工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用能否縮小性別就業(yè)差距？

馬紅梅 孫藝文

一 引 言

《“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中明確提出，持續(xù)改善婦女發(fā)展環(huán)境，促進(jìn)婦女平等依法行使權(quán)利、參與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、共享發(fā)展成果。就業(yè)是女性參與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和共享發(fā)展成果的關(guān)鍵途徑。但從兩性就業(yè)發(fā)展趨勢來看，自2006年至今，女性就業(yè)份額占比提升僅不到2%。2021年女性就業(yè)份額占比為38.95%，與男性就業(yè)份額差距仍保持在20%以上?？梢姡?dāng)前勞動(dòng)力市場中仍然存在性別就業(yè)差距現(xiàn)象。而確保女性公平就業(yè)、實(shí)現(xiàn)性別就業(yè)平等對于縮小貧富差距、推動(dòng)社會(huì)公平發(fā)展至關(guān)重要(陸杰華和汪斌，2020)[1]。一方面，女性勞動(dòng)力就業(yè)將對子女教育及家庭生活品質(zhì)產(chǎn)生重要影響(鄭筱婷和李美棠，2018[2]；王偉同等，2021[3])。另一方面，增加女性就業(yè)、縮小性別就業(yè)差距能夠提高企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更高利潤(Garnero et al.，2014)[4]。不僅如此，一國在發(fā)展過程中若能充分把握女性勞動(dòng)力數(shù)量及技能優(yōu)勢，也將有利于發(fā)揮性別紅利、塑造經(jīng)濟(jì)新增長極(陸杰華和汪斌，2020[1]；陳梅和李磊，2021[5])。由此可見，如何縮小性別就業(yè)差距是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和共同富裕過程中亟待解決的關(guān)鍵問題。

與此同時(shí)，以智能制造為主導(dǎo)的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革蓄勢待發(fā)。為搶占創(chuàng)新發(fā)展先機(jī)和主動(dòng)權(quán)，國務(wù)院印發(fā)《中國制造2025》，提出以智能制造為主攻方向，加快實(shí)體經(jīng)濟(jì)與人工智能的深度融合。以工業(yè)機(jī)器人為代表的智能制造技術(shù)將在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的同時(shí)，重塑勞動(dòng)力市場供需結(jié)構(gòu)。一方面，人工智能技術(shù)的發(fā)展將替代具有機(jī)械性、重復(fù)性特點(diǎn)的崗位。另一方面，這種技術(shù)進(jìn)步也將帶動(dòng)先進(jìn)制造業(yè)及生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展，進(jìn)而創(chuàng)造新的工作崗位。這一過程使解決性別就業(yè)差距問題變得更為復(fù)雜。工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距有何影響？這種影響是否會(huì)由于區(qū)域特征差異而有所不同？其作用機(jī)制是什么？這些問題的答案，不僅關(guān)系到當(dāng)前中國性別就業(yè)差距現(xiàn)象的解釋，也關(guān)系到能否找到縮小性別就業(yè)差距的途徑，對經(jīng)濟(jì)社會(huì)公平發(fā)展有著重要的理論價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義。

事實(shí)上，性別就業(yè)差距的成因及影響因素一直是國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的重要領(lǐng)域。學(xué)者普遍認(rèn)為，受教育程度(Wang和Cai，2008[6]；李實(shí)等，2014[7])、家庭角色分工(程璆等，2017)[8]以及女性生育問題(鄒紅等，2018[9]；王兆萍和王雯麗，2020[10])等兩性特征差異是引起雇傭者歧視觀念的根本原因。然而，這種性別特征差異及其所帶來的雇傭者歧視觀念會(huì)隨經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展而改變，而技術(shù)進(jìn)步作為這一過程的重要推動(dòng)力量也引起了學(xué)者們的重視。男性和女性勞動(dòng)力在技能方面有著天然差異，女性勞動(dòng)者在認(rèn)知技能方面具有相對優(yōu)勢(Sandra和Alexandra，2010)[11]。個(gè)體工資決定理論認(rèn)為，由于技術(shù)進(jìn)步加大了勞動(dòng)力市場對認(rèn)知技能的需求，因此，技術(shù)進(jìn)步有利于女性勞動(dòng)力發(fā)展，能夠縮小性別就業(yè)差距(Beaudry和Lewis，2014)[12]。魏下海等(2018)[13]聚焦于制造業(yè)部門，發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)線升級能夠收斂性別工資差距，且這種影響對高技能勞動(dòng)力群體而言更顯著。但也有學(xué)者提出女性勞動(dòng)力人力資本積累速度相對滯后于男性勞動(dòng)力，具有破壞性創(chuàng)造特點(diǎn)的技術(shù)進(jìn)步往往會(huì)擠出技能水平相對較低的女性勞動(dòng)力(朱軼，2020)[14]，進(jìn)而擴(kuò)大性別就業(yè)差距。需要注意的是，不同類型技術(shù)進(jìn)步對性別就業(yè)差距的影響不同，其中機(jī)器人等作為人工智能時(shí)代備受關(guān)注的技術(shù)，對性別就業(yè)差距的影響尚未達(dá)成一致結(jié)論。對于德國、美國等西方發(fā)達(dá)國家而言，機(jī)器人的廣泛應(yīng)用有助于縮小性別工資差距(Ge和Zhou，2020)[15]，但也有學(xué)者基于歐洲跨國研究發(fā)現(xiàn)這種影響完全相反，人工智能的發(fā)展會(huì)擴(kuò)大現(xiàn)有性別工資差距(Cevat et al.，2021)[16]。對于中國而言，機(jī)器人等人工智能水平的提高為女性就業(yè)提供了發(fā)展契機(jī)，有利于縮小與男性勞動(dòng)力的就業(yè)差距(吳清華等，2020)[17]。但在工業(yè)部門中，人工智能水平的提高僅在技術(shù)水平較低的部門內(nèi)縮小性別工資差距，在技術(shù)水平較高的部門反而會(huì)擴(kuò)大差距(孫早和韓穎，2022)[18]。綜上所述，相關(guān)文獻(xiàn)在不同程度上強(qiáng)調(diào)了人工智能對性別就業(yè)差距的影響，但結(jié)論并不一致。因此，本文基于人工智能對于工業(yè)發(fā)展的重要意義，考察工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的影響，以期對現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行有益補(bǔ)充。

