智能化投資、人口聚集與地區(qū)生產(chǎn)率的影響研究

晁江鋒，馮希玲,武曉利

(1.鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院，河南 鄭州 450046;2.河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué),河南 鄭州 450000)

1 引言

近年來(lái)，人工智能技術(shù)受到越來(lái)越多的關(guān)注，成為社會(huì)追捧的對(duì)象?？v觀國(guó)內(nèi)環(huán)境，國(guó)家先后頒布了《國(guó)務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》《“十三五”國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》等一系列政策。由此可知，在新經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大背景下，人工智能已然成為國(guó)家的發(fā)展戰(zhàn)略，世界各國(guó)也紛紛加入智能技術(shù)發(fā)展的行列。究其原因，人工智能技術(shù)將形成一個(gè)規(guī)模巨大的產(chǎn)業(yè)體系，加快產(chǎn)業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)模式變革、改變現(xiàn)有生產(chǎn)方式提高生產(chǎn)效率。但是Robert Solow 自1987年提出“生產(chǎn)率悖論”后，關(guān)于技術(shù)與生產(chǎn)率的研究受到學(xué)者們的熱議，而關(guān)注的焦點(diǎn)在于新技術(shù)的應(yīng)用能否帶來(lái)生產(chǎn)率的提升。時(shí)間的滯后效應(yīng)可以對(duì)此進(jìn)行很好的解釋，即技術(shù)投資的短期回報(bào)可能與預(yù)期相反，但隨著所需的調(diào)整和適應(yīng)，生產(chǎn)率將實(shí)現(xiàn)預(yù)期回報(bào)。此外，人力資源與技術(shù)之間存在互補(bǔ)效應(yīng)。因而，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，研究智能化投資對(duì)生產(chǎn)率的影響，并探討人口聚集在兩者關(guān)系中的作用。

2 文獻(xiàn)綜述與假設(shè)提出

2.1 智能化投資與生產(chǎn)率關(guān)系的文獻(xiàn)

關(guān)于智能化投資影響生產(chǎn)率的觀點(diǎn)可以劃分為以下兩類：一種觀點(diǎn)認(rèn)為智能化投資能夠顯著促進(jìn)生產(chǎn)率增長(zhǎng)。Shao(2006)經(jīng)實(shí)證檢驗(yàn)得出技術(shù)投資是提升生產(chǎn)率的有效路徑。Graetz and Michaels (2018)就1993—2007年17個(gè)國(guó)家/地區(qū)行業(yè)采用機(jī)器人的面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人使用的增加為年度生產(chǎn)率貢獻(xiàn)了約0.36個(gè)百分點(diǎn)。國(guó)內(nèi)學(xué)者孫英杰和林春(2018)、陳永偉和曾昭睿(2020)也得出了類似的結(jié)論。然而在地區(qū)層面上，生產(chǎn)率主要表現(xiàn)為東部地區(qū)最高，中西部地區(qū)次之，差距的原因在于地區(qū)經(jīng)濟(jì)因素和企業(yè)技術(shù)水平的差異。另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為智能化投資不能顯著地促進(jìn)生產(chǎn)率增長(zhǎng)。吳延兵(2008)和馮志軍、陳偉(2013)指出國(guó)內(nèi)技術(shù)購(gòu)買對(duì)生產(chǎn)率并沒(méi)有顯著的促進(jìn)作用。郭敏和方夢(mèng)然(2018)實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)人工智能投資與生產(chǎn)率呈現(xiàn)反比關(guān)系。陳歡等人(2018)研究信息通信技術(shù)與生產(chǎn)率之間的關(guān)系，結(jié)果表明ICT對(duì)生產(chǎn)率的影響是負(fù)向的。由此可知我國(guó)存在生產(chǎn)率悖論現(xiàn)象。對(duì)此提出一組對(duì)立假設(shè)。

假設(shè)1a:智能化投資對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)有推動(dòng)作用。

假設(shè)1b:智能化投資對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)沒(méi)有推動(dòng)作用。

2.2 人口聚集與生產(chǎn)率關(guān)系的文獻(xiàn)

人口聚集定義為人口動(dòng)態(tài)遷移的一種行為，由現(xiàn)實(shí)條件中的多種因素引發(fā)，全國(guó)范圍內(nèi)表現(xiàn)為人口聚集在東南部沿海地區(qū)。根據(jù)集聚經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，地區(qū)人口集聚可以促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出數(shù)量的增加，同時(shí)還能夠明顯提高這一地區(qū)的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)效率(楊東亮和李朋驁，2020)。Abel等(2012)基于美國(guó)縣的詳細(xì)數(shù)據(jù)研究人口密度對(duì)生產(chǎn)率的影響，結(jié)果顯示人口密度增加一倍會(huì)使生產(chǎn)率提高6%左右。張同斌(2016)考察中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力轉(zhuǎn)換機(jī)制時(shí)發(fā)現(xiàn)人力資本向大中都市的聚集提高了生產(chǎn)率與整體的經(jīng)濟(jì)效益。杜小敏和陳建寶(2010)、楊東亮和任浩鋒(2018)基于省級(jí)數(shù)據(jù)研究人口聚集對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響，結(jié)果都表明人口聚集對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有明顯的推動(dòng)力。總體來(lái)說(shuō)，人口聚集拉近了人與人的距離，增加了人與人直接溝通的可能性，降低了交流成本，知識(shí)信息的傳遞和積累將會(huì)帶動(dòng)地區(qū)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。對(duì)此，筆者提出假設(shè)2。

