智库理论动态丨机器人兴起如何影响中国劳动力市场（外三则）
目前，机器人应用已经成为推动中国从“制造大国”向“制造强国”转变，实现经济“高质量发展”的重要力量。
根据国际机器人联合会（IFR）定义，工业机器人是一种可自动控制、可重复编程、可完成多目标任务的机械，是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人，可在一些单调、繁复和长时间的工作中替代人类。数据显示，从 2010至2017 年，中国工业机器人保有量年均增长率达到37.73% ; 2016年中国首次超越日本成为全球工业机器人存量最大的国家; 2017年中国工业机器人销量达到13.79万台，占当年全球总销量的36%。
作为一个处于经济转型期的发展中大国，机器人应用的迅猛发展势必会对中国当前以及未来的劳动力市场带来深刻影响。
本研究利用国际机器人联合会公布的 2011至2015年行业层面的机器人数据及中国制造业上市公司的微观数据，构造了中国企业层面的工业机器人渗透度指标，在此基础上，实证检验了机器人应用对中国制造业上市公司劳动力需求和工资的影响。
实证结果表明，总体来看，工业机器人应用对企业的劳动力需求产生了一定的替代效应，即工业机器人渗透度每增加1%，企业的劳动力需求下降0.18%，且这种替代效应呈现出明显的结构性特征，但是对企业的工资水平没有明显影响。
具体而言，工业机器人对劳动力的替代主要存在于本科和专科学历的员工群体中，其替代弹性分别为-0.27和-0.44;而对高中及以下学历劳动力，机器人应用对其有显著的挤入效应;对研究生及以上学历群体，则没有明显影响。
本研究进一步从市场结构、融资约束和企业所有权性质三个维度考察了机器人应用对企业劳动力需求和工资的影响机制。
本研究发现，在市场集中度越高的行业、外部融资依赖度越高的行业和非国有企业中，工业机器人渗透度的提高对劳动力需求的替代效应越明显。进一步分析表明，机器人应用还可能通过产业链传导对企业劳动力需求带来间接影响，并且这种影响主要表现为行业间的技术溢出; 从长期来看，机器人应用对企业劳动力需求的替代效应可能会被生产力效应和就业创造效应所抵消。
本研究的结论为理解机器人应用对中国劳动力市场的影响和制定相应的公共政策提供了学术依据，具有重要的政策含义。
第一，机器人应用对中国制造业企业劳动力需求的替代效应已然显现，尤其是对中等技能劳动力替代效应尤为显著。对中国而言，需进一步完善多层次社会保障体系，加快推进失业保险制度改革，以化解人工智能对劳动力市场带来的风险。
本研究表明，工业机器人应用在非国有企业中表现出更为显著的劳动力替代效应，而随着机器人与人工智能技术的发展，农民工等高失业风险群体势必会面临更大的冲击。因此，应借鉴国际有益经验，完善失业保险制度设计，提高失业保险的覆盖面和有效性，加强对非正式工作的社会保障力度。
第二，本研究发现，机器人与人工智能技术的应用可能会在一些岗位上实现对人的替代，但同时也会创造出新的工作机会。机器人应用对不同技能劳动力需求的影响存在明显差异。因此，应进一步健全相关的就业培训制度和再就业政策，提高不同技能劳动者对新经济的适应能力; 完善人口流动政策，减少劳动力区域流动的制度壁垒; 进一步优化人才培养体系，加强机器人、人工智能等相关领域的专业人才和“互补型”人才的培养，抓住新一轮技术革命带来的发展机遇。
第三，本研究表明，在市场集中度高的企业、融资约束强的企业中机器人对劳动力的替代效应更为显著。因此，推进更公平的竞争性市场环境、缓解企业的融资约束，有助于创造更多的就业机会和岗位，实现中国经济的高质量发展。
（本文原题“机器人的兴起如何影响中国劳动力市场?——来自制造业上市公司的证据” ，原载《经济研究》2020年第10期。作者王永钦、董雯。）
机器人与就业
尽管现实中，中国工业机器人产业表现出强劲需求和高速发展，各级政府也多次制定导向作用较强的产业政策，然而对机器人究竟对中国的劳动力市场产生了什么影响，尚未有明确可信的一致认知。
