基于系统GMM 的我国人工智能对产业转型升级影响效应分析

（大庆师范学院法学院， 大庆 163712）

引言

改革开放以来，我国依靠人口红利和土地价格等优势长期保持着较高的经济增速，这种粗放式的经济增长方式技术含量相对较低，使得我们长期处于产业链的底端［1］。近年来，我国低成本的优势随着劳动力和土地等生产要素的价格攀升而逐渐减弱，大量低技术含量的产业逐步向东南亚或非洲地区转移。2017 年，我国GDP 增速低于7.0%，经济已由高速增长阶段转向中高速经济增长阶段，创新将成为经济发展的第一引擎。2018年以来，中美贸易摩擦逐步升级，通过创新提高自身核心竞争力迫在眉睫。当前我国进入新时代，需要不断强化自主创新，利用人工智能等先进技术，借助庞大的市场规模逐步完善国家创新体系［2］。党的十九大报告明确指出，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。人工智能技术能有效促进新技术、实体经济以及新商业模式进行充分的融合，未来必将成为我国实现高质量发展的重要推动力。

1 文献综述

1.1 产业结构升级水平测度研究现状

国内外学者针对产业结构升级水平测度研究相对比较丰富，归纳起来主要有3 种方法：（1）采用非农业产值比重来衡量产业结构升级水平，该方法的提出起源于配第—克拉克定理。马强等［3］基于发达国家的经济发展规律，认为产业结构发展过程是经济重心从第一产业向第二产业转移、然后向第三产业转移的过程，考虑采用第三产业与第二产业的比值表示产业结构升级。这种方法具有应用简单易行的特点，但是在应用时没考虑到服务化、信息化和技术化与产业转型升级之间的复杂关系［4］；（2）采用摩尔结构变化值来衡量产业结构升级水平，该方法的提出基于空间向量测定思想。郭跃芳［5］认为产业结构升级和高级化的过程是从劳动密集型向资金、技术知识密集型转变的过程，是产业附加值逐渐增加的过程，采用摩尔结构变化指数表示产业结构升级，通过构建三次产业增加值的各年度三维空间向量，计算各年度向量之间夹角变化衡量产业结构升级水平。这种方法具有直观性的特点，但是计算的过程相对复杂，在描述产业结构方向及变化方面存在一定的不足［6］；（3）以第三产业产值为中心衡量产业结构升级水平，该方法的提出基于现代经济结构服务化理论。徐德云［7］采用理论分析的方法开展产业结构升级机制研究，认为产业结构升级和高级化的过程表现为第一产业产值变小，第三产业产值增加，第三产业的地位变得越来越重要，因此在衡量产业结构升级水平时应该重点考虑第三产业。吴敬琏［8］认为产业转型升级受到社会信息化的影响越来越大，经济结构朝着服务化发展的趋势决定了第三产业的发展速度必然会快于第二产业。龚海林等［9］认为受信息化程度的影响，经济结构服务化已经成为现代产业转型升级的重要标志，因此考虑采用第三产业产值与第二产业产值来衡量产业转型升级水平。干春晖等［10］认为产业转型升级是由两部分原因造成的：（1）各产业的技术进步速度和对技术吸收能力不同导致各产业经济增长速度不同，高附加值产业增长速度快使得产业升级；（2）国家发展阶段不同所需主导产业也会不同，主导产业的变化也会使得产业升级。

1.2 人工智能对经济影响研究现状

人工智能对经济的影响主要分为人工智能对劳动生产率的影响、人工智能对劳动力市场的影响以及人工智对收入不平等的影响3 个方面：（1）在人工智能对劳动生产率的影响方面。Aghion 等［11］从自动化和“鲍莫尔病”两个方面对人工智能与经济增长的可能影响进行了全面系统的分析，综合两方面效应认为，人工智能技术对经济的增长具有较强的不确定性；（2）在人工智能对劳动力市场的影响方面。吕荣杰等［12］从理论层面分析了人工智能对劳动力市场的影响，以我国31 个省市自治区为例开展人工智能对就业人数和工资收入影响的实证研究，研究认为，随着技术的不断进步，服务业将会大量抢占制造业的就业机会；（3）在人工智能对收入不平等的影响方面。Autor 等［13］认为由于人工智能相对容易替代低技能劳动，工资不平等的现象将会进一步扩大，但是随着人工智能技术发展，高技能劳动也可能被替代，这在一定程度上会缩小收入的不平等。通过对已有文献梳理发现，当前针对人工智能对经济的影响的研究相对丰富，但是鲜见有针对人工智能对产业结构升级的效应研究，本文在分析人工智能对产业结构升级影响的基础上，构建了人工智能与产业转型升级的影响效应模型，以我国31 个省市自治区为研究对象开展实证研究，对准确预判人工智能发展对产业转型升级和要素收入分配格局的影响，推动我国经济实现高质量发展具有重要现实意义。

