大家好，自我介绍一下，我叫许辉，目前正在德国耶拿大学攻读博士学位，研究的方向是“机器人自动化对劳动力市场的影响”，一个既古老又前沿的问题。从古至今，机器一直在不断地取代人类劳动力。在工业革命时期，蒸汽机、电力等技术的出现，导致了许多传统手工业岗位被机器取代。在现代社会，计算机、机器人等技术的出现，又进一步加剧了劳动就业的风险。
在人工智能飞速发展的当下，我们每个人都感受到科技的迅猛发展带来的冲击。ChatGPT展示的执行广泛任务的能力表明人工智能将改变我们的工作方式，并将越来越多的白领工作者置身于一场新型焦虑的风暴之中——AI焦虑。
这种焦虑并非无稽之谈，传统上属于白领从事的行业都逐渐成为人工智能技术的新战场，自动化软件、智能算法，以及机器学习的应用正在迅速渗透白领的工作领域，挑战着白领的专业知识和技能。简单的脑力劳动，像在线客服、标准化新闻写作、程序员、平面设计等常规工作都可能被人工智能所替代。
相比之下，那些需要体力劳动的工作，如制造业工人、建筑工人在很大程度上不会受到ChapGPT的影响。但这是否意味着蓝领工人的劳动就业问题就可以高枕无忧了呢？我的研究结果告诉大家，当然不是，传统制造业的工作受到机器人自动化的影响早在十年前就开始加速了。
在汽车和3C产品的生产车间里，那些操作简单、重复性强、劳动强度大、存在职业安全风险的工作正被不同类型的工业机器人和自动装配线所取代。
最早在大众媒体上传播的案例就是富士康在2011年宣布“百万机器人计划”，打造全自动化的生产线，比如把iPad生产线上所有的零部件由传送带运送，由机器人完成切割、抛光和组装。虽然这一雄心勃勃的项目没有如预期般完成，但是，过去十年间，中国制造业的自动化水平确实在不断提高，工业机器人的产量和销量都快速增长。
这就回到我所研究的主题，“机器换人”：使用工业机器人等自动化设备来代替人工劳动的现象。跟人工智能对劳动力市场的冲击类似，大规模的机器人自动化同样会对就业市场造成深远的影响。
国外有研究表明自动化技术对蓝领工人具有显著的替代效应，比如在美国，每引入一台新的工业机器人就会导致2~3个就业岗位替代；而在德国，工业机器人造成了约23%的就业机会的流失，总计约27.5万个工作岗位。
另一方面，也有学者认为技术与就业具有重要的“互补效应”，即机器人自动化的应用可以提高企业生产率、扩大拥有新技术企业的生产规模，从而增加新的就业岗位。除此之外，自动化技术难以替代需要高度适应性、创造性、人际交流等方面的任务。这方面的研究强调机器人自动化在短期内不会导致大规模的技术性失业。
关于技术是产生替代还是补偿效应的争论，我觉得两种观点各有其道理，不同的劳动力市场条件和机器换人的程度差异可以作为我们思考这一问题的坐标。回到现实层面，尽管机器人不可能替代所有的工作，但它在劳动密集型就业领域的应用场景确实在不断增多。面对机器换人带来的就业变革，我更关心的是人们如何不断地进行适应性调整来提升自己的劳动力市场生存能力。
研究者普遍认为教育培训是应对人工智能和机器换人冲击的重要方式之一。随着新兴科技的不断发展，教育培训可以帮助劳动者不断更新和提升自己的技能，以适应新技术的应用和变化。劳动者也能通过教育培训获取新的技能，进而适应更新的市场需求，提高就业竞争力，降低失业的风险。而在社会层面，教育培训有助于缩小技能鸿沟，确保更多人能够参与到新经济和新技术的发展中，防止由技术变革引起的社会不平等，促进社会的公平和包容性。
带着这样的问题意识，过去几年我一直在研究政府和企业如何来解决“机器换人”过程中出现的新技术工人短缺的问题。
随着企业开始依赖新技术和先进装备，看起来需要的工人更少了，但“技工荒”却广泛存在。因为机器人自动化的发展创造出新的技术工人需求，具有相关专业技能的技术工人，不仅难以被取代，而且重要性在增强，这体现在他们的平均工资水平高过其他很多职业。
企业在决定引入自动化生产设备的同时会挑选一部分现有员工进行内部培训，使他们转型成为机器人工程师，负责新建自动化生产线或工作站的日常运维。但是有机会接受在职培训的工人是少数，且存在培训完上岗没多久就离职的问题，因此单靠企业提供的转岗培训是不够的。政府介入就十分必要，使教育培训政策与经济产业政策相勾连，确保劳动力市场上足够的技能供应，这样才能支撑制造业转型升级。
