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    機器人使用對制造業(yè)企業(yè)價值的影響機制分析

    2022-08-26 05:15:52理,馮科,吳
    技術經(jīng)濟與管理研究 2022年8期
    關鍵詞:管理費用生產率勞動力

    何 理,馮 科,吳 垠

    (1.北京大學 經(jīng)濟學院,北京 100871;2.北京大學 軟件與微電子學院,北京 102600)

    一、引言

    機器人的使用對于制造業(yè)企業(yè)有著重要意義。制造業(yè)企業(yè)在生產過程中投入機器人一方面會影響勞動力數(shù)量和構成;另一方面也會提升生產效率。機器人相比于人力勞動力,在精度、效率以及穩(wěn)定性幾個方面具有顯著優(yōu)勢。同時,機器人還可以承擔在高強度、高?;蛴卸经h(huán)境中的工作。正是因其具有上述優(yōu)勢,機器人受到越來越多制造業(yè)企業(yè)的追捧。國際機器人聯(lián)合會對于機器人的定義是:一種自動或半自動化的機器,能夠在人類的工作中起到助力作用。以往,中國制造業(yè)企業(yè)在國際市場上占據(jù)優(yōu)勢的主因是人口紅利。低廉的勞動力成本讓中國在國際市場上由于價格優(yōu)勢擁有了一定的市場份額。但隨著東南亞、非洲等諸多勞動力成本更低的國家后來居上,中國的勞動力優(yōu)勢已經(jīng)大為削減。

    人口紅利消失的同時,中國制造業(yè)企業(yè)還面臨著全要素生產率低增長的窘境。中國經(jīng)濟增長的主要模式是投資驅動,基礎設施建設成為當前中國經(jīng)濟發(fā)展的中堅力量。然而這一經(jīng)濟增長的模式是不可持續(xù)的,中國制造企業(yè)要想繼續(xù)在國際市場上站穩(wěn)腳跟,必須轉而去尋求技術上的突破,將增長的驅動要素從資本轉化為技術。主流觀點認為,制造業(yè)企業(yè)在生產過程中投入機器人一方面會對勞動力數(shù)量構成產生影響[1-3],另一方面會對生產效率產生促進作用[4]。但是機器人的使用能否提升企業(yè)價值呢?現(xiàn)有文獻尚未對這一問題進行研究,因此文章試圖解答以下幾個問題:機器人的使用是否會提高企業(yè)的價值;機器人的使用對企業(yè)價值的影響機制;機器人的使用對于企業(yè)價值的影響在不同企業(yè)性質和區(qū)域下的差異。

    文章從微觀層面出發(fā),討論了機器人使用對于制造業(yè)企業(yè)價值的影響。已有研究大多數(shù)從宏觀角度出發(fā),討論了機器人使用對于勞動力、全要素生產率和企業(yè)管理的影響等,而對于微觀層面機器人使用如何影響企業(yè)價值缺乏細致研究?;谖⒂^層面的數(shù)據(jù),系統(tǒng)分析了機器人使用如何影響企業(yè)價值的影響機制。已有研究對于機器人使用如何影響企業(yè)價值的影響機制還缺乏系統(tǒng)全面的總結和檢驗,文章分析了四種影響機制:勞動力成本、勞動力結構、全要素生產率以及管理費用。并且基于對中國2011—2020 年上市制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的實證分析,為機器人使用如何影響企業(yè)價值以及具體的四條影響機制,提供了新的實證證據(jù)。

    二、理論分析與研究假設

    機器人的使用對于制造業(yè)企業(yè)價值有著重要影響。制造業(yè)企業(yè)在生產過程中投入機器人不僅會對勞動力數(shù)量和構成產生影響,還會對生產效率產生促進作用,從而影響企業(yè)價值。具體來說,機器人的使用對于勞動力市場產生的影響,已有研究分析了機器人使用是否會導致失業(yè)從而減少市場對于勞動力的需求,以及機器人的使用對于勞動力的結構產生影響。勞動力數(shù)量帶來的勞動力成本變動以及勞動力結構變動,均會對企業(yè)價值產生影響。即制造業(yè)企業(yè)機器人的使用改變了勞動力的數(shù)量和結構,從而可能提升企業(yè)的全要素生產率、降低企業(yè)管理費用,進而提升企業(yè)價值。

