王小霞 李磊 蔣殿春

摘要：在人工智能等新一輪科學技術迅速發(fā)展的背景下，從中國工業(yè)機器人應用的現(xiàn)實出發(fā)，結(jié)合企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)，本文通過構(gòu)建Heckman兩階段回歸模型，考察了最低工資上升對工業(yè)企業(yè)機器人技術應用的影響。研究表明：

（1）最低工資上升會提高勞動工資，尤其是低技能工人工資水平，促使企業(yè)引進先進的自動化設備重新組織生產(chǎn)，加快中國企業(yè)的自動化升級進程;

（2）與西部地區(qū)相比，位于最低工資標準較高的東、中部地區(qū)的企業(yè)進行自動化革新的概率更大;

（3）最低工資上升對不同替代性風險、不同規(guī)模、不同要素密集度、不同工資水平等企業(yè)的自動化影響存在差異：替代風險越高、規(guī)模越大、勞動要素越密集、勞工成本占比越高的企業(yè)，在面臨最低工資上調(diào)時使用工業(yè)機器人的可能性越大;

（4）最低工資主要通過成本效應渠道加快中國工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的步伐。

關鍵詞：最低工資;工業(yè)企業(yè);自動化;工業(yè)機器人;勞動力成本

文獻標識碼：A

文章編號：100228482021（03）003212

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

一、問題的提出

工業(yè)機器人等自動化技術的進步正在改變著企業(yè)生產(chǎn)過程的方方面面，也推動著現(xiàn)代工業(yè)制造不斷向前發(fā)展。而工業(yè)機器人的應用水平存在國別差異，按照機器人密度——制造業(yè)中每萬名生產(chǎn)工人所占有各種用途的工業(yè)機器人數(shù)量來看：2017年，中國制造業(yè)中的機器人密度為97臺/萬人，但相同期間內(nèi)美國、日本、德國、新加坡、韓國的機器人密度分別為200臺/萬人、308臺/萬人、322臺/萬人、658臺/萬人、710臺/萬人，中國制造業(yè)行業(yè)的機器人使用水平遠遠落后于這些國家，且剛剛超過全球平均水平（85臺/萬人）。同時，目前只有歐洲和日本的機器人供應商在中國建廠，但在德國和日本卻有六個國家的工業(yè)機器人制造總部[1]，中國工業(yè)機器人安裝市場仍有著巨大的潛力。可以預見，工業(yè)機器人將成為我國傳統(tǒng)工業(yè)行業(yè)升級的一大推動力。

盡管中國的工業(yè)機器人密度仍處于或略高于全球平均水平，但伴隨著自動化的不斷推進，工業(yè)機器人技術日漸成熟，中國企業(yè)對工業(yè)機器人的需求在不斷上升。國際機器人聯(lián)合會（International Federation of Robotics，IFR）發(fā)布的統(tǒng)計報告顯示，2005年中國企業(yè)安裝的工業(yè)機器人僅5000臺左右，但到2018年這一需求增長到了13.32萬臺。2013—2019年，中國不僅連續(xù)七年成為了全球最大的機器人銷售市場，還迅速占據(jù)了全球機器人銷量增長最快市場的寶座。截至目前，中國企業(yè)成功吸收了全球機器人市場份額的1/3[1]。早期，中國工業(yè)的發(fā)展與壯大得益于豐裕的勞動力人口、低廉的人工成本。但近年來隨著用工成本不斷上漲，人口老齡化趨勢日漸加劇，中年勞動力人口不斷下降，中國的傳統(tǒng)工業(yè)已經(jīng)處于機械化、自動化的換擋期，工業(yè)行業(yè)的自動化進程明顯加速。那么，究竟是什么因素加快了中國工業(yè)企業(yè)對機器人的需求？部分學者認為機器人技術的快速普及很可能是由勞動力成本的上升所引起[2]。遺憾的是，鮮有學者以中國特色的經(jīng)濟發(fā)展為背景就此問題展開實證探討。為此，本文擬從最低工資——這一勞動力成本上升的外生沖擊視角探討勞動力成本對中國企業(yè)采用機器人的因果影響。在當前工業(yè)機器人等自動化技術迅速普及的背景下，本研究對系統(tǒng)分析自動化進程背后的動因具有十分重要的意義。

本文實證考察勞動力成本對工業(yè)企業(yè)采用機器人的影響面臨兩大挑戰(zhàn)。第一，目前從企業(yè)層面來衡量機器人的使用情況十分困難。首先，IFR提供了2004年以來中國機器人的使用及安裝情況，但該數(shù)據(jù)僅細分到行業(yè)層面。其次，現(xiàn)有企業(yè)層面機器人使用調(diào)查數(shù)據(jù)僅涵蓋小部分區(qū)域和時間范圍[2]?？紤]到2013年之前中國使用的絕大多數(shù)機器人均從日本等國家進口，本文使用海關數(shù)據(jù)庫中的進口機器人信息來衡量中國機器人的采用情況。第二，機器人使用與勞動力成本之間的內(nèi)生性。為了排除二者之間的雙向因果影響，本文關注到了中國的最低工資。最低工資作為勞動力市場的一項管制政策，其上調(diào)不僅會引起勞動力成本不斷上漲，還會間接影響企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營狀況。此外，最低工資標準的制定與調(diào)整是由省級層面做出，不受企業(yè)因素的影響。最終，本文從最低工資視角考察了勞動力成本上升是否會加速中國工業(yè)企業(yè)的自動化進程。

