人工智能与中国企业出口产品质量——来自工业机器人应用的证据

方 慧,戴文豹,李 坤

(1.山东财经大学 国际经贸学院，山东 济南 250002；2.山东财经大学 龙山荣誉学院，山东 济南 250002)

一、引 言

随着我国对外开放进程不断深化，出口贸易的发展逐步由高速增长阶段过渡到高质量发展阶段。产品质量的升级既是国家出口高质量发展的集中体现，更是我国从“制造大国”走向“制造强国”的必由之路。而当前我国面临着刘易斯拐点、老龄化陷阱等导致人口红利下降的重大挑战，制造业出口企业传统的劳动力成本优势逐渐丧失，对我国实现“制造强国”目标产生威胁。2015年国务院颁布《中国制造2025》，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，将发展智能制造列为实现制造业强国目标的“五大工程”之一。在2020年中央经济工作会议上，习近平总书记提出要大力发展数字经济，加大新型基础设施投资力度，要扩大制造业设备更新和技术改造投资，推动社会经济高质量发展。而智能制造是制造业数字化的发展方向，在制造过程的各个环节都将运用人工智能技术。

近年来关于工业机器人等人工智能技术对社会经济效应影响的文献不少，但集中讨论工业机器人对企业出口产品质量影响的文献并不多，概括而言有以下三类。

首先，人工智能对劳动力市场和经济增长的影响。有关这方面的文献较多，在理论研究方面，Acemoglu和Restrepo分析了以工业机器人为代表的自动化技术对劳动力市场的影响，包括就业替代效应、就业创造效应以及扩大生产和就业规模的生产力效应，说明人工智能可能会通过降低劳动力成本，提高企业生产效率。此外，有学者提出人工智能对劳动力需求存在明显的结构性影响，即出现“就业极化“现象。在实证研究方面，Acemoglu和Restrepo基于1990—2007年美国的研究表明，机器人的应用会降低企业劳动力需求及工资水平。王永钦和董雯、李磊等采用中国企业层面不同的微观数据来源，验证机器人对劳动力市场的就业效应，在对整体劳动力需求的影响上得出相反的结论。人工智能作为新技术会显著促进经济增长，Graetz和Michaels研究发现工业机器人等一系列人工智能新兴生产技术将促使经济增长速度提高0.37%。杨光和侯钰通过理论模型分析了机器人应用对经济增长产生的影响，同时通过实证发现机器人通过全要素生产率该重要传导机制对经济增长具有促进作用，而经济增长包括经济发展质量的升级，其中也有出口产品质量的提升。

其次，人工智能对国际贸易格局影响的研究。最早讨论人工智能与国际贸易关系的文献可追溯至Goldfarb和Trefler的研究，指出人工智能可能从规模经济、知识创造和知识扩散的地理位置等方面对国际贸易格局产生影响 。随后，有研究发现工业机器人等人工智能技术可能会改变南北国家的国际分工格局，Artuc等通过建立多国-多部门的李嘉图贸易模型，将中间品和最终品的生产和贸易分为两个阶段来分析南北国际分工，通过实证表明北部的机器人化强度与南部的进口之间存在正相关关系，扩大了南北国家在中间品和最终品的生产和贸易规模。但是理论也指出最终可能产生北部对南部中间品进口替代的结果，而这将抑制南部国际分工的深入发展。吕越等、刘斌和潘彤从进一步全球价值链角度分析国际分工，发现人工智能会通过降低贸易和劳动力成本、促进技术创新、优化资源配置和提高生产率渠道，提升一国参与全球价值分工的地位，但存在明显的“先发优势”特征，这可能会加剧工业化落后国家的“低端锁定”效应。除了可能会导致强者愈强的国际分工格局外，人工智能技术也会使国际贸易行业格局发生变化，有部分学者发现非制造业对人工智能技术的运用更为积极，且人工智能的运用和制造业数字化提高了服务业在国际分工中的比重，促进服务贸易的发展，并实证发现工业机器人主要有助于低技术服务业的出口贸易和高技术服务业的进口贸易。可见，目前关于人工智能对国际贸易层面影响的研究尚处于起步阶段，值得从理论和经验上深入展开对出口贸易影响的研究。

