近日，beat365硕士研究生刘叩明同学在其导师何小钢教授指导下，研究成果发表在权威B+期刊《数量经济技术经济研究》（2023年第四期），论文题目为《机器人、工作任务与就业极化效应——来自中国工业企业的证据》。
该文尝试从理论和实证上研究机器人对中国就业极化的影响效应及其机制。首先通过构建一个“机器人—工作任务”模型阐述机器人导致就业极化的理论机制，由于机器人与常规任务劳动力的替代弹性要高于其与非常规任务劳动力的替代弹性，且与后者具有较强的互补性，因此非常规任务劳动力相比于常规任务在就业中更具优势，导致产生就业极化效应。在实证检验中，利用2000~2013年中国工业企业数据和海关贸易数据的匹配数据确认了这一点。研究结论显示：相比于常规任务劳动力，机器人显著促进了非常规任务劳动力就业，形成就业极化效应。而且，机器人的就业极化效应在非国有企业、出口贸易企业、规模较大企业中更为显著。进一步的证据表明，机器人确实是通过常规任务岗位替代效应和非常规任务岗位创造效应导致了就业极化。此外提供证据验证，相比于技能偏向，机器人更多体现的是工作任务偏向属性（RBTC）。研究结论深化了机器人如何影响就业结构的理解，为数字经济条件下的高质量就业政策提供了重要参考。
