文/邓韵雪 刘晓（湘潭大学公共管理学院，湖南湘潭 411105）

一、前言

在第四次工业革命（工业4.0）的浪潮下，我国制造业正面临新一轮的机遇与挑战。2015年，国务院印发《中国制造2025》，提出“智能制造”战略，推动我国制造业发展模式从人口红利转向技术红利。①Yu Huang and Naubahar Sharif，“From‘Labour Dividend’to‘Robot Dividend’：Technological Change and Workers’Power in South China，”Agrarian South，Vol.6，No.1，2017，pp.53-78.其中，引入工业机器人等先进自动化设备是制造业技术升级的关键一步。在中央和地方政府的大力推动下，我国制造业企业近年来开始大规模使用工业机器人等先进自动化装备替换人工，实施“机器换人”。以工业机器人为例，2020年我国新应用了约14万台工业机器人，超过欧洲和美洲国家与地区新应用工业机器人的总和（11.9万台）。①“Executive Summary World Robotics 2020 Industrial Robots，”https：//ifr.org/img/worldrobotics/Executive_Summary_WR_2020_Industrial_Robots_1.pdf.此外，在新冠疫情的影响下，企业更倾向于采用劳动密集程度较低的生产形式，并加速应用自动化生产系统。②联合国开发计划署驻华代表处：《新冠肺炎疫情对中国企业影响评估报告》，2020年。因此，“机器换人”已经成为我国制造业不可避免的发展趋势。在这一背景下，工业机器人等新技术正在深刻地重塑我国的就业市场，对我国数千万制造业工人的就业必将产生重要影响。

目前，工业机器人等自动化技术对工人就业的影响已经成为学术界的热点研究议题。③Daron Acemoglu and Pascual Restrepo，“Robots and Jobs：Evidence from US Labor Markets，”Journal of Political Economy，Vol.128，No.6，2020，pp.2188-2244.④Wolfgang Dauth，Sebastian Findeisen，Jens Sudekum and Nicole Woessner，“German Robots：The Impact of Industrial Robots on Workers，”CEPR Discussion Paper，No.12306，2017.⑤Georg Graetz and Michaels Guy，“Is Modern Technology Responsible for Jobless Recoveries？”American Economic Review，Vol.107，No.5，2017，pp.168-173.⑥程虹、陈文津、李唐：《机器人在中国：现状、未来与影响——来自中国企业-劳动力匹配调查（CEES）的经验证据》，《宏观质量研究》2018年第3期。但现有的研究结论存在一定的分歧：一方面，一些观点认为工业机器人等自动化技术将对就业产生显著的“替代效应”（substitution effect）。研究指出，与传统机器相比，机器人等自动化设备不是劳动者使用的工具，而是一种特殊的劳动力，可以取代劳动者本身。⑦Jeffrey D Sachs，Seth G.Benzell and Guillermo LaGarda，“Robots：Curse or Blessing？A Basic Framework，”NBER Working Paper，No.21091，2015.⑧Seth G.Benzell，Laurence J.Kotlikoff，Guillermo LaGarda and Jeffrey D.Sachs，“Robots Are Us：Some Economics of Human Replacement，”NBER Working Papers，No.20941，2015.因此，工业机器人等先进自动化技术将对劳动者就业造成负面冲击，特别是影响从事体力型、程序型、常规型工作任务的低技能工人的就业。其中，达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）和帕斯夸尔·雷斯特雷波（Pascual Restrepo）分析了2001年至2016年间工业机器人对美国劳动者就业的影响，发现每1000名工人中新引入1台工业机器人将导致当地就业率下降0.18%到0.34%。⑨Daron Acemoglu and Pascual Restrepo，“Robots and Jobs：Evidence from US Labor Markets，”Journal of Political Economy，Vol.128，No.6，2020，pp.2188-2244.沃夫冈·道斯（Wolfgang Dauth）等学者分析了工业机器人对德国制造业就业的影响，发现1994—2014年工业机器人造成了约23%的就业机会的流失，总计约27.5万个就业岗位。⑩Wolfgang Dauth，Sebastian Findeisen，Jens Sudekum and Nicole Woessner，“German Robots：The Impact of Industrial Robots on Workers，”CEPR Discussion Paper，No.12306，2017.此外，与国外的研究发现相类似，我国学者发现工业机器人等自动化技术正在削减我国制造业的就业岗位，并对低技能劳动者就业造成更为显著的负面影响。①程虹、陈文津、李唐：《机器人在中国：现状、未来与影响——来自中国企业-劳动力匹配调查（CEES）的经验证据》，《宏观质量研究》2018年第3期。②孙中伟、邓韵雪：《“世界工厂”的“凤凰涅槃”——中国制造业“机器换人”的经济社会意义》，《学术论坛》2020年第3期。③闫雪凌、朱博楷、马超：《工业机器人使用与制造业就业：来自中国的证据》，《统计研究》2020年第1期。例如，程虹等通过分析2015—2018年的中国企业—劳动者匹配调查数据，发现工业机器人对我国劳动力市场的整体替代效应为0.3%，而且非技能劳动者更可能被机器人替换。④程虹、陈文津、李唐：《机器人在中国：现状、未来与影响——来自中国企业-劳动力匹配调查（CEES）的经验证据》，《宏观质量研究》2018年第3期。另一方面，一些研究者反驳了上述观点，认为技术与就业具有重要的“互补效应”（complementary effect），不会造成大规模的技术性失业。⑤David H.Autor，“Why Are There Still So Many Jobs？The History and Future of Workplace Automation，”Journal of Economic Perspectives，Vol.29，No.3，2015，pp.3-30.⑥Georg Graetz and Guy Michaels，“Estimating the Impact of Robots on Productivity and Employment，”Center for Economic Performance，No.1335，2015.⑦Joonmo Cho and Jinha Kim，“Identifying Factors Reinforcing Robotization：Interactive Forces of Employment，Working Hour and Wage，”Sustainability，Vol.10，No.2，2018，pp.1-21.其中，大卫·奥特尔（David Autor）通过研究指出，自动化技术的应用可以提高企业生产率、扩大拥有新技术的企业的生产规模，从而增加新的就业岗位。⑧David H.Autor，“Why Are There Still So Many Jobs？The History and Future of Workplace Automation，”Journal of Economic Perspectives，Vol.29，No.3，2015，pp.3-30.也有研究者认为，自动化技术虽然能替代部分程序性的、重复性的操作，但是难以替代需要高度适应性、创造性、人际交流等方面的工作任务，因此短期内不会造成劳动者被机器人大规模替代。⑨Joonmo Cho and Jinha Kim，“Identifying Factors Reinforcing Robotization：Interactive Forces of Employment，Working Hour and Wage，”Sustainability，Vol.10，No.2，2018，pp.1-21.

