智能制造與企業(yè)人力資本升級

方福前 馬瑞光

內(nèi)容提要 大力發(fā)展智能制造是中國由制造大國向制造強國轉型的關鍵舉措。文章以中國智能制造試點作為準自然實驗，選取２００８—２０２２年滬深Ａ股制造業(yè)上市企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本，構建雙重差分模型進行統(tǒng)計分析和機制驗證，探究智能制造推進企業(yè)人力資本升級的路徑機制。研究發(fā)現(xiàn)，智能化機器電子類固定資產(chǎn)對非技能勞動力的替代作用明顯大于技能勞動力，會擠出非技能勞動力。智能制造項目的實施，通過企業(yè)新增固定資產(chǎn)尤其是購置機器電子類固定資產(chǎn)，促使企業(yè)對技能勞動力的需求相對上升，顯著促進企業(yè)人力資本升級，而在國有企業(yè)和非技術密集型企業(yè)中，智能制造對人力資本升級的影響更為明顯。研究為智能制造與企業(yè)人力資本升級的關系提供了新的經(jīng)驗解釋，為政府制定智能制造戰(zhàn)略、企業(yè)實施智能制造項目以及企業(yè)人力資本管理等提供了理論依據(jù)和決策參考。

關鍵詞 智能制造 人力資本 固定資產(chǎn)投資 雙重差分模型

〔中圖分類號〕Ｆ８３１．４ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕０４４７－６６２Ｘ（２０２３）１２－０１３１－１０

一、引言與文獻綜述

黨的二十大報告強調(diào)，把推動制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展，作為建設制造強國的重要抓手。為實現(xiàn)制造強國的愿景，中國先后發(fā)布了《智能制造發(fā)展規(guī)劃（２０１６—２０２０年）》《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，提出了要大力發(fā)展智能制造，努力構建智能制造發(fā)展生態(tài)系統(tǒng)的整體目標。智能制造的本質是虛擬網(wǎng)絡與實體生產(chǎn)相互融合滲透，是企業(yè)在生產(chǎn)、管理、服務等制造活動的各個環(huán)節(jié)中以新一代信息技術為基礎，配合新材料、新能源與新工藝，實現(xiàn)信息深度自動感知、智慧優(yōu)化自動決策與精準控制等功能的新型生產(chǎn)方式。作為新一代工業(yè)化和信息化融合的產(chǎn)物，智能制造受到了各國的普遍關注，例如，美國發(fā)布了“先進制造業(yè)領導力戰(zhàn)略”、德國發(fā)布了“國家工業(yè)戰(zhàn)略２０３０”、日本發(fā)布了“社會５．０”等。這意味著各國都把智能制造視為爭奪全球經(jīng)濟主導權的重要領域。

隨著人口老齡化和出生率下降，中國人口紅利正在消失。由此導致中國在未來爭奪全球經(jīng)濟主導權的進程中不能再單純依靠勞動力的數(shù)量，而是要重視發(fā)揮勞動力質量的作用。勞動力的質量受人力資本影響。企業(yè)的人力資本主要表現(xiàn)在員工的知識和技能的積累。隨著企業(yè)內(nèi)部員工不斷朝著高技能、高知識的方向發(fā)展，企業(yè)的人力資本會不斷升級。那么，智能制造能否在中國人口紅利逐漸消失的背景下帶動勞動力質量提升，促進制造業(yè)企業(yè)人力資本升級成為一個重要的現(xiàn)實問題。

