□ 張雙志

一般來(lái)說(shuō)，“機(jī)器換人”并非當(dāng)前勞動(dòng)力市場(chǎng)面臨的主要問(wèn)題，人工智能引發(fā)工作任務(wù)變革的不確定性才是問(wèn)題的關(guān)鍵。那么，企業(yè)需要培育一種鼓勵(lì)員工不斷學(xué)習(xí)的文化，以適應(yīng)不斷被技術(shù)變革的工作任務(wù)，從而在智能增強(qiáng)型工作場(chǎng)景中提升創(chuàng)新績(jī)效。在新制度主義的“技術(shù)—制度”分析框架中引入組織要素考察西方發(fā)達(dá)國(guó)家的技能形成體系，發(fā)現(xiàn)在解決企業(yè)培訓(xùn)市場(chǎng)失靈問(wèn)題上的組織選擇差異是英國(guó)滑入低技能均衡發(fā)展陷阱和德國(guó)形成高技能均衡發(fā)展模式的主要原因。[1]當(dāng)然，這兩種模式下的產(chǎn)業(yè)工人技能水平也對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力產(chǎn)生了差異化影響。但企業(yè)投資員工技能培訓(xùn)并不是其主要目的，而在于通過(guò)培訓(xùn)優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)，為企業(yè)在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展時(shí)代筑牢競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。鑒于此，本文的研究問(wèn)題可表述為探討在中國(guó)情境下員工技能培訓(xùn)能否塑造創(chuàng)新，產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)是否更能塑造創(chuàng)新，二者需要在經(jīng)驗(yàn)層面得到相關(guān)論證。

一、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

1.員工技能培訓(xùn)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

制造業(yè)對(duì)創(chuàng)新的重要性怎么強(qiáng)調(diào)和重視也不為過(guò)，其對(duì)于形成國(guó)家整體創(chuàng)新能力具有舉足輕重的作用。[2]20世紀(jì)90年代，美國(guó)迎來(lái)了二戰(zhàn)后資本主義世界所謂的“黃金時(shí)代”，引發(fā)了理論界對(duì)這一經(jīng)濟(jì)奇跡發(fā)生的根源進(jìn)行激烈探討。其中，加州大學(xué)伯克利分校的保羅·羅默(Paul Romer)教授敏銳捕捉到美國(guó)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇朝著以信息技術(shù)、個(gè)人電腦、生物技術(shù)、金融服務(wù)、軟件開(kāi)發(fā)等知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，率先提出“知識(shí)已成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)內(nèi)生動(dòng)力”[3]的重要論斷。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，創(chuàng)新能力越發(fā)成為一國(guó)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵性因素，高素質(zhì)的技術(shù)技能人才越來(lái)越重要，土地、自然資源、建筑等物質(zhì)資本越來(lái)越次之。一般而言，被視為能夠創(chuàng)造和推動(dòng)國(guó)家創(chuàng)新能力的知識(shí)，主要有三個(gè)不同類(lèi)型的來(lái)源，即研究與開(kāi)發(fā)、大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)的研究，以及產(chǎn)業(yè)工人的人力資本。現(xiàn)有文獻(xiàn)認(rèn)為，員工技能培訓(xùn)作為塑造產(chǎn)業(yè)工人人力資本的內(nèi)部形成方式，是決定企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新成功與否的重要因素。[4]但當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)產(chǎn)業(yè)工人人力資本的衡量，主要是從最高學(xué)歷、受教育年限等正規(guī)教育的視角予以測(cè)算，而從職業(yè)資格證書(shū)、職業(yè)技能等級(jí)證書(shū)等非正式學(xué)習(xí)的角度進(jìn)行評(píng)估的研究較為缺乏。[5]與正規(guī)教育的學(xué)習(xí)途徑相比，員工技能培訓(xùn)對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的塑造更具有現(xiàn)實(shí)價(jià)值。[6]

技術(shù)進(jìn)步不會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)化為勞動(dòng)生產(chǎn)力，知識(shí)創(chuàng)新的商業(yè)化運(yùn)作需要解決其中存在的“知識(shí)距離”問(wèn)題。那么，員工技能培訓(xùn)在有效縮短“知識(shí)距離”的傳導(dǎo)機(jī)制之中是如何運(yùn)轉(zhuǎn)的，需要進(jìn)一步探討以便打開(kāi)這個(gè)“組織黑箱”，為構(gòu)建以企業(yè)為主體的國(guó)家創(chuàng)新體系提供相關(guān)學(xué)理思考。根據(jù)組織吸收能力理論的解釋，大量高素質(zhì)技術(shù)技能人才有助于提高組織對(duì)研發(fā)創(chuàng)新成果的模仿、吸收和再利用水平。[7]以員工發(fā)展為代表的工作場(chǎng)所學(xué)習(xí)，從生命周期角度來(lái)說(shuō)，時(shí)間跨度最大、涉及的人群最多，且衍生出的績(jī)效也比較多元，自然成為終身學(xué)習(xí)研究的重點(diǎn)對(duì)象。[8]一般來(lái)說(shuō)，員工技能培訓(xùn)作為形成組織吸收能力的主要途徑，通過(guò)激勵(lì)相容、信息效率和資源配置等三重機(jī)制來(lái)影響企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程。特別是對(duì)于低研發(fā)密集型企業(yè)來(lái)說(shuō)，組織吸收能力更是其同化和平衡外界新技術(shù)知識(shí)的必備生存要素，以此形成的“粘性知識(shí)”也是企業(yè)塑造持久競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的主要條件。[9]同樣，作為高技能均衡發(fā)展模式代表的日本在二戰(zhàn)后，形成了強(qiáng)調(diào)“人件”主導(dǎo)作用的“人件—軟件—硬件”有機(jī)結(jié)合的柔性生產(chǎn)系統(tǒng)，塑造了以高技能、高工資和高價(jià)值為主要特征的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。[10]

