楊繼軍 李艷麗

(南京財經(jīng)大學(xué),江蘇 南京 210023)

一、引言及文獻(xiàn)綜述

出口擴(kuò)展邊際對出口的可持續(xù)性增長具有重要作用,特別是企業(yè)內(nèi)擴(kuò)展邊際是中國出口擴(kuò)展邊際的主導(dǎo)力量(錢學(xué)鋒 等,2013)。發(fā)展企業(yè)內(nèi)擴(kuò)展邊際,調(diào)整出口結(jié)構(gòu),擴(kuò)大出口產(chǎn)品范圍以及拓展新的貿(mào)易合作伙伴,既有利于培育中國新的貿(mào)易競爭優(yōu)勢,實現(xiàn)外貿(mào)高質(zhì)量發(fā)展,也有利于防范化解外部沖擊對外貿(mào)造成的負(fù)面影響。工業(yè)機(jī)器人等人工智能技術(shù)為企業(yè)出口擴(kuò)展邊際提供了可能,黨的二十大報告提出發(fā)展數(shù)字貿(mào)易,加快建設(shè)貿(mào)易強(qiáng)國,推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展,構(gòu)建新一代信息技術(shù)、人工智能、生物技術(shù)、新能源、新材料、高端裝備、綠色環(huán)保等一批新的增長引擎。隨著計算機(jī)科學(xué)的發(fā)展,人工智能已經(jīng)成為中國新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力,推動制造業(yè)產(chǎn)業(yè)模式和企業(yè)形態(tài)出現(xiàn)巨大轉(zhuǎn)變。

人工智能主要是利用計算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為,該領(lǐng)域包括智能工程、智能搜索引擎、機(jī)器翻譯、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等,根據(jù)麥肯錫的預(yù)計,2025年人工智能應(yīng)用的市場總值將達(dá)到1270億美元。當(dāng)前,中國面臨人口老齡化的問題(陳彥斌 等,2019),受勞動力成本上升以及外部需求不確定等沖擊,國內(nèi)國外雙重困境導(dǎo)致出口增長面臨阻礙。集約邊際的增長促進(jìn)了中國貿(mào)易的飛速發(fā)展,但同時也導(dǎo)致中國貿(mào)易抵御風(fēng)險的能力較弱。人工智能技術(shù)的發(fā)展使得工業(yè)機(jī)器人的使用在制造業(yè)行業(yè)流行,機(jī)器人能夠提高企業(yè)生產(chǎn)率,替代低端勞動力,這對于解決中國當(dāng)前人口老齡化以及勞動力成本上升的困境帶來了機(jī)遇。不僅如此,工業(yè)機(jī)器人的使用也為中國發(fā)展出口擴(kuò)展邊際帶來了可能,這不僅有利于中國制造業(yè)通過智能化、數(shù)字化等實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級,也促進(jìn)了中國出口增長,增強(qiáng)了中國貿(mào)易抵御外部沖擊的能力。

工業(yè)機(jī)器人作為人工智能技術(shù)的一種,改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式,對就業(yè)、經(jīng)濟(jì)增長、貿(mào)易等產(chǎn)生了重要影響(曹靜 等,2018)。關(guān)于工業(yè)機(jī)器人的研究,現(xiàn)有文獻(xiàn)重點關(guān)注了工業(yè)機(jī)器人對就業(yè)需求(Acemoglu et al.,2018;王永欽 等,2020;李磊 等,2021;閆雪凌 等,2020)、就業(yè)極化效應(yīng)(何小鋼 等,2023a)、崗位轉(zhuǎn)換效應(yīng)(王林輝 等,2023)、勞動力的空間配置(陳媛媛 等,2022)、勞動報酬(何小鋼 等,2023b;王永欽 等,2023;許健 等,2022;郭凱明,2019)、包容性增長(陳東 等,2022)、勞動力結(jié)構(gòu)(孫早 等,2019;李舒沁 等,2021)、勞動技能(Frey et al.,2017)等的影響。工業(yè)機(jī)器人對就業(yè)的替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)的綜合影響依舊存在爭議,關(guān)鍵在于機(jī)器人能多大程度代替現(xiàn)有崗位(楊光 等,2020)。除了對就業(yè)存在重要影響外,工業(yè)機(jī)器人的使用對于經(jīng)濟(jì)增長的影響也不容小覷,現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人無論是在短期還是長期都促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的增長(Brynjolfsson et al.,2003),全要素生產(chǎn)率的提高又進(jìn)一步拉動了經(jīng)濟(jì)增長(楊光 等,2020;Graetz et al.,2015),但也有研究認(rèn)為工業(yè)機(jī)器人的使用會阻礙全要素生產(chǎn)率的提高(Acemoglu et al.,2018),抑制經(jīng)濟(jì)增長(Emanuel et al.,2017;黃旭 等,2019)。除此之外,一些學(xué)者還從工業(yè)機(jī)器人與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(孫早 等,2021;鄧仲良 等,2021;郭凱明,2019)、綠色發(fā)展(林熙 等,2023;蔣為 等,2022)、企業(yè)地理格局(王林輝 等,2022)、企業(yè)運(yùn)營效率(劉駿 等,2023)等多方面進(jìn)行了探究。

