工业智能化对社会经济发展影响的研究趋势

王 辉 王林辉

一、引言

2008年全球性金融危机之后，世界各国目光重聚实体经济，再工业化成为世界主要国家摆脱经济低迷的重要战略手段，美、德、法、英、日等国相继出台再工业化法案，以期通过工业回流遏制经济衰退步伐。且2009年美国颁布的“再工业化战略”以及相继而来的德国“工业4.0”、日本发布的《制造业白皮书》皆强调以工业机器人、智能机器人为依托，推动高端制造业发展，2018年，日德等制造强国的机器人安装量增速皆超过20%，韩国更是连续8年工业机器人安装增速超过10%。①杨光、侯钰：《工业机器人的使用、技术升级与经济增长》，《中国工业经济》2020年第10期，第138—156页。西方发达国家的再工业化战略并非止步传统工业，其依靠技术优势更多关注地球工程、低碳可循环制造及新能源等新兴领域，快速抢占领域先发优势。传统制造工业则集中优势生产能力锁定高端制造业，如智能汽车、智能机器设备、大型客机等。发达国家通过再工业化战略，加之智能生产设备集中密集使用特性的加持，其制造业尤其是高端制造业回流效果显著。①傅钧文：《发达国家制造业回流现象及成因分析:以日本为例》，《世界经济研究》2015年第5期，第108—118+129页；胡鞍钢、任皓、高宇宁：《国际金融危机以来美国制造业回流政策评述》，《国际经济评论》2018年第2期，第112—130+7页。与此同时，伴随中国工业制造产品生产劳动成本的逐渐提升，尤其在老龄化背景下，人口红利逐渐消失，工业化产品的承接制造利润优势弱化，越南、缅甸、泰国、柬埔寨等东南亚诸国凭借成本优势迅速崛起，逐步取代中国成为新的世界工厂。②李捷：《基于信息网络技术扩散的制造业转型升级动力机制研究》，济南山东大学博士论文，2019年。

智能制造时代发达国家依靠优势生产设备的高效生产能力弥补相对高额的劳动生产成本，从而吸引更多制造业尤其是高端制造业回流国内，新兴制造大国则相对当下中国更具人力成本优势。中国制造业面临自身中低端制造业“流出”、发达国家高端制造业“回流”以及新兴制造大国“截流”的三重冲击。因此，加速智能生产改造、激励人工智能等领域发展，无疑是解决当前中国制造业发展困局的强力抓手。2015年，《中国制造2025》发布，智能制造成为中国实现制造强国的五大优先发展工程之一，2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能产业发展成为国家重大优先战略。在政策引导之下，2016年中国制造业工业机器人安装总量超越世界平均水平③王林辉、胡晟明、董直庆：《人工智能技术会诱致劳动收入不平等吗——模型推演与分类评估》，《中国工业经济》2020年第4期，第97—115页。，2020年中国人工智能相关产业规模增至710亿元，五年内年均增速高达44.5%④郭凯明：《人工智能发展、产业结构转型升级与劳动收入份额变动》，《管理世界》2019年第7期，第60—77+202—203页。。智能制造及智能产业发展将成为中国制造业发展转型的核心推动力量。

