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    工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效*
    ——基于研發(fā)投入和員工知識(shí)能力的中介效應(yīng)

    2022-04-25 01:31:14黃海艷
    中國(guó)人事科學(xué) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:制造業(yè)工業(yè)機(jī)器人

    □ 李 敏 黃海艷

    一、引言

    以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人及人工智能為突破口的第四次工業(yè)革命正在興起,制造業(yè)與信息技術(shù)融合發(fā)展是時(shí)代的必然產(chǎn)物。中央全面深化改革委員會(huì)第十四次會(huì)議強(qiáng)調(diào),要加快推動(dòng)新一代信息技術(shù)和制造業(yè)融合發(fā)展,以智能制造為主攻方向,提升制造業(yè)數(shù)字化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展水平。智能時(shí)代下,制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的強(qiáng)大動(dòng)力,工業(yè)機(jī)器人的廣泛應(yīng)用則是轉(zhuǎn)型升級(jí)的突破點(diǎn)。當(dāng)前中國(guó)正在大規(guī)模推進(jìn)機(jī)器人在制造業(yè)中的應(yīng)用,實(shí)施“機(jī)器換人”,如汽車產(chǎn)業(yè)、電子制造產(chǎn)業(yè)等均采用機(jī)器人作業(yè)來緩解勞動(dòng)力高成本壓力,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的提升,提高產(chǎn)品附加值和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在中國(guó)制造向“中國(guó)智造”升級(jí)的過程中,機(jī)器人正扮演著越來越重要的角色。根據(jù)全球機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(IFR)統(tǒng)計(jì),2019年我國(guó)累計(jì)銷售工業(yè)機(jī)器人14.05 萬(wàn)臺(tái),占全球銷量的比重為38%。與此同時(shí),機(jī)器人的大規(guī)模應(yīng)用也帶來了一系列挑戰(zhàn):個(gè)體企業(yè)存在技術(shù)壁壘、研發(fā)資金投入、盈利不確定性等問題[1-2];企業(yè)員工會(huì)面臨技術(shù)性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、薪酬差距等問題。[3-4]

    制造業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱,其創(chuàng)新行為不僅是獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵,也是驅(qū)動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要手段。初期,制造業(yè)企業(yè)利用機(jī)器來延伸人的手,替代人的一部分體力勞動(dòng),這些體力勞動(dòng)一般特征為:技術(shù)含量低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、危險(xiǎn)性高,如焊接、裝配、搬運(yùn)等。[5-6]在信息技術(shù)不斷發(fā)展的同時(shí),機(jī)器人技術(shù)也在朝著模擬人的部分智能和感覺的方向加速發(fā)展。目前,機(jī)器人能夠進(jìn)一步識(shí)別、判斷、決策和領(lǐng)會(huì)人的命令,幫助企業(yè)完成多種控制與信息處理的任務(wù),替代人們的“半腦力”勞動(dòng)。[7]工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)生的替代效應(yīng)引發(fā)了員工不安全感。[8]自我決定理論認(rèn)為,個(gè)體通過自我調(diào)節(jié)能夠從事利于自身發(fā)展的活動(dòng)。[9]因而,機(jī)器人應(yīng)用可能會(huì)產(chǎn)生人力資本提升效應(yīng)。[10]人力資本包括企業(yè)員工的受教育程度、知識(shí)技能水平、健康和保健狀況等。[11]當(dāng)企業(yè)投入的高層次人力資本越多,企業(yè)整體創(chuàng)新質(zhì)量就會(huì)越高。[12]隨著機(jī)器人應(yīng)用越來越經(jīng)濟(jì),企業(yè)縮減了大量生產(chǎn)成本,進(jìn)而能夠?yàn)槠髽I(yè)研發(fā)活動(dòng)的開展提供一定的資金支持。研發(fā)資金的投入可能會(huì)為企業(yè)帶來新產(chǎn)品、新技術(shù),有利于提升創(chuàng)新績(jī)效。[13-14]

