摘要：人工智能技術(shù)的應(yīng)用對于解決服務(wù)業(yè)低效率問題具有一定的實踐價值。文章選取2007—2019年間我國30個省、自治區(qū)、直轄市的省級面板數(shù)據(jù)，實證分析人工智能對服務(wù)業(yè)效率的影響以及作用機(jī)制。研究表明，人工智能對提高服務(wù)業(yè)效率產(chǎn)生了積極影響，可以通過間接促進(jìn)人力資本水平提升推動服務(wù)業(yè)效率提高。進(jìn)一步的異質(zhì)性分析表明，人工智能對服務(wù)業(yè)效率提高的促進(jìn)作用在東北地區(qū)和服務(wù)業(yè)高效率地區(qū)表現(xiàn)更明顯，同時對傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)效率提高的促進(jìn)作用比現(xiàn)代服務(wù)業(yè)更加顯著。

關(guān)鍵詞：人工智能；服務(wù)業(yè)效率；人力資本；中介效應(yīng)

中圖分類號：F49" " " " " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " " " " 文章編號：1671-9840（2024）03-0063-10

DOI：10.16713/j.cnki.65-1269/c.2024.03.007

Abstract： Artificial intelligence （AI） technology has certain exploration value for solving the inefficiency problem of the service industry. This paper selects panel data from 30 provinces from 2007 to 2019 to conduct empirical research on the impact of artificial intelligence on the efficiency of the service industry and its mechanism. Empirical results show that AI has a positive impact on the efficiency of the service industry， and further promotes the efficiency of the service industry by indirectly promoting the improvement of human capital. The analysis of regional heterogeneity shows that the promotion effect of artificial intelligence on the efficiency of the service industry is more obvious in the northeast region. The analysis of industry heterogeneity shows that artificial intelligence has a more significant role in promoting the efficiency of traditional service industries than that of modern service industries. The analysis of the heterogeneity of high and low service industry efficiency shows that the promotion effect of artificial intelligence on provinces with high service industry efficiency is more obvious.

Key words： artificial intelligence （AI）; service sector efficiency; human capital; mediation effect

近年來，我國服務(wù)業(yè)快速發(fā)展，在國民經(jīng)濟(jì)中的比重迅速提高。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2013年我國服務(wù)業(yè)增加值占GDP的比重首次超過第二產(chǎn)業(yè)，2015年服務(wù)業(yè)增加值占GDP的比重首次超過50%，2020年服務(wù)業(yè)增加值占GDP的比重高達(dá)54.9%，服務(wù)業(yè)現(xiàn)已成為我國經(jīng)濟(jì)第一大產(chǎn)業(yè)1。伴隨著服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展，服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸優(yōu)化，從傳統(tǒng)的勞動密集型服務(wù)業(yè)到傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)與新興知識密集型服務(wù)業(yè)并行發(fā)展，形式與業(yè)態(tài)日益豐富，成為推動我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎。然而，服務(wù)業(yè)效率偏低一直是阻礙經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一大難題，服務(wù)業(yè)效率仍然存在很大的提升空間。現(xiàn)階段，提高服務(wù)業(yè)效率、促進(jìn)服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展已然成為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。

作為新時代我國科技發(fā)展的重要一環(huán)，人工智能為實體經(jīng)濟(jì)提供了全新的發(fā)展方式，助推我國供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和智慧社會建設(shè)。黨的十九大報告強(qiáng)調(diào)，“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟(jì)深度融合，在中高端消費、創(chuàng)新引領(lǐng)、綠色低碳、共享經(jīng)濟(jì)、現(xiàn)代供應(yīng)鏈、人力資本服務(wù)等領(lǐng)域培育新增長點、形成新動能”。黨的二十大報告進(jìn)一步指出，“推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展，構(gòu)建新一代信息技術(shù)、人工智能、生物技術(shù)、新能源、新材料、高端裝備、綠色環(huán)保等一批新的增長引擎。構(gòu)建優(yōu)質(zhì)高效的服務(wù)業(yè)新體系，推動現(xiàn)代服務(wù)業(yè)同先進(jìn)制造業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)深度融合”。服務(wù)業(yè)現(xiàn)已成為我國第一大產(chǎn)業(yè)，推動人工智能與服務(wù)業(yè)深度融合勢在必行，人工智能的發(fā)展也為我國服務(wù)業(yè)效率提高提供了新渠道、新方法與新方向。近年來，人工智能已被廣泛運用于服務(wù)業(yè)各領(lǐng)域。促進(jìn)人工智能與服務(wù)業(yè)深度融合，賦能服務(wù)業(yè)效率提高，已然成為新時代促進(jìn)服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容。本文選取2007—2019年我國省級面板數(shù)據(jù)，實證檢驗人工智能是否在促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提高、助力服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中發(fā)揮了積極作用。

