【研究】“机器代人”与城镇新增长模式——以广东省佛山市顺德区为例

黄玫瑜　伦敦大学学院（UCL）城市更新专业硕士

秦小珍　通讯作者，中山大学地理科学与规划学院人文地理学专业博士研究生

周金苗　中山大学地理科学与规划学院人文地理学专业硕士研究生

原文刊载：黄玫瑜,秦小珍,周金苗.“机器代人”与城镇新增长模式——以广东省佛山市顺德区为例[J].热带地理,2019,39(01):11-19.

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摘要：

　　为分析“机器代人”影响下的劳动密集型城镇新增长动力，文章构建了“机器代人”背景下城镇新增长模式的分析框架，以珠三角城镇增长的代表性地区——佛山市顺德区为案例，重点从技术、产业、人口和空间4个方面进行了探讨。

　　研究发现：“机器代人”的推广应用极大地促进了地区的技术升级，企业和政府共同推动着地区技术升级路径从“二次创新”走向“一次创新”。

　　技术升级对产业升级和人口变化产生重要的影响，一方面促使了家电等传统产业转型升级，传统产业对自动化设备的需求又带动了机器人产业的发展；另一方面削减了普通劳动力需求，催生新的就业机会，促使地区就业结构变化。

　　产业升级和人口变化共同促进空间组织产生变化，创新要素在空间上扩散与集聚，区域形成“大集聚、小分散”的格局，边界地区成为区域新的增长核心。在“机器代人”影响下顺德区形成了技术、产业、人口和空间相互影响与促进的城镇新增长模式。

关键词：机器代人；技术升级；产业升级；人口变化；空间优化；城镇增长模式；佛山市顺德区

　　大量的外来资本、廉价的劳动力、土地等生产要素支撑了珠三角改革开放后近40年的发展，使之成为全球“增长奇迹”的代表。围绕增长的动力机制，学者们将城镇增长模式划分为两类：一类是依靠自然资源、资本和劳动力等各种资源要素的不断投入实现的增长，为粗放型增长；一类是由知识及技术进步带来的生产要素结构性重置，从而提高效率实现的增长，为集约型增长（吴敬琏，2006；叶玉瑶 等，2011）。

　　外来资本、丰富的低技能劳动力和充足的土地资源是改革开放后珠三角城镇持续增长的重要动力（许学强 等，2009），促使珠三角城镇遍地开花，形成了以东莞、顺德、南海和中山为代表的广东“四小虎”发展模式（舒元，2008），珠三角也成为中国城镇密度最大、经济要素聚集度最高的地区之一。

　　然而，2008年金融危机后，珠三角面临着国内外产业环境的剧烈变化，一方面国际市场萎缩，东南亚等新兴经济体逐步崛起；另一方面土地、原材料和劳动力等要素的成本大幅度上涨，传统的要素驱动发展模式难以为继。如新增长理论所证明的，人力资本和技术进步是经济增长的重要动力（庄子银，1998；吴敬琏，2006）。

　　在珠三角发展动能转型时期，人才和技术在城镇增长中的重要性逐步凸显（李铠 等，2014；赵燕菁，2018），这里的技术进步包括由于引入先进设备带来的工艺改进。在人口红利逐渐消失的背景下，2012年以来珠三角地区的传统制造业企业开始购入自动化设备代替部分工序上的劳动力，从而实现降低生产成本、提升产品质量的目的。

　　“机器代人”引发的技术变革将新的组织方式嵌入到珠三角制造业的生产过程中，并对产业类型、劳动力和空间等发展要素提出新的需求，带动城镇发展各方面的变化。“机器代人”成为珠三角城镇转变发展模式的一种重要路径和方式。因此，分析“机器代人”背景下珠三角城镇增长模式的变化成为本研究的切入点。

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　　近年来，学者们围绕“机器代人”对地区发展影响进行了相关实证研究，主要集中在经济影响和社会影响2个方面。在经济影响的相关研究上，学者们主要关注“机器代人”对地区技术升级和产业升级的促进作用。如黄美庆（2015）认为东莞大部分企业以政府设立的“机器代人”专项资金为动力，通过购买设备和购买技术提升企业的生产技术水平。贾帆联等（2013）通过调查浙江省“机器代人”企业，发现大约28.7%的企业是因财税优惠政策而开展“机器换人”工作的。

