【学术分享】技术焦虑：机器人如何影响大学毕业生的非正式就业?

      今天为大家推介的是来自复旦大学高等教育研究所的张沛康副研究员、清华大学教育研究院的梁淮亮博士、与北京大学教育学院的岳昌君教授2023年发表在JAPP上的文章《技术焦虑: 机器人如何影响大学毕业生的非正式就业?》(Technological anxiety: How robots impact college graduates’ informal employment?)。。

      这篇文章聚焦于机器人，尤其是数字机械设备的引入，探究其是否会对人力资本水平相对较高的大学毕业生群体的非正规就业产生影响。研究中，我们将国际机器人联合会（IFR）所提供的数据与2015年至2019年期间针对中国大学毕业生开展的年度调查数据进行了对比分析。本研究的贡献主要体现在以下三个方面：其一，本研究深入剖析了大学毕业生这一高技能劳动力群体。其二，本文在学术领域中属于较早探讨新技术对非正规就业产生影响的研究成果之一。其三，本研究基于“技术焦虑”的理论视角，借助详实的微观数据，深入剖析了机器人技术对大学毕业生非正规就业的影响机制，为相关研究与实践提供有益的理论支持与实践参考。

张沛康

复旦大学高等教育研究所青年副研究员

梁淮亮

清华大学教育研究院博士研究生

岳昌君

北京大学教育学院教授

本研究旨在估算机器人对大学毕业生非正规就业所产生的影响。通过整合国际机器人报告联合会以及全国大学毕业生就业调查所提供的机器人应用数据，本研究发现大学毕业生非正规就业比例的降低与机器人使用量的增加呈现出显著的相关性。此外，本研究巧妙地运用了一种基于从五个主要进口国向中国输送机器人所产生的影响而构建的 Bartik 工具变量，以有效解决潜在的内生性问题。研究结果表明，在机器人技术的冲击下，大学毕业生在求职过程中更加注重工作的声誉、薪酬水平以及稳定性，而非工作灵活性，这一转变显著降低了他们从事非正规就业的概率。进一步分析发现，无论是工业领域还是服务业中的机器人，均对高校毕业生的就业形势产生了深远的影响，尤其是在工业领域，机器人对毕业生的就业挤压效应更为明显。本研究的结论对于保障大学毕业生就业质量、促进其职业发展具有重要的启示作用。

This study estimates the impact of robots on the informal employment of college graduates. Combining data on robot usage from the International Federation of Robotics Reports and the National Employment Survey of College Graduates, we find that a decline in informal employment among college graduates is associated with an increase in robot usage. Further, we exploit a Bartik instrument based on the exposure of robots from the five main importing countries to China to address endogeneity. As a consequence of robotic technological shock, graduates place a greater preference on a job’s reputation, remuneration and stability than flexibility, which reduces their likelihood of engaging in informal employment. Moreover, robots in both the industrial and service sectors have a significant impact on college graduates, and those in the industrial sector are more likely to be squeezed out. Our study suggests an implication for ensuring the quality of college graduates’ development.

      新技术在为企业生产带来诸多便利的同时，也引发了工人的技术焦虑情绪。在20世纪后期，众多学者将技术视为一种强大且难以驾驭、潜藏着危险力量的存在。在经济衰退的背景下，人们对技术进步的担忧情绪愈发强烈。

Mokyr等人（2015）的研究指出，多种因素共同导致了普通工人在使用新技术过程中所经历的技术焦虑：其一，尽管新技术从长期来看具有诸多益处，但在短期内，劳动力却面临着被资本所取代的局面，这不仅引发了“技术性失业”现象，还加剧了就业不平等程度；其二，新技术存在使工人“非人化”的风险，进而导致工作岗位的流失；其三，技术流程的不足是生产增长和人口增长缓慢的重要原因之一，这也促使了“长期停滞假说”的产生与发展。

在Mokyr理论框架的基础上，本研究提出机器人技术所具有的潜在影响，是导致拥有较高人力资本水平的大学毕业生产生“技术焦虑”的关键因素之一。具体而言，当机器人逐步渗透至生产流程之中时，其会改变机器人技术与工人技能之间的适配关系，进而削弱企业内部工人所掌握的特定技能。尽管企业将机器人引入作为规划与拓展生产线的重要手段，但生产线的“可控性”却为工人营造出一种“不可控”的工作环境。因此，机器人技术的应用在一定程度上会降低工作的稳定性，从而引发大学毕业生群体的“技术焦虑”情绪。

