徐力文

（首都经济贸易大学 经济学院，北京 100070）

一、引言

我国十四五规划纲要明确大力发展人工智能产业，打造人工智能产业集群以及深入赋能传统行业成为重点。目前中国经济已经由高速增长转向高质量增长，强化自主创新的同时需要加大人工智能等数字基础设施投资，通过与新技术、实体经济和新商业模式的融合，人工智能及相关产业将成为推动新时代中国经济高质量发展的重要推动力。[1]在经济高质量发展的新时代背景下，在分析人工智能对产业结构升级影响的基础上，基于我国30 个省市自治区2010—2019 年数据，通过中介效应和门槛效应分析人工智能对产业结构的影响机制，对预判人工智能的产业结构升级效应和推动经济实现高质量发展具有重要的现实意义。

二、理论机制与研究假设

1.人工智能影响产业结构升级的线性路径

Joseph Alois Schumpeter 首次提出技术创新是创造性毁灭的过程，认为技术进步改变了原有的产业结构，进而产生新的产业结构。[2]米晋宏等利用上市公司财务和专利数据研究发现人工智能技术的应用提升了企业的创新力并优化资本结构。[3]人工智能具有广泛的渗透性、数字化和智能性等特征，将引发我国产业生产方式和发展模式的深刻变革，有利于推进我国产业结构升级。因此提出假设1：人工智能的发展会促进产业结构升级。

人工智能具有创造性，通过创造知识促进技术进步，人工智能以先进技术为核心，渗透到众多行业包括软件开发和生产、芯片制造、农业、制造业以及现代服务业，促进各产业数字化和智能化，并扩大产业规模。基于此提出假设2：人工智能通过促进技术进步从而推动产业结构升级。

张刚、孙婉璐认为人工智能在创造新的生产力和产业模式时，会给劳动力市场带来冲击。[4]人工智能技术的应用催生了自动化生产线、无人超市和无人驾驶等新业态，人工智能将替代低端人力资本，同时也会促进一批新兴产业的崛起，从而创造出更多岗位。人工智能属于技能偏向型技术进步，新的岗位需要匹配技能更高的劳动力，进而促进人力资本的增加。基于此提出假设3：人工智能通过促进人力资本积累进而推动产业结构升级。

2.人工智能影响产业结构升级的非线性路径

（1）生产率门槛效应。人工智能影响产业结构升级的机制也可能是非线性的，从生产率角度考察人工智能的产业升级效应。人工智能的扩散和应用，通过改变传统产业的原有主导技术和生产方式，提升生产力水平和资源配置效率，引发了包括新兴智能产业发展、传统产业改造等创新活动，进而向生产率更高的产业结构转变。基于此提出假设4：人工智能通过提高劳动生产率进而推动产业结构升级。

（2）工资门槛效应。人工智能的应用对中高技能劳动力的需求增加使得其工资随之上升，而随着老龄化程度加深，制造业和服务业部门很难用低工资水平吸引到剩余低技能劳动力，因此不同产业部门间的工资水平逐渐增加，劳动力成本的增加将会减小劳动密集型产业的发展空间，使得产业结构无法长期处于低端制造业和传统服务业。[5]劳动力供给的减少和最低工资标准的提高促使一个国家的产业结构从要素驱动型向技能密集型和创新驱动型转变。因此提出假设5：人工智能通过提高工资进而推动产业结构升级。

三、研究设计

为研究人工智能对产业结构升级的影响，Hausman 检验结果得出P=0.017 2，适用固定效应模型，设定基础模型如下：

其中被解释变量IUPit为产业结构升级，用第三产业增加值与第二产业增加值之比表示[6]，AIit表示人工智能发展程度，用人工智能相关专利申请量表示，controlsit表示其他的控制变量，包括政府支出水平（Gov）、社会消费水平（SC）、对外开放水平（Open）和金融发展水平（Fin），ui表示省份个体固定效应，εit表示随机扰动项，下标i和t表示省份和年份。

为验证假设2 和假设3，建立如下中介效应模型：

其中，Mit为中介变量，选取平均受教育年限（HUit）和技术创新（Techit）为中介变量，β1表示总效应，γ1δ2表 示 中 介 效 应，|γ1δ2/β1| 表示中介效应占比。

