晁江鋒,馮希玲,武曉利
(1.鄭州航空工業(yè)管理學院,河南 鄭州 450046;2.河南財經(jīng)政法大學,河南 鄭州 450000)
近年來,人工智能技術(shù)受到越來越多的關(guān)注,成為社會追捧的對象。縱觀國內(nèi)環(huán)境,國家先后頒布了《國務(wù)院關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》等一系列政策。由此可知,在新經(jīng)濟發(fā)展的大背景下,人工智能已然成為國家的發(fā)展戰(zhàn)略,世界各國也紛紛加入智能技術(shù)發(fā)展的行列。究其原因,人工智能技術(shù)將形成一個規(guī)模巨大的產(chǎn)業(yè)體系,加快產(chǎn)業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)模式變革、改變現(xiàn)有生產(chǎn)方式提高生產(chǎn)效率。但是Robert Solow 自1987年提出“生產(chǎn)率悖論”后,關(guān)于技術(shù)與生產(chǎn)率的研究受到學者們的熱議,而關(guān)注的焦點在于新技術(shù)的應(yīng)用能否帶來生產(chǎn)率的提升。時間的滯后效應(yīng)可以對此進行很好的解釋,即技術(shù)投資的短期回報可能與預期相反,但隨著所需的調(diào)整和適應(yīng),生產(chǎn)率將實現(xiàn)預期回報。此外,人力資源與技術(shù)之間存在互補效應(yīng)。因而,本文在前人研究的基礎(chǔ)上,研究智能化投資對生產(chǎn)率的影響,并探討人口聚集在兩者關(guān)系中的作用。
關(guān)于智能化投資影響生產(chǎn)率的觀點可以劃分為以下兩類:一種觀點認為智能化投資能夠顯著促進生產(chǎn)率增長。Shao(2006)經(jīng)實證檢驗得出技術(shù)投資是提升生產(chǎn)率的有效路徑。Graetz and Michaels (2018)就1993—2007年17個國家/地區(qū)行業(yè)采用機器人的面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),機器人使用的增加為年度生產(chǎn)率貢獻了約0.36個百分點。國內(nèi)學者孫英杰和林春(2018)、陳永偉和曾昭睿(2020)也得出了類似的結(jié)論。然而在地區(qū)層面上,生產(chǎn)率主要表現(xiàn)為東部地區(qū)最高,中西部地區(qū)次之,差距的原因在于地區(qū)經(jīng)濟因素和企業(yè)技術(shù)水平的差異。另一種觀點則認為智能化投資不能顯著地促進生產(chǎn)率增長。吳延兵(2008)和馮志軍、陳偉(2013)指出國內(nèi)技術(shù)購買對生產(chǎn)率并沒有顯著的促進作用。郭敏和方夢然(2018)實證檢驗發(fā)現(xiàn)人工智能投資與生產(chǎn)率呈現(xiàn)反比關(guān)系。陳歡等人(2018)研究信息通信技術(shù)與生產(chǎn)率之間的關(guān)系,結(jié)果表明ICT對生產(chǎn)率的影響是負向的。由此可知我國存在生產(chǎn)率悖論現(xiàn)象。對此提出一組對立假設(shè)。
假設(shè)1a:智能化投資對生產(chǎn)率增長有推動作用。
假設(shè)1b:智能化投資對生產(chǎn)率增長沒有推動作用。
人口聚集定義為人口動態(tài)遷移的一種行為,由現(xiàn)實條件中的多種因素引發(fā),全國范圍內(nèi)表現(xiàn)為人口聚集在東南部沿海地區(qū)。根據(jù)集聚經(jīng)濟學理論,地區(qū)人口集聚可以促進地區(qū)經(jīng)濟產(chǎn)出數(shù)量的增加,同時還能夠明顯提高這一地區(qū)的經(jīng)濟生產(chǎn)效率(楊東亮和李朋驁,2020)。Abel等(2012)基于美國縣的詳細數(shù)據(jù)研究人口密度對生產(chǎn)率的影響,結(jié)果顯示人口密度增加一倍會使生產(chǎn)率提高6%左右。張同斌(2016)考察中國經(jīng)濟增長的動力轉(zhuǎn)換機制時發(fā)現(xiàn)人力資本向大中都市的聚集提高了生產(chǎn)率與整體的經(jīng)濟效益。杜小敏和陳建寶(2010)、楊東亮和任浩鋒(2018)基于省級數(shù)據(jù)研究人口聚集對區(qū)域經(jīng)濟的影響,結(jié)果都表明人口聚集對經(jīng)濟發(fā)展水平具有明顯的推動力。總體來說,人口聚集拉近了人與人的距離,增加了人與人直接溝通的可能性,降低了交流成本,知識信息的傳遞和積累將會帶動地區(qū)生產(chǎn)率的增長。對此,筆者提出假設(shè)2。
假設(shè)2:人口聚集程度越高,智能化對生產(chǎn)率的推動作用越強。
本文選取的研究對象是中國30個省份(包含自治區(qū)、直轄市),研究始于2003年止于2017年,西藏自治區(qū)由于相關(guān)數(shù)據(jù)的缺失,將其排除在樣本之外。本文使用的指標包括各省份的智能化投資、人均GDP、人口聚集等。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省份統(tǒng)計年鑒。鑒于變量之間的量綱差異較大,本文對智能化投資、人口聚集、基礎(chǔ)設(shè)施等數(shù)據(jù)進行了對數(shù)處理。最終收集了30個省份,共450條數(shù)據(jù)。
生產(chǎn)率為被解釋變量,指各省份的投入產(chǎn)出效率;智能化投資為解釋變量,指各省份人工智能技術(shù)應(yīng)用程度;人口聚集作為調(diào)節(jié)變量,指各省份的人口密度;基礎(chǔ)設(shè)施、政府支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、老年人口撫養(yǎng)比、人力資本水平為控制變量。詳見表1。