上述前沿研究有助于我们更好地理解“机器换人”对于制造业就业的影响。但是，这些研究没有从性别视角考察“机器换人”对两性就业的异质性影响。也就是说，现有的研究存在“性别盲区”，忽视了技术升级对男性和女性工人就业的影响可能存在差异。值得注意的是，制造业是我国女性劳动力就业的重要领域。2018年，我国城镇地区制造业女性就业人数为1612.1万人，约占制造业就业人数的38.6%。⑩国家统计局、人力资源和社会保障部：《中国劳动统计年鉴2019》，中国统计出版社，2019年，第151页。因此，女性能否在制造业中获得平等的就业机会对于促进女性就业、推动两性平等具有重要意义。那么，在新一轮工业革命背景下，我国制造业“机器换人”如何影响了女性的就业份额？工业机器人等先进的自动化技术能否推动两性就业平等？“机器换人”对女性就业的影响在不同类型的企业中是否存在差异？这些问题成为学术界和社会需要思考的重要问题。

因此，本研究基于对广东省制造业521家企业的调查数据，分析了我国制造业“机器换人”对女性就业份额的影响，从而探讨“技术升级”与“性别就业平等”之间的内在关系。首先，本文将分析“机器换人”对制造业企业中女性就业份额的总体效应；其次，分析在不同类型的企业中“机器换人”对女性就业份额的异质性影响；再次，本文将对研究结果进行稳健性检验；最后，在实证研究的基础上，本文将提出技术升级背景下推动两性就业平等的政策建议。

二、关于技术升级与制造业两性就业差距的研究

本文中，“机器换人”是指应用机器人、电脑数值控制机器（computer numerical control machine，CNC）等先进自动化技术替代人工劳动的过程，其本质是“工作自动化”（automation of work），属于“技术升级”的范畴。目前，技术升级对女性就业影响的有关研究主要有以下两种观点。

