产业机器人对就业的影响
发布时间：2021-09-21 22:08
随着AlphaGo战胜李世石,无人驾驶技术不断成熟,人工智能、机器人成为热议的话题,大家越来越关心以机器人为代表的自动化技术对于人类的影响。一方面机器人可以代替人类从事很多危险的工作,避免人类可能发生的伤亡,或者代替人从事简单重复或者高强度的劳动,将人从从单调的工作中解脱出来;另外一方面,机器人产业本身的发展,也会创造相应的劳动需求,使得就业增加,机器人也可以使得生产的成本降低,生产效率提升,使得整个社会的产出增加,增加整个人类的福祉。两个方面的影响交织,使得其影响比较复杂。在国外,劳动参与率不断降低,资本收入占国民收入的比例不断增加,劳动力市场极化,中产阶级衰落,无工作的经济复苏,都成为发达国家经济的重要特点,就业问题成为关心的焦点;在我国,用工荒,劳动力成本上升,人口老龄化问题突出,机器人大规模投入使用,使得我国的劳动力市场形势错综复杂。综合国内外劳动力市场的状况,可以发现机器人大规模的使用都是劳动力市场需要面对的问题,需要清楚机器人对就业的影响,需要清楚机器人对工资的影响,并确定其影响大小。机器人大规模的使用属于技术进步范畴,因而将技术进步对就业的影响作为理论基础,技术进步对于就...
【文章来源】：武汉大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
侧造业鱿业人员乎均工资数据来涯:国家统计局
合会（ＩＦＲ）。中国机器人的安装量统计数据源自１９９９年，主要来自机器人制造??商主动提交的报告。自２００４年，全球所有的供应商开始提供他们的机器人相关??数据，使得统计数据更加完整。从２０１３年起，中国的数据由中国机器人产业联??盟来提供，全球所有其他的则直接给国际机器人联合会提供数据。机器人分类的??数据是按照产业来分类，主要是面向产业的，不包括家庭等使用的机器人数据。??本文使用的人口数据来自于中国人口和就业统计年鉴、中国人口普查资料、中国??统计年鉴。中国的机器人的行业数据大约有１０％的没有分类，为了处理方便，将??其按照行业占比分配到其他行业中。本文使用的计量软件是ｓｔａｔａｌ２．０。??５．１数据描述??中国机器人自２０１３年安装量全球第一，超过日本，连续多年第一，累计安??装量快速上升，我国己经成为机器人消费大国。从图５．１可以看出来机器人快速??增长的趋势。我国机器人人均量比较低，相对于其他发达国家差距还很大，至??２０１４年每十万人不到３０台，相对于发达国家每十万人上百台还有很长的路要走，??从图５．２可以看出机器人密度增长也很快，每十万人从２０００年左右几乎为零，??到近几年达到几十台，发展迅速。????—?一??
从前面的（４．３４）式知道回归右边的自变量主要是利用不同地区不同产业劳??动力数量和该行业总体劳动力数量以及机器人数量变动计算而来的，定义此量为??机器人的渗透率（ｅｘｐｌｏｓｕｒｅｔｏｒｏｂｏｔ）：??ＥｔＲｓ＝ＹＡ令（５．１）??ｉｅ／??其中亡为地区ｚ？产业的就业人数的比例，尽为／产业的总的从业者数量，??Ｌｓ??．为ｉ行业机器人数量的变化，下标／为产业，下标〃为地区。??按照式（５．１）可以计算出各省的机器人渗透率，利用２００９年的各地区各产业??的就业人数可以计算出２００９到２０１４年之间机器人渗透率的值，可以视作长的??ＥｔＲ值，可以得到图５．３，从图５．３可以看出来各个省的机器人渗透率的情况，主??要是沿海地区使用机器人较多，行业内的工人面临被机器人替代的概率较高，从??沿海到内陆有一个渐变的趋势，内陆省份相对受到的影响较小。??
