IMF-自动化与福利：遗产与教育的作用（英译中）

用货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究，并发表了这些论文，以引起评论并鼓励辩论。2024货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究，并发表了这些论文，以引起评论并鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的摘要：本文研究了有和没有代际转移的新古典增长模型中自动化的福利效应。在没有这种转移的标准重叠世代模型中，可以通过与人口统计学或流行病相关的劳动力供应变化来减轻自动化技术的改进，从而降低福利。通过基于利他主义的完美代际转移，自动化可以提高所有世代的福祉。由于利他主义不完善，财政转移支付（普遍基本收入）和扩大受教⸸ManukGhazanchyan是西半球部门的经济学家，AlexeiGoumilevski是信息和技术部的高级科学计算工程师，Alex-PA-PA在计算和信息技术的不断改进以及相关成本降低的推动下，自动化在近几十年来加速发展。广泛的行业中的机器执行越来越复杂的任务，由复杂的联网软件提供动力。自动化的加速及其在整个经济中在蓝领和白领职业中的扩散正在创造新的就业类别，但也加剧了不平等的扩大，并刺激了对政府政策的需求，以扭转劳动力的长期收入损失。人工智能展望未来，虽然自动化的步伐可能会继续，但抵消力量可能会减轻其影响。几乎所有地方的人口都在老化。在发达经济体，劳动年龄人口自二战以来首次开始萎缩（Spece，2022年）。在全球范围内，劳动年龄人口预计将继续增长，直到2040年左右，但全球劳动年龄人口占总人口的比例已经在下降（图表）。以中国为例，未来30年，劳动年龄人口预计将减少五分之一。正如Goodhart和Pradha所强调的那样，我们的时代是人口逆转的时代之一，其经常性的全球大流行也对劳动力供应产生不利影响，要么直接本文使用有和没有代际转移的新古典增长模型研究了自动化和较低劳动力供给的综合福利效应。它首先复制了Kotlioff的结果依赖于两个关键的假设。首先，机器是整个经济中非常好的非熟练劳动力的替代品，因此自动化的提高最终会取代工人并全面降低工资。其次，没有任何形式的可操作的代际转移，因此资本所有者最终在其一生（一代人，大约三十年）中消耗了自动化改进带来的全部意外收获。对机器效率的积极冲击并没有提高储蓄，抑制了对物质和人力资本的投资，并引发了一个永无止境的福利下降周期。因此，需要政府政策来将这笔意外之财更公平地传播给后代。K＆S考虑了财富税，特别是将经济资本存量的一部分社会化，使政府能够为所有后代提供可持续的收入流（普事实上，私人代际转移是大量的，大约一半的家庭计划离开房地产（Laiter和Jster，2017）。本文的第一个目标是在代际转移，遗赠以及私人和公共资助的学校教育的情况下，重新评估自动化的福利影响。在具有可操作遗赠的K&S模型的一个版本中，我们发现，如果利他主义的强度超过某个阈值，则代际转移处于平衡状态，从而减轻了自动化的负面影响。但是，尽管人们很容易知道自动化带来的收益可能会传递给后代，而无需将资本国有化，但这种完美需要的是一个更加平衡的模型，该模型具有世代内部和世代之间的异质性，一些家庭做出有效的遗赠，而另一些家庭则陷入了困境。我们评估了自动化是否在包含纯粹利他主义的K@S模型版本中以及在Glomm和Ravimar的模型过减轻人力资本投资融资中的融资约束和恢复机会平等来最好地提高福利。在Ivaya，Moras和Ragazas（2018）使用的模型版本中，类似的结果得到了两种类型的家庭（穷人，受遗赠限制）和富人（不受约束）。然后，本文转向对涉及自动化跃升和人口统计学驱动的劳动力供应同时减少的综合冲击的分析。