工业机器人与中国制造业地区发展差距:后发优势还是先发优势?

本文考察了"机器换人"背景下工业机器人对中国制造业地区发展差距的影响.研究结果表明:由于工业机器人与低技能劳动的替代关系,其应用对地区劳动力比较优势带来一定的冲击,促进了非技术密集制造业的分散化发展,因而对非技术密集行业存在后发优势;但由于工业机器人与高技能劳动的互补关系,其应用巩固了先发地区的技术、人才优势,促进了技术密集制造业的集聚发展,因而对技术密集行业存在先发优势.通过异质性检验发现:工业机器人对非技术密集制造业的分散作用更多存在于华东和西北地区,而对技术密集制造业的集聚作用更多集中在华北、中南和西北地区;在机器人的作用下,非技术密集制造业的分散趋势主要由其行业自东向中、西部转移所致,而技术密集制造业的集聚趋势主要与其行业重心向东部地区收缩有关.     

出口贸易内嵌碳成本因素分解及影响效应研究

本文从政治经济学角度出发,将单位能耗和单位排放综合为内嵌碳成本指标,通过价值模型向碳模型的转换,构建出口贸易内嵌碳成本影响模型。根据相关数据分析发现,我国制造业新增固定资本投资、工业制成品出口比例对于我国单位美元制造业出口能耗量和单位美元制造业出口CO2排放量分别具有正相关的长期影响效应,而制造业人均工资及R&D投资比例的长期影响为负相关,短期波动影响具有累积效应。单位美元制造业出口能耗和单位美元制造业出口CO2排放对制造业新增固定资本投资的冲击具有显著、稳定的正向响应,对制造业人均工资和R&D投资比例的冲击具有稳定的负向响应,工业制成品出口比例的冲击响应方向不确定。     

制造业服务化的就业效应：空间关联、影响机制与异质性

本文基于省级层面投入产出表测算得到的制造业服务化数据,与中国工业企业数据库匹配合并,得到2000—2013年省份-行业层面面板数据,采用动态空间杜宾模型实证探讨制造业服务化对中国制造业行业就业规模的影响效应。研究发现：制造业服务化会显著提升本区域的制造业就业规模,但对于空间关联区域的劳动力市场将产生“虹吸效应”,即降低空间关联区域的就业规模。机制分析发现,制造业服务化主要通过产品创新和市场规模两条渠道来影响制造业就业。异质性分析发现,对于东部地区以及非劳动密集型行业而言,制造业服务化对就业规模的扩大作用与负向空间溢出效应并存;对于中部地区以及劳动密集型行业而言,制造业服务化只存在负向的空间溢出效应;而对于西部地区来说,制造业服务化带来的就业效应尚未显现。拓展性分析发现,服务业集聚水平的提升以及服务业的不断开放,均能显著增强制造业服务化对本区域就业带来的提升效应,同时弱化对空间关联区域劳动力市场的虹吸效应。     

工业智能化对劳动力就业的影响——以甘肃省为例

就业是民生之本，欠发达地区如何利用工业发展解决就业问题是一个值得探讨的问题。因此文章聚焦西北地区的甘肃省，研究工业智能化对劳动力就业的影响，结论是：第一，工业智能化发展对甘肃省劳动力就业总量具有正向影响，根据机制分析可以知道，甘肃省工业智能化的就业创造效应比替代效应强；第二，工业智能化对甘肃省工业的劳动力就业具有显著的正向影响，甘肃省工业的就业创造效应较强，最终导致了劳动力就业总量的增加；第三，工业智能化对农业和服务业的劳动力就业影响不显著，可见工业智能化的应用范围还不够广泛，渗透性不强。根据结论提出建议：充分发挥甘肃省工业智能化的就业创造效应，增加总的就业水平，特别是对甘肃省发展较好的装备制造业进行智能化改造，促进劳动力就业；注重人力资本投资，加大对智能化人才的人力资本投资；增强工业智能化的渗透力，特别是向农业和服务业渗透，构建工业互联网平台，提高生产效率的同时增强与农业、服务业的关联度；政府给予资金支持进行工业智能化改造，提高智能化发展速度。     

