本文整理自《利益相关者》

　　作者：[德]克劳斯施瓦布等著

　　曾有一篇新闻报道的标题非常引人注目：“丹麦在机器人领域跻身世界前十。”

　　这篇新闻报道的出处来源于丹麦金属行业工人工会，该工会所代表的是丹麦金属制造与加工行业的蓝领工人。很显然，工会对于这项成就颇为自豪。

　　“在这个行业，越来越多的工人和机器人并肩作战。”这篇新闻报道中写道，“丹麦金属行业工人工会的目标是，到2020年，使丹麦的工业机器人数量达到1万台左右。”

　　我通过实地走访和阅读资料发现，无论在世界上的其他地方，还是历史上的其他时期，更多的情况是工人会抵制新技术，尤其当新技术对他们的就业产生威胁时。

　　在这个自动化时代，我同样为劳动者的就业前景感到担忧。早在2015年时，我意识到我们即将迎来一个崭新的时代——一个拥有人工智能、先进的机器人技术以及信息物理融合系统的崭新时代，这些先进技术共同构成了第四次工业革命。我们还目睹了其他很多新技术的诞生，包括3D打印、量子计算、精密医疗等。我逐渐认识到，这些新技术就相当于第一次工业革命中的蒸汽机、第二次工业革命中的内燃机和电力、第三次工业革命中的信息技术和计算机技术。它们将扰乱劳动力市场，改变我们的工作性质，同时也会改变我们的身份。

　　但是，来自丹麦的那则新闻报道似乎表明，这种恐惧可以被克服，这些高新技术未必会取代工人，说不定还能起到帮助作用。这怎么可能呢？

　　“我们应该担心的是‘旧’技术”

　　丹麦金属行业工人工会主席克劳斯?延森首先为我们提供了一个具有说服力的论据。“你听说过有国家或公司是利用‘旧’技术致富的吗？”他问道。他认为这绝不可能。他也不认同某些人对未来就业形势的悲观看法。“或许奇点大学的那些人会认为所有人都将被技术取代，”他说，“或许他们认为所有人都将茫然而不知所措，只能眼睁睁地看着机器人做着一切。但并不是所有人都赞同这一看法。”他就不这么认为。无论是基于他的个人经验，还是基于过去150年里该工会的历任主席们的经验，这种看法都是不对的。“过去，我们每次将新技术引进丹麦，”他说，“都会创造出更多的就业岗位。”所以，对延森而言，答案十分明确。“我们不应该对‘新’技术感到恐惧，”他说，“我们应该担心的是‘旧’技术。”

　　丹麦金属行业工人工会首席经济学家托马斯斯瑟比谈到：“人们从不担心失业问题，因为他们有接受再培训的机会。我们有一套行之有效的制度体系。如果你失业了，我们工会的人会在一两天内给你发电子邮件或打电话。我们会安排一次会面，谈谈你的具体情况，看看你是否需要提高技能，以及附近是否有公司在招聘。在帮助工会成员再就业方面，无论是立刻找下一份工作还是经过再培训后再找工作，我们一直做得很成功。我们在全国各地建立了很多学校，课程安排由雇主和员工决定。开设这些学校就是为了让劳动力接受再培训和再教育。”

　　员工与企业之间这种具有建设性的、相互信任的关系，正在给丹麦带来回报。尽管丹麦早已不再是“世界造船工厂”——这一地位被韩国、日本、中国和土耳其的大型企业取代，但它仍在为穿梭于世界各地的新式及老式轮船制造发动机。

　　虽然因为员工工资高失去了成本优势，但它从员工的高生产力以及积极的工作态度中得到了补偿。在2020年初遭到新冠肺炎疫情冲击之前，丹麦的失业率仅为3.7%，仅就金属行业工人工会而言，失业率甚至低至2%。或许更重要的是，丹麦的工资水平较高且相对平等。

　　据斯瑟比所言，丹麦金属行业工人工会的成员一年能赚到60000~70000美元，每周工作时长不超过40个小时，工会参与率为80%左右。总的来说，丹麦在收入方面是世界上最平等的国家之一，尽管近几年不平等的趋势有所抬头。

　　丹麦的故事之所以更加引人瞩目，是因为它与其他工业化国家形成鲜明对比。

　　失业率上升与再培训机会缺失

　　最让斯瑟比感到震惊的国家是美国。

　　美国在前两次工业革命中都处于主导地位。在“伟大社会”的愿景下，那里曾是一个蓝领工人也能实现“美国梦”的国度。但如今，美国不再是工人阶层的圣地——至少在斯瑟比看来不是。当然，制造业的衰退和服务业的兴起是全球大趋势。这一趋势持续了数十年，对整个工业化世界都产生了影响。但美国制造业工人的失业速度异常之快。

图片来源：新华社

　　据《金融时报》统计，1990—2016年，美国制造业减少了近560万个工作岗位。所有工业化城市的就业数量都大幅削减。一些完全依赖一家工业企业提供就业岗位的城市遭受的打击尤为严重。尽管其中一些岗位并未消失，只是被转移到了中国或墨西哥，但的确有一半的岗位被先进的自动化技术彻底取代。相对没那么糟糕的情况是，低工资的服务岗位取代了高工资的蓝领岗位。最糟糕的情况是，压根儿就没有新岗位可提供给工人，至少没有新岗位可提供给不具备大学学历的工人。在某些行业，经通货膨胀调整后的工资自1980年以来几乎没有上涨过。

