机器人技术与生产和工作的未来

随着人工智能的一体化和机器人技术的改进，机器人技术有望在未来十年内显著提高其性能。作为一种潜在有前景的通用技术，其存在的核心问题是机器人技术是否会影响生产过程，以及如何影响生产过程，尤其是在制造业等全球贸易领域。美国信息技术和创新基金会（IFIT）发布《机器人技术与生产和工作的未来》（Robotics and the Future of Production and Work）报告。该报告阐述了机器人技术和相关生产技术的性质和前景，回顾了有关机器人采用的最新数据，推测了机器人的未来趋势和制造业的地域分布。

下一波生产系统对于生产率的需求

机器人的采用可能会成为生产力增长的关键决定因素，并有可能重塑全球供应链。从1993年到2016年，机器人投资占经济合作与发展组织（OECD）国家人均GDP增长的10%。Graetz和Michaels 发现，在2002年至2007年期间，机器人致密化技术在17个国家（地区）中使GDP 和劳动生产率的年增长率分别提高了约0.37% 和0.36%，占GDP 总增长的10%，而预计的总贡献为0.35%。他们随后的一项研究发现，从1993年到2016年，经合组织国家对机器人的投资对人均GDP增长的贡献率为10%。同一项研究发现，机器人密度每增加一个单位（研究定义为每百万小时工作的机器人数量），劳动生产率就会提高0.04%。就业研究所的一项研究发现，从2004年到2014年的10 年中，机器人的采用使德国的人均GDP增长了0.5%。Koch，Manuylov和Smolka发现，西班牙制造公司引入工业机器人可以在四年内将产量提高20%-25%，并将劳动力成本降低6%。

下一波生产系统对于的生产力潜力

随着机器人的功能不断提高，成本不断下降，它们对生产率的潜在影响将更加显著。至少有六种技术似乎构成了下一波创新浪潮的引领：物联网、先进的机器人技术、区块链、新材料、自主设备和人工智能。人工智能和机器人技术也许是最重要的。人工智能具有许多功能，包括但不限于学习、理解、推理和互动。易于编程、灵巧且价格相对合理的机器人可以实现农业、制造业和服务业中一系列功能的自动化。

尽管这些技术已经投放市场，但它们通常都过于昂贵且效率低下，无法被广泛采用以推动整个经济范围内生产率的提高。例如，为什么我们感觉“工业4.0”技术有潜力，但它们似乎并未被大规模采用。部分原因是发达国家的大多数制造商似乎正处于采用的早期阶段。同样，为什么机器学习软件系统尽管一些有希望的早期应用程序令人感觉很有前景，但它们当前的功能仍然相对有限。到2030年甚至2040年之前，完美的机械手不太可能出现在市场中。正如麻省理工学院机器人学家RodneyBrooks 写道：拥有想法很容易，将它们变成现实很难，将它们变成大规模部署更加困难。如果这些技术真的“准备就绪”，人们将有望看到更高的生产增长率。但是，用Robert Solow 的话来说，除了生产率统计数据之外，下一个生产系统随处可见。

下一波生产系统采用机器人的模式

即使面临这些挑战，下一代生产系统技术仍在开发中，并且在越来越多的情况下进入使用中，其中之一是机器人技术。因此，一个关键问题是各国在采用机器人方面如何进行比较，最常用的指标是工业机器人在制造工人中所占的比例。根据国际机器人联合会（IFR）的数据，全球每10000名制造业工人的工业机器人平均值从2015年的66个增长到2017年的85个，韩国是世界上最先进的采用国，每10000名工人拥有710个机器人，随后是新加坡、德国、日本和瑞典，美国以每10000名工人200个工业机器人排名第七，俄罗斯和印度排名最后，每10000名工人分别只有4个和3个机器人（见图1）。

