工业智能化对区域经济发展影响的实证研究

王 炜

(青海民族大学经济与管理学院，西宁 810000)

随着信息技术、智能技术、自动化技术和制造技术的紧密合作，机器人的智能水平越来越高。工业机器人是一种智能设备，只有结合特定的应用需求、对象和环境的使用以及在特定技术的基础上，才能更好地发挥工业机器人的应用价值。在工业生产中，一些复杂的劳动程序会花费大量的人力、物力和财力，而工业机器人的应用会降低企业的生产成本，提高企业的生产效率。

1 研究背景

工业智能化是工业智能革命的结果，是在人工智能等智能技术的构架上，对劳动力实现逐渐的置换[1]。现有文章研究证明，工业智能化可以通过三种经济渠道来实现经济的增长：第一，企业可以利用人工智能等智能技术来实现复杂的任务自动化，用廉价的机器代替劳动力降低企业的成本，进一步提高企业的生产率。Spyros等[2]用工业机器人衡量自动化水平的指标，实证结果表明，工业智能化对企业的生产率影响可以分为长期影响和短期影响；第二，智能技术可以通过劳动力与智能化的有机合作来提高劳动力的生产率，并通过协助控制来实现智能化生产和仓储管理，提高企业生产率；第三，智能创新技术可以促进生产技术创新，并将其应用于各个行业，提高产业链的全要素生产率；研究发现，人工智能通过两个途径来促进经济的高质量发展，既能直接促进科学技术的创新和生产力的提高，又能改变企业的创新行为[3]。学术界大多数研究表明，工业智能化是经济增长的动力，智能技术对经济增长的影响存在时滞性。但是，从经济发展长期视角来看，创新技术如人工智能等的发展对生产率的增长具有积极的促进作用，能从本质上改善中国经济增长的内涵[4]。

目前，尽管在工业智能、消费者购买力和创新能力方面的研究取得了大量成果，然而三者结合的学术研究较为少见，现有文献资料只是进行了定性分析[5-8]。本文从区域经济和创新发展的角度，将其纳入统一的框架，分析了工业智能对经济增长和创新的影响。随着“中国制造2025”的发展，对中国高质量经济发展而言，探索工业智能对经济增长质量的影响更为重要。本文在基于孙早和候玉琳[8]研究基础上构建了基础设施建设、生产应用、竞争优势和效益指标，优化了工业智能水平指标，对智能进行了测试，并探讨了智能化的机理、经济增长与创新。研究结果表明，产业智能将导致中国创新和购买力水平的“单极化”而非“双极”提升趋势，为制定适合中国经济发展目标的创新结构相关政策提供了理论支持。

2 数据及实证模型

2.1 实证模型

为了检验工业智能化能否对创新能力以及消费者购买力产生正面的促进作用，实证模型如(1)和(2)，如下所示：

Innoit=α0+α1AIit+Xit+δt+δi+εit

(1)

Purchit=α0+α1AIit+Xit+δt+δi+εit

(2)

其中，Innoit表示省份i在时间t的创新水平；AIit表示省份i在时间t的工业智能化水平；Xit为控制变量；δt和δi分别是年份、省份固定效应；εit为随机扰动项；AI为工业智能。本文从基础设施投资、智能化设备应用、设备投资效益和企业智能化创新竞争力三个角度来构建工业智能化指数，该指标能够更加全面、综合性地衡量工业智能的程度。

考虑到实证模型可能出现因为遗漏变量而导致内生性的问题，因此在实证模型中加入了以下控制变量：产业结构升级(SR)用各省份第三产业增加值在GDP中的比重来衡量；人力资本投资(HI)用各省份国家财政性教育经费占地方财政预算支出的比例来衡量；贸易开放程度(TRA)用各省份进出口总额占该年份的GDP的比重来衡量；城镇化水平(UR)用各省份城镇人口占总人口的比重来衡量；金融发展水平(DF)用各省份年末贷款余额占 GDP 的比重来衡量。

2.2 数据来源

研究选取全国30个省份2001-2015年的数据进行回归机制分析，选用国泰安CSMAR数据库、国家工业和信息化部、《2001-2015中国统计年鉴》《2001-2015中国科技统计年鉴》《2001-2015中国电子信息产业统计年鉴》《2001-2015中国第三产业统计年鉴》收集工业智能化相关数据。省份层面控制变量的数据来自于《2001-2015年中国统计年鉴》。对于缺失数据，主要采用插值法进行数据清洗。回归模型数据描述性统计如表1所示。

