韓民春 喬 剛

一 引言及文獻(xiàn)綜述

李克強(qiáng)總理在2019年政府工作報(bào)告中提到，就業(yè)是民生之本、財(cái)富之源，就業(yè)優(yōu)先政策要全面發(fā)力；同時(shí)指出，中國(guó)就業(yè)壓力總量不減，結(jié)構(gòu)矛盾凸顯。這是我國(guó)中央政府首次將就業(yè)優(yōu)先放在宏觀政策層面，強(qiáng)調(diào)了就業(yè)的重要性。另一方面，隨著人口老齡化問題的日益突出，勞動(dòng)力短缺和勞動(dòng)力成本上升已成為當(dāng)前社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)，“用工荒”與“就業(yè)難”問題并存。發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體制造業(yè)的回流，使中國(guó)企業(yè)發(fā)展面臨國(guó)內(nèi)外雙重壓力。在這個(gè)大背景下，企業(yè)實(shí)行“機(jī)器換人”是提高生產(chǎn)率和競(jìng)爭(zhēng)力的有效手段。2015年中國(guó)國(guó)務(wù)院頒布了《中國(guó)制造2025》戰(zhàn)略，在政策引導(dǎo)及制造業(yè)企業(yè)自身成長(zhǎng)需求推動(dòng)下，中國(guó)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)近些年呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)特征。國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(IFR)的數(shù)據(jù)顯示，2011-2017年，中國(guó)工業(yè)機(jī)器人年銷售量從2.3萬臺(tái)增長(zhǎng)到13.7萬臺(tái)，年平均增速為37.1%。2013年中國(guó)成為世界第一大機(jī)器人產(chǎn)銷國(guó)。中國(guó)工業(yè)機(jī)器人銷售量增速較快，但機(jī)器人密度(每萬名工人擁有的機(jī)器人數(shù)量)還處于較低水平，與日韓等國(guó)家差距明顯。中國(guó)作為全球最大的機(jī)器人需求市場(chǎng)，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)蘊(yùn)含著巨大的發(fā)展?jié)摿?。考慮到中國(guó)區(qū)域間發(fā)展不平衡的事實(shí)，工業(yè)機(jī)器人在各地區(qū)的應(yīng)用程度差異較大，準(zhǔn)確揭示出工業(yè)機(jī)器人對(duì)制造業(yè)就業(yè)總量和結(jié)構(gòu)的深刻影響，對(duì)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有十分重要的意義。

關(guān)于工業(yè)機(jī)器人對(duì)就業(yè)的影響有兩個(gè)值得特別重視的效應(yīng)：一是“破壞效應(yīng)”。馬嵐(2015)[1]根據(jù)日韓工業(yè)機(jī)器人發(fā)展歷史探討了決定一國(guó)工業(yè)機(jī)器人普及的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，分析當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)和制造業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，發(fā)現(xiàn)中國(guó)很可能出現(xiàn)機(jī)器人規(guī)?；娲斯?。Acemoglu和Restrepo(2017)[2]分析了1990-2007年間工業(yè)機(jī)器人使用量增加對(duì)美國(guó)當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力市場(chǎng)的影響，發(fā)現(xiàn)機(jī)器人使用量增加可能會(huì)減少就業(yè)和工資,具體表現(xiàn)為千人擁有的機(jī)器人每增加1臺(tái)，就業(yè)人口比將減少0.18～0.34個(gè)百分點(diǎn)，工資將減少0.25～0.5個(gè)百分點(diǎn)。在智能化主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)體制中，除了人類能生產(chǎn)價(jià)值外，機(jī)器人也能發(fā)揮相同的作用，從而“機(jī)器換人”導(dǎo)致部分工人失業(yè)和工資下降(Sachs et al.，2015[3]；Benzell et al.，2015[4])。二是“補(bǔ)償效應(yīng)”。Autor(2015)[5]指出在過去的幾十年里，自動(dòng)化既替代了勞動(dòng)力，同時(shí)也補(bǔ)充了勞動(dòng)力，媒體的某些評(píng)論往往夸大機(jī)器對(duì)人類勞動(dòng)的替代程度，而忽視自動(dòng)化與勞動(dòng)之間的強(qiáng)大互補(bǔ)性。Berg et al.(2018)[6]指出工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用會(huì)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，部分崗位會(huì)出現(xiàn)對(duì)勞動(dòng)力需求的增加，同時(shí)也能創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位。從短期看可能會(huì)出現(xiàn)對(duì)勞動(dòng)力的替代以及導(dǎo)致社會(huì)的不平等現(xiàn)象，但從長(zhǎng)期看，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，帶來經(jīng)濟(jì)的繁榮和人們生活的改善。而且目前的機(jī)器人智能化程度還不夠，在一些非標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)過程中，人類占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。此外，一些高危、高精度或不適合人類工作的空白領(lǐng)域，需要機(jī)器人的填補(bǔ)，這在本質(zhì)上不會(huì)對(duì)勞動(dòng)力產(chǎn)生替代(Gorle和Clive，2013[7]；周文斌，2017[8])。也有學(xué)者主要從勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)角度考慮，機(jī)器人的使用會(huì)促進(jìn)一國(guó)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，即促進(jìn)中、高技能勞動(dòng)力就業(yè)，抑制低技能勞動(dòng)力就業(yè)(Graetz和Michaels，2018[9]；程虹等，2018[10])。

綜合而言，有關(guān)發(fā)達(dá)國(guó)家工業(yè)機(jī)器人使用量對(duì)就業(yè)影響的研究較為多樣，但對(duì)像中國(guó)這樣人口眾多的發(fā)展中國(guó)家的研究還較為匱乏(曹靜和周亞林，2018)[11]。現(xiàn)有研究多關(guān)注技術(shù)進(jìn)步或有偏技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響，較少?gòu)默F(xiàn)代智能化視角研究工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)的影響。因此，本文首先從理論層面分析工業(yè)機(jī)器人與勞動(dòng)力間的替代與互補(bǔ)關(guān)系；其次，利用省級(jí)地區(qū)面板數(shù)據(jù)說明工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)總量和就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響；最后，考慮地區(qū)異質(zhì)性和技術(shù)復(fù)雜度差異性，說明工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)的不同影響。

