工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度提升的影響研究

劉紅英 鐘華明

一、引言

當(dāng)前，全球貿(mào)易摩擦加劇、發(fā)達(dá)國家制造業(yè)回流、發(fā)展中國家制造業(yè)分流，加速了全球價值鏈的收縮與分裂。新一代人工智能、智能機(jī)器人、3D打印等智能自動化技術(shù)蓬勃發(fā)展，大大推動了國際分工深化和全球價值鏈重構(gòu)。工業(yè)機(jī)器人作為人工智能的典型應(yīng)用，其對制造業(yè)升級的賦能效應(yīng)得到了各國的重視，全球工業(yè)機(jī)器人安裝量也隨之大幅增長。根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)合會（International Federation of Robotics，以下簡稱IFR）的統(tǒng)計，2002—2021 年，全球工業(yè)機(jī)器人新增安裝量由6.86 萬臺增至51.74 萬臺，平均增速達(dá)32.71%。其中，中國、美國、日本、韓國和德國是主要的機(jī)器人應(yīng)用市場，他們占據(jù)了全球工業(yè)機(jī)器人總量的78%，行業(yè)應(yīng)用則主要集中在電子電氣業(yè)、汽車制造業(yè)、通用及專用設(shè)備制造業(yè)和金屬制品業(yè)等。出口產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度，是衡量出口產(chǎn)品技術(shù)含量和出口價值鏈升級的重要指標(biāo)，提高產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度，就是要提高制造業(yè)產(chǎn)品附加值和技術(shù)含量。目前，“逆全球化”思潮的持續(xù)沖擊，使得國際貿(mào)易難度加大，各國致力于引入數(shù)字技術(shù)，實現(xiàn)出口產(chǎn)品升級，進(jìn)而在全球價值鏈競爭中占據(jù)有利地位。然而，目前工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用卻呈現(xiàn)出明顯的國別和行業(yè)差異，那么，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用是否能有效提升發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家的制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度？其影響效應(yīng)和機(jī)理有何不同？在不同細(xì)分行業(yè)具有何種異質(zhì)性？對這一系列問題的解答，有助于推動中國制造業(yè)智能化升級和貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展。本文可能的邊際貢獻(xiàn)：第一，發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家在工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的范圍、速度和程度上都具有極大差異，本文從發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家的比較視角展開研究，具有一定的創(chuàng)新性；第二，既有研究對制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響因素關(guān)注較多，但鮮少涉及自動化技術(shù)應(yīng)用這一研究視角，而關(guān)于人工智能（或工業(yè)機(jī)器人）的研究則主要集中在就業(yè)和收入分配領(lǐng)域，本文聚焦于工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響，拓展了相關(guān)研究領(lǐng)域；第三，本文從工業(yè)機(jī)器人“產(chǎn)業(yè)發(fā)展”“技術(shù)應(yīng)用”和“過度自動化”視角，梳理了工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響效應(yīng)及傳導(dǎo)機(jī)制，并進(jìn)行中介機(jī)制檢驗，研究結(jié)論具有一定的啟發(fā)價值。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假說

