工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口對(duì)員工工資的影響實(shí)證分析案例目錄TOC\o"1-3"\h\u7749工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口對(duì)員工工資的影響實(shí)證分析案例 120741第一節(jié)數(shù)據(jù)來源與說明 124745第二節(jié)企業(yè)內(nèi)性別工資差距測(cè)算 2900一、2004-2007年性別工資差距測(cè)算 22388二、2011-2014年性別工資差距測(cè)算 416818第三節(jié)模型設(shè)計(jì)與指標(biāo)描述 515452第四節(jié)回歸結(jié)果與分析 87552一、2004-2007年的實(shí)證分析 84443二、2011-2014年的實(shí)證分析 94070第五節(jié)穩(wěn)健性檢驗(yàn) 1026149第六節(jié)異質(zhì)性分析 123381一、東部地區(qū)與非東部地區(qū)異質(zhì)性分析 1231822二、高存續(xù)年限企業(yè)與低存續(xù)年份企業(yè)異質(zhì)性分析 14數(shù)據(jù)來源與說明本文使用的數(shù)據(jù)主要來自于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)（2004-2014），和相對(duì)應(yīng)年份的中國(guó)海關(guān)進(jìn)出口數(shù)據(jù)庫(kù)（2004-2014），并對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配和合并。中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)提供了對(duì)應(yīng)年份規(guī)模以上的非上市企業(yè)詳細(xì)信息，包含企業(yè)名稱，所處行業(yè)、員工工資和員工總數(shù)等數(shù)據(jù)，中國(guó)海關(guān)進(jìn)出口數(shù)據(jù)庫(kù)提供了對(duì)應(yīng)年份企業(yè)進(jìn)出口情況。將工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)通過企業(yè)唯一標(biāo)識(shí)碼、郵政編碼等信息與對(duì)應(yīng)年份的中國(guó)海關(guān)進(jìn)出口數(shù)據(jù)庫(kù)相匹配，得到各企業(yè)進(jìn)口工業(yè)機(jī)器人的情況。最后獲得含有本文所需變量的合并數(shù)據(jù)庫(kù)。首先，對(duì)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，本文做出如下處理：（1）對(duì)每一個(gè)企業(yè)用唯一標(biāo)識(shí)代碼進(jìn)行標(biāo)記。（2）保留制造業(yè)中大類代碼為37的交通運(yùn)輸設(shè)備業(yè)企業(yè)，由于2011年之后的行業(yè)分類有所調(diào)整，將交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)拆成兩個(gè)行業(yè)分類，分別是汽車制造業(yè)，以及鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類與代碼對(duì)2011年之后的行業(yè)分類有所調(diào)整，將交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)拆成汽車制造業(yè)（代碼36）和鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)（代碼37）。，為了統(tǒng)一，本文將2012-2014年這兩個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)合并后進(jìn)行計(jì)算。（3）刪除了營(yíng)業(yè)狀態(tài)為非在業(yè)的企業(yè)。（4）刪除了員工人數(shù)小于8的企業(yè)。（5）由于2004年缺少工業(yè)總產(chǎn)值指標(biāo)，本文按照會(huì)計(jì)準(zhǔn)則進(jìn)行估算：工業(yè)總產(chǎn)值=工業(yè)增加值+工業(yè)中間投入-增值稅。其中工業(yè)增加值，參照陸雪琴，田磊（2020）的方法，工業(yè)增加值=工資總額+國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類與代碼對(duì)2011年之后的行業(yè)分類有所調(diào)整，將交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)拆成汽車制造業(yè)（代碼36）和鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)（代碼37）。其次，結(jié)合我國(guó)制造業(yè)企業(yè)在投入工業(yè)機(jī)器人起步階段大量依靠進(jìn)口的特點(diǎn)，模型將采用各企業(yè)進(jìn)口機(jī)器人的金額作為核心解釋變量。