工业机器人应用会加剧中国城乡收入差距吗？

基于IFR数据库中国工业机器人数据，在科学测度2007—2019年中国31个省级区域工业机器人渗透度及城乡收入差距的基础上，细致刻画工业机器人应用对城乡收入差距的作用机制。研究发现：工业机器人应用显著加剧了中国城乡收入差距，因而有效处理机器人应用的收入分配效应能为高质量增长和共同富裕战略的协同共进提供重要支撑；工业机器人应用会通过提升就业技术结构高级化水平和资本利润率两个渠道，加剧中国城乡居民收入差距，且工业机器人应用在高劳动收入份额区域内引致的城乡收入差距效应较为显著；工业机器人应用有利于激发产业结构服务化及合理化的演进动力，并对制造业与生产性服务业协同集聚具有催化剂作用。为此，中国政府应及时和准确地预判工业机器人应用对中国目前及未来较长一段时间内经济与社会发展的动态影响，并在享受人工智能时代红利的同时，平抑其对城乡收入差距造成的负面冲击。     

人工智能对制造业劳动力就业的影响

在我国经济转型日益深入、人口老龄化问题逐渐显现的背景下,人工智能运用作为我国产业变革的核心要素之一,其对我国劳动力就业及经济增长将产生深远的影响。本文以四家国内典型制造业企业为例,分析人工智能技术运用对劳动力就业的影响,研究发现:人工智能对制造业劳动力就业产生了一定的负面冲击,同时也带来了更多积极效应。这主要体现在制造业企业的劳动力就业结构出现了显著变化,以及人工智能所带来的高效率输出提高了企业效益。本文揭示了人工智能运用促进劳动力就业结构改善的一种典型作用机理,凸显了该技术对于带动企业经济效益的重要意义。     

工业机器人应用对城镇居民收入差距的影响

研究目标:实证研究工业机器人应用对城镇居民收入差距的影响,并对相关影响机制进行探讨。研究方法:运用双向固定效应模型、工具变量等方法进行因果推断。研究发现:工业机器人的应用显著拉大了城镇居民的收入差距,通过多种稳健性检验和内生性处理后,结论仍然成立。机制分析表明,工业机器人的应用通过对劳动力市场中不同群体就业机会和工资水平的异质性影响进而对整体的收入差距产生作用。此外,分样本回归发现,工业机器人引起的收入差距扩大作用更多地表现在低收入、低教育地区。研究创新:首次利用中国家庭追踪调查和工业机器人使用数据进行研究,并对相关机制进行深入探究。研究价值:从劳动力市场的角度进行分析并为政府决策提供参考。     

机器人、工作任务与就业极化效应——来自中国工业企业的证据

党的二十大报告指出，要“着力促进全体人民共同富裕，坚决防止两极分化”。如何在更好地利用新兴科技的同时促进高质量就业，是推动共同富裕的关键。本文通过理论模型分析表明，由于机器人与不同工作任务的替代弹性不同，机器人使用将导致非常规任务就业增长，常规任务就业减少，产生就业极化效应，且这种极化效应在机器人依赖程度较高的企业中更为明显。接着，本文利用2000～2013年中国工业企业数据库和机器人进口匹配数据的经验证据证明了这一点，相比于常规任务劳动力，机器人显著促进了非常规任务劳动力就业；而且，机器人的就业极化效应在非国有企业、出口贸易企业、规模较大企业中更为显著。进一步的证据表明，机器人确实是通过常规任务岗位替代效应和非常规任务岗位创造效应导致了就业极化；相比于技能偏向，机器人更多体现的是工作任务偏向属性(RBTC)。本文深化了对机器人如何影响就业结构的理解，为制定数字经济条件下的高质量就业政策提供了重要参考。     

煤炭上市公司并购价值效应研究

文章以2008—2011年间发生并购的煤炭上市公司为样本,分别利用事件研究法和EVA对其短期和长期并购价值效应进行分析。结果显示:并购短期内为样本公司带来了显著的正向价值效应,但从长期来看,并购给企业造成了价值的毁损,产生负向价值效应。     

