智能制造與全球價(jià)值鏈分工地位
——機(jī)理分析與實(shí)證檢驗(yàn)

彭 剛，林旭東，翟銘陽(yáng)

（西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院，四川 成都611130）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

我國(guó)目前已經(jīng)是世界第一制造大國(guó)，2019 年制造業(yè)在全球產(chǎn)業(yè)鏈中的占比接近30%。但是，我國(guó)制造業(yè)也面臨著低端產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩、高端產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能不足的尷尬局面，粗放型、高能耗、高污染等特點(diǎn)使我國(guó)制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力水平與“世界工廠”的地位并不匹配。更為嚴(yán)峻的是，近年來(lái)全球貿(mào)易摩擦和貿(mào)易保護(hù)主義“抬頭”，在一定程度上削弱了我國(guó)相對(duì)完整的產(chǎn)業(yè)鏈帶來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，我國(guó)制造業(yè)在未來(lái)甚至可能面臨來(lái)自發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家的雙重夾擊（高柏和朱蘭，2020）[1]。因此，加快我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，由制造業(yè)大國(guó)向制造業(yè)強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)，是實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。當(dāng)前，在大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新興數(shù)字技術(shù)迅猛發(fā)展的背景之下，智能制造能夠有效實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制和大批量生產(chǎn)的融合，大幅提升服務(wù)水平，延展工業(yè)生產(chǎn)的價(jià)值鏈條，并推動(dòng)產(chǎn)業(yè)形態(tài)從生產(chǎn)型制造向服務(wù)型制造轉(zhuǎn)變（盧陽(yáng)光等，2019）[2]，發(fā)展智能制造已然成為我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的主要選擇。

智能制造在制造業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中強(qiáng)調(diào)運(yùn)用新一代信息通信技術(shù)，將人工智能應(yīng)用于生產(chǎn)運(yùn)作系統(tǒng)中，使其能夠自感知、自決策和自執(zhí)行（李廉水等，2019）[3]。通過(guò)感知、人機(jī)交互、決策、執(zhí)行和反饋，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造以及企業(yè)管理與服務(wù)的智能化，是信息技術(shù)與制造技術(shù)的深度融合與集成（張曙，2014）[4]。近年來(lái)，我國(guó)政府十分重視制造業(yè)智能化的轉(zhuǎn)型升級(jí)，接連出臺(tái)了《中國(guó)制造2025》《關(guān)于深化制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》《2016 年智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目推薦的通知》《關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》《關(guān)于加快推進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的意見(jiàn)》等系列文件，積極布局并完善智能制造生態(tài)體系建設(shè)，將其作為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的主攻方向。那么，智能制造能否改善全球價(jià)值鏈分工地位，我國(guó)大力發(fā)展智能制造是否有助于從當(dāng)前低端價(jià)值鏈分工地位中突圍，就成為一個(gè)十分關(guān)鍵的問(wèn)題。

制造業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主體行業(yè)，一直以來(lái)其全球價(jià)值鏈（簡(jiǎn)稱(chēng)GVC）分工地位備受學(xué)術(shù)界關(guān)注，研究成果較為豐富。全球價(jià)值鏈在本質(zhì)上是根據(jù)國(guó)家和地區(qū)要素稟賦優(yōu)勢(shì)的不同對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行配置，從而形成的國(guó)際生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)（戴翔和張為付，2017）[5]，因此要素稟賦在GVC 地位提升中具有重大作用。大量研究表明，制造業(yè)整體的GVC 分工地位與要素稟賦及其結(jié)構(gòu)密切相關(guān)（黎峰，2015；Choi et al.，2015）[6，7]。技術(shù)因素對(duì)GVC 分工地位也具有影響，增加研發(fā)投入、提升技術(shù)密集度能夠提升GVC分工地位（Fang et al.，2015）[8]。人力資本對(duì)提高出口技術(shù)復(fù)雜度具有顯著的促進(jìn)作用（鄭展鵬和王洋東，2017）[9]，但更有利于促進(jìn)資本技術(shù)密集型行業(yè)全球價(jià)值鏈地位的提升（耿曄強(qiáng)和白力芳，2019）[10]。我國(guó)出口產(chǎn)品技術(shù)水平的推動(dòng)因素逐漸從非熟練勞動(dòng)力轉(zhuǎn)變?yōu)槭炀殑趧?dòng)力，其對(duì)出口復(fù)雜度較高的產(chǎn)品影響較大（黃永明和張文潔，2012）[11]。制度質(zhì)量（Feenstra et al.，2013）[12]、金融發(fā)展水平（呂越和羅偉等，2016）[13]、制造業(yè)服務(wù)化（劉斌等，2016）[14]和外商直接投資（Amendolagine et al.，2019）[15]等因素均會(huì)對(duì)制造業(yè)GVC 分工地位產(chǎn)生影響。

