工業(yè)智能化會引發(fā)新索洛悖論嗎?
——來自城市層面的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

李金城 王林輝

(1.吉林大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,吉林長春130000; 2.華東師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,上海200062)

一、引言

近年來,以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)迅猛發(fā)展,深刻改變了工業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)方式,為世界各國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式提供了新思路。我國于2015年頒布了《中國制造2025》,強(qiáng)調(diào)加快新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合,以驅(qū)動我國由制造大國向制造強(qiáng)國邁進(jìn)。我國工業(yè)機(jī)器人使用量逐年攀升,已經(jīng)從2000年的930臺增加到2019年的78.3萬臺,躍居世界第一[1]。然而,人工智能技術(shù)往往需要與實(shí)體企業(yè)深度融合才能發(fā)揮作用。工業(yè)智能化作為人工智能技術(shù)與工業(yè)生產(chǎn)融合的重要形式,旨在全面提升工業(yè)企業(yè)在研發(fā)、生產(chǎn)、管理和服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)的智能化水平。隨著智能化生產(chǎn)與生活方式的普及,學(xué)界開始關(guān)注工業(yè)智能化的經(jīng)濟(jì)社會效益,如工業(yè)智能化對經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、勞動收入、就業(yè)結(jié)構(gòu)等的影響[2-5],且普遍認(rèn)為工業(yè)智能化在長期內(nèi)會帶動經(jīng)濟(jì)全方位、可持續(xù)的增長。

與其他通用型技術(shù)一樣,人工智能技術(shù)也會在生產(chǎn)生活、社會治理、公共服務(wù)等眾多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用[6]。據(jù)相關(guān)研究預(yù)測,人工智能技術(shù)對經(jīng)濟(jì)增長的推動作用將遠(yuǎn)超蒸汽技術(shù)引發(fā)的0.3%增長率,預(yù)計(jì)到2030年增長率可能達(dá)到年均1.2%[7]。那么,工業(yè)智能化發(fā)展一定會帶動全要素生產(chǎn)率的提升嗎?從歷史經(jīng)驗(yàn)來看卻并非如此。例如,20世紀(jì)80年代美國集成電路、半導(dǎo)體等信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展,但其生產(chǎn)率增長卻相對緩慢。1987年,Solow更是指出“計(jì)算機(jī)無處不在,唯獨(dú)在生產(chǎn)率統(tǒng)計(jì)上不見蹤跡”,這種低生產(chǎn)率與高信息技術(shù)投資共存的現(xiàn)象就被稱之為“生產(chǎn)率悖論”或“索洛悖論”[8]。

眾多學(xué)者圍繞索洛悖論的存在性及其成因進(jìn)行了深入探討,但這類研究并未形成共識。一些學(xué)者認(rèn)為索洛悖論并不存在,即信息與通信技術(shù)在長期內(nèi)能夠表現(xiàn)出對生產(chǎn)率的促進(jìn)作用[9-10]。而另一些學(xué)者卻證實(shí)了新興技術(shù)具有索洛悖論。Acemoglu等認(rèn)為全要素生產(chǎn)率的提升主要源于先進(jìn)制造設(shè)備的使用而非信息與通信技術(shù)設(shè)備的投入,其致使信息技術(shù)對生產(chǎn)率提升的貢獻(xiàn)較低[11]。Brynjolfsson等將索洛悖論的成因總結(jié)為對新興技術(shù)預(yù)期影響的高估、生產(chǎn)率的測量誤差、新興技術(shù)紅利的分配不均以及新興技術(shù)產(chǎn)生實(shí)際影響的時(shí)滯性等[12]。人工智能技術(shù)作為信息技術(shù)的高階形態(tài),極大拓寬了智能化生產(chǎn)領(lǐng)域,其對生產(chǎn)率的促進(jìn)作用可能會達(dá)到前所未有的程度[13],但也有部分學(xué)者指出人工智能技術(shù)在推動經(jīng)濟(jì)增長方面未得到統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的支撐[14]。此外,前沿文獻(xiàn)主要關(guān)注的是發(fā)達(dá)國家,而發(fā)展中國家不同于發(fā)達(dá)國家的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、發(fā)展階段與制度環(huán)境可能會影響人工智能技術(shù)的生產(chǎn)率效應(yīng)[15]。那么,對于我國而言,由人工智能技術(shù)驅(qū)動的工業(yè)智能化發(fā)展,是會打破傳統(tǒng)信息技術(shù)在生產(chǎn)率方面的障礙,還是會表現(xiàn)出新索洛悖論現(xiàn)象呢?回答這一問題不僅有助于揭示工業(yè)智能化對生產(chǎn)率的作用機(jī)理,而且可以為政府部門及時(shí)制定相關(guān)政策,以引導(dǎo)工業(yè)智能化對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的積極影響提供經(jīng)驗(yàn)借鑒。

