人工智能技術(shù)對(duì)中國(guó)制造業(yè)全球價(jià)值鏈升級(jí)的影響效應(yīng)研究

劉曙光 孟慶婕

（中國(guó)海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，青島 266100）

前 言

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)憑借勞動(dòng)和資源稟賦優(yōu)勢(shì)，積極參與全球價(jià)值鏈分工，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平實(shí)現(xiàn)穩(wěn)步提升。然而，隨著中國(guó)在全球價(jià)值鏈的嵌入度的進(jìn)一步提升，“兩頭在外”的加工制造模式導(dǎo)致我國(guó)制造業(yè) “低端鎖定 “的弊端日益凸顯，如何打破 “低端鎖定”困境，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)模式升級(jí)成為我國(guó)擴(kuò)大和實(shí)現(xiàn)高水平對(duì)外開(kāi)放亟需破解的難題。十八大以來(lái)，國(guó)家高度重視科技創(chuàng)新在各行各業(yè)發(fā)展中的引領(lǐng)作用，并將其作為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的第一生產(chǎn)力，2015年國(guó)務(wù)院發(fā)布 《中國(guó)制造2025》行動(dòng)綱領(lǐng)，首次強(qiáng)調(diào)了智能制造工程、機(jī)器人應(yīng)用對(duì)實(shí)現(xiàn)制造業(yè)大國(guó)向制造業(yè)強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變的突出貢獻(xiàn)，破除制造業(yè)“低端鎖定”困境必須充分發(fā)揮科技創(chuàng)新的生產(chǎn)力作用，促進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和附加值提升。

新時(shí)期經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)對(duì)發(fā)展動(dòng)力提出新的要求，要實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新、技術(shù)、效率驅(qū)動(dòng)必須重視人工智能賦能制造業(yè)，激發(fā)工業(yè)智能化的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)，通過(guò)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)制造業(yè)價(jià)值鏈地位的提升。已有文獻(xiàn)對(duì)人工智能技術(shù)的研究主要集中在勞動(dòng)力、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等方面，對(duì)于工業(yè)智能化及其對(duì)產(chǎn)業(yè)在全球價(jià)值鏈地位升級(jí)的影響研究較少，本文基于工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)、進(jìn)出口貿(mào)易數(shù)據(jù)對(duì)人工智能技術(shù)對(duì)中國(guó)制造業(yè)價(jià)值鏈升級(jí)的影響效應(yīng)進(jìn)行研究，為持續(xù)推進(jìn)人工智能在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用，促進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供支撐。

1 文獻(xiàn)綜述

作為一項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步成果，人工智能具有明顯的 “技能偏向”，人工智能對(duì)勞動(dòng)力素質(zhì)提出更高要求，主要表現(xiàn)在對(duì)人工智能機(jī)器、設(shè)備的操控、掌握，使之更好的與勞動(dòng)力進(jìn)行互補(bǔ)，通過(guò)提高勞動(dòng)生產(chǎn)效率促進(jìn)產(chǎn)業(yè)全球價(jià)值鏈地位的提升。 Aghion等（2017）[1]基于自動(dòng)化模型，指出人工智能出現(xiàn)使勞動(dòng)力得以脫離簡(jiǎn)單、重復(fù)性工作而致力于更具創(chuàng)造性的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和技術(shù)應(yīng)用工作，通過(guò)資本對(duì)勞動(dòng)的替代，提高產(chǎn)品附加值進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)在全球價(jià)值鏈中地位提升。Acemoglu和 Restrepo（2020a）[2]通過(guò)建立機(jī)器人在不同產(chǎn)品生產(chǎn)任務(wù)中與勞動(dòng)力展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)的理論模型來(lái)分析1990～2007年間機(jī)器人的使用對(duì)美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響，發(fā)現(xiàn)每千名工人中增加1個(gè)機(jī)器人將導(dǎo)致就業(yè)人口比重下降0.18～0.34個(gè)百分點(diǎn)，工資下降0.25～0.5個(gè)百分點(diǎn)。

