近年来,工业机器人的快速发展对经济增长产生重要影响的同时也引发了“机器替人”的恐慌。国际机器人联盟（International Federation of Robotics,简称IFR）的报告显示,2014-2019年世界工业机器人年安装量增长了11%。机器人作为一种特殊的生产要素能够影响资本和劳动力市场,进而影响不同要素所有者的收入差距。但机器人的替代和互补作用到底谁占主导地位?学者们没有得到统一的意见。在不同的国家行业中,机器对人的替代、互补作用具有十分大的差异性。在全球化进程加快的今天,各国积极参与全球价值链（Global Value Chain,简称GVC）分工,形成了密切的世界行业上下游关系。GVC中的行业上游度意味着行业到最终消费者的距离,消费者的异质性需求决定了不同上下游位置的行业中工业机器人对劳动力的可替代强度是不同的。因此,本文重点探究不同GVC位置的行业中,工业机器人对收入差距的异质性影响。当前已有的相关文献主要集中分析机器人对就业市场结构以及就业率、收入差距的影响。但对收入差距的衡量主要是城乡收入差距、技能溢价型收入差距层面上,较少有文献关注不同要素所有者角度的收入差距,对于机器人替代与互补作用的影响因素并没有深入分析。基于此,本文将用劳动力和资本两种要素报酬率衡量劳动者收入差距,分析工业机器人在不同GVC位置行业中对收入差距的差异化影响。（1）在理论模型上,本文借鉴了Arcemoglu and Restrepo（2016,2018a）任务模型生产函数,在此基础上继续推导出资本要素报酬与劳动力要素报酬之比与机器人之间的关系。（2）在数据来源及处理上,本文使用IFR数据库、WIOD数据库、UIBE-GVC数据库,得到2006-2014年38个国家和地区20个行业的样本数据。（3）在回归分析上,本文对上游行业、下游行业和总样本分别进行基准回归、稳健性检验和内生性讨论、机制检验、异质性分析,还从不同收入差距水平检验了工业机器人对收入差距的“马太效应”。实证结果表明:（1）基准回归显示,工业机器人对整体行业与GVC上游行业的不同要素所有者收入差距有显著扩大作用,且对上游行业的扩大作用更强,而对下游行业收入差距作用不显著。原因可能是上游行业多为资源要素型行业,距离消费者较远,对消费者异质性需求的敏感度较低,可以大量使用机器人来进行同质化生产,替代作用大于互补作用;而下游行业靠近消费者,对异质性需求敏感度高,机器人的生产同质性使其不易代替下游行业劳动力。（2）从机制分析上看,工业机器人通过补偿效应和竞争力提升效应对劳动力市场产生影响,进而扩大不同要素所有者收入差距。机器人通过补偿效应创造新的岗位从而降低失业率、增加收入差距;通过竞争力提升效应增加劳动强度,延长工作时长,导致资本报酬的增加和收入差距的加大。（3）进一步的异质性讨论显示,不同国家发展水平、不同技能水平、不同收入差距水平的行业中工业机器人对收入差距的影响具有显著差异。下游行业中仍然存在部分细分行业使得机器人对劳动力市场产生显著影响,且工业机器人对收入差距具有“马太效应”。