      与此同时，员工对于自身工作声誉的认知受到雇主所在行业类型、个人发展机会以及工作文化等诸多因素的影响，而这些因素均易受到机器人技术应用的冲击。特别是，机器人技术的引入显著提升了对能够胜任非常规任务的工人的需求，相应地降低了对能够完成日常常规任务的工人的需求。随着劳动力结构的这一转变，不仅绩效评估与晋升机制会受到波及，组织在行为层面也必须做出相应调整，以适应新的发展环境，确保自身的生存与发展。

此外，从薪酬角度来看，工作可被视作是由能够依据确定的编码规则完成的日常任务与那些难以通过编码进行解释且机器难以胜任的非常规任务所组成的复合体。众多研究已表明，技术进步将导致雇主对常规工人的需求呈现下降趋势。随着机器人逐步取代常规任务，非常规任务的相对工资水平将随之上升，从而拉大非常规任务与常规任务之间的薪酬差距。

基于以上分析，本研究构建了如下研究框架，认为机器人技术的应用将对大学毕业生在工作稳定性、声誉、薪酬以及灵活性等方面的工作偏好产生改变，进而降低他们从事非正规就业的概率。

      本研究综合运用了来自三个不同渠道的数据资源。首先，国际机器人联合会（IFR）发布的报告涵盖了1993年至2018年间全球50个国家按行业分类的工业智能机器人安装数量及库存数据，该数据覆盖了全球工业智能机器人市场约90%的份额。本研究选取了其中2014年、2016年和2018年中国各行业工业机器人的安装数据作为分析样本。

其次，国家统计局于2008年开展的第二次全国经济普查中的工业企业部分数据也被纳入本研究，该部分数据囊括了中国从事第二产业和第三产业的所有法人单位、工业活动单位以及个体工商户的相关信息。

再次，北京大学分别于2015年、2017年和2019年组织实施的全国大学毕业生就业调查数据为本研究提供了重要支撑，每轮调查均涉及中国东、中、西部17个省份的约30所高校。

为了能够从多维度全面剖析相关问题，调查内容涵盖了毕业生的基本个人信息、家庭背景、在校表现、求职历程以及最终的就业成果等多方面内容。在数据处理过程中，本研究将分析对象限定为已就业的毕业生群体，剔除了处于失业状态或计划在国内、国外继续深造的毕业生样本，最终获得了12,694个有效的观测数据

    基线分析结果显示，在其他相关条件保持不变的前提下，大学毕业生就业所在城市的机器人安装密度每提升0.45%，该群体从事非正规就业的概率就会相应增大。在控制变量的考量上，男性毕业生、曾担任学生干部以及父母受教育程度较高的毕业生，其从事非正规就业的倾向更为明显。而拥有城市户口、曾获得奖学金以及持有英语证书的高校毕业生，进入非正规就业领域的可能性相对较低；此外，毕业生在GDP水平较高、第三产业占比较大的城市就业时，其从事非正规就业的概率也相对较小。分析还表明，大学生是否为独生子女、是否持有计算机证书以及职业证书等因素，对其从事非正规就业的机会并无显著影响。实习经历对大学生的非正规就业具有显著的负向影响，且来自更具选拔性的高等教育机构的学生，从事非正规就业的可能性相对较低。

鉴于基线分析中可能存在变量遗漏的问题，致使普通最小二乘法（OLS）估计结果存在偏差的风险，本研究进一步引入了一种工具变量，即机器人从五个主要进口国（日本、德国、韩国、瑞典和美国）向中国的输入暴露程度，以此来有效解决内生性问题。机器人的采用主要受到当地企业资本密集度、创新能力以及政府补贴等因素的影响，而非直接关联于大学毕业生的就业状况。尽管毕业生的正式或非正规就业情况会对当地的人力资本结构产生较大影响，但本研究依据的是中国机器人安装密度这一指标，且该指标相对滞后一年。机器人的安装活动发生在大学毕业生就业之前，因此，本研究的结论并未受到反向因果关系所引发的内生性问题的干扰。

