王筱筱 盧國(guó)軍 崔小勇

一、引言

新一代信息技術(shù)與制造業(yè)的深度融合，正在引領(lǐng)傳統(tǒng)生產(chǎn)方式發(fā)生深刻變革。創(chuàng)新是高質(zhì)量發(fā)展的第一動(dòng)力。以工業(yè)機(jī)器人為代表的自動(dòng)化技術(shù)極大提高了生產(chǎn)效率，驅(qū)動(dòng)著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。根據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(IFR)統(tǒng)計(jì)，2021 年，銷售至中國(guó)的工業(yè)機(jī)器人數(shù)量達(dá)24.8 萬(wàn)臺(tái)，占全球工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)約52.88%。工業(yè)機(jī)器人在中國(guó)的大規(guī)模應(yīng)用對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、就業(yè)和收入不平等的影響不可忽視。

自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用通過(guò)替代部分生產(chǎn)性工人，在提高生產(chǎn)效率的同時(shí)，也會(huì)造成失業(yè)、工資下降、勞動(dòng)收入份額降低和收入差距擴(kuò)大等諸多社會(huì)性問(wèn)題(Acemoglu 和Restrepo，2018a；Acemoglu 和Restrepo，2020；Aghion 等，2018；Moll 等，2022)。共享是高質(zhì)量發(fā)展的根本目的，而如何優(yōu)化收入分配制度，在廣泛有效調(diào)動(dòng)全社會(huì)生產(chǎn)積極性的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)發(fā)展成果的共享，成為自動(dòng)化技術(shù)廣泛應(yīng)用的趨勢(shì)下亟待解決的問(wèn)題。企業(yè)作為收入分配大格局的中心環(huán)節(jié)，其內(nèi)部薪酬分配關(guān)系到整體社會(huì)的收入分配格局。本文試圖從企業(yè)內(nèi)部收入不平等角度考察自動(dòng)化對(duì)收入分配差距的影響及其內(nèi)在機(jī)制。

基于2012—2019 年中國(guó)制造業(yè)上市公司微觀數(shù)據(jù)和IFR 工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)，本文探討了以工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用衡量的自動(dòng)化程度對(duì)非國(guó)有企業(yè)內(nèi)部薪酬差距的影響。我們根據(jù)行業(yè)分類匹配了2012—2019 年中國(guó)制造業(yè)上市公司和IFR 工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)，參考Bartik變量的構(gòu)造思路(Goldsmith-Pinkham 等，2020)，分解得到了度量企業(yè)層面工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用程度的指標(biāo)。在被解釋變量方面，參考張克中等(2021)的工作，我們使用企業(yè)內(nèi)部高管平均薪酬和普通員工平均工資的差值衡量企業(yè)內(nèi)部收入不平等。實(shí)證結(jié)果顯示，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用顯著擴(kuò)大了企業(yè)內(nèi)部收入不平等。平均而言，工業(yè)機(jī)器人滲透度每提高1%，企業(yè)內(nèi)部收入不平等擴(kuò)大0.17%。收入不平等擴(kuò)大主要源于高管平均薪酬的顯著提升: 平均而言，工業(yè)機(jī)器人滲透度每提高1%，高管平均薪酬提升約0.11%，而工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用對(duì)普通員工的平均工資沒(méi)有顯著影響。進(jìn)一步地，本文從企業(yè)管理成本和經(jīng)營(yíng)績(jī)效兩個(gè)方面考察了工業(yè)機(jī)器人影響企業(yè)內(nèi)部收入不平等的內(nèi)在機(jī)制。本文的研究發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模應(yīng)用會(huì)顯著降低企業(yè)的管理成本，同時(shí)可以提升企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，增加可供企業(yè)管理層分享的租金，從而擴(kuò)大高管與普通員工之間的薪酬差距。異質(zhì)性分析表明，工業(yè)機(jī)器人對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響在高管持股數(shù)低、員工議價(jià)能力低以及資本密集型行業(yè)的企業(yè)中更為顯著。因此，在推進(jìn)機(jī)器人大規(guī)模應(yīng)用的同時(shí)，也應(yīng)重視和評(píng)估其在收入分配上帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。政府可以通過(guò)完善非國(guó)有企業(yè)高管薪酬制度對(duì)高收入群體的收入進(jìn)行適度調(diào)節(jié)；也可以直接提供或鼓勵(lì)企業(yè)對(duì)生產(chǎn)性工人提供教育培訓(xùn)，增強(qiáng)普通工人與自動(dòng)化技術(shù)的互補(bǔ)性，從而改善普通員工薪酬收入。本文的估計(jì)結(jié)果為我們科學(xué)地評(píng)估和應(yīng)對(duì)中國(guó)制造業(yè)自動(dòng)化對(duì)收入分配的影響提供了實(shí)證依據(jù)。

本文的研究面臨兩大挑戰(zhàn): 首先，在探討自動(dòng)化對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入差距的影響時(shí)可能存在遺漏變量或反向因果等內(nèi)生性問(wèn)題。一方面，影響企業(yè)內(nèi)部薪酬差距的因素很多，如果未能將一些不可觀測(cè)的因素加入控制變量中，可能會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果的偏誤。另一方面，如果企業(yè)內(nèi)部收入差距更大的企業(yè)更傾向于引入工業(yè)機(jī)器人，那么直接回歸得到的結(jié)果會(huì)高估自動(dòng)化對(duì)收入差距的效應(yīng)。本文參考Acemoglu 和Restrepo (2020)構(gòu)造Bartik 工具變量的思路，使用美國(guó)的工業(yè)機(jī)器人存量構(gòu)建行業(yè)層面工業(yè)機(jī)器人滲透度，并以此作為工具變量。使用這一工具變量的原因在于，一方面，歐美發(fā)達(dá)國(guó)家技術(shù)水平處于領(lǐng)先地位，其各行業(yè)工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用在一定程度上引導(dǎo)了發(fā)展中國(guó)家對(duì)應(yīng)行業(yè)的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用，工具變量滿足相關(guān)性假設(shè)。另一方面，由于勞動(dòng)力市場(chǎng)的分割以及人口、產(chǎn)業(yè)、文化、制度等特征的差異，發(fā)達(dá)國(guó)家的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用很難受到中國(guó)企業(yè)內(nèi)部收入差距的影響，工具變量滿足外生性假設(shè)。國(guó)內(nèi)一些研究借助同樣的方式構(gòu)造了地區(qū)或企業(yè)層面的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的工具變量，探究了工業(yè)機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響，并驗(yàn)證了該工具變量的合理性(陳媛媛等，2022；王永欽和董雯，2020)。本文研究面臨的另一個(gè)挑戰(zhàn)是國(guó)有企業(yè)樣本對(duì)實(shí)證回歸結(jié)果的干擾。本文試圖考察工業(yè)機(jī)器人對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響，然而國(guó)有企業(yè)在內(nèi)部薪酬制度上與非國(guó)有企業(yè)存在較大差異。一方面，國(guó)有企業(yè)往往承擔(dān)更多的社會(huì)責(zé)任，在穩(wěn)定就業(yè)和保障民生上發(fā)揮著重要作用，相比于非國(guó)有企業(yè)，其普通員工的工資和福利待遇可能更高(陸正飛等，2012)。另一方面，國(guó)有企業(yè)承擔(dān)著調(diào)節(jié)收入分配的責(zé)任，國(guó)有企業(yè)高管的薪酬管制是中國(guó)政府調(diào)節(jié)收入分配的制度安排之一。在“限薪令” 等國(guó)有企業(yè)高管薪酬管制下，國(guó)有企業(yè)高管貨幣薪酬的增速顯著降低，但普通員工工資未受到影響(張楠和盧洪友，2017)。因此，國(guó)有企業(yè)內(nèi)部薪酬差距可能對(duì)工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用并不敏感，從而干擾本文的估計(jì)結(jié)果。針對(duì)這一問(wèn)題，我們?cè)诨鶞?zhǔn)回歸中剔除了樣本中的國(guó)有企業(yè)。①因篇幅所限，本文省略了關(guān)于自動(dòng)化程度對(duì)國(guó)有企業(yè)內(nèi)部收入差距的影響，感興趣的讀者可在《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)論文頁(yè)面“附錄與擴(kuò)展” 欄目下載。

