方福前 馬瑞光

內(nèi)容提要 大力發(fā)展智能制造是中國由制造大國向制造強(qiáng)國轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵舉措。文章以中國智能制造試點(diǎn)作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，選取２００８—２０２２年滬深Ａ股制造業(yè)上市企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本，構(gòu)建雙重差分模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)制驗(yàn)證，探究智能制造推進(jìn)企業(yè)人力資本升級的路徑機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，智能化機(jī)器電子類固定資產(chǎn)對非技能勞動力的替代作用明顯大于技能勞動力，會擠出非技能勞動力。智能制造項(xiàng)目的實(shí)施，通過企業(yè)新增固定資產(chǎn)尤其是購置機(jī)器電子類固定資產(chǎn)，促使企業(yè)對技能勞動力的需求相對上升，顯著促進(jìn)企業(yè)人力資本升級，而在國有企業(yè)和非技術(shù)密集型企業(yè)中，智能制造對人力資本升級的影響更為明顯。研究為智能制造與企業(yè)人力資本升級的關(guān)系提供了新的經(jīng)驗(yàn)解釋，為政府制定智能制造戰(zhàn)略、企業(yè)實(shí)施智能制造項(xiàng)目以及企業(yè)人力資本管理等提供了理論依據(jù)和決策參考。

關(guān)鍵詞 智能制造 人力資本 固定資產(chǎn)投資 雙重差分模型

〔中圖分類號〕Ｆ８３１．４ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕Ａ 〔文章編號〕０４４７－６６２Ｘ（２０２３）１２－０１３１－１０

一、引言與文獻(xiàn)綜述

黨的二十大報(bào)告強(qiáng)調(diào)，把推動制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展，作為建設(shè)制造強(qiáng)國的重要抓手。為實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國的愿景，中國先后發(fā)布了《智能制造發(fā)展規(guī)劃（２０１６—２０２０年）》《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，提出了要大力發(fā)展智能制造，努力構(gòu)建智能制造發(fā)展生態(tài)系統(tǒng)的整體目標(biāo)。智能制造的本質(zhì)是虛擬網(wǎng)絡(luò)與實(shí)體生產(chǎn)相互融合滲透，是企業(yè)在生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動的各個環(huán)節(jié)中以新一代信息技術(shù)為基礎(chǔ)，配合新材料、新能源與新工藝，實(shí)現(xiàn)信息深度自動感知、智慧優(yōu)化自動決策與精準(zhǔn)控制等功能的新型生產(chǎn)方式。作為新一代工業(yè)化和信息化融合的產(chǎn)物，智能制造受到了各國的普遍關(guān)注，例如，美國發(fā)布了“先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力戰(zhàn)略”、德國發(fā)布了“國家工業(yè)戰(zhàn)略２０３０”、日本發(fā)布了“社會５．０”等。這意味著各國都把智能制造視為爭奪全球經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)權(quán)的重要領(lǐng)域。

隨著人口老齡化和出生率下降，中國人口紅利正在消失。由此導(dǎo)致中國在未來爭奪全球經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)權(quán)的進(jìn)程中不能再單純依靠勞動力的數(shù)量，而是要重視發(fā)揮勞動力質(zhì)量的作用。勞動力的質(zhì)量受人力資本影響。企業(yè)的人力資本主要表現(xiàn)在員工的知識和技能的積累。隨著企業(yè)內(nèi)部員工不斷朝著高技能、高知識的方向發(fā)展，企業(yè)的人力資本會不斷升級。那么，智能制造能否在中國人口紅利逐漸消失的背景下帶動勞動力質(zhì)量提升，促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)人力資本升級成為一個重要的現(xiàn)實(shí)問題。

