工業機器人對中國區域經濟的異質性影響研究
——基于新結構經濟學的視角

（華中科技大學 經濟學院，武漢 430074）

習近平總書記在對2015 世界機器人大會的賀信中指出：“中國將機器人和智能制造納入了國家科技創新的優先重點領域”。同年國務院頒布了《中國制造2025》計劃將高檔數控機床和機器人列入重點發展的十大領域之中，要求到2025 年制造業全員勞動生產率明顯提高。其中一項戰略重點是通過“智能化、機器人替代”等方式來促進產業升級，實現制造強國的戰略目標。黨的十九大報告提出：“加快建設制造強國，加快發展先進制造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，在中高端消費、創新引領、綠色低碳、共享經濟、現代供應鏈、人力資本服務等領域培育新增長點、形成新動能”。21 世紀以來，以計算機為核心的人工智能是世界的前沿科技，也是各國生產力發展和經濟增長的新引擎［1］。當前中國經濟既要面對新舊動能轉化、產業結構轉型升級與重塑國際經濟格局的機遇，也要面臨傳統要素紅利衰退和經濟結構失衡的挑戰，傳統粗放型經濟增長模式難以維持高質量發展的要求，因此亟需發揮人工智能紅利助推經濟增長。而且在中國經濟增長由高速變為中高速增長的背景下，實現“兩個一百年”奮斗目標和經濟的高質量發展都需要保持經濟平穩運行。因此，研究人工智能的經濟增長效應具有重要的現實意義。

一、問題提出

人工智能的發展已經上升到國家戰略層面，新一代人工智能具有特殊的帶動作用，能夠實現戰略性推動產業結構升級的目標。工業機器人作為人工智能的代表性產業，發展更為迅猛。近年來國內外有大量文獻討論工業機器人帶來的影響。主要包括工業機器人對生產率、就業總量和就業結構、收入分配等方面的影響［2-8］。很少有文獻討論工業機器人對經濟增長的影響。Acemoglu 和Restrepo［9］基于老齡化的視角，使用多國經驗數據實證研究表明人口老齡化與經濟增長之間并不存在負向關系，并且認為經歷人口老齡化越快的國家使用機器人的數量就越多，但其并沒有表明機器人的使用是消除老齡化對經濟增長潛在負面影響的機制。陳彥斌等［10］構建包括人工智能、老齡化與經濟增長的動態隨機一般均衡模型，研究人工智能是否能應對老齡化對經濟增長的負面影響，數值模擬的結果顯示人工智能可以較好應對老齡化帶來的不利影響，并且分析了其影響機制。陳秋霖等［11］研究表明人口老齡化導致勞動力短缺會促使一個國家或地區更多的應用智能化生產，老齡化促進了人工智能的發展；此外，人工智能對地區經濟增長有促進作用，能夠消除老齡化造成的經濟增長放緩，人工智能作為應對老齡化的重要工具。以上文獻均從老齡化的背景下分析了人工智能（工業機器人）與經濟增長的關系，將工業機器人作為應對老齡化帶來不利影響的工具，沒有直接分析工業機器人應用的經濟效應。

以工業機器人為代表的人工智能的發展為我們研究經濟增長效應提供了一個新的視角，而且工業機器人應用對于實現制造業高質量的發展具有重要意義。本文從區域差異性角度研究工業機器人對經濟增長的影響，試圖探尋在各地區機器人產業發展不均衡的情況下，大規模應用工業機器人對地區經濟的影響。可能貢獻之處，首先，已有文獻主要研究工業機器人與勞動生產率、就業以及收入分配之間的關系，還有以陳彥斌等［10］為代表研究了老齡化、人工智能與經濟增長間的關系。很少有文獻聚焦于工業機器人對經濟增長的直接影響，尤其是針對中國區域差異性的研究，考慮區域間的異質性更具有合理性，最后結合區域差異提出的對策建議也更具針對性。其次，本文從新結構經濟學的角度分析工業機器人對區域經濟異質性影響的原因，表明盲目推進機器人產業的發展并不一定帶來預期的經濟增長效應，同時也豐富了新結構經濟學的內涵。最后，本文分析工業機器人影響經濟增長的機制：第一，提高資本回報率，從而促進資本積累；第二，提高人力資本水平；第三，提高全要素生產率。