二 理論模型及研究假設(shè)

Berg et al.(2018)[6]基于技術(shù)和要素需求的理論模型，將資本、勞動(dòng)以及機(jī)器人納入統(tǒng)一框架內(nèi)，分析機(jī)器人完全替代勞動(dòng)力、替代部分勞動(dòng)力以及不能替代技能勞動(dòng)力三種情況，為本文研究工業(yè)機(jī)器人與勞動(dòng)力之間的替代和互補(bǔ)關(guān)系提供理論基礎(chǔ)。考慮到其模型較為復(fù)雜，本文將模型簡(jiǎn)化為C-D生產(chǎn)函數(shù)形式，分析工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)的影響。

(一)模型構(gòu)建

1.生產(chǎn)函數(shù)

假定經(jīng)濟(jì)中只存在制造業(yè)單一部門進(jìn)行生產(chǎn)，制造業(yè)部門投入三種要素：資本、勞動(dòng)力和工業(yè)機(jī)器人。將生產(chǎn)函數(shù)設(shè)為C-D形式：

Y=(AKK)α(ALL)β(AZZ)1-α-β=AKαALβAZ1-α-βKαLβZ1-α-β

(1)

其中Y表示制造業(yè)部門的產(chǎn)出，K表示制造業(yè)部門資本投入(不包括機(jī)器人資本)，L表示制造業(yè)部門勞動(dòng)力投入，Z表示制造業(yè)部門工業(yè)機(jī)器人資本投入；AK表示資本生產(chǎn)率，AL表示勞動(dòng)生產(chǎn)效率，AZ表示工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)效率；α>0，β>0且α+β<1。

根據(jù)式(1)求出勞動(dòng)力的邊際產(chǎn)出以及機(jī)器人的邊際產(chǎn)出：

MPL=βAKαALβAZ1-α-βKαLβ-1Z1-α-β

(2)

MPZ=(1-α-β)AKαALβAZ1-α-βKαLβ-1Z1-α-β

(3)

其中MPL表示勞動(dòng)力的邊際產(chǎn)出，MPZ表示機(jī)器人的邊際產(chǎn)出。將式(3)與式(2)作比：

2.勞動(dòng)力需求函數(shù)

假定產(chǎn)品市場(chǎng)和勞動(dòng)力市場(chǎng)完全競(jìng)爭(zhēng)，將制造業(yè)部門產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)化為1。制造業(yè)部門作為勞動(dòng)力的需求方，投入資本、勞動(dòng)力、機(jī)器人三種要素實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化：

maxK, L, ZAKαALβAZ1-α-βKαLβZ1-α-β-rKK-wLL-rZZ

其中，rK表示資本的價(jià)格，wL表示勞動(dòng)力的工資，rZ表示機(jī)器人的價(jià)格。由利潤(rùn)最大化的一階條件可得：

wL=βAKαALβAZ1-α-βKαLβ-1Z1-α-β

(4)

式(4)表示勞動(dòng)力的需求方程。

3.勞動(dòng)力供給函數(shù)

假定勞動(dòng)力市場(chǎng)是出清的。前面假定勞動(dòng)力市場(chǎng)是完全競(jìng)爭(zhēng)的，工資是制造業(yè)部門對(duì)勞動(dòng)力需求的唯一調(diào)節(jié)機(jī)制。本文設(shè)定勞動(dòng)力供給為工資的函數(shù)：L=f(wL)。一般而言，工資越高，勞動(dòng)力供給越多，進(jìn)入制造業(yè)部門的勞動(dòng)力就越多，即勞動(dòng)力供給隨著wL上升而增加，因此，可以假定供給函數(shù)為單調(diào)遞增函數(shù)。為簡(jiǎn)化分析，假設(shè)勞動(dòng)力供給函數(shù)為線性：

L=λLwL

(5)

其中λL為勞動(dòng)力供給彈性，且λL>0。

4.勞動(dòng)力市場(chǎng)的均衡

當(dāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)達(dá)到均衡時(shí)，制造業(yè)部門的勞動(dòng)力需求等于供給，聯(lián)立式(4)和式(5)可得：

L=λLwL=λLβAKαALβAZ1-α-βKαLβ-1Z1-α-β

L2-β=λLβAKαALβAZ1-α-βKαZ1-α-β

(6)

式(6)表示制造業(yè)部門均衡狀態(tài)下的就業(yè)情形。

綜上所述，機(jī)器人通過影響勞動(dòng)力需求市場(chǎng)，從而對(duì)就業(yè)市場(chǎng)產(chǎn)生影響，當(dāng)機(jī)器人沖擊制造業(yè)勞動(dòng)力需求市場(chǎng)時(shí)，會(huì)引起就業(yè)市場(chǎng)失衡，但通過對(duì)勞動(dòng)力供給市場(chǎng)的調(diào)節(jié)，最終實(shí)現(xiàn)就業(yè)市場(chǎng)的再平衡。

(二)研究假設(shè)

