使用機(jī)器人會(huì)導(dǎo)致企業(yè)勞動(dòng)收入份額下降嗎？

程 虹，王華星，石大千 (武漢大學(xué)質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略研究院，湖北 武漢 430072)

0 引言

收入分配是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的核心問(wèn)題之一。著名的 “卡爾多典型化事實(shí)”認(rèn)為，20世紀(jì)勞動(dòng)收入份額將保持相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)[1]。然而實(shí)際情況并非如此，許多學(xué)者的研究表明，20世紀(jì)80年代后，世界上許多國(guó)家的勞動(dòng)收入份額出現(xiàn)了大幅度下滑[2-3]，其中《21世紀(jì)資本論》的作者皮凱蒂利用時(shí)間周期長(zhǎng)達(dá)百年的跨國(guó)數(shù)據(jù)向我們證明了科技革命已經(jīng)使得貧富差距扭曲到一個(gè)恐怖的地步，而貧富分化的源頭在于資本的收益遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于勞動(dòng)的收益。根據(jù)呂冰洋等[4]的測(cè)算，中國(guó)的勞動(dòng)收入份額同樣出現(xiàn)了大幅度下滑，從1983年的67.4%下降到2008年的44%。勞動(dòng)收入份額的大幅度下降表明在國(guó)民收入分配中沒(méi)能實(shí)現(xiàn)居民收入和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同步增長(zhǎng)，勞動(dòng)者未能平等共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果，與我國(guó)提出的 “共享”發(fā)展理念不符，同時(shí)可能會(huì)帶來(lái)居民的消費(fèi)需求下降，貧富差距擴(kuò)大和社會(huì)的不穩(wěn)定等不良后果[5]。

勞動(dòng)收入份額的悖論現(xiàn)象以其帶來(lái)的不良后果引發(fā)了學(xué)者們對(duì)勞動(dòng)收入份額下降原因的研究興趣，現(xiàn)有的國(guó)外文獻(xiàn)主要從技術(shù)進(jìn)步[6]、要素替代[2]、政治制度[7]等角度進(jìn)行研究?；谥袊?guó)勞動(dòng)收入份額也出現(xiàn)了大幅度下降的事實(shí)，國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)我國(guó)勞動(dòng)收入份額的下降原因進(jìn)行了激烈討論，現(xiàn)有研究主要從偏向性技術(shù)進(jìn)步[8]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[9]、國(guó)有企業(yè)[10]、國(guó)際貿(mào)易[11]、外商投資[12]等方面來(lái)解釋勞動(dòng)收入份額下降的原因?；谝陨衔墨I(xiàn)梳理我們發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步是影響企業(yè)勞動(dòng)收入份額的一個(gè)核心要素，然而由于微觀(guān)數(shù)據(jù)的缺乏，現(xiàn)有關(guān)于技術(shù)進(jìn)步對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響文獻(xiàn)多是從生產(chǎn)函數(shù)中對(duì)代表技術(shù)進(jìn)步的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，很少有從某項(xiàng)具體的科技創(chuàng)新如機(jī)器人、人工智能等微觀(guān)角度去研究其對(duì)企業(yè)勞動(dòng)收入份額的影響。更重要的是，近年來(lái)我國(guó)勞動(dòng)力成本不斷上升對(duì)勞動(dòng)密集型制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)生了巨大沖擊，為了應(yīng)對(duì)這一沖擊，機(jī)器人作為目前階段在企業(yè)得到應(yīng)用的最新的物化技術(shù)進(jìn)步成果代表已經(jīng)在中國(guó)出現(xiàn)了爆發(fā)性增長(zhǎng)趨勢(shì)，機(jī)器人在中國(guó)的迅猛發(fā)展也已經(jīng)成為一個(gè)不可忽視的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，并對(duì)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成巨大影響[13-15]。此外，與國(guó)際的對(duì)比研究還表明中國(guó)機(jī)器人的使用密度與發(fā)達(dá)國(guó)家相比還有很大差距，未來(lái)在中國(guó)機(jī)器人還有很大的增長(zhǎng)空間[16]。

本文先通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的理論分析來(lái)說(shuō)明機(jī)器人影響企業(yè)勞動(dòng)收入份額的經(jīng)濟(jì)邏輯，在此基礎(chǔ)上，利用2018年中國(guó)企業(yè)綜合調(diào)查 (CEGS)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。由于企業(yè)引入機(jī)器人并非隨機(jī)選擇，而是基于企業(yè)自身情況的適應(yīng)性決策，因此機(jī)器人變量可能存在一定的內(nèi)生性問(wèn)題，對(duì)此我們采用滯后項(xiàng)回歸和工具變量的方法加以克服，上述實(shí)證結(jié)果均表明機(jī)器人對(duì)企業(yè)勞動(dòng)收入份額具有顯著負(fù)向影響。對(duì)機(jī)器人企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率和工資率的實(shí)證分析表明，雖然機(jī)器人同時(shí)促進(jìn)了企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率和工資率的上升，但勞動(dòng)生產(chǎn)率的上升幅度更大，因此企業(yè)勞動(dòng)收入份額反而出現(xiàn)了下降。基于企業(yè)異質(zhì)性研究表明，機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)收入份額的負(fù)向影響在國(guó)有企業(yè)、外商投資企業(yè)、低研發(fā)投入企業(yè)和高人力資本企業(yè)更強(qiáng)。