工业智能化生产模式即以智能机器设备，如机器人、计算机通信设备等可编程式工具替换传统劳动生产工人，以实现机械化生产制造的过程。《2019年中国人工智能基础数据服务行业白皮书》数据显示，2018年全年中国智能化基础数据服务市场规模为25.86亿元，预计2025年市场规模将突破113亿元。与此同时，智能技术开始在制造、物流、交通、教育、医疗等行业快速应用。作为智能化生产革新的重要载体，国际机器人联盟（IFR）的统计数据显示，中国工业机器人存量近10年年均增长率皆在10%以上，每万名制造业工人机器人拥有量已超过世界平均水平。⑤王林辉、胡晟明、董直庆：《人工智能技术会诱致劳动收入不平等吗——模型推演与分类评估》，《中国工业经济》2020年第4期，第97—115页。以人工智能、大数据为指导的智能制造引领的第四次工业革命正以指数速度迅速推进⑥Bonciu F,“Evaluation of the Impact of the 4th Industrial Revolution on the Labor Market”, in Romanian Economic and Business Review, 2017, Vol.12, No.2,pp.7—16；赵放、刘雨佳：《人工智能引发中国产业分化及对策研究》，《社会科学战线》2020年第11期，第47—55页。，可以预期智能技术作为工业4.0中的支撑技术，其引致的生产技术革新、成本革新等生产模式变动将对社会经济、劳动等诸多方面产生影响。现有关于工业智能化的文献则更多集中于其经济社会效果研究，如工业智能化对生产率和经济增长①Aghion P, Jones B F, Jones C. I., “Artificial Intelligence and Economic Growth”,in NEBR Working Paper, 2018,p.57；Dekle R,“Robots and Industrial Labor: Evidence from Japan”, in Journal of the Japanese and International Economies, 2020, Vol.58, p.101108.、劳动就业②Acemoglu D, Restrepo P,“Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets”, in Journal of Political Economy,2020, Vol.128, No.6, pp.2188—2244；王永钦、董雯：《机器人的兴起如何影响中国劳动力市场?——来自制造业上市公司的证据》，《经济研究》2020年第10期，第159—175页。以及收入分配③王林辉、胡晟明、董直庆：《人工智能技术会诱致劳动收入不平等吗——模型推演与分类评估》，《中国工业经济》2020年第4期，第97—115页。等的研究。下文将分别从上述工业智能化对经济、劳动以及收入分配等角度展开，评述工业智能化的研究进展，并进一步总结当前中国工业智能化研究的局限以及未来可以进一步深入研究的方向。

二、工业智能化对生产效率和经济增长的影响

自18世纪60年代第一次工业革命以来，每一次技术革命皆以改进生产效率为初衷及首要目的，以智能制造为主的第四次工业革命亦不例外。工业智能化改造以智能生产设备替换原有自动化设备以及劳动力，实现生产制造的可编程化。其对生产效率和宏观经济产出的有利作用也被众多研究所证实。④Abramovici M, Filos E,“Industrial Integration of ICT: Opportunities for International Research Cooperation under the IMS Scheme”, in Journal of Intelligent Manufacturing, 2011, Vol.22, No.5, pp.717—724.工业智能化与传统工业自动化的本质皆在于以机器设备替换生产线上的劳动力，从而以自动化、智能化改进生产效率。而二者的区别则在于智能化生产改革相较于自动化，其生产流程具备可编程特征，能够自动识别生产过程，及时对生产环节进行调整，以实现可循环、自动生产排查等工作流程。二者的共通之处则在于自动化技术与智能技术皆物化于机器设备，从而为产业经济产出提供技术动力。早期研究主要集中于工业智能化对经济产出影响的理论探究，Zeira构建内生经济增长模型，演绎自动化技术加快经济增长的动态作用机理，将工业生产任务分为以劳动力投入为主的任务与以工业生产设备投入为主的任务，选择何种生产方式以及生产方式组合取决于生产率的高低，当生产率没有突破某一临界点时，企业选择以第一种生产方式为主，随着生产率的提高，企业选择利用更多自动化设备替代劳动力，以节约成本并提高生产率，自动化程度与生产率呈正向关系。⑤Zeira J,“Workers, Machines, and Economic Growth”, in Quarterly Journal of Economics, 1998, Vol.113, No.4,pp.1091—1117.Aghion等⑥Aghion P, Jones B F, Jones C. I.,“Artificial Intelligence and Economic Growth”, in NEBR Working Paper, 2018, p.57.将生产任务分为自动化与非自动化任务，拓展Zeira⑦Zeira J.,“Workers, machines, and economic growth”. in Quarterly Journal of Economics, 1998, Vol. 113, No.4,pp.1091—1117.自动化与经济增长的C-D生产函数为包含两种不同类型生产任务的CES生产函数，从理论层面探究工业自动化对经济增长的影响。陈彦斌等进一步将人口老龄化引入智能化与经济增长模型，探究智能化制造对经济增长的作用机制，结果表明生产效率改进及其引致的机器替代是智能化推动经济增长的主要作用机制。①陈彦斌、林晨、陈小亮：《人工智能、老龄化与经济增长》，《经济研究》2019年第7期，第47—63页。近些年，伴随应用数据的逐步完备，部分学者开始从实证层面验证工业智能化对经济产出亦或生产率的影响。Graetz和Michaels结合17个发达国家工业机器人应用数据，探究智能机器设备应用对工业生产率的作用，从实证层面证实了智能化应用对经济产出和生产效率的促进作用。②Graetz G, Michaels G,“Robots at Work”, in Review of Economics and Statistics, 2018, Vol.100, No.5,pp.753—768.杨光和侯钰③Acemoglu D, Restrepo P,“Artificial Intelligence, Automation and Work”, NBER Working Paper, 2018, pp.197—236.在Acemoglu和Restrepo④杨光、侯钰：《工业机器人的使用、技术升级与经济增长》，第138—156页。任务模型的基础上，进一步引入工业机器人的规模效应以及定价行为，数理演绎智能设备应用对经济产出的作用机理，并进一步结合世界机器人联盟公布的机器人安装数据实证检验工业机器人应用对经济产出的影响及作用机制，结果表明工业机器人有效提高了世界各国的经济产出，且工业机器人的产出促进作用主要源于其对生产效率的改善。李丫丫和潘安以中国工业机器人进出口数据为样本进行实证研究，结果表明机器人进出口存在技术溢出效应，并且会显著提高我国制造业生产率。⑤李丫丫、潘安：《工业机器人进口对中国制造业生产率提升的机理及实证研究》，《世界经济研究》2017年第3期，第87—96+136页。李磊和徐大策进一步结合中国工业企业数据和海关贸易数据探究机器人应用对企业生产效率的影响，从微观层面证实工业机器人存在生产效率提升作用。⑥李磊、徐大策：《机器人能否提升企业劳动生产率?——机制与事实》，《产业经济研究》2020年第3期，第127—142页。

