制度主导、要素贡献和我国经济增长动力的分类检验

本文依据我国市场化和产权制度改革特征,结合罗默(1999)和巴罗等(2000)的模型及演绎逻辑,将制度引入增长模型诠释要素发展和经济增长关系。数理分析表明,制度越完善,经济增长就越表现为人力资本和技术进步的发展。制度越不完善,经济增长就越受限于制度的发展。利用对数线性模型,将产权制度以直接或与资本相结合形式进入模型,分类检验资本、技术进步、制度、贸易、金融和地域与经济增长的作用关系。OLS和GMM估计结果显示,物质资本、人力资本和产权制度对我国经济增长的解释更具效力,省际面板数据的稳健性检验也印证了上述结论。本文指出,制度不仅直接作用于经济增长,而且还通过影响生产要素投入和配置效率来促进经济增长,即物质资本和人力资本作用包含制度贡献,产权制度是我国现阶段经济增长的最主要动力。     

工业机器人应用与劳动技能溢价——理论假说与行业证据

工业机器人应用诱致生产环境复杂化且易偏向于技能劳动,但现有文献并未重视在不同情境中这种偏向是否会扩大不同性质劳动的收入分配差距.基于此,采用中国2006-2018年工业行业数据,以工业机器人密度刻画工业机器人应用水平,检验中国情境下工业机器人应用对劳动技能溢价的真实影响,并分类考察工业机器人应用诱发技能溢价的生产率效应、劳动岗位更替效应和行业间技术溢出效应的作用差异.结果 表明:中国工业机器人应用正扩大劳动技能溢价,这可归结于工业机器人应用更易于提高技能劳动生产率,并通过非技能岗位替代和技能岗位创造的非对称方式扩大劳动技能溢价,而且在资本密集型、高垄断程度和低劳动保护程度行业中,工业机器人应用的技能溢价效应更显著.同期,工业机器人应用不仅会扩大本行业劳动技能溢价,还能通过技术溢出效应诱发关联行业技能溢价,行业间技术关联性越强则溢出效应越大.     

人工智能技术应用会存在选择性偏向吗？——行业属性与就业偏向

人工智能技术并非均等地应用于不同生产领域，现有文献并未重视人工智能技术会偏向应用于哪个行业，并对就业结构产生何种偏向性影响。文章基于天眼查企业信息数据库，结合中国专利数据库爬取的人工智能专利行业数据，构建行业层面人工智能指数，从上市公司层面检验人工智能技术对劳动就业筛选效应的存在性及其约束条件。研究表明：人工智能技术应用存在岗位和技能的双重偏向效应，这源于制造业智能化创新产出差异导致行业人工智能技术应用差距，诱发岗位和技能就业偏向，尤其会显著提高非程式化认知型岗位劳动占比，引致就业结构出现“单极化”趋势，多重稳健性检验和工具变量处理后结果依然稳健。同时，人工智能技术对不同技术和所有制企业的劳动就业存在非对称影响，更偏向于提高智能型和科技型企业高端技能劳动就业，而国有企业表现出对低端、中端技能劳动就业的保护。此外，人工智能技术在行业间存在明显的涟漪效应，这有助于强化其技能和岗位的选择性偏向，新冠疫情则会进一步加剧人工智能技术对中端技能劳动就业冲击。