1980年代初頭以降、特に製造業において、技術は低スキルおよび中スキルの労働者、若年層、女性の需要を減少させてきた。本稿では、どの技術が最も大きな影響を及ぼしたか、また どのタイプの労働者に影響したかを検証する。その結果、ロボットとソフトウェアは、特にサービス産業において、高スキル労働者、高齢労働者、男性の需要を高めたことが明らかになった。
機械は産業革命以来、職場の在り方を変え続けてきた。近年では、情報通信技術（ICT）、ソフトウェア、そして特に高度化した能力を持つロボットが、前例のない規模で労働者を代替するのではないかという懸念が広く高まっている。こうした懸念には根拠がある。2015年には、溶接、組立、梱包など、以前は人間が行っていた作業を担う産業用ロボットが推定163万台稼働していた。この数は2020年までに倍増すると見込まれており、今後の規模と範囲は予測が困難である。
少なくとも短期的には、一部の労働者は機械に仕事を奪われるだろう。Autor他（2003）、Autorおよ���Dorn（2013）、その他の研究により、定型作業の多い産業や職業では雇用比率が低下していることが示されている。また、Acemogluおよ��Restrepo（2019）は、ロボットへの暴露度が高かった米国の通勤圏で雇用が減少したことを明らかにしている。
一方で、新技術による生産性の向上から恩恵を受ける労働者もいるかもしれない。代替されやすい労働者の中にも、自動化の影響を受けにくい仕事へ移行できるような新たなスキルを身につける者がいる可能性がある。例えば、AutorおよびSalomons（2017）は、自動化の影響を受けにくい産業において雇用の正の波及効果が見られたことを明らかにした。また、GraetzおよびMichaels（2018）は、産業用ロボットによって低スキル労働者の雇用比率は低下したものの、総雇用への負の影響はほとんどなかったことを明らかにしている。
このことから、機械が労働者に与える影響は、技術の種類によっても、労働者の種類によっても異なる可能性があることが示唆される。我々は、1982年から2005年にかけて、ICT、ソフトウェア、産業用ロボットが、スキル（学歴）、年齢、性別の異なる労働者にどのような影響を与えたかを検証した。使用したデータは、高所得国10カ国の経済全体をほぼ網羅する30の産業に関するものである（Blanas他、2019）。すべての国において、この期間に労働者のスキルと年齢は上昇し、同時に女性の雇用および所得の割合も上昇した。我々は、こうした労働市場の動向が新たな機械の導入によるものかどうかを明らかにすることを試みた。
資本投入、労働者、定型的な仕事
我々は、職業辞典（DOT）と職業情報ネットワーク（O*NET）を用いて、必要とされる業務の種類に基づき、どの仕事が自動化されやすいかを評価した。次に、米国国勢調査の職業データを用いて、新技術が労働者の種類ごとの需要に、各労働者が従事する職業の業務内容に応じてどのような影響を与えた可能性があるかを検討した。中スキルの労働者および若年労働者は、自動化しやすい職業に就く傾向がある。女性は、これまでも現在も、自動化の影響を受けやすい仕事（例えば事務的・管理的な仕事）に不均衡に多く従事してきた。しかし、図1に示すように、女性は自動化の影響を受けにくい、または そこから守られた仕事（管理職など）へ、男性より速いペースで移行してきた。
我々は、標準的な労働需要方程式を推定した。被説明変数は、各労働者の種類ごとの（対数）雇用水準であり、労働時間で測定される。主要な説明変数は、従来型（非ICT）、ICT、およびソフトウェアの資本集約度である。従来型資本には特段の傾向は見られないが、ICTとソフトウェアはいずれも時間の経過とともに着実に増加しており、前者は1995年以降に加速している（図2および図3）。
我々の推定モデルには、常に国・年および国・産業の固定効果を含めている。これは、関心のある係数が、産業間における国内の資本投入の変化によって識別されることを意味する。ソフトウェア資本の伸びが速い産業では、他の産業と比べて低スキル労働者および若年労働者の雇用が減少した。対照的に、従来型（非ICT）資本の伸びが速い場合は低スキル労働者と女性の雇用増加と関連しており、ICT資本の伸びが速い場合はすべての労働者の種類で雇用増加と関連している。