一、文獻(xiàn)綜述

（一）人工智能相關(guān)研究

人工智能的概念最早是由約翰·麥卡錫于1956年的達(dá)特茅斯會議上正式提出的。雖然目前學(xué)界對于人工智能的定義尚未形成統(tǒng)一認(rèn)識，但學(xué)者們普遍認(rèn)為人工智能能夠執(zhí)行如視覺感知、語音識別、決策制定或翻譯等通常需要人類智能完成的任務(wù)。人工智能是國內(nèi)學(xué)界的一大研究熱點。現(xiàn)階段，關(guān)于人工智能方面的前沿研究大多集中于人工智能與就業(yè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系等方面。在人工智能與就業(yè)方面的研究中，孟浩［1］通過選取我國企業(yè)層面數(shù)據(jù)進(jìn)行的實證分析認(rèn)為，人工智能的運用能夠減少現(xiàn)期就業(yè)總體需求，并對就業(yè)需求產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性影響；孫雪［2］研究發(fā)現(xiàn)，人工智能的應(yīng)用促進(jìn)了教育型和創(chuàng)業(yè)型勞動力就業(yè)，但抑制了技術(shù)型勞動力就業(yè)；陳志［3］認(rèn)為，人工智能可以有效促進(jìn)我國勞動力高質(zhì)量就業(yè)，且相較于東部地區(qū)，人工智能對就業(yè)質(zhì)量提升的促進(jìn)作用在中西部地區(qū)表現(xiàn)更明顯；人工智能通過提高勞動報酬進(jìn)而促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量提升［4］，但在短期內(nèi)，人工智能的應(yīng)用或?qū)p少勞動者收入［5］。在人工智能與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面的研究中，韋東明［6］選取2006—2018年省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行的實證分析表明，人工智能能夠促進(jìn)我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級；郭艷冰［7］研究發(fā)現(xiàn)，人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有顯著的促進(jìn)作用，人工智能與人力資本融合對我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)效應(yīng)顯著，其中人工智能與高技能勞動力融合對我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)。在人工智能與經(jīng)濟(jì)增長方面的研究中，陳志［3］研究發(fā)現(xiàn)，人工智能的持續(xù)發(fā)展有助于解決中國經(jīng)濟(jì)增長的結(jié)構(gòu)性減速這一難題；韓永輝［8］進(jìn)行的地區(qū)異質(zhì)性分析表明，人工智能對我國東部、中部、東北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)作用，但對我國西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響不顯著；楊光［9］認(rèn)為工業(yè)機(jī)器人這一人工智能代表性發(fā)明能夠通過全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生影響。

（二）服務(wù)業(yè)效率相關(guān)研究

學(xué)界對服務(wù)業(yè)效率的研究大多集中于服務(wù)業(yè)效率提高的影響因素上。袁丹［10］利用我國省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行的實證研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚能夠顯著促進(jìn)我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高。王文［11］分析了我國制造業(yè)需求與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展達(dá)到一定水平后，制造業(yè)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)需求的增加會對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率提高產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用。張云［12］選取2006—2019年我國城市面板數(shù)據(jù)并采用雙重差分法進(jìn)行的實證檢驗表明，我國服務(wù)開放對提高城市服務(wù)業(yè)效率具有顯著的正向影響，技術(shù)創(chuàng)新能力提升是服務(wù)開放提高城市服務(wù)業(yè)效率的重要作用渠道。劉國武［13］研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以有效克服結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型過程中服務(wù)業(yè)效率低下的問題。