中國智能制造發(fā)展過程中，機(jī)器人和智能化生產(chǎn)設(shè)備是智能制造中最為關(guān)鍵的智能裝備，始終貫穿在智能制造發(fā)展過程中。與本文最為相關(guān)的一支文獻(xiàn)是研究工業(yè)機(jī)器人或智能化生產(chǎn)等新技術(shù)對勞動力就業(yè)的影響。關(guān)于這一問題存在三種觀點(diǎn)：第一種觀點(diǎn)認(rèn)為工業(yè)機(jī)器人、人工智能技術(shù)會對勞動力產(chǎn)生替代作用。這一觀點(diǎn)被大部分國外文獻(xiàn)所認(rèn)可，認(rèn)為工業(yè)機(jī)器人和智能化技術(shù)會擠出工人的就業(yè)崗位，對勞動力產(chǎn)生替代作用，造成大量的勞動力失業(yè)，進(jìn)而引發(fā)社會問題。① 中國部分學(xué)者也認(rèn)可這一觀點(diǎn)，例如周廣肅等基于城市和個人層面數(shù)據(jù)研究智能化技術(shù)對勞動力的影響發(fā)現(xiàn)，智能化技術(shù)對中國勞動力就業(yè)產(chǎn)生替代作用，不僅減少了勞動力就業(yè)人數(shù)，還增加了在職員工的工作時長。② 王林輝等從勞動力微觀職業(yè)的角度研究人工智能技術(shù)的影響，發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)會產(chǎn)生職業(yè)替代風(fēng)險(xiǎn)，且勞動力年齡越大，受教育年限越短，則替代風(fēng)險(xiǎn)越高。③第二種觀點(diǎn)認(rèn)為工業(yè)機(jī)器人對勞動力的替代效應(yīng)和生產(chǎn)率效應(yīng)同時存在，工業(yè)機(jī)器人與人工智能技術(shù)的應(yīng)用會帶動就業(yè)。人工智能和機(jī)器人技術(shù)的不斷應(yīng)用會提升企業(yè)的創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率，提升企業(yè)績效，擴(kuò)大企業(yè)產(chǎn)出規(guī)模，有利于企業(yè)提供更多的就業(yè)崗位。④ 孔高文等研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人的應(yīng)用在短期內(nèi)雖然對低學(xué)歷人員會產(chǎn)生替代作用，但其在中長期會提高企業(yè)生產(chǎn)數(shù)量和銷售規(guī)模，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)提高勞動力雇傭數(shù)量。⑤ 第三種觀點(diǎn)認(rèn)為工業(yè)機(jī)器人對勞動力就業(yè)會產(chǎn)生異質(zhì)性影響，進(jìn)而會對勞動力就業(yè)產(chǎn)生極化影響。胡晟明基于家庭微觀個體數(shù)據(jù)研究工業(yè)機(jī)器人對人力資本升級的影響，發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人提升了家庭健康水平和家庭的受教育程度，有利于家庭人員獲得行政職務(wù)或技術(shù)等級提升，對人力資本結(jié)構(gòu)起到提升作用。⑥ 尹洪英和李闖提出人力資本結(jié)構(gòu)改善是賦能企業(yè)創(chuàng)新的一個重要渠道，引入智能制造會促使企業(yè)雇傭更多高技能勞動力，并通過對低技能勞動力進(jìn)行培訓(xùn)，推動企業(yè)創(chuàng)新。⑦ 魏嘉輝等基于城市面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在服務(wù)業(yè)中工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用會和高技能勞動力產(chǎn)生互補(bǔ)作用和對低技能勞動力產(chǎn)生替代作用。⑧ 韓青江從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的視角分析了工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人導(dǎo)致傳統(tǒng)制造業(yè)勞動力就業(yè)比例下降，帶動生產(chǎn)性和高端服務(wù)業(yè)就業(yè)比例提升。⑨ 明娟和胡嘉琪基于中國省級面板數(shù)據(jù)探討工業(yè)機(jī)器人對勞動力就業(yè)技能結(jié)構(gòu)的影響，發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用促進(jìn)了高技能勞動力就業(yè)，對中低技能勞動力則會產(chǎn)生擠出效應(yīng)。① 何小鋼和劉叩明通過理論分析和實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人會對常規(guī)任務(wù)崗位的勞動力產(chǎn)生替代效應(yīng)和對非常規(guī)任務(wù)崗位的勞動力產(chǎn)生創(chuàng)造效應(yīng)，從而導(dǎo)致勞動力就業(yè)極化。②

以上研究發(fā)現(xiàn)機(jī)器人、人工智能技術(shù)會影響人力資本升級，這些研究在微觀層面論證了機(jī)器人等智能裝備對人力資本升級的影響，但較少有研究在更宏觀的層面研究中國智能制造試點(diǎn)政策這一國家政策是否有助于實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國的目標(biāo)，能否帶動制造業(yè)人力資本升級，以及中國智能制造政策通過何種路徑實(shí)現(xiàn)人力資本升級，這些問題仍有待于進(jìn)一步研究。

二、制度背景與理論分析

１．制度背景

為了實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國的目標(biāo)，響應(yīng)《智能制造發(fā)展規(guī)劃（２０１６—２０２０年）》和《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，中國工業(yè)和信息化部于２０１５—２０１８年連續(xù)發(fā)布了《工業(yè)和信息化部關(guān)于公布智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目名單的通告》（下稱《通告》），《通告》明確了中國將通過企業(yè)試點(diǎn)的方式，逐步進(jìn)行智能制造推廣。第一批試點(diǎn)企業(yè)出現(xiàn)在２０１５年，總計(jì)４６家企業(yè)；第二批試點(diǎn)企業(yè)出現(xiàn)在２０１６年，共計(jì)６３家企業(yè)；第三批試點(diǎn)企業(yè)出現(xiàn)在２０１７年，共計(jì)９７家企業(yè)；第四批試點(diǎn)企業(yè)出現(xiàn)在２０１８年，共計(jì)９９家企業(yè)。

伴隨著智能制造試點(diǎn)政策的實(shí)施，中央利用工業(yè)轉(zhuǎn)型升級資金、專項(xiàng)建設(shè)基金加大對智能制造企業(yè)的扶持力度，同時給予智能制造發(fā)展適當(dāng)稅收優(yōu)惠政策，鼓勵智能制造試點(diǎn)企業(yè)積極與國外優(yōu)秀企業(yè)對接學(xué)習(xí)優(yōu)秀經(jīng)驗(yàn)，引進(jìn)高端技術(shù)，創(chuàng)建智能生產(chǎn)車間。在智能制造試點(diǎn)政策實(shí)施后，工業(yè)和信息化部于２０２０年進(jìn)一步發(fā)布《智能制造發(fā)展指數(shù)報(bào)告》對智能制造試點(diǎn)效果進(jìn)行評估，發(fā)現(xiàn)自智能制造實(shí)施以來，制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化水平明顯提升，創(chuàng)新能力和創(chuàng)新質(zhì)量不斷增強(qiáng)。智能制造的實(shí)施整體促進(jìn)了制造業(yè)企業(yè)智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，但智能制造實(shí)施過程中，在不同行業(yè)之間制造業(yè)發(fā)展水平并不均衡。

