工业智能化与产业梯度转移：对“雁阵理论”的再检验

文/孙早 侯玉琳

Akamatsu的“雁阵理论”提出后，经过Kojima等学者的扩展与完善，逐渐成为指导发展中国家（地区）产业转移与产业发展的经典理论依据。20世纪60年代亚洲四小龙的经济腾飞和八九十年代中国由东南沿海地区持续快速发展创造的“中国奇迹”，验证了雁阵理论的解释力与适用性。从20世纪70年代末开始，经过几十年的持续高速发展，中国东部沿海地区迅速崛起，开始将劳动密集型制造业向中西部地区大规模转移，呈现出“大国雁阵式”的区域产业转移特征。进入21世纪后，伴随着以人工智能技术为主要特征的新一轮科技革命的蓬勃兴起，依托先进制造设备、数字化控制系统和智能物流管理体系，工业生产有效降低了用工依赖，与低劳动力成本相比，人力资本水平和通信条件等产业配套能力逐渐成为影响产业转移的重要因素，发展中国家的产业转移与产业发展呈现出不同于20世纪最后40年的新特征。东部地区纺织服装行业向内陆地区转移的趋势明显减缓，通过个性定制和柔性制造模式进行转型升级，凭借专业化的产业环境、科技与人才优势，吸引中西部大型企业总部东迁，打破了产业在区域间单向梯度转移的态势。内陆地区大力推动传统产业智能化改造升级，加快发展战略性新兴产业，寻求产业跨越式发展。在这个意义上，新时期工业产业转移不再像雁阵模式那样梯度分明，在区域和行业层面表现出混合式特征。随着工业智能化时代的加速到来，中国区域产业转移的模式、内容和机理都可能发生改变，因此需要新视角去审视传统产业转移理论的当代适用性。

沿海和内陆地区的工业智能化发展水平呈明显梯度差异。东部沿海地区的工业智能化进程遥遥领先，南部和北部沿海地区紧随其后；在其他地区中，长江中游、西南和东北地区发展较快，黄河中游地区在重点培育新能源等产业的同时也不断提升智能化水平；西北地区则因科技水平、基础设施建设相对落后和地理位置等因素，工业智能化水平处于全国末端。具有低劳动力成本比较优势的黄河中游地区在2011年之后产业转入大幅减少，东北地区于2013年由连续5年的产业转入状态变为明显加速的转出状态。东部沿海地区劳动力平均工资上涨最快，在2013年之前一直处于波动的产业转出状态，2013年后产业转出大幅减少，并于2015年出现产业回流。南部沿海地区自2013年后开始稳定地吸引产业转入，北部沿海地区的产业转移波动则趋于稳定。以上事实表明，在智能化时代，沿海向内陆地区进行单向转移的大国雁阵模式正逐渐发生改变，低成本劳动力已不再是内陆地区吸引工业产业转入的决定性优势，工业智能化能支持产业高质量发展，在工业产业转移中发挥着越来越重要的作用。

有关中国产业转移的文献大多以大国雁阵模型为基础，使用2011年之前数据的研究发现，劳动力成本持续攀升使东部地区劳动密集型产业丧失比较优势，而中西部地区凭借丰富且低廉的劳动力吸引产业转入。但使用2011年之后数据的文献则得出了不同的结论。部分研究发现，虽然劳动密集型制造业仍对低廉劳动力有较强依赖性，但劳动力工资上涨推动了资本和技术密集型制造业的发展。还有研究发现，劳动力成本对资源型和初级工业产业转移虽有负向影响但不显著，较高的工资没有成为中、高级工业的成本负担，反而因吸引高技能劳动力集聚促进了更多高技术产业转入。新时期中国区域间产业转移与劳动力成本的关系可能表现出不同于2011年之前的新特征。随着工业智能化的全面推进，也需要一个新的分析框架来解释中国区域间产业转移的新现象，揭示工业智能化、劳动力成本和人力资本对工业产业转移的深远影响。

假说

本文将工业智能化纳入新经济地理学经典分析框架，刻画工业智能化、劳动力成本和人力资本影响中国区域间工业产业转移的机理和效应，提出以下假说：

假说1：随着中国工业智能化进程的推进，劳动力成本对区域产业转移的决定性作用将逐渐弱化，工业机器人等智能成果的加速应用减缓了工业由沿海地区向内陆地区的梯度转移，甚至可能导致工业向沿海地区回流。

假说2：各地区工业智能化的快速推进将促使常规性生产任务密集行业回流，进而加快智能化改造促进产业升级的步伐。

假说3：在工业智能化发展初级阶段，工业智能化和人力资本水平的同步提升将促进常规性生产任务密集行业向沿海地区回流，二者的有效匹配将加快该行业升级。

基本回归分析

进入21世纪，中国工业智能化发展背景和科技创新能力均获得了极大优化和提升，但实现工业完全智能化是一个循序渐进的过程，因此本文在模型中纳入时期变量。选择全国30个省（自治区、直辖市）2001—2018年的面板数据进行经验研究，不包括西藏自治区和港澳台地区。数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国经济普查年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国科技统计年鉴》，以及中国机器人产业联盟（CRIA）、国际机器人联合会（IFR）、联合国贸易和发展会议（UNCTAD）的数据库。

