人工智能技术赋能国际贸易的效应研究

黄晓凤， 汪 琳,朱毅轩

(1.广东财经大学 广东数字经济研究院，广东 广州 510320；2.广东财经大学 经济学院，广东 广州 510320)

一、引 言

自2008 年国际金融危机爆发以来，世界各国纷纷把摆脱困境的终极希望寄托在以人工智能(artificial intelligence，简称AI)技术为核心的新一轮科技革命上，人工智能已成为经济增长和综合国力提升的新引擎。欧美等发达国家看到了人工智能技术创新对抢占全球经济制高点的潜力和作用，纷纷加快人工智能技术开发。如美国已经将“智慧地球”上升为国家战略，英国提出了数字国家框架等。可以预见，人工智能将会把人类发展进程带入一个前所未有的飞速发展阶段，技术的创新会带来全球贸易的发展和人类福祉的增进。发达国家由于人工智能技术的创新将进一步提高生产率的竞争优势，迅速提高在国际贸易中的地位，从而使智能化程度较低的发展中国家面临更加不利的局面。可见，综合国力的博弈凸显了人工智能技术创新在全球贸易利益分配中的重要性。人工智能技术创新给政府、企业与学者们带来了新的课题：人工智能技术创新如何影响国际贸易流量、国际贸易结构与国际贸易格局？进出口国的贸易与福利损益情况如何？这些均亟待探索和研究。

与此相对应，有关人工智能对国际贸易等方面影响的文献与日俱增。Goldfarb和Trefler(2018)认为，战略性贸易保护政策在发展人工智能产业过程中具有强有效性，能让企业在世界范围内更具竞争力；贾根良(2016) 等学者研究发现，智能技术上具有绝对竞争优势的国家在国际贸易中将击败尚未实现工业智能化的国家；Erik,Xiang和Meng(2018)探讨了机器翻译对跨境电子商务的影响；Ukrowska (2019)认为人工智能技术可在规模和范围上改变国际贸易；田云华和周燕萍等(2020)的研究表明人工智能技术将对国际贸易格局产生显著影响；刘亮和刘军等(2020)则认为人工智能技术对技术密集型行业的贸易增加值率的影响并不显著。

迄今为止， 国内外就人工智能技术创新对贸易影响进行了一定的研究，对人工智能技术创新理论和贸易理论的发展无疑具有重要意义，但现有研究也略显不足：由于人工智能技术创新仍处于初级阶段，统计数据难以获得，实证研究尚未取得突破性进展；在研究对象上，关于中国及发达国家人工智能技术创新的贸易效应的文献较为少见。基于现有文献不足，本文将运用理论分析与实证研究相结合的方法，研究人工智能技术赋能国际贸易的效应，并对其实现机制提出新的建议。

二、人工智能技术赋能国际贸易效应的理论分析

作为新一轮科技革命的主导技术，人工智能将成为国际经济贸易发展的重要赋能源头之一，不仅推动贸易规模扩大、贸易结构升级、贸易产品创新，还会带动智能贸易平台及跨境电子商务、离岸贸易等新业态的蓬勃发展。泛在化的智能贸易发展将逐步走向成熟，使得各国比较优势与竞争优势发生深刻变化，进而推动形成新的世界贸易格局。

(一)人工智能赋能制造业，扩大国际贸易规模

人工智能技术将渗透到制造业的各个领域，贯穿制造业的全生命周期；人工智能与制造业的深入融合，将引发大量的互补性技术创新，从而形成技术创新的“簇群”并催生新技术、新产品不断涌现。一是算法、数据和计算力等人工智能基础技术不断创新，AI芯片、AI模型、智能服务器、高性能计算机、智能云等新产品迅猛发展，人工智能算法从CNN升级到GAN、BERT和GPT-3。 二是AI超算、数字孪生、GPU核心技术、XR(extended reality,扩展现实)等人工智能拓展技术步入全面发展新阶段，带动整个智能制造圈进入新时代，VR(virtual reality)/AR(augmented reality)+元宇宙、高仿人/机器人等新产品将出现爆发式增长。中国信通院预测2020—2024年VR年均增长率约45%，AR增长率约66%，2024年二者市场规模接近,均达到2400亿元。三是AI技术在制造业领域的增量式技术创新持续提升，无人机、无人驾驶汽车、AI+泛安防设备、对话式AI、AI+医疗机械等AI+新产品将呈现指数式增长趋势。以上边际新技术、新产品的出现，一方面意味着更多新技术、新产品将被纳入国际贸易范畴，进出口贸易种类大幅度增加，人工智能成为拉动国际贸易规模扩张的新动能；另一方面意味着人工智能领域专业化程度与国际分工的细致化程度将进一步提升，而国际分工的细致化、专业化程度与国际贸易发展规模呈强正相关，细致化、专业化分工将提高全要素生产率，单位时间内智能产品增加，国际间交换成为必要，技术贸易与产品贸易得到迅速发展。

