“機器換人”如何影響了女性就業(yè)？
——基于2021年廣東省制造業(yè)企業(yè)的微觀調查數(shù)據

文/鄧韻雪 劉曉（湘潭大學公共管理學院，湖南湘潭 411105）

一、前言

在第四次工業(yè)革命（工業(yè)4.0）的浪潮下，我國制造業(yè)正面臨新一輪的機遇與挑戰(zhàn)。2015年，國務院印發(fā)《中國制造2025》，提出“智能制造”戰(zhàn)略，推動我國制造業(yè)發(fā)展模式從人口紅利轉向技術紅利。①Yu Huang and Naubahar Sharif，“From‘Labour Dividend’to‘Robot Dividend’：Technological Change and Workers’Power in South China，”Agrarian South，Vol.6，No.1，2017，pp.53-78.其中，引入工業(yè)機器人等先進自動化設備是制造業(yè)技術升級的關鍵一步。在中央和地方政府的大力推動下，我國制造業(yè)企業(yè)近年來開始大規(guī)模使用工業(yè)機器人等先進自動化裝備替換人工，實施“機器換人”。以工業(yè)機器人為例，2020年我國新應用了約14萬臺工業(yè)機器人，超過歐洲和美洲國家與地區(qū)新應用工業(yè)機器人的總和（11.9萬臺）。①“Executive Summary World Robotics 2020 Industrial Robots，”https：//ifr.org/img/worldrobotics/Executive_Summary_WR_2020_Industrial_Robots_1.pdf.此外，在新冠疫情的影響下，企業(yè)更傾向于采用勞動密集程度較低的生產形式，并加速應用自動化生產系統(tǒng)。②聯(lián)合國開發(fā)計劃署駐華代表處：《新冠肺炎疫情對中國企業(yè)影響評估報告》，2020年。因此，“機器換人”已經成為我國制造業(yè)不可避免的發(fā)展趨勢。在這一背景下，工業(yè)機器人等新技術正在深刻地重塑我國的就業(yè)市場，對我國數(shù)千萬制造業(yè)工人的就業(yè)必將產生重要影響。

目前，工業(yè)機器人等自動化技術對工人就業(yè)的影響已經成為學術界的熱點研究議題。③Daron Acemoglu and Pascual Restrepo，“Robots and Jobs：Evidence from US Labor Markets，”Journal of Political Economy，Vol.128，No.6，2020，pp.2188-2244.④Wolfgang Dauth，Sebastian Findeisen，Jens Sudekum and Nicole Woessner，“German Robots：The Impact of Industrial Robots on Workers，”CEPR Discussion Paper，No.12306，2017.⑤Georg Graetz and Michaels Guy，“Is Modern Technology Responsible for Jobless Recoveries？”American Economic Review，Vol.107，No.5，2017，pp.168-173.⑥程虹、陳文津、李唐：《機器人在中國：現(xiàn)狀、未來與影響——來自中國企業(yè)-勞動力匹配調查（CEES）的經驗證據》，《宏觀質量研究》2018年第3期。但現(xiàn)有的研究結論存在一定的分歧：一方面，一些觀點認為工業(yè)機器人等自動化技術將對就業(yè)產生顯著的“替代效應”（substitution effect）。研究指出，與傳統(tǒng)機器相比，機器人等自動化設備不是勞動者使用的工具，而是一種特殊的勞動力，可以取代勞動者本身。⑦Jeffrey D Sachs，Seth G.Benzell and Guillermo LaGarda，“Robots：Curse or Blessing？A Basic Framework，”NBER Working Paper，No.21091，2015.⑧Seth G.Benzell，Laurence J.Kotlikoff，Guillermo LaGarda and Jeffrey D.Sachs，“Robots Are Us：Some Economics of Human Replacement，”NBER Working Papers，No.20941，2015.因此，工業(yè)機器人等先進自動化技術將對勞動者就業(yè)造成負面沖擊，特別是影響從事體力型、程序型、常規(guī)型工作任務的低技能工人的就業(yè)。其中，達龍·阿西莫格魯（Daron Acemoglu）和帕斯夸爾·雷斯特雷波（Pascual Restrepo）分析了2001年至2016年間工業(yè)機器人對美國勞動者就業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)每1000名工人中新引入1臺工業(yè)機器人將導致當?shù)鼐蜆I(yè)率下降0.18%到0.34%。⑨Daron Acemoglu and Pascual Restrepo，“Robots and Jobs：Evidence from US Labor Markets，”Journal of Political Economy，Vol.128，No.6，2020，pp.2188-2244.沃夫岡·道斯（Wolfgang Dauth）等學者分析了工業(yè)機器人對德國制造業(yè)就業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)1994—2014年工業(yè)機器人造成了約23%的就業(yè)機會的流失，總計約27.5萬個就業(yè)崗位。⑩Wolfgang Dauth，Sebastian Findeisen，Jens Sudekum and Nicole Woessner，“German Robots：The Impact of Industrial Robots on Workers，”CEPR Discussion Paper，No.12306，2017.此外，與國外的研究發(fā)現(xiàn)相類似，我國學者發(fā)現(xiàn)工業(yè)機器人等自動化技術正在削減我國制造業(yè)的就業(yè)崗位，并對低技能勞動者就業(yè)造成更為顯著的負面影響。①程虹、陳文津、李唐：《機器人在中國：現(xiàn)狀、未來與影響——來自中國企業(yè)-勞動力匹配調查（CEES）的經驗證據》，《宏觀質量研究》2018年第3期。②孫中偉、鄧韻雪：《“世界工廠”的“鳳凰涅槃”——中國制造業(yè)“機器換人”的經濟社會意義》，《學術論壇》2020年第3期。③閆雪凌、朱博楷、馬超：《工業(yè)機器人使用與制造業(yè)就業(yè)：來自中國的證據》，《統(tǒng)計研究》2020年第1期。例如，程虹等通過分析2015—2018年的中國企業(yè)—勞動者匹配調查數(shù)據，發(fā)現(xiàn)工業(yè)機器人對我國勞動力市場的整體替代效應為0.3%，而且非技能勞動者更可能被機器人替換。④程虹、陳文津、李唐：《機器人在中國：現(xiàn)狀、未來與影響——來自中國企業(yè)-勞動力匹配調查（CEES）的經驗證據》，《宏觀質量研究》2018年第3期。另一方面，一些研究者反駁了上述觀點，認為技術與就業(yè)具有重要的“互補效應”（complementary effect），不會造成大規(guī)模的技術性失業(yè)。⑤David H.Autor，“Why Are There Still So Many Jobs？The History and Future of Workplace Automation，”Journal of Economic Perspectives，Vol.29，No.3，2015，pp.3-30.⑥Georg Graetz and Guy Michaels，“Estimating the Impact of Robots on Productivity and Employment，”Center for Economic Performance，No.1335，2015.⑦Joonmo Cho and Jinha Kim，“Identifying Factors Reinforcing Robotization：Interactive Forces of Employment，Working Hour and Wage，”Sustainability，Vol.10，No.2，2018，pp.1-21.其中，大衛(wèi)·奧特爾（David Autor）通過研究指出，自動化技術的應用可以提高企業(yè)生產率、擴大擁有新技術的企業(yè)的生產規(guī)模，從而增加新的就業(yè)崗位。⑧David H.Autor，“Why Are There Still So Many Jobs？The History and Future of Workplace Automation，”Journal of Economic Perspectives，Vol.29，No.3，2015，pp.3-30.也有研究者認為，自動化技術雖然能替代部分程序性的、重復性的操作，但是難以替代需要高度適應性、創(chuàng)造性、人際交流等方面的工作任務，因此短期內不會造成勞動者被機器人大規(guī)模替代。⑨Joonmo Cho and Jinha Kim，“Identifying Factors Reinforcing Robotization：Interactive Forces of Employment，Working Hour and Wage，”Sustainability，Vol.10，No.2，2018，pp.1-21.