機(jī)器人作為一種專有投資的技術(shù)進(jìn)步，對(duì)就業(yè)的影響較為廣泛。在就業(yè)總量方面，肖六億(2010)[12]從勞動(dòng)力需求端分析技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步提高勞動(dòng)生產(chǎn)率、節(jié)省勞動(dòng)力，同時(shí)也通過增加產(chǎn)出和創(chuàng)造新部門擴(kuò)大了就業(yè)，但總的效應(yīng)仍然為就業(yè)的損失；劉書祥和曾國(guó)彪(2010)[13]研究表明純技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)有顯著的負(fù)向影響；鐘世川(2018)[14]實(shí)證分析顯示，中國(guó)制造業(yè)的資本與勞動(dòng)之間是互補(bǔ)關(guān)系，而且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯著促進(jìn)就業(yè)。上述文獻(xiàn)表明技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)總量的影響既有增加也有減少，總的影響表現(xiàn)出不確定性，而工業(yè)機(jī)器人不僅符合技術(shù)進(jìn)步影響就業(yè)的一般規(guī)律，也有其行業(yè)特點(diǎn)。工業(yè)機(jī)器人不僅是工人用來提高勞動(dòng)生產(chǎn)率的工具，還可代替勞動(dòng)力進(jìn)行獨(dú)立操作。傳統(tǒng)技術(shù)進(jìn)步主要替代人的體力，機(jī)器人柔性化特征使得其替代的程度和范圍更廣，會(huì)進(jìn)一步替代人的腦力，削弱低技能勞動(dòng)力成本和自然資源的優(yōu)勢(shì)。因此中國(guó)工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模使用勢(shì)必會(huì)沖擊制造業(yè)就業(yè)(程虹等，2018)[10]。根據(jù)以上分析，提出本文假說1。

假說1：工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模應(yīng)用沖擊中國(guó)制造業(yè)整體就業(yè)，使得總的就業(yè)效應(yīng)為負(fù)。

以上分析只是考慮了就業(yè)總量，就業(yè)技能結(jié)構(gòu)也是分析就業(yè)效應(yīng)不可或缺的一個(gè)方面。呂潔等(2017)[15]、杜傳文等(2018)[16]研究均顯示，工業(yè)機(jī)器人對(duì)低技能勞動(dòng)力替代的同時(shí)增加對(duì)中、高技能勞動(dòng)力的需求，且機(jī)器人應(yīng)用程度越高的國(guó)家和地區(qū)，其高技能勞動(dòng)力比例越高。而中國(guó)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在地區(qū)間的發(fā)展不均衡，主要集中在長(zhǎng)三角、珠三角以及京津等地，機(jī)器人應(yīng)用程度的差異對(duì)不同技能勞動(dòng)力的影響也存在差異。相比機(jī)器人應(yīng)用程度較低的地區(qū)，機(jī)器人應(yīng)用程度較高的地區(qū)對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求也較大，機(jī)器人應(yīng)用對(duì)低技能勞動(dòng)力就業(yè)的抑制作用較大。據(jù)此提出本文假說2。

假說2：在機(jī)器人密度較高的地區(qū)，工業(yè)機(jī)器人對(duì)低技能勞動(dòng)力的替代效應(yīng)明顯，同時(shí)促進(jìn)高技能勞動(dòng)力就業(yè)；在機(jī)器人密度較低的地區(qū)，工業(yè)機(jī)器人對(duì)就業(yè)的影響不顯著。

三 研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來源

(一)模型設(shè)定

對(duì)式(6)兩邊取對(duì)數(shù)可得：

lnL=α0+α1lnK+α2lnZ

(7)

式(7)為制造業(yè)部門均衡狀態(tài)下的就業(yè)情形，其中α0=ln(λLβAKαALβAZ1-α-β)/(2-β)，α1=α/(2-β)，α2=(1-α-β)/(2-β)。由于本文研究機(jī)器人對(duì)高技能勞動(dòng)力和低技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響，式(7)可以拓展為：

lnhigh=α0+α1lnK+α2lnZ

(8)

lnlow=α0+α1lnK+α2lnZ

(9)

現(xiàn)有關(guān)于影響勞動(dòng)力就業(yè)的實(shí)證模型設(shè)定主要包括第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口老齡化程度以及勞動(dòng)力成本(羅軍，2014[17]；馬嵐，2015[1]；胡雪萍和李丹青，2015[18])等因素。本文主要研究中國(guó)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生的影響，將上述因素納入式(7)-式(9)可得實(shí)證模型設(shè)定如下：

lnlabori, t=α0+α1lnrbi, t+α2lnpgdpi, t+α3lncosti, t+α4thirdi, t+α5lnki, t+α6agingi, t+ui+λt+εi, t

(10)

lnhighi, t=β0+β1lnrbi, t+β2lnpgdpi, t+β3lncosti, t+β4thirdi, t+β5lnki, t+β6agingi, t+ui+λt+εi, t

(11)

lnlowi, t=γ0+γ1lnrbi, t+γ2lnpgdpi, t+γ3lncosti, t+γ4thirdi, t+γ5lnki, t+γ6agingi, t+ui+λt+εi, t

(12)

其中，式(10)為省域制造業(yè)整體就業(yè)方程，式(11)、式(12)分別為高技能勞動(dòng)力和低技能勞動(dòng)力的就業(yè)模型。式(10)-式(12)的下標(biāo)i和t分別表示第i個(gè)地區(qū)和第t年。labor表示各地制造業(yè)就業(yè)總量，high表示高技能勞動(dòng)力，low表示低技能勞動(dòng)力，rb表示各地工業(yè)機(jī)器人的密度，pgdp表示各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，cost表示勞動(dòng)力成本，third代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，k代表資本存量，aging代表人口老齡化程度，ui表示個(gè)體固定效應(yīng)，λt表示時(shí)間固定效應(yīng)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。鑒于相關(guān)變量的水平值存在巨大差異性，對(duì)絕對(duì)數(shù)變量總量取對(duì)數(shù)，以消除可能存在的異方差。

