机器人来了。根据一项被广泛引用的研究，大约47%的美国总就业容易受到计算机自动化的影响(Frey和Rahbari 2016年，Frey和Osborne 2017年)。当前自动化浪潮引发了一场有关工作和社会未来的激烈讨论。最近的实证研究强调，机器人在工业生产中的重要性不断上升，已经改变了劳动力市场和整个经济。继Graetz和Michaels(2018)的开创性工作之后，越来越多的文献利用国际机器人联合会(IFR)的行业级数据来研究机器人化对当地劳动力市场(Acemoglu和Restrepo 2020)、个体工人(Dauth等人2020)和职业结构(de Vries等人2020)的影响。
为了更好地理解生产单位为什么采用机器人——以及这种选择的影响——一项新兴的工作深入研究了微观经济数据。Koch等人(2019)使用西班牙公司级数据，首次记录了不同公司采用机器人的差异及其对劳动力市场的影响。斯台普顿和韦伯(2020)进一步表明，西班牙使用机器人的公司实际上导致更多的离岸活动转移到低收入国家，突出了自动化和全球化之间的联系。在这方面，Baldwin(2019)指出了“全球学”概念的更广泛讨论，并阐述了全球化和机器人化的双重性质如何要求“彻底理解形成全球学的技术、经济和政治力量”。这种蓬勃发展的文献将其分析扩展到其他欧洲经济体，包括丹麦(Humlum 2019)、法国(Acemoglu等人2020,Bonfiglioli等人2019)和挪威(Barth等人2020)。
也许令人惊讶的是，在以机器人创新、生产和采用而闻名的德国，关于机器人使用的工作要少得多。主要由于缺乏微观数据，现有工作要么依赖于IFR行业级数据，要么依赖于机器人的替代指标(Zator 2019)。为了填补这一空白，我们最近的论文使用了我们开发的一个新的机器人数据集，来描述德国工厂级机器人使用和采用的状态、最新发展、相关性和潜在决定因素(Deng et al. 2020)。在接下来的内容中，我们描述了调查数据，然后介绍了五个风式化的事实，这些事实揭示了世界上机器人密集度第三高的国家(仅次于韩国和日本，IFR报告2018)在机器人使用和采用方面的巨大行业内异质性。
数据
我们的机器人数据来自IAB建立面板，这是一个高质量、具有全国代表性的面板数据集，每年调查大约16,000家德国工厂。在最近的2019年浪潮中，我们为机器人开辟了一个版块。该调查询问(1)某工厂在2014年至2018年间是否使用机器人;如果是，(2a) 2014 - 2018年每年使用的机器人数量和(2b) 2018年新购买的机器人数量;(3)所安装机器人的特点。机器人的定义严格遵循ISO定义，并且在调查中明确说明了机器人与传统数控机床之间的区别。
由此产生的数据集，据我们所知，是第一个纵向数据集，报告德国工厂层面的直接机器人测量。这是一个由15307家工厂组成的不平衡面板，横跨2014年至2018年。工厂级数据汇总到行业级，与德国行业级IFR数据大体一致，并高度相关。
事实一:机器人的使用很少
数据集中出现的第一个突出特征是:即使在一个机器人密度非常高的国家，机器人在工厂层面的使用也相对罕见。2018年，德国只有1.6%的工厂使用机器人。几十年来，制造业经历了持续的机器人化进程，2018年有8.2%的工厂使用机器人。在非制造业，机器人技术最近才开始应用，2018年0.9%的工厂是机器人用户。尽管使用机器人的工厂所占比例很小，但应该指出的是，2018年，这些工厂雇佣了320万名工人，约占德国劳动力总数的8%。
事实二:机器人的分布是倾斜的
在机器人用户中，机器人高度集中在少数重度用户中，主要集中在制造业。2018年，德国使用机器人最多的5%的工厂拥有52%的机器人库存。根据图1,2018年机器人数量排名前十分之一的制造工厂平均拥有40台机器人，是使用机器人的工厂安装机器人数量中位数的20倍。在排名前十分之一的地区，机器人的分布再次严重倾斜:最高的两个百分位数平均拥有141个机器人。值得注意的是，机器人在非制造业领域的分布明显不那么倾斜。2018年，非制造业用户平均只安装了一个机器人，而排名前十分之一的用户平均安装了七个机器人。
图12018年制造业机器人分布情况
