工業(yè)智能化的產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升效應(yīng)：理論機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

摘 要：推動(dòng)“補(bǔ)鏈”“延鏈”“強(qiáng)鏈”是產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升與產(chǎn)業(yè)鏈安全構(gòu)建的關(guān)鍵，而這離不開(kāi)先進(jìn)技術(shù)的廣泛參與和規(guī)?；瘧?yīng)用。工業(yè)智能化作為新一輪技術(shù)革命的典型代表，勢(shì)必會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性產(chǎn)生不容忽視的影響。從多維度構(gòu)建并測(cè)算工業(yè)智能化指數(shù)，利用樣本數(shù)據(jù)定量檢驗(yàn)工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的影響，結(jié)果表明：工業(yè)智能化能夠顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升，且這一作用在經(jīng)過(guò)穩(wěn)健性與內(nèi)生性檢驗(yàn)后依然成立；要素高效配置及知識(shí)溢出是工業(yè)智能化作用于產(chǎn)業(yè)鏈韌性的主要機(jī)制；異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，在工業(yè)化階段、小市場(chǎng)規(guī)模、沿海及北方地區(qū)工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的提升作用更明顯；工業(yè)智能化效果的發(fā)揮依賴于外部環(huán)境，人力資本積累與市場(chǎng)化改革均會(huì)增強(qiáng)工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的提升作用。

關(guān)鍵詞：工業(yè)智能化；產(chǎn)業(yè)鏈韌性；要素高效配置；知識(shí)溢出

中圖分類號(hào)：F424 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-7543（2024）07-0080-15

面對(duì)單邊主義與逆全球化思潮的不斷抬頭，中國(guó)基于比較優(yōu)勢(shì)構(gòu)建的產(chǎn)業(yè)體系陷入受制于人的窘境，特別是頻頻出現(xiàn)的貿(mào)易摩擦與脫鉤斷鏈迫使中國(guó)開(kāi)始注重產(chǎn)業(yè)鏈安全與產(chǎn)業(yè)鏈韌性問(wèn)題。2023年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議明確指出，要“實(shí)施制造業(yè)重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)，加強(qiáng)質(zhì)量支撐和標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)，提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性和安全水平”。作為擁有完備工業(yè)體系與廣袤市場(chǎng)空間的大國(guó)，中國(guó)可以依托雙循環(huán)以及統(tǒng)一大市場(chǎng)建設(shè)增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈的風(fēng)險(xiǎn)抵抗能力。然而，關(guān)鍵環(huán)節(jié)的“掉鏈子”與核心技術(shù)的“卡脖子”制約著產(chǎn)業(yè)鏈的高質(zhì)量發(fā)展。與此同時(shí)，大國(guó)摩擦與局部軍事沖突的增多改變了傳統(tǒng)基于成本優(yōu)勢(shì)的全球分工格局，世界多數(shù)經(jīng)濟(jì)體開(kāi)始不再基于簡(jiǎn)單的“成本—收益”比較來(lái)作決策，而更多將產(chǎn)業(yè)鏈風(fēng)險(xiǎn)與安全放到優(yōu)先位置，產(chǎn)業(yè)鏈本土化成為不可逆轉(zhuǎn)的新趨勢(shì)。由此可見(jiàn)，在當(dāng)前全球經(jīng)濟(jì)格局下，提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性成為中國(guó)解決產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值低端、不穩(wěn)固、不安全的重要手段與必然選擇。

然而，對(duì)于如何有效提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性，理論界與學(xué)術(shù)界尚未形成有效共識(shí)。多數(shù)學(xué)者從“雙碳”目標(biāo)、鏈長(zhǎng)制、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)等視角展開(kāi)研究，普遍認(rèn)為良好的制度環(huán)境與新興經(jīng)濟(jì)形態(tài)有助于改善產(chǎn)業(yè)鏈韌性，但忽視了產(chǎn)業(yè)鏈需要依附于產(chǎn)業(yè)本身［1-4］。工業(yè)智能化作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展與演進(jìn)的高階形態(tài)，會(huì)憑借其數(shù)字化、信息化、智能化等特征重構(gòu)產(chǎn)業(yè)組織結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)分工格局，引致供需鏈效率提升、企業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新、空間鏈整合拓展、價(jià)值鏈分工重構(gòu)，為提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性賦能［5］。在智能革命重塑人類生產(chǎn)生活方式的背景下，世界主要發(fā)達(dá)國(guó)家出臺(tái)了“再工業(yè)化”“工業(yè)4.0”等智能化發(fā)展戰(zhàn)略以搶占制高點(diǎn)。與此同時(shí)，我國(guó)先后出臺(tái)《中國(guó)制造2025》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等系列文件，通過(guò)頂層設(shè)計(jì)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。

隨著機(jī)器人等智能要素應(yīng)用的程度加深與范圍拓展，現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)邊界逐漸打破，產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)方式也在變化。這些變化促使產(chǎn)業(yè)深度融合，并誘發(fā)新產(chǎn)業(yè)、新模式和新業(yè)態(tài)的產(chǎn)生。這一過(guò)程往往伴隨著各類要素的重新配置，從而重塑產(chǎn)業(yè)鏈形態(tài)與創(chuàng)造力［6］。那么，以工業(yè)智能化為代表的先進(jìn)生產(chǎn)力到底會(huì)如何改變產(chǎn)業(yè)鏈韌性呢？對(duì)此，前沿文獻(xiàn)并未直接給出答案，與此相關(guān)的文獻(xiàn)更多基于數(shù)字技術(shù)、人工智能、機(jī)器人等單一要素展開(kāi)，而忽視了智能要素效應(yīng)的發(fā)揮需要依托于實(shí)體經(jīng)濟(jì)。本文基于這一現(xiàn)實(shí)背景，從工業(yè)智能化的視角出發(fā)，試圖明晰工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的作用方向及路徑。

一、理論分析與研究假說(shuō)提出

韌性最初源于物理學(xué)，指經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)或個(gè)體在經(jīng)受外部干擾或沖擊后恢復(fù)至初始狀態(tài)的回彈能力［7］，此概念后來(lái)被不同學(xué)者引入生態(tài)學(xué)、工程學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域［8-9］，并催生出演化韌性的思想。演化韌性是指將復(fù)雜多變的動(dòng)態(tài)過(guò)程引入傳統(tǒng)分析框架，重點(diǎn)關(guān)注面對(duì)外部環(huán)境變化時(shí)系統(tǒng)自主適應(yīng)、調(diào)整、恢復(fù)，以及最終重回原始發(fā)展路徑或進(jìn)入新發(fā)展階段的能力［10-11］。后續(xù)學(xué)者在該思想基礎(chǔ)上開(kāi)始廣泛關(guān)注諸如經(jīng)濟(jì)、城市、創(chuàng)新等系統(tǒng)面對(duì)外生沖擊時(shí)的反應(yīng)，并由此誕生了經(jīng)濟(jì)韌性、城市韌性、創(chuàng)新韌性等相關(guān)概念［12-13］。隨著學(xué)術(shù)研究的逐步深化，以及國(guó)內(nèi)外環(huán)境不確定性的持續(xù)上升，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性逐漸成為學(xué)術(shù)界與政策層面關(guān)心的話題。大量學(xué)者圍繞產(chǎn)業(yè)鏈韌性內(nèi)涵及提升路徑進(jìn)行了深入探討，且普遍認(rèn)為產(chǎn)業(yè)鏈韌性是指產(chǎn)業(yè)鏈條上各主體與各環(huán)節(jié)面對(duì)慢性壓力或強(qiáng)力沖擊時(shí)所展現(xiàn)出的“穩(wěn)鏈”“護(hù)鏈”“筑鏈”能力，并通過(guò)資源重新配置與運(yùn)行模式升級(jí)快速恢復(fù)至初始運(yùn)行狀態(tài)，甚至實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型升級(jí)與產(chǎn)業(yè)體系重構(gòu)，而其中尤以產(chǎn)業(yè)鏈抗干擾能力與創(chuàng)新恢復(fù)能力為重［14-15］。