（一）文獻(xiàn)回顧

既有文獻(xiàn)對出口技術(shù)復(fù)雜度的研究較為豐富并持續(xù)推進(jìn)，與本文密切相關(guān)的主要文獻(xiàn)：一是關(guān)于工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與制造業(yè)出口升級的研究。已有研究認(rèn)為人工智能發(fā)展通過降低貿(mào)易成本、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、優(yōu)化資源配置提高了一國制造業(yè)行業(yè)在全球價值鏈的分工地位（劉斌和潘彤，2020），還通過勞動力替代和緩解資源錯配促進(jìn)各國GVC 網(wǎng)絡(luò)深化（呂越等，2023）。何宇等（2021）的數(shù)值模擬研究則證實，人工智能技術(shù)擴(kuò)大了發(fā)達(dá)國家在全球價值鏈分工的優(yōu)勢，但卻降低了發(fā)展中國家在全球價值鏈的分工地位。較多研究關(guān)注了工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響，例如，蔡震坤和綦建紅（2021）基于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，證實工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口通過提升企業(yè)TFP 和降低邊際成本，提升了出口產(chǎn)品質(zhì)量；張可云等（2022）的研究也認(rèn)為人工智能會顯著提升中國企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量，且國內(nèi)超大市場規(guī)模強(qiáng)化了這一提升效應(yīng)；但Hong等（2021）的研究則證實工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與中國工業(yè)企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系呈U形關(guān)系，僅22.68%的企業(yè)越過了U形曲線的拐點。二是關(guān)于制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響因素。已有研究證實，完善的基礎(chǔ)設(shè)施、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)、貿(mào)易自由化等能顯著提升制造業(yè)出口復(fù)雜度（王永進(jìn)等，2010；賴敏和韓守習(xí)，2018），而要素市場扭曲、貿(mào)易壁壘、國外反傾銷措施等則對其具有抑制作用（戴魁早，2018）。在技術(shù)因素方面，自主技術(shù)創(chuàng)新、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)均被認(rèn)為能提高制造業(yè)出口復(fù)雜度（盧福財和金環(huán)，2020），但技術(shù)溢出（FDI、進(jìn)口貿(mào)易和國外技術(shù)引進(jìn)）的影響效應(yīng)則有較大差異（楊俊和李平，2017）；于歡等（2022）證實，數(shù)字產(chǎn)品進(jìn)口提升了中國企業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度，其中數(shù)字產(chǎn)品為各企業(yè)數(shù)字產(chǎn)品進(jìn)口比例與網(wǎng)絡(luò)就緒指數(shù)的乘積加總；袁其剛等（2022）基于技術(shù)復(fù)雜度視角，證實人工智能通過技術(shù)進(jìn)步、要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化和降低出口成本，促進(jìn)了制造業(yè)企業(yè)出口產(chǎn)品的升級。

新進(jìn)文獻(xiàn)對工業(yè)機(jī)器人與制造業(yè)出口升級的關(guān)系研究取得了較大進(jìn)展，但研究對象以中國工業(yè)企業(yè)居多，樣本期普遍為2000—2013年。本文基于2002—2020年跨國面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平對制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響差異，是對現(xiàn)有研究的有益補充。

（二）研究假說

1.工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用提升制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的直接路徑：產(chǎn)業(yè)發(fā)展視角

工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)遵循“零部件產(chǎn)品創(chuàng)新—產(chǎn)業(yè)鏈擴(kuò)展—產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模擴(kuò)大”的發(fā)展路徑，不斷推動本國制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度整體提升。首先，智能機(jī)器人的核心零部件（如控制器、伺服驅(qū)動及電機(jī)和減速器）和智能機(jī)器人產(chǎn)品（如3～6 軸工業(yè)機(jī)器人、機(jī)械手等）均為高端裝備制造業(yè)，技術(shù)復(fù)雜度高。如HS-6 位碼的工業(yè)機(jī)器人商品中，搬運機(jī)器人（842890）、噴涂機(jī)器人（842489）、電阻焊接機(jī)器人（851521）、電弧焊接機(jī)器人（851531）和激光焊接機(jī)器人（851580）的出口技術(shù)復(fù)雜度均高于工業(yè)機(jī)器人所屬的二分位行業(yè)通用及專用設(shè)備制造業(yè)和電子電氣設(shè)備制造業(yè)。由此，機(jī)器人產(chǎn)品出口有助于提升本國出口技術(shù)復(fù)雜度。其次，工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈主要由“研發(fā)設(shè)計—關(guān)鍵零部件生產(chǎn)—機(jī)器人本體組裝—系統(tǒng)集成應(yīng)用—標(biāo)準(zhǔn)檢測認(rèn)證”組成。上游的核心零部件附加值最高，約占機(jī)器人成本的70%，主要由瑞士ABB、德國庫卡、日本發(fā)那科、日本安川等機(jī)器人巨頭所壟斷（錢海章等，2022）。中國則主要從事本體組裝和系統(tǒng)集成等中下游產(chǎn)品生產(chǎn)，核心零部件的國產(chǎn)化率低。工業(yè)機(jī)器人出口復(fù)雜度較高的國家，其制造業(yè)整體技術(shù)復(fù)雜度也較高。

據(jù)此，本研究提出假說1：工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展可以直接提升制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度。

2.工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用提升制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的間接路徑：技術(shù)應(yīng)用視角

