生产力与工资：过去的数字革命中生产力与工资的联系是什么，未来的人工智能革命可能会发生什么？

美国国家经济研究局工作论文系列 生产率和工资: 过去数字革命中的生产力-工资联系是什么，和什么发生在人工智能革命 爱德华·拉扎尔凯瑟琳·肖格兰特·海耶斯詹姆斯·杰德拉斯 工作文件30734http://www.nber.org/papers/w30734 国家经济研究局(NATIONALBUREAUOFECONOMICRESEARCH) 麻萨诸塞州大道1050号马萨诸塞州,剑桥021382022年12月 本文表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。 分发NBER工作文件供讨论和评论之用。它们没有经过同行评审，也没有接受NBER官方出版物随附的 NBER董事会的审查。 ©2022年由爱德华·拉扎尔、凯瑟琳·肖、格兰特·海耶斯和詹姆斯·杰德拉斯执导。保留所有权利。未经明确许可，可以引用不超过两段的短段文字，但须注明来源，包括©通知。 生产力和工资：过去数字革命中的生产率-工资联系是什么，未来的人工智能革命可能会发生什么？ EdwardLazear、KathrynL.Shaw、GrantE.Hayes和JamesM.JedrasNBER工作文件No.30734 2022年12月 冻胶。J00J30,M50 摘要 随着时间的推移，工资一直在工人之间分散——换句话说，第90/50的工资比率随着时间的推移而上升 。一个关键问题是，随着时间的推移，生产力分布是否也会分散到工人的技能水平上？使用我们对美国技能水平的生产率计算，我们表明工资和生产率的分布随着时间的推移而分散，因为两者的右尾都变长了。我们加上经合组织国家，表明工资-生产率相关性存在，因此总生产率或人均GDP的提高导致工资分配顶部和底部工人的工资更高。然而，在各个国家，那些高收入阶层的工人的工资随着时间的推移涨幅最大。解释这些工资增长的最可能的国际因素是数字革命中偏向技能的技术变革。刚刚开始的新人工智能革命似乎对工资产生了类似的技能偏见影响。但目前的人工智能，称为“监督学习”，与过去的技术变革相对相似。遥远未来的人工智能将是“无监督学习”，它最终可能会对最熟练的人的工作产生影响。 拉泽斯坦福大学 凯瑟琳·l·肖 斯坦福大学商学院斯坦福， CA94305-5015和NBER kathryns@stanford.edu 格兰特·e·海耶斯 芝加哥大学布斯商学院， IL60637 grantehayes@gmail.com 詹姆斯·m·Jedras斯坦福大学 I.介绍 已经确定，工资不平等随着时间的推移而加剧，或者随着时间的推移，工资在人们之间的分布更加广泛。这是因为生产力水平在人们之间的分布也变得更加不平等吗？也就是说，技能分布顶部的生产率增长速度是否快于技能分布底部的生产率增长速度快？生产率增长的不平等加剧能否部分解释薪酬不平等的加剧？ 我们的目标是通过按技能组查看生产力和薪酬来回答这些问题，然后查看这两种指标随时间推移的隐含相关性。按技能组衡量生产力具有挑战性，因为没有直接数据。这在概念上也具有挑战性——企业很少衡量工人从事技术工作的生产率。因此，我们必须解决缺乏直接措施的问题。 我们按技能水平衡量生产力的方法始于假设一个行业的平均技能水平是由该行业的平均教育水平来衡量的。 然后，我们将行业的平均教育与行业生产率联系起来。例如，考虑代表我们的数据点的两个非常不同的行业。一个数据点是针对软件行业的。软件具有非常高的平均教育水平。根据劳工统计局关于行业产出和就业的数据，该行业也具有很高的生产力水平。因此，软件行业可以成为我们的数据点之一，平均教育水平为17年，生产力水平远高于平均水平。第二个数据点是零售贸易行业。行业平均受教育程度很低，只有11年，行业的生产力也很低。 因此，来自软件和零售行业的这两个数据点说明了生产力和技能水平之间的关系，我们研究了包括制造业和其他行业的40个3位数行业.1我们已经知道并证实，随着时间的推移，最高技能群体的工人的工资水平增长最快。