工業(yè)智能化、勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量
——基于中介效應(yīng)模型的實(shí)證檢驗(yàn)

陳 曉，鄭玉璐，姚 笛

（新疆大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆 烏魯木齊830046）

一、引 言

在以智能化為主要特征的新一輪工業(yè)革命興起的背景下，西方工業(yè)化國家嘗試借助工業(yè)再升級(jí)和智能化轉(zhuǎn)型重塑全球工業(yè)格局。中國為充分把握新一輪工業(yè)革命機(jī)遇，提出《中國制造2025》，推動(dòng)國民經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域各部門實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量增長(zhǎng)，助力中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。這一戰(zhàn)略的實(shí)施效果在新型冠狀病毒蔓延的當(dāng)下得到充分體現(xiàn)，智能化程度較高的企業(yè)能夠在復(fù)雜的國內(nèi)外疫情形勢(shì)下更快地恢復(fù)生產(chǎn)，并精準(zhǔn)對(duì)接和滿足國內(nèi)外需求，對(duì)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到顯著的促進(jìn)作用?；谌斯ぶ悄艿戎悄芑夹g(shù)發(fā)展而來的工業(yè)智能化，是技術(shù)進(jìn)步的結(jié)果，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的提升具有關(guān)鍵作用［1］。隨著我國老齡化程度不斷加深，企業(yè)用工成本不斷上升，這無疑會(huì)加快“機(jī)器換人”的進(jìn)程和推進(jìn)工業(yè)智能化的進(jìn)一步發(fā)展，用“機(jī)器紅利”代替“人口紅利”，會(huì)深刻影響勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)。當(dāng)前，許多國家也面臨著類似情況，一些西方發(fā)達(dá)國家的勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)甚至逐漸呈現(xiàn)“兩極化”趨勢(shì)。因此，在我國人口老齡化日益加深和“機(jī)器換人”日益普及的時(shí)代背景下，我國工業(yè)智能化發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響是否像西方發(fā)達(dá)國家一樣呈“兩極化”趨勢(shì)？勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)應(yīng)如何調(diào)整以適應(yīng)工業(yè)智能化發(fā)展需求并進(jìn)一步推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量提升？這是當(dāng)前需要思考的問題。對(duì)上述問題的深度揭示對(duì)我國經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變有著重要的啟示意義。

二、文獻(xiàn)綜述

工業(yè)智能化即智能工業(yè)革命，以人工智能等智能化技術(shù)為基礎(chǔ)，逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)勞動(dòng)力的替代［2］。現(xiàn)有文獻(xiàn)研究得出工業(yè)智能化主要通過以下三個(gè)方面促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展：一是企業(yè)可以通過人工智能等智能化技術(shù)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜性任務(wù)自動(dòng)化，以更便宜的資本替代勞動(dòng)，提高企業(yè)的生產(chǎn)力［3］。Kromann et al（2011）以工業(yè)機(jī)器人的使用作為衡量自動(dòng)化的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，無論是短期還是長(zhǎng)期，自動(dòng)化對(duì)生產(chǎn)率均有促進(jìn)作用［4］。二是智能化技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同輔助勞動(dòng)者工作，通過自主操控實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、管理的智能化，從而提高勞動(dòng)生產(chǎn)率［5］。三是智能化技術(shù)可以促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，并將之應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)，提高全要素生產(chǎn)［6-7］。師博（2020）指出人工智能不僅直接推動(dòng)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，提高生產(chǎn)力，而且將導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新行為的改變，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展［8］。目前大多數(shù)研究表明智能化會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但由于潛在的“索洛悖論”，智能化技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響存在時(shí)滯性，然而從長(zhǎng)期來看，人工智能等智能化技術(shù)仍有利于全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)［9］，從“質(zhì)”的方面提升我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)內(nèi)涵。