本文首先以個(gè)人歧視偏好理論為基礎(chǔ)，闡述工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的影響機(jī)理，然后結(jié)合國際機(jī)器人聯(lián)盟(International Federation of Robotics，以下簡稱IFR)發(fā)布的工業(yè)機(jī)器人安裝數(shù)據(jù)及相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒，實(shí)證檢驗(yàn)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的影響及其異質(zhì)性和作用機(jī)制。與現(xiàn)有研究相比，本文邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在：一是區(qū)別于已有文獻(xiàn)主要關(guān)注機(jī)器人等人工智能技術(shù)對性別工資差距的影響，本文從男女勞動(dòng)力就業(yè)率差距出發(fā)，進(jìn)一步驗(yàn)證和豐富技術(shù)進(jìn)步與性別就業(yè)差距的相關(guān)研究。二是本文以個(gè)人歧視偏好理論作為基礎(chǔ)，從雇主歧視觀念轉(zhuǎn)變角度出發(fā)，判斷工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平的提高對性別就業(yè)差距的影響，在新一輪技術(shù)革命背景下豐富了歧視經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)理論。三是中國區(qū)域差異明顯，本文從區(qū)域位置、城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及人力資本差距維度，分析工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的異質(zhì)性影響，研究結(jié)論有益于在制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型時(shí)期更好地推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)公平發(fā)展。

二 理論機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)假說

由Becker個(gè)人偏好歧視理論可知，具有歧視性偏好的個(gè)體在與特定群體接觸時(shí)會(huì)降低該個(gè)體效用(Becker，1957)[19]。鑒于此，對于具有性別歧視觀念的雇主而言，在實(shí)現(xiàn)效用最大化的過程中他們的目標(biāo)除了實(shí)現(xiàn)利潤最大化外，還會(huì)盡可能提高男性勞動(dòng)力的雇傭比例。換言之，這一部分雇主愿意承擔(dān)因雇傭更多男性勞動(dòng)力而引起的利潤損失。據(jù)此，本文按照既往學(xué)者的做法(胡安榮，2004[20]；張樨樨等，2018[21])，對Becker歧視理論進(jìn)行拓展。如圖1所示，若存在歧視現(xiàn)象，勞動(dòng)生產(chǎn)率曲線會(huì)由FF移動(dòng)至F′F′。在相同工資水平W下，雇主對女性勞動(dòng)力的雇傭規(guī)模將由L1降低至L2。換言之，雇主歧視觀念會(huì)對女性勞動(dòng)力產(chǎn)生消極影響，是造成性別就業(yè)差距的重要原因。但這種歧視觀念將會(huì)由于工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平提升所帶來的經(jīng)濟(jì)社會(huì)進(jìn)步而發(fā)生改變，從而緩解勞動(dòng)力市場中的性別就業(yè)差距現(xiàn)狀。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來看，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用會(huì)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，進(jìn)而縮小性別就業(yè)差距。首先，第三產(chǎn)業(yè)占比的提升是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要表現(xiàn)，這種現(xiàn)象能夠緩解雇主對女性勞動(dòng)力的歧視程度。工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用能夠顯著提高制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率，并通過產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)帶動(dòng)研發(fā)、金融、商業(yè)租賃等生產(chǎn)性服務(wù)的良好發(fā)展(王文，2020)[22]。而不同于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)、工業(yè)，服務(wù)業(yè)對勞動(dòng)者的認(rèn)知技能水平提出更高要求。相較于男性勞動(dòng)力，女性具有更強(qiáng)的溝通能力、親和力和應(yīng)變能力(Sandra和Alexandra，2010)[11]，在多數(shù)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中可以較好地發(fā)揮相對優(yōu)勢，為雇主帶來更多利潤(羅楚亮等，2019)[23]。這意味著具有歧視觀念的服務(wù)業(yè)雇主將面臨比過去更高的性別歧視成本。因此，在競爭市場中，服務(wù)業(yè)發(fā)展將會(huì)緩解雇主對女性勞動(dòng)力的歧視程度。其次，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能帶動(dòng)地區(qū)全要素生產(chǎn)率提高，進(jìn)一步增強(qiáng)雇主對女性勞動(dòng)力的雇傭意愿。一方面，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用會(huì)替代產(chǎn)業(yè)中具有重復(fù)機(jī)械特點(diǎn)、高體能要求的崗位(惠樹鵬和朱晶瑩，2021)[24]，打破過去勞動(dòng)力市場由于兩性在技能方面的天然差異而為女性設(shè)置的門檻，削弱男性在勞動(dòng)力市場中的競爭優(yōu)勢，縮小雇主對男性與女性勞動(dòng)力的偏好差距(郭勁光和孫浩，2022)[25]。另一方面，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用也會(huì)提高工作流程的標(biāo)準(zhǔn)化程度(Ma et al.，2022)[26]。標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)下，若勞動(dòng)力由于自身原因在一段時(shí)間內(nèi)中斷工作，其他勞動(dòng)力能夠迅速接替其工作崗位。因此，由于女性勞動(dòng)力生育原因所引起的雇主損失將會(huì)減少(曹守新和徐曉雯，2020)[27]?？梢?，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級會(huì)降低女性勞動(dòng)力的自然附著成本，提高雇主對女性勞動(dòng)力的雇傭意愿。

