機器人應用對產業鏈創新鏈融合的影響研究

張本秀 吳福象

內容提要：本文基于競爭成功函數和共容利益假設構建產業鏈創新鏈互動理論模型,從資本積累和就業極化兩方面分析機器人應用對產業鏈創新鏈融合的影響,并使用中國2006—2021年的省級面板數據,構建計量模型進行實證研究。研究結果顯示:機器人應用能夠促進產業鏈創新鏈融合,主要作用機制包括資本積累效應和就業極化效應;進一步地,在積極應用機器人、就業政策完善的欠發達地區和創新基礎薄弱的行業中,機器人應用對產業鏈創新鏈融合的促進作用更大,且以不同規模企業為主體的產業鏈創新鏈融合均受到機器人應用的促進。本文主要揭示了機器人應用對產業鏈創新鏈融合的作用機制和異質性影響,可為優化產業創新發展環境提供經驗支撐與政策依據。

一、問題提出

推動產業鏈創新鏈(“雙鏈”)融合,打通產業實體經濟與先進制造技術間的壁壘,是全球產業變革趨勢下中國產業發展的主攻方向?，F階段,以美國為主導的高技術“靶向脫鉤”和發達國家的供應鏈多元化布局,迫使中國制造業面臨技術封鎖和市場擠壓的雙重困境,亟須釋放產業創新變革優勢。與此同時,以人工智能為核心的新一代信息技術迅速崛起,機器人成為先進制造業不可或缺的自動化設備,為產業高質量發展提供技術支撐,推動“中國制造”走向“中國創造”。機器人應用能夠有效服務于汽車、航空航天和軌道交通等領域,滿足先進制造領域的轉型發展需求。在政策和市場需求的雙重驅動下,機器人在國內行業的應用率日漸提升,其應用場景持續豐富。機器人應用促進制造業推廣智能生產模式,推動產業鏈創新鏈深度融合。

自2013年以來,習近平總書記多次針對產業鏈與創新鏈融合發展發表重要論述,提出要“圍繞產業鏈部署創新鏈”“圍繞創新鏈布局產業鏈”,強調了產業鏈與創新鏈環節相扣、融合發展的重要性。關于產業鏈創新鏈融合的理論內涵,可從兩方面來詮釋:一方面,從“鏈式結構”出發,產業鏈創新鏈融合是分別以產品生產和技術創新為主的兩類鏈條如同脫氧核糖核酸(DNA)螺旋結構般相互嵌套的過程,此過程中產業體系同創新基礎相適配、產業轉型發展同技術進步趨勢相協同,表現為“雙鏈”各個環節的復雜互動[1];另一方面,從“雙鏈”主體出發,產業鏈創新鏈融合則使生產主體和創新主體在產業鏈關鍵環節和創新鏈前沿環節中達成創新合作,以市場需求引領技術攻關,以創新成果推動生產升級,二者在前期投入、平臺搭建、項目合作等方面達成協作與整合,最終實現產業體系轉型與創新模式升級齊頭并進。所以,產業鏈創新鏈融合本質上表現為生產主體和創新主體的融合、產業發展與科技創新的融合,以及產業科技化與科技產業化的融合。脫離產業的科技創新無法有效跨越從“實驗室”到“生產線”的鴻溝,脫離創新的產業發展難以成為中國應對全球產業鏈重構和高技術“靶向”脫鉤的破局之策。因此,以產業鏈創新鏈融合為抓手,方能破解中國產業“有高原無高峰”的桎梏。

已有文獻對于產業鏈和創新鏈的研究主要集中在論述概念和闡明二者融合關系方面?！爱a業鏈”一詞主要源自傅國華(1996)[2]對海南熱帶農業的研究,后有學者將其定義為經濟活動中各產業依據前、后向關聯關系所組成的網絡結構[3-4]。從構成部分來看,可將產業鏈分解為多個相關產業或相鄰市場的關系[5]。從生產關系來看,也可將產業鏈抽象地理解為產業內“點”和“線”的劃分與連接,“點”代表不同的生產節點,“線”則概括產業鏈中不同環節企業的“線性連接”,產業鏈的載體和具體表現形式即在于“點”和“線”的連接[6]。隨著研究的豐富與深入,產業鏈被進一步定義為不同產業部門之間基于技術經濟關聯、特定邏輯聯系和時空布局關系所客觀形成的鏈式關系形態[7-8]。創新鏈的思想則源于產業鏈的相關研究。例如,林淼等(2001)從技術和產業的關系出發,認為創新鏈涵蓋了科研成果從選題到產業化的完整技術過程[9]。代明等(2009)提出創新鏈是一條以創新為紐帶,各功能節點合作研發、知識互補的鏈條[10]。在產業鏈創新鏈融合視角下,創新鏈被定義為包含基礎研究、技術研發、成果轉化、規?；a等環節于一體的綜合性鏈條,其突出特征在于重視市場需求、價值增值和資源整合[11]。

推動產業鏈創新鏈融合,即按照市場需求整合生產要素和創新要素,不僅要加強生產技術需求調研,針對產業鏈薄弱環節進行針對性技術研究,還要加速技術成果產業化,以前沿技術引領產業升級發展[12]。作為生產主體的企業和科研院所合作,在提升內部研發效率的同時,也能加速自身創新能力的提高以及新專利的產生[13]。同樣,在產學研合作中,高校的技術研究也能為企業生產技術革新注入活力[14]。但產業鏈創新鏈融合是一項長期性、系統性的工程,易受多種因素影響而陷入相互割裂狀態[15]。因此,推動產業鏈創新鏈融合需要政府從戰略層面進行統籌引導,比如洪銀興(2019)強調要圍繞核心高端技術組建產業鏈,并進一步圍繞產業鏈建立創新鏈,通過產業鏈和創新鏈的深度融合來創造作為國之重器的核心技術[16]。近年來,針對產業鏈創新鏈融合的研究進一步細化,細分行業的產業鏈創新鏈融合關系及可行路徑得到關注[1]。還有學者嘗試構建產業鏈創新鏈融合的評價指標體系,科學衡量產業鏈創新鏈融合程度[17],為從實證層面研究產業鏈創新鏈融合的影響因素和經濟效應提供了重要參考。