實(shí)際上，智能化技術(shù)能夠替代的也只是一部分勞動(dòng)，而對(duì)難以被自動(dòng)化、對(duì)技能要求較高的勞動(dòng)力無法實(shí)現(xiàn)替代，同時(shí)其可作為提高勞動(dòng)生產(chǎn)率的輔助性工具，這必然會(huì)對(duì)勞動(dòng)力的技能提出更高的要求［10］。因此，智能化技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力需求的影響更多的是體現(xiàn)在結(jié)構(gòu)性影響上。關(guān)于工業(yè)智能化對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，主要集中在兩種觀點(diǎn)：一種觀點(diǎn)認(rèn)為工業(yè)智能化在創(chuàng)造新任務(wù)的同時(shí)會(huì)衍生出新就業(yè)崗位，是一種包容性創(chuàng)新，并不會(huì)導(dǎo)致大規(guī)模失業(yè)［11-12］。宋旭光和左馬華青（2019）以我國各省份2000-2017 年工業(yè)機(jī)器人投入數(shù)量研究發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用會(huì)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，且與勞動(dòng)力之間更多的是互補(bǔ)式替代效應(yīng)［13］；另一種觀點(diǎn)認(rèn)為工業(yè)智能化會(huì)使勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)就業(yè)“兩極化”趨勢(shì)，導(dǎo)致對(duì)高、低技能勞動(dòng)力的需求增加，而減少對(duì)中等技能勞動(dòng)力的需求［14］。Hemous&Olsen（2014）通過構(gòu)建以自動(dòng)化為導(dǎo)向的內(nèi)生增長(zhǎng)模型發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)化將會(huì)增加高等技能勞動(dòng)力的需求和替代低等技能勞動(dòng)力［15］。智能化技術(shù)的發(fā)展催生了大量知識(shí)和技術(shù)密集型的工作崗位，從勞動(dòng)者素質(zhì)來看，低等技術(shù)水平勞動(dòng)力相比高等技術(shù)水平勞動(dòng)力更容易被智能化技術(shù)所替代，這必將會(huì)增加對(duì)高等技能勞動(dòng)力的需求［16］，從而有利于實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)。

由于“索洛悖論”下工業(yè)智能化對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升作用較小甚至沒有顯著作用，一些學(xué)者就這一現(xiàn)象展開了討論［17-18］，其中重要原因之一就是勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)無法適應(yīng)工業(yè)智能化發(fā)展的需求。魏瑋和郝威亞（2015）認(rèn)為與勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)相匹配的技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的貢獻(xiàn)最大［19］，其中高等教育水平勞動(dòng)力更能通過加快技術(shù)進(jìn)步速度提高全要素生產(chǎn)率［20］，而人工智能等智能化技術(shù)作為通用技術(shù)需要與互補(bǔ)性技術(shù)相匹配才能有效促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高［21］。申廣軍（2016）基于“資本—技能互補(bǔ)”假說研究表示，技能勞動(dòng)力相較于非技能勞動(dòng)力更能與一國的資本投入相適應(yīng)，這樣才能最大程度地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［22］。工業(yè)智能化重要作用的發(fā)揮需要相應(yīng)的配套基礎(chǔ)設(shè)施和人力資本，信息通訊基礎(chǔ)設(shè)施的完善和人力資本優(yōu)勢(shì)的充分利用將助力工業(yè)智能化對(duì)生產(chǎn)率的提升作用，增強(qiáng)一國的制造業(yè)國際競(jìng)爭(zhēng)力［2］，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。Autor&Dorn（2013）指出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的提升關(guān)鍵是靠高素質(zhì)的勞動(dòng)力，通過培養(yǎng)與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、新興就業(yè)相適應(yīng)的勞動(dòng)力是增強(qiáng)國家核心競(jìng)爭(zhēng)力的根本途徑［11］。