２．理論分析

中國智能制造試點(diǎn)政策是政府給予試點(diǎn)企業(yè)優(yōu)惠政策，鼓勵企業(yè)實(shí)施智能制造，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型的重大戰(zhàn)略方針。智能制造試點(diǎn)政策會影響試點(diǎn)企業(yè)實(shí)施智能制造從而帶動其內(nèi)部人力資本升級。智能制造的實(shí)施從制造過程看，涉及智能設(shè)計(jì)、智能工藝與裝備、智能生產(chǎn)和服務(wù)，無論是智能設(shè)計(jì)還是智能生產(chǎn)服務(wù)都離不開智能裝備作為支撐，智能裝備是智能制造的基礎(chǔ)，是企業(yè)實(shí)施智能制造必要的物質(zhì)資本。智能裝備包括智能加工機(jī)床、生產(chǎn)線、機(jī)器人、物流與監(jiān)測設(shè)備等新型固定資產(chǎn)。因此，試點(diǎn)企業(yè)在實(shí)施智能制造時，首先要新增固定資產(chǎn)投資，尤其是機(jī)器類、機(jī)械類和電子類新增固定資產(chǎn)，其次在這類固定資產(chǎn)的基礎(chǔ)上調(diào)整企業(yè)人員結(jié)構(gòu)與之相匹配，進(jìn)而通過智能設(shè)計(jì)、工藝和智能生產(chǎn)技術(shù)建立智能車間和智能企業(yè)，最后在智能企業(yè)的基礎(chǔ)上完善智能服務(wù)構(gòu)建智能供應(yīng)鏈，最終形成智能制造生態(tài)系統(tǒng)。

智能制造試點(diǎn)政策會通過“政策影響—企業(yè)智能裝備投資—企業(yè)員工結(jié)構(gòu)調(diào)整”的路徑機(jī)制帶動制造業(yè)企業(yè)人力資本升級。智能制造試點(diǎn)企業(yè)在響應(yīng)國家的號召實(shí)施智能制造轉(zhuǎn)型時，首先會增加與轉(zhuǎn)型相關(guān)的固定資產(chǎn)投資，已有研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人等新型物質(zhì)資本與技能勞動力有互補(bǔ)作用，會帶動技能勞動力就業(yè)。① 因此，如果物質(zhì)資本與技能勞動力存在互補(bǔ)效應(yīng)這一結(jié)論成立，那么，隨著試點(diǎn)企業(yè)響應(yīng)國家號召，新增工業(yè)機(jī)器人等固定資產(chǎn)投資，會帶動企業(yè)內(nèi)部高技能勞動力就業(yè)，進(jìn)而影響企業(yè)內(nèi)部員工結(jié)構(gòu)。② 具體而言，在增加固定資產(chǎn)投資，尤其是機(jī)器、機(jī)械和電子信息類智能裝備固定資產(chǎn)時，試點(diǎn)企業(yè)會提高技能勞動力員工在企業(yè)員工中的份額，實(shí)現(xiàn)人力資本升級。

綜上，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)一：中國智能制造政策對制造業(yè)企業(yè)人力資本升級有正向影響。

假設(shè)二：中國智能制造政策通過激勵企業(yè)增加固定資產(chǎn)投入，尤其是機(jī)器機(jī)械電子類固定資產(chǎn)投入的渠道，促進(jìn)人力資本升級。

由于企業(yè)間所有制性質(zhì)與技術(shù)水平存在差異，中國智能制造試點(diǎn)政策對不同所有制性質(zhì)和不同技術(shù)水平的制造業(yè)企業(yè)的人力資本升級具有異質(zhì)性的影響。對于技術(shù)密集型企業(yè)來說，自身技術(shù)水平較高，技能勞動力占比高，企業(yè)實(shí)施智能制造對其內(nèi)部員工結(jié)構(gòu)調(diào)整幅度有限，而對于非技術(shù)密集型企業(yè)來說，自身技術(shù)人員數(shù)量較少，在實(shí)施智能制造項(xiàng)目時，企業(yè)購置大量的機(jī)器人類新型固定資產(chǎn)會大幅度增加高技能勞動力，替代低技能勞動力，提升高技能勞動力員工的相對比例，從而實(shí)現(xiàn)人力資本升級。國有企業(yè)相對于民營企業(yè)來說，本身具有響應(yīng)國家政策的任務(wù)且存在預(yù)算軟約束，會更多地增加固定資產(chǎn)投資。③ 因此，智能制造對國有企業(yè)人力資本升級的作用也會更為明顯。

假設(shè)三：對于國有企業(yè)和非技術(shù)密集型企業(yè)來說，智能制造試點(diǎn)政策對人力資本升級的作用更明顯。

三、研究設(shè)計(jì)