首先，工業(yè)機(jī)器人是一種通用性技術(shù)創(chuàng)新（General Purpose Technology，GPT），具有廣泛的技術(shù)溢出效應(yīng)。在產(chǎn)品生產(chǎn)上，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用增加了產(chǎn)品的資本和技術(shù)要素投入，提高了產(chǎn)品的資本密集度和技術(shù)含量；在產(chǎn)品價值鏈環(huán)節(jié)中，智能技術(shù)廣泛滲透到研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)管理、售后服務(wù)、品牌運作等價值鏈環(huán)節(jié)，有助于全面提升出口產(chǎn)品附加值。此外，工業(yè)機(jī)器人的GPT 屬性有助于激發(fā)企業(yè)進(jìn)行“互補性”創(chuàng)新與研發(fā)，提高了企業(yè)的自主創(chuàng)新能力，進(jìn)而提高產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度。其次，工業(yè)機(jī)器人具有智能化特征，通過對勞動力的替代和互補，提高了勞動生產(chǎn)率。一方面，智能資本對普通資本和勞動要素的替代，可以優(yōu)化企業(yè)要素配置效率，加速資本積累，提高企業(yè)生產(chǎn)率；另一方面，“人機(jī)協(xié)作”在故障診斷、個性化服務(wù)等方面的應(yīng)用，可以改善服務(wù)和產(chǎn)品質(zhì)量，提高企業(yè)服務(wù)效率和價值增值。工業(yè)機(jī)器人通過發(fā)揮生產(chǎn)率效應(yīng)增強(qiáng)了企業(yè)生產(chǎn)更復(fù)雜產(chǎn)品的能力和動機(jī)。最后，工業(yè)機(jī)器人具有技能偏向性，其對中、低技能勞動者的替代作用，以及與高技能勞動者的互補作用，會提高高技能勞動力的就業(yè)需求和工資，同時會激發(fā)低技能勞動者通過加大技能培訓(xùn)和教育投入來提高技能水平。因此，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用有助于推動一國勞動要素高級化，實現(xiàn)勞動力結(jié)構(gòu)優(yōu)化。高技能人才更容易發(fā)揮“技術(shù)載體”功能，促使出口企業(yè)進(jìn)口更多種類和更高質(zhì)量的中間投入品，從而提高出口產(chǎn)品的技術(shù)含量。

綜上所述，本文提出假說2：工業(yè)機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用會通過增強(qiáng)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平、提高勞動生產(chǎn)率和優(yōu)化人力資本配置來提升制造業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度。

3.工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的非線性影響：過度自動化視角

學(xué)界普遍較少關(guān)注過度自動化（excessive automation）的問題。Acemoglu 和Restrepo（2018）在討論自動化技術(shù)對美國就業(yè)和收入的影響中，認(rèn)為美國存在過度自動化的可能：一是美國稅收制度傾向于優(yōu)待資本、苛待勞動，引致資本過度投資自動化技術(shù)；二是美國勞動力市場不完善，勞動力均衡工資普遍高于其社會機(jī)會成本，增強(qiáng)了企業(yè)用自動化替代勞動力的動機(jī)。林毅夫等（2010）在分析產(chǎn)能過剩的形成機(jī)制中認(rèn)為，當(dāng)全社會對下一個有前景的產(chǎn)業(yè)存在共識，將引發(fā)大量企業(yè)和資金幾乎同時涌入該產(chǎn)業(yè)，即投資的“潮涌現(xiàn)象”。事實上，新一代人工智能產(chǎn)業(yè)的良好前景，吸引了全球范圍的巨額風(fēng)險投資，智能化投資出現(xiàn)了“潮涌現(xiàn)象”，從而帶來了“過度智能化”隱患。過度自動化對勞動力的過度替代會加劇資本和勞動力的錯配，造成資源浪費和效率損失，這將降低勞動生產(chǎn)率，從而延緩或抑制制造業(yè)產(chǎn)品復(fù)雜度提升。

據(jù)此，本研究提出假說3：過度自動化的隱患，可能會使得工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度產(chǎn)生非線性的影響。

三、實證研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源與計量模型構(gòu)建

本研究樣本為全球57個國家2002—2020年的跨國面板數(shù)據(jù)。首先，從UN Comtrade數(shù)據(jù)庫獲取每個國家HS92 六位碼的制造業(yè)產(chǎn)品出口額，并將中國制造業(yè)二位碼（GB/T 4757-2011）與IFR13 個制造業(yè)行業(yè)分類①進(jìn)行匹配，計算得到各國及其制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度，然后，將其與IFR 數(shù)據(jù)庫上各國工業(yè)機(jī)器人安裝數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，共匹配成功57個國家，其中發(fā)達(dá)國家31個、發(fā)展中國家26個②。為檢驗工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響效應(yīng)，本文構(gòu)建如下計量模型：