综上所述，使用我们构建的生产力和薪酬数据，以及它们在行业之间和行业内的相关性，我们解决了这样一个问题：如果工资分散在技能群体中，这是否部分是由于生产率增长的扩散造成的？我们没有因果数据， 1此处的软件和零售行业示例是说明性的-可用的实际行业数据适用于比软件更多的聚合行业。 3 但是相关性显示什么呢? 在转向按技能水平利用生产力的回归之前，我们首先更新了国家层面生产力与工资之间联系的证据。我们表明，在经合组织国家中，随着时间的推移，总生产率增长与工资增长之间存在正相关关系。这种关系虽然积极而强烈，但既不完美，也不一定是单一的：生产率不是一对一的提高，然后工资的增加。在某些情况下，随着时间的推移，一个国家的生产率增长超过了工资增长，而在其他情况下，情况正好相反。 然而，我们得出的结论是，当使用汇总的年度数据来衡量工资和生产率时，工资和生产率之间存在直接和明确的实证相关性。 论文的主要结论如下: 使用整个经济的数据，在很长一段时间内和各国之间，总生产率的提高似乎作为总工资增长传递。 涨潮使所有船只升起。当总体经济的生产率提高时，高、中、低工资收入者会经历工资增长。 生产率增长最快的行业是那些使用最熟练和受过教育的工人的行业。 因此，受过教育，因此技术娴熟。随着时间的推移，工人也享有最大的工资增长和生产率增长，这与生产率增长是工资增长的来源相一致，而不是主要是垄断权力、制度、税收或其他政策。 总之，众所周知，工资分配随着时间的推移而更加分散——工资的第90个百分位增长超过了工资的第50个百分位。生产率分布也是如此。它已经伸展了。使用我们按教育水平划分的生产率代理，受教育程度较高的工人的生产率高于受教育程度较低的工人的生产率，并且增长速度更快 。这与日益扩大的工资差距是一致的，受过高等教育的工人的工资已经从受教育程度较低的工人的工资中拉开。 我们提供的解释和理论模型，用于传播 生产力的提高可能反映了随着时间的推移非中性技术的进步，以及随着时间的推移而引入的管理做法的创新，部分原因是它们与日益提高的计算机化相辅相成。然而，在过去的五年里，技术革命是人工智能或人工智能的兴起。我们从最近的研究文献中提供了证据，证明它对生产力、技能需求和薪酬的影响。 由于人工智能正处于企业采用的初级阶段，我们强调，在过去的技术革命中，引入使革命强大的技术和组织变革需要时间，因此我们以一些猜测结束，即由于人工智能，未来生产力和工资可能会在哪里上升。 论文提纲如下。第一部分介绍了关键问题——生产力和薪酬的分散——然后简要回顾了文献 。接下来，我们展示的数字提醒我们，在上个世纪，随着计算机革命的发生，GDP和生产率都在上升。因此，我们在第五节中的理论框架是技术变革之一.2接下来的两节，第六和第七节，介绍了数据 ，以及工资与总生产率增长之间的联系。在第八和第九节中，我们重新审视了中产阶级所经历的薪酬滞后，并研究了总生产率增长对工资分配第10和第90十分位数薪酬影响的回归。 我们关于生产力和薪酬分布的主要结果在第十节。在本节中，我们提出了一个问题，如果高收入工人的工资增长更大，那么这些工人的生产率增长是否也更大？第十一节介绍了研究经济学家现在对人工智能对本文讨论的因素的影响的了解，结论在第十二节中。 II.实证数据的问题 2本文的大部分内容，特别是从理论框架部分开始，包括Lazear（2019）的摘录。其中一些，例如理论框架的前两个小节，包含Lazear（2019）的直接摘录。拉扎尔于2020年11月24日因胰腺癌去世。Shaw和Lazear开始了一个关于生产力主题的大型研究项目。Shaw正在扩展这项工作，因此也发表了Lazear的工作，将本文集中在他们正在做的一些联合工作上。第三位合著者是GrantHayes，他是EdwardLazear的全职研究助理，现在是芝加哥布斯会计小组的博士生。