工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用、勞動(dòng)保護(hù)與異質(zhì)性技能勞動(dòng)力就業(yè)

明 娟，胡嘉琪

(廣東工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，廣東 廣州 510520)

一、引言

近年來，我國(guó)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用規(guī)模呈現(xiàn)“井噴式增長(zhǎng)”態(tài)勢(shì)。國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(International Federation of Robotics，IFR)全球工業(yè)機(jī)器人報(bào)告顯示，截至2019年，我國(guó)工業(yè)機(jī)器人保有量以78.3萬臺(tái)的數(shù)量穩(wěn)居世界第一，約占世界工業(yè)機(jī)器人總保有量的29%數(shù)據(jù)來源：國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(IFR)發(fā)布的 ，2020。。工業(yè)機(jī)器人廣泛應(yīng)用，其可能帶來的“機(jī)器替代勞動(dòng)”的技術(shù)性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)也引起廣泛關(guān)注。部分研究證實(shí)：工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)中國(guó)制造業(yè)就業(yè)總量產(chǎn)生沖擊。工業(yè)機(jī)器人具有鮮明的技術(shù)進(jìn)步特征，對(duì)就業(yè)可能產(chǎn)生偏向性影響，導(dǎo)致就業(yè)極化，即工業(yè)機(jī)器人使用會(huì)促進(jìn)高技能崗位和低技能崗位增加，而常規(guī)型的中等技能崗位減少。不過，對(duì)于工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用引發(fā)的就業(yè)結(jié)構(gòu)極化特征，實(shí)證證據(jù)存在較大爭(zhēng)議。部分來自制造業(yè)上市公司微觀數(shù)據(jù)的研究證實(shí)，機(jī)器人應(yīng)用對(duì)不同技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響具有顯著差異，將促進(jìn)高、低技能勞動(dòng)力的就業(yè)，導(dǎo)致中國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)整體上呈現(xiàn)兩極化特征，不過部分研究也指出我國(guó)部分地區(qū)出現(xiàn)單極化趨勢(shì)，甚至就業(yè)反極化效應(yīng)。雖然對(duì)于是否出現(xiàn)就業(yè)兩極化態(tài)勢(shì)，實(shí)證研究結(jié)果并不一致，但一個(gè)相對(duì)一致的結(jié)論是，工業(yè)機(jī)器人的使用對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)帶來一定沖擊。

當(dāng)前中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)供需不匹配問題依然突出，“招工難”與“就業(yè)難”并存的矛盾凸顯，而工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模應(yīng)用勢(shì)必進(jìn)一步加劇這一就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾。如何有效化解人工智能給技術(shù)變革脆弱群體帶來的不利影響，提升勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)技術(shù)沖擊的適應(yīng)性也成為當(dāng)前加快發(fā)展新一代人工智能技術(shù)需要思考的問題。而勞動(dòng)保護(hù)可能是解決這一問題的重要渠道和手段，在勞動(dòng)保護(hù)程度較高的地區(qū)，企業(yè)往往受制于高昂的訴訟成本和嚴(yán)格的監(jiān)管約束，不能隨意調(diào)整或解除與員工簽訂的勞動(dòng)合同，這可以在一定程度上緩解機(jī)器人應(yīng)用對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的負(fù)面沖擊。但現(xiàn)有研究更多關(guān)注工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的就業(yè)影響，而忽視了勞動(dòng)保護(hù)對(duì)就業(yè)負(fù)面沖擊的緩沖作用。

基于此，本文將工業(yè)機(jī)器人、勞動(dòng)保護(hù)和就業(yè)技能結(jié)構(gòu)納入統(tǒng)一的分析框架，探討人工智能技術(shù)下我國(guó)不同技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響趨勢(shì)，試圖厘清人工智能和就業(yè)技能結(jié)構(gòu)在勞動(dòng)保護(hù)政策體系下的互動(dòng)關(guān)系，并針對(duì)性地提出相關(guān)勞動(dòng)保護(hù)舉措的優(yōu)化路徑和政策建議。研究致力于回答三個(gè)問題：工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用是否引發(fā)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)極化？勞動(dòng)保護(hù)政策是否能夠有效緩解工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用帶來的就業(yè)負(fù)面沖擊？不同勞動(dòng)保護(hù)政策發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用是否存在異質(zhì)性影響？以上問題的探討有助于捕捉勞動(dòng)保護(hù)政策體系可能存在的發(fā)展困境，促進(jìn)我國(guó)就業(yè)保護(hù)機(jī)制的長(zhǎng)期改革，實(shí)現(xiàn)技術(shù)變革和勞動(dòng)力市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)適配和協(xié)調(diào)發(fā)展。

本文可能的創(chuàng)新之處在于：一是現(xiàn)有研究大多利用國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(IFR)提供的分行業(yè)工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)，通過Bartik工具變量法計(jì)算各行業(yè)機(jī)器人滲透率與各省份分行業(yè)勞動(dòng)就業(yè)份額，以此衡量省級(jí)層面的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平。相較之下，本文直接采用工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口金額作為工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平的測(cè)度指標(biāo)，能更精確衡量我國(guó)省級(jí)層面的機(jī)器人應(yīng)用水平，有效地減少加權(quán)謬誤，從而保證估計(jì)結(jié)果的可靠性。二是已有文獻(xiàn)大多關(guān)注工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的就業(yè)影響，隨著人工智能技術(shù)不斷推進(jìn)，系統(tǒng)考察機(jī)器人技術(shù)對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響以及勞動(dòng)保護(hù)在其中的緩沖效應(yīng)具有重要意義。有鑒于此，本文從工會(huì)力量和職業(yè)培訓(xùn)的雙重視角出發(fā)，檢驗(yàn)勞動(dòng)保護(hù)是否緩解工業(yè)機(jī)器人對(duì)中低技能勞動(dòng)力就業(yè)的負(fù)面沖擊，擴(kuò)展了機(jī)器人應(yīng)用對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)領(lǐng)域的文獻(xiàn)研究，豐富了后續(xù)的研究視角。三是研究發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用導(dǎo)致我國(guó)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)單極化趨勢(shì)。工會(huì)力量和職業(yè)培訓(xùn)在“機(jī)器換人”與就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的調(diào)整中發(fā)揮了積極作用，證實(shí)了勞動(dòng)保護(hù)在“機(jī)器換人”中的緩沖作用，為政府制定人工智能產(chǎn)業(yè)政策提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾下實(shí)現(xiàn)穩(wěn)就業(yè)和更充分就業(yè)目標(biāo)也有一定借鑒意義。

