中國(guó)工業(yè)智能化如何重塑制造業(yè)企業(yè)分布格局

王 輝，董直慶

引言

近年來(lái)，在逆全球化與新冠肺炎疫情沖擊下，以智能制造為核心的再工業(yè)化成為世界主要國(guó)家擺脫經(jīng)濟(jì)低迷、重振實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要戰(zhàn)略手段。但我國(guó)制造業(yè)面臨諸多挑戰(zhàn)：一是發(fā)達(dá)國(guó)家依靠智能生產(chǎn)設(shè)備的高效生產(chǎn)能力彌補(bǔ)了相對(duì)高額的勞動(dòng)生產(chǎn)成本，誘發(fā)大量制造業(yè)尤其是高端制造業(yè)“回流”；二是一些新興制造大國(guó)則憑借比當(dāng)下中國(guó)更具人力成本優(yōu)勢(shì)，“截流”發(fā)達(dá)國(guó)家外遷的制造業(yè)；三是中國(guó)工業(yè)產(chǎn)品制造的勞動(dòng)成本逐漸上浮，尤其在老齡化背景下，人口紅利逐漸消失，中國(guó)自身中低端制造業(yè)“流出”。為擺脫制造業(yè)發(fā)展困境，我國(guó)以智能化和數(shù)字化技術(shù)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)提質(zhì)增效和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)和高質(zhì)量發(fā)展。2015 年以來(lái)，我國(guó)政府已出臺(tái)多項(xiàng)政策扶持制造業(yè)企業(yè)智能化改造和智能技術(shù)研發(fā)與推廣，旨在通過(guò)工業(yè)智能化實(shí)現(xiàn)中國(guó)高端制造。然而，地區(qū)內(nèi)企業(yè)智能化改造必然改變企業(yè)利潤(rùn)分配結(jié)構(gòu)，“機(jī)器替人”也會(huì)引致多余勞動(dòng)力跨地區(qū)轉(zhuǎn)移，進(jìn)而對(duì)制造業(yè)企業(yè)分布產(chǎn)生影響。

傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)分布始于赤松要的雁行理論。Akamatsu K.A.,“Historical Pattern of Economic Growth in Developing Countries”,in,1962,Vol.1,No.1,pp.3-25.自改革開(kāi)放之后，中國(guó)東部沿海迅速崛起的經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了高昂的地價(jià)、物價(jià)與人力成本，東部沿海產(chǎn)業(yè)尤其是勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)不斷向成本更低的中西部轉(zhuǎn)移，中國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)“雁陣式”轉(zhuǎn)移特征明顯。自21世紀(jì)初期，“互聯(lián)網(wǎng)+”、高速鐵路以及人工智能等智能化生產(chǎn)改造，從流程監(jiān)管、運(yùn)輸成本以及生產(chǎn)成本等方面打破了原有生產(chǎn)體系的流程監(jiān)管限制、區(qū)域限制，并極大地提高了生產(chǎn)率，降低了勞動(dòng)力生產(chǎn)成本?，F(xiàn)代智能生產(chǎn)體系正在重構(gòu)新的行業(yè)時(shí)空分布格局。工業(yè)智能化的應(yīng)用會(huì)形成新生產(chǎn)方式與合作模式，所推動(dòng)的知識(shí)經(jīng)濟(jì)在產(chǎn)業(yè)分布上有別于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)。因此，能夠預(yù)測(cè)工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)分布演變的凈影響，并提前建立產(chǎn)業(yè)調(diào)節(jié)策略和產(chǎn)業(yè)新格局體系，對(duì)防止可能由結(jié)構(gòu)性、技術(shù)性產(chǎn)業(yè)分布變更引發(fā)的經(jīng)濟(jì)減速尤為關(guān)鍵。但目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于智能生產(chǎn)改造的空間分布格局研究相當(dāng)匱乏。工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)時(shí)空分布的影響如何？不同類型制造業(yè)企業(yè)對(duì)工業(yè)智能化沖擊的敏感度如何？如何實(shí)現(xiàn)由傳統(tǒng)生產(chǎn)制造向智能生產(chǎn)改造的平穩(wěn)轉(zhuǎn)變都是當(dāng)下值得關(guān)注的問(wèn)題。為此，本文以工業(yè)智能化重構(gòu)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)布局為出發(fā)點(diǎn)，利用“天眼查”企業(yè)信息查詢系統(tǒng)構(gòu)建中國(guó)制造業(yè)企業(yè)分布數(shù)據(jù)庫(kù)，基于中國(guó)2009—2017 年地區(qū)面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)中國(guó)工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)企業(yè)分布的影響及其依賴條件，并就此提出促進(jìn)工業(yè)智能化改造和制造業(yè)企業(yè)合理分布的政策建議。

