人工智能與全要素生產(chǎn)率:“技術(shù)紅利”還是“技術(shù)鴻溝”

姜 偉,李 萍

(1.中央民族大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,北京 100081;2.西安財(cái)經(jīng)大學(xué),陜西 西安 710100)

一、引 言

人工智能作為引領(lǐng)性科技、突破性創(chuàng)新的方法之一,是創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的重要組成部分。根據(jù)中國信通院(CAICT)發(fā)布的《人工智能核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)白皮書》可知,截至2020年,中國人工智能產(chǎn)業(yè)初步形成以京津冀、長三角、粵港澳、成渝等地區(qū)為核心的區(qū)域發(fā)展格局。核心區(qū)域通過發(fā)展人工智能能夠深刻改變自身已有的生產(chǎn)方式,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革。那么,核心區(qū)域人工智能的迅速發(fā)展能否帶動(dòng)周邊地區(qū)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)方式變革?或者說核心區(qū)域人工智能發(fā)展帶來的是“技術(shù)紅利”還是“技術(shù)鴻溝”?如果存在“技術(shù)紅利”,表明人工智能發(fā)揮了引領(lǐng)性作用,帶動(dòng)周邊地區(qū)全要素生產(chǎn)率提升,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展;如果存在“技術(shù)鴻溝”,意味著人工智能發(fā)展水平較高的地區(qū)具有較高的全要素生產(chǎn)率,但無法對周邊地區(qū)全要素生產(chǎn)率帶來溢出效應(yīng)。因此,探究人工智能發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng),對于中國以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展、實(shí)現(xiàn)“十四五”時(shí)期在質(zhì)量效益明顯提升的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展目標(biāo)具有重要意義。

當(dāng)前關(guān)于人工智能影響全要素生產(chǎn)率的研究專注于討論人工智能發(fā)展對本地全要素生產(chǎn)率的影響,認(rèn)為人工智能有利于促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升,進(jìn)而推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長[1]。其他學(xué)者則多集中于從工業(yè)機(jī)器人和自動(dòng)化的角度討論人工智能對就業(yè)、收入分配和經(jīng)濟(jì)增長的影響,認(rèn)為人工智能在對就業(yè)產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性沖擊,導(dǎo)致就業(yè)極化與收入極化的同時(shí),有利于促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級,應(yīng)對老齡化對經(jīng)濟(jì)增長的不利影響[2-9]。可見,現(xiàn)有研究尚不能回答人工智能究竟帶來的是“技術(shù)紅利”還是“技術(shù)鴻溝”?；诖?本文從空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的視角考察人工智能對全要素生產(chǎn)率的影響,將國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利檢索統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與地級及以上城市進(jìn)行匹配,確定人工智能發(fā)展的中心城市和外圍城市,利用空間杜賓模型(SDM)考察人工智能是否帶來“技術(shù)紅利”,如果存在“技術(shù)紅利”,則進(jìn)一步分析“技術(shù)紅利”的空間范圍。

二、文獻(xiàn)回顧

當(dāng)前關(guān)于人工智能影響全要素生產(chǎn)率的研究較少,多數(shù)學(xué)者從信息化、智能化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展的溢出效應(yīng)進(jìn)行探討,相關(guān)研究集中于以下三個(gè)方面:

第一,人工智能有利于提升本地全要素生產(chǎn)率。Graetz等基于17個(gè)國家1993—2007年的行業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),工業(yè)機(jī)器人的使用提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率[10]。孫早等基于中國2001—2017年23個(gè)制造業(yè)省級面板數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn),人工智能發(fā)展促進(jìn)了紡織服裝和通用設(shè)備等傳統(tǒng)制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率提升,但對醫(yī)藥制造、計(jì)算機(jī)和儀器儀表制造這三個(gè)高端制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率提升沒有顯著作用[11]。

第二,信息化、智能化、數(shù)字化具有顯著的溢出效應(yīng)。首先,以互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息通信技術(shù)通過加速人力資本積累,提高資本配置效率和資金流轉(zhuǎn)速度,推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級和新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展等機(jī)制產(chǎn)生顯著的溢出效應(yīng)[12]。高楊等研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)信息化通過優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置,對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著的空間溢出效應(yīng)[13]。其次,智能化通過完善企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)、推動(dòng)下游產(chǎn)業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模等機(jī)制對產(chǎn)業(yè)升級和就業(yè)均存在正向溢出效應(yīng)[14-15]。最后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全要素生產(chǎn)率具有顯著的空間溢出效應(yīng)。楊慧梅、李宗顯等分別構(gòu)建省際和城市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù),探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全要素生產(chǎn)率的空間效應(yīng),研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠有效推動(dòng)本地及鄰近地區(qū)全要素生產(chǎn)率提升[16-17]。

