海关+机器人=全新数据！原来发顶刊这么轻松

科技 2024-11-25 20:00 四川

原文信息：

易苗,刘朋春,郭白滢.机器人应用、企业规模分化与劳动收入份额[JOL].世界经济,2024,(06)176-200.

引言

近年来，以“机器换人”为特点的人工智能技术成为提高生产率的有效手段，在中国已得到广泛应用，2024年“人工智能+”首次被写入《政府工作报告》。根据国际机器人联合会（IFR）的数据，20世纪末工业机器人开始进入中国制造业，逐步应用到机械加工、搬运等作业中。《世界机器人：2021年工业机器人报告》指出中国是全球工业机器人的最大买家，即使在新冠疫情影响下的2020年，中国的安装量也增长了20%。

中国劳动收入份额的均值-协方差分解

（一）劳动收入份额的计算和分解方法

1.企业层面劳动收入份额的计算。

本文主要使用2000-2014年中国工业企业数据库（工企数据库）计算企业的劳动收入份额。主要采用收入法计算企业的增加值：工业增加值=固定资产折旧+劳动者报酬+生产税净值+营业盈余由于补贴收入在营业盈余和生产税净值中正负抵消，基于以下公式，采用收入法增加值计算企业i在t年的劳动收入份额：

2.加总的劳动收入份额公式。

基于单个企业的劳动收入份额，可以加总得到某个地区或某个行业的总体劳动收入份额：

3.加总劳动收入份额的静态分解计算。

对加总劳动收入份额进行均值-协方差静态分解：

（二）2000-2014年中国劳动收入份额的分解结果

1.国家-省份和国家-行业层面劳动收入份额的分解。

图2可以看出：第一，全国制造业的加权劳动收入份额在0.3以下①，在2000-2007年出现明显的下降趋势；第二，劳动收入份额的加权值与均值较为接近，说明均值对加权值的贡献比协方差更大；第三，全国加权的劳动收入份额高于全国省份劳动收入份额的均值，低于全国行业劳动收入份额的均值。

2.“省份行业-企业”层面劳动收入份额的分解

图3表明：第一，大部分的点集中在45度线左上方，说明很多分省分行业加权劳动收入份额的结构效应是负数；第二，结构效应负向作用较强的区域集中在劳动收入份额加权值较低的区间，而密集使用机器人的样本（叉点）密集分布在横轴0.2-0.4的区间，机器人应用可能存在对劳动收入份额的负向作用。

基于均值-协方差分解的经验分析

（一）数据说明

本文使用的数据主要来自2000-2014年工业企业数据库和中国海关进出口数据库。

（二）计量模型设定

参照LawlessandRehill（2022）的研究，设定分省分行业面板固定效应回归模型为

（三）基准回归结果

表2列（1）估计了机器人进口密度对分省分行业加权劳动收入份额的影响，结果显示，机器人的使用显著降低了中国分省分行业的劳动收入份额，机器人进口密度每增加10%，将带来该省该行业加权劳动收入份额值下降0.00088。进一步，列（2）和列（3）分别估计了机器人进口密度对上文静态分解的均值部分和协方差部分的影响，具体来说，机器人进口密度每增加10%，将带来劳动收入份额均值下降0.0005，而该省该行业内的企业劳动收入份额与增加值权重的协方差下降0.00038。

（四）内生性问题的解决

1.工具变量法。

工具变量的两阶段最小二乘法估计结果见表3。K-Prk LM统计量的p值为0，K-P rk Wald F统计量的值均大于弱工具变量检验10%临界值，显著拒绝弱工具变量的原假设。此外，第一阶段两个工具变量的估计系数均在1%水平上显著，工具变量的相关性得以满足。第二阶段的结果显示，机器人应用对中国省份-行业层面劳动收入份额的加权值和均值估计系数均显著为负，协方差部分的估计系数为负（但不显著）。表明借助工具变量法重新对基准模型进行估计之后，本文的主要研究结论基本保持稳健。

2.加入更严苛的固定效应。

1.考虑机器人中间商和制造商的问题。

剔除了企业名称包含“进口商”“出口商”“贸易”“机器”的样本、当年同时有机器人进口和出口的企业，最后对剩余企业的各项指标进行加总和估计。在排除影响后，基本结论依然稳健。