作為通用型技術(shù)的一種，智能技術(shù)的強(qiáng)滲透、廣替代、高創(chuàng)新等特征有助于強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)鏈上下游之間的協(xié)同與關(guān)聯(lián)，進(jìn)而促使產(chǎn)業(yè)鏈韌性的增強(qiáng)［16］。首先，從強(qiáng)滲透視角來(lái)看，人工智能技術(shù)的通用型特征使其能廣泛融入企業(yè)的設(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)輸、銷售等環(huán)節(jié)，它的強(qiáng)大數(shù)據(jù)計(jì)算和自主決策功能可以實(shí)時(shí)反饋終端用戶的個(gè)性化需求，通過(guò)精準(zhǔn)對(duì)接供給與消費(fèi)環(huán)節(jié)，有助于降低企業(yè)庫(kù)存和銷售成本。同時(shí)，人工智能的自主學(xué)習(xí)能力可以快速模擬與反饋外部市場(chǎng)的變化，有助于企業(yè)提前感知上下游企業(yè)的供給和銷售變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)決策，從而在降低運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)增強(qiáng)企業(yè)抵抗力［17］。其次，從廣替代視角來(lái)看，全流程的智能化改造主要替代非技能崗位，通過(guò)自主接單、智能生產(chǎn)、智慧運(yùn)輸，可有效應(yīng)對(duì)人口老齡化、勞動(dòng)力短缺及公共衛(wèi)生事件等挑戰(zhàn)［18］。當(dāng)然，機(jī)器人、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等智能設(shè)施所獨(dú)有的超強(qiáng)學(xué)習(xí)與廣泛聯(lián)通能力也是人力所無(wú)法比擬的，先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)、技術(shù)的實(shí)時(shí)共享與快速領(lǐng)悟會(huì)極大提升關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)成功率，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新能力。最后，從高創(chuàng)新視角來(lái)看，人工智能在與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合過(guò)程中會(huì)催生新業(yè)態(tài)、新模式，尤其是薄弱環(huán)節(jié)與關(guān)鍵技術(shù)的突破將會(huì)大幅降低企業(yè)的外部依賴，在增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈自主可控能力的同時(shí)減輕外部環(huán)境變化對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的影響［19］。除此之外，生產(chǎn)工藝、環(huán)節(jié)及模式的創(chuàng)新會(huì)使生產(chǎn)擺脫地域限制，跨時(shí)空的便捷溝通進(jìn)一步增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈條上企業(yè)的協(xié)作，有助于發(fā)揮產(chǎn)業(yè)鏈集群所帶來(lái)的規(guī)模優(yōu)勢(shì)［16］?；诖?，提出如下假說(shuō)：

假說(shuō)1：工業(yè)智能化能夠顯著增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性。

正如現(xiàn)有文獻(xiàn)所指出的，提升產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新能力是增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的重要方面。然而，由于信息不對(duì)稱、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一及流通不順暢的約束，勞動(dòng)、資本、技術(shù)等創(chuàng)新要素通常處于非均衡狀態(tài)，由此引致的時(shí)空壁壘與供需錯(cuò)位，成為制約產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升的關(guān)鍵。工業(yè)智能化作為深刻改變生產(chǎn)方式的新興技術(shù)，能夠從三方面突破產(chǎn)業(yè)鏈的“要素扭曲”制約［20］：其一，憑借著信息平臺(tái)、無(wú)人工廠、自動(dòng)駕駛、智慧物流等應(yīng)用的迅速普及，傳統(tǒng)割裂的要素分布突破時(shí)空限制，各類要素開(kāi)始低成本跨企業(yè)、行業(yè)、地區(qū)向回報(bào)率高的部門(mén)流動(dòng)，在改善供需錯(cuò)配的基礎(chǔ)上引致生產(chǎn)與創(chuàng)新要素的高效整合和精準(zhǔn)匹配，助力產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新能力提升［21］。其二，智能技術(shù)憑借著超強(qiáng)算法與智慧管理可以最大限度實(shí)現(xiàn)信息的及時(shí)傳輸、生產(chǎn)資源的高效調(diào)配、生產(chǎn)效率的提升，尤其是全生命周期的實(shí)時(shí)監(jiān)控與供需環(huán)節(jié)的精準(zhǔn)把控，識(shí)別與滿足終端消費(fèi)者個(gè)性化、定制化需求，以按需生產(chǎn)的方式降低產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的生產(chǎn)和協(xié)調(diào)成本［22］，在減少資源浪費(fèi)的過(guò)程中降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。其三，智能技術(shù)的廣泛滲透使其在融入設(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)時(shí)，可以通過(guò)“智能+”“數(shù)字+”“信息+”改變要素參與方式，催生大批高技術(shù)、高附加、強(qiáng)引領(lǐng)的新模式、新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新恢復(fù)力［23］。基于此，提出如下假說(shuō)：

假說(shuō)2：工業(yè)智能化通過(guò)促進(jìn)要素高效配置增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性。

