产业机器人对就业的影响
摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 引言 | 第10-18页 |
1.1 选题的背景 | 第10-15页 |
1.1.1 机器人广泛的使用 | 第10-12页 |
1.1.2 劳动就业面临的挑战 | 第12-15页 |
1.2 研究的意义 | 第15-16页 |
1.2.1 理论意义 | 第15页 |
1.2.2 现实意义 | 第15-16页 |
1.3 研究的思路和方法 | 第16页 |
1.3.1 研究思路 | 第16页 |
1.3.2 研究方法 | 第16页 |
1.4 文章的框架和主要内容 | 第16-17页 |
1.5 本文的创新和不足之处 | 第17-18页 |
第2章 文献综述 | 第18-26页 |
2.1 国外研究综述 | 第18-19页 |
2.1.1 技术进步对就业的破坏效应 | 第18-19页 |
2.1.2 技术进步对就业的促进效应 | 第19页 |
2.1.3 其他 | 第19页 |
2.2 国内研究综述 | 第19-21页 |
2.2.1 技术进步对就业破坏的影响 | 第20页 |
2.2.2 技术进步对就业的促进效应 | 第20页 |
2.2.3 其他 | 第20-21页 |
2.3 影响就业的其他因素 | 第21-22页 |
2.4 机器人对就业直接影响 | 第22-23页 |
2.5 文献评述 | 第23-24页 |
2.6 本文的模型的选取 | 第24-26页 |
第3章 机器人影响就业的主要途径 | 第26-30页 |
3.1 马克思关于技术进步对就业的影响 | 第26-27页 |
3.2 西方经济学关于技术进步对就业的影响 | 第27-28页 |
3.3 技术进步影响就业的途径 | 第28-29页 |
3.4 工业机器人对就业影响途径 | 第29-30页 |
第4章 技术进步影响就业的理论模型 | 第30-39页 |
4.1 模型回顾 | 第30-31页 |
4.1.1 柯布-道格拉斯函数 | 第30页 |
4.1.2 Solow模型 | 第30页 |
4.1.3 CES函数 | 第30-31页 |
4.1.4 技术偏向性模型 | 第31页 |
4.1.5 例行公事劳动替代模型 | 第31页 |
4.2 基于工作任务的自动化技术模型 | 第31-34页 |
4.3 机器人对就业和工资的影响 | 第34-37页 |
4.4 机器人影响就业的途径 | 第37页 |
4.5 回归方程的初步设定 | 第37-39页 |
第5章 产业机器人对中国就业影响的实证分析 | 第39-57页 |
5.1 数据描述 | 第39-46页 |
5.2 产业机器人对就业数量的影响 | 第46-48页 |
5.2.1 产业机器人对整体就业数量的影响 | 第46-48页 |
5.2.2 产业机器人对主要行业就业的影响 | 第48页 |
5.3 累计机器人渗透率对就业的影响 | 第48-51页 |
5.3.1 累计机器人渗透率对整体就业的影响 | 第49-50页 |
5.3.2 累计机器人渗透率对主要行业就业的影响 | 第50-51页 |
5.4 机器人渗透率及累计渗透率分年对就业的影响 | 第51-52页 |
5.5 机器人渗透率对工资的影响 | 第52-54页 |
5.6 稳健性检验 | 第54-55页 |
5.7 机器人对就业影响的数量大小 | 第55-57页 |
第6章 研究结论与政策建议 | 第57-59页 |
6.1 研究结论 | 第57-58页 |
6.2 政策建议 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-63页 |
附录 | 第63-77页 |
致谢 | 第77-78页 |