學(xué)術(shù)界目前探討較多的是人工智能或智能制造對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響。人工智能對(duì)總體勞動(dòng)力需求的影響具有不確定性（Brynjolfsson et al.，2018）[16]，對(duì)勞動(dòng)收入份額的影響方向也是不確定的（Sachs and Kotlikoff，2013；郭凱明，2019）[17，18]。探討人工智能對(duì)上述經(jīng)濟(jì)變量的影響，需要充分考慮資本和勞動(dòng)的替代彈性，不同行業(yè)其影響會(huì)存在較大的異質(zhì)性。人工智能對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)也會(huì)產(chǎn)生巨大影響，且對(duì)高中和初中勞動(dòng)力的替代作用較為明顯（孫早和侯玉琳，2019）[19]。此外，以工業(yè)機(jī)器人運(yùn)用為標(biāo)志的智能制造還能夠提升全要素生產(chǎn)率（Graetz and Michaels，2018）[20]，促進(jìn)企業(yè)回報(bào)率和利潤(rùn)的提升（Ren et al.，2018）[21]。

目前關(guān)于智能制造對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的影響主要集中于機(jī)理探討或案例分析，大部分研究都認(rèn)為智能制造有利于全球價(jià)值鏈分工地位的改善。易開(kāi)剛和孫漪（2014）[22]討論了智能制造對(duì)民營(yíng)企業(yè)制造“低端鎖定”困境的突破機(jī)制及突破路徑，認(rèn)為智能制造所具備的特征能打破價(jià)值鏈“低端鎖定”的本質(zhì)，改變“低端鎖定”的成因，從而提升民營(yíng)企業(yè)制造質(zhì)量。呂文晶等（2019）[23]以案例研究方式剖析了海爾COSMOPlat 的智能制造模式與全球價(jià)值鏈具體的升級(jí)路徑，發(fā)現(xiàn)智能制造是中國(guó)制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)全球價(jià)值鏈升級(jí)的有效途徑。李廉水等（2019）[3]認(rèn)為，基礎(chǔ)層面的制造業(yè)企業(yè)為尋求轉(zhuǎn)型升級(jí)而對(duì)各環(huán)節(jié)進(jìn)行智能化投入，進(jìn)而引發(fā)制造業(yè)企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，國(guó)家則會(huì)從宏觀層面通過(guò)政策激勵(lì)和限制等手段，對(duì)制造業(yè)進(jìn)行引導(dǎo)和服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)制造業(yè)價(jià)值鏈的攀升。更多關(guān)于智能制造的研究，主要討論了其對(duì)技術(shù)能力（史永樂(lè)和嚴(yán)良，2019）[24]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)（郭凱明，2019）[18]、勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)（孫早和侯玉琳，2019）[19]、制造業(yè)服務(wù)化水平（鄧洲，2018）[25]等因素的影響，從而間接對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位產(chǎn)生作用。

從已有相關(guān)研究文獻(xiàn)來(lái)看：其一，探討智能制造對(duì)于全球價(jià)值鏈分工地位的影響，在我國(guó)當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)背景下具備很強(qiáng)的理論和現(xiàn)實(shí)意義；其二，目前已有研究主要為理論或案例分析，缺乏實(shí)證類(lèi)研究，無(wú)法量化具體影響的大??；其三，由于研究難度較大，已有研究更多的是在單一層級(jí)視角下進(jìn)行探究，缺乏將研究對(duì)象整體與結(jié)構(gòu)相結(jié)合的系統(tǒng)性分析。為厘清上述問(wèn)題，本文將利用我國(guó)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)數(shù)據(jù)，通過(guò)相應(yīng)計(jì)量方法深入系統(tǒng)地探究智能制造對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的影響，以此對(duì)我國(guó)智能制造的推進(jìn)和全球價(jià)值鏈分工地位的改變提供一定的理論參考。

二、機(jī)理分析與研究假設(shè)

智能制造作為一種新的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)形態(tài)，目前專(zhuān)門(mén)探討其對(duì)全球價(jià)值鏈影響的文獻(xiàn)并不多，相互影響的機(jī)理尚不清晰。但是，歸結(jié)起來(lái)，智能制造至少可以通過(guò)四種路徑來(lái)影響全球價(jià)值鏈的分工地位。

第一，勞動(dòng)力的人力資本路徑。智能制造被視作一種實(shí)現(xiàn)自動(dòng)生產(chǎn)的新技術(shù)（Acemoglu and Restrepo，2018）[26]，其對(duì)勞動(dòng)密集型生產(chǎn)方式的替代具有很強(qiáng)的偏向性（郭凱明，2019）[18]。一般情形下，企業(yè)發(fā)展智能制造可以提高技術(shù)密集度，能夠促使勞動(dòng)力通過(guò)再學(xué)習(xí)向技能型勞動(dòng)力轉(zhuǎn)變，并加劇先進(jìn)設(shè)備對(duì)低技能勞動(dòng)者的替代效應(yīng)，對(duì)高技能勞動(dòng)者就業(yè)存在正向影響（韓民春等，2020）[27]，從而推動(dòng)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。孫早和侯玉琳（2019）[19]在研究智能化對(duì)不同教育程度勞動(dòng)者的替代作用時(shí)，發(fā)現(xiàn)工業(yè)智能化將促使先進(jìn)設(shè)備替代初中和高中學(xué)歷勞動(dòng)力，并增加對(duì)高、低教育程度勞動(dòng)力的需求，導(dǎo)致中國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)整體上呈現(xiàn)出兩極化特征。盡管會(huì)出現(xiàn)兩極化情形，但智能制造對(duì)勞動(dòng)力人力資本的影響總體上應(yīng)該是正向的，而人力資本是影響全球價(jià)值鏈分工地位的重要因素（耿曄強(qiáng)和白力芳，2019）[10]。