在長(zhǎng)期發(fā)展過(guò)程中，產(chǎn)業(yè)鏈通常沿著原有的分工格局與增長(zhǎng)方式演變，面對(duì)新環(huán)境、新形式和新市場(chǎng)，固有的合作關(guān)系和發(fā)展軌道往往會(huì)制約企業(yè)的應(yīng)變能力，在當(dāng)前國(guó)際紛爭(zhēng)和貿(mào)易摩擦加劇的背景下，原有發(fā)展模式可能因核心技術(shù)的限制而難以維持。因此，重塑產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展路徑，加強(qiáng)智能技術(shù)的參與，成為增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的關(guān)鍵維度［15］。智能技術(shù)作為新興技術(shù)的典型代表［24］，在融入生產(chǎn)環(huán)節(jié)時(shí)，首先替代部分高頻、機(jī)械、重復(fù)性工作，表現(xiàn)出明顯的行業(yè)偏向性特征，即智能技術(shù)通常先在制造業(yè)或生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)得到應(yīng)用，隨著產(chǎn)業(yè)鏈的延伸和產(chǎn)業(yè)集聚，這些技術(shù)向鏈條企業(yè)與競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)溢出。通常而言，智能技術(shù)的跨行業(yè)與跨企業(yè)溢出，會(huì)通過(guò)增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)抵抗力與創(chuàng)新恢復(fù)力助力產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升［25］。從風(fēng)險(xiǎn)抵抗力視角來(lái)看，工業(yè)智能化的知識(shí)溢出效應(yīng)會(huì)在全產(chǎn)業(yè)形成技能勞動(dòng)對(duì)非技能勞動(dòng)的替代，通過(guò)對(duì)失業(yè)人員的技能培訓(xùn)與學(xué)歷提升在產(chǎn)業(yè)內(nèi)部形成高端要素集聚，增強(qiáng)重點(diǎn)環(huán)節(jié)尤其是“卡脖子”技術(shù)的研發(fā)成功率，打通產(chǎn)業(yè)鏈堵點(diǎn)［26］，在外部供應(yīng)鏈體系發(fā)生變化時(shí)可以及時(shí)作出反應(yīng)，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈穩(wěn)定性［27］。從創(chuàng)新恢復(fù)力視角來(lái)看，智能技術(shù)對(duì)碎片化、分布式、凌亂化信息的高效凝練與分析增強(qiáng)了隱性知識(shí)的規(guī)范表述與顯性傳播，知識(shí)溢出的存在大大降低了關(guān)聯(lián)企業(yè)的智能改造、知識(shí)傳輸與技術(shù)創(chuàng)新成本，使其可以在低成本借鑒相關(guān)企業(yè)先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)與前沿知識(shí)的基礎(chǔ)上進(jìn)行漸進(jìn)式創(chuàng)新，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)筑健康可持續(xù)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系?；诖耍岢鋈缦录僬f(shuō)：

假說(shuō)3：工業(yè)智能化通過(guò)促進(jìn)知識(shí)溢出增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證假說(shuō)1，即考察工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的提升效應(yīng)是否得到經(jīng)驗(yàn)證據(jù)支持，本文借鑒陳東和秦子洋［28］的研究思路，將基準(zhǔn)模型設(shè)定如下：

resit=α0+α1indit+∑αjXjit+δi+[<E：＼2024改革＼6期＼圖＼李金城1.tif>]t+εit（1）

其中，被解釋變量resit為i地區(qū)t年的產(chǎn)業(yè)鏈韌性水平，解釋變量indit為i地區(qū)t年的工業(yè)智能化程度，Xjit為一組包含經(jīng)濟(jì)發(fā)展、金融發(fā)展、行政干預(yù)、對(duì)外開(kāi)放、基礎(chǔ)設(shè)施等在內(nèi)的控制變量集合。δi為地區(qū)固定效應(yīng)，[<E：＼2024改革＼6期＼圖＼李金城1.tif>]t為時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。本文重點(diǎn)關(guān)注估計(jì)系數(shù)α1，即如果系數(shù)α1顯著大于0，則表明工業(yè)智能化促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升，假說(shuō)1得證。

（二）指標(biāo)構(gòu)建

1.被解釋變量

產(chǎn)業(yè)鏈韌性（res）。產(chǎn)業(yè)鏈韌性是指面對(duì)重大地緣政治與產(chǎn)業(yè)保護(hù)危機(jī)時(shí)，產(chǎn)業(yè)體系能夠通過(guò)創(chuàng)新重塑產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑的能力。縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，學(xué)術(shù)界對(duì)于如何有效度量產(chǎn)業(yè)鏈韌性尚未達(dá)成共識(shí)，部分學(xué)者認(rèn)為多樣化的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性的重要維度。然而，產(chǎn)業(yè)鏈韌性是囊括抵御力、恢復(fù)力、引領(lǐng)力、創(chuàng)新力的綜合體，單一指標(biāo)的選取易造成度量偏誤。為此，本文基于韌性理論，從產(chǎn)業(yè)鏈的抗干擾能力與創(chuàng)新恢復(fù)力出發(fā)，多視角綜合測(cè)度產(chǎn)業(yè)鏈韌性。其中產(chǎn)業(yè)鏈抗干擾能力選取產(chǎn)業(yè)多樣性指數(shù)即產(chǎn)業(yè)集中度（赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)）倒數(shù)度量，用以表征在面對(duì)外在風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，產(chǎn)業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)的資源調(diào)配與功能互補(bǔ)會(huì)增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)承受力。具體計(jì)算公式如下：

indiv==1/∑s（2）

產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新恢復(fù)力利用發(fā)明專利授權(quán)數(shù)表示。抵御脫鉤斷鏈最為重要的方式是科技引領(lǐng)，即通過(guò)創(chuàng)新資源的投入與創(chuàng)新環(huán)境的構(gòu)建加速生產(chǎn)環(huán)節(jié)與生產(chǎn)工藝革新，以產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化引領(lǐng)與高端科技集聚助力產(chǎn)業(yè)鏈自主可控。

在分別構(gòu)建并測(cè)度產(chǎn)業(yè)鏈抗干擾能力與產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新恢復(fù)力之后，采用具有客觀準(zhǔn)確特征的熵權(quán)法計(jì)算不同省份的產(chǎn)業(yè)鏈韌性指數(shù)作為被解釋變量。

2.解釋變量

工業(yè)智能化（ind）。前沿文獻(xiàn)對(duì)于工業(yè)智能化的度量通常有單一法和綜合指數(shù)法兩種，然而，由于單一指標(biāo)如機(jī)器人滲透度無(wú)法全面反映工業(yè)智能化的豐富內(nèi)涵，本文借鑒王林輝等［29］、譚玉松和董直慶［30］等的研究思路，從智能化基礎(chǔ)、智能化應(yīng)用、智能化產(chǎn)出三個(gè)維度構(gòu)建指標(biāo)體系。該體系涵蓋智能人才、智能基建、智能設(shè)備、智能資本、智能生產(chǎn)、智能制造、智能安全、智能網(wǎng)絡(luò)、智能專利、新產(chǎn)品收入、軟件業(yè)務(wù)收入、生產(chǎn)效率等12個(gè)二級(jí)指標(biāo)，并分別基于主成分分析法與熵權(quán)法測(cè)算工業(yè)智能化指數(shù)（見(jiàn)表1）。

3.控制變量

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（gdp）選擇各地區(qū)人均GDP度量；金融發(fā)展（fin）采取金融業(yè)增加值與GDP的比值表征；行政干預(yù)（gov）選取一般預(yù)算支出與GDP的比值衡量；對(duì)外開(kāi)放（ope）選擇進(jìn)出口總額占GDP的比重測(cè)度；基礎(chǔ)設(shè)施（inf）使用人均區(qū)域道路面積表示。

（三）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文選取2013—2022年中國(guó)31個(gè)省份為研究樣本，其中機(jī)器人進(jìn)口額數(shù)據(jù)來(lái)自海關(guān)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)；智能生產(chǎn)、智能制造、智能安全等所需的相關(guān)原始數(shù)據(jù)來(lái)自天眼查微觀企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)；人工智能專利來(lái)源于RESSET數(shù)據(jù)平臺(tái)，即在確認(rèn)人工智能技術(shù)關(guān)鍵詞之后篩選相關(guān)專利；其余各經(jīng)濟(jì)變量及其原始數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及其相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)。

