唐錦玥，羅守貴，2

（1.上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200030；2.上海交通大學(xué) 知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力與區(qū)域發(fā)展研究中心，上海 200030）

0 引言

在產(chǎn)品或服務(wù)從生產(chǎn)到最終消費(fèi)者使用的一系列活動(dòng)中，每個(gè)階段都增加價(jià)值，即構(gòu)成產(chǎn)品或服務(wù)的價(jià)值鏈［1］。價(jià)值鏈上的各個(gè)環(huán)節(jié)被分散在世界各地的許多公司中，各個(gè)公司占據(jù)了價(jià)值鏈的不同位置。根據(jù)微笑曲線理論，增加值向兩端環(huán)節(jié)集中，而中間環(huán)節(jié)的增加值卻不斷下降。中國(guó)自2001年加入WTO以來，在全球價(jià)值鏈中的參與度不斷增強(qiáng)，在價(jià)值鏈中的重要性也日益提升。然而，在全球價(jià)值鏈分工體系中，大量的中國(guó)企業(yè)集中在勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)、低端制造和組裝環(huán)節(jié)，技術(shù)水平低，自有品牌少，議價(jià)能力弱，利用更低的成本來獲得出口優(yōu)勢(shì)［2］。同時(shí)，隨著勞動(dòng)力資源優(yōu)勢(shì)和成本優(yōu)勢(shì)逐漸弱化，中國(guó)企業(yè)受到來自東南亞、中東歐國(guó)家和地區(qū)的競(jìng)爭(zhēng)壓力，在價(jià)值鏈中的競(jìng)爭(zhēng)力有所弱化［3］。因而，對(duì)于制造業(yè)企業(yè)來說，沿著增值階梯向上走、從低附加值的價(jià)值鏈中部轉(zhuǎn)移到價(jià)值鏈上游［4-5］，是企業(yè)增加利潤(rùn)空間、提高經(jīng)營(yíng)績(jī)效的有效路徑，也是發(fā)展中國(guó)家企業(yè)實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略升級(jí)的重要軌跡［6］。

近年來，信息化和數(shù)字化技術(shù)快速發(fā)展，新一代信息通信、5G、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)不斷突破，并與先進(jìn)制造業(yè)深度融合，持續(xù)引發(fā)影響深遠(yuǎn)的產(chǎn)業(yè)變革。在此背景下，智能制造（intelligent/smart manufacturing）成為各國(guó)為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展而廣泛采納的戰(zhàn)略方向。智能制造是一種基于智能科技的新型制造模式，充分利用先進(jìn)的信息和制造技術(shù)，極大地提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平，升級(jí)了典型產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理和全生命周期的集成［7］。智能制造是直面全球產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，重塑制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)，迎接新一輪發(fā)展中巨大挑戰(zhàn)的有效策略。智能制造已成為實(shí)現(xiàn)中國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要戰(zhàn)略，《中國(guó)制造2025》和《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》等文件均強(qiáng)調(diào)要加快新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合，推進(jìn)智能制造，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，從而實(shí)現(xiàn)制造業(yè)由大變強(qiáng)的歷史跨越。智能產(chǎn)品（intelligent/smart product）是智能制造的重要組成部分。智能產(chǎn)品具有信息處理、問題反饋和決策制訂的功能［8］，由數(shù)字部分和物理部分組成，與其他智能產(chǎn)品或人類進(jìn)行溝通和聯(lián)系，能夠?qū)W習(xí)、預(yù)測(cè)和獨(dú)立于用戶干預(yù)而行動(dòng)，并對(duì)自己及其與外部實(shí)體的互動(dòng)做出決策［9］。加快發(fā)展智能產(chǎn)品制造，尤其是集成電路及專用裝備、信息通信設(shè)備、高檔數(shù)控機(jī)床和機(jī)器人等重點(diǎn)產(chǎn)品的生產(chǎn)，有助于不斷拓展制造業(yè)新領(lǐng)域，推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)向價(jià)值鏈上游移動(dòng)，重塑價(jià)值鏈體系及在產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局中的位置。

已有研究發(fā)現(xiàn)，智能制造是實(shí)現(xiàn)中國(guó)制造業(yè)企業(yè)提高經(jīng)營(yíng)績(jī)效、實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈升級(jí)的有效途徑。智能制造對(duì)企業(yè)效率、勞動(dòng)力、經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響受到學(xué)者的廣泛關(guān)注，如YANG［10］基于我國(guó)臺(tái)灣電子行業(yè)人工智能技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)顯著提高了效率和就業(yè)，并改變了企業(yè)的勞動(dòng)力構(gòu)成，降低了低學(xué)歷勞動(dòng)者占比。近年來，學(xué)者對(duì)智能制造與價(jià)值鏈分工位置之間關(guān)系的關(guān)注也不斷提高。呂文晶等［11］采用探索性單案例研究方法，分析了海爾的COSMOPlat智能制造模式，以及通過智能生產(chǎn)、智能服務(wù)與智能產(chǎn)品轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)全球價(jià)值鏈升級(jí)的路徑。裘瑩等［12］通過對(duì)已有研究的理論梳理，討論了由數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、 數(shù)據(jù)要素與數(shù)字智能、模塊化治理驅(qū)動(dòng)的智能制造微觀治理結(jié)構(gòu)。也有學(xué)者采用定量分析的研究方法，對(duì)二者關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。劉斌與潘彤［13］基于工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人工智能的應(yīng)用通過降低貿(mào)易成本、推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新、優(yōu)化資源配置，顯著促進(jìn)了行業(yè)的全球價(jià)值鏈參與和分工地位提升。彭剛等［14］發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位提升的促進(jìn)作用在非技術(shù)密集型行業(yè)和高使用密度的行業(yè)更為顯著。周洺竹等［15］則檢驗(yàn)了工業(yè)機(jī)器人通過提高效率、改變勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)和優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量，對(duì)全球價(jià)值鏈分工位置優(yōu)化的促進(jìn)作用。