１．計(jì)量模型設(shè)定

為了識別企業(yè)實(shí)施智能制造是否促進(jìn)了人力資本升級，本文將中國智能制造試點(diǎn)政策作為一項(xiàng)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，利用雙重差分法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。構(gòu)建如下雙重差分模型：

ｙｉｊｔ ＝α０ ＋β１Ｉｍｉｔ＋γｃｏｎｔｒｏｌｉｊｔ＋δｉ＋δｊ＋δｔ＋εｉｊｔ （１）

其中ｉ、ｊ、ｔ分別表示企業(yè)、行業(yè)和年份。ｙｉｊｔ是被解釋變量，表示為技能勞動力與非技能勞動力雇傭比的對數(shù)（Ｓｋｉｌｌ＿Ｕｎｓｋｉｌｌ）。智能制造試點(diǎn)沖擊Ｉｍｉｔ為核心解釋變量，當(dāng)企業(yè)屬于智能制造企業(yè)且在政策實(shí)施后當(dāng)年及之后年份賦值為１，其余賦值為０。估計(jì)系數(shù)β１反映了中國智能制造試點(diǎn)項(xiàng)目對企業(yè)技能勞動力與非技能勞動力相對雇傭的影響。由于智能制造試點(diǎn)項(xiàng)目分別于２０１５、２０１６、２０１７、２０１８年實(shí)施，該模型不同于傳統(tǒng)的雙重差分模型而是多時點(diǎn)雙重差分模型。ｃｏｎｔｒｏｌｉｊｔ表示企業(yè)層面的控制變量，主要包括企業(yè)規(guī)模、現(xiàn)金流、企業(yè)年齡、凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、盈利能力、股權(quán)集中度、董事會規(guī)模、獨(dú)立董事占比等。δｉ、δｊ和δｔ分別表示企業(yè)固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。εｉｊｔ為隨機(jī)擾動項(xiàng)，考慮到中國智能制造試點(diǎn)項(xiàng)目在企業(yè)層面實(shí)施，本文的標(biāo)準(zhǔn)誤聚類在企業(yè)層面。

２．變量說明

被解釋變量。人力資本亦稱“非物質(zhì)資本”，是凝結(jié)在勞動力身上的體力、知識、經(jīng)驗(yàn)等技能的總和。以往文獻(xiàn)多認(rèn)為，學(xué)歷水平可以作為員工人力資本的衡量指標(biāo)，高學(xué)歷員工在工作崗位中被要求完成的創(chuàng)新性工作較多，而低學(xué)歷員工一般從事重復(fù)性、常規(guī)性工作。相對于高人力資本的勞動力，低人力資本勞動力的可替代性較強(qiáng)。① 借鑒劉&仁和趙燦根據(jù)勞動力工作性質(zhì)區(qū)分人力資本的做法，②本文將技術(shù)人員視為技能勞動力，將其他工作性質(zhì)的人員視為非技能勞動力，并將人力資本升級定義為技能勞動力相對非技能勞動力的雇傭比（Ｓｋｉｌｌ＿Ｕｎｓｋｉｌｌ）上升。具體被解釋變量為技能勞動力相對于非技能勞動力雇傭比例的對數(shù)。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，根據(jù)學(xué)歷來劃分人力資本，將受教育程度為研究生及以上的勞動者視為高學(xué)歷者，將受教育程度為高中及以下的勞動者視作低學(xué)歷者，人力資本分別用高學(xué)歷勞動力占比（Ｈｉｇｈ＿Ｒａｔｉｏ）和低學(xué)歷勞動力占比（Ｌｏｗ＿Ｒａｔｉｏ）來衡量。

解釋變量。在以往研究中，智能制造衡量方式存在較大爭議，有學(xué)者用上市企業(yè)年報(bào)相關(guān)詞頻衡量智能制造，③這種做法雖然能表征出企業(yè)實(shí)施智能制造的意愿，但是無法準(zhǔn)確刻畫出企業(yè)實(shí)施智能制造的實(shí)際水平；也有學(xué)者用中國制造２０２５作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，④但這一做法仍然需要年報(bào)中的相關(guān)詞頻，存在估計(jì)偏誤可能性。本文利用工業(yè)和信息化部于２０１５—２０１８年連續(xù)發(fā)布的《工業(yè)和信息化部關(guān)于公布智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目名單的通告》作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，在智能制造試點(diǎn)示范名單中找出被評為智能制造企業(yè)的試點(diǎn)企業(yè)，總計(jì)１２４家智能制造企業(yè)，將其視為實(shí)驗(yàn)組，其余的制造業(yè)企業(yè)則為控制組。由于試點(diǎn)實(shí)施的時間分別為２０１５、２０１６、２０１７和２０１８年，這屬于多期雙重差分模型，因此本文構(gòu)建智能制造政策的代理變量（Ｉｍｉｔ）為“是否屬于智能制造試點(diǎn)企業(yè)”和“該企業(yè)是否位于政策實(shí)施后”的交互項(xiàng)。如果企業(yè)為智能制造企業(yè)且該企業(yè)位于政策實(shí)施后，該變量就賦值為１，否則賦值為０。這一做法的優(yōu)點(diǎn)在于能準(zhǔn)確識別智能制造試點(diǎn)企業(yè)，同時能夠看出智能制造試點(diǎn)企業(yè)在響應(yīng)國家政策后的效果。