與以往文獻相比，本文研究可能存在以下貢獻：第一，從微觀層面更清晰地揭示了工業(yè)機器人和勞動力市場之間的復雜關系?，F(xiàn)有文獻的主要焦點是機器人使用對失業(yè)的影響。例如，Acemoglu等[3]借助IFR獲取的美國國家和行業(yè)層面工業(yè)機器人應用數(shù)據(jù)，估計了工業(yè)機器人會對美國就業(yè)和工資產(chǎn)生的影響。然而，僅有少部分文獻側(cè)重分析了工業(yè)機器人等自動化技術應用的決定因素[2-4]，且大多關于機器人采用的實證文獻都是基于IFR提供的數(shù)據(jù)[4-5]。IFR數(shù)據(jù)主要從行業(yè)或地區(qū)層面衡量當?shù)貙C器人使用的強度。相比之下，本文借助海關產(chǎn)品貿(mào)易數(shù)據(jù)，從企業(yè)層面衡量機器人技術的使用，更加關注勞動力成本上升與企業(yè)機器人采用之間的因果關系。第二，補充關于中國最低工資影響的相關研究。一部分文獻研究了最低工資對勞動力市場的影響[6-7]，另一部分文獻發(fā)現(xiàn)中國最低工資調(diào)整對企業(yè)的績效和經(jīng)營決策有很大沖擊[8-12]。區(qū)別于以上文獻，在工業(yè)智能化的大背景下，本文重點考察了最低工資上升與中國工業(yè)企業(yè)自動化之間的關系，豐富了有關中國最低工資經(jīng)濟效應的文獻。

本文剩余部分的安排如下：第二部分通過文獻回顧梳理研究的理論基礎;第三部分描述本文的數(shù)據(jù)來源和計量模型構(gòu)建;第四部分為實證結(jié)果匯報;第五部分為總結(jié)與啟示。

二、文獻梳理與機制分析

（一）最低工資的相關研究

伴隨著最低工資制度的不斷調(diào)整，實施力度不斷加大，針對最低工資標準的實施效果及其影響的研究不斷涌現(xiàn)。目前大量文獻集中考察了最低工資上升對勞動力市場的影響。一些學者認為最低工資上升會顯著提高企業(yè)的勞動成本，降低企業(yè)對勞動力的需求，給就業(yè)帶來不利影響。馬雙等[6]對1998—2007年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，最低工資與企業(yè)平均工資之間存在著正向的、顯著的相關關系：最低工資每上漲10%，制造業(yè)企業(yè)平均工資總體將上升0.4%～0.5%左右。另一些學者則從要素替代及技能偏向性需求的角度對此作了進一步解釋，如Aaronson等[13]基于任務的生產(chǎn)函數(shù)模型，研究發(fā)現(xiàn)由最低工資上調(diào)引起的低技能工人工資上升會促使企業(yè)利用技術代替這部分工人，降低低技能工人的就業(yè)水平。

近年來，部分文獻針對最低工資上升影響企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率等方面也展開了討論。在國外，Luca等[8]對餐飲行業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，城市最低工資標準的上升會顯著提高該行業(yè)整體的退出比率，尤其對于評級較低的企業(yè)。Alvarez等[9]利用智利制造企業(yè)1992—2005年期間的數(shù)據(jù)，從實證角度分析了最低工資上升對企業(yè)生產(chǎn)率的影響，雙重差分模型回歸的結(jié)果顯示最低工資上升對企業(yè)生產(chǎn)率的影響是負向的。以中國為考察對象，Mayneris等[11]的研究表明，在2004年《最低工資規(guī)定》出臺之后，最低工資制度實施力度的增強使得企業(yè)在市場上存活的概率降低。劉貫春等[12]借助中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)最低工資上升會通過增加低生產(chǎn)率企業(yè)退出市場的概率，改變生產(chǎn)率的分布，進而改善資源配置狀況。本文研究與以上文獻一致，主要探討最低工資上升對微觀企業(yè)行為的影響，但本文關注的焦點是企業(yè)自動化，這在當下經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)升級的背景下更加具有研究意義。

（二）最低工資與企業(yè)自動化

根據(jù)Hicks[14]的要素替代理論，當一種要素相對于另一種要素的價格上升時，該要素的需求會下降，勞動要素價格的相對上升將加速企業(yè)用自動化的生產(chǎn)技術來替代勞動力。然而，現(xiàn)有研究表明，最低工資的不斷上調(diào)是近些年工資成本上升的一個重要原因[6-7]。最低工資是企業(yè)平均工資水平的一個反映，是國家規(guī)定的企業(yè)必須支付給勞動者的基本工資報酬。最低工資水平一定程度上反映了一個企業(yè)在某一地區(qū)經(jīng)營的最低勞動力成本，對企業(yè)的生產(chǎn)決策起到束緊的作用。理論層面，根據(jù)勞動市場均衡條件，最低工資一般在市場均衡的工資水平之上，來保證所有的勞動者都能獲得最低收入保障。那么，理性廠商支付給工人的必定是最低工資，從而最低工資的上升會縮小企業(yè)的利潤空間，進而對企業(yè)生產(chǎn)線的自動化升級產(chǎn)生刺激。在實證方面，王小霞等[15]借助專利申請數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)最低工資上升會逼迫制造業(yè)企業(yè)加快技術創(chuàng)新與升級。因此，本文推斷：

假說1：工資成本上升是驅(qū)動工業(yè)企業(yè)自動化的重要原因，而作為工資上升的驅(qū)動力之一，最低工資的不斷上調(diào)會加速工業(yè)企業(yè)的自動化進程。