现有部分文献考察了机器人是否会挤占人类工作岗位、机器人如何影响劳动力市场就业水平和企业生产效率等问题，以验证是否存在“技术性失业”问题。然而，此类研究存在较多争议和不足，对现实世界，特别是对中国现实的指导意义较弱。
本研究使用2012至2017年中国地区层面和行业层面的机器人应用数据，尝试较全面考察机器人应用对劳动力市场的影响。
本研究发现:机器人应用会显著降低劳动就业水平，特别是在易被机器替代的行业中。然而，这一影响在不同劳动力市场结构下存在较大差异，在低学历员工占比较高、劳动力保护较弱及市场化程度较高的地区，机器人应用规模的增加对就业的冲击更严重。
本研究还发现，行业-地区内的机器人应用在短期及中长期均具有一定的溢出效应，同样会影响到其他行业或地区的劳动力市场。具体来说，某一行业-地区内机器人应用，会刺激本地下游行业、本地其他劳动力替代性较高行业及外地同行业的就业，同时，也会在一定程度刺激本地同行业的中长期就业和工资水平。本文的研究发现为“技术性失业”争论提供了新的证据，并对中国劳动力市场的结构变化提供了经验性解释。
本研究为机器人产业政策的制定提供了新的思路和借鉴。
首先，机器人应用会引发“技术性失业”问题，因此，不论是政府监管部门，还是微观企业决策者，在制定智能机器人、工业机器人等相关产业政策和公司内部决策时，不仅应当关注机器人发展和大规模应用对生产效率的提升，也应关注机器人对劳动力市场的影响、对劳动力就业和对员工工作稳定性的影响。对现有机器人应用较广的行业，政府应适当增加关注，及时解决相关就业问题，尽快转移相关劳动力，避免就业矛盾发生激化。对于仍需政策鼓励与支持的行业，在进一步完善机器人相关行业政策，在提高生产效率、推动工业转型升级的同时，也要综合考虑保障就业的需求。
其次，在不同地区，机器人应用对劳动力就业的影响存在一定的差异。基于此，政策制定者应该根据不同地区的发展阶段和就业现状，推出因地制宜、全面协调的机器人发展战略，在提高生产效率的同时，减少对劳动力市场的影响。
第三，机器人应用存在显著的溢出效应，因此建议政府制定适当政策以引导利用机器人应用的溢出效应，促进不同行业、地区之间的协调立体发展，推动企业、行业对中长期持续发展的关注，以更高效地调节生产和就业。
随着机器人应用规模扩大，行业内的平均工资水平也随之增加，这一结果表明机器人应用具有一定的调节收入分配的功能。基于此，监管部门可进一步引导优化机器人产业在国民经济中所发挥的作用，注重加强对微观企业行为的引导，借助税费、补贴等手段增强对企业机器人应用决策的影响，引导企业在利润分配中更注重职工利益，增加对职工的职业培训教育和岗位保护，从企业内部转移吸收“富余”劳动力，在保障生产效率的前提下缓解机器人应用对就业的影响。
（本文原题“机器人与就业——基于行业与地区异质性的探索性分析”，原载《中国工业经济》2020年第8期。作者孔高文、刘莎莎、孔东民。）
工业机器人使用与区域劳动力市场调整
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。
根据国际机器人联合会（IFR）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649447台，20年期间工业机器人使用规模平均每年增加3万余台，其中2017到2018年的增加最多，达到15.6余万台，并且自2016年以来连续多年位居世界首位。
中国工业机器人在时间维度上呈现爆发性增长的同时，其在不同的地区之间也存在明显的差异化发展趋势。广东、江苏两省的机器人使用在2008至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%到6%。
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人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票赋差异获得的报酬不同。