正如预期的那样，加强利他主义债券会增加年轻人的遗赠和人力资本投资，从而为经济增-PAG有关自动化及其经济影响的文献正在不断发展，戈登（2012考恩（2011Acemoglu和雷斯特雷波(（2015悲观主义者中的Freema（2015乐观主义者中的Bryjolfsso和McAfee（2014Ator（2014,2015）。关键问题是自动化是否通过取代范围和复杂性不断增加的常规任务来取代劳动力份额和就业，或者在网络上，它是否通过在新兴的新职业中创造高薪工作来增加劳动参与。Bostrom（2014）描述了人工智能和同步自动化突破带来的一些令人沮丧的劳动力场景。Graetz等.Al.(2018)研究了1993-2007年17个国家现代工业机器人的与悲观观点相反，这些作者发现，机器人的使用增加使GDP和劳动生产率的年增长率分别提高了0.37和0.36个百分点。作者得出的结论是，这些机器人并没有显著减少总就业，尽管它们确实减少了低技能工人的就业份额。Gaaitze等人。（2020）研究了2005年至2015年期间37个国家按任务内容划分的工业机器人适应性和职业转移的影响。作者发现，机器人使用的增加与非常规分析工作的就业份额的积极变化和常规手动工作份额的消极变化有关。当然，加强包括研发在内的政策以及私营和公共部门的监管平台以支持数字技术是提高生产率的关键。虽然2020-22年的大流行有助于加速数字化转型，但包括公共部门在内的许多部门都滞后，因此对自动化对就业影响的担忧将持除了Frey和Osbore（2017）的经典著作外，只有少数研究研究了自动化和人口老龄化对劳动力市场的影响，重点是自动化影响各种工作和职业的可能性。关于自动化和人口老龄化的最早研究之一是Acemogl和Restrepo(2017作者研究了国家一级的经济增长，人口老龄化和自动化之间的关系。Phiromswad等人（2022）是最近的研究之一，重点关注这些影响，但也关注自动化和人口老龄化对劳动力市场的相互作用影响。与之前的文献一致，包括Graetz和Michaels（2018作者发现了强有力的证据，表明自动化在保持其他因素不变的情况下对就业增长产生负面影响。他们还发现了强有力的证据，表明与年龄相关的能力的分类指标会影响就业增长，但不会影响总体指标。正如预期的那样，与自动化在影响高价值工作方面仍在发展的发现相一致，作者发现，对于年龄欣赏的认知能力以及年龄贬值的身体能力得分较低的职业（例如生产职业和食物准备以及服务相关职业自动化对就业的负面影响往往是最大的。然而，对于年龄认知能力和年龄贬值能力得分较高的职业（例如保护性服务职业，医疗保健从Aghion-Jones-Jones（2017）研究了人工智能对经济增长的影响，将不断发展的自动化与过去一个世纪观察到-PAG增长，固定资本份额远低于100%，即使几乎完全自动化。换句话说，虽然鲍莫尔的成本病导致与制造业或农业相关的GDP份额下降(一旦它们自动化)，但随着时间的推移，自动化的经济比例越来越高，这一点得到了平衡。作者还研究了引入A的效果。I.在生产技术上有新的想法和可能性。I.可能会产生某种形式的奇Pizzielli和其他人（即将出版）研究了人工智能（AI）对发达经济体（AE）和新兴市场（EM）的劳动力市场的影响。作者提出了对AI暴露标准度量的扩展，考虑了AI作为劳动力的补充或替代的潜力，其中互补性反映了较低的工作转移风险。然后，他们分析了来自两个AE（美国和英国）和四个EM（巴西，哥伦比亚，印度和南非）的工人层面的微观数据，揭示了各国未调整的AI暴露的巨大差异。作者发现，虽然人工智能由于任务自动化而带来劳动力流离失所的风险，但它也有希望提高生产力和补充人类劳动的能力，特别是在需要高水平认知参与和高级技能的职业中。作者还发现，AE可能会期望AI对劳动力市场产生更大的两极分化影响，因此将面临更大的劳动力替代风代际自愿转移的程度和形式取决于代际利他主义的强度，并且是宏观经济学中与我们的论文相关的重要考虑因素。