（華中科技大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，武漢 430000）

引 言

在經(jīng)濟發(fā)展的過程中，制造業(yè)作為國民經(jīng)濟中的重要支柱產(chǎn)業(yè)，一直以來都備受各國重視。自從2008年爆發(fā)的金融危機對全球經(jīng)濟產(chǎn)生持久而深遠的沖擊后，各國也開始重新審視不同經(jīng)濟成分的戰(zhàn)略定位，意識到了實體經(jīng)濟的重要性，于是美國、德國等發(fā)達國家開始在制造業(yè)中進行新一輪布局，陸續(xù)提出了 “再工業(yè)化”戰(zhàn)略，引起了新一輪的工業(yè)轉(zhuǎn)型競賽。面對國際制造業(yè)競爭加劇，國內(nèi)經(jīng)濟進入低速增長的新常態(tài)，人口紅利逐漸消失等各方面的挑戰(zhàn)，中國制造業(yè)面臨轉(zhuǎn)型升級的巨大壓力。為此，我國政府制定了制造強國戰(zhàn)略的第一個十年行動綱領(lǐng) 《中國制造2025》，提出要通過機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展引領(lǐng)我國制造業(yè)行業(yè)標準的提升，各地方政策也相繼出臺了機器人產(chǎn)業(yè)扶持政策和 “機器換人”計劃。然而鑒于中國低技能勞動力占比偏高， “用工荒”與 “就業(yè)難”的結(jié)構(gòu)性矛盾突出等特殊國情，機器換人的政策一出，便引發(fā)了人們對工業(yè)機器人替代勞動力的廣泛研究和討論。工業(yè)機器人的應(yīng)用是否會對我國勞動力產(chǎn)生明顯替代？被替代的就業(yè)群體是哪些？替代的程度是多少？在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級背景下，如何平衡就業(yè)與工業(yè)機器人之間的關(guān)系？這些都是值得研究的問題。

1 文獻綜述

關(guān)于工業(yè)機器人應(yīng)用對就業(yè)影響的研究，最早開始于技術(shù)進步對就業(yè)影響的討論。其后，伴隨著技術(shù)進步和經(jīng)濟發(fā)展，生產(chǎn)中的自動化水平不斷提高，工業(yè)機器人在生產(chǎn)中的應(yīng)用也越來越廣泛，其對就業(yè)的影響也逐漸引起了學(xué)者們的關(guān)注。目前關(guān)于工業(yè)機器人對就業(yè)影響的觀點主要分為樂觀派和悲觀派。樂觀派認為工業(yè)機器人的應(yīng)用雖然會對就業(yè)產(chǎn)生一定沖擊，但同時也會創(chuàng)造一些就業(yè)機會，對就業(yè)的總體效應(yīng)是補償效應(yīng)。如Guido Bugmann［1］認為，機器人能夠提高人類勞動者的生產(chǎn)率，通過人機結(jié)合的方式，可以充分將人類勞動者和機器人的長處結(jié)合在一起，促進勞動力就業(yè)。我國學(xué)者鄧洲［2］也支持工業(yè)機器人促進就業(yè)的觀點，他認為機器人在替代部分勞動力的同時也創(chuàng)造了大量新的崗位，總體上看，工業(yè)機器人對就業(yè)有促進效應(yīng)。

悲觀派則認為工業(yè)機器人對就業(yè)總體存在破壞效應(yīng)。較早的研究有 David R Howell［3］利用投入產(chǎn)出法來預(yù)測1985～1990年間工業(yè)機器人對美國不同行業(yè)和不同職業(yè)就業(yè)的直接和間接影響，發(fā)現(xiàn)機器人對就業(yè)既存在破壞效應(yīng)也存在補償效應(yīng)，但就業(yè)破壞效應(yīng)遠大于就業(yè)補償效應(yīng)。在David R Howell的研究基礎(chǔ)上，Dietmar Edler和Tatjana Ribakova［4］對其采用的動態(tài)投入產(chǎn)出模型進行了改進，并利用德國1980～2000年之間的經(jīng)濟數(shù)據(jù)就工業(yè)機器人對德國的就業(yè)總量和就業(yè)結(jié)構(gòu)進行了分析和研究，發(fā)現(xiàn)工業(yè)機器人對就業(yè)的補償效應(yīng)在應(yīng)用初期有所體現(xiàn)，隨后機器人對就業(yè)的替代效應(yīng)將會超過補償效應(yīng)，總體表現(xiàn)為機器人導(dǎo)致就業(yè)總量下降。我國學(xué)者許軍和董冰冰［5］基于機器人的成本函數(shù)與勞動力成本函數(shù)進行對比分析后發(fā)現(xiàn)工業(yè)化的過程必然會導(dǎo)致機器人對勞動力進行替代，這是技術(shù)進步的必經(jīng)過程。

