唐曉華,李靜雯,邱國慶

(遼寧大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,遼寧 沈陽 110036)

一、引言和文獻(xiàn)綜述

隨著“中國制造2025”戰(zhàn)略的提出以及全面實(shí)施制造強(qiáng)國戰(zhàn)略,網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和智能化成為新發(fā)展階段中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量快速發(fā)展的典型特征。隨著中國實(shí)體經(jīng)濟(jì)投入到數(shù)字化懷抱,大量工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化技術(shù)。根據(jù)工信部數(shù)據(jù)顯示,2020年全國工業(yè)機(jī)器人完成產(chǎn)量約23.71萬臺(tái),同比增長19.1%,超過全球平均工業(yè)機(jī)器人使用密度,預(yù)計(jì)2021年全國工業(yè)機(jī)器人市場規(guī)模將突破70億美元,成為全球主要的工業(yè)機(jī)器人安裝市場,反映了中國工業(yè)智能化技術(shù)水平在不斷提高,智能化產(chǎn)業(yè)規(guī)模也不斷取得新突破。與此同時(shí),工業(yè)智能化技術(shù)促進(jìn)了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、資本密集型產(chǎn)業(yè)集聚以及工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率效果提升,為加快建立現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系提供持續(xù)動(dòng)力,意味著工業(yè)智能化技術(shù)水平提高成為影響工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)績效、資源要素配置、結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)背后的技術(shù)創(chuàng)新,較好地解釋了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷偏向第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)實(shí)情況[1]。可見,工業(yè)智能化必將成為持續(xù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要因素。那么,工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響效果如何,其背后的傳導(dǎo)機(jī)制又是什么?這是本文研究的重點(diǎn)問題,這不僅為新發(fā)展階段全面實(shí)施制造強(qiáng)國戰(zhàn)略提供理論指導(dǎo),同時(shí)也對(duì)新發(fā)展階段中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化升級(jí)提供一定實(shí)踐考察,是構(gòu)建“雙循環(huán)”發(fā)展格局的重要內(nèi)容之一。

國內(nèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平測度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素三個(gè)方面進(jìn)行了深入研究。(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平測度。姚志毅、張亞斌基于全球生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的背景,從高附加值產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造力、產(chǎn)業(yè)市場拓展、產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈、產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境、產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)能力五個(gè)方面構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的指標(biāo)體系對(duì)省際產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)行測度[2]。隨后樊福卓通過將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似度測度方法進(jìn)行改進(jìn),對(duì)長三角地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)行評(píng)估[3]。此外,張亞明等運(yùn)用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)測度模型,對(duì)首都一帶的經(jīng)濟(jì)圈整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)行評(píng)價(jià)[4]。然而,韓英、馬立平采用CRS群組向上參比DEA模型,對(duì)京津冀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效果進(jìn)行評(píng)估[5]。(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)研究。以往文獻(xiàn)表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有正向的就業(yè)效應(yīng)、生態(tài)文明發(fā)展效應(yīng)、新型城鎮(zhèn)化發(fā)展效應(yīng)、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效應(yīng),也會(huì)產(chǎn)生勞動(dòng)力“極化”現(xiàn)象等[6-10]?？梢?產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有多重效應(yīng)。(3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響機(jī)制。關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響機(jī)制相關(guān)研究相對(duì)比較豐富,大致可以分為制度性因素、經(jīng)濟(jì)性因素和社會(huì)性因素。具體而言,在制度性因素方面,如查婷俊從制度約束視角進(jìn)行考察,發(fā)現(xiàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)、人才教育和環(huán)境規(guī)制制度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)呈現(xiàn)顯著的正相關(guān),外資引進(jìn)制度顯著抑制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)[11];沈坤榮和余紅艷認(rèn)為,稅收制度安排缺失制約產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等[12]。在經(jīng)濟(jì)性因素方面,大量實(shí)證研究聚焦在技術(shù)進(jìn)步、財(cái)政結(jié)構(gòu)、社會(huì)資本以及勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)等[13-16]。在社會(huì)性因素方面,大量實(shí)證研究聚焦年齡結(jié)構(gòu)變遷、人口老齡化等[17-18]?？梢?影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的因素具有多維性。