控制變量。參考以往文獻(xiàn)做法，⑤本文對所有控制變量進(jìn)行了界定。企業(yè)規(guī)模（Ｓｉｚｅ），采用企業(yè)資產(chǎn)總計(jì)的對數(shù)來衡量；現(xiàn)金流（Ｃａｓｈｆｌｏｗ），采用當(dāng)期經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與期初固定資產(chǎn)凈值的比值來衡量；企業(yè)年齡（Ａｇｅ），采用當(dāng)年年份與企業(yè)成立年份的差值來衡量；盈利能力（Ｐｒｏｆｉｔ），采用營業(yè)利潤與營業(yè)總收入的比值來衡量；經(jīng)營狀況（Ｒｏｅ）采用凈資產(chǎn)收益率來衡量；資產(chǎn)負(fù)債率（Ｌｅｖｅｒａｇｅ），采用負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值來衡量；股權(quán)集中度（Ｔｏｐ１０），采用前十大股東持股比例來衡量；董事會規(guī)模（Ｂｏａｒｄ），采用董事會人數(shù)來衡量；獨(dú)立董事監(jiān)督（Ｄｕｌｉ），采用獨(dú)立董事與董事會總?cè)藬?shù)的比值來衡量；工資溢價(jià)（Ｗｇａｐ），采用高管人員平均薪酬與員工平均薪酬的比值的對數(shù)衡量；嚴(yán)格化技能工資溢價(jià)（Ｗｇａｐ＿Ｔｏｐ），采用薪資前三名的高管平均薪酬與員工平均薪酬的比值的對數(shù)來衡量。

３．?dāng)?shù)據(jù)來源

本文選取２００８—２０２２年中國滬深Ａ股制造業(yè)上市企業(yè)數(shù)據(jù)作為研究樣本。為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，對初始樣本進(jìn)行了如下預(yù)處理：一是剔除ＳＴ類企業(yè)；二是剔除樣本期內(nèi)財(cái)務(wù)出現(xiàn)資不抵債的企業(yè)；三是由于中國智能制造試點(diǎn)沖擊是在２０１５年首次實(shí)施，剔除僅在２０１５年后上市的企業(yè)樣本。最后共得到１４２５家上市企業(yè)，其中有１２４家智能制造企業(yè)。本文所使用的數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

１．基準(zhǔn)回歸

表１報(bào)告了智能制造對人力資本升級影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，其中被解釋變量為技能勞動力相對雇傭比（Ｓｋｉｌｌ＿Ｕｎｓｋｉｌｌ）。第（１）列顯示，在控制企業(yè)、行業(yè)和年份固定效應(yīng)以及技能工資溢價(jià)這一控制變量后，智能制造對技能勞動力相對雇傭比呈顯著的提升作用（在１０％水平上顯著），技能溢價(jià)對技能勞動力相對雇傭比呈顯著的阻礙作用（在１％水平上顯著），這與技能溢價(jià)會阻礙人力資本提升的理論預(yù)期相一致。第（２）列在控制了更為嚴(yán)格的技能溢價(jià)變量以及企業(yè)、行業(yè)和年份固定效應(yīng)后，結(jié)論與第（１）列一致。第（３）列和第（４）列分別在前兩列的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入一系列控制變量以緩解遺漏變量問題，結(jié)果依然顯示智能制造政策實(shí)施促進(jìn)了試點(diǎn)企業(yè)人力資本升級，技能工資溢價(jià)則阻礙了人力資本升級。這證明假設(shè)一成立。

２．穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證上述結(jié)論可靠，本文從以下幾個方面進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（１）共同趨勢檢驗(yàn)。雙重差分法是否有效取決于實(shí)驗(yàn)組和對照組是否在政策出臺之前有共同的時間趨勢，這是本文的前提假設(shè)。利用事件研究法將基準(zhǔn)模型擴(kuò)展為如下形式：

ｙｉｊｔ ＝α０ ＋ｔ＝３ｔ＝－５βｔｉｍｄｉｔ＋γｃｏｎｔｒｏｌｉｊｔ＋δｉ＋δｊ＋δｔ＋εｉｊｔ （２）

其中，ｉｍｄｉｔ為虛擬變量，模型將中國智能制造試點(diǎn)推廣的事件窗口控制在９個虛擬變量，ｉｍｄｉ，－５變量賦值滿足下述條件，樣本為智能制造企業(yè)在試點(diǎn)推廣前５年及以前賦值為１，其余賦值為０；ｉｍｄｉ，３變量賦值條件，為智能制造企業(yè)在試點(diǎn)推廣后第３年及以后賦值為１，其余賦值為０；其余虛擬變量ｉｍｄｉｔ，當(dāng)智能制造企業(yè)在試點(diǎn)推廣第ｔ年時賦值為１，其余賦值為０。如果滿足共同趨勢，β－５、β－４、β－３和β－２應(yīng)該不顯著。事件研究法的回歸結(jié)果如表２所示。

