工業機器人應用與企業出口擴展邊際

楊繼軍 李艷麗

(南京財經大學,江蘇 南京 210023)

一、引言及文獻綜述

出口擴展邊際對出口的可持續性增長具有重要作用,特別是企業內擴展邊際是中國出口擴展邊際的主導力量(錢學鋒 等,2013)。發展企業內擴展邊際,調整出口結構,擴大出口產品范圍以及拓展新的貿易合作伙伴,既有利于培育中國新的貿易競爭優勢,實現外貿高質量發展,也有利于防范化解外部沖擊對外貿造成的負面影響。工業機器人等人工智能技術為企業出口擴展邊際提供了可能,黨的二十大報告提出發展數字貿易,加快建設貿易強國,推動戰略性新興產業融合集群發展,構建新一代信息技術、人工智能、生物技術、新能源、新材料、高端裝備、綠色環保等一批新的增長引擎。隨著計算機科學的發展,人工智能已經成為中國新一輪產業變革的核心驅動力,推動制造業產業模式和企業形態出現巨大轉變。

人工智能主要是利用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為,該領域包括智能工程、智能搜索引擎、機器翻譯、數據挖掘、模式識別等,根據麥肯錫的預計,2025年人工智能應用的市場總值將達到1270億美元。當前,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,國內國外雙重困境導致出口增長面臨阻礙。集約邊際的增長促進了中國貿易的飛速發展,但同時也導致中國貿易抵御風險的能力較弱。人工智能技術的發展使得工業機器人的使用在制造業行業流行,機器人能夠提高企業生產率,替代低端勞動力,這對于解決中國當前人口老齡化以及勞動力成本上升的困境帶來了機遇。不僅如此,工業機器人的使用也為中國發展出口擴展邊際帶來了可能,這不僅有利于中國制造業通過智能化、數字化等實現產業升級,也促進了中國出口增長,增強了中國貿易抵御外部沖擊的能力。

工業機器人作為人工智能技術的一種,改變了傳統的生產方式,對就業、經濟增長、貿易等產生了重要影響(曹靜 等,2018)。關于工業機器人的研究,現有文獻重點關注了工業機器人對就業需求(Acemoglu et al.,2018;王永欽 等,2020;李磊 等,2021;閆雪凌 等,2020)、就業極化效應(何小鋼 等,2023a)、崗位轉換效應(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)、勞動力結構(孫早 等,2019;李舒沁 等,2021)、勞動技能(Frey et al.,2017)等的影響。工業機器人對就業的替代效應和創造效應的綜合影響依舊存在爭議,關鍵在于機器人能多大程度代替現有崗位(楊光 等,2020)。除了對就業存在重要影響外,工業機器人的使用對于經濟增長的影響也不容小覷,現有研究發現工業機器人無論是在短期還是長期都促進了全要素生產率的增長(Brynjolfsson et al.,2003),全要素生產率的提高又進一步拉動了經濟增長(楊光 等,2020;Graetz et al.,2015),但也有研究認為工業機器人的使用會阻礙全要素生產率的提高(Acemoglu et al.,2018),抑制經濟增長(Emanuel et al.,2017;黃旭 等,2019)。除此之外,一些學者還從工業機器人與產業轉型升級(孫早 等,2021;鄧仲良 等,2021;郭凱明,2019)、綠色發展(林熙 等,2023;蔣為 等,2022)、企業地理格局(王林輝 等,2022)、企業運營效率(劉駿 等,2023)等多方面進行了探究。

