工业智能化是否推动了我国人力资本积累？

程钦良 宋彦玲 黄恒君

［摘 要］ 推动人力资本积累是妥善应对人口老龄化、促进经济高质量发展的必然要求。工业智能化的发展不断释放新的劳动力市场需求信号，直接影响不同宏观经济主体的人力资本投资选择和人力资本的积累。文章从不同宏观经济主体投资视角出发，在理论上揭示工业智能化应用促进人力资本积累效应的内在机制，并采用2006—2019年我国省际面板数据进行实证检验，研究发现：工业智能化通过信号效应和价值效应，推动个人、政府教育人力资本投资促进我国人力资本积累，在企业层面，由于当前我国工业智能化水平仍然不高，虽然工业智能化为企业带来了较大的收益，但相较于基础教育人力资本投资，企业更愿意将收益投入到自身固定资本积累、技术引进和技术研发领域，导致工业智能化影响企业教育人力资本投资，进而促进人力资本积累的机制尚未显现。另外，工业智能化促进人力资本的作用存在经济发展水平条件上的“边际效应递增”现象，东部地区强大的市场规模对中部地区人力资本积累产生了“虹吸效应”，导致工业智能化促进中部地区人力资本积累的作用不显著。进一步地，在垄断加价作用下理性经济个体会将资源向R&D倾斜，导致R&D投入对工业智能化促进人力资本积累的作用存在一定的“挤出效应”，并且该“挤出效应”在农村地区更为显著。

［关键词］工业智能化；人力资本积累；信号效应；价值效应

［中图分类号］  F424；F49；F249.21［文献标识码］  A［文章编号］ 1673-0461（2024）06-0074-13

一、引言

以工业智能化为代表的科技创新已成为国际战略博弈的主战场。为占领世界科技制高点，美国、德国、日本等发达国家纷纷提出了“国家制造创新网络”“工业4.0”“工业价值链”等一系列以“智能制造”为主题的“再工业化”战略。我国政府也高度重视工业智能化发展，2015年以来，出台了《中国制造2025》《智能制造发展规划（2016—2020年）》等一系列工业智能化发展战略，明确指出工业智能化是新一轮科技革命关键技术，要将工业智能化作为长期坚持的战略任务。得益于此，近年来我国工业智能化产业加速发展，截至2020年底，我国人工智能核心产业的规模达3 257亿元，同比增长16.7%，人工智能企业达6 425家，在全球人工智能企业中占比排名第二①。根据我国工业和信息化部统计资料显示②，截至2022年2月，我国规模以上工业企业关键工序数控化率已经达到了55.3%，数字化研发工具的普及率达到了74.7%，开展网络化协同和服务型制造的企业比例分别达到了38.8%和29.6%，工业智能化发展成效显著。

工业智能化的发展在逐步转变我国经济增长方式，推动了我国劳动力就业结构重塑［1-2］，且形成了新的人力资本积累动力。工业智能化依托于人工智能技术，既可执行既定程序任务，代替普通劳动力，又具备一定的自学习属性，能够与传统制造业深度融合，推动传统生产方式向智能化转型，创造新的高技术岗位就业机会。这种“机器换人”、技术催生新岗位的劳动力市场形势变动，会推动不同投资主体加大人力资本投资，促进全社会人力资本积累。然而，现有文献主要研究了工业智能化对劳动力就业市场、就业结构的影响，并未进一步探讨工业智能化能否及如何促进我国人力资本积累。在老龄化日益严重，经济增长“人口红利”逐步消失的背景下，促进人力资本开发和积累是实现经济增长和经济高质量发展的必要选择。因此，本文探索工业智能化对人力资本积累的影响，具有重要的理论和现实意义。

围绕工业智能化，现有文献主要研究了以下三个方面的内容：一是工业智能化对劳动力就业的影响。探讨了工业智能化重塑劳动力结构或劳动力市场［1，3］、推动高质量就业［4］和影响劳动力空间配置多个话题［2］，研究發现工业智能化既能够实现“机器换人”，对低技能劳动力产生替代效应，也催生了更多新的劳动岗位，吸纳高技能劳动力［5］，在行业上体现为降低了制造业就业份额，同时增加了服务业特别是知识和技术密集型服务业就业份额，有助于实现高质量就业。被替代的劳动力在面临退出劳动力市场、就地寻求其他行业就业和迁移到其他地区的选择，因此工业智能化也会对劳动产生空间配置效应，在我国表现为降低了低技能劳动力的迁入率而提高了外来高技术劳动力的迁入。二是工业智能化对制造业高质量发展的影响。相关研究认为，工业智能化能够在促进劳动力结构升级的同时，提高企业生产效率，促进智能化企业和非智能化企业间劳动要素合理配置，推动产业结构升级和一国制造业全球价值链参与度提升［6-8］，进一步推动制造业高质量发展［9］。三是工业智能化对产业经济地理格局的影响。人工智能技术在与传统制造业融合的过程中，会改变要素禀赋条件和地理区位对企业的限制，推动企业重新选址、迁移流动和集聚［10］，从我国实际来看，工业智能化推动了沿海地区的高技术含量和常规性任务密集行业规模扩张，部分中等技术制造业发展成熟后不再按照“雁阵模式”向内陆地区转移，反而更倾向于在南部沿海地区进行智能化升级和市场扩张，智能企业空间分布呈现向京津冀和长三角城市群迁移的特征［10-11］。