(二)變量選取與說明

1.被解釋變量

制造業(yè)就業(yè)總量(labor)：本文用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)年平均用人數(shù)表示勞動(dòng)力就業(yè)數(shù)量；高技能勞動(dòng)力(high)：參照喻美辭和熊啟泉(2012)[19]的研究，根據(jù)工作性質(zhì)來劃分勞動(dòng)力，本文用企業(yè)研發(fā)人員表示高技能勞動(dòng)力；用制造業(yè)就業(yè)總量減去研發(fā)人員數(shù)表示低技能勞動(dòng)力(low)。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量是工業(yè)機(jī)器人的使用量(rb)，由于國(guó)內(nèi)工業(yè)機(jī)器人70%以上都依賴進(jìn)口(呂鐵和李瑋，2016)[20]，國(guó)內(nèi)企業(yè)市場(chǎng)份額不足30%，加上衡量工業(yè)機(jī)器人其他方面的數(shù)據(jù)難以獲取，故本文以工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口額表示工業(yè)機(jī)器人使用量。根據(jù)HS2007六位數(shù)編碼體系中，工業(yè)機(jī)器人主要分為七大類：噴涂機(jī)器人(842489)、搬運(yùn)機(jī)器人(842890)、多功能機(jī)器人(847950)、IC工廠專用自動(dòng)搬運(yùn)機(jī)器人(848640)、電阻焊接機(jī)器人(851521)、電弧焊接機(jī)器人(851531)、激光焊接機(jī)器人(851580)。本文使用的工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口額為上述七類機(jī)器人進(jìn)口額的加總，并按當(dāng)年匯率將美元折算成人民幣。參照Graetz和Michaels(2018)[9]的做法，本文將機(jī)器人進(jìn)口總額除以制造業(yè)總的就業(yè)人數(shù)，得到每個(gè)省份歷年的工業(yè)機(jī)器人密度。由于2011年各地機(jī)器人進(jìn)口數(shù)據(jù)缺失，本文利用2011和2012年各地工業(yè)銷售產(chǎn)值增長(zhǎng)率倒推2011年各地工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口額，再轉(zhuǎn)換成機(jī)器人密度。圖1顯示歷年各地工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口總額，可以看出上海、江蘇和廣東的工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口遠(yuǎn)超其他地區(qū)，而部分地區(qū)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口較少或者暫無，本文剔除這些地區(qū)，僅保留北京、天津、河北、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、山東、河南、湖北、廣東、重慶、四川、陜西共18個(gè)省級(jí)地區(qū)，機(jī)器人數(shù)據(jù)來源于中國(guó)商品貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)。

圖1 中國(guó)歷年分省份工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口額

數(shù)據(jù)來源：中國(guó)商品貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)。

3.主要控制變量

地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(pgdp)，本文用各地人均GDP表示地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。一般來說，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高對(duì)就業(yè)的吸納能力越強(qiáng)；勞動(dòng)力成本(cost)，勞動(dòng)力成本的上升勢(shì)必導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)成本上升，促使企業(yè)用相對(duì)便宜的要素來替代勞動(dòng)，進(jìn)而影響勞動(dòng)力就業(yè)，本文用制造業(yè)就業(yè)人員的平均工資來表示勞動(dòng)力成本；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(third)，用第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重表示；資本存量(k)，本文采用永續(xù)盤存法(PIM)計(jì)算各地歷年的資本存量，計(jì)算公式為ki, t=(1-δi, t)ki, t-1+Ii, t，其中ki, t表示第i個(gè)地區(qū)第t年的資本存量,Ii, t表示第i個(gè)地區(qū)第t年的固定資本總額，δi, t表示第i個(gè)地區(qū)第t年的資本折舊率，根據(jù)張軍等(2004)[21]的研究，將資本折舊率統(tǒng)一為9.6%。此外，本文以2010年各地制造業(yè)的固定資產(chǎn)凈值為基期資本存量，并用固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減；老齡化程度(aging)用65歲以上人口比例表示。相關(guān)變量說明以及數(shù)據(jù)來源如表1所示。

表1 變量名及數(shù)據(jù)來源

(三)描述性統(tǒng)計(jì)

由于自2011年1月起，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生了變化，納入統(tǒng)計(jì)范圍的工業(yè)企業(yè)年主營(yíng)業(yè)務(wù)收入起點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)從500萬元提高到2000萬元，使到2011年以后的數(shù)據(jù)與之前的數(shù)據(jù)不可直接比較，因而本文選取2011-2017年的樣本區(qū)間，各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表2。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

四 實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

本文使用我國(guó)18個(gè)省級(jí)地區(qū)的工業(yè)機(jī)器人使用量對(duì)制造業(yè)就業(yè)進(jìn)行回歸分析。通過Hausman檢驗(yàn)選擇固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。最終，根據(jù)兩種效應(yīng)分析，列(1)和列(3)為固定效應(yīng)模型，列(2)不能拒絕原假設(shè)采用隨機(jī)效應(yīng)模型，回歸結(jié)果見表3。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著。

如表3所示，列(1)-列(3)分別表示主要省份工業(yè)機(jī)器人對(duì)制造業(yè)整體就業(yè)、制造業(yè)高技能勞動(dòng)力就業(yè)以及制造業(yè)低技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響，列(1)顯示核心解釋變量工業(yè)機(jī)器人密度(lnrb)的系數(shù)顯著為負(fù)，這表明機(jī)器人應(yīng)用對(duì)制造業(yè)就業(yè)總量有顯著的負(fù)向影響，說明中國(guó)主要省份工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)的“破壞效應(yīng)”大于“補(bǔ)償效應(yīng)”，就業(yè)凈效應(yīng)為就業(yè)損失，這一結(jié)果支持了本文的假說1。列(3)中l(wèi)nrb的系數(shù)同樣顯著為負(fù)，表明工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)低技能勞動(dòng)力就業(yè)有明顯的替代。而列(2)中l(wèi)nrb的系數(shù)不顯著，說明工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響不明確，并未發(fā)現(xiàn)機(jī)器人的使用促進(jìn)了高技能勞動(dòng)力就業(yè)。

控制變量回歸結(jié)果顯示：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)就業(yè)總量以及高、低技能勞動(dòng)力就業(yè)均有顯著的促進(jìn)作用，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高對(duì)就業(yè)的吸納能力越強(qiáng)。第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)制造業(yè)就業(yè)有顯著的負(fù)向影響，隨著第三產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中份額的提高，對(duì)就業(yè)的吸收能力不斷加強(qiáng)，尤其是外賣小哥、網(wǎng)約車司機(jī)等新業(yè)態(tài)崗位發(fā)揮的作用越來越大。工資和老齡化水平對(duì)制造業(yè)影響不大，這與劉書祥和曾國(guó)彪(2010)[13]、馬嵐(2015)[1]的結(jié)論一致；資本存量與高技能勞動(dòng)力之間互補(bǔ)，促進(jìn)了制造業(yè)高技能勞動(dòng)力就業(yè)，對(duì)制造業(yè)就業(yè)總量和低技能勞動(dòng)力就業(yè)影響不顯著。