第一，一些研究从生产条件和性别技能束（gendered skill set）视角出发，认为技术升级将减少对体力劳动的要求、缩小两性在技能上的差异，从而增加女性的就业机会。研究者认为，男性与女性拥有的技能束存在差异：男性在体力和运动技能（motor skill）上更占有优势，而两性在认知能力（cognitive skill）上不存在显著差异。①Michelle P.Rendall，“Brain versus Brawn：The Realization of Women’s Comparative Advantage，”IEW Working Paper，No.491，2010.在技术升级背景下，一方面自动化技术可以替代劳动者从事部分繁重的体力劳动，从而减少了对体力和运动技能的要求；另一方面，新技术会增加对认知技能的需求。因此，技术进步会弱化男性在工作中的比较优势，有利于女性进入传统上由男性主导的蓝领职业。②Paul Beaudry and Ethan Lewis，“Do Male-Female Wage Differentials Reflect Differences in the Return to Skill？Cross-City Evidence from 1980-2000，”American Economic Journal：Applied Economics，Vol.6，No.2，2014，pp.178-194.该理论认为，技术升级有利于增加制造业中女性的就业机会。在实证研究方面，金惠君（Chinhui Juhn）等学者基于对1991年至2000年墨西哥制造业的研究，指出技术升级导致生产工作降低了对劳动者的体力消耗和运动技能的需求，进而提高了女性在蓝领工作中的就业率。③Chinhui Juhn，Gergely Ujhelyi and Carolina Villegas-Sanchez，“Men，Women，and Machines：How Trade Impacts Gender Inequality，”Journal of Development Economics，Vol.106，No.1，2014，pp.179-193.吴清华等学者分析了1991—2017年工业机器人对49个国家就业总量的影响，发现工业机器人对女性劳动者的就业增益效应高于男性，而且对工业部门女性的就业促进效应更为明显。④吴清华、周晓时、朱兰：《工业机器人对就业的异质性影响——基于发展阶段与行业的分析》，《中国科技论坛》2020年第4期。

