屈小博，呂佳寧

(1.中國社會科學(xué)院 人口與勞動經(jīng)濟(jì)研究所、人力資源研究中心，北京 100006；2.中國社會科學(xué)院大學(xué)，北京 102488)

以18世紀(jì)60年代廣泛使用蒸汽機(jī)為標(biāo)志的第一次工業(yè)革命打開了機(jī)器替代勞動力的先河，直至今日第四次工業(yè)革命的到來，人工智能、機(jī)器人正逐漸滲透于各個行業(yè)乃至人們的日常生活。當(dāng)人們意識到正處于技術(shù)創(chuàng)新所掀起的人類經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展新浪潮時，我們已經(jīng)也不得不接受新技術(shù)更迭帶來的“創(chuàng)造性破壞”。新一輪產(chǎn)業(yè)升級和科技革命下，勞動密集型產(chǎn)業(yè)的比較優(yōu)勢和競爭優(yōu)勢已不再是中國產(chǎn)業(yè)的發(fā)展紅利，要從“中國制造”走向“中國智造”，僅僅依靠原有的資本積累和更深層次的資本深化來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，已無法再次突破性地優(yōu)化資源配置，達(dá)到帕累托最優(yōu)。盡管沒有哪一次的產(chǎn)業(yè)變革能夠在初始時就有清晰的實踐路徑，但是可以預(yù)見，機(jī)器人替代既是趨勢也是挑戰(zhàn)，未來中國經(jīng)濟(jì)必然需依靠技術(shù)進(jìn)步實現(xiàn)生產(chǎn)率的繼續(xù)攀升。

一、理論基礎(chǔ)(一)技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長

現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)在探究經(jīng)濟(jì)增長規(guī)律和各類影響與制約經(jīng)濟(jì)增長因素的研究都曾強(qiáng)調(diào)技術(shù)進(jìn)步的重要性。1956年索洛提出的經(jīng)濟(jì)增長模型成為現(xiàn)代增長理論的基石，指出外生的技術(shù)進(jìn)步是推動經(jīng)濟(jì)增長的唯一源泉(Solow，1956)。索洛模型驗證了勞動有效性能夠帶來產(chǎn)出的額外增長，盡管勞動有效性在模型推導(dǎo)中較為抽象，但是我們可以將現(xiàn)實中技術(shù)水平的提升認(rèn)為是索洛剩余的關(guān)鍵組成部分，技術(shù)進(jìn)步率的變化具有增長效應(yīng)，能推動人均產(chǎn)量的永久性增長。當(dāng)前第四次工業(yè)革命中，人工智能是技術(shù)進(jìn)步重要的物質(zhì)載體和標(biāo)志，埃森哲研究公司將人工智能定義為多種技術(shù)的集合，這項技術(shù)是數(shù)字化快速轉(zhuǎn)型的重要組成部分和加速器，機(jī)器能夠不依靠外力自己檢測、理解、行動和學(xué)習(xí)。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展對社會經(jīng)濟(jì)各方面的影響日益深入，已涌現(xiàn)出大量關(guān)于人工智能、機(jī)器人對國家和產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響的文獻(xiàn)。國家層面上的實證分析表明，技術(shù)進(jìn)步能夠拉動整體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。Aly(2020)利用25個發(fā)展中國家2017年的截面數(shù)據(jù)驗證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與經(jīng)濟(jì)發(fā)展和勞動生產(chǎn)率均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。人工智能、快速技術(shù)進(jìn)步和數(shù)字化轉(zhuǎn)型為發(fā)展中國家?guī)砭薮罄?。更有研究表明，?shù)字生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)每增長1%，人均GDP就有可能增長0.13%(Katz & Callorda，2018)。在產(chǎn)業(yè)層面上的研究中，已有學(xué)者證實了使用機(jī)器人能夠提升勞動生產(chǎn)率(Acemoglu & Restrepo，2020)。而就中國經(jīng)驗來說，國內(nèi)學(xué)者發(fā)現(xiàn)重工業(yè)較高的技術(shù)進(jìn)步率是中國工業(yè)結(jié)構(gòu)升級的動因(楊智峰等，2016)，效率增進(jìn)型人工智能發(fā)展對制造業(yè)產(chǎn)生正向效應(yīng)(孫早和侯玉琳，2021)。

在已被普遍認(rèn)可的人工智能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的觀點基礎(chǔ)上，一些學(xué)者也對其中的影響機(jī)制和效應(yīng)產(chǎn)生的時滯問題作出了相應(yīng)的研究。如果同時考慮資本和技術(shù)的結(jié)合，資本偏向性技術(shù)進(jìn)步與資本深化水平融合促進(jìn)了中國工業(yè)部門全要素生產(chǎn)率(TFP)增長(李小平，2018)。人工智能通過提高生產(chǎn)智能化程度和全要素生產(chǎn)率，增強(qiáng)實體經(jīng)濟(jì)的吸引力，提高實體經(jīng)濟(jì)資本占比，降低住房資本占比和基建資本占比，進(jìn)而優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)(林晨等，2020)。除了人工智能產(chǎn)生的廣泛影響，不同時期的參與者所獲得的效益也不盡相同，Benassi et al.(2020)在驗證了第四次工業(yè)革命技術(shù)相關(guān)的知識積累與企業(yè)生產(chǎn)率之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系之后，還發(fā)現(xiàn)后進(jìn)者比早期進(jìn)入者從第四次工業(yè)革命技術(shù)能力的發(fā)展中獲益更多，并經(jīng)歷了顯著的 “助推效應(yīng)” 。

