袁毓蔓 黎想 馮嘉敏 石瑞婷 安依然

(南京審計大學(xué) 江蘇南京 211815)

1 引言

如今的中國雖已成為世界第一制造業(yè)大國，但隨著國內(nèi)外競爭的日益激烈，我國制造業(yè)出口產(chǎn)品在總體上“大而不強(qiáng)”。首先，中國的人口紅利逐步消失，曾經(jīng)低廉的勞動力成本優(yōu)勢不斷降低，勞動密集型產(chǎn)品占比也呈現(xiàn)下降趨勢，資本和技術(shù)密集型產(chǎn)品逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位，而且占比還在不斷增大。此外，人口老齡化和城鎮(zhèn)化率的不斷提高正在動搖出口導(dǎo)向型增長模式的根基。其次，制造業(yè)創(chuàng)新型人才的匱乏與創(chuàng)新能力不足，導(dǎo)致產(chǎn)品附加值低，使得我們?nèi)蕴幱趦r值鏈低端環(huán)節(jié)。

2 理論機(jī)制與研究假設(shè)

基礎(chǔ)建設(shè)方面，人工智能可通過提高軟件普及和應(yīng)用，加大智能化設(shè)備投入，進(jìn)而增強(qiáng)信息資源采集、數(shù)據(jù)處理和儲存能力，以此提高產(chǎn)品質(zhì)量合格率。人工智能擁有學(xué)習(xí)模型建力和信息分析能力，將其融入生產(chǎn)制造方面，人工智能可以識別各種環(huán)境信息并對最終產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生影響。人工智能通過動態(tài)調(diào)節(jié)，可以最終找到最佳的生產(chǎn)工藝參數(shù)，從而優(yōu)化生產(chǎn)流程，提升產(chǎn)品質(zhì)量。(楊家榮，2019)[1]。

假設(shè)1：人工智能可通過提高軟件普及和應(yīng)用，加大智能化設(shè)備投入，進(jìn)而增強(qiáng)信息資源采集、數(shù)據(jù)處理和儲存能力，并以此提高產(chǎn)品質(zhì)量合格率。

在生產(chǎn)應(yīng)用方面，人工智能主要通過裝備智能化支撐生產(chǎn)智能化和管理智能化來影響產(chǎn)品質(zhì)量，并在生產(chǎn)過程中實現(xiàn)精準(zhǔn)品控、故障處理、高效配置生產(chǎn)要素以達(dá)到提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本的目標(biāo)。為獲取行業(yè)競爭優(yōu)勢，制造企業(yè)需要預(yù)測市場需求動向，而人工智能能在產(chǎn)品的計劃階段協(xié)助預(yù)測需求，制定個性化、差異化、合理化價格以提升銷量，拓展市場份額，優(yōu)化產(chǎn)品供給以提升產(chǎn)品質(zhì)量，而在生產(chǎn)階段人工智能可以提升新產(chǎn)品的研發(fā)效率和質(zhì)量(劉衛(wèi)河，2020)[2]。人工智能幫助制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)平臺的運營和維護(hù)，提高智能化運營水平，實現(xiàn)降本增效，未來需利用人工智能檢測和解決不可見問題，如工藝優(yōu)化等(顧碩，2021)[3]。

假設(shè)2：人工智能通過生產(chǎn)應(yīng)用可以提升制造業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量。

3 指標(biāo)構(gòu)建和測度方法

3.1 指標(biāo)構(gòu)建

通過參考國家工業(yè)和信息化部關(guān)于工業(yè)化和信息化融合的指標(biāo)體系，本文構(gòu)建了工業(yè)智能化水平測度指標(biāo)，包括基礎(chǔ)建設(shè)、生產(chǎn)應(yīng)用、競爭力和效益三個方面，共涉及軟件普及和應(yīng)用情況、智能制造企業(yè)情況和創(chuàng)新能力等。

