技術(shù)需求與智能制造技術(shù)創(chuàng)新——數(shù)字經(jīng)濟(jì)的導(dǎo)向性賦能機(jī)制

以智能制造為核心的新一代工業(yè)技術(shù)革命正深刻改變?nèi)虍a(chǎn)業(yè)鏈格局和價(jià)值鏈結(jié)構(gòu)，美、日、德等傳統(tǒng)制造強(qiáng)國相繼出臺(tái)制造業(yè)智能化升級(jí)計(jì)劃，以鞏固經(jīng)濟(jì)地位，智能制造已成為世界制造業(yè)競(jìng)相爭(zhēng)奪的技術(shù)制高點(diǎn)[1]。隨著智能制造在國家競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略中的地位不斷攀升，在重大智能制造項(xiàng)目、關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)項(xiàng)目引導(dǎo)下，企業(yè)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投資日漸活躍。我國智能制造產(chǎn)業(yè)也實(shí)現(xiàn)快速增長，2019年中國工業(yè)機(jī)器人安裝量位居世界第一，2020年整個(gè)智能制造產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值突破2萬億元。

然而，高端智能制造裝備對(duì)外依存度高、核心零部件缺口難補(bǔ)等因素制約著產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。“十四五”期間，國內(nèi)制造業(yè)智能化技術(shù)需求必將持續(xù)增長，盡管我國智能制造技術(shù)需求市場(chǎng)規(guī)模大、成長性強(qiáng)，但在“雙循環(huán)”新格局下，國外先進(jìn)智能制造裝備對(duì)國內(nèi)市場(chǎng)形成有力競(jìng)爭(zhēng)。在制造業(yè)智能化技術(shù)需求持續(xù)增長與數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的雙重背景下，以智能制造技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，既是中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)與自主創(chuàng)新相融合的實(shí)踐要求，也是智能制造產(chǎn)業(yè)順應(yīng)“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的重要任務(wù)。如何強(qiáng)化智能制造技術(shù)創(chuàng)新是現(xiàn)階段制定產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策、加快數(shù)字化與智能化融合亟待解決的基礎(chǔ)理論問題。

在國家創(chuàng)新政策和企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的雙重主導(dǎo)下，以技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)智能制造發(fā)展受到廣泛關(guān)注。目前，關(guān)于智能制造技術(shù)創(chuàng)新的研究側(cè)重探討科技政策的外源動(dòng)力[2-3]與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的內(nèi)源動(dòng)力[4-5]。事實(shí)上，企業(yè)所處經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)具有深刻影響[6]。在智能制造技術(shù)需求快速增長、大數(shù)據(jù)成為重要?jiǎng)?chuàng)新資源的發(fā)展趨勢(shì)下，鮮有研究關(guān)注外部環(huán)境要素對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，而這正是通過塑造產(chǎn)業(yè)環(huán)境引導(dǎo)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的理論支撐。一方面，從創(chuàng)新政策角度看，經(jīng)典的技術(shù)創(chuàng)新需求拉動(dòng)模式指出，60%～80%的創(chuàng)新成果源于市場(chǎng)需求拉動(dòng)[7]。將創(chuàng)新政策施加于需求側(cè)將對(duì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生更深遠(yuǎn)的作用[8]，我國也的確需要更多需求側(cè)創(chuàng)新政策，因?yàn)槭袌?chǎng)才是創(chuàng)新不可或缺的戰(zhàn)略資源，而公共部門需要做的是在市場(chǎng)對(duì)新技術(shù)、新產(chǎn)品缺乏信心時(shí)給予更多引導(dǎo)(王程韡等，2016)。當(dāng)前我國大部分人工智能產(chǎn)業(yè)政策屬于供給側(cè)或環(huán)境側(cè)政策工具，往往通過科技支持、目標(biāo)規(guī)劃或行政制度激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新，相比之下，需求側(cè)創(chuàng)新政策相對(duì)缺乏(呂文晶等，2019)。就智能制造發(fā)展趨勢(shì)而言，產(chǎn)業(yè)智能化已經(jīng)在國家戰(zhàn)略層面得到認(rèn)可，智能制造試點(diǎn)項(xiàng)目成果頗豐，制造企業(yè)也在積極探索智能化升級(jí)，智能制造技術(shù)需求正持續(xù)增長。因此，對(duì)于智能制造產(chǎn)業(yè)而言，補(bǔ)充需求側(cè)創(chuàng)新政策工具從而發(fā)揮其對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新的引導(dǎo)功能，有待進(jìn)一步論證。另一方面，從創(chuàng)新環(huán)境角度看，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代到來，大量文獻(xiàn)討論了數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。宏觀上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過改善信息環(huán)境、創(chuàng)新生態(tài)或技術(shù)溢出過程影響企業(yè)創(chuàng)新(趙濤等，2021；張昕蔚，2019)；在微觀層面，面對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代客戶需求呈現(xiàn)出的高度易變、不確定、模糊和復(fù)雜等特征，傳統(tǒng)聚焦成品的創(chuàng)新思維和模式變得難以為繼[9]。就制造企業(yè)智能化升級(jí)而言，工藝流程和管理工作各有差異，對(duì)智能制造的技術(shù)需求更加突出上述特征，相關(guān)軟件技術(shù)或硬件設(shè)備須具備定制化屬性。數(shù)字經(jīng)濟(jì)改變了創(chuàng)新主體與客戶的交互方式，促進(jìn)研發(fā)活動(dòng)與客戶需求匹配從而實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)[10-11]。數(shù)據(jù)作為一種重要?jiǎng)?chuàng)新資源，可為智能制造技術(shù)創(chuàng)新成果的差異化研發(fā)和迭代升級(jí)提供條件[9,12]。然而，現(xiàn)有研究主要關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何促進(jìn)制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，在技術(shù)需求拉動(dòng)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否發(fā)揮其對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新的賦能作用尚需討論。

基于此，本研究以技術(shù)創(chuàng)新需求拉動(dòng)理論為基礎(chǔ)，研究智能制造技術(shù)需求與不同導(dǎo)向技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系，并深入分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新的賦能機(jī)制。本文理論貢獻(xiàn)在于，揭示需求拉動(dòng)智能制造技術(shù)創(chuàng)新過程中數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能機(jī)制的導(dǎo)向性特征，細(xì)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新效應(yīng)的理論研究，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下需求側(cè)智能制造創(chuàng)新政策實(shí)踐提供理論依據(jù)。

