張金山，崔學良

引言

眾所周知，中國經(jīng)濟40 多年的高速增過多地依賴于傳統(tǒng)粗放型的生產(chǎn)模式。隨著人口紅利的消退與人們對綠水青山的向往，中國經(jīng)濟迫切需要從高速增長向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變，而這離不開創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的支持。自2014年“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”提出以來，中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力節(jié)節(jié)攀升，《2021年中國中小微企業(yè)融資發(fā)展報告》指出，至2020年全國各類市場主體有13 840.7萬戶，小微企業(yè)占比達到96.8%。與此同時2020 年我國發(fā)明專利、實用新型專利、外觀設計專利授權量分別達到53 萬件、237.7 萬件與73.2萬件，儼然成為事實上的發(fā)明大國。但與此相對應的是中小企業(yè)平均存活年限只有兩年半，2020 年發(fā)明專利產(chǎn)業(yè)化率僅為34.7%，這意味著規(guī)模龐大的中小企業(yè)與專利數(shù)量并未發(fā)揮出應有的效應，因此促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量提升就顯得尤為重要。前沿研究從稅收負擔、制度環(huán)境、要素錯配等角度出發(fā)，試圖探尋可能影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的因素，并形成了系統(tǒng)性的科研成果。研究顯示作為推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的重要推手，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量也受制于包含制度在內(nèi)的外生環(huán)境制約，特別是先進生產(chǎn)技術與管理經(jīng)驗的傳播可能成為影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動的關鍵。那么這是否意味著作為新一輪科技革命的人工智能也將會深刻改變創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量呢？

自美國“再工業(yè)化”戰(zhàn)略提出以來，人工智能技術逐漸受到各國政府的高度重視，相繼出臺一系列促進智能化發(fā)展的政策文件，致力于借助新興技術實現(xiàn)經(jīng)濟跨越式發(fā)展。面對這一現(xiàn)實情境，我國也相繼出臺《關于推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展的通知》《智能計算中心規(guī)劃建設指南》等發(fā)展規(guī)劃，鼓勵人才、資金、技術向智能化領域轉(zhuǎn)向。數(shù)據(jù)顯示，2020年中國人工智能產(chǎn)業(yè)融資規(guī)模達到1402億元，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模也將在2025 年達到4000 億元。與傳統(tǒng)技術一樣，人工智能技術的快速普及與廣泛應用必將深刻改變生產(chǎn)生活方式。為此，前沿文獻從定性與定量等角度出發(fā)，深究人工智能技術發(fā)展的經(jīng)濟社會效應，特別是對經(jīng)濟發(fā)展、勞動就業(yè)、Agrawal A.,Gans J.S.,Goldfarb A.,“Artificial Intelligence:The Ambiguous Labor Market Impact of Automating Prediction”,in,2019,No.2，Vol.33,pp.31-50.社會福利等的影響，且取得了豐碩的研究成果，即人工智能技術是經(jīng)濟發(fā)展模式、勞動力就業(yè)結構改變以及產(chǎn)業(yè)升級的重要推手。

但是總的來看，現(xiàn)有文獻關于人工智能的研究視角仍較為單一，更多從生產(chǎn)率提升、崗位更替、要素配置等角度展開，而缺乏考察對經(jīng)濟增長內(nèi)生動力，特別是對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動及質(zhì)量的影響。為此，本文在城市層面樣本數(shù)據(jù)的基礎上，通過實證檢驗探究人工智能技術對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的作用方向及傳導路徑。本文可能的邊際貢獻在于：（1）引入涵蓋微觀企業(yè)運營狀況的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)，擺脫傳統(tǒng)從創(chuàng)新能力與創(chuàng)業(yè)能力兩方面度量的弊端，更加精準客觀地度量創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)，并在此基礎上定量考察人工智能技術如何影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量；（2）將產(chǎn)業(yè)結構升級與經(jīng)濟集聚等納入分析框架，考察人工智能技術影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的傳導路徑，打破人工智能作用機理的“黑箱”；（3）從創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量維度、城市規(guī)模與區(qū)位、信息基礎設施等多角度識別人工智能對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量作用的外在依賴條件，為進一步差異化政策干預提供經(jīng)驗支撐。