關(guān)于人工智能與貿(mào)易的研究,從全球價值鏈方面,工業(yè)機(jī)器人通過降低貿(mào)易成本、提高技術(shù)創(chuàng)新水平與資源配置效率(劉斌 等,2020;馮玲 等,2023;柯明 等,2023;諸竹君 等,2022;Cali et al.,2021)促進(jìn)一國參與全球價值鏈分工。由于先動優(yōu)勢的存在,位于全球價值鏈低端環(huán)節(jié)的發(fā)展中國家與位于高端環(huán)節(jié)的發(fā)達(dá)國家間差異可能會越來越大(何宇 等,2021),但人工智能對全球價值鏈的促進(jìn)作用在發(fā)展中國家更為明顯(呂越 等,2023),發(fā)展中國家若能把握住人工智能變革的浪潮,縮小在工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用方面與發(fā)達(dá)國家的差距,則有利于實現(xiàn)重構(gòu)全球價值鏈,甚至在全球價值鏈分工地位上實現(xiàn)“彎道超車”(黃亮雄 等,2023)。呂越等(2020)從微觀入手,探究了工業(yè)機(jī)器人的使用對中國企業(yè)參與全球價值鏈分工的影響,發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人的使用替代低端勞動力降低了企業(yè)成本,同時也促進(jìn)了生產(chǎn)率提高(Kroll et al.,2018),進(jìn)而增強(qiáng)了企業(yè)競爭力,工業(yè)機(jī)器人的使用促進(jìn)了企業(yè)參與全球價值鏈分工。從出口貿(mào)易總額方面,Goldfarb et al.(2018)從理論層面進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)人工智能主要通過規(guī)模經(jīng)濟(jì)、知識外部性影響貿(mào)易;Artuc et al.(2020)基于一般均衡模型框架推導(dǎo)出人工智能對出口貿(mào)易具有正向積極作用。Brynjolfsson et al.(2003)發(fā)現(xiàn)人工智能開發(fā)的翻譯服務(wù)促進(jìn)了數(shù)字平臺的發(fā)展。Ndubuisi et al.(2018)基于引力模型使用跨國數(shù)據(jù)實證分析了機(jī)器人對出口的促進(jìn)作用,驗證了Goldfarb et al.(2018)的理論。唐宜紅等(2022)同樣利用跨國數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),工業(yè)機(jī)器人使用帶來的智能制造技術(shù)可以顯著提高出口水平,但是不同國家具有異質(zhì)性;柯明等(2023)利用企業(yè)數(shù)據(jù)從全球價值鏈理論框架下研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人的使用不僅能夠通過提高企業(yè)效率與創(chuàng)新水平(Kroll et al.,2018)這種內(nèi)部機(jī)制促進(jìn)企業(yè)出口升級,還能從企業(yè)間的外溢性這一外部機(jī)制促進(jìn)企業(yè)出口升級。在出口二元邊際方面,Ndubuisi et al.(2018)使用1995—2013年71個國家的數(shù)據(jù)實證研究發(fā)現(xiàn),機(jī)器人的使用既促進(jìn)了集約邊際也促進(jìn)了擴(kuò)展邊際,集約邊際的增長是由出口數(shù)量與價格共同驅(qū)動的,對于價格的促進(jìn)作用更多地體現(xiàn)為產(chǎn)品質(zhì)量的提升。關(guān)于產(chǎn)品質(zhì)量,蔡震坤等(2021)利用中國企業(yè)微觀數(shù)據(jù)同樣發(fā)現(xiàn)使用工業(yè)機(jī)器人可以提升全要素生產(chǎn)率,降低生產(chǎn)成本,提高出口產(chǎn)品質(zhì)量;Alguacil et al.(2022)發(fā)現(xiàn)使用機(jī)器人的西班牙企業(yè)比不使用機(jī)器人的企業(yè)出口概率、出口額以及出口市場份額都更高,實證檢驗了機(jī)器人對企業(yè)出口二元邊際的影響。聚焦到出口二元邊際中的擴(kuò)展邊際,綦建紅等(2022)從產(chǎn)品視角出發(fā)利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫考察了機(jī)器人應(yīng)用從效率與質(zhì)量雙重方面促進(jìn)了多產(chǎn)品企業(yè)出口產(chǎn)品范圍的擴(kuò)大,但相比于效率更偏向于質(zhì)量競爭策略。

目前,使用中國企業(yè)數(shù)據(jù)研究工業(yè)機(jī)器人對出口二元邊際的論文還較少,蔡震坤等(2021)、綦建紅等(2022)主要是從企業(yè)出口產(chǎn)品視角探討機(jī)器人應(yīng)用對產(chǎn)品質(zhì)量與產(chǎn)品范圍的影響,本文在多產(chǎn)品企業(yè)框架下,研究機(jī)器人應(yīng)用對出口擴(kuò)展邊際的影響,可能的創(chuàng)新在于:(1)研究視角上,本文不僅從企業(yè)出口產(chǎn)品上探討機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)擴(kuò)展邊際的影響,還從企業(yè)-產(chǎn)品-市場維度上探討這一問題,相比于現(xiàn)有出口二元邊際的文獻(xiàn),本文研究更細(xì)致,可以更好地發(fā)現(xiàn)中國出口貿(mào)易新視角以及新方向;(2)研究數(shù)據(jù)上,本文使用International Federation of Robotics(IFR)提供的工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)、中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫和中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建關(guān)于機(jī)器人應(yīng)用與企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的大樣本數(shù)據(jù),從微觀層面著手使得研究結(jié)果更可信更具代表性;(3)研究內(nèi)容上,在研究工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際影響的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步探究工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的內(nèi)在機(jī)制,進(jìn)一步豐富相關(guān)領(lǐng)域研究。