綜合以上分析，目前關(guān)于工業(yè)智能化、勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量單獨(dú)進(jìn)行或者兩者結(jié)合的研究雖取得顯著成果，但將三者結(jié)合起來進(jìn)行研究的目前還比較少，且只有部分文獻(xiàn)進(jìn)行了定性分析，本文嘗試在對(duì)現(xiàn)有理論補(bǔ)充的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加以實(shí)證檢驗(yàn)。因此，本文與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，在以下方面做了進(jìn)一步拓展：①為彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足，本文從勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)，將其與工業(yè)智能化、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量納入統(tǒng)一框架，分析工業(yè)智能化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的影響。關(guān)于智能化技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)規(guī)模影響的文獻(xiàn)已較為豐富，但鮮有研究對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的影響，隨著《中國制造2025》進(jìn)程的推進(jìn)，探討工業(yè)智能化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的影響對(duì)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有關(guān)鍵作用。②本文在孫早和候玉琳（2019）［1］所構(gòu)建涵蓋基礎(chǔ)建設(shè)、生產(chǎn)應(yīng)用、競(jìng)爭(zhēng)力和效益指標(biāo)的基礎(chǔ)上對(duì)工業(yè)智能化水平指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，檢驗(yàn)以勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)為中介變量探討對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的作用機(jī)制。③不同于大多數(shù)學(xué)者的研究結(jié)論，本文得出工業(yè)智能化會(huì)造成我國勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)“單極極化”趨勢(shì)，而不是“兩極化”趨勢(shì)，且目前工業(yè)智能化并不能通過改變低等技能勞動(dòng)力的需求影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，這為我國制定相關(guān)政策以塑造與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)相適應(yīng)的勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)提供理論與經(jīng)驗(yàn)支持。

三、理論機(jī)制分析與假設(shè)

工業(yè)智能化作為技術(shù)進(jìn)步的結(jié)果能夠使勞動(dòng)者更有效地利用時(shí)間，專注于創(chuàng)造性的工作，提高產(chǎn)出效率、加快知識(shí)創(chuàng)造（1）?，F(xiàn)有的資本和勞動(dòng)力推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的能力顯著下降，智能化技術(shù)作為一種新型生產(chǎn)因素，在使復(fù)雜任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的同時(shí)可使現(xiàn)有的資本和勞動(dòng)力更專注于想象、創(chuàng)造和創(chuàng)新，充分開發(fā)資本和勞動(dòng)力當(dāng)前的能力。前兩次工業(yè)革命以“資本的能量生產(chǎn)率”決定生產(chǎn)力的發(fā)展水平，而第三次工業(yè)革命則是“資本的智能生產(chǎn)率”決定生產(chǎn)力的發(fā)展水平［2］，“智能資本”的不斷積累將會(huì)實(shí)現(xiàn)資本、勞動(dòng)力和智能化技術(shù)的完美融合，最終體現(xiàn)為全要素生產(chǎn)率的提升。同時(shí)隨著智能化技術(shù)的不斷發(fā)展，其所覆蓋的產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，不僅會(huì)影響國民經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域各部門的發(fā)展，還會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的提升［5］。工業(yè)智能化需要信息化和智能化的相互協(xié)同，是由數(shù)據(jù)生產(chǎn)、軟件開發(fā)、其他軟硬件設(shè)備等技術(shù)和產(chǎn)品的共同支撐而形成復(fù)雜系統(tǒng)。系統(tǒng)內(nèi)各環(huán)節(jié)會(huì)形成獨(dú)立的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，隨著工業(yè)智能化的廣泛應(yīng)用，將會(huì)帶來各技術(shù)和產(chǎn)品的需求上升，進(jìn)而引致所對(duì)應(yīng)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大。工業(yè)智能化產(chǎn)業(yè)的不斷壯大，在實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的同時(shí)也會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)。基于以上分析，本文提出假設(shè)1。

