工業智能化與城市經濟增長:來自空間溢出與門檻效應的經驗證據

王士香 孫嘉笛 劉 備

(1.吉林財經大學統計學院,吉林長春130117;2.南京郵電大學管理學院,江蘇南京210003)

一、引言

以人工智能為代表的新一代信息技術蓬勃發展,工業智能化已經進入全新發展階段。2008年金融危機之后,美國和德國先后提出“工業互聯網”和“工業4.0”戰略計劃,嘗試借助工業智能化在新一輪技術革命浪潮中搶占先機。我國為實現制造業高端化、智能化、綠色化發展,國務院在2015年發布《中國制造2025》,提出要以加快新一代信息技術與制造業深度融合為主線,以推進智能制造為主攻方向[1]。工信部2017年發布的《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018—2020年)》指出,通過實施四項重點任務,力爭到2020年,一系列人工智能標志性產品取得重要突破,在若干重點領域形成國際競爭優勢[2]。2021年工信部、國家發改委等八部門聯合印發《“十四五”智能制造發展規劃》,明確智能制造需要長期堅持、分步實施[3]。工業智能化作為新興的工業技術革命形式,不僅在生產中引進智能技術實現了工業企業高級化,而且加速與提高了企業間知識流動和整合水平、協同水平,縮短了企業間的“認知距離”。探索工業智能化之路,既是黨和國家審時度勢作出的重要戰略部署,也是我國工業高質量發展的基本遵循[4]。

工業智能化是以機械設備為物質載體,以互聯網技術、信息通信技術、軟件工程技術、大數據技術、機器人等技術為支撐[5],與工業融合發展,貫穿于設計、生產、裝備、管理、服務等各個工業制造環節,以實現智能感知、學習、控制、調度和決策等的過程[6]。工業智能化實現了生產過程中自動搜集、分析以及處理信息,進而智能控制機器使其能夠進行有序生產,完成了由腦力勞動向計算機控制的高級轉化[7]。工業智能化不僅有利于解決勞動力成本上升問題[8-10],還有利于提高企業的生產效率[11-13]。

有研究表明,生產率提高是工業智能化推動經濟增長的主要途徑[14]。尹慶雙等考察了工業智能化對提升地區勞動生產率是否存在空間外部性,且個體勞動者的性別、戶籍以及人力資本水平在其中扮演何種重要角色[15]。王林輝等探討了工業智能化對企業地理空間分布的重塑效應,研究表明工業智能化可能使企業發展存在“馬太效應”,要素配置調整以及生產率提升是重要機制[16]。韓寶國等采用動態面板模型,實證檢驗了產品智能化對中國工業增長的影響,研究結果表明無論是從工業增加值比重還是從工業增長速度來看,產品智能化均有助于提升工業經濟增長[17]。進一步,智能技術應用能激發技術人員的創新動機和熱情,讓技術研發人員全身心地從事更加復雜、更高層次、更具創新性的研發設計[18]。創新水平的提高能夠顯著地促進地區經濟增長。此外,也有一部分學者認為,工業智能化的普及引發的勞動力就業替代,不僅會導致就業結構失衡,還會使人和機器發生工資競爭,社會儲蓄和投資不斷降低,進而對經濟增長產生負向影響[19]。研究表明,有超過19.05%的勞動就業存在人工智能化的高職業替代風險,并且,高年齡和受教育水平低的勞動者職業可替代風險更高[20]。劉洋等研究發現并不是工業智能化發展水平越高就越好,適宜的工業智能化更有利于中國實現“促增長”與“保民生”雙贏[21]。

事實上,在經濟生產中,隨著區域之間交流與合作不斷深化,工業智能化發展對經濟增長的影響不僅僅體現在本地區也會影響到鄰近地區,即工業智能化對經濟增長存在空間溢出效應。工業智能化通過運用大數據、云計算、人工智能等技術,將生產經營活動與數字化、信息化、智能化接軌,較高水平的生產效率和技術創新能力對其他鄰近地區將產生一定的“示范效應”[22]。鄰近地區的企業可通過“模仿”提升自己的技術水平、創新能力和經營效率[23],進而對當地的經濟發展產生積極的促進作用。當然,技術溢出效應的大小還取決于吸收和模仿能力的強弱[24]。如果鄰近地區吸收或采用此類技術的能力較弱,工業智能化對其技術溢出效應可能并不顯著。工業智能化作為技術進步的一種形式,也會在企業間產生一定的“競爭效應”。此外,工業智能化水平高地區的企業具有較強的市場優勢和較高的盈利水平,這在生產經營中會對鄰近地區的企業形成較強的同業壓力[25],激勵鄰近地區企業采用先進技術、增加研發投入,進而促進經濟發展水平和技術溢出。

