《經濟學》（季刊）互聯網如何影響了中國制造業就業？第23卷第4期附錄A穩健性檢驗1.互聯網的其他度量方法在前文實證研究中，我們主要從地區互聯網上網人數的角度來刻畫地區互聯網發展水平。為了穩健起見，我們考慮采用其他兩種方法來重新度量：其一，使用各地區CN域名數與所在地區人口總數（萬人）的比值來衡量地區互聯網發展水平（記為INTNETCN）；其二，使用各地區長途光纜線路長度與所在地區人口總數（萬人）的比值進行衡量（記為INTNETFB）。從表A1第（1）列可以看到，交叉項INTNETCN×INTNETints的估計系數顯著為正，表明伴隨著地區CN域名數的增加，高互聯網依賴度行業的企業就業水平較于低互聯網依賴度行業有更大幅度的提升；此外，表A1第（2）列的回歸結果顯示，交叉項INTNETFB×INTNETints的估計系數為正且通過了1%水平的顯著性檢驗，表明隨著長途光纜線路長度的提高，高互聯網依賴度行業的企業就業水平相比于低互聯網依賴度行業的提升幅度也更大。以上檢驗均意味著，互聯網發展顯著促進了企業就業水平的提升，這一核心結論并不會隨著地區互聯網發展衡量方法的不同而改變。2.企業就業增長率在前文，我們使用企業就業人數的自然對數值作為因變量，進而考察互聯網發展對企業就業水平的影響，發現互聯網發展顯著促進了企業就業水平的提升。與此緊密相關的一個問題是，互聯網發展對企業就業增長率究竟會產生怎樣的影響？為了回答這一問題，接下來借鑒DaiandXu（2017）的做法，采用企業就業增長率作為因變量，考察互聯網發展與企業就業增長之間的關系，回歸結果如表A1第（3）列所示。我們發現，交叉項INTNET×INTNETints的估計系數顯著為正，表明在控制了其他影響因素之后，隨著互聯網發展水平的提高，高互聯網依賴度行業的企業就業增長率較于低互聯網依賴度行業的提升幅度更大，這意味著互聯網發展不僅有利于提高企業的就業水平，而且對企業就業增長率的提升也產生了顯著的促進作用。3.控制其他維度的比較優勢本文旨在考察互聯網發展對企業就業的影響，發現互聯網作為一種比較優勢，會對制造業就業產生積極的影響。考慮到除了互聯網發展之外，其他地區層面的比較優勢（如人力資本、基礎設施和資本投入等）也可能會對企業行為產生影響（Fernandesetal.，2019），作為一個穩健性檢驗，我們對人力資本、基礎設施和資本投入等其他維度的比較優勢進行控制。具體地，我們在基準比較優勢型的雙重差分法模型中引入地區技能勞動力（）與行業技能勞動力密集度（）的交叉項、地區交通基礎設施（）與行業交通設施使用密集度（）的交叉項、地區實際資本投入（）與行業資本使用密集度（）的交叉項，回歸結果報告在表A1第（4）列。從中不難看出，在控制了上述其他維度的比較優勢的潛在影響之后，核心解釋變量INTNET×INTNETints的估計系數大小和顯著性水平與基準回歸結果（即表1第（7）列）相比沒有發生實質變化，仍然在1%水平上顯著為正。由此可見，互聯網發展促進企業就業水平提升這一核心結論并不會受到其余地區比較優勢的干擾。4.控制其他固定效應在基準回歸中，為了降低遺漏變量偏差，我們控制了企業特征因素、地區維度影響因素、行業層面政策變動、企業固定效應以及年份固定效應。然而，企業就業變化還可能會受到其他地區層面時變因素（如政府行為）以及其他行業層面時變因素（如行業管制）的影響。為此，作為進一步的穩健性檢驗，我們在表A1第（5）列控制了“地區×年份”固定效應，其優勢在于能夠控制所有地區層面隨時間變化因素對企業就業的影響，進而在很大程度上降低遺漏變量偏差；另外，表A1第（6）列控制了“行業×年份”固定效應，它可以控制所有行業層面隨時間變化因素對企業就業的作用。從中可以看到，兩列回歸中交叉項INTNET×INTNETints的估計系數都在1%水平上顯著為正，即再次表明互聯網發展顯著促進了企業就業水平的提升。5.1999—2007年樣本到目前為止，我們均是使用1999—2013年的微觀企業數據進行實證研究。然而，考慮到2007年之后的工業企業數據的質量相較于之前而言有所下降（例如缺少工業增加值、中間品投入等指標），另外2007年尤其是2010年之后的“規模以上”的口徑發生了變化，為了穩健起見，接下來我們將樣本期限定為1999—2007年，重新進行回歸。從表A1第（7）列可以看到，交叉項INTNET×INTNETints的估計系數顯著為正，表明本文的核心結論成立，即互聯網發展顯著促進了企業就業水平的提高。此外，考慮到從2003年開始，中國各地區的互聯網普及率相對于之前時期得到了更加迅猛的發展，與此相關的一個重要問題是，互聯網對企業就業的影響在2003年前后是否有差異？為此，我們將樣本劃分為兩個階段：1999—2002年和2003—2007年。