二、研究假說

單一產(chǎn)品企業(yè)假定忽略了企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的存在,企業(yè)異質(zhì)性貿(mào)易模型將貿(mào)易流量區(qū)分為集約的貿(mào)易邊際與擴(kuò)展的貿(mào)易邊際,擴(kuò)展的貿(mào)易邊際對于提升多元化生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定貿(mào)易增長以及避免貿(mào)易條件惡化等發(fā)揮著重要作用(Bernard et al.,2009)。本文在多產(chǎn)品企業(yè)框架下,研究工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的影響。單一產(chǎn)品企業(yè)在國際貿(mào)易中占比較少,企業(yè)為了規(guī)避風(fēng)險與抗擊外部沖擊,大多會選擇出口多種產(chǎn)品,多產(chǎn)品出口企業(yè)是國際貿(mào)易中的主要形式(Bernard et al.,2007;Goldberge et al.,2010)。不僅如此,研究單一產(chǎn)品的企業(yè)出口擴(kuò)展邊際時會嚴(yán)重低估其規(guī)模(錢學(xué)鋒 等,2013),無法真實了解企業(yè)出口中擴(kuò)展邊際的比重,不利于企業(yè)制定合理的發(fā)展政策。所謂企業(yè)出口擴(kuò)展邊際,主要包括企業(yè)間的擴(kuò)展邊際與企業(yè)內(nèi)擴(kuò)展邊際(錢學(xué)鋒 等,2013),企業(yè)間擴(kuò)展邊際實際上就是企業(yè)進(jìn)入國際市場,而企業(yè)內(nèi)擴(kuò)展邊際包含企業(yè)出口新產(chǎn)品與拓展新市場,兩者都是企業(yè)的出口廣化行為。本文探究的主要是企業(yè)內(nèi)擴(kuò)展邊際,研究工業(yè)機(jī)器人的使用是否促進(jìn)企業(yè)出口了更多新產(chǎn)品與拓展了新市場,這就需要在多產(chǎn)品出口企業(yè)的框架下完成。企業(yè)無論是選擇出口新產(chǎn)品還是拓展新市場,都需要大量的固定成本,不管是前期生產(chǎn)上的設(shè)備投入、中間品投入、研發(fā)投入,還是后期市場搜尋成本、渠道獲取成本(郭琪 等,2020),因此,工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用會誘導(dǎo)企業(yè)調(diào)整要素投入組合,以降低各種勞動力成本、生產(chǎn)成本(Furman et al.,2019)。據(jù)此,本文提出:

假說1：工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用有助于企業(yè)出口新產(chǎn)品,拓展新市場,實現(xiàn)出口擴(kuò)展邊際的增長。

現(xiàn)有文獻(xiàn)將工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用影響出口貿(mào)易的機(jī)制主要?dú)w結(jié)為成本節(jié)約效應(yīng)和生產(chǎn)率提升效應(yīng)。前一種機(jī)制主要是從節(jié)約勞動力成本(Frey et al.,2017;呂越 等,2020;劉斌 等,2020)方面進(jìn)行分析的,工業(yè)機(jī)器人的使用可以替代部分低端勞動力,節(jié)省企業(yè)勞動力成本,而且機(jī)器自動化的使用可以降低企業(yè)生產(chǎn)成本,減少生產(chǎn)中的出錯率;后一種機(jī)制認(rèn)為,機(jī)器人將“智能”元素嵌入生產(chǎn)環(huán)節(jié),有助于提高生產(chǎn)率(Graetz et al.,2015),降低邊際成本,均衡資源配置。作為人工智能技術(shù)的一種,工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用性強(qiáng),具有智能滲透效應(yīng),這有助于推動行業(yè)實現(xiàn)智能化、自動化,提高企業(yè)生產(chǎn)率(Brynjolfsson et al.,2011),進(jìn)而會促進(jìn)貿(mào)易的增長。Melitz(2003)的異質(zhì)性企業(yè)貿(mào)易理論認(rèn)為,企業(yè)生產(chǎn)率較高才可進(jìn)入國際市場,因為企業(yè)開拓市場存在較高的固定成本與沉沒成本。不僅如此,生產(chǎn)率的提高還會擴(kuò)大行業(yè)產(chǎn)能,但單一產(chǎn)品的市場容量有限,無法容納過多產(chǎn)能,企業(yè)通常會選擇出口新產(chǎn)品或者開拓新市場,當(dāng)企業(yè)供給新產(chǎn)品的能力較高、成本較低時,則會傾向于增加出口新產(chǎn)品的種類,提高出口產(chǎn)品范圍,同時增加出口目的國數(shù)目,在出口市場上進(jìn)行擴(kuò)張,這些都促進(jìn)了企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的增長(Bernard et al.,2011;Arkolakis et al.,2010)。隨著新產(chǎn)品進(jìn)入和原有產(chǎn)品退出,出口產(chǎn)品范圍得以擴(kuò)大(綦建紅 等,2022;呂越 等,2020;陸菁 等,2019),出口擴(kuò)展邊際增強(qiáng),與此同時,工業(yè)機(jī)器人的使用影響企業(yè)的進(jìn)入與退出,會產(chǎn)生對貿(mào)易的凈福利效應(yīng)(Trefler et al.,2022)。據(jù)此,本文提出:

假說2：工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用通過促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率帶動了出口擴(kuò)展邊際增長。

工業(yè)機(jī)器人作為人工智能的核心技術(shù)具備非常強(qiáng)大的滲透力,人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)都是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層技術(shù),注重數(shù)字技術(shù)的嵌入(吳非 等,2021),并最終與經(jīng)濟(jì)生活中的各行業(yè)進(jìn)行深度融合,促進(jìn)各行業(yè)發(fā)展。工業(yè)機(jī)器人具有知識外溢的特性(Goldfarb et al.,2018),企業(yè)使用工業(yè)機(jī)器人會產(chǎn)生成本節(jié)約效應(yīng)(Frey et al.,2017),這種效應(yīng)會促使企業(yè)在其他經(jīng)營環(huán)節(jié)也使用相關(guān)的人工智能產(chǎn)品或數(shù)字技術(shù),達(dá)到企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營各環(huán)節(jié)的數(shù)字化、智能化,有利于新業(yè)態(tài)和新的商業(yè)模式的產(chǎn)生,如智能醫(yī)療、智能農(nóng)業(yè)、智能交通,傳統(tǒng)企業(yè)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)應(yīng)對行業(yè)變革,創(chuàng)造出智能產(chǎn)品,提高其附加值,跨越傳統(tǒng)行業(yè)界限從而實現(xiàn)業(yè)務(wù)擴(kuò)展,比如國內(nèi)企業(yè)通過跨境電商平臺的B2B、B2C等模式可以直接與國外企業(yè)進(jìn)行交易,降低了企業(yè)的交易成本與信息成本,可以更方便地與國外貿(mào)易對象建立聯(lián)系,擴(kuò)展出口產(chǎn)品市場。工業(yè)機(jī)器人的使用不僅會促進(jìn)企業(yè)在生產(chǎn)環(huán)節(jié)達(dá)到節(jié)約成本、提高生產(chǎn)率的目的,還會促使企業(yè)感受到知識外溢以及知識外部性的好處,在其他各環(huán)節(jié)使用數(shù)字技術(shù),達(dá)到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,促進(jìn)新產(chǎn)品的生產(chǎn)與新市場的拓展。據(jù)此,本文提出:

假說3：工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用通過促進(jìn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用帶動了出口擴(kuò)展邊際增長。

工業(yè)機(jī)器人的使用促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)各類產(chǎn)品的工藝以及流程的簡化,生產(chǎn)效率得以提高,提升了企業(yè)相關(guān)核心產(chǎn)品的質(zhì)量,拓展了消費(fèi)者市場,有利于出口擴(kuò)展邊際的增強(qiáng),而對于邊緣產(chǎn)品,在工業(yè)機(jī)器人使用前邊緣產(chǎn)品的生產(chǎn)效率較低,根據(jù)Melitz(2003)的理論,邊緣產(chǎn)品的出口增長較弱,這也與現(xiàn)實相符。對于邊緣產(chǎn)品的生產(chǎn)與出口,工業(yè)機(jī)器人一方面改變了其生產(chǎn)的低效率,促進(jìn)了邊緣產(chǎn)品的生產(chǎn),另一方面,通過知識溢出與知識外部性(Goldfarb et al.,2018),工業(yè)機(jī)器人的使用拉動其他營銷技術(shù)的發(fā)展,從而促進(jìn)了邊緣產(chǎn)品的推廣,使其能被消費(fèi)者選擇,促進(jìn)邊緣產(chǎn)品在出口市場上的拓展。不僅如此,相比于核心產(chǎn)品來說,邊緣產(chǎn)品的種類更多,更能滿足消費(fèi)者多樣化的消費(fèi)需求,在出口市場上,邊緣產(chǎn)品的潛力更強(qiáng),工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用會更大地激發(fā)邊緣產(chǎn)品的出口擴(kuò)展邊際。據(jù)此,本文提出:

假說4：工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)核心產(chǎn)品與邊緣產(chǎn)品的出口擴(kuò)展邊際都存在促進(jìn)作用,并且對邊緣產(chǎn)品的促進(jìn)作用更強(qiáng)。

三、研究設(shè)計

(一)模型設(shè)定

為檢驗本文假說1,借鑒呂越等(2020)的方法,設(shè)定如下計量模型:

Exp1ijt=α0+α1Robotet+α2Controlit+μe+μt+εijt

(1)

Exp2ijkt=β0+β1Robotet+β2Controlit+μe+μt+εijkt

(2)

其中:Exp為被解釋變量,分別是企業(yè)出口新產(chǎn)品(Exp1)和企業(yè)出口產(chǎn)品至新目的國(Exp2);Robot為核心解釋變量,表示企業(yè)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用水平,用工業(yè)機(jī)器人密集度衡量;下標(biāo)i、j、k、t、e分別表示企業(yè)、產(chǎn)品、國家、年份、行業(yè);Control表示一系列控制變量;μe、μt分別表示行業(yè)固定效應(yīng)以及時間固定效應(yīng)。為降低異方差,本文選擇聚類穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤,并對核心解釋變量取對數(shù)處理。

(二)變量說明

1.被解釋變量:企業(yè)出口擴(kuò)展邊際(Exp)

借鑒Arkolakis et al.(2009)和錢學(xué)鋒等(2013)的研究,從企業(yè)-產(chǎn)品-年份層面和企業(yè)-產(chǎn)品-市場-年份層面考量企業(yè)出口擴(kuò)展邊際(Exp),包括企業(yè)出口新產(chǎn)品(Exp1)和企業(yè)出口產(chǎn)品至新市場(Exp2)。為避免受過去影響以及識別企業(yè)首次出口,本文使用多年定義法,若企業(yè)在t年之前從未出口過某產(chǎn)品或未將某產(chǎn)品出口至某國,從t年開始出口,則企業(yè)出口擴(kuò)展邊際取值為1,否則為0。

2.核心解釋變量:工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用(Robot)

借鑒呂越等(2020)、Graetz et al.(2015)的做法,使用行業(yè)層面工業(yè)機(jī)器人密集度測度工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用水平,機(jī)器人密集度等于行業(yè)工業(yè)機(jī)器人存量除以行業(yè)就業(yè)人數(shù)。數(shù)據(jù)來自國際機(jī)器人聯(lián)合會發(fā)布的工業(yè)機(jī)器人數(shù)量,該數(shù)據(jù)集覆蓋世界主要國家(地區(qū))各行業(yè)1993—2019年新增工業(yè)機(jī)器人安裝量以及機(jī)器人使用存量。

3.控制變量

本文的控制變量具體包括:企業(yè)年齡(age),以被研究年份減去企業(yè)開始營業(yè)年份且取對數(shù)衡量;杠桿比例(ggbl),用企業(yè)總負(fù)債除以總資產(chǎn)表示;企業(yè)規(guī)模(size),用企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入除以企業(yè)所在四位數(shù)行業(yè)主營業(yè)務(wù)收入后取對數(shù)表示;企業(yè)管理成本(cost),用企業(yè)管理費(fèi)用除以工業(yè)銷售產(chǎn)值衡量;企業(yè)資本強(qiáng)度(capital),用企業(yè)固定資產(chǎn)除以從業(yè)人數(shù)并取對數(shù)表示;國有企業(yè)虛擬變量(state),若企業(yè)為國有企業(yè),則取值為1,否則為0;外資企業(yè)虛擬變量(foreign),若企業(yè)為合作、合資或獨(dú)資企業(yè),則為外資企業(yè),取值為1,否則為0;市場規(guī)模(gdp_c),采用出口目的國GDP的對數(shù)表示;市場距離(dist),用北京到各出口目的國首都或主要城市地球表面距離表示并取對數(shù)處理。

