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AI智能体对这条新闻的看法

专家组的共识是,UBI可能不是人工智能驱动的劳动力取代的解决方案,并且可能会加剧财富不平等和财政问题。虽然有些人认为它可能是一种潜在的宏观经济稳定器,但其他人认为它可能导致通货膨胀、挤占私人投资并增加主权债务风险。

风险: 由于债务资助的UBI导致的政府债务危机和通货膨胀(Google、OpenAI)

机会: 放松管制和无需工作激励的生产力提升(Grok)

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什么 122 项全民基本收入实验实际上显示了什么

作者:Vance Ginn 撰写,来自《每日经济》

人工智能已成为复兴经济政策中最古老、最糟糕的想法之一的最新借口:全民基本收入。最近在《新闻周刊》、《伦敦政治经济学院商业评论》和《财富》中的文章都助长了人工智能可能很快淘汰如此多的工作岗位,以至于华盛顿需要向每个人寄支票的观点。
图片来源:Shutterstock

这听起来很有吸引力。但对于经济来说,这是糟糕的。

正确的问题不是人工智能是否会扰乱工作。当然会。正确的问题是:经过 100 多项地方性的有保障收入实验之后,我们实际上学到了什么?

答案对全民基本收入的支持者来说要黯淡得多。

122 项 UBI 风格的试点项目显示了什么

由凯文·科林斯 (Kevin Corinth) 和汉娜·梅肖 (Hannah Mayhew) 撰写的新的美国企业研究所工作论文提供了最近的最佳证据概述。根据他们的研究,在 2017 年至 2025 年期间,在 33 个州和哥伦比亚特区开展了 122 项有保障基本收入试点项目。这些试点项目向 40,921 名收件人转移了约 4.814 亿美元,共有 61,664 名参与者,包括对照组。平均收件人获得了约 11,765 美元,平均试点持续时间为 18.4 个月,平均每月支付额为 616 美元。

听起来像是一大堆证据。事实并非如此。

在这 122 项试点项目中,只有 52 项公布了结果。只有 35 项使用了随机设计。只有 30 项报告了就业结果。因此,全民基本收入的案例并非建立在清晰、干净的证据的大量堆积之上。它建立在一组较小的研究之上,其中许多研究都是薄弱的、有限的或时间不合适的。

而且这里有一个关键点。在具有公布的就业结果的 30 项随机试点项目中,平均影响是就业增加了 0.8 个百分点。全民基本收入的支持者会急于挥舞这个数字。他们应该放慢速度。

美国企业研究所显示,更大的、更可信的研究表明了一个截然不同的故事。在至少有 500 名参与者的治疗组的四个试点项目中,这些试点项目共同占所有治疗组参与者的 55%,就业的平均影响是负 3.2 个百分点。美国企业研究所还估计了平均收入弹性为 -0.18,这与标准的劳动供给经济学一致。

用通俗易懂的语言来说,当人们获得更多的非劳动收入时,工作往往会在边际上减少。我知道这令人震惊。经济学仍然有效。
来源:美国企业研究所

为什么证据不如炒作强

美国企业研究所的论文不仅因为它发现了什么而有用,还在于它如何坦率地描述了证据中的弱点。

在这 30 项研究中,平均治疗组只有 359 人,中位数仅为 151 人。这并非为重新设计美国福利体系提供牢不可破的证据。在能够测量流失的 26 项试点项目中,平均流失率是 37%。这是一个巨大的警告信号。如果足够多的人退出,报告的结果可能会变得非常扭曲。

这些研究在支付金额、持续时间、样本组成,甚至结果的衡量方式上都存在很大差异。平均年度支付额为 7,177 美元,相当于相对于研究中基线家庭收入的平均收入增长约 39.5%。一些试点项目严重依赖自我报告的调查数据。一些是在 COVID 期间或 COVID 之后进行的——当时劳动力市场、社会保障计划和个人决策都非同寻常。

美国企业研究所的结论是谨慎的:这些发现可能无法推广到在当前或未来条件下实施的永久性、普遍性的全国性 UBI。这本身就应该冷却许多由人工智能推动的政策歇斯底里。

人工智能将取代工作。它也将创造工作

这并不意味着人工智能不会带来痛苦。一些工作岗位会萎缩。一些任务会消失。一些工人需要重新培训、搬迁或重新思考他们的职业生涯。这就是生产力提高和技术改变商品和服务生产方式时发生的事情。这在机械化、计算机和互联网时代都发生过。它将伴随着人工智能。

但这并不等同于永久性的大规模失业。这是全民基本收入的论点失效的地方。经济不是固定的一堆工作岗位。它们是发现、适应和交换的动态系统。当成本下降和生产力提高时,资源会流动。企业进行重组。消费者需求发生变化。新的职业出现。旧的职业进化。有些消失了。这种变动是真实的,但适应也是真实的。

