工業智能化、勞動力就業結構與經濟增長質量
——基于中介效應模型的實證檢驗

陳 曉，鄭玉璐，姚 笛

（新疆大學 經濟與管理學院，新疆 烏魯木齊830046）

一、引 言

在以智能化為主要特征的新一輪工業革命興起的背景下，西方工業化國家嘗試借助工業再升級和智能化轉型重塑全球工業格局。中國為充分把握新一輪工業革命機遇，提出《中國制造2025》，推動國民經濟各領域各部門實現高質量增長，助力中國經濟增長質量。這一戰略的實施效果在新型冠狀病毒蔓延的當下得到充分體現，智能化程度較高的企業能夠在復雜的國內外疫情形勢下更快地恢復生產，并精準對接和滿足國內外需求，對我國經濟高質量發展起到顯著的促進作用。基于人工智能等智能化技術發展而來的工業智能化，是技術進步的結果，對經濟增長質量的提升具有關鍵作用［1］。隨著我國老齡化程度不斷加深，企業用工成本不斷上升，這無疑會加快“機器換人”的進程和推進工業智能化的進一步發展，用“機器紅利”代替“人口紅利”，會深刻影響勞動力就業結構。當前，許多國家也面臨著類似情況，一些西方發達國家的勞動力就業結構甚至逐漸呈現“兩極化”趨勢。因此，在我國人口老齡化日益加深和“機器換人”日益普及的時代背景下，我國工業智能化發展對勞動力就業結構的影響是否像西方發達國家一樣呈“兩極化”趨勢？勞動力就業結構應如何調整以適應工業智能化發展需求并進一步推動經濟增長質量提升？這是當前需要思考的問題。對上述問題的深度揭示對我國經濟向高質量發展轉變有著重要的啟示意義。

二、文獻綜述

工業智能化即智能工業革命，以人工智能等智能化技術為基礎，逐步實現對勞動力的替代［2］。現有文獻研究得出工業智能化主要通過以下三個方面促進經濟發展：一是企業可以通過人工智能等智能化技術實現復雜性任務自動化，以更便宜的資本替代勞動，提高企業的生產力［3］。Kromann et al（2011）以工業機器人的使用作為衡量自動化的標準實證分析發現，無論是短期還是長期，自動化對生產率均有促進作用［4］。二是智能化技術可以實現人機協同輔助勞動者工作，通過自主操控實現生產、管理的智能化，從而提高勞動生產率［5］。三是智能化技術可以促進技術創新，并將之應用到各個行業，提高全要素生產［6-7］。師博（2020）指出人工智能不僅直接推動科學技術的進步，提高生產力，而且將導致企業創新行為的改變，促進經濟高質量發展［8］。目前大多數研究表明智能化會促進經濟發展，但由于潛在的“索洛悖論”，智能化技術對經濟發展的影響存在時滯性，然而從長期來看，人工智能等智能化技術仍有利于全要素生產率的增長［9］，從“質”的方面提升我國經濟增長內涵。

實際上，智能化技術能夠替代的也只是一部分勞動，而對難以被自動化、對技能要求較高的勞動力無法實現替代，同時其可作為提高勞動生產率的輔助性工具，這必然會對勞動力的技能提出更高的要求［10］。因此，智能化技術對勞動力需求的影響更多的是體現在結構性影響上。關于工業智能化對勞動力就業結構的影響，主要集中在兩種觀點：一種觀點認為工業智能化在創造新任務的同時會衍生出新就業崗位，是一種包容性創新，并不會導致大規模失業［11-12］。宋旭光和左馬華青（2019）以我國各省份2000-2017 年工業機器人投入數量研究發現，工業機器人的應用會提高勞動生產率，且與勞動力之間更多的是互補式替代效應［13］；另一種觀點認為工業智能化會使勞動力就業結構呈現就業“兩極化”趨勢，導致對高、低技能勞動力的需求增加，而減少對中等技能勞動力的需求［14］。Hemous&Olsen（2014）通過構建以自動化為導向的內生增長模型發現，自動化將會增加高等技能勞動力的需求和替代低等技能勞動力［15］。智能化技術的發展催生了大量知識和技術密集型的工作崗位，從勞動者素質來看，低等技術水平勞動力相比高等技術水平勞動力更容易被智能化技術所替代，這必將會增加對高等技能勞動力的需求［16］，從而有利于實現高質量就業。

