聶賢波，魏 翔，顧慧茹

( 1. 凱福投資集團(tuán)有限公司， 重慶 401120；2. 中國社會科學(xué)院大學(xué) 商學(xué)院，北京 102488；3. 中國社會科學(xué)院 財經(jīng)戰(zhàn)略研究院，北京 100006；4. 北京第二外國語學(xué)院 旅游科學(xué)學(xué)院，北京 100024 )

一、引言

關(guān)于自動化對就業(yè)的影響，學(xué)界的基本共識是自動化技術(shù)會帶來“就業(yè)毀滅”和“就業(yè)創(chuàng)造”雙重作用，給就業(yè)增長帶來不確定性[1]191。但是，關(guān)于自動化技術(shù)如何帶來就業(yè)的凈增長這個問題，仍存在廣泛的爭議。

先行研究通常認(rèn)為自動化會增加高技能人才就業(yè)，在制造業(yè)造成的失業(yè)可由服務(wù)業(yè)吸納[2-3]。在西方國家的發(fā)展歷史上確實(shí)有很多行業(yè)在推行自動化后出現(xiàn)了就業(yè)非但沒有下降反而增長的現(xiàn)象[4]589-626[5]，這表現(xiàn)為自動化在減少一些行業(yè)的就業(yè)時，也會增加另一些行業(yè)的就業(yè)[6-8]。究其原因，一種理論解釋是，行業(yè)對自動化的需求彈性不同使自動化對不同行業(yè)就業(yè)的影響存在異質(zhì)性[4]589-626。也就是說，在競爭激烈的市場中，當(dāng)自動化因減少勞動力要素投入而降低產(chǎn)品價格時，如果需求對價格具有足夠高的彈性，那么隨著產(chǎn)品價格的降低，產(chǎn)品需求將迅速增長，促使整個勞動供給曲線右移，此時即使單位勞動力數(shù)量下降，行業(yè)整體的就業(yè)水平仍會上升。另一種理論解釋是，自動化可以通過創(chuàng)造新任務(wù)補(bǔ)償勞動力被替代的“創(chuàng)造性毀滅”[9]1488-1542。自動化代替了之前的工人進(jìn)行任務(wù)性生產(chǎn)，同時也降低了用人成本，于是那些比機(jī)器具有比較優(yōu)勢的、依靠高技能工人的新任務(wù)被創(chuàng)造出來，此時使用人工就比使用機(jī)器變得更為有利，這些新興勞動供給有可能抵消之前被自動化“毀滅”的（低技能）工人就業(yè)量[10]3。綜上，由于自動化內(nèi)生于行業(yè)需求，因此將行業(yè)異質(zhì)性作為解釋基礎(chǔ)缺乏普適性。于是前一種解釋尚未取得普遍共識，而后一種解釋由于建立了從靜態(tài)模型到動態(tài)模型的理論框架，得到了學(xué)術(shù)界較為普遍的認(rèn)同[11]51-70。該解釋基于“任務(wù)技能型生產(chǎn)函數(shù)模型”，打開了傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)的“黑箱”[9]1488-1542。它的基本邏輯是：自動化提高生產(chǎn)率—機(jī)器替代人力—勞動供給下降—人力變得稀缺—人工比機(jī)器具有比較優(yōu)勢的新職業(yè)被大量創(chuàng)造出來[10]3。然而，我國的就業(yè)現(xiàn)實(shí)對上述理論的支持明顯不足。我國存在大量受教育程度較低的農(nóng)村勞動力，并且民營經(jīng)濟(jì)部門的投資增長乏力，加劇了自動化的就業(yè)擠出效應(yīng)[12]68。與此同時，自動化對中國制造業(yè)的崗位替代率已達(dá)19.6%，至少擠出了200 萬個制造業(yè)崗位[1]201-202。相關(guān)研究預(yù)測，未來中國77%的就業(yè)崗位將面臨被智能機(jī)器替代的風(fēng)險[13]。此外，自動化還可能降低工人勞動報酬在收入中的占比[14]。如果自動化對勞動力的實(shí)際工資和就業(yè)量都產(chǎn)生不利影響，就會抬高長期失業(yè)率。事實(shí)上，在 2007 年之后的自動化高速增長時期，中國的結(jié)構(gòu)性失業(yè)和摩擦性失業(yè) 也相應(yīng)增加了[12]72。理論和現(xiàn)實(shí)的矛盾為我們展現(xiàn)出一幅縱橫交錯的圖景。一方面，自動化浪潮席卷中國，正在劇烈地改變國民就業(yè)的版圖。中國工業(yè)機(jī)器人的存量年均增長38%，自動化設(shè)備產(chǎn)出銷量超過全球市場的30%[15]，已成為世界上最大的機(jī)器人用戶國[16]71-88。預(yù)計到2030 年，中國GDP 增長的26%將來自自動化產(chǎn)業(yè)[17]。另一方面，自動化對中國就業(yè)的沖擊從未停止過，機(jī)器正在替代更多的人工任務(wù)和人工崗位，“創(chuàng)造性毀滅”在短期內(nèi)總是帶來失業(yè)大潮[18-20]。

由上可知，盡管自動化確實(shí)能帶來新崗位和新就業(yè)，但考慮到同時存在“創(chuàng)造性毀滅”效應(yīng)，一個頗為重要的問題是，自動化在什么情況下可以帶來就業(yè)的凈增？而本研究的核心目的則為解釋該問題提供一條新的可行路徑（如圖1 粗線所示）：自動化在提高全行業(yè)勞動生產(chǎn)率的同時釋放出更多的閑暇時間[21][22]2426-2457，即“閑暇膨脹”，從而擴(kuò)充個體進(jìn)行“工作—閑暇”選擇的范圍[23]969-1006[24]，即“工作彈性增加”。具體而言，閑暇膨脹戰(zhàn)略性地提高了崗位的工作彈性，有效彌合了每月或每周的需求波動，增強(qiáng)整個生產(chǎn)過程的要素替代程度[25]，并且助長了“閑暇導(dǎo)向價值觀”，使人們更樂于選擇自由機(jī)動的職業(yè)[26]。總之，自動化技術(shù)使就業(yè)更加靈活、高效，得以覆蓋“創(chuàng)造性毀滅”效應(yīng)，進(jìn)而帶來就業(yè)凈增。這呼應(yīng)了Bessen 的觀察：自動化的就業(yè)提升作用很可能主要體現(xiàn)在對工作屬性的重新審視上[4]589-626。