二、研究假說與影響機理

（一）研究假說

改革開放40 年，中國經濟取得了舉世矚目的成績，創造了“中國奇跡”。張清正［12］指出1978—2013 年國內生產總值增長近20 倍，平均每年以約10% 的速度增長，但在經濟發展的同時，各地區的經濟差距也不斷擴大。地區差距的出現導致各地區獲取資源稟賦的能力存在差異，最終促使了工業機器人產業在區域層面發展存在較大差異。目前東部發達省份，以長三角、珠三角和京津地區為代表，機器人產業鏈發展較為完善，產業集群現象較為明顯，其機器人產業的發展走在全國前列。而中西部地區機器人產業發展較為落后，機器人應用的軟環境不夠開放，尚未形成規模化的機器人產業集聚區，并且與工業機器人相關的配套產業鏈的發展也較為落后。林毅夫［13］指出只有當一國的發展戰略符合比較優勢，即更多地使用本國相對充裕的生產要素，才能降低生產成本，維持經濟的高速增長。林毅夫將比較優勢理論不斷深化，最終形成新結構經濟學。根據新結構經濟學的觀點，一個地區的企業只有采取符合自身比較優勢的技術或生產方式時，才能實現利潤最大化的目標。申廣軍［14］指出如果地區經濟發展所采用的生產技術不具有比較優勢，那么該地區的企業勢必會因高成本、低利潤甚至負利潤而使得企業生產無效率，最終迫使企業退出市場，同時也損害了地區經濟增長。比較優勢理論一般用于跨國研究，因為生產要素難以進行跨國流動，才會發揮本國資源的比較優勢。但是我國國土遼闊，地區之間差異大導致市場分割現象較為嚴重［15］，因此有研究將比較優勢理論應用于我國內部不同地區之間的比較［16］。當前各地政府都在大力推動工業機器人產業的發展，并給使用和研發機器人的企業提供補貼。而工業機器人屬于高新技術產業，研發成本和使用成本均較高，同時工業機器人的核心零部件主要依賴進口，中小企業面臨融資難和融資貴等問題，使得企業盈利艱難，對政府補貼的依賴較大。政府將資金大量投入工業機器人產業，盲目追求高新產業，將資源從高效率部門轉移到低效率部門，對公共基礎設施和教育等人力資本投資勢必相應減少，從而不利于經濟增長。因此，提出本文驗證的假說。

假說：遵循比較優勢，推動工業機器人產業發展將有利于經濟增長；反之，違背比較優勢則不利于經濟增長。

（二）影響機理

工業機器人等人工智能設備之所以能引起廣泛關注，不僅在于它能依托互聯網、移動設備等新的信息環境進行“機器學習”，而且執行的工業任務比以往機器更廣。工業機器人作為一種通用技術對經濟增長的影響主要體現在3 個方面：第一，“資本回報率效應”。工業機器人參與生產，使得生產過程的智能化和自動化水平提高，越來越多的生產任務可以用資本代替勞動完成，產業部門朝著資本密集型方向發展，從而使得生產過程中資本相對于勞動更加重要，資本的投資回報率將上升，提高了儲蓄率和投資率，最終拉動了經濟增長。第二，“人力資本效應”。目前研究工業機器人對就業影響的文獻大多表明，機器人的使用改變現有的就業結構。人工智能是當代先進的科技，促進人工智能發展的主體是具有人工智能專業知識與技能以及相關工作經驗的勞動者，包括科技工作人員和操作人員。具體表現：工業機器人替代了標準化和程序化的工作崗位，使得低技能勞動者重新接受培訓，通過干中學獲得相應崗位的技能要求；同時也增加了對研發設計、運營維護與管理等技能勞動者的需求，促使政府、企業和個人都加大對人力資本的投入。工業機器人應用可能降低了相關產業的勞動力規模，但提升了整體的勞動者素質，最終高人力資本帶來高產出，促進了經濟增長。第三，“全要素生產率效應”。工業機器人代表一種新的生產力方式，它可以接收外界信息后進行自主決策和調整行為。無論是生產速度還是精確度，工業機器人都要遠勝人類勞動力，而且可以節約大量的人力和物力投入，降低了成本，提高了全要素生產率，促進市場競爭，同時促使企業不斷提高生產技術水平，優化資源在企業間的配置，提高了資源的利用效率，從而為經濟增長提供新的路徑。

