张 晨，何晨晨，谢荣见，李小东

(安徽工程大学 管理工程学院，安徽 芜湖 241000)

随着经济发展模式的转变及全球化人力资源在生产领域的萎缩，机器人的发展成为全球备受关注的产业核心方向之一.2014年6月，习近平总书记在中国科学院和中国工程院的院士大会上讲话指出，机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造和应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志.随着《中国制造2025》《智能制造科技发展“十三五”专项规划》《关于推进工业机器人产业发展的指导意见》等一系列政策文件的发布，机器人产业上升为重要的国家战略发展方向.

经过几十年的发展，我国已成为世界上最大的工业机器人消费市场.据2017中国机器人行业发展论坛发布的行业报告显示，2016年全球新增工业机器人近28万台，同比增幅约为13%；其中，中国贡献了8.5万台，同比增长27%；该报告预测2017年中国工业机器人销量将达到10.2万台，年底保有量将接近45万台[1].尽管如此，学者及管理者对我国工业机器人产业发展现状了解并不深入，较多地只是从产业发展的战略层面进行分析和描述.李宇剑[2]等定性分析了我国与机器人强国在产业化方面存在的差距，探讨我国机器人产业化发展战略.徐方[3]定性地阐释了政策支持和“机器换人”产业发展趋势如何共同推动中国机器人产业快速发展.就国内外机器人的发展经验及国内机器人的发展动态而言，技术与商业模式创新是工业机器人产业化发展的关键出路[4].因此，从中微观视角探讨我国机器人产业发展现状尤为必要.基于此，研究以芜湖工业机器人企业为研究对象，以市场需求、行业竞争、产业集聚三维度的中微观视角研究我国工业机器人产业的发展现状及其驱动因素.

1 文献回顾

1.1 机器人产业发展现状

机器人产业简言之就是制造机器人的一系列产业链，包括从机器人的主机、零部件、配套元件的生产到销售再到后期售后服务的一整套完整体系.从单个机器人的产生到成为一个完整的产业体系近70年的发展，基本经历了4个阶段：以乔治·丹佛尔于1954年研制成功第一台可编程序机器人试验装置为标志，为机器人诞生的初始阶段；此后逐步经过小批量生产的孕育期、大批量生产的形成期、发展到当期的智能化时期.在世界人口红利逐步降低的过程中，机器人在全球经济的发展中起到了关键性的推动作用.

目前我国人口结构已到达刘易斯拐点，劳动人口占比从2011年的75%降至2017年的72%.劳动者工资水平逐年提升，2017年制造业人均工资高达5.95万元/年，劳动力成本急剧上升，企业普遍感觉到用工荒和利润率下降，使用机器人降低生产成本成为我国企业提升竞争力的必然选择.然而，现阶段我国机器人市场的需求与供给并不匹配.例如胡云云[5]指出我国机器人厂商所占国内市场份额较低，大部分市场份额特别是高端机器人市场都被日德美瑞等国外厂商所占据，国内品牌难以参与竞争.2016年工业机器人四大家族ABB、库卡、安川、发那科为首的外企品牌占中国机器人行业69%的市场份额.然而，国内机器人企业正以强劲态势抢占市场份额.2013～2016年，中国本土品牌工业机器人所占份额已经从25%上升到31%.随着我国经济转型的深入，市场对工业机器人的需求增长迅猛，然而实力良莠不齐的生产企业并未有序地整合到机器人研制、生产、制造、销售、集成、服务等细化协同的产业链当中[6].低端机器人市场的恶性竞争阻碍了机器人产业的良性发展，进而形成了高端市场需求不旺盛、行业竞争不健康、产业集聚不协调的我国机器人产业发展基本现状.市场需求是决定一个产业能否形成并兴起的关键因素与发展引力，决定了产业资源整合的动力[7].企业在市场中通过竞争与合作发挥作用，成为认识产业发展的重要剖面[8].遵循这一逻辑，研究从市场需求、行业竞争、产业集聚三个构面来研究机器人产业发展现状.

