1. 研究目的与意义

传统的西方经济学认为科技的发展能够带动经济的发展。从历史的视角来看，在过去的一个多世纪人们先后经历了几次工业革命，这一次次的工业革命使人们的技术手段，生产自动化程度逐步得到提高。近年来随着第四次工业革命的推进，在工业生产中人工智能技术、工业机器人得到了越来越广泛的应用。在中国随着经济的腾飞发展，科技水平的提高，我国工业产业的生产方式也逐步从人力生产发展为半自动化、全自动化。越来越多的工业机器人也投入到工业生产中，相关数据表明我国在2013年时便成为世界第一大工业机器人的应用市场，2018年我国工业机器人的采购安装量占世界机器人市场总量的36%。中国工业机器人产业更是表现出强劲需求和高速发展的态势，工业机器人在产业中的地位日益突出。

2. 研究内容和预期目标

zeira ( 1998) 提出的增长模型所述，技术进步的一部分就是生产过程的自动化。而克劳斯 . 施瓦布（2016）的研究得出结论生产的自动化一直就是经济增长的一个主要特征。机器人、人工智能就是新科技革命中自动化的代表。他们逐步取代人工进入到生产部门从事着“可编码”的工作，这毫无疑问会使得人们的劳动方式、劳动力市场的构成发生改变。但是，值得注意的是相较于以前的技术进步，机器人和人工智能对劳动力来说能产生很多不同的结果，因为机器人的应用打破了以往经济发展过程中的边际成本递增或投资报酬递减的规律，而机器人、人工智能对就业需求的影响依赖于其在具体工作任务中的相对比较优势。这使得对于机器人使用及其影响的研究尤其是其对劳动力市场的影响愈加重要。在这种研究的过程中机器人的使用对劳动力市场产生的影响是我们不可忽视的，机器人的使用是否会劳动力的就业产生技术性挤出、对劳动力的就业市场的作用的促进还是削弱。

从总体上看现有研究对于工业机器人的使用所产生的影响缺乏较为一致的看法。虽然国外的研究中对于工业机器人的使用对于就业的影响开始的较早，但是由于部分数据的缺失为了避免回归误差所以在研究中常常把中国剔除在所有回归之外。现有文献多倾向于从宏观层面的视角出发来评估机器人应用对劳动力市场的影响的研究中，聚焦于机器人应用对劳动力总体就业水平的影响。上文所提到的研究大多如此，此类文献多数从偏向技术进步的角度出发，看中机器人在复杂劳动中的优势。或者的研究应用机器人产生的溢出效应，sachs and kotlikoff（2012）的研究指出机器人应用会降低家庭的收入和储蓄能力，从而限制家庭在获取技能和物质资本方面的投资，最终导致每一代家庭成员的状况越来越差。同时由于国体政治制度的差异，使得国外的研究对于我国的指导意义不大。在国内的研究中分析往往着眼于使用机器人的岗位带来的对于劳动力的挤出，从而得出机器人使用对于劳动力的就业产生较大负面影响。因为随着机器人的投入市场也会催生一本分原来没有的岗位进入市场，在这种意义上机器人的使用对于劳动力市场的评估是不确定的。