(二)原因分析

根據(jù)基準(zhǔn)回歸結(jié)果的分析，工業(yè)機(jī)器人的使用抑制了制造業(yè)整體就業(yè)。從就業(yè)結(jié)構(gòu)上來說，工業(yè)機(jī)器人的使用對(duì)低技能勞動(dòng)力就業(yè)有顯著的負(fù)向作用，對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)影響不明確。機(jī)器人的使用提高勞動(dòng)力生產(chǎn)率，減少了對(duì)勞動(dòng)力的需求，產(chǎn)生“破壞效應(yīng)”，最終導(dǎo)致就業(yè)減少。從表3的結(jié)果可以看出，工業(yè)機(jī)器人當(dāng)前主要通過“破壞效應(yīng)”對(duì)就業(yè)產(chǎn)生影響，就業(yè)“補(bǔ)償效應(yīng)”較小。可能的解釋是當(dāng)前企業(yè)機(jī)器人使用量還較少(Graetz 和Michaels，2018)[9]，尚未達(dá)到規(guī)模效應(yīng)，從而未帶動(dòng)機(jī)器人操作人員與研發(fā)人員等高技能勞動(dòng)力的就業(yè)。參照涂正革和肖耿(2006)[22]的研究，用人均工業(yè)增加值表示勞動(dòng)生產(chǎn)率。由于2008年以后，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)增加值不再公布，故本文用工業(yè)銷售產(chǎn)值代替工業(yè)增加值計(jì)算制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率，工業(yè)銷售產(chǎn)值用相應(yīng)的消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。用工業(yè)銷售產(chǎn)值與制造業(yè)就業(yè)人數(shù)的比值表示勞動(dòng)生產(chǎn)率(apl)，進(jìn)行回歸分析。表4反映了工業(yè)機(jī)器人使用對(duì)就業(yè)影響的原因。

表4 原因分析

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著。

如表4所示，列(1)表明工業(yè)機(jī)器人的使用對(duì)制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)作用。列(2)～列(4)顯示勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)制造業(yè)就業(yè)總量、高技能勞動(dòng)力就業(yè)以及低技能勞動(dòng)力就業(yè)均有顯著的抑制作用，并且勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高對(duì)低技能勞動(dòng)力就業(yè)的抑制要大于高技能勞動(dòng)力就業(yè)，表明使用機(jī)器人提高勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)低技能勞動(dòng)力沖擊更大。盡管勞動(dòng)生產(chǎn)率提高也對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)有一定的抑制作用，但機(jī)器人使用帶來的“補(bǔ)償效應(yīng)”抵消了這部分就業(yè)的減少，因而整體上高技能勞動(dòng)力就業(yè)變化不大。

從具體崗位來看，當(dāng)前工業(yè)機(jī)器人主要取代普工和打磨等一線生產(chǎn)工人，他們主要從事一些簡(jiǎn)單重復(fù)的工作且缺乏任何技能，受到“機(jī)器換人”的沖擊較大；工業(yè)機(jī)器人替代低技能勞動(dòng)力的同時(shí)也會(huì)創(chuàng)造新崗位，增加對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求，如機(jī)器人工程師、研發(fā)工程師和機(jī)器人技術(shù)員等，這些崗位要求工人具備一定的技能，如編程等技術(shù)，工業(yè)機(jī)器人與其是互補(bǔ)關(guān)系。但基準(zhǔn)回歸中并未得到顯著促進(jìn)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的結(jié)果。究其原因可能是，中國(guó)工業(yè)機(jī)器人高度依賴進(jìn)口，機(jī)器人的使用可能沒有拉動(dòng)機(jī)器人工程師和研發(fā)人員等高技能勞動(dòng)力就業(yè)。目前工業(yè)機(jī)器人發(fā)展處于弱人工智能階段，對(duì)就業(yè)的影響有限，主要對(duì)低技能勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生影響，隨著人工智能繼續(xù)發(fā)展，對(duì)就業(yè)的影響會(huì)逐漸加大(程承坪和彭歡，2018)[23]。

(三)異質(zhì)性分析

中國(guó)地域面積遼闊，地區(qū)間差異巨大，各地區(qū)制造業(yè)發(fā)展也存在較大差異，而工業(yè)機(jī)器人作為先進(jìn)制造業(yè)的支撐技術(shù)和信息化社會(huì)的新興工具，在區(qū)域間的推廣和應(yīng)用范圍勢(shì)必不同。因此，考慮地區(qū)異質(zhì)性研究工業(yè)機(jī)器人使用對(duì)就業(yè)的影響，可以避免全樣本分析中地區(qū)間機(jī)器人使用水平對(duì)就業(yè)影響效果的相互抵消，從而弱化了機(jī)器人應(yīng)用產(chǎn)生的作用。從技術(shù)復(fù)雜度的角度看，隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷升級(jí)，與傳統(tǒng)機(jī)器人相比，現(xiàn)代機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域和范圍更加廣泛，其精密化、柔性化和智能化等性能都得到極大提升，對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響也存在差異性。因而考慮異質(zhì)性影響，能夠更準(zhǔn)確地分析工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)帶來的影響，從而提出更有針對(duì)性的對(duì)策建議。