參考Rodriguez-LopezandYu(2017)的方法，本文將工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)與海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行如下匹配：（1）國(guó)家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于機(jī)器人的數(shù)據(jù)是HS1996編碼中847950（多功能工業(yè)機(jī)器人）的數(shù)據(jù)，根據(jù)編碼從中國(guó)海關(guān)進(jìn)出口數(shù)據(jù)庫(kù)中找出每年進(jìn)口工業(yè)機(jī)器人的數(shù)據(jù)。（2）將兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本按照企業(yè)名稱與對(duì)應(yīng)年份進(jìn)行匹配，由于同一家企業(yè)在申報(bào)是可能存在使用了不同的名稱或簡(jiǎn)稱的情況，所以需要進(jìn)一步通過對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)各個(gè)企業(yè)的電話號(hào)碼進(jìn)行最后7位數(shù)匹配，并將匹配結(jié)果的郵政編碼進(jìn)行比較，兩項(xiàng)皆可成立則視為匹配成功。（3）為了最大限度進(jìn)行匹配，再對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中各企業(yè)的聯(lián)系人（法人）姓名進(jìn)行匹配，并同樣對(duì)結(jié)果的郵政編碼進(jìn)行比較，得出最終匹配結(jié)果。（4）將上述匹配方法所得的數(shù)據(jù)庫(kù)根據(jù)時(shí)間節(jié)點(diǎn)分成兩部分：樣本時(shí)間序列區(qū)間為2004至2007年，樣本容量為47479的非平衡面板數(shù)據(jù)庫(kù)；樣本時(shí)間序列區(qū)間為2011至2014年，樣本容量為33461的非平衡面板數(shù)據(jù)庫(kù)。企業(yè)內(nèi)性別工資差距測(cè)算一、2004-2007年性別工資差距測(cè)算本文研究的主要問題是在交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)中，工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口對(duì)企業(yè)內(nèi)性別工資差距的影響，實(shí)證模型中的核心被解釋變量為各企業(yè)內(nèi)的性別工資差距，工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中并沒有準(zhǔn)確提供企業(yè)內(nèi)不同性別的工資水平，無法直接計(jì)算出性別工資差距，但2004-2007年的工企數(shù)據(jù)庫(kù)中包含了各企業(yè)截至年末的女性員工和總員工的數(shù)量。因此可以參考李磊（2015）等的計(jì)算企業(yè)內(nèi)部性別工資差距的方法，即利用企業(yè)績(jī)效、性別勞動(dòng)力占比等構(gòu)成的函數(shù)估計(jì)本文中交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)各企業(yè)內(nèi)的性別工資差距。具體計(jì)算方式如下：假設(shè)同一行業(yè)由于本文選擇制造業(yè)下交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)，因此關(guān)于細(xì)分行業(yè)層面的數(shù)據(jù)只需考慮這一個(gè)行業(yè)即可中的各企業(yè)t年的工資在兩性之間有差距，其中支付給男性勞動(dòng)力的工資Witm可以分成以下兩個(gè)部分：Witm=Wtm+εitm，其中Wtm代表整個(gè)行業(yè)支付的平均工資，εit由于本文選擇制造業(yè)下交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)，因此關(guān)于細(xì)分行業(yè)層面的數(shù)據(jù)只需考慮這一個(gè)行業(yè)即可Wgap其中，Wtm?Wtf表示行業(yè)層面的兩性工資差距（以αt表示），εitm?εitWgapit=通過計(jì)算上式中的系數(shù)αt、βt，以及企業(yè)盈利能力，則可以測(cè)算出企業(yè)內(nèi)部的性別工資差距。其中企業(yè)盈利能力指標(biāo)可以從中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取，接下來是對(duì)系數(shù)αt、根據(jù)企業(yè)員工的工資決定機(jī)制，企業(yè)內(nèi)所有員工的平均工資是根據(jù)不同性別的平均工資和兩性勞動(dòng)力人數(shù)共同決定的，由此一個(gè)企業(yè)的平均工資可以用以下式子表示：WWitθitπit以上指標(biāo)所需要的數(shù)據(jù)皆可以從中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取，通過估計(jì)該式，可以得系數(shù)αt、βt二、2011-2014年性別工資差距測(cè)算工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中含有2004-2007年各企業(yè)內(nèi)分性別員工數(shù)量，可以直接利用上述公式測(cè)算出性別工資差距，但2011-2014年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中僅有企業(yè)總員工數(shù)量而沒有包含分性別的勞動(dòng)力數(shù)量。