第二，資本和技術(shù)路徑。智能制造尤其是工業(yè)機(jī)器人、信息系統(tǒng)的大量應(yīng)用，在一定程度上可以視為企業(yè)的智能物質(zhì)資本投入（孫早和侯玉琳，2019）[19]。與此同時(shí)，智能制造與許多數(shù)字化技術(shù)密切相關(guān)，其也被認(rèn)為是企業(yè)改善生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)的技術(shù)投入。由于智能制造可以節(jié)約企業(yè)人力成本，提升經(jīng)營(yíng)績(jī)效，因此能夠加快資本累積的速度，實(shí)現(xiàn)從勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)到資本和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)的躍升（董桂才，2016）[28]。資本與技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)的出口復(fù)雜度要高于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)（李小平等，2015）[29]，從而能夠推進(jìn)我國(guó)出口產(chǎn)品技術(shù)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，提升制造業(yè)GVC分工地位。

第三，服務(wù)化路徑。借助于現(xiàn)代信息技術(shù)和智能設(shè)備，企業(yè)可以根據(jù)消費(fèi)者的需求從單純的產(chǎn)品制造商向服務(wù)提供者轉(zhuǎn)變，促進(jìn)制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型，增強(qiáng)制造業(yè)的質(zhì)量控制能力（鄧洲，2018）[25]，這有助于加速制造業(yè)的服務(wù)化進(jìn)程，并通過(guò)提升出口產(chǎn)品質(zhì)量、增強(qiáng)技術(shù)復(fù)雜度、增加貿(mào)易附加值，提升企業(yè)在價(jià)值鏈體系中的分工地位，實(shí)現(xiàn)對(duì)制造業(yè)價(jià)值鏈的重塑（史永樂(lè)和嚴(yán)良，2019）[24]。

第四，全要素生產(chǎn)率路徑。全要素生產(chǎn)率對(duì)企業(yè)全球價(jià)值鏈參與水平的提升具有顯著影響（呂越等，2017）[30]。人工智能本質(zhì)上也是一種技術(shù)，其擁有模仿大腦工作的能力，使得機(jī)器不僅能夠像過(guò)去一樣進(jìn)行重復(fù)性的簡(jiǎn)單勞動(dòng)，還能夠扮演更多復(fù)雜的社會(huì)角色，而技術(shù)進(jìn)步有利于生產(chǎn)效率的提升（閆雪凌等，2020）[31]。由此，人工智能在替代勞動(dòng)力的同時(shí)，也能顯著提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，繼而提高全球價(jià)值鏈的參與水平（呂越等，2020）[32]。

假設(shè)1：總體來(lái)看，發(fā)展智能制造會(huì)顯著促進(jìn)制造業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位的提高。

智能制造對(duì)于全球價(jià)值鏈分工地位的影響大小和方向，在不同技術(shù)密集程度的行業(yè)可能表現(xiàn)出明顯的異質(zhì)性。低技術(shù)行業(yè)相對(duì)更少運(yùn)用工業(yè)機(jī)器人（Lehn，2019），更多的機(jī)器人使用主要集中于中等技術(shù)行業(yè)中。這是因?yàn)?，高技術(shù)行業(yè)的崗位不容易被計(jì)算機(jī)所替代，而中等技能行業(yè)主要從事結(jié)構(gòu)化程度更高的常規(guī)任務(wù)，與機(jī)器人所執(zhí)行的任務(wù)形成相互替代的關(guān)系，更容易受到新技術(shù)的沖擊（閆雪凌等，2020）[31]。智能化對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響也具有明顯差異，工業(yè)智能化會(huì)減少對(duì)高中和初中教育程度勞動(dòng)力的就業(yè)需求，增加對(duì)大學(xué)專(zhuān)科及以上和小學(xué)及以下勞動(dòng)力的就業(yè)需求，出現(xiàn)所謂的兩極化現(xiàn)象（孫早和侯玉琳，2019）[19]?？傮w來(lái)看，智能制造對(duì)技術(shù)密集型行業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位的影響，會(huì)小于勞動(dòng)密集型行業(yè)，這與呂越等（2020）[32]的結(jié)果有所不同。智能制造的實(shí)現(xiàn)需要人機(jī)互聯(lián)、機(jī)機(jī)互聯(lián)，這種無(wú)縫對(duì)接能夠充分實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的信息交流與分析，實(shí)現(xiàn)資源整合和規(guī)模效應(yīng)（李永紅和王晟，2017）。此外，信息還通過(guò)企業(yè)集群向市場(chǎng)滲透，形成規(guī)模效應(yīng)，提高經(jīng)營(yíng)效益（柳洲，2015）?？梢?jiàn)，智能化水平的不斷提高會(huì)形成規(guī)模效應(yīng)，從而使得高智能化水平行業(yè)中智能制造對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的影響大于低智能化水平行業(yè)。