盡管已有研究為理解智能制造對(duì)價(jià)值鏈分工位置攀升的效應(yīng)提供了豐富的證據(jù)，但仍存在以下不足。①智能制造對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)等相關(guān)研究仍在起步階段，目前主要關(guān)注了在生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)中的智能化制造［13-14］，缺乏對(duì)智能產(chǎn)品制造的效應(yīng)分析。了解智能產(chǎn)品制造如何影響企業(yè)在價(jià)值鏈中的分工位置變化，是理解區(qū)域及全球產(chǎn)業(yè)分工的動(dòng)態(tài)變化和治理模式的重要突破口。②已有研究主要探討了機(jī)器人、人工智能的應(yīng)用效果［15-16］，但是人工智能僅是智能化的組成部分，對(duì)智能化經(jīng)濟(jì)效果的全面研究仍然有所缺失。③已有研究主要包括對(duì)智能制造推動(dòng)價(jià)值鏈上位置攀升的成功案例的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)和比較分析［11-12］，少數(shù)實(shí)證研究則集中在區(qū)域和行業(yè)層面，缺乏對(duì)微觀企業(yè)層面的細(xì)致探討［14］。

本文基于2008—2018年上海市科技企業(yè)中的制造業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，通過企業(yè)經(jīng)營(yíng)范圍文本信息，參考智能制造的術(shù)語詞典，基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建了智能產(chǎn)品制造水平的衡量指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，采用固定效應(yīng)模型，檢驗(yàn)了智能產(chǎn)品制造對(duì)企業(yè)價(jià)值鏈分工位置攀升的影響，以及這種效應(yīng)在不同創(chuàng)新度、競(jìng)爭(zhēng)度、開放度的行業(yè)間的異質(zhì)性。本文的研究結(jié)論為如何加快建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)、搶占制造業(yè)新一輪競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)、提高區(qū)域及全球產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提供了理論基礎(chǔ)和政策參考。

1 假設(shè)提出

1.1 智能產(chǎn)品制造與企業(yè)價(jià)值鏈分工位置

智能產(chǎn)品制造為企業(yè)在價(jià)值鏈中的分工位置向上游移動(dòng)提供了機(jī)遇和可能。第一，智能產(chǎn)品制造通過提高產(chǎn)品質(zhì)量、增加技術(shù)復(fù)雜度和產(chǎn)品附加值，優(yōu)化企業(yè)在價(jià)值鏈上的戰(zhàn)略地位，使企業(yè)逐步向制造業(yè)高端環(huán)節(jié)延伸，進(jìn)入上游分工部門［17］。由于價(jià)值鏈環(huán)節(jié)中企業(yè)之間激烈的競(jìng)爭(zhēng)，向更高技能和更高價(jià)值位置轉(zhuǎn)移的活動(dòng)經(jīng)常受到破壞。公司會(huì)采取多種戰(zhàn)略來創(chuàng)造和維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，提高在價(jià)值鏈中的產(chǎn)品增加值和利潤(rùn)率［18］。產(chǎn)品創(chuàng)新是企業(yè)創(chuàng)造、整合、重組和轉(zhuǎn)移資源，實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)力提高、企業(yè)增長(zhǎng)和高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵途徑［19］。在智能技術(shù)快速發(fā)展的背景下，企業(yè)根據(jù)市場(chǎng)和創(chuàng)業(yè)需要，將智能技術(shù)融入生產(chǎn)線，對(duì)產(chǎn)品的生產(chǎn)流程以及產(chǎn)品性能、外觀等方面進(jìn)行改良，并衍生出技術(shù)含量更高、質(zhì)量更高的智能產(chǎn)品。智能產(chǎn)品制造提高了產(chǎn)品技術(shù)含量和產(chǎn)品質(zhì)量，使得企業(yè)在與其他企業(yè)的產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)中更具有競(jìng)爭(zhēng)力，在質(zhì)量競(jìng)爭(zhēng)、差異化競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。這有利于企業(yè)更廣泛、更深層次地參與價(jià)值鏈分工，進(jìn)入高技術(shù)水平、高附加值的上游生產(chǎn)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈分工位置的攀升［20］。因此，智能產(chǎn)品作為企業(yè)的一種具有獨(dú)特性、復(fù)雜性、難以被模仿替代的比較優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)企業(yè)改變發(fā)展戰(zhàn)略，進(jìn)入更復(fù)雜的產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)、增加單位價(jià)值，即價(jià)值鏈中技術(shù)水平較高、占比較大的上游部分［21］。

第二，制造業(yè)企業(yè)對(duì)智能產(chǎn)品的自用，尤其是對(duì)工業(yè)機(jī)器人、云計(jì)算、信息系統(tǒng)等技術(shù)和設(shè)備的應(yīng)用，推動(dòng)了企業(yè)從勞動(dòng)密集、資本密集向知識(shí)密集、技術(shù)密集的轉(zhuǎn)型，能夠顯著提高企業(yè)的生產(chǎn)率，促進(jìn)價(jià)值鏈分工位置向上游移動(dòng)［22］。智能產(chǎn)品提高了企業(yè)對(duì)研發(fā)設(shè)計(jì)、加工、制造和銷售等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)挖掘、分析、儲(chǔ)存和預(yù)測(cè)能力，有助于企業(yè)發(fā)現(xiàn)各個(gè)環(huán)節(jié)的潛在問題并及時(shí)解決，精確調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，降低企業(yè)的生產(chǎn)成本和管理成本［23］。例如，由于交易的不透明，供應(yīng)鏈上各環(huán)節(jié)容易出現(xiàn)延遲、低效率和人為錯(cuò)誤［24］。基于區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)的自動(dòng)化生產(chǎn)線能夠優(yōu)化企業(yè)的供應(yīng)鏈管理，在生產(chǎn)和交付過程中跟蹤商品，以確保質(zhì)量和真實(shí)性，并自動(dòng)遵守貨運(yùn)和貿(mào)易法規(guī)［25］。這極大地降低了企業(yè)與供應(yīng)商的交易成本和信息不對(duì)稱，提高了供應(yīng)鏈管理效率和質(zhì)量、保障生產(chǎn)材料供應(yīng)效率。此外，智能產(chǎn)品能夠優(yōu)化配置勞動(dòng)、資本、技術(shù)等各類生產(chǎn)要素，提高資源配置效率，從而提高企業(yè)的生產(chǎn)率［26］。生產(chǎn)率提高是推動(dòng)企業(yè)優(yōu)化價(jià)值鏈分工位置的重要因素，已有研究表明，生產(chǎn)率較低的企業(yè)更可能位于價(jià)值鏈位置較低的環(huán)節(jié)，而生產(chǎn)率的提高能夠提高企業(yè)在價(jià)值鏈中的嵌入程度［15］，因此，智能產(chǎn)品能夠通過提高生產(chǎn)率來推動(dòng)企業(yè)向價(jià)值鏈上游攀升。

