工业机器人应用、 制造业就业转移与劳动者健康
组会情况
会议时间：2025年11月18日 晚18：00
会议地点：启铸恭温楼a101
会议主讲：佟浩清（24级）
出席人员：教师：王启超
学生：佟浩清（24级）、宋桂燕（25级）、罗林玲（25级）、冯安吉（25级)、葛静（25级）
统筹安排：佟浩清（24级）
会议记录：冯安吉（25级）
会议内容：文献分享与讨论
文献信息：蔚金霞,高文书.工业机器人应用、制造业就业转移与劳动者健康[J].经济学动态,2025,(09):172-191.
摘要
研究背景
党的二十大报告强调强化就业优先政策，而工业机器人广泛应用对制造业就业产生较大冲击，虽其对就业的影响存在任务替代、生产率提升及新岗位创造三类效应，但多数研究表明负面替代效应占主导，使得2013-2019年制造业城镇单位就业人员占比与平均工资年增长率均下降，被替代劳动者就业转型问题受关注。同时，现有研究多聚焦就业总体静态影响，较少关注微观个体就业转移动态过程及被挤出劳动者健康状况，而健康对劳动者福祉与经济社会发展至关重要，故需考察工业机器人应用下制造业劳动者就业转移及对其健康的影响，为政策制定提供依据。
研究假说
假说1：被制造业挤出的劳动者，向其他非农领域转移难度较大，更易陷入非农失业或退出就业市场。
假说2：制造业就业挤出后，未成功转移而失业或退出就业的劳动者健康会显著恶化，成功转移至其他非农领域的劳动者也可能面临健康风险。
数据来源
一是国际机器人联合会（international federation of robotics，IFR）所发布的数据集。该数据集覆盖了1993年至2019年间，全球各国家（地区）分属不同行业的工业机器人存量与增量详情。基于这项数据构建的工业机器人渗透度指标，已成为学术界公认的衡量工业机器人应用程度的权威方法。
二是本文的核心微观数据，来源于2010年至2020年的中国家庭追踪调查（CFPS）。该调查是一项全国范围的追踪调查项目，自2010年启动基线调查，遵循每两年一轮的频率进行追踪，调查内容广泛涵盖就业状况、健康状况等。
实证研究
1.工业机器人应用下的制造业就业转移
（1）变量选取
被解释变量：劳动者就业转移情况。
核心解释变量：工业机器人渗透度。
下标s表示行业，c表示城市，t表示年份，t0为基期；robotst表示行业s在年份t的工业机器人安装量，Lst0表示行业s的基期就业人数；
表示城市c中行业s的基期就业份额。
控制变量：个体层面的控制变量包含年龄及其平方项，婚姻状况，受教育程度，上一轮调查时的健康状况。城市层面的控制变量，主要包括人均地区生产总值的对数值、第二产业、第三产业增加值占GDP比重、职工平均工资对数值，以及国际互联网用户数，为了避免当期机器人应用对经济发展指标的影响，城市层面的变量均控制的是前一期的水平。
（2）模型设定
下标i表示个体，c表示城市，t表示年份；
被解释变量mict,t+2为c城市t时期在制造业部门个体i在t+2时期的就业转移状态；
核心解释变量Robotct表示城市c在t时期的工业机器人渗透度；
Xict为个体层面的控制变量；Zct−1为城市层面的控制变量；
δi和μt分别表示个体和年份固定效应；εict为随机扰动项。
（3）基准回归结果
（4）稳健性检验
内生性检验：构造工具变量
n表示国家；
是各城市在基期的行业就业份额；
为各国各行业的工业机器人安装量水平；
为各国各行业的基期就业水平。
工具变量估计:
面板数据多元Logit估计:
PSM估计:
（5）机制检验
机制一：服务业就业吸纳能力
机制二：个体失业保障能力
机制三：地区劳动力市场基础
地区就业压力（失业率）— 就业转移的 “阻力变量”。
维度 2：地区社会保障水平（失业保险参与率）— 就业稳定的 “制度支撑”
讨论：
1.在变量选取的公式中为什么选择基期t0来计算而不是t。
2.在控制变量中为什么没有加入第一产业。
3.表5中是否需要在控制变量中加入单独的失业保险参与率项。
2.制造业就业转移对劳动者健康的影响
（1）模型设定
被解释变量为c城市t−2时期在制造业部门就业个体i到t期的健康变化；
核心解释变量mict−2,t表示c城市t−2时期在制造业部门就业个体i到t时期的就业转移情况；
Xict为个体层面的控制变量；
Zct−2为t−2时期城市层面的控制变量；
δi和μt分别表示个体和年份固定效应；
εict为随机扰动项。
（2）估计结果
（3）机制分析
机制一：家庭经济因素（健康恶化的 “物质基础冲击”）
机制二：综合感知因素
机制三：就业质量因素 —工作收入降低
机制三：就业质量因素 —就业充分性下降
机制三：就业质量因素 —工作稳定性下降
机制三：就业质量因素 —职业地位下滑
机制三：就业质量因素 —福利保障水平下降
研究结论
随着工业机器人的广泛应用，原制造业部门的就业群体维持本部门就业的概率显著降低，且他们并未转向其他非农就业部门，而是更多地遭遇了非农失业或退出。
服务业就业吸纳能力是决定被工业机器人挤出的劳动者是否能够顺利转向其他非农就业领 域就业的关键因素，个体的失业保障能力以及所在地区基础劳动力市场健康状况，是维持其制造业就业的基础条件。
相较于能够维持制造业就业的群体，那些因就业挤出而非农失业或退出的劳动者，在 自评健康、他评健康及客观健康方面均出现了显著的恶化。成功转换至其他非农就业领域的劳动者同样面临着健康下滑的潜在风险。
政策启示
首先，应积极开拓非农就业岗位，并为面临职业转换的劳动者提供全面的服务与支持。
其次，应提高非农就业领域的就业保障水平，避免就业质量下滑。
最后，应着力加强失业保障体系的建设，扩大失业保险的覆盖范围，提升其保障水平，确保失业 人员在失业期间能够获得充足的经济支持和再就业能力培训，从而避免他们陷入长期失业或退出劳 动市场的风险。
教师点评
论文优缺点评价
1.论文创新性地发现工业机器人应用对健康的负面影响。
2.指出论文存在逻辑链条过长、机制分析繁杂的问题。
3.认为遗漏变量讨论不足，健康影响因素未充分控制。
学术研究建议
1.强调研读高水平论文的重要性，建议学硕同学多读A类期刊文献。
2.提醒文献选择要与研究方向相关，注重模仿创新而非简单复制。
3.建议尽早确定研究方向，保持学术专注度。
END
【声明】推文仅代表文章原作者观点，
以及推文作者对文献的理解。
汇报|佟浩清
编辑|宋桂燕
审核|王启超