為了得到更具時(shí)效性的結(jié)論，本文將使用估計(jì)的方法，先測(cè)算出2011-2014年各企業(yè)內(nèi)男性勞動(dòng)力的占比，再代入上述公式中測(cè)算出企業(yè)內(nèi)性別工資差距，最后再進(jìn)行回歸。《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》中詳細(xì)記錄了每年分細(xì)行業(yè)分省份城鎮(zhèn)單位女性就業(yè)人員占總就業(yè)人員比重，本文將利用2007年的數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)，對(duì)2011-2014年各企業(yè)分性別勞動(dòng)力的比值進(jìn)行估計(jì)。具體步驟如下：（1）根據(jù)《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》計(jì)算出2007、2011-2014年交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)下各省份各細(xì)分行業(yè)的男性勞動(dòng)力占比Z2007、Z2011、Z2012、Z2013、Z2014。（2）根據(jù)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中2007年已有的數(shù)據(jù)計(jì)算出交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)行業(yè)各企業(yè)的男性勞動(dòng)力占比Y2007。（3）假設(shè)2007-2014年，各企業(yè)男性勞動(dòng)力占比的增長(zhǎng)率與細(xì)分行業(yè)中的男性勞動(dòng)力占比的增長(zhǎng)率相同，則2011-2014年的各企業(yè)男性勞動(dòng)力占比則可用式子Y2011=Y2007?Z2011Z2007對(duì)于其他的控制變量，由于中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)自2011年之后的錄入標(biāo)準(zhǔn)發(fā)生變化，2011-2014年性別工資差距Wgap計(jì)算中涉及到的企業(yè)盈利能力用企業(yè)總利潤(rùn)/銷售收入來計(jì)算，此時(shí)2004-2007年模型中的表示企業(yè)盈利能力的變量lnpi2就不適用，因此參考李磊（2020）等文獻(xiàn)，2011-2014年的模型將選擇用企業(yè)當(dāng)年的工業(yè)總產(chǎn)值lngov模型設(shè)計(jì)與指標(biāo)描述為考慮工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口對(duì)各企業(yè)性別工資差距的影響，本文構(gòu)建了如下模型：ln其中，i表示企業(yè)，t表示時(shí)間。Wgapit為本文的核心被解釋變量，表示在t時(shí)期企業(yè)i內(nèi)性別工資差距；關(guān)于工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口的研究，大部分學(xué)者選擇使用機(jī)器人進(jìn)口額作為解釋變量，考慮到我國(guó)不同就業(yè)規(guī)模的企業(yè)進(jìn)口機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)力的沖擊有差異，本文構(gòu)造企業(yè)層面的工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口密度avgrit作為核心被解釋變量，用t時(shí)期企業(yè)i的工業(yè)機(jī)器人的進(jìn)口額除以年末企業(yè)總員工數(shù)來表示；Firmit表示企業(yè)層面的其他控制變量，參考李磊（2015）、余玲錚（2021）、魏下海（2018）和陳梅（2020）等的文獻(xiàn)后，本文選取了企業(yè)經(jīng)營(yíng)年數(shù)、人均資產(chǎn)、資本勞動(dòng)密集度等作為控制變量。為了準(zhǔn)確計(jì)算，本文模型中所有變量統(tǒng)一取對(duì)數(shù)表示。此外，模型中還控制了企業(yè)所在的省份固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)δit。con表示常數(shù)項(xiàng)，?