(二)人工智能與創(chuàng)新能力

同樣值得關(guān)注的是，人工智能對于整個經(jīng)濟(jì)體和微觀企業(yè)創(chuàng)新能力的影響。大多研究人工智能、機(jī)器人與經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新的研究集中于定性研究。這一點可以從產(chǎn)業(yè)體系得到解釋，工業(yè)機(jī)器人大多服務(wù)于制造業(yè)。工業(yè)轉(zhuǎn)型與產(chǎn)業(yè)升級，體現(xiàn)的是工業(yè)所具有的創(chuàng)新性和革命性(金碚，2014)。制造業(yè)是大多數(shù)科技創(chuàng)新的孵化基地和應(yīng)用領(lǐng)域，既是創(chuàng)新誘導(dǎo)型產(chǎn)業(yè)也是誘導(dǎo)創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)(蔡昉，2021)，進(jìn)而很難在宏觀研究中將機(jī)器人替代和創(chuàng)新能力完全分割。在使用微觀數(shù)據(jù)實證分析產(chǎn)業(yè)相關(guān)問題的研究中，大多學(xué)者在人工智能企業(yè)范圍內(nèi)研究企業(yè)創(chuàng)新，將機(jī)器人作為創(chuàng)新能力的表征，或?qū)?chuàng)新能力融入企業(yè)生產(chǎn)績效(王學(xué)義，2021)，或?qū)⒖萍歼M(jìn)步作為中間變量(楊光等，2020)。

從企業(yè)的微觀角度出發(fā)，人工智能、機(jī)器人與企業(yè)創(chuàng)新能力的內(nèi)在關(guān)系可以從新奧地利學(xué)派的熊彼特的理論中得到啟發(fā)。熊彼特強(qiáng)調(diào)企業(yè)家的創(chuàng)新活動是經(jīng)濟(jì)周期波動和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)生來源(Schumpeter，1942)。創(chuàng)新活動推動經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制在于，創(chuàng)新活動使得部分企業(yè)的利潤增加，引起了企業(yè)家之間的激烈競爭，誘導(dǎo)各企業(yè)改進(jìn)技術(shù)水平，提升企業(yè)自身的實力，從而推動了經(jīng)濟(jì)的繁榮增長。

熊彼特的創(chuàng)新理論為當(dāng)前維護(hù)和激發(fā)市場主體的活力提供了借鑒意義，也為當(dāng)下分析機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)生產(chǎn)率和創(chuàng)新能力的影響提供了有力的理論支持。市場主體活力的內(nèi)部動力來源于企業(yè)之間的競爭，技術(shù)要做到跨越性升級需要一個漫長的過程，但是能夠迅速響應(yīng)市場需求的產(chǎn)品生命周期較短，受限現(xiàn)有的生產(chǎn)能力，制造業(yè)企業(yè)僅延續(xù)上一代技術(shù)和產(chǎn)品，或者照搬其他企業(yè)的生產(chǎn)模式，將無法保證供給的質(zhì)量和效率。各個工業(yè)大國的發(fā)展經(jīng)驗已經(jīng)揭示，技術(shù)水平的發(fā)展需要長期的時間沉淀，新技術(shù)革命催生的新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新市場并不是完全構(gòu)建在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)上，因此依靠人工智能、機(jī)器人等新技術(shù)搶占國內(nèi)的競爭市場和全球價值鏈的新高地還存在充足的空間和可能性。

基于上述對機(jī)器人替代的現(xiàn)實背景和已有理論研究的梳理，可以發(fā)現(xiàn)以工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用來實現(xiàn)先進(jìn)制造業(yè)跨越發(fā)展已成為全球共識(鄧仲良和屈小博，2021)，未來產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和企業(yè)的發(fā)展將依賴于技術(shù)進(jìn)步。盡管關(guān)于人工智能、機(jī)器人應(yīng)用對國家產(chǎn)業(yè)發(fā)展的正向影響已經(jīng)得到證實，但是由于缺乏詳細(xì)的微觀數(shù)據(jù)，無法觀察新技術(shù)革命下制造業(yè)企業(yè)運用機(jī)器人的狀況，以及工業(yè)機(jī)器人對微觀制造業(yè)企業(yè)所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)新效應(yīng)。因此，本文將使用2015—2018年“中國企業(yè)—勞動力匹配調(diào)查”(CEES)和2021年中國社會科學(xué)院國情調(diào)研重大項目“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級背景下制造業(yè)機(jī)器人實施狀況”調(diào)查兩套企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，分析工業(yè)機(jī)器人對中國制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率和創(chuàng)新能力的影響，發(fā)現(xiàn)存在的問題和挑戰(zhàn)，總結(jié)規(guī)律和政策建議，為中國產(chǎn)業(yè)升級及未來發(fā)展提供一些思考。