總體來看,已有文獻雖闡述了產業鏈和創新鏈的相關概念,并針對二者融合關系進行研究,但存在兩點不足:一是對產業鏈創新鏈融合的研究偏向于定性研究,鮮少對產業鏈創新鏈融合的影響因素進行實證檢驗,不利于從實踐層面構建產業鏈與創新鏈協同演進的現實路徑;二是機器人的廣泛應用為產業鏈創新鏈融合創造了更好的技術條件,但現有研究無論是從理論層面還是實證層面均缺乏對機器人應用和產業鏈創新鏈融合關系的考察,無法更深層次地理解機器人應用驅動產業創新發展的動力所在?；诖?本文建立理論模型,分析機器人應用對產業鏈創新鏈融合的影響,并對作用機制和異質性影響進行實證檢驗,邊際貢獻主要體現在以下方面:(1)研究內容方面,明確了機器人應用對產業鏈創新鏈融合的促進性作用,理性探討機器人沖擊下不同要素替代效應對產業鏈創新鏈融合的影響,擴展了已有文獻對相關問題的研究邊界;(2)理論分析方面,基于競爭成功函數和共容利益假設構建產業鏈創新鏈互動理論模型,探討機器人應用的資本積累效應和就業極化效應對產業鏈創新鏈融合的影響,明確機器人應用影響產業鏈創新鏈融合的內在機制;(3)實證研究方面,對機器人應用影響產業鏈創新鏈融合的作用機制進行實證檢驗,并分別在地區、行業和企業層面進行異質性分析,貼近當前國內不同地區、行業和企業引進機器人等先進設備的現實場景。本文的研究有助于正確認識機器人應用對產業創新發展的影響,協調好生產主體與創新主體的關系,發揮機器人應用的技術紅利,盡可能規避機器人沖擊所帶來的消極影響,進而對促進產業鏈創新鏈融合和穩固高質量發展動力提供有益的政策啟示。

二、理論模型與研究假設

機器人大規模應用于產業中,以智能化生產提高生產效率的同時,也會引起產業內部不同要素間的替代效應。其一,資本要素替代勞動要素,在產業內部形成資本積累效應。隨著機器人的應用,生產者投入大量智能資本來滿足創新發展需求,資本相較于勞動變得更加重要,資本回報率也相應提高[18]。其二,技術要素替代勞動要素,表現為“機器換人”現象。重復且危險的生產任務逐漸由先進機器代替人力勞動來完成[19],技術水平的提升也以優化生產體系的方式節省人力,總體表現為技術要素對勞動要素產生了“擠出效應”。為了分析機器人應用所導致的上述兩種效應對產業鏈創新鏈融合的影響,本文借鑒葉光亮等(2022)對兩類主體互動關系的模型設定[20],構建產業鏈創新鏈互動理論模型。具體來說,本文先分析生產主體行為,以非公平形式的競爭成功函數刻畫機器人應用的資本積累效應和就業極化效應所引起的生產主體差異化競爭行為,再分析創新主體行為,基于共容利益假設將創新主體同生產主體相聯系,以此探討機器人應用對產業鏈創新鏈融合的影響及作用機制。

(一)生產主體與創新主體行為分析

產業鏈創新鏈融合在理論層面被詮釋為兩類鏈式結構相互嵌套、復雜互動的過程,在實際生產與研發活動中,則表現為生產主體和創新主體的創新合作與資源整合。本文將生產主體界定為以盈利為目標,通過開展生產活動、升級生產技術來提供產品和服務,進而滿足市場需求的組織體系,這類主體以企業為主;將創新主體界定為以技術革新為目標,通過開展研發活動、深耕基礎研究和應用研究領域,進而突破技術瓶頸、產出研發成果的組織體系,這類主體以研發機構、實驗室等為主。值得注意的是,隨著創新需求日漸提升,越來越多的企業開始自設研發機構進而對生產技術進行升級革新,在本文的概念界定中,這類企業同時承擔生產主體和創新主體雙重角色。針對這種情況,本文將這類企業的生產環節劃分為生產主體行為,研發環節劃分為創新主體行為,以此來明確區分這類企業不同職能部門的所屬主體,避免出現歧義。另外,產業鏈創新鏈融合的根本目標是促進創新鏈的研發成果轉化,支撐產業發展的需求升級,推動產業鏈上生產主體的生產技術革新。因此,在產業鏈創新鏈融合中,生產主體和創新主體的主要融合形式表現為創新合作。下文將基于競爭成功函數和共容利益假設對生產主體和創新主體行為展開分析。

首先,對于生產主體而言,其引入新技術以提高生產效率和管理水平,進而提升市場競爭力,獲得更多收益,此種行為被稱為市場化努力。在市場經濟中,生產主體付出市場化努力來競爭市場份額,為了刻畫這種市場競爭關系,本文引入了競爭成功函數。競爭成功函數由布坎南等(Buchanan et al.,1980)[21]提出,為通過努力來競爭優勝的相關問題建模,而本文關注產業鏈上生產主體的行為,所涉及的市場競爭本質上也是競爭優勝問題。本文所采用的競爭成功函數基礎形式為什卡佩爾達斯(Skaperdas,1996)[22]所提出的連續冪函數形式:

(1)

式(1)中,e表示生產主體的市場化努力水平,pi表示生產主體i的市場份額,r表示生產主體通過市場化努力獲得收益的難易程度,r>0。由于不同的技術條件、政策偏向等情況存在差異,市場競爭通常表現為非公平形式。據此,克拉克和里斯(Clark &Riis,1998)[23]在式(1)的基礎上進一步提出了非公平競爭成功函數形式:

(2)

式(2)中,ki反映了不公平因素對不同生產主體市場份額的影響?，F階段,機器人的應用日漸廣泛,越來越多的生產主體因此而受益,在技術條件、生產效率和管理優化等方面獲得改善。本文假設市場中有兩類競爭性生產主體,其中,生產主體1應用了機器人,生產主體2未應用機器人,那么兩類生產主體的市場份額將表現為非公平競爭成功函數形式:

(3)

在產業鏈創新鏈融合中,生產主體同創新主體的融合形式主要表現為創新合作,其所帶來的生產技術創新能夠提升生產主體的收益。假設生產主體同創新主體的創新合作為M,其中完全服務于生產技術創新的比例為μ,技術創新所帶來的收益增加具有乘數效應[24],因此以M/(1-μ)來衡量創新合作下生產技術創新所帶來的收益擴大作用。由此,生產主體1和生產主體2的凈收益函數為:

(4)

式(4)中,c表示固定的邊際努力成本。每個生產主體都選擇可以獲得最大凈收益的最優市場化努力程度,根據一階條件可以解得最優市場化努力程度為:

(5)

那么,最優市場總努力水平為:

(6)

其次,對于創新主體而言,在產業鏈創新鏈融合視角下,其與生產主體合作以獲得收益,進而支持自身進一步的研發工作。具體來說,創新主體的共容利益來源于兩方面:一是創新主體獲得的研發報酬。追求利益的生產主體付出較大的市場化努力,積極改進生產技術,同創新主體合作的意愿強,創新主體在合作中可以獲得研發報酬。這部分收益與生產主體的市場化努力正相關,權重為ρ,正相關系數可用λ表示。二是創新主體自身發展的收益。在與生產主體創新合作的過程中,創新主體自身的研發工作也得到了持續性的資金保障,有助于研發成果的產出和轉化應用,對于創新主體申請專利以及創新基金皆有促進性作用,這部分收益權重為1-ρ。

假設創新主體的全部研發工作量為I,前文已將創新主體完全服務于生產主體技術創新的研發工作劃分為μM,那么創新主體自身的發展空間為I-μM。參考皮建才(2012)[25]的做法,以創新主體自身發展空間的對數形式衡量自身發展收益,即ln(I-μM)。假設創新主體研發工作的邊際成本為1,則其研發工作的總成本為I。那么,創新主體的收益函數為:

R=ρλE+(1-ρ)ln(I-μM)-I

(7)

將式(6)代入式(7)可得:

(8)

對式(8)求一階導數,可得創新主體共容利益最大化目標下,生產主體同創新主體的創新合作程度:

(9)

其中,M*即為機器人部分應用于生產主體1的情況下,生產主體同創新主體的創新合作程度,即產業鏈創新鏈融合程度。

(二)資本積累效應的影響

機器人的應用提升了資產回報率,產生了資本積累效應[26]。生產主體的資本積累對于其提高投資、擴大生產、增加盈利具有積極作用,也影響其與創新主體間的合作行為。在鏈式結構視角下,機器人先應用于部分生產主體,不僅在其內部產生了資本積累效應,也通過產業鏈上下游生產主體間的生產分工、要素流動、追加投資等方式,產生了一定的資本溢出效應,進而促使機器人應用所帶來的資本積累效應惠及全產業鏈,以改進技術和提高生產效率的形式提升了相關產品的質量,相關生產主體因此獲得更多市場收益。機器人應用所產生的資本積累效應惠及全產業鏈,強調普惠性、弱化競爭性,對于所有生產主體的市場收益具有正向擴大作用。因此,競爭成功函數中市場化努力系數ki=1,生產主體1和生產主體2的市場份額為:

(10)

資本積累效應對所有生產主體的市場收益均產生了正向擴大作用,因此在生產主體1和生產主體2的凈收益函數中引入大于1的正數l以表示資本積累效應的正向影響:

(11)

通過求凈收益函數的一階導數解得凈收益最大化條件下的e1與e2,加總即得最優市場總努力水平E:

(12)

將E代入創新主體的收益函數:

(13)

求其一階導數,解得創新主體收益最大化條件下的M*為:

(14)

據此,本文提出假設1:機器人應用所產生的資本積累效應促使生產主體同創新主體的創新合作更加活躍,即促進了產業鏈創新鏈融合。

(三)就業極化效應的影響

機器人可替代簡單重復性勞動,擠出低技能勞動力,而高技能勞動力所受影響卻不大,促使就業結構偏向極化,進一步影響了勞動力的收入差距和消費結構[27]。具體來說,高技能勞動力的收入較高,其崗位也得以保留,而低技能勞動力不僅收入水平較低,更是在機器人的沖擊下面臨失業問題,那么高技能勞動力對高質量產品的消費基本不受影響;相反,主要消費群體是低技能勞動力的中低質量和中低檔產品的銷量將降低。此類消費沖擊對產業鏈中已經應用和尚未應用工業機器人的生產主體產生差異化影響:一方面,機器人的應用會提高生產操作規范性、降低次品率,提升產品質量,吸引高技能勞動力消費,從而提升生產主體的收益;另一方面,機器人之類的智能技術對互補性投入要求較高,需要人力資源、產業結構等多方面條件予以支撐[28]。產業鏈中先應用機器人的生產主體1通常是實力較強的龍頭企業和鏈主企業,生產的產品質量較高,符合高技能勞動力的消費需求;而無力應用機器人的生產主體2通常是經濟實力較差的小微企業,生產的產品通常是模仿創新的產物以及品質較差的替代商品,受消費沖擊較大。這兩方面的影響在競爭成功函數中體現為:

(15)

式(15)中,k1>1,表示機器人應用引起的就業極化效應對生產主體1市場收益的影響為正。為了簡化計算,使結果更加直觀,式(15)中已假設k2=1。k1>1所帶來的直接性影響為生產主體1的市場份額提升、生產主體2的市場份額下降,同時體現出生產主體2所受到的不利影響。解得最優市場總努力水平E為:

(16)

代入創新主體的收益函數后,解得創新主體收益最大化條件下的M*為:

(17)

(18)

據此,本文提出假設2:機器人應用所產生的就業極化效應抑制了生產主體同創新主體的創新合作傾向,即不利于產業鏈創新鏈融合。

三、研究設計與指標選擇

(一)數據來源

本文以2006—2021年中國省級面板數據為分析樣本,研究機器人應用對產業鏈創新鏈融合的影響。數據來源于國家統計局、萬得數據庫、國際機器人聯合會(IFR)、深圳希施瑪數據科技有限公司CSMAR中國經濟金融研究數據庫、《中國統計年鑒》、《中國勞動統計年鑒》、《中國高技術產業統計年鑒》和《中國金融年鑒》。內蒙古、西藏、青海、寧夏和新疆數據缺失嚴重,故剔除;其余省份部分年份數據缺失,本文采用線性插值法補齊。為消除異方差的影響,本文在回歸分析中統一對絕對量作對數處理。

(二)模型構建

本文基本計量模型設定如下:

degreeit=a0+a1robotit+a2controlsit+λi+θt+εit

(19)

其中,i表示省份、t表示年份;被解釋變量degreeit表示省份i的高技術產業在第t年的產業鏈創新鏈融合程度,核心解釋變量robotit表示省份i在第t年的機器人應用水平;λi表示省份固定效應,θt表示時間固定效應,εit表示隨機誤差項;controlsit表示一系列控制變量,包括政府創新投入(gov)、對外貿易(for)、金融支持(fin)、科技成果產出(tec)、經濟增長(gdp)。

為了驗證機器人應用影響產業鏈創新鏈融合的作用機制,本文在式(19)的基礎上進一步構建中介效應模型進行機制檢驗。本文的理論分析部分已就資本積累效應和就業極化效應對產業鏈創新鏈融合的影響進行模型層面的推導與證明,且已有研究分別基于理論研究、國別比較和實證分析等層面驗證了資本積累和就業極化對產業創新發展和產業鏈創新鏈融合的影響,因此資本積累和就業極化對產業鏈創新鏈融合的影響已有理論支持[29-33]。本文參考江艇(2022)[34]的研究,僅驗證機器人應用對資本積累和就業極化的影響。模型設計如下:

capitalit=β0+β1robotit+β2controlsit+λi+θt+εit

(20)

employit=β0+β1robotit+β2controlsit+λi+θt+εit

(21)

式(20)和式(21)中,capitalit表示資本積累,employit表示就業極化,二者為中介變量,其余變量定義與式(19)一致。

(三)變量選取

1.被解釋變量:產業鏈創新鏈融合程度(degree)

根據產業鏈創新鏈融合的理論內涵,本文著重從產業規模與創新規模相匹配、產業結構與創新結構相契合、產業鏈投入要素同創新鏈投入要素相耦合以及產業鏈同創新鏈融合方式相對接這四個層面構建產業鏈創新鏈融合的指標體系。其中,產業規模與創新規模相匹配是重要前提,只有在規模相適配的情況下,產業鏈的拉動力和創新鏈的推動力才能夠達到良好的相互作用,避免要素投入在數量和質量上出現失衡問題;產業結構與創新結構相契合是根本保證,產業結構和創新結構間實現良好的協同匹配,才能促使“雙鏈”有效銜接,避免出現發展梯度差異、承接能力不足等問題[35];產業鏈投入要素同創新鏈投入要素相耦合是關鍵環節,人才、資金、技術等投入要素是產業鏈創新鏈融合的重要影響要素,產業鏈與創新鏈上各種要素在利益、目標上的交點與融合點,是實現“雙鏈”投入有序、要素對接的落腳點[36];產業鏈同創新鏈融合方式相對接是終端落實,基于共性技術突破的需求,創新端需要依托產業鏈布局開展技術創新項目,產業端則需要完成創新成果的銜接與集成,在此過程中,采取恰當的融合方式且實現有效對接尤為重要,也是最終推動產業鏈創新鏈融合的落實步驟。

本文以各省份高技術產業的相關數據為基礎,使用耦合協調模型來測算產業鏈創新鏈的耦合協調度,該模型準確反映了復雜系統中子系統相互依賴、協調發展的關系,客觀揭示產業鏈創新鏈融合水平。計算步驟如下:

首先,構建產業鏈創新鏈耦合協調的綜合評價指標體系。本文以不同層級的指標設計來反映規模相匹配、結構相契合、要素相耦合和方式相對接這四個產業鏈創新鏈融合指標維度,具體指標構成參見表1。在規模匹配方面,以企業數量和平均用工人數反映產業鏈規模,以研發機構數量和研發機構人員數量反映創新鏈規模;在結構契合方面,以技術改造經費占比和產業鏈升級衡量產業結構升級情況,以消化吸收經費占比和創新鏈演進衡量創新結構升級情況(1)《中國高技術產業統計年鑒》對于技術改造經費和消化吸收經費的解釋為:技術改造經費指企業將研發成果應用于生產的各個領域,用先進工藝、設備代替落后工藝、設備,提高產品質量、促進產品更新換代;消化吸收經費指對引進技術的掌握、應用、復制而開展的工作,以及在此基礎上的創新。據此,本文將技術改造經費占比歸類為產業結構層面的指標,將消化吸收經費占比歸類為創新結構層面的指標。。其中,產業鏈升級主要以新產品主營業務收入占比來衡量,因為在市場導向下,推動產業鏈升級最終需落實到積極開發新產品和提升新產品附加值上[37]。在創新鏈演進方面,洪銀興(2017)指出現階段科技創新鏈前移到基礎研究領域,由解決工藝問題轉變為解決重大科學問題[38],遵循這一觀點,本文采用研究型人員占科技活動人員的比重衡量創新鏈演進情況;在要素耦合方面,著重從人才投入、資金投入和技術投入三方面進行考察,產業鏈的投入要素包括高受教育程度就業人員占比、產業投資和產業儀器設備投入,創新鏈的投入要素包括研發(R&D)人員全時當量、研發機構經費支出和研發機構儀器設備支出;在方式對接方面,產業鏈的新產品開發經費支出占比和購買境內技術經費支出反映產業端對技術成果的轉化和技術引進情況(2)這里選擇購買境內技術經費支出占比而非引進技術經費占比來衡量技術引進情況的原因在于:引進技術經費中包括從國外購買、引進的技術經費,此部分無法反映產業鏈與國內研發機構的合作情況,故而選擇更具針對性的購買境內技術經費支出占比來衡量來源于國內研發機構的技術引進情況。,創新鏈的有效發明專利數占比和研發機構R&D項目數反映創新端研發成果的產出和技術轉移情況。

其次,利用熵值法確定各指標權重并計算產業鏈和創新鏈發展水平。假設產業鏈創新鏈耦合協調的綜合評價指標體系中涉及r個年份、m個地區和n個指標,則xαij為第α年省份i的第j個指標值。由于評價指標體系所選取的測度指標計量單位、意義等存在差異,所以需要對所有指標進行標準化處理:

(22)

個別指標標準化處理后,可能會出現零值的情況,因此進行平移處理:

rαij=rαij+H,H=1

(23)

平移處理后,計算所有指標權重:

(24)

并對信息熵值ej求解:

(25)

第j項指標信息效用價值大小由該指標的信息熵大小決定,即信息效用值hj滿足hj=1-ej,那么根據信息效用值hj確定指標權重wj:

(26)

即可計算發展水平Ui:

(27)

借鑒物理學中的容量耦合系數模型,計算產業鏈創新鏈的耦合度和耦合協調度。產業鏈創新鏈耦合度公式可表示為:

(28)

進一步地,計算綜合協調指數T和耦合協調度D:

(29)

按照通常做法,本文認為產業鏈創新鏈對綜合協調指數的貢獻力度相同,因此b1=b2=0.5。表2展示了各省份2006年和2021年產業鏈創新鏈的耦合協調度及增長情況。就耦合協調度而言,多數省份的產業鏈與創新鏈之間已產生相互影響。江蘇、浙江、廣東等經濟大省的耦合協調度處于較高水平,但也有部分省份的產業鏈創新鏈耦合協調度不高。就耦合協調度增長情況而言,相較于2006年,各省份2021年的產業鏈創新鏈耦合協調水平均保持增長趨勢,說明各省份“雙鏈”間的相互作用正在加深。這彰顯了推動產業鏈創新鏈深度融合的必要性,也揭示了未來各省份的產業鏈創新鏈耦合協調水平有進一步優化的空間。

表2 各省產業鏈創新鏈耦合協調情況

參考張鵬巖等(2017)[39]的做法,本文進一步考察了不同省份在2021年的產業鏈創新鏈協調發展類型。表3顯示,在本文測算的26個省份中,廣東的產業鏈創新鏈達到了優質協調水平,江蘇和浙江為中級協調,北京、上海、安徽等11省份為調和協調,河北、山西、重慶等11省份為勉強協調,云南為輕度不協調?？傮w來看,經濟發達的省份有更為優越的產業升級基礎和創新發展環境,其產業鏈創新鏈的協調發展水平相對更高。

表3 2021年各省份產業鏈創新鏈協調發展的類型分布情況

2.核心解釋變量:機器人應用水平(robot)

本文以國際機器人聯合會(IFR)公布的2006—2021年工業機器人數據為基礎,參考陳媛媛等(2022)[40]的指標測算方法,計算各省份人均工業機器人安裝量,以此來衡量機器人應用水平。IFR自2006年開始提供中國分行業的工業機器人安裝量數據,本文通過將IFR的行業分類同中國行業分類進行匹配與合并,得到19個行業的工業機器人安裝量數據,包括農林牧漁業、采礦業、食品與飲料制造業、汽車制造業、其他運輸設備制造業、塑料制品業和化工業、金屬制品業、設備制造業、金屬冶煉業、電子產品制造業、非金屬礦物制品業、木材加工業、紡織業、造紙和印刷業、其他制造業、采礦業、教育和科研、建筑業與服務業。分別根據上述19個行業的全國就業人數、分省份就業人數和分省份總就業人數對全國分行業工業機器人安裝量進行加權計算,匯總后得到分省份的人均工業機器人安裝量,具體計算公式為:

(30)

式(30)中,i表示省份,l表示行業,t表示年份。robotslt衡量全國層面l行業在t時期的工業機器人安裝量,empl,2005代表2005年全國層面l行業的就業人數,ratioil,2005表示2005年i省份l行業的就業人數占i省份總就業人數的比例,即ratioil,2005=empil,2005/empi,2005。在計算人均工業機器人安裝量過程中,全國層面分行業就業人數的數據來源于世界生產率與經濟增長國際比較數據庫(World KLEMS),不同省份的總就業人數和分行業就業人數的數據來源于2005年1%人口抽樣調查微觀數據。其中,就業相關的變量之所以選擇2005年的數據,是為了避免由于工業機器人對勞動力市場存在影響,進而影響產業鏈創新鏈融合,以此保證本文研究結論的準確性。

此外,本文以資本積累(capital)和就業極化(employ)作為中介變量,其中資本積累采用規模以上工業企業的資產規模表示,就業極化采用高技能勞動力人數與低技能勞動力人數之比來表示,研究生與大學本、?？迫藛T為高技能勞動力,小學及以下學歷的人員則為低技能勞動力。本文還在方程中加入了以下省份層面的控制變量:政府創新投入(gov),采用各省份地方財政科學技術支出來衡量;對外貿易(for),采用各省份進出口總額來衡量;金融支持(fin),采用各省份金融機構本外幣貸款余額來衡量;科技成果產出(tec),采用各省份技術合同成交額來衡量;經濟增長(gdp),采用各省份經濟增長總量來衡量。

限于篇幅,本文主要變量的描述性統計結果不具體展示。另外,相關性分析結果顯示機器人應用水平和產業鏈創新鏈融合程度間為正相關關系,機器人應用可促進產業鏈創新鏈融合這一結論初步得到驗證。

四、實證檢驗與結果分析

(一)基準回歸結果

基于計量模型式(19)的設定并依據豪斯曼檢驗結果,本文采用固定效應回歸方法結合逐步回歸法驗證各變量對產業鏈創新鏈融合程度的回歸系數的顯著性。為了避免回歸中可能存在的遺漏變量、異方差和序列相關問題,在估計過程中加入了省份和年份固定效應,估計結果如表4所示。其中,列(1)僅加入了機器人應用水平變量,其回歸系數在1%的水平下顯著為正,列(2)—列(6)逐步加入了一系列控制變量后,估計結果依然穩健。列(6)為加入了所有控制變量的估計結果,其中機器人應用水平的回歸系數顯著為正,這說明機器人應用促進了產業鏈創新鏈融合。

表4 基準回歸結果

(二)穩健性檢驗

1.產業鏈創新鏈融合程度的再度量

王淑佳等(2021)認為目前主流的耦合協調度模型所計算出的耦合協調度主要依賴于系統本身的發展程度,系統自身協調水平的作用被弱化,因此提出修正后的耦合協調度模型[41],即在其他測算公式不變的情況下,將式(28)替換為:

(31)

本文采用該修正方案對高技術產業的產業鏈創新鏈融合程度進行再次測算,并以其作為被解釋變量的替代變量,檢驗基準回歸結果的穩健性。表5替換被解釋變量的結果表明機器人應用仍然促進產業鏈創新鏈融合。

表5 穩健性檢驗結果

2.機器人應用的再度量

參考蔣為等(2022)[42]的研究,本文對分配至各省份的工業機器人安裝量取對數,代替各省份工業機器人安裝密度來衡量機器人應用水平,以此作為解釋變量的替代變量檢驗基準回歸結果的穩健性。表5替換解釋變量的結果表明本文的實證分析結果是穩健的,機器人應用水平的回歸系數依然顯著為正。

3.遺漏變量問題

本文在基準回歸的基礎上,進一步控制了財政自主權、人口老齡化和創新基礎設施。其中,財政自主權以地方財政一般預算收入和地方財政一般預算支出的比值表示,人口老齡化以65歲以上人口占比表示,創新基礎設施以電信業務總量占地區生產總值比重表示。表5增加控制變量的結果表明了基準回歸結果的穩健性,在進一步控制財政自主權、人口老齡化和創新基礎設施后,機器人應用仍然促進產業鏈創新鏈融合。

(三)內生性檢驗

機器人在高技術產業的應用能夠推動產業鏈創新鏈融合,同時,高技術產業的產業鏈與創新鏈深度融合后將會有更高的資金實力和創新需求,從而更加廣泛地應用機器人。也就是說,機器人應用和產業鏈創新鏈融合程度之間可能存在雙向因果關系。因此,本文借鑒王永欽和董雯(2020)[43]使用美國工業機器人數據重新計算指標進而構造工具變量的做法,以美國行業層面的工業機器人安裝量數據為基礎重新計算分省份的人均工業機器人安裝量,構建工具變量。其合理性在于:一方面,雖然美國應用機器人的時間早于中國,應用水平也更高,但其發展趨勢傾向于促進行業技術進步,與中國機器人產業發展走向趨同[44],以美國行業層面的機器人安裝量數據為基礎構建機器人應用水平指標,同中國的機器人應用水平具有相關性;另一方面,美國的機器人應用僅反映比較外生的技術進步對中國產業鏈創新鏈融合的影響,滿足外生性要求。表6的回歸結果顯示:一階段工具變量對機器人應用重新估計的回歸系數顯著為正,二階段回歸中,機器人應用水平的回歸系數顯著為正,這表明機器人的應用有利于促進產業鏈創新鏈融合,與本文的基準回歸結果一致,本文的結論十分穩健。此外,Cragg-Donald WaldF統計量均在10%的顯著性水平上大于Stock Yogo臨界值,統計量在1%的顯著性水平上拒絕原假設,表明工具變量通過了不可識別檢驗與弱工具變量檢驗。因此,工具變量的選取合理且有效。

