董桂才，巨小超

(安徽财经大学国际经济贸易学院，安徽 蚌埠 233030)

工业机器人出口技术复杂度影响因素
——基于钻石模型的分析

董桂才，巨小超

(安徽财经大学国际经济贸易学院，安徽 蚌埠 233030)

以钻石模型为分析框架，运用跨国面板数据检验工业机器人出口技术复杂度的影响因素，结果表明：高级生产要素的丰富程度、以汽车产业为代表的国内市场需求、以IT软硬件产业为代表的相关支持产业、以工业机器人出口规模为代表的国内市场结构和规模经济、以产业政策为代表的政府行为，都对工业机器人出口技术复杂度具有积极的提升作用。另外，工业机器人出口技术复杂度还具有“惯性”特征，历史上较高的技术复杂度所树立的高端市场品牌，有利于技术复杂度维持在较高水平。要提高中国工业机器人技术内涵，必须重视高级生产要素的培育，充分利用需求大国地位依托规模经济作为提升技术内涵的新优势，同时注重制定符合中国实际的工业机器人产业政策。

工业机器人；出口技术复杂度；钻石模型

1 引言

中国机器人产业联盟的统计数据显示，2015年中国自主品牌工业机器人共生产销售22257台，同比增长31.3%[1]。在工业机器人产业蓬勃发展的同时，有些学者却对中国工业机器人产业目前的发展模式能否承担起历史使命提出质疑，其主要依据在于中国工业机器人仍然试图通过继续沿袭劳动力成本优势来应对新一轮工业革命[2]。目前对中国工业机器人产业的研究大致集中在三个方面：一是专利技术问题，王友发、周献中的研究认为中国本土工业机器人虽然发展迅猛，但缺乏关键核心技术；而且随着市场的迅速增长，跨国公司已经开始在中国进行专利布局，中国已经成为工业机器人竞争的热点区域[3]。二是产业现状问题，基本观点认为中国工业机器人缺乏完整的产业链，关键零部件依赖进口，国产品牌市场占有率低[4-5]。三是中国工业机器人出口贸易和在全球价值链中的地位问题，其基本观点在于：中国工业机器人在全球价值链中处于低端位置但不断提升，中国工业机器人出口贸易主要受进口国工业增加值和工资水平的影响[6-7]。

现有研究在中国工业机器人处于全球价值链的低端环节、产业技术含量低等方面取得共识，但仍然缺乏对中国工业机器人技术含量及其提升对策的深入研究。本文利用Hausmann等的方法和联合国商品贸易统计数据库中有关工业机器人的贸易数据，对包括中国在内的世界主要国家工业机器人出口技术复杂度进行测算，并通过构建跨国面板数据实证检验工业机器人出口技术复杂度的影响因素，深化对工业机器人技术内涵及其影响因素的认识，以期提出提高中国工业机器人技术内涵的对策建议。

2 工业机器人出口技术复杂度的测算方法

按照HS2007分类法，工业机器人主要分为7个种类，它们的名称及相应的商品编码分别为：喷涂机器人(842489)、搬运机器人(842890)、多功能机器人和机器人末端装置(847950)、IC工厂专用自动搬运机器人(848640)、汽车生产线电阻机器人和其他电阻焊接机器人(851521)、电弧包括等离子弧焊接机器人(851531)、汽车生产线激光焊接机器人和其他焊接机器人(851580)。按照Hausmann等的方法[8]，中国工业机器人出口技术复杂度指数的测算需要分两步进行：

第一步先计算单一工业机器人的技术复杂度指数(RTSI)，计算公式为：

(1)

第二步再计算整个工业机器人(包括上述7种工业机器人)的出口技术复杂度指数(RES)，计算公式为：

(2)

3 研究设计

波特的钻石模型是分析国际竞争优势的有力工具，而一般来说，出口产品的技术复杂度正是决定其国际竞争优势的核心要素。因此，可以用钻石模型的分析框架，从要素禀赋、市场需求、相关支持产业、企业策略与竞争对手4个基本方面，来研究工业机器人出口技术复杂度的影响因素。另外，钻石模型还认为政府行为和机会也对产业国际竞争力产生重要影响，在政府行为方面本文考虑了工业机器人产业政策对技术研发和技术进步的影响；而由于钻石模型中机会因素的测量指标难以选择，一般用于定性分析，所以本文没有纳入计量模型。