二、理論分析與研究假設(shè)

1. 機(jī)器人應(yīng)用與就業(yè)技能結(jié)構(gòu)

工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)影響的分析框架大多基于任務(wù)制模型展開。任務(wù)制模型將工作任務(wù)劃分為認(rèn)知和手工任務(wù)、常規(guī)和非常規(guī)任務(wù)，并考慮機(jī)器人與勞動(dòng)力在不同任務(wù)中的比較優(yōu)勢(shì)，以探究機(jī)器人對(duì)就業(yè)總量的影響。在任務(wù)制分析框架下，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)產(chǎn)生替代和補(bǔ)償兩種效應(yīng)：一方面，工業(yè)機(jī)器人能夠替代一系列重復(fù)性、程序化、標(biāo)準(zhǔn)化的常規(guī)任務(wù)，減少相應(yīng)工作任務(wù)的勞動(dòng)需求，產(chǎn)生就業(yè)替代效應(yīng)。另一方面，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用可擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模并創(chuàng)造新的工作任務(wù)，進(jìn)而增加勞動(dòng)需求，實(shí)現(xiàn)就業(yè)補(bǔ)償。就業(yè)替代效應(yīng)和補(bǔ)償效應(yīng)往往同時(shí)存在，而工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)總量影響的凈效應(yīng)，要取決于兩者之間相互沖減程度，在不同行業(yè)、地區(qū)和不同技能勞動(dòng)者群體之間，這一影響存在較大的不確定性，研究結(jié)論也不盡一致，甚至相反。

然而工業(yè)機(jī)器人鮮明的偏向型技術(shù)進(jìn)步特征，決定了工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的益處不能均等地滲透到所有勞動(dòng)人口，即機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)影響會(huì)出現(xiàn)較大的群體異質(zhì)性，因此人工智能的發(fā)展不可避免地會(huì)對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生沖擊。特別是隨著產(chǎn)業(yè)自動(dòng)化和智能化技術(shù)改造的加速，工作崗位的生命周期不斷縮短，落后崗位消失和新崗位創(chuàng)造的速度持續(xù)加快，使得技能成為技術(shù)變革中“任務(wù)—?jiǎng)趧?dòng)力”匹配的關(guān)鍵。這種匹配互動(dòng)關(guān)系不僅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)，而且加劇了就業(yè)極化趨勢(shì)的形成，這一特征可能有兩種態(tài)勢(shì)：一是技能偏向型技術(shù)進(jìn)步使高技能勞動(dòng)力與技術(shù)進(jìn)步的匹配度更高，因此信息化與自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)步會(huì)降低中低技能勞動(dòng)力的就業(yè)水平，并提升高技能勞動(dòng)力的就業(yè)水平，形成就業(yè)單極化趨勢(shì)；二是程序偏向型技術(shù)進(jìn)步下常規(guī)型任務(wù)通常由中等技能勞動(dòng)者執(zhí)行，而對(duì)非常規(guī)型任務(wù)主要由低技能和高技能勞動(dòng)者執(zhí)行。工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)執(zhí)行常規(guī)型任務(wù)的中等技能勞動(dòng)力產(chǎn)生擠出效應(yīng)，而對(duì)執(zhí)行非常規(guī)型任務(wù)的低技能和高技能勞動(dòng)力產(chǎn)生互補(bǔ)效應(yīng)，使得就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)兩極化特征。

已有研究證實(shí)，工業(yè)機(jī)器人在中國(guó)的應(yīng)用會(huì)產(chǎn)生就業(yè)結(jié)構(gòu)極化現(xiàn)象，但由于對(duì)低技能勞動(dòng)力就業(yè)的沖擊存在較大不確定性，對(duì)于就業(yè)技能結(jié)構(gòu)是兩極化還是單極化，結(jié)論并不一致。如王永欽和董雯基于中國(guó)行業(yè)機(jī)器人應(yīng)用數(shù)據(jù)和制造業(yè)上市公司微觀數(shù)據(jù)，利用Bartik工具變量的因果關(guān)系識(shí)別策略分析機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響，研究結(jié)果表明，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用在促進(jìn)高技能和低技能勞動(dòng)力就業(yè)的同時(shí)，擠壓了部分中等技能勞動(dòng)力的就業(yè)空間，進(jìn)而引致就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的兩極化。韓民春等學(xué)者利用2013—2017年中國(guó)286個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，以科技活動(dòng)人員和非科技活動(dòng)人員作為高低技能勞動(dòng)力的劃分標(biāo)準(zhǔn)，估計(jì)工業(yè)機(jī)器人對(duì)制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響時(shí)發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)的機(jī)器人應(yīng)用對(duì)高技能勞動(dòng)者的就業(yè)有促進(jìn)作用，但對(duì)低技能勞動(dòng)力產(chǎn)生了就業(yè)擠出效應(yīng)，此時(shí)制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)朝著單極化方向調(diào)整。而孫早和侯玉琳利用2001—2015年全國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)造工業(yè)智能化指標(biāo)，探討工業(yè)智能化對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，研究指出，工業(yè)智能化替代初、高中學(xué)歷勞動(dòng)力的同時(shí)，增加了?？萍耙陨吓c小學(xué)及以下學(xué)歷勞動(dòng)力的就業(yè)，使全國(guó)范圍內(nèi)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)整體呈現(xiàn)兩極化態(tài)勢(shì)。而在東南發(fā)達(dá)地區(qū)，工業(yè)智能化和過高生活成本的交互作用擠出低技能勞動(dòng)力，致使發(fā)達(dá)地區(qū)就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)單極化趨勢(shì)。

