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作者：肖挺;陈周永;何小钢;
单位：江西财经大学数字经济学院;江西财经大学国际经济与政治学院;
摘要：本文基于标准要素需求理论与任务框架模型，研究了2015～2023年间工业机器人价格变化对中国就业的宏微观影响。通过构建企业—省份—年份三维面板数据，采用加权法测算工业机器人价格，并运用多种计量方法识别其与就业之间的因果关系，有以下研究发现。（1）工业机器人价格下降显著促进就业增长，价格每降低1%，企业就业人数增加约0.008%。（2）在作用机制上，工业机器人价格下降降低了企业生产成本，促使企业通过降价抢占市场，由此带来的需求与产出扩张帮助实现就业增长。（3）异质性分析表明，工业机器人价格下降促进就业增长的作用在沿海地区与低技术行业中更为显著。此外，工业机器人价格下降减少了生产类岗位，但也显著增加了技术与销售类岗位，且其对高学历人员就业的促进作用明显。（4）宏观层面分析进一步验证了机器人价格下降对省级就业率的提升作用，并未发现“机器替代人”导致的就业净减少。本研究为理解自动化技术对劳动力市场的结构性影响提供了新的经验证据，对政策制定具有重要参考价值。
关键词：工业机器人;;机器人价格;;就业效应;;自动化;;任务模型
基金资助：国家自然科学基金“制造企业业务维度对服务化收益影响机制研究：基于与服务供应商合作关系的视角”（基金号：72262015）的资助