關于人工智能與貿易的研究,從全球價值鏈方面,工業機器人通過降低貿易成本、提高技術創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)促進一國參與全球價值鏈分工。由于先動優勢的存在,位于全球價值鏈低端環節的發展中國家與位于高端環節的發達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作用在發展中國家更為明顯(呂越 等,2023),發展中國家若能把握住人工智能變革的浪潮,縮小在工業機器人應用方面與發達國家的差距,則有利于實現重構全球價值鏈,甚至在全球價值鏈分工地位上實現“彎道超車”(黃亮雄 等,2023)。呂越等(2020)從微觀入手,探究了工業機器人的使用對中國企業參與全球價值鏈分工的影響,發現工業機器人的使用替代低端勞動力降低了企業成本,同時也促進了生產率提高(Kroll et al.,2018),進而增強了企業競爭力,工業機器人的使用促進了企業參與全球價值鏈分工。從出口貿易總額方面,Goldfarb et al.(2018)從理論層面進行分析,發現人工智能主要通過規模經濟、知識外部性影響貿易;Artuc et al.(2020)基于一般均衡模型框架推導出人工智能對出口貿易具有正向積極作用。Brynjolfsson et al.(2003)發現人工智能開發的翻譯服務促進了數字平臺的發展。Ndubuisi et al.(2018)基于引力模型使用跨國數據實證分析了機器人對出口的促進作用,驗證了Goldfarb et al.(2018)的理論。唐宜紅等(2022)同樣利用跨國數據研究發現,工業機器人使用帶來的智能制造技術可以顯著提高出口水平,但是不同國家具有異質性;柯明等(2023)利用企業數據從全球價值鏈理論框架下研究發現工業機器人的使用不僅能夠通過提高企業效率與創新水平(Kroll et al.,2018)這種內部機制促進企業出口升級,還能從企業間的外溢性這一外部機制促進企業出口升級。在出口二元邊際方面,Ndubuisi et al.(2018)使用1995—2013年71個國家的數據實證研究發現,機器人的使用既促進了集約邊際也促進了擴展邊際,集約邊際的增長是由出口數量與價格共同驅動的,對于價格的促進作用更多地體現為產品質量的提升。關于產品質量,蔡震坤等(2021)利用中國企業微觀數據同樣發現使用工業機器人可以提升全要素生產率,降低生產成本,提高出口產品質量;Alguacil et al.(2022)發現使用機器人的西班牙企業比不使用機器人的企業出口概率、出口額以及出口市場份額都更高,實證檢驗了機器人對企業出口二元邊際的影響。聚焦到出口二元邊際中的擴展邊際,綦建紅等(2022)從產品視角出發利用中國工業企業數據庫和中國海關數據庫考察了機器人應用從效率與質量雙重方面促進了多產品企業出口產品范圍的擴大,但相比于效率更偏向于質量競爭策略。

目前,使用中國企業數據研究工業機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)主要是從企業出口產品視角探討機器人應用對產品質量與產品范圍的影響,本文在多產品企業框架下,研究機器人應用對出口擴展邊際的影響,可能的創新在于:(1)研究視角上,本文不僅從企業出口產品上探討機器人應用對企業擴展邊際的影響,還從企業-產品-市場維度上探討這一問題,相比于現有出口二元邊際的文獻,本文研究更細致,可以更好地發現中國出口貿易新視角以及新方向;(2)研究數據上,本文使用International Federation of Robotics(IFR)提供的工業機器人數據、中國海關數據庫和中國工業企業數據庫,構建關于機器人應用與企業出口擴展邊際的大樣本數據,從微觀層面著手使得研究結果更可信更具代表性;(3)研究內容上,在研究工業機器人應用對企業出口擴展邊際影響的基礎上,進一步探究工業機器人應用對企業出口擴展邊際的內在機制,進一步豐富相關領域研究。

二、研究假說

單一產品企業假定忽略了企業出口擴展邊際的存在,企業異質性貿易模型將貿易流量區分為集約的貿易邊際與擴展的貿易邊際,擴展的貿易邊際對于提升多元化生產結構、穩定貿易增長以及避免貿易條件惡化等發揮著重要作用(Bernard et al.,2009)。本文在多產品企業框架下,研究工業機器人應用對企業出口擴展邊際的影響。單一產品企業在國際貿易中占比較少,企業為了規避風險與抗擊外部沖擊,大多會選擇出口多種產品,多產品出口企業是國際貿易中的主要形式(Bernard et al.,2007;Goldberge et al.,2010)。不僅如此,研究單一產品的企業出口擴展邊際時會嚴重低估其規模(錢學鋒 等,2013),無法真實了解企業出口中擴展邊際的比重,不利于企業制定合理的發展政策。所謂企業出口擴展邊際,主要包括企業間的擴展邊際與企業內擴展邊際(錢學鋒 等,2013),企業間擴展邊際實際上就是企業進入國際市場,而企業內擴展邊際包含企業出口新產品與拓展新市場,兩者都是企業的出口廣化行為。本文探究的主要是企業內擴展邊際,研究工業機器人的使用是否促進企業出口了更多新產品與拓展了新市場,這就需要在多產品出口企業的框架下完成。企業無論是選擇出口新產品還是拓展新市場,都需要大量的固定成本,不管是前期生產上的設備投入、中間品投入、研發投入,還是后期市場搜尋成本、渠道獲取成本(郭琪 等,2020),因此,工業機器人的應用會誘導企業調整要素投入組合,以降低各種勞動力成本、生產成本(Furman et al.,2019)。據此,本文提出:

