過去の技術による労働者の代替の時期には、経済学者は長期的な失業の増加を防ぐほど新たな雇用が生まれないことを懸念していました。
今日、デジタル自動化の大波が迫る中、多くの人々が見当違いの不安を共有しています。
19世紀初頭のラッダイト運動から、その数世代後のジョン・メイナード・ケインズやワシリー・レオンチェフといった著名な経済学者の著作に至るまで、自動化の見通しは常に雇用に関する深刻な懸念を生んできました。ケインズとレオンチェフは、労働者がこなすべき仕事が十分に残らないのではないかと疑っていました。今日、デジタル自動化の大波に直面し、多くの人々がその不安を共有しています。
今日のデジタル技術が労働市場に与える影響は、三つの問いを提起します。労働者が行うべき仕事は十分にあるのか。その仕事はどこにあるのか。そして、貧困と不平等の拡大を防ぐのに十分な報酬が得られるのか。
最初の問いへの答えは明確です。歴史的な証拠は、労働を代替する技術革新が、先進国における雇用および失業率の長期的な変化につながらないことを示しています。ケインズは「技術的失業」について論じましたが、1920年代とその後の大恐慌において、英国の失業の最大の原因の一つが、ドイツや米国との競争に直面した石炭などの産業の衰退であったことは疑いありません。労働者のスキルや地理的な位置により、経済の他の分野へ速やかに配置転換することはできませんでした。しかし、その過渡期は最終的に過ぎ去りました。
技術的失業への恐れが続くのは、新たな雇用創出に関する不確実性に根ざしているからです。新しい機械の能力によって、リスクにさらされている仕事は特定できますが、これから生まれる仕事は特定できません。労働者と機械の能力を比較して推測するしかなく、その結果、差し引きの雇用減少の推計に傾きがちです。
しかし、新たな雇用を創出する人間の創意工夫について、豊富な証拠があります。ケインズが執筆した当時、英国と米国のサービス部門は労働者の約40%を雇用していました。医療・介護や、それより広範な旅行・宿泊業といった雇用部門は、ごくわずかでした。今日では、それぞれが製造業より多くの人々を雇用しています。ジョン・F・ケネディは次のように述べました。「人々を失業させる新しい機械を発明する才能が人間にあるなら、それらの人々を再び働かせる才能も人間にはあるはずだ。」
あらゆる新技術がもたらす課題は、雇用を生み出す数が少ないことではなく、それらの仕事に就くためのスキルを持つ労働者が少ないことです。新技術によって一部の仕事が恩恵を受ける一方で、他の仕事が時代遅れになるのと同様に、一部のスキルはより価値を増す一方で、他のスキルは代替可能になります。自動車は技術者のスキルの価値を高め、馬の飼育のスキルの価値を低下させました。馬の飼育者は、収入を維持するために新しいスキルを習得しなければなりませんでした。彼らにとって望ましい分野間の移行は、車両の生産または整備の分野への移行だったでしょう。新技術による分野の偏りは、労働者が取り組み、最終的に習得していく課題ですが、少なくとも当初は異論がないわけではありません。
ロボット工学と人工知能の初期段階で脅威にさらされた仕事は、定型的なもの、またはデータ処理に依存するものでした。倉庫で大きな箱を運ぶことや、農産物をトラックに積み込むことは、容易に機械化されました。データ処理の仕事はAIソフトウェアで実行可能であり、検索エンジンといくつかのキーワードがあれば、裁判所の記録から関連する判例を探す法務補助者に容易に取って代わることができました。
これらの特性は、二極化を雇用にもたらしました。労働者は、コンピュータプログラミングやロボット工学のように新技術を補完する仕事、またはマネジメントコンサルティングや介護のようにプログラム化できない仕事へ移行することを迫られました。これらの仕事は、定型的な仕事よりも高い技能と賃金を要するか、あるいは技能は低いが賃金も低いものでした。その結果、所得分布の中間層が空洞化しました。近年では、AIの進歩により、非定型的な仕事もまた脆弱になりつつあります。
分野間の雇用移行は、教育制度が早い段階から専門化を促すのではなく幅広いスキルを教え、柔軟な労働市場に優れた再教育施設がある場合に、より容易になります。資金へのアクセスも又移行を促すうえで不可欠であり、新経済におけるスタートアップ企業が、離職した労働者の一部を雇用することを可能にします。Luohan Academyでは、アリババとアント・フィナンシャルというデジタルプラットフォームを通じた資金の利用可能性を調査しました。これらのプラットフォームは、融資申請の審査において、担保の代わりにビッグデータに含まれる情報を利用しています。プラットフォーム経済は、従来の銀行が到達できる範囲よりもはるかに多くの人々に信用へのアクセスをもたらすことがわかりました。
三つ目の問いである不平等については、対処がより困難です。経済学は、労働市場の効率性に関する問いに対して明確な答えを出すことに長けています。これに対し、不平等の問題は部分的に政治的な選択に関わるものです。新技術による分野の偏りは、それらが利用可能になると、通常は不平等が拡大することを意味します。それらの技術を活用することに成功した人々は、他の労働者よりも高い報酬を得ます。
しかし、重要な問いは、一部の人々が非常に裕福になるかどうかではなく、低技能の人々の賃金が貧困を避けるのに十分な水準であるかどうかです。これは部分的に企業の方針に左右されます。企業が地域内で非常に大きく成長すると、競争が賃金の引き上げにつながらない場合があるからです。デジタル時代の企業は、選択肢を持っています。すなわち、技術を用いて資本で労働を代替し、賃金を低く抑えることも、長期的な利益を見据えて、労働者のためにその技術を活用することもできます。後者の場合、労働者の幸福は、必ずしも賃金の上昇だけでなく、より良い労働条件や生活条件を通じても、新技術からより多くの恩恵を受けます。
新技術が経済的不平等を拡大させても貧困を増大させない場合、一部の社会は、それに対して何もしないことを選択するかもしれません。例えば、不平等への嫌悪感は米国よりも欧州諸国で強く、それを縮小するためのさまざまな再分配プログラムが導入されています。十分な支援があれば、拡大する不平等を相殺する政策を考案することは難しくありません。スカンジナビア諸国は、大規模な社会支援プログラムの財源として、長年にわたり高い税金に依存してきました。
社会が不平等をどう捉えているかにかかわらず、避けるべき結果は、貧困（またはそれに近い）水準の賃金です。低賃金を引き上げるための、法定最低賃金や雇用主への税制上の奨励措置が必要になる場合があります。結局のところ、技術革新の目的は、人々に抵抗する理由を与えることではありません。