從城鎮(zhèn)化發(fā)展的角度來看，工業(yè)機(jī)器人等技術(shù)進(jìn)步會(huì)通過加快要素流動(dòng)、生產(chǎn)率效應(yīng)加速城鎮(zhèn)化進(jìn)程(張鵬飛，2018[28]；隋想，2022[29])，進(jìn)而縮小性別就業(yè)差距。首先，城鎮(zhèn)化發(fā)展表現(xiàn)為人力資源的跨區(qū)域、跨行業(yè)流動(dòng)，助力新思想的產(chǎn)生，引導(dǎo)個(gè)體傳統(tǒng)性別觀念向現(xiàn)代化性別觀念轉(zhuǎn)換，改變過去“男性能力天生比女性強(qiáng)”“男主外，女主內(nèi)”的傳統(tǒng)價(jià)值認(rèn)識(shí)(左鵬飛等，2020)[30]。因此，對于雇主而言，城鎮(zhèn)化發(fā)展將幫助他們樹立性別平等、公平公正等觀念認(rèn)知，改變過去對女性勞動(dòng)力的偏見，進(jìn)而加強(qiáng)對女性勞動(dòng)力的雇傭意愿。對于女性勞動(dòng)力而言，城鎮(zhèn)化發(fā)展將促進(jìn)自我意識(shí)的覺醒。越來越多的女性勞動(dòng)力想要進(jìn)入勞動(dòng)力市場，為實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值而奮斗。同時(shí)，機(jī)器人在家庭場景中的運(yùn)用也能很好地解決家庭工作平衡問題，進(jìn)一步加強(qiáng)女性進(jìn)入勞動(dòng)力市場的意愿，改變勞動(dòng)力市場原有的勞動(dòng)供給格局(Ma et al.，2022)[26]。其次，城鎮(zhèn)化進(jìn)程將打破產(chǎn)業(yè)間、城鄉(xiāng)間的要素壁壘，提高市場競爭程度，促進(jìn)市場化發(fā)展(孫超和劉愛玉，2020)[31]。若歧視性雇主仍保持原有的觀點(diǎn)，為了不和特定群體打交道而愿意支付額外的成本。那么，長期來看，這部分雇主的市場份額會(huì)逐漸下降，直至失去市場競爭力。最后，城鎮(zhèn)化進(jìn)程中會(huì)建立起更完善的社會(huì)保障體系，其中包括加大生育補(bǔ)貼力度等(惠寧和白思，2021)[32]，這一改變也將減少女性勞動(dòng)力的自然附著成本，加強(qiáng)雇主對女性勞動(dòng)力的雇傭意愿。

從上述兩方面可知，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用將會(huì)降低女性勞動(dòng)力的自然附著成本、雇主對女性勞動(dòng)力的歧視程度，提高女性進(jìn)入勞動(dòng)力市場的意愿。因此，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用下，勞動(dòng)生產(chǎn)率曲線由F′F′移動(dòng)至F″F″。而此時(shí)在相同的工資水平W下，雇主對女性勞動(dòng)力的雇傭規(guī)模將由L2提高至L3。故本文作出如下判斷：一是工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用有助于縮小勞動(dòng)力市場中的性別就業(yè)差距。二是工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用將通過推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，進(jìn)而縮小性別就業(yè)差距。三是工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用將通過推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展，進(jìn)而縮小性別就業(yè)差距。

圖1 工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用下女性勞動(dòng)力雇傭規(guī)模

三 計(jì)量模型設(shè)定與指標(biāo)選取

(一)計(jì)量模型設(shè)定

根據(jù)上述理論分析，本部分從經(jīng)驗(yàn)層面上進(jìn)一步探究工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用是否有助于縮小性別就業(yè)差距?；卺槍蜆I(yè)差距的相關(guān)文獻(xiàn)(朱軼，2020[14]；惠樹鵬和朱晶瑩，2021[24])，本文具體計(jì)量模型設(shè)定如式(1)所示。

Lngenit=α+β1Intit+β2Consit+fi+μt+εit

(1)

