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機器人應(yīng)用對就業(yè)的影響調(diào)查
——基于川渝地區(qū)的實證研究

2023-01-16 03:05:48藍(lán)定香楊雪蓮
成都行政學(xué)院學(xué)報 2022年5期
關(guān)鍵詞:就業(yè)結(jié)構(gòu)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)

藍(lán)定香 楊雪蓮

(四川省社會科學(xué)院,四川 成都 610072)

近10年來,隨著數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的加快建設(shè)及數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟融合的不斷加深,我國機器人應(yīng)用規(guī)模呈現(xiàn)“井噴式”增長。根據(jù)國際機器人聯(lián)盟(IFR)全球工業(yè)機器人報告,我國機器人保有量從2010年的5.2萬臺已經(jīng)增加到2020年的94.3萬臺,居世界第一。同時,機器人的廣泛應(yīng)用可能導(dǎo)致“機器換人”的失業(yè)風(fēng)險也引起了廣泛關(guān)注。成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈要建設(shè)為具有全國重要影響力的經(jīng)濟中心,如何正確處理四川及重慶勞動力資源豐富帶來的就業(yè)壓力大,與必須緊跟世界技術(shù)進步步伐、加快產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展、推進機器換人之間的關(guān)系,是十分重要且需要研究的問題?;诔捎宓貐^(qū)雙城經(jīng)濟圈的圈內(nèi)圈外聯(lián)動、相互影響的關(guān)系,本文將研究整個川渝地區(qū)機器人應(yīng)用對其勞動力就業(yè)的影響。

一、文獻(xiàn)綜述

隨著數(shù)字經(jīng)濟的迅猛發(fā)展進而人工智能的廣泛應(yīng)用,國內(nèi)外關(guān)注機器人應(yīng)用與就業(yè)關(guān)系的文獻(xiàn)與日俱增。這些文獻(xiàn)主要探討了機器人應(yīng)用對勞動力市場的影響、智能機器人進口對制造業(yè)生產(chǎn)率的影響、機器人應(yīng)用對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響。

(一)機器人應(yīng)用對就業(yè)總效應(yīng)的影響

在人工智能技術(shù)經(jīng)濟范式下,勞動的主體、內(nèi)涵、分工、生產(chǎn)率、社會功能都將發(fā)生深刻變化,并通過生產(chǎn)系統(tǒng)載體變革,催生促進人的全面發(fā)展的勞動機遇[1]。在新一輪科技革命中,“智能化”革命影響更為廣泛,不僅變革了中國各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)方式,也對服務(wù)業(yè)產(chǎn)生重要作用。韓民春等人對機器人技術(shù)進步的就業(yè)效應(yīng)進行了建模分析,發(fā)現(xiàn)中國制造業(yè)企業(yè)使用第二代機器人一方面會產(chǎn)生就業(yè)破壞效應(yīng),另一方面也會產(chǎn)生就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng);使用智能機器人替代第二代機器人,將會在這兩種就業(yè)效應(yīng)的基礎(chǔ)上再增加智能機器人的就業(yè)擠出效應(yīng),即這一替代過程對就業(yè)的負(fù)面影響更大[2]。蔡嘯和黃旭美構(gòu)建了兩部門任務(wù)模型,分析了人工智能技術(shù)的生產(chǎn)率效應(yīng)和對就業(yè)替代效應(yīng)的影響機制,研究結(jié)果表明:我國人工智能技術(shù)的使用顯著降低了制造業(yè)的勞動力占比,但它的增長會在一定程度上緩解這種抑制作用[3]。金強和尹音頻在內(nèi)生增長模型的基礎(chǔ)上,通過構(gòu)建家庭、企業(yè)和政府三部門模型,考察了制造業(yè)技術(shù)進步與升級對勞動力市場的影響,并依據(jù)制造業(yè)子行業(yè)面板數(shù)據(jù),構(gòu)建了半?yún)?shù)估計模型和面板門限回歸模型進行實證檢驗,結(jié)論顯示:以制造業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入衡量的技術(shù)升級與進步,與制造業(yè)就業(yè)水平呈顯著的負(fù)向效應(yīng),即產(chǎn)生了生產(chǎn)技術(shù)對勞動力的替代效應(yīng)[4]。