也有部分學(xué)者就我國工業(yè)機器人的發(fā)展趨勢與勞動力替代的過程進行了分析，認為我國制造業(yè)正處于轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時期，勞動力成本的上升導(dǎo)致工業(yè)機器人替代勞動力成為一個必然趨勢，“機器替人”的進程將不可避免地被推進。如辜勝阻等［6］認為，我國企業(yè)面臨 “招工難”、“用工荒”等問題，使用機器 “替代”人力勞動從而降低對人工的依賴，是我國制造業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級不可避免的措施。此外，張慧等［7］從我國勞動力市場現(xiàn)狀和機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢角度進行了相關(guān)分析，認為我國制造業(yè)正面臨勞動力短缺和勞動力成本上升的困境，隨著工業(yè)機器人成本的不斷降低，機器人替代人類勞動者將成為必然趨勢。

綜合以上研究可以發(fā)現(xiàn)，雖然目前關(guān)于工業(yè)機器人對就業(yè)影響的具體效應(yīng)沒有達成統(tǒng)一看法，但是我國作為一個正處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的制造業(yè)大國，隨著人口紅利消失、勞動力成本上升等矛盾的加劇，工業(yè)機器人在生產(chǎn)中的大規(guī)模使用已經(jīng)成為一種必然趨勢。與此同時，工業(yè)機器人憑借其 “成本低”、 “穩(wěn)定性高”、 “精度高”等優(yōu)勢，必將引起制造業(yè)領(lǐng)域的一系列變革，包括產(chǎn)品標準、生產(chǎn)流程、組織管理、勞動力需求、價值鏈重塑等，對人類的生產(chǎn)過程和勞動力就業(yè)也會產(chǎn)生重要影響。因此，研究我國工業(yè)機器人未來發(fā)展趨勢及其對整個就業(yè)市場的具體影響，并就如何平衡工業(yè)機器人增長與就業(yè)之間的矛盾提出科學(xué)、合理建議，對保障我國勞動力就業(yè)，提高社會福利來說顯得尤為重要。

2 模型設(shè)立與數(shù)據(jù)說明

根據(jù)新古典經(jīng)濟學(xué)家有關(guān)技術(shù)進步對就業(yè)影響的效應(yīng)分析，主張通過生產(chǎn)函數(shù)來解釋技術(shù)進步的作用機制，同時將其他的生產(chǎn)要素，如資本、勞動等一起放到函數(shù)中，通過要素的份額占比來測量其對就業(yè)造成的沖擊程度。因此本文基于新古典理論的分析框架及內(nèi)生技術(shù)進步理論，將工業(yè)機器人視為技術(shù)進步的來源之一，對實證提出兩個基本假設(shè)：

假設(shè)1：生產(chǎn)過程中要素投入和產(chǎn)出之間的關(guān)系為柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)， 即Y＝f（A，K，L）＝AKαL1-α，資本和勞動力之間存在替代關(guān)系，技術(shù)進步加快資本積累的過程，對勞動力產(chǎn)生替代。

假設(shè)2：工業(yè)機器人作為一種內(nèi)生的技術(shù)進步，對中國制造業(yè)生產(chǎn)率的提升具有重要的促進作用，并以生產(chǎn)率提高為主要傳導(dǎo)機制，對我國制造業(yè)就業(yè)市場產(chǎn)生影響。

2.1 模型構(gòu)建

假設(shè)我國企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)為基本的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，如式（1）所示：

