新科技革命下人工智能对产业结构的影响研究——以广东为例*

周松兰，李翠怡

（广州大学 经济与统计学院，广东 广州510006）

在新一轮科技革命浪潮下，以人工智能、大数据与云计算、物联网、3D 打印、智能机器人（下称新科技革命先导技术）为先导的新科技融合创新，不断优化着创新的工具、模式、速度和进程，深刻改变着人类的生产生活和创新范式，对经济、产业和社会产生着前所未有的巨大影响。

人工智能，也称为机器智能，英文缩写为AI，通常意味着通过计算机程序实现人类智能。人工智能技术是一门新的技术科学，可以模拟任何关于人类意识和逻辑思考的过程，甚至可以像人一样进行思考，也可以超过人类智能。人工智能通过物联网等网络、云计算平台吸收人类的海量知识和客观世界数据，不断深度学习和进化，衍生和运用机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专业系统等，成为通用的集成技术和融合创新工具。

其主要特征如下：一是渗透性，随着移动互联网与物联网等全球化新一代信息技术的高速进步与发展，人工智能已为人类社会和经济发展带来巨大而革命性的冲击与影响，并作为具有基础性的全新通用科学技术，逐渐扎根到各个行业，带动传统行业的发展。二是数据性，新一代人工智能是建立在大数据基础上的，融合了新一代信息技术的集成发展，通过自动化学习算法和大量的数据训练，精准匹配数据，对数据的收集、处理和分析来模拟人类的行为，总结出运算规律并进行决策。三是智能性，首先，能够实时获取生产环节中的有关产品质量等信息，并快速响应，自我预测和诊断系统中出现的问题，不断调整参数，以此修复和纠正故障；其次，通过机器自动化学习方法和大规模应用场景的数据训练，概括并总结出规律，作出决策。

1 人工智能影响产业结构升级的实现机制

1.1 人工智能具有“替代效应”和“创造效应”

每一次技术革命都带来主导产业变化和产业结构的升级。人工智能的发展提升产业部门的自动化水平，其负面“替代效应”与正面“创造效应”自然会影响产业结构。

人工智能的“替代效应”主要体现在催生一批新兴产业、新服务业态上，比如智能轨道交通、智能医疗、智能教育、智能投资、智能客服等等。很多重复性高的工作逐渐被机器取代，从而大幅减少对低水平劳动力的需求。“创造效应”则体现在人工智能催生的新产业部门创造出新的工作岗位，同时，与之匹配的高技能劳动力的需求上升，从而倒逼劳动者提高自身素质和技能，加速中高端人力资本的积累，推动产业结构优化升级。

1.2 人工智能促进传统产业升级

人工智能作为一项全新的通用科学技术，通过与传统行业的深度融合，带来一次革命性的转型，彻底改变传统行业。人工智能技术不仅可以直接通过收集大数据，再进行高强度的计算与分析，提升产品品质，还可以改变原有的生产方法和主导技术，提高生产效率，降低生产成本，优化要素分配，从而帮助传统产业提质升级，实现传统产业的智能化和数字化发展，为产业结构升级创造出新空间。

1.3 人工智能提高知识密集型行业比重

在新科技革命背景下，人工智能技术的成果转化和商业化将促进一些新兴智能产业的发展，国民经济将逐渐转向高生产率和高附加值的经济和工业活动，从而提高知识和科学技术密集型行业在新兴产业结构中的所占比重，以字符识别、语音识别、智能监控、生物识别等为主导的新兴产业得到广泛应用，促进产业结构的优化和升级。同时，人工智能发展，也将培育新的消费者需求，从而推动消费结构优化升级。通过供求结构的相互作用，再推动新兴工业部门增加高技术、高质量产品的供给，使更多劳动密集型产业向知识和技术密集型产业转变，实现产业结构的优化升级。

2 人工智能对广东产业结构升级的影响实证分析

2.1 变量选取与解释

2.1.1 被解释变量

产业结构升级水平（INS）：由于目前广东省第二、第三产业增加值所占GDP 的整体比例早已远远超过第一产业增加值所占GDP 的比重，并且第一产业增加值所占GDP 的比重在不断下降，故本文采用第三产业增加值占第二产业增加值之比来衡量产业结构升级的水平。