三、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

（一）基準(zhǔn)檢驗(yàn)

表2匯報(bào)了工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性影響的實(shí)證結(jié)果。列（1）報(bào)告了基于主成分分析法測(cè)度的工業(yè)智能化指數(shù)為解釋變量的結(jié)果，在僅控制時(shí)間與地區(qū)效應(yīng)的前提下，工業(yè)智能化系數(shù)在10%水平上顯著為正，表明工業(yè)智能化能夠有效提升區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈韌性。列（2）—（6）在列（1）的基礎(chǔ)上逐步加入經(jīng)濟(jì)發(fā)展、金融發(fā)展、行政干預(yù)、對(duì)外開(kāi)放、基礎(chǔ)設(shè)施等區(qū)域?qū)用娴目刂谱兞?，結(jié)果顯示工業(yè)智能化系數(shù)均在5%水平上顯著為正，表明工業(yè)智能化在產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升中扮演著重要角色，假說(shuō)1得證。上述結(jié)論可能的解釋有三：其一，隨著信息技術(shù)、數(shù)字技術(shù)和智能技術(shù)不斷融入生產(chǎn)流程，生產(chǎn)工藝與產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)的自動(dòng)化、智能化和精準(zhǔn)化通過(guò)重構(gòu)要素匹配關(guān)系來(lái)完成復(fù)雜工藝的產(chǎn)品生產(chǎn)，此外，通過(guò)構(gòu)建產(chǎn)品瑕疵自動(dòng)判讀系統(tǒng)來(lái)提升產(chǎn)品質(zhì)量，助力產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)的轉(zhuǎn)型升級(jí)；其二，工業(yè)智能化增強(qiáng)了企業(yè)應(yīng)對(duì)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)的能力，即以機(jī)器換人提升生產(chǎn)效率，顯著降低了企業(yè)對(duì)工人的依賴，伴隨著機(jī)器學(xué)習(xí)等大模型的規(guī)?；瘧?yīng)用，有效預(yù)防了因關(guān)鍵員工離職可能引發(fā)的生產(chǎn)中斷；其三，智能技術(shù)在融入工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，利用數(shù)據(jù)、算力和算法打破傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)分工邊界與組織形態(tài)，引致產(chǎn)業(yè)連接方式向網(wǎng)絡(luò)化和虛擬化轉(zhuǎn)變，促使知識(shí)、技術(shù)和思想能夠以低成本跨時(shí)空傳播，在催生新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新模式、新業(yè)態(tài)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)延鏈補(bǔ)鏈，最終推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升。

從控制變量角度來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展系數(shù)顯著為正，表明經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)能夠?yàn)楫a(chǎn)業(yè)鏈韌性提升提供豐裕的要素資源；金融發(fā)展系數(shù)顯著為正，意味著多樣性的產(chǎn)業(yè)體系構(gòu)建與創(chuàng)新能力培養(yǎng)均離不開(kāi)資金的支持；行政干預(yù)系數(shù)顯著為正，表明產(chǎn)業(yè)鏈高端化與抗風(fēng)險(xiǎn)能力的增強(qiáng)需要政府與市場(chǎng)之間的良好協(xié)調(diào)，即發(fā)揮政府在頂層設(shè)計(jì)、環(huán)境維護(hù)、創(chuàng)新引領(lǐng)等方面的作用，為產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升營(yíng)造良好氛圍；對(duì)外開(kāi)放系數(shù)顯著為負(fù)，表明在當(dāng)前保護(hù)主義盛行的背景下，擴(kuò)大對(duì)外貿(mào)易并未有效引入產(chǎn)業(yè)鏈急需的技術(shù)和設(shè)備，反而可能使企業(yè)創(chuàng)新能力降低；基礎(chǔ)設(shè)施系數(shù)顯著為負(fù)，表明道路、橋梁、隧道等傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)可能會(huì)擠壓對(duì)于數(shù)字和智能基礎(chǔ)設(shè)施的投資，從而不利于產(chǎn)業(yè)鏈韌性的增強(qiáng)。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

基準(zhǔn)回歸結(jié)果已經(jīng)通過(guò)逐步增加控制變量的方式證實(shí)了工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的促進(jìn)效應(yīng)。為排除其他潛在因素的影響并確保結(jié)論的可靠性，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)顯得尤為重要。因此，本文通過(guò)替換解釋變量與被解釋變量、滯后模型、篩選樣本和數(shù)據(jù)縮尾處理等多種方法對(duì)原結(jié)論進(jìn)行重新檢驗(yàn)，以增強(qiáng)研究結(jié)果的穩(wěn)健性。一是替換解釋變量。在前述回歸分析中，選取基于主成分分析法合成的工業(yè)智能化指數(shù)作為解釋變量，為避免方法選取上的偏誤，本文進(jìn)一步引入熵權(quán)法測(cè)算的工業(yè)智能化指數(shù)重新驗(yàn)證，結(jié)果如表3列（1）所示，在新的回歸結(jié)果中工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的促進(jìn)作用依然存在，且在5%水平上顯著，證實(shí)了前述結(jié)論的可靠性。二是滯后一期。由于智能技術(shù)的勞動(dòng)替代與生產(chǎn)率效應(yīng)均依賴于智能技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合，而該融合過(guò)程可能存在一定時(shí)滯性，為此本文將解釋變量滯后一期，以期更精準(zhǔn)識(shí)別工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的作用。根據(jù)表3列（2）所示的實(shí)證結(jié)果，可知工業(yè)智能化系數(shù)估計(jì)值在1%水平上顯著為正，進(jìn)一步證實(shí)了前述結(jié)論的穩(wěn)健性。三是替換被解釋變量?？紤]到產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新力是提升長(zhǎng)期產(chǎn)業(yè)鏈韌性的關(guān)鍵，本文使用產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新恢復(fù)力作為產(chǎn)業(yè)鏈韌性的代理指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，工業(yè)智能化系數(shù)在5%水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，與基準(zhǔn)結(jié)果保持一致。四是樣本篩選。智能技術(shù)的應(yīng)用與深化通常依賴于智能基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，且區(qū)域間政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境可能導(dǎo)致發(fā)展的不均衡。本文從總樣本中剔除了具有獨(dú)特政治地位和資源協(xié)調(diào)能力的四大直轄市：北京、天津、上海和重慶，通過(guò)對(duì)剩余樣本重新回歸，結(jié)果顯示工業(yè)智能化系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明基準(zhǔn)結(jié)論是可信的。五是數(shù)據(jù)縮尾。鑒于樣本數(shù)據(jù)中異常值可能影響實(shí)證研究的結(jié)果，本文選擇以1%和99%為臨界值對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行雙向縮尾處理，經(jīng)過(guò)重新檢驗(yàn)，表3列（5）結(jié)果顯示工業(yè)智能化系數(shù)方向與基準(zhǔn)結(jié)論一致，均指向其對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性有正向促進(jìn)作用，從而驗(yàn)證了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