三、模型、變量與數據說明

（一）計量模型的構建

為了考察工業機器人的應用對地區經濟增長的影響，本文構建如下的計量模型：

其中：i表示各個省份；t表示年份；lnGDPit表示各地區國內生產總值，反映地區經濟增長情況；lnrbit表示本文核心解釋變量，工業機器人的應用量；dumyit表示比較優勢的虛擬變量；γj表示控制變量的系數；xijt表示一系列的控制變量，下文有詳細介紹；μi表示地區的個體效應；λt表示時間效應；εit表示隨機擾動項。

本文進一步考慮了工業機器人對不同地區經濟增長的影響是否存在差異性，從比較優勢的視角分析，遵從比較優勢和違背比較優勢的地區大規模推廣機器人能否能帶來預期的經濟增長效應，從而得出當前適合規模推廣機器人的地區與不適合機器人應用的地區。因此，在模型（1）的基礎上，加入工業機器人與比較優勢指標的交互項，考察機器人帶來的區域經濟的異質性影響。考慮到加入交互項可能造成多重共線性，影響模型的估計結果，因此對機器人指標進行去均值化處理再做交乘項，模型（2）如下：

（二）指標描述與數據說明

1.被解釋變量

經濟增長指標，本文用GDP表示各地區的經濟增長水平，并用相應的GDP平減指數（上年=100）進行平減。

2.核心解釋變量

工業機器人應用量（lnrb），由于工業機器人數據稀缺性，而且根據《機器人產業白皮書（2016）》，我國機器人市場份額主要被“四大家族”（日本的發那科、瑞典的ABB、日本的安川電機以及德國的庫卡）占據，占有率高達70%，故本文用工業機器人進口額表示應用量。此外，2012 年之前，沒有工業機器人省級層面的數據，本文參照李丫丫等［6］的做法，假設各地區制造業工業機器人的應用率相同，然后以各省規模以上工業企業的份額為權數，將工業機器人的進口額分配給各省份，估計出各省份工業機器人的應用量。根據HS2007六位數編碼體系中，工業機器人主要分為7 大類：噴涂機器人（842489）、搬運機器人（842890）、多功能機器人和機器人末端裝置（847950）、IC 工廠專用自動搬運機器人（848640）、汽車生產線電阻機器人和其他電阻焊接機器人（851521）、電弧包括等離子弧焊接機器人（851531）、汽車生產線激光焊接機器人和其他焊接機器人（851580），本文使用的工業機器人進口額就是上述7 類機器人進口額的加總，并按當年匯率將美元折算成人民幣。

比較優勢（k_l）指標，一般認為，勞動力豐富的不發達地區應該發展勞動密集型產業，而制造業發達地區應該發展資本密集型產業，從而有利于各地區發揮比較優勢。本文以資本勞動比衡量地區的比較優勢，并根據資本勞動比中位數為基準，將大于中位數的資本勞動比設置為1，反之為0，構建比較優勢虛擬變量（dumy）。資本存量K采用永續盤存法（PIM）測算，計算公式為Ki，t=()1-δi，t Ki，t-1+Ii，t，其中Ki，t表示第i個省第t年的資本存量，Ii，t表示第i個省第t年的固定資本形成總額，δi，t表示第i個省第t年資本折舊率，根據單豪杰［17］的研究，本文將資本折舊率設定為10.96%，將2000年固定資產凈值設為基期資本存量，并用固定資產價格指數（上年=100）進行平減，固定資本形成總額用投資價格指數（上年=100）做平減，最后算出各省份資本存量。勞動用各地區城鎮單位就業人員數衡量。

