朱智洺 李红艳 姚 婷
（河海大学商学院，南京 211100）
引 言随着全球一体化进程不断加快，国际分工体系日益深化，我国制造业借助人口红利等优势参与国际分工，得到快速发展。2020年我国制造业实现了26.9万亿元的增加值，占全球工业增加值的28.1%，连续10年成为世界排名第一的制造业大国。同时，随着人工智能、大数据等新一代信息技术与实体经济的深度融合，智能制造得到快速发展；我国大规模投资内含先进技术的智能设备，如工业机器人，智能化日益成为助力我国制造业高质量出口的新动能。然而，我国制造业大而不强，对外技术依存度高，并长期被锁定于全球产业链的低端环节，亟需进行自主创新。因此，研究智能化水平对我国制造业出口贸易高质量发展的影响，对于新旧动能转换下我国制造业全球价值链攀升意义重大。
智能化水平内涵丰富，但目前学术界并没有统一的衡量指标。国际上一般使用工业机器人作为智能化水平的衡量指标，但是指标过于单一化且获取难度较大，无法进行全面测算[1]。李廉水等 （2019）[2]从基础要素投入、软件技术开发与应用、经济社会效益三方面测算制造业智能化水平。随着学术界对贸易的研究不断拓展，出口贸易质量成为研究重点。 Melitz（2003）[3]认为一国生产复杂产品的能力越强，对贸易的推动作用越大，而这种能力一般用出口复杂度来表示。Hausmann等 （2007）[4]使用显示性比较优势作为权重计算产品的出口复杂度，但是并没有剔除进口中间品的贡献；而后姚洋和张晔 （2008）[5]在Hausmann等研究的基础上，利用投入产出表和中间品进出口比例，扣除进口中间品对最终产品技术含量的贡献，计算出口复杂度，具有一定的借鉴意义。
关于智能化和贸易关系的研究，部分学者关注智能化对国际贸易规模和国际竞争[6]的影响，认为智能化能够发挥规模经济效应和知识外部性等，提升企业生产率，降低贸易成本，扩大贸易规模，进而提高国际竞争力[7]。 如 Meltzer （2018）[8]研究认为，人工智能通过提高全球生产率来促进国际贸易规模扩大，同时以加速向服务经济过渡来提升经济增长质量。还有部分学者将目光转向研究智能化对国际分工的影响。从宏观角度，人工智能可通过降低贸易成本、促进技术创新、优化产业结构来促进全球价值链攀升[9]，同时数字贸易开放程度越高，人工智能对国际分工的促进作用越明显[10]。从企业角度出发，蔡震坤和綦建红 （2021）[11]考察了工业机器人对企业出口产品质量的影响，结果表明，工业机器人能够降低边际成本，提升企业全要素生产率，从而提升企业出口产品质量。唐青青等 （2021）[12]研究结果表明人工智能通过降低企业成本和优化要素配置提高企业的出口产品质量。
综上所述，目前学术界关于智能化水平指标的测算缺少统一标准，且智能化经济效应研究正处于起步阶段，研究智能化水平与制造业出口贸易质量关系的文献较少。本文根据制造业智能化的内涵创造性地从智能基础设施、智能投入、智能应用、市场效益4个角度构建指标体系，全面测算制造业智能化水平；利用固定效应模型验证制造业智能化对制造业出口贸易质量的倒U型影响，同时进行异质性分析并对中介变量的传导机制进行检验，弥补现有智能化领域研究的不足。
1 理论分析1.1 智能化对制造业出口贸易质量的直接传导机制智能化技术在制造业中的应用，颠覆了以往制造业的商业模式，重塑了制造业业务流程[13]。传统制造业从供给端出发，更加重视生产制造和物流运输环节，而智能制造企业从需求端出发，拓宽了业务流程，包括市场研究、研发设计、生产制造、销售服务、物流运输、运营维护等多个环节[14]。智能化技术贯穿于制造业业务全流程，通过与制造业各个环节的有效融合来实现产品智能化、装备智能化、生产智能化、管理智能化和服务智能化，从而提升企业技术创新水平和技术生产效率，以此促进制造业出口贸易质量的提升。