最后，有关中国出口产品质量影响因素的研究。在理论研究方面，随着Melitz为代表的企业异质性理论产生，学者们越来越关注微观企业的出口产品特征，其中包括对企业出口产品质量的研究。本文研究的范围属于技术升级对企业出口产品质量的影响，目前国内学者主要讨论了技术升级的来源对出口产品质量的影响，其中技术升级的来源主要包括自主创新和外国技术溢出(包括外商直接投资、进口贸易和跨国专利申请三种途径)。而与本文相关度较大的是有关互联网数字技术应用对出口产品质量影响的研究，其中包括李兵和岳云嵩、刘金焕和万广华以及戴美虹等的研究，文章通过机制分析和实证检验发现，互联网数字技术通过生产效率和固定投入效率两个渠道提升企业出口产品质量。与本文相似的研究有蔡震坤和綦建红、唐青青等的研究，他们在拓展研究认为，产品质量高的企业使用机器人进而拓展更大的市场份额和产品质量低的企业通过使用机器人更大程度提高产品质量而获取市场份额。

已有文献对本研究的开展奠定了很好的基础，但仍然存在进一步创新与拓展之处：其一，本文通过构建合理的工具变量和中介效应模型，结合行业使用和地区进口使用机器人两个关键维度，稳健证实了工业机器人对企业出口产品质量的提升作用；其二，有关市场资源再配置的方式，与以往研究不同，本研究的拓展分析认为使用工业机器人等人工智能技术通过优化宏观市场竞争环境，促使中国出口市场的竞争环境由“价格竞争”转向“质量竞争”，才是市场资源再配置提高中国企业出口产品质量的关键。

二、理论模型

本文借鉴Hallak和Sivadasan关于异质性企业产品质量理论的分析框架，研究企业在应用工业机器人技术后对企业出口产品质量的影响。

(一)消费者行为

假定国消费者在年的效用函数为：

(1)

同时，假定消费者的效用函数为CES形式，则消费类商品的国消费者的子效用函数为：

(2)

年中国消费者消费企业生产类产品的数量为：

(3)

其中，表示国消费者的总支出，表示价格指数。

(二)生产者行为

假设生产所需的投入要素仅为劳动力，且将劳动力要素价格标准化为1。同时，市场为垄断竞争的，即每个企业具有异质性的生产率和固定成本投入效率。最后，企业生产的边际成本()和固定成本()表达式如下：

(4)

(5)

(三)出口产品质量

根据(2)和(3)式以及企业利润最大化条件，得到企业出口的最优产品质量表达式：

(6)

(四)工业机器人应用的影响机制

通过异质性企业产品质量理论的分析框架可知，产品质量取决于生产效率和固定成本投入效率，而以工业机器人为代表的人工智能技术应用对企业的效率有正负两方面效应，两者综合作用下决定最终的企业出口产品质量。正效应方面，企业的经济效率在工业机器人应用后得到提高，包括：

第一，生产效率的提高，其直接影响使企业的生产可变成本降低。规模经济效应是工业机器人应用的重要特征，企业前期会负担较高的固定成本，而随着生产的扩大，边际成本会接近为零。比如一些大型企业，具有规模优势，可以承担前期购买机器人较高的固定成本，故该类企业更容易实现产品规模化生产，并发挥规模经济优势，降低生产可变成本，即提高企业生产效率。此外，企业使用机器人最重要的是能够减少部分劳动力投入，如在一些机器人相对于人力更具有比较优势的岗位上实现劳动替代，降低企业劳动成本，提高生产效率，进而提升企业出口产品质量。

第二，经济效率提高也表示为固定成本投入效率的提高。第三代工业机器人已经进入快速发展阶段，称为“智能机器人”发展阶段，该种机器人在判断和处理能力方面已逐渐接近人类特征,即具有“智能化”能力，能够对人类的大部分体力劳动和少部分脑力劳动进行替代，这使得企业能够将更多资源分配于研发创新为主的脑力劳动。而对于一些高生产率企业，其具有较高的技术吸收和转化能力，在使用人工智能技术后可能会引发技术创新效应，进而改进原有的生产工艺，提高固定投入效率，那将进一步提升企业出口产品质量。参考戴美红等，本文设置参数(>0)和(>0)，以分别衡量对使用工业机器人企业生产效率和固定成本投入效率增长的贡献，因而在企业受到工业机器人的正效应影响时，本文假设使用工业机器人企业的生产效率和固定成本投入效率分别为和。

