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工业机器人应用对制造业劳动生产率的影响研究(3)

来源:就业与保障 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-02-11 14:08
作者:网站采编
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摘要:3 数据来源以及指标选取 3.1 数据来源 工业机器人数据来源于世界工业机器人协会IFR,它统计了各个国家分行业从1993年以来工业机器人应用量,包括存量和新

3 数据来源以及指标选取

3.1 数据来源

工业机器人数据来源于世界工业机器人协会IFR,它统计了各个国家分行业从1993年以来工业机器人应用量,包括存量和新装量,考虑到工业机器人对行业的整体影响,这里采用存量数据,虽然中国近几年工业机器人安装量飞速发展,但受制于起步晚、人口基数大,人均机器人数量依然小于世界平均水平,本文采用欧美工业化国家作为样本,考虑到欧美西方工业化国家机器人应用范围和深度位于世界前列,具有较好的代表性和研究价值,可以为我国机器人的应用发展提供有益的启示;另外,西方发达国家具有更加完整和规范的行业统计数据,便于进行调查研究,因此综合考虑本文选取了欧美国家德国、法国、意大利、西班牙、奥地利、荷兰、芬兰、英国、捷克、斯洛伐克、瑞典、丹麦和美国13个发达工业化国家作为样本,并根据工业机器人密度大小情况,将13个国家的样本划分为大密度地区和小密度地区,并进行了分类回归,将德国、法国、意大利、西班牙、芬兰、丹麦、瑞典,美国归类为大密度地区,将剩余几个国家归入小密度地区。

制造业数据来源于KLEMS数据库2019年版本,各国对外直接投资数据来源于联合国对外贸易发展数据库UNCOMTRADE。

3.2 具体指标和选取方法

核心解释变量为工业机器人应用量,为了全面衡量工业机器人对制造业的影响,本文采用IFR工业机器人存量水平数据而非当年新安装量,如中国2018年的工业机器人新安装量远超其他国家,但整体行业应用密度水平依然不到世界平均量,工业机器人密度可以较为全面的衡量一国某个行业工业机器人应用的程度,这消除了不同国家不同行业从业人数的差异,从而使国家和行业之间更具可比性 (IFR,2018)[17],密度的具体计算方法为制造业每万人所拥有的工业机器人数量,即:

其中,EMP为制造业从业人员数量,单位为万人,Robot为工业机器人当年的存量,为了分析制造业不同细分行业的具体影响,本文同时测度了其细分行业的工业机器人密度,但IFR机构和KLESM数据库的细分行业分类存在微小差异,这里本文根据行业相似度做了一些调整和合并,具体见表1。

表1 制造业细分行业合并对照表IFR制造业数据分类ISIC Rev.4制造业分类KLESM数据库 细分行业合并分类总制造业 总制造业 总制造业10-12-食品、饮料 10-12-食品、饮料、香烟 食品饮料13-15-纺织 13-15-纺织、服装、皮革 纺织16-木材、家具17-18-纸张16-18-木材、纸制品、印刷品 木制品19-22-塑料、化学品 19-焦炭和精炼石油制品19-制药、化妆品 20-21-化学品20-21-其他化学品 22-23-橡胶、塑料制品及其他非金属矿产品22-橡胶、塑料制品 (非汽车)23-玻璃、陶瓷、石材、矿产品等 (非汽车)化学制品、矿产品加工

续 表IFR制造业数据分类ISIC Rev.4制造业分类KLESM数据库 细分行业合并分类总制造业 总制造业 总制造业24-28-金属24-基本金属 24-25-基本金属、金属制品 (除机械设备)25-金属制品 (非汽车) 28-机械设备28-工业机械金属及机械设备26-27-电气、电子 26-27-电子和光学设备 电子和光学设备29-汽车30-其他交通工具29-30-交通工具 汽车和其他交通工具91-其他制造业 31-33-其他制造业,机器修理装配 其他制造业

被解释变量为劳动生产率 (VA_H),数据主要来源于EUKLEMS,主要包含了欧美几个发达国家的行业投入和产出数据,包括行业层面的产出增加值、总产出值、从业人数、工作小时数等数据, 本文借鉴 Graetz和 Michaels (2018)[3]的做法,用单位小时的产出增加值 (VA)作为劳动生产率的度量,即:

其中,H_EMP为某一行业工人在1年内所投入的总工作时数。

选取研发投入 (R&D)作为控制变量,研发投入衡量了当年一国在某一产业内用于研发的总投入,研发投入对新技术的产生具有重要的推动作用,新的生产方式或者生产工具带来生产流程的变革,从而使生产更有效率,促进产出的增长。

对外直接投资 (FDI),数据来源于联合国对外贸易数据库 (UNComtrade),衡量一国接受国外其他国家对本国的直接投资额,根据国际贸易理论,FDI是技术外溢和扩散的手段,也在一定程度上为投资流入国带来先进的生产技术和管理经验,从而促进生产效率的提高。

选取计算机和信息通讯设备投入 (ICT)作为控制变量,这里参考Dauth等 (2017)[6]、Graetz和Michaels (2018)[3]的处理方法, 在包括计算机设备 (IC)和电子通讯设备 (IT)的投入值的同时,加入数据库、软件等投入值作为广义电子信息设备投入值的衡量,90年代计算机等电子信息技术在制造业中广泛应用对美国和欧洲制造业劳动生产率的提升有促进作用。

文章来源:《就业与保障》 网址: http://www.jyybzzz.cn/qikandaodu/2021/0211/1112.html



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