机器之心MIT经济学家戳破机器人真相:除了能取代你,价值微乎其微( 二 )


与已有模型相比 , 新的模型做了一些拓展和延伸 。 比如 , 考虑了不同部门的机器人使用率存在异质性;不同的行业间的商品服务可进行贸易 。
在不可贸易这种封闭情况下 , 机器人等高科技投入类似于资本投入 , 而模型中资本投入和人力投入之间是互相替代的 , 因此 , 越多的机器人投入必然引起传统人力投入的减少 , 这也同时可以解释为什么工业机器人对劳动力市场产生的总效应是负向影响 。 因为这两种效应中 , 工业机器人替代效应占了上风 。
但是 , 在新建的可贸易模型中 , 在放松约束的情况下 , 高科技对于某一个行业的生产率提升影响可以溢出到其他行业 。 因此 , 这种情况下的一般均衡不仅取决于自身 , 还取决于其他行业使用机器人的情况 。
比如 , 在保持产量和价格不变的情况下 , 机器人直接替代了工人 , 但是由此产生的成本降低也增加了产品和劳动力需求 。 而且 , 工人可能会被不同的行业吸收 , 并且专门从事新的和补充的任务 。 对这种整体均衡状态的探究 , 也是这篇研究的重点 , 当然 , 最终结果也如前文所示 , 并不乐观 。
构建基础模型之后 , 作者还使用了相关行业的经验数据来检验模型的强度 。
他们使用了19个行业的数据 , 这些核心数据是由国际机器人联合会(IFR)汇编的 , 该联合会是一个总部位于法兰克福的行业组织 , 负责收集有关全球机器人部署的详细统计信息 。 目前 , 数据库可以提供1993-2014世界上50个国家各个行业机器人使用的存量 , 覆盖了90%工业机器人市场 。
研究人员还将这些核心数据与美国人口普查局 , 经济分析局和劳工统计局等基于美国的人口 , 就业 , 业务和工资数据进行了结合 。
除了这些基础性工作之外 , 为了方便研究和讨论 , 文章还构建了不少关键性指标 。 比如各行业机器人使用率(渗透率)的核心指标:exposure to robots , 并通过公式计算出了各行业人均机器人使用量化指标 , APR 。
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二 颤抖的结论
在分析机器人与劳动需求、劳动份额、产业增加值的回归中 , 结果显示 , 劳动力状况正在恶化 。 每在一千名工人中增加一台机器人 , 就可以减少约0.2个百分点的就业人口比例 , 工资也会减少0.42% 。
也就是说 , 投入更多机器人虽然有助于提高劳动生产率 , 但提升水平(productivity effect)并不显著 , 没有明显增加对劳动力的需求 。 这种平庸自动化 , 反而显著地降低了劳动需求与劳动份额 , 在美国 , 劳动力被取代( displacement effect )占上风 。
首先 , 研究发现 , 是技术推动了工业机器人在美国的渗透 , 这种渗透也与欧洲广泛采用机器人有着高度相关性 。 而且 , 机器人渗透也呈现出行业异质性 。
比如 , 一些行业 , 如汽车、塑料、化工和金属制品 , 机器人渗透率大约为每千人7.5台机器人 。 无论是欧洲还是美国 , 造纸、印刷、纺织、木材和家具等行业的采用率只是小幅增长 。
其次 , 研究证实 , 采用工业机器人技术趋势 , 也与其他行业趋势(比如中美贸易、离按外包、IT投资迅猛递增)基本无关 。 也从反面证明 , 劳动力市场受到的负面影响仍然主要来自技术的采用 。
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机器人渗透率与中美贸易竞争、离案外包等因素相关性很低 。
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美国和欧洲每千名工人对应的工业机器人数量 , 美国明显低于欧洲 。
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