人工智能對數字服務出口的影響研究
——基于Stanford AI指數的實證檢驗

姚亭亭 包雅楠

(1.海南大學國際商學院,海南 海口 570228;2.濟南大學商學院,山東 濟南 250002)

一、引言

近年來,面對全球數字經濟快速發展,推進傳統貿易數字化轉型、促進人工智能等數字技術與貿易深度融合成為主要國家保持與強化國際貿易競爭優勢的努力方向。黨的二十大報告強調“創新服務貿易發展機制,發展數字貿易,加快建設貿易強國”,《“十四五”服務貿易發展規劃》亦提出“加快服務貿易數字化進程”“推動數字技術與服務貿易深度融合”,這表明發展數字貿易和創新服務貿易發展機制成為貿易強國建設的關鍵內容,也充分展現出以人工智能等數字技術驅動服務貿易數字化、智能化發展的迫切性與重要性。事實上,人工智能等數字技術會從結構升級、效率提升、資源配置和治理體系等方面對(數字)服務貿易發展產生創新式變革,具體而言,人工智能通過促進服務貿易產業鏈、供應鏈與價值鏈協同發展提升貿易競爭力,通過降低貿易成本擴大數字貿易規模,通過對全社會環境的賦能作用大幅提高社會資源利用率,通過降低地理距離等傳統貿易壁壘的阻礙作用,優化貿易治理體系,支撐數字服務貿易更好更快的發展[1]。

俯瞰全球數字服務貿易與人工智能(Artificial Intelligence,AI)近年發展狀況,數字服務貿易在國際貿易中的表現十分亮眼且呈穩定上升趨勢,全球數字服務出口額由2010年的18 418億美元上升至2021年的38 170億美元,這主要得益于互聯網、人工智能等數字技術的突飛猛進,在此期間全球AI專利申請數量由2 560件攀升至141 241件,增加了54倍左右,特別是自2017年起AI發展出現突破性進展(見圖1(1)資料來源：2022年《人工智能指數報告》與聯合國貿易發展會議數據庫。)。數字服務貿易與AI高速發展事實反映出AI等數字技術與數字服務貿易融合發展將是我國服務貿易創新變革的重要突破口[1],對AI高度發展與數字服務貿易增長相關性的深入考察具有理論與現實雙重意義。

圖1 全球人工智能專利申請和數字服務出口情況

遺憾的是,鮮有文獻直接對AI與數字服務貿易發展問題展開經驗研究。回顧現有文獻,與本文較為密切相關的研究有兩支。第一支文獻聚焦于AI等數字技術在實體經濟社會場景的應用與擴散表現,該類文獻關注影響AI快速發展的內因及該智能技術應用于三大產業所帶來的經濟增長和生產率提升效應,這類研究為深刻認識AI與貿易融合問題奠定了理論基礎。近二十年來,AI能夠在全球商業活動和公共政策議程中的廣泛擴散與持續應用主要受益于全球計算能力的指數級增長、通信網絡的大幅改善及訓練數據量的猛增[2]。從廣義層面講,AI屬于一種智能機器系統,它主要依據人類設定的目標對物理或虛擬的環境進行預測、給出建議或決策[3],同時它自身可以利用高質量、豐富的數據資源進行不斷訓練以優化現有AI系統,提高預測能力與決策能力,由于AI能降低預測成本與決策成本,農業、制造業或是服務業[4-6]都存在一些AI應用場景。譬如服務業,AI已在物流、海關、運輸、金融服務、專業服務、娛樂服務等較多商業領域得以應用、擴散,AI與這些領域深度融合推動了傳統服務業數字化、智能化發展[2]。除此,AI(工業機器人)在一定程度上可以緩解老齡化與勞動力短缺帶來的負面經濟問題[7],通過促進生產自動化與智能化降低勞動力需求及提高資本回報率與全要素生產率等機制推動經濟增長[8-9],通過提升勞動生產率和全要素生產率降低產出價格,使消費者和下游生產者受益[10]。

另一支文獻聚焦于AI應用或其應用產品(如工業機器人)對國際貿易的影響研究。Goldfarb和Trefler(2018)[11]最早從定性視角探討了AI如何賦能國際貿易發展問題,且發現AI對具有較強貿易敞口部門的影響更顯著[12]。隨著AI快速發展及其重要性凸顯,近幾年國內外學者對AI與國際貿易間的相關性展開實證研究。其一,圍繞AI如何影響GVC分工與深化,利用國際機器人聯合會(International Federation of Robotics,IFR)的工業機器人數據表示AI應用水平,實證發現AI通過降低貿易成本、促進技術創新等路徑促進GVC分工[13-14]與GVC網絡深化[15]。

其二,聚焦于AI對制造品貿易的影響。唐宜紅和顧麗華(2022)[16]利用國家層面數據驗證了工業機器人顯著促進貿易產品出口。金祥義和張文菲(2022)[17]采用IFR的工業機器人和中國企業出口數據實證分析了AI發展對企業出口擴張的影響。除此,工業機器人也會擴大企業出口產品范圍[18]。進一步,關于出口質量升級,工業機器人應用能降低生產過程中的出錯概率,提升制造業出口產品質量[19],而機器人應用與出口產品質量升級之間可能存在U型關系[20],唐青青等(2021)[21]利用中國微觀企業數據與工業機器人數據再次證實了AI可以推動制造企業出口產品質量升級。另外,工業機器人采用率提高會降低北方國家的生產成本,影響北方國家與南方國家之間最終產品和中間產品貿易[22]。與其他學者用工業機器人表示AI做法不同,Brynjolfsson等(2019)[23]實證檢驗了機器翻譯等AI技術應用能克服跨境貿易中的語言障礙,降低與翻譯相關的檢索成本,促進貿易出口。