2.1.2 解释变量

人工智能发展水平（AI）：本文分别选取机器人进口量、专利申请指标以及信息传输、互联网和相关服务业固定资产投资额作为衡量人工智能发展水平的指标。考虑到数据的难获得性，借鉴李丫丫、韩民春等人的做法，由于我国工业机器人70%以上依赖进口，且主要应用于第二产业，所以假设我国各地区第二产业中工业机器人的应用率相同，以广东第二产业产值占全国第二产业产值的份额比例为权重，将我国工业机器人的进口量按比例分配给广东省，进而作为广东省机器人进口量的数据。

为综合衡量广东省的人工智能发展水平，本文利用主成分分析法将衡量人工智能发展水平的三个指标综合化，形成最终的人工智能发展水平（AI）变量。

2.1.3 控制变量

（1）就业结构（JOB）：以第二产业与第三产业的就业人员总数占地区总人口的比例表示。

（2）经济发展水平（GDP）：以区域生产总值衡量。

（3）对外开放水平（FDI）：以广东省各年实际利用外资额与GDP 比值作为度量指标。

（4）地方政府性支出（GOV）：以广东省各地区一般公共预算收入占全省地区生产总值的比重表示。

2.2 模型构建与数据说明

以产业结构升级水平作为被解释变量，人工智能发展水平作为核心解释变量，就业结构、经济发展水平、对外开放水平和地方政府性支出作为控制变量，所建立的计量模型如下：

其中，INS 代表产业结构升级的水平，AI 代表人工智能的发展水平，JOB 代表就业结构，GDP 代表经济发展水平，FDI 代表了对外开放的水平，GOV 代表地方政府性支出。AI、GDP 和GOV 均取自然对数，c 为常数，μ 为随机误差项。

本文的数据样本为2000-2019 年广东省人工智能发展和产业结构升级的相关数据。统计数据均来自于广东省统计信息网的历年《广东统计年鉴》、国泰安数据库、联合国贸易发展数据库。

3 计量结果分析

3.1 描述性统计

由表1 可知：（1）产业结构升级水平（INS）的均值为1.013，最大值与最小值之间存在较大差异，说明广东产业结构升级水平随时间和年份不同而有所差别，产业结构合理化水平还不高；（2）人工智能发展水平（AI）的最大值与最小值之间的差值较大，说明广东人工智能发展水平在近年也已发生了较大变化；（3）经济发展水平（lnGDP）、对外开放水平（FDI）、就业结构（JOB）以及政府支出（lnGOV）四个变量的最大值和最小值之间存在较大差别，各变量的标准差均小于其均值，由此判断数据近似服从正态分布，可进行后续检验。

表1 描述性统计结果

3.2 平稳性检验

为了确保变量的同阶平稳并且能够顺利进行时间序列的协整检验，首先对时间序列的参考值进行ADF 检验。由表2 得知，含时间趋势项与不含趋势项的INS 与lnAI变 量 的ADF 统 计 值 分 别 为-0.223、2.366 与-3.410、-1.304，均可视为大于5%的显著性水平临界统计值，说明不能拒绝原假设，即INS 与lnAI 变量的时间序列均存在单位根，为非平稳性的时间序列，需要将变量转化为平稳序列。通过对变量进行一阶差分后，对其进行平稳性检验，由结果可知，一阶差分后的INS 与lnAI 时间序列在含趋势项与不含趋势项的ADF 检验中，其统计值均小于5%显著性水平下的临界值，表明可拒绝原假设，即新时间序列不存在单位根，为一阶单整序列，可进行后续操作研究。

表2 ADF 检验结果

3.3 协整检验

为考察产业结构升级水平与人工智能发展水平两个变量间是否具有均衡关系，本文采用E-G 两步法进行协整检验。对回归结果生成的残差序列R 进行ADF 检验，由表3 结果可知，R 的ADF 检验值为-2.683，小于10%显著性水平下的临界检验值，且其概率P 值大约为0.07，进一步充分印证了残差序列R 在10%的显著性水平下平稳，即说明残差序列R 是零阶单整的，R 服从于I（0），说明INS 与lnAI 之间存在协整关系。