然而，工业智能化对经济增长可能也存在负面影响。工业智能化超速普及，将在一定阶段内引致劳动替代，造成就业结构失衡，同时机器与人形成工资竞争，压低劳动力工资率，改变社会储蓄以及投资结构，可能会对社会总体经济产出产生负面影响。Gasteiger和Prettner通过建立封闭经济体内的世代交叠模型，理论演绎智能化生产等新兴生产模式对经济增长的影响，数理演绎结果表明机器人会与普通劳动者形成竞争效应，人与机器的竞争会压低工资率，进而降低劳动工资、社会储蓄以及投资，反而不利于社会经济产出提升。⑦Gasteiger E, Prettner K,“A Note on Automation, Stagnation, and the Implications of a Robot Tax”. in School of Business & Economics Discussion Paper, 2017.黄旭和董志强⑧黄旭、董志强：《人工智能如何促进经济增长和社会福利提升?》，《中央财经大学学报》2019年第11期，第76—85+128页。拓展Gasteiger和Prettner⑨Gasteiger E, Prettner K,“A Note on Automation, Stagnation, and the Implications of a Robot Tax”. in School of Business & Economics Discussion Paper, 2017.的模型，构建包含传统物质和人工智能的两部门世代交叠模型，理论演绎人工智能发展对经济产出的作用，其理论推演结果表明，人工智能引致的机器与人之间的工资竞争将不断降低社会储蓄与投资，不利于总体经济产出，政府应采取必要的税收转移政策以抵消人工智能引致的产出损失。Guerreiro 等的研究则指出人与机器之间竞争引致的工资率问题可以通过对机器人征税解决，但对机器人征税的有效性仅限于工业自动化初期阶段，如果工业自动化进入完善阶段，已经对劳动力形成大规模替代，此时对机器人征税将无法得到预期效果，难以有效挽回经济损失。①Guerreiro J, Rebelo S, Teles P, “Should Robots be Taxed?”, in NBER Working Paper, 2017, p.12238.Aghion等认为人工智能对经济增长存在两个方向相反的作用：一方面，人工智能存在着生产率效应，即人工智能通过提高生产率并加深自动化程度来加快经济增长并提高资本回报率；另一方面，人工智能也存在着“鲍莫尔病”的负面影响，劳动力成本上升对非自动化部门的负面效应较大，导致资本回报率降低，且随着经济发展的稳定，经济短板将会限制经济的持续增长。②Aghion P, Jones B F, Jones C I, “Artificial Intelligence and Economic Growth”.