總產(chǎn)出Y是資本投入（K）、勞動投入（L）和全要素生產(chǎn)率（A）的函數(shù)，其中資本的份額為α，勞動的份額為β，全要素生產(chǎn)率A代表廠商的技術(shù)水平。假設(shè)廠商的利潤函數(shù)為：

其中，π表示廠商的利潤，p、w和r分別表示產(chǎn)品的價格、勞動的工資和資本的成本。根據(jù)廠商追求利潤最大化的思想，對式（2）分別求偏導(dǎo)可得：

對式（1）求L的偏導(dǎo)，同時帶入式（3）中可得：

對式（4）兩邊同時取對數(shù)：

因此勞動需求量可以表示成資本存量（K）、實際工資（W）和全要素生產(chǎn)率（A）的函數(shù)，即：

根據(jù)王光棟等［8］的研究，全要素生產(chǎn)率受自主研發(fā)和技術(shù)引進（包括外商直接投資和技術(shù)購買）的影響，由于工業(yè)機器人的引入也會對生產(chǎn)率產(chǎn)生重要影響，因此本文引入工業(yè)機器人指標，全要素生產(chǎn)率可以表示成不同技術(shù)進步來源的函數(shù)，即：

其中B為常數(shù)項，rd、fdi、jss和rb分別代表自主研發(fā)、外商直接投資、技術(shù)市場購買和工業(yè)機器人使用量，ε為隨機誤差項。假定：

結(jié)合式（6）～（8），最終構(gòu)建的面板數(shù)據(jù)模型為：

其中，uit為隨機誤差項，μi和λt分別表示個體效應(yīng)和時間效應(yīng)。變量rd表示自主研發(fā)，用來衡量自主創(chuàng)新；fdi表示外商直接投資，jss表示技術(shù)市場成交額，即技術(shù)引進水平；rb表示各省制造業(yè)工業(yè)機器人保有量。a0表示截距項，ε代表隨機誤差，i表示第i個省份，t表示第t年。

2.2 數(shù)據(jù)說明

被解釋變量（l）為就業(yè)人數(shù)，由于本文主要研究的是工業(yè)機器人對制造業(yè)就業(yè)人數(shù)的影響效應(yīng)，因此本文選用各省市歷年年底制造業(yè)的就業(yè)人數(shù)來衡量；解釋變量（k）為各省歷年的資本存量，需要進行測算，本文借鑒單豪杰（2008）［10］提供的資本存量測算方法，對省際資本存量的估算采用永續(xù)盤存法，折舊率取10.96%。實際工資（w）利用各省市制造業(yè)就業(yè)人員的實際平均工資進行測算，并利用CPI平減指數(shù)進行平減（2000年價）；自主研發(fā)（rd）用各省每年制造業(yè)的專利申請授權(quán)數(shù)來衡量；外商直接投資（fdi）采用各省制造業(yè)當年實際獲得的外商直接投資金額來表示，再利用各年的實際匯率進行換算，最后用GDP平減指數(shù)進行平減；技術(shù)市場成交額（jss）為各省市技術(shù)市場的直接成交額，數(shù)據(jù)在國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)庫可直接獲得，為減小通貨膨脹帶來的影響，利用GDP平減指數(shù)對其進行平減。

本文的核心變量是工業(yè)機器人的應(yīng)用量，由于暫時難以獲取各地區(qū)精確的工業(yè)機器人安裝數(shù)據(jù)，而中國在2005～2017年間的工業(yè)機器人70%以上依賴進口，因此本文參照李丫丫等［9］的數(shù)據(jù)處理方法，用我國各省工業(yè)機器人進口數(shù)據(jù)代表工業(yè)機器人使用量。另外，工業(yè)機器人的主要應(yīng)用行業(yè)為汽車制造業(yè)和電子信息產(chǎn)業(yè)，因此本文以各省汽車制造業(yè)和計算機、通信及其他電子設(shè)備制造業(yè)的份額為權(quán)數(shù)，先獲得我國歷年來的工業(yè)機器人進口額，再利用各省份汽車制造業(yè)和通信電子制造業(yè)的產(chǎn)值比重權(quán)數(shù)，將工業(yè)機器人的進口分配給各省，得到各省歷年的工業(yè)機器人進口額，各省市制造業(yè)產(chǎn)值比重數(shù)據(jù)來源于各省統(tǒng)計年鑒。我國制造業(yè)進口的機器人主要分為四大類，在HS2002六位數(shù)編碼體系中分別為：多功能機器人（847950）、激光焊接機器人（851580）、電弧焊接機器人（851531）、電阻焊接機器人（851521），工業(yè)機器人進口額數(shù)據(jù)來源于聯(lián)合國貿(mào)發(fā)數(shù)據(jù)庫（UNCTAD）。