负效应方面，企业使用工业机器人该类资本密集型生产设备时也具有一定的经济效率风险，包括：

第一，降低企业生产效率，增加了企业生产的可变成本。尽管在理论上工业机器人等人工智能技术对促进生产效率有重要支撑作用，但是经济运行可能会存在偏差，如过度的“智能自动化”可能会使新技术所需技能与劳动力拥有的技能不匹配，或者牺牲了其他提高生产率的技术为代价，从而造成资源浪费，导致企业生产效率整体降低，并增加了可变成本，进而抑制企业出口产品质量提升。

第二，降低企业固定成本投入效率。工业机器人属于高端资本品，企业需要投入大量的固定成本，故企业购买使用机器人可能会增加企业的融资约束，无奈之下减少企业研发或广告投入，降低固定成本投入效率。根据中国外贸企业的特征，一些低生产率企业长期依赖于外国技术，即便在引进机器人等人工智能技术，可能也难以提高企业自身的技术创新研发能力，甚至可能降低固定成本投入效率，从而抑制企业出口产品质量提升。本文设置参数(>0)和(>0)，以分别衡量企业使用工业机器人对生产效率和固定投入效率的负向影响。在企业的经济效率受到工业机器人的负效应影响时，本文假设使用工业机器人企业的生产效率和固定成本投入效率分别为和。

图1 工业机器人应用对企业出口产品质量的影响机制图

综上分析，当企业投入使用工业机器人时，对企业的出口产品质量的影响决定于，对企业生产效率和固定成本投入效率的正向影响和负向影响的综合。假设应用工业机器人后，企业出口产品质量的变化为Δ=[(1+-),(1+-)]-(,)，若Δ>0，即企业应用工业机器人后，出口产品质量提升，反之，则出口产品质量下降。由此，本文提出假设H：当企业应用工业机器人后，企业生产效率和固定成本投入效率的正向和反向影响之和为正，则有助于企业出口产品质量的提升。

三、实证分析

(一)模型设定

本文在吕越等研究的基础上，通过建立计量回归模型(7)来实证检验工业机器人应用对中国企业出口产品质量的影响：

=+ln++++++

(7)

其中，代表企业，代表年份，代表地区，代表行业。表示企业第年的出口产品质量，ln表示行业第年的工业机器人渗透度，表示其他控制变量。此外，本文用代表地区固定效应，用代表个体固定效应，代表行业固定效应，代表年份固定效应，代表随机误差项。

(二)行业层面的机器人渗透度的测度方法

Acemoglu和Restrepo、王永钦和董雯基于理论模型分别构造了美国区域层面的“机器人渗透度”指标和中国制造业企业层面的“机器人渗透度”指标。参考上述方法，中国制造业行业层面的“机器人渗透度”具体测度方法如下：

(8)

中国历年各行业的工业机器人存量和中国2009年各行业从业人数数据分别来自国际机器人联合会和2009—2013年《中国工业统计年鉴》。其中，表示中国年行业的工业机器人存量，,=2009表示2009年(基期)中国行业的就业人数，表示年中国行业的行业层面的“机器人渗透度”，本文的回归中，均对取对数。

(三)企业出口产品质量的测度方法

本文参考 Khandelwal 等的出口产品质量测算方法，首先对式(3)两侧进行对数化处理，即可得到：

(9)

(10)

(11)

标准化所得出口产品质量的范围处于[0,100]。最终，企业的出口产品质量()为：

(12)

(四)其他控制变量说明

本文参照谢申祥和范鹏飞、余静文等研究，选取的控制变量如下，企业年龄、企业规模、利润率、负债率、资本集聚化水平和融资约束。首先，企业当前的财务状况可以反映企业的经营状况，并直接影响其未来企业生产的资源投入与分配，因此采用企业规模、负债率、利润率和融资约束四个控制变量。其中，企业规模用企业从业人数的对数表示；负债率用负债除以总资产表示；利润率用净利润除以总资产表示；融资约束用利息除以固定资产表示。其次，“干中学”效应在持续出口的企业上表现明显，而这可能会反映在企业产品质量上，因此本文引入企业年龄控制变量，用当年年份减去企业成立时的年份，然后对其加1，再对其取对数表示。最后，企业所拥有的资本规模很大程度上影响了企业的生产能力和产品质量水平，因此本文引入资本的集聚化水平控制变量，用固定资产净值的年平均余额除以企业员工数量，再对其取对数表示。

