人工智能对数字服务出口的影响研究 ———基于 Stanford AI 指数的实证检验

发布时间：2024-02-29 10:28

人工智能对数字服务出口的影响研究

———基于 StanfordAI 指数的实证检验

姚亭亭 1 包雅楠 2

摘要: 数字经济下数字技术如何影响数字贸易是现有研究关注的热点,但对人工智能如何影响数字贸易研究不足。利用斯坦福大学的人工智能指数并结合各数字服务行业数据强度构建“出口国-进口国-行业-份”维度的人工智能应用水平指标,围绕2017—2020年主要国家人工智能应用水平对其数字服务出口的影响展开理论剖析与实证研究。研究表明:无论是出口国还是进口国,人工智能应用对促进数字服务出口具有正向影响,在一系列稳健性与内生性检验后结果依然稳健。异质性分析发现,与一国基于经济层面的人工智能创新发展贸易效应相比,基于人工智能研发层面的贸易促进效应更显著,其中人工智能出版物的创新知识外溢效应比人工智能专利申请具有更强的数字服务出口促进作用,人工智能人力资本的出口促进作用最弱;除此,人工智能应用对不同性质的数字服务行业贸易出口均有促进作用。机制检验显示,人工智能会通过提升生产率水平与削减贸易成本影响数字服务出口。本文可为促进人工智能创新发展、推动人工智能与数字服务贸易深度融合提供政策参考。

关键词: 人工智能; 数字贸易; 数字技术; 数字服务出口

一、引言

近年来,面对全球数字经济快速发展,推进传统贸易数字化转型、促进人工智能等数字技术与贸易深度融合成为主要国家保持与强化国际贸易竞争优势的努力方向。党的二十大报告强调“创新服务贸易发展机制,发展数字贸易,加快建设贸易强国”,《“十四五”服务贸易发展规划》亦提出“加快服务贸易数字化进程”“推动数字技术与服务贸易深度融合”,这表明发展数字贸易和创新服务贸易发展机制成为贸易强国建设的关键内容,也充分展现出以人工智能等数字技术驱动服务贸易数字化、智能化发展的迫切性与重要性。事实上,人工智能等数字技术会从结构升级、效率提升、资源配置和治理体系等方面对(数字)服务贸易发展产生创新式变革,具体而言,人工智能通过促进服务贸易产业链、供应链与价值链协同发展提升贸易竞争力,通过降低贸易成本扩大数字贸易规模,通过对全社会环境的赋能作用大幅提高社会资源利用率,通过降低地理距离等传统贸易壁垒的阻碍作用,优化贸易治理体系,支撑数字服务贸易更好更快的发展[1]。

俯瞰全球数字服务贸易与人工智能(ArtificialIntelligence,AI)近年发展状况,数字服务贸易在国际贸易中的表现十分亮眼且呈稳定上升趋势,全球数字服务出口额由2010年的18418亿美元上升至2021年的38170亿美元,这主要得益于互联网、人工智能等数字技术的突飞猛进,在此期间全球 AI专利申请数量由2560件攀升至141241件,增加了54倍左右,特别是自2017年起 AI发展出现突破性进展(见图1①)。数字服务贸易与 AI高速发展事实反映出 AI等数字技术与数字服务贸易融合发展将是我国服务贸易创新变革的重要突破口[1],对 AI高度发展与数字服务贸易增长相关性的深入考察具有理论与现实双重意义。

遗憾的是,鲜有文献直接对 AI与数字服务贸易发展问题展开经验研究。回顾现有文献,与本文较为密切相关的研究有两支。第一支文献聚焦于 AI等数字技术在实体经济社会场景的应用与扩散表现,该类文献关注影响 AI快速发展的内因及该智能技术应用于三大产业所带来的经济增长和生产率提升效应,这类研究为深刻认识 AI与贸易融合问题奠定了理论基础。近二十年来,AI能够在全球商业活动和公共政策议程中的广泛扩散与持续应用主要受益于全球计算能力的指数级增长、通信网络的大幅改善及训练数据量的猛增[2]。从广义层面讲,AI属于一种智能机器系统,它主要依据人类设定的目标对物理或虚拟的环境进行预测、给出建议或决策[3],同时它自身可以利用高质量、丰富的数据资源进行不断训练以优化现有 AI系统,提高预测能力与决策能力,由于 AI能降低预测成本与决策成本,农业、制造业或是服务业[4-6]都存在一些 AI应用场景。譬如服务业,AI已在物流、海关、运输、金融服务、专业服务、娱乐服务等较多商业领域得以应用、扩散,AI与这些领域深度融合推动了传统服务业数字化、智能化发展[2]。除此,AI(工业机器人)在一定程度上可以缓解老龄化与劳动力短缺带来的负面经济问题[7],通过促进生产自动化与智能化降低劳动力需求及提高资本回报率与全要素生产率等机制推动经济增长[8-9],通过提升劳动生产率和全要素生产率降低产出价格,使消费者和下游生产者受益[10]。

