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

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)鏈格局和價值鏈結(jié)構(gòu)，美、日、德等傳統(tǒng)制造強國相繼出臺制造業(yè)智能化升級計劃，以鞏固經(jīng)濟地位，智能制造已成為世界制造業(yè)競相爭奪的技術(shù)制高點[1]。隨著智能制造在國家競爭戰(zhàn)略中的地位不斷攀升，在重大智能制造項目、關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)項目引導(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)也實現(xiàn)快速增長，2019年中國工業(yè)機器人安裝量位居世界第一，2020年整個智能制造產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值突破2萬億元。

然而，高端智能制造裝備對外依存度高、核心零部件缺口難補等因素制約著產(chǎn)業(yè)進一步發(fā)展?！笆奈濉逼陂g，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)需求市場規(guī)模大、成長性強，但在“雙循環(huán)”新格局下，國外先進智能制造裝備對國內(nèi)市場形成有力競爭。在制造業(yè)智能化技術(shù)需求持續(xù)增長與數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展的雙重背景下，以智能制造技術(shù)創(chuàng)新推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，既是中國數(shù)字經(jīng)濟與自主創(chuàng)新相融合的實踐要求，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)活動的雙重主導(dǎo)下，以技術(shù)創(chuàng)新推動智能制造發(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力[2-3]與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的內(nèi)源動力[4-5]。事實上，企業(yè)所處經(jīng)濟環(huán)境對技術(shù)創(chuàng)新活動具有深刻影響[6]。在智能制造技術(shù)需求快速增長、大數(shù)據(jù)成為重要創(chuàng)新資源的發(fā)展趨勢下，鮮有研究關(guān)注外部環(huán)境要素對智能制造技術(shù)創(chuàng)新活動的影響，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)新需求拉動模式指出，60%～80%的創(chuàng)新成果源于市場需求拉動[7]。將創(chuàng)新政策施加于需求側(cè)將對產(chǎn)業(yè)技術(shù)進步產(chǎn)生更深遠的作用[8]，我國也的確需要更多需求側(cè)創(chuàng)新政策，因為市場才是創(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對新技術(shù)、新產(chǎn)品缺乏信心時給予更多引導(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)新政策相對缺乏(呂文晶等，2019)。就智能制造發(fā)展趨勢而言，產(chǎn)業(yè)智能化已經(jīng)在國家戰(zhàn)略層面得到認可，智能制造試點項目成果頗豐，制造企業(yè)也在積極探索智能化升級，智能制造技術(shù)需求正持續(xù)增長。因此，對于智能制造產(chǎn)業(yè)而言，補充需求側(cè)創(chuàng)新政策工具從而發(fā)揮其對智能制造技術(shù)創(chuàng)新的引導(dǎo)功能，有待進一步論證。另一方面，從創(chuàng)新環(huán)境角度看，隨著數(shù)字經(jīng)濟時代到來，大量文獻討論了數(shù)字技術(shù)對企業(yè)創(chuàng)新的影響。宏觀上，數(shù)字經(jīng)濟通過改善信息環(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，面對數(shù)字經(jīng)濟時代客戶需求呈現(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)智能化升級而言，工藝流程和管理工作各有差異，對智能制造的技術(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)濟改變了創(chuàng)新主體與客戶的交互方式，促進研發(fā)活動與客戶需求匹配從而實現(xiàn)價值共創(chuàng)[10-11]。數(shù)據(jù)作為一種重要創(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)和迭代升級提供條件[9,12]。然而，現(xiàn)有研究主要關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟如何促進制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，在技術(shù)需求拉動下，數(shù)字經(jīng)濟能否發(fā)揮其對智能制造技術(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)濟對智能制造技術(shù)創(chuàng)新的賦能機制。本文理論貢獻在于，揭示需求拉動智能制造技術(shù)創(chuàng)新過程中數(shù)字經(jīng)濟賦能機制的導(dǎo)向性特征，細化數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新效應(yīng)的理論研究，為數(shù)字經(jīng)濟背景下需求側(cè)智能制造創(chuàng)新政策實踐提供理論依據(jù)。

1 研究假設(shè)