基于此,本文選取2010—2019年我國地級市面板樣本,多維度構(gòu)造工業(yè)智能化評價(jià)指標(biāo),檢驗(yàn)我國工業(yè)智能化是否會誘致新索洛悖論。本文的邊際貢獻(xiàn)在于,從人工智能技術(shù)與工業(yè)生產(chǎn)相融合的工業(yè)智能化視角考察其對全要素生產(chǎn)率的影響,從城市和產(chǎn)業(yè)維度識別新索洛悖論存在的可能性。

二、理論分析與研究假說

全要素生產(chǎn)率是決定經(jīng)濟(jì)發(fā)展成效的關(guān)鍵,向來受到經(jīng)濟(jì)學(xué)界的廣泛關(guān)注,生產(chǎn)率悖論則是其中重要的議題之一。自20世紀(jì)80年代起,伴隨個(gè)人計(jì)算機(jī)的逐步普及以及互聯(lián)網(wǎng)的商用化發(fā)展,美國投入大量資金以促進(jìn)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,但有學(xué)者發(fā)現(xiàn)該類產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了生產(chǎn)率緩慢增長甚至停滯的現(xiàn)象。以羅伯特·索洛為代表的經(jīng)濟(jì)學(xué)家開始探尋該現(xiàn)象背后的原因,被稱為“索洛悖論”問題[9]。近年來,人工智能技術(shù)應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大,程度不斷加深,歐美國家的生產(chǎn)率卻長期處于低迷狀態(tài),關(guān)于智能化時(shí)代新索洛悖論的討論不絕于耳[16],引起學(xué)界對其成因的廣泛關(guān)注,其中得到更多認(rèn)同的觀點(diǎn)是人工智能技術(shù)對生產(chǎn)率的影響具有滯后性。換言之,工業(yè)智能化效應(yīng)的顯現(xiàn)依賴于人工智能技術(shù)向相應(yīng)產(chǎn)業(yè)的滲透速度與范圍,只有當(dāng)人工智能技術(shù)達(dá)到一定規(guī)模或者產(chǎn)生廣泛影響時(shí)才可能提升生產(chǎn)率[14]。此外,工業(yè)智能化在以機(jī)器替代低技能勞動力的同時(shí),也會增加對編程、智能操作、數(shù)據(jù)分析等高技能人才的需求[17],而高端人才往往需要經(jīng)過長時(shí)間的技能學(xué)習(xí)或職業(yè)培訓(xùn)才能適應(yīng)新的智能化崗位,在初期會弱化工業(yè)智能化對生產(chǎn)率的促進(jìn)作用。