第三,全要素生產(chǎn)率受空間溢出效應(yīng)的影響。企業(yè)間、區(qū)域間全要素生產(chǎn)率具有空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。Sena利用意大利1989—1994年制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)計(jì)算企業(yè)全要素生產(chǎn)率,研究發(fā)現(xiàn)存在高技術(shù)企業(yè)向低技術(shù)企業(yè)的知識(shí)溢出,表現(xiàn)為高技術(shù)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升對低技術(shù)企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向的空間溢出效應(yīng)[18]。劉建國等發(fā)現(xiàn)1990—2011年中國省域全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)空間自相關(guān)性,全要素生產(chǎn)率在各個(gè)區(qū)域之間存在空間溢出效應(yīng)[19]。此外,全要素生產(chǎn)率受知識(shí)資本、FDI等因素的空間溢出效應(yīng)的影響[20-21]。

從上述文獻(xiàn)可以看出,人工智能對全要素生產(chǎn)率的帶動(dòng)作用以及人工智能的“技術(shù)紅利”或“技術(shù)鴻溝”仍是一個(gè)有待探討的問題。已有研究在討論人工智能影響全要素生產(chǎn)率方面存在以下不足:一是少有研究從空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度分析人工智能的引領(lǐng)性作用?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》指出人工智能是引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)建設(shè)的戰(zhàn)略性技術(shù)。這一引領(lǐng)性作用在空間層面應(yīng)表現(xiàn)為人工智能發(fā)展的核心區(qū)域可有效帶動(dòng)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,產(chǎn)生人工智能發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。忽略人工智能發(fā)展的空間溢出效應(yīng),將導(dǎo)致無法準(zhǔn)確評估人工智能對中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要作用。二是已有研究較少關(guān)注人工智能對全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)。人工智能的快速發(fā)展在深刻改變本地生產(chǎn)方式的同時(shí),將對鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、人才結(jié)構(gòu)、資源配置等產(chǎn)生顯著影響,深刻改變外圍地區(qū)的全要素生產(chǎn)率。因此,需采用空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的分析方法討論核心區(qū)域人工智能發(fā)展是否促進(jìn)了周邊地區(qū)全要素生產(chǎn)率提升。

針對以上不足,本文擬從兩個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn):一是以城市行政區(qū)域?yàn)榉治鰧ο?依據(jù)人工智能專利數(shù)據(jù),將地級及以上城市劃分為人工智能發(fā)展的中心城市和外圍城市,探討中心城市人工智能發(fā)展對外圍城市的引領(lǐng)性作用;二是以中心城市人工智能發(fā)展對外圍城市全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)為研究對象,回答人工智能發(fā)展帶來“技術(shù)紅利”還是“技術(shù)鴻溝”這一問題。若中心城市人工智能發(fā)展有效帶動(dòng)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升,則存在人工智能發(fā)展的“技術(shù)紅利”。若中心城市人工智能發(fā)展對外圍城市全要素生產(chǎn)率不具有顯著影響,則存在人工智能發(fā)展的“技術(shù)鴻溝”。如果存在“技術(shù)紅利”,根據(jù)空間距離衰減原理,人工智能對全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)可能存在空間邊界。本文考察人工智能影響全要素生產(chǎn)率的具體空間范圍,從而揭示人工智能在多大的范圍內(nèi)帶動(dòng)了全要素生產(chǎn)率提升。

三、基本假設(shè)及研究方法

(一)基本假設(shè)

空間經(jīng)濟(jì)學(xué)與新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)表明,區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng),在技術(shù)進(jìn)步方面表現(xiàn)為鄰近區(qū)域的技術(shù)溢出效應(yīng)是一個(gè)區(qū)域技術(shù)進(jìn)步的重要源泉[22]。中心城市人工智能發(fā)展帶來兩類溢出效應(yīng):一是知識(shí)溢出。以機(jī)器人為代表的智能化生產(chǎn)設(shè)備可有效提升中心城市制造業(yè)生產(chǎn)效率,替代中低教育程度勞動(dòng)力。中低教育程度勞動(dòng)力向外圍城市流動(dòng),為外圍城市帶來最新的生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn),產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng)。二是平臺(tái)溢出。人工智能發(fā)展的中心城市依賴于自身人口和產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢,不斷催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式,在服務(wù)業(yè)表現(xiàn)為智能化服務(wù)平臺(tái)的出現(xiàn)和廣泛應(yīng)用。智能化服務(wù)平臺(tái)依托于平臺(tái)背后的大數(shù)據(jù)資源和人工智能技術(shù),具有邊際成本低、利于共享共用的特點(diǎn),可在外圍城市迅速推廣應(yīng)用。