1 研究假設(shè)

1.1 研究框架

需求拉動(dòng)理論認(rèn)為，技術(shù)創(chuàng)新是一種追求利益的經(jīng)濟(jì)行為，需求變化是微觀上促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新活動(dòng)的有效激勵(lì)機(jī)制[13]。一方面，在制造業(yè)升級(jí)的技術(shù)需求前提下，智能制造是相關(guān)技術(shù)研發(fā)活動(dòng)的主要投入方向，研發(fā)投入強(qiáng)度則是本研究的主要變量之一。另一方面，在技術(shù)創(chuàng)新研究中，通常以產(chǎn)出衡量創(chuàng)新活動(dòng)最終成果，包括新技術(shù)形成或經(jīng)濟(jì)利益流入。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)因之一是通過市場(chǎng)化運(yùn)作獲取經(jīng)濟(jì)利益，具有即時(shí)性的市場(chǎng)導(dǎo)向特征(龐蘭心和官建成，2018)。同時(shí)，智能制造技術(shù)產(chǎn)品多為成套裝備或技術(shù)體系，其高度集成性和復(fù)雜性導(dǎo)致研發(fā)周期普遍較長，創(chuàng)新成果最終成熟是經(jīng)過反復(fù)改良和創(chuàng)新迭代完成的。因此，在智能制造技術(shù)創(chuàng)新決策形成階段，研發(fā)目標(biāo)制定需要具有一定前瞻性，基于知識(shí)的產(chǎn)出要更關(guān)注中遠(yuǎn)期戰(zhàn)略價(jià)值或可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。此時(shí)，智能制造技術(shù)創(chuàng)新本質(zhì)上又具備非市場(chǎng)導(dǎo)向特征?？梢姡悄苤圃旒夹g(shù)創(chuàng)新兼具市場(chǎng)導(dǎo)向和非市場(chǎng)導(dǎo)向兩種屬性，這也符合熊彼特創(chuàng)新理論的觀點(diǎn)，即創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)行為和技術(shù)行為的綜合。綜上所述，本研究以投入—產(chǎn)出為主線，從市場(chǎng)導(dǎo)向和非市場(chǎng)導(dǎo)向兩個(gè)角度解釋智能制造技術(shù)創(chuàng)新，并分階段討論技術(shù)需求、數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)非市場(chǎng)導(dǎo)向與市場(chǎng)導(dǎo)向下智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的影響機(jī)制。

1.2 技術(shù)需求對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新的影響

經(jīng)典的需求拉動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)力機(jī)制認(rèn)為，市場(chǎng)需求是研發(fā)速度和方向的決定因素，需求導(dǎo)向、需求規(guī)模是微觀上促使企業(yè)開展研發(fā)活動(dòng)并進(jìn)行研發(fā)投入的激勵(lì)因素。創(chuàng)新行為通常源自解決經(jīng)濟(jì)問題或利用經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)的需要，即技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要的影響[13]。

企業(yè)要素生產(chǎn)率的提升，既可以通過改變生產(chǎn)函數(shù)實(shí)現(xiàn)，也可以利用先進(jìn)技術(shù)改變單要素生產(chǎn)率。制造業(yè)智能化反映謀求勞動(dòng)替代和效率提升的訴求(李廉水等，2019)。一方面，利用智能化替代不斷上漲的勞動(dòng)要素成本，應(yīng)用人工智能改變生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)從而提高勞動(dòng)生產(chǎn)率[14]；另一方面，對(duì)現(xiàn)有軟硬件技術(shù)進(jìn)行智能化升級(jí)，提高資本回報(bào)率[6]。隨著智能制造技術(shù)的快速發(fā)展和智能化工藝設(shè)備的應(yīng)用，無論是勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)還是資本密集型產(chǎn)業(yè)，其資本密集度和勞動(dòng)生產(chǎn)率都逐漸提升。因此，制造業(yè)對(duì)智能制造的技術(shù)需求主要表現(xiàn)為勞動(dòng)替代需求和效率提升需求。

1.2.1 勞動(dòng)替代需求與智能制造技術(shù)創(chuàng)新

新古典經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為，勞動(dòng)力成本上升會(huì)引起外生性技術(shù)進(jìn)步。較高的勞動(dòng)成本會(huì)極大促進(jìn)工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[15]。提高工資水平是誘導(dǎo)企業(yè)實(shí)施技術(shù)創(chuàng)新的一種機(jī)制，創(chuàng)新帶來的技術(shù)進(jìn)步能夠抵消勞動(dòng)成本上漲對(duì)企業(yè)利潤的負(fù)面影響[16]。通過技術(shù)進(jìn)步替代勞動(dòng)的需求促使企業(yè)自發(fā)執(zhí)行技術(shù)創(chuàng)新，增加研發(fā)投入，以期通過技術(shù)進(jìn)步替代勞動(dòng)要素。

人口老齡化、勞動(dòng)力成本上漲是人工智能發(fā)展的重要誘因，制造企業(yè)存在使用智能技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力進(jìn)行補(bǔ)位式替代的需求[17]。傳統(tǒng)意義上，勞動(dòng)力成本上升情況下的技術(shù)替代過程主要通過替代機(jī)械式的體力勞動(dòng)改變生產(chǎn)函數(shù)，提高生產(chǎn)效率。新技術(shù)產(chǎn)生的勞動(dòng)替代需求在勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)或價(jià)值鏈低端表現(xiàn)得更為明顯。智能化技術(shù)的強(qiáng)大之處在于其不僅能夠?qū)w力勞動(dòng)形成替代，而且能夠依托人工智能技術(shù)對(duì)部分管理活動(dòng)、技術(shù)工作等腦力勞動(dòng)形成替代，這些知識(shí)型勞動(dòng)在產(chǎn)業(yè)鏈中高端領(lǐng)域仍然占有較大比重?？梢哉f，智能制造比一般制造技術(shù)的替代范圍更廣，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)部分更高層次勞動(dòng)的替代，甚至在高端產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域進(jìn)一步精簡勞動(dòng)要素。因此，按照技術(shù)創(chuàng)新的需求拉動(dòng)理論，從智能技術(shù)需求端看，如果智能制造技術(shù)供應(yīng)鏈下游制造企業(yè)以智能化技術(shù)替代勞動(dòng)要素的需求變大，上游技術(shù)供應(yīng)商的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)將更加活躍。