中高等职业院校是当前国家培训新技术工人的重要载体，2015年教育部在高等职业教育目录里设置了“工业机器人技术”专业，到2017年，预计已有300多所高职院校开设该专业，每年大约培养3.3万毕业生。在技能标准建设方面，教育部推出“1+X工业机器人操作与运维职业技能等级证书”，为工业机器人领域的职业教育和技能培训提供指引。
政府把发展中高职乃至职业本科教育，以及建设资格证书制度作为技能形成体系的主要内容，这符合人力资本研究的理论假设，因为教育程度和技能等级在一定程度上反映了工人的工作能力，并体现在人力资本价格上。
但是在现实中，至少从我的研究来看，国家建设职校的理想目标还没有达成。一批又一批的学生从职校毕业，涌入劳动力市场，但企业还是招不到合适的人才。问题出在哪？我想从两个方面来说。
2020年我做过一项问卷调查，访问了100多位正在从事工业自动化工作的工程师，数据显示，66.67%的受访者来自农村，91.89%拥有大专及以上学历，剩下的8.11%拥有中职及普通高中学历。他们在职业技术学校所学专业包括机械设计、电气自动化、机电一体化、模具制造、数控技术、焊接技术等。但是，只有27.03%的受访者认为在职业学校学习的技能对求职的帮助很大，56.76%的受访者认为职业学校的效果一般，剩下的16.22%认为效果不大。这在一定程度上表明当前的中高等职业教育在提高学生培养质量、对接劳动力市场需求方面还存在很大的进步空间。
另一方面，我想先从一段调研见闻说起。前几个月，我去某省一所不错的头部职业学校调研，他们智能制造学院的院长告诉我，在他们学校，七成的学生最终去向是专升本，只有不到两成的学生，是真有兴趣或者有意愿在毕业后对口就业。
能够成功专升本，完成学历升级的，无疑都是相对优秀的学生，从学校到学生本人到家庭，一定都是为之骄傲的。我们也听过很多这样励志的样本，大专生通过自我努力，完成学历逆袭。比如去年初，我去参加广东一个有关职业教育的会议，请来发言的优秀学生代表，都通过专升本转到了更好的本科学校，甚至读研。他们都是这个体系的榜样。
升入本科的学生，当然不愿意回工厂，因为随着学历提高，他们的职业期待变了，即便不是打螺丝，而是管理设备，他也不愿意回到生产一线。他们会期待，自己至少应该走进写字楼，成为一个白领，哪怕挣的工资并不会更多。
从我的角度，这种努力对学生个人，一定没有任何问题，也值得敬佩。但如果全社会都在鼓励职校学生这样做，那就存在问题了。会导致很多重要的工作，没人愿意做，因为觉得不够体面。
这是指挥棒的问题。一个好的工作环境，应该存在于一个合理的社会分层中。但是在大的社会环境下，我们整个社会评价还是以文凭为导向的。在很多独生子女家庭，大家会觉得，既然家里还负担得起，就不需要你马上出来赚钱，都愿意让孩子再去升一个本科。
学校也是如此。我相信，那位院长向我描述七成学生毕业专升本时，心情也是很矛盾的。一方面，他们对学生的选择无可奈何，他们知道企业缺人，也担心学生未来就业难；但另一方面，在目前的考核体系下，更多学生升入本科，不但解决了毕业生的去向问题，还可以让学校升级为职业本科，更有优势，获得更多的办学经费。
这就是我们的职业教育存在的问题，它无论是在教育质量方面，还是在与产业的匹配以及对学生的指引方面，都难以回应高技术发展对教育培训的冲击。
调研期间，我跟很多职校的学生聊过天，一个很深的印象是，有很多学生都感到迷茫，并不知道未来要做什么。
我问过一个学生，你对自己的未来有什么想法吗？想从事什么样的工作？他的表情真的是一脸茫然，不知道该如何回答。他告诉我，好像从来没有思考过这个问题。当我再问，那你为什么来学这个专业，他说，可能是爸妈选的吧。
这个学生19岁左右，现在读高职二年级，还有一年就要毕业了。我就跟他说，你真的要多想想，不然宝贵的时间就浪费了，等到毕业，你更不知道怎么办。实际上，像他这样的学生很多，虽然身在职校，但学校在职业规划方面做得不够，他们了解的信息也不多，对产业前景的理解就更少了。我们却期许他们成为制造业技术工人的主力军。