正如现有文献所提到的，工业机器人的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，本研究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。
研究结果表明:
第一，工业机器人使用不会对当地劳动力的整体就业造成负面影响，但会在一定程度上替代制造业部门的劳动力，劳动力通过向服务业部门就业做出调整。城市工业机器人的使用每增加1台(每万人)，当地劳动力到制造业部门参与工作的概率下降4.08%，当地劳动力到服务业部门参与工作的概率上升4. 43%。
第二，工业机器人使用所导致的劳动力跨部门重新配置主要体现为低技能水平的劳动力群体，并且城市工业机器人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，但会显著促进制造业部门劳动力的工资和技能溢价增长，抑制服务业部门劳动力的工资增长，而对服务业部门的技能溢价无影响。
本文原题“机器换人——工业机器人使用与区域劳动力市场调整”，原载《北京师范大学学报》（社会科学版）2020年第6期。作者赵春明、李震、李宏兵、彭刚。）
服务业发展如何倒逼制造业向智能化升级
我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，加快发展先进制造业实现智能制造，对制造业转型升级提出了明确要求和工作任务。自动化趋势以及工业机器人的规模化使用是制造业从“制造”转向“智造”的重要表现。
在2011至2016年，工业机器人销售量年均增长率达到12%，年均供给增长到 21.2万套。2016年，中国市场销售87000套产业机器人，接近欧洲和美洲市场的总和(97300套)。同时，中国也是机器人密度增长最快的国家之一，2013至2016年，中国机器人密度（每万名工人配套使用工业机器人的数量）从25快速增长到68，但是与德国、美国等先进制造国家相比仍处于较低水平。
显然，自动化水平较低仍是我国制造业转型升级的短板，未来中国制造业自动化和智能制造水平的提升是转型升级的必要环节。
但是，自动化和机器人的广泛使用可能导致制造业部门劳动需求减少，智能制造、机器人、大数据和“互联网+”等新的生产模式将提高制造业部门的劳动需求弹性，导致劳动力，尤其是之前处于低技术制造业企业就业的低端劳动力成为制造业部门的“库存”。因此，如何引导制造业“库存”的劳动力要素在产业间有序流动，具有重要的现实意义。
本研究的基本思路是:当服务业的发展带来其薪酬水平提升以后，吸引劳动力从制造业向服务业转移，由此带来制造业人力成本上升，倒逼制造业产业升级，推动其向智能化和信息化转变。
实证结果显示:一方面，服务业和制造业的行业相对工资对劳动力从制造业向服务业转移有正向推动作用，相对工资越高，服务业相对制造业在经济活动人口中所占比重就越大;另一方面，制造业的固定资产投资对制造业的智能化升级发挥显著的推动作用，劳动力从制造业向服务业的转移对制造业的智能化水平有显著的正向作用。
本研究对制造业转型升级的启示是:
第一，政府可以将部分直接补贴于制造业的财政补贴转移到服务业上，利用服务业转型升级提升服务业工资水平，吸引劳动力流向服务业，倒逼制造业转型升级。
第二，把握制造业转型升级与服务业转型升级的节奏，协调发展制造业与服务业，实现制造业与服务业双升级。
制造业与服务业双升级过程中会出现暂时的结构性失业问题，即制造业流出的劳动力暂时无法在服务业部门获得就业。在机器人使用不断加速的背景下，劳动力就业的速度会在一定时期内慢于机器人替代劳动力的速度，这是由于机器代替传统就业职位的速度大于创造新就业职位的速度，以及转移到服务业的劳动力需要学习的时间成本。
基于此，可以通过征收机器人使用税，压低制造业部门机器人替代劳动力的速度，将这些税收补充到流出劳动力的失业补贴中，加快服务业部门吸收流出劳动力的速度和质量，最终实现制造业与服务业协调、高质量的双升级。
（本文原题“智能制造、劳动力流动与制造业转型升级” ，原载《统计与决策》2020年第23期。作者付宏、刘其享、汪金伟。）