本文的樣本包括我國30個省市地區(qū)（基于數(shù)據(jù)的可獲取性和樣本選擇的代表性，西藏及港、澳、臺地區(qū)除外），時間年限是13年（2005～2017年）。為消除殘差的異方差帶來的影響，將各變量數(shù)據(jù)進行自然對數(shù)轉(zhuǎn)換（用ln表示），各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

表1 變量定義及數(shù)據(jù)來源說明

續(xù) 表

表2 變量的描述性統(tǒng)計

3 實證研究結(jié)果及分析

3.1 豪斯曼檢驗和單位根檢驗

由于本文實證選取的數(shù)據(jù)為我國30個省市2005～2017年的數(shù)據(jù)，時間t（13年）小于樣本數(shù)量n（30個省市），屬于短面板數(shù)據(jù)回歸，因此本文僅采取豪斯曼檢驗驗證模型的準確性，使用單位根檢驗來檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。為了確定采取固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)模型，本文先進行了豪斯曼（Hausman）檢驗，原假設(shè)為隨機效應(yīng)模型，根據(jù)豪斯曼檢驗的結(jié)果，在1%的顯著性水平上顯著拒絕原假設(shè)，從而判斷本文的模型應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。

為了回歸結(jié)果的可靠性，避免模型進行偽回歸，本文先對所有變量均進行單位根檢驗，檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。為了使檢驗結(jié)果更加可靠，本文采取了3種單位根檢驗方法并進行比對，由于本文的實證樣本屬于t小于n的短面板，因此本文采用了LLC檢驗、IPS檢驗和HT檢驗3種方法對本文的面板數(shù)據(jù)進行了單位根檢驗。根據(jù)檢驗結(jié)果，在水平檢驗中LLC檢驗、IPS檢驗和HT檢驗都檢測出了部分變量存在單位根。為實現(xiàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)，將各變量進行一階差分，發(fā)現(xiàn)所有變量均在一階差分后平穩(wěn)，在1%的顯著性水平下拒絕了存在單位根的原假設(shè)，因此認為所有變量都是一階單整的序列。表3是3種檢驗結(jié)果的對比。

表3 變量的單位根檢驗

3.2 回歸結(jié)果和分析

根據(jù)我國30個省市2005～2017年的數(shù)據(jù)回歸結(jié)果，工業(yè)機器人的使用在1%的顯著性水平上對我國勞動力就業(yè)存在負向影響，影響系數(shù)為-0.148，即工業(yè)機器人的使用對我國勞動力就業(yè)的整體替代效應(yīng)約為0.15個百分點。該實證結(jié)果也驗證了前文的假設(shè)2，即資本與勞動存在明顯的替代效應(yīng)，工業(yè)機器人作為一種內(nèi)生的技術(shù)進步，可以加速資本積累的過程，以全要素生產(chǎn)率為主要傳導(dǎo)機制，通過提高企業(yè)的生產(chǎn)率，對企業(yè)的管理水平、生產(chǎn)過程造成影響，從而影響就業(yè)。

表4 模型擬合結(jié)果

實證研究也表明，企業(yè)的資本存量、實際工資、自主研發(fā)、技術(shù)市場引進等因素也對勞動力就業(yè)存在影響，其中資本存量、實際工資的增加及自主研發(fā)創(chuàng)新的提高會對就業(yè)產(chǎn)生正向影響，且在回歸結(jié)果上顯著，技術(shù)引進對勞動力就業(yè)產(chǎn)生負向影響。外商直接投資（FDI）對就業(yè)的影響為負，且在10%的水平上顯著，個人認為主要是外商直接投資對就業(yè)存在雙重影響，投資擴大需求會促進就業(yè)，但外商直接投資與我國自有資本存在競爭關(guān)系，擠出我國自有資本造成就業(yè)下降，同時外商直接投資可以帶來技術(shù)進步，從而提高勞動生產(chǎn)率，抑制就業(yè)。