　　众多学者认为中国机器人核心技术主要依靠外部供给，工业机器人自主研发能力缺失成为制约企业进行“机器代人”的主要因素（贾帆联 等，2013；张志民，2015；吴敏慧，2016；叶羽萍 等，2016）。随着机器人应用市场的扩大，机器人制造企业开始加大对机器人核心技术的研发投入，提供关键共性技术研发的公共服务平台也相继建立（黄美庆，2015；张志民，2015），由此带动地区产业升级。如尹来盛等（2017）以东莞市大朗镇为案例分析，认为“机器代人”的实施推动了毛纺织业的转型升级，并带动了电子信息、装备制造业等附加值较高的产业的兴起和发展。

　　在社会影响的相关研究方面，学者们重点关注“机器代人”对地区劳动力结构产生的影响。整体上来看，“机器代人”在一定程度上会导致地区工业就业人员的减少，如罗斌（2013）分析得出浙江省2011和2012年减少吸纳就业人口60万左右；潘建胜（2014）通过就业弹性变化测算出在“机器代人”政策推广下，某一工业发达省份每年工业所吸纳的就业人口减少30万左右。

　　吴敏慧（2016）通过对台州的实地调研发现：台州制造业企业推进“机器代人”后，72.8%的企业一线工人减少10%以上。“机器代人”削减的主要是一线生产线上的低技能劳动力，同时也会增加诸如调试、维护和控制机器人等岗位的新需求，创造出机器人产业生产、销售和售后等新就业岗位（云霞，2017）。浙江省数据显示：“机器代人”后经营管理人员、专业技术人员和技能人员比重分别提高了1.53%、1.46%和11.67%（罗斌，2013）。

　　综上，现有研究重点关注“机器代人”对地区经济社会方面的影响，然而对这个过程中社会和经济如何相互作用，以及如何影响城镇增长尚未有深入探讨。对于依托大量低成本低技能劳动力发展起来的珠三角城镇而言，“机器代人”背景下的劳动力结构需求的转变和经济产业结构的变化将会对城镇发展产生重大影响。因此，分析“机器代人”影响下的劳动密集型城镇新增长模式具有重要意义。

１

分析框架

　　随着20世纪90年代以来新经济地理学兴起，经济地理的研究视角从经济因素拓展到社会、空间等多个领域，经济、社会和空间的相互关系逐渐受到重视（Aoyama et al., 2011），单纯从产业升级或人口变化角度研究“机器代人”存在一定的局限性。故本研究从经济、社会、空间3个角度入手，构建“机器代人”背景下的“技术—产业—人口—空间”相互作用的分析框架（图1），从更加综合的角度理解“机器代人”过程中产业升级、人口变化和空间优化所带来的城镇增长。

图1 “机器代人”背景下“技术—产业—人口—空间”相互作用分析框架

　　自工业革命以来，历次工业革命中生产制造技术的进步都是一次机器替代人工实现自动化生产的过程。21世纪以来人类正在进入以互联网、云计算、大数据、人工智能和物联网等新一代信息技术为核心的第四次工业革命（杜传忠 等，2017），自动化生产制造技术得到了更广泛的发展。

　　技术的进步是“机器代人”的基本条件，而大规模应用的推动要素是成本压力。在人口老龄化、后福特生产模式以及发达国家的技术封锁等趋势背景下，中国劳动力成本优势逐渐消失，简单地从发达国家引进技术的创新途径难以持续，传统的要素驱动增长模式难以为继，由此以劳动密集型产业为主的地区应用“机器代人”将成为城市增长的潜在创新模式。企业在推广“机器代人”的过程中往往也促进了技术升级。

　　技术来源包括技术引进、技术合作和自主研发3种方式（郭晓丹 等，2012；邹华 等，2013；杜朝晖，2017）。制造企业一开始以引进国外自动化生产线和工业机器人为主，之后通过与科研机构合作，研发更加契合本地生产需求的工业机器人，在此基础上逐渐培养自主研发能力。装备制造企业往往寻求渐进式技术升级途径（郭晓丹 等，2012；邹华 等，2013），在现有的装备制造技术层次和水平上，遵循原有技术轨迹进行相应提升从而实现新技术替代老技术，例如精密机床通过增加控制系统等新技术，形成工业机器人这种新的技术和产品。