二、工業(yè)機(jī)器人對企業(yè)生產(chǎn)率的影響

創(chuàng)造更多的利潤是企業(yè)生產(chǎn)的最重要目標(biāo)，從提升企業(yè)生產(chǎn)率出發(fā)進(jìn)行全局思考，洞察人工智能、機(jī)器人等先進(jìn)技術(shù)水平在復(fù)雜動態(tài)的生產(chǎn)系統(tǒng)的運用情況，分析工業(yè)機(jī)器人對制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)力的影響，能夠幫助企業(yè)在新一輪科技革命下樹立更多的卓越成就。

本文使用2021年中國社會科學(xué)院國情調(diào)研重大項目“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級背景下制造業(yè)機(jī)器人實施狀況”調(diào)查數(shù)據(jù)，基于模型(1)實證分析工業(yè)機(jī)器人對企業(yè)生產(chǎn)率的影響。模型形式可表示為：

lnapl=α+β_1 robot+γZ+μ

(1)

其中，lnapl是企業(yè)生產(chǎn)率，robot在兩個模型中分別代表是否使用工業(yè)機(jī)器人、擁有工業(yè)機(jī)器人數(shù)量，Z是影響企業(yè)生產(chǎn)率的其他控制變量，包括是否使用信息管理系統(tǒng)、政府扶持、企業(yè)年齡、注冊類型。μ是殘差項。β_1是工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)生的效應(yīng)。

根據(jù)表1的描述性統(tǒng)計，將2020年企業(yè)總產(chǎn)值與企業(yè)總員工數(shù)的比例設(shè)為勞動生產(chǎn)率，進(jìn)一步使用企業(yè)勞動生產(chǎn)率的對數(shù)作為被解釋變量企業(yè)生產(chǎn)率的代理指標(biāo)。解釋變量之一是否擁有工業(yè)機(jī)器人為虛擬變量，如表1所示，57.78%的抽樣企業(yè)在生產(chǎn)中都使用了工業(yè)機(jī)器人。另一個解釋變量工業(yè)機(jī)器人數(shù)量為2020年各企業(yè)現(xiàn)有工業(yè)機(jī)器人總數(shù)，平均值為58.26臺。其余變量為控制變量，其中信息管理系統(tǒng)為虛擬變量，有58.26%的制造業(yè)企業(yè)使用了信息管理系統(tǒng)。將使用2018—2020年是否受到包括進(jìn)口機(jī)器人購置補(bǔ)貼、國產(chǎn)機(jī)器人購置補(bǔ)貼、企業(yè)自主研發(fā)機(jī)器人研發(fā)補(bǔ)貼、智能制造重大產(chǎn)業(yè)項目、人工智能技術(shù)研發(fā)補(bǔ)貼等各項政府補(bǔ)貼為依據(jù)，作為虛擬變量政府扶持的衡量指標(biāo)，有30.22%的企業(yè)在近三年獲得過相關(guān)的政府扶持。企業(yè)年齡由調(diào)查數(shù)據(jù)年份與企業(yè)報告的注冊年份之差作為計算依據(jù)，企業(yè)的平均年齡為13.66年。注冊類型分為內(nèi)資企業(yè)、港澳臺企業(yè)和外資企業(yè)，使用內(nèi)資企業(yè)作為參照組，港澳臺企業(yè)和外資企業(yè)為實驗組。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

表2是工業(yè)機(jī)器人對企業(yè)生產(chǎn)率的回歸結(jié)果。列(1)顯示，使用工業(yè)機(jī)器人對企業(yè)生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著正向影響，使用工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)比未使用工業(yè)機(jī)器人的平均企業(yè)生產(chǎn)率高出51.96%，說明工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用能明顯提升企業(yè)的生產(chǎn)績效。信息管理系統(tǒng)的系數(shù)顯著為正，說明采用信息管理系統(tǒng)同樣能夠幫助企業(yè)提升生產(chǎn)力，產(chǎn)生的正向效應(yīng)能使企業(yè)勞動生產(chǎn)率大幅度提升，相比未使用信息管理系統(tǒng)的企業(yè)能增加70.97%的經(jīng)濟(jì)效益。模型(2)分析了工業(yè)機(jī)器人使用數(shù)量對企業(yè)生產(chǎn)績效的影響。解釋變量工業(yè)機(jī)器人使用數(shù)量的系數(shù)顯著為正，數(shù)值為0.4%，盡管影響程度較小，但在此更關(guān)注其產(chǎn)生的效應(yīng)方向，驗證了擁有更多數(shù)量的工業(yè)機(jī)器人能提升企業(yè)生產(chǎn)率。結(jié)合兩個模型的解釋變量產(chǎn)生的正向效應(yīng)可以發(fā)現(xiàn)，在新一輪科技革命中，使用工業(yè)機(jī)器人、信息管理系統(tǒng)等智能技術(shù)能夠?qū)ζ髽I(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生積極的效應(yīng)?？萍紕?chuàng)新是企業(yè)增強(qiáng)實力的驅(qū)動力，把握提升技術(shù)水平的目標(biāo)，才能抓住產(chǎn)業(yè)升級換代的機(jī)遇。如果國內(nèi)的生產(chǎn)廠商沒有擁有自主核心技術(shù)，完全依靠“兩頭在外”的生產(chǎn)模式加工中間投入品，則不需要全自動的機(jī)器操作任務(wù)，但是目前，傳統(tǒng)的制造業(yè)生產(chǎn)模式對外依存度高，將在技術(shù)水平更新?lián)Q代、供應(yīng)鏈產(chǎn)業(yè)鏈融合發(fā)展中無法適應(yīng)變革，始終嵌于全球價值鏈分工的落后地位(韓博和鄭宇軒，2022)。