3.控制變量

由于消費、投資與凈出口并稱為拉動經濟增長的“三駕馬車”，三者是經濟增長的有效驅動力。其中消費水平（lnc）用社會消費品零售總額衡量，投資率（inv）用全社會固定資產投資與GDP 的比值進行度量，以往文獻用貿易開放度（open）作為凈出口（表示經濟開放度）的代理變量，用進出口總額與GDP 的比值表示。技術創新能力（tech）用研發經費內部支出與GDP 比值衡量，一般來說技術創新能力強的地區，經濟發展速度和質量相對會較高；外商直接投資（fdi），按當年匯率將美元折算成人民幣，并用居民消費價格指數（上年=100）平減，已有研究表明，fdi在經濟增長過程中不可或缺，但其對經濟增長的影響目前尚未得出統一的結論；政府支出（gov），用地方財政一般預算支出與GDP 比值表示，通常而言，政府支出規模越大越有助于抑制經濟波動，發揮“有形之手”的作用，彌補市場機制的缺陷與不足，但財政支出擴張帶來的擠出效應可能引起資源的無效配置，阻礙經濟增長。產業結構（indus），用各省份第二產業、第三產業增加值之和與GDP 比值表示。

4.數據說明

本研究選擇的樣本是2002—2017 年中國30 個省份的宏觀面板數據（西藏和港澳臺地區因數據缺失，暫不考慮）。按照傳統區域劃分方法，將全國劃分為：東部、中部、西部和東北（東部：北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部：內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆；東北：遼寧、吉林、黑龍江）。此外，以2002 年為研究起點，是因為工業機器人數據的可獲得性。機器人的進口數據來源于《中國商品貿易數據庫》，人民幣兌換美元的歷年匯率數據來源于國家統計局；研發經費內部支出來自歷年《中國科技統計年鑒》，其他變量數據來源于《新中國60 年統計資料匯編》、國家統計局和2003—2018 年《中國統計年鑒》。為了緩解回歸模型中存在的異方差問題，本文對相應變量做取對數處理。

本文所使用的主要變量及定義見表1，變量相應的描述性統計見表2。

表1 主要變量定義

表2 主要變量的描述性統計

四、實證結果分析

（一）描述性分析

描述性統計的結果表明工業機器人進口額取對數后的最小值與最大值之間有較大差距。從東部和其他地區均值來看，東部地區的機器人進口額最高為20.367，中部和東北其次，西部地區最低為18.267，可以看出各地區機器人應用存在較大差異；衡量比較優勢的資本勞動比的最小值與最大值的差異更大，而東部省份的資本勞動比為18.597，遠高于其他地區，符合我國東部沿海地區資本和技術密集型產業高度集聚，內陸地區勞動密集型產業占主體地位的現實。而資本勞動比高于中位數的均值為18.714，低于中位數的均值僅為12.621，差異也較大。圖1 描繪了工業機器人與GDP 的散點圖，從散點圖的分布來看，機器人與GDP 之間具有顯著的正向相關關系，說明機器人等人工智能技術是推動經濟增長的重要因素。

圖1 工業機器人與GDP 的散點圖

（二）模型估計結果與分析

用Hausman 檢驗對回歸模型進行選擇，結果顯著拒絕了隨機效應模型，說明機器人與經濟增長之間存在個體異質性，因此，本文采用固定效應模型以控制地區差異帶來的影響。同時考慮到各省份的經濟增長受到共同的政策約束而導致變量具有相似的時間趨勢，所以在回歸方程中加入時間趨勢項以控制隨時間變化的不可觀測因素對個體產生的影響，最終使用雙向固定效應模型對方程（1）和方程（2）進行估計，基準回歸結果見表3 和表4。