3.1 变量选取及测度

本文研究的对象就是工业机器人出口技术复杂度，因此被解释变量即为世界各国工业机器人出口技术复杂度指数(记为Technology)，其测度方法就是公式(1)和公式(2)。根据钻石模型的分析框架，解释变量主要有如下6个方面的因素。

(1)工业机器人生产要素禀赋条件(记为Factor)。工业机器人是力学、结构学、材料学、自动控制、计算机、人工智能、光电、通信、传感、仿生学等多学科交叉和技术综合的结晶。毫无疑问，工业机器人是典型的三高产业：投资密度高、技术水平高、人才要求高。因此工业机器人的生产需要高级生产要素，即高水平的生产技术、高质量的物质资本和高素质的人力资本。一个国家的高级生产要素越丰富，越具备工业机器人的生产要素条件，而且高级生产要素越丰富，越具有生产高技术复杂度的工业机器人或工业机器人关键复杂零部件。为了测量世界各国工业机器人的高级生产要素禀赋条件，本文选择两个指标并纳入计量模型：一是人均专利数量(记为Factor-Patent)，以测量该国创新要素的丰富程度和总体生产技术水平；二是人均GDP(记为Factor-Capita)，以测量该国物质资本和人力资本的相对丰富程度。

(2)工业机器人市场需求条件(记为Car)。钻石模型认为，国内需求市场是产业发展的动力，国内市场与国际市场的不同之处在于企业可以及时发现国内市场的客户需求，这是国外竞争对手所不及的，因此全球性的竞争并没有减少国内市场的重要性。随着技术的进步，工业机器人性能不断提高，广泛应用于汽车、电子、制药和食品等领域，其中汽车领域的工业机器人占全部工业机器人的40%左右，是工业机器人应用最为重要的领域。因此，一个国家汽车生产规模可以在一定程度上衡量工业机器人的市场需求量。然而，由于难以获得满足计量模型要求的世界各国汽车产量，因此本文用汽车出口量衡量世界各国汽车产业对工业机器人的市场需求量，并纳入计量模型，记为Car-market。另外，钻石模型还认为国内客户的质量也非常重要，特别是内行而挑剔的客户会激发企业提供高技术含量的产品。而汽车产业对包括工业机器人在内的上游企业的苛刻要求，必然反映在汽车产业的国际市场竞争力上面，因此我们可以用世界各国汽车产业的显示比较优势指数(记为Car-RCA)来测量国内汽车产业对工业机器人企业的挑剔程度，进而对工业机器人企业提高技术复杂度的激励作用。

(3)工业机器人相关支持产业状况(记为IT)。一个国家优势产业技术水平不是单独存在的，它与国内相关产业的技术水平密切相关。工业机器人结构复杂，上游产业链较长，每一个生产加工环节都对工业机器人的技术复杂度和质量产生重要影响。在众多的支持产业当中，信息技术产业(硬件)和计算机信息服务产业(软件)的技术和服务水平，对工业机器人技术内涵的提升作用越来越大。这是因为，早期的机器人完成的是简单的机械操作，现在的机器人则需要更多的智能性来应对大量非标准化的动作和行为；此外，由于生产环节的分工越来越细化，大量的工序需要互相配合；所有这些机器人应用的问题都需要站在更高的层面来解决，其核心问题是需要计算机科学界开发出更多的控制软件，而不仅仅是简单的机器硬件；现在的工业机器人在某种意义上可以说是一个移动的超级计算机[9-10]。因此可以用信息技术软(硬)件产业的技术水平作为指标，以测量相关支持产业技术水平对工业机器人技术提升的支持作用。无须赘述，直接测量信息技术软(硬)件产业的技术水平存在诸多困难，但是由于信息技术产业的技术水平必然反映在其国际市场竞争力上面，因此可以通过考察国际市场竞争力状况来间接测量其技术水平，最后纳入计量模型的指标分别是信息技术硬件产业和软件产业的显示比较优势指数，前者记为IT-hard，后者记为IT-soft。