圖1 自動化凈增就業(yè)的邏輯框架

現(xiàn)有研究較少關(guān)注自動化技術(shù)帶來的閑暇膨脹效應(yīng)，可能對自動化創(chuàng)造高彈性、高效率、高靈活度工作崗位的能力有所低估。本研究通過構(gòu)建任務(wù)技能型生產(chǎn)函數(shù)將自動化帶來的閑暇膨脹和工作彈性內(nèi)生化，以證實(shí)自動化的閑暇膨脹效應(yīng)及其帶來就業(yè)凈增的可行性。本研究的邊際貢獻(xiàn)在于識別出一條自動化技術(shù)創(chuàng)造凈增就業(yè)的可行路徑：自動化技術(shù)能對效率載體（閑暇時間）和生產(chǎn)模式（工作彈性）產(chǎn)生積極影響，擴(kuò)大零工就業(yè)規(guī)模，提升自動化創(chuàng)造新任務(wù)的功效，實(shí)現(xiàn)就業(yè)凈增。本研究擴(kuò)充了自動化就業(yè)研究的視角，從技術(shù)配置—時間配置的維度對已有研究進(jìn)行了一定程度的延伸。

二、理論模型

為進(jìn)一步深入研究自動化對就業(yè)的影響，一些經(jīng)濟(jì)學(xué)家摒棄了傳統(tǒng)的“黑箱”生產(chǎn)函數(shù)模型，放寬了資本和不同類型勞動力之間互補(bǔ)性或替代性的假設(shè)[11]51-70。打開生產(chǎn)函數(shù)“黑箱”的關(guān)鍵，是認(rèn)識到總產(chǎn)出不是直接由要素投入形成的，而是由機(jī)器或人工通過使用投入要素執(zhí)行一系列生產(chǎn)任務(wù)最終形成的[9]1488-1542。為此，生產(chǎn)函數(shù)被建模為任務(wù)技能型生產(chǎn)函數(shù)。本研究 基于任務(wù)技能型生產(chǎn)函數(shù)，納入“閑暇膨脹”和“工作彈性”，以詮釋自動化對勞動供給的影響，揭示自動化浪潮下新興勞動供給的就業(yè)創(chuàng)造路徑。

具體來說，令任務(wù)i所帶來的產(chǎn)出y(i)在不變替代彈性σ ∈(0,∞)下加總成“總產(chǎn)出Y”，則有：

其中，代表外生的技術(shù)進(jìn)步率，N是任務(wù)的種類數(shù)。

任務(wù)i有簡單任務(wù)和復(fù)雜任務(wù)之分。前者指標(biāo)準(zhǔn)化程度高、操作相對簡單，機(jī)器的比較優(yōu)勢高、便于自動化的任務(wù)。而后者則相反，是人工的比較優(yōu)勢高、適合人工執(zhí)行的任務(wù)。任務(wù)集I ∈ [N -1,N]，是簡單任務(wù)和復(fù)雜任務(wù)的“分界線”（見圖2）。圖2 顯示，在執(zhí)行簡單任務(wù)（N-1）時，機(jī)器具有更高的生產(chǎn)率，適合自動化生產(chǎn)。隨著任務(wù)的復(fù)雜程度提高，人工的比較優(yōu)勢上升，此時原有的簡單任務(wù)會創(chuàng)造出新的任務(wù)N。一旦在N 處創(chuàng)建了一個新任務(wù)，它將立即被使用，并替換位于（N-1）處的簡單任務(wù)。N 的增加意味著新任務(wù)的增加，也意味著自動化創(chuàng)造出適合人工生產(chǎn)（人工更具比較優(yōu)勢）的新任務(wù)后勞動生產(chǎn)率的提高[27]。自動化創(chuàng)造出的新任務(wù)適合進(jìn)行人工生產(chǎn)，這種人工生產(chǎn)和傳統(tǒng)上執(zhí)行簡單任務(wù)的勞動密集型人工生產(chǎn)截然不同，它是基于自動化技術(shù)的復(fù)雜化人工生產(chǎn)。

圖2 “自動化生產(chǎn)I”和“人工生產(chǎn)N”的范疇示意圖

根據(jù)以上闡述，可得到如下界定：I 代表自動化技術(shù)的程度或可行集，N 代表人工技術(shù)的程度或可行集。由此可分別得到自動化生產(chǎn)和人工生產(chǎn)的生產(chǎn)函數(shù)：

i≤I時，任務(wù)產(chǎn)出y(i)在外生技術(shù)上進(jìn)行自動化生產(chǎn)，生產(chǎn)函數(shù)為：

i>I時，任務(wù)產(chǎn)出y(i) 在外生技術(shù)上進(jìn)行新的人工生產(chǎn)，生產(chǎn)函數(shù)為：

其中，k(i)為資本要素，l(i)是勞動力要素。投入要素對任務(wù)產(chǎn)出的產(chǎn)出彈性ζ∈ (0,1 )。γ(i)是任務(wù)中勞動力l(i)的勞動生產(chǎn)率。因?yàn)樽詣踊夹g(shù)可以“機(jī)器換人”，于是在自動化生產(chǎn)過程中資本k(i)和勞動力l(i)具有完全替代性， 其替代彈性為∞。按照Acemoglu 和 Restrepo 的處理，外生技術(shù)是產(chǎn)出彈性ζ的函數(shù)[9]1488-1542。