一、理論假說

作為新一輪技術革命的典型代表，能夠改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式的人工智能受到前所未有的關注，其所擁有的廣泛滲透性與替代性能夠通過產(chǎn)業(yè)融合與智能生產(chǎn)影響經(jīng)濟社會的組織運行方式。具體而言，人工智能技術的通用性特征有助于打破產(chǎn)業(yè)邊界，誘使不同產(chǎn)業(yè)、行業(yè)間的技術融合并引致新業(yè)態(tài)的產(chǎn)生，特別是隨著機器人與物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)生產(chǎn)領域的廣泛應用，自動化、智能化、無人化的生產(chǎn)模式逐漸成為企業(yè)運營的新選擇，由此引發(fā)的效率提升、崗位更替與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型將會對包括創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)在內(nèi)的眾多經(jīng)濟行為產(chǎn)生深遠影響。然而，縱觀現(xiàn)有文獻，更多聚集于人工智能技術與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)某一維度關系的探討，其中最具代表性是對創(chuàng)新能力與創(chuàng)新績效的影響研究，且形成了豐碩的成果。如陳巖等基于129 篇智能化文獻研究發(fā)現(xiàn)，智能服務能夠打破區(qū)域限制，在帶動資本、技術等創(chuàng)新要素流動的過程中引致創(chuàng)新績效的提高；楊祎等指出，在智能化快速發(fā)展的大背景下，企業(yè)具備的人工智能應用及管理能力所帶來的成本降低與組織學習能力提升將會帶來創(chuàng)新績效的改善。由此可知，包含人工智能技術在內(nèi)的智能制造可能成為創(chuàng)新能力提升的有利推手。那么，人工智能又會如何改變地區(qū)創(chuàng)業(yè)能力呢？對此文獻卻鮮有研究，僅有劉志陽和王澤民在理論層面進行了論述，研究表明人工智能將有助于同步實現(xiàn)包含創(chuàng)業(yè)人員、資源、模式、偏好在內(nèi)的創(chuàng)業(yè)要素一體化與創(chuàng)業(yè)質(zhì)量提升，即在創(chuàng)業(yè)的全流程均發(fā)揮作用。綜上所述，人工智能技術成為影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的關鍵，且發(fā)揮著正向促進作用。

假說1：人工智能技術的推進有助于地區(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的提升。

隨著人工智能技術應用范圍的延伸與應用程度的加深，人工智能技術的效率提升與勞動替換效應已經(jīng)成為促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的關鍵。具體而言，人工智能技術與產(chǎn)業(yè)融合引發(fā)的智能生產(chǎn)要素快速普及，特別是24小時的智能生產(chǎn)模式與標準化生產(chǎn)工藝的應用必將改變傳統(tǒng)粗放式發(fā)展模式，助推要素配置與生產(chǎn)效率的提升，Halpern L.,Koren M.,Szeidl A.,“Imported Inputs and Productivity”,in,2015,Vol.105,No.12,pp.3660-3703.由此帶來的技術溢出將會通過供應鏈體系向服務業(yè)傳導，實現(xiàn)服務業(yè)的智能化轉(zhuǎn)向，從而助推全產(chǎn)業(yè)結構升級。除此之外，人工智能技術在制造業(yè)部門的廣泛滲透會替換普通勞動力完成大量簡單機械式的工作，Acemoglu D.,Restrepo P.,“Automation and New Tasks:How Technology Displaces and Reinstates Labor”,in,2019,Vol.33,No.2,pp.3-30.造成傳統(tǒng)勞動就業(yè)崗位被替換以及剩余勞動力向服務業(yè)轉(zhuǎn)移，使得第三產(chǎn)業(yè)得到快速擴容與飛躍發(fā)展。當然，在智能技術與勞動力流動引致產(chǎn)業(yè)結構升級的過程中，也伴隨著新消費需求的增加，差異化的消費需求會帶來產(chǎn)業(yè)分工的精細化以及新興產(chǎn)品的出現(xiàn)，引致新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)品與需求的良性互動，最終實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結構升級與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量提升的良性互動。