(二)機器人應(yīng)用對就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響

機器人作為智能技術(shù)的代表,其應(yīng)用會促進對信息、計算機、互聯(lián)網(wǎng)、軟件等服務(wù)需要,使相關(guān)行業(yè)迎來全新發(fā)展,而由于機器人固有的資本屬性,生產(chǎn)部門的大規(guī)模引入也會增加對商務(wù)、租賃、管理和財務(wù)等服務(wù)需求,進而促進服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)往更高級的方向演化[5]。然而,考慮到機器人的本質(zhì)在于替代人類完成重復(fù)生產(chǎn)任務(wù),與低技能勞動存在天然的替代和擠出作用[6],其應(yīng)用也可能引發(fā)就業(yè)轉(zhuǎn)移,為服務(wù)業(yè)輸入大量勞動力和就業(yè)崗位。部分實證研究聚焦于機器人應(yīng)用對制造業(yè)就業(yè)的影響,且大多認(rèn)為機器人應(yīng)用水平的提高抑制了制造業(yè)就業(yè),但存在結(jié)構(gòu)性特征。趙春明等人的研究表明,機器人的使用降低了制造業(yè)部門的就業(yè)比率,但提升了服務(wù)業(yè)部門的就業(yè)比率[7]。這符合“配第—克拉克”定律,即勞動力隨著國民收入增加,依次從第一、第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)流動[8]。機器人應(yīng)用作為工業(yè)轉(zhuǎn)型升級的主要方式在全球范圍內(nèi)蓬勃興起,不僅對經(jīng)濟社會發(fā)展和人們的生產(chǎn)生活帶來深刻影響,更與歷史上的多次技術(shù)革命類似,將會對勞動力市場產(chǎn)生巨大沖擊并重塑勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)[9]。徐奕瑤等人從勞動者受教育程度分析就業(yè)結(jié)構(gòu),發(fā)現(xiàn)機器人應(yīng)用發(fā)展將使得勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn):接受初中及以下教育程度的勞動力人數(shù)比例有明顯減少,而大學(xué)及以上的教育程度勞動力的就業(yè)比例逐步攀升[10]。

(三)機器人應(yīng)用對勞動者技能培訓(xùn)的影響

鄧韻雪和許怡基于對廣東省制造業(yè)的問卷調(diào)查和深入訪談資料,分析了機器人應(yīng)用背景下勞動者技能提升機會的性別差異,研究表明:企業(yè)自動化升級給男性工人提供了更多培訓(xùn)次數(shù),且區(qū)分了男性與女性能力并對其賦予不同價值,導(dǎo)致兩者在技能提升機會方面有較大性別差異[11]。因此,當(dāng)前機器人應(yīng)用趨勢和企業(yè)自動化改造沒有彌補技能提升機會的性別差距。

由上可見,學(xué)界關(guān)于機器人應(yīng)用對就業(yè)影響的研究已經(jīng)有較多文獻(xiàn),他們大多基于宏觀層面和中觀產(chǎn)業(yè)層面進行研究,重點關(guān)注的是機器人應(yīng)用對就業(yè)與勞動力市場的影響,而關(guān)于機器人應(yīng)用對就業(yè)結(jié)構(gòu)影響的研究尚不全面,重點探討了對勞動者技能和學(xué)歷的影響,且關(guān)于人工智能對就業(yè)效應(yīng)影響的研究尚未達(dá)成共識。目前,關(guān)于機器人應(yīng)用對于區(qū)域就業(yè)影響的研究還較少,針對川渝地區(qū)機器人應(yīng)用對該區(qū)域三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響幾乎沒有。鑒于此,本文從機器人應(yīng)用視角,將川渝地區(qū)的機器人應(yīng)用帶來的人力資本效應(yīng)與就業(yè)相聯(lián)系,著重探討以下兩個問題:一是將機器人滲透度作為機器人應(yīng)用水平的工具變量,引入人力資本結(jié)構(gòu)效應(yīng),揭示機器人使用對就業(yè)的作用機理;二是進一步考察川渝地區(qū)的機器人應(yīng)用對就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響,分析機器人對第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)中就業(yè)人員的差異性影響。

