李 強(qiáng)

（安徽科技學(xué)院財(cái)經(jīng)學(xué)院，安徽蚌埠 233030）

1 問題的提出

我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展經(jīng)過四十多年改革和開放兩大制度性動能的持續(xù)作用，始終保持著中高速增長，人均GDP達(dá)到中等收入水平，制造業(yè)增加值在全球占比位居首位。但是，2008年金融危機(jī)爆發(fā)以來，以物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算與人工智能為代表的新一代技術(shù)革命背景下，發(fā)達(dá)國家制造業(yè)回流與再工業(yè)化成為一種新趨勢，我國人口老齡化日趨顯現(xiàn)，再加上貿(mào)易戰(zhàn)等外部環(huán)境變化的沖擊，我國經(jīng)濟(jì)增長逐漸進(jìn)入了中低速增長的新常態(tài)時期，全要素生產(chǎn)率（TFP）持續(xù)徘徊在同一個區(qū)域，支撐經(jīng)濟(jì)高速增長的動能面臨著衰減、失效的狀態(tài)，難以有效促進(jìn)全要素生產(chǎn)率和人均GDP進(jìn)入新一輪的上升通道，難以有效緩解嚴(yán)重的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡。新舊動能轉(zhuǎn)換的長期技術(shù)進(jìn)步動力來源于新一代以智能化技術(shù)為代表的通用技術(shù)革命，目前我國不僅進(jìn)行大規(guī)模新技術(shù)、新產(chǎn)品投資，也開始對傳統(tǒng)技術(shù)、傳統(tǒng)產(chǎn)品更新改造進(jìn)行投資，這些都是新舊動能轉(zhuǎn)換時期經(jīng)濟(jì)快速增長中所面臨的歷史機(jī)遇。人工智能熱潮的到來將引發(fā)生產(chǎn)率提高，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但同時也存在顯著的勞動力替代效應(yīng)，主要原因在于人工智能技術(shù)的發(fā)展改變了勞動力技能的需求結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致勞動收入不平等。

發(fā)達(dá)國家再工業(yè)化戰(zhàn)略強(qiáng)調(diào)實(shí)現(xiàn)智能化是先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展的核心，強(qiáng)調(diào)以云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、通信技術(shù)、人工智能技術(shù)為代表的新一代信息通訊技術(shù)的研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化及其在制造業(yè)領(lǐng)域的集成創(chuàng)新與應(yīng)用。隨著智能化程度的提高，工業(yè)機(jī)器人被廣泛使用，3D打印等新材料行業(yè)迅速發(fā)展，發(fā)達(dá)國家制造業(yè)全球價值鏈分工的深化出現(xiàn)停滯，進(jìn)入了一種“新常態(tài)”，局部發(fā)達(dá)國家有收縮趨勢。同樣，我國制造業(yè)智能化程度也將進(jìn)一步增密國內(nèi)價值鏈，原來加入全球價值鏈低端環(huán)節(jié)的企業(yè)或地區(qū)在轉(zhuǎn)向加入國內(nèi)價值鏈時，將面臨著與國內(nèi)其他企業(yè)的競爭。在上一輪全球化浪潮中，發(fā)達(dá)國家之間、發(fā)達(dá)國家與發(fā)展中國家之間在制造業(yè)價值鏈上所形成的分工合作關(guān)系在一定程度上將演變?yōu)橹圃鞓I(yè)價值鏈之間的競爭，這種競爭在一定程度上還將延伸到全球創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中對研發(fā)密集型企業(yè)的創(chuàng)新資源和成果的爭奪，進(jìn)而引致創(chuàng)新成本上升。因此，在制造業(yè)智能化發(fā)展中，如何提高國內(nèi)價值鏈智能化技術(shù)運(yùn)用與再創(chuàng)新，從而提高價值鏈上產(chǎn)品與服務(wù)的生產(chǎn)率及市場競爭力，進(jìn)而將國內(nèi)價值鏈智能化技術(shù)拓展到發(fā)達(dá)國家，形成我國主導(dǎo)的全球價值鏈，促進(jìn)我國制造強(qiáng)國地位形成，這是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新舊動能轉(zhuǎn)換與路徑選擇的重要研究內(nèi)容。

