劉曙光 孟慶婕

（中國海洋大學經(jīng)濟學院，青島 266100）

前 言

改革開放以來，中國憑借勞動和資源稟賦優(yōu)勢，積極參與全球價值鏈分工，經(jīng)濟發(fā)展水平實現(xiàn)穩(wěn)步提升。然而，隨著中國在全球價值鏈的嵌入度的進一步提升，“兩頭在外”的加工制造模式導致我國制造業(yè) “低端鎖定 “的弊端日益凸顯，如何打破 “低端鎖定”困境，實現(xiàn)制造業(yè)產業(yè)結構和生產模式升級成為我國擴大和實現(xiàn)高水平對外開放亟需破解的難題。十八大以來，國家高度重視科技創(chuàng)新在各行各業(yè)發(fā)展中的引領作用，并將其作為制造業(yè)高質量發(fā)展的第一生產力，2015年國務院發(fā)布 《中國制造2025》行動綱領，首次強調了智能制造工程、機器人應用對實現(xiàn)制造業(yè)大國向制造業(yè)強國轉變的突出貢獻，破除制造業(yè)“低端鎖定”困境必須充分發(fā)揮科技創(chuàng)新的生產力作用，促進制造業(yè)轉型升級和附加值提升。

新時期經(jīng)濟高質量發(fā)展目標對發(fā)展動力提出新的要求，要實現(xiàn)創(chuàng)新、技術、效率驅動必須重視人工智能賦能制造業(yè)，激發(fā)工業(yè)智能化的創(chuàng)新促進效應，通過創(chuàng)新實現(xiàn)制造業(yè)價值鏈地位的提升。已有文獻對人工智能技術的研究主要集中在勞動力、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等方面，對于工業(yè)智能化及其對產業(yè)在全球價值鏈地位升級的影響研究較少，本文基于工業(yè)機器人數(shù)據(jù)、進出口貿易數(shù)據(jù)對人工智能技術對中國制造業(yè)價值鏈升級的影響效應進行研究，為持續(xù)推進人工智能在工業(yè)領域應用，促進創(chuàng)新驅動及產業(yè)轉型升級提供支撐。

1 文獻綜述

作為一項技術進步成果，人工智能具有明顯的 “技能偏向”，人工智能對勞動力素質提出更高要求，主要表現(xiàn)在對人工智能機器、設備的操控、掌握，使之更好的與勞動力進行互補，通過提高勞動生產效率促進產業(yè)全球價值鏈地位的提升。 Aghion等（2017）[1]基于自動化模型，指出人工智能出現(xiàn)使勞動力得以脫離簡單、重復性工作而致力于更具創(chuàng)造性的產品開發(fā)和技術應用工作，通過資本對勞動的替代，提高產品附加值進而促進產業(yè)在全球價值鏈中地位提升。Acemoglu和 Restrepo（2020a）[2]通過建立機器人在不同產品生產任務中與勞動力展開競爭的理論模型來分析1990～2007年間機器人的使用對美國勞動力市場的影響，發(fā)現(xiàn)每千名工人中增加1個機器人將導致就業(yè)人口比重下降0.18～0.34個百分點，工資下降0.25～0.5個百分點。

石喜愛等（2018）[3]以 2005～2015 年中國省級面板數(shù)據(jù)為樣本，研究發(fā)現(xiàn)以 “互聯(lián)網(wǎng)+”為代表的智能化在促進制造業(yè)價值鏈地位提升的同時還可以通過溢出效應帶動周邊制造業(yè)發(fā)展。呂越等（2020）[4]以 2000～2013 年微觀企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本探究了人工智能對企業(yè)參與價值鏈分工的影響，研究結果表明人工智能可以顯著促進行業(yè)價值鏈地位提升，并通過替代低端環(huán)節(jié)勞動力來降低企業(yè)成本、提高企業(yè)生產率增強企業(yè)競爭力兩個渠道促進企業(yè)參與全球價值鏈分工。孫早和侯玉琳（2021）[5]結合智能化水平與新經(jīng)濟地理學理論模型，指出工業(yè)智能化改變了傳統(tǒng)的 “雁陣模式”下沿海地區(qū)產業(yè)向內陸地區(qū)轉移的趨勢，人力資本的提升成為決勝地區(qū)現(xiàn)代產業(yè)體系構建的關鍵環(huán)節(jié)。