H1：工業(yè)智能化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的提升具有促進(jìn)作用。

人工智能作為技術(shù)進(jìn)步的高階形式［23］，是我國勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生變革的重要影響因素。勞動(dòng)力的知識(shí)和技能需要隨著高技術(shù)水平機(jī)器設(shè)備的使用和新產(chǎn)品的生產(chǎn)逐步提高，而這一變動(dòng)必然會(huì)影響勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)。技術(shù)革新期間，高等技能勞動(dòng)力以生產(chǎn)率損失和學(xué)習(xí)成本等方面的比較優(yōu)勢(shì)使其與技術(shù)進(jìn)步形成互補(bǔ)［24］，在人工智能等新技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展而來的工業(yè)智能化，必然會(huì)造成對(duì)高等技能勞動(dòng)力的需求偏向［25］。與此同時(shí)，工業(yè)智能化對(duì)低等技能勞動(dòng)力需求的作用可以概括為“替代效應(yīng)”和“創(chuàng)造效應(yīng)”，其在替代部分勞動(dòng)力崗位的同時(shí)還會(huì)通過創(chuàng)造效應(yīng)衍生出新型低等技能崗位。中國現(xiàn)在處于人工智能等智能化技術(shù)的初期階段，對(duì)低等技能勞動(dòng)力的就業(yè)效應(yīng)影響較小［26］，“替代效應(yīng)”和“創(chuàng)造效應(yīng)”作用的發(fā)揮均不是很明顯。因此，工業(yè)智能化的發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)的影響并不同于西方發(fā)達(dá)國家的“兩極化”趨勢(shì)，而是會(huì)增加對(duì)高等技能勞動(dòng)力的需求、替代中等技能勞動(dòng)力和對(duì)低等技能勞動(dòng)力的需求影響并不大的就業(yè)“高級(jí)化”傾向。

結(jié)構(gòu)主義學(xué)派認(rèn)為，技術(shù)結(jié)構(gòu)的變化對(duì)提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量具有重要意義，而最優(yōu)的技術(shù)結(jié)構(gòu)取決于要素稟賦結(jié)構(gòu)的內(nèi)生性［27］，因此勞動(dòng)力作為重要的生產(chǎn)要素，其通過就業(yè)結(jié)構(gòu)變化與技術(shù)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間的動(dòng)態(tài)匹配是影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的重要因素。前工業(yè)化時(shí)期，具有經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的手工技能勞動(dòng)力在這一階段的生產(chǎn)活動(dòng)中處于優(yōu)勢(shì)地位，雖然當(dāng)時(shí)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中處于主導(dǎo)地位，但需要以簡(jiǎn)單的手工業(yè)作為補(bǔ)充。工業(yè)化時(shí)期，工業(yè)生產(chǎn)是主要的形式，生產(chǎn)逐步由半機(jī)械化向機(jī)械化轉(zhuǎn)變，應(yīng)用技術(shù)知識(shí)突出的勞動(dòng)力能為機(jī)械化生產(chǎn)提供有效支撐，相關(guān)技術(shù)需要的人力資本積累大大提升了生產(chǎn)效率。隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，生產(chǎn)又不斷向自動(dòng)化和智能化發(fā)展，具有專業(yè)理論知識(shí)突出的高技能勞動(dòng)力才能與之契合，隨之而來的勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化加速了人力資本的積累，以致形成高級(jí)人力資本結(jié)構(gòu)的格局，從而不斷推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量提升。由此，本文提出假設(shè)2、假設(shè)3。

H2：我國工業(yè)智能化的發(fā)展會(huì)增加對(duì)高等技能勞動(dòng)力的需求、替代中等技能勞動(dòng)力，而對(duì)低等技能勞動(dòng)力的需求并沒有發(fā)生顯著變化，從而造成我國勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)“單極極化”趨勢(shì)；

H3：工業(yè)智能化可以通過勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)影響我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，即工業(yè)智能化會(huì)增加高等技能勞動(dòng)力需求和替代中等技能勞動(dòng)力實(shí)現(xiàn)就業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化以提升經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。

四、模型設(shè)定與指標(biāo)選取

（一）模型設(shè)定

基于假設(shè)1，為了檢驗(yàn)工業(yè)智能化能否對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量發(fā)揮積極作用，本文首先設(shè)定模型如下所示：

其中，i表示省份；t表示時(shí)間；QEGit表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量；Intit表示工業(yè)智能化水平；Openit表示對(duì)外開放度；Urit表示城鎮(zhèn)化水平；Dfit表示金融發(fā)展水平；Srit表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)；Infrait表示基礎(chǔ)設(shè)施稟賦；α為系數(shù)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

