產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的影響：兼論人口老齡化的調(diào)節(jié)作用

張龍鵬 張雙志 胡燕娟

關(guān)鍵詞：出口復(fù)雜度；產(chǎn)業(yè)智能化；人口老齡化

一、引言

機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)的發(fā)展，使得人工智能具備了通用技術(shù)的特性，其能廣泛滲透到經(jīng)濟(jì)社會生活的各個領(lǐng)域（Cockburnetal.，2018）。產(chǎn)業(yè)智能化就是人工智能在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域滲透和應(yīng)用的過程，且產(chǎn)業(yè)智能化的趨勢日益顯著。國際機(jī)器人聯(lián)合會的數(shù)據(jù)顯示，全球工業(yè)機(jī)器人存量已從1993年的45.55萬臺增加到2020年的248.61萬臺①。在此背景下，以Acemoglu等為代表的國際重量級學(xué)者開啟了產(chǎn)業(yè)智能化的經(jīng)濟(jì)社會影響評估的研究熱潮。已有文獻(xiàn)重點(diǎn)探討了產(chǎn)業(yè)智能化對勞動力市場和經(jīng)濟(jì)增長的影響，涉及就業(yè)規(guī)模與結(jié)構(gòu)、勞動收入份額、收入差距、生產(chǎn)率等維度（曹靜和周亞林，2018；FurmanandSeamans，2018；郭凱明和向風(fēng)帆，2021）。本文尤為關(guān)注產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的影響。出口復(fù)雜度反映了一個經(jīng)濟(jì)體的出口技術(shù)含量、出口結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)效率等重要經(jīng)濟(jì)特征（杜傳忠和管海鋒，2021）。提升出口復(fù)雜度有助于產(chǎn)業(yè)邁向全球價值鏈中高端，增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)體的國際競爭力。因此，從出口復(fù)雜度的角度展開研究，有利于我們了解如何更好地推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

同時，全球人口結(jié)構(gòu)發(fā)生了深刻的變化，人口老齡化成為全球的基本宏觀背景。2002年，全球65歲及以上人口占總?cè)丝诘谋戎厥状纬^7%，為7.1%。按照聯(lián)合國標(biāo)準(zhǔn)①，全球在2002年已進(jìn)入老齡社會。2020年，全球65歲及以上人口占比達(dá)到9.3%，老齡化程度持續(xù)加深。人口老齡化背景伴隨產(chǎn)業(yè)智能化的進(jìn)程，因此學(xué)者們關(guān)注到了人口老齡化對產(chǎn)業(yè)智能化的影響（陳秋霖等，2018；劉駿等，2021；AcemogluandRestrepo，2022），這些學(xué)者的研究基本認(rèn)為人口老齡化促進(jìn)了人工智能在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用。也有文獻(xiàn)研究了人口老齡化與產(chǎn)業(yè)智能化的共同作用帶來的影響。陳彥斌等（2019）、Acemoglu和Restrepo（2017a）討論了人口老齡化與產(chǎn)業(yè)智能化對經(jīng)濟(jì)增長的影響，王瑞瑜和王森（2020）則討論了對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響。因而，本文在研究產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的影響的過程中，將人口老齡化這一重要趨勢納入進(jìn)來，考察人口老齡化所發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用。

從已有文獻(xiàn)來看，本文的貢獻(xiàn)可能體現(xiàn)在兩個方面。一方面，袁其剛等（2022）、徐曄等（2022）專門討論了產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的影響，但在人口老齡化趨勢下，如果研究產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的影響過程中忽略了人口老齡化的作用，可能會使得我們遺漏一些有意義的研究結(jié)論。因此，本文將產(chǎn)業(yè)智能化與人口老齡化結(jié)合起來，研究兩者對出口復(fù)雜度的影響。另一方面，不同國家不同行業(yè)的智能化程度存在顯著的差異性，人口老齡化對不同行業(yè)的影響也具有異質(zhì)性，因而，本文利用制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的跨國數(shù)據(jù)展開實(shí)證研究，進(jìn)而能夠探討更為細(xì)致的國家、行業(yè)異質(zhì)性，得到更富有啟示性的研究結(jié)論，深化我們對產(chǎn)業(yè)智能化、人口老齡化與出口復(fù)雜度的認(rèn)識。

二、研究假設(shè)提出

（一）產(chǎn)業(yè)智能化影響出口復(fù)雜度的研究假設(shè)