(五)数据来源说明

本文选取的数据分别来自国际机器人联合会(international federation of robotics，IFR)的行业层面数据和工企库以及海关库的企业层面数据，时间跨度均为2009—2013年。此外，本文参考 Yu和Tian、吕越等的做法对所选取的三类数据库进行匹配整合，企业层面数据的整合具体描述为①，在完成工企库和海关库企业层面的数据整合后，本文将企业层面数据与IFR中国行业层面机器人数据进行合并，具体描述过程见②和③。详细步骤为：①合并年份和名称。如果在同一年的工企库和海关库包含有相同的企业名称，则两个企业应该是同一个企业。②在行业层面的机器人数据上，本文首先从IFR中获得中国所有行业的机器人原始数据，本文接着将IFR中机器人数据对应的行业名称与《国民经济行业分类》(2017)中的二位行业代码进行匹配，其中在行业对照和匹配方面，该步骤参考王永钦和董雯、吕越等的研究。③本文将中国行业层面的机器人数据与企业层面的数据成功匹配，得到最终所需的研究数据。各变量的描述性统计的关键信息如表1，结合描述性统计信息对应的实际经济含义，说明本文选取的变量具有一定的合理性。

表1 各变量的描述性统计

四、实证结果及分析

(一)基准回归

根据计量模型(7)的设定，基准回归结果见表2，其中控制各固定效应后的工业机器人渗透度回归结果如第(1)列所示，结果显示，企业受工业机器人渗透度的影响，提高了出口产品质量，并在1%的水平上显著为正，与预期结果一致。第(2)～(7)列为依次加入控制变量后的回归结果，同时保持个体、时间、行业和地区固定效应不变，回归后发现本文核心解释变量工业机器人渗透度的系数仍显著为正，尽管估计系数变化不明显，这可能是因为在工业机器人应用的初期，效用变化不大，但仍说明企业确实受工业机器人渗透度的影响，提高了出口产品质量。

表2 工业机器人对出口产品质量影响的基准回归结果

(二)异质性分析

1.

沿海城市相对内陆城市的市场化改革进程较早，而机器人应用对劳动力市场的冲击主要集中在市场化进程较快的沿海地区。同时，有研究发现东南沿海地区工业智能化和人力资本的有效匹配，使企业采用机器人替代劳动力显著提高生产效率，相比其他地区更大程度推动了当地先进装备制造业的智能化升级；且前文基准回归发现机器人的回归系数显著为正，故沿海城市的企业应用机器人可能对企业出口产品质量提升的效果更为显著。接下来，本文根据样本企业所在城市位置分为沿海城市和内陆城市，并以此对两类企业进行分组回归。回归结果如表3第(1)～(2)列所示，其中工业机器人应用对出口产品质量影响的估计系数值都为0.004，但只有沿海城市组通过了显著性检验，主要解释变量工业机器人渗透度的估计系数在1%的水平上显著为正，故结果与预期一致。

2.

非国有企业应用工业机器人可能对提高出口产品质量更为显著。首先，国有企业存在制度约束的可能，如国有企业在国民经济运行中承担“稳就业”的责任，因此可能不一定会大规模应用机器人，且实证发现机器人应用对国有企业劳动力需求的冲击相比非国有企业不明显。其次，虽然企业应用工业机器人有助于提高企业运营效率，但相对而言非国有企业的劳动力雇佣更为灵活，这提高了企业劳动力流转而导致更高的雇佣成本，且有研究发现《劳动合同法》的实施加剧了企业劳动力成本粘性，这些都加快了民营企业(非国有企业)采取“机器换人”策略。因此，若国有企业运用人工智能技术未达到预期效果，工业机器人应用对国有企业的出口产品质量提升也可能造成不明显的结果。接下来，本文将样本企业按照是否有国有企业控股，划分为国有企业和非国有企业，并对其进行分组回归。回归结果如表3中第(3)～(4)列所示，其中工业机器人应用对出口产品质量影响的估计系数值分别为0.008和0.004，但只有非国有企业组通过了显著性检验，主要解释变量工业机器人渗透度的系数均在1%的水平上显著为正，表明非国有企业在使用机器人后对出口产品质量提升更为显著，故结果与预期一致。

3.