另一支文献聚焦于 AI应用或其应用产品

(如工业机器人 )对国际贸易的影响研究。Goldfarb和 Trefler(2018)[11]最早从定性视角探讨了 AI如何赋能国际贸易发展问题,且发现AI对具有较强贸易敞口部门的影响更显著[12]。随着 AI快速发展及其重要性凸显,近几年国内外学者对 AI与国际贸易间的相关性展开实证研究。其一,围绕 AI如何影响 GVC 分工与深化,利用国际机器人联合会(InternationalFederationofRobotics,IFR)的工业机器人数据表示 AI应用水平,实证发现 AI通过降低贸易成本、促进技术创新等路径促进 GVC 分工[13-14]与 GVC网络深化[15]。

其二,聚焦于 AI对制造品贸易的影响。唐宜红和顾丽华(2022)[16]利用国家层面数据验证了工业机器人显著促进贸易产品出口。金祥义和张文菲(2022)[17]采用IFR的工业机器人和中国企业出口数据实证分析了 AI发展对企业出口扩张的影响。除此,工业机器人也会扩大企业出口产品范围[18]。进一步,关于出口质量升级,工业机器人应用能降低生产过程中的出错概率,提升制造业出口产品质量[19],而机器人应用与出口产品质量升级之间可能存在 U 型关系[20],唐青青等(2021)[21]利用中国微观企业数据与工业机器人数据再次证实了 AI可以推动制造企业出口产品质量升级。另外,工业机器人采用率提高会降低北方国家的生产成本,影响北方国家与南方国家之间最终产品和中间产品贸易[22]。与其他学者用工业机器人表示 AI做法不同，

Brynjolfsson等(2019)[23]实证检验了机器翻译等 AI技术应用能克服跨境贸易中的语言障碍,降低与翻译相关的检索成本,促进贸易出口。

其三,AI 与服务贸易之间的相关研究。Trefler和 Sun(2022)[24]利用2014—2020年企业拥有的 AI专利数据对移动应用服务贸易的影响展开了实证分析,研究显示 AI应用有效推动了双边服务贸易增长。路玮孝和孟夏(2021)[25]主要从就业市场结构调整视角探究工业机器人对服务进 (出 )口的影响。夏杰长(2023)[1]从理论层面分析了数字技术通过降低交易成本、促进多链融合、提高资源利用、完善治理体系等路径赋能服务贸易高质量发展。

经对相关文献回顾,发现现有研究关于 AI影响 GVC分工与深化,以及影响制造品贸易出口稳定性、出口范围、出口质量等内容的研究成果较丰富,这为本文研究提供了可借鉴的理论知识,但仍存一些可以拓展的空间:(1)现有文献关于 AI对数字服务贸易影响的实证研究较少。Trefler 和 Sun(2021)[24] 与路玮孝和孟夏(2022)[25]围绕 AI与服务贸易发展进行了经验研究,但其研究未涉及 AI对数字服务贸易影响的内容,且两篇文献分别基于企业层面与国家层面展开,未考虑从“国家-行业”中观层面量化分析 AI如何影响数字服务贸易发展,而且对这二者间的作用机制探索仍较少。(2)实证研究中衡量 AI发展水平的指标还需进一步丰富。国内既有文献多采用工业机器人数量衡量 AI发展并用于实证研究,但工业机器人主要用于反映工业行业 AI投入强度,若简单地将工业机器人应用等同于 AI发展水平并展开研究,其结果会将研究范围限定在工业领域,且可能导致研究结论的片面性[26]。

区别于现有研究,本文的研究问题是:(1)兼顾理论与实证两视角深入探讨一国 AI发展水平对其各数字服务行业的渗透情况将如何影响其数字服务出口①;(2)进一步讨论该影响效应的作用机制有哪些;(3)考察该影响效应是否因AI发展水平测算视角不同以及行业差异而存在异质性。

对上述问题回答既能为 AI赋能数字服务贸易高质量发展提供理论依据,又能为进一步推进 AI和数字服务贸易深度融合、服务贸易创新发展提供政策启示。为此,本文以 2017—2020年全球主要国家各数字服务行业为研究样本,构建“出口国-进口国-行业-年份”四维数据集,考察 AI应用对其数字服务出口的影响、作用机制与异质性问题。本文的边际贡献在于:第一,拓展了 AI对数字服务贸易影响的研究。现有文献主要聚焦于工业机器人对 GVC 分工 (深化)与制造品贸易两类贸易的影响展开了丰富的量化研究,仅少数围绕 AI(工业机器人)的服务贸易效应进行经验研究,本文则是将 AI的赋能效应拓展到数字服务贸易领域。第二,揭示了AI影响数字服务贸易发展的作用机制。不同于路玮孝和孟夏(2021)[25]从就业市场结构调整分析工业机器人对服务贸易的影响作用,本文从生产效率与贸易成本两条路径,深刻剖析 AI如何影响数字服务贸易,挖掘二者间的内在机理。第三,丰富了开展量化研究的 AI衡量标准。囿于