然而,工業(yè)智能化會通過多種途徑推動全要素生產(chǎn)率增長。第一,工業(yè)智能化通過優(yōu)化要素結(jié)構(gòu)而促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長[18]。首先,機(jī)器人、無人汽車、自動化系統(tǒng)等智能設(shè)備,可以完全替代低技能勞動力完成部分重復(fù)型、常規(guī)型和高危型工作任務(wù),從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的自動化。當(dāng)智能機(jī)器的成本低于勞動力時(shí),工業(yè)智能化可以通過使用更多智能機(jī)器來提高全要素生產(chǎn)率。同時(shí),智能機(jī)器不會因長時(shí)間工作而出現(xiàn)專注度下降的情況,因而生產(chǎn)率的減緩速度也會遠(yuǎn)低于人類勞動力。其次,新任務(wù)的產(chǎn)生與知識密集型崗位的創(chuàng)造[19],會引發(fā)高技能人才集聚,進(jìn)而帶動組織、管理、生產(chǎn)流程再造,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的提升。工業(yè)智能化的另一大典型特征是通過搭建智能化平臺,高效聚集與整合信息、數(shù)據(jù)、技術(shù)、知識等資源,使得企業(yè)可以在云端完成對研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、管理等全產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)的監(jiān)控,同時(shí)可以動態(tài)感知市場需求,幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)并調(diào)整生產(chǎn)與銷售計(jì)劃的不足,從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制與柔性化生產(chǎn)模式,促進(jìn)企業(yè)提質(zhì)增效。最后,工業(yè)智能化有助于突破企業(yè)間、行業(yè)間及地區(qū)間信息交換的時(shí)空障礙,提高不同單位之間的信息傳輸效率,從而有效引導(dǎo)生產(chǎn)要素的跨部門流動,實(shí)現(xiàn)要素結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,進(jìn)而提升全要素生產(chǎn)率。第二,工業(yè)智能化會通過提升技術(shù)創(chuàng)新水平的方式推動全要素生產(chǎn)率的增長。伴隨海量數(shù)據(jù)累積、數(shù)據(jù)存儲與分析能力提升和計(jì)算能力快速突破,智能設(shè)備通過對大量數(shù)據(jù)資源反復(fù)訓(xùn)練,逐步形成自我學(xué)習(xí)與強(qiáng)化功能[20-21],如當(dāng)前ChatGPT正以超乎人類預(yù)期的速度不斷進(jìn)化。同時(shí),工業(yè)智能化會吸引大量人才、資金與技術(shù)等創(chuàng)新資源的流入,通過改善信息環(huán)境,加強(qiáng)不同創(chuàng)新主體之間的知識交流頻率,以增強(qiáng)知識溢出效應(yīng),從而促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升,驅(qū)動全要素生產(chǎn)率增長。據(jù)此,本文提出假說1。

假說1:工業(yè)智能化通過優(yōu)化要素結(jié)構(gòu)和促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新提升全要素生產(chǎn)率。

工業(yè)智能化以海量數(shù)據(jù)資源作為關(guān)鍵要素投入,并且需要以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)作為核心驅(qū)動力,才能實(shí)現(xiàn)對工業(yè)生產(chǎn)過程的智能化改造[22]。不難發(fā)現(xiàn),龐大的市場規(guī)模、完善的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和尖端的核心技術(shù)是工業(yè)智能化的重要支撐,表明工業(yè)智能化發(fā)展會受到特定資源的約束,并且在初始階段還需要大量的人才與資金投入,相關(guān)設(shè)備的研發(fā)、安裝、維護(hù)均需要高昂的經(jīng)費(fèi)支持[23]。然而,現(xiàn)實(shí)中由于自然條件、地理位置、制度環(huán)境、文化傳統(tǒng)等方面的影響,資源在地區(qū)間的分布并不均衡,尤其對于地大物博、幅員遼闊的我國而言更是如此。例如,東部地區(qū)的貿(mào)易條件便利、人才與資金充沛、科技創(chuàng)新處于領(lǐng)先地位,而中西部地區(qū)的土地面積廣闊、自然資源豐富。不同地區(qū)不僅擁有的資源稟賦千差萬別,而且市場環(huán)境也存在明顯差異,這就可能導(dǎo)致工業(yè)智能化在不同地區(qū)的應(yīng)用情況不盡相同。相較于落后城市經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市可以吸引大量優(yōu)質(zhì)的人才、投資者、企業(yè)涌入,為工業(yè)智能化提供良好的發(fā)展環(huán)境。此外,依據(jù)獨(dú)特的資源稟賦和政策條件,各地區(qū)逐步形成了特色鮮明的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),如東北老工業(yè)基地、上海國際金融中心、內(nèi)蒙古能源基地等。當(dāng)前,人工智能技術(shù)偏向于替代勞動力執(zhí)行程式化特征突出的常規(guī)型任務(wù),而需要應(yīng)對復(fù)雜外部環(huán)境、規(guī)則多變的非常規(guī)型任務(wù)仍只能由勞動力執(zhí)行[24],那么常規(guī)任務(wù)更密集的工業(yè)相對非常規(guī)任務(wù)更密集的服務(wù)業(yè),更易與人工智能技術(shù)深度融合,致使主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)類型不同地區(qū)的工業(yè)智能化進(jìn)程可能存在差異。據(jù)此,本文提出假說2。

