□ 李 敏 黃海艷

一、引言

以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人及人工智能為突破口的第四次工業(yè)革命正在興起，制造業(yè)與信息技術(shù)融合發(fā)展是時代的必然產(chǎn)物。中央全面深化改革委員會第十四次會議強(qiáng)調(diào)，要加快推動新一代信息技術(shù)和制造業(yè)融合發(fā)展，以智能制造為主攻方向，提升制造業(yè)數(shù)字化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展水平。智能時代下，制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級是促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的強(qiáng)大動力，工業(yè)機(jī)器人的廣泛應(yīng)用則是轉(zhuǎn)型升級的突破點(diǎn)。當(dāng)前中國正在大規(guī)模推進(jìn)機(jī)器人在制造業(yè)中的應(yīng)用，實(shí)施“機(jī)器換人”，如汽車產(chǎn)業(yè)、電子制造產(chǎn)業(yè)等均采用機(jī)器人作業(yè)來緩解勞動力高成本壓力，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的提升，提高產(chǎn)品附加值和市場競爭力。在中國制造向“中國智造”升級的過程中，機(jī)器人正扮演著越來越重要的角色。根據(jù)全球機(jī)器人聯(lián)合會（IFR）統(tǒng)計(jì)，2019年我國累計(jì)銷售工業(yè)機(jī)器人14.05 萬臺，占全球銷量的比重為38%。與此同時，機(jī)器人的大規(guī)模應(yīng)用也帶來了一系列挑戰(zhàn)：個體企業(yè)存在技術(shù)壁壘、研發(fā)資金投入、盈利不確定性等問題[1-2]；企業(yè)員工會面臨技術(shù)性失業(yè)風(fēng)險、薪酬差距等問題。[3-4]

制造業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的支柱，其創(chuàng)新行為不僅是獲取競爭優(yōu)勢、實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵，也是驅(qū)動國家經(jīng)濟(jì)增長的重要手段。初期，制造業(yè)企業(yè)利用機(jī)器來延伸人的手，替代人的一部分體力勞動，這些體力勞動一般特征為：技術(shù)含量低、勞動強(qiáng)度大、危險性高，如焊接、裝配、搬運(yùn)等。[5-6]在信息技術(shù)不斷發(fā)展的同時，機(jī)器人技術(shù)也在朝著模擬人的部分智能和感覺的方向加速發(fā)展。目前，機(jī)器人能夠進(jìn)一步識別、判斷、決策和領(lǐng)會人的命令，幫助企業(yè)完成多種控制與信息處理的任務(wù)，替代人們的“半腦力”勞動。[7]工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)生的替代效應(yīng)引發(fā)了員工不安全感。[8]自我決定理論認(rèn)為，個體通過自我調(diào)節(jié)能夠從事利于自身發(fā)展的活動。[9]因而，機(jī)器人應(yīng)用可能會產(chǎn)生人力資本提升效應(yīng)。[10]人力資本包括企業(yè)員工的受教育程度、知識技能水平、健康和保健狀況等。[11]當(dāng)企業(yè)投入的高層次人力資本越多，企業(yè)整體創(chuàng)新質(zhì)量就會越高。[12]隨著機(jī)器人應(yīng)用越來越經(jīng)濟(jì)，企業(yè)縮減了大量生產(chǎn)成本，進(jìn)而能夠?yàn)槠髽I(yè)研發(fā)活動的開展提供一定的資金支持。研發(fā)資金的投入可能會為企業(yè)帶來新產(chǎn)品、新技術(shù)，有利于提升創(chuàng)新績效。[13-14]