    一些文獻認為,機器人的使用對于企業(yè)的影響有待商榷[5],企業(yè)機器人使用的增加一方面可能通過影響勞動力、產出等增加企業(yè)利潤,但也會增加企業(yè)的固定資產投入,對于企業(yè)來說會增加成本,從而導致營業(yè)利潤的降低。但是用企業(yè)的營業(yè)利潤反映機器人的使用對于企業(yè)的影響有失偏頗。從長遠角度來看,機器人的使用將會對企業(yè)產生正向積極作用。與此同時,即使機器人的使用對于企業(yè)的利潤存在損害效應,但是不使用機器人將會使得企業(yè)在同類企業(yè)的競爭中被打敗。文章提出:

    假設H1:企業(yè)投入使用的機器人數(shù)量越多,對于企業(yè)價值的提升越大。

    為了驗證機器人的使用對于企業(yè)價值的影響機制,根據(jù)現(xiàn)有文獻,參考溫忠麟等(2004)[6]提出的中介效應模型。有學者研究得出,機器人的使用對于企業(yè)勞動力有重要影響。Acemoglu等(2020)[3]發(fā)現(xiàn)每一千人力勞動力中投放一臺機器人,就業(yè)率會下降0.18%~0.34%。程虹等(2018)[7]基于中國微觀企業(yè)數(shù)據(jù)庫得出,機器人使用對于中國勞動力市場的替代效應為0.3%。Acemoglu&Restrepo(2018、2019)[1,2]認為,機器人的應用會因為企業(yè)規(guī)模的擴張帶來很多新的就業(yè)機會。文章提出:

    假設H2:機器人使用通過影響企業(yè)勞動力成本從而影響企業(yè)價值。

    王永欽、董雯(2020)[8]指出,機器人使用增多對企業(yè)勞動力的擠出效應結構性特征十分明顯,這種效應的作用群體主要是本科學歷和??茖W歷的員工,而對于較低學歷的員工,如對于高中及以下學歷的員工來講,機器人使用的增多反而會產生有利影響。Acemoglu&Autor(2012)[9]也認為,機器人使用的增加存在所謂的“就業(yè)極化現(xiàn)象”。勞動力結構的改變對于企業(yè)不僅能產生實際意義上的好處,如利潤增加會提高市場對于企業(yè)的未來發(fā)展能力的認可,提升企業(yè)的總體價值。文章提出:

    假設H3:機器人使用通過影響企業(yè)勞動力結構從而影響企業(yè)價值。

    現(xiàn)有文獻指出,機器人的使用對企業(yè)的全要素生產率有很大影響。Graetz&Michaels(2018)[4]首次使用了1993—2007 年間17 個國家的機器人使用情況,分析了現(xiàn)代工業(yè)機器人對于經(jīng)濟增長的貢獻。實證結果表明,機器人的投入會使得全要素生產率提高0.36%。李廉水等(2020)[10]指出2003—2015 年,中國制造業(yè)全要素生產率平均每年復合增長率達8.2%,而且大多是由以機器人使用增多為代表的技術進步導致的。文章提出:

    假設H4:機器人使用通過影響企業(yè)全要素生產率從而影響企業(yè)價值。

    亦有文獻指出機器人作為非人力勞動力,會使得以“社會人”為核心的管理理論不再適用,因此會改變企業(yè)管理模式,甚至改變企業(yè)的管理費用,從而影響企業(yè)的綜合成本。程虹(2018)[11]的研究指出機器人的使用可以解釋中國制造業(yè)近幾年來發(fā)生的管理效率的提升,也就是說機器人可以通過改變企業(yè)管理對象和模式的層面影響企業(yè)價值。由此提出:

    假設H5:機器人使用通過影響企業(yè)的管理費用從而影響企業(yè)價值。

    三、研究設計

    1. 變量構建

    文章采用的所有數(shù)據(jù)均來自于2011—2020 年的企業(yè)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源為CSMAR 數(shù)據(jù)庫。

    被解釋變量為企業(yè)價值(lnpie)。參考趙爍等(2019)[12]對于企業(yè)價值的衡量方式,文章采取了當年年末的最后一個交易日的企業(yè)總市值來衡量企業(yè)價值,并取自然對數(shù)處理。

    核心解釋變量為機器人數(shù)量(lnint)。參考呂越等(2020)[13]以及Graetz&Michaels(2018)[4]對于機器人使用水平的數(shù)據(jù)選取和處理方式,文章所選取的機器人數(shù)據(jù)來源于國際機器人聯(lián)合會(International Federation of Robotics,IRF),用企業(yè)所在行業(yè)的機器人在役數(shù)量來衡量企業(yè)的機器人使用情況,并對其取自然對數(shù)。由于IRF 公布的行業(yè)與國內的證監(jiān)會行業(yè)不完全一致,因此文章自行匹配了IRF 行業(yè)與證監(jiān)會行業(yè)。

    文章的中介變量為企業(yè)勞動力成本(lnstaff)、企業(yè)勞動力結構(hr)、企業(yè)全要素生產率(lna)和企業(yè)管理費用(lnof)。

    企業(yè)勞動力成本(lnstaff)。數(shù)據(jù)來源于企業(yè)年報披露。使用每年末企業(yè)的存量員工數(shù)量,以此來衡量企業(yè)的勞動力情況,并對其取對數(shù)。

    企業(yè)勞動力結構(hr)。數(shù)據(jù)來源于企業(yè)年報披露。員工的等級將以員工學歷作為劃分依據(jù)。高學歷員工指本科、碩士、博士員工,高端員工占比是指占本科、碩士、博士員工總員工比例。

    企業(yè)全要素生產率(lna)。文章應用LP 法來估算企業(yè)的全要素生產率,假設企業(yè)生產函數(shù)是柯布道格拉斯形式,并對其取對數(shù)。勞動投入將以企業(yè)員工數(shù)量作為參考標準;資本投入用固定資產凈額衡量,固定資產凈額是指固定資產原值減去累計折舊后再減去減值準備的金額;中間投入以購買商品、接受勞務支付的現(xiàn)金作為衡量指標。

    企業(yè)管理費用(lnof)。使用管理費用與營業(yè)收入的比值予以衡量,并取自然對數(shù)處理。

    文章選取的控制變量包括企業(yè)凈資產收益率(roe)、單位員工擁有的固定資產量(lnfirm)、企業(yè)總資產(lnassets)和企業(yè)資產負債率(leverage)。其中,單位員工擁有的固定資產量和企業(yè)總資產取自然對數(shù)處理。

    上述所有數(shù)據(jù)因為年限跨度較大,在此期間有通貨膨脹或緊縮的現(xiàn)象。因此以2020 年為基準,針對2011—2020 年的所有數(shù)據(jù),都進行了通貨膨脹調整。通貨膨脹指標參考了歷年的生產價格指數(shù)(PPI)。

    2. 模型構建

    首先選擇企業(yè)價值為被解釋變量,用企業(yè)年末總市值來衡量。由此建立假設H1 模型:

    其中,pie代表企業(yè)價值,int代表機器人的使用數(shù)量,Z為控制變量,σ 為行業(yè)固定效應,λ 為時間固定效應,ε 為隨機誤差項。

    依據(jù)企業(yè)勞動力成本的影響機制,構建假設H2 的模型:

    其中,staff表示員工數(shù)量。該組模型意在證明,機器人的使用數(shù)量會影響企業(yè)價值,機器人的使用數(shù)量也影響了企業(yè)員工數(shù)量,當機器人使用與員工數(shù)量同時回歸時,完全中介或部分中介效應成立,那么機器人使用通過影響企業(yè)勞動力使用影響了企業(yè)價值。