基于此，假設(shè)如下：

H1：工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用引發(fā)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)極化特征。

2. 勞動(dòng)保護(hù)在機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)沖擊中的緩沖作用

工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用規(guī)模增大給勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)帶來巨大改變，隨之熱議的“技術(shù)性失業(yè)”浪潮觸發(fā)公眾對(duì)失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂，而加大勞動(dòng)保護(hù)力度可能有助于勞動(dòng)者應(yīng)對(duì)技術(shù)性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。其作用機(jī)制主要表現(xiàn)在三個(gè)方面。

第一，勞動(dòng)保護(hù)直接提高了企業(yè)的雇傭成本和解雇成本，限制了企業(yè)調(diào)節(jié)勞動(dòng)力數(shù)量的手段和力度，使得企業(yè)在進(jìn)行雇傭決策時(shí)采取相對(duì)謹(jǐn)慎的態(tài)度，進(jìn)一步規(guī)范企業(yè)用工行為，使得企業(yè)無法輕易調(diào)整或解除與員工簽訂的勞動(dòng)合同，一定程度上緩解了機(jī)器人應(yīng)用所帶來的就業(yè)沖擊；第二，為了維護(hù)勞動(dòng)力市場(chǎng)的穩(wěn)定性，政府很可能會(huì)通過強(qiáng)化勞動(dòng)保護(hù)的方式來影響企業(yè)勞動(dòng)力調(diào)整。如政府可以通過約談或行業(yè)協(xié)會(huì)溝通等方式來勸誡企業(yè)有限度地裁減低技能勞動(dòng)力，也可采取稅收優(yōu)惠、補(bǔ)貼等政策工具影響企業(yè)雇傭策略；第三，考慮到保障就業(yè)的需要，政府鼓勵(lì)企業(yè)在發(fā)展智能機(jī)器人的同時(shí)，引導(dǎo)企業(yè)在利潤(rùn)分配時(shí)更注重工人利益，增強(qiáng)對(duì)職工的崗位保護(hù)和職業(yè)培訓(xùn)，在企業(yè)內(nèi)部轉(zhuǎn)移吸收“富余”勞動(dòng)力，從企業(yè)內(nèi)部緩解智能機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)的不利影響。

進(jìn)一步來看，勞動(dòng)保護(hù)對(duì)異質(zhì)性技能勞動(dòng)群體所發(fā)揮的作用也存在差異。對(duì)于低技能勞動(dòng)力而言，勞動(dòng)保護(hù)導(dǎo)致雇傭彈性不足，可能會(huì)增加企業(yè)雇傭成本，進(jìn)而刺激企業(yè)轉(zhuǎn)而使用臨時(shí)工、勞務(wù)派遣、共享員工等靈活用工形式來替代低技能用工，增加其就業(yè)難度，最終造成低技能勞動(dòng)力利益減損。而對(duì)于高技能勞動(dòng)力而言，勞動(dòng)保護(hù)強(qiáng)化了企業(yè)對(duì)高技能勞動(dòng)力的偏好。以職業(yè)培訓(xùn)為例，高技能勞動(dòng)力具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)能力，往往能更快理解新的思想理念、更易掌握新的技術(shù)手段以及適應(yīng)新的工作環(huán)境。企業(yè)雇傭高技能勞動(dòng)力可以節(jié)約更多的培訓(xùn)投資和調(diào)整成本以適應(yīng)機(jī)器人等新一輪自動(dòng)化技術(shù)。因此，高技能勞動(dòng)力在職業(yè)培訓(xùn)的“加持”作用下，會(huì)贏得企業(yè)更強(qiáng)的偏好、擁有更好的就業(yè)機(jī)會(huì)。

基于此，做出如下假設(shè)：

H2：勞動(dòng)保護(hù)有助于緩解工業(yè)機(jī)器人對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的沖擊，但對(duì)不同技能水平勞動(dòng)力的影響有顯著差異。

三、計(jì)量模型設(shè)定、變量選取與數(shù)據(jù)

1. 模型設(shè)定

本文采用2012—2020年中國(guó)省級(jí)層面數(shù)據(jù)，主要討論工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用是否導(dǎo)致我國(guó)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)出現(xiàn)極化趨勢(shì)，以及勞動(dòng)保護(hù)能否有效緩解機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的負(fù)面沖擊?；鶞?zhǔn)計(jì)量模型設(shè)定如下：

=+++++

(1)

其中，下標(biāo)和分別表示省份和年份。為被解釋變量，衡量不同技能勞動(dòng)力的就業(yè)水平。為關(guān)鍵解釋變量，衡量工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平。代表一系列省級(jí)層面的控制變量，包含人力資本投資水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開放度和城鎮(zhèn)化水平。另外，模型還控制了省份固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。估計(jì)參數(shù)用以刻畫工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)不同技能勞動(dòng)力就業(yè)水平的影響，若顯著為正，則表明工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用會(huì)提高該類技能勞動(dòng)力的就業(yè)水平；若顯著為負(fù)，則表明工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用會(huì)降低該類技能勞動(dòng)力的就業(yè)水平。

為探討勞動(dòng)保護(hù)是否有助于緩解工業(yè)機(jī)器人對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的沖擊，進(jìn)一步明確勞動(dòng)保護(hù)在其中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，構(gòu)建勞動(dòng)保護(hù)的調(diào)節(jié)效應(yīng)模型如下：

=+++*++++

(2)