（三）內(nèi)生性檢驗(yàn)

考慮到遺漏變量、反向因果和測(cè)量偏差等問(wèn)題的存在可能會(huì)削弱研究結(jié)論的可靠性，本文試圖通過(guò)多種方法來(lái)緩解模型中可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。其一，前文已經(jīng)證實(shí)工業(yè)智能化能顯著增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性，但產(chǎn)業(yè)鏈韌性特別是產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新能力的提升也可能反過(guò)來(lái)支持工業(yè)智能化的發(fā)展。為解決可能存在的反向因果問(wèn)題，本文借鑒孫早和韓穎［31］的思路，將工業(yè)智能化作為被解釋變量、產(chǎn)業(yè)鏈韌性作為解釋變量進(jìn)行回歸。結(jié)果如表4（下頁(yè)）列（1）所示，可知產(chǎn)業(yè)鏈韌性系數(shù)并不顯著，從而基本可以排除反向因果對(duì)實(shí)證結(jié)論的干擾。其二，尋找合適工具變量可以解決遺漏變量等引發(fā)的內(nèi)生性問(wèn)題。借鑒黃群慧等［32］的思路，選擇1984年地區(qū)郵局?jǐn)?shù)量作為工業(yè)智能化的工具變量，由于1984年郵局?jǐn)?shù)量屬于歷史數(shù)據(jù)，與地方信息化發(fā)展密切相關(guān)，因而滿足工具變量的外生性和相關(guān)性假設(shè)。由于這些歷史數(shù)據(jù)是截面數(shù)據(jù)，無(wú)法反映時(shí)間趨勢(shì)，本文借鑒董直慶和王輝［33］的方法，未控制地區(qū)固定效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。列（2）和列（3）呈現(xiàn)了工具變量結(jié)果，可知在第一階段與第二階段工具變量和工業(yè)智能化系數(shù)均在1%水平上顯著為正，且F值為73.81，排除弱工具變量的可能。這表明在以工具變量控制內(nèi)生性偏誤后，工業(yè)智能化依然對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性產(chǎn)生顯著促進(jìn)效應(yīng)。為使工具變量具有時(shí)間趨勢(shì)及動(dòng)態(tài)特征，進(jìn)一步將1984年郵局?jǐn)?shù)量與年份相乘作為新的工具變量并重新進(jìn)行檢驗(yàn)，列（4）—（5）與列（2）—（3）結(jié)果基本一致，且F值為272.32，這進(jìn)一步證明內(nèi)生性問(wèn)題并未影響研究結(jié)論的可靠性。

（四）傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)

基準(zhǔn)結(jié)果證實(shí)了工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的促進(jìn)作用，那么工業(yè)智能化如何作用于產(chǎn)業(yè)鏈韌性呢？理論分析部分指出，工業(yè)智能化可以通過(guò)要素高效配置與知識(shí)溢出推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升。基于此，本文借鑒Liu &Mao［34］、江艇［35］的思路，構(gòu)建如下計(jì)量模型以驗(yàn)證要素高效配置與知識(shí)溢出的傳導(dǎo)作用：

mit=β0+β1indit+∑βjXjit+δi+[<E：＼2024改革＼6期＼圖＼李金城1.tif>]t+εit（3）

式（3）中，mit為包含要素高效配置與知識(shí)溢出在內(nèi)的機(jī)制變量，其余各變量與基準(zhǔn)模型一致。要素高效配置選取要素扭曲程度反向表征，即借鑒張杰等［36］的思路采用要素市場(chǎng)發(fā)育程度與整體市場(chǎng)化程度的相對(duì)關(guān)系表示；知識(shí)溢出借鑒林伯強(qiáng)和譚睿鵬［37］的方法采用普通高等學(xué)校教師人數(shù)與總?cè)丝诒戎当碚鳌?/p>

表5展示了傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)的實(shí)證結(jié)果，其中列（1）、（2）為要素高效配置的檢驗(yàn)。列（1）為僅有核心解釋變量的回歸結(jié)果，顯示工業(yè)智能化系數(shù)在5%的顯著性水平上為負(fù)；列（2）為加入所有控制變量的回歸結(jié)果，可知工業(yè)智能化系數(shù)依然顯著為負(fù)，表明工業(yè)智能化會(huì)通過(guò)減緩要素扭曲助力要素高效配置。由此可知，工業(yè)智能化能夠通過(guò)融入工業(yè)與服務(wù)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程提升要素匹配度，進(jìn)而增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。列（3）、（4）展示了僅加入核心解釋變量以及引入控制變量下知識(shí)溢出的回歸結(jié)果，顯示無(wú)論是否加入控制變量工業(yè)智能化系數(shù)均在5%的顯著性水平上為正，表明工業(yè)智能化能夠引致知識(shí)溢出，即通過(guò)促進(jìn)知識(shí)的跨行業(yè)和跨企業(yè)流動(dòng)，帶動(dòng)全產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的增強(qiáng)。由此可知，要素高效配置與知識(shí)溢出是工業(yè)智能化助力產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升的重要傳導(dǎo)機(jī)制，即假說(shuō)2與假說(shuō)3得證。

四、進(jìn)一步討論

（一）異質(zhì)性分析

1.發(fā)展階段異質(zhì)性

在國(guó)際對(duì)抗逐漸加劇的現(xiàn)實(shí)背景下，關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)尤其是制造業(yè)企業(yè)更易面臨“脫鉤斷鏈”的現(xiàn)實(shí)風(fēng)險(xiǎn)，這就使得相應(yīng)地區(qū)擁有更強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升動(dòng)機(jī)。與此同時(shí)，智能化在與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合過(guò)程中也存在著時(shí)間差異，即通常優(yōu)先融入工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)，而后隨著運(yùn)輸與銷售向服務(wù)企業(yè)延伸。因此，區(qū)域之間的發(fā)展階段差異很可能也會(huì)影響工業(yè)智能化作用效果。為此，本文借鑒袁華錫等［38］的思路進(jìn)一步將研究樣本細(xì)分為服務(wù)化階段（第三產(chǎn)業(yè)占比大于50%）與工業(yè)化階段（第三產(chǎn)業(yè)占比小于50%）兩種，試圖明晰工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的作用差異。表6（下頁(yè)）列（1）與列（2）報(bào)告了發(fā)展階段異質(zhì)性結(jié)果，可知處于服務(wù)化階段的地區(qū)，工業(yè)智能化系數(shù)不顯著，即工業(yè)智能化并沒(méi)有表現(xiàn)出對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的促進(jìn)作用；而在工業(yè)化發(fā)展階段的地區(qū)，工業(yè)智能化系數(shù)在1%水平上顯著為正，即工業(yè)智能化提升了工業(yè)化階段地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈韌性。內(nèi)在原因主要有以下兩點(diǎn)：一是工業(yè)化發(fā)展階段地區(qū)通常是“脫鉤斷鏈”影響的最前線，這使得當(dāng)?shù)仄髽I(yè)和政府在面臨外部環(huán)境變化及潛在的產(chǎn)業(yè)鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，更傾向于采取預(yù)防措施，從而積極推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的提升；二是智能技術(shù)、智能設(shè)備、智能工廠更容易融入生產(chǎn)環(huán)節(jié)，智能化的生產(chǎn)工藝和流程不僅改造了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，而且容易催生新興產(chǎn)業(yè)和模式，這有助于完善產(chǎn)業(yè)鏈體系并增強(qiáng)其韌性。