二、機器人應(yīng)用對就業(yè)的影響機制

本文從勞動力市場中需求方的視角來研究機器人應(yīng)用對就業(yè)的影響機制(見圖1)。機器人的應(yīng)用通過影響就業(yè)總量、就業(yè)結(jié)構(gòu)從而最終對就業(yè)產(chǎn)生影響。機器人對就業(yè)總量的影響既有就業(yè)“替代效應(yīng)”[12],也有就業(yè)“創(chuàng)造效應(yīng)”[13]。一方面,生產(chǎn)過程中使用機器人既能提高勞動生產(chǎn)率,又相對減少企業(yè)的勞動力需求,最終節(jié)省生產(chǎn)成本。在相同經(jīng)濟發(fā)展水平下,產(chǎn)出一旦確定,機器的使用代替人工勞動,對就業(yè)會產(chǎn)生擠出作用。另一方面,機器人應(yīng)用實際上是一種技術(shù)進步,也會創(chuàng)造為機器人服務(wù)的新崗位,帶動新興行業(yè)的發(fā)展。此外,機器人的應(yīng)用通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和社會分工的調(diào)整影響就業(yè)結(jié)構(gòu),就業(yè)與產(chǎn)出掛鉤,當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由“二一三”結(jié)構(gòu)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭弧苯Y(jié)構(gòu)時,就業(yè)重心也由第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)向第三產(chǎn)業(yè)。機器人的應(yīng)用推動傳統(tǒng)制造業(yè)升級為智能制造業(yè),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化促進就業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。在數(shù)字經(jīng)濟背景下,機器人的應(yīng)用帶來新一輪的社會分工,使得勞動力資源重新配置,增加非標(biāo)準(zhǔn)化的勞動力需求,不斷提高就業(yè)結(jié)構(gòu)中第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)占比。

圖1 機器人應(yīng)用對就業(yè)的影響機制

三、實證分析

(一)模型設(shè)定

根據(jù)以上的文獻(xiàn)分析和影響機制研究,基于實證角度設(shè)定模型,探究機器人應(yīng)用對川渝地區(qū)三次產(chǎn)業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響,其基本回歸模型如下:

其中,公式(1)(2)(3)分別表示川渝地區(qū)第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的模型。下標(biāo)i和t分別表示第i個市州和第t年。被解釋變量包括N1、N2、N3,其中N1表示第一產(chǎn)業(yè)勞動力就業(yè)占比,N2表示第二產(chǎn)業(yè)勞動力就業(yè)占比,N3表示第三產(chǎn)業(yè)勞動力就業(yè)占比。核心解釋變量robot表示機器人滲透度,是機器人應(yīng)用程度的代理變量。對機器人滲透度進行對數(shù)處理,以消除可能存在的異方差。控制變量有5個,pgdp表示人均GDP,hr人力資本水平,struc表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),tra表示外貿(mào)開放度,ur表示城鎮(zhèn)化水平。ε表示隨機擾動項,同時,μi表示個體固定效應(yīng),μt為時間固定效應(yīng)。

(二)指標(biāo)選取

1.被解釋變量。本文重點研究的是機器人應(yīng)用影響就業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng),因此分別使用地區(qū)第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)情況作為被解釋變量,考慮到國內(nèi)大背景下老齡化和總生育率低的情況越來越嚴(yán)峻,很大程度影響了勞動供給數(shù)量,選取三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占就業(yè)總?cè)藬?shù)之比來體現(xiàn)三次產(chǎn)業(yè)的區(qū)域就業(yè)結(jié)構(gòu)情況,分別用N1、N2、N3表示。