表1 基本数据描述性统计

3 实证结果

基于上述理论分析和实证模型分析，本节统计学数据分析了工业智能化对创新能力以及消费者消费能力的潜在冲击。在基准时间序列固定效应模型中，控制了省份和年份固定效应，模型(1)和模型(2)的基本回归结果如表2所示。表2的实证结果表明，工业智能化应用显著提升了创新能力以及消费能力，并在1%的统计学水平显著相关，因果关系的平均影响程度为248.11和11.17，这个结果直接证明了前面的研究假设，即工业智能化对区域发展会产生正面影响。

表2 基本回归结果

工业智能化将改变企业的运营管理策略，通过增加企业的自动化生产线的数量，企业的生产产量上升，因此企业的生产率得到了进一步的提升，加速智能生产链系统的形成，这完全符合企业优化升级改革的目标。除此之外，传统产业是高质量经济发展的源动力，是提高产业创新水平以及加强国家的民族竞争力的必经之路。与此同时，智能化创新和发展还可以通过对劳动力的替代来解决当代严重的劳动力短缺问题，而且可以从“质”的角度改造传统产业，与各种产业融合，促进中国经济发展。

通过回归分析发现，生活成本(CH)显著提高了区域创新能力，但对区域购买力没有显著影响。我国在过去的几个世纪中长期扮演着生产大国的角色，这对国家提升经济发展水平有着显著的促进作用，然而对高质量的经济发展没有显著的影响。城镇化水平(UR)对这两个区域发展指标没有重大影响。金融发展水平(DF)对消费者购买力的影响是消极的、显著的，因为现有的金融体系已更好地完成了优化生产要素分配的功能，并且不会显著影响经济增长的质量。产业结构升级(SR)和人力资本投资(HI)对区域发展指标产生积极影响，为1%的显着水平。产业结构升级产生的“结构性红利”将对企业的生产率产生积极影响，这可以快速实现国家对经济增长质量的追求。智能化生产模式能够进一步最小化企业成本并加快新技术的引入和传播，可以通过成本效应和技术扩散效应对经济发展产生正面影响，并提高全要素生产率。

4 结论及建议

随着科学技术的不断发展，设备控制方式也在不断变化，自动控制技术在实际应用中的价值越来越突出，不仅控制效果更好，而且控制功能也理想。随着工业机器人技术在实际应用中的需求不断增长，在工业领域中不断提高和优化工业机器人技术水平变得越来越重要。对此，探讨中国工业机器人技术的现状和产业化发展战略具有现实意义[5]。

在新技术革命中，有必要加速社会经济发展和人工智能创新的有机深度结合，这对于实现民族经济发展具有深刻意义。本研究首先对理论进行了梳理，进一步实证探究了智能化产品的应用对区域创新能力和消费者购买能力的深远影响。结果表明，工业智能的发展极大地促进了中国区域经济的发展，这体现在创新能力和消费者购买力上。根据研究的理论和实证结论，提出以下建议：

第一，加大对产业智能创新研发的财政投入，加快高质量发展的速度。政府通过制定有利于企业创新发展的制度积极加大对配套基础设施的建设，能够进一步加快企业的创新速率[6]。与此同时，制定加快AI发展的产业政策，推动工业化发展的进程，抓住投入新一轮工业革命的机遇，创造优良的政府创新软环境，可以为工业行业的发展增加长久的动力支持。通信技术相关的基础设施建设也可以弥补工业智能开发基础设施的进程，并为工业智能化的发展提供更加坚实的基础设施支持[7]。

第二，教育科研领域应该获得更多的政策支持，进一步加大高技能劳动力的供给水平，使中国的劳动力技能水平与智能化创新水平相匹配，这能够进一步加大中国工业行业的智能化水平和经济增长速度。与此同时，政府应持续增加对高等教育和科学研究的投资，加大高技能劳动力的数量。工业智能化创新的应用需要大量的高技能劳动力，因此需要加大劳动力的技能培训来满足其需求。除此之外，政府还应该支持中型熟练劳动力的在职和转移岗位训练，增加技能培训“教师”的数量，加大人才培养资金投入，促进将中型熟练劳动力升级为高技能劳动力。

第三，中国的可持续发展正处于工业化阶段，具有智能、自动化、绿色、网络和信息等发展趋势。工业机器人在工业领域具有较高的应用价值，可以促进工业生产向更高效率和更高质量发展。未来，需要进一步完善工业机器人技术研究，促进工业生产技术不断创新，为中国工业经济的可持续发展奠定基础。