一、文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有關(guān)于工業(yè)智能化影響產(chǎn)業(yè)分布的研究更多地從產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)分布的視角展開(kāi)。Frey 和Osborne（2017）通過(guò)對(duì)美國(guó)市場(chǎng)不同類型職業(yè)的研究，指出智能生產(chǎn)技術(shù)對(duì)不同產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)分布存在兩種作用，即生產(chǎn)率效應(yīng)和破壞效應(yīng)，生產(chǎn)率效應(yīng)將推動(dòng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)張，加速產(chǎn)業(yè)向本行業(yè)集聚，破壞效應(yīng)則擠出本產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)分布。Frey C.B.,Osborne M.A.,“The Future of Employment:How Susceptible are Jobs to Computerization”,in,2017,Vol.114,No.1,pp.254-280.但我們需要明確的是，生產(chǎn)技術(shù)革新雖然以機(jī)器換人的方式擠出本行業(yè)勞動(dòng)，但是在產(chǎn)業(yè)鏈上不同制造行業(yè)存在關(guān)聯(lián)，產(chǎn)業(yè)鏈中每個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的變動(dòng)都會(huì)影響整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈條的變化，也會(huì)影響產(chǎn)業(yè)及其他關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。智能生產(chǎn)技術(shù)革新引致的生產(chǎn)率效應(yīng)以及溢出效應(yīng)在產(chǎn)業(yè)鏈中的轉(zhuǎn)移與擴(kuò)散會(huì)造成產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度的差異，智能數(shù)字技術(shù)變革的崗位創(chuàng)造效應(yīng)也會(huì)進(jìn)一步催生更多新的業(yè)態(tài)，進(jìn)而重構(gòu)產(chǎn)業(yè)布局。王林輝等（2019）擴(kuò)展了Acemoglu 和Restrepo（2018）的自動(dòng)化模型，數(shù)理演繹人工智能等智能化生產(chǎn)模式對(duì)行業(yè)勞動(dòng)分布的影響，并進(jìn)一步結(jié)合中國(guó)2002—2015 年行業(yè)面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)智能化的行業(yè)就業(yè)分布效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)智能化生產(chǎn)方式的崗位更迭以及生產(chǎn)率效應(yīng)皆有利于勞動(dòng)向本行業(yè)集聚，且智能化生產(chǎn)的技術(shù)溢出以及競(jìng)合機(jī)制對(duì)上下游行業(yè)產(chǎn)生擠出和崗位創(chuàng)造效應(yīng)。即智能化生產(chǎn)模式變革引發(fā)的生產(chǎn)率效應(yīng)、競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)等將重構(gòu)行業(yè)間勞動(dòng)分布格局。蔡嘯和王林輝（2019）在Acemoglu 和Restrepo（2018）任務(wù)模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建內(nèi)生人工智能技術(shù)的一般均衡模型，數(shù)理演繹人工智能等智能生產(chǎn)技術(shù)的就業(yè)分布效應(yīng)，進(jìn)一步采用中國(guó)制造業(yè)2005—2016 年面板數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證，人工智能等智能生產(chǎn)技術(shù)對(duì)行業(yè)就業(yè)呈現(xiàn)顯著的正向補(bǔ)償效應(yīng)，即其不僅沒(méi)有擠出行業(yè)就業(yè)，反而對(duì)其表現(xiàn)出正向擴(kuò)張效應(yīng)，加速勞動(dòng)向本行業(yè)集聚。同時(shí)，勞動(dòng)力成本往往是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的主要?jiǎng)恿?。?yán)立剛和曾小明（2020）從人力資本的視角探究中國(guó)東部與中西部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的障礙，其認(rèn)為人力資本是產(chǎn)業(yè)空間布局的決定因素，人力資本分布差異會(huì)引致不同類型的區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局，研究發(fā)現(xiàn)人力資本主要集中于東部地區(qū)，東中西部間存在較大差距，因此產(chǎn)業(yè)偏向于集中在人力資本集聚的東部而非中西部地區(qū)。從人力資本這一角度而言，智能生產(chǎn)技術(shù)革新將在我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過(guò)程中起著舉足輕重的作用。伴隨智能生產(chǎn)技術(shù)的革新，中國(guó)各行業(yè)技能人才格局將進(jìn)行重新布局，行業(yè)及地區(qū)技術(shù)適宜度變化會(huì)引發(fā)產(chǎn)業(yè)空間轉(zhuǎn)移。Acemoglu 和Restrepo（2019）提出，人工智能等物化型技術(shù)進(jìn)步通過(guò)對(duì)制造業(yè)進(jìn)行智能生產(chǎn)變革，以相對(duì)價(jià)格較低的設(shè)備資本替代價(jià)格較高的勞動(dòng)執(zhí)行生產(chǎn)任務(wù)，不僅節(jié)約了成本，智能生產(chǎn)革新還提高了企業(yè)生產(chǎn)率，成本節(jié)約與生產(chǎn)效率提升形成規(guī)模效應(yīng)，提高了智能化革新行業(yè)的規(guī)模，且規(guī)模溢出進(jìn)一步增加了相關(guān)行業(yè)的勞動(dòng)就業(yè)，通過(guò)成本效應(yīng)和生產(chǎn)率效應(yīng)重構(gòu)行業(yè)就業(yè)分布。工業(yè)智能技術(shù)可以有效提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和行業(yè)利潤(rùn)，但不同行業(yè)對(duì)智能技術(shù)的吸收能力不同，致使智能技術(shù)對(duì)不同行業(yè)生產(chǎn)率提升幅度不同，引發(fā)不同行業(yè)利潤(rùn)占比改變，進(jìn)而導(dǎo)致勞動(dòng)力需求結(jié)構(gòu)變動(dòng)并促使勞動(dòng)力在行業(yè)間流動(dòng)，從而重構(gòu)產(chǎn)業(yè)布局。

