推文人 | 闫雪凌 

原文信息：Acemoglu D , Restrepo P . Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets[J]. NBER Working Papers, 2017.

 

——来自美国劳动力市场的证据

 

文章概括

 

近年来，人工智能技术的影响已经席卷到社会的各个方面，对于劳动力市场而言，这既是好事，也可能存在威胁。一方面，大量高科技的投入可能产生替代效应（原文表述为displacement effect），即挤走原有的人工劳动力，另一方面，持续投入的高科技也可能会创造新的劳动就业岗位从而产生相应的生产力效应（原文表述为productivity effect）。那么，到底哪一种效应占上风呢？大龙和他的合作者利用美国1990-2007年的劳动力数据，结合IFR（The International Federation of Robotics）提供的美国各产业使用机器人的数据，研究了人工智能对于传统劳动力的影响，文章结论真是像今天成都的倒春寒一样令人瑟瑟发抖！结论如下：

 

投入高科技虽然会提高劳动生产率，但同时对于就业率和工资有负向的影响。具体而言，每一千名工人增加一个机器人，最高可让4名工人失业，或是工人工资下降0.71个百分点。

 

理论模型

 

机器人等人工智能技术从上世纪90年代开始广泛运用，在1993年至2007年期间，美国和西欧的机器人投入量翻了近4倍。

当大量的机器人被投入到劳动力市场时，不可避免地，这些机器人与工人们就产生了竞争关系。大龙基于自己和别人已有文章的理论模型，构建了一个工人与机器人相互竞争的模型，试图从理论上去探讨人工智能投入对于劳动力市场的净效应影响。与已有文献Acemoglu and Autor (2011)，Acemoglu and Restrepo (2018a) ，Zeira (1998)不同的地方在于，本文对于约束条件有了以下拓展：

 

不同部门的机器人使用率存在异质性；

 

不同的行业间的商品服务可进行贸易。

 

模型首先从不可贸易的情况出发得到了封闭情况下的一般均衡结果（见原文公式（5）和（6））。在这种情况下，由于机器人等高科技投入类似于资本投入，而模型中资本投入和人力投入之间是互相替代的，因此，越多的机器人投入必然引起传统人力投入的减少，这也同时可以解释为什么人工智能对劳动力市场产生的总效应是负向影响。因为这两种效应中，人工智能的替代效应占了上风（见原文proposition 2）。

 

进一步地，文章放松了约束，基于Armington (1969) 和 Anderson (1979)新建了可贸易的模型，这里最大的收获是，当放松了可贸易的约束后，高科技对于某一个行业的生产率提升影响可以溢出到其他行业。因此，这种情况下的一般均衡不仅取决于自身，还取决于其他行业使用机器人的情况（见原文proposition 3）。

 

实证结果

 

文章构建了各行业机器人使用率的核心指标：exposure to robots，并通过公式计算出了各行业人均机器人使用量化指标，APR。核心数据来自于前文提到的IFR，数据库提供1993-2014世界上50个国家各个行业机器人使用的存量（笔者亲测可以买，但挺贵的）。

 

首先，在分析机器人与劳动需求、劳动份额、产业增加值的回归中，结果显示，投入更多的机器人有助于提高劳动生产率，但显著地降低了劳动需求与劳动份额。

 

进一步地，作者使用1990-2007年的数据实证检验机器人对于就业率和工资的影响，结果显示如下：

 

1. 每在1000名工人中增加1个机器人投入量，将会引致就业率下降0.38%，这个结果在控制了地理因素、行业因素、工人性别因素等影响后依然稳健；（见原文Table 2 Panel A结果）。

 

2. 每在1000名工人中增加1个机器人投入量，将会引致小时工资下降0.77%，（见原文Table 2 Panel B结果）。

 

3. 将原有的1990-2007划分为两个时间段进行研究，发现负向影响仍然显著存在（见原文Table 3 Panel结果）。

 