已有大量文獻(xiàn)關(guān)注自動(dòng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響，王軍和常紅(2021)對(duì)此進(jìn)行了系統(tǒng)的梳理。目前國(guó)內(nèi)關(guān)于工業(yè)機(jī)器人對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響的討論，主要聚焦在就業(yè)(王永欽和董雯，2020)、勞動(dòng)力的空間配置(陳媛媛等，2022)以及人力資本投資(胡晟明等，2021)，較少關(guān)注工業(yè)機(jī)器人對(duì)收入分配的影響。相比而言，關(guān)于自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用影響美國(guó)等國(guó)家和地區(qū)收入分配的討論十分豐富。一些文獻(xiàn)試圖在理論上刻畫自動(dòng)化對(duì)收入不平等或勞動(dòng)收入份額的影響，并結(jié)合現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)估計(jì)影響大小。Acemoglu 和Restrepo(2022)在基于任務(wù)生產(chǎn)的框架下討論了自動(dòng)化技術(shù)對(duì)工資不平等的影響，發(fā)現(xiàn)美國(guó)過(guò)去40 年工資結(jié)構(gòu)的變化主要是自動(dòng)化進(jìn)程導(dǎo)致的。Hémous 和Olsen (2022)構(gòu)建了一個(gè)包含自動(dòng)化和產(chǎn)品種類創(chuàng)新型技術(shù)進(jìn)步的內(nèi)生增長(zhǎng)模型，發(fā)現(xiàn)低技能工資的上漲能夠推動(dòng)企業(yè)投資自動(dòng)化技術(shù)，進(jìn)而導(dǎo)致勞動(dòng)收入份額下降和技能溢價(jià)上升。除了影響不同技能工人的工資溢價(jià)水平，Moll 等(2022)還指出自動(dòng)化可以通過(guò)提升資本的回報(bào)來(lái)擴(kuò)大收入不平等。Guerreiro 等(2022)基于自動(dòng)化擴(kuò)大勞動(dòng)收入不平等，進(jìn)一步討論了最優(yōu)的再分配政策。由于中國(guó)在技術(shù)發(fā)展水平、勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)體制等方面與西方發(fā)達(dá)國(guó)家存在諸多差異，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用會(huì)對(duì)中國(guó)勞動(dòng)收入分配產(chǎn)生怎樣的影響，仍有待進(jìn)一步探討。企業(yè)內(nèi)部收入分配作為整體收入分配的一個(gè)縮影，對(duì)收入差距變化的解釋不可忽略。因此，本文試圖基于微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，考察工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響，深入分析工業(yè)機(jī)器人影響收入不平等的微觀機(jī)制。已有部分文獻(xiàn)利用制造業(yè)“雇主—雇員” 微觀數(shù)據(jù)，研究工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用對(duì)技能工資溢價(jià)的影響(余玲錚等，2021)。由于企業(yè)高管主要為高收入群體，縮小企業(yè)內(nèi)部高管與普通員工的收入差距對(duì)實(shí)現(xiàn)共同富裕至關(guān)重要。本文發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人顯著擴(kuò)大了企業(yè)內(nèi)部高管和普通員工的薪酬差距，為理解工業(yè)機(jī)器人的收入分配效應(yīng)提供了新的研究視角。進(jìn)一步地，我們探討了可能的影響機(jī)制，為更好地發(fā)揮政策調(diào)節(jié)作用，實(shí)現(xiàn)效率與公平的統(tǒng)籌兼顧提供了新的理論和現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)如下: 其一，為探討自動(dòng)化的收入分配效應(yīng)提供了微觀企業(yè)層面的研究視角和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)?，F(xiàn)有研究大多從宏觀層面考察自動(dòng)化對(duì)收入不平等的影響(王林輝等，2020)。本文定量識(shí)別了工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)企業(yè)內(nèi)部薪酬差距的影響，從企業(yè)內(nèi)部收入分配的角度，指出自動(dòng)化可以通過(guò)擴(kuò)大企業(yè)內(nèi)部薪酬差距對(duì)總體收入分配產(chǎn)生負(fù)面影響，這對(duì)政府在推進(jìn)自動(dòng)化的同時(shí)完善再分配制度具有啟發(fā)意義。其二，本文從高管和普通員工收入差距的視角補(bǔ)充了自動(dòng)化對(duì)勞動(dòng)報(bào)酬影響的相關(guān)文獻(xiàn)。已有實(shí)證研究在識(shí)別自動(dòng)化對(duì)勞動(dòng)力工資影響時(shí)，得到了有利和不利兩種結(jié)果(王軍和常紅，2021)。Fueki 和Maehashi (2019)從理論上指出自動(dòng)化對(duì)勞動(dòng)報(bào)酬的影響方向是不確定的。一些實(shí)證研究進(jìn)一步識(shí)別了自動(dòng)化對(duì)企業(yè)內(nèi)部不同教育水平和不同崗位工人的影響差異(王永欽和董雯，2020；Barth 等，2020)。本文則考慮了企業(yè)內(nèi)高管和普通員工在職能、議價(jià)能力等方面的差異，從理論上分析并在實(shí)證上檢驗(yàn)了自動(dòng)化對(duì)高管和普通員工平均工資的影響差異，進(jìn)一步完善了自動(dòng)化對(duì)勞動(dòng)報(bào)酬影響的相關(guān)研究。其三，本文基于以自動(dòng)化為核心的新一代智能制造技術(shù)的不斷進(jìn)步，為非國(guó)有企業(yè)內(nèi)部收入差距的日益擴(kuò)大尋找到新的解釋。本文揭示了工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用可以通過(guò)改善企業(yè)內(nèi)部治理和改善企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效兩個(gè)渠道提升企業(yè)租金，進(jìn)而擴(kuò)大企業(yè)內(nèi)部收入差距，為理解“效率” 對(duì)“公平” 之影響提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。其四，本文通過(guò)比較不同特征下工業(yè)機(jī)器人對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響差異，指出可以通過(guò)增加高管股權(quán)激勵(lì)比重、增加普通員工在租金分享中議價(jià)能力等方式改善企業(yè)內(nèi)部收入分配。本文的結(jié)論對(duì)于我們科學(xué)地實(shí)現(xiàn)共同富裕目標(biāo)具有一定的政策參考價(jià)值。

二、理論分析與研究假設(shè)