資源基礎(chǔ)理論強(qiáng)調(diào)，異質(zhì)性資源的獲取、配置和發(fā)展是企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和獲取競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵。[15]巴尼（Barney）[16]認(rèn)為，資源包括組織資本資源、人力資源、信息技術(shù)資源、設(shè)備資源和知識資源，組織能夠通過資源配置與實(shí)施提高效率和效益。工業(yè)機(jī)器人作為智能制造技術(shù)代表，最終致力于提高企業(yè)績效，包括財務(wù)績效、創(chuàng)新績效等。[17]其中，創(chuàng)新績效直接影響企業(yè)的績效提升。有關(guān)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對創(chuàng)新績效影響的研究可以追溯到信息技術(shù)的創(chuàng)新績效影響研究。諸多學(xué)者圍繞工業(yè)智能化、人工智能等主題展開研究，但是研究結(jié)論并不一致。喬希（Joshi）等[18]以ACAP 理論為基礎(chǔ)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)通過信息技術(shù)的應(yīng)用能夠增強(qiáng)其知識能力，從而有助于專利發(fā)明以及新產(chǎn)品、新服務(wù)的產(chǎn)生。睢博等[19]認(rèn)為工業(yè)智能化改善了勞動力結(jié)構(gòu)，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新水平提升。張煒等[20]發(fā)現(xiàn)人工智能企業(yè)的創(chuàng)新效率呈現(xiàn)下降趨勢。目前，尚未有學(xué)者直接對機(jī)器人應(yīng)用的創(chuàng)新績效影響進(jìn)行研究。從長遠(yuǎn)來看，隨著勞動力成本提高和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，我國工業(yè)機(jī)器人具有很大的發(fā)展?jié)摿?。企業(yè)引進(jìn)大量機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自動化生產(chǎn)，勢必會對企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生巨大影響。由于以往披露的機(jī)器人數(shù)據(jù)都是基于國家層面，國內(nèi)企業(yè)對機(jī)器人應(yīng)用的影響研究難以開展。受益于工具變量法，本文得以對工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與創(chuàng)新績效之間的作用機(jī)制進(jìn)行更深入的探討，厘清工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，幫助制造業(yè)順利地轉(zhuǎn)型升級，實(shí)現(xiàn)智能制造。

本研究采用2011—2018年滬深A(yù) 股制造業(yè)上市公司的面板數(shù)據(jù)，首先考察工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的影響關(guān)系，其次探討研發(fā)投入和員工的知識能力在工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新績效影響機(jī)制中扮演的雙中介作用。本文貢獻(xiàn)在于：第一，基于工業(yè)機(jī)器人的新視角，以改變生產(chǎn)要素的投入來考察企業(yè)創(chuàng)新績效的影響因素，為企業(yè)提高創(chuàng)新績效提供新思路，拓展了企業(yè)創(chuàng)新績效的前因變量研究；第二，從微觀企業(yè)視角，利用工具變量法研究工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系及其作用機(jī)制，為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供決策依據(jù)。

二、理論與假設(shè)

1.機(jī)器人滲透度與創(chuàng)新績效

機(jī)器人滲透度于2020年由阿西莫格魯（Acemoglu）等[21]首先提出，它反映了一個國家或地區(qū)工業(yè)機(jī)器人的分布密度和使用程度。王永欽等[22]認(rèn)為，與機(jī)器人銷售量、機(jī)器人存量相比，機(jī)器人滲透度更能反映一國機(jī)器人實(shí)際應(yīng)用水平。韓民春等[23]指出，機(jī)器人滲透度是機(jī)器人普及程度的重要衡量指標(biāo)。目前國內(nèi)學(xué)者將機(jī)器人的研究范圍逐漸拓展到自動化、人工智能和智能制造等相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域。比如，呂潔等[24]利用工業(yè)機(jī)器人使用密度來衡量一國或地區(qū)的自動化程度。朱火弟等[25]采用機(jī)器人滲透度來衡量人工智能的發(fā)展水平。本文在已有研究的基礎(chǔ)上，以制造業(yè)企業(yè)為研究視角，將機(jī)器人滲透度定義為制造業(yè)企業(yè)的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平。

機(jī)器人技術(shù)是制造業(yè)實(shí)現(xiàn)智能制造的重要支撐。機(jī)器人應(yīng)用不僅解放了大量勞動力，還促進(jìn)了生產(chǎn)效率的提高，推動企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