此外，在微觀層面，上游智能制造技術(shù)供應(yīng)商應(yīng)對(duì)勞動(dòng)替代需求可以采取兩種方式：一是以自主研發(fā)為基礎(chǔ)的技術(shù)創(chuàng)新，通過增加智能制造技術(shù)R&D投入，鞏固其在智能制造產(chǎn)業(yè)中的原創(chuàng)性技術(shù)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而獲得超額利潤(賀德方等，2019)；二是以外部技術(shù)引進(jìn)和吸收為基礎(chǔ)的技術(shù)創(chuàng)新，以其耗時(shí)短的優(yōu)勢(shì)快速向下游制造企業(yè)輸送智能技術(shù)，滿足技術(shù)需求市場(chǎng)的勞動(dòng)替代需要。智能制造技術(shù)具有專用性、定制性等特點(diǎn)，以智能制造設(shè)備代替勞動(dòng)是一種根本性的生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。同時(shí)，由于智能制造技術(shù)的尖端性和集成性特點(diǎn)，專用設(shè)備的研發(fā)過程與見效周期較長且存在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，這會(huì)對(duì)供應(yīng)商的技術(shù)創(chuàng)新任務(wù)造成壓力。因此，當(dāng)制造業(yè)勞動(dòng)替代需求過大時(shí)，急于實(shí)現(xiàn)盈利目標(biāo)的智能制造技術(shù)供應(yīng)商可能會(huì)采用技術(shù)引進(jìn)方式應(yīng)對(duì)客戶的勞動(dòng)替代需求。與自主研發(fā)相比，以技術(shù)引進(jìn)和吸收為基礎(chǔ)的智能制造技術(shù)創(chuàng)新成本更低(湯萱，2016)，相應(yīng)的投入也更低，即過大的勞動(dòng)替代需求會(huì)降低智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入。綜上所述，結(jié)合技術(shù)創(chuàng)新投入正向影響產(chǎn)出的基本共識(shí)，對(duì)制造業(yè)勞動(dòng)替代需求與智能制造技術(shù)創(chuàng)新提出如下假設(shè)：

H1a：在投入階段，制造企業(yè)勞動(dòng)替代需求與智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度呈倒U型相關(guān)；

H1b：制造企業(yè)勞動(dòng)替代需求通過改變投入強(qiáng)度影響非市場(chǎng)導(dǎo)向與市場(chǎng)導(dǎo)向的智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。

1.2.2 效率提升需求與智能制造技術(shù)創(chuàng)新

從工業(yè)技術(shù)進(jìn)步方向看，自工業(yè)革命以來，企業(yè)使用機(jī)械代替勞動(dòng)從而提高生產(chǎn)效率的需要始終存在。隨著自動(dòng)化的普及，進(jìn)一步提高效率則須依靠機(jī)械設(shè)備或管理手段的進(jìn)一步升級(jí)。人工智能與制造技術(shù)的融合開啟了新一代工業(yè)技術(shù)革命的序章，為制造業(yè)效率提升提供了新的技術(shù)軌道(周濟(jì)，2015)，與之共興的新技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式為后發(fā)企業(yè)追趕提供了一個(gè)機(jī)會(huì)窗口(孟韜等，2021)，云計(jì)算、智能工廠解決方案等一系列新興產(chǎn)業(yè)也隨即興起，并針對(duì)制造企業(yè)改造生產(chǎn)設(shè)備、優(yōu)化管理任務(wù)的技術(shù)需求開展依賴場(chǎng)景的個(gè)性化創(chuàng)新。這些智能制造企業(yè)的主要特征是既關(guān)注客戶企業(yè)對(duì)智能制造的技術(shù)需求，也致力于相關(guān)技術(shù)研發(fā)。按照技術(shù)創(chuàng)新的需求拉動(dòng)理論，制造企業(yè)利用智能制造技術(shù)提高生產(chǎn)效率的技術(shù)需求刺激上游技術(shù)供應(yīng)商的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。

此外，從效率提升需求特征看，智能制造系統(tǒng)屬于典型的復(fù)雜產(chǎn)品系統(tǒng)，具有技術(shù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜和功能定制特征，上游技術(shù)供應(yīng)商的研發(fā)活動(dòng)與客戶企業(yè)智能化升級(jí)的技術(shù)需求緊密相連，研發(fā)成果必須滿足特定工藝流程和管理工作。在舊工藝設(shè)備基礎(chǔ)上利用智能制造技術(shù)提升效率，需要考慮智能技術(shù)與原有設(shè)備、管理活動(dòng)的對(duì)接，無疑會(huì)增大供應(yīng)商協(xié)調(diào)難度[18]。具有復(fù)雜性與定制性特征的效率提升需求使智能制造技術(shù)創(chuàng)新形成知識(shí)密集、質(zhì)量要求高、技術(shù)難度大等內(nèi)在特征，導(dǎo)致研發(fā)創(chuàng)新耗費(fèi)投入大、風(fēng)險(xiǎn)要素多，進(jìn)而增加技術(shù)創(chuàng)新難度和投入[19]。因此，效率提升需求的特殊性將導(dǎo)致更高的研發(fā)投入。基于此，提出如下假設(shè)：

H2a：在投入階段，制造企業(yè)效率提升需求正向影響智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度；

H2b：制造企業(yè)效率提升需求通過改變投入強(qiáng)度影響非市場(chǎng)導(dǎo)向和市場(chǎng)導(dǎo)向的智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。

