袁毓蔓 黎想 馮嘉敏 石瑞婷 安依然
(南京審計(jì)大學(xué) 江蘇南京 211815)
如今的中國(guó)雖已成為世界第一制造業(yè)大國(guó),但隨著國(guó)內(nèi)外競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈,我國(guó)制造業(yè)出口產(chǎn)品在總體上“大而不強(qiáng)”。首先,中國(guó)的人口紅利逐步消失,曾經(jīng)低廉的勞動(dòng)力成本優(yōu)勢(shì)不斷降低,勞動(dòng)密集型產(chǎn)品占比也呈現(xiàn)下降趨勢(shì),資本和技術(shù)密集型產(chǎn)品逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位,而且占比還在不斷增大。此外,人口老齡化和城鎮(zhèn)化率的不斷提高正在動(dòng)搖出口導(dǎo)向型增長(zhǎng)模式的根基。其次,制造業(yè)創(chuàng)新型人才的匱乏與創(chuàng)新能力不足,導(dǎo)致產(chǎn)品附加值低,使得我們?nèi)蕴幱趦r(jià)值鏈低端環(huán)節(jié)。
基礎(chǔ)建設(shè)方面,人工智能可通過提高軟件普及和應(yīng)用,加大智能化設(shè)備投入,進(jìn)而增強(qiáng)信息資源采集、數(shù)據(jù)處理和儲(chǔ)存能力,以此提高產(chǎn)品質(zhì)量合格率。人工智能擁有學(xué)習(xí)模型建力和信息分析能力,將其融入生產(chǎn)制造方面,人工智能可以識(shí)別各種環(huán)境信息并對(duì)最終產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生影響。人工智能通過動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié),可以最終找到最佳的生產(chǎn)工藝參數(shù),從而優(yōu)化生產(chǎn)流程,提升產(chǎn)品質(zhì)量。(楊家榮,2019)[1]。
假設(shè)1:人工智能可通過提高軟件普及和應(yīng)用,加大智能化設(shè)備投入,進(jìn)而增強(qiáng)信息資源采集、數(shù)據(jù)處理和儲(chǔ)存能力,并以此提高產(chǎn)品質(zhì)量合格率。
在生產(chǎn)應(yīng)用方面,人工智能主要通過裝備智能化支撐生產(chǎn)智能化和管理智能化來影響產(chǎn)品質(zhì)量,并在生產(chǎn)過程中實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)品控、故障處理、高效配置生產(chǎn)要素以達(dá)到提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本的目標(biāo)。為獲取行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),制造企業(yè)需要預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求動(dòng)向,而人工智能能在產(chǎn)品的計(jì)劃階段協(xié)助預(yù)測(cè)需求,制定個(gè)性化、差異化、合理化價(jià)格以提升銷量,拓展市場(chǎng)份額,優(yōu)化產(chǎn)品供給以提升產(chǎn)品質(zhì)量,而在生產(chǎn)階段人工智能可以提升新產(chǎn)品的研發(fā)效率和質(zhì)量(劉衛(wèi)河,2020)[2]。人工智能幫助制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)和維護(hù),提高智能化運(yùn)營(yíng)水平,實(shí)現(xiàn)降本增效,未來需利用人工智能檢測(cè)和解決不可見問題,如工藝優(yōu)化等(顧碩,2021)[3]。
假設(shè)2:人工智能通過生產(chǎn)應(yīng)用可以提升制造業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量。
通過參考國(guó)家工業(yè)和信息化部關(guān)于工業(yè)化和信息化融合的指標(biāo)體系,本文構(gòu)建了工業(yè)智能化水平測(cè)度指標(biāo),包括基礎(chǔ)建設(shè)、生產(chǎn)應(yīng)用、競(jìng)爭(zhēng)力和效益三個(gè)方面,共涉及軟件普及和應(yīng)用情況、智能制造企業(yè)情況和創(chuàng)新能力等。
本文借鑒韓峰和吳雨桐的方法,采用主成分分析方法,對(duì)指標(biāo)體系降維,得到智能化綜合指標(biāo)。
本文主要涉及兩方面的數(shù)據(jù),一是制造業(yè)產(chǎn)品出口企業(yè)的微觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),二是工業(yè)智能化水平相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)電子信息統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。收集每個(gè)指標(biāo)2003—2019年期間數(shù)據(jù),選取29個(gè)省市作為研究對(duì)象。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與指標(biāo)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析挖掘,形成新的指標(biāo)體系,得到最終建模的數(shù)據(jù)指標(biāo)。