1.1 研究框架

需求拉動理論認為，技術(shù)創(chuàng)新是一種追求利益的經(jīng)濟行為，需求變化是微觀上促進企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新活動的有效激勵機制[13]。一方面，在制造業(yè)升級的技術(shù)需求前提下，智能制造是相關(guān)技術(shù)研發(fā)活動的主要投入方向，研發(fā)投入強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)新活動最終成果，包括新技術(shù)形成或經(jīng)濟利益流入。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的動因之一是通過市場化運作獲取經(jīng)濟利益，具有即時性的市場導(dǎo)向特征(龐蘭心和官建成，2018)。同時，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)目標制定需要具有一定前瞻性，基于知識的產(chǎn)出要更關(guān)注中遠期戰(zhàn)略價值或可持續(xù)競爭優(yōu)勢。此時，智能制造技術(shù)創(chuàng)新本質(zhì)上又具備非市場導(dǎo)向特征?？梢姡悄苤圃旒夹g(shù)創(chuàng)新兼具市場導(dǎo)向和非市場導(dǎo)向兩種屬性，這也符合熊彼特創(chuàng)新理論的觀點，即創(chuàng)新是經(jīng)濟行為和技術(shù)行為的綜合。綜上所述，本研究以投入—產(chǎn)出為主線，從市場導(dǎo)向和非市場導(dǎo)向兩個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)濟對非市場導(dǎo)向與市場導(dǎo)向下智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的影響機制。

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

經(jīng)典的需求拉動技術(shù)創(chuàng)新動力機制認為，市場需求是研發(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)活動并進行研發(fā)投入的激勵因素。創(chuàng)新行為通常源自解決經(jīng)濟問題或利用經(jīng)濟機會的需要，即技術(shù)創(chuàng)新活動受到經(jīng)濟發(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)實現(xiàn)，也可以利用先進技術(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)從而提高勞動生產(chǎn)率[14]；另一方面，對現(xiàn)有軟硬件技術(shù)進行智能化升級，提高資本回報率[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生產(chǎn)率都逐漸提升。因此，制造業(yè)對智能制造的技術(shù)需求主要表現(xiàn)為勞動替代需求和效率提升需求。

1.2.1 勞動替代需求與智能制造技術(shù)創(chuàng)新

新古典經(jīng)濟增長理論認為，勞動力成本上升會引起外生性技術(shù)進步。較高的勞動成本會極大促進工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[15]。提高工資水平是誘導(dǎo)企業(yè)實施技術(shù)創(chuàng)新的一種機制，創(chuàng)新帶來的技術(shù)進步能夠抵消勞動成本上漲對企業(yè)利潤的負面影響[16]。通過技術(shù)進步替代勞動的需求促使企業(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)進步替代勞動要素。

人口老齡化、勞動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)對勞動力進行補位式替代的需求[17]。傳統(tǒng)意義上，勞動力成本上升情況下的技術(shù)替代過程主要通過替代機械式的體力勞動改變生產(chǎn)函數(shù)，提高生產(chǎn)效率。新技術(shù)產(chǎn)生的勞動替代需求在勞動密集型產(chǎn)業(yè)或價值鏈低端表現(xiàn)得更為明顯。智能化技術(shù)的強大之處在于其不僅能夠?qū)w力勞動形成替代，而且能夠依托人工智能技術(shù)對部分管理活動、技術(shù)工作等腦力勞動形成替代，這些知識型勞動在產(chǎn)業(yè)鏈中高端領(lǐng)域仍然占有較大比重。可以說，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)對部分更高層次勞動的替代，甚至在高端產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域進一步精簡勞動要素。因此，按照技術(shù)創(chuàng)新的需求拉動理論，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)對勞動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，進而獲得超額利潤(賀德方等，2019)；二是以外部技術(shù)引進和吸收為基礎(chǔ)的技術(shù)創(chuàng)新，以其耗時短的優(yōu)勢快速向下游制造企業(yè)輸送智能技術(shù)，滿足技術(shù)需求市場的勞動替代需要。智能制造技術(shù)具有專用性、定制性等特點，以智能制造設(shè)備代替勞動是一種根本性的生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。同時，由于智能制造技術(shù)的尖端性和集成性特點，專用設(shè)備的研發(fā)過程與見效周期較長且存在市場風(fēng)險，這會對供應(yīng)商的技術(shù)創(chuàng)新任務(wù)造成壓力。因此，當(dāng)制造業(yè)勞動替代需求過大時，急于實現(xiàn)盈利目標的智能制造技術(shù)供應(yīng)商可能會采用技術(shù)引進方式應(yīng)對客戶的勞動替代需求。與自主研發(fā)相比，以技術(shù)引進和吸收為基礎(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，即過大的勞動替代需求會降低智能制造技術(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，對制造業(yè)勞動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)勞動替代需求與智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入強度呈倒U型相關(guān)；