亦有部分研究從地區(qū)及行業(yè)層面展開(kāi)探究，重點(diǎn)研究工業(yè)智能化引致的勞動(dòng)就業(yè)在地區(qū)以及行業(yè)層面的分布變遷。人工智能技術(shù)正通過(guò)非對(duì)等提高地區(qū)間勞動(dòng)就業(yè)需求和勞動(dòng)力報(bào)酬，引發(fā)勞動(dòng)力跨行業(yè)與跨地區(qū)非對(duì)稱流動(dòng)，出現(xiàn)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)朝高梯度地區(qū)或行業(yè)的逆向轉(zhuǎn)移模式。魏下海等（2020）基于IFR 機(jī)器人安裝數(shù)據(jù)以及中國(guó)勞動(dòng)力動(dòng)態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)探究機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)區(qū)域分布的作用，結(jié)果發(fā)現(xiàn)地區(qū)機(jī)器人使用程度提高并不一定擠出流動(dòng)勞動(dòng)力，機(jī)器人引致的生產(chǎn)效率提升反而吸引更多流動(dòng)勞動(dòng)力進(jìn)入該地區(qū)。區(qū)別于以勞動(dòng)就業(yè)衡量行業(yè)分布的探究，F(xiàn)ord（2015）認(rèn)為，發(fā)達(dá)國(guó)家自動(dòng)化技術(shù)引致的生產(chǎn)效率提升，降低了單位產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，發(fā)達(dá)國(guó)家制造業(yè)企業(yè)紛紛回流。Ford M.,,New York:Basic Books,2015.魏下海等（2021）分別將傳統(tǒng)生產(chǎn)技術(shù)與數(shù)字生產(chǎn)技術(shù)納入任務(wù)模型，理論解讀數(shù)字生產(chǎn)技術(shù)對(duì)制造業(yè)遷移的影響，并進(jìn)一步采用廣東省企業(yè)抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)對(duì)制造業(yè)企業(yè)遷移的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)廣東省數(shù)字生產(chǎn)技術(shù)的應(yīng)用降低了制造業(yè)企業(yè)的搬遷概率，且對(duì)高用工成本企業(yè)的作用尤為明顯。安同良和楊晨（2020）認(rèn)為作為經(jīng)濟(jì)微觀個(gè)體，企業(yè)擁有根據(jù)外界經(jīng)濟(jì)環(huán)境作出進(jìn)入與退出市場(chǎng)的主觀能動(dòng)反映，因此以企業(yè)數(shù)量衡量地區(qū)的產(chǎn)業(yè)分布更具有代表性。其研究將互聯(lián)網(wǎng)納入新經(jīng)濟(jì)地理模型，數(shù)理推演互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對(duì)企業(yè)空間布局的影響，從理論層面驗(yàn)證了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)企業(yè)的引力機(jī)制，并進(jìn)一步采用中國(guó)城市層面2003—2016年的面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)該引力機(jī)制的存在性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)確實(shí)能夠通過(guò)降低企業(yè)生產(chǎn)成本推動(dòng)企業(yè)向高互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用地區(qū)集聚，打破傳統(tǒng)企業(yè)“雁陣分布”格局。

此外，部分學(xué)者從智能化引致的勞動(dòng)或產(chǎn)業(yè)跨行業(yè)轉(zhuǎn)移視角出發(fā)，探究智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)分布的影響。趙景和董直慶（2020）結(jié)合2002—2015 年中國(guó)行業(yè)層面面板數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)物化型技術(shù)對(duì)關(guān)聯(lián)行業(yè)勞動(dòng)分布的影響，其研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，由于共謀效應(yīng)的存在，產(chǎn)業(yè)鏈下游關(guān)聯(lián)行業(yè)物化型技術(shù)進(jìn)步對(duì)本行業(yè)勞動(dòng)就業(yè)分布存在顯著的正向溢出效應(yīng)，即下游行業(yè)物化型技術(shù)進(jìn)步增加了本行業(yè)的勞動(dòng)就業(yè)?？赘呶牡龋?020）依然以地區(qū)以及行業(yè)的勞動(dòng)就業(yè)作為產(chǎn)業(yè)的分布指標(biāo)，結(jié)合中國(guó)行業(yè)及地區(qū)機(jī)器人使用數(shù)據(jù)探究工業(yè)智能化對(duì)中國(guó)行業(yè)及地區(qū)勞動(dòng)分布的影響，其認(rèn)為工業(yè)智能化引致的生產(chǎn)效率提升降低了本行業(yè)的產(chǎn)成品價(jià)格，從而降低下游行業(yè)的生產(chǎn)成本，引致下游行業(yè)生產(chǎn)擴(kuò)張，且機(jī)器換人替換的剩余勞動(dòng)力更容易進(jìn)入外地相同行業(yè)。即機(jī)器人應(yīng)用等智能化生產(chǎn)方式引致勞動(dòng)在行業(yè)及地區(qū)間轉(zhuǎn)移，從而重構(gòu)行業(yè)及地區(qū)產(chǎn)業(yè)分布格局。譚泓和張麗華（2020）以企業(yè)勞動(dòng)用工調(diào)研數(shù)據(jù)為研究樣本，探究人工智能等智能化生產(chǎn)技術(shù)對(duì)人力資本分布的影響，其發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)的勞動(dòng)力替代效應(yīng)會(huì)促進(jìn)不同地區(qū)和不同產(chǎn)業(yè)間的勞動(dòng)力流動(dòng)。諸如智能化生產(chǎn)水平較高的行業(yè)或地區(qū)，智能生產(chǎn)技術(shù)革新替代制造業(yè)勞動(dòng)力，被替代勞動(dòng)流入服務(wù)業(yè)或智能化生產(chǎn)水平較低的行業(yè)或地區(qū)。即智能化生產(chǎn)引致產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，不再是簡(jiǎn)單尋求成本低廉的勞動(dòng)力，傳統(tǒng)要素價(jià)格機(jī)制引致的“雁陣分布”格局可能有所改變。