被解釋變量:產(chǎn)品質(zhì)量合格率(passrate),測(cè)度的是各省份產(chǎn)品質(zhì)量情況。
解釋變量:智能化水平(intelligent)用來測(cè)度各省份的智能化水平,該指標(biāo)通過主成分分析法計(jì)算得出;
控制變量:考慮到其他可能影響產(chǎn)品質(zhì)量合格率的因素,基于理論認(rèn)知及對(duì)參考文獻(xiàn)的研究,本文選取固定資產(chǎn)投資規(guī)模(lninv)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lngdp)作為控制變量。
基于本文研究?jī)?nèi)容,構(gòu)建以下模型對(duì)研究?jī)?nèi)容進(jìn)行實(shí)證分析。
式(1)中:i為不同省份,t為不同年份,year(年份)為控制變量,ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)1。
面板數(shù)據(jù)的回歸模型有混合效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型,具體選擇哪種模型,需要在回歸前先對(duì)模型進(jìn)行選擇。
5.1.1 混合效應(yīng)模型與固定效應(yīng)模型的選擇
固定效應(yīng)F檢驗(yàn)值為5.680,P值均為0,小于0.05,說明模型在5%顯著性水平下拒絕了“所有地市sμ全部相等”的原假設(shè),故確定使用固定效應(yīng)模型。
5.1.2 隨機(jī)效應(yīng)模型與固定效應(yīng)模型的選擇
原假設(shè)H0:iμ與Xit,iz不相關(guān):
Hausman檢驗(yàn)P值為0,小于0.05,故在5%的顯著性水平下,強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)H0,應(yīng)使用固定效應(yīng)模型,而非隨機(jī)效應(yīng)模型。
綜上所述,應(yīng)選擇面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型。
5.2.1 基準(zhǔn)回歸
將各變量對(duì)被解釋變量進(jìn)行固定效應(yīng)回歸,回歸結(jié)果如表1所示。
表1 回歸結(jié)果
由表1可知,模型有效性檢驗(yàn)的F值為41.750,對(duì)應(yīng)的P值為0,小于0.05,故在5%的顯著性水平下,模型的參數(shù)估計(jì)不全為0,即模型整體是有效的。
智能化水平(intelligent)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量合格率(passrate)的回歸系數(shù)為0.0731,而且在5%的水平下顯著,故在5%的顯著性水平下,智能化水平對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量合格率有正向的促進(jìn)作用,即智能化水平越高,產(chǎn)品質(zhì)量合格率越高,具體表現(xiàn)為其他變量不變的情況下,智能化水平每提高1個(gè)單位,產(chǎn)品質(zhì)量合格率相應(yīng)地增加0.0731個(gè)單位。
5.2.2 異質(zhì)性分析
按經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度將29個(gè)省市劃分為東、中、西部地區(qū)進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。
由檢驗(yàn)結(jié)果可知,模型有效性檢驗(yàn)的F值均大于10,對(duì)應(yīng)的P值均為0,小于0.05,故在5%的顯著性水平下,模型的參數(shù)估計(jì)不都全為0,即模型整體均是有效的。
對(duì)比表1三個(gè)地區(qū)的回歸結(jié)果可知,智能化水平對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量合格率均有正向促進(jìn)作用,但在中部地區(qū)和西部地區(qū)作用不顯著。這可能是工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)主要集中于東部(根據(jù)2021中國(guó)制造業(yè)企業(yè)500強(qiáng)營(yíng)收來看,東部地區(qū)營(yíng)收占比為77.96%),因而人工智能的促進(jìn)效應(yīng)也集中于東部。雖然中部地區(qū)在工業(yè)機(jī)器人發(fā)展領(lǐng)域具有一定的發(fā)展基礎(chǔ),但人才流失嚴(yán)重,從而難以發(fā)揮工業(yè)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)促進(jìn)效應(yīng)。西部地區(qū)雖然機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的后發(fā)潛力較高,但由于其人才較為匱乏,導(dǎo)致其產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱。同時(shí),這種地區(qū)影響差異,與創(chuàng)新能力、基礎(chǔ)設(shè)施也不無關(guān)系。