第二，其他一些研究提出了相反的观点，认为技术升级并不必然扩大女性的就业份额，反而可能对女性就业造成负面影响。学者从“技术女性主义”（techno-feminism）视角出发，指出在父权制社会中，技术领域铭刻了男性统治群体的性别意识形态，技术的研发、生产、应用、评估等环节通常由男性主导，女性往往被边缘化。⑤Sandra Harding，Whose Science？Whose Knowledge？Thinking from Women’s Lives.Ithaca and New York：Cornelll University Press，1991.⑥Judy Wajcman，Feminism Confronts Technology.University Park：Pennsylvania State University Press，1991.因此，技术领域对于女性而言仍然是一个“异化的世界”。⑦David F.Noble，A World Without Women：The Christian Clerical Culture of Western Science.New York：Afred A.Knopf，1992.学者进一步指出，科学技术领域并非简单地排斥女性个体，而是排斥女性气质。自动化技术、电脑技术、信息技术等科技领域强调理性、逻辑思维、竞争、效率等特质，这些特质通常被视为男性气质（masculinity）的组成部分。①Sally Hacker，“The Culture of Engineering：Woman，Workplace and Machine，”Women’s Studies International Quarterly，Vol.4，No.3，1981，pp.341-353.②Judith S.McIlwee and Gregg Robinson，Women in Engineering：Gender，Power，and Workplace Culture.Albany：State University of New York Press，1992.③Marisa D’Mello，“Gendered Selves and Identities of Information Technology Professionals in Global Software Organizations in India，”Information Technology for Development，Vol.12，No.2，2006，pp.131-158.科学技术领域的“性别等级制”及其“男性文化”不利于女性发展与科技有关的人力资本，不利于女性在技术升级过程中获得平等的就业机会。在技术升级背景下，一方面技术升级会增加对软件工程师、机器人工程师等中高技能就业岗位的需求，但这些岗位通常被男性获得，从而削减女性的就业机会。④Alan Felstead，Duncan Gallie，Francis Green and Ying Zhou，Skills at Work：1986 to 2006.Oxford：SKOPE（ESRC Centre on Skills，Knowledge and Organisational Performance），2007.例如，切瓦特·阿克索伊（Cevat Aksoy）等学者基于对2006年至2014年欧洲20个国家的数据分析，发现工业机器人的应用造成女性在中等技能工作群体中的比重降低，女性比男性更难获得中等技能工作。⑤Cevat G.Aksoy，BerkayÖzcan and Julia Philipp，“Robots and the Gender Pay Gap in Europe，”European Economic Review，Vol.134，No.6，2021.另一方面，由于女性集中于低技能、重复性、程序性、不稳定的就业部门，使得女性更容易被新技术替代，造成女性就业份额下降。⑥Susan Joekes，“Trade-Related Employment for Women in Industry and Services in Developing Countries，”UNRISD Occasional Paper，No.5，1995.⑦Ruth Pearson，“Male Bias and Women’s Work in Mexico’s Border Industries，”in Diane Elson（ed.），Male Bias in the Development Process.Manchester，U.K.：Manchester University Press，1995，pp.133-163.⑧Gunseli Berik，“Mature Export-Led Growth and Gender Wage Inequality in Taiwan，”Feminist Economics，Vol.6，No.3，2000，pp.1-26.⑨Jomo K.Sundaram，“Export-Oriented Industrialization，Female Employment and Gender Wage Equity in East Asia，”Economic and Political Weekly，Vol.44，No.1，2009，pp.41-49.其中，贡塞利·贝里克（Gunseli Berik）分析了20世纪80年代以后我国台湾省制造业就业的情况，发现制造业技术升级造成台湾省女性就业比重下降，扩大了两性在就业机会方面的不平等。⑩Gunseli Berik，“Mature Export-Led Growth and Gender Wage Inequality in Taiwan，”Feminist Economics，Vol.6，No.3，2000，pp.1-26.乔莫·桑达拉姆（JomoSundaram）基于对韩国、马来西亚、泰国、印度尼西亚等东亚和东南亚国家的研究，指出技术升级造成女性在制造业中的就业份额下降。⑪Jomo K.Sundaram，“Export-Oriented Industrialization，Female Employment and Gender Wage Equity in East Asia，”Economic and Political Weekly，Vol.44，No.1，2009，pp.41-49.伊丽莎白·福塞尔（Elizabeth Fussell）分析了新技术对墨西哥就业市场的影响，发现技术改造主要增加企业对熟练男性劳动者的用工需求。⑫Elizabeth Fussell，“Making Labor Flexible：The Recomposition of Tijuana’s Maquiladora Female Labor Force，”Feminist Economics，Vol.6，No.3，2000，pp.59-79.

总体而言，上述研究为我们了解技术升级对两性就业平等的影响提供了重要的分析思路和实证资料。但是，已有的文献仍存在两点不足：第一，上述研究大部分聚焦于国外的情况，也有一些聚焦于境外开展研究，而有关“机器换人”对我国大陆制造业女性就业的实证研究目前仍十分缺乏。由于我国制造业规模总量大、制造业结构与其他国家存在不同，因而“机器换人”对我国制造业女性就业的影响可能存在差异，需要通过实证研究进行探讨。第二，现有的研究主要讨论了技术升级对女性就业份额的总体性影响，没有具体讨论该影响在不同类型企业中的异质性。由于不同类型制造业企业的产品市场、行业类型、发展阶段等情况存在差异，因而“机器换人”对女性就业份额的影响也可能存在不同。鉴于这些实际情况，本研究将基于企业问卷调查数据，分析“机器换人”对制造业女性就业份额的影响及其在不同类型企业中的异质性影响。

三、实证研究

（一）调研地点和数据选择

本研究的调查地点是广东省。该省是我国的制造业大省，2020年规模以上制造业增加值和规模以上制造业企业数量均位居全国第一。①广东省工业和信息化厅：《省政府新闻办召开广东省“十四五”〈规划纲要〉新闻发布会》，2021年4月25日。http：//gdii.gd.gov.cn/zxft3285/content/post_3269668.html，访问日期：2022年5月18日。同时，广东省也是我国推行“机器换人”的前沿地带。2015年，该省推出《广东省智能制造发展规划（2015—2025年）》，投入9420亿元推动1950家规模以上企业引入工业机器人等先进技术。此外，广州、深圳、东莞、佛山等市也推出了相应的支持政策，鼓励企业开展机器人研发和应用。例如，东莞市于2014年推出《东莞市推进企业“机器换人”行动计划（2014—2016年）》，为应用工业机器人、CNC机器等自动化技术的企业提供补贴，推动企业技术升级。在此背景下，“机器换人”已经成为该省制造业的普遍发展趋势。因此，广东省为我们了解“机器换人”及其对女性就业份额的影响提供了很好的观察机会。