　　此外，尽管在新冠肺炎疫情暴发以前，美国官方公布的失业人数一直很少，但其劳动力参与率从2000年超过67%的历史高位，下降至2020年的62%左右，这意味着很多人已经彻底放弃找工作。相比之下，丹麦的劳动力参与率始终保持在70%左右，甚至在2020年初遭到疫情冲击后，依然保持着这一水平。

　　为什么会发生这种情况呢？“美国经济存在的一个重要问题是，”斯瑟比说，“缺乏对劳动力的教育。”不同于丹麦，美国没有一个涵盖范围广泛的工人培训制度。这一问题在经合组织的数据中体现得很明显。在经济合作与发展组织成员中，丹麦在所谓的“积极的劳动力市场政策”方面的人均支出最多，该政策旨在帮助失业者重返劳动力市场。相对而言，美国的这一支出只有丹麦的1/15。此外，丹麦的制度还更加包容且更具弹性。最重要的是，在所有经合组织成员中，丹麦的制度最能适应劳动力市场需求，而美国在32个研究对象中仅排第19名。

　　这导致美国劳动力市场长期存在供需不匹配的情况。据《华盛顿邮报》财经记者希瑟?朗所言，即使现在美国为劳动者提供再培训机会，劳动者也往往没有意愿报名参加，因为他们担心就算参加培训也找不到工作；或者只是报名学习一些最基础的IT课程，比如如何使用微软的办公软件。

　　托马斯?斯瑟比认为：“我理解工人为什么会对新技术和机器人有抵触情绪。因为他们一旦失业，就很难再找到工作。他们所掌握的技能只适用于特定的公司。如果没有一套再教育或提升技能的培训制度，工人就会怨声载道。这个问题很难解决，而且他们试图解决这个问题的方法不对。他们需要做的是完善教育、发展工会”。除了斯瑟比之外，在大西洋彼岸的华盛顿特区，以约瑟夫?斯蒂格利茨为代表的经济学家和以美国经济政策研究所为代表的智库也提倡这一措施。

　　通过对比丹麦和美国这两个案例可以发现，工业化国家最好还是重新采纳以利益相关者为出发点的解决方案，并扩大对公共教育的投资。

　　以利益相关者为出发点，直面技术冲击

　　视线转回亚洲，以利益相关者为出发点的解决方案在亚洲同样有效，以新加坡为例。

　　20世纪60年代，作为“亚洲四小龙”之一的新加坡，经济开始迅猛发展。在早期阶段，新加坡把重心放在劳动密集型制造业上，将其视为经济增长的重要支柱，并且大获成功。很多日本公司和其他跨国公司为了寻找廉价的制造业中心而进驻新加坡，使许多新加坡人获得了体面的蓝领工作，促进了该国经济迅速发展。但随着中国等亚洲新兴经济体紧随其后发展起来，新加坡想要发展更加以服务和知识为导向的经济，向价值链上游进军，实现向发达国家之位的跃升。为此，新加坡早在20世纪80年代就已经需要对工人进行再培训。

（图片来源：知乎@旅途随影）

　　尽管新加坡已是过去半个世纪中经济发展最突出的国家之一，但这个东南亚国家明白，在当今的全球化经济中，新技术和服务业岗位变得比以往更加重要，国家需要不断调整以适应变化。这也是新加坡政府牵头设立“技能创前程”计划的原因所在。通过这一终身学习体系，任何年龄段的新加坡人都能学习新技能，为进入第四次工业革命中的就业市场做好准备。

　　在我们观察新加坡模式时，还有一个重要特点值得一提。这一模式的成功离不开三个利益相关者：政府、企业以及工会。

　　自1965年起，这个“铁三角”组合在所有的劳动力市场和产业政策决策中都发挥了重要作用，而且没有对经济活动造成重大干扰。尽管新加坡的劳动力市场流动性很大（雇用和解雇都相对容易），经济发展至少经历过两次成功的转型——一次是20世纪六七十年代向制造业转型，另一次是20世纪八九十年代向服务业转型，但罢工在这个国家极其罕见。

　　《日经亚洲评论》最近的报道称，这种极具建设性的积极态度在未来仍然很重要，因为“在东南亚，技术的颠覆性影响将会给新加坡带来前所未有的高失业率”。但有迹象表明，这波即将到来的技术冲击不会摧毁新加坡的社会和经济。普华永道会计师事务所的一项调查发现，“超过90%的新加坡受访者表示，他们会抓住老板提供的任何机会来掌握或使用新技术”。

　　这表明，像美国和西欧国家这样的经济体面临着三重挑战：政府和企业必须在员工持续性再培训方面加大投资；工会必须发展壮大，同时与企业和政府进行合作；工人自身也应当保持积极、灵活应变，不惧自己及国家将要面临的经济挑战。

　　展望未来，我们应该记住，技术本身没有完全的好坏之分，一切都取决于我们如何使用它。从政府到企业，再到整个社会，每一个利益相关者都负有各自的责任。事实上，即使企业家的出发点是好的，其公司的影响最终也有可能弊大于利。而且，尽管在自由市场上运营的创新型企业是经济发展的强大引擎，但也离不开同样富有创新力且强大的政府这个最佳联盟——政府会始终把社会的最大利益放在首位。

　　归根结底，对于创新及其推动者，我们除了拥抱和接受以外别无选择。但是，对于那些曾经名不见经传但富有创新精神的企业家，我们应当给予更多鼓励，使其保持初心，避免膨胀成为垄断者。技术只有在被广泛共享时，才能发挥出最大的潜能。在人工智能时代，这一点将比以往任何时候都更加重要。