    資源基礎(chǔ)理論強(qiáng)調(diào),異質(zhì)性資源的獲取、配置和發(fā)展是企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。[15]巴尼(Barney)[16]認(rèn)為,資源包括組織資本資源、人力資源、信息技術(shù)資源、設(shè)備資源和知識(shí)資源,組織能夠通過資源配置與實(shí)施提高效率和效益。工業(yè)機(jī)器人作為智能制造技術(shù)代表,最終致力于提高企業(yè)績(jī)效,包括財(cái)務(wù)績(jī)效、創(chuàng)新績(jī)效等。[17]其中,創(chuàng)新績(jī)效直接影響企業(yè)的績(jī)效提升。有關(guān)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)創(chuàng)新績(jī)效影響的研究可以追溯到信息技術(shù)的創(chuàng)新績(jī)效影響研究。諸多學(xué)者圍繞工業(yè)智能化、人工智能等主題展開研究,但是研究結(jié)論并不一致。喬希(Joshi)等[18]以ACAP 理論為基礎(chǔ),發(fā)現(xiàn)企業(yè)通過信息技術(shù)的應(yīng)用能夠增強(qiáng)其知識(shí)能力,從而有助于專利發(fā)明以及新產(chǎn)品、新服務(wù)的產(chǎn)生。睢博等[19]認(rèn)為工業(yè)智能化改善了勞動(dòng)力結(jié)構(gòu),促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新水平提升。張煒等[20]發(fā)現(xiàn)人工智能企業(yè)的創(chuàng)新效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。目前,尚未有學(xué)者直接對(duì)機(jī)器人應(yīng)用的創(chuàng)新績(jī)效影響進(jìn)行研究。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看,隨著勞動(dòng)力成本提高和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),我國(guó)工業(yè)機(jī)器人具有很大的發(fā)展?jié)摿ΑF髽I(yè)引進(jìn)大量機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn),勢(shì)必會(huì)對(duì)企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生巨大影響。由于以往披露的機(jī)器人數(shù)據(jù)都是基于國(guó)家層面,國(guó)內(nèi)企業(yè)對(duì)機(jī)器人應(yīng)用的影響研究難以開展。受益于工具變量法,本文得以對(duì)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與創(chuàng)新績(jī)效之間的作用機(jī)制進(jìn)行更深入的探討,厘清工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間的關(guān)系,幫助制造業(yè)順利地轉(zhuǎn)型升級(jí),實(shí)現(xiàn)智能制造。

    本研究采用2011—2018年滬深A(yù) 股制造業(yè)上市公司的面板數(shù)據(jù),首先考察工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間的影響關(guān)系,其次探討研發(fā)投入和員工的知識(shí)能力在工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效影響機(jī)制中扮演的雙中介作用。本文貢獻(xiàn)在于:第一,基于工業(yè)機(jī)器人的新視角,以改變生產(chǎn)要素的投入來考察企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響因素,為企業(yè)提高創(chuàng)新績(jī)效提供新思路,拓展了企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的前因變量研究;第二,從微觀企業(yè)視角,利用工具變量法研究工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間的關(guān)系及其作用機(jī)制,為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供決策依據(jù)。

    二、理論與假設(shè)

    1.機(jī)器人滲透度與創(chuàng)新績(jī)效

    機(jī)器人滲透度于2020年由阿西莫格魯(Acemoglu)等[21]首先提出,它反映了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)工業(yè)機(jī)器人的分布密度和使用程度。王永欽等[22]認(rèn)為,與機(jī)器人銷售量、機(jī)器人存量相比,機(jī)器人滲透度更能反映一國(guó)機(jī)器人實(shí)際應(yīng)用水平。韓民春等[23]指出,機(jī)器人滲透度是機(jī)器人普及程度的重要衡量指標(biāo)。目前國(guó)內(nèi)學(xué)者將機(jī)器人的研究范圍逐漸拓展到自動(dòng)化、人工智能和智能制造等相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域。比如,呂潔等[24]利用工業(yè)機(jī)器人使用密度來衡量一國(guó)或地區(qū)的自動(dòng)化程度。朱火弟等[25]采用機(jī)器人滲透度來衡量人工智能的發(fā)展水平。本文在已有研究的基礎(chǔ)上,以制造業(yè)企業(yè)為研究視角,將機(jī)器人滲透度定義為制造業(yè)企業(yè)的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平。

    機(jī)器人技術(shù)是制造業(yè)實(shí)現(xiàn)智能制造的重要支撐。機(jī)器人應(yīng)用不僅解放了大量勞動(dòng)力,還促進(jìn)了生產(chǎn)效率的提高,推動(dòng)企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

