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工業(yè)機(jī)器人、高技能勞動(dòng)集聚與地區(qū)工業(yè)集聚

2022-04-20 08:45魏嘉輝顧乃華
產(chǎn)經(jīng)評(píng)論 2022年1期
關(guān)鍵詞:高技能程度效應(yīng)

魏嘉輝 顧乃華

一 引言及文獻(xiàn)綜述

自20世紀(jì)90年代我國建立社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)體制以來,第三產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的作用越來越突出,逐漸確立了以第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展提高城市競爭力的城市建設(shè)方針,而后中國城市群逐漸形成中心城市服務(wù)業(yè)發(fā)達(dá)而外圍城市工業(yè)集聚的功能分布格局(張學(xué)良,2013)。觀察中國工業(yè)分布格局演化歷史發(fā)現(xiàn),20世紀(jì)60年代城市工業(yè)化背景下,中國工業(yè)發(fā)展對(duì)資本的需求遠(yuǎn)高于對(duì)勞動(dòng)力的需求,其地理分布集聚原因在于政府干預(yù)下的資金導(dǎo)向;20世紀(jì)90年代中心城市建設(shè)背景下,中國工業(yè)發(fā)展更依賴于商品市場需求,使交通服務(wù)和土地成本成為工業(yè)選址的重要考量因素。而21世紀(jì)以來,中國人口紅利不斷下降,人工智能、機(jī)器人等技術(shù)不斷涌現(xiàn),對(duì)中國工業(yè)生產(chǎn)方式帶來了重大變革,使工業(yè)對(duì)交通、物流等傳統(tǒng)生產(chǎn)性服務(wù)和勞動(dòng)力的依賴程度下降,中國產(chǎn)業(yè)區(qū)域分布格局迎來又一次轉(zhuǎn)移和演化。

工業(yè)集聚有利于加強(qiáng)企業(yè)合作交流、促進(jìn)要素流動(dòng)和形成良性競爭格局,以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率、技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新等規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益,對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要的影響,是現(xiàn)代中國工業(yè)發(fā)展的重要特征(Krugman,1991;Ciccone和Hall,1996;陳建軍和胡晨光,2008)?;诔鞘小爸行姆?wù)-外圍制造”的格局,過去不少文獻(xiàn)研究了服務(wù)行業(yè)發(fā)展對(duì)工業(yè)集聚的影響。周偉等(2020)實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),交通運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展和金融利率的高低都會(huì)對(duì)工業(yè)集聚帶來顯著影響;賀燦飛等(2010)研究認(rèn)為,產(chǎn)業(yè)聯(lián)系強(qiáng)的和規(guī)模經(jīng)濟(jì)顯著的產(chǎn)業(yè)更容易受交通密度的影響而形成區(qū)域上的集聚。也有相當(dāng)部分文獻(xiàn)強(qiáng)調(diào)了政府干預(yù)和公共管理服務(wù)對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚的作用(李世杰等,2014;邱風(fēng)等,2015;徐鵬杰和黃少安,2020;胡兆廉等,2021;唐曉華和李靜雯,2021)。已有文獻(xiàn)集中從交通運(yùn)輸服務(wù)、金融服務(wù)和公共服務(wù)等角度討論了中心城市對(duì)工業(yè)集聚產(chǎn)生的影響,但較少關(guān)注技術(shù)和勞動(dòng)力優(yōu)勢對(duì)工業(yè)選址發(fā)揮的重要作用。韓峰和柯善咨(2012)研究認(rèn)為,工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)對(duì)勞動(dòng)力、資金、設(shè)備和國外技術(shù)等要素需求以及要素本身集聚產(chǎn)生的外部性作用對(duì)中國工業(yè)集聚的地理分布格局形成有巨大作用。嚴(yán)立剛和曾小明(2020)研究認(rèn)為,人力資本的空間差異顯著促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)地理集聚,是中國東部產(chǎn)業(yè)難以轉(zhuǎn)移到中西部的重要原因。因此,隨著全球價(jià)值鏈嵌入、分工和經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的轉(zhuǎn)化,中國工業(yè)發(fā)展逐漸減少對(duì)勞動(dòng)力數(shù)量的依賴,轉(zhuǎn)為增加對(duì)勞動(dòng)力質(zhì)量、知識(shí)和專利技術(shù)等要素的需求。

相較于低技能勞動(dòng),高技能勞動(dòng)集聚更能產(chǎn)生外部效應(yīng)并推動(dòng)中國工業(yè)地理分布格局演化。而隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等智能技術(shù)的發(fā)展和完善,工業(yè)生產(chǎn)的部分流程由機(jī)器人技術(shù)替代,使工業(yè)選址更注重技術(shù)設(shè)備上的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益。作為偏向型技術(shù)進(jìn)步的代表,工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)存在天然的互補(bǔ)關(guān)系,二者對(duì)工業(yè)集聚的作用并非割裂存在,更可能表現(xiàn)為相互促進(jìn)和相互依賴的影響關(guān)系。在以上背景下,本文重點(diǎn)考察工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用、高技能勞動(dòng)集聚以及二者交互關(guān)系對(duì)工業(yè)集聚的影響。相較于過去文獻(xiàn)在中國工業(yè)既定生產(chǎn)模式的前提假設(shè)下研究中國工業(yè)地理分布成因,本文立足于智能時(shí)代下的工業(yè)生產(chǎn)模式更替,將工業(yè)機(jī)器人滲透、高技能勞動(dòng)集聚和工業(yè)集聚納入同一分析框架,強(qiáng)調(diào)了工業(yè)機(jī)器人、高技能勞動(dòng)集聚及二者交互作用對(duì)工業(yè)地理分布的影響。接下來的內(nèi)容安排為:首先通過理論分析提出工業(yè)機(jī)器人、高技能勞動(dòng)集聚影響工業(yè)集聚的假設(shè);然后,通過構(gòu)建實(shí)證模型展開實(shí)證檢驗(yàn);最后是結(jié)論與政策啟示。