为检验研究假设4 和假设5，建立如下面板门槛模型，具体模型如下：

其中，Thit表示门槛变量，ω 表示待估计门槛值，I(·)为示性函数。

本文使用的数据来自2011—2020《中国统计年鉴》。变量的描述性统计如表1 所示：

表1 描述性统计结果

四、人工智能对产业结构升级的实证结果分析

1.实证结果与中介效应检验

表2 第（1）列基准回归结果表明在1% 的水平下人工智能的系数显著为正，人工智能发展水平每增加1%，产业结构升级变化0.073 2%，可见人工智能对产业结构升级的促进作用，初步证明假设1 成立。表2 第（2）和（3）列选取技术水平为中介变量，从第（2）列可以看出人工智能的系数显著为正，人工智能水平会促进技术市场成交额增加；从第（3）列可知，控制技术市场成交额变量后，对比第（1）和（3）列系数，人工智能的边际效应从0.073 2 下降为0.065 2，可以判断技术水平是人工智能影响产业结构升级的中介路径，且发挥部分中介效应，占总效应比例为10.93%，因此假设2 成立。

表2 基准回归及中介效应检验结果

同样地表2 的第（4）和（5）列选取人力资本为中介变量，第（4）列结果表明人工智能对人力资本的影响为正，控制人力资本变量后，第（5）列显示人工智能对产业结构升级的影响仍显著为正，人工智能的边际效应从0.073 2 降到0.055 1，从而判断人力资本是人工智能影响产业结构升级的中介路径，且发挥部分中介效应，占总效应比例为24.78%，因此假设3 成立。对这两种中介效应均进行bootstrap 检验，P 值均通过检验。

2.门槛效应检验

分别将劳动生产率LnLP 和城镇非私营单位就业人员平均工资LnWA 设定为门槛变量对模型（5）进行估计，两个门槛变量均通过单门槛效应检验，验证假设4 和假设5，如表3、表4 所示。

表3 门槛效应检验结果

表4 门槛效应检验结果

3.异质性分析与稳健性分析

为考察假设1 是否在我国受到区域异质性因素的影响，回归结果如表5 所示，东部和西部人工智能的系数显著为正，对中部地区产业升级的影响虽然为正但并不显著。

表5 分地区回归结果

为排除因解释变量内生性问题给结果带来的偏差，将人工智能滞后一期回归，为排除极端值的影响，对变量上下1% 的分位数进行缩尾处理。另外通过替换核心解释变量验证人工智能对产业结构升级的影响，用各省机器人安装密度表示人工智能的发展程度，回归结果仍然显著。

五、建议

人工智能正推动我国从要素数量驱动型向要素质量驱动型的产业结构升级方向转变，但我们也应该意识到人工智能在实际应用中面临的挑战。

首先，我国人工智能建设的基础设施水平不高，我国产业结构升级的短板是，目前很多中小企业的人工智能基础设施建设并不完善，一些中小企业管理者没有意识到智能化建设是个长期的系统过程，涉及生产和管理流程的革新以及营销模式的转变，中小企业数字化和智能化是人工智能应用的载体，因此促进众多中小企业生产的数字化和智能化是推动产业结构升级的关键一步。其次，基础技术创新动力不足和专业领域人才短缺，我国在基础技术创新方面存在短板，大多数企业都是在原有的技术和设备上进行微创新，对于存在投资风险和不确定性高的基础性技术创新则忽视。另外，技术创新的必备因素是人才，我国对人工智能领域的专业人才需求不断增加，因为人工智能领域存在一定门槛，而人工智能所需的数字技能人才培养需要一定的周期，因此企业发展存在人才供给不足的问题将限制我国人工智能产业的发展。

在数字经济时代，我国应该把握住人工智能发展的战略机遇，加大研发投入力度，同时注重科研成果的实际应用，实验室里的设想和技术如何转化为稳定的实用技术是值得关注和攻克的难题，如果技术已经成熟，需要大力推广技术的商业化应用，并根据市场反馈不断调整和完善。同时需要加快培养和引进专业人才，人工智能的应用会对劳动力市场造成一定影响，增加对拥有数字技能人才的需求，因此需要加快拥有数字技能的人力资本积累，为人工智能产业发展提供支持。另外需依托高校和科研单位完善课程体系，推进高校学科交叉融合发展，培养既懂得人工智能技术又了解整个产业链运营的高素质综合型人才，这需要政府出台各种人才培养计划，通过政策和资金支持打造良好的合作和竞争环境，吸引海外人才来华发展。