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    產(chǎn)業(yè)智能化背景下員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新績(jī)效研究

    2022-04-01 04:16:08張雙志
    終身教育研究 2022年2期
    關(guān)鍵詞:智能化創(chuàng)新能力技能

    □ 張雙志

    一般來(lái)說(shuō),“機(jī)器換人”并非當(dāng)前勞動(dòng)力市場(chǎng)面臨的主要問(wèn)題,人工智能引發(fā)工作任務(wù)變革的不確定性才是問(wèn)題的關(guān)鍵。那么,企業(yè)需要培育一種鼓勵(lì)員工不斷學(xué)習(xí)的文化,以適應(yīng)不斷被技術(shù)變革的工作任務(wù),從而在智能增強(qiáng)型工作場(chǎng)景中提升創(chuàng)新績(jī)效。在新制度主義的“技術(shù)—制度”分析框架中引入組織要素考察西方發(fā)達(dá)國(guó)家的技能形成體系,發(fā)現(xiàn)在解決企業(yè)培訓(xùn)市場(chǎng)失靈問(wèn)題上的組織選擇差異是英國(guó)滑入低技能均衡發(fā)展陷阱和德國(guó)形成高技能均衡發(fā)展模式的主要原因。[1]當(dāng)然,這兩種模式下的產(chǎn)業(yè)工人技能水平也對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力產(chǎn)生了差異化影響。但企業(yè)投資員工技能培訓(xùn)并不是其主要目的,而在于通過(guò)培訓(xùn)優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu),為企業(yè)在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展時(shí)代筑牢競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。鑒于此,本文的研究問(wèn)題可表述為探討在中國(guó)情境下員工技能培訓(xùn)能否塑造創(chuàng)新,產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)是否更能塑造創(chuàng)新,二者需要在經(jīng)驗(yàn)層面得到相關(guān)論證。

    一、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

    1.員工技能培訓(xùn)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

    制造業(yè)對(duì)創(chuàng)新的重要性怎么強(qiáng)調(diào)和重視也不為過(guò),其對(duì)于形成國(guó)家整體創(chuàng)新能力具有舉足輕重的作用。[2]20世紀(jì)90年代,美國(guó)迎來(lái)了二戰(zhàn)后資本主義世界所謂的“黃金時(shí)代”,引發(fā)了理論界對(duì)這一經(jīng)濟(jì)奇跡發(fā)生的根源進(jìn)行激烈探討。其中,加州大學(xué)伯克利分校的保羅·羅默(Paul Romer)教授敏銳捕捉到美國(guó)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇朝著以信息技術(shù)、個(gè)人電腦、生物技術(shù)、金融服務(wù)、軟件開(kāi)發(fā)等知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展,率先提出“知識(shí)已成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)內(nèi)生動(dòng)力”[3]的重要論斷。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái),創(chuàng)新能力越發(fā)成為一國(guó)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵性因素,高素質(zhì)的技術(shù)技能人才越來(lái)越重要,土地、自然資源、建筑等物質(zhì)資本越來(lái)越次之。一般而言,被視為能夠創(chuàng)造和推動(dòng)國(guó)家創(chuàng)新能力的知識(shí),主要有三個(gè)不同類(lèi)型的來(lái)源,即研究與開(kāi)發(fā)、大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)的研究,以及產(chǎn)業(yè)工人的人力資本?,F(xiàn)有文獻(xiàn)認(rèn)為,員工技能培訓(xùn)作為塑造產(chǎn)業(yè)工人人力資本的內(nèi)部形成方式,是決定企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新成功與否的重要因素。[4]但當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)產(chǎn)業(yè)工人人力資本的衡量,主要是從最高學(xué)歷、受教育年限等正規(guī)教育的視角予以測(cè)算,而從職業(yè)資格證書(shū)、職業(yè)技能等級(jí)證書(shū)等非正式學(xué)習(xí)的角度進(jìn)行評(píng)估的研究較為缺乏。[5]與正規(guī)教育的學(xué)習(xí)途徑相比,員工技能培訓(xùn)對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的塑造更具有現(xiàn)實(shí)價(jià)值。[6]

