圖由Gemini所製
零售業作為經濟的重要組成部分，也被預估為2025年後將受AI衝擊最大的就業市場之一。而美國零售業巨頭如Wal-Mart也正在實驗如何大規模導入AI科技。
AI科技其實不是第一次的零售業科技革命，而關於歷史上的科技如何影響美國零售業，經濟學的實證研究不在少數，於是今天讓我們來一起由史觀今，看看過去的科技如何影響營受業。這篇文章的分析，包括了美國零售業生產力的增長來源、技術創新的影響以及大型企業對就業市場的衝擊，一直是經濟學界關注的焦點。透過分析 Foster 等人以及 Emek Basker 的研究，我們可以更深入地理解這些機制。
一、零售業生產力增長的來源：市場篩選與重新配置
一個產業的生產力增長，主要可能來自兩個邊際。一個是舊有的廠商進步，另一個則是新進的廠商較有效率，取代了舊有的廠商。不同國家在零售業生產力上的差異，往往源於土地法規、勞動法規以及零售企業的業態形式。針對美國零售業的研究顯示，該產業生產力的增長主要來自於「市場篩選」（Market Selection）與資源的重新配置。
Foster 等人（2008）利用美國普查數據研究發現，美國零售業的生產力增長主要驅動力並非來自現存企業（incumbents）的自我改善，而是透過「淨進入」（net entry）效應來實現的，這包括了：
- 新舊更迭：效率較低的老舊企業退出市場，被更具生產力的新進企業所取代。數據顯示，新進企業的生產力顯著高於現存企業。
- 產業代謝率：與製造業僅約 30% 的淨進入效應相比，零售業的淨進入效應佔了生產力增長的 96% 至 98%，顯示其產業代謝極為劇烈。
- 企業型態：這些新進者通常是全國性的連鎖企業，而現存者多為單一店鋪的公司。
簡單來說，美國的零售業的新陳代謝極為劇烈。
二、 科技的影響：從收銀機到條碼掃描器
科技的引入，在零售業的演進中扮演關鍵角色。從 1870 年代興起的收銀機，解決了代理人問題並提供了交易記錄，為連鎖店的擴張奠定基礎。到了 1970 年代，條碼（Barcode）技術的引入成為另一項重大變革。
在過去，是由員工貼紙標籤來標價，這中間充滿了成本，對於零售業經營者來說，是極為頭痛的事。
掃條碼的出現則改變了這件事，不再依賴員工貼標和報價。
Basker（2012）的研究指出，條碼掃描器的採用對勞動生產力有顯著影響：
- 生產力提升的本質：這種生產力的提升主要體現在「營收/薪資」（revenue/payroll）比率的增加。
- 去技能化（Deskilling）：利潤的來源並非單純依靠營收增加，而是透過減少總薪資支出來實現。新科技降低了對高技能勞動力的需求，導致平均時薪下降。數據佐證了這一點，採用條碼技術的食品與日用品商店，其時薪降幅顯著大於其他部門。
此外，Basker（2015）進一步探討了條碼對物價的影響。雖然條碼系統最初在包裝商品上具有網絡外部性優勢，但其對價格的抑制效果在生鮮產品（如肉類和農產品）上反而更為顯著（降幅約 2.1% 至 2.8%）。這是因為掃描技術大幅提升了庫存控管能力，對於價格波動大且易腐壞的商品能發揮更高的效率。
三、 就業效應：創造還是破壞？
許多的科技引進都是由大型零售企業（如Walmart）的巨頭優先導入，這些零售業巨頭的擴張，是否會破壞就業機會，是另一個備受爭議的議題。
國際研究視角：
- 法國：Bertrand & Kramarz（2002）發現，法國嚴格的新店開設法規阻礙了零售業的就業創造，於是乎，他們的政治結論是不讓零售業巨頭擴張，不利就業市場。
- 韓國：Cho 等人（2015）發現，大型折扣店的進入能帶來新的就業機會，其中約三分之二來自商店本身。
美國學術界的爭議：
然而，美國學術界之於此，爭議卻相當多。
- 支持就業創造（Basker, 2005）：研究認為，Walmart的進入在短期內會為一個縣（county）帶來約 100 個零售工作機會，長期來看仍有約 50 個淨增長，儘管批發業的工作機會會因此減少。其論點在於大型商店能帶來消費者外部性，且其數據涵蓋了汽車經銷商與餐廳等較小規模的零售工作。
- 支持就業破壞（Neumark et al., 2008）：另一個團隊持相反意見，他們使用不同的工具變數（距離沃爾瑪總部的距離）進行分析，發現沃爾瑪每開設一家店，實際上會導致當地減少約 150 個零售工作機會。
這爭議還在持續，但目前沒看到什麼一鎚定音的研究就是了。
結論
綜合上述文獻，零售業的發展呈現出「創造性破壞」的特徵。生產力的提升高度依賴於高效率連鎖企業取代低效率的單一店鋪。條碼等技術的引入雖然透過降低技能需求壓低了薪資成本，但也同時提高了庫存管理效率並降低了消費者物價。至於大型零售商對整體就業市場的淨影響，學界仍存在爭議，顯示出科技與市場結構變遷對勞動力市場影響的複雜性。
對臺灣有什麼可能的政策啟示？
一、勞動力政策：去技能化 vs. 缺工：
根據 上述Basker的研究，零售科技（如條碼）的引入往往導致工作內容的「去技能化」（Deskilling），這在過去的美國雖被視為壓低薪資的原因，然而台灣當前處在嚴重少子化與缺工的背景下，這一正一反，挑戰也可能是政策機會。零售業者利用 AI 輔助系統來簡化複雜的庫存或結帳流程，降低工作的技能門檻。如此一來，原先可能因體力或記憶力或語言限制而難以勝任的中高齡者（銀髮族）二度就業或外籍勞工，將能更容易進入勞動市場（某方面來說，這已是臺灣連鎖零售業者多年的進行式）。
二、產業政策：正視「創造性破壞」以提升總體生產力：
Foster 等人（2008）的實證數據顯示，美國零售業生產力的增長有高達 96% 至 98% 來自「淨進入」（Net Entry）效應，即高效能的新進連鎖企業取代了低效能的舊有店鋪。這給予台灣的重要政策啟示是，產業升級必然伴隨著舊廠商的退出，政府不應為了保護傳統低效能業者，而透過法規過度限制大型 AI 零售商或新科技的進入，否則將重蹈法國當年因嚴格法規導致就業創造停滯的覆轍。一個可能的方向是，台灣的政策重心應從「保護企業存續」轉向「輔助勞工轉型」，透過完善的失業救濟與轉型培訓，協助勞工（而非是低效率的企業主）來渡過AI衝擊。
三、物價穩定策略-新科技可能可以協助減緩物價：
如上述Basker (2015) 的研究指出，條碼技術對物價最顯著的抑制效果並非發生在包裝商品，而是在價格波動大且易腐壞的生鮮產品上，主因是科技大幅提升了庫存控管能力。鑑於台灣高度依賴進口原物料且面臨通膨壓力，政策應積極鼓勵零售通路導入 AI 進行精準的「需求預測」與「動態定價」系統。這或能複製美國歷史上利用科技降低生鮮物價的經驗，更能有效減少進出口浪費（Waste），讓 AI 成為提升供應鏈效率、進而穩定民生物價的關鍵工具。