所以很多职业学校的学生会产生疑问。有一个学生告诉我，他在学校学了两年多，真正操作机器人的时间，加起来可能不到三天，基本没学到什么东西，甚至还不如外面的培训机构。也有人说，学校有安排他们去一些工厂实习，但实际上，都是打螺丝这样的重复性劳动。他觉得很无聊，既没有价值，又没有希望，工资还很低。
这其实就反映了学校培养和企业需求之间的错位，即学生不愿意进入工厂工作，就算进入工厂，也不是企业期望的高技能人才。出现这种局面，通过调研，我总结了三个原因。
第一，很多职业学校的老师，并不具有项目工程师经验。因为职业学校招聘老师时，有一定的学历要求，还要考核论文，就不是以应用型教师为主的。也有一些学校要求老师有工程师经历，比如要求老师们寒暑假去工厂实践。但老师们忙了一个学期，好不容易休个假，学校还要求他们去工厂里，精力也跟不上，所以这种方法就不现实。
那又有人说，能不能直接招工程师进校当老师呢？但很多工程师，有本科学历就不错了，学历很难达到学校要求。另外，经验丰富、能力强的老工程师，薪水和待遇要求是很高的，学校在财力上可能就负担不了，所以问题就很难解决。
第二，学校的教学设备往往是专门为教学和比赛设计的，更新换代比较慢，和企业实际用于生产的设备完全不同。就像那个学生说的，普通学生能够练手的机会并不多，甚至设备坏了，学校都没有多余的经费来维修保养。
近年来，国家对职业教育的重视程度大大提高，也投入了大量资金，但对资金的使用，却缺乏制度化设计。理想的情况是，职业学校的资金能够与企业合作，培养产业真正需要的人才，但这又可能出现套钱、骗补贴的情况，造成国有资产流失。所以大部分学校的领导宁愿选择保守路线，把钱花在设备上，这样反而更安全。
但这样就不会造成国有资产损失了吗？同样很难，因为有一些设备厂商，会专门生产设备卖给学校。这种设备更新迭代慢，更便宜，却与真正的生产线脱节，甚至更换成实际的生产设备，老师们都不一定会操作。
第三，就是前面提到的职业教育文凭导向问题了。在目前的职业教育中，不光学生渴望升学而不是就业，学校也如此。甚至老师们也在“卷文凭”，因为如今很多职业学校的教师，学历门槛已经从本科硕士变成了硕士博士起步。
这其实跟我国硕博士大量扩招有关，学历内卷一层一层往下传导，特别是好的职业学院对学历的要求确实越来越高。很多职业学校想要升级成为本科院校，也对学校的教师提出了这样的要求。但问题是，对于职业教育来说，学历高但缺乏实际经验，在实际教学的应用中是远远不够的。
如果说，那些专升本的学生，是因为社会认同度，主动选择放弃从事技术工种的，那另外一些人，则是因为信息不对称，不知道职业教育的重要性，比如那些选择毕业就去送外卖、摇奶茶的年轻人。
从我的了解来看，很多年轻人虽然从事着自认为更“光鲜”的岗位，工资和未来前景，却不见得比技术工人更高、更好。我走访的一些工人，如果有三年以上经验、技术比较好，月工资一定是过万的，有的人还可以自己接项目来做，日薪能达到两千元。只是很多人不了解，达到这样的职业水平，需要积累。
但很多工人已经在工作中意识到了技能积累的重要性。在调研中，曾有一个年龄较大的工人告诉我，他之前在生产车间做焊接，结果发现，左边工位的同事被一台焊接机器人替代了，过了一段时间，他又发现，右边工位的同事也被取代了。这让他产生了强烈的危机感，于是果断辞职，去一家培训机构学习了机器人工程师相关的技能。
我遇到过许多像他这样的案例，有人是在流水线做了十年普工后，有人是送了几年的外卖后，发现没什么前途，于是决定学习技术，成为自动化工程师。这些人选择的，一般都是培训机构。
相比职校，这些培训机构反而能跟上企业的需求。他们的老师不见得学历有多高，但胜在经验丰富，他们教你的东西，进入企业就能直接用上。他们培训使用的设备，也是生产中实际使用的。甚至，有些培训机构还能提供就业资源，帮助学员就业。
更重要的是，相比职业学校的学生，培训机构的学员都是工作一两年后，自费来学习的，学习动力很强，非常主动，因为知道这关系到未来的饭碗。这样的工人要学有所成，其实要克服很多困难。