大型企业由于具有一定的规模优势，其相对于中小企业则更有资金能力供应前期购买机器人设备的成本，同时大型企业可以通过应用机器人技术有效地节约劳动力成本，并提高生产率水平和成本加成，最终获得规模收益。这使得大型企业的生产效率更高、固定投入效率更高，同时更有助于大型企业发挥规模经济优势，故大型企业应用工业机器人后，对提高企业出口产品质量可能会更明显。为此，本文以样本行业规模中位数为标准，将样本企业划分为中小企业(小于行业规模中位数的企业)和大型企业(大于行业规模中位数的企业)，并以此对两类企业进行分组回归。回归结果如表3中(5)～(6)列所示，其中工业机器人应用对出口产品质量的影响的估计系数值分别为0.007和0.001，但只有大型企业组通过了显著性检验，主要解释变量工业机器人渗透度的系数均在1%的水平上显著为正，故结果与预期一致。

表3 异质性分析回归结果

续表3

(三)稳健性检验

1.

由于工业机器人的应用可能存在滞后影响，即当期企业投入应用的工业机器人可能会对下一期的企业出口产品质量产生影响。故本文采用工业机器人滞后一期作为核心解释变量进行再次回归。回归结果如表4第(2)列所示，其中滞后一期的工业机器人解释变量回归结果显著为正，这说明工业机器人应用对出口产品质量存在持续性提升效应。

2.2SLS

通过前文一系列研究，本文证实了工业机器人应用能提升企业出口产品质量，且通过了滞后效应检验。但在本文给定的控制变量条件下，只有主要解释变量工业机器人渗透度和误差项无关，即没有内生性，本文上述实证结果才会成立，这是本文结果成立的识别条件。为了解决内生性问题，本文选择合适的工具变量，再次进行回归估计。合适的工具变量不仅需要与内生变量有关，还需要满足外生性条件，而相对固定的人口、地理或历史等变量较好地满足了外生性条件。因此，本文选取2005年省级制造业全部从业人员平均人数的历史数据和2009年排除本行业工业机器人的渗透度(_)作为工业机器人渗透度的两个工具变量，并采用2SLS法重新进行回归估计。最终得到的工业机器人渗透度回归结果既考虑了内生性的存在，还能从更大程度上反映其对企业出口产品质量的影响。

排除本行业工业机器人的渗透度工具变量(_)具体含义为，除行业外的所有行业在2009年的工业机器人总和对行业的渗透度，工具变量构造如下：

表4第(3)列报告了工业机器人对企业出口产品质量影响的IV2SLS估计结果，发现本文选取的工具变量是较合理，因为Kleibergen-Paap rk LM和Kleibergen-Paap rk Wald F检验拒绝了工具变量识别不足和弱识别的原假设。而且本文核心解释变量的估计系数上升为0.020，且在1%的水平上显著为正，同时本文的多个控制变量显著性水平提高，因此本文的核心结论工业机器人提升了企业出口产品质量稳健成立。

表4 稳健性检验回归结果

续表4

(四)机制检验

下面将采用中介效应模型对其背后的微观作用机制进行检验。本文借鉴温忠麟等研究的中介效应检验方法，并构建回归方程(13)(14)，对上述两种微观影响途径进行检验。

=+ln++++++

(13)

=+ln+++++++

(14)

其中，为中介变量，通过观察系数和的显著性，即可判断中介机制是否存在。本文采用企业劳动生产率()作为生产效率的替代变量，由于本文分析的时间区间为2009—2013年，受工业企业数据库的指标变量限制，用企业劳动生产率代替企业全要素生产率()进行研究。本文参考施炳展的做法，以企业专利创新数量作为固定投入效率的代理变量，具体采用企业年专利创新数量()作为固定投入效率的替代变量，但由于数据限制，企业年专利数量具体计算为该年企业专利申请量与授权量之和。