假設(shè)2：在技術(shù)密集型行業(yè)，智能制造對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的影響會(huì)小于非技術(shù)密集型行業(yè)。

假設(shè)3：在高智能化水平行業(yè)，智能制造對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的影響會(huì)大于低智能化水平行業(yè)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

在Acemoglu 和Restrepo（2019）[26]研究的基礎(chǔ)上，本文對(duì)面板模型進(jìn)行選擇與檢驗(yàn)。傳統(tǒng)Hausman統(tǒng)計(jì)量為負(fù)值，檢驗(yàn)失效，故進(jìn)一步采用修正的Hausman 檢驗(yàn)，得出修正的Hausman 統(tǒng)計(jì)量為28.59，對(duì)應(yīng)p 值為0.000 1，因此拒絕原假設(shè)，選擇固定效應(yīng)模型。綜上，本文構(gòu)建了計(jì)量模型（1），來(lái)實(shí)證檢驗(yàn)我國(guó)智能制造對(duì)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位的影響。

其中，i代表行業(yè)，t代表年份，gvcisit表示第i行業(yè)第t年的全球價(jià)值鏈分工地位，rbtsit表示第i行業(yè)第t年的工業(yè)機(jī)器人存量，∑controlit表示其他控制變量。此外，本文用σi代表行業(yè)固定效應(yīng)，用λt代表年份固定效應(yīng)，εit代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（二）變量選擇

1.被解釋變量：制造業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位（gvcis）。目前，度量全球價(jià)值鏈分工地位主要有兩種方法：一是利用價(jià)值鏈后向參與度和前向參與度來(lái)構(gòu)建分工地位指標(biāo)；二是利用出口國(guó)內(nèi)和國(guó)外所得份額構(gòu)建GVC 地位指數(shù)。兩種方法各有優(yōu)劣，但考慮到利用世界投入產(chǎn)出表（WIOD）數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)參與度進(jìn)行測(cè)算，需要重新考慮不同行業(yè)分類(lèi)的對(duì)應(yīng)問(wèn)題，且只能得到2014 年及之前的結(jié)果，因此，這里借鑒楊仁發(fā)和李娜娜（2018）的做法，以GVC 地位指數(shù)測(cè)算中國(guó)制造業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位。

其中，gvcit表示i行業(yè)第t年全球價(jià)值鏈地位；IVit表示i行業(yè)第t年出口中間附加值，也就是由進(jìn)口國(guó)加工再出口至第三國(guó)的價(jià)值增加值部分；FVit表示i行業(yè)第t年出口中的國(guó)外附加值；Eit表示i行業(yè)第t年總出口?？紤]到模型中被解釋變量取對(duì)數(shù)時(shí)有意義，這里將gvcit加1 得到gvcisit來(lái)表征i行業(yè)第t年全球價(jià)值鏈分工地位。lngvcisit越大代表i行業(yè)第t年所處的全球價(jià)值鏈分工地位越高。

2.核心解釋變量：智能制造水平（rbts）。度量智能化水平包括單指標(biāo)和多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)兩種方法。由于行業(yè)層面的數(shù)據(jù)受限，多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法難以實(shí)施。因此，選擇目前最能代表智能制造水平的變量，即工業(yè)機(jī)器人存量進(jìn)行刻畫(huà)。IFR 提供的代表中國(guó)制造業(yè)各行業(yè)工業(yè)機(jī)器人使用情況的變量有兩個(gè)，一是某行業(yè)某年工業(yè)機(jī)器人新安裝數(shù)量，二是某行業(yè)某年工業(yè)機(jī)器人的存量。這里采用lnrbts（工業(yè)機(jī)器人年度存量的對(duì)數(shù)值）來(lái)衡量智能制造水平，需要注意的是，由于rbts變量中有部分?jǐn)?shù)據(jù)取值為零，所以此處采用rbts+1 之后再取對(duì)數(shù)得到lnrbts。后文將考慮在模型中使用lnrbtn（工業(yè)機(jī)器人年度新安裝量的對(duì)數(shù)值）替代lnrbts，作為智能制造水平的衡量指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，lnrbtn的處理方式與lnrbts保持一致。

