人工智能對地區產業結構升級的影響

□文/楊 麗 黃騫萱

（1.天津外國語大學國際商學院；2.天津外國語大學求索榮譽學院 天津）

［提要］ 本文探究人工智能對地區省際層面產業結構升級的“推力”與“拉力”來源。人工智能技術促使高低技能勞動力在部門之間的流轉與再分配，通過全要素生產率的提高與產品創新帶來的效應，促進地區產業結構向高級化發展。進一步研究發現：人工智能應用對產業結構高級化與智能化的提升作用也會因地區收入水平、市場化程度與研發創新投入產出有所不同，對產業結構轉型升級的邊際貢獻會隨著經濟發展水平提升、市場化程度提高、研發創新產出增加而呈現出加速遞減的趨勢。以上結論為地區實現人工智能發展與產業轉型升級的“雙贏”提供政策考量的科學依據。

自1956 年“人工智能”作為專業術語在達特茅斯會議上被提出來，隨著電腦和互聯網在我國的快速普及，人工智能、神經網絡、區塊鏈、云計算和大數據等以技術和經濟深度融合的新經濟發展模式加快了產業結構和經濟發展方式的變革。習近平在十九大報告中明確提出“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”。人工智能已經廣泛應用于多個領域，如在醫療領域，人工智能技術可以幫助醫生快速進行醫療影像診斷、進行新藥開發與基因測序；在企業生產領域，以工業機器人為主要代表的人工智能技術實現的“智能制造”已經貫穿于從設計、生產、管理到服務等制造活動的各個環節，已經創造出自動化的一些新需求、新產業、新業態。不難預測，人工智能將會對產業結構升級轉型產生重要的影響。那么，人工智能對產業結構升級的影響方向是怎樣的？其影響機制與程度又是如何？本文就這些問題展開討論。

一、文獻回顧

人工智能開始的自動化技術具有通用性、替代性、協同性與滲透性特點，給企業生產方式與勞動力市場帶來了極大的改變，進而促進了產業結構向合理化與智能化的方向加快了速度。學者們關于人工智能對經濟的影響主要集中于兩個方面：勞動力就業市場和企業生產效率。

首先，在就業總量與就業結構方面，主要的討論集中于人工智能是否會帶來大面積的“技術性失業”以及“結構性失業”。以Acemoglu 和Restrepo（2018）為代表的學者認為人工智能將會通過取代重復性的勞動進而導致失業，同時，也會因為人工智能的使用范圍擴大而增加新的就業崗位。最終結果將取決于人工智能的替代效應與補償（創造）效應。宋旭光、左馬華青（2019）強調機器與工人之間的替代效應更多的是一種互補式的，可以緩解因勞動力短缺帶來的生產率下降。

Acemoglu 和Restrepo（2020） 根據法國2010 ～2015 年55，390 家公司購買工業機器人的數據分析發現，工業機器人對行業的總體影響是負向的，雖然會降低勞動份額和就業份額，但會促進企業生產率提升，也會提高企業增加值。陳利鋒、鐘玉婷（2020）指出短期內，人工智能帶來的投資效率提高和適用范圍的擴大速度越快，將會導致勞動收入份額下降的幅度越大，同時社會福利也會惡化，但這一情形將會隨著人工智能的發展程度提高而逐漸改善。更為重要的是，人工智能可以減少用工數量，實現低成本，導致制造業中的勞動密集型和資本密集型行業中勞動收入份額下降，改變對不同技能水平的勞動力就業規模。

其次，人工智能是否會對企業生產效率的提升具有促進作用。部分學者認為，人工智能對企業生產效率的提升。范曉男等（2020）通過對制造業上市公司的數據考察，認為人工智能通過勞動力數量與質量、物質資本和人力資本使用效率和企業技術創新的投入產出，影響了企業的生產率變化。雖然人工智能通過物質資本使用效率對企業生產率的正向影響要大于通過人力資本使用的效率和技術創新投入對企業生產率的提升帶來的負向效應，但也存在制造業水平的差異和其產業特性導致人工智能技術在制造業企業的應用尚不成熟的現象。