综合上述研究，工业智能化不论是对劳动力就业、制造业高质量发展的影响，还是对产业经济地理格局的影响，均离不开工业智能化的技术进步属性。关于技术进步与人力资本积累的问题，现有文献多围绕“干中学”理论进行了研究。由于研发活动的开展和新产品的引入，劳动力将通过“干中学”的方式提升自身技术水平，促进人力资本积累［12-13］。江小涓（2008）［14］的研究认为，人力资本区别于其他资本的一个独特属性是，它的使用不是一个消耗过程，而是一个增值过程，企业可以为进入其中的人力资本提供“干中学”和积累的机会，推动人力资本积累和增值。进一步地，国际贸易、外商直接投资通过技术外溢能够推动本地技术进步，诸多研究探索二者对人力资本的积累作用，发现国际贸易、外商直接投资能够有效促进一国或地区人力资本积累［15-16］。近些年也有学者指出，技术进步对人力资本积累存在负向影响，一方面，学习新技术所需时间会随技术进步率的提高而延长，因而劳动力从现有技术水平向更高技术水平的转移会随着技术的进步递减［17］；另一方面，在垄断加价作用下，技术进步会加大企业对于R&D投入，“干中学”积累新技术受到的经济激励也将越大，理性经济个体由于逐利性会不断加大“干中学”力度，导致资源配置不断向R&D倾斜，人力资本积累的非营利性就不断显现，吸引资源的能力将不足，人力资本积累相对不足［18］。另外，也有学者围绕统一增长理论探索了技术进步与人力资本积累的关系，研究认为，技术进步提高了劳动力市场对人力资本的需求，会促使家庭加强人力资本投资，推动人力资本积累［19］。

综合上述分析，工业智能化是一次技术变革，现有文献尚未厘清工业智能化影响人力资本积累的内在机制，也未进行实证研究。鉴于此，本文将立足我国工业智能化发展实际，从理论和实际上探索工业智能化对人力资本积累的作用。本文可能的边际贡献在于：①从理论上厘清工业智能化发展影响人力资本积累的内在机制，重点关注工业智能化影响不同宏观经济主体人力资本投资，进而对人力资本积累的影响。不仅为工业智能化促进人力资本积累战略的实施提供了政策参考，也丰富了现有关于工业智能化和人力资本积累的文献。②基于我国省际面板数据，实证检验工业智能化影响我国人力资本积累实际和内在机制，在开展多维度稳健性检验的基础上，充分考虑地区之间经济发展差距，进一步考察了工业智能化影响人力资本积累的区域异质性，为理解工业智能化促进人力资本积累提供了经验证据。

二、理论分析与研究假说

现有研究表明，工业智能化通过劳动替代、催生新的就业岗位等渠道推动了高质量就业，进一步地，高质量就业往往会在劳动力市场释放新的信号，对人力资本积累产生影响。在此基础上，本文从信号效应和价值效应两方面分析工业智能化影响人力资本积累的内在机制。信号效应体现为工业智能化能提供促进人力资本投资的积极信号，价值效应体现为工业智能化对企业生产效率、资源配置效率的提升和经济增长的贡献将促进社会财富积累，进而有利于全社会教育人力资本投资的增长和人力资本的积累。

在劳动力市场上，就业机会和就业工资具有信号效应功能，可改变居民预期［20］，是影响潜在就业人群教育人力资本投资决策的关键之一。AUTOR 等（2003）［21］的研究认为生产活动可通过程式化任务和非程式化任务完成，其中程式化任务是具有重复性的体力和认知任务，可由普通劳动力完成；非程式化任务具有创新性、灵活性和抽象性，往往需要具有一定知识或技能储备的高技能劳动力完成。一种假说认为，工业智能化作为一种偏向型技术进步，往往可以替代技术能力较低的普通劳动力，完成程式化生产任务，而给高技术劳动力创造更多的就业机会［22-24］，因而在就业机会上，工业智能化的发展能够在劳动力市场释放新的就业形势和就业机会信号，促进社会潜在就业人群教育资本投入。另外，工业智能化在给高技术劳动力创造更多就业机会的同时，也能提供给高技能劳动力较高的工资报酬，提高专业人力资本的预期收益率，因而在短期内，不论是出于预防动机还是为获取高额收入，均能够激励人们进行专业教育人力资本投资。长期来看，随着工业智能化信号机制的稳定扩散，人们对未来经济发展、收入增加的预期会发生质的转变，将形成包括基础教育在内的长期良好教育人力资本投资，促进人力资本积累。

