摘"要:隨著機(jī)器人等勞動節(jié)約型新興技術(shù)的快速發(fā)展和普及,應(yīng)用機(jī)器人的行業(yè)生產(chǎn)效率得到了提高,與此同時,也引發(fā)了人們對于“機(jī)器替人”的擔(dān)心。本文選取2012-2019年中國制造業(yè)分行業(yè)數(shù)據(jù),檢驗了工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用程度對于我國勞動力就業(yè)水平的影響,回歸結(jié)果顯示:工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用顯著提升了制造業(yè)勞動力的就業(yè)水平,并通過選取滯后一期的解釋變量,證明回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。且工業(yè)機(jī)器人對勞動力的促進(jìn)作用存在異質(zhì)性:在資本密集型和機(jī)器人應(yīng)用高滲透度的樣本中更為顯著。文章基于上述回歸結(jié)果提出了相關(guān)有價值的策略,以期能夠為相關(guān)研究提供參考。第一,在全國進(jìn)行人工智能等新興技術(shù)教育的普及,提高未來適齡勞動力對于人工智能技術(shù)的相關(guān)認(rèn)知和素養(yǎng);第二,政策制定者應(yīng)該針對各行業(yè)的特征,制定與行業(yè)相匹配的因地制宜的發(fā)展戰(zhàn)略;第三,提升相關(guān)產(chǎn)業(yè)的核心競爭力,提高對其他行業(yè)的關(guān)注和投資。
關(guān)鍵詞:工業(yè)機(jī)器人;勞動力就業(yè);崗位創(chuàng)造效應(yīng)
中圖分類號:F752.62文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:2095-9052(2025)03-0100-03
引言
黨的二十大報告指出:要“著力促進(jìn)全體人民的共同富裕,堅決防止兩極分化”。我國目前正處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的大背景下,如何在更多更好的利用新興技術(shù)的同時,推動勞動力的高質(zhì)量就業(yè),對于實現(xiàn)共同富裕的目標(biāo)至關(guān)重要。
作為人工智能的重要代表,機(jī)器人是人工智能中最多、最廣泛的應(yīng)用,工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用不僅會提升所應(yīng)用行業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,同時,作為一項具有滲透性的技術(shù),它在各行各業(yè)的應(yīng)用正在潛移默化的改變原有的生產(chǎn)、經(jīng)營方式。這給制造業(yè)的傳統(tǒng)勞動力帶來了一定影響,對我國“穩(wěn)就業(yè)”的目標(biāo)產(chǎn)生了一定沖擊。我國經(jīng)濟(jì)目前正處于轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵節(jié)點,面對日益加劇的人口老齡化背景,我國人口紅利也逐漸消失,行業(yè)成本也呈逐年上漲趨勢,此時,只有正確的認(rèn)識機(jī)器人的應(yīng)用對制造業(yè)勞動力就業(yè)水平的影響,才能對癥下藥的制定相對應(yīng)的政策,進(jìn)而加快制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的進(jìn)程和機(jī)器人與實體經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步深度融合。綜上所述,如何實現(xiàn)機(jī)器人的廣泛應(yīng)用和就業(yè)市場的穩(wěn)定發(fā)展,是我國亟須解決的問題。
一、文獻(xiàn)綜述及假說
工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模引進(jìn)和使用,會提高應(yīng)用該技術(shù)行業(yè)的生產(chǎn)效率、降低該行業(yè)的生產(chǎn)成本,從而改變勞動要素的供需。凱恩斯和里昂惕夫在20世紀(jì)便提出來機(jī)器人等技術(shù)的進(jìn)步將會替代一大部分的勞動力,那么機(jī)器人應(yīng)用的增加對于制造業(yè)勞動力的就業(yè)水平到底會出現(xiàn)怎樣的影響呢?目前來看,關(guān)于機(jī)器人對制造業(yè)勞動力就業(yè)的影響,主要存在三種不同的觀點。
(一)機(jī)器人的應(yīng)用給勞動力帶來的替代效應(yīng)
