馬野青，王冠宇，喬剛

（1.南京大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，南京 210093；2.南京大學(xué) 世界經(jīng)濟(jì)研究中心，南京 210093）

0 引言

黨的二十大報(bào)告指出，為推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展，需“著力提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性和安全水平”。我國是制造業(yè)大國，構(gòu)建了規(guī)模大、覆蓋全的產(chǎn)業(yè)體系，是全球產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈的重要組成部分，但我國制造業(yè)總體上仍處于全球價(jià)值鏈的中低端。在全球經(jīng)濟(jì)格局演變以及終端消費(fèi)者需求多樣化和定制化程度不斷提升的情境中，高成本、低效率的發(fā)展短板越來越突出，導(dǎo)致我國產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性還不夠強(qiáng)，應(yīng)對(duì)國際風(fēng)險(xiǎn)、爭取國際經(jīng)濟(jì)話語權(quán)的能力也比較弱。在此條件下，為了實(shí)現(xiàn)降本增效以及滿足終端消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量、效率和精度的要求，工業(yè)智能化已成為企業(yè)主要發(fā)展方向［1］。所謂工業(yè)智能化，是以5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等為基礎(chǔ)，以智能硬件、自動(dòng)化設(shè)備等為核心，以智能制造、智慧物流等智能技術(shù)為應(yīng)用場景的更高級(jí)的工業(yè)形態(tài)［2］，其本質(zhì)是以人工智能系統(tǒng)替代人類的勞動(dòng)，更加強(qiáng)調(diào)機(jī)器人等智能要素在生產(chǎn)中的作用［3］，是人工智能時(shí)代技術(shù)進(jìn)步的物化體現(xiàn)［4］。那么，工業(yè)智能化能否成為突破我國現(xiàn)階段發(fā)展桎梏的有效助力，提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性與安全水平？對(duì)這一問題，學(xué)界目前還未給出明確回答?，F(xiàn)有研究主要從工業(yè)智能化對(duì)企業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力收入、企業(yè)生產(chǎn)與經(jīng)營效率等方面進(jìn)行了討論，鮮有從韌性與安全水平這一方向進(jìn)行深入研究。為此，本文利用企業(yè)的出口生存能力來衡量在國際市場上的韌性與安全水平，對(duì)工業(yè)智能化發(fā)展能否有效降低企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行探究。本文旨在為推動(dòng)工業(yè)智能化和降低企業(yè)貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)等相關(guān)策略與政策制定提供重要的理論支撐與充足的啟示意義。

1 文獻(xiàn)綜述

大數(shù)據(jù)和信息化時(shí)代的到來為工業(yè)向4.0階段突破帶來了可能。在此背景下，越來越多的學(xué)者關(guān)注工業(yè)智能化發(fā)展所帶來的影響，相關(guān)的研究文獻(xiàn)層出不窮。

1.1 工業(yè)智能化與勞動(dòng)力替代

工業(yè)智能化主要通過智能機(jī)器代替工人執(zhí)行常規(guī)的、可編碼的任務(wù)［3］，其最直接、最主要的影響是對(duì)勞動(dòng)力的替代，故多數(shù)學(xué)者從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)以及收入等方面對(duì)工業(yè)智能化進(jìn)行研究。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，工業(yè)智能化會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和合理化水平產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用［6］，并通過減少低技能勞動(dòng)者遷入［7］以及改變區(qū)域間產(chǎn)業(yè)單向梯度轉(zhuǎn)移模式［8］，推動(dòng)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。在就業(yè)方面，工業(yè)智能化不僅可以增加勞動(dòng)力需求［9］，還可以產(chǎn)生工人、消費(fèi)者和公司所有者廣泛共享的生產(chǎn)力收益［10］。但孫早和侯玉琳［11］卻認(rèn)為，工業(yè)智能化對(duì)就業(yè)存在“兩極化”影響，替代了中等教育程度的勞動(dòng)力，但提高了低教育程度勞動(dòng)力的就業(yè)。在收入和收入分配方面，ACEMOGLU和RESTREPO［12］研究發(fā)現(xiàn)，每千人多一臺(tái)機(jī)器人，工資會(huì)降低0.42%。但陳東和姚笛［13］卻發(fā)現(xiàn)，人工智能機(jī)器人應(yīng)用會(huì)提高企業(yè)平均工資。周廣肅和丁相元［14］基于收入分配視角，發(fā)現(xiàn)了工業(yè)智能化會(huì)通過對(duì)勞動(dòng)力市場中不同群體就業(yè)機(jī)會(huì)和工資水平的異質(zhì)性影響對(duì)整體的收入差距產(chǎn)生作用。

1.2 工業(yè)智能化與企業(yè)出口

與本文密切相關(guān)的另一支文獻(xiàn)是關(guān)于智能化的出口效應(yīng)研究。目前該領(lǐng)域的研究前沿主要集中在智能化所帶來的出口規(guī)模、出口質(zhì)量、出口增加值、出口技術(shù)復(fù)雜度、出口產(chǎn)品范圍等績效方面的表現(xiàn)。具體而言，智能化發(fā)展能夠顯著促進(jìn)企業(yè)出口擴(kuò)張［15］，但是在不同國家、不同機(jī)器人功能和不同產(chǎn)品上具有異質(zhì)性影響［16］。人工智能技術(shù)會(huì)促進(jìn)國際貿(mào)易交易模式平臺(tái)化、小宗化，可為中小企業(yè)創(chuàng)造更多參與國際貿(mào)易的機(jī)遇［17］，也會(huì)為多產(chǎn)品企業(yè)擴(kuò)大出口產(chǎn)品范圍提供機(jī)會(huì)［18］。智能化水平也會(huì)影響貿(mào)易主體的貿(mào)易質(zhì)量，智能化水平的提高會(huì)通過降低貿(mào)易成本、推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化要素配置實(shí)現(xiàn)出口產(chǎn)品質(zhì)量的提高［19］，通過生產(chǎn)工藝優(yōu)化以及中間投入優(yōu)化促進(jìn)企業(yè)出口國內(nèi)技術(shù)含量提升［20］，以及通過推動(dòng)效率優(yōu)化促進(jìn)出口國內(nèi)增加率上升［21］。劉燦雷等［22］從國家層面出發(fā)，發(fā)現(xiàn)工業(yè)智能化發(fā)展能通過提升研發(fā)創(chuàng)新優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)內(nèi)產(chǎn)品差異化來強(qiáng)化一國制造業(yè)整體出口的比較優(yōu)勢。

