技術革新が失業を増やすという懸念は新しいものではなく、それに対応するさまざまな理論は、技術が必ずしも仕事への脅威とはならないことを示唆している。本コラムはさらに一歩踏み込み、自動化には賃金の上昇が必要であり、賃金の上昇には労働タスクの範囲の拡大が必要であるため、イノベーションは最終的に失業を減らすはずだと論じている。
多くの技術革新は、労働者に取って代わる機械という形で現れる。自動運転車、ますます多くのタスクをこなすロボット、そして人工知能がスマートな仕事をどのように代替できるかについての話を耳にする。こうした技術の発展は多くの人々に警戒感を抱かせており、2008年に始まった直近の景気後退以降、その感覚はさらに強まっている。景気後退からの回復は緩やかであり、特に新たな雇用の創出において緩慢である。そのため、多くの人々はこれを「雇用なき回復」と呼んできた。
興味深いことに、機械が自分たちを仕事から追い出すのではないかという労働者の懸念は、産業革命以降たびたび浮上しており、「技術失業」への懸念は決して新しいものではない。これは1811年から1817年にかけてのラッダイト運動の反乱につながった。彼らは、繊維産業の工場が自分たちの生活を脅かす様子に畏怖の念を抱いて見つめた職人たちであった。彼らは反乱を起こし、英国政府は大規模な軍隊を派遣してこれを鎮圧しなければならなかった。
この問題は、特に急速な技術変化の時期に、繰り返し取り上げられてきた。1928年2月26日、エヴァン・クラークは『ニューヨーク・タイムズ』紙に「『機械の行進が遊んでいる手を生み出す』」と題する記事を寄稿した。彼は、「機械が産業生活のあらゆる隅々にまで進出していく勢いは、人々を工場から追い出し、失業者の列に加えてしまった」と主張した。当時、米国の失業率はわずか4.2％であった。その頃、ケインズ（1930年）は、有名な論文「孫たちの経済的可能性」において「技術的失業」という用語を生み出した。
過去2世紀の経験は、この懸念が現実のものとはならなかったことを示している。しかし、この問題は公の議論に繰り返し登場し続けている。これは一部には人々の記憶が短いためであり、また一部には「今回は違う」と主張し、自動化のリスクはより大きいと唱える人がいるためでもある。世界銀行による最近の出版物は、この主張を真剣に論じ、失業リスクを低減するための方策を提示している（Chuah et al. 2018）。長年にわたり、多くの経済学者はより楽観的であった。ケインズ（1930年）は、将来の技術が余暇を増やし、したがって雇用を増やすだろうと示唆した。Zeira（1998）は、一部のタスクで労働を代替する機械が、他のタスクにおける労働をより生産的にし、そのため労働需要が増加することを示した。一連の論文において、Acemoglu and Restrepo（2018a, 2018b ほか）は、技術が自動化に加えて新たなタスクを生み出す場合、労働需要が増加し、失業率の上昇が抑えられることを示している。
我々の最近の論文は、この研究の流れをさらに推し進め、この議論に大胆な貢献をするものである（Nakamura and Zeira 2018）。我々は、技術的失業率は将来低下し、最終的にはゼロに収束すると論じる。以下に示すように、我々が述べるメカニズムは、ケインズ（1930年）およびAcemoglu and Restrepo（2018a, 2018b）が提示したものとは異なる。
我々の自動化と失業に関する分析は、タスクによる生産という理論的枠組みを用いる。この枠組みでは、技術変化は2つのプロセスを伴う。1つは自動化であり、すなわち既存のタスクを、労働による生産から新たに発明された機械による生産へと移行させることである。2つ目のプロセスは新たなタスクの追加である。Acemoglu and Restrepoとは異なり、我々は新たなタスクの創出率について何の前提も置かず、この率はゼロでもありうる。以下に示すように、自動化のダイナミクスこそが新たなタスクの創出を促すものである。