（三）人工智能與服務(wù)業(yè)效率相關(guān)研究

近年來，人工智能、數(shù)字技術(shù)等對服務(wù)業(yè)的影響引起了學(xué)界的廣泛關(guān)注。申丹虹［14］分析發(fā)現(xiàn)，加入人工智能因素后的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率確有提高，但主要源于要素配置效率的提高和規(guī)模報酬遞增效應(yīng)，人工智能在提高服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率中的作用仍然有限，這是由人工智能作用的滯后性所致。于泱泱［15］分析了人工智能對服務(wù)業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)在2014年之后，人工智能對服務(wù)業(yè)勞動生產(chǎn)率提高的促進(jìn)作用更加顯著。王文［16］分析了工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對服務(wù)業(yè)的影響，研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用能夠顯著推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。李帥娜［17］選取省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行的實證分析表明，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能夠通過市場化水平和高技能勞動力更加顯著地促進(jìn)服務(wù)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高，且在中西部地區(qū)這一促進(jìn)作用更加明顯。李曉華［18］認(rèn)為，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展有利于服務(wù)業(yè)效率提高。

通過梳理文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，目前學(xué)界關(guān)于服務(wù)業(yè)效率影響因素的文獻(xiàn)有很多，涉及產(chǎn)業(yè)集聚、工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等，但從宏觀層面研究人工智能技術(shù)對服務(wù)業(yè)效率影響的實證研究較為匱乏。本文在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，選取2007—2019年我國省級面板數(shù)據(jù)，通過建立面板模型檢驗人工智能對服務(wù)業(yè)效率提高的影響，并進(jìn)一步揭示其中的作用機(jī)制。

二、理論分析與研究假說

（一）人工智能對服務(wù)業(yè)效率產(chǎn)生的直接效應(yīng)

1.成本節(jié)約效應(yīng)。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，我國人口紅利逐漸減少，勞動力成本逐漸上升，而人工智能的發(fā)展與應(yīng)用可以替代一些低技能水平勞動力，在一定程度上減少企業(yè)對勞動力的需求，從而降低生產(chǎn)成本。同時，人工智能通過互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，改變了傳統(tǒng)的線下交易方式，為人們提供了更多更便捷獲取差異化信息和匹配信息的途徑，從而降低了交易成本。此外，人工智能在企業(yè)運營中也能發(fā)揮重要作用，可以降低組織的運行成本。

2.精準(zhǔn)配置效應(yīng)。人工智能在生產(chǎn)、流通等領(lǐng)域的應(yīng)用有利于進(jìn)一步優(yōu)化資源配置，實現(xiàn)帕累托最優(yōu)。首先，人工智能可以提升生產(chǎn)要素的流動性，減少閑置資源，提高資源利用率和配置效率。其次，通過網(wǎng)絡(luò)平臺，人工智能可以實時展示各生產(chǎn)要素的狀態(tài)信息，利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建市場化的供應(yīng)鏈體系，避免因供需失衡而造成資源浪費，進(jìn)而提高生產(chǎn)決策的準(zhǔn)確性。最后，人工智能可以協(xié)助企業(yè)構(gòu)建完整的產(chǎn)業(yè)鏈，通過網(wǎng)絡(luò)平臺整合產(chǎn)業(yè)鏈，減少產(chǎn)業(yè)鏈流轉(zhuǎn)過程中的價值消耗。

3.技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。人工智能主要通過流程創(chuàng)新、業(yè)態(tài)創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新提高服務(wù)業(yè)效率。一是流程創(chuàng)新。人工智能可實現(xiàn)自動化執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)，如借助自助服務(wù)、機(jī)器人導(dǎo)購和自動語音應(yīng)答系統(tǒng)，提高服務(wù)效率并降低成本，同時智能化服務(wù)流程能夠?qū)崿F(xiàn)快速響應(yīng)和即時處理，提升客戶體驗。二是業(yè)態(tài)創(chuàng)新。人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的應(yīng)用可以優(yōu)化傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)體系，人工智能模糊了不同業(yè)態(tài)之間的邊界，有利于跨業(yè)態(tài)、多元化和虛實結(jié)合式發(fā)展，進(jìn)而有利于提高生產(chǎn)效率，創(chuàng)造更高的附加值。三是商業(yè)模式創(chuàng)新。人工智能技術(shù)創(chuàng)造了新的服務(wù)模式，共享經(jīng)濟(jì)平臺借助人工智能和大數(shù)據(jù)，精確匹配供需，使個人能夠提供并獲取更多服務(wù)。此外，人工智能還能夠推動新興服務(wù)行業(yè)發(fā)展，如智能家居、無人駕駛等。

