惠樹(shù)鵬 朱晶瑩

一 問(wèn)題提出及文獻(xiàn)簡(jiǎn)述

隨著智能化技術(shù)與工業(yè)的深度融合，工業(yè)智能化在推動(dòng)工業(yè)高效發(fā)展的同時(shí)也對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了深刻影響。如何有效應(yīng)對(duì)工業(yè)智能化背景下勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化成為政府和學(xué)界密切關(guān)注的問(wèn)題。李曉華(2018)[1]、沈文瑋(2018)[2]等研究認(rèn)為智能化會(huì)造成長(zhǎng)期大規(guī)模失業(yè)且這種失業(yè)將是絕對(duì)的、不可逆轉(zhuǎn)的。尹蕾和王讓新(2018)[3]認(rèn)為智能化不僅會(huì)導(dǎo)致失業(yè)問(wèn)題，還會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的倫理問(wèn)題。而謝璐等(2019)[4]則認(rèn)為工業(yè)智能化創(chuàng)造的新崗位和新行業(yè)會(huì)吸納被其擠出的勞動(dòng)力。韓民春和喬剛(2020a)[5]通過(guò)文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力的影響存在偏向性，具體表現(xiàn)在工業(yè)智能化會(huì)替代從事標(biāo)準(zhǔn)化、程序化工作的勞動(dòng)力。還有些學(xué)者如吳明和王寧(2017)[6]認(rèn)為目前工業(yè)智能化的發(fā)展對(duì)就業(yè)的長(zhǎng)期影響是無(wú)法確定的，需要密切關(guān)注工業(yè)智能化的后續(xù)發(fā)展。由于工業(yè)智能化是一個(gè)新生事物，其概念尚未有明確的內(nèi)涵與外延，因此上述研究都側(cè)重于定性分析。也有少部分學(xué)者從不同視角定量研究了工業(yè)智能化對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，李俊玨(2019)[7]對(duì)比近幾年工業(yè)智能化的發(fā)展速度和勞動(dòng)力供給的增長(zhǎng)速度發(fā)現(xiàn)，工業(yè)智能化的發(fā)展速度過(guò)快，會(huì)淘汰一批未能適應(yīng)新一輪科技變革的勞動(dòng)力，導(dǎo)致“機(jī)器排人”，造成失業(yè)。朱巧玲和李敏(2018)[8]將勞動(dòng)力劃分為技能勞動(dòng)和非技能勞動(dòng)，研究發(fā)現(xiàn)雖然我國(guó)勞動(dòng)力質(zhì)量的提升速度與工業(yè)智能化相比過(guò)于緩慢，但長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看工業(yè)智能化會(huì)增加高技能勞動(dòng)力與中低技能勞動(dòng)力的相對(duì)供給，有助于我國(guó)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。韓民春和喬剛(2020b)[9]通過(guò)對(duì)工業(yè)機(jī)器人與制造業(yè)就業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)影響不顯著，而對(duì)低技能勞動(dòng)力就業(yè)有顯著的抑制作用。Acemoglu和Autor(2011)[10]以收入水平劃分勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)，研究發(fā)現(xiàn)美國(guó)在過(guò)去三十年中低勞動(dòng)者收入大幅降低，近十年工業(yè)智能化趨于成熟后勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)兩極化。Autor和Dorn(2013)[11]研究發(fā)現(xiàn)美國(guó)在很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)低技能勞動(dòng)者的實(shí)際收入停滯或下降，當(dāng)智能化的發(fā)展帶動(dòng)服務(wù)行業(yè)蓬勃發(fā)展之后，大量低技能勞動(dòng)者涌入服務(wù)行業(yè)，導(dǎo)致就業(yè)的兩極化。孫早和侯玉琳(2019)[12]受到國(guó)外學(xué)者研究的啟發(fā)，定量分析發(fā)現(xiàn)我國(guó)與歐美一些國(guó)家一樣，工業(yè)智能化會(huì)加劇我國(guó)就業(yè)結(jié)構(gòu)的兩極化。但屈小博和程杰(2015)[13]認(rèn)為我國(guó)仍是發(fā)展中國(guó)家，工業(yè)化、城鎮(zhèn)化水平以及勞動(dòng)力的受教育程度與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家還有很大區(qū)別，中國(guó)的就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)總體上是呈現(xiàn)出升級(jí)特征的，技能勞動(dòng)力的需求會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。而鄧翔和黃志(2019)[14]也通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)正處在工業(yè)智能化的初期，擠出效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，工業(yè)智能化對(duì)重復(fù)性高、創(chuàng)造性低的工作行業(yè)沖擊尤為嚴(yán)重，與發(fā)達(dá)國(guó)家的情況有所區(qū)別。

梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，目前我國(guó)工業(yè)智能化對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響的研究相對(duì)較少，且大部分學(xué)者僅定性分析了工業(yè)智能化對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)帶來(lái)的整體性影響，只有少部分學(xué)者定量分析了工業(yè)智能化對(duì)于不同技能等級(jí)勞動(dòng)力的影響，但所得結(jié)論仍有爭(zhēng)議。我國(guó)工業(yè)智能化不僅所處的發(fā)展階段與發(fā)達(dá)國(guó)家不同，而且發(fā)展工業(yè)智能化的外部環(huán)境條件相較于發(fā)達(dá)國(guó)家也存在顯著差異，我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整升級(jí)，人口老齡化問(wèn)題日益突出，因此與發(fā)達(dá)國(guó)家工業(yè)智能化所帶來(lái)的挑戰(zhàn)亦不盡相同(張于喆，2019)[15]，基于國(guó)外發(fā)展經(jīng)驗(yàn)的簡(jiǎn)單類(lèi)推分析未必符合我國(guó)工業(yè)智能化發(fā)展的實(shí)際。而在定量分析方面，已有研究多采用線性模型單純分析工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，但工業(yè)智能化所涉及的技術(shù)進(jìn)步是非線性的(孫早和侯玉琳，2019[12]；楊斌，2017[16])，工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響也并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。在不同外部發(fā)展環(huán)境的約束之下，工業(yè)智能化的發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響鮮有學(xué)者研究。本文借鑒已有研究，在界定工業(yè)智能化內(nèi)涵的基礎(chǔ)上,充分考慮中國(guó)國(guó)情,定量考察工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)影響的門(mén)檻效應(yīng)。與已有文獻(xiàn)相比，本文在以下幾個(gè)方面進(jìn)行了拓展：一是通過(guò)理論分析和計(jì)量模型驗(yàn)證了工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)影響的門(mén)檻效應(yīng)；二是進(jìn)一步揭示了產(chǎn)生門(mén)檻效應(yīng)的原因，即工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響因產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、人口老齡化等因素的約束而呈現(xiàn)門(mén)檻特征；三是基于東部、中部、西部三大區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、人口老齡化等差異性，分析了工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)影響的區(qū)域異質(zhì)性。