可见，工业智能化对经济增长的正负向作用并存，其对经济增长的净效应目前尚未达成统一认识。部分学者从理论与实证层面的探究证实了工业智能化改造等新生产方式能够有效提高企业生产效率，进而提高社会经济产出。③Guerreiro J, Rebelo S, Teles P, “Should Robots be Taxed?”, in NBER Working Paper, 2017, p.12238.亦有部分学者认为工业智能化等生产方式变革引致的机器与人的工资竞争、劳动结构失衡等可能不利于经济产出提升。④Gasteiger E, Prettner K,“A Note on Automation, Stagnation, and the Implications of a Robot Tax”. in School of Business & Economics Discussion Paper, 2017.此外，一些学者从工业智能化影响经济产出的条件出发，探究不同条件下工业智能化对经济增长的作用。例如，Acemoglu和Restrepo的研究指出，进行新的生产方式革新必须具备与新的生产方式相适应的劳动技能结构，因此新型生产方式革新须建立与之相适应的劳动教育培训体系。⑤Acemoglu D, Restrepo P,“Artificial Intelligence, Automation and Work”, NBER Working Paper, 2018, pp.197—236.Abeliansky和Prettner的研究发现，人口增长率较低的发达国家采用智能化生产设备能够有效降低劳动力增长不足导致的经济下滑。⑥Abeliansky A , Prettner K .“Automation and demographic change”, in SSRN Working Pape, 2017.林晨等的研究则进一步证明在人口老龄化背景较为严重的劳动力市场中，人工智能等智能化生产方式对经济增长将产生更强的促进作用。⑦林晨等：《人工智能、经济增长与居民消费改善:资本结构优化的视角》，《中国工业经济》2020年第2期，第61—83页。

三、工业智能化对劳动就业的影响

智能化生产革新的首要方式就是以自动化设备、智能机器人等替换原先的劳动力，从而以“机器换人”的方式实现生产效率提升。因此，工业智能化的首要影响便是其对劳动市场的冲击。同技术进步一样，作为将技术物化于工业智能设备的工业智能化生产革新亦容易造成劳动力“技术性失业”，从而引发“就业极化”现象。关于智能技术引发的就业冲击研究由来已久。Autor等首先研究了“计算机化”对美国劳动就业的冲击，其结合美国1960-1998年劳动力市场就业状况，发现1970年之后，“计算机化”促使非程序化的技能劳动力需求不断增加，而非技能劳动力需求不断减少，且这种冲击的影响强度随时间推移不断增强。①Autor D H, Levy F, Murnane R J,“The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration”, in Quarterly Journal of Economics, 2003, Vol.118, No.4,pp.1279—1333.Acemoglu和Restrepo探究了机器人使用对美国劳动市场的冲击，发现美国机器人使用每增加千分之一，劳动就业岗位将减少0.18%—0.34%。②Acemoglu D, Restrepo P,“Secular Stagnation? TheEffect of Aging on Economic Growth in the Age of Automation”, in American Economic Review, 2017, Vol.107, No.5, pp.174—179.Graetz和Michaels以17个发达国家劳动就业数据为研究对象，探究工业智能机器设备的使用对劳动就业及生产率的影响，结果发现机器人以及人工智能等智能生产方式虽然促进了生产效率的提升，但显著挤出中低端劳动就业人口。③Graetz G. and Michaels G.,“Robots at Work”. in Review of Economics and Statistics, 2018, Vol. 100, No. 5,pp.753—768.为准确识别出工业智能化对就业的真实冲击，Frey和Osborne进一步以微观职业为研究对象，采用机器学习预测方法估计美国702个职业的可替代率，预测结果发现未来10至20年，美国智能技术应用将替代47%的职业。④Frey C B, Osborne M A,“The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerization”, in Technological Forecasting and Social Change, 2017, Vol.114, No.1, pp.254—280.

上述研究皆以发达国家为研究样本展开，中国是否存在劳动力极化现象？国家统计局数据显示，随着人工智能设备的应用，中国生产运输设备操作人员处于供小于求的状态。与发达国家不同，中国行政办公与设备操作等中等技能人员就业人数在不断增长，而农林牧渔水利等行业就业人员比重下降。孙早和侯玉琳从基础建设、生产应用以及竞争效应角度构建工业智能化的综合指标，借以探究中国地区工业智能化应用对劳动就业的影响，结果发现工业智能化容易对中等技能劳动形成就业替代，但却显著增加高等及低等劳动的就业需求，其就业效应在中国呈现“两极化”特征。⑤孙早、侯玉琳：《工业智能化如何重塑劳动力就业结构》，《中国工业经济》2019年第5期，第61—79页。孔高文等结合中国行业及地区机器人使用数据探究工业智能化对中国行业及地区劳动就业的影响，结果显示机器人应用对劳动就业形成显著的替代作用，且在低学历员工占比较高的地区替代作用更明显。⑥孔高文、刘莎莎、孔东民：《机器人与就业——基于行业与地区异质性的探索性分析》，《中国工业经济》2020年第8期，第80—98页。王永钦和董雯采用中国行业机器人以及上市公司数据探究机器人使用对劳动就业的作用，发现工业机器人使用密度每增加1%，企业的劳动就业需求将下降0.18%，从微观企业层面证实工业智能化对劳动就业的挤出效应。⑦王永钦、董雯：《机器人的兴起如何影响中国劳动力市场?——来自制造业上市公司的证据》，《经济研究》2020年第10期，第159—175页。