4 研究結(jié)論及政策建議

本文基于我國30個省市2005～2017年的數(shù)據(jù)，構(gòu)建計量模型對我國工業(yè)機器人應(yīng)用的就業(yè)沖擊效應(yīng)進行了實證分析，研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)機器人以生產(chǎn)率為主要傳導(dǎo)機制，對我國勞動力就業(yè)產(chǎn)生顯著替代效應(yīng)。我國正處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時期，智能制造已經(jīng)成為我國的戰(zhàn)略性目標，未來制造業(yè)必然向著自動化和智能化的方向發(fā)展，對生產(chǎn)效率和產(chǎn)品精度的要求將會進一步提高，因此各大行業(yè)對工業(yè)機器人的需求也會越來越高，隨著工業(yè)機器人在生產(chǎn)制造應(yīng)用中的快速增長，由此帶來的勞動力就業(yè)問題將成為長期需要解決的民生問題。因此本文根據(jù)研究結(jié)論，針對如何穩(wěn)定勞動力就業(yè)、提高社會總體福利，提出如下政策建議：

（1）加大教育和培訓(xùn)投入，引領(lǐng)勞動力向高技能發(fā)展。工業(yè)機器人屬于技能偏向型技術(shù)進步，目前在行業(yè)中的應(yīng)用主要集中在焊接、組裝、搬運等體力性、程序性的工作任務(wù)上，對低技能勞動力產(chǎn)生明顯的替代，而在一些高技能、抽象性的工作領(lǐng)域還沒有發(fā)現(xiàn)機器人對勞動力的規(guī)模替代，另外如操作、管理和控制機器人等任務(wù)則對勞動力提出了新的需求。因此，現(xiàn)階段解決就業(yè)的主要解決方案之一是提高勞動力的專業(yè)技能，引導(dǎo)企業(yè)和市場化培訓(xùn)機構(gòu)參與針對技術(shù)變化的勞動力培訓(xùn)，加強高技能勞動力的培養(yǎng)，使勞動力具備勝任 “創(chuàng)造和補償機制”下帶來的新崗位的技能，如機器人的技術(shù)研究、操作控制和維護管理等。

（2）鼓勵新型業(yè)態(tài)發(fā)展，創(chuàng)造更多就業(yè)機會。從長期發(fā)展來看，未來隨著工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，必將帶來一些新的產(chǎn)業(yè)發(fā)展，為勞動力提供新的就業(yè)崗位，如工業(yè)機器人的研發(fā)、生產(chǎn)制造以及操作控制等，因此積極發(fā)展工業(yè)機器人、人工智能等新興產(chǎn)業(yè)和新型業(yè)態(tài)，強化就業(yè)引導(dǎo)和就業(yè)服務(wù)，放大工業(yè)機器人帶來的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)，讓其吸納更多勞動力，是解決就業(yè)問題的一個重要方向。此外，服務(wù)業(yè)作為我國目前吸納勞動力就業(yè)最多的行業(yè)，其對勞動力的吸納能力遠高于工業(yè)，鼓勵我國服務(wù)業(yè)進行商業(yè)模式創(chuàng)新，促進新的服務(wù)模式發(fā)展，挖掘第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)吸納能力，也是提高我國就業(yè)總量的一個有效方式。

（3）完善社會保障制度和失業(yè)扶持政策。目前工業(yè)機器人的應(yīng)用領(lǐng)域主要集中于低技能領(lǐng)域，替代的是體力性、程序性的工作，考慮到技術(shù)進步的技能偏向性特點，未來工業(yè)機器人在生產(chǎn)中的規(guī)模應(yīng)用必然導(dǎo)致高技能勞動力和低技能勞動力之間的收入差距越來越大。因此，為保障社會公平，避免收入差距過大，政府應(yīng)該針對低技能勞動力出臺相關(guān)的就業(yè)扶持政策和失業(yè)保障制度，健全就業(yè)服務(wù)體系，為低技能勞動者就業(yè)提供相關(guān)的就業(yè)咨詢和技能培訓(xùn)。