人工智能何以提升中国制造业发展质量——索洛悖论在中国制造业的再检验.pdf
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1、人工智能何以提升中国制造业发展质量索洛悖论在中国制造业的再检验李翔1 叶初升2 潘丽群3(1.新疆财经大学 经济学院,新疆 乌鲁木齐 830012;2.武汉大学经济发展研究中心,湖北 武汉 430072;3.广州大学 经济与统计学院,广东 广州 510006)内容摘要:人工智能在各行各业中的渗透融合是大势所趋。基于2011-2020年中国分省份分行业的制造业数据和行业人工智能使用数据,实证分析发现,人工智能在制造业中的应用并未提升制造业的发展质量,反而使制造业的发展表现出索洛悖论的情形,这种情况在落后地区以及高技术制造业中体现得更为明显。人工智能未能提升制造业发展质量的主要原因有:复合型高素质
2、人才缺乏的制约,以及各地区研发投入强度和市场规模的约束。为了更好引导人工智能在制造业中的应用,打破制造业索洛悖论怪圈,建议加强政府引导,推动人工智能与制造业的深度融合;加强政、企、校合作,加大复合型人才的培养力度;提升研发投入的强度,提高制造业关键核心领域的技术创新能力;建立统一大市场、改善营商环境、降低交易成本。关 键 词:人工智能;制造业发展质量;索洛悖论;人力资本;研发投入;市场规模DOI:10.13885/j.issn.1000-2804.2023.04.004中图分类号:F49;F061.2文献标示码:A文章编号:1000-2804(2023)04-0044-15收稿日期:2023-
3、04-22基金项目:国家社会科学基金一般项目“丝绸之路经济带建设背景下新疆产业结构升级的路径研究”(19BJL129);国家社会科学基金重大项目“新发展阶段伟大实践与发展经济学理论创新研究”(21&ZD071)作者简介:李翔(1980-),女,山东青岛人,博士,副教授,从事产业经济研究。通讯作者:潘丽群。Journal of Lanzhou University(Social Sciences)第51卷 第4 期2023年7月(社会科学版)Vol.51 No.4July 2023从来没有一个时代像今天这样技术进步如此之快,人工智能技术在很多领域已经接近甚至超越人类,如图像和声音的识别技术、大数
4、据处理技术等。然而,技术的繁荣似乎没有带来相应的生产率的突破。以制造业发展为例,如图1所示,2011年以来,伴随着人工智能在中国制造业中应用的不断增加,制造业的增速和全要素生产率却表现出波动下降的态势。尤其是2013年以后,人工智能的使用迅猛增长,但是制造业全要素生产率却从2011年的1.11下降到2020年的0.99,增加值的增速也从2013年的10.5%下降到2020年的3.4%。制造业表现出发展缓慢甚至停滞的状态,人工智能在制造业中的应用呈现索洛悖论的特征。对于人工智能时代生产率不升反降的现象,学者们从不同角度给出了解释:第一,测算不全面。传统生产率测算数据主要关注有形的投入和产出的关系
5、,对于无形产出的统计不足。人工智能技术的应用会提升一些无形的产出,比如制造业中的产品多元化、质量改善和易用性增强等,服务业中的便利度、舒适度增强等1,而这些无形的生产率效应难以量化,导致人工智能的产出效应被低估。第二,领域错配。有研究者认为,当下人工智能虽然在新的领域不断有所突破,但是人工智能技术并没有被运用到能够广泛提升生产率的部门。如Griliches2的统计表明,信息和通信技术时代70%的IT资本投向了服务业部门,投到制造业中的比例较少;郭凯明3通过构建包含人工智能的多部门动态一般均衡模型,发现人工智能在产业中应用程度的提高会促使生产要素在部门之间流动,如果生产要素流向生产率更高的部门,
6、则会促使产业结构升级,提升整个社会生产率水平,反之,若生产要素流向生产率较低的部门,则会引起社会生产率的停滞甚至倒退;孙早等4以中国制造业为研究对象,发现人工智能在制造业中的应用,较多停留在传统产业,而在那些引领技术进步的关键产业部门应用不足,因此领域错配是导致目前人工智能时代索洛悖论的根本原因。第三,滞后效应。新技术虽然前景看好,但其效益的发挥还需要互补的发明和投资予以支撑,且人工智能技术在各个行业中的扩散和应用还需要时间,目前人工智能的扩散不均衡,新技术的应用场景和应用范围也还处于探索阶段,随着新技术的不断成熟以及应用范围的不断扩大,最终将带动全要素生产率全面提升。关于这一点,部分学者在理