1.2 机器人产业发展驱动因素

作为系统阐述国家、地区或产业层面竞争力的综合模型，“钻石模型”为分析产业发展现状提供了完整视角.从该模型的竞争力驱动因素层次来看，企业个体、行业环境和政府行为需要全面兼顾，系统整合.在此框架下，企业主体功能发挥-政府辅助扶持-行业环境营造的三位一体发展框架适用于分析新兴产业发展现状及其提升路径.对新兴产业的发展而言，企业内部因素的作用大于外部因素，其中创新能力与企业品牌为其竞争的核心，企业间的关联性和相互支持性直接影响产业的发展效率与提升路径.此外，政策支持是推动我国新兴产业发展的核心力量[3].将三位一体的分析框架应用到机器人产业发展情景中，机器人企业可以通过树立良好的品牌形象，在更大的广度和深度上吸引消费者，从而带动市场需求.政府通过制定相关政策可以引导机器人行业的发展，而行业竞争在展现企业间竞争激烈程度的同时会对产业发展有一定影响.研究选取企业本身能力中的品牌形象与创新能力，行业协作状况中的供应链关系和产业政策中的政策支持作为驱动因素.

2 理论分析与假设

研究提出研究模型如图1所示.

图1 假设模型

2.1 市场需求

对消费者而言，市场需求是其在特定时间、特定环境下为满足某种需要而对某种产品或服务的支付意愿，是一系列驱动因素共同作用的结果.

企业的品牌形象能通过改变消费者的支付意愿而影响市场需求.通过树立较高端的品牌形象，企业能传递出高质量、高性能产品信息，并能在一定程度上打消消费者对高科技产品的畏惧感，提升好感度与可控性[9].实际上，机器人企业也逐步意识到树立品牌形象的重要性，如德国库卡公司通过邀请著名乒乓球运动员代言其机器人产品，来传递所要树立的“速度、精准、灵活”品牌形象.机器人企业通过树立良好的品牌形象，在更大的广度和深度上吸引消费者，从而带动市场需求.因此，研究提出如下假设.

H1a：品牌形象对市场需求有正向影响.

企业的创新能力往往被视为企业的核心竞争力，其在技术上的创新能直接影响产品开发的生命周期，而在产品上的创新则为企业提供用新产品取代旧产品而发展壮大的机会[10].熊彼特的创新推动理论指出，企业可以通过创新能力开拓市场，引领市场需求，甚至诱使消费者改变消费偏好.而消费偏好的增强、减弱或改变为新产品需求的快速增长创造了条件.根据技术创新与需求互动间的关系容易推测，企业通过提升创新能力来满足消费者变动的偏好，从而凭借优秀的产品创造出旺盛的市场需求[11].因此，研究提出如下假设.

H1b：创新能力对市场需求有正向影响.

2.2 行业竞争

行业竞争在展现企业间竞争激烈程度的同时也反应出产业发展的所处阶段[12].已有研究结果表明，品牌形象对企业的竞争能力有决定性影响[13].然而推广到行业层面，强势产品与其他产品的竞争不对等关系致使行业竞争难以发展下去.国内机器人行业竞争呈两极化的发展趋势也体现了这一特征，即低端无品牌市场竞争激烈，价格一路下滑；高端品牌市场增长迅速，产品供不应求，生产厂商间几无竞争.因此，研究提出如下假设.

H2a：品牌形象对行业竞争有负向影响.

企业供应链源于彼得·德鲁克提出的“经济链”，后被迈克尔·波特发展为“价值链”，随着经济全球化、产业一体化的深入演变为“供应链”.供应商、制造商、分销商、零售商共同组成的网链形成企业的供应链关系.从企业个体来看，供应链是一个松散型、开放性的组织，成员之间相互独立、分散决策.供应链的动态性、交叉性特征及链条所传递信息的统一性，在一定程度上缓解了上下游间的信息不对称，往往导致企业竞争，特别是同类企业间竞争更加活跃和复杂[14].此外，供应链思想所强调的是企业上下游的合作，进而提升整体的收益和效率.为保证供应链的持续高效运行，往往会促进同一类节点间的竞争.对机器人企业来说，其所处的供应链关系越完善，面临的同类竞争压力会越大.因此，研究提出如下假设.

H2b：供应链关系正向影响行业竞争.