二 理論分析與假設(shè)

(一)機(jī)器人與地區(qū)工業(yè)集聚

新經(jīng)濟(jì)地理理論在不完全競爭和規(guī)模報(bào)酬遞增的假設(shè)下,把交通運(yùn)輸成本、規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和知識(shí)等馬歇爾外部性納入分析框架,解釋了工業(yè)部門集聚的原因(Krugman,1991)。然而,隨著勞動(dòng)力流動(dòng)增加和區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系日益密切,中國制造業(yè)并沒有表現(xiàn)出因勞動(dòng)力成本優(yōu)勢變化而從東部沿海地區(qū)往中西部地區(qū)大規(guī)模轉(zhuǎn)移的現(xiàn)象(韓峰和柯善咨,2012)。傳統(tǒng)的勞動(dòng)力比較優(yōu)勢理論已然無法解釋中國制造業(yè)集聚的趨勢。21世紀(jì)以來,隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人工智能、機(jī)器人、5G等智能技術(shù)不斷進(jìn)步和完善,對(duì)中國制造業(yè)的發(fā)展帶來了重要影響。全球機(jī)器人協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)顯示,中國工業(yè)機(jī)器人保有量從2006年3400臺(tái)快速增長至2017年的38萬臺(tái),使其成為了制造業(yè)的重要生產(chǎn)要素。

不少研究發(fā)現(xiàn),機(jī)器人與勞動(dòng)力存在顯著的替代關(guān)系。Frey和Osborne(2017)從職業(yè)技能匹配的角度展開實(shí)證研究,認(rèn)為美國目前有近一半的工作崗位存在被機(jī)器人替代的風(fēng)險(xiǎn)。閆雪凌等(2020)基于IFR工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)和中國制造業(yè)從業(yè)數(shù)據(jù)實(shí)證發(fā)現(xiàn),工業(yè)機(jī)器人保有量每增長1%會(huì)減少約4.6%的就業(yè)崗位?!皺C(jī)器換人”不僅變革了中國制造業(yè)的生產(chǎn)方式,也給地區(qū)勞動(dòng)力比較優(yōu)勢帶來了巨大沖擊,因而對(duì)制造業(yè)地區(qū)分布產(chǎn)生重要影響。而由于技術(shù)具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)作用和創(chuàng)新的外部性,對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚有促進(jìn)作用(Cardona et al.,2013;Gordon和Sayed,2020)。工業(yè)機(jī)器人作為人工智能技術(shù)的代表,容易構(gòu)建機(jī)器人要素的地區(qū)比較優(yōu)勢,為生產(chǎn)部門發(fā)展?fàn)I造地區(qū)專業(yè)化環(huán)境,并以此形成以機(jī)器人為核心要素的產(chǎn)業(yè)分布格局。因此,在機(jī)器人的“替代效應(yīng)”作用下,本文認(rèn)為城市工業(yè)部門集聚程度與工業(yè)機(jī)器人滲透程度有密切關(guān)系,即地區(qū)工業(yè)機(jī)器人滲透水平越高,工業(yè)分布越集聚,由此引出假設(shè)H1。

H1:工業(yè)機(jī)器人的“替代效應(yīng)”沖擊了地區(qū)原有勞動(dòng)力成本優(yōu)勢,并塑造了技術(shù)上的比較優(yōu)勢,進(jìn)而有利于地區(qū)工業(yè)集聚。

(二)工業(yè)機(jī)器人、高技能勞動(dòng)與地區(qū)工業(yè)集聚

在機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用的背景下,一些研究發(fā)現(xiàn),工業(yè)機(jī)器人與人類勞動(dòng)并不只有替代關(guān)系。Hémous和Olsen(2014)從工資收入視角構(gòu)建增長模型,發(fā)現(xiàn)智能技術(shù)擠出了低技能勞動(dòng)收入,但也促進(jìn)了高技能勞動(dòng)的工資收入。為了解釋這種現(xiàn)象,Acemoglu和Restrepo(2018a)構(gòu)建了一個(gè)任務(wù)模型,把生產(chǎn)活動(dòng)列為一系列任務(wù)的集成,而工業(yè)機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用在替代人類完成較低任務(wù)序列的同時(shí),也會(huì)創(chuàng)造出新的工作任務(wù),使得工業(yè)機(jī)器人與人類勞動(dòng)同時(shí)存在替代和互補(bǔ)關(guān)系。這種互補(bǔ)關(guān)系體現(xiàn)在兩個(gè)方面:第一為直接崗位需求關(guān)系,主要為圍繞工業(yè)機(jī)器人設(shè)備而創(chuàng)造的操作、維護(hù)、研發(fā)、程序編寫、管理等工作崗位;第二是間接崗位需求作用,當(dāng)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)優(yōu)勢而節(jié)約成本時(shí),工業(yè)企業(yè)就能把更多的資源投向研究開發(fā)、管理和經(jīng)營銷售上。對(duì)比發(fā)現(xiàn),工業(yè)機(jī)器人發(fā)揮替代作用時(shí),更多的是對(duì)重復(fù)性生產(chǎn)任務(wù)的替代,使其對(duì)低技能勞動(dòng)產(chǎn)生更大的擠出作用,而當(dāng)工業(yè)機(jī)器人發(fā)揮互補(bǔ)作用時(shí),創(chuàng)造的工作崗位,如研發(fā)、管理等,更需要高技能勞動(dòng)的支持。