上述前沿研究有助于我們更好地理解“機器換人”對于制造業(yè)就業(yè)的影響。但是，這些研究沒有從性別視角考察“機器換人”對兩性就業(yè)的異質性影響。也就是說，現(xiàn)有的研究存在“性別盲區(qū)”，忽視了技術升級對男性和女性工人就業(yè)的影響可能存在差異。值得注意的是，制造業(yè)是我國女性勞動力就業(yè)的重要領域。2018年，我國城鎮(zhèn)地區(qū)制造業(yè)女性就業(yè)人數(shù)為1612.1萬人，約占制造業(yè)就業(yè)人數(shù)的38.6%。⑩國家統(tǒng)計局、人力資源和社會保障部：《中國勞動統(tǒng)計年鑒2019》，中國統(tǒng)計出版社，2019年，第151頁。因此，女性能否在制造業(yè)中獲得平等的就業(yè)機會對于促進女性就業(yè)、推動兩性平等具有重要意義。那么，在新一輪工業(yè)革命背景下，我國制造業(yè)“機器換人”如何影響了女性的就業(yè)份額？工業(yè)機器人等先進的自動化技術能否推動兩性就業(yè)平等？“機器換人”對女性就業(yè)的影響在不同類型的企業(yè)中是否存在差異？這些問題成為學術界和社會需要思考的重要問題。

因此，本研究基于對廣東省制造業(yè)521家企業(yè)的調查數(shù)據，分析了我國制造業(yè)“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響，從而探討“技術升級”與“性別就業(yè)平等”之間的內在關系。首先，本文將分析“機器換人”對制造業(yè)企業(yè)中女性就業(yè)份額的總體效應；其次，分析在不同類型的企業(yè)中“機器換人”對女性就業(yè)份額的異質性影響；再次，本文將對研究結果進行穩(wěn)健性檢驗；最后，在實證研究的基礎上，本文將提出技術升級背景下推動兩性就業(yè)平等的政策建議。