第三，智能產(chǎn)品制造推動(dòng)了本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，增加了本地區(qū)產(chǎn)業(yè)集群尤其是與智能技術(shù)相關(guān)的集群的競(jìng)爭(zhēng)力，對(duì)本地企業(yè)有溢出效應(yīng)，帶動(dòng)本地產(chǎn)業(yè)分工向價(jià)值鏈上游移動(dòng)。產(chǎn)業(yè)升級(jí)是企業(yè)層面變化的聚合結(jié)果，在集聚經(jīng)濟(jì)的外部性推動(dòng)下，集群內(nèi)單一企業(yè)或核心企業(yè)的升級(jí)能夠帶動(dòng)當(dāng)?shù)丶旱恼w升級(jí)。一方面，智能產(chǎn)品制造提高了制造業(yè)企業(yè)的人力資本和知識(shí)庫(kù)規(guī)模，對(duì)本地企業(yè)產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)。本地企業(yè)能夠通過模仿和研究合作，將溢出的新技術(shù)運(yùn)用于生產(chǎn)和管理流程。另一方面，智能產(chǎn)品制造為本地集群的中間品市場(chǎng)提供了高技術(shù)、高附加值、多樣化的中間品，降低最終品廠商的生產(chǎn)成本，帶來規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益［27］。因此，單一企業(yè)的智能產(chǎn)品制造有助于本地產(chǎn)業(yè)集群從生產(chǎn)低質(zhì)量、低附加值產(chǎn)品轉(zhuǎn)向生產(chǎn)高質(zhì)量、高附加值的智能化、數(shù)字化產(chǎn)品，從“傳統(tǒng)制造”向“智能制造”轉(zhuǎn)型，完成產(chǎn)業(yè)升級(jí)過程［5，28］。產(chǎn)業(yè)升級(jí)增加了本地集群在價(jià)值鏈中的議價(jià)能力和核心競(jìng)爭(zhēng)力，形成本地集群的品牌效應(yīng)，輻射帶動(dòng)本地企業(yè)深入?yún)⑴c價(jià)值鏈分工，有助于促進(jìn)本地企業(yè)在價(jià)值鏈中的分工位置攀升。據(jù)此，提出如下假設(shè)。

H1 智能產(chǎn)品制造促進(jìn)了企業(yè)價(jià)值鏈分工位置攀升。

1.2 行業(yè)異質(zhì)性

根據(jù)組織適應(yīng)理論，外部環(huán)境是影響企業(yè)戰(zhàn)略決策的關(guān)鍵因素。在不同的行業(yè)中，企業(yè)的環(huán)境條件存在明顯的差異。例如，高創(chuàng)新度的行業(yè)有更濃厚的創(chuàng)新氛圍，有利于行業(yè)內(nèi)的知識(shí)傳播和技術(shù)溢出；高開放度的行業(yè)內(nèi)企業(yè)間的信息渠道更為完善，有助于新產(chǎn)品、新技術(shù)和新觀念的傳播；在高競(jìng)爭(zhēng)度的行業(yè)內(nèi)，企業(yè)創(chuàng)新容易受到其他在位企業(yè)的打壓，形成技術(shù)和產(chǎn)品的模仿，因而面臨替代品的競(jìng)爭(zhēng)壓力。結(jié)合智能產(chǎn)品制造的特性，本文從行業(yè)創(chuàng)新度、開放度、競(jìng)爭(zhēng)度探討智能產(chǎn)品制造效應(yīng)在行業(yè)間的異質(zhì)性。

根據(jù)創(chuàng)新需求拉動(dòng)理論，企業(yè)創(chuàng)新的動(dòng)力來源于所在行業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的需求程度，需求程度越高，企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力越強(qiáng)。創(chuàng)新度較高的行業(yè)中，行業(yè)技術(shù)含量較高，技術(shù)環(huán)境較好，行業(yè)內(nèi)有大量的研發(fā)資金和專業(yè)技術(shù)人員投入。企業(yè)在智能產(chǎn)品領(lǐng)域開展創(chuàng)新的成本越低，智能產(chǎn)品轉(zhuǎn)型的動(dòng)力越強(qiáng)［29］。此外，智能產(chǎn)品具有激進(jìn)創(chuàng)新、破壞式創(chuàng)新的特征，是對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)品和傳統(tǒng)商業(yè)模式的顛覆，并極大地影響了消費(fèi)者的采用決策［9］。創(chuàng)新度較高的行業(yè)對(duì)激進(jìn)創(chuàng)新的接受度和認(rèn)可度較高，新產(chǎn)品的市場(chǎng)反應(yīng)較好。因此，這種行業(yè)內(nèi)的企業(yè)通過智能產(chǎn)品制造獲得的比較優(yōu)勢(shì)更強(qiáng)，價(jià)值鏈攀升幅度更大。創(chuàng)新度較低的行業(yè)中，產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)空間有限，行業(yè)技術(shù)環(huán)境和創(chuàng)新接受度較差，企業(yè)普遍缺乏產(chǎn)品智能化的投資動(dòng)機(jī)和意愿，企業(yè)通過智能產(chǎn)品制造所獲得的收益相對(duì)較少。據(jù)此，提出如下假設(shè)。

H2 相比低創(chuàng)新度行業(yè)，智能產(chǎn)品制造對(duì)高創(chuàng)新度行業(yè)的企業(yè)價(jià)值鏈分工位置攀升促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)。