(二)人工智能赋能服务业，优化国际贸易结构

配第-克拉克定理揭示了产业(贸易)结构演进优化的趋势，随着高收入国家迈入后工业化阶段，服务业(贸易)比重将开始上升，而人工智能技术将加速这一趋势。首先，人工智能技术的发展，将突破服务产品“不可跨国贸易”的局限，众多服务产业都可以跨越国界实现远程应用场景贸易，研发、算法、咨询、教育、医疗、娱乐等应用场景赋能将成为主旋律，国际服务贸易的广度和深度将被大大提升。其次，在技术、数据等生产要素允许跨境自由流动的规则下，人工智能迭代创新所产生的海量数据的跨国挖掘、存储、传输、交易、支付等都将被纳入国际服务贸易的范畴，跨境数据流量将呈几何级数式增长，导致未来国际服务贸易可能超过货物贸易，成为世界贸易发展新引擎。最后，服务业机器人对劳动力的替代，将提高服务贸易结构中技术密集型和知识密集型产业的比重，元宇宙个人文化和娱乐服务、人工智能专利使用费、算法服务、智慧物流等领域进出口贸易将出现较快增长，人工智能技术创新成为推动国际贸易结构升级的主要动力。

(三)人工智能赋能机器深度学习，变革国际贸易竞争格局

人工智能即为机器赋予人的智能，让计算机可以像人一样不断地深度学习，不断地具有内生的创新智慧，而且创新智慧呈现出“滚雪球”式的自我强化特征，使得机器能够顺利地实现各种任务，国际贸易竞争格局也将随之发生深刻变化。首先，发展中国家出口劳动密集型产品的竞争优势将面临挑战，在南北贸易中的份额趋于下降。机器没有闲暇和休假需求，在机器人国际价格下降趋势下，机器人替代人工的经济性不断提升，机器人代替人工劳动力趋势必将到来，这将冲击发展中国家劳动力成本优势，导致发达国家制造业回流并停止向发展中国家大规模转移劳动密集型产业，发展中国家纺织品、服装等劳动密集型产品出口量下降。其次，技术领先国在国际贸易中占据主导地位。人工智能深度学习及其创新智慧强化特征，使得在国际经济贸易领域产生更显著的规模经济与范围经济，一旦一国在某一产业或技术领域形成微小的竞争优势，就可以借助规模经济与范围经济效应不断强化这种优势，并且将这一优势迅速扩散到相关产业或技术领域，形成产业创新与技术创新的“簇群”竞争优势，占据领先的国际市场地位，获得国际贸易中的主导权。最后，国际贸易领域的“强者恒强”与“弯道超车”现象同时并存。人工智能国际市场竞争异常激烈，各国都想抢占其制高点，技术领先国通过知识产权壁垒对跟随国实行技术封锁，提高跟随国参与国际贸易的准入壁垒，并通过“滚雪球”式的自我强化，使壁垒越筑越高，最终使国际贸易领域呈现出“强者恒强”的特征。但人工智能深度学习的强技术溢出性、低成本性及技术迭代的高频率性，使跟随国实现“弯道超车”成为可能，甚至打破领先者的技术优势和国际贸易主导地位。

三、人工智能技术水平的特征测度

为探寻人工智能技术创新趋势及其对国际贸易的影响，首先要确定合理的指标与方法对人工智能技术水平进行测度。在已有文献中，测度方法各不相同，测度结果也存在差异。在借鉴国内外相关文献基础上，结合人工智能特征，根据科学性、客观性与数据可获得性原则，人工智能技术水平测度指标体系根据熵权法，采用Stata软件进行计算得到指标各权重如表1。

表1 人工智能技术水平指标及权重

根据以上指标体系，对美国(USA)、英国(GBR)、德国(DEU)、法国(FRA)、俄罗斯(RUS)、中国(CHN)、日本(JPN)、新加坡(SGP)、韩国(KOR)、加拿大(CAN)十国2010—2019年人工智能技术水平进行了测度，测度结果如图1所示：

