編者按：本文來自微信公眾號 騰訊研究院（ ID：cyberlawrc），作者： 許輝 ，創(chuàng)業(yè)邦經授權轉載。

2024 年 1 月 24 日，由騰訊研究院和騰訊可持續(xù)社會價值事業(yè)部主辦的“2024 騰訊科技向善創(chuàng)新節(jié)”順利進行?；顒右浴跋嘧儭睘橹黝}，包含主題演講、圓桌論壇、在線研討、線下展覽、辯論賽等形式，探討 AI 技術與行業(yè)變革、技術社會、科技藝術、城市發(fā)展、個人成長等議題。

在本次活動上，德國耶拿大學產業(yè)工作與經濟社會學博士許輝進行了以《被機器替代的工人，去哪兒了？》為主題的分享。

以下為分享全文：

大家好，非常有幸參加“2024T-Week騰訊科技向善創(chuàng)新節(jié)”的獨立演講。自我介紹一下，我叫許輝，目前正在德國耶拿大學攻讀博士學位，研究的方向是“機器人自動化對勞動力市場的影響”，一個既古老又前沿的問題。從古至今，機器一直在不斷地取代人類勞動力。在工業(yè)革命時期，蒸汽機、電力等技術的出現，導致了許多傳統(tǒng)手工業(yè)崗位被機器取代。在現代社會，計算機、機器人等技術的出現，又進一步加劇了勞動就業(yè)的風險。

AI焦慮：白領工作受到人工智能影響

在人工智能飛速發(fā)展的當下，我們每個人都感受到科技的迅猛發(fā)展帶來的沖擊。ChatGPT展示的執(zhí)行廣泛任務的能力表明人工智能將改變我們的工作方式，并將越來越多的白領工作者置身于一場新型焦慮的風暴之中——AI焦慮。

這種焦慮并非無稽之談，傳統(tǒng)上屬于白領從事的行業(yè)都逐漸成為人工智能技術的新戰(zhàn)場，自動化軟件、智能算法，以及機器學習的應用正在迅速滲透白領的工作領域，挑戰(zhàn)著白領的專業(yè)知識和技能。簡單的腦力勞動，像在線客服、標準化新聞寫作、程序員、平面設計等常規(guī)工作都可能被人工智能所替代。

相比之下，那些需要體力勞動的工作，如制造業(yè)工人、建筑工人在很大程度上不會受到ChapGPT的影響。但這是否意味著藍領工人的勞動就業(yè)問題就可以高枕無憂了呢？我的研究結果告訴大家，當然不是，傳統(tǒng)制造業(yè)的工作受到機器人自動化的影響早在十年前就開始加速了。

藍領工作同樣被機器人自動化替代

在汽車和3C產品的生產車間里，那些操作簡單、重復性強、勞動強度大、存在職業(yè)安全風險的工作正被不同類型的工業(yè)機器人和自動裝配線所取代。

機器人自動化廣泛應用于制造業(yè)生產

最早在大眾媒體上傳播的案例就是富士康在2011年宣布“百萬機器人計劃”，打造全自動化的生產線，比如把iPad生產線上所有的零部件由傳送帶運送，由機器人完成切割、拋光和組裝。雖然這一雄心勃勃的項目沒有如預期般完成，但是，過去十年間，中國制造業(yè)的自動化水平確實在不斷提高，工業(yè)機器人的產量和銷量都快速增長。

這就回到我所研究的主題，“機器換人”：使用工業(yè)機器人等自動化設備來代替人工勞動的現象。跟人工智能對勞動力市場的沖擊類似，大規(guī)模的機器人自動化同樣會對就業(yè)市場造成深遠的影響。

機器換人的“替代VS補償”效應

國外有研究表明自動化技術對藍領工人具有顯著的替代效應，比如在美國，每引入一臺新的工業(yè)機器人就會導致2-3個就業(yè)崗位替代；而在德國，工業(yè)機器人造成了約23%的就業(yè)機會的流失，總計約27.5萬個工作崗位。

另一方面，也有學者認為技術與就業(yè)具有重要的“互補效應”，即機器人自動化的應用可以提高企業(yè)生產率、擴大擁有新技術企業(yè)的生產規(guī)模，從而增加新的就業(yè)崗位。除此之外，自動化技術難以替代需要高度適應性、創(chuàng)造性、人際交流等方面的任務。這方面的研究強調機器人自動化在短期內不會導致大規(guī)模的技術性失業(yè)。