假說2：人工智能技術能夠通過促進產(chǎn)業(yè)結構升級提升城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量。

眾所周知，人工智能技術可能增加高技能勞動需求，而這將導致高技能勞動力的廣泛流入。企業(yè)可以更便捷地通過技能人才與智能化生產(chǎn)技術擴大生產(chǎn)規(guī)模，形成經(jīng)濟效益與生產(chǎn)規(guī)模的良性循環(huán)。除此之外，人工智能技術與大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等的深度融合會帶來要素流動成本的下降，由此引致的跨部門與跨區(qū)域的創(chuàng)新要素大范圍流動有助于先進技術的廣泛應用，在帶動全行業(yè)效率提升的過程中引發(fā)包括高增值要素在內(nèi)的經(jīng)濟集聚。Huggins R.,Prokop D.,“Network Structure and Regional Innovation: A Study of University -Industry Ties”,in,2017,Vol.54,No.4,pp.931-952;張可：《產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域創(chuàng)新的雙向影響機制及檢驗——基于行業(yè)異質(zhì)性視角的考察》，《審計與經(jīng)濟研究》2019年第4期，第94—105頁。對于經(jīng)濟集聚如何影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，現(xiàn)有文獻進行了充分研究，即經(jīng)濟集聚的正外部性可能成為促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量提升的關鍵。具體而言，一方面經(jīng)濟集聚所引發(fā)的知識共享以及成本共擔降低了技術創(chuàng)新失敗的風險，帶動新業(yè)態(tài)及新模式的產(chǎn)生；另一方面經(jīng)濟集聚也會加大集聚地企業(yè)間的競爭，特別是為了滿足同一客戶群體不同需求時，良性競爭所導致的新產(chǎn)品與新工藝可能成為成功的決定因素。

假說3：人工智能技術能夠通過誘使經(jīng)濟集聚提升城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量。

二、模型設定與指標構建

（一）模型設定

為了驗證假說1是否得到經(jīng)驗證據(jù)的支撐，即在實證層面人工智能技術是否對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量表現(xiàn)出明顯促進作用，本文計量模型構建如下：

其中ieq為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量；ait為人工智能技術；X為控制變量集合，主要包括經(jīng)濟發(fā)展（）、人力資本水平（）、外商投資（）、市場化程度（）、金融發(fā)展（）等；β為城市個體趨勢，為時間趨勢，ε為隨機干擾項。若ait的系數(shù)大于0，則表明人工智能技術促進了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量，假說1 得到證實；若ait的系數(shù)1小于0，則意味著人工智能對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量發(fā)揮負向影響。

（二）變量說明

解釋變量：人工智能技術（ait）采用人工智能技術專利數(shù)表征。作為通用型技術的典型代表，前沿文獻對于如何度量人工智能尚未形成系統(tǒng)性觀點，其中最為代表的是選取信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資與生產(chǎn)總值比值和工業(yè)機器人安裝數(shù)或者安裝密度進行表征，Borland J.,Coelli M.,“Are Robots Taking Our Jobs？”,in,2017,Vol.50,No.4,pp.377-397;Graetz G.,Michaels G.“Robots at Work”,in,2018,Vol.100,No.5,pp.753-768;呂越、谷瑋、包群：《人工智能與中國企業(yè)參與全球價值鏈分工》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2020年第5期，第80—98頁。然而這兩種方式均只能表征人工智能的某一維度，為此，本文將以專利表征技術進步的方式引入，通過構建人工智能領域關鍵詞，借助網(wǎng)絡爬蟲等技術手段從萬方數(shù)據(jù)庫中抓取人工智能發(fā)明專利、人工智能實用新型專利和人工智能外觀設計專利，并將其加總表征人工智能技術。

