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4.促进创新，提高劳动力市场的社会流动性
最后一个问题是考察创新通过劳动力市场对社会流动性的影响。
自动化等创新是否会导致大规模失业？迄今为止的经验证据表明情况恰恰相反。(*关于自动化的研究，请参见Aghion，P.，Antonin，C.，Bunel，S.and Jaravel，X.（2022），“The Effects of Automation on Labor Demand：A Survey of the Recent Literature”，SSRN Scholarly Paper，https：//papers.ssrn.com/abstract=4026751.)从人工智能到自动化，最近的创新增加了劳动力需求并创造了就业机会。事实上，采用新技术可以通过降低价格和增加平均实际收入来提振需求，从而促进就业。
然而，工人之间的机会分配可能会发生变化。创新带来了与新技术互补的新职业技能方面的需求。(*Autor，D.H.，Mindell，D.A.and Reynolds，E.（2023），The Work of the Future：Building Better Jobs in an Age of Intelligent Machines，MIT Press。事实上，技术对任务转移和任务替代的影响是基于工作任务的不平等研究方法背后的一个关键思想，参见Acemoglu，D.and Restrepo，P.（2020）.“Robots and Jobs：Evidence from US Labor Markets”， Journal of Political Economy，128（6），2188-2244，https：//doi.org/10.1086/705716.)与此同时，一些老旧的职业被取代或降级。(*Autor，D.H.and Dorn，D.（2013），“The Growth of Low-skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market”， American Economic Review，103（5），1553-1597，https：//doi.org/10.1257/aer.103.5.1553.)通过这种创造性破坏的过程，其技能与新技术互补的工人将面临工资上涨和就业机会增多。
这样的创造性破坏过程，是创新可以增强劳动力市场社会流动性的机制。然而，对于其技能与新技术不互补或者与采用新技术的公司不匹配的工人来说，工作质量或工资增长都不会有太大改善。在工人很少有机会与好公司匹配的地区，仅靠培训和教育可能不足以创造高质量的工作和职业机会。(*Aghion et al.（2023），“A Theory of Falling Growth and Rising Rents”.)
因此，第一个结论是，政策制定者不应减缓技术发展（例如对机器人征税），而应致力于让雇主做好采用新技术的准备，特别是那些可以补充现有工人技能的技术，并让劳动力做好升级技能以补充新技术的准备。政策重点应该是利用创新力量来提高社会流动性。放慢技术扩散的速度可能会减少劳动力需求并造成失业，尤其是在其他国家更快地采用创新的情况下。（*同上。）
那么如何落实呢？提高劳动力市场的社会流动性既需要正确的技能，也需要使那些拥有正确技能的工人可以进入采用新技术的公司，即工人与创新公司之间的匹配。最近的几篇论文有助于理解企业对创新动力和工人成果的关键作用。
首先，我们通过实证观察发现，采用新技术的创新企业的平均工资通常会上涨。（*Van Reenen，J.（1996）：“The Creation and Capture of Rents：Wages and Innovation in a Panel of U.K.Companies”，The Quarterly Journal of Economics，111（1），195-226，https：//doi.org/10.2307/2946662.）企业创新对工人工资的这种积极影响可能会导致企业之间的工资不平等，因为企业之间生产率分布会变得更加分散。其次，落后企业的工人可能会失业，而更具创新的企业则会扩张。（*Aghion，P.，Blundell，R.，Griffith，R.，Howitt，P.and Prantl，S.（2009），“The Effects of Entry on Incumbent Innovation and Productivity”，The Review of Economics and Statistics，91（1），20-32，https：//doi.org/10.1162/rest.91.1.20.）再次，“创新租金”在企业员工之间的分配有时会加剧企业内部的收入不平等。例如，克莱因等人研究了企业内部谁从专利中获利，并使用专利申请与企业和工人税务记录之间的联系，研究了技能互补性、所有权和议价能力的作用。（*Kline，P.，Petkova，N.，Williams，H.and Zidar，O.（2019），“Who Profits from Patents? Rent-sharing at Innovative Firms”，The Quarterly Journal of Economics，134（3），1343-1404，https：//doi.org/10.1093/qje/qjz011.）