考慮到過度自動化的可能性，本文還在模型（1）的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步加入了工業(yè)機(jī)器人的平方項，以檢驗工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的非線性影響。

其中，下標(biāo)i和t分別表示國家和年份，被解釋變量Expg為各國制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度，核心解釋變量Robm為各國工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平，Xit為控制變量的向量集，δi為國家固定效應(yīng)，δt為年份固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)干擾項。為減少回歸的異方差，所有變量均作對數(shù)化處理。

（二）變量選取及定義

1.被解釋變量

對于制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度指標(biāo)，本文采用基于RCA 指數(shù)對實際人均GDP 進(jìn)行加權(quán)平均的測算方法（Hausmann 等，2007）。先測算出口產(chǎn)品的技術(shù)復(fù)雜度：，其中c代表國家，m代表產(chǎn)品，xcm為c國m產(chǎn)品的出口額，Xc為c國出口總額，GDPc是c國的人均實際GDP。然后，c國出口技術(shù)復(fù)雜度為：，同樣地，c國i行業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度為：表示c國i行業(yè)m產(chǎn)品占該國i行業(yè)的出口比例。為了克服采用人均GDP 求加權(quán)平均值可能帶來的偏誤，本文還采用各國勞動生產(chǎn)率替代實際人均GDP，測算出口技術(shù)復(fù)雜度，記為Explp，用于穩(wěn)健性檢驗。各國人均GDP用2010 年不變價美元為基期的實際GDP 表示，勞動生產(chǎn)率為各國實際GDP 與就業(yè)人數(shù)的比值，數(shù)據(jù)來源于世界銀行（WDI）數(shù)據(jù)庫。

2.核心解釋變量

核心解釋變量為各國工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平，用制造業(yè)行業(yè)的工業(yè)機(jī)器人安裝存量密度（Robm）來衡量，計算公式為：Robmit=Robit/Empit，Robit為i國t年制造業(yè)的工業(yè)機(jī)器人安裝存量，數(shù)據(jù)來源于IFR 數(shù)據(jù)庫，Empit為制造業(yè)就業(yè)人數(shù)（萬人），數(shù)據(jù)來源于世界銀行（WDI）數(shù)據(jù)庫。在穩(wěn)健性檢驗中，本文將使用工業(yè)機(jī)器人安裝存量的對數(shù)值(lnRob)來衡量各國工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平。

3.控制變量

參照王永進(jìn)等（2010）、賴敏和韓守習(xí)（2018）等的研究，本文還控制了其他影響制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的經(jīng)濟(jì)因素和技術(shù)因素：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Rgdp)，用各國實際人均GDP 表示；進(jìn)口規(guī)模(Im)，用貨物和服務(wù)進(jìn)口占GDP 比重表示；互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展水平(Internet)，用使用互聯(lián)網(wǎng)的個人占人口的百分比表示；技術(shù)許可規(guī)模(Tec)，表示技術(shù)引進(jìn)程度，用知識產(chǎn)權(quán)使用支付費衡量；技術(shù)創(chuàng)新水平(Rd)，用各國研發(fā)支出占GDP 的比重表示；人力資本水平(Hum)，用高等教育入學(xué)率表示。相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)均來源于世界銀行（WDI）數(shù)據(jù)庫。