首先，企業(yè)在創(chuàng)新過程中需要一些資源的支持，比如技術(shù)、人力等。根據(jù)資源基礎(chǔ)理論，資源是企業(yè)獲取和維持競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵，也是企業(yè)提高創(chuàng)新能力的重要因素。[16]企業(yè)創(chuàng)新資源的不足會削弱員工的創(chuàng)新積極性，從而導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新績效降低。工業(yè)機(jī)器人作為人工智能的一個分支，可以被視為一種新型生產(chǎn)要素，不僅效率高，還能進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和自我更新。[26]企業(yè)通過重新配置和組合使用內(nèi)外部資源，將機(jī)器人技術(shù)與企業(yè)的生產(chǎn)過程、生產(chǎn)設(shè)備和產(chǎn)品不斷融合，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程創(chuàng)新、設(shè)備創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新。[27]互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和5G 的發(fā)展為機(jī)器人應(yīng)用提供了新技術(shù)支撐，煥發(fā)了企業(yè)的創(chuàng)新活力，推動機(jī)器人的多元化場景應(yīng)用以及新產(chǎn)品形態(tài)的出現(xiàn)，從而大幅度提升創(chuàng)新績效。

其次，機(jī)器人應(yīng)用大大提高了企業(yè)生產(chǎn)力，如何提高生產(chǎn)效率不再是管理者重點(diǎn)關(guān)注的問題，如何提高創(chuàng)新能力來獲取競爭優(yōu)勢才是問題的關(guān)鍵。技術(shù)的不斷更迭與進(jìn)步以及激烈的市場競爭，促使企業(yè)重新調(diào)整創(chuàng)新決策。[28]在企業(yè)的創(chuàng)新決策過程中，管理者是推動研發(fā)創(chuàng)新活動的主體[29]，其創(chuàng)新意識有助于企業(yè)形成良好的創(chuàng)新氛圍。同時，隨著機(jī)器人的持續(xù)性滲透，員工從煩瑣、單調(diào)的工作中解放出來，能夠集中精力從事創(chuàng)造性工作等人工智能無法獨(dú)立完成的任務(wù)，促進(jìn)新產(chǎn)品或新技術(shù)的出現(xiàn)。鑒于此，本文提出如下研究假設(shè)1：

H1：機(jī)器人滲透度提高會促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效提升。

2.機(jī)器人滲透度與研發(fā)投入強(qiáng)度

隨著持續(xù)的自動化趨勢及技術(shù)改進(jìn)，機(jī)器人價格越來越經(jīng)濟(jì)，其在制造業(yè)各領(lǐng)域中的應(yīng)用也越來越廣泛，極大降低了生產(chǎn)成本，為企業(yè)研發(fā)活動提供了資金保障。

首先，機(jī)器人具有出錯率低、安全性高、長時間作業(yè)等優(yōu)勢，容易取代低技能勞動者，從事企業(yè)常規(guī)性、程序化的工作任務(wù)。[30]這種情況下，企業(yè)僅需要雇傭少量員工控制機(jī)器人即可，能夠有效節(jié)約人力資源成本，從而讓企業(yè)有能力追加資本投入，將資金分配到技術(shù)創(chuàng)新和新產(chǎn)品研發(fā)中去，以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

其次，人口紅利消失推動了機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展。眾多傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)紛紛投資購買或自行研發(fā)智能化設(shè)備，實(shí)施“機(jī)器換人”，以期改善企業(yè)雇傭關(guān)系、避免勞動糾紛。[31]《中國工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書（2020年）》顯示，與歐美發(fā)達(dá)國家相比，我國機(jī)器人市場需求潛力巨大。資源基礎(chǔ)理論認(rèn)為，企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵在于資源的稀缺性、不可替代性、不可模仿性。[16]盡管我國已熟練掌握了機(jī)器人制造技術(shù)，但一些重要零部件和技術(shù)只能從國外引進(jìn)，發(fā)展受到了很大限制。[19]這在深層次上刺激企業(yè)不斷去吸收學(xué)習(xí)先進(jìn)技術(shù)理念，并加大研發(fā)資金和研發(fā)人員投入，推動機(jī)器人等自動化技術(shù)創(chuàng)新。鑒于此，本文提出如下研究假設(shè)2：