被解釋變量：創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量（ieq）來源于北京大學公布的《中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)》。在現(xiàn)有考察創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的研究中，通常將其拆分為創(chuàng)新能力和創(chuàng)業(yè)能力兩部分，且各自選取指標進行度量，這種方式無形中將創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)進行了分割，不利于從整體層面考察創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的變動趨勢。而北京大學企業(yè)大數(shù)據(jù)研發(fā)中心從新建企業(yè)數(shù)、外來投資額、外來風險投資額、發(fā)明專利數(shù)、實用專利數(shù)、外觀設計專利數(shù)、商標注冊數(shù)等多角度構建綜合評價體系度量城市層面創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量。與其他度量方式相比，該指數(shù)將研究對象深入到微觀企業(yè)，充分考察包含中小企業(yè)在內(nèi)的樣本數(shù)據(jù)，具有廣泛的權威性和代表性。除此之外，該指數(shù)既包含了企業(yè)投入要素又涵蓋了創(chuàng)新產(chǎn)出，為綜合考察創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量提供了較為精準的數(shù)據(jù)支撐。需要注意的是，為使實證結論更加可信，本文選取城市總體指數(shù)、人均指數(shù)、單位面積指數(shù)共同作為被解釋變量進行檢驗。

控制變量：經(jīng)濟發(fā)展（）借鑒王林輝等人的思路選擇人均國內(nèi)生產(chǎn)總值表示；人力資本水平（）參考胡彬等人的思路選取高等學校學生人數(shù)與總人數(shù)比值表征；外商投資（）借鑒張騰飛等人的方法選擇外商實際投資額與國內(nèi)生產(chǎn)總值之比度量；市場化程度（）參考胡彬和余子然的方法選取私營與個體從業(yè)人數(shù)與總就業(yè)人數(shù)比值表示；金融發(fā)展（）借鑒韓璐等人的方法選擇金融機構存貸款額和國內(nèi)生產(chǎn)總值比值測度。

本文選取中國2003—2017 年城市層面樣本數(shù)據(jù)，其中被解釋變量創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量數(shù)據(jù)來自《中國區(qū)域創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)》，解釋變量人工智能技術數(shù)據(jù)來自于手動檢索，其余各經(jīng)濟變量均來自于《中國城市統(tǒng)計年鑒》和各省市統(tǒng)計年鑒。

三、實證檢驗

（一）基準檢驗

前述理論分析指出，人工智能技術能夠促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的提升，那么這一推斷是否得到了經(jīng)驗證據(jù)的支撐呢？為此，本文基于前述計量模型，從定量角度考察人工智能技術對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的影響。檢驗結果如表1（見下頁）所示，其中模型1 與模型2 為以創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量總指數(shù)為被解釋變量，模型3 與模型4 為以人均創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量指數(shù)為被解釋變量，模型5 與模型6 為以單位面積創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量指數(shù)為被解釋變量的回歸結果。結果顯示，在不同的回歸方法與被解釋變量下，人工智能技術系數(shù)均在1%的顯著性上為正，且在同時控制時間與地區(qū)趨勢時，人工智能系數(shù)大小相差不大，均在0.0019 附近，這表明人工智能技術有助于提升創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量，且人工智能每增加1，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量平均提升0.0019?？赡艿脑蛟谟谌斯ぶ悄芗夹g能夠打破傳統(tǒng)“認知距離”障礙，同步提升企業(yè)與勞動力的信息搜尋與學習能力，為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的提升打下了堅實基礎。從控制變量角度來看：經(jīng)濟發(fā)展系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，表明經(jīng)濟發(fā)展水平的提升有力地促進城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的改善；人力資本水平系數(shù)為負，暗示城市豐富的人力資本存量反而無助于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的提升；外商投資、市場化程度與金融發(fā)展系數(shù)在不同的被解釋變量及回歸方式下系數(shù)與顯著性存在一定差異，表明外商投資、市場化程度與金融發(fā)展對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量可能表現(xiàn)出多樣性的作用效果，即同時包含正向促進與反向抑制的雙重影響。