已有相關(guān)研究認(rèn)為,地區(qū)人力資本集聚能夠?qū)ιa(chǎn)效率、創(chuàng)新和收入等產(chǎn)生正向外部性作用(陳得文和苗建軍,2012;魯元平等,2017;黃容霞等,2021;王佳和徐瑋,2021)。這種外部性影響促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)對(duì)高技術(shù)人才的需求,使勞動(dòng)力質(zhì)量優(yōu)勢成為影響地區(qū)工業(yè)集聚的重要因素。而工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的“互補(bǔ)效應(yīng)”將擴(kuò)大工業(yè)企業(yè)對(duì)高、低技能勞動(dòng)的需求差距,降低地區(qū)原有勞動(dòng)力成本優(yōu)勢,并逐漸形成勞動(dòng)力質(zhì)量優(yōu)勢的工業(yè)分布格局。由于地區(qū)勞動(dòng)力質(zhì)量優(yōu)勢主要體現(xiàn)在高等教育資源上,本文提出假設(shè)H2。

H2:工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)的互補(bǔ)關(guān)系促進(jìn)了工業(yè)企業(yè)對(duì)高等教育的需求,進(jìn)而形成以高等院校分布為中心的工業(yè)集聚趨勢。

三 實(shí)證檢驗(yàn)

(一)模型構(gòu)建

基于以上分析,本文將高技能勞動(dòng)和工業(yè)機(jī)器人納入同一模型框架,以探究二者對(duì)工業(yè)地理分布的影響。本文采用以下策略構(gòu)建實(shí)證模型:第一,考慮到工業(yè)分布與地區(qū)自然資源、環(huán)境和人文等不隨時(shí)間變化的因素相關(guān),也可能與隨時(shí)間變化的外部環(huán)境、金融市場變動(dòng)有關(guān),本文實(shí)證模型均同時(shí)考慮地區(qū)和時(shí)間的雙向固定效應(yīng),以緩解內(nèi)生性問題;第二,通過構(gòu)建交互項(xiàng)的方式探究工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)的互補(bǔ)作用機(jī)制;第三,異質(zhì)性檢驗(yàn)通過工業(yè)機(jī)器人、高技能勞動(dòng)與各調(diào)節(jié)變量組合三重交互的形式展開。模型具體設(shè)定為:

indgeo

=

α

robotlab

+

α

sch

+

α

X

+

μ

+

λ

+

ε

(1)

indgeo

=

β

robotlab

×

sch

+

β

robotlab

+

β

sch

+

β

X

+

μ

+

λ

+

ε

(2)

其中,下標(biāo)

i

t

分別表示地區(qū)和年份;

indgeo

為工業(yè)集聚程度;

sch

表示高技能勞動(dòng)集聚程度,以地區(qū)高等院校分布衡量;

X

為控制變量;

μ

λ

分別表示地區(qū)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng);

ε

為估計(jì)誤差;

α

、

β

為回歸系數(shù)。系數(shù)

α

α

分別檢驗(yàn)了工業(yè)機(jī)器人、高技能勞動(dòng)集聚對(duì)工業(yè)集聚的整體效應(yīng),按前文分析,預(yù)測二者同時(shí)表現(xiàn)出顯著的正向關(guān)系。而系數(shù)

β

檢驗(yàn)了工業(yè)機(jī)器人對(duì)高技能勞動(dòng)集聚促進(jìn)工業(yè)集聚的調(diào)節(jié)效應(yīng)。按照理論分析,由于工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)間為互補(bǔ)關(guān)系,地區(qū)工業(yè)機(jī)器人滲透水平越高,高技能勞動(dòng)的工業(yè)集聚效應(yīng)越強(qiáng),為此,預(yù)測系數(shù)

α

β

同時(shí)顯著為正。

為了進(jìn)一步分析其中機(jī)制,本文從多個(gè)角度分析了工業(yè)機(jī)器人調(diào)節(jié)效應(yīng)的異質(zhì)性作用,并提出以下三重交互實(shí)證模型:

indgeo

=

γ

robotlab

×

sch

×

mod

+

γ

robotlab

×

sch

+

γ

sch

×

mod

+

γ

robotlab

×

mod

+

γ

robotlab

+

γ

hhi

_

sch

+

γ

mod

+

γ

X

+

μ

+

λ

+

ε

(3)

其中,

mod

(

m

=1, 2, …)分別表示制造業(yè)結(jié)構(gòu)、財(cái)政干預(yù)程度、國有化水平、交通可達(dá)性、老齡化程度、對(duì)外開放程度等調(diào)節(jié)變量,系數(shù)