工業智能化作為技術進步的一種形式[26],在地區經濟增長中扮演著重要角色,已成為各國或地區在未來經濟發展中獲得領先地位的一種重要手段。已有研究探討了工業智能化發展的經濟效應,但忽略了空間溢出作用下工業智能化對地區經濟增長的“本地-鄰地”效應,更未充分考慮工業智能化發展的不同階段,工業智能化對城市經濟增長可能產生的非線性作用效果。事實上,由于以新型數字基礎設施為載體的智能技術具有顯著的外溢性以及階段性特征,因此,有必要探索工業智能化對城市經濟增長影響的空間溢出與非線性效應。

二、研究設計

隨著人工智能的不斷發展并進入產業化階段,人工智能與生產活動的融合日益提升,越來越多的學者聚焦于工業智能化領域。本文選取地區經濟發展水平作為被解釋變量,工業智能化水平作為核心解釋變量,同時將勞動投入與物質資本投入作為控制變量構建模型,研究工業智能化對地區經濟增長的作用效果以及空間溢出效應。

(一)變量選擇與數據來源

1.變量選擇

地區經濟發展水平(gdp):本文選擇地區生產總值來度量地區經濟發展水平。

工業智能化水平(Inte1、Inte2):工業智能化水平指標采用地級市注冊網站的企業比例、每平方公里長途光纜線路長度、每萬家企業中從事與智能供應鏈相關經營活動的企業數量、每萬家企業中從事與智能安全管理相關經營活動的企業數量等13個指標來度量,分別采用熵權法和TOPSIS法構建工業智能化指標體系,并據此得到工業智能化水平。Inte1、Inte2分別是熵權法和TOPSIS法的測算結果。

勞動投入(human):勞動投入作為一種內生資本要素,是推動區域經濟增長的重要因素之一。勞動投入一方面有助于提升產業的生產能力,另一方面有助于加速技術的吸收與轉化,從而推動地區經濟增長。本文采用城市就業人口數量來衡量勞動投入。

物質資本投入(fai):固定資產投入有助于快速且有效地積累物質資本,是拉動經濟增長的主要動力,本文選用地區的固定資產投入衡量物質資本水平。

2.數據來源

考慮到數據可得性,本文選取2003—2019年277個地級市的面板數據為樣本,上述指標數據來自《中國統計年鑒》及各省統計年鑒。進行實證分析前,對經濟變量以2003年為基期采用指數平減剔除價格因素,并進行對數化處理。

(二)模型設定

空間計量模型包括空間杜賓模型(SDM)、空間滯后模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)等,其中,空間杜賓模型是空間滯后模型和空間誤差模型的組合擴展形式,同時考察因變量與自變量的空間相關性,其對經濟現象的解釋更完善。本文驗證該模型的適用性,結果如下:

1.空間相關性檢驗

Moran’s I指數測度指標的全局相關性,本文選用鄰接權重矩陣,進行工業智能化水平和地區經濟發展水平的空間相關性檢驗,如表1所示。觀測期內重要變量的Moran’s I指數均在1%的顯著性水平下通過檢驗,且數值大于0,這顯示工業智能化水平與地區生產總值存在空間正相關性,整體展現“低-低”和“高-高”分布形態。

表1 鄰接權重矩陣的空間相關性檢驗(Moran’s I指數)

為更加直觀地展示工業智能化發展特征,繪制2003年和2019年工業智能化指數的散點圖(圖1),各地級市工業智能化指數主要分布在第一、第三象限,表明城市間工業智能化水平總體存在正相關關系,即工業智能化水平較高的城市趨近于其他工業智能化水平較高的城市,工業智能化水平較低的城市臨近其他工業智能化水平較低的城市,進一步證實了城市間工業智能化水平的空間相關性。