作為一種通用技術(shù)，人工智能能夠滲透到產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、市場營銷等價值鏈環(huán)節(jié)，從而對產(chǎn)業(yè)組織產(chǎn)生深刻的影響。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，大多數(shù)產(chǎn)品創(chuàng)新本質(zhì)上是智力勞動密集型活動，需要靠研發(fā)人員不斷地搜索和試驗(yàn)，并且搜索和試驗(yàn)的邊際成本不斷上升（Cockburnetal.，2018）。應(yīng)用人工智能可以實(shí)現(xiàn)搜索和試驗(yàn)的快速化、海量化，并能得到更佳的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案，不僅提升了已有產(chǎn)品的質(zhì)量，而且加快了產(chǎn)品創(chuàng)新進(jìn)程，向市場快速推出全新的產(chǎn)品。人工智能對產(chǎn)品創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)在生物醫(yī)藥行業(yè)得到了很好的驗(yàn)證。包含1060個分子的化學(xué)空間能夠促進(jìn)大量藥物分子的開發(fā)，但需搜索和試驗(yàn)海量的分子組合，先進(jìn)技術(shù)的缺乏限制了藥物開發(fā)的進(jìn)程，使得藥物開發(fā)成為一項(xiàng)耗時且昂貴的研發(fā)活動。人工智能的應(yīng)用可以識別命中化合物和先導(dǎo)化合物，加快藥物靶點(diǎn)驗(yàn)證，優(yōu)化藥物結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，加速藥物開發(fā)（Pauletal.，2021）。產(chǎn)品創(chuàng)新意味著能夠增加產(chǎn)品多樣性和提升產(chǎn)品質(zhì)量（李玉山等，2019），賦予出口產(chǎn)品更多的技術(shù)含量，也就提升了產(chǎn)品出口復(fù)雜度。劉澤巖等（2021）的實(shí)證研究也證實(shí)了產(chǎn)品創(chuàng)新對出口復(fù)雜度提升具有顯著的促進(jìn)作用。

從生產(chǎn)制造看，人工智能嵌入該環(huán)節(jié)，可以帶來生產(chǎn)流程的創(chuàng)新和生產(chǎn)效率的提升。一方面，機(jī)器視覺、聲紋識別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量檢測與故障判斷，幫助企業(yè)提高產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量。同時，人工智能還有助于建立一個可以實(shí)時更新的、現(xiàn)場感極強(qiáng)的數(shù)字孿生模型，用來支撐物理產(chǎn)品生命周期各項(xiàng)生產(chǎn)活動的決策，進(jìn)而幫助企業(yè)不斷提高產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量和實(shí)現(xiàn)柔性化、個性化生產(chǎn)。產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量的提升也就賦予了出口產(chǎn)品更多的技術(shù)復(fù)雜度。另一方面，人工智能在生產(chǎn)制造中的應(yīng)用實(shí)際上是資本替代勞動力的過程，從而給生產(chǎn)流程帶來根本性變革，顯著提升勞動生產(chǎn)率（GraetzandMichaels，2015）。正如張艾莉和尹夢蘭（2019）的研究所指出的，勞動生產(chǎn)率提升所帶來的規(guī)模效應(yīng)能夠增強(qiáng)產(chǎn)品差異化優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)出口復(fù)雜度的提升。同時，勞動生產(chǎn)率的提升本身也實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)成本的有效控制，而成本控制是企業(yè)提升出口復(fù)雜度的重要路徑（Hausmannetal.，2007；黃先海等，2010；王永進(jìn)等，2010）。

互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的發(fā)展使得人工智能在市場營銷環(huán)節(jié)最直接和成功地應(yīng)用在于客戶畫像領(lǐng)域。借助互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)，企業(yè)能夠有效地收集和存儲客戶的人口屬性、行為屬性、社交屬性等大數(shù)據(jù)信息。進(jìn)一步地，通過深度學(xué)習(xí)、圖計(jì)算、知識圖譜等人工智能技術(shù)，企業(yè)可以精準(zhǔn)地展開客戶畫像。與基于一般信息技術(shù)的客戶畫像不同，人工智能技術(shù)下的客戶畫像不僅能呈現(xiàn)客戶認(rèn)知方面的信息，更能挖掘深層次的感知信息。王烽權(quán)等（2020）指出人工智能可以通過中心化、社群化和場景化重構(gòu)“人”?？蛻舢嬒裼欣谄髽I(yè)精準(zhǔn)了解客戶的個性化、多樣化產(chǎn)品需求，進(jìn)行近似全樣本自然實(shí)驗(yàn)，為持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量和實(shí)施產(chǎn)品創(chuàng)新提供了條件（張龍鵬和周立群，2016；Ghasemaghaeietal.，2017）。肖靜華等（2020）的案例研究也表明，基于大數(shù)據(jù)、人工智能的用戶數(shù)據(jù)和需求分析，有助于形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)與用戶產(chǎn)品互動創(chuàng)新。正如前文分析指出的，產(chǎn)品創(chuàng)新將推動出口復(fù)雜度的上升，因此，人工智能在市場營銷環(huán)節(jié)的應(yīng)用也有助于出口復(fù)雜度的提升。

