CNDD文献复刻 | 工业智能设备进口与中国制造业企业生产链长度（免分享）

着力提升产业链供应链韧性和安全水平。确保大国产业链供应链循环畅通,重点在于聚焦薄弱环节,加快补齐短板,从而实现产业链的“延链补链”。因此,加紧探索有效的产业链“延链补链”策略.是增强产业链安全和韧性的当务之急。目前,以智能化技术为核心的新一轮科技革命和产业变革正在引发全球社会生产力和经济结构的变革(Acemoglu and Restrepo,2022),深刻影响着全球产业链分工格局的演进方向。中美等主要经济体积极部署人工智能领域的发展战略,抢抓智能化发展新机遇。其中,通过智能化技术的引进促进技术吸收和科技转化,是发展中经济体实现产业赶超式升级和跨越式发展的有效路径(Caelli,2017)。2023年4月,国务院办公厅发布的《关于推动外贸稳规模优结构的意见》中明确提出,要加快修订鼓励进口技术和产品目录,引导企业扩大国内短缺的先进技术设备进口。因此,通过进口先进智能设备助力企业补齐短板、锻造长板,从而有效应对脱钩断链风险,确保产业链供应链的安全稳定,将成为实现现代化产业体系构建和经济高质量发展的重要支撑。

01 文献简介

▪ 文献来源：吕越,张昊天,高恺琳.人工智能时代的中国产业链“延链补链”——基于制造业企业智能设备进口的微观证据[J/OL].中国工业经济,2024,(01):56-74.

▪ 数据与代码来源：《中国工业经济》编辑部 ( http://ciejournal.ajcass.org/）

▪ 关键词：智能设备进口；　生产链长度；　产业链安全；　人工智能

▪ 主要内容：当前全球价值链分工体系面临重构调整，通过智能化技术助力企业“延链补链”以确保产业链供应链安全稳定，是中国经济高质量发展的着力点。本文基于2000—2013年中国工业企业数据库和中国海关数据库的微观合并数据，实证分析了工业智能设备进口对中国制造业企业生产链长度的影响。结果表明，工业智能设备进口数量的增加会显著促进企业生产链长度的延长。机制分析发现，由于上游生产环节的资本密集程度相对下游更高，而下游生产环节的劳动密集程度相对上游更高，因而企业通过进口工业智能设备可以实现在更多产业链环节形成比较优势。一方面，工业智能设备可以推动“机器换人”,即促进资本对部分劳动力的替代，更显著地降低上游生产环节的要素成本，使企业拓宽向上游的生产链长度；另一方面，工业智能设备可以推动“赋能于人”,即促进劳动力边际产出的提升，更显著地降低下游生产环节的要素成本，使企业拓宽向下游的生产链长度。最后，本文从产业链关联的角度分析发现，工业智能设备进口可以通过产业链关联对上下游企业产生“涟漪效应”;从产业集聚的角度分析发现，专业化集聚水平提升会进一步放大工业智能设备对企业生产链长度的促进效果；从应对断链危机的角度分析发现，寻求智能设备进口的替代国有助于企业在面临特定供应链断链危机时有效延长生产链长度。

▪ 创新点：：（1）研究内容上，创新性地研究了企业进口工业智能设备对生产链长度的影响，并提出了智能设备进口影响产业链“延链补链”的内在机理。（2）理论框架上，基于Antràs and Gotari(2020)、Acemoglu and Restrepo(2022)的研究，构建了一个用于分析工业智能设备进口影响企业生产链长度的理论框架，并讨论了“机器换人”和“赋能于人”是智能设备进口影响企业生产链长度的内在机理。（3）实证研究上，通过合并2000—2013年中国工业企业数据库和中国海关数据库的微观数据，测度了企业层面的工业智能设备进口指标和企业的生产链长度指数，进而研究工业智能设备进口对中国企业产业链“延链补链”的影响问题。

02 研究模型与变量设计

为了验证本文的假说,构建以下估计模型,考察智能设备进口对企业生产链长度的影响:

其中,i代表企业,代表行业,h代表城市,代表年份,a为截距项,,为年份固定效应,n为企业固定效应，μ为随机误差项。在基准模型中,控制了企业和年份的固定效应,且将标准误聚类到行业层面。上述模型中,被解释变量span代表企业的生产链长度。根据 Fan etal.(2021),核心解释变量Im(intel).代表该企业的工业智能设备的进口存量(即累计进口智能设备数量)加1取自然对数。

控制变量X包括:企业规模,使用企业从业人数和企业总产值取对数表示。企业生产率,使用LP方法计算的企业全要素生产率表示。企业资本品进口,使用企业当年全部进口资本品的对数值表示,其中,资本品根据联合国公布的大类经济类别(Broad Economic Categories,BEC)编码识别。企业经营年限,使用当年年份减去企业开始营业年份、再加1并取自然对数表示。企业融资能力,参考吕越等(2023),构造企业从金融市场获得融资的成功率衡量企业融资能力。行业集中度,采用企业工业总产值在二位数行业中的赫芬达尔一赫希曼指数表示。