表２第（１）—（３）列在控制了控制變量與企業(yè)、年份、行業(yè)固定效應(yīng)后，發(fā)現(xiàn)在智能制造政策試點(diǎn)推廣前４年、前３年和前２年試點(diǎn)企業(yè)的人力資本并沒有得到改善，這一反事實(shí)檢驗(yàn)說明結(jié)論穩(wěn)健。進(jìn)一步，從第（４）列可以看出，智能制造政策在政策實(shí)施前對試點(diǎn)企業(yè)技能勞動力相對雇傭比的影響不顯著，而在政策推廣當(dāng)年和推廣后第２年顯著促進(jìn)了試點(diǎn)企業(yè)人力資本提升，滿足共同趨勢假設(shè)。

（２）其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)。考慮到２０１９年后中美貿(mào)易摩擦以及疫情沖擊的影響可能會對制造業(yè)企業(yè)勞動力就業(yè)與人力資本升級產(chǎn)生不確定性影響，表３第（１）列剔除了２０１９年以后的樣本，可以看出，智能制造依然對技能勞動力相對雇傭比例有顯著的正向作用，說明結(jié)論穩(wěn)健。關(guān)于人力資本的衡量方式，本文重新定義人力資本，將研究生以上學(xué)歷的員工定義為高學(xué)歷者，將高中及以下學(xué)歷的員工定義為低學(xué)歷者，得到企業(yè)高學(xué)歷員工占總員工人數(shù)的比重（Ｈｉｇｈ＿Ｒａｔｉｏ）和低學(xué)歷員工占總員工人數(shù)的比重（Ｌｏｗ＿Ｒａｔｉｏ），假如智能制造政策實(shí)施促進(jìn)了試點(diǎn)企業(yè)人力資本升級，則會表現(xiàn)為促進(jìn)試點(diǎn)企業(yè)高學(xué)歷員工占比提升，降低試點(diǎn)企業(yè)低學(xué)歷員工占比。從表３第（２）、（３）列可以看出，智能制造政策實(shí)施確實(shí)提升了試點(diǎn)企業(yè)高學(xué)歷員工占比，降低了低學(xué)歷員工占比。這說明，智能制造促進(jìn)了企業(yè)人力資本升級這一結(jié)論是穩(wěn)健的，進(jìn)一步證實(shí)了假設(shè)一成立。

３．機(jī)制檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證智能制造試點(diǎn)政策實(shí)施是否是通過增加固定資產(chǎn)投入從而帶動人力資本升級的，本文進(jìn)行了如表４的檢驗(yàn)。表４第（１）列中被解釋變量為固定資產(chǎn)投資（Ｋ），采用企業(yè)新增固定資產(chǎn)（千萬元）來衡量。第（２）列中被解釋變量為機(jī)器、機(jī)械和電子設(shè)備類固定資產(chǎn)投資（Ｍａｃｈｉｎｅ），采用企業(yè)新增機(jī)器、機(jī)械和電子設(shè)備類固定資產(chǎn)投資（千萬元）來衡量。從第（１）列、第（２）列可以看出，智能制造顯著促進(jìn)了企業(yè)增加固定資產(chǎn)投資和機(jī)器設(shè)備、機(jī)械設(shè)備和電子設(shè)備類固定資產(chǎn)投資，根據(jù)資產(chǎn)和技能勞動力互補(bǔ)性前提，固定資產(chǎn)投資的增加會帶動企業(yè)人力資本升級，因此智能制造政策通過增加固定資產(chǎn)投資的機(jī)制促進(jìn)了企業(yè)人力資本升級。第（１）列和第（２）列中核心解釋變量的系數(shù)表明，在智能制造政策實(shí)施后，智能制造試點(diǎn)企業(yè)比其他企業(yè)平均新增７１３５萬元固定資產(chǎn)投資和２６５１萬元機(jī)器設(shè)備、機(jī)械設(shè)備和電子設(shè)備類固定資產(chǎn)投資。上述結(jié)論表明假設(shè)二成立。

根據(jù)前文分析，上述結(jié)論成立的條件是物質(zhì)資本對技能勞動力存在互補(bǔ)效應(yīng)，為了驗(yàn)證這一條件成立，構(gòu)建如下模型檢驗(yàn)新增固定資產(chǎn)與技能勞動力和非技能勞動力之間的替代性差異：

Ｓａｌｅｉｊｐｔ ＝γ０ ＋γ１ｓｉｊｐｔ＋γ２ｕｉｊｐｔ＋γ３ｓｉｊｐｔ×（Ｉ／Ｋｉｊｐｔ）＋γ４ｕｉｊｐｔ×（Ｉ／Ｋｉｊｐｔ）＋γ５（Ｉ／Ｋｉｊｐｔ）＋δｉ＋δｊ＋δｔ＋εｉｊｔ（３）

Ｓａｌｅｉｊｐｔ ＝τ０ ＋τ１ｓｉｊｐｔ＋τ２ｕｉｊｐｔ＋τ３ｓｉｊｐｔ×（Ｉｍａｃｈｉｎｅ／Ｋｍａｃｈｉｎｅ）＋τ４ｕｉｊｐｔ×（Ｉｍａｃｈｉｎｅ／Ｋｍａｃｈｉｎｅ）＋τ５（Ｉｍａｃｈｉｎｅ／Ｋｍａｃｈｉｎｅ）＋δｉ＋δｊ＋δｔ＋εｉｊｔ （４）