AI统计数据不够健全,国内多数实证文献用工业机器人作为衡量 AI发展指标。本文对 AI发展的衡量标准则是依据斯坦福大学以人为本人工智能研究所 (Human-CenteredArtificial IntelligenceInstitute,HAI)编制的《人工智能指数报告(2022年)》,并运用熵权法测算各国 AI综合发展水平,再结合各数字服务行业数据强度构建“国家-行业”层面的 AI应用水平,以反映一国各数字服务行业的 AI应用情况。

二、理论机制与假说

(一)人工智能对数字服务贸易发展的影响

早期的绝对优势理论、比较优势理论、技术差距贸易模型、新新贸易理论及多国多行业 E-K模型等针对技术差异影响国际贸易分工与贸易发展的内在逻辑进行了深刻诠释,这些经典模型为研究 AI如何赋能数字服务贸易发展提供了深厚的理论支撑。结合 AI技术特征与数字全球化时代背景,本文认为 AI影响数字服务贸易发展的经济逻辑有如下三点。

第一,AI通过改变服务贸易模式提高传统服务的可贸易性。数字化交付打破了传统服务供给者与消费者面临的空间距离限制,为过去无法开展跨国贸易的医疗服务、教育服务、音乐表演娱乐服务等提供了交易机会,有效拓展了跨国数字服务贸易的空间[1]。具体如机器翻译在国际贸易中的广泛应用促进了不同语言自动转换,便利远程医疗、在线教育、协同办公、在线法律咨询等数字服务贸易活动的开展,显著提高了跨国服务贸易的可能性与服务效率。事实上,AI等数字技术深刻影响着一国参与数字贸易的机会[27],且 AI和机器人对服务贸易的赋能作用会大幅增加服务贸易出口数量[28]。

第二,AI通过推动境内服务岗位流向具有劳动力成本优势的境外国家并促进自然人流动服务提供方式变革,扩增了全球范围内在线服务提供岗位数量,极大地促进数字服务贸易发展。

传统的国际服务贸易模式(自然人流动)需要服务提供者前往另一国境内为该国境内服务消费者提供服务,而机器学习 AI系统有力推动“远程移民”(特指在线服务工作者)发展[29]。一方面,远程工作降低了服务提供者需跨越地理界限提供服务的必要性,如专家可以通过远程视频会议形式开展学术讲座与技术咨询指导。另一方面,一些面临人才短缺与境内劳工成本高问题的发达国家更倾向于雇佣成本效益高的外国在线服务工作者,通过数字化方式从劳动力成本低且教育资源良好的国家进口数字服务,相对地,为具有劳动力红利和教育体系完善的发展中国家(如印度等国家)创造了数字服务出口机会。

第三,AI等数字技术的发展催生了进行服务交易的平台生态系统,数字平台通过创新数字服务产品与精准匹配供需信息进一步推动数字服务贸易规模扩大。数字平台的出现大幅降低了传统市场模式的交易成本,平台经济的规模经济效应不仅提升了数字产品与服务的价值,且创新了服务产品种类[1],增强了数字产品和服务出口竞争力。同时,数字平台生态系统还能有效协调供给与需求间的信息不对称问题[30],为全球中小型企业参与国际数字服务贸易和扩大数字服务出口规模提供重要机遇。基于上述分析,提出研究假说1。

H1 人工智能应用对数字服务贸易发展具有正向促进作用。

(二)人工智能对数字服务贸易影响的机制分析

1.人工智能通过提升生产率水平影响数字服务出口

AI相关数字技术应用可以显著提高生产率,进一步促进数字服务贸易发展。不难理解,AI密集型行业自身具有较高劳动生产率的特征,且 AI对全行业乃至全社会生产率提升也有较强外溢效应[10,15]。一方面,生产率提升影响产品出口竞争优势,产品贸易出口扩张对数字服务出口发挥拉动效应。具体而言,出口贸易企业通常有较高的生产率,AI通过替换从事常规工作的劳动力或提升生产技术的方式提高某些特定生产环节的效率,生产率提升推动生产规模扩大与出口数量增长[31-32]。而且机器人等 AI技术也会通过提升企业生产率进一步扩大出口产品范围[18]。需要指出的是,产品贸易特别是跨境电子商务的快速发展会扩大对金融、专业咨询等服务的需求,进而带动可数字化服务行业出口。

另一方面,AI在金融、保险等数据密集型行业与仓储、物流等传统服务业的广泛应用[2],通过提升服务业的效率与质量推动数字服务贸易发展。其逻辑是 AI利用历史数据与自主学习能力不断降低生产环节中的错误率,提高生产流程衔接度并降低人为出错概率,优化生产衔接环节信息传递质量,提升服务业各项作业生产率[17],增强本国数字服务出口竞争优势,促进数字服务出口。以金融服务为例,金融领域采用

AI能有效改善和简化资金管理流程,在机器学习与大量数据资源辅助下,银行能够实现科学地评估贸易主体借贷能力,提高银行信贷决策效率,改善了贸易往来参与主体的结算效率,扩大了金融服务进(出)口需求,同时带动了专业咨询等其他相关数字服务出口[2]。据此,提出研究假说2。