本文借鉴胡安俊和孙久文（2014）的构造方法，利用各省工业销售产值占全国比重的变动情况衡量工业产业的相对转移情况，并使用各省工业企业单位数占全国比重的变动情况进行稳健性检验。参照宋旭光和左马华青（2019）的做法，假设各省工业机器人行业应用率相同，通过各省行业份额（工业销售产值占比）计算得到各省工业机器人安装量权重，进而计算得出各省的工业机器人投入数据，做对数处理后进行模型估计。本文用工业增加值除以工业就业人数衡量劳动生产率，进而采用各省经劳动生产率调整后的工业就业人员平均报酬占全国的比重衡量真实的劳动力成本。此外，利用平均受教育年限衡量劳动力的人力资本水平。控制变量包括市场规模、贸易开放度、产业集聚度、市场化程度、产业所有制结构、交通成本、土地成本和创新投入。

本文选择面板数据固定效应模型进行回归，同时聚类省份和时间计算稳健标准误。当未加入工业智能化变量时，劳动力成本对工业产业转入均有显著负向影响。时变效应检验结果显示，随着时间推移，劳动力成本反而开始对工业产业转移产生了显著正向影响。一方面，劳动力报酬上升通过提高企业成本阻碍产业转移；但另一方面，高工资通过吸引劳动力聚集促进了产业形成，又通过激励人力资本水平提升推动高技术产业转入和低技术产业升级。这两种正向作用的叠加大于劳动力成本上升对工业产业转移的阻碍作用。加入工业智能化变量后，工业智能化变量对工业产业转移有显著正向影响，而劳动力成本变量不再显著，意味着工业机器人投入应用使常规性生产任务逐渐脱离了人类劳动，劳动力成本对工业生产进而工业转移的影响不再显著。随着工业智能化进程的全面推进，不仅是工业机器人，功能更广的智能控制系统和其他人工智能成果将逐渐渗透到工业生产的各个环节，工业智能化发展将对中国区域间的产业转移产生不可忽视的影响。

进一步分析与讨论：行业和区域分析

本部分将各工业行业按照常规性任务密集度进行排序，探究工业智能化对不同行业转移的差异影响。选择使用孔高文等（2020）各行业的职业可替代性指标表征各行业的常规性任务密集度，并与中国国民经济行业分类标准匹配后，对各工业行业进行排序，从低到高依次为电力/热力/燃气/水生产供应业、采矿业、造纸和纸制品业、塑胶和化工制品业、饮食制造业、纺织制品业、电气/电子设备制造业、通用/专用/交通设备制造业、金属冶炼制品业。

在常规性任务密集度较低的电力/热力/燃气/水生产供应业、采矿业、造纸和纸制品业、塑胶和化工制品业中，工业智能化变量的系数不显著，在常规性任务密集度较高的饮食制造业、纺织制品业、电气/电子设备、通用/专用/交通设备制造业和金属冶炼制品业中，工业智能化变量的系数均显著为正，说明工业智能化发展促进了常规性任务密集度高的工业行业转移，验证了本文假说2。对于全部工业来说，与西北地区相比，工业智能化对南部沿海地区工业转移的正向影响更加明显，说明加速工业智能化发展将促使工业整体向南部沿海地区回流，这也进一步验证了本文假说1。

对于常规性任务密集的通用/专用/交通设备和电气/电子设备制造业来说，与西北地区相比，工业智能化对南部沿海地区这两类行业转移的正向影响更加强烈，将更有效促进这两类行业在南部沿海地区发展，通过智能化改造提高生产效率，扩张产业规模和产品市场。在通用/专用/交通设备制造业中，工业智能化对东部沿海地区也表现出了与西北地区明显的差异。自2016年开始，电气/电子设备制造业成为中国工业机器人应用的首要行业，工业智能化显著促进了该行业的产业转移和发展，但东部沿海地区未表现出与西北地区明显的差异，可能的原因在于电子信息设备等制造业作为上海、浙江和江苏的优势产业，现阶段的重点发展方向是实施智能制造工程，加快关键共性技术研发，以充分发挥引领全局的作用，将资源配置从生产环节向研发环节倾斜，而不再以扩大产业规模为主要目标。

对于金属冶炼制品业来说，虽然工业智能化促进了该行业转移，但东南沿海地区却与西北地区没有显著差异，且与西北地区相比，工业智能化对北部沿海地区金属冶炼制品业发展的正向影响更小（净效应仍为正），这与京津冀地区的产业发展战略有关。《京津冀协同发展规划纲要》将京津冀地区整体定位为“全国创新驱动经济增长新引擎”和“生态修复环境改善示范区”，全力推进在京津冀交通一体化、生态环境保护和产业转型升级3个重点领域取得突破性进展。天津市为加快解决“钢铁围城”问题，提出了“局部退出、减量提升、绿色发展”思路，压减钢铁产能，推动江天重工、天丰钢铁和轧三钢铁整体退出。河北省紧守“京津冀生态环境支撑区”功能定位，通过“6643”工程累计压减钢铁产能约13435万吨，2019年廊坊钢铁产能全部出清，2013—2019年唐山钢铁冶炼企业由54家减少至30家，压减钢铁产能约8970万吨，但钢铁产业竞争力显著提升。现阶段北部沿海地区重在以人工智能技术为引领，培育高精尖产业、发展新动能，更加重视生态环境保护建设，推进产业实现绿色、高质量发展。