2.核心解釋變量。本文將機器人的滲透度(robot)作為核心解釋變量,公式中采用的機器人保有量數(shù)據(jù)來自國際機器人聯(lián)盟(IFR)。目前,相關(guān)文獻(xiàn)對于機器人應(yīng)用水平?jīng)]有統(tǒng)一的測算標(biāo)準(zhǔn)。我國一部分學(xué)者借鑒了李廉水和董志學(xué)等人的做法,采用因子分析法中主成分分析法來綜合評價機器人應(yīng)用水平[14-15],具體包括設(shè)施基礎(chǔ)層、軟件應(yīng)用層和市場實踐層三個方面的8個指標(biāo)。還有一部分學(xué)者將機器人使用密度或滲透度( 每千名勞動力所擁有的機器人數(shù)量)作為機器人應(yīng)用的代理變量。例如,楊曉峰等人使用機器人數(shù)量單一指標(biāo)來表現(xiàn)一國或地區(qū)的機器人應(yīng)用程度[16]。韓民春等人以機器人滲透度指標(biāo)來衡量某一地區(qū)機器人的分布密度和使用程度[2]。機器人滲透度反映了機器人的分布密度和使用程度,更能直觀反映我國目前機器人應(yīng)用程度。此外,主成分分析法中涉及的8個指標(biāo)的微觀數(shù)據(jù)難以獲取。因此,本文采用機器人滲透度來衡量機器人應(yīng)用的發(fā)展水平,在實證過程中做對數(shù)處理。

由于本文需要的是市級層面的機器人滲透度的數(shù)據(jù),而IFR只公布國家層面以及各個國家行業(yè)層面的機器人安裝量和保有量,因此本文借鑒韓民春和康茜等人的衡量方式,使用工具變量測算市級層面的機器人滲透度來表示機器人應(yīng)用程度[2][17]。具體表示如下:

其中,robori,t表示i地區(qū)t年的機器人滲透度,labori,j,t表示i地區(qū)j產(chǎn)業(yè)t年的就業(yè)人數(shù),labori,t表示i地區(qū)t年的就業(yè)人數(shù),robotj,t表示j產(chǎn)業(yè)t年的機器人保有量,laborj,t表示j產(chǎn)業(yè)t年的就業(yè)人數(shù)。

3.控制變量。經(jīng)濟發(fā)展水平(pgdp)用人均GDP來衡量;人力資本水平(hr)用大學(xué)??票究萍把芯可谛H藬?shù)占地區(qū)就業(yè)人員比重來衡量;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(struc)用第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重來衡量;貿(mào)易開放度(trade)用進出口總額占GDP比重來衡量;城鎮(zhèn)化程度(urban)使用人口城鎮(zhèn)化率表示。

(三)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文選擇2010—2020年四川省和重慶市的面板數(shù)據(jù)進行實證研究。本文的數(shù)據(jù)來源于歷年國際機器人聯(lián)盟IFR、《中國統(tǒng)計年鑒》《四川統(tǒng)計年鑒》《重慶統(tǒng)計年鑒》、四川省統(tǒng)計局和各市國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報(2010—2020年)。主要變量的定義和數(shù)據(jù)來源如表1所示,變量的描述性統(tǒng)計見表2。

表1 變量定義及數(shù)據(jù)來源

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

機器人應(yīng)用 lnrobot 242 0.877 1.090 -2.215 2.595經(jīng)濟發(fā)展水平 pgdp人力資本水平 hr 242 35,567 16,195 8,608 85,806 242 0.0242 0.0167 0.000458 0.0886產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) struc 242 0.411 0.0867 0.229 0.659外貿(mào)開放度 tra 242 0.0537 0.0806 0.00216 0.404城鎮(zhèn)化水平 ur 242 44.25 11.41 20.53 78.77

四、實證結(jié)果與分析

(一)基本模型估計分析

本部分實證檢驗機器人應(yīng)用對川渝地區(qū)勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。表3中列(1)、列(2)、列(3)分別報告了川渝地區(qū)機器人應(yīng)用發(fā)展對三次產(chǎn)業(yè)勞動力就業(yè)影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。本文可以選擇固定效應(yīng)模型或隨機效應(yīng)模型,經(jīng)Hausman檢驗,選擇固定效應(yīng)模型,列(1)、列(2)和列(3)均為個體、時間固定的雙向固定效應(yīng)模型。基準(zhǔn)回歸根據(jù)公式(1)(2)(3)進行,實證機器人應(yīng)用對就業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響,具體回歸結(jié)果見表3。檢驗結(jié)果表明,從川渝地區(qū)看,地區(qū)就業(yè)結(jié)構(gòu)的特征并沒有呈現(xiàn)“兩極化”,機器人應(yīng)用的發(fā)展導(dǎo)致川渝地區(qū)就業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化升級。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