（二）人工智能對服務(wù)業(yè)效率產(chǎn)生的間接效應(yīng)

人工智能能夠通過提升人力資本水平間接促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提高。首先，人工智能給人們的生產(chǎn)生活帶來了巨大變化，為適應(yīng)時代發(fā)展要求，不斷滿足需求，必須提高人力資本水平。高水平的人力資本有利于提升企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力，進(jìn)而提高服務(wù)業(yè)效率。其次，互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等信息技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用大大降低了人們獲取信息的成本，同時也打破了時空限制，使人們能夠更快速、更全面地獲取知識和信息，因而也有了更多的渠道和方式來提升自身素養(yǎng)和能力。勞動力質(zhì)量的提升不僅有助于提高勞動者個體的生產(chǎn)效率，還有助于提高其他生產(chǎn)要素的效率，從而提高單位產(chǎn)出效率。最后，人工智能在在線教育等領(lǐng)域的應(yīng)用可打破時空限制，為教育資源相對貧瘠、教育水平相對較低的地區(qū)帶來豐富的教育資源，促進(jìn)教育事業(yè)全面、協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展，提高各地區(qū)人力資本水平。而通過提高人力資本水平，最終可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程中全要素生產(chǎn)率的提高，并進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率。

基于以上分析，本文提出研究假說1和研究假說2：研究假說1即人工智能能夠促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提高；研究假說2即人工智能通過提升人力資本水平促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提高。

三、研究設(shè)計與數(shù)據(jù)來源

（一）模型構(gòu)建

本文構(gòu)建了基準(zhǔn)回歸模型以驗證研究假說，模型具體形式如下：

模型（1）中：[Proit]表示第[i]個地區(qū)[t]年的服務(wù)業(yè)效率；[aiit]表示第[i]個地區(qū)[t]年的人工智能發(fā)展水平；[β]用于衡量人工智能對服務(wù)業(yè)效率的影響；[Controlsit]代表一系列控制變量，包括其他可能影響服務(wù)業(yè)效率的因素；[λi]表示個體固定效應(yīng)，[vt]表示時間固定效應(yīng)，[εit]為隨機(jī)誤差項。需要說明的是，如果人工智能發(fā)展水平的系數(shù)β顯著為正，則可以認(rèn)為人工智能的發(fā)展對服務(wù)業(yè)效率提高有積極的促進(jìn)作用；如果人工智能發(fā)展水平的系數(shù)β為負(fù)或是未通過顯著性檢驗，則需要進(jìn)一步考慮其他因素的影響或者進(jìn)一步修正模型。另需注意的是，模型中的控制變量[Controlsit]需根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)來選取，以控制其他可能影響服務(wù)業(yè)效率的因素。此外，個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)可以消除個體和時間異質(zhì)性，提高估計結(jié)果的準(zhǔn)確性。

（二）變量選取

1.被解釋變量：服務(wù)業(yè)效率（[Pro]）。本文的被解釋變量為服務(wù)業(yè)效率（[Pro]），研究中對其進(jìn)行自然對數(shù)處理，并以服務(wù)業(yè)勞動生產(chǎn)率來度量服務(wù)業(yè)效率，具體是將服務(wù)業(yè)增加值與服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)進(jìn)行比較來衡量。同時為降低價格變動的影響，本文以2005年第三產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)對服務(wù)業(yè)增加值進(jìn)行平減處理，這樣可確保不同年份服務(wù)業(yè)增加值在同一參考年份下進(jìn)行客觀比較。

