近一个世纪以来，机器人自主移动的能力以及执行日益广泛任务的本领一直激发着作家的想象。近年来，机器人从科幻小说的篇页走进现实世界，关于其可能产生的经济影响的讨论也变得无处不在（例如，见《经济学人》2014年；Brynjolfsson 和 McAfee，2014年）。但这些讨论受到一个严重问题的制约——迄今为止，还没有对机器人已经产生的影响进行系统的实证分析。
在近期的一项研究中，我们开始着手解决这一问题（Graetz 和 Michaels，2015年）。我们汇编了一套新数据，涵盖17个发达国家的14个行业（主要是制造业，也包括农业和公用事业），涉及欧洲国家、澳大利亚、韩国和美国。我们的数据集独具特色，包含各国各行业工业机器人的使用情况指标，以及1993—2007年的变化情况。其他经济表现指标则来自 EUKLEMS 数据库（Timmer 等，2007年）。
我们发现，工业机器人提高了劳动生产率、全要素生产率和工资。与此同时，尽管工业机器人对总工时没有显著影响，但有一些证据表明，它们减少了低技能劳动者的就业，对中等技能劳动者的影响程度较小。
初步观察
工业机器人究竟是什么？我们关于这类机器人的数据来自国际机器人联合会（IFR）。IFR 将能够通过编程执行与生产有关的体力任务、且无需人工控制的机器视为工业机器人。（技术定义为“ISO 8373 所定义的操作型工业机器人：一种自动控制、可重新编程、具有多种用途的操作机，可在三个或更多轴上编程，既可固定安装，也可移动，用于工业自动化应用”。）与较早类型的机器相比，工业机器人显著扩大了替代人类劳动的可能性，因为它们减少了自动化流程对人工干预的需求。工业机器人的典型应用包括组装、分配、搬运、加工（例如切割）和焊接——这些应用在制造业中十分普遍；此外还包括收割（农业）以及检查设备和结构（常见于发电厂）。
快速的技术进步使工业机器人的价格（经质量变化调整后）在我们的样本期内下降了约80%。机器人使用量大幅增长并不令人意外。1993—2007年，机器人数量与工时之比平均增长约150%。德国、丹麦和意大利的机器人使用量增幅尤为显著。机器人使用量增长最快的行业是运输设备制造业、化学工业和金属工业。
为了估计机器人的影响，我们利用行业、国家之间以及不同时期的差异。我们加入大量控制变量，并考虑衡量机器人投入的其他方法，以检验 OLS 结果的稳健性。结果呈现出一致的图景：机器人似乎提高了生产率，同时并未导致总工时下降。
探讨反向因果关系
生产率增长较快，会不会导致机器人使用量增加，而非反过来？为回应这一问题及相关疑虑，并进一步揭示机器人的因果效应，我们设计了一种新颖的工具变量策略。我们用来衡量机器人使用量增加的工具变量，是劳动者可被机器人替代程度的指标；该指标依据的是机器人广泛应用之前各行业常见的任务。具体而言，我们将当今工业机器人执行的任务数据，与1980年美国劳动者执行的类似任务数据进行匹配——当时机器人尚未投入使用。随后，我们计算各行业1980年工时中，后来容易被替代的职业所占的比例。行业层面的“可替代性”指数能够有力预测1993—2007年机器人使用量的增长。
使用这一工具变量来捕捉机器人使用量增长的差异后，我们再次发现机器人提高了生产率，并且没有发现其对工时有显著影响。作为检验这一分析有效性的一项重要措施，我们发现，在机器人采用之前的时期，可替代性与生产率增长之间不存在显著关系。
我们以保守方式计算得出，机器人使用量增加平均为年度 GDP 增长贡献了约0.37个百分点，占这一时期 GDP 总增长的十分之一以上。对劳动生产率增长的贡献约为0.36个百分点，相当于生产率增长的六分之一。这意味着，机器人对整体经济的贡献大致可与此前的重要技术相提并论，例如19世纪的铁路（Crafts，2004年）和20世纪的美国高速公路（Fernald，1999年）。其影响也与信息和通信技术（ICT）近期作出的贡献大致相当（例如，见 O’Mahoney 和 Timmer，2009年）。但值得注意的是，机器人仅占资本的略高于2%，远低于以往推动增长的技术所占比重。
讨论与结论
考虑到近期宏观经济学文献对技术总体带来的生产率提升可能已经放缓的担忧，我们关于机器人总体影响的发现颇具意义。Gordon（2012年、2014年）表达了尤其悲观的看法，此外，对长期宏观经济停滞也存在更广泛的担忧（Summers，2014年；Krugman，2014年），尽管也有人仍持较乐观态度（Brynjolfsson 和 McAfee，2014年）。我们预计，随着机器人能力不断提升、服务机器人日益成熟，机器人的有益影响将延续到未来。我们的发现也需要谨慎看待：有一些证据表明，机器人使用的边际回报正在递减，或存在拥堵效应，因此机器人并非促进增长的万能良方。
尽管我们没有发现机器人对总体就业产生负面影响的证据，但按技能组拆分就业（以及工资总额）后，情况更为复杂。机器人似乎减少了低技能劳动者的工时及其工资总额占比，对中等技能劳动者也有一定程度的影响。机器人对高技能劳动者的就业没有显著影响。这一模式不同于近期研究发现的 ICT 影响：ICT 似乎有利于高技能劳动者，却以中等技能劳动者为代价（Autor，2014年；Michaels 等，2014年）。
在进一步的结果中，我们发现工业机器人提高了全要素生产率和工资。与此同时，我们没有发现这些机器人对劳动收入份额有显著影响。
总之，我们发现工业机器人显著促进了劳动生产率和整体经济增长，也提高了工资和全要素生产率。尽管机器人会大规模摧毁就业的担忧并未成为现实，但我们发现了一些证据，表明机器人减少了低技能和中等技能劳动者的就业。
本文与 VoxEU合作发表。本文发表并不代表世界经济论坛认可文中观点。
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作者：Georg Graetz 是乌普萨拉大学经济系助理教授。Guy Michaels 是伦敦政治经济学院（LSE）经济系副教授；欧洲经济政策研究中心（CEPR）研究附属人员。
图片：福特 Transit 面包车在福特克莱科莫装配厂组装期间，机械臂正在车架上进行点焊。路透社/Dave Kaup