Kotlioff（2001）提供了有关代际利他主义作用的关键著作的出色调查，包括实证发现-例如，Altoji和Hayashi(1994）的结果与纯粹利他主义理论一致。一个密切相关的研究领域涉及人力资本投资的形式，特别是教育或其他实物遗赠背后的理由。Razi和Rosethal（1990）表明，家庭税收作为对父母和孩子之间信息不对称的反应，可以减少政府干预和税收的需要。胡德和乔伊斯(2017)为利他主义的经验相关性提供了一个很好的更新。我们的论文与Michel，Thibalt和Vidal（2004）最密切相关，他们研究了利他主义和财政政策对Diamod传统中重叠世代模型中增长的影响，以及Glomm和Ravimar（1992）研究遗赠以儿童人力资本投资的形式。我们为有业务遗赠和公共资我们发现，政府教育支出促进了经济增长。这些结论得到了大量研究的支持，这些研究将个人的受教育程度与整个经济的繁荣联系起来。FabrizioCarmigai(2016)研究了政府支出对教育对经济的影响。作者使用了世界银行的世界发展指标数据库中151个国家2000-2010年的数据。他的结论是，“教育支出增加GDP的1个0.9个百分点。”Gheraia，Zoheyr等人。(2021(2012).作者分析了1970年至2010年马来西亚政府教育支出与经济增长之间的长期关系和因果关系。他们得出的结-PAG是经济增长的短期格兰杰原因，反之亦然。MehmetMercaa等人。(2014)对土耳其1970-2012年间的实际国内生产总值和教育总费用进行了协整分析。作者使用了带边界检验的自回归分布滞后模型。作者发现，教育费用增加1%t=1,2,…人口由年轻和老年家庭组成。年轻人被赋一部分，其余的投资于实物资本(机器，M)和他们自己资组合中的完美替代品。在第二个生命时期，:)(A.1)and结合具有弹性的CES生产函数生产中间产品N,andNandS结合具有弹性的CES生产函数εSN产生最终输出Q.参数u是衡量机械技术效率的参数。uisapure竞争性公司雇用,,and到他们的边际产品(表示为for(()=[εSN−θεML]/εML(A.2)其中θ是熟练劳动力在经济中的份额，等于(S*S我们看到，机器生产率的提高会降低非熟练工资，如果εML>-PAG+1+1+()++1=+1++1(A.3)+1+1ut)t+1)参数是时间折扣因子。它与代理商对消费的耐心有关-更大意味着代理人倾向于在青年时期消费更多。效用最大-PAG在这里是机械的技术效率。较高的值表明自动化的改进。要素的边际产品是，QL=Aa(N⁄s)a−1Qs=A(1−a)(N⁄s)aausN==1a−11−a Dt+1=(1−β)RtLtwtsvt=twtMt+1=asvt−(1−a)Lt⁄u1st+1=(1−a)svt+(1−a)Lt⁄u1我们感兴趣的是对生产力和劳动力的不同冲击组合对经济-PAG提案A1：自动化的改善使资本所有者（击导致老年人的消费和收入增加。它同时降低了非技术工人的工资收入，降低了他们的终身消费和效用。代际不平等下面我们假设柯布-道格拉斯生产函数具有权重=0.74关于劳动和0.26在机器和=0.5在技能上。这种设置产生and由于生产力冲击，它们是由第一阶段年轻人的储蓄决定决定的。非熟练工人的当前工资（即第三代年轻人的入的繁荣，而年轻一代经历了萧条。老年人的消费上升，而年轻人的消费和储蓄下降。这推动了未来的资本存量 在K&S之后，我们追踪显示了改进的,而储蓄的回报却增加了。然而，第四代及以后的效用高于基线效用。年轻的非熟练工人因机器生产率的提高而损失对于分段恒定的生产力u这些变量是分段常数。当消费达到固定水平时ct=t+1,或何时(1t=。这为全要素生产率设定了=au1(1−β)()au1(1−β)1Figure1.TimedependenceofvariablesforSachsandKotlikoffsetting-PAG具体来说，假设政府意外地对机器人口征收一次性税MG在时间t=3。