其中，Ｓａｌｅ、ｓ、ｕ分別為銷售收入取對數(shù)衡量的產(chǎn)出、技能勞動力數(shù)量取對數(shù)和非技能勞動力取對數(shù)，Ｉ／Ｋ為資本標(biāo)準(zhǔn)化后的新增固定資產(chǎn)投資，采用新增固定資產(chǎn)與期末固定資產(chǎn)的比值衡量，Ｉｍａｃｈｉｎｅ／Ｋｍａｃｈｉｎｅ為資本標(biāo)準(zhǔn)化后的機(jī)器設(shè)備、機(jī)械設(shè)備和電子類設(shè)備固定資產(chǎn)投資，采用新增機(jī)器、機(jī)械和電子類設(shè)備固定資產(chǎn)投資與期末機(jī)器、機(jī)械和電子類設(shè)備固定資產(chǎn)的比值衡量。如果新增固定資產(chǎn)投資與技能勞動力的替代效應(yīng)弱于非技能勞動力的替代效應(yīng)，那么新增固定資產(chǎn)與技能勞動力和非技能勞動力的交互項(xiàng)系數(shù)應(yīng)該出現(xiàn)差異。限于篇幅，回歸中將水平項(xiàng)的回歸結(jié)果放置在控制變量中，僅匯報(bào)了交互項(xiàng)的結(jié)果。表５第（１）列和第（２）列驗(yàn)證了新增固定資產(chǎn)對技能勞動力的替代效應(yīng)弱于對非技能勞動力的替代效應(yīng)。從第（１）列可以看出，在控制了企業(yè)、行業(yè)和年份固定效應(yīng)后，ｓ×（Ｉ／Ｋ）的估計(jì)系數(shù)顯著為正，ｕ×（Ｉ／Ｋ）的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，新增固定資產(chǎn)與技能勞動力之間存在互補(bǔ)效應(yīng)，新增勞動力對非技能勞動力卻表現(xiàn)為明顯的替代效應(yīng)。從第（２）列可以看出，新增機(jī)器、機(jī)械和電子設(shè)備類固定資產(chǎn)對低技能勞動力的替代效應(yīng)明顯，但并不會替代高技能勞動力。

綜上所述，由于勞動力之間存在異質(zhì)性以及資本與技能、非技能勞動力之間的替代性差異，新增固定資產(chǎn)投入提升了技能勞動力的相對需求比例，從而整體促進(jìn)企業(yè)人力資本升級。

４．異質(zhì)性分析

前文對智能制造與企業(yè)人力資本升級關(guān)系的探究主要集中在整體層面，對二者關(guān)系在不同所有制性質(zhì)和企業(yè)技術(shù)水平層面是否存在差異尚未提及。接下來從技術(shù)水平、企業(yè)所有制性質(zhì)兩個維度對二者之間的關(guān)系展開異質(zhì)性分析。

關(guān)于企業(yè)所有制性質(zhì)的差異。國有企業(yè)相對于民營企業(yè)政策適應(yīng)性較強(qiáng)，存在預(yù)算軟約束，更容易增加固定資產(chǎn)投資。① 因此，智能制造對國有企業(yè)人力資本升級的作用會更明顯。為了驗(yàn)證這一推斷，本文構(gòu)建了民營經(jīng)濟(jì)虛擬變量（Ｐｅ），取值為１表示民營企業(yè)，取值為０代表國有企業(yè)。表６第（１）列結(jié)果顯示，交互項(xiàng)Ｉｍ×Ｐｅ的系數(shù)顯著為負(fù)，這意味著國有企業(yè)實(shí)施智能制造提升人力資本的效應(yīng)更強(qiáng)。

關(guān)于企業(yè)技術(shù)水平的差異。根據(jù)前文分析，智能制造促進(jìn)人力資本升級的機(jī)制是通過物質(zhì)資本替換更多的非技能勞動力，迫使企業(yè)提高技能勞動力相對雇傭比例。但是對于技術(shù)密集型企業(yè)來說，自身技術(shù)水平較高，技能勞動力占比高，因此智能制造試點(diǎn)對這類企業(yè)人力資本的提升幅度有限。相反，對于非技術(shù)密集型企業(yè)來說，自身研發(fā)人員數(shù)量較少，在實(shí)施智能制造項(xiàng)目時，需要大幅度增加技能勞動力，帶動企業(yè)內(nèi)部人力資本升級。由此推斷，智能制造對非技術(shù)密集型企業(yè)人力資本的提升作用更為明顯。為了驗(yàn)證這一理論推斷，借鑒魯桐和黨印的做法，②采用研發(fā)支出與應(yīng)付職工薪酬的比值衡量行業(yè)要素密集度（Ｔｅｃｔ），并將其與智能制造的交互項(xiàng)置于回歸模型。變量Ｔｅｃｔ的值越大，說明企業(yè)所在行業(yè)技術(shù)水平越高?；貧w結(jié)果見表６第（２）列?？梢钥闯觯换ロ?xiàng)Ｉｍ×Ｔｅｃｔ的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，說明企業(yè)的技術(shù)水平越差，企業(yè)實(shí)施智能制造提升企業(yè)人力資本的效應(yīng)越強(qiáng)。