    技術(shù)進(jìn)步不會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)化為勞動(dòng)生產(chǎn)力,知識(shí)創(chuàng)新的商業(yè)化運(yùn)作需要解決其中存在的“知識(shí)距離”問(wèn)題。那么,員工技能培訓(xùn)在有效縮短“知識(shí)距離”的傳導(dǎo)機(jī)制之中是如何運(yùn)轉(zhuǎn)的,需要進(jìn)一步探討以便打開(kāi)這個(gè)“組織黑箱”,為構(gòu)建以企業(yè)為主體的國(guó)家創(chuàng)新體系提供相關(guān)學(xué)理思考。根據(jù)組織吸收能力理論的解釋?zhuān)罅扛咚刭|(zhì)技術(shù)技能人才有助于提高組織對(duì)研發(fā)創(chuàng)新成果的模仿、吸收和再利用水平。[7]以員工發(fā)展為代表的工作場(chǎng)所學(xué)習(xí),從生命周期角度來(lái)說(shuō),時(shí)間跨度最大、涉及的人群最多,且衍生出的績(jī)效也比較多元,自然成為終身學(xué)習(xí)研究的重點(diǎn)對(duì)象。[8]一般來(lái)說(shuō),員工技能培訓(xùn)作為形成組織吸收能力的主要途徑,通過(guò)激勵(lì)相容、信息效率和資源配置等三重機(jī)制來(lái)影響企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程。特別是對(duì)于低研發(fā)密集型企業(yè)來(lái)說(shuō),組織吸收能力更是其同化和平衡外界新技術(shù)知識(shí)的必備生存要素,以此形成的“粘性知識(shí)”也是企業(yè)塑造持久競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的主要條件。[9]同樣,作為高技能均衡發(fā)展模式代表的日本在二戰(zhàn)后,形成了強(qiáng)調(diào)“人件”主導(dǎo)作用的“人件—軟件—硬件”有機(jī)結(jié)合的柔性生產(chǎn)系統(tǒng),塑造了以高技能、高工資和高價(jià)值為主要特征的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。[10]

    鑒于此,從人力資本效應(yīng)的角度來(lái)看,提出本文的第一個(gè)研究假設(shè):?jiǎn)T工技能培訓(xùn)能夠提升產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力。

    2.產(chǎn)業(yè)智能化、員工技能培訓(xùn)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

    人工智能在與產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的過(guò)程中,也深刻影響了產(chǎn)業(yè)工人的技能需求的變化。從“機(jī)器換人”到“人機(jī)共生”工作場(chǎng)所的演化,推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)工人從去技能化到再技能化的轉(zhuǎn)型。[11]換言之,技術(shù)進(jìn)步仍然是形成產(chǎn)業(yè)工人技能素質(zhì)的動(dòng)力源泉,規(guī)定了技能形成體系具有工具理性導(dǎo)向。目前,西方發(fā)達(dá)資本主義國(guó)家的產(chǎn)業(yè)工人技能形成體系在國(guó)家創(chuàng)新能力的塑造過(guò)程中,分別形成了以英國(guó)為代表的低技能均衡發(fā)展模式和以德國(guó)為代表的高技能均衡發(fā)展模式。簡(jiǎn)言之,產(chǎn)業(yè)工人技能形成體系作為國(guó)家創(chuàng)新體系的重要組成部分,其制度效能的歸宿在于為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略塑造一大批知識(shí)型、技能型和創(chuàng)新型的勞動(dòng)者大軍。黨的十八大以來(lái),以企業(yè)為主體的國(guó)家創(chuàng)新體系的構(gòu)建進(jìn)一步增強(qiáng)了企業(yè)在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中的主體地位,也讓其隨之成為產(chǎn)業(yè)工人技能形成體系的構(gòu)建主體。培訓(xùn)為員工之間、員工與高管之間的集體學(xué)習(xí)提供了一個(gè)交互式的信息平臺(tái),通過(guò)“干中學(xué)”“用中學(xué)”“做中學(xué)”機(jī)制塑造企業(yè)創(chuàng)新必備的吸收能力。[12]“雙元制”教育體系為德國(guó)中小型企業(yè)提供了一大批訓(xùn)練有素且靈活機(jī)動(dòng)的高技能產(chǎn)業(yè)工人,也創(chuàng)造了高達(dá)42%份額的工業(yè)增加值,這被德國(guó)著名智庫(kù)弗勞恩霍夫協(xié)會(huì)(Fraunhofer Institute)稱(chēng)之為非高密度投入下獲得的持續(xù)創(chuàng)新績(jī)效。[13]