对于造纸和纸制品业、塑胶和化工制品业来说，与西北地区相比，工业智能化更明显地促进了该行业向东南沿海地区转移。根据OECD对不同技术行业的划分方法，通用/专用/交通设备和电气/电子设备制造业属于高技术行业，塑胶和化工制品业（不含医药制造业）属于中等技术行业，造纸和纸制品业属于低技术行业。Akamatsu将日本纺织业发展的雁阵模式扩展到整个工业，表现为从低附加值到高附加值行业先后出现雁阵变化格局，反映了一国或地区内产业结构的梯度提升。本文发现，在饮食和纺织制品等低技术行业已完成转移后，塑胶和化工等中等技术行业本该按照雁阵理论，在先进地区发展成熟后向下一梯度地区转移，然而现在却更倾向于在南部沿海地区进行智能化升级和市场扩张，甚至造纸和纸制品业这一低技术行业出现了向东南沿海地区回流的趋势。随着工业智能化进程的快速推进，地区产业结构梯度升级模式正在发生改变，传统雁阵理论的适用性减弱了，需要结合经济环境和要素禀赋变化不断扩展，才能解释新时期产业转移的新现象。

工业智能化与人力资本的匹配效应

对于全部工业来说，与西北地区相比，东南沿海地区人力资本对工业智能化影响工业转移的正向调节作用具有明显的差异，进一步提高人力资本水平，能显著促进工业整体上向东南沿海地区回流，增强东南沿海地区工业智能化对工业发展的正向影响。对于电气/电子设备制造业来说，与西北地区相比，南部沿海地区人力资本水平关于工业智能化促进该类行业转移的正向调节作用更为明显。对于通用/专用/交通设备制造业来说，东部沿海地区人力资本水平对工业智能化影响该类行业转移的正向调节作用相对西北地区具有显著差异，进一步提高人力资本水平，将有助于东部沿海地区通用/专用/交通设备制造业通过智能化改造实现更快发展。对于金属冶炼制品业来说，提高人力资本水平将缓解工业智能化对东部沿海地区金属冶炼制品业转移的负向影响，但是对北部沿海地区却没有显著的改善作用，这可能也源于京津冀地区的产业发展战略定位是着力推进钢铁行业去产能、转动能，建设“生态修复环境改善示范区”。综上所述，加速培育与工业智能化相匹配的高质量人力资本，将加快东南沿海地区常规性任务密集、技术含量高的装备制造业的智能化升级进程，提升产业核心竞争力。

结论与贡献

工业智能化发展打破了以往区域间产业单向梯度转移和产业结构梯度升级的态势，中国区域间工业产业转移开始背离传统的雁阵模式。本文研究发现：（1）随着企业积极引入工业机器人进行智能化改造，劳动力成本对工业产业转移不再具有决定性影响，工业智能化影响区域产业转移的作用开始显现；（2）工业智能化进程的加速使工业产业开始向南部沿海地区回流，内陆地区不再单纯依靠低成本劳动力优势承接沿海地区的转出产业；（3）工业智能化促进了常规性任务密集度高、技术含量高的电气/电子设备和通用/专用/交通设备制造业向沿海地区转移，这一现象在南部沿海地区更为明显；（4）工业智能化改变了地区产业结构的梯度升级模式，塑胶和化工等中等技术行业不再按照雁阵理论向内陆地区转移，反而更倾向于在南部沿海地区进行智能化升级和市场扩张，甚至造纸和纸制品业这一低技术行业也出现了向东南沿海地区回流的趋势；（5）工业智能化和人力资本的有效匹配将促进东南沿海地区的电气/电子设备和通用/专用/交通设备制造业加快实现智能化转型和高质量发展，助力金属冶炼制品业去产能、转动能，实现绿色发展。

本文借鉴新经济地理学的经典分析框架，将工业行业按照Autor et al.（2003）提出的常规性任务密集度进行排序并划分八大经济区，利用中国2001—2018年省级面板数据剖析了工业智能化对中国区域工业产业转移的影响与作用机理。本文的边际贡献在于：（1）基于工业智能化视角，指出了新时期中国区域产业转移模式和机理的变化，探究了雁阵理论的当代适用性；（2）从大规模“机器换人”的现实背景出发，解释了沿海地区工业回流现象，发现劳动力成本不再是智能化时代工业产业转移的决定性因素；（3）验证了工业智能化和人力资本的有效匹配对沿海地区高技术含量和常规性任务密集行业高质量发展的重要作用；（4）更加全面且深入地分析了工业智能化对不同常规性任务密集度行业转移的不同影响。