中國智能制造發(fā)展過程中，機器人和智能化生產(chǎn)設備是智能制造中最為關鍵的智能裝備，始終貫穿在智能制造發(fā)展過程中。與本文最為相關的一支文獻是研究工業(yè)機器人或智能化生產(chǎn)等新技術對勞動力就業(yè)的影響。關于這一問題存在三種觀點：第一種觀點認為工業(yè)機器人、人工智能技術會對勞動力產(chǎn)生替代作用。這一觀點被大部分國外文獻所認可，認為工業(yè)機器人和智能化技術會擠出工人的就業(yè)崗位，對勞動力產(chǎn)生替代作用，造成大量的勞動力失業(yè)，進而引發(fā)社會問題。① 中國部分學者也認可這一觀點，例如周廣肅等基于城市和個人層面數(shù)據(jù)研究智能化技術對勞動力的影響發(fā)現(xiàn)，智能化技術對中國勞動力就業(yè)產(chǎn)生替代作用，不僅減少了勞動力就業(yè)人數(shù)，還增加了在職員工的工作時長。② 王林輝等從勞動力微觀職業(yè)的角度研究人工智能技術的影響，發(fā)現(xiàn)人工智能技術會產(chǎn)生職業(yè)替代風險，且勞動力年齡越大，受教育年限越短，則替代風險越高。③第二種觀點認為工業(yè)機器人對勞動力的替代效應和生產(chǎn)率效應同時存在，工業(yè)機器人與人工智能技術的應用會帶動就業(yè)。人工智能和機器人技術的不斷應用會提升企業(yè)的創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率，提升企業(yè)績效，擴大企業(yè)產(chǎn)出規(guī)模，有利于企業(yè)提供更多的就業(yè)崗位。④ 孔高文等研究發(fā)現(xiàn)，機器人的應用在短期內(nèi)雖然對低學歷人員會產(chǎn)生替代作用，但其在中長期會提高企業(yè)生產(chǎn)數(shù)量和銷售規(guī)模，進而促進企業(yè)提高勞動力雇傭數(shù)量。⑤ 第三種觀點認為工業(yè)機器人對勞動力就業(yè)會產(chǎn)生異質性影響，進而會對勞動力就業(yè)產(chǎn)生極化影響。胡晟明基于家庭微觀個體數(shù)據(jù)研究工業(yè)機器人對人力資本升級的影響，發(fā)現(xiàn)工業(yè)機器人提升了家庭健康水平和家庭的受教育程度，有利于家庭人員獲得行政職務或技術等級提升，對人力資本結構起到提升作用。⑥ 尹洪英和李闖提出人力資本結構改善是賦能企業(yè)創(chuàng)新的一個重要渠道，引入智能制造會促使企業(yè)雇傭更多高技能勞動力，并通過對低技能勞動力進行培訓，推動企業(yè)創(chuàng)新。⑦ 魏嘉輝等基于城市面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在服務業(yè)中工業(yè)機器人的應用會和高技能勞動力產(chǎn)生互補作用和對低技能勞動力產(chǎn)生替代作用。⑧ 韓青江從產(chǎn)業(yè)結構的視角分析了工業(yè)機器人應用對就業(yè)結構的影響，發(fā)現(xiàn)工業(yè)機器人導致傳統(tǒng)制造業(yè)勞動力就業(yè)比例下降，帶動生產(chǎn)性和高端服務業(yè)就業(yè)比例提升。⑨ 明娟和胡嘉琪基于中國省級面板數(shù)據(jù)探討工業(yè)機器人對勞動力就業(yè)技能結構的影響，發(fā)現(xiàn)工業(yè)機器人應用促進了高技能勞動力就業(yè)，對中低技能勞動力則會產(chǎn)生擠出效應。① 何小鋼和劉叩明通過理論分析和實證分析發(fā)現(xiàn)，機器人會對常規(guī)任務崗位的勞動力產(chǎn)生替代效應和對非常規(guī)任務崗位的勞動力產(chǎn)生創(chuàng)造效應，從而導致勞動力就業(yè)極化。②

以上研究發(fā)現(xiàn)機器人、人工智能技術會影響人力資本升級，這些研究在微觀層面論證了機器人等智能裝備對人力資本升級的影響，但較少有研究在更宏觀的層面研究中國智能制造試點政策這一國家政策是否有助于實現(xiàn)制造強國的目標，能否帶動制造業(yè)人力資本升級，以及中國智能制造政策通過何種路徑實現(xiàn)人力資本升級，這些問題仍有待于進一步研究。

二、制度背景與理論分析

１．制度背景

為了實現(xiàn)制造強國的目標，響應《智能制造發(fā)展規(guī)劃（２０１６—２０２０年）》和《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，中國工業(yè)和信息化部于２０１５—２０１８年連續(xù)發(fā)布了《工業(yè)和信息化部關于公布智能制造試點示范項目名單的通告》（下稱《通告》），《通告》明確了中國將通過企業(yè)試點的方式，逐步進行智能制造推廣。第一批試點企業(yè)出現(xiàn)在２０１５年，總計４６家企業(yè)；第二批試點企業(yè)出現(xiàn)在２０１６年，共計６３家企業(yè)；第三批試點企業(yè)出現(xiàn)在２０１７年，共計９７家企業(yè)；第四批試點企業(yè)出現(xiàn)在２０１８年，共計９９家企業(yè)。