二、關于技術升級與制造業(yè)兩性就業(yè)差距的研究

本文中，“機器換人”是指應用機器人、電腦數(shù)值控制機器（computer numerical control machine，CNC）等先進自動化技術替代人工勞動的過程，其本質是“工作自動化”（automation of work），屬于“技術升級”的范疇。目前，技術升級對女性就業(yè)影響的有關研究主要有以下兩種觀點。

第一，一些研究從生產條件和性別技能束（gendered skill set）視角出發(fā)，認為技術升級將減少對體力勞動的要求、縮小兩性在技能上的差異，從而增加女性的就業(yè)機會。研究者認為，男性與女性擁有的技能束存在差異：男性在體力和運動技能（motor skill）上更占有優(yōu)勢，而兩性在認知能力（cognitive skill）上不存在顯著差異。①Michelle P.Rendall，“Brain versus Brawn：The Realization of Women’s Comparative Advantage，”IEW Working Paper，No.491，2010.在技術升級背景下，一方面自動化技術可以替代勞動者從事部分繁重的體力勞動，從而減少了對體力和運動技能的要求；另一方面，新技術會增加對認知技能的需求。因此，技術進步會弱化男性在工作中的比較優(yōu)勢，有利于女性進入傳統(tǒng)上由男性主導的藍領職業(yè)。②Paul Beaudry and Ethan Lewis，“Do Male-Female Wage Differentials Reflect Differences in the Return to Skill？Cross-City Evidence from 1980-2000，”American Economic Journal：Applied Economics，Vol.6，No.2，2014，pp.178-194.該理論認為，技術升級有利于增加制造業(yè)中女性的就業(yè)機會。在實證研究方面，金惠君（Chinhui Juhn）等學者基于對1991年至2000年墨西哥制造業(yè)的研究，指出技術升級導致生產工作降低了對勞動者的體力消耗和運動技能的需求，進而提高了女性在藍領工作中的就業(yè)率。③Chinhui Juhn，Gergely Ujhelyi and Carolina Villegas-Sanchez，“Men，Women，and Machines：How Trade Impacts Gender Inequality，”Journal of Development Economics，Vol.106，No.1，2014，pp.179-193.吳清華等學者分析了1991—2017年工業(yè)機器人對49個國家就業(yè)總量的影響，發(fā)現(xiàn)工業(yè)機器人對女性勞動者的就業(yè)增益效應高于男性，而且對工業(yè)部門女性的就業(yè)促進效應更為明顯。④吳清華、周曉時、朱蘭：《工業(yè)機器人對就業(yè)的異質性影響——基于發(fā)展階段與行業(yè)的分析》，《中國科技論壇》2020年第4期。

第二，其他一些研究提出了相反的觀點，認為技術升級并不必然擴大女性的就業(yè)份額，反而可能對女性就業(yè)造成負面影響。學者從“技術女性主義”（techno-feminism）視角出發(fā)，指出在父權制社會中，技術領域銘刻了男性統(tǒng)治群體的性別意識形態(tài)，技術的研發(fā)、生產、應用、評估等環(huán)節(jié)通常由男性主導，女性往往被邊緣化。⑤Sandra Harding，Whose Science？Whose Knowledge？Thinking from Women’s Lives.Ithaca and New York：Cornelll University Press，1991.⑥Judy Wajcman，F(xiàn)eminism Confronts Technology.University Park：Pennsylvania State University Press，1991.因此，技術領域對于女性而言仍然是一個“異化的世界”。⑦David F.Noble，A World Without Women：The Christian Clerical Culture of Western Science.New York：Afred A.Knopf，1992.學者進一步指出，科學技術領域并非簡單地排斥女性個體，而是排斥女性氣質。自動化技術、電腦技術、信息技術等科技領域強調理性、邏輯思維、競爭、效率等特質，這些特質通常被視為男性氣質（masculinity）的組成部分。①Sally Hacker，“The Culture of Engineering：Woman，Workplace and Machine，”Women’s Studies International Quarterly，Vol.4，No.3，1981，pp.341-353.②Judith S.McIlwee and Gregg Robinson，Women in Engineering：Gender，Power，and Workplace Culture.Albany：State University of New York Press，1992.③Marisa D’Mello，“Gendered Selves and Identities of Information Technology Professionals in Global Software Organizations in India，”Information Technology for Development，Vol.12，No.2，2006，pp.131-158.科學技術領域的“性別等級制”及其“男性文化”不利于女性發(fā)展與科技有關的人力資本，不利于女性在技術升級過程中獲得平等的就業(yè)機會。在技術升級背景下，一方面技術升級會增加對軟件工程師、機器人工程師等中高技能就業(yè)崗位的需求，但這些崗位通常被男性獲得，從而削減女性的就業(yè)機會。④Alan Felstead，Duncan Gallie，F(xiàn)rancis Green and Ying Zhou，Skills at Work：1986 to 2006.Oxford：SKOPE（ESRC Centre on Skills，Knowledge and Organisational Performance），2007.例如，切瓦特·阿克索伊（Cevat Aksoy）等學者基于對2006年至2014年歐洲20個國家的數(shù)據分析，發(fā)現(xiàn)工業(yè)機器人的應用造成女性在中等技能工作群體中的比重降低，女性比男性更難獲得中等技能工作。⑤Cevat G.Aksoy，Berkay?zcan and Julia Philipp，“Robots and the Gender Pay Gap in Europe，”European Economic Review，Vol.134，No.6，2021.另一方面，由于女性集中于低技能、重復性、程序性、不穩(wěn)定的就業(yè)部門，使得女性更容易被新技術替代，造成女性就業(yè)份額下降。⑥Susan Joekes，“Trade-Related Employment for Women in Industry and Services in Developing Countries，”UNRISD Occasional Paper，No.5，1995.⑦Ruth Pearson，“Male Bias and Women’s Work in Mexico’s Border Industries，”in Diane Elson（ed.），Male Bias in the Development Process.Manchester，U.K.：Manchester University Press，1995，pp.133-163.⑧Gunseli Berik，“Mature Export-Led Growth and Gender Wage Inequality in Taiwan，”Feminist Economics，Vol.6，No.3，2000，pp.1-26.⑨Jomo K.Sundaram，“Export-Oriented Industrialization，F(xiàn)emale Employment and Gender Wage Equity in East Asia，”Economic and Political Weekly，Vol.44，No.1，2009，pp.41-49.其中，貢塞利·貝里克（Gunseli Berik）分析了20世紀80年代以后我國臺灣省制造業(yè)就業(yè)的情況，發(fā)現(xiàn)制造業(yè)技術升級造成臺灣省女性就業(yè)比重下降，擴大了兩性在就業(yè)機會方面的不平等。⑩Gunseli Berik，“Mature Export-Led Growth and Gender Wage Inequality in Taiwan，”Feminist Economics，Vol.6，No.3，2000，pp.1-26.喬莫·桑達拉姆（JomoSundaram）基于對韓國、馬來西亞、泰國、印度尼西亞等東亞和東南亞國家的研究，指出技術升級造成女性在制造業(yè)中的就業(yè)份額下降。?Jomo K.Sundaram，“Export-Oriented Industrialization，F(xiàn)emale Employment and Gender Wage Equity in East Asia，”Economic and Political Weekly，Vol.44，No.1，2009，pp.41-49.伊麗莎白·福塞爾（Elizabeth Fussell）分析了新技術對墨西哥就業(yè)市場的影響，發(fā)現(xiàn)技術改造主要增加企業(yè)對熟練男性勞動者的用工需求。?Elizabeth Fussell，“Making Labor Flexible：The Recomposition of Tijuana’s Maquiladora Female Labor Force，”Feminist Economics，Vol.6，No.3，2000，pp.59-79.