H2 人工智能通过提升产品生产效率与服务效率,并在产品贸易的拉动效应与服务出口竞争优势增强的叠加作用下促进数字服务出口。

2.人工智能通过降低贸易成本影响数字服务出口

AI还能通过降低贸易成本促进数字服务出口。主要逻辑在于三点:其一,AI的关键应用机器翻译与语言学习技术通过改进自动化语言学习与翻译流程,有效消除贸易中的语言障碍,翻译相关检索成本降低与简单通信的自动化提高了服务提供者与消费者沟通效率[2,23],降低了双边贸易成本,推动数字服务贸易发展。其二,AI的强预测分析能力可以降低国际贸易成本中的信息搜寻成本。在跨国贸易中,地理距离和文化隔阂均会加大企业寻找潜在消费群体的难度,并影响消费者对需购买产品与服务相关信息的了解,搜寻困难和信息堵塞会抬高出口企业的贸易成本[23]。换言之,由信息不对称形成的信息成本将制约国际贸易发展[33],但在交易中运用 AI的预测分析能力可以促进生产和需求信息精准匹配,有效解决市场信息不对称问题[1],信息搜寻成本的降低促进数字服务贸易交易量增长。譬如在营销和广告服务领域,AI在增强消费者体验和优化个性化服务内容的同时,还能利用预测能力对消费者偏好和习惯进行精准预测并对其投入相关商品或服务的定向广告[2],提高企业跨国营销效率,削减服务提供者的搜寻成本,降低企业贸易成本,促进企业数字服务出口。其三,AI技术在海关和边境管理机构的应用能降低通关产生的贸易成本。视觉搜索、面部识别及行为预测分析等 AI技术可以有效辅助海关与边境管理机构处理大量人员跨境流动和商业业务,提高海关部门政务服务效率并改善监管质量,通过缩短通关时间和降低人力物力成本削减贸易成本[34],推动数字服务贸易发展。基于上述分析,提出研究假说3。

H3 人工智能通过降低沟通成本、信息搜寻成本与通关成本等机制削减双边贸易成本,促进数字服务出口。

三、研究设计

(一)模型设定

本文借鉴刘斌和甄洋(2022)[35]的经验做法并结合贸易引力模型,构建以下基准回归模型

(1),实证检验人工智能对数字服务出口的影响。

logexportijkt=β0+β1AIijkt+β2Controls+μjk+νkt+εijkt

(1)

其中,logexportijkt 表示数字服务贸易出口额,AIijkt 表示 AI应用水平,Controls 是一系列控制变量,μjk 和 νkt 分别表示进口国-行业固定效应、行业 - 年份固定效应,εijkt 是随机扰动项。本文研究样本时间为2017—2020年。

(二)变量说明和数据来源

1.被解释变量(logexportijkt)

本文被解释变量是 t 年出口国 i① 对进口国j② 出口 k 行业③的贸易额,数据来自 WTO 数据库(扩大的国际收支服务分类(Extended Balance of Payments Services classification,EBOPS)(2010)2位部门编码),并对数字服务出口额加1再对其取对数,以此处理零值贸易数据。

2.核心解释变量(AIijkt)

本文核心解释变量是 AI应用水平,用 t 年出口国 i 的 k 行业和进口国 j 的 k 行业 AI应用水平衡量。本文研究 AI如何影响数字服务贸易发展,AI指标选取需考虑其是否广泛渗透于每一数字服务行业。斯坦福大学 HAI自2017年至今致力于测度与追踪主要国家 AI发展情况,并编制了《人工智能指数报告》,该报告利用词频-逆文件频率方法测度 AI对一国国内的综合渗透率及在金融、教育、制造业等行业的应用情况,并从研发水平、技术性能、经济效应与AI多样性等多元维度评估一国 AI发展水平,该指数较客观刻画了 AI的经济社会效应[36]。因此,本文用《人工智能指数报告(2022年)》数据来构建 AI指标,具体做法有如下三步:(1)用熵权法对表示经济投入层面和研究与开发(Research and Development,R&D)层面的多个AI子指标进行赋权处理;(2)借鉴周念利等(2022)[37]的做法,用投入产出法测算数字服务行业的数据强度④,见式(2);(3)将第一步测算国家层面的 AI发展与每一数字服务行业的数据强度相乘,得到“出口国-进口国-行业-年份”四维数据结构的核心指标,见式(3)。

式(2)中 DataIkt 表示 t 年 k 行业的数据强度,字母 a 代表“数据生产者”行业⑤,q 代表接受上游行业 s 投入的下游服务行业,TOTq 是所有中间投入的加总,该数据源自美国经济分析局2017—2020年投入产出表⑥。式 (3)AIit 和 AIjt分别是用熵权法测算得到的 t 年 i 国和 j 国的 AI发展水平。