根據(jù)對(duì)前文的分析表明，工業(yè)智能化可以通過影響勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。因此，為研究在工業(yè)智能化影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量過程中勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)所起的中介作用，本文參考溫忠麟和葉寶娟（2014）的中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)［28］。式（2）中，以不同技能勞動(dòng)力為被解釋變量，工業(yè)智能化水平為解釋變量，檢驗(yàn)工業(yè)智能化對(duì)不同技能勞動(dòng)力的影響；式（3）中加入中介變量勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)工業(yè)智能化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的效應(yīng)。模型為：

式（2）和式（3）中，Laborz it表示不同技能的勞動(dòng)力。如果工業(yè)智能化可以通過勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，那么式（1）中系數(shù)α1應(yīng)是顯著的，式（2）中系數(shù)β1和式（3）中系數(shù)γ1和γ2也應(yīng)顯著。若系數(shù)β1和γ2乘積的符號(hào)與式（3）中系數(shù)γ1一致，則證明工業(yè)智能化既可以直接影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，也可以通過勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)間接影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。若式（1）中系數(shù)α1顯著，但式（2）中系數(shù)β1和式（3）中系數(shù)γ2至少有一個(gè)不顯著，則需要進(jìn)行Bootstrap 檢驗(yàn)，若檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，則不存在中介效應(yīng)。

（二）指標(biāo)選取

（1）被解釋變量。現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于如何衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，尚無統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。但國際權(quán)威機(jī)構(gòu)如世界銀行、經(jīng)合組織等經(jīng)常使用全要素生產(chǎn)率這一指標(biāo)衡量世界各國的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。因此，本文借鑒蔡昉（2013）［29］、吳敬璉（2015）［30］等的思路，采用全要素生產(chǎn)率（TFP）的變動(dòng)來衡量我國的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。本文采用DEA-Malmquist 方法并基于規(guī)模報(bào)酬不變的投入導(dǎo)向模型，對(duì)中國2003-2017 年30 個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）（考慮數(shù)據(jù)的可得性，樣本不包括西藏和港澳臺(tái)地區(qū)）的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算。首先，在投入指標(biāo)方面，本文參考張軍等（2004）［31］的研究，將固定資產(chǎn)折舊率設(shè)定為9.60%，以2003年為基期測(cè)算出2003-2017年每年的物質(zhì)資本存量，并以各省份2003-2017年的就業(yè)人口數(shù)作為勞動(dòng)投入。其次，本文以2003 年的GDP 為基期進(jìn)行平減測(cè)算出每年各省份的實(shí)際GDP 作為產(chǎn)出指標(biāo)。最后，計(jì)算可得我國30 個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率。為了避免共線性問題，使用DEAP2.1 軟件計(jì)算得出的全要素生產(chǎn)率需要直接從t+1 年取變量值，這樣就可以得到我國2004-2017年各省份的全要素生產(chǎn)率。

（2）解釋變量：工業(yè)智能化（Int）。本文借鑒孫早和侯玉琳（2019）［1］的方法，從基礎(chǔ)建設(shè)、生產(chǎn)應(yīng)用、競(jìng)爭(zhēng)力和效益三個(gè)方面構(gòu)建工業(yè)智能化指標(biāo)，該指標(biāo)可以比較科學(xué)和合理地反映工業(yè)智能化進(jìn)程。本文在該指標(biāo)構(gòu)建的基礎(chǔ)上進(jìn)行如下優(yōu)化：孫早和侯玉琳（2019）［1］在衡量智能制造企業(yè)情況時(shí)，采用的是全國智能制造企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入中各省份智能制造企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入的比例，但其他分項(xiàng)指標(biāo)均為相對(duì)指標(biāo)。為使指標(biāo)保持統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，本文采用各省份上市工業(yè)企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入中智能制造企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入的比重來衡量。本文借鑒樊綱等（2003）［32］對(duì)市場(chǎng)化指數(shù)的構(gòu)造方法，首先通過極差法進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后用主成分分析法確定各個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)的權(quán)重，再根據(jù)各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算出最終的工業(yè)智能化指標(biāo)。具體構(gòu)建過程見表1所列。