二、計(jì)量模型設(shè)定與變量說(shuō)明

本節(jié)構(gòu)建地區(qū)層面工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)企業(yè)分布影響的計(jì)量模型，實(shí)證檢驗(yàn)工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)在地區(qū)間及地區(qū)內(nèi)的分布效應(yīng)。具體計(jì)量模型設(shè)定如下：

其中，被解釋變量reds為地區(qū)第年制造業(yè)企業(yè)分布指標(biāo)，包含地區(qū)間分布redsb與地區(qū)內(nèi)分布redsw。dint為地區(qū)第年的智能化應(yīng)用程度，包含地區(qū)工業(yè)智能化的兩個(gè)衡量指標(biāo)dintr和dintc。β衡量地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)企業(yè)分布的作用。X為控制變量的集合，為不隨個(gè)體變化的截距項(xiàng)，β為控制變量估計(jì)系數(shù)，?為時(shí)間固定效應(yīng)，μ為地區(qū)固定效應(yīng)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

被解釋變量：地區(qū)第年制造業(yè)企業(yè)分布定義同行業(yè)分布一致，具體而言制造業(yè)企業(yè)在地區(qū)的分布涉及兩個(gè)層面：（1）制造業(yè)企業(yè)地區(qū)間分布5，采用地區(qū)第年注冊(cè)資本500 萬(wàn)人民幣以上企業(yè)數(shù)量占全部地區(qū)制造業(yè)注冊(cè)資本500 萬(wàn)人民幣以上企業(yè)數(shù)量的比值表征，該比值越大表明地區(qū)中注冊(cè)資本500 萬(wàn)人民幣以上的企業(yè)相對(duì)于其他地區(qū)的分布密度越大。（2）制造業(yè)企業(yè)地區(qū)內(nèi)分布5，采用地區(qū)第年注冊(cè)資本500萬(wàn)人民幣以上企業(yè)數(shù)量占該地區(qū)全部制造業(yè)企業(yè)數(shù)量的比值表征，該比值越大表明地區(qū)內(nèi)注冊(cè)資本500萬(wàn)人民幣以上企業(yè)在該地區(qū)分布的密度越大。

解釋變量：地區(qū)工業(yè)智能化指標(biāo)一采用地區(qū)第年機(jī)器人使用密度（每萬(wàn)名工人機(jī)器人安裝臺(tái)數(shù)）衡量，指標(biāo)二采用計(jì)算機(jī)、通信及其他電子設(shè)備使用強(qiáng)度（計(jì)算機(jī)、通信及其他電子設(shè)備進(jìn)口金額占地區(qū)工業(yè)產(chǎn)值的比重）進(jìn)行衡量。

控制變量：在一國(guó)經(jīng)濟(jì)體內(nèi)，影響地區(qū)企業(yè)分布的因素眾多。為此，在計(jì)量模型中還引入了控制變量，具體包括城鎮(zhèn)化水平、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及外商直接投資水平。其中，城鎮(zhèn)化水平，采用各地區(qū)城鎮(zhèn)人口數(shù)量與總?cè)丝跀?shù)量的比值表征。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，采用各地區(qū)GDP的自然對(duì)數(shù)表征。產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口，采用各省（市）第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口與地區(qū)總就業(yè)人口的比值表征。外商直接投資，采用地區(qū)外商直接投資占GDP的比值表征。

工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)商品貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)公布的各地區(qū)機(jī)器人進(jìn)口數(shù)據(jù)，各地區(qū)計(jì)算機(jī)、通信設(shè)備數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)行業(yè)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)公布的計(jì)算機(jī)、通信及其他電子設(shè)備進(jìn)口數(shù)據(jù)。其中，計(jì)算機(jī)、通信及其他電子設(shè)備進(jìn)口數(shù)據(jù)樣本區(qū)間為2009-2017年，而由于中國(guó)商品貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)中公布的工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口數(shù)據(jù)始于2012 年，為此，工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口數(shù)據(jù)樣本區(qū)間為2012-2017 年。各地區(qū)制造業(yè)企業(yè)分布數(shù)據(jù)來(lái)自“天眼查”企業(yè)信息查詢數(shù)據(jù)庫(kù)。其余各控制變量指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

三、工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)企業(yè)分布的影響效應(yīng)檢驗(yàn)

1.基準(zhǔn)檢驗(yàn)