2.核心解釋變量：人工智能發(fā)展水平（[ai]）。本文的核心解釋變量為人工智能發(fā)展水平（[ai]），研究中對其進(jìn)行自然對數(shù)處理。參考劉紅英［19］的研究，本文使用國家信息安全發(fā)展研究中心在2019年發(fā)布的《人工智能中國專利技術(shù)分析報告》，選取其中的人工智能專利IPC專利號作為人工智能專利申請量的檢索依據(jù)?！度斯ぶ悄苤袊鴮＠夹g(shù)分析報告》總結(jié)了深度學(xué)習(xí)、語音識別、自然語言處理、計算機(jī)視覺、智能駕駛、云計算和智能機(jī)器人等七大領(lǐng)域中人工智能專利的IPC分類號。此外，本研究還借助國家知識產(chǎn)權(quán)局官方網(wǎng)站手動收集并整理了2007—2019年樣本地區(qū)人工智能專利申請量數(shù)據(jù)，以此來衡量各地區(qū)人工智能發(fā)展水平。

3.控制變量。本文選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（[ISTR]）、財政支出占比（[FEP]）、研究與試驗發(fā)展強(qiáng)度（[RD]）、工業(yè)化水平（[IND]）這4個變量作為控制變量。一是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（[ISTR]）。服務(wù)業(yè)屬于第三產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值比值大，可從某種意義上表明服務(wù)業(yè)規(guī)模相對較大，從而更易產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，提高服務(wù)業(yè)效率，本文以第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。二是財政支出占比（[FEP]）。地區(qū)財政支出水平越高，越可能對當(dāng)?shù)胤?wù)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生強(qiáng)大的促進(jìn)作用，進(jìn)而促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提高，本文以地區(qū)財政支出占GDP的比重來衡量財政支出占比。三是研究與試驗發(fā)展強(qiáng)度（[RD]）。隨著Ramp;D經(jīng)費的增加，?服務(wù)業(yè)企業(yè)和技術(shù)服務(wù)機(jī)構(gòu)能夠獲得更多資源進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的技術(shù)創(chuàng)新，?從而提高服務(wù)業(yè)效率，?本文以Ramp;D經(jīng)費支出與GDP之比來衡量研究與試驗發(fā)展強(qiáng)度。四是工業(yè)化水平（[IND]）。工業(yè)化程度的提升意味著生產(chǎn)效率的提高，?這會間接促進(jìn)服務(wù)業(yè)發(fā)展；同時，?隨著工業(yè)生產(chǎn)的增加，?對服務(wù)業(yè)的需求也隨之增加，?如物流、?金融服務(wù)等，?這些需求推動了服務(wù)業(yè)擴(kuò)張和效率提高。本文以人均工業(yè)增加值來衡量工業(yè)化水平。

4.中介變量：人力資本水平（[HU]） 。本文的中介變量為人力資本水平（[HU]），并以地區(qū)高等學(xué)校在校生人數(shù)占地區(qū)總?cè)丝诘谋戎貋砗饬俊?/p>

（三）數(shù)據(jù)來源與說明

為計算被解釋變量服務(wù)業(yè)效率（[Pro]），本文使用了多個數(shù)據(jù)源，包括《中國統(tǒng)計年鑒》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》，以及各地區(qū)統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報。核心解釋變量人工智能發(fā)展水平（[ai]）數(shù)據(jù)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官方網(wǎng)站手動整理獲得?？刂谱兞慨a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（[ISTR]）、財政支出占比（[FEP]）、研究與試驗發(fā)展強(qiáng)度（[RD]）和工業(yè)化水平（[IND]）數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》、各地區(qū)統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報。中介變量人力資本水平（[HU]） 數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》和第七次全國人口普查數(shù)據(jù)。同時，考慮到數(shù)據(jù)的連續(xù)性、時效性和可獲得性，本文僅選取了2007—2019年我國30個省、自治區(qū)、直轄市1的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析。

