智能化發(fā)展對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響
——來自制造業(yè)上市公司的證據(jù)

溫湖煒，鐘啟明

(1.南昌大學(xué)中國中部經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究中心，江西 南昌 330031；2.南昌大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西 南昌 330031)

0 引言

全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革背景下，制造業(yè)與信息化、智能化融合發(fā)展是中國深化工業(yè)化進(jìn)程和推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要著力點(diǎn)。目前，中國制造業(yè)內(nèi)部的資源投入與生產(chǎn)率呈反向角力態(tài)勢(shì)，國際上面臨著發(fā)展中國家同類競(jìng)爭(zhēng)與發(fā)達(dá)國家再制造業(yè)化的 “雙向擠壓”[1-2]。國務(wù)院和黨中央結(jié)合制造業(yè)領(lǐng)域的國際競(jìng)爭(zhēng)新形勢(shì)和國內(nèi)發(fā)展客觀現(xiàn)實(shí)，確定了推動(dòng)智能制造發(fā)展的總體布局，明確要求推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。2018年12月，中央工作經(jīng)濟(jì)會(huì)議提出2019年重點(diǎn)工作之一是推動(dòng)先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深度融合，推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。近些年，美國、德國等發(fā)達(dá)工業(yè)國家先后提出 “工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”和 “工業(yè)化4.0”戰(zhàn)略計(jì)劃，旨在通過制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型搶占國際競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)。因此，推動(dòng)智能制造發(fā)展對(duì)于中國供給側(cè)改革、培育經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)制造業(yè)向中高端邁進(jìn)具有重要意義。

全要素生產(chǎn)率綜合考慮了企業(yè)生產(chǎn)過程中的技術(shù)水平、管理能力、資源配置效率等諸多因素，是衡量制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)效果和高質(zhì)量發(fā)展的代表性指標(biāo)[3]。黨的十九大報(bào)告明確指出， “中國經(jīng)濟(jì)已經(jīng)由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，必須堅(jiān)持以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，提高制造業(yè)全要素生產(chǎn)率?！睆?qiáng)調(diào)兩化融合或智能化發(fā)展對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要性也是科技管理領(lǐng)域的重要話題，但相關(guān)研究并未得出一致性結(jié)論。以往文獻(xiàn)普遍存在信息技術(shù)的生產(chǎn)率悖論困擾，針對(duì)索洛提出的 “計(jì)算機(jī)對(duì)生產(chǎn)率沒有作用”的 “索洛悖論”展開了深入探討。比如，Gordon[4]認(rèn)為機(jī)器人、人工智能、無人駕駛汽車等技術(shù)創(chuàng)新是對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率和運(yùn)營方式幾乎沒有影響的非市場(chǎng)效益。如何發(fā)揮信息技術(shù)應(yīng)用的生產(chǎn)率潛力，構(gòu)建破解生產(chǎn)率悖論的有效路徑成為了研究焦點(diǎn)[5]。作為制造業(yè)與新一代信息技術(shù)的深度融合模式，智能制造的實(shí)踐效果如何，能否成功達(dá)到助力企業(yè)生產(chǎn)率提升的目標(biāo)？通過何種機(jī)制影響全要素生產(chǎn)率，需要怎樣的保障機(jī)制支撐企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型？這些問題都亟待解答。

本文利用文本處理技術(shù)和企業(yè)年報(bào)測(cè)度中國制造業(yè)上市公司的智能化發(fā)展水平，考察智能化發(fā)展對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及其傳導(dǎo)機(jī)制。與既有的研究相比，本文有以下3個(gè)方面的貢獻(xiàn)：①研究數(shù)據(jù)上，區(qū)別于現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從地區(qū)或行業(yè)層面考察制造業(yè)智能化發(fā)展，首次從企業(yè)層面測(cè)度中國制造業(yè)的智能化發(fā)展水平。②研究視角上，將信息技術(shù)的生產(chǎn)率悖論研究拓展到考察制造業(yè)與新一代信息技術(shù)深度融合的生產(chǎn)率效應(yīng)，為相關(guān)理論發(fā)展提供實(shí)證依據(jù)。③研究?jī)?nèi)容上，考察智能化發(fā)展過程中產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)創(chuàng)新及其螺旋式發(fā)展的生產(chǎn)率效應(yīng)，并分析企業(yè)異質(zhì)性和《中國制造2025》實(shí)施的影響，為落實(shí)智能化發(fā)展推動(dòng)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提升提供決策參考。