激励理论已经表明，依靠政府扶植或依靠产业政策的行业往往缺乏竞争力，产业资源得不到合理有效地利用[15].世界各发达国家的产业政策大多不再是垂直干预的产业政策，往往是水平式或功能性的产业政策，即对产业内部所有的企业一视同仁，鼓励竞争[16].事实上，获得较多政府扶植的机器人生产企业缺乏动力去开拓市场，提供价格低廉的低端机器人产品就能盈利.因此，研究提出如下假设.

H2c：政策支持负向影响行业竞争.

2.3 产业集聚

产业集聚指在特定区域企业与相关服务机构的集合，其更多地强调在地理位置上企业间的相互联系.创新具有很强的集聚性[17].熊彼特[18]指出创新往往在时间上是非均匀无规律分布，但在空间上表现出辐射性.一方面，创新技术及创新产品的市场化需要完善的基础设施、政策制度和关系企业，创新企业容易在其周边形成以其为核心的、完整的市场化企业链条.另一方面，创新具有较强的溢出性与规模效应，高技术产业创新能力的提升会通过技术溢出和产业结构优化提升产业的集聚度.就机器人产业而言，其创新能力能够提升相关区域产业升级与优化，实现产业集聚区的可持续发展.因此，研究提出如下假设.

H3a：创新能力对产业集聚有正向影响.

中国机器人产业快速发展离不开政府的政策支持[3].可以说，我国各级政府的支持对高新技术产业的发展及集聚起到决定性的作用[19].政府在土地使用、税收信贷、财政补贴等方面给予的各项产业政策支持和扶植，有效促进了企业在空间上的集聚.即使是起始阶段自发形成的高新技术产业集聚，如果没有政府在土地规划、产业政策，甚至在教育和科技上的投入，其会变得发展缓慢，甚至最后也难以形成[20].政策支持能够加大产业集聚区基础设施与公共服务平台建设，为产业集聚区营造良好的发展环境，从而促进产业集聚区的快速发展[16].因此，研究提出如下假设.

H3b：政策支持对产业集聚有正向影响.

3 实证研究

3.1 数据收集与问卷设计

研究选取芜湖机器人产业园中的13家企业作为研究对象.根据高工产研机器人研究所的统计数据，截止到2016年上半年，相较于环渤海板块，京津冀、珠三角、长三角板块生产机器人的企业数量最多.其中安徽芜湖在长三角板块机器人产业中有较多贡献，包括埃夫特在内有13家知名机器人生产企业.芜湖市在2007年就已启动机器人发展及应用相关项目，所生产的机器人在汽车、家电、机械加工等领域已有较多应用.芜湖作为全国首个机器人战略新兴产业集聚发展试点城市，在2013年已建成5 000亩机器人产业园，为研究产业的发展提供了条件.因此研究所选择的研究对象适合.

为具体探讨机器人发展现状及其驱动因素，采用问卷法收集数据.问卷包括三个部分：研究背景及其说明、变量量表和人口统计变量.借助工商管理专业大四学生到企业进行实习的机会，由经过培训的20名大四学生向13家企业的中高层管理者发放问卷.按照企业总人数采用分层抽样的方式确定问卷发放对象，调查历时21天共发放问卷300份，收回问卷227份，最终保留有效问卷219份(有效回收率为73.0%).其中，男性占比84.02%，女性占比15.98%；本科及以上学历占比95.43%.为检验无应答偏差，将数据前50份和后50份分成两组进行T检验，结果显示变量在组间没有显著差异(ps>0.10)，表明没有严重的无应答偏差[21].

问卷的量表使用李克特五级量表进行测量，其中1表示非常不同意，5表示非常同意.为保证量表的信效度，在参考前人研究的基础上针对测量题项进行深入访谈并修改，最终确定了21个题目.其中，品牌形象参考了Kuo[22]等的研究，包含“产品知名度高”“公众认可”“品牌传播度高”和“客户群体稳定”4个题目；创新能力参考了杨君游[23]等的阐述，形成了“开发能力强”“专利申请数可观”和“总体创新能力强”3个题项；供应链关系参考了徐可[24]等的供应链关系质量，有“对供应商的依赖性强”和“上下游保持良好的信任关系”2个题项；政策支持参考了赵国忻[16]的阐述，形成了“得到当地政府支持”和“得到园区各方面的扶植”2个题项；市场需求参考张震宇[25]的研究，形成“市场需求量大”“市场占有率高”“需求产品较多”和“产品具有独特性”4个题项；行业竞争参考曾伟强[26]等的研究及波特五力模型，从“行业竞争激烈”“替代品威胁大”“有较多潜在竞争者”和“同行合作良好”(反向问题)等方面测量；产业集聚则参考李世杰[27]等的研究，从“呈集群化发展”和“呈集聚区发展”两方面测量.最后确定的量表经过初测，信效度可以接受.

