AI前线导读：用于自动化劳动力的技术不一定会增加失业率。尽管人们普遍担心人工智能将会大量取代工人，但纵观历史，在某些时期，提高生产力的技术实际上反而促进了受影响行业的就业率。这与正在经历自动化的行业中所流行的“自动化导致失业”这种简单概念背道而驰。那么，为什么自动化会在某些特定时期导致某些行业的就业增长，而在某些时期却会导致其他行业失业率增加？波士顿大学经济学家JamesBessen认为，这与技术如何影响需求的性质有关。近几十年来，美国制造业的就业率大幅下降。但一个多世纪以来，各种制造业的就业率却在增长，即使是那些经历了技术和生产力快速变化的制造业。这种现象被称为“倒U型”模式，并且似乎在很多制造业中具有普遍适用性。Bessen建立了一种行业需求模型，用来解释在持续的生产力增长的背景下，美国制造业就业的增长和随后的下降现象。在收集了两个世纪以来美国棉纺织、原钢和汽车制造业的时序数据后，Bessen的模型能够准确预测其中三个制造业的生产就业率的上升和下降。倒U型工业就业模式主要是由需求价格弹性下降引起的。也就是说，消费对价格变化的反应能力下降。虽然消费者收入的变化在这些情况下能够起到一定作用，但它们只占人均消费变化的一小部分。Bessen的模型包含了价格和收入对需求的影响，两者可以随着时间推移发生弹性变化。供给、需求和弹性经济学基础为了解释这些现象，请考虑一下新技术（例如自动织布机）对竞争市场（如棉布）中的商品供应和需求的影响，并重点
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