人工智能促進(jìn)了制造業(yè)企業(yè)出口產(chǎn)品升級(jí)嗎？

袁其剛　嵇泳盛　于舒皓

關(guān)鍵詞：人工智能;工業(yè)機(jī)器人;出口升級(jí);出口技術(shù)復(fù)雜度

一、研究背景

新一輪工業(yè)革命浪潮正蓬勃興起，德國(guó)、美國(guó)等西方工業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家先后出臺(tái)“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”和“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略規(guī)劃，嘗試借助工業(yè)再升級(jí)和智能化轉(zhuǎn)型重塑競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和全球工業(yè)分工格局。為充分把握新一輪工業(yè)革命的歷史性機(jī)遇，2015年國(guó)務(wù)院頒布《中國(guó)制造2025》，將智能制造列為中國(guó)實(shí)現(xiàn)制造業(yè)強(qiáng)國(guó)目標(biāo)的五大工程之一。黨的十九大報(bào)告也明確指出，要推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相結(jié)合的重要體現(xiàn)之一就是工業(yè)機(jī)器人的廣泛應(yīng)用，成為推動(dòng)“中國(guó)制造”向“中國(guó)智造”轉(zhuǎn)變的重要力量?！笆奈濉币?guī)劃更是將人工智能列為三大前沿發(fā)展科技。工業(yè)機(jī)器人作為人工智能落地應(yīng)用的重要場(chǎng)景之一，近年來發(fā)展迅速。根據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)發(fā)布的《全球機(jī)器人2020報(bào)告》，截止到2019年底中國(guó)的工業(yè)機(jī)器人安裝量達(dá)到78.3萬臺(tái)，約占全球工業(yè)機(jī)器人總量的21%，居全球首位。在理論上，工業(yè)機(jī)器人不僅可以作為一種內(nèi)含前沿技術(shù)的先進(jìn)投資設(shè)備，提高企業(yè)智能制造水平，還能通過與制造業(yè)深度融合推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，培育出新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)及新模式，進(jìn)而推動(dòng)出口產(chǎn)品升級(jí)。

出口產(chǎn)品升級(jí)通常是指一國(guó)企業(yè)在參與國(guó)際分工時(shí)，生產(chǎn)者須增加其出口產(chǎn)品的技術(shù)含量使其產(chǎn)品明顯區(qū)別于其他廠商生產(chǎn)的產(chǎn)品，拉開同競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的距離，以此獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)（Humphreyand Schmitz，2002）。自入世以來，中國(guó)制造業(yè)企業(yè)憑借自然資源、人口等要素稟賦優(yōu)勢(shì)，積極融入以跨國(guó)公司為主導(dǎo)的全球價(jià)值鏈分工體系，實(shí)現(xiàn)了較快的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和出口擴(kuò)張。根據(jù)海關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，我國(guó)出口貿(mào)易總額由2003年的3.63萬億元提升至2020年的17.93萬億元，年均增速高達(dá)10.49%①，但多以中低端和低附加值產(chǎn)品為主，出口貿(mào)易面臨“大”而不“強(qiáng)”的困境。2020年新冠疫情爆發(fā)，全球價(jià)值鏈和供應(yīng)鏈遭受嚴(yán)重沖擊，我國(guó)出口貿(mào)易更是面臨前所未有的挑戰(zhàn)，如何提升出口產(chǎn)品的技術(shù)含量和質(zhì)量，加快出口貿(mào)易重心由“數(shù)量競(jìng)爭(zhēng)”向“質(zhì)量競(jìng)爭(zhēng)”轉(zhuǎn)變，已成為實(shí)現(xiàn)外貿(mào)高質(zhì)量發(fā)展和企業(yè)出口升級(jí)的關(guān)鍵。同時(shí)，出口技術(shù)復(fù)雜度是對(duì)外貿(mào)易升級(jí)、出口質(zhì)量、出口升級(jí)的重要衡量指標(biāo)（王思語和鄭樂凱，2019;鈔小靜和薛志欣，2020;陳虹和王蓓，2020），探究人工智能技術(shù)對(duì)于制造業(yè)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響，既具有理論研究?jī)r(jià)值，也具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

自20世紀(jì)50年代以來，人工智能產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)引起學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，研究?jī)?nèi)容聚焦在以工業(yè)機(jī)器人為典型場(chǎng)景的人工智能技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生的影響?，F(xiàn)有文獻(xiàn)基于國(guó)際機(jī)器人聯(lián)盟（IFR）提供的工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了人工智能發(fā)展對(duì)各國(guó)就業(yè)產(chǎn)生的替代、創(chuàng)造及生產(chǎn)效率效應(yīng)（Acemogluand Restrepo，2017;Chiacchioetal，2018;Trajtenberg，2018;閆雪凌等，2020）。此外，人工智能也進(jìn)一步?jīng)_擊了勞動(dòng)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，產(chǎn)生“就業(yè)極化”現(xiàn)象，即中等技能的勞動(dòng)力更容易被替代，并且加劇了不同技能勞動(dòng)力崗位收入不平等（Lankischetal，2017;王永欽和董雯，2020;郭凱明和向風(fēng)帆，2021）。作為21世紀(jì)最前瞻的技術(shù)創(chuàng)新，人工智能還將全面提升社會(huì)生產(chǎn)力，促進(jìn)各行業(yè)全要素生產(chǎn)率提升（孫早和侯玉琳，2021），進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（楊光和侯鈺，2020;陳楠和蔡躍洲，2021）。