(4)工业机器人企业竞争状况或市场结构(记为EX)。波特认为，在国际竞争中，成功的产业必然先经过国内市场的搏斗，迫使其进行改进和创新，国际市场竞争力只是产品技术内涵的延伸。因此，选择合适的指标以测量工业机器人国内市场竞争程度就成为解决问题的关键。然而，衡量市场竞争程度是国际性的难题，通常使用的赫芬达尔指数、勒纳指数甚至产业内企业的数量，由于数据难以获得而不可行。在这种情况下，本文认为用工业机器人出口规模作为指标来衡量其国内市场竞争程度，不失为一种次优选择。这种选择的原因在于：出口规模越大一般意味着国内产量越大，国内竞争对手越多，市场竞争程度越激烈。

(5)工业机器人产业政策(记为Policy)。工业机器人已经成为世界各国在高科技竞争中的焦点、热点和战略制高点，被列为优先发展的研发与产业化技术。比如，2011年为配合制造业回归和再工业化国家战略，美国开始推行“先进制造业伙伴计划”，投资28亿美元开发基于移动互联技术的工业机器人；2012年韩国发布了“机器人未来战略展望2022”，支持扩大韩国机器人产业并推动机器人企业进军海外市场；2013年德国提出“工业4.0”计划，支持发展基于机器人技术的智能制造系统；2014年日本发布“新经济增长战略”，将机器人产业列入七大重点扶持产业之一。在中国，工业机器人已经被列入战略性新兴产业目录和中国“十三五期间”计划实施的100个重大工程及项目之一。毫无疑问，产业政策对各国工业机器人技术研发和技术进步产生积极影响。然而，在经济计量过程中如何测量工业机器人产业政策的实施力度，却由于数据的可获性而变得尤为困难。但是，一般来说，实施产业政策的力度与各国政府掌握的资源密切相关，因此可以用各国政府税收占GDP的比重作为指标来间接测量各国政府对工业机器人产业政策的投入程度，并纳入计量模型。另外，该指标还契合了钻石模型有关政府在产业竞争力方面的作为，钻石模型认为，政府虽然不直接参与产业竞争，但政府提供的基础设施等公共物品对提高产业国际竞争力具有不可替代的作用，而政府提供的基础设施等公共物品与其掌握的资源正相关。当然，产业政策本身也是政府促进工业机器人技术进步进而提高国际竞争力的有效途径之一。

3.2 模型设定与数据说明

综上所述，应用波特的钻石模型，为研究工业机器人出口技术复杂度的影响因素，设定如下计量模型：

Technologyit=β0+β1Factorit+β2Carit+β3ITit+β4EXit+β5Policyit+μi+μt+εit

(3)

式中，Technologyit表示i国t时期工业机器人出口技术复杂度指数；Factorit表示i国t时期工业机器人生产要素禀赋条件，用人均专利数量(Factor-Patent)和人均GDP(Factor-Capita)两个指标测量；Carit表示i国t时期工业机器人市场需求条件，用汽车出口量(Car-market)和汽车显示比较优势指数(Car-RCA)两个指标测量；ITit表示i国t时期工业机器人相关支持产业状况，用信息技术硬件产业(IT-hard)和计算机信息服务软件产业(IT-soft)两个行业的显示比较优势指数来测量；EXit表示i国t时期工业机器人国内企业竞争状况和市场结构状况，用本国工业机器人出口额来测量；Policyit表示i国t时期工业机器人产业政策支持力度，用政府税收占GDP的比重测量。μi表示国家固定效应，μt表示时期固定效应，εit表示随机误差。考虑到相关变量水平值存在巨大差异，对工业机器人出口技术复杂度指数、人均专利数量、人均GDP、汽车出口量等变量取对数后回归，以消除可能存在的异方差。

