Joshua S. Gans的新NBER工作论文探讨了自动化如何在不取代工人的情况下损害工人。该研究聚焦于那些工人既重视产出有用成果又重视自身贡献重要性的工作。当存在可信的机器替代方案时，即使工人仍被雇用，个人贡献所赋予的意义也会被削弱。

Gans的模型显示，当工资完全调整时，这种意义的丧失会提高补偿。然而，如果工资仅部分调整，工人将自行承担部分损失。论文还发现，外部开发者可能通过公开演示机器来获利，然后再进行许可，因为演示降低了人类替代方案的感知价值。

这创造了一种“意义外部性”，可能推动对自动化的需求，并使有利可图的开发对社会有害。影响因机器的质量与其公众显著性而异：更好的技术质量改善产出，而仅提高显著性会削弱人类工作的价值。因此，自动化可以在消除工作之前降低工作的价值。

该论文题为“可替代但被雇用：自动化与工作的意义”，作为NBER工作论文35559号发布，发表于2026年7月，DOI为10.3386/w35559。

关键实体：人物：Joshua S. Gans