原文：[1]冯玲,袁帆,刘小逸.工业机器人与企业创新——来自中国制造业企业的证据[J].经济学(季刊),2023,23(04):1264-1282.DOI:10.13821/j.cnki.ceq.2023.04.02.
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引言
引言部分详细探讨了创新与自动化生产在经济增长中的关键作用。创新不仅是推动一国或地区经济增长和技术水平演进的核心因素，还对劳动力需求结构和收入差异产生深远影响。在中国，创新与自动化生产对经济转型和向制造业强国的转变尤为重要。《中国制造2025》战略规划明确指出，创新是制造业发展的核心，并强调推进制造过程的智能化。
随着政策支持和劳动力成本上升，中国制造业企业的工业机器人使用规模显著增长。2016年，中国首次超越日本，成为全球工业机器人存量规模最大的国家。然而，智能制造能否推动企业创新仍然缺乏深入讨论。一个原因是缺乏企业层面的工业机器人数据。中国海关数据库提供了企业在HS8位码上的机器人进口数据，这为研究提供了新的视角。
基于进口机器人数据来衡量中国企业的机器人使用情况，其合理性在于：首先，2010年之前，中国企业使用的机器人主要依赖进口；其次，全球机器人生产具有高度垄断性，主要集中于国外六大生产商。因此，本文通过理论和实证分析，探讨了机器人使用对企业创新的激励作用及其具体机制，为理解智能制造战略的微观工作机制提供了依据。
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特征事实
在特征事实部分，文章通过对比机器人企业和非机器人企业的专利申请数量，揭示了机器人使用对企业创新的影响。研究定义了“机器人企业”为2000-2004年间进口过机器人的企业，而“非机器人企业”为2000-2013年间从未进口过机器人的企业。数据显示，2004年之后，机器人企业的专利数量增长明显快于非机器人企业，尤其在2004-2007年间，机器人企业的专利年均增长率约为26.7%，而非机器人企业为20.3%。
进一步分析表明，企业在首次进口机器人前后的专利申请数量变化显著。进口机器人之前，企业专利申请数量增长较为平缓；进口机器人后，专利增长速度明显提高。例如，企业进口机器人之前两年的年均专利增长率较低，而进口机器人后，专利申请数量显著增加。
这些特征事实表明，机器人使用对企业创新具有显著的激励作用，并且这种作用在企业首次进口机器人后尤为明显。研究结果支持了机器人使用能够促进企业创新的假设，并为理解智能制造战略的微观工作机制提供了实证依据。
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理论分析
（一）该文章通过构建一个局部均衡模型，探讨了机器人在任务型生产过程中的角色及其对企业创新决策的影响。模型假设机器人相对于低技能劳动者具有成本优势，即单位机器人使用成本低于低技能劳动者的工资。
1.需求与生产：
市场需求模型中，企业产品的需求与价格成反比，且与行业总需求和产品的需求价格弹性相关。生产模型假设生产任务需要高技能劳动者和其他资本品的配合，简单任务由机器人完成，而复杂任务由低技能劳动者完成。
2.创新激励机制：
成本优势与创新激励：机器人使用降低了企业的边际生产成本，增加了市场份额，从而提高了研发的边际收益，激励企业进行创新。
3.人机协同效应：高技能劳动者与机器人之间存在互补关系，企业的高技能劳动者越多，机器人使用对创新的激励作用越大。
4.资机协同效应：其他资本品与机器人之间的协同作用放大了自动化的创新价值，资本品越多，自动化程度对创新的促进作用越强。
5.生产率异质性：企业的初始生产率水平越高，研发投入对生产率的提升幅度越大，企业越有动机进行创新。
（二）结论：
理论分析表明，机器人使用通过降低生产成本、提高市场份额和创新收益，显著激励企业创新。机器人与高技能劳动者及其他资本品的协同效应进一步放大了这种激励作用，为理解智能制造战略的微观机制提供了理论基础。
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数据及变量构造
该部分，文章详细描述了研究所使用的数据来源和变量构造方法。
（一）数据说明
1.工业企业数据：包括全部国有和规模以上非国有工业企业的名称、财务指标等信息。
2.海关数据：以进出口贸易记录为统计对象，包含贸易金额、数量、贸易类型、贸易方身份信息、HS8产品代码等信息。