表3 中第（1）列結果表明在控制其他變量的條件下，工業機器人應用對我國經濟增長有顯著的促進作用。隨著我國改革開放進程的深入，拉動經濟增長的傳統驅動要素難以為繼，經濟增長逐漸從要素驅動轉向創新驅動，在此背景下，以工業機器人等人工智能技術發展迅速，對經濟增長發揮重要的作用。從地區異質性角度來看，工業機器人對東部、中部以及東北地區經濟增長有顯著的促進效應，但這種促進作用在西部地區不顯著。當前我國機器人產業主要群集在長三角、珠三角以及京津等東部地區，如北京中關村電子產業集聚區；機器人“四大家族”均已落戶上海，打造浦東機器人產業基地；蘇州擁有昆山高新區機器人產業園；廣東省在數控設備、無人物流、自動化控制器、無人機領域具備一定的領先勢，培育壯大了一批擁有自主知識產權的優秀本土機器人企業。此外廣東省還擁有廣東省智能機器人研究院，為機器人研發提供了理論支持。東部地區已經建立了功能完善、系統相對健全的機器人生態系統，并且與機器人相關的產業鏈較為完整，所以，機器人對東部地區的經濟拉動作用較大。中部地區機器人產業發展雖然晚于東部，但其憑借政府有效的戰略布局和政策的大力支持，并依托長江經濟帶的地理優勢，積極推動機器人整機和關鍵零部件的研發，再加上部分地區制造業較為發達，已逐步在蕪湖、洛陽、武漢、長沙等地形成產業集聚，建立起功能相對完善機器人產業鏈，逐漸發揮機器人產業發展的后發優勢。東北地區作為我國老工業基地，具有良好的資源區位優勢與制造業發展基礎，擁有新松等機器人龍頭企業。哈爾濱、沈陽等地積極推動以工業機器人為代表的智能制造的發展，并作為東北經濟轉型升級和高質量發展的動力。西部地區機器人產業總體規模較小，機器人應用的軟環境不夠開放，尚未形成規模化的機器人產業集聚區，并且與工業機器人相關的配套產業鏈的發展也較為落后，因而對經濟增長的影響不顯著。

控制變量的估計結果也提供了一些有利于解釋經濟增長的結論。首先，除了中部地區以外，消費水平（lnc）的系數均顯著為正，說明消費對經濟增長有明顯的拉動作用，而且從系數的大小來看，消費的系數遠大于機器人的估計系數，作為傳統拉動經濟增長的“三駕馬車”之一，發揮的作用依然不可替代。趙昌文等［18］認為消費對經濟增長的貢獻率在工業化中期（2000—2011 年）會有所降低，但進入工業化后期（2012 年以后），消費又會超越資本積累成為拉動經濟增長的主要力量。劉長庚和張磊［19］也表示國內需求是我國經濟增長的重要貢獻力量，發揮消費需求的拉動作用是增強我國經濟增長動力的首要之舉。當前我國投資和出口紅利逐漸衰減，未來經濟增長在很大程度上依靠國內需求，尤其是消費需求。其次，投資（inv）對經濟增長也有正向的促進作用，而且投資對東部和東北地區的經濟增長的正向影響顯著，但對中西部地區經濟增長的影響不顯著，這是因為在對中西部投資建設過程中存在大量重復建設，降低了投資的效率。第三，貿易開放度（open）對經濟增長表現出負向的抑制作用，具體來看對東部地區抑制明顯，而對中部地區有顯著的促進作用，但對西部和東北地區影響不顯著。已有研究表明我國貿易開放與經濟增長之間可能是倒“U”型關系，當貿易開放度超越特定臨界值后，隨著貿易開放水平進一步提高反而抑制經濟增長［20］。第四，技術創新能力（tech）會促進經濟增長，但只有在中部和西部地區作用顯著，而東部和東北地區均不顯著。本文用研發經費支出與GDP 比重衡量技術創新能力，劉翔等［21］認為我國研發強度低，而且與美國相比有較大差距，同時研發經費使用效率低，導致資源浪費嚴重。未來我國經濟增長從要素驅動轉向創新驅動，增加研發強度，提高研發經費的使用效率顯得十分關鍵。第五，外商直接投資（fdi）對經濟增長的影響不顯著，以往研究對外商直接投資與經濟增長之間的關系尚未達成一致意見。政府支出（gov）對經濟增長有顯著的抑制作用。政府支出擴張產生的擠出效應可能引起資源的無效配置，阻礙經濟增長［22］。此外，西部大開發、中部崛起和東北振興等戰略均通過行政力量將經濟資源轉移到中西部和東北地區，追求地區間平衡發展，但中西部和東北地區生產的低效率，勢必會損害到中西部、東北和東部地區經濟增長。產業結構（indus）只對西部和東北地區影響顯著，其他地區均不顯著。