表2 工業(yè)機(jī)器人對企業(yè)生產(chǎn)率的影響

其余控制變量的回歸結(jié)果顯示，列(1)中企業(yè)年齡的系數(shù)顯著為正，表明生產(chǎn)經(jīng)驗更加豐富的企業(yè)擁有更多的資源和成熟的產(chǎn)業(yè)鏈，資本積累較多，能在市場競爭中占據(jù)更大的優(yōu)勢。但是值得注意的是，由于企業(yè)存在的時間越長，愈加不易改變企業(yè)內(nèi)部管理模式，僅依靠原有的經(jīng)驗管理難以適應(yīng)市場快速的變化，企業(yè)風(fēng)險也將隨之增加，因此更需要塑造市場創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)營理念以應(yīng)對激烈的市場競爭。

列(2)中政府扶持的系數(shù)顯著為負(fù)，說明沒有政府補(bǔ)貼的企業(yè)擁有更高的勞動生產(chǎn)率。實際上，制造業(yè)企業(yè)尤其是高新技術(shù)企業(yè)，在企業(yè)設(shè)立之初，能夠獲得各類的政府補(bǔ)貼，此時政府補(bǔ)貼對于企業(yè)的激勵效應(yīng)最為明顯，企業(yè)將獲得的資金投入轉(zhuǎn)為創(chuàng)新投入，進(jìn)而提升企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模。但政府資金補(bǔ)貼也存在一定的弊端，由于小規(guī)模企業(yè)對政府補(bǔ)貼的金額更為敏感，因此創(chuàng)業(yè)之初，依靠政府補(bǔ)貼能產(chǎn)出更高的效益(李丹丹，2022)。但是由于創(chuàng)新是一個持續(xù)性過程，需要大量投入資金，一次性的政府補(bǔ)貼難以滿足企業(yè)研發(fā)需要，所以企業(yè)會在后續(xù)的發(fā)展中陷入創(chuàng)新瓶頸，甚至難以維持經(jīng)營。而對于規(guī)模較大的制造業(yè)企業(yè)，政府補(bǔ)貼并不是重要的資金來源，企業(yè)一旦達(dá)到一定的生產(chǎn)率水平，能夠通過洞察市場需求進(jìn)行企業(yè)管理，自我提升技術(shù)水平以提升競爭力。

在列(1)和列(2)中，以內(nèi)資企業(yè)為參照組，外資企業(yè)系數(shù)顯著為正，說明相對于內(nèi)資企業(yè)，外資企業(yè)的勞動生產(chǎn)率更高。外資企業(yè)具備更先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和管理模式，以大量投資進(jìn)入國內(nèi)市場，較高的工資吸引更高技術(shù)的勞動力，激勵員工更加努力地工作，并且外資企業(yè)嚴(yán)格的管理模式和良好的工作環(huán)境，能夠吸引和留住生產(chǎn)率更高的勞動力。由于外資企業(yè)擁有更多的自主核心技術(shù)，對機(jī)器設(shè)備的使用有著特定且更高標(biāo)準(zhǔn)的要求，在培訓(xùn)一線生產(chǎn)工人后，勞動力擁有對當(dāng)前企業(yè)更具實用性的技能，員工的流動性更低，有利于企業(yè)提升生產(chǎn)績效。

由于人工智能在期初需要大量的資本投入，技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)步需要時間來顯現(xiàn)對不同經(jīng)濟(jì)體增長的影響，并使其影響擴(kuò)散到整個經(jīng)濟(jì)(Park & Sang，2019)。對于企業(yè)同樣需要資金和時間培養(yǎng)適合的高技能勞動力、研發(fā)匹配企業(yè)生產(chǎn)需求的應(yīng)用程序，因此工業(yè)機(jī)器人的回報存在一定的時間滯后性。從近三年購買工業(yè)機(jī)器人的數(shù)量與對企業(yè)預(yù)計第二年和第三年銷售增長率的關(guān)系中可以觀察工業(yè)機(jī)器人對企業(yè)經(jīng)營產(chǎn)生的長期效應(yīng)。如圖1所示，使用2017年制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，橫軸坐標(biāo)為企業(yè)2015—2017年購買工業(yè)機(jī)器人加總數(shù)量占企業(yè)現(xiàn)有工業(yè)機(jī)器人數(shù)量的比例，以2017年銷售額為基期，計算預(yù)計2018年和2019年銷售增長率，并以此作為縱軸，可以發(fā)現(xiàn)引進(jìn)工業(yè)機(jī)器人能增加企業(yè)的產(chǎn)品銷售額，并且隨著近三年購買機(jī)器人數(shù)量的增加，企業(yè)的銷售額增長速度也將加快。近三年工業(yè)機(jī)器人購買占比的企業(yè)主要分布在預(yù)計銷售增長率為1%～50%，說明企業(yè)對于工業(yè)機(jī)器人的引進(jìn)有著較好的預(yù)期，認(rèn)為技術(shù)水平能夠提升企業(yè)的生產(chǎn)績效，為企業(yè)帶來更多的利潤。企業(yè)也將在引入工業(yè)機(jī)器人后，得到持續(xù)的發(fā)展，第三年的銷售額將在第二年的基礎(chǔ)上得到提升。甚至一些企業(yè)認(rèn)為能在三年內(nèi)大幅度增加企業(yè)銷售率，做到企業(yè)銷售額翻倍的成效。通過觀察近三年購買機(jī)器人占比為100%的企業(yè)可以看出，大量的企業(yè)集中于近三年才初次購買工業(yè)機(jī)器人，其預(yù)期的第三年銷售增長率范圍最低為1.54%，最高為134.68%，說明企業(yè)對于工業(yè)機(jī)器人提升銷售額整體有著積極向好的預(yù)期，但是對于企業(yè)未來的發(fā)展抱有不同程度的觀望態(tài)度。