孔高文等(2020)[1]聯(lián)合使用了行業(yè)層面和地區(qū)層面的交互項數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn):在機(jī)器人應(yīng)用程度加大后,顯著的降低了機(jī)器人應(yīng)用地區(qū)未來一年的勞動力就業(yè)數(shù)量,對于低技能勞動力則有更顯著的替代效應(yīng)。此外,也有部分學(xué)者運用企業(yè)微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析,孫文遠(yuǎn)和劉于山(2023)[2]使用了231家制造業(yè)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證回歸,得出人工智能的應(yīng)用,對于制造業(yè)企業(yè)的勞動力就業(yè)水平具有顯著的抑制作用,對于制造業(yè)企業(yè)的勞動力的工資水平則具有顯著的促進(jìn)作用,并且對于兩者的影響都具有異質(zhì)性的結(jié)論。
(二)機(jī)器人的應(yīng)用給勞動力帶來的補(bǔ)償效應(yīng)
李磊等(2021)[3]運用企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù),實證研究了機(jī)器人的使用對勞動力就業(yè)的影響。研究發(fā)現(xiàn)隨著企業(yè)引進(jìn)機(jī)器人數(shù)量的增加,企業(yè)對于勞動力的需求反而更高了。在國外的研究中,Berg et al.(2018)發(fā)現(xiàn):機(jī)器人的使用通過提高了行業(yè)的勞動生產(chǎn)率,從而增加了很多就業(yè)機(jī)會,對勞動要素投入的需求也在慢慢加大。
基于以上分析,本文提出兩個仍有待驗證的假說:
Q1:工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用會替代勞動力,顯著降低勞動力的就業(yè)水平。
Q2:工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用會創(chuàng)造出更多就業(yè)機(jī)會,顯著提高勞動力的就業(yè)水平。
(三)機(jī)器人的應(yīng)用會給勞動力帶來就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化
孫早和侯玉琳(2021)[4]認(rèn)為機(jī)器人的應(yīng)用對于不同類型勞動力就業(yè)的影響是不同的,對于高學(xué)歷勞動力和低學(xué)歷勞動力的就業(yè)存在就業(yè)促進(jìn)效應(yīng),而對中等學(xué)歷的勞動者存在抑制效應(yīng),從而產(chǎn)生“兩極化”的特征。國外的研究中,Dauth et al.(2018)運用1994年-2014年德國的勞動力就業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn):機(jī)器人的應(yīng)用雖然對制造業(yè)的勞動力就業(yè)產(chǎn)生了“就業(yè)替代效應(yīng)”,但對服務(wù)業(yè)的勞動力產(chǎn)生了“就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)”,證明了溢出效應(yīng)的存在。
二、計量模型及數(shù)據(jù)
(一)計量模型
考慮到2019年末新冠疫情的出現(xiàn)對于全國各行業(yè)勞動力就業(yè)市場的沖擊和負(fù)面影響,故本文使用了我國2012年—2019年的制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的面板數(shù)據(jù)。關(guān)于模型的構(gòu)建,參考的是AcemogluandRestrepo(2017)的計量模型,得到:
labori,t=ɑ0+ɑ1RExposurei,t+ɑ2Xi,t+φi+γt+εi,t
其中l(wèi)abori,t代表t年i行業(yè)的勞動力就業(yè)數(shù)量,RExposurei,t代表第t年i工業(yè)機(jī)器人的滲透度,Xi,t代表一系列的控制變量:工資、人口規(guī)模、城市化水平、對外開放程度、利潤總額、行業(yè)資本、行業(yè)利潤率、制造業(yè)規(guī)模。φi代表行業(yè)固定效應(yīng),γt代表時間固定效應(yīng),εi,t代表隨機(jī)誤差項。