伴隨著智能制造試點政策的實施，中央利用工業(yè)轉型升級資金、專項建設基金加大對智能制造企業(yè)的扶持力度，同時給予智能制造發(fā)展適當稅收優(yōu)惠政策，鼓勵智能制造試點企業(yè)積極與國外優(yōu)秀企業(yè)對接學習優(yōu)秀經(jīng)驗，引進高端技術，創(chuàng)建智能生產(chǎn)車間。在智能制造試點政策實施后，工業(yè)和信息化部于２０２０年進一步發(fā)布《智能制造發(fā)展指數(shù)報告》對智能制造試點效果進行評估，發(fā)現(xiàn)自智能制造實施以來，制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡化水平明顯提升，創(chuàng)新能力和創(chuàng)新質量不斷增強。智能制造的實施整體促進了制造業(yè)企業(yè)智能化、數(shù)字化轉型升級，但智能制造實施過程中，在不同行業(yè)之間制造業(yè)發(fā)展水平并不均衡。

２．理論分析

中國智能制造試點政策是政府給予試點企業(yè)優(yōu)惠政策，鼓勵企業(yè)實施智能制造，實現(xiàn)制造業(yè)轉型的重大戰(zhàn)略方針。智能制造試點政策會影響試點企業(yè)實施智能制造從而帶動其內(nèi)部人力資本升級。智能制造的實施從制造過程看，涉及智能設計、智能工藝與裝備、智能生產(chǎn)和服務，無論是智能設計還是智能生產(chǎn)服務都離不開智能裝備作為支撐，智能裝備是智能制造的基礎，是企業(yè)實施智能制造必要的物質資本。智能裝備包括智能加工機床、生產(chǎn)線、機器人、物流與監(jiān)測設備等新型固定資產(chǎn)。因此，試點企業(yè)在實施智能制造時，首先要新增固定資產(chǎn)投資，尤其是機器類、機械類和電子類新增固定資產(chǎn)，其次在這類固定資產(chǎn)的基礎上調(diào)整企業(yè)人員結構與之相匹配，進而通過智能設計、工藝和智能生產(chǎn)技術建立智能車間和智能企業(yè)，最后在智能企業(yè)的基礎上完善智能服務構建智能供應鏈，最終形成智能制造生態(tài)系統(tǒng)。

智能制造試點政策會通過“政策影響—企業(yè)智能裝備投資—企業(yè)員工結構調(diào)整”的路徑機制帶動制造業(yè)企業(yè)人力資本升級。智能制造試點企業(yè)在響應國家的號召實施智能制造轉型時，首先會增加與轉型相關的固定資產(chǎn)投資，已有研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)機器人等新型物質資本與技能勞動力有互補作用，會帶動技能勞動力就業(yè)。① 因此，如果物質資本與技能勞動力存在互補效應這一結論成立，那么，隨著試點企業(yè)響應國家號召，新增工業(yè)機器人等固定資產(chǎn)投資，會帶動企業(yè)內(nèi)部高技能勞動力就業(yè)，進而影響企業(yè)內(nèi)部員工結構。② 具體而言，在增加固定資產(chǎn)投資，尤其是機器、機械和電子信息類智能裝備固定資產(chǎn)時，試點企業(yè)會提高技能勞動力員工在企業(yè)員工中的份額，實現(xiàn)人力資本升級。

綜上，本文提出以下假設：

假設一：中國智能制造政策對制造業(yè)企業(yè)人力資本升級有正向影響。

假設二：中國智能制造政策通過激勵企業(yè)增加固定資產(chǎn)投入，尤其是機器機械電子類固定資產(chǎn)投入的渠道，促進人力資本升級。

由于企業(yè)間所有制性質與技術水平存在差異，中國智能制造試點政策對不同所有制性質和不同技術水平的制造業(yè)企業(yè)的人力資本升級具有異質性的影響。對于技術密集型企業(yè)來說，自身技術水平較高，技能勞動力占比高，企業(yè)實施智能制造對其內(nèi)部員工結構調(diào)整幅度有限，而對于非技術密集型企業(yè)來說，自身技術人員數(shù)量較少，在實施智能制造項目時，企業(yè)購置大量的機器人類新型固定資產(chǎn)會大幅度增加高技能勞動力，替代低技能勞動力，提升高技能勞動力員工的相對比例，從而實現(xiàn)人力資本升級。國有企業(yè)相對于民營企業(yè)來說，本身具有響應國家政策的任務且存在預算軟約束，會更多地增加固定資產(chǎn)投資。③ 因此，智能制造對國有企業(yè)人力資本升級的作用也會更為明顯。