圖1a 2003年工業智能化水平(熵權法)Moran散點圖圖1b 2019年工業智能化水平(熵權法)Moran散點圖

圖1c 2003年工業智能化水平(TOPSIS法)Moran散點圖圖1d 2019年工業智能化水平(TOPSIS法)Moran散點圖

2.空間計量模型的選擇和設定

工業智能化水平及城市地區生產總值皆存在顯著的全局空間相關性和局部空間相關性,所以空間因素是影響城市地區生產總值的重要因素之一,據此,本文采用空間計量模型進行研究。為確定空間計量模型的具體形式,本文以鄰接權重矩陣為空間權重矩陣進行LM檢驗和LR檢驗,結果見表2。

表2 鄰接權重矩陣的空間計量模型適用性檢驗結果

由表2可知,第一,LM檢驗及Robust LM檢驗的4個P值均在1%水平顯著,拒絕滯后項或誤差項不存在空間相關性的原假設,所以空間滯后模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)都適用,基于此,本文選擇結合兩者的空間杜賓模型(SDM)。第二,LR檢驗的結果均在1%水平顯著,說明SDM模型不能退化成SAR或SEM模型。因此,本文最后選用空間杜賓模型進行研究,模型形式如下:

(1)

式(1)中,ui為城市固定效應,vt為時間固定效應,εit為隨機擾動項,wij為鄰接空間權重矩陣。

(2)

三、實證結果

(一)空間杜賓模型回歸結果

通過適用性檢驗,本文最終選用空間杜賓模型進行研究,并以鄰接權重矩陣作為空間權重矩陣,以用熵權法和TOPSIS法測得的工業智能化水平作為核心解釋變量,得到空間杜賓模型三種固定效應的回歸結果,如表3所示比較三種固定效應的R2值,可以發現個體固定效應的R2值最高,所以本文主要對空間杜賓模型中個體固定效應的結果進行分析。

表3 鄰接權重矩陣的空間杜賓模型回歸結果

根據個體固定效應的結果,分別以Inte1和Inte2作為核心解釋變量時,被解釋變量地區生產總值的空間滯后項系數分別為0.829和0.839,且均在1%的水平顯著,說明被解釋變量地區生產總值對地區經濟發展水平存在正向的空間溢出效應。當Inte1和Inte2為核心解釋變量時,兩者的空間系數分別為0.694和0.493,且都在1%的水平顯著,說明工業智能化水平對地區經濟發展水平有顯著的正向空間溢出效應,即提高本市的工業智能化水平會對周邊城市的經濟發展水平產生正向影響。

但僅靠空間杜賓模型的點估計難以準確解釋工業智能化水平對經濟發展水平的空間溢出效應,本文借助偏微分方法進一步計算直接效應和間接效應,以更好地刻畫工業智能化水平對地區經濟發展水平的空間溢出效應,具體效應分解結果如表4所示。

表4 鄰接權重矩陣的空間杜賓模型效應分解結果

當Inte1為核心解釋變量時,其直接效應系數為1.457且在1%水平顯著,說明提高工業智能化水平能夠促進本市的經濟發展,因為工業智能化水平提高后,勞動者的工作方式發生變化,企業更易形成自動化流水線生產[27],生產效率隨之提高,進而提高本市的地區生產總值。Inte1的間接效應系數為7.48且在1%水平顯著為正,說明提高工業智能化水平也會促進周邊城市的經濟增長。工業智能化水平提高后,生產規模擴大,產業鏈得到延伸,形成“示范效應”和“同業壓力”,工業智能化存在正向空間溢出效應進而提高周邊城市的經濟發展水平。當Inte2為核心解釋變量時,其直接效應系數和間接效應系數均在1%水平顯著為正,證實提高工業智能化水平不僅能促進本市的經濟發展,還對周邊城市的經濟發展起到促進作用。

(二)空間杜賓模型的穩健性檢驗

為了證明上述結果的穩健性,本文將鄰接權重矩陣替換為經濟地理嵌套矩陣后再次進行空間計量模型回歸,矩陣中所對應的經濟數據為2003—2019年各城市的gdp均值,以經濟地理嵌套矩陣為權重矩陣做空間相關性檢驗,結果如表5所示?？梢钥闯?工業智能化水平和地區經濟發展水平同樣存在空間正相關性,可以使用空間計量模型進行分析。

