人工知能とロボット工学の進歩が新たな自動化の波を推し進めている。機械は、複雑な認知能力や高度な学位を要するものも含め、急速に広がる多様な作業で人間に匹敵し、あるいは人間を上回るようになった。この変化は専門家の予想を超える速さで進んでおり、雇用の量と質の双方に及ぼし得る悪影響が深刻な懸念を招いているのも当然だ。
ドナルド・トランプ大統領の政権の言い分を聞けば、米国の製造業の雇用が失われる主な理由は、今も貿易だと思うかもしれない。トランプ政権の財務長官スティーブン・ムニューシンは、述べた。労働者がテクノロジーによって職を失う可能性は「（政権の）視野にすら入っていない」と。
しかし経済学者の間では、過去30年間に米国の製造業で失われた雇用の約80％は、労働節約と生産性向上につながる技術変化によるもので、貿易の影響ははるかに小さかったという見方が主流だ。では、テクノロジーによって多くの人が失業する「雇用のない未来」に向かっているのか。それとも、学歴や技能にかかわらず、中間層の所得を得られなくなる労働者が増える「良質な雇用のない未来」に向かっているのか。
答えは、その両方かもしれない。この問題に関する最近の主要な研究によると、1990年から2007年にかけて、産業用ロボット（自律的に動作し、自動制御され、再プログラム可能で、多目的に使える機械と定義）の普及は、雇用と賃金の双方を損なった。
この研究のシミュレーションによれば、ロボットによって米国では年間およそ40万人分の雇用が失われた可能性がある。その多くは中所得層向けの製造業の仕事で、とりわけ自動車、プラスチック、医薬品などの業界に集中していた。もちろん、最近の経済政策研究所の報告書が指摘するように、米国の労働市場全体の規模に比べれば、これは大きな数字ではない。しかし、地域の雇用喪失は影響を及ぼした。最も大きな打撃を受けた地域の多くは、中西部や南部の州にあり、主としてトランプ氏の保護主義的な反貿易の公約を理由に、同氏に投票した人々が暮らしていた。
自動化がますます多くの職業で労働力に取って代わるにつれ、雇用の量と質への影響は強まる。さらに、最近のマッキンゼー・グローバル・インスティテュートの研究が示すように、こうした代替が進む余地はまだ大きい。46カ国を対象とし、世界の労働力の80％を網羅したこの研究によれば、完全に自動化できる職業は比較的少なく、5％未満だった。一方、現在実証されている技術を前提にすると、全職業の約60％で、構成する作業や活動の少なくとも30％を自動化できる可能性がある。
近い将来に自動化されやすい活動は、データの収集や処理といった定型的な認知作業に加え、構造化され予測可能な環境で行う定型的な手作業や身体的作業だ。こうした活動は現在、米国の賃金総額の51％を占め、ホテル・飲食サービス、製造業、小売業など、多数の労働者を雇用する部門に特に多い。
マッキンゼーの報告書はまた、作業の賃金や必要な技能水準と、自動化される可能性との間に負の相関があることを示した。総じて自動化は、賃金の低い定型業務に従事する低・中技能労働者への需要を減らす一方、技術力や問題解決能力を要する抽象的な作業に携わる、高技能で高収入の労働者への需要を増やす。つまり、技術変化は技能を重視する方向に働く。
過去30年ほどの間、技能を重視する技術変化は、雇用と賃金の二極化を促してきた。中位の労働者は実質賃金の停滞に直面し、大学教育を受けていない労働者は実質所得が大きく減少した。こうした二極化は労働所得の分配における格差を拡大させ、それが全体的な所得格差の拡大につながる。この動きを多くの経済学者が強調してきた。デービッド・オーターからトマ・ピケティに至るまで。
マイケル・スペンスと私が最近の論文で論じているように、技能を重視し労働者を置き換える知的機械と自動化は、ほかにもさまざまな経路で所得格差を拡大させる。そこには、スーパースターやごく幸運な少数の人々に莫大な利益をもたらす勝者総取りの効果や、不完全競争から生じるレント、ネットワーク型システムにおける先行者の優位性が含まれる。デジタル資本の収益率は物的資本の収益率を上回る傾向があり、べき乗則に従って分布するため、ここでも収益の大きな部分が比較的少数の主体に集中する。
スペンスと私が指摘するように、技術変化は格差を拡大させる別の影響ももたらした。企業が遠隔地の生産工程を迅速かつ低コストで調達、監視、調整し、より低い労働コストを活用できるようにすることで、グローバル化を「加速」させたのだ。このため、先進国の雇用、賃金、所得格差に対する技術とグローバル化それぞれの影響を見分けるのは難しい。
私たちの分析によれば、この二つの力は互いを強め合い、国民所得に占める資本の割合の上昇を促してきた。これはピケティの富の格差に関する理論における重要な変数だ。2017年4月のIMF『世界経済見通し』も同様の結論に達し、先進国で過去30年間に労働分配率が低下した要因の約50％を技術の影響としている。IMFの推計では、グローバル化の寄与はその約半分だった。
知能を高めるツールが雇用、賃金、所得格差に及ぼす潜在的な影響への不安が高まるなか、ロボット税など、自動化の進展を遅らせる政策を求める声が上がっている。しかし、そうした政策は、生活水準向上の主な原動力であるイノベーションと生産性の成長を損なうだろう。
技術進歩という金の卵を産むガチョウを閉じ込めるのではなく、政策立案者は、職を失った人々を支援する措置に注力すべきだ。たとえば、教育・職業訓練プログラムや、所得支援と社会的セーフティネットが挙げられる。これには賃金保険、生涯にわたる再訓練のための融資、転職先でも引き継げる医療・年金給付が含まれる。さらに、より累進的な税制と給付政策も必要だ。自動化による所得と富の増加が、より公平に分配されるようにするためである。
3年前、私は論じた。賢い機械がもたらす恩恵が広く行き渡るかどうかは、その機械の設計ではなく、それを取り巻く政策の設計にかかっている、と。それ以来、そう主張するのは私だけではなくなった。残念ながら、トランプ政権はまだそのことを理解していない。