表3 基準回歸結果

表4 是基于模型（2）的回歸結果，在考慮比較優勢和工業機器人交互項的情況下，從比較優勢的視角分析，遵從比較優勢和違背比較優勢的地區大規模推廣機器人能否能帶來預期的經濟增長效應。表4 的結果顯示，從全國層面來看，資本勞動比越高，工業機器人促進經濟增長效應越明顯。這符合工業機器人行業作為高新技術產業的特點，而且需要雄厚的制造業基礎作為支撐。從不同地區來看，東部地區工業機器人與比較優勢的交互項顯著為正，表明東部地區工業機器人的發展符合其資本與勞動之間的比較優勢，遵循比較優勢有利于東部地區發揮工業機器人的經濟增長效應。我國東部省份制造業較為發達，對資本的吸納能力都大于其他地區，因此資本在東部地區積累的速度也遠超其他地區，這為東部地區的工業機器人產業發展奠定了堅實的基礎，同時機器人產業的發展對資本的集聚能力進一步增強，形成了促進經濟增長的良性循環。中部、西部以及東北地區工業機器人與比較優勢的交互項均為負，并且這種負向影響在西部地區較為顯著，中部和東北地區不顯著。究其原因，中、西部屬于勞動力充裕的欠發達地區，2017 年人口數占全國人口總數的比例為53.66%，中、西部地區更多的是傳統勞動密集產業，而機器人產業屬于新興的高技術產業，其大規模推廣必然要求有相應的資本與之配套，這與中、西部地區豐富的勞動力資源相矛盾。此外，程虹等［7］認為工業機器人應用會沖擊我國勞動力市場，機器人會將勞動力“擠出”就業市場。而且陸銘在《大國大城》［23］中指出我國中西部存在大量超標建設的新城和工業園區，由于地理位置受限導致了生產的低效率，缺乏比較優勢的情況下盲目發展工業，不利于經濟的可持續發展。根據表3 可知，西部地區工業機器人的規模應用對經濟增長的影響不顯著，再加上工業機器人產業的發展存在違背比較優勢的情況，進一步抑制了機器人使用對經濟增長的促進作用。東北地區作為我國傳統的老工業基地，但生產效率低下導致了東北地區近些年資本和人才流失均較為嚴重，東北地區試圖通過大力發展機器人產業來帶動經濟轉型，但其機器人產業發展違背了比較優勢，因而削弱了工業機器人對其經濟增長的促進作用。以上所述驗證了本文的假說。

（三）穩健性檢驗

考慮到工業機器人對經濟增長的影響有滯后效應，本文將核心解釋變量滯后一期進行穩健性分析，同時可以減弱經濟增長水平對當期機器人應用的影響，緩解模型可能存在的內生性問題，估計結果見表5。

表5 穩健性檢驗結果

表5 是將核心解釋變量滯后一期的回歸結果。從全國層面看，機器人與比較優勢的交互項顯著為正，說明高資本密集度有利于機器人發揮對經濟增長的促進作用；從地區層面看，東部地區的交互項顯著為正，中部、西部以及東北地區的交互項依舊不顯著。參數估計結果與表4 一致，說明模型估計結果穩健，內生性問題不嚴重。分地區的回歸結果表明我國工業機器人應用過程中存在違背比較優勢的情況，削弱了機器人帶來的經濟增長效應。

五、影響機制檢驗

根據本文第二部分的影響機理，工業機器人對經濟增長的促進效應的影響機制可能存在“人力資本效應”“資本回報率效應”以及“全要素生產率效應”3 種傳導機制。“人力資本效應”可以體現為工業機器人作為高技術復雜度的產業，促使人們加大對人力資本投資，最終高人力資本拉動經濟增長；“資本回報率效應”則可以體現為使用機器人應用會加速生產過程中資本的積累，使得資本相對勞動更昂貴，提高了資本回報率，促進經濟增長；“全要素生產率效應”表明機器人代表先進生產力，大大提高生產效率，有利于資源的效率配置，從而帶來的經濟效應。因此，引入受教育水平、資本回報率和全要素生產率3 個中介變量構建中介效應模型，以驗證工業機器人應用對經濟增長影響的傳導機制。