4. 关于可能存在的Pre-trends的问题，文章也进行了规定动作的检验，结果显示，在人工智能还未大量兴起的时代，这种负向影响是不显著的（见原文Table 4结果）。

 

5. 文章尝试使用不同的构建方法去刻画核心指标就业率（employment）和工人工资（wages）、去刻画机器人使用率的指标（Exposure to robots）、这当然是非常符合大龙文章的一贯风格，就是要把能做的都做了，能挖的坑都挖了，把所有的可能都做完，只为告诉你，本文结论是稳健的（见原文Table A11-A15以及Table 5、A21-A25结果）。

 

6. 在机器人投入使用会影响劳动力市场变化的同时，其他传统方法，如增加资本投入或是其他技术改变也会对劳动市场变化，那这两种变化是否是同样的呢？文章也做了检验，通过在回归中控制住传统方法的影响后，发现几乎没有影响，一种可能的原因是因为传统方法不会产生替代效应（displacement effect）（见原文Table 6结果）。

 

7. 最后的最后，免不了俗套地要开始讨论内生性问题了，什么样的行业需要机器人投入生产是有很强的自选择问题，因此，要想办法去做IV估计了。（可见牛人如大龙也不可避免要受到内生性问题的困扰所以我略感一丝安慰以及其实很想知道如果未来有一天当一个机器人智能到可以替大龙写论文的时候它是不是可以完美地解决内生性问题啊！）。文章的出发点是从国际竞争的角度出发，即当我们把机器人投产放到全球范围内时候，其所代表的高科技行业面临着来自其他国家强有力的国际竞争，因此其他国家同行业的机器人投入量与美国同行业投入量会有很强的关系，而其他国家的机器人投入量与美国该行业的就业率和工资相关关系并不显著。回归结果显示，结果依然稳健，系数略有提升，对就业率的负向影响从OLS估计的降低0.38%变为IV估计降低0.29%，对工资的负向影响从OLS估计的降低0.71%变为IV估计降低0.55%。

 

典型事实

 

完成了所有的实证研究后，可能怕读者不相信文章结论的“危言耸听”，大龙很贴心地从异质性的角度给出了一些由机器人投产所产生影响的事实，如下所示：

 

1、机器人投产对不同行业和不同职业工人的影响（见原文Figure9结果）。

2、机器人投产对不同性别、教育程度工人的影响（见原文Figure10结果）。

 

3、根据工资分布使用分位数回归分析机器人投产对不同收入工人的影响（见原文Figure11结果）。

 

写在最后

 

我和机器人最接近的时候，我们之间的距离只有这一篇论文，我对机器人一无所知，六个钟头之后，我终于承认，机器人真的开始抢我的饭碗了。

 

（其实你看到的这篇推文，是闫老师斥巨资（是自费的不能报账那种）购买的机器人所代笔，因为闫老师此刻正躺在床上休病假，看着天空发呆，幻想着病好了以后还可以坐起来打麻将。突然想到，打麻将这件事，如果机器人也能代替，那世界上再也不会存在三缺一这种事情了，也挺好的。）

 

（括号内容纯属虚构，如有雷同纯属巧合。）

 

Abstract

 

As robots and automation technologies take over tasks performed by labor, there is increasing concern about the future of jobs and wages. We analyze the effect of the increase in industrial robot usage between 1990 and 2007 on US labor markets. Using a model in which robots compete against human labor in the production of tasks, we show that advances in robotics technology may reduce employment and wages, and that the local labor market impacts of robots can be estimated by regressing the change in employment and wages on the exposure to robots in each local labor market-defined from advances in robotics technology in each industry and the local distribution of employment across industries. Using this approach, we estimate robust negative effects of robots on employment and wages across commuting zones. We bolster this evidence by showing that the commuting zones most exposed to robots in the post-1990 era do not exhibit any differential trends before 1990.The impact of robots is distinct from the effects of overall productivity increases, other types of IT capital and the total capital stock. According to our estimates, one more robot per thousand workers reduces the employment to population ratio by about 0.2 percentage points and wages by 0.37 percent.