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(9)

基准回归模型和简约式回归控制了企业固定效应和时间固定效应，并将标准误在企业和年份层面上进行双向聚类。
（二）基准模型与简约式模型回归结果
1.工业机器人应用对企业劳动力需求的影响
表4报告了工业机器人渗透度对企业劳动力需求影响的估计结果。鉴于简约式回归和基准回归结果基本一致，且使用以美国数据计算的工业机器人渗透度作为解释变量更有助于减轻模型的内生性问题，因此下面主要针对简约式回归结果进行分析（下文同）。如表4简约式回归结果所示，从全样本来看，企业面临的工业机器人渗透度每增加1％，其雇佣员工人数会下降0.032％。进一步按员工的学历水平分组来看，工业机器人渗透度每增加1％会导致本科学历雇佣人数下降0.042％，专科学历雇佣人数下降0.07％。不同的是，工业机器人渗透度每增加１％会使得企业雇佣高中及以下学历人数增加0.197％。此外，机器人应用对于研究生及以上学历的雇佣人数没有显著影响。
导致上述结果的原因可能在于：机器人相对于人力在一些常规性、复杂性劳动方面更具比较优势，这些工作往往由中等技能劳动力从事，因此对中等技能劳动力的替代效应更为明显。而对于技能需求较低的工作，人力相对于机器人更具比较优势，采用机器替代人反而会增加企业的生产成本。此外，在自动化生产环境下，对于不需要较高技能的一般性劳动，企业可以通过雇佣更低成本的低技能劳动力来完成，这也会增加企业对低技能劳动力的需求。

2.工业机器人应用对员工工资的影响
表5汇报了工业机器人应用对企业员工薪酬影响的回归结果。基准回归和简约式回归结果表明，高管薪酬和普通员工工资对工业机器人渗透度的弹性系数为负，但是估计结果并不具有统计意义上的显著性。尽管基准回归中工业机器人渗透度对普通员工工资的影响系数在１０％的显著性水平下具有统计显著性，但是这种显著性非常微弱，回归结果并不稳健。上述分析表明，工业机器人应用对中国制造业企业员工薪酬的影响并不明显。一个可能的解释是，工资的调整具有刚性，工资向下调整困难，即使机器人对劳动力需求量有明显的替代效应。