    同樣,作為高技能均衡發(fā)展模式代表的日本在二戰(zhàn)后,形成了強(qiáng)調(diào)“人件”主導(dǎo)作用的“人件—軟件—硬件”有機(jī)結(jié)合的柔性生產(chǎn)系統(tǒng),塑造了以高技能、高工資和高價(jià)值為主要特征的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。豐田汽車(chē)公司的精益生產(chǎn)方式以人的技能為中心,視機(jī)器設(shè)備為提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的輔助手段。[14]流水線(xiàn)車(chē)間催生的勞動(dòng)去技能化已不再適用于信息時(shí)代的生產(chǎn)系統(tǒng),重拾“技藝”滿(mǎn)足感的勞動(dòng)再技能化成為新的職業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。產(chǎn)業(yè)工人勞動(dòng)技能所塑造的企業(yè)人力資本,是企業(yè)形成創(chuàng)新能力的關(guān)鍵要素,這一過(guò)程亦是企業(yè)使用技術(shù)進(jìn)步獲取經(jīng)濟(jì)效益的傳導(dǎo)機(jī)制。簡(jiǎn)言之,企業(yè)投資員工技能培訓(xùn)是技術(shù)進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)工人技能形成體系的互動(dòng)結(jié)果,實(shí)質(zhì)是一種企業(yè)生產(chǎn)性組織行為。[15]基于工作場(chǎng)所的學(xué)習(xí)由于更加貼近生產(chǎn)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了共創(chuàng)性多層次互動(dòng)學(xué)習(xí)過(guò)程對(duì)知識(shí)型專(zhuān)業(yè)人才的培育具有更大的價(jià)值。[16]因此,絕大多數(shù)世界500強(qiáng)企業(yè)都建立了自己的企業(yè)大學(xué),特別是美國(guó)企業(yè)大學(xué)數(shù)量的增長(zhǎng)保持在一個(gè)較高的水平。[17]企業(yè)在通過(guò)內(nèi)部創(chuàng)辦大學(xué)開(kāi)展人才培養(yǎng)的同時(shí),也會(huì)參與產(chǎn)業(yè)學(xué)院的建設(shè),借助利益攸關(guān)方的力量推動(dòng)企業(yè)人力資本的轉(zhuǎn)型升級(jí)。[18]2018年,《國(guó)務(wù)院關(guān)于推行終身職業(yè)技能培訓(xùn)制度的意見(jiàn)》對(duì)促進(jìn)企業(yè)投資員工技能培訓(xùn)配套了諸多政策紅利,彰顯了企業(yè)培訓(xùn)對(duì)技能塑造的重要作用。[19]

    綜上所述,從組織吸收能力和技能需求提高的角度來(lái)看,人工智能作為新一代信息技術(shù)的代表,其與產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展能夠從技術(shù)維度催發(fā)企業(yè)對(duì)員工技能培訓(xùn)的投資擴(kuò)張,使得培訓(xùn)在提升員工技能水平的過(guò)程中對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的塑造效應(yīng)更加明顯。據(jù)此,提出本文的第二個(gè)研究假設(shè):產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)更能塑造創(chuàng)新。

    圖1為研究思路圖,較為清晰地表達(dá)了本文在“技術(shù)—制度”分析框架下提出的兩個(gè)研究假設(shè)。具體來(lái)說(shuō),實(shí)證研究的第一步是論證員工技能培訓(xùn)是否從提升企業(yè)人力資本的視角對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了促進(jìn)作用;同時(shí),在人工智能融入產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過(guò)程中,可能會(huì)產(chǎn)生“機(jī)器換人”或者“人機(jī)共生”兩種截然不同的現(xiàn)象,那么此時(shí)的員工技能培訓(xùn)是否還能對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新帶來(lái)促進(jìn)效應(yīng)是實(shí)證研究的第二步。根據(jù)前文的研究假設(shè)可知,在員工技能培訓(xùn)促進(jìn)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的過(guò)程中,產(chǎn)業(yè)智能化將發(fā)揮“1+1>2”的協(xié)同效應(yīng),故在圖1中對(duì)產(chǎn)業(yè)智能化的調(diào)節(jié)作用采用虛線(xiàn)予以標(biāo)記。

    圖1 產(chǎn)業(yè)智能化、員工技能培訓(xùn)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新示意圖

    二、數(shù)據(jù)、模型與變量

    1.模型設(shè)定

    為檢驗(yàn)員工技能培訓(xùn)是否促進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新,以及產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)是否會(huì)產(chǎn)生更大的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績(jī)效,構(gòu)建了如下所示的計(jì)量模型:

    Innovationit=β0+β1OJTit+β2OJTit×AIit+γCtrit+ωi+μt+εit

    (1)

    其中,i代表制造業(yè)二位碼產(chǎn)業(yè);t表示年份;Innovation是被解釋變量,表示產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)的創(chuàng)新水平;OJT、AI是核心解釋變量,分別表示員工技能培訓(xùn)、產(chǎn)業(yè)智能化;OJT×AI是交互項(xiàng),表示產(chǎn)業(yè)智能化對(duì)員工技能培訓(xùn)的協(xié)同效應(yīng);Ctr表示控制變量,用以緩解遺漏重要解釋變量所帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題;ωi表示產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng),μt表示時(shí)間固定效應(yīng);εit是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    在式(1)中,如果OJT的估計(jì)系數(shù)β1顯著為正,說(shuō)明員工技能培訓(xùn)具有顯著的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng),并且β1代表了促進(jìn)效應(yīng)的大小;如果OJT×AI的估計(jì)系數(shù)β2顯著為正,說(shuō)明在智能化水平越高的產(chǎn)業(yè)中,員工技能培訓(xùn)能夠帶來(lái)更大的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)。但在產(chǎn)業(yè)智能化背景下,員工技能培訓(xùn)對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響需要結(jié)合估計(jì)系數(shù)β1和β2來(lái)考慮,不能單純依據(jù)β2的數(shù)值大小進(jìn)行解讀。在式(1)中,如果對(duì)員工技能培訓(xùn)(OJT)求一階導(dǎo),可以得到如下所示的結(jié)果:

    (2)