图1 2017年每10000名制造业工人中的机器人数量

较高工资的国家比较低工资的国家在采用机器人方面更具经济优势，因为对机器人的投资通常可以通过节省劳动力成本来规划和计算，这就是波士顿咨询公司（BCG）估计发展中国家使用机器人技术节省的劳动力成本要低得多的原因。因此，更贴切的问题是：考虑到工资水平，各国在采用机器人方面的立场如何，要对此进行评估，必须计算安装机器人的估计投资回收期（以月为单位）。

在给定补偿水平与实际工资差异的情况下，比较预期机器人采用率的排名，出现了几种模式。首先，东亚国家处于领先地位，在排名前7位中占据了6位：韩国的机器人采用率比预期高2.4倍，而新加坡、中国、泰国和台湾紧随其后，日本排名第七。相比之下，英联邦国家则明显落后，加拿大排名第14位（比预期采用率低44%），英国排名第23位（比预期采用率低73%），澳大利亚排名第24位（比预期采用率低80%）（参见图2）。

图2 实际机器人采用率与预期机器人采用率的比例

总体而言，欧洲在这方面是落后的，鉴于其工资水平，只有两个东欧国家的采用率高于预期：斯洛文尼亚（比预期的采用率高37%）和捷克共和国（比预期的采用率高25%）。其他所有欧盟国家的采用率均低于预期。

在发展中国家中，泰国以159% 的采用率领跑，而中国的调整后采用率为153%，高于2016 年的104%，墨西哥的表现也很好，采用率比预期高16%。但是，巴西、印度和俄罗斯的采用率仍然落后。印度的采用率比预期的低66%，巴西的采用率低83%，俄罗斯低88%，美国明显落后，排名第16位，采用率比预期低49%。 

部分国家在采用机器人方面处于领先地位的原因

有些国家在采用机器人方面处于领先地位而另一些国家处于落后地位的原因尚不清楚，工资水平并不是唯一的因素。机器人的采用因行业而异，其中汽车行业需求最大。根据国家和地区的不同，该行业占机器人总数的30% 至60%。然而，许多这方面落后的国家（包括巴西、加拿大、法国、德国、意大利、俄罗斯、西班牙、瑞典和美国）相对于其制造业经济规模而言，拥有强大的汽车产业。尽管与其他国家/ 地区相比，中国的汽车行业相对较小（按人均GDP 计算），但它在机器人总体采用率方面的得分很高。

Acemoglu和Restrepo发现机器人采用率与较高的中年工人比例之间存在适度的正相关关系，其逻辑是机器人采用率降低反映了中年工人的相对稀缺——中年工人的工资往往较高，通常可以被替代机器人。但是，即使包括分析中的工资因素，相关性也不足以解释较大的差异。

文化传统可能起着一定作用。Lee和Sabanovic发现，文化传统在机器人采用率中起着重要作用，韩国人在经济中对机器人的看法比美国人更受青睐，一些国家似乎欢迎机器人——日本甚至还获得了年度“机器人奖”。在各国工资调整后的工业机器人采用率与各国居民认为未来应该更多地重视该技术的程度之间，存在适度的正相关，为0.20。

劳资关系也可能发挥作用。例如，有些人认为，韩国之所以遥遥领先，其原因之一是它的工业工会相对强势，他们定期进行罢工和其他停工，特别是在汽车工业中。作为回应，许多“财阀”（大型的，通常是家族所有的企业集团）已经转向机器人技术，以确保更高的生产稳定性。

政府政策似乎也起着关键作用。一些领先国家已经制定了支持机器人技术创新和采用的国家战略。2014年，日本确立了实现“机器人驱动的新工业革命”的目标，而韩国则颁布了《智能机器人发展与促进法》。日本还建立了公私合营的机器人研究与开发（R＆D）合作伙伴关系，一项研究发现该合作伙伴关系在促进机器人开发方面非常有效。相反，美国缺乏国家机器人技术战略。

韩国、台湾和日本也制定了强有力的公共计划，以帮助制造商（尤其是中小型企业）采用先进技术，一些国家制定了积极的税收政策以鼓励采用先进技术，包括机器人技术。例如，韩国为新设备提供投资税收抵免，相反，某些国家，例如美国和英国，对资本支出的税收待遇较宽松，而制造商的资本支出水平较低。