通過以上對當(dāng)前機(jī)器人應(yīng)用和企業(yè)生產(chǎn)率之間關(guān)系的分析表明，工業(yè)機(jī)器人等多種智能技術(shù)已經(jīng)嵌入到中國制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營過程。但是還需要意識到在焊接、噴涂、上下料、包裝、碼垛、搬運、潔凈室、裝配等生產(chǎn)操作過程中工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用范圍和數(shù)量有限，制造業(yè)企業(yè)更多地將工業(yè)機(jī)器人與信息管理系統(tǒng)、數(shù)控設(shè)備等多種智能技術(shù)協(xié)同應(yīng)用，形成柔性生產(chǎn)線。因此，當(dāng)前中國制造業(yè)企業(yè)智能技術(shù)運用的整體水平有待提升，企業(yè)間使用工業(yè)機(jī)器人的情況差異較為明顯，國內(nèi)企業(yè)尤其是內(nèi)資企業(yè)需要持續(xù)加大對智能技術(shù)的應(yīng)用以積極參與全球價值鏈的競爭。

三、工業(yè)機(jī)器人對創(chuàng)新能力的影響

企業(yè)創(chuàng)新能力是一個復(fù)合性概念，創(chuàng)新資源的投入、創(chuàng)新成果的產(chǎn)出以及對創(chuàng)新活動的主動性和前瞻性都將影響企業(yè)整體的創(chuàng)新能力，進(jìn)而將創(chuàng)新能力轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)價值和競爭優(yōu)勢。本文采用創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新潛能三個維度全面衡量企業(yè)的創(chuàng)新能力，分析工業(yè)機(jī)器人對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響。

(一)工業(yè)機(jī)器人與企業(yè)創(chuàng)新投入

本文采用研發(fā)支出、研發(fā)人員投入兩個指標(biāo)衡量企業(yè)創(chuàng)新投入。企業(yè)創(chuàng)新投入最為直觀地表現(xiàn)為企業(yè)研發(fā)支出，即針對研發(fā)投入的資金數(shù)額(巴曙松等，2022)。如圖2所示，本文統(tǒng)計了2017年不同注冊類型的制造業(yè)企業(yè)年平均研發(fā)支出。只有預(yù)期到持續(xù)性的創(chuàng)新投入能夠獲得未來更高的回報，才能激發(fā)創(chuàng)新的動力，企業(yè)更愿意在研發(fā)上投入大量的資金。未擁有工業(yè)機(jī)器人和已擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)分別投入的年平均研發(fā)支出為內(nèi)資企業(yè)1.67萬元和6.65萬元，港澳臺企業(yè)7.92萬元和2.28萬元，外資企業(yè)1.78萬元和1.80萬元。外資企業(yè)的研發(fā)投入較低，且區(qū)分有無工業(yè)機(jī)器人后，數(shù)值并未顯示明顯的差異，是因為外資企業(yè)研發(fā)中心大多在國外的總公司，國內(nèi)的經(jīng)營重心在于生產(chǎn)環(huán)節(jié)，因此國內(nèi)公司并不需要大量的研發(fā)投入。已擁有工業(yè)機(jī)器人的內(nèi)資企業(yè)對于研發(fā)的投入是還未使用工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)的3.98倍，說明引入工業(yè)機(jī)器人的內(nèi)資企業(yè)對于技術(shù)創(chuàng)新的意識更強(qiáng)。從總體平均值看，內(nèi)資企業(yè)需要更多的研發(fā)投入來提升企業(yè)創(chuàng)新實力。比如中國頂尖的科技公司華為，2021年的研發(fā)資金為1427億元，(1)資料來源：華為投資控股有限公司《2021年年度報告》。華為意識到掌握核心技術(shù)的重要性，只有通過長期研究開發(fā)自主核心技術(shù)，才能擺脫對國外供應(yīng)商的依賴，增強(qiáng)企業(yè)的綜合實力，也能提升產(chǎn)業(yè)鏈整體價值，從而在全球化的科技革命中占據(jù)主導(dǎo)地位。目前中小規(guī)模的企業(yè)難以負(fù)擔(dān)像華為這樣的高額研發(fā)投入，因此研發(fā)動力需要多方的支持，尤其是需要外部力量即政府的支持，才能維護(hù)和激活市場創(chuàng)新的能力。

