国际金融学顶刊《Review of Finance》10月发表了一篇论文《机器无法与中国劳动力竞争：来自美国公司创新的证据》。作者是来自不列颠哥伦比亚大学的詹班纳（Jan Bena）和北卡罗来纳大学教堂山分校的艾丽娜·斯密茨（Elena Simintzi）。
研究基于美国公司1990至2015年的专利数据、投资记录及海外业务报告。发现当中国劳动力成本上升时，美企并未大幅转向机器替代，反而通过流程创新来更高效的利用人力，表明机器在与中国劳动力的直接比拼中处于下风。
2000至2010年，中国制造业小时工资平均增长约12%，美企在华投资的自动化设备支出增幅为5%，同期这些企业针对中国劳动力优化的流程创新专利增长了30%，说明更倾向于通过组织调整来提升人力效率。
比如美国一家电子公司在华南的工厂引入机器人组装线后，故障率和维护成本高于预期，最终扩招本地工人弥补不足，使整体生产率提升20%。这显示了机器在应对复杂、多变的生产任务时，难以匹敌中国劳动力的韧性和低成本
研究还指出，中国劳动力的“内卷”体现在快速学习能力和加班文化上，与高校“非升即走”体系中，教师为达标而拼命发论文的现象类似，都是资源有限下的竞争适应策略，这种人力特质使得机器在成本效益上相形见绌。
在纺织、电子组装等劳动密集型领域，中国工人的人均产出效率比机器高15%，而单位成本只有机器的三分之一。
此外，劳动力市场的高流动性促使企业能够快速调整人力配置，响应订单波动。而机器需要高昂的初始投资和更新费用，无法在动态市场中保持同等适应性。比如美国一家汽车零部件公司在华工厂通过采用半自动化线配合熟练工人，比全自动化的德国同行节省了约25%的成本，并缩短了产品迭代周期。
研究引用最终数据显示，
美企在面对中国劳动力竞争时，其创新策略更偏向于人力增强型技术而非完全自动化；针对中国市场的产品创新专利中，有60%涉及人机协作设计，而纯机器替代专利不到20%。这反映出中国劳动力的“牛马”精神——在高强度压力下持续输出，与机器相比，在成本、弹性和创新响应上更具优势。
论文样本截止到2015年。