3.2 信效度检验

因所采用的量表是参考前人研究后通过深度访谈修改后得到，未曾在此次研究环境中使用过，因此首先对数据进行探索性因子分析.采用SPSS 18.0分两步进行探索性因子分析：KMO检验和Bartlett球形检验结果为KMO=0.821，Bartlett近似卡方值=3 237.007、df=210、Sig.值=0.000，适合做因子分析；进行主成分分析，选取特征根大于1的维度抽取出7个因子，采用最大方差法进行因子旋转得到结果如表1所示.由表1可知，7个因子都清晰地负荷在7个维度上，与问卷中量表一致，且因子载荷值都大于0.7；总方差解释为64.412%，且各个维度的方差解释较为均匀，根据卡尔曼的建议，不存在明显的共同方法变异；进行信度检验的Alpha值均大于0.7.综上，研究所使用的问卷信效度较好.

为进一步验证数据与测量模型的匹配性，采用AMOS 17.0构建CFA模型检验数据.适配参数χ2(313.414)/DF=1.866，NFI=0.907，IFI=0.954，TLI=0.942，CFI=0.954，RMSEA=0.063，结果表明数据适配度很好.信效度检验结果如表2、表3所示.由表2、表3可知，7个变量测量题项的标准化因素载荷值全部在0.5以上，在具体问项层面上表明题项的信度较好；组合信度值均大于0.7，平均方差抽取量在0.5以上，表明在变量层面上的信度与聚敛效度较好；各个变量平均方差抽取量的平方根都大于相关系数，说明各个变量间的区分效度都很好.综上，验证性因子分析结果表明量表具有较好的信度和效度.

此外，芜湖工业机器人产业现状在三维度(市场需求、行业竞争和产业集聚)上的具体表现如表3所示.从其均值来看，产业聚集(M=4.023)大于行业竞争(M=3.718)，行业竞争大于市场需求(M=3.575).此结果表明，芜湖市已形成较好的工业机器人产业集聚态势，具备适度的行业竞争，但市场需求仍需提升.

表1 探索性因子旋转成分矩阵分析及信度检验

表2 验证性因子分析结果

表3 相关系数矩阵

3.3 假设检验

采用AMOS 17.0构建结构方程模型对研究所提出的假设进行检验.模型适配度、路径系数、影响方向及显著度等结果如图2所示.由图2可以看出，市场需求受品牌形象(β=0.459，p<0.001)和创新能力(β=0.397，p<0.001)的正向影响，支持假设H1a和H1b成立.该结果表明，机器人市场正逐渐由卖方市场转向买方市场.芜湖市工业机器人满足了生产型企业的基本需求后，他们逐渐向更高的需求发展，而这些需求的满足只有品牌才能赋予消费者；同时，机器人企业只有通过不断地技术创新开拓市场，诱使消费者改变需求偏好，从而引领市场需求.

行业竞争受品牌形象(β=-0.150，p<0.05)负向影响，受供应链关系(β=0.164,p<0.01)和政策支持(β=0.239,p<0.001)的正向影响，支持假设H2a和H2b，但不支持H2c成立.在芜湖市机器人行业的高速发展背景下，带动了一大批中小型装备制造企业的进入，机器人行业竞争加剧.然而，在政府政策的调控下，一些不合格的机器人企业必然被市场淘汰；然后，必然是机器人行业的兼并和重组，形成以高端机器人品牌为核心的完整的产业供应链；最后，知名品牌的机器人企业得以保留，品牌形象较差的中小型装备制造型企业就会大浪淘沙.在实际市场中，中小型装备制造企业更注重现实效应，对于品牌的策划不够完善，只能在夹缝中求生存，市场竞争愈加激烈；而存在供应链管理的大品牌机器人企业能够以可持续的竞争优势比竞争对手更好地预测和响应市场需求，从而掌握机器人行业竞争的主动权.而这些正与研究所提出的行业竞争受企业供应链关系的正向影响，以及企业品牌形象的负向影响相契合.同时，针对政策支持而言，发展前景较好的机器人企业更有优势获得政府政策的支持，如税收减免、资金补助等政策，可以鼓励许多新兴企业加入机器人行业.随着中小型装备制造企业的不断加入，行业间的竞争愈发激烈，所以行业竞争受政策支持的正向影响.