他们的结果表明，最大的收入增长集中在收入分配上半部分的工人身上。（*这项研究证实了此前关于专利申请或专利授权对发明者工资影响的分析，例如Aghion et al.（2019），“Innovation and Top Income Inequality”；Bell et al.（2019），“Who Becomes an Inventor in America? The Importance of Exposure to Innovation”；Depalo，D.and Lucia Di Addario，S.（2014），“Shedding Light on Inventors' Returns to Patents.”SSRN Scholarly Paper.https：//doi.org/10.2139/ssrn.2572446；Oivanen，O.and Väänänen，L.（2012），“Returns to Inventors”，The Review of Economics and Statistics，94（4），1173-1190，https：//doi.org/10.1162/REST_a_00269。总体而言，与非发明者的收入相比，发明者的收入更容易受到专利授权决定的影响。）其他研究发现，采用新技术有时会使企业内部的工资不平等保持不变。（*也可参见Aghion et al.（2022），“The Effects of Automation on Labor Demand：a Survey of the Recent Literature”。）
尽管一些研究发现创新是技能偏向的关于挪威宽带互联网的研究，（*参见Akerman，A.，Gaarder，I.and Mogstad，M.（2015），“The Skill Complementarity of Broadband Internet”，The Quarterly Journal of Economics，130（4），1781-1824，https：//doi.org/10.1093/qje/qjv028；关于美国计算机行业的研究，参见Beaudry，P.，Doms，M.and Lewis，E.（2010），“Should the Personal Computer Be Considered a Technological Revolution? Evidence from U.S.Metropolitan Areas”，Journal of Political Economy，118（5），988-1036。，对那些拥有与理工科高学历相关的认知技能的工人有利。但最近的一些研究发现，许多新技术似乎并不偏向于这些技能，包括有关自动化的研究。参见Aghion et al.（2022），“The Effects of Automation on Labor Demand：A Survey of the Recent Literature”，还有其他许多有关自动化的文章；在 AI中也发现了相同的模式，参见Hirvonen，J.，Stenhammar，A.and Tuhkuri，J.（2022），“New Evidence on the Effect of Technology on Employment and Skill Demand”，SSRN Scholarly Paper，https：//doi.org/10.2139/ssrn.4081625；关于Chat GPT，参见Brynjolfsson，E.，Li，D.and Raymond，L.R.（2023），“Generative AI at Work”，Working Paper 31161，National Bureau of Economic Research，https：//doi.org/10.3386/w31161.）这可能表明，除了与新技术互补的认知技能，团队合作、协调和决策等社交技能，似乎越来越受到重视。有研究认为，社交技能可以提高生产率，因为它们降低了与其他工人交易任务的成本。（*Deming，D.J.（2017），“The Growing Importance of Social Skills in the Labor Market”，The Quarterly Journal of Economics，132（4），1593-1640，https：//doi.org/10.1093/qje/qjx022.）分析技能仍然很重要，但社交技能和人际交往也发挥着重要的作用。（*Cortes，G.M.，Jaimovich，N.and Siu，H.E.（2021），“The Growing Importance of Social Tasks in High-paying Occupations：Implications for Sorting”，Journal of Human Resources， 58（5），1429-1451，https：//doi.org/10.3368/jhr.58.5.0121-11455R1；Edin，P.-A.，Fredriksson，P.，Nybom，M.and öckert，B.（2022），“The Rising Return to Noncognitive Skill”，American Economic Journal：Applied Economics，14（2），78-100，https：//doi.org/10.1257/app.20190199；Weinberger，C.J.（2014），“The Increasing Complementarity between Cognitive and Social Skills”，The Review of Economics and Statistics，96（5），849-861，https：//doi.org/10.1162/REST_a_00449.）