H2：機(jī)器人滲透度提高會促進(jìn)企業(yè)加大研發(fā)投入強(qiáng)度。

3.研發(fā)投入強(qiáng)度與創(chuàng)新績效

研發(fā)投入對新技術(shù)的產(chǎn)生具有重要推動作用。大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為研發(fā)投入對創(chuàng)新績效存在積極影響，但也有學(xué)者得出不一致的結(jié)論。李明星等發(fā)現(xiàn)企業(yè)通過增加對研發(fā)人員和研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入，能夠優(yōu)化企業(yè)研發(fā)資源配置，有利于創(chuàng)新績效提升。[32]而蔣兵等[33]認(rèn)為研發(fā)投入對創(chuàng)新績效影響存在門檻效應(yīng)，并非總能產(chǎn)生積極影響。

首先，研發(fā)資源配置數(shù)量和結(jié)構(gòu)是影響企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。當(dāng)企業(yè)加大研發(fā)投入時，研發(fā)人員積極性易被激發(fā)，有動力去從事研發(fā)創(chuàng)新活動，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效提升。

其次，雄厚的資金為企業(yè)創(chuàng)新活動提供了物質(zhì)和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，同時增強(qiáng)了企業(yè)創(chuàng)新的抗風(fēng)險能力。企業(yè)對研發(fā)項(xiàng)目的投入可能會帶來新知識、新技術(shù)，促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量和功能的改進(jìn)。企業(yè)對于研發(fā)人員的投資，能夠幫助企業(yè)引進(jìn)和培養(yǎng)高層次創(chuàng)新人才，激發(fā)人才創(chuàng)新活力，碰撞出更多創(chuàng)新性想法，形成良好創(chuàng)新氛圍，推動企業(yè)各項(xiàng)創(chuàng)新工作的開展。鑒于此，本文提出如下研究假設(shè)3：

H3：研發(fā)投入強(qiáng)度在機(jī)器人滲透度和企業(yè)創(chuàng)新績效之間起中介作用；機(jī)器人應(yīng)用通過加大研發(fā)投入強(qiáng)度間接正向影響企業(yè)創(chuàng)新績效。

4.機(jī)器人滲透度與員工知識能力提升

隨著“機(jī)器換人”進(jìn)程的推進(jìn)，制造業(yè)很多重復(fù)性、機(jī)械性的工作崗位逐漸消失，導(dǎo)致組織不得不采取裁員、重組等變革措施。企業(yè)員工為了保住自身崗位，很有可能會主動學(xué)習(xí)新知識、新技能，以適應(yīng)新工作環(huán)境和工作要求。

首先，工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模運(yùn)用使得員工的工作持續(xù)性和穩(wěn)定性受到影響，低學(xué)歷、無專業(yè)、低技能的群體面臨著巨大的失業(yè)風(fēng)險。[34]在這種極其不確定的環(huán)境中，員工感知到工作存續(xù)性的威脅以及未來發(fā)展前景的挑戰(zhàn)，容易產(chǎn)生工作不安全感[8]，并引發(fā)情緒勞動，即員工對自己的情緒表達(dá)進(jìn)行調(diào)整，以符合組織要求[35]。根據(jù)自我決定理論，人們傾向于從事有利于自身成長和發(fā)展的行為，并且外界環(huán)境因素會對其行為產(chǎn)生支持或阻礙的作用。[9]一般來說，員工會采取兩種應(yīng)對策略：表層策略和深層策略。表層策略指員工隱藏自己真實(shí)的情緒，展現(xiàn)出組織所要求的情緒，來保住現(xiàn)有工作崗位。而深層策略指個體通過改變自身來滿足組織所要求的情緒表達(dá)。在這種深層策略中，員工易被激勵，愿意主動去提升自身知識能力，掌握新知識、新技能以符合組織要求。

其次，除了替代效應(yīng)，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用也會衍生出很多非常規(guī)型工作崗位[36]，產(chǎn)生新的人才需求，并要求更高人力資本來擔(dān)任，存在人力資本提升效應(yīng)。[10]人力資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化有助于員工薪酬的提高[37]，進(jìn)而使企業(yè)員工更有意愿且有資金來支持人力資本提升。為了減少大規(guī)模人員流動帶來的不利影響，企業(yè)可能會主動組織開展相關(guān)技能學(xué)習(xí)培訓(xùn)活動，以保證員工知識技能水平滿足工作需要。鑒于此，本文提出如下研究假設(shè)4：