根據(jù)現(xiàn)有研究表明，最低工資上升會提高低技能工人的工資水平，進而導致部分低技能、低效率工人的就業(yè)率和就業(yè)水平降低。相對于高技能工人，最低工資上升對低技能工人工資和就業(yè)的影響較大[13，16-17]。而另一方面，低技能工人主要從事常規(guī)的、簡單的、重復性的工作，這些工作更容易被自動化的生產(chǎn)技術所取代，尤其是工業(yè)機器人[18]。日本機器人協(xié)會的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，作為一項自動化、智能化生產(chǎn)技術，工業(yè)機器人的使用可以降低機械加工、壓鑄、檢驗、電弧焊接、和裝載與包裝等環(huán)節(jié)的生產(chǎn)成本，而這些環(huán)節(jié)的工人多為低技能的非熟練勞動力，容易被機器所取代[13]。在自動化時代到來之際，大部分從事簡單重復工作的低技能勞動者將受到較大沖擊。因此，本文推測：

假說2：最低工資的上升主要通過提高低技能工人的工資成本，促使工業(yè)企業(yè)引進效率高的工業(yè)機器人來優(yōu)化生產(chǎn)流程、降低生產(chǎn)成本，盡早實現(xiàn)自動化。

從行業(yè)層面來看，長期以來，中國工業(yè)的發(fā)展依賴于低廉的勞動力成本優(yōu)勢，尤其是勞動密集型行業(yè)。這些行業(yè)的特點是勞動力是主要的生產(chǎn)要素，勞動力成本——工資——在生產(chǎn)成本中占據(jù)很大比重。葉林祥等[16]的研究表明，對于勞動密集型企業(yè)而言，最低工資上升不僅會對員工基本工資和加班工資產(chǎn)生影響，對小時工資也存在較大的沖擊。因此，為了尋求經(jīng)營效率的提高，緩解勞動力成本上升的壓力，這些企業(yè)被迫進行自動化變革的概率更高。此外，既有文獻發(fā)現(xiàn)，自20世紀80年代開始，在制造業(yè)中越是勞動密集型的任務越傾向于被自動化，尤其是如加工、組裝等任務通常由低技能工人來完成[19]。

假說3：相對于資本密集型行業(yè)，面對最低工資的不斷提升，勞動密集型行業(yè)企業(yè)進行自動化革新的意愿更強、可能性更大。

三、數(shù)據(jù)來源與計量模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來源

1.工業(yè)機器人數(shù)據(jù)

這里的自動化技術僅限定為工業(yè)機器人，這一方面便于對所研究的問題進行實證分析，另一方面該定義也具有相對的可信度，足以用來驗證最低工資上升是否會激勵企業(yè)更早地應用機器人代替勞動力參與生產(chǎn)。

本文主要采用從中國海關總署獲取的工業(yè)機器人進口貿(mào)易數(shù)據(jù)作為企業(yè)機器人應用的代理變量。之所以用該指標來衡量企業(yè)工業(yè)機器人的使用情況，有幾大主要的原因：

一是現(xiàn)有文獻使用過該指標來代替機器人應用變量。Acemoglu等[4]在研究老齡化與自動化進程時，曾利用國家工業(yè)機器人的進口貿(mào)易量作為機器人使用的衡量標準之一[13];

二是2013年以前中國企業(yè)使用的工業(yè)機器人大多數(shù)都來自于進口。根據(jù)中國工業(yè)和信息化部的報告，2013年，工業(yè)機器人“四大家族”

中國工業(yè)機器人四大家族包括：ABB、庫卡（KUKA）、發(fā)那科（FANUC）、安川電機（YASKAWA）。占據(jù)了中國市場60%的份額，而國內(nèi)自主品牌占比不到10%。此外，國產(chǎn)機器人的大量關鍵零部件依靠進口，國產(chǎn)工業(yè)機器人與歐美日之間的差距依然明顯。三是根據(jù)本文對機器人進口貿(mào)易數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)樣本中接近80%的機器人用于企業(yè)自身的生產(chǎn)與經(jīng)營，僅有10%左右是企業(yè)進口之后轉(zhuǎn)銷給國內(nèi)企業(yè)使用（這部分數(shù)據(jù)暫時無法識別），因此，本文在很大程度上估計的是機器人參與生產(chǎn)的情況（至少80%）

限于篇幅，在這里關于工業(yè)機器人進口貿(mào)易的相關統(tǒng)計分析沒有進行詳細匯報，有需要者可向筆者索取。。綜上所述，工業(yè)機器人進口變量可以較好地反映中國企業(yè)自動化的情況。具體的工業(yè)機器人識別參照王小霞等[2]的做法。

2.最低工資數(shù)據(jù)

最低工資制度是指在勞動者提供正常勞動的情況下，用人單位必須依法支付給勞動者最低報酬的一種法定的強制性制度。最低工資水平的確定取決于很多因素，一般會考慮城鎮(zhèn)居民生活費用支出、職工平均工資、失業(yè)率、經(jīng)濟發(fā)展水平等因素。最低工資水平不僅會隨當?shù)貏趧恿κ袌霏h(huán)境的變化而變化，而且最低工資的變化能夠反映當?shù)氐膭趧恿κ袌霏h(huán)境狀況。各省最低工資標準往往由省勞動與社會保障部門會同工會、企業(yè)聯(lián)合會共同制定，分3～5個檔次，不同省份的不同區(qū)、縣可能采用不同檔次的最低工資標準。為了保證最低工資數(shù)據(jù)的準確性和時效性，本文的最低工資數(shù)據(jù)由作者從各地級市統(tǒng)計局等官方網(wǎng)站手動整理完成。關于最低工資的制定，一個特別值得我們注意的關鍵問題是，最低工資的調(diào)整是由省級層面做出的決定，而不受企業(yè)層面因素的影響。因此，在越來越嚴格的制度管控環(huán)境下，一個地區(qū)的企業(yè)很難通過游說、拖延等來影響最低工資的調(diào)整。