影響智能產(chǎn)品制造經(jīng)濟(jì)效果的一個(gè)重要原因是技術(shù)抵制［9］。雖然智能產(chǎn)品使使用企業(yè)的任務(wù)更有效、工作更容易，但使用者可能認(rèn)為智能產(chǎn)品是一種威脅，導(dǎo)致他們避免使用該技術(shù)。行業(yè)的高開放度有助于新理念、新技術(shù)和新產(chǎn)品的傳播，降低產(chǎn)品市場(chǎng)推廣的阻力和風(fēng)險(xiǎn)，使智能產(chǎn)品更快地被市場(chǎng)接受。此外，企業(yè)與客戶、供應(yīng)商、合作伙伴等主體之間的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)為企業(yè)提供了了解產(chǎn)品市場(chǎng)的信息渠道，降低了企業(yè)與終端消費(fèi)者之間的信息不對(duì)稱，有助于企業(yè)根據(jù)市場(chǎng)需求缺口和消費(fèi)者偏好識(shí)別市場(chǎng)機(jī)會(huì)，抓住潛在需求，調(diào)整智能產(chǎn)品的發(fā)展方向，適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的外部環(huán)境［30］。因此，相比于開放度低的行業(yè)，開放度高的行業(yè)中企業(yè)與其他主體緊密聯(lián)系，從而更準(zhǔn)確地識(shí)別智能產(chǎn)品發(fā)展方向、彌補(bǔ)市場(chǎng)空缺，通過制造智能產(chǎn)品獲得更大的收益。據(jù)此，提出如下假設(shè)。

H3 相比低開放度行業(yè)，智能產(chǎn)品制造對(duì)高開放度行業(yè)的企業(yè)價(jià)值鏈分工位置攀升的促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)。

受到行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)壓力，企業(yè)會(huì)調(diào)整自己的行為以規(guī)避競(jìng)爭(zhēng)威脅，獲取更多利潤(rùn)，表現(xiàn)為逃離競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。這一效應(yīng)在不同行業(yè)間有所不同。對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)度較低的行業(yè)來說，制造業(yè)企業(yè)更容易通過傳統(tǒng)產(chǎn)品到智能產(chǎn)品的轉(zhuǎn)型升級(jí)而獲得高額壟斷利潤(rùn)，向產(chǎn)業(yè)鏈上游攀升。對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)度較高的行業(yè)來說，激烈的競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致行業(yè)利潤(rùn)下降，企業(yè)缺乏用于創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型的資源，抑制企業(yè)產(chǎn)品的智能化轉(zhuǎn)型。企業(yè)的產(chǎn)品升級(jí)會(huì)受到其他在位企業(yè)的打壓，在位企業(yè)主動(dòng)或被動(dòng)地采取防御行為，以阻礙該企業(yè)從智能產(chǎn)品制造中獲得超額收益。此外，其他在位企業(yè)會(huì)通過引進(jìn)、模仿和學(xué)習(xí)來改善自身的經(jīng)營(yíng)管理水平和技術(shù)水平［31］。當(dāng)企業(yè)對(duì)當(dāng)?shù)馗?jìng)爭(zhēng)對(duì)手形成知識(shí)泄露（spill-out）時(shí)，企業(yè)失去了對(duì)知識(shí)的壟斷，并必須分享其利潤(rùn)。這會(huì)產(chǎn)生租金竊取效應(yīng)，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手知識(shí)庫(kù)的擴(kuò)大削弱了公司在當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力和企業(yè)間的產(chǎn)品質(zhì)量差異［32］，智能產(chǎn)品制造的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)減少。據(jù)此，提出如下假設(shè)。

H4 相比高競(jìng)爭(zhēng)度行業(yè)，智能產(chǎn)品制造對(duì)低競(jìng)爭(zhēng)度行業(yè)的企業(yè)價(jià)值鏈分工位置攀升的促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)為2008—2018年上海市科技企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)由上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)按年度開展大規(guī)模的企業(yè)統(tǒng)計(jì)工作，調(diào)查得到企業(yè)的基本信息、科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)收入、經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)情況。選用該數(shù)據(jù)出于以下原因。①數(shù)據(jù)的可靠性和可信度較高。該統(tǒng)計(jì)由上海市科委和上海市統(tǒng)計(jì)局兩個(gè)官方機(jī)構(gòu)聯(lián)合進(jìn)行，每年以正式的官方文件發(fā)布《上海市科技企業(yè)統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度》，在年度科技企業(yè)登記時(shí)一并完成統(tǒng)計(jì)，《上海市統(tǒng)計(jì)年鑒》中“主要年份科技型企業(yè)狀況表”中的數(shù)據(jù)即來源于該統(tǒng)計(jì)，因此，數(shù)據(jù)的質(zhì)量及可信度較高。②數(shù)據(jù)的代表性較高。上海市是中國(guó)創(chuàng)新活動(dòng)活躍、智能產(chǎn)品制造發(fā)展進(jìn)程相對(duì)領(lǐng)先的地區(qū)，可以在一定程度上反映國(guó)內(nèi)智能制造的產(chǎn)業(yè)升級(jí)過程和趨勢(shì)。此外，25.2%的樣本屬于制造業(yè)行業(yè)，在技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品創(chuàng)新等方面較為突出，生產(chǎn)智能產(chǎn)品的活力和潛力較大，因而樣本具有較強(qiáng)的代表性。本文采用2008—2018年的上海市科技企業(yè)中的制造業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)，剔除異常值和缺失值后，數(shù)據(jù)共包括11 099家企業(yè)、29 852個(gè)觀測(cè)值。

2.2 變量測(cè)量

2.2.1 被解釋變量?jī)r(jià)值鏈分工位置（Chain） 已有研究對(duì)價(jià)值鏈位置的定義主要包括平均傳遞步長(zhǎng)、上游度和下游度、生產(chǎn)長(zhǎng)度、增加值傳遞步長(zhǎng)4類方法［33］，其中上游度和下游度是微觀研究常采用的估計(jì)方法。上游度是指從產(chǎn)品生產(chǎn)端到最終需求端的距離［34］，上游度指數(shù)越大，表明該生產(chǎn)環(huán)節(jié)距離最終需求端越遠(yuǎn)，越接近上游，反之則越接近下游。下游度與其相反，下游度指數(shù)越大，表明該生產(chǎn)環(huán)節(jié)距離最終需求端越近。由于這一方法的測(cè)算受到投入產(chǎn)出模型中產(chǎn)品部門數(shù)量多少的影響，學(xué)者們?cè)谠撗芯糠椒ǖ幕A(chǔ)上提出了上游度與下游度的比值這一總括性指標(biāo)［33］。本文所用企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)列示了企業(yè)每年的3個(gè)主要供應(yīng)商、3個(gè)主要客戶的地理位置，地理位置分為企業(yè)所在區(qū)縣、本市其他區(qū)縣、國(guó)內(nèi)其他省市和海外4類?？紤]本文所用數(shù)據(jù)較為特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，參考上游度的設(shè)定來構(gòu)建本文的價(jià)值鏈分工位置指標(biāo)［33-35］。本文構(gòu)建價(jià)值鏈分工位置（Chain）為企業(yè)當(dāng)年主要客戶數(shù)量減去主要供應(yīng)商數(shù)量的差值并加3（加3以避免指標(biāo)出現(xiàn)負(fù)值），即衡量?jī)r(jià)值鏈位置、涵蓋企業(yè)到上游和下游的相對(duì)距離的總括性指標(biāo)，能夠避免不同行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)度存在差異而對(duì)結(jié)果造成偏誤。

