劉 軍，錢 宇，曹雅茹，李廉水

(1.南京信息工程大學(xué)中國制造業(yè)發(fā)展研究院,江蘇 南京 210044；2.南京信息工程大學(xué)管理工程學(xué)院,江蘇 南京 210044；3.南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 南京 211106)

0 引言

改革開放40多年來，中國經(jīng)濟(jì)在國際社會中的地位持續(xù)攀升，從 “中國制造”到 “中國創(chuàng)造”的過渡，表明我國制造業(yè)結(jié)構(gòu)已發(fā)生了巨大變革[1]。在保持強(qiáng)勁發(fā)展勢頭的同時(shí)，中國制造業(yè)也面臨著巨大挑戰(zhàn)：一方面，人口紅利優(yōu)勢減弱，持續(xù)發(fā)展動力不足；另一方面，勞動、資本等要素價(jià)格扭曲，抑制中國企業(yè)創(chuàng)新能力提升[2]，制造業(yè)技術(shù)附加值低；此外，美、德等國制造業(yè)回歸趨勢明顯，中國后來者優(yōu)勢減弱，技術(shù)引進(jìn)難度與日俱增。隨著人工智能技術(shù)在制造業(yè)的廣泛應(yīng)用，制造業(yè)智能化正成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新趨勢，對加快經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與升級，乃至整個(gè)社會都將產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響[3]。有研究指出，人工智能的使用實(shí)現(xiàn)了制造領(lǐng)域的 “智能自動化”，預(yù)計(jì)至2035年，中國制造業(yè)增長率將因此提高2%，這意味著為制造業(yè)額外帶來2.7萬億美元的總增加值。制造業(yè)智能化通過創(chuàng)造虛擬勞動力、提高資本效率和促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，將成為未來中國的經(jīng)濟(jì)新動能[4-5]。

中國高度重視制造業(yè)智能化，出臺并實(shí)施了 《中國制造2025》 《智能制造發(fā)展規(guī)劃 (2016—2020年)》等國家重大規(guī)劃，明確了制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級的目標(biāo)和路徑。在實(shí)踐層面，2018年國家工信部批準(zhǔn)智能制造試點(diǎn)企業(yè)99家，2019年工業(yè)機(jī)器人年產(chǎn)量達(dá)17.7萬臺，而1995年工業(yè)企業(yè)僅擁有工業(yè)機(jī)器人1219臺，25年間增長了145.20倍。中國智能制造發(fā)展非常迅速，然而，智能化理論研究在一定程度上滯后于實(shí)踐發(fā)展，對制造業(yè)智能化內(nèi)涵的理解不統(tǒng)一，對自身制造業(yè)智能化水平的定位、現(xiàn)狀和影響因素不明確，缺少系統(tǒng)的方法論來指導(dǎo)實(shí)踐，這些問題亟待解決。本文從宏觀層面、企業(yè)層面和政策層面實(shí)證檢驗(yàn)了制造業(yè)智能化的驅(qū)動因素，以期為推進(jìn)中國制造業(yè)智能化提供借鑒。

1 文獻(xiàn)綜述

智能化一詞最早在2013年德國漢諾威工業(yè)博覽會 (HANNOVER MESSE)上提出，旨在提高制造業(yè)的智能生產(chǎn)水平[6]。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，制造業(yè)智能化是對國家工業(yè)體系進(jìn)行智能化改造的過程，是從單一機(jī)器設(shè)備智能的點(diǎn)式智能轉(zhuǎn)向自動化、柔性化生產(chǎn)的組線智能，最終實(shí)現(xiàn)制造全產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)智能的結(jié)果[7]。從制造過程來看，智能化強(qiáng)調(diào)以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，將新一代信息通信技術(shù) (ICT)和人工智能 (AI)技術(shù)融于產(chǎn)業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)，使其具備自感知、自決策和自執(zhí)行能力[4,8]。最終通過機(jī)器智能和人的智能的深度互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)制造全流程和全生命周期的智能化[9]。