1.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新的影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，原生態(tài)數(shù)據(jù)型企業(yè)以其特有的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)迫使傳統(tǒng)行業(yè)不斷進(jìn)行數(shù)字化改造。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)能夠準(zhǔn)確解析技術(shù)市場(chǎng)需求與用戶消費(fèi)邏輯。工業(yè)大數(shù)據(jù)和用戶大數(shù)據(jù)指引智能制造技術(shù)創(chuàng)新方向，使創(chuàng)新成果真正面向生產(chǎn)和市場(chǎng)需求，壓縮創(chuàng)新周期并提高創(chuàng)新成果應(yīng)用價(jià)值。本研究將該過程稱為智能制造技術(shù)創(chuàng)新的數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)深度融合改變了技術(shù)創(chuàng)新邏輯[20]，創(chuàng)新宗旨逐漸向服務(wù)化轉(zhuǎn)型，基于模塊化的技術(shù)“積木式”創(chuàng)新為需求端客戶提供整體解決方案，實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值主張(周濟(jì)等，2015)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能的關(guān)鍵在于從大數(shù)據(jù)中獲取創(chuàng)新知識(shí)資源，從而提高智能制造技術(shù)的市場(chǎng)價(jià)值。來源于企業(yè)外部的異質(zhì)性知識(shí)有利于打破研發(fā)團(tuán)隊(duì)知識(shí)剛性[21]，避免技術(shù)創(chuàng)新與生產(chǎn)需要或用戶需求錯(cuò)配。智能制造系統(tǒng)特有的自感知特性能為企業(yè)提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集能力，從而形成數(shù)字化賦能技術(shù)創(chuàng)新的良性循環(huán)。首先，通過智能技術(shù)、智能裝備上云，創(chuàng)新主體利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)抽取工業(yè)數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為確定的顯性知識(shí)。該過程借助數(shù)字化工業(yè)網(wǎng)絡(luò)，以數(shù)據(jù)為載體，完成技術(shù)創(chuàng)新所需知識(shí)資源轉(zhuǎn)移，加快知識(shí)溢出和知識(shí)創(chuàng)造，壓縮創(chuàng)新周期。其次，與市場(chǎng)需求、用戶行為、設(shè)備運(yùn)行相關(guān)的知識(shí)資源對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行賦能，指導(dǎo)創(chuàng)新目標(biāo)與市場(chǎng)需要、用戶特征或設(shè)備改進(jìn)相匹配，完成智能制造技術(shù)創(chuàng)新的數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能。最后，智能制造技術(shù)創(chuàng)新成果投入使用后，面向市場(chǎng)和用戶實(shí)現(xiàn)價(jià)值主張，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能下充分挖掘應(yīng)用價(jià)值。基于上述分析，提出如下假設(shè)：

H3a：在產(chǎn)出階段，數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能正向調(diào)節(jié)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度與非市場(chǎng)導(dǎo)向產(chǎn)出的作用關(guān)系；

H3b：在產(chǎn)出階段，數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能正向調(diào)節(jié)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度與市場(chǎng)導(dǎo)向產(chǎn)出的作用關(guān)系。

基于以上假設(shè)，提出技術(shù)需求、數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能與智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入—產(chǎn)出兩階段研究模型，如圖1所示。

圖1 技術(shù)需求、數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能與智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入—產(chǎn)出兩階段研究模型
Fig.1 Input-output two-stage research model of technology demand, digital economy empowerment and intelligent manufacturing technology innovation

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型與變量

計(jì)量模型設(shè)計(jì)與實(shí)證研究圍繞投入—產(chǎn)出兩個(gè)階段展開。根據(jù)智能制造技術(shù)需求對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入的直接效應(yīng)假設(shè)，設(shè)計(jì)第一階段回歸模型。

IMTIinpit=α0+α1laborit+α2efficiencyit+εZ+μit

(1)

IMTIinpit=α0+α1laborit+α3efficiencyit+α3laborit2+εZ+μit

(2)

其中，因變量IMTIinp為智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入包括資金、人力、設(shè)備等多種類型，但除研發(fā)資金外，其它資源投入在統(tǒng)計(jì)過程中難以統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，因此在學(xué)術(shù)研究中，通常使用R&D經(jīng)費(fèi)投入表征企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入[22]。R&D投入的絕對(duì)量受企業(yè)規(guī)模影響較大，為更好地體現(xiàn)企業(yè)對(duì)智能制造技術(shù)需求的反應(yīng)強(qiáng)度，以R&D投入與主營業(yè)務(wù)收入之比作為技術(shù)創(chuàng)新投入的測(cè)量指標(biāo)[23]。對(duì)于技術(shù)需求側(cè)指標(biāo)，因智能制造技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)與下游技術(shù)使用企業(yè)為多對(duì)多的供需關(guān)系，技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)樣本無法與需求企業(yè)一一對(duì)應(yīng)?？紤]到企業(yè)在設(shè)計(jì)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略時(shí)，通常會(huì)對(duì)宏觀市場(chǎng)大環(huán)境進(jìn)行分析，即外部市場(chǎng)因素會(huì)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生影響(王程韡等，2016)。因此，本文使用宏觀統(tǒng)計(jì)變量測(cè)量技術(shù)需求，用以對(duì)標(biāo)相應(yīng)的技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)樣本。自變量labor為勞動(dòng)替代需求，借鑒林煒(2013)對(duì)勞動(dòng)力成本上升與企業(yè)創(chuàng)新激勵(lì)之間關(guān)系的研究，同時(shí)考慮到制造業(yè)是智能制造技術(shù)需求的來源，將制造業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資作為制造業(yè)勞動(dòng)替代需求的代理變量；自變量efficiency為制造業(yè)效率提升需求，考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)可獲得性并借鑒徐斌(2019)的研究，使用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)支出作為效率提升需求的代理變量。企業(yè)設(shè)置該經(jīng)費(fèi)的目的是通過對(duì)現(xiàn)有設(shè)施、生產(chǎn)工藝及輔助設(shè)施進(jìn)行技術(shù)改造，提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。α0為截距項(xiàng)，α1、α2、α3為待檢驗(yàn)系數(shù)，方程(1)為主變量的直接效應(yīng)檢驗(yàn)，方程(2)增加了勞動(dòng)力成本的二次項(xiàng)以檢驗(yàn)H1a，若α3拒絕零假設(shè)且為負(fù)數(shù)，則可判定制造業(yè)勞動(dòng)替代需求與智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入強(qiáng)度呈倒U相關(guān)。向量組Z為對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入產(chǎn)生影響的其它控制變量。本文選取研發(fā)經(jīng)費(fèi)政策資助比例(policy)、固定資產(chǎn)凈值(size)、固定資產(chǎn)凈值/員工數(shù)(cap)、資產(chǎn)負(fù)債率(alr)和利潤總額/固定資產(chǎn)凈值(profit)等指標(biāo)作為控制變量，分別表征影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的政府創(chuàng)新補(bǔ)貼、企業(yè)規(guī)模、資本深化、財(cái)務(wù)杠桿及盈利能力等因素(孫曉華等，2015；劉放等，2016)。γ為控制變量待估系數(shù)向量，μit為誤差項(xiàng)。