γ

指向了其中的調(diào)節(jié)作用。

(二)變量設(shè)定與說明

1.被解釋變量

測量宏觀層面上的產(chǎn)業(yè)集聚程度方法主要包括赫芬達(dá)爾指數(shù)、區(qū)位熵、空間基尼系數(shù)、R-G指數(shù)等(張琳彥,2015)。一方面,由于中心城市往往提供服務(wù)功能而外圍城市提供生產(chǎn)制造功能,高等院校和工業(yè)分布具有“中心-外圍”的城市空間關(guān)系。但隨著生活成本的提高和交通網(wǎng)絡(luò)的完善,高校集中與工業(yè)集聚可能存在跨城市的促進(jìn)關(guān)系,即高校集中在中心城市而工業(yè)集聚于周邊城市,此時(shí)高校分布與工業(yè)分布在地理空間上并不完全重合,而具有在中心城市和外圍城市分別集聚的特征。另一方面,IFR提供的機(jī)器人數(shù)據(jù)為國家-行業(yè)層面數(shù)據(jù),參考Acemoglu和Restrepo(2017a)等的方法,通過分工業(yè)行業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)能把工業(yè)機(jī)器人按權(quán)重分配到中國省級(jí)層面,但由于缺少城市層面的分工業(yè)行業(yè)從業(yè)數(shù)據(jù),現(xiàn)有數(shù)據(jù)并不支持分配到城市層面,因而以城市層面區(qū)位熵衡量工業(yè)集聚程度的方法不適用。綜上考慮,本文通過構(gòu)建赫芬達(dá)爾指數(shù)的方式衡量地區(qū)工業(yè)集聚程度。具體計(jì)算為:

(4)

其中,

Op

表示省份

i

、城市

j

在年份

t

的工業(yè)產(chǎn)值,

Op

表示省份

i

在年份

t

的工業(yè)產(chǎn)值。產(chǎn)值的赫芬達(dá)爾指數(shù)以省份內(nèi)部各城市的工業(yè)產(chǎn)值差距為基礎(chǔ)度量了省份工業(yè)集聚程度,該指標(biāo)越大,說明工業(yè)在省內(nèi)分布越集中,反之則越分散。

2.解釋變量

本文參考Acemoglu和Restrepo(2017a)的工業(yè)機(jī)器人滲透率水平構(gòu)建方法,以及王文等(2020)的行業(yè)匹配方法,構(gòu)建工業(yè)機(jī)器人滲透率指標(biāo):

(5)

其中,

robotlab

為省份

i

時(shí)間

t

工業(yè)機(jī)器人滲透率;

robot

為行業(yè)

u

時(shí)間

t

的工業(yè)機(jī)器人保有量;

E

表示省份

i

行業(yè)

u

時(shí)間

t

的從業(yè)人數(shù)占全部從業(yè)人數(shù)的比例。工業(yè)機(jī)器人滲透率指標(biāo)是按從業(yè)人數(shù)加權(quán)平均的每十萬人工業(yè)機(jī)器人保有量,地區(qū)工業(yè)機(jī)器人數(shù)量與從業(yè)人數(shù)的比值越高,工業(yè)機(jī)器人滲透率指標(biāo)越高。工業(yè)機(jī)器人滲透率指標(biāo)的構(gòu)建依賴于行業(yè)機(jī)器人數(shù)量于不同省份平均分配的假設(shè),在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中,本文輔以進(jìn)口工業(yè)機(jī)器人沖擊替換工業(yè)機(jī)器人滲透率進(jìn)行檢驗(yàn)。具體計(jì)算上,進(jìn)口工業(yè)機(jī)器人沖擊以中國海關(guān)進(jìn)出口數(shù)據(jù)中包含“機(jī)器人”字樣的工業(yè)商品金額為計(jì)算基礎(chǔ),在匯率平價(jià)后與地區(qū)GDP的比值衡量。

本文研究工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)互補(bǔ)對(duì)工業(yè)集聚的影響,由于高技能勞動(dòng)集聚與產(chǎn)業(yè)集聚具有很強(qiáng)的互為因果關(guān)系,作為解釋變量放入模型可能產(chǎn)生內(nèi)生性問題,為此,本文以地區(qū)高等院校分布作為解釋變量。具體計(jì)算上,以省份內(nèi)部各城市高等院校數(shù)量為計(jì)算基礎(chǔ),按照式(4)的方法構(gòu)建關(guān)于高校分布的赫芬達(dá)爾指數(shù),指數(shù)越大則說明省內(nèi)高校分布越集中,反之越分散。

3.調(diào)節(jié)變量與控制變量

控制變量方面,參考陳柯等(2020)的研究,分別從對(duì)外貿(mào)易、政府行為、新經(jīng)濟(jì)地理理論、馬歇爾外部性和勞動(dòng)力比較優(yōu)勢五個(gè)角度設(shè)立,具體包括:(1)人均受教育程度,以地區(qū)人均受教育年限衡量。(2)對(duì)外開放水平,以匯率平價(jià)的進(jìn)出口總金額與地區(qū)GDP的比值衡量;(3)財(cái)政干預(yù)程度,以地區(qū)財(cái)政支出總額與GDP的比值衡量;(4)國有化水平,以地區(qū)年末國有企業(yè)從業(yè)人員占全部從業(yè)人員的比例衡量;(5)交通可達(dá)性,以各地區(qū)公交線路長度與實(shí)有道路長度的比值衡量;(6)老齡化程度,以地區(qū)養(yǎng)老撫養(yǎng)比衡量。此外,考慮到較少隨時(shí)間變化的地理因素、人文環(huán)境和自然資源稟賦對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚的影響,以及股票、期貨等市場不確定性發(fā)揮的作用,本文所有回歸模型均控制地區(qū)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。

在異質(zhì)性檢驗(yàn)中,除了加入與以上控制變量的交互項(xiàng)外,本文還加入了地區(qū)制造業(yè)高級(jí)化程度作為調(diào)節(jié)變量,檢驗(yàn)高技能勞動(dòng)集聚影響工業(yè)機(jī)器人工業(yè)集聚作用的機(jī)制。具體地,參考張其仔和李蕾(2017)的方法,將行業(yè)代碼為27、34-41的行業(yè)劃分為技術(shù)密集制造業(yè),以技術(shù)密集制造業(yè)產(chǎn)值占全部制造業(yè)產(chǎn)值的比例衡量。