四、實證檢驗及結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸

為了直觀地觀察工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與制造業(yè)出口復(fù)雜度的關(guān)系，本文繪制了全球、發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家樣本的散點圖，散點圖顯示，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度之間均呈現(xiàn)明顯的線性關(guān)系，并且在發(fā)達(dá)國家樣本中，擬合線處于高位且較為平緩，可能存在拐點③?；诖?，本研究將全球樣本分為發(fā)展中國家和發(fā)達(dá)國家進(jìn)行分樣本回歸。表1列（1）、（4）、（7）為僅包含核心解釋變量的固定效應(yīng)回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用顯著提升了全球、發(fā)展中國家和發(fā)達(dá)國家制造業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度。列（2）、（5）、（8）加入了控制變量，并控制了國家和年份固定效應(yīng)，工業(yè)機(jī)器人的系數(shù)值有所下降，但都在1%的顯著性水平上顯著為正；工業(yè)機(jī)器人安裝密度每增加1%，制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度分別上升0.022%、0.019%和0.026%，假說1成立。列（3）、（6）、（9）為加入工業(yè)機(jī)器人平方項的回歸結(jié)果，工業(yè)機(jī)器人二次項在全球樣本和發(fā)展中國家樣本中不顯著，但在發(fā)達(dá)國家樣本中顯著為負(fù)，假說3 得證。發(fā)達(dá)國家存在過度自動化的情形，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與發(fā)達(dá)國家制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度之間呈倒U 形關(guān)系，計算可得拐點為3，越過拐點的國家有韓國、新加坡、日本、德國、意大利、瑞典、捷克、斯洛伐克、斯洛文尼亞、丹麥和奧地利，其中日本、韓國、新加坡、德國和意大利越過拐點的時間較長，這些國家都是工業(yè)機(jī)器人發(fā)展較早，且安裝密度較高的國家?？傮w上，越過過度自動化拐點樣本量占發(fā)達(dá)國家樣本量的20.37%。

表1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

其他影響因素中，進(jìn)口規(guī)模顯著提升了各國制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平和技術(shù)創(chuàng)新水平在發(fā)達(dá)國家樣本中顯著為正，但在發(fā)展中國家樣本中不顯著，這可能是發(fā)展中國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平和技術(shù)創(chuàng)新水平普遍較低，從而對制造業(yè)出口技術(shù)含量的提升作用未能顯現(xiàn)。技術(shù)許可規(guī)模和人力資本水平在發(fā)展中國家樣本中顯著為正，但在發(fā)達(dá)國家樣本中顯著為負(fù)，這表明加大技術(shù)引進(jìn)和完善人力資本結(jié)構(gòu)依然是發(fā)展中國家獲得技術(shù)提升，實現(xiàn)制造業(yè)升級的主要途徑，但對于技術(shù)實力雄厚和人力資本豐裕的發(fā)達(dá)國家，技術(shù)出口和人力資本提升均不利于本國制造業(yè)出口產(chǎn)品升級。

（二）內(nèi)生性檢驗

工業(yè)機(jī)器人并非嚴(yán)格外生變量，一國工業(yè)機(jī)器人發(fā)展可能受到國家制造業(yè)振興政策的引導(dǎo)，工業(yè)機(jī)器人與制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度還可能存在反向因果關(guān)系。本文參考Artuc 等（2020）的做法，選用其他國家工業(yè)機(jī)器人平均應(yīng)用水平作為工具變量，即除本國以外的其他國家工業(yè)機(jī)器人安裝密度的平均值取對數(shù)，記為lnrobsm_other。有效工具變量需要滿足相關(guān)性和外生性條件，在相關(guān)性上，其他國家的工業(yè)機(jī)器人安裝量會影響本國機(jī)器人的安裝量；在外生性上，由于是排除了本國以后的世界工業(yè)機(jī)器人平均安裝密度，因此，該IV與本國回歸方程的殘差項不相關(guān)。從表2看，在一階段回歸中，工具變量與核心解釋變量呈顯著負(fù)相關(guān)，F(xiàn)統(tǒng)計量也通過顯著性檢驗。在二階段回歸中，Kleibergen-Paap ark LM和Kleibergen-Paap ark Wald F的統(tǒng)計量表明，各模型通過了不可識別和弱工具變量檢驗，工具變量有效。緩解內(nèi)生性問題后，工業(yè)機(jī)器人的線性回歸系數(shù)值有所提升，工業(yè)機(jī)器人的二次項在全球和發(fā)展中國家樣本中依然沒有通過顯著性檢驗，而在發(fā)達(dá)國家樣本中的系數(shù)絕對值有了明顯提升，這與基準(zhǔn)回歸結(jié)論一致。

