在美国，在过去20年里，75%以上的行业的市场集中度提高了(Grullon等人，2019年)，而平均利润率上升的主要原因是高利润企业能够掌握更多的市场份额(De Loecker等人，2020年)。这种上升的市场力量反过来又与劳动总收入占比下降紧密相关(Autor等人，2020年)。这些趋势在美国尤其强烈，但在其他国家也发现了这些趋势，尽管有些减弱(Diez等人，2019年)。例如，Andrews等人(2016)发现，全球前沿企业——即某一行业和某一年度内生产率最高的前5%的企业——在所有经合组织成员国中，相对于落后企业，市场份额显著增加。
一个重要但尚未解决的问题是:这些模式的潜在驱动因素是什么?1对观察到的生产率分散和市场力量集中增加的解释包括有限的反垄断执法和不断增加的监管(Gutierrez和Philippon 2018年)，或全球化导致的进口竞争增加(Autor等人，2020年)。但有一个关键的解释，由《经济学人》(2016)和许多其他，是角色技术．如果新出现的技术成为可能，并且主要集中在一个行业中最具生产力的公司身上，这些“超级明星公司”就会变得更有生产力，获得更多的市场份额，收取更高的加成，赚取更高的利润。然而，关于技术是这种超级明星模式出现的驱动因素的经验证据仍然相当有限。
在最近的一篇论文(Stiebale等人，2020年)中，我们研究了工业机器人在塑造欧洲制造业企业层面生产率、加成、销售和利润分布方面的作用。全球机器人市场增长强劲:2017年，机器人销售额增长了21%，达到160亿美元的新高，这还不包括软件、外设和系统工程的成本。机器人已经在许多方面彻底改变了制造业生产，并已成为新型节省劳动力技术的象征。2此前的研究主要关注它们对劳动力市场的影响(Acemoglu和Restrepo 2020, Dauth等人2017)。我们将注意力转移到生产率、加成和利润上，从而补充了Acemoglu等人(2020年)和Koch等人(2019年)关于机器人在企业层面采用的最新研究。
实证的策略
我们的实证分析结合了六个欧洲国家(法国、德国、意大利、西班牙、芬兰和瑞典)从2004年到2013年工业机器人的工业水平库存数据和公司的资产负债表数据。我们分两步进行。在第一步中，我们采用了Ackerberg等人(2015)和De Loecker和Warzynski(2012)最近的生产函数估计技术，以衡量企业层面的生产率和加成。在第二步中，我们使用这些变量来评估机器人对特定行业、国家和年份内企业层面生产率和加成分布的影响。
关键结果是，生产能力强、盈利能力强的公司增长表现更好(就生产率和加成率而言)，这是一些(尽管不是全部)欧洲制造分支机构的特征。在调查哪些行业倾向于表现出这种“超级明星模式”时，我们发现，在机器人化程度更高的环境中，这种模式要强烈得多。
图1用一个例子说明了这一发现。这两个面板展示了两个不同的制造业的生产率(TFP)分布的演变，它们的机器人化程度相差甚远。从2004年到2013年，汽车行业(上图)的机器人密度出现了惊人的增长。对于这个高度自动化的行业，我们发现TFP分布的第90百分位与第75百分位和中位数相比增长不成比例。也就是说，随着时间的推移，生产率最高的汽车生产商比生产率较低的生产商提高生产率的速度要快得多。在底部的面板中，我们展示了非金属矿物产品(如陶瓷和玻璃)制造分支的同样的生产力演变，在2004年至2013年期间，这一领域的机器人化几乎没有变化。在底部的面板中，我们发现上十分位数的增长率实际上低于中位数。换句话说，在2004年初期生产力水平最高的陶瓷和玻璃生产商，直到2013年之前的生产率增长都低于生产率较低的同行。在这个(非机器人)行业中，没有巨星模式。
图1两种制造业企业层面生产力分布的演化
(一)汽车工业
(b)非金属矿物产品
注意:图1展示了2004年至2013年TFP分布的不同百分比的演变，以两个具有不同机械化程度特征的制造业为例:汽车(机器人密度的高增长，图a)和其他非金属矿物产品(机器人密度的低增长，图b)。
图2为标记的分布重复了这个练习。它再次显示了两个不同制造分支的标记百分比的演变。在汽车行业，每千名工人的机器人数量大幅增加，第75百分位和第90百分位的加成比中位数(上图)增长得要强劲得多。相比之下，这种模式并不存在于电子工业(底部面板)，因为它没有很强的机器人化。在这里，第90百分位的企业水平加成实际上在样本的头几年大幅下降，并显示出低于第75百分位和中位数加成的增长。
图2两个制造业企业层面加价分布的演变
(一)汽车工业
(b)电子
请注意．图2显示了从2004年到2013年加成率分布的不同百分比的演变，例如两个制造业:汽车行业(机器人密度的高增长，图a)和电子行业(机器人密度的低增长，图b)。这些百分比是使用销售加权公司级别加成计算的。资料来源:Amadeus, IFR, OECD Stan, Eurostat SBS，自己计算。
