本文是一篇经济论文，本文分析了我国智能制造对就业的影响机理。借助测度的智能制造发展水平和相关变量数据进行线性面板回归的实证检验，并对不同时间段和不同区域的样本进行线性回归，分析智能制造对就业的异质性影响。
第一章 绪论
第一节 研究背景和研究意义
一、研究背景
我国被称为制造大国，不仅由于我国的制造能力非常强，还由于我国具有较强的制造业竞争力。德勤对全球制造业竞争力指数进行了研究，于2010年、2013年和2016年发布了研究结果。制造业竞争力主要看各个国家对基础设施建设、创造就业机会、以及对生产总值的贡献等方面的影响力。研究发现，中国的制造业综合实力排名首位，但根据五年内国家的制造业发展和业绩，预测其排名将会下降到世界第二。与其他国家相比，我国在雇员教育、基础设施建设、信息化程度、资源利用效率、自主创新能力等方面还存在着明显的差距。2013年，德国、美国先后提出了“德国工业4.0战略”和“先进制造业合作指导”，我国的制造业发展面临严峻的挑战。我国要实现由制造大国向制造强国的转变，就必须把制造业和科学技术结合起来，助推制造业转型升级。2015年5月8日，中国国务院正式印发《中国制造2025》，文件指出现阶段要加快新一代信息技术与制造业深度融合，以推进智能制造为主攻方向，强化工业基础能力。2018年3月，国务院发布《2018年国务院政府工作报告》，提出实施“中国制造2025”，推进工业强基、智能制造等重大工程。
目前，我国人工智能、互联网、大数据等新兴数字技术发展迅猛，为制造业加速转型升级创造了良好的条件，国家政策的颁布也为制造业提供良好的环境。根据工信部的统计，截至到2022年二季度，全国已有5.7万家企业在实施两化融合管理系统，1500多个数字化、网络化、智能化试点、工业App有28.32万，颁布了300多项国家标准和42项国际标准。智能制造成为制造业发展的必然趋势，需要利用关键核心技术来推进我国制造业的转型升级。智能制造发展加快科技和产业变革，促进实体经济和人工智能深度融合，为我国经济的转型和劳动力市场的改革提供了新的动力。
第二节 文献综述
一、智能制造的概念与测度方法
（一）智能制造的概念
在讨论对就业的影响前，首先需要明确智能制造的概念及评价标准。首次提出“智能制造”概念的是美国的Wright和Bourne，在1988年发表了名为《Manufacturing Intelligence》的著作，认为智能制造是运用制造软件系统、机器控制模拟制造技术进行生产的一种制造过程。Keisne等(2015)认为智能制造融合了信息技术与生产技术，涵盖设计、生产等多种生产活动的新型生产方式。与人工制造相比，智能制造具有生产率高、质量高、成本低的优点。吴明等(2017)认为智能制造是指依靠新一代信息技术提升学习、感知、分析、决策、协调、控制等能力，从而优化生产系统的一种制造系统。李廉水等(2019)认为智能制造技术是两化融合的集中体现，是在人工智能的基础上，实现产品设计、制造、管理和维护等目标。并将智能制造的内涵概括为：基础要素投入是基础，软件技术开发与应用是关键，经济效益与社会效益是目的。
2021年11月17日，工业和信息化部、国家标准化管理委员会组织编制的《国家智能制造标准体系建设指南（2021版）》正式发布，其中包含了对智能制造的定义。文中指出智能制造是基于先进制造技术与新一代信息技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等产品全生命周期，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，旨在提高制造业质量、效率效益和柔性的先进生产方式。
第二章 理论机制与研究假设
第一节 智能制造对就业的影响效应
智能制造对就业的影响效应主要分为两种，一种是替代效应，即智能制造发展会减少就业人数；另一种是创造效应，即智能制造发展会创造就业岗位，从而增加就业人数。
一、智能制造对就业的替代效应
在人工智能、工业机器人等新技术的驱动下，传统生产方式将发生深刻的改变，对资本和劳动都有可能产生替代性。郭凯明(2019)认为人工智能取代了传统的生产模式，如果说传统的生产模式是资本化的，那么人工智能就会更倾向于替代资本；如果说传统的生产模式是劳动密集型的，那么人工智能就会更加倾向于替代劳动。邓洲(2016)认为工业机器人的发展和普及对就业岗位的影响分为替代、填补和创造。随着技术进步和生产率提高，机器会替代劳动者原有岗位，填补劳动者无法胜任的工作，部分劳动者可以在新的行业、新的岗位重新获得就业机会。