本文的邊際貢獻在于：考察在經濟發展常態化下，不同區域、市場環境對人工智能的邊際影響。本文的研究為人工智能在產業結構轉型升級的政策制定和完善提供了一定的理論參考依據。

二、機制分析

人工智能的發展與應用，不僅提升了企業生產效率，增強企業創新動力，其技術擴散效應還帶來了產業鏈的延伸，促進地區產業的技術升級，進而加快地區產業結構優化。

正如每一次產業革命的發生都是以技術進步為標志，與蒸汽機、電力、內燃機和計算機等技術相似，人工智能也逐漸滲透于經濟領域的各個行業。工業機器人作為人工智能在制造業領域應用最廣泛的技術之一，可以自主地執行焊接、噴漆、組裝、搬運、包裝等任務。同時，人工智能通過與資本和勞動以及其他要素的結合，可以改進制造企業在各生產環節上的效率，提升各個要素之間銜接配合的契合度，直接降低用工成本與摩擦成本以及產品不合格率，減少生產經營損失，提高了企業生產與運行效率，進而帶動整個行業的技術進步，促進本地區產業結構高級化與智能化的發展。

另外，人工智能的協同性使得其在生產過程中的應用基于大數據的不斷“喂養”和人工智能的不斷學習，企業可以以較低的成本不斷地進行技術創新和改進，最終獲得創新成功。而且，用資本替代專業勞動力還有可能降低某些科學或研究領域的“進入壁壘”，尤其是那些需要必要數據和算法的領域，進而激發創新活力。工業機器人等人工智能的應用不僅提升了企業的生產效率，還推動了人工智能上下游產業的發展，促進了地區產業技術創新以及產業結構的優化升級。同時，人工智能的智能設備與場景應用的融合也通過全流程數據的互聯互通和產業鏈的升級延伸，促進了產業技術創新和產業結構升級。

因此，人工智能的發展可以使各種任務和流程自動化，從而提高效率和生產力，節省成本并提高區域產業的產出，從而加快本地區產業結構智能化與高級化的進程。

三、研究設計

（一）模型設定。根據前文的經驗分析，為了分析人工智能對地區產業結構的影響，構建人工智能與產業結構之間的計量模型如下：

其中，Highit表示核心被解釋變量t 年i 省份的產業結構，AIit表示核心解釋變量人工智能，HRit和TFPit表示主要解釋變量，CVit表示控制變量，ui表示省份固定效應，vi表示時間固定效應，εit、τit、?it、σit表示隨機擾動項。

根據公式（1）～（4）和前面假說，α1、β1、γ2若顯著為正，將會驗證前文的邏輯判斷，即人工智能會通過對人力資本的素質要求提升以及企業生產率的提高促進地區產業結構轉型升級。若系數α1、φ1、γ1、γ2均顯著，則表明此為部分中介效應，即人工智能會通過人力資本這一渠道影響地區產業結構，除此之外，還存在其他渠道。若系數γ2不顯著且α1、φ1、φ2均顯著，則表明此效應為完全中介效應。

（二）指標設計

1、被解釋變量。本文采用兩個指標測度產業結構升級。一是借鑒干春暉（2011）的做法，用地區產業結構高級化來表述該地區的產業結構狀況，即第三產業產值占第二產業產值的比重表示產業結構高級化程度；二是依據徐敏、姜勇（2015）的做法，賦予構建產業結構升級指數：

其中，xi為一二三產業的產值比重；wi為xi的權重，將w1、w2、w3分別設定為1、2、3。該指數越接近于1，表明產業結構層次較低，產業升級速度較慢；該指數越接近3，表明產業層次較高，產業升級轉型速度較快。

2、核心解釋變量。核心解釋變量人工智能水平（AI）：由于當前機器人的使用更多應用于制造業，故采用國際機器人聯合會（IFR）的工業機器人安裝數據來表示人工智能。由于IFR 只公布了全球各國不同行業層面的工業機器人安裝數量和保有量，因此本文借鑒大多數研究人工智能的學者做法（韓春敏（2020）、康茜等（2021）），采用Bartik 工具變量法來計算省級層面的萬人工業機器人滲透密度，從而衡量不同地區人工智能的發展水平。具體公式如下：