工业智能化是先进智能技术对传统工业产业改造的过程［25］，也将从提高企业生产效率和优化资源配置两方面促进经济增长，进而影响全社会财富积累与教育人力资本积累。其一，智能技术是一种新的生产要素，在逐步渗透到企业生产运作各个环节的过程中实现工业智能化，这些智能化的技术或设备在企业生产运行过程中可通过自感知、自分析和自决策等一系列智能化活动提升企业生产效率［26-27］。与此同时，工业智能化对传统工业产业的改造往往能够实现机器人代替人工进行常规化、程式化的工作，降低企业的生产成本。其二，工业智能化能够借助智能传感等信息检测技术，实时监控整个生产流，并根据实际动态调整和优化生产要素配置。并且，智能化所拥有的强大数據分析能力能够对市场信息进行深入的挖掘，满足市场预测需求，调整生产规模和生产进度，加快库存周转，优化整体资源配置和资源配置效率。从企业自身角度来看，生产效率和资源配置效率的提高、生产成本的降低往往有利可图，能够促进企业进行技能培训、产学研合作等教育人力资本投资；另外，企业生产效率、资源配置效率的提高有利于提高自身收益，促进经济增长，也有利于增加政府财政收入和就业者个人收入。因此工业智能化在提升企业生产效率、资源配置效率，加快全社会财富积累的同时，能够促进个人、政府、企业进行教育人力资本投资，助力人力资本积累，具体路径如图1所示。基于此，本文提出如下假设：

图1 工业智能化影响人力资本积累的机理

假说1：工业智能化有助于推动人力资本积累。

假说2：工业智能化会通过信号效应和价值效应增大个人、政府及企业教育人力资本投资，进而促进人力资本积累。

在人力资本的积累过程中，社会经济发展水平、工业智能化程度扮演着重要的角色。一方面，李亚群等（2013）［28］的研究指出，教育人力资本的积累往往需要一定的人力、财力和物力作为支撑。2021年我国财政教育支出占GDP的比重约为4.04%，连续8年保持在4%以上，达到了中等收入国家对教育投资的平均水平，为我国教育事业发展和人力资本积累注入了强大的动力。但在不同的地区，教育经费投入存在较大的差异，东部沿海地区教育经费投入远远大于西部欠发达地区、城镇地区远大于农村地区。这主要源自地区经济发展水平的不同和投资观念的差异，经济欠发达地区政府财政收入薄弱使得教育经费投入不足，并且为快速实现地区经济增长，欠发达地区政府、企业更倾向于投资回报速度更快的物质资本投入。尽管工业智能化有助于经济增长和社会财富积累，但社会增加财富用于教育人力资本投资的比例，因地区经济发展水平可能存在差异，经济发展水平较高的地区用于教育人力资本投资的社会增加财富可能更多，更有利于人力资本积累。另一方面，地区工业智能化程度也因经济发展水平、工业化程度的不同存在差异，就我国当前的经济发展形势来看，经济发展水平、工业化程度较高的地区往往具有较高工业智能化水平［7］，工业智能化水平的区域差异给予劳动力市场的信号强度不同，在区域经济增长和社会财富积累中的作用也迥乎不同。工业智能化发展水平较高地区的信号效应和价值效应可能更强。基于上述分析，文章进一步提出如下假设：

假说3：不同的地区工业智能化推动教育人力资本积累的作用存在异质性，经济发展水平越高的地区，工业智能化推动人力资本积累的作用越强。

三、计量模型设定与指标选择

（一）模型设定

根据前文理论分析，文章后续分析主要是从经验层面验证工业智能化是否促进了我国人力资本的积累。借鉴陈开军和赵春明（2014）［16］研究贸易开放对我国人力资本积累影响时的做法，设定如下计量经济学模型：

lnHit=β0+β1intit+∑j βj=2Xijt+εit（1）

式中，Hit表示地区i在t时间的人力资本存量，intit为工业智能化变量，Xijt为一系列控制变量；εit为随机误差项。

进一步地，为考察工业智能化促进人力资本积累的内在机制，使用中介效应模型进行检验：

lnedu_Iit=α0+α1intit+∑jαj=2Xijt+εit（2）

lnHit=γ0+γ1intit+θlnedu_Iit+∑jγj=2Xijt+εit（3）

式中，edu_I为教育人力资本投资，包括个人教育人力资本投资（Pedu_I）、政府教育人力资本投资（Gedu_I）和企业教育人力资本投资（Eedu_I）三类。本文采用温忠麟等（2004）［29］提出的方法对中介效应进行检验。另外，潘彬和金雯雯（2017）［30］、赵昕东和刘成坤（2019）［31］的研究认为，对中介效应α1θ的检验，与标准正态分布不同，5%显著性水平下Sobel检验统计量的临界值为0.97左右，因此文章进行Sobel检验时临界值取0.97。