1.3 工業(yè)智能化的非線性影響

工業(yè)智能化屬于高級(jí)生產(chǎn)形態(tài)，但當(dāng)其處于較低水平時(shí)，可能無法產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)效益。賈根良［2］指出，低水平的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與智能化互動(dòng)能力較差，同時(shí)初級(jí)階段的智能化與高技能勞動(dòng)需求也存在摩擦，故低水平智能化難以實(shí)現(xiàn)對(duì)固有腦力勞動(dòng)的替代。BENMELECH和ZATOR［23］的研究也支持這一觀點(diǎn)，他們認(rèn)為小投資規(guī)模的機(jī)器人對(duì)企業(yè)的影響是有限的，且從行業(yè)和地區(qū)的總就業(yè)來看，影響幅度也不大。汪前元等［24］研究發(fā)現(xiàn)，只有當(dāng)智能化水平達(dá)到創(chuàng)新成果可以順利轉(zhuǎn)化的時(shí)候，才會(huì)對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用。與之類似，羅良文等［25］同樣以低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型為研究對(duì)象，也發(fā)現(xiàn)智能化對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型存在顯著的非線性特征，只有當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新跨過一定水平后其促進(jìn)作用才會(huì)凸顯。

1.4 工業(yè)智能化的測度

既有文獻(xiàn)的測度方式主要從地區(qū)與行業(yè)（企業(yè)）兩個(gè)維度展開。關(guān)于地區(qū)維度的工業(yè)智能化水平測度，孫早和侯玉琳［10］最先基于軟件普及和應(yīng)用、智能化設(shè)備投入、信息資源采集能力等情況，用熵值法進(jìn)行測度。而后汪前元等［24］與王林輝等［26］也參考這一做法選取地區(qū)層面的指標(biāo)進(jìn)行測度。而微觀層面現(xiàn)有文獻(xiàn)主要基于機(jī)器人的使用程度進(jìn)行測度。工業(yè)機(jī)器人作為智能化生產(chǎn)的主要載體，提供了新動(dòng)能與新手段［27］，同時(shí)工業(yè)機(jī)器人也是自動(dòng)化技術(shù)的代表性成果，故其投入情況在一定程度上能反映智能化水平［6］。基于此，多數(shù)學(xué)者利用機(jī)器人密度衡量行業(yè)層面的工業(yè)智能化水平，用機(jī)器人滲透度來衡量企業(yè)層面的工業(yè)智能化水平，并以此探究對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新以及出口的影響［6，28-29］。

1.5 文獻(xiàn)簡評(píng)

雖然現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于理解工業(yè)智能化的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)提供了多維度的討論，但少有深入探討工業(yè)智能化的出口安全效應(yīng)，同時(shí)也缺乏對(duì)工業(yè)智能化與企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)之間可能存在的非線性關(guān)系的研究?；诖?，本文主要的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在：①從智能化生產(chǎn)與企業(yè)出口安全視角出發(fā)，考察工業(yè)智能化如何影響企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)；②在異質(zhì)性企業(yè)出口模型的基礎(chǔ)之上，構(gòu)建將工業(yè)智能化內(nèi)部化的一般均衡模型，通過數(shù)理推導(dǎo)梳理發(fā)現(xiàn)工業(yè)智能化影響企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)的完整傳導(dǎo)鏈條；③進(jìn)一步討論工業(yè)智能化對(duì)企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)存在的階段性影響，并利用門檻回歸模型對(duì)這種階段性影響產(chǎn)生的內(nèi)在機(jī)理進(jìn)行檢驗(yàn)。

2 理論機(jī)制

2.1 消費(fèi)者行為

基于KHANDELWA等［30］的設(shè)定，消費(fèi)者效用取決于所消費(fèi)產(chǎn)品的質(zhì)量與數(shù)量，并假設(shè)產(chǎn)品之間的替代彈性為固定值σ（σ＞1），則消費(fèi)者的效用函數(shù)可以表示為

其中，U表示總效用，xk表示產(chǎn)品k的消費(fèi)數(shù)量，qk表示產(chǎn)品k的消費(fèi)數(shù)量。在效用最大化條件下，消費(fèi)數(shù)量可以表示為

其中，pk為產(chǎn)品k的價(jià)格；Y表示消費(fèi)者的總支出；P為所有產(chǎn)品的綜合價(jià)格指數(shù)，可以表示為

2.2 廠商行為

假定企業(yè)的異質(zhì)性體現(xiàn)在生產(chǎn)率φ方面，一般意義上的企業(yè)生產(chǎn)的邊際成本（mck）可以表示為

其中，κ為常數(shù)，τk為企業(yè)出口的冰山成本，即企業(yè)銷售每單位產(chǎn)品到出口國還必須支付τk-1單位的冰山可變成本。ck為購買一單位生產(chǎn)要素的支付成本。除此之外，企業(yè)還需要支付一系列用于滿足生產(chǎn)和出口行為的固定成本，用Fk表示。那么，企業(yè)出口利潤可以表示為

此時(shí)，企業(yè)的出口利潤為

其中，θ=(σ-1)σ-1σ-σ，為一個(gè)常數(shù)。

2.3 企業(yè)出口生存概率

企業(yè)能否在出口市場生存取決于在該出口市場上的利潤表現(xiàn)，只有當(dāng)企業(yè)的出口收益高于生存的期望臨界值時(shí)，企業(yè)才會(huì)在該市場得以生存［31］。具體而言，除了出口成本的約束，企業(yè)還面臨隨機(jī)的退出因素ω，該因素服從N(0，ζ2)的正態(tài)分布［32］①服從正態(tài)分布就說明存在ω＜0的情況，例如部分企業(yè)出于戰(zhàn)略目的能夠接受短暫的利潤虧損，則此時(shí)ω ＜ 0。，故企業(yè)出口生存概率λ*可表示為