基于此，本文整合國際機(jī)器人聯(lián)盟（IRF）提供的數(shù)據(jù)與行業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)證分析人工智能能否成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能。相比于以往的研究，本文的主要創(chuàng)新點(diǎn)如下：從微觀層面上實(shí)證分析人工智能能否成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能，同時實(shí)證分析人工智能影響我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的機(jī)制，從而為人工智能更好地成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能提供路徑支撐。

2 理論分析

人工智能是當(dāng)前重大的技術(shù)創(chuàng)新，有學(xué)者認(rèn)為人工智能將使技術(shù)進(jìn)步出現(xiàn)空前的變革[1]。通用技術(shù)是指人類歷史上一些關(guān)鍵、共性特征的技術(shù)發(fā)明，并對全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重大的影響，如第一次工業(yè)革命中的蒸汽機(jī)、第二次工業(yè)革命中的電力、第三次工業(yè)革命中信息與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，它們往往被廣泛使用且能引致連續(xù)不斷的技術(shù)進(jìn)步，同時能引發(fā)應(yīng)用領(lǐng)域一系列的創(chuàng)新。以人工智能技術(shù)為代表的數(shù)字革命可以說是最新一代的通用技術(shù)變革，它對技術(shù)擴(kuò)散和經(jīng)濟(jì)增長的影響更加強(qiáng)烈[2]。有學(xué)者通過假設(shè)勞動與智能機(jī)器之間可以互補(bǔ)和替代，重新構(gòu)建新古典經(jīng)濟(jì)增長模型，但這種互補(bǔ)和替代在不同工作中存在差異，并且假設(shè)計(jì)算機(jī)技術(shù)創(chuàng)新速度超過其他技術(shù)創(chuàng)新速度，研究認(rèn)為智能機(jī)器的應(yīng)用能夠快速替代勞動，從而能夠提升經(jīng)濟(jì)增長速度[3]。

我國人工智能研究最近才興起，但已引起國內(nèi)學(xué)者們的大量關(guān)注。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新逐漸進(jìn)入天花板，企業(yè)開始通過轉(zhuǎn)向人工智能行業(yè)尋找新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，但是，與國外人工智能行業(yè)發(fā)展相比，我國人工智能行業(yè)發(fā)展還處在初期階段[4]。根據(jù)2015年《中國人工智能應(yīng)用市場研究報告》，我國人工智能技術(shù)研發(fā)雖然起步晚，但發(fā)展速度較快，在某些領(lǐng)域擁有自主知識產(chǎn)權(quán)，例如在文字和語音識別等方面，并且這些知識產(chǎn)權(quán)已開始被大量應(yīng)用于實(shí)踐。我國人工智能的某些領(lǐng)域已接近發(fā)達(dá)國家的水平，例如智能識別，但其產(chǎn)業(yè)化水平較低?？傮w來說，我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展沒有形成大的規(guī)模，但我國的市場需求等優(yōu)勢可以為我國人工智能發(fā)展趕超發(fā)達(dá)國家提供基礎(chǔ)[5]。目前，我國人工智能發(fā)展要著重解決產(chǎn)業(yè)外部環(huán)境改善、人工智能芯片技術(shù)創(chuàng)新與人才短缺等問題[6]。有學(xué)者建議可以從構(gòu)建和完善政府支持和保障機(jī)制、完善風(fēng)險投資和服務(wù)體系、推進(jìn)芯片和算法等關(guān)鍵領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究、加大新一代人工智能產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)和引進(jìn)力度四個方面有針對性地進(jìn)行完善[7]。

那么，人工智能能否成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能？本文認(rèn)為主要存在以下影響機(jī)制。