假說1：工業機器人應用有助于企業出口新產品,拓展新市場,實現出口擴展邊際的增長。

現有文獻將工業機器人應用影響出口貿易的機制主要歸結為成本節約效應和生產率提升效應。前一種機制主要是從節約勞動力成本(Frey et al.,2017;呂越 等,2020;劉斌 等,2020)方面進行分析的,工業機器人的使用可以替代部分低端勞動力,節省企業勞動力成本,而且機器自動化的使用可以降低企業生產成本,減少生產中的出錯率;后一種機制認為,機器人將“智能”元素嵌入生產環節,有助于提高生產率(Graetz et al.,2015),降低邊際成本,均衡資源配置。作為人工智能技術的一種,工業機器人應用性強,具有智能滲透效應,這有助于推動行業實現智能化、自動化,提高企業生產率(Brynjolfsson et al.,2011),進而會促進貿易的增長。Melitz(2003)的異質性企業貿易理論認為,企業生產率較高才可進入國際市場,因為企業開拓市場存在較高的固定成本與沉沒成本。不僅如此,生產率的提高還會擴大行業產能,但單一產品的市場容量有限,無法容納過多產能,企業通常會選擇出口新產品或者開拓新市場,當企業供給新產品的能力較高、成本較低時,則會傾向于增加出口新產品的種類,提高出口產品范圍,同時增加出口目的國數目,在出口市場上進行擴張,這些都促進了企業出口擴展邊際的增長(Bernard et al.,2011;Arkolakis et al.,2010)。隨著新產品進入和原有產品退出,出口產品范圍得以擴大(綦建紅 等,2022;呂越 等,2020;陸菁 等,2019),出口擴展邊際增強,與此同時,工業機器人的使用影響企業的進入與退出,會產生對貿易的凈福利效應(Trefler et al.,2022)。據此,本文提出:

假說2：工業機器人應用通過促進企業生產率帶動了出口擴展邊際增長。

工業機器人作為人工智能的核心技術具備非常強大的滲透力,人工智能、區塊鏈、云計算、大數據都是企業數字化轉型的底層技術,注重數字技術的嵌入(吳非 等,2021),并最終與經濟生活中的各行業進行深度融合,促進各行業發展。工業機器人具有知識外溢的特性(Goldfarb et al.,2018),企業使用工業機器人會產生成本節約效應(Frey et al.,2017),這種效應會促使企業在其他經營環節也使用相關的人工智能產品或數字技術,達到企業生產、經營各環節的數字化、智能化,有利于新業態和新的商業模式的產生,如智能醫療、智能農業、智能交通,傳統企業運用數字技術應對行業變革,創造出智能產品,提高其附加值,跨越傳統行業界限從而實現業務擴展,比如國內企業通過跨境電商平臺的B2B、B2C等模式可以直接與國外企業進行交易,降低了企業的交易成本與信息成本,可以更方便地與國外貿易對象建立聯系,擴展出口產品市場。工業機器人的使用不僅會促進企業在生產環節達到節約成本、提高生產率的目的,還會促使企業感受到知識外溢以及知識外部性的好處,在其他各環節使用數字技術,達到企業數字化轉型,促進新產品的生產與新市場的拓展。據此,本文提出:

假說3：工業機器人應用通過促進數字技術應用帶動了出口擴展邊際增長。

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

假說4：工業機器人應用對企業核心產品與邊緣產品的出口擴展邊際都存在促進作用,并且對邊緣產品的促進作用更強。

三、研究設計

(一)模型設定

為檢驗本文假說1,借鑒呂越等(2020)的方法,設定如下計量模型:

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,分別是企業出口新產品(Exp1)和企業出口產品至新目的國(Exp2);Robot為核心解釋變量,表示企業工業機器人應用水平,用工業機器人密集度衡量;下標i、j、k、t、e分別表示企業、產品、國家、年份、行業;Control表示一系列控制變量;μe、μt分別表示行業固定效應以及時間固定效應。為降低異方差,本文選擇聚類穩健的標準誤,并對核心解釋變量取對數處理。

(二)變量說明

1.被解釋變量:企業出口擴展邊際(Exp)

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

2.核心解釋變量:工業機器人應用(Robot)

借鑒呂越等(2020)、Graetz et al.(2015)的做法,使用行業層面工業機器人密集度測度工業機器人的應用水平,機器人密集度等于行業工業機器人存量除以行業就業人數。數據來自國際機器人聯合會發布的工業機器人數量,該數據集覆蓋世界主要國家(地區)各行業1993—2019年新增工業機器人安裝量以及機器人使用存量。

3.控制變量

本文的控制變量具體包括:企業年齡(age),以被研究年份減去企業開始營業年份且取對數衡量;杠桿比例(ggbl),用企業總負債除以總資產表示;企業規模(size),用企業主營業務收入除以企業所在四位數行業主營業務收入后取對數表示;企業管理成本(cost),用企業管理費用除以工業銷售產值衡量;企業資本強度(capital),用企業固定資產除以從業人數并取對數表示;國有企業虛擬變量(state),若企業為國有企業,則取值為1,否則為0;外資企業虛擬變量(foreign),若企業為合作、合資或獨資企業,則為外資企業,取值為1,否則為0;市場規模(gdp_c),采用出口目的國GDP的對數表示;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處理。

(三)數據來源與主要變量描述性統計分析

本文主要使用三套數據。一是中國工業企業數據庫。該數據庫由國家統計局設立,收集了全部國有工業企業及規模以上非國有工業企業的基本情況,“規模以上”指企業每年的主營業務收入在500萬元及以上,由于2011年將此標準改為2000萬元及以上,且本文研究樣本期間為2005—2015年,故在數據預處理階段,將“規模以上”統一口徑為主營業務收入在2000萬及以上的企業(1)主營業務收入經過工業生產者出廠價格指數(PPI)平減(以2004年為基期)。?！肮I”指國民經濟行業分類中的采掘業、制造業(占整個數據庫的90%)以及電力、燃氣及水的生產和供應業三類,本文的主要研究對象為制造業,故剔除了非制造業行業。在數據預處理階段,本文剔除了關鍵指標小于等于0及缺失的情況,剔除了企業職工人數小于8的情況(謝千里 等,2008);剔除了一些不符合會計準則的觀測值,如總資產小于等于流動資產、總資產小于等于固定資產、總資產小于等于固定資產凈值、累計折舊小于等于本年折舊、資產負債率小于0等;剔除了利潤率低于0.1%或高于99%的企業。二是中國海關數據庫。借鑒Ahn et al.(2011)的做法,本文對貿易公司的范圍進行了調整,剔除了屬于貿易中間商的企業(2)剔除帶有經貿、商貿、物流、進出口、貿易、進口、出口、外貿、商務、商業、邊貿、外運、采購、儲運、快運、廣告、倉庫、倉儲的企業。,使用企業名稱、年份、郵政編碼和電話號碼四個匹配變量與工業企業數據庫進行匹配(田巍 等,2013;Yu et al.,2015)。三是IFR國際機器人數據。本文選取中國2005—2015年的工業機器人數據,將機器人數據中的行業與《國民經濟行業分類》國家標準(GB/T 4754-2011)中的行業進行匹配,而中國工業企業數據庫中的制造業統計口徑對應于國民經濟行業分類中的行業代碼(二位數行業),由此將工業機器人數據與中國工業企業數據進行匹配。