图1 人工智能技术水平图

如图1所示，2010—2019年，美国(USA)、英国(GBR)、德国(DEU)等十个国家的人工智能技术水平一直处于单边上升态势。到2019年，人工智能技术发展水平从高到低依次为美国、中国、韩国、英国、新加坡、德国、法国、日本、加拿大、俄罗斯。其中，美国、中国列入第一梯队，指数在50以上，处于技术引领地位；韩国与英国的人工智能发展指数在40以上，位于第二梯队，技术发展处于前列；新加坡、德国、法国、日本、加拿大的人工智能发展指数在20以上，位于第三梯队，处于技术追随者地位；俄罗斯的人工智能发展指数最低，与美国、中国人工智能技术水平差距较大。人工智能年均增长率从高到低依次为中国(13.61%)、美国(8.2%)、俄罗斯(6.33%)、英国(4.62%)、加拿大(4.06%)、德国(3.98%)、日本(3.98%)、韩国(3.89%)、法国(3.18%)、新加坡(2.81%)。其中俄罗斯年均增长率为6.33%，增速仅次于中国、美国，发展势头向好，发展潜力较大。

四、人工智能技术赋能国际贸易效应的实证分析

(一)模型设定

为探究人工智能技术创新赋能国际贸易效应，使用2010—2019年29个国家(地区)的面板数据，构建如下模型：

ln=+ln+ln+

++

(1)

式(1)中，下标表示国家(地区)，表示年份，表示贸易竞争优势指数；为一国人工智能技术发展指数；表示控制变量，、分别为地区固定效应和时间固定效应，表示相应变量的系数，为随机扰动项。

(二)指标及数据来源

采用2010—2019年澳大利亚(AUS)、奥地利(AUT)、比利时(BEL)、加拿大(CAN)、瑞士(CHE)、中国(CHN)、德国(DEU)、丹麦(DNK)、西班牙(ESP)、芬兰(FIN)、法国(FRA)、英国(GBR)、中国香港(HKG)、匈牙利(HUN)、意大利(ITA)、印度(IND)、爱尔兰(IRL)、日本(JPN)、韩国(KOR)、卢森堡(LUX)、荷兰(NLD)、俄罗斯(RUS)、新加坡(SGP)、斯洛伐克共和国(SVK)、瑞典(SWE)、土耳其(TUR)、美国(USA)等29个国家(地区)的面板数据，具体的指标选取和数据来源如下：

1．被解释变量。表示贸易竞争优势指数，基于理论分析并借鉴任同莲(2020)和徐先航(2021)等研究文献，分别选取增加值国际市场占有率()、贸易结构(增加值出口技术复杂度,)和全球价值链(全球价值链地位指数，)三个视角来测度一国或地区的贸易竞争优势指数，采用熵权法来确定其权重，数据基于UNCTAD、WTO、WIOD、WB数据库测算整理而得，具体的权重见表2。

‘

表2 贸易竞争优势指标及权重

2．核心解释变量：人工智能技术水平。人工智能即为机器赋予人的智能，它涵盖借助互联网络等基础设施、创新算法、提高算力、训练计算机使其完成深度学习、应用行业等智能化行为，因此借鉴Acemoglu和Restrepo(2018)等人的做法，选取“环境基础、创新能力和应用能力三个指标的综合指数”并取对数作为其核心变量来测度一国或地区的人工智能技术发展水平，各指标的权重与数据来源见表1。

3．控制变量。根据经验事实和已有文献，选取的控制变量主要有：

(1)人力资本。以高等院校入学率进行测算，该方法增加了对高等学校传承知识、科技创新功能及知识积累效应的考虑(Hall和Jones,1999)，数据来源于世界银行。

(2)全球贸易开放程度。全球贸易自由化、便利化程度越高，贸易流量就越大，贸易的中间品种类就越多，更容易匹配到高质量、高技术制造业中间品，从而有利于贸易竞争力的提升。借鉴许统生和梁肖(2016)的研究，选取全球化指数衡量全球贸易开放程度，数据来源于KOF Swiss Economic Institute 。

(3)产业规模。规模经济与范围经济能不断强化自身的市场地位，形成垄断竞争优势，显著影响一国或地区的贸易竞争力。以制造业增加值为代理变量，数据来源于世界银行。

(4)全要素生产率。全要素生产率的计算方法较多也较为复杂，在此选用索罗余值法，参考Head和Ries(2003)的做法，对全要素生产率进行近似估计，估计方程为：

=ln ()-×ln ()