H1b：制造企業(yè)勞動替代需求通過改變投入強度影響非市場導(dǎo)向與市場導(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)進步方向看，自工業(yè)革命以來，企業(yè)使用機械代替勞動從而提高生產(chǎn)效率的需要始終存在。隨著自動化的普及，進一步提高效率則須依靠機械設(shè)備或管理手段的進一步升級。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，2015)，與之共興的新技術(shù)經(jīng)濟范式為后發(fā)企業(yè)追趕提供了一個機會窗口(孟韜等，2021)，云計算、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)需求開展依賴場景的個性化創(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。

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)活動與客戶企業(yè)智能化升級的技術(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、管理活動的對接，無疑會增大供應(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)新耗費投入大、風(fēng)險要素多，進而增加技術(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?；诖耍岢鋈缦录僭O(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)新投入強度；

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

1.3 數(shù)字經(jīng)濟賦能對智能制造技術(shù)創(chuàng)新的影響

數(shù)字經(jīng)濟時代，原生態(tài)數(shù)據(jù)型企業(yè)以其特有的競爭優(yōu)勢迫使傳統(tǒng)行業(yè)不斷進行數(shù)字化改造。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)創(chuàng)新活動能夠準確解析技術(shù)市場需求與用戶消費邏輯。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)和市場需求，壓縮創(chuàng)新周期并提高創(chuàng)新成果應(yīng)用價值。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)濟賦能。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新活動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，實現(xiàn)客戶價值主張(周濟等，2015)。數(shù)字經(jīng)濟賦能的關(guān)鍵在于從大數(shù)據(jù)中獲取創(chuàng)新知識資源，從而提高智能制造技術(shù)的市場價值。來源于企業(yè)外部的異質(zhì)性知識有利于打破研發(fā)團隊知識剛性[21]，避免技術(shù)創(chuàng)新與生產(chǎn)需要或用戶需求錯配。智能制造系統(tǒng)特有的自感知特性能為企業(yè)提供強大的數(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。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)新所需知識資源轉(zhuǎn)移，加快知識溢出和知識創(chuàng)造，壓縮創(chuàng)新周期。其次，與市場需求、用戶行為、設(shè)備運行相關(guān)的知識資源對智能制造技術(shù)創(chuàng)新進行賦能，指導(dǎo)創(chuàng)新目標與市場需要、用戶特征或設(shè)備改進相匹配，完成智能制造技術(shù)創(chuàng)新的數(shù)字經(jīng)濟賦能。最后，智能制造技術(shù)創(chuàng)新成果投入使用后，面向市場和用戶實現(xiàn)價值主張，在數(shù)字經(jīng)濟賦能下充分挖掘應(yīng)用價值?；谏鲜龇治?，提出如下假設(shè)：

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

H3b：在產(chǎn)出階段，數(shù)字經(jīng)濟賦能正向調(diào)節(jié)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入強度與市場導(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

2.1 模型與變量

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

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)計過程中難以統(tǒng)一標準，因此在學(xué)術(shù)研究中，通常使用R&D經(jīng)費投入表征企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入[22]。R&D投入的絕對量受企業(yè)規(guī)模影響較大，為更好地體現(xiàn)企業(yè)對智能制造技術(shù)需求的反應(yīng)強度，以R&D投入與主營業(yè)務(wù)收入之比作為技術(shù)創(chuàng)新投入的測量指標[23]。對于技術(shù)需求側(cè)指標，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)一一對應(yīng)。考慮到企業(yè)在設(shè)計技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略時，通常會對宏觀市場大環(huán)境進行分析，即外部市場因素會對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動產(chǎn)生影響(王程韡等，2016)。因此，本文使用宏觀統(tǒng)計變量測量技術(shù)需求，用以對標相應(yīng)的技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)樣本。自變量labor為勞動替代需求，借鑒林煒(2013)對勞動力成本上升與企業(yè)創(chuàng)新激勵之間關(guān)系的研究，同時考慮到制造業(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)費的目的是通過對現(xiàn)有設(shè)施、生產(chǎn)工藝及輔助設(shè)施進行技術(shù)改造，提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。α0為截距項，α1、α2、α3為待檢驗系數(shù)，方程(1)為主變量的直接效應(yīng)檢驗，方程(2)增加了勞動力成本的二次項以檢驗H1a，若α3拒絕零假設(shè)且為負數(shù)，則可判定制造業(yè)勞動替代需求與智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入強度呈倒U相關(guān)。向量組Z為對技術(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)負債率(alr)和利潤總額/固定資產(chǎn)凈值(profit)等指標作為控制變量，分別表征影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的政府創(chuàng)新補貼、企業(yè)規(guī)模、資本深化、財務(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。

