数字低碳之路：工业机器人与城市工业碳排放

随着人工智能技术与经济社会的深度融合发展,工业机器人已经成为推动经济低碳转型发展的重要驱动力。已有研究主要从劳动力市场视角讨论了工业机器人的经济效应,而文章主要考察了工业机器人对城市工业碳排放的影响。首先,文章构建包含工业机器人和能源投入的理论模型。理论研究表明,工业机器人能够赋能城市工业碳减排。其次,利用中国城市面板数据的实证研究发现工业机器人有效降低城市工业碳排放,推动城市经济向低碳方向发展,且具有长期影响。异质性分析发现,工业机器人能够抑制非资源型城市、数字化水平较高城市、东部以及南方城市的工业碳排放,但对资源型城市、数字化水平较低城市、中西部以及北方城市的影响不显著。机制检验结果表明,在工业机器人发挥城市工业碳减排效应的过程中,绿色技术创新和人机匹配度是重要的作用机制。进一步采用门槛模型发现,随着互联网普及率、人力资本水平和政府科技投入的提升,工业机器人减排效应呈边际效应递增态势,这意味着完善宽带基础设施建设、提高人力资本水平、加大财政科技投入是促进工业机器人减排效应的实现路径。文章的研究为利用人工智能技术实现“双碳”目标,促进经济低碳转型提供了经验证据和政策启示。     

数字化、要素偏向性与行业劳动报酬份额

伴随着数字化转型加速,数字技术的广泛应用已对劳动力市场产生深远影响。利用中国2000—2018年细分行业面板数据的实证研究表明,数字化正在逐渐弱化技术进步的资本偏向程度,对劳动报酬份额整体上有正向影响,并存在行业异质性。制造业数字化提高了劳动效率,使技术进步偏向资本,导致单位产出的劳动需求减少,对劳动报酬份额有负向影响;服务业数字化提高了资本效率,使技术进步的劳动偏向程度加深,对劳动报酬份额的正向影响增强。从细分行业看,相对于资本、技术密集型制造业,劳动密集型制造业数字化对劳动报酬份额的负向效应更强;数字化对技术密集型服务业劳动报酬份额的正向效应较强,对数据密集型服务业劳动报酬份额的影响为负。     

智能化改造与企业绿色转型——基于进口工业机器人微观数据的研究

企业绿色转型对于中国“双碳”战略的实施具有重大意义,减少工业污染物排放是企业实现绿色转型的重要环节。随着第四次工业革命向纵深发展,企业智能化改造成为推动生产方式转变和经济高质量发展的主要途径,工业机器人的使用则是企业智能化改造的常用手段。本文利用2000-2013年进口工业机器人企业层面数据,构建固定效应模型和产业链传导效应模型,对智能化改造的减排影响及机制进行分析。实证研究发现,进口工业机器人显著抑制了制造业企业污染物排放,但这种效应主要通过生产线中的工业机器人实现,特别是多功能工业机器人。其有助于提高企业劳动生产率,扩大产出规模,减少能源消耗,改进全要素生产率;进口工业机器人还通过产业链传导效应促进上下游企业污染物减排;同时,人力资本水平越高、产业结构越优化、基础设施越完善的地区及技术水平越领先的行业,越能发挥工业机器人污染物减排的作用。本文以工业机器人进口额存量指标为核心解释变量,区分了不同工业机器人的使用,同时将影响效应延伸到产业链传导上,丰富和拓展了现有工业机器人减排效应研究,为机器人等智能技术更好地服务中国绿色发展提供了决策思路和政策参考。     