綜上所述,以往研究已經(jīng)明確了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有多重效應(yīng)和多維影響機(jī)制,這為本文研究提供了重要的理論基礎(chǔ)。值得關(guān)注的是,高技能勞動(dòng)力作為促進(jìn)工業(yè)智能化技術(shù)發(fā)展的有力因素,以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率為目的推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。因此,工業(yè)智能化技術(shù)不僅能夠直接作用于經(jīng)濟(jì)活動(dòng),還會(huì)通過勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)等手段推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。鑒于此,本文的主要貢獻(xiàn)有:一是以勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)作為研究工業(yè)智能化技術(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要研究背景,嘗試構(gòu)建了工業(yè)智能化技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的理論模型,進(jìn)一步厘清了以工業(yè)智能化技術(shù)為主的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的路徑;二是區(qū)別已有的研究分析方法,本文基于引力模型構(gòu)建權(quán)重矩陣,運(yùn)用空間杜賓模型分析了工業(yè)智能化技術(shù)、勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間的作用效果;三是從全國和分地區(qū)兩個(gè)層面揭示工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的區(qū)域異質(zhì)性,以及勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)的促進(jìn)效果是否會(huì)因地區(qū)差異而表現(xiàn)不同效應(yīng),以科學(xué)研判工業(yè)智能化技術(shù)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的關(guān)系,這對(duì)于當(dāng)前謀求構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、工業(yè)智能化技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí):一個(gè)簡單的數(shù)理模型

(一)工業(yè)智能化技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)

假定工業(yè)機(jī)器人安裝密度主要由人力資本、研發(fā)資本和生產(chǎn)技術(shù)投入三種要素共同決定,分別用h、r、p表示。假定柯布—道格拉斯(Cobb-Douglas)生產(chǎn)函數(shù)為:

Y=AXβMτ

(1)

其中,Y表示產(chǎn)出,A表示某地區(qū)生產(chǎn)條件,X表示要素投入,β為要素彈性,M表示工業(yè)智能化技術(shù)水平,τ表示智能化技術(shù)產(chǎn)出彈性。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步構(gòu)建內(nèi)生化工業(yè)機(jī)器人安裝密度的生產(chǎn)模型為:

Y=AeαtXβMτ(h,r,p)

(2)

其中,α為外生的技術(shù)進(jìn)步,M(h,r,p)表示經(jīng)過內(nèi)生化處理的工業(yè)智能化技術(shù)水平。

為了揭示工業(yè)智能化技術(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間的理論關(guān)系,采用工業(yè)機(jī)器人安裝數(shù)量近似衡量工業(yè)智能化技術(shù)水平,意味著工業(yè)智能化技術(shù)水平的提高要不斷強(qiáng)化工業(yè)機(jī)器人安裝密度。因此,用IS表示工業(yè)機(jī)器人安裝密度,則工業(yè)智能化技術(shù)水平和工業(yè)機(jī)器人安裝密度之間滿足M=θ×IS,其中,θ表示轉(zhuǎn)換為實(shí)際工業(yè)智能化技術(shù)水平的轉(zhuǎn)換系數(shù),求解總產(chǎn)出模型為:

Y=AeαtXβ(θ×IS)τ

(3)

這里,進(jìn)一步建立包含高級(jí)和普通兩個(gè)產(chǎn)業(yè)部門的經(jīng)濟(jì)增長模型,其中,高級(jí)產(chǎn)業(yè)部門生產(chǎn)高附加值產(chǎn)品,產(chǎn)出為Yh,普通產(chǎn)業(yè)部門生產(chǎn)其他產(chǎn)品,產(chǎn)出為Yo。假設(shè)高級(jí)產(chǎn)業(yè)部門對(duì)工業(yè)機(jī)器人密度的利用水平明顯高于平均水平,普通產(chǎn)業(yè)部門對(duì)工業(yè)機(jī)器人密度的利用水平低于平均水平。設(shè)定高級(jí)產(chǎn)業(yè)部門對(duì)工業(yè)機(jī)器人安裝密度的轉(zhuǎn)換系數(shù)和產(chǎn)出彈性為θh,τh,普通產(chǎn)業(yè)部門對(duì)工業(yè)機(jī)器人安裝密度的轉(zhuǎn)換系數(shù)和產(chǎn)出彈性為θo,τo,且取值均在(0,1)之間。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的最終目的是提高現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)產(chǎn)品附加值。這里,用高級(jí)產(chǎn)業(yè)部門產(chǎn)出占經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的比值來衡量(ins),即:

(4)

其中,Xh和Xo分別代表高級(jí)和普通產(chǎn)業(yè)部門所具備的兩種要素投入,且X=Xh+Xo,對(duì)應(yīng)的要素價(jià)格為ωh和ωo,由于高級(jí)產(chǎn)業(yè)部門為了在競爭中獲取優(yōu)勢愿意支付更高的價(jià)格,以達(dá)到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的目的,則存在ωh>ωo。另外,當(dāng)要素市場實(shí)現(xiàn)長期均衡時(shí),滿足ωhXh=ωoXo。進(jìn)一步整理產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等式為:

(5)

對(duì)IS求偏導(dǎo)得:

(6)

即機(jī)器人安裝密度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的一般線性關(guān)系。據(jù)此本文提出相應(yīng)的研究假說1:當(dāng)?shù)貐^(qū)生產(chǎn)和外生技術(shù)進(jìn)步條件保持不變時(shí),機(jī)器人安裝密度對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有顯著的正向相關(guān)關(guān)系,意味著工業(yè)智能化技術(shù)水平的提高會(huì)顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

(二)進(jìn)一步討論:勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)

借鑒以往研究觀點(diǎn),認(rèn)為工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的主要作用機(jī)理是勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的變化,主要實(shí)現(xiàn)了高低技能勞動(dòng)力的替代,補(bǔ)充了新型高科技人才和管理人才。這里,假定高技能勞動(dòng)力對(duì)高級(jí)產(chǎn)業(yè)部門和普通產(chǎn)業(yè)部門的正向效應(yīng)分別為Δμh和Δμo,且滿足Δμ=Δμh-Δμo>0。實(shí)現(xiàn)長期均衡時(shí),生產(chǎn)部門的要素獲取能力和利用效率在高技能勞動(dòng)力作用下得到提升,假定提升系數(shù)分別為p、q,取值在(0,1)之間,且呈現(xiàn)簡單的一般線性關(guān)系,則存在:

(7)

(8)

進(jìn)一步進(jìn)行等價(jià)變換,得到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的動(dòng)力模型為:

(9)

式(9)說明了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)過程中勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)起到重要作用,并未改變工業(yè)智能化技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的正向相關(guān)關(guān)系,進(jìn)一步說明了勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)成為工業(yè)智能化技術(shù)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要機(jī)制。據(jù)此,本文提出相應(yīng)的研究假說2:隨著高技能勞動(dòng)力數(shù)量不斷增加,工業(yè)智能化技術(shù)的發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的作用效果將會(huì)不斷增強(qiáng)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)變量定義

被解釋變量:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)(ins)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)包含產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)效率提升等方面,本文主要強(qiáng)調(diào)中觀層面的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),更多強(qiáng)調(diào)資源配置,即要素資源在產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)、配置和利用效率。因此,在借鑒韓永輝等研究方法的基礎(chǔ)上,將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)(ins)定義為一種要素投入和產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的耦合度,主要表現(xiàn)為企業(yè)間勞動(dòng)、資本、技術(shù)等生產(chǎn)要素的一種合理配置[19]。為了更全面反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)現(xiàn)狀,將三次產(chǎn)業(yè)均納入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)中,其具體計(jì)算公式如下:

(10)

其中,i=1,2,3,分別代表第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè),Y表示產(chǎn)值,E表示就業(yè)人數(shù)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)越大,相應(yīng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)耦合性就越好。

核心變量:工業(yè)智能化技術(shù)(AI)。該數(shù)據(jù)來源于IFR。IFR數(shù)據(jù)庫是由機(jī)器人制造商提供的關(guān)于“國家—行業(yè)—年度”層面的世界機(jī)器人統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。鑒于IFR數(shù)據(jù)庫中在2006年之后中國數(shù)據(jù)才有所體現(xiàn),因此,本文選取2006—2018年中國工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù),并參照Acemoglu和Restrepo的測度方法,將各省份工業(yè)機(jī)器人的安裝密度作為工業(yè)智能化技術(shù)的測度指標(biāo)[20]。其計(jì)算公式為:

(11)