2 人工智能影响产业结构升级的理论分析

人工智能是指利用机器模仿人类智力活动［14］，是引领科技革命、促进产业变革的核心技术，决定着我国能否在新一轮科技革命和产业变革中抓住发展机遇期［15］。人工智能技术在各产业进行应用，通过提升各产业的智能化、数字化应用水平，优化各生产要素的投入，降低生产运营成本，提高劳动生产率，增加企业研发和提升产品质量方面投资，从而实现各产业结构的优化和转型升级。

2.1 人工智能技术推动农业产业升级

传统农业在生产过程中，劳动要素的投入相对较多，由于缺乏标准化生产，经验化占据相当重要的地位，同时生产者和消费者之间联系不紧密也造成了较高的物流成本。在人工智能的推动下，传统农业向智能化发展，农业生产过程中的大量较低技术劳动被人工智能设备替代，农产品的品质得以提升的同时降低了大量成本。人工智能技术通过机器学习模拟不同状况的农业生产情景，充分挖掘农业生产潜力，基于图像识别技术和大数据的预测能够为科学开展农业决策提供技术支持。人工智能设备的研发和应用推动了农业的标准化进程，为高技术装备和高素质职业农民的产生提供了有利条件。人工智能技术为农业生产者和消费者搭建了持续沟通交流的平台，订单化和精准化的农业生产使得中间环节大幅度减少，消费者获得物美价廉放心产品的同时，农业生产者的利润大幅提高。

2.2 人工智能技术推动第二产业升级

人工智能技术的普及使得工业化和信息化深度融合，第二产业内部智能生产成为可能，加快外部协同网络建设的同时，提升了产品的服务质量。（1）人工智能技术应用于生产阶段，对产品合格率和生产线的故障率进行智能监测和控制，提升了生产过程中的智能化水平，借助虚拟仿真技术，合理配置生产要素；（2）人工智能设备的广泛应用为跨区域、跨行业和跨企业的互联互通提供了便利，协同设计、供应和制造的模式提高了资源利用效率；（3）基于互联网平台，人工智能技术的学习效应得以显现，通过确定合理的产业规模降低运营和生产成本，为消费者提供个性化、品质化和精准化的产品和售后服务。

2.3 人工智能技术推动服务业产业升级

传统服务业受到服务人员个人素质的影响，服务质量很难得到有效保证，供给侧和消费侧之间不平衡、不匹配的现象时有发生。人工智能技术使得个性化服务、人机服务和远程服务广泛应用，推动传统服务向智能服务转型升级。（1）大数据技术提升了搜集企业和消费者个性化服务需求数据的效率，通过预测和甄别服务中的漏洞提供精准化服务，降低服务人员素质对整体服务质量的影响；（2）利用人机互补服务改善服务体验，Agrawal等［16］研究表明，人工服务在发现企业和消费者感受优势明显，人工智能在处理预测任务时精度较高，两者优势互补，提升用户的服务体验感；（3）人工智能技术通过远程服务满足用户需求。由于经济和历史等原因，我国教育和医疗服务不平衡的现象长期存在，服务人员利用远程交流、远程操作为消费者服务，为解决落后区域服务供给不充分的问题提供了思路。

3 实证分析

3.1 模型构建和数据来源

为了克服利用非农值比重以及摩尔指数在进行产业转型升级度量的不足，本文在参考干春晖［10］的做法的基础上，考虑产业结构高级化和合理化两个维度来衡量产业转型升级水平，两者的权重均取0.5，采用结构偏离度（TL）度量产业结构合理化，高端技术与中高端技术产业比值之比（TS）来度量产业结构高级化，公式如下：

式中，i＝1，2，3，分别表示第一、二、三产业，Y和L分别表示产值和就业人数。结构偏离度越大，产业结构合理性越差。高端技术与中高端技术产业比值越大，产业结构越高端。

产业转型升级受到多种因素的影响，从现有研究来看，经济发展水平［17］，对外开放程度［18］、外商直接投资［19］和政府干预程度［20］都会影响产业结构升级，考虑将这些指标作为控制变量，则产业转型升级的计量模型可以表示为：

式中：T是模型的被解释变量，代表产业转型升级水平，j代表省份，t代表年份，β代表待估计参数，c代表个体效应，μ代表误差项。AI是模型的核心解释变量，代表人工智能水平，考虑到数据可获得性和模型简化的需要，采用信息传输、软件和信息技术服务业固定资产投资额表示，并取对数；lnpgdp表示经济发展水平，为了避免不同省份人口数量的影响，采用取对数的人均GDP 衡量；open表示对外开放程度，采用进出口总额与GDP 比值测度；fdi为外商直接投资，采用地区实际利用外商占GDP 比例衡量；gov代表政府干预程度，采用地方政府一般预算支出占地区GDP 比例表示。数据来源于历年《中国统计年鉴》、各省份统计年鉴以及EPS 数据库，利用移动平均法补齐缺失数据。

3.2 描述性统计

本文在开展人工智能对产业升级影响效应分析时，选取我国31 个省市自治区2009～2018 年数据为研究对象，被解释变量、核心解释变量以及控制变量的描述性统计结果如表1 所示。