工業(yè)機(jī)器人與不同技能勞動(dòng)力之間的替代互補(bǔ)性差異是解釋工資收入差距(技能溢價(jià))的重要因素之一(Guerreiro 等，2022)。此外，壟斷競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)內(nèi)部的租金分享差異也是導(dǎo)致職工之間收入差距的原因(Kline 等，2019)。為考察工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)企業(yè)內(nèi)部薪酬差距的影響機(jī)制，本文結(jié)合Guerreiro 等(2022)和Kline 等(2019)的工作，考慮一家壟斷競(jìng)爭(zhēng)的企業(yè)，企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)具有以下形式:

其中，A代表企業(yè)全要素生產(chǎn)率，1－α為管理人員的產(chǎn)出彈性。M為企業(yè)使用的工業(yè)機(jī)器人，其均衡價(jià)格為r。Lo、Lm分別代表企業(yè)雇用的普通員工和管理人員，其均衡工資分別為wo、wm。產(chǎn)品在壟斷競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)上銷售，其需求函數(shù)為P＝Y(jié)－1/ε，其中ε為需求價(jià)格彈性，滿足ε>1。

企業(yè)選擇使用工業(yè)機(jī)器人的數(shù)量以及雇用普通員工和管理人員的數(shù)量以最大化生產(chǎn)利潤(rùn):

其中，C(?)為管理成本函數(shù)，滿足C′(?)>0，C″(?)>0。企業(yè)員工作為管理層的代理人，與企業(yè)存在利益上的不一致，可能帶來(lái)道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，這要求企業(yè)投入資源對(duì)員工進(jìn)行監(jiān)管。隨著普通員工規(guī)模的擴(kuò)大，需要投入的管理人員、監(jiān)管設(shè)備以及績(jī)效考評(píng)機(jī)制等資源越來(lái)越多，企業(yè)的管理成本越來(lái)越高。因此，給定M，管理成本隨Lo增加。工業(yè)機(jī)器人M對(duì)管理成本的降低體現(xiàn)在兩個(gè)方面。一方面，工業(yè)機(jī)器人不存在激勵(lì)問(wèn)題，大規(guī)模地應(yīng)用工業(yè)機(jī)器人有助于直接緩解生產(chǎn)過(guò)程中的道德風(fēng)險(xiǎn)，從而降低管理成本。另一方面，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用有助于優(yōu)化生產(chǎn)流程，增強(qiáng)企業(yè)各部門之間的信息共享和協(xié)調(diào)配合，縮短信息傳遞的鏈條，同樣有助于降低企業(yè)的管理成本。

根據(jù)企業(yè)利潤(rùn)最大化問(wèn)題的一階條件，我們可以得到均衡時(shí)的工資與利潤(rùn)的表達(dá)式:

式(3)表明，工業(yè)機(jī)器人使用量增加可以通過(guò)三種渠道影響普通員工的平均工資。首先，M增加會(huì)使得生產(chǎn)變得更有效率，從而增加產(chǎn)出Y。根據(jù)wo的表達(dá)式，產(chǎn)出提升會(huì)直接提升普通員工平均工資。其次，M增加會(huì)導(dǎo)致更多的生產(chǎn)任務(wù)從普通員工轉(zhuǎn)移到機(jī)器人，體現(xiàn)在表達(dá)式第一項(xiàng)分母的增加，從而對(duì)普通員工的工資產(chǎn)生負(fù)向影響。上述兩個(gè)渠道分別對(duì)應(yīng)了Acemoglu 和Restrepo (2018b)提出的生產(chǎn)率效應(yīng) (productivity effect)和替代效應(yīng)(displacement effect)。最后，M增加為企業(yè)額外節(jié)約了一部分邊際管理成本: 表達(dá)式中所扣除的減少，對(duì)普通員工平均工資產(chǎn)生正向影響。由于三種影響渠道的作用方向并不一致，最終的影響方向取決于三種影響渠道的相對(duì)大小。

不失一般性，假設(shè)公司CEO 獲得了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的全部租金，那么根據(jù)本文定義，由CEO 和管理人員構(gòu)成的高管平均薪酬為:

式(6)表明，工業(yè)機(jī)器人使用量增加可以通過(guò)兩個(gè)渠道影響高管平均薪酬。其一，工業(yè)機(jī)器人使用量增加可以提高企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)績(jī)效，擴(kuò)大企業(yè)產(chǎn)出Y。這與已有實(shí)證研究結(jié)果一致: Acemoglu 等(2020)基于企業(yè)層面的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)應(yīng)用工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)同時(shí)具有更高的全要素生產(chǎn)率和工業(yè)增加值。Aghion 等(2020)基于法國(guó)企業(yè)層面的數(shù)據(jù)也給出了類似的實(shí)證證據(jù): 使用工業(yè)機(jī)器人通過(guò)提高企業(yè)生產(chǎn)率為企業(yè)帶來(lái)更高的銷售收入和利潤(rùn)。樓永等(2021)基于中國(guó)上市公司的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)工業(yè)智能化能夠顯著提升企業(yè)的凈資產(chǎn)回報(bào)率。其二，根據(jù)管理成本函數(shù)性質(zhì)，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用通過(guò)降低減少了企業(yè)的管理成本Lo/M的降低可以理解為人工智能技術(shù)通過(guò)取代監(jiān)管任務(wù)帶來(lái)的組織構(gòu)架的“扁平化”(Aghion 等，2018)，從而節(jié)約管理成本，增加可供分享的租金。

在模型中，我們假設(shè)CEO 獲得了全部的壟斷利潤(rùn)。現(xiàn)實(shí)中，企業(yè)管理層與普通員工可能會(huì)分享企業(yè)的超額收益。然而，在企業(yè)內(nèi)部，高管的租金分享程度往往比普通員工更高?？紤]到中國(guó)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)尚處于發(fā)展初期，高級(jí)職業(yè)經(jīng)理人的勞動(dòng)力供給彈性較小，而普通員工的勞動(dòng)力市場(chǎng)供給彈性相對(duì)較強(qiáng)，管理層相對(duì)普通員工的議價(jià)能力更強(qiáng)(張克中等，2021)。因此，高管往往能夠從自動(dòng)化帶來(lái)的企業(yè)租金中分得更大的份額，加劇企業(yè)內(nèi)收入不平等。

考慮到理論分析中，自動(dòng)化通過(guò)不同渠道對(duì)普通員工平均工資的影響方向不是一致的，需要結(jié)合現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證?；谝陨侠碚摲治龊蛯?shí)證依據(jù)，本文提出以下假說(shuō)。

假說(shuō)1: 工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用會(huì)擴(kuò)大企業(yè)內(nèi)部收入不平等，并且這一收入差距擴(kuò)大主要來(lái)自高管薪酬的顯著提升。

假說(shuō)2: 工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用分別通過(guò)提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效和降低企業(yè)管理成本兩個(gè)機(jī)制擴(kuò)大企業(yè)內(nèi)部收入不平等。