參照Barro 和Lee［24］用勞動平均受教育年限法計算受教育水平，把小學、初中、高中和大專及以上的受教育年限設為6 年、9 年、12 年和16 年，然后將每個省不同受教育程度人數占6 歲以上人口的比重乘以對應的平均累計受教育年限表示受教育水平，數據來源于《中國人口和就業統計年鑒》。資本回報率計算方式借鑒許捷和柏培文［25］的做法，構建核算省際資本回報率的公式：rocit=，其中：Rit為各省份當年投資回報，用各省營業盈余表示為產品價格指數，采用各省份GDP 平減指數；Kit為資本存量。上述計算過程中指標的數據來源于《新中國60 年統計資料匯編》和國家統計局。全要素生產率采用“索洛余值法”計算，Solow［26］把技術進步引入生產函數中，將經濟增長的速度歸為資本增長率、勞動增長率和技術進步率3 個方面，全要素生產率即為總產出增長率扣除資本和勞動增長率，公式如下：

兩邊同時取對數：

兩邊同時微分：

方程（5）是增長的核算方程，將其移項可得：

方程（6）即為全要素生產率（TFP）的計算公式，又稱“索洛余項”。產出、勞動和資本相關數據來源前文已說明。

本文借鑒溫忠麟等［27］采用的中介變量檢驗方法，構建遞歸方程：

方程（1）、方程（7）與方程（8）構成整個遞歸方程。檢驗過程分為4 步：第一步，對方程（1）檢驗，如果系數β顯著，則進行下一步檢驗，β不顯著說明不具備中介效應的條件，停止檢驗。第二步，對方程（7）和方程（8）進行檢驗，如果系數λ和θ顯著，則可確定中介效應存在，可以進入第三步檢驗；反之，如果系數λ和θ有一個不顯著，則直接進入第四步。第三步，確定中介效應存在，則可以計算中介效應的大小：λθ/（λθ+β1）。第四步，將第二步中不顯著的結果做Sobel 檢驗，檢驗的統計量為，其中sλ和sθ為λ和θ的標準差，如果Z統計量顯著，說明中介效應存在，返回第三步計算其大小，反之則中介效應不存在。檢驗結果見表6。

表6 工業機器人影響經濟增長的中介效應

從表6 的第（1）列可以看出，工業機器人的系數不顯著，按照中介效應的檢驗步驟，進行Sobel 檢驗，得到Z統計量對應的P值為0.529，拒絕存在中介效應的原假設，說明人力資本不是工業機器人對經濟增長影響的中介變量。究其原因，我國機器人產業起步較晚，機器人產業的發展滯后于美日韓等發達國家，國內市場份額的70%被機器人“四大家族”所占據，導致機器人很大程度上依賴進口，使得我國機器人產業鏈處于全球價值鏈低端。而且在關鍵專利技術方面存在壁壘，未能突破，從而國內機器人的核心零部件，如伺服電機和減速器仍主要依靠進口［28］。上述原因造成了在工業機器人產業發展過程中對高技能勞動的需求有限，所以并未促進政府、企業以及個人對人力資本投資的增加，同時我國機器人產業處于發展的初期，全社會也尚未認識到加大對人力資本投資的重要性，因此人力資本未能成為機器人影響經濟增長的中介機制。

再看對資本回報率中介效應的檢驗。根據第（3）列，工業機器人對資本回報率有顯著的提升作用，第（4）列表明資本回報率對經濟增長也有顯著的促進效應，而機器人對經濟增長的促進效應依然顯著，說明工業機器人影響經濟增長過程中的資本回報率的中介效應是存在的，計算可得中介效應占總效應的比例為38.9%。中介效應為正值，表明機器人本身可以帶來經濟增長效應，同時可以通過提高資本回報率，間接促進經濟增長。工業機器人的規模應用加快資本積累的速度，促進了資本密集型產業部門的發展，使得資本相對其他生產要素來說變得更重要，提高了資本的相對較價格，從而促進了資本回報率的上升。

