生產(chǎn)自動(dòng)化對(duì)收入差距及社會(huì)發(fā)展影響分析

李淑靜 張志遠(yuǎn)

(江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 江西 南昌 330000)

一、引子

(一)背景

工業(yè)化不斷發(fā)展的過程也正是生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步、生產(chǎn)率不斷提高的過程，由于大生產(chǎn)的出現(xiàn)，使得勞動(dòng)分工和機(jī)器自動(dòng)化得以實(shí)現(xiàn)。其中，從經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)的角度來看，“自動(dòng)化替代”的浪潮是噩夢(mèng)還是福音?尤其是其在就業(yè)方面的影響會(huì)對(duì)未來世界經(jīng)濟(jì)格局帶來哪些變化，這些都是我們需要關(guān)注的問題。

(二)本文探究重點(diǎn)

本文主要是圍繞當(dāng)前工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中“機(jī)器替人”現(xiàn)象對(duì)社會(huì)就業(yè)率進(jìn)行分析，同時(shí)對(duì)工業(yè)的自動(dòng)化對(duì)整體社會(huì)的平衡做預(yù)測(cè)和分析。針對(duì)上述的問題，我們主要通過實(shí)證分析，尋找相關(guān)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，借鑒經(jīng)濟(jì)學(xué)中的理論，建立了一些模型分析。

二、基于多元回歸模型的機(jī)器替代率對(duì)社會(huì)和地區(qū)平衡的影響

(一)多元工資差額回歸模型中長(zhǎng)期收入差距影響因子分析

1.假設(shè)前提

從整體社會(huì)公平的角度分析，為綜合看待其影響，首先就要找到真正影響工資以及失業(yè)的重要因素，中國作為世界上人口最多的國家，作為就業(yè)問題突出、業(yè)自動(dòng)化蓬勃發(fā)展的國家，作研究對(duì)象極具代表性。

為了全面分析，我們根據(jù)近代經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的要求分析出，在長(zhǎng)期中，由于技術(shù)進(jìn)步而帶來的工資變化所受的影響因素主要有：技術(shù)進(jìn)步率；公民受教育程度；國際貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)額度的變化等。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，可以建立一個(gè)含有自動(dòng)替換率影響因素的回歸模型，來分析自動(dòng)替換率對(duì)公民整體福利的影響。

2.數(shù)據(jù)說明

尋找2010-2018年城鎮(zhèn)知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)平均工資差額、工業(yè)自動(dòng)化率市場(chǎng)規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步率，人均受教育程度變化情況編制時(shí)間數(shù)列，通過Eviews軟件建立多元回歸模型來進(jìn)行分析。

表1 2010-2018年城鎮(zhèn)知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)平均工資差額表

關(guān)于解釋變量的數(shù)據(jù)中，由于數(shù)據(jù)量綱不同，差異過大，因此對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理(如表3)，再進(jìn)行多元回歸模型的建立。

表3 標(biāo)準(zhǔn)化處理后的2010-2018年中國工業(yè)自動(dòng)化率、人均受教育水平與技術(shù)進(jìn)步率與工資差額情況表

(二)模型假設(shè)

探索將模型設(shè)定為線性回歸形式：

Mi=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ui

式(1)

通過Eviews軟件做回歸分析得：

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C6.7372390.23244228.984550.0000X10.2942750.3348350.8788660.4197X20.3212720.4966960.6468180.5463X30.8797580.5268801.6697500.1558R-squared0.866554Meandependentvar6.737111AdjustedR-squared0.786487S.D.dependentvar1.509122S.E.ofregression0.697327Akaikeinfocriterion2.417978Sumsquaredresid2.431325Schwarzcriterion2.505633Loglikelihood-6.880900Hannan-Quinncriter.2.228818F-statistic10.82281Durbin-Watsonstat1.067515Prob(F-statistic)0.012603

經(jīng)Eviews軟件做回歸取得的模型為：

Mi=6.74+0.29X1i+0.32X2i+0.88X3i

式(2)

(三)模型的檢驗(yàn)

1.經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)

在假定其他變量不變的情況下，當(dāng)工業(yè)自動(dòng)化率每增加1%，知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)平均工資差額(下文用M)平均增加29.43%;社會(huì)整體受教育水平每增加1%,M會(huì)平均增加32.13%；當(dāng)科技進(jìn)步率每增加1%，M平均增加87.98%。這與理論分析的經(jīng)驗(yàn)判斷一致。

2.統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)

A.可決系數(shù)

R^2=0.867,說明所建模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合較好，即解釋變量“國內(nèi)生產(chǎn)總值”“居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)”對(duì)被解釋變量的絕大部分差異做出了解釋。

B.T檢驗(yàn)(解釋變量顯著性檢驗(yàn)):

3.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)

多重共線性檢驗(yàn)：此假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)論與經(jīng)濟(jì)理論一致，多重共線性主要是由解釋變量的經(jīng)濟(jì)學(xué)聯(lián)系導(dǎo)致的。其估計(jì)結(jié)果與經(jīng)濟(jì)學(xué)的預(yù)期吻合，揭示了經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)的特征、體現(xiàn)出明顯的現(xiàn)實(shí)意義。對(duì)于這種估計(jì)的模型中所隱含的多重共線性，不予補(bǔ)救。

(四)模型結(jié)果的分析

由模型可知，在長(zhǎng)期中，對(duì)其產(chǎn)生影響的最重要的因素是科技進(jìn)步率，這也與宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中普遍的理論相一致。其次的影響因素為：公民的受教育程度，工業(yè)自動(dòng)化的替代率。

因此，在未來，對(duì)整體社會(huì)福利平衡影響最大的是科技的進(jìn)步。而對(duì)就業(yè)沖擊最大的是因科技進(jìn)步帶來的對(duì)熟練工人需求的增長(zhǎng)和對(duì)高知識(shí)階層需求的增加?？萍嫉倪M(jìn)步必然帶來就業(yè)狀況的改變和社會(huì)平衡的變化，“機(jī)器替人”現(xiàn)象只是科技進(jìn)步的帶來的一個(gè)表現(xiàn)。

在短期內(nèi)，自動(dòng)化率會(huì)加劇工資不平衡，加劇收入分配差距；但是在長(zhǎng)期，會(huì)帶來整體社會(huì)福利的普遍增長(zhǎng)。