創(chuàng)新投入除了資金支持，還需要耦合其他生產(chǎn)要素的投入，尤其是勞動力要素。本文使用 “產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級背景下制造業(yè)機(jī)器人實施狀況”的企業(yè)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析2018—2020年未擁有工業(yè)機(jī)器人和已擁有工業(yè)機(jī)器人企業(yè)中一線生產(chǎn)工人和研發(fā)人員占比能夠更深入的展現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新投入的發(fā)展趨勢。如圖3所示，在已擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)中，2020年一線生產(chǎn)工人占比有所下降，從2019年的66.32%下降到2020年61.10%，可能是受到2020年疫情的影響，企業(yè)調(diào)整內(nèi)部生產(chǎn)模式，更多地使用機(jī)器人替代生產(chǎn)工人。已擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)研發(fā)人員占比一直高于未擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)，說明已擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)對于創(chuàng)新的投入更多，以維持深度的脈絡(luò)性的研究，有助于企業(yè)提升創(chuàng)新能力。制造業(yè)企業(yè)的員工總數(shù)整體呈上升趨勢，即伴隨企業(yè)的規(guī)模逐年擴(kuò)大，在引進(jìn)工業(yè)機(jī)器人后，機(jī)器設(shè)備會替代一部分低技能的生產(chǎn)工人，補(bǔ)充更多的研發(fā)人員以滿足維護(hù)和開發(fā)技術(shù)水平的需要，這一趨勢也在圖3中得到體現(xiàn)?？傮w來說，當(dāng)前國內(nèi)制造業(yè)企業(yè)正加大對資金和高技能水平的研發(fā)人員的投入，管理決策正偏向于對新興技術(shù)的開發(fā)，推動企業(yè)科研成果的產(chǎn)出并轉(zhuǎn)化為市場需求的產(chǎn)品。

(二)工業(yè)機(jī)器人與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出

由于難以界定企業(yè)利潤中創(chuàng)新所作出的貢獻(xiàn)，而且一旦產(chǎn)品、技術(shù)研發(fā)成功，相關(guān)的研發(fā)投入轉(zhuǎn)為無形資產(chǎn)，因此很難從財務(wù)報表中挖掘關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的有用信息。考慮到企業(yè)專利創(chuàng)新能力與企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新模式兩者間有互相正向影響(王天祥和樊勇，2019)，本文借鑒邵朝對等(2021)的研究方法采用發(fā)明專利、實用新型專利和設(shè)計專利三種專利的申請數(shù)衡量企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量。將近三年企業(yè)獲批大陸專利的數(shù)量和申請國外專利的數(shù)量作為企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的評估指標(biāo)，觀察工業(yè)機(jī)器人與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的相關(guān)關(guān)系。

大陸專利分為發(fā)明專利、實用新型專利、設(shè)計專利。如圖4所示，已擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)近三年獲批的平均申請專利數(shù)量為52.19個，高于未擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)。發(fā)明專利是三種專利中技術(shù)含量最高的專利，保護(hù)期限更長，需要開發(fā)全新的產(chǎn)品或者技術(shù)。從發(fā)明專利上看，未擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)平均獲批13.31個，已擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)平均獲批9.44個，未進(jìn)行機(jī)器人替代的企業(yè)占據(jù)相對的優(yōu)勢。但是由于制造業(yè)下各個產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)模式和方法不同，因此企業(yè)名下獲批的專利種類也會產(chǎn)生較大的差距。在觀察實用新型專利和設(shè)計專利的平均獲批數(shù)量后發(fā)現(xiàn)，已使用工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)在產(chǎn)品的實用性技術(shù)方案、外觀上有更大的創(chuàng)新能力。在觀察大陸專利所代表的創(chuàng)新產(chǎn)出能力后，考慮到國內(nèi)的專利從申請開始滿18個月才具有臨時保護(hù)權(quán)，近三年獲批的專利是從2013年至2015年申請，因此獲批專利的數(shù)據(jù)有相對時滯性。并且，目前企業(yè)申請國內(nèi)專利的目的，一方面是為了提升企業(yè)生產(chǎn)過程和產(chǎn)品的創(chuàng)新性，另一方面可能是為了獲得政府補(bǔ)貼，或是滿足申請高新技術(shù)企業(yè)的必備條件，因此還需要補(bǔ)充其他數(shù)據(jù)來修正大陸專利作為創(chuàng)新產(chǎn)出衡量指標(biāo)的準(zhǔn)確性。

