机器换人：工业机器人使用与区域劳动力市场调整

引言

工业智能化在一国经济结构转型和产业升级过程中占有重要地位，工业机器人作为工业智能化的重要技术应用越来越多地在制造业生产中投入使用，对企业创新、产品质量、技能需求等经济活动产生重要影响。全球范围内的工业机器人使用规模快速增长，各个国家的工业机器人使用在1993—2018年整体呈增长趋势。相较于美国和德国而言，中国与亚洲其他国家的工业机器人使用规模在2008年全球金融危机之后增长更加显著，并且两者呈现出极其相似的增长趋势。作为一个正处于经济结构转型关键期的制造业大国，中国工业机器人的使用近年来呈现爆发性增长的趋势。根据国际机器人联盟数据库的记录，中国工业机器人的使用规模从1999年的550台快速增长到2018年的649 447台，20年间工业机器人使用规模平均每年增加3万余台，其中2017—2018年增加最多，达到15.6万余台，并且自2016年以来连续多年位居世界首位。中国工业机器人使用规模快速增长的原因可能与中国政府的政策支持相关，例如2006年中国政府首次将智能机器人列为先进制造技术；2013年出台《关于推进工业机器人产业发展的指导意见》；2015年提出“加快工业机器人等在生产过程中的应用”；2016年出台《机器人产业发展规划（2016—2020）》和《工业机器人行业规范条件》等。整体上形成了中央政策主导发展方向、地方政府出台优惠政策促进工业机器人使用的企业集聚发展的态势。

中国工业机器人在时间维度上呈现爆发性增长的同时，其在不同地区之间也存在明显的差异化发展趋势。现有文献使用中国企业-劳动力匹配调查数据指出，广东、江苏两省的机器人使用在2008—2017年一直处于领先地位，其使用机器人的企业比例在2017年较全国平均水平高出5%—6%。此外，本文根据城市产业就业结构和全国范围的制造业行业机器人数据，构建城市工业机器人使用程度的指标以衡量工业机器人在不同城市之间的差异化发展，同样发现不同城市的工业机器人使用在2008—2018年均经历了不同程度的增长，并且10分位点（25分位点）城市与90分位点（75分位点）城市的工业机器人使用规模的差异也随时间逐渐扩大。

工业机器人使用在时间上的爆发性增长和空间上的差异化增长构成了中国过去十余年工业智能化发展的两个典型事实。与此同时，中国在经济结构转型和开放发展的过程中也从过去对劳动力数量的依赖转变为对更高劳动力质量的需求，劳动力就业结构和收入分配机制也在发生调整，主要表现为劳动力在不同部门之间进行重新配置以及劳动力因技能禀赋差异获得的报酬不同。那么，工业机器人使用替代劳动力了吗？工业机器人对劳动力就业和工资造成了怎样的影响？面对工业机器人，劳动力市场如何做出调整？这些问题将构成本文的核心命题。基于上述事实，本文构建中国城市工业机器人使用程度的指标，以2012、2014和2016年中国劳动力动态调查数据中的劳动力就业和工资为研究对象，基于中国区域劳动力市场的分析视角，对工业机器人是否替代劳动力等问题进行实证分析。

本文的创新和边际贡献主要有：第一，有效结合了工业机器人与微观劳动力个体数据，率先从理论和实证层面细致回答了“机器换人”这一时代命题，拓展了技术进步的经济社会效应的相关研究；第二，本文构建城市工业机器人使用的指标以衡量工业机器人在中国不同城市的增长情况，并基于亚洲其他国家的工业机器人发展构建中国城市工业机器人使用的工具变量进行因果识别；第三，本文基于中国区域劳动力市场变化的视角，分析中国城市工业机器人使用对当地劳动力跨部门重新配置、工作时长、工资以及技能溢价的影响，为现有的关于工业机器人的收入分配效应研究提供中国证据。

文献综述与研究假说

工业机器人等工业智能化应用技术具有生产效率高和智能化水平高等特点，对企业创新、产品质量、技能需求等经济活动产生重要影响。工业生产中技术的发展和应用对企业生产率以及劳动力需求的影响一直以来都是学者广泛关注的对象，如信息技术、机械自动化等。工业生产中企业对可编程的控制器、计算机自动化设计以及数控机器的应用对于劳动力的教育水平和职业组合提出新的要求，通过雇佣专业人员和精密技术工人对企业生产率产生影响。随着技术的进一步发展，工业机器人和人工智能等更智能化的技术应运而生，在产业升级和经济结构转型过程中发挥了重要作用。其中，现有文献从理论和实证方面对工业机器人使用如何影响劳动力需求进行了分析和研究。自动化机器的应用会替代低技能劳动力以及抑制低技能工人的工资增长，进而提高技能溢价（Hemous和Olsen，2013；Lankisch等，2017）。Acemoglu和Restrepo（2020）在一个包含区域特性的一般均衡框架下，讨论了工业机器人在地区层面上的就业和工资效应，根据模型的均衡条件判断工业机器人使用的地区效应主要依赖于当地经济活动与工业机器人的使用程度，而后者则是根据地区产业就业结构对行业层面的机器人使用规模进行加权平均计算得到，他们的研究在理论上指出工业机器人使用程度较高的地区会降低劳动力就业和工资增长。他们进一步基于1990—2007年美国不同地区工业机器人的使用样本研究发现，就业人口比重在工业机器人使用程度较高的地区显著下降，工业机器人的就业抑制效应在制造业部门和密集使用机器人的行业更加显著，美国的蓝领工人以及与装配职业相关的工人受到的冲击较大。