制造业发展进入提质增效、转型发展的关键阶段，智能制造必将带来新技术、新设备、新工艺、新材料的广泛运用，对制造业劳动力的需求发生了根本性的改变。在选择劳动力或智能化设备时必须考虑投资成本。智能化设备前期投入较大，但投入使用后变动成本较低，而劳动力需要持续的工资成本。因此，资金充足、工资水平较高的产业更愿意用相对有限的资金购买机器人和智能化设备。在工资水平较低的产业优先考虑雇佣劳动力。随着劳动成本的增加，更多产业开始购买工业机器人和智能化设备。
第二节 基于多种视角智能制造对就业的影响机制
我国幅员辽阔，拥有多个省份，每个省的经济水平不一样，发展的侧重点不同，各地区发展智能制造的经济环境和社会环境存在较大的差异。处于不同的社会环境中，智能制造的发展会受到经济发展水平、城镇化水平和产业结构等因素的影响，经济发展水平、产业结构和对外开放程度等因素也会改变就业情况。因此我国各省在经济发展水平、城镇化水平和产业结构等因素上的差异决定了各省智能制造发展模式不同，对就业的影响也可能存在差异。这就说明要根据各省经济社会发展的现状，制定与自身特征相符合的智能制造发展战略，在推动各省智能制造发展的同时，协调好智能制造与就业之间的关系，避免出现大量失业的情况。
一、基于资本深化视角智能制造对就业的影响机制
张军(2002)认为资本深化过程导致公司资本密集度迅速增加，大量剩余员工被排除在外，导致劳动力弹性和经济增长持续下降，失业压力增加。刘明(2013)认为随着资本深化提高，技术进步对就业的影响从创造效应转变为替代效应。
资本深化程度低的省份，对智能设备的资金投入较少，相对劳动力的资金投入更多，属于劳动密集型。此时，通过增加固定资产投入来提高资本深化程度，购买具有自动化生产模式的智能设备，自动化生产设备具有高效的生产速度。资本投入带来智能制造发展水平的提升，制造业有新型技术和智能设备的支撑，但对于原来处于低端劳动行业缺少能熟练操作、调试、维护智能设备的劳动力，而新型技术和智能设备需要大量研发人员和维护设备正常运行的技术人员，因此需要更多高技能人员，给高技术人员提供大量的就业空间。对于资本深化程度低的省份，智能制造发展水平的提高会扩大相关技术人员的需求，会增加高技能就业人员，但短时间内已有的高技能就业人员难以快速增长到足以供应制造业需求，因为人才培养不是一蹴而就的，通过较长时间的学习才能具备相关技能。综上，资本深化程度低时智能制造对就业的影响表现为替代作用。
第三章 智能制造发展水平的测度与分析 .......................... 19
第一节 智能制造发展水平指标体系构建 .......................... 19
第二节 蚁群算法-投影寻踪模型方法介绍 ............................ 22
第四章 智能制造对就业的线性影响分析 ........................... 33
第一节 模型设定与变量说明 ............................... 33
第二节 智能制造对就业影响的基准回归分析 ................... 36
第五章 智能制造对就业的门槛效应分析 ................................. 46
第一节 门槛效应检验与面板门槛模型设定 ........................... 46
第二节 智能制造对就业影响的资本深化门槛效应 ............................... 49
第五章 智能制造对就业的门槛效应分析
第一节 门槛效应检验与面板门槛模型设定
一、门槛效应检验
上一章通过人为划分时间和区域得到智能制造对就业的异质性影响，划分标准可能存在主观因素影响，导致结果产生偏差。为避免主观影响，本文采用Hansen(1997)提出的面板门槛模型进一步探究智能制造对就业的影响是否存在门槛效应，门槛效应指当某个变量达到特定数值后，引起另一个变量发生改变，造成转变的特定数值称为门槛值。不同社会经济发展水平的约束下，智能制造对就业的影响程度是否会发生改变可以用面板门槛回归模型来研究。因此本章构建面板门槛回归模型，基于省际面板数据检验资本深化、城镇化水平等变量是否存在门槛效应，同时得到各变量的门槛值，分析智能制造对就业的影响在不同门槛区间是否发生改变，呈现出不同的影响效应。
在进行实证分析前，首先要确定是否存在门槛效应。采用“自抽样法”模拟F统计量的渐近分布及临界值，构建不存在三门槛效应的原假设，若P值小于0.05，意味着存在三门槛效应，可通过面板门槛模型得到每个门槛区间的回归系数。若未通过三门槛效应检验，再进行双门槛效应检验，原假设为不存在双门槛效应，当P值小于0.05时，拒绝原假设，可以设定双门槛模型。最后，进行单门槛效应检验，构建不存在单门槛效应的原假设，若未通过检验，则代表无法用门槛模型来表示两者之间的非线性关系应该用线性回归方程表示，若通过了检验，可以设定单门槛效应模型。
第六章 研究结论与对策建议
第一节 研究结论
基于“中国制造2025”这一政策背景，本