    基于企業(yè)勞動力結構的影響機制,構建假設H3 的模型:

    其中,hr是指企業(yè)高端勞動力。該組模型旨在證明機器人的使用數(shù)量不僅影響企業(yè)價值,也影響了企業(yè)勞動力結構,當機器人使用與企業(yè)勞動力結構同時進行回歸時,完全中介或部分中介效應成立,因此機器人使用通過影響企業(yè)勞動力結構使用影響了企業(yè)價值。

    基于企業(yè)全要素生產率的影響機制,構建假設H4 的模型:

    a指企業(yè)i在t年的全要素生產率,通過LP 法測算得來。

    基于企業(yè)管理費用的影響機制,構建假設H5 的模型:

    其中,of是指單位營業(yè)收入對應的管理費用。該組模型旨在驗證機器人的使用數(shù)量會影響企業(yè)價值,機器人的使用數(shù)量也影響了單位營業(yè)收入的管理費用的投入,當機器人使用與企業(yè)單位營業(yè)收入的管理費用投入同時回歸時,完全中介或部分中介效應成立,那么機器人使用通過影響企業(yè)單位營業(yè)收入的管理費用的使用影響了企業(yè)價值。

    四、實證結果與分析

    1. 模型結果與分析

    (1) 基準回歸

    運用上述模型(1),文章通過回歸機器人使用數(shù)量的對數(shù)與企業(yè)價值的對數(shù)數(shù)據(jù),獲得表1 的結果,顯然機器人使用會提高企業(yè)價值。

    表1 機器人使用對企業(yè)價值的影響

    從表1 可以看出,lnpie隨著lnint的增加而增加,且結果顯著。這一結果和現(xiàn)有文獻的研究結論相吻合,因此文章的基本結論已經(jīng)得到驗證,假設H1 成立。

    (2) 影響機制一:企業(yè)勞動力成本

    文章通過對機器人使用數(shù)量對數(shù)和企業(yè)勞動力數(shù)量對數(shù)之間的回歸以及機器人使用數(shù)量的對數(shù)、企業(yè)勞動力數(shù)量對數(shù)和企業(yè)總市值對數(shù)的回歸,得出表2 結果,顯然企業(yè)勞動力成本中介作用成立。企業(yè)通過使用機器人改變了企業(yè)的勞動力雇傭數(shù)量后提升了企業(yè)的價值。

    表2 四種影響機制的回歸結果

    表2數(shù)據(jù)顯示機器人使用情況顯著正向提升企業(yè)勞動力投入量,否定了部分文獻得出的機器人使用數(shù)量越多,企業(yè)所需投入的勞動力總量減少的結論。支持了機器人使用不僅會對勞動力產生擠出效應,還會創(chuàng)造新的就業(yè)機會,對于勞動力數(shù)量的需求取決于這兩個效應的強弱。

    對于機器人使用最終會增加企業(yè)所需勞動力可能有兩方面原因:一方面,已有文獻證明,對于不同層次的勞動力,機器人的使用對其替代效應不同,機器人的使用會提高高技能勞動力需求。另一方面是企業(yè)對于勞動力數(shù)量需求的增加。企業(yè)的價值提高會促進規(guī)模擴張,使得勞動力絕對數(shù)量需求增長。機器人使用情況和企業(yè)勞動力投入同時作為解釋變量一起回歸時,勞動力使用情況的回歸結果是顯著的,機器人使用情況對于企業(yè)績效影響也是顯著的,說明部分中介效應成立。因此文章的假設H2 被證實。

    (3) 影響機制二:企業(yè)勞動力結構

    工業(yè)機器人的使用對于勞動力的影響不僅體現(xiàn)在勞動力數(shù)量方面,還體現(xiàn)在勞動力的結構變化方面。機器人的使用會替代中低端勞動力,而對于高端勞動力反而可能會增加需求與黏性。企業(yè)高學歷勞動者在所有員工中占比和企業(yè)價值以及機器人使用情況的回歸結果見表2,結果可知,企業(yè)勞動力結構的中介效應成立,企業(yè)使用機器人改變企業(yè)勞動力結構并由此提升了企業(yè)價值。