表3 残差序列ADF 检验结果

3.4 格兰杰因果检验

由于INS 与lnAI 之间存在协整关系，且两个变量属于一阶单整的时间序列，故可以利用格兰杰因果关系进行检验以考察它们之间的关系以及引导方向，得到的格兰杰因果关系检验结果如表4。具体来看，由于两个原假设的概率P 值分别为0.0265 与0.0036，均小于10%的显著性水平，故可以拒绝原假设，认为D.lnAI 与D.INS 之间互为格兰杰因果关系，即人工智能的发展是促进产业结构转型升级的格兰杰原因，且产业结构升级有利于进一步推动人工智能产业的发展，但具体影响有待进一步研究。

表4 格兰杰因果检验结果

3.5 OLS 回归结果

为探究人工智能的发展对于产业结构升级的具体影响程度，本文通过将被解释变量、解释变量与控制变量加入回归模型，得到以下回归结果：

INS=0.5606+0.1202lnAI-0.1622lnGDP+80.2229FDI+2.2129JOB+0.2873lnGOV。

由表5 结果可知，模型的卡方检验统计量F 值较大，对应的概率P 值在1%的显著性水平下显著，其R2为0.7178，说明模型拟合效果较好，方程中所有系数的联合显著性较高。从回归方程的系数可以看出，产业结构转型升级的水平与人工智能发展水平及对外开放水平之间有着显著的正相关。人工智能发展水平每增加一个单位，会引起产业结构0.1202 个单位的优化升级；对外开放水平每增加一个单位，会促进产业结构80.2229 个单位的优化提升。而产业结构升级与经济发展水平、就业结构与政府支出之间无明显的相关关系。

表5 OLS 回归结果

4 结论和政策建议

4.1 主要结论

第一，广东人工智能发展对产业结构的优化和转型升级具有显著的促进作用。人工智能的发展促使第二、第三产业的产值增加，说明当前产业结构向更高层级的产业层次演进，进而带来广东产业结构的优化和转型升级。

第二，产业结构的转型升级与对外开放程度之间呈高度的正相关，而与经济发展水平、就业结构和地方政府支出之间的相关关系目前尚不显著。对外开放水平的加大意味着国外资金与先进科学技术的加速流入，对产业结构起到了拉动作用；而GDP 的提升并不意味着产业结构的变化；另外，当前我国就业市场普遍存在劳动力流动性不足、适应性技术引进等问题，导致就业升级与产业转型升级的不匹配；政府生产性支出有利于产业结构优化升级，而政府社会保障性支出与其他各项支出更多的考虑民生问题，故政府支出对产业结构的具体作用方向需要进行具体化分析。

4.2 政策建议

4.2.1 加大引进与培养人工智能相关人才，加速人工智能的应用研究与发展

政府应从根源上加强对人工智能相关产业劳动力的技能培训与转移力度。一方面，重点扶持高校相关学科的建立与相关研究的推进，在教育环节鼓励培育相关人才，对人工智能教育作出及时更新与深入发展；另一方面，搭建人工智能相关人才的交流与再学习平台，鼓励企业定期进行针对性的人工智能技能培养与再学习，鼓励员工把握人工智能的发展趋势，进行自我更新换代。

4.2.2 政策扶持企业技术创新，加强人工智能应用于企业生产的投资引导

从政府层面，针对人工智能相关企业的技术创新制定完善的扶持政策，鼓励国内企业在与国外人工智能企业的良性竞争中提升自主创新能力；从企业层面，合理进行相关投资，加强人工智能技术与实体经济的结合，把握人工智能技术发展的良好机遇，提高自主创新能力，促进广东甚至全国的人工智能水平向国际化顶尖水平发展。

4.2.3 进一步扩大对外开放水平，引进与学习国外人工智能先进技术

进一步开放外资入驻及其对国内企业的投资，外资入驻为国内企业带来资金支持的同时，有利于国内人工智能企业对国外先进技术的学习、模仿与转化，进一步推动人工智能企业产品的进出口，进而起到拉动人工智能发展，促进产业结构加速升级的作用。

4.2.4 促进就业结构与产业结构的协调发展

要加大政策制定以减小就业市场的信息不对称、劳动力产业间转移的技术壁垒以及劳动力地区之间流动的户籍制度限制等问题，进而减小就业结构升级与产业结构升级之间的不匹配问题，促进就业结构与产业结构的协调发展。