我国制造业结构转型与经济效益提升的经验研究

本文首先运用主因子分析法(PFA),对我国制造业29个行业的经济效益水平进行了测度,结果表明,资本技术密集型行业的经济效益水平严重落后于资源劳动密集型行业,制造业经济效益的提升与产业结构转型未能同步。在此基础上,采用数据包络分析方法 (DEA)分别对资本技术密集型和资源劳动密集型行业2007—2010年间的相对生产效率、全要素生产率(以Malmquist指数衡量)及其构成情况进行了经验研究,结果发现两类行业的相对生产效率具有显著差异,资本技术密集型行业的技术效率水平高于资源劳动密集型行业,但规模效率大大落后于资源劳动密集型行业;两类行业全要素生产率总体均处于上升态势,但增长速度及其动因存在差异。最后针对分析结果,对我国制造业的发展提出了政策建议。     

区域对外贸易与制造业产业结构间关系的实证研究——基于省级制造业行业动态面板数据

利用2000—2010年我国省级制造业行业动态面板数据,运用系统广义矩估计方法,实证研究了我国东、中和西部地区的出口和进口对制造业产业结构的影响。研究结果显示:东部地区的出口与资源密集型行业和劳动密集型行业的"行业产值与制造业总产值的比值"存在负相关关系,与资本密集型行业和资本技术密集型行业的"行业产值与制造业总产值的比值"存在正相关关系;东部地区的出口促进了制造业产业结构的升级,中、西部地区的情况与之相反;三大区域的进口均促进了制造业产业结构的升级;促进三大区域制造业产业结构升级的主要因素是国内投资和技术进步;东部地区的FDI、居民收入水平和金融发展水平促进了其制造业产业结构的升级,而中、西部地区的FDI没有促进其制造业产业结构的升级,中、西部地区的居民收入水平和金融发展水平对制造业产业结构升级的促进效果不明显。     

供地控制指标引导产业碳排放的效率分析

基于DEA模型,构建供地控制指标引导产业碳排放效率分析的投入产出指标,并计算得到杭州市26个产业部门的总效率、技术效率与规模效率。结果表明:供地控制指标引导产业碳排放的总效率普遍较低,其中仅通信设备、计算机及其他电子设备制造业为1;供地控制指标引导产业碳排放的技术效率相对较理想,其中11个行业的技术效率为1;供地控制指标引导产业碳排放的规模效率无效是导致总效率无效的主要原因,规模效率较高的产业部门主要分布于资本与技术密集型行业。针对效率上的缺陷,对25个行业进行低碳引导产业碳排放的供地投入产出优化,并根据资本与技术密集型、资本密集型、劳动密集型行业的不同特征,设计低碳引导产业碳排放的供地策略,从而促进不同产业部门低碳转型。     

工业机器人应用可以重塑企业生存优势吗?——来自中国工业企业的证据

工业机器人在企业应用越来越广泛,其能否重塑企业生存优势值得探讨。基于IFR机器人数据和中国工业企业数据,检验了工业机器人应用影响企业生存的效应与机制。结果发现:工业机器人应用可以重塑企业生存优势,机器人渗透度每增加1%,企业生存概率会上升35.60%;进一步的异质性检验显示,工业机器人应用的生存促进效应在非出口企业、民营企业效果更显著,政府补贴并未增强工业机器人应用的生存促进效应。同时,工业机器人应用的生存促进效应在不同工业部门及制造业细分行业存在明显不同,该促进效应在劳动密集型行业中更为显著。此外,工业机器人应用对东部区域、高科技创新区域企业生存的促进效应更强;从作用机制来看,生产要素配置优化、生产效率提升和产出规模扩大均是工业机器人应用重塑企业生存优势的重要渠道。在数字经济时代,上述发现为下一阶段工业机器人政策的制定和落实提供了有益参考。     

生产性服务业对制造业就业的影响研究——以上海为例

文章基于上海制造业27个细分行业1997-2009年的面板数据,就生产性服务业对上海制造业就业的影响进行了实证研究.结果显示,整体而言,生产性服务业对上海制造业就业具有显著的积极影响.但是,生产性服务业对上海制造业就业的影响程度与制造业和生产性服务业的异质性相联系.具体而言,信息传输、计算机服务和软件业对三种要素密集型行业就业的提升都有显著影响;科学研究技术服务业的发展对资本和技术密集型行业的影响有积极作用,但对于劳动密集型行业的影响则不明显;而交通运输仓储争邮政业、金融业和房地产业对三种要素密集型制造业就业影响的替代效应高于促进效应.最后,指出了发展现代生产性服务业对上海制造业就业提升的重要意义和相关政策建议.     