(三)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文的研究數(shù)據(jù)為2006-2017年省級(jí)和城市層面面板數(shù)據(jù),具體地,城市工業(yè)產(chǎn)值和高等院校分布數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》;各省份分工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)來自《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》;工業(yè)機(jī)器人保有量數(shù)據(jù)來自國際機(jī)器人聯(lián)合會(huì);地區(qū)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)、地區(qū)智能化水平和控制變量構(gòu)建所需的數(shù)據(jù)全部來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒;穩(wěn)健性檢驗(yàn)中的進(jìn)口工業(yè)機(jī)器人沖擊數(shù)據(jù)來自2011-2017年中國海關(guān)進(jìn)出口數(shù)據(jù);匯率數(shù)據(jù)來自中央銀行網(wǎng)站。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

(四)基準(zhǔn)回歸

基于式(1)和式(2),同時(shí)考慮地區(qū)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)得到表2回歸結(jié)果。列(1)和列(2)為基準(zhǔn)回歸結(jié)果,無論是否加入控制變量,高技能勞動(dòng)集聚程度、工業(yè)機(jī)器人與工業(yè)集聚均呈顯著正向關(guān)系,驗(yàn)證了假設(shè)H1。一方面,高技能勞動(dòng)集聚帶來的知識(shí)擴(kuò)散效應(yīng)和促進(jìn)企業(yè)競爭顯著推動(dòng)了工業(yè)地理集聚,說明能否獲得高技能勞動(dòng)是工業(yè)選址的重要影響因素;而另一方面,工業(yè)機(jī)器人作為資本要素對(duì)生產(chǎn)活動(dòng)存在規(guī)模效應(yīng),而為了方便設(shè)備的租賃和技術(shù)交流,工業(yè)企業(yè)分布也趨向于集聚。列(3)和列(4)為加入工業(yè)機(jī)器人和高技能勞動(dòng)集聚程度交互項(xiàng)的回歸結(jié)果??梢园l(fā)現(xiàn),無論是否加入控制變量,高技能勞動(dòng)集聚程度與工業(yè)機(jī)器人交互項(xiàng)對(duì)工業(yè)集聚有顯著正向作用。由于工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)存在互補(bǔ)關(guān)系,二者相互作用共同促進(jìn)了工業(yè)集聚,使地區(qū)工業(yè)機(jī)器人滲透程度越高,高技能勞動(dòng)集聚的工業(yè)集聚效應(yīng)越強(qiáng),由此驗(yàn)證了假設(shè)H2。

表2 工業(yè)機(jī)器人、高技能勞動(dòng)集聚與工業(yè)集聚

此外,觀察列(2)控制變量的系數(shù)發(fā)現(xiàn):(1)地區(qū)對(duì)外開放水平越高,國外商品市場需求越高,同時(shí)國外資本、技術(shù)等要素流入也越多,而商品市場和外國投資都具有促進(jìn)工業(yè)集聚的作用(冼國明和文東偉,2006);(2)地區(qū)企業(yè)國有化水平對(duì)工業(yè)集聚存在顯著的正向作用,說明國有企業(yè)相較于民營企業(yè)在地理分布上更聚焦;(3)財(cái)政干預(yù)程度對(duì)工業(yè)集聚具有顯著的抑制作用,說明政府的財(cái)政手段一定程度上抑制了工業(yè)自然集聚過程,這可能與政府支出偏向于后發(fā)地區(qū)有關(guān);(4)省份內(nèi)部交通便利程度與工業(yè)集聚呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,交通成本越高,企業(yè)分布越集中,而地區(qū)交通越便利,企業(yè)分布越擴(kuò)散。總體看來,各控制變量對(duì)工業(yè)集聚的影響與預(yù)期一致。

(續(xù)上表)

(五)異質(zhì)性檢驗(yàn)

圍繞工業(yè)“機(jī)器人—高技能勞動(dòng)互補(bǔ)”對(duì)工業(yè)集聚的正向作用,本文基于式(3)以不同控制變量的進(jìn)一步交互展開異質(zhì)性檢驗(yàn),結(jié)果如表3所示。相應(yīng)地,

mod

分別對(duì)應(yīng)制造業(yè)結(jié)構(gòu)

