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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( 三 )


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美国机器人的行业渗透情况 。
第三 ， 进一步地 ， 作者使用1990-2007年的数据实证检验机器人渗透对就业率和工资的影响 ， 并发现机器人渗透率越高 ， 就业率与工资降幅也越明显 。
比如 ， 每在1000名工人中增加1台机器人 ， 会导致就业率下降0.4%左右 。 在控制地理、行业和工人性别等因素后 ， 结果仍然稳健；再比如 ， 每在1000名工人中增加1台机器人 ， 与之相对应的工资支出就会下降0.9%左右 。 这意味着 ， 那些机器人渗透率更高的制造业（比如汽车） ， 每一千人增加7台机器人 ， 会导致工资下降6.3% 。
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美国工业机器人渗透率的对就业和工资的影响 。 （没有划分时段）
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机器人渗透率对就业与工资的影响 。 （即使划分前后两个时段 ， 每一时间段里 ， 负面影响仍然显著；控制一些因素变量后 ， 结果也趋于稳健 。 ）
而且 ， 研究还将原有的1990-2007划分为两个时间段进行研究 ， 发现负向影响仍然显著存在 ， 没有明显区别 。
关于可能存在的Pre-trends（即 ， 受试组是否在受试之前就出现了相对于对照组的显著区别）的问题 ， 文章也进行了常规检验 ， 结果显示 ， 在工业机器人还未大量兴起的时代 ， 这种负向影响是不显著的 。
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机器人、AI等新兴技术还未大量兴起的时代 ， 这种负向影响是不显著的 。
接下来 ， 研究在整个美国范围内 ， 进一步分析了机器人渗透对美国本土722个通勤区（主要是大都市地区）的影响 。 他们发现 ， 在密集使用机器人方面存在很大的地域差异 ， 而且 ， 一个地区工业机器人的集中度与就业率和工资的下降具有直接关系 。
所谓通勤区（Commuting Zone） ， 相当于当地劳动力市场的概念 ， 类似地理单位 ， 方便将县合并为一个区域 ， 比大都市这样的统计单位更方便可行 。
首先 ， 机器人渗透率 ， 地理差异很大 。 1993年-2007年之间 ， 机器人渗透率的地理分布 。 每千名工人部署0.67个机器人 。
其他地区 ， 包括肯塔基州 ， 路易斯安那州 ， 密苏里州的部分地区 ， 田纳西州 ， 德克萨斯州 ， 弗吉尼亚州和西弗吉尼亚州 ， 测算的机器人渗透率约为每千名工人 ， 部署2到5台机器人 。
“锈带”和德州一些地方 ， 每千名工人拥有5到10台机器人 。
【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】行业渗透方面 ， 机器人在汽车行业的渗透率超过了其他行业 。 鉴于机器人部署的行业趋势 ， 受影响最大的国家是汽车行业 。 密歇根州的机器人集中度最高 ， 在底特律 ， 兰辛和萨吉诺的就业受到的影响最大 。
“不同的行业在美国不同的地方有不同的足迹 ， ” Acemoglu指出 。
机器人问题最明显的地方是底特律 。 无论汽车制造业发生什么 ， 对底特律地区的影响都比其他地方要大得多 。 ”
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美国工业机器人渗透率的地理分布图 。
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机器人渗透率也适合刻画通勤区的机器人采纳情况 。
其次 ， 研究人员发现 ， 在通勤区域中 ， 每千名工人增加1台机器人 ， 就会导致就业率下降0.39% ， 工资下降0.77% 。 由于统计模型考虑到了不同的行业间的商品服务可进行贸易 ， 将高科技对其他行业的溢出效应纳入考量 ， 所以 ， 隐含合计后的最终结果是 ， 就业率下降0.2% ， 工资下降0.42％ 。 这也说明,新技术对整体生产效率提升有一定效应 ， 但并不够显著 。


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