数字技术创新赋能工业碳排放效率提升——理论机制与实证检验

选取2011—2021年中国工业投入产出面板数据,采用基准回归模型实证检验数字技术创新对工业碳排放效率的影响效应。结果表明:数字技术创新可显著驱动工业碳排放效率提升;数字技术创新能力对制造业行业、西部地区及经济较发达地区工业碳排放效率的赋能作用更明显。进一步研究发现,工业生产效率、能源利用效率以及经济集聚是数字技术创新赋能工业碳排放效率提升的主要作用路径,且工业生产效率的中介效应更强。鉴于此,应当加快关键核心技术攻关,推进数字技术创新;制定针对性创新机制,推动工业体系智能化升级;促进“AI+工业”深度融合,提高工业生产效率,以推动工业碳排放效率提升。     

市场潜能促进了制造业女性就业吗?——基于中国工业企业数据的实证分析

文章首先构造了中国337个地级及以上城市的真实市场潜能指标,并利用2007年中国工业企业数据和工具变量法,实证分析了真实市场潜能对制造业女性就业的影响。研究发现,真实市场潜能显著促进了制造业女性就业,且考虑变量内生性问题和剔除城市自身真实市场潜能后的估计结果均十分稳健;但这种影响在不同所有制和不同行业中并不一致,真实市场潜能不利于国有和外资企业的女性就业,但显著促进了非国有内资企业和劳动密集型行业的女性就业,对资本技术密集型行业的影响并不显著。     

工业机器人如何影响制造业就业变动——基于上市公司微观数据的分析

人工智能和机器人科技被认为是智能制造和产业转型升级的重要载体,其快速发展在改变人们生活方方面面的同时,也为经济发展带来了新的机遇和挑战,机器人科技等新技术的出现势必会对就业产生重大冲击。本文利用IFR工业机器人数据和中国制造业上市公司微观数据,从微观企业层面和宏观行业层面考察工业机器人应用对制造业就业变动的影响效应。研究结果表明：工业机器人应用对企业就业净增长的负向影响会通过“降低企业就业创造,提高企业就业破坏”来产生作用。工业机器人应用对企业就业变动影响的作用途径存在异质性,相对而言,对于生产人员占比高以及高中学历占比低的企业,工业机器人应用对劳动力就业总体变动以及结构变动的冲击更为明显。机制检验表明,工业机器人应用会影响企业的员工结构和绩效水平,进而影响企业就业总体变动以及结构变动。工业机器人应用对上游行业企业的就业影响主要表现为替代效应,对下游行业企业的就业变动具有一定的正面影响。本文研究能够提供关于工业机器人应用对于劳动力市场均衡影响的中国版本解读,具有重要的政策含义。     

机器人应用对企业内部薪酬差距的影响——基于多时点DID的实证

本文基于中国A股制造业上市公司数据,采用基于倾向得分匹配的多期双重差分法(PSM-DID)考察机器人应用对企业内部薪酬差距的影响及作用机制。结果发现,机器人应用能够显著缩小企业内部薪酬差距,在更换解释变量等一系列稳健性检验后结果依然稳健。机器人应用可通过促进企业创新及抑制盈余管理行为缩小企业内部薪酬差距,异质性检验结果表明机器人应用对企业内部薪酬差距的影响在规模更大、资本密集度更高的企业中更显著。进一步研究发现,机器人应用对企业内部薪酬差距的缩小显著表现为降低高管超额薪酬进而缩小企业内超额薪酬差距。本文研究为探索企业内部薪酬差距的治理机制提供了新视角,为我国在推动制造业转型升级的同时实现收入公平提供了重要参考。     