3. 其他控制變量。借鑒黎峰（2015）[6]、Choi 等（2015）[7]、Fang 等（2015）[8]、Amendolagine 等（2019）[15]、閆雪凌等（2020）[31]的研究，本文考慮加入以下控制變量：（1）外商直接投資（lnfdi），采用各行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)的外商資本（結(jié)果取自然對(duì)數(shù)）衡量；（2）行業(yè)規(guī)模（lnsc），采用各行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值除以制造業(yè)行業(yè)總產(chǎn)值（結(jié)果取自然對(duì)數(shù)）衡量；（3）行業(yè)出口依存度（lneo），采用各行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)的出口額除以各行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值（結(jié)果取自然對(duì)數(shù)）衡量；（4）盈利能力（lnprof），考慮到部分行業(yè)在部分年份出現(xiàn)負(fù)利潤(rùn)，采用各行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)的利潤(rùn)總額的絕對(duì)值（取自然對(duì)數(shù)）再乘以相應(yīng)利潤(rùn)總額的符號(hào)系數(shù)表示；（5） 研發(fā)投入比率（lnrd），采用各行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)的科研內(nèi)部支出除以銷(xiāo)售收入（取其自然對(duì)數(shù)）衡量，考慮到研發(fā)投入對(duì)GVC 影響的滯后效應(yīng)，取上一期研發(fā)投入比率作為本期實(shí)際的研發(fā)投入比率。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

被解釋變量（gvcis）是根據(jù)2018 年12 月OECDWTO 聯(lián)合發(fā)布的附加值貿(mào)易（TiVA）數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)計(jì)算所得，核心解釋變量（rbts）是根據(jù)IFR 提供的中國(guó)制造業(yè)分行業(yè)工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)整理得到，其他控制變量根據(jù)《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技年鑒》整理得到。由于上述三類(lèi)變量數(shù)據(jù)來(lái)源不同，并且它們對(duì)于制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)不相同，經(jīng)過(guò)詳細(xì)比較ISIC Rev 4.0 和GB/T 4754—2017 的具體內(nèi)容，最后把本文的研究行業(yè)確定為13 個(gè)行業(yè)。TiVA 數(shù)據(jù)庫(kù)提供的中國(guó)制造業(yè)分行業(yè)數(shù)據(jù)區(qū)間為2005—2015 年，IFR 提供的中國(guó)制造業(yè)分行業(yè)工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)區(qū)間為1993—2018 年，2006 年以前絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)值均為零。考慮到數(shù)據(jù)的可得性和有效性，本文研究的時(shí)間區(qū)間確定為2006—2015 年。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（續(xù)表1）

四、計(jì)量結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

在僅控制行業(yè)固定效應(yīng)和同時(shí)控制行業(yè)、年份效應(yīng)兩種情況下，對(duì)基準(zhǔn)回歸模型（1）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，可分別得到相應(yīng)的回歸結(jié)果，具體見(jiàn)表2 和表3。同時(shí)，在控制兩種固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，逐步引入控制變量，以觀測(cè)回歸結(jié)果是否會(huì)產(chǎn)生較大變動(dòng)。

表2 僅控制行業(yè)固定效應(yīng)的回歸結(jié)果

表2 中列（1）至列（6）結(jié)果顯示，在僅控制行業(yè)固定效應(yīng)時(shí)，核心解釋變量lnrbts的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為正，與本文前面的假設(shè)1 相符。表3列（1）至列（6）結(jié)果顯示，在同時(shí)控制行業(yè)和年份固定效應(yīng)后，核心解釋變量lnrbts的估計(jì)系數(shù)均在5%的水平上顯著為正，與假設(shè)1 相符?；貧w結(jié)果反映出，智能制造水平能夠顯著提高我國(guó)制造業(yè)分行業(yè)的全球價(jià)值鏈分工地位，研究假設(shè)1 得證。

表3 同時(shí)控制行業(yè)固定效應(yīng)與年份效應(yīng)的回歸結(jié)果

（續(xù)表3）

控制變量方面，在控制行業(yè)固定效應(yīng)的情況下，盈利能力的影響系數(shù)顯著為正，但在同時(shí)控制行業(yè)和年份固定效應(yīng)時(shí)，并無(wú)統(tǒng)計(jì)顯著性。外商直接投資與全球價(jià)值鏈分工地位在兩種情況下均顯著正相關(guān)，表明外商直接投資能夠通過(guò)引進(jìn)技術(shù)，改善現(xiàn)有的技術(shù)水平，從而提高出口產(chǎn)品質(zhì)量，增加出口附加值，提升制造業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位，這與楊仁發(fā)和李娜娜（2018）、李怡和李平（2018）的結(jié)論相似。研發(fā)投入比率與全球價(jià)值鏈分工地位顯著正相關(guān)，研發(fā)投入比率的提高會(huì)帶來(lái)新的中間產(chǎn)品，這些中間產(chǎn)品會(huì)被用到最終產(chǎn)品部門(mén)，從而提升制造業(yè)全球價(jià)值鏈的分工地位，這與余海燕和沈桂龍（2020）的研究結(jié)論相似。這些均說(shuō)明，自主研發(fā)能明顯擴(kuò)大國(guó)際貿(mào)易增值，從而提升全球價(jià)值鏈分工地位。