假設三：對于國有企業(yè)和非技術密集型企業(yè)來說，智能制造試點政策對人力資本升級的作用更明顯。

三、研究設計

１．計量模型設定

為了識別企業(yè)實施智能制造是否促進了人力資本升級，本文將中國智能制造試點政策作為一項準自然實驗，利用雙重差分法進行統(tǒng)計檢驗。構建如下雙重差分模型：

ｙｉｊｔ ＝α０ ＋β１Ｉｍｉｔ＋γｃｏｎｔｒｏｌｉｊｔ＋δｉ＋δｊ＋δｔ＋εｉｊｔ （１）

其中ｉ、ｊ、ｔ分別表示企業(yè)、行業(yè)和年份。ｙｉｊｔ是被解釋變量，表示為技能勞動力與非技能勞動力雇傭比的對數(shù)（Ｓｋｉｌｌ＿Ｕｎｓｋｉｌｌ）。智能制造試點沖擊Ｉｍｉｔ為核心解釋變量，當企業(yè)屬于智能制造企業(yè)且在政策實施后當年及之后年份賦值為１，其余賦值為０。估計系數(shù)β１反映了中國智能制造試點項目對企業(yè)技能勞動力與非技能勞動力相對雇傭的影響。由于智能制造試點項目分別于２０１５、２０１６、２０１７、２０１８年實施，該模型不同于傳統(tǒng)的雙重差分模型而是多時點雙重差分模型。ｃｏｎｔｒｏｌｉｊｔ表示企業(yè)層面的控制變量，主要包括企業(yè)規(guī)模、現(xiàn)金流、企業(yè)年齡、凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負債率、盈利能力、股權集中度、董事會規(guī)模、獨立董事占比等。δｉ、δｊ和δｔ分別表示企業(yè)固定效應、行業(yè)固定效應和年份固定效應。εｉｊｔ為隨機擾動項，考慮到中國智能制造試點項目在企業(yè)層面實施，本文的標準誤聚類在企業(yè)層面。

２．變量說明

被解釋變量。人力資本亦稱“非物質資本”，是凝結在勞動力身上的體力、知識、經(jīng)驗等技能的總和。以往文獻多認為，學歷水平可以作為員工人力資本的衡量指標，高學歷員工在工作崗位中被要求完成的創(chuàng)新性工作較多，而低學歷員工一般從事重復性、常規(guī)性工作。相對于高人力資本的勞動力，低人力資本勞動力的可替代性較強。① 借鑒劉&仁和趙燦根據(jù)勞動力工作性質區(qū)分人力資本的做法，②本文將技術人員視為技能勞動力，將其他工作性質的人員視為非技能勞動力，并將人力資本升級定義為技能勞動力相對非技能勞動力的雇傭比（Ｓｋｉｌｌ＿Ｕｎｓｋｉｌｌ）上升。具體被解釋變量為技能勞動力相對于非技能勞動力雇傭比例的對數(shù)。在穩(wěn)健性檢驗中，根據(jù)學歷來劃分人力資本，將受教育程度為研究生及以上的勞動者視為高學歷者，將受教育程度為高中及以下的勞動者視作低學歷者，人力資本分別用高學歷勞動力占比（Ｈｉｇｈ＿Ｒａｔｉｏ）和低學歷勞動力占比（Ｌｏｗ＿Ｒａｔｉｏ）來衡量。

解釋變量。在以往研究中，智能制造衡量方式存在較大爭議，有學者用上市企業(yè)年報相關詞頻衡量智能制造，③這種做法雖然能表征出企業(yè)實施智能制造的意愿，但是無法準確刻畫出企業(yè)實施智能制造的實際水平；也有學者用中國制造２０２５作為準自然實驗，④但這一做法仍然需要年報中的相關詞頻，存在估計偏誤可能性。本文利用工業(yè)和信息化部于２０１５—２０１８年連續(xù)發(fā)布的《工業(yè)和信息化部關于公布智能制造試點示范項目名單的通告》作為準自然實驗，在智能制造試點示范名單中找出被評為智能制造企業(yè)的試點企業(yè)，總計１２４家智能制造企業(yè)，將其視為實驗組，其余的制造業(yè)企業(yè)則為控制組。由于試點實施的時間分別為２０１５、２０１６、２０１７和２０１８年，這屬于多期雙重差分模型，因此本文構建智能制造政策的代理變量（Ｉｍｉｔ）為“是否屬于智能制造試點企業(yè)”和“該企業(yè)是否位于政策實施后”的交互項。如果企業(yè)為智能制造企業(yè)且該企業(yè)位于政策實施后，該變量就賦值為１，否則賦值為０。這一做法的優(yōu)點在于能準確識別智能制造試點企業(yè)，同時能夠看出智能制造試點企業(yè)在響應國家政策后的效果。