具体来说，政府收取一笔MG<M机器通过财线。政府收入QMMG分为转移支付TM−G这是添加年轻一代和其余的人的工资这将在下一个时期进行再投资。因此，政府机器在时间之后是恒定的。年轻人的-PAGsvt=t−t=tast+1政府通过将付款从老年人转移到年轻人的干预可能会改善两代人的福祉。下面我们介绍了数值实验的结果，我们假设政府对第三期老年人拥有的机器征收10%的税(他们是第二代的成员)。第三期政府的收入等于QMMg.政府转移金程序为2.37,它上升到2.63在第6期，尽管征收了资本税，但第3代的状况仍比基线更好。由于从老年人-PAG必须修改预算约束（A.3-4）以考虑遗赠的作用。年轻家庭的收入It是由劳动工资组成的wt和父母的遗赠Bt.年老(C.1)-PAG−1I+1)1++1B=(1+(1−β)(1+n)(1−φ)−1I+1)1++1+1]=D+1=D 1−β+βφ+1+1(1+)+1(1+)+1<unk>)(1−<unk>)命题C1：以现金或留下遗产的形式从老人到年轻人的遗赠增加了年轻人的福利，并减少了老人和年平等。如果利他主义参数高于阈值，后代就不会被淘汰。实我们进行了减少自私参数和恒定参数的实验=0,=下面我们显示关键参数的结果=0.26。当自私参数高于或等-PAG注意：我们已经对一系列不耐烦参数进行了计算.Whilecritic图4.为利他主义参数计算的变量的时间-PAG提案D1：接受私立学校教育的个人比接受公立学校教育的个人收入和消费更高。生活最困难的贫困家庭可能再也负担不起不断上涨的教育费用。通过转移对受过私立学校教育的富裕家庭的机器征收的税收，可以部分缓解这一问题。然而，对于不那么重要的自私参数（当老年人更多地投资于他们的年轻人时这种资金转移不再是必要的。有针对性地转移到有公共教育的贫困家庭，增加了这些家庭的收入和消费水平，因为自私参数大于临界参数；然而，这-PAG在私立教育制度中，老年人根据个人决定选择教育费用。投资的回报。年轻人和老年人的预算方程是:Vt,t)t)t+1)t+1,t+1)1,1−β2φb -PAG日(D.7)(D.7)将待定系数法应用于方程（D.6,7得到与（C.16-17）相同的公 日(D.10)-PAG 个人通过选择消费水平来最大化终身效用ct,t+1max,s.t.Bt+1≥0 V(Bt)=βlog(ct)+(1−β)log(Dt+1)+φ[a+blog(Bt+1+Et+1+mt+1)]βφb(1−c) =R口=Mt+1=rsvt−(1−r)Lt⁄u1+rtst+1=(1−r)svt+(1−r)Lt⁄u1−rt-PAG提案D2：当公共教育由对熟练工人家庭征收的所得税提供资金时，世代内的不平等就会减少。现象正在减少。在这两种模式中，没有必要求助于物质资本的社会化。在纯粹的利他主义模型中，私人代际转移的作=0.022,利他主义参数被选择为使得对于私立教育制度，年轻人和老年人的消费和收贫困家庭可能再也负担不起不断上涨的教育费用。在私人制度下，个人平均比公共制度下的相同个人拥有更高的收入-PAG通过向贫困家庭征税来增加收入可能不足以支付其子女的教育费用。这种教育成本的短缺可以通过对富裕家庭征税来部分弥补。这项税收为贫困家庭带来了额外收入。下面我们假设公共教育费用部分由私立教育家庭机器的税收补贴。图6.接受公共教育的贫困家庭的教育成本部分由5%对富裕家庭机器征收的税收。富人和穷人家庭根据他们对子女的-PAG我们调查了有针对性的转移到有公立教育的贫困家得相同数量的转移。与富裕家庭相比，贫穷家庭的收入较小，但由于转移而-PAG最后，我们研究了公立和私立学校教育对不平等的影响。我们假设个人最初具有不同的技能水平，但自私参数的水平相同。我们对这种异质剂的集合进行了数值模拟。