（二）指标选择和数据来源

1.人力资本存量（H）

人力资本的内涵和外延在不断拓展，关于人力资本存量的测度目前仍没有统一的标准，已有研究主要有三种人力资本存量的测算方法：成本法、收入法和教育指标法。我国目前的数据难以支撑细致的成本法人力资本测算，收入法往往需要假设诸多重要参数，教育指标法认为教育投资是促进人力资本积累的最主要方式，因此教育水平可以衡量个人或经济体的教育人力资本存量［32］。一方面，教育指标法测算人力资本存量具有思路简单、依赖假设较少的优势；另一方面，本文研究中的人力资本主要为教育人力资本。因此，本文采用教育指标法对人力资本存量进行测度：Hit=∑jHEijt×hj，其中HEijt为i地区t年j类教育人口数占6岁以上总人口的比重，hj为各层次教育程度的受教育年限，分为文盲或半文盲、小学教育、初中教育、高中教育和大专及以上教育五类，受教育年限依次假定为0年、6年、9年、12年和16年。

2.工业智能化（int）

工业智能化是本文研究的核心解释变量，现有研究对该变量的测度尚未形成共识，综合来看形成了两类测算方法：一是在广义上以工业智能技术水平反映工业智能化水平，以工业机器人投入情况为工业智能化的具体指标［33-34］；二是通过构造指标体系，综合测算地区工业智能化发展水平［1，35］，综合指标体系能够更加全面地反映工业智能化的内涵，更为准确地测量地区工业智能化水平，但是在指标体系的构建中，由于数据获取难度大等原因，综合指标中往往会涵盖部分非工业智能化的指标［35］。并且，当研究单元尺度发生变化时（省际单元和地市级单元），也难以用同一套指标体系测算地区工业智能化水平，测算得到的工业智能化水平存在一定的差异。相较而言，以工业机器人使用情况反映工业智能化水平直观上仅能表征工业智能化在智能技术应用方面的发展情况，但深层次来看，工业机器人集算法、软件系统和完整机器于一体，涵盖了工业智能化的典型特征，且该方法相对于多维度的指标体系测算方法而言，测算结果不仅能够在不同空间尺度加总，在模型估计中也能更好地缓解内生性问题［1］，故而本文采用工业机器人衡量工业智能化水平，具体以工业机器人安装密度为衡量指标。本文借鉴闫雪凌等（2020）［36］的测算方法：

intit=∑Jj=1LijtLit×RobjtLit（4）

式中，Lijt为i地区j行业t年的就业人数，Lit为i地区t年的就业人数，Robjt为j行业t年的机器人存量，Ljt为j行业t年就业人数，J表示制造业行业数量。

3.教育人力资本投资（edu_I）

借鉴刘家悦和阚大学（2016）［37］的研究思路，对于个人教育人力资本投资（Pedu_I），包括地区城镇和农村个人人力资本投资，采用（城镇居民文娱教育人均消费支出×城镇人口数）+（农村居民文娱教育人均消费支出×农村人口数）来衡量；对于政府教育人力资本投资（Gedu_I），以地方财政教育支出为具体衡量指标；对于企业教育人力资本投资（Eedu_I），往往是企业对在职职工技能培训的费用支出，地区层面统计数据有限③，借鉴谭永生（2007）［38］、郭晓庆（2015）［39］的研究，考虑国家规定企业在职职工培训费用最低标准为工资的1.5%，所以文章以企业职工工资总额乘以1.5%为企业教育人力资本投资的代理变量。