關于技術是產生替代還是補償效應的爭論，我覺得兩種觀點各有其道理，不同的勞動力市場條件和機器換人的程度差異可以作為我們思考這一問題的坐標?；氐浆F實層面，盡管機器人不可能替代所有的工作，但它在勞動密集型就業(yè)領域的應用場景確實在不斷增多。面對機器換人帶來的就業(yè)變革，我更關心的是人們如何不斷地進行適應性調整來提升自己的勞動力市場生存能力。

“把教育培訓作為解決方法”

研究者普遍認為教育培訓是應對人工智能和機器換人沖擊的重要方式之一。隨著新興科技的不斷發(fā)展，教育培訓可以幫助勞動者不斷更新和提升自己的技能，以適應新技術的應用和變化。勞動者也能通過教育培訓獲取新的技能，進而適應更新的市場需求，提高就業(yè)競爭力，降低失業(yè)的風險。而在社會層面，教育培訓有助于縮小技能鴻溝，確保更多人能夠參與到新經濟和新技術的發(fā)展中，防止由技術變革引起的社會不平等，促進社會的公平和包容性。

帶著這樣的問題意識，過去幾年我一直在研究政府和企業(yè)如何來解決“機器換人”過程中出現的新技術工人短缺的問題。

隨著企業(yè)開始依賴新技術和先進裝備，看起來需要的工人更少了，但“技工荒”卻廣泛存在。因為機器人自動化的發(fā)展創(chuàng)造出新的技術工人需求，具有相關專業(yè)技能的技術工人，不僅難以被取代，而且重要性在增強，這體現在他們的平均工資水平高過其他很多職業(yè)。

企業(yè)在決定引入自動化生產設備的同時會挑選一部分現有員工進行內部培訓，使他們轉型成為機器人工程師，負責新建自動化生產線或工作站的日常運維。但是有機會接受在職培訓的工人是少數，且存在培訓完上崗沒多久就離職的問題，因此單靠企業(yè)提供的轉崗培訓是不夠的。政府介入就十分必要，使教育培訓政策與經濟產業(yè)政策相勾連，確保勞動力市場上足夠的技能供應，這樣才能支撐制造業(yè)轉型升級。

中高等職業(yè)院校是當前國家培訓新技術工人的重要載體，2015年教育部在高等職業(yè)教育目錄里設置了“工業(yè)機器人技術”專業(yè)，到2017年，預計已有300多所高職院校開設該專業(yè)，每年大約培養(yǎng)3.3萬畢業(yè)生。在技能標準建設方面，教育部推出“1+X工業(yè)機器人操作與運維職業(yè)技能等級證書”，為工業(yè)機器人領域的職業(yè)教育和技能培訓提供指引。

政府把發(fā)展中高職乃至職業(yè)本科教育，以及建設資格證書制度作為技能形成體系的主要內容，這符合人力資本研究的理論假設，因為教育程度和技能等級在一定程度上反映了工人的工作能力，并體現在人力資本價格上。

但是在現實中，至少從我的研究來看，國家建設職校的理想目標還沒有達成。一批又一批的學生從職校畢業(yè)，涌入勞動力市場，但企業(yè)還是招不到合適的人才。問題出在哪？我想從兩個方面來說。

2020年我做過一項問卷調查，訪問了100多位正在從事工業(yè)自動化工作的工程師，數據顯示，66.67%的受訪者來自農村，91.89%擁有大專及以上學歷，剩下的8.11%擁有中職及普通高中學歷。他們在職業(yè)技術學校所學專業(yè)包括機械設計、電氣自動化、機電一體化、模具制造、數控技術、焊接技術等。但是，只有27.03%的受訪者認為在職業(yè)學校學習的技能對求職的幫助很大，56.76%的受訪者認為職業(yè)學校的效果一般，剩下的16.22%認為效果不大。這在一定程度上表明當前的中高等職業(yè)教育在提高學生培養(yǎng)質量、對接勞動力市場需求方面還存在很大的進步空間。

另一方面，我想先從一段調研見聞說起。前幾個月，我去某省一所不錯的頭部職業(yè)學校調研，他們智能制造學院的院長告訴我，在他們學校，七成的學生最終去向是專升本，只有不到兩成的學生，是真有興趣或者有意愿在畢業(yè)后對口就業(yè)。