第一，人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)對部分勞動的替代，形成經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能。自動化和人工智能對勞動具有替代效應(yīng)和生產(chǎn)力提升效應(yīng)兩個方面的影響，有學(xué)者把自動化技術(shù)任務(wù)參數(shù)引入到任務(wù)模型中，創(chuàng)新性地提出一個統(tǒng)一的研究框架，在框架中自動化技術(shù)可以替代勞動任務(wù)，而且可以創(chuàng)造出新的具有比較優(yōu)勢的任務(wù)[8]。自動化的替代效應(yīng)可以減少勞動需求，同時自動化的生產(chǎn)力效應(yīng)可以通過使用更便宜的資本替代勞動從而提高生產(chǎn)力，并提高對尚未自動化任務(wù)中勞動力的需求[9]。人工智能的出現(xiàn)使其對勞動的替代達(dá)到了一個過去無法比擬的速度和規(guī)模，將對勞動需求結(jié)構(gòu)產(chǎn)生強(qiáng)烈的沖擊，繼而促使勞動力技能結(jié)構(gòu)發(fā)生根本性的轉(zhuǎn)變[10]。McKinsey公司在自動化和人工智能對勞動技能沖擊和轉(zhuǎn)變等方面進(jìn)行了大量研究和討論，認(rèn)為自動化和人工智能正在改變工作的性質(zhì)。他們量化了美國和歐洲5個國家25項(xiàng)核心工作技能和未來工作時間，特別關(guān)注了銀行和保險、能源和礦業(yè)、醫(yī)療保健、制造業(yè)和零售業(yè)5個部門。他們發(fā)現(xiàn)對高技能勞動力的競爭將加劇，而低技能勞動力有可能“流離失所”，而這一趨勢將會持續(xù)下去，進(jìn)而減少了中低等工資水平的工作崗位，加劇了收入不平等。

因此，本文認(rèn)為人工智能會實(shí)現(xiàn)對低端勞動力的替代，在解決勞動力紅利短缺的同時能夠增加高素質(zhì)勞動力的數(shù)量，從而成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能。

第二，人工智能會顯著提高企業(yè)的生產(chǎn)率，形成經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能。埃森哲公司提出，人工智能至少通過三個方面促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)率提高：首先，人工智能可以使復(fù)雜的體力任務(wù)自動化，這種效應(yīng)被稱為“智能自動化”；其次，人工智能將優(yōu)化現(xiàn)有的勞動力和資產(chǎn)，提升工人能力和資本效率；第三，人工智能可以促進(jìn)創(chuàng)新并擴(kuò)散到各個行業(yè)，即產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)效應(yīng)。人工智能可以應(yīng)用于產(chǎn)品日常生產(chǎn)與服務(wù)的提供，對收入增長與收入分配帶來潛在影響[11]。人工智能還可能產(chǎn)生新的創(chuàng)意，近期內(nèi)可以幫助解決復(fù)雜問題，節(jié)約計(jì)算時間，還可以促進(jìn)企業(yè)、產(chǎn)業(yè)和職業(yè)之間的技術(shù)學(xué)習(xí)與模仿，從而擴(kuò)大知識的外部性。人工智能可以促進(jìn)新產(chǎn)品線的引進(jìn)，例如，最近由機(jī)器學(xué)習(xí)革命引發(fā)的熱潮就加快了無人機(jī)研發(fā)與自動駕駛汽車的進(jìn)步。人工智能最終還可能在新創(chuàng)意和新技術(shù)的開發(fā)上超越人類的創(chuàng)造力，甚至取代最高級的研究人員。在極端場景中，某些觀察家認(rèn)為人工智能可以在有限時間內(nèi)實(shí)現(xiàn)快速自我改進(jìn)創(chuàng)造“奇點(diǎn)”，導(dǎo)致無限的機(jī)器智能和經(jīng)濟(jì)增長[12]。

人工智能與自動化雖然有生產(chǎn)力提升效應(yīng)，但同時也有降低生產(chǎn)率的效應(yīng)。有學(xué)者指出，人工智能與自動化可能限制生產(chǎn)率提高的因素包括：新技術(shù)所需技能、自動化技術(shù)的快速引進(jìn)與勞動力所提供技能的不相適應(yīng)等等[8]。新任務(wù)傾向于使用新的技能，但如果教育體系未及時提供這些技能，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型將會受到阻礙。另外，由于現(xiàn)行的稅收體系傾向于補(bǔ)貼資本而不是勞動，勞動力市場存在摩擦和不完善之處，均衡工資會高于勞動的社會機(jī)會成本，從而導(dǎo)致自動化技術(shù)被過度采用，資本和勞動配置不當(dāng)阻礙生產(chǎn)率的提升。