4.控制变量

在一地区内部，影响地区人力资本积累的因素众多。为防止遗漏重要解释变量造成的模型估计偏误，在计量模型中引入了控制变量，包括：①经济发展水平。佟家栋等（2021）［40］的研究指出，一般而言，经济发展水平越高的地区，越可能促进当地政府、居民和企业进行人力资本投资，促进人力资本积累。②城镇化水平。一方面，周小亮和李广昊（2020）［41］的研究指出，城镇化与劳动者收入呈正相关关系，劳动者收入的增加意味着“挤出效应”的相对弱化；另一方面，城镇化的发展能够改善劳动者生活环境，使其享受更优质的教育资源，有利于人力资本积累。③产业结构。张其春和郗永勤（2006）［42］的研究指出，一方面，产业结构的变动会对人力资本的数量、质量、类型以及规格等提出新要求，倒逼人力资本积累；另一方面，产业结构升级的结果是经济增长，由此政府、居民、企业可获得更多的财政收入、可支配收入和利润，有利于促进全社会人力资本投资和人力资本积累。④对外开放程度。贸易开放存在工资信号机制、信贷约束机制和知识技术溢出机制三种影响人力资本积累的机制，贸易开放所引起的技能溢价将激励劳动者进行人力资本投资，贸易开放所实现的收入增加会放松劳动力教育投资的信贷约束，贸易开放所产生的国际知识技术溢出則可以直接增加一国的人力资本积累［16］；外商直接投资可通过竞争效应、示范效应和联系效应等促进地区人力资本积累［43-44］。具体地，经济发展水平以人均GDP（PGDP）表征；城镇化水平（Urb）用地区城镇人口占总人口的比重衡量；产业结构（Srt）采用地区第二产业增加值占GDP的比重衡量；贸易开放程度（Tra）以地区进出口总额占GDP的比重为具体衡量指标；外商直接投资（FDI）以各地区实际利用外商额表示。

本文选择全国30个省（自治区、直辖市）2006—2019年的面板数据进行经验研究，不包括西藏自治区和港澳台地区。数据来源于历年《中国教育统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国统计年鉴》和国际机器人联合会（IFR）④。各变量描述性统计如表1所示，为防止多重共线性造成的影响，对教育人力资本数据进行了取对数处理。

四、实证结果分析

（一）基准回归

根据上述式（1）计量模型，本部分检验了工业智能化对中国人力资本积累的影响，基准回归结果见表2。其中第（1）和第（2）列分别是全国范围加入和未加入控制变量基准模型估计结果，第（3）和第（4）列分别为工业智能化影响城镇和农村人力资本积累的模型估计结果。第（1）和第（2）列结果显示，工业智能化对人力资本积累的影响系数分别为0.297和0.137，均在1%的显著水平上通过检验，说明在全国范围工业智能化存在人力资本积累效应；第（3）和第（4）列工业智能化对人力资本积累的影响系数分别为0.215和0.111，也均在1%的显著水平上通过了检验，说明不论是在城镇还是农村范围，工业智能化均存在人力资本积累效应。前文理论分析提出的假说1成立。对于农村地区，工业智能化促进其人力资本积累的可能原因在于：进城务工是农村地区居民增收的主要渠道，并且主要以低技能劳动力为主，工业智能化对低技能劳动力的替代作用会给农村居民强烈的信号，改变其劳动力市场就业预期，加强教育人力资本投资和人力资本积累。进一步地，第（3）列工业智能化影响系数大于第（4）列，说明相较于农村范围，城镇范围工业智能化影响人力资本积累的作用强度更大。该结果的原因主要在于城乡教育投资观念的差异和地区经济发展水平的差异，城镇地区教育人力资本投资观念更强、经济发展水平更高，工业智能化推动地区经济增长所获得的福利能更多地应用于教育人力资本投资。前文理论分析提出的假设3得到初步验证。

（二）稳健性检验

为增强模型结果的可信度，文章采用剔除“奇异值”、滞后解释变量，及工具变量法进行稳健性检验。

1.剔除“奇异值”

考虑直辖市虽行政地位与省相同，但管辖区域却与地级市相同，在全国的政治、经济、科学、文化、交通等方面具有重要地位，经济发展水平、技术水平和政策优惠等方面往往优于省级单位。因此，剔除直辖市样本重新进行回归，结果如表3所示。结果发现，剔除“奇异值”后的样本回归结果依旧稳健，工业智能化促进了我国人力资本积累，成为人力资本积累的重要动力之一。

2.滞后解释变量

考虑从工业智能化技术的应用产生市场信号效应和价值效应，到不同经济主体进行人力资本投资，再到人力资本的积累并非一蹴而就，可能存在一定的时滞。利用滞后一期的工业智能化指标作为核心解释变量重新进行回归。结果显示（见表4），全国、城镇及农村不同范围内工业智能化推动人力资本积累的结论依然成立，并且工业智能化促进城镇地区人力资本积累作用强于促进农村地区人力资本积累作用的现象同样存在。前文研究结果稳健。

