智能产业发展潜在风险研究——基于省级面板数据实证分析

赵晟楠

延安大学，陕西延安716000

一、引言

制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。智能制造更是促进产业结构升级、提质增效、增强国力的重要领域，其发展水平决定了一个国家的科技实力与产业竞争力。为此，智能制造被列入了《中国制造2025》行动纲领。

互联网技术的飞速发展，促使我国智能产业与智能技术向国际领先地位迈进。随着智能产业的不断进步，智能科技取得重大突破，先进的科学技术容易在整个产业体系中占据垄断地位，从而导致传统产业市场份额的减少，造成产业失衡。不平衡的产业结构，将引发经济危机。因此，如何避免智能产业发展过程中的潜在风险就显得尤为重要。

二、国内外文献综述

近年来，电子信息对实体经济产生巨大冲击，市场格局也发生了翻天覆地的变化。从技术自主创新角度来看，陈修德、梁彤缨（2010）认为在智能产业发展过程中，市场会低估高新技术研发效率，随之技术发展也将遭受市场结构、产业规模和随机风险的变动影响。从产业风险投资角度来看，武巧珍（2009）指出风险投资主要通过法律约束、政策扶持、退出投资和创新项目等因素推动产业发展，而杨开忠、甘颖进（2000）则认为风险投资体系需要投资金融体制、教育和科研等多方面的构建，同时，郭斌（2001）也认为该体系应发挥国有资本引导作用，鼓励投资主体多元化，重视私人资本的参与。从风险识别划分角度来看，战略新兴产业发展中，正确识别产业风险并明确划分类型有着重要意义，申红艳（2016）从产业自身、环境和竞争对手三个维度构建了风险评估框架并进行了风险测定，促使产业发展能够得到有效保障。

国外学者大多从产业创新路径的角度对产业风险进行研究。Altman E I（1968）认为金融在创新发展中主要目的是清除产业发展中的潜在风险，避免产生不可控的金融海啸。Light W（1987）认为产业创新会影响人们的认知偏差，从而改变产业原有的规则和秩序，如果产业现有规则和秩序无法达到预期效果，那么风险将会以创新负外部性这种隐蔽方式不断积累并最终爆发。

三、智能产业发展过程

（一）核心企业技术投入期

智能产业发展的核心是技术的创新发展。由于核心企业在资金积累、数据资料、研究人才等方面具有显著优势，因此，更容易取得技术突破。同时，核心企业也会采用技术引进、收购创新企业、合作研发等方式来获取先进技术，对原产品进行改良与优化，以提升企业的核心竞争力。这一过程在产业发展前期影响巨大，智能技术的创新对智能产业的发展情况有着直接影响，核心企业创新投入的多少将成为智能产业发展的重要核心。

（二）智能产业产品成长期

新兴产业使得传统企业的市场份额逐渐下降，为保证市场公平竞争的环境，部分企业必须通过对技术产品的垄断来维持自身的市场地位，这些企业必然会最先获得超额收益，而那些不愿自主研发或引进智能技术的企业，也将会因生产效率低、产品成本高等因素逐渐处于劣势，最终被市场所淘汰。为满足市场从常规化到个性化的转变需求，企业必须要对智能产品采取相应的改进来稳定市场地位。这一过程将导致企业两极分化，转型成功的企业将不断优化产品，不断推进智能产业的成长。

（三）智能产业发展成熟期

目前，智能产业发展迅速，已超过了所有产业的平均发展速度，市场需求不断扩张，这表明智能产业已经发展到成熟期。随着技术推广及产业结构进一步完善，智能产业将渗透到各行各业，在整个产业体系中处于领先地位。智能产业凭借其低成本、效率高、个性化需求在市场中占领更多份额。伴随着长期稳定的收入与产出，智能产业将会逐渐稳固在整个产业体系中的领先地位，进一步实现产业升级。

（四）智能产业结构融合化

1.高新技术融合渗透。高新技术在不断提升社会化程度的同时也在不断改变企业的生产模式，以适应消费者多元化的需求。随着智能产业的快速发展，一些支柱产业的核心技术研发严重缺失，已跟不上智能时代的发展要求，如汽车产业的智能化还较为落后，急需将电子信息和汽车两大高新产业融合在一起。随着智能汽车概念的提出，让目前的汽车行业在一些功能方面融入一些智能的元素，还未真正实现完全的智能。未来汽车的发展将与智能产业高度融合，以实现汽车的电子化、智能化和网络化。