本文的第四位合著者是JamesJedras，他是EdwardLazear的全职研究助理，现在是波士顿大学经济学博士生。本文中的大部分实证工作已使用当前版本的数据进行了更新，更新了Lazear（2019）论文中包含的工作。 5 这里的核心经验问题是，过去几十年发生的总生产率变化是否与生产率分布形状的变化相结合。有据可查的是，工资分配已经蔓延开来。考虑原因的两个极端特征。首先，雇主垄断力量的增强以及劳动力市场对低技能工人的剥削加剧，导致他们的工资下降。请注意，垄断权力和剥削能力只能落在技能较低的人身上，因为在同一时期，高薪和受过高等教育的工人的工资（如下所述）增加了.3第二个极端的选择是所有劳动力市场都是完全竞争的，工资直接随着生产率的变化而变化。如果高技能者的生产率在经济平均生产率提高时提高得更多，那么随着时间的推移，高技能者的工资将与低技能者的工资分化。确定第二种解释的有效性是本节的主题。 图1中的假设生产率分布说明了这一点。最初，生产率分布为具有平均值P的实线。随着时间的推移，生产率会提高，生产率分布从实线变为具有平均值P'的虚线。平均生产率提高P'-P，但虚线分布不仅仅是固体分布的位移。虚线分布具有较高的方差和不同的形状。特别是，高生产率工人的生产率增长超过了低生产率工人的生产率增长。更改前的第90个生产力百分位工人的生产率水平为P90，更改前的第10个生产力百分位工人的生产率水平为P10。生产率提高后，第90个百分位工人的生产率为P90'，第10个百分位工人的生产率为P10'。在此示例中，第90个百分位工人的生产率提高了超过P'-P，而第10个百分位工人的生产率提高了不到P'-P。如果工人的工资完全按照他们的生产力来支付，那么工资就会随着时间的推移而分散。 关于各个十分位数的工资增长与平均生产率增长的关系的证据很有趣，但与这里的问题没有直接关系.4例如，假设发现第10百分位数的工资随总生产率的增长速度低于第90百分位数的工资增长速度。这可以解释为以下事实： 3例如，参见Manning（2003）和Bhaskar等人（2002）对现代垄断文学的回顾。Matsudaira（2014）探讨了低工资劳动力市场中的垄断力量。 4这就是斯坦斯伯里和萨默斯（2017）所做的。 与顶层工资相比，底层工资对生产率增长的反应较小。或者，它可能只是反映了底层生产率的增长低于平均生产率，而顶层生产率的增长高于平均生产率，而工资增长与特定工人或类型的生产率增长完全匹配。为了解开这两种解释，需要按工人技能水平来衡量生产率的变化。这是该科的目标，使用教育作为技能的代表。 III.文学的状态 关于生产率和增长的文献始于至少可追溯到1930年代的增长模型.5所有增长模型都对要素份额和工资产生影响。理论模型的一个直接特征是它们提供了总产出增长、生产率增长（定义为劳动力或全要素生产率）和工资增长之间的联系。这些模型通常假设资本以竞争的方式对生产率的变化做出反应，但劳动力是由人口增长外生决定的。基准案例以一对一的方式将工资增长与生产率增长联系起来 ，但这是供应假设和技术变革假设的结果（在下面的理论部分讨论）。 有文献使用整个经济的数据，从经验和理论上明确地研究了工资与生产率之间的联系。例如 ，Karabarbounis和Neiman（2013）在询问为什么59个国家的劳动力收入份额随着时间的推移而下降时就是这样做的。包括高收入和低收入国家在内的许多国家的下降共同点，对它们的共同点造成了一个关键的困惑。作者将劳动力份额下降的一半归因于投资价格的下降。这也很重要，因为它表明资本的数量正在上升，而不是边际资本投资的收益率高于过去。 Stansbury和Summers（2017）的综合分析与几乎所有先前的文献一样，重点关注许多收入十分位数的工资增长与整个经济生产率增长之间的关系。他们的主要结论是，总生产率 5哈罗德（1939）和多玛（1946，1947）是早期最著名的。索洛的开创性工作（1956年）改变了增长会计，并一直作为主力模型直到今天。 7 在收入分配的许多方