基于中心城市人工智能發(fā)展帶來的知識(shí)溢出和平臺(tái)溢出效應(yīng),中心城市人工智能發(fā)展可深刻改變外圍城市的生產(chǎn)方式,帶動(dòng)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升。一方面,知識(shí)溢出所帶來的先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn),有利于外圍城市的企業(yè)及勞動(dòng)力及時(shí)掌握新的生產(chǎn)技能,表現(xiàn)為全要素生產(chǎn)率提升;另一方面,平臺(tái)溢出帶來先進(jìn)的智能化服務(wù)平臺(tái),可有效提高資源配置效率,開拓外圍城市市場空間,提高外圍城市全要素生產(chǎn)率?；谝陨戏治?本文提出以下假設(shè):

假設(shè)1:人工智能有利于提升外圍城市全要素生產(chǎn)率,帶來“技術(shù)紅利”。

知識(shí)溢出和平臺(tái)溢出效應(yīng)作用的空間范圍決定了人工智能影響全要素生產(chǎn)率的空間范圍。一方面,知識(shí)溢出以中心城市流出的中低技能勞動(dòng)力為載體。該類勞動(dòng)力出于生活和工作需求傾向于在距離中心城市較近的地區(qū)工作。且距離中心城市較近的外圍城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與中心城市相配套,勞動(dòng)力在此類城市能夠更好地發(fā)揮自身的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)勢。因此,知識(shí)溢出遵循距離衰減規(guī)律,隨著與中心城市空間距離的增大而減弱。另一方面,平臺(tái)溢出同樣遵循距離衰減規(guī)律。原因在于智能化服務(wù)平臺(tái)的推廣應(yīng)用速度隨空間距離的增大而衰減。往往是距離中心城市距離較近的外圍城市率先應(yīng)用中心城市人工智能發(fā)展的最新成果。由于知識(shí)溢出和平臺(tái)溢出均遵循距離衰減規(guī)律,本文提出以下假設(shè):

假設(shè)2:受距離衰減規(guī)律的影響,人工智能帶動(dòng)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升的“技術(shù)紅利”存在空間邊界,僅在一定空間范圍內(nèi)顯著。

知識(shí)溢出和平臺(tái)溢出的作用效果依賴于外圍城市自身的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。一方面,外圍城市需具有配套產(chǎn)業(yè),才能承接中心城市流出的中低技能勞動(dòng)力,發(fā)揮勞動(dòng)力的技能優(yōu)勢,產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng),從而提升全要素生產(chǎn)率;另一方面,外圍城市利用智能化服務(wù)平臺(tái)提升全要素生產(chǎn)率也需要經(jīng)濟(jì)集聚程度達(dá)到一定水平,產(chǎn)生對服務(wù)業(yè)擴(kuò)張的需求。一般而言,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市經(jīng)濟(jì)集聚程度較高,并擁有可容納勞動(dòng)力的配套產(chǎn)業(yè)。基于以上分析,本文提出以下假設(shè):

假設(shè)3:人工智能對全要素生產(chǎn)率的“技術(shù)紅利”在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的外圍城市更加顯著。

(二)實(shí)證模型設(shè)定

人工智能發(fā)展如果帶來“技術(shù)紅利”,最直觀的表現(xiàn)是中心城市人工智能發(fā)展對外圍城市全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著正向的空間溢出效應(yīng)。參考覃成林等帶有空間外溢變量的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長收斂檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?檢驗(yàn)人工智能發(fā)展是否帶來“技術(shù)紅利”[23]。模型的具體形式如下:

TFPit=α0+α1AIit+α2W×AIjt+α3W×sciexjt+κXit+λYit+φZit+εit

(1)