二 理論模型

借鑒Acemoglu和Autor(2011)[10]提出的基于任務(wù)的理論模型,假設(shè)經(jīng)濟(jì)體存在不同技能的勞動(dòng)力，它們執(zhí)行分布在連續(xù)區(qū)間上的不同任務(wù)，中低技能勞動(dòng)力執(zhí)行能被編程、容易被自動(dòng)化機(jī)器取代的常規(guī)性任務(wù)(李俊玨，2019)[7]；而高技能勞動(dòng)力則承擔(dān)不能轉(zhuǎn)化為程序語(yǔ)言、無(wú)法被自動(dòng)化機(jī)器取代的非常規(guī)性任務(wù)，即當(dāng)i∈[0,I]時(shí)，h(i)=0;當(dāng)i∈[I, 1]時(shí)，l(i)=0。其中，I表示中低技能勞動(dòng)力和高技能勞動(dòng)力的任務(wù)邊界，l(i)和h(i)表示分配到任務(wù)i上的中低技能勞動(dòng)力和高技能勞動(dòng)力的數(shù)量?，F(xiàn)將工業(yè)智能化水平K(i)作為高技能勞動(dòng)力和中低技能勞動(dòng)力的一種替代品引入模型，執(zhí)行任務(wù)區(qū)間[0, 1]上的任務(wù)，可得任務(wù)i的生產(chǎn)函數(shù)：

y(i)=ALαL(i)l(i)+AHαH(i)h(i)+AKαK(i)K(i)

(1)

則最終產(chǎn)出：

(2)

而最終產(chǎn)品價(jià)格P以1計(jì)，可得：

其中，p(i)表示任務(wù)i的價(jià)格。AL、AH和AK表示中低技能勞動(dòng)力、高技能勞動(dòng)力相應(yīng)的技術(shù)水平以及工業(yè)智能化水平。αL(i)、αH(i)和αK(i)表示勞動(dòng)生產(chǎn)率，為了保證不同技能勞動(dòng)力在各自任務(wù)區(qū)間存在明顯優(yōu)勢(shì)，假設(shè)αL(i)=1-i，αH(i)=i即αL(i)/αH(i)在任務(wù)區(qū)間[0, 1]內(nèi)連續(xù)可導(dǎo)且嚴(yán)格遞減(朱巧玲和李敏，2018)[8]。l(i)、h(i)和K(i)表示勞動(dòng)力的數(shù)量。則根據(jù)在臨界點(diǎn)I的均衡條件可知：

ALαL(I)L/I=AHαH(I)H/(1-I)

(3)

對(duì)式(3)取對(duì)數(shù)：

lnAL-lnAH+lnαL(I)-lnαH(I)+lnL-lnH+ln(1-I)-lnI=0

(4)

現(xiàn)引入?yún)^(qū)間長(zhǎng)度為ε的任務(wù)區(qū)間[I-ε,Iε]?[0,I]，該區(qū)間表示工業(yè)智能化作用的任務(wù)區(qū)間，即i∈[I-ε,Iε]時(shí)，l(i)=h(i)=0。在此區(qū)間內(nèi)，工業(yè)智能化的勞動(dòng)生產(chǎn)率αK(i)足夠高，可得到新的任務(wù)邊界均衡條件：

lnAL-lnAH+lnαL(I)-lnαH(I)+lnL-lnH+ln(1-I)-ln(I-ε)=0

(5)

又因?yàn)棣罫(i)=1-i，αH(i)=i，當(dāng)i=I時(shí)，可得：

lnAL-lnAH+ln(1-I)-lnI+lnL-lnH+ln(1-I)-ln(I-ε)=0

(6)

勞動(dòng)力的任務(wù)邊界會(huì)隨工業(yè)智能化的發(fā)展而發(fā)生變動(dòng)，即I是關(guān)于ε的函數(shù)，因此對(duì)式(6)求導(dǎo)可得：

dI/dε=I(1-I)/[(I-ε)(1-I)+I(1-I)+2I(1-ε)]>0

(7)

所以，I是關(guān)于ε的增函數(shù)。

在均衡條件之下，雇用相同技能的勞動(dòng)力必須付給他們相同的薪資，否則，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)假設(shè)下，沒(méi)有任何工人會(huì)為較低工資的工作提供勞動(dòng)力。因此為方便觀察，同一類(lèi)型勞動(dòng)力執(zhí)行的任何兩個(gè)任務(wù)之間的價(jià)格差異必須恰好抵消了這兩種工人在這兩個(gè)任務(wù)中的生產(chǎn)率差異，即：

p(i)αL(i)=p(i′)αL(i′)≡PL，i,i′∈[0,I]

(8)

p(i)αH(i)=p(i′)αH(i′)≡PH，i,i′∈(I, 1]

(9)

其中，PL表示中低技能勞動(dòng)力價(jià)格指數(shù)，PH表示高技能勞動(dòng)力價(jià)格指數(shù)。

根據(jù)最終產(chǎn)品生產(chǎn)成本最小化條件，可得：

p(i)y(i)=p(i′)y(i′)，i,i′∈[0, 1]

用最終產(chǎn)品作為計(jì)價(jià)物，變換得：

Y/y(i)=p(i)/P， 即Y=p(i)y(i)

(10)