7、论和实证层面也展开了验证。如Aghion等5 237-282、Acemoglu 等6从工作任务自动化的视角构建理论模型并进行预测,认为在人工智能大发展的背景下,生产率“停滞”的表现不过是暂时的,随着越来越多的人工智能被引入生产,其可以协助人类更加高效地完成工作,人工智能技术最终将推动生产率的高速增长。Bck 等7采用2013-2019年芬兰关于人工智能相关工作岗位的招聘数据,实证分析了人工智能与生产率的关系,发现总体上人工智能有利于提升劳动生产率,但是人工智能对劳动生产率的正向影响存在技术延迟和投资延迟,并且人工智能对劳动生产率的促进作用在大企业效果更为显著。陈长缨821通过对比分析世界主要发
8、达国家和发展中国家生产率的变化指出,造成目前全球生产率增速下降的主要原因是以人工智能为代表的新科技产业革命尚处于成长阶段,一旦其进入成熟阶段,将会促进生产率增速大幅提升。综上所述,虽然学者们从“测算不全”“领域错配”“滞后效应”等角度给出了人工智能时代索洛悖论的相关解释,但是现有研究还是停留在对现象的一般性理解和讨论上,且大多研究还只局限于宏观层面。中国作为一个规模巨大、发展不平衡不充分的发展中大国,人工智能应用的索洛悖论现象除了一般性特征之外,还可能与中国自身的经济特征和所处的发展阶段密切相关,因此,需要我们深入产业层面具体分析中国出现索洛悖论的条件、辨析走出索洛悖论怪圈的方向。相对于前人研
9、究,本文的边际贡献在于:一是不同于以往使用的制造业整体行业,立足制造业的细分行业,考虑细分行业的异质性;二是对索洛悖论进行再检验的过程中,不同于以往阐述的中介机制,从人力资本、研发投入和市场规模三个视角探讨人工智能使用不能提升制造业全要素生产率的制约条件。图1 人工智能与制造业发展质量 数据来源:制造业增加值增速数据来自中国统计年鉴,工业机器人安装量根据国际机器人联合会(IFR)提供的数据进行整理,各省份的平均tfp根据各省份统计年鉴整理。李翔等:人工智能何以提升中国制造业发展质量索洛悖论在中国制造业的再检验452023年第4期(社会科学版)一、文献综述人工智能作为新一代通用目的技术进步的代表
10、,将深刻地影响人类的经济和社会发展。现有研究着重从宏观经济发展的角度探讨了人工智能应用的经济社会效应及其对制造业发展的影响。(一一)人工智能的应用及其经济社会效应人工智能的应用及其经济社会效应在经济增长方面,国内外学者多数都认为人工智能会促进经济增长,但是作用的路径不同。如陈彦斌等9研究发现人工智能主要从提高生产活动的智能化和自动化程度、提高资本回报率、提高全要素生产率三条机制以应对老龄化的冲击,进而促进经济增长;陈东等10则利用产业层面的世界工业机器人安装数据研究发现,在岗位更迭效应和生产率效应的作用下,人工智能总体上促进了产业内的包容性增长。就业问题也是宏观经济研究的重要话题,随着人工智能
11、应用领域的不断扩大,越来越多的学者关注到了人工智能对劳动力就业的影响,发现人工智能主要通过劳动力替代效应和就业创造效应对不同技能、不同任务类型、不同行业以及不同地区劳动力的就业产生影响。如Lordan等 11利用1980-2015年间的CPS样本数据研究发现,自动化技术不利于低技能劳动力就业,但对高技能劳动力有积极影响;自动化技术能够替代执行常规任务的工人,但无法替代从事非常规任务的工人。因此,人工智能会减少对常规技能工人、增加对非常规技能工人的市场需求。Frey等 12、Gordon 13认为自动化技术对农业部门以及服务业部门劳动力就业的影响程度较小,但对制造业部门中低教育水平劳动力的就业比
12、例影响较大。从不同国家层面来看,人工智能对欧洲北部、北美和新西兰地区的劳动力替代比率较低,而对南欧和东欧国家的替代比率较高。人工智能对收入分配的影响也是学者们关注较多的领域,现有文献着重从降低劳动收入份额以及劳动力之间的工资不平等方面探讨人工智能对收入不平等的影响及机制。国外学者DeCanio 14、Ben-zell 等15认为资本的分布比劳动力分布更加不均,多数资本往往集中于少部分人手中,而人工智能的发展会促进生产过程中资本要素的份额提升,资本报酬增加,从而加剧收入不平等。Lankisch等16研究发现,自动化降低了低技能工人的实际工资,从而提高了技能溢价和收入不平等。但国内学者王永钦等17