本文主要變量的描述性統計結果如表1所示,變量均未取對數。

表1 主要變量的描述性統計結果

四、實證結果與分析

(一)基準回歸分析

表2報告了工業機器人應用與企業出口擴展邊際的基準回歸結果。其中,列(1)～(3)的被解釋變量為企業出口新產品(Exp1),列(1)未加入任何控制變量,列(2)納入了企業層面相關的控制變量,列(3)在列(2)的基礎上進一步控制了引力模型相關的市場規模和市場距離變量。不難發現,列(1)～(3)中,工業機器人應用(Robot)的回歸系數始終在1%的水平上顯著為正,說明工業機器人的使用有利于促進企業新產品出口。列(4)～(6)的被解釋變量為企業出口產品至新市場(Exp2),類似地,依次引入控制變量進行檢驗。列(4)～(6)的結果顯示,核心解釋變量工業機器人應用(Robot)的回歸系數均為正,且至少在10%的水平上顯著,說明工業機器人的使用同樣增加了企業產品出口至新市場的可能性。綜上可知,工業機器人應用有助于企業出口新產品,拓展新市場,實現出口擴展邊際增長。本文假說1得到證實。

表2 基準回歸結果

(二)穩健性檢驗

1.改變被解釋變量的測算方式

使用HS6位編碼和HS4位編碼代替基準回歸中的HS8位編碼,對企業出口擴展進行替代性測算,分別記為Exp1(HS6)、Exp1(HS4),以及Exp2(HS6)、Exp2(HS4),重新回歸后的結果見表3列(1)～(4)。從中可見,工業機器人應用(Robot)的回歸系數依然顯著為正,與基準回歸的結果一致。

表3 穩健性檢驗結果: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

在工業機器人數據庫中,除了有工業機器人存量的相關數據,還包括機器人安裝量。此處,使用工業機器人安裝密度(Robot_install)重新測度工業機器人應用,結果如表3列(5)、(6)所示。不難發現,核心解釋變量Robot_install的回歸系數分別為2.512和0.477,且均在1%的水平上顯著,說明本文主要研究結論穩健成立。

3.改變模型

使用Logit和Probit模型,重新估計工業機器人應用對企業出口擴展邊際的影響,結果如表4列(1)～(4)所示。估計結果顯示,工業機器人應用對企業出口擴展邊際依然存在顯著的正向影響。這意味著,調整估計模型并不會對本文主要研究結論產生實質性影響。

4.剔除極端值

考慮到樣本極端值的存在可能會對估計結果產生干擾,故剔除工業機器人應用為0的值,具體結果如表5列(1)、(2)所示。從中可見,Robot的估計系數至少在10%的水平上顯著為正,表明工業機器人應用對企業出口擴展邊際具有正向促進作用。此外,本文還對工業機器人密度的1%和99%的極端值進行了縮尾處理,結果如表5列(3)、(4)所示。不難發現,Robot的估計系數依然顯著為正?？梢?本文假說1再次得到證實。

5.內生性問題解決

一方面,盡管基準模型中已經控制了企業年齡、杠桿比率、企業規模等企業特征,且控制了行業及時間固定效應,但由于變量數據可得性等問題,仍可能存在因遺漏變量而致的內生性問題;另一方面,本文也可能存在反向因果引發的內生性問題,即出口越多會促使企業增加機器人的使用。為此,本文借鑒Acemoglu et al.(2017)、王永欽等(2020)的做法,使用美國行業層面的機器人密度(Robot_MG)作為工業機器人應用的工具變量。一方面,中國工業機器人應用與美國工業機器人應用具有相同的發展趨勢,兩者之間存在高度相關性;另一方面,美國工業機器人的密度不會直接影響中國企業出口擴展邊際,只會通過影響中國智能化水平影響企業出口擴展邊際,滿足外生性假定。表6列(1)為第一階段回歸結果,從中可見,Robot_MG的回歸系數顯著為正,說明美國工業機器人密度與中國工業機器人密度顯著正相關;K-P rk LM統計量的P值為0.000,排除了不可識別問題,K-P rk Wald F統計量明顯大于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)為第二階段回歸結果,不難發現,Robot的回歸系數在1%的水平上顯著為正,表明工業機器人的使用有效促進了企業出口擴展,與上文表2的基準回歸結果一致,驗證了結論的可靠性。