在智能化的測度方面：一種是選取工業(yè)機(jī)器人為代理變量，研究國際或一國的人工智能、智能制造水平，分析其對生產(chǎn)率、就業(yè)、技術(shù)創(chuàng)新等方面的影響[10-11]；另一種則是通過構(gòu)建多維度的智能化評價(jià)體系進(jìn)行測度。Liu等[12]選取7大制造行業(yè)的145家企業(yè)，構(gòu)建了中國智能制造發(fā)展指數(shù)樣本庫。孫早等[13]則構(gòu)建了包括軟件應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理、創(chuàng)新能力和社會效益等10類準(zhǔn)則的工業(yè)智能化指標(biāo)體系。李廉水等[14]在 《中國制造業(yè)發(fā)展研究報(bào)告2019》中構(gòu)建了包含智能基礎(chǔ)、軟件應(yīng)用和市場實(shí)踐3個(gè)一級指標(biāo)、6項(xiàng)具體指標(biāo)的制造業(yè)智能化評價(jià)體系。此外，也有部分學(xué)者選擇海關(guān)機(jī)器人進(jìn)口數(shù)量[15]、信息通信技術(shù)投資[16]、機(jī)器人專利數(shù)量[17]或論文發(fā)表數(shù)量[18]等變量展開實(shí)證研究。在智能化的驅(qū)動因素方面：黃陽華[6]總結(jié)德國 “工業(yè)4.0”發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)政策是影響智能化的重要因素；蘇貝等[19]通過扎根理論研究得出，產(chǎn)業(yè)環(huán)境、市場需求、智能技術(shù)等顯著影響企業(yè)的智能化程度；岳孜[20]、孟凡生等[21]認(rèn)為，創(chuàng)新能力、國家政策是影響制造業(yè)智能化的重要原因。此外，完善創(chuàng)新扶持政策[22]、強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)鏈配套[23]和政府引導(dǎo)[24]等也是實(shí)現(xiàn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要影響因素。

已有研究取得了頗多成果，但國內(nèi)外學(xué)者在制造業(yè)智能化的內(nèi)涵上尚未形成統(tǒng)一認(rèn)識。制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型是推進(jìn)智能制造的過程，也是反應(yīng)智能制造程度的一種狀態(tài)，具有多種表現(xiàn)形式，而僅使用工業(yè)機(jī)器人、相關(guān)專利、論文數(shù)量進(jìn)行衡量并不具有代表性，智能化的測度方面的研究成果較少，尚未建立較為完善的評價(jià)指標(biāo)體系；關(guān)于制造業(yè)智能化驅(qū)動因素的研究較為欠缺，且以定性分析為主，鮮有對影響智能化水平的驅(qū)動因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)的研究。

2 中國制造業(yè)智能化評價(jià)體系構(gòu)建與測算

2.1 制造業(yè)智能化的內(nèi)涵

本文認(rèn)為，制造業(yè)智能化是推進(jìn)制造業(yè)由傳統(tǒng)生產(chǎn)向智能制造轉(zhuǎn)變的過程，包括數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化三個(gè)階段[4]。數(shù)字化是傳統(tǒng)制造向智能化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，數(shù)字化制造旨在將數(shù)字技術(shù) (數(shù)控機(jī)床、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與制造等)應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)、仿真和生產(chǎn)，強(qiáng)調(diào)利用建模和仿真連接產(chǎn)品設(shè)計(jì)和實(shí)際制造，以提高工藝水平和生產(chǎn)效率。網(wǎng)絡(luò)化是智能化的重要發(fā)展階段，是企業(yè)對數(shù)字化制造的升級并強(qiáng)化外部聯(lián)系的過程。網(wǎng)絡(luò)化制造旨在將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù) (ASP服務(wù)平臺、分布式CAD系統(tǒng)等)應(yīng)用于企業(yè)產(chǎn)品的開發(fā)、生產(chǎn)、銷售中，強(qiáng)調(diào)利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)連接不同企業(yè)，保障企業(yè)間信息的高效暢通，發(fā)揮協(xié)同制造優(yōu)勢。智能化則是前兩個(gè)階段的延續(xù)與發(fā)展，是更高級、更成熟的階段，是制造業(yè)推進(jìn)生產(chǎn)方式由基礎(chǔ)階段向智能生產(chǎn)動態(tài)轉(zhuǎn)變的過程。制造業(yè)智能化表現(xiàn)在企業(yè)將新一代ICT技術(shù)和AI技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品制造的全生命周期中，以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)、管理模式和服務(wù)銷售智能化，充分挖掘制造業(yè)潛力，最終實(shí)現(xiàn)制造業(yè)價(jià)值鏈攀升和經(jīng)濟(jì)、社會效益提高[25]。