隨著人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的深化以及與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合度的加強(qiáng)，關(guān)于人工智能產(chǎn)生的影響延伸至國(guó)際貿(mào)易層面。Goldfarb和Trefler（2018）率先從規(guī)模經(jīng)濟(jì)、知識(shí)創(chuàng)造以及知識(shí)擴(kuò)散的地理位置幾個(gè)方面對(duì)人工智能技術(shù)與國(guó)際貿(mào)易的關(guān)系展開討論，田云華等（2020）進(jìn)一步闡述了人工智能對(duì)國(guó)際貿(mào)易規(guī)模、貿(mào)易分工格局以及全球價(jià)值鏈的影響。實(shí)證方面，劉斌和潘彤（2020）、呂越等（2020）分別從行業(yè)和微觀企業(yè)視角驗(yàn)證了人工智能技術(shù)顯著促進(jìn)了一國(guó)或企業(yè)在全球價(jià)值鏈中地位的攀升，并進(jìn)一步闡述了內(nèi)在機(jī)制。由此可見，當(dāng)前人工智能對(duì)于國(guó)際貿(mào)易領(lǐng)域的影響的研究仍處于起步階段，且集中在對(duì)貿(mào)易規(guī)模及全球價(jià)值鏈分工的影響上。作為一種先進(jìn)制造技術(shù)，人工智能在擴(kuò)大貿(mào)易規(guī)模的同時(shí)，是否還能提高貿(mào)易質(zhì)量，從而促進(jìn)出口升級(jí)？若存在這一現(xiàn)象，其內(nèi)在機(jī)理是什么？以上問題值得進(jìn)一步深究。

眾所周知，出口產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度的提升對(duì)于增強(qiáng)一國(guó)貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、促進(jìn)企業(yè)出口升級(jí)具有關(guān)鍵作用，現(xiàn)有研究也從不同角度來探討出口技術(shù)復(fù)雜度提升的影響因素，如貿(mào)易自由化、貿(mào)易壁壘、出口市場(chǎng)份額和FDI流入、人力資本擴(kuò)張、匯率變動(dòng)、制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字貿(mào)易等（盛斌和毛其淋，2017;戴魁早和方杰煒，2019;丁一兵和宋暢，2019;周茂等，2019;李宏和任家禛，2020;黨琳等，2020;姚戰(zhàn)琪，2021）。盡管以上文獻(xiàn)從多角度探討了出口技術(shù)復(fù)雜度的影響因素，但卻鮮有文獻(xiàn)關(guān)注人工智能對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響，且大多基于行業(yè)或區(qū)域?qū)用孢M(jìn)行分析，鮮有文獻(xiàn)深入到微觀企業(yè)層面。

相對(duì)于已有研究，本文的邊際貢獻(xiàn)為：第一，在研究視角上，首次從出口技術(shù)復(fù)雜度視角，深入微觀企業(yè)探究人工智能發(fā)展對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)品升級(jí)的影響，是對(duì)現(xiàn)有人工智能經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究的重要補(bǔ)充。第二，在研究?jī)?nèi)容上，結(jié)合人工智能的特征深入剖析了其對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響機(jī)制?；谝陨蠁栴}考慮，本文通過2000-2013年IFR（國(guó)際機(jī)器人聯(lián)盟）提供的工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)、中國(guó)海關(guān)數(shù)據(jù)庫、中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫及CEPII數(shù)據(jù)庫提供的微觀企業(yè)產(chǎn)品層面數(shù)據(jù)，綜合考察了人工智能與出口產(chǎn)品升級(jí)的關(guān)系。

二、理論分析與研究假說

出口技術(shù)復(fù)雜度是出口產(chǎn)品技術(shù)含量以及生產(chǎn)效率的綜合反映，其高低主要取決于技術(shù)進(jìn)步。人工智能作為新科技革命與制造業(yè)融合的標(biāo)志性技術(shù)，必將有助于企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，推動(dòng)出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)。一方面，人工智能具備滲透性、替代性、協(xié)同性和創(chuàng)造性的技術(shù)—經(jīng)濟(jì)特征，能有效提高要素貢獻(xiàn)度和投入產(chǎn)出效率，推動(dòng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展;另一方面，人工智能還可以通過加速技術(shù)溢出、提高學(xué)習(xí)和吸收能力、提高研發(fā)效率以及投入人力資本等方式，促進(jìn)制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。因此，提出本文的第一個(gè)研究假說。

假說1：人工智能技術(shù)應(yīng)用有助于企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)。