企業(yè)及個(gè)體勞動(dòng)的逐利特性推動(dòng)企業(yè)與勞動(dòng)力在行業(yè)間流轉(zhuǎn)，改變行業(yè)分布結(jié)構(gòu)。同樣，中國(guó)區(qū)域之間存在明顯的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。自改革開(kāi)放之后，中國(guó)東部沿海經(jīng)濟(jì)迅速崛起，驟升的勞動(dòng)力成本迫使東部產(chǎn)業(yè)，尤其是勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)不斷向勞動(dòng)力充沛但勞動(dòng)成本較低的中西部轉(zhuǎn)移，“大國(guó)雁陣式”轉(zhuǎn)移特征明顯。進(jìn)入21 世紀(jì)之后，“互聯(lián)網(wǎng)+”、高速鐵路以及人工智能等智能化生產(chǎn)改造，分別從流程監(jiān)管、運(yùn)輸成本以及生產(chǎn)成本等方面對(duì)現(xiàn)在制造業(yè)生產(chǎn)體系形成巨大沖擊，打破原有生產(chǎn)體系的流程監(jiān)管限制、區(qū)域限制以及極大改變了生產(chǎn)效率，降低了勞動(dòng)力生產(chǎn)成本。Autor D.H.,Levy F.,Murnane R.J.,“The Skill Content of Recent Technological Change:An Empirical Exploration”,in,2003,Vol.118,No.4,pp.1279-1333.Acemoglu D.,Restrepo P.,“Robots and Jobs:Evidence from US Labor Markets”,in,2020,Vol.128,No.6,pp.2188-2244.現(xiàn)代智能生產(chǎn)體系的改變也將重新影響中國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)分布狀態(tài)。那么，各地區(qū)對(duì)于制造業(yè)進(jìn)行的智能化改造，對(duì)制造業(yè)的空間分布存在何種影響？本節(jié)首先檢驗(yàn)工業(yè)智能化對(duì)地區(qū)制造業(yè)企業(yè)分布的作用，具體結(jié)果見(jiàn)下頁(yè)表1。

表1 為各地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)注冊(cè)資本500 萬(wàn)以上制造業(yè)企業(yè)分布的回歸結(jié)果，列（1）和列（2）為工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)企業(yè)在地區(qū)間分布的回歸結(jié)果。其中列（1）為以機(jī)器人使用密度衡量工業(yè)智能化的回歸結(jié)果，列（2）為以各地區(qū)計(jì)算機(jī)、通信及其他電子設(shè)備使用強(qiáng)度衡量地區(qū)工業(yè)智能化的回歸結(jié)果，列（1）與列（2）皆對(duì)地區(qū)與時(shí)間固定效應(yīng)進(jìn)行控制。列（3）和列（4）為工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)企業(yè)在地區(qū)內(nèi)分布的回歸結(jié)果，其中列（3）為以機(jī)器人使用密度衡量工業(yè)智能化的回歸結(jié)果，列（4）為以各地區(qū)計(jì)算機(jī)、通信及其他電子設(shè)備使用強(qiáng)度衡量工業(yè)智能化的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示：在兩種工業(yè)智能化衡量指標(biāo)下，工業(yè)智能化與制造業(yè)企業(yè)在地區(qū)間占比的回歸系數(shù)皆為正，且至少在10%的水平顯著，表明從地區(qū)工業(yè)智能化應(yīng)用程度來(lái)看，其與行業(yè)智能化對(duì)企業(yè)分布的作用一致，即隨著工業(yè)智能化應(yīng)用水平的提高，地區(qū)制造業(yè)企業(yè)數(shù)量占所有地區(qū)制造業(yè)企業(yè)數(shù)量的比重將增加。列（3）與列（4）的回歸結(jié)果亦顯示，地區(qū)工業(yè)智能化應(yīng)用與制造業(yè)企業(yè)在地區(qū)內(nèi)占比的回歸系數(shù)也皆顯著為正。

表1 地區(qū)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

以機(jī)器人使用密度以及計(jì)算機(jī)、通信及其他電子設(shè)備使用強(qiáng)度作為工業(yè)智能化的衡量指標(biāo)，可能與制造業(yè)企業(yè)分布存在互為因果的內(nèi)生性關(guān)系，為此，對(duì)于二者關(guān)系的檢驗(yàn)需進(jìn)行相應(yīng)的內(nèi)生性處理。我們參照郭家堂和駱品亮（2016）以及韓民春等（2020）的設(shè)計(jì)思路，分別采用地區(qū)機(jī)器人安裝密度以及計(jì)算機(jī)、通信等設(shè)備使用密度的滯后一期和滯后二期作為工具變量，檢驗(yàn)地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)地區(qū)分布的影響。具體內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果如表2 中列（5）至列（8）所示。工具變量不可識(shí)別檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分別為52.233、103.599、52.233、103.599，皆通過(guò)不可識(shí)別檢驗(yàn)。弱工具變量檢驗(yàn)Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量的取值分別為32.291、81.788、32.291、81.788，皆大于16.38 的臨界值，表明本文選取的工具變量不存在弱工具變量選擇問(wèn)題。以工業(yè)智能化滯后一期和二期的內(nèi)生性回歸結(jié)果顯示，工業(yè)智能化對(duì)地區(qū)制造業(yè)企業(yè)占比的回歸系數(shù)顯著為正，表明地區(qū)工業(yè)智能化水平顯著增加地區(qū)制造業(yè)企業(yè)占比，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。工具變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果證明，考慮地區(qū)工業(yè)智能化與制造業(yè)企業(yè)分布的潛在內(nèi)生性問(wèn)題之后，本文回歸分析所得結(jié)論依然成立，證明本文結(jié)果的穩(wěn)健性。