值得注意的是，當(dāng)自動化替代人工并同時將一部分現(xiàn)有的簡單任務(wù)升級為復(fù)雜的新任務(wù)時，新任務(wù)可被視為原任務(wù)的更高生產(chǎn)力版本[9]1488-1542。也就是說，在那些自動化創(chuàng)造出的更復(fù)雜、人工更具比較優(yōu)勢的新任務(wù)中，人工的勞動生產(chǎn)率要高于機(jī)器的勞動生產(chǎn)率，即γ ( N )> γ ( I )（環(huán)境1）。同時，自動化能提高整個社會的勞動生產(chǎn)率，即而隨著全社會勞動生產(chǎn)率的提高，更多的社會平均閑暇時間被釋放出來，閑暇出現(xiàn)膨脹[23]969-1006。上述進(jìn)程可被總結(jié)為進(jìn)程1。

進(jìn)程1（閑暇膨脹）：自動化推高勞動生產(chǎn)率并隨勞動生產(chǎn)率的提高釋放出更多的閑暇時間。

閑暇膨脹將提高生產(chǎn)崗位的工作彈性，擴(kuò)大勞動者進(jìn)行“工作—閑暇”選擇的彈性范圍[22]2426-2457[23]969-1006。工作彈性的提高意味著（1）式中“任務(wù)技能型生產(chǎn)函數(shù)”的時間可分性增強(qiáng)了，從而任務(wù)投入的相互替代性也會增強(qiáng)。

全社會勞動生產(chǎn)率的提高必然提高全社會的閑暇時間水平[22]2426-2457[23]969-1006，即有：

閑暇膨脹即閑暇時間z 的增長對凈勞動供給的傳導(dǎo)性影響如下：

z> ）的存在，閑暇時間的增加能提高任務(wù)替代彈性σ直至σ>2ξ>1。由此可得η1>0。

根據(jù)環(huán)境1，即γ ( N )> γ ( I )，以及η1>0，可以得到η2>0，η3>0。又已知因此由（5）式可知在環(huán)境1 和環(huán)境2 的條件下，能使任務(wù)替代彈性和產(chǎn)出彈性滿足σ>2ξ>1，從而得到此時閑暇的增加通過提升任務(wù)投入的替代彈性增加凈勞動供給，自動化浪潮下“閑暇膨脹”導(dǎo)致的凈增就業(yè)效應(yīng)得以實(shí)現(xiàn)。上述進(jìn)程可被總結(jié)為進(jìn)程2。

進(jìn)程2（工作彈性增強(qiáng)）：閑暇膨脹能提升任務(wù)生產(chǎn)的時間可分性，增強(qiáng)各任務(wù)投入之間的替代彈性，即σ=σ(z)，且σ'z> 0。

在競爭均衡中，各個任務(wù)按照完全競爭原則進(jìn)行生產(chǎn)，于是任務(wù)i的價格p(i)等于該 任務(wù)的最小單位生產(chǎn)成本：

其中，W表示勞動力的勞動生產(chǎn)率，R是資本（機(jī)器）的租金使用率或折舊率，反映了考慮勞動生產(chǎn) 率后的有效勞動成本，表示在自動化生產(chǎn)中機(jī)器和勞動是完全替代的，企業(yè)會選擇有效成本最低的要素來進(jìn)行任務(wù)生產(chǎn)。

根據(jù)p(i)的定義，不考慮外生技術(shù)情形下的最小生產(chǎn)成本也就是平均生產(chǎn)成本，于是所有任務(wù)量在不變彈性σ 下的加總?cè)蝿?wù)產(chǎn)出是該加總?cè)蝿?wù)也可以表示為即：

資本市場和勞動 力市場同時出清，（9）和（10）式按照最小成本的生產(chǎn)方式進(jìn)行加總，可得到均衡時的總資本和總勞動需求：

在均衡時勞動供給LS等于勞動需求L，即：

對（13）式中自動化技術(shù)和人工技術(shù)進(jìn)行靜態(tài)比較分析發(fā)現(xiàn)：

（14）式和（15）式包含兩個層面的含義：一方面，兩個式子分別表示，給定工資率和其他條件，自動化生產(chǎn)水平既對長期勞動供給產(chǎn)生“創(chuàng)造性毀滅”，也通過創(chuàng)造新任務(wù)產(chǎn)生“生產(chǎn)率效應(yīng)”；另一方面，將進(jìn)程1、進(jìn)程2 與（14）式、（15）式相結(jié)合，可以推導(dǎo)出自動化帶來就業(yè)凈增的可行路徑，即本研究的核心命題。

核心命題：自動化通過進(jìn)程1（閑暇膨脹）和進(jìn)程2（工作彈性增強(qiáng)）可以帶來就業(yè)凈增。

根據(jù)（11）式，可得到自動化帶來的凈就業(yè)變化為：

如果自動化能帶來凈增就業(yè)，那么（16）式大于零，則需要滿足即ξ > σ且γ(N)<γ(I*)，或σ > ξ且γ(N)>γ(I*)。當(dāng)存在進(jìn)程1 時，以上條件只需滿足σ > ξ。又根據(jù)閑暇膨脹的內(nèi)涵，自動化生產(chǎn)帶來σ'z> 0，在閑暇足夠充分時，可保證任務(wù)投入的替代彈性σ>1。而產(chǎn)出彈性0 < ξ <1 ，于是必然有σ >ξ 。此時，核心命題成立。研究將通過計量方法對核心命題加以檢驗(yàn)。

三、數(shù)據(jù)與變量

由于中國的自動化規(guī)模在世界上占比較大[16]71-88，因此以中國作為研究對象考察自動化技術(shù)導(dǎo)致就業(yè)凈增的存在性和傳導(dǎo)性有一定的代表性。為此，研究將呼應(yīng)機(jī)器時代對勞動力市場具有革命性觸動這一觀點(diǎn)[11]51-70，通過識別自動化帶來的閑暇膨脹和工作彈性增強(qiáng)來審查自動化創(chuàng)造凈增就業(yè)的內(nèi)在機(jī)制。