其中，表示省份在第年的勞動(dòng)保護(hù)強(qiáng)度，采用工會(huì)力量和職業(yè)培訓(xùn)兩種工具手段。

2. 變量選取和數(shù)據(jù)說明

(1)不同技能勞動(dòng)力的就業(yè)水平()。人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，機(jī)器人等自動(dòng)化設(shè)備的采用，在創(chuàng)造新崗位的同時(shí)摒棄落后崗位，使得不同技能勞動(dòng)力的就業(yè)水平產(chǎn)生差異。本文采用受教育程度刻畫其技能水平，將小學(xué)及以下的勞動(dòng)力定義為低技能勞動(dòng)力，初中和高中的勞動(dòng)力定義為中等技能勞動(dòng)力，大學(xué)?？萍耙陨系膭趧?dòng)力定義為高技能勞動(dòng)力。為反映不同受教育程度就業(yè)人員受工業(yè)機(jī)器人影響的程度差異，參照孫早和侯玉琳學(xué)者的做法，將不同受教育程度就業(yè)人員占總就業(yè)的比重作為被解釋變量。

(2)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用()。盡管近年來中國(guó)工業(yè)機(jī)器人本土企業(yè)市場(chǎng)占有率一路攀升，但與國(guó)際企業(yè)相比，我國(guó)工業(yè)機(jī)器人國(guó)產(chǎn)化率依然偏低。《中國(guó)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(2020)》顯示，以世界機(jī)器人“四大家族”(ABB、庫卡、發(fā)那科、安川)為代表的國(guó)外企業(yè)占中國(guó)工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)份額合計(jì)超過60%。考慮到省級(jí)層面數(shù)據(jù)的可得性與中國(guó)工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)的實(shí)際情況，本文采用工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口金額來衡量工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用水平。根據(jù)《中國(guó)商品貿(mào)易數(shù)據(jù)庫》基于HS2012八位編碼體系提供的數(shù)據(jù)，我國(guó)工業(yè)機(jī)器人具體包括以下8類：噴涂機(jī)器人(84248920)、搬運(yùn)機(jī)器人(84289040)、未列名的多功能工業(yè)機(jī)器人(84795010)、其他未列名的工業(yè)機(jī)器人(84795090)、集成電路工廠專用的自動(dòng)搬運(yùn)機(jī)器人(84864031)、電阻焊接機(jī)器人(85152120)、電弧焊接機(jī)器人(85153120)和激光焊接機(jī)器人(85158010)。本文使用的各省份年度工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口金額是上述八類機(jī)器人月度進(jìn)口金額的加總。

(3)勞動(dòng)保護(hù)()。本文將從工會(huì)力量()和職業(yè)培訓(xùn)()的角度來探討勞動(dòng)保護(hù)在機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)沖擊中的調(diào)節(jié)效應(yīng)。工會(huì)力量方面，本文采用各省份工會(huì)集體勞動(dòng)爭(zhēng)議人數(shù)作為工會(huì)力量對(duì)應(yīng)的代理變量。職業(yè)培訓(xùn)方面，本文采用各省份工會(huì)職業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)數(shù)來衡量職業(yè)培訓(xùn)的覆蓋程度，并對(duì)其作對(duì)數(shù)化處理。

(4)控制變量。①人力資本投資水平()，采用各省份一般公共預(yù)算教育經(jīng)費(fèi)占一般公共預(yù)算支出的比重來測(cè)度；②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)()，采用各省份第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重來衡量；③貿(mào)易開放度()，采用各省份進(jìn)出口總額占GDP的比重來表示；④城鎮(zhèn)化水平()，采用各省份年末城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋矸从场?/p>

由于西藏、青海、港澳臺(tái)地區(qū)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口金額數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，本文選取2012—2020年我國(guó)除此之外的29個(gè)省級(jí)行政單位的面板數(shù)據(jù)作為初始樣本，并且根據(jù)數(shù)據(jù)處理原則，刪除在樣本期間數(shù)據(jù)缺失的部分。同時(shí)，為了保證研究數(shù)據(jù)真實(shí)可靠，本文未對(duì)缺失值作插補(bǔ)處理，因此本文實(shí)證研究有效樣本量為225。除工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用數(shù)據(jù)外，本文其他變量的數(shù)據(jù)來源主要包括《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。變量描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

從表1可以看出，就業(yè)勞動(dòng)力的技能以中等技能為主，占61.32%，而高技能勞動(dòng)力和低技能勞動(dòng)力份額近似，分別占20.33%和18.35%。全國(guó)歷年機(jī)器人應(yīng)用水平差異較大，最高達(dá)到7.05億美元，最低為0，主要類型機(jī)器人年度平均進(jìn)口金額為0.52億美元。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

1. 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

基準(zhǔn)回歸根據(jù)公式(1)進(jìn)行，檢驗(yàn)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響。面板估計(jì)模型的選擇根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果采用固定效應(yīng)模型，具體回歸結(jié)果見表2。結(jié)果顯示，在控制省份固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)的條件下，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用導(dǎo)致我國(guó)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)單極化的趨勢(shì)。具體來說，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用促進(jìn)了高技能勞動(dòng)力的就業(yè)，同時(shí)擠出中等技能勞動(dòng)力，但對(duì)低技能勞動(dòng)力的影響并不顯著，與已有的研究結(jié)論相似。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

由于區(qū)域間要素稟賦和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不同，無論是工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平還是就業(yè)技能結(jié)構(gòu)，都存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性特點(diǎn)。因此，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響可能存在區(qū)域差異。研究在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上按照三大經(jīng)濟(jì)區(qū)的分類標(biāo)準(zhǔn)將總樣本劃分為東部、中部和西部三組子樣本進(jìn)行回歸，結(jié)果如表3所示。

