徐力文
(首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院,北京 100070)
我國十四五規(guī)劃綱要明確大力發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè),打造人工智能產(chǎn)業(yè)集群以及深入賦能傳統(tǒng)行業(yè)成為重點。目前中國經(jīng)濟已經(jīng)由高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量增長,強化自主創(chuàng)新的同時需要加大人工智能等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施投資,通過與新技術(shù)、實體經(jīng)濟和新商業(yè)模式的融合,人工智能及相關(guān)產(chǎn)業(yè)將成為推動新時代中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要推動力。[1]在經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新時代背景下,在分析人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的基礎(chǔ)上,基于我國30 個省市自治區(qū)2010—2019 年數(shù)據(jù),通過中介效應(yīng)和門檻效應(yīng)分析人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響機制,對預(yù)判人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)和推動經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。
Joseph Alois Schumpeter 首次提出技術(shù)創(chuàng)新是創(chuàng)造性毀滅的過程,認(rèn)為技術(shù)進步改變了原有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),進而產(chǎn)生新的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。[2]米晉宏等利用上市公司財務(wù)和專利數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)的應(yīng)用提升了企業(yè)的創(chuàng)新力并優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。[3]人工智能具有廣泛的滲透性、數(shù)字化和智能性等特征,將引發(fā)我國產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)方式和發(fā)展模式的深刻變革,有利于推進我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。因此提出假設(shè)1:人工智能的發(fā)展會促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。
人工智能具有創(chuàng)造性,通過創(chuàng)造知識促進技術(shù)進步,人工智能以先進技術(shù)為核心,滲透到眾多行業(yè)包括軟件開發(fā)和生產(chǎn)、芯片制造、農(nóng)業(yè)、制造業(yè)以及現(xiàn)代服務(wù)業(yè),促進各產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和智能化,并擴大產(chǎn)業(yè)規(guī)模?;诖颂岢黾僭O(shè)2:人工智能通過促進技術(shù)進步從而推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。
張剛、孫婉璐認(rèn)為人工智能在創(chuàng)造新的生產(chǎn)力和產(chǎn)業(yè)模式時,會給勞動力市場帶來沖擊。[4]人工智能技術(shù)的應(yīng)用催生了自動化生產(chǎn)線、無人超市和無人駕駛等新業(yè)態(tài),人工智能將替代低端人力資本,同時也會促進一批新興產(chǎn)業(yè)的崛起,從而創(chuàng)造出更多崗位。人工智能屬于技能偏向型技術(shù)進步,新的崗位需要匹配技能更高的勞動力,進而促進人力資本的增加。基于此提出假設(shè)3:人工智能通過促進人力資本積累進而推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。
(1)生產(chǎn)率門檻效應(yīng)。人工智能影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的機制也可能是非線性的,從生產(chǎn)率角度考察人工智能的產(chǎn)業(yè)升級效應(yīng)。人工智能的擴散和應(yīng)用,通過改變傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的原有主導(dǎo)技術(shù)和生產(chǎn)方式,提升生產(chǎn)力水平和資源配置效率,引發(fā)了包括新興智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造等創(chuàng)新活動,進而向生產(chǎn)率更高的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?;诖颂岢黾僭O(shè)4:人工智能通過提高勞動生產(chǎn)率進而推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。
(2)工資門檻效應(yīng)。人工智能的應(yīng)用對中高技能勞動力的需求增加使得其工資隨之上升,而隨著老齡化程度加深,制造業(yè)和服務(wù)業(yè)部門很難用低工資水平吸引到剩余低技能勞動力,因此不同產(chǎn)業(yè)部門間的工資水平逐漸增加,勞動力成本的增加將會減小勞動密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展空間,使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)無法長期處于低端制造業(yè)和傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)。[5]勞動力供給的減少和最低工資標(biāo)準(zhǔn)的提高促使一個國家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從要素驅(qū)動型向技能密集型和創(chuàng)新驅(qū)動型轉(zhuǎn)變。因此提出假設(shè)5:人工智能通過提高工資進而推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。
為研究人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響,Hausman 檢驗結(jié)果得出P=0.017 2,適用固定效應(yīng)模型,設(shè)定基礎(chǔ)模型如下:
其中被解釋變量IUPit為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比表示[6],AIit表示人工智能發(fā)展程度,用人工智能相關(guān)專利申請量表示,controlsit表示其他的控制變量,包括政府支出水平(Gov)、社會消費水平(SC)、對外開放水平(Open)和金融發(fā)展水平(Fin),ui表示省份個體固定效應(yīng),εit表示隨機擾動項,下標(biāo)i和t表示省份和年份。
為驗證假設(shè)2 和假設(shè)3,建立如下中介效應(yīng)模型:
其中,Mit為中介變量,選取平均受教育年限(HUit)和技術(shù)創(chuàng)新(Techit)為中介變量,β1表示總效應(yīng),γ1δ2表 示 中 介 效 應(yīng),|γ1δ2/β1| 表示中介效應(yīng)占比。
為檢驗研究假設(shè)4 和假設(shè)5,建立如下面板門檻模型,具體模型如下:
其中,Thit表示門檻變量,ω 表示待估計門檻值,I(·)為示性函數(shù)。
本文使用的數(shù)據(jù)來自2011—2020《中國統(tǒng)計年鑒》。變量的描述性統(tǒng)計如表1 所示:
表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果
表2 第(1)列基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明在1% 的水平下人工智能的系數(shù)顯著為正,人工智能發(fā)展水平每增加1%,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級變化0.073 2%,可見人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進作用,初步證明假設(shè)1 成立。表2 第(2)和(3)列選取技術(shù)水平為中介變量,從第(2)列可以看出人工智能的系數(shù)顯著為正,人工智能水平會促進技術(shù)市場成交額增加;從第(3)列可知,控制技術(shù)市場成交額變量后,對比第(1)和(3)列系數(shù),人工智能的邊際效應(yīng)從0.073 2 下降為0.065 2,可以判斷技術(shù)水平是人工智能影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的中介路徑,且發(fā)揮部分中介效應(yīng),占總效應(yīng)比例為10.93%,因此假設(shè)2 成立。
表2 基準(zhǔn)回歸及中介效應(yīng)檢驗結(jié)果
同樣地表2 的第(4)和(5)列選取人力資本為中介變量,第(4)列結(jié)果表明人工智能對人力資本的影響為正,控制人力資本變量后,第(5)列顯示人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響仍顯著為正,人工智能的邊際效應(yīng)從0.073 2 降到0.055 1,從而判斷人力資本是人工智能影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的中介路徑,且發(fā)揮部分中介效應(yīng),占總效應(yīng)比例為24.78%,因此假設(shè)3 成立。對這兩種中介效應(yīng)均進行bootstrap 檢驗,P 值均通過檢驗。
分別將勞動生產(chǎn)率LnLP 和城鎮(zhèn)非私營單位就業(yè)人員平均工資LnWA 設(shè)定為門檻變量對模型(5)進行估計,兩個門檻變量均通過單門檻效應(yīng)檢驗,驗證假設(shè)4 和假設(shè)5,如表3、表4 所示。
表3 門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果
表4 門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果
為考察假設(shè)1 是否在我國受到區(qū)域異質(zhì)性因素的影響,回歸結(jié)果如表5 所示,東部和西部人工智能的系數(shù)顯著為正,對中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級的影響雖然為正但并不顯著。
表5 分地區(qū)回歸結(jié)果
為排除因解釋變量內(nèi)生性問題給結(jié)果帶來的偏差,將人工智能滯后一期回歸,為排除極端值的影響,對變量上下1% 的分位數(shù)進行縮尾處理。另外通過替換核心解釋變量驗證人工智能對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響,用各省機器人安裝密度表示人工智能的發(fā)展程度,回歸結(jié)果仍然顯著。
人工智能正推動我國從要素數(shù)量驅(qū)動型向要素質(zhì)量驅(qū)動型的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級方向轉(zhuǎn)變,但我們也應(yīng)該意識到人工智能在實際應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)。
首先,我國人工智能建設(shè)的基礎(chǔ)設(shè)施水平不高,我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的短板是,目前很多中小企業(yè)的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)并不完善,一些中小企業(yè)管理者沒有意識到智能化建設(shè)是個長期的系統(tǒng)過程,涉及生產(chǎn)和管理流程的革新以及營銷模式的轉(zhuǎn)變,中小企業(yè)數(shù)字化和智能化是人工智能應(yīng)用的載體,因此促進眾多中小企業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化和智能化是推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的關(guān)鍵一步。其次,基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新動力不足和專業(yè)領(lǐng)域人才短缺,我國在基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新方面存在短板,大多數(shù)企業(yè)都是在原有的技術(shù)和設(shè)備上進行微創(chuàng)新,對于存在投資風(fēng)險和不確定性高的基礎(chǔ)性技術(shù)創(chuàng)新則忽視。另外,技術(shù)創(chuàng)新的必備因素是人才,我國對人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才需求不斷增加,因為人工智能領(lǐng)域存在一定門檻,而人工智能所需的數(shù)字技能人才培養(yǎng)需要一定的周期,因此企業(yè)發(fā)展存在人才供給不足的問題將限制我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
在數(shù)字經(jīng)濟時代,我國應(yīng)該把握住人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略機遇,加大研發(fā)投入力度,同時注重科研成果的實際應(yīng)用,實驗室里的設(shè)想和技術(shù)如何轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定的實用技術(shù)是值得關(guān)注和攻克的難題,如果技術(shù)已經(jīng)成熟,需要大力推廣技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用,并根據(jù)市場反饋不斷調(diào)整和完善。同時需要加快培養(yǎng)和引進專業(yè)人才,人工智能的應(yīng)用會對勞動力市場造成一定影響,增加對擁有數(shù)字技能人才的需求,因此需要加快擁有數(shù)字技能的人力資本積累,為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供支持。另外需依托高校和科研單位完善課程體系,推進高校學(xué)科交叉融合發(fā)展,培養(yǎng)既懂得人工智能技術(shù)又了解整個產(chǎn)業(yè)鏈運營的高素質(zhì)綜合型人才,這需要政府出臺各種人才培養(yǎng)計劃,通過政策和資金支持打造良好的合作和競爭環(huán)境,吸引海外人才來華發(fā)展。