(三)數(shù)據(jù)來源與主要變量描述性統(tǒng)計分析

本文主要使用三套數(shù)據(jù)。一是中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫由國家統(tǒng)計局設(shè)立,收集了全部國有工業(yè)企業(yè)及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)的基本情況,“規(guī)模以上”指企業(yè)每年的主營業(yè)務(wù)收入在500萬元及以上,由于2011年將此標(biāo)準(zhǔn)改為2000萬元及以上,且本文研究樣本期間為2005—2015年,故在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,將“規(guī)模以上”統(tǒng)一口徑為主營業(yè)務(wù)收入在2000萬及以上的企業(yè)(1)主營業(yè)務(wù)收入經(jīng)過工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)(PPI)平減(以2004年為基期)。?！肮I(yè)”指國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類中的采掘業(yè)、制造業(yè)(占整個數(shù)據(jù)庫的90%)以及電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)三類,本文的主要研究對象為制造業(yè),故剔除了非制造業(yè)行業(yè)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,本文剔除了關(guān)鍵指標(biāo)小于等于0及缺失的情況,剔除了企業(yè)職工人數(shù)小于8的情況(謝千里 等,2008);剔除了一些不符合會計準(zhǔn)則的觀測值,如總資產(chǎn)小于等于流動資產(chǎn)、總資產(chǎn)小于等于固定資產(chǎn)、總資產(chǎn)小于等于固定資產(chǎn)凈值、累計折舊小于等于本年折舊、資產(chǎn)負(fù)債率小于0等;剔除了利潤率低于0.1%或高于99%的企業(yè)。二是中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫。借鑒Ahn et al.(2011)的做法,本文對貿(mào)易公司的范圍進(jìn)行了調(diào)整,剔除了屬于貿(mào)易中間商的企業(yè)(2)剔除帶有經(jīng)貿(mào)、商貿(mào)、物流、進(jìn)出口、貿(mào)易、進(jìn)口、出口、外貿(mào)、商務(wù)、商業(yè)、邊貿(mào)、外運(yùn)、采購、儲運(yùn)、快運(yùn)、廣告、倉庫、倉儲的企業(yè)。,使用企業(yè)名稱、年份、郵政編碼和電話號碼四個匹配變量與工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配(田巍 等,2013;Yu et al.,2015)。三是IFR國際機(jī)器人數(shù)據(jù)。本文選取中國2005—2015年的工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù),將機(jī)器人數(shù)據(jù)中的行業(yè)與《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》國家標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 4754-2011)中的行業(yè)進(jìn)行匹配,而中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的制造業(yè)統(tǒng)計口徑對應(yīng)于國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類中的行業(yè)代碼(二位數(shù)行業(yè)),由此將工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)與中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。

本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示,變量均未取對數(shù)。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

四、實證結(jié)果與分析

(一)基準(zhǔn)回歸分析

表2報告了工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中,列(1)～(3)的被解釋變量為企業(yè)出口新產(chǎn)品(Exp1),列(1)未加入任何控制變量,列(2)納入了企業(yè)層面相關(guān)的控制變量,列(3)在列(2)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制了引力模型相關(guān)的市場規(guī)模和市場距離變量。不難發(fā)現(xiàn),列(1)～(3)中,工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用(Robot)的回歸系數(shù)始終在1%的水平上顯著為正,說明工業(yè)機(jī)器人的使用有利于促進(jìn)企業(yè)新產(chǎn)品出口。列(4)～(6)的被解釋變量為企業(yè)出口產(chǎn)品至新市場(Exp2),類似地,依次引入控制變量進(jìn)行檢驗。列(4)～(6)的結(jié)果顯示,核心解釋變量工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用(Robot)的回歸系數(shù)均為正,且至少在10%的水平上顯著,說明工業(yè)機(jī)器人的使用同樣增加了企業(yè)產(chǎn)品出口至新市場的可能性。綜上可知,工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用有助于企業(yè)出口新產(chǎn)品,拓展新市場,實現(xiàn)出口擴(kuò)展邊際增長。本文假說1得到證實。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(二)穩(wěn)健性檢驗

1.改變被解釋變量的測算方式

使用HS6位編碼和HS4位編碼代替基準(zhǔn)回歸中的HS8位編碼,對企業(yè)出口擴(kuò)展進(jìn)行替代性測算,分別記為Exp1(HS6)、Exp1(HS4),以及Exp2(HS6)、Exp2(HS4),重新回歸后的結(jié)果見表3列(1)～(4)。從中可見,工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用(Robot)的回歸系數(shù)依然顯著為正,與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果一致。

表3 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果:改變核心變量的測量方式

2.替換核心解釋變量的測量方法

在工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)庫中,除了有工業(yè)機(jī)器人存量的相關(guān)數(shù)據(jù),還包括機(jī)器人安裝量。此處,使用工業(yè)機(jī)器人安裝密度(Robot_install)重新測度工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用,結(jié)果如表3列(5)、(6)所示。不難發(fā)現(xiàn),核心解釋變量Robot_install的回歸系數(shù)分別為2.512和0.477,且均在1%的水平上顯著,說明本文主要研究結(jié)論穩(wěn)健成立。

3.改變模型

使用Logit和Probit模型,重新估計工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的影響,結(jié)果如表4列(1)～(4)所示。估計結(jié)果顯示,工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際依然存在顯著的正向影響。這意味著,調(diào)整估計模型并不會對本文主要研究結(jié)論產(chǎn)生實質(zhì)性影響。