制造業(yè)智能化是推進(jìn)智能制造的過程，也是反映智能制造程度的一種狀態(tài)，其具體表現(xiàn)在基礎(chǔ)投入、生產(chǎn)應(yīng)用和市場效益等方面。首先，智能設(shè)備、研發(fā)經(jīng)費(fèi)、人員等基礎(chǔ)要素投入是實(shí)現(xiàn)智能化的基礎(chǔ)；其次，智能化水平的提升在于開發(fā)和應(yīng)用新興技術(shù)，以人工智能為核心的新一代信息通信技術(shù)的生產(chǎn)應(yīng)用是智能制造的關(guān)鍵；最后，持續(xù)的市場績效和社會效益是制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的價(jià)值體現(xiàn)。

2.2 制造業(yè)智能化評價(jià)體系構(gòu)建

加強(qiáng)基礎(chǔ)技術(shù)攻關(guān)投入、強(qiáng)化智能設(shè)備應(yīng)用、提高收益是實(shí)現(xiàn)制造全過程智能化的重要體現(xiàn)[26]。為了系統(tǒng)考量各地區(qū)制造業(yè)智能化發(fā)展水平，借鑒孫早[13]和李廉水[14]等的研究，在基礎(chǔ)投入、生產(chǎn)應(yīng)用、市場效益等內(nèi)涵基礎(chǔ)上，以科學(xué)性、獨(dú)立性原則進(jìn)行指標(biāo)選取，最終確定3類一級指標(biāo)、10項(xiàng)二級指標(biāo)、13項(xiàng)測度指標(biāo)的制造業(yè)智能化評價(jià)體系 (見表1)。

表1 制造業(yè)智能化各指標(biāo)權(quán)重

(1)基礎(chǔ)投入層。智能設(shè)備、技術(shù)人才、資金等基礎(chǔ)要素投入是實(shí)現(xiàn)制造業(yè)智能化的根基所在。工業(yè)機(jī)器人等智能設(shè)備的使用是衡量企業(yè)智能化程度的重要維度，智能設(shè)備的管理、維護(hù)所要求的人力資本也與一般勞動力不同，更多強(qiáng)調(diào)對知識、技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)的靈活運(yùn)用，甚至需要人員持有一定的創(chuàng)新思維和自主學(xué)習(xí)能力[8]。同時(shí)，計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)的創(chuàng)新離不開戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的投入與支撐[27]，加強(qiáng)研發(fā)投入是提高智能設(shè)備的人機(jī)協(xié)同作業(yè)、建模仿真、感知決策等能力的必要途徑。

(2)生產(chǎn)應(yīng)用層。智能技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用、軟硬件服務(wù)、數(shù)據(jù)處理是制造業(yè)智能化的集中體現(xiàn)。軟硬件的提升不但能夠大大減少對生產(chǎn)過程中低級勞動力的過度依賴，還可以部分取代人的腦力勞動，通過高級生產(chǎn)要素 (智能設(shè)施、科研成果、高技能勞動力等)為企業(yè)競爭力提供正向激勵(lì)作用[28]。此外，大數(shù)據(jù)處理、智能技術(shù)應(yīng)用既可以減少勞動力、提高邊際產(chǎn)出，還能增加生產(chǎn)技術(shù)附加值，提升企業(yè)價(jià)值。

(3)市場效益層。持續(xù)的市場績效是制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的價(jià)值體現(xiàn)。長期來看，制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型通過降低成本、提高制造效率給企業(yè)價(jià)值和產(chǎn)品附加服務(wù)效益帶來了顯著提升。2013年德勒對全國200家智能制造企業(yè)的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，中國智能制造水平仍處于初級階段，企業(yè)短期效益并不明顯，而其在2018年的調(diào)研表明，受訪智能制造企業(yè)中利潤率超過50%的比例已由2013年的14%上升至33%。

2.3 數(shù)據(jù)的選取、處理與測算2.3.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取2010—2016年30個(gè)省、市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)為研究對象 (不包括港澳臺及西藏)，數(shù)據(jù)來源包括2011—2017年的 《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及中華人民共和國工業(yè)和信息化部網(wǎng)站等。