鑒于此，從人力資本效應(yīng)的角度來(lái)看，提出本文的第一個(gè)研究假設(shè)：?jiǎn)T工技能培訓(xùn)能夠提升產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力。

2.產(chǎn)業(yè)智能化、員工技能培訓(xùn)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

人工智能在與產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的過(guò)程中，也深刻影響了產(chǎn)業(yè)工人的技能需求的變化。從“機(jī)器換人”到“人機(jī)共生”工作場(chǎng)所的演化，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)工人從去技能化到再技能化的轉(zhuǎn)型。[11]換言之，技術(shù)進(jìn)步仍然是形成產(chǎn)業(yè)工人技能素質(zhì)的動(dòng)力源泉，規(guī)定了技能形成體系具有工具理性導(dǎo)向。目前，西方發(fā)達(dá)資本主義國(guó)家的產(chǎn)業(yè)工人技能形成體系在國(guó)家創(chuàng)新能力的塑造過(guò)程中，分別形成了以英國(guó)為代表的低技能均衡發(fā)展模式和以德國(guó)為代表的高技能均衡發(fā)展模式。簡(jiǎn)言之，產(chǎn)業(yè)工人技能形成體系作為國(guó)家創(chuàng)新體系的重要組成部分，其制度效能的歸宿在于為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略塑造一大批知識(shí)型、技能型和創(chuàng)新型的勞動(dòng)者大軍。黨的十八大以來(lái)，以企業(yè)為主體的國(guó)家創(chuàng)新體系的構(gòu)建進(jìn)一步增強(qiáng)了企業(yè)在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中的主體地位，也讓其隨之成為產(chǎn)業(yè)工人技能形成體系的構(gòu)建主體。培訓(xùn)為員工之間、員工與高管之間的集體學(xué)習(xí)提供了一個(gè)交互式的信息平臺(tái)，通過(guò)“干中學(xué)”“用中學(xué)”“做中學(xué)”機(jī)制塑造企業(yè)創(chuàng)新必備的吸收能力。[12]“雙元制”教育體系為德國(guó)中小型企業(yè)提供了一大批訓(xùn)練有素且靈活機(jī)動(dòng)的高技能產(chǎn)業(yè)工人，也創(chuàng)造了高達(dá)42%份額的工業(yè)增加值，這被德國(guó)著名智庫(kù)弗勞恩霍夫協(xié)會(huì)(Fraunhofer Institute)稱之為非高密度投入下獲得的持續(xù)創(chuàng)新績(jī)效。[13]

同樣，作為高技能均衡發(fā)展模式代表的日本在二戰(zhàn)后，形成了強(qiáng)調(diào)“人件”主導(dǎo)作用的“人件—軟件—硬件”有機(jī)結(jié)合的柔性生產(chǎn)系統(tǒng)，塑造了以高技能、高工資和高價(jià)值為主要特征的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。豐田汽車(chē)公司的精益生產(chǎn)方式以人的技能為中心，視機(jī)器設(shè)備為提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的輔助手段。[14]流水線車(chē)間催生的勞動(dòng)去技能化已不再適用于信息時(shí)代的生產(chǎn)系統(tǒng)，重拾“技藝”滿足感的勞動(dòng)再技能化成為新的職業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。產(chǎn)業(yè)工人勞動(dòng)技能所塑造的企業(yè)人力資本，是企業(yè)形成創(chuàng)新能力的關(guān)鍵要素，這一過(guò)程亦是企業(yè)使用技術(shù)進(jìn)步獲取經(jīng)濟(jì)效益的傳導(dǎo)機(jī)制。簡(jiǎn)言之，企業(yè)投資員工技能培訓(xùn)是技術(shù)進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)工人技能形成體系的互動(dòng)結(jié)果，實(shí)質(zhì)是一種企業(yè)生產(chǎn)性組織行為。[15]基于工作場(chǎng)所的學(xué)習(xí)由于更加貼近生產(chǎn)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了共創(chuàng)性多層次互動(dòng)學(xué)習(xí)過(guò)程對(duì)知識(shí)型專業(yè)人才的培育具有更大的價(jià)值。[16]因此，絕大多數(shù)世界500強(qiáng)企業(yè)都建立了自己的企業(yè)大學(xué)，特別是美國(guó)企業(yè)大學(xué)數(shù)量的增長(zhǎng)保持在一個(gè)較高的水平。[17]企業(yè)在通過(guò)內(nèi)部創(chuàng)辦大學(xué)開(kāi)展人才培養(yǎng)的同時(shí)，也會(huì)參與產(chǎn)業(yè)學(xué)院的建設(shè)，借助利益攸關(guān)方的力量推動(dòng)企業(yè)人力資本的轉(zhuǎn)型升級(jí)。[18]2018年，《國(guó)務(wù)院關(guān)于推行終身職業(yè)技能培訓(xùn)制度的意見(jiàn)》對(duì)促進(jìn)企業(yè)投資員工技能培訓(xùn)配套了諸多政策紅利，彰顯了企業(yè)培訓(xùn)對(duì)技能塑造的重要作用。[19]