假說2:工業(yè)智能化的生產(chǎn)率提升效應(yīng)會受制于城市屬性與產(chǎn)業(yè)類型條件的約束。

三、研究設(shè)計(jì)

基于前述理論分析與研究假說,為實(shí)證檢驗(yàn)工業(yè)智能化是否會誘致新索洛悖論,本文利用中國2010—2019年地級市面板數(shù)據(jù),構(gòu)建如下雙向固定效應(yīng)回歸模型:

tfpit=α0+α1inteit+∑αjXjit+νi+ρt+εit

(1)

其中,i與t分別表示城市與年份,tfpit表示城市全要素生產(chǎn)率,inteit表示工業(yè)智能化水平,Xjit表示財(cái)政支出、外商投資、經(jīng)濟(jì)集聚、人口密度與工業(yè)規(guī)模等控制變量,νi與ρt分別表示地區(qū)與時(shí)間固定效應(yīng),εit表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。

被解釋變量:全要素生產(chǎn)率(tfp)?？v觀現(xiàn)有文獻(xiàn),全要素生產(chǎn)率的度量方法主要有隨機(jī)前沿分析法(SFA)與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)兩種[25]。鑒于隨機(jī)前沿分析法無法避免因生產(chǎn)函數(shù)誤設(shè)而導(dǎo)致的結(jié)構(gòu)偏差,而數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法無需設(shè)定生產(chǎn)函數(shù),且能夠解決截面生產(chǎn)技術(shù)的異質(zhì)性問題[26],因此本文選擇數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法測算城市全要素生產(chǎn)率。具體而言,借鑒杜運(yùn)周等的思路[27],在選取投入變量與產(chǎn)出變量的基礎(chǔ)上,通過構(gòu)建DEA-SBM模型和DEA-EBM模型測算城市層面全要素生產(chǎn)率。投入變量包括勞動力與資本,本文采用城市從業(yè)人數(shù)表征勞動力投入,采用張軍等提出的永續(xù)盤存法計(jì)算的固定資本存量表征資本投入[28],產(chǎn)出變量以地區(qū)實(shí)際生產(chǎn)總值表征。

核心解釋變量:工業(yè)智能化(inte)。工業(yè)智能化是在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中通過投入海量數(shù)據(jù)資源,利用新一代信息技術(shù)智能化改造傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)方式的過程。工業(yè)智能化蘊(yùn)含豐富內(nèi)涵,無法僅通過單一指標(biāo)如機(jī)器人或人工智能專利準(zhǔn)確衡量。孫早和侯玉琳從基礎(chǔ)建設(shè)、生產(chǎn)應(yīng)用、競爭力和效益等方面構(gòu)建了工業(yè)智能化的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系,并應(yīng)用主成分分析法測算了我國省份層面的工業(yè)智能化水平[29]。然而,其選用的部分指標(biāo)未能準(zhǔn)確區(qū)分智能化與信息化,且樣本受限于省份層面。為此,本文借鑒胡晟明的思路[30],從網(wǎng)站建設(shè)、光纜鋪設(shè)、智能供應(yīng)鏈、大數(shù)據(jù)服務(wù)、信息技術(shù)服務(wù)、機(jī)器人滲透度、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入、移動互聯(lián)網(wǎng)使用、人工智能專利、創(chuàng)新人才投入、創(chuàng)新資金投入、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營與維護(hù)、智能安全管理等13個(gè)子維度構(gòu)建地級市層面的工業(yè)智能化統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系,并且采用因子分析法合成工業(yè)智能化指數(shù),具體計(jì)算過程中對工業(yè)智能化指數(shù)取對數(shù)處理。

控制變量:財(cái)政支出(fis)采用地方政府一般公共預(yù)算支出與地區(qū)生產(chǎn)總值之比表征;外商投資(fdi)選取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中外資企業(yè)數(shù)量占比表示;經(jīng)濟(jì)集聚(eag)采用地區(qū)生產(chǎn)總值與土地面積之比度量;人口密度(pod)選取單位面積的人口數(shù)表征;工業(yè)規(guī)模(mak)采用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量取對數(shù)來測度。表1給出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