綜上所述，人工智能在產(chǎn)業(yè)組織中研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、市場營銷等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的應(yīng)用有助于提升產(chǎn)業(yè)的出口復(fù)雜度。

（二）人口老齡化調(diào)節(jié)作用的研究假設(shè)

隨著人類社會進(jìn)入老齡化階段，人口老齡化會產(chǎn)生多維和復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)社會影響，但一個基本確信的事實(shí)是人口老齡化會導(dǎo)致有效勞動供給減少，帶來勞動力成本的上升（Bloometal.，2010；隨淑敏和何增華，2020），這會促使企業(yè)選擇更為便宜的生產(chǎn)要素投入生產(chǎn)活動。雖然現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于人工智能對總就業(yè)的影響并沒有得到一致的結(jié)論，但人工智能確實(shí)是一項(xiàng)勞動節(jié)約型技術(shù)。劉駿等（2021）基于跨國數(shù)據(jù)的估計(jì)結(jié)果顯示，一個機(jī)器人可以替代39-46個勞動力①。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，相關(guān)智能產(chǎn)品價格在不斷下降，使得人工智能逐漸成為企業(yè)替代勞動力的一個優(yōu)選項(xiàng)，人工智能在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用越來越普遍。在此背景下，產(chǎn)業(yè)智能化便成為應(yīng)對人口老齡化所帶來的勞動力供給減少的有效途徑。陳秋霖等（2018）基于跨國數(shù)據(jù)的研究表明，人口老齡化程度越高的經(jīng)濟(jì)體越傾向于采用智能化生產(chǎn)，人口老齡化是推動產(chǎn)業(yè)智能化的一個重要誘因。Acemoglu和Restrepo（2022）基于美國的實(shí)證研究也持一致的觀點(diǎn)。劉駿等（2021）面向2050年預(yù)測了中國機(jī)器人密度和人口老齡化的變化，預(yù)測結(jié)果表明機(jī)器人在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用基本能夠應(yīng)對中國人口老齡化所帶來的勞動力短缺問題?？偟膩碚f，當(dāng)一個經(jīng)濟(jì)體進(jìn)入老齡化社會時，必然會對全社會的勞動力供給帶來負(fù)面沖擊，企業(yè)利用資本和技術(shù)替代勞動力的需求就更加強(qiáng)烈，產(chǎn)業(yè)智能化的趨勢也會越來越明顯。因此，在人口老齡化的經(jīng)濟(jì)體中，勞動力資源相對稀缺，增加勞動力的邊際成本也就相對較高，這時產(chǎn)業(yè)應(yīng)用人工智能所產(chǎn)生的邊際價值就越大（陳秋霖等，2018）?？梢酝茢?，隨著人口老齡化程度的上升，產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的正向邊際作用也會增強(qiáng)。進(jìn)一步地，在人口老齡化背景下，相對于資本技術(shù)密集型行業(yè)而言，勞動密集型行業(yè)面臨有效勞動供給減少的壓力更大，這也就意味著人口老齡化程度的上升將使得勞動密集型行業(yè)的智能化產(chǎn)生更大的出口復(fù)雜度提升效應(yīng)。

