人工智能与产业链韧性提升.pdf
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1、西安交通大学学报(社会科学版)2 0 2 4年3月 第4 4卷 第2期D O I:1 0.1 5 8 9 6/j.x j t u s k x b.2 0 2 4 0 2 0 0 4【收稿日期】2 0 2 3-0 5-2 4。【修回日期】2 0 2 3-0 6-2 4。【基金项目】国家社会科学基金重大项目(2 1&Z D 0 9 8);国家自然科学基金面上项目(7 2 1 7 3 0 4 0);对外经济贸易大学杰出青年学者资助项目(2 0 J Q 0 2)。【作者简介】吕越(1 9 8 7),女,对外经济贸易大学国家对外开放研究院教授,博士生导师,全球创新与治理研究院执行院长。人工智能与产业链韧
2、性提升吕 越1,张 杰21.对外经济贸易大学 国家对外开放研究院,北京1 0 0 0 2 92.对外经济贸易大学 国际经济贸易学院,北京1 0 0 0 2 9开放科学(资源服务)标识码(O S I D)【摘要】提升产业链韧性是推动高质量发展、维护国家安全的关键内容。基于亚洲开发银行编制的多区域投入产出表(A D B-MR I O)测算产业链韧性水平指标,并结合国际机器人联合会(I F R)提供的工业机器人数据,深入探究人工智能对产业链韧性的影响效应和作用机制。研究发现:(1)总体而言,人工智能会显著提高产业链的韧性水平,这一结果在处理内生性问题、更换变量、样本范围和估计方法等稳健性检验下,依然
3、显著成立。(2)机制分析表明,技术创新效应和治理体系优化效应是人工智能助力产业链韧性提升的关键内在机制。(3)异质性分析表明,在国家层面,人工智能对发达国家和数字基础设施普及程度更高国家的产业链韧性的提升作用更明显;在行业层面,相比低技术制造业,人工智能对中高技术类制造业的产业链韧性提升作用更为突出。(4)考虑2 0 0 8年金融危机的影响时发现,金融危机会在一定程度上削弱人工智能对产业链韧性的提升效应。据此提出应培育壮大人工智能行业、推进产业链和创新链融合发展以及加快建设数字化政府。【关键词】人工智能;产业链韧性;投入产出;工业机器人;技术创新;治理体系优化【中图分类号】F 4 9;F 8
4、3 1.2 【文献标识码】A【文章编号】1 0 0 8-2 4 5 X(2 0 2 4)0 2-0 0 2 9-1 0一、研究背景当前,乌克兰危机引发世界地缘政治格局加速演变,贸易摩擦叠加新冠病毒感染疫情冲击致使全球产业链面临的断裂风险加剧。在此背景下,各国已从追求产业链“效率”转向追求“效率与安全”并重1,产业链韧性与安全问题被提到了前所未有的新高度。习近平总书记在党的二十大报告中围绕如何推动高质量发展问题谈到了三个着力,“着力提高全要素生产率,着力提升产业链供应链韧性和安全水平,着力推进城乡融合和区域协调发展”。在新一轮科技革命和产业变革下,人工智能充分释放技术红利,尤其在应对新冠病毒感染
5、疫情等突发冲击方面发挥了不可替代的作用,为助力产业链韧性提升提供了有益思路。例如,京东集团依靠智能预测平台、智能补货平台和物流配送网络系统,提高了产业链韧性水平2。各国不断加强人工智能的顶层设计和统筹规划,抢抓人工智能发展制高点,如美国出台2 0 2 1年国家人工智能倡议法案、英国发布 国家人工智能战略 等。继2 0 1 7年7月中华人民共和国国务院印发 新一代人工智能发展规划 之后,2 0 2 2年科学技术部、教育部、工业和信息化部、交通运输部、农业农村部和国家卫生健康委联合印发 关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见,明确指出“推动人工智能场景创新对于促进人工智能
6、更高水平应用,更好支撑高质量发展具有重要意义”。因此,在当前新形势下,人工智能是否有利于切实提升产业链韧性水平?如果有,其内在影响机制又如何?对于这些问题的回答,将有助于探索确保产业链韧性与安全的可能路径,继而为新一轮科技革命下实现高质量发展提供有益的理论支持。“韧性”一词原作为物理学、工程学和生态学等学科92西安交通大学学报(社会科学版)2 0 2 4年3月 第4 4卷 第2期的基本概念,随着研究覆盖面逐渐延伸到产业经济学领域,“产业链韧性”概念被提出,用以衡量产业链在遭受外部扰动时,能够保持链条的稳定性,甚至实现链条升级的能力3。在此基础上,既有文献开始从多个视角触及产业链韧性的决定因素问