研究中變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

四、實證分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

表2列示了基準(zhǔn)回歸估計結(jié)果。表2中，列（a）（b）分別是采用OLS模型未加入控制變量和加入控制變量的回歸結(jié)果，列（c）（d）分別是采用雙向固定效應(yīng)模型未加入控制變量和加入控制變量的回歸結(jié)果。由列（a）（b）可知，未加入控制變量時，人工智能對服務(wù)業(yè)效率的回歸系數(shù)為0.109且在1%水平顯著，加入控制變量后，人工智能對服務(wù)業(yè)效率的回歸系數(shù)為0.083且在1%水平顯著，說明人工智能能夠顯著促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提高。由列（c）（d）可知，未加入控制變量時，人工智能對服務(wù)業(yè)效率的回歸系數(shù)為0.071且在10%水平顯著，加入控制變量后，人工智能對服務(wù)業(yè)效率的回歸系數(shù)為0.072且在1%水平顯著，表明人工智能能夠顯著促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提高。由此，前文提出的研究假說1得以驗證，即人工智能能夠促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提高。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.替換核心解釋變量。為進(jìn)一步驗證基準(zhǔn)回歸結(jié)論的穩(wěn)健性，本文將信息傳輸、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)全社會資產(chǎn)投資額作為新的核心解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。回歸結(jié)果如表3列（a）所示。由回歸結(jié)果可知，替換核心解釋變量后，人工智能對服務(wù)業(yè)效率的回歸系數(shù)依然顯著為正，表明人工智能對服務(wù)業(yè)效率提高有顯著的促進(jìn)作用，前文結(jié)論穩(wěn)健。

2.同時替換解釋變量和被解釋變量。在替換核心解釋變量的基礎(chǔ)上，本文又同時替換了被解釋變量以進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。參考王文成［20］的研究，本文采用第三產(chǎn)業(yè)集聚度（[SA]）來代表服務(wù)業(yè)效率，[SAit=ListLitLstLt]，其中[SAit]表示[i]地區(qū)[t]年第三產(chǎn)業(yè)集聚度，[List]表示[i]地區(qū)[t]年第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)，[Lst]表示[t]年全國第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)，[Lit]、[Lt]分別表示[t]年[i]地區(qū)和全國從業(yè)人員數(shù)。同時替換解釋變量和被解釋變量后的回歸結(jié)果如表3列（b）所示，可以發(fā)現(xiàn)，人工智能對服務(wù)業(yè)效率的回歸系數(shù)依然顯著為正，表明人工智能對服務(wù)業(yè)效率提高有顯著的促進(jìn)作用，前文結(jié)論穩(wěn)健。

3.進(jìn)行1%水平的縮尾處理。為排除異常值對回歸結(jié)果的影響，本文對變量前后1%的樣本進(jìn)行了縮尾處理。由表3列（c）可知，經(jīng)縮尾處理后，人工智能對服務(wù)業(yè)效率的回歸系數(shù)依然顯著為正，表明人工智能對服務(wù)業(yè)效率提高有顯著的促進(jìn)作用，前文結(jié)論穩(wěn)健。

（三）異質(zhì)性檢驗

1.地區(qū)異質(zhì)性。本文采用國家統(tǒng)計局使用的東中西部和東北地區(qū)劃分方法，將30個樣本地區(qū)劃分為東部、中部、西部和東北地區(qū)1，進(jìn)一步揭示人工智能對服務(wù)業(yè)效率提高的地區(qū)異質(zhì)性影響。本文構(gòu)建了地區(qū)虛擬變量（[region]），東部地區(qū)賦值為4，西部地區(qū)賦值為3，中部地區(qū)賦值為2，東北地區(qū)賦值為1，并在基準(zhǔn)回歸模型的基礎(chǔ)上納入核心解釋變量與地區(qū)虛擬變量的交互項（[lnai×region]）進(jìn)行估計，結(jié)果如表4列（a）所示?？梢钥闯觯换ロ棧╗lnai×region]）回歸系數(shù)在1%水平顯著為負(fù)，說明人工智能對東北地區(qū)服務(wù)業(yè)效率提高的促進(jìn)作用最強(qiáng)，中部地區(qū)次之，西部和東部地區(qū)相對較弱。由此可見，人工智能對服務(wù)業(yè)效率提高的促進(jìn)作用存在明顯的地區(qū)異質(zhì)性，這可能是邊際效應(yīng)遞減規(guī)律作用的結(jié)果。東部地區(qū)人工智能技術(shù)發(fā)展水平相對較高，已進(jìn)入邊際效應(yīng)遞減階段，人工智能對服務(wù)業(yè)效率提高的促進(jìn)作用沒有其他三大地區(qū)強(qiáng)；東北地區(qū)人工智能技術(shù)發(fā)展水平相對較低，尚處于發(fā)展階段，此時人工智能對服務(wù)業(yè)效率提高的促進(jìn)作用強(qiáng)于東部、中部和西部地區(qū)。