本文可能的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：①盡管機(jī)器人在中國(guó)已經(jīng)得到快速且廣泛的應(yīng)用，但是國(guó)內(nèi)對(duì)機(jī)器人的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)進(jìn)行研究的文獻(xiàn)還較少，而且根據(jù)我們閱讀所及，國(guó)內(nèi)少有文獻(xiàn)研究機(jī)器人這一重大技術(shù)進(jìn)步對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響，本文不僅可以豐富對(duì)機(jī)器人進(jìn)行研究的經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)，還可以彌補(bǔ)現(xiàn)有文獻(xiàn)在研究視角上的不足，有助于我們更加全面認(rèn)識(shí)和理解機(jī)器人的收入分配效應(yīng)；②現(xiàn)有研究文獻(xiàn)大多是利用國(guó)際機(jī)器人聯(lián)盟 (IFR)的機(jī)器人賣(mài)方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，從宏觀(guān)角度研究機(jī)器人的各種經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，該數(shù)據(jù)并不能反應(yīng)機(jī)器人買(mǎi)方即企業(yè)的各種情況，本文則利用企業(yè)層面的微觀(guān)數(shù)據(jù)來(lái)為機(jī)器人所帶來(lái)的收入分配效應(yīng)提供一項(xiàng)直接的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；③本文不僅驗(yàn)證了機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)收入份額影響的效果和機(jī)制，而且還從企業(yè)異質(zhì)性的角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)收入份額的負(fù)向影響在不同所有制、研發(fā)投入、人力資本企業(yè)之間的差異，上述研究結(jié)論具有一定的現(xiàn)實(shí)意義和較強(qiáng)的政策價(jià)值。

1 文獻(xiàn)綜述

與本文研究?jī)?nèi)容密切相關(guān)的文獻(xiàn)主要包括以下三個(gè)方面：

1.1 機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響

目前，在文獻(xiàn)中關(guān)于機(jī)器人的使用對(duì)勞動(dòng)收入份額影響的觀(guān)點(diǎn)尚未達(dá)成一致，一些文獻(xiàn)認(rèn)為使用機(jī)器人可能會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額的提高。Acemoglu 等[17]認(rèn)為雖然機(jī)器人可能會(huì)替代一些工作崗位的勞動(dòng)者，但是同時(shí)機(jī)器人帶來(lái)的生產(chǎn)率提升和資本積累會(huì)增加勞動(dòng)力的需求，創(chuàng)造新的工作崗位，從長(zhǎng)期來(lái)看對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響是樂(lè)觀(guān)的，然而更多文獻(xiàn)認(rèn)為使用機(jī)器人可能會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額下降。DeCanio[18]發(fā)現(xiàn)資本所有者決定勞動(dòng)報(bào)酬的份額,可能會(huì)擠壓勞動(dòng)報(bào)酬來(lái)獲取更高的回報(bào),機(jī)器人的發(fā)展可能會(huì)降低工資水平，進(jìn)而降低勞動(dòng)收入份額，加劇收入的不平等。Benzell等[19]利用兩階段世代交疊模型發(fā)現(xiàn)機(jī)器人帶來(lái)的生產(chǎn)率增加會(huì)使擁有資本的當(dāng)代人收益增加，隨著時(shí)間推移，資產(chǎn)在國(guó)民收入中的份額會(huì)上升，勞動(dòng)收入份額最終會(huì)下降。Brynjolfsson等[20]發(fā)現(xiàn)機(jī)器人替代了更多類(lèi)型的勞動(dòng)并且可以自我復(fù)制，比廉價(jià)的勞動(dòng)力和普通資本更有優(yōu)勢(shì)，資本的回報(bào)增加，勞動(dòng)收入份額會(huì)被自動(dòng)化逐漸擠壓。Sachs等[21]發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化會(huì)導(dǎo)致資本的收入份額增加，尤其是將人力資本算入在內(nèi)，低技能勞動(dòng)群體的勞動(dòng)收入份額下降，高技能勞動(dòng)群體的勞動(dòng)收入份額增加。

1.2 機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響

關(guān)于機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，已有文獻(xiàn)得到了較為一致的結(jié)論，與歷史上每一次重大技術(shù)進(jìn)步一樣，機(jī)器人作為一種最新的技術(shù)進(jìn)步也會(huì)帶來(lái)生產(chǎn)率的大幅度提高。Graetz 等[22]通過(guò)分析國(guó)際機(jī)器人聯(lián)盟 (IFR)發(fā)布的在1993—2007年間17個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家中14個(gè)使用工業(yè)機(jī)器人的行業(yè)數(shù)據(jù)和相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)發(fā)現(xiàn)，在制造業(yè)使用工業(yè)機(jī)器人使得勞動(dòng)生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)率提高了0.36%，約為當(dāng)期勞動(dòng)生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)率的16%。Acemoglu 等[17]認(rèn)為機(jī)器人同時(shí)具有生產(chǎn)率效應(yīng)和替代效應(yīng)，生產(chǎn)率效應(yīng)主要通過(guò)資本對(duì)勞動(dòng)力的替代來(lái)提高生產(chǎn)率，機(jī)器人所需的技能與勞動(dòng)力的技能不匹配可能會(huì)限制機(jī)器人生產(chǎn)率效應(yīng)的發(fā)揮。Sachs 等[23]認(rèn)為機(jī)器人一方面會(huì)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，另一方面可能會(huì)減少就業(yè)機(jī)會(huì)，更多使用與機(jī)器人互補(bǔ)的勞動(dòng)力，淘汰那些不具備競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的勞動(dòng)力。綜上所述，機(jī)器人作為一種重大的技術(shù)進(jìn)步會(huì)起到補(bǔ)充或替代勞動(dòng)力的作用，并一步導(dǎo)致勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高。