（二）穩(wěn)健性檢驗

基準回歸結果證實了假說1 的成立，但仍可能存在樣本選取、數(shù)據(jù)處理等方面偏誤造成結果的不可信，為進一步增強結論的可靠性，本文通過替換核心解釋變量與樣本篩選進行穩(wěn)健性檢驗，其中模型1—模型3為選取人工智能發(fā)明專利替代人工智能總專利數(shù)檢驗結果，實證顯示在替換解釋變量后，無論是在以總量指數(shù)、人均指數(shù)還是單位面積指數(shù)表征被解釋變量，人工智能技術系數(shù)均在1%顯著性水平上為正，與表1 結論基本一致，表明前述研究是可信的。模型4—模型6 為在全樣本中剔除非平衡樣本數(shù)據(jù)，僅對平衡樣本進行回歸的結果，實證顯示在替換研究樣本后，人工智能技術系數(shù)與基準結論相比，僅存在系數(shù)大小的差別，方向與顯著性完全一致，證實了假說1的可靠性。意味著人工智能促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量提升的基本結論是穩(wěn)健的。

表1 人工智能技術對城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的影響

（三）傳導路徑檢驗

前文從理論與實證層面證實了人工智能對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的促進作用，即證明了假說1 的合理性。那么產(chǎn)生自然而然的問題是人工智能技術通過何種路徑影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量呢？本文在理論假說的基礎上考察產(chǎn)業(yè)結構升級與經(jīng)濟集聚的中介效應，即驗證假說2與假說3是否成立。為此，本文借鑒陳斌開和張川川的思路構建如下計量模型進行檢驗：

表2 人工智能技術對城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)影響的穩(wěn)健性檢驗

其中被解釋變量med為中介變量，主要包括產(chǎn)業(yè)結構高級化、產(chǎn)業(yè)結構合理化、經(jīng)濟集聚等，解釋變量ait為人工智能技術，X為前述模型一樣的控制變量集合。其中產(chǎn)業(yè)結構高級化采用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比表征；產(chǎn)業(yè)結構合理化借鑒宋麗穎和張安欽的思路進行測度，即選用能夠同時兼顧三個產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟地位與結構偏差的泰爾指數(shù)表征；經(jīng)濟集聚采用單位面積上的國內(nèi)生產(chǎn)總值表示。表3報告了中介效應的檢驗結果，其中模型1與模型2為產(chǎn)業(yè)結構高級化的實證回歸，可知人工智能系數(shù)分別在1%與5%的顯著性水平上為正，表明人工智能技術能夠助推產(chǎn)業(yè)結構高級化；模型3與模型4為產(chǎn)業(yè)結構合理化的實證檢驗，由結果可知人工智能系數(shù)均在1%的顯著性水平上為正，暗示人工智能技術能夠正向促進產(chǎn)業(yè)結構合理化；模型4 與模型5 為經(jīng)濟集聚的實證檢驗，可知人工智能系數(shù)均在1%顯著性水平上為正，這意味著人工智能技術的快速普及，有助于實現(xiàn)經(jīng)濟的進一步集聚。綜上可知，人工智能技術能夠通過產(chǎn)業(yè)結構升級與誘使經(jīng)濟集聚促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的提升，證實了假說2 與假說3 的可信性。

表3 中介效應檢驗

四、進一步討論

（一）創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)維度差異

前文理論綜述與實證檢驗均證實了人工智能技術能夠有效提升創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量，那是否意味著該正向作用在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)每一維度下均成立呢？為此，本文深入創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)內(nèi)部，試圖探究新建企業(yè)進入、外來投資筆數(shù)、VCPE 投資數(shù)、發(fā)明專利數(shù)、實用新型專利數(shù)、外觀專利數(shù)、商標授權數(shù)等不同維度下人工智能技術對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的作用差異。