3.企業(yè)層面數(shù)據(jù)

本文企業(yè)層面的詳細數(shù)據(jù)來自于國家統(tǒng)計局對中國工業(yè)企業(yè)的年度調(diào)查和報告。該數(shù)據(jù)庫包含了工業(yè)企業(yè)詳實的財務及經(jīng)營信息，但存在一些樣本的錯誤記錄和統(tǒng)計。為了保證數(shù)據(jù)信息的準確性，遵循既有研究的處理原則[21]，本文對樣本信息和遺漏變量進行了清理。經(jīng)過將處理后的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫與中國海關商品貿(mào)易數(shù)據(jù)庫用企業(yè)名稱與年份進行一對一匹配，本文最終得到一個樣本期間為2000—2013年，包含83萬多家企業(yè)，共2642851個觀測值的微觀數(shù)據(jù)集。其中，有4540家企業(yè)曾進口過工業(yè)機器人，這占到整個樣本的0.32%。汽車制造行業(yè)機器人進口量占機器人進口總量的24.18%。

（二）計量模型構(gòu)建

本文主要的考察對象是中國企業(yè)工業(yè)機器人進口。如大多數(shù)研究國際貿(mào)易的文獻一樣，本文研究面臨的一個重要問題是并非所有企業(yè)都進口工業(yè)機器人，如果將沒有進口工業(yè)機器人的這部分企業(yè)忽略或在樣本中刪除，抑或保留在樣本內(nèi)，最終模型估計的結(jié)果會存在一定的偏差[22]。鑒于存在零值貿(mào)易，本文參考Heckman[23]的做法來解決樣本的自選擇偏差問題。借鑒Heckman兩階段模型，本文將企業(yè)進口工業(yè)機器人的行為分為兩個階段：第一階段是進口決策，即考察企業(yè)是否選擇進口機器人;第二階段是進口機器人數(shù)量（金額），考察哪些因素會影響企業(yè)進口機器人的水平。本文的主要回歸模型如下：

Pr（rijct=1）=（α0+α1lnmwct+Xijctβ+Zctγ+εijct）（1）

lnrobijct=0+1lnmwct+Xijctφ+Zctψ+θλi+μijct（2）

這里，i、j、c、t分別代表企業(yè)、行業(yè)、城市以及時間。方程（1）是機器人進口決策方程，采用Probit模型進行回歸。方程左邊，Pr（rijct=1）是企業(yè)選擇進口機器人的概率，其中，如果企業(yè)進口機器人，即robijct>0，則rijct取1;否則取0。方程右邊，

lnmwct代表城市最低工資標準，是本文的核心解釋變量;Xijct、Zct分別是企業(yè)、地區(qū)層面可能影響機器人進口貿(mào)易的控制變量集合;此外，方程還加入了行業(yè)、時間固定效應。方程（2）是進口機器人多少的數(shù)量方程，采用面板固定效應模型進行估計。方程左邊是企業(yè)實際進口工業(yè)機器人數(shù)量（rob_q）或金額變量（rob_v）的對數(shù)

lnrobijct，右邊同方程（1）設定，唯一的不同是方程（2）引入了λi項（imr），即逆米爾斯比率（inverse Mills ratio），這是Heckman兩階段模型為了克服樣本的選擇性偏差而引入的變量，該變量從第一階段回歸中得到。根據(jù)Heckman的做法，如果估計結(jié)果表明，λi不為0，并且系數(shù)顯著，則說明該模型確實存在自選擇問題，選擇Heckman兩階段的方法進行估計是正確且有效的。

控制變量的選取。為了更加準確地估計出最低工資上升對機器人應用的影響，在考慮了影響最低工資水平和機器人應用的相關因素后，本文選取了如下變量：機器人的相對價格、工資增長率、企業(yè)規(guī)模、資本密集度、盈利能力、融資約束、勞動生產(chǎn)率、企業(yè)年齡、政府補貼、是否出口及所有制類型。由于最低工資可能會受到地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、生活成本、人口老齡化程度等的影響，因此，為了估計的穩(wěn)健性還加入了城市層面的人均GDP、職工平均工資水平、居民物價指數(shù)、人口老齡化程度（65歲以上老人所占比重）、利用外資水平、市場競爭強度。

以上變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1。

四、實證檢驗

（一）基準結(jié)果

本文的樣本區(qū)間是2000—2013年，這有助于驗證最低工資與機器人應用之間的可能關系，表2展示了方程（1）—（2）的初步估計結(jié)果。

第（1）—（3）列是沒有加入任何控制變量用機器人應用對最低工資進行簡單回歸的結(jié)果;

第（4）—（6）列是只加入了企業(yè)層面隨時間變化的可能影響機器人進口的一系列因素，并控制行業(yè)、時間虛擬變量的估計結(jié)果。表2的估計結(jié)果表明最低工資上升確實提高了企業(yè)使用機器人的概率，同時這也預示著最低工資上升會加速中國企業(yè)生產(chǎn)的自動化進程，與本文的初步預期一致。

第（4）列選擇方程和第（5）—（6）列數(shù)量方程中最低工資的估計系數(shù)均是顯著且正向的，但作用較為微弱：選擇方程中，基于Probit模型的估計系數(shù)符號為正，即最低工資上升會顯著提高企業(yè)引進機器人的概率;數(shù)量方程中，最低工資每上升10個百分點，機器人進口金額將增加0.49個百分點，進口數(shù)量將增加0.09個百分點。除此之外，逆米爾斯比率的系數(shù)顯著不為零，說明樣本確實存在選擇偏差問題，本文采取Heckman兩階段進行估計是恰當?shù)摹？紤]到估計結(jié)果的穩(wěn)健性，