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究的樣本數(shù)據(jù)取自2006—2019 年的省級面板數(shù)據(jù)。省級數(shù)據(jù)的樣本顆粒較為粗糙，但有關(guān)中國自動化機(jī)器城市安裝量的數(shù)據(jù)十分匱乏，利用IFR（國際機(jī)器人聯(lián)合會）數(shù)據(jù)按行業(yè)分解得到的自動化數(shù)據(jù)只能細(xì)化到省級層面[28]。具體而言：自動化的數(shù)據(jù)采自IFR 公布的中國各行業(yè)工業(yè)機(jī)器人安裝量，就業(yè)量、閑暇時間、工作彈性的數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國勞動統(tǒng)計年鑒》，其余變量的數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》。由于西藏自治區(qū)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故將其剔除。

（二）變量設(shè)置

1.被解釋變量：凈增就業(yè)

研究采用各省城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年末就業(yè)人數(shù)減去該省本年度的城鎮(zhèn)失業(yè)人數(shù)（按本年度的城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率計算）來衡量凈增就業(yè)量，零工就業(yè)人員①2020 年，《國務(wù)院辦公廳關(guān)于支持多渠道靈活就業(yè)的意見》指出，靈活就業(yè)人員包括以個體經(jīng)營、非全日制以及新就業(yè)形態(tài)等為就業(yè)方式的就業(yè)人員。亦被涵蓋在內(nèi)。需要說明的是，由于“城鎮(zhèn)就業(yè)人員”在2016 年及以后不再展示相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，為保證統(tǒng)計口徑的一致，研究使用“城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員”來進(jìn)行計算，由此會帶來凈增就業(yè)量被低估的風(fēng)險，即本研究的凈增就業(yè)量可以視為“最低限度的凈增就業(yè)量”。為了緩解異方差帶來的影響，研究對凈增就業(yè)人數(shù)進(jìn)行對數(shù)化處理。

2.核心解釋變量：自動化水平

首先，參照閆雪凌等[29]的方法獲取IFR 公布的中國各行業(yè)工業(yè)機(jī)器人安裝量數(shù)據(jù)；其次，根據(jù)《中國勞動統(tǒng)計年鑒》獲取各省細(xì)分行業(yè)的就業(yè)人數(shù)占全國總就業(yè)人數(shù)的百分比；最后，取上述百分比與全國各行業(yè)機(jī)器人安裝數(shù)量相乘的自然對數(shù)得到各省自動化水平的數(shù)據(jù)。

3.機(jī)制變量：閑暇膨脹和工作彈性

閑暇膨脹變量并非指該地區(qū)的總體閑暇水平[30]，也不包括睡眠、家務(wù)等活動的閑暇時間，而是指能提高勞動生產(chǎn)率的有質(zhì)量的閑暇時間[31]。因此，本研究采用“閑暇時間×勞動生產(chǎn)率”的自然對數(shù)表示閑暇膨脹水平。其中，閑暇時間等于每周總時間減去每周工作時間?？紤]到就業(yè)者在職業(yè)上和行業(yè)中的工作時間差異主要取決于就業(yè)者的工作技能，而受教育程度是區(qū)分技能水平的常用方法[32][33]61，因此，根據(jù)各省份就業(yè)人員的受教育程度比重和不同受教育程度就業(yè)人員的周平均工作時間進(jìn)行加權(quán)計算每周的工作時間。由于工作時間和閑暇時間采用的是省級宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行測度，因此就業(yè)個體的性別、年齡等人口特征并不會對變量差異造成顯著性影響。此外，勞動生產(chǎn)率由各省份的二、三產(chǎn)業(yè)增加值（以2000 年為基期進(jìn)行平減）除以城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)得到。

有別于傳統(tǒng)“朝九晚五”工作制，零工經(jīng)濟(jì)的工作形式和工作時間較為靈活，其能利用互聯(lián)網(wǎng)和移動技術(shù)快速匹配供需方，是就業(yè)者實(shí)現(xiàn)靈活就業(yè)的一種方式。傳統(tǒng)的打“零工”，采用的是“企業(yè)—員工”模式，企業(yè)提供職位，個人應(yīng)聘崗位。 “零工經(jīng)濟(jì)”改變了這種模式，將之轉(zhuǎn)化為“平臺—個人”模式，平臺提供用人需求，個人進(jìn)行選擇，在這種經(jīng)濟(jì)模式下，就業(yè)者得以實(shí)現(xiàn)靈活就業(yè)。遺憾的是，目前缺乏省級和市級層面有關(guān)零工經(jīng)濟(jì)就業(yè)的各類統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此有關(guān)省級或市級的相關(guān)研究大多采取粗估的辦法。為了彌補(bǔ)上述缺憾，研究選擇“工作彈性”作為零工經(jīng)濟(jì)的代理變量。工作彈性是研究零工經(jīng)濟(jì)的一個學(xué)術(shù)指標(biāo)，反映的是就業(yè)者在生產(chǎn)任務(wù)中的時間可分性和空間靈活性，即就業(yè)者進(jìn)行“工作—閑暇”選擇、任務(wù)轉(zhuǎn)換或作息調(diào)配時的自由度和靈活性。研究采取以下兩種方法衡量工作彈性：第一種方法沿襲傳統(tǒng)思路，并借鑒劉洪銀的做法，用城鎮(zhèn)個體就業(yè)人數(shù)占本省全部就業(yè)總數(shù)作為工作彈性指標(biāo)[34]。這類方法覆蓋了零工經(jīng)濟(jì)群體中的個體經(jīng)營人員，此類人員一般是個體經(jīng)營戶、合同工、臨時工等非正規(guī)就業(yè)人員。近年來諸多新型用工平臺的零工經(jīng)濟(jì)人員有相當(dāng)部分被注冊為個體工商戶①中國主要的彈性用工平臺（如美團(tuán)、餓了么、滴滴出行等）有相當(dāng)數(shù)量的員工身份是個體工商戶。2021 年北京致誠農(nóng)民工法律援助與研究中心發(fā)布的《外賣平臺用工模式法律研究報告》顯示，全國已出現(xiàn)超過190 萬家“疑似騎手個體戶”。，因此 “城鎮(zhèn)個體就業(yè)人員”的統(tǒng)計也能覆蓋部分新業(yè)態(tài)零工經(jīng)濟(jì)從業(yè)者。但是，鑒于本研究中“工作彈性”的重點(diǎn)指向?qū)ο笫悄切┍蛔詣踊夹g(shù)和數(shù)字智能技術(shù)賦能的網(wǎng)約車司機(jī)、網(wǎng)絡(luò)主播、在線醫(yī)生、游戲代練、外賣員等新型零工經(jīng)濟(jì)群體，為了較為全面地覆蓋這部分群體，第二種方法采用了匹配微觀數(shù)據(jù)庫的方式來改善傳統(tǒng)指標(biāo)的衡量精度。具體而言，采用中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）中的相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)“是否有兼職或第二職業(yè)”“工作／機(jī)構(gòu)所有者”“工作場所／上班地點(diǎn)”3 個問題來構(gòu)建工作彈性指標(biāo)，將回答“擁有兼職或第二職業(yè)”或“在家上班”或 “自己經(jīng)營／自雇／為自己干活”的人數(shù)加總，作為某個省份的彈性工作人數(shù)。用各省的彈性工作人數(shù)除以各省當(dāng)年的城鎮(zhèn)正式就業(yè)人數(shù)，得到零工經(jīng)濟(jì)率作為各省當(dāng)年的工作彈性指標(biāo)。由于因變量中包含零工就業(yè)人員，此處需要使用結(jié)構(gòu)變量以避免共線性。