本文的研究资料来自2021年“广东企业-员工匹配调查数据”（Guangdong Employer-Employee Survey，GDEES 2021）。2021年1-3月，华南师范大学等单位的研究人员组织实施了GDEES调查，本文第一作者参与了调查。调查覆盖制造业、服务业和建筑业等行业，主要内容为2020年企业的生产经营情况和员工的工作生活状况。调研根据广东省各地的经济总量和用工规模采取配额抽样方法。其中，广州和深圳抽样调查200家企业，东莞、惠州、中山和珠海抽样调查120家企业，其他城市调查80～100家企业。在被调查的企业中，每家企业调查5名员工。调研共收集2053份有效企业问卷和9917份有效员工问卷。由于本文的研究对象为制造业企业，经过数据筛选，被纳入本研究的制造业企业样本为521家。其中，没有开展“机器换人”的企业占50.28%，开展了“机器换人”的企业占49.72%。

（二）变量选取

1.因变量

本文的因变量为制造业企业中的女性就业份额。笔者通过企业问卷中的问题“目前，您企业的全日制员工中，女性所占百分比是多少？”来了解该企业中女性就业人数占所有员工人数的比例。

2.解释变量

本文的核心解释变量是企业是否开展“机器换人”。通过企业问卷中的问题“企业在生产或服务过程中，是否引入机器人、CNC机床等自动化或智能化设备来替代人工？”来识别。作者采用二值变量，1表示企业开展了“机器换人”（称为自动化企业），0表示企业没有开展“机器换人”（称为非自动化企业）。

3.控制变量

第一，企业控制变量包括：企业所有制、企业年龄、企业用工规模、是否高新技术企业、产品主要市场、企业是否有工会、企业年均利润、企业年均人工成本、一线员工月平均工资。第二，行业控制变量包括：是否是劳动密集型企业、技术密集型企业、资本密集型企业。第三，地区控制变量：是否位于珠三角地区。变量的处理及描述性统计结果如表1所示。

表1 总体样本的描述性统计（N＝521）

（三）描述性统计

表2呈现了自动化企业和非自动化企业中的女性就业份额和性别就业差距。性别就业差距（gender employment gap）是指男性与女性就业比例差值，计算方式是男性就业人数占总就业人数的比例减去女性就业人数占总就业人数的比例。数据显示，在没有开展“机器换人”的企业中，女性就业份额平均为47.08%，性别就业差距为5.84%；而在开展了“机器换人”的企业中，女性就业份额平均为41.32%，性别就业差距为17.35%。因此，描述性数据显示，在自动化企业中，女性的就业份额低于非自动化企业，性别就业差距也更大。

表2 自动化企业与非自动化企业中的女性就业份额与性别就业差距比较（N＝521）

四、实证结果

（一）OLS回归结果

本文首先运用OLS模型估计制造业企业“机器换人”对女性就业份额的影响。表3中模型1至模型3依次纳入关键变量“机器换人”、企业控制变量、行业和地区控制变量。回归结果表明，随着控制变量的逐步加入，企业开展“机器换人”对女性就业的影响逐渐增加，回归系数始终为负。在控制企业控制变量、行业和地区控制变量后，企业“机器换人”与女性就业份额之间的关系为负，且在1%的水平上显著。因此，结果显示制造业企业开展“机器换人”显著降低了女性就业份额。

表3 “机器换人”对女性就业份额的影响

其他企业控制变量的估计结果与已有的研究发现较为接近。首先，与私营企业相比，外资企业更倾向于雇用女性劳动力。其次，企业规模与女性就业份额呈显著正向影响，说明企业规模越大，女性就业份额越高。再次，出口导向型企业的女性就业份额显著高于非出口导向型企业。此外，企业年均利润、企业年均人工成本、一线员工薪资与女性就业份额呈显著负向关系，说明企业利润越高、一线员工工资越高、福利越好，女性就业份额就越低。这一结果证明了就业市场存在性别隔离，女性就业岗位通常集中在低利润、低工资、低福利的企业。最后，企业年龄、高新技术企业对女性就业份额不具有显著性影响，同时工会对女性就业份额也不存在显著性影响，说明工会没有显著促进女性就业份额。