石喜愛(ài)等（2018）[3]以 2005～2015 年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)為樣本，研究發(fā)現(xiàn)以 “互聯(lián)網(wǎng)+”為代表的智能化在促進(jìn)制造業(yè)價(jià)值鏈地位提升的同時(shí)還可以通過(guò)溢出效應(yīng)帶動(dòng)周邊制造業(yè)發(fā)展。呂越等（2020）[4]以 2000～2013 年微觀企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本探究了人工智能對(duì)企業(yè)參與價(jià)值鏈分工的影響，研究結(jié)果表明人工智能可以顯著促進(jìn)行業(yè)價(jià)值鏈地位提升，并通過(guò)替代低端環(huán)節(jié)勞動(dòng)力來(lái)降低企業(yè)成本、提高企業(yè)生產(chǎn)率增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力兩個(gè)渠道促進(jìn)企業(yè)參與全球價(jià)值鏈分工。孫早和侯玉琳（2021）[5]結(jié)合智能化水平與新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論模型，指出工業(yè)智能化改變了傳統(tǒng)的 “雁陣模式”下沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)向內(nèi)陸地區(qū)轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)，人力資本的提升成為決勝地區(qū)現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系構(gòu)建的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

2 機(jī)制分析與研究假設(shè)

人工智能作為生產(chǎn)要素投入以及對(duì)制造業(yè)生產(chǎn)、組織結(jié)構(gòu)的改變都將影響制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位提升。以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算為代表的數(shù)字化、智能化改變了全球價(jià)值鏈組織結(jié)構(gòu)，促進(jìn)生產(chǎn)模式由 “蛇形”向 “蛛形”轉(zhuǎn)變，使全球價(jià)值鏈更為扁平，通過(guò)提高生產(chǎn)、交換節(jié)點(diǎn)鏈接效率，降低交易成本，提升制造業(yè)企業(yè)出口附加值[6]；另外，數(shù)字化、智能化的發(fā)展創(chuàng)造了大量細(xì)分市場(chǎng)需求，根據(jù) “長(zhǎng)尾效應(yīng)”理論，個(gè)性化、差異化產(chǎn)品消費(fèi)需求占比將大幅提升，為中小企業(yè)發(fā)展提供巨大發(fā)展空間的同時(shí)增強(qiáng)中小企業(yè)在全球價(jià)值鏈中的競(jìng)爭(zhēng)力[7]。據(jù)此提出假設(shè)1：

H1：人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展能夠促進(jìn)制造業(yè)價(jià)值鏈地位提升。

人工智能能夠促進(jìn)人力資本水平提升。Autor等（2003）[8]以計(jì)算機(jī)技術(shù)為代表，基于其對(duì)技能勞動(dòng)力的補(bǔ)充和非技能勞動(dòng)的替代建立模型檢驗(yàn)計(jì)算機(jī)運(yùn)用對(duì)教育需求和技能提升的影響，發(fā)現(xiàn)1970～1998年間教育需求提升的30%可以歸因于計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展。另外，Tinbergen（1974）[9]基于對(duì)美國(guó)勞動(dòng)技能與收入分配關(guān)系歷史數(shù)據(jù)的分析，指出對(duì)于技能的需求是與科技水平的發(fā)展相伴生的，尤其是技能偏向（Skill-bias）性技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)進(jìn)步將增加對(duì)技能勞動(dòng)力的需求和教育溢價(jià)。人工智能通過(guò)增加對(duì)知識(shí)密集型勞動(dòng)要素的需求倒逼勞動(dòng)力為避免失業(yè)而進(jìn)行持續(xù)的技能學(xué)習(xí)，企業(yè)也會(huì)組織相關(guān)技能培訓(xùn)，增強(qiáng)企業(yè)面對(duì)人工智能帶來(lái)的勞動(dòng)范式改變的韌性，促進(jìn)企業(yè)價(jià)值鏈地位提升。據(jù)此提出假設(shè)2：