表5.1主要變量及指標(biāo)變量名稱變量含義計(jì)算方法ln企業(yè)當(dāng)年機(jī)器人進(jìn)口密度（核心解釋變量）企業(yè)機(jī)器人進(jìn)口額（rbtin）除年末總員工數(shù)（workers），并取對(duì)數(shù)（由于很多企業(yè)沒有進(jìn)口機(jī)器人，這些企業(yè)的rbtin為0，故本文取對(duì)數(shù)的時(shí)候，用ln(rbtinln企業(yè)當(dāng)年的性別工資差距（被解釋變量）李磊（2015）的計(jì)算方法ln企業(yè)當(dāng)年開業(yè)經(jīng)營(yíng)的年數(shù)觀察年份-企業(yè)成立年份+1并取對(duì)數(shù)ln企業(yè)當(dāng)年的人均資產(chǎn)合計(jì)對(duì)企業(yè)總資產(chǎn)/企業(yè)總?cè)藬?shù)取對(duì)數(shù)ln企業(yè)當(dāng)年申報(bào)的應(yīng)交所得/增值稅衡量公司的盈利能力對(duì)實(shí)際應(yīng)交所得/增值稅取對(duì)數(shù)ln企業(yè)當(dāng)年資本勞動(dòng)密集度對(duì)企業(yè)固定資產(chǎn)合計(jì)/年末從業(yè)人員取對(duì)數(shù)ln企業(yè)當(dāng)年平均工資水平對(duì)企業(yè)年應(yīng)付工資總額/從業(yè)人數(shù)取對(duì)數(shù)ln企業(yè)當(dāng)年的銷售收入對(duì)實(shí)際銷售收入取對(duì)數(shù)ln企業(yè)當(dāng)年的盈利能力對(duì)企業(yè)利潤(rùn)總額/職工人數(shù)取對(duì)數(shù)ln企業(yè)當(dāng)年的工業(yè)總產(chǎn)值對(duì)企業(yè)當(dāng)年的工業(yè)總產(chǎn)值取對(duì)數(shù)表5.2主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)（2004-2007）變量樣本量均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值ln471651.55000.3840-5.01705.2460ln474790.04660.5420010.3148ln460241.85600.950004.6050ln474795.20201.00000.515010.9800ln474793.23902.9750014.4100ln472633.70901.3220-6.03209.4230ln474792.67200.5550-0.64705.6640ln4747910.21001.4580017.9900ln389141.95801.8360-7.950011.3600表5.3主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)（2011-2014）變量樣本量均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值ln334334.74400.38700.77605.6620ln334610.03680.4745011.7753ln330862.03700.778004.4540ln334615.55701.2800114.5400ln334614.34503.4700015.5900ln327474.06501.5670-4.963012.700ln334613.14401.0610-0.690010.8500ln3345111.55001.2500019.8400lngov3346111.53001.4810019.7100表5.2與表5.3分別展示了2004-2007年和2011-2014年兩個(gè)年份序列的模型中所需要的主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。2004-2007年lnWgap計(jì)算過程中，企業(yè)的盈利能力πijt參考的是陳梅（2020）的做法，用企業(yè)總利潤(rùn)/總員工數(shù)表示，對(duì)應(yīng)的模型中的控制變量lnpi2也是用該式計(jì)算出。從表中可以看到，2004-2007年表示性別工資差距的變量ln圖5.1展示的是歷年來交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)各企業(yè)進(jìn)口機(jī)器人的情況，從圖上可以看到，從2000年至2014年，交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)一直有企業(yè)進(jìn)口工業(yè)機(jī)器人，進(jìn)口機(jī)器人總額的整體趨勢(shì)在逐年增加，并且進(jìn)口工業(yè)機(jī)器人企業(yè)的個(gè)數(shù)也在增加，其上升趨勢(shì)與進(jìn)口額的上升趨勢(shì)同步，這一方面說明我國(guó)一直在擴(kuò)大使用工業(yè)機(jī)器人，且機(jī)器人對(duì)外依賴度也在增加，另一方面也與前文分析的制造業(yè)和交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)男性勞動(dòng)力人數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)相同，這一定程度上反映了本文假設(shè)的影響方向。圖5.1交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的機(jī)器人進(jìn)口企業(yè)數(shù)量和機(jī)器人進(jìn)口總額情況數(shù)據(jù)來源:根據(jù)中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)和中國(guó)海關(guān)進(jìn)出口數(shù)據(jù)整理回歸結(jié)果與分析一、2004-2007年的實(shí)證分析本文首先利用面板固定效應(yīng)模型，以lnWgap為被解釋變量，分析了企業(yè)進(jìn)口機(jī)器人對(duì)企業(yè)內(nèi)性別工資差距的影響。