2.3.2 評價(jià)方法與步驟

(1)層次分析法計(jì)算權(quán)重。首先構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，根據(jù)制造業(yè)智能化內(nèi)涵的三個(gè)維度，構(gòu)建相應(yīng)目標(biāo)層 (制造業(yè)智能化)、3個(gè)準(zhǔn)則層、13個(gè)子準(zhǔn)則層，以及包括30個(gè)省、市、自治區(qū)的方案層；接著構(gòu)建判定矩陣P，采用九標(biāo)度法，由專家進(jìn)行對比判斷打分得出；然后通過解判定矩陣的最大特征值構(gòu)建權(quán)重向量PW，計(jì)算一致性指標(biāo)PI以及平均一致性指標(biāo)RI；最后測算一致性比率PR，檢驗(yàn)矩陣的一致性，不斷調(diào)整至PR<0.1時(shí)得出各指標(biāo)權(quán)重。

(2)熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重。該方法為客觀賦權(quán)法，指標(biāo)變異程度越大，該指標(biāo)提供的信息越多，其權(quán)重相應(yīng)越高。為了解決多指標(biāo)評價(jià)體系中單位不統(tǒng)一導(dǎo)致的指標(biāo)間無可比性問題，首先采用歸一化法進(jìn)行無量綱化處理，然后計(jì)算各指標(biāo)的熵值、冗余度，最后計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重：

(1)

(3)基于層次分析法與熵值法的綜合權(quán)重?？紤]到專家判斷的主觀偏差和統(tǒng)計(jì)問題所造成的客觀偏差，本文參考張挺等[29]的做法，選擇等權(quán)重加權(quán)平均法，將主觀的層次分析法與客觀的熵值法權(quán)重進(jìn)行相加，得出綜合權(quán)重：

(2)

最終計(jì)算得出各省份制造業(yè)智能化水平，其中Wit為綜合權(quán)重，Yit為無量綱化處理后的測度指標(biāo)值：

E=∑WitYit

(3)

2.4 測算結(jié)果分析2.4.1 指標(biāo)權(quán)重分析

從表1中的一級指標(biāo)看，生產(chǎn)應(yīng)用層占比最大，為0.42，其次為基礎(chǔ)投入層，占比0.37，市場效益層權(quán)重較低，僅0.23。在二級指標(biāo)中，智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化程度、人員投入、研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入占比位居前三，分別占28%、14%、12%，表明實(shí)現(xiàn)制造業(yè)智能化不僅要加大科研經(jīng)費(fèi)和科研人員投入，還要把做好研發(fā)成果轉(zhuǎn)化落地作為重要一環(huán)。此外，市場效益層對衡量智能化總體水平的影響并不高，可能的原因包括：①智能制造水平的提高在短期內(nèi)并不能明顯增加市場效益；②企業(yè)市場收益由多部分構(gòu)成，智能化水平與市場收益有一定關(guān)系，但并非企業(yè)收益的全部來源，市場收益層的權(quán)重較低，也在某種程度上說明了權(quán)重分布的合理性。

2.4.2 制造業(yè)智能化水平的總體特征

基于上述權(quán)重值，計(jì)算出2010—2016年30個(gè)省、市、自治區(qū)制造業(yè)的智能化綜合得分。由表2可知，2010—2016年全國制造業(yè)智能化的總體水平呈穩(wěn)固上升趨勢，制造業(yè)智能化綜合得分從2010年的12.22上升為2016年的19.90，年均增長率為9.71%。智能化水平在時(shí)間趨勢上不斷提高，但全國均值僅為15.88分，制造業(yè)智能化程度有待繼續(xù)強(qiáng)化。分區(qū)域看，呈現(xiàn)由西向東依次增加的梯度分布態(tài)勢，且具有一定空間異質(zhì)性。智能化總體均值前10名中東部地區(qū)占82%，廣東、江蘇、北京、上海等東部地區(qū)一直處于高水平發(fā)展的領(lǐng)先態(tài)勢，東部地區(qū)均值24.59，遠(yuǎn)高于中部的11.79、西部的10.14。從年度增長率來看，2010—2016年東、中、西部地區(qū)智能化水平年均增長率分別為10.17%、6.81%、8.17%，可見，東部地區(qū)增長率依舊居于首位，這得益于東部良好的地理優(yōu)勢、豐富的制造基礎(chǔ)和強(qiáng)大的科研實(shí)力，憑借優(yōu)勢服務(wù)本土、吸引外商，成為推動中國制造業(yè)智能化發(fā)展進(jìn)程的主要力量。