H2：人工智能通過(guò)促進(jìn)人力資本水平提高，推動(dòng)價(jià)值鏈地位提升。

人工智能能夠促進(jìn)新產(chǎn)品研發(fā)。作為一項(xiàng)突破性技術(shù)創(chuàng)新，人工智能帶來(lái)的 “技術(shù)奇點(diǎn)”能把研究人員從一般的模仿和學(xué)習(xí)中解放出來(lái)，從而致力于產(chǎn)品研發(fā)，通過(guò)挖掘新產(chǎn)品線生產(chǎn)潛力抵消現(xiàn)有產(chǎn)品線的遞減收益；另外，人工智能機(jī)器的感知、領(lǐng)悟、行動(dòng)和學(xué)習(xí)能力使企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、數(shù)字化，以更快速度、更低成本進(jìn)行生產(chǎn)，縮短新產(chǎn)品生產(chǎn)、研發(fā)周期。技術(shù)變革帶來(lái)新產(chǎn)品研發(fā)和產(chǎn)品功能升級(jí)通過(guò)對(duì)產(chǎn)品鏈創(chuàng)新瓶頸的破解和外部創(chuàng)新要素的整合，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)邊界延伸和產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)，基于制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合以及要素組合的優(yōu)化實(shí)現(xiàn)企業(yè)向微笑曲線兩端移動(dòng)[10]。據(jù)此提出假設(shè)3：

H3：人工智能通過(guò)促進(jìn)新產(chǎn)品的研發(fā)，推動(dòng)價(jià)值鏈地位提升。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 模型設(shè)定

為檢驗(yàn)人工智能對(duì)制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響，本文根據(jù)面板數(shù)據(jù)建立模型進(jìn)行分析，基準(zhǔn)模型形式如下：

其中，lngvcit表示制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位，lnintelligenceit表示人工智能水平，controlsit代表控制變量組合，yeart表示時(shí)間效應(yīng)，industryi表示行業(yè)效應(yīng)，εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

3.2 主要指標(biāo)定義與數(shù)據(jù)說(shuō)明

（1）被解釋變量：全球價(jià)值鏈地位指標(biāo)（lngvcit）。本文參考 Hausmann等（2007）[11]的研究通過(guò)產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度來(lái)反映一國(guó)產(chǎn)業(yè)在全球價(jià)值鏈中的地位。產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度較低時(shí)意味著一國(guó)出口產(chǎn)品屬于低技術(shù)加工裝配的 “邊緣”，從而處于價(jià)值鏈低端環(huán)節(jié)，反之，則說(shuō)明一國(guó)出口產(chǎn)品屬于研發(fā)、創(chuàng)新等高技術(shù)環(huán)節(jié)，從而反映出一國(guó)處于較高的價(jià)值鏈地位，產(chǎn)品及產(chǎn)業(yè)技術(shù)復(fù)雜度計(jì)算公式如下：

（2）核心解釋變量：人工智能（lnintelligenceit）。本文以國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)（IFR）公布的工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)衡量人工智能水平。

（3）其他變量。中介變量：①人力資本水平（salary），以制造業(yè)分行業(yè)平均勞動(dòng)報(bào)酬表示；②新產(chǎn)品研發(fā)（newproduct），以制造業(yè)分行業(yè)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)項(xiàng)目數(shù)表示?？刂谱兞浚孩偻馍讨苯油顿Y水平（fdi），以制造業(yè)各行業(yè)外商資本金及港澳臺(tái)資本金表示；②勞動(dòng)力規(guī)模（population），以制造業(yè)各行業(yè)就業(yè)人數(shù)表示；③行業(yè)規(guī)模（company），以制造業(yè)各細(xì)分行業(yè)企業(yè)單位數(shù)表示；④政府研發(fā)補(bǔ)貼（governth），以制造業(yè)各行業(yè)政府科技支出表示。

4 數(shù)據(jù)處理及實(shí)證分析

4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2010～2019年數(shù)據(jù)為樣本①，測(cè)算了SITC Rev.3三位碼261種產(chǎn)品出口技術(shù)復(fù)雜度。參考盛斌（2002）[12]對(duì) SITC Rev.3 與國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類（GB／T 4754-2002）的行業(yè)轉(zhuǎn)換對(duì)照表，測(cè)算出我國(guó)制造業(yè)28個(gè)行業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度水平，進(jìn)而按照呂越等（2020）[13]對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)分類（ISIC）匹配表進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，得到IFR行業(yè)分類下14個(gè)制造業(yè)行業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度水平。各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