    由式(2)可知,在產(chǎn)業(yè)智能化背景下,員工技能培訓(xùn)對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的邊際影響為β1+β2AI,這說(shuō)明隨著產(chǎn)業(yè)智能化水平的提升,β1+β2AI的值還會(huì)進(jìn)一步提升。可能存在的解釋是,在塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的過(guò)程中,產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)能夠產(chǎn)生“1+1>2”的協(xié)同效應(yīng)。

    2.變量測(cè)度

    (1)產(chǎn)業(yè)智能化

    假如一個(gè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)使用了與人工智能相關(guān)的技術(shù)或產(chǎn)品的企業(yè)數(shù)量越多,說(shuō)明人工智能與該產(chǎn)業(yè)的融合程度就越高。那么,對(duì)產(chǎn)業(yè)智能化采用產(chǎn)業(yè)內(nèi)使用了與人工智能相關(guān)的技術(shù)或產(chǎn)品的企業(yè)數(shù)量占比進(jìn)行度量。[20]本文運(yùn)用Python第三方Pandas庫(kù)函數(shù)Contains在企查查全樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)“企業(yè)名稱(chēng)”和“經(jīng)營(yíng)范圍”進(jìn)行關(guān)鍵詞模糊搜索,從而獲得與人工智能技術(shù)相關(guān)的企業(yè)。如果其包含了“智能”“云”“數(shù)據(jù)”“物聯(lián)”及“機(jī)器學(xué)習(xí)”等關(guān)鍵詞,可認(rèn)為該企業(yè)使用了與人工智能相關(guān)的技術(shù)或產(chǎn)品。

    (2)員工技能培訓(xùn)

    員工技能培訓(xùn)作為塑造產(chǎn)業(yè)工人技能的內(nèi)部積累方式,通過(guò)職工教育培訓(xùn)經(jīng)費(fèi)的支出來(lái)衡量企業(yè)對(duì)人力資本形成與重視的程度,已成為目前文獻(xiàn)研究中常用的代理指標(biāo)。[21]鑒于此,本文采用產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)職工教育培訓(xùn)經(jīng)費(fèi)的平均值來(lái)度量員工技能培訓(xùn)。

    (3)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

    測(cè)度產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)源于復(fù)旦大學(xué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心發(fā)布的《中國(guó)城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報(bào)告2017》,該指標(biāo)充分考慮了專(zhuān)利的內(nèi)在價(jià)值有助于規(guī)避使用專(zhuān)利數(shù)量和發(fā)明專(zhuān)利占比測(cè)算產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新時(shí)可能會(huì)存在的誤差??紤]到該報(bào)告的數(shù)據(jù)只更新至2016年,為與產(chǎn)業(yè)智能化等指標(biāo)的數(shù)據(jù)同步,根據(jù)歷年產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的增長(zhǎng)率來(lái)預(yù)測(cè)和插補(bǔ)了2017—2019年的數(shù)據(jù)。

    參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的通常做法,并結(jié)合本文的研究問(wèn)題,選取產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)規(guī)模的平方、民營(yíng)企業(yè)占比、市場(chǎng)進(jìn)入率、出口交貨值占比作為控制變量。綜上所述,式(1)所涉及變量的名稱(chēng)、代碼及定義如表1所示。

    表1 變量設(shè)定及具體釋義

    3.數(shù)據(jù)說(shuō)明

    首先,產(chǎn)業(yè)智能化數(shù)據(jù)來(lái)自企查查數(shù)據(jù)庫(kù)。其次,員工技能培訓(xùn)數(shù)據(jù)來(lái)源于上海證券交易所和深圳證券交易所上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表。再次,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報(bào)告2017》,并通過(guò)插值法形成2001—2019年數(shù)據(jù)。最后,控制變量數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒-2020》和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站的國(guó)家數(shù)據(jù)資料庫(kù)。

    三、研究假設(shè)驗(yàn)證及解釋

    1.基本回歸結(jié)果

    交互項(xiàng)的回歸系數(shù)雖不能直接反映其對(duì)被解釋變量的影響大小,但當(dāng)回歸系數(shù)在顯著性檢驗(yàn)水平上為正數(shù)時(shí)即可表明其影響效應(yīng)比單獨(dú)回歸時(shí)的影響效應(yīng)更加明顯。表2匯報(bào)了產(chǎn)業(yè)智能化、員工技能培訓(xùn)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的基本回歸結(jié)果,具體來(lái)說(shuō):第(1)列匯報(bào)了在未添加控制變量、時(shí)間固定效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)的情況下,產(chǎn)業(yè)智能化與員工技能培訓(xùn)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為正數(shù),表明產(chǎn)業(yè)智能化加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。在此基礎(chǔ)上控制時(shí)間固定效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)之后,第(2)列匯報(bào)了產(chǎn)業(yè)智能化與員工技能培訓(xùn)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上仍然為正數(shù)。雖然,交互項(xiàng)的回歸系數(shù)出現(xiàn)了較大的波動(dòng),但擬合優(yōu)度從第(1)列的0.298 3一躍升至0.992 1,說(shuō)明在控制了時(shí)間固定效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)之后,第(2)列的回歸結(jié)果具有較強(qiáng)的解釋力。第(3)列進(jìn)一步添加了控制變量,產(chǎn)業(yè)智能化與員工技能培訓(xùn)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上繼續(xù)為正數(shù),與第(2)列的回歸系數(shù)幾乎沒(méi)有差異,且擬合優(yōu)度也僅從0.992 1略微增長(zhǎng)至0.992 9。這說(shuō)明在添加了控制變量之后,交互項(xiàng)的回歸系數(shù)沒(méi)有發(fā)生實(shí)質(zhì)性的變化,也在一定程度上揭示了控制變量對(duì)第(2)列的回歸結(jié)果并沒(méi)有產(chǎn)生明顯的影響?;净貧w結(jié)果提示,產(chǎn)業(yè)智能化加持下的員工技能培訓(xùn)更加能塑造創(chuàng)新。