控制變量。參考以往文獻做法，⑤本文對所有控制變量進行了界定。企業(yè)規(guī)模（Ｓｉｚｅ），采用企業(yè)資產(chǎn)總計的對數(shù)來衡量；現(xiàn)金流（Ｃａｓｈｆｌｏｗ），采用當期經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與期初固定資產(chǎn)凈值的比值來衡量；企業(yè)年齡（Ａｇｅ），采用當年年份與企業(yè)成立年份的差值來衡量；盈利能力（Ｐｒｏｆｉｔ），采用營業(yè)利潤與營業(yè)總收入的比值來衡量；經(jīng)營狀況（Ｒｏｅ）采用凈資產(chǎn)收益率來衡量；資產(chǎn)負債率（Ｌｅｖｅｒａｇｅ），采用負債總額與資產(chǎn)總額的比值來衡量；股權集中度（Ｔｏｐ１０），采用前十大股東持股比例來衡量；董事會規(guī)模（Ｂｏａｒｄ），采用董事會人數(shù)來衡量；獨立董事監(jiān)督（Ｄｕｌｉ），采用獨立董事與董事會總人數(shù)的比值來衡量；工資溢價（Ｗｇａｐ），采用高管人員平均薪酬與員工平均薪酬的比值的對數(shù)衡量；嚴格化技能工資溢價（Ｗｇａｐ＿Ｔｏｐ），采用薪資前三名的高管平均薪酬與員工平均薪酬的比值的對數(shù)來衡量。

３．數(shù)據(jù)來源

本文選?。玻埃埃浮玻埃玻材曛袊鴾睿凉芍圃鞓I(yè)上市企業(yè)數(shù)據(jù)作為研究樣本。為了提高數(shù)據(jù)質量，對初始樣本進行了如下預處理：一是剔除ＳＴ類企業(yè)；二是剔除樣本期內(nèi)財務出現(xiàn)資不抵債的企業(yè)；三是由于中國智能制造試點沖擊是在２０１５年首次實施，剔除僅在２０１５年后上市的企業(yè)樣本。最后共得到１４２５家上市企業(yè)，其中有１２４家智能制造企業(yè)。本文所使用的數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

四、實證結果與分析

１．基準回歸

表１報告了智能制造對人力資本升級影響的基準回歸結果，其中被解釋變量為技能勞動力相對雇傭比（Ｓｋｉｌｌ＿Ｕｎｓｋｉｌｌ）。第（１）列顯示，在控制企業(yè)、行業(yè)和年份固定效應以及技能工資溢價這一控制變量后，智能制造對技能勞動力相對雇傭比呈顯著的提升作用（在１０％水平上顯著），技能溢價對技能勞動力相對雇傭比呈顯著的阻礙作用（在１％水平上顯著），這與技能溢價會阻礙人力資本提升的理論預期相一致。第（２）列在控制了更為嚴格的技能溢價變量以及企業(yè)、行業(yè)和年份固定效應后，結論與第（１）列一致。第（３）列和第（４）列分別在前兩列的基礎上進一步加入一系列控制變量以緩解遺漏變量問題，結果依然顯示智能制造政策實施促進了試點企業(yè)人力資本升級，技能工資溢價則阻礙了人力資本升級。這證明假設一成立。

２．穩(wěn)健性檢驗

為了保證上述結論可靠，本文從以下幾個方面進行了穩(wěn)健性檢驗。

（１）共同趨勢檢驗。雙重差分法是否有效取決于實驗組和對照組是否在政策出臺之前有共同的時間趨勢，這是本文的前提假設。利用事件研究法將基準模型擴展為如下形式：

ｙｉｊｔ ＝α０ ＋ｔ＝３ｔ＝－５βｔｉｍｄｉｔ＋γｃｏｎｔｒｏｌｉｊｔ＋δｉ＋δｊ＋δｔ＋εｉｊｔ （２）

其中，ｉｍｄｉｔ為虛擬變量，模型將中國智能制造試點推廣的事件窗口控制在９個虛擬變量，ｉｍｄｉ，－５變量賦值滿足下述條件，樣本為智能制造企業(yè)在試點推廣前５年及以前賦值為１，其余賦值為０；ｉｍｄｉ，３變量賦值條件，為智能制造企業(yè)在試點推廣后第３年及以后賦值為１，其余賦值為０；其余虛擬變量ｉｍｄｉｔ，當智能制造企業(yè)在試點推廣第ｔ年時賦值為１，其余賦值為０。如果滿足共同趨勢，β－５、β－４、β－３和β－２應該不顯著。事件研究法的回歸結果如表２所示。

