工業(yè)4.0、智能制造的口號此起彼伏，機器人自動化技術席卷全球產業(yè)鏈。

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作為最先進的生產力代表，機器人普及化必然會帶來更為優(yōu)越的生產關系嗎？二者相互作用與發(fā)展過后，將對社會整體帶來什么樣的影響？答案或許并非你所想，技術之外，讓我們從更多維度審視。

近日，一項長達17年，覆蓋美國19個行業(yè)、722個地區(qū)的研究揭示了突破人們關于機器人認知常識的真相：

每千名美國工人中增加1個機器人，就業(yè)人口比下降0.2%，工人薪資降低0.42%。這意味著美國制造業(yè)中每增加一個機器人，平均就有3.3名工人被取代。

表現(xiàn)并不出色的工業(yè)機器人技術并沒顯著提升生產性，創(chuàng)造大量更多的就業(yè)機會；與此同時，工人現(xiàn)狀正在惡化，其就業(yè)與收入正受到“變革性（transformative）”影響。

不過，在作者看來，前景并非一片黯淡，也不能說技術對工人完全有害，人類對技術發(fā)展方向的選擇至關重要。而這又正好需要大家關注新技術對其他領域，尤其是非經濟領域的間接影響，這些后果通常也是難以預料的。

撰文 | 微胖

編輯 | 四月

“我們正遭受一種新疾病的困擾，有些讀者可能沒有聽說過這個名字，但是，在未來的幾年里，他們會聽到很多。”

一個多世紀以前，著名經濟學家凱恩斯就針對技術性失業(yè)發(fā)出過警告。

大量高科技投入可能趕走勞動力，產生所謂的替代效應（displacement effect），另一方面，持續(xù)投入高科技也可能創(chuàng)造新的就業(yè)崗位，產生相應的生產力效應（productivity effect）。現(xiàn)實中，哪一種效應占上風呢？

過去，有關這種總體均衡的系統(tǒng)性研究很少，成果也不盡如人意。最近，在線發(fā)表在美國經濟學頂級刊物《JOURNAL OF POLITICAL ECONOMY》 上的一篇重要文章給我們帶來了“實錘”。

作者之一 Daron Acemoglu，麻省理工學院經濟學教授。曾獲“小諾獎”之稱的克拉克獎。

論文作者之一、麻省理工學院（MIT）著名經濟學家達倫阿斯莫格盧（Daron Acemoglu）也是世界頂級經濟學家，他與合作者波士頓大學經濟學助理教授 Pascual Restrepo 刻畫了過去十幾年在美國發(fā)生著的事實：

在生產力效應（提升生產力）上，工業(yè)機器人表現(xiàn)的并不出色；與此同時，就業(yè)與收入正受到“變革性（transformative）”影響。

“我們發(fā)現(xiàn)相當大的負面就業(yè)影響，” 達倫阿斯莫格盧說。從1990年到2007年，每千名工人再增加一個機器人，全國就業(yè)人口比率降低了約0.2％，而美國的某些地區(qū)受影響遠大于其他地區(qū)。這意味著，制造業(yè)中每增加一個機器人，平均就有3.3名工人被取代。

同一時期，在工作場所使用機器人的增加也使工資降低了約0.4％。“我們發(fā)現(xiàn)負面的工資效應，因為受影響的地區(qū)工人的實際工資正在流失，因為機器人非常擅長與他們競爭。”

論文作者之一 Pascual Restrepo ，波士頓大學經濟學助理教授。

一 研究前奏：數(shù)據(jù)與理論模型

隨著工業(yè)機器人不斷滲透，在1993年至2007年期間，美國和西歐的機器人投入量翻了近4倍。大量機器人被投入到勞動力市場時，這些機器也不可避免地與工人們產生競爭關系。

作為世界最知名的頂尖經濟學家之一，達倫阿斯莫格盧有著世界一流的高超建模能力。在這篇文章，作者基于自己和過往他人的理論成果，構建了一個刻畫工人與機器人競爭的簡單模型，試圖從理論上去探討新技術投入對于勞動力市場的凈效應影響。

與已有模型相比，新的模型做了一些拓展和延伸。比如，考慮了不同部門的機器人使用率存在異質性；不同的行業(yè)間的商品服務可進行貿易。

在不可貿易這種封閉情況下，機器人等高科技投入類似于資本投入，而模型中資本投入和人力投入之間是互相替代的，因此，越多的機器人投入必然引起傳統(tǒng)人力投入的減少，這也同時可以解釋為什么工業(yè)機器人對勞動力市場產生的總效應是負向影響。因為這兩種效應中，工業(yè)機器人替代效應占了上風。