上述分析表明，隨著人口老齡化程度的上升，產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的提升作用也將增強(qiáng)，并且在勞動密集型行業(yè)中表現(xiàn)得更為突出。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用四個方面的數(shù)據(jù)度量研究中使用到的變量。①利用2016年版的世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫（WIOD）計(jì)算43個國家56個行業(yè)2000年到2014年的出口復(fù)雜度，其中有19個制造業(yè)行業(yè)。②使用國際機(jī)器人聯(lián)合會（IFR）采集的工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)度量制造業(yè)的智能化程度，工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)包含了73個國家14個制造業(yè)行業(yè)1993年到2020年的機(jī)器人年度安裝量和存量。③研究控制了各國行業(yè)層面影響出口復(fù)雜度的變量，這些變量的度量數(shù)據(jù)來自WIOD的社會經(jīng)濟(jì)賬戶（SEA），其包含了世界主要國家不同行業(yè)分年度的增加值、就業(yè)人口、資本存量等數(shù)據(jù)。④國家層面的控制變量數(shù)據(jù)來源于世界銀行的數(shù)據(jù)庫。由于WIOD、SEA的行業(yè)分類與IFR的行業(yè)分類有所差異，因此本文以IFR的行業(yè)分類為準(zhǔn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配，最終得到40個國家14個制造業(yè)行業(yè)2000年到2014年的研究樣本。

（二）變量說明

研究變量包含被解釋變量（出口復(fù)雜度）、核心解釋變量（產(chǎn)業(yè)智能化）、調(diào)節(jié)變量（人口老齡化）以及控制變量，接下來簡要說明這些主要變量的度量。

①出口復(fù)雜度。根據(jù)程大中等（2017）的研究，首先基于Wang等（2013）的出口增加值分解框架，借助2016年版的WIOD，從后向關(guān)聯(lián)的角度對各國制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的出口增加值進(jìn)行分解，然后根據(jù)式（1）和式（2）計(jì)算2000年至2014年各國制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的出口復(fù)雜度。

其中，vxji表示i國j行業(yè)的出口增加值；Yi為i國經(jīng)購買力平價后的人均GDP；NEXPYj代表行業(yè)的出口復(fù)雜度，值越大，說明出口復(fù)雜度越高。在實(shí)證研究中，出口復(fù)雜度的計(jì)算值取自然對數(shù)。

②產(chǎn)業(yè)智能化。已有文獻(xiàn)主要是根據(jù)機(jī)器人在行業(yè)中的應(yīng)用情況來衡量產(chǎn)業(yè)的智能化程度，如Acemoglu和Restrepo（2017b）、劉斌和潘彤（2020）、呂越等（2020）的研究。本文參考劉斌和潘彤（2020）的研究，利用機(jī)器人使用密度作為產(chǎn)業(yè)智能化程度的代理變量。機(jī)器人使用密度指的是行業(yè)內(nèi)每千人就業(yè)人口擁有的機(jī)器人存量數(shù)量。機(jī)器人使用密度越大，代表產(chǎn)業(yè)智能化水平越高。本文利用IFR提供的機(jī)器人數(shù)據(jù)和SEA包含的就業(yè)人口數(shù)據(jù)，分年度計(jì)算了各個國家制造業(yè)細(xì)分行業(yè)每千人就業(yè)人口所擁有的機(jī)器人存量數(shù)量。

③人口老齡化。一個國家人口的老齡化程度可以用老年人口占總?cè)丝诘谋戎貋砗饬?，一般可?0歲及以上人口占總?cè)丝诒戎鼗?5歲及以上人口占總?cè)丝诒戎?。本文直接使用世界銀行數(shù)據(jù)庫公布的65歲及以上人口占總?cè)丝诒戎囟攘扛鱾€國家的人口老齡化程度。

④控制變量。研究從行業(yè)層面和國家層面控制了影響出口復(fù)雜度的因素。就行業(yè)層面的控制變量而言，參考邱斌等（2012）、劉斌和潘彤（2020）的研究，控制了各個國家制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的勞動生產(chǎn)率和勞均資本存量。勞動生產(chǎn)率用行業(yè)增加值除以就業(yè)人口得到，實(shí)證研究中取自然對數(shù)；勞均資本存量用行業(yè)資本存量除以就業(yè)人口得到，實(shí)證研究中取自然對數(shù)。勞動生產(chǎn)率高的行業(yè)越有可能進(jìn)入資本、技術(shù)密集型環(huán)節(jié)，從而推動出口復(fù)雜度的提升。勞均資本存量反映了行業(yè)的投資水平，并通過影響機(jī)械設(shè)備投入，對行業(yè)的出口復(fù)雜度產(chǎn)生影響。就國家層面的控制變量而言，根據(jù)李金城和周咪咪（2017）的研究，控制了各個國家的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平，他們認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展通過信息成本節(jié)約效應(yīng)和人力資本提升效應(yīng)促進(jìn)了出口復(fù)雜度的提升。國家互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平使用互聯(lián)網(wǎng)人口占總?cè)丝诘谋戎貋砗饬俊４送?，參考張雨和戴翔?015）關(guān)于服務(wù)業(yè)出口復(fù)雜度影響因素的研究，還控制了國家的制造業(yè)就業(yè)人口規(guī)模和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。制造業(yè)就業(yè)人口規(guī)模使用制造業(yè)就業(yè)人口占總就業(yè)人口比重度量；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平使用人均GDP的自然對數(shù)衡量，人均GDP以2010年不變美元價計(jì)。