机器人的应用对我国出口升级的影响研究

机器人等人工智能技术的应用与出口贸易转型升级均是经济高质量发展阶段学术界共同关注的重要问题,但鲜有文献从微观的视角深入探究企业使用机器人对出口升级的影响。基于此,通过匹配2000—2013年中国工业企业数据库和中国海关数据库的数据,以企业机器人进口作为代理变量,研究了机器人的使用对出口升级的影响和作用机制。研究发现：工业机器人的使用显著促进了以出口技术复杂度衡量的企业出口升级,在替换度量指标、更换不同维度样本以及考虑内生性问题之后,结论仍然稳健。进一步的异质性分析发现,机器人的使用对出口技术复杂度的促进作用在本土企业、一般贸易企业、高技术行业和竞争程度低的行业更为明显。影响机制分析显示,机器人的使用能够提高企业的生产率,降低可变生产成本,进而提升企业的出口技术复杂度,促进出口升级。     

FDI对中国工业制成品出口内部结构的影响——基于虚拟变量、协整及Granger检验的实证研究

本文根据1980-2008年我国外商直接投资(FDI)、劳动密集型及资本技术密集型制成品出口额的数据,利用虚拟变量、协整检验和格兰杰检验(Granger)等计量经济方法,就FDI对我国工业制成品出口内部结构的影响进行了实证研究和度量,建立模型并得出结论,研究发现:在对FDI投向产业、行业的正确引导下,FDI对我国资本技术密集型制成品出口的拉动作用要大于劳动密集型制成品,从而使得资本技术密集型产品出口额的比重相对于劳动密集型产品得到了有效提升,对我国工业制成品出口内部结构的优化起到了关键性的作用.最后,文章提出了相应的政策建议.     

工业数字化转型的碳减排效应研究——来自中国行业的经验证据

以2000—2018年中国工业各行业为研究对象,探究了工业数字化转型对碳排放的影响及作用机制。结果表明:中国工业数字化转型能够显著促进碳减排,在进行稳健性检验和内生性检验后结论依然成立。机制检验显示,工业数字化转型能够发挥效率提升效应与合作协同效应,通过提高能源使用效率与加强供应链上下游企业合作,进而降低碳排放。异质性分析发现,工业数字化转型的碳减排效应具有行业和区域异质性,低耗能、低排放行业数字化转型与碳排放表现为显著负向线性关系,高耗能、高排放行业数字化转型与碳排放呈现倒U形的非线性关系,东部地区工业数字化转型对碳减排的促进作用要明显高于其他地区,且数字减排效果呈现东部地区→中部地区→西部地区→东北地区递减态势。因此,应着力推动工业生产过程数字技术应用,行业间排放数据共享与传递,建立效率提升与合作协同机制,分阶段、分区域推进工业尤其是高耗能工业的数字化转型进程,为有序实现碳中和提供数字助力。     

企业规模异质性与产业集聚：来自中国制造业的证据

基于中国制造业数据,本文检验了企业规模异质性与制造业地理集中的互动联系。研究表明企业规模因素对制造业地理集中具有显著影响。按素密集度对制造业的分类回归进一步表明,上述影响存在行业差异：劳动力与资源密集型行业的相关性不稳健,但资本技术密集型行业的结果是稳健的。这意味着资本技术密集型行业的企业规模分布具有地理集中倾向：大市场集中分布了更多大规模企业。这一结论表明制造业集聚具有规模异质性：小规模企业通过集聚经济,促进生产率提高形成制造业集聚,大规模企业则通过集中分布在大市场而形成制造业集聚。另外,从制造业集聚的驱动力量看,制造业集聚的强化效应与地区异质因素两股力量都在推动制造业地理集中,由此可以判断制造业集中趋势还将持续。     