中国制造业FDI撤离的就业效应和应对政策的效果

中国的劳动力成本持续快速上涨,对劳动密集型外商投资企业发展产生不利影响,制造业FDI撤离已初现端倪。本文通过建立模拟中国经济发展过程的动态一般均衡模型,预测了制造业FDI撤离的就业效应并比较不同应对政策的调控效果。研究结果显示,撤资加速了中国资本深化,对就业有明显的负面冲击,劳动参与率显著下降,就业冲击将随着撤资规模的扩大而持续放大。由于劳动力市场的城乡分割,撤资的就业冲击将集中爆发于城镇。对于中国的就业宏观调控,供给管理政策优于需求管理政策,其中降低资本税率的长期综合调控效果最优,是现阶段促进就业的良好突破口。     

社会公共消费替代政府投资的就业效应

本文利用全国及各省市区的时间序列和面板数据,实证分析社会公共消费替代政府投资的就业效应。结果发现:从长期来看,我国社会公共消费替代政府投资的就业效应比较明显,能够显著增加就业和平均工资;但从区域来看,社会公共消费替代政府投资的就业效应存在较大的区域差异,而且社会公共消费替代政府投资的就业效应有递减的趋势。这源于目前中国就业市场并没有完全就业,就业潜力依然比较大。因此,需要界定好社会公共消费和政府投资的边界,努力扩大社会公共消费,改善民生,以直接和间接两种方式作用于就业,努力提高就业水平。     

工业机器人应用如何影响企业内部控制质量?

本文采用2012—2019年中国工业机器人应用数据和制造业上市公司微观数据,借助巴蒂克工具变量思想,实证分析工业机器人应用对企业内部控制质量的影响。结果显示：工业机器人应用有助于提升企业内部控制质量;高素质员工雇佣规模、企业信息透明度和管理层代理成本在工业机器人应用提升企业内部控制质量的过程中发挥着多重中介效应;相对于国有企业,工业机器人应用对非国有企业内部控制质量的提升作用更明显,且地区市场化水平与工业机器人应用在提升企业内部控制质量方面具有替代效应。     

制造业发展带动就业效应分析

制造业是国民经济的基础和支柱,也是吸引就业的重要源泉,由于资本有机构成不断提升,制造业吸纳就业人员的总体能力不断下降。文章试图通过数量分析的方法,证实即使其直接吸纳劳动力的能力虽然会逐步下降,但制造业也能通过带动效应增强相关产业的就业吸纳能力。     

企业避税、债务资本成本与资本结构

文章以我国沪深A股上市公司2010—2014年的数据为研究样本,考察了企业避税程度对资本结构的影响。结果表明,企业避税程度与资本结构负相关,即避税程度越高,资本结构越低,企业避税与债务融资存在着替代效应。进一步研究发现,债务资本成本对企业避税与资本结构的负向关系有显著的促进作用,即随着债务资本成本的提高,企业避税与债务融资的替代效应越强。本研究对现有的关于企业避税经济后果的研究进行了拓展,也为企业资本结构的优化提供了有价值的参考。     

人口红利与中国制造业国际竞争力

本文针对制造业行业面板数据,运用多元回归、费景汉-拉尼斯分解等方法研究人口红利等因素对中国制造业国际竞争力形成的影响及贡献度,分析了人口红利提升制造业国际竞争力的影响和制约因素。研究表明,人口红利、创新能力、管理水平、地理集聚度、对外开放度的增加均能够在一定程度上提升制造业国际竞争力,物质资本水平越高、人力资本水平越高、劳动力市场灵活度越高,人口红利提升制造业国际竞争力的效果越明显,人口红利提升国际竞争力相关因素影响和制约的程度因行业性质不同而有所差异。     

FDI的就业效应:基于江苏三次产业的差异分析

利用江苏1995年-2009年的FDI与就业数据,对江苏FDI的就业效应进行了回归分析。实证研究表明,从总体来看,FDI会促进江苏就业的增加;具体到三次产业,就业效应却又有显著的差异,其中第一产业的就业效应为负,第二和第三产业的就业效应为正,但是总效应为正。因此可以说,江苏吸引FDI使得江苏更多的劳动力得到了就业的机会。     