其中,i表示人工智能發(fā)展外圍城市,j表示人工智能發(fā)展中心城市;TFPit和AIit分別表示外圍城市i的全要素生產(chǎn)率和人工智能發(fā)展水平。W為描述區(qū)域空間關(guān)系的n×n階權(quán)重矩陣,n為地級及以上城市數(shù)量。本文設(shè)定地理權(quán)重為距離倒數(shù)wij=1/dij,其中dij表示地級及以上城市經(jīng)緯度的球面距離。AIjt表示中心城市j的人工智能發(fā)展水平。W×AIjt的系數(shù)α2表示中心城市人工智能發(fā)展對外圍城市全要素生產(chǎn)率的空間外溢系數(shù)。若α2顯著為正,說明中心地區(qū)人工智能發(fā)展對外圍城市全要素生產(chǎn)率具有顯著正向的空間溢出效應(yīng),帶來“技術(shù)紅利”。sciexjt表示中心城市j的科學(xué)技術(shù)財(cái)政支出,控制中心地區(qū)科學(xué)技術(shù)財(cái)政支出的空間溢出效應(yīng);W×sciexjt的系數(shù)α3為科學(xué)技術(shù)財(cái)政支出的空間外溢系數(shù)。α0為常數(shù),ε為誤差項(xiàng)。X為居民收入類變量,用在崗職工平均工資wage表示;Y為科技發(fā)展支持類變量,包括科學(xué)技術(shù)財(cái)政支出sciex、教育財(cái)政支出eduex;Z為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平類變量,包括人均GDP水平pgdp、年末人口數(shù)pop;κ、λ和φ為待估向量。

為檢驗(yàn)中心城市發(fā)展人工智能帶動(dòng)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升的空間邊界,本文設(shè)定不同的空間距離閾值,將距離d以內(nèi)的城市逐漸從權(quán)重中剔除,從而在不考慮距離閾值以內(nèi)的城市空間關(guān)系的基礎(chǔ)上,檢驗(yàn)人工智能發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng),考察“技術(shù)紅利”的空間范圍?？臻g權(quán)重矩陣具體設(shè)定為:

(2)

四、變量說明及區(qū)域劃分

(一)變量說明

本文以人工智能對全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)作為研究對象,將外圍城市的全要素生產(chǎn)率作為被解釋變量。城市全要素生產(chǎn)率的計(jì)算利用Olley-Pakes法(以下簡稱OP法)。在變量處理上,參考余永澤和李啟航的方法,產(chǎn)出以城市地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)來表示?？紤]缺少城市層面GDP平減指數(shù),本文利用城市所在省份的GDP平減指數(shù)對城市GDP按2000年不變價(jià)進(jìn)行平減處理。投入的勞動(dòng)以全社會(huì)從業(yè)人員來表示。投資以城市當(dāng)年固定資產(chǎn)投資來表示,并采用城市所在省份的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)平減為2000年不變價(jià)[24]。參考張軍等的研究數(shù)據(jù),以2000年為基期,城市基期資本存量由2000年各市占所在省份全社會(huì)固定資產(chǎn)投資比重確定,結(jié)合9.6%的折舊率和城市固定資產(chǎn)投資,計(jì)算歷年城市層面的資本存量[25]。

人工智能可以處理和分析大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),核心算法是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。本文利用國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利檢索統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為關(guān)鍵詞檢索人工智能專利申請和授權(quán)情況。數(shù)據(jù)顯示,2005年之后,中國人工智能專利申請數(shù)迅速增長。因此,選定2005—2018年為研究時(shí)間,找出21 053條機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)專利,并將其與地級及以上城市相匹配。由于部分城市數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重,本文最終得到258個(gè)地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)。被解釋變量和控制變量數(shù)據(jù)來自于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)城市年度庫。主要變量描述性統(tǒng)計(jì)見表1,控制變量均取自然對數(shù)值。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

(二)區(qū)域劃分

中國地級及以上城市按照人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢特點(diǎn)和集聚特征,分為三類:

第一類是發(fā)展人工智能時(shí)間較早、已基本形成人工智能先發(fā)優(yōu)勢的城市,可稱為人工智能發(fā)展的先發(fā)城市。該類城市以北京、深圳、上海、杭州、南京、廣州、成都、武漢、西安等城市為代表,基本在2005—2010年開始申請人工智能專利,且一直持續(xù)至2018年,因此具有人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢,表現(xiàn)為先發(fā)城市人工智能專利申請數(shù)占比較高。專利數(shù)據(jù)顯示,33個(gè)先發(fā)城市2005—2018年人工智能專利申請數(shù)占比達(dá)90.94%,人工智能發(fā)展的核心區(qū)域地位顯著。