其中，被解釋變量Lngenit表示i地區(qū)t年的性別就業(yè)差距；核心解釋變量Intit表示i地區(qū)t年的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平；Consit為一系列控制變量，包括宏觀經(jīng)濟(jì)變量及女性勞動(dòng)力特征變量；fi為省份固定效應(yīng)，μt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

(二)指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

1.性別就業(yè)差距(Lngen)：目前對性別就業(yè)差距的衡量方式主要有兩種：一是用男性與女性的就業(yè)比例差值衡量性別就業(yè)差距(羅楚亮等，2019[23]；郭晨和張衛(wèi)東，2018[33])；二是用男性與女性勞動(dòng)力就業(yè)率差距表示(朱軼，2020[14]；樊娜娜和李榮林，2017[34])?？紤]到工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對勞動(dòng)力的影響除體現(xiàn)在性別就業(yè)比例方面外，還體現(xiàn)在對就業(yè)率的沖擊，因此，本文采用第二種方法，通過式(2)測算勞動(dòng)力市場的性別就業(yè)差距。

(2)

其中，男性就業(yè)率(Male)=(各地區(qū)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年末數(shù)-各地區(qū)城鎮(zhèn)單位女性就業(yè)人員年末數(shù))/(各地區(qū)男性人口總數(shù)×城鎮(zhèn)化率×各地區(qū)15—64歲人口占比)；女性就業(yè)率(Female)=各地區(qū)城鎮(zhèn)單位女性就業(yè)人員年末數(shù)/(各地區(qū)女性人口總數(shù)×城鎮(zhèn)化率×各地區(qū)15—64歲人口占比)。由式(2)可知，Lngen數(shù)值越大表明性別就業(yè)差距縮小，性別就業(yè)歧視現(xiàn)象有所緩解。

2.工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用(Int)：根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)盟(IFR)的定義，工業(yè)機(jī)器人以“自動(dòng)控制、可重復(fù)編程、多用途操縱器”為特點(diǎn)，常應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化。中國作為全球第一制造業(yè)大國，工業(yè)機(jī)器人與制造業(yè)的融合是推動(dòng)人工智能發(fā)展的重要一環(huán)，且2019年中國制造業(yè)部門的工業(yè)機(jī)器人安裝量占工業(yè)機(jī)器人總數(shù)的比重已經(jīng)達(dá)到75.79%。因此，本文以IFR公布的中國工業(yè)機(jī)器人安裝量為基礎(chǔ)，結(jié)合各行業(yè)從業(yè)人數(shù)，計(jì)算i地區(qū)t年制造業(yè)部門工業(yè)機(jī)器人密度，用以衡量工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用(王文，2020)[22]，具體計(jì)算如下：

(3)

式(3)中，Eijt表示i地區(qū)t年j行業(yè)從業(yè)人數(shù)占全國j行業(yè)從業(yè)人數(shù)的比重，Robjt表示t年全國j行業(yè)的工業(yè)機(jī)器人安裝量，Empit表示i地區(qū)t年的制造業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)總?cè)藬?shù)。由于IFR產(chǎn)業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)以國際標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)分類第四版(ISIC Rev4.0)為主要依據(jù)，與中國統(tǒng)計(jì)體系中的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)不一致。為確保分類標(biāo)準(zhǔn)一致性，本文以IFR分類標(biāo)準(zhǔn)為主，將中國相關(guān)行業(yè)的從業(yè)人員歸并為10類(1)2006—2011年《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員未區(qū)分汽車制造業(yè)及鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)。同時(shí)，其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)工業(yè)機(jī)器人安裝量較少，占比未超過中國工業(yè)機(jī)器人安裝總量的1%，因此對汽車制造業(yè)及其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)工業(yè)機(jī)器人安裝總量進(jìn)行合并。。

3.控制變量：參照現(xiàn)有關(guān)于技術(shù)進(jìn)步與性別就業(yè)差距的研究(朱軼，2020[14]；惠寧和白思，2021[32])，將控制變量分為宏觀控制變量及女性勞動(dòng)力特征控制變量。宏觀控制變量包括：勞動(dòng)力整體素質(zhì)(Edu)，用居民平均受教育年限衡量；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Gdp)，用人均生產(chǎn)總值衡量。女性勞動(dòng)力特征變量包括：女性人力資本(Edu_f)，用女性勞動(dòng)力平均受教育年限(2)本文對不同受教育程度的勞動(dòng)力進(jìn)行賦值，其中，未上學(xué)為0，小學(xué)為6，初中為9，高中為12，大專及以上為16。衡量；女性勞動(dòng)力婚姻狀況(Mrg)，用已婚女性占15歲以上人口比重衡量。

4.機(jī)制變量：上文理論分析認(rèn)為，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用將通過推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的途徑縮小性別就業(yè)差距。為對這兩個(gè)機(jī)制進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析，以城市人口占總?cè)丝诒戎厝?shù)衡量城鎮(zhèn)化發(fā)展水平，以第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第一、二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值總和的比值衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。同時(shí)，由于傳導(dǎo)機(jī)制對被解釋變量的重要影響，為確?；貧w結(jié)果的可靠性，在基礎(chǔ)回歸中加入城鎮(zhèn)化發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為宏觀控制變量。