7、题。其一,通过实现中间品进口的多元化,能够有效增强产业链韧性。E l l i o t t等4认为企业通过提高中间品进口的多元化程度,可以降低产业链的脆弱性。其二,数字化转型有助于提升产业链的自主可控能力。陈晓东等5分析了数字化转型对产业链自主可控能力的影响,结果表明,数字化转型拓宽了获取外部知识的渠道,促进人力资本质量提高进而对产业链自主可控能力产生了显著的正面影响。其三,生产性服务业集聚也会影响制造业的产业链韧性。李兰冰等6研究发现,生产性服务业专业化集聚和多样化集聚的影响效应是不同的,前者对制造业韧性的影响呈U型,后者呈倒U型。上述文献为深入研究人工智能如何影响产业链韧性提供了基础,但现有
8、文献尚未对人工智能如何影响产业链韧性问题展开深入的研究,这为本文的研究提供了可以突破的空间。国内外学者针对人工智能的影响效应问题展开了大量研究,总体而言主要集中在以下几个方面。(1)就业。人工智能对就业存在劳动替代效应和就业创造效应两种截然不同的影响:前者认为自动化生产取代了低端劳动力,导致劳动力需求下降,失业增加7-8;后者则强调人工智能的渗透创造了新的就业岗位9。(2)经济增长。人工智能作为一种变革性的新技术,能够刺激各种互补性创新,降低生产活动对劳动力的依赖,进而有效应对老龄化的不利冲击,有助于推动经济增长1 0-1 1。(3)全球价值链。人工智能推动了一国制造业参与全球价值链的程度以及
9、分工地位的提高,还促进了各国全球价值链网络深化1 2-1 4。那么,人工智能发展将如何影响产业链韧性呢?一方面,人工智能具有技术创新效应,能够实现对劳动力的替代以打通产业链上的堵点,有助于企业实现风险预判机制和应急处理机制的创新,助力企业突破关键技术瓶颈,提升研发效能,补齐产业链短板;加强产业链上下游企业间的创新分工与合作,催生出新业态、新模式,锻造产业链长板;创新了生产过程和生产模式,提高产品附加值,拓展产品功能,延长产业链。另一方面,人工智能有利于优化治理体系,助力政府感知全产业链的发展态势,提升决策力和执行力,精准“补链”;优化营商环境,巩固提升产业链的长板环节,突出“强链”;完善数字基
10、础设施建设,同时加强国际合作,构筑进口多元化体系,支撑产业链向上下游延伸,科学“延链”。在已有研究的基础上,本文基于亚洲开发银行提供的多区域投入产出表(A D B-MR I O)测算产业链韧性水平,并与2 0 0 72 0 1 9年国际机器人联合会数据库(I F R)进行对接,形成国别行业时间维度的面板数据,实证检验人工智能对产业链韧性的影响效应和内在机制。相较于现有研究,本文可能的创新之处主要有以下几点。一是研究问题。本文从人工智能的视角为有效提升产业链韧性水平提供了一个可能的路径,也进一步丰富了产业链韧性的决定因素研究。同时,本文还提出人工智能提升产业链韧性的内在机理,也就是说人工智能会通
11、过技术创新效应和治理体系优化效应这两个可能的渠道影响产业链韧性。二是指标构建。本文依据国际货币基金组织的 世界经济展望报告 中关于产业链韧性的分析,从中间投入多样化的角度,运用投入产出法构建国别行业层面的产业链韧性指标,为准确识别各国各行业的产业链韧性水平提供经验证据。三是研究数据。本文手动对接了A D B-MR I O和I F R,形成本文研究所需的数据集。此外,本文研究的样本区间是2 0 0 72 0 1 9年,相比以往研究使用截至2 0 1 4年的世界投入产出数据库(W I O D)投入产出表,可以更好地反映当前全球经贸调整的新格局,具有更高的时效性。二、文献综述与研究假说厘清人工智能影
12、响产业链韧性的内在机理,需要在精准把握人工智能的影响效应的基础上,进一步挖掘人工智能通过何种渠道影响产业链韧性水平。基于这一逻辑,本文首先系统梳理人工智能影响效应的相关研究,然后详细阐述人工智能对产业链韧性水平的影响机制。现有研究已从多个角度探讨了人工智能的影响效应。第一,就业效应。F r e y等7利用高斯过程分类器估计了美国7 0 2个职业的人工智能化概率,基于此,研究人工智能对美国劳动力市场的影响,结果表明人工智能使美国4 7%的岗位员工面临失业的风险。A c e m o g l u等9则认为人工智能虽然替代了劳动密集型行业中的低端劳动力,但也创造了新的就业岗位,这些新职位占据美国就业增