当然，工业智能化对劳动并非只存在负面影响，其引致的生产链延伸也会创造新的劳动岗位增加就业⑧Acemoglu D, Restrepo P,“Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor”, in Journal of Economic Perspectives, 2019, Vol.33, No.2, pp.3—30.，尤其是更具弹性和更灵活的就业形式。Acemoglu和Restrepo的研究发现，虽然工业智能化通过自动化方式替代部分劳动力，但自动化引致的生产率提升增加了社会消费需求，消费需求刺激可能增加非自动化任务上的劳动需求。①Acemoglu D. and Restrepo P.,“Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor”. in Journal of Economics Perspectives, 2019, Vol. 33, No. 2, pp.3—29.自动化在通过“机器换人”替代劳动的同时，也会创造新的工作岗位增加就业，岗位创造与替代不断发生，工业智能化正是借助岗位或生产任务更替改变要素配置效率。②Furman J, Seamans R,“AI and the Economy”, in Innovation Policy and the Economy, 2019, Vol.19, No.1, pp.161—191.赵景和董直庆以中国工业行业2003—2017年数据为研究样本，探究物化型技术对行业及前后项关联行业就业的影响，发现物化于设备的技术进步对本行业及上游行业就业存在显著的替代作用，但对下游行业以及技术相似行业存在岗位创造效应。③赵景、董直庆：《中国工业物化型技术进步测度及其就业转移效应研究》，《产业经济研究》2019年第5期，第27—38页。孔高文等则将研究细化到工业机器设备应用的劳动就业效应研究，结合中国行业及地区层面机器人使用数据探究其对劳动就业的影响，发现虽然机器人应用对本地区或行业劳动就业形成显著的替代作用，但机器人使用的跨行业溢出效应显著增加了本地下游行业以及外地同行业的就业需求。④孔高文、刘莎莎、孔东民：《机器人与就业——基于行业与地区异质性的探索性分析》，第80—98页。