　　Porter（1985）认为产业升级是指当一个国家或地区的资本、技术等高端资源要素禀赋优于土地、劳动力等低端资源禀赋时，要素比较优势推动产业由劳动力密集型向资本、技术密集型转变的过程。技术升级是产业升级的重要动力和关键点（刘志彪，2000；朱卫平 等，2011；郭晓丹 等，2012；杜朝晖，2017）。

　　在“机器代人”过程中，技术升级主要通过2种形式促进产业升级：一种是通过渐变式技术融合有效促进传统产业转型升级，包括在生产环节采用高技术设备替代原有关键设备，实现工艺流程升级（郭晓丹 等，2012；邹华 等，2013）。另一种是企业将部分人力、资金和技术等生产要素投入生产高技术产品，从而推动一系列新兴产业的产生和发展，包括企业在“机器代人”过程中提升对工业机器人的投资与研发，进而带动地区机器人产业的发展。

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　　伴随着历次工业革命中新工业技术革命的出现，新的生产方式将会带来就业结构的变化（王阳等，2017）。这种变化是建立在自动化生产技术对不同任务的替代和创造上，自动化技术能够轻松胜任可编码的常规任务，从而导致部分从事简单机械重复的制造业职业逐渐消失，而对从事抽象推理、创造性和解决问题等任务的高技能职业需求不断增加（Autor et al., 2013）。

　　第四次工业革命是以制造业的数字化、智能化和网络化为特征，“机器代人”是其中的代表性生产组织方式。伴随着“机器代人”更加广泛的应用，简单机械重复、危险性高、污染大的生产环节以及机械重复的服务环节将被机器替代，研发设计、信息技术、数据技术和管理等领域将创造更多的就业机会（ Lorenz et al., 2015;Manyika et al., 2017。“机器代人”对社会的影响不是单纯地削减传统工作岗位数量，而是重塑就业人口结构。

　　空间优化是产业升级和人口变化共同作用的结果，并与产业、人口变化相互影响。首先，产业升级带来空间结构的优化。由于要素价格和生活成本上涨，运输成本和单位土地产出高的生产性服务业和新兴制造业等部门选址在城市核心区，享受着城市外部性收益，而传统制造业则选址在土地价格相对低廉的城市边缘区（董鹏，2015；王福君，2018）。传统产业转型升级和新产业发展过程中，智能化的生产组织方式促使生产制造从人机分离转向工业机器人、劳动力、信息系统与服务融合，这种相互连接的系统也促使新的创新要素在空间上趋向集聚（Rüßmann et al., 2015）。同时地区从线性创新模式向非线性创新模式转变，创新主体从大企业转向多元化主体，带动创新活动在地理空间上进行扩散（王缉慈，2001）。

　　其次，人口结构变化也将对空间要素产生影响。“机器代人”将促使劳动力主要构成从低技能工人转向高技能人才，高技能人才对科技研发、教育培训等生产性服务设施需求更大，对于教育、医疗、交通和休闲娱乐等生活性服务设施的品质要求更高，这些新的需求将带动地区空间要素优化，从而促进人居环境质量的提升。

２

案例：佛山市顺德区城镇的转型增长分析

　　顺德区作为广东“四小虎”之一，改革开放后依托劳动力、土地等成本优势和生产产品规模效益优势实现快速发展，成为以家电、家具、机械等专业镇为单位的经济快速增长地区，地区生产总值年均增速达18%，成为珠三角劳动密集型城镇增长的代表性地区。

　　40年来顺德区主要遵循传统增长模式，即以劳动力、土地和投资等要素驱动地区增长，空间上表现为以乡镇企业为主体的分散格局。随着珠三角进入老龄化阶段，人口红利消失，顺德区成本优势消失。全球生产进入后福特制时代，3D打印等新的技术使得大规模定制化和小批量生产成为现实（王阳 等，2017），顺德区规模效益优势逐步消失。

　　与此同时，处于全球价值链高端的发达国家或地区拥有技术、品牌及市场等优势，采用技术封锁、贸易壁垒和市场渠道垄断等手段将发展中国家企业锁定在生产、加工的低端环节上（彭贵，2013），使得以往通过引进和学习先进技术进行二次创新的模式（金利霞 等，2010）难以持续。

　　在这种情况下，顺德区通过实施“机器代人”，从要素驱动模式逐步向技术创新驱动模式转变，成为通过动能转换实现转型增长的代表性地区。

　　因此，本研究以佛山市顺德区为案例进行实证分析，以统计数据、顺德区职能部门和企业访谈资料为主要数据来源，探讨顺德区保持增长的原因，以期为珠三角城镇探寻新增长模式提供参考。

