下一波生產(chǎn)系統(tǒng)對發(fā)達經(jīng)濟體和發(fā)展中經(jīng)濟體的比較“自動化”一詞最早是在1945 年提出的，當時福特汽車公司的工程部門用它來描述其新型轉(zhuǎn)移機器的操作，這些轉(zhuǎn)移機器從車身壓力機上機械卸載沖壓件并將其放置在機床的前面。如今，它指的是由機器控制的任何生產(chǎn)過程，幾乎不需要或幾乎沒有操作員的輸入就可以以高度自動化的方式進行生產(chǎn)。有許多技術可以使生產(chǎn)過程實現(xiàn)自動化，而機器人技術正變得越來越重要。雖然沒有“機器人”的確切定義，但該術語通常是指可以編程以執(zhí)行各種不同任務并與環(huán)境進行某種程度的交互作用的物理機器。
機器人是提高生產(chǎn)力的關鍵工具。迄今為止，大多數(shù)機器人的采用都發(fā)生在制造業(yè)中，機器人比人類更有效，更一致地執(zhí)行各種手動任務。但是隨著不斷創(chuàng)新，機器人的使用正擴展到其他領域，從農(nóng)業(yè)到物流再到酒店業(yè)。機器人變得更便宜、更靈活、更自治，部分原因是通過整合人工智能，一些機器人代替了人工。其他機器人（與工作人員一起工作的“協(xié)作機器人”）對此起到了補充作用。隨著這一趨勢的繼續(xù)，機器人的采用將可能成為生產(chǎn)率增長的關鍵決定因素，并有可能重塑全球供應鏈。
下一波生產(chǎn)系統(tǒng)對于生產(chǎn)率的需求
機器人的采用可能會成為生產(chǎn)力增長的關鍵決定因素，并有可能重塑全球供應鏈。從1993年到2016年，機器人投資占經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）國家人均GDP增長的10%。Graetz和Michaels 發(fā)現(xiàn)，在2002年至2007年期間，機器人致密化技術在17個國家（地區(qū)）中使GDP 和勞動生產(chǎn)率的年增長率分別提高了約0.37% 和0.36%，占GDP 總增長的10%，而預計的總貢獻為0.35%。他們隨后的一項研究發(fā)現(xiàn)，從1993年到2016年，經(jīng)合組織國家對機器人的投資對人均GDP增長的貢獻率為10%。同一項研究發(fā)現(xiàn)，機器人密度每增加一個單位（研究定義為每百萬小時工作的機器人數(shù)量），勞動生產(chǎn)率就會提高0.04%。就業(yè)研究所的一項研究發(fā)現(xiàn)，從2004年到2014年的10 年中，機器人的采用使德國的人均GDP增長了0.5%。Koch，Manuylov和Smolka發(fā)現(xiàn)，西班牙制造公司引入工業(yè)機器人可以在四年內(nèi)將產(chǎn)量提高20%-25%，并將勞動力成本降低6%。
下一波生產(chǎn)系統(tǒng)對于的生產(chǎn)力潛力
隨著機器人的功能不斷提高，成本不斷下降，它們對生產(chǎn)率的潛在影響將更加顯著。至少有六種技術似乎構成了下一波創(chuàng)新浪潮的引領：物聯(lián)網(wǎng)、先進的機器人技術、區(qū)塊鏈、新材料、自主設備和人工智能。人工智能和機器人技術也許是最重要的。人工智能具有許多功能，包括但不限于學習、理解、推理和互動。易于編程、靈巧且價格相對合理的機器人可以實現(xiàn)農(nóng)業(yè)、制造業(yè)和服務業(yè)中一系列功能的自動化。