1 文獻(xiàn)回顧與理論分析

1.1 文獻(xiàn)回顧

信息技術(shù)對(duì)于制造業(yè)發(fā)展的重要地位是產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域由來已久的話題。自索洛首次提出 “索洛悖論”以來，許多文獻(xiàn)就信息技術(shù)及其生產(chǎn)率效應(yīng)展開了廣泛討論，從生產(chǎn)率的時(shí)滯性和度量偏差等方面解釋信息技術(shù)的生產(chǎn)率悖論[6]。此外，不少文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)組織變革、人力資本和管理實(shí)踐、產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新等策略行為是破解索洛悖論的有效路徑[5,7]。近年來，許多文獻(xiàn)從兩化融合的視角來展開信息技術(shù)或智能化發(fā)展與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)系研究。一方面，針對(duì)以工業(yè)4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等為代表的新一代信息技術(shù)與制造業(yè)融合發(fā)展的全球趨勢(shì)，從美國、德國等發(fā)達(dá)國家再工業(yè)化的不同邏輯導(dǎo)向入手，探尋制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展的國際經(jīng)驗(yàn)[8-9]；另一方面，圍繞中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和《中國制造2025》目標(biāo)，剖析信息化與工業(yè)化的融合路徑和政策支撐[10-11]。

以智能制造為核心的新一代信息技術(shù)改變了現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，智能化轉(zhuǎn)型也已突破傳統(tǒng)信息技術(shù)、兩化融合的理論邏輯。針對(duì)產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展的研究方興未艾，相關(guān)文獻(xiàn)聚焦于智能制造對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響[12]與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)效應(yīng)[13]、工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口對(duì)制造業(yè)生產(chǎn)率的影響[14-15]等問題。這些研究主要從宏觀層面考察工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的影響，而對(duì)其微觀傳導(dǎo)機(jī)制的研究并不清晰。全要素生產(chǎn)率是轉(zhuǎn)型升級(jí)效果和高質(zhì)量發(fā)展的客觀衡量指標(biāo)，中國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型最終要落實(shí)到提升企業(yè)的生產(chǎn)率。

國內(nèi)外學(xué)者采用不同的研究方法、研究數(shù)據(jù)以及研究視角考察了兩化融合、智能制造對(duì)制造業(yè)發(fā)展的影響，得出了富有啟發(fā)性的結(jié)論。由于智能化發(fā)展的微觀數(shù)據(jù)難以獲取，這些研究往往從地區(qū)或行業(yè)層面考察，缺乏對(duì)企業(yè)層面智能化發(fā)展的理論模型和實(shí)證分析，尤其是缺乏對(duì)智能化發(fā)展的生產(chǎn)率效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)。此外，目前沒有智能化發(fā)展水平的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和統(tǒng)一的測(cè)度標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致其與生產(chǎn)率關(guān)系的實(shí)證結(jié)果可信度不足。本研究選用企業(yè)年報(bào)中反映智能化水平的文本詞頻數(shù)作為代理變量，在企業(yè)層面考察智能化發(fā)展對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響強(qiáng)度和內(nèi)在機(jī)制。

1.2 理論分析

智能制造是新一代信息技術(shù)與制造業(yè)發(fā)展的深度融合，《中國制造2025》則 “把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向”。遵循兩化融合的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，能夠理解智能制造對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營和生產(chǎn)率的潛在影響。在數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、人工智能等智能制造的新情境下，企業(yè)將數(shù)據(jù)這種新興生產(chǎn)要素與生產(chǎn)條件進(jìn)行重新組合并引入生產(chǎn)系統(tǒng)，形成人、機(jī)、物的生態(tài)閉環(huán)，通過以下3種途徑賦能制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和投入產(chǎn)出效率提升。①重構(gòu)人機(jī)邊界，將生產(chǎn)過程中的海量數(shù)據(jù)與專家經(jīng)驗(yàn)結(jié)合而實(shí)現(xiàn)智能決策，建立了由人類賦予機(jī)器智能、由機(jī)器即時(shí)完成復(fù)雜決策的智能工廠。②通過大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)架起全產(chǎn)業(yè)鏈的溝通平臺(tái)，將傳統(tǒng)生產(chǎn)流水線轉(zhuǎn)化為物聯(lián)網(wǎng)，通過從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)、銷售的數(shù)據(jù)互通，驅(qū)動(dòng)上下游企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素的精準(zhǔn)對(duì)接和產(chǎn)能共享。③為企業(yè)提供更為先進(jìn)的現(xiàn)代通信技術(shù)，通過精準(zhǔn)捕捉用戶需求而實(shí)現(xiàn)各種資源配置的快速而高效響應(yīng)[16]?？傊?，作為制造業(yè)與新一代信息技術(shù)的深度融合模式，智能制造一方面通過車間管理重構(gòu)而推動(dòng)企業(yè)組織變革，另一方面通過構(gòu)建逆向信息快速響應(yīng)的創(chuàng)新范式而推動(dòng)企業(yè)邁向附加值高的價(jià)值鏈環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)新一代信息技術(shù)的生產(chǎn)率效應(yīng)。因此，提出假設(shè)1：智能化發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率存在顯著的正向影響。