根據(jù)假設(shè)設(shè)計(jì)產(chǎn)出階段回歸模型，該模型為有調(diào)節(jié)的中介模型。首先檢驗(yàn)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入在兩個(gè)階段間的中介效應(yīng)。

Noutpit+1=β0+β1laborit+β2efficiencyit+β3IMTIinpit+εZ+μit

(3)

Moutpit+1=β0+β1laborit+β2efficiencyit+β3IMTIinpit+εZ+μit

(4)

然后，繼續(xù)檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能(digital)在上述中介路徑上的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

Noutpit+1=γ0+γ1laborit+γ2efficiencyit+γ3IMTIinpit+γ4digitalit+γ5IM×digitalit+εZ+μit

(5)

Moutpit+1=γ0+γ1laborit+γ2efficiencyit+γ3IMTIinpit+γ4digitalit+γ5IM×digitalit+εZ+μit

(6)

現(xiàn)有研究表明，在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程中，創(chuàng)新投入與產(chǎn)出在時(shí)間上存在一定滯后性(楊武等，2019)。由于智能制造技術(shù)研發(fā)難度較大，從研發(fā)投入到技術(shù)形成可能在時(shí)間上存在一定滯后效應(yīng)，因此對(duì)被解釋變量作滯后一期處理。模型中，Noutpit+1、Moutpit+1分別代表非市場(chǎng)導(dǎo)向(non-market-oriented)和市場(chǎng)導(dǎo)向(market-oriented)的智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，且為滯后一期數(shù)據(jù)。在技術(shù)創(chuàng)新研究領(lǐng)域，專利申請(qǐng)和授權(quán)數(shù)被廣泛用于衡量技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出?？紤]到智能制造相關(guān)研發(fā)活動(dòng)的高新性，為準(zhǔn)確反映智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的新知識(shí)與新技術(shù)，以智能制造企業(yè)發(fā)明專利和實(shí)用新型專利授權(quán)數(shù)測(cè)量非市場(chǎng)導(dǎo)向的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，原因有兩點(diǎn)：其一，在實(shí)務(wù)中，專利被正式授權(quán)之前存在一定不確定性，在嚴(yán)格的審查機(jī)制下，一些技術(shù)含量不高的專利申請(qǐng)往往最終無法得到授權(quán)(張古鵬等，2014)，專利授權(quán)數(shù)能更好地反映達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出；其二，我國3種專利類型中，通常外觀設(shè)計(jì)專利被認(rèn)為是技術(shù)含量相對(duì)較低的類別，使用發(fā)明和實(shí)用新型專利更能體現(xiàn)智能制造技術(shù)的高新性。對(duì)于非市場(chǎng)導(dǎo)向的產(chǎn)出，新產(chǎn)品銷售收入能體現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新成果的市場(chǎng)適應(yīng)性，是企業(yè)對(duì)新知識(shí)、新技術(shù)進(jìn)行市場(chǎng)化運(yùn)作的結(jié)果，為反映需求市場(chǎng)對(duì)新技術(shù)的接受程度，以新產(chǎn)品銷售收入測(cè)量市場(chǎng)導(dǎo)向的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。IMTIinp為智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入，在第二階段模型中作為解釋變量。digital為數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能，參考姜松等[24]對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究，采用騰訊研究院發(fā)布的《數(shù)字中國指數(shù)報(bào)告》，將城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能的代理變量。為檢驗(yàn)H3，模型加入交乘項(xiàng)IM×digital，若檢驗(yàn)結(jié)果為γ5拒絕零假設(shè)，則表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出具有調(diào)節(jié)作用。Z為影響技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的其它因素，為降低模型中非核心因素對(duì)參數(shù)估計(jì)的干擾，選擇企業(yè)規(guī)模、創(chuàng)新人力資源、外部合作作為第二階段模型的控制變量，分別用固定資產(chǎn)凈值(size)、期末在職研發(fā)人員數(shù)量(human)、校企合作(corporate)衡量[25]。其中，corporate為虛擬變量，存在校企合作項(xiàng)目為1，否則為0。

2.2 樣本描述性統(tǒng)計(jì)

選擇研究樣本時(shí)先確定技術(shù)領(lǐng)域，再尋找企業(yè)樣本。根據(jù)孟凡生等(2020)、蘇貝等[26]列出的智能制造技術(shù)清單，確定以智能制造代表性技術(shù)為主要業(yè)務(wù)的企業(yè)樣本，包括在智能機(jī)床、智能傳感、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、智能工業(yè)軟件開發(fā)和智能制造整體解決方案等領(lǐng)域開展研發(fā)活動(dòng)的企業(yè)。在此基礎(chǔ)上，樣本主要來源于中國智能制造企業(yè)評(píng)價(jià)研究[27]、工信部智能制造試點(diǎn)示范企業(yè)，同時(shí)也通過線上搜索和線下咨詢的方式選擇上述技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的其它知名企業(yè)，初步確定354個(gè)候選樣本。由于《中國制造2025》印發(fā)于2015年，此后智能制造受到各界廣泛關(guān)注，因此構(gòu)建2015—2019年的短面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。宏觀指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來源于《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《數(shù)字中國指數(shù)報(bào)告》等公開資料。企業(yè)微觀數(shù)據(jù)來自CSMAR、Wind、EPS等數(shù)據(jù)庫，為保證面板數(shù)據(jù)的連續(xù)性，剔除成立于2015年及以后的企業(yè)樣本，剔除指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失、連續(xù)兩年及以上零營收或研發(fā)投入為零的樣本，最終確定1 410(282×5)個(gè)觀測(cè)值供實(shí)證分析。由于各變量存在較大量綱差異，較大的絕對(duì)數(shù)值可能會(huì)影響回歸結(jié)果，因此對(duì)實(shí)證數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)。樣本企業(yè)基本信息見表1，指標(biāo)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。