檢驗結果如表4 所示，模型1 匯報了新建企業(yè)進入下的實證結果，其中人工智能技術系數(shù)在5%的顯著性水平上為正，表明人工智能技術的快速發(fā)展有助于新企業(yè)的成立；模型2與模型3分別匯報了外來投資數(shù)與VCPE投資數(shù)下的結果，其中人工智能系數(shù)均不顯著，意味著人工智能技術無助于外來投資數(shù)和VCPE 投資數(shù)的增加；模型4、模型5 與模型6 分別匯報了發(fā)明專利、實用新型專利、外觀專利下的實證檢驗結果，其中發(fā)明專利與實用新型專利下人工智能系數(shù)在5%顯著性水平上為正，外觀專利下人工智能系數(shù)不顯著，表明人工智能技術能夠促使發(fā)明專利與實用新型專利的提升，而無助于外觀專利的創(chuàng)新；模型7 匯報了商標授權下的結果，顯示人工智能系數(shù)在1%水平上為正，暗示人工智能技術能夠帶來商標授權數(shù)的增加。綜上可知，人工智能技術并非平等的作用于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量，而是顯示出明顯的維度差異。

表4 人工智能技術對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)維度的實證檢驗

（二）城市異質(zhì)性

幅員遼闊的國土面積造成了中國區(qū)域間的經(jīng)濟發(fā)展、資源稟賦、要素配置等均存在較大差異，特別是在城市虹吸效應的影響下人口的跨區(qū)域流動進一步造成了城市間規(guī)模的此消彼長。從現(xiàn)有研究來看，城市規(guī)模的擴張并不意味著經(jīng)濟的持續(xù)健康發(fā)展，而可能呈現(xiàn)出規(guī)模經(jīng)濟與規(guī)模不經(jīng)濟的交替輪換，即只有在適度的城市規(guī)模下才可能達到資源的高效配置。那么，這一論斷在人工智能與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量中是否依然成立呢？為此本文分別從城市規(guī)模出發(fā)考察城市異質(zhì)性條件下人工智能技術對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的差異性作用。其中，城市規(guī)模劃分標準依據(jù)國務院出臺的《關于調(diào)整城市規(guī)模劃分標準的通知》。具體實證結果如表5所示，模型1-模型4為不同城市規(guī)模的回歸結果，結果顯示小規(guī)模、中等規(guī)模與特大及以上規(guī)模城市人工智能系數(shù)均不顯著，大規(guī)模城市人工智能系數(shù)在5%顯著性水平上為正，暗示適度城市規(guī)模的重要性，即城市規(guī)模并非越大越好。同時，中國南北方的不同氣候環(huán)境與地理結構塑造了截然不同的人文精神，特別是南部地區(qū)率先開始的市場化改革逐漸形成了與北方截然不同的發(fā)展模式。為此探究人工智能技術的作用效果需要考察可能存在的南北差異。模型5與模型6匯報了不同區(qū)域城市的檢驗結果，實證顯示北方城市中人工智能系數(shù)在1%顯著性水平上為正，表明人工智能技術的廣泛應用能夠引發(fā)北方城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的提升；南方城市中人工智能系數(shù)并不顯著，暗示人工智能的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)激勵效應在南方并不明顯?？赡艿脑蛟谟谌斯ぶ悄芗夹g的應用更多從工業(yè)企業(yè)展開，而北方作為我國重要的工業(yè)集散地，采取智能化技術提升生產(chǎn)效率的動力也更為充足。