4.剔除極端值

考慮到樣本極端值的存在可能會對估計結(jié)果產(chǎn)生干擾,故剔除工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用為0的值,具體結(jié)果如表5列(1)、(2)所示。從中可見,Robot的估計系數(shù)至少在10%的水平上顯著為正,表明工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際具有正向促進(jìn)作用。此外,本文還對工業(yè)機(jī)器人密度的1%和99%的極端值進(jìn)行了縮尾處理,結(jié)果如表5列(3)、(4)所示。不難發(fā)現(xiàn),Robot的估計系數(shù)依然顯著為正。可見,本文假說1再次得到證實。

5.內(nèi)生性問題解決

一方面,盡管基準(zhǔn)模型中已經(jīng)控制了企業(yè)年齡、杠桿比率、企業(yè)規(guī)模等企業(yè)特征,且控制了行業(yè)及時間固定效應(yīng),但由于變量數(shù)據(jù)可得性等問題,仍可能存在因遺漏變量而致的內(nèi)生性問題;另一方面,本文也可能存在反向因果引發(fā)的內(nèi)生性問題,即出口越多會促使企業(yè)增加機(jī)器人的使用。為此,本文借鑒Acemoglu et al.(2017)、王永欽等(2020)的做法,使用美國行業(yè)層面的機(jī)器人密度(Robot_MG)作為工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的工具變量。一方面,中國工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與美國工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用具有相同的發(fā)展趨勢,兩者之間存在高度相關(guān)性;另一方面,美國工業(yè)機(jī)器人的密度不會直接影響中國企業(yè)出口擴(kuò)展邊際,只會通過影響中國智能化水平影響企業(yè)出口擴(kuò)展邊際,滿足外生性假定。表6列(1)為第一階段回歸結(jié)果,從中可見,Robot_MG的回歸系數(shù)顯著為正,說明美國工業(yè)機(jī)器人密度與中國工業(yè)機(jī)器人密度顯著正相關(guān);K-P rk LM統(tǒng)計量的P值為0.000,排除了不可識別問題,K-P rk Wald F統(tǒng)計量明顯大于Stock and Yogo檢驗中F值在10%顯著性水平下的臨界值16.38,排除了弱工具變量問題。表6列(2)、(3)為第二階段回歸結(jié)果,不難發(fā)現(xiàn),Robot的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,表明工業(yè)機(jī)器人的使用有效促進(jìn)了企業(yè)出口擴(kuò)展,與上文表2的基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致,驗證了結(jié)論的可靠性。

五、作用機(jī)制檢驗

工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用促使企業(yè)生產(chǎn)率提高,生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大,產(chǎn)品供給能力增強(qiáng),在國內(nèi)市場容量有限的情況下,企業(yè)傾向于拓展新市場或者開發(fā)新產(chǎn)品。不僅如此,工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用還具有知識外溢性,能夠促進(jìn)企業(yè)增加各種數(shù)字技術(shù)的引入和運(yùn)用,使得企業(yè)獲取海外貿(mào)易相關(guān)信息的成本降低,進(jìn)而有更高的可能性生產(chǎn)新產(chǎn)品和開拓新市場。也就是說,工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用通過提升企業(yè)生產(chǎn)率以及促進(jìn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用兩條途徑帶動了出口擴(kuò)展邊際增長。本部分將著重檢驗這一理論邏輯是否成立。設(shè)定如下計量模型:

Exp1ijt(Exp2ijt)=α0+α1Robotet+α2Controlit+μe+μt+εijt

(3)

Mit=γ0+γ1Robotet+γ2Controlit+μe+μt+εit

(4)

Exp1ijt(Exp2ijt)=δ0+δ1Robotet+δ2Mit+δ3Controlit+μe+μt+εijt

(5)

其中,M表示機(jī)制變量,包括企業(yè)生產(chǎn)率(lp)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用(tech)。其他變量的含義與前文基準(zhǔn)回歸部分保持一致。

(一)提升企業(yè)生產(chǎn)率機(jī)制

目前,關(guān)于企業(yè)生產(chǎn)率的測度主要有OP法(Olley et al.,1996)、LP法(Levinsohn et al.,2003)等?？紤]到本文的樣本區(qū)間缺少工業(yè)增加值以及企業(yè)中間品投入的部分?jǐn)?shù)據(jù),間接計算可能會出現(xiàn)較大偏差。因此,借鑒劉斌等(2016)的做法,本文使用勞動生產(chǎn)率作為企業(yè)生產(chǎn)率的替代變量,該變量通過工業(yè)總產(chǎn)值除以從業(yè)人數(shù)并取對數(shù)衡量。表7列(1)～(3)報告了提升企業(yè)生產(chǎn)率的檢驗結(jié)果。模型(3)的檢驗結(jié)果如前文表2,不再贅述。列(1)的結(jié)果顯示,Robot的回歸系數(shù)為1.834,且在1%的水平上顯著,說明工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用提升了企業(yè)生產(chǎn)率。由列(2)、(3)可知,在將工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用和企業(yè)生產(chǎn)率同時納入模型后,Robot和lnlp的回歸系數(shù)均顯著為正。上述檢驗結(jié)果說明,工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用通過提高企業(yè)生產(chǎn)率促進(jìn)了企業(yè)新產(chǎn)品出口以及產(chǎn)品出口市場的拓展。本文假說2得到驗證。