（二）內(nèi)生性處理

上述結(jié)果雖然能夠在一定程度上證實(shí)智能制造水平對(duì)我國(guó)制造業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位具有顯著的促進(jìn)效應(yīng)，但囿于變量的可得性，仍然可能存在遺漏變量等情況而導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題。如果存在內(nèi)生性，那么意味著基準(zhǔn)回歸的基本假定被破壞，所得結(jié)論的可靠性將大打折扣。為此，這里嘗試借助工具變量方法解決潛在的內(nèi)生性問(wèn)題。

借鑒Acemoglu 和Restrepo（2017）[26]、閆雪凌等（2020）[31]的思路，采用美國(guó)同行業(yè)工業(yè)機(jī)器人存量AMrbts作為我國(guó)工業(yè)機(jī)器人存量的工具變量，相關(guān)結(jié)果如表4 所示。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，AMrbts變量能夠通過(guò)相應(yīng)檢驗(yàn)，在引入工具變量后，智能制造水平對(duì)我國(guó)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的全球價(jià)值鏈分工地位依然存在顯著的促進(jìn)作用，這在一定程度上說(shuō)明前述實(shí)證結(jié)果是可靠的。

表4 工具變量的回歸結(jié)果

注：同表2

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

基準(zhǔn)回歸結(jié)果中采用逐步引入控制變量的方式進(jìn)行了多次回歸，回歸結(jié)果均證明了智能制造水平對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的提升有明顯的促進(jìn)效果。為了再次加強(qiáng)研究結(jié)果的穩(wěn)健性，分別采用分行業(yè)工業(yè)機(jī)器人新安裝量lnrbtn和分行業(yè)工業(yè)機(jī)器人增加量lnrbta作為智能制造水平的替代變量，在控制行業(yè)固定效應(yīng)以及同時(shí)控制行業(yè)和年份固定效應(yīng)的情況下進(jìn)行回歸，具體結(jié)果見(jiàn)表5 和表6。表5 和表6 中，列（1）和列（2）顯示，無(wú)論是僅控制行業(yè)固定效應(yīng)，還是同時(shí)控制行業(yè)和年份固定效應(yīng)，核心解釋變量（lnrbtn或者lnrbta）的系數(shù)均在5%的水平上顯著為正。上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果反映出智能制造水平可以顯著提高我國(guó)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的全球價(jià)值鏈分工地位，與前面所得到的結(jié)論基本上是一致的。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果（一）

（續(xù)表5）

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果（二）

五、異質(zhì)性和影響機(jī)理檢驗(yàn)

（一）異質(zhì)性檢驗(yàn)與分析

1.行業(yè)技術(shù)含量差異分析。工業(yè)機(jī)器人是人工智能應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的重要組成部分，也是智能制造水平的典型代表。智能制造水平對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的影響是否會(huì)在不同技術(shù)含量的行業(yè)存在差異？本文根據(jù)閆雪凌等（2020）[31]的分類(lèi)方法將樣本分為兩組，即技術(shù)密集型行業(yè)和非技術(shù)密集型行業(yè)，然后分別進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表7。在列（2）中核心解釋變量在10%的水平上顯著為正，在列（1）中核心解釋變量統(tǒng)計(jì)上不顯著。上述事實(shí)說(shuō)明，在非技術(shù)密集型行業(yè)，智能制造水平的提升能夠促進(jìn)我國(guó)制造業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位的提高，但在技術(shù)密集型行業(yè)，這種影響關(guān)系并不顯著，可能意味著智能制造水平目前并不會(huì)對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位產(chǎn)生影響。上述實(shí)證結(jié)果在一定程度上能夠證實(shí)前面的假設(shè)2，即在非技術(shù)密集型行業(yè)中智能制造水平對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的影響會(huì)大于技術(shù)密集型行業(yè)。

表7 區(qū)分行業(yè)技術(shù)含量的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

2.行業(yè)工業(yè)機(jī)器人使用差異分析。根據(jù)工業(yè)機(jī)器人年度存量我們將樣本分為兩組，即低使用密度行業(yè)和高使用密度行業(yè)。從分類(lèi)結(jié)果可以看出，我國(guó)制造業(yè)中工業(yè)機(jī)器人使用密度高的行業(yè)有交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、電子和電氣設(shè)備制造業(yè)、橡膠和塑料制品業(yè)，特別是交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)以及電子和電氣設(shè)備制造業(yè)，同時(shí)屬于技術(shù)密集型行業(yè)。工業(yè)機(jī)器人的大量使用容易形成規(guī)模效應(yīng)，使得增值貿(mào)易增加，能夠帶動(dòng)行業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位的上升。交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、電子和電氣設(shè)備制造業(yè)在2006—2015 年間平均全球價(jià)值鏈分工地位處于洼地位置，原因在于，這兩個(gè)行業(yè)中自主高新技術(shù)目前還牢牢掌握在他國(guó)，這些行業(yè)獲取的貿(mào)易增值更多地來(lái)源于全球價(jià)值鏈微笑曲線中的凹點(diǎn)——組裝生產(chǎn)。