從表3中可以看出，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)三大經(jīng)濟(jì)區(qū)的就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響存在明顯差異。其中，東部地區(qū)的結(jié)果與全樣本的估計(jì)結(jié)果基本一致，工業(yè)機(jī)器人使用顯著提高了對(duì)大學(xué)?？萍耙陨鲜芙逃潭葎趧?dòng)者的就業(yè)水平，同時(shí)降低了高中及以下受教育程度勞動(dòng)者的就業(yè)水平，工業(yè)機(jī)器人對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響呈現(xiàn)偏向高技能型單極化的趨勢(shì)。西部地區(qū)的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用在增加低技能勞動(dòng)力就業(yè)的同時(shí)，擠壓中高技能勞動(dòng)力的就業(yè)空間，對(duì)中等技能勞動(dòng)力產(chǎn)生更為明顯的替代效應(yīng)，就業(yè)技能結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)偏向低技能型單極化的趨勢(shì)。而在中部地區(qū)，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用促進(jìn)高、低技能勞動(dòng)力就業(yè)的同時(shí)，對(duì)中等技能勞動(dòng)力形成了就業(yè)擠出效應(yīng)，呈現(xiàn)兩極化趨勢(shì)，雖然作用效果并不顯著(如圖1所示)。

表3 工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)的區(qū)域異質(zhì)性影響

圖1 工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)影響的區(qū)域差異說明：橫軸代表不同技能水平的勞動(dòng)力，縱軸表示工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用變量系數(shù)，每條直線加粗部分為模型檢驗(yàn)顯著的部分。

上述異質(zhì)效應(yīng)可能歸因于以下兩點(diǎn)。

一是東部地區(qū)的人工智能基礎(chǔ)技術(shù)和機(jī)器人發(fā)展規(guī)模位于全國(guó)前列。特別是長(zhǎng)三角、珠三角和京津冀地區(qū)作為我國(guó)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)園的集聚地，其建成與建設(shè)中的機(jī)器人產(chǎn)業(yè)園已達(dá)到46個(gè)，占全國(guó)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)園總數(shù)的70.77%。而東部地區(qū)通過機(jī)器人產(chǎn)業(yè)體系的不斷完備、國(guó)際機(jī)器人龍頭企業(yè)的引進(jìn)合作和核心技術(shù)的不斷突破等途徑，實(shí)現(xiàn)其在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、集聚水平、規(guī)模效應(yīng)、發(fā)展環(huán)境和創(chuàng)新能力上的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而改變社會(huì)就業(yè)結(jié)構(gòu)和企業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)者的供求結(jié)構(gòu)，東部地區(qū)機(jī)器人應(yīng)用促進(jìn)了高技能勞動(dòng)力就業(yè)，但降低了中等技能勞動(dòng)力的就業(yè)水平。因此，東部地區(qū)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響呈現(xiàn)偏向高技能型單極化的趨勢(shì)。

二是西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有勞動(dòng)密集型和資本密集型特征，機(jī)器人應(yīng)用提升了生產(chǎn)效率并降低了生產(chǎn)成本，使得企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)，刺激了服務(wù)和手工勞動(dòng)任務(wù)生產(chǎn)的產(chǎn)品需求，進(jìn)而促進(jìn)低技能勞動(dòng)力就業(yè)。但西部地區(qū)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展起步較晚，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境受限，高技能勞動(dòng)力流失現(xiàn)象仍然明顯。中部地區(qū)作為老牌裝備制造業(yè)基地，則側(cè)重于雇傭生產(chǎn)關(guān)鍵基礎(chǔ)零部件等重復(fù)性、標(biāo)準(zhǔn)化工作的低技能勞動(dòng)力，機(jī)器人應(yīng)用對(duì)中等技能勞動(dòng)力的負(fù)面沖擊和對(duì)高技能勞動(dòng)力的正面創(chuàng)造效應(yīng)尚未顯現(xiàn)，所以中部地區(qū)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響不顯著。

2. 內(nèi)生性處理

(1)IV-2SLS估計(jì)。工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果可能會(huì)受到內(nèi)生性問題的干擾。一方面，就業(yè)技能結(jié)構(gòu)影響企業(yè)投入工業(yè)機(jī)器人的生產(chǎn)決策。一般來說，新技術(shù)變革對(duì)人才需求旺盛的地區(qū)往往會(huì)產(chǎn)生劇烈影響，而后者也常常偏向于借助工業(yè)機(jī)器人等高端技術(shù)設(shè)備來實(shí)現(xiàn)工業(yè)再升級(jí)和智能化轉(zhuǎn)型。另一方面，基準(zhǔn)模型已納入人力資本投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開放等控制變量，但受限于數(shù)據(jù)可獲得性，仍可能存在變量遺漏問題。

為克服模型雙向因果和遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文選擇滯后一期的勞動(dòng)年齡人口比重作為工具變量，并使用二階段最小二乘法(2SLS)進(jìn)行估計(jì)。本文選擇滯后一期的15—64歲的勞動(dòng)力人口占總?cè)丝诒戎刈鳛楣ぞ咦兞恐饕趦牲c(diǎn)：一是我國(guó)勞動(dòng)供給總量減少，人口結(jié)構(gòu)老齡化趨勢(shì)帶來的勞動(dòng)力供給緊缺可能倒逼企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，促使企業(yè)更多地使用工業(yè)機(jī)器人替代人力勞動(dòng)工作，以彌補(bǔ)用工缺口所帶來的負(fù)面影響。因此，滯后一期的勞動(dòng)年齡人口比重與工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用之間必然存在強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。二是勞動(dòng)年齡人口比重會(huì)直接引致勞動(dòng)供給結(jié)構(gòu)的變化，但與就業(yè)技能結(jié)構(gòu)并沒有直接關(guān)聯(lián)，即滯后一期的勞動(dòng)年齡人口比重與就業(yè)技能結(jié)構(gòu)正交，滿足外生性的要求。