本文剔除關(guān)鍵變量存在較多缺失值的樣本后,獲得2010—2019年地級市面板數(shù)據(jù)。工業(yè)智能化的測度數(shù)據(jù)取自中國專利數(shù)據(jù)庫、國際機(jī)器人聯(lián)合會、天眼查企業(yè)數(shù)據(jù)庫和《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》;全要素生產(chǎn)率及控制變量的測度數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省區(qū)市統(tǒng)計(jì)年鑒。

四、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與評價(jià)

(一)基準(zhǔn)檢驗(yàn)

表2匯報(bào)了工業(yè)智能化對全要素生產(chǎn)率影響的基準(zhǔn)檢驗(yàn)結(jié)果,其中(1)列和(2)列以DEA-SBM模型測算的全要素生產(chǎn)率為被解釋變量,(3)列和(4)列以DEA-EBM模型測算的全要素生產(chǎn)率為被解釋變量,(1)列和(3)列未控制時(shí)間固定效應(yīng),(2)列和(4)列同時(shí)控制了時(shí)間和地區(qū)固定效應(yīng)。結(jié)果顯示,無論采用DEA-SBM模型還是DEA-EBM模型測算全要素生產(chǎn)率,工業(yè)智能化均至少在10%的顯著性水平上對全要素生產(chǎn)率存在正向影響,表明當(dāng)前我國工業(yè)智能化發(fā)展并未誘致新索洛悖論,而是顯著提升了城市全要素生產(chǎn)率。這可能因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)融入工業(yè)生產(chǎn)過程,不僅會通過彌補(bǔ)傳統(tǒng)要素的不足提高生產(chǎn)效率,還能有效整合不同部門的信息資源,從而實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的提升。

表2 基準(zhǔn)檢驗(yàn)

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了避免樣本選取、指標(biāo)測算、異常值、遺漏變量等造成的估計(jì)偏誤,本文在上述基準(zhǔn)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上,通過替換工業(yè)智能化的度量指標(biāo)、對連續(xù)型變量進(jìn)行縮尾處理、排除政策干擾、考察可能的遺漏變量等多種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)果如表3所示。(1)替換工業(yè)智能化的度量指標(biāo)。鑒于人工智能技術(shù)是工業(yè)智能化的核心驅(qū)動力,為此本文采用人工智能專利授權(quán)數(shù)替代工業(yè)智能化綜合指數(shù)度量工業(yè)智能化水平,其中人工智能專利根據(jù)專利標(biāo)題及摘要中是否包含與人工智能相關(guān)的關(guān)鍵詞進(jìn)行識別,并且依據(jù)專利地址信息,將專利加總至地級市層面。表3的(1)列結(jié)果顯示,在替換工業(yè)智能化的度量指標(biāo)之后,工業(yè)智能化仍然表現(xiàn)出對全要素生產(chǎn)率的顯著正向影響。(2)變量縮尾。為規(guī)避極端值的影響,本文對回歸變量進(jìn)行上下10%的縮尾處理。表3的(2)列結(jié)果顯示,工業(yè)智能化對全要素生產(chǎn)率影響的回歸系數(shù)依舊保持正向顯著。(3)排除政策干擾。為抓住新一代信息技術(shù)給世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的新機(jī)遇,各國紛紛出臺相關(guān)戰(zhàn)略以搶占智能化高地,我國政府于2015年發(fā)布《中國制造2025》,2017年發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,2021年印發(fā)《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》。不難發(fā)現(xiàn),在2015年之后,我國有關(guān)智能化發(fā)展的政策文件大量涌現(xiàn)。為了排除智能化發(fā)展政策的引導(dǎo)作用,從技術(shù)發(fā)展視角準(zhǔn)確識別出工業(yè)智能化本身對全要素生產(chǎn)率的影響,本文剔除2015年之后的樣本重新進(jìn)行檢驗(yàn)。表3的(3)列結(jié)果顯示,工業(yè)智能化并未誘致新索洛悖論,而是會提升全要素生產(chǎn)率。(4)加入可能的遺漏變量。由于無法窮盡所有可能對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響的變量,本文在梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,考慮到人力資本積累或教育投入的增加也可能有利于促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長,因此在表3的(4)列和(5)列中依次控制了城市人力資本水平(hcp)和教育投入水平(edu)。結(jié)果顯示,工業(yè)智能化的回歸系數(shù)均顯著為正,從而增強(qiáng)了基準(zhǔn)回歸結(jié)論的可信度。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(三)異質(zhì)性分析