（二）稳健性检验

考虑到数据样本可能存在的内生性问题，本文采用倾向得分匹配方法来构建企业“机器换人”对女性就业份额的反事实框架来纠正可能的“样本自选择”问题。

1.模型构建

本文的反事实研究框架分析步骤如下：首先，计算倾向得分。尽可能地将同时影响企业“机器换人”与女性就业率的因素纳入概率预测模型中，运用logit模型计算企业实施“机器换人”的倾向得分值。然后，进行倾向得分匹配。为获得稳健结果，本文采用k近邻匹配、卡尺匹配、卡尺内k近邻匹配和核匹配多种匹配方式，并用bootstrap进行500次抽样来获得标准误。当得到精确的倾向得分估计后，需要对匹配后的实验组和对照组进行协变量的平衡性检验，保证样本在实验组和对照组中均衡分布。最后，计算平均处理效应。包括实验组的平均效应（ATT）、对照组的平均效应（ATU）、全样本的平均效应（ATE）。①陈强编著《高级计量经济学及stata应用》（第二版），高等教育出版社，2014年，第543页。其中，实验组的ATT表示企业实施“机器换人”对女性就业份额的影响，对照组ATU表示未实施“机器换人”企业的女性就业份额均值，全样本ATE反映的是随机样本的女性就业份额均值。

2.平衡性检验

表4反映了运用k近邻匹配的方法所得到的平衡性检验结果。一般要求匹配后处理组和对照组在主要特征变量上无显著差异。①James J.Heckman，Hidehiko Ichimura and Petra E.Todd，“Matching as an Econometric Evaluation Estimator，”Review of Economic Studies，Vol.64，No.4，1997，pp.605-654.如果匹配后样本间差异显著，说明匹配效果不佳。从表4中可以看出，变量匹配后的标准化偏差的绝对值小于10%。从均值t检验结果来看，除企业所有制中国营（集体）、企业年龄两个变量以外，处理组和对照组的大部分变量在匹配前t值显著，而匹配后t值不显著。这说明匹配后处理组和对照组之间没有系统性差异，有效解决了样本选择偏差引发的内生性偏误。

表4 平衡性检验结果

3.企业实施“机器换人”对女性就业份额的影响效应测算

为保证样本结果的稳健性，本文运用不同的PSM方法对样本进行了四次匹配，结果显示，四种估计结果具有一致性，近邻匹配、卡尺匹配与核匹配的平均处理效应（ATT）均在5%的显著性水平上通过检验，卡尺内k近邻匹配的ATT在1%水平上显著。在一对四近邻匹配、卡尺匹配、卡尺内k近邻匹配以及核匹配四种匹配策略下，研究发现，企业实施“机器换人”使女性就业份额分别降低了6.040%、5.465%、6.311%、5.434%。PSM结果与前文OLS模型结果具有一致性，表明企业若实施“机器换人”，其女性就业份额将显著下降（见表5）。

表5 倾向得分匹配的处理效应

（三）异质性分析

接下来，本文将探讨“机器换人”对女性就业份额的影响在不同类型的企业中是否存在差异。具体而言，本文从所属行业、企业生命周期、销售市场三个层面分析“机器换人”对企业女性就业份额的影响。

1.不同行业的企业开展“机器换人”对女性就业份额的影响

根据林霓裳的研究，本文将问卷中涉及的计算机、通信和电子设备制造业，纺织、服装、皮革、制鞋制造业等9个细分行业划分为技术密集型、资本密集型和劳动密集型三大行业子样本①林霓裳：《我国商品贸易对就业的影响效应分析》，硕士学位论文，首都经济贸易大学，2010年。，并对子样本进行倾向得分匹配，以探讨企业开展“机器换人”对不同行业的女性就业份额的影响。

表6报告了在多种匹配策略下三大行业子样本企业实施“机器换人”对女性就业份额的影响效应。结果显示，在劳动密集型行业，企业应用工业机器人等自动化技术对于女性就业份额有显著负面影响。在资本密集型和技术密集型行业，企业应用自动化技术对女性就业份额也具有负面影响，但是并不显著。因此，在劳动密集型行业中，企业“机器换人”对女性就业份额的影响更明显。