因此，本文認(rèn)為人工智能會提升企業(yè)生產(chǎn)率和技術(shù)創(chuàng)新水平，從而成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能。

綜上所述，全球人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)進(jìn)入了新一輪快速發(fā)展期，我國人工智能研究水平與發(fā)達(dá)國家之間存在明顯差距，但是我國人工智能在某些領(lǐng)域的某些關(guān)鍵技術(shù)上的水平與發(fā)達(dá)國家的水平相當(dāng)，人工智能在產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用上與發(fā)達(dá)國家?guī)缀跬剑谀承╊I(lǐng)域的發(fā)展甚至比發(fā)達(dá)國家更快?？梢灶A(yù)見，未來人工智能將是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新舊動能轉(zhuǎn)換技術(shù)創(chuàng)新機(jī)制與路徑的關(guān)鍵所在。

3 計(jì)量模型、指標(biāo)設(shè)置和數(shù)據(jù)說明

3.1 計(jì)量模型

基于理論分析中所提出的問題，構(gòu)建人工智能對經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能影響的基準(zhǔn)計(jì)量模型和影響渠道計(jì)量模型。首先，基于要解決的問題，構(gòu)建如下基準(zhǔn)估計(jì)模型：

式（1）中，i表示行業(yè)，t表示年份，xdnt表示年度新動能指數(shù)，其中包含供給側(cè)新動能指數(shù)（gjcxdn）、需求側(cè)新動能指數(shù)（xqcxdn）和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換新動能指數(shù)（jgxdn），rgznit表示年度行業(yè)的人工智能水平，Zit表示所有控制變量，yeart、indi和μit分別表示時間、行業(yè)固定效應(yīng)與隨機(jī)擾動項(xiàng)。

本文理論分析認(rèn)為，人工智能影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的渠道有兩個：一是通過低端勞動力的替代影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能；二是通過生產(chǎn)率和技術(shù)創(chuàng)新水平的提升影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能?；诖?，構(gòu)建如下影響渠道計(jì)量模型：

式（2）為低端勞動力替代影響機(jī)制，laborit表示行業(yè)i年度t的就業(yè)數(shù)量，其他變量設(shè)置與基準(zhǔn)估計(jì)模型相同。式（3）為提高企業(yè)生產(chǎn)率和技術(shù)創(chuàng)新水平的影響機(jī)制，tfpit表示全要素生產(chǎn)率，其他變量設(shè)置與基準(zhǔn)估計(jì)模型相同。

3.2 指標(biāo)設(shè)置

新動能指數(shù)（xdn）。我國關(guān)于新動能的研究從2018年才開始，從知網(wǎng)中搜索發(fā)現(xiàn)關(guān)于新動能的實(shí)證研究，特別是對新動能指標(biāo)構(gòu)建與測度的研究非常少。基于此，本文利用鄭江淮等[13]設(shè)置的指標(biāo)測算新動作指數(shù)，另外，鄭江淮等[13]還對新動能指數(shù)進(jìn)行了分類測算，據(jù)此本文新動能指數(shù)也分為三類，分別為供給側(cè)新動能指數(shù)（gjcxdn）、需求側(cè)新動能指數(shù)（xqcxdn）和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換新動能指數(shù)（jgxdn）。

人工智能變量（rgzn）。人工智能是用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的思考和行為的技術(shù)，是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個重要分支，目前人工智能技術(shù)的發(fā)展主要附著于通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)等電子設(shè)備。因此，本文用工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)測度人工智能指標(biāo)，具體通過對機(jī)器人密度取對數(shù)實(shí)現(xiàn)[14]。由于工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)獲取和統(tǒng)計(jì)方面的原因，本文測度的是行業(yè)層面的人工智能數(shù)據(jù)。