2.市場(chǎng)規(guī)模異質(zhì)性

作為通用型技術(shù)的典型代表，智能技術(shù)效應(yīng)的發(fā)揮往往離不開(kāi)市場(chǎng)規(guī)模。通常而言，較大的市場(chǎng)規(guī)模意味著各生產(chǎn)要素的暢通流動(dòng)與合理配置，在促使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)附加值提升的同時(shí)引導(dǎo)資源向更高產(chǎn)業(yè)形態(tài)流動(dòng)，助力新興產(chǎn)業(yè)部門(mén)涌現(xiàn)。因此，本文引入市場(chǎng)規(guī)?？疾飚愘|(zhì)性規(guī)模下工業(yè)智能化與產(chǎn)業(yè)鏈韌性的作用關(guān)系，其中市場(chǎng)規(guī)模采用社會(huì)消費(fèi)品零售總額與GDP比值表示，在樣本期內(nèi)把高于市場(chǎng)規(guī)模中位數(shù)年份較多的地區(qū)定義為規(guī)模較大地區(qū)，其余則為規(guī)模較小地區(qū)。表6列（3）與列（4）報(bào)告了規(guī)模異質(zhì)性下的實(shí)證結(jié)果，列（3）結(jié)果顯示工業(yè)智能化系數(shù)不顯著，列（4）結(jié)果顯示工業(yè)智能化系數(shù)在5%水平上顯著為正，表明相較于市場(chǎng)規(guī)模較大地區(qū)，工業(yè)智能化對(duì)市場(chǎng)規(guī)模較小地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升作用更強(qiáng)。實(shí)證結(jié)論與常識(shí)不同的原因可能在于：市場(chǎng)規(guī)模較小的地區(qū)長(zhǎng)期面臨市場(chǎng)潛能受限的窘境，工業(yè)智能化的引入，尤其是“機(jī)器換人”的策略，有助于打破這些地區(qū)傳統(tǒng)上依賴大量勞動(dòng)力的發(fā)展模式，這種變革允許企業(yè)在不需要大規(guī)模人和物集聚的情況下，完成研發(fā)、設(shè)計(jì)和生產(chǎn)流通等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。這不僅推動(dòng)了市場(chǎng)規(guī)模的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，而且為提升產(chǎn)業(yè)鏈的韌性創(chuàng)造了良好的環(huán)境。相較之下，市場(chǎng)規(guī)模較大地區(qū)通常面臨更高的通勤成本和生產(chǎn)生活成本。此外，土地等自然資源的限制可能進(jìn)一步削弱了工業(yè)智能化在這些地區(qū)提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性的效果。

3.地理位置異質(zhì)性

由于資源稟賦、地理環(huán)境和發(fā)展模式的顯著差異，不同區(qū)域?qū)χ悄芗夹g(shù)等新興技術(shù)的感知能力也各有不同。因此，在研究工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的影響時(shí)，需要考慮地理位置差異。本文結(jié)合現(xiàn)有研究，將全國(guó)樣本分為沿海與內(nèi)陸、南方與北方兩大類，旨在更精準(zhǔn)識(shí)別工業(yè)智能化的作用效果。表7（下頁(yè)）列（1）與列（2）呈現(xiàn)了基于沿海與內(nèi)陸分樣本的實(shí)證結(jié)果，結(jié)果顯示，沿海地區(qū)的工業(yè)智能化系數(shù)在5%的顯著性水平上為正，而內(nèi)陸地區(qū)工業(yè)智能化系數(shù)不顯著，表明工業(yè)智能化有效促進(jìn)了沿海地區(qū)的產(chǎn)業(yè)鏈韌性，其對(duì)內(nèi)陸地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的提升作用有限；列（3）和列（4）匯報(bào)了南北方地區(qū)的實(shí)證結(jié)果，顯示南方地區(qū)樣本工業(yè)智能化系數(shù)不顯著，而北方地區(qū)樣本系數(shù)在5%的顯著性水平上為正，意味著工業(yè)智能化促進(jìn)了北方地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈韌性而在南方地區(qū)不明顯。這種現(xiàn)象的成因在于產(chǎn)業(yè)鏈的“延鏈”與“補(bǔ)鏈”依賴于產(chǎn)業(yè)集群提供的相關(guān)資源，沿海與北方地區(qū)作為我國(guó)的重要制造業(yè)集聚地，為智能技術(shù)在制造業(yè)中的快速融合創(chuàng)造了條件，這種融合通過(guò)全流程與全方位的智能化改造，實(shí)現(xiàn)了資源鏈、人才鏈和技術(shù)鏈的高效協(xié)同，從而顯著提升了產(chǎn)業(yè)鏈的韌性。

（二）外部環(huán)境的影響

1.人力資本

人力資本是工業(yè)智能化發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。具備專業(yè)知識(shí)和技術(shù)的人才能夠幫助企業(yè)靈活調(diào)整生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)策略，特別是在面對(duì)智能化挑戰(zhàn)時(shí)，這些人才前瞻性的經(jīng)營(yíng)理念和豐富的知識(shí)儲(chǔ)備使企業(yè)能夠迅速適應(yīng)新環(huán)境，并通過(guò)產(chǎn)能調(diào)整和組織自我轉(zhuǎn)型應(yīng)對(duì)變化。此外，由于技能人才通常對(duì)生產(chǎn)和消費(fèi)環(huán)節(jié)具有高度敏感性，能夠第一時(shí)間感知到新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，并快速制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略，這種能力使他們?cè)诩ち业闹悄芑?jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利位置。那么，人力資本這一積極影響是否也會(huì)增強(qiáng)工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的促進(jìn)作用呢？為此，本文對(duì)這一效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，其中人力資本采用普通高等學(xué)校本科在校人數(shù)與總?cè)藬?shù)比值表示。檢驗(yàn)結(jié)果如表8（下頁(yè)）列（1）與列（2）所示，可知無(wú)論是以主成分分析還是熵權(quán)法計(jì)算得到的工業(yè)智能化指數(shù)，人力資本與工業(yè)智能化交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，這表明提高人力資本水平可以顯著增強(qiáng)工業(yè)智能化在提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性方面的作用。

