隨著AlphaGo戰(zhàn)勝李世石,無人駕駛技術不斷成熟,人工智能、機器人成為熱議的話題,大家越來越關心以機器人為代表的自動化技術對于人類的影響。一方面機器人可以代替人類從事很多危險的工作,避免人類可能發(fā)生的傷亡,或者代替人從事簡單重復或者高強度的勞動,將人從從單調的工作中解脫出來;另外一方面,機器人產(chǎn)業(yè)本身的發(fā)展,也會創(chuàng)造相應的勞動需求,使得就業(yè)增加,機器人也可以使得生產(chǎn)的成本降低,生產(chǎn)效率提升,使得整個社會的產(chǎn)出增加,增加整個人類的福祉。兩個方面的影響交織,使得其影響比較復雜。在國外,勞動參與率不斷降低,資本收入占國民收入的比例不斷增加,勞動力市場極化,中產(chǎn)階級衰落,無工作的經(jīng)濟復蘇,都成為發(fā)達國家經(jīng)濟的重要特點,就業(yè)問題成為關心的焦點;在我國,用工荒,勞動力成本上升,人口老齡化問題突出,機器人大規(guī)模投入使用,使得我國的勞動力市場形勢錯綜復雜。綜合國內外勞動力市場的狀況,可以發(fā)現(xiàn)機器人大規(guī)模的使用都是勞動力市場需要面對的問題,需要清楚機器人對就業(yè)的影響,需要清楚機器人對工資的影響,并確定其影響大小。機器人大規(guī)模的使用屬于技術進步范疇,因而將技術進步對就業(yè)的影響作為理論基礎,技術進步對于就... 

【文章來源】：武漢大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

側造業(yè)魷業(yè)人員乎均工資數(shù)據(jù)來涯:國家統(tǒng)計局

合會（ＩＦＲ）。中國機器人的安裝量統(tǒng)計數(shù)據(jù)源自１９９９年，主要來自機器人制造??商主動提交的報告。自２００４年，全球所有的供應商開始提供他們的機器人相關??數(shù)據(jù)，使得統(tǒng)計數(shù)據(jù)更加完整。從２０１３年起，中國的數(shù)據(jù)由中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)??盟來提供，全球所有其他的則直接給國際機器人聯(lián)合會提供數(shù)據(jù)。機器人分類的??數(shù)據(jù)是按照產(chǎn)業(yè)來分類，主要是面向產(chǎn)業(yè)的，不包括家庭等使用的機器人數(shù)據(jù)。??本文使用的人口數(shù)據(jù)來自于中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒、中國人口普查資料、中國??統(tǒng)計年鑒。中國的機器人的行業(yè)數(shù)據(jù)大約有１０％的沒有分類，為了處理方便，將??其按照行業(yè)占比分配到其他行業(yè)中。本文使用的計量軟件是ｓｔａｔａｌ２．０。??５．１數(shù)據(jù)描述??中國機器人自２０１３年安裝量全球第一，超過日本，連續(xù)多年第一，累計安??裝量快速上升，我國己經(jīng)成為機器人消費大國。從圖５．１可以看出來機器人快速??增長的趨勢。我國機器人人均量比較低，相對于其他發(fā)達國家差距還很大，至??２０１４年每十萬人不到３０臺，相對于發(fā)達國家每十萬人上百臺還有很長的路要走，??從圖５．２可以看出機器人密度增長也很快，每十萬人從２０００年左右?guī)缀鯙榱悖??到近幾年達到幾十臺，發(fā)展迅速。????—?一??

從前面的（４．３４）式知道回歸右邊的自變量主要是利用不同地區(qū)不同產(chǎn)業(yè)勞??動力數(shù)量和該行業(yè)總體勞動力數(shù)量以及機器人數(shù)量變動計算而來的，定義此量為??機器人的滲透率（ｅｘｐｌｏｓｕｒｅｔｏｒｏｂｏｔ）：??ＥｔＲｓ＝ＹＡ令（５．１）??ｉｅ／??其中亡為地區(qū)ｚ？產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)的比例，盡為／產(chǎn)業(yè)的總的從業(yè)者數(shù)量，??Ｌｓ??．為ｉ行業(yè)機器人數(shù)量的變化，下標／為產(chǎn)業(yè)，下標〃為地區(qū)。??按照式（５．１）可以計算出各省的機器人滲透率，利用２００９年的各地區(qū)各產(chǎn)業(yè)??的就業(yè)人數(shù)可以計算出２００９到２０１４年之間機器人滲透率的值，可以視作長的??ＥｔＲ值，可以得到圖５．３，從圖５．３可以看出來各個省的機器人滲透率的情況，主??要是沿海地區(qū)使用機器人較多，行業(yè)內的工人面臨被機器人替代的概率較高，從??沿海到內陸有一個漸變的趨勢，內陸省份相對受到的影響較小。??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]社會性別視角下女大學生就業(yè)質量的影響因素分析——基于福建省五所高校的調查[J]. 王慧,葉文振.  人口與經(jīng)濟. 2016(05)
[2]城鎮(zhèn)居民勞動參與的工資彈性分析——基于人口特征的視角[J]. 周闖.  中國勞動. 2015(22)
[3]中國會出現(xiàn)機器人對人工的規(guī)模替代嗎?——基于日韓經(jīng)驗的實證研究[J]. 馬嵐.  世界經(jīng)濟研究. 2015(10)
[4]人口老齡化區(qū)域類型劃分與區(qū)域演變分析——以中美日韓四國為例[J]. 王志寶,孫鐵山,張杰斐.  地理科學. 2015(07)
[5]基于貝葉斯面板模型的擴展C-D生產(chǎn)函數(shù)估計及實證[J]. 曾昭法,米先華.  統(tǒng)計與信息論壇. 2014(07)
[6]人口老齡化過程中我國勞動力供給變化特點及面臨的挑戰(zhàn)[J]. 童玉芬.  人口研究. 2014(02)
[7]劉易斯拐點、勞動力供求與產(chǎn)業(yè)結構升級[J]. 沈于,朱少非.  財經(jīng)問題研究. 2014(01)
[8]中國就業(yè)增長與城鎮(zhèn)化水平關系的實證研究[J]. 汪泓,崔開昌.  南京社會科學. 2012(08)
[9]中國技術進步對勞動力素質影響的實證研究[J]. 趙利,姜均武.  經(jīng)濟經(jīng)緯. 2011(02)
[10]我國制造業(yè)技術進步的就業(yè)效應——基于25個行業(yè)的實證分析[J]. 陳澤聰.  科技進步與對策. 2011(01)

博士論文
[1]中國就業(yè)結構演變及就業(yè)的產(chǎn)業(yè)結構發(fā)展趨勢研究[D]. 奉瑩.西南財經(jīng)大學 2010
[2]技術進步與人力資本形成[D]. 周禮.浙江大學 2006

碩士論文
[1]我國勞動密集型制造業(yè)“劉易斯轉折點”實證分析[D]. 趙鴻宇.遼寧大學 2012



本文編號：3402582