表1 樣本企業(yè)基本信息
Tab.1 Basic information of sample enterprises

注：國有企業(yè)是指國有獨(dú)資公司和國有資本控股公司，包括中央和地方國有資產(chǎn)監(jiān)督管理機(jī)構(gòu)和其它部門所監(jiān)管企業(yè)本級(jí)及其逐級(jí)投資形成的企業(yè)；企業(yè)規(guī)模根據(jù)《統(tǒng)計(jì)上大中小微型企業(yè)劃分辦法(2017)》劃分；所在行業(yè)根據(jù)“國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類與代碼(GB/T 4754-2017)”劃分

表2 指標(biāo)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
Tab.2 Descriptive statistics of index data

3 實(shí)證分析

3.1 技術(shù)需求對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入的直接效應(yīng)檢驗(yàn)

運(yùn)用Stata15.0進(jìn)行分析，在檢驗(yàn)外部動(dòng)力要素的直接效應(yīng)前，首先對(duì)模型約束進(jìn)行必要檢驗(yàn)。第一階段模型主變量labor、efficiency間相關(guān)系數(shù)均小于0.5，不存在多重共線性問題。在混合效應(yīng)、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型中選擇合適的估計(jì)方法，F(xiàn)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，F(xiàn) value=2.25>F0.05(281,1 121)=1.16，拒絕原混合效應(yīng)假設(shè)，個(gè)體效應(yīng)存在；Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Chi-Sq為177.82(P<0.01)，在5%的顯著性水平下拒絕隨機(jī)效應(yīng)假設(shè)，因此選擇固定效應(yīng)模型對(duì)第一階段回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn)。此外，由于解釋變量較多，為消除異方差影響并提高模型估計(jì)穩(wěn)健性，模型估計(jì)利用vce(robust)命令修正標(biāo)準(zhǔn)誤差。

技術(shù)需求對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入的直接效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。模型1a首先檢驗(yàn)控制變量對(duì)被解釋變量IMTIinp的影響，結(jié)果顯示，規(guī)模較大的企業(yè)更加重視智能制造研發(fā)，較高的資產(chǎn)負(fù)債率會(huì)限制企業(yè)研發(fā)投入，資本深化和盈利能力對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入的影響不顯著。模型1b在模型1a基礎(chǔ)上加入技術(shù)需求，結(jié)果顯示，勞動(dòng)替代與效率提升需求對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入具有顯著正向影響，H2a得到驗(yàn)證。模型1c繼續(xù)加入制造業(yè)勞動(dòng)替代變量的二次項(xiàng)，以檢驗(yàn)H1a，結(jié)果顯示，5%的置信度限制下，勞動(dòng)替代需求的二次項(xiàng)系數(shù)α3不拒絕零假設(shè)，不支持H1a。

表3 技術(shù)需求對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入的直接效應(yīng)
Tab.3 Direct effect of technology demand on intelligent manufacturing technology innovation investment

注：括號(hào)報(bào)告T統(tǒng)計(jì)量；在0.05的顯著性水平下，***表示p<0.001,**表示p<0.01,*表示p<0.05；下同

為探究H1a不成立的原因，采用自變量分組回歸的方式作進(jìn)一步討論，分別對(duì)效率提升需求和控制變量以平均值為界進(jìn)行分組，按模型1c的形式逐一進(jìn)行分組回歸。政府創(chuàng)新補(bǔ)貼(policy)的分組回歸結(jié)果顯示，高資助組(模型1d)中labor2仍表現(xiàn)為不顯著，但低資助組(模型1e)卻證實(shí)了H1a，即制造業(yè)勞動(dòng)替代需求與智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入呈倒U相關(guān)。政府創(chuàng)新補(bǔ)貼、勞動(dòng)替代需求與智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入的關(guān)系如圖2所示。在智能制造技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中，若企業(yè)獲得足夠的政府補(bǔ)貼，則制造業(yè)勞動(dòng)替代需求對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入不具有顯著影響，但在政府創(chuàng)新補(bǔ)貼較低的情況下，下游產(chǎn)業(yè)過高的勞動(dòng)要素成本可能會(huì)對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入產(chǎn)生擠出效應(yīng)，拉低創(chuàng)新投入強(qiáng)度。

圖2 基于研發(fā)補(bǔ)助分組的勞動(dòng)替代需求與技術(shù)創(chuàng)新投入相關(guān)性
Fig.2 Correlation between labor substitution demand and technological innovation input based on R&D subsidy grouping

3.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能的調(diào)節(jié)效應(yīng)存在于以智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入為中間變量的中介模型中，構(gòu)成一個(gè)有調(diào)節(jié)的中介模型。首先確定模型檢驗(yàn)方法，預(yù)設(shè)模型的F檢驗(yàn)結(jié)果分別為F value=1.95>F0.05(281,1 120)=1.16(非市場(chǎng)導(dǎo)向)和F value=1.25>F0.05(281,1 120)=1.16(市場(chǎng)導(dǎo)向)，個(gè)體固定效應(yīng)存在。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Chi-Sq分別為30.17、32.18(P<0.01)，在5%的顯著性水平下拒絕隨機(jī)效應(yīng)假設(shè)，仍采用固定效應(yīng)模型。中介效應(yīng)通過后，檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的調(diào)節(jié)效應(yīng)，參數(shù)估計(jì)結(jié)果見表4。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的調(diào)節(jié)效應(yīng)
Tab.4 Moderate effect of digital economy empowerment on output of intelligent manufacturing technology innovation