    首先,企業(yè)在創(chuàng)新過程中需要一些資源的支持,比如技術(shù)、人力等。根據(jù)資源基礎(chǔ)理論,資源是企業(yè)獲取和維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵,也是企業(yè)提高創(chuàng)新能力的重要因素。[16]企業(yè)創(chuàng)新資源的不足會(huì)削弱員工的創(chuàng)新積極性,從而導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效降低。工業(yè)機(jī)器人作為人工智能的一個(gè)分支,可以被視為一種新型生產(chǎn)要素,不僅效率高,還能進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和自我更新。[26]企業(yè)通過重新配置和組合使用內(nèi)外部資源,將機(jī)器人技術(shù)與企業(yè)的生產(chǎn)過程、生產(chǎn)設(shè)備和產(chǎn)品不斷融合,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程創(chuàng)新、設(shè)備創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新。[27]互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和5G 的發(fā)展為機(jī)器人應(yīng)用提供了新技術(shù)支撐,煥發(fā)了企業(yè)的創(chuàng)新活力,推動(dòng)機(jī)器人的多元化場(chǎng)景應(yīng)用以及新產(chǎn)品形態(tài)的出現(xiàn),從而大幅度提升創(chuàng)新績(jī)效。

    其次,機(jī)器人應(yīng)用大大提高了企業(yè)生產(chǎn)力,如何提高生產(chǎn)效率不再是管理者重點(diǎn)關(guān)注的問題,如何提高創(chuàng)新能力來獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)才是問題的關(guān)鍵。技術(shù)的不斷更迭與進(jìn)步以及激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),促使企業(yè)重新調(diào)整創(chuàng)新決策。[28]在企業(yè)的創(chuàng)新決策過程中,管理者是推動(dòng)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的主體[29],其創(chuàng)新意識(shí)有助于企業(yè)形成良好的創(chuàng)新氛圍。同時(shí),隨著機(jī)器人的持續(xù)性滲透,員工從煩瑣、單調(diào)的工作中解放出來,能夠集中精力從事創(chuàng)造性工作等人工智能無(wú)法獨(dú)立完成的任務(wù),促進(jìn)新產(chǎn)品或新技術(shù)的出現(xiàn)。鑒于此,本文提出如下研究假設(shè)1:

    H1:機(jī)器人滲透度提高會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提升。

    2.機(jī)器人滲透度與研發(fā)投入強(qiáng)度

    隨著持續(xù)的自動(dòng)化趨勢(shì)及技術(shù)改進(jìn),機(jī)器人價(jià)格越來越經(jīng)濟(jì),其在制造業(yè)各領(lǐng)域中的應(yīng)用也越來越廣泛,極大降低了生產(chǎn)成本,為企業(yè)研發(fā)活動(dòng)提供了資金保障。

    首先,機(jī)器人具有出錯(cuò)率低、安全性高、長(zhǎng)時(shí)間作業(yè)等優(yōu)勢(shì),容易取代低技能勞動(dòng)者,從事企業(yè)常規(guī)性、程序化的工作任務(wù)。[30]這種情況下,企業(yè)僅需要雇傭少量員工控制機(jī)器人即可,能夠有效節(jié)約人力資源成本,從而讓企業(yè)有能力追加資本投入,將資金分配到技術(shù)創(chuàng)新和新產(chǎn)品研發(fā)中去,以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

    其次,人口紅利消失推動(dòng)了機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展。眾多傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)紛紛投資購(gòu)買或自行研發(fā)智能化設(shè)備,實(shí)施“機(jī)器換人”,以期改善企業(yè)雇傭關(guān)系、避免勞動(dòng)糾紛。[31]《中國(guó)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(2020年)》顯示,與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家相比,我國(guó)機(jī)器人市場(chǎng)需求潛力巨大。資源基礎(chǔ)理論認(rèn)為,企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵在于資源的稀缺性、不可替代性、不可模仿性。[16]盡管我國(guó)已熟練掌握了機(jī)器人制造技術(shù),但一些重要零部件和技術(shù)只能從國(guó)外引進(jìn),發(fā)展受到了很大限制。[19]這在深層次上刺激企業(yè)不斷去吸收學(xué)習(xí)先進(jìn)技術(shù)理念,并加大研發(fā)資金和研發(fā)人員投入,推動(dòng)機(jī)器人等自動(dòng)化技術(shù)創(chuàng)新。鑒于此,本文提出如下研究假設(shè)2:

    H2:機(jī)器人滲透度提高會(huì)促進(jìn)企業(yè)加大研發(fā)投入強(qiáng)度。

    3.研發(fā)投入強(qiáng)度與創(chuàng)新績(jī)效

    研發(fā)投入對(duì)新技術(shù)的產(chǎn)生具有重要推動(dòng)作用。大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為研發(fā)投入對(duì)創(chuàng)新績(jī)效存在積極影響,但也有學(xué)者得出不一致的結(jié)論。李明星等發(fā)現(xiàn)企業(yè)通過增加對(duì)研發(fā)人員和研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入,能夠優(yōu)化企業(yè)研發(fā)資源配置,有利于創(chuàng)新績(jī)效提升。[32]而蔣兵等[33]認(rèn)為研發(fā)投入對(duì)創(chuàng)新績(jī)效影響存在門檻效應(yīng),并非總能產(chǎn)生積極影響。

    首先,研發(fā)資源配置數(shù)量和結(jié)構(gòu)是影響企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。當(dāng)企業(yè)加大研發(fā)投入時(shí),研發(fā)人員積極性易被激發(fā),有動(dòng)力去從事研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng),促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提升。

    其次,雄厚的資金為企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)提供了物質(zhì)和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ),同時(shí)增強(qiáng)了企業(yè)創(chuàng)新的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。企業(yè)對(duì)研發(fā)項(xiàng)目的投入可能會(huì)帶來新知識(shí)、新技術(shù),促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量和功能的改進(jìn)。企業(yè)對(duì)于研發(fā)人員的投資,能夠幫助企業(yè)引進(jìn)和培養(yǎng)高層次創(chuàng)新人才,激發(fā)人才創(chuàng)新活力,碰撞出更多創(chuàng)新性想法,形成良好創(chuàng)新氛圍,推動(dòng)企業(yè)各項(xiàng)創(chuàng)新工作的開展。鑒于此,本文提出如下研究假設(shè)3:

    H3:研發(fā)投入強(qiáng)度在機(jī)器人滲透度和企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間起中介作用;機(jī)器人應(yīng)用通過加大研發(fā)投入強(qiáng)度間接正向影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。

    4.機(jī)器人滲透度與員工知識(shí)能力提升

    隨著“機(jī)器換人”進(jìn)程的推進(jìn),制造業(yè)很多重復(fù)性、機(jī)械性的工作崗位逐漸消失,導(dǎo)致組織不得不采取裁員、重組等變革措施。企業(yè)員工為了保住自身崗位,很有可能會(huì)主動(dòng)學(xué)習(xí)新知識(shí)、新技能,以適應(yīng)新工作環(huán)境和工作要求。

    首先,工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模運(yùn)用使得員工的工作持續(xù)性和穩(wěn)定性受到影響,低學(xué)歷、無(wú)專業(yè)、低技能的群體面臨著巨大的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。[34]在這種極其不確定的環(huán)境中,員工感知到工作存續(xù)性的威脅以及未來發(fā)展前景的挑戰(zhàn),容易產(chǎn)生工作不安全感[8],并引發(fā)情緒勞動(dòng),即員工對(duì)自己的情緒表達(dá)進(jìn)行調(diào)整,以符合組織要求[35]。根據(jù)自我決定理論,人們傾向于從事有利于自身成長(zhǎng)和發(fā)展的行為,并且外界環(huán)境因素會(huì)對(duì)其行為產(chǎn)生支持或阻礙的作用。[9]一般來說,員工會(huì)采取兩種應(yīng)對(duì)策略:表層策略和深層策略。表層策略指員工隱藏自己真實(shí)的情緒,展現(xiàn)出組織所要求的情緒,來保住現(xiàn)有工作崗位。而深層策略指?jìng)€(gè)體通過改變自身來滿足組織所要求的情緒表達(dá)。在這種深層策略中,員工易被激勵(lì),愿意主動(dòng)去提升自身知識(shí)能力,掌握新知識(shí)、新技能以符合組織要求。