表2 工具變量回歸結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗

鑒于前文結(jié)論，穩(wěn)健性檢驗將不再考慮工業(yè)機(jī)器人對全球和發(fā)展中國家制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的非線性影響。本文采用兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，一是變換被解釋變量，采用勞動生產(chǎn)率法測算各國制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜并取對數(shù)，記為lnExplp，回歸結(jié)果見表4 列（1）～（4）；二是變換核心解釋變量，用各國工業(yè)機(jī)器人存量的水平值取對數(shù)，表示工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平，記為lnRob，回歸結(jié)果見表3 列（5）～（8）。兩種方法的回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸的結(jié)論高度一致，工業(yè)機(jī)器人顯著提升了各國制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度，且工業(yè)機(jī)器人對發(fā)達(dá)國家出口復(fù)雜度的提升效應(yīng)要大于發(fā)展中國家，此外，發(fā)達(dá)國家存在過度自動化的情形，當(dāng)自動化發(fā)展水平過高，會對制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的提升產(chǎn)生抑制作用。

表3 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

表4 發(fā)展中國家制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的回歸結(jié)果

（四）基于制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的異質(zhì)性檢驗

工業(yè)機(jī)器人分布和制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度都具有明顯的行業(yè)差異，IFR 提供了13 個制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的工業(yè)機(jī)器人安裝量，但由于缺乏各國制造業(yè)分行業(yè)的就業(yè)人數(shù)，本文采用各行業(yè)工業(yè)機(jī)器人安裝存量的對數(shù)值來表示各行業(yè)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平。發(fā)展中國家制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的回歸結(jié)果（表4）顯示，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對發(fā)展中國家中、高端制造業(yè)出口復(fù)雜度的促進(jìn)作用較大，比如電子電氣設(shè)備制造業(yè)、汽車制造業(yè)和非金屬礦物制品業(yè)等。在低端制造業(yè)，除食品和飲料業(yè)外，工業(yè)機(jī)器人對紡織業(yè)、木材和家具業(yè)、造紙和印刷制品業(yè)、橡膠塑料制品業(yè)等行業(yè)的影響都不顯著。這可能是由于這些行業(yè)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用起步較晚，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平較低，比如紡織業(yè)、木材和家具業(yè)、造紙和印刷制品業(yè)在2020 年的工業(yè)機(jī)器人安裝總量僅分別為182臺、14臺和842臺。

發(fā)達(dá)國家制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的回歸結(jié)果（表5）則顯示，工業(yè)機(jī)器人對發(fā)達(dá)國家各行業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響均顯著為正。尤其是工業(yè)機(jī)器人對中、低端制造業(yè)的影響效應(yīng)普遍大于高端行業(yè)，比如工業(yè)機(jī)器人對木材和家具業(yè)、橡膠塑料制品業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的提升作用都要大于通用及專用設(shè)備制造業(yè)、電子和電氣設(shè)備制造業(yè)、汽車制造業(yè)。這表明自動化技術(shù)在發(fā)達(dá)國家的普及，有助于補給發(fā)達(dá)國家的“短板”，促使其低端、中端制造業(yè)升級，這為發(fā)達(dá)國家制造業(yè)“回流”提供了新證據(jù)。發(fā)達(dá)國家通過機(jī)器換人，降低了本國生產(chǎn)成本，提高了中、低端制造業(yè)在全球價值鏈的參與水平。Azmeh 等（2022）基于德國和北非的研究證實，發(fā)達(dá)國家自動化技術(shù)應(yīng)用，將消除發(fā)展中國家在全球價值鏈競爭的比較優(yōu)勢，重構(gòu)全球價值鏈。Faber（2022）以墨西哥為例，認(rèn)為發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體對工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用，會減少外包國的就業(yè)和出口，從而對發(fā)展中國家參與全球競爭造成威脅。

表5 發(fā)達(dá)國家制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的回歸結(jié)果

五、影響機(jī)制檢驗

根據(jù)研究假設(shè)2 的分析，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用還會通過增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新能力、提高勞動生產(chǎn)率和優(yōu)化人力資本配置間接提升制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度。為此，本文建立了中介效應(yīng)模型，檢驗工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用影響制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的中介機(jī)制。參考溫忠麟和葉寶娟（2014）的研究，構(gòu)建中介效應(yīng)模型如下：

其中，Mit為中介變量，包括技術(shù)創(chuàng)新（Rd）、勞動生產(chǎn)率（Lp）和人力資本結(jié)構(gòu)（Hum），中介變量的定義與前文一致，μi、φi為國家固定效應(yīng)，μt和φt為年份固定效應(yīng)，ε1it、ε2it為隨機(jī)干擾項，Xit含義不變。