IV-2SLS估計(jì)結(jié)果如表4所示，第一階段回歸統(tǒng)計(jì)值為35.97，工具變量不存在弱工具變量問題。此外，第一階段回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明勞動(dòng)年齡人口比重越低則越傾向于采用自動(dòng)化和智能化機(jī)器人。第二階段估計(jì)結(jié)果表明，雖然基準(zhǔn)回歸可能低估工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響，但工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用導(dǎo)致就業(yè)技能結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)單極化特征的基本結(jié)論依然穩(wěn)健。

表4 工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)影響的IV-2SLS估計(jì)結(jié)果

(2)雙重差分傾向得分匹配(PSM-DID)估計(jì)。工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用導(dǎo)致我國(guó)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)單極化的特征，這一估計(jì)也可能存在樣本自選擇問題，即并非工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用導(dǎo)致高技能勞動(dòng)力的就業(yè)水平提高和中等技能勞動(dòng)力的就業(yè)水平降低，而是廣泛應(yīng)用工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)的省份本身就是具有高技能偏向型特征的省份。

為了克服不同省份對(duì)不同技能勞動(dòng)力就業(yè)水平可能存在的系統(tǒng)性差異，本文采用PSM-DID的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，并將《中國(guó)制造2025》這一國(guó)家行動(dòng)綱領(lǐng)作為外生政策沖擊。之所以如此，其原因在于《中國(guó)制造2025》明確提出了我國(guó)實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略第一個(gè)十年的行動(dòng)綱領(lǐng)，并將“高檔數(shù)控機(jī)床和機(jī)器人”作為大力推動(dòng)的十大重點(diǎn)領(lǐng)域之一，由此以工業(yè)機(jī)器人為代表的智能制造飛速發(fā)展?；诖耍疚膶?015年視為沖擊發(fā)生的年份，同時(shí)借鑒楊光和侯鈺的做法，設(shè)定2012—2020年人均工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口金額的平均數(shù)大于等于157(單位：萬美元/百萬人)的省份為實(shí)驗(yàn)組，否則視為對(duì)照組，計(jì)量模型如下：

=+*++++++

(3)

在使用雙重差分法時(shí)，依據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)分組虛擬變量，對(duì)實(shí)驗(yàn)組賦值為1，對(duì)控制組賦值為0。同時(shí)考慮到《中國(guó)制造2025》這一行動(dòng)綱領(lǐng)的頒布時(shí)間，將準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)分期虛擬變量在2015年及以后的年份賦值為1，2015年之前賦值為0。因此，所有的樣本可以分為四組：行動(dòng)綱領(lǐng)頒布之前的控制組(=0，=0)、行動(dòng)綱領(lǐng)頒布之后的控制組(=0，=1)、行動(dòng)綱領(lǐng)頒布之前的實(shí)驗(yàn)組(=1，=0)和行動(dòng)綱領(lǐng)頒布之后的實(shí)驗(yàn)組(=1，=1)。

要過濾樣本自選擇的影響，需要保證實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組之間不存在顯著的系統(tǒng)性差異。本文采用logit模型來獲得傾向得分，然后運(yùn)用核匹配(Kernel Matching)對(duì)得分值進(jìn)行匹配。而協(xié)變量檢驗(yàn)結(jié)果顯示，匹配后實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組各個(gè)協(xié)變量之間沒有明顯差異，說明采用PSM-DID方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)是合適的。

PSM-DID的回歸結(jié)果如表5所示，在剔除了樣本的自選擇效應(yīng)后，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用仍然形成就業(yè)技能結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)偏向高技能型單極化的特征，進(jìn)一步支撐了前面回歸分析的結(jié)論。

表5 工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)影響的PSM-DID估計(jì)結(jié)果

3. 勞動(dòng)保護(hù)的調(diào)節(jié)機(jī)制

工業(yè)機(jī)器人具有明顯的技術(shù)進(jìn)步偏向特征，可能加重中低技能勞動(dòng)力的技術(shù)性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，如前結(jié)論顯示，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用同時(shí)降低了低技能和中等技能勞動(dòng)力的就業(yè)水平，而加強(qiáng)勞動(dòng)保護(hù)力度可能有助于緩解這一沖擊。因此，研究嘗試將工業(yè)機(jī)器人、勞動(dòng)保護(hù)與就業(yè)技能結(jié)構(gòu)納入統(tǒng)一的分析框架，檢驗(yàn)勞動(dòng)保護(hù)是否緩解工業(yè)機(jī)器人對(duì)中低技能勞動(dòng)者就業(yè)的負(fù)面影響。具體估計(jì)采用公式(2)進(jìn)行，對(duì)于勞動(dòng)保護(hù)，我們選擇工會(huì)組織和職業(yè)培訓(xùn)的覆蓋程度作為其代理變量，依據(jù)如下：一是工會(huì)組織在維護(hù)勞動(dòng)者權(quán)益和調(diào)解勞資糾紛方面發(fā)揮著重要作用。一方面，工會(huì)組織通過監(jiān)督勞動(dòng)合同的履行、訂立包括防止企業(yè)強(qiáng)制性裁員條款的工會(huì)協(xié)議，提高了企業(yè)隨意招募和惡意遣散員工的成本，使得企業(yè)在進(jìn)行雇傭決策時(shí)采取相對(duì)謹(jǐn)慎的態(tài)度，進(jìn)而規(guī)范了企業(yè)用工行為。另一方面，工會(huì)利用“集體發(fā)聲”的方式，推進(jìn)集體合同和集體協(xié)商，調(diào)解企業(yè)在機(jī)器換人過程中可能出現(xiàn)的勞動(dòng)爭(zhēng)議，一定程度上緩解了機(jī)器人應(yīng)用所帶來的就業(yè)沖擊。二是機(jī)器人應(yīng)用正在重塑工作所需要的技能，伴隨機(jī)器人的大規(guī)模推廣應(yīng)用，職業(yè)所需的專業(yè)知識(shí)與技能將變化的越來越快。職業(yè)技能培訓(xùn)有助于勞動(dòng)者實(shí)現(xiàn)技能提升，進(jìn)而獲得更為穩(wěn)定的就業(yè)機(jī)會(huì)和可持續(xù)發(fā)展的能力，以實(shí)現(xiàn)廣泛而有效的人機(jī)協(xié)作。