2.1 “机器代人”带来的地区技术升级

　　在劳动力成本压力和城市竞争压力下，顺德区制造业企业积极实施“机器代人”。2015—2017年顺德区各制造企业工业机器人购买需求量约3 955台（顺德区经济和科技促进局），其中应用于家电行业的工业机器人比例约为63.4%。顺德区政府积极推出促进“机器代人”及装备制造产业的相关政策，2014年颁布了《关于推进“机器代人”计划全面提升制造业竞争力实施办法》。

　　工业机器人是“机器代人”中的关键设备，为应对来自其他城市的竞争压力，顺德区政府将机器人产业作为重点发展的新兴产业。为进一步推广应用“机器代人”，发展工业机器人产业，提升地区竞争力，顺德区本地企业通过不断技术升级，探索机器人自主创新研发能力，政府也通过产业政策的实施和平台的建设，为企业创新提供制度环境和集聚资源。

　　“机器代人”带来的地区技术升级中，企业是技术创新主体（图2）。研究与开发包括基础研究、应用研究和试验发展3个环节（王娅莉 等，2008），其中基础研究由于具有高成本、高风险和回报周期长的特征，一般由政府或公共机构承担。企业主要投入于试验发展环节（金利霞 等，2010；齐振彪，2011；杜朝晖，2017）。顺德区家电企业早期在不断试验发展中积累了技术，近些年在“机器代人”应用中不断提升自主研发能力，从试验发展为主转向试验发展和应用研究并重。

　　一方面，美的全球创新中心设立中央研究院和事业部2层研发架构，其中，中央研究院为各事业部开展试验发展提供人工智能、传感器、流体力学等前沿和基础技术储备；各事业部进行个性化技术研究和产品开发，为中央研究院的研发成果提供试验、量产，促进研究成果转化，产生商业价值。应用研究的技术探索与储备将为企业开展产品创新、跨产业领域发展提供支撑，美的集团在传统的暖通空调、消费电器基础上延伸发展为智慧家居产品，机器人及自动化系统逐步成为新的主要业务。2017年美的集团的机器人及自动化系统营业收入占集团营业收入总数比例的11%（美的集团2017年年度报告。）。

　　另一方面，美的集团通过试验发展，将研发成熟的技术应用在家电等传统部门中，提升生产效率，形成新的成本优势，由此积累资金用于研发投入，并将技术应用的市场需求实时反馈到研发部门。

图2 2009—2016年顺德区规模以上工业企业研发经费来源比例

　　与技术创新相匹配的是制度的创新，其中政府是制度创新主体。政府通过搭建基础研究与应用研究之间的桥梁，创造有利于研究成果产业化的制度环境，逐步提升地区的产学研一体化能力。

　　中德工业服务区是顺德区最重要的制度创新，其中弗劳恩霍夫协会工业自动化研究所是联系德国基础研究与顺德本地应用研究的技术中介，佛山机器人学院提供自动化解决方案的教育培训，潭洲国际会展中心则通过工业会展提升本地传统制造业技术升级需求者与国内外自动化技术与成果供给者的匹配度。与此同时，顺德区政府与德国亚琛工业大学共建的佛山理工大学也将以智能制造为主要研究方向，进一步完善顺德区基础研究能力。

　　在企业技术创新和政府制度创新的共同作用下，顺德区正从“二次创新”向“一次创新”转型，初步形成了“基础研究—应用研究—试验发展—技术应用”的技术升级路径。

　　全区科技创新能力不断提升，相比2007年，2017年全区各类专业技术人员数量增长39%，专利授权量增长243%。2009—2017年全区发明专利数量占授权专利总数比例从5.1%提升到13.9%（图3）。

图3 2009—2017年顺德区授权专利分类数量及发明专利比例

2.2 “机器代人”带来的产业升级、人口变化与空间优化

　　首先，技术升级支撑传统产业转型，并促进新兴产业发展。以家电产业为例，一方面自动化生产技术与传统产业相融合，通过引入改良的生产方式，提升劳动生产率，实现流程升级。生产的产品从较为薄利的家电转向附加值更高的智慧家居，实现产品升级。2006—2016年顺德区家电产业工业总产值年均增长10.46%。