2.传统产业延伸融合。传统产业与新兴产业的融合已成为现代产业的发展方向和趋势。传统产业与智能产业融合过程中，可使大数据、互联网等高新技术在实体经济中得到广泛应用，如生产厂房智能化、控制体系自动化、行业编制信息化等，不但能降本增效还能提质创收。因此，传统产业必须调整内部组织结构，不断适应智能产业的高速发展。目前，我国产业智能化普及率较低，同时，传统产业还面临着去产能、降成本的结构调整。随着智能技术的普及，传统产业将被赋予新的生命力和竞争力，从而形成新的产业体系。

四、智能产业发展的潜在风险及其原因分析

（一）智能产业的潜在风险

1.经济风险。科技进步引起经济繁荣，随后就会引发经济大萧条。每次危机发生前都伴随着劳动者过度负债、企业过度投资等现象。主要原因是新兴产业结构在转型中出现滞后现象，未有新的增长点跟随经济的快速增长，所以只能将资金转移到股市和房地产，来满足投资扩张的需求。这样做不但会架空股市和房价，而且营造出来的经济繁荣的假象也终将昙花一现，面对产能过剩的潜在问题，市场只能依靠对泡沫经济的收缩来维持。因此，在智能产业的发展过程中要及时调整产业结构，找出新的增长点来促进产业发展，避免债务型经济的过度积压。同时，有必要巩固实体经济，遏制虚拟货币的投资，避免产生不可控的泡沫经济。

2.政策风险。在第一次经济危机发生前，不规范的信贷政策引发股民投资热，在第二次经济危机发生前，宽松的货币政策让泡沫经济迅速膨胀。纵观前两次经济危机，可以发现货币发行当局在面对消费价格上涨时，所采取的货币紧缩政策是不正确的，这一举措直接导致货币政策与宏观调控产生脱节，将经济泡沫捅破。因此，政府应该吸取历史的教训，正确处理好市场和货币调控关系，在正确的时间节点上采用正确的货币政策。与此同时，决策者在面对经济危机时要保持清醒大脑，避免因市场压力而采取民粹主义来安抚民心，而民粹主义往往是影响错误货币政策的推手，大众期望超额的社会福利、对政府过度依赖都会让政府陷入过度财政负债的局面。

3.结构风险。智能产业凭借其低成本、高效率和定制化的市场需求，很快便能在整个产业中占据重要地位。新兴产业通过集群化逐步形成市场垄断，分流传统产业所占市场份额，这便会造成产业结构失衡。智能产业的发展使原本处于支柱产业的工业、制造业进一步衰退，但市场需求使这些传统产业不会消亡。那么，如何通过智能产业来巩固传统产业的市场地位，提升传统产业的竞争力？这就需要产业内部进行调节和转换，积极吸收先进技术，减少产业失衡所带来的差距。

（二）潜在风险产生的原因

1.虚拟经济的炒作。以索罗斯为代表的国际金融投机者，擅长通过炒作该国货币来控制产品价格，从而获得定价权并利用金融危机迅速获得利益。与此同时，国家为了引进外资，通常在不影响固定汇率制度的情况下，让金融市场自由化，这就给国际金融投机者提供了操控的机会。在此基础上，为了遵循固定汇率制度，一些国家用外汇存储来弥补贸易逆差，导致不断加重外债负担。不合理的外债结构在债务负担过重的情况下，将货币贬值作为代价。最终，经济透支和持续坏账等不良资产不断膨胀，政府对市场过度干预和市场监管松散等潜在风险导致经济危机的爆发。

2.不合理的金融政策。美国政府不合理的房地产金融政策成为2018年金融危机的导火索。美国政府推出的“两房”政策，目的是提供住房融资，来帮助美国公民购买房屋。但在宽松的货币政策和金融产品过度创新的情况下，“两房”的隐性担保问题日益严重，投机行为更加剧了金融产品不可预估的风险。为了鼓励公民使用积蓄投资，美联储接连下调利率，这就造成了房地产泡沫的形成，从而引发危机。

3.信用关系的破坏。政府采取宽松的货币政策来促进经济增长，而过度宽松的货币政策让公共财政盈余无法支持过度的债务消费。因此，评价机构通过下调信用评价来传递恐慌情绪，对相关境外企业发债、外资投资以及金融市场产生影响，提高融资成本，直接导致危机的恶性发展。如果政府依旧不对市场进行干预，不能采取强力救市政策，市场恐慌指数将会上升，进而引发金融危机。