價(jià)值鏈?zhǔn)侵笧閷?shí)現(xiàn)產(chǎn)品或服務(wù)價(jià)值而連接研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、營銷和售后服務(wù)整個(gè)過程的企業(yè)間組織網(wǎng)絡(luò)，在 “價(jià)值鏈升級(jí)”思路引領(lǐng)下智能制造與 “產(chǎn)品+服務(wù)”創(chuàng)新環(huán)節(jié)的滲透融合，實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈升級(jí)，最終提升全要素生產(chǎn)率[17]。從價(jià)值鏈的微笑曲線看，企業(yè)可以通過改變價(jià)值鏈的嵌入方式，延伸上、中、下游的價(jià)值鏈實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品增值[18]。在產(chǎn)業(yè)鏈上游，企業(yè)主要基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)改進(jìn)研發(fā)、設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新。一方面，企業(yè)通過云計(jì)算采集用戶行為數(shù)據(jù)和產(chǎn)品的全生命周期數(shù)據(jù)，高效實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的迭代升級(jí)；另一方面，通過以智能設(shè)備為載體的物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)用戶、研發(fā)人員和產(chǎn)品之間的互聯(lián)互通，構(gòu)建逆向信息快速響應(yīng)的創(chuàng)新模式，將用戶需求實(shí)時(shí)反饋到研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，提升創(chuàng)新效率。在產(chǎn)業(yè)鏈中游，工業(yè)智能化主要通過制造車間管理重構(gòu)和推動(dòng)組織變革，從而提升企業(yè)的生產(chǎn)效率。在產(chǎn)業(yè)鏈下游，企業(yè)突破傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式、實(shí)現(xiàn)服務(wù)創(chuàng)新，由產(chǎn)品偏好的制造企業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)閷I(yè)化服務(wù)提供者。一方面，制造業(yè)服務(wù)化過程使得企業(yè)更多地開展個(gè)性化定制和在線支持服務(wù)，企業(yè)通過提供個(gè)性化服務(wù)或整體解決方案的方式增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力；另一方面，從產(chǎn)品全生命周期到價(jià)值鏈全過程，企業(yè)不斷剝離優(yōu)勢(shì)專業(yè)活動(dòng)成立獨(dú)立部門，面向相關(guān)行業(yè)提供專業(yè)化服務(wù)，延伸價(jià)值鏈深度和強(qiáng)化價(jià)值鏈地位。因此，提出假設(shè)2：智能制造在價(jià)值鏈中與產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新的深度融合實(shí)現(xiàn) “智創(chuàng)融合”，制造業(yè)企業(yè)可以改變價(jià)值鏈嵌入環(huán)節(jié)而提升全要素生產(chǎn)率。

2 計(jì)量模型與變量、數(shù)據(jù)說明

2.1 數(shù)據(jù)樣本

本文以2009—2018年滬深兩市的上市制造公司為研究樣本，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫和WIND數(shù)據(jù)庫，宏觀數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。本文按照以下原則對(duì)樣本進(jìn)行處理：①剔除ST類和退市企業(yè)；②剔除重要變量缺失的企業(yè)樣本；③對(duì)所有連續(xù)變量都在1%和99%分位上做縮尾處理，以避免離群值對(duì)樣本估計(jì)的影響。

2.2 模型設(shè)計(jì)與變量說明

影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的因素眾多，為了準(zhǔn)確衡量智能化發(fā)展對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的凈效應(yīng)，采用包含固定效應(yīng)的多元線性回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析，模型表示為：

lnTFPit=β0+β1Intelit+θControlit+

μind+λprov+τt+εit

(1)

式中，下標(biāo)i表示上市公司，t表示年度。lnTFP為全要素生產(chǎn)率指標(biāo)，Intel表示企業(yè)智能化水平，Control代表控制變量；μind、λprov、τt分別表示行業(yè)、省份和時(shí)間特征，εit表示隨機(jī)干擾項(xiàng)，并使用了行業(yè)層面上的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

智能制造主要通過價(jià)值鏈環(huán)節(jié)嵌入互動(dòng)進(jìn)而提高企業(yè)的投入產(chǎn)出效率。本文選取產(chǎn)品創(chuàng)新或服務(wù)創(chuàng)新與智能化水平的交互項(xiàng)作為自變量，考察企業(yè)智能化發(fā)展與研發(fā)設(shè)計(jì)和售后服務(wù)的交互融合的生產(chǎn)率效應(yīng)。將模型 (1)進(jìn)行拓展，可表示為：

lnTFPit=β0+β1Intelit+β2Innoit+β3Intelit×Innoit+θControlit+μind+λprov+τt+εit

(2)

式中，Inno表示企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)創(chuàng)新的代理變量，Inno×Intel代表智能制造嵌入價(jià)值鏈環(huán)節(jié)的代理變量，其他變量與模型 (1)中的變量含義一致。

(1)被解釋變量。模型的被解釋變量為全要素生產(chǎn)率 (lnTFP)。

借鑒黎文靖等[19]、錢雪松等[20]等相關(guān)研究，設(shè)計(jì)對(duì)數(shù)柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)來測(cè)度企業(yè)全要素生產(chǎn)率指標(biāo)，可表示為：

lnY=β0+β1lnKit+β2lnLit+β3lnMit+εit

式中，Y為營業(yè)收入，K為固定資產(chǎn)凈值，L為支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金，M為中間投入，借鑒袁堂軍[21]的做法，以 “營業(yè)成本加上各項(xiàng)期間費(fèi)用再減去本期折舊攤銷額以及勞動(dòng)報(bào)酬總額”測(cè)度。具體而言，將樣本進(jìn)行行業(yè)固定效應(yīng)回歸，以其殘差測(cè)度企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