表2 2010—2016年制造業(yè)智能化水平綜合測度值 單位：分

3 中國制造業(yè)智能化驅(qū)動因素分析

3.1 模型構(gòu)建

為了進(jìn)一步探討制造業(yè)智能化的驅(qū)動因素，借鑒李健旋[25]對智能化影響因素的研究，建立如下計(jì)量模型：

Aiit=β0+β1Innit+β2Humit+β3Finit+

β4FDIit+β5Wageit+β6Ckit+β7Zcit+β8Erit+εit

(4)

式中：i代表省份、t代表年份、Aiit代表上文測算得出的制造業(yè)智能化水平。Innit、Humit、Finit、FDIit分別代表創(chuàng)新能力、人力資本、金融發(fā)展以及外商直接投資，為宏觀層面驅(qū)動因素；Wageit、Ckit代表工資水平、企業(yè)出口，為企業(yè)層面驅(qū)動因素；Zcit、Erit為智能化政策和環(huán)境規(guī)制，為政策層面驅(qū)動因素。εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

3.2 數(shù)據(jù)說明

被解釋變量：Aiit以上文測算的智能化綜合得分衡量。解釋變量：從宏觀層面、企業(yè)層面以及政策層面對可能的驅(qū)動因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

3.2.1 宏觀層面

(1)區(qū)域創(chuàng)新能力 (Inn)。技術(shù)創(chuàng)新分為漸進(jìn)式和突破式兩種[32]。漸進(jìn)式創(chuàng)新通過對現(xiàn)有智能技術(shù)和設(shè)備的改造升級，能夠更好地實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程和服務(wù)的智能化，提升智能運(yùn)維、數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù)、個(gè)性化定制水平。突破式創(chuàng)新通過創(chuàng)造全新的智能生產(chǎn)技術(shù)，打破制造業(yè)發(fā)展瓶頸和技術(shù)壟斷，是推進(jìn)中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要基礎(chǔ)[30]。本文采用2011—2017年 《中國區(qū)域創(chuàng)新能力報(bào)告》[31]中的綜合創(chuàng)新能力指標(biāo)衡量。

(2)人力資本 (Hum)。人力資本是附加在人力身上的經(jīng)驗(yàn)、知識和技能，具備較多經(jīng)驗(yàn)和學(xué)識的高素質(zhì)勞動力是實(shí)現(xiàn)制造業(yè)智能化過程中的基礎(chǔ)投入要素，同時(shí)較高的人力資本可以促進(jìn)企業(yè)的生產(chǎn)研發(fā)活動，進(jìn)一步提高制造業(yè)智能化水平。本文借鑒彭濤等[33]的做法，使用平均受教育年限衡量。

(3)金融發(fā)展水平 (Fin)。金融發(fā)展程度高可以為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供充足的研發(fā)和智能設(shè)備投入資金，有效解決技術(shù)創(chuàng)新型企業(yè)的融資問題，促進(jìn)制造業(yè)智能化。本文選取金融機(jī)構(gòu)貸款余額、保險(xiǎn)總額、兩股交易額等指標(biāo)，采用熵值法計(jì)算得出。

(4)外商直接投資 (FDI)。外商直接投資不僅可以為我國帶來前沿的智能制造設(shè)備、生產(chǎn)工藝和管理知識，促進(jìn)智能化轉(zhuǎn)型，還能通過產(chǎn)業(yè)內(nèi)和產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出[34]，促進(jìn)內(nèi)資企業(yè)對先進(jìn)技術(shù)的了解、掌握、轉(zhuǎn)化和再創(chuàng)造，促進(jìn)智能生產(chǎn)水平提高。本文采用外商直接投資進(jìn)行衡量。