三、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)說(shuō)明

理論上，工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模應(yīng)用主要發(fā)生于制造業(yè)，服務(wù)業(yè)受工業(yè)機(jī)器人的影響較小，因此本文使用2012—2019 年制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。上市公司職工薪酬、財(cái)務(wù)指標(biāo)、員工結(jié)構(gòu)等相關(guān)的數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)。為構(gòu)建衡量企業(yè)層面自動(dòng)化程度的指標(biāo)，本文使用國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(IFR)統(tǒng)計(jì)的工業(yè)機(jī)器人安裝量數(shù)據(jù)以及中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的分行業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)。在構(gòu)建工具變量時(shí)，本文還使用了美國(guó)制造業(yè)分行業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)經(jīng)濟(jì)研究局和美國(guó)人口普查局經(jīng)濟(jì)研究中心聯(lián)合構(gòu)建的NBER-CES 制造業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)?？刂谱兞恐信c城市層面相關(guān)的數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒?。

在選擇樣本時(shí)，我們剔除了股票處于ST、?ST 狀態(tài)，企業(yè)員工人數(shù)小于100，高管平均薪酬和普通員工平均薪酬小于0，高管平均薪酬低于普通員工平均薪酬，以及變量有缺失值的企業(yè)。注意到2009 年中國(guó)出臺(tái)了《關(guān)于進(jìn)一步規(guī)范中央企業(yè)負(fù)責(zé)人薪酬管理的指導(dǎo)意見?，對(duì)央企高管年薪進(jìn)行約束。在2014 年中共中央政治局審議通過(guò)了《中央管理企業(yè)負(fù)責(zé)人薪酬制度改革方案?，進(jìn)一步限制了央企主要負(fù)責(zé)人的薪酬水平。在這兩輪國(guó)企“限薪令” 影響下，如果回歸中不區(qū)分企業(yè)所有制形式，可能造成回歸結(jié)果無(wú)法準(zhǔn)確刻畫自動(dòng)化的影響。另外，國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)對(duì)高管的激勵(lì)機(jī)制不同。國(guó)有企業(yè)肩負(fù)著擴(kuò)大就業(yè)、穩(wěn)定民生等政策性目標(biāo)，企業(yè)高管和員工的薪酬敏感度較低，工資黏性更大(張繼德和姜鵬，2016)。在對(duì)國(guó)有企業(yè)高管的激勵(lì)方面，社會(huì)聲譽(yù)和公共地位同樣具有重要作用(郝穎等，2020)，這也抑制了高管對(duì)更高薪酬的需求。因此，我們還剔除了國(guó)有企業(yè)，最終得到有效樣本個(gè)數(shù)為7 078 個(gè)。

(二)變量定義

本文的核心被解釋變量為企業(yè)內(nèi)部薪酬差距，核心解釋變量為企業(yè)的自動(dòng)化程度。相關(guān)變量定義如下。

(1)被解釋變量為企業(yè)內(nèi)部薪酬差距。我們使用絕對(duì)工資差距(gap)衡量企業(yè)內(nèi)部薪酬差距。首先，用高管薪酬總額除以領(lǐng)取工資的高管人數(shù)得到高管平均薪酬，其中領(lǐng)取工資的高管人數(shù)等于高管人數(shù)減去未領(lǐng)取薪酬監(jiān)管層人數(shù)再減去獨(dú)立董事人數(shù)。其次，用支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金減去高管薪酬總額得到為普通員工支付的現(xiàn)金，除以普通員工人數(shù)得到普通員工平均薪酬。最后，用高管平均薪酬與普通員工平均薪酬絕對(duì)差值的對(duì)數(shù)來(lái)衡量絕對(duì)工資差距。為了防止通貨膨脹對(duì)回歸結(jié)果的干擾，我們以2009年各省的城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)為基準(zhǔn)，將名義工資轉(zhuǎn)化為實(shí)際工資。在回歸前，我們對(duì)薪酬差距在上下0.1%水平進(jìn)行縮尾處理。

(2)解釋變量為企業(yè)自動(dòng)化程度(robot)。我們參考Acemoglu 和Restrepo (2020)以及王永欽和董雯(2020)的方法，利用IFR 數(shù)據(jù)構(gòu)造企業(yè)層面的“機(jī)器人滲透度” 來(lái)衡量企業(yè)的自動(dòng)化程度。具體而言分三步。第一，匹配IFR 數(shù)據(jù)所劃分的行業(yè)和上市公司數(shù)據(jù)所采用的國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類，得到中國(guó)15 個(gè)行業(yè)各年工業(yè)機(jī)器人存量。第二，用各行業(yè)各年機(jī)器人存量除以基期(2010 年)行業(yè)就業(yè)人數(shù)，得到行業(yè)自動(dòng)化水平。第三，用企業(yè)2011 年生產(chǎn)人員占當(dāng)年制造業(yè)所有企業(yè)生產(chǎn)人員總數(shù)的比例，乘以第二步計(jì)算得到的行業(yè)自動(dòng)化水平，得到企業(yè)自動(dòng)化水平。①在構(gòu)建指標(biāo)時(shí)，基期選擇的依據(jù)如下: 2010 年后，中國(guó)開始大規(guī)模應(yīng)用機(jī)器人，可以認(rèn)為2010 年行業(yè)自動(dòng)化水平為0。因此在計(jì)算行業(yè)自動(dòng)化水平時(shí)，我們以2010 年為基期。2011 年，制造業(yè)企業(yè)開始根據(jù)自身特征選擇使用機(jī)器人的數(shù)量并調(diào)整雇用的生產(chǎn)人員數(shù)量，因此2011 年生產(chǎn)人員占比能更好地反映企業(yè)自身的特征性因素。按這兩個(gè)基期得到的企業(yè)層面工業(yè)機(jī)器人滲透度在時(shí)間維度上的變化可以反映本國(guó)行業(yè)自動(dòng)化技術(shù)特征的變化；在同行業(yè)同一時(shí)點(diǎn)，滲透度在企業(yè)層面的差異可以反映企業(yè)特征的差異。為了方便對(duì)回歸結(jié)果的解釋，在回歸時(shí)將第三步得到的自動(dòng)化水平取對(duì)數(shù)。

(3)控制變量。參考目前有關(guān)企業(yè)內(nèi)部薪酬差距研究的做法(張克中等，2021)，考慮其他影響企業(yè)內(nèi)部薪酬差距的因素，本文選擇了如下企業(yè)層面控制變量: 企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)方面，選取了以企業(yè)總資產(chǎn)對(duì)數(shù)度量的企業(yè)規(guī)模(size)；以總負(fù)債和總資產(chǎn)比值度量的企業(yè)負(fù)債水平(lev)；以經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~和總資產(chǎn)比值衡量的經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流(cash)；以凈利潤(rùn)和所有者權(quán)益比值衡量的凈資產(chǎn)收益率(ROE)。企業(yè)管理結(jié)構(gòu)方面，選取了兩職兼任指標(biāo)(dual)，其中dual取1 表示該企業(yè)董事長(zhǎng)與總經(jīng)理是同一人；獨(dú)立董事占董事會(huì)人數(shù)比例(outsider)；董事人數(shù)(director)；第一大股東持股比率(hold)。我們對(duì)上述變量中的連續(xù)型變量在上下0.1%水平進(jìn)行縮尾處理。行業(yè)層面的控制變量包括: 以企業(yè)總資產(chǎn)占上市公司2 位數(shù)代碼劃分的行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)總資產(chǎn)的比值衡量的行業(yè)集中度(HHI)；以行業(yè)固定資產(chǎn)平均值和行業(yè)長(zhǎng)期負(fù)債平均值的比值衡量的行業(yè)外部融資依賴度 (DEF)。城市層面的控制變量選取了城市人均GDP 的對(duì)數(shù)(GDP)。對(duì)于控制變量中的價(jià)值變量，同樣以2009 年各省的城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)為基準(zhǔn)剔除通脹影響。