(2)核心解釋變量。模型的核心解釋變量有以下3個(gè)。

企業(yè)智能化水平 (Intel)。由于企業(yè)智能發(fā)展水平的數(shù)據(jù)難以獲取，導(dǎo)致該領(lǐng)域的研究工作難以開展。然而，上市公司財(cái)報(bào)中某些詞匯出現(xiàn)的頻數(shù)在一定程度上代表了其戰(zhàn)略發(fā)展方向和業(yè)務(wù)經(jīng)營范圍[22]，本文采用文本處理技術(shù)，在企業(yè)年報(bào)中查詢有關(guān)智能化發(fā)展水平的文本詞頻數(shù)，以其對(duì)數(shù)值作為智能化水平的代理變量。

產(chǎn)品創(chuàng)新 (Product)。參考Arnold等[23]的研究，按企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新表現(xiàn)區(qū)分為體現(xiàn)創(chuàng)新質(zhì)量的突破式創(chuàng)新 (Radical)和體現(xiàn)創(chuàng)新數(shù)量的漸進(jìn)式創(chuàng)新 (Incre)，其中突破式創(chuàng)新使用發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)的對(duì)數(shù)值來衡量，漸進(jìn)式創(chuàng)新以實(shí)用新型專利和設(shè)計(jì)專利申請(qǐng)數(shù)之和的對(duì)數(shù)值衡量。為了考察智能制造的生產(chǎn)率效應(yīng)的傳導(dǎo)機(jī)制，在張峰等[24]研究的基礎(chǔ)上，利用各種產(chǎn)品創(chuàng)新類型與Intel的交互項(xiàng)作為解釋變量進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)。

服務(wù)創(chuàng)新 (Service)。借鑒Mathieu[25]、Eggert等[26]的研究，將制造企業(yè)提供的服務(wù)劃分為產(chǎn)品相關(guān)服務(wù) (SSP)和顧客相關(guān)服務(wù) (SSC)。其中，產(chǎn)品相關(guān)服務(wù)是指支持主營產(chǎn)品的安裝及使用的服務(wù)，典型的服務(wù)有產(chǎn)品安裝、維修保養(yǎng)和產(chǎn)品檢測(cè)等，主要通過增加產(chǎn)品銷量來獲取利潤(rùn)；顧客支持服務(wù)則是指支持顧客行為或運(yùn)營的服務(wù)，典型的服務(wù)有研究與開發(fā)、咨詢、培訓(xùn)和金融服務(wù)等，可以在傳統(tǒng)的產(chǎn)品收入之外創(chuàng)造服務(wù)性盈利。在Fang等[27]研究的基礎(chǔ)上，利用服務(wù)收入占主營業(yè)務(wù)收入的比例與Intel的交互項(xiàng)，作為機(jī)制檢驗(yàn)中服務(wù)創(chuàng)新的解釋變量。

(3)控制變量。參考企業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)研究，控制以下企業(yè)層面的變量：企業(yè)規(guī)模 (Size)、企業(yè)年齡的對(duì)數(shù) (Age)、企業(yè)價(jià)值 (TobinQ)、是否為國有 (SOE)、資產(chǎn)負(fù)債率 (Lev)、固定資產(chǎn)比率 (Fixs)、資產(chǎn)收益率 (ROA)、現(xiàn)金資產(chǎn)比率 (Cash)、人力資本 (HR)、以學(xué)歷是否在大專及以上衡量的董事長(zhǎng)或總經(jīng)理教育背景 (Edu)?？紤]到時(shí)間和行業(yè)的影響不容忽視，控制了年份、行業(yè)等層面的固定效應(yīng)。

2.3 描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量和控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。Intel為企業(yè)智能化發(fā)展水平的測(cè)度指標(biāo)，其最小值為0，最大值為4.511，標(biāo)準(zhǔn)差為1.198，說明不同企業(yè)的智能發(fā)展水平存在較大差異。lnTFP為全要素生產(chǎn)率指標(biāo)，其最小值為-2.256，最大值為1.811，表明中國制造業(yè)上市公司的生產(chǎn)率差異很大。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