2.2.2 核心解釋變量智能產(chǎn)品制造（SP） 對(duì)于智能制造水平的衡量，部分學(xué)者采用信息技術(shù)的人員投入、投資和服務(wù)支出等要素指標(biāo)［36］和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平等環(huán)境指標(biāo)［37］，但這類指標(biāo)受多重因素影響，涵蓋多種維度和范疇，會(huì)導(dǎo)致數(shù)值偏高、無法準(zhǔn)確衡量［26］。一些學(xué)者使用了行業(yè)機(jī)器人應(yīng)用數(shù)據(jù)［16］，然而，機(jī)器人僅是智能制造的一個(gè)組成部分，若以其作為指標(biāo)，會(huì)導(dǎo)致數(shù)值偏低、衡量缺乏全面性的問題。近年來，還有學(xué)者采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分析方法，以上市公司的企業(yè)年報(bào)、管理層會(huì)議記錄等文件中數(shù)字化相關(guān)詞匯的詞頻來構(gòu)建數(shù)字化等程度指標(biāo)［23，25］，但這種度量方法只能間接反映企業(yè)對(duì)數(shù)字技術(shù)的關(guān)注程度，且企業(yè)可能為了吸引分析師和投資者的關(guān)注而在年報(bào)中有意增加有關(guān)智能化、數(shù)字化的相關(guān)內(nèi)容，因而其并不適合直接衡量企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新或產(chǎn)出水平等［26］。本文所用企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)列示了企業(yè)每年的經(jīng)營(yíng)范圍，這一文本數(shù)據(jù)為研究提供了關(guān)于企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)類別和內(nèi)容的詳盡信息，本文以此作為數(shù)據(jù)池展開后續(xù)的特征詞識(shí)別。為確定智能產(chǎn)品的特征詞詞庫(kù)，本文基于《中國(guó)制造2025》《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》《國(guó)家智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南（2021版）》等規(guī)劃、指南、政策文件和學(xué)術(shù)界已有的研究［38］，綜合學(xué)術(shù)研究和實(shí)體行業(yè)的智能制造發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行整理、歸納和總結(jié)，并展開結(jié)構(gòu)化分類，最終形成了表1的智能產(chǎn)品特征詞詞庫(kù)。參考智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南，將智能產(chǎn)品特征詞劃分為智能技術(shù)、智能裝備、智能工廠、智能服務(wù)、智能系統(tǒng)5類，詞庫(kù)涵蓋了人工智能、工業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)軟件、工業(yè)云、邊緣計(jì)算、數(shù)字孿生、區(qū)塊鏈7類關(guān)鍵技術(shù)，以及智能裝備、智能機(jī)械、智能工廠、智能家居4類重要產(chǎn)品?？紤]到部分企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)以高科技產(chǎn)品為主，本文將智能技術(shù)納入關(guān)鍵詞，從而便于識(shí)別如“人臉識(shí)別技術(shù)開發(fā)及該領(lǐng)域的產(chǎn)品銷售”這類未包含機(jī)器人等某一類具體的智能產(chǎn)品關(guān)鍵詞，但也屬于智能產(chǎn)品制造業(yè)務(wù)的文本。在此基礎(chǔ)上，剔除關(guān)鍵詞前存在的“沒有”“無”“不”等否定詞語表述。

表1 智能產(chǎn)品分類及詞匯表Tab.1 Smart product category and word dictionary

本文基于Python對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)范圍文本提取形成的數(shù)據(jù)池，根據(jù)表1的特征詞進(jìn)行搜索、匹配和詞頻計(jì)數(shù)，并形成最終加總詞頻，從而得到企業(yè)智能產(chǎn)品制造水平的衡量指標(biāo)（SP）。由圖1可以看出，在樣本期間11年時(shí)間范圍內(nèi)，SP的指標(biāo)均值隨時(shí)間推移不斷提高，即企業(yè)智能產(chǎn)品制造水平持續(xù)增強(qiáng)，程度不斷加深。然而，本文發(fā)現(xiàn)這一指標(biāo)均值的增長(zhǎng)趨勢(shì)在2015年和2017年有所波動(dòng)，這可能是因?yàn)槠髽I(yè)在當(dāng)年受到了外生沖擊，也可能因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)過程中企業(yè)填寫信息不夠詳細(xì)，或被調(diào)查的企業(yè)名錄范圍有所變化，從而導(dǎo)致指標(biāo)均值下降。因此，本文在回歸分析中加入了行業(yè)—年份固定效應(yīng)以控制外生沖擊，并在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中對(duì)這些可能影響結(jié)果的因素加以檢驗(yàn)。

圖1 企業(yè)智能產(chǎn)品制造水平（SP）的時(shí)間趨勢(shì)Fig.1 Time trend of firm smart product production （SP）

2.2.3 調(diào)節(jié)變量 為分析不同行業(yè)特征對(duì)智能產(chǎn)品推動(dòng)價(jià)值鏈分工位置攀升效應(yīng)的異質(zhì)性，按照3個(gè)調(diào)節(jié)變量對(duì)行業(yè)進(jìn)行分類，并分組進(jìn)行回歸。調(diào)節(jié)變量包括企業(yè)是否屬于高創(chuàng)新度行業(yè)（IM）、是否屬于高開放度行業(yè)（OM）和是否屬于高競(jìng)爭(zhēng)度行業(yè)（CM）。計(jì)算得到各年各行業(yè)的企業(yè)平均發(fā)明專利申請(qǐng)件數(shù)（IndPatent），企業(yè)平均主要客戶、供應(yīng)商和合作伙伴數(shù)（IndNetwork），以及基于企業(yè)總收入的行業(yè)赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)（Herfindahl-Hirschman Index，HHI）（IndHHI），以分別衡量行業(yè)的創(chuàng)新度、開放度和競(jìng)爭(zhēng)度。采用均值而非總量的原因是，均值避免指標(biāo)受到企業(yè)數(shù)量、行業(yè)規(guī)模的影響，更具有代表性。IM和OM的計(jì)算為分別比較各行業(yè)的IndPatent和IndNetwork值與該年的行業(yè)均值，若大于該年的行業(yè)均值，則認(rèn)為該行業(yè)屬于高創(chuàng)新度、高開放度行業(yè)。HHI數(shù)值越大表明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度越低，CM的計(jì)算為若一個(gè)行業(yè)的IndHHI值低于該年的行業(yè)均值，則認(rèn)為其屬于高競(jìng)爭(zhēng)度行業(yè)。