1.3 機(jī)器人對(duì)工資率的影響

關(guān)于機(jī)器人對(duì)工資率的影響，現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究結(jié)論存在較大差異。一些文獻(xiàn)認(rèn)為機(jī)器人可能會(huì)提高工資率[22]，在市場(chǎng)完全競(jìng)爭(zhēng)、規(guī)模報(bào)酬不變、利率固定以及消費(fèi)者偏好相似的條件下，如果投資品的相對(duì)價(jià)格下降，機(jī)器人將導(dǎo)致平均工資上漲[24]；另外一些文獻(xiàn)認(rèn)為機(jī)器人可能會(huì)導(dǎo)致工資率降低,Acemoglu等[17]使用IFR的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)機(jī)器人的使用與美國(guó)的就業(yè)和工資呈現(xiàn)出負(fù)向關(guān)系，他們估計(jì)每增加一臺(tái)機(jī)器人將會(huì)導(dǎo)致6個(gè)人失業(yè)，機(jī)器人的密度 (千人/臺(tái))每上升一個(gè)單位，勞動(dòng)者的工資率將下降5%，并且工資率的負(fù)向效應(yīng)對(duì)低技能工人更加明顯；還有一些文獻(xiàn)認(rèn)為機(jī)器人的工資率效應(yīng)對(duì)于不同技能的勞動(dòng)力有所不同，Acemoglu 等[25]認(rèn)為低技能勞動(dòng)力比高技能勞動(dòng)力更容易被自動(dòng)化，并通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)機(jī)器人降低了低技能勞動(dòng)力的實(shí)際工資，由于技能溢價(jià)的提高，高技能勞動(dòng)力的工資得到提高。Berg等[26]發(fā)現(xiàn)由于熟練工人與機(jī)器人的互補(bǔ)性高,這兩者的結(jié)合能夠產(chǎn)生更高的勞動(dòng)生產(chǎn)率,所以機(jī)器人的應(yīng)用會(huì)提高熟練工人工資，而中低技能勞動(dòng)者更易被機(jī)器人替代,機(jī)器人會(huì)降低中低技能勞動(dòng)者的工資和收入份額 。Dauth等[27]認(rèn)為機(jī)器人的應(yīng)用會(huì)使科學(xué)和管理領(lǐng)域的高技能工人在工資方面受益，而會(huì)使從事體力勞動(dòng)和常規(guī)工作的中等技能勞動(dòng)力面臨工資損失。

從上述文獻(xiàn)回顧中，我們可以看到許多學(xué)者認(rèn)為機(jī)器人會(huì)對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生巨大沖擊，而且機(jī)器人會(huì)對(duì)企業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率和工資率產(chǎn)生較大影響，但是上述影響存在一定的不確定性，缺乏微觀(guān)層面的實(shí)證檢驗(yàn)，所以本文重點(diǎn)研究以下基本問(wèn)題：第一，機(jī)器人究竟會(huì)使企業(yè)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生怎樣的變動(dòng)？第二，機(jī)器人導(dǎo)致企業(yè)勞動(dòng)收入份額變化的機(jī)制是什么？第三，機(jī)器人引發(fā)的勞動(dòng)收入份額變化在不同企業(yè)有何差異？

2 模型設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)說(shuō)明

眾所周知，面對(duì)收入差距的不斷擴(kuò)大，目前中國(guó)收入分配制度改革的一個(gè)重要目標(biāo)就是提高勞動(dòng)報(bào)酬在初次分配中的比重，而保持勞動(dòng)收入份額的關(guān)鍵點(diǎn)則在于保證勞動(dòng)生產(chǎn)率和勞動(dòng)工資率的同步提高，基于此我們認(rèn)為機(jī)器人能夠使勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生變化的原因可能是機(jī)器人導(dǎo)致的勞動(dòng)生產(chǎn)率變化和工資率變化出現(xiàn)了一定差距。上述關(guān)于機(jī)器人的文獻(xiàn)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)機(jī)器人會(huì)同時(shí)產(chǎn)生生產(chǎn)率效應(yīng)和工資率效應(yīng)，但是機(jī)器人產(chǎn)生上述兩種效應(yīng)的程度和方向還存在很大的不確定性，需要我們進(jìn)一步通過(guò)企業(yè)微觀(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。此外，從下文勞動(dòng)收入份額的公式分解來(lái)看，勞動(dòng)收入份額可以表示為工資率除以勞動(dòng)生產(chǎn)率，這也表明勞動(dòng)收入份額的變動(dòng)可以從理論上分解為工資率的變動(dòng)和勞動(dòng)生產(chǎn)率的變動(dòng)。

綜上所述，本文嘗試從工資率、生產(chǎn)率差距的角度來(lái)解釋機(jī)器人所導(dǎo)致的勞動(dòng)收入份額變動(dòng)，如果機(jī)器人導(dǎo)致勞動(dòng)生產(chǎn)率和工資率同步增長(zhǎng)，則可能對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響并不顯著，如果機(jī)器人導(dǎo)致的勞動(dòng)生產(chǎn)率和工資率變動(dòng)幅度差異較大，則會(huì)對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生較強(qiáng)的影響。

2.1 基本模型

假設(shè)企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)為Y=Y(K,L)，在規(guī)模報(bào)酬不變和市場(chǎng)完全競(jìng)爭(zhēng)的假設(shè)下，勞動(dòng)的邊際產(chǎn)出YL將等于實(shí)際的工資率w。根據(jù)歐拉定理，企業(yè)的產(chǎn)出恰好被資本和勞動(dòng)兩種要素報(bào)酬分配完畢，故企業(yè)的勞動(dòng)收入份額可以表現(xiàn)為：