表1 工業(yè)智能化指標(biāo)構(gòu)建

續(xù)表1

（3）中介變量：不同技能勞動(dòng)力（Labor）。受教育程度能夠反映勞動(dòng)力的技能水平［33-34］，依據(jù)受教育程度的不同，本文將大學(xué)?？萍耙陨弦暈楦叩燃寄軇趧?dòng)力，高中和初中視為中等技能勞動(dòng)力，小學(xué)及以下視為低等技能勞動(dòng)力。

（4）控制變量。為了緩解因遺漏變量而導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文對(duì)以下變量予以控制：對(duì)外開放度（Open）用各省份進(jìn)出口總額與GDP的比值來衡量；城鎮(zhèn)化水平（Ur）用各省份總?cè)丝谥谐擎?zhèn)人口的比重來衡量；金融發(fā)展水平（Df）用各省份年末貸款余額與GDP 的比值來衡量；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（Sr）用各省份GDP 中第三產(chǎn)業(yè)增加值的比重來衡量；基礎(chǔ)設(shè)施稟賦（Infra）用各省份每十平方千米土地上鐵路長(zhǎng)度和公路長(zhǎng)度的幾何平均值來表示。

（三）數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計(jì)特征

本文以2004-2017 年中國各省份的面板數(shù)據(jù)為考察樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，測(cè)算工業(yè)智能化指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫以及國家工業(yè)和信息化部，測(cè)算其他變量使用的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國金融年鑒》。通過插值法將部分缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)齊。

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表2所列。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基本模型回歸結(jié)果

根據(jù)上述理論分析和研究設(shè)計(jì)，本節(jié)實(shí)證分析了工業(yè)智能化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的影響。這里采用的固定效應(yīng)模型對(duì)時(shí)間和個(gè)體因素均進(jìn)行了控制，表3 報(bào)告了公式（1）的回歸結(jié)果。從表3 逐步回歸的實(shí)證結(jié)果來看，工業(yè)智能化與全要素生產(chǎn)率之間呈正相關(guān)關(guān)系并且都在1%水平上顯著，回歸系數(shù)平均值為0.022 7，這驗(yàn)證了本文提出的H1。工業(yè)智能化會(huì)改變勞動(dòng)者的工作方式，推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化程度形成自動(dòng)化流水線，提高生產(chǎn)效率，也會(huì)促使加快形成智能化產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，這不但符合傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)的方向，而且也是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的源動(dòng)力，對(duì)于提升國家的科技創(chuàng)新水平和國際競(jìng)爭(zhēng)力具有重要作用。此外，工業(yè)智能化的發(fā)展不僅可以緩解我國人口老齡化帶來的勞動(dòng)力相對(duì)短缺的壓力，也能夠?qū)鹘y(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行改造，與各產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，從“質(zhì)”的方面推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

通過回歸分析發(fā)現(xiàn)，對(duì)外開放度（Open）并未促進(jìn)我國全要素生產(chǎn)率的提升，由于我國長(zhǎng)期處于全球產(chǎn)業(yè)鏈的中低端，對(duì)外開放對(duì)我國經(jīng)濟(jì)規(guī)模增長(zhǎng)起到一定的作用，但并不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的改善。城鎮(zhèn)化水平（Ur）在1%的顯著水平上負(fù)向作用于全要素生產(chǎn)率，這說明當(dāng)前中國的城鎮(zhèn)化水平較低，只注重城鎮(zhèn)化規(guī)模的發(fā)展卻忽略了效率，造成高技能勞動(dòng)力的供給不足，并不能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)。金融發(fā)展水平（Df）對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響為負(fù)且不顯著，這可能是由于現(xiàn)有的金融體系并沒有較好地完成生產(chǎn)要素優(yōu)化配置的功能，不能顯著地作用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（Sr）和基礎(chǔ)設(shè)施稟賦（Infra）在1%的顯著水平上正向作用于全要素生產(chǎn)率，一般來說，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)所形成的“結(jié)構(gòu)紅利”會(huì)提高企業(yè)生產(chǎn)效率，進(jìn)一步助力經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量?；A(chǔ)設(shè)施通過成本效應(yīng)和技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)（降低企業(yè)生產(chǎn)成本和加快新技術(shù)的引進(jìn)與擴(kuò)散）對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生積極影響，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升。