2.2.4 控制變量 企業(yè)的價(jià)值鏈位置受到要素稟賦的影響，增加高級(jí)要素尤其是人力資本要素的投入有助于制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)［28］，因此，以企業(yè)當(dāng)年總雇員（Labor）、總資產(chǎn)（Asset）來分別代表勞動(dòng)力投入和資本投入，控制公司的要素稟賦。技術(shù)創(chuàng)新水平能夠提高企業(yè)在價(jià)值鏈分工體系中的位置，而當(dāng)企業(yè)放棄創(chuàng)新過程或?qū)⒏吒郊又德毮芡獍o其他企業(yè)時(shí)，企業(yè)價(jià)值鏈位置升級(jí)也會(huì)受到阻礙［39］，本文采用企業(yè)當(dāng)年發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)（Patent）來控制技術(shù)創(chuàng)新水平的影響。人力資本的提高會(huì)促使企業(yè)放棄價(jià)值鏈中的低技術(shù)、低附加值的生產(chǎn)活動(dòng)，轉(zhuǎn)向高技術(shù)、高附加值的產(chǎn)品制造［40］，本文加入企業(yè)當(dāng)年具有中級(jí)技術(shù)職稱（Skill）、具有碩士學(xué)位（Grad）的雇員比例作為控制變量，采用比例指標(biāo)以避免與總雇員（Labor）之間可能存在的共線性問題。參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)可能通過增加企業(yè)生存壓力從而激勵(lì)企業(yè)提高效率、加強(qiáng)創(chuàng)新，影響企業(yè)的價(jià)值鏈位置［41］，因此，以企業(yè)當(dāng)年出口額（Export）來控制企業(yè)對(duì)國(guó)際市場(chǎng)的參與程度。此外，還加入企業(yè)當(dāng)年總負(fù)債（Debt）和資產(chǎn)負(fù)債率（Adratio）來控制融資能力和財(cái)務(wù)約束，加入以公司成立以來的年份整數(shù)表示企業(yè)年齡（Age）來控制生命周期的影響。

表2列示了變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表2 變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)（N = 29 852）Tab.2 Variable definition and descriptive statistics （N = 29 852）

2.3 模型構(gòu)建

本文采用固定效應(yīng)模型（fixed-effect model， FE model）分析智能產(chǎn)品制造對(duì)企業(yè)價(jià)值鏈分工位置的影響，模型設(shè)定如下。

其中，Chaini，j，t是屬于行業(yè)j的企業(yè)i在t年的價(jià)值鏈分工位置；SPi，j，t是企業(yè)i在t年的智能產(chǎn)品制造水平；Xi，t是企業(yè)i在t年的控制變量；μj × vt是行業(yè)—年份固定效應(yīng)，行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)參照《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類（GB/T4754—2011）》中的行業(yè)大類，以控制產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)度等行業(yè)間差異和各年各行業(yè)外生沖擊；εi，j，t是擾動(dòng)項(xiàng)。部分企業(yè)可能出于縱向一體化程度較深等原因，在價(jià)值鏈中的參與程度較低，本文所用樣本中25.0%的企業(yè)沒有客戶或供應(yīng)商。對(duì)于這類企業(yè)來說，用分工位置指標(biāo)（Chain）來衡量其在價(jià)值鏈中的位置是沒有意義的。因此，剔除沒有客戶或供應(yīng)商的企業(yè)后對(duì)樣本進(jìn)行回歸。

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3列示了智能產(chǎn)品制造水平影響企業(yè)價(jià)值鏈分工位置的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。第1列和第3列以價(jià)值鏈分工位置（Chain）為被解釋變量，分別加入解釋變量、控制變量、行業(yè)—年份固定效應(yīng)。根據(jù)第3列的回歸結(jié)果，智能產(chǎn)品制造水平（SP）的系數(shù)為0.022，且通過了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，驗(yàn)證了H1。此外，第4列和第5列以企業(yè)凈利潤(rùn)的自然對(duì)數(shù)（lnRevenue）為被解釋變量，檢驗(yàn)了價(jià)值鏈分工位置指標(biāo)與企業(yè)經(jīng)營(yíng)收益之間的U形關(guān)系。這與微笑曲線的理論解釋相符，間接地驗(yàn)證了價(jià)值鏈分工位置（Chain）指標(biāo)的合理性和可靠性。同時(shí)，該結(jié)果說明了分工位置向價(jià)值鏈上游攀升的重要性，即制造業(yè)企業(yè)通過向上游環(huán)節(jié)移動(dòng)，能夠提高經(jīng)營(yíng)收益。

表3 基準(zhǔn)回歸模型Tab.3 Baseline regression model

3.2 內(nèi)生性檢驗(yàn)

第一，供應(yīng)商數(shù)量和客戶數(shù)量可能與市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、行業(yè)特征有關(guān)，價(jià)值鏈分工位置（Chain）可能受到這些因素的影響，而無法完全準(zhǔn)確地區(qū)分企業(yè)在價(jià)值鏈上的位置。①將有3個(gè)客戶、沒有供應(yīng)商的企業(yè)定義為最上游位置并取值為3，將沒有客戶、有3個(gè)供應(yīng)商的企業(yè)定義為最下游位置并取值為1，其余取值為2，得到價(jià)值鏈分工位置的虛擬變量（DChain1）。②將Chain大于3的定義為上游位置并取值為3，小于3的為下游位置并取值為1，其余為2，得到上下游的虛擬變量（DChain2）。對(duì)DChain1和DChain2重新進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4的第1列和第2列所示，可以發(fā)現(xiàn)，SP的系數(shù)均顯著為正，證明了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