表1 展示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。在非國(guó)有企業(yè)中，以剔除通脹影響后的平均工資絕對(duì)差距衡量，高管和普通員工的收入差距平均為29.5 萬(wàn)元(對(duì)應(yīng)2009 年的購(gòu)買力)。收入差距的標(biāo)準(zhǔn)差較大，表明企業(yè)內(nèi)部收入差距在不同企業(yè)之間有較大差異。制造業(yè)企業(yè)自動(dòng)化程度的平均水平較低。圖1 展示了剔除通脹影響后，高管和普通員工平均薪酬隨時(shí)間的變化趨勢(shì)以及企業(yè)自動(dòng)化程度平均值隨時(shí)間的變化情況。從圖1 可知，企業(yè)自動(dòng)化程度隨時(shí)間推移而上升，同時(shí)企業(yè)內(nèi)部工資收入差距呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)。

圖1 主要變量隨時(shí)間的變化

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

(三)模型設(shè)定

在基準(zhǔn)回歸分析中，我們首先使用如下固定效應(yīng)模型對(duì)本文提出的研究假說(shuō)進(jìn)行檢驗(yàn):

其中，gapit表示企業(yè)i第t年的內(nèi)部薪酬差距。robotit為企業(yè)自動(dòng)化程度。系數(shù)α1刻畫了企業(yè)自動(dòng)化程度對(duì)內(nèi)部薪酬差距的影響。Xit為企業(yè)層面的控制變量向量。Ajt為行業(yè)層面的控制變量向量，Blt為城市層面的控制變量。我們還控制了企業(yè)固定效應(yīng)di和年份固定效應(yīng)bt。εit為誤差項(xiàng)?？紤]到直接使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)可能存在遺漏變量和反向因果等內(nèi)生性問(wèn)題，會(huì)導(dǎo)致估計(jì)出的系數(shù)無(wú)法準(zhǔn)確反映自動(dòng)化的影響，我們參考Acemoglu 和Restrepo (2020)，構(gòu)造工具變量來(lái)緩解內(nèi)生性問(wèn)題。首先，用美國(guó)各行業(yè)各年機(jī)器人存量除以基期(1990 年)行業(yè)就業(yè)人數(shù)，得到美國(guó)的行業(yè)自動(dòng)化水平；其次，用計(jì)算中國(guó)企業(yè)自動(dòng)化程度時(shí)第三步得到的2011 年中國(guó)企業(yè)生產(chǎn)人員占當(dāng)年制造業(yè)所有企業(yè)生產(chǎn)人員總數(shù)的比例，乘以美國(guó)的行業(yè)自動(dòng)化水平，并取對(duì)數(shù)，構(gòu)造出中國(guó)企業(yè)自動(dòng)化程度的工具變量Zit。一方面，美國(guó)工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用更為先進(jìn)和成熟，在一定程度上引導(dǎo)了中國(guó)各行業(yè)工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用，工具變量滿足相關(guān)性假設(shè)；另一方面，由于勞動(dòng)力市場(chǎng)的分割以及人口、產(chǎn)業(yè)、文化、制度等特征的差異，美國(guó)的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用很難受到中國(guó)企業(yè)內(nèi)部收入差距的影響，工具變量滿足外生性假設(shè)?；谠摴ぞ咦兞?，我們使用IV-2SLS 模型進(jìn)行回歸分析，其中一階段回歸方程設(shè)定如下:

本文接下來(lái)的部分使用的工具變量均指代采用上述方法構(gòu)建的指標(biāo)。

(四)基準(zhǔn)回歸

表2 第(1)列展示了企業(yè)自動(dòng)化程度對(duì)企業(yè)內(nèi)部薪酬差距影響的回歸結(jié)果: 企業(yè)自動(dòng)化程度和以平均工資的絕對(duì)差距衡量的非國(guó)有企業(yè)內(nèi)部薪酬差距顯著正相關(guān)。采用OLS 估計(jì)時(shí)，企業(yè)自動(dòng)化程度提高1%，高管和普通員工平均工資差距擴(kuò)大0.07%。第(2)、(3)列分別展示了自動(dòng)化程度和高管平均工資以及普通員工平均工資之間的相關(guān)性?？梢园l(fā)現(xiàn)，自動(dòng)化程度和高管平均工資顯著正相關(guān)，和普通員工平均工資之間沒(méi)有顯著相關(guān)性。表2 第(4)—(6)列展示了IV-2SLS 回歸的結(jié)果。自動(dòng)化程度的增加顯著擴(kuò)大了非國(guó)有企業(yè)內(nèi)部薪酬差距。高管平均工資隨自動(dòng)化增加而顯著增加，但普通員工的平均工資沒(méi)有受到明顯影響。采用工具變量回歸時(shí)，估計(jì)出對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入差距的影響更大，達(dá)到0.17%；對(duì)高管平均工資的提升幅度為0.11%。自動(dòng)化對(duì)高管平均工資的影響和Barth 等(2020)基于挪威的制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)得到的結(jié)果一致。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

自動(dòng)化對(duì)普通員工平均工資沒(méi)有顯著影響，并不意味著自動(dòng)化不改變普通員工的工資。理論上，不同類型普通員工的工資受自動(dòng)化的影響可能存在差異(Acemoglu 和Restrepo，2019)。由于上市公司并未公布每位員工的薪酬數(shù)據(jù)，已有的實(shí)證研究大多分析的是企業(yè)對(duì)不同類型員工的需求。例如，王永欽和董雯(2020)發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用會(huì)顯著增加非國(guó)有企業(yè)對(duì)高中及以下學(xué)歷員工的需求，降低對(duì)本科和?？茖W(xué)歷員工的需求；干春暉和姜宏(2022)指出，資本偏向性技術(shù)進(jìn)步會(huì)顯著降低企業(yè)對(duì)生產(chǎn)人員、財(cái)務(wù)人員以及行政管理人員的需求，顯著增加對(duì)研發(fā)人員的需求。由于本文關(guān)注自動(dòng)化如何影響收入在高管和普通員工之間的初次分配結(jié)果，我們?cè)谶@里僅結(jié)合文獻(xiàn)給出自動(dòng)化對(duì)普通員工平均工資沒(méi)有顯著影響的可能解釋: 自動(dòng)化程度同時(shí)通過(guò)“生產(chǎn)率效應(yīng)” 和“替代效應(yīng)” 對(duì)不同類型員工工資產(chǎn)生不同的影響(Acemoglu 和Restrepo，2019)。在樣本選取的時(shí)間范圍內(nèi)，在計(jì)算普通員工的平均工資時(shí)，這些影響可能相互抵消，從而在回歸中無(wú)法呈現(xiàn)顯著的相關(guān)關(guān)系。

四、機(jī)制分析

基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，企業(yè)自動(dòng)化程度的提高顯著提升了高管平均薪酬，并擴(kuò)大了企業(yè)內(nèi)部薪酬差距。這驗(yàn)證了理論部分提出的假說(shuō)1。為了探究上述現(xiàn)象背后的影響機(jī)制，我們基于理論分析得到的假說(shuō)2，從企業(yè)管理成本和經(jīng)營(yíng)績(jī)效兩個(gè)方面檢驗(yàn)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用影響企業(yè)內(nèi)部收入不平等的可能機(jī)制。