四、工业智能化对收入分配的影响

工业智能化引致的劳动需求结构变动以及人机竞争是劳动收入份额变动的重要原因。工业智能化可能通过多种渠道影响收入分配：第一，工业智能化生产革新会对要素生产率产生影响，进而影响要素收入分配⑤Brynjolfsson E, Rock D, Syverson C,“Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox: A Clash of Expectations and Statistics”, NBER Working Paper, 2017.；第二，工业智能化影响不同技能水平的劳动者报酬⑥Hémous D, Olsen M,“The Rise of the Machines: Automation, Horizontal Innovation and Income Inequality”, in University of Zurich Manuscript, 2014, p.162.；第三，工业智能化会改变部门（行业或企业）在市场中的地位，不同部门获得的利润不尽相同，工业智能化使率先进行生产方式革新的部门拥有更强的生产率和市场份额，进而让其获得更多的剩余收入。Brynjolfsson等发现，自20世纪90年代末以来，美国劳动力市场一直存在生产率提高而工资下降的趋势，国民福利分配方式应做出合理调整。⑦Brynjolfsson E, Rock D, Syverson C,“Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox: A Clash of Expectations and Statistics”.Grossman等（2017）构建包含人力资本的一般均衡模型，并进一步假定人力资本与智能技术存在互补关系，并且其互补程度大于人力资本与普通劳动力的互补程度，参数校准之后模拟结果发现劳动生产率与国民收入增长同步，因此生产率增长的放缓将导致收入分配从劳动向资本转移。⑧Grossman G. M, et al, “Balanced Growth Despite Uzawa”, in American Economic Review, 2017, Vol.107, No.4,pp.1293-1312.Prettner和Strulik在R&D增长模型中引入了高低技能两种类型的劳动力，借以分析自动化对经济增长和收入不平等的影响，模型演绎结果显示自动化程度的提高致使收入和财富不平等加剧。①Prettner, K, Strulik H, “The Lost Tace Against the Machine: Automation, Education, and Inequality in an R&D-Based Growth Model”, in CEGE Development Research Discussion Papers, 2017.Lankisch等将自动化技术引入内生经济增长模型，探究美国过去几十年中低技能劳动力没有从经济增长中获益的原因，结果表明，相对于高技能工人而言，由于低技能工人更容易被自动化替代，自动化引致高低技能工人实际工资差距扩大，加剧了收入不平等。②Lankisch, C, Prettner K, Prskawetz A,“Robots and the Skill Premium: An Automation-Based Explanation of Wage Inequality”, in NBER Working Paper, 2016.Hémous和Olsen将自动化技术引入技术进步种类扩展模型，演绎自动化技术对不同类型劳动力的作用以及其收入分配模式。结果显示，自动化技术挤出了低技能劳动岗位，同时增加了高技能劳动岗位，其通过影响技能劳动需求结构改变收入分配模式。③Hémous D, Olsen M,“The Rise of the Machines: Automation, Horizontal Innovation and Income Inequality”, in University of Zurich Manuscript, 2014, p.162.Eden和Gaggl认为信息通信技术（ICT）的应用能够自动化劳动生产任务，工业自动化应用虽然有助于增加社会总产出，提高国民总体社会福利，但是其对社会收入分配存在一些不利影响。其通过测量1972—2010年期间美国工业自动化冲击下的劳动市场份额，发现自动化降低了劳动力收入份额，尤其对制造业收入份额的负向冲击更明显。④Eden M, Gaggl P, “On the Welfare Implications of Automation”, in Review of Economic and Dynamics, 2018,Vol.29, pp.15—43.与此同时，智能化大规模使用重新调整了劳动力收入分配结构，劳动收入在异质性行业或劳动力间发生了转移，王林辉等⑤王林辉、胡晟明、董直庆：《人工智能技术会诱致劳动收入不平等吗——模型推演与分类评估》，《中国工业经济》2020年第4期，第97—115页。拓展Acemoglu和Restrepo⑥Acemoglu D, Restrepo P,“Artificial Intelligence, Automation and Work”, NBER Working Paper, 2018, pp.197—236.的模型，通过构建包含高低技术的两部门模型数理演绎人工智能技术对劳动收入分配的作用，并基于中国省级层面数据进行收入分配效应分解，结果表明智能生产引致中国高低技术部门劳动收入分配差距不断扩大，年均收入差距扩大0.75%。

五、工业智能化对产业结构的影响

工业智能化将原本由人力进行的生产活动，通过编程式控制方式，实现机器化生产，对于常规型任务，机器生产的规律性、可持续性、统一性皆有利于提高其生产效率⑦Trajtenberg M,“AI as the Next GPT: A Political-Economy Perspective”, NBER Working Paper, 2018.，增加经济产出⑧陈彦斌、林晨、陈小亮：《人工智能、老龄化与经济增长》，《经济研究》2019年第7期，第47—63页。。但工业智能化是一把双刃剑，从个体层面来看，工业智能化的就业挤出效应已被众多研究所证实，工业智能化借助智能机器进行生产制造，在提高制造业生产效率的同时，也使得大规模智能制造设备进入生产环节，“机器换人”最终将降低劳动需求①王永钦、董雯：《机器人的兴起如何影响中国劳动力市场?——来自制造业上市公司的证据》，第159—175页。，替代大量工作岗位②Frey C. B. and Osborne M. A.,“The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?”. in Technological Forecasting and Social Change, 2017, Vol. 114, pp.254—280.，加剧社会失业。而上升到制造业层面，工业智能化亦可能存在相似的效果。生产效率与利润是企业生存的重要因素，工业智能化引致的生产效率提升将降低企业相对生产成本，提高企业的市场竞争能力，扩大企业市场占有率，一方面促使本行业企业做大做强，形成规模效应，另一方面也增大行业间企业兼并重组的可能，推动企业跨行业经营。但企业进行工业智能化革新必然在短期内面临较高的改造成本，致使绝大部分小规模制造业企业无力承担，最终选择退出市场或被兼并，导致小规模制造业企业如同劳动力一样被“替代”，最终形成垄断集团，降低市场活力。由于行业生产属性以及地区行业结构原因，中国各行业及地区工业智能化程度差异明显③Cheng H, Jia R, Li D, Li H,“The Rise of Robots in China”, in Journal of Economic Perspectives, 2019, Vol.33,No.2, pp.71—88.。