總體而言，上述研究為我們了解技術升級對兩性就業(yè)平等的影響提供了重要的分析思路和實證資料。但是，已有的文獻仍存在兩點不足：第一，上述研究大部分聚焦于國外的情況，也有一些聚焦于境外開展研究，而有關“機器換人”對我國大陸制造業(yè)女性就業(yè)的實證研究目前仍十分缺乏。由于我國制造業(yè)規(guī)模總量大、制造業(yè)結構與其他國家存在不同，因而“機器換人”對我國制造業(yè)女性就業(yè)的影響可能存在差異，需要通過實證研究進行探討。第二，現(xiàn)有的研究主要討論了技術升級對女性就業(yè)份額的總體性影響，沒有具體討論該影響在不同類型企業(yè)中的異質性。由于不同類型制造業(yè)企業(yè)的產品市場、行業(yè)類型、發(fā)展階段等情況存在差異，因而“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響也可能存在不同。鑒于這些實際情況，本研究將基于企業(yè)問卷調查數(shù)據，分析“機器換人”對制造業(yè)女性就業(yè)份額的影響及其在不同類型企業(yè)中的異質性影響。

三、實證研究

（一）調研地點和數(shù)據選擇

本研究的調查地點是廣東省。該省是我國的制造業(yè)大省，2020年規(guī)模以上制造業(yè)增加值和規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)數(shù)量均位居全國第一。①廣東省工業(yè)和信息化廳：《省政府新聞辦召開廣東省“十四五”〈規(guī)劃綱要〉新聞發(fā)布會》，2021年4月25日。http：//gdii.gd.gov.cn/zxft3285/content/post_3269668.html，訪問日期：2022年5月18日。同時，廣東省也是我國推行“機器換人”的前沿地帶。2015年，該省推出《廣東省智能制造發(fā)展規(guī)劃（2015—2025年）》，投入9420億元推動1950家規(guī)模以上企業(yè)引入工業(yè)機器人等先進技術。此外，廣州、深圳、東莞、佛山等市也推出了相應的支持政策，鼓勵企業(yè)開展機器人研發(fā)和應用。例如，東莞市于2014年推出《東莞市推進企業(yè)“機器換人”行動計劃（2014—2016年）》，為應用工業(yè)機器人、CNC機器等自動化技術的企業(yè)提供補貼，推動企業(yè)技術升級。在此背景下，“機器換人”已經成為該省制造業(yè)的普遍發(fā)展趨勢。因此，廣東省為我們了解“機器換人”及其對女性就業(yè)份額的影響提供了很好的觀察機會。