3.工具变量法

一方面，工业智能化在促进人力资本积累的同时，随着地区人力资本的不断积累和技术的进步，可能会反向影响工业智能化水平。若工业智能化和人力资本积累间存在反向因果关系，可能引发参数估计有偏或非一致问题。另一方面，影响人力资本积累的因素众多且无法穷尽，遗漏解释变量可能造成估计结果非一致性。工具变量无疑是处理反向因果关系和遗漏解释变量引起内生性的有效方法。通常一个好的工具变量，需要满足相关性和排他性约束。本文采用1984年各省（区、市）邮局数量作为工业智能化的工具变量，原因在于：其一，工业智能化以互联网、5G、云计算和大数据等现代信息技术为依托，现代信息技术越发达的地区，工业智能化水平就越高，而在现代信息技术发展初期，需要固定电话才能接入网络，邮局是固定电话安装的执行部门，由此不难发现邮局数量反映了20世纪八九十年代电信技术设施建设情况，进一步影响后续现代信息技术发展和工业智能化水平，满足工具变量相关性要求。其二，历史时期的邮局数量不会影响如今的人力资资本积累，满足工具变量的排他性要求。另外值得注意的是，选取工具变量为截面数据，不适用于面板数据回归分析，文章进一步通过引入一个随时间变化的量来构建面板工具变量。具体来讲，以1984年各省（区、市）邮局数量乘以上一年全国层面互联网普及率构建为工具变量。对工具变量的适宜性进行检验，Anderson LM检验P值为0.000，拒绝工具变量的不可识别性，工具变量CraggDonald Wald F检验值为59.501，大于临界值10，可保证不存在弱工具变量问题，即工具变量的选择是有效的。利用上述工具变量，运用2SLS方法对模型进行估计，结果如表5所示。工业智能化显著促进了我国人力资本积累，且对城镇人力资本积累促进作用强于农村的研究结果依然稳健。

（三）机制检验

前文分析表明，工业智能化促进了我国人力资本积累，并且其作用在城镇地区明显强于农村地区。接下来，文章将进一步考察工业智能化促进人力资本积累的内在机制。由理论分析可知，工业智能化可通过影响不同经济主体（个人、政府、企业）教育人力资本投资选择，进而影响人力资本积累。为检验这一机制，式（2）和式（3）对中介效应模型进行估计，结果如表6所示。

进一步进行Sobel检验，结果显示，工业智能化通过增加政府教育人力资本投资，进一步促进人力资本积累的中介效应机制存在。第（5）列和第（6）列是以企业教育人力资本投资为中介变量的检验结果，不难发现，第（5）列工业智能化变量估计系数在统计水平上并不显著，表明工业智能化并未增强企业教育人力资本投资，其可能的原因在于：工业智能化为企业带来了较大收益，但相较于基础教育人力资本投资，企业更愿意将收益投入到自身固定资本积累、技术引进和技术研发领域；第（6）列是企业教育人力資本投资加入基准模型的估计结果，工业智能化促进人力资本积累的作用显著，企业教育人力资本投资对人力资本积累的作用在统计水平上不显著，表明工业智能化通过促进企业教育人力资本投资进而推动人力资本积累的中介效应机制不存在。前文理论分析假说2工业智能化通过推动个人、政府教育人力资本投资，进而促进人力资本积累的结论得到验证，但工业智能化通过推动企业教育人力资本投资，进而促进人力资本积累的结论不成立。

进一步地，对工业智能化通过影响城镇和农村个人教育人力资本投资，进而促进人力资本积累的中介效应机制进行检验，结果如表7所示。结果显示，不论是城镇地区还是农村地区，工业智能化通过影响个人教育人力资本投资，进而促进人力资本积累的中介效应机制均存在。并且，从中介效应大小和占总效应的比重来看，城镇地区工业智能化通过影响个人教育人力资本投资，进而促进人力资本积累的中介作用更强。该结果表明，相较于农村地区居民，得益于信息化水平、市场接近程度更高，城镇地区居民对劳动力市场信息反应更快。

（四）异质性分析

在厘清工业智能化促进人力资本积累内在机制的基础上，本部分进一步考察工业智能化影响人力资本积累的区域异质性。我国不同地区的经济发展水平、要素禀赋条件存在显著的差异，导致工业智能化的发展水平不尽相同，对教育人力资本的投资也存在较大差异。这可能导致工业智能化影响人力资本积累的作用存在区域异质性。本文分东、中、西部进行分组归回，结果如表8所示。可以看出，工业智能化促进东部地区人力资本积累的作用在1%的水平上显著，对中部地区人力资本积累的作用不显著，对西部地区人力资本积累的作用在5%的水平上显著，说明工业智能化影响我国人力资本积累的作用存在区域异质性，在东部地区的作用强于中、西部地区，文章理论分析假说3成立。进一步分析上述结果内在缘由，东部地区经济发展水平及对工业智能化技术的需求强于中、西部地区，工业智能化发展给予劳动力市场的信号效应和价值效应较中、西部更强，工业智能化促进区域经济增长的财富积累作用也更强，更有利于区域人力资本积累。对于中部地区，一方面，经济发展水平和工业智能化技术需求强于西部地区，对人力资本积累的作用可能也强于西部地区，但中部地区邻近东部沿海，东部地区强大的市场规模会对中部地区人力资本产生“虹吸效应”；另一方面，我国中部人口众多，且多为教育大省，本身具有较强的人力资本投资意识，受信号效应和价值效应的影响较弱，使得中部地区工业智能化促进人力资本积累的作用不显著。