因此，由式(1)和式(10)可知，當(dāng)i,i′∈[0,I]時(shí)，p(i)αL(i)l(i)=p(i′)αL(i′)l(i′)

又由式(8)可得，l(i)=l(i′)，因此根據(jù)中低技能工人的市場(chǎng)清算條件，最終可得：

l(i)=L/I，i∈[0,I]

(11)

同理可證：

h(i)=H/(1-I)，i∈(I, 1]

(12)

由式(7)可知，隨著工業(yè)智能化任務(wù)區(qū)間[I-ε,Iε]的不斷拓展，任務(wù)邊界值I會(huì)隨著ε的增大而增大，但由式(11)和式(12)可知中低技能勞動(dòng)力的需求函數(shù)l(i)是關(guān)于I的減函數(shù)，即當(dāng)I增大時(shí)，中低技能勞動(dòng)力的數(shù)量會(huì)減少；而高技能勞動(dòng)力的需求函數(shù)h(i)則隨著I的增大而增大。表明：當(dāng)工業(yè)智能化水平逐漸提升，智能化會(huì)對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生沖擊替代效應(yīng)，而對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生創(chuàng)造吸納效應(yīng)。

三 計(jì)量模型設(shè)定及變量說(shuō)明

(一)模型設(shè)定

1.基本模型設(shè)定

基于理論模型，并參考陳衛(wèi)民和施美程(2014)[17]、賴(lài)德勝和高曼(2017)[18]、江永紅等(2016)[19]、呂世斌和張世偉(2015)[20]、郝楠和江永紅(2017)[21]等的研究，人口老齡化、生活成本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、人力資本投資、經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度和城鎮(zhèn)化水平也是影響勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的重要因素，因此將這些變量納入控制變量之中，由此設(shè)定計(jì)量模型如下：

lnli, t=C+β1ln(INT)i, t+β2ln(CH)i, t+β3ln(SR)i, t+β4ln(HI)i, t+β5ln(TRA)i, t

+β6ln(UR)i, t+β7ln(LNFYB)i, t+μi, t

(13)

模型(13)中i表示地區(qū)，t表示時(shí)間；l表示勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)；INT表示工業(yè)智能化水平；CH表示生活成本；SR表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)；HI表示人力資本投資；TRA表示經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度；UR表示城鎮(zhèn)化水平；LNFYB表示人口老齡化程度；μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.門(mén)檻模型設(shè)定

工業(yè)智能化是智能化技術(shù)鑲嵌到工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域各環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的總體效應(yīng)，由于技術(shù)進(jìn)步是非線性的，同時(shí)受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口老齡化等因素的影響，工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響也可能呈現(xiàn)非線性。因此，在基本模型的基礎(chǔ)上，借鑒Hansen(1999)[22]提出的固定效應(yīng)門(mén)檻回歸方法，進(jìn)一步設(shè)定門(mén)檻模型如下：

lnli, t=C+θ1ln(INT)i, tIi, t(thr≤τ1)+θ2ln(INT)i, tIi, t(τ1τ2)+

β1ln(CH)i, t+β2ln(SR)i, t+β3ln(HI)i, t+β4ln(TRA)i, t+β5ln(UR)i, t+β6ln(LNFYB)i, t+μi, t

(14)

模型(14)中，thr表示門(mén)檻變量(即工業(yè)智能化)；τ1和τ2為門(mén)檻變量所對(duì)應(yīng)的兩個(gè)門(mén)檻值；C、θ和β為待估參數(shù)。Ii, t(·)為虛擬變量，如果滿足括號(hào)內(nèi)的要求，則Ii, t(·)取1，否則Ii, t(·)取0。

(二)變量生成及說(shuō)明

1.選取勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)(l)作為被解釋變量。隨著中國(guó)人口紅利的消失，勞動(dòng)力成本逐漸上升，而工業(yè)智能化的飛速發(fā)展，使得新技術(shù)和新設(shè)備的價(jià)格不斷下降，促使企業(yè)引進(jìn)新技術(shù)、摒棄落后崗位，加速了不同技能勞動(dòng)力在就業(yè)市場(chǎng)中的比重變動(dòng)，從而改變勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)，為了更好地展示勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)隨工業(yè)智能化發(fā)展的變動(dòng)趨勢(shì)，本文采用不同受教育程度就業(yè)人員占比衡量不同技能勞動(dòng)力的就業(yè)情況，借鑒朱巧玲和李敏(2018)[8]的研究，采用二分法將小學(xué)及以下和初高中的勞動(dòng)力視為中低技能勞動(dòng)力，將大專(zhuān)及以上的勞動(dòng)力視為高技能勞動(dòng)力。

2.選取工業(yè)智能化(INT)為核心解釋變量。已有文獻(xiàn)多采用工業(yè)機(jī)器人的銷(xiāo)量表征工業(yè)智能化，這過(guò)于偏頗簡(jiǎn)單，無(wú)法呈現(xiàn)出工業(yè)智能化的全貌，而孫早和侯玉琳(2019)[12]開(kāi)創(chuàng)性地構(gòu)建了工業(yè)智能化的多指標(biāo)體系，較為全面地解釋了工業(yè)智能化的內(nèi)涵與外延。本文借鑒其指標(biāo)體系，考慮數(shù)據(jù)的可得性，各二級(jí)指標(biāo)的內(nèi)涵及測(cè)量方法如下：(1)軟件普及和應(yīng)用。采用基礎(chǔ)軟件、支撐軟件和嵌入式應(yīng)用軟件等產(chǎn)品的收入占所有工業(yè)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比重表示。(2)智能化設(shè)備投入。選用計(jì)算機(jī)、電子元器件和儀器設(shè)備等的進(jìn)口額占所有工業(yè)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比重表示。(3)信息資源采集能力。用以表示各省份的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平，具體選用互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)在15-64歲人口中的比重衡量。(4)數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)能力。用信息技術(shù)咨詢(xún)服務(wù)收入和數(shù)據(jù)處理和運(yùn)營(yíng)服務(wù)收入之和占所有工業(yè)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比重進(jìn)行測(cè)度。(5)智能制造企業(yè)。采用各省份智能制造企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入占全國(guó)智能制造企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比重表征。其中智能制造相關(guān)企業(yè)參考《中國(guó)制造2025》提及的十大領(lǐng)域，從WIND數(shù)據(jù)庫(kù)獲得相關(guān)數(shù)據(jù)。(6)新產(chǎn)品生產(chǎn)。選用新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入占工業(yè)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比重測(cè)度。(7)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)和維護(hù)。包括在線信息平臺(tái)、電子商務(wù)平臺(tái)和物流管理平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)和維護(hù)情況，用各省份地區(qū)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)和維護(hù)服務(wù)收入占所有工業(yè)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比重衡量。該數(shù)據(jù)包含于信息系統(tǒng)集成業(yè)務(wù)收入中。(8)創(chuàng)新能力。采用國(guó)家專(zhuān)利申請(qǐng)授權(quán)量與R&D人員全時(shí)當(dāng)量的比值衡量。(9)經(jīng)濟(jì)效益。采用各省份的總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率和成本費(fèi)用利用率表示。(10)社會(huì)效益。用各省份的單位GDP能源消耗衡量，包括電力和煤炭?jī)煞N能源。工業(yè)智能化由上述10個(gè)二級(jí)指標(biāo)運(yùn)用變異系數(shù)法綜合而成，在回歸時(shí)為減少模型異方差對(duì)變量取對(duì)數(shù)。