本文的研究資料來自2021年“廣東企業(yè)-員工匹配調查數(shù)據”（Guangdong Employer-Employee Survey，GDEES 2021）。2021年1-3月，華南師范大學等單位的研究人員組織實施了GDEES調查，本文第一作者參與了調查。調查覆蓋制造業(yè)、服務業(yè)和建筑業(yè)等行業(yè)，主要內容為2020年企業(yè)的生產經營情況和員工的工作生活狀況。調研根據廣東省各地的經濟總量和用工規(guī)模采取配額抽樣方法。其中，廣州和深圳抽樣調查200家企業(yè)，東莞、惠州、中山和珠海抽樣調查120家企業(yè)，其他城市調查80～100家企業(yè)。在被調查的企業(yè)中，每家企業(yè)調查5名員工。調研共收集2053份有效企業(yè)問卷和9917份有效員工問卷。由于本文的研究對象為制造業(yè)企業(yè)，經過數(shù)據篩選，被納入本研究的制造業(yè)企業(yè)樣本為521家。其中，沒有開展“機器換人”的企業(yè)占50.28%，開展了“機器換人”的企業(yè)占49.72%。

（二）變量選取

1.因變量

本文的因變量為制造業(yè)企業(yè)中的女性就業(yè)份額。筆者通過企業(yè)問卷中的問題“目前，您企業(yè)的全日制員工中，女性所占百分比是多少？”來了解該企業(yè)中女性就業(yè)人數(shù)占所有員工人數(shù)的比例。

2.解釋變量

本文的核心解釋變量是企業(yè)是否開展“機器換人”。通過企業(yè)問卷中的問題“企業(yè)在生產或服務過程中，是否引入機器人、CNC機床等自動化或智能化設備來替代人工？”來識別。作者采用二值變量，1表示企業(yè)開展了“機器換人”（稱為自動化企業(yè)），0表示企業(yè)沒有開展“機器換人”（稱為非自動化企業(yè)）。

3.控制變量

第一，企業(yè)控制變量包括：企業(yè)所有制、企業(yè)年齡、企業(yè)用工規(guī)模、是否高新技術企業(yè)、產品主要市場、企業(yè)是否有工會、企業(yè)年均利潤、企業(yè)年均人工成本、一線員工月平均工資。第二，行業(yè)控制變量包括：是否是勞動密集型企業(yè)、技術密集型企業(yè)、資本密集型企業(yè)。第三，地區(qū)控制變量：是否位于珠三角地區(qū)。變量的處理及描述性統(tǒng)計結果如表1所示。

表1 總體樣本的描述性統(tǒng)計（N＝521）

（三）描述性統(tǒng)計

表2呈現(xiàn)了自動化企業(yè)和非自動化企業(yè)中的女性就業(yè)份額和性別就業(yè)差距。性別就業(yè)差距（gender employment gap）是指男性與女性就業(yè)比例差值，計算方式是男性就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比例減去女性就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比例。數(shù)據顯示，在沒有開展“機器換人”的企業(yè)中，女性就業(yè)份額平均為47.08%，性別就業(yè)差距為5.84%；而在開展了“機器換人”的企業(yè)中，女性就業(yè)份額平均為41.32%，性別就業(yè)差距為17.35%。因此，描述性數(shù)據顯示，在自動化企業(yè)中，女性的就業(yè)份額低于非自動化企業(yè)，性別就業(yè)差距也更大。

表2 自動化企業(yè)與非自動化企業(yè)中的女性就業(yè)份額與性別就業(yè)差距比較（N＝521）

四、實證結果

（一）OLS回歸結果

本文首先運用OLS模型估計制造業(yè)企業(yè)“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響。表3中模型1至模型3依次納入關鍵變量“機器換人”、企業(yè)控制變量、行業(yè)和地區(qū)控制變量?；貧w結果表明，隨著控制變量的逐步加入，企業(yè)開展“機器換人”對女性就業(yè)的影響逐漸增加，回歸系數(shù)始終為負。在控制企業(yè)控制變量、行業(yè)和地區(qū)控制變量后，企業(yè)“機器換人”與女性就業(yè)份額之間的關系為負，且在1%的水平上顯著。因此，結果顯示制造業(yè)企業(yè)開展“機器換人”顯著降低了女性就業(yè)份額。

表3 “機器換人”對女性就業(yè)份額的影響

其他企業(yè)控制變量的估計結果與已有的研究發(fā)現(xiàn)較為接近。首先，與私營企業(yè)相比，外資企業(yè)更傾向于雇用女性勞動力。其次，企業(yè)規(guī)模與女性就業(yè)份額呈顯著正向影響，說明企業(yè)規(guī)模越大，女性就業(yè)份額越高。再次，出口導向型企業(yè)的女性就業(yè)份額顯著高于非出口導向型企業(yè)。此外，企業(yè)年均利潤、企業(yè)年均人工成本、一線員工薪資與女性就業(yè)份額呈顯著負向關系，說明企業(yè)利潤越高、一線員工工資越高、福利越好，女性就業(yè)份額就越低。這一結果證明了就業(yè)市場存在性別隔離，女性就業(yè)崗位通常集中在低利潤、低工資、低福利的企業(yè)。最后，企業(yè)年齡、高新技術企業(yè)對女性就業(yè)份額不具有顯著性影響，同時工會對女性就業(yè)份額也不存在顯著性影響，說明工會沒有顯著促進女性就業(yè)份額。