    表2第(4)列表示機器人使用顯著提高了企業(yè)高學歷人群的占比,第(5)列表示機器人使用數(shù)量和企業(yè)高學歷人群在總員工中占比一起回歸時,機器人使用情況的回歸結果顯著為正,企業(yè)高學歷人群在總員工中占比回歸結果也顯著為正,說明部分中介效應成立。由此得出假設H3 的結論。

    這一結論符合實際。首先,高學歷人群有更強的知識儲備,可以產生更復雜的勞動成果。其次,高水平的勞動力還有很強的學習能力,對于新知識、新技術的領悟和學習也較為容易,能適應市場不斷的迭代更新,始終創(chuàng)造高效的勞動價值。因此文章的假設H3 被證實。

    (4) 影響機制三:企業(yè)全要素生產率

    文章先參考了魯曉東、連玉君(2012)[14]對于全要素生產率的計算方式計算出各制造業(yè)上市企業(yè)的全要素生產率。隨后通過回歸分析機器人使用數(shù)量與全要素生產率、企業(yè)價值與機器人使用數(shù)量與全要素生產率,回歸結果見表2,結果顯示,企業(yè)的全要素生產率的中介作用成立。企業(yè)通過增大機器人使用提升企業(yè)全要素生產率,以此進一步提升企業(yè)價值。

    從表2 第(6)列結果來看,機器人使用情況顯著正向提升企業(yè)全要素生產率,預期假設相吻合,即機器人投入使用的數(shù)量越多,企業(yè)的全要素生產率就會越高。在表2 第(7)列中,機器人使用情況和全要素生產率一起作為解釋變量進行回歸,機器人使用情況對于企業(yè)價值的影響結果是顯著的,全要素生產率的提高對于企業(yè)價值的提升影響也是顯著的。說明部分中介效應成立。由此,文章的假設H4 被證實。

    (5) 影響機制四:企業(yè)管理費用

    根據(jù)現(xiàn)有文獻,機器人使用會改變企業(yè)管理對象并提高企業(yè)的管理效率。文章通過企業(yè)管理費用的視角,回歸分析機器人使用與企業(yè)管理費用、企業(yè)價值與機器人使用和企業(yè)管理費用的關系,回歸結果見表2,結果顯示,企業(yè)管理費用的中介效應成立。企業(yè)通過使用機器人降低了企業(yè)管理費用并由此提升了企業(yè)價值。

    表2第(8)列表示機器人使用顯著降低單位營業(yè)收入對應的管理費用。第(9)列表示機器人使用數(shù)量和企業(yè)單位營業(yè)收入所耗費的管理費用一起回歸時,機器人使用情況的回歸結果顯著為正,單位營業(yè)收入對應的管理費用回歸結果顯著為負,說明部分中介效應成立。由此文章的假設H5 被證實。

    2. 穩(wěn)健性檢驗

    為了驗證上述假設結論、模型和選取變量解釋能力的穩(wěn)健性,文章進行了穩(wěn)健性檢驗。以企業(yè)營業(yè)利潤替換被解釋變量,考察上述所有假設中各機制的中介效應是否依舊成立,以及各條影響機制的因果鏈影響方向是否依舊正確。