控制變量。為了使實(shí)證分析更加準(zhǔn)確，本文設(shè)置了一些控制變量。國有企業(yè)承擔(dān)解決就業(yè)的政策性要求，員工雇傭規(guī)模大，勞動保護(hù)制度規(guī)范[15]，故本文選取行業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（state）作為影響就業(yè)的控制變量之一，采用行業(yè)國有企業(yè)固定資產(chǎn)投資比例表征。政府干預(yù)會導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長的就業(yè)創(chuàng)造能力下降，研究發(fā)現(xiàn)財(cái)政支出擴(kuò)張會對異質(zhì)性企業(yè)就業(yè)產(chǎn)生差異性影響，政策導(dǎo)向（policy）采用國家項(xiàng)目中固定資產(chǎn)投資占比表征[16]。將出口（EX）和進(jìn)口（IM）作為控制變量，分別用行業(yè)出口額和進(jìn)口額除以行業(yè)總產(chǎn)出表征[17]。此外，本文還選擇稅收（ptax）作為控制變量，反映行業(yè)繳稅和獲取補(bǔ)貼情況，采用行業(yè)各類生產(chǎn)稅凈額與總產(chǎn)出之比表征。以上與金額有關(guān)數(shù)據(jù)均采用相關(guān)價格指數(shù)進(jìn)行平減。

3.3 數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計(jì)分析

本文使用的數(shù)據(jù)有三個來源：一是行業(yè)數(shù)據(jù)，包括行業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)、行業(yè)投資數(shù)據(jù)和進(jìn)出口數(shù)據(jù)，其中設(shè)備類價格指數(shù)、行業(yè)投入產(chǎn)出、中間使用和中間需求、進(jìn)出口和生產(chǎn)稅數(shù)據(jù)等行業(yè)數(shù)據(jù)，分別來自各年《中國價格統(tǒng)計(jì)年鑒》和2002—2017年全國投入產(chǎn)出表。國有企業(yè)固定資產(chǎn)投資、國家項(xiàng)目固定資產(chǎn)投資與外商直接投資數(shù)據(jù)來自各年《中國固定資產(chǎn)投資年鑒》。二是計(jì)算新動能指數(shù)的數(shù)據(jù)來自鄭江淮等[13]測算所涉及到的數(shù)據(jù)庫。三是行業(yè)層面的人工智能數(shù)據(jù)來自國際機(jī)器人聯(lián)合會網(wǎng)站，數(shù)據(jù)年度為2002—2017年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)樣本獲取方式為從國際機(jī)器人聯(lián)合會網(wǎng)站上找出工業(yè)機(jī)器人的數(shù)據(jù)，然后提取我國行業(yè)的工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)，由于國內(nèi)外行業(yè)代碼差異問題，本文將從網(wǎng)站上提取的我國工業(yè)機(jī)器人的行業(yè)數(shù)據(jù)與全國投入產(chǎn)出表的二位碼行業(yè)進(jìn)行匹配，從而得出與其他行業(yè)相一致的數(shù)據(jù)。通過以上三種方法獲取樣本數(shù)據(jù)，鑒于數(shù)據(jù)的完整性，選取24個行業(yè)作為樣本行業(yè)[18]，具體描述性統(tǒng)計(jì)信息如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

4 實(shí)證分析

4.1 人工智能對經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的影響

4.1.1 基準(zhǔn)估計(jì)模型實(shí)證分析及穩(wěn)健性檢驗(yàn)