考慮到工業(yè)機(jī)器人在中國市場的應(yīng)用情況及2019年后勞動(dòng)力市場受新冠疫情的影響，本文選擇中國30個(gè)省市區(qū)(除西藏、港澳臺(tái)外)2008—2019年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)研究。其中，衡量工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平的數(shù)據(jù)及核心解釋變量數(shù)據(jù)來源于IFR公布的各國各行業(yè)工業(yè)機(jī)器人安裝量以及《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，控制變量數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒及Wind數(shù)據(jù)庫。表1為本文涉及的變量及其統(tǒng)計(jì)特征。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四 實(shí)證結(jié)果分析

(一)基本結(jié)果分析

本部分根據(jù)上述計(jì)量模型實(shí)證檢驗(yàn)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的影響。通過逐步加入宏觀經(jīng)濟(jì)變量及女性勞動(dòng)力特征變量，考察核心解釋變量(Int)對被解釋變量(Lngen)的影響方向及顯著性，這也能在一定程度上對回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)?；谑?1)，以男性勞動(dòng)力、女性勞動(dòng)力就業(yè)率作為被解釋變量，結(jié)果如表2模型3、模型4所示，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對男性勞動(dòng)力就業(yè)率和女性勞動(dòng)力就業(yè)率的影響均為正，且對女性勞動(dòng)力就業(yè)率的影響在1%的水平上顯著。由該結(jié)果可知，在以工業(yè)機(jī)器人為代表的人工智能技術(shù)推廣背景下，女性將在勞動(dòng)力市場中取得相對優(yōu)勢。進(jìn)一步地，使用性別就業(yè)差距作為被解釋變量進(jìn)行估計(jì)，根據(jù)表2回歸結(jié)果，不論是否加入控制變量，還是采用不同的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行回歸，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平的提升都能顯著地縮小男女性別就業(yè)差距，緩解勞動(dòng)力市場中的性別就業(yè)歧視現(xiàn)象。從表2模型1、模型2的回歸結(jié)果可以看出，加入宏觀經(jīng)濟(jì)變量后，核心解釋變量的回歸系數(shù)由0.008提升至0.012。而在模型5中加入女性勞動(dòng)力特征變量后，回歸系數(shù)未發(fā)生較大變化，表明在綜合考慮宏觀環(huán)境及女性勞動(dòng)力自身特點(diǎn)后，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用能夠更有效地縮小性別就業(yè)差距。同時(shí)，考慮到宏觀面板數(shù)據(jù)中可能存在的異方差、自相關(guān)等問題(Driscoll和Krray，1998)[35]，本文采用Driscoll-Krray標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行調(diào)整(3)出于穩(wěn)健性考慮，本文同時(shí)采用了面板校正標(biāo)準(zhǔn)誤(PCSE)進(jìn)行回歸，核心解釋變量、控制變量的系數(shù)符號和顯著性均未發(fā)生本質(zhì)性變化。，由模型6回歸結(jié)果可知，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用能夠在1%的顯著性水平上縮小性別就業(yè)差距，這在一定程度上證明了本文回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

控制變量中，勞動(dòng)力整體素質(zhì)對性別就業(yè)差距的影響不顯著為負(fù)。經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展為勞動(dòng)力提供了較多的就業(yè)機(jī)會(huì)，但這一過程中男性在勞動(dòng)力市場相對占優(yōu)，因此，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對勞動(dòng)力市場就業(yè)差距產(chǎn)生顯著的負(fù)向沖擊，擴(kuò)大了勞動(dòng)力市場中的性別就業(yè)差距。而城鎮(zhèn)化發(fā)展對性別就業(yè)差距的影響不顯著為正。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的角度來看，第三產(chǎn)業(yè)占比的提升在5%的水平上顯著地縮小了性別就業(yè)差距，有利于改善勞動(dòng)力市場中的性別歧視現(xiàn)象。從女性自身特征來看，一方面女性受教育程度的提高能夠增強(qiáng)其在就業(yè)市場的競爭力，有助于緩解性別就業(yè)歧視現(xiàn)象；另一方面女性已婚率的提高會(huì)在10%的水平上顯著擴(kuò)大性別就業(yè)差距。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(續(xù)上表)

(二)內(nèi)生性檢驗(yàn)