綜上所述，從組織吸收能力和技能需求提高的角度來(lái)看，人工智能作為新一代信息技術(shù)的代表，其與產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展能夠從技術(shù)維度催發(fā)企業(yè)對(duì)員工技能培訓(xùn)的投資擴(kuò)張，使得培訓(xùn)在提升員工技能水平的過(guò)程中對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的塑造效應(yīng)更加明顯。據(jù)此，提出本文的第二個(gè)研究假設(shè)：產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)更能塑造創(chuàng)新。

圖1為研究思路圖，較為清晰地表達(dá)了本文在“技術(shù)—制度”分析框架下提出的兩個(gè)研究假設(shè)。具體來(lái)說(shuō)，實(shí)證研究的第一步是論證員工技能培訓(xùn)是否從提升企業(yè)人力資本的視角對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了促進(jìn)作用；同時(shí)，在人工智能融入產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過(guò)程中，可能會(huì)產(chǎn)生“機(jī)器換人”或者“人機(jī)共生”兩種截然不同的現(xiàn)象，那么此時(shí)的員工技能培訓(xùn)是否還能對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新帶來(lái)促進(jìn)效應(yīng)是實(shí)證研究的第二步。根據(jù)前文的研究假設(shè)可知，在員工技能培訓(xùn)促進(jìn)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的過(guò)程中，產(chǎn)業(yè)智能化將發(fā)揮“1+1>2”的協(xié)同效應(yīng)，故在圖1中對(duì)產(chǎn)業(yè)智能化的調(diào)節(jié)作用采用虛線予以標(biāo)記。

圖1 產(chǎn)業(yè)智能化、員工技能培訓(xùn)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新示意圖

二、數(shù)據(jù)、模型與變量

1.模型設(shè)定

為檢驗(yàn)員工技能培訓(xùn)是否促進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，以及產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)是否會(huì)產(chǎn)生更大的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績(jī)效，構(gòu)建了如下所示的計(jì)量模型：

Innovationit=β0+β1OJTit+β2OJTit×AIit+γCtrit+ωi+μt+εit

(1)

其中，i代表制造業(yè)二位碼產(chǎn)業(yè)；t表示年份；Innovation是被解釋變量，表示產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)的創(chuàng)新水平；OJT、AI是核心解釋變量，分別表示員工技能培訓(xùn)、產(chǎn)業(yè)智能化；OJT×AI是交互項(xiàng)，表示產(chǎn)業(yè)智能化對(duì)員工技能培訓(xùn)的協(xié)同效應(yīng)；Ctr表示控制變量，用以緩解遺漏重要解釋變量所帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題；ωi表示產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)，μt表示時(shí)間固定效應(yīng)；εit是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

在式(1)中，如果OJT的估計(jì)系數(shù)β1顯著為正，說(shuō)明員工技能培訓(xùn)具有顯著的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)，并且β1代表了促進(jìn)效應(yīng)的大小；如果OJT×AI的估計(jì)系數(shù)β2顯著為正，說(shuō)明在智能化水平越高的產(chǎn)業(yè)中，員工技能培訓(xùn)能夠帶來(lái)更大的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)。但在產(chǎn)業(yè)智能化背景下，員工技能培訓(xùn)對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響需要結(jié)合估計(jì)系數(shù)β1和β2來(lái)考慮，不能單純依據(jù)β2的數(shù)值大小進(jìn)行解讀。在式(1)中，如果對(duì)員工技能培訓(xùn)(OJT)求一階導(dǎo)，可以得到如下所示的結(jié)果：

(2)