4.控制變量

為了控制影響就業(yè)量的其他因素，遵循現(xiàn)有研究的經(jīng)驗(yàn)[33]61-79[35-36]，引入以下控制變量：

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以2000 年為基期進(jìn)行平減，用各省份實(shí)際人均GDP 的自然對數(shù)進(jìn)行衡量；（2）創(chuàng)新水平，用各省份國內(nèi)三種專利申請受理數(shù)的自然對數(shù)進(jìn)行衡量；（3）勞動撫養(yǎng)比，用各省份0—14 歲和65 歲及以上人口數(shù)之和與15—64 歲人口數(shù)的比值進(jìn)行衡量；（4）人力資本，使用大學(xué)?？啤⒋髮W(xué)本科及研究生人數(shù)占全省就業(yè)人員的比重進(jìn)行衡量；（5）貿(mào)易開放度，用各省份的進(jìn)出口總額占GDP 的比重進(jìn)行衡量；（6）城鎮(zhèn)化水平，用各省份城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎睾饬?；?）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，用各省份第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 的比重進(jìn)行衡量；（8）生活成本，用各省份城鎮(zhèn)居民家庭人均消費(fèi)支出（含居住支出）占可支配收入的比重衡量；（9）金融發(fā)展水平，用各省份年末存、貸款余額與GDP 的比值衡量；（10）引資水平，用各省份外商直接投資占GDP的比重衡量。

值得說明的是，和大多數(shù)文獻(xiàn)相比，本研究控制了更多的變量，以期更嚴(yán)格地考察自動化的凈增就業(yè)效應(yīng)。由于這種嚴(yán)格控制，實(shí)證結(jié)果比類似研究更為敏感。例如，如果采用本研究所使用的控制變量，一些先行文獻(xiàn)的核心解釋變量會變得不再顯著。這說明增加這些控制變量可以避免遺漏某些中間變量。

5.變量的統(tǒng)計描述

考慮到各變量的數(shù)據(jù)可得性和完整性，并避免新冠疫情帶來的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)沖擊，本研究選擇2006—2019 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，各主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1 所示。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

四、計量模型與實(shí)證結(jié)果

（一）計量模型

1.基準(zhǔn)模型

從現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)與學(xué)術(shù)研究中都可以發(fā)現(xiàn)，自動化水平與就業(yè)增長的關(guān)系是動態(tài)變化的，這就要求在分析二者關(guān)系時，不僅要考慮當(dāng)前因素對凈增就業(yè)的影響，還要考慮過去因素的影響，因此需要在解釋變量中加入被解釋變量的滯后值。與此同時，還需考慮自動化水平與凈增就業(yè)的內(nèi)生性問題，因此本研究利用動態(tài)面板模型中的系統(tǒng)GMM 估計方法進(jìn)行實(shí)證分析。該估計方法既可以緩解弱工具變量與內(nèi)生性的問題，又可以提高估計的效率。為此，設(shè)定如下基準(zhǔn)回歸模型：

其中，i和t分別表示省份和年份，LnL為凈增就業(yè)，LnINT為自動化水平，同時將被解釋變量LnLi,t的一階滯后項(xiàng)作為解釋變量納入方程，Xi,t為一系列控制變量，μi為地區(qū)固定效應(yīng)，γt為時間固定效應(yīng)，εi,t代表當(dāng)期擾動項(xiàng)。

2.傳導(dǎo)機(jī)制模型

由于本研究的理論模型預(yù)測了閑暇膨脹和工作彈性增強(qiáng)對自動化凈增就業(yè)效應(yīng)的內(nèi)在傳導(dǎo)作用，因此，可將閑暇膨脹和工作彈性設(shè)置為中介變量。根據(jù)江艇對中介效應(yīng)的分析建議，按其發(fā)生機(jī)制的次序先后放入回歸方程，并比較放入前后核心解釋變量系數(shù)估計絕對值的變化，確認(rèn)作用渠道是否存在及其方向性[37]。為此，根據(jù)理論模型中核心命題的內(nèi)容，先將閑暇膨脹作為中介變量放入回歸方程，然后再放入工作彈性作為新增的中介變量，并按前述規(guī)則考察放入該中介變量后自動化水平（核心解釋變量）、閑暇膨脹（先發(fā)中介變量）的系數(shù)變化。具體地，形成以下計量回歸方程：