以非市場(chǎng)導(dǎo)向的智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出為因變量，模型2a結(jié)果顯示，企業(yè)規(guī)模、校企合作和創(chuàng)新人力資源均能對(duì)專利產(chǎn)出產(chǎn)生積極影響，控制變量能較好地解釋非市場(chǎng)導(dǎo)向的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。加入自變量技術(shù)需求后，勞動(dòng)替代與效率提升需求對(duì)智能制造專利產(chǎn)出不具有直接效應(yīng)。模型2c結(jié)果顯示，技術(shù)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出間具有正相關(guān)性。結(jié)合模型1c的估計(jì)結(jié)果，在非市場(chǎng)導(dǎo)向下，效率提升需求間接影響技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，且技術(shù)創(chuàng)新投入發(fā)揮完全中介效應(yīng)，而勞動(dòng)替代需求的間接效應(yīng)不成立。繼續(xù)加入數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能及其與IMTIinp的交乘項(xiàng)，有調(diào)節(jié)的中介模型2d結(jié)果顯示，在非市場(chǎng)導(dǎo)向下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能與專利產(chǎn)出不相關(guān)，也無法調(diào)節(jié)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入與專利產(chǎn)出間的關(guān)系，H3a不成立。

以市場(chǎng)導(dǎo)向的智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出為因變量，模型3a結(jié)果顯示，企業(yè)規(guī)模與智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出正相關(guān)。在模型3b中加入自變量，結(jié)果顯示，勞動(dòng)替代和效率提升需求與因變量存在正相關(guān)性。在模型3c中加入中介變量，結(jié)果顯示，勞動(dòng)替代和效率提升需求通過技術(shù)創(chuàng)新投入間接影響市場(chǎng)導(dǎo)向的智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，且技術(shù)創(chuàng)新投入作為中介變量發(fā)揮部分中介作用。結(jié)合模型2c的估計(jì)結(jié)果，H1b部分成立，H2b成立。在模型3d中加入數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能及其與IMTIinp的交乘項(xiàng)，結(jié)果顯示，在市場(chǎng)導(dǎo)向下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能正向調(diào)節(jié)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入與創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益間的關(guān)系，H3b成立。

基于有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表明，智能制造技術(shù)需求通過影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入，間接正向影響市場(chǎng)導(dǎo)向的智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，但在非市場(chǎng)導(dǎo)向下，僅效率提升需求能夠通過提升創(chuàng)新投入水平，增加智能制造相關(guān)專利產(chǎn)出。數(shù)字經(jīng)濟(jì)僅在市場(chǎng)導(dǎo)向下對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益發(fā)揮賦能作用。對(duì)于市場(chǎng)導(dǎo)向的智能制造技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益而言，較大的勞動(dòng)替代和效率提升需求會(huì)直接提高企業(yè)創(chuàng)新收益。制造企業(yè)對(duì)智能制造軟硬件的需求具有較強(qiáng)的專用性和定制性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下創(chuàng)新主體與客戶的互聯(lián)互通為面向個(gè)性化需求的智能制造技術(shù)創(chuàng)新帶來較高的附加利益。同時(shí)，企業(yè)并未因高需求引起的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)而失去對(duì)新產(chǎn)品盈利性的控制，目前智能制造市場(chǎng)仍然具有較大創(chuàng)新投資潛力。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)研究結(jié)論在其它情景下是否也具有穩(wěn)健性，對(duì)樣本進(jìn)行分類后重新估計(jì)。中國經(jīng)濟(jì)體制是以國有資本為主導(dǎo)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)模式，政府部門為實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)，如發(fā)展某項(xiàng)工業(yè)技術(shù)，會(huì)將政策壓力施加給國有企業(yè)。在技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中，國有資本在新興技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)投資中占據(jù)重要地位，承擔(dān)更多政策性任務(wù)，而非國有企業(yè)注重技術(shù)創(chuàng)新的盈利性，二者經(jīng)營目標(biāo)可能存在較大差異[48]。從我國智能制造發(fā)展歷程看，許多國有企業(yè)承擔(dān)智能制造關(guān)鍵技術(shù)的研究開發(fā)或試點(diǎn)示范項(xiàng)目，工信部第一批智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目名單中大部分為國有企業(yè)。一些研發(fā)項(xiàng)目短期內(nèi)并不具備良好的盈利能力，但卻能在未來形成對(duì)我國智能制造發(fā)展的推動(dòng)或引領(lǐng)作用。此外，相關(guān)研究表明，在政府鼓勵(lì)性產(chǎn)業(yè)中，民營資本創(chuàng)新水平對(duì)創(chuàng)新政策的反應(yīng)高于國有企業(yè)[49]。這說明研究樣本的產(chǎn)權(quán)屬性差異可能對(duì)研究結(jié)論產(chǎn)生影響。

將研究樣本按產(chǎn)權(quán)屬性進(jìn)行分組，其中國有企業(yè)106家，非國有企業(yè)176家?；诋a(chǎn)權(quán)屬性分組的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果見表5。在投入階段模型中，控制政府政策、企業(yè)規(guī)模和資產(chǎn)負(fù)債率等指標(biāo)，分組回歸結(jié)果與原模型顯著性一致，變量系數(shù)僅小幅變化，穩(wěn)健性較強(qiáng)。在產(chǎn)出階段模型中，控制企業(yè)規(guī)模、校企合作和創(chuàng)新人力資源等指標(biāo)，根據(jù)IMTIinp的直接效應(yīng)回歸系數(shù)可知，國有企業(yè)較民營企業(yè)擁有更強(qiáng)的專利產(chǎn)出能力，非市場(chǎng)導(dǎo)向的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力更強(qiáng)，市場(chǎng)導(dǎo)向的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力相對(duì)較弱。國有企業(yè)智能制造技術(shù)創(chuàng)新符合政府規(guī)劃的智能制造技術(shù)發(fā)展方向，更傾向于針對(duì)短期直接經(jīng)濟(jì)價(jià)值較低、未來長期發(fā)展?jié)摿^大或關(guān)鍵基礎(chǔ)智能制造技術(shù)的研究開發(fā)。值得關(guān)注的是模型3d的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果，即效率提升需求直接影響非國有企業(yè)市場(chǎng)導(dǎo)向的智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，而國有企業(yè)的系數(shù)不顯著。這說明民營資本更加關(guān)注制造業(yè)智能化升級(jí)的現(xiàn)實(shí)技術(shù)需求，通過需求提升創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)效益的能力更強(qiáng)。該現(xiàn)象可能與國有企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新承擔(dān)的政策性任務(wù)有關(guān)。

表5 基于產(chǎn)權(quán)屬性分組的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果
Tab.4 Robustness test results based on grouping regression of property rights