1. 城市區(qū)位

我國不同地區(qū)的資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模、科技水平等差異巨大,導(dǎo)致不同地區(qū)發(fā)展工業(yè)智能化的外在條件與內(nèi)在激勵不盡相同,因此對于地處不同區(qū)位的城市而言,工業(yè)智能化的發(fā)展進(jìn)程及其對全要素生產(chǎn)率的影響可能存在明顯差異。為此,本文將城市分類為內(nèi)陸城市與沿海城市,檢驗(yàn)不同地區(qū)工業(yè)智能化對全要素生產(chǎn)率的作用,結(jié)果如表4所示。其中,(1)列和(2)列考察內(nèi)陸城市,(3)列和(4)列考察沿海城市,(1)列和(3)列僅控制地區(qū)固定效應(yīng),(2)列和(4)列同時(shí)控制地區(qū)和時(shí)間固定效應(yīng)。結(jié)果顯示,在內(nèi)陸地區(qū),工業(yè)智能化對全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出顯著的正向影響,而在沿海地區(qū),工業(yè)智能化對全要素生產(chǎn)率的影響反而不顯著,表明工業(yè)智能化會在沿海地區(qū)誘致新索洛悖論。這可能源于相較于沿海地區(qū)內(nèi)陸地區(qū)工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)流程與工藝較為落后,因而提升空間更大,工業(yè)智能化對全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用也更強(qiáng)。

2. 城市等級

在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市往往扮演著經(jīng)濟(jì)壓艙石的角色,在資源整合方面具備巨大優(yōu)勢,在推動自身經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí),也會通過要素流動、技術(shù)溢出、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移等方式帶動周邊城市發(fā)展。而工業(yè)智能化依賴大量的人才、資金與技術(shù)投入,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市憑借其資源聚集優(yōu)勢能為工業(yè)智能化提供更好的發(fā)展環(huán)境,因此工業(yè)智能化可能對經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市的全要素生產(chǎn)率促進(jìn)作用更顯著。為此,本文基于新一線城市研究院發(fā)布的《城市商業(yè)魅力排行榜》將城市劃分為三線及以上城市(包含一線城市、新一線城市、二線城市、三線城市)和三線以下城市(包含四線城市與五線城市)兩大類,檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。其中,(1)列和(2)列采用DEA-SBM模型測算全要素生產(chǎn)率,(3)列和(4)列采用DEA-EBM模型測算全要素生產(chǎn)率。結(jié)果顯示,無論采用何種模型度量全要素生產(chǎn)率,工業(yè)智能化僅對三線及以上城市的全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出顯著促進(jìn)作用,而對三線以下城市的全要素生產(chǎn)率影響不顯著。面對新一代信息技術(shù)的快速普及,高等級城市憑借雄厚的資金與充足的人力資本能夠更迅速作出反應(yīng),而低等級城市則因受到資源約束,工業(yè)智能化生產(chǎn)率效應(yīng)的發(fā)揮受到抑制。

表5 異質(zhì)性檢驗(yàn)2:城市等級

3.產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性

由于工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)任務(wù)的程式化特點(diǎn)突出,而服務(wù)業(yè)企業(yè)生產(chǎn)任務(wù)大多復(fù)雜多變,因此工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)任務(wù)更易由智能設(shè)備執(zhí)行,會率先受到智能化的沖擊。不同城市因資源稟賦和政策環(huán)境不同,主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)類型往往存在差異,一些城市可能具有豐裕的資本要素,更適宜于發(fā)展工業(yè),另一些城市可能基于優(yōu)質(zhì)的勞動力資源或特殊的地理位置,會優(yōu)先考慮發(fā)展服務(wù)業(yè)。那么,可以預(yù)期若城市的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)不同,工業(yè)智能化的生產(chǎn)率效應(yīng)也可能存在明顯差異。為此,本文借鑒孫偉增等的思路,將城市劃分為服務(wù)型城市和生產(chǎn)型城市兩大類[31]。具體而言,若城市第三產(chǎn)業(yè)比重高于第二產(chǎn)業(yè),則將該城市分類為服務(wù)型城市,反之則分類為生產(chǎn)型城市。表6比較了工業(yè)智能化對不同主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)城市全要素生產(chǎn)率的影響差異,其中(1)列和(2)列考察以服務(wù)業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的服務(wù)型城市,(3)列和(4)列考察以工業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)型城市。結(jié)果表明,無論采用DEA-SBM模型還是DEA-EBM模型測度全要素生產(chǎn)率,工業(yè)智能化僅表現(xiàn)出對生產(chǎn)型城市全要素生產(chǎn)率的顯著促進(jìn)作用,而對服務(wù)型城市全要素生產(chǎn)率的影響不顯著。面對智能化沖擊,工業(yè)企業(yè)會率先通過使用智能設(shè)備和構(gòu)建智能工廠實(shí)現(xiàn)制造方式的深刻變革,尤其是對海量數(shù)據(jù)的收集、整理、分析,智能系統(tǒng)可以替代或協(xié)助人類執(zhí)行生產(chǎn)任務(wù),極大提升了工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)效率。相反,受限于當(dāng)前人工智能技術(shù)的能力,大量服務(wù)型任務(wù)仍然只能由人類完成,如理發(fā)師、保育員等,因而服務(wù)型企業(yè)生產(chǎn)效率的提升速度較緩慢。