具體來看，人工智能可以通過如下三種途徑促進(jìn)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度提升。首先，人工智能作為一種技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)。人工智能及工業(yè)機(jī)器人發(fā)展本身就具備極強(qiáng)的“頭雁”溢出效應(yīng)（郭凱明，2019）。新技術(shù)應(yīng)用的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)主要來源于知識(shí)創(chuàng)造對(duì)原有生產(chǎn)組織方式的改進(jìn)，根據(jù)熊彼特創(chuàng)新理論中的“創(chuàng)造性破壞”，技術(shù)進(jìn)步具有外部性，新技術(shù)產(chǎn)生的“創(chuàng)造性破壞”可以提高全要素生產(chǎn)效率。一方面，以工業(yè)機(jī)器人為典型應(yīng)用的人工智能技術(shù)提高了企業(yè)制造的技術(shù)水平。智能化和數(shù)字化系統(tǒng)使得工業(yè)機(jī)器人可自動(dòng)判斷復(fù)雜任務(wù)的工藝程序，并能迅速識(shí)別復(fù)雜任務(wù)模型中存在的問題和誤差，快速挖掘影響生產(chǎn)效率和質(zhì)量的因素，規(guī)劃最優(yōu)生產(chǎn)方案，提高企業(yè)生產(chǎn)制造能力;另一方面，人工智能反向影響企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新效率，形成生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的閉環(huán)。引進(jìn)人工智能生產(chǎn)設(shè)備后，通過對(duì)先進(jìn)數(shù)字技術(shù)的模仿、學(xué)習(xí)和消化，產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng)反向促進(jìn)人工智能技術(shù)的革新，形成良性互動(dòng)進(jìn)而促進(jìn)TFP不斷提高。根據(jù)Melitz（2003）的企業(yè)異質(zhì)性理論，企業(yè)出口具有“自選擇效應(yīng)”，僅生產(chǎn)率較高的企業(yè)選擇出口以擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模，市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大意味著出口產(chǎn)品中技術(shù)較高產(chǎn)品的份額提高，從而促使出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)。

其次，人工智能通過優(yōu)化要素結(jié)構(gòu)促進(jìn)出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)。根據(jù)要素替代理論，資本與勞動(dòng)的相對(duì)價(jià)格變化導(dǎo)致資本勞動(dòng)比發(fā)生改變，具體而言，當(dāng)某一生產(chǎn)要素價(jià)格變得昂貴時(shí)，技術(shù)會(huì)趨向于替代這一要素，從而形成有偏的技術(shù)進(jìn)步（Hicks，1932）。以工業(yè)機(jī)器人為典型應(yīng)用場(chǎng)景的人工智能技術(shù)優(yōu)化了企業(yè)資本K和勞動(dòng)力L的要素配置結(jié)構(gòu)。一方面，隨著我國(guó)勞動(dòng)力價(jià)格的上漲，理性企業(yè)會(huì)選擇資本來替代勞動(dòng)。已有研究表明，工業(yè)機(jī)器人本質(zhì)上是一種資本深化的產(chǎn)物，該技術(shù)發(fā)展對(duì)中低技能勞動(dòng)力產(chǎn)生替代效應(yīng)，企業(yè)大范圍應(yīng)用以工業(yè)機(jī)器人為代表的人工智能技術(shù)，在降低勞動(dòng)L的同時(shí)提高了資本投入K，從而使得資本-勞動(dòng)比（K/L）提高，進(jìn)一步加速了資本深化，促進(jìn)要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。另一方面，工業(yè)機(jī)器人使用也對(duì)要素市場(chǎng)產(chǎn)生影響。相關(guān)研究表明，工業(yè)機(jī)器人等智能化、自動(dòng)化技術(shù)會(huì)反過來推高要素市場(chǎng)價(jià)格，尤其是勞動(dòng)力就業(yè)工資水平，當(dāng)資本價(jià)格降低時(shí)，推進(jìn)智能化技術(shù)才能降低生產(chǎn)成本，實(shí)現(xiàn)要素配置升級(jí)（李建強(qiáng)和趙西亮，2021）。要素配置結(jié)構(gòu)優(yōu)化推動(dòng)了人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)部門、企業(yè)各生產(chǎn)流程的應(yīng)用，降低了企業(yè)生產(chǎn)成本，進(jìn)而推動(dòng)了企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)。

最后，出口成本的降低也是人工智能影響出口技術(shù)復(fù)雜度的重要路徑。具體表現(xiàn)在：第一，智能物流發(fā)展使得國(guó)際貿(mào)易運(yùn)輸、儲(chǔ)存、包裝、裝卸等環(huán)節(jié)趨于一體化，降低了運(yùn)輸成本，優(yōu)化了運(yùn)輸和配送方案;第二，分揀機(jī)器人、搬運(yùn)機(jī)器人、無人搬運(yùn)車和計(jì)算機(jī)視覺等智能應(yīng)用提高倉(cāng)儲(chǔ)的智能化水平，節(jié)約了企業(yè)的倉(cāng)儲(chǔ)成本;第三，智能分析數(shù)據(jù)技術(shù)降低了交易的搜尋匹配成本。人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合能及時(shí)獲取全球消費(fèi)者的需求信息，通過智能建站、智能編輯、智能翻譯等技術(shù)對(duì)來自不同國(guó)家的客戶推送定制化內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，從而降低企業(yè)的出口營(yíng)銷成本。可見，無論是在物流運(yùn)輸、智能倉(cāng)儲(chǔ)還是供需信息精準(zhǔn)匹配方面，人工智能技術(shù)變革都大幅度降低企業(yè)的出口固定成本，從而使得企業(yè)更有余力提高產(chǎn)品的技術(shù)含量，促進(jìn)出口產(chǎn)品升級(jí)。綜上所述，提出研究的第二個(gè)假說。