除了申請大陸專利這一渠道，企業(yè)還能通過向海外的專利局申請，實行專利多方保護(hù)，通過市場擴(kuò)張效應(yīng)和市場勢力效應(yīng)參與市場競爭(王葉等，2022)。目前全球五大知識產(chǎn)權(quán)局分別為中國國家知識產(chǎn)權(quán)局、歐洲專利局、日本特許廳、韓國特許廳、美國專利局。如果企業(yè)在國外申請專利，需要花費更多的時間和精力，也能從一定程度上體現(xiàn)專利的質(zhì)量水平。如圖5，統(tǒng)計了近三年企業(yè)在國外申請專利的平均數(shù)量，可以看出近年來已擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)在國際上申請的平均專利數(shù)量明顯多于未擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)。未進(jìn)行機(jī)器人替代的企業(yè)在美國、日本、歐洲、中國港澳臺地區(qū)及其他國家申請的平均數(shù)量不足1個，說明企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的能力較差。而已擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)在美國專利局申請的平均數(shù)量為16.53個，在包含韓國等其他國家申請的平均數(shù)量為16.49個，說明企業(yè)申請專利質(zhì)量較高，創(chuàng)新產(chǎn)出的能力較強(qiáng)，能夠在國內(nèi)和國際多方申請專利，具備較強(qiáng)的保護(hù)企業(yè)核心自主能力意識。

(三)工業(yè)機(jī)器人與企業(yè)創(chuàng)新潛能

本文將企業(yè)對增加機(jī)器人和人工智能的創(chuàng)新計劃和行為作為企業(yè)創(chuàng)新潛能的衡量指標(biāo)，分析機(jī)器人應(yīng)用是否對企業(yè)過去和未來使用新技術(shù)產(chǎn)生影響，并通過政策扶持的需求迫切程度了解當(dāng)前制造業(yè)企業(yè)在技術(shù)革命下需要哪些具體的外部支持。

表3針對2020年疫情影響，統(tǒng)計了企業(yè)對于增加機(jī)器人和人工智能的創(chuàng)新計劃和行為。如表3所示，在2020年45.45%的已擁有工業(yè)機(jī)器人的制造業(yè)企業(yè)已增加機(jī)器人和人工智能技術(shù)的使用，5.15%未擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)盡管沒有使用工業(yè)機(jī)器人，但是在2020年采用了其他的人工智能技術(shù)。從短期計劃看，70.68%的已使用工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)將在一年內(nèi)采用更多的智能技術(shù)，而未擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)中僅有5.15個百分點的企業(yè)愿意引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)。從長期計劃看，82.71%的已擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)將在未來一到三年內(nèi)繼續(xù)增加對機(jī)器人和其他人工智能技術(shù)的投入，而這一比例是未使用工業(yè)機(jī)器人企業(yè)的近6倍。已使用工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)擁有更多的創(chuàng)新潛能，相比于未使用工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)，積累了智能技術(shù)的應(yīng)用經(jīng)驗，由于技術(shù)水平更新?lián)Q代速度快，市場需求變化快，疫情的常態(tài)化將促使有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)繼續(xù)加大對工業(yè)機(jī)器人和其他人工智能技術(shù)的投資。

表3 機(jī)器替代對企業(yè)增加機(jī)器人和人工智能的創(chuàng)新計劃和行為的影響

根據(jù)上述企業(yè)對于過去和未來增加工業(yè)機(jī)器人和其他人工智能技術(shù)的情況分析，我們可以看到未使用工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)對于日后引進(jìn)人工智能技術(shù)的可能性并不高，為了更深入地探究其中的原因，表4統(tǒng)計了企業(yè)針對機(jī)器人和人工智能技術(shù)的五類政策的平均需求迫切程度，1分至10分表示迫切程度由低到高。在五類政策需求中，未擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)對政策的迫切程度都遠(yuǎn)高于已擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)，其中對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G等新基礎(chǔ)設(shè)施需求迫切程度為7.56分，對資金支持以降低企業(yè)機(jī)器人和人工智能技術(shù)使用成本的迫切程度最高，為8.11分。除此之外對技術(shù)的應(yīng)用支持、人才支持和技能培訓(xùn)支持，未進(jìn)行機(jī)器人替代的企業(yè)都有著極大的需求。未擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)同樣有創(chuàng)新意識，但是缺乏各類條件的支持，難以在生產(chǎn)中開展機(jī)器人替代，跨越使用先進(jìn)的智能技術(shù)的高門檻。已使用工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)對五類政策需求大致分布在1分到2分之間，說明已經(jīng)進(jìn)行機(jī)器人替代的企業(yè)也需要相關(guān)政策的支持，但是目前已有的政策扶持力度有限，已進(jìn)行機(jī)器人替代的企業(yè)意識到完全靠政策扶持實現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新能力的提升并不現(xiàn)實，更多的是企業(yè)內(nèi)部加大對高新技術(shù)的研發(fā)，實現(xiàn)完全的機(jī)器替人。

表4 制造業(yè)企業(yè)對智能技術(shù)相關(guān)政策的需求情況

通過對機(jī)器人應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新潛能的關(guān)系分析結(jié)果表明，已擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)具備更強(qiáng)的創(chuàng)新能力，對新技術(shù)的應(yīng)用有更高的敏感性。盡管在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中翻來覆去地強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新的重要性，但是能夠真正推倒現(xiàn)有技術(shù)束縛的藩籬，實現(xiàn)突破性的創(chuàng)新創(chuàng)造還有很長的路要走。