（二）穩(wěn)健性檢驗

考慮到數(shù)據樣本可能存在的內生性問題，本文采用傾向得分匹配方法來構建企業(yè)“機器換人”對女性就業(yè)份額的反事實框架來糾正可能的“樣本自選擇”問題。

1.模型構建

本文的反事實研究框架分析步驟如下：首先，計算傾向得分。盡可能地將同時影響企業(yè)“機器換人”與女性就業(yè)率的因素納入概率預測模型中，運用logit模型計算企業(yè)實施“機器換人”的傾向得分值。然后，進行傾向得分匹配。為獲得穩(wěn)健結果，本文采用k近鄰匹配、卡尺匹配、卡尺內k近鄰匹配和核匹配多種匹配方式，并用bootstrap進行500次抽樣來獲得標準誤。當?shù)玫骄_的傾向得分估計后，需要對匹配后的實驗組和對照組進行協(xié)變量的平衡性檢驗，保證樣本在實驗組和對照組中均衡分布。最后，計算平均處理效應。包括實驗組的平均效應（ATT）、對照組的平均效應（ATU）、全樣本的平均效應（ATE）。①陳強編著《高級計量經濟學及stata應用》（第二版），高等教育出版社，2014年，第543頁。其中，實驗組的ATT表示企業(yè)實施“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響，對照組ATU表示未實施“機器換人”企業(yè)的女性就業(yè)份額均值，全樣本ATE反映的是隨機樣本的女性就業(yè)份額均值。

2.平衡性檢驗

表4反映了運用k近鄰匹配的方法所得到的平衡性檢驗結果。一般要求匹配后處理組和對照組在主要特征變量上無顯著差異。①James J.Heckman，Hidehiko Ichimura and Petra E.Todd，“Matching as an Econometric Evaluation Estimator，”Review of Economic Studies，Vol.64，No.4，1997，pp.605-654.如果匹配后樣本間差異顯著，說明匹配效果不佳。從表4中可以看出，變量匹配后的標準化偏差的絕對值小于10%。從均值t檢驗結果來看，除企業(yè)所有制中國營（集體）、企業(yè)年齡兩個變量以外，處理組和對照組的大部分變量在匹配前t值顯著，而匹配后t值不顯著。這說明匹配后處理組和對照組之間沒有系統(tǒng)性差異，有效解決了樣本選擇偏差引發(fā)的內生性偏誤。

表4 平衡性檢驗結果

3.企業(yè)實施“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響效應測算

為保證樣本結果的穩(wěn)健性，本文運用不同的PSM方法對樣本進行了四次匹配，結果顯示，四種估計結果具有一致性，近鄰匹配、卡尺匹配與核匹配的平均處理效應（ATT）均在5%的顯著性水平上通過檢驗，卡尺內k近鄰匹配的ATT在1%水平上顯著。在一對四近鄰匹配、卡尺匹配、卡尺內k近鄰匹配以及核匹配四種匹配策略下，研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)實施“機器換人”使女性就業(yè)份額分別降低了6.040%、5.465%、6.311%、5.434%。PSM結果與前文OLS模型結果具有一致性，表明企業(yè)若實施“機器換人”，其女性就業(yè)份額將顯著下降（見表5）。

表5 傾向得分匹配的處理效應

（三）異質性分析

接下來，本文將探討“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響在不同類型的企業(yè)中是否存在差異。具體而言，本文從所屬行業(yè)、企業(yè)生命周期、銷售市場三個層面分析“機器換人”對企業(yè)女性就業(yè)份額的影響。

1.不同行業(yè)的企業(yè)開展“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響

根據林霓裳的研究，本文將問卷中涉及的計算機、通信和電子設備制造業(yè)，紡織、服裝、皮革、制鞋制造業(yè)等9個細分行業(yè)劃分為技術密集型、資本密集型和勞動密集型三大行業(yè)子樣本①林霓裳：《我國商品貿易對就業(yè)的影響效應分析》，碩士學位論文，首都經濟貿易大學，2010年。，并對子樣本進行傾向得分匹配，以探討企業(yè)開展“機器換人”對不同行業(yè)的女性就業(yè)份額的影響。

表6報告了在多種匹配策略下三大行業(yè)子樣本企業(yè)實施“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響效應。結果顯示，在勞動密集型行業(yè)，企業(yè)應用工業(yè)機器人等自動化技術對于女性就業(yè)份額有顯著負面影響。在資本密集型和技術密集型行業(yè)，企業(yè)應用自動化技術對女性就業(yè)份額也具有負面影響，但是并不顯著。因此，在勞動密集型行業(yè)中，企業(yè)“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響更明顯。