盡管這些技術已經(jīng)投放市場，但它們通常都過于昂貴且效率低下，無法被廣泛采用以推動整個經(jīng)濟范圍內(nèi)生產(chǎn)率的提高。例如，為什么我們感覺“工業(yè)4.0”技術有潛力，但它們似乎并未被大規(guī)模采用。部分原因是發(fā)達國家的大多數(shù)制造商似乎正處于采用的早期階段。同樣，為什么機器學習軟件系統(tǒng)盡管一些有希望的早期應用程序令人感覺很有前景，但它們當前的功能仍然相對有限。到2030年甚至2040年之前，完美的機械手不太可能出現(xiàn)在市場中。正如麻省理工學院機器人學家RodneyBrooks 寫道：擁有想法很容易，將它們變成現(xiàn)實很難，將它們變成大規(guī)模部署更加困難。如果這些技術真的“準備就緒”，人們將有望看到更高的生產(chǎn)增長率。但是，用Robert Solow 的話來說，除了生產(chǎn)率統(tǒng)計數(shù)據(jù)之外，下一個生產(chǎn)系統(tǒng)隨處可見。
下一波生產(chǎn)系統(tǒng)采用機器人的模式
即使面臨這些挑戰(zhàn)，下一代生產(chǎn)系統(tǒng)技術仍在開發(fā)中，并且在越來越多的情況下進入使用中，其中之一是機器人技術。因此，一個關鍵問題是各國在采用機器人方面如何進行比較，最常用的指標是工業(yè)機器人在制造工人中所占的比例。根據(jù)國際機器人聯(lián)合會（IFR）的數(shù)據(jù)，全球每10000名制造業(yè)工人的工業(yè)機器人平均值從2015年的66個增長到2017年的85個，韓國是世界上最先進的采用國，每10000名工人擁有710個機器人，隨后是新加坡、德國、日本和瑞典，美國以每10000名工人200個工業(yè)機器人排名第七，俄羅斯和印度排名最后，每10000名工人分別只有4個和3個機器人（見圖1）。
圖1 2017年每10000名制造業(yè)工人中的機器人數(shù)量
較高工資的國家比較低工資的國家在采用機器人方面更具經(jīng)濟優(yōu)勢，因為對機器人的投資通?？梢酝ㄟ^節(jié)省勞動力成本來規(guī)劃和計算，這就是波士頓咨詢公司（BCG）估計發(fā)展中國家使用機器人技術節(jié)省的勞動力成本要低得多的原因。因此，更貼切的問題是：考慮到工資水平，各國在采用機器人方面的立場如何，要對此進行評估，必須計算安裝機器人的估計投資回收期（以月為單位）。
在給定補償水平與實際工資差異的情況下，比較預期機器人采用率的排名，出現(xiàn)了幾種模式。首先，東亞國家處于領先地位，在排名前7位中占據(jù)了6位：韓國的機器人采用率比預期高2.4倍，而新加坡、中國、泰國和臺灣緊隨其后，日本排名第七。相比之下，英聯(lián)邦國家則明顯落后，加拿大排名第14位（比預期采用率低44%），英國排名第23位（比預期采用率低73%），澳大利亞排名第24位（比預期采用率低80%）（參見圖2）。
圖2 實際機器人采用率與預期機器人采用率的比例
總體而言，歐洲在這方面是落后的，鑒于其工資水平，只有兩個東歐國家的采用率高于預期：斯洛文尼亞（比預期的采用率高37%）和捷克共和國（比預期的采用率高25%）。其他所有歐盟國家的采用率均低于預期。
在發(fā)展中國家中，泰國以159% 的采用率領跑，而中國的調(diào)整后采用率為153%，高于2016 年的104%，墨西哥的表現(xiàn)也很好，采用率比預期高16%。但是，巴西、印度和俄羅斯的采用率仍然落后。印度的采用率比預期的低66%，巴西的采用率低83%，俄羅斯低88%，美國明顯落后，排名第16位，采用率比預期低49%。
部分國家在采用機器人方面處于領先地位的原因
有些國家在采用機器人方面處于領先地位而另一些國家處于落后地位的原因尚不清楚，工資水平并不是唯一的因素。機器人的采用因行業(yè)而異，其中汽車行業(yè)需求最大。根據(jù)國家和地區(qū)的不同，該行業(yè)占機器人總數(shù)的30% 至60%。然而，許多這方面落后的國家（包括巴西、加拿大、法國、德國、意大利、俄羅斯、西班牙、瑞典和美國）相對于其制造業(yè)經(jīng)濟規(guī)模而言，擁有強大的汽車產(chǎn)業(yè)。盡管與其他國家/ 地區(qū)相比，中國的汽車行業(yè)相對較?。ò慈司鵊DP 計算），但它在機器人總體采用率方面的得分很高。