3.控制变量

经济规模(loggdpit、loggdpjt ),用出口国和进口国的国内生产总值表示,数据源于世界银行世界发展指标 (World Development Indicators,WDI)数据;贸易成本,包括两国首都间的地理距离(logdistij )、是否相邻(contigij )、是否有共同语言(comlangij )、是否有殖民联系(colonyij )、是否使用统一货币( smctryij ),这五个指标都源自CEPII数据库。知识产权保护水平(PRit、PRjt ),用出口国和进口国各自的产权保护指数表示[35],数据源于加拿大弗雷泽研究所公布的世界经济自由指数分指标“产权保护”。贸易化水平(koftrit、koftrjt),用 KOF 瑞士经济研究所发布“贸易全球化指数”衡量出口国和进口国参与国际贸易程度。行业信息化程度(teleik、telejk ),用2000年⑦ 世界投入产出数据库 (World

Input-Output Database,WIOD)数据评估 i 国与 j 国的数字服务行业信息化程度,将 i 国、j 国每一数字服务行业的电信业投入程度与各国电信行业总投入额的比重用以测度行业信息化程度[35]。以上各主要变量的描述性统计详见表1。

四、主要结果分析

(一)基准回归

表2汇报了 AI应用影响数字服务出口的实证检验结果。首先,列(1)为仅加入核心解释变量,并控制进口国-行业固定效应、行业-年份固定效应、出口国-行业固定效应后,检验 AI

对数字服务出口的影响结果;列(2)是在列(1)基础上再加入出口国和进口国 GDP、贸易成本等控制变量后的估计结果;列(3)(4)是进一步分别加入出口国和进口国的各行业信息化水平后的估计结果,列(3)采用进口国-行业、行业-年份固定效应,列(4)采用出口国-行业、行业-年份固定效应。不难发现,列(1)-(4)估计结果显示核心解释变量(AIijkt)估计系数均为正向且显著,说明随着出口国与进口国 AI应用水平提升,双边数字服务交易额也随之增长,该结果初步验证了 H1的说法,AI应用能促进数字服务贸易发展。对此结果也不难理解,AI应用于服务贸易场景不仅能削减地理距离等传统贸易壁垒的负面影响,促进服务贸易可数字化交付,拓宽服务贸易发展空间[1],而且 AI本身也能作为一个平台协助各服务行业创造新的任务[31],丰富数字服务产品种类,极大提升数字服务出口竞争力,扩大数字服务出口规模。其次,表2的主要控制变量估计系数也基本符合预期,前4列的 loggdpit和 loggdpjt 估计系数均为正向且显著,表明贸易双边国家的经济规模仍是影响双边数字服务贸易发展的主要因素之一;logdistij 的估计系数为负且显著,说明出口企业更愿意与邻近国家率先建立贸易合作关系,因为这可以降低企业的沟通成本、搜寻成本以及制度成本[40]。囿于篇幅和本文核心研究内容,其余控制变量结果分析不再一一赘述。

除此,上述回归结果均属于均值回归,实证结果也侧重于分析进(出)口国 AI应用对数字服务出口规模扩大的平均效果。需要指出的是,若进(出)口国 AI应用水平分布不对称,采用均值回归可能无法全面反映出 AI的数字服务贸易效应。与传统均值回归相比,分位数回归能全面展现 AI应用水平位于不同特征分布(如位于末端或前端)上数字服务贸易的异质性影响,且该方法未对误差项提出较强的假设,进而能避免数字服务贸易异常值影响。据此,本文利用分位数回归方法对式(1)进行重新检验,估计结果详见表2列(5)-(7),这三列依次是0.25、0.50和0.75分位点对应的进口国-行业、行业-年份固定效应结果,AIijkt 估计系数都为正且显著,再次表明 AI应用可以赋能数字服务贸易发展。

(二)稳健性检验

本文尝试利用更换估计方法、更换核心解释变量等方法对基准回归结果展开稳健性检验,结果如表3所示,除列(4)采取出口国-行业、行业-年份固定效应,其余各列均采取进口国-行业、行业-年份固定效应。1.更换估计方法本文被解释变量为双边国家数字服务行业数据,研究样本中存在较多零点观测值,泊松伪极大似然 (Poisson Pseudo Maximum Likelihood,PPML)估计法能解决大量零值贸易数据与异方差问题[40],而高维固定效应前提下的PPML估计法能更稳健地检验伪极大似然估计,因而本文用该估计法对 AI对数字服务出口的影响进行回归,结果见表3列(1)(2),两列核心解释变量 AIijkt 的估计结果均为正且显著,与基准估计结果一致。2.分别考虑出口国和进口国各自的 AI应用水平对数字服务出口的影响出口国 AI应用(AIEikt )与进口国 AI应用(AIIjkt)指标测度详见式(4)(5)

AIEikt= AIit×DataIkt (4)

AIIjkt= AIjt×DataIkt (5)

回归结果如表3列(3)(4)所示。AIEikt 估计结果显示出口国的 AI应用水平对其数字服务出口具有显著促进作用,究其原因,出口国的数字服务业与 AI深度融合有助于增强本国传统服务的可贸易性,改善数字服务质量与服务效率,提升本国数字服务出口竞争力,扩大数字服务出口规模。列(4)AIIjkt 估计系数为正且显著,