假說2：人工智能技術(shù)通過技術(shù)進(jìn)步、優(yōu)化要素配置以及降低出口成本來促進(jìn)出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)。

三、研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說明

（一）計(jì)量模型設(shè)計(jì)

為探究人工智能數(shù)字技術(shù)對(duì)于制造業(yè)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響，基準(zhǔn)回歸模型設(shè)定如下：

（二）數(shù)據(jù)來源及處理

本文的研究數(shù)據(jù)主要來源于四個(gè)部分，時(shí)間跨度為2000-2013年。一是世界工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫包含世界75個(gè)國(guó)家或地區(qū)1993-2019年符合ISO標(biāo)準(zhǔn)的工業(yè)機(jī)器人存量和安裝量，并分別按照行業(yè)和用途進(jìn)行分類。本文選取中國(guó)制造業(yè)行業(yè)工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。二是CEPII數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫包含196個(gè)國(guó)家HS6位碼的出口數(shù)據(jù)，用來測(cè)算產(chǎn)品層面的出口技術(shù)復(fù)雜度。三是中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。對(duì)該數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的清洗思路參照聶輝華等（2012）的研究，對(duì)異常值和缺失值進(jìn)行處理。主要步驟為：①刪除總資產(chǎn)、工業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)年均凈值、從業(yè)人數(shù)和銷售額缺失的樣本;②刪除職工人數(shù)小于38、總資產(chǎn)小于流動(dòng)資產(chǎn)、總資產(chǎn)小于固定資產(chǎn)凈值的樣本;③刪除本文所使用的相關(guān)控制變量缺失的樣本。四是中國(guó)海關(guān)數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫包含計(jì)算企業(yè)層面出口技術(shù)復(fù)雜度所用到的產(chǎn)品價(jià)格和數(shù)量信息，同時(shí)還提供了企業(yè)名稱、電話和郵箱等基本信息，這些信息有助于完成四類數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)匹配。

數(shù)據(jù)匹配過程分三步：第一步，參考Brandt等（2012）的方法將原始工企庫進(jìn)行跨期匹配，之后根據(jù)呂越等（2020）的研究將中國(guó)制造業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)與工業(yè)企業(yè)合并形成面板數(shù)據(jù)。第二步，借鑒盛斌等（2017）的方法，首先運(yùn)用CEPII數(shù)據(jù)庫計(jì)算產(chǎn)品層面技術(shù)復(fù)雜度，其次將海關(guān)庫HS8位編碼加總到HS6位，最后根據(jù)HS6編碼將CEPII數(shù)據(jù)庫與海關(guān)庫合并計(jì)算得到企業(yè)層面的出口技術(shù)復(fù)雜度。第三步，借鑒余淼杰等人（2015）的方法，通過企業(yè)名稱、郵編和電話號(hào)碼將第一步所得工企庫數(shù)據(jù)與第二步所得海關(guān)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行合并。首先，使用企業(yè)名稱進(jìn)行匹配，隨后將企業(yè)郵政編碼和電話后七位進(jìn)行匹配，兩輪匹配過程只要有一輪成功即納入樣本分析中。通過上述處理，共得到142475個(gè)觀測(cè)值的非平衡面板數(shù)據(jù)。

（三）指標(biāo)選擇及描述性統(tǒng)計(jì)

1.出口技術(shù)復(fù)雜度的測(cè)算

出口技術(shù)復(fù)雜度主要是強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品間的技術(shù)含量差異，指由生產(chǎn)簡(jiǎn)單產(chǎn)品向生產(chǎn)復(fù)雜產(chǎn)品轉(zhuǎn)變，該轉(zhuǎn)變意味著企業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品技術(shù)含量的提升，在出口貿(mào)易中具備更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，能客觀反映一國(guó)或地區(qū)對(duì)外開放過程中參與全球價(jià)值鏈分工的程度，是衡量出口升級(jí)的重要指標(biāo)（毛其淋，2019）。

借鑒盛斌等（2017）企業(yè)層面的測(cè)算方法，步驟如下：

2.人工智能的衡量

作為人工智能領(lǐng)域重要研究方向之一，工業(yè)機(jī)器人集成了大量的人工智能技術(shù)，是人工智能技術(shù)的典型代表，因此采用工業(yè)機(jī)器人人均擁有量作為核心解釋變量，以下簡(jiǎn)稱機(jī)器人滲透度（呂越等，2020）。機(jī)器人滲透度反映了某一行業(yè)工業(yè)機(jī)器人的分布密度。Acemoglu和Restrepo（2017）構(gòu)建了美國(guó)區(qū)域?qū)用娴摹皺C(jī)器人滲透度”，本文參考其構(gòu)建思想構(gòu)建中國(guó)制造業(yè)企業(yè)機(jī)器人滲透度。首先將中國(guó)制造業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)與《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》（2019）的二分行業(yè)代碼進(jìn)行對(duì)接和轉(zhuǎn)化;其次，計(jì)算行業(yè)層面機(jī)器人滲透度。具體測(cè)度方法如下：