由于“索洛悖論”下工業智能化對全要素生產率的提升作用較小甚至沒有顯著作用，一些學者就這一現象展開了討論［17-18］，其中重要原因之一就是勞動力技能結構無法適應工業智能化發展的需求。魏瑋和郝威亞（2015）認為與勞動力技能結構相匹配的技術進步對經濟增長質量的貢獻最大［19］，其中高等教育水平勞動力更能通過加快技術進步速度提高全要素生產率［20］，而人工智能等智能化技術作為通用技術需要與互補性技術相匹配才能有效促進全要素生產率的提高［21］。申廣軍（2016）基于“資本—技能互補”假說研究表示，技能勞動力相較于非技能勞動力更能與一國的資本投入相適應，這樣才能最大程度地促進經濟增長［22］。工業智能化重要作用的發揮需要相應的配套基礎設施和人力資本，信息通訊基礎設施的完善和人力資本優勢的充分利用將助力工業智能化對生產率的提升作用，增強一國的制造業國際競爭力［2］，推動經濟發展。Autor&Dorn（2013）指出經濟增長質量的提升關鍵是靠高素質的勞動力，通過培養與經濟結構轉型、新興就業相適應的勞動力是增強國家核心競爭力的根本途徑［11］。

綜合以上分析，目前關于工業智能化、勞動力就業結構與經濟增長質量單獨進行或者兩者結合的研究雖取得顯著成果，但將三者結合起來進行研究的目前還比較少，且只有部分文獻進行了定性分析，本文嘗試在對現有理論補充的基礎上進一步加以實證檢驗。因此，本文與現有文獻相比，在以下方面做了進一步拓展：①為彌補現有研究的不足，本文從勞動力就業結構的角度出發，將其與工業智能化、經濟增長質量納入統一框架，分析工業智能化對經濟增長質量的影響。關于智能化技術對經濟增長規模影響的文獻已較為豐富，但鮮有研究對經濟增長質量的影響，隨著《中國制造2025》進程的推進，探討工業智能化對經濟增長質量的影響對中國經濟高質量發展具有關鍵作用。②本文在孫早和候玉琳（2019）［1］所構建涵蓋基礎建設、生產應用、競爭力和效益指標的基礎上對工業智能化水平指標進行優化，檢驗以勞動力就業結構為中介變量探討對經濟增長質量的作用機制。③不同于大多數學者的研究結論，本文得出工業智能化會造成我國勞動力就業結構呈現“單極極化”趨勢，而不是“兩極化”趨勢，且目前工業智能化并不能通過改變低等技能勞動力的需求影響經濟增長質量，這為我國制定相關政策以塑造與我國經濟發展目標相適應的勞動力技能結構提供理論與經驗支持。

三、理論機制分析與假設

工業智能化作為技術進步的結果能夠使勞動者更有效地利用時間，專注于創造性的工作，提高產出效率、加快知識創造（1）。現有的資本和勞動力推動經濟增長的能力顯著下降，智能化技術作為一種新型生產因素，在使復雜任務實現自動化的同時可使現有的資本和勞動力更專注于想象、創造和創新，充分開發資本和勞動力當前的能力。前兩次工業革命以“資本的能量生產率”決定生產力的發展水平，而第三次工業革命則是“資本的智能生產率”決定生產力的發展水平［2］，“智能資本”的不斷積累將會實現資本、勞動力和智能化技術的完美融合，最終體現為全要素生產率的提升。同時隨著智能化技術的不斷發展，其所覆蓋的產業規模持續擴大，不僅會影響國民經濟各領域各部門的發展，還會促進經濟增長質量的提升［5］。工業智能化需要信息化和智能化的相互協同，是由數據生產、軟件開發、其他軟硬件設備等技術和產品的共同支撐而形成復雜系統。系統內各環節會形成獨立的產業生態體系，隨著工業智能化的廣泛應用，將會帶來各技術和產品的需求上升，進而引致所對應的產業規模不斷擴大。工業智能化產業的不斷壯大，在實現產業結構優化升級的同時也會促進經濟高質量增長。基于以上分析，本文提出假設1。