3.選取生活成本(CH)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)(SR)、人力資本投資(HI)、經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度(TRA)、城鎮(zhèn)化水平(UR)和人口老齡化程度(LNFYB)作為控制變量。生活成本用各省份城鎮(zhèn)居民家庭人均消費(fèi)支出(含居住支出)占可支配收入的比重衡量；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)選用各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重表示；人力資本投資選用各省份國(guó)家財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)占地方財(cái)政一般預(yù)算支出的比重表示；經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度選用各地區(qū)的進(jìn)出口總額占生產(chǎn)總值的比重表示；城鎮(zhèn)化水平選用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎睾饬?；人口老齡化程度選用老年撫養(yǎng)比測(cè)度。

上述各變量所涉及的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于2005-2017年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和WIND數(shù)據(jù)庫(kù)工業(yè)智能化相關(guān)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表。

四 模型估計(jì)與分析

(一)基本模型估計(jì)分析

運(yùn)用Stata 13.1軟件對(duì)模型(13)分別進(jìn)行混合效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型回歸，并利用B-P檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)選擇出最優(yōu)模型，回歸結(jié)果如表1所示。

表1 基本模型回歸結(jié)果

(續(xù)上表)

由表1可知，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生顯著的正向影響，對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)則產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。B-P檢驗(yàn)結(jié)果中P值為0.00，說(shuō)明隨機(jī)效應(yīng)和混合效應(yīng)相比之下隨機(jī)效應(yīng)更優(yōu)，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果中chi2(0)為0，P值不存在，表示隨機(jī)效應(yīng)未能滿足假設(shè)條件，因此，在隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)之間選擇固定效應(yīng)模型。固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果顯示，工業(yè)智能化在5%的顯著性水平上對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)存在沖擊替代作用，即保持其他條件不變，工業(yè)智能化每增加1%，中低技能勞動(dòng)力就業(yè)占比邊際遞減0.0539%；而工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)卻有較為顯著的創(chuàng)造吸納作用，保持其他條件不變，工業(yè)智能化每增加1%，高技能勞動(dòng)力就業(yè)占比平均增長(zhǎng)0.25%。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)有顯著的沖擊替代作用，且是對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)影響程度最大的變量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)每升級(jí)1%，中低技能勞動(dòng)力就業(yè)占比邊際遞減0.263%；而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)則存在顯著的創(chuàng)造吸納作用，保持其他條件不變，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)每升級(jí)1%，高技能勞動(dòng)力就業(yè)占比平均增長(zhǎng)0.766%，影響程度也頗高，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是影響勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的重要因素。意外的是，人口老齡化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)存在較為顯著的正向作用，在其他條件不變的情況下，人口老齡化每加劇1%，中低技能勞動(dòng)力就業(yè)占比會(huì)上漲0.0713%，究其原因，人口老齡化對(duì)于服務(wù)業(yè)經(jīng)濟(jì)具有顯著的正向影響(邵咪咪等，2020)[23]，服務(wù)業(yè)會(huì)為中低技能勞動(dòng)力提供更多就業(yè)機(jī)會(huì)；而人口老齡化對(duì)于高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上不顯著。雖然表1的回歸結(jié)果顯示工業(yè)智能化對(duì)于勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)存在顯著影響，但固定效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度并不高，即用線性關(guān)系表示工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響可能并不恰當(dāng)，二者極有可能是非線性的關(guān)系。

(二)門(mén)檻模型估計(jì)分析

利用Stata 13.1軟件估計(jì)出每個(gè)門(mén)檻變量的門(mén)檻個(gè)數(shù)，并利用Bootstrap(自抽樣)的方法檢驗(yàn)門(mén)檻值的存在性，根據(jù)Bootstrap方法得到的F統(tǒng)計(jì)值和對(duì)應(yīng)的P值判斷門(mén)檻個(gè)數(shù)，從而確定門(mén)檻模型類(lèi)型如表2所示。

表2 門(mén)檻效應(yīng)自抽樣檢驗(yàn)結(jié)果

由表2可知，以工業(yè)智能化為門(mén)檻變量時(shí)，對(duì)中低技能勞動(dòng)力和高技能勞動(dòng)力而言，單一門(mén)檻、雙重門(mén)檻均在1%的水平上顯著。因此，為了使得研究具有科學(xué)性和可行性，將以工業(yè)智能化為門(mén)檻變量建立雙重門(mén)檻模型。進(jìn)一步對(duì)門(mén)檻值進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表3所示。