3.2 測度方法

本文借鑒韓峰和吳雨桐的方法，采用主成分分析方法，對指標(biāo)體系降維，得到智能化綜合指標(biāo)。

4 模型設(shè)計

4.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文主要涉及兩方面的數(shù)據(jù)，一是制造業(yè)產(chǎn)品出口企業(yè)的微觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，二是工業(yè)智能化水平相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于《中國電子信息統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》及《中國科技統(tǒng)計年鑒》。收集每個指標(biāo)2003—2019年期間數(shù)據(jù)，選取29個省市作為研究對象。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與指標(biāo)計算、數(shù)據(jù)分析挖掘，形成新的指標(biāo)體系，得到最終建模的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

4.2 變量說明

被解釋變量：產(chǎn)品質(zhì)量合格率(passrate)，測度的是各省份產(chǎn)品質(zhì)量情況。

解釋變量：智能化水平(intelligent)用來測度各省份的智能化水平，該指標(biāo)通過主成分分析法計算得出；

控制變量：考慮到其他可能影響產(chǎn)品質(zhì)量合格率的因素，基于理論認(rèn)知及對參考文獻(xiàn)的研究，本文選取固定資產(chǎn)投資規(guī)模(lninv)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lngdp)作為控制變量。

4.3 模型設(shè)計

基于本文研究內(nèi)容，構(gòu)建以下模型對研究內(nèi)容進(jìn)行實證分析。

式(1)中:i為不同省份，t為不同年份，year(年份)為控制變量，ε為隨機(jī)擾動項1。

5 實證分析

5.1 最優(yōu)模型的選擇

面板數(shù)據(jù)的回歸模型有混合效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，具體選擇哪種模型，需要在回歸前先對模型進(jìn)行選擇。

5.1.1 混合效應(yīng)模型與固定效應(yīng)模型的選擇

固定效應(yīng)F檢驗值為5.680，P值均為0，小于0.05，說明模型在5%顯著性水平下拒絕了“所有地市sμ全部相等”的原假設(shè)，故確定使用固定效應(yīng)模型。

5.1.2 隨機(jī)效應(yīng)模型與固定效應(yīng)模型的選擇

原假設(shè)H0：iμ與Xit，iz不相關(guān)：

Hausman檢驗P值為0，小于0.05，故在5%的顯著性水平下，強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)H0，應(yīng)使用固定效應(yīng)模型，而非隨機(jī)效應(yīng)模型。

綜上所述，應(yīng)選擇面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型。

5.2 回歸分析

5.2.1 基準(zhǔn)回歸

將各變量對被解釋變量進(jìn)行固定效應(yīng)回歸，回歸結(jié)果如表1所示。

表1 回歸結(jié)果

由表1可知，模型有效性檢驗的F值為41.750，對應(yīng)的P值為0，小于0.05，故在5%的顯著性水平下，模型的參數(shù)估計不全為0，即模型整體是有效的。

智能化水平(intelligent)對產(chǎn)品質(zhì)量合格率(passrate)的回歸系數(shù)為0.0731，而且在5%的水平下顯著，故在5%的顯著性水平下，智能化水平對產(chǎn)品質(zhì)量合格率有正向的促進(jìn)作用，即智能化水平越高，產(chǎn)品質(zhì)量合格率越高，具體表現(xiàn)為其他變量不變的情況下，智能化水平每提高1個單位，產(chǎn)品質(zhì)量合格率相應(yīng)地增加0.0731個單位。

5.2.2 異質(zhì)性分析

按經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度將29個省市劃分為東、中、西部地區(qū)進(jìn)行異質(zhì)性檢驗。

由檢驗結(jié)果可知，模型有效性檢驗的F值均大于10，對應(yīng)的P值均為0，小于0.05，故在5%的顯著性水平下，模型的參數(shù)估計不都全為0，即模型整體均是有效的。