其中，Φ(·)為正態(tài)分布函數(shù)，其值（取決于πk）代表企業(yè)的出口生存概率，也反向代表企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)，即πk越高，企業(yè)的出口生存概率越高、出口生存風(fēng)險(xiǎn)越低。結(jié)合式（7）和式（8），可得

2.4 引入工業(yè)智能化后的企業(yè)出口生存

用I表示企業(yè)的工業(yè)智能水平，I上升代表企業(yè)實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能化。工業(yè)智能化主要對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率以及出口產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生影響②一般而言，企業(yè)實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能化也要追加對(duì)固定資產(chǎn)的投資，從而可能也會(huì)對(duì)固定成本Fk產(chǎn)生影響。但事實(shí)上，工業(yè)智能化的實(shí)現(xiàn)也會(huì)降低對(duì)部分勞動(dòng)力的需求，這也就意味著企業(yè)會(huì)降低部分雇傭成本和員工培訓(xùn)成本等與人力資本相關(guān)的固定成本投入，因此固定成本渠道對(duì)企業(yè)出口的影響是不明確的，并非嚴(yán)格約束企業(yè)出口?；诖?，本文重點(diǎn)從企業(yè)生產(chǎn)率和出口產(chǎn)品質(zhì)量兩個(gè)影響明確且方便量化的渠道來探究工業(yè)智能化對(duì)企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)的影響。當(dāng)然，即使存在例如固定成本渠道等其他影響渠道，也并不與本文研究內(nèi)容沖突，更不會(huì)反駁本文的核心結(jié)論。除此之外，文章在進(jìn)一步討論部分探討了工業(yè)智能化發(fā)展的階段性影響，也將驗(yàn)證關(guān)于上述關(guān)于固定成本之間權(quán)衡的猜想。。

首先，基于ACEMOGLU和RESTREPO［12］建立的框架，假定所有生產(chǎn)任務(wù)x都屬于［N-1，N］的區(qū)間構(gòu)成的一個(gè)連續(xù)統(tǒng)，延用楊光和侯鈺［27］關(guān)于推動(dòng)智能化時(shí)的全要素生產(chǎn)率（TFP）表達(dá)式，即

其中：e(I)是智能化生產(chǎn)的區(qū)間上限，是智能化水平I的增函數(shù)，e(I)∈[N-1，N]；φR和φL分別為智能化生產(chǎn)和勞動(dòng)力生產(chǎn)的生產(chǎn)效率，且智能化帶來的自動(dòng)化生產(chǎn)技術(shù)以及信息化管理模式使得φR＞φL［12，18］。從TFP的表達(dá)式可以發(fā)現(xiàn)，TFP內(nèi)生于工業(yè)智能化水平?jīng)Q定的生產(chǎn)區(qū)間，企業(yè)智能化水平越高，則越多的任務(wù)會(huì)被智能化生產(chǎn)，企業(yè)TFP也會(huì)提升，即

其次，借鑒KUGLER和VERHOOGEN［33］、沈國兵和袁征宇［34］對(duì)企業(yè)最終產(chǎn)品質(zhì)量的界定，在生產(chǎn)層面的最終品質(zhì)量由企業(yè)的生產(chǎn)能力和中間品投入質(zhì)量決定。故企業(yè)最終產(chǎn)品質(zhì)量的決定函數(shù)設(shè)為

其中：ψ為（高質(zhì)量）中間投入品的質(zhì)量水平；δ表示企業(yè)生產(chǎn)效率對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的貢獻(xiàn)能力，δ(I)＞1；ρ用來度量企業(yè)生產(chǎn)效率與中間投入品之間的耦合效應(yīng)；ε(I)刻畫了最終產(chǎn)品質(zhì)量對(duì)中間投入品質(zhì)量的吸收能力，ε(I)＞1。一方面，工業(yè)智能化的發(fā)展會(huì)促進(jìn)企業(yè)能利用數(shù)字要素增強(qiáng)產(chǎn)品功能，進(jìn)而提高實(shí)物商品的價(jià)值［35］，另一方面，實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能化的出口企業(yè)能夠應(yīng)用數(shù)字技術(shù)加強(qiáng)對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)流程的規(guī)范性進(jìn)行有效監(jiān)督，進(jìn)而能實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的高效管控［36］。此外，工業(yè)智能化能夠助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)技術(shù)向更高復(fù)雜度跨越，主要體現(xiàn)在企業(yè)在制造最終產(chǎn)品過程中能組裝和吸收更高質(zhì)量中間投入品的技術(shù)能力［37］，同時(shí)工業(yè)智能化可以幫助企業(yè)內(nèi)部的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和生產(chǎn)部門精準(zhǔn)把握消費(fèi)者的真實(shí)需求，從而實(shí)現(xiàn)高性能產(chǎn)品的投入定制化研發(fā)和生產(chǎn)［38］，故ε會(huì)受到智能化水平I的影響，且

假定企業(yè)分別使用普通和高質(zhì)量中間投入品進(jìn)行生產(chǎn)，且生產(chǎn)函數(shù)可以表示為

其中，M0與Mh分別為普通與高質(zhì)量投入品的量，μ為兩者之間的產(chǎn)出彈性。若兩種質(zhì)量投入品的價(jià)格分別為p0與ph。那么此時(shí)式（4）關(guān)于企業(yè)邊際成本函數(shù)可以改寫為