（三）實(shí)證模型設(shè)定

首先，本文利用制造業(yè)跨國數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的影響，為此構(gòu)建如下實(shí)證模型。

四、特征事實(shí)分析

（一）產(chǎn)業(yè)智能化的特征事實(shí)

表1匯報(bào)了2000年到2014年40個國家制造業(yè)細(xì)分行業(yè)每千名就業(yè)人口擁有的機(jī)器人存量數(shù)量。由表可知，整體而言，全球制造業(yè)每千名就業(yè)人口擁有的機(jī)器人數(shù)量呈增長趨勢，說明全球的產(chǎn)業(yè)智能化程度在不斷提高。從行業(yè)異質(zhì)性來看，資本技術(shù)密集型制造業(yè)每千名就業(yè)人口擁有的機(jī)器人數(shù)量明顯高于勞動密集型制造業(yè)，表明資本技術(shù)密集型制造業(yè)的智能化需求要強(qiáng)于勞動密集型制造業(yè)。從2014年的情況來看，產(chǎn)業(yè)智能化程度最高的三個行業(yè)是汽車制造業(yè)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，橡膠和塑料制品業(yè)，最低的三個行業(yè)則是紡織品、服裝和皮革制品的制造，化學(xué)原料和化學(xué)制品制造，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品。

（二）出口復(fù)雜度的特征事實(shí)

表2匯報(bào)了2000年到2014年40個國家制造業(yè)細(xì)分行業(yè)出口復(fù)雜度的測算結(jié)果。由表2可知，制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的出口復(fù)雜度異質(zhì)性沒有產(chǎn)業(yè)智能化顯著。一方面，從2000年到2014年，除食品、飲料、煙草制造業(yè)出口復(fù)雜度持續(xù)提升外，其他行業(yè)的出口復(fù)雜度處于波動狀態(tài)。另一方面，在2014年，我們既可以看到食品、飲料、煙草制造等勞動密集型制造業(yè)出口復(fù)雜度高于計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造等資本技術(shù)密集型制造業(yè)出口復(fù)雜度，也可以看到電氣機(jī)械和器材制造等資本技術(shù)密集型制造業(yè)出口復(fù)雜度高于紡織品、服裝和皮革制品的制造等勞動密集型制造業(yè)出口復(fù)雜度。

（三）人口老齡化的特征事實(shí)

在本文的40個樣本國家中，2000年有34個國家65歲及以上人口占比超過7%，到了2014年，有37個國家65歲及以上人口占比超過7%，說明研究期內(nèi)人口老齡化已成為樣本國家的基本宏觀背景。進(jìn)一步地，圖1報(bào)告了2000年到2014年40個國家人口老齡化率均值和中位數(shù)的變化趨勢。從圖中可以看出，人口老齡化程度在不斷加深，且在2010年后有進(jìn)一步加快的趨勢。2000年，各國65歲及以上人口占比的均值為13.1%，中位數(shù)為14.9%。到了2014年，人口老齡化率的均值為16.1%，中位數(shù)為17.7%。

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）產(chǎn)業(yè)智能化影響出口復(fù)雜度的實(shí)證結(jié)果

1.基本回歸結(jié)果

本文根據(jù)式（3）所示的實(shí)證模型，利用普通最小二乘法，從制造業(yè)跨國層面估計(jì)了產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的影響，表3匯報(bào)了基本回歸結(jié)果。由表3可知，在逐步控制固定效應(yīng)和加入控制變量的過程中，產(chǎn)業(yè)智能化的估計(jì)系數(shù)均在1%的顯著性水平上為正，表明制造業(yè)智能化水平的提升能夠顯著提高出口復(fù)雜度，推動一個國家全球價值鏈的升級。第（2）列到第（4）列的估計(jì)結(jié)果表明，控制固定效應(yīng)和加入控制變量后，產(chǎn)業(yè)智能化的估計(jì)系數(shù)基本穩(wěn)定。從第（4）列的估計(jì)結(jié)果看，產(chǎn)業(yè)智能化的估計(jì)系數(shù)為0.0086，說明全球制造業(yè)中每千名就業(yè)人口擁有的機(jī)器人數(shù)量每增加1臺，出口復(fù)雜度將上升0.86%。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