　　另一方面，人工智能等新技术的研发投入，促进了机器人等新兴产业的快速发展。2006—2016年顺德区机器人所属的通用设备制造业工业总产值年均增长12.15%。在2014年顺德区全面推广“机器代人”后，通用设备制造业扭转了2011—2013年工业总产值的负增长情况，在2016年增长率达到50.11%，大幅度超过传统优势产业家电产业的增长速度（图4）。

　　机器人产业的发展，为传统产业升级提供更先进的自动化设备，而传统产业也为机器人产业的应用提供广阔的市场，传统产业升级和新兴产业发展形成互相促进作用。

图4 2006—2016年顺德区

家电制造业和通用设备制造业规模以上工业企业总产值及增长率

　　其次，“机器代人”促使劳动力结构优化。一方面，技术升级削减普通劳动力需求。根据企业访谈，美的集团所有生产线现有10万名工人，使用“机器代人”后可以节省约2.2万名工人，机器对劳动力的替代率约为22%。

　　根据统计，2015—2017年美的系企业共使用工业机器人1 822台，平均每台机器人可节约12个劳动力。按照1台机器人节约12个劳动力的标准，可计算得出顺德区家电产业机器对劳动力的替代率约为11.15%，全区制造业机器对劳动力的平均替代率约为7.72%（表1）。

　　另一方面，“机器代人”过程中催生机器操作工、机器维修工、软件工程师和教育培训师等新职业的需求，同时机器人等新产业发展为社会提供新的就业机会。例如，美的库卡智能制造产业基地以生产工业机器人及零部件为主，将为顺德区创造出数以万计新的制造业岗位，同时将吸引研发设计、教育培训、会展服务和检测检验等服务型人才，支撑机器人产业发展。

　　在这个过程中，劳动力结构将从“蓝领为主”转变为“白领为主”，随着中德工业服务区的建设以及德国库卡、深圳大疆等企业的进入，顺德区的劳动力来源将从“顺德本地人为主”转变为“顺德本地人为主、珠三角和外籍人士为辅”的结构。

表1 顺德区机器对劳动力的替代率统计

　　再者，“机器代人”应用过程中，产业升级与人口变化共同作用下促使地区空间优化，而地区空间的变化又对产业、人口变化产生影响。美的集团和中德工业服务区是顺德区通过“机器代人”促进技术升级的两大主体，均位于顺德区潭洲水道以北片区（简称“潭洲湾北片区”）。

　　在产业与空间的相互促进关系层面上，“机器代人”的推广应用促使创新要素分散与集聚，具体可分为3个阶段（图5）：

　　第一阶段（2010年之前），顺德家电产业自20世纪90年代已在北滘镇东南部形成以美的工业区为中心的产业集聚区。

　　第二阶段（2010—2014年），美的全球创新中心、美的集团总部、广东工业设计城以及慧聪家电城分别成立，家电产业功能从制造延伸到工业设计、应用研究、电子商务等服务业，产业空间开始向外扩散，但仍位于北滘镇内。

　　第三阶段（2015年至今），随着“机器代人”的推广应用，与机器人相关的产业空间逐步增多，并在广东省智能制造创新示范园、佛山新城、陈村顺联机械城和北滘工业区等地区形成新的产业功能区块，区域的空间格局形成了“大集聚、小分散”的特征。

　　创新要素的分散与集聚也重塑片区空间结构。在机器人产业发展起来之前，潭洲湾北片区是以专业镇为单位的产业片区，北滘镇家电产业、陈村镇机械装备产业和乐从镇家具产业分别依托各镇成长，形成各镇“背靠背”发展格局，这个时期形成的产业功能板块以制造业为主，各板块之间为制造业的上下游供应关系。

　　“机器代人”的使用带来机器人产业的发展，也催生与机器人相关的研发孵化、教育培训、生产制造和工业会展等服务功能平台，这些新的功能平台突破行政边界，在乐从镇和北滘镇之间的边界地区形成集聚，逐步形成区域新的增长核心，并能为周边各镇的传统产业提供工业服务与自动化设备。

　　区域空间结构从分散的制造业功能板块转变为“核心＋功能板块”的网络化结构，边界地区取代镇中心成为区域新核心，高度集聚创新要素，并为周边制造业功能板块提供服务功能，这种新的空间结构促使区域进入一体化进程。

　　区域空间结构的变化也为新产业发展提供空间上的支撑，并引导机器人系统集成企业在家电、家具和机械等传统制造业周边地区布局，吸引机器人研发设计与制造企业在区域新核心形成集聚。