五、作用機制檢驗

工業機器人的應用促使企業生產率提高,生產規模擴大,產品供給能力增強,在國內市場容量有限的情況下,企業傾向于拓展新市場或者開發新產品。不僅如此,工業機器人的應用還具有知識外溢性,能夠促進企業增加各種數字技術的引入和運用,使得企業獲取海外貿易相關信息的成本降低,進而有更高的可能性生產新產品和開拓新市場。也就是說,工業機器人應用通過提升企業生產率以及促進數字技術應用兩條途徑帶動了出口擴展邊際增長。本部分將著重檢驗這一理論邏輯是否成立。設定如下計量模型:

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表示機制變量,包括企業生產率(lp)和數字技術應用(tech)。其他變量的含義與前文基準回歸部分保持一致。

(一)提升企業生產率機制

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

(二)促進數字技術應用機制

本文借鑒吳非等(2021)的做法,通過機器學習的方法將上市公司年報進行整理,構建企業數字技術應用詞典,對數字技術應用的相關詞頻(3)移動互聯網、工業互聯網、移動互聯、互聯網醫療、電子商務、移動支付、第三方支付、NFC支付、智能能源、B2B、B2C、C2B、C2C、O2O、網聯、智能穿戴、智能農業、智能交通、智能醫療、智能客服、智能家居、智能投顧、智能文旅、智能環保、智能電網、智能營銷、數字營銷、無人零售、互聯網金融、數字金融、Fintech、金融科技、量化金融、開放銀行。進行統計,將這些詞頻計數,加總得到上市公司數字技術應用指標,上市公司數據與海關數據相匹配得到企業數字技術應用指標。由于數據具有“右偏性”,本文將其對數化處理。表7列(4)～(6)報告了促進數字技術應用機制的檢驗結果。列(4)中,Robot的回歸系數在1%的水平上顯著為正,表明工業機器人應用促進了數字技術應用的發展;列(5)、(6)的結果顯示,當模型中同時納入工業機器人應用和數字技術應用變量,以考察他們對出口擴展邊際的共同影響時,Robot和lntech的回歸系數均在1%的水平上顯著為正。上述分析結果表明,工業機器人應用通過促進數字技術應用帶動了出口擴展邊際增長?？梢?本文假說3成立。

六、異質性分析

(一)時間差異的影響

為檢驗工業機器人應用對企業出口擴展邊際的影響是否具有時間異質性,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,并分別進行回歸,結果如表8所示。結果顯示,無論被解釋變量是Exp1還是Exp2,Robot的回歸系數值均隨著時間段的變化而呈下降趨勢,即工業機器人應用對企業出口擴展邊際的影響作用逐步削弱。原因可能在于:在初期企業主要使用工業機器人替代低端勞動力,帶來了大量的發展潛力,隨著工業機器人應用的不斷深化,邊際遞減規律發揮作用,工業機器人對勞動力的替代達到飽和,進而對于出口擴展邊際的影響減小。

表8 異質性分析結果:時間差異的影響

(二)區域差異的影響

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

表9 異質性分析結果:區域差異的影響

(三)競爭策略差異的影響

已有研究表明,企業不同的競爭策略會影響多產品企業的出口行為(鐘騰龍 等,2020)。本文將競爭策略分為質量競爭策略和成本競爭策略,進一步研究不同競爭策略下工業機器人應用對企業出口擴展邊際的影響。表10列(1)、(3)報告了不同競爭策略下工業機器人應用對企業出口新產品影響的檢驗結果,列(2)、(4)報告了不同競爭策略下工業機器人應用對企業出口產品至新市場影響的檢驗結果。結果顯示,質量競爭策略下,工業機器人的使用顯著促進了企業新產品的出口,但對產品出口至新目的國的影響不明顯。這與Manova et al.(2017)的研究結論類似。在成本競爭策略下,工業機器人的使用不管對產品還是市場的拓展均顯著為正,說明工業機器人使用降低了企業生產成本(呂越 等,2020),促進了出口擴展。相比之下,成本競爭策略比質量競爭策略更強,這是因為工業機器人對低端勞動力的替代為企業節約了大量成本,使得其擁有更多資金來拓展市場與研發新產品,由此企業出口擴展邊際得以明顯增長。但就長遠發展來看,質量競爭策略更有利于企業未來出口增長

