というNBER論文をアセモグルらが上げている（同じNBERサイトのungated版）。原題は「Automation and the Workforce: A Firm-Level View from the 2019 Annual Business Survey」で、著者はDaron Acemoglu（MIT）、Gary W. Anderson（アメリカ国立科学財団）、David N. Beede（センサス局）、Cathy Buffington（同）、Eric E. Childress（ジョージメイソン大）、Emin Dinlersoz（センサス局）、Lucia S. Foster（同）、Nathan Goldschlag（同）、John C. Haltiwanger（メリーランド大）、Zachary Kroff（センサス局）、Pascual Restrepo（ボストン大）、Nikolas Zolas（センサス局）。
以下はその要旨。
This paper describes the adoption of automation technologies by US firms across all economic sectors by leveraging a new module introduced in the 2019 Annual Business Survey, conducted by the US Census Bureau in partnership with the National Center for Science and Engineering Statistics (NCSES). The module collects data from over 300,000 firms on the use of five advanced technologies: AI, robotics, dedicated equipment, specialized software, and cloud computing. The adoption of these technologies remains low (especially for AI and robotics), varies substantially across industries, and concentrates on large and young firms. However, because larger firms are much more likely to adopt them, 12-64% of US workers and 22-72% of manufacturing workers are exposed to these technologies. Firms report a variety of motivations for adoption, including automating tasks previously performed by labor. Consistent with the use of these technologies for automation, adopters have higher labor productivity and lower labor shares. In particular, the use of these technologies is associated with a 11.4% higher labor productivity, which accounts for 20-30% of the difference in labor productivity between large firms and the median firm in an industry. Adopters report that these technologies raised skill requirements and led to greater demand for skilled labor but brought limited or ambiguous effects to their employment levels.
（拙訳）
本稿は、米センサス局が米国科学工学統計センター（NCSES）と共同で実施する年間企業調査*1の2019年調査で導入された新たな集計を利用して、全ての経済部門における米企業の自動化技術の採用状況を記述する。同集計では30万以上の企業から5つの先端技術の利用状況のデータを収集する。5つの先端技術とは、AI、ロボティクス、専用機器、特化型ソフトウエア、およびクラウドコンピューティングである。こうした技術の採用は、低水準に留まっており（特にAIとロボティクス）、産業によってかなり違い、大手ならびに若い企業に集中している。だが、大手企業が採用する傾向にあるため、米国の労働者の12-64%、製造業労働者の22-72%がそうした技術の影響を受けている。企業は様々な採用動機を報告している。一例が、従来労働者が行っていた業務の自動化である。これらの技術を自動化に使用するということと整合的に、採用した企業の労働生産性は高く、労働分配率は低い。具体的には、これらの技術を利用する企業では労働生産性は11.4%高くなっており、産業内における大企業と平均的企業の間の労働生産性の差の20-30%を説明している。技術を採用した企業の報告によれば、これらの技術は技能の要求が高く、技能労働者の需要を増やすが、雇用水準への影響は限定的ないし不明瞭である。