样本国家选择。作为一种高科技产品，工业机器人生产主要集中在欧洲、美国、日本和韩国等发达经济体，金砖国家也有生产。为此，本文选择的样本国家包括德国、英国、法国、意大利、瑞典、瑞士、卢森堡、西班牙、荷兰、奥地利、匈牙利、波兰、俄罗斯、挪威、比利时、丹麦、芬兰、捷克、罗马尼亚、保加利亚、葡萄牙、斯洛伐克、美国、加拿大、墨西哥、日本、韩国、中国、印度、以色列、新加坡、中国香港、马来西亚、土耳其、泰国、澳大利亚、新西兰、南非、巴西、阿根廷40个国家或地区。根据联合国商品贸易统计数据库数据计算，2014年这40个国家或地区出口工业机器人总额204亿美元，占全部工业机器人出口额的98%，因此以这些国家为样本，具有足够的代表性。

计算工业机器人出口技术复杂度指数,需要用到各国工业机器人出口数据和人均GDP数据。工业机器人出口数据来自根据联合国商品贸易统计数据库(https://comtrade.un.org/db/)，查询的HS2007编码为喷涂机器人(842489)、搬运机器人(842890)、多功能机器人和机器人末端装置(847950)、IC工厂专用自动搬运机器人(848640)、汽车生产线电阻机器人和其他电阻焊接机器人(851521)、电弧包括等离子弧焊接机器人(851531)、汽车生产线激光焊接机器人和其他焊接机器人(851580)。人均GDP、专利数量、政府税收占GDP比重来自世界银行世界发展指数数据库(http://databank.shihang.org/data/reports.aspx?source=世界发展指标)。汽车出口额和计算汽车出口显示比较优势指数所需数据，来自联合国商品贸易统计数据库。由于信息技术硬件产品主要集中在HS2007分类法中的8470和8471两个4位数编码当中，在联合国商品贸易统计数据库中选择HS07分类法，查询上述两个4位数编码商品，即可获得世界各国信息产业硬件产品出口额，进而可以计算出各国显示比较优势指数。计算计算机信息服务业显示比较优势指数的数据来自联合国服务贸易统计数据库(http://unstats.un.org/unsd/ServiceTrade/default.aspx)。由于上述部分数据库缺乏部分国家2015年的数据，故此本文用于计量模型的是2008—2014年40个国家的面板数据。

4 模型回归结果与分析

本文样本国家既包括美国、日本、瑞士、德国等人均GDP高的国家，也包括中国、印度等人均GDP较低的国家，当然这些国家工业机器人技术内涵也存在巨大差异，因此数据的异方差问题不容忽视。虽然通过对相关变量取对数处理，能够在一定程度上消除异方差问题，但难以完全消除。为了进一步降低异方差对回归模型稳健性的影响，在估计方法上先使用最小二乘法(OLS)对模型进行估计，然后用截面数据的残差作为权数，再进行加权最小二乘(WLS)估计，如此所得结果更为稳健。面板数据在估计时有固定效应、随机效应和混合效应三种模型选择，我们先选择随机效应模型进行估计，然后根据Hausman检验结果进行选择；Hausman检验的原假设是随机效应，检验结果显示拒绝原假设，故此选择固定效应模型。另外，考虑到生产要素中的两个变量(人均专利和人均GDP)和市场需求中的两个变量(汽车出口额和汽车显示比较优势指数)存在线性相关，故此没有把它们同时纳入模型，而是分别进行计量检验。

4.1 静态面板数据回归结果

表1中第(1)列报告的是以人均专利和汽车出口额作为测量工业机器人生产要素和市场需求变量的指标进行回归的结果，第(2)列报告的是以人均GDP和汽车显示比较优势指数作为测量工业机器人生产要素和市场需求变量的指标进行回归的结果。从中不难看出，人均专利数量和人均GDP对工业机器人出口技术复杂度都产生显著的正向影响，说明一个国家的高级生产要素越多，越有利于工业机器人技术内涵的提升。