(二)促進(jìn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用機(jī)制

本文借鑒吳非等(2021)的做法,通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法將上市公司年報進(jìn)行整理,構(gòu)建企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用詞典,對數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的相關(guān)詞頻(3)移動互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、電子商務(wù)、移動支付、第三方支付、NFC支付、智能能源、B2B、B2C、C2B、C2C、O2O、網(wǎng)聯(lián)、智能穿戴、智能農(nóng)業(yè)、智能交通、智能醫(yī)療、智能客服、智能家居、智能投顧、智能文旅、智能環(huán)保、智能電網(wǎng)、智能營銷、數(shù)字營銷、無人零售、互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)字金融、Fintech、金融科技、量化金融、開放銀行。進(jìn)行統(tǒng)計,將這些詞頻計數(shù),加總得到上市公司數(shù)字技術(shù)應(yīng)用指標(biāo),上市公司數(shù)據(jù)與海關(guān)數(shù)據(jù)相匹配得到企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用指標(biāo)。由于數(shù)據(jù)具有“右偏性”,本文將其對數(shù)化處理。表7列(4)～(6)報告了促進(jìn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用機(jī)制的檢驗結(jié)果。列(4)中,Robot的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,表明工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用促進(jìn)了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展;列(5)、(6)的結(jié)果顯示,當(dāng)模型中同時納入工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用變量,以考察他們對出口擴(kuò)展邊際的共同影響時,Robot和lntech的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。上述分析結(jié)果表明,工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用通過促進(jìn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用帶動了出口擴(kuò)展邊際增長。可見,本文假說3成立。

六、異質(zhì)性分析

(一)時間差異的影響

為檢驗工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的影響是否具有時間異質(zhì)性,本文按2005—2008年、2008—2012年、2012—2015年三個時間段將樣本劃分為三組,并分別進(jìn)行回歸,結(jié)果如表8所示。結(jié)果顯示,無論被解釋變量是Exp1還是Exp2,Robot的回歸系數(shù)值均隨著時間段的變化而呈下降趨勢,即工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的影響作用逐步削弱。原因可能在于:在初期企業(yè)主要使用工業(yè)機(jī)器人替代低端勞動力,帶來了大量的發(fā)展?jié)摿?隨著工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的不斷深化,邊際遞減規(guī)律發(fā)揮作用,工業(yè)機(jī)器人對勞動力的替代達(dá)到飽和,進(jìn)而對于出口擴(kuò)展邊際的影響減小。

表8 異質(zhì)性分析結(jié)果:時間差異的影響

(二)區(qū)域差異的影響

本文將樣本按照所在區(qū)域劃分為東、中、西部三組。表9列(1)～(3)為工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與企業(yè)出口新產(chǎn)品的回歸結(jié)果,列(4)～(6)為工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用與企業(yè)出口產(chǎn)品至新市場的回歸結(jié)果。結(jié)果表明,工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對東部地區(qū)企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的影響最大,對中西部地區(qū)的影響較小,特別是對中西部地區(qū)新市場拓展的影響不顯著。這可能與工業(yè)智能化發(fā)展水平在區(qū)域間存在明顯梯度差異(孫早 等,2021)密切相關(guān),東部地區(qū)的智能化發(fā)展水平更高,信息傳播速度更快,企業(yè)在出口擴(kuò)展的過程中,更容易獲得外溢知識與出口信息;而中西部地區(qū)的智能化發(fā)展水平較低,出口商品的結(jié)構(gòu)較單一,而且其獲取信息的速度較慢,因而企業(yè)出口擴(kuò)展邊際不高。

表9 異質(zhì)性分析結(jié)果:區(qū)域差異的影響

(三)競爭策略差異的影響

已有研究表明,企業(yè)不同的競爭策略會影響多產(chǎn)品企業(yè)的出口行為(鐘騰龍 等,2020)。本文將競爭策略分為質(zhì)量競爭策略和成本競爭策略,進(jìn)一步研究不同競爭策略下工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的影響。表10列(1)、(3)報告了不同競爭策略下工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口新產(chǎn)品影響的檢驗結(jié)果,列(2)、(4)報告了不同競爭策略下工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口產(chǎn)品至新市場影響的檢驗結(jié)果。結(jié)果顯示,質(zhì)量競爭策略下,工業(yè)機(jī)器人的使用顯著促進(jìn)了企業(yè)新產(chǎn)品的出口,但對產(chǎn)品出口至新目的國的影響不明顯。這與Manova et al.(2017)的研究結(jié)論類似。在成本競爭策略下,工業(yè)機(jī)器人的使用不管對產(chǎn)品還是市場的拓展均顯著為正,說明工業(yè)機(jī)器人使用降低了企業(yè)生產(chǎn)成本(呂越 等,2020),促進(jìn)了出口擴(kuò)展。相比之下,成本競爭策略比質(zhì)量競爭策略更強(qiáng),這是因為工業(yè)機(jī)器人對低端勞動力的替代為企業(yè)節(jié)約了大量成本,使得其擁有更多資金來拓展市場與研發(fā)新產(chǎn)品,由此企業(yè)出口擴(kuò)展邊際得以明顯增長。但就長遠(yuǎn)發(fā)展來看,質(zhì)量競爭策略更有利于企業(yè)未來出口增長

表10 異質(zhì)性分析結(jié)果:競爭策略差異的影響

(四)產(chǎn)品差異的影響

本文還在多產(chǎn)品企業(yè)框架下考察了工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的影響,回歸結(jié)果如表11所示。由列(1)～(4)可見,工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用促進(jìn)了核心產(chǎn)品的出口擴(kuò)展,但對于核心產(chǎn)品出口至新市場的影響并不顯著,而對于邊緣產(chǎn)品出口擴(kuò)展邊際的影響均顯著為正。這說明工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用對于邊緣產(chǎn)品的影響更大。這是因為工業(yè)機(jī)器人擁有的知識溢出使得企業(yè)增加了數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用,邊緣產(chǎn)品的出口信息得以被更多消費(fèi)者發(fā)現(xiàn),促進(jìn)了邊緣產(chǎn)品的出口拓展,本文假說4得到證實。