核心指标构造方法如下：

(1)企业智能设备进口水平:参考Acemoglu and Restrepo(2022),本文按照HS6位码与BEC分类中的资本品类别,计算了中国海关数据库中企业层面的累计工业智能设备进口。工业智能设备主要包括专用机械(含工业机器人)、数控机械、自动机床、自动焊接机、自动编织纺织机、其他专用纺织机械、自动输送机,以及自动控制系统。由于此类智能设备能够自动化完成生产环节,尤其是长时间的重复性工作,几乎不需要劳动力参与,因此可以替代大量的劳动力投入。

(2)企业生产链长度:借鉴唐宜红和张鹏杨(2018)吕越等(2020)、Chor et al.(2021),本文构造企业生产链长度指标span;。采用“行业一产品一企业”三步法,分别测算了企业的出口上游度和进口上游度指标,并进一步求解进口上游度与出口上游度之差,用以衡量企业的生产链长度。测算企业生产链长度的步骤如下:

第一步,测算行业的上游度水平。基于吕越等(2020)的研究,行业上游度的表达式为:

其中,Y表示产品i的总产出,F 体现了产品作为最终品的消耗量,K表示产业数量,d 是产品和产品j之间的直接消耗系数,体现了生产1单位产品h需要投入的产品的直接消耗量。

本文根据2002年、2007年、2012年《中国投入产出表》计算调整后的直接消耗系数d,进而计算行业上游度指标。以2007年135部门投入产出表为例:①将总产出Y调整为Y=GO-ERR,其中，GO为总产出，ERR为误差。②为体现开放经济的影响，利用进出口贸易数据对直接消耗系数进行调整，调整公式为

其中，X为出口，M为进口，S为存货增加量。③计算最终品消耗向量F,公式为F=C+K-S,其中，C为最终消费支出，K为资本形成总额，S为存货增加量。

表示所有产品间直接消耗系数形成的矩阵，得到行业上游度：

其中，I为单位矩阵，F=(F₁,…,Fx)为最终品消耗向量。

第二步，测算产品的上游度水平。本文进一步将行业上游度水平与HS代码对接，拓展得到产品的上游度水平。具体来说，取决于相应的代码是否可以直接对应，从而分解为两种匹配情景。本文将产品的上游度表示为：

行业一产品代码匹配按照下列步骤：①根据HS代码对应表，2000—2013年海关产品数据中的HS6/8位码，使用不同年份间的HS对应表，统一对应到2007年的HS6/8位码。②将2007年HS6位码对应到2002年国民行业代码CIC4位码，将2002年、2007年、2012年《中国投入产出表》I0码对应到CIC4位码，形成2000—2013年HS6位码—CIC4位码—IO码的对应表。③根据10码与HS6位码的对应，确定产品上游度。此时可能出现两种情况：若10码与HS6位码唯一对应，则产品上游度等于对应产品所处行业的上游度；若1个I0码包含多个HS6位码，则根据10码与HS8位码的对应关系以及产品进出口额加权调整。

第三步，测算企业的出口上游度水平。根据产品的上游度指数，将其进一步集结到企业层面，从而形成企业的出口上游度表达式：

其中，Ui为企业i的出口上游度，Up为产品p的上游度，Xpi为企业i产品p的出口额，Oi为企业i的出口产品集。需要注意的是，在出口额从产品加总到企业时，根据出口附加值率的测算方法，识别出贸易代理商，并计算出企业实际中间品出口额。

①根据2007年《中国投入产出表》计算，价值链最上游的行业包括有色金属矿采选业，石油和天然气开采业，煤炭开采和洗选业，基础化学原料制造业，化学纤维制造业，炼焦业，管道运输业，废品废料，黑色金属矿采选业，电力、热力的生产和供应业等；价值链最下游的行业包括居民服务业，卫生，软件业，方便食品制造业，教育，公共设施管理业，体育，建筑业，公共管理和社会组织，社会福利业等。可以发现，总体上，价值链上游的行业资本密集度更高，而价值链下游的行业劳动要素密集度更高，这与已有的研究结论一致(Choret al.,2021)。根据2002年、2007年，2012年《中国投入产出表》计算的行业上游度排名参见《中国工业经济》网站(http://ciejournalajcass.org)附件。

第四步,测算企业的进口上游度水平。类似地,本文进一步得到企业的进口上游度表达式:

其中,Ui为企业i的进口上游度,Up为产品p的上游度,Ipi为企业i产品p的进口额,Oi为企业i的进口产品集。

第五步,测算企业的生产链长度。根据企业的出口上游度和进口上游度指数,测算出企业的生产链长度,具体的表达式如下:

03 数据与代码

▪ 文章原网址：《中国工业经济》编辑部

▪ 数据详情：

04 实证结果

在基准模型中,本文分别通过混合 OLS估计、控制年份固定效应和企业定效应但标准误不聚类,以及将标准误聚类到行业层面的计量模型进行估计。表1第(1)列展示了混合OLS估计结果,结果显示,智能设备进口增加会对企业的生产链长度延长产生显著的促进作用。第(2)列展示了控制年份固定效应和企业固定效应但标准误不聚类的回归结果,结果同样表明,智能设备进口的增加会显著促进企业生产链长度的延长。第(3)列呈现了考虑标准误聚类的情况,可以看到,核心解释变量仍然通过了1%的显茅性检验。上述结果表明,控制其他情况保持不变时,随着企业智能设备进口的增加,企业的生产链长度会得到显著延长,也就是说,智能设备进口会显著促进产业链的“延链补链”。

05 获取方式

见推文末尾。

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