非认知技能在成功利用信息技术方面发挥着关键作用，其中沟通、协作、组织、可靠性、灵活性和解决问题被列为雇主希望员工具备的首要技能。（*Monster（undated），“The Future of Work 2021：Global Hiring”，20 February 2024，https：//hiring.monster.com/resources/blog/future-of-work-2021-summar.）对社交技能的日益关注可能反映了社交技能无法轻易被自动化取代的观点。（*Autor et al.（2023）， The Work of the Future：Building Better Jobs in an Age of Intelligent Machines.）当然，社交技能也有缺点。与理工科学科不同，它们很难衡量和验证。事实上，我们很少看到对社交技能的正式培训，这一事实表明，社交技能很难得到外部直接参与的正式认可。
那些依赖常规技能或体力技能的工人，是最无法从技术中获益的群体之一。创新鸿沟不仅仅是高技能工人和低技能工人之间的鸿沟，更是特定技能类型之间的鸿沟，例如，专门从事常规技能的低收入工人可能会失败，而具有良好社交技能的低收入工人可能会成为赢家。
引人注目的是，图5显示了美国男性按职业任务强度划分的就业趋势，其中社交、决策和数学技能呈现最高的上升趋势，而体力、常规和“超常”技能则大幅下降。在英国，按任务强度划分的就业情况也发生了类似的变化。（*Aghion，P.，Bergeaud，A.，Blundell，R.W.and Griffith，R.（2023），“Social Skills and the Individual Wage Growth of Less Educated Workers”，SSRN Scholarly Paper，https：//doi.org/10.2139/ssrn.4578419.）后一项研究对此做了进一步的分析，它使用英国已匹配的雇主-雇员数据表明，即使在受教育程度较低的工人中，需要社交技能的职业也能带来更高的工资和更快的职业发展（见图6）。在大量雇用受过高等教育工人的企业（通常是生产性和创新性强的企业）中，工资状况得到进一步改善。
图5美国就业的任务强度趋势
资料来源：Páez，D.G.（2023），“The Changing Nature of Work，Old-age Labor Supply，and Social Security”，Job Market Paper，7 November，https：//wdanielgiraldop.github.io/mywebsite/Giraldo_Paez_JMP.pdf.
注：该图显示了美国人口普查和美国社区调查中（Census and American Community Survey）所有 20 岁及以上工人随时间推移的平均任务强度。数据来自 1980年、1990年和 2000年人口普查的 5% 样本以及 2008—2010年、2011—2013年和 2013—2017年美国社区调查的多年样本。任务是根据O*NET量表构建的。这些指标经过重新调整，以1980年任务分布的百分位数表示。
图6受教育程度较低的男性工人按年龄和社会技能强度划分的工资状况
资料来源：Aghion et al.（2023），“Social Skills and the Individual Wage Growth of Less Educated Workers”。
注：数据来自2004—2019年的年度工时和就业调查（Annual Survey of Hours and Employment，ASHE）。该图显示了私人企业中受教育程度较低的男性工人按年龄划分的时薪，这些工人的职业教育水平取自2011年人口普查数据，并按软技能指数分为三个相等的区间。
英国劳动力市场的挑战尤为严峻。对于英国大多数受教育程度较低的工人来说，工作提供的工资增长微乎其微、培训很少、职业前景不佳。对于这些工人来说，就业不足以创造良好的职业发展和社会流动机会。自2008年金融危机以来，即便是受过教育的工人，生产率也增长缓慢，实际收入增长受到抑制。过去几代英国人，无论男女，在职业生涯的早期，工资都是逐级上涨的。但这种趋势对于20世纪80年代出生的人来说已经结束。（*Blundell，R.，Joyce，R.，Norris Keiller，A.and Ziliak，J.P.（2018），“Income Inequality and the Labour Market in Britain and the US”，Journal of Public Economics，162，48-62，https：//doi.org/10.1016/j.jpubeco.2018.04.001.）这意味着，英国最近一批新工人的起点都比他们的前辈低，而且晋升速度更慢。这是在收入不平等程度高和实际工资增长停滞的背景下发生的。（*Giupponi，G.and Machin，S.（2023），“Labour Market Inequality”，IFS，https：//ifs.org.uk/inequality/labour-market-inequality.）