汽车出口额和汽车显示比较优势指数的回归系数为正，而且通过5%的显著性检验，说明以汽车制造为代表的工业机器人市场需求也对工业机器人技术内涵的提升具有正向的促进作用。另外，由于汽车出口额衡量的是一个国家汽车的生产和出口规模，而汽车显示比较优势指数衡量的是汽车产业国际竞争力，通常认为竞争力与技术内涵密切相关，因此汽车显示比较优势指数比汽车出口额的回归系数更大、显著性更高，说明更挑剔的市场需求更能促进工业机器人改进技术以满足下游汽车产业的苛刻要求。

表1 工业机器人出口技术复杂度影响因素的回归结果

注：系数估计值下方括号内的数字为相关的t统计量，﹡、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平。

IT硬件和软件产业显示比较优势指数的回归系数显著为正，说明工业机器人产业技术内涵的提升离不开相关产业的支持。实际上，在产品内分工条件下，最终商品是由一系列中间环节和“投入品”所构成的，产业链或价值链上每一环节的技术和质量都对最终产品的技术含量和质量产生影响。作为人工智能的重要内容，工业机器人产业的发展越来越离不开IT产业尤其是IT软件产业的支撑。

工业机器人出口额的回归系数为正，并且通过了5%的显著性检验，即一个国家工业机器人生产规模越大、出口规模越大，其出口技术复杂度越高。这一回归结果至少说明，在行业层面上，工业机器人存在规模经济效应，行业的生产规模越大，越有利于工业机器人技术内涵的提升。一般来说，行业的生产和出口规模又与行业内的市场结构密切相关，所以该回归结果正契合了钻石模型有关国内市场结构对行业国际竞争力和技术内涵具有重要影响的思想。

就产业政策来说，以税收占GDP的比重作为测量指标，回归结果显示产业政策对工业机器人技术复杂度也具有显著的正向影响。说明在各国政府普遍制定工业机器人产业政策的情况下，政府掌握的资源越多，用于工业机器人产业的投入力度也越大；反之，即使政府制定有鼓励工业机器人发展的产业政策，但由于政府无钱投入，实际发展效果可能也不理想。纵观世界各国，德国和日本工业机器人发展最为突出，韩国工业机器人发展起步虽晚但能够迎头赶上，这三个国家也是世界公认的实施产业政策最为成功的国家。

4.2 动态面板数据回归结果

考虑到工业机器人的出口行为一般是一个持续的过程，前一期的出口技术复杂度也可能会影响到当前的水平，为此本文还将滞后1期的被解释变量作为解释变量，纳入计量模型，进而把模型(3)拓展成为一个动态面板数据模型。在动态面板数据模型中，由于滞后1期的被解释变量成为解释变量，导致其与随机扰动项的相关性，即内生性问题，为此本文运用能够有效解决内生性问题的系统广义矩(GMM)方法对动态面板数据模型进行估计。应用GMM估计方法，工具变量的选择是一个普遍性的难题，本文使用各解释变量的滞后1期变量作为工具变量，并对工具变量进行识别性检验，Sargan检验结果显示工具变量的选择是合适的。

GMM估计结果列于表1第(3)列和第(4)列。从中可以看出，滞后1期的工业机器人出口技术复杂度的回归系数为正，并且通过了1%的显著性检验，表明工业机器人出口技术复杂度存在“惯性”，历史上较高的技术复杂度所树立的高端市场品牌形象，有利于技术复杂度维持在较高水平；而一旦在国际市场形成低端市场形象，则不利于后期技术复杂度的提升。其他解释变量的回归结果与静态面板数据模型的估计结果没有显著差异，这里就不再赘述。

5 结论与政策启示

静态面板数据模型的研究结果表明：高级生产要素的丰富程度、以汽车产业为代表的国内市场需求、以IT软(硬)件产业为代表的相关支持产业、以工业机器人出口规模为代表的国内市场结构和规模经济、以产业政策为代表的政府行为，都对工业机器人出口技术复杂度具有积极的提升作用；动态面板数据模型的研究结果还表明：工业机器人出口技术复杂度具有“惯性”特征，历史上较高的技术复杂度所树立的高端市场品牌形象有利于技术复杂度维持在较高水平；而一旦在国际市场形成低端市场形象，则不利于后期技术复杂度的提升。