最后看全要素生產率中介效應的檢驗。第（5）列、第（6）列表明工業機器人對全要素生產率提高的促進作用較為顯著，同時機器人和TFP對經濟增長的拉動作用也很顯著，由此可見，在機器人促進經濟增長過程中，存在TFP中介效應。計算中介效應占總效應的比例為30.4%，中介效應為正，表明機器人不僅可以通過本身帶來經濟增長效應，還可以通過提高TFP，間接促進經濟增長。以工業機器人為代表的新一輪技術變革，最為突出的是能帶來生產率顯著的提升，并伴隨著生產成本的降低，促進市場競爭，迫使企業不斷提高生產技術水平，優化資源在企業間的配置，使得資源從低效率部門流向高效率部門，提高了資源的利用效率，從而促進了經濟增長。

六、結論與對策建議

在我國經濟減擋降速，經濟發展進入新常態的背景下，如何促進經濟增長方式由要素驅動轉變為創新驅動顯得尤為關鍵。與此同時，工業機器人引導的產業革命在全球范圍展開。本文在理論上從新結構經濟學視角分析工業機器人應用對區域經濟的異質性影響的基礎上，采用2002—2017 年中國30 個省份（不包括西藏和港澳臺地區）的面板數據，實證檢驗了地區應用工業機器人是否違背比較優勢影響工業機器人的經濟效應，并且進行了機制檢驗。

本文的主要結論：第一，工業機器人對我國經濟增長有顯著的促進作用，這種促進作用在東部、中部和東北地區都能得到很好的體現，可以看出我國作為世界上第一大機器人產銷國，工業機器人的規模效應已經初顯。但對西部地區的影響不顯著，當前西部地區機器人產業總體規模較小，尚未形成集聚效應。第二，引入資本勞動比作為衡量比較優勢的指標后，發現資本密集度越高，越有利于工業機器人發揮經濟增長效應。從地區異質性看，東部地區遵循比較優勢，有助于工業機器人促進經濟增長；中部、西部和東北地區都存在不同程度上違背比較優勢，削弱了工業機器人對經濟增長的促進作用，并且西部地區違背比較優勢的程度大于中部和東北地區。第三，進行機制檢驗時發現工業機器人主要通過“資本回報率效應”和“全要素生產率效應”促進經濟增長。機器人的應用加速了資本的集聚，提高了資本相對其他生產要素的價格，從而提高了資本回報率；同時工業機器人作為新一輪技術變革的產物，提高了全要素生產率，進一步優化了資源的配置效率，最終拉動了經濟增長；而機器人影響經濟增長的人力資本的中介效應尚未形成。

這些結論的啟示在于，當前我國經濟正處于轉型期，經濟逐漸從粗放型增長模式過渡到高質量增長模式，亟需增長的新動力，工業機器人等人工智能產業的快速發展無疑承擔了這一角色。第一，從本文的研究結論可知，工業機器人的規模應用可以顯著拉動經濟增長，從而充當經濟增長的新動能。但值得指出的是現階段我國工業機器人產業發展水平偏低，2017 年我國工業機器人密度僅為97 臺/萬人（每萬人所擁有的機器人數量），遠低于韓國、日本以及美國等發達國家。對我國來說推動工業機器人產業的發展是一個長期且艱巨的任務，政府必須盡快推出配套政策，總攬工業機器人產業政策全局，形成與增長目標相協調的戰略發展體系，發揮產業聯動的規模效應。第二，在大力推動機器人產業發展的過程，中西部地區切記盲目跟風發展工業機器人產業，西部地區工業基礎設施較為落后且人口密集度較高，不具備規模推廣工業機器人應用的條件；中部和東北地區應該發揮好機器人龍頭企業的帶動作用，將工業機器人產業的發展集中在區域性的大城市，有利于發揮機器人產業的集聚效應。而且并非所有地區都要發展工業和使用工業機器人。反其道行之，可能無法帶來預期的經濟增長效應，還會出現“機器換人”現象，造成大量失業。所以，應該根據地區的比較優勢，發展優勢產業，如旅游業、農業和自然資源產業等。第三，研究過程中發現人力資本的中介效應尚未發揮應有的作用，工業機器人屬于高技術產業，其發展需要高技能人力資本相互匹配。政策方面應注重機器人產業人才培養和專業學科建設，提高整體的人力資本水平；個人方面也要重視新一輪技術變革，不斷更新知識體系，提升自我的綜合能力，成為復合型人才。綜上所述才能充分發揮機器人的經濟效應，成為推動我國經濟增長不可或缺的動力。