2.異質(zhì)性分析

在地區(qū)層面，中國(guó)不同省域經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、資源稟賦等存在巨大差異，導(dǎo)致要素，如勞動(dòng)、土地等制造業(yè)生產(chǎn)必備的成本亦存在明顯不同。東部沿海地區(qū)的勞動(dòng)、土地等生產(chǎn)成本遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)。自20世紀(jì)90年代，中國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移即表現(xiàn)出明顯“大國(guó)雁陣”模式，不斷由東部沿海高生產(chǎn)成本地區(qū)向中西部轉(zhuǎn)移。而伴隨制造業(yè)智能化、信息化的逐步深化，區(qū)域之間生產(chǎn)要素成本差距將進(jìn)一步縮小。作為首先沖擊勞動(dòng)收入分配的智能化發(fā)展模式，在地區(qū)層面，其對(duì)不同規(guī)模企業(yè)分布是否存在差異，即在區(qū)域?qū)用?，工業(yè)智能化改造所引致的生產(chǎn)率效應(yīng)是否能夠存在規(guī)模企業(yè)放大效應(yīng)，以及盈利能力吸引效應(yīng)，從而推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)向工業(yè)智能化能力較高的地區(qū)聚集。為此，接下來(lái)，本節(jié)進(jìn)一步檢驗(yàn)工業(yè)智能化對(duì)地區(qū)制造業(yè)不同規(guī)模和不同經(jīng)營(yíng)范圍企業(yè)分布的影響。由于篇幅所限，后續(xù)實(shí)證結(jié)果只呈現(xiàn)采用機(jī)器人使用密度衡量工業(yè)智能化的回歸結(jié)果，具體檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 中（1）—（4）列為工業(yè)智能化對(duì)不同規(guī)模企業(yè)占比的回歸結(jié)果。其中（1）（2）列為地區(qū)間占比的回歸結(jié)果，以地區(qū)機(jī)器人使用密度表征地區(qū)工業(yè)智能化水平，地區(qū)工業(yè)智能化應(yīng)用與注冊(cè)資本低于500萬(wàn)的小規(guī)模制造業(yè)企業(yè)在地區(qū)間占比的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明在地區(qū)間，工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)小規(guī)模企業(yè)表現(xiàn)出與行業(yè)間同樣的作用，地區(qū)智能化應(yīng)用水平越高，地區(qū)小規(guī)模制造業(yè)企業(yè)占所有地區(qū)小規(guī)模制造業(yè)企業(yè)的比例越低。即工業(yè)智能化水平的提高對(duì)地區(qū)小規(guī)模制造業(yè)企業(yè)存在顯著的擠出作用，淘汰本地區(qū)小規(guī)模制造業(yè)企業(yè)或推動(dòng)本地區(qū)小規(guī)模制造業(yè)企業(yè)向其他地區(qū)轉(zhuǎn)移。但工業(yè)智能化對(duì)注冊(cè)資本在2000 萬(wàn)以上規(guī)模制造業(yè)企業(yè)20 占比存在顯著的正向集聚作用，具體而言，以注冊(cè)資本在2000萬(wàn)以上的規(guī)模制造業(yè)企業(yè)分布回歸結(jié)果來(lái)看，地區(qū)工業(yè)智能化水平每增加1%，地區(qū)注冊(cè)資本2000 萬(wàn)以上的制造業(yè)企業(yè)占全國(guó)注冊(cè)資本2000 萬(wàn)以上制造業(yè)企業(yè)的比值將增加1.1708%。第（3）（4）列為地區(qū)內(nèi)占比的回歸結(jié)果，地區(qū)工業(yè)智能化應(yīng)用與小規(guī)模制造業(yè)企業(yè)在地區(qū)內(nèi)占比的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明工業(yè)智能化應(yīng)用水平越高，地區(qū)小規(guī)模制造業(yè)企業(yè)占本地區(qū)所有制造業(yè)企業(yè)的比例越低。但工業(yè)智能化水平越高，地區(qū)規(guī)模制造業(yè)企業(yè)20占地區(qū)內(nèi)所有企業(yè)的比重越高，工業(yè)智能化每增加1%，20占該地區(qū)全部制造業(yè)企業(yè)的比值將增加0.2240%。此結(jié)果源于兩方面：一是，工業(yè)智能化顯著影響地區(qū)制造業(yè)生產(chǎn)能力，無(wú)力進(jìn)行智能化改造的小規(guī)模企業(yè)逐步被淘汰；二是，企業(yè)通過(guò)生產(chǎn)智能化實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘮U(kuò)張，即工業(yè)智能化能夠創(chuàng)造規(guī)模企業(yè)。

表2 工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)企業(yè)分布的異質(zhì)性檢驗(yàn)