3.其他控制變量

為進(jìn)一步控制其他影響出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)的因素，選取以下控制變量。首先，財(cái)務(wù)狀況是影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)水平、出口能力及出口產(chǎn)品水平的重要因素，因此在模型中引入企業(yè)規(guī)模（size）、利潤(rùn)率（roa）、資產(chǎn)負(fù)債率（lev）和融資約束（finance）四類變量，以控制財(cái)務(wù)狀況波動(dòng)對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響。其次，企業(yè)在出口過程中經(jīng)驗(yàn)積累及學(xué)習(xí)能力與出口產(chǎn)品的升級(jí)息息相關(guān)，即存在“干中學(xué)”效應(yīng)，因此用企業(yè)年齡（age）來控制“干中學(xué)”效應(yīng)對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響。再次，生產(chǎn)率（lp）是影響企業(yè)出口概率和出口能力的決定因素，生產(chǎn)率越高的企業(yè)越容易出口高質(zhì)量產(chǎn)品，因此將勞動(dòng)生產(chǎn)率納入到回歸中以控制生產(chǎn)率對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響。最后，員工工資（wage）和企業(yè)性質(zhì)（ownership）在一定程度上代表了企業(yè)的生產(chǎn)成本和經(jīng)營(yíng)方式，對(duì)出口產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)具有舉足輕重的作用，故一并納入分析。在回歸分析中，為解決異方差問題，將以上變量進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

四、計(jì)量結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸

基準(zhǔn)回歸結(jié)果見表2。其中第（1）-（3）列是未加入企業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)的結(jié)果，第（4）-（6）列為同時(shí)控制企業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)的回歸結(jié)果。無論是否同時(shí)控制企業(yè)和年份效應(yīng)，還是未加入控制變量和分組加入控制變量，人工智能的估計(jì)系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上均顯著為正，與預(yù)期結(jié)果相符，說明人工智能技術(shù)應(yīng)用顯著促進(jìn)了企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的提高，提高了企業(yè)出口產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)了企業(yè)出口產(chǎn)品的升級(jí)。

根據(jù)表2回歸結(jié)果列（6），在其他控制變量不變的基礎(chǔ)上，機(jī)器人滲透率每增加1%，企業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度就提高0.049%。由此可見，以工業(yè)機(jī)器人為典型的人工智能技術(shù)發(fā)展是企業(yè)出口升級(jí)的重要推動(dòng)力。從其他控制變量來看，企業(yè)規(guī)模、員工工資對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度呈顯著的負(fù)相關(guān)，造成這一結(jié)果的原因可能是由于企業(yè)規(guī)模越大時(shí)，其管理成本就越高，會(huì)在一定程度上抑制企業(yè)出口復(fù)雜度的提高。企業(yè)生產(chǎn)效率的提高顯著促進(jìn)了其出口技術(shù)復(fù)雜度水平，同時(shí)由于存在“干中學(xué)”效應(yīng)，生存年限越長(zhǎng)的企業(yè)，其出口技術(shù)復(fù)雜度越高。此外，回歸結(jié)果還表明，相比于非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)效果更為顯著，驗(yàn)證了本文假設(shè)1。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

根據(jù)基準(zhǔn)回歸結(jié)果，我們已經(jīng)驗(yàn)證了人工智能對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的促進(jìn)作用，為了增強(qiáng)研究結(jié)論的穩(wěn)健性，下面采用四種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

1.處理內(nèi)生性問題

若存在內(nèi)生性，則意味著出口技術(shù)復(fù)雜度高的企業(yè)越會(huì)選擇使用人工智能技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)，而并非是企業(yè)使用人工智能技術(shù)促進(jìn)了企業(yè)的出口升級(jí)，這就產(chǎn)生了一個(gè)因果倒置問題。因此，參考閆雪凌等（2020）構(gòu)建工具變量的邏輯，采用美國(guó)各行業(yè)機(jī)器人存量作為工具變量，運(yùn)用2SLS（兩階段）進(jìn)行回歸。表3列（1）報(bào)告了第二階段的回歸結(jié)果，F(xiàn)值大于10，證明不存在弱工具變量問題，工具變量選擇合理。表3列（1）顯示主要解釋變量人工智能系數(shù)在5%的水平上顯著為正，該結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了核心結(jié)論的穩(wěn)健性。

2.替換被解釋變量

出口技術(shù)復(fù)雜度提升的本質(zhì)是企業(yè)出口產(chǎn)品的質(zhì)量提升，因此采用出口產(chǎn)品質(zhì)量作為技術(shù)復(fù)雜度的替代變量。出口產(chǎn)品質(zhì)量的測(cè)算方法借鑒祝樹金和湯超（2020）的方法。表3列（2）為替代解釋變量的回歸結(jié)果，人工智能的回歸系數(shù)在1%的水平上仍顯著為正，說明人工智能技術(shù)顯著促進(jìn)了企業(yè)的出口產(chǎn)品的質(zhì)量提升，增強(qiáng)了企業(yè)產(chǎn)品在國(guó)際貿(mào)易中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而促進(jìn)出口產(chǎn)品升級(jí)。