假設(shè)2：人口聚集程度越高，智能化對(duì)生產(chǎn)率的推動(dòng)作用越強(qiáng)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取的研究對(duì)象是中國(guó)30個(gè)省份(包含自治區(qū)、直轄市)，研究始于2003年止于2017年，西藏自治區(qū)由于相關(guān)數(shù)據(jù)的缺失，將其排除在樣本之外。本文使用的指標(biāo)包括各省份的智能化投資、人均GDP、人口聚集等。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。鑒于變量之間的量綱差異較大，本文對(duì)智能化投資、人口聚集、基礎(chǔ)設(shè)施等數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理。最終收集了30個(gè)省份，共450條數(shù)據(jù)。

3.2 指標(biāo)度量

生產(chǎn)率為被解釋變量，指各省份的投入產(chǎn)出效率；智能化投資為解釋變量，指各省份人工智能技術(shù)應(yīng)用程度；人口聚集作為調(diào)節(jié)變量，指各省份的人口密度；基礎(chǔ)設(shè)施、政府支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、老年人口撫養(yǎng)比、人力資本水平為控制變量。詳見(jiàn)表1。

表1 變量說(shuō)明

3.3 模型構(gòu)建

為驗(yàn)證前文的假設(shè)，本文設(shè)定如下回歸模型：

lap=β0+β1lnAI+β2infra+β3edu+β4is+

β5gov+β6psr+ε

(1)

lap=β0+β1lnAI+β2lnAI×mp+β3mp+

β4infra+β5edu+β6is+β7gov+β8psr+ε

(2)

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)

通過(guò)表2看到：一是生產(chǎn)率的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)分別為1.614、0.692、1.682，反映出不同地區(qū)的生產(chǎn)率存在異質(zhì)性；二是通過(guò)第二和第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的均值發(fā)現(xiàn)各地區(qū)的第二產(chǎn)業(yè)占比較大；三是智能化投資最小值與最大值的差異表明各地區(qū)的智能化水平不同。其他控制變量的分布特征與以往的研究基本一致。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

4.2 基本回歸結(jié)果

表3是模型1的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，第一列的系數(shù)為0.112，且在1%的水平下顯著。因此，假設(shè)1得到驗(yàn)證，即智能化對(duì)生產(chǎn)率有正向的推動(dòng)作用。第二列在第一列的基礎(chǔ)上增加了智能化和人口聚集的交互項(xiàng)(mp×lnAI)，系數(shù)為0.027，在5%的水平上顯著，表明人口聚集在智能化與生產(chǎn)率之間起著正向的調(diào)節(jié)作用。假設(shè)2得到驗(yàn)證。此外對(duì)東西部地區(qū)進(jìn)行劃分，第三列的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明智能化極大地提高了東部地區(qū)的生產(chǎn)率。中部地區(qū)和西部地區(qū)主要表現(xiàn)為負(fù)向關(guān)系。

表3 智能化投資與生產(chǎn)率

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文使用第二和第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率作為生產(chǎn)率的替代變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，表4列示了主要的回歸結(jié)果。第一列和第二列的回歸系數(shù)顯著為正，進(jìn)一步驗(yàn)證了智能化應(yīng)用對(duì)地區(qū)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用。然而技術(shù)進(jìn)步與生產(chǎn)率的發(fā)展存在時(shí)滯效應(yīng)，考察當(dāng)期數(shù)據(jù)可能會(huì)低估技術(shù)產(chǎn)生的實(shí)際影響，以及遺漏變量會(huì)引發(fā)內(nèi)生性問(wèn)題，導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏差，因此本文第三列對(duì)解釋變量滯后一期回歸，第四列利用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，最終發(fā)現(xiàn)本文的研究結(jié)論依舊是成立的。

5 結(jié)論與建議

本文使用中國(guó)2003—2017年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，研究智能化投資對(duì)生產(chǎn)率的影響以及人口聚集在其中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，并進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。研究結(jié)論如下：其一，智能化投資對(duì)生產(chǎn)率的影響存在正向效應(yīng)，然而區(qū)域存在差異性，即東部地區(qū)表現(xiàn)出明顯的促進(jìn)作用，而中西部地區(qū)則表現(xiàn)出負(fù)向效應(yīng)；其二，人口聚集在智能化投資與生產(chǎn)率之間發(fā)揮著調(diào)節(jié)效應(yīng)?；谏鲜鼋Y(jié)論，本文提出的建議有如下兩點(diǎn)：一是政府應(yīng)著眼于未來(lái)，加強(qiáng)對(duì)信息化建設(shè)的投入；二是政府加強(qiáng)對(duì)失業(yè)人員的就業(yè)指導(dǎo)和就業(yè)培訓(xùn)，使其知識(shí)得到更新，以促進(jìn)勞動(dòng)力可持續(xù)的向上流動(dòng)。