表8 的回歸結(jié)果顯示，核心變量在5%的水平上顯著為正，表明智能制造水平的提升，能夠同時(shí)促進(jìn)低使用密度行業(yè)和高使用密度行業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位的提升，但對(duì)高使用密度行業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位的促進(jìn)作用更強(qiáng)，研究假設(shè)3 得證。這也從側(cè)面證明了智能制造水平的提升會(huì)產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的促進(jìn)作用更強(qiáng)。同時(shí)，研發(fā)投入比率在1%的水平上顯著為正，表明加大研發(fā)力度對(duì)行業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位的提高具有重要作用。

表8 區(qū)分行業(yè)工業(yè)機(jī)器人使用密度的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

（二）影響機(jī)理檢驗(yàn)與分析

在理論機(jī)制分析中，智能制造可能會(huì)通過(guò)多條傳導(dǎo)路徑來(lái)影響制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的全球價(jià)值鏈分工地位，這里嘗試檢驗(yàn)勞動(dòng)力人力資本、服務(wù)化水平和全要素生產(chǎn)率三條影響路徑的有效性。

1.勞動(dòng)力人力資本的間接影響。為檢驗(yàn)勞動(dòng)力人力資本對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的間接影響，本文加入人力資本比率（lnhcr）構(gòu)建間接影響回歸模型。

其中，lnhcr代表人力資本比率，這里為制造業(yè)各行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)中，研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量除以對(duì)應(yīng)行業(yè)年度平均從業(yè)人員總計(jì)的法定工作時(shí)間，總計(jì)的法定工作時(shí)間為全年天數(shù)減去法定休息日天數(shù)的結(jié)果再乘以每天法定工作時(shí)間（按8 小時(shí)計(jì)算）。

具體檢驗(yàn)結(jié)果如表9 所示。從列（1）可以看出，智能制造水平對(duì)人力資本結(jié)構(gòu)的影響在1%的水平上顯著為正，表明智能制造水平顯著優(yōu)化了行業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)。同時(shí)根據(jù)表8 中列（2）的結(jié)果，人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的影響在接近5%的水平上顯著為正，說(shuō)明人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化顯著促進(jìn)了全球價(jià)值鏈分工地位的提升，而且此處的影響系數(shù)較基準(zhǔn)模型偏小一些，符合間接影響途徑的邏輯。

表9 勞動(dòng)力人力資本間接影響的檢驗(yàn)結(jié)果

2.服務(wù)化水平的間接影響。為了檢驗(yàn)服務(wù)化水平對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的間接影響，加入服務(wù)化水平（lnservice）構(gòu)建間接影響模型。

其中，lnservice代表制造業(yè)行業(yè)服務(wù)化水平，本文借鑒劉斌等（2016）[14]的做法，采用完全消耗系數(shù)bij表示。

間接影響的檢驗(yàn)結(jié)果如表10 所示。從列（1）可以看出，智能制造水平對(duì)服務(wù)化水平的影響在5%的水平上顯著為正，表明智能制造水平顯著優(yōu)化了行業(yè)服務(wù)化水平。同時(shí)根據(jù)表9 中列（2）的結(jié)果，行業(yè)服務(wù)化水平對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的影響在5%的水平上顯著為正，說(shuō)明行業(yè)服務(wù)化水平的提高顯著促進(jìn)了全球價(jià)值鏈分工地位的提升，而且此處的影響系數(shù)較基準(zhǔn)模型偏小一些，符合間接影響途徑的邏輯。

表10 服務(wù)化水平間接影響的檢驗(yàn)結(jié)果

3.全要素生產(chǎn)率的間接影響。為了檢驗(yàn)全要素生產(chǎn)率對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的間接影響，加入全要素生產(chǎn)率（lntfp）構(gòu)建間接影響模型。

其中，lntfp代表制造業(yè)各行業(yè)全要素生產(chǎn)率。參考柴志賢（2013）的思路，利用測(cè)算得到的不考慮環(huán)境約束的各行業(yè)傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行刻畫(huà)，具體檢驗(yàn)結(jié)果如表11 所示。根據(jù)表11 列（1）可知，智能制造水平對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響在5%的水平上顯著為正，表明智能制造水平顯著提高了行業(yè)全要素生產(chǎn)率。同時(shí)根據(jù)表11 列（2）的結(jié)果，行業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的影響在5%的水平上顯著為正，說(shuō)明行業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高顯著促進(jìn)了全球價(jià)值鏈分工地位的提升，而且此處的影響系數(shù)較基準(zhǔn)模型偏小一些，也符合間接影響途徑的邏輯。