但是，在新建的可貿易模型中，在放松約束的情況下，高科技對于某一個行業(yè)的生產率提升影響可以溢出到其他行業(yè)。因此，這種情況下的一般均衡不僅取決于自身，還取決于其他行業(yè)使用機器人的情況。

比如，在保持產量和價格不變的情況下，機器人直接替代了工人，但是由此產生的成本降低也增加了產品和勞動力需求。而且，工人可能會被不同的行業(yè)吸收，并且專門從事新的和補充的任務。對這種整體均衡狀態(tài)的探究，也是這篇研究的重點，當然，最終結果也如前文所示，并不樂觀。

構建基礎模型之后，作者還使用了相關行業(yè)的經驗數(shù)據(jù)來檢驗模型的強度。

他們使用了19個行業(yè)的數(shù)據(jù)，這些核心數(shù)據(jù)是由國際機器人聯(lián)合會（IFR）匯編的，該聯(lián)合會是一個總部位于法蘭克福的行業(yè)組織，負責收集有關全球機器人部署的詳細統(tǒng)計信息。目前，數(shù)據(jù)庫可以提供1993-2014世界上50個國家各個行業(yè)機器人使用的存量，覆蓋了90%工業(yè)機器人市常

研究人員還將這些核心數(shù)據(jù)與美國人口普查局，經濟分析局和勞工統(tǒng)計局等基于美國的人口，就業(yè)，業(yè)務和工資數(shù)據(jù)進行了結合。

除了這些基礎性工作之外，為了方便研究和討論，文章還構建了不少關鍵性指標。比如各行業(yè)機器人使用率（滲透率）的核心指標：exposure to robots，并通過公式計算出了各行業(yè)人均機器人使用量化指標，APR。

二 顫抖的結論

在分析機器人與勞動需求、勞動份額、產業(yè)增加值的回歸中，結果顯示，勞動力狀況正在惡化。每在一千名工人中增加一臺機器人，就可以減少約0.2個百分點的就業(yè)人口比例，工資也會減少0.42％。

也就是說，投入更多機器人雖然有助于提高勞動生產率，但提升水平（productivity effect）并不顯著，沒有明顯增加對勞動力的需求。這種平庸自動化，反而顯著地降低了勞動需求與勞動份額，在美國，勞動力被取代（ displacement effect ）占上風。

首先，研究發(fā)現(xiàn)，是技術推動了工業(yè)機器人在美國的滲透，這種滲透也與歐洲廣泛采用機器人有著高度相關性。而且，機器人滲透也呈現(xiàn)出行業(yè)異質性。

比如，一些行業(yè)，如汽車、塑料、化工和金屬制品，機器人滲透率大約為每千人7.5臺機器人。無論是歐洲還是美國，造紙、印刷、紡織、木材和家具等行業(yè)的采用率只是小幅增長。

其次，研究證實，采用工業(yè)機器人技術趨勢，也與其他行業(yè)趨勢（比如中美貿易、離按外包、IT投資迅猛遞增）基本無關。也從反面證明，勞動力市場受到的負面影響仍然主要來自技術的采用。

機器人滲透率與中美貿易競爭、離案外包等因素相關性很低。

美國和歐洲每千名工人對應的工業(yè)機器人數(shù)量，美國明顯低于歐洲。

美國機器人的行業(yè)滲透情況。

第三，進一步地，作者使用1990-2007年的數(shù)據(jù)實證檢驗機器人滲透對就業(yè)率和工資的影響，并發(fā)現(xiàn)機器人滲透率越高，就業(yè)率與工資降幅也越明顯。

比如，每在1000名工人中增加1臺機器人，會導致就業(yè)率下降0.4%左右。在控制地理、行業(yè)和工人性別等因素后，結果仍然穩(wěn)健；再比如，每在1000名工人中增加1臺機器人，與之相對應的工資支出就會下降0.9%左右。這意味著，那些機器人滲透率更高的制造業(yè)（比如汽車），每一千人增加7臺機器人，會導致工資下降6.3%。