接著考察中間品市場。為了簡化模型，延用KUGLER和VERHOOGEN［33］的假設(shè)，即中間品由勞動(dòng)力要素l生產(chǎn)且單位價(jià)格為1。將普通中間品質(zhì)量單位化為1，則其生產(chǎn)函數(shù)可以表示為F0(l)=l，但高質(zhì)量投入品的生產(chǎn)難度會(huì)隨著質(zhì)量要求的提高而增大，故可將質(zhì)量要求為ψ的高質(zhì)量投入品生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定為，且ψ＞1。此時(shí)兩種中間品利潤函數(shù)為π0=F0(l)p0-lw和πh=Fh(l，ψ)ph-lw。在利潤最大化的條件下，可得兩者中間品的投入價(jià)格分別為p0=1和ph=ψ。此時(shí)，企業(yè)生產(chǎn)要素所支付的費(fèi)用為ck=ψμ，將其代入式（7），最終的利潤表達(dá)式為

將該利潤函數(shù)對(duì)投入品質(zhì)量ψ求導(dǎo)，并將基于式（6）得到的以及基于式（11）得到的代入式（14），整理后可投入品質(zhì)量ψ的內(nèi)生表達(dá)式為

再將該式代入式（11），可得企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量的決定式為

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本文的數(shù)據(jù)來源主要分為四類：①測算工業(yè)智能化使用的機(jī)器人數(shù)據(jù)來源于IFR統(tǒng)計(jì)的全球各國分行業(yè)工業(yè)機(jī)器人統(tǒng)計(jì)量，也是目前權(quán)威的工業(yè)機(jī)器人統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；②衡量企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)使用的企業(yè)層面的出口數(shù)據(jù)來源于中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫，其詳細(xì)報(bào)告了企業(yè)出口到每一個(gè)目的國市場的HS8位編碼產(chǎn)品的價(jià)值量、數(shù)量以及貿(mào)易方式等信息；③企業(yè)特征數(shù)據(jù)來源于Wind、Choice數(shù)據(jù)庫、CSMAR數(shù)據(jù)庫以及CNRDS數(shù)據(jù)庫；④中國與美國制造業(yè)行業(yè)層面的數(shù)據(jù)分別來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和NBER-CES數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)處理時(shí)，首先借鑒王永欽和董雯［39］的做法，將中國制造業(yè)分行業(yè)就業(yè)人數(shù)與IFR統(tǒng)計(jì)的工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配；其次，選取中國滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，按照年份、行業(yè)等信息將含有上市公司層數(shù)的員工人數(shù)、經(jīng)濟(jì)績效等指標(biāo)的數(shù)據(jù)庫與前面得到的機(jī)器人數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并將行業(yè)層面的數(shù)據(jù)匹配進(jìn)去，再按照式（18）進(jìn)行測算；最后，利用2010—2016年中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫，依據(jù)年份、股票代碼等信息匹配企業(yè)出口數(shù)據(jù)，并剔除了樣本期內(nèi)掛牌ST及退市的企業(yè)，得到完整的基準(zhǔn)研究所需的數(shù)據(jù)。此外，由于工業(yè)和信息化部于2015年遴選出了首批智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目共46家企業(yè)，為了排除智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目政策的干擾，進(jìn)一步對(duì)樣本加以篩選，剔除了寶鋼股份、雷柏科技、四川長虹、長安汽車、陜鼓動(dòng)力、大族激光、東方通信、濰柴動(dòng)力、天地科技等智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目企業(yè)。

3.2 核心變量測度

3.2.1 被解釋變量 采用企業(yè)出口產(chǎn)品退出目的國市場的風(fēng)險(xiǎn)率衡量企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)（Exitfcpt），將建立貿(mào)易關(guān)系后下一年不再出口視為生存失敗。即，若企業(yè)f的產(chǎn)品p在t期出口而t+1期停止出口到目的國c，則表明企業(yè)退出，取值為1，反之為0。關(guān)于生存風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)還存在兩個(gè)問題。①多個(gè)持續(xù)時(shí)間段。參考陳勇兵等［40］的研究，將同一貿(mào)易關(guān)系的多個(gè)持續(xù)時(shí)間段視作為相互獨(dú)立的持續(xù)時(shí)間段。②樣本數(shù)據(jù)的刪失。參考羅勝強(qiáng)和鮑曉華［41］的研究，以2010年與2016年為觀察期分別處理左刪失和右刪失問題。

3.2.2 核心解釋變量工業(yè)智能化（Intft） 基于研究維度的考慮，本文采用工業(yè)機(jī)器人滲透度衡量。關(guān)于企業(yè)層面工業(yè)機(jī)器人滲透度的測算，借鑒ACEMOGLU和RESTREPO［12］、王永欽和董雯［39］的做法，采用“巴蒂克（Bartik）工具變量”進(jìn)行測算，具體測算方法為

其中：rsjt表示制造業(yè)s行業(yè)t年的工業(yè)機(jī)器人存量，labst=2010表示以2010年為基期的中國制造業(yè)s行業(yè)的從業(yè)人數(shù)，這兩者的比值刻畫了中國制造業(yè)在行業(yè)層面的機(jī)器人滲透度；peofst=2011表示s行業(yè)中f企業(yè)2011年（基期）生產(chǎn)職工人數(shù)占比，Midfst=2011表示2011年制造業(yè)所有企業(yè)生產(chǎn)職工人數(shù)占比中位數(shù)，這兩者的比值相當(dāng)于賦予每個(gè)企業(yè)在行業(yè)中的權(quán)重。