表4 內(nèi)生性檢驗(yàn)Tab.4 Endogeneity check

第二，在模型中加入企業(yè)經(jīng)營(yíng)范圍字段的字符數(shù)（String）以及企業(yè)供應(yīng)商和客戶總數(shù)（Market）。智能產(chǎn)品制造水平（SP）指標(biāo)的數(shù)值可能受到企業(yè)產(chǎn)品類別數(shù)量、業(yè)務(wù)范圍和填寫信息詳盡程度的影響，即產(chǎn)品類別數(shù)量越多、業(yè)務(wù)范圍越廣或填寫信息越詳盡，指標(biāo)數(shù)值可能越大。因此，加入企業(yè)經(jīng)營(yíng)范圍的字符數(shù)（String）。為避免企業(yè)供應(yīng)商數(shù)量和客戶數(shù)量或在價(jià)值鏈中的參與程度對(duì)結(jié)果的影響，加入企業(yè)供應(yīng)商和客戶總數(shù)（Market）。表4第3列所示，控制變量加入String和Market后，回歸結(jié)果變化不大，結(jié)論具有穩(wěn)健性。

第三，企業(yè)是否制造智能產(chǎn)品是一個(gè)內(nèi)生的戰(zhàn)略選擇，可能造成自選擇偏誤（self selection bias），對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生影響。本文對(duì)企業(yè)是否制造智能產(chǎn)品（SP＞ 0）這一虛擬變量進(jìn)行傾向得分匹配（propensity score matching，PSM）。在尋找對(duì)照組時(shí)，所選匹配變量包括總雇員（Labor）、總資產(chǎn)（Asset）、發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)（Patent）、具有中級(jí)技術(shù)職稱（Skill）或具有碩士學(xué)位（Grad）的雇員比例、出口額（Export）、總負(fù)債（Debt）、資產(chǎn)負(fù)債率（Adratio）、企業(yè)年齡（Age）。為了驗(yàn)證匹配結(jié)果的可靠性，本文對(duì)平衡性假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，匹配結(jié)果通過了平衡性假設(shè)。表4第4列為采用匹配后樣本的固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果，SP系數(shù)值仍顯著為正，與基準(zhǔn)回歸的系數(shù)值相比變化幅度較小。

第四，企業(yè)的智能產(chǎn)品制造與價(jià)值鏈位置可能存在雙向因果，即價(jià)值鏈分工位置位于上游的企業(yè)更可能通過提高生產(chǎn)率等途徑而轉(zhuǎn)向生產(chǎn)智能產(chǎn)品，造成結(jié)果偏誤。本文替換被解釋變量為滯后一期（f1Chain）和兩期（f2Chain）的價(jià)值鏈分工位置，如表4第5列和第6列所示，SP系數(shù)顯著為正，驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性。由于本文數(shù)據(jù)為非平衡樣本，故相比基準(zhǔn)回歸，第5列和第6列模型的樣本量有所減少。

第五，本文所用的企業(yè)價(jià)值鏈分工位置（Chain）能夠衡量企業(yè)在價(jià)值鏈上從下游到上游的轉(zhuǎn)移，但是由于缺乏企業(yè)層面的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，無法衡量企業(yè)在移動(dòng)過程中的生產(chǎn)附加值變動(dòng)情況。據(jù)此，本文以利潤(rùn)增長(zhǎng)來檢驗(yàn)企業(yè)分工位置攀升的經(jīng)濟(jì)效果。企業(yè)創(chuàng)造的利潤(rùn)和稅收反映制造環(huán)節(jié)的產(chǎn)品附加值提高和價(jià)值鏈分工位置攀升。由于5 987個(gè)樣本利潤(rùn)為負(fù)值，計(jì)算利潤(rùn)率沒有意義。因此，表4第7列和第8列分別改用企業(yè)當(dāng)年利潤(rùn)（Revenue1）和企業(yè)當(dāng)年利潤(rùn)與稅金之和（Revenue2）為被解釋變量，并控制企業(yè)當(dāng)年經(jīng)營(yíng)收入（Income），SP系數(shù)仍然顯著為正。

3.3 異質(zhì)性檢驗(yàn)

本文根據(jù)行業(yè)創(chuàng)新度（IM）、開放度（OM）和競(jìng)爭(zhēng)度（CM），對(duì)不同行業(yè)特征的企業(yè)子樣本進(jìn)行分組回歸，以檢驗(yàn)行業(yè)異質(zhì)性。如表5所示，不同行業(yè)類別的分組回歸中，智能產(chǎn)品制造（SP）對(duì)企業(yè)價(jià)值鏈分工位置攀升均有顯著促進(jìn)作用，但促進(jìn)效應(yīng)的大小不同。行業(yè)內(nèi)活躍的創(chuàng)新活動(dòng)降低了企業(yè)研發(fā)、制造智能產(chǎn)品的成本，增加了行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)對(duì)智能產(chǎn)品的接受度，有助于發(fā)揮智能產(chǎn)品制造對(duì)價(jià)值鏈分工的優(yōu)化作用。比較第1列和第2列的回歸系數(shù)發(fā)現(xiàn)，智能產(chǎn)品制造對(duì)高創(chuàng)新度行業(yè)的促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)，驗(yàn)證了H2。第3列和第4列驗(yàn)證了H3，即行業(yè)開放度越大，企業(yè)之間的交流和往來更密切，促進(jìn)了產(chǎn)品市場(chǎng)的信息傳播，加快市場(chǎng)對(duì)智能產(chǎn)品的接受，使得智能產(chǎn)品對(duì)價(jià)值鏈分工的效應(yīng)增強(qiáng)。第5列和第6列表明，智能產(chǎn)品制造對(duì)低競(jìng)爭(zhēng)度行業(yè)的促進(jìn)效應(yīng)大于高競(jìng)爭(zhēng)度行業(yè)，驗(yàn)證了H4。

表5 異質(zhì)性檢驗(yàn)Tab.5 Heterogeneity analysis

4 結(jié)論與討論

4.1 研究結(jié)論

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，制造業(yè)發(fā)展面臨新挑戰(zhàn)，智能制造則被認(rèn)為是重塑制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵策略。本文基于2008—2018年上海市科技企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的制造業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果表明，智能產(chǎn)品制造推動(dòng)了企業(yè)分工位置向價(jià)值鏈上游移動(dòng)。替換被解釋變量、加入更多的控制變量、傾向性匹配、滯后被解釋變量的結(jié)果表明，基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)所在行業(yè)的創(chuàng)新度或開放度越高、競(jìng)爭(zhēng)度越低，智能產(chǎn)品制造的促進(jìn)效應(yīng)越強(qiáng)。