能夠成功專升本，完成學歷升級的，無疑都是相對優(yōu)秀的學生，從學校到學生本人到家庭，一定都是為之驕傲的。我們也聽過很多這樣勵志的樣本，大專生通過自我努力，完成學歷逆襲。比如去年初，我去參加廣東一個有關職業(yè)教育的會議，請來發(fā)言的優(yōu)秀學生代表，都通過專升本轉到了更好的本科學校，甚至讀研。他們都是這個體系的榜樣。

升入本科的學生，當然不愿意回工廠，因為隨著學歷提高，他們的職業(yè)期待變了，即便不是打螺絲，而是管理設備，他也不愿意回到生產一線。他們會期待，自己至少應該走進寫字樓，成為一個白領，哪怕掙的工資并不會更多。

從我的角度，這種努力對學生個人，一定沒有任何問題，也值得敬佩。但如果全社會都在鼓勵職校學生這樣做，那就存在問題了。會導致很多重要的工作，沒人愿意做，因為覺得不夠體面。

這是指揮棒的問題。一個好的工作環(huán)境，應該存在于一個合理的社會分層中。但是在大的社會環(huán)境下，我們整個社會評價還是以文憑為導向的。在很多獨生子女家庭，大家會覺得，既然家里還負擔得起，就不需要你馬上出來賺錢，都愿意讓孩子再去升一個本科。

學校也是如此。我相信，那位院長向我描述七成學生畢業(yè)專升本時，心情也是很矛盾的。一方面，他們對學生的選擇無可奈何，他們知道企業(yè)缺人，也擔心學生未來就業(yè)難；但另一方面，在目前的考核體系下，更多學生升入本科，不但解決了畢業(yè)生的去向問題，還可以讓學校升級為職業(yè)本科，更有優(yōu)勢，獲得更多的辦學經費。

這就是我們的職業(yè)教育存在的問題，它無論是在教育質量方面，還是在與產業(yè)的匹配以及對學生的指引方面，都難以回應高技術發(fā)展對教育培訓的沖擊。

調研期間，我跟很多職校的學生聊過天，一個很深的印象是，有很多學生都感到迷茫，并不知道未來要做什么。

我問過一個學生，你對自己的未來有什么想法嗎？想從事什么樣的工作？他的表情真的是一臉茫然，不知道該如何回答。他告訴我，好像從來沒有思考過這個問題。當我再問，那你為什么來學這個專業(yè)，他說，可能是爸媽選的吧。

這個學生19歲左右，現在讀高職二年級，還有一年就要畢業(yè)了。我就跟他說，你真的要多想想，不然寶貴的時間就浪費了，等到畢業(yè)，你更不知道怎么辦。實際上，像他這樣的學生很多，雖然身在職校，但學校在職業(yè)規(guī)劃方面做得不夠，他們了解的信息也不多，對產業(yè)前景的理解就更少了。我們卻期許他們成為制造業(yè)技術工人的主力軍。

所以很多職業(yè)學校的學生會產生疑問。有一個學生告訴我，他在學校學了兩年多，真正操作機器人的時間，加起來可能不到三天，基本沒學到什么東西，甚至還不如外面的培訓機構。也有人說，學校有安排他們去一些工廠實習，但實際上，都是打螺絲這樣的重復性勞動。他覺得很無聊，既沒有價值，又沒有希望，工資還很低。

這其實就反映了學校培養(yǎng)和企業(yè)需求之間的錯位，即學生不愿意進入工廠工作，就算進入工廠，也不是企業(yè)期望的高技能人才。出現這種局面，通過調研，我總結了三個原因。

第一，很多職業(yè)學校的老師，并不具有項目工程師經驗。因為職業(yè)學校招聘老師時，有一定的學歷要求，還要考核論文，就不是以應用型教師為主的。也有一些學校要求老師有工程師經歷，比如要求老師們寒暑假去工廠實踐。但老師們忙了一個學期，好不容易休個假，學校還要求他們去工廠里，精力也跟不上，所以這種方法就不現實。

那又有人說，能不能直接招工程師進校當老師呢？但很多工程師，有本科學歷就不錯了，學歷很難達到學校要求。另外，經驗豐富、能力強的老工程師，薪水和待遇要求是很高的，學校在財力上可能就負擔不了，所以問題就很難解決。