3.2.2 企業(yè)層面

(1)成本壓力 (Wage)。我國人口紅利優(yōu)勢的減少致使勞動力成本上升，一方面可能對企業(yè)在研發(fā)、設(shè)備方面投入產(chǎn)生 “擠出效應(yīng)”，限制智能化發(fā)展；另一方面也可能倒逼企業(yè)用智能設(shè)備替代傳統(tǒng)勞工，促進(jìn)智能化。本文采用制造業(yè)行業(yè)平均工資衡量。

(2)企業(yè)出口 (Ck)。出口貿(mào)易主要通過競爭效應(yīng)和 “出口中學(xué)”推動制造業(yè)智能化。競爭效應(yīng)體現(xiàn)在為了滿足國外嚴(yán)苛的技術(shù)、質(zhì)量與環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)要求，將迫使出口型企業(yè)進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型，以提高產(chǎn)品質(zhì)量和技術(shù)附加值[35]。本文采用規(guī)模以上企業(yè)出口交貨值占工業(yè)銷售產(chǎn)值的比重衡量。

3.2.3 政策層面

(1)智能化政策 (Zc)。 《國家智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》等政策的頒布與實(shí)施可有效解決我國智能制造標(biāo)準(zhǔn)缺失、滯后問題，在為企業(yè)智能化發(fā)展找準(zhǔn)方向的同時(shí)還能通過財(cái)稅手段為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供保障。本文采用各省份智能制造試點(diǎn)企業(yè)數(shù)量作為代理變量。

(2)環(huán)境規(guī)制 (Er)。環(huán)境規(guī)制使企業(yè)生產(chǎn)成本不斷提高，其 “技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)”和 “創(chuàng)新補(bǔ)償效應(yīng)”將迫使企業(yè)加大環(huán)保技術(shù)創(chuàng)新、更換先進(jìn)的綠色智能生產(chǎn)工藝[36]，以更加綠色智能的方式進(jìn)行生產(chǎn)，這有助于促進(jìn)企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。本文采用污染治理完成額占GDP的比重衡量。

3.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文所用數(shù)據(jù)主要來源于2011—2017年 《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》 《中國區(qū)域創(chuàng)新能力報(bào)告》 《中國勞動統(tǒng)計(jì)年鑒》等，處理后的數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。

表3 主要變量指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3.4 計(jì)量結(jié)果及分析3.4.1 制造業(yè)智能化驅(qū)動因素的總體回歸結(jié)果

表4所示的模型1～3分別報(bào)告了固定效應(yīng) (FE)、隨機(jī)效應(yīng) (RE)、FGLS模型的估計(jì)結(jié)果。根據(jù)Hausman檢驗(yàn)，P值為0.02，拒絕原假設(shè)，選擇固定效應(yīng)模型。由于FGLS估計(jì)能在一定程度上緩解模型可能存在的異方差和序列相關(guān)問題[37]，因此本文基于FGLS模型 (模型3)的回歸結(jié)果，討論實(shí)證研究的發(fā)現(xiàn)。

表4 制造業(yè)智能化驅(qū)動因素的總體回歸結(jié)果

(1)宏觀層面，創(chuàng)新能力的估計(jì)系數(shù)顯著為正，表明創(chuàng)新能力是制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動力。制造技術(shù)與人工智能的融合、數(shù)據(jù)處理效率的提高、生產(chǎn)管理模式的創(chuàng)新，將促成新的智能產(chǎn)品與智能生產(chǎn)活動，提高地區(qū)智能化水平。金融發(fā)展水平的系數(shù)為0.35，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明提高資金的配置效率對緩解制造企業(yè)在智能技術(shù)研發(fā)上的資金壓力、實(shí)現(xiàn)智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化具有重要作用。人力資本對智能化的促進(jìn)作用并不顯著，可能是因?yàn)楫?dāng)前我國人力資本水平并不高，智能應(yīng)用人才欠缺。外商投資抑制了我國的智能化水平提升，可能是因?yàn)楫?dāng)前外商投資仍是針對大量勞動密集型產(chǎn)業(yè)，未能推動先進(jìn)技術(shù)的引入，促進(jìn)智能化轉(zhuǎn)型。