笔记:(1)植物按照2018年报告的机器人数量进行排序。(2)应用调查权重。(3)平均机器人数量四舍五入到最接近的整数。(4)由于分布的偏倚性质，图以对数尺度绘制。
图22014年至2018年的广泛利润率增长
笔记(1)如果工厂在2014年至2018年是否使用机器人的问题上回答“是”，并且2018年的机器人库存不为零，则该工厂在2018年被确定为机器人用户。(2)采用2018年调查权重。(3) 2014年估计的机器人份额是基于报告了整个样本期间机器人使用情况的工厂的子样本。
图3机器人股票的增长分解:粗放型与密集型利润率
笔记:(1)计算基于2014年至2018年每年报告机器人使用情况的被调查工厂。采用2018年调查权重。(2)对于每个行业，机器人采用者对增长的贡献定义为2018年机器人采用者的总机器人存量与2014年现有用户的机器人存量之和的比值。机器人用户对增长的贡献定义为2014年至2018年已经使用机器人的工厂机器人总存量的百分比变化。
事实三:越来越多的工厂开始采用机器人
机器人采用者——即在2014年至2018年期间采用了第一批机器人的工厂——对机器人化的广泛和密集利润的增长做出了重大贡献。从图2可以看出，从2014年到2018年，制造业领域的机器人用户占比从5.16%增长到8.22%，增幅超过50%。非制造业的用户份额几乎翻了一番，从0.51%增加到0.94%。图3将2014年至2018年按行业划分的机器人库存增长分为粗放型和密集型利润率。广泛的利润——2014年至2018年机器人采用者对机器人整体增长的贡献——在几个制造业以及整个非制造业中发挥了重要作用。
事实四:机器人用户是例外
机器人用户与非用户在一些工厂级别的特征上有所不同。根据二元回归估计，机器人用户的平均工厂规模约为非用户的4.2倍。在工厂规模可控的情况下，使用机器人会增加2.7个百分点的低技能劳动力占总就业的比例，增加16.9个百分点的出口概率，增加88.7%的投资概率，增加9.6个百分点的使用最新技术的概率。此外，在机器人用户的样本中，机器人库存增加10%与工厂规模增加3.9%相关。
事实五:笼式机器人用户更加特殊
随着“合作机器人”(cobots)——可以与人类工人合作使用的机器人——的兴起，生产线上机器人的组成正在发生变化。根据调查，只有49%的德国机器人用户报告说，在常规操作中，他们使用的是在保护装置的帮助下与员工分离的机器人(称为“笼式机器人”)，这与新型的协作机器人不同。如事实IV所示，机器人化溢价对于笼型机器人用户更为明显，其比其他机器人用户更大。在控制工厂规模的条件下，笼式机器人用户往往具有更高的劳动生产率，而且更有可能出口。
机器人采用的潜在决定因素
除了程式化的事实，我们还调查了工厂级机器人采用的潜在决定因素。我们感兴趣的是，用户和非用户之间的差异，如事实IV所示，在采用机器人之前是否存在。根据Acemoglu和Restrepo(2018)的任务型理论框架，我们重点研究了五个方面:工厂规模、生产率、低技能劳动力份额、2015年最低工资的引入和出口商地位。回归分析表明，2014年的工厂规模、低技能劳动力份额和出口商地位都与2014年至2018年期间机器人的采用呈正相关。积极的影响在统计上显著，在经济上相当可观，与Koch等人(2019)的发现相呼应。受最低工资规定影响的制造工厂更有可能采用机器人，这与中国最近的证据一致(Fan et al. 2020)。唯一的例外是生产力。在控制工厂规模的条件下，没有证据表明采用机器人的人事前比不采用机器人的人更有效率。
结束语
由于数据可用性的增加，越来越多的文献正在研究机器人的采用及其在微观经济层面的影响。使用新的工厂级数据集，我们首次了解了机器人在德国的使用和采用情况，德国是欧洲机器人密度最高的国家。
展望未来，我们正在使用这个新的微观数据集来研究机器人化的劳动力市场和生产力影响，以补充和扩展我们早期的工作，这依赖于机器人采用的行业水平变化(Dauth等人，2020年)。有了更多的分类信息，我们可以更好地理解机器人化的本质，以及自动化影响工厂和工人的潜在机制。
参考文献
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