工业机器人如何「换人」？来自中国制造业上市公司的经验证据(5)

最新研究发现，自20世纪50年代以来，制造业领域对中等技能员工需求的减少已经成为一种全球性趋势（Kunst，2019）。
机器人应用不仅会导致企业劳动力需求和工资的总量变化，也可能会带来相应的结构调整。对不同技能结构的劳动力需求而言，机器人在替代部分可自动化工作的同时也会进一步提高企业对非自动化岗位、与机器人技能互补岗位的劳动力需求。诸多研究表明，自动化技术对中等技能劳动者的替代性最强，而与高低技能劳动者存在互补效应。因此，机器人应用可能会导致不同技能劳动者之间的「就业极化」。而在工资方面，机器人应用会使得企业利润在不同部门、不同技能员工间重新分配，可能会进一步加剧高技术人才与低技能员工间工资收入的两极分化。基于上述分析，本文提出第三个待验证的假说：
H3：机器人应用程度提高会导致企业对高技能和低技能劳动者的需求增加，对中等技能劳动者需求减少。
三
工业机器人渗透度的测度方法与分布特征
（一）数据来源
本文使用的工业机器人数据来自IFR。该组织每年对全球机器人制造商进行调查，根据机器人制造商提供的一手数据统计形成「国家－行业－年度」层面的世界机器人统计数据，这也是目前世界范围内最权威的机器人统计数据。鉴于工业机器人主要应用于制造业领域，因此本文主要利用制造业行业中类（二位数行业代码）的工业机器人数据进行分析。与现有研究主要侧重于行业或地区等宏观层面的分析不同，本文着眼于从微观层面考察工业机器人应用如何影响企业的劳动力需求和工资水平。基于微观数据的分析，有助于进一步理解机器人应用对劳动力市场影响的微观机制，为政策制定提供更准确可靠的依据。尽管中国规模以上工业企业数据库（以下简称工企数据库）在研究中国工业企业行为方面具有独特优势，但是考虑到中国工业机器人的使用在2010年之后才呈现出快速上升趋势，且工企数据库中2007年之后的数据有明显缺失，因此本文在实证研究中主要采用2011-2015年中国沪深两市Ａ股制造业上市公司的数据进行分析。
其中，企业员工构成、企业经营等数据来自Wind数据库，员工薪酬数据来自国泰安数据库（CSMAR）。本文用到的其他数据还包括：中国制造业分行业就业数据来自《中国工业统计年鉴》；城市层面的相关经济数据来自《中国城市统计年鉴》；美国分行业就业数据来自NBER-CES。
（二）工业机器人渗透度的测度方法