《表5 基于职业可替代性差异的检验结果(lnemp)》

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《工业机器人加剧了就业波动吗——基于中国工业机器人进口视角》

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注:括号内为稳健标准误；***、**和*分别代表1%、5%和10%的显著性水平。

劳动力被工业机器人替代的可能性取决于其所从事的职业或所执行的生产任务是否需要具备一定的感知能力、主观能动性和创造力等。因此，Frey和Osborne（2017）[28]基于这些技能特征，采用机器学习的方法，测算了人工智能对美国700多个职业的替代风险，他们按照替代概率将职业分为高、中、低风险三类，发现一些包装人员、生产及运输设备操作人员属于高风险类别，而专业技术人员、化学研究人员等则属于低风险类别。考虑到替代风险的差异性，本文借助Frey和Osborne（2017）的美国职业风险替代概率指标，先将其匹配到中国的职业数据层面，然后按照职业就业份额比重匹配到行业层面（1），最终通过区分高、中、低风险三个组分别考察机器人技术对就业风险的冲击。表5汇报了异质性回归结果，机器人应用对就业风险的扰动效应主要发生在高风险和中等风险组（各约占34%和36%），低风险组并不存在。由于本文样本中制造业部门占比最大，并且这些部门主要分布在高风险或中等风险类别，因此，以上检验结果基本符合预期。