為了驗(yàn)證全要素生產(chǎn)率和智能化水平等指標(biāo)的可靠性，企業(yè)全要素生產(chǎn)率的時(shí)間趨勢(shì)和智能化水平的核密度估計(jì)如圖1所示。由圖1可見，中國制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率持續(xù)走高，這一結(jié)果與黃群慧等的研究相一致[11]。從智能化水平的核密度估計(jì)圖中可以發(fā)現(xiàn)，相對(duì)分布曲線的波峰由0開始不斷右移，表明許多企業(yè)陸續(xù)開展智能制造且智能化水平持續(xù)提高，該趨勢(shì)與呂文晶等[18]的研究相同。與此同時(shí)，《中國制造2025》將智能制造確定為中國制造業(yè)發(fā)展的主攻方向。由圖1可見，2015年也正是智能化發(fā)展加速的重要節(jié)點(diǎn)，此后智能化水平較高企業(yè)的生產(chǎn)率增速明顯高于低智能化水平企業(yè)，直覺表明智能化發(fā)展可能與企業(yè)全要素生產(chǎn)率存在正向因果關(guān)系。

圖1 全要素生產(chǎn)率的時(shí)間趨勢(shì) (左圖)和智能化水平的核密度估計(jì) (右圖)

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 基準(zhǔn)結(jié)果分析

利用式 (1)得出智能化發(fā)展水平的生產(chǎn)率效應(yīng)?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果見表2中的 (1) (2)列?？梢园l(fā)現(xiàn)，Intel的系數(shù)在5%水平上都顯著為正，說明智能化轉(zhuǎn)型能夠推動(dòng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。此外，選用孫早等[12]構(gòu)建的地區(qū)工業(yè)智能化指數(shù)作為替代變量進(jìn)行回歸，結(jié)果見表2的 (3)列，Intel的系數(shù)在1%水平下依然顯著為正。以上分析說明，智能化發(fā)展水平與企業(yè)全要素生產(chǎn)率存在顯著正相關(guān)關(guān)系，即研究假說1成立。

為了識(shí)別智能化發(fā)展對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的因果效應(yīng)，本文選取以下工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘估計(jì)，解決可能存在的內(nèi)生性問題：①滯后一期的企業(yè)智能化水平；②各省寬帶端口數(shù)的對(duì)數(shù)。智能制造不可避免地受到各省網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的約束，而網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展較難受到單個(gè)企業(yè)的直接影響。工具變量回歸的第二階段估計(jì)結(jié)果見表2的 (4)～ (5)列?？梢钥闯觯谔蕹齼?nèi)生性影響后，Intel的系數(shù)都在1%水平下顯著大于0，驗(yàn)證了本文結(jié)果的穩(wěn)健性，說明智能化發(fā)展水平能夠顯著提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率，智能化發(fā)展的生產(chǎn)率悖論不成立。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

3.2 異質(zhì)性影響分析

如果智能化發(fā)展水平與企業(yè)全要素生產(chǎn)率存在因果效應(yīng)，應(yīng)該可以觀察到這一效應(yīng)會(huì)由于要素稟賦和轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī)的差異而表現(xiàn)出異質(zhì)性。本文從企業(yè)經(jīng)營狀態(tài)和勞動(dòng)要素的視角切入，分別按照企業(yè)人力資本、經(jīng)營狀況和要素密集程度劃分樣本，運(yùn)用分組回歸方法考察智能化轉(zhuǎn)型造成企業(yè)生產(chǎn)率改變的橫截面差異，探究智能化發(fā)展的生產(chǎn)率效應(yīng)的內(nèi)在機(jī)制，結(jié)果見表3。

伴隨著勞動(dòng)力成本不斷上升，工業(yè)機(jī)器人在中國制造業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域起著重要作用，部分學(xué)者對(duì)此展開討論[12]。通過在制造業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中人、設(shè)備、產(chǎn)品的高效互聯(lián)，工業(yè)機(jī)器替換人對(duì)不同人力資本稟賦和不同勞動(dòng)密集程度的行業(yè)產(chǎn)生異質(zhì)性影響。本文首先從人力資本視角考察智能化發(fā)展對(duì)生產(chǎn)率的異質(zhì)性影響，結(jié)果見表3的 (1) (2)列。針對(duì)不同人力資本水平的企業(yè)，Intel的系數(shù)在1%水平下顯著為正，同時(shí)人力資本稀缺企業(yè)的系數(shù)顯著地大于人力資本豐裕的企業(yè)。

隨著資源環(huán)境約束和人口紅利消失，中國制造業(yè)因投入大量生產(chǎn)要素而獲得的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)正逐漸喪失。在智能制造技術(shù)逐步擴(kuò)散的背景下，行業(yè)要素密集程度是否會(huì)影響智能化發(fā)展的生產(chǎn)率效應(yīng)？本文從要素密集程度視角切入進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，結(jié)果見表3的 (3) (4)列?？梢园l(fā)現(xiàn)，智能化水平系數(shù)均在1%的水平上顯著為正且勞動(dòng)密集型行業(yè)的系數(shù)更大，勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展的生產(chǎn)率效應(yīng)較強(qiáng)。劉斌等[1]的解釋是：勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中更接近終端消費(fèi)者，對(duì)企業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)與售后服務(wù)等優(yōu)質(zhì)服務(wù)要素投入的要求較高，而 “智創(chuàng)融合”賦予企業(yè)豐富的研發(fā)設(shè)計(jì)和營銷經(jīng)驗(yàn)等新型資源，為其突破價(jià)值鏈的低端鎖定極大賦能，提升企業(yè)的生產(chǎn)效率。