智能化通过企业内及企业间的知识溢出效应[15]提高企业的技术创新能力，从而促进制造业出口贸易质量的提升。（1）基于人机交互、互联网的智能技术为企业内部搭建了有效的沟通交流平台，制造业各个部门能够及时通过智能交流系统进行信息交换和思维碰撞，不仅能够及时发现问题并解决问题，防止重大环节出现关键失误，还能不断产生新观点，降低信息交流的成本，提升企业内部沟通的效率，促进知识在企业各个部门的知识溢出。同时，机器学习、神经网络算法等智能技术能够帮助企业内部各个部门实现信息的整合和利用，提高部门的信息吸收能力，以此加快知识溢出；（2）物联网等智能技术的运用，能够加强企业间的交流，加快区域内知识溢出，从而扩大知识和技术的外部性，吸引高新技术企业和传统企业的加入，形成创新产业链。异质性企业通过物联网技术进行及时沟通，减少信息交流成本，加强企业间合作，促进资源的及时调配[16]；同质性企业通过物联网技术进行信息交流和共享，实现竞合关系，加快知识的吸收和溢出，不断突破技术壁垒，推动制造业企业的技术进步。
1.2 智能化与制造业出口贸易质量的非线性关系智能化对我国制造业出口贸易质量的提升可能存在倒U型影响。在人工智能发展初期，地区政府积极制定关于智能制造的相关政策，为制造业提供税收优惠和政策补贴，鼓励制造型企业利用智能化技术实现两化融合[17]，发展智能制造的外部环境良好。因此，智能化能够通过全业务流程改造、企业内和企业间的知识溢出效应促进企业技术进步和技术效率的提升，从而提高制造业出口贸易质量。但是，在人工智能发展的中后期，我国制造业智能化水平达到一定高度，以低成本优势抢占国际市场，威胁到发达国家利益，进而受到贸易制裁和技术锁定[18]，且地区政府税收优惠和政策补贴减少，内外部环境恶化，人工智能技术成为企业发展的瓶颈，不利于制造业出口贸易质量的提升。同时，由于制造业面临技术锁定和劳动力成本上升的困境，我国大量地区倾向于将制造业转移[19]至印度等发展中国家，利用发展中国家廉价的劳动力成本优势来进行产品制造，从而导致我国制造业空心化[20]情况日益严重，抑制了制造业的技术创新能力，不利于我国制造业出口贸易质量的提升。因此，智能化与我国制造业出口贸易质量可能存在倒U型关系。
1.3 智能化对制造业出口贸易质量的间接影响Aghion 等 （2017）[21]指出，智能化会对劳动力造成较大的冲击，并产生 “破坏”效应和 “创造”效应两种现象。但高技能劳动力不足会影响智能化技术的使用，而低技能劳动力过度则会造成资源浪费。人工智能技术由于涉及范围广、通用性强，对劳动力就业结构产生较为深远的影响。企业采取 “机器换人”等计划，引入智能机器设备，代替部分体力和脑力劳动，提高劳动生产率，但也增加了劳动力失业风险；另外，大数据、移动互联网和云计算等智能技术的应用，能够创造新的就业岗位，促进了劳动力多样化发展，缓解劳动力失业风险。因此，智能化通过 “替代效应”和 “创造效应”改变劳动力就业结构，影响劳动生产率，从而影响制造业出口贸易质量的提升。
制造业基于智能技术的应用，通过网络化和信息化实现智能化。如智能交换机、云计算平台、“互联网＋”等通过设置好的程序进行信息分析处理，进而控制机器进行有序的生产[22]。制造业智能化的实施摆脱了简单重复工作的低效率，增强大数据信息处理能力，同时打破了各个不同行业间的藩篱，促进资源整合和加速流动。由此可见，智能技术的应用能够促进企业生产效率提升，为企业创新过程增加后备保障，释放制造业企业内部动力，提高企业创新的积极性[23]。同时，制造业企业实现智能化可以助力研发人员全身心地投入到更加复杂高级的研发设计工作当中，促进企业技术创新效率显着提升。而企业的创新根本在于技术创新[24]，技术创新可以大幅度降低生产成本，有利于制造业企业提升出口产品质量以及国际竞争力。
2 研究设计2.1 模型构建（1）本文构建面板回归模型，加入核心解释变量（INL）及其平方项（INL2）来验证制造业智能化对制造业出口贸易质量的倒U型影响，见式（1）。其中，i代表省（区、市），t代表年份，EXPY表示我国制造业出口贸易质量，INL代表制造业智能化水平，X代表控制变量，μ表示随机误差项。
（2）智能化可能对我国制造业出口贸易质量存在间接影响。因此，参考江艇 （2022）[25]进行中介效应检验，①聚焦于智能化对制造业出口贸易质量的影响，见式 （1）；②根据理论机制分析，劳动力就业结构（L）以及技术创新（TI）对于制造业出口贸易质量的影响是显然的；③检验制造业智能化水平对中介变量的影响是否显着，见式（2）、（3）：