1.地區(qū)異質(zhì)性分析

根據(jù)圖1所示的各地歷年工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口額分布情況可知，上海、江蘇、廣東、北京和天津等地區(qū)機(jī)器人使用較多，這也符合當(dāng)前中國(guó)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在長(zhǎng)三角、珠三角以及京津地區(qū)形成產(chǎn)業(yè)集群現(xiàn)象的現(xiàn)實(shí)。故本文將機(jī)器人使用密度較高的地區(qū)設(shè)為高密度組，即上海、江蘇、廣東、北京、天津；機(jī)器人使用密度較低的地區(qū)設(shè)為低密度組，包括河北、遼寧、吉林、黑龍江、浙江、安徽、河南、福建、山東、湖北、重慶、四川、陜西。其中高密度組的5個(gè)省份，lnrb均值為6.96，低密度組的13個(gè)省份，lnrb均值為5.37，由此可見，機(jī)器人在不同地區(qū)間的應(yīng)用存在較大差異性。表5反映了在高密度組與低密度組地區(qū)，機(jī)器人的使用對(duì)制造業(yè)就業(yè)總量、高技能勞動(dòng)力以及低技能勞動(dòng)力的影響。列(1)、(3)、(4)、(6)采用固定效應(yīng)模型，列(2)和列(5)的Hausman檢驗(yàn)在1%顯著性水平下不能拒絕原假設(shè)，采用隨機(jī)效應(yīng)模型。

表5 分樣本回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著。

表5回歸結(jié)果顯示，列(1)～列(3)表示在高密度組地區(qū)，機(jī)器人的使用分別對(duì)制造業(yè)整體就業(yè)、高技能和低技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響；列(4)～列(6)反映了在低密度組地區(qū)，機(jī)器人的使用分別對(duì)制造業(yè)就業(yè)總量以及高、低技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響。通過對(duì)比可以看出，機(jī)器人在高密度組地區(qū)對(duì)制造業(yè)就業(yè)總量和低技能勞動(dòng)力就業(yè)有顯著負(fù)向影響；在低密度組地區(qū)，機(jī)器人的使用對(duì)制造業(yè)就業(yè)總量和低技能勞動(dòng)力的影響為負(fù)，但不顯著。合理的解釋是高密度組地區(qū)機(jī)器人應(yīng)用較早，產(chǎn)業(yè)鏈相對(duì)完善，如北京中關(guān)村電子產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)；機(jī)器人“四大家族”均已落戶上海，打造浦東機(jī)器人產(chǎn)業(yè)基地；蘇州擁有昆山高新區(qū)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)園；廣東省在數(shù)控設(shè)備、無人物流、自動(dòng)化控制器、無人機(jī)領(lǐng)域具備一定的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，培育壯大了一批擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的優(yōu)秀本土機(jī)器人企業(yè)。而低密度組地區(qū)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)總體規(guī)模較小，機(jī)器人應(yīng)用的軟環(huán)境不夠開放，尚未形成規(guī)?；臋C(jī)器人產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)。從兩者的系數(shù)大小來看，高密度組機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)的影響程度遠(yuǎn)大于低密度組，這與低密度組地區(qū)落后的機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況有關(guān)，這些地區(qū)的工業(yè)機(jī)器人使用量還較少，尚未對(duì)制造業(yè)就業(yè)產(chǎn)生明顯的沖擊。但無論是機(jī)器人高密度組還是低密度組地區(qū)，機(jī)器人的使用對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響均不顯著，再次說明了中國(guó)工業(yè)機(jī)器人尚未拉動(dòng)高技能勞動(dòng)力就業(yè)。以上分析驗(yàn)證了假說2的部分內(nèi)容，其中工業(yè)機(jī)器人促進(jìn)高密度組地區(qū)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的假說未得到驗(yàn)證。

2.工業(yè)機(jī)器人技術(shù)復(fù)雜度的異質(zhì)性分析

工業(yè)機(jī)器人運(yùn)用領(lǐng)域和從事的生產(chǎn)環(huán)節(jié)眾多，不同類型工業(yè)機(jī)器人智能化、自動(dòng)化程度不同，對(duì)制造業(yè)生產(chǎn)率、勞動(dòng)效率的影響具有異質(zhì)性。本文研究的工業(yè)機(jī)器人主要包括：噴涂機(jī)器人、搬運(yùn)機(jī)器人、多功能機(jī)器人、IC自動(dòng)搬運(yùn)機(jī)器人、電阻焊接機(jī)器人、電弧焊接機(jī)器人和激光焊接機(jī)器人。參考李丫丫和潘安(2017)[24]的做法，根據(jù)機(jī)器人工作技術(shù)復(fù)雜程度，將搬運(yùn)機(jī)器人、噴涂機(jī)器人、電阻焊接機(jī)器人和電弧焊接機(jī)器人歸為傳統(tǒng)的中低技術(shù)復(fù)雜度工業(yè)機(jī)器人，而將多功能機(jī)器人、IC自動(dòng)搬運(yùn)機(jī)器人和激光焊接機(jī)器人劃分為相對(duì)技術(shù)復(fù)雜度較高的工業(yè)機(jī)器人，進(jìn)一步考察不同類型機(jī)器人對(duì)就業(yè)存在的差異性影響，具體回歸結(jié)果見表6，列(1)～列(6)均采用固定效應(yīng)模型。