表5 經濟地理嵌套矩陣的空間相關性檢驗

模型適用性檢驗結果如表6所示?？梢钥闯鯨M檢驗和LR檢驗的P值均為0,故本文以經濟地理嵌套矩陣為空間權重矩陣時,仍然選用空間杜賓模型進行分析。

表6 經濟地理嵌套矩陣的空間計量模型適用性檢驗

以經濟地理嵌套矩陣為空間權重矩陣做空間杜賓模型回歸,綜合對比三種效應的回歸系數、擬合優度,替換空間距離矩陣后仍可選擇個體固定效應模型進行估計。同樣借助偏微分方法進一步計算直接效應和間接效應,刻畫工業智能化水平對地區經濟發展水平的空間溢出效應,由表7可知,除了當以Inte2為核心解釋變量時,其直接效應為0.042不顯著,間接效應顯著為正,為1.306,其余系數的方向與上文模型的回歸結果基本相符,說明空間杜賓模型的結論具有可靠性。

表7 經濟地理嵌套矩陣的空間杜賓模型效應分解結果

(三)異質性分析

1.工業化水平異質性分析

本文以90%為界將277個城市按非農增加值比重劃分為兩類,即進入工業化后期的城市和未進入工業化后期的城市,探討不同工業化水平下工業智能化水平對地區經濟發展水平的空間溢出效應。

考慮到權重矩陣的適用性,本文使用經濟地理嵌套矩陣進行分析。首先對兩類城市Inte1、Inte2和gdp的空間相關性進行檢驗,結果顯示應使用空間計量模型進行異質性分析。本文對兩類的城市空間計量模型進行模型適用性檢驗,結合LM檢驗、LR檢驗及Hausman檢驗的結果,確定異質性分析所使用的模型均為空間杜賓模型。綜合對比三種固定效應的擬合優度,選擇個體固定效應模型進行估計。由偏微分方法計算得到的效應分解結果如表8所示?？梢钥闯?核心解釋變量為Inte1時,未進入工業化后期的城市工業智能化對地區經濟發展水平的直接效應系數為正但并不顯著,而進入工業化后期城市的直接效應系數顯著為正,說明工業智能化的應用對工業基礎設施和人才有較高要求,進入工業化后期的城市工業基礎穩固,技能人才和技術人才充裕,工業生產率更高,工業智能化推動生產率提升的效果更突出,直接效應系數顯著;而未進入工業化后期的城市,工業基礎相對較差,工業基礎設施及人力資本等水平有限,因此工業智能化并不能有效促進本地經濟發展。此外,兩類城市的間接效應系數均顯著為正,說明工業智能化對地區經濟發展水平具有顯著的正向空間溢出效應。核心解釋變量為Inte2時,系數的方向和顯著性與以Inte1為核心解釋變量時基本一致,說明異質性分析結果具有穩健性。

表8 工業化水平異質性分析的空間杜賓模型效應分解結果

2.市場化水平異質性分析

進一步探討不同市場化水平下工業智能化對地區經濟發展水平的空間溢出效應,本文選取市場化水平對樣本進行分類。以2019年277個城市市場化指數的中位數為分界點,將277個城市劃分為兩類,即高市場化水平城市和低市場化水平城市。

首先對兩類城市Inte1、Inte2、gdp的空間相關性及空間計量模型的適用性進行檢驗,綜合對比三種固定效應模型的擬合優度。結果表明個體固定效應下的空間杜賓模型適用,運用偏微分方法得出兩類城市的效應分解結果,如表9所示。當核心解釋變量為Inte1時,高市場化水平城市的直接效應系數顯著為正,而低市場化水平城市的直接效應系數為-0.171,但不顯著。理論上,工業智能化可以通過研發投入、技術擴散和人力資本積累等渠道促進地區經濟水平的增長。市場化水平較高的地區,技術、資本和勞動力等生產要素更容易轉移到配置效率高的產業或地區,因此能夠更好地發揮工業智能化對推進地區經濟發展的效果。兩類城市的間接效應系數分別為2.753和1.112,且只有市場化水平較高的城市通過了顯著性檢驗,說明市場化水平會影響工業智能化的空間溢出效果。只有該地區的市場化水平較高時,工業智能化才會對城市的經濟發展水平產生顯著的正向空間溢出效應。市場化水平較低的城市由于在政府管理、營商環境和物質人力基礎等因素與高市場化水平地區有較大差距,工業智能化對這些地區經濟發展的促進作用較小,空間溢出效應也不顯著。核心解釋變量為Inte2時,系數的方向與顯著性與以Inte1為核心解釋變量時一致,說明異質性分析的結果具有穩健性。

