《表2 工业机器人应用对制造业就业总量影响的基准回归》

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《工业机器人应用对制造业就业的影响——基于中国地级市数据的实证研究》

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注：括号内为t值；***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

如上述结果所示，Kleibergen Paap rk LM统计量的值为961.001，在1%显著水平上拒绝不可识别的假设，因此本文选择的工具变量不存在不可识别问题。同时，Cragg Donald Wald F统计量的值为230 000，显著大于Stock Yogo弱工具变量在10%显著水平上的临界值16.38，因此本文选择的工具变量不存在弱工具变量问题。综上所述，本文选择的工具变量是非常有效的。由表2中的实证结果可以发现，机器人渗透率对制造业就业的影响都是显著为负的。第六个完整模型的实证结果表明，机器人渗透度每提高1个单位，即每千人的机器人拥有量增加1台，制造业就业总量下降3.35%，且在1%水平上显著。与基准回归结果对比可以发现，基准回归低估了机器人渗透度对就业的影响，在进行IV处理之后，相关影响系数由1.98%提升到3.35%。