Acemoglu和Restrepo發(fā)現(xiàn)機器人采用率與較高的中年工人比例之間存在適度的正相關關系，其邏輯是機器人采用率降低反映了中年工人的相對稀缺——中年工人的工資往往較高，通?？梢员惶娲鷻C器人。但是，即使包括分析中的工資因素，相關性也不足以解釋較大的差異。
文化傳統(tǒng)可能起著一定作用。Lee和Sabanovic發(fā)現(xiàn)，文化傳統(tǒng)在機器人采用率中起著重要作用，韓國人在經(jīng)濟中對機器人的看法比美國人更受青睞，一些國家似乎歡迎機器人——日本甚至還獲得了年度“機器人獎”。在各國工資調(diào)整后的工業(yè)機器人采用率與各國居民認為未來應該更多地重視該技術的程度之間，存在適度的正相關，為0.20。
勞資關系也可能發(fā)揮作用。例如，有些人認為，韓國之所以遙遙領先，其原因之一是它的工業(yè)工會相對強勢，他們定期進行罷工和其他停工，特別是在汽車工業(yè)中。作為回應，許多“財閥”（大型的，通常是家族所有的企業(yè)集團）已經(jīng)轉(zhuǎn)向機器人技術，以確保更高的生產(chǎn)穩(wěn)定性。
政府政策似乎也起著關鍵作用。一些領先國家已經(jīng)制定了支持機器人技術創(chuàng)新和采用的國家戰(zhàn)略。2014年，日本確立了實現(xiàn)“機器人驅(qū)動的新工業(yè)革命”的目標，而韓國則頒布了《智能機器人發(fā)展與促進法》。日本還建立了公私合營的機器人研究與開發(fā)（R＆D）合作伙伴關系，一項研究發(fā)現(xiàn)該合作伙伴關系在促進機器人開發(fā)方面非常有效。相反，美國缺乏國家機器人技術戰(zhàn)略。
韓國、臺灣和日本也制定了強有力的公共計劃，以幫助制造商（尤其是中小型企業(yè)）采用先進技術，一些國家制定了積極的稅收政策以鼓勵采用先進技術，包括機器人技術。例如，韓國為新設備提供投資稅收抵免，相反，某些國家，例如美國和英國，對資本支出的稅收待遇較寬松，而制造商的資本支出水平較低。
下一波生產(chǎn)系統(tǒng)的全球供應鏈
過去的重大技術創(chuàng)新浪潮對空間產(chǎn)生了不同的影響，對某些國家的青睞更多。下一個生產(chǎn)系統(tǒng)可能沒有什么不同，它將在兩個領域發(fā)揮作用：生產(chǎn)力和國際競爭力。
在過去的40年中，全球運輸和信息技術的發(fā)展已使低工資國家的供應鏈大量轉(zhuǎn)移。盡管在許多行業(yè)和職能領域，低薪國家的工人生產(chǎn)率低于高薪國家，但低工資足以抵消生產(chǎn)率下降和運輸成本增加所帶來的不利影響。這個現(xiàn)象與低技術、低附加值、勞動密集型制造業(yè)的外包有關，例如紡織品、服裝和箱包從1970年代中期開始向東亞和拉丁美洲國家轉(zhuǎn)移，趨勢還在持續(xù)。例如，木制家具的進口在美國市場從2000年的38%增長到2008年的68%。如今，美國生產(chǎn)商僅占美國行李箱市場的1%，占外套服裝市場的1.7%。
隨著包括機器人技術在內(nèi)的自動化技術在世界上任何地方都可以使用，這種情況可能會發(fā)生變化，從而改善了先進國家的工作并使之自動化。那么，為什么低薪國家不會以與高薪國家相同的價格安裝它？答案是，由于缺乏政府補貼，因此在這些地區(qū)安裝機器人的經(jīng)濟意義不大。例如，假設在美國有25萬美元的初始投資用于替代兩名工人（每個班次一名），而制造業(yè)工人的年度平均總薪酬為72000美元，則投資回收期不到一年。但是在墨西哥，平均薪酬為14000美元，投資回收期長達8年4個月，在菲律賓，平均薪酬僅為4200美元，投資回收期超過30年。鑒于大多數(shù)公司要求不到四到五年的投資回收期，這表明低工資發(fā)展中國家的機器人普及率非常低。這就是為什么波士頓咨詢公司估計，對于發(fā)展中國家來說，機器人技術節(jié)省的勞動力成本要低得多。