我国经济转型期教育投资影响就业的两种功能——基于经济学的分析

教育投资影响就业具有人力资本功能和信号筛选功能。教育投资的人力资本功能认为,在连续的劳动力市场上,教育投资在短期内产生就业替代效应,长期内产生就业扩张效应。教育投资的信号筛选功能认为,在分割的劳动力市场上,平稳的教育投资水平对就业量的影响不大,但在教育投资急剧增长情况下,对就业量的影响是复杂的,可能减少就业量,也可能增加就业量。本文运用我国经济转型期数据进行的协整分析表明,我国教育投资长期内对就业产生了扩张效应。然而,我国高等教育投资与基础教育投资对就业产生了不同的影响。基础教育投资表现出更多的人力资本功能,促进就业增长;高等教育投资表现出更多的信号筛选功能,减少就业,这可能与我国高校急剧扩张有关。     

劳动力减少对企业杠杆率的影响：基于转型升级的视角

近年来，我国劳动力数量连年减少，企业用工和经营运作面临前所未有的全新问题。传统的制造业企业被迫减少对劳动力的依赖，并进行相应较大力度的转型升级。与此同时，我国的企业杠杆率也在不断攀升，如何解释杠杆率快速上升的原因成为当前研究关注的重点。基于此，本文分别构建基于宏观视角的VAR模型和微观视角的面板回归模型，分析企业劳动力、转型升级以及杠杆率之间的关系。研究结果显示：劳动力供给整体上会对制造业企业转型升级和杠杆率产生负向冲击；但细分来看，劳动力减少对于劳动密集型、技术密集型行业杠杆率存在显著的负向影响，而对资本密集型行业却不存在这种现象。据此建议：建立相关保障制度，稳定劳动力供给；优化资源配置，提高企业转型升级效率；强化金融服务，落实差异化原则。     

工业机器人应用与全要素生产率提升——基于人力资本升级视角

机器人、人工智能技术的兴起引领了新一轮科技革命和产业变革，对中国经济和社会发展具有重要意义。从人力资本升级视角检验工业机器人应用对制造业全要素生产率的影响机理发现：机器人应用显著提升了制造业全要素生产率，且在资本密集型行业和东中部地区表现更明显。渠道识别显示：机器人应用会引致生产技术升级，通过催生对高技能劳动力的需求并挤出部分低技能劳动力来促进人力资本升级，进而提升企业全要素生产率。研究还发现：机器人应用能够通过产业链传导对制造业上下游行业的全要素生产率产生正向影响。因此，应当分流培养企业内高、低技能人才，合理规划工业机器人的应用进程，提高工业机器人的产业链使用率和研发支持。     

人工智能技术应用的职业替代效应及区域比较分析

人工智能技术应用的不断拓展与深化,使其对职业的替代效应备受各界关注。目前,针对人工智能职业替代效应及其区域比较的研究较少且分析结果存在较大差异,需要基于人工智能实际应用状况对其进行更为客观合理的评估。本文将美国O*NET职业体系与《中国职业大典》进行匹配,利用O*NET各职业的技能特征评级和IFR年度工业机器人安装量数据,运用LASSO回归、随机森林分类器等方法 ,提取影响人工智能职业替代效应的关键职业技能特征变量,测算我国职业大典中各小类、中类和大类职业的人工智能技术替代率,并进行了稳定性检验,研究发现我国七个大类职业的平均职业替代风险为63.23%,职业替代风险整体较高。进一步地,本文结合2020年中国人口普查数据,测算我国31个省市在中类职业层面处于高替代风险的劳动力规模,检验了地区产业结构、人口规模、性别比对人工智能职业替代效应的影响。本文的测算结果能够为动态应对人工智能技术带来的技术性失业问题及其对劳动力市场的冲击提供可靠的基础信息支持,为各地政府因地制宜制定人工智能发展政策,稳定就业提供参考。