表6 不同行业的企业，“机器换人”对女性就业份额的影响

2.不同生命周期的企业开展“机器换人”对女性就业份额的影响

借鉴李小瑛和吴鑫杰的研究，本文将企业划分为三个类型：初创期（1～6年），成长期（7～11年）和成熟期（12年及以上）。①李小瑛、吴鑫杰：《劳动成本上升如何影响企业机器换人投入？——来自广东制造业企业的证据》，《华东理工大学学报》（社会科学版）2021年第1期。表7报告了不同生命周期的企业开展“机器换人”对女性就业份额的影响。结果显示，处于初创期和成长期的企业应用工业机器人等新技术不会对女性就业份额造成显著影响。而处于成熟期的企业，开展“机器换人”对女性就业份额产生了负向影响，且在5%的水平上显著。

表7 不同生命周期企业，“机器换人”对女性就业份额的影响

研究指出，雇主在雇用选择中歧视女性，会对企业的生产率和利润造成负面影响。②Gary S.Becker，The Economics of Discrimination.Chicago：University of Chicago Press，1971.处于初创期和成长期的企业通常缺乏资源、市场统治能力较弱，而成熟期的企业通常拥有更丰富的资源和市场统治能力。③曹裕、陈晓红、王傅强：《我国企业不同生命周期阶段竞争力演化模式实证研究》，《统计研究》2009年第1期。因此，处于初创期和成长期的企业可能被迫减少歧视女性劳动力行为，通过雇用女性劳动力提高企业利润和生产效率。成熟期企业则具有更强的能力进行性别偏好选择，因此造成女性就业份额显著下降。

3.不同销售市场的企业开展“机器换人”对女性就业份额的影响

本文根据企业产品的主要销售市场，将企业划分为出口导向型企业和非出口导向型企业两类处理组，并利用PSM分别对不同处理组的平均处理效应进行估计。表8显示，两种类型的企业应用工业机器人等自动化技术对女性就业份额的影响存在明显不同。“机器换人”对出口导向型企业的女性就业份额影响并不显著，且两者间存在正向关系。这可能是因为出口导向型企业通常面临更为激烈的市场竞争，因此会削弱雇主对女性的歧视①郑妍妍、李磊、刘鹏程：《出口与企业雇佣的性别偏好——来自中国制造业企业的经验证据》，《国际贸易问题》2018年第12期。，从而使得新技术的应用没有显著降低女性就业份额。而在非出口导向型企业中，“机器换人”对女性就业份额产生了负向影响，且多在1%的水平上显著。这说明非出口导向型企业在应用自动化技术的过程中更可能存在男性雇用偏好，从而显著降低女性就业份额。

表8 不同销售市场的企业，“机器换人”对女性就业份额的影响

五、结论

本文利用2021年广东省制造业企业调查数据，分析了“机器换人”对女性就业份额的影响。笔者发现，制造业企业开展“机器换人”显著降低了女性就业份额，进一步扩大了性别就业差距。笔者认为，新一轮技术升级并没有推动性别就业平等，反而增加了女性在制造业就业领域中被挤出的风险。因此，本文验证了“技术女性主义”的观点，工业机器人等自动化技术并非性别中立，而是铭刻了性别权力关系，不利于女性劳动力的就业。随着我国制造业“机器换人”的推广和深化，新技术对女性就业的“挤出效应”可能将更加明显，成为推动性别就业平等的新挑战。

此外，本文进一步分析了“机器换人”对制造业企业中女性就业份额的异质性影响。研究发现：第一，与资本密集型和技术密集型行业相比，制造业“机器换人”对劳动密集型行业中的女性就业份额的负面影响更为显著。这可能是因为在劳动密集型行业中，女性通常从事流水线工作，工作任务具有简单、重复、低技能等特点。②Ngai Pun，Made in China：Women Factory Workers in a Global Workplace.Durham，NC.：Duke University Press，2005.在引入自动化技术的过程中，这些工作岗位更可能被工业机器人等设备替代，因而显著降低女性就业份额。第二，处于初创期和成长期的企业实施“机器换人”不会显著降低女性就业份额，但处于成熟期的企业开展“机器换人”会对女性就业份额造成显著负向影响。这说明随着企业的成熟和发展，应用工业机器人等自动化技术将对女性就业产生更明显的挤出效应。这会造成女性难以随着企业的成熟发展和技术升级获得相应的“技术红利”，难以获得更高质量的就业机会和更好的职业发展机会。第三，出口导向型企业开展“机器换人”不会显著降低女性就业份额，但是非出口导向型企业实施“机器换人”则会对女性就业产生显著的挤出效应。目前，我国正在推动“内循环”战略，将过往的“外循环为主，内循环为辅”的主次转变过来，通过扩大内需推动经济转型发展。随着我国制造业企业产品销售市场的转变，在“机器换人”的过程中对女性的就业歧视可能加深，从而进一步降低女性就业份额。因此，我们需要密切关注这一转型对性别就业平等的影响。