如表5.4所示，列（1）是在不加入其他控制變量情況下簡(jiǎn)單的回歸，結(jié)果顯示核心解釋變量lnavgr前的系數(shù)顯著為正，即進(jìn)口機(jī)器人對(duì)性別工資差距增大有促進(jìn)作用，這驗(yàn)證了之前本文的假設(shè)。列（2）（3）（4）（5）則是在參考了文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上加入其他的控制變量，并且分別控制不同的年份與省份固定效應(yīng)。列（5）顯示的是同時(shí)控制了年份固定效應(yīng)和省份固定效應(yīng)完整模型的估計(jì)，結(jié)果同樣展示了工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口密度前的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，具體表現(xiàn)為，機(jī)器人進(jìn)口密度上升1%，則企業(yè)間性別工資差距將擴(kuò)大除了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)年數(shù)lnage與企業(yè)的資本勞動(dòng)密集度lnkl前的系數(shù)顯著為負(fù)，其他控制變量對(duì)企業(yè)內(nèi)性別工資差距都是正向影響。這可能是由于，在通常情況下，企業(yè)生存年齡越長(zhǎng)意味著其市場(chǎng)統(tǒng)治能力越高，穩(wěn)定性越強(qiáng)，越有能力支付更高的工資，對(duì)于技術(shù)進(jìn)步帶來的沖擊，這些企業(yè)有足夠雄厚的資本去緩解壓力；另一方面，生存年限較短的企業(yè)由于后入者劣勢(shì)等原因，未來發(fā)展不夠穩(wěn)定，存在太多不確定性，從而需要用更有吸引力的薪酬來招聘更多優(yōu)秀的勞動(dòng)力，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)快速成長(zhǎng)(Brown＆Medoff，2003)，這就使由工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)生的新崗位上的員工有更高的工資，表5.4工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口對(duì)企業(yè)內(nèi)性別工資差距影響的基本結(jié)果（2004-2007）(1)(2)(3)(4)(5)ln0.0210**0.0159**0.0072**0.0161**0.0068**(0.0067)(0.0050)(0.0044)(0.0051)(0.0044)ln-0.0220***-0.0128***-0.0231***-0.0142***(0.0016)(0.0015)(0.0016)(0.0015)ln0.0471***0.0611***0.0490***0.0620***(0.0033)(0.0031)(0.0033)(0.0031)ln0.0065***0.0017**0.0078***0.0027***(0.0007)(0.0006)(0.0007)(0.0007)ln-0.00220-0.0086***-0.00380-0.0097***(0.0021)(0.0019)(0.0021)(0.0019)ln0.0108**0.0191***0.0181***0.0233***(0.0039)(0.0035)(0.0040)(0.0036)ln0.0344***0.0407***0.0302***0.0374***(0.0017)(0.0016)(0.0017)(0.0016)ln0.0833***0.0793***0.0823***0.0787***(0.0015)(0.0012)(0.0015)(0.0012)N4716537648376483764837648R0.32970.44800.61050.13780.6101年份固定效應(yīng)是否是否是省份固定效應(yīng)是否否是是注：括號(hào)內(nèi)是穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著二、2011-2014年的實(shí)證分析將前文所估計(jì)測(cè)算的2011-2014年間各企業(yè)男性員工占比帶入公式中計(jì)算出性別工資差距，再利用相同的面板固定效應(yīng)模型對(duì)2011-2014年的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表5.5所示，簡(jiǎn)潔回歸在1%水平上顯著證明工業(yè)機(jī)器人的進(jìn)口對(duì)性別工資差距有正向影響，具體表現(xiàn)為，工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口密度每增加1%，該企業(yè)內(nèi)性別工資差距則會(huì)增加7.87%。列（5）表示在控制地區(qū)與省份固定效應(yīng)后影響依舊顯著為正向，即工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口密度每增加1%，該企業(yè)內(nèi)性別工資差距則會(huì)增加1.89%。