智能化產(chǎn)業(yè)結構升級與地區(qū)差距研究

蔡文婧

(首都經(jīng)濟貿(mào)易大學，北京市 100070)

一、產(chǎn)業(yè)智能化對產(chǎn)業(yè)結構升級的影響

人工智能產(chǎn)品的需求上漲和人工智能產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展促進了產(chǎn)業(yè)智能化的發(fā)展，資本和勞動力在這個過程中得到重新配置，產(chǎn)業(yè)結構受到?jīng)_擊，生產(chǎn)效率進一步提高，資本大量涌入高端制造業(yè)，但同時各行各業(yè)對高質量勞動力的需求和要求進一步提高，低質量勞動力面臨失業(yè)風險，產(chǎn)業(yè)智能化帶來發(fā)展的機遇的同時也存在結構性風險，比如產(chǎn)業(yè)結構偏向第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)象不斷加重(宣旸和張萬里，2021)[1]。產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展主要從以下三個方面對產(chǎn)業(yè)結構升級產(chǎn)生影響：

(一)生產(chǎn)率效應

產(chǎn)業(yè)智能化有效提高生產(chǎn)率，從而促進產(chǎn)業(yè)結構升級。這一視角的分析主要來源于自動化生產(chǎn)對生產(chǎn)率影響的討論。在經(jīng)典的自動化生產(chǎn)理論模型中，資本會完全替代傳統(tǒng)人力生產(chǎn)；又通過新古典增長理論的討論，自動化生產(chǎn)將推動勞動生產(chǎn)率的提升；因此，產(chǎn)業(yè)智能化意味著智能資本將代替部分勞動，同時提高生產(chǎn)率。目前已有的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗表明，工業(yè)機器人提高生產(chǎn)效率在制造業(yè)表現(xiàn)更為明顯，同時結合經(jīng)濟集聚和產(chǎn)業(yè)融合等輻射效應，智能技術的應用可以使高端制造業(yè)和現(xiàn)有服務業(yè)得到良好發(fā)展，從而優(yōu)化經(jīng)濟發(fā)展結構。

(二)崗位更替

產(chǎn)業(yè)智能化可以影響勞動力就業(yè)結構，通過行業(yè)間的勞動力流動影響產(chǎn)業(yè)結構轉型升級。隨著人工智能的發(fā)展，近年來不同程度的就業(yè)極化現(xiàn)象已經(jīng)出現(xiàn)(王文等，2020)[2]。針對這個現(xiàn)象，已有學者就此做了許多探索，研究發(fā)現(xiàn)，工業(yè)產(chǎn)業(yè)之間存在較大的產(chǎn)品差異性，往往低級技術工人多被傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)部門吸收(李虹，鄒慶，2018)[3]，這可能會導致產(chǎn)業(yè)結構逆高端化。雖然人工智能的運用可能會造成技術性失業(yè)，但同時又伴隨著新一輪產(chǎn)業(yè)革命的興起，新的就業(yè)崗位應運而生且層出不窮，高技能勞動與智能機器資本相結合獲得較高勞動報酬，倒逼低技能勞動進一步自我提升，通過勞動力從低技能部門向高技能部門流轉從而推動相應的產(chǎn)業(yè)進行結構性優(yōu)化調(diào)整(鄧慧慧等，2020)[4]。

(三)產(chǎn)業(yè)間影響

產(chǎn)業(yè)智能化可以通過產(chǎn)業(yè)關聯(lián)、產(chǎn)業(yè)競爭等方式刺激企業(yè)技術更新和生產(chǎn)轉型，通過影響企業(yè)行為來推動產(chǎn)業(yè)結構升級。企業(yè)生產(chǎn)智能化的實現(xiàn)不僅可以有效提高其生產(chǎn)效率、提高產(chǎn)量，而且上下游關聯(lián)企業(yè)也會被迫提高生產(chǎn)效率。同時智能化技術的應用會提高工人的生產(chǎn)技術和素質，引發(fā)企業(yè)間的模仿和學習，從而影響產(chǎn)業(yè)結構。

綜上所述，人工智能在生產(chǎn)階段的大規(guī)模應用會影響生產(chǎn)要素的流動和結構、推動生產(chǎn)率的提高、改變就業(yè)結構、影響企業(yè)行為，從而促進產(chǎn)業(yè)結構轉型升級?；贏ghion等(2017)[2]、郭凱明(2019)[3]、韋東明(2021)[4]等文獻的理論模型推導結果，根據(jù)上文在理論層面的分析，提出如下三個假設：