外商直接投资对我国工业的溢出效应分析——基于要素密集型分类的研究

为了体现外商直接投资对我国不同要素密集型工业的溢出效应,文章在充分学习和借鉴国内外相关研究的基础上,利用我国工业中35类行业数据,分为劳动密集型、资本密集型、技术密集型、资本一技术密集型、劳动一技术密集型及劳动一资本密集型工业。分别研究了外商直接投资对这五类工业的溢出效应。     

新一轮技术革命背景下智能化转型与高质量发展

智能化是新一轮技术革命的突出特征,是引领创新发展的重要抓手.基于动态多区域可计算一般均衡模型的研究结果显示,智能化转型能够加快经济增长、促进产业结构升级、减少碳排放,且加快绿色技术进步、提升能源效率能够强化智能化转型对经济增长和绿色发展的正向影响.但与此同时,智能化转型将加速各区域的劳动力市场结构调整,且各区域不同行业的劳动力需求受到的冲击差异较大,传统工业行业的劳动力需求显著下降,而大多高端制造业的劳动力需求不同程度地增加,这在中西部地区更加明显.上述结论意味着,应继续稳妥地推动智能化转型,为高质量发展添薪续力,同时应根据不同区域和行业特点进行动态调整,尽量避免智能化转型过快对传统行业就业产生较大负面冲击.     

国内外工业机器人应用对制造业就业的影响分析

工业自动化技术的快速发展究竟会带来“人机共存”还是“机器换人”？已有学者围绕这一话题对中国工业机器人应用与就业的关系展开了讨论。然而在全球价值链和各国竞相发展人工智能产业的背景下，参与全球化生产分工使得国外机器人应用也会对中国就业产生影响。文章先构建了多国多部门的李嘉图贸易模型，通过对劳动力就业变化进行结构分解，分析国内外机器人应用对中国产生的就业效应。然后利用人口普查微观数据、IFR机器人数据和WIOD投入产出数据，基于Shift-Share思想检验了国内外工业机器人应用对我国地级市制造业劳动力就业的影响。基准回归和稳健性检验的估计结果表明，国内机器人产生的补偿效应要大于替代效应，因而会促进地区制造业劳动力就业，而国外机器人经中间品贸易渠道会对制造业就业产生补偿效应，经最终品贸易渠道会对制造业就业产生替代效应。此外，异质性分析发现，国内外工业机器人应用对就业的影响存在个体异质性、行业异质性以及区域异质性。进一步研究得出，国外机器人应用主要是通过改变地区的出口贸易结构而影响劳动力就业。文章的研究结论对客观评估机器人与劳动力就业的关系、制定机器人产业发展政策和提高制造业国际分工地位具有一...     

工业智能化对中国工业碳排放效率的影响及空间效应研究

“30·60”的双碳目标提出后，工业智能化作为新一轮技术革命和产业变革的关键驱动力，对我国实现“碳达峰、碳中和”目标发挥重要作用。基于2006—2019年中国30个省份（因数据缺失，不包括西藏和港澳台地区）的面板数据，运用固定效应模型、中介效应模型、空间杜宾模型，多维度实证分析了工业智能化对中国工业碳排放效率的影响及空间效应。研究发现：(1)工业智能化发展能够提升工业碳排放效率；(2)工业智能化能够依靠技术进步和抑制能源强度提升工业碳排放效率；(3)空间效应上，工业智能化的发展能够提升本地区工业碳排放效率，但对周边地区工业碳排放效率的溢出、扩散效应还未显现；(4)工业智能化对工业碳排放效率的影响存在空间异质性，其发展能够带动东部地区工业碳排放效率的提升，而对中西部地区工业碳排放影响较小。研究结果有效补充了有关工业碳排放效率的影响因素及有关工业智能化的研究，为工业智能化驱动工业碳排放效率提升提供了可靠的实证依据，同时为工业的绿色发展提供了政策参考。