雖然僅控制年份固定效應(yīng)的模型結(jié)果并不顯著，這可能是由于這幾年各企業(yè)內(nèi)男性員工占比是估計(jì)而得，與實(shí)際情況有一定誤差，但是總體影響方向還是符合我們的預(yù)期。說明即使本文所使用的數(shù)據(jù)庫(kù)中間有幾年數(shù)據(jù)空缺，工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口還是會(huì)擴(kuò)大企業(yè)內(nèi)性別工資差距，這也進(jìn)一步驗(yàn)證了本文假設(shè)的準(zhǔn)確性。表SEQ表\*ARABIC5.5工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口對(duì)企業(yè)內(nèi)性別工資差距影響的基本結(jié)果（2011-2014）(1)(2)(3)(4)(5)ln0.0787***0.0193***0.00450.0208***0.0189**(0.0123)(0.0028)(0.0014)(0.0027)(0.0063)ln-0.0482***-0.00770-0.0413***-0.0156***(0.0027)(0.0043)(0.0027)(0.0045)ln0.004200.0009000.001400.0839***(0.0033)(0.0017)(0.0033)(0.0048)ln0.0047***0.0007**0.0054***0.0029**(0.0007)(0.0002)(0.0007)(0.0011)ln0.0308***0.0007000.0274***-0.0121***(0.0024)(0.0011)(0.0024)(0.0034)ln0.0228***0.0025*0.0308***0.0590***(0.0030)(0.0012)(0.0030)(0.0043)ln-0.0311***0.0083***-0.0308***0.0578***(0.0039)(0.0018)(0.0039)(0.0035)ln-0.00140-0.0018-0.002600.4982***(0.0032)(0.0009)(0.0032)(0.0024)N3343332352323523235232352R0.22050.30870.29790.11820.5639年份固定效應(yīng)是否是否是省份固定效應(yīng)是否否是是注：括號(hào)內(nèi)是穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著穩(wěn)健性檢驗(yàn)為保證前面所得結(jié)論穩(wěn)健，本文采取三種方式來檢驗(yàn)穩(wěn)健性：（1）替換模型的核心解釋變量。在基準(zhǔn)回歸中，核心解釋變量是每個(gè)企業(yè)工業(yè)機(jī)器人的進(jìn)口密度，考慮到了總員工數(shù)量，現(xiàn)直接使用每年各企業(yè)工業(yè)機(jī)器人的進(jìn)口額rbtin作為核心解釋變量，用來替代基準(zhǔn)回歸中的機(jī)器人進(jìn)口密度。由于部分企業(yè)未進(jìn)口機(jī)器人，因此取對(duì)數(shù)時(shí)進(jìn)行l(wèi)n(每年各企業(yè)進(jìn)口機(jī)器人總額+1)處理，用lnrbtin表示，并保持原其他控制變量不變，代入固定效應(yīng)模型中進(jìn)行回歸。（2）考慮到我國(guó)從進(jìn)口工業(yè)機(jī)器人到完全投入生產(chǎn)，再到逐漸替代勞動(dòng)力、創(chuàng)造就業(yè)，最后對(duì)性別間工資差距產(chǎn)生影響，可能存在一定的時(shí)滯性，因此本文取滯后一期的機(jī)器人進(jìn)口密度l.lnavgr進(jìn)行穩(wěn)健性回歸檢驗(yàn)。（3）保持原來的變量不變，直接做隨機(jī)效應(yīng)模型的回歸。表5.6與表5.7分別報(bào)告了兩個(gè)時(shí)間序列內(nèi)基于三種情況下的模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果?？梢钥吹?，利用三種方式檢驗(yàn)的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果基本一致，核心解釋變量的系數(shù)都是顯著為正向的，其中考慮到機(jī)器人進(jìn)口密度滯后效應(yīng)的回歸系數(shù)不僅顯著且略高于基準(zhǔn)回歸中的系數(shù)，說明工業(yè)機(jī)器人對(duì)性別工資差距的影響可能不會(huì)在當(dāng)期就充分體現(xiàn)，而是在積累一段時(shí)間后產(chǎn)生明顯的影響，有一定的時(shí)滯性。穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果一方面表明，本文對(duì)2011-2014年間各企業(yè)內(nèi)男性員工占比的測(cè)算方法具有一定的可行性，另一方面也證明實(shí)證結(jié)果都符合本文通過理論機(jī)制提出的假設(shè)：在交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)企業(yè)，進(jìn)口工業(yè)機(jī)器人會(huì)擴(kuò)大企業(yè)內(nèi)性別工資差距，并且其帶來的替代效應(yīng)要小于就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)。