第（7）—（9）列為進一步保證最低工資的外生性，加入城市經(jīng)濟發(fā)展水平、職工平均工資及物價水平等變量來再次估計最低工資上升對工業(yè)企業(yè)自動化的影響。在控制了一系列城市層面變量之后，本文的核心結(jié)論依然成立。

其他關鍵變量對機器人應用的影響。在企業(yè)層面：

（1）就業(yè)規(guī)模越大、年平均工資成本上升越快的企業(yè)，從國外引進技術進行生產(chǎn)線升級改造的可能性更大。Cheng等[2]的研究表明勞動力成本的上升是中國機器人應用上升的主要驅(qū)動力。

（2）資本密集度越高的企業(yè)，其生產(chǎn)多為流水線工序，引進工業(yè)機器人進行自動化生產(chǎn)的概率更高。

（3）機器人技術是典型的高資本投入項目，因而資金是技術攻關的重要保障，本文的估計結(jié)果發(fā)現(xiàn)企業(yè)的融資能力是影響機器人進口的一個關鍵因素。在內(nèi)部融資能力層面：利潤率越高的企業(yè)，購買機器人的可能性相對更大：利潤率每上升10個百分點，引進機器人的金額和數(shù)量會分別提高0.28和0.06個百分點。利潤率高說明企業(yè)資金的自我積累能力比較強，具有通過自有資金解決自動化改造的能力，因此更有可能引進機器人參與生產(chǎn)。此外，本文發(fā)現(xiàn)企業(yè)是否引進工業(yè)機器人也或多或少的受企業(yè)面臨的外部融資約束影響。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.考慮企業(yè)對最低工資的遵守程度

最低工資政策的實施效果與企業(yè)遵守情況相關。都陽等[24-25]通過對調(diào)查數(shù)據(jù)進行研究發(fā)現(xiàn)，中國大部分企業(yè)較好地遵守了月最低工資標準。由于中國的最低工資標準相對水平較低，因此與其他發(fā)展中國家相比，企業(yè)對月最低工資標準的遵守較好[16]。然而，為了降低遺漏最低工資標準遵守程度變量可能帶來的估計偏誤，本文進一步做了如下穩(wěn)健性檢驗：

（1）參照許和連等[26]的做法，通過比較月最低工資標準與非技術工人（月）工資水平構(gòu)建最低工資遵守程度指標（obey），并在基準估計方程中將其加以控制;

（2）將樣本范圍限定在外資企業(yè)和國有企業(yè)?，F(xiàn)有研究表明，外資企業(yè)、國有企業(yè)更可能遵守最低工資標準規(guī)定[16]。因此，將全部樣本區(qū)分為兩類：一類是外

資企業(yè)和國有企業(yè)，一類是民營企業(yè)，分別對其進行估計。表3和表4的結(jié)果顯示，在控制了企業(yè)對最低工資的遵守程度之后，最低工資上升對工業(yè)企業(yè)自動化的加速效應依然存在。

2.2004年《最低工資規(guī)定》的出臺

2004年中國政府正式頒布并實施了《最低工資規(guī)定》，此后最低工資標準經(jīng)歷了一次大范圍的實施與調(diào)整。表5區(qū)分2004年之前與之后兩個子樣本進行了進一步檢驗。分時期考察的目的是為了驗證兩個問題：一是最低工資上升的自動化加速效應是否存在時期差異;二是最低工資上升加速機器人技術應用的效應是否存在長期性。表5的估計結(jié)果中，列（1）—（3）是2004年之前的回歸結(jié)果，列（4）—（6）是2004年之后的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)2004年前后最低工資上升對機器人進口的影響存在明顯的差異：在2004年《最低工資規(guī)定》頒布實施之后，最低工資標準與機器人進口呈現(xiàn)顯著的正相關關系，而2004年之前并沒有發(fā)現(xiàn)最低工資上升對企業(yè)引進機器人技術的刺激效應，二者之間反而呈現(xiàn)負向關系。這意味著從長期來看，隨著最低工資標準的持續(xù)上調(diào)，企業(yè)的技術升級與自動化進程在不斷加快。

（三）內(nèi)生性問題

盡管最低工資的調(diào)整相對于企業(yè)而言是外生的，本文的模型也納入了城市層面變量來降低可能的內(nèi)生性問題，但還是會因遺漏部分變量而導致估計結(jié)果存在不一致和偏差。此外，城市最低工資標準的制定可能與企業(yè)進口機器人的行為存在雙向因果關系，進口機器人越多的地區(qū)，對當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展和居民生活的影響也較大，這會間接影響政府調(diào)整最低工資標準的幅度和頻率，進一步導致本文的估計結(jié)果存在偏差。借鑒以往研究最低工資的學者們的做法[27-28]，本文主要采用帶有工具變量的兩階段最小二乘估計方法來解決可能的內(nèi)生性問題。一是利用企業(yè)所處省份其他地區(qū)最低工資標準的均值作為工具變量。同一個省份各個地區(qū)政治、經(jīng)濟、文化等因素比較相似，因此政府制定最低工資的參考標準也類似。此外，企業(yè)機器人進口抉擇主要受本地區(qū)最低工資調(diào)整的影響，而其他地區(qū)最低工資水平對其影響不大，這就同時滿足了相關性和外生性假定。二是滯后一期的最低工資水平作為工具變量。當期最低工資標準是在以前標準的基礎上進行確定，因此上一期最低工資與當期最低工資相關。此外，滯后一期的最低工資水平與當期企業(yè)自動化的選擇無關，因此滿足與誤差項不相關的假定。