(1)

為了更好地理解勞動(dòng)收入份額變化原因，將企業(yè)勞動(dòng)收入份額的公式進(jìn)行變換后可以得到：

(2)

其中，w為企業(yè)的工資率，Y/L為企業(yè)的全員勞動(dòng)生產(chǎn)率。

進(jìn)一步對(duì)式 (2)兩邊取自然對(duì)數(shù)，可以得到企業(yè)勞動(dòng)收入份額的分解式為：

ln (LS)=ln (w)-ln (Y/L)

(3)

企業(yè)勞動(dòng)收入份額變化的分解式可以表示為：

Δln (LS)=Δln (w)-Δln (Y/L)

(4)

式 (4)將企業(yè)勞動(dòng)收入份額的變化分解為企業(yè)工資率的變化和企業(yè)全員勞動(dòng)生產(chǎn)率變化的差值，當(dāng)企業(yè)工資率的增長(zhǎng)慢于企業(yè)全員勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)時(shí)，企業(yè)的勞動(dòng)收入份額會(huì)出現(xiàn)下降，反之則會(huì)上升。

基于上述理論分析，本文設(shè)定如下三個(gè)回歸模型。

模型1：LSit=β0+β1Robotit+β2Xit+Dj+Dd+Dt+εit

(5)

模型2：ln (wit)=β0+β1Robotit+β2Xit+Dj+Dd+Dt+εit

(6)

模型3：ln (Y/Lit)=β0+β1Robotit+β2Xit+Dj+Dd+Dt+εit

(7)

其中，i表示企業(yè)，t表示時(shí)間，被解釋變量分別為企業(yè)的勞動(dòng)收入份額、工資率和資本勞動(dòng)比，后兩個(gè)解釋變量取自然對(duì)數(shù)；robot為機(jī)器人二值虛擬變量，企業(yè)使用機(jī)器人取值為1，否則取值為0；Xit是控制變量的集合，Dj為行業(yè)固定效應(yīng)，Dd為地區(qū)固定效應(yīng)，Dt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。β1為本文需要重點(diǎn)關(guān)注的系數(shù)。若β1>0，機(jī)器人的使用導(dǎo)致被解釋變量上升；若β1<0，機(jī)器人的使用導(dǎo)致被解釋變量下降。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

由于本文研究的問(wèn)題需要對(duì)企業(yè)的基本情況、機(jī)器人使用情況、人力資源情況、工資成本和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等有一個(gè)詳細(xì)了解，面對(duì)微觀(guān)數(shù)據(jù)的缺乏，現(xiàn)有文獻(xiàn)并不能對(duì)本文研究的機(jī)器人與勞動(dòng)收入份額的問(wèn)題進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，中國(guó)企業(yè)綜合調(diào)查 (CEGS)數(shù)據(jù)為本文的研究問(wèn)題提供了一個(gè)非常珍貴的樣本。CEGS是由武漢大學(xué)開(kāi)展的企業(yè)調(diào)查活動(dòng)，該調(diào)查活動(dòng)對(duì)企業(yè)老板的基本信息、企業(yè)的管理情況、企業(yè)的生產(chǎn)情況、企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新情況、企業(yè)的銷(xiāo)售和出口情況、企業(yè)的質(zhì)量情況、企業(yè)的社會(huì)責(zé)任情況、企業(yè)的人力資源情況和企業(yè)的會(huì)計(jì)和融資情況進(jìn)行了問(wèn)卷調(diào)查，其中在企業(yè)生產(chǎn)部分問(wèn)卷中對(duì)企業(yè)機(jī)器人使用狀況進(jìn)行了詳細(xì)調(diào)查。

2018年CEGS匹配性地搜集了受訪(fǎng)企業(yè)的企業(yè)基本情況和2015—2017連續(xù)三年的生產(chǎn)銷(xiāo)售、研發(fā)創(chuàng)新、勞動(dòng)力成本情況等不同維度的多項(xiàng)調(diào)查指標(biāo)。匹配調(diào)查的科學(xué)方法使本文選取的指標(biāo)之間具有內(nèi)在的邏輯一致性，從而為選擇合適的控制變量以減少內(nèi)生性問(wèn)題提供了有效的數(shù)據(jù)支持。此外，基于嚴(yán)格的隨機(jī)分層抽樣方法，2018年CEGS樣本分布具有較強(qiáng)的代表性。該調(diào)查以 “國(guó)家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)”作為抽樣總體，類(lèi)比2015年和2016年的抽樣方法，對(duì)四川、江蘇、吉林進(jìn)行抽樣，并對(duì)廣東和湖北進(jìn)行補(bǔ)充抽樣，從這5個(gè)省的101個(gè)地區(qū)中隨機(jī)抽取不同規(guī)模、不同產(chǎn)業(yè)、不同所有制類(lèi)型企業(yè)作為受訪(fǎng)樣本，全面調(diào)查東、中、西部不同區(qū)域企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，隨機(jī)抽樣使樣本分布與總體真實(shí)狀況基本一致，從而規(guī)避樣本選擇性問(wèn)題對(duì)研究結(jié)論的潛在干擾。使用該調(diào)查數(shù)據(jù)，可以為本文所研究的問(wèn)題提供充分的數(shù)據(jù)支撐，結(jié)論相對(duì)也是穩(wěn)健可靠的。