表明进口国的 AI应用水平提升显著促进了出口国对其出口数字服务,这是因为 AI在进口国社会和经济领域的广泛应用,极大提升了进口国整体经济数字化、智能化水平,进口国数字经济广泛渗透于消费市场,推动消费升级,消费者对进口数字服务产品需求增强,并且进口国行业信息化水平提高进一步增强了消费者线上交易偏好,在 AI应用与行业信息化水平提高的共同影响下,进口国进口数字服务的意愿增强。

3.更换核心解释变量

前文采用熵权法从 R&D 层面和经济层面测算出口国和进口国 AI应用水平。Trefler和Sun(2022)[24]利用 AI相关专利申请数量衡量一国的 AI应用水平,参考该思路,本文将出口国和进口国 AI专利申请数交互作为核心解释变量,重新检验 AI的数字服务贸易效应。结果详见表3列(5),AIijkt 估计系数依然为正且显著,表明基准回归结果稳健。4.内生性问题讨论考虑到 AI和数字服务贸易间可能存在反向因果的内生性问题,本文参考刘斌和甄洋(2022)[35]构建的工具变量做法,将“1995 年新加坡教育行业在进(出)口国数字内容部门的总投入强度①”作为工具变量。一方面,新加坡2021年的 AI发展水平在30个主要经济体评价中位列第十②,同时新加坡积极推动本国数据与发达经济体数据自由交换,如新加坡与澳大利亚、新西兰、英国等多个经济体达成数据互通共识,且它也是《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》《数字经济伙伴关系协定》等区域贸易协定的成员,以上表明新加坡在 AI技术创新与数据跨境流动方面已拥有了一定的国际影响力,意味着新加坡教育部门对进(出)口国家数字内容行业投入程度较大,受新加坡教育的信息人才较多,对两国数字内容行业影响也较大,而信息通信技术行业公司是推动 AI创新(专利、商标和出版物)的最重要参与主体[41],表明进(出)口国较易受新加坡 AI投入强度影响,该工具变量满足相关性要求。另一方面,新加坡经济体量并不是很大,1995年新加坡教育部门对进(出)口国数字内容行业的总投入强度很难直接影响研究期间贸易双边的数字服务贸易规模,该工具变量符合外生性要求。表3列(6)(7)是两阶段最小二乘的估计结果,表内 Kleibergen-Paaprk LM statistic、Cragg-Donald Wald F statistic统计量依次通过了

“不可识别检验”和“弱工具变量检验”,说明工具变量设定较合理,AI应用估计系数依然为正且显著,再次证明了基准回归结果的稳健性。

五、扩展分析

(一)不同视角下的人工智能发展水平检验

基准回归结果与稳健性检验均证实了出口国和进口国的 AI应用可以显著促进数字服务出口。但上述实证检验的核心解释变量在国家层面构建方法是采用熵权法将 R&D 层面与经济投入层面的各子指标整合为一个指标,该指标能刻画一国 AI发展综合水平,但考虑到一国在R&D或经济投入等具体层面 AI发展水平对数字服务贸易的影响可能存在异质性。本文将 AI发展水平的度量方法细分为出版物①、专利②、论文引用强度③、资金投入④及人力资本⑤五项子指标,再乘以每一数字服务行业的数据强度⑥得到新的 AI应用指标,并逐一考察以上五个子指标视角下的 AI应用对数字服务贸易的影响。

估计结果如表4列(1)-(5)所示,各列核心解释变量AIijkt 均为正且显著,说明出口国和进口国在出版物、专利、资金投入、人力资本及论文引用强度等领域推动 AI技术创新均能显著促进数字服务出口。但各领域 AI发展的数字服务贸易效应还是存在部分差异。首先,整体上,与经济层面 AI创新发展的贸易效应(资金投入和人力资本)相比,一国在 R&D 层面(出版物、专利和论文引用强度)加强 AI技术创新能带来更强的数字服务出口促进作用。究其原因,AI研发具有开放共享特征,无论是 AI出版物、研究人员的新发现、政府资助的 AI研究成果等知识都能以开源形式实现全球共享,促进全球 AI研发联通与合作⑦,进而使更多国家享受 AI技术红利,如周洺竹等(2022)[42]研究发现 AI对GVC分工位置的影响具有“兼济天下”的促进效应。

其次,进一步剖析 R&D 层面三项子指标对数字服务出口的影响。列(1)-(3)中核心解释变量的估计系数相差不大,但和 AI专利申请数与 AI论文引用强度相比,AI出版物规模扩大具有较强的数字服务出口促进作用,可能原因在于期刊论文、会议论文和知识库出版物能通过网络、书籍等方式在全球或特定地区范围内迅速传播 AI创新知识,具有广泛且边际成本低的创新知识外溢效应,全方位渗透到每一数字服务行业,影响数字服务行业对外贸易。相对地,AI专利仅能使一些申请或被授权的企业、机构或个人受益,其由 AI创新带来的经济影响广度小于 AI出版物。再次,尽管 AI人力资本和数字服务出口也存在显著正相关,但与其他指标估计结果相比,从事 AI的人力资源对数字服务贸易的促进作用小于 AI研发与 AI资金投入方面。原因可能在于当前全球 AI人才培养和人才诉求发展之间存在错配,换言之,尽管 AI发展迅猛,但多数国家产业发展所需的 AI人才数量和质量远低于理想值①,AI人力资源匮乏导致其经济与贸易效应尚未完全激发。