①更換產(chǎn)業(yè)智能化度量指標(biāo)?；净貧w使用每千人就業(yè)人口擁有的機(jī)器人存量數(shù)衡量行業(yè)的智能化水平，而在另外一些文獻(xiàn)中，學(xué)者們采用的是機(jī)器人的安裝量（AcemogluandRestrepo，2017b；王文等，2020）。鑒于存量和安裝量是不同的概念范疇，這里使用每千人就業(yè)人口的機(jī)器人安裝量重新度量產(chǎn)業(yè)智能化水平，以檢驗(yàn)研究結(jié)論的穩(wěn)健性。表4的第（1）列匯報(bào)了更換產(chǎn)業(yè)智能化度量指標(biāo)后的估計(jì)結(jié)果。估計(jì)結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)智能化的估計(jì)系數(shù)為0.0519，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，這表明每千人就業(yè)人口機(jī)器人安裝量每增加1臺，出口復(fù)雜度將上升5.19%。由此說明，在更換了產(chǎn)業(yè)智能化度量指標(biāo)的情況下，產(chǎn)業(yè)智能化的出口復(fù)雜度提升效應(yīng)依然顯著存在。

②更換研究樣本。SEA缺少中國分行業(yè)的就業(yè)數(shù)據(jù)，因此基本回歸中并不包含中國的樣本。我們重新收集中國分行業(yè)的就業(yè)數(shù)據(jù)，利用中國樣本再檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的影響?；谥袊鴺颖镜膶?shí)證檢驗(yàn)有兩點(diǎn)需要說明：第一，2006年開始才有中國工業(yè)機(jī)器人存量的記錄數(shù)據(jù)，因此研究時間范圍調(diào)整為2006年到2014年；第二，由于使用的是中國行業(yè)層面的數(shù)據(jù)，因此實(shí)證研究沒有控制國家層面的變量，僅控制了行業(yè)層面的變量。行業(yè)層面的控制變量包括技術(shù)創(chuàng)新、出口交貨值占營業(yè)收入比重、勞動生產(chǎn)率（每萬人就業(yè)人口所產(chǎn)生的增加值的自然對數(shù)）、應(yīng)交所得稅占利潤總額比重。技術(shù)創(chuàng)新的度量指標(biāo)來源于寇宗來和劉學(xué)悅（2017）構(gòu)建的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新指數(shù)①，并取自然對數(shù)。產(chǎn)業(yè)增加值來源于SEA，其余變量度量需要的數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計(jì)年鑒。表4的第（2）列匯報(bào)了基于中國行業(yè)樣本的估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)智能化的估計(jì)系數(shù)顯著為正，這說明在中國情境下產(chǎn)業(yè)智能化依然促進(jìn)了出口復(fù)雜度的提升。

③工具變量回歸?；净貧w的估計(jì)結(jié)果可能會受到內(nèi)生性的影響。內(nèi)生性的來源有兩個方面：一方面是遺漏了國家的制度因素、研發(fā)費(fèi)用等重要變量；另一方面是產(chǎn)業(yè)智能化與出口復(fù)雜度之間存在雙向因果關(guān)系。本文使用工具變量回歸解決可能存在的內(nèi)生性問題。借鑒王永進(jìn)等（2017）關(guān)于企業(yè)信息化指標(biāo)工具變量的選擇方式，本文將某國某行業(yè)智能化的工具變量設(shè)定為該行業(yè)其他國家每千人就業(yè)人口擁有的機(jī)器人存量數(shù)的均值。如此構(gòu)造工具變量的原因在于：一方面，就同一行業(yè)而言，國家間的產(chǎn)業(yè)智能化具有較高的相關(guān)性，滿足工具變量的相關(guān)性條件；另一方面，剔除了本國的產(chǎn)業(yè)智能化，一定程度上不會直接影響到本國的行業(yè)出口復(fù)雜度，滿足工具變量的外生性條件。Acemoglu和Restrepo（2017b）、王文等（2020）等學(xué)者構(gòu)造某國產(chǎn)業(yè)智能化的工具變量時選擇的是與該國產(chǎn)業(yè)智能化相似的他國的產(chǎn)業(yè)智能化指標(biāo)，實(shí)際上這與本文工具變量的構(gòu)造思路是大體相似的。表4的第（3）列匯報(bào)了基于工具變量的回歸結(jié)果。由表4可知，未識別檢驗(yàn)和弱識別檢驗(yàn)均通過了顯著性檢驗(yàn)，說明工具變量不存在未識別和弱識別問題。產(chǎn)業(yè)智能化的估計(jì)系數(shù)顯著為正，表明考慮了內(nèi)生性問題后，基本回歸顯示的研究結(jié)論依然成立。