由于工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平會(huì)受到各地區(qū)發(fā)展過程中一些不可觀測因素的影響，因此，模型中可能產(chǎn)生遺漏解釋變量的問題，進(jìn)而導(dǎo)致基準(zhǔn)回歸模型中的估計(jì)系數(shù)是有偏的。同時(shí)，采用工業(yè)機(jī)器人安裝密度衡量各地區(qū)工業(yè)機(jī)器人的實(shí)際應(yīng)用情況也有可能存在測量誤差問題，當(dāng)這種誤差與影響性別就業(yè)差距的因素存在相關(guān)性時(shí)，也會(huì)使模型的估計(jì)結(jié)果是有偏的。為緩解模型內(nèi)生性問題，本文借鑒Acemoglu和Restrepo(2017)[36]的方法，選取與中國同時(shí)期工業(yè)機(jī)器人安裝量相仿的國家——美國工業(yè)機(jī)器人安裝量替代中國工業(yè)機(jī)器人安裝量，并根據(jù)中國各行業(yè)就業(yè)人數(shù)情況再一次測算安裝密度，將其結(jié)果作為工具變量。這一變量滿足了與中國工業(yè)機(jī)器人安裝密度的相關(guān)性。同時(shí)，美國工業(yè)機(jī)器人安裝量與中國性別就業(yè)差距無相關(guān)關(guān)系，滿足工具變量的排他性。由表3第一階段的回歸結(jié)果可知，工具變量的影響系數(shù)為3.88，在1%的水平上顯著。不僅如此，根據(jù)Anderson LM檢驗(yàn)拒絕原假設(shè)，說明模型中不存在識(shí)別不足問題，工具變量與內(nèi)生解釋變量相關(guān)。Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量值為234.098，遠(yuǎn)大于Stock-Yogo弱工具變量檢驗(yàn)的臨界值16.38，模型中不存在弱工具變量問題。根據(jù)第二階段的回歸結(jié)果，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平的影響系數(shù)為0.018，在1%的水平上顯著。表明在充分考慮模型內(nèi)生性問題后，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平的提高仍然能夠顯著改善勞動(dòng)力雇傭市場中存在的性別就業(yè)差距現(xiàn)狀。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)結(jié)論的穩(wěn)健性，本文通過更換相關(guān)變量、替換估計(jì)方法進(jìn)行再次回歸，驗(yàn)證工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用縮小性別就業(yè)差距的作用?；谧兞康姆€(wěn)健性考慮，工業(yè)機(jī)器人除在我國制造業(yè)部門得到廣泛應(yīng)用外，其他行業(yè)近年來也逐漸應(yīng)用工業(yè)機(jī)器人以提高生產(chǎn)率，降低成本。因此，本文計(jì)算全行業(yè)工業(yè)機(jī)器人安裝密度替換原有核心解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由表3模型9回歸結(jié)果可知，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用在1%的水平上顯著縮小性別就業(yè)差距，核心解釋變量的影響方向及顯著性并未發(fā)生改變?；诠烙?jì)方法的穩(wěn)健性考慮，本文采取隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行再次回歸。根據(jù)表3模型10回歸結(jié)果，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用在5%的顯著性水平上對性別就業(yè)差距產(chǎn)生正向影響，與前文結(jié)論保持一致。綜合說明，本文研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

同時(shí)，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步，勞動(dòng)力市場中的性別就業(yè)歧視現(xiàn)象也會(huì)有所改善，模型中可能會(huì)混淆工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用縮小性別就業(yè)差距的作用與性別就業(yè)歧視自身就存在逐漸向好的趨勢。因此，本文進(jìn)一步通過安慰劑檢驗(yàn)確定工業(yè)機(jī)器人安裝密度與性別就業(yè)差距的關(guān)系。具體地，采用2006—2012年的性別就業(yè)差距對2013—2019年各省份工業(yè)機(jī)器人安裝密度進(jìn)行回歸。由表3模型11可知，工業(yè)機(jī)器人安裝密度的回歸系數(shù)僅為-0.005且不顯著，說明性別就業(yè)差距過去的改善與現(xiàn)階段工業(yè)機(jī)器人安裝密度無關(guān)，二者不存在相同的相關(guān)趨勢，前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表3 內(nèi)生性處理及穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(四)異質(zhì)性分析

1.基于不同區(qū)域位置的分析。考慮到中國各地區(qū)資源稟賦條件、勞動(dòng)力市場分割程度等經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有差異性，不同區(qū)域工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的影響可能也有所不同。鑒于此，本文將省份劃分為東部(east)、中部(mid)、西部(west)(4)東部省份包括北京、上海、天津、廣東、福建、江蘇、海南、遼寧、浙江、山東、河北；中部省份包括吉林、湖北、黑龍江、湖南、山西、河南、江西、安徽；西部省份包括內(nèi)蒙古、廣西、山西、新疆、甘肅、寧夏、青海、四川、重慶、云南、貴州。三個(gè)區(qū)域，引入地區(qū)虛擬變量與工業(yè)機(jī)器人安裝密度的交互項(xiàng)進(jìn)行回歸。這可以實(shí)現(xiàn)其他所有解釋變量對性別就業(yè)差距的影響在各地區(qū)保持一致，以便更好地對工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的影響大小進(jìn)行比較。由表4模型12可知，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對中部地區(qū)和西部地區(qū)勞動(dòng)力市場性別就業(yè)差距的影響均在1%的水平上顯著，但在東部地區(qū)這種影響并不顯著。且西部地區(qū)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的影響系數(shù)為0.016，大于東部地區(qū)及中部地區(qū)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的影響程度。

2.基于不同城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的分析。不同城鎮(zhèn)化發(fā)展水平下，各區(qū)域的產(chǎn)業(yè)集聚、人口集聚及資源流動(dòng)等有所差異，這些因素可能會(huì)影響工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用縮小性別就業(yè)差距的作用。鑒于此，本文以城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的高低為依據(jù)設(shè)置虛擬變量，引入其與工業(yè)機(jī)器人安裝密度的交互項(xiàng)進(jìn)行回歸。從表4模型13可知，不論城鎮(zhèn)化發(fā)展水平高低，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用均在1%的水平上顯著縮小性別就業(yè)差距。但從回歸系數(shù)來看，在城鎮(zhèn)化發(fā)展水平更低的區(qū)域(sctl)，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的影響系數(shù)提升至0.018，即工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對低城鎮(zhèn)化率地區(qū)的性別就業(yè)差距將起到更強(qiáng)的改善作用。