2 機制分析與研究假設

人工智能作為生產要素投入以及對制造業(yè)生產、組織結構的改變都將影響制造業(yè)全球價值鏈地位提升。以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算為代表的數(shù)字化、智能化改變了全球價值鏈組織結構，促進生產模式由 “蛇形”向 “蛛形”轉變，使全球價值鏈更為扁平，通過提高生產、交換節(jié)點鏈接效率，降低交易成本，提升制造業(yè)企業(yè)出口附加值[6]；另外，數(shù)字化、智能化的發(fā)展創(chuàng)造了大量細分市場需求，根據(jù) “長尾效應”理論，個性化、差異化產品消費需求占比將大幅提升，為中小企業(yè)發(fā)展提供巨大發(fā)展空間的同時增強中小企業(yè)在全球價值鏈中的競爭力[7]。據(jù)此提出假設1：

H1：人工智能產業(yè)發(fā)展能夠促進制造業(yè)價值鏈地位提升。

人工智能能夠促進人力資本水平提升。Autor等（2003）[8]以計算機技術為代表，基于其對技能勞動力的補充和非技能勞動的替代建立模型檢驗計算機運用對教育需求和技能提升的影響，發(fā)現(xiàn)1970～1998年間教育需求提升的30%可以歸因于計算機技術的發(fā)展。另外，Tinbergen（1974）[9]基于對美國勞動技能與收入分配關系歷史數(shù)據(jù)的分析，指出對于技能的需求是與科技水平的發(fā)展相伴生的，尤其是技能偏向（Skill-bias）性技術進步，技術進步將增加對技能勞動力的需求和教育溢價。人工智能通過增加對知識密集型勞動要素的需求倒逼勞動力為避免失業(yè)而進行持續(xù)的技能學習，企業(yè)也會組織相關技能培訓，增強企業(yè)面對人工智能帶來的勞動范式改變的韌性，促進企業(yè)價值鏈地位提升。據(jù)此提出假設2：

H2：人工智能通過促進人力資本水平提高，推動價值鏈地位提升。

人工智能能夠促進新產品研發(fā)。作為一項突破性技術創(chuàng)新，人工智能帶來的 “技術奇點”能把研究人員從一般的模仿和學習中解放出來，從而致力于產品研發(fā)，通過挖掘新產品線生產潛力抵消現(xiàn)有產品線的遞減收益；另外，人工智能機器的感知、領悟、行動和學習能力使企業(yè)實現(xiàn)自動化、數(shù)字化，以更快速度、更低成本進行生產，縮短新產品生產、研發(fā)周期。技術變革帶來新產品研發(fā)和產品功能升級通過對產品鏈創(chuàng)新瓶頸的破解和外部創(chuàng)新要素的整合，促進產業(yè)邊界延伸和產業(yè)鏈重構，基于制造業(yè)與服務業(yè)融合以及要素組合的優(yōu)化實現(xiàn)企業(yè)向微笑曲線兩端移動[10]。據(jù)此提出假設3：

H3：人工智能通過促進新產品的研發(fā)，推動價值鏈地位提升。

3 研究設計

3.1 模型設定

為檢驗人工智能對制造業(yè)全球價值鏈地位的影響，本文根據(jù)面板數(shù)據(jù)建立模型進行分析，基準模型形式如下：

其中，lngvcit表示制造業(yè)全球價值鏈地位，lnintelligenceit表示人工智能水平，controlsit代表控制變量組合，yeart表示時間效應，industryi表示行業(yè)效應，εit為隨機干擾項。

3.2 主要指標定義與數(shù)據(jù)說明

（1）被解釋變量：全球價值鏈地位指標（lngvcit）。本文參考 Hausmann等（2007）[11]的研究通過產品技術復雜度來反映一國產業(yè)在全球價值鏈中的地位。產品技術復雜度較低時意味著一國出口產品屬于低技術加工裝配的 “邊緣”，從而處于價值鏈低端環(huán)節(jié)，反之，則說明一國出口產品屬于研發(fā)、創(chuàng)新等高技術環(huán)節(jié)，從而反映出一國處于較高的價值鏈地位，產品及產業(yè)技術復雜度計算公式如下：