在控制了最低工資的內(nèi)生性以后，本文采用兩階段最小二乘估計方法重新對模型進行了回歸，具體結(jié)果見表6。模型第一階段

限于篇幅未予匯報，有需要者可向筆者索取。，無論是利用滯后一期的最低工資還是其他地區(qū)最低工資均值作為工具變量，都與最低工資變量顯著相關：選擇方程的Wald檢驗在1%的水平上拒絕了最低工資嚴格外生的原假設，數(shù)量方程的F檢驗在1%的水平上顯著意味著工具變量滿足相關性的基本假設。第二階段，最低工資標準的估計系數(shù)依然穩(wěn)健為正，并且統(tǒng)計顯著性和系數(shù)值都有了很大的提高。這說明之前沒有考慮內(nèi)生性問題時的結(jié)果可能低估了最低工資上升對企業(yè)自動化的影響。最后一列同時使用以上兩個工具變量回歸的結(jié)果依然穩(wěn)健。

（四）機制檢驗

前文機制分析表明，最低工資上升會通過提高低技能工人工資水平，增加工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)成本，逼迫工業(yè)企業(yè)加快生產(chǎn)的自動化進程。為了驗證這一機制，本文借助現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行了簡單的統(tǒng)計與計量分析。第一，統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，在自動化意愿較強的行業(yè)，低技能工人占到了絕大多數(shù)。利用中國國家統(tǒng)計局2004年工業(yè)企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，本文對不同行業(yè)不同技能工人占比情況進行了描述性分析（見圖1），發(fā)現(xiàn)在工業(yè)機器人應用較多的強自動化行業(yè)

本文的樣本期間內(nèi)，定義“強自動化行業(yè)”為機器人進口存量超過1000臺的行業(yè)。中，低技能工人

低技能工人是指高中及以下學歷的工人，高技能工人是指大學?？萍耙陨蠈W歷的工人。占到了80%左右。在自動化時代到來之際，大部分從事簡單重復工作的低技能勞動者將受到較大沖擊[18]。因此，隨著依賴低技能工人的生產(chǎn)環(huán)節(jié)被改變，工業(yè)機器人的引入將使部分低技能工人面臨被自動化的風險。第二，相對于高技能工人，最低工資上升主要會提高低技能工人的工資水平。鑒于企業(yè)層面不同技能工人工資難以獲取，本文利用國家統(tǒng)計局2002—2009年進行的中國城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)（UHS），借助個體城市之間聯(lián)系構(gòu)建了地區(qū)低技能工人平均工資和高技能工人平均工資指標，以此來間接考察最低工資上升是否會顯著提高低技能工人工資水平，而對高技能工人工資的影響不明顯。在控制了城市層面部分變量之后，表7雙向面板固定效應模型的估計結(jié)果表明，最低工資上升會顯著提高低技能工人工資水平，而對高技能工人工資沒有影響，并且最低工資調(diào)整的滯后效應更大：前期月最低工資每上升1個百分點，當期低技能工人工資會提高約0.13個百分點。最終，最低工資上升提高了工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)成本，逼迫工業(yè)企業(yè)盡早實現(xiàn)自動化生產(chǎn)。

（五）異質(zhì)性分析

限于文章篇幅未予匯報，有需要者可向筆者索取。

最低工資調(diào)整對自動化進程的影響程度取決于很多因素，這也決定了二者之間的效應存在異質(zhì)性。第一，行業(yè)異質(zhì)性。波士頓咨詢集團的一份報告指出，根據(jù)工人的任務類型，汽車、電子、金屬機械以及化工、塑料和醫(yī)藥等行業(yè)最有可能面臨被機器人替代的風險

資料來源：https：∥www.bcgperspectives.com/content/articles/lean-manufacturing-innovation-robotics-revolution-next-great-leap-manufacturing。。本文研究發(fā)現(xiàn)最低工資上升時，高替代風險行業(yè)的企業(yè)引進機器人技術進行生產(chǎn)線改造的意愿更為強烈，而低替代風險行業(yè)則不顯著。此外，機械化、自動化會使許多傳統(tǒng)制造業(yè)，甚至農(nóng)業(yè)和部分服務行業(yè)，從勞動密集型行業(yè)逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y本密集型行業(yè)，在面對最低工資的上調(diào)時，資本密集度越低、勞動要素越密集的企業(yè)其自動化的進程會更快。第二，規(guī)模異質(zhì)性。大、中型企業(yè)擁有強大的資金實力，大量使用機器人等高端機械設備可以產(chǎn)生較好的規(guī)模效應，而融資難等生存困境會限制小企業(yè)機械化、自動化的發(fā)展。第三，工資成本異質(zhì)性。勞動工資成本決定著企業(yè)經(jīng)營成本的大小，影響著企業(yè)的最終獲利能力。在市場競爭的大環(huán)境下，勞動成本越高的企業(yè)越傾向于進行勞動節(jié)約型技術的研發(fā)與創(chuàng)新。第四，區(qū)域異質(zhì)性。我國經(jīng)濟發(fā)展存在區(qū)域性的結(jié)構(gòu)不平衡，相比于西部地區(qū)，東中部地區(qū)由于經(jīng)濟發(fā)展速度較快、水平較高，最低工資標準調(diào)整更頻繁，從而對企業(yè)自動化進程反應更為敏感。

五、結(jié)論與政策啟示

近年來，隨著勞工成本的不斷提高，機器人等自動化技術在我國經(jīng)濟中發(fā)揮的作用越來越大。而現(xiàn)有研究表明，地區(qū)最低工資的頻繁上調(diào)會增加企業(yè)的生產(chǎn)成本，倒逼部分企業(yè)加大研發(fā)創(chuàng)新，用技術與資本替代勞動力?；诖?，本文借助中國工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，從最低工資視角實證考察了勞動力成本與工業(yè)企業(yè)自動化之間的關系。