表２第（１）—（３）列在控制了控制變量與企業(yè)、年份、行業(yè)固定效應后，發(fā)現(xiàn)在智能制造政策試點推廣前４年、前３年和前２年試點企業(yè)的人力資本并沒有得到改善，這一反事實檢驗說明結論穩(wěn)健。進一步，從第（４）列可以看出，智能制造政策在政策實施前對試點企業(yè)技能勞動力相對雇傭比的影響不顯著，而在政策推廣當年和推廣后第２年顯著促進了試點企業(yè)人力資本提升，滿足共同趨勢假設。

（２）其他穩(wěn)健性檢驗?？紤]到２０１９年后中美貿(mào)易摩擦以及疫情沖擊的影響可能會對制造業(yè)企業(yè)勞動力就業(yè)與人力資本升級產(chǎn)生不確定性影響，表３第（１）列剔除了２０１９年以后的樣本，可以看出，智能制造依然對技能勞動力相對雇傭比例有顯著的正向作用，說明結論穩(wěn)健。關于人力資本的衡量方式，本文重新定義人力資本，將研究生以上學歷的員工定義為高學歷者，將高中及以下學歷的員工定義為低學歷者，得到企業(yè)高學歷員工占總員工人數(shù)的比重（Ｈｉｇｈ＿Ｒａｔｉｏ）和低學歷員工占總員工人數(shù)的比重（Ｌｏｗ＿Ｒａｔｉｏ），假如智能制造政策實施促進了試點企業(yè)人力資本升級，則會表現(xiàn)為促進試點企業(yè)高學歷員工占比提升，降低試點企業(yè)低學歷員工占比。從表３第（２）、（３）列可以看出，智能制造政策實施確實提升了試點企業(yè)高學歷員工占比，降低了低學歷員工占比。這說明，智能制造促進了企業(yè)人力資本升級這一結論是穩(wěn)健的，進一步證實了假設一成立。

３．機制檢驗

為了驗證智能制造試點政策實施是否是通過增加固定資產(chǎn)投入從而帶動人力資本升級的，本文進行了如表４的檢驗。表４第（１）列中被解釋變量為固定資產(chǎn)投資（Ｋ），采用企業(yè)新增固定資產(chǎn)（千萬元）來衡量。第（２）列中被解釋變量為機器、機械和電子設備類固定資產(chǎn)投資（Ｍａｃｈｉｎｅ），采用企業(yè)新增機器、機械和電子設備類固定資產(chǎn)投資（千萬元）來衡量。從第（１）列、第（２）列可以看出，智能制造顯著促進了企業(yè)增加固定資產(chǎn)投資和機器設備、機械設備和電子設備類固定資產(chǎn)投資，根據(jù)資產(chǎn)和技能勞動力互補性前提，固定資產(chǎn)投資的增加會帶動企業(yè)人力資本升級，因此智能制造政策通過增加固定資產(chǎn)投資的機制促進了企業(yè)人力資本升級。第（１）列和第（２）列中核心解釋變量的系數(shù)表明，在智能制造政策實施后，智能制造試點企業(yè)比其他企業(yè)平均新增７１３５萬元固定資產(chǎn)投資和２６５１萬元機器設備、機械設備和電子設備類固定資產(chǎn)投資。上述結論表明假設二成立。

根據(jù)前文分析，上述結論成立的條件是物質資本對技能勞動力存在互補效應，為了驗證這一條件成立，構建如下模型檢驗新增固定資產(chǎn)與技能勞動力和非技能勞動力之間的替代性差異：

Ｓａｌｅｉｊｐｔ ＝γ０ ＋γ１ｓｉｊｐｔ＋γ２ｕｉｊｐｔ＋γ３ｓｉｊｐｔ×（Ｉ／Ｋｉｊｐｔ）＋γ４ｕｉｊｐｔ×（Ｉ／Ｋｉｊｐｔ）＋γ５（Ｉ／Ｋｉｊｐｔ）＋δｉ＋δｊ＋δｔ＋εｉｊｔ（３）