3.2.3 控制變量（X） 陳勇兵等［40］認(rèn)為企業(yè)的特征變量和出口目的國的特征變量是關(guān)系國內(nèi)企業(yè)出口生存的重要因素，且現(xiàn)有研究企業(yè)層面的工業(yè)機(jī)器人對(duì)出口影響的文獻(xiàn)［19，21］中，控制變量的選取也多源自這兩個(gè)方面。本文選取了能描述企業(yè)規(guī)模狀況、盈利狀況以及人力狀況等一系列會(huì)直接影響企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)以及企業(yè)工業(yè)智能化的特征變量作為控制變量。除了基本的競爭力要素外，目標(biāo)國的經(jīng)濟(jì)政治穩(wěn)定情況及對(duì)外貿(mào)易政策的變化情況往往是企業(yè)出口生存的決定性因素，因此，本文也控制了與目的國相關(guān)的特征變量。在企業(yè)規(guī)模狀況方面，選取員工人數(shù)（Staff）與固定資產(chǎn)凈額（Nfa）；在企業(yè)盈利狀況方面，選取資產(chǎn)收益率（Roa）與資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Ast）；在企業(yè)人力狀況方面，選取工資水平（Wage）與勞動(dòng)資本比（Lcr）；在目的國特征方面，選取目的國的匯率水平（Exrate）、與目的國的經(jīng)濟(jì)制度距離（Ed）、與目的國的政治制度距離（Pd）④經(jīng)濟(jì)與政治制度距離測算指標(biāo)分別來源于全球經(jīng)濟(jì)自由度指數(shù)與全球治理指數(shù)，并采用KOGUT和SINGH［42］提出的K&S模型測算。以及是否簽訂區(qū)域貿(mào)易協(xié)定（RTA）。

本文各指標(biāo)的具體定義與衡量方法見表1。

表1 主要變量定義Tab.1 Definition of main variables

3.3 計(jì)量模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)工業(yè)智能化對(duì)企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文構(gòu)建二值選擇模型（Logit模型）進(jìn)行回歸。原因在于，本文被解釋變量為二值虛擬變量，相較于普通線性模型，使用該模型得到的估計(jì)系數(shù)的可解釋性較強(qiáng)且具有更強(qiáng)的預(yù)測能力。模型具體形式為

其中，f、p、c、t分別代表企業(yè)、產(chǎn)品、出口國和年份，Exitfcpt表示企業(yè)的出口生存風(fēng)險(xiǎn)，Intft表示企業(yè)工業(yè)智能化水平，X為一系列控制變量，λt、γfpc分別表示時(shí)間（年份）固定效應(yīng)與個(gè)體（企業(yè)—產(chǎn)品—目的國）固定效應(yīng)，εfpct為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

工業(yè)智能化對(duì)企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)Exitfcpt影響的基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果展示在表2中。其中，列（1）核心解釋變量的系數(shù)顯著為負(fù)，且在列（2）和列（3）逐步控制了企業(yè)特征狀況以及目的國特征狀況可能對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的干擾后，發(fā)現(xiàn)工業(yè)智能化的系數(shù)仍顯著為負(fù)，表明工業(yè)智能化總體上會(huì)顯著降低企業(yè)出口產(chǎn)品在目的國市場上的出口生存風(fēng)險(xiǎn)。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果Tab.2 Benchmark regression results

4.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.2.1 采用線性面板模型 雖然二值選擇模型與本文研究適配度更高，但線性面板模型可以通過組內(nèi)變換或差分變換來解決二值選擇模型無法解決的伴生參數(shù)問題?；诖耍疚氖褂镁€性面板模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。結(jié)果匯報(bào)在表3中，從列（1）和列（2）可以看出，各列中工業(yè)智能化的系數(shù)均顯著為負(fù)，表明工業(yè)智能化能顯著降低企業(yè)的出口生存風(fēng)險(xiǎn)，這與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果一致。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果Tab.3 Robustness test result

4.2.2 采用Cloglog生存模型 為了進(jìn)一步驗(yàn)證基準(zhǔn)研究結(jié)論的可靠性，本文構(gòu)建出口企業(yè)離散時(shí)間Cloglog生存分析模型進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)研究，具體模型為

被解釋變量Cloglog(1-hfpct)越大，則企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)越大，生存概率越低。需要說明的是，受限于Cloglog模型固定效應(yīng)的識(shí)別上限，參考李磊等［42］的做法，這里個(gè)體固定效應(yīng)控制了地區(qū)、行業(yè)和目的國。結(jié)果如表3所示，列（3）和列（4）中核心解釋變量系數(shù)同樣顯著為負(fù)，表明工業(yè)智能化能顯著降低企業(yè)的出口生存風(fēng)險(xiǎn)，與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果一致。

4.2.3 采用Kaplan-Meier（K-M）估計(jì) 本文采用危險(xiǎn)函數(shù)對(duì)企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)的分布特征進(jìn)行描述，并利用2011—2014年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫與中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫合并后的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。參考主流做法，將當(dāng)年進(jìn)口機(jī)器人的企業(yè)視為使用工業(yè)機(jī)器人，否則視為不使用。采用K-M估計(jì)，可以從其他估計(jì)角度來驗(yàn)證本文核心結(jié)論；使用海關(guān)數(shù)據(jù)庫也可以緩解使用上市公司這樣的大企業(yè)樣本帶來的樣本自選擇問題。假設(shè)企業(yè)在第t期生存，持續(xù)T期后，在第t+Δt期生存失敗的概率ht為

基于式（20），可以得到使用工業(yè)機(jī)器人的出口企業(yè)和不使用工業(yè)機(jī)器人的出口企業(yè)的K-M生存曲線，如圖1所示，使用工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)要顯著小于不使用工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)，與核心結(jié)論一致。

圖1 Kaplan-Meier生存曲線Fig.1 Kaplan-Meier survival curve

4.2.4 采用“企業(yè)出口生存”作為被解釋變量 對(duì)于初次進(jìn)入國外市場的貿(mào)易關(guān)系而言，第二年能否持續(xù)存在是衡量企業(yè)出口關(guān)系質(zhì)量的重要因素。因此，參考孫浦陽和張龑[31]衡量出口生存的辦法，只考察首次建立貿(mào)易關(guān)系的樣本，將貿(mào)易關(guān)系首期建立后的第二年出口額仍然為正視為出口成功生存，否則視為失敗，并以此建立“企業(yè)出口生存”（Survivalfpct）的虛擬變量為被解釋變量。結(jié)果如表3所示，可以發(fā)現(xiàn)，列（5）和列（6）中核心解釋變量系數(shù)顯著為正，表明工業(yè)智能化能有效提高企業(yè)的出口生存概率，即降低企業(yè)的出口生存風(fēng)險(xiǎn)，與本文的核心結(jié)論一致。