第二類是發(fā)展人工智能時(shí)間較晚、初步形成人工智能發(fā)展優(yōu)勢的城市,可稱為人工智能發(fā)展的后發(fā)城市。該類城市以東莞、珠海、佛山、常州等31個(gè)城市為代表,于2015—2016年開始持續(xù)存在人工智能專利申請或授權(quán)。2015年7月,國務(wù)院出臺(tái)《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》,提出依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供人工智能公共創(chuàng)新服務(wù),加快人工智能核心技術(shù)突破,首次將人工智能納入戰(zhàn)略決策。之后,隨著《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018—2020年)》等一系列政策出臺(tái),帶動(dòng)一批城市以人工智能作為引領(lǐng)未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要科技力量,形成人工智能發(fā)展的后發(fā)城市。

第三類是人工智能發(fā)展水平較低、未形成人工智能發(fā)展優(yōu)勢的城市,可歸為人工智能發(fā)展的外圍城市。該類城市人工智能專利申請或授權(quán)數(shù)量較少,且人工智能專利申請或授權(quán)的連續(xù)性不高,表明外圍城市尚未形成人工智能發(fā)展優(yōu)勢。

人工智能發(fā)展的中心城市應(yīng)滿足兩點(diǎn)要求:一是城市自身人工智能專利申請和授權(quán)數(shù)量占比較高;二是連續(xù)多年具有人工智能專利申請或授權(quán)?；诔鞘腥斯ぐl(fā)展的集聚特點(diǎn),本文以《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》出臺(tái)后均具有人工智能專利申請的先發(fā)城市和后發(fā)城市作為人工智能發(fā)展的中心城市(共64個(gè)地級及以上城市),其他城市作為人工智能發(fā)展的外圍城市,探討中心城市人工智能發(fā)展對外圍城市全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng),判斷人工智能“技術(shù)紅利”的空間范圍。2005—2018年,中心城市人工智能專利申請數(shù)占全部申請數(shù)的比重為97.88%,表明中心城市的劃分具有較好的代表性。

五、實(shí)證分析

本部分基于構(gòu)建的空間計(jì)量模型,檢驗(yàn)人工智能發(fā)展能否通過空間溢出效應(yīng)帶動(dòng)其他地區(qū)全要素生產(chǎn)率提升,產(chǎn)生“技術(shù)紅利”。若存在“技術(shù)紅利”,則進(jìn)一步檢驗(yàn)人工智能“技術(shù)紅利”的空間范圍,并根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將外圍城市劃分為高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平兩類地區(qū),檢驗(yàn)“技術(shù)紅利”的空間異質(zhì)性。

(一)“技術(shù)紅利”的實(shí)證檢驗(yàn)

利用包含固定效應(yīng)的空間杜賓模型(SDM-FE)對式(1)進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見表2。表2第(1)列只放入外圍城市自身人工智能發(fā)展水平、中心城市人工智能發(fā)展水平與科學(xué)技術(shù)財(cái)政支出。第(2)列至第(4)列在第(1)列的基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制外圍城市居民收入、科技發(fā)展支持和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平三類控制變量。第(5)列進(jìn)一步控制年份固定效應(yīng)。

表2 “技術(shù)紅利”的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

由表2可知,W×AI的系數(shù)顯著為正,在依次引入控制變量和年份固定效應(yīng)后,人工智能的空間外溢系數(shù)均通過1%的顯著性檢驗(yàn)。這表明,中心城市人工智能發(fā)展顯著帶動(dòng)了外圍城市全要素生產(chǎn)率提升。中心城市每多申請1項(xiàng)人工智能專利,外圍城市全要素生產(chǎn)率約提升0.59%?？臻g溢出效應(yīng)是人工智能促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升的一個(gè)重要機(jī)制。整體而言,人工智能有效發(fā)揮了引領(lǐng)性作用,為外圍地區(qū)帶來“技術(shù)紅利”。而且,外圍城市人工智能AI系數(shù)不顯著,表明外圍城市發(fā)展人工智能對本地全要素生產(chǎn)率無影響。原因可能在于外圍城市人工智能發(fā)展水平較低,未能有效發(fā)揮人工智能對全要素生產(chǎn)率的帶動(dòng)作用。2005—2018年,外圍城市人工智能專利申請數(shù)僅447項(xiàng),占全部申請數(shù)2.12%。外圍城市全要素生產(chǎn)率主要受中心城市人工智能發(fā)展的影響,假說1得以驗(yàn)證。