ind

、財(cái)政干預(yù)程度

fis

、人均受教育程度

ped

和老齡化程度

old

,結(jié)果表明:(1)相較于低技術(shù)制造業(yè),高技術(shù)制造業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)更依賴于智能技術(shù)與高技能勞動(dòng)的互補(bǔ)關(guān)系,因而地區(qū)制造業(yè)結(jié)構(gòu)越高級(jí),二者交互帶來的工業(yè)集聚效應(yīng)越強(qiáng)。羅勇和曹麗莉(2005)基于增長核算的方法,分析了中國制造部門分布的動(dòng)態(tài)演化過程,發(fā)現(xiàn)中國行業(yè)集聚趨勢的排列順序依次為知識(shí)密集制造業(yè)、資本密集制造業(yè)和勞動(dòng)密集制造業(yè)。而本文的研究發(fā)現(xiàn),工業(yè)機(jī)器人技術(shù)對(duì)異質(zhì)性勞動(dòng)力的不同影響一定程度上解釋了以上行業(yè)集聚趨勢的排列順序。(2)地區(qū)財(cái)政干預(yù)程度顯著抑制了工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)互補(bǔ)的工業(yè)集聚作用。唐曉華和李靜雯(2021)認(rèn)為財(cái)政分權(quán)會(huì)通過擠占科教支出抑制制造業(yè)集聚,而地方政府財(cái)政支出的“重生產(chǎn)而輕科教”一定程度上會(huì)降低工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)交互的工業(yè)集聚作用。(3)地區(qū)整體的受教育水平越高,“工業(yè)機(jī)器人—高技能勞動(dòng)互補(bǔ)”的工業(yè)集聚作用越強(qiáng)。工業(yè)機(jī)器人屬于偏向型技術(shù),互補(bǔ)作用更多發(fā)生在其與高技能勞動(dòng)之間,因而地區(qū)人均學(xué)歷越高,互補(bǔ)效應(yīng)越強(qiáng),而工業(yè)集聚趨勢越突出。(4)地區(qū)老齡化程度、工業(yè)機(jī)器人和高技能勞動(dòng)集聚程度的交互項(xiàng)與工業(yè)集聚顯著正相關(guān)。老齡化嚴(yán)重的地區(qū)更有引入工業(yè)機(jī)器人替代勞動(dòng)力的動(dòng)機(jī),預(yù)期壽命的延長也推動(dòng)了地區(qū)勞動(dòng)力增加人力資本投資,共同促進(jìn)了“工業(yè)機(jī)器人—高技能勞動(dòng)互補(bǔ)”的工業(yè)集聚效應(yīng)(Acemoglu和Restrepo,2017b;Acemoglu和Restrepo,2018b;陳彥斌等,2019)。

表3 異質(zhì)性檢驗(yàn)

總體看來,由于工業(yè)機(jī)器人與不同勞動(dòng)力的異質(zhì)關(guān)系,其與高技能勞動(dòng)集聚交互帶來的工業(yè)集聚作用更多發(fā)生在技術(shù)制造業(yè)密集地區(qū)、高學(xué)歷地區(qū)和老齡化程度嚴(yán)重地區(qū),而地區(qū)“重制造而輕科教”的財(cái)政干預(yù)一定程度上抑制了以上影響。

(續(xù)上表)

表4以樣本分組的方式檢驗(yàn)了行政區(qū)域和時(shí)間區(qū)間上的異質(zhì)性作用,列(1)-列(4)分別為以東部地區(qū)、中西部地區(qū)、2006-2011年、2012-2017年為樣本的回歸結(jié)果。第一,工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)互補(bǔ)的工業(yè)集聚作用顯著存在于東部地區(qū),而在中西部地區(qū)的影響不明顯。相比之下,中國東部地區(qū)人口密度更大、高校分布更加密集,因而引入工業(yè)機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)力替代的動(dòng)機(jī)、高技能勞動(dòng)集聚帶來的外部性效果更強(qiáng),共同提高了工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)互補(bǔ)下的工業(yè)集聚作用;第二,工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)互補(bǔ)的工業(yè)集聚作用在不同時(shí)間區(qū)間內(nèi)表現(xiàn)出較強(qiáng)的異質(zhì)性,2012年以前表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān)而2012年后為顯著正相關(guān)。究其原因,可能與早期工業(yè)機(jī)器人布局對(duì)生產(chǎn)效率的促進(jìn)作用較小有關(guān)(Brynjolfsson et al.,2017;陳彥斌等,2019)。2012年以前,中國的工業(yè)機(jī)器人70%由國外供應(yīng)商提供,國內(nèi)工業(yè)機(jī)器人的研發(fā)能力和滿足多樣性需求的編程能力較為薄弱,因而工業(yè)機(jī)器人的引入以發(fā)揮替代效應(yīng)為主,此時(shí)工業(yè)企業(yè)選址可能會(huì)降低勞動(dòng)力需求的考慮,使工業(yè)分布遠(yuǎn)離高技能勞動(dòng)集聚的中心城市,最終使交互項(xiàng)對(duì)工業(yè)集聚的影響為負(fù)(李磊和徐大策,2020)。而2012年以后,隨著中國工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步,其與高技能勞動(dòng)的互補(bǔ)效應(yīng)逐漸顯現(xiàn),工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)集聚交互項(xiàng)顯著促進(jìn)工業(yè)集聚??紤]到工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)集聚交互作用對(duì)工業(yè)集聚影響在時(shí)間上的異質(zhì)性,本文猜想高技能勞動(dòng)集聚對(duì)工業(yè)集聚的作用可能存在關(guān)于工業(yè)機(jī)器人的門檻作用:在工業(yè)機(jī)器人引入初期,工業(yè)企業(yè)為了布局技術(shù)設(shè)備,可能會(huì)增加對(duì)高技能勞動(dòng)的需求以增強(qiáng)對(duì)工業(yè)集聚的影響;而當(dāng)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)入輕度應(yīng)用階段,其在生產(chǎn)過程中主要發(fā)揮替代作用,降低了企業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的需求,減弱高技能勞動(dòng)集聚對(duì)工業(yè)集聚的作用;而工業(yè)機(jī)器人滲透率上升到一定程度時(shí),由于規(guī)模效應(yīng)和干中學(xué)帶來的技術(shù)擴(kuò)張,工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)的互補(bǔ)效應(yīng)顯現(xiàn),提高了企業(yè)對(duì)高技能勞動(dòng)的需求,進(jìn)而促進(jìn)高技能勞動(dòng)集聚對(duì)工業(yè)集聚的影響。由于分時(shí)間段回歸需要損失樣本容量,因而難以進(jìn)一步細(xì)分時(shí)間區(qū)間考察以上“先促進(jìn)、再抑制、后促進(jìn)”的可能變化趨勢,而只能大體得到2012年前后分別負(fù)向、正向的影響。為了驗(yàn)證工業(yè)機(jī)器人滲透率的調(diào)節(jié)作用,后面進(jìn)一步構(gòu)建門檻效應(yīng)模型展開分析。

