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机器人如何换人？

——来自中国企业－劳动力匹配调查(CEES)的经验证据

程虹王泽宇

摘要：机器人对劳动力的影响一直是机器人研究的热点。本文基于中国企业－劳动力匹配调查(CEES)，综合运用2015、2016年和2018年连续三轮关于机器人和劳动力的跟踪分析，就机器人对劳动力差异化影响进行实证分析。本文发现：第一，机器换人的整体影响效应为3.3%，其中非进口机器人对劳动力的影响效应更强。同时这一效应在不同地区和行业间具有差异性；第二，女性劳动力、本地劳动力、低教育程度劳动力、中老年劳动力将不同程度地被机器人替代；第三，机器人将替代认知能力较低的劳动力，以及替代非认知能力中负面人格较强的劳动力，而会增加对高认知能力和积极人格的劳动力雇佣；第四，机器换人将替代体力性和重复性劳动力，而增加具有抽象性思维劳动力的雇佣。第五，机器换人现象在外资企业和出口企业中更为显著。最后，通过对企业年龄和机器人首次使用年份分析发现，机器人对劳动力影响效应随着机器人应用时长变动，机器人对劳动力的影响效应将从当期的增进效应逐渐过渡为长期的替代效应。本文的研究结论对机器人应用、促进劳动力结构转型具有借鉴意义。

关键词：机器人中国企业－劳动力匹配调查机器换人

一、引言

近年来随着工业机器人（以下简称机器人）的使用规模和密度在全世界范围的提升，学界普遍关注机器人应用对于劳动力市场的影响。机器人是指区别于传统机器设备以及数控机床的生产特性的生产性设备。机器人主要有四大特征：动作结构拟人化、工作任务灵活多变、在记忆、决策等方面具有智能性、最重要的是不依赖人的干预，独立进行工作（ISO）。因而，机器人相比传统生产设备具备更强的创造性毁灭特质。本文认为机器人对劳动力产生的替代效应以及生产率提升效应将远大于传统机器设备以及数控机床应用之初的影响。另一方面，机器人在企业中普遍应用于生产工序环节，尚未在销售及运输环节有大规模应用。所以，机器人对劳动力应具有非对称性的替代效应，即机器人很可能替代的是非技能劳动力和以体力劳动（重复性劳动）为主的劳动力。进一步地，本文机器人对于劳动力就业的影响并不是单纯的替代效应，即引入机器人当期不会显著降低劳动力就业规模，而是因机器人的引入提高了企业生产效率，从而企业在应用机器人前期扩大了就业规模以满足生产需要。但是，当机器人应用达到一定水平后，即到达机器人生产率效应的边界值后，机器人对劳动力开始产生明显的替代效应，应用机器人企业的劳动力就业规模将下降，因此，本文认为机器人对于劳动力市场的生产率提升效应和替代效应并存，两者的效应强度随机器人的应用周期而变化。随着机器人的应用周期变长，生产率提升效应将减弱而劳动力的替代效应将加强。

学界就机器人对劳动力的影响效应尚未有统一定论。一部分文献认为，机器人应用带来的企业生产率的提升效应，相对降低了非技能员工和低技能员工的边际劳动产出，因此机器人应用直接减少了低技能劳动力的就业规模(Sachet.al,2015;GraetzandMichales,2015)。基于美国、欧洲发达国家的实证研究表明：从机器人应对劳动力的短期冲击而言，机器人对即期劳动力的总体替代效应约在0.16%-0.34%之间(AcemogluandRestrepo,2017;Chiacchioet.al,2018)。上述文献认为，机器人对劳动力的替代效应是当期可见的，但是由于上述研究使用的数据观测周期较短，难以考虑到机器人长期应用的影响。另一方面，机器人对劳动力长期影响的研究发现：机器人虽然改变企业内部的工作任务结构和劳动力结构，但是在10年或者更长的面板观测中，机器人对劳动力的整体替代则趋近于0(AcemogluandRestrepo,2017;KorinekStiglitz,2017)。其中，原因很可能是机器人的使用替代了即期低技能的劳动力从而产生替代效应，而从长期上看，由于机器人和高技能劳动力形成互补效应，从而导致劳动力替代效应有所减弱(Martech,2013;HemousandMorten,2014)。值得注意的是，上述关于机器人对劳动力的影响研究主要是基于美国、德国等欧洲发达国家宏观层面的机器人使用数据所得出的结论，无法具体看到机器人应用对于劳动力的差异化影响，仅能从宏观增速上判断机器人对就业规模的影响。同时，现有研究主要是以发达国家为主，缺乏机器人在发展中国家的应用数据。

然而，中国作为全球机器人密度增速最快的国家（IFR，2018），同时也作为转型升级关键期的制造业大国，由于机器人和劳动力匹配性数据的缺失，机器人对劳动力影响的实证研究相对较少。现有基于中国研究机器人对劳动力的影响问题主要是利用欧美等国家机器人使用与劳动力变动的数据，以宏观数据为主，通过经验总结等策略