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

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

(3)

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

(4)

然后，繼續(xù)檢驗數(shù)字經(jīng)濟賦能(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)形成可能在時間上存在一定滯后效應(yīng)，因此對被解釋變量作滯后一期處理。模型中，Noutpit+1、Moutpit+1分別代表非市場導(dǎo)向(non-market-oriented)和市場導(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)活動的高新性，為準確反映智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的新知識與新技術(shù)，以智能制造企業(yè)發(fā)明專利和實用新型專利授權(quán)數(shù)測量非市場導(dǎo)向的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，原因有兩點：其一，在實務(wù)中，專利被正式授權(quán)之前存在一定不確定性，在嚴格的審查機制下，一些技術(shù)含量不高的專利申請往往最終無法得到授權(quán)(張古鵬等，2014)，專利授權(quán)數(shù)能更好地反映達到標準的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出；其二，我國3種專利類型中，通常外觀設(shè)計專利被認為是技術(shù)含量相對較低的類別，使用發(fā)明和實用新型專利更能體現(xiàn)智能制造技術(shù)的高新性。對于非市場導(dǎo)向的產(chǎn)出，新產(chǎn)品銷售收入能體現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新成果的市場適應(yīng)性，是企業(yè)對新知識、新技術(shù)進行市場化運作的結(jié)果，為反映需求市場對新技術(shù)的接受程度，以新產(chǎn)品銷售收入測量市場導(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)濟賦能，參考姜松等[24]對數(shù)字經(jīng)濟的研究，采用騰訊研究院發(fā)布的《數(shù)字中國指數(shù)報告》，將城市數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟賦能的代理變量。為檢驗H3，模型加入交乘項IM×digital，若檢驗結(jié)果為γ5拒絕零假設(shè)，則表明數(shù)字經(jīng)濟賦能對智能制造技術(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參數(shù)估計的干擾，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，存在校企合作項目為1，否則為0。

2.2 樣本描述性統(tǒng)計

選擇研究樣本時先確定技術(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，包括在智能機床、智能傳感、云計算、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)評價研究[27]、工信部智能制造試點示范企業(yè)，同時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)進行實證分析。宏觀指標數(shù)據(jù)主要來源于《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《數(shù)字中國指數(shù)報告》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)個觀測值供實證分析。由于各變量存在較大量綱差異，較大的絕對數(shù)值可能會影響回歸結(jié)果，因此對實證數(shù)據(jù)取對數(shù)。樣本企業(yè)基本信息見表1，指標數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計結(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)督管理機構(gòu)和其它部門所監(jiān)管企業(yè)本級及其逐級投資形成的企業(yè)；企業(yè)規(guī)模根據(jù)《統(tǒng)計上大中小微型企業(yè)劃分辦法(2017)》劃分；所在行業(yè)根據(jù)“國民經(jīng)濟行業(yè)分類與代碼(GB/T 4754-2017)”劃分

表2 指標數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計結(jié)果
Tab.2 Descriptive statistics of index data

3 實證分析

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

運用Stata15.0進行分析，在檢驗外部動力要素的直接效應(yīng)前，首先對模型約束進行必要檢驗。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)和隨機效應(yīng)模型中選擇合適的估計方法，F(xiàn)檢驗結(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)，個體效應(yīng)存在；Hausman檢驗結(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效應(yīng)假設(shè)，因此選擇固定效應(yīng)模型對第一階段回歸方程進行檢驗。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穩(wěn)健性，模型估計利用vce(robust)命令修正標準誤差。