2.行業(yè)異質(zhì)性。本研究將服務(wù)業(yè)劃分為傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，并對兩類服務(wù)業(yè)進(jìn)行分組回歸。傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)包括批發(fā)和零售業(yè)，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，住宿和餐飲業(yè)；現(xiàn)代服務(wù)業(yè)包括金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)等。傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的分組回歸結(jié)果分別如表4列（b）（c）所示?；貧w結(jié)果表明：在傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)組別中，人工智能對服務(wù)業(yè)效率的回歸系數(shù)為3.248且在10%水平顯著；在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)組別中，人工智能對服務(wù)業(yè)效率的回歸系數(shù)為0.751且在5%水平顯著。這說明人工智能對服務(wù)業(yè)效率提高的促進(jìn)作用存在明顯的行業(yè)異質(zhì)性，人工智能對傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)效率提高的促進(jìn)作用強(qiáng)于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。這可能是因為，對于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)中的高技術(shù)行業(yè)和崗位，人工智能無法很好地替代勞動力，因而人工智能對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)效率提高的促進(jìn)作用相對較小。而在傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)中，一些標(biāo)準(zhǔn)化工作可以通過人工智能得以高效完成，因而人工智能對傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)效率提高的促進(jìn)作用更大。

3.地區(qū)服務(wù)業(yè)效率異質(zhì)性。本文以服務(wù)業(yè)效率中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)將服務(wù)業(yè)劃分為服務(wù)業(yè)高效率地區(qū)和服務(wù)業(yè)低效率地區(qū)，據(jù)此構(gòu)建服務(wù)業(yè)效率虛擬變量（[effciency]），服務(wù)業(yè)高效率地區(qū)賦值為1，服務(wù)業(yè)低效率地區(qū)賦值為0，并在基準(zhǔn)回歸模型的基礎(chǔ)上納入核心解釋變量與服務(wù)業(yè)效率高低虛擬變量的交互項（[lnai×effciency]）進(jìn)行估計，結(jié)果如表4列（d）所示?；貧w結(jié)果表明，交互項（[lnai×effciency]）回歸系數(shù)為0.014且在1%水平顯著，說明服務(wù)業(yè)高效率地區(qū)人工智能對提高服務(wù)業(yè)效率的促進(jìn)作用強(qiáng)于服務(wù)業(yè)低效率地區(qū)。這可能是由于服務(wù)業(yè)高效率地區(qū)服務(wù)業(yè)發(fā)展更加成熟，因而能夠更好地應(yīng)對新興科學(xué)技術(shù)的沖擊，產(chǎn)生更明顯的作用效果。而服務(wù)業(yè)低效率地區(qū)服務(wù)業(yè)發(fā)展相對落后，人工智能發(fā)展水平相對較低，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也不夠合理，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在地區(qū)占比較高，且對創(chuàng)新的要求較低，導(dǎo)致企業(yè)易忽視新興科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用，在一定程度上阻礙了技術(shù)進(jìn)步，影響了服務(wù)業(yè)效率的提高。

（四）作用機(jī)制檢驗

理論分析表明，人工智能能夠促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提高，且能夠通過人力資本對服務(wù)業(yè)效率提高產(chǎn)生間接的促進(jìn)作用。本文采用中介效應(yīng)模型檢驗人力資本對服務(wù)業(yè)效率提高的作用路徑，模型具體形式如下：