對（1）式的基準(zhǔn)估計(jì)模型采用固定效應(yīng)方法進(jìn)行估計(jì)，為了使基準(zhǔn)估計(jì)模型的估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確，通過兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一是采用GMM方法，二是利用人工智能存量的對數(shù)作為人工智能變量的度量指標(biāo)?；鶞?zhǔn)估計(jì)和穩(wěn)健性檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果如表2所示，從Hausman檢驗(yàn)的估計(jì)結(jié)果來看，選擇固定效應(yīng)是可行的。表2中第1列沒有控制時間變量，第2列控制了所有固定效應(yīng)變量，這兩個估計(jì)結(jié)果變化不大，人工智能變量的估計(jì)結(jié)果都是顯著的正值，這表明人工智能能夠成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能，人工智能促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的產(chǎn)生，這符合預(yù)期。從穩(wěn)健性的估計(jì)結(jié)果來看，通過采用新的估計(jì)方法后，各變量的估計(jì)值變化較大，但是顯著性和變量符號沒有發(fā)生本質(zhì)的改變。變換人工智能的測度方法后，估計(jì)結(jié)果變化不大，這表明基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果穩(wěn)健合理。基準(zhǔn)結(jié)果表明，人工智能有利于我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的產(chǎn)生，此結(jié)果說明我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能需要人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，需要制造業(yè)行業(yè)提高自身的人工智能水平，通過實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的智能化、高效化和自動化促使企業(yè)提高全要素生產(chǎn)率，帶動要素流動，創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能。

表2 基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果

4.1.2 不同類型新動能實(shí)證分析

從基準(zhǔn)模型分析可以看到，人工智能已成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的重要來源，經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能可以分為三類[13]，本文分別估計(jì)人工智能對三類不同新動能的影響，分析人工智能在不同類型新動能中的表現(xiàn)，估計(jì)方法依然采用固定效應(yīng)模型，具體估計(jì)結(jié)果見表3。從表3可以看出，固定效應(yīng)依然是合理的估計(jì)方法。從人工智能的估計(jì)結(jié)果來看，三類新動能指數(shù)的估計(jì)結(jié)果都是顯著的正值，這與基準(zhǔn)模型的估計(jì)結(jié)果相符。從具體的人工智能對三類新動能指數(shù)的估計(jì)結(jié)果來看，人工智能對三類新動能的估計(jì)值大小不同，人工智能對結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化新動能的影響最大，對供給側(cè)新動能的影響次之，對需求側(cè)新動能的影響最小。這主要是因?yàn)榘研聞幽茉O(shè)置為全球價值鏈攀升效應(yīng)、資源再配置效應(yīng)和資本深化效應(yīng)[13]，人工智能的發(fā)展能更好地提升這些效應(yīng)，在劉易斯動能時期形成的巨大傳統(tǒng)工業(yè)部門為新興產(chǎn)業(yè)的技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)提供了廣泛的需求與應(yīng)用空間，為人工智能的應(yīng)用提供了產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，這些產(chǎn)業(yè)的發(fā)展為人工智能作為新舊動能轉(zhuǎn)換的力量提供了重要的前提條件。供給側(cè)新動能主要反映要素價格變化，而人工智能發(fā)展的一個重要的結(jié)果就是會導(dǎo)致投入要素價格的變化，所以，人工智能對供給側(cè)新動能的影響比較大也是合理的?；谝陨系姆治?，本文認(rèn)為人工智能之所以能夠成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的主要來源，主要體現(xiàn)在人工智能在改變要素投入價格和資源配置效率方面為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新動能。

表3 不同類型新動能的實(shí)證分析結(jié)果

4.1.3 不同類型行業(yè)的分析

人工智能已成為不同類型新動能的動力來源，但是對不同類型新動能的影響有所不同，那么人工智能對經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的影響在密集程度不同的行業(yè)中是否存在異質(zhì)性呢？把24個樣本行業(yè)分為勞動密集型行業(yè)、資本密集型行業(yè)和技術(shù)密集型行業(yè)三大類，分別估計(jì)人工智能對經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的影響[18]。估計(jì)方法依然采用固定效應(yīng)模型，具體估計(jì)結(jié)果見表4。從表4可以看到，固定效應(yīng)依然是合理的估計(jì)方法，人工智能的估計(jì)值為顯著的正值，這表明人工智能在任何類型的行業(yè)中都是新動能的來源。但也應(yīng)該看到，不同類型的行業(yè)間具體數(shù)值具有明顯的差異，人工智能對經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的影響在勞動密集型行業(yè)中最大，在資本密集型行業(yè)中最小，這表明在勞動密集型行業(yè)中人工智能更能成為其新動能的主要來源。