其中，Lnleisure為閑暇膨脹，Lnf lexible為工作彈性，其他變量含義同上。模 型（18）和（19）分別用來檢驗(yàn)閑暇膨脹與工作彈性的內(nèi)在傳導(dǎo)作用。首先，對于基準(zhǔn)回歸（17）式中的核心解釋變量系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，看其是否在置信水平下顯著；其次，利用（18）和（19）式進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)β3、β4的顯著性以及β2的變化，若β3、β4以及β2均顯著且β2前后符號一致，則說明存在部分中介效應(yīng)，若β3、β4顯著而β2不顯著，則說明存在完全中介效應(yīng)。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

解釋變量的內(nèi)生性問題是實(shí)證研究不可忽視的部分。本研究采用系統(tǒng)GMM 估計方法，并選取被解釋變量滯后一階項(xiàng)作為外生變量，同時納入時間固定效應(yīng)，以消除不可觀測因素所帶來的影響。遺漏變量也可能帶來內(nèi)生性問題，對此，本研究控制了更多的控制變量，以防止遺漏重要變量。

表2 中的第（1）列報告了被解釋變量為凈增就業(yè)、核心解釋變量為自動化水平的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。自相關(guān)檢驗(yàn)表明，模型沒有拒絕不存在二階自相關(guān)的假設(shè)——AR（1）檢驗(yàn)的P 值小于5%，AR（2）檢驗(yàn)的P 值大于10%——有效緩解了內(nèi)生性問題。Sargan 檢驗(yàn)結(jié)果和Hansen 檢驗(yàn)結(jié)果均顯示該模型的工具變量選擇是合理的，進(jìn)而表明模型的估計有效。基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，在控制了其他變量的影響后，自動化水平對凈增就業(yè)有促進(jìn)作用，且在1%的水平下顯著，從總效應(yīng)上印證了核心命題的結(jié)論，即自動化水平的上升的確能帶來就業(yè)人數(shù)的凈增長。

表2 自動化水平對凈增就業(yè)的直接效應(yīng)與傳導(dǎo)機(jī)制

（三）機(jī)制回歸結(jié)果

根據(jù)理論分析，自動化發(fā)展會提高全社會的勞動生產(chǎn)率，進(jìn)而釋放出更多的閑暇時間，而閑暇膨脹將擴(kuò)大勞動者進(jìn)行“工作—閑暇”選擇的彈性范圍，最終使得全社會的就業(yè)水平得以提升。本研究通過構(gòu)建閑暇膨脹與工作彈性的中介模型，對此傳導(dǎo)過程進(jìn)行實(shí)證考察。

閑暇膨脹與工作彈性和就業(yè)水平之間可能存在一定的聯(lián)動性，很難保持絕對的獨(dú)立性與外生性，這種關(guān)聯(lián)性有可能造成在研究自動化水平與凈增就業(yè)之間的傳導(dǎo)機(jī)制時，出現(xiàn)反向因果的內(nèi)生性問題，導(dǎo)致參數(shù)估計結(jié)果的偏誤。此外，盡管本研究盡可能多地納入控制變量，但仍可能遺漏一些同時影響閑暇膨脹、工作彈性與就業(yè)水平的變量。針對這一問題，本研究將在GMM 估計的基礎(chǔ)上采用合適的工具變量進(jìn)一步控制內(nèi)生性，以期得到更加可靠的經(jīng)驗(yàn)分析。本研究選取各省份在研究窗口期不同年份開通高鐵的城市數(shù)量與就業(yè)人員中的女性占比分別作為閑暇膨脹與工作彈性的工具變量。各省份開通高鐵的城市數(shù)量能夠作為閑暇膨脹的工具變量有以下兩個原因：第一，高鐵的開通會大大減少外省務(wù)工人員的通勤時間，從而對其有效閑暇產(chǎn)生影響，滿足了相關(guān)性假定；第二，交通對地域的覆蓋在某種程度上由外生政策決定①參見：2012 年國務(wù)院發(fā)布的《“十二五”綜合交通運(yùn)輸體系規(guī)劃》、科技部發(fā)布的《高速列車科技發(fā)展“十二五”專項(xiàng)規(guī)劃》等政策。，即是否開通高鐵首先需服從國家的區(qū)域平衡發(fā)展戰(zhàn)略[38]，高鐵的開通站點(diǎn)和當(dāng)?shù)氐木蜆I(yè)量不存在嚴(yán)格的依存度，可以被看作國家在全國范圍內(nèi)實(shí)施的一個政策性準(zhǔn)自然試驗(yàn)，具有較天然的外生性特征。同樣，對于就業(yè)人員中女性占比這一工具變量的選擇也有兩個考慮：首先，按照Goldin 的看法，女性對彈性工作有更大的需求，從事的比重也較高[39]，也就是說，在就業(yè)總量不變的情況下，女性比男性更愿意選擇彈性高的工作。因此，從邏輯上看，各省份的平均工作彈性會受到就業(yè)人員中女性占比的直接影響，有效工具變量與內(nèi)生變量的相關(guān)性假定能夠得到滿足。其次，由于中國在就業(yè)市場上的性別歧視相對較小，人口的性別比對當(dāng)期的就業(yè)總量很難產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響（在長期內(nèi)可能會影響未來的就業(yè)數(shù)量），因此，女性占比可基本滿足外生性假定。在GMM 回歸中，這兩個工具變量也通過了Sargan 檢驗(yàn)或Hansen 檢驗(yàn)，不存在過度識別的問題。

表2 中的第（1）、（2）列報告了路徑“自動化水平—閑暇膨脹—凈增就業(yè)”的檢驗(yàn)結(jié)果。第（1）列為基準(zhǔn)回歸結(jié)果，未納入中介變量時，自動化水平的回歸系數(shù)為0.213，且在10%的水平上顯著。第（2）列為納入“閑暇膨脹”這一中介變量后的估計結(jié)果，自動化水平的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為正（0.094），|c'|＜|c|，且閑暇膨脹的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著（0.493），這意味著閑暇膨脹是自動化影響就業(yè)水平的部分中介因子。但是從符號上看，閑暇膨脹的系數(shù)方向?yàn)樨?fù)，說明閑暇膨脹的增加降低了就業(yè)水平，這是因?yàn)殚e暇時間的增加“擠出”了工作時間，使得就業(yè)供給減少。由于自動化發(fā)展釋放的閑暇膨脹（進(jìn)程1）對就業(yè)水平具有擠出效應(yīng)，所以并不能完全解釋自動化水平對凈增就業(yè)的促進(jìn)作用。據(jù)此，有必要結(jié)合工作彈性（進(jìn)程2）全面考察自動化水平對凈增就業(yè)的綜合作用。