表6 不同類型的機(jī)器人回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著。

表6顯示了高技術(shù)復(fù)雜度與低技術(shù)復(fù)雜度工業(yè)機(jī)器人在全樣本18個(gè)地區(qū)、高密度組和低密度組的情況下分別對(duì)制造業(yè)整體就業(yè)的影響。比較列(1)和列(2)，發(fā)現(xiàn)高技術(shù)復(fù)雜度機(jī)器人對(duì)18個(gè)省級(jí)區(qū)域制造業(yè)就業(yè)有顯著的抑制作用，而低技術(shù)復(fù)雜度機(jī)器人對(duì)就業(yè)的影響不顯著。相比傳統(tǒng)低技術(shù)復(fù)雜度機(jī)器人，以多功能機(jī)器人為代表的高技術(shù)復(fù)雜度工業(yè)機(jī)器人集精密化、柔性化、智能化、軟件應(yīng)用開發(fā)等先進(jìn)制造技術(shù)于一體，是工業(yè)自動(dòng)化水平的最高體現(xiàn)(1)資料來源：http://www.imrobotic.com/news/detail/8259.html。其柔性化和多軸的特征擴(kuò)大了應(yīng)用領(lǐng)域和范圍，從而替代了一些以往似乎不可能替代的崗位，如部分管理崗位。而在高密度組地區(qū)，無論是高技術(shù)復(fù)雜度還是低技術(shù)復(fù)雜度的工業(yè)機(jī)器人，對(duì)制造業(yè)就業(yè)都有顯著的負(fù)向影響。上海、江蘇、廣東等地制造業(yè)較為發(fā)達(dá)，工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展走在全國(guó)前列，相比其他地區(qū)，工業(yè)機(jī)器人對(duì)就業(yè)的取代程度較高。在低密度組地區(qū)，高技術(shù)復(fù)雜度機(jī)器人對(duì)制造就業(yè)有顯著的抑制作用，低技術(shù)復(fù)雜度機(jī)器人對(duì)制造業(yè)就業(yè)有顯著的促進(jìn)作用。在低密度組的省份中，高技術(shù)復(fù)雜度機(jī)器人與就業(yè)之間替代關(guān)系仍然存在，這是因?yàn)楦呒夹g(shù)復(fù)雜度機(jī)器人本身的智能化程度較高，對(duì)就業(yè)的替代能力更強(qiáng)；而低技術(shù)復(fù)雜度機(jī)器人在低密度組省份的使用相對(duì)較少，因而作為工人提高生產(chǎn)率的工具，與勞動(dòng)力之間主要發(fā)揮互補(bǔ)作用，最終促進(jìn)了就業(yè)的增加。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.穩(wěn)健性檢驗(yàn)一：內(nèi)生性檢驗(yàn)

工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用會(huì)影響勞動(dòng)力就業(yè)，反過來勞動(dòng)力的稟賦也可能對(duì)工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用產(chǎn)生影響，例如勞動(dòng)力供不應(yīng)求導(dǎo)致的“用工荒”問題，也加速了企業(yè)推進(jìn)工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用。所以，制造業(yè)就業(yè)與工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用之間可能存在雙向因果關(guān)系，由此造成回歸估計(jì)結(jié)果的偏誤。為了緩解內(nèi)生性問題，本文采用工具變量法對(duì)式(10)-式(12)進(jìn)行再估計(jì)。

工具變量的選取要滿足兩個(gè)基本條件：第一，選擇的工具變量要與內(nèi)生變量相關(guān)，即工具變量的相關(guān)性條件；第二，工具變量與擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)，即工具變量的外生性條件。本文參照李成友等(2018)[25]的做法，選取滯后一期的工業(yè)機(jī)器人使用量作為工具變量。滯后一期的機(jī)器人使用量與當(dāng)期機(jī)器人使用量相關(guān)，同時(shí)與當(dāng)期其他因素不相關(guān)，充分排除了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的慣性和時(shí)序相關(guān)性帶來的影響，滿足相關(guān)性和外生性條件。本文運(yùn)用兩階段最小二乘法對(duì)式(10)～式(12)重新估計(jì)，回歸結(jié)果如表7所示。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn): 工具變量法

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，中括號(hào)內(nèi)為P值，*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著。

由表7可知，F(xiàn)檢驗(yàn)都在1%的水平上顯著，拒絕存在弱工具變量的原假設(shè)，表明選取的工具變量不存在“弱工具變量問題”，滿足相關(guān)性條件，工具變量有效。從全樣本的回歸結(jié)果來看，機(jī)器人應(yīng)用對(duì)制造業(yè)就業(yè)總量的影響仍為負(fù)，但不顯著，考慮內(nèi)生性問題后，機(jī)器人應(yīng)用對(duì)制造業(yè)整體就業(yè)的影響下降了。高密度組的結(jié)果表明機(jī)器人應(yīng)用對(duì)制造業(yè)就業(yè)總量仍有顯著的沖擊，低密度組的結(jié)果表明機(jī)器人應(yīng)用對(duì)制造業(yè)就業(yè)總量影響不顯著，均與前文研究結(jié)論保持一致，說明機(jī)器人應(yīng)用對(duì)制造業(yè)整體就業(yè)的影響在高密度組和低密度組地區(qū)具有穩(wěn)健性。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)二：更換部分控制變量

為了檢驗(yàn)前面回歸結(jié)果的可靠性，本文更換部分控制變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先用各地區(qū)生產(chǎn)總值(gdp)代替人均GDP；其次用工業(yè)增加值占GDP的比重(industry)代替第三產(chǎn)業(yè)占比；最后用勞動(dòng)年齡人口占總?cè)丝诘谋戎?wap)替換老齡化程度，回歸結(jié)果如表8所示：

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：更換部分控制變量

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著。

由表8可知，更換了部分控制變量后，全樣本和高密度組的結(jié)果表明了機(jī)器人的使用對(duì)制造業(yè)整體就業(yè)有顯著的抑制作用，而低密度組則顯示機(jī)器人的使用對(duì)制造業(yè)整體就業(yè)的影響不大，說明前文的回歸結(jié)果是穩(wěn)健可信的。

五 研究結(jié)論及政策含義

(一)研究結(jié)論

本文基于中國(guó)18個(gè)省級(jí)區(qū)域?qū)用娴臄?shù)據(jù)，研究工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)中國(guó)制造業(yè)就業(yè)總量和就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。結(jié)論主要有四點(diǎn)：第一，工業(yè)機(jī)器人使用對(duì)制造業(yè)就業(yè)總量有顯著的抑制作用，結(jié)構(gòu)上對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)影響不顯著，對(duì)低技能勞動(dòng)力就業(yè)有顯著的抑制作用。第二，分析機(jī)器人影響就業(yè)的原因，發(fā)現(xiàn)機(jī)器人主要通過提高勞動(dòng)生產(chǎn)率減少了企業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的需求，呈現(xiàn)“破壞效應(yīng)”；而機(jī)器人的“補(bǔ)償效應(yīng)”并不明顯，機(jī)器人尚未拉動(dòng)高技能勞動(dòng)力就業(yè)。第三，從地區(qū)差異看，機(jī)器人使用密度較高的地區(qū)，機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)總量和低技能勞動(dòng)力就業(yè)沖擊效應(yīng)明顯，對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)影響不顯著，但在機(jī)器人使用密度較低的地區(qū)，機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)的影響不顯著。第四，從機(jī)器人技術(shù)復(fù)雜度的異質(zhì)性角度看，高技術(shù)復(fù)雜度的機(jī)器人對(duì)制造業(yè)就業(yè)有顯著的負(fù)向影響，低技術(shù)復(fù)雜度機(jī)器人對(duì)制造業(yè)就業(yè)的影響不大；而在機(jī)器人使用密度高地區(qū)，兩種類型技術(shù)復(fù)雜度的機(jī)器人對(duì)制造業(yè)就業(yè)均有抑制作用；在機(jī)器人使用密度低的地區(qū)，高技術(shù)復(fù)雜度機(jī)器人對(duì)制造業(yè)就業(yè)有抑制作用，低技術(shù)復(fù)雜度機(jī)器人對(duì)制造業(yè)就業(yè)有促進(jìn)作用。

