆情反对者众,他们认为这是资本对底层劳动者的又一次“收割”,近1000万的士司机(网约车696万、出租车280万)将被无人驾驶出租车替代,面临失业风险和收入困境。
也有不少支持者,其中一些体验者称,“萝卜快跑”好处多多,打车价格低廉,车内没有烟味异味,不用看司机脸色,没有与司机冲突的风险。
一些支持者还指出,长期垄断的出租车行业早就应该被打破,谁也无法阻挡技术大势。其中观点含有加速主义思想。
当然,忧虑者也不少,比如无人驾驶出租车的安全性如何,如果出现交通事故谁来负责,是否存在特许经营的垄断,如何解决大量出租车司机失业的问题,等等。
其实,在这个问题上,最值得关注的不是资本与劳动的对立,而是政府应该做什么。
本文从市场调节与政府行为的角度探讨新技术应用的社会问题。
一、技术带来什么?
自远古人拿起木棍狩猎开始,工具和机器对劳动者的替代就开始了,但是万年来新技术的应用反而创造了更多的就业和消费福利。
只是每当新技术大规模应用,都容易引发技术性失业的担忧。这里有立场的差异,没人愿意看到自己的工作被机器替代;也有人为抬高交易费用导致就业修复困难的问题;还有对新技术冲击的不确定性后果的担忧。
新技术创造新就业,这个大逻辑应该是没问题的。不论从经济学逻辑,还是历史数据都论证了这一点。但是,这个过程到底是怎么发生的?
一些人很疑惑,一辆无人驾驶出租车替代了一辆有人驾驶的出租车,除了少了一个司机什么都没增加,怎么会增加就业呢?
如果全部替代,全国接近1000万的士司机失业。如果随着技术成熟,无人驾驶公交车、货车、快递车、外卖车都投放到市场上,那么司机、快递员和外卖员等潜在失业规模群体之大可以想象。围绕着他们服务的餐饮、物业等服务业就业人群的失业群体更为广泛。
但是,法国古典自由主义经济学家巴斯夏告诉我们需要看到“看不见的”。
在新技术应用时,被技术替代的失业群体是容易看到的,但是新技术创造的就业岗位是不太容易看到的或预测到的。
经济学家提供了一个很好的逻辑,那就是市场的补偿机制,有这么几种补偿机制:
比如,新机器补偿机制。无人驾驶汽车替代传统汽车,前者所创造的工作岗位补偿了被技术进步排挤的就业。
萝卜快跑需要配备安全员,现在武汉配备了200名安全员,同时每三辆车还需要配备一个远程监控操作员。安全员和远程监控操作员就是新技术催生了新岗位。
当然,随着无人驾驶技术进步迭代,安全员和远程监控操作员配比也会下降,但是软硬件技术工程师的岗位也会增加。
比如,价格下降补偿机制。无人驾驶之所以能够替代传统汽车,是因为其具有效率,降低了价格,提升了性价比,总之增加了消费福利。消费福利增加可以促进其它需求增加,进而扩大产出和就业,实现补偿。
普通城市居民是边际消费倾向比较高的群体,他们使用无人驾驶汽车节省的费用(消费者剩余),大概率也会用于消费,比如去餐厅吃饭、买玩具,这也就扩大了餐饮和玩具行业的就业。
比如,新投资补偿机制。如果无人驾驶推动了需求增加,反过来会带动投资增加,新技术量产阶段带来的丰厚利润往往会驱动企业扩大投资,进而创造新的就业。这一机制被称为 “熊彼特效应”。
比如,收入增加的补偿机制。由于无人驾驶等技术进步带来成本下降、收入增加的好处,被工人、雇主分享,工资、利润都得到提高,产生收入效应,进而带动其它消费和投资增加。
值得理解的是,工业部门的技术进步确实制造了大量的工人失业,但是这些被技术替代的工人,后来大多数被服务部门吸收,他们的收入不仅没有下降反而上升。如今,欧美国家大部分就业都在服务业。为什么?
