| 執筆者 | 足立 大輔（研究員（特任）） |
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| 発行日/NO. | 2024年7月 24-E-066 |
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概要
本稿では、産業用ロボットの利用拡大が職業間の分配に与える影響を、各タスクにおけるロボットの役割とその国際貿易に焦点を当てて検証する。本研究では、Japan Robot Shock（JRS）と呼ばれる、日本からのロボット導入コストが下落するショックを計測する。大国開放経済におけるロボットの自動化を組み込んだ一般均衡モデルを開発し、自動化ショックとJRSの相関関係によってもたらされる識別上の懸念に対処するために、モデルから導かれる最適操作変数（Model-implied Optimal Instrumental Variable, MOIV）を構築する。分析の結果、ロボットと労働の間の代替弾力性（EoS）は職種によって不均一であり、生産と運搬の職種では最大3に達し、通常の資本財と労働の間のEoSよりも有意に高いことが明らかになった。この結果は、1990年から2007年までの米国において、ロボットが賃金の二極化に大きく寄与したことを示唆している。
概要（英語）
This paper examines the distributional impacts of the increased utilization of industrial robots, emphasizing their role in specific tasks and their international trade. The study constructs a novel dataset based on tracking shocks to the cost of acquiring robots from Japan, termed the Japan Robot Shock (JRS), and analyzes these across various occupations that have adopted robots. A general equilibrium model is developed which incorporates robot automation in a large open economy, and a model-implied optimal instrumental variable (MOIV) is constructed from the JRS to address the identification challenges posed by the correlation between automation shocks and JRS. The analysis reveals that the elasticity of substitution (EoS) between robots and labor is heterogeneous across occupations, reaching up to 3 in production and material-moving jobs, which is significantly higher than the EoS between other capital goods and labor. The findings suggest that robots significantly contributed to wage polarization in the U.S. from 1990 to 2007.