4 結(jié)語

4.1 研究結(jié)論

以技術(shù)創(chuàng)新需求拉動(dòng)理論為基礎(chǔ)，探究技術(shù)需求與數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)制。將智能制造技術(shù)需求劃分為勞動(dòng)替代需求和效率提升需求兩個(gè)維度，以研發(fā)投入為中介設(shè)計(jì)投入—產(chǎn)出兩階段研究模型，引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能并揭示其對(duì)非市場(chǎng)導(dǎo)向與市場(chǎng)導(dǎo)向技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的調(diào)節(jié)作用。主要研究結(jié)論如下：

(1)在投入階段，智能制造技術(shù)需求影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入。一方面，效率提升需求正向影響企業(yè)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入。另一方面，勞動(dòng)替代需求對(duì)企業(yè)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入的影響與政府研發(fā)補(bǔ)貼有關(guān)。在補(bǔ)貼力度較大的情況下，勞動(dòng)力成本對(duì)企業(yè)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入的刺激作用不顯著；當(dāng)補(bǔ)貼力度較小時(shí)，勞動(dòng)力成本與智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入呈倒U型相關(guān)，即過大的勞動(dòng)替代需求會(huì)對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入產(chǎn)生擠出效應(yīng)。

(2)在投入—產(chǎn)出兩階段之間，智能制造技術(shù)需求以企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入為中介，對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出形成拉動(dòng)作用。在非市場(chǎng)導(dǎo)向下，中介機(jī)制假設(shè)部分成立，智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入占據(jù)投入—產(chǎn)出兩階段節(jié)點(diǎn)位置，作為完全中介僅形成效率提升需求對(duì)技術(shù)產(chǎn)出的拉動(dòng)作用。在市場(chǎng)導(dǎo)向下，中介機(jī)制假設(shè)完全成立，勞動(dòng)替代和效率提升等智能制造技術(shù)需求不僅以研發(fā)投入為中介形成對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益的拉動(dòng)作用，還能夠直接影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益。

(3)在產(chǎn)出階段，數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能會(huì)增強(qiáng)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入與市場(chǎng)導(dǎo)向產(chǎn)出之間的正向關(guān)系，但無法調(diào)節(jié)技術(shù)創(chuàng)新投入與非市場(chǎng)導(dǎo)向產(chǎn)出的作用關(guān)系。智能制造技術(shù)創(chuàng)新融入數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境能夠更好地捕捉技術(shù)市場(chǎng)現(xiàn)實(shí)需求，通過需求匹配提升最終產(chǎn)品應(yīng)用價(jià)值，進(jìn)而提升技術(shù)創(chuàng)新成果的經(jīng)濟(jì)效益。

(4)穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果表明，在智能制造技術(shù)創(chuàng)新上，國有企業(yè)更加注重專利成果產(chǎn)出，承擔(dān)更多智能制造技術(shù)發(fā)展引領(lǐng)作用。相比之下，非國有企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新則比較注重制造業(yè)勞動(dòng)力成本上漲、技術(shù)改造活動(dòng)產(chǎn)生的智能化技術(shù)需求，針對(duì)技術(shù)市場(chǎng)現(xiàn)實(shí)需求提升創(chuàng)新成果的經(jīng)濟(jì)效益。

4.2 管理啟示

(1)補(bǔ)充制定當(dāng)前相對(duì)缺乏的智能制造技術(shù)創(chuàng)新成果市場(chǎng)轉(zhuǎn)化相關(guān)的需求側(cè)政策。既可以通過增加制造業(yè)智能化改造投資、推進(jìn)國有企業(yè)智能化升級(jí)、政府采購等形式擴(kuò)大技術(shù)需求市場(chǎng)，也可在各行業(yè)持續(xù)設(shè)立智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目，強(qiáng)調(diào)開放共享，形成可復(fù)制推廣的智能化技術(shù)路線，以期在“雙循環(huán)”背景下擴(kuò)大國內(nèi)智能制造技術(shù)需求的同時(shí)，向國外市場(chǎng)推廣智能化轉(zhuǎn)型先進(jìn)樣板，利用需求拉動(dòng)機(jī)制輔以直接研發(fā)資助，兩端共同發(fā)力促進(jìn)智能制造技術(shù)創(chuàng)新。

(2)智能制造研發(fā)資助政策應(yīng)配合技術(shù)需求的拉動(dòng)機(jī)制。由于勞動(dòng)力成本上漲可能會(huì)抑制智能制造技術(shù)研發(fā)投入，政府研發(fā)資助政策應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注高勞動(dòng)力成本地區(qū)的智能制造技術(shù)創(chuàng)新，在必要技術(shù)審核的前提下提供合適的資助強(qiáng)度，避免過大的勞動(dòng)替代需求迫使企業(yè)以外部引進(jìn)替代智能制造技術(shù)自主研發(fā)。此外，利用研發(fā)資助引導(dǎo)非國有企業(yè)關(guān)注短期盈利性不足但長期發(fā)展?jié)摿Υ蟆⑶罢靶詮?qiáng)的關(guān)鍵智能制造技術(shù)，確保智能制造技術(shù)需求市場(chǎng)具備長期增長潛力。

(3)依靠我國經(jīng)濟(jì)長期穩(wěn)定發(fā)展和用戶體量優(yōu)勢(shì)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，賦能智能制造技術(shù)創(chuàng)新并為其創(chuàng)新成果提供高效的應(yīng)用環(huán)境。充分挖掘智能化、數(shù)字化融合的潛在價(jià)值，使企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新真正面向制造業(yè)智能化技術(shù)需要，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下完成精準(zhǔn)的價(jià)值共創(chuàng)，提升智能制造技術(shù)創(chuàng)新市場(chǎng)轉(zhuǎn)化的經(jīng)濟(jì)效益。

4.3 不足與展望

關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能無法調(diào)節(jié)非市場(chǎng)導(dǎo)向技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的原因，當(dāng)前研究框架和數(shù)據(jù)無法給出合理解釋，這是本研究的局限之一。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的賦能較為復(fù)雜，要開展進(jìn)一步研究并打開這一“黑箱”，需要深入討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)智能制造技術(shù)創(chuàng)新的重塑過程與特征，這將成為未來研究關(guān)注的重點(diǎn)問題。