表2 中（5）—（8）列為工業(yè)智能化對(duì)不同經(jīng)營(yíng)范圍企業(yè)分布的回歸結(jié)果。其中（5）—（6）列為地區(qū)間占比的回歸結(jié)果，地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)單一經(jīng)營(yíng)范圍制造業(yè)企業(yè)地區(qū)間占比的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，即工業(yè)智能化降低了單一經(jīng)營(yíng)范圍制造業(yè)企業(yè)地區(qū)間占比。對(duì)多種經(jīng)營(yíng)范圍制造業(yè)企業(yè)地區(qū)間占比的回歸系數(shù)顯著為正，表明工業(yè)智能化顯著增加多種經(jīng)營(yíng)范圍制造業(yè)企業(yè)地區(qū)間占比。表明地區(qū)工業(yè)智能對(duì)不同經(jīng)營(yíng)范圍制造業(yè)企業(yè)地區(qū)間占比的影響，隨企業(yè)經(jīng)營(yíng)范圍增加逐步由負(fù)轉(zhuǎn)正，即工業(yè)智能化推動(dòng)地區(qū)間多樣化經(jīng)營(yíng)制造業(yè)企業(yè)聚集。（7）—（8）列為地區(qū)內(nèi)占比的回歸結(jié)果，地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)單一及多種經(jīng)營(yíng)范圍制造業(yè)企業(yè)在地區(qū)內(nèi)占比的回歸系數(shù)符號(hào)分別為負(fù)、正，但只對(duì)多種經(jīng)營(yíng)范圍制造業(yè)企業(yè)的回歸系數(shù)顯著，即地區(qū)工業(yè)智能化水平越高，多種經(jīng)營(yíng)范圍制造業(yè)企業(yè)占該地全部制造業(yè)企業(yè)的比重越高，表明工業(yè)智能化對(duì)不同經(jīng)營(yíng)范圍制造業(yè)企業(yè)地區(qū)內(nèi)占比的回歸系數(shù)呈現(xiàn)由負(fù)到正的變化，即工業(yè)智能化顯著推動(dòng)地區(qū)多種經(jīng)營(yíng)范圍制造業(yè)企業(yè)集聚。

四、工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)企業(yè)分布的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

綜合前述實(shí)證結(jié)果以及現(xiàn)有企業(yè)分布研究文獻(xiàn)，本文認(rèn)為工業(yè)智能化對(duì)小規(guī)模制造業(yè)企業(yè)的擠出作用主要源于小規(guī)模企業(yè)技能勞動(dòng)不足以及智能化生產(chǎn)率提升引致的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇等。而工業(yè)智能化對(duì)規(guī)模制造企業(yè)的聚集效應(yīng)主要源于生產(chǎn)率革新的創(chuàng)造效應(yīng)以及擴(kuò)張效應(yīng)。為此，本節(jié)從生產(chǎn)率效應(yīng)、勞動(dòng)結(jié)構(gòu)效應(yīng)以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)等三個(gè)角度出發(fā)，探究其在工業(yè)智能化影響制造業(yè)企業(yè)地區(qū)分布中的調(diào)節(jié)作用。具體結(jié)果如表3所示。

表3 工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)企業(yè)分布的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著，括號(hào)中的數(shù)值為回歸分析的標(biāo)準(zhǔn)誤差。

列（1）—列（3）分別為生產(chǎn)率、勞動(dòng)結(jié)構(gòu)及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)在地區(qū)間對(duì)二者關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，結(jié)果顯示：工業(yè)智能化應(yīng)用與生產(chǎn)率的交乘項(xiàng)、與勞動(dòng)結(jié)構(gòu)的交乘項(xiàng)以及與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的交乘項(xiàng)對(duì)制造業(yè)企業(yè)在地區(qū)間分布的回歸系數(shù)為正，但只有與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的交乘項(xiàng)回歸結(jié)果顯著。列（4）—列（6）分別為生產(chǎn)率、勞動(dòng)結(jié)構(gòu)及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)在地區(qū)內(nèi)對(duì)二者關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，工業(yè)智能化應(yīng)用與生產(chǎn)率的交乘項(xiàng)、與勞動(dòng)結(jié)構(gòu)的交乘項(xiàng)以及與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的交乘項(xiàng)對(duì)制造業(yè)企業(yè)在地區(qū)內(nèi)分布的回歸系數(shù)皆顯著為正，表明在地區(qū)分布層面，生產(chǎn)率、勞動(dòng)結(jié)構(gòu)以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)顯著強(qiáng)化工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)企業(yè)的集聚效應(yīng)，即隨著地區(qū)生產(chǎn)率、勞動(dòng)結(jié)構(gòu)以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度的提高，地區(qū)應(yīng)用工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)企業(yè)數(shù)量的集聚效應(yīng)更強(qiáng)，但生產(chǎn)率與勞動(dòng)結(jié)構(gòu)的集聚強(qiáng)化作用只體現(xiàn)在地區(qū)內(nèi)，而市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的集聚強(qiáng)化作用在地區(qū)間和地區(qū)內(nèi)皆成立。

