对失业的恐惧，大多数是错误的

原创古原古老板

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有人说，机器是失业的罪魁祸首，这观点就像打不死的小强，一次次被拍死，一次次又爬出来。每当失业的阴云笼罩，机器就成了众矢之的。工会们挥舞着这面旗帜，公众要么跟着摇旗呐喊，要么一脸懵圈，不知所措。

这恐惧如果放大，就会得出个奇葩结论：技术进步必然带来失业。这可不是现代的专利，从人类最早的劳动工具开始，这种担忧就没断过。

咱们来翻翻老黄历，回到1776年，亚当·斯密在《国富论》里就提到，分工和机器的使用能让生产效率飞上天。比如，制针厂里，大家分工合作，机器一转，一天能产4800枚针，手工时代，一天能做出一枚就不错了。

按这逻辑，机器一上，原本要几百几千人干的活儿，现在一个人就搞定了，这不是明摆着要失业吗？实际上，工业革命那会儿，手工艺人确实因为机器丢了饭碗。针织袜行业就是个典型，工人们砸机器，烧工厂，发明家们得逃命。

但这些短视的反对者没看到，机器并没有永远取代人力，反而随着时间推移，行业就业人数激增。到了19世纪末，针织袜行业的工人数量比世纪初翻了100多倍。

再比如，那个发明了棉纺机的阿克赖特，他的发明一开始也遭人白眼，但没过多久，棉纺织业的从业人数就爆炸性增长了4400%。

技术进步，就像一把双刃剑，它可能会割伤一些人，但最终会让整个社会受益。

但是，当20世纪30年代大萧条的风暴来袭，机器又一次成了众矢之的。有人开始高喊，技术进步会永久取代人力，导致大规模失业。这观点一度甚嚣尘上，但很快就被证明是无稽之谈。

政府补贴，这听起来像是给企业加油的正能量，但有时候，它却像是在给失败者鼓掌。

罗斯福新政时期，政府通过复兴金融公司等机构，向企业提供资金支持。但这钱从哪儿来？还不是从纳税人的口袋里。这就像是从成功的企业那里拿钱，去补贴那些不那么成功的企业。这种做法，真的能带来就业的春天吗？

对机器的恐惧，对政府补贴的依赖，其实都是因为我们没看清经济的真相。

历史一再证明，技术进步并不会带来长期的失业，反而是推动社会繁荣的动力。政府的过度干预，尤其是经济中扮演过大角色时，往往适得其反，削弱了市场的自我调节能力，最终损害了整个社会的利益。

即便是在今天，反对使用省力机械的观点仍然存在，这种论调并不限于那些对经济学缺乏了解的人。

1970年，一位诺贝尔经济学奖得主就在其书中反对在经济欠发达国家使用省力机械，理由是这类机器会“减少对劳动力的需求”。这就像是说，为了让每个人都有工作，我们就得让每个人都回到锄头和犁的时代。

我们必须清楚，采用高效的机械和其他技术进步，最终不会导致大规模的失业。

想象一下，如果一个服装工厂买了一台新机器，这台机器可以用一半的人力制造出同样数量的大衣。这听起来像是要让一些人失业，但制造这些机器本身就创造了新的就业机会。

而且，这些机器提高了生产效率，使得生产成本降低，从而使制衣商能够在市场上获得更高的利润。当制衣商获得更多利润时，他可能会选择扩展生产、投资其他行业，或者增加个人消费。不管是哪种情况，他的资金最终会再次流入市场，间接创造出更多的就业机会。

机器、技术进步、自动化、降低成本和提高效率，并不会导致整体就业的减少。

大多数缺乏正确经济学知识的专家和官员们，往往只关注特定群体的即时损失。因为某种新机器的投入使用，张三失去了工作。这些学者于是呼吁社会“关注张三”。但他们接下来往往只看到张三的困境，却忽略了李四因为制造新机器而获得的新工作、王五因为操作新机器而得以就业的事实。

这时，张三的处境的确变差了。

他因新机器失去了工作，可能很快会找到另一份工作，甚至比以前的工作更好。然而，现实情况也可能是，张三多年来学习和掌握的特殊技能突然变得不再需要，他的投资变得毫无价值。

这种转变带来的个人境遇的变化几乎是所有工业和经济进步不可避免的结果。

这正是人们投资于教育的原因，以让自己的孩子有能力适应各种变化的环境。即使是受过高等教育、有很好技能的劳动者，一样面对这个问题，程序员们不要继续学习新技能吗？他如果靠着大学学的那点东西，他早就被淘汰了。

这是所有劳动者，都必须面对的问题。那就是在不断变化的经济环境中，通过学习去适应社会。

想开车开一辈子，这个梦想有点难。人们之所以害怕失业，主要是有一个重要的谬误，那就是他们认为，世界上可做的工作是有限的。

比如，现在流行的35岁就找不到工作了，老年人应该早点退休，把工作岗位让给年轻人。

在欧美的工会中，他们就严格执行这种理念，那就是职业许可。在美国的建筑业中，人为故意细分工作的现象尤为明显：泥瓦匠不能碰烟囱的石材，因为那是石匠的专有工作；处理电线接头是电工的事，但拆装线槽板却只能由木匠来做；修理浴室漏水的管工，不允许撬开和铺回瓷砖，因为这是泥瓦匠的职责。