在新一輪信息技術(shù)變革和國際貿(mào)易摩擦加劇的浪潮下，國內(nèi)部分制造企業(yè)由于缺乏核心競(jìng)爭(zhēng)力，在日益激烈的國際競(jìng)爭(zhēng)中盈利能力逐漸下降甚至出現(xiàn)大量虧損。為檢驗(yàn)智能制造對(duì)不同經(jīng)營狀態(tài)企業(yè)的異質(zhì)性，依據(jù)盈利水平進(jìn)行分組檢驗(yàn)，結(jié)果見表3的 (5) (6)列。可以看出，Intel的系數(shù)在1%水平下均顯著為正，且經(jīng)營效益差企業(yè)的系數(shù)大于經(jīng)營效益好的企業(yè)，說明智能化發(fā)展對(duì)其生產(chǎn)率的提升作用相對(duì)更強(qiáng)。

表3 異質(zhì)性影響的估計(jì)結(jié)果

以上結(jié)果表明，與人力資本豐裕、資本使用密集、經(jīng)營效益好的企業(yè)相比，智能化發(fā)展對(duì)人力資本稀缺、勞動(dòng)使用密集、經(jīng)營效益差的企業(yè)的生產(chǎn)率效應(yīng)相對(duì)更強(qiáng)。該結(jié)論從要素稟賦視角可以得到解釋：智能化轉(zhuǎn)型為這些企業(yè)在生產(chǎn)和創(chuàng)新活動(dòng)提供了一種新的重要資源，智能制造技術(shù)對(duì)于技能人才和資本等要素稟賦相對(duì)稀缺的企業(yè)邊際效應(yīng)尤為顯著。以上結(jié)果還表明，智能制造技術(shù)替換低端要素、助力企業(yè)脫困的機(jī)制確實(shí)存在，本文的研究結(jié)論為中國制造企業(yè)通過智能化轉(zhuǎn)型提高生產(chǎn)率、實(shí)現(xiàn) “換道超車”愿景提供了證據(jù)支持。

3.3 價(jià)值鏈環(huán)節(jié)嵌入影響分析

智能制造嵌入價(jià)值鏈上下游的生產(chǎn)率效應(yīng)見表4。首先，無論是以產(chǎn)品創(chuàng)新還是服務(wù)創(chuàng)新為調(diào)節(jié)變量，交互項(xiàng)Inno×Intel的系數(shù)均為正，且大部分系數(shù)的T值都大于1，很大概率說明智能化發(fā)展通過價(jià)值鏈嵌入路徑提升企業(yè)生產(chǎn)率。其次，在加入企業(yè)創(chuàng)新指標(biāo)與智能化水平的交互項(xiàng)后，Intel的系數(shù)明顯下降，說明價(jià)值鏈嵌入創(chuàng)新在智能化發(fā)展與全要素生產(chǎn)率之間存在正向調(diào)節(jié)作用。最后，價(jià)值鏈下游嵌入服務(wù)創(chuàng)新的系數(shù)較大且與顧客相關(guān)服務(wù)創(chuàng)新的交互項(xiàng)系數(shù)顯著，說明制造業(yè)企業(yè)主要通過智能制造與服務(wù)創(chuàng)新的深度融合而向價(jià)值鏈下游升級(jí)，從而提升全要素生產(chǎn)率。

觀察表4的列 (2) (3)系數(shù)發(fā)現(xiàn)，突破式創(chuàng)新的調(diào)節(jié)效應(yīng)大于漸進(jìn)式創(chuàng)新，說明 “智創(chuàng)融合”的生產(chǎn)率效應(yīng)更多地通過突破式創(chuàng)新效應(yīng)而非漸進(jìn)式創(chuàng)新。突破式創(chuàng)新是對(duì)已有知識(shí)、技術(shù)和產(chǎn)品的顛覆式變革[28]，是對(duì)未來市場(chǎng)的前瞻式反應(yīng)，對(duì)以全要素生產(chǎn)率為代表的企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展質(zhì)量有著持續(xù)影響。相反，漸進(jìn)式創(chuàng)新強(qiáng)調(diào)對(duì)已有知識(shí)或技術(shù)的改進(jìn)升級(jí)和對(duì)市場(chǎng)現(xiàn)狀的反應(yīng)，主要作用于企業(yè)短期的穩(wěn)健發(fā)展，缺乏提升生產(chǎn)效率的長(zhǎng)遠(yuǎn)動(dòng)力。從列 (5) (6)可以看出，顧客相關(guān)服務(wù)創(chuàng)新的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)意義上顯著，說明在服務(wù)創(chuàng)新的路徑中，顧客相關(guān)服務(wù)在智能化發(fā)展和生產(chǎn)率之間的調(diào)節(jié)作用更為突出。事實(shí)上，目前全球生產(chǎn)實(shí)踐中制造業(yè)企業(yè)趨向于通過提供附加值更高的顧客支持服務(wù)建立穩(wěn)定的客戶關(guān)系，以尋求向價(jià)值鏈下游升級(jí)，幫助實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)流的改善。