列(1)顯示,核心解釋變量機器人應(yīng)用lnrobot的系數(shù)是負(fù)數(shù),在1%水平上顯著。這表示川渝地區(qū)機器人應(yīng)用對第一產(chǎn)業(yè)的就業(yè)具有顯著的“擠出效應(yīng)”。隨著機器人應(yīng)用第一產(chǎn)業(yè)的深化,農(nóng)業(yè)機器人用于生產(chǎn)澆灌、種子篩選、播種與害蟲防治、輔助性農(nóng)害預(yù)警等環(huán)節(jié)。例如,英國的農(nóng)業(yè)機器人與自動化系統(tǒng)(RAS)雖具有復(fù)雜多樣的技術(shù),但應(yīng)用范圍極小,因為大范圍的應(yīng)用需要技術(shù)創(chuàng)新,實現(xiàn)操作系統(tǒng)與現(xiàn)有農(nóng)業(yè)高度有機結(jié)合。機器人應(yīng)用使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程自動化和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工具機器人應(yīng)用,對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的勞動力產(chǎn)生了“擠出效應(yīng)”。在川渝地區(qū),機器人應(yīng)用的“就業(yè)破壞效應(yīng)”并沒有作用于第二產(chǎn)業(yè),而是在第一產(chǎn)業(yè)得到了體現(xiàn)。隨著川渝地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的不斷發(fā)展,機器人應(yīng)用水平持續(xù)提升,大部分的勞動力得以從農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移出來。

列(2)顯示,核心解釋變量機器人應(yīng)用Inrobot的系數(shù)在1%顯著水平上為正,這表明機器人應(yīng)用程度對川渝第二產(chǎn)業(yè)勞動力就業(yè)產(chǎn)生顯著的正面作用,但系數(shù)較小,說明其就業(yè)“創(chuàng)造效應(yīng)”不大。一方面,部分?jǐn)?shù)字化、程序化和常規(guī)性認(rèn)知類工作容易被機器人應(yīng)用所取代,例如車間流水線工人、焊接工人等普通產(chǎn)業(yè)工人。另一方面,機器人應(yīng)用為智能制造業(yè)創(chuàng)造了新型就業(yè)崗位,如工業(yè)機器人系統(tǒng)操作員、人工智能工程技術(shù)人員等高技能職業(yè)。川渝地區(qū)科技創(chuàng)新應(yīng)用不足,目前處于弱機器人應(yīng)用階段的早期階段。第二產(chǎn)業(yè)勞動力的創(chuàng)造效應(yīng)和替代效應(yīng)并存,且創(chuàng)造效應(yīng)更突出。已有研究大多表明機器人應(yīng)用減少了第二產(chǎn)業(yè)的就業(yè)。本文重點研究的是川渝地區(qū)的機器人應(yīng)用對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)的影響,研究結(jié)論更具有針對性和地域差異性??傮w而言,在川渝地區(qū),工業(yè)機器人應(yīng)用促進了第二產(chǎn)業(yè)勞動力的就業(yè),同時擠出第一產(chǎn)業(yè)的勞動力。

列(3)顯示,核心解釋變量機器人應(yīng)用Inrobot的系數(shù)顯著為正,這表明機器人應(yīng)用發(fā)展對地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)勞動力就業(yè)產(chǎn)生顯著的“創(chuàng)造效應(yīng)”。川渝地區(qū)的機器人在第一產(chǎn)業(yè)的大規(guī)模應(yīng)用解放了農(nóng)業(yè)勞動力,增加了第二、第三產(chǎn)業(yè)的勞動力供給數(shù)量。超過農(nóng)業(yè)勞動力需求的人力資源部分流向了第二產(chǎn)業(yè),如機器人應(yīng)用成本高的建筑業(yè);另一部分輸入到了第三產(chǎn)業(yè),如短期內(nèi)難以標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)業(yè)。因此川渝地區(qū)機器人應(yīng)用減少第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)的同時,增加了第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)。