H4：機(jī)器人滲透度提高會促進(jìn)員工知識能力提升。

5.員工知識能力提升與創(chuàng)新績效

高素質(zhì)人力資本的知識吸收能力與技術(shù)創(chuàng)新能力較強(qiáng)，能夠產(chǎn)生明顯的知識溢出效應(yīng)，加快知識經(jīng)驗(yàn)在企業(yè)內(nèi)部的流通傳播，很大程度上推動了企業(yè)創(chuàng)新績效的提升。

首先，企業(yè)創(chuàng)新是一種復(fù)雜的知識生產(chǎn)活動，需要依賴員工自身的知識基礎(chǔ)。員工知識能力水平的提升，代表著個人知識吸收能力增強(qiáng)，進(jìn)而會影響其所在組織的知識吸收能力。[38]同時，企業(yè)對外部知識的獲取、識別及判斷會直接受到企業(yè)已有知識水平的影響。[39]當(dāng)員工的創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)越豐富、了解的知識類別越多，企業(yè)對知識的吸收、轉(zhuǎn)化能力就越強(qiáng)，從而能夠?qū)崿F(xiàn)資源的高效整合配置，有助于創(chuàng)新成果的產(chǎn)生。

其次，根據(jù)資源基礎(chǔ)理論，人力資本可以成為有價值的、不可模仿的和難以轉(zhuǎn)移的重要資源，是能力、知識和技術(shù)的綜合體現(xiàn)。[16]相對而言，高素質(zhì)人力資本擁有多方面的素質(zhì)特征[40]，能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來異質(zhì)化知識，并且其接受、破解和理解信息的能力更強(qiáng)，既可以直接推動技術(shù)創(chuàng)新，又能夠?qū)⒅R溢出到低素質(zhì)人力資本，支持知識經(jīng)驗(yàn)內(nèi)部流動與更新，為企業(yè)營造出良好的創(chuàng)新氛圍。鑒于此，本文提出如下研究假設(shè)5：

H5：員工知識能力提升在機(jī)器人滲透度和企業(yè)創(chuàng)新績效之間起中介作用；機(jī)器人應(yīng)用通過提升員工知識能力間接正向影響企業(yè)創(chuàng)新績效。

綜上所述，構(gòu)建如下理論模型（見圖1）。

圖1 理論模型

三、研究設(shè)計(jì)

1.樣本選取和數(shù)據(jù)來源

本文以2011—2018年滬深A(yù) 股制造業(yè)上市公司為研究樣本，著眼于微觀層面，系統(tǒng)探討工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對研發(fā)投入和員工知識能力的影響，及其如何更進(jìn)一步影響企業(yè)創(chuàng)新績效。根據(jù)《中國工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書（2020年）》報告，我國工業(yè)機(jī)器人使用量自2010年起迅速增長，且主要應(yīng)用于制造業(yè)領(lǐng)域，因此我們選擇2011年作為樣本期間的起始年份，并將樣本范圍限定在制造業(yè)行業(yè)。其中，工業(yè)機(jī)器人存量數(shù)據(jù)從全球機(jī)器人聯(lián)合會《世界機(jī)器人報告》中獲得。全球機(jī)器人聯(lián)合會是目前世界上比較權(quán)威的機(jī)器人數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)，每年都會披露“國家—行業(yè)—年度”層面的世界機(jī)器人統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。中國制造業(yè)分行業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)、研發(fā)投入、企業(yè)員工構(gòu)成數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR），并通過巨潮資訊網(wǎng)站進(jìn)行補(bǔ)充。衡量企業(yè)創(chuàng)新績效的專利數(shù)據(jù)通過企查查官網(wǎng)手工搜集獲取。剔除ST 公司、數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的公司，本文最終得到3 352 個“公司—年度”樣本，包括419 家企業(yè)。

2.變量設(shè)計(jì)