其中,Robotsit表示i省t年的工業(yè)機(jī)器人安裝量,empit表示i省t年的制造業(yè)從業(yè)人數(shù),Robotsjt表示j行業(yè)t年的工業(yè)機(jī)器人安裝量,Eijt表示i省t年j行業(yè)的從業(yè)人數(shù)/全國j行業(yè)t年從業(yè)人數(shù),J表示制造業(yè)行業(yè)數(shù)量。由于中國行業(yè)體系與IFR提供的制造業(yè)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)不完全一致。因此,本文將IFR提供的制造業(yè)工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)與《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》中提供的制造業(yè)就業(yè)產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,得到本文共涉及的13個(gè)制造業(yè)分行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)。

其他核心變量:勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)(lab)。勞動(dòng)力的技能素質(zhì)結(jié)構(gòu)會(huì)影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展,工業(yè)智能化技術(shù)通過對(duì)勞動(dòng)力的替代和互補(bǔ)效應(yīng)來影響地區(qū)勞動(dòng)力,使得勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)成為影響本地區(qū)工業(yè)智能化技術(shù)能否發(fā)揮作用的關(guān)鍵。本文借鑒朱巧玲和李敏的測度方法,采用技能勞動(dòng)力和非技能勞動(dòng)力的比值來衡量勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)[21],其計(jì)算公式為:

(12)

其中,lab表示勞動(dòng)力結(jié)構(gòu),LF表示技能勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)占比,即大專及以上就業(yè)人數(shù)占全國就業(yè)人數(shù)的比值,LUF為除技能勞動(dòng)力外的其余勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)占比。

另外,為了緩解遺漏變量的內(nèi)生性問題,借鑒國內(nèi)現(xiàn)有文獻(xiàn),本文進(jìn)一步將各省份財(cái)政科教支出水平(kjzc)、招商引資水平(fdi)、R&D人員投入(R&D)、教育程度(edu)以及市場化指數(shù)(zs)變量加以控制。具體變量定義和描述性統(tǒng)計(jì)及計(jì)算方法如表1所示。

表1 變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)

(二)數(shù)據(jù)說明

限于IFR數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的有效性及其他數(shù)據(jù)的可得性和完備性,并剔除數(shù)據(jù)波動(dòng)性偏大的西藏自治區(qū),最終本文選取2006—2018年30個(gè)省份(西藏及港澳臺(tái)地區(qū)除外)作為樣本區(qū)間,樣本量共390個(gè)。機(jī)器人安裝量數(shù)據(jù)來源于IFR數(shù)據(jù)庫;勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來源于《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》;R&D人員投入數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》;市場化指數(shù)原始數(shù)據(jù)來源于樊綱編制的《中國分省份市場化指數(shù)報(bào)告》,由于該報(bào)告公布至2016年,因此本文通過擬合的方法將數(shù)據(jù)延長至2018年;其余數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

(三)模型構(gòu)建

1.空間權(quán)重矩陣構(gòu)建

由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的空間依賴性更多源于創(chuàng)新要素流動(dòng)所產(chǎn)生的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng),因此,本文借鑒白俊紅和蔣伏心的做法,區(qū)別于以往從地理距離、地理鄰接和經(jīng)濟(jì)特征三個(gè)方面構(gòu)建空間權(quán)重矩陣的方法,從創(chuàng)新型人才流動(dòng)視角,通過引力模型構(gòu)建空間權(quán)重矩陣。此種空間權(quán)重矩陣構(gòu)建方式已多次被學(xué)術(shù)界研究要素流動(dòng)的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)所引用[22],基于此,構(gòu)建如下空間權(quán)重矩陣:

(13)

其中,Tij為創(chuàng)新型人才流動(dòng)的空間關(guān)聯(lián)度,具體計(jì)算方法為:Tij=KPiPj/Dij,Pi、Pj為i地區(qū)和j地區(qū)的R&D人員數(shù),作為創(chuàng)新型人才,Dij為i和j兩地區(qū)間的中心位置距離,K為常數(shù)項(xiàng),通常取值為1?？梢奣ij與R&D人員數(shù)成正比,與兩地區(qū)間的地理距離成反比。