4.2 理論貢獻(xiàn)

第一，本文揭示了產(chǎn)品創(chuàng)新和工序創(chuàng)新之間的混合式創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的意義。智能產(chǎn)品制造既具有產(chǎn)品創(chuàng)新又具有工序創(chuàng)新的特征，這與過去的二分法顯著不同。在智能技術(shù)快速發(fā)展的背景下，智能產(chǎn)品作為一種具有高技術(shù)、高質(zhì)量的新產(chǎn)品，對(duì)原有的傳統(tǒng)產(chǎn)品形成替代，對(duì)制造業(yè)行業(yè)帶來重大變革；而智能產(chǎn)品制造在工序上也發(fā)生了巨大的甚至革命性的變化。本文檢驗(yàn)了智能產(chǎn)品制造這一混合創(chuàng)新形態(tài)對(duì)于制造業(yè)企業(yè)動(dòng)態(tài)演化的影響，補(bǔ)充了對(duì)于產(chǎn)品創(chuàng)新推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的理解。

第二，本文揭示了產(chǎn)業(yè)鏈與價(jià)值鏈之間的內(nèi)在聯(lián)系。價(jià)值鏈理論是企業(yè)制訂競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略、實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造的重要理論依據(jù)。通過判斷企業(yè)所在的價(jià)值鏈，企業(yè)可以優(yōu)化發(fā)展戰(zhàn)略，管理內(nèi)外部活動(dòng)，以尋找優(yōu)化在價(jià)值鏈上分工位置的機(jī)會(huì)。智能產(chǎn)品制造提高了產(chǎn)品質(zhì)量，為企業(yè)創(chuàng)造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并提供了在價(jià)值鏈上向高附加值的產(chǎn)業(yè)鏈上游環(huán)節(jié)攀升的機(jī)會(huì)。研究結(jié)論有助于深刻理解價(jià)值鏈動(dòng)態(tài)演化過程，為企業(yè)通過產(chǎn)品升級(jí)所帶來的價(jià)值鏈分工位置改善提供證據(jù)。

4.3 實(shí)踐啟示

研究結(jié)論為如何加快建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)、重塑制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)提供了理論基礎(chǔ)和政策參考。第一，在價(jià)值鏈中的分工位置決定了企業(yè)從產(chǎn)業(yè)分工中獲得的利潤(rùn)和收益，智能產(chǎn)品制造促進(jìn)了企業(yè)向價(jià)值鏈上游移動(dòng)，這一結(jié)論佐證了引導(dǎo)和支持智能制造的政策重要性。未來應(yīng)深化智能制造，鼓勵(lì)龍頭企業(yè)和領(lǐng)軍企業(yè)不斷探索、研究和開發(fā)新型智能產(chǎn)品，并形成對(duì)上下游、其他行業(yè)和鏈條上的企業(yè)的知識(shí)共享和技術(shù)溢出，打造高技術(shù)、高水平的智能產(chǎn)業(yè)集群，提高本地產(chǎn)業(yè)集群在區(qū)域乃至國(guó)際范圍的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

第二，制造業(yè)企業(yè)應(yīng)認(rèn)識(shí)到從生產(chǎn)傳統(tǒng)產(chǎn)品到生產(chǎn)智能產(chǎn)品對(duì)其帶來的全方位戰(zhàn)略變革，智能產(chǎn)品提高了生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率，有助于企業(yè)在質(zhì)量競(jìng)爭(zhēng)、差異化競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。因而，企業(yè)應(yīng)對(duì)智能化轉(zhuǎn)型有清晰的認(rèn)識(shí)，對(duì)自身智能化創(chuàng)新形成準(zhǔn)確的判斷，把握轉(zhuǎn)型節(jié)奏，形成難以被模仿和替代的競(jìng)爭(zhēng)力。

第三，應(yīng)鼓勵(lì)制造業(yè)企業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng)、深化社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，提高市場(chǎng)對(duì)智能產(chǎn)品的接受度和認(rèn)可度，并發(fā)揮智能技術(shù)、智能產(chǎn)品的溢出效應(yīng)。此外，根據(jù)不同行業(yè)的環(huán)境和特征制定差異化的產(chǎn)業(yè)政策。例如，對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)度較高的行業(yè)，率先轉(zhuǎn)向智能產(chǎn)品制造的企業(yè)可能受到其他在位企業(yè)的打壓，應(yīng)對(duì)這些企業(yè)制定具有針對(duì)性的減稅、補(bǔ)貼等優(yōu)惠政策，增加企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品智能化的動(dòng)力。

4.4 研究局限與展望

第一，智能產(chǎn)品的范圍較廣、內(nèi)涵豐富，雖然本文對(duì)智能產(chǎn)品的內(nèi)容、技術(shù)、領(lǐng)域等進(jìn)行細(xì)分，但未對(duì)各類智能產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行深入探討。研究智能產(chǎn)品各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域?qū)ζ髽I(yè)價(jià)值鏈分工變動(dòng)、競(jìng)爭(zhēng)力演變的影響是未來的研究方向。第二，沿著增值階梯向上游移動(dòng)只是企業(yè)在價(jià)值鏈中活動(dòng)升級(jí)的可能軌跡之一，在價(jià)值鏈上同一階段的努力建設(shè)和不斷深化也很重要［6］。因此，智能產(chǎn)品是否能夠推動(dòng)企業(yè)在價(jià)值鏈中獲得其他形式的活動(dòng)升級(jí)，仍有待展開進(jìn)一步的探討。第三，本文計(jì)算上游度指數(shù)主要基于企業(yè)在供應(yīng)鏈所處的位置，雖然它與價(jià)值鏈在許多環(huán)節(jié)是相互交織的，但兩者并不完全對(duì)應(yīng)。如果能夠獲取企業(yè)層面供應(yīng)鏈上各個(gè)環(huán)節(jié)的增加值詳細(xì)數(shù)據(jù)，可以繼續(xù)推進(jìn)這方面的研究。