表4 地區(qū)、時(shí)間異質(zhì)性檢驗(yàn)

(六)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文關(guān)鍵解釋變量的構(gòu)建依賴于行業(yè)機(jī)器人數(shù)量于不同省份平均分配的假設(shè),但實(shí)際上,受地區(qū)間發(fā)展程度、對(duì)外貿(mào)易情況等因素的影響,工業(yè)機(jī)器人滲透率的概念未必能準(zhǔn)確反映地區(qū)工業(yè)機(jī)器人使用的真實(shí)情況,而使回歸結(jié)果有所偏離。本文通過以下四種方式對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)論展開穩(wěn)健性檢驗(yàn):第一,進(jìn)口工業(yè)機(jī)器人沖擊??紤]到中國工業(yè)機(jī)器人等智能技術(shù)尚處于初級(jí)發(fā)展階段,本文基于2011-2017年中國海關(guān)進(jìn)出口數(shù)據(jù)庫,以關(guān)鍵字包含“機(jī)器人”字樣的工業(yè)商品金額為計(jì)算基礎(chǔ),通過其匯率平價(jià)后的貿(mào)易金額與地區(qū)GDP的比值構(gòu)建地區(qū)進(jìn)口工業(yè)機(jī)器人沖擊程度,從技術(shù)引進(jìn)的角度考察工業(yè)機(jī)器人的工業(yè)集聚效應(yīng)。與工業(yè)機(jī)器人滲透率相比,這一變量為省級(jí)層面變量,一定程度上放松了工業(yè)機(jī)器人在各省份按行業(yè)平均分配的假設(shè)。第二,考慮到過去工業(yè)集聚程度對(duì)當(dāng)前工業(yè)分布的影響,為緩解內(nèi)生性問題,本文運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板模型檢驗(yàn)結(jié)論的穩(wěn)健性。第三,為了緩解可能由于互為因果而出現(xiàn)的內(nèi)生性問題,本文以滯后一期解釋變量作為工具變量進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。第四,為避免異常數(shù)據(jù)帶來的回歸結(jié)果偏誤,本文把工業(yè)機(jī)器人滲透率、高技能勞動(dòng)集聚程度和工業(yè)集聚程度分別進(jìn)行前后2%的縮尾處理??傮w看來,以上四種檢驗(yàn)方法結(jié)果顯示,工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)互補(bǔ)帶來的工業(yè)集聚作用依然顯著。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

四 進(jìn)一步研究:關(guān)于工業(yè)機(jī)器人滲透程度的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

考慮到工業(yè)機(jī)器人與勞動(dòng)力的異質(zhì)關(guān)系,本文進(jìn)一步考察高技能勞動(dòng)集聚影響工業(yè)集聚的門檻特征。在工業(yè)機(jī)器人引入階段,工業(yè)企業(yè)為了設(shè)備布局而增加對(duì)高技能勞動(dòng)的需求,而在工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用初期,工業(yè)機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)力的替代效應(yīng)占優(yōu),工業(yè)機(jī)器人可能抑制了高技能勞動(dòng)集聚對(duì)工業(yè)集聚的影響;而當(dāng)工業(yè)機(jī)器人滲透程度較高時(shí),工業(yè)機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)力的互補(bǔ)效應(yīng)占優(yōu),可能促進(jìn)了高技能勞動(dòng)集聚對(duì)工業(yè)集聚的作用。為此,構(gòu)建以下門檻效應(yīng)回歸模型:

indgeo

=

δ

+

δ

sch

I

(

robotlab

T

)+

δ

sch

I

(

robotlab

>

T

)+

δ

X

+

μ

+

λ

+

ε

(6)

其中,

T

為門檻值,

δ

為估計(jì)系數(shù),

I

(·)為指示函數(shù),當(dāng)滿足括號(hào)內(nèi)條件時(shí),

I

=1,不滿足時(shí)

I

=0。系數(shù)