    表2 產(chǎn)業(yè)智能化背景下員工技能培訓(xùn)創(chuàng)新績(jī)效的基本回歸結(jié)果

    接下來(lái),對(duì)控制變量的回歸系數(shù)進(jìn)行相關(guān)解讀,以進(jìn)一步豐富本節(jié)的研究結(jié)論。產(chǎn)業(yè)規(guī)模的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為-0.201 5,且其平方項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為-0.034 6,說(shuō)明產(chǎn)業(yè)規(guī)模與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力之間存在“倒U型”曲線(xiàn)關(guān)系。換言之,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力一開(kāi)始會(huì)隨著產(chǎn)業(yè)規(guī)模的增長(zhǎng)而增長(zhǎng),當(dāng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模的時(shí)候其創(chuàng)新能力就開(kāi)始呈下降趨勢(shì)。此外,民營(yíng)企業(yè)占比、出口交貨值占比和市場(chǎng)進(jìn)入率的回歸系數(shù)都沒(méi)有通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn),故不對(duì)此進(jìn)行過(guò)多的解釋。

    表2的基本回歸結(jié)果提示,產(chǎn)業(yè)智能化在員工技能培訓(xùn)塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的過(guò)程中發(fā)揮著協(xié)同作用,即隨著產(chǎn)業(yè)智能化水平的提升,員工技能培訓(xùn)塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的效應(yīng)呈擴(kuò)張趨勢(shì)。如圖2所示,員工技能培訓(xùn)在從低培訓(xùn)水平上升到高培訓(xùn)水平的過(guò)程中,無(wú)論是智能化高的產(chǎn)業(yè)還是智能化低的產(chǎn)業(yè),其創(chuàng)新績(jī)效都處于一個(gè)不斷上升的狀態(tài)。在智能化水平越高的產(chǎn)業(yè)中,員工技能培訓(xùn)能夠帶來(lái)更大的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)。當(dāng)然,在智能化水平較低的產(chǎn)業(yè)中,員工技能培訓(xùn)對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的提升效應(yīng)也是較為明顯的。人工智能作為新一代信息技術(shù)的代表,其與產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展能夠從技術(shù)維度催發(fā)企業(yè)對(duì)員工技能培訓(xùn)的投資擴(kuò)張,使得培訓(xùn)在提升員工技能水平的過(guò)程中對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的塑造作用更加明顯。對(duì)此可能存在的解釋是,產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)在塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的過(guò)程中能夠產(chǎn)生“1+1>2”的協(xié)同效應(yīng)。鑒于此,人工智能時(shí)代的企業(yè)經(jīng)營(yíng)需要重新全面審視對(duì)員工進(jìn)行技能培訓(xùn)的戰(zhàn)略?xún)r(jià)值,可將其視為一種戰(zhàn)略投資選擇,而不僅僅是一種生產(chǎn)成本。技術(shù)與技能之間的互相協(xié)作,有助于實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新績(jī)效的遞增,從而在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展時(shí)代塑造企業(yè)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。

    圖2 產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)更能塑造創(chuàng)新

    2.夏普利貢獻(xiàn)度的分解

    當(dāng)然,解釋變量在表2中的回歸系數(shù)不能直接進(jìn)行大小比較,需要借助相關(guān)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法予以分解。[19]那么,引入夏普利(Shapley)分解法對(duì)此展開(kāi)進(jìn)一步研究,以便直觀比較各變量對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn)度。表3歸結(jié)了相關(guān)的夏普利貢獻(xiàn)度分解結(jié)果,第(1)列匯報(bào)了各變量具體的Shapley值,第(2)列匯報(bào)了Shapley值所占的比重。具體來(lái)說(shuō):產(chǎn)業(yè)智能化與員工技能培訓(xùn)交互項(xiàng)的貢獻(xiàn)度最大,幾乎占到總貢獻(xiàn)度的1/3;其次是員工技能培訓(xùn)的貢獻(xiàn)度,也達(dá)到了17.22%;民營(yíng)企業(yè)占比、出口交貨值占比、產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)規(guī)模的平方、市場(chǎng)進(jìn)入率的貢獻(xiàn)度則依次降低。相較而言,夏普利貢獻(xiàn)度的分解結(jié)果也在一定程度上說(shuō)明隨著產(chǎn)業(yè)智能化水平的提升,員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新績(jī)效會(huì)更加明顯,這也從側(cè)面驗(yàn)證了研究假設(shè)的可靠性。

