投資入門施羅德投資近日以「3D重置:勞動短缺推動科技投資」為題撰文,除了提及勞動短缺問題之外,更講述人工智能應用以及固中受惠的行業包括:法律部門、行政支援部門...,但則提到採用技術有2大前提。一文看清:

投資入門|人口老化+勞動力減少的時代

施羅德指出於人口老化和勞動力持續減少的時代,企業必須投資於機器人技術、自動化和人工智能的應用。

新常態揭示了環球最大經濟體系勞動人口持續老化的問題,在2020年代末之前,環球最大經濟體的勞動人口將會減少。勞動人口持續減少,反映企業需要互相競爭才能招聘到足夠及所需的員工,這個情況有可能會推高勞動力佔國內生產總值 (GDP) 的比例,即員工薪酬成本佔國內生產總值的成本,從而降低勞動力及企業利潤。

只能投資自動化等技術應對

最終,企業只能透過投資於自動化、機械人及人工智能  (AI) 等技術,以應對日益上漲的勞動力成本。由機械人帶起的「第四次工業革命」可能會對生產力及環球經濟增長造成深遠影響。在高負債及高通脹的經濟環境下,人工智能技術有助紓解這些壓力。

勞動人口短缺問題嚴重

在過去一年,環球經濟多次受到供給衝擊影響,以致多國央行不得不透過調高利率,以應對高通脹環境。此外,新冠疫情亦是打擊供應鏈的主要原因,並進一步加劇了勞動市場失衡情況。

利率上升有助降低需求及緩減各地國內通脹壓力,但勞動力短缺似乎並非週期性現象。事實上,機構指出新常態前的失業率已經處於偏低水平,近日失業率大幅度下降對大部份國家的國內生產總值回升有著另一層意義,並反映失業率出現結構性下降。

許多發達經濟體出現短缺問題

施羅德指出於美國失業率及未填補的空缺比率反映出勞動力短缺程度。這個比率目前仍處於接近有記錄以來的低位,意味着即使有關當局能將每名失業人口與他們的所在地、期望的條件及工作技能進行匹配,仍會出現勞動力短缺情況。

這個情況不但出現在美國,從德國、法國、英國和日本的數據可見,這些地方的失業率及職位空缺比率可能高於美國。環球許多發達經濟體均出現嚴重的勞動力短缺問題。

減少工作時間成固中原因

員工傾向減少工作時間是勞動力短缺的其中一個原因,這導致員工的平均工作時間低於疫情前水平,並導致企業需要聘請更多員工來完成相同的工作量,從而減少可用的勞動力。

除了減少工作時間,員工絕對參與率減少亦加劇勞動力短缺。疫情導致一些員工不願意重返工作崗位,尤其是較年長的一群。此外,愈來愈少人選擇在退休後繼續工作,甚至更多勞動人口決定提早退休。

勞動力減少亦推高薪酬通脹

短期因素方面,勞動力減少推高了薪酬通脹率,企業被迫互相競爭以聘請他們所需的員工,這因此導致平均薪酬上升,再加上就業增長復甦推動勞動力在國內生產總值的佔比,繼而為企業利潤帶來負面影響。

世界銀行料大部份大型經濟體的老年撫養比率上升

世界銀行預期,從中長期來看,大部份大型經濟體的老年撫養比率將會急劇上升。對於企業及投資者而言,勞動力短缺是一個重要問題。大多數企業透過擴大市場來增加收入和利潤。這也需要增加產出或提供更多服務,並往往需要資本、勞動力及土地三方面的資源的結合運用。

在勞動力萎縮的情況下,實現持續經濟增長是相當艱巨,這反映利潤增長將要依賴生產力增加,而非單純的需求和供應增加。

增加移民人口能否解決勞動力短缺?

增加移民人口能否解決勞動力短缺問題呢?施羅德指出事實上,近年移民比率持續下降,但在移民人口激增的地方,左翼陣營更能利用仇外情緒來獲得支持。

如上所述,企業還面臨其他結構性的通脹壓力。疫情對全球製造業造成一連串影響,促使企業審視其供應鏈的韌性,並重新考慮缺乏供應鏈多元化的問題。

用資本取代勞動力

新世界秩序的出現亦對現有貿易關係構成挑戰,從政者鼓勵企業盡可能將經濟活動帶回當地。

在新體制下,應對這些壓力和將會日益惡化的勞動力短缺問題,將會是企業未來的最大挑戰。施羅德認為企業的唯一解決方案是利用資本取代勞動力。透過自動化、機械人技術及人工智能減少對勞動人口的倚賴,是大多數公司在這個充滿挑戰的環境下繼續保持增長的唯一途徑。

人工智能可能對知識型經濟產生影響

與一般用於生產或運輸的機械人不同,人工智能更可能對知識型經濟產生影響。高盛 (Goldman Sachs) 進行了一項關於勞動市場能引入自動化程度的研究報告,當中發現接近七成工人在一定程度上受到自動化的威脅,當中有兩成半的工作項目(並非指工作崗位)能被人工智能取代。

3類工種最受惠

總括而言,該調查指出,7% 的美國工人能被人工智能取代, 63% 工人的工作能夠讓人工智能支援,而 30% 工人不會受到影響。

法律部門、辦公室和行政支援部門最能受惠於人工智能,並能減少約三成半的員工人數。

最難被取代的是較高體力勞動的工作

最難以使用或被人工智能取代的職業是需要較高體力勞動的工作,例如建築和地面清潔與維修、安裝及維修、開採及生產等崗位。

生成式人工智能為環球經濟增加2.6至4.4萬億美元收益

另一方面麥肯錫 (Mckinsey & Company) 在2023年6月發表的報告,透過分析63個應用範疇以作出估計,生成式人工智能 (generative AI) 每年能為環球經濟增加2.6至4.4萬億美元收益。

報告發現,至2040年,勞動生產力每年可以提高0.1至0.6%。但若生成式人工智能與機械人等其他技術結合,勞動生產力的增長率可以提高至每年0.2至3.3%。有趣的是,75%的經濟效益可能來自四個領域:客戶營運、行銷與銷售、軟件工程以及研究與開發。

採用人工智能技術須2個前提條件

隨着這些技術日益進步,他們的可用性及採用率亦會隨之提升。但更重要的是,機械人技術的可用性還不夠全面。採用人工智能技術需要兩個前提條件,

  1. 第一是獲客戶接受
  2. 第二是更具經濟優勢。

在人工智能發展的早期階段,市場很少考慮到企業採用的成本或社會廣泛採用的成本。

部份被取替工人的成本是值得付出

在日益嚴重的勞動力短缺情況、高負債及通脹上升可能會加劇公共財務的壓力。生產力及國內生產總值提升可能讓各國政府相信,部份被取替工人的成本是值得付出。

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