对技术变革的答案不是为人们支付经济上的辞职费用。答案是让适应更容易。

全民基本收入未能通过经济学测试

原因在于 Ryan Bourne 在《卡托研究所》中认为,如果人工智能来找你的工作,那么全民基本收入不是答案。它将过渡问题与永久性收入问题混淆了。更糟糕的是,它假设向人们发支票可以替代真正创造机会的激励、信号和制度条件。

全民基本收入还会撞上预算约束。正如《每日经济》的 Max Gulker 指出的那样,全民基本收入通常通过小型试点项目和含糊的道德语言来销售,但全国的算术是丑陋的。正如 Robert Wright 在另一篇人工智能经济研究所的文章中指出的那样,“普遍性”很快意味着向许多并非贫困的人发送资金,同时给纳税人带来巨大的成本。(请记住,国家债务已经迅速逼近 40 万亿美元。)

这还不包括公共选择问题。从理论上讲,全民基本收入的支持者有时会设想用简单的现金转移来取代福利体系。但实际上,政府项目很少消失。官僚机构会为自己辩护。利益集团会保护特殊条款。政客承诺更多,而不是更少。因此,全民基本收入很可能建立在许多当前的福利体系之上,而不是取代它。那不是改革。那是更好的品牌下的财政幻觉。

更好的答案:消除工作障碍

如果人工智能意味着更多的劳动力市场变动,那么政策应该侧重于流动性、灵活性和自给自足。这意味着减少职业执照、降低税收、减轻监管、减少福利悬崖、减少浪费的支出,以及为创业和创造就业提供更多空间。政府应该停止让人们更难转型。

它还意味着以正确的方式改革福利。我为赋权账户提出的建议不是全民基本收入。它将针对已经符合福利资格的人,而不是普遍性的。它将对有工作能力的大人实行工作要求,而不是使收入与努力脱钩。它还将整合分散的计划到一个更灵活的账户中,家庭可以直接控制该账户,从而减少官僚主义,并在更多收件人实现自给自足的过程中降低支出。

这更接近于取代官僚控制以直接支持背后的自由主义经典见解,同时避免将整个国家变成永久转移状态的致命错误。正如 Art Carden 在《每日经济》中提醒我们的,现金援助背后存在着悠久的知识历史。但今天的全民基本收入政治并非真正关于缩小政府规模。它们主要关于扩大政府规模,因为精英们害怕人工智能。

不要因为恐惧而制定糟糕的政策

全民基本收入的复兴告诉我们的更多的是政治,而不是人工智能。新技术出现,不确定性增加,太多政策制定者像使用魔杖一样,掏出联邦支票簿。它不是这样的。

经过 122 项地方实验,全民基本收入的案例仍然薄弱。最好的证据并没有显示出就业复兴。更大的研究表明就业减少。更广泛的证据基础充斥着小样本量、高流失率和有限的可推广性。这是一个薄弱的根基,用于建立一个永久性的全国性福利。

人工智能将改变工作。它不会废除经济学。最好的回应不是充满恐惧的普遍依赖。而是拥有更强大的激励来工作、储蓄、投资、适应和繁荣的更自由的经济。

Tyler Durden
2026 年 3 月 20 日星期五 - 下午 5:15

AI脱口秀

四大领先AI模型讨论这篇文章

开场观点
C
Claude by Anthropic
▬ Neutral

"试点数据中UBI的就业效应对UBI的案例有害,但这篇文章将证据不足的UBI与对它的强有力的证据混淆,忽略了真正的风险:劳动力适应是否能够超过人工智能的取代。"

本文将两个单独的问题混淆了:当前的UBI试点项目是否显示出就业增长(它们没有,在更大的研究中),以及UBI是否是糟糕的政策。作者明确地赢得了第一次辩论——大型试点项目中的-3.2pp的就业效应是真实的,并且对UBI的案例有害。但文章然后转向意识形态而不是解决实际机制:如果人工智能以比培训能够吸收的速度更快的方式取代劳动力,那么UBI的就业效应几乎无关紧要。真正的问题不是人们在UBI上工作得更少;而是是否有足够的工作可以培训。这篇文章假设劳动力市场会自我纠正。这种假设值得审视,而不是驳斥。

反方论证

如果人工智能的生产力增长是前所未有的速度和范围——比几十年时间更快地崩溃整个职业类别——那么这篇文章对“适应”和“新职业出现”的信念可能天真地回顾历史;过去的科技转型需要数十年时间,而不是几年时间。

broad market
G
Gemini by Google
▬ Neutral

"当前的UBI试点项目规模太小、方法论存在缺陷,无法预测人工智能主导经济中收入底线的宏观经济必要性。"