(二)穩(wěn)健性檢驗

為保證本文實證結(jié)果中機器人應(yīng)用和就業(yè)結(jié)構(gòu)之間關(guān)系的可靠性,使用不同方法進行穩(wěn)健性檢驗。

1.替換被解釋變量

上文基礎(chǔ)回歸中的被解釋變量N1、N2、N3分別用第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)與就業(yè)總?cè)藬?shù)的比例進行衡量,主要研究川渝地區(qū)中三次產(chǎn)業(yè)勞動力就業(yè)人數(shù)占比受機器人應(yīng)用的影響,得出機器人應(yīng)用對第二產(chǎn)業(yè)勞動力占比有顯著的促進作用。進一步考慮三次產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)總量受機器人的影響作用是否與上述結(jié)論不同,將被解釋變量改為三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)總量N1、N2、N3,進行固定效應(yīng)回歸,回歸結(jié)果如表4所示,同樣得到穩(wěn)健的結(jié)果,機器人滲透度的系數(shù)均在1%的顯著性水平下顯著為正,表明無論是產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比還是產(chǎn)業(yè)就業(yè)總?cè)藬?shù),第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)受到機器人應(yīng)用的抑制作用,第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)都會受到機器人應(yīng)用的促進作用。

表4 穩(wěn)健性檢驗:替換被解釋變量

2.改變估計方法

前文使用雙向固定效應(yīng)模型估計了機器人應(yīng)用和就業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系,進一步使用混合回歸模型重新進行估計,結(jié)果如表5所示。使用不同方法進行回歸,機器人應(yīng)用仍然顯著降低川渝地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)就業(yè),增加第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)水平,與基本回歸結(jié)論保持一致。

表5 穩(wěn)健性檢驗:改變估計方法

五、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

通過分析機器人應(yīng)用對就業(yè)的影響機制,探討機器人應(yīng)用通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和社會分工影響就業(yè)尤其是就業(yè)結(jié)構(gòu)的作用機理,利用2010—2020年川渝地區(qū)22個市(州)(重慶市、四川省21個市州)的機器人應(yīng)用面板數(shù)據(jù),通過雙向固定效應(yīng)模型實證檢驗了理論假設(shè)。實證結(jié)果表明:第一,川渝地區(qū)的機器人應(yīng)用對就業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有顯著的正向效應(yīng),推動就業(yè)結(jié)構(gòu)高級化;第二,機器人應(yīng)用的深化顯著減少了第一產(chǎn)業(yè)的就業(yè),且在三次產(chǎn)業(yè)中,機器人應(yīng)用對農(nóng)業(yè)的影響效應(yīng)最大;第三,機器人應(yīng)用顯著促進第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè),第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)更能體現(xiàn)機器人應(yīng)用的發(fā)展。

(二)建議

結(jié)合本文的研究發(fā)現(xiàn),針對正確處理四川及重慶勞動力資源豐富進而就業(yè)壓力大與代表先進技術(shù)的機器人應(yīng)用之關(guān)系,提出三點建議。

1.加強數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟的深度融合。川渝地區(qū)發(fā)展尤其是成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)應(yīng)立足實體經(jīng)濟,將數(shù)字技術(shù)進而人工智能技術(shù)應(yīng)用于實體產(chǎn)業(yè)中,扎實推進機器人應(yīng)用工程。實體經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟進而人工智能交互發(fā)展是實現(xiàn)川渝地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的必經(jīng)之路。一是搶抓新時代西部大開發(fā)、成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)等重大戰(zhàn)略機遇,以凝聚智能化發(fā)展共識、加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化深度互動為重點,鼓勵川渝地區(qū)進一步提升機器人技術(shù),為本地區(qū)機器人加速推廣應(yīng)用奠定堅實基礎(chǔ)。二是探索機器人應(yīng)用地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)的體系建設(shè),增強對“傳統(tǒng)制造”升級為“智能制造”的制度支撐功能。三是統(tǒng)籌推進機器人應(yīng)用試點示范,借鑒東部地區(qū)的機器人規(guī)模效應(yīng),逐步提高川渝地區(qū)機器人的產(chǎn)業(yè)規(guī)模和應(yīng)用水平。四是加大機器人應(yīng)用財稅支持力度,創(chuàng)新金融支持機器人應(yīng)用模式,加快建設(shè)機器人應(yīng)用云服務(wù)平臺。