假設1：產(chǎn)業(yè)智能化有利于產(chǎn)業(yè)結構高級化。

假設2：產(chǎn)業(yè)智能化不利于產(chǎn)業(yè)結構合理化。

假設3：產(chǎn)業(yè)智能化對產(chǎn)業(yè)結構升級的作用有地區(qū)異質性。

綜觀前人學者的研究結果，大多學者是從理論模型進行分析，較少從實證數(shù)據(jù)進行說明。根據(jù)以上分析，本文使用2005—2019年的中國省級面板數(shù)據(jù)，構建含有產(chǎn)業(yè)智能化和產(chǎn)業(yè)結構衡量指標的基準模型進行實證分析，結果顯示人工智能的應用可以促進產(chǎn)業(yè)結構向高級化發(fā)展，但不利于其平衡合理結構。

二、產(chǎn)業(yè)智能化與產(chǎn)業(yè)結構升級的實證分析

下面將對2005—2019年的省級面板數(shù)據(jù)進行實證分析。

(一)模型設定、數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計性描述

結合機制分析和基本假設，這部分模型構建參照李虹和鄒慶[3]的方法，建立如下模型，模型中的被解釋變量分別選取產(chǎn)業(yè)結構高級化(ISUit)和產(chǎn)業(yè)結構合理化(ISRit)，產(chǎn)業(yè)智能化則作為核心解釋變量(IAIit)；同時選取合適的控制變量(Xit)：

ISUit=α+β*IAIit+∑γXit+μi+λt+εit

(1)

ISRit=α+β*IAIit+∑γXit+μi+λt+εit

(2)

其中，本文使用各省份的電子信息制造業(yè)營業(yè)收入來計算產(chǎn)業(yè)智能化指數(shù)(IAI)；本文借鑒鄧慧慧等(2020)[4]的做法來計算產(chǎn)業(yè)結構合理化指數(shù)；使用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)之間的比值進行測算產(chǎn)業(yè)結構高級化指數(shù)。

所需變量的描述性統(tǒng)計結果顯示，大部分變量的數(shù)據(jù)波動性較小，比較平穩(wěn)。

(二)基準回歸

經(jīng)過分析檢驗，實證所需面板數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，此部分采用系統(tǒng)GMM方法進行回歸?；貧w結果如表1所示，在對產(chǎn)業(yè)結構高級化的影響上，IAI滯后兩期的回歸結果顯示產(chǎn)業(yè)智能化可以正向促進當期和滯后兩期的高級化發(fā)展，但對滯后一期的影響為負；在對產(chǎn)業(yè)結構合理化的影響上，ISR滯后期的系數(shù)當期和滯后一期為負，滯后二期結果小于零。根據(jù)動態(tài)回歸結果，智能化生產(chǎn)的實現(xiàn)對產(chǎn)業(yè)結構的影響存在時間波動性。

表1 動態(tài)面板固定效應回歸結果

(三)地區(qū)異質性回歸分析

由于地區(qū)之間經(jīng)濟基礎和發(fā)展狀況存在差異等原因，各地區(qū)產(chǎn)業(yè)智能化對產(chǎn)業(yè)結構升級的作用效果也不盡相同，回歸結果如表2所示。本部分將整體樣本根據(jù)統(tǒng)計局劃分標準，將所有數(shù)據(jù)拆分歸類到東中西部三個子樣本，三個子樣本的樣本量分別為143、117、117，并對其分別進行回歸分析(因篇幅內(nèi)容所限，實證結果未列出，可向作者索要)。結果如下：(1)產(chǎn)業(yè)結構高級化：東部和西部地區(qū)的當期與一階滯后系數(shù)為接近于0的負值，二階滯后系數(shù)轉為正值，分別為0.021和0.013；中部地區(qū)當期系數(shù)為正值(0.031)，兩個滯后項的系數(shù)均為負值，且不顯著；(2)產(chǎn)業(yè)結構合理化：當期回歸結果顯示，三個子樣本的產(chǎn)業(yè)結構合理化系數(shù)均為負，一階和二階系數(shù)呈現(xiàn)正負波動。由此可見，從不同地區(qū)發(fā)展差異來看，智能化的不斷發(fā)展可以促進產(chǎn)業(yè)向高級化發(fā)展，但存在時間動態(tài)性，并且，隨著智能程度的不斷提升，不利于各地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結構合理化。該結果與前文整體樣本的結果相一致。