(2)

=0+(1-)×(-1)

(3)

其中，为一国或地区的生产总值；为资本存量；为各国或地区的年末就业总人数；为资本贡献度，遵循Head和Ries(2003)的计算方法，将其设为1/3。

由于资本存量不可直接获取，在此采用永续盘存法，利用OECD公布的固定资产形成总额计算当年资产形成总额。0为初始基本存量，在此以1995年为基期，(-1)为-1年的各国或地区的资本存量；为经济折旧率，参考Young(2003)的计算方法，取值为6%。主要变量衡量指标及统计性描述见表3：

表3 主要变量及统计性描述

(三)实证结果

表4给出了人工智能技术水平赋能国际贸易效应的检验结果。具体说明如下：

表4列(1)没有控制全要素生产率，人工智能技术水平的系数在1%的水平下显著为正，表明人工智能技术创新对贸易竞争优势产生了显著促进作用，且人工智能技术水平提升1个单位，相应的贸易竞争优势提升0.2336个单位。

表4列(2)、列(3)、列(4)检验人工智能技术水平分别与国际市场占有率(贸易规模)、贸易结构(出口技术复杂度)和全球价值链(GVC地位指数)的相关性，同样没有控制全要素生产率。列(2)的人工智能技术水平对国际市场的占有率的影响为负，且未通过显著性检验；列(3)的人工智能技术水平在1%的水平下显著为正，人工智能技术水平提升1个单位，贸易结构将会优化0.0501个单位，表明人工智能技术水平提升能推动贸易结构的优化；列(4)的人工智能技术水平在5%的水平下显著为正，人工智能发展每提高1个单位，相应的GVC地位指数会提升0.0012个单位，说明人工智能技术对全球价值链产生明显的正向影响。

在表4列(5)中，加入了全要素生产率作为控制变量，人工智能技术水平的系数在5%的水平下显著为正，但人工智能技术水平对贸易竞争优势的影响程度出现了轻微下降，人工智能技术水平提升1个单位，相应的贸易竞争优势只提升0.1317个单位。

在表4列(1)至列(5)中，控制变量中的产业规模除列(4)不显著外，其余均在1%的水平下通过检验，显著为正，这印证了规模经济对贸易竞争优势具有显著作用。全球开放程度除列(3)和列(5)外均显著为正，表明全球开放水平越高，各国贸易竞争优势都会相应提高。而人力资本对贸易竞争优势的影响低于产业规模与全球开放水平。全要素生产率在5%的水平下也通过显著性检验，说明全要素生产率的提高必会带来贸易竞争优势的提升。

表4 基准回归结果

(四)稳健性检验

为了检验结果是否稳健，进行替换变量检验、样本分组异质性检验和广义矩估计(GMM) 检验，具体检验结果如下。

1．替换变量检验。第一，替换因变量，将贸易竞争优势中贸易增加值计算方法由前向分解换为后向分解，以此进行基准回归(见表5)。第二，替换控制变量，关于人力资本的测算有多种方法，此处采用基于受教育年限和教育回报的人力资本指数(数据来源于佩恩表10.0)替代基准回归的高等院校入学率方法重新测算人力资本存量(见表6)。

回归结果显示，主要解释变量的回归系数与显著性均没有发生明显变化，人工智能技术创新对于贸易竞争优势的影响显著为正，印证了基准模型的回归结果与现实解释。从控制变量人力资本的结果来看，受教育年限对贸易竞争优势形成产生显著的正向影响，这说明人力资本对贸易竞争优势的促进作用。

2．样本分组异质性检验。由于29个国家(地区)经济发展水平、技术创新能力、区位条件、比较优势、贸易竞争力均存在较大异质性，按照世界银行划分方法将 29个国家(地区) 划分为高收入国家(地区)与中等收入国家(地区)，分别考察高收入国家(地区)、中等收入国家(地区)人工智能技术水平的差异对贸易竞争优势影响的差异性。回归结果(表7)显示，无论是高收入国家(地区)还是中等收入国家(地区)，人工智能技术发展显著正向影响贸易竞争优势，人工智能技术水平的差异对贸易竞争优势影响存在异质性，高收入国家(地区)对贸易竞争优势的影响更为突出。