其中，robotit表示i 地區t 時期的萬人工業機器人滲透密度，laborijt表示i 地區j 行業t 時期的就業人數，laborit表示i 地區t 時期的就業人數，robotjt表示j 行業t 時期的工業機器人保有量，laborjt表示j 行業t 時期的就業人數。

3、中介變量與控制變量。人工智能的應用將會增加對不同勞動技能水平的勞動需求增加，同時人工智能通過生產制造、場景應用廣泛影響到企業生產和人民生活，也會因為工業機器人的使用節約了成本，提高了企業的生產率，因此人工智能提升地區產業結構升級的渠道主要有人力資本效應與生產率效應，故本文的中介變量包括人力資本和生產率。其中，用人力資本平均受教育年限來度量一個地區的人力資本水平，全要素生產率的數據計算是通過DEA 軟件、永續盤存法來獲得的。本文的控制變量主要包括：貿易開放度trade、地區收入水平pgdp、研發投入rd、市場化程度market。

四、實證結果分析

（一）基準回歸分析。回歸基準模型結果顯示人工智能的發展會顯著促進地區產業結構的升級。逐一加入控制變量之后，模型顯示人工智能仍對產業結構升級有正向的顯著影響。此外，居民收入的提高和市場化程度的提升，都顯著促進產業結構的升級轉型。但對外貿易開放度卻會顯著降低產業結構的升級，可能的原因是在于我國過去長期采取的出口導向型經濟發展模式。雖然這一模式促進我國建立起比較完備的大工業生產體系，但同時帶來的低端技術鎖定問題也使得我國的出口貿易主要集中在勞動密集型產業及勞動密集型加工生產環節，導致制造業的技術升級改造困難，產業結構升級較為緩慢。

（二）內生性分析。考慮到存在的內生性問題，本文采用人工智能發展水平滯后一期值再次進行回歸。結果顯示，人工智能發展對產業結構升級仍是顯著為正的，甚至影響程度明顯上升，說明人工智能對產業結構的正向影響結果的判定是穩健的。這也從側面反映出我國的工業機器人雖然起步較晚，以機器替代人的應用范圍也并沒有大規模在全行業范圍內展開，特別是工業機器人的應用還主要集中在汽車、電子制造、金屬制品等高資本密集型行業，但是人工智能的發展在一定程度上加快了資本深化，同時也促進了產業結構的轉型升級。

（三）穩健性分析。關于計量結果的穩健性問題，本文采用替換核心解釋變量和被解釋變量的方式進行。（1）替換被解釋變量：采用產業結構升級指數（Hstru），驗證人工智能發展對地區產業結構升級快慢的影響。（2）替換核心解釋變量人工智能。方式一：由于我國當前人工智能的發展主要是以機器人為代表的制造業發展，而我國的工業機器人又大多依靠進口，因此本文將核心解釋變量替換為進出口機器人數量。數據來源于聯合國商品貿易數據庫，歷年各省機器人進出口數據仍按照Bartik工具法進行分配獲得。方式二：考慮到當前制造業生產企業更愿意采用工業機器人來替代勞動力，使用工業機器人可以說明人工智能對該地區的生產效率和勞動力數量與質量的影響，側面證實了該地區的產業結構合理化程度，但缺少了工業機器人在服務業領域的應用情形，不足以說明地區產業結構高級化情況。人工智能產業鏈中的應用領域不僅包括機器人的應用，還包括智能家居、智能硬件以及人工智能產品和服務的廣泛應用。因此，本文還參照Borland ＆ Coelli（2017）的做法，采用更廣泛意義上的“信息傳輸計算機服務和軟件業的固定資產投資額”來衡量各省份地區的人工智能水平（info），作為穩健性分析檢驗。回歸結果表明，無論是采用進出口機器人數量、機器人安裝數量，還是產業結構升級指數，都表明人工智能的發展是有利于產業結構升級的。