本論文の主要な結果を説明するにあたり、まず自動化のダイナミクスは2つの主要なケースに分けられることに注意されたい。第1のケースは、自動化がすべてのタスクを覆い、ある有限の水準で止まる場合である。この場合、自動化の率は上限に近づくにつれて低下しなければならず、時間とともにゼロに収束する。技術的失業率は、労働タスクの総数に対する新たに自動化されたタスク数の比率に比例するため、失業率もまたゼロに収束することになる。明らかに、これは単純なケースであり、ここでは我々の主要な結果が成り立つ。1 より興味深いのは、自動化が無制限に拡大する場合であり、これは次に論じる。
自動化は、生産者がそれを採用する場合にのみ拡大する。すなわち、次のタスクにおいて労働よりも資本を好む場合である。我々は、新たに発明された機械やロボットはより高価であると仮定する。なぜなら、まず容易な機械を発明し、その後時間とともにますます複雑な機械を発明していくからである。これは実証研究によって裏付けられた妥当な仮定である。生産者は、ある特定のタスクにおいて、機械の方が労働よりも安価である場合にのみ機械を好む。このことは、ますますコストのかかる機械を採用し続けるためには、賃金もまた上昇しなければならないことを意味する。これは、自動化を継続させるために必要である。
我々のモデルでは、賃金水準は労働タスクの数に対して正に依存し、生産に占める労働の分配率に対して負に依存する。第1の正の依存関係の理由は単純である。すなわち、労働タスクの数が多いほど、各タスクを担う労働者の数は少なくなる。したがって、そのタスクにおける限界生産性はより高くなり、これが賃金を押し上げる。労働の分配率が賃金に与える負の効果は、直感的に説明するのがより難しい。賃金が高くなれば、労働によって担われるタスクはより高価になり、生産者はそれらをより少なく購入するようになる。生産量を同じ水準に保つために、生産者は自動化されたタスクをより多く購入する。これにより、生産に占める資本の分配率は高まり、生産に占める労働の分配率は低下する。したがって、労働の分配率は賃金率と負の相関を持つ。
その結果、自動化に制限がない場合、賃金は継続的に上昇する。そしてこれは次の2つのいずれかの方法で生じうる。すなわち、労働タスクの数が急速に（実際には自動化よりも速く）増加するか、労働の分配率が継続的に低下してゼロまで下がるかである。労働の分配率がゼロに収束するケースを除外すれば、労働タスクの数は継続的に増加しなければならない。このことは、失業率が低下し、ゼロに収束していくことを意味する。なぜなら、失業率は、新たに自動化されたタスクの数を既存の労働タスクの数で割った値に比例するからである。分母である既存の労働タスクの数が増加すれば、失業率は低下し、ゼロに収束する。
したがって、我々の研究は、失業率のダイナミクスが労働の分配率のダイナミクスに決定的に依存することを示している。多くの実証研究、とりわけ最も有名なKaldor（1961）は、実際に、生産に占める労働の分配率が、国家間においても時間を通じても、約3分の2という非常に安定した水準にあることを明らかにしてきた。近年、労働の分配率はわずかに低下してきたが、それでもなおGDPの約60％であり、いずれにせよゼロに向かって低下しているわけではない。したがって、労働の分配率がゼロに収束しないという前提は、現代経済成長に関するよく知られた定型化された事実と完全に整合している。これは、自動化による失業率は時間とともに低下し、ゼロに収束するはずだという我々の結果を裏付けるものである。
したがって、我々の論文は強力な結果を提示している。救いの手は差し伸べられており、自動化による失業は増加しない。むしろ、時間の終わりには失業はゼロにまで低下する。とはいえ、この予測は慎重に扱うべきである。一般に、経済モデルは将来を予測するよりも、過程やメカニズムを説明することに優れている。本論文もそのように扱われるべきである。その主要なメッセージは、自動化は労働タスクを機械のタスクへと転換することによって失業を引き起こすものの、同時に失業を減少させるメカニズムに火をつける可能性もある、というものである。自動化には賃金の上昇が必要であり、賃金の上昇には労働タスクの範囲の拡大が必要である。この拡大は失業率を低下させる。したがって、自動化はその採用メカニズムそのものによって、失業の継続的な減少をもたらす。自動化が失業や労働市場全般に与える影響を考える際には、この点を念頭に置くことが重要である。