五、数据说明和模型设计

（一）数据来源

本文使用2010-2018年各省市自治区面板数据，选取了除西藏和港澳台外（因数据部分缺失）的30个省市自治区中各地区的R&D经费内部支出、各地区高等教育机构的R&D人员数量以及各地区高技术产品的进出口情况作为影响因素 （数据来源于《中国科技统计年鉴》）、全年股票筹集额和货币当局资产总负债金额作为风险因素（数据来源于《中国统计年鉴》）进行分析。

（二）变量选取

1.因变量。由于智能产业是新兴发展产业，国家尚未将其作为一个独立的产业来进行统计研究。智能产业发展核心是科学技术领域，因此本文选取《中国科技统计年鉴》中各地区高技术产业新产品开发及销售收入作为衡量智能产业发展情况的指标。在诸多研究论文中，大多数学者会选用R&D内部支出来衡量产业发展，但各地区研发机构中R&D研发经费内部支出不能充分反映新产品的开发和发展能力，并且技术资金投入到新产品的研发过程也存在着诸多不确定性，而高技术产业新产品开发和销售可直接展现技术研发的成果，所以本文采用高技术新产品销售收入来反映智能产业的发展情况。

2.自变量

（1）经济政策风险。为了更直观地反映其潜在风险，本文选取货币当局资产总负债金额（Debt）和股票筹集总额（Stock）来分别反映政策风险和经济风险。

（2）人力资本水平。技术的创新发展主要是依靠高素质人才，产业结构的快速变化让高技能人才市场出现缺口，高素质人才的培养对智能产业发展有着间接的影响，因此，本文选取各地区高等学校R&D人员数量（Edu）来衡量人才资本水平。

（3）产业贸易水平。高技术产品在国际间的贸易水平没有一个客观的量化标准，不能直接反映智能产业的发展情况，因此，本文选取各地区高技术产品进出口贸易总额（Trade）来反映产品贸易水平。

（4）政策扶持力度。因为我国是政策性引导的国家，产业的发展离不开政府的政策扶持，因此，本文采用R&D经费内部支出中的政府资金总支出金额（Public）来衡量政策扶持力度。

（三）模型建立

1.模型设计。为分析上述因素对智能产业发展的影响，本文分别从经济风险和政策风险两方面来建立模型。其中，i为省份，t为年限。μi和λi分别是个体效应和时间效应。X是控制变量，包括R&D经费内部支出中政府资金总支出金额（Public）、各地区高等学校R&D人员数量（Edu）及各地区高科技产品进出口贸易总额（Trade）。

政策风险（模型1）：

经济风险（模型2）：

其中，εi，t为滞后项，εi，t=μi+λi+μi，t

2.单位根检验。面板模型为了确定数据之间的稳定性，需要进行单位根检验。若发现数据不具有稳定性，则可能会发生伪回归的现象。因此，本文需要采用LLC，ADFFisher Chi-square和PP-Fisher Chi-square等方法对变量执行单位根检验 （因为数据差值过大，变量均取对数形式），来判断数据是否具备平稳性，结果如表1所示。

表1 单位根检验

从表1可以看出，Instock和Indebt的P值均大于0.05，可能具有单位根，为非平稳的时间序列。主要原因为政府负债随着国际政策的变化而变化，不会因时间变化而发生改变。股价受到政策和市场影响，同样不具有稳定的时间序列。为了避免回归模型中出现伪回归现象，对Instock和Indebt执行了一阶差分检验，结果表明Instock和Indebt等其他数据一阶差分平稳，即销售收入、人力资本投入资金、产品贸易金额与政府扶持资金处于平稳时间序列。

3.协整检验。目前，可以检验面板数据的协同效应有Pedroni、Fisher和Kao检验。本文选用Kao检验测试变量之间的协整关系。因为Pedroni检验和Kao检验相比，Kao检验在短时期的变量中具有更高的成效，而Fisher检验需要大容量的变量数据来支撑。检验结果如表2所示，模型1与模型2的P值均为零，表明数据之间存在长期稳定均衡的协整关系。

表2 协整检验

4.Hausman检验。若检验中Wald统计量的P值小于0.05，则意味着拒绝原假设，应该选择固定效应模型，反之亦然。检验结果如表3所示，发现Hausman结果中统计量Wald的值分别为 56.1867和 33.9934，P值均为 0.0000，小于0.05，因此，拒绝原假设，表明固定效应模型中个体影响与解释变量是不相关的，模型可以采用固定效应模型。

