作為基於網際網路的橫向技術，數字化席捲世界各國，在經濟、政治和社會生活層面產生了巨大的震盪，撼動全球格局。在傳統經濟中，德國擁有無數的世界領袖級企業，而《德國4.0：如何成功向數字化轉型》則展示了德國作為一個根基深厚的工業強國，如何扭轉方向，成為數字經濟的強大參與者。國家數字經濟戰略如何啟用中小企業？政策設計如何有力孵化數字創業？如何改革教育和繼續教育體系，建立數字化知識完備的人才庫？勞動政策如何使靈活就業成為可能？迄今為止的數字化發展中有哪些經驗教訓可總結？
德國聯邦經濟部官方智庫托比亞斯·科爾曼，攜手追蹤德國經濟二十年的資深記者霍爾格·施密特，從社會、技術、經濟、工作、政治五個方面剖析了德國數字化升級的過去、現在和未來，總結得出了對世界各國廣具借鑑意義的分析公式。
[作者簡介]
托比亞斯·科爾曼（Tobias Kollmann）
德國聯邦經濟部“初創數字經濟”顧問委員會主席、杜伊斯堡-埃森大學電子商務和電子創業專業教授，2014年任北萊茵-威斯特法倫州經濟部數字經濟專員。
霍爾格·施密特（Holger Schmidt）
資深經濟記者。曾任職於《法蘭克福匯報》，後為《焦點》數字經濟報道首席記者。2008年開設部落格“網路經濟學家”，是德國數字經濟領域備受歡迎的頭部意見領袖。
2016年3月，如同之前國際象棋領域的“深藍”和《危險遊戲》節目中的“沃森”一樣，谷歌旗下深度思考科技公司的計算機以4：1擊敗了世界最佳圍棋選手李世石，但是這不僅僅是機器又一次擊敗人獲得勝利那麼簡單，因為圍棋是世界上最複雜的遊戲，其棋局可能比宇宙中的原子還要多，深度思考公司的計算機在圍棋比賽中獲勝被認為是機器優越性的決定性證明。即使是謹慎的人工智慧研究人員如今也確信，計算機現在也可以代替人來完成複雜任務，而且這一變化來得要比原來的預計快得多，因此計算機也可能會比之前想象的更快一些出現在認知性工作崗位上。
也就是說，技術進步將從根本上改變經濟和勞動力市場。然而，與許多政客的星期日演說不同，比起之前的預測，人們現在需要花更多的精力來適應新情況。現代化的機器人和軟體未來不僅能處理工廠的許多日常工作，也能處理辦公室的日常工作。計算機採集和處理資料的能力比人要強很多，有了這個能力，計算機現在常常也可以做出決策。弗勞恩霍夫協會研究員托馬斯·鮑爾恩漢斯爾認為，在所有的“白領”（即管理部門穿白襯衫的員工）中，有50%的人長期看來必須尋找其他工作。這可能意味著，找工作失敗的機率會增加，但也意味著有更多的可支配時間用於創新。無論如何，對就業靈活性以及接受繼續教育的要求將比以往任何時候都要高。
勞動者們原則上有兩種準備的可能性：一方面，儘早獲得所要求的技能，最好是在上大學期間；另一方面，參加工作後也有很多針對數字經濟領域的繼續教育課程，而且會越來越多。如果僱主自己不提供這種繼續教育，僱員應該要求得到這樣的安排。在有些公司，參加繼續教育現在已經是所有員工的必修課。以前也要求大家終身學習，但是那時這常常被視為套話，而現在終身學習這個要求比以往任何時候都要更加重要，更加正確。如果技術進步加速，勞動者必須要能跟上這一步伐。誰要是放鬆懈怠，允許自己不繼續學習，就會面臨停滯不前的危險，除非他正好從事理療或者兒童教育等工作，因為在可預見的將來，即使是在已經完成數字化的世界裡，這類職業技能也幾乎不可能實現自動化。
只要推出新產品
數字化也在創造新的崗位
科學家卡爾·本尼迪克特·弗雷和邁克爾·奧斯本透過機器人專家軟體編制了一份清單，列出了未來二十年機器極有可能完成的工作。其中包括物流業的部門經理、銀行信貸分析師、司機、出納、會計、經紀人、呼叫中心員工和公交車司機。即使是圖書管理員、交通警察和飛行員這些工作，很快被機器取代的可能性也超過了50%。