表6 內生性檢驗結果

(四)中介作用機制檢驗

前文的理論分析中指出機器人應用促進了資本積累和就業極化,進而影響產業鏈創新鏈融合。對此,本文分別選取了合適的中介變量,對作用機制進行檢驗,回歸結果如表7所示。首先,機器人應用對資本積累的回歸系數顯著為正,說明機器人應用能夠促進資本積累進而促進產業鏈創新鏈融合。其次,機器人應用對就業極化的回歸系數也顯著為正,說明機器人應用能夠促進就業極化,而就業極化不利于產業鏈創新鏈融合,因此機器人應用所導致的就業極化存在遮掩效應,在一定程度上弱化了機器人應用對產業鏈創新鏈融合的促進作用。此估計結果與本文的理論預期相一致,假設1和假設2得以證明。

表7 資本積累效應和就業極化效應的作用機制檢驗

五、進一步分析

(一)基于地區劃分的異質性分析

由前文可知,高技術產業的產業鏈創新鏈融合程度呈現出明顯的地區差異,經濟發達省份的“雙鏈”融合程度更高,而經濟欠發達省份的“雙鏈”融合程度則欠佳。為此,本文進行分地區回歸,分別考察東北、東部、中部及西部地區的機器人應用對產業鏈創新鏈融合程度的影響。表8的回歸結果顯示:東部地區、中部地區和西部地區的機器人應用對產業鏈創新鏈融合程度的回歸系數均顯著為正,且西部地區機器人應用的回歸系數最大,東部地區機器人應用的回歸系數最小;而東北地區機器人應用的回歸系數顯著為負,說明機器人應用不利于東北地區的產業鏈創新鏈融合。上述回歸結果通過組間系數差異檢驗。

表8 分地區回歸結果

分地區回歸結果證實了不同地區機器人應用對產業鏈創新鏈融合的異質性影響,具體來說,東部地區的經濟發展程度較高,市場環境公平有序,生產和投資較為活躍,聚集了實力強、規模大的企業和研發機構。東部地區良好的經濟環境和創新生態有利于資本積累效應的發揮,完善的就業政策在一定程度上緩和就業極化效應的不利影響,所以東部地區機器人應用促進產業鏈創新鏈融合。隨著國家不斷優化高等教育資源的布局結構,支持中西部地區擴大高等教育資源規模,中西部地區的就業政策得到完善,因而在創新動能持續激活、就業環境日漸優化的中西部地區,機器人應用也能促進產業鏈創新鏈融合。相比之下,東北地區作為老工業基地,產業結構較為單一,不具備經濟發展、市場環境、創新生態和就業政策等方面的優勢,在應用機器人、引進前沿技術方面起步較晚,資本積累效應難以得到發揮,機器人應用對產業鏈創新鏈融合的促進作用較低甚至得不到有效發揮。因此,東北地區的機器人應用無法促進產業鏈創新鏈融合的原因可能來源于此。

(二)基于行業劃分的異質性分析

高技術產業內部不同的行業具有不同的要素稟賦特征和發展需求,因此各行業機器人的應用程度及其對產業鏈創新鏈融合的影響也是差異化的?；诖?本文根據《中國高技術產業統計年鑒》所公布的細分行業數據,測算了醫藥制造業、電子及通信設備制造業、計算機及辦公設備制造業、醫療儀器設備及儀器儀表制造業的產業鏈創新鏈融合程度。由于海南和甘肅的計算機及辦公設備制造業數據嚴重缺失,該行業的回歸分析在原先26個省份的基礎上進一步刪去海南和甘肅的樣本,四個細分行業回歸結果如表9所示。醫藥制造業、電子及通信設備制造業、計算機及辦公設備制造業和醫療儀器設備及儀器儀表制造業的機器人應用回歸系數均顯著為正。但是不同之處在于,從核心解釋變量的系數大小看,醫療儀器設備及儀器儀表制造業的產業鏈創新鏈融合所受促進作用似乎要比其他細分行業所受到的促進作用更大。上述回歸結果通過組間系數差異檢驗。

表9 分行業回歸結果

作為高技術產業內部的細分行業,醫藥制造業、電子及通信設備制造業、計算機及辦公設備制造業和醫療儀器設備及儀器儀表制造業均為重視自主研發和技術創新的行業,資本積累效應得到充分發揮。同時,四類行業所生產的產品是數字經濟時代居民日常生活所必不可少的產品,機器人應用所帶來的收入沖擊和消費沖擊對這四類行業產品的影響較小,就業極化效應的不利影響也相對較小。因此,機器人應用能提升這四類行業的產業鏈創新鏈融合程度。目前國內自主生產的醫療器械產品多為附加值低、科技含量低的常規中低檔產品,“高精尖”醫療設備仍然依賴進口,所以在醫療儀器設備及儀器儀表制造業中,機器人能夠發揮出更大的促進作用,這也從側面說明了推動機器人技術向創新不足型行業傾斜的必要性,以機器人應用發掘這類行業的創新潛力。