對比表1三個地區(qū)的回歸結(jié)果可知，智能化水平對產(chǎn)品質(zhì)量合格率均有正向促進(jìn)作用，但在中部地區(qū)和西部地區(qū)作用不顯著。這可能是工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)主要集中于東部(根據(jù)2021中國制造業(yè)企業(yè)500強(qiáng)營收來看，東部地區(qū)營收占比為77.96%)，因而人工智能的促進(jìn)效應(yīng)也集中于東部。雖然中部地區(qū)在工業(yè)機(jī)器人發(fā)展領(lǐng)域具有一定的發(fā)展基礎(chǔ)，但人才流失嚴(yán)重，從而難以發(fā)揮工業(yè)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)促進(jìn)效應(yīng)。西部地區(qū)雖然機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的后發(fā)潛力較高，但由于其人才較為匱乏，導(dǎo)致其產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱。同時，這種地區(qū)影響差異，與創(chuàng)新能力、基礎(chǔ)設(shè)施也不無關(guān)系。

總的來說，人工智能的影響尚處于較低水平說明智能化水平對產(chǎn)品質(zhì)量合格率的正向影響在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)影響更顯著。究其原因，人工智能投入使用促進(jìn)了制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，提升了制造業(yè)企業(yè)的現(xiàn)有研發(fā)能力和資本深化程度。再加上東部地區(qū)制造企業(yè)整體創(chuàng)新能力相對較強(qiáng)，對人工智能技術(shù)的接受和適應(yīng)程度也相對較高，進(jìn)而縮短了人工智能技術(shù)應(yīng)用的時滯效應(yīng)。此外，我國先進(jìn)制造業(yè)集群多分布在東部地區(qū)，如深圳、武漢、合肥的信息技術(shù)集群，北京、上海的生物醫(yī)藥制造集群，正是由于這種集群的存在，使得在制造業(yè)區(qū)域集群進(jìn)一步細(xì)分的情況下，制造業(yè)公司無論是在相關(guān)技術(shù)交流還是人才的獲取方面都有極大優(yōu)勢。

5.2.3 穩(wěn)健性檢驗

為驗證上述回歸結(jié)果的可靠性，需進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，考慮到智能化水平對產(chǎn)品質(zhì)量合格率的影響需要一定相應(yīng)時長，因此用滯后期的智能化水平對產(chǎn)品質(zhì)量合格率進(jìn)行回歸分析，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表2所示。

由表2可知，模型有效性檢驗的F值均大于10，對應(yīng)的P值均為0，小于0.05，故在5%的顯著性水平下，模型的參數(shù)估計不都全為0，即模型整體均是有效的。

表2 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

滯后一期、滯后二期的智能化水平對產(chǎn)品質(zhì)量合格率均有顯著的正向影響，說明智能化水平對產(chǎn)品質(zhì)量合格率確實有顯著的正向影響，因此上述回歸得出的結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。

6 結(jié)論與建議

6.1 研究結(jié)論

企業(yè)的智能化水平對產(chǎn)品質(zhì)量合格率有正向促進(jìn)作用，而且該影響存在區(qū)域異質(zhì)性，即對東部地區(qū)的影響最大，對中部和西部地區(qū)影響不顯著。智能化水平對產(chǎn)品質(zhì)量合格率的正向影響在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)更為顯著。

6.2 政策建議

第一，雖然我國各地都為促進(jìn)企業(yè)智能化推出了各項激勵促進(jìn)政策，但智能化改革不能操之過急，企業(yè)智能化升級需要考慮各個企業(yè)的實際情況和各個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，要以提升產(chǎn)品質(zhì)量合格率為主要目的。

第二，需要關(guān)注企業(yè)智能化在不同地區(qū)的影響效應(yīng)的顯著性，對于我國地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡所帶來的影響。本文研究顯示，企業(yè)智能化對于產(chǎn)品質(zhì)量合格率的影響在東部地區(qū)尤為顯著，而中部和西部地區(qū)影響并不顯著。這是我國邁入新技術(shù)革命所帶來的影響與挑戰(zhàn)，需要關(guān)注并制定合理、有效的政策，迎接和解決新技術(shù)時代的挑戰(zhàn)。