13、长的很大一部分。第二,经济增长效应。B r y n-j o l f s s o n等1 0指出人工智能技术的突破有利于刺激创新,推动整体产出增长。陈彦斌等1 1发现人工智能主要通过实现自动化和智能化生产、提高储蓄率和投资率以及提高全要素生产率三条机制减轻人口老龄化的不利影响,进而促进经济增长。第三,全球价值链效应。刘斌等1 2将工业机器人数据和全球制造业行业数据匹配,研究发现人工智能推动了一国制造业参与全球价值链的程度以及分工地位的提高。吕越等1 3的研究同样证实人工智能对于中国企业参与全球价值链分工具有显著的促进效应。同时,吕越等1 4基于2 0 0 02 0 1 4年国家行业层面的实证结果
14、表明,人工智能还将通过替代03h t t p:s k x b.x j t u.e d u.c n吕越,张杰 人工智能与产业链韧性提升劳动力和缓解资源错配两个渠道促进各国全球价值链网络深化。(一)人工智能的技术创新效应人工智能作为新一代信息技术的代表,深刻影响了产业链上下游间的创新分工,推动产业链与创新链深度融合,从而提升产业链韧性水平。从“补链”层面来看:首先,人工智能是一种新型投入要素,在生产过程中和劳动、资本等传统要素相结合,创新了要素组合方式,有利于提高要素配置效率。人工智能可以承担机械化、重复度高的工作,在一定程度上对低端劳动力产生替代作用,能够带动全社会的劳动生产率提高1 5。这有助
15、于应对人口老龄化带来的劳动力供应冲击以及公共卫生突发事件导致的停工停产和物流运输受阻的负面影响,打通产业链条上的“堵点”,防止产业链断裂。其次,人工智能能够帮助企业及时追踪产业链的动态,创新完善风险预判机制和应急处理机制,提高产业链应对外生冲击的响应速度3。最后,人工智能能够促进技术革新1 6。在人工智能的辅助下,企业的研发周期大大缩短,创新要素得以高效整合,这有助于提高研发创新效率,瞄准薄弱环节实现核心技术的突破,降低关键原材料对外依赖度,保障产业链的安全稳定。从“强链”层面来看:第一,人工智能对于优势产业的发展具有倍增效应。人工智能的创新应用突破了地理空间的限制,极大地降低了企业间的学习交
16、流成本,促成前沿知识、先进经验的共享,使得产业链上下游之间的协同程度提高1 7。这有助于围绕优势产业和重点产业推进产业集群建设,发挥集聚优势、规模优势和知识溢出效应,锻造长板,打造良性且可持续发展的产业生态系统。第二,人工智能催生出新业态、新模式1 8,提高了产业链的运作效率。围绕新业态、新模式进行前瞻性布局是抢抓未来产业发展新赛道、掌握发展主动权的重要部署。从“延链”层面来看:一方面,人工智能创新了生产过程。自动化生产和智能化生产提高了生产效率1 9,通过对产品深加工,实现产品种类和质量创新,提高了产品的附加值,在纵向上延长了产业链。另一方面,人工智能创新了生产模式。运用人工智能技术可以分析
17、海量用户数据,提高供需匹配效率2 0,基于用户需求构建灵活柔性的生产模式,拓展产品功能,实现产业链的横向延长,塑造产业链竞争新优势。由此,本文提出如下研究假说:假说1:人工智能可以通过促进技术创新提升产业链韧性水平。(二)人工智能的治理体系优化效应人工智能还能助力传统政府向数字政府过渡,改善公共服务的质量2 1,优化治理体系2 2,更好地发挥政府在增强产业链韧性中的宏观调控作用。人工智能驱动政府提高预知风险和统筹协调的能力,精准“补链”。人工智能具有丰富的应用场景,为政府感知全产业链的发展态势,建立风险监测预警机制提供了技术支撑2 3。产业链面临的潜在风险主要包括中间品断供、循环受阻、产业外迁
18、等。人工智能可以对这些风险进行重点监测,及时搜集、处理和分析数据,确保信息的时效性和准确性,提升政府决策力和执行力。政府对产业链潜在问题早发现、早处理,可以减轻产业链薄弱环节遭受冲击的风险,提升自主可控能力。人工智能重塑政府治理理念和治理模式,有助于优化营商环境2 4,巩固提升产业链的长板环节,增强产业链在遭遇风险冲击时的抵抗能力,突出“强链”。一方面,政府将人工智能引入国家治理有助于提高审批效率,深化简政放权改革,更好地协调政府、市场和社会三者之间的关系,建立各部门间高效协同机制,健全政务服务体系,为重点产业发展营造良好的政策环境2 5。另一方面,人工智能能够打破数据壁垒,实现数据开放共享,
19、推进政府监管模式创新2 6,提升对失信行为的惩戒力度,增强商业信心,维护公平竞争的市场秩序,调动企业的创造性。人工智能助力政府完善数字基础设施建设,同时加强国际合作,建立多元化的中间品供给体系,支撑产业链向上下游延伸,科学“延链”。A u t o r等2 7指出人工智能具有外溢效应,不仅会影响所在行业,还会通过生产网络影响其他行业。政府加强数字配套体系建设和数据要素市场建设,为人工智能和传统产业链融合发展营造了良好的数字生态环境。这有利于充分释放人工智能的外溢效应,激发企业向产业链中高端环节攀升,推动传统产业链条转型升级。此外,人工智能为全球治理注入新活力2 3。人工智能有助于降低信息不对称程