    用企業(yè)營業(yè)利潤代替企業(yè)總市值,文章對上述模型進行數(shù)據(jù)回歸檢驗,并得出如表3 的回歸結果。

    表3 穩(wěn)健性檢驗回歸結果

    由表3 回歸結果可知,每一個假設的被解釋變量由企業(yè)年末總市值換為營業(yè)利潤后,結果依然都成立。因此,文章假設結論均通過穩(wěn)健性檢驗。

    3. 內生性分析

    為了緩解可能存在的內生性問題,文章將采用工具變量滯后一期的機器人數(shù)量(L.lnint)來進行內生性檢驗。選擇核心解釋變量的滯后項作為工具變量的原因在于,企業(yè)為了提高市值所安裝的機器人一般會體現(xiàn)在當年的市值中,因為企業(yè)的市值反映的是市場對于企業(yè)將來所有收益的當年折現(xiàn)及價值,第二年的企業(yè)價值基本不受上一年安裝的機器人數(shù)量的影響。因此,企業(yè)不太可能為了第二年企業(yè)價值的提升在前一年安裝機器人,因為這個價值會在安裝的那一年就體現(xiàn)出來。因此采用滯后一期的企業(yè)機器人數(shù)量作為工具變量是合理的。

    從滯后期模型可以看到,在表4 第(1)列模型中,lnint變量依然顯著,說明基本回歸的結論是穩(wěn)健的。在表4 的(2)~(5)列模型中,4 個中介變量全部顯著,且中介變量的符號與前述模型也一致,表明在考慮內生性問題后,模型整體依然穩(wěn)健且結論成立。

    表4 內生性檢驗滯后期模型回歸結果

    4. 異質性檢驗

    (1) 企業(yè)性質的異質性檢驗

    不同性質的企業(yè),其體制和決策鏈條也不同,故機器人使用數(shù)量的影響存在差異。文章將研究樣本按企業(yè)性質分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)進行異質性分析,企業(yè)數(shù)據(jù)的選取依據(jù)企業(yè)性質在wind 的分類中,國有企業(yè)的數(shù)據(jù)設定為第一組,非國有企業(yè)的數(shù)據(jù)設定為第二組,并分別進行回歸,結果見表5 和表6。

    表5 國有企業(yè)樣本回歸結果

    表6 非國有企業(yè)樣本回歸結果

    綜合表5 和表6 的回歸結果可知,除國有企業(yè)的HR 模型外,所有模型均通過了中介效應檢驗。國有企業(yè)與非國有企業(yè)產生差異的原因可能在于公司性質所決定的體制問題。薪資方面,國有企業(yè)的薪資不能和市場化的企業(yè)相比較,因此,在面對高水平人才時,國有企業(yè)往往吸引力不如非國有企業(yè)。人員穩(wěn)定性方面,國有企業(yè)相比非國有企業(yè)來說,開除員工的概率低很多?;诖?,影響高學歷員工在總員工中的占比體現(xiàn)在兩個方面:一方面,因為國有企業(yè)大規(guī)模裁員事件的概率很低,即使機器人使用數(shù)量的提升會對流水線員工這種中間水平的勞動力產生替代效應,國有企業(yè)可能也不會選擇開除全部員工;另一方面,員工高穩(wěn)定性勢必導致國有企業(yè)存在較多高齡職工。而隨著時間推移,中國的本科率一直在提升,因此高齡員工本科率一定低于年輕化員工,所以國有企業(yè)機器人的使用情況對于高學歷員工占比提升的效果并不明顯。

    表7 東部地區(qū)企業(yè)樣本回歸結果

    表8 中、西部地區(qū)企業(yè)樣本回歸結果

    (2) 企業(yè)的區(qū)域異質性檢驗

    中國東、中、西部地區(qū)發(fā)展很不平衡。發(fā)達區(qū)域,如長三角、珠三角都分布在東部地區(qū),而中、西部地區(qū)城市不論是經(jīng)濟發(fā)展、人口素質、思想觀念都和東部發(fā)達地區(qū)存在一定差異,導致人口出現(xiàn)長距離大規(guī)模流動、資源出現(xiàn)大跨度調運等問題。因此文章將探討中國不同區(qū)域的機器人使用情況對于企業(yè)價值的影響機制是否會有所不同。

