北京
周三下午，一家制造廠的流水線上，機器臂正替代一名干了十五年的技術工。他的工資比同車間其他人高30%——這不是巧合。
MIT經濟學家Daron Acemoglu參與的一項新研究揭示了一個反直覺的現象：美國企業自1980年以來的自動化部署，并非追求最高效率，而是有針對性地替換那些獲得"工資溢價"的工人。這些工人通常是沒上過大學、但憑經驗或技能拿到高于同類資質者薪酬的群體。
研究指出兩個關鍵后果。第一，自動化對美國收入不平等的推動作用被嚴重低估。第二，這種"精準替換"策略帶來的生產率提升相當平庸——企業省了錢，但整體經濟效率并未顯著改善。
Acemoglu直言："自動化存在低效的目標鎖定問題。特定行業、職業或任務中，工人工資越高，企業對自動化就越感興趣。"這句話點破了技術部署背后的真實邏輯：控制成本優先于創造價值。
當公眾討論AI替代工作時，往往想象一場無差別的技術海嘯。但數據描繪的畫面更精確——更像一把手術刀，專門切向那些好不容易爬到收入階梯中層的勞動者。
這對政策制定者意味著什么？如果自動化繼續沿著"打壓高工資"而非"提升真效率"的路徑發展，技術紅利將進一步向資本方傾斜，而中間階層的萎縮速度可能超出預期。
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