此外，本研究的分析还揭示了个人偏好在就业决策机制中扮演着至关重要的角色。如下图所示结果表明，机器人安装密度与毕业生对声誉、薪酬以及就业稳定性的偏好呈现出正相关关系，而与毕业生对就业灵活性的偏好则呈现出负相关关系。因此，当机器人安装密度呈现上升趋势时，毕业生会更加注重工作的声誉、薪酬以及稳定性，而非工作的灵活性，从而导致他们倾向于不在非正式就业环境中寻求工作机会。

      本研究进一步将非正规就业细分为“自由职业者”“自雇职业”以及“灵活就业”三类，借助多项逻辑回归（Mlogit）模型来估算机器人技术应用对大学毕业生就业所产生的影响，其中以正规就业群体作为参照。如下图所呈现的异质性分析结果，相较于从事正规就业的人员，大学毕业生从事自由职业、自雇以及灵活就业的概率相对较低。在毕业生群体中，灵活就业是最受青睐的非正规就业形式。其次，分析发现机器人安装密度对毕业生的非正规就业同样具有显著影响，且这种影响在工业机器人覆盖程度相对较低的服务部门表现得尤为突出。研究还进一步发现，在工业部门工作的毕业生被挤出正规劳动力市场的概率相对较高。

      此外，本研究还对正式与非正规雇员在接受工作后的风险感知以及未来规划方面是否存在不同程度的风险意识差异进行了深入探究。下图所展示的分析结果表明，与正式员工相比，非正式员工普遍认为人工智能技术的发展将使他们在未来面临更高的失业风险。尽管非正规就业的毕业生在风险感知层面处于较高层次，但他们却并不打算在未来短期内着力提升自身的专业技能水平，且往往忽视了诸如创造力或沟通能力等非认知能力的发展，而这些能力恰恰是实现长期成功所不可或缺的关键要素。

      本研究通过整合国际机器人报告联合会所提供的机器人安装数据以及全国大学毕业生就业调查的相关资料，深入剖析了机器人技术对大学毕业生非正规就业所产生的影响。研究结果主要呈现以下几方面特点：其一，机器人技术的应用在一定程度上降低了大学毕业生投身非正规就业领域的概率。存在一种机制能够阐释机器人技术冲击是如何影响毕业生的就业偏好，促使他们更加注重工作的声誉、薪酬以及稳定性，而非就业的灵活性。此外，这些往往是研究者们容易忽视的关键要点，为我们提供了诸多饶有趣味且颇具深意的信息，虽不甚显眼，却内涵丰富、意义深远；其二，自由职业在毕业生所选择的非正规就业类别中人气最低，而工业部门的毕业生往往较难获取正式就业机会。再者，相较于正式就业的毕业生，非正规就业的毕业生对人工智能可能引发的未来失业风险表现出更高的关注度，但却相对轻视自身专业知识或非认知技能的提升与发展。本研究所得结果亦进一步印证了Cook等人（2020）以及Bai等人（2021）的调查结论，即受教育程度较高的大学毕业生更倾向于寻求正式工作岗位。

基于上述研究发现，本研究提出以下几点启示：第一，关于大学毕业生的学习与职业准备。尽管当前大学生在求职过程中对于机器人可能带来的就业替代风险仍持相对乐观的态度，但建议他们在大学学习期间积极投身学生干部活动，以此强化专业技能，积累丰富的实践经验，不断充实人力资本，为未来可能遭遇的机器人技术所带来的不利影响提前做好充分准备。第二，雇主所提供的培训支持。工业领域的雇主有责任且有必要为那些主要从事较低技术含量以及日常常规任务的工人提供在职培训机会，帮助他们更新知识与技能体系，逐步适应人机协同共存的工作新常态。第三，政策制定者的宏观视野。政策制定者应充分认识到非正规就业在中国经济转型阶段以及新一轮技术革新进程中的独特价值与重要性。确保非正规就业人员的基本收入与社会福利保障，是出台劳动力市场相关政策的关键着力点之一，旨在提升其就业稳定性，增强其对个人发展空间以及社会地位的满意度，进而为中国经济的可持续、高质量发展筑牢坚实根基。