控制變量方面,外圍城市工資水平與全要素生產(chǎn)率負(fù)相關(guān);科學(xué)技術(shù)財(cái)政支出、教育財(cái)政支出、人口數(shù)量對全要素生產(chǎn)率無顯著影響;人均GDP水平越高的外圍城市全要素生產(chǎn)率越高;中心城市科學(xué)技術(shù)財(cái)政支出W×sciex的系數(shù)不顯著,表明中心城市科學(xué)技術(shù)財(cái)政支出未對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。

(二)“技術(shù)紅利”的空間范圍

如前所述,中心城市人工智能發(fā)展通過空間溢出效應(yīng)帶動(dòng)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升,產(chǎn)生“技術(shù)紅利”。一般而言,空間溢出效應(yīng)遵循距離衰減規(guī)律。那么,中心城市人工智能發(fā)展帶動(dòng)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升的空間溢出效應(yīng)是否具有空間邊界,即人工智能發(fā)展僅帶動(dòng)局部空間范圍內(nèi)外圍城市全要素生產(chǎn)率的提升?本節(jié)試圖回答這一問題。考慮表2中W×AI的系數(shù)α2及其顯著性可直接反應(yīng)人工智能影響外圍城市全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng),以W×AI的空間外溢系數(shù)α2為依據(jù),采用設(shè)定距離閾值的方式,利用SDM-FE模型對式(1)進(jìn)行估計(jì),檢驗(yàn)人工智能發(fā)展影響全要素生產(chǎn)率的空間范圍。

參考覃成林和楊霞的研究,本文在設(shè)置距離閾值時(shí),以50公里為起點(diǎn),每10公里回歸一次,依次記錄回歸結(jié)果中中心城市人工智能發(fā)展的空間外溢系數(shù)α2的估計(jì)值及其顯著性[23]。結(jié)果顯示,隨著距離閾值不斷提高,中心城市人工智能發(fā)展的空間外溢系數(shù)α2并未呈現(xiàn)單一的距離衰減現(xiàn)象,而是呈倒U型變化,即隨著與中心城市距離的增加,空間外溢系數(shù)α2呈先增高后降低的變化趨勢。圖1給出了人工智能發(fā)展的空間外溢系數(shù)α2與地理距離的關(guān)系。

圖1 空間外溢系數(shù)的距離變化曲線

從圖1可以看出,空間外溢系數(shù)α2除在70公里、180公里和200公里處出現(xiàn)一定幅度的抬升外,隨距離的變化基本符合倒U型規(guī)律。根據(jù)距離變化曲線的走勢可以將其劃分為兩個(gè)部分,一是140公里內(nèi)的空間范圍,人工智能發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)隨距離的增加逐漸增強(qiáng);二是140公里至200公里的空間范圍,人工智能發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)隨距離的增加而減弱,出現(xiàn)距離衰減現(xiàn)象。當(dāng)外圍城市與中心城市的距離超過200公里后,空間外溢系數(shù)α2不再顯著?？臻g外溢系數(shù)α2的距離變化規(guī)律表明,中心城市人工智能發(fā)展雖然通過空間溢出效應(yīng)帶動(dòng)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升,但這種帶動(dòng)作用僅在一定的地理范圍內(nèi)才能實(shí)現(xiàn),具有明顯的局域性特征。人工智能發(fā)展影響全要素生產(chǎn)率的空間邊界為200公里。在該空間范圍內(nèi),中心城市人工智能發(fā)展能夠通過空間溢出效應(yīng)帶動(dòng)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升,產(chǎn)生“技術(shù)紅利”,對距離超過空間邊界的外圍城市,中心城市人工智能發(fā)展難以對其全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著影響。為進(jìn)一步檢驗(yàn)空間范圍內(nèi)人工智能對全要素生產(chǎn)率的空間邊界和空間溢出效應(yīng),本文以200公里為邊界點(diǎn),將200公里內(nèi)和210公里外的區(qū)域樣本進(jìn)行回歸分析,估計(jì)結(jié)果見表3。