表5汇报了上述检验的回归结果，第(2)列中显示工业机器人渗透度的系数显著为正，表明工业机器人应用可以有效提高企业的劳动生产率，而根据表5中第(3)列的结果，劳动生产率对出口产品质量的影响在10%的水平上显著为正，说明劳动生产率的提高显著促进了出口产品质量的提高。由此可见，工业机器人应用对企业出口产品质量的影响是通过提高企业的生产效率来实现的。同理，第(4)列中的结果显示，工业机器人渗透度对企业年专利创新的系数显著为负，表明工业机器人应用会降低企业研发效率。对此本文的解释是，首先这可能是因为企业购买使用机器人会增加企业的融资约束，无奈之下企业减少研发或广告投入，进而降低固定成本投入效率。根据国际机器人联合会IFR的统计，中国在2013年以前超过70%的工业机器人通过外国进口获得，而国内的机器人生产技术大多处于产业中低端领域，同时对外技术引进对本土企业的创新促进效应仍然有一定局限性，这可能也导致企业降低研发效率。但根据第(6)列的结果显示，工业机器人渗透度的系数显著为正，可能是在工业机器人应用的初期，对生产效率的作用相对固定投入效率更大，说明与预期理论机制假设一致，即工业机器人对企业生产效率和固定成本投入效率的正向和反向影响之和为正，最终提升了企业出口产品质量。

表5 中介效应检验回归结果

续表5

五、拓展研究

(一)宏观市场竞争层面考察

人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应，它是一种通用技术，而通用技术是全面影响经济和各个产业的具有基础性和通用性特征的技术。同样，以工业机器人为代表的人工智能技术不仅会影响市场微观企业主体，还会作用于宏观市场环境，比如不同行业的市场竞争环境。

因此，本文进一步探究了工业机器人应用是如何通过改变市场竞争程度，影响企业出口产品质量。本文以市场竞争程度考察市场竞争的作用，并采用市场集中度该指标进行刻画，市场集中度越大，表示市场集中程度越高，市场竞争程度越弱，垄断势力越强。

表6第(2)(3)列汇报了市场竞争层面的回归结果。第(2)列中结果显示工业机器人渗透度的系数显著为负，表明工业机器人应用有效降低了市场集中度，而根据表6第(3)列的结果，市场集中度对出口产品质量的影响在1%的水平上显著为负，说明市场集中度的提高抑制了企业出口产品质量的提升，即市场竞争有利于提高企业出口产品质量，这与施炳展和邵文波、苏丹妮等得出的结论相一致。

表6 拓展研究回归结果

从前文分析已知，工业机器人的应用显著提升了大型企业的出口产品质量，根据市场产品竞争的逻辑，产品质量的提升应该增强了中国大型企业的国际竞争力，且出口企业的市场份额再分配更大程度上提升了中国整体出口产品质量，可见工业机器人应用可以淘汰产品质量低的中小企业，促进资源的有效分配，这更能促进大型企业的出口增长，所以市场集中度应该上升。但本文进一步分析发现，工业机器人的应用在提升大型企业出口产品质量的同时，却降低了出口企业的市场集中度，即出口市场中融入了更多的中小企业。对此本文的解释是，在本文研究的2009—2013年时期范围内，除了工业机器人的应用外，还存在其他的主导性因素降低了行业市场集中度。首先，在2001年中国入世后，国家政策(2004年《对外贸易法》、2006年出口退税负担机制等)推动大量中小企业融入出口市场。尤其在2008年金融危机后，中国进一步提高出口退税率，以及推出出口信用保险政策。这些政策很大程度上促进了国内中小企融入国际市场，降低了行业市场集中度。此外，根据现有研究发现，在中国入世后，新进入出口市场的企业大采用以价格竞争为特征的低价低质量策略，不利于大型企业发挥规模经济效应，这在一定程度上也拉低了中国出口产品的平均质量。可见，工业机器人的应用虽然显著提高了大型企业的出口产品质量，淘汰了一部分产品质量不过关的企业，即“质量竞争效应”。但由于中小企业大量进入出口市场抵消部分了“质量竞争效应”，所以尽管工业机器人有助于提高企业出口产品质量，但在在本文的研究时间范围内仍然降低了市场集中度，且对整体企业出口产品质量的提升有限。

在产业组织理论中，企业绩效受市场竞争的影响是不确定的，良性(恶性)竞争促进(阻碍)企业绩效的提高，在本文的出口产品质量研究中，存在良性竞争与恶性竞争，即质量竞争与价格竞争，但本文研究的核心结论仍然成立，这表明加大工业机器人的应用能有效提升企业出口产品质量。因此本文认为，以工业机器人为代表的人工智能技术可以优化宏观市场竞争环境，加快中国市场化进程，从而带动中国出口产品向高质量发展。