现有文献从不同视角对工业机器人的劳动力替代效应进行了较为丰富的实证检验。Graetz和Michaels（2018）基于1993—2007年17个国家的行业样本数据研究发现，工业机器人使用在劳动生产率的提升过程中发挥了重要作用，并且促进了全要素生产率的提升，降低了产品价格；在劳动力需求方面，他们发现工业机器人使用虽然减少了低技能工人的就业份额，但并没有减少总体就业人数。诸多的国别研究对此也提供了类似的证据，如Dauth等（2017）基于1994—2014年德国不同地区工业机器人的使用样本研究发现，与Graetz和Michaels（2018）的结果类似，工业机器人的使用并没有对当地劳动力整体就业造成负面冲击，但却改变了德国当地劳动力市场的就业结构，工业机器人使用造成德国制造业部门就业岗位减少的同时会使得当地劳动力通过部门就业进行重新配置，服务业部门的就业增加几乎弥补了制造业部门的就业损失。此外，工业机器人的使用也会使得劳动力的工资和收入份额做出相应调整，劳动力的工资变化取决于劳动力自身的技能禀赋以及所在部门的工作特性，并且工业机器人使用会通过影响劳动生产率和工资进而对劳动收入份额产生影响（Graetz和Michaels，2018；Acemoglu和Restrepo，2020）。

许多文献从行业层面、省份层面和微观企业层面对中国工业机器人的发展和应用进行了讨论和实证分析。闫雪凌等（2020）使用2006—2017年制造业数据样本，从行业层面研究发现机器人的使用对制造业就业岗位数量有显著的负面冲击，但对工资并无显著影响。韩民春和冯乐兰（2020）基于中国2005—2017年省级面板数据的分析得到了与闫雪凌等（2020）类似的结论：工业机器人对中国制造业就业市场造成负面影响，但对制造业生产率的提升有显著的促进作用。韩民春和乔刚（2020）进一步研究发现工业机器人使用对制造业就业的抑制作用只存在于低技能劳动力群体，并且高技术复杂度的机器人所产生的替代效应更加明显。此外，也有文献从微观企业层面对此进行了分析。程虹等（2018）采用中国企业－劳动力匹配调查数据对机器人在中国的发展趋势及其对企业绩效影响的研究发现，工业机器人使用存在劳动力替代效应，但对企业生产率和管理绩效有显著的促进作用。程虹等（2020）基于相同的数据进一步研究发现，机器人使用对劳动力工资和劳动力质量有显著的提升效应，其中，劳动力质量的提升依赖于企业的内部培训和外部引进两个渠道。

整体而言，现有文献主要是关注于机器人对制造业部门劳动力的影响，基于中国区域劳动力市场、劳动力跨部门重新配置以及技能工资溢价的分析视角还相对比较有限。现有文献的研究思路给本文提供了有益启示，但依然存在进一步研究的空间。其一，本文根据城市产业就业结构构建城市层面的工业机器人使用程度指标，从区域劳动力市场的维度进行分析，中国地区间收入差异巨大、产业结构存在明显的地域性特征，这意味着区域劳动力市场这一维度的效应在中国也不容忽视。其二，不同于现有文献聚焦于制造业部门的研究，本文在制造业劳动力就业分析的基础上，进一步考察城市工业机器人使用对劳动力跨部门的重新配置以及对制造业和服务业部门劳动力工资和技能溢价的影响，这意味着劳动力群体面对工业机器人的使用变化情况做出了应对调整。

根据上述文献综述和理论分析，本文提出两个研究假说。

假说1：中国工业机器人在时间和空间维度上呈现差异化发展趋势，工业机器人使用通过产业就业结构的地域性特征对中国区域劳动力市场产生异质性影响。

假说2：面临城市工业机器人使用的冲击，当地劳动力在跨部门就业重新配置、工作时长以及工资等方面做出应对缓冲，区域劳动力市场调整效应显现。

实证分析与基本发现

本文实证分析涉及城市层面的工业机器人使用和劳动力在不同部门的就业、工资以及技能溢价等核心变量。首先，本文参照Acemoglu和Restrepo（2020）等文献的研究思路，采用城市的产业就业结构、城市16—64岁适龄劳动力数量以及行业层面的工业机器人台数构建城市层面的工业机器人使用指标。城市层面的工业机器人使用是行业层面机器人使用的加权平均，权重为行业在考察样本之前年份占制造业行业劳动力总数的份额。从理论上来说，如果某个行业在该城市所占的就业份额比较大，那么该行业的机器人增长对该城市的劳动力市场变化就会产生较大的影响。其中，行业层面的机器人台数来自于国际机器人联盟数据库；城市16—64岁适龄劳动力人数来自2010年全国人口普查数据资料；城市的产业就业结构来自2008年中国经济普查数据。劳动力分部门就业、工作时长和工资等变量，来自中山大学社会科学调查中心2012、2014和2016年中国劳动力动态调查数据。