表1 描述性统计分析

被解释变量。结构偏离度的均值为4.054，标准差值为1.781，小于均值，不存在异常值，最大值为12.012，最小值为1.816。表明近十年来我国产业结构合理性相对较差，市场生产尚未达到均衡状态，各省市自治区之间的产业结构合理性水平差异较大。高端技术和中高端技术产业产值之比的均值为1.369，标准差值为0.657，小于均值，不存在异常值，最大值为5.230，最小值为0.618，表明近十年来我国产业结构高级化水平相对较低，各省市自治区之间高级化水平差异明显。

解释变量。人工智能水平的均值为4.520，标准差值为1.060，小于均值，不存在异常值，最大值为6.497，最小值为-0.524。人工智能水平跨度和波动相对较大，表明我国人工智能发展速度相对较快，各区域之间发展水平相对不平衡。

控制变量。经济发展水平在某一程度上反映了区域经济发展状况，人均GDP 对数统计结果表明我国经济发展水平相对较高，区域间差异和不均衡的现象明显。对外开放程度的均值为0.389，标准差为0.477，最大值为2.414，最小值为0.049，表明我国对外开放水平有待提高，差异也相对明显。外商直接投资的标准差仅为0.027，均值仅为0.038，表明我国外商直接投资总体水平较低，差异不明显。政府干预程度均值为0.252，标准差为0.198，最大值为1.691，最小值为0.097，表明近十年来我国地方政府直接介入经济的成分比较少。

3.3 研究结果分析

本文运用两步系统GMM 法构建动态面板数据模型，对2009～2018 年10 年间我国31 个省市自治区进行分析，计算结果如表2 所示。

表2 产业转型升级对人工智能影响回归结果

由表2 可以看出，模型拒绝存在一阶自相关的原假设，对于存在二阶自相关的原假设不拒绝，模型的Hansen 值分别为0.285 和0.286，通过了过度识别检验，表明工具变量的设置是合理的。表2 展示了只加入核心变量以及同时加入控制变量的回归结果，从回归结果来看，两种回归方程被解释变量的滞后一阶项的系数均在1%水平上显著，核心解释变量的系数为正，验证了设定的动态面板模型合理性，人工智能的发展与产业转型升级具有正相关性。当人工智能水平增加1%时，产业转型升级水平增加0.035%，说明人工智能对产业转型升级的作用力相对较小。控制变量中，经济发展水平的系数显著为负，其系数为-0.065，对外开放程度、外商直接投资和政府干预程度的系数均为正，分别为0.178%、0.268%和0.325%，控制变量均在10%的水平下显著。说明经济发展水平对产业转型升级具有阻碍作用，随着经济水平的不断提高，产业转型升级水平越低，但这种阻碍作用较小。其余控制变量对产业转型升级具有促进作用，随着外开放程度越高、政府干预越多、外商直接投资额越大，产业转型升级水平越高。

4 结论与建议

4.1 主要结论

通过实证检验发现，人工智能对产业转型升级具有一定的促进作用，经济发展水平对产业转型升级具有一定的阻碍作用，对外开放程度、外商直接投资和政府干预程度对产业转型升级具有促进作用，受到历史等多因素的影响，我国经济发展呈现出区域不平衡的特征，中、东部地区的产业升级明显较快，产业转型升级水平一定程度上优于西部地区。通过扩大对外开放，加强国际间合作以及政府适当的干预有利于产业转型升级，推动产业结构优化。

4.2 政策建议

根据以上结论，本文提出如下政策建议：

（1）加强人工智能战略规划建设，为人工智能快速发展提供制度支撑。人工智能作为一种新兴技术，具有较高的风险，政府需要做好顶层设计，不断完善相应的法律法规与市场基础，创造人工智能发展的良好制度环境。人工智能与实体经济融合发展具有广泛的应用前景，政府需要通过战略规划等手段，制定人工智能发展标准以及知识产权保护体系，科学评估人工智能发展道德以及不确定风险，集中整合跨区域、跨行业的研发要素，协调推进部门间以及区域间人工智能与实体经济发展。

（2）完善人工智能的资本支持环境，为人工智能快速发展提供金融支持。通过优化融资环境，鼓励企业、商业银行以及股票发行机构支持人工智能企业。以财政市场资金为主导，融合多方面资金，加大对人工智能基础设施和关键性技术攻关的投入。从税收和企业研发成本上为企业减负，充分利用大企业研发优势和中小企业成果转化率和灵活高的特点，采用多方合作、资源共享的方式，推动人工智能重大项目和科技成果转化。

（3）深化高等教育和职业技能培训改革，培养人工智能专业化人才。构建人工智能人才的选拔和使用机制，择天下英才用之，积极探索适合我国国情的人工智能发展的人才培养模型，重点关注人工智能专业技术和管理人才培养以及团队建设，满足人工智能与实体经济融合发展的人才需求。