美国经济学家鲍莫尔对此有着深入分析。原因是工业部门技术进步快、效率提升快,工业部门的收入往往外溢到服务部门,扩大了服务部门的需求和就业,进而吸收了被工业技术进步淘汰的工人。
由于工业部门技术不断进步,需求始终保持旺盛,而服务部门供给效率难以通过技术替代来提升,结果便是劳动工资显著上升。
当然,这并不是说技术进步对失业群体是好事,而是说技术进步在领先部门可以产生收入效应,在市场补偿机制作用下,进而在其他部门创造更多的就业和收入。
以上分析的是,在市场能够自由运行的状态,技术进步带来的短暂性、结构性失业也会被市场的补偿机制所烫平。早期古典主义经济学家支持这一主张。
但是,市场一旦被限制,补偿能力下降,失业、收入问题和社会冲突就会增加。上世纪前30年发生了两件事情,改变了经济学家的观念。
第一件事情是美国1919—1925年间生产率数据的第一次公开。
这一数据表明,这个时期美国生产率(即每个工人的平均产出)提高了59%,而与此同时就业率大幅度下降。
面对这一反常现象,经济学家推测技术性失业的存在。早在20世纪初,凯恩斯象征性地提到了“技术性失业”,他指出“我们正在为一种新的疾病所苦恼。”
第二件事情就是1930年代的大萧条——真正让经济学界重视失业问题并引发第一次大争论。大萧条到来,经济崩溃,失业大增,这意味着市场的失灵,市场补偿机制不起作用。
为什么市场补偿机制会崩溃呢?
在现实中,货币制度、财政制度、劳动制度、权力垄断等,都有可能阻碍价格机制充分发挥,从而阻断或减少失业工人再吸收,破坏市场的调节机制和补偿机制,造成技术性失业。
换言之,不是市场失灵,而是政策性、制度性以及人为的因素阻碍了市场修复。
当今天面对无人驾驶可能带来的结构性失业时,我们需要警惕的不是技术创新和应用,而是哪些因素在阻碍着市场。
最值得讨论的是,政府在其中应该做些什么。
二、政府该做什么?
面对这个问题,国内外都有很多人把讨论焦点搞错了,把矛盾指向人机冲突,主张打击资本,保护劳动者和弱势群体,守护社会伦理和底线。
有人还分出了受益群体与失业群体,认为是技术领先部门与服务业就业部门之博弈。
看了上面的市场补偿机制,你会发现,在充分竞争的市场中,资本与劳动者并非对立。在市场补偿机制的作用下,资本可以促进就业,技术领先部门的收入效应可以扩大服务部门的就业。
讨论的焦点不要被带偏离了,我们最值得关注的是,面对技术创新与应用,政府应该做些什么。
首先,政府需要支持技术创新和应用,不能因存在结构性失业和新技术冲击的不确定性风险而干预市场。
鲍莫尔曾在《资本主义的增长奇迹-自由市场创新机器》中指出,也许人们都有创新的本能,但这些企业家的创新能力却可能因过高的税收、政府过多的干预、过于繁杂的法律、低下的行政效率,而被引导到寻租或其他非生产性活动上去了。
当下,中国为了寻求技术突破,在低空经济、无人驾驶等领域都在突破一些管制,以推进新技术的落地。所以,在某些技术应用领域,中国政府比欧美日更加支持与鼓励。
但是,由于人为导致的交易费用很高,无人驾驶出租车等新技术应用带来的一系列问题,不得不引起我们的重视。政府可以采取更多的措施:
第一,对于涉及到大量结构性失业或涉及公共安全的新技术应用,政府需要提出明确的计划与应对政策,与市民开会商讨,解答各类疑问,消除安全担忧,稳定社会预期。
比如,无人驾驶的技术是否成熟?无人驾驶出租车是否有安全隐患?如何评估安全性?交通事故责任如何认定?何时试运行?何时大规模投放?投放面积多大?交通规则是否需要进一步完善?