(2)企業(yè)層面，成本壓力和企業(yè)出口估計(jì)系數(shù)分別為0.70、0.31，且通過1%顯著性檢驗(yàn)，說明其對智能化產(chǎn)生顯著正向影響，表明隨著我國人口紅利的消失，勞動力成本上升，用工成本成為影響企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的主要因素，這與我國部分企業(yè)向越南、柬埔寨等低用工成本國家遷移，其余企業(yè)不斷選擇進(jìn)行技術(shù)升級來緩解用工壓力的實(shí)際情況相符。同時(shí)企業(yè)出口影響顯著，說明出口型企業(yè)參與更多的國際競爭，有利于企業(yè)對照國際市場的前沿需求學(xué)習(xí)先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)，積極推進(jìn)智能化轉(zhuǎn)型。

(3)政策層面，試點(diǎn)政策能夠顯著提高我國的智能化水平，這種促進(jìn)作用主要來自智能化政策通過試點(diǎn)企業(yè)給制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供政策導(dǎo)向，提升企業(yè)智能生產(chǎn)、銷售、服務(wù)的整體水平。環(huán)境規(guī)制政策抑制了企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，可能是因?yàn)槟壳拔覈沫h(huán)境規(guī)制強(qiáng)度并不高，相較于技術(shù)升級，低強(qiáng)度地區(qū)企業(yè)更傾向交納排污費(fèi)，而排污費(fèi)的繳納對企業(yè)在智能設(shè)備和研發(fā)經(jīng)費(fèi)上的投入產(chǎn)生了一定的 “擠出效應(yīng)”。

3.4.2 總體回歸的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

更換被解釋變量的衡量方法是穩(wěn)健性檢驗(yàn)的有效方法之一。本文使用孫早等[13]測度的工業(yè)智能化指數(shù)，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。經(jīng)過數(shù)據(jù)的匹配和處理，保留2010—2015年的數(shù)據(jù)回歸，仍選用FGLS估計(jì)方法，穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果見表4中的模型4。可以發(fā)現(xiàn)，除了智能化政策變量不顯著外，其余變量的顯著性及影響方向與基準(zhǔn)估計(jì)一致，表明制造業(yè)智能化驅(qū)動因素的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。智能化政策不顯著可能是由于數(shù)據(jù)樣本的限制，僅2015年有智能化政策數(shù)據(jù)，政策效應(yīng)未得到有效體現(xiàn)。

3.4.3 制造業(yè)智能化影響因素的區(qū)域差異

為了研究各驅(qū)動因素對制造業(yè)智能化的影響是否存在區(qū)域差異，將總體樣本分為東中西三大區(qū)域，選用FGLS模型進(jìn)行檢驗(yàn)。表5中的模型5～7分別顯示了各區(qū)域的估計(jì)結(jié)果，其中東部地區(qū)創(chuàng)新能力的影響最大，系數(shù)為0.58，通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明創(chuàng)新能力是驅(qū)動?xùn)|部智能化的主要因素；中西部則更多因成本壓力倒逼進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型，成本壓力對中西部的影響系數(shù)分別為1.66、0.66，均通過1%的顯著性檢驗(yàn)。這可能是因?yàn)闁|部地區(qū)處于技術(shù)前沿，能夠率先憑借新制造技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化，同時(shí)由于我國人口紅利及資源優(yōu)勢的縮小，中西部依賴廉價(jià)勞動及能源要素的發(fā)展路徑難以為繼，將倒逼企業(yè)進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型。在外商投資方面，東中部地區(qū)無顯著作用，但能有效促進(jìn)西部地區(qū)智能化水平提高。這是因?yàn)橥馍掏顿Y將國外落后產(chǎn)業(yè)遷至國內(nèi)，對東中部制造業(yè)企業(yè)無論是在市場占有率、利潤還是人才吸引上均存在 “擠出效應(yīng)”，并不利于企業(yè)的智能化，而西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后，外商投資給其帶來大量資金和相對先進(jìn)的技術(shù)，進(jìn)而促進(jìn)了智能化。智能化政策方面，新設(shè)立的智能化試點(diǎn)企業(yè)多在東部地區(qū)，為東部地區(qū)的智能化轉(zhuǎn)型提供了良好的示范作用和政策保障，而中西部地區(qū)的政策不占優(yōu)勢，不利于該地區(qū)的智能化轉(zhuǎn)型。