下一波生产系统的全球供应链

过去的重大技术创新浪潮对空间产生了不同的影响，对某些国家的青睐更多。下一个生产系统可能没有什么不同，它将在两个领域发挥作用：生产力和国际竞争力。

在过去的40年中，全球运输和信息技术的发展已使低工资国家的供应链大量转移。尽管在许多行业和职能领域，低薪国家的工人生产率低于高薪国家，但低工资足以抵消生产率下降和运输成本增加所带来的不利影响。这个现象与低技术、低附加值、劳动密集型制造业的外包有关，例如纺织品、服装和箱包从1970年代中期开始向东亚和拉丁美洲国家转移，趋势还在持续。例如，木制家具的进口在美国市场从2000年的38%增长到2008年的68%。如今，美国生产商仅占美国行李箱市场的1%，占外套服装市场的1.7%。

随着包括机器人技术在内的自动化技术在世界上任何地方都可以使用，这种情况可能会发生变化，从而改善了先进国家的工作并使之自动化。那么，为什么低薪国家不会以与高薪国家相同的价格安装它？答案是，由于缺乏政府补贴，因此在这些地区安装机器人的经济意义不大。例如，假设在美国有25万美元的初始投资用于替代两名工人（每个班次一名），而制造业工人的年度平均总薪酬为72000美元，则投资回收期不到一年。但是在墨西哥，平均薪酬为14000美元，投资回收期长达8年4个月，在菲律宾，平均薪酬仅为4200美元，投资回收期超过30年。鉴于大多数公司要求不到四到五年的投资回收期，这表明低工资发展中国家的机器人普及率非常低。这就是为什么波士顿咨询公司估计，对于发展中国家来说，机器人技术节省的劳动力成本要低得多。

波士顿咨询公司预测，在未来十年中，机器人技术的价格每年将降低1%，性能提高5%。如果机器人创新迅速发展，到机器人成本降至50000美元左右，新兴市场的投资回报将更具经济意义。在墨西哥，这一期限为1年零9个月。但是在菲律宾，回报期仍然很长，需要8年4个月，而且，可能无法实现这种改进。这表明低薪国家在利用这些技术方面的能力将落后，这种趋势可能会扩大与发达国家的生产率和收入差异。

麦肯锡全球研究所在对从现在到2030年之间由自动化导致的劳动力转移影响的估计中发现，收入较高的国家将有更高的劳动力转移率，因为更高的工资使人们更倾向投资能替代劳动的技术。虽然在低收入国家安装这些技术将较为便宜，但与劳动力成本相比，该技术的相对价格仍将高于高薪国家。因此，在低工资国家，以节省劳动力的方式进行投资的投资回收期将大大延长。

下一波生产系统的经济意义

这可能意味着长期存在的“离心力”——其中商品化的生产已经从富裕国家流向了低成本国家——可能会减缓甚至逆转，从而产生“向心力”。在制造业中，智能制造系统将使生产更灵活，生产周期更短。信息和通信技术在制造业各个方面的应用正在重塑现代制造业。智能制造受到许多技术的驱动，包括计算机辅助设计软件、云计算、物联网、传感器技术、3D打印、数据分析、机器学习和无线连接。这种数字化正在改变产品的设计、制造、操作和服务方式。

数字技术和制造业的融合日益导致一种新的生产模式：一种高产量、高混合性的方法，使小型工厂的成本效益更高，从而更均匀地分布在全球各地，以服务当地市场。的确，这些新兴技术将使制造系统更加分散化。在对238个花旗集团客户的调查中，有70%的人认为自动化将鼓励公司合并生产并将制造移至离家更近的地方。经合组织的一份报告发现，迄今为止，机器人技术使离岸外包放慢了速度，在某些情况下甚至停止了，因此这是帮助保持发达经济体制造业的关键。