2.基本模型構(gòu)建

鑒于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)存在一定的空間效應(yīng),因此,本文首先對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn),測度出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的Moran’sI指數(shù)(如表2),可以看出2006—2018年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的Moran’sI指數(shù)顯著為正,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)存在空間正相關(guān)性,即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平較高(或較低)的地區(qū)在空間上趨于顯著集聚。另外,在對(duì)模型的選擇上,LM(error)、Robust LM(error)、LM(lag)、Robust LM(lag)值都通過顯著性水平檢驗(yàn),并根據(jù)Wald檢驗(yàn)結(jié)果,最終選用SDM模型(1)限于篇幅,空間極大似然估計(jì)結(jié)果此處未提供,備索。。同時(shí),考慮到工業(yè)智能化技術(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間可能存在一定的路徑依賴以及遺漏變量可能帶來內(nèi)生性問題,本文最終構(gòu)建如下動(dòng)態(tài)面板空間杜賓模型:

表2 2006—2018年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的Moran’s I

insit=α0+α1insi,t-1+ρW×insit+α2AIit+α3labit+α4AIit×labit+α5Xit+θW×AIit+μi+λt+εit

(14)

其中,insit為i省t年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),AIit為工業(yè)智能化技術(shù)水平,labit為勞動(dòng)力結(jié)構(gòu),Xit為一系列控制變量,μi為個(gè)體固定效應(yīng),λi為時(shí)間固定效應(yīng),εi,t為隨機(jī)誤差擾動(dòng)項(xiàng),W為空間權(quán)重矩陣。

四、實(shí)證分析

(一)回歸結(jié)果分析

1.全國層面估計(jì)結(jié)果

表3中模型(1)和(2)顯示了2006—2018年全國30個(gè)省份的總體回歸估計(jì)結(jié)果,從滯后一期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的回歸系數(shù)來看,均通過了顯著性檢驗(yàn)且為正,表明滯后一期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)作為工具變量是有效的,尚未出現(xiàn)短暫回調(diào)現(xiàn)象?；诋a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的視角,工業(yè)智能化技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的回歸估計(jì)系數(shù)均在1%的置信水平上顯著為正,說明工業(yè)智能化技術(shù)水平的提高會(huì)顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),意味著理論層面和數(shù)據(jù)實(shí)證都支持兩者之間存在顯著正向相關(guān)關(guān)系的結(jié)論,也驗(yàn)證了上述理論分析研究假說1的合理性以及客觀存在性。同時(shí),W×AI估計(jì)系數(shù)和空間自相關(guān)系數(shù)ρ均顯著為正,說明在創(chuàng)新人才流動(dòng)的空間權(quán)重矩陣下,工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)有顯著為正的空間溢出效應(yīng),即本地區(qū)工業(yè)智能化技術(shù)水平的提升能夠有效促進(jìn)鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。模型(2)加入工業(yè)智能化技術(shù)與勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)交叉項(xiàng)考察工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響機(jī)制,發(fā)現(xiàn)工業(yè)智能化技術(shù)與勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)交叉項(xiàng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的回歸估計(jì)系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正,且技能勞動(dòng)力占比顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),說明高低技能勞動(dòng)力比值顯著促進(jìn)工業(yè)智能化技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間的正向作用,高技能勞動(dòng)力更有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)優(yōu)化,驗(yàn)證了研究假說2。

其主要原因可能在于:工業(yè)智能化技術(shù)水平的提高降低了低技能勞動(dòng)力需求,促進(jìn)了高技能勞動(dòng)力需求,提高了全要素生產(chǎn)率。智能化企業(yè)釋放低技能勞動(dòng)力并補(bǔ)充高技能勞動(dòng)力,提高生產(chǎn)率。一些智能化水平相對(duì)較低的企業(yè)通過發(fā)展工業(yè)智能化技術(shù),釋放企業(yè)低技能勞動(dòng)力,進(jìn)一步擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模,形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)帶來企業(yè)生產(chǎn)率的不斷提高。同時(shí),高低技能勞動(dòng)力替代會(huì)使企業(yè)間分工更加明確,促使低技能勞動(dòng)力從事適合自己的工作,提高勞動(dòng)生產(chǎn)效率,也進(jìn)一步緩解智能化水平相對(duì)較低企業(yè)的就業(yè)壓力,促使智能化和非智能化企業(yè)間勞動(dòng)力要素的合理配置,進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