本文研究表明，最低工資的不斷上調(diào)會加速中國工業(yè)企業(yè)自動化升級的進程。在借助機器人進口貿(mào)易數(shù)據(jù)來測算企業(yè)層面機器人技術應用指標的基礎上，本文實證考察了勞動力成本與企業(yè)自動化之間的關系。鑒于機器人指標存在零值問題，為了避免估計結(jié)果存在樣本選擇性偏誤，本文主要采用Heckman兩階段模型對基準方程進行估計。初步結(jié)果證實，盡管最低工資上升會提高企業(yè)進行生產(chǎn)線升級的意愿，增加企業(yè)應用機器人的規(guī)模，加快企業(yè)的自動化進程。但總體上來看，最低工資的作用較為微弱，且在2004年之后才逐漸顯著。然而，進一步異質(zhì)性的分析顯示，更高的最低工資對機器人采用的影響在不同行業(yè)或不同地區(qū)的企業(yè)之間遠非一致。第一，行業(yè)潛在的、被智能化技術替代的風險程度會顯著影響最低工資的自動化加速效應，替代風險越高、勞動要素越密集的企業(yè)自動化進程受最低工資上調(diào)的影響最明顯。第二，不同規(guī)模、不同勞動工資成本的企業(yè)在面臨機器自動化轉(zhuǎn)變的大趨勢時，其表現(xiàn)會存在差異。較大規(guī)模、較高勞動力成本的企業(yè)在最低工資上調(diào)時自動化表現(xiàn)更為突出。最后，鑒于最低工資水平存在區(qū)域性差異，本文分區(qū)域子樣本考察的結(jié)果顯示東中部地區(qū)企業(yè)會更早地引進機器人技術進行自動化變革，而西部地區(qū)對自動化技術的反應并不明顯。

本文不僅豐富了國內(nèi)外最低工資經(jīng)濟效應的相關文獻，還為國內(nèi)機器人、人工智能的相關研究提供了一個嶄新的視角，同時對政府下一步最低工資標準及自動化技術發(fā)展等政策的制定具有一定的啟示。

首先，機器人技術發(fā)展方面。本文研究發(fā)現(xiàn)2013年之前，中國本土機器人技術的生產(chǎn)和供應水平較低，為了改善生產(chǎn)效率，大多數(shù)企業(yè)選擇從國外引進先進的機器人技術進行自動化升級。值得強調(diào)的是，政府要充分認識到擺脫對國外機器人等自動化技術依賴，加大人力和資本投入來推動我國機器人技術的基礎研究，對“十四五”時期建設世界工業(yè)強國的重要性。

其次，最低工資標準制定方面。勞動力成本和機器人采用之間的關系受到許多因素的影響，如制度設定、特定行業(yè)或地區(qū)。鑒于中國經(jīng)濟在這些維度上的多樣性，政府在制定最低工資標準政策時應該遵循因地制宜、實事求是的原則，秉持科學、嚴謹?shù)膽B(tài)度，不能盲目跟從，以免影響當?shù)仄髽I(yè)的技術升級和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的進程。

第三，就業(yè)和收入保障方面。在長遠的未來，隨著人工智能等技術的不斷進步，越來越多的勞動者會被先進的自動化技術所取代，最終這些自動化技術的使用反過來影響勞動者的就業(yè)和收入。當前我國就業(yè)群體的平均技能水平較低，因此政府應進一步加強在職業(yè)技能教育和培訓方面對不同技能群體的引導與支持，以減少新一輪技術變革引致的結(jié)構(gòu)性、摩擦性失業(yè)以及由此加劇的整個社會的收入不平等。

參考文獻：

[1] International Federation of Robotics. World robotics： industrial robots [R]. Frankfurt： IFR Statistical Department， 2014-2019.

[2] CHENG H， JIA R X， LI D D， et al. The rise of robots in China [J]. Journal of Economic Perspectives， 2019， 33（2）： 71-88.

[3] ACEMOGLU D， RESTREPO P. Robots and jobs： Evidence from US labor markets [J]. Journal of Political Economy， 2020， 128（6）： 2188-2244.

[4] ACEMOGLU D， RESTREPO P. Demographics and automation [R]. NBER Working Paper， No.24421， 2018.

[5] GRAETZ G， MICHAELS G. Robots at work [J]. The Review of Economics and Statistics， 2018， 100（5）： 753-768.

[6] 馬雙， 張劼， 朱喜. 最低工資對中國就業(yè)和工資水平的影響 [J]. 經(jīng)濟研究， 2012（5）： 132-146.

[7] GAN L， HERNANDEZ M A， MA S. The higher costs of doing business in China： minimum wages and firms export behavior [J]. Journal of International Economics， 2016， 100： 81-94.

[8] LUCA D L， LUCA M. Survival of the fittest： the impact of the minimum wage on firm exit [R]. NBER Working Paper， No.25806， 2019.

[9] LVAREZ R， FUENTES R. Minimum wage and productivity： evidence from Chilean manufacturing plants [J]. Economic Development and Cultural Change， 2018， 67（1）： 193-224.

[10]DRACA M， MACHIN S， VAN REENEN J. Minimum wages and firm profitability [J]. American Economic Journal： Applied Economics， 2011， 3（1）： 129-151.

[11]MAYNERIS F， PONCET S， ZHANG T. Improving or disappearing： firm-level adjustments to minimum wages in China [J]. Journal of Development Economics， 2018， 135： 20-42.

[12]劉貫春， 陳登科， 豐超. 最低工資標準的資源錯配效應及其作用機制分析 [J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟， 2017（7）： 62-80.