表5 替换因变量后的基准回归结果

表6 替换控制变量后的基准回归结果

表7 分组回归结果

3． 广义矩估计(GMM)检验。鉴于人工智能技术发展并不是完全的外生变量，它们对国际贸易竞争优势的影响很有可能因为贸易竞争优势的改变而带来解释变量的改变，从而陷入“双向因果”的内生性困境。因此，为了充分降低内生性对贸易竞争优势形成的影响，本文进一步寻找与贸易竞争优势不相关的工具变量，故采用广义矩估计(GMM)重新估计本文的主要结果。 选择的工具变量为解释变量的滞后一期变量。主要考虑国际贸易与技术创新惯性、时序相关性的影响，充分排除由此引发的内生性问题。GMM回归结果(表8)显示，列(1)至列(5)的人工智能技术水平均通过显著性检验，且发现人工智能技术水平的系数多数增大且更为显著，表明人工智能技术创新的确赋能国际贸易，对贸易竞争力的提升具有显著的促进作用。在检验中还发现，多数控制变量的系数有所增大，且显著性水平提高。因此，结果表明，内生性问题在一定程度上影响回归结果，但估计值均未发生显著变化，并未造成符号偏转等重大影响。表8中AR(1)与AR(2)检验的值表明，该模型通过自相关检验，仅存在一阶序列相关；同时Sargan检验拒绝原假设，表明所有工具变量都为有效，可见GMM的估计结果是一致可靠的。

表8 GMM回归结果

五、结论与政策启示

人工智能作为第四次工业革命的引擎，正进入加速发展期，将引发新一轮的科技与产业革命，并可能推动国际贸易模式与竞争格局的深刻变革。世界主要经济大国纷纷制定人工智能发展战略，以抢占全球经济制高点，形成较强的国际竞争优势。本文在对人工智能赋能国际贸易效应理论分析的基础上，创新了人工智能技术水平的评价指标，测度了十个主要国家的人工智能技术水平，实证研究了人工智能技术创新对贸易竞争优势的影响。研究结果表明：(1)世界主要国家的人工智能技术发展处于上升通道，呈单边上升态势；同时，主要国家的人工智能技术发展呈现非均衡性，美国、中国占据领先地位，韩国与英国紧随其后，俄罗斯相对落后。(2)人工智能技术将引发大量的互补性技术创新，从而形成技术创新的“簇群”并催生新技术、新产品不断涌现，不但推动贸易规模扩大、贸易结构升级，而且使得各国比较优势与竞争优势发生深刻变化，进而推动形成新的世界贸易格局。(3)人工智能技术对贸易竞争优势产生显著正向影响，当人工智能发展水平提高1个单位，贸易竞争优势就会提升0.2336个单位。但这种影响具有异质性，对高收入国家或地区的正向影响更为突出。(4)产业规模、人力资本、全球开放程度、全要素生产率等均对贸易竞争力产生积极影响。

根据以上结论，得出如下政策启示：

第一，有效推动人工智能技术创新，充分发挥其赋能国际贸易效应的功能。积极有效地推进算法、数据和计算力等人工智能新基建，创建AI超算中心，不断创新数据存储、图像处理、虚拟现实等智能化知识和技术，推动人工智能贸易相关产业创新，包括云计算、大数据、智能芯片、无人机、智能医疗、远程教育、跨境电商等，使人工智能技术成为拉动国际贸易发展的新动能。

第二，深化人工智能国际合作，优化国际贸易分工。在人工智能基础研究领域，美国科技实力在全球遥遥领先，但在应用技术、产业技术方面各有千秋。美国是芯片、机器学习、算法等技术的原创方，但中国在海量数据、计算机视角、语音识别等领域领先于美国。因此，在不断推进各国人工智能技术发展的同时，各国要充分发挥各自的比较优势，加强国际交流与合作，优化资源配置，缩小国家间智能鸿沟，优化国际分工，推动全球贸易发展。

第三，推动人工智能与各产业深度融合，全方位培育国际贸易竞争新优势。充分发挥人工智能深度学习的优势以及规模经济、范围经济效应等，推动AI在各产业领域的增量式技术改进，数据传输、医疗、教育、娱乐等服务业以高频高价值场景为落点做持续AI泛化，深化AI与制造业的研发、生产、销售等产品全生命周期的深度融合，打通制造业的不同环节与服务链的各个节点，通过各个产业的智能化升级，实现效率变革、动力变革、质量变革，提高产业核心竞争力，全方位形成我国国际贸易竞争新优势。