表6 異質(zhì)性檢驗(yàn)3:產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)性

五、進(jìn)一步討論

(一)機(jī)制檢驗(yàn)

前述分析結(jié)果表明工業(yè)智能化能夠帶來全要素生產(chǎn)率的提升,那么工業(yè)智能化究竟如何破除新索洛悖論呢?為此,本文從要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化與技術(shù)創(chuàng)新兩個(gè)維度出發(fā)考察工業(yè)智能化推動全要素生產(chǎn)率的作用路徑。其中要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化(esq)采用資本與勞動之比表征,技術(shù)創(chuàng)新(inn)采取單位勞動力的專利申請數(shù)度量。檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。其中,(1)列和(2)列分別檢驗(yàn)了工業(yè)智能化對要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響和工業(yè)智能化與要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化共同對全要素生產(chǎn)率的影響,由結(jié)果可知工業(yè)智能化與要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化系數(shù)均顯著為正,證實(shí)了要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化的機(jī)制作用;(3)列檢驗(yàn)了工業(yè)智能化對技術(shù)創(chuàng)新的影響,結(jié)果可知工業(yè)智能化系數(shù)在1%水平上顯著為正,即工業(yè)智能化有助于推動技術(shù)創(chuàng)新;(4)列匯報(bào)了工業(yè)智能化與技術(shù)創(chuàng)新共同對全要素生產(chǎn)率的影響,結(jié)果可知工業(yè)智能化系數(shù)不顯著而技術(shù)創(chuàng)新系數(shù)顯著為正,為此需進(jìn)行Sobel檢驗(yàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn)Z值2.398,在5%水平上顯著,證實(shí)了技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)。由上可知,工業(yè)智能化通過要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化與技術(shù)創(chuàng)新推動全要素生產(chǎn)率的提升。

表7 機(jī)制檢驗(yàn)

(二)市場化環(huán)境的調(diào)節(jié)效應(yīng)

通過前文分析可知,在沿海地區(qū)、三線以下、服務(wù)型城市中,工業(yè)智能化會誘致新索洛悖論,且工業(yè)智能化主要通過改善資源配置效率促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長,那么,我們繼續(xù)思考通過優(yōu)化何種外部條件,能夠幫助城市破除工業(yè)智能化的新索洛悖論。本文在此將進(jìn)一步討論市場化環(huán)境對工業(yè)智能化生產(chǎn)率效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用。通常,市場化程度高的地區(qū)要素能自由流動與高效配置。特別是在智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)融合過程中新模式、新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)品競相出現(xiàn),良好市場化環(huán)境可消除市場進(jìn)出壁壘,可以最大化激發(fā)企業(yè)的主觀能動性,這有利于智能技術(shù)的擴(kuò)散和工業(yè)智能化生產(chǎn)率效應(yīng)的發(fā)揮?；诖?本文將市場化環(huán)境引入分析框架,考察市場化環(huán)境改善如何改變工業(yè)智能化對全要素生產(chǎn)率的作用效果。其中,市場化環(huán)境(mar)采取私營和個(gè)體從業(yè)人數(shù)與從業(yè)總?cè)藬?shù)之比來度量。表8報(bào)告了市場化環(huán)境對工業(yè)智能化生產(chǎn)率效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示,市場化環(huán)境與工業(yè)智能化的交互項(xiàng)回歸系數(shù)均至少在5%的顯著性水平上為正,表明改善市場化環(huán)境有助于強(qiáng)化工業(yè)智能化對全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)效應(yīng)。良好的市場化環(huán)境可以抑制要素錯(cuò)配與價(jià)格扭曲等現(xiàn)象,賦能全要素生產(chǎn)率提升,也能破除信息壁壘,通過信息共享與技術(shù)溢出帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)及地區(qū)生產(chǎn)率的整體改善。