3.將核心解釋變量滯后一期

考慮到當(dāng)期工業(yè)機(jī)器人的引進(jìn)可能存在滯后效應(yīng)，即當(dāng)期的工業(yè)機(jī)器人使用可能會(huì)在下一期才產(chǎn)生升級(jí)效應(yīng)，故將滯后一期的機(jī)器人滲透度指標(biāo)放入回歸分析中，以此檢驗(yàn)核心解釋變量的滯后效應(yīng)。結(jié)果如表3列（3）所示，滯后一期的機(jī)器人滲透度仍在1%的水平上顯著為正，這進(jìn)一步驗(yàn)證了本文核心結(jié)論的穩(wěn)健性。

4.更換核心解釋變量

基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明人工智能技術(shù)的應(yīng)用顯著促進(jìn)了企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的提高?？紤]到機(jī)器人安裝的靈活性，進(jìn)一步將機(jī)器人安裝量的滲透度作為替代解釋變量。機(jī)器人安裝量滲透度的計(jì)算方法與前文一致?；貧w結(jié)果于表3列（4）所示，機(jī)器人安裝量的滲透度指數(shù)在5%的水平上顯著促進(jìn)了企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度，其結(jié)論也具有穩(wěn)健性。

（三）異質(zhì)性分析

1.行業(yè)異質(zhì)性

企業(yè)所在行業(yè)的特征和性質(zhì)通常會(huì)影響企業(yè)出口產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力水平，使用人工智能技術(shù)是否也會(huì)因不同性質(zhì)的行業(yè)而產(chǎn)生顯著差異呢？基于以上邏輯，本文參考劉威（2018）等對(duì)制造業(yè)行業(yè)的分類標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫行業(yè)二分位代碼將制造業(yè)分為勞動(dòng)密集型、資本密集型和技術(shù)密集型三類，回歸結(jié)果如表4所示。表4列（1）為勞動(dòng)密集型行業(yè)的回歸結(jié)果，可以看出人工智能的系數(shù)顯著為正，表明人均機(jī)器人使用量的提高，促進(jìn)了勞動(dòng)密集型企業(yè)出口技術(shù)水平的提高。列（2）顯示人工智能的系數(shù)顯著為負(fù)，這一結(jié)果與預(yù)期相反，可能的原因是，由于人工智能這一數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)前期需要投入更多的資本來運(yùn)營(yíng)和維護(hù);資本密集型行業(yè)本身需較多的資金投入，且行業(yè)內(nèi)多為冶金業(yè)、石油工業(yè)等重工業(yè)企業(yè)，技術(shù)裝備投入多且見效慢，因此可能在一定程度上影響了企業(yè)出口產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，短期內(nèi)造成出口產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度的下降。列（3）為技術(shù)密集型企業(yè)的回歸結(jié)果，人工智能在10%的顯著性水平上促進(jìn)了技術(shù)密集型企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)，這一定程度說明了人工智能這一數(shù)字技術(shù)使用，提高了企業(yè)出口產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度。通過表4還可以看出，人工智能對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)的升級(jí)效果最為顯著，對(duì)核心領(lǐng)域的技術(shù)密集型企業(yè)的升級(jí)效果較弱，這也一定程度為未來人工智能發(fā)展提供了方向。

人工智能對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響還會(huì)因市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度不同而具有差異性。在市場(chǎng)中，處于強(qiáng)勢(shì)地位的企業(yè)通常會(huì)因?yàn)槠鋲艛嗟匚猾@得超額利潤(rùn)，而處在競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)的企業(yè)利潤(rùn)水平相對(duì)較低。人工智能作為一種內(nèi)含先進(jìn)技術(shù)的物質(zhì)資本投資，在前期將會(huì)產(chǎn)生較大的成本，壟斷行業(yè)內(nèi)的企業(yè)具備雄厚實(shí)力引進(jìn)工業(yè)機(jī)器人設(shè)備投入生產(chǎn)進(jìn)而能更大程度提高出口產(chǎn)品中的技術(shù)含量。為此，我們采用市場(chǎng)集中度水平來刻畫行業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)程度，市場(chǎng)集中度越高，則代表行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度越弱。依據(jù)其中位數(shù)將樣本劃分為壟斷性行業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)，回歸結(jié)果如表4列（4）和（5）所示。人工智能對(duì)于壟斷性行業(yè)內(nèi)的企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的升級(jí)效果更為明顯，而對(duì)競(jìng)爭(zhēng)性企業(yè)的升級(jí)效果不顯著。這說明越具有壟斷競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的企業(yè)越容易通過應(yīng)用人工智能技術(shù)來促進(jìn)出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)。