2.進一步推動科技創(chuàng)新及機器人在三次產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用。一是鼓勵農(nóng)業(yè)科技的創(chuàng)新和農(nóng)林牧漁行業(yè)機器人的應(yīng)用。在提高第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率和勞動力就業(yè)質(zhì)量的同時,使得川渝農(nóng)村地區(qū)更多的勞動力資源從大農(nóng)業(yè)中轉(zhuǎn)移出來。與此同時,建立健全技能培訓(xùn)機制,增強第一產(chǎn)業(yè)勞動力對智能農(nóng)業(yè)技術(shù)的認(rèn)識和掌握,進一步實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機器人的投入產(chǎn)出比最大化。特別注重第一產(chǎn)業(yè)中青年勞動力的培育與積累,深化農(nóng)業(yè)機器人的有效應(yīng)用,既有利于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展,又可助力西部鄉(xiāng)村振興,緩沖農(nóng)村地區(qū)的空心化和老齡化。二是第二產(chǎn)業(yè)尤其是制造業(yè)應(yīng)逐步有序地推進機器人的創(chuàng)新和應(yīng)用。制造業(yè)由于企業(yè)千差萬別、產(chǎn)品千姿百態(tài),其數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化改造(機器人應(yīng)用)需要技術(shù)和人才積淀、生態(tài)營造、系統(tǒng)配套并不斷迭代,因此,其投入大、周期長、見效慢、風(fēng)險高,我們不能急于求成,而應(yīng)久久為功。同時,通過技術(shù)進步實現(xiàn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級時,需充分應(yīng)對“就業(yè)—失業(yè)—再就業(yè)”問題,以雙重保障工業(yè)經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展和勞動力資源的優(yōu)化配置。

3.完善再就業(yè)引導(dǎo)機制與社會保障制度。一是重點解決兩類失業(yè)問題?,F(xiàn)階段,川渝地區(qū)人社部門需落實就業(yè)引導(dǎo)機制,重點解決摩擦性失業(yè)和結(jié)構(gòu)性失業(yè)。機器人用于簡單機械、重復(fù)度高的工作崗位,替代部分勞動力,會帶來摩擦性失業(yè)。因此,應(yīng)疏通就業(yè)渠道,完善人力資源庫和工作需求庫,為勞動者和就業(yè)單位搭建即時溝通平臺,保障人力資源定向迅速地輸入當(dāng)?shù)毓ぷ鲘徫?。同時,應(yīng)健全再就業(yè)引導(dǎo)和職業(yè)培訓(xùn)體系,讓第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)流出的勞動力完成技能學(xué)習(xí),成為復(fù)合型人力資源。此外,應(yīng)通過建立和完善職業(yè)培訓(xùn)體系,解決結(jié)構(gòu)性失業(yè),使失業(yè)人員在第三產(chǎn)業(yè)找到適配的工作崗位,重新進入勞動力市場。尤其應(yīng)充分利用重慶網(wǎng)紅城市效應(yīng)和四川巴蜀旅游文化,大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)中的旅游業(yè)。二是通過經(jīng)濟發(fā)展帶動就業(yè)崗位增加。應(yīng)加快建設(shè)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈裝備制造產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展新格局,共建國家先進制造業(yè)基地,以市場之力自主拓寬勞動力就業(yè)渠道。三是完善社會保障制度。對于長期生活困難的失業(yè)者,提供再就業(yè)指導(dǎo)并進行無償培訓(xùn)。對于農(nóng)村地區(qū)的失業(yè)者,解決其短期保障問題,給予切實的經(jīng)濟補償和就業(yè)幫助,尤其應(yīng)擴大社會保障覆蓋范圍,盡可能將所有勞動者納入統(tǒng)籌保障體系,建成多層次、廣覆蓋的社會保障制度。

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