五、基本結(jié)論及政策建議

文章結(jié)合“天眼查”公司公布的微觀企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)、中國(guó)商品貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)公布的中國(guó)各地區(qū)機(jī)器人進(jìn)口數(shù)據(jù)以及中國(guó)行業(yè)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)公布的計(jì)算機(jī)、通信及其他電子設(shè)備進(jìn)口數(shù)據(jù)，構(gòu)建2009-2017 年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，進(jìn)一步采用面板雙固定效應(yīng)模型以及工具變量?jī)呻A段回歸方法，考察工業(yè)智能化對(duì)地區(qū)制造業(yè)企業(yè)分布的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：第一，工業(yè)智能化能夠顯著增加地區(qū)注冊(cè)資本500 萬(wàn)以上制造業(yè)企業(yè)在地區(qū)間以及地區(qū)內(nèi)的占比?？紤]內(nèi)生性問(wèn)題之后，工具變量的回歸結(jié)果依然顯著。第二，分別以注冊(cè)資本低于500 萬(wàn)及2000 萬(wàn)以上企業(yè)表征小規(guī)模制造業(yè)企業(yè)和規(guī)模企業(yè)，檢驗(yàn)工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)不同規(guī)模企業(yè)在地區(qū)間以及地區(qū)內(nèi)的分布，發(fā)現(xiàn)工業(yè)智能化對(duì)不同規(guī)模企業(yè)存在選擇效應(yīng)，顯著擠出地區(qū)小規(guī)模制造業(yè)企業(yè)，顯著增加地區(qū)規(guī)模企業(yè)。第三，伴隨地區(qū)工業(yè)智能化水平的提高，地區(qū)單一經(jīng)營(yíng)范圍企業(yè)占全國(guó)單一經(jīng)營(yíng)范圍企業(yè)的比重越來(lái)越小。而對(duì)集生產(chǎn)、研發(fā)及銷售于一體的多經(jīng)營(yíng)范圍制造業(yè)企業(yè)在地區(qū)間與地區(qū)內(nèi)的占比正向作用明顯。即工業(yè)智能化顯著推動(dòng)地區(qū)多元化經(jīng)營(yíng)制造企業(yè)集聚。第四，生產(chǎn)率、勞動(dòng)結(jié)構(gòu)以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)在工業(yè)智能化對(duì)地區(qū)制造業(yè)企業(yè)所在地區(qū)內(nèi)分布的影響中存在明顯的正向集聚效應(yīng)，但只有市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)能夠強(qiáng)化工業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)企業(yè)地區(qū)間分布的正向作用。

上述結(jié)論對(duì)中國(guó)地區(qū)工業(yè)智能化發(fā)展重構(gòu)產(chǎn)業(yè)分布結(jié)構(gòu)的研究提供了較為豐富的理論及實(shí)踐借鑒。為智能制造時(shí)代推動(dòng)中國(guó)產(chǎn)業(yè)布局合理化，本文提出如下政策建議：（1）通過(guò)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)智能化生產(chǎn)改造，推動(dòng)地區(qū)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)集聚，實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈整合發(fā)展。從數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征來(lái)看，不同制造業(yè)行業(yè)的智能化應(yīng)用程度差異較大。為此，各地區(qū)應(yīng)首先對(duì)地區(qū)優(yōu)勢(shì)行業(yè)進(jìn)行認(rèn)定，并對(duì)優(yōu)勢(shì)行業(yè)進(jìn)行流程式識(shí)別，有效剝離出其可流程式生產(chǎn)環(huán)節(jié)，通過(guò)對(duì)其優(yōu)勢(shì)行業(yè)以及可流程式環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)先智能化改造，通過(guò)部分行業(yè)、部分環(huán)節(jié)智能化改造實(shí)現(xiàn)地區(qū)優(yōu)勢(shì)行業(yè)率先集聚，進(jìn)而推動(dòng)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè)向該地區(qū)集聚，形成全產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)。例如，上海汽車制造業(yè)已經(jīng)率先實(shí)現(xiàn)智能化改造升級(jí)，汽車配套相關(guān)產(chǎn)業(yè)環(huán)上海周邊發(fā)展，初步形成汽車產(chǎn)業(yè)鏈集群。（2）智能制造是地區(qū)及行業(yè)生產(chǎn)改進(jìn)的有效手段，由工業(yè)智能化推進(jìn)引致的技術(shù)效應(yīng)、成本效應(yīng)正在改變?cè)兄圃鞓I(yè)行業(yè)的分布格局。東部地區(qū)依靠智能化優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)企業(yè)大規(guī)模集群式發(fā)展，而中西部地區(qū)工業(yè)智能普及程度較低，規(guī)模企業(yè)呈現(xiàn)分散化趨勢(shì)，中西部地區(qū)工業(yè)智能化的不平衡發(fā)展可能會(huì)進(jìn)一步引致地區(qū)生產(chǎn)格局分配惡化。為此，各地區(qū)應(yīng)在區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展原則基礎(chǔ)上，更加重視制造業(yè)生產(chǎn)中的智能化改造。尤其是中西部地區(qū)，政府應(yīng)主動(dòng)了解企業(yè)智能改造所面臨的困難，通過(guò)制造業(yè)企業(yè)設(shè)備改造補(bǔ)貼、智能化引資等政策扶持手段，全面推進(jìn)自身現(xiàn)代智能產(chǎn)業(yè)體系改造建設(shè)，以期實(shí)現(xiàn)同智能化改造已初見(jiàn)成效的東部地區(qū)協(xié)同發(fā)展，借助智能化生產(chǎn)模式適度引導(dǎo)東部?jī)?yōu)勢(shì)企業(yè)入駐，為推動(dòng)區(qū)域之間現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)合理布局、區(qū)域產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展提供基礎(chǔ)支持。