比如我认识一个工人，打了十年螺丝，想摆脱这种工作，就报了个培训机构。结果学了一个月，没信心，老担心自己学不会，只好暂停。但后来他发现，做普工确实不行，还是硬着头皮把剩下的课程学完了。他现在在一家汽车公司做工程师，收入是原先的两倍。
这也造成了一个有意思的现象，一所职业培训机构的员工告诉我，他们的学员里，什么样的人最多？正是那种毕业了一两年的职校学生。因为他们在学校里浑浑噩噩度过学习阶段，找工作的时候发现真的很难混下去，于是赶紧回头来学技术。
这样一来，学员们就白白浪费了两年，相当于是迷茫的代价。我认识一个送了两年外卖的学生，他说自己真的不想再每天奔波送外卖了。我开玩笑和他说，这是你们接受了社会的毒打才懂的道理。
但培训机构也不全是好处，首先是学费贵，而大部分工人又没有什么积蓄。目前的市场上，三个月的课程学费大约是一两万，并且需要脱产学习。其次，市场上的培训机构鱼龙混杂，教学质量也不标准化，学员一旦遇到坑人的机构，不但学不到技术，还赔钱耗时。
从这个角度，相当于抗风险能力最弱的一批人，在承担着最高的风险，为智能制造行业输送自动化工程师。既然这样，为什么更有实力的企业，却不愿意付出成本来进行岗前培训呢？他们考虑的是投入风险。比如一家工厂花了三个月给工人做了岗前培训，随后工人就跑了，或者被别人挖走了怎么办？我前几天在泰州一个企业，有个负责人就告诉我，他们去年招了6个工程师，到今年只剩下两个了。在这种市场环境下，主动培养人的确很不划算。
如今，我们在谈到社会分工时，总会提到德国的双元制。在德国这套系统中，大家进入这个轨道，拿的都是这个行业的证书，也知道将来要进入这个行业，大家都拥有职业人的心态。他们的法律规范也很清楚，其中企业应该负什么责任，如何保障工人的待遇，整个社会都认知清晰，家长也不会因为孩子从事技术工作，就感觉低人一等。
但在国内，如果你进入大专，大家还是会认为你学习不好，是一个失败者。我希望用自己的研究，在国内真正建构起技术工人的职业身份，比如只要你提到自己是一个自动化工程师，大家立马就会了解你的专业前景，明白你的工资水平。我前几年做的问卷调查发现参加工业机器人技能培训对工人的技能水平和工资收入均有积极影响。超过9成的受访者认为在培训后自身的技术水平和操作能力有了提高，而且认同自己现在是在从事技术性工作。此外，他们的收入水平有了明显的提升，并希望未来的月收入能够过万。
今年我在一家政府投资建设的智能制造实训基地试验了一个自动化工程师学徒制培训的研究项目，为自动化相关专业的毕业生提供为期三个月的技能培训课程。
经过实践，我发现公共实训基地可以作为产教融合的桥梁，承担把学校学生转化成企业技能人才的功能。
对企业来说，学徒制项目培训筛选出一批技能合格的助理工程师，他们受到学徒协议的约束，在职稳定性强，通过一两年的项目训练，企业可以把优秀的人才留下。因为人才需求问题得到解决，企业愿意为学徒培训支付一定的费用，这就减少了学员的支出，也为实训基地的可持续运作增加资金。在此之外，如果政府能够用培训券的方式为学徒和实训基地提供补贴，双方的成本就能进一步降低，促进自动化工程师的数量批量增加。
最后，稍微总结一下，我的演讲关注机器换人对蓝领劳动者的影响以及职业教育培训如何来回应就业市场的变革，这是广义的技术进步影响社会发展的其中一个方面。在人工智能带来危机感的今天，我们面临的社会劳动力结构和就业格局都在快速改变，无论白领还是蓝领，工作的本质、职责和团队协作方式都会面临重大调整。白领工作者面临的人工智能焦虑是和蓝领工作者遭遇的机器人自动化替代密切联系的，大家都处在同一个系统之中，都需要一个高质量的教育培训体系来学习新的技能，保持职业竞争力。这既对国家提供教育公共产品提出更高的要求，又为规范的市场化培训创造新的商业机会。
总之，面对人工智能和机器换人的浪潮，我们在心态上要更加开放，积极适应变革，在行动上要更加进取，保持终身学习。
本文来自微信公众号：腾讯研究院（ID：cyberlawrc），作者：许辉（德国耶拿大学产业工作与经济社会学博士）