表2 中第（3）列和第（4）列分別為采用不同計算方法的工作彈性估計結(jié)果。第（3）列的工作彈性通過“城鎮(zhèn)個體就業(yè)人數(shù)/本省全部就業(yè)總數(shù)”計算得到，第（4）列為利用CFPS 中的數(shù)據(jù)得到的工作彈性。結(jié)果表明，兩種計算方法得到的工作彈性回歸系數(shù)都至少在10%的水平上顯著為正（分別為0.006 和0.004），說明閑暇膨脹帶來的工作彈性增加導(dǎo)致了凈增就業(yè)。進(jìn)一步觀察自動化水平的回歸系數(shù)變化，發(fā)現(xiàn)其系數(shù)在加入工作彈性后不再顯著，說明自動化水平對凈增就業(yè)的促進(jìn)作用可以完全由“自動化水平—閑暇膨脹—工作彈性（零工經(jīng)濟(jì)）—凈增就業(yè)”這一傳導(dǎo)機(jī)制來解釋。

從上述結(jié)果可以清晰地預(yù)見自動化水平對凈增就業(yè)影響的兩個階段：第一個階段，“機(jī)器換人”帶來的生產(chǎn)率提高會帶來勞動者的閑暇膨脹，但是閑暇膨脹本身并不能直接帶來就業(yè)凈增，還需傳遞到下一個階段；第二個階段，如果更多的閑暇能夠創(chuàng)造更具彈性且技術(shù)含量更高的零工工作崗位，那么就業(yè)量將實(shí)現(xiàn)凈增。

（四）穩(wěn)健性分析

為了保證研究結(jié)果的可靠性，本研究以更換估計方法、剔除極端值、檢查行政區(qū)維度異質(zhì)性和時間維度異質(zhì)性等方法來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果見表3。為了保證結(jié)論的可比性，以上穩(wěn)健性檢驗(yàn)均以表2 第（1）列為基準(zhǔn)進(jìn)行比較。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.更換估計方法

研究考慮到解釋變量的內(nèi)生性而選擇采用系統(tǒng)GMM 方法進(jìn)行估計，若采用未考慮內(nèi)生性的普通最小二乘回歸（OLS），其核心解釋變量的估計系數(shù)應(yīng)當(dāng)大于系統(tǒng)GMM 的估計結(jié)果。因此，研究運(yùn)用OLS 回歸進(jìn)行反向驗(yàn)證，結(jié)果如表3 第（1）列所示。自動化水平的估計系數(shù)在1%水平上顯著為正，且大于表2 第（1）列的估計結(jié)果，反向驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

2.剔除極端值

考慮到極端值可能會對估計結(jié)果產(chǎn)生影響，研究將所有樣本按照自動化水平的大小進(jìn)行排序，并剔除最大1%和最小1%的可能存在異常值的樣本數(shù)據(jù)，重新探索自動化水平對凈增就業(yè)的促進(jìn)效果，結(jié)果見表3 中的第（2）列。數(shù)據(jù)表明，在控制了其他變量、時間固定效應(yīng)與地區(qū)固定效應(yīng)后，自動化水平的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，與表2 中第（1）列的結(jié)果一致，表明刪除潛在極端值不會影響自動化水平對凈增就業(yè)有促進(jìn)作用的基本結(jié)論，實(shí)證結(jié)果比較穩(wěn)健。

3.行政區(qū)維度異質(zhì)性

由于北京、上海、天津、重慶為直轄市，其行政區(qū)格局與就業(yè)水平明顯與其他行政區(qū)不同，且在自動化發(fā)展等方面也與其他行政區(qū)存在差異，因此，考慮到研究對象的可比性，在樣本中剔除了這4 個直轄市的數(shù)據(jù)，重新進(jìn)行回歸。對比表3 第（3）列和表2 第（1）列后發(fā)現(xiàn)，自動化水平的估計系數(shù)仍在1%的水平上顯著為正，表明自動化水平對凈增就業(yè)量的促進(jìn)作用比較可靠。

4.時間維度異質(zhì)性

2008 年全球金融危機(jī)爆發(fā)，就業(yè)水平受金融危機(jī)負(fù)面影響較大，為了排除金融危機(jī)對研究結(jié)果產(chǎn)生影響的可能性，本研究截取了2009—2019 年的子樣本進(jìn)行回歸分析。表3 第（4）列的結(jié)果表明，自動化水平的系數(shù)為0.357，在1%的置信水平上通過檢驗(yàn)。該結(jié)果同表2 第（1）列的結(jié)果一致，說明自動化水平對凈增就業(yè)具有促進(jìn)作用的結(jié)論是穩(wěn)健的。

五、結(jié)論與建議

本研究回應(yīng)了有關(guān)自動化技術(shù)影響就業(yè)的問題：當(dāng)人們爭論自動化對就業(yè)既有積極作用又有抑制作用時，自動化在什么情況下才能帶來就業(yè)量的凈增？研究從理論推導(dǎo)和實(shí)證檢驗(yàn)兩個方面對自動化創(chuàng)造新就業(yè)的原因進(jìn)行了延展性探索，發(fā)現(xiàn)自動化帶來閑暇時間增加和就業(yè)彈性增加是創(chuàng)造凈增就業(yè)的一種重要路徑。具體地，本研究在“任務(wù)技能型生產(chǎn)函數(shù)”的基礎(chǔ)上構(gòu)造內(nèi)生閑暇的動態(tài)優(yōu)化模型，借此證明了自動化技術(shù)經(jīng)由閑暇膨脹和工作彈性創(chuàng)造新就業(yè)的機(jī)理。隨后，利用中國的地區(qū)自動化發(fā)展數(shù)據(jù)證實(shí)了自動化技術(shù)可以通過閑暇膨脹帶動零工經(jīng)濟(jì)就業(yè)實(shí)現(xiàn)就業(yè)凈增。