表3 基本模型回歸結(jié)果

（二）勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)模型回歸結(jié)果

表4 模型（7）結(jié)果顯示，工業(yè)智能化對(duì)高等技能勞動(dòng)力需求的估計(jì)參數(shù)在1%水平上顯著為正，系數(shù)為0.004 8，說明工業(yè)智能化會(huì)增加對(duì)高等技能勞動(dòng)力的需求，這與孫早和侯玉林（2019）［1］的結(jié)論一致。從模型（8）可以看出，工業(yè)智能化和高等技能勞動(dòng)力在1%的置信水平下對(duì)全要素生產(chǎn)率的系數(shù)均顯著為正，表明工業(yè)智能化可通過增加高等技能勞動(dòng)力的需求間接提高全要素生產(chǎn)率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量提升。具體而言，工業(yè)智能化水平每提升1 個(gè)單位，全要素生產(chǎn)率會(huì)直接增加0.012 0 個(gè)單位，同時(shí)會(huì)促使高等技能勞動(dòng)力的需求增加0.004 8 個(gè)單位，從而導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率間接增長(zhǎng)0.006 8（0.004 8×1.413 0），則直接效應(yīng)與中介效應(yīng)之和是0.018 8（0.012 0+0.006 8），中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為36.17%。模型（9）和模型（10）是以中等技能勞動(dòng)力為中介變量的估計(jì)結(jié)果。從模型（9）可以看出，工業(yè)智能化對(duì)中等技能勞動(dòng)力需求的估計(jì)參數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，系數(shù)為-0.005 0，表明工業(yè)智能化會(huì)逐步替代中等技能勞動(dòng)力。模型（10）中工業(yè)智能化對(duì)全要素生產(chǎn)率的估計(jì)參數(shù)為0.015 1 且通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)，表明工業(yè)智能化通過對(duì)中等技能勞動(dòng)力的替代會(huì)提升全要素生產(chǎn)率。其背后的原因是，現(xiàn)階段中國處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型調(diào)整時(shí)期，工業(yè)智能化會(huì)通過增加高等技能勞動(dòng)力的需求和減少中等技能勞動(dòng)力的需求逐步實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化，高技能人力資本的積累加快創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)，長(zhǎng)期有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的提升。對(duì)于模型（10）而言，在保持其他變量不變的情況下，工業(yè)智能化水平每提升1個(gè)單位，全要素生產(chǎn)率會(huì)直接增加0.015 1個(gè)單位，同時(shí)間接提升0.003 7個(gè)單位（0.005 0×0.736 0），中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為19.68%。模型（11）表明，我國的工業(yè)智能化推進(jìn)對(duì)低等技能勞動(dòng)力的需求并沒有影響。工業(yè)智能化對(duì)低等技能勞動(dòng)力的需求作用分為“替代效應(yīng)”和“創(chuàng)造效應(yīng)”，一方面，隨著工業(yè)智能化進(jìn)程的推進(jìn)，智能化設(shè)備將會(huì)取代低等技能勞動(dòng)力，降低對(duì)低等技能勞動(dòng)力的需求；另一方面，工業(yè)智能化在發(fā)展的進(jìn)程中，會(huì)衍生出新興產(chǎn)業(yè)、新型任務(wù)，增加低等技能勞動(dòng)力的崗位。我國正處于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整時(shí)期，工業(yè)智能化對(duì)低等技能勞動(dòng)力需求的“替代效應(yīng)”和“創(chuàng)造效應(yīng)”并不顯著。模型（12）顯示低等技能勞動(dòng)力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量沒有顯著影響，根據(jù)中介效應(yīng)可知，需要進(jìn)行Bootstrap 檢驗(yàn)，表4 的檢驗(yàn)結(jié)果表明并不顯著，說明低等技能勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)并不存在。綜上所述，工業(yè)智能化會(huì)造成我國勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)“單極極化”趨勢(shì)，這驗(yàn)證了H2，對(duì)工業(yè)智能化通過勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的分析驗(yàn)證了H3。