图5 “机器代人”带动下的产业平台空间扩散与集聚过程

　　在人口与空间的相互促进层面上，人口结构的变化促使空间环境要素质量提升，而人居环境的改善也将对地区劳动力结构优化起到促进作用。

　　例如，居住方面，人才对于低成本居住空间的需求推动着顺德区人才公寓的建设。位于顺德区大学城卫星城的人才小镇将在5年内提供不少于3万套人才住房，目前已吸引不少广州大学城高校教师与学生到顺德区就业。

　　交通方面，白领对于快速到达区域中心城市的要求推动广佛轨道互联互通建设进程。广州地铁7号线将延伸至顺德潭州湾北片区，与广佛城际轨道、佛山地铁衔接，促使潭洲湾北片区进入广深港1h生活圈，地区可达性的提高也将进一步提升顺德区对于粤港澳大湾区人才的吸引力。

　　生态环境方面，白领对于文化消费和生态休闲空间的需求，也推动着潭洲湾“一河两岸”滨河景观带的建设，长达22 km的滨水景观带塑造着高端人才需求的高品质空间。

３

结论与讨论

　　在金融危机后，珠三角各城镇纷纷寻求新增长动力的背景下，本文通过对近年来经济仍处于高速增长的佛山市顺德区进行案例研究，建立“机器代人”视角下技术、产业、人口和空间相互影响和作用的分析框架，总结出新的产业环境和发展动力下的城镇新增长模式。

　　首先，“机器代人”在顺德区的推广应用极大地促进了地区的技术升级。企业作为技术创新的主体，政府作为制度创新的主体，两者共同推动着地区技术升级方式从“二次创新”走向“一次创新”。

　　其次，技术升级对顺德区的产业发展和人口变化产生了重要的影响。自动化设备的应用促进了顺德区家电等传统产业转型升级，传统制造业对先进制造设备和生产技术的需求又带动了机器人等新兴产业的发展。伴随着自动化生产设备的应用，制造业削减了普通劳动力的需求，转而增加了对技术型、研发型等高技能人才的需求，同时催生了新的服务就业机会，促使地区逐步形成白领为主、蓝领为辅的劳动力结构。

　　再者，伴随着产业升级和人口变化，两者对空间布局提出了新的要求，新空间与产业和人口之间形成互动发展关系。一方面，创新要素在空间上扩散与集聚，形成“大集聚、小分散”的格局，边界地区因集聚创新要素成为区域新的增长核心，从而重塑区域空间结构。另一方面，新的产业人口对生活环境和空间品质产生新的需求，促使居住、交通、生态环境等空间要素发生改变，而人居环境的改善又提升了地区对人才的吸引力，进一步促使劳动力结构发生变化。在产业、人口、空间的相互作用下，顺德区“机器代人”推广应用为城市发展提供了人才、技术、产业配套及发展空间支撑。

　　顺德区新的增长模式是一种基于技术升级而带来的产业升级、劳动力结构优化、空间结构优化的模式。顺德区的新增长模式可为具有类似区位和发展轨迹的城镇发展提供经验借鉴。对于位于区域中心城市周边的劳动密集型制造城镇，在成本压力下往往面临着寻求新发展动力的难题。

　　这类城镇往往具有较好的制造业基础，应坚持发展实体经济，在传统制造业转型升级的基础上，一方面通过“机器代人”提升地区的技术水平，发展基于制造业的创新与服务，另一方面基于地区良好的产业配套能力，积极培育机器人等战略性新兴产业。就城镇发展而言，提升地区技术水平是未来增长的主要动力，这需要企业和政府2个主体的共同努力。

　　首先，在技术提升与国际贸易环境不稳定的背景下，应重点提升工业机器人研发技术水平与关键零部件国产化水平。政府应加大关键共性技术的基础研究投入，形成有效的产学研用联动机制。以企业为创新主体，结合自身的研发能力和目标市场的需求，不断提升自主研发能力，培育本土工业机器人生产企业，并鼓励本地制造企业采用本土工业机器人，以扩大科研成果应用市场。

　　其次，人才的教育培训是保障技术升级的关键。建立企业与教育机构紧密结合的培训体系，由高校提供理论知识教育，由职业教育学院提供实训指导，由企业工厂提供实训基地，由此提升地区高技能人才的供给水平。

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