H1：工業智能化對經濟增長質量的提升具有促進作用。

人工智能作為技術進步的高階形式［23］，是我國勞動力就業結構發生變革的重要影響因素。勞動力的知識和技能需要隨著高技術水平機器設備的使用和新產品的生產逐步提高，而這一變動必然會影響勞動力就業結構。技術革新期間，高等技能勞動力以生產率損失和學習成本等方面的比較優勢使其與技術進步形成互補［24］，在人工智能等新技術基礎上發展而來的工業智能化，必然會造成對高等技能勞動力的需求偏向［25］。與此同時，工業智能化對低等技能勞動力需求的作用可以概括為“替代效應”和“創造效應”，其在替代部分勞動力崗位的同時還會通過創造效應衍生出新型低等技能崗位。中國現在處于人工智能等智能化技術的初期階段，對低等技能勞動力的就業效應影響較小［26］，“替代效應”和“創造效應”作用的發揮均不是很明顯。因此，工業智能化的發展對勞動力技能結構的影響并不同于西方發達國家的“兩極化”趨勢，而是會增加對高等技能勞動力的需求、替代中等技能勞動力和對低等技能勞動力的需求影響并不大的就業“高級化”傾向。

結構主義學派認為，技術結構的變化對提高經濟增長質量具有重要意義，而最優的技術結構取決于要素稟賦結構的內生性［27］，因此勞動力作為重要的生產要素，其通過就業結構變化與技術結構升級之間的動態匹配是影響經濟增長質量的重要因素。前工業化時期，具有經驗知識的手工技能勞動力在這一階段的生產活動中處于優勢地位，雖然當時的農業生產在社會經濟活動中處于主導地位，但需要以簡單的手工業作為補充。工業化時期，工業生產是主要的形式，生產逐步由半機械化向機械化轉變，應用技術知識突出的勞動力能為機械化生產提供有效支撐，相關技術需要的人力資本積累大大提升了生產效率。隨著智能化技術的發展，生產又不斷向自動化和智能化發展，具有專業理論知識突出的高技能勞動力才能與之契合，隨之而來的勞動力就業結構高級化加速了人力資本的積累，以致形成高級人力資本結構的格局，從而不斷推動經濟增長質量提升。由此，本文提出假設2、假設3。

H2：我國工業智能化的發展會增加對高等技能勞動力的需求、替代中等技能勞動力，而對低等技能勞動力的需求并沒有發生顯著變化，從而造成我國勞動力就業結構出現“單極極化”趨勢；

H3：工業智能化可以通過勞動力就業結構影響我國經濟增長質量，即工業智能化會增加高等技能勞動力需求和替代中等技能勞動力實現就業結構高級化以提升經濟增長質量。

四、模型設定與指標選取

（一）模型設定

基于假設1，為了檢驗工業智能化能否對經濟增長質量發揮積極作用，本文首先設定模型如下所示：

其中，i表示省份；t表示時間；QEGit表示經濟增長質量；Intit表示工業智能化水平；Openit表示對外開放度；Urit表示城鎮化水平；Dfit表示金融發展水平；Srit表示產業結構升級；Infrait表示基礎設施稟賦；α為系數；εit為隨機擾動項。

根據對前文的分析表明，工業智能化可以通過影響勞動力就業結構，進而影響經濟增長質量。因此，為研究在工業智能化影響經濟增長質量過程中勞動力就業結構所起的中介作用，本文參考溫忠麟和葉寶娟（2014）的中介效應模型檢驗［28］。式（2）中，以不同技能勞動力為被解釋變量，工業智能化水平為解釋變量，檢驗工業智能化對不同技能勞動力的影響；式（3）中加入中介變量勞動力就業結構檢驗工業智能化對經濟增長質量的效應。模型為：