表5.SEQ表\*ARABIC62004-2007年穩(wěn)健性檢驗(yàn)基于機(jī)器人進(jìn)口額基于機(jī)器人密度滯后效應(yīng)基于隨機(jī)效應(yīng)模型(1)(2)(1)(2)(1)(2)lnrbtin0.0119***0.0034***————————(0.0032)(0.0021)l.————0.0408***0.0171***————(0.0038)(0.0027)lnavgr————————0.0531***0.0187***(0.0033)(0.0028)其他控制變量否是否是否是N471653764828791241804716537648R0.32960.61020.14260.47250.00540.3510年份固定效應(yīng)是是是是————省份固定效應(yīng)是是是是————注：括號(hào)內(nèi)是穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著表5.SEQ表\*ARABIC72011-2014穩(wěn)健性檢驗(yàn)基于機(jī)器人進(jìn)口額基于機(jī)器人密度滯后效應(yīng)基于隨機(jī)效應(yīng)模型(1)(2)(1)(2)(1)(2)lnrbtin0.0112***0.0014**————————(0.0010)(0.0003)l.————0.0297***0.0275***————(0.0063)(0.0061)lnavgr————————0.0233***0.0193***(0.0045)(0.0044)其他控制變量否是否是否是N334333235228791241803343332352R0.00030.97280.14260.47250.00080.0351年份固定效應(yīng)是是是是————省份固定效應(yīng)是是是是————注：括號(hào)內(nèi)是穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著異質(zhì)性分析一、東部地區(qū)與非東部地區(qū)異質(zhì)性分析根據(jù)前文所分析，我國(guó)制造業(yè)分類中的交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)是使用進(jìn)口工業(yè)機(jī)器人的主要行業(yè)，近年來，基于自身工業(yè)基礎(chǔ)實(shí)力和技術(shù)資源的優(yōu)勢(shì)，我國(guó)汽車制造業(yè)、鐵路、船舶、航天航空和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)主要都分布在長(zhǎng)三角、珠三角和東北地區(qū)，其中代表城市有北京、上海、浙江和廣東等，這些地區(qū)已經(jīng)形成了具有較強(qiáng)的研發(fā)實(shí)力和生產(chǎn)能力的制造企業(yè)群。為了實(shí)現(xiàn)技術(shù)快速升級(jí)，滿足生產(chǎn)需求，長(zhǎng)三角和珠三角等沿海地區(qū)也對(duì)工業(yè)機(jī)器人有較高的需求，這是我國(guó)現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r下所自然形成的趨勢(shì)。本文根據(jù)交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)企業(yè)的地理分布以及數(shù)據(jù)庫(kù)中樣本企業(yè)的信息，將樣本劃分成東部地區(qū)與非東部地區(qū)中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局為了貫徹國(guó)家西部大開發(fā)、中部崛起、振興東北老工業(yè)基地等政策的精神，根據(jù)統(tǒng)計(jì)工作的實(shí)際需要對(duì)我國(guó)地區(qū)制定了劃分方法，其中東部地區(qū)包括北京市、天津市、河北省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、海南省10個(gè)?。ㄊ校Ｖ袊?guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局為了貫徹國(guó)家西部大開發(fā)、中部崛起、振興東北老工業(yè)基地等政策的精神，根據(jù)統(tǒng)計(jì)工作的實(shí)際需要對(duì)我國(guó)地區(qū)制定了劃分方法，其中東部地區(qū)包括北京市、天津市、河北省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、海南省10個(gè)省（市）。表5.10展示的是兩個(gè)時(shí)間序列內(nèi)根據(jù)東部地區(qū)與非東部地區(qū)分組進(jìn)行回歸的結(jié)果，可以看到不管是東部地區(qū)還是非東部地區(qū)，機(jī)器人進(jìn)口使用對(duì)性別工資差距都是正向影響，說明工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口確實(shí)會(huì)擴(kuò)大企業(yè)內(nèi)性別工資差距，且其中只有2004-2007年非東部地區(qū)的影響是顯著為正的，東部地區(qū)的影響并不顯著。