[13]AARONSON D， PHELAN B J. Wage shocks and the technological substitution of low-wage jobs [J]. The Economic Journal， 2019， 129（617）： 1-34.

[14]HICKS J. The theory of wages [M]. London： Palgrave Macmillan， 1963.

[15]王小霞， 蔣殿春， 李磊. 最低工資上升會倒逼制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級嗎？： 基于專利申請數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析 [J]. 財經(jīng)研究， 2018（12）： 126-137.

[16]葉林祥， GINGLING T H， 李實， 等. 中國企業(yè)對最低工資政策的遵守： 基于中國六省市企業(yè)與員工匹配數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究 [J]. 經(jīng)濟研究， 2015（6）： 19-32.

[17]邸俊鵬， 韓清. 最低工資標準提升的收入效應研究 [J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究， 2015（7）： 90-103.

[18]LORDAN G， NEUMARK D. People versus machines： the impact of minimum wages on automatable jobs [J]. Labour Economics， 2018， 52： 40-53.

[19]GROOVER M P， WEISS M， NAGEL R N. Industrial robotics： technology， programming， and applications [M]. New Delhi： McGraw-Hill Higher Education， 2012.

[20]王小霞， 李磊. 工業(yè)機器人加劇了就業(yè)波動嗎： 基于中國工業(yè)機器人進口視角 [J]. 國際貿(mào)易問題， 2020（12）： 1-15.

[21]CAI H B， LIU Q. Competition and corporate tax avoidance： evidence from Chinese industrial firms [J]. Economic Journal， 2009， 119（537）： 764-795.

[22]WESTERLUND J， WILHELMSSON F. Estimating the gravity model without gravity using panel data [J]. Applied Economics， 2011， 43（6）： 641-649.

[23]HECKMAN J J. Sample selection bias as a specification error [J]. Econometrica， 1979， 47（1）： 153-161.

[24]都陽， 王美艷. 中國最低工資制度的實施狀況及其效果 [J]. 中國社會科學院研究生院學報， 2008（6）： 56-62.

[25]孫中偉， 舒玢玢. 最低工資標準與農(nóng)民工工資： 基于珠三角的實證研究 [J]. 管理世界， 2011（8）： 45-56.

[26]許和連， 王海成. 最低工資標準對企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響研究 [J]. 世界經(jīng)濟， 2016（7）： 73-96.

[27]孫楚仁， 田國強， 章韜. 最低工資標準與中國企業(yè)的出口行為 [J]. 經(jīng)濟研究， 2013（2）： 42-54.

[28]趙瑞麗， 孫楚仁， 陳勇兵. 最低工資與企業(yè)價格加成 [J]. 世界經(jīng)濟， 2018（2）： 121-144.

[本刊相關文獻鏈接]

[1] 李后建， 郭安達. 國有股權、最低工資標準與企業(yè)員工在職培訓 [J]. 當代經(jīng)濟科學， 2020（3）： 39-55.

[2] 王雅麗， 張錦華， 吳方衛(wèi). 最低工資提升對農(nóng)民工收入影響的再考察： 基于全國流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析 [J]. 當代經(jīng)濟科學， 2019（4）： 38-47.

[3] 吳忠， 關嬌， 何江. 最低工資標準測算實證研究： 基于CRITIC-熵權法客觀賦權的動態(tài)組合測算 [J]. 當代經(jīng)濟科學， 2019（3）： 103-117.

[4] 張學鵬， 宋蕾. 我國最低工資標準及其變動的決定因素實證分析 [J]. 當代經(jīng)濟科學， 2018（5）： 117-123.

[5] 李后建， 王穎. 最低工資標準如何影響企業(yè)產(chǎn)能過剩 [J]. 當代經(jīng)濟科學， 2017（6）： 79-90.

[6] 張抗私， 周曉蒙. 就業(yè)結(jié)構(gòu)緣何滯后于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型： 人力資本視角的微觀解釋： 基于全國調(diào)研數(shù)據(jù)的實證分析 [J]. 當代經(jīng)濟科學， 2014（6）： 11-19.

[7] 楊新銘， 羅潤東. 技術進步、工資差距與人力資本形成 [J]. 當代經(jīng)濟科學， 2007（5）： 31-39.

責任編輯、校對： 鄭雅妮

Does the Rising Minimum Wage Accelerate the Automation of Industrial Firms？

—A Thinking Based on the Import of Chinese Industrial Robots

WANG Xiaoxia1， LI Lei2， JIANG Dianchun2

（1. School of Economics， Tianjin University of Finance and Economics， Tianjin 300222;

2. Center for Research on Multinational Corporations， Nankai University， Tianjin 300071）

Abstract： In the context of the rapid development of a new round of science and technology such as artificial intelligence and the reality of Chinese industrial robot application and the micro-data of firm level， this paper constructs a two-stage regression model of Heckman and investigates the impact of the rise of minimum wage on the application of industrial robots. The results demonstrate that， （1） rising minimum wages will increase labor wages， especially for low-skilled workers， urge firms to use advanced automation equipment-industrial robots to displace some low-skilled workers and accelerate the automation of Chinese enterprises; （2） enterprises in the eastern and central region with higher minimum wages are more likely to automate than in the western regions; （3） the effect of the increase of the minimum wage on the automation of enterprises is heterogeneous： the higher the substitution risk， the larger the scale， the more intensive labor factors， the higher the labor cost， the greater the possibility of using industrial robots when the minimum wage rises; （4） The upward adjustment of the minimum wage standard will accelerate the pace of transformation and upgrading of Chinese enterprises through the channel of cost effects.

Keywords： minimum wage; industrial firms; automation; industrial robots; labor cost