推文人 | 闫雪凌 

原文信息：Georg Graetz and Guy Michaels. Robots at Work[J]. Review of Economics and Statistics, 2019, 100(5): 753-768.

 

一、背景

 

关于自动化等人工智能技术对于经济增长和劳动力市场影响的文章已有不少，一提到这个话题大家都会不由自主都到想到了Acemoglu的系列文章，今天让我们来看看另外一组大神Graetz and Michaels对这一问题的研究。

 

文章一上来就强调了本文是第一次研究了工业机器人对于经济发展的贡献。鉴于文章见刊已是2018年年末，而实证使用的是1993-2007年的面板数据，合理推测假如这篇文章应该是在2008年前后着手开始的话，那没准儿确实可以能算是那时候的是“第一次”。

 

总体来说，文章主要就是研究，当制造业行业广泛使用工业机器人后，劳动生产率是否因此有所提升，并顺带研究了一下工业机器人使用对劳动力就业岗位的影响。

 

二、模型

 

一个简单的静态模型：刻画企业的决策，什么情况下选择使用工业机器人？

 

市场中有i个行业，j个企业，产出Y(i, j, π)由i和j以及该行业特定的任务指数π决定。效用函数为CES型，消费者为同质消费者，劳动供给无弹性，在行业间自由流动。（这个模型设定真的太中规中矩了，给我一种幻觉就是我可能也有机会发RES。）

 

假设：传统劳动力可以在所有的工作中就业，而工业机器人智能执行某些特定的任务。

 

这意味着：有的工作既可以用传统劳动力和工业机器人，但有的工作就只能用人（凡人）。（相比Acemoglu对于传统劳动力和工业机器人的工作偏好，这个假设有异曲同工之妙，Acemoglu假设机器人代替了传统劳动力，但传统劳动力在由人工智能创造的新工作中具有比较优势。）

 

此时Y(i, j, π)= L(i, j, π)+ R(i, j, π), L表示传统劳动力的产出，R表示工业机器人的产出。

 

因此，到底用不用机器人的产出和边际成本如下图所示：

其中：α：工业机器人在某一个行业中的使用份额。σ：不同工作任务之间的替代弹性。ρ：使用工业机器人的租金，外生，潜台词：工业机器人供给为完全弹性。

 

随之而来的，使用机器人的成本最小化条件如下图所示：

这时，企业要不要使用工业机器人代替传统劳动力的决策就非常简单了：当使用机器人带来的利润超过只使用传统劳动力时，工业机器人就会大量应用。

 

进一步的，由于CES常弹性的设定，传统劳动力的产出取决于机器人/劳动力之比。

 

得出以下几个结论：

 

1、机器人的租金ρ下降会提高使用机器人行业的劳动生产率；

 

2、机器人的租金ρ下降会降低使用机器人行业的相对产出价格；

 

3、当且仅当ε > σ时，机器人的租金ρ下降会增加机器人使用率，减少传统劳动力，在这种情况下，虽然行业中的传统劳动力被机器人所替代，但产出价格也相对下降。

 

总结一下，模型主要想表达这么个意思：机器人租金的下降，会提升机器人使用密度，从而提高劳动生产率并增加产出、降低产出价格，但对工人的小时工资影响不明。此外，那些工作任务容易被替代的行业会更早地使用工业机器人参与生产过程，从而为实证中的工具变量选取埋下伏笔。

 

三、实证

 

1、数据：

 

机器人数据来自于IFR，1993-2007，17个国家，匹配劳动力数据共14个行业。生产率数据来自于EUKLEMS (Timmer et al., 2007)。

 

2、回归方程如下：

ΔY：国家c行业i从1993-2007年产出变化

 

robots：国家c行业i从1993-2007机器人使用的变化

 

controls：国家固定效应，1993年初始工资水平，劳资比率，其他投入等

 

3、内生性问题

 

a)工具变量构造思路：

 

从行业生产中工作任务的replaceable hours 和 reaching and handling两个特点入手。可能由于不好理解（笔者自行揣测而已），作者自己举了一个例子如下：highest on replaceability的行业：transport equipment and metal；highest on reaching and handling的行业：textiles and food products

 

b)遗漏变量解决思路：

 

加入更多控制变量，如工资、行业固定效应、某行业全球机器人使用情况

 

4、稳健性检验

 

a)控制初始增长变量

 

b)更改机器折旧率

 

c)划分是否可贸易行业

 

d)删除一些异常值

 

e)划分时间段1993-2000,2001-2007

 

f)劳动生产率换成工业增加值

 

5、进一步讨论

 

主要是讨论机器人使用对不用的因变量的影响（换Y）

 

a)TFP：正向影响

 

b)产出价格：绝大部分情况下负向影响

 

c)工资：控制了国家趋势后，正向影响

 

d)高中低技能（根据学历分组）工人劳动份额：高技能组正向影响，低技能组负向影响，即高技能类岗位增加，低技能类岗位减少。

 

四、写在最后

 

又是一篇讨论工业机器人使用对经济影响的文章。文章越来越多，机器人也越来越普及，站在这个点上回头看，这一次的技术革命似乎是真的比以往几次都来得更快更猛更迅速。汽车和火车刚出来的时候，奔腾的骏马成了过去式，那时候的人们不适应，放在今天，我们却无比感慨日新月异的高科技给我们带来的便捷。也许再过几百年，生活在未来更高科技水平社会中的人们回过头来看今天的机器人也不过是凡人罢了。

 

在历史的长河中，我们无法阻挡科技带着世界一直往前走，但我们可以积极调整自己在这一进程中的位置，虽然只是沧海一粟，但不管是机器人，还是凡人，相信都会在这个变幻莫测的高科技时代，找到属于自己的位置。（此处应该配上一曲李宗盛的《凡人歌》）

 

本推文疑似由闫老师斥巨资（自费的不能报账那种）购买的机器人所写，但也不敢肯定，因为闫老师本人正在泸沽湖边休假，但闫老师说机器人不可能写出这么优秀的推文，所以，她一点儿也不担心自己的工作要被替代了。

 

Abstract

 

We analyze for the first time the economic contributions of modern industrial robots, which are flexible, versatile, and autonomous machines. We use novel panel data on robot adoption within industries in seventeen countries from 1993 to 2007 and new instrumental variables that rely on robots’ comparative advantage in specific tasks. Our findings suggest that increased robot use contributed approximately 0.36 percentage points to annual labor productivity growth, while at the same time raising total factor productivity and lowering output prices. Our estimates also suggest that robots did not significantly reduce total employment, although they did reduce low-skilled workers’ employment share.