（2）核心解釋變量：人工智能（lnintelligenceit）。本文以國際機器人聯(lián)合會（IFR）公布的工業(yè)機器人數(shù)據(jù)的對數(shù)衡量人工智能水平。

（3）其他變量。中介變量：①人力資本水平（salary），以制造業(yè)分行業(yè)平均勞動報酬表示；②新產品研發(fā)（newproduct），以制造業(yè)分行業(yè)新產品開發(fā)項目數(shù)表示。控制變量：①外商直接投資水平（fdi），以制造業(yè)各行業(yè)外商資本金及港澳臺資本金表示；②勞動力規(guī)模（population），以制造業(yè)各行業(yè)就業(yè)人數(shù)表示；③行業(yè)規(guī)模（company），以制造業(yè)各細分行業(yè)企業(yè)單位數(shù)表示；④政府研發(fā)補貼（governth），以制造業(yè)各行業(yè)政府科技支出表示。

4 數(shù)據(jù)處理及實證分析

4.1 數(shù)據(jù)來源

本文以2010～2019年數(shù)據(jù)為樣本①，測算了SITC Rev.3三位碼261種產品出口技術復雜度。參考盛斌（2002）[12]對 SITC Rev.3 與國民經(jīng)濟行業(yè)分類（GB／T 4754-2002）的行業(yè)轉換對照表，測算出我國制造業(yè)28個行業(yè)的出口技術復雜度水平，進而按照呂越等（2020）[13]對國民經(jīng)濟行業(yè)分類與國際標準產業(yè)分類（ISIC）匹配表進行相應調整，得到IFR行業(yè)分類下14個制造業(yè)行業(yè)出口技術復雜度水平。各變量描述性統(tǒng)計結果如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計

4.2 基準回歸分析

表2中列（1）的回歸結果顯示以工業(yè)機器人代表的人工智能水平對于制造業(yè)產品技術復雜度的提升在1%水平下顯著為正，工業(yè)機器人安裝數(shù)量增加1%可以使制造業(yè)全球價值鏈地位提升0.01%。列（2）～（5）的回歸結果顯示隨著控制變量的加入，人工智能水平對制造業(yè)價值鏈地位提升的影響依舊顯著為正，核心解釋變量參數(shù)估計結果較為穩(wěn)健，進而驗證了假說1，即人工智能水平能夠促進制造業(yè)全球價值鏈地位的提升。由列（5）的估計結果可知，外商直接投資對于我國制造業(yè)價值鏈地位提升具有負向作用，這一估計結果與唐宜紅和張鵬楊（2017）[14]的研究結果一致。

表2 基準回歸結果

4.3 穩(wěn)健性檢驗

人工智能水平對制造業(yè)出口技術復雜度有顯著正向促進作用，但同時產品技術復雜度更高的行業(yè)人工智能應用率更高，從而導致人工智能水平與制造業(yè)產品技術復雜度存在互為因果的內生性問題。為了解決這一問題，本文運用2SLS估計方法，參考唐曉華和遲子茗（2021）[15]以美國機器人安裝量作為工具變量以及機器人安裝量滯后1期作為工具變量進行內生性檢驗。經(jīng)檢驗，解釋變量滯后1期及美國機器人安裝量不存在弱工具變量問題，是核心解釋變量人工智能水平有效的工具變量。第二階段估計結果顯示，人工智能水平在解釋變量滯后期作為工具變量和美國機器人安裝量作為工具變量的兩種情況下均在1%水平下顯著為正，假設1結論穩(wěn)健（因篇幅所限未展示）。

4.4 異質性分析

考慮到我國制造業(yè)行業(yè)要素密集度差異，本文根據(jù)韓燕和錢春海（2008）[16]、趙文軍和于津平（2012）[17]對制造業(yè)行業(yè)異質性的劃分方式，將14個制造業(yè)劃分為兩類②，由估計結果可知，人工智能水平對資本和技術密集型行業(yè)的正向作用不顯著且較資源和勞動密集型行業(yè)更小，原因在于企業(yè)應用工業(yè)機器人的目的在于通過對勞動力的替代抵消用工成本上升帶來企業(yè)經(jīng)營成本上升，資源和勞動密集型行業(yè)工資成本占比更高，因而工業(yè)機器人的應用率更高，從而對產品技術復雜度的提升效果更明顯；另外，對于資本和技術密集型行業(yè)，機器人主要作為高級人力資本的補充而存在，其產品技術復雜度的提升依舊有賴于人力資本水平，因而盡管機器人的使用對資本和技術密集型行業(yè)產品技術復雜度有提升作用但不顯著，但從側面反映出提升我國人力資本水平的迫切性（因篇幅所限未展示）。