表3 門(mén)檻效應(yīng)估計(jì)值及置信區(qū)間

表3顯示:門(mén)檻變量的門(mén)檻估計(jì)值均在95%的置信區(qū)間內(nèi)，且置信區(qū)間較窄，說(shuō)明門(mén)檻值估計(jì)結(jié)果具有顯著性。繪制門(mén)檻變量的似然比函數(shù)圖發(fā)現(xiàn)，不同門(mén)檻區(qū)間內(nèi)，工業(yè)智能化對(duì)不同技能勞動(dòng)力的影響存在顯著差異性(如圖1和圖2所示)。

圖2 工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力門(mén)檻估計(jì)值與置信區(qū)間(以工業(yè)智能化為門(mén)檻)

對(duì)模型(14)進(jìn)行門(mén)檻效應(yīng)估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 門(mén)檻模型回歸結(jié)果(以工業(yè)智能化為門(mén)檻變量)

表4門(mén)檻回歸結(jié)果表示，工業(yè)智能化水平作為門(mén)檻變量時(shí)，對(duì)于中低技能勞動(dòng)力而言，門(mén)檻值為-2.2217和-1.8466；對(duì)于高技能勞動(dòng)力而言，門(mén)檻值為-2.2217和-1.8461。由表4可知，門(mén)檻區(qū)間內(nèi)的參數(shù)估計(jì)值均通過(guò)顯著性水平的檢驗(yàn)，且擬合優(yōu)度R2與線性回歸相比有較大的提高，說(shuō)明工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響確實(shí)為非線性。

工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的門(mén)檻回歸結(jié)果顯示，當(dāng)工業(yè)智能化水平低于最低門(mén)檻值-2.2217時(shí)，工業(yè)智能化系數(shù)估計(jì)值為-0.767，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)具有較強(qiáng)的沖擊替代作用; 當(dāng)工業(yè)智能化水平位于-2.2217和-1.8466之間，工業(yè)智能化系數(shù)為-0.701，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的沖擊替代作用有所削減；當(dāng)工業(yè)智能化水平超越更高的門(mén)檻值-1.8466時(shí)，工業(yè)智能化系數(shù)提高到-0.642，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的沖擊替代作用進(jìn)一步削弱，即隨著工業(yè)智能化水平的不斷提高，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的消極影響會(huì)持續(xù)削弱。究其原因，我國(guó)工業(yè)智能化正處在發(fā)展初期(屈小博和程杰，2015[13]；鄧翔和黃志，2019[14])，其主要表現(xiàn)為裝備的智能化，因此，簡(jiǎn)單的、重復(fù)的、機(jī)械的工種將首當(dāng)其沖，中低技能勞動(dòng)力就業(yè)會(huì)受到極大的沖擊。但隨著工業(yè)智能化進(jìn)一步發(fā)展，勞動(dòng)生產(chǎn)率急劇提高，勞動(dòng)力收入也會(huì)上漲，催生出大量準(zhǔn)入門(mén)檻低的消費(fèi)服務(wù)行業(yè)(張于喆，2019)[15]，吸納部分被擠出的中低技能勞動(dòng)力，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的沖擊作用得到削弱，但是任何新行業(yè)新崗位從誕生到成熟都需要時(shí)間，因而短期內(nèi)工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的創(chuàng)造吸納作用仍遠(yuǎn)小于替代沖擊作用(江永紅等，2016)[19]，因而總體上仍呈現(xiàn)沖擊替代效應(yīng)。而工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的門(mén)檻回歸結(jié)果則表明：當(dāng)工業(yè)智能化水平低于門(mén)檻值-2.2217時(shí)，工業(yè)智能化系數(shù)為-0.0091，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)存在負(fù)向影響，但在統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著;當(dāng)工業(yè)智能化水平位于-2.2217和-1.8461之間時(shí)，其對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響系數(shù)提高為0.119，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)有顯著的促進(jìn)作用;當(dāng)工業(yè)智能化水平跨越門(mén)檻值-1.8461后，其對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響系數(shù)再次提高為0.221，即隨著工業(yè)智能化水平的提升，對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的創(chuàng)造吸納作用也會(huì)日益增強(qiáng)。在工業(yè)智能化初期，主要是工業(yè)設(shè)備智能化，對(duì)中低學(xué)歷的中低技能勞動(dòng)者的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于對(duì)高學(xué)歷的高技能勞動(dòng)者的影響，因此智能化水平較低時(shí)，高技能勞動(dòng)力并未被波及；而工業(yè)智能化的進(jìn)一步發(fā)展需要更多開(kāi)發(fā)創(chuàng)造型人才作為新動(dòng)能，對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)會(huì)產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用；當(dāng)工業(yè)智能化日益成熟，上下游產(chǎn)業(yè)鏈將衍生出一系列相關(guān)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，對(duì)從事設(shè)計(jì)研發(fā)、使用維護(hù)和金融投資等方面工作的創(chuàng)新型、復(fù)合型和高技術(shù)人才的需求也會(huì)越來(lái)越大，進(jìn)一步強(qiáng)化對(duì)高技能勞動(dòng)者的吸納效應(yīng)。

(三)門(mén)檻效應(yīng)的歸因分析

依次將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和人口老齡化作為門(mén)檻變量代入門(mén)檻模型中，利用Stata13.1軟件估計(jì)出每個(gè)門(mén)檻變量的門(mén)檻個(gè)數(shù)，運(yùn)用Bootstrap(自抽樣)方法檢驗(yàn)門(mén)檻值的存在性，根據(jù)Bootstrap方法得到的F統(tǒng)計(jì)值和對(duì)應(yīng)的P值判斷單門(mén)檻或雙門(mén)檻的存在性，從而確定門(mén)檻模型類(lèi)型(表5)。

由表5可知，以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)為門(mén)檻變量時(shí)，對(duì)中低技能勞動(dòng)力和高技能勞動(dòng)力而言，雙重門(mén)檻在10%的水平上顯著；而以人口老齡化為門(mén)檻變量時(shí)，對(duì)于中低技能勞動(dòng)力而言，未通過(guò)門(mén)檻效應(yīng)的F檢驗(yàn)，其僅對(duì)高技能勞動(dòng)力在10%的水平上單門(mén)檻顯著。因此，為了使得研究具有科學(xué)性和可行性，將以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)為門(mén)檻變量建立雙重門(mén)檻模型，分別探究工業(yè)智能化對(duì)于高技能和中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響，而當(dāng)以人口老齡化為門(mén)檻變量時(shí)，僅針對(duì)工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響建立單門(mén)檻模型。進(jìn)一步對(duì)門(mén)檻值進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表6所示。