技術(shù)需求對智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入的直接效應(yīng)檢驗結(jié)果如表3所示。模型1a首先檢驗控制變量對被解釋變量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)負債率會限制企業(yè)研發(fā)投入，資本深化和盈利能力對智能制造技術(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，勞動替代與效率提升需求對智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入具有顯著正向影響，H2a得到驗證。模型1c繼續(xù)加入制造業(yè)勞動替代變量的二次項，以檢驗H1a，結(jié)果顯示，5%的置信度限制下，勞動替代需求的二次項系數(shù)α3不拒絕零假設(shè)，不支持H1a。

表3 技術(shù)需求對智能制造技術(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：括號報告T統(tǒng)計量；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一步討論，分別對效率提升需求和控制變量以平均值為界進行分組，按模型1c的形式逐一進行分組回歸。政府創(chuàng)新補貼(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)卻證實了H1a，即制造業(yè)勞動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)新補貼、勞動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)新活動中，若企業(yè)獲得足夠的政府補貼，則制造業(yè)勞動替代需求對智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入不具有顯著影響，但在政府創(chuàng)新補貼較低的情況下，下游產(chǎn)業(yè)過高的勞動要素成本可能會對智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入產(chǎn)生擠出效應(yīng)，拉低創(chuàng)新投入強度。

圖2 基于研發(fā)補助分組的勞動替代需求與技術(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)濟賦能對智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗

數(shù)字經(jīng)濟賦能的調(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)成一個有調(diào)節(jié)的中介模型。首先確定模型檢驗方法，預(yù)設(shè)模型的F檢驗結(jié)果分別為F value=1.95>F0.05(281,1 120)=1.16(非市場導(dǎo)向)和F value=1.25>F0.05(281,1 120)=1.16(市場導(dǎo)向)，個體固定效應(yīng)存在。Hausman檢驗結(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，檢驗數(shù)字經(jīng)濟賦能對智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的調(diào)節(jié)效應(yīng)，參數(shù)估計結(jié)果見表4。

表4 數(shù)字經(jīng)濟賦能對智能制造技術(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，勞動替代與效率提升需求對智能制造專利產(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的估計結(jié)果，在非市場導(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)，而勞動替代需求的間接效應(yīng)不成立。繼續(xù)加入數(shù)字經(jīng)濟賦能及其與IMTIinp的交乘項，有調(diào)節(jié)的中介模型2d結(jié)果顯示，在非市場導(dǎo)向下，數(shù)字經(jīng)濟賦能與專利產(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的估計結(jié)果，H1b部分成立，H2b成立。在模型3d中加入數(shù)字經(jīng)濟賦能及其與IMTIinp的交乘項，結(jié)果顯示，在市場導(dǎo)向下，數(shù)字經(jīng)濟賦能正向調(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，間接正向影響市場導(dǎo)向的智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，但在非市場導(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)濟僅在市場導(dǎo)向下對智能制造技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟效益發(fā)揮賦能作用。對于市場導(dǎo)向的智能制造技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟效益而言，較大的勞動替代和效率提升需求會直接提高企業(yè)創(chuàng)新收益。制造企業(yè)對智能制造軟硬件的需求具有較強的專用性和定制性，數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境下創(chuàng)新主體與客戶的互聯(lián)互通為面向個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，企業(yè)并未因高需求引起的市場競爭而失去對新產(chǎn)品盈利性的控制，目前智能制造市場仍然具有較大創(chuàng)新投資潛力。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

為檢驗研究結(jié)論在其它情景下是否也具有穩(wěn)健性，對樣本進行分類后重新估計。中國經(jīng)濟體制是以國有資本為主導(dǎo)的市場經(jīng)濟模式，政府部門為實現(xiàn)特定目標，如發(fā)展某項工業(yè)技術(shù)，會將政策壓力施加給國有企業(yè)。在技術(shù)創(chuàng)新活動中，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)或試點示范項目，工信部第一批智能制造試點示范項目名單中大部分為國有企業(yè)。一些研發(fā)項目短期內(nèi)并不具備良好的盈利能力，但卻能在未來形成對我國智能制造發(fā)展的推動或引領(lǐng)作用。此外，相關(guān)研究表明，在政府鼓勵性產(chǎn)業(yè)中，民營資本創(chuàng)新水平對創(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)屬性差異可能對研究結(jié)論產(chǎn)生影響。