(一)管理成本機(jī)制

企業(yè)自動(dòng)化程度的提高可以降低企業(yè)內(nèi)部管理成本。由于高管無(wú)法直接觀測(cè)到工人的努力程度，需要付出額外的成本來(lái)激勵(lì)工人努力工作，例如考勤系統(tǒng)等監(jiān)督工具的投資成本以及與員工的溝通成本。工業(yè)機(jī)器人則不存在道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。因此，使用工業(yè)機(jī)器人可以有效降低企業(yè)管理成本，增加管理層的業(yè)績(jī)?？紤]到高管薪酬和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)掛鉤(楊志強(qiáng)和王華，2014)，自動(dòng)化對(duì)高管平均薪酬有正向作用，進(jìn)而可以擴(kuò)大企業(yè)內(nèi)部薪酬差距。

為了驗(yàn)證假說(shuō)2 中的管理成本機(jī)制，即自動(dòng)化對(duì)企業(yè)內(nèi)部薪酬差距的影響是否與管理成本效應(yīng)有關(guān)，我們構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型:

其中，Nit為被解釋變量，Mit為中介變量。解釋變量和控制變量向量同基準(zhǔn)模型中一致，εit為殘差項(xiàng)。回歸控制了企業(yè)和年份層面的固定效應(yīng)。

我們首先檢驗(yàn)管理成本效應(yīng)，中介變量為剔除高管薪酬后單位凈利潤(rùn)的管理成本(manage＿cost)。表3 第(1)—(3)列展示了中介效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果。第(1)列即基準(zhǔn)回歸中表2 的第(4)列。根據(jù)表3 第(2)列，自動(dòng)化水平的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明自動(dòng)化程度提高會(huì)顯著降低企業(yè)的管理成本。在第(1)列的基礎(chǔ)上，第(3)列在控制變量中加入了中介變量。中介變量的回歸系數(shù)為負(fù)，顯著性水平為5%。自動(dòng)化程度的回歸系數(shù)仍然顯著為正，但相對(duì)于第(1)列中的結(jié)果變小，表明管理成本發(fā)揮了部分中介效應(yīng)?？紤]到企業(yè)自動(dòng)化程度直接進(jìn)入回歸可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題，參考Dippel 等(2020)以及Lin 等(2021)，我們進(jìn)行基于工具變量的因果中介效應(yīng)分析。第(4)列借助工具變量的回歸結(jié)果顯示，自動(dòng)化程度顯著降低了管理成本。第(5)列中，中介變量在10%的顯著性水平為負(fù)。表3 Panel B 還報(bào)告了自動(dòng)化的直接效應(yīng)和通過(guò)中介變量產(chǎn)生的間接效應(yīng)大小。企業(yè)自動(dòng)化程度提高1%，通過(guò)降低管理成本帶來(lái)的間接效應(yīng)為0.082%。間接效應(yīng)在總效應(yīng)中占比為59%。

表3 管理成本機(jī)制檢驗(yàn)

因此，非國(guó)有企業(yè)自動(dòng)化程度的提升通過(guò)降低企業(yè)管理成本改善了高管業(yè)績(jī)，從而擴(kuò)大了企業(yè)內(nèi)部工資差距。

(二)經(jīng)營(yíng)績(jī)效機(jī)制

Acemoglu 等(2020)指出并驗(yàn)證了自動(dòng)化通過(guò)生產(chǎn)力效應(yīng)可以提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)提升同樣會(huì)增加企業(yè)可供分享的租金。本文的理論模型也證明了自動(dòng)化程度的提升可以通過(guò)提高企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效對(duì)高管平均工資產(chǎn)生正向影響。我們借助中介效應(yīng)模型來(lái)檢驗(yàn)自動(dòng)化是否能夠通過(guò)改善企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效增加企業(yè)可供分享的租金，進(jìn)而擴(kuò)大企業(yè)內(nèi)收入差距。參考劉啟仁等(2019)，我們計(jì)算出企業(yè)增加值來(lái)衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效作為中介變量①計(jì)算方法為: 企業(yè)增加值＝職工薪酬＋固定資產(chǎn)折舊＋營(yíng)業(yè)利潤(rùn)＋稅費(fèi)。，并在回歸時(shí)取對(duì)數(shù)。表4 前3 列展現(xiàn)了相關(guān)回歸結(jié)果。表4 第(1)列即基準(zhǔn)回歸中的第(1)列。第(2)列中，自動(dòng)化程度增加顯著提升了企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效。第(3)列在第(1)列的基礎(chǔ)上將中介變量(performance)作為控制變量加入回歸中，結(jié)果顯示企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效和企業(yè)內(nèi)部收入差距顯著正相關(guān)，自動(dòng)化程度和企業(yè)內(nèi)部收入差距仍然在1%的顯著性水平正相關(guān)，且系數(shù)相對(duì)于第(1)列中變小，這表明企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效發(fā)揮了部分中介效應(yīng)。第(4)列借助工具變量的回歸結(jié)果顯示，自動(dòng)化程度會(huì)顯著增加企業(yè)增加值。第(5)列中，中介變量在1%的顯著性水平上為負(fù)。表4 Panel B 顯示，企業(yè)自動(dòng)化程度提高1%，通過(guò)增加企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效帶來(lái)的間接效應(yīng)為0.086%。間接效應(yīng)在總效應(yīng)中占比為72.39%。①Dippel 等(2020)的方法無(wú)法同時(shí)考慮和比較兩個(gè)中介變量的影響強(qiáng)度差異。

表4 經(jīng)營(yíng)績(jī)效機(jī)制檢驗(yàn)

綜上，非國(guó)有企業(yè)自動(dòng)化程度的提升可能通過(guò)降低企業(yè)管理成本和提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效，加劇企業(yè)內(nèi)部收入不平等。因此，假說(shuō)2 得到驗(yàn)證。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，我們通過(guò)更換變量的度量方式、將解釋變量取一期滯后以及排除可能的政策干預(yù)這三種方法對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。

(一)更換工具變量

基準(zhǔn)回歸采用美國(guó)機(jī)器人使用量數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)造工具變量。我們借鑒Acemoglu 和Restrepo (2020)的思路，借助自動(dòng)化程度領(lǐng)先于中國(guó)的其他國(guó)家或地區(qū)機(jī)器人使用量重新構(gòu)建工具變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。我們選擇日本和歐洲五國(guó)(丹麥、芬蘭、法國(guó)、意大利和瑞典)的機(jī)器人使用量②Acemoglu 和Restrepo (2020)指出，美國(guó)自動(dòng)化水平及演變趨勢(shì)十分接近丹麥、芬蘭、法國(guó)、意大利和瑞典這五個(gè)國(guó)家的自動(dòng)化水平。，采用與基準(zhǔn)回歸相同的方法分別重新構(gòu)造工具變量。各行業(yè)各年機(jī)器人存量來(lái)自IFR 數(shù)據(jù)，基期行業(yè)就業(yè)人數(shù)來(lái)自荷蘭格羅寧根大學(xué)(University of Groningen)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和發(fā)展中心的研究人員與歐盟委員會(huì)合作開發(fā)的EU-KLEMS 數(shù)據(jù)庫(kù)。表5 第(1)—(3)列展示了使用歐洲五國(guó)機(jī)器人使用量構(gòu)造的工具變量進(jìn)行回歸的結(jié)果: 自動(dòng)化程度增加在1%的水平顯著擴(kuò)大了非國(guó)有企業(yè)內(nèi)部薪酬差距，提升了高管平均工資，但對(duì)普通員工的平均工資沒(méi)有顯著影響。第(4)—(6)列中，使用日本機(jī)器人使用量做工具變量的回歸結(jié)果依然保持穩(wěn)健。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn): 更換工具變量