4.2.5 排除異常值影響 為排除樣本中的異常值對(duì)基準(zhǔn)回歸產(chǎn)生干擾，本文將工業(yè)智能化指標(biāo)在1%和99%分位上進(jìn)行縮尾。縮尾后的回歸結(jié)果見表3，列（7）和列（8）匯報(bào)的結(jié)果顯示，排除異常值影響后，核心解釋變量的系數(shù)符號(hào)的方向與顯著性與基準(zhǔn)回歸均基本一致。

4.3 內(nèi)生性檢驗(yàn)

雖然本文在基準(zhǔn)回歸以及穩(wěn)健性檢驗(yàn)中采用了一系列的固定效應(yīng)和控制變量來盡可能排除遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，但仍無法排除互為因果造成的內(nèi)生干擾，因?yàn)槠髽I(yè)出口生存能力也代表了一定程度的盈利能力，可以反過來幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能化?；诖?，文章選擇使用工具變量法來檢驗(yàn)可能存在的這一問題。本文利用日本、德國、韓國以及美國行業(yè)層面的工業(yè)機(jī)器人均值構(gòu)造工具變量。采用這一工具變量的思想為：一方面，這些國家工業(yè)機(jī)器人研發(fā)與應(yīng)用引領(lǐng)國際前沿，會(huì)對(duì)中國機(jī)器人的采用產(chǎn)生顯著影響；另一方面，這些國家的工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用對(duì)中國國內(nèi)企業(yè)而言是相對(duì)外生的。參考王永欽和董雯［39］的做法，工具變量的構(gòu)造方法為

基于二值選擇模型工具變量的使用，采用Probit兩步法進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果見表4。其中，列（1）匯報(bào)了工具變量第一階段的回歸結(jié)果，列（2）匯報(bào)了第二階段回歸結(jié)果。此外，考慮日德韓美的工業(yè)智能化水平可能通過市場競爭間接影響中國企業(yè)出口的生存風(fēng)險(xiǎn)，本文做了兩方面處理：①去掉出口目的國為日韓德美的樣本，進(jìn)而排除中國企業(yè)與這些國家本土企業(yè)競爭這一因素的影響；②去掉出口目的國為日韓德美主要貿(mào)易伙伴的樣本（分別去掉了與日韓德美四國當(dāng)年貿(mào)易量排在前五的貿(mào)易伙伴），進(jìn)而排除中國企業(yè)與這些國家出口企業(yè)在同一第三方市場競爭這一因素的影響，處理后的第一階段與第二階段回歸結(jié)果分別匯報(bào)在列（3）、列（4）。表4顯示，列（2）、列（4）中工業(yè)智能化系數(shù)均在1%的水平下顯著為負(fù)，表明工業(yè)智能化能顯著降低企業(yè)的出口生存風(fēng)險(xiǎn)，基準(zhǔn)回歸結(jié)論依然成立。接著驗(yàn)證工具變量的有效性，觀察工具變量的“相關(guān)性”及是否存在弱工具變量問題，借鑒阮榮平等［43］的方法進(jìn)行判斷，根據(jù)表4列（1）和列（3）可知，工具變量在1%的顯著水平下對(duì)工業(yè)智能化存在顯著影響，且在使用工具變量后，列（2）和列（4）參數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量并沒有明顯比基準(zhǔn)回歸的低，故本文不存在弱工具變量問題。

表4 內(nèi)生性檢驗(yàn)Tab.4 Endogenous test

4.4 機(jī)制檢驗(yàn)

為了完整地驗(yàn)證理論假說，接下來對(duì)這兩個(gè)影響渠道進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。檢驗(yàn)方法采用式（18），將被解釋變量替換成企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFPft）和出口產(chǎn)品質(zhì)量（Qualityfpct）。OP法能較好解決同時(shí)性偏差和樣本選擇問題，因此前者用OP方法測算的全要素生產(chǎn)率來衡量［44］，后者采用主流的“剩余價(jià)值法”測算的出口產(chǎn)品質(zhì)量衡量［30］。檢驗(yàn)結(jié)果見表5。為了盡量緩解可能存在的內(nèi)生性問題，本文沿用并使用式（21）構(gòu)建的工具變量，并將使用工具變量后的檢驗(yàn)結(jié)果匯報(bào)在列（2）、列（4）。列（1）、列（2）中工業(yè)智能化的系數(shù)顯著為正，表明工業(yè)智能化能顯著提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率；列（3）、列（4）中工業(yè)智能化系數(shù)同樣顯著為正，表明工業(yè)智能化能顯著提高企業(yè)的出口產(chǎn)品質(zhì)量。由此，驗(yàn)證了本文的理論假說⑤此外，本文也根據(jù)溫忠麟和葉寶娟［45］提出的中介效應(yīng)模型進(jìn)行了逐步回歸檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了企業(yè)全要素生產(chǎn)率和出口產(chǎn)品質(zhì)量是工業(yè)智能化影響企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)的主要渠道，具體結(jié)果備索。。

表5 機(jī)制檢驗(yàn)Tab.5 Mechanism test

5 進(jìn)一步分析：工業(yè)智能化的階段性影響

2010年后，工業(yè)智能化在中國興起，但每個(gè)企業(yè)的工業(yè)智能化發(fā)展程度存在顯著差異。那么，不同階段的工業(yè)智能化所產(chǎn)生的出口生存效果是否存在差異性？這一問題值得進(jìn)一步的深究。