2.3 變量說(shuō)明

本文的被解釋變量是企業(yè)的勞動(dòng)收入份額，因此如何計(jì)算企業(yè)層面的勞動(dòng)收入份額數(shù)據(jù)對(duì)于本文來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。參照已有文獻(xiàn)[4]，本文通過(guò)收入法計(jì)算企業(yè)增加值，并進(jìn)一步計(jì)算企業(yè)的勞動(dòng)收入份額。具體的計(jì)算公式為：勞動(dòng)收入份額 (LS)=勞動(dòng)者報(bào)酬/ (勞動(dòng)者報(bào)酬+固定資產(chǎn)折舊+生產(chǎn)稅凈額+利潤(rùn)總額)，其中勞動(dòng)者報(bào)酬包括職工的工資、獎(jiǎng)金和五險(xiǎn)一金；工資率w=企業(yè)工資成本/企業(yè)總?cè)藬?shù)；勞動(dòng)生產(chǎn)率=企業(yè)增加值/企業(yè)總?cè)藬?shù)。

本文的解釋變量為機(jī)器人，我們將機(jī)器人構(gòu)建為二值虛擬變量，使用機(jī)器人的企業(yè)計(jì)為1，未使用機(jī)器人的企業(yè)計(jì)為0。值得注意的是關(guān)于機(jī)器人變量的識(shí)別，CEGS數(shù)據(jù)創(chuàng)新性地利用對(duì)企業(yè)使用機(jī)器人品牌的填報(bào)來(lái)更加精確地識(shí)別企業(yè)究竟是否使用了智能機(jī)器人，此外問(wèn)卷通過(guò)詢(xún)問(wèn) “企業(yè)首次使用機(jī)器人是哪一年”來(lái)識(shí)別機(jī)器人開(kāi)始使用的年份。現(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，在企業(yè)層面，技術(shù)創(chuàng)新、出口、企業(yè)所有制，人力資本、融資約束等會(huì)對(duì)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生重要影響，因此本文在實(shí)證中要盡可能控制這些因素，以提高估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性。此外，本文還控制了一些企業(yè)層面的控制變量，包括企業(yè)規(guī)模 (企業(yè)總?cè)藬?shù)的對(duì)數(shù))、企業(yè)的研發(fā)投入 (企業(yè)研發(fā)費(fèi)用的對(duì)數(shù))、企業(yè)的人力資本水平 (本科及以上員工占比)、企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)的年齡、企業(yè)的所有制及企業(yè)是否出口；企業(yè)家層面的控制變量包括企業(yè)家的年齡和受教育水平 (專(zhuān)科學(xué)歷及以上占比)等。此外考慮到不同時(shí)間、地區(qū)和行業(yè)的企業(yè)勞動(dòng)收入份額可能會(huì)有差異，本文也控制了時(shí)間固定效應(yīng)、地區(qū)固定效應(yīng)，并利用行業(yè)二位代碼控制了行業(yè)固定效應(yīng)。

需要說(shuō)明兩點(diǎn)，一是由于2018年CEGS調(diào)查的部分變量搜集了企業(yè)2015—2017連續(xù)三年的數(shù)據(jù)，并且在調(diào)查機(jī)器人的使用情況時(shí)詢(xún)問(wèn)了企業(yè)首次使用工業(yè)機(jī)器人的年份，本文利用這些連續(xù)三年的變量和機(jī)器人使用時(shí)間情況構(gòu)建了類(lèi)面板數(shù)據(jù)；二是由于調(diào)查數(shù)據(jù)中受訪(fǎng)企業(yè)的特征差異較大，變量的指標(biāo)容易出現(xiàn)偏態(tài)分布，故本文運(yùn)用Winsorize命令對(duì)進(jìn)入實(shí)證分析的部分變量在1%的水平上進(jìn)行縮尾處理，同時(shí)剔除了變量中的異常值樣本 (如員工的工資獎(jiǎng)金為負(fù)，總資產(chǎn)為負(fù)等)。

2.4 基本統(tǒng)計(jì)分析

從表1中主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，使用機(jī)器人的企業(yè)和未使用機(jī)器人的企業(yè)特征存在較大差異。使用機(jī)器人企業(yè)的規(guī)模、研發(fā)投入、人力資本水平、出口企業(yè)占比、企業(yè)的年齡、企業(yè)家的年齡和受教育水平的均值均大于未使用機(jī)器人的企業(yè)。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

在進(jìn)行回歸分析前，我們先基于CEGS數(shù)據(jù)直觀(guān)報(bào)告了使用機(jī)器人和未使用機(jī)器人企業(yè)的勞動(dòng)收入份額、勞動(dòng)生產(chǎn)率和工資率的差異，見(jiàn)表2。數(shù)據(jù)顯示，在樣本企業(yè)中有12%左右的企業(yè)使用了機(jī)器人，使用機(jī)器人企業(yè)中勞動(dòng)收入份額的均值為39%，比未使用機(jī)器人的均值低了10%；使用機(jī)器人企業(yè)的工資率為6.4萬(wàn)元/人，比未使用機(jī)器人的企業(yè)高出16%；使用機(jī)器人企業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率為24.33萬(wàn)元/人，比未使用機(jī)器人的企業(yè)高出36%。上述差異均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。

表2 主要指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)分析

3 實(shí)證檢驗(yàn)