13、利用制造业上市公司的数据探讨机器人的兴起如何影响中国劳动力市场,发现机器人应用对企业的劳动力需求产生一定的替代效应,对不同技能劳动力需求的影响具有显著差异,存在“就业极化”特征,但对企业的工资水平没有明显影响。(二二)人工智能对制造业的影响研究人工智能对制造业的影响研究人工智能是信息技术、数字技术发展的高级阶段,作为推动行业发展的一项战略性新兴技术,其对制造业发展的影响是多方面的。1.人工智能对制造业就业的替代效应和创造效应。在替代效应方面,相比于工人,人工智能在执行计算、存储、精准操作等方面的能力可能更胜一筹,部分工作岗位的智能化已经成为常见的替代模式。Autor等18提出,一般劳动力只能从
14、事一般劳动任务,而高技术劳动力能够从事非一般性任务。因此,即使在同一个行业中,人工智能对劳动者也存在影响差异,这一差异可能体现在对不同技能水平劳动者的影响不同。在创造效应方面,对于深度融合人工智能的企业来说,生产率的提升和高技能劳动力供给的增加促使企业业务量上升,企业规模随之扩大,从而增加了制造业就业机会和就业总量19。同时,工人在空间灵活性、适应能力等方面仍具有相对优势,劳动力与人工智能通过人机合作有效扩展了工作领域,很多职业并不会消失20,反而有可能会催生出新的业态和就业岗位,进而扩大对劳动力的需求,如与数据分析等相关的工作岗位等21,因此,从长期来看就业的创造效应可能会超越替代效应。46
15、李翔等:人工智能何以提升中国制造业发展质量索洛悖论在中国制造业的再检验2.人工智能对制造业生产率的影响。人工智能可以通过优化要素投入结构、转变生产和管理模式来促进制造业生产率的提高。首先,人工智能在制造业企业的广泛应用减少了重复性高、简单的流水线工作岗位,同时也实现了对污染重、危险高的工作岗位的替代,加大了企业对高技能劳动力的需求,加速了企业的人力资本积累,从而促进企业生产效率的提升22-23。其次,在智能化深度学习等技术支持下,人工智能通过转变生产模式和管理模式促进制造业生产率提升。人工智能通过对海量数据进行自动分析来获取市场供求信息,制定合理的生产计划,降低了企业的搜索匹配成本,有效解决市
16、场供求的非对称性,提升企业资源利用率和运营效率。同时,随着人工智能技术的渗透,企业与市场、客户的沟通,以及企业内部信息的传递变得更加便捷,管理结构逐渐扁平化,从而提高了决策和生产效率24。3.人工智能对制造业结构的影响。多数文献表明人工智能技术在制造业中的应用,有助于促进制造业结构优化升级。如付文宇等25通过实证得出,人工智能通过技术创新效应和人力资本积累效应推动制造业优化升级,促进了制造业产业结构合理化和高级化。吴旺延等26提出,从供给角度来看,智能制造有利于在核心技术、基础设施、人才培养等方面发挥促进作用,从而加快传统制造业智能化转型升级的步伐。在制造业资本和劳动替代弹性较高的情况下,人工
17、智能等新型基础设施投资将在供给侧通过提高制造业资本密集程度和实际产出比重推动制造业升级27。因此,赋予制造业智能化生产模式,对于优化制造业服务化转型、增强制造业质量控制能力,促进人工智能与制造业融合模式的进一步创新性变革有重要推动作用。综上所述,虽然现有文献对人工智能的经济社会效应及其对制造业发展的影响展开了大量研究,但是结合中国现阶段经济社会发展的特点展开人工智能对制造业发展质量的探讨较少,对人工智能在制造业中充分发挥作用所需条件的探讨不足。本文以中国各省份制造业为研究对象,深入制造业二位数行业层面,分析制约中国制造业发展质量提升的条件,为中国制造业打破索洛悖论怪圈提供参考。二、人工智能技术
18、影响制造业发展质量提升的调节机制分析人工智能具有的广泛渗透、生产率提升和协同创新等技术经济特征使得其在提高制造业发展质量中被寄予厚望28-31,但事实上,人工智能作为一种通用目的技术,其作用发挥需要一系列条件予以支撑。制造业要从人工智能技术红利释放中获得收益,需要在个人、机构和社会等多个层面做出相应的调整,如制造业面临的人力资本水平、研发投入强度和市场规模等。(一一)人力资本水平人力资本水平人工智能作为制造业的一种新的投入要素,需要与其他生产要素相协调才能发挥较好的作用。根据木桶原理,制造业全要素生产率的高低取决于影响全要素生产率的最薄弱环节的生产率,而非最强环节。因此,即使制造业应用最先进的
19、人工智能技术,如果不能与智能化的基础设施、人力资本素质以及相应的生产组织管理模式等要素相协调,人工智能技术的边际产出也未必领先于传统要素。而在与人工智能相配合的诸多要素中,人力资本是最有活力、最能动性的要素,人力资本具有的创新能力、学习能力和适应能力有助于促进人工智能技术红利的释放32。因此人力资本水平高低是影响人工智能在制造业中发挥作用的重要因素。(二二)研发投入强度研发投入强度人工智能技术在预测供需、指导制造业企业柔性化生产等方面优势明显,但这些应用重在提升信息传输领域的效率,要想促进制造业生产效率实质性进步还需要其他技术与之配合,如与大数据、云计算、物联网等其他新一代信息技术相互配合,才