波士頓咨詢公司預測，在未來十年中，機器人技術的價格每年將降低1%，性能提高5%。如果機器人創(chuàng)新迅速發(fā)展，到機器人成本降至50000美元左右，新興市場的投資回報將更具經(jīng)濟意義。在墨西哥，這一期限為1年零9個月。但是在菲律賓，回報期仍然很長，需要8年4個月，而且，可能無法實現(xiàn)這種改進。這表明低薪國家在利用這些技術方面的能力將落后，這種趨勢可能會擴大與發(fā)達國家的生產(chǎn)率和收入差異。
麥肯錫全球研究所在對從現(xiàn)在到2030年之間由自動化導致的勞動力轉(zhuǎn)移影響的估計中發(fā)現(xiàn)，收入較高的國家將有更高的勞動力轉(zhuǎn)移率，因為更高的工資使人們更傾向投資能替代勞動的技術。雖然在低收入國家安裝這些技術將較為便宜，但與勞動力成本相比，該技術的相對價格仍將高于高薪國家。因此，在低工資國家，以節(jié)省勞動力的方式進行投資的投資回收期將大大延長。
下一波生產(chǎn)系統(tǒng)的經(jīng)濟意義
這可能意味著長期存在的“離心力”——其中商品化的生產(chǎn)已經(jīng)從富裕國家流向了低成本國家——可能會減緩甚至逆轉(zhuǎn)，從而產(chǎn)生“向心力”。在制造業(yè)中，智能制造系統(tǒng)將使生產(chǎn)更靈活，生產(chǎn)周期更短。信息和通信技術在制造業(yè)各個方面的應用正在重塑現(xiàn)代制造業(yè)。智能制造受到許多技術的驅(qū)動，包括計算機輔助設計軟件、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器技術、3D打印、數(shù)據(jù)分析、機器學習和無線連接。這種數(shù)字化正在改變產(chǎn)品的設計、制造、操作和服務方式。
數(shù)字技術和制造業(yè)的融合日益導致一種新的生產(chǎn)模式：一種高產(chǎn)量、高混合性的方法，使小型工廠的成本效益更高，從而更均勻地分布在全球各地，以服務當?shù)厥袌?。的確，這些新興技術將使制造系統(tǒng)更加分散化。在對238個花旗集團客戶的調(diào)查中，有70%的人認為自動化將鼓勵公司合并生產(chǎn)并將制造移至離家更近的地方。經(jīng)合組織的一份報告發(fā)現(xiàn)，迄今為止，機器人技術使離岸外包放慢了速度，在某些情況下甚至停止了，因此這是幫助保持發(fā)達經(jīng)濟體制造業(yè)的關鍵。
結論
對于全球經(jīng)濟而言，目前投資和生產(chǎn)率增長滯后，下一個生產(chǎn)系統(tǒng)的發(fā)展將很有前景。下一波技術浪潮有可能導致投資增加、生產(chǎn)率增長加快和支出增加的良性循環(huán)。發(fā)達國家從更高的投資和生產(chǎn)率增長速度、更有利于本地化生產(chǎn)的生產(chǎn)體系中受益。此外，盡管有研究表明，下一個生產(chǎn)系統(tǒng)將導致更高的結構性失業(yè)和勞動收入的減少，但證據(jù)和邏輯表明，結構性失業(yè)不會因自動化而惡化，相反勞動將獲得較大收益。
免責聲明：本文轉(zhuǎn)自創(chuàng)新研究，原文刊于中國科協(xié)創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院《創(chuàng)新研究報告》第4期（總第432期）2021-01-10。本公眾號轉(zhuǎn)載僅為分享、傳達不同觀點，如有任何異議，歡迎聯(lián)系我們！
轉(zhuǎn)自丨 創(chuàng)新研究
選自丨《創(chuàng)新研究報告》第四期
編輯丨 劉瑾
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