    表3 夏普利(Shapley)貢獻(xiàn)度的分解結(jié)果

    四、研究假設(shè)的分樣本驗(yàn)證及解釋

    1.分產(chǎn)業(yè)樣本的回歸結(jié)果

    在式(1)中加入員工技能培訓(xùn)、產(chǎn)業(yè)智能化與產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的交互項(xiàng),探討產(chǎn)業(yè)智能化背景下員工技能培訓(xùn)在不同技術(shù)水平產(chǎn)業(yè)中對(duì)創(chuàng)新能力的影響效應(yīng),具體結(jié)果如表4所示。

    Panel A部分匯報(bào)了使用研發(fā)人員數(shù)量測(cè)度產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的回歸結(jié)果,具體來(lái)說(shuō):第(1)列匯報(bào)了在未添加控制變量、時(shí)間固定效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)的情況下,員工技能培訓(xùn)、產(chǎn)業(yè)智能化與研發(fā)人員數(shù)量交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為正數(shù),表明隨著產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的提高,產(chǎn)業(yè)智能化加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。在此基礎(chǔ)上控制時(shí)間固定效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)之后,第(2)列匯報(bào)了員工技能培訓(xùn)、產(chǎn)業(yè)智能化與研發(fā)人員數(shù)量交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上仍然為正數(shù)。雖然,交互項(xiàng)的回歸系數(shù)出現(xiàn)了較大的波動(dòng),但擬合優(yōu)度從第(1)列的0.242 5一躍升至0.992 0,說(shuō)明在控制了時(shí)間固定效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)之后,第(2)列的回歸結(jié)果具有較強(qiáng)的解釋力。第(3)列進(jìn)一步添加了控制變量,員工技能培訓(xùn)、產(chǎn)業(yè)智能化與研發(fā)人員數(shù)量交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為正數(shù),與第(2)列的回歸系數(shù)幾乎沒(méi)有差異,且擬合優(yōu)度也僅從0.992 0略微增長(zhǎng)至0.992 9。這說(shuō)明在添加了控制變量之后,交互項(xiàng)的回歸系數(shù)沒(méi)有發(fā)生實(shí)質(zhì)性的變化,也在一定程度上揭示了控制變量對(duì)第(2)列的回歸結(jié)果并沒(méi)有產(chǎn)生明顯的影響。Panel A部分的回歸結(jié)果提示,隨著研發(fā)人員數(shù)量測(cè)度的產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的提高,產(chǎn)業(yè)智能化加持下的員工技能培訓(xùn)也更加能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。

    Panel B部分匯報(bào)了使用研發(fā)投入強(qiáng)度測(cè)度產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的回歸結(jié)果,具體解讀可參照Panel A部分的說(shuō)明進(jìn)行,此處不再贅述。實(shí)證結(jié)果提示,隨著研發(fā)投入強(qiáng)度測(cè)度的產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的提高,產(chǎn)業(yè)智能化加持下的員工技能培訓(xùn)也更加能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。綜上所述,產(chǎn)業(yè)智能化加持員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的研究假設(shè)在產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性檢驗(yàn)中仍然成立,也在一定程度上說(shuō)明表2匯報(bào)的基本回歸結(jié)果具有較高的可靠性。

    2.分技術(shù)樣本的回歸結(jié)果

    人工智能作為一項(xiàng)通用技術(shù),需要在與具體產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的過(guò)程中才能衍生出特定的技術(shù)或產(chǎn)品,從而通過(guò)新產(chǎn)品、新工藝獲取相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)效益。那么,產(chǎn)業(yè)內(nèi)的人工智能企業(yè)數(shù)量越多,則該產(chǎn)業(yè)其他企業(yè)就越能較為便捷地獲取相關(guān)人工智能技術(shù)的應(yīng)用方案,從而推動(dòng)該產(chǎn)業(yè)整體的智能化程度。但不同的人工智能技術(shù)在與產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的過(guò)程中,能否繼續(xù)加持員工技能培訓(xùn)帶來(lái)更大的創(chuàng)新績(jī)效,需要在經(jīng)驗(yàn)層面得到相關(guān)證實(shí),具體結(jié)果如表5所示。

    表4 產(chǎn)業(yè)智能化背景下員工技能培訓(xùn)創(chuàng)新績(jī)效的產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性分析結(jié)果