(二)不同数字服务行业的实证检验

AI对数字服务贸易的促进效应是否会受到各数字服务行业差异的影响? 为回答该问题,本文进一步区分数字服务行业来考察 AI影响贸易的行业异质性。对此,本文对保险和养老金服务(sf)、金融服务(sg)、使用知识产权的费用服务(sh)、电信服务(si1)、计算机服务(si2)、信息服务(si3)、专业和管理咨询服务(sj2)、技术贸易相关和其他商业服务(sj3)、个人文化和娱乐服务(sk)九个数字服务行业展开分组回归,估计结果如表5所示。列(1)-(9)核心解释变量的估计系数均为正且显著,表明 AI对不同性质的数字服务行业贸易出口均有促进作用,即随着 AI发展能力增强、应用水平提升,各数字服务行业出口情况都会得到改善,进一步证实了 AI赋能数字贸易发展的观点。

六、机制检验

(一)模型设定与说明

前文从理论层面分析了 AI可能通过提升生产率促进数字服务出口,现本文利用如下中介模型式实证检验该影响机制。另外,在国际贸易进程中,贸易企业如何高效精准锁定境外潜在的消费客户,降低供需匹配过程的信息摩擦以及语言沟通障碍等搜寻成本和沟通成本,是影响进口国与出口国能否进一步加深服务贸易合作的重要考虑因素。前文假说 3 提出机器翻译等 AI技术会减少服务提供者与消费者间的语言障碍并降低搜寻成本与沟通成本等,削减双边贸易成本,增强进口意愿,促进出口企业向外出口数字服务。对此,本文采用式(1)(6)(7)中介模型检验 AI通过生产率提升以及贸易成本削减两个机制对数字服务出口的影响。

Med = β0+β1AIijkt+β2Controls+μjk+νkt+εijkt (6)

logexportijkt= β0+ β1AIijkt+ β2Med + β3Controls + μjk+νkt+εijkt (7)

其中 Med 分别取劳动生产率与贸易成本两个机制变量。

劳动生产率测算,囿于数据可获取性与完整性,本文借鉴唐宜红和顾丽华(2022)[16]经验做法,用每个工人的产出 (2015 年不变价美元的GDP)衡量一国平均劳动生产率(loglabourit ),该指标来自国际劳工组织 (International Labor Organization,ILO)数据库,ILO 统计该指标用以对比各国劳动生产率情况。除此,式(6)(7)中的其他指标含义同前文,此处不再赘述。

贸易成本测算,借鉴 Novy(2013)[43]做法并参考齐俊妍和强华俊(2021)[44]处理方法,利用式(8)测算贸易双边国家数字服务行业的贸易成本(costijkt)。

式(8)中 Exiikt 和 Exjjkt 分别表示出口国 i 和进口国 j 在 t 年关于数字服务行业 k 的国内贸易情况,做法是 i 国 k 行业总产值减去该行业总出口额,鉴于行业总产值数据难以获取,利用部门国际贸易额是行业产出的80%假设来倒推各数字服务行业的总产值[44],Exijkt 和 Exjikt 分别表示出口国 i 在 t 年 k 行业对 j 国的出口额、进口国 j在 t 年 k 行业对 i 国的出口额。σ 是出口国 i 和进口国 j 服务商品间的替代弹性,取值设为8。

(二)机制检验结果分析

本文利用式(1)(6)(7)考察研究假说2中AI对数字服务贸易的生产率影响机制的存在性和合理性。检验结果如表6列(1)-(3)所示,列(1)为主效应估计结果;列(2)中 AIijkt 估计系数为正且显著,表明 AI确实促进了出口国生产率提高;进一步地,列(3)中 AIijkt 和 loglabourit 估计系数均为正,并在1%的显著性水平下显著,说明 AI通过提高生产率促进数字服务出口这一影响机制是成立的,验证了本文假说2。AI在数字服务行业中的广泛应用会通过劳动替代效应与生产力效应,改善劳动力工作质量,提高服务效率和质量,推动数字服务贸易高质量发展。

关于贸易成本削减机制检验结果如表6列(4)(5)所示,列(4)结果显示 AIijkt 估计系数为负且显著,说明 AI对贸易成本具有削减效应。列(5)中 AIijkt 估计系数为正且显著,costijkt 估计系数为-0.14,并在1%的显著性水平下显著,这一结果说明 AI的确会通过降低贸易成本进一步促进数字服务出口,证实了假说3的说法,即AI极可能降低进口与出口之间的信息摩擦,并利用其强预测能力高效率锚定潜在消费客户以降低搜寻成本等机制削减贸易成本,实现 AI对数字服务贸易高质量发展的赋能作用。

