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Will Industrial Intelligence Reshape the Geography of Companies
已有文献多关注人工智能技术及其对劳动力就业的影响,但普遍忽视了人工智能技术是否会改变企业空间分布,即智能化情境下企业经济地理的演变。本文基于天眼查微观企业数据,结合网络爬虫技术和文本爬取,考察工业智能化背景下制造业企业分布的空间演变,检验工业智能化重塑企业地理格局的作用及其影响机制。结果表明,工业智能化对制造业企业分布存在选择性偏差,能刺激人工智能企业集聚和传统企业分散,经过稳健性检验和内生性处理后结论依然成立。机制检验显示,工业智能化主要通过调整要素配置结构和提升生产率重塑经济地理格局。智能化环境下企业经济地理往往以大规模企业为主导,工业智能化可能使企业“强者愈强、弱者愈弱”,即形成规模效应。人工智能企业空间分布演化不同于传统的梯度转移或雁阵模式,呈现向京津冀和长三角地区迁移的特征;且工业智能化在人力资本水平和市场化程度较高的地区,其经济地理重塑效应更显著。
Abstract
While most of the literature has focused on artificial intelligence technology and its impact on labour employment, but generally ignores whether AI technology will change the spatial distribution of companies, i.e., the evolution of the economic geography of companies in an intelligent context. In this paper, we examine the spatial evolution of manufacturing companies' distribution in the context of industrial intelligence by using the micro-company data of Tian-Yancha, combined with web crawler technology and text crawling, and examine the effect of industrial intelligence on the reshaping of companies' geography and its influence mechanism. The results show that there is a selective bias of industrial intelligence on the distribution of manufacturing companies, which can stimulate the concentration of AI companies and disperse traditional companies, and the results are still robust after the robustness test and endogeneity treatment. The mechanism test shows that industrial intelligence reshapes the economic geography mainly by adjusting the factor allocation structure and improving productivity. The economic geography of companies in an intelligent environment is often dominated by large-scale companies, and industrial intelligence may make companies "the stronger the stronger, the weaker the weaker", i.e. forming a scale effect. The spatial distribution of AI companies evolves differently from the traditional gradient shift or flying geese mode, showing the characteristics of migration to Beijing-Tianjin-Hebei and the Yangtze River Delta areas; and the economic geography reshaping effect of industrial intelligence is more significant in the higher level of human capital and the degree of marketization.
工业智能化刺激AI企业集聚和传统企业分散
基准回归显示,工业智能化水平每提高1%,AI企业分布密度提高0.0687%,传统企业分布密度下降0.0018%,AI与传统企业分布比例提高0.0705%,且均在1%水平上显著。这表明工业智能化对制造业企业空间分布存在选择性影响,促使AI企业向特定区域集中,而传统企业趋于分散。
工业智能化通过要素配置结构重塑企业地理格局
中介效应检验表明,工业智能化显著提升要素配置结构水平(系数0.0172,5%显著),而要素配置结构优化进一步促进AI企业集聚(系数0.2111,5%显著),并抑制传统企业集聚(系数-0.0056,5%显著)。说明工业智能化通过调整资本、劳动等要素在区域间的配置结构,推动企业空间格局重塑。
生产率提升是工业智能化重塑企业地理的另一机制
机制检验发现,工业智能化对生产率提升具有显著正向影响(系数0.0310,5%显著),而生产率提高促进AI企业集聚(系数0.1978,1%显著),并促使传统企业分散(系数-0.0030,1%显著)。表明工业智能化通过提升企业全要素生产率,引导企业空间布局调整。
工业智能化重塑企业地理存在规模效应
分组回归显示,在大型企业组,工业智能化对AI企业集聚的影响系数为0.1481(5%显著),而在中小型企业组影响不显著。说明智能化环境下企业经济地理以大规模企业为主导,工业智能化可能加剧企业间分化,形成“强者愈强、弱者愈弱”的规模效应。
AI企业空间分布向京津冀和长三角迁移
区域异质性分析发现,在京津冀和长三角地区,工业智能化对AI企业分布的影响系数为0.1321(1%显著),显著高于其他地区。表明AI企业空间演化不同于传统梯度转移或雁阵模式,呈现向高人力资本和市场化程度区域迁移的特征。
核心解释变量
工业智能化水平(ln int),采用企业人工智能相关业务占比的加权指标衡量,结合网络爬虫和文本爬取技术识别AI企业
被解释变量
企业地理格局,包括AI企业分布密度(Ai_distr)、传统企业分布密度(NoAi_distr)及两者比例(Ratio_distr),基于天眼查微观企业数据计算城市层面企业分布
样本与数据
2004—2018年中国31个省份284个地级市的制造业企业面板数据,企业数据来源于天眼查,结合网络爬虫技术获取;城市层面控制变量数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》及CNRDS数据库
识别方法 / 模型设定
采用面板固定效应模型(式1),控制城市固定效应和时间固定效应;内生性处理采用“Bartik IV”工具变量法,借鉴Acemoglu and Restrepo(2020a)思路构建;同时使用Lewbel(2012)异方差工具变量法进行稳健性检验
内生性及稳健性检验
进行多项稳健性检验:①替换核心解释变量测度方式;②更换样本区间;③剔除直辖市样本;④采用500家、500强等不同企业规模样本;⑤控制城市化率、信息化水平等额外变量;⑥采用滞后一期解释变量。所有检验结果均支持基准结论
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