表10 異質性分析結果:競爭策略差異的影響

(四)產品差異的影響

本文還在多產品企業框架下考察了工業機器人應用對企業出口擴展邊際的影響,回歸結果如表11所示。由列(1)～(4)可見,工業機器人的應用促進了核心產品的出口擴展,但對于核心產品出口至新市場的影響并不顯著,而對于邊緣產品出口擴展邊際的影響均顯著為正。這說明工業機器人的應用對于邊緣產品的影響更大。這是因為工業機器人擁有的知識溢出使得企業增加了數字技術的應用,邊緣產品的出口信息得以被更多消費者發現,促進了邊緣產品的出口拓展,本文假說4得到證實。

表11 異質性分析結果:產品差異的影響

(五)貿易方式差異的影響

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

表12 異質性分析結果:貿易方式差異的影響

七、結論及政策建議

本文使用2005—2015年的IFR工業機器人數據、中國工業企業數據庫數據以及中國海關數據庫數據,在多產品企業框架下,研究工業機器人應用對企業出口擴展邊際的影響。研究發現:工業機器人應用有助于企業出口新產品,拓展新市場,實現出口擴展邊際的增長。作用機制檢驗結果表明:工業機器人應用通過促進企業生產率提升以及推動企業數字技術應用兩條路徑帶動了出口擴展邊際增長。異質性分析表明,工業機器人對企業出口擴展的促進作用在時間層面、區域層面、不同競爭策略下、產品層面以及貿易方式層面等具有顯著異質性,具體體現在:工業機器人對企業出口擴展邊際的影響存在時間遞減效應;工業機器人應用對企業出口擴展邊際的影響存在區域梯度差異,對東部地區的影響最大,中部地區次之,對西部地區的影響最小;工業機器人在促進企業出口擴展邊際增長時,既存在成本節約效應也存在產品質量提升作用,但成本競爭策略比質量競爭策略更強;工業機器人對邊緣產品的出口擴展比核心產品強,對于加工貿易的沖擊比一般貿易強。

基于上述結論,本文提出如下建議:

(1)搶抓人工智能發展的重大戰略機遇,推進智算基礎設施建設與工業機器人的應用。人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量,具有很強的“頭雁”效應,有助于推動經濟社會從數字化、網絡化向智能化發展,引發鏈式突破,激發從微觀到宏觀多領域、多層次的智能化需求。要瞄準人工智能發展的新趨勢新需求,積極發揮智能化場景優勢,加強人工智能技術在機器學習、計算機視覺、圖像處理、模式識別方面的應用,提升全要素生產率。推進人工智能算力基礎設施建設,前瞻性地布局智算基建化,筑牢數實相融的“智算底座”。工業機器人的應用對提升生產率與提高產品質量具有重要作用,企業應該積極推進工業機器人的使用,這不僅有利于降低企業相關成本,也有利于其生產率的提高,進而出口新產品和開拓新市場。

(2)加速推進工業機器人應用對制造業的滲透作用,提升制造業智能化水平,催生出口貿易新的增長點。工業機器人具有知識外溢性,它也是人工智能技術的重要組成部分,通過工業機器人的知識外部性,可以打破傳統制造業封閉式的作業流程,提升傳統產業發展能級和發展空間,推動制造業向數字化和智能化方向發展,拓展制造業出口產品種類;工業機器人的使用促進企業聯動其他數字技術,降低信息存儲、計算和傳輸成本,搜集海量數據進行精準的客戶畫像,積極發展平臺經濟等新業態,直接面向垂直細分領域市場,企業可以為國際市場提供多樣化的“本地制造”和定制服務,實現企業出口擴展邊際的增長。

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