从产业层面来看，工业智能化作为一种智能生产技术，其首先冲击的便是第二产业，一般而言，生产企业进行智能化生产革新，使用先进的智能生产设备替换部分劳动力④Hémous D, Olsen M,“The Rise of the Machines: Automation, Horizontal Innovation and Income Inequality”, in University of Zurich Manuscript, 2014, p.162.。工业智能化革新对于产业结构的作用基于三个层面：第一，智能化革新替换工业制造业一部分劳动力，剩余劳动力将转向其余行业，尤其是更多转向服务业。⑤Acemoglu D, Restrepo P,“Secular stagnation? The effect of aging on economic growth in the age of automation”, in NBER Working Paper, 2017, pp.174—179.第二，智能化革新引致的生产率效应以及成本节约效应，扩大了产业规模，规模扩张不仅没有取代企业劳动，反而推动行业扩张，且行业扩张效应引致的消费、服务需求同步扩张，加速了服务业相关行业发展，推动产业结构向服务业转型升级。⑥Autor D H,“Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation”, in Journal of Economic Perspectives, 2015, Vol.29, No.3, pp.3—30.第三，新兴行业与传统行业相融合，经过孕育、萌芽逐步分离出新的行业，改变传统产业格局。⑦吴淼：《基于信息产业的产业分化及其与产业融合的关系研究》，北京：北京邮电大学，2015年。而工业智能技术革新作为第四次工业革命的支撑技术，其与各行业融合的深度皆强于前三次工业革命中的技术变革，其将更深入地推动产业分化，改变产业格局。⑧赵放、刘雨佳：《人工智能引发中国产业分化及对策研究》，第47—55页。Autor和Dorn（2013）通过非平衡增长率模型检验工业智能技术，如计算机使用等，对服务业升级的影响，其指出计算机技术的迅速普及替代制造业部分劳动力，进而提高服务业劳动就业，且这种劳动由制造业向服务业转移的趋势在程序化任务较多的地区更明显。⑨Autor D, Dorn D,“The Growth of Low-Skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market”, in American Economic Review, 2013, Vol.103, No.5, pp.1553—1597.邓洲和黄娅娜的研究表明，人工智能等生产技术革新能够直接替代某些行业的劳动力，但同时新兴行业诸如：智能医疗、智慧物流等将兴起，被替代劳动将重新进入新兴行业，尤其是服务类行业。①邓洲、黄娅娜：《人工智能发展的就业影响研究》，《学习与探索》2019年第7期，第99—106+175页。即智能化生产将推动劳动分布结构由第二产业向第三产业转移。王文等使用IFR公布的机器人安装数据构建机器人使用密度指标，结合2009—2017年中国省级面板数据实证检验机器人应用对服务业发展的影响，结果发现工业机器人显著推动中国服务业发展，且在2013年一系列人工智能扶持产业出台之后，其服务业结构升级作用更加明显。②王文、牛泽东、孙早：《工业机器人冲击下的服务业:结构升级还是低端锁定》，《统计研究》2020年第7期，第54—65页。郭凯明等探究了5G、工业互联网等新型基础设施建设对服务业结构的影响，其指出新型基础设施建设的服务业结构升级作用因资本产出弹性、制造业产品与服务业产品的替代弹性而存在差异。如果制造业资本产出弹性较高，且两种行业产品之间替代性较弱，新型基础设施将从供给侧推动服务业发展。③郭凯明、潘珊、颜色：《新型基础设施投资与产业结构转型升级》，《中国工业经济》2020年第3期，第63—80页。

六、研究展望

综合上述文献梳理可以发现，有关工业智能化（机器人应用、人工智能、信息技术等）的研究，现有文献主要从工业智能化引致的经济产出、劳动就业结构、收入分配以及宏观产业结构变动等角度展开，且进行了较为丰富的理论以及实证探讨。无论是针对发达国家的研究，还是针对中国等发展中国家的研究皆得出了相对全面且丰富的结论。但由于数据、经验方法等局限，现有研究只是对工业智能化引致的相关经济现象的初步探析，依然存在诸多不足，需要进一步深化研究。