(四)穩(wěn)健性檢驗

對模型設定改用差分GMM方法進行穩(wěn)健性檢驗，分別對產(chǎn)業(yè)結構高級化和合理化的指標進行一階和二階滯后，并將整體樣本拆分東中西部地區(qū)為子樣本，對三個子樣本分別進行GMM回歸，結果顯示，(1)東部地區(qū)：產(chǎn)業(yè)結構高級化一階滯后系數(shù)為正，二階滯后系數(shù)為負，產(chǎn)業(yè)結構合理化一階滯后系數(shù)為負，二階滯后系數(shù)為正；(2)中部地區(qū)：產(chǎn)業(yè)結構高級化一階和二階滯后系數(shù)均為負，產(chǎn)業(yè)結構合理化一階與二階滯后系數(shù)均為正；(3)西部地區(qū)：所有指標回歸結果均為正值，且通過顯著性檢驗(因篇幅內(nèi)容所限，實證結果未列出，可向作者索要)。因此，經(jīng)差分GMM方法檢驗結果表明結論具有穩(wěn)健性，東中西部地區(qū)差異性也相應體現(xiàn)。通過以上實證結果分析，前文提出的假設得到了驗證。

二、結論及對策

鑒于以上關于人工智能發(fā)展下的產(chǎn)業(yè)結構升級的實證分析結果，總結以下結論并提出建議。

(一)結論

1.產(chǎn)業(yè)智能化可以促進產(chǎn)業(yè)結構高級化，但不利于合理化

一方面，產(chǎn)業(yè)智能化的應用有效提高了生產(chǎn)率，擴大了技能溢價水平，并對企業(yè)行為有正向刺激作用，從而使產(chǎn)業(yè)結構不斷高級化發(fā)展。另一方面，由于人工智能產(chǎn)業(yè)對資本的較高要求，所以導致高質量勞動力和大量資本涌入高科技制造業(yè)，低質量勞動力和資本被排擠到其他產(chǎn)業(yè)部門，甚至勞動力偏向性替代可能引起大量低技能勞動力失業(yè)，因此產(chǎn)業(yè)智能化的加深同時會降低產(chǎn)業(yè)結構合理化水平。

2.產(chǎn)業(yè)智能化對產(chǎn)業(yè)結構升級的調(diào)節(jié)作用在不同地區(qū)有不同表現(xiàn)

產(chǎn)業(yè)智能化對產(chǎn)業(yè)結構的影響主要依賴于資源的流動、產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平以及產(chǎn)業(yè)間的相互作用，由于各地區(qū)歷史發(fā)展狀況不同、資源密集度不同以及開放程度不同等因素，產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結構狀況在地區(qū)間原本就存在不平衡的現(xiàn)狀。

(二)對策

1.深化產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展，引導制造業(yè)穩(wěn)定發(fā)展

制造業(yè)仍然是產(chǎn)業(yè)結構的支柱，是與人工智能制造結合最密切并且直接產(chǎn)出智能產(chǎn)品的行業(yè)，是新的產(chǎn)業(yè)、行業(yè)和部門得以衍生、擴張的“溫床”(蔡昉，2021)[9]。人工智能的發(fā)展影響著產(chǎn)業(yè)結構的變動，產(chǎn)業(yè)結構的發(fā)展狀況同樣對產(chǎn)業(yè)智能化起著基礎性的決定作用。深化產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展的同時，也要引導制造業(yè)穩(wěn)定發(fā)展，制造業(yè)不斷穩(wěn)定和發(fā)展本身就會促進產(chǎn)業(yè)結構不斷高級化發(fā)展，良好的制造業(yè)運行體系又會促進人工智能的深化發(fā)展，進而促進產(chǎn)業(yè)結構不斷升級。

2.重視區(qū)域間經(jīng)濟差別，積極利用智能發(fā)展節(jié)點

人工智能的沖擊帶來了機遇與挑戰(zhàn)，尤其是對資本和勞動力的資源配置是一個重要節(jié)點。優(yōu)化投資結構，合理調(diào)整三次產(chǎn)業(yè)，均衡區(qū)域間發(fā)展。重視西部地區(qū)的勞動力質量提升和教育資源分配，減少因為人工智能對勞動力的偏向性替代而造成的失業(yè)和勞動力流出。微觀上還要注重對西部企業(yè)的扶持，比如補貼政策、人才政策和集群政策等的可行性。針對東部和中部地區(qū)，刺激領頭行業(yè)、領導企業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展，帶動整個智能產(chǎn)業(yè)和整體經(jīng)濟的發(fā)展，并合理發(fā)揮企業(yè)家才能與創(chuàng)新的重要作用，協(xié)同發(fā)展推進實現(xiàn)高質量和現(xiàn)代化發(fā)展。