勞動(dòng)保護(hù)調(diào)節(jié)效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果見表6。從中可以看出，工會(huì)力量和機(jī)器人應(yīng)用的交互項(xiàng)系數(shù)同時(shí)對(duì)低技能和中等技能勞動(dòng)力顯著。更直觀地，如圖2(a)、(b)的交互項(xiàng)邊際效應(yīng)圖所示，可以發(fā)現(xiàn)，隨著工會(huì)力量的加強(qiáng)，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)低技能勞動(dòng)者的替代效應(yīng)逐漸增強(qiáng)，而對(duì)中等技能勞動(dòng)者的替代效應(yīng)逐漸減弱。

表6 工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用、勞動(dòng)保護(hù)與勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

圖2 交互項(xiàng)邊際效應(yīng)的變化趨勢(shì)

工會(huì)力量增強(qiáng)了機(jī)器人應(yīng)用對(duì)低技能勞動(dòng)者的替代效應(yīng)。工會(huì)力量增強(qiáng)，可能在用工、解雇、工資福利等方面強(qiáng)化了勞動(dòng)保護(hù)的作用，不僅直接增加了企業(yè)的用工成本，提高了企業(yè)使用勞動(dòng)要素的價(jià)格，提高企業(yè)雇傭成本，還加大了企業(yè)調(diào)整雇傭規(guī)模和雇傭工資的難度。用工成本粘性降低了企業(yè)的勞動(dòng)需求彈性，一定程度上增加了企業(yè)的雇傭調(diào)整成本。以工會(huì)力量為代表的勞動(dòng)保護(hù)加強(qiáng)提高了企業(yè)的雇傭成本和調(diào)整成本，更加刺激企業(yè)采用機(jī)器資本來替代人工，而這種替代效應(yīng)對(duì)低技能勞動(dòng)力影響更大，因?yàn)榈图寄軇趧?dòng)力的解雇風(fēng)險(xiǎn)成本相對(duì)較低，對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)影響不大。

隨著工會(huì)組織力量增強(qiáng)，工業(yè)機(jī)器人對(duì)中等技能勞動(dòng)力的替代效應(yīng)有所減緩。這可能是因?yàn)楣?huì)組織強(qiáng)化了勞動(dòng)力在工作場(chǎng)所中的談判力量及議價(jià)權(quán)，中等技能勞動(dòng)力更愿意通過調(diào)解、仲裁等方式來處理“機(jī)器換人”所帶來的勞資爭(zhēng)議。此外，當(dāng)企業(yè)采用機(jī)器人替代中等技能勞動(dòng)力以執(zhí)行常規(guī)型生產(chǎn)任務(wù)時(shí)，工會(huì)組織也會(huì)積極采取措施以應(yīng)對(duì)中等技能勞動(dòng)力的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。工會(huì)通過集體協(xié)商的途徑與企業(yè)管理層達(dá)成一致，利用企業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)力流轉(zhuǎn)機(jī)制，為勞動(dòng)力提供在崗培訓(xùn)、轉(zhuǎn)崗和再就業(yè)的機(jī)會(huì)，使中等技能勞動(dòng)力在被替代和失業(yè)之間得到緩沖。此外，相對(duì)于低技能勞動(dòng)力，中等技能勞動(dòng)力仍是企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，受到解雇的威脅相對(duì)較小。

職業(yè)培訓(xùn)的調(diào)節(jié)效應(yīng)結(jié)果顯示，職業(yè)培訓(xùn)的調(diào)節(jié)效應(yīng)同時(shí)對(duì)低技能和高技能勞動(dòng)力有顯著影響，降低了低技能勞動(dòng)力的就業(yè)水平，促進(jìn)了高技能勞動(dòng)力就業(yè)增加。而圖2(c)、(d)的交互項(xiàng)邊際效應(yīng)進(jìn)一步表明，隨著職業(yè)培訓(xùn)覆蓋程度的提高，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)低技能勞動(dòng)力的替代效應(yīng)和高技能勞動(dòng)力的補(bǔ)償效應(yīng)逐漸增強(qiáng)。

職業(yè)培訓(xùn)增強(qiáng)了工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)低技能勞動(dòng)力的替代效應(yīng)，不利于低技能勞動(dòng)力就業(yè)，可能的原因在于：低技能勞動(dòng)力人力資本積累不足，學(xué)習(xí)能力有限，需要花費(fèi)較多的時(shí)間和精力接受系統(tǒng)的技能培訓(xùn)才能適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用，引發(fā)“腐蝕效應(yīng)”，降低了企業(yè)對(duì)低技能勞動(dòng)力的有效需求。這進(jìn)一步印證了新技術(shù)變革速度往往超過技能調(diào)整速度，被替代的低技能勞動(dòng)力通過培訓(xùn)重新進(jìn)入就業(yè)市場(chǎng)或轉(zhuǎn)移到高技能崗位時(shí)面臨較大的阻力，低技能勞動(dòng)力工作能力與現(xiàn)有工作技能要求的結(jié)構(gòu)性矛盾短期內(nèi)難以消除。而隨著職業(yè)培訓(xùn)覆蓋程度的提高，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)高技能勞動(dòng)力的邊際效應(yīng)逐漸增強(qiáng)，這一結(jié)果表明：接受職業(yè)培訓(xùn)促使高技能勞動(dòng)力在勞動(dòng)力市場(chǎng)中擁有更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，而職業(yè)培訓(xùn)在“工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用—技能供求變遷—就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化”的動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制中發(fā)揮著積極作用，推動(dòng)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)向高級(jí)演化。