(二)政策含義

從上述研究可以發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)的影響呈現(xiàn)多元化特征，存在“機(jī)器換人”的威脅。據(jù)此得到以下政策啟示：

第一，根據(jù)國(guó)家構(gòu)建現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系的重要路徑，健全工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用配套政策。

工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)屬于高新技術(shù)行業(yè)，對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的正向作用顯而易見，但其前期的研發(fā)投入非常大，缺乏政府支持，企業(yè)很難進(jìn)行大規(guī)模的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)。因此政府部門宜運(yùn)用政策工具，建立健全工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈，推進(jìn)其在制造業(yè)中的應(yīng)用。一方面，健全工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用配套政策，總攬工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)政策全局，形成與增長(zhǎng)目標(biāo)相協(xié)調(diào)的戰(zhàn)略發(fā)展體系，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)的規(guī)模效應(yīng)。同時(shí)加大財(cái)政對(duì)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的支持力度，對(duì)工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)商和引進(jìn)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行生產(chǎn)的企業(yè)給予適當(dāng)財(cái)政補(bǔ)貼或稅收優(yōu)惠，并監(jiān)督財(cái)政資金的支出，提高資金使用效率，促進(jìn)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用。另一方面，加強(qiáng)機(jī)器人行業(yè)協(xié)會(huì)和信息共享平臺(tái)建設(shè)，為使用機(jī)器人的企業(yè)提供聯(lián)結(jié)相關(guān)組織的“橋梁”，與政府、企業(yè)、社會(huì)共同營(yíng)造良好的服務(wù)環(huán)境。

第二，“機(jī)器換人”計(jì)劃和“穩(wěn)就業(yè)”政策齊頭并進(jìn)。

雖然工業(yè)機(jī)器人大規(guī)模應(yīng)用可能沖擊中國(guó)制造業(yè)就業(yè)，但不能因機(jī)器人的“破壞效應(yīng)”就畏懼其發(fā)展，應(yīng)該繼續(xù)鼓勵(lì)符合條件的企業(yè)“機(jī)器換人”。一方面，將節(jié)省的勞動(dòng)力投入到勞動(dòng)更為密集型產(chǎn)業(yè)，提高經(jīng)濟(jì)效率。另一方面，針對(duì)結(jié)構(gòu)性失業(yè)問題，可以對(duì)機(jī)器人應(yīng)用帶來的失業(yè)人群或容易被替代的工人進(jìn)行職業(yè)培訓(xùn)，提供培訓(xùn)補(bǔ)貼，提升勞動(dòng)者技能以適應(yīng)新崗位需求。此外，政府層面還應(yīng)完善社會(huì)保障體系，為受“機(jī)器換人”影響而短期失業(yè)的人群提供失業(yè)津貼，保障其基本生活；搭建就業(yè)信息共享平臺(tái)，解決勞動(dòng)力市場(chǎng)供求信息不對(duì)稱問題，降低勞動(dòng)者求職成本，幫助其再就業(yè)。例如，根據(jù)前文的研究，工業(yè)機(jī)器人在上海、江蘇等使用密度高的地區(qū)對(duì)就業(yè)沖擊較明顯，因此在大力推進(jìn)機(jī)器人應(yīng)用的同時(shí)，應(yīng)配套建立相應(yīng)的就業(yè)保障體系，落實(shí)國(guó)家穩(wěn)就業(yè)措施。

第三，加強(qiáng)對(duì)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)應(yīng)用型高技能人才的培養(yǎng)和儲(chǔ)備體系建設(shè)。

工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展的關(guān)鍵動(dòng)力在于人才，全球智能制造和人工智能的發(fā)展對(duì)高端技術(shù)人才產(chǎn)生了強(qiáng)烈的需求。根據(jù)工信部的發(fā)展規(guī)劃，2014-2020年工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)大概需要20萬相關(guān)技術(shù)人員，而目前我國(guó)機(jī)器人專業(yè)技術(shù)人才的缺口較大。當(dāng)前我國(guó)東部地區(qū)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的投入力度遠(yuǎn)大于中西部地區(qū)，作為未來工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的高密度地區(qū)，東部地區(qū)城市將不斷加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新、突破核心技術(shù)壁壘，積極培育龍頭企業(yè)，因而對(duì)專業(yè)人才的需求會(huì)不斷增加，需要做好人才引進(jìn)工作，完善人才培養(yǎng)和儲(chǔ)備體系，彌補(bǔ)人才不足缺口。工業(yè)機(jī)器人屬于知識(shí)和技術(shù)的綜合體，專業(yè)人員從短期培訓(xùn)計(jì)劃中收獲有限，需要通過長(zhǎng)期的學(xué)習(xí)以適應(yīng)日新月異的技術(shù)變革。因此，企業(yè)需要有長(zhǎng)期可持續(xù)的新技術(shù)新技能教育、培訓(xùn)戰(zhàn)略安排與計(jì)劃，定期組織員工進(jìn)行再學(xué)習(xí)，從而不斷滿足崗位所需要的技能。