表6 不同行業(yè)的企業(yè)，“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響

2.不同生命周期的企業(yè)開展“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響

借鑒李小瑛和吳鑫杰的研究，本文將企業(yè)劃分為三個類型：初創(chuàng)期（1～6年），成長期（7～11年）和成熟期（12年及以上）。①李小瑛、吳鑫杰：《勞動成本上升如何影響企業(yè)機器換人投入？——來自廣東制造業(yè)企業(yè)的證據》，《華東理工大學學報》（社會科學版）2021年第1期。表7報告了不同生命周期的企業(yè)開展“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響。結果顯示，處于初創(chuàng)期和成長期的企業(yè)應用工業(yè)機器人等新技術不會對女性就業(yè)份額造成顯著影響。而處于成熟期的企業(yè)，開展“機器換人”對女性就業(yè)份額產生了負向影響，且在5%的水平上顯著。

表7 不同生命周期企業(yè)，“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響

研究指出，雇主在雇用選擇中歧視女性，會對企業(yè)的生產率和利潤造成負面影響。②Gary S.Becker，The Economics of Discrimination.Chicago：University of Chicago Press，1971.處于初創(chuàng)期和成長期的企業(yè)通常缺乏資源、市場統(tǒng)治能力較弱，而成熟期的企業(yè)通常擁有更豐富的資源和市場統(tǒng)治能力。③曹裕、陳曉紅、王傅強：《我國企業(yè)不同生命周期階段競爭力演化模式實證研究》，《統(tǒng)計研究》2009年第1期。因此，處于初創(chuàng)期和成長期的企業(yè)可能被迫減少歧視女性勞動力行為，通過雇用女性勞動力提高企業(yè)利潤和生產效率。成熟期企業(yè)則具有更強的能力進行性別偏好選擇，因此造成女性就業(yè)份額顯著下降。

3.不同銷售市場的企業(yè)開展“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響

本文根據企業(yè)產品的主要銷售市場，將企業(yè)劃分為出口導向型企業(yè)和非出口導向型企業(yè)兩類處理組，并利用PSM分別對不同處理組的平均處理效應進行估計。表8顯示，兩種類型的企業(yè)應用工業(yè)機器人等自動化技術對女性就業(yè)份額的影響存在明顯不同?！皺C器換人”對出口導向型企業(yè)的女性就業(yè)份額影響并不顯著，且兩者間存在正向關系。這可能是因為出口導向型企業(yè)通常面臨更為激烈的市場競爭，因此會削弱雇主對女性的歧視①鄭妍妍、李磊、劉鵬程：《出口與企業(yè)雇傭的性別偏好——來自中國制造業(yè)企業(yè)的經驗證據》，《國際貿易問題》2018年第12期。，從而使得新技術的應用沒有顯著降低女性就業(yè)份額。而在非出口導向型企業(yè)中，“機器換人”對女性就業(yè)份額產生了負向影響，且多在1%的水平上顯著。這說明非出口導向型企業(yè)在應用自動化技術的過程中更可能存在男性雇用偏好，從而顯著降低女性就業(yè)份額。

表8 不同銷售市場的企業(yè)，“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響

五、結論

本文利用2021年廣東省制造業(yè)企業(yè)調查數(shù)據，分析了“機器換人”對女性就業(yè)份額的影響。筆者發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)企業(yè)開展“機器換人”顯著降低了女性就業(yè)份額，進一步擴大了性別就業(yè)差距。筆者認為，新一輪技術升級并沒有推動性別就業(yè)平等，反而增加了女性在制造業(yè)就業(yè)領域中被擠出的風險。因此，本文驗證了“技術女性主義”的觀點，工業(yè)機器人等自動化技術并非性別中立，而是銘刻了性別權力關系，不利于女性勞動力的就業(yè)。隨著我國制造業(yè)“機器換人”的推廣和深化，新技術對女性就業(yè)的“擠出效應”可能將更加明顯，成為推動性別就業(yè)平等的新挑戰(zhàn)。

此外，本文進一步分析了“機器換人”對制造業(yè)企業(yè)中女性就業(yè)份額的異質性影響。研究發(fā)現(xiàn)：第一，與資本密集型和技術密集型行業(yè)相比，制造業(yè)“機器換人”對勞動密集型行業(yè)中的女性就業(yè)份額的負面影響更為顯著。這可能是因為在勞動密集型行業(yè)中，女性通常從事流水線工作，工作任務具有簡單、重復、低技能等特點。②Ngai Pun，Made in China：Women Factory Workers in a Global Workplace.Durham，NC.：Duke University Press，2005.在引入自動化技術的過程中，這些工作崗位更可能被工業(yè)機器人等設備替代，因而顯著降低女性就業(yè)份額。第二，處于初創(chuàng)期和成長期的企業(yè)實施“機器換人”不會顯著降低女性就業(yè)份額，但處于成熟期的企業(yè)開展“機器換人”會對女性就業(yè)份額造成顯著負向影響。這說明隨著企業(yè)的成熟和發(fā)展，應用工業(yè)機器人等自動化技術將對女性就業(yè)產生更明顯的擠出效應。這會造成女性難以隨著企業(yè)的成熟發(fā)展和技術升級獲得相應的“技術紅利”，難以獲得更高質量的就業(yè)機會和更好的職業(yè)發(fā)展機會。第三，出口導向型企業(yè)開展“機器換人”不會顯著降低女性就業(yè)份額，但是非出口導向型企業(yè)實施“機器換人”則會對女性就業(yè)產生顯著的擠出效應。目前，我國正在推動“內循環(huán)”戰(zhàn)略，將過往的“外循環(huán)為主，內循環(huán)為輔”的主次轉變過來，通過擴大內需推動經濟轉型發(fā)展。隨著我國制造業(yè)企業(yè)產品銷售市場的轉變，在“機器換人”的過程中對女性的就業(yè)歧視可能加深，從而進一步降低女性就業(yè)份額。因此，我們需要密切關注這一轉型對性別就業(yè)平等的影響。