表3 Hausman检验

五、实证结果分析

对上述所设定的模型进行回归分析，从表4中可以看出，无论是股市风险还是负债风险，个体时间固定效应模型是最好的估计方法。时间固定效应模型的回归结果中的R2分别为0.9339和0.9288，说明具有较好的拟合优度。

表4 模型回归分析结果

而且从表4中可以看出，股票筹集总额、货币当局资产总负债金额和政府资金总支出金额系数均为正数，所以这三个因素对智能产业发展具有正向影响。其中，负债风险对产业发展影响较大，因为在经济全球化的背景下，国际经济与贸易关系更加紧密，国家间的负债金额往往也会同全球经济相关联，受政治、人口、军事等诸多因素的影响，其带来的连锁反映也不是由一个国家所能控制的。

在产业与债务风险模型中，产业贸易的P值为0.0756，大于0.05，说明该因素不显著。出现这一现象的主要原因是智能产业技术发展还处于初级阶段，各项技术不够成熟，而拥有智能技术的巨头企业将核心技术掌握在手里，未将具有核心技术的产品进行贸易流通，在市场中占据垄断地位，从而导致模型中的产业贸易指标不显著。而教育对产业发展的系数为负值，说明教育对产业不能起到正向的促进作用，出现这一现象的原因是高校教育作为技能技术人才培养的摇篮，目前在数量、水平、结构等方面还不能完全适应产业的需要，与智能企业用人需求上还存在一定的差距。同时，政府投资技术创新对智能产业发展起到了促进作用，从表4模型1中可以看出，智能产品的销售收入会随着政府对产业发展投入的增加而增加，政府投入每增加1%销售收入就会增加0.6026%。

在产业和股市风险的模型中，股票风险对产业的发展都起显著得正向影响。其中，教育对经济风险的P值不显著，予以剔除。政府对股市干预力度大于国际货币负债，具体表现在股市不景气时，政府会取专用基金来强力救市，提升市场信心。同时，股市间的贸易风险也是大于负债风险。

六、结论与建议

本文结合智能产业发展构建理论框架，采用人力资本、产业贸易、政策扶持和经济政策风险等相应变量数据来验证潜在风险对智能产业发展的影响，通过分析得出以下结论和建议。

1．智能产业发展是一个渐进的过程。依据产业生命周期理论，智能产业从初期的企业技术投入到核心芯片的研发成熟，日后势必会替代传统的工业和制造业，成为新兴的支柱产业。智能企业为保持产业领先者和企业利润最大化，将会不断在核心技术上突破创新，促进核心产品的成长，产业结构成熟，最终实现与其他产业的融合。

2．通过对产业发展建立的模型可以发现，由于各省份之间在技术发展上存在差异，从而导致不同地区产业发展的效应也会出现偏差，但总的来看，政府负债风险比股市经济风险对产业发展更具有显著影响，政府能否推动产业发展，消除潜在风险变得尤为重要。

3．基于以上研究，本文认为应对智能产业发展中的潜在风险，首先，需要多方协同联动，形成全方位、多层次、立体化的风险管控体系，以增强抵御外部冲击和化解风险的产业韧性。其次，要鼓励我国智能产业融入全球价值链，支持智能企业对国际龙头企业核心零部件的采购需求，通过全球供应链的竞争来提升装备水平、工艺水平和制造水平。在智能制造领域构建一批牢牢占据全球价值链高端环节的 “隐形冠军”，为应对潜在风险储备“杀手锏”。另外，从人才引进方面要改变传统的政府主导模式，智能企业应该积极与国际猎头机构、国际性学术组织、商会等机构建立长效沟通机制，借力第三方组织开展招才引智工作，同时要拓宽间接引才的渠道，支持研究人员参与重大国际科研合作，利用项目合作发现能够服务国内的高层次人才。最后，政府要引导智能产业提升风险预警能力，加强沟通和信息披露，积极做好危机管理，建立重大科技安全事件应急处理机制，避免智能企业被列入“实体清单”。对研发实力强的企业，支持其完善研发体系，建立技术储备制度，提高技术迭代研发能力。优化企业供应链结构，积极拓展关键核心技术及重要装备的供货来源，有条件地提出国产化策略，设计替代被管制物资和技术的方案。此外，政府还需要建立高端科技服务机构，提升风险精准化解水平，强化知识产权管理，帮助智能企业开展专利侵权应诉等。以高端服务护航智能产业国际化，建立境外科技合作、知识产权、商务信息共享机制，为智能产业“走出去”提供良好的营商环境。