葛文絢　張瀟悅　楊舒涵

摘要：智能制造是中國制造業(yè)的發(fā)展方向，對勞動力市場具有深刻影響。文章通過構(gòu)建智能制造能力評價體系，基于2019年數(shù)據(jù)采用普通最小二乘法研究人口老齡化背景下智能制造對勞動力市場的影響，并根據(jù)實(shí)證結(jié)論提出具有針對性的建議。

關(guān)鍵詞：智能制造;勞動力市場;老齡化;促進(jìn)效應(yīng)

一、研究背景

信息技術(shù)是中國新經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要動力。作為制造業(yè)大國，中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展迫切需要對制造業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型和升級，驅(qū)使制造業(yè)智能化。智能化代表著中國制造業(yè)未來的發(fā)展方向，相關(guān)部門出臺了《中國制造2025》、《智能制造發(fā)展規(guī)劃（2016～2020）》等多項重大戰(zhàn)略文件，為智能制造發(fā)展提供了有力的制度保障，也推動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級優(yōu)化。

智能制造的發(fā)展可能會對制造業(yè)的勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生替代效應(yīng)，也將對中國原有的勞動力密集型發(fā)展模式帶來巨大沖擊。同時，由于人口老齡化嚴(yán)重，勞動年齡人口數(shù)量不斷下降。因此，智能制造的快速發(fā)展與人口老齡化的現(xiàn)狀是我國制造業(yè)勞動力市場發(fā)生變革的關(guān)鍵因素。

二、文獻(xiàn)綜述

技術(shù)進(jìn)步對就業(yè)可能同時具有負(fù)向的抑制效應(yīng)和正向的創(chuàng)造效應(yīng)。Graetz（2015） 對1993～2007年17個國家的機(jī)器人應(yīng)用情況進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人的普及使得這些國家的平均國內(nèi)生產(chǎn)總值上升了0.37%，減少了低技能勞動力的工作時長和強(qiáng)度，促進(jìn)了生產(chǎn)率的顯著提升。王君等（2017） 從理論上分析了人工智能的自動感知、決策和執(zhí)行功能促使管理扁平化，進(jìn)而減少對中層管理崗位的需求，因此從短期看存在顯著的人工智能勞動替代效應(yīng)。孫早等（2019） 基于2001～2015年中國省級面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，工業(yè)智能化導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)“兩極化”特征，促使先進(jìn)機(jī)器設(shè)備替代初中和高中教育程度的勞動力，這種擠出效應(yīng)主要由較高的區(qū)域生活成本導(dǎo)致。

從現(xiàn)有研究看，近年來關(guān)于智能制造對勞動力市場的影響研究較多，但在以下方面存在不足：（1）對智能制造的量化困難，缺乏主體界定和指標(biāo)構(gòu)建;（2）未考慮當(dāng)前人口老齡化的嚴(yán)重情況與智能制造發(fā)展對于勞動力市場的雙重影響。

三、研究設(shè)計

（一）智能制造能力評價體系

1. 智能制造能力評價指標(biāo)構(gòu)建

本文依照國際指標(biāo)選取的SMART原則，設(shè)立了一套合理的智能制造能力評價體系。由于西藏自治區(qū)部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，本文選取2019年全國30個省級行政區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

智能制造發(fā)展能力必須以該地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平及企業(yè)現(xiàn)有資金實(shí)力為依托，且目前我國智能制造多由大中型企業(yè)承擔(dān)。同時，智能化需要當(dāng)代信息技術(shù)，互聯(lián)網(wǎng)及軟件公司的發(fā)展起到技術(shù)支撐作用。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對智能制造也有重要作用，體現(xiàn)在研發(fā)投入及新產(chǎn)品開發(fā)等方面。智能制造還必須具備強(qiáng)大的供應(yīng)鏈體系來保證物流運(yùn)輸。