本研究的突出特色在于深化了自動化就業(yè)效應(yīng)的內(nèi)部分析，即對自動化創(chuàng)造就業(yè)的內(nèi)在過程做了結(jié)構(gòu)性拓展，識別出自動化創(chuàng)造凈增就業(yè)的一條可行路徑：自動化發(fā)展→勞動生產(chǎn)率提高→閑暇膨脹→技術(shù)型零工經(jīng)濟(jì)就業(yè)→就業(yè)凈增。

進(jìn)入新時代，我國著力實(shí)施“雙循環(huán)戰(zhàn)略”，加大自動化人工智能攻關(guān)、實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵領(lǐng)域的國產(chǎn)替代刻不容緩。這就表明我國既要大力發(fā)展自動化高新技術(shù)，又要努力減少“機(jī)器換人”對就業(yè)造成的不利影響。本研究的結(jié)果對解決上述問題具有一定的現(xiàn)實(shí)參考意義，為此，提出以下具體對策建議：

第一，積極推進(jìn)新業(yè)態(tài)就業(yè)的綜合配套保障，提高技術(shù)型群體零工經(jīng)濟(jì)就業(yè)的能力。自動化發(fā)展對技術(shù)型人才的替代不容忽視，而技術(shù)型人才的零工經(jīng)濟(jì)就業(yè)正在成為應(yīng)對自動化沖擊的有效手段[33]61-79。技術(shù)型人才的零工經(jīng)濟(jì)就業(yè)和傳統(tǒng)的臨時用工、非正規(guī)就業(yè)不同，需要從業(yè)者利用新技術(shù)在充分的閑暇時間內(nèi)進(jìn)行高效生產(chǎn)。為此，只有掌握基本的信息技術(shù)，能夠熟練使用手機(jī)軟件、處理電子文件、使用多媒體等才能成為現(xiàn)代社會的合格零工經(jīng)濟(jì)從業(yè)者。中國經(jīng)過30 多年的高速發(fā)展，已經(jīng)將大量初級勞動力升級為中等技能勞動力，但是具有更高自動化技術(shù)的人才僅占就業(yè)總量的5%[40]。在此背景下，如果一般的技術(shù)型人才能夠充分掌握數(shù)字技能，便可以在工作彈性更強(qiáng)、技術(shù)含量更高的零工經(jīng)濟(jì)背景下避免被機(jī)器替代。

因此，在國家層面上，建議加大對傳統(tǒng)技術(shù)型人才的自動化技術(shù)培訓(xùn)。可進(jìn)行“公助民營”的培訓(xùn)體系建設(shè)，將自動化技術(shù)（包括自動化基礎(chǔ)知識和自動化設(shè)備軟件操作技能）納入在職培訓(xùn)體系。同時，呼吁地方政府對新技術(shù)變革下的職業(yè)教育體系進(jìn)行改革，對技術(shù)型群體的自動化技能培養(yǎng)先行先試，將以學(xué)位為目的的培養(yǎng)體系轉(zhuǎn)變?yōu)橐孕录寄芎托滤仞B(yǎng)為導(dǎo)向的體系。

第二，大力加強(qiáng)相關(guān)制度體制保障，支持基于新技術(shù)的“副業(yè)創(chuàng)新”。2020 年7 月15 日，國家發(fā)展改革委等13 個部門聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于支持新業(yè)態(tài)新模式健康發(fā)展 激活消費(fèi)市場帶動擴(kuò)大就業(yè)的意見》，提出支持在線教育、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、線上辦公、數(shù)字化治理、產(chǎn)業(yè)平臺化發(fā)展、傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、“虛擬”產(chǎn)業(yè)園和產(chǎn)業(yè)集群、“無人經(jīng)濟(jì)”等多種新模式的發(fā)展。

在以上政策支持的基礎(chǔ)上，建議各地進(jìn)一步細(xì)化配套政策，支持具有數(shù)字技能、自動化技術(shù)的人員“副業(yè)創(chuàng)新”。重點(diǎn)建議各地積極探索自主就業(yè)、零工就業(yè)、多點(diǎn)執(zhí)業(yè)政策，放寬社會保險參與的戶籍限制，進(jìn)一步降低零工經(jīng)濟(jì)從業(yè)者的繳費(fèi)率，支持并扶助互聯(lián)網(wǎng)就業(yè)平臺為零工經(jīng)濟(jì)群體提供商業(yè)保險。

第三，多方鼓勵產(chǎn)業(yè)交叉，加大自動化就業(yè)與消費(fèi)升級相結(jié)合的力度和深度。自動化提高工作彈性和創(chuàng)造新職業(yè)（零工經(jīng)濟(jì)）的過程，對應(yīng)著“消費(fèi)升級”的過程?！跋M(fèi)升級”意味著消費(fèi)趨于個性化和復(fù)雜化，更加依靠移動互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的支撐。而新就業(yè)形態(tài)恰恰伴隨著新一輪科技革命和移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)的運(yùn)用，由此可知，自動化創(chuàng)造新就業(yè)和消費(fèi)升級是互為支撐、互為目標(biāo)的雙循環(huán)過程。

對此，建議在推進(jìn)自動化高新技術(shù)發(fā)展時，強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)和自動化技術(shù)對傳統(tǒng)消費(fèi)性服務(wù)業(yè)改造升級的力度。探索建立工業(yè)和生活服務(wù)業(yè)相結(jié)合的“服務(wù)業(yè)數(shù)字化”工程，通過高新技術(shù)創(chuàng)造更多有利于提高人民生活質(zhì)量的技術(shù)型服務(wù)業(yè)就業(yè)。