由式(2)可知，在產(chǎn)業(yè)智能化背景下，員工技能培訓(xùn)對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的邊際影響為β1+β2AI，這說(shuō)明隨著產(chǎn)業(yè)智能化水平的提升，β1+β2AI的值還會(huì)進(jìn)一步提升?？赡艽嬖诘慕忉屖牵谒茉飚a(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的過(guò)程中，產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)能夠產(chǎn)生“1+1>2”的協(xié)同效應(yīng)。

2.變量測(cè)度

(1)產(chǎn)業(yè)智能化

假如一個(gè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)使用了與人工智能相關(guān)的技術(shù)或產(chǎn)品的企業(yè)數(shù)量越多，說(shuō)明人工智能與該產(chǎn)業(yè)的融合程度就越高。那么，對(duì)產(chǎn)業(yè)智能化采用產(chǎn)業(yè)內(nèi)使用了與人工智能相關(guān)的技術(shù)或產(chǎn)品的企業(yè)數(shù)量占比進(jìn)行度量。[20]本文運(yùn)用Python第三方Pandas庫(kù)函數(shù)Contains在企查查全樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)“企業(yè)名稱”和“經(jīng)營(yíng)范圍”進(jìn)行關(guān)鍵詞模糊搜索，從而獲得與人工智能技術(shù)相關(guān)的企業(yè)。如果其包含了“智能”“云”“數(shù)據(jù)”“物聯(lián)”及“機(jī)器學(xué)習(xí)”等關(guān)鍵詞，可認(rèn)為該企業(yè)使用了與人工智能相關(guān)的技術(shù)或產(chǎn)品。

(2)員工技能培訓(xùn)

員工技能培訓(xùn)作為塑造產(chǎn)業(yè)工人技能的內(nèi)部積累方式，通過(guò)職工教育培訓(xùn)經(jīng)費(fèi)的支出來(lái)衡量企業(yè)對(duì)人力資本形成與重視的程度，已成為目前文獻(xiàn)研究中常用的代理指標(biāo)。[21]鑒于此，本文采用產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)職工教育培訓(xùn)經(jīng)費(fèi)的平均值來(lái)度量員工技能培訓(xùn)。

(3)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

測(cè)度產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)源于復(fù)旦大學(xué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心發(fā)布的《中國(guó)城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報(bào)告2017》，該指標(biāo)充分考慮了專利的內(nèi)在價(jià)值有助于規(guī)避使用專利數(shù)量和發(fā)明專利占比測(cè)算產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新時(shí)可能會(huì)存在的誤差。考慮到該報(bào)告的數(shù)據(jù)只更新至2016年，為與產(chǎn)業(yè)智能化等指標(biāo)的數(shù)據(jù)同步，根據(jù)歷年產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的增長(zhǎng)率來(lái)預(yù)測(cè)和插補(bǔ)了2017—2019年的數(shù)據(jù)。

參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的通常做法，并結(jié)合本文的研究問(wèn)題，選取產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)規(guī)模的平方、民營(yíng)企業(yè)占比、市場(chǎng)進(jìn)入率、出口交貨值占比作為控制變量。綜上所述，式(1)所涉及變量的名稱、代碼及定義如表1所示。

表1 變量設(shè)定及具體釋義

3.數(shù)據(jù)說(shuō)明

首先，產(chǎn)業(yè)智能化數(shù)據(jù)來(lái)自企查查數(shù)據(jù)庫(kù)。其次，員工技能培訓(xùn)數(shù)據(jù)來(lái)源于上海證券交易所和深圳證券交易所上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表。再次，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報(bào)告2017》，并通過(guò)插值法形成2001—2019年數(shù)據(jù)。最后，控制變量數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒-2020》和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站的國(guó)家數(shù)據(jù)資料庫(kù)。

三、研究假設(shè)驗(yàn)證及解釋

1.基本回歸結(jié)果

交互項(xiàng)的回歸系數(shù)雖不能直接反映其對(duì)被解釋變量的影響大小，但當(dāng)回歸系數(shù)在顯著性檢驗(yàn)水平上為正數(shù)時(shí)即可表明其影響效應(yīng)比單獨(dú)回歸時(shí)的影響效應(yīng)更加明顯。表2匯報(bào)了產(chǎn)業(yè)智能化、員工技能培訓(xùn)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的基本回歸結(jié)果，具體來(lái)說(shuō)：第(1)列匯報(bào)了在未添加控制變量、時(shí)間固定效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)的情況下，產(chǎn)業(yè)智能化與員工技能培訓(xùn)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為正數(shù)，表明產(chǎn)業(yè)智能化加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。在此基礎(chǔ)上控制時(shí)間固定效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)之后，第(2)列匯報(bào)了產(chǎn)業(yè)智能化與員工技能培訓(xùn)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上仍然為正數(shù)。雖然，交互項(xiàng)的回歸系數(shù)出現(xiàn)了較大的波動(dòng)，但擬合優(yōu)度從第(1)列的0.298 3一躍升至0.992 1，說(shuō)明在控制了時(shí)間固定效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)之后，第(2)列的回歸結(jié)果具有較強(qiáng)的解釋力。第(3)列進(jìn)一步添加了控制變量，產(chǎn)業(yè)智能化與員工技能培訓(xùn)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上繼續(xù)為正數(shù)，與第(2)列的回歸系數(shù)幾乎沒(méi)有差異，且擬合優(yōu)度也僅從0.992 1略微增長(zhǎng)至0.992 9。這說(shuō)明在添加了控制變量之后，交互項(xiàng)的回歸系數(shù)沒(méi)有發(fā)生實(shí)質(zhì)性的變化，也在一定程度上揭示了控制變量對(duì)第(2)列的回歸結(jié)果并沒(méi)有產(chǎn)生明顯的影響?；净貧w結(jié)果提示，產(chǎn)業(yè)智能化加持下的員工技能培訓(xùn)更加能塑造創(chuàng)新。