由表3可知,在引入控制變量和年份固定效應(yīng)后,200公里內(nèi)樣本數(shù)據(jù)服從SDM-FE模型,210公里外樣本數(shù)據(jù)退化為SEM-FE模型,表明中心城市人工智能發(fā)展與210公里外的外圍城市全要素生產(chǎn)率之間僅需考慮誤差項(xiàng)之間的交互效應(yīng),即人工智能發(fā)展對該區(qū)域全要素生產(chǎn)率不存在顯著的空間溢出效應(yīng)。人工智能發(fā)展的空間外溢系數(shù)在200公里內(nèi)顯著為正。再次證明,在距離中心城市200公里內(nèi),中心城市人工智能發(fā)展有效帶動(dòng)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升。超過這一范圍,人工智能發(fā)展的帶動(dòng)作用不顯著。從空間外溢系數(shù)上看,中心城市每多申請一項(xiàng)人工智能專利,200公里范圍內(nèi)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升約為0.43%?？梢?人工智能已成為影響區(qū)域全要素生產(chǎn)率的重要因素。但是,人工智能發(fā)展的“技術(shù)紅利”僅在一定范圍內(nèi)顯著,超過200公里范圍,人工智能發(fā)展的“技術(shù)紅利”將會(huì)消失,假設(shè)2得以驗(yàn)證。

(三)“技術(shù)紅利”的空間異質(zhì)性

上述理論分析認(rèn)為,中心城市人工智能發(fā)展能否帶動(dòng)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升依賴于外圍城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。具有配套產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)、經(jīng)濟(jì)集聚有效催生服務(wù)業(yè)需求的外圍城市,可容納中心城市的中低技能勞動(dòng)力,充分利用中心城市各類人工智能服務(wù)平臺(tái),提升自身全要素生產(chǎn)率。換言之,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的外圍城市可更好地借助中心城市人工智能發(fā)展提升全要素生產(chǎn)率。為檢驗(yàn)這一假設(shè),本文按照是否高于外圍城市人均GDP均值將外圍城市研究樣本劃分為兩個(gè)子樣本,即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的外圍城市(樣本1,共96個(gè)外圍城市)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的外圍城市(樣本2,共98個(gè)外圍城市),考察中心城市人工智能發(fā)展“技術(shù)紅利”的空間異質(zhì)性。估計(jì)結(jié)果見表4。

表3 200公里內(nèi)和210公里外的樣本回歸結(jié)果

表4 人工智能“技術(shù)紅利”分樣本回歸結(jié)果

表4結(jié)果顯示,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的外圍城市(樣本1)W×AI系數(shù)顯著為正,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的外圍城市(樣本2)W×AI系數(shù)不顯著。這表明,中心城市人工智能發(fā)展對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的外圍城市(樣本1)全要素生產(chǎn)率具有顯著的帶動(dòng)作用,對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的外圍城市(樣本2)全要素生產(chǎn)率無顯著影響。中心城市人工智能發(fā)展對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高的外圍城市全要素生產(chǎn)率的帶動(dòng)作用大于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低的外圍城市。換言之,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的外圍城市對中心城市人工智能空間溢出效應(yīng)的利用效果要大于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低的外圍城市。原因在于,一方面,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的外圍城市距離中心城市相對較近,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低的外圍城市距離中心城市相對較遠(yuǎn)。數(shù)據(jù)顯示,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的外圍城市與中心城市的距離平均為666.67公里,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的外圍城市平均距離為833.33公里。較遠(yuǎn)的空間距離限制了知識(shí)溢出和平臺(tái)溢出的作用,使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的外圍城市無法及時(shí)應(yīng)用中心城市人工智能發(fā)展的最新技術(shù)成果,全要素生產(chǎn)率未受到中心城市人工智能發(fā)展的影響。另一方面,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的外圍城市產(chǎn)業(yè)規(guī)模較大、人口數(shù)量較多,在為中心城市流出的勞動(dòng)力提供豐富就業(yè)選擇的同時(shí),能夠相對較快地吸收、學(xué)習(xí)、采用中心城市人工智能發(fā)展帶來的新平臺(tái)、新技術(shù),獲得“技術(shù)紅利”。假設(shè)3得到驗(yàn)證。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文穩(wěn)健性檢驗(yàn)從以下三個(gè)方面進(jìn)行:第一,更換核心解釋變量。考慮人工智能專利由申請到授權(quán)需要時(shí)間,本文使用人工智能專利授權(quán)數(shù)AI_pub作為人工智能發(fā)展的代理變量,重新估計(jì)中心城市人工智能發(fā)展對外圍城市全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)。第二,引入中心城市全要素生產(chǎn)率。已有研究表明,全要素生產(chǎn)率具有空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。相比外圍城市,中心城市具有較高的全要素生產(chǎn)率。那么中心城市對外圍城市全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)來源于人工智能發(fā)展還是本身全要素生產(chǎn)率?為回答以上問題,本文引入中心城市全要素生產(chǎn)率OP_center,控制中心城市全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)。第三,更換被解釋變量。使用LP法、Wooldridge估計(jì)等方法對全要素生產(chǎn)率進(jìn)行重新估計(jì)。估計(jì)結(jié)果見表5。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