式（2）和式（3）中，Laborz it表示不同技能的勞動力。如果工業智能化可以通過勞動力就業結構影響經濟增長質量，那么式（1）中系數α1應是顯著的，式（2）中系數β1和式（3）中系數γ1和γ2也應顯著。若系數β1和γ2乘積的符號與式（3）中系數γ1一致，則證明工業智能化既可以直接影響經濟增長質量，也可以通過勞動力就業結構間接影響經濟增長質量。若式（1）中系數α1顯著，但式（2）中系數β1和式（3）中系數γ2至少有一個不顯著，則需要進行Bootstrap 檢驗，若檢驗結果不顯著，則不存在中介效應。

（二）指標選取

（1）被解釋變量。現有文獻關于如何衡量經濟增長質量，尚無統一的標準。但國際權威機構如世界銀行、經合組織等經常使用全要素生產率這一指標衡量世界各國的經濟增長質量。因此，本文借鑒蔡昉（2013）［29］、吳敬璉（2015）［30］等的思路，采用全要素生產率（TFP）的變動來衡量我國的經濟增長質量。本文采用DEA-Malmquist 方法并基于規模報酬不變的投入導向模型，對中國2003-2017 年30 個省（市、自治區）（考慮數據的可得性，樣本不包括西藏和港澳臺地區）的全要素生產率進行測算。首先，在投入指標方面，本文參考張軍等（2004）［31］的研究，將固定資產折舊率設定為9.60%，以2003年為基期測算出2003-2017年每年的物質資本存量，并以各省份2003-2017年的就業人口數作為勞動投入。其次，本文以2003 年的GDP 為基期進行平減測算出每年各省份的實際GDP 作為產出指標。最后，計算可得我國30 個省份的全要素生產率。為了避免共線性問題，使用DEAP2.1 軟件計算得出的全要素生產率需要直接從t+1 年取變量值，這樣就可以得到我國2004-2017年各省份的全要素生產率。

（2）解釋變量：工業智能化（Int）。本文借鑒孫早和侯玉琳（2019）［1］的方法，從基礎建設、生產應用、競爭力和效益三個方面構建工業智能化指標，該指標可以比較科學和合理地反映工業智能化進程。本文在該指標構建的基礎上進行如下優化：孫早和侯玉琳（2019）［1］在衡量智能制造企業情況時，采用的是全國智能制造企業的主營業務收入中各省份智能制造企業的主營業務收入的比例，但其他分項指標均為相對指標。為使指標保持統一標準，本文采用各省份上市工業企業的主營業務收入中智能制造企業的主營業務收入的比重來衡量。本文借鑒樊綱等（2003）［32］對市場化指數的構造方法，首先通過極差法進行數據標準化處理，然后用主成分分析法確定各個基礎指標的權重，再根據各個指標的權重計算出最終的工業智能化指標。具體構建過程見表1所列。

表1 工業智能化指標構建

續表1

（3）中介變量：不同技能勞動力（Labor）。受教育程度能夠反映勞動力的技能水平［33-34］，依據受教育程度的不同，本文將大學專科及以上視為高等技能勞動力，高中和初中視為中等技能勞動力，小學及以下視為低等技能勞動力。

（4）控制變量。為了緩解因遺漏變量而導致的內生性問題，本文對以下變量予以控制：對外開放度（Open）用各省份進出口總額與GDP的比值來衡量；城鎮化水平（Ur）用各省份總人口中城鎮人口的比重來衡量；金融發展水平（Df）用各省份年末貸款余額與GDP 的比值來衡量；產業結構升級（Sr）用各省份GDP 中第三產業增加值的比重來衡量；基礎設施稟賦（Infra）用各省份每十平方千米土地上鐵路長度和公路長度的幾何平均值來表示。

（三）數據來源與統計特征

本文以2004-2017 年中國各省份的面板數據為考察樣本進行實證檢驗，測算工業智能化指標的數據來源于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國電子信息產業統計年鑒》《中國第三產業統計年鑒》、國泰安CSMAR數據庫以及國家工業和信息化部，測算其他變量使用的數據來源于《中國統計年鑒》《中國固定資產投資統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》和《中國金融年鑒》。通過插值法將部分缺失數據進行補齊。