五、結(jié)論與政策建議

基于2012—2020年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，本文探討了工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)異質(zhì)性技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響，并考察了勞動(dòng)保護(hù)在“機(jī)器換人”中的緩沖作用。研究結(jié)果證實(shí)，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用使得我國(guó)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出單極化特征，即工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用在促進(jìn)高技能勞動(dòng)力就業(yè)的同時(shí)，擠出中等技能勞動(dòng)力，但對(duì)低技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響并不顯著。在運(yùn)用工具變量法和PSM-DID方法檢驗(yàn)后，以上研究結(jié)果依然穩(wěn)健。進(jìn)一步的區(qū)域異質(zhì)性分析表明，東部地區(qū)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響呈現(xiàn)偏向高技能型單極化的趨勢(shì)，西部地區(qū)的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用在增加低技能勞動(dòng)力就業(yè)的同時(shí)，擠壓中高技能勞動(dòng)力的就業(yè)空間，對(duì)中等技能勞動(dòng)力產(chǎn)生更為明顯的替代效應(yīng)，使得就業(yè)技能結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)偏向低技能型單極化特征。而在中部地區(qū)，機(jī)器人應(yīng)用對(duì)異質(zhì)性技能勞動(dòng)力就業(yè)的影響尚未顯現(xiàn)，對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響并不顯著。

勞動(dòng)保護(hù)的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析進(jìn)一步顯示，工會(huì)力量增強(qiáng)了機(jī)器人應(yīng)用對(duì)低技能勞動(dòng)力的替代效應(yīng)，這可能與工會(huì)力量增強(qiáng)提高了企業(yè)的雇傭成本和調(diào)整成本，導(dǎo)致企業(yè)采取反雇傭策略，增加機(jī)器資本替代人工有關(guān)。與此同時(shí)，工會(huì)組織力量減緩了工業(yè)機(jī)器人對(duì)中等技能勞動(dòng)力的替代效應(yīng)，可能的解釋是當(dāng)企業(yè)采用機(jī)器人替代中等技能勞動(dòng)力時(shí)，工會(huì)通過集體協(xié)商的途徑與企業(yè)管理層達(dá)成一致，利用企業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)力流轉(zhuǎn)機(jī)制，為被替代的勞動(dòng)者提供轉(zhuǎn)崗培訓(xùn)和再就業(yè)機(jī)會(huì)，從而減緩了機(jī)器人應(yīng)用對(duì)中等技能勞動(dòng)力的負(fù)面沖擊。而職業(yè)培訓(xùn)在強(qiáng)化工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)高技能勞動(dòng)力促進(jìn)作用的同時(shí)，也加劇了工業(yè)機(jī)器人對(duì)低技能勞動(dòng)力的替代作用。其原因可能是低技能勞動(dòng)力人力資本積累不足，學(xué)習(xí)能力有限，需要花費(fèi)較多的時(shí)間和精力接受系統(tǒng)的技能培訓(xùn)才能適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用，而高技能勞動(dòng)力具備更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和環(huán)境適應(yīng)能力。因此職業(yè)培訓(xùn)降低了企業(yè)對(duì)低技能勞動(dòng)力的偏好，但賦能了高技能勞動(dòng)力。

基于以上結(jié)論，本文得到如下政策啟示。

第一，穩(wěn)定重點(diǎn)群體就業(yè)，強(qiáng)化技能人才支撐。研究發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)中等技能勞動(dòng)力有顯著的替代效應(yīng)，而對(duì)高技能勞動(dòng)力有顯著的正向影響。因此，為打好穩(wěn)就業(yè)保就業(yè)攻堅(jiān)戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)就業(yè)質(zhì)量的持續(xù)提升，政府要著力于完善現(xiàn)代化勞動(dòng)保護(hù)體系，加強(qiáng)職業(yè)技能培訓(xùn)力度。完善企業(yè)工會(huì)體系，健全工會(huì)組織架構(gòu)，暢通勞動(dòng)者利益訴求渠道，充分發(fā)揮工會(huì)組織對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的穩(wěn)定作用。同時(shí)，要優(yōu)化職業(yè)技能培訓(xùn)和轉(zhuǎn)崗培訓(xùn)機(jī)制，建立終身學(xué)習(xí)體系，提高不同技能勞動(dòng)者對(duì)新經(jīng)濟(jì)的適應(yīng)能力，引導(dǎo)勞動(dòng)者與工業(yè)機(jī)器人的互補(bǔ)式發(fā)展。尤其應(yīng)關(guān)注中低技能勞動(dòng)力在工作場(chǎng)所中的弱勢(shì)處境，為中低技能勞動(dòng)群體提供有效而持續(xù)的培訓(xùn)機(jī)制，著力推動(dòng)我國(guó)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)整體升級(jí)。

第二，充分考慮地區(qū)異質(zhì)性特征，制定適配產(chǎn)業(yè)扶持政策。工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性。其中東部地區(qū)的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響呈現(xiàn)偏向高技能型的單極化趨勢(shì)，而西部地區(qū)工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展對(duì)當(dāng)?shù)氐膭趧?dòng)者技能結(jié)構(gòu)反而呈現(xiàn)偏向低技能型單極化特征，這與各區(qū)域的要素稟賦密不可分。因此，各區(qū)域應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展階段和就業(yè)現(xiàn)狀，推出因地制宜、全面協(xié)調(diào)的機(jī)器人發(fā)展戰(zhàn)略，積極探索與之適配的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)路徑，不應(yīng)盲目進(jìn)行資本擴(kuò)張和推廣機(jī)器人使用，而應(yīng)注重提高資本、技術(shù)與勞動(dòng)力的融合水平。

(致謝：感謝廣東制造業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新研究中心、工業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略決策實(shí)驗(yàn)室對(duì)本研究的支持。)