四、結(jié)論與對策建議

技術(shù)進(jìn)步是推動經(jīng)濟(jì)增長的重要源泉，新技術(shù)革命催生的新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新市場為國家整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展和企業(yè)生產(chǎn)率提升帶來了全新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。本文基于“中國企業(yè)—員工匹配調(diào)查”和“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級背景下制造業(yè)機(jī)器人實施狀況”調(diào)查數(shù)據(jù)，從企業(yè)微觀層面探究了機(jī)器人應(yīng)用對中國制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率和創(chuàng)新能力的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機(jī)器人能夠有效提升企業(yè)生產(chǎn)力，依靠人工智能、機(jī)器人等先進(jìn)技術(shù)，打造國內(nèi)的新型制造業(yè)競爭市場，提升產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化水平，將搶占全球制造業(yè)價值鏈的新高地。研究還發(fā)現(xiàn)，使用工業(yè)機(jī)器人與企業(yè)創(chuàng)新能力呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，進(jìn)行機(jī)器替代的企業(yè)在創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新潛能上發(fā)揮了更明顯的優(yōu)勢。

但是值得注意的是，雖然中國制造業(yè)企業(yè)對技術(shù)水平的應(yīng)用速度加快，但是目前新技術(shù)應(yīng)用和擴(kuò)散的時間和經(jīng)驗積累尚不足。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2012年中國內(nèi)地工業(yè)機(jī)器人銷量為2.68萬臺，這一數(shù)值在當(dāng)年被稱為“工業(yè)機(jī)器人爆發(fā)式增長”，10年后的今天，中國市場已經(jīng)涌現(xiàn)了大量的國產(chǎn)工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)廠商，如新松、埃斯頓、埃夫特等國內(nèi)頂尖品牌，但是由于缺少技術(shù)積累，還不能完全比肩世界工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的品牌。從本文的數(shù)據(jù)觀察，中國工業(yè)機(jī)器人還存在極大的市場，即便需求創(chuàng)造了供給，但是供給無法對需求產(chǎn)生牽引效應(yīng)，追根究底還是當(dāng)頂尖技術(shù)掌握在少數(shù)企業(yè)手中，無論是機(jī)器人的需求方還是供給方都需要更多的時間來成長和匹配，也需要更多的政策進(jìn)行扶持。

如何最大限度地發(fā)揮創(chuàng)新驅(qū)動的作用，將無形的創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為客觀存在的生產(chǎn)力將是制造業(yè)企業(yè)下一步優(yōu)化管理和調(diào)整生產(chǎn)模式的重要目標(biāo)之一。首先，提升創(chuàng)新意識，加大對自主核心技術(shù)研發(fā)的投入。研究表明機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率有顯著正相關(guān)關(guān)系，制造業(yè)企業(yè)應(yīng)進(jìn)一步加大研發(fā)資本和高技能的勞動力的投入。及時關(guān)注同行業(yè)其他企業(yè)、客戶、供應(yīng)商的發(fā)展動態(tài)，拓展創(chuàng)新合作伙伴范圍，結(jié)合企業(yè)內(nèi)部研發(fā)與大學(xué)或其他科研機(jī)構(gòu)研發(fā)，聚焦于核心關(guān)鍵技術(shù)的長期性投入。同時加大培養(yǎng)高技能水平的勞動力的力度，提升企業(yè)人才的核心競爭力。以此多方優(yōu)化生產(chǎn)要素，實現(xiàn)顛覆性的技術(shù)革新。

其次，政府應(yīng)多方面扶持中小規(guī)模企業(yè)，加快企業(yè)進(jìn)入智能技術(shù)運用隊列的步伐。研究表明，未擁有工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)對于增加機(jī)器人、人工智能的政策需求迫切程度高，但不具備完善的研發(fā)條件，因此維護(hù)和激活市場創(chuàng)新活力需要政府的外部支持。政府應(yīng)從資金、人才培訓(xùn)、技術(shù)應(yīng)用等方面對企業(yè)給予支持，打通企業(yè)使用工業(yè)機(jī)器人的渠道。技術(shù)創(chuàng)新呈螺旋式上升，因此政府應(yīng)長期關(guān)注制造業(yè)企業(yè)智能技術(shù)的發(fā)展動態(tài)，提供動態(tài)有效的支持。

最后，審視評判新技術(shù)運用的優(yōu)劣標(biāo)準(zhǔn)，不盲目追求片面的技術(shù)提升速度。新技術(shù)對于人類社會的影響深遠(yuǎn)，不同于傳統(tǒng)的科學(xué)技術(shù)，需要理性地思考未來智能技術(shù)應(yīng)用程度的良莠，不囿于追求使用機(jī)器人提升企業(yè)生產(chǎn)效率，在此基礎(chǔ)上多思考人工智能和未來勞動力的關(guān)系，賦予人工智能更多自動學(xué)習(xí)的能力，形成機(jī)器學(xué)習(xí)的良性循環(huán)，才能辯證性地統(tǒng)籌短中長期的目標(biāo)，跟上國際新技術(shù)發(fā)展的領(lǐng)先水平。