（四）中介效應。本文基于理論分析機制，檢驗以機器人應用為代表的人工智能影響地區產業結構轉型升級的可能渠道進行中介效應檢驗。分析表明，人工智能對產業結構的升級主要借助于人力資本，通過對不同技能勞動力的需求作用于機器人設備操作，進而促進生產效率的提升。這也進一步從側面證實了以人工智能為代表的新一代自動化設備，不能使所有勞動者均勻地得到收益，而是偏向于高技能勞動者。這一結果與李磊等（2021）的研究結論相一致。而且發現平均受教育年限整體時間越長，越有利于產業升級轉型。人力資本效應和生產率效應都起到了正向促進的傳遞作用，人力資本效應和生產率效應占總效應的比重分別為57.12%和32.88%，表明人力資本效應對人工智能促進產業升級的作用要大于人工智能發展通過生產率提高促進產業結構升級的影響。

（五）異質性分析——門檻分析。由于不同地區經濟發展水平、資源稟賦、制度環境不同，有必要根據人均收入水平、市場化程度以及地區研發創新水平進行異質性的門限分析。借鑒Hansen（1999）的門檻回歸模型思路，分別設計了人均收入水平與市場化程度以及地區研發水平的門檻模型，檢驗不同地區經濟發展環境的迥異，導致其人工智能發展對產業結構升級的影響。

從門檻分析的結果上來看，人均收入水平、市場環境以及地區研發水平均在1%的顯著水平上存在單一門檻值，但雙重門檻并不顯著。根據門檻變量的系數，在人均收入水平沒有達到門檻值時，人工智能對產業升級存在較為顯著的正向影響，系數為0.0619，并在1%的顯著水平上顯著。這意味著，人均收入水平的增加，會促進地區產業結構的升級轉型。而當人均收入水平跨過門檻值后，人工智能對產業升級的影響開始逐漸減弱，系數將為0.0065，人均收入水平的進一步增加對產業結構升級的促進作用逐漸減弱。這也進一步證實了王文等（2020）的觀點，我國正處在人工智能的高速發展階段，產業結構升級將伴隨著經濟增長而得到提升。同樣地現象也出現在市場環境和研發數量上。

五、結論及政策建議

本文從人工智能發展對地區產業結構的升級視角出發，采用了工業機器人密度和信息產業投資水平兩個代理變量，刻畫了地區人工智能的發展水平。基于2006～2019 年30 個省（區、市）面板數據，考察了人工智能發展對地區產業結構升級轉型的影響，探究人工智能應用對產業結構高級化的內在機制，并分類考察地區收入水平、市場化程度以及研發投入與產出帶來的產業升級步伐迥異的效應差異。研究表明：（1）人工智能應用有利于促進產業升級轉型，通過替換人工智能和產業結構升級的度量指標，以及采用工業機器人安裝密度滯后一期作為工具變量嘗試解決內生性問題之后，結論仍然穩健。（2）從人力資本和全要素生產率的中介效應來看，相比于人力資本的產業升級效應，人工智能應用對地方企業生產效率提高帶來的產業升級作用更為直接、更大，也更顯著。（3）人工智能應用對產業結構高級化與智能化的提升作用也會因地區收入水平、市場化程度與研發創新投入產出有密切的關系。總體來看，相比于其他兩個因素，研發數量對產業提升的促進作用最大，其次是人均收入水平，最后是市場化程度。而且，各地區都存在這樣一種現象：這些變量對產業結構轉型升級的邊際貢獻會隨著經濟發展水平提升、市場化程度提高、研發創新產出增加而呈現出加速遞減的效果。

在我國大力發展人工智能、實現制造2025 的工業強國背景下，為進一步加快地區產業結構升級，本文研究具有如下政策啟示：首先，基于人工智能對產業轉型的顯著促進作用，應繼續加快人工智能基礎設施建設，增加人工智能投資，完善人工智能產業鏈，健全人工智能應用等相關領域的立法，保障其快速平穩的發展。與此同時，考慮到人工智能通過人力資本效應提升對地區產業結構升級的渠道，還應該加大對教育的投入，建立健全人工智能相關培訓。鑒于不同地區之間的經濟發展速度與自然稟賦和經營環境等方面的不同，所以人工智能在各地區隨著收入的提高、市場化制度的完善以及研發投入的增加，對產業結構升級的促進作用會逐漸增強，因此各地區還應持續致力于提高市場化制度的透明度，增加研發投入產出的轉化率，從而更好地發揮各要素的邊際效益，加快地區產業結構升級轉型。