從理論上來說，工業(yè)智能化主要通過影響企業(yè)全要素與出口產(chǎn)品質(zhì)量兩種途徑來影響企業(yè)的出口生存。首先，對(duì)于生產(chǎn)率途徑，實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)條件是智能化生產(chǎn)的生產(chǎn)效率要大于勞動(dòng)力生產(chǎn)效率，即φR＞φL。但低水平的智能化與企業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)難以實(shí)現(xiàn)有效的匹配與良性互動(dòng)［2］，主要表現(xiàn)在低水平智能化無法實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)優(yōu)化以及助力企業(yè)建立涵蓋研發(fā)設(shè)計(jì)、設(shè)備生產(chǎn)、傳輸裝配等產(chǎn)品全生命周期的閉環(huán)智能化系統(tǒng)等多個(gè)方面，因此，在智能化發(fā)展初期，使用低水平智能化的生產(chǎn)率并不一定高于使用固有勞動(dòng)的生產(chǎn)率。回歸到模型中，若φR＞φL不成立，則也不成立，即在低水平工業(yè)智能化時(shí)，企業(yè)全要素生產(chǎn)率并不一定隨著工業(yè)智能化水平的提高而提高。其次，對(duì)于出口產(chǎn)品質(zhì)量途徑，實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)條件在于最終產(chǎn)品質(zhì)量對(duì)中間投入品質(zhì)量的吸收能力ε(I)＞1，且其隨著工業(yè)智能化水平的提高而提高但低水平工業(yè)智能化難以助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)技術(shù)向更高復(fù)雜度跨越［24］，高性能產(chǎn)品的定制和研發(fā)要求企業(yè)在制造最終產(chǎn)品過程中有足夠的能組裝和吸收更高質(zhì)量中間投入品的技術(shù)能力，而這均難以在低水平的工業(yè)智能化條件下實(shí)現(xiàn)。若不成立，則無法得出的結(jié)論，即在處于低水平工業(yè)智能化時(shí)，企業(yè)出口產(chǎn)品質(zhì)量并不一定隨著工業(yè)智能化水平的提高而提高。綜上所述，在智能化發(fā)展的初期，較低水平的工業(yè)智能化對(duì)企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)的影響有限，只有當(dāng)工業(yè)智能化水平跨過一定門檻值后才能有效降低企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)。

實(shí)證上，本文利用門檻回歸對(duì)工業(yè)智能化在不同階段對(duì)企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)可能存在的異質(zhì)性影響進(jìn)行檢驗(yàn)。門檻回歸的設(shè)定形式⑥使用面板門檻回歸模型研究前，需要檢驗(yàn)門檻效應(yīng)是否存在以及門檻的數(shù)量，本文運(yùn)用Bootstrap抽樣法模擬似然比統(tǒng)計(jì)量，并最終根據(jù)結(jié)果選擇單一門檻模型進(jìn)行估計(jì)。為

其中，γ為門檻參數(shù)；T（·）是指標(biāo)函數(shù)，其余符號(hào)所代表的變量均與前文一致。

門檻回歸結(jié)果如表6所示。由表6中列（1）可知，工業(yè)智能化對(duì)企業(yè)出口生存影響的門檻估計(jì)值為2.182 0，當(dāng)小于門檻估計(jì)值時(shí)，系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)，但當(dāng)越過門檻估計(jì)值后，列（1）中工業(yè)智能化系數(shù)絕對(duì)值顯著變大，并由原先的不顯著轉(zhuǎn)變?yōu)樵?%水平下顯著為負(fù)，說明隨著工業(yè)智能化的發(fā)展，其對(duì)企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用效果逐漸增強(qiáng)，最終二者呈現(xiàn)倒J形的走向關(guān)系。為了探究這一情況出現(xiàn)的內(nèi)在機(jī)理，本文利用企業(yè)全要素生產(chǎn)率以及出口產(chǎn)品質(zhì)量替換式（22）中的被解釋變量，進(jìn)行門檻回歸，結(jié)果如表6的列（2）和列（3）所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，工業(yè)智能化對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率與出口產(chǎn)品質(zhì)量影響的門檻估計(jì)值分別為1.572 4和3.173 5。當(dāng)工業(yè)智能化小于門檻估計(jì)值時(shí)，其系數(shù)均不顯著，當(dāng)工業(yè)智能化越過門檻估計(jì)值后，其系數(shù)均明顯增大，并由原先的不顯著均轉(zhuǎn)變?yōu)樵?%水平下顯著為正。這就說明，工業(yè)智能化發(fā)展到一定程度才會(huì)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率與出口產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用，也進(jìn)一步地解釋了工業(yè)智能化與企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)倒J形的走向關(guān)系的內(nèi)在機(jī)理。總而言之，門檻回歸的經(jīng)驗(yàn)結(jié)果說明，初期的工業(yè)智能化發(fā)展對(duì)企業(yè)出口生存的影響有限，只有當(dāng)企業(yè)工業(yè)智能化水平跨過一定門檻值后才能顯著促進(jìn)其全要素生產(chǎn)率與出口產(chǎn)品質(zhì)量的提高，進(jìn)而才能有效降低其出口生存風(fēng)險(xiǎn)。這一結(jié)論符合前文的理論預(yù)期。

表6 門檻回歸Tab.6 Threshold regression

6 結(jié)論與啟示

6.1 研究結(jié)論

本文考察了工業(yè)智能化對(duì)企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)的影響及其影響機(jī)制，并利用2010—2016上市公司層面的微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，研究發(fā)現(xiàn)：總體來看，工業(yè)智能化能有效降低企業(yè)的出口生存風(fēng)險(xiǎn)，且在進(jìn)行一系列穩(wěn)健性以及內(nèi)生性檢驗(yàn)后結(jié)論依然穩(wěn)??；工業(yè)智能化主要從提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率與出口產(chǎn)質(zhì)量兩個(gè)渠道來緩解企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)；進(jìn)一步利用門檻回歸后發(fā)現(xiàn)，初期或較低水平的工業(yè)智能化發(fā)展對(duì)企業(yè)出口生存的影響有限，只有當(dāng)工業(yè)智能化水平跨過一定門檻值后才能顯著促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率與出口產(chǎn)品質(zhì)量的提高，進(jìn)而才能有效降低出口生存風(fēng)險(xiǎn)。