为了从创新中获益，工人应该有机会在创新型企业工作。英国创新型企业的分布严重扭曲，使得工人与创新型工作场所的匹配更加困难。这是英国劳动力市场上的一大难题，因为一小部分高生产率企业的地理位置非常集中。（*De Loecker et al.（2024），“Firms and inequality”.）因此，英国的工资和教育的地理差异很大，这是英国的一大特点。（*Overman，H.and Xu，X.（2022），“Spatial Disparities across Labour Markets”，IFS，https：//ifs.org.uk/inequality/wp-content/uploads/2022/02/Spatial-disparities-across-labourmarkets-IFS-Deaton-Revie w-Inequality-FINAL.pdf.）高技能工作在空间上的集中度在 1998年至 2019年稳步上升。
伦敦和东南部地区的教育水平高于英格兰其他大部分地区，拥有大学学位的成年人比例从北部城市的15%到伦敦和东南部城市（比如布莱顿）的55%不等。与英国其他地区相比，伦敦的教育水平更高，不平等程度更低，社会流动性也更高，伦敦内的考试成绩差距不到英国其他地区的一半。（*2019年，伦敦和布莱顿的劳动年龄人口中，大学毕业生约占一半，而唐卡斯特、曼斯菲尔德和格里姆斯比等地的劳动年龄人口中，大学毕业生占比不到五分之一（15%~18%），参见Xu，X.，Waltmann，B.，Van Der Erve，L.and Britton，J.（2021），“London Calling? Higher Education，Geographical Mobility and Early-career Earnings”，IFS，https：//doi.org/10.1920/re.ifs.2021.0198。）英国仍有大部分地区教育水平普遍较低，创新型企业很少。在这些地区，工人找到创新型工作的机会有限，有才华的年轻人也很难找到创新型工作。
向成功的城市流动是实现社会流动的途径之一，英国许多城市通过移民获得了大量毕业生，例如伦敦、布莱顿和布里斯托。这些城市的高等教育参与率本来就相对较高。伦敦的贫困儿童在教育水平和成人劳动力市场表现方面相对更好。相比之下，许多高等教育参与率较低的地方，如格里姆斯比和威斯贝奇，由于人才迁出而进一步失去了大学毕业生。然而，高等教育对流动性的影响对那些社会经济地位较低的人来说要弱得多。他们不仅不太可能上大学，而且即使上了大学，也不太可能搬到欣欣向荣的城市。（*这种劣势也反映在父母的态度上。最近的一项调查“教育优先”（Teach First）发现，弱势父母不让孩子从事STEM方面的职业，因为他们认为从事这些工作的路“已经被堵死”。他们的孩子将很少或根本没有在创新型工作场所工作或从事高技能职业的经验。）
总之，英国高效企业在地理上的过度集中意味着工人在其他地方找到创新型工作的机会要少得多。来自伦敦以外社会经济地位较低的高才生发现，搬到伦敦发展事业越来越困难。住房成本就是一个问题，而且由于父母几乎没有经济支持，他们搬到伦敦的可能性要小得多。他们上大学时似乎也选择不那么“创新”的课程。
针对劳动力市场中的各种社会流动限制而精心设计的政策应对措施，不仅需要重新关注教育、培训以及竞争政策，以促进新进入者的创新，而且要想方设法吸引创新型企业进入被忽视的地区。因此，政策应对措施之一就是在英国曼彻斯特、伯明翰等其他大型大学集群周围建立更多的创新中心，或至少吸引采用新技术的企业。这个想法的目标，当然不是要降低伦敦的创新水平，因为那样会违背初衷，也不是在每个地方，而是在英国更广泛的地区提供更多的机会。这需要结合人力资本政策和竞争/进入政策。
这里要提醒的是，我们认为，新技术通常会导致更强的职业隔离（accupational segregation）。（*Herkenhoff，K.，Lise，J.，Menzio，G.and Phillips，G.M.（2024），“Production and Learning in Teams”，Econometrica，92（2），467-504.）也就是说，对采用了新技术的企业来说，将某些与新技术不互补的职业外包更加有利可图。保洁、餐饮、交通运输以及其他低技能的人工和日常工作都是外包的典型案例。我们看到，这已经在伦敦发生。要使广大工人而不仅仅是高技能工人从创新和新技术中获益，就需要让工人接受与新技术互补的技能培训。类似地，鼓励企业采用补充或增强工人技能的新技术，将使所有工人更多地获益。（*Autor et al.（2023），“Patenting with the Stars：Where Are Technology Leaders Leading the Labor market?”。这篇论文指出，虽然以新颖性和知识影响力（intellectual impact）衡量的增强型创新的市场价值下降了，但其社会价值是上升的，尤其是增强中等技能工人的创新，这表明劳动增强性的市场供给可能是不足的。）
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