抽奖次数为1,000。公立学校教育为个standarddeviationof。自私参数是和税率-PAG现在，我们将注意力转向人工智能（AI）对年轻人和老年人福祉的影响。自动化主要通过机器代替常规工作来影响蓝色非熟练工人，而AI通过AI技术置入了第二个中间输入来代替技能,Machines取代非熟练劳动力，而是代替熟练劳动力的机器或软件的智能。而非熟练劳动力和机器是彼此的完美不能替代需要专家人类判断的工作。我们假设最终产品的Cobb-Douglas生产函数形式和中间产品的CES函数形式,Q=ANaN1−aQL=Aa(N1/N2)a−1Q(1−Y)/YS1(A.3)a−122(N1/N2)aN()/YMY−-PAGu21Dt+1=(1tLtQL我们进行了参数的数值实验u在第3期从0.7to1.02,而参数u从1到1.002。基本假设是AI采用率每年工资达到了高于其初始值的新稳定状态。这是可以预期的：机器生产-PAG更高的生产力s影响年轻非熟练工人使用机器的均衡效用M在中间N.的比较优势N是类似于Stolper-Samuelson和N1。这有助于提高非技术工人的工资：见公式（A3其中劳动的N2随着u2。出生于第3期的年轻工人面临着技能和机器之间最佳投资组合分配的决定。回顾sandM是储蓄的完美替代-PAG接下来，我们进行了数值实验，当两种机器的生产率and增长率是2%每年提高机器的生产率挤出非熟练劳动力。这导致在第3期的非熟练劳动力工资下降。智能机器生产率提高的积极影响不足以克服自动化和年轻人消费和Figure10.TimedependenceofvariablesforSachsandK-PAG在这项研究中，我们应用了重叠世代模型（K＆S）来研究老一辈遗赠对年轻一代的影响，政府对机器的税收以及公立和私立教育的影响。虽然这个模型本质上很简单，但它仍然可以洞悉机器生产率提高的积极影响，老一辈到年轻根据K＆S模型，机器人化，机器生产率的提高以及广泛的劳动机械化会给技能水平低的年轻工人带来困难。可以实施财政政策来改善年轻一代的福祉。我们表明，利他模型中的自动化没有这些结论。在一般和具有利他主义的K&私人遗赠，无论是代际转移还是对年轻一代的私人教育，都可以改善老年人和年轻一代以及全球产出的成果。即使在贫困家庭受到制约的情况下，政府对公共教育的资助也可以帮助避免诉诸增加的公共债务。作为对政府对机器的财政征税和未来“基于机器”的资本社会化的补充，可以通过扩大基于鼓励利他主义的私立教育的机会来提高所有世代的最后，我们调查了人工智能对世代福祉的影响。我们发现采用人工智能可以改善所有世代的福利。对于中间生产函-PAG年轻家庭收入It是由劳动工资组成的wt和父母的遗赠Bt.年老时，家庭的收入It+1来自机器的生产和获得的技能：在这里口是代际利他主义的程度。参数口支配着老一代遗赠给他们年轻人的财富分数。这个价值函数可以用贝尔曼方vt=∑∞口=φj−tujt→∞u=βlog(ct)+(1−β)log(Dt+1);0≤β≤1(5)-PAGVt)t,t+1)t+1)},s.t.Bt+1≥0(6),+1=(,+1)+(+1)++1.+1+1=0如果遗赠为零，则此常数为非负。值C+1对于积极的遗赠，+1>and零遗赠，+1=.+1+1++1；如果+1+1=R(−μ)=R(−μ)+1-PAG)(1−β)(1+n))+(φ−1)a(13)到:=(1+<unk>)mt+1(1+<unk>)mt+1口口+-PAGRt−1−n重新排列（15我们得到：s.t.Bt+k≥0B=(1+(1−β)(1+n)(口口DD= 1−β+βφ11)a−1-PAG QLQM QLQMQM−1−n22au−12a−2AAau1−a)−1−nTuMSSvQ11213456789这些结果复制了Sachs和Kotlikoff论文中的表-PAG+1==+1+(1+)+1vt)t)tBt−tBt+1^+1(1+)^