表2 產(chǎn)業(yè)智能化背景下員工技能培訓(xùn)創(chuàng)新績(jī)效的基本回歸結(jié)果

接下來(lái)，對(duì)控制變量的回歸系數(shù)進(jìn)行相關(guān)解讀，以進(jìn)一步豐富本節(jié)的研究結(jié)論。產(chǎn)業(yè)規(guī)模的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為-0.201 5，且其平方項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為-0.034 6，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)規(guī)模與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力之間存在“倒U型”曲線關(guān)系。換言之，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力一開(kāi)始會(huì)隨著產(chǎn)業(yè)規(guī)模的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，當(dāng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模的時(shí)候其創(chuàng)新能力就開(kāi)始呈下降趨勢(shì)。此外，民營(yíng)企業(yè)占比、出口交貨值占比和市場(chǎng)進(jìn)入率的回歸系數(shù)都沒(méi)有通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)，故不對(duì)此進(jìn)行過(guò)多的解釋。

表2的基本回歸結(jié)果提示，產(chǎn)業(yè)智能化在員工技能培訓(xùn)塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的過(guò)程中發(fā)揮著協(xié)同作用，即隨著產(chǎn)業(yè)智能化水平的提升，員工技能培訓(xùn)塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的效應(yīng)呈擴(kuò)張趨勢(shì)。如圖2所示，員工技能培訓(xùn)在從低培訓(xùn)水平上升到高培訓(xùn)水平的過(guò)程中，無(wú)論是智能化高的產(chǎn)業(yè)還是智能化低的產(chǎn)業(yè)，其創(chuàng)新績(jī)效都處于一個(gè)不斷上升的狀態(tài)。在智能化水平越高的產(chǎn)業(yè)中，員工技能培訓(xùn)能夠帶來(lái)更大的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)。當(dāng)然，在智能化水平較低的產(chǎn)業(yè)中，員工技能培訓(xùn)對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的提升效應(yīng)也是較為明顯的。人工智能作為新一代信息技術(shù)的代表，其與產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展能夠從技術(shù)維度催發(fā)企業(yè)對(duì)員工技能培訓(xùn)的投資擴(kuò)張，使得培訓(xùn)在提升員工技能水平的過(guò)程中對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的塑造作用更加明顯。對(duì)此可能存在的解釋是，產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)在塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的過(guò)程中能夠產(chǎn)生“1+1>2”的協(xié)同效應(yīng)。鑒于此，人工智能時(shí)代的企業(yè)經(jīng)營(yíng)需要重新全面審視對(duì)員工進(jìn)行技能培訓(xùn)的戰(zhàn)略價(jià)值，可將其視為一種戰(zhàn)略投資選擇，而不僅僅是一種生產(chǎn)成本。技術(shù)與技能之間的互相協(xié)作，有助于實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新績(jī)效的遞增，從而在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展時(shí)代塑造企業(yè)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。

圖2 產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)更能塑造創(chuàng)新

2.夏普利貢獻(xiàn)度的分解

當(dāng)然，解釋變量在表2中的回歸系數(shù)不能直接進(jìn)行大小比較，需要借助相關(guān)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法予以分解。[19]那么，引入夏普利(Shapley)分解法對(duì)此展開(kāi)進(jìn)一步研究，以便直觀比較各變量對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn)度。表3歸結(jié)了相關(guān)的夏普利貢獻(xiàn)度分解結(jié)果，第(1)列匯報(bào)了各變量具體的Shapley值，第(2)列匯報(bào)了Shapley值所占的比重。具體來(lái)說(shuō)：產(chǎn)業(yè)智能化與員工技能培訓(xùn)交互項(xiàng)的貢獻(xiàn)度最大，幾乎占到總貢獻(xiàn)度的1/3；其次是員工技能培訓(xùn)的貢獻(xiàn)度，也達(dá)到了17.22%；民營(yíng)企業(yè)占比、出口交貨值占比、產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)規(guī)模的平方、市場(chǎng)進(jìn)入率的貢獻(xiàn)度則依次降低。相較而言，夏普利貢獻(xiàn)度的分解結(jié)果也在一定程度上說(shuō)明隨著產(chǎn)業(yè)智能化水平的提升，員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新績(jī)效會(huì)更加明顯，這也從側(cè)面驗(yàn)證了研究假設(shè)的可靠性。