第二，學校的教學設備往往是專門為教學和比賽設計的，更新換代比較慢，和企業(yè)實際用于生產的設備完全不同。就像那個學生說的，普通學生能夠練手的機會并不多，甚至設備壞了，學校都沒有多余的經費來維修保養(yǎng)。

近年來，國家對職業(yè)教育的重視程度大大提高，也投入了大量資金，但對資金的使用，卻缺乏制度化設計。理想的情況是，職業(yè)學校的資金能夠與企業(yè)合作，培養(yǎng)產業(yè)真正需要的人才，但這又可能出現套錢、騙補貼的情況，造成國有資產流失。所以大部分學校的領導寧愿選擇保守路線，把錢花在設備上，這樣反而更安全。

但這樣就不會造成國有資產損失了嗎？同樣很難，因為有一些設備廠商，會專門生產設備賣給學校。這種設備更新迭代慢，更便宜，卻與真正的生產線脫節(jié)，甚至更換成實際的生產設備，老師們都不一定會操作。

第三，就是前面提到的職業(yè)教育文憑導向問題了。在目前的職業(yè)教育中，不光學生渴望升學而不是就業(yè)，學校也如此。甚至老師們也在“卷文憑”，因為如今很多職業(yè)學校的教師，學歷門檻已經從本科碩士變成了碩士博士起步。

這其實跟我國碩博士大量擴招有關，學歷內卷一層一層往下傳導，特別是好的職業(yè)學院對學歷的要求確實越來越高。很多職業(yè)學校想要升級成為本科院校，也對學校的教師提出了這樣的要求。但問題是，對于職業(yè)教育來說，學歷高但缺乏實際經驗，在實際教學的應用中是遠遠不夠的。

如果說，那些專升本的學生，是因為社會認同度，主動選擇放棄從事技術工種的，那另外一些人，則是因為信息不對稱，不知道職業(yè)教育的重要性，比如那些選擇畢業(yè)就去送外賣、搖奶茶的年輕人。

從我的了解來看，很多年輕人雖然從事著自認為更“光鮮”的崗位，工資和未來前景，卻不見得比技術工人更高、更好。我走訪的一些工人，如果有三年以上經驗、技術比較好，月工資一定是過萬的，有的人還可以自己接項目來做，日薪能達到兩千元。只是很多人不了解，達到這樣的職業(yè)水平，需要積累。

但很多工人已經在工作中意識到了技能積累的重要性。在調研中，曾有一個年齡較大的工人告訴我，他之前在生產車間做焊接，結果發(fā)現，左邊工位的同事被一臺焊接機器人替代了，過了一段時間，他又發(fā)現，右邊工位的同事也被取代了。這讓他產生了強烈的危機感，于是果斷辭職，去一家培訓機構學習了機器人工程師相關的技能。

我遇到過許多像他這樣的案例，有人是在流水線做了十年普工后，有人是送了幾年的外賣后，發(fā)現沒什么前途，于是決定學習技術，成為自動化工程師。這些人選擇的，一般都是培訓機構。

相比職校，這些培訓機構反而能跟上企業(yè)的需求。他們的老師不見得學歷有多高，但勝在經驗豐富，他們教你的東西，進入企業(yè)就能直接用上。他們培訓使用的設備，也是生產中實際使用的。甚至，有些培訓機構還能提供就業(yè)資源，幫助學員就業(yè)。

更重要的是，相比職業(yè)學校的學生，培訓機構的學員都是工作一兩年后，自費來學習的，學習動力很強，非常主動，因為知道這關系到未來的飯碗。這樣的工人要學有所成，其實要克服很多困難。

比如我認識一個工人，打了十年螺絲，想擺脫這種工作，就報了個培訓機構。結果學了一個月，沒信心，老擔心自己學不會，只好暫停。但后來他發(fā)現，做普工確實不行，還是硬著頭皮把剩下的課程學完了。他現在在一家汽車公司做工程師，收入是原先的兩倍。

這也造成了一個有意思的現象，一所職業(yè)培訓機構的員工告訴我，他們的學員里，什么樣的人最多？正是那種畢業(yè)了一兩年的職校學生。因為他們在學校里渾渾噩噩度過學習階段，找工作的時候發(fā)現真的很難混下去，于是趕緊回頭來學技術。