表4 價(jià)值鏈環(huán)節(jié)嵌入影響的估計(jì)結(jié)果

與產(chǎn)品創(chuàng)新相比，服務(wù)創(chuàng)新的調(diào)節(jié)效應(yīng)更大且存在顯著的統(tǒng)計(jì)意義。這表明較之傳統(tǒng)的產(chǎn)品邏輯，基于服務(wù)邏輯的服務(wù)創(chuàng)新更能適應(yīng)新消費(fèi)時(shí)代的顧客需求，從而達(dá)到提升全要素生產(chǎn)率的目標(biāo)。此外，在加入交互項(xiàng)后，Intel的估計(jì)系數(shù)均明顯下降。本文證實(shí)了價(jià)值鏈升級(jí)視角下 “智創(chuàng)融合”影響制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率的作用機(jī)制，即智能化發(fā)展與產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新的深度融合，促使向價(jià)值鏈兩端升級(jí)而增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

3.4 擴(kuò)展性分析

為了更加深入地理解智能制造的經(jīng)濟(jì)功能，本文將從螺旋效應(yīng)、場(chǎng)景測(cè)試和產(chǎn)業(yè)政策干預(yù)的視角進(jìn)一步考察智能化發(fā)展提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制。

(1)螺旋效應(yīng)：智能化發(fā)展與企業(yè)創(chuàng)新的螺旋式提升。智能制造能夠通過向價(jià)值鏈兩端升級(jí)而實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)的目標(biāo)，那么智能化轉(zhuǎn)型是否與企業(yè)創(chuàng)新存在互動(dòng)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)智能化和價(jià)值鏈升級(jí)的螺旋式發(fā)展，從而獲得生產(chǎn)率的持續(xù)提升？表5的列 (1) (2)報(bào)告了企業(yè)創(chuàng)新與智能化發(fā)展的互動(dòng)影響，可以發(fā)現(xiàn)智能化發(fā)展正向推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新，反之企業(yè)創(chuàng)新也對(duì)智能化發(fā)展存在顯著的正向影響，說明企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型與價(jià)值鏈升級(jí)存在螺旋效應(yīng)而共同推動(dòng)生產(chǎn)率提升。

(2)場(chǎng)景測(cè)試：經(jīng)營危機(jī)沖擊下的企業(yè)全要素生產(chǎn)率。如果本文假說為真，當(dāng)企業(yè)處于不利環(huán)境時(shí)，其智能化發(fā)展的經(jīng)濟(jì)效果應(yīng)該更加明顯。因?yàn)閷?duì)于身處困境的企業(yè)而言，通常面臨經(jīng)營業(yè)績(jī)的壓力，而智能制造為其提供了一條改善績(jī)效的路徑，企業(yè)可以尋求智能化轉(zhuǎn)型擺脫經(jīng)營困境和提高生產(chǎn)率。為了驗(yàn)證這一猜想，本文根據(jù)資產(chǎn)收益率是否低于行業(yè)平均水平構(gòu)建企業(yè)經(jīng)營危機(jī)虛擬變量Crisis，并引入交互項(xiàng)Intel×Crisis，表5的列 (3)為檢驗(yàn)結(jié)果。該交乘項(xiàng)的系數(shù)顯著為正，說明智能制造有助于提高經(jīng)營危機(jī)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，再次驗(yàn)證了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

(3)產(chǎn)業(yè)政策干預(yù)：《中國制造2025》與智能制造發(fā)展的協(xié)作推進(jìn)。在《中國制造2025》中，智能制造被明確為制造業(yè)發(fā)展的主攻方向，產(chǎn)業(yè)政策干預(yù)對(duì)智能化發(fā)展造成較大沖擊。本文將《中國制造2025》政策出臺(tái)作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，考察其對(duì)于制造企業(yè)的干預(yù)效果。為了檢驗(yàn)政策沖擊是否導(dǎo)致企業(yè)智能化發(fā)展環(huán)境發(fā)生了顯著變化，本文設(shè)置時(shí)間虛擬變量dt，若年份處于2015年及以后，則dt=1，否則dt=0；同時(shí)引入交互項(xiàng)Intel×dt。表5的列 (4)顯示，《中國制造2025》出臺(tái)后，智能化發(fā)展的系數(shù)不再顯著為正，說明產(chǎn)業(yè)政策干預(yù)降低了企業(yè)智能設(shè)施投資的效益，削弱了其生產(chǎn)率效應(yīng)。此外，使用省份智能化水平與dt的交乘項(xiàng)作為Intel×dt的替代變量，回歸結(jié)果見列 (5)，系數(shù)顯著大于零，說明《中國制造2025》的出臺(tái)促進(jìn)了智能制造技術(shù)擴(kuò)散和區(qū)域數(shù)字資源整合，激發(fā)了公共智能設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)智能化發(fā)展對(duì)生產(chǎn)率的倍增效應(yīng)。此外，本文還將智能化水平高的企業(yè)設(shè)置為處理組，并引入處理組與政策干預(yù)的交互項(xiàng)du×dt，構(gòu)建雙重差分模型，結(jié)果見表5的列 (6)。結(jié)果表明，交互項(xiàng)du×dt的系數(shù)顯著為正，以《中國制造2025》為代表事件的智能制造顯著提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