    其次,除了替代效應(yīng),工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用也會(huì)衍生出很多非常規(guī)型工作崗位[36],產(chǎn)生新的人才需求,并要求更高人力資本來?yè)?dān)任,存在人力資本提升效應(yīng)。[10]人力資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化有助于員工薪酬的提高[37],進(jìn)而使企業(yè)員工更有意愿且有資金來支持人力資本提升。為了減少大規(guī)模人員流動(dòng)帶來的不利影響,企業(yè)可能會(huì)主動(dòng)組織開展相關(guān)技能學(xué)習(xí)培訓(xùn)活動(dòng),以保證員工知識(shí)技能水平滿足工作需要。鑒于此,本文提出如下研究假設(shè)4:

    H4:機(jī)器人滲透度提高會(huì)促進(jìn)員工知識(shí)能力提升。

    5.員工知識(shí)能力提升與創(chuàng)新績(jī)效

    高素質(zhì)人力資本的知識(shí)吸收能力與技術(shù)創(chuàng)新能力較強(qiáng),能夠產(chǎn)生明顯的知識(shí)溢出效應(yīng),加快知識(shí)經(jīng)驗(yàn)在企業(yè)內(nèi)部的流通傳播,很大程度上推動(dòng)了企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升。

    首先,企業(yè)創(chuàng)新是一種復(fù)雜的知識(shí)生產(chǎn)活動(dòng),需要依賴員工自身的知識(shí)基礎(chǔ)。員工知識(shí)能力水平的提升,代表著個(gè)人知識(shí)吸收能力增強(qiáng),進(jìn)而會(huì)影響其所在組織的知識(shí)吸收能力。[38]同時(shí),企業(yè)對(duì)外部知識(shí)的獲取、識(shí)別及判斷會(huì)直接受到企業(yè)已有知識(shí)水平的影響。[39]當(dāng)員工的創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)越豐富、了解的知識(shí)類別越多,企業(yè)對(duì)知識(shí)的吸收、轉(zhuǎn)化能力就越強(qiáng),從而能夠?qū)崿F(xiàn)資源的高效整合配置,有助于創(chuàng)新成果的產(chǎn)生。

    其次,根據(jù)資源基礎(chǔ)理論,人力資本可以成為有價(jià)值的、不可模仿的和難以轉(zhuǎn)移的重要資源,是能力、知識(shí)和技術(shù)的綜合體現(xiàn)。[16]相對(duì)而言,高素質(zhì)人力資本擁有多方面的素質(zhì)特征[40],能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來異質(zhì)化知識(shí),并且其接受、破解和理解信息的能力更強(qiáng),既可以直接推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新,又能夠?qū)⒅R(shí)溢出到低素質(zhì)人力資本,支持知識(shí)經(jīng)驗(yàn)內(nèi)部流動(dòng)與更新,為企業(yè)營(yíng)造出良好的創(chuàng)新氛圍。鑒于此,本文提出如下研究假設(shè)5:

    H5:?jiǎn)T工知識(shí)能力提升在機(jī)器人滲透度和企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間起中介作用;機(jī)器人應(yīng)用通過提升員工知識(shí)能力間接正向影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。

    綜上所述,構(gòu)建如下理論模型(見圖1)。

    圖1 理論模型

    三、研究設(shè)計(jì)

    1.樣本選取和數(shù)據(jù)來源

    本文以2011—2018年滬深A(yù) 股制造業(yè)上市公司為研究樣本,著眼于微觀層面,系統(tǒng)探討工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)研發(fā)投入和員工知識(shí)能力的影響,及其如何更進(jìn)一步影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。根據(jù)《中國(guó)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(2020年)》報(bào)告,我國(guó)工業(yè)機(jī)器人使用量自2010年起迅速增長(zhǎng),且主要應(yīng)用于制造業(yè)領(lǐng)域,因此我們選擇2011年作為樣本期間的起始年份,并將樣本范圍限定在制造業(yè)行業(yè)。其中,工業(yè)機(jī)器人存量數(shù)據(jù)從全球機(jī)器人聯(lián)合會(huì)《世界機(jī)器人報(bào)告》中獲得。全球機(jī)器人聯(lián)合會(huì)是目前世界上比較權(quán)威的機(jī)器人數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu),每年都會(huì)披露“國(guó)家—行業(yè)—年度”層面的世界機(jī)器人統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。中國(guó)制造業(yè)分行業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)、研發(fā)投入、企業(yè)員工構(gòu)成數(shù)據(jù)來自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR),并通過巨潮資訊網(wǎng)站進(jìn)行補(bǔ)充。衡量企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的專利數(shù)據(jù)通過企查查官網(wǎng)手工搜集獲取。剔除ST 公司、數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的公司,本文最終得到3 352 個(gè)“公司—年度”樣本,包括419 家企業(yè)。