4.2 基準(zhǔn)回歸分析

表2中列（1）的回歸結(jié)果顯示以工業(yè)機(jī)器人代表的人工智能水平對(duì)于制造業(yè)產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度的提升在1%水平下顯著為正，工業(yè)機(jī)器人安裝數(shù)量增加1%可以使制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位提升0.01%。列（2）～（5）的回歸結(jié)果顯示隨著控制變量的加入，人工智能水平對(duì)制造業(yè)價(jià)值鏈地位提升的影響依舊顯著為正，核心解釋變量參數(shù)估計(jì)結(jié)果較為穩(wěn)健，進(jìn)而驗(yàn)證了假說(shuō)1，即人工智能水平能夠促進(jìn)制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的提升。由列（5）的估計(jì)結(jié)果可知，外商直接投資對(duì)于我國(guó)制造業(yè)價(jià)值鏈地位提升具有負(fù)向作用，這一估計(jì)結(jié)果與唐宜紅和張鵬楊（2017）[14]的研究結(jié)果一致。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

人工智能水平對(duì)制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度有顯著正向促進(jìn)作用，但同時(shí)產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度更高的行業(yè)人工智能應(yīng)用率更高，從而導(dǎo)致人工智能水平與制造業(yè)產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度存在互為因果的內(nèi)生性問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題，本文運(yùn)用2SLS估計(jì)方法，參考唐曉華和遲子茗（2021）[15]以美國(guó)機(jī)器人安裝量作為工具變量以及機(jī)器人安裝量滯后1期作為工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn)，解釋變量滯后1期及美國(guó)機(jī)器人安裝量不存在弱工具變量問(wèn)題，是核心解釋變量人工智能水平有效的工具變量。第二階段估計(jì)結(jié)果顯示，人工智能水平在解釋變量滯后期作為工具變量和美國(guó)機(jī)器人安裝量作為工具變量的兩種情況下均在1%水平下顯著為正，假設(shè)1結(jié)論穩(wěn)健（因篇幅所限未展示）。

4.4 異質(zhì)性分析

考慮到我國(guó)制造業(yè)行業(yè)要素密集度差異，本文根據(jù)韓燕和錢春海（2008）[16]、趙文軍和于津平（2012）[17]對(duì)制造業(yè)行業(yè)異質(zhì)性的劃分方式，將14個(gè)制造業(yè)劃分為兩類②，由估計(jì)結(jié)果可知，人工智能水平對(duì)資本和技術(shù)密集型行業(yè)的正向作用不顯著且較資源和勞動(dòng)密集型行業(yè)更小，原因在于企業(yè)應(yīng)用工業(yè)機(jī)器人的目的在于通過(guò)對(duì)勞動(dòng)力的替代抵消用工成本上升帶來(lái)企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本上升，資源和勞動(dòng)密集型行業(yè)工資成本占比更高，因而工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用率更高，從而對(duì)產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度的提升效果更明顯；另外，對(duì)于資本和技術(shù)密集型行業(yè)，機(jī)器人主要作為高級(jí)人力資本的補(bǔ)充而存在，其產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度的提升依舊有賴于人力資本水平，因而盡管機(jī)器人的使用對(duì)資本和技術(shù)密集型行業(yè)產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度有提升作用但不顯著，但從側(cè)面反映出提升我國(guó)人力資本水平的迫切性（因篇幅所限未展示）。

4.5 機(jī)制檢驗(yàn)