6.2 理論貢獻(xiàn)

在研究視角上，目前關(guān)于人工智能與出口領(lǐng)域的研究前沿主要集中在智能化所帶來的出口規(guī)模［15］、出口產(chǎn)品范圍［18］、出口質(zhì)量［19］、出口技術(shù)復(fù)雜度［20］、出口增加值［21］等績效方面的表現(xiàn)上，鮮有文獻(xiàn)考慮“出口安全”問題。黨的二十大報(bào)告和中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議反復(fù)強(qiáng)調(diào)“著力提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性和安全水平”，在此背景下，“出口安全”問題值得被重視，對(duì)該問題的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)價(jià)值?；诖?，本文考察了工業(yè)智能化對(duì)企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)的影響，探索出智能化生產(chǎn)如何影響產(chǎn)業(yè)鏈韌性與安全的一般規(guī)律，從具有創(chuàng)新性的“出口安全”視角推進(jìn)了“人工智能與出口”領(lǐng)域的研究前沿。

在研究內(nèi)容上，構(gòu)建了一個(gè)將工業(yè)智能化內(nèi)部化的理論模型，通過數(shù)理推導(dǎo)得出均衡條件下工業(yè)智能化水平對(duì)企業(yè)出口生存風(fēng)險(xiǎn)的影響及具體影響渠道。與傳統(tǒng)文獻(xiàn)研究智能化與出口關(guān)系時(shí)大多采用文字性描述相比，本文通過數(shù)理模型分析所得到的結(jié)論是基于均衡背景下即消費(fèi)者效用以及企業(yè)利潤最大化的條件下的企業(yè)最優(yōu)反應(yīng)，對(duì)工業(yè)智能化如何影響企業(yè)行為提供了更深層次且更可靠的解釋。

在研究框架上，現(xiàn)有文獻(xiàn)鮮有注意不同階段的智能化對(duì)企業(yè)出口行為所產(chǎn)生的異質(zhì)性影響，也缺少對(duì)這種階段化影響的內(nèi)在機(jī)理分析與實(shí)證檢驗(yàn)。而本文通過理論與實(shí)證相結(jié)合的方法對(duì)工業(yè)智能化的階段性影響進(jìn)行了探究：理論方面，在基準(zhǔn)分析構(gòu)建的理論模型的基礎(chǔ)之上，進(jìn)一步通過內(nèi)在參數(shù)分析挖掘出階段性影響產(chǎn)生的機(jī)理；實(shí)證方面，利用門檻回歸模型對(duì)這種階段性影響進(jìn)行了有效識(shí)別。

在研究方法上，既有文獻(xiàn)多數(shù)采用機(jī)器人進(jìn)口量作為智能化發(fā)展的代理指標(biāo)［18，20-21］，但這種衡量方式不夠嚴(yán)謹(jǐn)，一方面企業(yè)進(jìn)口的機(jī)器人不一定均用在自身生產(chǎn)，存在用于加工貿(mào)易或進(jìn)口代理的可能性；另一方面，貿(mào)易企業(yè)的進(jìn)口與出口之間關(guān)系密切，出口能力也會(huì)影響進(jìn)口狀況。而本文以機(jī)器人滲透率作為工業(yè)智能化水平的代理變量進(jìn)行研究，可以有效避免潛在測量誤差以及嚴(yán)重反向因果問題造成的估計(jì)偏誤。此外，現(xiàn)有研究主要利用美國機(jī)器人水平構(gòu)建工具變量［28-29，39］，但無論是工業(yè)機(jī)器人研制前沿國，還是中國工業(yè)機(jī)器人的主要進(jìn)口來源地，日本、德國和韓國均領(lǐng)先于美國，故僅利用美國數(shù)據(jù)容易產(chǎn)生弱工具變量問題。因此，本文使用日德韓美四國機(jī)器人水平構(gòu)建工具變量，實(shí)現(xiàn)了更為可靠的內(nèi)生性檢驗(yàn)。

6.3 政策啟示

如今世界經(jīng)濟(jì)低迷，出口貿(mào)易的發(fā)展面臨嚴(yán)峻的壓力。在新一代信息技術(shù)浪潮下，推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能化以提高產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性與安全水平、應(yīng)對(duì)貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要?；诖?，一方面企業(yè)要深入推進(jìn)智能化改造，利用AI、5G等數(shù)字化技術(shù)加快研發(fā)智能裝備，在裝備、生產(chǎn)線智能化的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步建設(shè)集出口產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)集成、產(chǎn)品制造等于一體的智能化車間，全面實(shí)現(xiàn)工藝、生產(chǎn)、質(zhì)量、能耗等涉及企業(yè)生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量的智能優(yōu)化。另一方面，政府也要完善財(cái)政與金融支持政策，在統(tǒng)籌工業(yè)與信息化發(fā)展財(cái)政專項(xiàng)資金的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)支持對(duì)企業(yè)智能化改造的服務(wù)，適當(dāng)提高補(bǔ)助標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)企業(yè)智能化發(fā)展對(duì)融資的需求，完善專項(xiàng)信貸政策，創(chuàng)新金融產(chǎn)品等。同時(shí)，為企業(yè)智能化發(fā)展提供服務(wù)平臺(tái)，牽頭打通關(guān)于供應(yīng)、生產(chǎn)以及管理的數(shù)據(jù)共享，為企業(yè)智能化決策提供支撐。

6.4 研究局限與展望

囿于數(shù)據(jù)可得性，本文使用的是上市公司樣本，沒有考慮小企業(yè)的智能化與出口情況，因此研究結(jié)論在小企業(yè)的適用性上有待進(jìn)一步明確考證。同時(shí)，雖然本文通過門檻回歸對(duì)企業(yè)智能化的成本投入與成本節(jié)約的動(dòng)態(tài)權(quán)衡給予一定的解釋，但具體的成本變化情況還需要更明確的測度與更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)證分析，后續(xù)研究可對(duì)此進(jìn)行深入探討。