表5中模型(1)結(jié)果顯示,在將核心解釋變量更換為中心城市人工智能專利授權(quán)數(shù)后,W×AI_pub的空間外溢系數(shù)仍顯著為正,表明中心城市發(fā)展人工智能帶動(dòng)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升這一結(jié)論具有穩(wěn)健性。在引入中心城市全要素生產(chǎn)率(模型(2))、利用LP法和Wooldridge估計(jì)方法重新測算全要素生產(chǎn)率(模型(3)和模型(4))后,W×AI_appl的空間外溢系數(shù)仍保持正向顯著,表明本文回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。模型(5)和模型(6)分別對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的外圍城市(樣本1)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的外圍城市(樣本2)兩個(gè)子樣本進(jìn)行回歸估計(jì),結(jié)果與表4基本保持一致,表明中心城市人工智能發(fā)展對外圍城市全要素生產(chǎn)率的帶動(dòng)作用集中于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的外圍城市,驗(yàn)證了本文基準(zhǔn)回歸所得結(jié)論。

六、結(jié)論與政策建議

本文從空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的視角,基于2005—2018年258個(gè)地級及以上城市面板數(shù)據(jù),劃分人工智能發(fā)展的中心城市與外圍城市,探討中心城市人工智能發(fā)展是否帶動(dòng)了外圍城市全要素生產(chǎn)率提升。實(shí)證結(jié)果表明:第一,中心城市人工智能發(fā)展對外圍城市全要素生產(chǎn)率具有顯著的空間溢出效應(yīng),是帶動(dòng)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升的重要途經(jīng)。人工智能發(fā)展帶來“技術(shù)紅利”。第二,人工智能發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)隨距離增長呈先提升后降低的倒U型變化,在距離超過140公里后出現(xiàn)距離衰減現(xiàn)象,在距離超過200公里后不再顯著。中心城市人工智能發(fā)展對外圍城市全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)是局域而非全局的,這種溢出效應(yīng)在200公里以內(nèi)顯著。第三,人工智能發(fā)展的“技術(shù)紅利”主要集中于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的外圍城市。

綜合以上結(jié)論,本文提出如下政策建議:第一,全方位布局人工智能發(fā)展中心城市,打造人工智能多中心發(fā)展格局。中心城市人工智能發(fā)展帶動(dòng)外圍城市全要素生產(chǎn)率提升的范圍是有限的?？臻g范圍以外的外圍城市無法享受到人工智能發(fā)展帶來的“技術(shù)紅利”。那么,對于這些外圍城市,如何借助人工智能發(fā)展的“東風(fēng)”提升全要素生產(chǎn)率是未來發(fā)展的重要命題。因此,需要制定人工智能的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略和規(guī)劃,在外圍城市中重點(diǎn)培育一批新的人工智能發(fā)展中心城市,利用其人工智能發(fā)展的“技術(shù)紅利”帶動(dòng)周邊外圍城市全要素生產(chǎn)率提升。第二,推進(jìn)中心城市人工智能發(fā)展,突破人工智能發(fā)展的核心技術(shù)。隨著中心城市人工智能發(fā)展水平不斷提升,新平臺(tái)、新技術(shù)快速普及應(yīng)用,將對距離較遠(yuǎn)的外圍城市全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。因此,需要充分發(fā)揮中國超大規(guī)模市場優(yōu)勢,進(jìn)一步推進(jìn)中心城市人工智能發(fā)展,突破人工智能發(fā)展的核心技術(shù),提升人工智能的核心競爭力,鼓勵(lì)開發(fā)人工智能新產(chǎn)品、新形態(tài),促進(jìn)人工智能的推廣應(yīng)用,輻射帶動(dòng)距離較遠(yuǎn)的外圍城市全要素生產(chǎn)率提升。第三,優(yōu)化外圍城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),充分利用人工智能發(fā)展的“技術(shù)紅利”。中心城市人工智能發(fā)展是否具有“技術(shù)紅利”依賴于外圍城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)集聚程度。因此,通過優(yōu)化自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高經(jīng)濟(jì)集聚程度,外圍城市可有效吸引中心城市勞動(dòng)力,及時(shí)利用人工智能的新產(chǎn)品、新平臺(tái),提高自身利用中心城市“技術(shù)紅利”的能力。