表3 夏普利(Shapley)貢獻(xiàn)度的分解結(jié)果

四、研究假設(shè)的分樣本驗(yàn)證及解釋

1.分產(chǎn)業(yè)樣本的回歸結(jié)果

在式(1)中加入員工技能培訓(xùn)、產(chǎn)業(yè)智能化與產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的交互項(xiàng)，探討產(chǎn)業(yè)智能化背景下員工技能培訓(xùn)在不同技術(shù)水平產(chǎn)業(yè)中對(duì)創(chuàng)新能力的影響效應(yīng)，具體結(jié)果如表4所示。

Panel A部分匯報(bào)了使用研發(fā)人員數(shù)量測(cè)度產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的回歸結(jié)果，具體來(lái)說(shuō)：第(1)列匯報(bào)了在未添加控制變量、時(shí)間固定效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)的情況下，員工技能培訓(xùn)、產(chǎn)業(yè)智能化與研發(fā)人員數(shù)量交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為正數(shù)，表明隨著產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的提高，產(chǎn)業(yè)智能化加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。在此基礎(chǔ)上控制時(shí)間固定效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)之后，第(2)列匯報(bào)了員工技能培訓(xùn)、產(chǎn)業(yè)智能化與研發(fā)人員數(shù)量交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上仍然為正數(shù)。雖然，交互項(xiàng)的回歸系數(shù)出現(xiàn)了較大的波動(dòng)，但擬合優(yōu)度從第(1)列的0.242 5一躍升至0.992 0，說(shuō)明在控制了時(shí)間固定效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)之后，第(2)列的回歸結(jié)果具有較強(qiáng)的解釋力。第(3)列進(jìn)一步添加了控制變量，員工技能培訓(xùn)、產(chǎn)業(yè)智能化與研發(fā)人員數(shù)量交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為正數(shù)，與第(2)列的回歸系數(shù)幾乎沒(méi)有差異，且擬合優(yōu)度也僅從0.992 0略微增長(zhǎng)至0.992 9。這說(shuō)明在添加了控制變量之后，交互項(xiàng)的回歸系數(shù)沒(méi)有發(fā)生實(shí)質(zhì)性的變化，也在一定程度上揭示了控制變量對(duì)第(2)列的回歸結(jié)果并沒(méi)有產(chǎn)生明顯的影響。Panel A部分的回歸結(jié)果提示，隨著研發(fā)人員數(shù)量測(cè)度的產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的提高，產(chǎn)業(yè)智能化加持下的員工技能培訓(xùn)也更加能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。

Panel B部分匯報(bào)了使用研發(fā)投入強(qiáng)度測(cè)度產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的回歸結(jié)果，具體解讀可參照Panel A部分的說(shuō)明進(jìn)行，此處不再贅述。實(shí)證結(jié)果提示，隨著研發(fā)投入強(qiáng)度測(cè)度的產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的提高，產(chǎn)業(yè)智能化加持下的員工技能培訓(xùn)也更加能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。綜上所述，產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的研究假設(shè)在產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)中仍然成立，也在一定程度上說(shuō)明表2匯報(bào)的基本回歸結(jié)果具有較高的可靠性。

2.分技術(shù)樣本的回歸結(jié)果

人工智能作為一項(xiàng)通用技術(shù)，需要在與具體產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的過(guò)程中才能衍生出特定的技術(shù)或產(chǎn)品，從而通過(guò)新產(chǎn)品、新工藝獲取相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)效益。那么，產(chǎn)業(yè)內(nèi)的人工智能企業(yè)數(shù)量越多，則該產(chǎn)業(yè)其他企業(yè)就越能較為便捷地獲取相關(guān)人工智能技術(shù)的應(yīng)用方案，從而推動(dòng)該產(chǎn)業(yè)整體的智能化程度。但不同的人工智能技術(shù)在與產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的過(guò)程中，能否繼續(xù)加持員工技能培訓(xùn)帶來(lái)更大的創(chuàng)新績(jī)效，需要在經(jīng)驗(yàn)層面得到相關(guān)證實(shí)，具體結(jié)果如表5所示。

表4 產(chǎn)業(yè)智能化背景下員工技能培訓(xùn)創(chuàng)新績(jī)效的產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性分析結(jié)果