美國工業(yè)機器人滲透率的對就業(yè)和工資的影響。（沒有劃分時段）

機器人滲透率對就業(yè)與工資的影響。（即使劃分前后兩個時段，每一時間段里，負面影響仍然顯著；控制一些因素變量后，結果也趨于穩(wěn)劍）

而且，研究還將原有的1990-2007劃分為兩個時間段進行研究，發(fā)現(xiàn)負向影響仍然顯著存在，沒有明顯區(qū)別。

關于可能存在的Pre-trends（即，受試組是否在受試之前就出現(xiàn)了相對于對照組的顯著區(qū)別）的問題，文章也進行了常規(guī)檢驗，結果顯示，在工業(yè)機器人還未大量興起的時代，這種負向影響是不顯著的。

機器人、AI等新興技術還未大量興起的時代，這種負向影響是不顯著的。

接下來，研究在整個美國范圍內，進一步分析了機器人滲透對美國本土722個通勤區(qū)（主要是大都市地區(qū)）的影響。他們發(fā)現(xiàn)，在密集使用機器人方面存在很大的地域差異，而且，一個地區(qū)工業(yè)機器人的集中度與就業(yè)率和工資的下降具有直接關系。

所謂通勤區(qū)（Commuting Zone），相當于當?shù)貏趧恿κ袌龅母拍睿愃频乩韱挝唬奖銓⒖h合并為一個區(qū)域，比大都市這樣的統(tǒng)計單位更方便可行。

首先，機器人滲透率，地理差異很大。1993年-2007年之間，機器人滲透率的地理分布。每千名工人部署0.67個機器人。

其他地區(qū)，包括肯塔基州，路易斯安那州，密蘇里州的部分地區(qū)，田納西州，德克薩斯州，弗吉尼亞州和西弗吉尼亞州，測算的機器人滲透率約為每千名工人，部署2到5臺機器人。

“銹帶”和德州一些地方，每千名工人擁有5到10臺機器人。

行業(yè)滲透方面，機器人在汽車行業(yè)的滲透率超過了其他行業(yè)。鑒于機器人部署的行業(yè)趨勢，受影響的國家是汽車行業(yè)。密歇根州的機器人集中度高，在底特律，蘭辛和薩吉諾的就業(yè)受到的影響。

“不同的行業(yè)在美國不同的地方有不同的足跡，” Acemoglu指出。

機器人問題最明顯的地方是底特律。無論汽車制造業(yè)發(fā)生什么，對底特律地區(qū)的影響都比其他地方要大得多。”

美國工業(yè)機器人滲透率的地理分布圖。

機器人滲透率也適合刻畫通勤區(qū)的機器人采納情況。

其次，研究人員發(fā)現(xiàn)，在通勤區(qū)域中，每千名工人增加1臺機器人，就會導致就業(yè)率下降0.39%，工資下降0.77%。由于統(tǒng)計模型考慮到了不同的行業(yè)間的商品服務可進行貿易，將高科技對其他行業(yè)的溢出效應納入考量，所以，隱含合計后的最終結果是，就業(yè)率下降0.2%，工資下降0.42％。這也說明,新技術對整體生產效率提升有一定效應，但并不夠顯著。

這項研究確實表明，機器人對收入不平等有直接影響。他們替代的制造業(yè)工作來自勞動力的一部分，沒有許多其他好的就業(yè)選擇。結果，機器人使用行業(yè)的自動化與藍領工人的收入下降之間存在直接的聯(lián)系。

這是因為一部分人不愿意離開家鄉(xiāng)，但是年齡和學習能力使得他們無法跟上自動化發(fā)展的工作需求，沒有許多其他好的就業(yè)選擇下使得他們只能接受更低的工資。

“當機器人被添加到制造工廠時，負擔落在了低技能和中級技能的工人上。這確實是我們對機器人的整體研究的重要組成部分，”作者談道，“實際上，自動化是技術因素中更大的一部分，在過去30年中加劇了不平等現(xiàn)象。”

三 模型推斷的穩(wěn)健性

無論是刻畫哪種核心指標和概念，比如就業(yè)率、機器人滲透率（Exposure to robots），都是在力證本文結論是穩(wěn)健的。不過，即便如此，模型推斷的穩(wěn)定性仍然會遭遇一些挑戰(zhàn)。

比如，在機器人投入使用會影響勞動力市場變化的同時，其他傳統(tǒng)方法，如貿易政策、增加資本投入或是其他技術改變也會對勞動市場變化產生影響，這兩種變化是否是同樣的呢？