將研究樣本按產(chǎn)權(quán)屬性進行分組，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)負債率等指標，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。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，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)擁有更強的專利產(chǎn)出能力，非市場導(dǎo)向的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力更強，市場導(dǎo)向的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力相對較弱。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，更傾向于針對短期直接經(jīng)濟價值較低、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)健性檢驗結(jié)果，即效率提升需求直接影響非國有企業(yè)市場導(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)智能化升級的現(xiàn)實技術(shù)需求，通過需求提升創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為市場經(jīng)濟效益的能力更強。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)新需求拉動理論為基礎(chǔ)，探究技術(shù)需求與數(shù)字經(jīng)濟賦能對智能制造技術(shù)創(chuàng)新的影響機制。將智能制造技術(shù)需求劃分為勞動替代需求和效率提升需求兩個維度，以研發(fā)投入為中介設(shè)計投入—產(chǎn)出兩階段研究模型，引入數(shù)字經(jīng)濟賦能并揭示其對非市場導(dǎo)向與市場導(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，勞動替代需求對企業(yè)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入的影響與政府研發(fā)補貼有關(guān)。在補貼力度較大的情況下，勞動力成本對企業(yè)智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入的刺激作用不顯著；當(dāng)補貼力度較小時，勞動力成本與智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入呈倒U型相關(guān)，即過大的勞動替代需求會對智能制造技術(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，對智能制造技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出形成拉動作用。在非市場導(dǎo)向下，中介機制假設(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)點位置，作為完全中介僅形成效率提升需求對技術(shù)產(chǎn)出的拉動作用。在市場導(dǎo)向下，中介機制假設(shè)完全成立，勞動替代和效率提升等智能制造技術(shù)需求不僅以研發(fā)投入為中介形成對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟效益的拉動作用，還能夠直接影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟效益。

(3)在產(chǎn)出階段，數(shù)字經(jīng)濟賦能會增強智能制造技術(shù)創(chuàng)新投入與市場導(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)濟環(huán)境能夠更好地捕捉技術(shù)市場現(xiàn)實需求，通過需求匹配提升最終產(chǎn)品應(yīng)用價值，進而提升技術(shù)創(chuàng)新成果的經(jīng)濟效益。

(4)穩(wěn)健性檢驗結(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)勞動力成本上漲、技術(shù)改造活動產(chǎn)生的智能化技術(shù)需求，針對技術(shù)市場現(xiàn)實需求提升創(chuàng)新成果的經(jīng)濟效益。

4.2 管理啟示

(1)補充制定當(dāng)前相對缺乏的智能制造技術(shù)創(chuàng)新成果市場轉(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、推進國有企業(yè)智能化升級、政府采購等形式擴大技術(shù)需求市場，也可在各行業(yè)持續(xù)設(shè)立智能制造試點示范項目，強調(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)”背景下擴大國內(nèi)智能制造技術(shù)需求的同時，向國外市場推廣智能化轉(zhuǎn)型先進樣板，利用需求拉動機制輔以直接研發(fā)資助，兩端共同發(fā)力促進智能制造技術(shù)創(chuàng)新。

(2)智能制造研發(fā)資助政策應(yīng)配合技術(shù)需求的拉動機制。由于勞動力成本上漲可能會抑制智能制造技術(shù)研發(fā)投入，政府研發(fā)資助政策應(yīng)重點關(guān)注高勞動力成本地區(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度，避免過大的勞動替代需求迫使企業(yè)以外部引進替代智能制造技術(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?、前瞻性強的關(guān)鍵智能制造技術(shù)，確保智能制造技術(shù)需求市場具備長期增長潛力。

(3)依靠我國經(jīng)濟長期穩(wěn)定發(fā)展和用戶體量優(yōu)勢發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，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)濟環(huán)境下完成精準的價值共創(chuàng)，提升智能制造技術(shù)創(chuàng)新市場轉(zhuǎn)化的經(jīng)濟效益。

4.3 不足與展望

關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟賦能無法調(diào)節(jié)非市場導(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)濟對智能制造技術(shù)創(chuàng)新活動的賦能較為復(fù)雜，要開展進一步研究并打開這一“黑箱”，需要深入討論數(shù)字經(jīng)濟對智能制造技術(shù)創(chuàng)新的重塑過程與特征，這將成為未來研究關(guān)注的重點問題。