表5 產(chǎn)業(yè)智能化背景下員工技能培訓(xùn)創(chuàng)新績(jī)效的技術(shù)異質(zhì)性分析結(jié)果

第(1)列匯報(bào)了員工技能培訓(xùn)與“智能”技術(shù)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為0.035 8，表明“智能”技術(shù)加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。第(2)列匯報(bào)了員工技能培訓(xùn)與“云”技術(shù)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為0.044 7，表明“云”技術(shù)加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。第(3)列匯報(bào)了員工技能培訓(xùn)與“數(shù)據(jù)”技術(shù)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為0.188 5，表明“數(shù)據(jù)”技術(shù)加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。第(4)列匯報(bào)了員工技能培訓(xùn)與“物聯(lián)”技術(shù)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為0.682 2，表明“物聯(lián)”技術(shù)加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。第(5)列匯報(bào)了員工技能培訓(xùn)與“機(jī)器學(xué)習(xí)”技術(shù)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為62.181 8，表明“機(jī)器學(xué)習(xí)”技術(shù)加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。

五、研究結(jié)論與對(duì)策建議

1.研究結(jié)論

本文使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)所形成的2001—2019年中國(guó)制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，對(duì)產(chǎn)業(yè)智能化背景下員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新績(jī)效展開(kāi)實(shí)證研究。主要研究結(jié)論如下：(1)員工技能培訓(xùn)對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的促進(jìn)作用，在產(chǎn)業(yè)智能化的加持下員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新效應(yīng)更加明顯。(2)圖2形象揭示了員工技能培訓(xùn)在從低培訓(xùn)水平上升到高培訓(xùn)水平的過(guò)程中，無(wú)論是智能化高的產(chǎn)業(yè)還是智能化低的產(chǎn)業(yè)，其創(chuàng)新績(jī)效都處于一個(gè)不斷上升的狀態(tài)。(3)夏普利貢獻(xiàn)度的分解結(jié)果也在一定程度上說(shuō)明，隨著產(chǎn)業(yè)智能化水平的提升，員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新績(jī)效會(huì)更加明顯。(4)隨著產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的提升，員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新績(jī)效及產(chǎn)業(yè)智能化加持下員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新績(jī)效會(huì)更顯著。(5)對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行“智能”“云”“數(shù)據(jù)”“物聯(lián)”及“機(jī)器學(xué)習(xí)”區(qū)分后，員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新績(jī)效及產(chǎn)業(yè)智能化加持下的創(chuàng)新績(jī)效仍然存在。

1987年，美國(guó)學(xué)者克里斯托弗·弗里曼(Christopher Freeman)首次提出“國(guó)家創(chuàng)新體系”的概念之后，超越了技術(shù)概念范疇的“創(chuàng)新”，強(qiáng)調(diào)借助多元公共性組織機(jī)構(gòu)組成的國(guó)家網(wǎng)絡(luò)以推動(dòng)創(chuàng)造、擴(kuò)散和運(yùn)用新技術(shù)。[22]技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)態(tài)理論模型將創(chuàng)新區(qū)分為產(chǎn)品創(chuàng)新和工藝創(chuàng)新，產(chǎn)品創(chuàng)新屬于“突變型”技術(shù)進(jìn)步，需要大量的研發(fā)創(chuàng)新投入和高學(xué)歷科技創(chuàng)新人才作為支撐，而工藝創(chuàng)新則屬于“累積型”技術(shù)進(jìn)步，需要一大批會(huì)操作懂維修先進(jìn)機(jī)器設(shè)備和生產(chǎn)線的高技能人才作為支撐。換言之，從產(chǎn)品創(chuàng)新到商業(yè)化生產(chǎn)之間存在一段“知識(shí)距離”，員工的高技能素質(zhì)則是縮短這段知識(shí)距離的有效工具，其在革新工藝生產(chǎn)流程中達(dá)成提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的目的，從而為企業(yè)帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)收益。那么，技能之所以能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價(jià)值的作用機(jī)理之一就是其有助于提升產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力，本文的研究結(jié)果也證實(shí)了有關(guān)理論假設(shè)，這也為大規(guī)模推進(jìn)技能型社會(huì)的建設(shè)提供了學(xué)理支撐。

2.對(duì)策建議

英國(guó)科技委員會(huì)(The Lords Science and Technology Commitlee)在2019年8月提交的《為提高生產(chǎn)力而進(jìn)行技術(shù)擴(kuò)散》(DittusionofTechnologyforProductivity)報(bào)告認(rèn)為，領(lǐng)導(dǎo)和管理能力的不足、技能和知識(shí)的廣泛差距所引起的技術(shù)擴(kuò)散傳播障礙是英國(guó)生產(chǎn)力低迷的主要原因，報(bào)告明確建議財(cái)政部、能源和工業(yè)戰(zhàn)略部及教育部聯(lián)合制定相應(yīng)政策法規(guī)以鼓勵(lì)企業(yè)雇主支持新技術(shù)運(yùn)用和投資員工技能培訓(xùn)。[23]可見(jiàn)，基于工作場(chǎng)所的學(xué)習(xí)在科學(xué)技術(shù)迭代更新加快的時(shí)代，對(duì)于創(chuàng)新成果的商業(yè)化轉(zhuǎn)化具有中介承載作用。但當(dāng)前，企業(yè)對(duì)員工技能培訓(xùn)的投資一直處于低迷狀態(tài)。鑒于此，結(jié)合上述研究結(jié)論并從激勵(lì)企業(yè)投資培訓(xùn)的角度出發(fā)，提出如下對(duì)策建議：