（1）解釋變量

機(jī)器人滲透度（CHF exposure to robots）。本文借鑒阿西莫格魯?shù)萚21]和王永欽等[22]的做法，利用工具變量法構(gòu)建了企業(yè)層面的“機(jī)器人滲透度”指標(biāo)。具體測度方法如下：

該指標(biāo)表示i行業(yè)j企業(yè)t年的工業(yè)機(jī)器人滲透度。其中表示制造業(yè)中i行業(yè)j企業(yè)2011年（基期）生產(chǎn)人員占比與制造業(yè)所有企業(yè)2011年生產(chǎn)人員占比中位數(shù)的比值。表示中國i行業(yè)t年的工業(yè)機(jī)器人存量，表示中國i行業(yè)2010年 （基期）的就業(yè)人數(shù)。

關(guān)于制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，本研究針對的是制造行業(yè)2011—2018年工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用情況，故以《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》為參考標(biāo)準(zhǔn)。國際機(jī)器人聯(lián)合會參照的是國際標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)分類（ISIC Rev 4.0 版），與我國分類標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一。為了后續(xù)研究的方便，本文將國內(nèi)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)與國際標(biāo)準(zhǔn)一一對應(yīng)，以便我國制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的就業(yè)人數(shù)能夠與國際機(jī)器人聯(lián)合會提供的機(jī)器人存量數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，最終得以計(jì)算出企業(yè)層面的工業(yè)機(jī)器人滲透度。

（2）中介變量

員工知識能力（Degree）。舒爾茨（Schultz）認(rèn)為學(xué)歷教育可以代表人的技能和知識，是獲取人力資本的最主要來源。[41]因而本文借鑒其做法，通過企業(yè)本科及以上學(xué)歷員工數(shù)占員工總數(shù)的比例來衡量員工知識能力。

研發(fā)投入強(qiáng)度（R&D）。參考國內(nèi)外研究的一般做法[42-43]，即以研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例來表示。

（3）被解釋變量

創(chuàng)新績效（Patent）。參考以往文獻(xiàn)，本文以發(fā)明公布專利數(shù)作為企業(yè)創(chuàng)新績效的度量指標(biāo)。[44]此外，考慮到專利產(chǎn)出的滯后性，本文將創(chuàng)新績效數(shù)據(jù)滯后一年，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，將數(shù)據(jù)滯后兩年。為了避免丟失專利數(shù)為0 的樣本觀測值，本文借鑒袁建國等的研究[45]，將發(fā)明專利數(shù)加1 的自然對數(shù)作為衡量指標(biāo)。

（4）控制變量

參考以往研究企業(yè)創(chuàng)新績效影響因素的文獻(xiàn)[46-48]，本文控制了如下變 量：企業(yè)年齡（Age）、企業(yè)規(guī)模（Size）、資本密集度（Capital）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、總資產(chǎn)凈利潤率（Roa）。本文主要變量的測量如表1所示。

表1 變量定義

四、實(shí)證分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)

表2匯報了變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。企業(yè)創(chuàng)新績效、機(jī)器人滲透度和研發(fā)投入強(qiáng)度的最小值與最大值之間差異較大，說明在制造業(yè)中，不同企業(yè)的創(chuàng)新能力和機(jī)器人應(yīng)用水平具有明顯差別，這可能是要素密集型行業(yè)差異性所導(dǎo)致的。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)（N=3352）

2.相關(guān)性分析

表3報告了各變量間的相關(guān)系數(shù)。機(jī)器人滲透度與研發(fā)投入強(qiáng)度（r=0.047，p＜0.01）、企業(yè)創(chuàng)新績效（r=0.158，p＜0.001）顯著正相關(guān)，研發(fā)投入強(qiáng)度與企業(yè)創(chuàng)新績效（r=0.05，p＜0.01）顯著正相關(guān)，員工知識能力與企業(yè)創(chuàng)新績效（r=0.206，p＜0.001）顯著正相關(guān)，基本符合本研究理論預(yù)期。機(jī)器人滲透度與員工知識能力（r=-0.071，p＜0.001）顯著負(fù)相關(guān)，這與本研究理論預(yù)期不一致。

表3 變量皮爾遜相關(guān)系數(shù)