七、研究结论与建议

如何加快人工智能与数字服务贸易深度融合,助力服务贸易高质量发展? 以全球数字化转型为研究背景,本文考察了人工智能对数字服务贸易的影响及其作用机制,主要研究结论如下:第一,AI应用具有显著的数字服务出口促进作用,且该促进作用不仅与出口国 AI技术禀赋形成的贸易竞争新优势有关,而且进口国 AI应用激发的进口消费潜力也发挥着重要作用。第二,异质性分析发现,不同视角衡量的 AI发展水平对数字服务出口的影响存在差异,基于研发投入层面的 AI创新发展贸易效应明显强于基于经济投入层面的效应,其中 AI出版物的创新知识外溢效应具有较强的数字服务出口促进效应,AI专利的数字服务出口促进效应次之,AI人力资本的出口促进作用相对最弱;此外,AI应用能有效推动各数字服务行业出口。第三,机制检验显示,AI通过提升生产率水平、削减贸易成本实现了对数字服务出口的促进作用。

基于全球推进 AI发展趋势与我国贸易强国建设目标,结合研究结论,提出四点政策建议。

第一,加快推动 AI等数字技术与服务业、服务贸易深度融合,大幅提升数字服务贸易国际竞争力。一方面,各地需进一步加深、拓宽 AI等数字技术与服务业融合的深度与广度,积极创新并扩大数字技术在全服务行业的应用场景,重点关注 AI等数字技术赋能赋智知识密集型服务业高端化、定制化、柔性化发展,培育一批“AI+生产性服务业”发展市场主体和示范区,利用示范效应扩大生产性服务业优质供给,围绕消费者多样化、高品质生活需求,加快创新医疗、教育、旅游、文化等生活性服务业数字化、智能化应用场景,同时畅通数字技术与服务业融合发展实际面临的政策堵点与技术卡点,保持并扩大数字技术先发优势形成的服务经济优势。另一方面,利用 AI等数字技术培育服务贸易新模式新业态,充分发挥数字技术对数字服务贸易发展的支撑作用,除了继续增强 AI等数字技术在电子商务、金融、物流运输、大数据分析等服务贸易领域的创新应用场景,同时探索 AI等数字技术在专业咨询、知识产权等其他服务领域的多元化应用场景,提升数字服务贸易的技术含量,丰富数字服务贸易种类,形成数字贸易竞争新优势。

第二,鼓励 AI研究与专利申请和授权,推动 AI相关数字技术创新与升级。鉴于 AI相关数字技术论文发表、专利申请等 AI研发活动有助于 AI技术创新,推动数字贸易高质量发展。因而,需持续提升 AI相关数字技术基础研究水平,适时推进多维度创新激励与扶持政策。在高校、科研机构方面,予以科研人员充足的研发资金与政策支持,让科研人员稳坐长坐基础研究“冷板凳”,落实数字技术论文发表与相关专利申请等 AI相关知识创造的激励机制,加大对 AI关键技术领域基础研究的资助力度,提升算法与工程应用关键技术竞争力,突破算力“卡脖子”问题,同时支持 AI与数学、医学等基础学科交叉融合,鼓励形成原创性智能成果。在企业方面,既要支持 AI大模型头部企业研发创新,发挥龙头引领作用,也要重点扶持初创与中小型科技企业成长,考虑对其予以适当的信贷和研发活动补贴倾斜政策,保障其开展 AI相关技术研发与应用,激发企业创新活力。

第三,加快加大数字化人才培养速度与力度,提高劳动技能与智能岗位的适配性。本文研究显示 AI人力资本的数字服务出口促进作用还未完全激发,主要原因在于目前国内数字化人才供给不足,国内产业企业数字化、智能化发展对劳动技能升级也提出了新要求。加快数字化人才培养步伐,健全相应的培养机制迫在眉睫。重视基础教育、高等教育与职业教育各阶段各层次数字化人才培养方案制定的衔接与互补,建立专门从事 AI前沿工作的理论科学家、机器学习工程师、AI产品负责人等人才队伍;同时重视数字化复合型人才培养,支持高校、企业联合共建“理论+实训”数字化人才培养基地,为服务业数字化、智能化发展提供人才支撑;企业需定期开展数字技能、素养与知识培训,为应用 AI等数字技术培养相匹配的劳动技能,提高人机协同的流畅性与安全性。

第四,深化数字服务贸易国际合作,共享 AI技术禀赋贸易红利。加强多层次国际数字贸易互利合作。在国家层面,进口国 AI应用水平会扩大其数字服务进口需求,我国未来可优先考虑与具有 AI发展优势的国家和地区(如欧盟、新加坡、英国等)开展数字贸易便利化合作,主动扩大对优质数字服务进口,鼓励我国知识密集型数字服务出口,同时就知识产权保护、数据治理等数字贸易规则议题尽快形成共识,最大程度降低数字贸易壁垒带来的数字服务贸易抑制效应,与贸易伙伴国共享贸易红利。在区域层面,与《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》和《数字经济伙伴关系协定》成员国及“一带一路”国家拓展数字贸易国际合作空间,适时推进《“一带一路”数字经济国际合作倡议》《全球人工智能治理倡议》等中国方案落地实施,面向区域合作中的发展滞后国家提供数字设施、技术、教育等援助,弥合数字鸿沟与劳动技能差距,扩大 AI技术禀赋贸易红利惠及范围。

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