五、結(jié)論與啟示

本文以中國智能制造試點(diǎn)為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，基于２００８—２０２２年滬深Ａ股上市企業(yè)數(shù)據(jù)選取智能制造企業(yè)樣本，構(gòu)建雙重差分模型驗(yàn)證智能制造對企業(yè)人力資本升級的影響及其路徑，得出結(jié)論如下：（１）企業(yè)實(shí)施智能制造項(xiàng)目顯著促進(jìn)了人力資本升級，即智能制造項(xiàng)目的實(shí)施導(dǎo)致企業(yè)對高技能勞動力和高學(xué)歷勞動力的需求相對上升，其渠道體現(xiàn)在企業(yè)新增固定資產(chǎn)投資，其所具有的“技術(shù)前沿”屬性要求企業(yè)增加高素質(zhì)勞動力，從而帶動企業(yè)人力資本升級。（２）智能化固定資產(chǎn)類物質(zhì)資本對于技能勞動力的替代性弱于非技能勞動力。機(jī)器人、自動化設(shè)備等固定資產(chǎn)會大量替代非技能勞動力，但對技能勞動力的替代作用有限，這豐富了以往人工智能、機(jī)器人等會產(chǎn)生“機(jī)器換人”作用的觀點(diǎn)。（３）智能制造對企業(yè)人力資本升級的影響存在異質(zhì)性，相對而言，其在非技術(shù)密集型企業(yè)和國有企業(yè)中的作用更加明顯。

以上研究結(jié)論進(jìn)一步豐富了智能化轉(zhuǎn)型方面的研究內(nèi)容，實(shí)證檢驗(yàn)了智能制造對企業(yè)人力資本升級的影響路徑，對智能時代人與機(jī)器關(guān)系的認(rèn)識進(jìn)一步深化，對實(shí)施制造強(qiáng)國戰(zhàn)略、推進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型、擴(kuò)大就業(yè)以及企業(yè)智能化改造和人力資源管理等都具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義和一定參考價(jià)值?；诒疚慕Y(jié)論，提出了如下建議：一是堅(jiān)定不移推進(jìn)智能制造。根據(jù)本文的結(jié)論，加快推進(jìn)智能制造既是宏觀上推進(jìn)制造業(yè)升級、邁向制造強(qiáng)國的必然路徑，也是微觀上企業(yè)升級人力資本，擴(kuò)大競爭優(yōu)勢的有效途徑，日益成為未來制造業(yè)發(fā)展的重大趨勢和核心內(nèi)容。我國各級政府及相關(guān)部門應(yīng)該堅(jiān)決貫徹黨的二十大精神，突出系統(tǒng)觀念、堅(jiān)持問題導(dǎo)向、強(qiáng)化融合發(fā)展，認(rèn)真實(shí)施《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，以新一代信息技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合為主線，深入實(shí)施智能制造工程，在稅收、財(cái)政補(bǔ)貼、技術(shù)支持及各方面出臺相關(guān)政策支持智能制造的普及運(yùn)用，著力構(gòu)建智能制造發(fā)展生態(tài)，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、智能化變革。二是協(xié)同推進(jìn)機(jī)器設(shè)備與人力資本同步升級。相對于低技能勞動力來說，智能制造與高技能勞動力存在互補(bǔ)性關(guān)系，實(shí)現(xiàn)機(jī)器設(shè)備智能化只是實(shí)施智能制造的第一步，關(guān)鍵要同時匹配高技能勞動力，提高資產(chǎn)與人員的匹配度，才能將智能制造的技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢、經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢。鑒于中國人口眾多的國情，智能制造不能只著眼于讓機(jī)器代替人的工作，更要著眼于讓機(jī)器幫助人更高效地工作。要避免盲目補(bǔ)貼工業(yè)機(jī)器人使用項(xiàng)目、注重短期生產(chǎn)率提升而忽視長效發(fā)展，造成機(jī)器人對勞動力的急劇替換，而要鼓勵企業(yè)加強(qiáng)員工培訓(xùn)和技能提升，打造企業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)物質(zhì)資本與人力資本同步升級，實(shí)現(xiàn)“１＋１＞２”的效果。三是差別化推進(jìn)智能制造試點(diǎn)。不同性質(zhì)、不同技術(shù)特點(diǎn)的企業(yè)，智能制造促進(jìn)人力資本升級的效果不同。在開展智能制造試點(diǎn)的過程中，必須充分考慮企業(yè)異質(zhì)性，采取差別化策略。要統(tǒng)籌考慮區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)發(fā)展差異，針對細(xì)分行業(yè)特點(diǎn)和痛點(diǎn)，分層分類系統(tǒng)推動智能制造創(chuàng)新發(fā)展。既要鼓勵國有企業(yè)、技術(shù)密集型企業(yè)建設(shè)智能制造示范工廠，開展場景、車間、工廠、供應(yīng)鏈等多層級的應(yīng)用示范，又要推進(jìn)中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快專精特新“小巨人”企業(yè)智能制造發(fā)展，還要鼓勵不同區(qū)域探索各具特色的智能制造發(fā)展路徑。

作者單位：中國人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院

責(zé)任編輯：牛澤東