這並不一定意味著工作崗位在減少，而是提醒我們要繼續創造工作崗位。然而，最大的問題是員工是否能夠完成這種轉變。“許多工人會無法跟上數字化的速度，會被甩在後面。這是個嚴重的問題，需要我們研究解決。”麻省理工學院（管理、資訊、技術）研究員安德魯·麥克阿菲這樣說。事實上，即使調整階段並不總是很順利，但是過去的每次工業革命總是會帶來更多的就業崗位。到目前為止，原則一直是，提高勞動生產率可能帶來經濟增長，從而創造新的就業崗位，因此技術進步降低失業率也被稱為資本化效應。然而，新技術也會使工作崗位進一步重新分佈，這意味著許多工作崗位正在消失，許多工人必須找新工作，因此找工作失敗的機率也在上升，這種效應被稱為創造性破壞。這兩種效應的作用相反，兩者相抵後形成的淨效應決定了失業率是上升還是下降。
根據弗雷、奧斯本的觀點，資本化效應過去一直處於主導地位，因為技術進步的發展速度相對緩慢，如採用蒸汽機，或者工廠的自動化。但是這一點可能會發生變化，技術變革不僅僅發生在一個領域，而是幾乎同時發生在所有經濟部門。人工智慧、機器人、無人駕駛汽車、無人機、3D列印、感測器以及大資料等變化即將席捲工廠、企業的管理部門以及運輸行業，機器現在侵入了以前封閉的領域。並且，技術進步不是均速向前發展，而是在加快向前發展，因為好幾個領域的技術進步會彼此推動。
因此首次出現了這樣的情況：不僅手工勞動被取代（如倉庫工人被無人駕駛物流機器人取代），而且認知性工作也被取代。在此之前，在技術進步的任何階段都沒有見過資本取代工人達到了這種廣度，這增加了出現負的淨效應的風險，也即失業率上升。由於接受正規教育的程度不同，不同人群面臨的技術性失業風險有著很大差異，只接受過基礎教育的人遭遇技術性失業的機率為80%，有博士學位的人遭遇技術性失業的機率僅為18%。收入水平與技術性失業之間的相關性也大致相同，收入最低的10%的僱員遭遇技術性失業的機率高達61%，而收入最高的僱員遭遇技術性失業的機率僅為20%。
然而，在對技術持懷疑態度的德國，效應發生的次序決定著人們對技術性失業的接受程度。在新產品的開發創造出新的就業機會之前，至少在過渡階段，失業率預計將會上升，這是因為提高效率是當前比較容易實現的目標，企業會首先著手提高效率。然而，那些因為成功實施了“工業4.0”而在管理或者生產方面效率更高的企業，在市場上卻不一定就更加成功。因此，如果企業不能研發出新產品，進而帶來增長，數字化的最後結果就是出現負的就業效應；如果數字化沒有創造出收益，就會增加採取合理化措施的壓力，在這種情況下，負就業效應還會加速發展，出版社現在面臨的就是這種情況。
為提高效率而提出的“工業4.0”計劃的第一步並不是為了創造新的就業機會。只有以開發新數字產品為目的的第二步才能帶來必要的增長，從而帶來新的就業機會。然而，在這種情況下，沒有理由先走出第一步，再邁出第二步。相反，如果沒有新的數字產品，提高效率幾乎就沒有用。所以開發新的數字產品應該從今天開始，而不是明天。
高階數字管理人員對此非常清楚：“只要數字化能夠帶來增長，就不必裁掉任何工作崗位。如果企業不能實現增長，我們能夠而且必須以更少的工作崗位來實現銷售總額。單個企業的發展是這樣，整個國民經濟的發展也是這樣，只有當其他行業，如汽車行業，也在增長時，鋼鐵行業才能增長。”杜伊斯堡鋼鐵經銷商克羅克內公司的執行長魯爾這樣解釋道。儘管數字經濟已經在德國創造了24萬個就業崗位，也是拉動就業的引擎之一，但是為了增加國際競爭力，網際網路經濟一直在努力提高效率，然而其創造的就業崗位每年只增長8%，遠低於銷售額的增長速度。預計再過四年，數字經濟的就業人數將從大約25萬增加到33.2萬。此外，數字經濟領域的許多工作崗位已經摧毀了其他部門的工作崗位，亞馬遜公司新創造的就業崗位與實體書店或者百貨公司裁撤的工作崗位大致相當。德國勞動力市場與職業研究所（IAB）估計，到2025年，工廠的數字化將使加工業提供的工作崗位減少約6萬個。
