《表4 工业智能化影响就业结构区域差异的进一步研究结果》

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《工业智能化如何重塑劳动力就业结构》

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注:这里所有模型均控制了个体因素和时间因素，经Hausman检验，各模型均为固定效应模型。其他解释变量的系数估计值未在表中汇报。通过计算受约束回归的F统计值，显示各地区虚拟变量的系数估计值是具有显著差异的。

根据本文的理论研究，东南沿海地区就业结构呈现“单极极化”的特征与过高的生活成本有密切的联系，接下来将对此进行验证。这里在基本计量模型中引入了生活成本变量和工业智能化的交互项，以及和地区虚拟变量的交互项。为了防止变量过多、自由度过小导致估计结果偏误，本文以北部沿海（3）为基准，共设置三个地区虚拟变量，将东部沿海和南部沿海地区设为同一虚拟变量，黄河中游和东北地区设为同一虚拟变量，其他地区设为同一虚拟变量，估计结果如表4所示。列Ⅰ为未加入工业智能化和生活成本变量交互项的模型估计结果，列Ⅱ为加入了二者交互项的估计结果。前三行为北部沿海地区工业智能化对不同教育程度劳动力就业需求的系数估计，其余几行分别为各地区与北部沿海地区的系数差异及其显著性。根据表4列Ⅰ所示，设置三个地区虚拟变量并未改变工业智能化将导致北部沿海、黄河中游和东北地区就业呈现“两极化”现象，而东部和南部沿海地区呈现“单极极化”现象的结论。列Ⅰ的估计结果显示，北部沿海地区的生活成本降低了高中教育程度劳动力的就业，反而增加了大学本科和研究生劳动力的就业。这在一定程度上说明，对于北部沿海地区高教育程度劳动力来说，高生活成本代表的高生活质量更具有吸引力，并不会限制他们的就业。然而东部和南部沿海地区过高的生活成本却阻碍了大学本科及以上教育程度劳动力的就业，但是对研究生劳动力就业的负向影响非常小，仅为-0.01%。其他地区生活成本对研究生劳动力就业的负向作用也很小。这意味着工业智能化发展会增加对高教育程度劳动力的需求，同时劳动力受教育程度越高，生活成本等因素对劳动力就业的影响越小。