表A1第（8）列和第（9）列分別報告了基于上述兩個階段子樣本的回歸結果，我們發現，在1999—2002年子樣本估計中，交叉項INTNET×INTNETints的估計系數不顯著，說明互聯網對這一時期企業就業沒有產生明顯的影響，而在2003—2007年，互聯網發展顯著促進了企業就業水平的提高。對此可能的解釋有兩個方面：其一，如前所述，在2003年之前，中國互聯網普及率較低，因此難以對企業就業產生明顯的作用；其二，中國在1999年實行了“大學擴招”政策，導致2003年之后高素質人力資本增加（CheandZhang，2018），而這部分勞動力能夠熟練使用互聯網技術進行工作搜尋匹配以及利用互聯網進行生產活動，進而互聯網發展對這一時期企業就業的促進效應更大。6.在地區-行業維度進行估計截至目前，我們從微觀層面考察了互聯網發展對企業就業的影響。為了保持研究的完整性以及出于穩健性的考慮，這里進一步在地區-行業維度檢驗互聯網發展與就業之間的關系，設定如下回歸模型：，（A1）其中，因變量用地區-行業層面企業就業總人數的自然對數值衡量；與前文類似，和分別表示地區互聯網發展水平和行業互聯網使用密集度；控制變量集合包括地區-行業層面企業平均成立年限、平均資本密集度、地區人均實際GDP、地區產業結構、城市最低工資、地區-行業層面赫芬達爾指數、行業最終品關稅、行業中間品關稅、國有企業改革和外資放松管制措施；此外我們在回歸中控制了地區-行業固定效應和年份固定效應；為隨機誤差項。表A1第（10）列報告了對式（2）的回歸結果。為了保證回歸結果的可靠性，我們在回歸中剔除了企業數少于50家的地區-行業樣本。從中可以看到，交叉項INTNET×INTNETints的估計系數顯著為正，表明隨著地區互聯網發展水平的提高，高互聯網依賴度行業的就業水平較于低互聯網依賴度行業有更大幅度的提升，換言之，互聯網發展顯著促進了制造業就業水平的提高。為了保證回歸結果的可靠性，我們在回歸中剔除了企業數少于50家的地區-行業樣本。表A1穩健性檢驗(1)(2)(3)(4)(5)(6)CN域名數長途光纜線路長度就業增長率控制其他維度的比較優勢地區×年份FE行業×年份FEINTNETCN×INTNETints0.0002***(13.68)INTNETFB×INTNETints193.3433***(13.73)INTNET×INTNETints0.0274**0.4990***0.8870***0.1332***(2.33)(23.22)(42.35)(4.28)SKILL×SKILLints0.0131***(29.19)TRANS×TRANSints-0.0681***(-3.24)CAP×CAPints0.0000***(5.47)控制變量√√√√√√企業固定效應√√√√√√年份固定效應√√√√地區×年份固定效應√行業×年份固定效應√觀測值3,327,2333,327,2332,415,7863,327,2333,134,8743,134,877R20.8760.8760.3390.8770.8710.869注：括號內數值為在地區-行業層面聚類穩健標準誤下對應的t值；***、**和*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平；表中沒有報告控制變量和常數項的回歸結果（下同）。表A1穩健性檢驗（續）(7)(8)(9)(10)1999—2007年1999—2002年2003—2007年地區-行業層面INTNETINTNETints1.7352***-0.29421.6161***0.4276***(39.61)(-1.41)(38.69)(2.96)控制變量√√√√企業固定效應√√√年份固定效應√√√√地區-行業固定效應√觀測值1,707,796519,7161,188,0807,336R20.9150.9530.9370.915注：括號內數值為在地區-行業層面聚類穩健標準誤下對應的t值；***、**和*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平。附錄B地區-產業勞動收入份額的分解與周茂等（2018）的做法類似，我們按照如下方式對地區-產業勞動收入份額（LS）進行分解：，（B1）其中，為高技能勞動力的報酬，為低技能勞動力的報酬需要說明的是，這里主要從技術職稱的角度來區分不同技能勞動力，即將具有中級以上技術職稱的員工定義為高技能勞動力，將其余的定義為低技能勞動力。此外，我們也嘗試從學歷水平的角度來區分不同技能勞動力，發現核心結論成立。，為地區-產業增加值；在式（B1）中，第(ⅰ)項表示低技能勞動力收入份額，第(ⅱ)項表示高技能與低技能勞動收入比。根據（B1）式，我們將地區-產業勞動