20、度,推动全球信息交换,加强国际对话,深化多边合作,构筑进口多元化体系,避免过度依赖单一国家。这样一来,产业链在纵向上提高了附加值,横向上提高了多元化程度,进而在遭受风险冲击后能够开辟新增长路径,增强适应性调整能力。基于此,本文提出如下研究假说:假说2:人工智能可以通过优化治理体系增强产业链韧性。三、实证研究设计(一)计量模型构建本文构建如下计量模型,用以实证检验人工智能对产业链韧性的影响:r e sc i t=0+1A Ic i t+Xc t+c i+t+c i t(1)其中,c表示国家,i表示行业,t表示年份;被解释变量r e sc i t表示产业链韧性水平,其数值越大,表明一国产业链韧性越
21、强;核心解释变量A Ic i t表示工业机器人存量的对数,反映了国家c的行业i在第t年的人工智能的应用水平;本文重点关注待估系数1,它反映了人工智能13西安交通大学学报(社会科学版)2 0 2 4年3月 第4 4卷 第2期对产业链韧性的影响效应;Xc t表示控制变量,包括经济发展水平、城镇化率、劳动力比例、对外开放程度、高端生产性服务业发展水平;在回归模型中,本文同时控制了国家行业层面的固定效应c i和年份固定效应t;c i t是随机扰动项。回归结果聚类到国家行业层面。(二)变量说明1.被解释变量国际货币基金组织(I M F)在2 0 2 2年4月发布的 世界经济展望报告中指出,通过增加中间品
22、投入的多样化能够提高产业链韧性水平。在遭遇外生不利冲击时,多样化可以降低对单一国家的依赖以增强韧性。基于此,本文利用投入品的赫芬达尔 赫希曼指数(HH I)构建衡量产业链韧性的指标,具体计算公式如下:r e sc i t=1HH Ic i t=1/Nf=1i mc f tNf=1i mc f t 2(2)其中,i mc f t为c国的i行业在t年份使用的来自f国的投入,N为进口投入品来源国总数。HH Ic i t越大即本国进口中间投入品越集中于少数几个国家,多样化程度越低,故本文将其取倒数来衡量产业链韧性水平(r e sc i t)。2.核心解释变量工业机器人作为人工智能的代表,能够通过编程执
23、行各种高精度的任务,被广泛应用于各个行业。本文采用工业机器人运用的指标衡量人工智能的水平。具体来说,选取工业机器人使用存量的对数(A I)作为核心解释变量。3.控制变量本文选取的控制变量包括:(1)经济发展水平(g r o),用G D P增长率表示;(2)城镇化率(u r b),采用城镇人口占总人口的比例衡量;(3)劳动力比例(l a b),用1 56 4岁的人口与总人口的比值表示;(4)对外开放程度(o p e),用贸易额占G D P的比例表示;(5)高端生产性服务业发展水平(i n t),用收取的知识产权使用费的对数衡量。(三)数据来源与描述性统计本文实证分析使用的数据主要来自A D B-
24、MR I O、I F R和世界银行数据库(WD I)。其中,用于构建产业链韧性的数据来源于A D B-MR I O,涵盖了6 2个国家(地区)、3 5个行业的投入产出情况。工业机器人数据由I F R提供,能够支持跨国跨行业的数据分析。控制变量的数据均来自WD I。需要指出的是,A D B-MR I O的行业分类依据 联合国国际标准行业分类法(第三版)(I S I CR e v.3),这与I F R的行业分类并不一致。为了将二者匹配,本文手工整理了一份行业对照表。最终得到包含1 3年、4 6个国家(地区)、1 6个行业的面板数据。主要变量的描述性统计结果见表1。表1 主要变量的描述性统计结果变量
25、符号变量名称观测值数均值标准差最小值最大值r e s产业链韧性95 6 88.8 5 43.6 8 61.2 2 22 2.1 4 9A I人工智能95 6 82.6 6 22.7 2 70.0 0 01 2.2 8 1g r o经济发展水平95 6 82.5 5 13.5 4 5-1 4.8 1 42 5.1 6 3u r b城镇化率95 6 80.7 0 80.1 7 00.2 8 51.0 0 0l a b劳动力比例95 6 80.6 7 00.0 3 30.5 6 80.7 8 7o p e对外开放程度95 5 21.0 8 60.7 8 40.2 2 14.4 2 6i n t高端生
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