表11 全要素生產(chǎn)率間接影響的檢驗(yàn)結(jié)果

六、結(jié)論與啟示

近年來(lái)，大力發(fā)展智能制造已經(jīng)成為我國(guó)突破制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)瓶頸的重要手段，全面客觀地評(píng)估智能制造對(duì)制造業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位的影響具有重要作用。本文通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行全面梳理，并在歸納影響機(jī)理的基礎(chǔ)上，提出了待檢驗(yàn)的理論假說(shuō)。在詳細(xì)對(duì)比ISIC Rev 4.0、GB/T 4754—2017、TiVA和IFR 中制造業(yè)行業(yè)細(xì)分的情況下，匹配出了用于本文研究的13 個(gè)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)。進(jìn)一步，利用我國(guó)2006—2015 年制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，考察了智能制造對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的影響。實(shí)證結(jié)果表明，智能制造對(duì)提升我國(guó)制造業(yè)分行業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位具有顯著的促進(jìn)作用，在進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)和引入工具變量后，所得結(jié)論沒(méi)有發(fā)生變化。異質(zhì)性分析結(jié)果顯示，智能制造對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的促進(jìn)作用，在非技術(shù)密集型行業(yè)中作用顯著，但在技術(shù)密集型行業(yè)不顯著。同時(shí)，在工業(yè)機(jī)器人低使用密度行業(yè)和高使用密度行業(yè)作用均較為顯著，但在高使用密度行業(yè)中作用相對(duì)更大。此外，實(shí)證結(jié)果還顯示，智能制造可以通過(guò)勞動(dòng)力人力資本、服務(wù)化水平和全要素生產(chǎn)率三個(gè)途徑對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位產(chǎn)生影響。

本文所得研究結(jié)論對(duì)如何發(fā)展智能制造以提升制造業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位，具有一定的啟示意義。

第一，要堅(jiān)持推進(jìn)智能制造這一大方向不變，充分發(fā)揮其對(duì)制造業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位的有效提升作用，促使我國(guó)由制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變?？傮w而言，智能制造水平對(duì)提升制造業(yè)細(xì)分行業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位的正向作用十分顯著。一直以來(lái)，我國(guó)制造業(yè)大而不強(qiáng)，競(jìng)爭(zhēng)力并不突出，“中國(guó)制造”更多地是充當(dāng)了“中國(guó)組裝”或“中國(guó)加工”，制造業(yè)出口難以獲得高附加值。發(fā)展智能制造雖然會(huì)引起機(jī)器人對(duì)就業(yè)崗位的替代效應(yīng)，但同時(shí)也會(huì)對(duì)勞動(dòng)力人力資本結(jié)構(gòu)、服務(wù)化水平和全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極效果。發(fā)展智能制造為我國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和向制造業(yè)強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)提供了一條可行路徑。

第二，不同性質(zhì)的行業(yè)在借助智能制造來(lái)提升全球價(jià)值鏈分工地位時(shí)要有所區(qū)別。在非技術(shù)密集型行業(yè)中，發(fā)展智能制造更加能夠通過(guò)勞動(dòng)力人力資本結(jié)構(gòu)、服務(wù)化水平和全要素生產(chǎn)率等途徑，提升行業(yè)的全球價(jià)值鏈分工地位。目前我國(guó)智能制造尚處于起步階段，能夠帶來(lái)一定的規(guī)模效應(yīng)，因而在高使用密度行業(yè)中智能制造對(duì)全球價(jià)值鏈分工地位的作用較低使用密度行業(yè)要大，當(dāng)然從遠(yuǎn)期看，這種行業(yè)層面的規(guī)模效應(yīng)會(huì)隨著智能化水平的上升而逐步下降。因此，從全球價(jià)值鏈分工地位來(lái)看，現(xiàn)階段在政策層面應(yīng)當(dāng)優(yōu)先支持非技術(shù)密集型行業(yè)和高使用密度行業(yè)中有條件的企業(yè)開(kāi)展智能化建設(shè)與升級(jí)改造。

第三，貿(mào)易爭(zhēng)端、逆全球化疊加疫情影響，推進(jìn)了智能化的發(fā)展，增強(qiáng)了制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)前，貿(mào)易保護(hù)主義盛行，美國(guó)和日本均提出了制造業(yè)回流戰(zhàn)略，其中一個(gè)關(guān)鍵性的條件就在于機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景更加廣泛，智能制造下企業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的需求將大大減少。加之我國(guó)逐步步入老齡化社會(huì)，勞動(dòng)力成本優(yōu)勢(shì)和比較優(yōu)勢(shì)將慢慢喪失，有一些制造業(yè)確實(shí)已經(jīng)流向了越南等國(guó)家。我國(guó)未來(lái)制造業(yè)面臨的貿(mào)易環(huán)境勢(shì)必更加殘酷，因而必須未雨綢繆、早做打算，通過(guò)逐步推進(jìn)和發(fā)展智能制造來(lái)強(qiáng)化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，只有這樣，才能在世界市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中把握主動(dòng)權(quán)。