表4 不同類型行業(yè)的實(shí)證分析結(jié)果

全球人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)進(jìn)入了新一輪快速發(fā)展期，我國人工智能技術(shù)研究水平與發(fā)達(dá)國家之間存在明顯差距，但是某些領(lǐng)域的某些關(guān)鍵技術(shù)上與發(fā)達(dá)國家水平相當(dāng)，在產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用上與發(fā)達(dá)國家?guī)缀跬?，所以?dǎo)致人工智能在技術(shù)密集型行業(yè)中的某些領(lǐng)域已經(jīng)是其發(fā)展的新動能。隨著以人工智能為標(biāo)志的新技術(shù)革命的興起，這些新技術(shù)不斷被運(yùn)用到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)，這種以人工智能為標(biāo)志的技術(shù)進(jìn)步日益復(fù)雜化、高級化，越來越表現(xiàn)出技能偏向性特征。技能偏向性技術(shù)進(jìn)步是創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本動力，是實(shí)現(xiàn)工業(yè)強(qiáng)國目標(biāo)的新動能。技能偏向性技術(shù)進(jìn)步對勞動力素質(zhì)和技能水平提出了更高的要求，使經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出更偏向于知識和技能。

4.2 人工智能對經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的影響機(jī)制

前述的理論分析認(rèn)為，人工智能對經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的影響渠道有兩個：一是通過低端勞動力的替代影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能；二是通過企業(yè)生產(chǎn)率和技術(shù)創(chuàng)新水平提升影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能。對（2）式和（3）式的計(jì)量模型采用固定效應(yīng)方法進(jìn)行估計(jì)，探索人工智能對經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的影響機(jī)制。

4.2.1 人工智能對勞動力的替代影響機(jī)制

對不同行業(yè)的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，人工智能對勞動密集型行業(yè)的影響最大，原因是由于勞動力的替代。前文的理論分析認(rèn)為，人工智能會實(shí)現(xiàn)對低端勞動力的替代，解決勞動力紅利短缺的同時能夠提升高素質(zhì)勞動力的數(shù)量，從而成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能。因此，為了驗(yàn)證這一影響機(jī)制，對（2）式表示的勞動力替代機(jī)制進(jìn)行實(shí)證分析，估計(jì)方法依然采用固定全要素生產(chǎn)率，使其成為新的發(fā)展動能。效應(yīng)模型，具體估計(jì)結(jié)果如表5前兩列所示?？梢钥吹?，第（1）列中人工智能對行業(yè)就業(yè)數(shù)量影響為顯著的負(fù)值，這符合理論和實(shí)際邏輯，人工智能的使用目的就是替代低技能勞動力，說明人工智能的發(fā)展能顯著降低行業(yè)的用工數(shù)量，特別是低技能勞動力的用工數(shù)量。在第（2）列中，行業(yè)就業(yè)人數(shù)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的影響是顯著的負(fù)值，結(jié)合第（1）列的估計(jì)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)人工智能成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能是通過降低行業(yè)用工數(shù)量，即通過對低端勞動力的替代實(shí)現(xiàn)。我國作為人口大國，依然存在著低技能勞動力與高技能勞動力就業(yè)、職業(yè)的分化，低技能勞動力過多地集中在一些生產(chǎn)率落后部門，低技能勞動力相對過剩，我國還處于發(fā)展中大國狀態(tài)，很有可能出現(xiàn)當(dāng)前發(fā)達(dá)國家在制造業(yè)強(qiáng)國形成過程中產(chǎn)生的高技能勞動力、低技能勞動力職業(yè)分化導(dǎo)致收入分配嚴(yán)重兩極分化的局面和相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)、社會和政治風(fēng)險。人工智能技術(shù)創(chuàng)新與廣泛運(yùn)用，導(dǎo)致高技能勞動力和部分依賴于人工操作的低技能勞動力就業(yè)份額不斷增加，而在被人工智能技術(shù)替代過程中，部分低技能勞動力和常規(guī)性技能勞動力就業(yè)份額不斷降低，是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新舊動能轉(zhuǎn)換的重要機(jī)制。