因此，本文共選取4個一級指標(biāo)，12個二級指標(biāo)作為評價依據(jù)。

2. 智能制造能力分析——基于因子分析法

本文采用SPSS統(tǒng)計分析軟件對原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，經(jīng)KMO檢驗和Bartlett檢驗，原始數(shù)據(jù)適合因子分析。為消除因量綱差異及數(shù)量級不同所造成的影響，首先將評價指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再建立變量相關(guān)矩陣R，利用SPSS軟件計算總方差解釋，提取出三個特征根大于1的公共因子，采用凱撒正態(tài)化最大方差法進(jìn)行一次因子旋轉(zhuǎn)。

從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷信息可得：公因子F1在X1，X4和X5有較大載荷，稱F1為信息生活水平因子;公因子F2在X11、X12和X9上有較大載荷，稱F2為新產(chǎn)品流通因子;公因子F3在X6上有較大載荷，稱F3為產(chǎn)品創(chuàng)新能力因子。

經(jīng)加權(quán)平均計算可得2019年30個省級行政區(qū)的綜合得分F：

F=（0.36846F1+0.30604F2+0.10149F3）/0.776

F值代表各地區(qū)智能制造發(fā)展的相對水平。F>0，該地區(qū)智能制造能力高于全國平均水平，反之低于平均水平。從表2中可以看到，目前我國智能制造發(fā)展水平較高的區(qū)域主要集中在沿海和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。

（二）變量選取及數(shù)據(jù)說明

本文以智能制造對勞動力市場的影響為主要研究內(nèi)容，選取制造業(yè)就業(yè)人數(shù)比為被解釋變量，智能因子得分為核心解釋變量，考慮到二者的關(guān)系可能受其他因素影響，引入相關(guān)控制變量：老年人口撫養(yǎng)比、受教育程度、城鎮(zhèn)化率。所選用數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒2020》及各省市2020年統(tǒng)計年鑒。

四、實(shí)證分析

（一）回歸方程的構(gòu)建

本文主要探究智能制造對勞動力市場的影響，選取除西藏外全國30個省級行政區(qū)2019年數(shù)據(jù)，使用普通最小二乘法（OLS）進(jìn)行回歸，基準(zhǔn)回歸模型為：

Y=α+βX+γiXi+ε（1）

其中，Y為制造業(yè)就業(yè)人數(shù)比，X為核心解釋變量智能因子得分，控制變量Xi，i=1，2，3，分別表示老年人口撫養(yǎng)比、受教育程度、城鎮(zhèn)化率。

（二）回歸與檢驗

通過逐步引入控制變量的方法，分析核心解釋變量對被解釋變量的影響，構(gòu)建正確的回歸方程，同時在回歸過程中消除多重共線性。核心變量X，控制變量X1、X2、X3均通過系數(shù)的顯著性檢驗，故保留X1、X2、X3三個控制變量，最終回歸方程為：

Y=-0.0073+0.0386X-0.1494X1-0.3470X2+0.2114X3（2）

核心解釋變量智能因子前系數(shù)為正，表示智能制造對制造業(yè)就業(yè)具有促進(jìn)作用。X1系數(shù)為負(fù)，表明老年人口撫養(yǎng)比越大，人口老齡化程度越高，制造業(yè)就業(yè)人數(shù)比越低。X2系數(shù)為負(fù)，說明受教育程度與就業(yè)人數(shù)負(fù)相關(guān)，即教育水平提高使得制造業(yè)就業(yè)人數(shù)減少，勞動力向技術(shù)型崗位偏移。X3系數(shù)為正，表明城鎮(zhèn)化率越高，城鎮(zhèn)制造業(yè)就業(yè)人數(shù)越多，均符合經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，因此該模型具有經(jīng)濟(jì)意義。

經(jīng)由Breush-Pagan、White檢驗，模型不存在異方差性;對模型進(jìn)行Reset檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量的伴隨概率為0.9721，模型無設(shè)定偏誤。