    2.變量設(shè)計(jì)

    (1)解釋變量

    機(jī)器人滲透度(CHF exposure to robots)。本文借鑒阿西莫格魯?shù)萚21]和王永欽等[22]的做法,利用工具變量法構(gòu)建了企業(yè)層面的“機(jī)器人滲透度”指標(biāo)。具體測(cè)度方法如下:

    該指標(biāo)表示i行業(yè)j企業(yè)t年的工業(yè)機(jī)器人滲透度。其中表示制造業(yè)中i行業(yè)j企業(yè)2011年(基期)生產(chǎn)人員占比與制造業(yè)所有企業(yè)2011年生產(chǎn)人員占比中位數(shù)的比值。表示中國(guó)i行業(yè)t年的工業(yè)機(jī)器人存量,表示中國(guó)i行業(yè)2010年 (基期)的就業(yè)人數(shù)。

    關(guān)于制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn),本研究針對(duì)的是制造行業(yè)2011—2018年工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用情況,故以《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》為參考標(biāo)準(zhǔn)。國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)參照的是國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)分類(ISIC Rev 4.0 版),與我國(guó)分類標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一。為了后續(xù)研究的方便,本文將國(guó)內(nèi)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)一一對(duì)應(yīng),以便我國(guó)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的就業(yè)人數(shù)能夠與國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)提供的機(jī)器人存量數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,最終得以計(jì)算出企業(yè)層面的工業(yè)機(jī)器人滲透度。

    (2)中介變量

    員工知識(shí)能力(Degree)。舒爾茨(Schultz)認(rèn)為學(xué)歷教育可以代表人的技能和知識(shí),是獲取人力資本的最主要來源。[41]因而本文借鑒其做法,通過企業(yè)本科及以上學(xué)歷員工數(shù)占員工總數(shù)的比例來衡量員工知識(shí)能力。

    研發(fā)投入強(qiáng)度(R&D)。參考國(guó)內(nèi)外研究的一般做法[42-43],即以研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比例來表示。

    (3)被解釋變量

    創(chuàng)新績(jī)效(Patent)。參考以往文獻(xiàn),本文以發(fā)明公布專利數(shù)作為企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的度量指標(biāo)。[44]此外,考慮到專利產(chǎn)出的滯后性,本文將創(chuàng)新績(jī)效數(shù)據(jù)滯后一年,在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中,將數(shù)據(jù)滯后兩年。為了避免丟失專利數(shù)為0 的樣本觀測(cè)值,本文借鑒袁建國(guó)等的研究[45],將發(fā)明專利數(shù)加1 的自然對(duì)數(shù)作為衡量指標(biāo)。

    (4)控制變量

    參考以往研究企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效影響因素的文獻(xiàn)[46-48],本文控制了如下變 量:企業(yè)年齡(Age)、企業(yè)規(guī)模(Size)、資本密集度(Capital)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率(Roa)。本文主要變量的測(cè)量如表1所示。

    表1 變量定義

    四、實(shí)證分析

    1.描述性統(tǒng)計(jì)

    表2匯報(bào)了變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效、機(jī)器人滲透度和研發(fā)投入強(qiáng)度的最小值與最大值之間差異較大,說明在制造業(yè)中,不同企業(yè)的創(chuàng)新能力和機(jī)器人應(yīng)用水平具有明顯差別,這可能是要素密集型行業(yè)差異性所導(dǎo)致的。

    表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)(N=3352)

    2.相關(guān)性分析

    表3報(bào)告了各變量間的相關(guān)系數(shù)。機(jī)器人滲透度與研發(fā)投入強(qiáng)度(r=0.047,p<0.01)、企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效(r=0.158,p<0.001)顯著正相關(guān),研發(fā)投入強(qiáng)度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效(r=0.05,p<0.01)顯著正相關(guān),員工知識(shí)能力與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效(r=0.206,p<0.001)顯著正相關(guān),基本符合本研究理論預(yù)期。機(jī)器人滲透度與員工知識(shí)能力(r=-0.071,p<0.001)顯著負(fù)相關(guān),這與本研究理論預(yù)期不一致。