完整的中介效應(yīng)模型包含模型（1）、（3）、（4），步驟為：第一步檢驗?zāi)Ｐ停?）的系數(shù)α1，目前已驗得α1為正；第二步檢驗?zāi)Ｐ停?）的系數(shù)β1，預(yù)期β1顯著為正，即工業(yè)機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用增強(qiáng)了技術(shù)創(chuàng)新水平、提高了勞動生產(chǎn)率、優(yōu)化了人力資本結(jié)構(gòu)；第三步檢驗?zāi)Ｐ停?）的系數(shù)γ1和γ2，預(yù)期γ1和γ2顯著為正，即中介機(jī)制顯著。若γ1顯著、γ2不顯著，則表明中介機(jī)制不顯著，若γ2顯著、γ1不顯著，則表明中介因子M 起完全中介作用。

在發(fā)展中國家樣本中，模型（3）的回歸結(jié)果見表6列（1）、（3）、（5），中介因子技術(shù)創(chuàng)新不顯著，但勞動生產(chǎn)率和人力資本結(jié)構(gòu)均顯著為正，這表明工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用顯著提升了發(fā)展中國家的勞動生產(chǎn)率和人力資本配置，但對技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用不顯著。模型（4）的回歸結(jié)果如表6 列（2）、（4）、（6）所示，加入中介變量后，工業(yè)機(jī)器人的系數(shù)值均顯著為正。中介機(jī)制檢驗表明，發(fā)展中國家工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用通過提高勞動生產(chǎn)率和優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)而提升制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的中介機(jī)制成立，但通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新而提高出口技術(shù)復(fù)雜度的中介機(jī)制不成立?，F(xiàn)階段，發(fā)展中國家工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平普遍較低，工業(yè)機(jī)器人主要用于替代人力和改善生產(chǎn)率，對提高企業(yè)自主技術(shù)創(chuàng)新能力的作用有限。此外，工業(yè)機(jī)器人核心零部件被少數(shù)發(fā)達(dá)國家壟斷，發(fā)展中國家缺乏機(jī)器人核心零部件的生產(chǎn)技術(shù)，難以獲得機(jī)器人的共性技術(shù)溢出。

表6 工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對出口技術(shù)復(fù)雜度的中介機(jī)制檢驗結(jié)果

表6 列（7）、（9）、（11）為發(fā)達(dá)國家模型（3）的回歸結(jié)果，中介因子技術(shù)創(chuàng)新和勞動生產(chǎn)率顯著為正，但人力資本結(jié)構(gòu)不顯著。表6 列（8）、（10）、（12）為模型（4）的回歸結(jié)果，加入中介變量后，工業(yè)機(jī)器人的系數(shù)值均顯著為正，并且三個中介因子的回歸系數(shù)也顯著，這反映出，在發(fā)達(dá)國家樣本中，技術(shù)創(chuàng)新和勞動生產(chǎn)率是有效的中介變量，但優(yōu)化人力資本配置這一中介渠道不顯著。參考溫忠麟和葉寶娟（2014）的中介效應(yīng)檢驗程序，繼續(xù)對人力資本渠道進(jìn)行Sobel檢驗，如果檢驗顯著，則說明中介機(jī)制存在，Sobel檢驗支持人力資本配置不存在中介效應(yīng)的結(jié)論。這可能是因為工業(yè)機(jī)器人對發(fā)達(dá)國家的勞動力替代，造成就業(yè)極化，制造業(yè)工人更多地流向低端服務(wù)業(yè)，并不能有效提高人力資本儲備。

六、結(jié)論與政策啟示

從工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展、技術(shù)應(yīng)用和過度自動化視角，本文梳理了工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響機(jī)理，基于跨國面板數(shù)據(jù)的實證分析表明：第一，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用顯著提升了制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度，并且在發(fā)達(dá)國家，二者之間存在倒U 形關(guān)系，該結(jié)論通過了內(nèi)生性檢驗、變換被解釋變量和變換解釋變量等一系列穩(wěn)健性檢驗。第二，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用有助于提升制造業(yè)各行業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度，發(fā)達(dá)國家工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對中、低端制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的提升作用較大，而發(fā)展中國家工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對中、高端制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的提升作用大。第三，機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，在發(fā)展中國家，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用通過提高勞動生產(chǎn)率和優(yōu)化人力資本配置提高了制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度，但技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)不顯著；而在發(fā)達(dá)國家，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用主要通過增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新和提高勞動生產(chǎn)率促進(jìn)制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度提升，但人力資本優(yōu)化的中介效應(yīng)不顯著。

