原文信息：
Joel Stiebale, Jens Suedekum, Nicole Woessner, Robots and the rise of European superstar firms, International Journal of Industrial Organization,Volume 97, 2024.
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研究背景
随着科技的飞速发展，工业机器人在全球制造业中的应用日益广泛。近期的研究表明，过去几十年更广泛地呈现出市场份额向高生产力和盈利性企业重新分配的特征。在美国（US），超过75%的行业在过去20年中市场集中度增加（Grullon et al., 2019），而平均加成率主要因为高盈利性企业能够夺取更多的市场份额而上升（De Loecker et al., 2020; De Loecker and Eeckhout, 2018）。这种增强的市场力量，反过来又与劳动收入份额的下降紧密相关（Autor et al., 2017, 2020; Kehrig and Vincent, 2021）。
本文研究了工业机器人（一种新型数字自动化技术）与欧洲制造业企业绩效分布之间的关系，特别是它们如何促进“超级明星企业”的崛起。超级明星企业指的是那些在行业中具有极高生产率和加成率，能够凭借技术优势进一步扩大市场份额，提升绩效，从而在市场中占据主导地位的企业。本文利用2004年至2013年间六个欧洲国家（法国、德国、意大利、西班牙、芬兰和瑞典）的行业机器人存量数据与企业资产负债表数据，分析了工业机器人如何影响行业内企业的生产率、加成率、销售和利润分布。论文表明，欧洲制造业中机器人采用率较高的行业经历了“超级明星企业”的更强崛起，以及功能性收入分配从工资向利润的更显著转变。
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数据与方法
论文使用的数据主要包括工业机器人数据、企业层面数据以及其他行业相关数据。以下是数据部分的总结：
（1） 工业机器人数据
国际机器人联合会（IFR）发布的年度机器人安装量数据。范围：涵盖六个欧洲国家（法国、德国、意大利、西班牙、芬兰和瑞典）从2004年至2013年的数据。
（2）企业层面数据
Amadeus数据库，包含欧洲公共和私营企业的标准化年度账户信息。包括销售额、员工总数、材料成本、有形固定资产、平均工资、劳动份额、资本投资等财务指标。
（3）其他行业数据
包括欧盟KLEMS数据库、联合国国际贸易统计数据库（Comtrade）和OECD STAN数据库。涵盖计算与通信设备、计算机软件和数据库、研发（R&D）投资、进口和出口数据、以及就业数据等。
首先，通过估计生产函数来测量企业的全要素生产率（TFP）和加成率。其次，利用这些变量来估计机器人存量变化与行业内企业绩效分布之间的关系，通过将行业层面机器人存量的变化与国家-行业-年份单元内的基准企业绩效指标进行交互，计算出了异质性关联。此外，论文还利用企业层面的劳动收入份额数据，分析了工业机器人如何影响劳动和资本在企业收入分配中的相对地位。
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主要结论
1. 生产率与加成率的异质性增长：在机器人采用率较高的行业中，原本就具有高生产率和加成率的企业能够进一步提升其生产率和加成率，形成所谓的“超级明星企业”。而那些原本绩效较低的企业则未能从中受益，甚至在某些情况下出现生产率和加成率的下降。
2. 销售与利润的集中：高机器人采用率的行业还伴随着企业销售和利润的集中。大型、高生产率的企业能够显著增加其销售额和利润，而小型企业的销售额则出现下滑。
3. 劳动力份额的下降：随着机器人存量的增加，行业内的劳动力收入份额普遍下降，这主要是由于高生产率企业内部的劳动力份额下降以及产出向低劳动力成本企业的再分配所导致的。
Abstract
We study how a recent digital automation technology—industrial robots—is associated with the distribution of sales, productivity, markups, and profits within industries. Our empirical analysis combines data on the industry-level stock of industrial robots with firms’ balance sheet data for six European countries from 2004 to 2013. We find that industries with high robot exposure are characterized by dis-proportional increases in productivity in those firms that are already most productive to begin with. Those firms are able to increase their markups and overall profits, while less profitable firms within the same industry, country and year tend to see declining markups and profits. We also find that variation in robot exposure across industries is correlated with declining labor income shares, mainly through adjustments within firms that are initially large, productive and have low labor cost-to -sales ratios. In sum, our paper suggests that European manufacturing industries with higher robot adoption rates experience a stronger emergence of superstar firms and more pronounced shifts of the functional income distribution away from wages and towards profits.
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