20、能实现海量数据的收集、整理、读取等,这些前沿472023年第4期(社会科学版)技术为人工智能技术的使用提供良好的数据基础和硬件支撑。有研究表明,越重视研发投入的企业,其技术实力越强,对新技术的适应能力也越强33。(三三)市场规模市场规模人工智能作为一种技术创新,具有创新的一般特点,如前期研发投入大、投资回报风险高,技术普及时滞长等,这就需要有较大的市场规模予以支撑。较大的市场规模能够为人工智能在制造业中提供规模化的应用场景和持续迭代优化的机会,为制造业企业掌握人工智能技术开发及应用提供成长空间。同时,由于人工智能技术等新一代信息技术具有典型的规模报酬递增特性34,大规模的市场有利于制造业相关企
21、业、行业获得规模经济带来的效率和成本优势,从而在竞争中赢得主动。三、研究设计与变量说明(一一)模型设定模型设定制造业是强国之基,是综合国力的重要体现,提高制造业的发展质量是实现制造强国的必然选择。对于什么是制造业的发展质量目前并无统一的定义,但是学术界对于高质量发展的研究已经较为丰富,大多数学者从五大发展理念的角度定义高质量发展35-36,结合高质量发展的内涵,有学者指出制造业的高质量发展,就是把技术创新作为核心动力,把高端制造、智能制造、优质制造与绿色制造作为主要抓手,始终坚持新的发展理念和质量效益的原则,推动制造业实现质量变革、效率变革、动力变革37-38。结合前人研究,本文认为制造业全要
22、素生产率的提升既是其效率变革和动力变革的结果,也是提升制造业发展质量的核心任务,同时鉴于主要目标在于检验人工智能技术在制造业中的应用是否存在索洛悖论,因此以制造业全要素生产率代表其发展质量。为验证人工智能对制造业发展质量的影响,设计如下基准回归模型:tfpijt=+AIijt+Xijt+vi+vj+vt+ijt (1)式(1)中,下标 i代表省份、j代表行业、t代表时间。tfp为制造业的全要素生产率,代表制造业的发展质量。AI代表人工智能应用程度,X代表控制变量,vi、vj、vt分别代表省份固定、行业固定和时间固定效应,ijt代表随机扰动项。(二二)变量说明变量说明1.被解释变量:制造业全要素
23、生产率。为了避免因为生产函数设置不当带来的全要素生产率计算结果不准确的问题,本文采用DEAP2.1产出导向规模报酬可变的方法计算各省份制造业二位数行业的Malmquist DEA指数作为制造业各行业的全要素生产率。考虑统计口径和数据可获性问题,采用各省份制造业二位数行业的主营业务收入作为各行业的产出变量,采用各行业的资产总计和从业人员数作为投入变量。2.核心解释变量:人工智能应用。在人工智能应用程度的测度上,学界并无统一的标准,限于数据的可获性,目前学界普遍采用IFR公布的各行业工业机器人的数据近似表示人工智能的应用程度,本文借鉴Acemoglu等39的研究,选用中国制造业二位数行业工业机器人
24、装备存量表示人工智能的应用程度,借鉴王文等40的做法,采用各省份制造业各行业就业人数在全国该行业就业人数中的比重作为权重,对制造业各行业的工业机器人存量进行分解,得到制造业各省份各行业的工业机器人存量(AIijt)以及各省份工业机器人存量(AIit)和各行业工业机器人的存量(AIjt)。具体算法如式(2)所示:AIijt=Eijtrobotsjt;AIit=j=1JAIijt;AIjt=robotsjt (2)式(2)中,Eijt表示 i 省t年j行业的从业人数在当年全国该行业总从业人数中所占份额,robotsjt为 IFR提供的j行业t年的工业机器人保有量。48李翔等:人工智能何以提升中国制
25、造业发展质量索洛悖论在中国制造业的再检验3.控制变量。为了更加准确地估计人工智能对制造业发展规模和发展质量的影响,本文对影响制造业发展质量的一些相关因素进行了控制。贸易开放度,采用各省份制造业各行业进出口总额与主营业务收入之比来衡量,记为trade;行业密集度,采用各省份制造业各行业企业数在该行业企业数量中的比重来衡量,该比重越大代表该行业企业越密集、市场竞争越激烈,记为dense;产业盈利能力,采用各省份制造业各行业劳均收入来衡量,记为gain。4.机制变量。人力资本水平(talent),一般认为劳动者受教育程度越高,对技术变革、组织变革等的适应能力越强,复合型高素质人才越多,因此,本文采用
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