这些例子表明，超级明星模式的出现——即在原本生产率和利润都很高的公司中出现更强的生产率和加成增长——与更高程度的机器人化是一致的。在我们的论文中，我们进行了一系列的鲁棒性检查，以表明该模式在更广泛的范围内成立。我们的研究结果表明，工业机器人库存的增加会不成比例地使处于生产率分布顶端的公司受益。更具体地说，机器人似乎刺激了初始生产率最高的前20%公司的全要素生产率的提高，但对行业内其他公司的影响却微不足道。对加成率的影响也表现出相当大的异质性。虽然机器人化对处于全行业分布中下游的公司的加成产生了负面影响，但它允许前10%的公司进一步提高加成。
深入研究其内在机制，我们发现内生技术采用理论的支持。当边际成本降低带来的预期收益大于采用该技术的固定成本时，企业就会投资提高生产率的技术，如工业机器人。由于产量和销售额较高的大公司往往受益更多，它们可能更愿意承担固定的投资成本。我们一直发现，成功的企业不仅提高了生产率和利润，还看到了销售额和整体盈利能力的上升，即采用机器人带来的额外收益似乎超过了所产生的固定投资成本。
最后，我们提供的证据表明，机器人的增加刺激了行业销售集中度的提高，这导致了劳动收入占比的下降。Autor等人(2020年)在其有影响力的研究中表明，高生产率企业的特点是在增值或销售中，企业特有的劳动力成本份额较低。无论出于何种原因，如果这些公司获得了更高的市场份额，这种行业内的再分配往往会压低该行业的总劳动力份额。我们通过阐述这一模式的一个特定驱动因素来补充这一文献:机器人作为技术变革的一个例子，似乎已经刺激了这种重新分配，从而减少了全行业的劳动收入份额，在更多机器人化的制造分支中表现得更强。
政策影响
企业间生产率和加成的日益分散对社会产生了更广泛的影响。由于生产率高的企业通常支付更高的工资，这可能会进一步推高这些企业中收入最高的人的工资，导致家庭收入的差距扩大。也许更重要的是，从最近的技术进步中获益最多的可能是资本所有者和企业所有者。Dauth等人(2017)提供了具有启发性的经验证据，表明机器人可以提高生产率，但不能提高平均工资。我们的分析强调了工业机器人可能影响总劳动力占比的一个关键渠道:市场份额向成功企业重新分配，这些企业往往在绝对值上支付更高的薪酬，但同时能够将更大份额的收入作为利润保留下来。
这些趋势要求采取一种经济政策方法，支持更广泛范围内的生产率增长，而不仅仅是技术前沿的顶级企业，并更公平地分配新技术带来的租金。目前，资产所有权和利润收益的分配高度不平等。新技术对功能性收入分配(更高的利润和更低的劳动收入份额)的影响也意味着个人收入分配的不平等加剧。抵消涉及分配问题的有用政策步骤可以是促进利润分享、雇员股票期权或类似安排的措施。这些工具的目标是在整个社会中更广泛地分配资产所有权。
参考文献
Acemoglu, D, C lelbig和P Restrepo(2020)，“与机器人竞争:来自法国的企业层面证据”，技术报告23285，波士顿大学。
阿塞莫格鲁，D和P雷斯特雷波(2020)，《机器人与工作:来自美国劳动力市场的证据》，政治经济学杂志128(6): 2188-2244(参见Vox列在这里）.
Ackerberg, D A, K Caves和G Frazer(2015)，“近期生产函数估计量的识别性质”，费雪83(6): 2411 - 2451。
Andrews, D, C Criscuolo和P N Gal(2016)，《最佳与其他:全球生产率放缓、企业差异和公共政策的作用》，OECD生产率工作文件第5号，11月。
Autor, D, D Dorn, L F Katz, C Patterson和J Van Reenen(2020)，《劳动收入占比的下降与超级明星企业的崛起》，经济学季刊135(2): 645 - 709。
Dauth, W, S Findeisen, J Suedekum和N Woessner(2017)，“德国机器人——工业机器人对工人的影响”，CEPR讨论论文12306(另见Vox专栏)在这里）.
Diez, F, J Fan和C Villegas-Sanchez(2019)，”全球减少竞争， VoxEU.org, 8月2日。
De Loecker, J, J Eeckhout和G Unger(2020)，“市场力量的崛起和宏观经济影响”，经济学季刊135(2): 561 - 644。
De Loecker, J和F Warzynski(2012)，“加成与企业出口地位”，美国经济评论102(6): 2437 - 2471。
经济学家(2016),超级明星的崛起,特别报道。
格鲁隆、G、Y拉金和R迈克尔利(2019)，《美国产业越来越集中吗?》”,财务审核23(4): 697 - 743。
Gutierrez, G和T Philippon(2017)，“美国的竞争和投资下降”，国家经济研究局工作论文第23583号。
科赫，M, I Manuylov和M Smolka(2019)，“机器人与企业”，CESifo工作文件第7608号(另见Vox专栏)在这里）.
Stiebale, J, J Suedekum和N Woessner(2020)，“机器人与欧洲超级明星企业的崛起”，CEPR讨论论文15080。
尾注
1见John van Reenen在Vox视频中讨论超级明星公司的崛起在这里．
2查看VoxEU上的各种专栏在这里．