表6 門(mén)檻效應(yīng)估計(jì)值及置信區(qū)間

表6顯示:門(mén)檻變量的門(mén)檻估計(jì)值均在95%的置信區(qū)間內(nèi)，且置信區(qū)間較窄，說(shuō)明門(mén)檻值估計(jì)結(jié)果具有顯著性。分別繪制門(mén)檻變量的似然比函數(shù)圖發(fā)現(xiàn)，不同門(mén)檻區(qū)間內(nèi)，工業(yè)智能化對(duì)于不同技能勞動(dòng)力的影響存在顯著差異性( 如圖3-圖5所示)。

圖3 工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力門(mén)檻估計(jì)值與置信區(qū)間(以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)為門(mén)檻)

圖4 工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力門(mén)檻估計(jì)值與置信區(qū)間(以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)為門(mén)檻)

圖5 工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力門(mén)檻估計(jì)值與置信區(qū)間(以人口老齡化為門(mén)檻)

對(duì)式(14)進(jìn)行門(mén)檻效應(yīng)估計(jì),結(jié)果見(jiàn)表7和表8。

表7 門(mén)檻模型回歸結(jié)果(以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)為門(mén)檻變量)

表8 門(mén)檻模型回歸結(jié)果(以人口老齡化為門(mén)檻變量)

(續(xù)上表)

以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)作為門(mén)檻變量時(shí)，門(mén)檻回歸結(jié)果如表7所示。對(duì)中低技能勞動(dòng)力而言，其門(mén)檻值為3.5938和3.7339，當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)低于3.5938時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上不顯著；當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)介于3.5938和3.7339之間時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響為-0.046；而當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)跨過(guò)3.7339時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響變?yōu)?0.067，工業(yè)智能化將進(jìn)一步抑制中低技能勞動(dòng)力的就業(yè)。由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)，企業(yè)對(duì)中低技能勞動(dòng)力的需求持續(xù)減少，工業(yè)智能化產(chǎn)生的沖擊替代作用不斷加強(qiáng)，究其原因，勞動(dòng)密集型的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)已經(jīng)不適合現(xiàn)階段的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)，而我國(guó)未來(lái)產(chǎn)業(yè)布局的重點(diǎn)又將會(huì)是具有高附加值的、知識(shí)密集型的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，工業(yè)智能化亦會(huì)強(qiáng)勁發(fā)展，對(duì)缺乏競(jìng)爭(zhēng)力的中低技能勞動(dòng)力的就業(yè)將會(huì)產(chǎn)生巨大沖擊。對(duì)于高技能勞動(dòng)力而言，其門(mén)檻值分別為3.4971和3.6178，即當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)小于3.4971時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響為0.0217，但在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上不顯著；當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)超過(guò)3.4971時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響增長(zhǎng)為0.123，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的創(chuàng)造吸納作用較上一階段增強(qiáng)；當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)提升到3.6178時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響再次增強(qiáng)為0.232，此時(shí)工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的創(chuàng)造吸納作用進(jìn)一步加強(qiáng)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷升級(jí)，工業(yè)智能化對(duì)于高技能勞動(dòng)力的需求一直在增長(zhǎng)，且沒(méi)有下降的趨勢(shì)，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)使得工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的創(chuàng)造吸納作用持續(xù)加強(qiáng)，這表明隨著我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)向資本、技術(shù)、知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)變，工業(yè)智能化會(huì)進(jìn)一步融合發(fā)展，而其所涉及的技術(shù)知識(shí)以及催生的新興產(chǎn)業(yè)會(huì)使得行業(yè)對(duì)高素質(zhì)、高技能和創(chuàng)新型人才的需求與日俱增，促進(jìn)高技能勞動(dòng)力的就業(yè)。

從表5可知，由人口老齡化引起的工業(yè)智能化發(fā)展，對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)影響的門(mén)檻效應(yīng)在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上不顯著，因而表8所示門(mén)檻回歸結(jié)果，僅解釋了人口老齡化引起的工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響。由門(mén)檻回歸結(jié)果可知，對(duì)于高技能勞動(dòng)力而言，單一門(mén)檻值為2.8547，即當(dāng)人口老齡化水平低于2.8547時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響為0.234；當(dāng)人口老齡化水平超過(guò)門(mén)檻值2.8547時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響為0.0185，在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上不顯著。究其原因，隨著人口老齡化程度日益加深，勞動(dòng)人口比重下降，勞動(dòng)力嚴(yán)重不足，而勞動(dòng)力的缺失又致使勞動(dòng)力成本上升，迫使行業(yè)進(jìn)行智能化改造，彌補(bǔ)勞動(dòng)力缺口，降低用工成本。行業(yè)與智能化的融合發(fā)展也就意味著行業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的素質(zhì)、知識(shí)和技術(shù)等各方面要求亦會(huì)隨之提高，高技能勞動(dòng)力的就業(yè)機(jī)會(huì)大幅增加。而當(dāng)老齡化程度急劇惡化，甚至步入超老齡化時(shí)，工業(yè)智能化發(fā)展對(duì)于高技能勞動(dòng)力就業(yè)的創(chuàng)造吸納作用將不再顯著。由此可知，人口老齡化在一定程度上，將加強(qiáng)工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的創(chuàng)造吸納作用。

綜合上述分析可知，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)影響下，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力和中低技能勞動(dòng)力就業(yè)都呈現(xiàn)雙重門(mén)檻效應(yīng)；在人口老齡化影響下，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響呈單門(mén)檻效應(yīng)，而對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)影響呈線性特征，二者共同作用使得工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)具有持續(xù)增強(qiáng)的創(chuàng)造吸納效應(yīng)，而對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)則逐漸削弱沖擊替代效應(yīng)。