4.5 機制檢驗

前文理論分析表明人工智能水平能夠通過人力資本水平提升和促進新產品研發(fā)的路徑促進制造業(yè)價值鏈地位的提升，據(jù)此本文建立中介效應模型（見式（4）、（5））對人工智能影響制造業(yè)價值鏈升級的機制進行剖析。其中，medit為中介變量，用以代表人力資本水平（salary）、新產品研發(fā)（newproduct）。 表3中列（1）、（2）是對人力資本水平為中介變量進行的回歸，由列（1）結果可知人工智能在1%顯著性水平下對人力資本水平有正向作用，列（2）結果顯示人工智能水平和平均勞動報酬在1%水平下顯著為正，即人工智能水平能夠通過人力資本水平提高促進制造業(yè)價值鏈地位提升，從而驗證了假設2。列（3）、（4）是對以新產品研發(fā)為中介變量進行的回歸，由列（3）回歸結果可知人工智能水平在1%水平下對新產品研發(fā)有顯著促進作用，列（4）的估計結果顯示人工智能水平和新產品項目數(shù)在1%水平下顯著為正，即人工智能水平能夠通過新產品研發(fā)促進制造業(yè)價值鏈地位提升，從而驗證了假設3。

表3 人工智能影響制造業(yè)價值鏈提升的機制檢驗

5 結論與啟示

本文以2010～2019年我國14個制造業(yè)面板數(shù)據(jù)為樣本，利用2SLS、差分GMM、系統(tǒng)GMM估計方法對人工智能水平影響制造業(yè)價值鏈地位提升的總體效果、異質性與影響路徑進行分析。研究結論表明，人工智能水平能夠顯著提升我國制造業(yè)在全球價值鏈中的地位，且對資源和勞動密集型行業(yè)價值鏈地位提升的效果更顯著，人工智能水平通過人力資本水平提升、促進新產品項目開發(fā)兩條路徑促進制造業(yè)全球價值鏈地位提升。

針對以上研究結論，本文認為發(fā)揮人工智能生產力，通過人工智能賦能制造業(yè)，打破發(fā)達國家對我國的技術封鎖實現(xiàn)制造業(yè)價值鏈地位的躍升需要從以下幾方面入手：（1）大力推進人工智能賦能制造業(yè)。傳統(tǒng)參與價值鏈方式有?？沙掷m(xù)發(fā)展理念，為擺脫 “低端鎖定”泥沼，實現(xiàn)可持續(xù)高質量發(fā)展，我國制造業(yè)亟需尋找增長新動能，形成創(chuàng)新驅動的經(jīng)濟增長，人工智能作為創(chuàng)新要素通過提升人力資本水平、促進新產品研發(fā)等路徑推動我國制造業(yè)出口技術復雜度提升，因而要持續(xù)推進人工智能在制造業(yè)應用和推廣，促進我國制造業(yè)全球價值鏈地位提升；（2）持續(xù)提升人力資本水平。相較于資源和勞動密集型行業(yè)機器人對勞動力的簡單替代，資本和技術密集型行業(yè)產品技術復雜度的提升更加依賴人力資本水平，唯有不斷加大對高素質人力資本培養(yǎng)，才能更充分發(fā)揮人工智能對資本和技術密集型行業(yè)的補充和替代作用，促進產品技術復雜度提升，進而提升我國制造業(yè)全球價值鏈地位。

注釋：

①本文工業(yè)機器人數(shù)據(jù)來源于國際機器人聯(lián)合會（IFR），目前可獲得的機器人數(shù)據(jù)僅截至2019年，基于數(shù)據(jù)可得性和準確性，本文研究區(qū)間為2010～2019。

②資本和技術密集型行業(yè)包括 19、20～21、24、29～30、91、260、261；資源和勞動密集型行業(yè)：10～12、13～15、16、17～18、22、23、25。