为什么制造业“机器换人”会扩大两性就业不平等？笔者认为，其中一个重要原因是技术升级推动了工厂工作对劳动者技能需求的转变，而新技能的形成过程中存在明显的性别不平等。在应用工业机器人等新技术之前，工厂工作对劳动者的主要要求不是具有较高的受教育程度或较高的职业技能，而是要有灵巧的手指（nimbel fingers）。①Diane Elson and Ruth Pearson，“‘Nimble Fingers Make Cheap Workers’：An Analysis of Women's Employment in Third World Export Manufacturing，”Feminist Review，Vol.7，No.1，1981，pp.87-107.与男性相比，女性被认为更加手巧，更适合流水线上繁琐、细致、重复性的工作，因此低技能、低工资的打工妹在改革开放初期受到跨国资本的青睐。②Ching-Kwan Lee，Gender and the South China Miracle：Two Worlds of Factory Women.Berkeley and Los Angeles：University of California Press，1998.但是，工业机器人等新技术的应用，可以替代重复性的简单劳动，从而降低对手指灵巧度的需求；同时，新技术使得工厂工作变得更加专业化和技术化，进而提高了对劳动者专业技能水平的需求。对我国广东省制造业的实证研究发现，在企业实施“机器换人”后，用工需求量最大的3类岗位是机器设备维护员、机器设备操作员、技术产品研发员。③孙中伟、邓韵雪：《“世界工厂”的“凤凰涅槃”——中国制造业“机器换人”的经济社会意义》，《学术论坛》2020年第3期。与技术升级前的低技能的流水线工作相比，这些新创造的岗位往往要求劳动者具有一定的技能水平，特别是要掌握有关数控、机械、自动化技术、机器人技术、软件编程等方面的专业技术。但是，这些技术往往具有明显的男性文化特征。在主流的性别文化中，女性被认为缺乏理性思维、逻辑思维、竞争性等，因此不适合学习上述技术，从而不利于女性培养有关的专业技能。例如，邓韵雪和许怡的研究发现，很少有女性参加机器人培训学院等商业培训机构的技能培训。④邓韵雪、许怡：《“技术赋权”还是“技术父权”——对智能制造背景下劳动者技能提升机会的性别差异考察》，《科学与社会》2019年第3期。由于女性在机器人、软件编程等方面的人力资本较低，使得她们更难获得有关的就业岗位。在此背景下，女性劳动力面临“低端替代”和“高端排斥”的双重困境：一方面，低技能的简单重复类劳动被机器人替代；另一方面，新创造的中高技能岗位很难被女性获得，因此造成女性在制造业企业中的就业份额快速下降，从而扩大了两性的就业差距。

笔者认为，为防止技术升级进一步扩大性别就业不平等，亟须落实有针对性的政策和措施，建构“技术升级”与“性别平等”协同发展的新模式。首先，需要挑战自动化技术领域的男性文化和性别等级制度，鼓励女性学习与工业机器人等新技术有关的知识和技能，为女性获得与自动化技术有关的就业岗位提供制度支持。其次，需要激发工会和妇联在推动性别就业平等方面的作用。笔者发现，当前企业工会还没有起到在技术升级背景下保障女性就业机会的作用。目前，“机器换人”已经对制造业女性就业造成不利影响，工会和妇联等组织应发挥在反对就业性别歧视方面的作用，推动两性在就业机会方面的平等。采用上述措施，我们可以为女性提供平等的就业机会，支持女性获得经济独立、提升技能人力资本，从而推动技术升级背景下的性别就业平等。