近两年加入网约车大军的车主,如今他们一面临失业风险,二面临较大的网约车折价损失。如果政府提前公示计划,有些人可能就不会买车开网约车而另谋职业。
第二,政府需要对网约车司机、出租车司机、外卖骑手等失业群体提供特定的失业补贴,降低结构性失业的冲击。
对于中国来说,经济增长核心问题在需求端,而非供给端。由于普通家庭的收入不足,技术创新带来的费用下降进而创造的需求也是有限的。
政府需要大力提高社会保障水平,尤其是提高失业金水平,将基建投资的部分支出转移支付给失业家庭和低收入家庭,将央企的部分利润注入社保基金,提高农村的养老金。
在欧美国家,对大公司征税补贴穷人是一个有争议的话题。美国拥有大概10%左右的所谓贫困人口,贫困标准是两口之家年收入低于16247美元(近12万人民币),联邦政府给他们提供补贴。
通常认为,这种做法会削弱大公司的投资积极性,但从国家市场的角度去看,也有其合理的部分。这么做的目的,政治上是为了获取选民的支持,经济上是建立稳定的营商环境,以及维持底层购买力——可以理解为大公司对穷人让利。
第三,政府需要对潜在的技术性失业群体提供新的技能培训,降低摩擦成本,帮助他们更快地切换工作、重新上岗,也可以缓解“人机冲突”。
这在欧美国家有比较成熟的经验。
第四,政府需要提供公平的人机(劳动与资本)竞争环境,对无人驾驶等新技术应用可能带来的交通事故、消费者侵害等严格监管,避免因新技术青睐而过度宽容、默许其侵占公共利益,从而对劳动者的竞争构成成本优势。
另外,社会上最为敏感的是无人驾驶汽车是否涉及垄断,并以垄断地位来谋利。这涉及到政府对新技术准入门槛的设置,如果门槛过高,甚至只批准一两家特许经营,这容易形成垄断,损害消费者权益,也不利于技术进步。
正如鲍莫尔强调,增长最终依赖的是公平的规则和习惯,这些规则和习惯能够将人们的创新能力引导到正确的方向上去,这样才能有持续的增长。
第五,政府可以加大制度性改革、结构性改革,提高市场配置效率,降低对市场补偿机制的扭曲。
技术带来的问题,最终都要靠新技术来解决。过去几十年,中国也出现大规模的技术替代,而这些下岗工人很多被新技术引入创造的就业增量所吸收。
而内生性技术,不仅靠国际分工与协作,更依赖于国内的市场环境与制度环境。只有通过制度改革,市场更加繁荣,新技术才能不断地涌现,进而解决技术落地所带来的结构性问题。
总之,理论上,技术进步创造更多的就业需求,可以促进就业和消费福利的增长,但由于现实中很高的交易费用,技术性失业的现实问题是复杂的,可能导致结构性失业、摩擦成本增加以及财富结构性增强,关键点是政府在支持技术创新的同时给予结构性失业者提供更多帮助和补贴。
三、我们能做什么?
新制度经济学认为,技术创新源自制度环境。什么样的制度有助于技术创新呢?比如,严格的产权界定与私产保护。不过,我们确实也看到,很多制度其实在阻碍技术创新。
这部分我想探讨什么样的制度是有助于技术创新的,我们该保持什么样的态度迎接新技术。
当新技术落地出现结构性问题时,比如结构性失业,很多人认为市场有问题,需要对市场加强监管,然后设置一系列制度,把市场管得死死的,结果问题更大、成本更高。
比如,在日本打车非常贵。为什么呢?日本人工资高吗?如果工资高,日本人就不觉得贵,但是东京人拼命挤地铁、轻易不打车。经济学的直觉告诉我,这个市场肯定出了问题。
日本对出租车市场的监管是非常严苛的。出租车市场、出租车司机的准入门槛都很高,并且对出租车司机的开车时间有严格限制,目的是为了避免疲劳驾驶。
这一监管制度运用到了所有运营车辆上。最大限度地保障生命安全,这样的监管制度对不对?伦理上是非常正确的,政治上也是非常正确的,但其后果是需要为极低风险支付高昂的打车费用。
如果日本人愿意支付也无所谓,正如欧洲人愿意为蓝天白云支付昂贵的电费。这就是一种经济行为与自由选择。
在这种监管与选择下,网约车是不可能落地日本的,互联网在出租车领域的应用也就因此受阻。
我们对比中国与美国这方面的监管制度。美国对网约车的态度是开放的,准入门槛也很低,私家车可以开网约车,真正做到了共享经济。
中国采取折衷主义,把网约车纳入运营车辆监管,有一定的准入门槛,但又打破了出租车行业的垄断。
有人提出一个具有考验的问题:我能否买一辆萝卜快跑,上下班负责接送我,平时帮我赚钱?