2.企業(yè)層面的異質(zhì)性分析

人工智能對(duì)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的正面效應(yīng)是否會(huì)受到企業(yè)規(guī)模大小的影響？具有規(guī)模優(yōu)勢(shì)的大型企業(yè)相對(duì)于中小企業(yè)更有能力承擔(dān)前期購(gòu)買智能設(shè)備的成本負(fù)擔(dān)，同時(shí)，大型企業(yè)在消化固定成本的同時(shí)采用人工智能技術(shù)可以提高生產(chǎn)效率，以此實(shí)現(xiàn)更高的成本加成，并獲得規(guī)模收益。故較小型企業(yè)而言，大型企業(yè)能更大程度提高其出口產(chǎn)品的技術(shù)復(fù)雜度，在國(guó)際市場(chǎng)上具備較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。為此，以行業(yè)規(guī)模中位數(shù)為衡量標(biāo)準(zhǔn)，將樣本企業(yè)劃分為大規(guī)模企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)，進(jìn)行分組回歸檢驗(yàn)，結(jié)果如表5列（1）和列（2）所示。從回歸結(jié)果來看，主要解釋變量人工智能的系數(shù)均在1%的水平上顯著，說明人工智能均能促進(jìn)大規(guī)模企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度提高，從回歸系數(shù)大小來看，其使用對(duì)大規(guī)模企業(yè)出口升級(jí)的推動(dòng)作用更大，對(duì)中小企業(yè)出口升級(jí)也顯現(xiàn)出強(qiáng)大的動(dòng)力。因此，推動(dòng)以工業(yè)機(jī)器人為代表的自動(dòng)化、智能化技術(shù)應(yīng)用，會(huì)帶動(dòng)不同規(guī)模企業(yè)更好實(shí)現(xiàn)出口產(chǎn)品升級(jí)。

人工智能技術(shù)的使用對(duì)不同貿(mào)易方式的企業(yè)可能會(huì)有不同的提質(zhì)升級(jí)效果。本文將樣本企業(yè)根據(jù)貿(mào)易方式分為一般貿(mào)易企業(yè)和非一般貿(mào)易企業(yè)（加工貿(mào)易、易貨貿(mào)易、協(xié)定貿(mào)易等）。從表5的回歸結(jié)果來看，人工智能對(duì)一般貿(mào)易企業(yè)和非一般貿(mào)易企業(yè)均具有提質(zhì)升級(jí)的效果，但對(duì)一般貿(mào)易企業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度的提高更為顯著。

五、機(jī)制檢驗(yàn)

（一）模型設(shè)定

機(jī)制分析表明，人工智能主要通過技術(shù)進(jìn)步、優(yōu)化要素結(jié)構(gòu)以及降低出口成本三個(gè)方面推動(dòng)出口企業(yè)技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)。本文通過構(gòu)建以下模型來驗(yàn)證理論假設(shè)2。

（二）機(jī)制變量指標(biāo)選取

1.技術(shù)進(jìn)步的機(jī)制變量

人工智能本身就意味著新技術(shù)的出現(xiàn)和使用，通過提高生產(chǎn)過程中的技術(shù)水平來促進(jìn)企業(yè)TFP提升，企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高意味著企業(yè)出口產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力增強(qiáng)，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)。采用LP法測(cè)算TFP，并以此作為機(jī)制變量。

2.要素結(jié)構(gòu)的機(jī)制變量

以工業(yè)機(jī)器人為代表的人工智能技術(shù)一方面替代了部分勞動(dòng)力，另一方面作為物質(zhì)資本投入加速資本深化，通過兩方面作用提高資本—?jiǎng)趧?dòng)比，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)。因此，本文使用固定資產(chǎn)與職工就業(yè)人數(shù)的比值作為衡量要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化的機(jī)制變量。

3.降低出口成本的機(jī)制變量

從前文理論分析可知，人工智能通過降低出口成本進(jìn)而影響企業(yè)的出口產(chǎn)品升級(jí)。在出口成本的選擇上，考慮到現(xiàn)實(shí)中企業(yè)成本的發(fā)生和記錄存在一定的偏差，且企業(yè)出口成本包含的范圍較廣，其測(cè)度迄今為止未形成規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn)，本文參考劉斌和王乃嘉（2016）的方法，根據(jù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則計(jì)算出口成本，公式為：出口成本=出口比率（管理費(fèi)用+財(cái)務(wù)費(fèi)用+產(chǎn)品銷售成本+主營(yíng)業(yè)務(wù)應(yīng)付工資+主營(yíng)業(yè)務(wù)應(yīng)付福利費(fèi)總額）。出口比率=出口交貨值/工業(yè)總產(chǎn)值。

（三）機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，在技術(shù)進(jìn)步方面，列（1）顯示人工智能與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為正，說明應(yīng)用人工智能技術(shù)提高了企業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)水平，企業(yè)生產(chǎn)效率得到提高，從而促進(jìn)了企業(yè)出口產(chǎn)品的升級(jí)。在優(yōu)化要素結(jié)構(gòu)方面，列（2）人工智能回歸系數(shù)顯著為正，即表明工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用顯著促進(jìn)了要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化，在促進(jìn)資本深化的同時(shí)又調(diào)整了勞動(dòng)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)要素配置升級(jí)。出口成本的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果如列（3）所示，人工智能與出口成本的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，即人工智能在物流、倉(cāng)儲(chǔ)、營(yíng)銷及信息搜尋匹配等方面貿(mào)易方面的應(yīng)用，顯著降低了企業(yè)的出口成本，增強(qiáng)了企業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)的產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。以上三條機(jī)制檢驗(yàn)驗(yàn)證了假設(shè)2，即以工業(yè)機(jī)器人為典型應(yīng)用的人工智能技術(shù)主要通過技術(shù)進(jìn)步、要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化和出口成本降低三種渠道推動(dòng)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度升級(jí)。