(二)更換被解釋變量

我們使用相對(duì)工資差距(ratio)衡量企業(yè)內(nèi)部薪酬差距，將高管平均薪酬和普通員工平均薪酬的比值的對(duì)數(shù)作為被解釋變量放入回歸中。表6 第(1)、(2)列展示了直接估計(jì)模型(1)、采用工具變量進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果。OLS 估計(jì)結(jié)果顯示，非國(guó)有企業(yè)工業(yè)機(jī)器人滲透度每提高1%，其內(nèi)部高管和普通員工之間的薪酬比值平均擴(kuò)大約0.03%。采用工具變量估計(jì)后，這一彈性會(huì)提高至0.11%，且在1%的水平上顯著。

(三)解釋變量滯后一期

表6 第(3)、(4)列展示了對(duì)解釋變量和控制變量取一期滯后項(xiàng)的OLS 估計(jì)結(jié)果。取滯后項(xiàng)進(jìn)行回歸后，企業(yè)自動(dòng)化程度提高1%，高管和普通員工平均工資差距擴(kuò)大0.04%，平均工資比值擴(kuò)大約0.03%。上述效應(yīng)在5%的水平上顯著。

(四)控制所在地最低工資標(biāo)準(zhǔn)

劉行和趙曉陽(yáng)(2019)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)所在地最低工資標(biāo)準(zhǔn)的提升可能加劇企業(yè)避稅行為；企業(yè)避稅通過(guò)加劇企業(yè)代理問(wèn)題增加了高管操縱薪酬的可能性。因此，在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步引入企業(yè)注冊(cè)地所在省份最低工資標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)數(shù)(mim＿wage)作為控制變量。表7 顯示，剔除最低工資標(biāo)準(zhǔn)對(duì)回歸結(jié)果的干擾后，自動(dòng)化水平仍然顯著擴(kuò)大了企業(yè)內(nèi)部收入差距。綜上所述，基準(zhǔn)回歸的結(jié)果是穩(wěn)健的。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn): 控制所在地最低工資標(biāo)準(zhǔn)

六、異質(zhì)性分析

盡管我們識(shí)別了自動(dòng)化技術(shù)對(duì)企業(yè)內(nèi)部薪酬差距的影響，但是以上結(jié)果均為平均意義上的。為了進(jìn)一步探討自動(dòng)化程度對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入差距的影響在不同特征企業(yè)樣本間的差異，我們進(jìn)行異質(zhì)性分析。理論上，企業(yè)內(nèi)部的高管薪酬結(jié)構(gòu)和普通員工議價(jià)能力均有可能影響工業(yè)機(jī)器人擴(kuò)大企業(yè)內(nèi)部收入差距的程度。在不同的行業(yè)，工業(yè)機(jī)器人的收入差距擴(kuò)大效應(yīng)也可能存在差異。因此，我們從高管薪酬結(jié)構(gòu)、普通員工議價(jià)能力，以及企業(yè)所處行業(yè)等角度考察工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用擴(kuò)大企業(yè)內(nèi)部收入不平等的異質(zhì)性。

(一)高管薪酬結(jié)構(gòu)

除貨幣薪酬激勵(lì)以外，股權(quán)激勵(lì)也是減輕高管與股東之間代理沖突的重要方式。高管持股份額高時(shí)，高管的利益和股東或企業(yè)所有者的利益趨同，高管會(huì)更傾向于提升業(yè)績(jī)，增加企業(yè)價(jià)值，操縱貨幣薪酬的動(dòng)機(jī)下降(Jensen 和Meckling，1976)。此外，Arya和Mittendorf (2005)指出，股權(quán)激勵(lì)可以讓高管的才能和報(bào)酬掛鉤，避免企業(yè)在不了解管理者才能時(shí)給予管理者過(guò)高的報(bào)酬。上述分析表明，高管持股份額不同的企業(yè)，自動(dòng)化對(duì)企業(yè)內(nèi)部薪酬差距的影響可能存在差異。高管持股份額高的企業(yè)，自動(dòng)化對(duì)企業(yè)內(nèi)部薪酬差距的影響較小。因此，我們構(gòu)建了高監(jiān)管層持股數(shù)量這一虛擬變量，當(dāng)企業(yè)監(jiān)管層持股數(shù)量高于中位數(shù)水平時(shí)記為1，否則記為0；并將虛擬變量與自動(dòng)化程度進(jìn)行交乘，放入回歸中。表8 第(1)列顯示，相對(duì)于監(jiān)管層持股數(shù)量低的企業(yè)，監(jiān)管層持股數(shù)量高的企業(yè)自動(dòng)化程度對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入差距的擴(kuò)大效應(yīng)顯著更低?？紤]到自動(dòng)化程度的內(nèi)生性問(wèn)題，我們將自動(dòng)化程度的工具變量和指示企業(yè)監(jiān)管層持股數(shù)量高低的虛擬變量相乘，得到交乘項(xiàng)的工具變量。接下來(lái)，我們利用自動(dòng)化和交乘項(xiàng)各自對(duì)應(yīng)的工具變量進(jìn)行IV-2SLS 回歸，第(2)列報(bào)告了對(duì)應(yīng)的回歸結(jié)果。監(jiān)管層持股數(shù)量高的企業(yè)自動(dòng)化程度對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入差距的擴(kuò)大效應(yīng)在5%的顯著性水平顯著小于監(jiān)管層持股數(shù)量低的企業(yè)。這意味著適當(dāng)?shù)墓蓹?quán)激勵(lì)可能有利于抑制企業(yè)內(nèi)部收入差距的擴(kuò)大。

表8 異質(zhì)性檢驗(yàn)

(二)普通員工議價(jià)能力

普通員工的議價(jià)能力對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入差距具有重要影響(Fuest 等，2018)。機(jī)制分析中我們已經(jīng)驗(yàn)證了自動(dòng)化會(huì)通過(guò)降低管理成本和提升經(jīng)營(yíng)績(jī)效兩個(gè)途徑增加企業(yè)可供員工分配的租金。當(dāng)企業(yè)中的普通員工具有較低的議價(jià)能力時(shí)，高管能夠從自動(dòng)化為企業(yè)帶來(lái)的租金中分得更多的份額，從而增加企業(yè)內(nèi)部收入不平等。參照王雄元等(2014)，我們選擇企業(yè)職工監(jiān)事占比來(lái)衡量普通員工議價(jià)能力，并構(gòu)建高員工議價(jià)能力這一虛擬變量: 當(dāng)普通員工議價(jià)能力高于中位數(shù)水平時(shí)記為1，否則為0。表8 第(3)列展示了考慮虛擬變量與自動(dòng)化水平交乘項(xiàng)影響后，使用OLS 回歸的結(jié)果。第(4)列報(bào)告了使用工具變量減少解釋變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題的結(jié)果。相對(duì)于普通員工議價(jià)能力低的企業(yè)，在普通員工議價(jià)能力高的企業(yè)，自動(dòng)化對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入差距的擴(kuò)大程度顯著更小。這表明提升普通員工議價(jià)能力可以有效抑制自動(dòng)化導(dǎo)致的企業(yè)內(nèi)部收入差距的增加。