表1 變量說明
為驗證前文的假設(shè),本文設(shè)定如下回歸模型:
lap=β0+β1lnAI+β2infra+β3edu+β4is+
β5gov+β6psr+ε
(1)
lap=β0+β1lnAI+β2lnAI×mp+β3mp+
β4infra+β5edu+β6is+β7gov+β8psr+ε
(2)
通過表2看到:一是生產(chǎn)率的均值、標準差、中位數(shù)分別為1.614、0.692、1.682,反映出不同地區(qū)的生產(chǎn)率存在異質(zhì)性;二是通過第二和第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的均值發(fā)現(xiàn)各地區(qū)的第二產(chǎn)業(yè)占比較大;三是智能化投資最小值與最大值的差異表明各地區(qū)的智能化水平不同。其他控制變量的分布特征與以往的研究基本一致。

表2 描述性統(tǒng)計
表3是模型1的基準回歸結(jié)果,第一列的系數(shù)為0.112,且在1%的水平下顯著。因此,假設(shè)1得到驗證,即智能化對生產(chǎn)率有正向的推動作用。第二列在第一列的基礎(chǔ)上增加了智能化和人口聚集的交互項(mp×lnAI),系數(shù)為0.027,在5%的水平上顯著,表明人口聚集在智能化與生產(chǎn)率之間起著正向的調(diào)節(jié)作用。假設(shè)2得到驗證。此外對東西部地區(qū)進行劃分,第三列的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,表明智能化極大地提高了東部地區(qū)的生產(chǎn)率。中部地區(qū)和西部地區(qū)主要表現(xiàn)為負向關(guān)系。

表3 智能化投資與生產(chǎn)率
本文使用第二和第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率作為生產(chǎn)率的替代變量進行穩(wěn)健性檢驗,表4列示了主要的回歸結(jié)果。第一列和第二列的回歸系數(shù)顯著為正,進一步驗證了智能化應(yīng)用對地區(qū)生產(chǎn)率的促進作用。然而技術(shù)進步與生產(chǎn)率的發(fā)展存在時滯效應(yīng),考察當期數(shù)據(jù)可能會低估技術(shù)產(chǎn)生的實際影響,以及遺漏變量會引發(fā)內(nèi)生性問題,導致估計結(jié)果出現(xiàn)偏差,因此本文第三列對解釋變量滯后一期回歸,第四列利用固定效應(yīng)模型進行回歸,最終發(fā)現(xiàn)本文的研究結(jié)論依舊是成立的。
本文使用中國2003—2017年的省級面板數(shù)據(jù),研究智能化投資對生產(chǎn)率的影響以及人口聚集在其中的調(diào)節(jié)效應(yīng),并進行了穩(wěn)健性檢驗。研究結(jié)論如下:其一,智能化投資對生產(chǎn)率的影響存在正向效應(yīng),然而區(qū)域存在差異性,即東部地區(qū)表現(xiàn)出明顯的促進作用,而中西部地區(qū)則表現(xiàn)出負向效應(yīng);其二,人口聚集在智能化投資與生產(chǎn)率之間發(fā)揮著調(diào)節(jié)效應(yīng)。基于上述結(jié)論,本文提出的建議有如下兩點:一是政府應(yīng)著眼于未來,加強對信息化建設(shè)的投入;二是政府加強對失業(yè)人員的就業(yè)指導和就業(yè)培訓,使其知識得到更新,以促進勞動力可持續(xù)的向上流動。