3.1 機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響

根據(jù)文獻(xiàn)分析，我們發(fā)現(xiàn)有許多因素可能對(duì)企業(yè)的勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生影響，為了使本文的研究結(jié)論更加可靠，減少遺漏變量偏誤，就需要盡量把這些影響因素當(dāng)作控制變量加入回歸方程中。如表3所示，模型 (1)到 (4)為依次加入控制變量的回歸結(jié)果，估計(jì)方法為普通最小二乘法 (OLS)，考慮到同一企業(yè)在不同時(shí)期的擾動(dòng)項(xiàng)之間可能存在自相關(guān)，此時(shí)，我們使用聚類(lèi)到企業(yè)的聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。第 (1)列只加入機(jī)器人變量，隨后進(jìn)一步加入地區(qū)、行業(yè)和時(shí)間固定效應(yīng)、企業(yè)和企業(yè)家的特征變量。

本文首先關(guān)注的是機(jī)器人對(duì)企業(yè)勞動(dòng)收入份額的影響，從回歸結(jié)果來(lái)看，四個(gè)模型中機(jī)器人對(duì)企業(yè)勞動(dòng)收入份額的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，雖然隨著影響勞動(dòng)收入份額的控制變量不斷加入到方程中，回歸系數(shù)有所下降，但在加入所有控制變量后，最后的回歸結(jié)果依然在10%的顯著性水平下顯著為負(fù)，表明機(jī)器人對(duì)企業(yè)的勞動(dòng)收入份額的確具有顯著的負(fù)向影響。值得注意的是，在加入企業(yè)規(guī)模作為控制變量后，估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)且下降了43%，說(shuō)明企業(yè)規(guī)模是影響勞動(dòng)收入份額的一個(gè)重要因素；企業(yè)研發(fā)投入水平的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)說(shuō)明企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平越高其勞動(dòng)收入份額占比會(huì)越低，與預(yù)期方向一致；企業(yè)人力資本水平的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)說(shuō)明企業(yè)的人力資本水平越高其勞動(dòng)收入份額占比會(huì)越低；企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)說(shuō)明融資約束可能會(huì)對(duì)企業(yè)的勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生負(fù)面影響，與預(yù)期方向一致。

表3 基本回歸估計(jì)結(jié)果

3.2 機(jī)器人的勞動(dòng)生產(chǎn)率效應(yīng)和工資率效應(yīng)

為了進(jìn)一步驗(yàn)證理論分析中機(jī)器人對(duì)企業(yè)勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生影響的內(nèi)在機(jī)制，我們對(duì)機(jī)器人的工資率和勞動(dòng)生產(chǎn)率效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證估計(jì)，根據(jù)表4中的估計(jì)結(jié)果，我們可以看到機(jī)器人工資率效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)為7.9%，機(jī)器人勞動(dòng)生產(chǎn)率效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)為15.6%，兩種效應(yīng)均在5%的顯著性水平下顯著，這表明平均而言，企業(yè)使用機(jī)器人會(huì)使得勞動(dòng)生產(chǎn)率提高15.6%，使工資率提高8%，對(duì)比兩種效應(yīng)的大小可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人的工資率效應(yīng)低于勞動(dòng)生產(chǎn)率效應(yīng)。

上述實(shí)證結(jié)果表明，使用機(jī)器人企業(yè)的勞動(dòng)收入份額下降的原因是機(jī)器人所帶來(lái)的勞動(dòng)力工資率提升幅度要遠(yuǎn)小于勞動(dòng)生產(chǎn)率提升幅度，同時(shí)也說(shuō)明機(jī)器人這種技術(shù)進(jìn)步具有資本偏向性，其為企業(yè)所帶來(lái)的報(bào)酬被更多地分配給強(qiáng)勢(shì)資本方，勞動(dòng)力則在收入分配中處于劣勢(shì)地位，導(dǎo)致企業(yè)整體勞動(dòng)收入占比下降。

表4 機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率和工資率的影響

3.3 企業(yè)異質(zhì)性分析

基本回歸結(jié)果顯示，總體上機(jī)器人會(huì)導(dǎo)致企業(yè)勞動(dòng)收入份額出現(xiàn)顯著下降，但對(duì)于不同企業(yè)來(lái)說(shuō)這種效應(yīng)的大小并不相同。我們將企業(yè)按照所有制差異劃分為國(guó)有企業(yè)、內(nèi)資民營(yíng)企業(yè)、港澳臺(tái)商投資企業(yè)和外商投資企業(yè)四組，并進(jìn)行分組回歸。從表5中可以看到，機(jī)器人降低企業(yè)勞動(dòng)收入份額的效應(yīng)在國(guó)有企業(yè)和港澳臺(tái)商投資企業(yè)中非常顯著，而在內(nèi)資民營(yíng)企業(yè)和外商投資企業(yè)中卻不顯著。在外商投資企業(yè)機(jī)器人所導(dǎo)致的勞動(dòng)收入份額下降不顯著可能是因?yàn)橥馍掏顿Y企業(yè)為了在勞動(dòng)力競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)，支付了更高的工資，具有一定的 “工資溢出”效應(yīng)，即工資率效應(yīng)更大，導(dǎo)致勞動(dòng)生產(chǎn)率效應(yīng)和工資率效應(yīng)差距并不明顯。在內(nèi)資民營(yíng)企業(yè)不顯著可能是因?yàn)閮?nèi)資民營(yíng)企業(yè)相比其他所有制企業(yè)在要素資源、管理效率等方面存在一定的劣勢(shì)，導(dǎo)致機(jī)器人的生產(chǎn)率效應(yīng)不能得到更好的發(fā)揮，勞動(dòng)生產(chǎn)率效應(yīng)和工資率效應(yīng)的差距同樣不夠明顯。