    表5 產(chǎn)業(yè)智能化背景下員工技能培訓(xùn)創(chuàng)新績(jī)效的技術(shù)異質(zhì)性分析結(jié)果

    第(1)列匯報(bào)了員工技能培訓(xùn)與“智能”技術(shù)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為0.035 8,表明“智能”技術(shù)加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。第(2)列匯報(bào)了員工技能培訓(xùn)與“云”技術(shù)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為0.044 7,表明“云”技術(shù)加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。第(3)列匯報(bào)了員工技能培訓(xùn)與“數(shù)據(jù)”技術(shù)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為0.188 5,表明“數(shù)據(jù)”技術(shù)加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。第(4)列匯報(bào)了員工技能培訓(xùn)與“物聯(lián)”技術(shù)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為0.682 2,表明“物聯(lián)”技術(shù)加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。第(5)列匯報(bào)了員工技能培訓(xùn)與“機(jī)器學(xué)習(xí)”技術(shù)交互項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性檢驗(yàn)水平上為62.181 8,表明“機(jī)器學(xué)習(xí)”技術(shù)加持下的員工技能培訓(xùn)更能塑造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。

    五、研究結(jié)論與對(duì)策建議

    1.研究結(jié)論

    本文使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)所形成的2001—2019年中國(guó)制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù),對(duì)產(chǎn)業(yè)智能化背景下員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新績(jī)效展開(kāi)實(shí)證研究。主要研究結(jié)論如下:(1)員工技能培訓(xùn)對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的促進(jìn)作用,在產(chǎn)業(yè)智能化的加持下員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新效應(yīng)更加明顯。(2)圖2形象揭示了員工技能培訓(xùn)在從低培訓(xùn)水平上升到高培訓(xùn)水平的過(guò)程中,無(wú)論是智能化高的產(chǎn)業(yè)還是智能化低的產(chǎn)業(yè),其創(chuàng)新績(jī)效都處于一個(gè)不斷上升的狀態(tài)。(3)夏普利貢獻(xiàn)度的分解結(jié)果也在一定程度上說(shuō)明,隨著產(chǎn)業(yè)智能化水平的提升,員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新績(jī)效會(huì)更加明顯。(4)隨著產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的提升,員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新績(jī)效及產(chǎn)業(yè)智能化加持下員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新績(jī)效會(huì)更顯著。(5)對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行“智能”“云”“數(shù)據(jù)”“物聯(lián)”及“機(jī)器學(xué)習(xí)”區(qū)分后,員工技能培訓(xùn)的創(chuàng)新績(jī)效及產(chǎn)業(yè)智能化加持下的創(chuàng)新績(jī)效仍然存在。

    1987年,美國(guó)學(xué)者克里斯托弗·弗里曼(Christopher Freeman)首次提出“國(guó)家創(chuàng)新體系”的概念之后,超越了技術(shù)概念范疇的“創(chuàng)新”,強(qiáng)調(diào)借助多元公共性組織機(jī)構(gòu)組成的國(guó)家網(wǎng)絡(luò)以推動(dòng)創(chuàng)造、擴(kuò)散和運(yùn)用新技術(shù)。[22]技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)態(tài)理論模型將創(chuàng)新區(qū)分為產(chǎn)品創(chuàng)新和工藝創(chuàng)新,產(chǎn)品創(chuàng)新屬于“突變型”技術(shù)進(jìn)步,需要大量的研發(fā)創(chuàng)新投入和高學(xué)歷科技創(chuàng)新人才作為支撐,而工藝創(chuàng)新則屬于“累積型”技術(shù)進(jìn)步,需要一大批會(huì)操作懂維修先進(jìn)機(jī)器設(shè)備和生產(chǎn)線(xiàn)的高技能人才作為支撐。換言之,從產(chǎn)品創(chuàng)新到商業(yè)化生產(chǎn)之間存在一段“知識(shí)距離”,員工的高技能素質(zhì)則是縮短這段知識(shí)距離的有效工具,其在革新工藝生產(chǎn)流程中達(dá)成提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的目的,從而為企業(yè)帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)收益。那么,技能之所以能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價(jià)值的作用機(jī)理之一就是其有助于提升產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力,本文的研究結(jié)果也證實(shí)了有關(guān)理論假設(shè),這也為大規(guī)模推進(jìn)技能型社會(huì)的建設(shè)提供了學(xué)理支撐。

    2.對(duì)策建議

    英國(guó)科技委員會(huì)(The Lords Science and Technology Commitlee)在2019年8月提交的《為提高生產(chǎn)力而進(jìn)行技術(shù)擴(kuò)散》(DittusionofTechnologyforProductivity)報(bào)告認(rèn)為,領(lǐng)導(dǎo)和管理能力的不足、技能和知識(shí)的廣泛差距所引起的技術(shù)擴(kuò)散傳播障礙是英國(guó)生產(chǎn)力低迷的主要原因,報(bào)告明確建議財(cái)政部、能源和工業(yè)戰(zhàn)略部及教育部聯(lián)合制定相應(yīng)政策法規(guī)以鼓勵(lì)企業(yè)雇主支持新技術(shù)運(yùn)用和投資員工技能培訓(xùn)。[23]可見(jiàn),基于工作場(chǎng)所的學(xué)習(xí)在科學(xué)技術(shù)迭代更新加快的時(shí)代,對(duì)于創(chuàng)新成果的商業(yè)化轉(zhuǎn)化具有中介承載作用。但當(dāng)前,企業(yè)對(duì)員工技能培訓(xùn)的投資一直處于低迷狀態(tài)。鑒于此,結(jié)合上述研究結(jié)論并從激勵(lì)企業(yè)投資培訓(xùn)的角度出發(fā),提出如下對(duì)策建議:

    第一,降低企業(yè)參與培訓(xùn)的成本。將人力資源轉(zhuǎn)化為人力資本,需要政府持續(xù)加大財(cái)政投入力度,并對(duì)開(kāi)展員工技能培訓(xùn)的企業(yè)在財(cái)政、金融、稅收、土地、信用等方面給予必要的政策套餐組合支持。考慮到技能屬于準(zhǔn)公共產(chǎn)品,可能會(huì)引致企業(yè)對(duì)員工技能培訓(xùn)存在前期投資規(guī)模大、回報(bào)周期長(zhǎng)且收益不確定等問(wèn)題,這就需要政府根據(jù)強(qiáng)制性、非營(yíng)利性和營(yíng)利性來(lái)劃分勞動(dòng)技能的培訓(xùn)項(xiàng)目,并據(jù)此制定不同類(lèi)型的金融稅收方案。

    第二,強(qiáng)化企業(yè)的社會(huì)責(zé)任意識(shí)。企業(yè)在產(chǎn)業(yè)工人技能塑造的過(guò)程中占據(jù)主體地位,但政府不能單純地希冀企業(yè)按照《勞動(dòng)法》《職業(yè)教育法》等法律自覺(jué)足額提取和使用職工教育培訓(xùn)經(jīng)費(fèi),可考慮將企業(yè)是否舉辦或參與培訓(xùn)列入監(jiān)測(cè)企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任的指標(biāo)清單。當(dāng)然,人社部門(mén)對(duì)履行社會(huì)責(zé)任貢獻(xiàn)突出的企業(yè)進(jìn)行表彰獎(jiǎng)勵(lì)的同時(shí),也要通過(guò)及時(shí)跟進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的步伐,并不定期發(fā)布新職業(yè)的培訓(xùn)標(biāo)準(zhǔn),以此引導(dǎo)企業(yè)從完善生產(chǎn)系統(tǒng)的角度重視培訓(xùn)工作的開(kāi)展。

    第三,支持職業(yè)院校承擔(dān)企業(yè)培訓(xùn)。“學(xué)歷教育與培訓(xùn)并重”是凸顯現(xiàn)代職業(yè)教育類(lèi)型屬性的根本特征,培訓(xùn)為學(xué)齡群體和非學(xué)齡群體提供了突破學(xué)歷教育時(shí)空限制的終身學(xué)習(xí)方式。那么,確定培訓(xùn)在職業(yè)院校辦學(xué)任務(wù)中的合法性和必要性,將教師承擔(dān)職業(yè)技能培訓(xùn)的情況作為績(jī)效工資考核分配的重要依據(jù),推進(jìn)以職業(yè)院校為培訓(xùn)重點(diǎn)承擔(dān)主體的終身職業(yè)技能培訓(xùn)制度的構(gòu)建,有助于推動(dòng)勞動(dòng)技能要素加快向企業(yè)集聚,從而促進(jìn)產(chǎn)教融合取得深度成果。

    六、結(jié)語(yǔ)

    國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(International Federation of Robotics)發(fā)布的《世界機(jī)器人2021工業(yè)機(jī)器人》報(bào)告顯示,中國(guó)的工業(yè)機(jī)器人密度從2015年的49臺(tái)每萬(wàn)人快速增長(zhǎng)至2020年的246臺(tái)每萬(wàn)人,中國(guó)的機(jī)器人密度在全球排名也因此從五年前的第25位提升至第9位[24]。伴隨著工業(yè)機(jī)器人的數(shù)量激增,生產(chǎn)車(chē)間的自動(dòng)化進(jìn)程得以加快推進(jìn),這將深刻改變勞動(dòng)者與生產(chǎn)機(jī)器的相處方式。流水線(xiàn)生產(chǎn)車(chē)間的勞動(dòng)“去技能化”已成為過(guò)去式,而如何推動(dòng)“人機(jī)共生”背景下的勞動(dòng)“再技能化”成為當(dāng)前勞動(dòng)力市場(chǎng)亟待解決的關(guān)鍵議題。那么,職業(yè)技能培訓(xùn)憑借“干中學(xué)”的獨(dú)特屬性,突破了學(xué)歷教育的“時(shí)空限制”,在靈活多變中承擔(dān)起重塑勞動(dòng)技能的重任。隨著《“十四五”職業(yè)技能培訓(xùn)規(guī)劃》的深入實(shí)施,以企業(yè)為主體的職業(yè)技能培訓(xùn)將為生產(chǎn)車(chē)間變革帶來(lái)技能的賦能效應(yīng)。

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