3.专利数据：记录了自1985年国家《专利法》实施以来，在国家知识产权局申请并公开的全部微观专利信息。
4.国际机器人联合会（IFR）数据：统计了全球“国家-行业-年份”层面的机器人增量与存量数据。
（二）数据匹配
通过企业名称将工业企业数据中的制造业企业与海关数据分年匹配。
参考Brandt et al.（2012），通过企业识别码、企业名称等对不同年份制造业企业进行跨期匹配。
利用企业名称将其与专利数据匹配。
根据中国国民经济行业分类表（CIC）与国际标准行业分类表（ISIC4）的对应关系与IFR数据匹配。
基准回归样本区间为2000—2013年，剔除2010年数据，并按照一般公认会计准则（GAAP）剔除异常观测值。
（三）变量构造
1.机器人使用：
使用中国海关数据提供的企业工业机器人进口信息衡量企业机器人使用。
构建企业机器人存量（机器人累计进口额对数）及存量哑变量两个指标。
2.企业创新：
以企业各年专利申请总数的对数形式衡量企业创新，并以研发支出（R&D）进行稳健性检验。
3.工具变量：
由于企业创新和机器人进口可能互为因果，文章通过工具变量方法进行处理。
构造了“美国机器人”工具变量和“关税”工具变量，以捕捉企业机器人使用的差异性。
通过这些数据和变量的构造，研究能够更准确地分析机器人使用对企业创新的影响。
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实证分析
该部分文章通过实证方法验证了机器人使用对企业创新的影响，具体分析如下：
（一）基准回归
通过构建面板固定效应模型，分析机器人使用对企业创新的影响。结果显示，机器人存量的增加显著促进了企业专利申请数量的增长。具体而言，企业机器人存量每增加1%，其专利申请数量约上升0.02%。
（二）工具变量检验
为解决基准回归模型中的内生性问题，采用两阶段最小二乘法进行工具变量检验。结果表明，在控制内生性问题后，机器人仍能显著激励企业创新。工具变量包括“关税”和“美国机器人”，两者的回归结果均显著为正。
（三）稳健性检验
1.机器人与研发支出：使用研发费用支出（R&D）作为被解释变量，结果显示机器人使用能够显著激励企业的研发投入。
2.剔除国产机器人的影响：剔除国产机器人主要应用行业的观测值，结果显示机器人存量的回归系数仍显著为正。
3.稳健工具变量：构造权重型的稳健美国或稳健关税工具变量，结果显示更换工具变量后，机器人使用激励企业创新的结论仍然成立。
（四）机制分析
1.人机协同效应：机器人存量与高学历职工数的交互项显著为正，表明高技能劳动者与机器人之间存在协同效应。
2.资机协同效应：机器人存量与固定资产或其他资本品累积进口额的交互项显著为正，表明机器人与其他资本品之间存在协同效应。
3.生产率异质性：机器人对高生产率企业的创新激励作用显著，但对低生产率企业则不显著，表明生产率是机器人作用于创新的重要条件。
通过这些实证分析，文章验证了机器人使用对企业创新的正向激励作用，并探讨了其具体机制。
（五）进一步分析
1.细分专利类型：机器人使用对不同类型专利均具有显著激励作用，但对外观及实用新型专利的影响明显更大，说明机器人使用对发明专利的工作机制可能不同。
2.学习效应：分析表明，学习效应并不是进口机器人影响中国机器人企业创新的主要因素。
3.通过这些实证分析，文章验证了机器人使用对企业创新的正向激励作用，并探讨了其具体机制。
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结论
1.创新驱动发展战略：为了实现从制造业大国到制造业强国的飞跃，中国政府提出了创新驱动发展战略，而智能制造是实施这一战略的关键举措。由于本土机器人技术相对落后，中国在早期推出了多项积极的贸易政策，如减少工业机器人进口关税、提供进口贴息等，以鼓励国内企业进口机器人。
2.机器人对企业创新的激励作用：研究表明，机器人使用对企业创新存在显著的正向激励作用。机器人与高技能劳动者、其他资本品、生产率水平等因素之间存在协同效应，这些协同效应进一步放大了机器人的创新激励价值。
3.政策支持与本土产业发展：近年来，国家愈发强调本土机器人产业的发展，如《“十四五”机器人产业发展规划》提出，到2035年，我国机器人产业综合实力要达到国际领先水平，机器人成为经济发展、人民生活、社会治理的重要组成部分。
4.研究贡献：本文不仅补充了现有文献，还为理解智能制造战略的工作机制提供了依据，并为实施创新驱动发展战略提供了思路。