表5 制造業(yè)智能化影響因素的區(qū)域差異

3.4.4 區(qū)域差異的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

區(qū)域差異的穩(wěn)健性檢驗(yàn)仍選用總體穩(wěn)健性的數(shù)據(jù)與方法，從表5中模型8～10的結(jié)果來看，創(chuàng)新能力仍是東部地區(qū)智能化轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動因素，成本壓力對東部地區(qū)智能化轉(zhuǎn)型的影響由不顯著轉(zhuǎn)為顯著，說明其對東部地區(qū)的影響并不穩(wěn)健。但成本壓力仍是驅(qū)動中西部智能化轉(zhuǎn)型最重要的因素，表明制造業(yè)智能化驅(qū)動因素的區(qū)域差異是穩(wěn)健的。

4 結(jié)論及政策建議

本文在界定制造業(yè)智能化的內(nèi)涵基礎(chǔ)上，構(gòu)建包含基礎(chǔ)投入、生產(chǎn)應(yīng)用、市場效益3個(gè)一級維度、10個(gè)二級維度、13項(xiàng)測度指標(biāo)的制造業(yè)智能化評價(jià)體系，運(yùn)用層次分析法和熵值法測算了2010—2016年30個(gè)省、市、自治區(qū)的制造業(yè)智能化指數(shù)，并從宏觀、企業(yè)、政策層面實(shí)證分析了制造業(yè)智能化的驅(qū)動因素。研究發(fā)現(xiàn)：①基礎(chǔ)投入和生產(chǎn)應(yīng)用層在制造業(yè)智能化指標(biāo)體系中貢獻(xiàn)份額較大，發(fā)揮主要作用；②制造業(yè)智能化水平有明顯的空間異質(zhì)性，呈現(xiàn)由東到西依次遞減的梯度分布態(tài)勢；③創(chuàng)新能力、金融發(fā)展程度、用工成本、政策扶持等可以有效促進(jìn)地區(qū)制造業(yè)智能化發(fā)展，其中創(chuàng)新能力是驅(qū)動?xùn)|部智能化的主要因素，而成本壓力是中西部智能化轉(zhuǎn)型的主要因素。為此本文提出以下政策建議：

第一，完善智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。智能基礎(chǔ)設(shè)施的作用貫穿在制造企業(yè)從設(shè)計(jì)到銷售的整個(gè)環(huán)節(jié)，各地政府要加強(qiáng)大數(shù)據(jù)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新基建投入，建設(shè)一個(gè)高速、安全的智能網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)制造全過程的自主調(diào)度、自主管理和自主決策。

第二，提高地區(qū)基礎(chǔ)技術(shù)的創(chuàng)新能力。創(chuàng)新能力是影響智能化轉(zhuǎn)型的重要因素，需進(jìn)一步深化創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，提高科研成果轉(zhuǎn)化落地能力。要建立企業(yè)與科研院所的橫向交流機(jī)制，以生產(chǎn)、教學(xué)、研發(fā)協(xié)同推進(jìn)科研成果轉(zhuǎn)化為實(shí)質(zhì)生產(chǎn)力。企業(yè)要有重點(diǎn)地進(jìn)行研發(fā)布局，建立和完善自有科研部門，提高產(chǎn)品技術(shù)附加值。

第三，做好智能化轉(zhuǎn)型的政策保障。一方面，運(yùn)用財(cái)政、稅收、金融等政策鼓勵(lì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)引入先進(jìn)智能生產(chǎn)設(shè)備和工藝，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級；另一方面，建立和完善智能制造法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)和考核激勵(lì)體系，由點(diǎn)到面地將部分試點(diǎn)推廣到平臺化、集成化的全國性智能制造，同時(shí)也要做好包容審慎監(jiān)管，為制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供良好的政策環(huán)境。

第四，注重智能化水平及驅(qū)動因素的區(qū)域差異，因地制宜推進(jìn)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。對于智能化較低的中西部地區(qū)，應(yīng)注重推行扶持性政策保障，推動由成本壓力驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變，提升本地智能化經(jīng)濟(jì)效益。對于東部地區(qū)，應(yīng)注重培育良好的競爭環(huán)境，鼓勵(lì)高智能化企業(yè)公平競爭，根據(jù)實(shí)際創(chuàng)新能力及智能化水平給予相應(yīng)的政策優(yōu)惠和支持。