前文理論分析表明人工智能水平能夠通過(guò)人力資本水平提升和促進(jìn)新產(chǎn)品研發(fā)的路徑促進(jìn)制造業(yè)價(jià)值鏈地位的提升，據(jù)此本文建立中介效應(yīng)模型（見(jiàn)式（4）、（5））對(duì)人工智能影響制造業(yè)價(jià)值鏈升級(jí)的機(jī)制進(jìn)行剖析。其中，medit為中介變量，用以代表人力資本水平（salary）、新產(chǎn)品研發(fā)（newproduct）。 表3中列（1）、（2）是對(duì)人力資本水平為中介變量進(jìn)行的回歸，由列（1）結(jié)果可知人工智能在1%顯著性水平下對(duì)人力資本水平有正向作用，列（2）結(jié)果顯示人工智能水平和平均勞動(dòng)報(bào)酬在1%水平下顯著為正，即人工智能水平能夠通過(guò)人力資本水平提高促進(jìn)制造業(yè)價(jià)值鏈地位提升，從而驗(yàn)證了假設(shè)2。列（3）、（4）是對(duì)以新產(chǎn)品研發(fā)為中介變量進(jìn)行的回歸，由列（3）回歸結(jié)果可知人工智能水平在1%水平下對(duì)新產(chǎn)品研發(fā)有顯著促進(jìn)作用，列（4）的估計(jì)結(jié)果顯示人工智能水平和新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù)在1%水平下顯著為正，即人工智能水平能夠通過(guò)新產(chǎn)品研發(fā)促進(jìn)制造業(yè)價(jià)值鏈地位提升，從而驗(yàn)證了假設(shè)3。

表3 人工智能影響制造業(yè)價(jià)值鏈提升的機(jī)制檢驗(yàn)

5 結(jié)論與啟示

本文以2010～2019年我國(guó)14個(gè)制造業(yè)面板數(shù)據(jù)為樣本，利用2SLS、差分GMM、系統(tǒng)GMM估計(jì)方法對(duì)人工智能水平影響制造業(yè)價(jià)值鏈地位提升的總體效果、異質(zhì)性與影響路徑進(jìn)行分析。研究結(jié)論表明，人工智能水平能夠顯著提升我國(guó)制造業(yè)在全球價(jià)值鏈中的地位，且對(duì)資源和勞動(dòng)密集型行業(yè)價(jià)值鏈地位提升的效果更顯著，人工智能水平通過(guò)人力資本水平提升、促進(jìn)新產(chǎn)品項(xiàng)目開(kāi)發(fā)兩條路徑促進(jìn)制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位提升。

針對(duì)以上研究結(jié)論，本文認(rèn)為發(fā)揮人工智能生產(chǎn)力，通過(guò)人工智能賦能制造業(yè)，打破發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)我國(guó)的技術(shù)封鎖實(shí)現(xiàn)制造業(yè)價(jià)值鏈地位的躍升需要從以下幾方面入手：（1）大力推進(jìn)人工智能賦能制造業(yè)。傳統(tǒng)參與價(jià)值鏈方式有?？沙掷m(xù)發(fā)展理念，為擺脫 “低端鎖定”泥沼，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展，我國(guó)制造業(yè)亟需尋找增長(zhǎng)新動(dòng)能，形成創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，人工智能作為創(chuàng)新要素通過(guò)提升人力資本水平、促進(jìn)新產(chǎn)品研發(fā)等路徑推動(dòng)我國(guó)制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度提升，因而要持續(xù)推進(jìn)人工智能在制造業(yè)應(yīng)用和推廣，促進(jìn)我國(guó)制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位提升；（2）持續(xù)提升人力資本水平。相較于資源和勞動(dòng)密集型行業(yè)機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)力的簡(jiǎn)單替代，資本和技術(shù)密集型行業(yè)產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度的提升更加依賴人力資本水平，唯有不斷加大對(duì)高素質(zhì)人力資本培養(yǎng)，才能更充分發(fā)揮人工智能對(duì)資本和技術(shù)密集型行業(yè)的補(bǔ)充和替代作用，促進(jìn)產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度提升，進(jìn)而提升我國(guó)制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位。

注釋：

①本文工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)（IFR），目前可獲得的機(jī)器人數(shù)據(jù)僅截至2019年，基于數(shù)據(jù)可得性和準(zhǔn)確性，本文研究區(qū)間為2010～2019。

②資本和技術(shù)密集型行業(yè)包括 19、20～21、24、29～30、91、260、261；資源和勞動(dòng)密集型行業(yè)：10～12、13～15、16、17～18、22、23、25。