表4 勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)模型回歸結(jié)果

（三）穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)上述結(jié)論的穩(wěn)健性，本文嘗試兩種方式重新考察工業(yè)智能化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的影響，以此作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)：①為了驗(yàn)證工業(yè)智能化指標(biāo)的穩(wěn)健性，本文參照樊綱等（2011）［35］采用構(gòu)造市場(chǎng)化指數(shù)的方法，利用算術(shù)平均法構(gòu)建工業(yè)智能化指標(biāo)；②用隨機(jī)效應(yīng)計(jì)量模型進(jìn)行檢驗(yàn)，并控制時(shí)間效應(yīng)。以上兩種檢驗(yàn)結(jié)果見表5所列，經(jīng)兩種方式的穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，所得到的回歸結(jié)果與上文估計(jì)結(jié)果基本一致，表明本文的研究結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

工業(yè)智能化可能會(huì)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量存在互為因果關(guān)系而導(dǎo)致內(nèi)生性問題，為此，本文利用工業(yè)智能化指標(biāo)的滯后項(xiàng)作為工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，采用兩階段最小二乘法（2SLS）對(duì)模型重新估計(jì)。表6回歸結(jié)果顯示，核心解釋變量工業(yè)智能化（Int）的回歸系數(shù)與原文中的正負(fù)號(hào)一致，顯著性相似。因此，可以基本認(rèn)為本文得出的結(jié)論較為可信。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

續(xù)表5

表6 內(nèi)生性檢驗(yàn)（兩階段最小二乘法2SLS）

六、結(jié)論與政策建議

在新技術(shù)革命期間，需要加強(qiáng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和人工智能等智能化技術(shù)的深度融合，這是實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵途徑。本文通過理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)，考察了工業(yè)智能化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的深刻影響以及勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)。研究結(jié)果表明，工業(yè)智能化的發(fā)展顯著促進(jìn)了我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的提升。進(jìn)一步中介效應(yīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，工業(yè)智能化會(huì)通過增加高等技能勞動(dòng)力需求和替代中等技能勞動(dòng)力實(shí)現(xiàn)就業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化以提升經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。

根據(jù)研究得出的結(jié)論，本文提出如下政策建議：

（1）加強(qiáng)對(duì)工業(yè)智能化發(fā)展的支持，助推經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量提升。工業(yè)智能化的發(fā)展不僅需要營造良好的制度環(huán)境，也需要對(duì)相關(guān)配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)行完善。國家應(yīng)積極把握新一輪工業(yè)革命機(jī)遇實(shí)現(xiàn)工業(yè)化轉(zhuǎn)型，制定推進(jìn)工業(yè)智能化發(fā)展的各項(xiàng)政策措施，為工業(yè)智能化發(fā)展?fàn)I造良好的政策軟環(huán)境和提供強(qiáng)有力的政策支持。同時(shí)，政府要加大對(duì)信息技術(shù)等新型基礎(chǔ)設(shè)施的投資力度，補(bǔ)齊工業(yè)智能化發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施短板，提供強(qiáng)有力的硬件支持。

（2）加大教育科研投入和對(duì)勞動(dòng)者技能的培訓(xùn)力度，使我國勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸適應(yīng)工業(yè)智能化發(fā)展帶來的沖擊，助力經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。一方面，國家應(yīng)繼續(xù)加大高等教育和科研經(jīng)費(fèi)的投入力度，增加高等技能勞動(dòng)力供給，從“質(zhì)”和“量”兩方面提升我國勞動(dòng)力就業(yè)水平，滿足工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型對(duì)智能制造人才隊(duì)伍建設(shè)的需求；另一方面，應(yīng)對(duì)中等技能勞動(dòng)力的在崗、轉(zhuǎn)崗技能培訓(xùn)給予支持，增加教育和培訓(xùn)投入，加強(qiáng)中等技能勞動(dòng)力自身的技能儲(chǔ)備，推動(dòng)中等技能勞動(dòng)力逐步向高等技能勞動(dòng)力升級(jí)和轉(zhuǎn)移。

注 釋：

（1）2017年埃森哲發(fā)布的《人工智能:經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)力》，載https://www.accenture.com/cn-zh/insight-ai-artificial-intelligence-future-growth.