表5 擴(kuò)展分析結(jié)果

4 結(jié)論與政策啟示

在全球制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局趨緊和國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度放緩的背景下，促進(jìn)新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合成為實(shí)現(xiàn)中國經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效、高質(zhì)量發(fā)展的經(jīng)濟(jì)工作重點(diǎn)。本文利用文本處理技術(shù)測(cè)算中國制造業(yè)上市公司的智能化發(fā)展水平，實(shí)證考察智能制造的生產(chǎn)率效應(yīng)，主要得出以下結(jié)論。

(1)智能化發(fā)展對(duì)中國制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著的正向作用，在考慮了內(nèi)生性可能導(dǎo)致的估計(jì)偏誤后，該結(jié)果依然穩(wěn)健，說明制造業(yè)與新一代信息技術(shù)的深度融合模式能夠構(gòu)建破除信息技術(shù)生產(chǎn)率悖論的有效路徑。

(2)由于企業(yè)要素稟賦和轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī)的差異，智能化發(fā)展的生產(chǎn)率效應(yīng)存在異質(zhì)性，相較于要素稟賦相對(duì)豐裕的企業(yè)，智能制造技術(shù)對(duì)于技能人才和資本等要素稟賦相對(duì)稀缺的企業(yè)作用效果尤為顯著，智能制造是幫助企業(yè)脫困的重要手段。

(3)智能制造通過價(jià)值鏈環(huán)節(jié)嵌入互動(dòng)，與 “產(chǎn)品+服務(wù)”融合創(chuàng)新以及螺旋式發(fā)展，向附加值較高的價(jià)值鏈微笑曲線兩端攀升，進(jìn)而促進(jìn)制造企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展與全要素生產(chǎn)率提升。

(4)《中國制造2025》一方面降低了微觀企業(yè)智能設(shè)施投資的效益，另一方面促進(jìn)了智能制造技術(shù)的擴(kuò)散和工業(yè)大數(shù)據(jù)資源的互聯(lián)互通，激發(fā)了公共智能設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。

本文的研究結(jié)論具有較強(qiáng)的政策含義。針對(duì)制造業(yè)領(lǐng)域國際競(jìng)爭(zhēng)新形勢(shì)和國內(nèi)發(fā)展訴求，中國必須深入貫徹十九大關(guān)于推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的戰(zhàn)略部署，把制造業(yè)與新一代信息技術(shù)的深度融合作為主線，全面賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。具體地，從以下4個(gè)方面著手。

(1)落實(shí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快推動(dòng)智能裝備升級(jí)改造，實(shí)施智能制造示范政策和數(shù)字制造普及工程，鼓勵(lì)信息系統(tǒng)與生產(chǎn)設(shè)備的互聯(lián)互通及工業(yè)大數(shù)據(jù)的廣泛共享，為處于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)和經(jīng)營困境的企業(yè)調(diào)整賽道、動(dòng)能轉(zhuǎn)換提供充足助力。

(2)圍繞人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵共性重大技術(shù)和行業(yè)重點(diǎn)需求，開展智能制造產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新，重點(diǎn)推進(jìn)行業(yè)基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，并促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新成果產(chǎn)業(yè)化，同時(shí)支持先進(jìn)制造業(yè)企業(yè)提供技術(shù)咨詢、知識(shí)產(chǎn)權(quán)分析等研發(fā)咨詢類專業(yè)化服務(wù)，加快技術(shù)轉(zhuǎn)移和應(yīng)用推廣。

(3)制造業(yè)應(yīng)當(dāng)擺脫 “產(chǎn)品偏好”、更加注重 “產(chǎn)品+服務(wù)”在價(jià)值鏈中的演進(jìn)和趨勢(shì)發(fā)展，強(qiáng)調(diào)推進(jìn)制造業(yè)品質(zhì)革命和服務(wù)型制造，通過智能化轉(zhuǎn)型與 “產(chǎn)品+服務(wù)”融合創(chuàng)新的螺旋發(fā)展擺脫價(jià)值鏈低端鎖定，實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈攀升。

(4)適時(shí)調(diào)整政策實(shí)施方式，優(yōu)化政策工具組合，減少從對(duì)特定產(chǎn)業(yè)的財(cái)政補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠，將政策的資源配置導(dǎo)向轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苤圃彀l(fā)展提供更多的共性技術(shù)研發(fā)和技術(shù)擴(kuò)散服務(wù)，加快公共數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施體系建設(shè)。