【参考文献】：
期刊论文
[1]社会性别视角下女大学生就业质量的影响因素分析——基于福建省五所高校的调查[J]. 王慧,叶文振. 人口与经济. 2016(05)
[2]城镇居民劳动参与的工资弹性分析——基于人口特征的视角[J]. 周闯. 中国劳动. 2015(22)
[3]中国会出现机器人对人工的规模替代吗?——基于日韩经验的实证研究[J]. 马岚. 世界经济研究. 2015(10)
[4]人口老龄化区域类型划分与区域演变分析——以中美日韩四国为例[J]. 王志宝,孙铁山,张杰斐. 地理科学. 2015(07)
[5]基于贝叶斯面板模型的扩展C-D生产函数估计及实证[J]. 曾昭法,米先华. 统计与信息论坛. 2014(07)
[6]人口老龄化过程中我国劳动力供给变化特点及面临的挑战[J]. 童玉芬. 人口研究. 2014(02)
[7]刘易斯拐点、劳动力供求与产业结构升级[J]. 沈于,朱少非. 财经问题研究. 2014(01)
[8]中国就业增长与城镇化水平关系的实证研究[J]. 汪泓,崔开昌. 南京社会科学. 2012(08)
[9]中国技术进步对劳动力素质影响的实证研究[J]. 赵利,姜均武. 经济经纬. 2011(02)
[10]我国制造业技术进步的就业效应——基于25个行业的实证分析[J]. 陈泽聪. 科技进步与对策. 2011(01)
博士论文
[1]中国就业结构演变及就业的产业结构发展趋势研究[D]. 奉莹.西南财经大学 2010
[2]技术进步与人力资本形成[D]. 周礼.浙江大学 2006
硕士论文
[1]我国劳动密集型制造业“刘易斯转折点”实证分析[D]. 赵鸿宇.辽宁大学 2012
本文编号：3402582
【文章来源】：武汉大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
侧造业鱿业人员乎均工资数据来涯:国家统计局
合会（ＩＦＲ）。中国机器人的安装量统计数据源自１９９９年，主要来自机器人制造??商主动提交的报告。自２００４年，全球所有的供应商开始提供他们的机器人相关??数据，使得统计数据更加完整。从２０１３年起，中国的数据由中国机器人产业联??盟来提供，全球所有其他的则直接给国际机器人联合会提供数据。机器人分类的??数据是按照产业来分类，主要是面向产业的，不包括家庭等使用的机器人数据。??本文使用的人口数据来自于中国人口和就业统计年鉴、中国人口普查资料、中国??统计年鉴。中国的机器人的行业数据大约有１０％的没有分类，为了处理方便，将??其按照行业占比分配到其他行业中。本文使用的计量软件是ｓｔａｔａｌ２．０。??５．１数据描述??中国机器人自２０１３年安装量全球第一，超过日本，连续多年第一，累计安??装量快速上升，我国己经成为机器人消费大国。从图５．１可以看出来机器人快速??增长的趋势。我国机器人人均量比较低，相对于其他发达国家差距还很大，至??２０１４年每十万人不到３０台，相对于发达国家每十万人上百台还有很长的路要走，??从图５．２可以看出机器人密度增长也很快，每十万人从２０００年左右几乎为零，??到近几年达到几十台，发展迅速。????—?一??
从前面的（４．３４）式知道回归右边的自变量主要是利用不同地区不同产业劳??动力数量和该行业总体劳动力数量以及机器人数量变动计算而来的，定义此量为??机器人的渗透率（ｅｘｐｌｏｓｕｒｅｔｏｒｏｂｏｔ）：??ＥｔＲｓ＝ＹＡ令（５．１）??ｉｅ／??其中亡为地区ｚ？产业的就业人数的比例，尽为／产业的总的从业者数量，??Ｌｓ??．为ｉ行业机器人数量的变化，下标／为产业，下标〃为地区。??按照式（５．１）可以计算出各省的机器人渗透率，利用２００９年的各地区各产业??的就业人数可以计算出２００９到２０１４年之间机器人渗透率的值，可以视作长的??ＥｔＲ值，可以得到图５．３，从图５．３可以看出来各个省的机器人渗透率的情况，主??要是沿海地区使用机器人较多，行业内的工人面临被机器人替代的概率较高，从??沿海到内陆有一个渐变的趋势，内陆省份相对受到的影响较小。??
【参考文献】：
期刊论文
[1]社会性别视角下女大学生就业质量的影响因素分析——基于福建省五所高校的调查[J]. 王慧,叶文振. 人口与经济. 2016(05)
[2]城镇居民劳动参与的工资弹性分析——基于人口特征的视角[J]. 周闯. 中国劳动. 2015(22)
[3]中国会出现机器人对人工的规模替代吗?——基于日韩经验的实证研究[J]. 马岚. 世界经济研究. 2015(10)
[4]人口老龄化区域类型划分与区域演变分析——以中美日韩四国为例[J]. 王志宝,孙铁山,张杰斐. 地理科学. 2015(07)
[5]基于贝叶斯面板模型的扩展C-D生产函数估计及实证[J]. 曾昭法,米先华. 统计与信息论坛. 2014(07)
[6]人口老龄化过程中我国劳动力供给变化特点及面临的挑战[J]. 童玉芬. 人口研究. 2014(02)
[7]刘易斯拐点、劳动力供求与产业结构升级[J]. 沈于,朱少非. 财经问题研究. 2014(01)
[8]中国就业增长与城镇化水平关系的实证研究[J]. 汪泓,崔开昌. 南京社会科学. 2012(08)
[9]中国技术进步对劳动力素质影响的实证研究[J]. 赵利,姜均武. 经济经纬. 2011(02)
[10]我国制造业技术进步的就业效应——基于25个行业的实证分析[J]. 陈泽聪. 科技进步与对策. 2011(01)
博士论文
[1]中国就业结构演变及就业的产业结构发展趋势研究[D]. 奉莹.西南财经大学 2010
[2]技术进步与人力资本形成[D]. 周礼.浙江大学 2006
硕士论文
[1]我国劳动密集型制造业“刘易斯转折点”实证分析[D]. 赵鸿宇.辽宁大学 2012
本文编号：3402582
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