产业集聚受创新能力(β=0.370,p<0.001)和政策支持(β=0.180,p<0.01)的正向影响，支持假设H3a和H3b成立.机器人产业集聚是指机器人产业在某个特定地理区域内高度集中，机器人产业资本要素在空间范围内不断汇聚的一个过程.而在此过程中机器人企业间的社交活动会使得产业集聚的地区获得更多的优势和便利，进而使产业集聚的地区更容易进行机器人技术创新；同时，政府可以为机器人产业提供补贴或税收优惠以激励产业的研发活动．提供风险投资援助，建立集群社会网络和协作平台，强化机器人企业与外界利益相关者的供应链关系.而这些正与研究所提出的产业集聚受企业创新能力和政府政策支持的正向影响相契合.

图2 结构方程模型结果

4 结论

4.1 结果与启示

研究构建产业发展现状三维度(即市场需求、行业竞争和产业集聚)测量模型，从中微观的视角探讨了机器人产业发展现状及其驱动因素间的具体影响关系.研究结果表明：以芜湖工业机器人产业为代表的发展现状在三维度上表现为已形成较好的工业机器人产业集聚态势，具备适度的行业竞争，但市场需求仍有待提升.品牌形象和创新能力对市场需求有正向影响，该结果表明机器人产业发展所需要的市场需求动力受企业品牌形象与创新能力的驱动，这一结果与其他新兴产业的发展路径类似，都需在产业的初级阶段注重树立良好的品牌形象与增强产品与技术的创新能力.行业竞争与品牌形象负相关，而与供应链关系与政策支持正相关.品牌形象与行业竞争的负向关系表明，在企业层面与行业层面品牌形象所起作用并不相同，说明机器人生产行业管理者协助企业树立形象更利于形成企业间的协作与共赢.而供应链关系与行业竞争的正向关系表明，工业机器人产业内的协作网络需要考虑效率与风险间的权衡，保持适度的竞争而不是选择自由竞争.而政策支持与行业竞争间的正向关系与已有的研究结果差异较大(文献[16])，可能是因为两者所研究各个产业所处阶段不同，而不同的产业阶段政府政策反应不一定相同.此外，这一结果也从侧面反映出我国政府干预与市场调节双重控制的有效性.产业集聚受创新能力与政策支持的正向影响，该结果再次确认了熊彼特、Poschl[17]等诸多学者所提出的创新与政府调控在产业集聚上的重要作用.

4.2 相关建议

第一，企业应树立良好的品牌形象，进行合理的品牌规划，对品牌进行形象设计、精准定位，通过长期宣传使企业的品牌形象深入人心，从而带动产品销售.此外，企业还应提高创新能力，强调创新的自主权，建立人才培养机制，加大科研投入，密切关注国际智能制造前沿技术，积极攻克人机协作、感知控制等关键技术，从而研发新产品带动市场需求，促进产业集聚发展.第二，机器人产业需优化供应链结构.芜湖机器人产业园已经形成，更多企业应加入到产业园供应链结构中，形成一个以市场和客户需求为导向，将制造商、供应商、销售商和客户等合作伙伴连成完整的网络链接结构的极具竞争力的战略联盟.最后，政府应提供合理的政策支持，提前做好布局规划，把握好政策调控的方向、时机和力度，为其提供一个适宜其生存发展的良好环境.不仅如此，政府还应重点扶持在机器人应用与推广方面有优势的企业，使机器人生产进一步向客制化发展.

4.3 不足与展望

以芜湖市机器人为研究对象细致阐明了机器人产业发展现状及其驱动因素，得出了一些有益的结论，但至少存在两点不足.首先，仅仅通过对企业员工进行调查而忽略了消费者的观点，在未来的研究中可以考虑整合供需双方观点对研究模型进行进一步验证；其次，对机器人企业的调查较为笼统而未细致分析机器人企业类型，在未来需要将其考虑进去.