六、結(jié)論及建議

毫無疑問，人工智能正在或即將對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)行業(yè)產(chǎn)生顛覆性作用。本文利用IFR提供的機(jī)器人數(shù)據(jù)，結(jié)合中國(guó)海關(guān)數(shù)據(jù)庫和中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫以及CEPII數(shù)據(jù)庫的微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，基于技術(shù)復(fù)雜度視角實(shí)證考察了人工智能技術(shù)對(duì)中國(guó)制造業(yè)企業(yè)出口產(chǎn)品升級(jí)的影響及相關(guān)作用機(jī)制。主要研究結(jié)論為：第一，以工業(yè)機(jī)器人為代表的智能化技術(shù)提高了我國(guó)制造業(yè)企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度。第二，從行業(yè)異質(zhì)性來看，人工智能對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度提升效應(yīng)主要集中在勞動(dòng)密集型企業(yè)和技術(shù)密集型企業(yè)，且對(duì)勞動(dòng)密集型企業(yè)的促進(jìn)效果最為顯著，同時(shí)市場(chǎng)集中度越高，人工智能技術(shù)的促進(jìn)效應(yīng)就越明顯;從企業(yè)異質(zhì)性視角看，人工智能均促進(jìn)了大規(guī)模企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度提高;人工智能技術(shù)對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的升級(jí)效應(yīng)主要集中在一般貿(mào)易企業(yè)。第三，人工智能技術(shù)將通過技術(shù)進(jìn)步、優(yōu)化要素結(jié)構(gòu)以及降低出口成本三條路徑來提高企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度。

基于此，提出如下建議。

第一，降低人工智能技術(shù)應(yīng)用成本，推動(dòng)其在制造業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模商用。人工智能與制造業(yè)深度融合的基礎(chǔ)是企業(yè)在生產(chǎn)中大規(guī)模使用人工智能技術(shù)。以工業(yè)機(jī)器人為例，雖已在眾多行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，但仍存在價(jià)格高、不成規(guī)模的問題。因此，要進(jìn)一步降低人工智能技術(shù)的價(jià)格成本，推動(dòng)人工智能與制造業(yè)的深度融合，促使企業(yè)能大規(guī)模應(yīng)用人工智能技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)，從研發(fā)、設(shè)計(jì)到生產(chǎn)、加工及銷售全面智能化升級(jí)，提高企業(yè)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，當(dāng)前人工智能對(duì)出口技術(shù)復(fù)雜度的促進(jìn)效應(yīng)多集中在勞動(dòng)密集型企業(yè)，要進(jìn)一步與技術(shù)密集型等高附加值行業(yè)深度融合，提高傳統(tǒng)制造業(yè)智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極性，使其產(chǎn)品在國(guó)際市場(chǎng)具備更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。

第二，因地制宜，制定精準(zhǔn)支持的政策體系。首先，針對(duì)關(guān)鍵核心領(lǐng)域人工智能研發(fā)提供完善的財(cái)政補(bǔ)貼政策、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策及相關(guān)政策支持。如加大對(duì)技術(shù)密集型企業(yè)和資本密集型企業(yè)的資金支持，將人工智能技術(shù)與附加值更高的行業(yè)融合，以此創(chuàng)造更大的價(jià)值;完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度，在行政和司法層面打擊各類侵權(quán)、泄露等違法行為，保護(hù)創(chuàng)新成果。其次，人工智能不僅促進(jìn)了大型企業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度提高，對(duì)于中小型企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度也具有顯著的提升，因此也要制定能著重培育和保護(hù)中小企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)智能化、數(shù)字化的鼓勵(lì)性政策。

第三，重視人工智能與其他新一代數(shù)字技術(shù)的融合和集成應(yīng)用，發(fā)揮其在貿(mào)易各環(huán)節(jié)的降本提效作用。人工智能發(fā)展與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G等新一代數(shù)字技術(shù)是不可分割的。人工智能賦予企業(yè)生產(chǎn)線智能屬性，滿足消費(fèi)者個(gè)性化需求;大數(shù)據(jù)分析、挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸一體化，通過建設(shè)自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)和智能物流降低了貿(mào)易環(huán)節(jié)的倉(cāng)儲(chǔ)和運(yùn)輸成本，且數(shù)據(jù)分析還幫助出口企業(yè)及時(shí)獲取國(guó)外消費(fèi)者信息，提高供需匹配效率，實(shí)現(xiàn)貿(mào)易過程的精準(zhǔn)營(yíng)銷，提高出口產(chǎn)品貿(mào)易效率。因此要重視人工智能與其他數(shù)字技術(shù)的集成應(yīng)用，加快建設(shè)智能倉(cāng)儲(chǔ)、智能物流和智能港口，推動(dòng)傳統(tǒng)物流方式向智能物流方式轉(zhuǎn)型。