2.市場(chǎng)化程度

與所有新興技術(shù)一樣，智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用通常面臨著較大的不確定性，因此，建立健全的制度性保障體系變得至關(guān)重要。市場(chǎng)化改革作為社會(huì)制度的基礎(chǔ)，不僅能消除創(chuàng)新的體制機(jī)制障礙和理順政企關(guān)系，而且能恢復(fù)要素市場(chǎng)的活力。此外，市場(chǎng)化改革還有助于打破信息壁壘，降低企業(yè)內(nèi)部及企業(yè)間溝通與交易成本，從而促進(jìn)智能技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用。在探討工業(yè)智能化如何增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的過(guò)程中，市場(chǎng)化改革的激勵(lì)作用至關(guān)重要。為考察市場(chǎng)化改革的這一效應(yīng)，本文借助調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，引入市場(chǎng)化程度與工業(yè)智能化的交互項(xiàng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，其中市場(chǎng)化程度數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告》。實(shí)證結(jié)果如表8列（3）與列（4）所示，發(fā)現(xiàn)在主成分分析與熵權(quán)法下市場(chǎng)化程度與工業(yè)智能化交互項(xiàng)系數(shù)分別在1%和5%水平上均顯著為正。這表明良好的市場(chǎng)環(huán)境和政企關(guān)系以及健全的市場(chǎng)化改革措施顯著促進(jìn)了工業(yè)智能化在增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性方面的作用。

五、研究結(jié)論與政策啟示

面對(duì)隨時(shí)可能出現(xiàn)的“脫鉤斷鏈”風(fēng)險(xiǎn)，產(chǎn)業(yè)鏈韌性與安全問(wèn)題成為我國(guó)亟待解決的重大課題之一。然而，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于如何借助技術(shù)手段尤其是智能技術(shù)推動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升尚未形成共識(shí)。本文基于這一現(xiàn)實(shí)背景，選取2013—2022年中國(guó)省級(jí)層面樣本數(shù)據(jù)，在綜合測(cè)度工業(yè)智能化與產(chǎn)業(yè)鏈韌性的基礎(chǔ)上，借助雙向固定效應(yīng)模型探究工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的影響，并對(duì)傳導(dǎo)機(jī)制、異質(zhì)性及外部環(huán)境等進(jìn)行了探討。研究發(fā)現(xiàn)：第一，工業(yè)智能化能夠顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升，且在經(jīng)過(guò)替換解釋變量、滯后一期、替換被解釋變量、樣本篩選、數(shù)據(jù)縮尾以及選取工具變量控制內(nèi)生性偏誤后，研究結(jié)論依然穩(wěn)健。第二，工業(yè)智能化能夠通過(guò)要素高效配置、知識(shí)溢出增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性。第三，工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的促進(jìn)作用在不同發(fā)展階段、市場(chǎng)規(guī)模、地理位置下存在差異，與服務(wù)化階段、市場(chǎng)規(guī)模較大、內(nèi)陸及南方地區(qū)相比，工業(yè)智能化更有助于工業(yè)化階段、小市場(chǎng)規(guī)模、沿海及北方地區(qū)的產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升。第四，工業(yè)智能化促進(jìn)作用的發(fā)揮依賴于外部環(huán)境，其中提升人力資本水平與市場(chǎng)化程度均有助于增強(qiáng)工業(yè)智能化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的正向效應(yīng)。

上述研究結(jié)論能夠?yàn)橹袊?guó)借助智能技術(shù)增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提供有益參考，具體政策啟示如下：第一，充分發(fā)揮工業(yè)智能化的產(chǎn)業(yè)鏈韌性增強(qiáng)作用，緊密圍繞智能人才、智能基建、智能設(shè)備、智能資本進(jìn)行投資。政府應(yīng)加大對(duì)相關(guān)技能人才培養(yǎng)與5G等數(shù)智基礎(chǔ)設(shè)施的投入，通過(guò)財(cái)政補(bǔ)貼、稅收抵免和出口退稅等措施，激勵(lì)工業(yè)企業(yè)積極研發(fā)與應(yīng)用智能技術(shù)，推廣全生命周期的智能化改造與整體數(shù)智化轉(zhuǎn)型，以增強(qiáng)企業(yè)在面對(duì)危機(jī)時(shí)的應(yīng)變能力。第二，以體制機(jī)制改革為主要抓手提升要素配置效率。在構(gòu)筑公平競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的基礎(chǔ)上，通過(guò)智能化平臺(tái)的建設(shè)，加強(qiáng)部門(mén)間、行業(yè)間及企業(yè)間信息協(xié)同，統(tǒng)一不同層級(jí)的數(shù)據(jù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則，降低信息、知識(shí)和技術(shù)的復(fù)制及傳輸成本，憑借共享的知識(shí)架構(gòu)，推動(dòng)全行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)，從而提高產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新能力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。第三，因地制宜、因時(shí)制宜實(shí)施“智能+”改造以增強(qiáng)全地區(qū)的產(chǎn)業(yè)鏈韌性。工業(yè)智能化的作用存在異質(zhì)性，可基于此探尋工業(yè)智能化的產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升效應(yīng)受限的原因，積極借鑒提升效應(yīng)顯著地區(qū)的成功經(jīng)驗(yàn)，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域及范圍，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈的抗干擾能力與創(chuàng)新恢復(fù)力，實(shí)現(xiàn)全地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的提升。第四，推進(jìn)智能人才技能培訓(xùn)與市場(chǎng)化改革，為智能化轉(zhuǎn)型營(yíng)造有利環(huán)境。利用高等院校與智能企業(yè)的合作，共同培養(yǎng)符合未來(lái)需求的復(fù)合型人才，注重非技能崗位工人的職業(yè)培訓(xùn)，以確保根據(jù)市場(chǎng)變化及時(shí)更新和應(yīng)用新技能，從而增強(qiáng)智能人才的整體供應(yīng)。此外，切實(shí)推進(jìn)統(tǒng)一大市場(chǎng)建設(shè)，通過(guò)頂層設(shè)計(jì)打破區(qū)域貿(mào)易壁壘與地方保護(hù)主義，加快市場(chǎng)化改革步伐，促進(jìn)全國(guó)市場(chǎng)的整合，為保障產(chǎn)業(yè)鏈韌性與產(chǎn)業(yè)鏈安全創(chuàng)造更好的外部條件。 [Reform]

參考文獻(xiàn)

［1］李萌，何宇，潘家華.“雙碳”目標(biāo)、碳稅政策與中國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈韌性［J］.中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2022（9）：22-34.

［2］孟祺.鏈長(zhǎng)制與產(chǎn)業(yè)鏈韌性：基于多期DID的實(shí)證檢驗(yàn)［J］.新疆社會(huì)科學(xué)，2023（1）：55-64.

［3］梁琳，金光敏.數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能我國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升的路徑研究［J］.齊魯學(xué)刊，2023（5）：129-138.

［4］孫紅雪，朱金鶴.自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)設(shè)立能否增強(qiáng)中國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈韌性？——基于多種創(chuàng)新要素集聚的中介機(jī)制檢驗(yàn)［J］.現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討，2023（11）：72-84.

［5］趙儒煜，高明宇.工業(yè)智能化如何影響勞動(dòng)力技能結(jié)構(gòu)［J］.財(cái)經(jīng)科學(xué)，2024（2）：107-118.