3.異質(zhì)性分析結(jié)果

①國家異質(zhì)性。表5的第（1）列和第（2）列根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異探討了產(chǎn)業(yè)智能化影響出口復(fù)雜度的國家異質(zhì)性。根據(jù)2014年的人均GDP將樣本國家分為兩組，一組是人均GDP大于中位數(shù)的國家，另一組是人均GDP小于或等于中位數(shù)的國家。在人均GDP大于中位數(shù)國家組，產(chǎn)業(yè)智能化的估計(jì)系數(shù)為0.0068，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，這表明在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的國家，制造業(yè)每千名就業(yè)人口擁有的機(jī)器人數(shù)量每增加1臺，出口復(fù)雜度上升0.68%。在人均GDP小于或等于中位數(shù)國家組，產(chǎn)業(yè)智能化的估計(jì)系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，估計(jì)值為0.0462，表明在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的國家，制造業(yè)每千名就業(yè)人口擁有的機(jī)器人數(shù)量每增加1臺，出口復(fù)雜度上升4.62%，上升幅度明顯高于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的國家。回歸結(jié)果表明，對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的國家，積極推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化，有助于推動產(chǎn)業(yè)邁向全球價值鏈的中高端。

②國家—行業(yè)異質(zhì)性。表5的第（3）列到第（6）列進(jìn)一步探討了不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平國家中資本技術(shù)、勞動密集型制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的影響。關(guān)于資本技術(shù)、勞動密集型制造業(yè)的分類，本文參考了Zhang等（2019）的研究①。估計(jì)結(jié)果顯示，在人均GDP大于中位數(shù)的國家，資本技術(shù)密集型制造業(yè)的智能化能夠顯著推動出口復(fù)雜度的提升，每千名就業(yè)人口擁有的機(jī)器人數(shù)量每增加1臺，出口復(fù)雜度上升0.58%；勞動密集型制造業(yè)的智能化阻礙了出口復(fù)雜度的提升，每千名就業(yè)人口擁有的機(jī)器人數(shù)量每增加1臺，出口復(fù)雜度下降1.27%。在人均GDP小于或等于中位數(shù)的國家中，資本技術(shù)密集型制造業(yè)和勞動密集型制造業(yè)的智能化均對出口復(fù)雜度具有顯著的正向影響。每千名就業(yè)人口擁有的機(jī)器人數(shù)量每增加1臺，資本技術(shù)密集型制造業(yè)出口復(fù)雜度上升4.39%，勞動密集型制造業(yè)出口復(fù)雜度上升23.26%，可見勞動密集型制造業(yè)的智能化對出口復(fù)雜度的提升效應(yīng)明顯大于資本技術(shù)密集型制造業(yè)?；貧w結(jié)果表明，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同的國家，產(chǎn)業(yè)智能化對資本技術(shù)、勞動密集型制造業(yè)出口復(fù)雜度的影響方向和大小存在顯著差異。對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的國家，從提升出口復(fù)雜度角度來看，產(chǎn)業(yè)智能化的重心在于資本技術(shù)密集型制造業(yè)，而非勞動密集型制造業(yè)；對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的國家，推動整體制造業(yè)特別是勞動密集型制造業(yè)的智能化是提升產(chǎn)業(yè)出口復(fù)雜度的重要路徑。