Ｓａｌｅｉｊｐｔ ＝τ０ ＋τ１ｓｉｊｐｔ＋τ２ｕｉｊｐｔ＋τ３ｓｉｊｐｔ×（Ｉｍａｃｈｉｎｅ／Ｋｍａｃｈｉｎｅ）＋τ４ｕｉｊｐｔ×（Ｉｍａｃｈｉｎｅ／Ｋｍａｃｈｉｎｅ）＋τ５（Ｉｍａｃｈｉｎｅ／Ｋｍａｃｈｉｎｅ）＋δｉ＋δｊ＋δｔ＋εｉｊｔ （４）

其中，Ｓａｌｅ、ｓ、ｕ分別為銷售收入取對數(shù)衡量的產(chǎn)出、技能勞動力數(shù)量取對數(shù)和非技能勞動力取對數(shù)，Ｉ／Ｋ為資本標準化后的新增固定資產(chǎn)投資，采用新增固定資產(chǎn)與期末固定資產(chǎn)的比值衡量，Ｉｍａｃｈｉｎｅ／Ｋｍａｃｈｉｎｅ為資本標準化后的機器設備、機械設備和電子類設備固定資產(chǎn)投資，采用新增機器、機械和電子類設備固定資產(chǎn)投資與期末機器、機械和電子類設備固定資產(chǎn)的比值衡量。如果新增固定資產(chǎn)投資與技能勞動力的替代效應弱于非技能勞動力的替代效應，那么新增固定資產(chǎn)與技能勞動力和非技能勞動力的交互項系數(shù)應該出現(xiàn)差異。限于篇幅，回歸中將水平項的回歸結果放置在控制變量中，僅匯報了交互項的結果。表５第（１）列和第（２）列驗證了新增固定資產(chǎn)對技能勞動力的替代效應弱于對非技能勞動力的替代效應。從第（１）列可以看出，在控制了企業(yè)、行業(yè)和年份固定效應后，ｓ×（Ｉ／Ｋ）的估計系數(shù)顯著為正，ｕ×（Ｉ／Ｋ）的估計系數(shù)顯著為負，新增固定資產(chǎn)與技能勞動力之間存在互補效應，新增勞動力對非技能勞動力卻表現(xiàn)為明顯的替代效應。從第（２）列可以看出，新增機器、機械和電子設備類固定資產(chǎn)對低技能勞動力的替代效應明顯，但并不會替代高技能勞動力。

綜上所述，由于勞動力之間存在異質性以及資本與技能、非技能勞動力之間的替代性差異，新增固定資產(chǎn)投入提升了技能勞動力的相對需求比例，從而整體促進企業(yè)人力資本升級。

４．異質性分析

前文對智能制造與企業(yè)人力資本升級關系的探究主要集中在整體層面，對二者關系在不同所有制性質和企業(yè)技術水平層面是否存在差異尚未提及。接下來從技術水平、企業(yè)所有制性質兩個維度對二者之間的關系展開異質性分析。

關于企業(yè)所有制性質的差異。國有企業(yè)相對于民營企業(yè)政策適應性較強，存在預算軟約束，更容易增加固定資產(chǎn)投資。① 因此，智能制造對國有企業(yè)人力資本升級的作用會更明顯。為了驗證這一推斷，本文構建了民營經(jīng)濟虛擬變量（Ｐｅ），取值為１表示民營企業(yè)，取值為０代表國有企業(yè)。表６第（１）列結果顯示，交互項Ｉｍ×Ｐｅ的系數(shù)顯著為負，這意味著國有企業(yè)實施智能制造提升人力資本的效應更強。

關于企業(yè)技術水平的差異。根據(jù)前文分析，智能制造促進人力資本升級的機制是通過物質資本替換更多的非技能勞動力，迫使企業(yè)提高技能勞動力相對雇傭比例。但是對于技術密集型企業(yè)來說，自身技術水平較高，技能勞動力占比高，因此智能制造試點對這類企業(yè)人力資本的提升幅度有限。相反，對于非技術密集型企業(yè)來說，自身研發(fā)人員數(shù)量較少，在實施智能制造項目時，需要大幅度增加技能勞動力，帶動企業(yè)內(nèi)部人力資本升級。由此推斷，智能制造對非技術密集型企業(yè)人力資本的提升作用更為明顯。為了驗證這一理論推斷，借鑒魯桐和黨印的做法，②采用研發(fā)支出與應付職工薪酬的比值衡量行業(yè)要素密集度（Ｔｅｃｔ），并將其與智能制造的交互項置于回歸模型。變量Ｔｅｃｔ的值越大，說明企業(yè)所在行業(yè)技術水平越高。回歸結果見表６第（２）列。可以看出，交互項Ｉｍ×Ｔｅｃｔ的估計系數(shù)顯著為負，說明企業(yè)的技術水平越差，企業(yè)實施智能制造提升企業(yè)人力資本的效應越強。