    文章基于中國東、中、西部三大地區(qū),分類回歸得出:中、西部地區(qū)與東部地區(qū)的擬合結果,除了高學歷人員占比這個變量,在中、西部地區(qū)的中介效應不顯著,其他變量的擬合顯著性和系數(shù)均與東部地區(qū)保持一致。這可能是由于東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展更好,區(qū)域內就業(yè)機會更多,生活質量更好以及“羊群效應”等多方面因素導致。由于東部地區(qū)的區(qū)位優(yōu)勢和發(fā)達的經(jīng)濟,吸納更多的資本流動,引致就業(yè)機會的增加,提升了人才吸引力。同時,東部地區(qū)為了更好地發(fā)展,頒布多項政策吸引人才,比如各種落戶政策、人才引進政策。就會產生“羊群效應”,越來越多的人才向東部地區(qū)靠攏。因此東部地區(qū)高端人才占比相對越來越多。中、西部地區(qū)則由于區(qū)位受限和政策短板,缺乏人才吸引力,人才和資本流失嚴重,導致高端人才占比越來越少。

    上述結論和現(xiàn)有文獻結論一致。王家庭等(2019)[15]指出從區(qū)域分布角度來看中國制造業(yè)動能大多是通過東部地區(qū)引領的。李丫丫等(2018)[16]通過30 個樣本省份的數(shù)據(jù)進行研究,發(fā)現(xiàn)京津、東部沿海、南部和北部沿海地區(qū)的10 個省份,制造業(yè)企業(yè)價值受機器人使用的提升最為明顯。每個省份的制造業(yè)發(fā)展重點的不同導致了省份之間機器人使用對于企業(yè)價值的提振作用有所不同。

    五、結論與建議

    文章通過對制造業(yè)上市企業(yè)的研究,得出機器人使用會提升企業(yè)價值,并實證檢驗了制造業(yè)企業(yè)機器人的使用對企業(yè)價值的機制的影響,結論如下:工業(yè)機器人的使用通過影響企業(yè)的勞動力成本、改變企業(yè)勞動力學歷結構分布、提升企業(yè)全要素生產率、降低企業(yè)單位營業(yè)收入所需管理費用這四條途徑提升了企業(yè)價值。但在國有企業(yè)和中、西部地區(qū)中,由于企業(yè)薪酬機制非市場化和高級人才流失,制造業(yè)企業(yè)機器人的投入通過改變企業(yè)勞動力學歷結構分布從而影響企業(yè)價值的機制不成立。

    針對上述研究結論,文章提出如下建議:

    第一,企業(yè)應該避免概念投機,按實際需求使用機器人。國內的資本市場十分熱衷于“炒概念”,而新興概念產業(yè)一般都處于起步階段,市場規(guī)模較小。企業(yè)的主要業(yè)務均還停留在鋪設或剛剛起步階段,股價高企卻沒有業(yè)績支撐,未來有很大下跌可能。因此,各制造業(yè)企業(yè)不應該為了追求眼下的高市值而盲目購置機器人,而是應該從實際需求出發(fā),合理將機器人嵌入企業(yè)的生產運營,以提升企業(yè)價值。

    第二,政策制定者應根據(jù)不同區(qū)域、不同行業(yè)“因地制宜”“因業(yè)施策”。根據(jù)分析,機器人投入在區(qū)域或企業(yè)性質上存在異質性。所以應該制定適宜各地區(qū)、各性質企業(yè)的政策,促進各地區(qū)各性質企業(yè)制造業(yè)生產率增長,從而實現(xiàn)全國效率的提升和發(fā)展。

    第三,政府需要加強勞動者教育,避免技術升級過程中的勞動市場波動。隨著越來越多的機器人投入到生產過程中,勞動力結構將會發(fā)生巨大改變。很多原來由人力完成的工作將會由機器人完成,機器人替代了這部分生產環(huán)節(jié)中的人力勞動力;隨之,越來越多的新崗位會涌現(xiàn),需要擁有新技能的人力勞動力去適配,這些崗位往往會對適配的人力勞動力有較高的技能需求。這就意味著,勞動力的技能急需提高。而且,這種勞動者技能提升的需求具有長久持續(xù)性,未來的勞動者可能需要終身學習,因此亟須加強勞動者教育,提升勞動力技能水平。

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