    表3 變量皮爾遜相關(guān)系數(shù)

    3.回歸分析

    表4呈現(xiàn)了工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)我國(guó)制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。本文按照溫忠麟等[49]提出的檢驗(yàn)流程,依次分析相應(yīng)的回歸結(jié)果。其中,模型1 是控制變量對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的回歸結(jié)果,企業(yè)規(guī)模、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率具有顯著的正向影響,企業(yè)年齡、資本密集度具有顯著的負(fù)向影響。模型2 中加入機(jī)器人滲透度變量,機(jī)器人應(yīng)用正向影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效(β=0.069,p<0.001),假設(shè)1 得到驗(yàn)證。模型3 的結(jié)果顯示機(jī)器人應(yīng)用正向影響企業(yè)研發(fā)投入(β=0.213,p<0.001),假設(shè)2 得到驗(yàn)證。模型4 的結(jié)果顯示機(jī)器人應(yīng)用負(fù)向影響員工知識(shí)能力(β=-0.006,p<0.001),假設(shè)4 沒有得到驗(yàn)證。

    表4 主效應(yīng)及中介效應(yīng)的回歸分析(滯后1年)

    機(jī)器人應(yīng)用之所以會(huì)抑制員工知識(shí)能力提升,可能的原因是:第一,由于行業(yè)屬性,以往制造業(yè)不重視管理與研發(fā),企業(yè)員工主要以生產(chǎn)工人為主,整個(gè)行業(yè)對(duì)員工學(xué)歷水平要求不高,導(dǎo)致人力資本含量較低。第二,制造業(yè)企業(yè)通過引進(jìn)工業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化生產(chǎn)。生產(chǎn)成本的節(jié)約為企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模提供了可能性。盡管機(jī)器人解決了大量標(biāo)準(zhǔn)化工作,部分工作始終無(wú)法標(biāo)準(zhǔn)化,不得不要求企業(yè)員工來承擔(dān)。當(dāng)企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模時(shí),非標(biāo)準(zhǔn)化工作量相應(yīng)增加,需要雇傭的員工數(shù)自然會(huì)變多,從而不利于提升企業(yè)整體知識(shí)能力水平。第三,從現(xiàn)狀看,一些畢業(yè)生傾向于選擇互聯(lián)網(wǎng)等新興熱門行業(yè),不愿意選擇制造行業(yè),可能造成制造業(yè)整體知識(shí)能力水平偏低。

    模型6 中機(jī)器人滲透度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的回歸系數(shù)為正,且顯著,員工知識(shí)能力回歸系數(shù)與模型4 中機(jī)器人滲透度回歸系數(shù)的乘積為負(fù),表明員工知識(shí)能力在機(jī)器人應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間起中介作用,但這種中介作用表現(xiàn)為遮掩效應(yīng),假設(shè)5 得到驗(yàn)證。模型5 考察研發(fā)投入的中介作用,與模型3 相比,模型5中研發(fā)投入正向影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效(β=0.053,p<0.001),但機(jī)器人滲透度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響由0.069 降為0.058,且仍然顯著,表明研發(fā)投入在機(jī)器人滲透度和企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效間發(fā)揮部分中介作用,假設(shè)3 得到驗(yàn)證。

    4.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為了驗(yàn)證結(jié)果的可靠性,進(jìn)一步說明兩者之間的關(guān)系,本文將企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效數(shù)據(jù)滯后兩年,再次對(duì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表5所示。假設(shè)1、假設(shè)2、假設(shè)3 和假設(shè)5 依舊得到驗(yàn)證,假設(shè)4 沒有得到驗(yàn)證,與前文結(jié)論保持一致,結(jié)果具有穩(wěn)健性。

    表5 主效應(yīng)及中介效應(yīng)的回歸分析(滯后2年)