表11 異質(zhì)性分析結(jié)果:產(chǎn)品差異的影響

(五)貿(mào)易方式差異的影響

工業(yè)機(jī)器人對低端勞動力的替代作用顯著(王永欽 等,2020)。相比一般貿(mào)易,加工貿(mào)易這種依賴低端勞動力的貿(mào)易方式更易受到工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用的沖擊。也就是說,加工貿(mào)易中的勞動力更可能被工業(yè)機(jī)器人所替代。本文將樣本分為一般貿(mào)易和加工貿(mào)易兩組,重新檢驗工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用在不同貿(mào)易方式下對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的影響,結(jié)果如表12所示。由回歸結(jié)果可知,工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對加工貿(mào)易出口擴(kuò)展邊際的影響更大,對一般貿(mào)易擴(kuò)展邊際的影響較小,而且對于出口產(chǎn)品至新市場的影響不顯著。

表12 異質(zhì)性分析結(jié)果:貿(mào)易方式差異的影響

七、結(jié)論及政策建議

本文使用2005—2015年的IFR工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)、中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)以及中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù),在多產(chǎn)品企業(yè)框架下,研究工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的影響。研究發(fā)現(xiàn):工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用有助于企業(yè)出口新產(chǎn)品,拓展新市場,實現(xiàn)出口擴(kuò)展邊際的增長。作用機(jī)制檢驗結(jié)果表明:工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用通過促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率提升以及推動企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用兩條路徑帶動了出口擴(kuò)展邊際增長。異質(zhì)性分析表明,工業(yè)機(jī)器人對企業(yè)出口擴(kuò)展的促進(jìn)作用在時間層面、區(qū)域?qū)用妗⒉煌偁幉呗韵?、產(chǎn)品層面以及貿(mào)易方式層面等具有顯著異質(zhì)性,具體體現(xiàn)在:工業(yè)機(jī)器人對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的影響存在時間遞減效應(yīng);工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的影響存在區(qū)域梯度差異,對東部地區(qū)的影響最大,中部地區(qū)次之,對西部地區(qū)的影響最小;工業(yè)機(jī)器人在促進(jìn)企業(yè)出口擴(kuò)展邊際增長時,既存在成本節(jié)約效應(yīng)也存在產(chǎn)品質(zhì)量提升作用,但成本競爭策略比質(zhì)量競爭策略更強(qiáng);工業(yè)機(jī)器人對邊緣產(chǎn)品的出口擴(kuò)展比核心產(chǎn)品強(qiáng),對于加工貿(mào)易的沖擊比一般貿(mào)易強(qiáng)。

基于上述結(jié)論,本文提出如下建議:

(1)搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇,推進(jìn)智算基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用。人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量,具有很強(qiáng)的“頭雁”效應(yīng),有助于推動經(jīng)濟(jì)社會從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化發(fā)展,引發(fā)鏈?zhǔn)酵黄?激發(fā)從微觀到宏觀多領(lǐng)域、多層次的智能化需求。要瞄準(zhǔn)人工智能發(fā)展的新趨勢新需求,積極發(fā)揮智能化場景優(yōu)勢,加強(qiáng)人工智能技術(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、圖像處理、模式識別方面的應(yīng)用,提升全要素生產(chǎn)率。推進(jìn)人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),前瞻性地布局智算基建化,筑牢數(shù)實相融的“智算底座”。工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用對提升生產(chǎn)率與提高產(chǎn)品質(zhì)量具有重要作用,企業(yè)應(yīng)該積極推進(jìn)工業(yè)機(jī)器人的使用,這不僅有利于降低企業(yè)相關(guān)成本,也有利于其生產(chǎn)率的提高,進(jìn)而出口新產(chǎn)品和開拓新市場。

(2)加速推進(jìn)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對制造業(yè)的滲透作用,提升制造業(yè)智能化水平,催生出口貿(mào)易新的增長點。工業(yè)機(jī)器人具有知識外溢性,它也是人工智能技術(shù)的重要組成部分,通過工業(yè)機(jī)器人的知識外部性,可以打破傳統(tǒng)制造業(yè)封閉式的作業(yè)流程,提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展能級和發(fā)展空間,推動制造業(yè)向數(shù)字化和智能化方向發(fā)展,拓展制造業(yè)出口產(chǎn)品種類;工業(yè)機(jī)器人的使用促進(jìn)企業(yè)聯(lián)動其他數(shù)字技術(shù),降低信息存儲、計算和傳輸成本,搜集海量數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)的客戶畫像,積極發(fā)展平臺經(jīng)濟(jì)等新業(yè)態(tài),直接面向垂直細(xì)分領(lǐng)域市場,企業(yè)可以為國際市場提供多樣化的“本地制造”和定制服務(wù),實現(xiàn)企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的增長。

(3)鼓勵企業(yè)依托工業(yè)機(jī)器人等人工智能技術(shù),選擇質(zhì)量競爭策略,增強(qiáng)企業(yè)出口擴(kuò)展邊際。本文的研究表明,企業(yè)可以通過工業(yè)機(jī)器人的使用降低勞動力成本和提高產(chǎn)品質(zhì)量增加出口,工業(yè)機(jī)器人對于成本競爭策略的影響高于質(zhì)量競爭策略,但質(zhì)量的提升依舊是企業(yè)參與國際市場以及價值鏈攀升的重要手段。因此,在多產(chǎn)品企業(yè)框架下使用工業(yè)機(jī)器人,引入人工智能技術(shù),企業(yè)將要素資源在不同類型的產(chǎn)品之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換時,應(yīng)該充分利用工業(yè)機(jī)器人“高精度”的特征,提高出口產(chǎn)品質(zhì)量,識別和篩選質(zhì)量不合格產(chǎn)品;特別是在出口市場高度疊加時,只有提高出口產(chǎn)品質(zhì)量才能擺脫“侵蝕性競爭”帶來的市場擠壓,助推企業(yè)向全球價值鏈高端攀升。