主要變量的描述性統計見表2所列。

表2 主要變量的描述性統計

五、實證結果與分析

（一）基本模型回歸結果

根據上述理論分析和研究設計，本節實證分析了工業智能化對經濟增長質量的影響。這里采用的固定效應模型對時間和個體因素均進行了控制，表3 報告了公式（1）的回歸結果。從表3 逐步回歸的實證結果來看，工業智能化與全要素生產率之間呈正相關關系并且都在1%水平上顯著，回歸系數平均值為0.022 7，這驗證了本文提出的H1。工業智能化會改變勞動者的工作方式，推動企業生產的自動化程度形成自動化流水線，提高生產效率，也會促使加快形成智能化產業生態系統，這不但符合傳統產業優化升級的方向，而且也是經濟高質量發展的源動力，對于提升國家的科技創新水平和國際競爭力具有重要作用。此外，工業智能化的發展不僅可以緩解我國人口老齡化帶來的勞動力相對短缺的壓力，也能夠對傳統產業進行改造，與各產業融合發展，從“質”的方面推動我國經濟發展。

通過回歸分析發現，對外開放度（Open）并未促進我國全要素生產率的提升，由于我國長期處于全球產業鏈的中低端，對外開放對我國經濟規模增長起到一定的作用，但并不利于經濟增長質量的改善。城鎮化水平（Ur）在1%的顯著水平上負向作用于全要素生產率，這說明當前中國的城鎮化水平較低，只注重城鎮化規模的發展卻忽略了效率，造成高技能勞動力的供給不足，并不能實現經濟的可持續增長。金融發展水平（Df）對全要素生產率的影響為負且不顯著，這可能是由于現有的金融體系并沒有較好地完成生產要素優化配置的功能，不能顯著地作用于經濟增長質量。產業結構升級（Sr）和基礎設施稟賦（Infra）在1%的顯著水平上正向作用于全要素生產率，一般來說，產業結構優化升級所形成的“結構紅利”會提高企業生產效率，進一步助力經濟增長質量。基礎設施通過成本效應和技術擴散效應（降低企業生產成本和加快新技術的引進與擴散）對經濟發展產生積極影響，促進全要素生產率的提升。

表3 基本模型回歸結果

（二）勞動力就業結構的中介效應模型回歸結果

表4 模型（7）結果顯示，工業智能化對高等技能勞動力需求的估計參數在1%水平上顯著為正，系數為0.004 8，說明工業智能化會增加對高等技能勞動力的需求，這與孫早和侯玉林（2019）［1］的結論一致。從模型（8）可以看出，工業智能化和高等技能勞動力在1%的置信水平下對全要素生產率的系數均顯著為正，表明工業智能化可通過增加高等技能勞動力的需求間接提高全要素生產率，促進經濟增長質量提升。具體而言，工業智能化水平每提升1 個單位，全要素生產率會直接增加0.012 0 個單位，同時會促使高等技能勞動力的需求增加0.004 8 個單位，從而導致全要素生產率間接增長0.006 8（0.004 8×1.413 0），則直接效應與中介效應之和是0.018 8（0.012 0+0.006 8），中介效應占總效應的比重為36.17%。模型（9）和模型（10）是以中等技能勞動力為中介變量的估計結果。從模型（9）可以看出，工業智能化對中等技能勞動力需求的估計參數在1%水平上顯著為負，系數為-0.005 0，表明工業智能化會逐步替代中等技能勞動力。模型（10）中工業智能化對全要素生產率的估計參數為0.015 1 且通過1%水平的顯著性檢驗，表明工業智能化通過對中等技能勞動力的替代會提升全要素生產率。其背后的原因是，現階段中國處于經濟轉型調整時期，工業智能化會通過增加高等技能勞動力的需求和減少中等技能勞動力的需求逐步實現勞動力就業結構高級化，高技能人力資本的積累加快創新驅動發展和產業結構升級，促進經濟可持續增長，長期有利于經濟增長質量的提升。對于模型（10）而言，在保持其他變量不變的情況下，工業智能化水平每提升1個單位，全要素生產率會直接增加0.015 1個單位，同時間接提升0.003 7個單位（0.005 0×0.736 0），中介效應占總效應的比重為19.68%。模型（11）表明，我國的工業智能化推進對低等技能勞動力的需求并沒有影響。工業智能化對低等技能勞動力的需求作用分為“替代效應”和“創造效應”，一方面，隨著工業智能化進程的推進，智能化設備將會取代低等技能勞動力，降低對低等技能勞動力的需求；另一方面，工業智能化在發展的進程中，會衍生出新興產業、新型任務，增加低等技能勞動力的崗位。我國正處于經濟結構和產業結構調整時期，工業智能化對低等技能勞動力需求的“替代效應”和“創造效應”并不顯著。模型（12）顯示低等技能勞動力對經濟增長質量沒有顯著影響，根據中介效應可知，需要進行Bootstrap 檢驗，表4 的檢驗結果表明并不顯著，說明低等技能勞動力結構的中介效應并不存在。綜上所述，工業智能化會造成我國勞動力就業結構呈現“單極極化”趨勢，這驗證了H2，對工業智能化通過勞動力就業結構影響經濟增長質量的分析驗證了H3。