五、結論與啟示

本文以中國智能制造試點為準自然實驗，基于２００８—２０２２年滬深Ａ股上市企業(yè)數(shù)據(jù)選取智能制造企業(yè)樣本，構建雙重差分模型驗證智能制造對企業(yè)人力資本升級的影響及其路徑，得出結論如下：（１）企業(yè)實施智能制造項目顯著促進了人力資本升級，即智能制造項目的實施導致企業(yè)對高技能勞動力和高學歷勞動力的需求相對上升，其渠道體現(xiàn)在企業(yè)新增固定資產(chǎn)投資，其所具有的“技術前沿”屬性要求企業(yè)增加高素質勞動力，從而帶動企業(yè)人力資本升級。（２）智能化固定資產(chǎn)類物質資本對于技能勞動力的替代性弱于非技能勞動力。機器人、自動化設備等固定資產(chǎn)會大量替代非技能勞動力，但對技能勞動力的替代作用有限，這豐富了以往人工智能、機器人等會產(chǎn)生“機器換人”作用的觀點。（３）智能制造對企業(yè)人力資本升級的影響存在異質性，相對而言，其在非技術密集型企業(yè)和國有企業(yè)中的作用更加明顯。

以上研究結論進一步豐富了智能化轉型方面的研究內(nèi)容，實證檢驗了智能制造對企業(yè)人力資本升級的影響路徑，對智能時代人與機器關系的認識進一步深化，對實施制造強國戰(zhàn)略、推進制造業(yè)轉型、擴大就業(yè)以及企業(yè)智能化改造和人力資源管理等都具有現(xiàn)實指導意義和一定參考價值?；诒疚慕Y論，提出了如下建議：一是堅定不移推進智能制造。根據(jù)本文的結論，加快推進智能制造既是宏觀上推進制造業(yè)升級、邁向制造強國的必然路徑，也是微觀上企業(yè)升級人力資本，擴大競爭優(yōu)勢的有效途徑，日益成為未來制造業(yè)發(fā)展的重大趨勢和核心內(nèi)容。我國各級政府及相關部門應該堅決貫徹黨的二十大精神，突出系統(tǒng)觀念、堅持問題導向、強化融合發(fā)展，認真實施《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，以新一代信息技術與先進制造技術深度融合為主線，深入實施智能制造工程，在稅收、財政補貼、技術支持及各方面出臺相關政策支持智能制造的普及運用，著力構建智能制造發(fā)展生態(tài)，實現(xiàn)制造業(yè)網(wǎng)絡化協(xié)同、智能化變革。二是協(xié)同推進機器設備與人力資本同步升級。相對于低技能勞動力來說，智能制造與高技能勞動力存在互補性關系，實現(xiàn)機器設備智能化只是實施智能制造的第一步，關鍵要同時匹配高技能勞動力，提高資產(chǎn)與人員的匹配度，才能將智能制造的技術優(yōu)勢轉化為競爭優(yōu)勢、經(jīng)濟優(yōu)勢。鑒于中國人口眾多的國情，智能制造不能只著眼于讓機器代替人的工作，更要著眼于讓機器幫助人更高效地工作。要避免盲目補貼工業(yè)機器人使用項目、注重短期生產(chǎn)率提升而忽視長效發(fā)展，造成機器人對勞動力的急劇替換，而要鼓勵企業(yè)加強員工培訓和技能提升，打造企業(yè)技術團隊，最終實現(xiàn)企業(yè)物質資本與人力資本同步升級，實現(xiàn)“１＋１＞２”的效果。三是差別化推進智能制造試點。不同性質、不同技術特點的企業(yè)，智能制造促進人力資本升級的效果不同。在開展智能制造試點的過程中，必須充分考慮企業(yè)異質性，采取差別化策略。要統(tǒng)籌考慮區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)發(fā)展差異，針對細分行業(yè)特點和痛點，分層分類系統(tǒng)推動智能制造創(chuàng)新發(fā)展。既要鼓勵國有企業(yè)、技術密集型企業(yè)建設智能制造示范工廠，開展場景、車間、工廠、供應鏈等多層級的應用示范，又要推進中小企業(yè)數(shù)字化轉型，加快專精特新“小巨人”企業(yè)智能制造發(fā)展，還要鼓勵不同區(qū)域探索各具特色的智能制造發(fā)展路徑。

作者單位：中國人民大學經(jīng)濟學院

責任編輯：牛澤東