四、進一步分析

不可否認,工業智能化對地區經濟增長會產生正向促進作用,但是工業智能化發展具有階段性特征,其產生的經濟效益也會存在差異。為此,有必要探討工業智能化對提升地區經濟發展的非線性效應。本文借鑒Hansen[28]的面板門檻模型進行驗證,考慮到樣本中可能存在多個門檻,模型設定如下:

GDPit=α0+α1Inteitg(Inteit≤γ1)+α2Inteitg(Inteit>γ1)+…αnInteitg(Inteit≤γn)+αn+1Inteitg(Inteit>γn)+θxit+λi+εit

(3)

式(3)中,γ為門檻值,將樣本劃分為多個區間,Inte為工業智能化水平,此處為門檻變量。

本文首先進行門檻面板效應檢驗。根據表10結果看出,Inte1通過雙門檻檢驗,Inte2通過單門檻檢驗,表明在不同的工業智能化發展階段,工業智能化水平與地區經濟發展水平間存在非線性關系。Inte1、Inte2門檻值具體見表11。

表10 工業智能化水平與地區經濟發展水平的門檻效應檢驗

表11 門檻值與95%置信區間

其次,為驗證門檻估計值的真實性,本文分別繪制Inte1和Inte2對應門檻值的似然比圖像,如圖2所示。Inte1的兩個門檻估計值和Inte2的單一門檻估計值所對應的LR值均在虛線以下,門檻估計值具有真實性。

圖2 門檻模型似然比函數圖

面板門檻回歸模型的結果如表12所示。當Inte1為門檻變量時,雙門檻模型下的工業智能化水平的系數分別為12.415、9.586和4.939,在1%的水平下通過檢驗,表明隨著工業智能化水平的提升,其對地區經濟發展水平的促進作用逐漸減弱。當Inte2為門檻變量時,單門檻模型下的工業智能化水平的系數均顯著為正,當工業智能化水平小于0.129時,系數為5.054,當工業智能化水平大于0.129時,系數為2.348,同樣存在邊際效應遞減的非線性特征。綜上,工業智能化水平對經濟增長的促進作用表現為非線性,且隨著工業智能化水平提升,其對地區經濟增長作用存在遞減效應。

表12 門檻效應模型回歸結果

五、結論與建議

隨著以互聯網、大數據、人工智能為代表的新一代信息技術的蓬勃發展,工業智能化成為未來經濟發展中的一種重要手段。作為技術進步的一種形式,工業智能化有顯著的經濟增長和空間外溢效應,本文通過構建空間計量模型,研究工業智能化對城市經濟增長的影響,得到以下結論:工業智能化對城市經濟發展有顯著的促進作用,同時存在正向空間溢出效應,即工業智能化不僅能對本市經濟發展具有正向影響,還對周邊城市的經濟發展水平起到促進作用。異質性分析表明,工業智能化的地區經濟增長效應在進入工業化后期的地區顯著,這類城市的空間溢出效應也顯著強于未進入工業化后期的城市;且在高市場化水平城市,其本地經濟增長和空間溢出效應更為顯著。工業智能化對城市經濟增長的促進作用存在門檻效應,且呈邊際效應遞減的非線性特征。

基于此,本文提出如下政策建議:

第一,充分發揮工業智能化對經濟發展的積極影響,大力推進工業智能化發展。積極推進以互聯網、大數據、人工智能等為代表的新一代信息技術與工業企業融合發展,推進我國工業智能化規模不斷擴大。地方政府也應加快智能化建設,引導工業智能化企業有序競爭。借助工業發達城市的示范效應,積極帶動周邊城市和地區的經濟發展。第二,積極推動工業化進程,加快推進新型工業化。根據各地工業基礎狀況,有甄別地推進工業智能化。重點推動促進數字經濟和實體經濟深度融合的工業化,同時避免無視工業基礎盲目投入工業智能化項目。第三,各地需要不斷提高市場化水平,積極推出政策和法規提高影響市場化水平的因素。改善營商環境,引導資本和人才的流動并創造良好的經濟、技術、文化交流平臺。此外,在工業智能化水平高和經濟增長效應高的地區,應大力推動工業智能化領域的創新,合理使用知識產權保護,提高技術利用率,最大化發揮工業智能化推動經濟增長的動力機制,但須警惕工業智能化無序擴張,過快地降低其經濟增長效應和空間溢出效應。