表4 勞動力就業結構的中介效應模型回歸結果

（三）穩健性和內生性檢驗

為了進一步檢驗上述結論的穩健性，本文嘗試兩種方式重新考察工業智能化對經濟增長質量的影響，以此作為穩健性檢驗：①為了驗證工業智能化指標的穩健性，本文參照樊綱等（2011）［35］采用構造市場化指數的方法，利用算術平均法構建工業智能化指標；②用隨機效應計量模型進行檢驗，并控制時間效應。以上兩種檢驗結果見表5所列，經兩種方式的穩健性檢驗后，所得到的回歸結果與上文估計結果基本一致，表明本文的研究結論具有一定的穩健性。

工業智能化可能會與經濟增長質量存在互為因果關系而導致內生性問題，為此，本文利用工業智能化指標的滯后項作為工具變量進行內生性檢驗，采用兩階段最小二乘法（2SLS）對模型重新估計。表6回歸結果顯示，核心解釋變量工業智能化（Int）的回歸系數與原文中的正負號一致，顯著性相似。因此，可以基本認為本文得出的結論較為可信。

表5 穩健性檢驗

續表5

表6 內生性檢驗（兩階段最小二乘法2SLS）

六、結論與政策建議

在新技術革命期間，需要加強實體經濟和人工智能等智能化技術的深度融合，這是實現我國經濟高質量發展的關鍵途徑。本文通過理論分析和實證檢驗，考察了工業智能化對經濟增長質量的深刻影響以及勞動力就業結構的中介效應。研究結果表明，工業智能化的發展顯著促進了我國經濟增長質量的提升。進一步中介效應檢驗發現，工業智能化會通過增加高等技能勞動力需求和替代中等技能勞動力實現就業結構高級化以提升經濟增長質量。

根據研究得出的結論，本文提出如下政策建議：

（1）加強對工業智能化發展的支持，助推經濟增長質量提升。工業智能化的發展不僅需要營造良好的制度環境，也需要對相關配套基礎設施建設進行完善。國家應積極把握新一輪工業革命機遇實現工業化轉型，制定推進工業智能化發展的各項政策措施，為工業智能化發展營造良好的政策軟環境和提供強有力的政策支持。同時，政府要加大對信息技術等新型基礎設施的投資力度，補齊工業智能化發展的基礎設施短板，提供強有力的硬件支持。

（2）加大教育科研投入和對勞動者技能的培訓力度，使我國勞動力就業結構逐漸適應工業智能化發展帶來的沖擊，助力經濟增長質量。一方面，國家應繼續加大高等教育和科研經費的投入力度，增加高等技能勞動力供給，從“質”和“量”兩方面提升我國勞動力就業水平，滿足工業智能化轉型對智能制造人才隊伍建設的需求；另一方面，應對中等技能勞動力的在崗、轉崗技能培訓給予支持，增加教育和培訓投入，加強中等技能勞動力自身的技能儲備，推動中等技能勞動力逐步向高等技能勞動力升級和轉移。

注 釋：

（1）2017年埃森哲發布的《人工智能:經濟發展新動力》，載https://www.accenture.com/cn-zh/insight-ai-artificial-intelligence-future-growth.