本文选取制造业出口贸易质量为被解释变量，制造业智能化为解释变量，劳动力就业结构、技术创新为中介变量。同时考虑到人力、投资、技术、政府支持等可能存在的因素会导致估计结果有偏，因此本文选取人力资本投入、FDI技术溢出、政府支出规模以及基础设施建设作为控制变量。
2.2.1 被解释变量：制造业出口贸易质量（EXPY）
本文借鉴邱斌等 （2012）[26]的研究方法，以制造业出口复杂度（EXPY）衡量我国制造业出口贸易质量水平，其中各类出口产品对应的制造业细分行业依据中国海关统计协调编码货号[27]。
（1）计算i省（区、市）制造业k细分产业出口方面的显示性比较优势（RCAik），如式 （4）：
其中，Xik表示i省（区、市）制造业k细分产业出口额，Xi表示i省（区、市）制造业出口额。
（2）计算i省（区、市）制造业k细分产业的出口复杂度（PRODYik），如式 （5）：
EXPYi表示i省（区、市）的制造业出口贸易质量，该值越大，说明该地区的制造业出口贸易质量越高。
2.2.2 解释变量：制造业智能化水平（INL）
本文从智能制造角度出发，参考《智能制造发展规划（2016～2020 年）》，以及李廉水等（2019）[28]的研究，利用熵权法[29]从智能基础设施、智能投入、智能应用和市场效益四方面构建指标体系，全面测算制造业智能化发展指数，如表1所示。
表1 制造业智能化水平指标体系
其中，Yi表示i省（区、市）的人均地区生产总值。
（3）计算i省（区、市）的制造业出口复杂度（EXPYi），如式 （6）：
2.2.3 中介变量
劳动力就业结构（L），参考梁文泉等（2018）[30]研究，本文以就业人员平均受教育年限来表示劳动力就业结构。
技术创新（TI），以R＆D人员全时当量取对数代表技术创新程度。
2.2.4 控制变量
主要包括人力资本投入（HR）、FDI技术溢出（FDI）、政府支出规模（GOV）、基础设施建设（INF），各变量定义汇总如表2所示。
表2 各变量定义
2.3 数据来源及描述性统计本文研究数据年份为2005～2020年，研究区域为我国30个省（区、市）（基于数据的可获得性，西藏和港、澳、台地区未包含在内）。数据来源为国研网、国家统计局、 《中国统计年鉴》、《高技术产业统计年鉴》、 《中国科技统计年鉴》、《中国电子信息产业统计年鉴》、 《人口与就业统计年鉴》、《区域经济统计年鉴》等，变量的描述性统计如表3。此外，各变量标准差均小于2，从侧面说明2005～2020年各统计数据变化较为稳定，无奇异值出现，且本文研究智能化对制造业出口贸易质量的影响，主要涉及智能设施、投入及应用等高技术领域，受2020年新冠肺炎疫情影响较小，回归结果中的偏误可忽略不计。
表3 变量描述性分析——观测值数量
3 实证结果分析3.1 基准回归分析面板回归分析之前，首先确定回归模型类型，因此进行F检验和Hausman检验，检验结果如表4所示。
表4 F检验及Hausman检验结果
从表4可知，F检验和Hausman检验均在1%水平下拒绝原假设，说明本文更适合使用固定效应模型进行回归分析。为了避免多重共线性问题对回归结果的影响，本文将自变量逐一加入模型中并观察系数的显着性，回归结果如表5所示。
表5 基准回归分析
从表5的实证结果可以看出，随着自变量不断地加入模型中，智能化与制造业出口贸易质量的相关系数不断减弱，但两者依然显着正相关，说明模型较为稳健。从系数来看，制造业智能化回归系数的平均值为4.524，在1%水平上与制造业出口贸易质量显着正相关，说明智能化显着促进制造业出口贸易质量提升。从控制变量来看，人力资本投入在1%水平上与制造业出口贸易质量显着正相关，说明人力资本投入可以有效地改善地区的教育质量，通过培育社会急需人才促进企业的创新资源转化，进而促进企业的技术创新水平；外商直接投资在1%水平上与制造业出口贸易质量显着正相关，说明外商直接投资可以有效地发挥人员流动效应，加速企业间的竞争和合作，推动企业技术创新，从而提升出口产品的贸易质量；政府支出规模在1%水平上与制造业出口复杂度显着正相关，说明政府的干预政策可以优化资源配置，有助于实体经济降低经营成本，从而增加企业的研发投入，促进出口产品质量的提升；基础设施建设在1%水平上与制造业出口复杂度显着正相关，说明完善的基础设施能够及时反馈贸易风险，提高企业之间的沟通能力，促进技术交流，进而提高出口产品的质量。