2.分地區(qū)估計(jì)結(jié)果

從全國層面看,工業(yè)智能化技術(shù)水平的提高會(huì)顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),且勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)能夠顯著促進(jìn)工業(yè)智能化技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間的正向作用效果。基于此,本文進(jìn)一步選擇東、中、西部地區(qū)實(shí)證考察工業(yè)智能化技術(shù)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的地區(qū)異質(zhì)性。表3顯示東部和中部地區(qū)工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的回歸估計(jì)系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正,說明東部和中部地區(qū)工業(yè)智能化技術(shù)促進(jìn)效果與全國層面保持一致,西部地區(qū)不顯著。再次考察工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響機(jī)制,發(fā)現(xiàn)東部和中部地區(qū)高技能勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)能夠顯著促進(jìn)工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的正向作用效果,而西部地區(qū)不顯著,說明工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響存在典型的區(qū)域異質(zhì)性特征。

表3 2016—2018年全國、東部、中部、西部空間計(jì)量回歸結(jié)果

其原因主要在于:一是東部、中部和西部地區(qū)工業(yè)智能化技術(shù)水平差異相對(duì)明顯,東部、中部地區(qū)機(jī)器人庫存量相對(duì)較多,相應(yīng)的工業(yè)智能化技術(shù)水平也會(huì)隨之不斷提高,進(jìn)一步說明了西部地區(qū)現(xiàn)有機(jī)器人庫存量難以提升工業(yè)智能化技術(shù)水平,工業(yè)智能化技術(shù)尚未對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)產(chǎn)生顯著性影響。二是東部和中部地區(qū)高技能勞動(dòng)力數(shù)量和質(zhì)量具有相對(duì)明顯的優(yōu)勢。相比于東部和中部地區(qū),西部地區(qū)存在一定高技能勞動(dòng)力數(shù)量和質(zhì)量的雙重勢差,也未能形成較好的高技能勞動(dòng)力集聚效應(yīng),難以發(fā)揮高技能勞動(dòng)力在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)過程中的作用。三是由于東部和中部地區(qū)具備相對(duì)完善的產(chǎn)業(yè)發(fā)展體系,西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展體系相對(duì)不完善導(dǎo)致工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的積極作用不是十分明顯,也會(huì)在一定程度上“稀釋”勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的強(qiáng)化作用。

(二)穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗(yàn)

1.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)替換空間權(quán)重矩陣

通常來說,空間權(quán)重矩陣的選擇和設(shè)定不同,變量間的空間關(guān)聯(lián)度就會(huì)有所差異。因此,本文通過選取構(gòu)建經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣的方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣用兩地區(qū)之間人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的倒數(shù)表示,即兩地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距越小,經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重越大,具體的計(jì)算公式為:

其中,Weco為經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣,i,j為兩個(gè)不同地區(qū)。表4中模型(1)顯示了更換權(quán)重矩陣后的回歸結(jié)果。結(jié)果表明,主要解釋變量的估計(jì)系數(shù)及顯著性與原文估計(jì)結(jié)果基本保持一致。因此,在不同空間權(quán)重矩陣下,工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的促進(jìn)作用及勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)二者的強(qiáng)化效果仍然成立。

表4 內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(2)更換核心解釋變量

本文進(jìn)一步采取更換核心變量指標(biāo)的方式進(jìn)行相應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。對(duì)于核心解釋變量工業(yè)智能化技術(shù),本文借鑒葉胥等人的研究方法,采用各省份信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資額表示[23],數(shù)據(jù)來源于各省份統(tǒng)計(jì)年鑒;對(duì)于被解釋變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),本文借鑒李逢春的研究思路,采用各產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率與各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重的乘積表示[24],具體計(jì)算公式為:

其中,i代表三大產(chǎn)業(yè),Li代表勞動(dòng)生產(chǎn)率,用各產(chǎn)業(yè)增加值占各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)表示,mi代表各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重,另外,為防止產(chǎn)業(yè)內(nèi)生產(chǎn)率高低的差異對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)行開平方處理。