（二）人口老齡化的調(diào)節(jié)作用回歸結(jié)果

根據(jù)式（4）所示的實(shí)證模型，表6估計(jì)了產(chǎn)業(yè)智能化影響出口復(fù)雜度過程中人口老齡化的調(diào)節(jié)作用。在第（1）列中，產(chǎn)業(yè)智能化的估計(jì)系數(shù)顯著為正，表明當(dāng)人口老齡化率在其均值水平（14.54%）時，行業(yè)每千人就業(yè)人口擁有的機(jī)器人存量每增加1臺，出口復(fù)雜度將提升0.75%。此外，我們還可以看到，產(chǎn)業(yè)智能化與人口老齡化交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為正，且通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，說明隨著人口老齡化程度的上升，產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的正向邊際作用在增強(qiáng)。進(jìn)一步地，第（2）列和第（3）列分資本技術(shù)密集型制造業(yè)和勞動密集型制造業(yè)估計(jì)了產(chǎn)業(yè)智能化影響出口復(fù)雜度過程中人口老齡化的調(diào)節(jié)作用。產(chǎn)業(yè)智能化與人口老齡化交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)在資本技術(shù)密集型制造業(yè)樣本中為0.0385，在勞動密集型制造業(yè)樣本中為0.7229，由此可見，隨著人口老齡化程度的上升，勞動密集型制造業(yè)智能化的出口復(fù)雜度提升效應(yīng)要強(qiáng)于資本技術(shù)密集型制造業(yè)。

六、研究結(jié)論及對中國的啟示

（一）研究結(jié)論

本文利用2000年到2014年40個國家14個制造業(yè)行業(yè)的數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)了產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的影響，并同時討論了人口老齡化的調(diào)節(jié)作用。實(shí)證研究結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度具有顯著的提升效應(yīng)，并且產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的影響具有明顯的國家與行業(yè)異質(zhì)性。就國家異質(zhì)性而言，相對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的國家，產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的提升作用在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的國家更大。就國家—行業(yè)異質(zhì)性而言，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的國家，資本技術(shù)密集型制造業(yè)的智能化顯著提升了出口復(fù)雜度，但勞動密集型制造業(yè)的智能化卻阻礙了出口復(fù)雜度的提升；在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的國家，無論在資本技術(shù)密集型制造業(yè)，還是在勞動密集型制造業(yè)，產(chǎn)業(yè)智能化均對出口復(fù)雜度具有顯著的提升效應(yīng)，但提升效應(yīng)在勞動密集型制造業(yè)更大。進(jìn)一步地，考慮產(chǎn)業(yè)智能化影響出口復(fù)雜度過程中人口老齡化的調(diào)節(jié)作用。本文發(fā)現(xiàn)，隨著人口老齡化程度的上升，產(chǎn)業(yè)智能化對出口復(fù)雜度的提升作用也將增強(qiáng)，并且在勞動密集型制造業(yè)中表現(xiàn)得更為突出。

（二）對中國的啟示

在本文的樣本國家中，中國人均GDP處于中位數(shù)以下的水平，因此，基于中國樣本的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果、國家與行業(yè)異質(zhì)性分析結(jié)果、人口老齡化調(diào)節(jié)作用的分析結(jié)果，我們可以得到如下對于中國的政策啟示：①繼續(xù)更大力度實(shí)施“智能+”發(fā)展戰(zhàn)略，以人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合為主線，推進(jìn)人工智能在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、市場營銷等價值鏈環(huán)節(jié)的深度應(yīng)用，充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)智能化的出口復(fù)雜度提升效應(yīng)，持續(xù)推動中國產(chǎn)業(yè)邁向全球價值鏈中高端。②充分重視人工智能在勞動密集型制造業(yè)的應(yīng)用，針對細(xì)分行業(yè)的特點(diǎn)和痛點(diǎn)，制定產(chǎn)業(yè)智能化實(shí)施路線圖。鑒于勞動密集型制造業(yè)面臨更強(qiáng)的資金和人才約束，還需要面向勞動密集型制造業(yè)為中小微企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供可持續(xù)的貼息和融資擔(dān)保，建設(shè)智能化轉(zhuǎn)型的人才培養(yǎng)教育和實(shí)訓(xùn)基地，支持中小微企業(yè)員工參與智能化轉(zhuǎn)型培訓(xùn)。③根據(jù)中國第七次人口普查數(shù)據(jù)，2020年，中國65歲及以上人口占總?cè)丝诘谋戎貫?3.5%，比全球水平高4.18個百分點(diǎn)。因此，中國需要加強(qiáng)人工智能基礎(chǔ)技術(shù)、共性技術(shù)、先進(jìn)工藝技術(shù)的研發(fā)創(chuàng)新，以應(yīng)對人口老齡化所帶來的影響，也同時發(fā)揮人口老齡化在產(chǎn)業(yè)智能化促進(jìn)出口復(fù)雜度提升過程中的正向調(diào)節(jié)作用。