本文的數(shù)據(jù)來自于《中國勞動統(tǒng)計年鑒》、國際機(jī)器人聯(lián)合會(International Federation of Robotics,IFR)、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》等,其中IFR發(fā)布的機(jī)器人數(shù)據(jù)將制造業(yè)劃分為14個細(xì)分行業(yè),而中國則有31個制造業(yè)細(xì)分行業(yè)。本文借鑒閆雪凌等(2020)[5]劃分制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的方法,將中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒與勞動統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)與IFR給出的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,最后得到2953個樣本。
(二)變量定義
被解釋變量:本文用勞動力就業(yè)數(shù)量衡量勞動力就業(yè)水平,數(shù)據(jù)來源于《中國勞動統(tǒng)計年鑒》。
解釋變量:本文用機(jī)器人存量數(shù)據(jù)與就業(yè)份額的乘積來衡量機(jī)器人的滲透度,數(shù)據(jù)來源于IFR。
控制變量:1.工資(wage)。2.利潤總額(profit)。3.人口規(guī)模(population)。4.城市化水平(urban)。5.對外開放程度(opening)。6.行業(yè)資本(capital)。7.行業(yè)利潤率(profitablity)。8.制造業(yè)規(guī)模(scale)。為了統(tǒng)一量綱,本文對除城市化水平以外的所有變量都統(tǒng)一了單位并做了對數(shù)化處理。
(三)描述性統(tǒng)計
從本文的描述性統(tǒng)計結(jié)果中可以得到:被解釋變量、解釋變量以及控制變量的均值和中位數(shù)的數(shù)值都比較接近,其中,被解釋變量制造業(yè)就業(yè)人數(shù)(lnlabor)的均值為10.60,中位數(shù)為10.89;核心解釋變量機(jī)器人應(yīng)用規(guī)模(lnRExposure)的均值為3.818,中位數(shù)分別為4.057,兩者數(shù)值相近,說明本文樣本選擇呈正態(tài)分布。
三、實證結(jié)果分析
(一)基準(zhǔn)回歸
由于不同行業(yè)之間均存在很大的差別,這會導(dǎo)致回歸結(jié)果產(chǎn)生偏誤,故本文加入行業(yè)固定效應(yīng),以期來解決不同行業(yè)間的特性問題。此外,在本文所選取的樣本區(qū)間內(nèi),我國的機(jī)器人應(yīng)用和國內(nèi)外的經(jīng)濟(jì)形勢均出現(xiàn)了較大的變化,因此,本文加入時間固定效應(yīng),以期來解決由于時間帶來的特性問題。表1為同時控制行業(yè)固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)后的基準(zhǔn)回歸結(jié)果,由回歸結(jié)果我們可以看出:機(jī)器人的應(yīng)用規(guī)模每上升1%,制造業(yè)分行業(yè)勞動力的就業(yè)水平提高0.112%。這一結(jié)果同時論證了假說2成立,即工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用會促進(jìn)勞動力,顯著提升勞動力的就業(yè)水平。
(二)穩(wěn)健性檢驗
為了增強(qiáng)以上回歸結(jié)果的穩(wěn)定性和信服力,我們將對上述分析結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的穩(wěn)健性檢驗??紤]到機(jī)器人的應(yīng)用對勞動力就業(yè)水平的影響可能會存在一定的時滯性,本文用滯后一期的解釋變量對模型進(jìn)行回歸,考察下一期機(jī)器人的應(yīng)用規(guī)模對制造業(yè)勞動力就業(yè)水平的影響。從穩(wěn)健性檢驗結(jié)果中我們可以得知:機(jī)器人的應(yīng)用規(guī)模每上升1%,制造業(yè)細(xì)分行業(yè)勞動力的就業(yè)人數(shù)分別提高0.112%和0.031%,我們可以得到:滯后一期的機(jī)器人應(yīng)用帶來的崗位創(chuàng)造效應(yīng)較當(dāng)期有一定的減少,但結(jié)果依然穩(wěn)健,回歸結(jié)果的符號和顯著性均沒有出現(xiàn)差別。
(三)異質(zhì)性分析
1.機(jī)器人高低滲透度
本文將機(jī)器人滲透度的數(shù)值進(jìn)行排序,將所有制造業(yè)細(xì)分行業(yè)劃分為機(jī)器人滲透度高的行業(yè)和機(jī)器人滲透度低的行業(yè)。從機(jī)器人高低滲透度回歸結(jié)果中我們可以得知:機(jī)器人的應(yīng)用對于高滲透度行業(yè)的勞動力就業(yè)具有非常顯著的促進(jìn)作用。從回歸結(jié)果的系數(shù)看,高滲透度行業(yè)的崗位創(chuàng)造效應(yīng)是低滲透度行業(yè)崗位創(chuàng)造效應(yīng)的3倍。