［6］汪前元，魏守道，金山，等.工業(yè)智能化的就業(yè)效應(yīng)研究——基于勞動(dòng)者技能和性別的空間計(jì)量分析［J］.管理世界，2022（10）：110-126.

［7］MARTIN R. Regional economic resilience， hysteresis and recessionary shocks［J］. Journal of Economic Geography， 2012， 12（1）： 1-32.

［8］HOLLING C S. Resilience and stability of ecological systems［J］. Annual Review of Ecology and Systematics， 1973， 4（1）： 1-23.

［9］BOSCHMA R. Towards an evolutionary perspective on regional resilience［J］. Regional Studies， 2015， 49（5）： 733-751.

［10］ CAPELLO R， CARAGLIU A， FRATESI U， et al. Spatial heterogeneity in the costs of the economic crisis in Europe： Are cities sources of regional resilience？［J］. Journal of Economic Geography， 2015， 15（5）： 951-972.

［11］ 謝家智，何雯妤.現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)鏈韌性評(píng)價(jià)及提升路徑［J］.統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2024（2）：15-28.

［12］ BROWN L， GREENBAUM R T. The role of industrial diversity in economic resilience： An empirical examination across 35 years［J］. Urban Studies， 2017， 54（6）： 1347-1366.

［13］ 劉曉星，張旭，李守偉.中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)韌性測(cè)度——基于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的視角［J］.中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2021（1）：12-32.

［14］ MARTIN R， SUNLEY P， TYLER P， et al. Local growth evolutions： Recession， resilience and recovery［J］. Cambridge Journal of Regions， Economy and Society， 2015， 8（2）： 141-148.

［15］ 董麗，趙放.數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升的作用機(jī)理與實(shí)現(xiàn)路徑［J］.福建師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2023（5）：33-42.

［16］ 陶鋒，王欣然，徐揚(yáng)，等.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性與企業(yè)生產(chǎn)率［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（5）：118-136.

［17］ CHOWDHURY M M H， QUADDUS M. Supply chain resilience： Conceptualization and scale development using dynamic capability theory［J］. International Journal of Production Economics， 2017， 188： 185-204.

［18］ ACEMOGLU D， RESTREPO P. Robots and jobs： Evidence from US labor markets［J］. Journal of Political Economy， 2020， 128（6）： 2188-2244.

［19］ 中國(guó)社會(huì)科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所課題組.提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈現(xiàn)代化水平路徑研究［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021（2）：80-97.

［20］ 李金城，王林輝.工業(yè)智能化會(huì)引發(fā)新索洛悖論嗎？——來(lái)自城市層面的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.東南大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2023（6）：66-76.

［21］ 趙丹丹，趙秀鳳.產(chǎn)業(yè)數(shù)字化賦能共同富裕：理論機(jī)制與實(shí)證分析［J］.江漢論壇，2024（2）：21-29.

［22］ 洪銀興，任保平.數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的內(nèi)涵和途徑［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（2）：5-16.

［23］ 譚玉松，任保平，師博.人工智能影響產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的效應(yīng)研究［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2023（6）：66-77.

［24］ 楊思瑩，李政，李嘉辰.工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的環(huán)境效應(yīng)及其機(jī)制研究［J］.南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究，2023（11）：186-209.

［25］ 谷城，張樹(shù)山.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升［J］.商業(yè)研究，2023（5）：1-11.

［26］ 王林輝，胡晟明，董直慶.人工智能技術(shù)、任務(wù)屬性與職業(yè)可替代風(fēng)險(xiǎn)：來(lái)自微觀層面的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.管理世界，2022（7）：60-79.

［27］ 李春發(fā)，李冬冬，周馳.數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的作用機(jī)理——基于產(chǎn)業(yè)鏈視角的分析［J］.商業(yè)研究，2020（2）：73-82.

［28］ 陳東，秦子洋.人工智能與包容性增長(zhǎng)——來(lái)自全球工業(yè)機(jī)器人使用的證據(jù)［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2022（4）：85-102.

［29］ 王林輝，姜昊，董直慶.工業(yè)智能化會(huì)重塑企業(yè)地理格局嗎［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（2）：137-155.

［30］ 譚玉松，董直慶.工業(yè)智能化能促進(jìn)碳排放績(jī)效的提升嗎？——基于中國(guó)城市層面的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.商業(yè)研究，2023（5）：20-28.

［31］ 孫早，韓穎.人工智能會(huì)加劇性別工資差距嗎？——基于我國(guó)工業(yè)部門(mén)的經(jīng)驗(yàn)研究［J］.統(tǒng)計(jì)研究，2022（3）：102-116.

［32］ 黃群慧，余泳澤，張松林.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與制造業(yè)生產(chǎn)率提升：內(nèi)在機(jī)制與中國(guó)經(jīng)驗(yàn)［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（8）：5-23.

［33］ 董直慶，王輝.城市財(cái)富與綠色技術(shù)選擇［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2021（4）：143-159.

［34］ LIU Y， MAO J. How do tax incentives affect investment and productivity？ Firm-level evidence from China［J］. American Economic Journal： Economic Policy， 2019， 11（3）： 261-291.

［35］ 江艇.因果推斷經(jīng)驗(yàn)研究中的中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（5）：100-120.

［36］ 張杰，周曉艷，李勇.要素市場(chǎng)扭曲抑制了中國(guó)企業(yè)R&D？［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2011（8）：78-91.

［37］ 林伯強(qiáng)，譚睿鵬.中國(guó)經(jīng)濟(jì)集聚與綠色經(jīng)濟(jì)效率［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2019（2）：119-132.

［38］ 袁華錫，封亦代，余泳澤.制造業(yè)集聚促進(jìn)抑或阻礙綠色發(fā)展績(jī)效？——來(lái)自長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的證據(jù)［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2022（6）：121-131.

The Effect of Industrial Intelligence on the Enhancement of Industrial Chain Resilience： Theoretical Mechanisms and Empirical Evidence

LI Jin-cheng

Abstract： Promoting chain supplementing， extending， and strengthening is crucial for improving the resilience and safety of the industrial chain， and accomplishing this goal requires widespread adoption and large-scale implementation of advanced technology. As a typical example of the new round of technological revolution， industrial intelligence is expected to have a significant impact on the resilience of the industrial chain. This paper starts from the multidimensional construction and measurement of the industrial intelligence index， and uses sample data to quantitatively assess the impact of industrial intelligence on the resilience of the industrial chain. The results show that industrial intelligence can significantly improve the industrial chain resilience， and this effect still holds true after robustness and endogeneity tests. The efficient allocation of factors and knowledge spillover are the main mechanisms through which industrial intelligence affects the resilience of the industrial chain. Heterogeneity analysis reveals that industrial intelligence has a more pronounced effect on enhancing the resilience of the industrial chain in the industrialization stage， small market scale， and coastal and northern regions. Moreover， the effectiveness of industrial intelligence depends on the external environment， and both the accumulation of human capital and market-oriented reforms enhance its impact on the resilience of the industrial chain.

Key words： industrial intelligence; industrial chain resilience; efficient allocation of factors; knowledge spillover