《中国制造 2025》《机器人产业发展规划 （2016—2020 年）》等产业政策的引导下，工业机器 人作为新一轮产业变革的核心驱动力，将重构生产、 分配、交换、消费等经济活动各环节。2019 年，中国工业机器人市场规模连续七年排名全球第一，约占 全球市场份额的四成在全球新一轮工业 革命浪潮和中国劳动力比较优势丧失的背景下，加 快发展“机器换人”不仅是生产自动化、现代化和智 能化的内在要求，也是城市用人单位有效缓解“民工 荒”和产业结构转型升级的重要手段，还是降低生产 成本、增加企业利润、减少劳资纠纷的有效措施。
    在论坛里面看一看，现在还没有工业机器人省份安装密度的数据集（目前公布的都是全球），考虑到工业机器人现在是很火的方向，整理数据集又是一个工作量非常繁琐复杂的事情。对此，本人专门收集了相关数据集，对省级工业机器人安装密度进行了计算。
     计算方法参照康茜（2021）和芦婷婷（2021）的方法，先是根据IRF联盟公布的中国各行业工业机器人（IFR公布的是14个大类，对应国民经济行业分类与代码（GB/4754-2011）中13-43的细分行业代码）安装量，然后从中国劳动统计年鉴里面收集细分行业各个省份的就业人数占全国总就业人数的百分比，然后用这个百分比×全国各行业机器人安装数量。（该做法在统计研究、山西财经大学学报和经济研究等期刊里面均有先例）
     
      本次数据集提供的是各行业工业机器人安装密度（IRF公布的13个大类，分类参考闫雪凌（2020）在其附件中提到的资料，本人也对其福附件数据进行比对，各行业机器人数量安转趋势基本保持一致）需要说明的是，因为制造业细分代码在本考察期内有2002和2011年两个版本，为了保持一致性，本文没有计算“铁路、船舶、航空航天 和其他运输设备制造业”这个大类的就业（这个大类2002版没有，也就是说2006-2011年数据缺失）。
      整理数据不易，为保护个人权益，本次仅分享计算出来的结果，包含各大类工业机器人存量、各省份各行业工业机器人安装数量、各省份工业机器人安装密度。就业人数的原始数据本人将在一个月后在本帖更新，购买过数据的也可留邮箱，后续我也会通过邮箱发送就业相关数据。
     在后续中，本人还会参照周明海（2021）的做法，选取就业人数、固定资产投资和增加值三个维度加权平均的方式对工安装密度进行更细致的刻画。（劳动力这单一维度其实也是够用的）

   2021.11月更新
   本来打算把固定资产投资的数据更新上去，但是本人寻找了多个统计年鉴，最终最发现分行业固投只有全国层面的数据，无法匹配到省级（且只更新到2016年），因而这个方法无法继续，后续再从增加值这个角度出发。
  现在把已经收集到的固投数据放入数据里面，有兴趣或者有时间的可以琢磨一下