(三)基于企業規模劃分的異質性分析

不同規模企業的機器人應用程度以及創新發展需求存在差異,因此機器人應用對產業鏈創新鏈融合的影響在企業規模上存在異質性。據此,本文根據《中國高技術產業統計年鑒》所公布的不同規模的企業數據,分別測算了大型企業和中小企業為主體的產業鏈創新鏈融合程度,由于2009年之前該年鑒未公布各地區不同規模企業的相關數據,分規模的回歸樣本中所包含的年份為2009—2021年?；貧w結果如表10所示,劃分規模后,大型企業和中小企業的機器人應用回歸系數均顯著為正。上述回歸結果通過組間系數差異檢驗。雖然實力較強的大型企業應用機器人的條件通常更好,但是在產業鏈的鏈式結構下,隨著企業間的生產分工與要素流動,機器人即使在大型企業中應用更為廣泛,其所產生的資本積累效應也能夠惠及中小企業。并且,在國家大力支持“補鏈強鏈延鏈”的政策背景下,鏈主企業積極帶動中小企業協同創新,促進中小企業創新發展,中小企業對接創新主體的能力日益提高。由此可見,機器人應用不僅促進了大型企業同創新主體間的創新合作,也有效提升了中小企業同創新主體合作的能力。

表10 按規?；貧w結果

六、結論及政策建議

本文基于競爭成功函數和共容利益假設構建產業鏈創新鏈互動理論模型,討論機器人應用對產業鏈創新鏈融合的影響,理論分析結果表明機器人應用所產生的資本積累效應促使生產主體同創新主體的創新合作更加活躍,進而促進產業鏈創新鏈融合,而機器人應用所產生的就業極化效應則抑制了生產主體同創新主體的創新合作傾向,不利于產業鏈創新鏈融合?；诖?本文使用高技術產業相關數據測算產業鏈創新鏈融合度指標,并結合中國2006—2021年省級面板數據,構建計量模型實證檢驗機器人應用對產業鏈創新鏈融合的影響。主要結論包括:(1)機器人應用能夠促進產業鏈創新鏈融合,這一研究結論經穩健性檢驗和內生性檢驗后依然成立。(2)資本積累效應和就業極化效應是機器人應用影響產業鏈創新鏈融合的主要作用機制,資本積累在機器人應用促進產業鏈創新鏈融合中發揮了中介效應,就業極化則表現為遮掩效應。(3)基于地區、行業和企業層面的異質性分析結果表明,東部、中部和西部地區積極應用機器人、就業政策完善,機器人應用促進這些地區的產業鏈創新鏈融合,機器人應用起步較晚的東北地區則未受到機器人應用對產業鏈創新鏈融合的促進作用;在重視自主研發和技術創新的高技術產業細分行業中,機器人應用均能促進產業鏈創新鏈融合,其中產品附加值低、科技含量不足的醫療儀器設備及儀器儀表制造業所受到的促進作用相對較大;另外,機器人應用對以不同規模企業為主體的產業鏈創新鏈融合均存在促進作用。據此,本文認為應著重從以下三方面構建機器人應用背景下產業鏈創新鏈的融合體系:

第一,加速智能制造發展,提高機器人解決產業發展實際問題的能力。機器人應用的促進作用將成為產業鏈創新鏈融合的持續動力,但國內產業使用的機器人多數來源國外,這成為加快實現智能制造的掣肘因素。因此,建議持續推進機器人廣泛應用進程,一要補齊機器人生產研發的短板技術,在產品研發、生產制造和推廣應用各環節加強合作,定位機器人產業鏈的“痛點阻點”,補齊技術短板,克服發展壁壘,夯實機器人應用支持產業創新發展的基礎;二要在機器人生產研發中融入新興技術,推動機器人技術與數字通信、新能源、新材料和網絡安全等新興技術的融合發展,增強機器人的智能控制力和精準操作力,適應產品多樣化和場景差異化需求,使其切實推動產業發展快速邁向智能化階段。

第二,持續完善就業政策,應對機器人沖擊所導致的勞動力失業問題。本文對資本積累效應和就業極化效應的分析發現,機器人應用促使產業內資本迅速擴張,而低技能勞動力持續被擠出,由此導致的勞動力失業問題不利于產業鏈創新鏈融合。為此,政府一方面應在低技能勞動力技能培訓方面投入更多資金支持,提高低技能勞動力的技能水平,使其適應產業發展的智能化和自動化轉變;另一方面,政府應提高公共投入,為失業勞動力提供崗位,并以財政補貼和稅收優惠的方式,鼓勵經營主體增設低技能就業崗位,以此緩沖機器人沖擊所導致的“下崗潮”,在獲得機器人應用紅利的同時,盡量避免機器人沖擊對產業鏈創新鏈融合的不利影響。

第三,合理規劃行業布局,因勢利導地營造健康良好的產業發展環境。本文的異質性研究表明,機器人應用對產業鏈創新鏈融合的影響表現出明顯的地區、行業和企業異質性,政府部門應著重對機器人應用落后地區、創新動力不足的行業給予鼓勵和支持,并持續發揮產業鏈協同創新效應,強化產業鏈內大企業對中小企業的創新帶動作用。其一,對于技術基礎薄弱的地區,應給予機器人企業招商引資方面的政策優惠,并結合地區產業發展實際,滿足當地智能制造需求,大力促進地區間的技術轉移。其二,以機器人應用激發弱勢行業的創新潛力,實現機器人技術及相關人才在不同行業間的合理分配,逐步實現機器人在全行業的廣泛應用,并保障所有行業的技術升級平穩有序地進行。其三,定向引導機器人應用向中小企業傾斜,針對中小企業給予價格補貼,鼓勵和引導中小企業優化制造工藝和生產體系,在政策鼓勵和鏈主企業帶動的雙重支持下,提升中小企業的自主創新能力,實現中小企業對大企業乃至整條產業鏈的創新“反哺”,切實提升產業鏈韌性。針對性實施差異化政策,方能最大化發揮機器人應用對產業鏈創新鏈的促進作用。