(三)行業(yè)要素密集度

在資本密集度高的行業(yè)，例如金屬冶煉、化學(xué)制品等行業(yè)，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用相對(duì)其他行業(yè)更早、更廣泛。資本密集度不同的行業(yè)，自動(dòng)化程度對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入差距的影響可能也不同。我們構(gòu)造了衡量企業(yè)屬于高資本密集度行業(yè)的虛擬變量①高資本密集度行業(yè)包括造紙及印刷制造業(yè)、橡膠、塑料和化學(xué)制品、非金屬礦物制品業(yè)和基本金屬行業(yè)。，并和自動(dòng)化程度變更進(jìn)行交乘。表8 第(5)、(6)列展示了加入交互項(xiàng)的回歸結(jié)果。相對(duì)于低資本密集度行業(yè)，高資本密集度行業(yè)中的企業(yè)內(nèi)部薪酬差距受到自動(dòng)化的負(fù)面影響顯著更大。這可能是因?yàn)楦哔Y本密集度行業(yè)已經(jīng)有較充分的采用工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行生產(chǎn)的經(jīng)驗(yàn)，在安裝新的工業(yè)機(jī)器人后適應(yīng)成本較低，而低資本密集度行業(yè)采用自動(dòng)化技術(shù)生產(chǎn)的經(jīng)驗(yàn)不足，在培訓(xùn)工人、調(diào)整部門結(jié)構(gòu)方面的適應(yīng)成本更高，抑制了高管薪酬的增加，從而使得收入差距擴(kuò)大的幅度相對(duì)更小。

七、結(jié)論與政策啟示

本文基于2012—2019 年中國(guó)制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)和IFR 工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)估計(jì)了自動(dòng)化對(duì)企業(yè)內(nèi)部薪酬差距的影響。通過(guò)利用工業(yè)機(jī)器人存量數(shù)據(jù)來(lái)衡量自動(dòng)化程度，本文發(fā)現(xiàn)非國(guó)有企業(yè)自動(dòng)化程度每提高1%，其內(nèi)部高管和普通員工之間的薪酬差距平均擴(kuò)大約0.17%。而且，這一薪酬差距的擴(kuò)大主要來(lái)源于高管平均薪酬的增長(zhǎng): 自動(dòng)化程度每提高1%，企業(yè)高管平均薪酬顯著提升約0.11%。進(jìn)一步地，我們指出并驗(yàn)證了自動(dòng)化影響企業(yè)內(nèi)部收入不平等的中間渠道。機(jī)制分析表明，自動(dòng)化主要通過(guò)降低企業(yè)治理成本和提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效兩個(gè)機(jī)制影響非國(guó)有企業(yè)的內(nèi)部薪酬差距。此外，本文還發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響在不同特征的企業(yè)之間存在異質(zhì)性。具體地，在高管持股比例低、員工議價(jià)能力低以及資本密集度高的企業(yè)，自動(dòng)化對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入差距的影響效果更為顯著。本文的基準(zhǔn)結(jié)果在更換被解釋變量和工具變量的定義、排除最低工資政策干擾等一系列檢驗(yàn)后保持穩(wěn)健。

以自動(dòng)化為特征的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革在推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)也深刻改變了當(dāng)前的就業(yè)和收入分配。在制定產(chǎn)業(yè)政策和財(cái)政政策時(shí)，應(yīng)當(dāng)積極認(rèn)識(shí)和應(yīng)對(duì)這些變化，有效化解可能的負(fù)面影響。在“制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變” 和“共同富?！?多重政策目標(biāo)的引導(dǎo)下，本文探討了工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模應(yīng)用對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響效果與機(jī)制，具有理論和現(xiàn)實(shí)意義?；诒疚牡膶?shí)證結(jié)果，我們提出如下政策建議: 第一，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用對(duì)收入不平等的影響不可忽略，在追求效率的同時(shí)，也要兼顧公平。本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，工業(yè)機(jī)器人滲透度的提升會(huì)顯著擴(kuò)大非國(guó)有企業(yè)內(nèi)部的收入不平等，因此在大規(guī)模應(yīng)用工業(yè)機(jī)器人以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的過(guò)程中，需要對(duì)其在收入分配上帶來(lái)的負(fù)面效果加以重視。第二，關(guān)注自動(dòng)化對(duì)普通員工勞動(dòng)回報(bào)的影響，考慮通過(guò)增強(qiáng)普通員工與自動(dòng)化的“互補(bǔ)性” 來(lái)提升普通員工薪酬。本文的研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)內(nèi)部收入不平等的擴(kuò)大主要源自高管收入的迅速增長(zhǎng)，而普通員工的平均工資和自動(dòng)化程度沒(méi)有顯著相關(guān)性。由于工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用可以降低企業(yè)治理成本，企業(yè)高管與工業(yè)機(jī)器人具有較強(qiáng)的互補(bǔ)性，從而可以獲得更高的勞動(dòng)回報(bào)。對(duì)于普通員工，政府可以組織適當(dāng)?shù)募寄芘嘤?xùn)或鼓勵(lì)企業(yè)提供與自動(dòng)化、數(shù)字化相關(guān)的技能培訓(xùn)，使他們更好地適應(yīng)自動(dòng)化時(shí)代并真正獲益于數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第三，完善非國(guó)有企業(yè)高管薪酬制度，加大對(duì)高收入群體的收入調(diào)節(jié)力度。本文的異質(zhì)性分析表明，工業(yè)機(jī)器人對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入不平等的作用受到企業(yè)的高管薪酬激勵(lì)結(jié)構(gòu)、普通員工議價(jià)能力以及要素投入結(jié)構(gòu)的影響，因此可以從優(yōu)化高管薪酬激勵(lì)結(jié)構(gòu)、提高普通員工議價(jià)能力、提升企業(yè)社會(huì)責(zé)任感等方面入手，重點(diǎn)關(guān)注資本密集型行業(yè)企業(yè)的薪酬差距，合理調(diào)節(jié)企業(yè)高管的薪酬。同時(shí)也應(yīng)當(dāng)發(fā)揮國(guó)有企業(yè)在調(diào)節(jié)收入分配方面的制度優(yōu)勢(shì)，在保證生產(chǎn)效率的前提下，為縮小企業(yè)內(nèi)部收入不平等貢獻(xiàn)力量。

盡管我們驗(yàn)證了工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用對(duì)企業(yè)內(nèi)部收入不平等的影響，但由于一些客觀因素的限制，本文的研究不可避免地存在一些缺憾。例如，由于大樣本的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)缺乏高管和普通員工的薪酬信息，我們使用的樣本為制造業(yè)上市公司，樣本量具有一定的局限性。在未來(lái)研究方向上，可以關(guān)注自動(dòng)化程度對(duì)高收入群體收入分布的影響，或驗(yàn)證自動(dòng)化相關(guān)的政策對(duì)企業(yè)內(nèi)收入差距是否有改善作用。