    五、結(jié)論與展望

    1.研究結(jié)論

    工業(yè)機(jī)器人作為新技術(shù)、新工具的代表,對(duì)我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要影響。本文深入探究機(jī)器人滲透度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響及其作用機(jī)制,發(fā)現(xiàn):(1)機(jī)器人應(yīng)用正向影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效,呼應(yīng)了陳金亮等[50]、孟凡生等[27]的研究結(jié)論,強(qiáng)調(diào)智能化技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新水平提升的重要作用;(2)中介模型檢驗(yàn)表明,機(jī)器人應(yīng)用可以通過加大研發(fā)投入提升企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效,同時(shí)會(huì)降低員工知識(shí)能力來遮掩其對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的提升。本研究認(rèn)為,機(jī)器人應(yīng)用會(huì)抑制員工知識(shí)能力提升。這與胡晟明等[10]提出的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用存在人力資本提升效應(yīng)正好相反,即工業(yè)智能化加速了勞動(dòng)力與其他資本的結(jié)合程度,加強(qiáng)員工“干中學(xué)”效果,有助于知識(shí)能力提升。[19]產(chǎn)生不一致結(jié)論的原因可能是制造業(yè)行業(yè)屬性的問題,行業(yè)本身對(duì)員工學(xué)歷水平要求不高。此外,企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大造成非標(biāo)準(zhǔn)化員工人數(shù)增多,導(dǎo)致整體員工知識(shí)能力降低。

    2.政策建議

    第一,上述研究結(jié)論為我國(guó)制造業(yè)企業(yè)的智能化發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了清晰的理論機(jī)制與政策啟示。

    政府應(yīng)圍繞工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域發(fā)布多項(xiàng)產(chǎn)業(yè)促進(jìn)政策,推動(dòng)智能制造前進(jìn)步伐,助力企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新工作。同時(shí),加強(qiáng)對(duì)人工智能教育的引導(dǎo)和支持力度,努力提高勞動(dòng)者的人力資本水平,挖掘勞動(dòng)力資源新優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)人口紅利從“數(shù)量型”向“質(zhì)量型”的轉(zhuǎn)變。

    第二,制造業(yè)企業(yè)要堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng),充分利用機(jī)器人應(yīng)用對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的促進(jìn)機(jī)制,不斷加大研發(fā)資金的投入力度。針對(duì)不同要素密集型行業(yè)可采取差異化的策略。勞動(dòng)密集型行業(yè)企業(yè)應(yīng)積極引導(dǎo)并大力引進(jìn)、培養(yǎng)高技能人才,實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)要優(yōu)化人才資源配置,激發(fā)員工的創(chuàng)新積極性,逐步向智能制造新模式轉(zhuǎn)變。

    第三,企業(yè)員工必須主動(dòng)提高綜合素質(zhì),不斷學(xué)習(xí)新知識(shí)、掌握新技能,以具備無(wú)法被機(jī)器人等智能化技術(shù)所替代的能力,包括創(chuàng)新能力、靈活解決問題的能力等,實(shí)現(xiàn)個(gè)人價(jià)值。

    3.研究不足與展望

    本文也存在一些局限。第一,國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)提供的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用數(shù)據(jù)存在缺陷,并非所有制造行業(yè)都被納入到國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)所涉及的19 個(gè)行業(yè)中,數(shù)據(jù)的不完整可能會(huì)造成研究結(jié)果的誤差。第二,本文只是簡(jiǎn)單驗(yàn)證了研發(fā)投入和員工知識(shí)能力的中介作用,并未考慮情境因素的影響,如政府補(bǔ)貼政策、領(lǐng)導(dǎo)個(gè)人特征等,還能進(jìn)一步完善目前的影響機(jī)制模型。第三,由于“數(shù)量至上”的激勵(lì)政策和評(píng)價(jià)導(dǎo)向,我國(guó)企業(yè)存在盲目追求專利數(shù)量的問題,導(dǎo)致專利“經(jīng)濟(jì)價(jià)值”不高,因而本文創(chuàng)新績(jī)效衡量方式可能存在不妥,在后續(xù)研究中可采用朱雪忠等[51]提出的多維專利指標(biāo)來進(jìn)行測(cè)量,以使結(jié)果更精準(zhǔn)。第四,本文僅對(duì)制造業(yè)企業(yè)展開研究,但近年來機(jī)器人在服務(wù)業(yè)中的應(yīng)用比重也在迅速增長(zhǎng),服務(wù)機(jī)器人由于自主性強(qiáng)、適用性廣等特性展現(xiàn)出廣闊的空間,后續(xù)研究可對(duì)服務(wù)機(jī)器人應(yīng)用的創(chuàng)新影響進(jìn)行探討,分析不同行業(yè)間應(yīng)用的影響差異。

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