2.考虑国产机器人的问题。

本文采用两种解决方法：第一种方法，剔除购买国产机器人客户集中的4个行业，；第二种方法，仅对2000-2007年进行回归分析，可以部分消除国产机器人的影响。两种方法的结果均表明在排除国产机器人的影响之后，本文的基本结论依然成立。3.考虑溢出效应。

核心结论在考虑溢出效应后依然成立。

3.考虑经济开放的因素。

2002年开始，从WTO最惠国进口机器人关税税率从14%下调到3.5%，最终在2003年后调整至零关税后，基准回归的结论依然稳健。

4.替换核心变量指标。

核心解释变量指标分别选用进口机器人金额、进口机器人数量①作为进口机器人密度的替换指标。回归结果基本保持稳健。

（五）异质性分析

结果显示，相较于低资本劳动比、低技术水平的省份-行业，机器人进口密度对高资本劳动比、高技术水平省份-行业的劳动收入份额的负向作用更大，且机器人对这些省份-行业的劳动收入份额协方差部分的负面影响更大。

规模分化视角的机制检验

（一）省份-行业层面的机制检验

本文构建计量模型检验机器人应用如何通过替代效应、生产率效应和规模分化效应对省份-行业层面的总体劳动收入份额产生影响

1.替代效应和生产率效应。

表4中第（1）-（4）列的结果验证了机器人应用通过提高资本劳动比、提高劳动生产率、扩大规模降低总体劳动收入份额的机制。

3.规模分化效应。

表4第（5）列结果显示，机器人应用通过显著增加省份-行业企业间劳动收入份额不均等程度降低了总体劳动收入份额，第（6）列结果显示，机器人应用通过显著增加省份-行业企业间增加值的不均等程度降低了总体劳动收入份额。

（二）企业层面的机制检验

1.PSM-DID方法。

第一步，在2000-2014年（含2008-2010年）进口过机器人的企业设置为处理组，并对处理组逐年进行1：1的近邻匹配寻找对照组；第二步，采用双重差分法估计机器人进口应用对企业劳动收入份额的影响并进行机制检验。双重差分的计量模型设定如下：

表5为企业层面采用PSM-DID方法的机制检验结果，第（1）列显示，使用机器人显著降低了企业的劳动收入份额，并显著增加了企业增加值份额，一定程度上验证了规模分化效应的微观基础。A行列（2）-（5）中，生产规模和销售规模对Treat×Post的回归系数均在1%的水平上显著为正，说明企业使用机器人后会显著提高企业的规模，但机器人进口后对资本密集度和劳动生产率的作用不显著。B行列（2）-（5）的结果显示，企业资本密集度、劳动生产率、生产规模及销售规模的上升会显著带来企业劳动收入份额的下降。

3.企业层面全样本的机制检验。

估计结果表明企业使用机器人会显著提高企业资本密集度、劳动生产率、生产规模和销售规模，从而进一步带来企业劳动收入份额的下降。另外，作为稳健性检验，在排除国产机器人和机器人中间商的影响后，以上结论均保持稳健。

4.交互项机制检验。

构造如下交互项模型

表6中为分别使用以上PSM方法进行1：1和1：3近邻配对的估计结果，交互项的估计系数均显著为负，符合规模分化效应的预期。

结论与建议

（一）结论

第一，机器人应用不仅会降低劳动收入份额的均值，还会降低省份行业内部企业增加值权重与劳动收入份额的协方差。

第二，机器人除了通过促进资本替代劳动、提高劳动生产率、扩大规模降低劳动收入份额外，还会引致规模分化效应，使得省份-行业内使用机器人的大企业规模变得更大，劳动收入份额更低，从而引起加总的劳动收入份额下降。

（二）政策启示。

第一，可以利用行业劳动收入份额加权值和平均值的变化差异观察行业内部结构变化。

第二，对于这类机器人发展较快的省份-行业，政策上要向劳动要素收入适当倾斜。

第三，应鼓励使用机器人的企业通过给予员工股份等方式实现劳动收入与企业新增利润的同步增长。

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MTQyOTI2Mw==&mid=2247582180&idx=1&sn=7807346a570f4d5b0cb5575772057de9

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