同时，为了验证智能化与制造业出口贸易质量的非线性关系，本文进行了Utest检验。从检验结果来看，制造业智能化的平方项在1%水平上与制造业出口贸易质量显着负相关，说明倒U型关系明显。通过测算可知，倒U虽拐点约为0.5541，说明制造业智能化水平在达到0.5541之前，能够通过全业务流程改造、知识溢出效应促进制造业出口贸易质量的提升；但是超过临界值后，制造业智能化由于技术锁定和成本上升，内外部环境恶化，制造业出现区际转移的现象，易造成制造业空心化，不利于我国制造业出口贸易质量的提升，阻碍了我国制造业的价值链攀升。
3.2 内生性和稳健性检验在逐步回归法检验智能化水平对制造业出口贸易质量的影响中，由于遗漏变量和双向因果问题的存在，回归模型可能存在内生性问题。可能存在一些不可观测因素影响制造业出口贸易质量，导致核心解释变量与随机扰动项相关；另外，制造业出口贸易质量越高的地区，智能化水平往往也越高，可能存在互为因果的关系。这两个问题的存在会导致制造业智能化估计系数存在偏差。因此，本文选取智能化水平的滞后项为工具变量，并采用两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计。
为了增强回归结果的稳健性，利用省际机器人安装密度（中国各行业机器人安装量×各省（区、市）制造业就业人数占比）来代替制造业智能化水平，进行稳健性检验；考虑到变量之间的动态关系，使用动态GMM法来进行稳健性估计；同时对于被解释变量，同样更换数据进行稳健性检验，参考李楠等 （2021）[31]的研究，利用出口贸易规模（制造业出口贸易增长率）、出口贸易效益（制造业出口对GDP增长的拉动率）、出口贸易发展潜力（制造业科技投入）为框架的制造业出口贸易质量评价体系，以熵权法[19]计算制造业出口贸易综合质量，并用计算值代替制造业出口复杂度进行稳健性检验（结果表略）。内生性检验方面，Hausman检验在1%水平上显着拒绝原假设，表明模型存在内生性问题，应当使用工具变量法。第一阶段回归结果表明工具变量与制造业智能化在1%水平上显着正相关，说明工具变量具有较好的解释力，且F值远远大于10，说明工具变量符合相关要求，不存在弱工具变量的现象。根据第二阶段的回归结果可知，在控制了内生性问题后，除了基础设施建设的系数不显着外，制造业智能化水平与其他控制变量虽然回归系数发生一些变化，但均在1%水平上显着为正，说明回归结果真实有效。
稳健性检验方面，（1）替换核心解释变量后进行回归分析。其中F检验和Hausman检验均在1%的水平上显着拒绝原假设，说明应当使用面板固定效应模型，从回归结果来看，各变量的显着性与上文的估计结果基本一致；（2）考虑到出口贸易质量具有一定的惯性，因此采用动态GMM估计方法来进行稳健性检验。其中，AR（2）的检验结果表示不能拒绝原假设，说明模型不存在二阶序列相关的问题，Hansen过度识别检验结果表示工具变量有效，因此动态GMM估计方法是有效的；（3）更换被解释变量进行稳健性检验，各变量的显着性依然与前文的估计结果保持一致，3种稳健性检验结果均表明本文的研究结论稳健。
3.3 异质性分析为了探究智能化不同维度对制造业出口贸易质量的影响区别，本文进行智能化不同维度异质性分析（结果表略）。从异质性分析结果可以看出，智能化水平不同维度与制造业出口贸易质量均在1%水平上显着正相关，说明智能基础设施、智能投入、智能应用和市场效益的发展均能够促进制造业出口贸易质量的提升。智能基础设施每提升1个百分点，可以提升制造业出口贸易质量1.89个百分点。说明我国近年来关注智能基础设施的建设，发展新基建，使得地区通信得到较大的改善，提高了制造业出口贸易质量；智能投入每提升1个百分点，提升制造业出口贸易质量2.11个百分点，说明我国制造业企业不断加强智能经费、人才和设备的投入，提升制造业出口贸易质量；智能应用相关系数最低，智能应用每提升1个百分点，促进出口贸易质量提升1.42个百分点，说明制造业的智能技术应用程度有待加深；市场效益每提升1个百分点，促进制造业出口贸易质量提升1.95个百分点，说明大数据、人工智能技术的运用能够显着提高企业的技术创新和制造效率，促进制造业出口贸易质量的提升。