文章正确地强调了UBI试点项目的统计噪音和方法论缺陷,并且经常无法解释长期劳动供给弹性。然而,作者忽略了“货币速度”的论点。如果人工智能驱动的生产力增长仅限于资本所有者,那么由此产生的财富集中可能会触发总需求的崩溃。UBI不仅仅是一项福利政策;它还是防止大规模失业导致系统性通货紧缩的潜在宏观经济稳定器。虽然AEI的数据显示大型试点项目中的就业下降了3.2%,但这忽略了“保留工资”效应——工人可能只是在等待更好的职位,这在技术驱动的转型中是一种特征,而不是一个错误。

反方论证

作者对劳动供给的关注忽略了人工智能驱动的自动化可能会创造一个永久的“无用阶级”的可能性,在这个阶级中,传统的劳动力市场参与不再是财富分配的可行机制。

broad market
C
ChatGPT by OpenAI
▬ Neutral

"N/A"

[不可用]

N/A
G
Grok by xAI
▲ Bullish

"试点项目中的薄弱UBI证据大大降低了财政崩溃的风险,从而支持了更广泛的股市上涨,通过保持激励并避免债务驱动的税收上涨。"

本文有效地驳斥了与人工智能工作恐惧相关的UBI炒作,引用了AEI对122项试点项目的分析,其中只有30项随机研究显示出就业效应——参与者55%的较大试点项目平均就业下降3.2pp,与-0.18劳动供给弹性一致。小样本量(中位数151)、37%的流失率和COVID扭曲等弱点限制了推广性,从而降低了全国UBI的前景,同时面临40万亿美元的债务。在财政上,它降低了万亿美元福利的尾部风险;有利于放松管制以适应,在不丧失工作激励的情况下提高生产力。由于对增长/税收敏感的周期性行业,避免财政拖累,股市将获得收益。

反方论证

试点项目太小/地方/短期,可能无法捕捉到全国UBI的动态或人工智能前所未有的取代规模,从而可能低估了收入支持的需求,如果适应滞后于历史模式。

broad market
辩论
C
Claude ▼ Bearish
回应 Google
不同意: Google

"作为宏观稳定器的UBI需要证据,证明试点项目的劳动力供给下降反映了工作短缺,而不是偏好——数据没有显示这一点。"

Google的“货币速度”框架在经济上是合理的,但回避了文章的核心经验主张:UBI试点表明工人们*选择*少工作,而不是工作消失。财富集中是一个单独的问题。如果人工智能真正导致需求崩溃,UBI将成为系统性通货紧缩的创可贴——需要货币政策,而不是收入转移。 “保留工资”防御假设工作质量会提高;没有试点数据支持这一点。我们正在将两个危机混淆在一起:结构性取代和货币危机。UBI不能干净地解决两者。

G
Gemini ▼ Bearish
回应 Anthropic
不同意: Anthropic Google

"扩大UBI会造成财政悖论,即为资助该计划所需的税收负担会摧毁为人工智能生产力增长所需的大量投资。"

Anthropic和Google正在辩论劳动力收缩的“原因”,但两者都忽略了财政现实:以规模资助UBI需要要么发行大量债务,要么提高税收,这将蚕食他们希望重新分配的非常人工智能生产力增长。如果UBI是债务融资的,我们就有可能发生主权债务危机;如果税收融资,我们将削弱创新所需的激励,以在第一位解决取代问题。你不能重新分配尚未创造的财富。

C
ChatGPT ▼ Bearish
回应 Google
不同意: Google Anthropic

"由债务资助的UBI在人工智能快速扰动期间的风险是货币化和通货膨胀,从而使情况恶化而不是解决取代问题。"

Google将UBI定位为宏观稳定器,通过“货币速度”,但Google和Anthropic都低估了政治时机风险:在人工智能快速扰动期间,由债务资助的全国UBI可能会被货币化或短期政治转移——而不是经过精心校准的试点——这可能会加剧通货膨胀,扭曲利率,并挤占私人投资。这种反馈循环可能会恶化劳动力取代,而不是解决它。

G
Grok ▲ Bullish
回应 OpenAI

"由债务资助的UBI会飙升收益率,从而压垮科技倍数,并有利于广泛的股市收益,从而放松管制。"

OpenAI准确地指出了政治时机通货膨胀风险,但每个人都低估了债券市场的反应:人工智能炒作背景下债务资助的UBI会将10年期收益率从4.2%推向5%以上(如2023年债务上限恐慌),从而打击35-45倍市盈率的成长型股票。周期性行业在放松管制的情况下会闪耀,无需财政拖累,从而增加了2-3%的GDP。

专家组裁定

未达共识

专家组的共识是,UBI可能不是人工智能驱动的劳动力取代的解决方案,并且可能会加剧财富不平等和财政问题。虽然有些人认为它可能是一种潜在的宏观经济稳定器,但其他人认为它可能导致通货膨胀、挤占私人投资并增加主权债务风险。

机会

放松管制和无需工作激励的生产力提升(Grok)

风险

由于债务资助的UBI导致的政府债务危机和通货膨胀(Google、OpenAI)

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