第一，降低企業(yè)參與培訓(xùn)的成本。將人力資源轉(zhuǎn)化為人力資本，需要政府持續(xù)加大財(cái)政投入力度，并對(duì)開(kāi)展員工技能培訓(xùn)的企業(yè)在財(cái)政、金融、稅收、土地、信用等方面給予必要的政策套餐組合支持?？紤]到技能屬于準(zhǔn)公共產(chǎn)品，可能會(huì)引致企業(yè)對(duì)員工技能培訓(xùn)存在前期投資規(guī)模大、回報(bào)周期長(zhǎng)且收益不確定等問(wèn)題，這就需要政府根據(jù)強(qiáng)制性、非營(yíng)利性和營(yíng)利性來(lái)劃分勞動(dòng)技能的培訓(xùn)項(xiàng)目，并據(jù)此制定不同類(lèi)型的金融稅收方案。

第二，強(qiáng)化企業(yè)的社會(huì)責(zé)任意識(shí)。企業(yè)在產(chǎn)業(yè)工人技能塑造的過(guò)程中占據(jù)主體地位，但政府不能單純地希冀企業(yè)按照《勞動(dòng)法》《職業(yè)教育法》等法律自覺(jué)足額提取和使用職工教育培訓(xùn)經(jīng)費(fèi)，可考慮將企業(yè)是否舉辦或參與培訓(xùn)列入監(jiān)測(cè)企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任的指標(biāo)清單。當(dāng)然，人社部門(mén)對(duì)履行社會(huì)責(zé)任貢獻(xiàn)突出的企業(yè)進(jìn)行表彰獎(jiǎng)勵(lì)的同時(shí)，也要通過(guò)及時(shí)跟進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的步伐，并不定期發(fā)布新職業(yè)的培訓(xùn)標(biāo)準(zhǔn)，以此引導(dǎo)企業(yè)從完善生產(chǎn)系統(tǒng)的角度重視培訓(xùn)工作的開(kāi)展。

第三，支持職業(yè)院校承擔(dān)企業(yè)培訓(xùn)?！皩W(xué)歷教育與培訓(xùn)并重”是凸顯現(xiàn)代職業(yè)教育類(lèi)型屬性的根本特征，培訓(xùn)為學(xué)齡群體和非學(xué)齡群體提供了突破學(xué)歷教育時(shí)空限制的終身學(xué)習(xí)方式。那么，確定培訓(xùn)在職業(yè)院校辦學(xué)任務(wù)中的合法性和必要性，將教師承擔(dān)職業(yè)技能培訓(xùn)的情況作為績(jī)效工資考核分配的重要依據(jù)，推進(jìn)以職業(yè)院校為培訓(xùn)重點(diǎn)承擔(dān)主體的終身職業(yè)技能培訓(xùn)制度的構(gòu)建，有助于推動(dòng)勞動(dòng)技能要素加快向企業(yè)集聚，從而促進(jìn)產(chǎn)教融合取得深度成果。

六、結(jié)語(yǔ)

國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(International Federation of Robotics)發(fā)布的《世界機(jī)器人2021工業(yè)機(jī)器人》報(bào)告顯示，中國(guó)的工業(yè)機(jī)器人密度從2015年的49臺(tái)每萬(wàn)人快速增長(zhǎng)至2020年的246臺(tái)每萬(wàn)人，中國(guó)的機(jī)器人密度在全球排名也因此從五年前的第25位提升至第9位[24]。伴隨著工業(yè)機(jī)器人的數(shù)量激增，生產(chǎn)車(chē)間的自動(dòng)化進(jìn)程得以加快推進(jìn)，這將深刻改變勞動(dòng)者與生產(chǎn)機(jī)器的相處方式。流水線生產(chǎn)車(chē)間的勞動(dòng)“去技能化”已成為過(guò)去式，而如何推動(dòng)“人機(jī)共生”背景下的勞動(dòng)“再技能化”成為當(dāng)前勞動(dòng)力市場(chǎng)亟待解決的關(guān)鍵議題。那么，職業(yè)技能培訓(xùn)憑借“干中學(xué)”的獨(dú)特屬性，突破了學(xué)歷教育的“時(shí)空限制”，在靈活多變中承擔(dān)起重塑勞動(dòng)技能的重任。隨著《“十四五”職業(yè)技能培訓(xùn)規(guī)劃》的深入實(shí)施，以企業(yè)為主體的職業(yè)技能培訓(xùn)將為生產(chǎn)車(chē)間變革帶來(lái)技能的賦能效應(yīng)。