上述研究结论对于提升中国工业机器人技术内涵同样具有重要的政策含义与现实意义。①由于决定工业机器人技术内涵的主要因素在于创新人才等高级生产要素，因此我们应该以开放的姿态和思路加强工业机器人领域的人力资本积累。在加强教育和培训等培育高端人力资本的同时，还应该充分利用开放条件下要素可跨国流动的有利条件，采取优惠政策，吸引国外人才和资本的流入。近年来上海、深圳等地通过引进工业机器人“四大家族”，对提高本土工业机器人技术内涵产生了积极作用。②国内市场需求条件对工业机器人技术内涵的提升作用不容忽视。目前汽车工业是工业机器人应用最多的领域，同时也是工业机器人跨国公司重点开发的市场。我们应该充分利用中国电子、机械、食品等工业大国地位，紧紧抓住劳动力成本上升的市场机遇，开发相应领域的工业机器人，与跨国公司进行错位竞争。③实证研究表明规模经济对提升工业机器人技术复杂度具有积极作用，目前中国工业机器人发展的主要特征是依托低要素成本的“粗放型”发展模式，未来中国应该依托国内巨大的市场需求所提供的规模经济转向“集约型”发展模式。④中国应该借鉴日本、韩国有关工业机器人发展的产业政策，总结他们的经验和教训，制定符合中国实际的工业机器人产业政策。

[1]中国机器人产业联盟.2015年中国工业机器人市场持续发展[EB/OL].(2016-07-11)[2016-12-30].http://cria.mei.net.cn/news.asp?vid=3503.

[2]贾良根.迎接第三次工业革命的关键在于发展模式的革命[J].经济理论与经济管理，2013(5)：13-22.

[3]王友发，周献中.基于专利地图的机器人产业知识产权发展对策[J].中国科技论坛，2015(9)：31-37.

[4]李剑宇，巣明.我国工业机器人产业现状与发展战略探讨[J].制造业自动化，2010(15)：106-108.

[5]姚之驹，陈丹，赵军平.我国工业机器人须完善产业链体系[J].中国战略新兴产业，2014(11)：52-53.

[6]董桂才.中国工业机器人出口贸易及其影响因素研究[J].国际经贸探索，2015(11)：30-40.

[7]董桂才.中国工业机器人在全球价值链的地位及变化趋势[J].中国科技论坛，2016(3)：49-54.

[8]HAUSMANN R,HUANG Y,RODRIK D.What you export matters[J].Journal of economic growth,2007，12(1):1-25.

[9]机器人网.美国计算机协会院士谈机器人在中国的兴起与未来发展[EB/OL].(2015-12-30)[2016-12-30].http://robot.ofweek.com/2015-12/ART-8321202-8420-29047198.html.

[10]第一财经.成本下降、技术升级 工业机器人将普及[EB/OL].(2016-12-26)[2016-12-30].http://www.eeworld.com.cn/xfdz/article_2016122659495.html.

(责任编辑 沈蓉)

The Technical Complexity of Industrial Robot and Its Impcat Factors:Based on the Diamond Model

Dong Guicai,Ju Xiaochao

(School of International Economics and Trade,Anhui University of Finance and Economics,Bengbu 233030,China)

It used cross-country data to study the factors affecting the technical complexity of industrial robots.The result showed that the advanced factors,the domestic demand,the support industry such as IT,the scale economy and the industry policy all played important roles to promote the technical complexity of industrial robots.In addition,technical complexity of industrial robots had the characteristics of “inertia”，the higher technical complexity in the history,the higher technical complexity.In order to promote the technical complexity of industrial robots，China should pay attention to cultivate the advanced factors,to make full of scale economy,and to industry policy of robot.

Industrial robot;Technical complexity of export;Diamond model

2016-11-16 作者简介：董桂才(1972-)，男，安徽临泉人，安徽财经大学国际经济贸易学院副教授，管理学博士，硕士生导师；研究方向：国际贸易理论与政策。

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