表8 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

六、基本結(jié)論

工業(yè)智能化是否會誘致新索洛悖論?理清這一問題對智能化時(shí)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的選擇具有重要意義。本文基于中國2010—2019年地級市面板數(shù)據(jù),實(shí)證檢驗(yàn)工業(yè)智能化對全要素生產(chǎn)率的影響。研究表明:我國工業(yè)智能化并未誘致新索洛悖論,可以推動全要素生產(chǎn)率的提升,在經(jīng)過指標(biāo)替換、變量縮尾、排除政策干擾、加入遺漏變量等一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后結(jié)果依然穩(wěn)健。不過,工業(yè)智能化的生產(chǎn)率效應(yīng)受制于城市屬性和主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)類型的約束,對于內(nèi)陸、三線及以上、生產(chǎn)型城市而言,工業(yè)智能化對全要素生產(chǎn)率的提升作用顯著。機(jī)制檢驗(yàn)表明,工業(yè)智能化主要通過優(yōu)化要素結(jié)構(gòu)與提升技術(shù)創(chuàng)新水平驅(qū)動全要素生產(chǎn)率增長。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),市場化環(huán)境在工業(yè)智能化發(fā)展中扮演著不容忽視的角色,改善市場環(huán)境有助于強(qiáng)化工業(yè)智能化對全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)效應(yīng)。

為了充分發(fā)揮新一代信息技術(shù)的生產(chǎn)優(yōu)勢,通過工業(yè)化與智能化深度融合規(guī)避可能存在的新索洛悖論問題,本文提出如下政策建議:首先,工業(yè)企業(yè)作為智能化改造的主陣地,要及時(shí)抓住工業(yè)智能化蘊(yùn)含的巨大機(jī)遇,積極主動引進(jìn)或研發(fā)智能技術(shù),將其融入生產(chǎn)流程,同時(shí)整合信息資源改善組織管理水平,從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的提升。在此基礎(chǔ)上,還要積極引導(dǎo)智能化方向從替代簡單勞動力向攻關(guān)核心技術(shù)轉(zhuǎn)變,加強(qiáng)智能化領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論研究,助力全要素生產(chǎn)率的持續(xù)增長。其次,工業(yè)智能化需要以海量數(shù)據(jù)資源作為關(guān)鍵要素投入,而大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)資源被不同部門所掌握,可能會形成了一座座“數(shù)據(jù)孤島”。因此,建議政府牽頭構(gòu)建以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的數(shù)字平臺,聚合分散在不同部門的數(shù)據(jù)資源,統(tǒng)籌協(xié)調(diào)不同地區(qū)、產(chǎn)業(yè)或企業(yè)的發(fā)展需求,以海量數(shù)據(jù)與信息共享為依托助力工業(yè)智能化生產(chǎn)率效應(yīng)的發(fā)揮。最后,通過優(yōu)化市場環(huán)境強(qiáng)化工業(yè)智能化對全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用。改善市場環(huán)境有助于提高資源配置效率,吸引人才、資金、技術(shù)等優(yōu)質(zhì)資源集聚,加速智能技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用,以良好的經(jīng)營秩序、完善的產(chǎn)權(quán)保護(hù)、公平的競爭環(huán)境破除市場壁壘,為深入推進(jìn)工業(yè)智能化發(fā)展保駕護(hù)航。與此同時(shí),為防止資本的無序擴(kuò)張與企業(yè)的盲目跟風(fēng)行為而導(dǎo)致過度自動化,政府部門也應(yīng)加強(qiáng)相關(guān)法律法規(guī)體系的建設(shè),規(guī)范企業(yè)的投融資渠道,引導(dǎo)企業(yè)平穩(wěn)有序地進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型升級。