(二)基于地区进口机器人数据的再讨论

根据前文的基准回归结果，工业机器人的应用能显著提升企业出口产品质量。进口贸易是影响企业全要素生产率变动的主要因素之一，而地区进口机器人数量直接影响地区机器人存量，那么地区进口的工业机器人是否会通过上述分析的机制渠道影响地区企业出口产品质量？为了检验这一点，提高结果的稳健性，本文选择企业所处地级市的进口工业机器人数量()为替代解释变量，展开进一步分析。具体步骤为：首先，保留海关数据中的进口机器人数据，其中工业机器人的HS编码包括以下几类：喷涂机器人(84248920)、搬运机器人(84289040)、多功能工业机器人(84795010)、其他未列名工业机器人(84795090)、集成电路工厂专用的自动搬运机器人(84864031)、电阻焊接机器人(85152120)、电弧焊接机器人(85153120)和激光焊接机器人(85158010)；然后，将海关数据“产销地”这一关键变量统一到地级市层面；最后，分地级市计算该地区机器人总数。

更换核心解释变量的回归结果见表6第(4)列，其中地区进口机器人替代变量的估计系数为0.001，且在5%的水平上显著为正。由此可见，本文所研究的工业机器人有助于提升企业出口产品质量的结论稳健成立。

六、结论和政策建议

(一)结论

本文使用IFR公布的2009—2013年行业层面的机器人数据以及中国工业企业数据库、中国海关数据库的微观数据，并根据理论分析框架，实证检验了以工业机器人为代表的人工智能技术对企业出口产品质量的提升效应。同时，综合考虑中国不同地理位置、不同企业规模和不同企业所有制之间不容忽视的差异，本文也从地区、企业规模和企业性质等多个角度探究工业机器人应用对企业出口产品质量的异质性影响。接着，本文进行了机制检验，发现在工业机器人初步应用阶段，其主要通过提高企业生产效率从而提升出口产品质量，而抑制了固定成本投入效率的提高。除此之外，本文的进一步研究发现，工业机器人优化了宏观市场竞争环境，加快市场竞争由“价格竞争”转为“质量竞争”，这有利于出口产品质量的提升，同时在采用地区进口机器人作为替代变量后本文的核心结论仍然成立。

(二)政策建议

第一，应针对不同特征类型的企业实行差异化的推动工业机器人等人工智能技术应用政策。首先，对于处在不同地区的企业，像沿海地区与内陆地区的企业，政策制定者应根据地区市场化进程和对外开放程度，制定因地制宜、因势利导的人工智能技术推广政策，旨在普惠技术进步带来的福利，推动各地区协调平衡发展。其次，根据本文的拓展研究，当前可能仍存在中小出口企业采用“价格竞争”的策略，因此对于目前不同规模的企业，政策制定者应采取措施规范市场秩序，利用市场机制淘汰产品质量落后的中小出口企业，保护大型企业的既得利益。同时，政策制定者应该关注市场是否会出现垄断现象，尽量避免部分大型企业以自身规模优势控制出口市场，保证出口市场良性健康发展。最后，对于不同所有制的企业，本文建议减轻国有企业的社会负担，提高生产经营效率，促进国企积极融入出口国际市场，同时保持非国有企业在出口市场的活力优势。

第二，应针对出口产品质量提升制定更为有效的理论政策。首先，为保证企业研发投入的长期性，通过加大企业购买工业机器人等人工智能技术的补贴，减少企业前期购买技术的资金压力，进而提高企业固定成本投入效率；其次，在教育领域，积极深化以人工智能、云计算、大数据为代表的新型学科教育发展，培养与企业智能化发展相匹配的高技能人才，防止出现“过度智能化”所需技能素质与劳动者技能不匹配的问题，旨在替代传统劳动力成本上升的劣势，进而提高企业生产效率；最后，政府可积极倡导或组织有关人工智能技术的商业性平台，鼓励中小企业应用工业机器人等人工智能技术，提高企业创新能力，加快创新投入转化为产出，从而助力中国企业高质量参与全球化市场竞争。