表5 城市異質(zhì)性檢驗

（三）信息基礎設施

眾所周知，技術的發(fā)展離不開基礎設施的支持，這也就意味著信息基礎設施也可能成為人工智能技術能否獲得廣泛應用的關鍵。為此本文從實證角度出發(fā)，檢驗信息基礎設施是否能夠改變?nèi)斯ぶ悄芗夹g的作用效果。其中信息基礎設施采用電信業(yè)務總量與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重表征。實證結果如表6（見下頁）所示，其中模型1—模型6 分別為以總量指數(shù)、人均指數(shù)及單位面積指數(shù)下的回歸結果，由模型1與模型2可知，信息基礎設施與人工智能技術交互項系數(shù)在10%顯著性水平上為正，這表明信息基礎設施在人工智能技術對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的影響中發(fā)揮正向促進作用；基于人均指數(shù)的回歸結果模型3與模型4可知，信息基礎設施與人工智能技術交互項系數(shù)不顯著，但方向仍為正，這意味著信息基礎設施可能成為促使人工智能技術提升創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的關鍵；模型5與模型6顯示在單位面積指數(shù)下，信息基礎設施與人工智能技術交互項系數(shù)在5%顯著性水平上為正，表明在人工智能影響創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的過程中，信息基礎設施發(fā)揮正向激勵作用。綜合上述回歸結果可知，作為人工智能技術的前置條件，信息基礎設施有助于促進人工智能技術對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的正向影響。

表6 信息基礎設施的效果評估

五、基本結論與政策啟示

本文基于人工智能專利與城市層面面板數(shù)據(jù)，定量識別人工智能技術對地區(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的影響方向與作用路徑，并深究創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)維度、城市規(guī)模與區(qū)位條件的差異性影響，并進一步考察信息基礎設施如何改變?nèi)斯ぶ悄軐?chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的作用效果，試圖為實現(xiàn)人工智能技術與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量協(xié)同發(fā)展提升理論依據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)：（1）人工智能技術能夠促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的提升，且這一作用在經(jīng)歷替換解釋變量與樣本篩選后依然成立；（2）人工智能技術主要通過推動產(chǎn)業(yè)結構升級與經(jīng)濟集聚激勵創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量改善；（3）人工智能作用效果顯示出明顯的維度與城市差異，其中人工智能技術有助于企業(yè)進入、發(fā)明專利、實用新型專利、商標授權數(shù)量的增加，而對其它維度不顯示出明顯正向作用；城市異質(zhì)性結果顯示，僅大城市及北方城市人工智能表現(xiàn)出對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的促進作用；信息基礎設施有助于提升人工智能對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的作用效果。

據(jù)此，本文得出如下政策啟示：第一，在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)戰(zhàn)略穩(wěn)步推進的大背景下，應注重技術特別是人工智能技術對經(jīng)濟社會的沖擊，尤其要關注其引發(fā)的產(chǎn)業(yè)結構升級與經(jīng)濟集聚對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的影響。盡管由本文實證結論可知人工智能技術表現(xiàn)出明顯的正向激勵作用，但這并不意味著放任智能化肆意發(fā)展就可以達到如此效果。眾所周知，技術研發(fā)與創(chuàng)新需要承擔巨大的經(jīng)濟風險，而金融機構往往更傾向于將信貸資金投入到風險更小的商業(yè)行為中來，這就造成了人工智能技術研發(fā)資金的短缺。為此金融主管部門應未雨綢繆，引導金融機構提前準備適度資金定向投入人工智能研發(fā)、生產(chǎn)、應用企業(yè)中來，以促進人工智能技術與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量的雙向提升。第二，在注重發(fā)揮智能生產(chǎn)要素在信息傳遞、降低成本與提升效率等方面對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成功率及質(zhì)量的影響的同時，應充分關注信息基礎設施在人工智能與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量關系中的作用，通過構建包含網(wǎng)絡基礎設施、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等在內(nèi)的信息基礎設施推動人工智能技術的快速滲透，最終實現(xiàn)“信息基礎設施-人工智能技術-創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)質(zhì)量”三者的良性循環(huán)。同時，我們也應清楚地看到，信息基礎設施的構建并非單一企業(yè)可以承擔。因此，政府部門應主動作為，通過向社會購買服務或者其它方式助推新型基礎設施的快速普及。