这种分工细化的做法常常导致工会之间的争执，甚至爆发“管辖性罢工”。

正如中国的出租车司机也曾上街殴打过滴滴司机一样，台湾的出租车司机不许网约车进入，韩国的医生不允许新招医学院学生。

主张普遍推广这种做法的人往往忽略了它带来的负面影响：生产成本上升，最终结果是可做的工作更少，生产的商品也更少。

企业主被迫雇用两个人来完成一个人就能做的工作，虽然增加了一个人的就业机会，但却减少了其他商品或服务的生产机会。例如，企业主可能本打算修好卫生间后再购买一件羊毛衫，但由于修理费用增加，只能放弃购买计划。最终，整个社会的财富减少了一件羊毛衫。

事实上，只要人们的需求和愿望还未被满足，可做的事就永远没有止境。

最后，我们来讨论一个更让人害怕的失业问题。那就是，每当战争结束，军人复员问题都会引发人们对就业的担忧。

确实，当数百万军人突然被遣散，私营企业要重新吸纳他们需要一定时间。

然而，历史告诉我们，吸纳速度往往比预期更快。

人们之所以对失业问题忧心忡忡，是因为只关注到了问题的一面。

当退伍军人大量涌入劳动力市场时，许多人会担心哪里会有足够的“购买力”来雇用他们。

如果我们假设政府在战时能够在维持财政平衡的情况下供养军队，那么答案就很简单了：战争结束后，政府减少了军费开支，纳税人可以将以前用于支持军队的钱用于个人消费，这就会增加民间需求，为复员军人提供更多就业机会。

过去，这些军人是由平民供养的，而现在他们将自食其力。

战争结束后，国防需求减少，继续让这些人留在军中只会浪费资源，因为他们并不直接从事生产活动。

现在，纳税人将这部分钱用于购买产品或服务，财富生产因此增加，社会整体的财富也随之增加。

类似的逻辑也适用于过多的政府公务员、国企工人。

如果这些公务员、国企工人提供的服务不足以匹配他们的薪酬，那么裁减他们实际上有利于社会。

然而，裁员往往会遭到反对，理由是这会削减“购买力”，进而影响相关商家的收入，甚至导致经济衰退。

但这种担忧再次只看到了问题的一面，忽略了纳税人节省下来的钱也会转化为购买力，刺激经济。

裁减冗员之后，这个国家的人不仅不会变得贫穷，反而会更加富裕。

因为这些被裁减的人将被迫自谋生路，纳税人的新增购买力将推动他们找到新的工作，并通过提供有价值的服务回馈社会。

他们不再是依赖国家供养的负担，而是成为直接为社会创造价值的生产者。

当然，上述分析并不适用于那些提供必要服务的公务员，比如警察、消防员、环卫工人、法官等。

他们的存在是为了保障社会的正常运作，而不是为了支撑所谓的“购买力”。

“购买力”论调本质上是荒谬的。按照这种逻辑，甚至可以为骗子和小偷辩护，因为他们也通过非法手段获取金钱并消费。

然而，这种消费每创造一个工作机会，受害者的消费能力就相应减少。

同理，公务员的消费每提供一个工作机会，纳税人就失去了一个工作机会。因此，当我们维持一些公务员的职位仅仅是为了保持他们的“购买力”时，就应该考虑将这些冗员从政府体系中剔除。

任何国家的经济目标，和个人的经济目标一样，都是用最小的努力取得最大的成果。

人类的经济进步，正是通过减少劳动来获得更多产出。正因为如此，人类才会用畜力代替人力，发明轮子和马车，发展铁路和载货汽车，并且创造出无数节省劳力的工具。

从国家的角度来看，这一原则首先意味着：追求生产最大化才是我们的真正目标。

就业只是手段，生产才是目的。如果我们单纯追求充分就业，而不关注生产，结果将事与愿违。

原始社会里的人虽然生活条件极其艰苦，但他们没有失业的问题。

印度虽然比美国贫穷，但它们的主要问题也不是失业，而是生产方式落后。

充分就业如果偏离了充分生产的目标，就会变得容易实现，但也会变得毫无意义。

希特勒通过扩军备战实现了充分就业，二战中的参战国也都实现了充分就业，甚至监狱里的囚犯也都在劳动。

这些例子表明，高压统治可以轻易实现充分就业，但这种就业是毫无意义的。

然而，在现实中，人们更关注的是“充分就业”而不是“充分生产”。

在谈到工资和就业时，很多人往往忽视了它们与生产力和产出的关系。

他们错误地认为，只要缩短工作时间就能提供更多的就业机会。

工会为了“制造工作机会”而采取的措施也因此得到了支持。

比如，美国音乐人工会的领导人曾威胁广播电台，如果不加倍雇用音乐人，就要关闭电台。

许多人支持他，认为他的目的是为了创造更多就业机会。

相比之下，采取生产最大化的政策，同时公开地救济失业人口，要比以“充分就业”为名，用“制造工作机会”来扰乱生产更加合理。

文明的进步并不体现在增加就业人口上，而是在于生产效率的提高。

当一个国家变得更加富裕时，可以减少童工、老年人更早离开工作岗位，并让更多的妇女专心照料家庭。

真正的问题不在于未来能提供多少就业机会，而在于我们的产出能达到多少，我们的生活水平能提高多少。

只要有更多的产品可供分配，分配问题自然就会变得容易解决。

如果我们把注意力放在生产最大化上，那一切问题，就变得简单明了，以经济建设为中心，其实就是这个意思。

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