3.回歸分析

表4呈現(xiàn)了工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對我國制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。本文按照溫忠麟等[49]提出的檢驗(yàn)流程，依次分析相應(yīng)的回歸結(jié)果。其中，模型1 是控制變量對創(chuàng)新績效的回歸結(jié)果，企業(yè)規(guī)模、總資產(chǎn)凈利潤率具有顯著的正向影響，企業(yè)年齡、資本密集度具有顯著的負(fù)向影響。模型2 中加入機(jī)器人滲透度變量，機(jī)器人應(yīng)用正向影響企業(yè)創(chuàng)新績效（β=0.069，p＜0.001），假設(shè)1 得到驗(yàn)證。模型3 的結(jié)果顯示機(jī)器人應(yīng)用正向影響企業(yè)研發(fā)投入（β=0.213，p＜0.001），假設(shè)2 得到驗(yàn)證。模型4 的結(jié)果顯示機(jī)器人應(yīng)用負(fù)向影響員工知識能力（β=-0.006，p＜0.001），假設(shè)4 沒有得到驗(yàn)證。

表4 主效應(yīng)及中介效應(yīng)的回歸分析（滯后1年）

機(jī)器人應(yīng)用之所以會抑制員工知識能力提升，可能的原因是：第一，由于行業(yè)屬性，以往制造業(yè)不重視管理與研發(fā)，企業(yè)員工主要以生產(chǎn)工人為主，整個行業(yè)對員工學(xué)歷水平要求不高，導(dǎo)致人力資本含量較低。第二，制造業(yè)企業(yè)通過引進(jìn)工業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了自動化生產(chǎn)。生產(chǎn)成本的節(jié)約為企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模提供了可能性。盡管機(jī)器人解決了大量標(biāo)準(zhǔn)化工作，部分工作始終無法標(biāo)準(zhǔn)化，不得不要求企業(yè)員工來承擔(dān)。當(dāng)企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模時，非標(biāo)準(zhǔn)化工作量相應(yīng)增加，需要雇傭的員工數(shù)自然會變多，從而不利于提升企業(yè)整體知識能力水平。第三，從現(xiàn)狀看，一些畢業(yè)生傾向于選擇互聯(lián)網(wǎng)等新興熱門行業(yè)，不愿意選擇制造行業(yè)，可能造成制造業(yè)整體知識能力水平偏低。

模型6 中機(jī)器人滲透度與企業(yè)創(chuàng)新績效的回歸系數(shù)為正，且顯著，員工知識能力回歸系數(shù)與模型4 中機(jī)器人滲透度回歸系數(shù)的乘積為負(fù)，表明員工知識能力在機(jī)器人應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新績效之間起中介作用，但這種中介作用表現(xiàn)為遮掩效應(yīng)，假設(shè)5 得到驗(yàn)證。模型5 考察研發(fā)投入的中介作用，與模型3 相比，模型5中研發(fā)投入正向影響企業(yè)創(chuàng)新績效（β=0.053，p＜0.001），但機(jī)器人滲透度對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響由0.069 降為0.058，且仍然顯著，表明研發(fā)投入在機(jī)器人滲透度和企業(yè)創(chuàng)新績效間發(fā)揮部分中介作用，假設(shè)3 得到驗(yàn)證。

4.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證結(jié)果的可靠性，進(jìn)一步說明兩者之間的關(guān)系，本文將企業(yè)創(chuàng)新績效數(shù)據(jù)滯后兩年，再次對假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。假設(shè)1、假設(shè)2、假設(shè)3 和假設(shè)5 依舊得到驗(yàn)證，假設(shè)4 沒有得到驗(yàn)證，與前文結(jié)論保持一致，結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表5 主效應(yīng)及中介效應(yīng)的回歸分析（滯后2年）