本文基于区域劳动力市场的视角，分析2012—2016年城市工业机器人使用对当地劳动力就业和工资的影响，根据亚洲其他国家的工业机器人使用情况构建本文实证分析的工具变量进行2SLS回归。此外，为了排除不可观测的宏观因素对回归结果可能造成的干扰，本文在回归方程中加入城市固定效应和年份固定效应，并且回归时将标准误在城市层面进行聚类。回归结果表明，从区域劳动力市场的视角分析来看，城市工业机器人使用与当地制造业部门的就业整体呈现替代效应，但是并没有对当地劳动力整体就业参与造成负面影响，主要原因是相应的就业结构发生了改变，虽然制造业部门的劳动力在一定程度上被替代，但服务业部门的就业人数显著上升。在这一过程中，不同年龄以及不同性别的劳动力面临工业机器人使用的冲击时所做出的跨部门就业调整也是不同的，出现这一结果的原因可能是不同年龄、不同性别的工人跨部门流动的成本不同，进而影响了不同群体受到工业机器人使用的负面冲击时向其他部门进行就业转移的能力。工业机器人使用对制造业部门的劳动力工作时长的影响不显著，但会显著增加服务业部门的劳动力工作时长，可能的原因是工业机器人的使用在替代制造业部门劳动力的同时使得制造业生产效率提高，因此并没有导致制造业部门劳动力工作时长的增加，劳动力到服务业部门参与就业增加使得服务业部门劳动力的工作时长增加，即就业的集约边际伴随就业的广延边际的增加而增加。城市工业机器人使用对制造业部门劳动力工资增长有显著的促进作用，对服务业部门劳动力的工资增长有显著的抑制作用，对所有部门劳动力工资增长影响较小，可能的原因是：一方面，工业机器人作为一种新技术有助于提高企业生产率，企业生产率的提高进一步提高了劳动力报酬，而当行业内低技能水平的劳动力被替代后，剩余劳动力的实际工资水平也会得到一定程度的提高；另一方面，制造业部门的低技能劳动力被机器人替代，转向到服务业部门参与就业，当服务业部门进入较低技能劳动力时，会在一定程度上拉低服务业部门劳动力的整体工资水平。此外，城市工业机器人使用能够提高制造业部门的技能工资溢价，对服务业部门的技能工资溢价影响不显著。

结论与启示

工业机器人的使用对我国制造业升级和经济结构转型具有重要影响，“机器换人”成为当前学界和社会广泛关注的时代命题。本文构建城市工业机器人使用指标以衡量工业机器人在中国不同城市的增长情况，并利用2012、2014和2016年中国劳动力动态调查数据以劳动力的就业和工资为研究对象，从区域劳动力市场的视角分析了城市工业机器人使用对当地不同部门劳动力就业和工资的影响。研究发现：第一，工业机器人的使用并没有造成当地劳动力市场整体就业岗位的减少，但导致了劳动力在不同部门之间的重新配置，即制造业部门就业概率下降，服务业部门就业概率上升，这一效应主要体现在低技能水平的劳动力群体；第二，在就业的集约边际方面，城市工业机器人的使用显著提高了当地劳动力的工作时长，这主要源于服务业部门工作时长的增加；第三，工业机器人使用对当地劳动力的整体工资增长影响较小，但部门工资结构随之调整，其中制造业部门的工资和技能溢价增长较快，服务业部门的工资增长较慢，而技能溢价无显著变化。

工业机器人的使用会使得劳动力在不同部门之间重新配置，以及带来工资在不同劳动力群体间的再分配，了解和厘清哪些群体在工业机器人使用过程中受到的冲击更大有助于政府制定相应的就业政策和收入再分配政策，以减少工业机器人使用带来的调整成本。针对上述结论，本文提出两点政策建议。第一，合理把握和推进机器人在工业生产中的应用，确保高技能劳动力的有效供给。工业机器人作为智能化技术的代表，与高技能劳动力形成优势互补，政府应加大人力资本投资，提升劳动力技能禀赋，推动劳动力技能结构与工业机器人等智能化技术相匹配，助力中国经济结构转型和产业升级。第二，重视受工业机器人使用冲击的特定劳动力群体的就业和收入再分配。当前中国政府出台各种政策支持工业机器人产业发展以促进经济结构转型和产业升级，本文研究发现工业机器人使用程度较高的城市的制造业部门劳动力以及低技能劳动力群体在这一过程中所受到的冲击较大。因此，在支持和推进工业机器人使用的过程中，应充分考虑这些群体的利益，通过适当的就业政策和收入再分配政策对其进行补偿。