表5.10根據(jù)地區(qū)分組回歸結(jié)果2004-20072011-2014東部地區(qū)非東部地區(qū)東部地區(qū)非東部地區(qū)ln0.00070.0078**0.00010.0011(0.0044)(0.0026)(0.0018)(0.0008)ln-0.0118***-0.0160***-0.0011-0.0012(0.0023)(0.0019)(0.0008)(0.0007)ln0.0612***0.0631***-0.00140.0005(0.0036)(0.0026)(0.0009)(0.0007)ln0.0023**0.0033***00.0006***(0.0008)(0.0006)(0.0002)(0.0001)ln-0.0127***-0.0088***0.0001-0.0023***(0.0024)(0.0018)(0.0007)(0.0005)ln0.0088*0.0314***0.00020.0033***(0.0044)(0.0034)(0.0008)(0.0006)ln0.0288***0.0430***0.0025*0(0.0019)(0.0015)(0.0010)(0.0009)ln0.0672***0.0857***————(0.0011)(0.0009)————ln————-0.0014-0.0007————(0.0008)(0.0007)N12207254411253819814R0.59070.62310.96310.9778年份固定效應(yīng)是是是是省份固定效應(yīng)是是是是經(jīng)驗(yàn)P值0.0570.191注：括號(hào)內(nèi)是穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；***、**和*分別表示在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著為了檢驗(yàn)地區(qū)分組回歸結(jié)果的之間的差異化程度，本文利用費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)方法對(duì)分組回歸結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，根據(jù)表5.10中的經(jīng)驗(yàn)P值顯示，2004-2007年工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口對(duì)性別工資差距擴(kuò)大有顯著的影響，這種影響在分在東部地區(qū)與非東部地區(qū)作用的情況下有顯著差別，在非東部地區(qū)工業(yè)機(jī)器人對(duì)性別工資差距的擴(kuò)大效應(yīng)要高于東部地區(qū)。自改革開放以來，我國(guó)地區(qū)間發(fā)展不平衡的現(xiàn)象就一直存在，相比于非東部地區(qū)，東部地區(qū)的人力資本水平較高，恰好能與人工智能的發(fā)展需要相匹配（蘆婷婷等，2021）。高人力資本水平意味著擁有更高的技能，工業(yè)機(jī)器人對(duì)擁有高人力資本勞動(dòng)力的替代程度較低，且東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚，就業(yè)機(jī)會(huì)相對(duì)更多，被工業(yè)機(jī)器人替代掉的勞動(dòng)力可以選擇流向其他崗位或行業(yè)，而低水平人力資本無法滿足人工智能發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力的需求。此外，由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異，我國(guó)非東部地區(qū)的制造業(yè)企業(yè)較多，所以工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口后會(huì)主要先替代非東部地區(qū)制造業(yè)的人工勞動(dòng)力。因此，相比于東部地區(qū)，工業(yè)機(jī)器人的使用對(duì)非東部地區(qū)的就業(yè)市場(chǎng)有更大的沖擊，導(dǎo)致企業(yè)性別工資差距顯著擴(kuò)大。二、高存續(xù)年限企業(yè)與低存續(xù)年份企業(yè)異質(zhì)性分析作為企業(yè)實(shí)力體現(xiàn)因素之一，存續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的企業(yè)，首先證明其已經(jīng)逐漸擺脫初入市場(chǎng)的先入者劣勢(shì)，能夠?qū)崿F(xiàn)相對(duì)穩(wěn)定的發(fā)展，甚至在市場(chǎng)上已經(jīng)有一定的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和統(tǒng)治地位，并沒有強(qiáng)烈的需要節(jié)約成本的需求，因此即使有工業(yè)機(jī)器人的加持生產(chǎn)，完善的體制和結(jié)構(gòu)讓企業(yè)不會(huì)輕易調(diào)整勞動(dòng)力需求，同時(shí)也有更多資本去緩解性別間出現(xiàn)的工資差距。相對(duì)來說，存續(xù)年齡較短的企業(yè)處于發(fā)展初期，有太多不穩(wěn)定性，內(nèi)部體制也不夠完整，技術(shù)進(jìn)步帶