第一，关于工业智能化的衡量问题，现有研究主要采用智能机器人④Acemoglu D. and Restrepo P.,“Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor”. in Journal of Economics Perspectives, 2019, Vol. 33, No. 2, pp.3—29.、计算机及信息服务业投入⑤杨飞、范从来：《产业智能化是否有利于中国益贫式发展?》，《经济研究》2020年第5期，第150—165页。、信息技术⑥Gallipoli G, Makridis C A,“Structural Transformation and the Rise of Information Technology”, in Journal of Monetary Economics, 2018, Vol.97, pp.91—110.或数字技术⑦魏下海、郭凯明、吴春秀：《数字技术、用工成本与企业搬迁选择》，《中国人口科学》2021年第1期，第104—116+128页。衡量一地或行业智能化应用程度。单一指标较难全面衡量实际工业智能化的发展程度，且由于IFR只公布了世界各国行业层面机器人安装数据，以机器人衡量工业智能化程度的诸多研究，往往以地区劳动数据占比将行业机器人数据分解至地区层面，采用此类方法评估工业智能化，造成地区工业智能化程度衡量严重失真。当然，亦有学者构建地区层面工业智能化指数衡量地区工业智能化应用程度。⑧孙早、侯玉琳：《工业智能化如何重塑劳动力就业结构》，《中国工业经济》2019年第5期，第61—79页。但地区层面工业智能化综合指标构建中通常考虑的现代服务业中软件、计算机等收入，更多体现的是当前软件服务方面的突破，较难体现智能化在现实制造业中的具体应用程度①Brynjolfsson E, Mitchell T,“What Can Machine Learning Do? Workforce Implications: Profound Change is Coming,but Roles for Humans Remain”, in Science, 2017, Vol.358, No.6370, pp.1530—1534.，且综合指标在计量分析中存在因果识别难以精准剥离的问题。因此，如何制订更为详实且精准的工业智能化评估指标体系是精准识别各地区和行业工业智能化程度的重要研究议题。

第二，就我们对当前文献梳理所得，现有研究主要集中于工业智能化的经济社会效果研究，如工业智能化对经济效应研究②Aghion P, Jones B F, Jones C. I., “Artificial Intelligence and Economic Growth”, in NEBR Working Paper, 2018, p.57.；工业智能化对劳动就业的影响③王永钦、董雯：《机器人的兴起如何影响中国劳动力市场?——来自制造业上市公司的证据》，第159—175页。以及工业智能化引致的收入分配问题④DeCanio S J, “Robots and Humans-Complements or Substitutes?”, in Journal of Macroeconomics, 2016, Vol.49,pp.280—291.。但工业智能化存在行业选择效应，不同行业工业智能化应用的适宜性存在差异，而中国各地区资源禀赋以及行业禀赋优势亦不相同，因此无论在行业层面还是地区层面，工业智能化应用及发展程度皆存在较大差异。由此，工业智能化的经济社会效应可能存在跨行业或地区的涟漪效应抑或溢出效应，但当前只有极少量的文献从劳动流动视角探究了工业智能化引致的跨行业涟漪效应⑤孔高文、刘莎莎、孔东民：《机器人与就业——基于行业与地区异质性的探索性分析》，《中国工业经济》第80—98页。，忽略了对工业智能化可能引致的经济产出以及收入分配等在跨行业或地区层面的评估。由于经济模块存在相依相存性，单一模块智能化改造的冲击将引致全模块的反应。因此，针对工业智能化溢出效应的探究，是精准评估工业智能化对经济社会问题影响的关键，也是值得关注的重点研究方向。

第三，如同工业智能化引致的劳动替代与岗位创造双重作用一样，其对制造业不同层级企业也可能存在挤出与放大的双刃剑效应，且其挤出效应又可能存在淘汰与迁移两种路径。而工业智能化对微观制造企业的作用是当前研究尚未涉及的方面。工业智能化对受智能化改造直接冲击的微观制造企业会产生什么影响？其对不同类型企业（规模差异、智能化程度差异）是否存在差异化效应？这些问题对精确评估工业智能化的宏观经济影响至关重要，皆是未来需重点关注的研究问题。且工业智能化因其生产率效应、竞争效应等诸多方面因素，对异质性制造业企业存在差异化作用，其并非一定引致制造业企业集聚，对不同层级企业存在“去弱存强”的差异化作用。如同工业智能化对于劳动就业的研究一样，现有研究也并未涉及行业以及区域间不同制造业企业的流动方向问题。工业智能化引致的不同类型制造业企业重新分布，挤出与引进的制造企业流向哪类行业、哪些地区？行业及地区差异性对其流动有何影响？这些对于厘清工业智能化对产业分布的长期效应，减缓其不良影响尤其关键，都是接下来应该重点研究的问题。