五 區(qū)域異質(zhì)性分析

我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展很不均衡，各區(qū)域在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口老齡化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面存在顯著的差異性，工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響也可能存在區(qū)域異質(zhì)性。以下進(jìn)一步分析我國(guó)大陸東部、中部、西部三大區(qū)域工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。在基本回歸模型(13)中加入地區(qū)虛擬變量后得到的回歸結(jié)果如表9所示。

表9 分區(qū)域基本回歸模型

由表9的基本回歸模型結(jié)果可知，工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響存在區(qū)域異質(zhì)性。工業(yè)智能化對(duì)于東部、中部、西部三個(gè)區(qū)域中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響分別為-0.0673、0.0169和-0.0296，而對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響則為0.1507、-0.1241和0.1235，由此可知東部地區(qū)和西部地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)存在沖擊替代作用，對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)則存在創(chuàng)造吸納作用，就兩種作用而言，東部地區(qū)明顯要強(qiáng)于西部地區(qū)。中部地區(qū)卻有些意外，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)具有創(chuàng)造吸納效應(yīng)，而對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)具有替代效應(yīng)，這一方面與中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平約束下特定的人口老齡化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、人力資本水平等因素有關(guān)，另一方面可能與工業(yè)智能化技術(shù)在區(qū)域間的溢出效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)有關(guān)。

進(jìn)一步探究東部、中部、西部三大區(qū)域工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的門(mén)檻效應(yīng)。依據(jù)前文門(mén)檻模型(14)的設(shè)定，以工業(yè)智能化為門(mén)檻變量進(jìn)行回歸分析，將門(mén)檻效應(yīng)估計(jì)值和置信區(qū)間整理為表10。

表10 門(mén)檻效應(yīng)估計(jì)值及置信區(qū)間

由表10可知，東部、中部、西部三大區(qū)域工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響存在顯著門(mén)檻效應(yīng)。具體門(mén)檻回歸結(jié)果如表11所示。

綜合表10和表11可知，東部地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)于中低技能勞動(dòng)力就業(yè)存在雙重門(mén)檻效應(yīng)，對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)存在單門(mén)檻效應(yīng)，且在門(mén)檻區(qū)間內(nèi)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。對(duì)中低技能勞動(dòng)力，當(dāng)工業(yè)智能化低于門(mén)檻值-1.7601時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)存在顯著的沖擊替代作用，當(dāng)工業(yè)智能化介于-1.7601和-1.4374之間時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響為-0.3625，當(dāng)超過(guò)門(mén)檻值-1.4374時(shí)，對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響變?yōu)?0.3236，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的沖擊替代作用在持續(xù)削弱。對(duì)高技能勞動(dòng)力而言，當(dāng)工業(yè)智能化低于門(mén)檻值-1.7794，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響為0.1278，越過(guò)門(mén)檻值，邊際影響增長(zhǎng)為0.2332，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的創(chuàng)造吸納作用持續(xù)加強(qiáng)。中部地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力和高技能勞動(dòng)力就業(yè)均存在雙重門(mén)檻效應(yīng)。當(dāng)工業(yè)智能化低于第一個(gè)門(mén)檻值時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)存在創(chuàng)造吸納作用，之后每越過(guò)門(mén)檻值，創(chuàng)造吸納作用都能得到加強(qiáng)。而對(duì)于高技能勞動(dòng)力，當(dāng)工業(yè)智能化低于第一門(mén)檻時(shí)，在10%的顯著性水平上，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響為-0.0875，對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)有一定擠出作用，當(dāng)工業(yè)智能化介于-2.0575和-1.6289之間時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響為0.0003，但在統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著，直到工業(yè)智能化越過(guò)-1.6289后，對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響增長(zhǎng)為0.1575，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生了創(chuàng)造吸納作用。西部地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力和高技能勞動(dòng)力就業(yè)均存在雙重門(mén)檻效應(yīng)。對(duì)中低技能勞動(dòng)力而言，當(dāng)工業(yè)智能化低于第一個(gè)門(mén)檻值-3.0800時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)邊際影響為-1.1216，當(dāng)工業(yè)智能化介于-3.0800和-2.2303之間時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響變?yōu)?0.9936；當(dāng)工業(yè)智能化超過(guò)-2.2303時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響進(jìn)一步變?yōu)?0.9124，表明西部地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的沖擊替代作用在持續(xù)削弱。對(duì)高技能勞動(dòng)力而言，當(dāng)工業(yè)智能化低于第一個(gè)門(mén)檻值-2.8540時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響為-0.1024，但在統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著，當(dāng)工業(yè)智能化介于-2.8540和-2.2303之間時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響變?yōu)?.1078；當(dāng)工業(yè)智能化超過(guò)-2.2303時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的邊際影響進(jìn)一步變?yōu)?.2876，表明西部地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的創(chuàng)造吸納作用在持續(xù)加強(qiáng)。

綜上可知，東部、中部、西部三個(gè)區(qū)域的工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響具有顯著差異性。東部地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響呈現(xiàn)雙重門(mén)檻特征，而對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響呈單門(mén)檻特征；中部地區(qū)和西部地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力和高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響存在雙重門(mén)檻效應(yīng)。

六 結(jié)論與啟示

(一)主要結(jié)論

本文通過(guò)理論分析、面板回歸模型和門(mén)檻回歸模型實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)具有創(chuàng)造吸納效應(yīng)，且有持續(xù)增強(qiáng)之勢(shì)，而對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)呈現(xiàn)沖擊替代效應(yīng)，且有逐漸削弱之勢(shì)。進(jìn)一步歸因分析發(fā)現(xiàn)，工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響之所以呈現(xiàn)門(mén)檻效應(yīng)，是由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、人口老齡化等多重因素的疊加影響。即在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響下，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力和中低技能勞動(dòng)力就業(yè)都具有雙重門(mén)檻效應(yīng)；在人口老齡化約束下，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)具有單門(mén)檻效應(yīng)，而對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)呈線性影響。二者影響疊加使得工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響呈現(xiàn)門(mén)檻效應(yīng)。基于各區(qū)域在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、人口老齡化等方面的差異性，工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響也存在區(qū)域異質(zhì)性。就工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響方向而言，東部地區(qū)和西部地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響方向與全國(guó)一致，而中部地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響方向則相反。就工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的邊際影響而言，東部地區(qū)明顯高于西部地區(qū)。就影響的具體形式而言，東部地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響呈現(xiàn)雙重門(mén)檻特征，對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響呈現(xiàn)單門(mén)檻特征；中部地區(qū)和西部地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)中低技能勞動(dòng)力和高技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響存在雙重門(mén)檻效應(yīng)。