δ

δ

分別指向門檻值前后高技能勞動(dòng)集聚程度對(duì)工業(yè)集聚的影響。

表6 門檻效應(yīng)自抽樣檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)高技能勞動(dòng)集聚對(duì)工業(yè)集聚的作用是否存在關(guān)于工業(yè)機(jī)器人滲透程度的門檻特征,本文首先進(jìn)行300次重復(fù)抽樣下的門檻效應(yīng)檢驗(yàn),結(jié)果顯示:工業(yè)機(jī)器人滲透程度在95%置信區(qū)間內(nèi)分別拒絕了不存在單門檻和雙門檻特征的假設(shè),但無法拒絕不存在三門檻特征的假設(shè)。因此,本文認(rèn)為高技能勞動(dòng)集聚對(duì)工業(yè)集聚的作用存在關(guān)于工業(yè)機(jī)器人滲透程度的雙門檻效應(yīng)。而具體的門檻效應(yīng)回歸結(jié)果如表8所示:當(dāng)工業(yè)機(jī)器人滲透程度低于0.068時(shí),高技能勞動(dòng)集聚顯著促進(jìn)了工業(yè)集聚;當(dāng)工業(yè)機(jī)器人滲透程度小于0.090而大于0.068時(shí),高技能勞動(dòng)集聚顯著抑制了工業(yè)集聚;當(dāng)工業(yè)機(jī)器人滲透程度大于0.090時(shí),高技能勞動(dòng)集聚顯著促進(jìn)了工業(yè)集聚。圍繞工業(yè)機(jī)器人滲透程度,高技能勞動(dòng)集聚對(duì)工業(yè)集聚的影響存在“促進(jìn)-抑制-促進(jìn)”的演化關(guān)系,這可能由于:在工業(yè)機(jī)器人最初引進(jìn)國內(nèi)時(shí),企業(yè)為了布局工業(yè)機(jī)器人設(shè)備而增加對(duì)高技能勞動(dòng)的依賴,進(jìn)而把高校分布作為企業(yè)選址的重要參考因素;當(dāng)工業(yè)機(jī)器人成為常規(guī)生產(chǎn)要素時(shí),企業(yè)發(fā)現(xiàn)其對(duì)勞動(dòng)力的替代作用大于互補(bǔ)作用,進(jìn)而降低了對(duì)高技能勞動(dòng)的需求;當(dāng)工業(yè)機(jī)器人投入形成規(guī)模時(shí),由于干中學(xué)效應(yīng),國內(nèi)工業(yè)機(jī)器人技術(shù)趨于成熟,與高技能勞動(dòng)互補(bǔ),對(duì)工業(yè)集聚產(chǎn)生促進(jìn)作用。從樣本分布看來,2006年有25個(gè)省份低于互補(bǔ)效應(yīng)占優(yōu)的門檻值,而至2017年僅有西藏地區(qū)的工業(yè)機(jī)器人滲透程度低于門檻值。本文的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)再次強(qiáng)調(diào)了生產(chǎn)智能化背景下,高技能勞動(dòng)已然成為顯著影響中國工業(yè)地理分布的重要因素。

表7 門檻值估計(jì)結(jié)果

表8 工業(yè)機(jī)器人滲透程度的門檻效應(yīng)回歸結(jié)果

五 結(jié)論與政策建議

本文在智能化背景下,把工業(yè)機(jī)器人、高技能勞動(dòng)和工業(yè)地理分布納入同一框架,結(jié)合理論和實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn):工業(yè)機(jī)器人通過塑造技術(shù)比較優(yōu)勢促進(jìn)了中國工業(yè)集聚;高技能勞動(dòng)集聚通過產(chǎn)生馬歇爾外部性與促進(jìn)企業(yè)競爭提高了區(qū)域工業(yè)集聚程度;由于工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)的互補(bǔ)關(guān)系,地區(qū)工業(yè)機(jī)器人滲透水平越高,高技能勞動(dòng)集聚對(duì)工業(yè)集聚的正向效果越大。本文通過一系列異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn):第一,工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)集聚交互帶來的工業(yè)集聚作用更多發(fā)生在技術(shù)制造業(yè)密集地區(qū)、高學(xué)歷地區(qū)、老齡化程度嚴(yán)重地區(qū)和東部地區(qū);第二,地區(qū)財(cái)政干預(yù)一定程度上扭曲了工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)互補(bǔ)下的工業(yè)集聚作用;第三,由于工業(yè)機(jī)器人引進(jìn)初期互補(bǔ)效應(yīng)占優(yōu)、應(yīng)用初期替代效應(yīng)占優(yōu),而形成規(guī)模的成熟時(shí)期互補(bǔ)效應(yīng)占優(yōu),工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)互補(bǔ)的工業(yè)集聚效應(yīng)在時(shí)間區(qū)間上存在較大的異質(zhì)性,并使高技能勞動(dòng)集聚對(duì)工業(yè)集聚程度的影響存在關(guān)于工業(yè)機(jī)器人滲透程度的顯著門檻特征。

據(jù)此得到的政策啟示為:第一,積極擴(kuò)張高等教育規(guī)模,促進(jìn)工業(yè)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展,把知識(shí)和智能技術(shù)視為經(jīng)濟(jì)增長的重要推動(dòng)力,同時(shí)致力于尋求工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)更好的融合方式。本文研究發(fā)現(xiàn),工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)的交互作用促進(jìn)了中國工業(yè)集聚,因而關(guān)注工業(yè)機(jī)器人和高技能勞動(dòng)給經(jīng)濟(jì)帶來規(guī)模效應(yīng)和馬歇爾外部性作用的同時(shí),也要注意二者交互融合對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的正向作用。在技術(shù)上,相較于傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人,應(yīng)致力于協(xié)作機(jī)器人的研發(fā)和應(yīng)用,以“人機(jī)交互”的生產(chǎn)方式提高生產(chǎn)效率;在教育上,可將部分教育資源往人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等方向傾斜,增加相關(guān)專業(yè)招生人數(shù),以促進(jìn)智能技術(shù)與教育的互補(bǔ)效應(yīng)。第二,推動(dòng)校企交互協(xié)調(diào)發(fā)展,同時(shí)加快推進(jìn)工業(yè)企業(yè)的智能化進(jìn)程,以發(fā)揮高技能勞動(dòng)集聚的外部作用和實(shí)現(xiàn)技術(shù)、設(shè)備上的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。第三,本文異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),地區(qū)財(cái)政干預(yù)程度抑制了工業(yè)機(jī)器人與高技能勞動(dòng)交互作用下的工業(yè)集聚效應(yīng),因此,地方政府應(yīng)協(xié)調(diào)生產(chǎn)和科教的財(cái)政支出比例,促進(jìn)先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)和高技能人才的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展,以更好地發(fā)揮技術(shù)和知識(shí)的互補(bǔ)作用。

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