據(jù)此，本文得到了以下政策啟示：第一，加快工業(yè)機(jī)器人對制造業(yè)各行業(yè)和各環(huán)節(jié)的融合滲透，全面提升中國在全球價值鏈的地位。目前，中國工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用主要集中在高端制造業(yè)領(lǐng)域，在低端制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用較少。事實上，工業(yè)機(jī)器人對中、低端制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度也有顯著提升作用，因此中國應(yīng)該拓展工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域。此外，鑒于勞動生產(chǎn)率具有顯著的中介效應(yīng)，應(yīng)積極發(fā)揮工業(yè)機(jī)器人的生產(chǎn)率效應(yīng)，通過加強(qiáng)工業(yè)機(jī)器人與價值鏈各環(huán)節(jié)的深度融合，實現(xiàn)價值鏈環(huán)節(jié)的降本提效，推動制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的整體躍升。第二，重視技術(shù)創(chuàng)新和人力資本積累，優(yōu)化工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用助推制造業(yè)升級的高級要素。在發(fā)展中國家，人力資本配置在機(jī)制檢驗中顯著為正，但技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)不顯著，中國應(yīng)該加大創(chuàng)新資本投入，引導(dǎo)技術(shù)進(jìn)步由依靠技術(shù)引進(jìn)向依靠自主創(chuàng)新轉(zhuǎn)變，從而提升對高端智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用水平。此外，利用自動化技術(shù)發(fā)展契機(jī)，增加高技能適用性人才供給，促進(jìn)人力資本積累，從而為制造業(yè)智能化升級提供人才保障。第三，警惕盲目智能化帶來的過度自動化風(fēng)險，切實加強(qiáng)對智能機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)的突破。過度自動化會對制造業(yè)出口復(fù)雜度的提升產(chǎn)生抑制作用，目前中國是世界工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用大國，各種智能設(shè)備、智能企業(yè)不斷涌現(xiàn)，但企業(yè)智能化改造效果欠佳，造成了資源浪費和效率損失。因此，在自動化技術(shù)推進(jìn)過程中，中國工業(yè)機(jī)器人不能只有“量”的增長，還需要有“質(zhì)”的突破，加大對機(jī)器人關(guān)鍵零部件、高端控制系統(tǒng)等“卡脖子”技術(shù)的研發(fā)投入，避免“低端鎖定”，切實提高中國工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在全球價值鏈的分工地位。

注釋：

①IFR 的制造業(yè)行業(yè)分類為：10-12：食品及飲料業(yè)，13-15：紡織業(yè)，16：木材及家具業(yè)，17-18：造紙及印刷制品業(yè)，19-21：化學(xué)制品業(yè)，22：橡膠塑料制品業(yè)，23：非金屬礦物制品業(yè)，24-25：金屬制品業(yè)（非汽車），26-27：電子和電氣設(shè)備制造業(yè)，28：通用及專用設(shè)備制造業(yè)，29：汽車制造業(yè)，30：其他運輸設(shè)備制造業(yè)，91：其他制造業(yè)。

②樣本包含57 個國家，其中發(fā)達(dá)國家（共31 個）包括：美國、德國、日本、韓國、法國、英國、澳大利亞、奧地利、比利時、加拿大、瑞典、瑞士、捷克、丹麥、西班牙、芬蘭、希臘、愛爾蘭、冰島、以色列、意大利、立陶宛、拉脫維亞、馬耳他、荷蘭、挪威、新西蘭、葡萄牙、新加坡、斯洛伐克、斯洛文尼亞。發(fā)展中國家（共26 個）包括：中國、阿根廷、保加利亞、巴西、智利、哥倫比亞、埃及、愛沙尼亞、克羅地亞、匈牙利、印度尼西亞、印度、摩洛哥、墨西哥、馬來西亞、秘魯、菲律賓、波蘭、羅馬尼亞、俄羅斯聯(lián)邦、沙特阿拉伯、泰國、突尼斯、土耳其、烏克蘭、南非。

③由于篇幅所限，全球、發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家樣本的散點圖為本文附錄，感興趣的讀者可向作者索取。