これらのパターンを理解するため、我々はAutor他（2003）が作成した定型業務指数（RSH）によって測定される自動化への暴露度に応じて産業を区分した。資本の種類が異なると、労働者グループ別の需要との関連も異なり、その違いは産業のRSHによって変わる。非ICT資本は定型業務の多い産業での雇用の伸びの高さと関連しており、比較的ローテクな機械が定型業務を補完している可能性を示唆している。対照的に、ICTとソフトウェアはいずれも、定型業務の多い産業での雇用減少と、定型業務の少ない産業での雇用増加と関連している。
産業用ロボットと労働需要
これらの興味深い結果は、あくまで条件付きの相関に過ぎない。そこで我々は、新たな自動化技術の中でも最も代表的なものの一つである産業用ロボットについて、その因果効果を特定するための新しい実証的手法を用いた。
世界のロボット輸出が比較的高い伸び率を示した国からロボットを輸入する国は、この種の技術への暴露度が高くなる。そこで我々は、1996年以降利用可能となった産業用ロボットの二国間貿易に関するUN COMTRADEのデータを用いて、対象となる10カ国それぞれについて、世界的なロボットの急増への暴露度を測る指標を作成した。次に、この国レベルの指標を、産業レベルでの自動化の余地を捉えるRSH指数と掛け合わせた。図4は各国の推移を示している。
この新たな変数を含めると、産業用ロボットが低スキルの雇用を減少させる一方で、高スキルおよび中スキルの労働者、高齢労働者、男性の所得比率を高めることが示される。我々はまた、これらの影響が製造業とサービス業の間でどのように異なるかも検証した。両部門ともロボット技術を集中的に活用しているが、雇用動向は大きく異なってきた。
影響の多くは両部門で著しく異なる。製造業では、ロボットは低スキル、若年、女性の雇用を減少させる一方で、サービス業では中スキルおよび男性の雇用を増加させる。両部門とも、ロボットは高スキル、高齢、男性の労働者の所得比率を高めている。
我々の結果は、ロボットが定型業務を行う労働者を代替するという見方と整合的である。これは特に、製造業のように自動化が広く普及している部門で顕著である。対照的に、サービス業のように自動化が比較的最近始まった部門では、ロボットは雇用と所得を増加させている。サービス業では新たな職業が生まれつつある。これらの部門の産業・職業構成を踏まえると、ロボットはエンジニア、製品デザイナー、管理職を補完する可能性が高い。すなわち、高スキル、より上級で、男性労働者が多数を占める職業である。ソフトウェアはロボットと類似の影響を及ぼす一方、ICT資本は主に中スキルおよび低スキルの労働者の雇用増加と関連している。
ロボットは女性に対して偏りがあるのか。
我々はまた、スキル水準別に層化したうえで、産業用ロボットが男女の雇用水準と所得比率に与える影響を検証し、ジェンダーの偏りがないかを調べた。前述のとおり、女性の高スキル雇用比率は男性より大きく上昇した。ロボットと女性労働者の代替関係は、主に低スキル労働者によって生じている。対照的に、ロボットと男性労働者の補完関係は、高スキル労働者によって生じている。
これらの結果は、一見すると不可解に思えるかもしれない。女性の労働市場全体での状況は時間とともに改善してきたにもかかわらず、技術は女性の雇用と相対的な所得に負の影響を与えてきたように見える。中期的な女性の反応によって、これらの事実は整合的に説明できる。ロボットは女性を無差別に代替したのではなく、低スキル水準の女性のみを代替したのである。同時に、女性は男性より速いペースで、より高いスキル水準を習得することで対応してきた。同様に、産業用ロボットが男性の結果に与える正の影響も、男性がもともと高学歴であったことによるものである。
結論
我々の知見は、ロボットやソフトウェアのように人間を代替する技術と、ICTのように人間が利用する技術とを区別することの重要性を浮き彫りにしている。ジェンダーの偏りに関する我々の検証が示すとおり、結果は次の励みとなるメッセージを伝えている。すなわち、機械によって失われる仕事に留まるのではなく、機械を補完する新たなスキルを習得することで、労働者は技術の進歩から恩恵を受けて発展することが可能なのである。