同时，由于我国东、中、西地区之间资源禀赋、经济发展水平差距较大，不同地区之间制造业智能化水平对制造业出口贸易质量的影响程度可能不同，因此本文进一步检验不同地区制造业智能化水平对我国制造业出口贸易质量的影响，如表6所示。
表6 不同地区异质性分析
从表8可以看出，东、中、西部地区的制造业智能化水平均在1%水平上显着正相关，但依然存在显着的区域差异。中部地区制造业智能化对制造业出口贸易质量的影响系数最高，西部次之，东部最低，是因为国家为了促进区域协调发展，实施西部大开发、中部崛起等战略，推动产业向中、西部转移，因此中、西部地区能够学习先进智能技术，加快制造业与智能化技术有效融合，从而促进制造业出口贸易质量的提升；东部地区由于劳动力、原材料等生产要素价格上涨，环境污染严重，致力于发展高端服务业，并自发地进行制造业区际产业转移[26]。
3.4 中介效应检验基于理论机制分析，智能化可能通过劳动力就业结构和技术创新等中介变量对制造业出口贸易质量产生影响，因此进行中介效应检验，检验结果见表7。
表7 中介效应检验
（1）依据前文表5中的检验结果，智能化对制造业出口贸易质量存在显着影响；（2）根据理论机制分析，中介变量劳动力就业结构（L）和技术创新（TI）对制造业出口贸易质量的影响是直接并且明显的；（3）检验制造业智能化水平对中介变量的影响，分别见模型 （19）、（20）检验结果，均在1%水平下正向显着。基于此检验，可以规避逐步检验法带来的估计偏误。因此，智能化可通过改善劳动力就业结构、促进技术创新进而促进制造业出口贸易质量提升。
4 结论与建议4.1 结论本文基于2005～2020年中国30个省（区、市）面板数据，利用固定效应模型实证检验智能化对制造业出口贸易质量的影响，得出结论：（1）智能化与制造业出口贸易质量在1%水平上显着正相关，说明智能化促进制造业出口贸易质量的提升，但智能化对制造业出口贸易存在倒U型影响；（2）从智能化维度看，智能基础设施、智能投入和市场效益对制造业出口贸易质量的促进作用较大，智能技术应用程度有待加深；从地区维度来看，中部智能化对制造业出口贸易质量的影响最高，西部次之，东部最低；（3）智能化可以通过改善劳动力就业结构和促进技术创新对制造业出口贸易质量产生正向影响。
4.2 建议随着我国人口红利等传统比较优势的逐渐消失以及智能化技术的广泛使用，为进一步促进我国制造业全球价值链攀升，本文提出以下建议：
（1）进一步完善智能基础设施建设。政府要加大智能投资力度，加快新型基础设施建设，包括通信网络设施和人工智能基站等，从而提高光缆覆盖率和互联网普及率，为企业之间的合作与交流提供便捷的环境。
（2）加大智能创新投入。政府加大科研经费投入，保障高新技术企业利用充足的资金进行智能化改造。同时政府应当建立智能制造扶持基金会，为有融资困难的中小企业解决资金问题。企业自身需要加大智能经费投入、智能人才投入和智能设备投入，完善信息披露制度，塑造公司的良好形象，通过发行股票、债券等手段募集资金，防止企业资金链断裂而影响企业智能投入。
（3）促进智能应用开发。政府加大政策支持与资金补贴，大力支持高新技术产业的软件研发和生产工作，加快高新技术产业与制造业的协同集聚与产业互动，减少行政管制和准入门槛，促进高新技术在制造业中的有效融合。
（4）提高企业市场效益。企业加快将智能技术深度运用在制造业企业的多个环节，促进技术创新，提高劳动生产率，从而有效提高企业的利润总额。企业需要了解消费者偏好，通过大数据分析等工具挖掘潜在市场，完善个性化定制流程，满足消费者需求，提高企业的核心竞争力。
（5）建设专业人才队伍。改善优化教育环境，进一步健全人才培养机制，注重培养智能制造高端人才。高校应当顺应社会发展趋势，开设人工智能等专业，完善培养方案，加强导师队伍建设，注重实践训练，培养高层次、专业化的复合型创新人才。开展智能制造职业技能教育和培训，培养中低型技能人才。职业学校应加强对智能制造就业人员的教育培训，加强中低技能劳动力自身的技能储备。