4.2.2 人工智能對生產(chǎn)率和技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)制

對不同行業(yè)的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，人工智能對技術(shù)密集型行業(yè)的影響次之，原因是由于勞動力的替代。理論分析認(rèn)為，人工智能會帶來企業(yè)生產(chǎn)率和技術(shù)創(chuàng)新水平的提升，成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能。為檢驗(yàn)該論斷，采用行業(yè)全要素生產(chǎn)率測度行業(yè)生產(chǎn)率和技術(shù)創(chuàng)新能力，對（2）式表示的人工智能對生產(chǎn)率和技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)制進(jìn)行實(shí)證分析，估計(jì)方法依然采用固定效應(yīng)模型，具體估計(jì)結(jié)果如表5后兩列所示?？梢钥吹?，第（3）列中人工智能對全要素生產(chǎn)率的影響是顯著的正值，這表明人工智能能顯著提高行業(yè)全要素生產(chǎn)率，第（4）列中全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能影響是顯著的正值，這表明全要素生產(chǎn)率的提高能夠成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能，結(jié)合第（3）列和第（4）列的估計(jì)結(jié)果可以看到，人工智能成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能是通過提高行業(yè)的全要素生產(chǎn)率實(shí)現(xiàn)。全要素生產(chǎn)率的提高作為人工智能成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的一種機(jī)制，主要是由于人工智能增加對高技能勞動力的需求，改善投入要素的配置效率和利用率，影響企業(yè)組織管理效率，而且人工智能具備自我提升能力，不僅可以直接提升生產(chǎn)率，還能實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)式創(chuàng)新的發(fā)展。這些都會提高

表5 影響機(jī)制的實(shí)證分析結(jié)果

5 結(jié)論與政策啟示

運(yùn)用行業(yè)層面的人工智能數(shù)據(jù)，參考鄭江淮等[13]學(xué)者們的研究構(gòu)建經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的指標(biāo)方法，研究人工智能能否成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能及其影響機(jī)制。通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，人工智能能夠成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能，人工智能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的產(chǎn)生；人工智能對三種新動能影響的估計(jì)值大小不同，人工智能對結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化新動能的影響最大，對供給側(cè)新動能的影響次之，對需求側(cè)新動能的影響最??；從不同的行業(yè)表現(xiàn)來看，人工智能對勞動密集型行業(yè)的影響最大，對資本密集型行業(yè)的影響最??；人工智能成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能來源于兩個渠道，一是通過降低行業(yè)就業(yè)數(shù)量，即通過對低端勞動力的替代實(shí)現(xiàn)，二是通過提高行業(yè)全要素生產(chǎn)率實(shí)現(xiàn)。

基于人工智能能夠更好地成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能及其通過兩個渠道影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能的分析，得到如下啟示：第一，人工智能發(fā)展，應(yīng)重視人力資本的積累和深化，我國高素質(zhì)勞動力供給相對不足依然是勞動力市場的顯著特征，尤其是高級研發(fā)和技術(shù)人才短缺越來越成為制約人工智能發(fā)展、我國新舊動能轉(zhuǎn)換和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要因素。要打破這種高級研發(fā)和技術(shù)人才短缺的局面，政府應(yīng)發(fā)揮積極作用，構(gòu)建高級研發(fā)和技術(shù)人才流動政策體系，消除行業(yè)、區(qū)域人才流動障礙，尤其應(yīng)加強(qiáng)體制內(nèi)外人才流動管理，加大知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度。第二，人工智能發(fā)展要強(qiáng)化市場選擇機(jī)制，即通過競爭使低效率企業(yè)退出、高效率企業(yè)進(jìn)入。企業(yè)進(jìn)入退出使資源在不同產(chǎn)業(yè)重新配置，產(chǎn)業(yè)通過外部調(diào)整合理配置資源，提高生產(chǎn)率，實(shí)現(xiàn)新舊動能轉(zhuǎn)換。第三，構(gòu)建實(shí)體經(jīng)濟(jì)、科技創(chuàng)新、現(xiàn)代金融和人力資源協(xié)同發(fā)展的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，突破技術(shù)前沿，從而攀升至全球價值鏈高端，把我國建設(shè)成為工業(yè)化強(qiáng)國。