五、进一步分析：R&D投入的“挤出效应”

研究与试验发展（R&D）投资是技术进步的另一关键因素，并且垄断加价越高，投资R&D所获得的利益将越大，进行“干中学”开发新技术将有利可图，而进行“干中学”积累新技术受到的激励也将越大，理性经济个体由于逐利性会将资源更多地向R&D倾斜，人力资本积累的非营利性相对更加明显，吸引资源投入的效应减弱，积累速度也将放缓［18］。工业智能化有利于促进地区不同经济主体进行人力资本投资，进而促进人力资本积累，而R&D投资会导致资源进一步向R&D倾斜。那么，一个自然的问题是，R&D投入是否会对工业智能化促进人力资本积累的作用产生“挤出效应”。

为检验R&D投入对工业智能化促进人力资本积累的作用是否存在“挤出效应”，在基准回归模型中加入交互项，设定了如下计量模型：

lnHit=β0+β1lnintit+αR&Dit+φlnintit

×R&Dit+∑jβj=2Xijt+εit（5）

式中，R&Dit为i地区t年R&D投入，文章以各省份R&D内部经费支出占GDP的比重为具体衡量指标，数据来源于《中国科技统计年鉴》。对模型（5）进行估计，为防止交互项引入造成多重共线性，模型（5）估计时对变量lnint和R&D进行了中心化处理，结果如表9所示。结果显示，变量lnint×R&D估计系数均为负，且农村范围估计系数更为显著，这表明R&D投入的确对工业智能化影响人力资本积累的作用存在一定的“挤出效应”，其内在机制在于：一方面，在农村地区，自身人力资本水平较低，人力资本投资能力也较为有限、投资观念较城镇差异大，教育投资受外部环境的影响更大；另一方面，R&D投入是财政支出的重要组成部分，R&D投入的增大，会在一定程度上影响政府通过财政投入、政府补贴，以及农业税负等对农业生产和农村收入的帮扶，影响农村居民收入［45］，进而在一定程度上对工业智能化影响人力资本积累作用产生“挤出效应”。

进一步地，分不同区域检验R&D投入对工业智能化促进农村人力资本积累作用“挤出效应”的区域异质性，结果如表10所示。可以看出，东部地区变量lnint×R&D估计系数为负，且在10%的水平上显著，即R&D投入对东部地区工业智能化促进农村人力资本积累的作用存在“挤出效应”，但在中、西部地区，变量lnint×R&D估计系数不显著。可能的内在原因在于：我国中、西部地区工业智能化仍处于发展初期，工业智能化水平较低，对工业智能化技术人才的需求较少，R&D投入的“挤出效应”不明显，而东部地区工业智能化水平较高，且地区发展高精尖工业产业的需求更大，R&D投入在短期见效快，因而R&D投入影响人力资本积累的作用相对较强，“挤出效应”更易凸顯。

六、研究结论与政策启示

新科技革命时代，工业智能化的发展已成为建设制造强国的关键途径。各地加快产业自动化和智能化技术改造的同时，在不断释放新的劳动力市场需求信号，不同经济主体对劳动力市场信号的反应直接影响其人力资本投资选择。本文从理论和经验两个层面揭示了工业智能化应用的人力资本积累效应及其内在机制。研究发现：①在我国，不论是全国，还是城镇和农村范围，工业智能化发展均存在显著人力资本积累效应，考虑样本“奇异值”、内生性等一些问题后，研究结论依然成立。②工业智能化发展促进人力资本积累的作用机制主要体现为，工业智能化通过信号效应和价值效应，可推动个人、政府和企业进行教育人力资本投资，但在企业层面，由于当前我国工业智能化水平仍然不高，虽然工业智能化为企业带来了较大的收益，但相较于基础教育人力资本投资，企业更愿意将收益投入到自身固定资本积累、技术引进和技术研发领域，导致工业智能化通过影响企业教育人力资本投资，进而促进人力资本积累的机制尚未显现。③工业智能化促进人力资本积累的作用存在经济发展水平条件上的“边际效应递增”现象，在经济发展水平较高的东部地区其作用明显强于经济发展水平相对较弱的中、西部地区。并且，地理邻近性发挥了东部地区的大市场规模能力，对中部地区人力资本产生着“虹吸效应”，导致工业智能化促进中部地区人力资本积累的作用不显著。④R&D投入对工业智能化促进人力资本积累的作用存在一定的“挤出效应”，并且该“挤出效应”在经济基础相对薄弱的农村地区更为显著。