这其实就涉及到无人驾驶出租车的准入与监管问题。目前,尽管中国无人驾驶方面的技术不是最领先的,但是技术投放的政策是最开放的、最积极的,无人驾驶出租车、公交车已经在全球20多个城市试运营。
不过,目前这个领域允许公司准入,但不允许个人准入,也就是个人不能买辆无人驾驶出租车帮你赚钱。
美国无人驾驶技术在全球是领先的,其政策在欧美日国家中相对开放的,谷歌无人驾驶汽车早在十多年前就上路测试和收集数据,允许特斯拉无人驾驶系统投放,但是司机不能离开驾驶位(中国允许出租车是“无人”驾驶的)。
日本的无人驾驶政策是保守的,我很难想象,无人驾驶汽车如果进入日本会怎样。打车费用会不会大幅度下降?日本人是否对无人驾驶的安全性感到担忧?日本大型企业和出租车司机是否反对?日本人支持还是反对?
在欧美日国家,他们对新技术可能带来的交通风险、公共危害、失业问题、贫富差距、伦理冲击等都极为谨慎。
比如,有些议员认为网络支付、网络点单对老年群体是不友好的。关照弱势群体是社会伦理的进步。
另外,欧美日国家经历了完整的工业化阶段,过去的工业技术、竞争格局、法律规则与观念习惯形成巨大的沉没成本,他们接受数字化技术的替代成本要比中国等新兴国家高得多。
当新技术来敲门时,该如何应对?
国与国之间、企业与企业之间存在竞争,如果不允许日本的企业投放网约车、无人驾驶汽车,日本的企业只能跑到其他国家,而这方面往往是各国管控严苛的领域,他们未必能够找到应用场景从而错失新技术开发与应用的机会。
与其它领域不同的是,人工智能越应用越先进,无人驾驶汽车等依赖于大规模的数据“投喂”。只有允许技术落地或局部应用,才能输入大量的“长尾数据”,才能不断地改进其算法。
中国厂商在算法上偏弱,但采集数据的成本相对较低。我预测,马斯克将与中国合作,将无人驾驶技术授权国内一些大型厂商,以换取真正的无人驾驶技术市场落地。
我需要表达清楚的是,不是反对监管、安全与隐私保护,也不是无条件地支持无人驾驶汽车投放,也不是否定欧美日监管制度与文化传统,而是探讨什么样的制度更有利于市场与技术的进步。
我们的直觉经常认为,市场越发达,风险越大,因而需要引入严格的监管,结果市场萎缩了,风险和成本反而更大。
比如,食品安全问题,如果媒体市场很发达,无数调查记者的眼睛就会盯着这些车辆;如果法律市场很发达,无数律师就会与消费者合作一起盯着这些企业;如果金融市场很发达,尤其是引入做空机制,做空机构和投资者就会盯着这些企业。他们的效率比监管部门更高。
又如,出租车市场,准入门槛越高,监管越严苛,打车费用就越贵;技术创新和新技术应用的难度就越大,效率就越低,当效率下降到一定程度,风险也随之上升。
所以,技术越先进,失业反而更少;金融越发达,风险反而更小;市场越发展,监管反而更好。
根据我的“国家市场理论”,国家与国家之间是一种市场竞争关系,国人与国人之间的观念、制度与思想也是一种市场竞争关系。
如果一个国家的制度是国民建立的,那么选择什么样的制度,关系到这个国家的技术创新前景,同时国民承担相应的代价、获取相应的收益。
最后,流动性是终极解法,尤其是人的流动性。
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