(二)啟示與展望

工業(yè)智能化作為新一輪技術(shù)革命，勢(shì)不可擋。必須立足我國(guó)實(shí)情，重視我國(guó)正處在大力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)這一階段，正視我國(guó)人口老齡化問(wèn)題日益嚴(yán)重這一事實(shí)，綜合考慮工業(yè)智能化對(duì)高技能和中低技能勞動(dòng)力就業(yè)產(chǎn)生的不同影響，提前做出預(yù)判，為正確處理好工業(yè)智能化與我國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系提出更為合適的政策建議：(1)當(dāng)前形勢(shì)下，工業(yè)智能化對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的創(chuàng)造吸納作用不斷增強(qiáng)，我國(guó)對(duì)高精密人才、復(fù)合型人才、專(zhuān)業(yè)化人才的需求會(huì)日益強(qiáng)勁，為保證未來(lái)我國(guó)高技能勞動(dòng)力的供給，必須重視人力資本的投資。政府首先應(yīng)加大教育經(jīng)費(fèi)的投入，擴(kuò)大對(duì)高校和科研機(jī)構(gòu)的資金支持，敦促人工智能高端技術(shù)人才的培養(yǎng)。此外，還可積極促進(jìn)高校和企業(yè)建立人才培養(yǎng)聯(lián)動(dòng)機(jī)制，培養(yǎng)適應(yīng)智能化時(shí)代發(fā)展的高素質(zhì)人才。企業(yè)除了在社會(huì)上招募引進(jìn)高素質(zhì)專(zhuān)業(yè)化人才，更應(yīng)該注重建立健全員工職業(yè)培訓(xùn)體系，加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部員工的技能培訓(xùn)，定期宣傳學(xué)習(xí)新興技術(shù)知識(shí)，開(kāi)拓員工眼界，促進(jìn)員工成長(zhǎng)為適應(yīng)時(shí)代發(fā)展的高技能勞動(dòng)力。而員工本身應(yīng)強(qiáng)化終生學(xué)習(xí)意識(shí)，積極主動(dòng)參與政府與企業(yè)舉行的相關(guān)培訓(xùn)，不斷攫取新知識(shí)，提升自我，督促自己與時(shí)代共進(jìn)步。(2)工業(yè)智能化的發(fā)展對(duì)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的創(chuàng)造吸納作用日益增強(qiáng)，伴隨著中低技能勞動(dòng)力不斷被沖擊替代。中低技能勞動(dòng)力如何在此困境中生存，依舊需要政府、企業(yè)和勞動(dòng)者自身的努力。政府首先應(yīng)建立健全社會(huì)保障制度，確保受到?jīng)_擊的中低技能勞動(dòng)力在重新入職前的基本生活，降低中低技能勞動(dòng)力再就業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)；其次，應(yīng)高度重視人口老齡化對(duì)于中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的促進(jìn)作用，大力發(fā)展老年服務(wù)業(yè)，提高老年人服務(wù)消費(fèi)能力，既可以消除一部分人口老齡化帶來(lái)的負(fù)面影響，又可以促進(jìn)中低技能勞動(dòng)力的就業(yè)；此外，還應(yīng)發(fā)揮稅收的調(diào)節(jié)作用，降低智能化設(shè)備或機(jī)器人對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的沖擊。企業(yè)針對(duì)不滿足發(fā)展需求的中低技能勞動(dòng)力應(yīng)做好轉(zhuǎn)崗培訓(xùn)，提高勞動(dòng)力對(duì)新產(chǎn)業(yè)和新技術(shù)的適應(yīng)性，幫助中低技能勞動(dòng)力順應(yīng)時(shí)代發(fā)展，另外，企業(yè)對(duì)于被辭退的中低技能勞動(dòng)力，要做出一定經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，保障中低技能勞動(dòng)力合法權(quán)益，為中低技能勞動(dòng)力再就業(yè)減輕壓力。而對(duì)于中低技能勞動(dòng)力，工業(yè)智能化發(fā)展迅猛，勞動(dòng)力本身應(yīng)主動(dòng)學(xué)習(xí)，積極主動(dòng)參與政府與企業(yè)組織的轉(zhuǎn)崗培訓(xùn)，學(xué)習(xí)新知識(shí)，積極尋找新就業(yè)機(jī)會(huì)。(3)基于工業(yè)智能化影響勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的區(qū)域異質(zhì)性，政府在應(yīng)對(duì)工業(yè)智能化引致的就業(yè)挑戰(zhàn)時(shí)，需因地制宜，分類(lèi)施策。東部地區(qū)和西部地區(qū)在政策引導(dǎo)和實(shí)施方面與全國(guó)保持一致，中部地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步審視區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、人口老齡化等約束因素，探索工業(yè)智能化影響高技能勞動(dòng)力和中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的內(nèi)在機(jī)制并進(jìn)行歸因分析，進(jìn)而實(shí)施科學(xué)合理的政策引導(dǎo)。

本文僅僅是基于現(xiàn)階段中國(guó)工業(yè)智能化發(fā)展情勢(shì)之下，對(duì)我國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)所受到的影響進(jìn)行合理猜想與驗(yàn)證。隨著我國(guó)工業(yè)智能化的迅速發(fā)展，智能化將如何影響我國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)，仍需要學(xué)者們持續(xù)密切關(guān)注，做出預(yù)判，消除負(fù)面影響，推進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。同時(shí)工業(yè)智能化影響勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的約束因素可能會(huì)更為復(fù)雜，區(qū)域異質(zhì)性的原因尚需進(jìn)一步探討。