我們將企業(yè)研發(fā)投入的平均值作為臨界值，當(dāng)企業(yè)的研發(fā)投入低于臨界值時(shí)，則企業(yè)被劃入低研發(fā)投入組，當(dāng)企業(yè)的研發(fā)投入高于臨界值時(shí)，則企業(yè)被劃入高研發(fā)投入組，人力資本分組方法與研發(fā)投入分組方法相同，我們基于以上分組方法分別進(jìn)行了分組回歸，結(jié)果如表6所示。可以發(fā)現(xiàn)機(jī)器人降低企業(yè)勞動(dòng)收入份額的效應(yīng)在高研發(fā)投入企業(yè)不夠顯著，而在低研發(fā)投入企業(yè)非常顯著，可能是因?yàn)榇蠖鄶?shù)高研發(fā)投入企業(yè)屬于技術(shù)密集型企業(yè)，這些高技能的工作很難被機(jī)器人所代替，相反低研發(fā)投入企大多數(shù)屬于勞動(dòng)密集型企業(yè)，這些重復(fù)性強(qiáng)的低技能工作更容易被機(jī)器人所代替。機(jī)器人所引起的勞動(dòng)收入份額下降在高人力資本組更為顯著的原因是機(jī)器人與高人力資本的勞動(dòng)力互補(bǔ)發(fā)揮出更高的生產(chǎn)率效應(yīng)，而且高人力資本勞動(dòng)力不容易被替代，企業(yè)的工資率效應(yīng)較弱，由此形成高人力資本組勞動(dòng)生產(chǎn)率效應(yīng)與工資率效應(yīng)更大的差距。此外，在分組比較系數(shù)大小和顯著性方面，我們借鑒連玉君等[28]的方法，采用費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)的方法發(fā)現(xiàn)組間系數(shù)差異在10%的顯著性水平下顯著。

表5 機(jī)器人降低勞動(dòng)收入份額的效應(yīng)在不同所有制企業(yè)的差異

表6 機(jī)器人降低勞動(dòng)收入份額的效應(yīng)在不同研發(fā)投入和人力資本企業(yè)的差異

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到企業(yè)在填報(bào)時(shí)五險(xiǎn)一金部分的缺失值比工資、獎(jiǎng)金部分多，會(huì)導(dǎo)致在回歸時(shí)將近200個(gè)樣本的損失，造成樣本選擇性偏差即因樣本選擇的非隨機(jī)性而導(dǎo)致得到的結(jié)論存在偏差，因此我們考慮只將勞動(dòng)者的工資和獎(jiǎng)金算作勞動(dòng)者報(bào)酬，并計(jì)算出勞動(dòng)收入份額來(lái)對(duì)本文的實(shí)證結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果如表7第 (1)列所示。雖然回歸系數(shù)有所下降，但是還是顯示出機(jī)器人的使用與企業(yè)勞動(dòng)收入份額的顯著負(fù)向相關(guān)關(guān)系。

本文的模型可能存在內(nèi)生性問(wèn)題，機(jī)器人的確可能對(duì)企業(yè)的勞動(dòng)收入份額產(chǎn)生影響，但企業(yè)在決定究竟是否使用機(jī)器人時(shí)也可能基于企業(yè)的勞動(dòng)力成本等因素進(jìn)行考慮，因此解釋變量機(jī)器人和被解釋變量勞動(dòng)收入份額可能存在逆向因果關(guān)系，此時(shí)普通最小二乘法 (ols)的估計(jì)系數(shù)可能是有偏、非一致的?？紤]到機(jī)器人可能是一個(gè)內(nèi)生的虛擬變量，本文采用滯后變量回歸和工具變量的方法來(lái)解決潛在內(nèi)生性問(wèn)題。為了解決解釋變量和控制變量與殘差項(xiàng)相關(guān)而帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，在回歸模型中將機(jī)器人變量和控制變量的當(dāng)期項(xiàng)替換為其滯后一期項(xiàng)，由于自變量滯后一期項(xiàng)與當(dāng)期項(xiàng)存在較高的相關(guān)性，所以可以避免當(dāng)期自變量與殘差項(xiàng)相關(guān)所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題；為了解決逆向因果關(guān)系所帶來(lái)的低估偏差，我們將企業(yè)所在地區(qū)關(guān)于機(jī)器人的地方法規(guī)規(guī)章的數(shù)量作為企業(yè)使用機(jī)器人的工具變量，顯然企業(yè)所在地的政府對(duì)機(jī)器人使用的政策支持與企業(yè)是否使用機(jī)器人有關(guān)，但是與企業(yè)的勞動(dòng)收入份額無(wú)直接關(guān)系。

在使用工具變量之前需要對(duì)解釋變量是否內(nèi)生進(jìn)行檢驗(yàn)，我們先利用豪斯曼檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)機(jī)器人變量的內(nèi)生性，該檢驗(yàn)的原假設(shè)為 “所有解釋變量均為外生”，結(jié)果顯示在5%的顯著性水平上拒絕所有解釋變量均為外生的原假設(shè)，可認(rèn)為機(jī)器人為內(nèi)生變量。考慮到異方差問(wèn)題，我們進(jìn)一步利用杜賓-吳-豪斯曼檢驗(yàn) (DWH)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果與豪斯曼檢驗(yàn)一致。此外本文還進(jìn)行了弱工具變量檢驗(yàn)，結(jié)果拒絕原假設(shè)并不存在弱工具變量。由表7中第 (2)列滯后一期的估計(jì)結(jié)果可以看到，雖然通過(guò)回歸系數(shù)可以看出這種負(fù)向影響比基本模型要小一些，但機(jī)器人仍然與勞動(dòng)收入份額存在顯著負(fù)向相關(guān)性。運(yùn)用工具變量進(jìn)行二階段最小二乘回歸 (2SLS)估計(jì)結(jié)果如表7中第 (3)列所示，機(jī)器人變量的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，但是與基本模型的回歸結(jié)果相比，該系數(shù)的絕對(duì)值明顯增大，可能是因?yàn)樵摴ぞ咦兞看嬖谝欢ǖ木植科骄幚硇?yīng)，該實(shí)證結(jié)果也表明機(jī)器人對(duì)企業(yè)勞動(dòng)收入份額的負(fù)向影響可能存在一定程度的低估。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4 研究結(jié)論和政策建議

