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1面对AI时，总有一些人轻飘飘地说，随着新需求确定，新产业成立，它总能吸纳很多人，成为新的就业渠道，就像互联网、软件行业等等新兴产业一样
可真正回看历史，没有任何东西可以保证新技术、新产业创造新岗位的效应，一定大于它替代劳动力的效应
始于上世纪90年代的办公自动化就是这样的一场技术进步（替代效应远远大于新岗位的创造效应），2024年诺奖得主Daron Acemogulu的论文Tasks, Automation, and the Rise in U.S. Wage Inequality以上世纪的办公自动化为讨论对象，最终发现：
这场自动化让办公室白领的routine任务变得没有门槛，所需劳动时间也更少，从而降低了办公室白领群体（非高级管理者，最典型的案例是行政类别的白领）的相对工资——相对于蓝领工人、高级管理者、具有创造性需求的岗位（如大学教授），白领的工资在下降
Acemoglu, Daron, and Pascual Restrepo. 2022. Tasks, Automation, and the Rise in U.S. Wage Inequality. Econometrica 90 (5): 1973–2016.
本期对应第52期播客第三部分的讨论内容：即90年代的办公软件自动化浪潮到底如何影响了白领工资？机制是什么？
Vol.52 从飞梭到AI：技术变革中的永恒冲突——发明家、卢德运动 vs 友善工具之争
我们把这种技术进步对于劳动力需求、工资带来的效应分为3种类型：
1、替代效应（Displacement Effects）——由于某些自动化流程取代了之前人手工完成的步骤，而替代了一部分劳动时间，这会导致对“劳动时间”的需求减少，这个效应足够多，就一定会变成需要雇佣的人数的减少
比如，Excel出现之前，可想而知各种统计工作、财务工作是要耗费很多时间的，Excel出现之后，这些劳动岗位一定是需要你掌握新技能，减少劳动时间的，它不会再维持之前对人力的密集需求了
2、生产率效应（Productivity Effects）——在任务集合不变的前提下，由于这些技术将配合人类的劳动（在这个场景下，显然是脑力劳动类型）而让单位时间创造更高利润，从而提升了理论工资的上限
比如，各种SaaS软件，配合办公软件（微软的操作系统+office套件），极大减少了商业决策盲目性
1990 年之前，一个中型公司市场部
一个市场分析员的日常：
- 向销售部门要客户数据（纸质报表）
- 手工计算销售额、区域分布（计算器 + 表格）
- 手写或打字形成报告
- 复印 → 邮寄 → 等反馈
- 一个分析周期：2–3 周
- 决策频率：季度级
这里的劳动瓶颈不是“不会分析”，而是：
- 数据整理极慢
- 错误率高
- 反馈周期长
- 协调成本极高
➡️ 劳动“被困”在流程摩擦中
场景 B：Excel + PC + Email 普及之后
同一个岗位（注意：不是新岗位）：
- CRM/ERP 导出数据 → Excel
- 自动汇总、透视表、趋势分析
- PowerPoint 输出 20 页结构化报告
- Email 发给多个部门
- 1–2 天完成
- 决策频率：周级甚至日级
📌 这里发生了什么？
- 没有增加新任务
- 没有提高个人“天赋”
- 但同一工时 → 更多决策 → 更多商业机会被捕捉
👉 这就是 生产率效应
3、再赋任务效应（Reinstatement Effects）——技术进步使得原来并不可能，并不普遍的任务变得可能，从而给人带来了新的任务，让组织对劳动力产生了新的类型的需求
场景一：自动化之前（没有再赋任务）
假设你在 1985 年，是一家消费品公司的区域市场协调员。
你“能做的事情”高度受限于工具：
- 你最多能：每季度分析一次区域销售 管理 10–20 个经销商 靠经验判断趋势
- 你做不到的事情包括： 实时跟踪销售偏差 做细分客户画像 设计 A/B 市场实验 协调跨部门的动态调整
不是你“不聪明”，而是：
这些任务在当时的技术条件下， 成本高于它们可能创造的价值
场景二：Excel + Email + PC 普及后
注意下面发生的不是“效率提升”，而是任务空间的改变。
现在你开始：
- 每周生成区域绩效 dashboard
- 做精细到 SKU × 地区 × 客户的拆分
- 用数据说服总部调整策略
- 跨部门协作（市场 × 供应链 × 财务）
- 提出新的决策建议（而非执行指令）
📌 这些事情在 1985 年：
- 不是“没人想做”
- 而是 “根本不值得做”
👉 现在变成了：
“值得为之雇一个人”
新出现、或大规模扩张的典型任务
- 数据驱动的管理（data-driven management）
- 流程协调与项目管理
- 客户关系管理（CRM）
- 商业分析、策略支持
- 合规、风控、信息治理
- 内部沟通、跨部门接口
这些任务有个共同特征：
不容易被彻底自动化，依然需要人，但高度依赖自动化基础设施
2024年诺奖得主Daron Acemogulu的论文Tasks, Automation, and the Rise in U.S. Wage Inequality.以上世纪的办公自动化为讨论对象，量化拆解了以上3种效应
很明显，这场办公自动化的革命，替代效应是占据主导的，大于其他两种能提高劳动力需求，提升工资的效应
原文下载链接：economics.mit.edu
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