3.基于不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)類型的分析。各地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段存在一定的差異性，在其調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的過程中，制造業(yè)投入服務(wù)化水平、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況等有所差異。因此，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)類型不同區(qū)域勞動(dòng)力市場性別就業(yè)差距的影響可能存在異質(zhì)性。鑒于此，本文以第三產(chǎn)業(yè)占比情況為依據(jù)設(shè)置虛擬變量，引入其與工業(yè)機(jī)器人安裝密度的交互項(xiàng)進(jìn)行回歸。由表4模型14可以看到，在第三產(chǎn)業(yè)占比不高的區(qū)域(indl)，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的影響系數(shù)僅為0.004且并不顯著。而對于第三產(chǎn)業(yè)占比更高的區(qū)域(indh)，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的影響系數(shù)提升至0.015，同時(shí)顯著性也明顯提升。原因可能是：銷售、金融等服務(wù)行業(yè)有利于發(fā)揮女性的認(rèn)知技能優(yōu)勢，因此，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平提升能夠更好地解決第三產(chǎn)業(yè)占比更高區(qū)域勞動(dòng)力市場中的性別就業(yè)差距問題。

4.基于女性人力資本差異的分析。女性人力資本水平與勞動(dòng)力整體人力資本水平差異過大時(shí)，會(huì)對女性勞動(dòng)力市場競爭力產(chǎn)生影響。因此，在女性人力資本水平差異程度不同的區(qū)域，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的影響也會(huì)有所不同。從表4模型15可以看出，在不同人力資本水平差異程度下，工業(yè)機(jī)器人安裝密度對性別就業(yè)差距的影響存在較大區(qū)別。具體而言，在女性人力資本水平與勞動(dòng)力整體人力資本水平差異較大時(shí)(gaph)，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的影響并不顯著。但在女性人力資本水平與勞動(dòng)力整體人力資本水平差異較小時(shí)(gapl)，回歸系數(shù)提升至0.013，且在1%的水平上顯著?？梢?，當(dāng)女性人力資本水平與整體人力資本水平相差過大時(shí)，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平的提升也無法很好地幫助女性勞動(dòng)力發(fā)揮認(rèn)知技能相對優(yōu)勢，因此，對推動(dòng)性別就業(yè)平等的作用效果并不明顯。

表4 異質(zhì)性分析回歸結(jié)果

(續(xù)上表)

五 進(jìn)一步分析：影響機(jī)制檢驗(yàn)

前文理論機(jī)制分析認(rèn)為，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用會(huì)通過推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級縮小性別就業(yè)差距。為識(shí)別影響機(jī)制，本文借鑒Hayes(2009)[37]提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，選取城鎮(zhèn)化發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級兩個(gè)變量作為中介變量Mit，其他變量作為中介變量模型的控制變量，構(gòu)建以下遞歸方程檢驗(yàn)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用影響性別就業(yè)差距的作用機(jī)制：

Lngenit=α+γ1Intit+γCtrit+fi+μt+εit

(4)

Mit=α+λ1Intit+λCtrit+fi+μt+εit

(5)

Lngenit=α+β1Intit+β2Mit+βCtrit+fi+μt+εit

(6)

中介效應(yīng)檢驗(yàn)包含以下三個(gè)步驟：第一步對式(4)中γ1的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，若不顯著則終止中介效應(yīng)檢驗(yàn)；第二步對式(5)中λ1及式(6)中β2進(jìn)行檢驗(yàn)，其中式(6)的結(jié)果已匯報(bào)于模型5；第三步若系數(shù)λ1與β2均顯著，則中介效應(yīng)存在。若系數(shù)λ1與β2至少有一個(gè)不顯著，則需進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)，若通過檢驗(yàn)，則說明中介效應(yīng)存在。需要說明的是，與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布有所不同，Sobel檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在5%顯著性水平上的臨界值為0.97左右(Mackinnon et al.，2002)[38]。表5為工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用縮小性別就業(yè)差距的中介效應(yīng)回歸結(jié)果。從模型16可知，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的影響(γ1)顯著為正。模型17中，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響(λ1)顯著為正。表2模型5中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對性別就業(yè)差距的影響系數(shù)(β2)為0.029，且在5%的水平上顯著。上述結(jié)果驗(yàn)證了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級這一中介效應(yīng)的存在，表明工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平提升可以通過推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級進(jìn)而實(shí)現(xiàn)縮小性別就業(yè)差距的目標(biāo)。模型18結(jié)果顯示，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的影響系數(shù)(γ1)為0.012，且在1%的水平上顯著，表明隨著工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平的提高，勞動(dòng)力市場中的性別就業(yè)差距現(xiàn)象得到有效緩解。同時(shí)，模型19中，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對城鎮(zhèn)化發(fā)展的影響系數(shù)(λ1)為0.014，且在1%的水平上顯著。而模型5中城鎮(zhèn)化發(fā)展對性別就業(yè)差距的影響系數(shù)(β2)為0.106，但并不顯著，故需進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)。由Sobel檢驗(yàn)結(jié)果可知，z值為1.024，大于臨界值，表明城鎮(zhèn)化發(fā)展的中介效應(yīng)成立，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用能夠通過推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展，達(dá)到縮小性別就業(yè)差距的目標(biāo)。綜上所述，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平的提升將通過城鎮(zhèn)化發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級進(jìn)而縮小性別就業(yè)差距，說明我國城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加速以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷向高級化演變成為縮小勞動(dòng)力市場中性別就業(yè)差距的又一推動(dòng)力量。