五、結(jié)論與展望

1.研究結(jié)論

工業(yè)機(jī)器人作為新技術(shù)、新工具的代表，對我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級和經(jīng)濟(jì)增長具有重要影響。本文深入探究機(jī)器人滲透度對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響及其作用機(jī)制，發(fā)現(xiàn)：（1）機(jī)器人應(yīng)用正向影響企業(yè)創(chuàng)新績效，呼應(yīng)了陳金亮等[50]、孟凡生等[27]的研究結(jié)論，強(qiáng)調(diào)智能化技術(shù)對企業(yè)創(chuàng)新水平提升的重要作用；（2）中介模型檢驗(yàn)表明，機(jī)器人應(yīng)用可以通過加大研發(fā)投入提升企業(yè)創(chuàng)新績效，同時會降低員工知識能力來遮掩其對創(chuàng)新績效的提升。本研究認(rèn)為，機(jī)器人應(yīng)用會抑制員工知識能力提升。這與胡晟明等[10]提出的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用存在人力資本提升效應(yīng)正好相反，即工業(yè)智能化加速了勞動力與其他資本的結(jié)合程度，加強(qiáng)員工“干中學(xué)”效果，有助于知識能力提升。[19]產(chǎn)生不一致結(jié)論的原因可能是制造業(yè)行業(yè)屬性的問題，行業(yè)本身對員工學(xué)歷水平要求不高。此外，企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大造成非標(biāo)準(zhǔn)化員工人數(shù)增多，導(dǎo)致整體員工知識能力降低。

2.政策建議

第一，上述研究結(jié)論為我國制造業(yè)企業(yè)的智能化發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級提供了清晰的理論機(jī)制與政策啟示。

政府應(yīng)圍繞工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域發(fā)布多項(xiàng)產(chǎn)業(yè)促進(jìn)政策，推動智能制造前進(jìn)步伐，助力企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新工作。同時，加強(qiáng)對人工智能教育的引導(dǎo)和支持力度，努力提高勞動者的人力資本水平，挖掘勞動力資源新優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)人口紅利從“數(shù)量型”向“質(zhì)量型”的轉(zhuǎn)變。

第二，制造業(yè)企業(yè)要堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動，充分利用機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新績效的促進(jìn)機(jī)制，不斷加大研發(fā)資金的投入力度。針對不同要素密集型行業(yè)可采取差異化的策略。勞動密集型行業(yè)企業(yè)應(yīng)積極引導(dǎo)并大力引進(jìn)、培養(yǎng)高技能人才，實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)要優(yōu)化人才資源配置，激發(fā)員工的創(chuàng)新積極性，逐步向智能制造新模式轉(zhuǎn)變。

第三，企業(yè)員工必須主動提高綜合素質(zhì)，不斷學(xué)習(xí)新知識、掌握新技能，以具備無法被機(jī)器人等智能化技術(shù)所替代的能力，包括創(chuàng)新能力、靈活解決問題的能力等，實(shí)現(xiàn)個人價值。

3.研究不足與展望

本文也存在一些局限。第一，國際機(jī)器人聯(lián)合會提供的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用數(shù)據(jù)存在缺陷，并非所有制造行業(yè)都被納入到國際機(jī)器人聯(lián)合會所涉及的19 個行業(yè)中，數(shù)據(jù)的不完整可能會造成研究結(jié)果的誤差。第二，本文只是簡單驗(yàn)證了研發(fā)投入和員工知識能力的中介作用，并未考慮情境因素的影響，如政府補(bǔ)貼政策、領(lǐng)導(dǎo)個人特征等，還能進(jìn)一步完善目前的影響機(jī)制模型。第三，由于“數(shù)量至上”的激勵政策和評價導(dǎo)向，我國企業(yè)存在盲目追求專利數(shù)量的問題，導(dǎo)致專利“經(jīng)濟(jì)價值”不高，因而本文創(chuàng)新績效衡量方式可能存在不妥，在后續(xù)研究中可采用朱雪忠等[51]提出的多維專利指標(biāo)來進(jìn)行測量，以使結(jié)果更精準(zhǔn)。第四，本文僅對制造業(yè)企業(yè)展開研究，但近年來機(jī)器人在服務(wù)業(yè)中的應(yīng)用比重也在迅速增長，服務(wù)機(jī)器人由于自主性強(qiáng)、適用性廣等特性展現(xiàn)出廣闊的空間，后續(xù)研究可對服務(wù)機(jī)器人應(yīng)用的創(chuàng)新影響進(jìn)行探討，分析不同行業(yè)間應(yīng)用的影響差異。