3. 国内外研究现状

有关于机器人的使用是否会对劳动力市场的工人产生影响，使其失业——即造成技术性失业问题一直都被国内外的经济学者所关注。这些观点以及他们的结论大致可以分为两类。一类是机器人等人工智能的使用会挤占现有劳动者的就业岗位造成其失业。在分析了美国等工业化国家收入中值不断下降的现象后得出结论，自动化、人工智能等技术上的改变会导致更高的失业率和不平等的可能性（Brynjofssonamp;McAfee，2012）。多数学者的研究指出机器、计算机和机器人替代的 “白领工人”和 “蓝领工人”，是典型的中等技能和低技能职业，主要从事常规和手工操作的工作任务 ( Goos ＆ Manning，2007; Michaels et al.，2014; Acemoglu ＆ Ｒestrepo，2017) 。Spitz-Oener（2006）对西德数据的分析发现信息技术的发展显著提高了市场对高技能和低技能劳动力的需求，但降低了对中等技能劳动力的需求。来自其他国家的研究也证实了这一点，牛津大学的Frey和Osborne（2013）的研究成果估计在未来的10-20年内美国 47%的工作岗位可能实现自动化。Acemoglu和Restrepo （2020）的研究也证实了这一观点，他们发现机器人应用会降低美国劳动力市场的就业水平和平均工资。；Karabarbounis 和Neiman（2014）的研究指出在美国信息技术和计算机的进步导致劳动力收入份额的下降，损害了就业。国内对于工业机器人的使用的影响开始的较晚，韩民春等（2020）利用2013—2017年中国286个地级市的面板数据实证研究发现,工业机器人应用对中国制造业就业总量存在显著的负影响。孔高文等（2020）联合地区层面与行业层面的机器人应用数据，的研究也发现机器人应用规模扩大会显著降低本地未来一年的劳动力就业水平，尤其是易被机器替代的行业的就业水平。范长煜和唐斌斌（2020）基于弗雷-奥斯本量表，以广东省 606 家企业问卷调查数据评估制造业一线工人岗位被自动化和人工智能易替代的比例近 55%。

但是更重要、更持久、更有普遍意义的岗位替代，在于自动化过程中的人工智能和机器人的应用。人工智能新技术扩散和应用的一个显著趋势是技术成本的降低，但却不能均等地渗透 ( Aghion et al.，2019)。Picado（2017）的研究表明创新的内容和速度是人工智能的技术趋势，这给就业带来的影响取决于自动化与创新之间的较量。另一类关于工业机器人使用以及其对劳动者的影响的结论则较为乐观。Graetz和Michaels（2018）基于跨国样本的研究得出结论机器人应用对劳动力市场整体上没有显著影响。对于此类问题部分学者认为市场、经济本身的自我调节会在这种新技术革命中寻找出新的平衡点，他们的最终结果是在机器人代替大量岗位的同时，新的行业领域会制造出许多新的岗位。Acemoglu和Restrepo（2020）的研究也佐证了这一观点，他们认为自动化通过降低工资会鼓励创造新的劳动密集型工作岗位。他们的观点认为来自其他产业更大的需求会抵消自动化的负面替代效应。他们基于1980-2010的数据研究也佐证了这一观点，新的工作任务、新职业的引入和扩张解释了大约一半的就业增长尤其是劳动密集型的工作任务，相对于资本，新的工作任务能发挥劳动的比较优势。Ernst et al.（2018）认为人工智能技术进步降低了价格成本而促生新的工作岗位。Dauth et al.（2018） 基于德国劳动力市场的数据的研究也发现发现尽管机器人应用会减少制造业的劳动岗位，但同时也能增加服务业的劳动岗位。除此之外，Arntz等（2016）认为 OECD 国家将仅有 9%的工作会自动化，但处于危险中的工作可能不会转化为失业，自动化对就业产生巨大负面影响的可能性不大。同时Mishe和Bivens（2017）的观点认为没有证据表明自动化会导致美国失业或不平等，这与Frey和Osborne（2013）等研究结论完全相反。Akerman et al.（2015）和 Hjort and Pouslen（2019）以挪威和非洲为研究对象的研究也提供了信息技术发展有助于改善劳动力就业的证据。

4. 计划与进度安排

本文计划将中国32个省份、自治区（将西藏剔除，同时将四川与重庆的数据合并）分成技术发达地区与技术欠发达地区，以东部率先发展战略区分不同地区的技术差异。将战略实施地区标记为技术发达地区，即工业机器人使用水平较高的地区。同时通过模型拟合预测战略不实施当地未来的技术水平同时对未来的就业水平进行预测。再将预测结果与现在技术发达地区的就业水平进行比较。

5. 参考文献

[1] brynjolfssone, mcafee a.. thriving in the automated economy[ j].the futurist，2012（2）.

[2] goos，maarten ＆ alan manning ( 2007) ． lousy and lovely jobs: the Ｒising polarization of workin britain. the Ｒeview ofeconomics and statistics，89 ( 1) ，118 －133.

[3] frey c b,osborne m a.. the future of employment: how susceptible are jobs tocomputerisation?[ j].technological forecasting and social change，2017（114）.