表4中模型(2)和(3)報(bào)告了工業(yè)智能化技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。限于篇幅控制變量未予以報(bào)告。結(jié)果表明,無論是更換工業(yè)智能化技術(shù)指標(biāo)還是更換產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指標(biāo),其主要解釋變量回歸系數(shù)的顯著性和符號(hào)與前文表3總體回歸結(jié)果基本保持一致,雖然模型(2)中勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)不顯著,但交叉項(xiàng)AI×lab的估計(jì)系數(shù)仍在1%的水平上顯著為正,說明工業(yè)智能化技術(shù)水平能夠顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的,勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)強(qiáng)化了工業(yè)智能化技術(shù)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的正向作用的回歸結(jié)果也是穩(wěn)健的。可見,無論是更換工業(yè)智能化技術(shù)指標(biāo)還是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指標(biāo),都保持了與前文相對(duì)一致的研究結(jié)論。

2.內(nèi)生性檢驗(yàn)

在上述PSDM模型估計(jì)過程中,工業(yè)智能化技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間可能會(huì)存在雙向因果關(guān)系導(dǎo)致的潛在內(nèi)生性問題,需要進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。借鑒已有文獻(xiàn),本文采用系統(tǒng)GMM估計(jì)法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn),因?yàn)樗鼘⒐ぞ咦兞吭O(shè)定為內(nèi)生解釋變量的差分滯后項(xiàng),能夠有效克服一階差分的弱變量問題,較好地解決模型估計(jì)結(jié)果的有偏和不一致性。因此,具體的內(nèi)生性檢驗(yàn)回歸結(jié)果見表4中模型(4)。結(jié)果表明各模型的工具變量均通過Sargan檢驗(yàn),說明工具變量選擇合理,此外,模型主要解釋變量的估計(jì)結(jié)果與表3的估計(jì)系數(shù)方向一致且顯著,進(jìn)一步驗(yàn)證了工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的積極影響以及勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)工業(yè)智能化技術(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間的強(qiáng)化作用。

五、結(jié)論與政策建議

工業(yè)智能化技術(shù)是培育經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能,加快推進(jìn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的重要驅(qū)動(dòng)力,也是解決區(qū)域發(fā)展“不平衡、不充分”問題的關(guān)鍵所在?；诖?選取中國省級(jí)行政區(qū)的面板數(shù)據(jù),嘗試揭示工業(yè)智能化技術(shù)是否促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)這一問題。研究發(fā)現(xiàn),工業(yè)智能化技術(shù)水平的提高是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要?jiǎng)恿?。工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有顯著的地區(qū)異質(zhì)性。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)顯著促進(jìn)工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的積極作用。

對(duì)工業(yè)智能化技術(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)及其關(guān)系提出了如下政策建議:第一,工業(yè)智能化技術(shù)顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,所以地方政府要進(jìn)一步加大對(duì)工業(yè)智能化技術(shù)發(fā)展的政策支持,尤其是資金和人才投入。同時(shí),地方政府重點(diǎn)支持包括互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)、技術(shù)創(chuàng)新管理、人工智能技術(shù)和智能化研發(fā)設(shè)計(jì)等關(guān)鍵科學(xué)技術(shù),以促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)的出現(xiàn)與發(fā)展,為工業(yè)智能化技術(shù)發(fā)展創(chuàng)造良好的環(huán)境。第二,由于工業(yè)智能化技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有顯著地區(qū)異質(zhì)性,所以要因地制宜地發(fā)展智能化技術(shù),逐步探索適合本地區(qū)的智能化發(fā)展之路。具體而言,地方政府要吸引東部地區(qū)高技術(shù)人才向中部、西部地區(qū)轉(zhuǎn)移,大力倡導(dǎo)東部、中部、西部地區(qū)高技能人才交流與合作。進(jìn)一步完善不同地區(qū)固有的產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式,破除阻礙中西部地區(qū)新興產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)和發(fā)展的門檻,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈向多維度延伸發(fā)展的態(tài)勢。第三,勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)強(qiáng)化工業(yè)智能化技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的正向作用,所以地方政府要進(jìn)一步推動(dòng)高技能勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)升級(jí),重點(diǎn)培養(yǎng)高技能勞動(dòng)力的數(shù)量和質(zhì)量。同時(shí),地方政府要加大高技能勞動(dòng)力和智能化技術(shù)深度融合,加大高技能人才培養(yǎng)力度,同時(shí)還要處理好非熟練勞動(dòng)力人員的工作安排,降低地區(qū)失業(yè)率,以最大限度發(fā)揮產(chǎn)能優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級(jí)改造。