本文研究的政策意涵明显：①进一步深化工业智能化发展，促进人力资本积累。中国是一个制造业大国，工业智能化发展潜力巨大，依托市场规模，当前工业智能化总量提升迅速，但发展空间仍然较大，尤其是经济发展水平较为落后的地区。为此，政府应继续加强政策扶持力度，推动传统制造业向智能化转型，在应对逐步消失“人口红利”的同时，促进人力资本积累，逐步释放中国“人力资本红利”。②针对工业智能化发展释放的价值信号，积极引导各类主体加强教育人力资本投资。对工业智能化释放价值信号，企业在人力资本积累中并未作出较多积极的反应，这是由资本逐利性决定的，但从全社会人力资本积累角度来看，政府需要积极引导企业进行人力资本投资，尤其是基础教育人力資本投资。③加强地区间人力资本交流合作，共享人力资本积累成果。工业智能化促进了人力资本积累，但东部地区的大市场规模对中部地区人力资本产生了强大的“虹吸效应”，这是市场资源配置作用下的结果，中部地区在努力培育人力资本、留住自身人力资本的同时，还应当加强与东部地区的人力资本交流合作，实现工业智能化人力资本积累成果共享。④完善人力资本投资激励机制，弱化R&D投入对工业智能化促进人力资本积累作用的“挤出效应”。建立“谁投资谁收益、投资越多收益越多”的人力资本投资激励机制，使不同经济主体人力资本投资的多少与其收益直接挂钩，在激励他们加大人力资本投资的同时，弱化R&D投入改变资源流向的作用，促进人力资本有效积累。

［注 释］

①

数据来源于深圳市人工智能行业协会编写的《2021人工智能发展白皮书》。

② 数据来源于中国工信产业网：网址为https：//www.cnii.com.cn/gxxww/gyhl/202203/t20220304_362283.html。

③ 宏观区域层面，当前各类统计年鉴未公布企业教育人力资本支出相关数据（《中国劳动统计年鉴》，2000年之后不公布企业文体宣传费用支出），若采用企业层面数据加总，各类微观数据很难准确剥离和加总。

④ 网址为https：//ifr.org。

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Dose Industrial Intelligent Technology Promote Human

Capital Accumulation in China？

—Based on the Investment Perspectives of Different Macroeconomic Entities

Cheng  Qinliang1，2，  Song  Yanling1，  Huang  Hengjun1，3

（1. School of Statistics and Data Science， Lanzhou University of Finance and Economics， Lanzhou 730020， China;

2. Gansu Economics & Development Quantitative Analysis Institute， Lanzhou University of Finance and Economics， Lanzhou 730021，China;

3. Gansu Key Laboratory of Digital Economy and Social Computing Science， Lanzhou 730020， China）

Abstract：   Promoting human capital accumulation is an inevitable requirement to cope with aging trend of population properly and facilitate highquality economic development. The development of industrial intelligence constantly releases new demand signals in labor market， which directly affects the human capital investment selection and human capital accumulation of different macroeconomic entities. From the perspective of investment of different macroeconomic entities， this paper theoretically reveals the internal mechanism of the effect of industrial intelligent application on human capital accumulation， and empirically tests it using Chinas provincial panel data from 2006 to 2019. The studies show that industrial intelligent technology promotes individual and government education human capital investment to accelerate human capital accumulation in China through the signal effect and value effect. At the enterprise level， the current level of industrial intelligence in China is still not high. Although industrial intelligence has brought enterprises greater benefit， compared to the investment into the basic human capital education， they are more willing to invest in their fixed capital accumulation， technology introduction and technology research and development fields. This hinders the emergence of the mechanism of industrial intelligence promoting human capital accumulation. In addition， in terms of economic development level， the phenomenon of “increasing marginal utility” exists in the role of industrial intelligence in promoting human capital. The tremendous market scale in the eastern region has a “siphon effect” on human capital in the central region， which causes the insignificant role of industrial intelligence in promoting human capital accumulation in the central region. Furthermore， under the influence of monopoly markup， rational economic individuals will tilt resources to R&D. It causes the R&D input has a certain “crowding out effect” on the role of industrial intelligence in promoting human capital accumulation， and it is much more significant in rural areas.

Key words：industrial intelligence; human capital accumulation; signal effect; value effect

（責任编辑：蔡晓芹）