4.1 研究結(jié)論

本文從理論上描述了機(jī)器人影響企業(yè)勞動(dòng)收入份額的經(jīng)濟(jì)邏輯，并利用中國(guó)企業(yè)綜合調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。研究表明，使用機(jī)器人降低了企業(yè)的勞動(dòng)收入份額，機(jī)制分析表明使用機(jī)器人雖然使企業(yè)的工資率和勞動(dòng)生產(chǎn)率同時(shí)提升，但是由于后者的上升幅度更大，導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額下降。進(jìn)一步考察機(jī)器人對(duì)不同企業(yè)的影響有何差異，實(shí)證結(jié)果表明，機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)收入份額的負(fù)向影響在國(guó)有企業(yè)、外商投資企業(yè)、低研發(fā)投入企業(yè)和高人力資本企業(yè)更強(qiáng)。本文認(rèn)為機(jī)器人的快速應(yīng)用會(huì)使得要素收入分配呈現(xiàn)出向資本傾斜的趨勢(shì)，勞動(dòng)收入份額可能出現(xiàn)一定程度的下降，因此機(jī)器人在大幅度提高勞動(dòng)生產(chǎn)率的同時(shí)，迫切需要政府部門(mén)通過(guò)政策和措施穩(wěn)步提高勞動(dòng)報(bào)酬，特別是通過(guò)二次收入分配來(lái)保障那些容易被機(jī)器人替代的弱勢(shì)群體的工資水平，改善機(jī)器人所帶來(lái)的要素分配失衡問(wèn)題。

4.2 政策建議

(1)加大對(duì)高校職業(yè)教育的經(jīng)費(fèi)投入，尤其要重視對(duì)機(jī)器人應(yīng)用技術(shù)人才的培養(yǎng)。隨著以機(jī)器人為載體的人工智能技術(shù)在更多的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域得到應(yīng)用，機(jī)器人的發(fā)展將會(huì)呈現(xiàn)出一個(gè)更加迅猛的趨勢(shì)。與此同時(shí)，社會(huì)對(duì)掌握機(jī)器人技術(shù)的應(yīng)用型人才的需求也會(huì)越來(lái)越大，而中國(guó)高等教育的結(jié)構(gòu)明顯是和社會(huì)需求脫節(jié)的，輕視對(duì)職業(yè)技術(shù)人才和應(yīng)用技術(shù)人才的培養(yǎng)，這將會(huì)導(dǎo)致在教育領(lǐng)域人力資本的錯(cuò)配，對(duì)下一代工人的生產(chǎn)率造成嚴(yán)重?fù)p失，甚至對(duì)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成負(fù)面影響。

(2)鼓勵(lì)利用公共采購(gòu)的形式對(duì)應(yīng)用機(jī)器人企業(yè)的勞動(dòng)力進(jìn)行技能培訓(xùn)。機(jī)器人將會(huì)導(dǎo)致工作性質(zhì)產(chǎn)生較大的變革，今后更多的工作要求勞動(dòng)者具有具體技能，而機(jī)器人的使用會(huì)對(duì)低技能的勞動(dòng)力產(chǎn)生很強(qiáng)的替代效應(yīng)，可能造成嚴(yán)重的失業(yè)問(wèn)題，教育培訓(xùn)可以幫助這些低技能的勞動(dòng)力提高技能水平，以適應(yīng)機(jī)器人這種技術(shù)進(jìn)步對(duì)其造成的就業(yè)沖擊，經(jīng)過(guò)教育培訓(xùn)后這些勞動(dòng)力能夠與機(jī)器人互補(bǔ)，使機(jī)器人產(chǎn)生更強(qiáng)的生產(chǎn)率效應(yīng)。

(3)實(shí)施普惠性的社會(huì)保障體系?？梢灶A(yù)見(jiàn)，由于機(jī)器人和人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，將會(huì)使得更多的低技能勞動(dòng)力從事非正式的、不享受保險(xiǎn)待遇的工作，基于工資單的保險(xiǎn)模式也將面臨更大的挑戰(zhàn)，而保證不與就業(yè)掛鉤的最低社會(huì)保障 (包括自愿性的和強(qiáng)制性的社會(huì)保險(xiǎn)在內(nèi)的模式)可以覆蓋更多的人，是一個(gè)可以嘗試的選擇。全民基本收入政策雖然財(cái)政成本較高，但對(duì)于促進(jìn)社會(huì)均衡、緩解階層分化和固化也是一個(gè)可以嘗試的選擇?？傊S著社會(huì)技術(shù)的不斷進(jìn)步，將那些迫切需要社會(huì)保障的弱勢(shì)人群作為優(yōu)先覆蓋目標(biāo)，是保障社會(huì)公平穩(wěn)定、降低貧富差距的有效方法。