為什么制造業(yè)“機器換人”會擴大兩性就業(yè)不平等？筆者認為，其中一個重要原因是技術升級推動了工廠工作對勞動者技能需求的轉變，而新技能的形成過程中存在明顯的性別不平等。在應用工業(yè)機器人等新技術之前，工廠工作對勞動者的主要要求不是具有較高的受教育程度或較高的職業(yè)技能，而是要有靈巧的手指（nimbel fingers）。①Diane Elson and Ruth Pearson，“‘Nimble Fingers Make Cheap Workers’：An Analysis of Women's Employment in Third World Export Manufacturing，”Feminist Review，Vol.7，No.1，1981，pp.87-107.與男性相比，女性被認為更加手巧，更適合流水線上繁瑣、細致、重復性的工作，因此低技能、低工資的打工妹在改革開放初期受到跨國資本的青睞。②Ching-Kwan Lee，Gender and the South China Miracle：Two Worlds of Factory Women.Berkeley and Los Angeles：University of California Press，1998.但是，工業(yè)機器人等新技術的應用，可以替代重復性的簡單勞動，從而降低對手指靈巧度的需求；同時，新技術使得工廠工作變得更加專業(yè)化和技術化，進而提高了對勞動者專業(yè)技能水平的需求。對我國廣東省制造業(yè)的實證研究發(fā)現(xiàn)，在企業(yè)實施“機器換人”后，用工需求量最大的3類崗位是機器設備維護員、機器設備操作員、技術產品研發(fā)員。③孫中偉、鄧韻雪：《“世界工廠”的“鳳凰涅槃”——中國制造業(yè)“機器換人”的經濟社會意義》，《學術論壇》2020年第3期。與技術升級前的低技能的流水線工作相比，這些新創(chuàng)造的崗位往往要求勞動者具有一定的技能水平，特別是要掌握有關數(shù)控、機械、自動化技術、機器人技術、軟件編程等方面的專業(yè)技術。但是，這些技術往往具有明顯的男性文化特征。在主流的性別文化中，女性被認為缺乏理性思維、邏輯思維、競爭性等，因此不適合學習上述技術，從而不利于女性培養(yǎng)有關的專業(yè)技能。例如，鄧韻雪和許怡的研究發(fā)現(xiàn)，很少有女性參加機器人培訓學院等商業(yè)培訓機構的技能培訓。④鄧韻雪、許怡：《“技術賦權”還是“技術父權”——對智能制造背景下勞動者技能提升機會的性別差異考察》，《科學與社會》2019年第3期。由于女性在機器人、軟件編程等方面的人力資本較低，使得她們更難獲得有關的就業(yè)崗位。在此背景下，女性勞動力面臨“低端替代”和“高端排斥”的雙重困境：一方面，低技能的簡單重復類勞動被機器人替代；另一方面，新創(chuàng)造的中高技能崗位很難被女性獲得，因此造成女性在制造業(yè)企業(yè)中的就業(yè)份額快速下降，從而擴大了兩性的就業(yè)差距。

筆者認為，為防止技術升級進一步擴大性別就業(yè)不平等，亟須落實有針對性的政策和措施，建構“技術升級”與“性別平等”協(xié)同發(fā)展的新模式。首先，需要挑戰(zhàn)自動化技術領域的男性文化和性別等級制度，鼓勵女性學習與工業(yè)機器人等新技術有關的知識和技能，為女性獲得與自動化技術有關的就業(yè)崗位提供制度支持。其次，需要激發(fā)工會和婦聯(lián)在推動性別就業(yè)平等方面的作用。筆者發(fā)現(xiàn)，當前企業(yè)工會還沒有起到在技術升級背景下保障女性就業(yè)機會的作用。目前，“機器換人”已經對制造業(yè)女性就業(yè)造成不利影響，工會和婦聯(lián)等組織應發(fā)揮在反對就業(yè)性別歧視方面的作用，推動兩性在就業(yè)機會方面的平等。采用上述措施，我們可以為女性提供平等的就業(yè)機會，支持女性獲得經濟獨立、提升技能人力資本，從而推動技術升級背景下的性別就業(yè)平等。