總的來說,人工智能的影響尚處于較低水平說明智能化水平對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量合格率的正向影響在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)影響更顯著。究其原因,人工智能投入使用促進(jìn)了制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大,提升了制造業(yè)企業(yè)的現(xiàn)有研發(fā)能力和資本深化程度。再加上東部地區(qū)制造企業(yè)整體創(chuàng)新能力相對(duì)較強(qiáng),對(duì)人工智能技術(shù)的接受和適應(yīng)程度也相對(duì)較高,進(jìn)而縮短了人工智能技術(shù)應(yīng)用的時(shí)滯效應(yīng)。此外,我國(guó)先進(jìn)制造業(yè)集群多分布在東部地區(qū),如深圳、武漢、合肥的信息技術(shù)集群,北京、上海的生物醫(yī)藥制造集群,正是由于這種集群的存在,使得在制造業(yè)區(qū)域集群進(jìn)一步細(xì)分的情況下,制造業(yè)公司無論是在相關(guān)技術(shù)交流還是人才的獲取方面都有極大優(yōu)勢(shì)。
5.2.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)
為驗(yàn)證上述回歸結(jié)果的可靠性,需進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),考慮到智能化水平對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量合格率的影響需要一定相應(yīng)時(shí)長(zhǎng),因此用滯后期的智能化水平對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量合格率進(jìn)行回歸分析,穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。
由表2可知,模型有效性檢驗(yàn)的F值均大于10,對(duì)應(yīng)的P值均為0,小于0.05,故在5%的顯著性水平下,模型的參數(shù)估計(jì)不都全為0,即模型整體均是有效的。
表2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果
滯后一期、滯后二期的智能化水平對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量合格率均有顯著的正向影響,說明智能化水平對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量合格率確實(shí)有顯著的正向影響,因此上述回歸得出的結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。
企業(yè)的智能化水平對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量合格率有正向促進(jìn)作用,而且該影響存在區(qū)域異質(zhì)性,即對(duì)東部地區(qū)的影響最大,對(duì)中部和西部地區(qū)影響不顯著。智能化水平對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量合格率的正向影響在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)更為顯著。
第一,雖然我國(guó)各地都為促進(jìn)企業(yè)智能化推出了各項(xiàng)激勵(lì)促進(jìn)政策,但智能化改革不能操之過急,企業(yè)智能化升級(jí)需要考慮各個(gè)企業(yè)的實(shí)際情況和各個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,要以提升產(chǎn)品質(zhì)量合格率為主要目的。
第二,需要關(guān)注企業(yè)智能化在不同地區(qū)的影響效應(yīng)的顯著性,對(duì)于我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡所帶來的影響。本文研究顯示,企業(yè)智能化對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量合格率的影響在東部地區(qū)尤為顯著,而中部和西部地區(qū)影響并不顯著。這是我國(guó)邁入新技術(shù)革命所帶來的影響與挑戰(zhàn),需要關(guān)注并制定合理、有效的政策,迎接和解決新技術(shù)時(shí)代的挑戰(zhàn)。