不實施數字化
會失去更多的工作崗位
然而，這些行業失去工作崗位不應成為放棄數字化的理由。勞動經濟學家發出警告，沒有實施數字化的行業會失去競爭力，並且長期來看會失去更多的工作崗位。這是已經過去的時代給我們的重要教訓，那時自動化起初一直被視為工作殺手，如果沒有這種工作殺手，從長遠來看就會失去競爭力，從而失去更多的工作崗位，這樣看來數字化是必由之路。“有些人認為德國是領先者，有可以利用的海外額外需求，有自己的競爭優勢，這些看法雖說對德國有著積極作用，但是針對的卻是德國的經濟區位。這樣看問題的結果就是生產下降，失業人數因此增加。生產下降以及失業率繼續上升都是失去競爭力以及國內需求轉向進口產品的結果。因此我們的任務只能是把過渡階段打造得儘可能地可持續一些。”這是德國勞動力市場與職業研究所的研究人員得出的結論。他們認為，即使模型計算中設定的投資與生產率效應會下降得更多一些，新老就業關係之間的轉換也會因此而更加劇烈一些，也必須堅持實施數字化。
但是為了及時做出反應，必須考慮到對勞動力市場造成的影響。政府和企業的核心任務之一就是推進教育與繼續教育工作，必須讓就業者透過接受教育和繼續教育獲得數字能力。就業者目前可以透過參加繼續教育增加就業機會。現在網上貿易商亞馬遜的各個物流中心所使用的運輸機器人已經多達3萬臺。蘋果手機在中國的代工廠富士康邁出的第一步是用工業機器人取代30%的員工。很快保險公司就可以讓智慧軟體來處理原來由成千上萬的辦事員完成的日常工作。無人駕駛汽車幾年前還被認為是遙遠的烏托邦，現在已經行駛在道路上，讓出租車司機變成了多餘的人。但是與以前的自動化流程不同的是，數字化替代的不僅僅是手工勞動，所有從事熟練性日常工作的人都要預計到，自己可能會被機器人或者智慧軟體取代。位於曼海姆的歐洲經濟研究所已經計算得出，按照目前的技術發展水平，德國約有500萬個工作崗位可能會實現自動化。
數字化正在猛烈衝擊
辦公室工作崗位
最令人驚訝的變化預計將出現在辦公室，而不是在工廠的車間中。德國61%的全職工作崗位都配備了電腦，但是如果你只是在電腦上簡單處理一些資料，可能遲早會被計算機取代。麻省理工學院研究員安德魯·麥克阿菲認為：“受威脅最大的是當前從事熟練性日常工作的知識工作者，比如會計師。”他預言：“投資顧問的大多數工作（即使不是全部）都可以而且應該由計算機來完成，因為計算機比人更擅長從事這項工作，機器替代人將會大幅提升人類智商的衡量標準。”
因為計算機替代人之後就可以學習新東西並識別以前只有人腦才可以處理的內容。這是科技發展的結果，經過幾十年的艱苦研究，“機器學習”終於獲得成功，計算機會記下各種應用場景，並發現各場景的規律，有了這些知識，計算機以後也可以在無人幫助的情況下應對新情況。也就是說，計算機就像個好學徒，會記下工作步驟和方法，並且能夠在無人幫助的情況下執行這些步驟和方法。
自動化也將對其他行業的就業崗位產生重大影響，乘客在機場可以在自助裝置上列印網上訂的機票，在沒有人工服務的值機櫃臺辦理行李託運手續，然後自助掃描護照，最後登上大多數時間裡由無人駕駛儀控制的飛機。麥肯錫諮詢公司計算得出，如果只投入現在已經可供使用的技術，45%的職業活動可以實現自動化。［125］根據這項研究，如果近年來取得快速進展的語音識別和處理技術更加先進一些，另外13%的職業活動也會實現自動化。這並不意味著這些工作崗位就會消失。在當今技術水平下，上述工作崗位中只有不到5%的崗位會完全實現自動化，60%的崗位可以由計算機或者機器人來完成其崗位工作總量的三分之一。（有刪節，標題為編者所加）
來源：新聞晨報 作者：托比亞斯·科爾曼/霍爾格·施密特