2.勞動和資本密集型
相較于勞動密集型的行業(yè),工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用對資本要素更密集的行業(yè)勞動力的崗位創(chuàng)造效應(yīng)可能更強(qiáng)。本文參照沈能(2014)對于制造業(yè)細(xì)分行業(yè)要素密集度的分類方法,將細(xì)分行業(yè)分為技術(shù)、勞動、資本和資源密集型行業(yè)。從相應(yīng)的回歸結(jié)果中我們可以得知:機(jī)器人應(yīng)用規(guī)模每提高1%,資本密集型行業(yè)的勞動力就業(yè)水平上升0.497%。而勞動密集型行業(yè)的勞動力就業(yè)水平僅增加0.077%,對資本密集型行業(yè)的崗位創(chuàng)造效應(yīng)是勞動密集型行業(yè)的七倍。
四、機(jī)器人影響就業(yè)的機(jī)制分析
由前文的基準(zhǔn)回歸我們可知,工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的增多,顯著的提高了我國制造業(yè)勞動力的就業(yè)水平,本節(jié)將討論工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用對制造業(yè)就業(yè)的作用渠道。本節(jié)加入了勞動生產(chǎn)率做中介變量,從機(jī)制分析中我們可以得知:機(jī)器人應(yīng)用(lnRExposure)的增加顯著的提高了勞動生產(chǎn)率,勞動生產(chǎn)率的提高又進(jìn)一步提升了勞動力的就業(yè)水平(lnlabor),中介效應(yīng)存在。這同時印證了前文的觀點,即:機(jī)器人的應(yīng)用提高了勞動生產(chǎn)率,勞動生產(chǎn)率的提高,降低了相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的價格,人們對其的需求隨之增大。需求的增多,使許多企業(yè)更傾向于擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模,進(jìn)而對勞動力要素的需求更大了,最終導(dǎo)致勞動力的就業(yè)水平有了顯著的提升。
結(jié)論
工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用通過提高了勞動生產(chǎn)率而促進(jìn)了勞動力的就業(yè)水平。工業(yè)機(jī)器人的迅猛發(fā)展,對于當(dāng)前我國勞動力以及未來勞動力的發(fā)展趨勢都帶來了深刻的影響,本文據(jù)此提出政策建議:
第一,要放大機(jī)器人產(chǎn)生的崗位創(chuàng)造效應(yīng)。機(jī)器人的應(yīng)用會提升勞動力的就業(yè)水平,衍生出很多與其相關(guān)的工作崗位,而這些新興的工作崗位需要知識、技能等與之相匹配的勞動力。通過在中學(xué)和小學(xué)普及關(guān)于人工智能的相關(guān)基本知識,在本科和大專院校中開設(shè)人工智能相關(guān)課程等方法,提高未來適齡勞動力對于人工智能技術(shù)的相關(guān)認(rèn)知及素養(yǎng)。
第二,針對機(jī)器人的應(yīng)用范圍和力度,政策制定者要合理的拿捏好機(jī)器人推廣的范圍與應(yīng)用的力度。機(jī)器人的發(fā)展,對不同發(fā)展基礎(chǔ)的行業(yè)會產(chǎn)生不同的影響。應(yīng)該針對各行業(yè)的特征,制定與行業(yè)相匹配的因地制宜的發(fā)展戰(zhàn)略。引導(dǎo)機(jī)器人對經(jīng)濟(jì)社會做出更多、更大的貢獻(xiàn)。
第三,要提升與機(jī)器人相關(guān)產(chǎn)業(yè)的競爭力,在引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)的基礎(chǔ)上,自主研發(fā)核心技術(shù),爭取機(jī)器人技術(shù)的全套自主研發(fā);其次,想要實現(xiàn)機(jī)器人崗位創(chuàng)造效益的最大化,則要加大對其他行業(yè)的關(guān)注和投資,避免出現(xiàn)其他行業(yè)發(fā)展緩慢,進(jìn)而導(dǎo)致機(jī)器人崗位創(chuàng)造效應(yīng)無法實現(xiàn)最優(yōu)的情況。
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