在進行這項研究時，兩位作者也竭盡全力搞清楚，上述就業(yè)和工資趨勢是否可能是由其他因素引起。

通過在回歸中控制住傳統(tǒng)方法的影響后，他們發(fā)現(xiàn)幾乎沒有影響。而且，結果也與之前的理論重點是一致的。即，自動化在概念上不同于資本積累和其他類型的技術變化，這些變量與就業(yè)和工資變化呈正相關。一種可能的解釋原因是，傳統(tǒng)方法不會產生替代效應（displacement effect）。

圖表分析了機器人滲透、資本積累、IT資本以及增值對就業(yè)和工資的影響。

為了讓讀者不至于被結論嚇到，作者接下來仍然從更多異質性角度去印證、夯實之前的研究結論。

比如，研究還刻畫了機器人投產對不同行業(yè)和不同職業(yè)工人的影響。機器人滲透的影響集中在制造業(yè)，特別是高度自動化的制造業(yè)工業(yè)，包括汽車，塑料和化學品，金屬產品，電子和食品和飲料等。對于其他制造業(yè)，沒有顯著影響。對建筑、零售和個人服務三個領域產生了負面影響。

機器人滲透率對不同行業(yè)和崗位的影響。

其次，機器人投產對不同性別、教育程度工人的影響。如同所示，機器滲透對于就業(yè)和工資來說，對男人和女人都有負面影響，對于男人來說，結果影響更大。男性就業(yè)下降主要集中在制造業(yè)，而女性下降在非制造業(yè)。

在學歷方面，研究驚訝地發(fā)現(xiàn)，研究生學位對工人就業(yè)和工資來說，沒有積極影響。一種可能的解釋是，相對于其他計算機輔助技術，工業(yè)機器人并沒有直接需要補充高技能工人。

機器人滲透率對不同教育程度、性別的就業(yè)變化的影響。

再者，機器人滲透率對不同收入工人的影響。使用分位數(shù)回歸研究顯示，那些沒有大學學歷的員工受到的負面影響顯著；對于擁有大學學歷或以上學歷的人來說，這是一個很好的機會。這些結果證實了，機器人的負工資效應主要分布在底層和中層勞動力。

機器人滲透率對工資分配的影響。

模型穩(wěn)健性討論接近尾聲時，作者還回答了計量經濟學的內生性問題。由于變量遺漏、解釋變量與被解釋變量相互影響等模型內生性問題，作者還需要借助工具變量（Instrumental Variables， 簡稱 IV）來解決它們。不過，回歸結果顯示，結果依然穩(wěn)劍

回歸結果顯示，結果依然穩(wěn)劍

四 寫在最后：關鍵在于人類的價值選擇

研究最后指出，到目前為止，美國經濟的機器人采用相對較少，受機器人影響的就業(yè)比例相對較小，因此，由于機器人而導致的工作崗位流失被限制在360,000至670,000之間。如果機器人如預期擴散，未來的總體工作損失將更大。

例如，BCG（2015）曾提出一個“激進”的方案，到2025年，全球工業(yè)機器人的數(shù)量將翻兩番。在作者的研究估計中，這意味著就業(yè)人口比率將降低0.94-1.76個百分點。這些都是相當大的影響。

不過，同時也應注意，即使在最激進的情況下，這里沒有什么可以支持這樣的觀點，即新技術將使大多數(shù)工作消失，而人在很大程度上是多余的。

無論如何，這篇研究至少表明，盡管當前沒有真憑實據(jù)表明我們投入了“錯誤的”先進技術，但是，至少當前的創(chuàng)新市場并沒有提供信服證據(jù)，這些先進技術可以達成有效均衡：在替代的同時，也充分重視創(chuàng)造出對勞動力有需求的工作崗位。

這也提醒我們均衡關注新技術對其他領域，尤其是非經濟領域的后果，這些后果通常也是難以預料的。作者曾指出，或許我們可以找到更多的方法來生產增加就業(yè)的技術，而不是取代就業(yè)的創(chuàng)新。

“前景并非一片黯淡。”他說。“不能說技術對工人完全有害，我們對技術發(fā)展方向的選擇至關重要。

網站欄目：MIT經濟學家戳破機器人真相：除了能取代你，價值微乎其微
標題URL：http://chinadenli.net/article12/cjesdc.html

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