表5 中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

六 結(jié)論與政策啟示

(一)研究結(jié)論

工業(yè)機(jī)器人作為人工智能技術(shù)的代表，其廣泛應(yīng)用將對勞動(dòng)力市場不同群體就業(yè)產(chǎn)生差異化影響。本文基于個(gè)人歧視偏好理論，從產(chǎn)業(yè)發(fā)展及城鎮(zhèn)化發(fā)展的角度出發(fā)，認(rèn)為工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平的提升有利于發(fā)揮女性勞動(dòng)力技能稟賦優(yōu)勢，一定程度上解決職業(yè)女性生育及家庭平衡等問題，降低女性勞動(dòng)力的自然附著成本，有效緩解雇主對女性勞動(dòng)力的歧視，縮小性別就業(yè)差距。同時(shí)，以2008—2019年中國30個(gè)省級區(qū)域的面板數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明：(1)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平的提升有利于縮小中國勞動(dòng)力市場的性別就業(yè)差距。這一結(jié)論在考慮了內(nèi)生性問題和進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)、替換核心解釋變量、更換模型估計(jì)方法后依然成立。(2)異質(zhì)性分析結(jié)果顯示，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用縮小性別就業(yè)差距的作用在西部地區(qū)最強(qiáng)。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平越高、教育差異程度越小的地區(qū)，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用能夠更顯著地縮小性別就業(yè)差距，而在城鎮(zhèn)化發(fā)展程度越高的區(qū)域，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用縮小性別就業(yè)差距的影響則較弱。(3)進(jìn)一步探究工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對性別就業(yè)差距的影響機(jī)制發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用能夠通過推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、城鎮(zhèn)化發(fā)展縮小勞動(dòng)力市場中的性別就業(yè)差距。

(二)政策啟示

上述基于我國工業(yè)機(jī)器人安裝量及勞動(dòng)力市場相關(guān)數(shù)據(jù)的結(jié)論，對于探究在制造業(yè)智能化浪潮中縮小性別就業(yè)差距的有效途徑、實(shí)現(xiàn)共同富裕的政策啟示為：

第一，堅(jiān)定制造業(yè)智能化的發(fā)展方向，進(jìn)一步提高機(jī)器人等智能技術(shù)在各產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用水平。就現(xiàn)實(shí)情況看，雖然人工智能替代效應(yīng)短時(shí)間內(nèi)會(huì)對低技能勞動(dòng)力產(chǎn)生一定沖擊，但工業(yè)機(jī)器人等智能化技術(shù)應(yīng)用縮小性別就業(yè)差距的積極作用不容忽視。因此，在政策層面應(yīng)堅(jiān)持智能化發(fā)展方向，在勞動(dòng)力技能培訓(xùn)、高等教育改革等方面發(fā)力，提高勞動(dòng)力技能素質(zhì)，培養(yǎng)智能化技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用相關(guān)人才。在發(fā)揮智能化技術(shù)正外部性的同時(shí)，守住就業(yè)率底線，緩沖智能化技術(shù)發(fā)展帶來的“技術(shù)性失業(yè)”問題。

第二，加強(qiáng)女性勞動(dòng)力人力資本投入，縮小兩性之間的人力資本差異。隨著制造業(yè)智能化進(jìn)程的加快和覆蓋面的擴(kuò)大，各地應(yīng)根據(jù)男性及女性勞動(dòng)力的人力資本特征情況進(jìn)行教育資源的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。一方面政府應(yīng)保證男女性受教育機(jī)會(huì)的公平性，引導(dǎo)女性勞動(dòng)力提高自身受教育水平。另一方面，應(yīng)加強(qiáng)女性勞動(dòng)力在人機(jī)協(xié)作等方面的技能培訓(xùn)，確保女性在滿足智能化相關(guān)崗位要求的前提下切實(shí)發(fā)揮在語言交流、人際關(guān)系等方面的認(rèn)知技能優(yōu)勢。

第三，各地區(qū)需根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢實(shí)施差異化發(fā)展戰(zhàn)略，最大限度發(fā)揮工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用縮小性別就業(yè)差距的積極影響。例如第一、第二產(chǎn)業(yè)占比更高的區(qū)域在推動(dòng)工業(yè)機(jī)器人等智能技術(shù)應(yīng)用時(shí)，一方面應(yīng)優(yōu)化勞動(dòng)力市場環(huán)境，確保女性勞動(dòng)力就業(yè)公平，避免性別就業(yè)差距的進(jìn)一步擴(kuò)大，另一方面應(yīng)重視發(fā)揮智能化技術(shù)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)，在推動(dòng)制造業(yè)服務(wù)化、高端服務(wù)業(yè)發(fā)展的過程中，實(shí)現(xiàn)縮小性別就業(yè)差距的目標(biāo)。