這樣一來，學員們就白白浪費了兩年，相當于是迷茫的代價。我認識一個送了兩年外賣的學生，他說自己真的不想再每天奔波送外賣了。我開玩笑和他說，這是你們接受了社會的毒打才懂的道理。

但培訓機構也不全是好處，首先是學費貴，而大部分工人又沒有什么積蓄。目前的市場上，三個月的課程學費大約是一兩萬，并且需要脫產學習。其次，市場上的培訓機構魚龍混雜，教學質量也不標準化，學員一旦遇到坑人的機構，不但學不到技術，還賠錢耗時。

從這個角度，相當于抗風險能力最弱的一批人，在承擔著最高的風險，為智能制造行業(yè)輸送自動化工程師。既然這樣，為什么更有實力的企業(yè)，卻不愿意付出成本來進行崗前培訓呢？他們考慮的是投入風險。比如一家工廠花了三個月給工人做了崗前培訓，隨后工人就跑了，或者被別人挖走了怎么辦？我前幾天在泰州一個企業(yè)，有個負責人就告訴我，他們去年招了6個工程師，到今年只剩下兩個了。在這種市場環(huán)境下，主動培養(yǎng)人的確很不劃算。

如今，我們在談到社會分工時，總會提到德國的雙元制。在德國這套系統(tǒng)中，大家進入這個軌道，拿的都是這個行業(yè)的證書，也知道將來要進入這個行業(yè)，大家都擁有職業(yè)人的心態(tài)。他們的法律規(guī)范也很清楚，其中企業(yè)應該負什么責任，如何保障工人的待遇，整個社會都認知清晰，家長也不會因為孩子從事技術工作，就感覺低人一等。

但在國內，如果你進入大專，大家還是會認為你學習不好，是一個失敗者。我希望用自己的研究，在國內真正建構起技術工人的職業(yè)身份，比如只要你提到自己是一個自動化工程師，大家立馬就會了解你的專業(yè)前景，明白你的工資水平。我前幾年做的問卷調查發(fā)現參加工業(yè)機器人技能培訓對工人的技能水平和工資收入均有積極影響。超過9成的受訪者認為在培訓后自身的技術水平和操作能力有了提高，而且認同自己現在是在從事技術性工作。此外，他們的收入水平有了明顯的提升，并希望未來的月收入能夠過萬。

今年我在一家政府投資建設的智能制造實訓基地試驗了一個自動化工程師學徒制培訓的研究項目，為自動化相關專業(yè)的畢業(yè)生提供為期三個月的技能培訓課程。

經過實踐，我發(fā)現公共實訓基地可以作為產教融合的橋梁，承擔把學校學生轉化成企業(yè)技能人才的功能。

對企業(yè)來說，學徒制項目培訓篩選出一批技能合格的助理工程師，他們受到學徒協議的約束，在職穩(wěn)定性強，通過一兩年的項目訓練，企業(yè)可以把優(yōu)秀的人才留下。因為人才需求問題得到解決，企業(yè)愿意為學徒培訓支付一定的費用，這就減少了學員的支出，也為實訓基地的可持續(xù)運作增加資金。在此之外，如果政府能夠用培訓券的方式為學徒和實訓基地提供補貼，雙方的成本就能進一步降低，促進自動化工程師的數量批量增加。

最后，稍微總結一下，我的演講關注機器換人對藍領勞動者的影響以及職業(yè)教育培訓如何來回應就業(yè)市場的變革，這是廣義的技術進步影響社會發(fā)展的其中一個方面。在人工智能帶來危機感的今天，我們面臨的社會勞動力結構和就業(yè)格局都在快速改變，無論白領還是藍領，工作的本質、職責和團隊協作方式都會面臨重大調整。白領工作者面臨的人工智能焦慮是和藍領工作者遭遇的機器人自動化替代密切聯系的，大家都處在同一個系統(tǒng)之中，都需要一個高質量的教育培訓體系來學習新的技能，保持職業(yè)競爭力。這既對國家提供教育公共產品提出更高的要求，又為規(guī)范的市場化培訓創(chuàng)造新的商業(yè)機會。

總之，面對人工智能和機器換人的浪潮，我們在心態(tài)上要更加開放，積極適應變革，在行動上要更加進取，保持終身學習。

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