（三）結(jié)果分析

1. 回歸結(jié)果

地區(qū)智能制造水平對制造業(yè)就業(yè)有明顯正向影響，智能制造因子得分每上升1%，當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)就業(yè)人數(shù)比上升約3.86%。老齡化對制造業(yè)就業(yè)水平產(chǎn)生負(fù)面影響，控制老齡化水平上升將有利于提高制造業(yè)就業(yè)水平。

2. 智能制造創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會

智能制造能夠填補(bǔ)勞動者因技術(shù)、環(huán)境等問題因素?zé)o法勝任的崗位，使得依賴于這些崗位的其他關(guān)聯(lián)崗位獲得更多工作可能。智能制造推動了新技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展，催生出大量高精尖專業(yè)性崗位。智能制造推動制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級，擴(kuò)大了國內(nèi)外市場，間接創(chuàng)造就業(yè)。制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級具有國際化效應(yīng)，改善制造業(yè)國際價值鏈分工地位，也有利于吸引外資，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，增加就業(yè)數(shù)量。

3. 智能制造推動勞動力結(jié)構(gòu)變化

人工智能會替代簡單的重復(fù)性勞動，但較難取代創(chuàng)新型技術(shù)崗位，因此體力勞動者將不斷向智力勞動者方向轉(zhuǎn)變，同時促進(jìn)勞動力結(jié)構(gòu)向多元化發(fā)展。為了不被人工智能替代，勞動者會不斷提高自身素質(zhì)，行業(yè)整體技能水平得到提升。

五、對策及建議

智能制造推動了制造業(yè)產(chǎn)業(yè)及勞動力市場轉(zhuǎn)型升級，但依舊存在對就業(yè)的負(fù)面影響，需要政府、企業(yè)、勞動者個人等多方共同努力。

（一）政府方面

智能制造技術(shù)是各國制造業(yè)競爭和關(guān)注的焦點(diǎn)，中國應(yīng)加大智能制造的技術(shù)投入和支持力度，掌握核心技術(shù)，提高國際競爭力。相關(guān)部門應(yīng)健全完善勞動力市場信息網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)體系，引導(dǎo)勞動力轉(zhuǎn)型，避免大規(guī)模失業(yè)。政府應(yīng)出臺政策保障因短期智能制造發(fā)展而被取代崗位的勞動者，對低技能人員進(jìn)行培訓(xùn)教育，使其技能縱向升級。

（二）企業(yè)方面

智能制造技術(shù)發(fā)展的成熟度是領(lǐng)先同行的關(guān)鍵，企業(yè)應(yīng)當(dāng)著重發(fā)展智能化技術(shù)。同時，通過大力發(fā)展職業(yè)教育、繼續(xù)教育、職業(yè)技能培訓(xùn)等方式，鼓勵企業(yè)與高等院校共同設(shè)立人才培訓(xùn)基地，以此來打造高素質(zhì)的智能制造應(yīng)用型人才。

（三）個人方面

隨著智能制造的發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步的深化過程逐漸加速，勞動者必須不斷更新自身技能，在平日注重提升個人技能和知識水平，樹立終身學(xué)習(xí)理念。通過積極參加各項培訓(xùn)，提升文化水平，從書本和實(shí)踐等方面學(xué)習(xí)相應(yīng)技能，以此擁有不被智能制造所取代的一技之長。

參考文獻(xiàn)：

[1]Graetz，G.& G.Michaels.Robots at work：The impact on productivity and jobs.Technical Report，Centre for Economic Performance，2015.

[2]王君，張于喆，張義博.工業(yè)智能化等新技術(shù)進(jìn)步影響就業(yè)的機(jī)理與對策[J]. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2017（10）：171-183.

[3]孫早，侯玉琳.工業(yè)智能化如何重塑勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019，374（05）：63-81.

[4]董志學(xué)，劉英驥.我國主要省市智能制造能力綜合評價與研究——基于因子分析法的實(shí)證分析[J].現(xiàn)代制造工程，2016（01）：151-158.

（作者單位：同濟(jì)大學(xué)）