我国智能制造发展水平测度及对就业的影响探讨

文构建智能制造发展水平指标体系测度各省市智能制造发展情况。基于2010-2020年我国30个省市指标数据，利用蚁群算法-投影寻踪模型测度各指标系数值以及各省份智能制造发展水平，从整体和分维度说明智能制造发展趋势，并从省份和区域层面分析差异性。在智能制造和就业相关文献的基础上，本文分析了我国智能制造对就业的影响机理。借助测度的智能制造发展水平和相关变量数据进行线性面板回归的实证检验，并对不同时间段和不同区域的样本进行线性回归，分析智能制造对就业的异质性影响。基于理论分析，在基础回归模型中依次加入智能制造与地区特征的交互项，分析不同地区特征是否会对智能制造与制造业就业人数之间的关系产生调节效应。通过构建面板门槛回归模型实证分析了资本深化、产业结构升级等地区特征约束下，智能制造对就业的门槛效应。

从中可以得出以下结论：

（1）本文根据以往文献从人员、技术、资源和制造四个维度选取十三个指标构建智能制造发展水平指标体系，运用蚁群算法-投影寻踪模型测度智能制造发展水平。根据各指标系数值可以发现，研发劳务支出情况为0.3733；高技术产业情况的系数值为0.3607；新产品销售收入情况的系数值为0.4392；互联网普及率和人均宽带接入端口系数值分别为0.4402和0.3693。这几个指标系数值相对较大，说明这几个指标对衡量智能制造发展水平具有重要作用。

（2）从智能制造发展水平来看，2010至2020年我国智能制造发展水平总体上呈现上升趋势。从分维度数据看，资源维度提升较为明显，是智能制造发展水平提高的关键原因。智能制造发展较好的省份是北京、上海和广东，2010年智能制造发展水平分别为1.329、1.380和1.367。2020年智能制造发展水平分别为2.226、2.113和2.006。内蒙古、云南、甘肃、青海、新疆到2020年智能制造发展水平仍未达到1，因此这些省份的智能制造发展水平仍需进一步提高。

参考文献（略）