表5列示了作用機(jī)制檢驗結(jié)果。由表5可知：列（a）中，人工智能對服務(wù)業(yè)效率的回歸系數(shù)為0.083且在1%水平顯著，表明人工智能對服務(wù)業(yè)效率提高具有積極的促進(jìn)作用。列（b）中，人工智能對人力資本水平的回歸系數(shù)為0.002且在1%水平顯著。列（c）中，人力資本水平對服務(wù)業(yè)效率的回歸系數(shù)為6.833且在5%水平顯著。這意味著在控制了人工智能對服務(wù)業(yè)效率直接影響的情況下，人力資本水平對服務(wù)業(yè)效率提高能夠產(chǎn)生顯著的影響。結(jié)合列（a）和列（c）的回歸結(jié)果，可以認(rèn)為人力資本在人工智能對服務(wù)業(yè)效率提高的影響中發(fā)揮了中介作用。由此，前文提出的研究假說2得以驗證，即人工智能通過提升人力資本水平促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提高。

五、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本文選取2007—2019年我國省級面板數(shù)據(jù)，實證研究人工智能對我國服務(wù)業(yè)效率提高的影響，并將人力資本作為中介變量分析其中的作用機(jī)制。研究結(jié)果表明：第一，人工智能能夠顯著促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提高。第二，人工智能對服務(wù)業(yè)效率提高的促進(jìn)作用存在顯著的地區(qū)和行業(yè)異質(zhì)性。人工智能對東北地區(qū)服務(wù)業(yè)效率提高的效果最顯著，對傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)效率提高的促進(jìn)效果優(yōu)于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，且對服務(wù)業(yè)高效率地區(qū)的促進(jìn)作用更大。第三，人工智能通過人力資本產(chǎn)生中介效應(yīng)對服務(wù)業(yè)效率提高產(chǎn)生間接的促進(jìn)作用。

（二）政策建議

基于上述研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：一是加大人工智能在服務(wù)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，進(jìn)一步提高服務(wù)業(yè)效率。國家應(yīng)持續(xù)關(guān)注人工智能的發(fā)展，引導(dǎo)人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略方向，并加強(qiáng)相關(guān)理論與核心技術(shù)研究。同時還應(yīng)更加注重將人工智能從理論轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用，探索適用于不同服務(wù)行業(yè)的新模式。此外，為推動人工智能的應(yīng)用與發(fā)展，還需進(jìn)一步完善相關(guān)法律法規(guī)。二是努力提高教育質(zhì)量和培訓(xùn)水平，充分發(fā)揮人力資本的中介效應(yīng)。人力資本投資對于提高服務(wù)業(yè)效率至關(guān)重要，為充分發(fā)揮人力資本的中介效應(yīng)，應(yīng)努力提高教育質(zhì)量和培訓(xùn)水平，確保更多人受到優(yōu)質(zhì)教育和培訓(xùn)。國家應(yīng)繼續(xù)加大對教育的投入，拓寬技能培訓(xùn)渠道，為那些被人工智能替代的低端勞動力提供更多的再就業(yè)機(jī)會，并通過教育培訓(xùn)，使其能夠從事更高效的工作。三是著力縮小人工智能在不同地區(qū)的發(fā)展差距，全面促進(jìn)服務(wù)業(yè)效率提高。目前，人工智能在我國不同地區(qū)的應(yīng)用水平存在較大差異，應(yīng)著力縮小發(fā)展差距，更加積極地推動人工智能在服務(wù)業(yè)領(lǐng)域的研發(fā)和應(yīng)用，進(jìn)一步完善人工智能技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施，提升應(yīng)用水平，努力實現(xiàn)全國范圍內(nèi)服務(wù)業(yè)效率的普遍提高，推動服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

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【責(zé)任編輯：甘海燕】

收稿日期：2023-09-18

作者簡介：馬兆良（1973—），男，安徽大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向為信息經(jīng)濟(jì)與郵政經(jīng)濟(jì)、服務(wù)業(yè)經(jīng)濟(jì)；黃子豪（1999—），男，安徽大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向為服務(wù)業(yè)經(jīng)濟(jì)。

1數(shù)據(jù)來源：根據(jù)歷年《中國統(tǒng)計年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)整理得出。

1考慮到數(shù)據(jù)的連續(xù)性、時效性和可獲得性，未將香港、澳門、臺灣、西藏納入研究。

1東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆；東北地區(qū)包括遼寧、吉林和黑龍江。