其三,AI與服務貿易之間的相關研究。Trefler和Sun(2022)[24]利用2014—2020年企業擁有的AI專利數據對移動應用服務貿易的影響展開了實證分析,研究顯示AI應用有效推動了雙邊服務貿易增長。路瑋孝和孟夏(2021)[25]主要從就業市場結構調整視角探究工業機器人對服務進(出)口的影響。夏杰長(2023)[1]從理論層面分析了數字技術通過降低交易成本、促進多鏈融合、提高資源利用、完善治理體系等路徑賦能服務貿易高質量發展。

經對相關文獻回顧,發現現有研究關于AI影響GVC分工與深化,以及影響制造品貿易出口穩定性、出口范圍、出口質量等內容的研究成果較豐富,這為本文研究提供了可借鑒的理論知識,但仍存一些可以拓展的空間：(1)現有文獻關于AI對數字服務貿易影響的實證研究較少。Trefler和Sun(2021)[24]與路瑋孝和孟夏(2022)[25]圍繞AI與服務貿易發展進行了經驗研究,但其研究未涉及AI對數字服務貿易影響的內容,且兩篇文獻分別基于企業層面與國家層面展開,未考慮從“國家-行業”中觀層面量化分析AI如何影響數字服務貿易發展,而且對這二者間的作用機制探索仍較少。(2)實證研究中衡量AI發展水平的指標還需進一步豐富。國內既有文獻多采用工業機器人數量衡量AI發展并用于實證研究,但工業機器人主要用于反映工業行業AI投入強度,若簡單地將工業機器人應用等同于AI發展水平并展開研究,其結果會將研究范圍限定在工業領域,且可能導致研究結論的片面性[26]。

區別于現有研究,本文的研究問題是：(1)兼顧理論與實證兩視角深入探討一國AI發展水平對其各數字服務行業的滲透情況將如何影響其數字服務出口(2)本文涉及的“數字服務出口”是“數字服務貿易出口額”的縮寫。;(2)進一步討論該影響效應的作用機制有哪些;(3)考察該影響效應是否因AI發展水平測算視角不同以及行業差異而存在異質性。

對上述問題回答既能為AI賦能數字服務貿易高質量發展提供理論依據,又能為進一步推進AI和數字服務貿易深度融合、服務貿易創新發展提供政策啟示。為此,本文以2017—2020年全球主要國家各數字服務行業為研究樣本,構建“出口國-進口國-行業-年份”四維數據集,考察AI應用對其數字服務出口的影響、作用機制與異質性問題。本文的邊際貢獻在于：第一,拓展了AI對數字服務貿易影響的研究。現有文獻主要聚焦于工業機器人對GVC分工(深化)與制造品貿易兩類貿易的影響展開了豐富的量化研究,僅少數圍繞AI(工業機器人)的服務貿易效應進行經驗研究,本文則是將AI的賦能效應拓展到數字服務貿易領域。第二,揭示了AI影響數字服務貿易發展的作用機制。不同于路瑋孝和孟夏(2021)[25]從就業市場結構調整分析工業機器人對服務貿易的影響作用,本文從生產效率與貿易成本兩條路徑,深刻剖析AI如何影響數字服務貿易,挖掘二者間的內在機理。第三,豐富了開展量化研究的AI衡量標準。囿于AI統計數據不夠健全,國內多數實證文獻用工業機器人作為衡量AI發展指標。本文對AI發展的衡量標準則是依據斯坦福大學以人為本人工智能研究所(Human-Centered Artificial Intelligence Institute,HAI)編制的《人工智能指數報告(2022年)》,并運用熵權法測算各國AI綜合發展水平,再結合各數字服務行業數據強度構建“國家-行業”層面的AI應用水平,以反映一國各數字服務行業的AI應用情況。

二、理論機制與假說

(一)人工智能對數字服務貿易發展的影響

早期的絕對優勢理論、比較優勢理論、技術差距貿易模型、新新貿易理論及多國多行業E-K模型等針對技術差異影響國際貿易分工與貿易發展的內在邏輯進行了深刻詮釋,這些經典模型為研究AI如何賦能數字服務貿易發展提供了深厚的理論支撐。結合AI技術特征與數字全球化時代背景,本文認為AI影響數字服務貿易發展的經濟邏輯有如下三點。

第一,AI通過改變服務貿易模式提高傳統服務的可貿易性。數字化交付打破了傳統服務供給者與消費者面臨的空間距離限制,為過去無法開展跨國貿易的醫療服務、教育服務、音樂表演娛樂服務等提供了交易機會,有效拓展了跨國數字服務貿易的空間[1]。具體如機器翻譯在國際貿易中的廣泛應用促進了不同語言自動轉換,便利遠程醫療、在線教育、協同辦公、在線法律咨詢等數字服務貿易活動的開展,顯著提高了跨國服務貿易的可能性與服務效率。事實上,AI等數字技術深刻影響著一國參與數字貿易的機會[27],且AI和機器人對服務貿易的賦能作用會大幅增加服務貿易出口數量[28]。

第二,AI通過推動境內服務崗位流向具有勞動力成本優勢的境外國家并促進自然人流動服務提供方式變革,擴增了全球范圍內在線服務提供崗位數量,極大地促進數字服務貿易發展。傳統的國際服務貿易模式(自然人流動)需要服務提供者前往另一國境內為該國境內服務消費者提供服務,而機器學習AI系統有力推動“遠程移民”(特指在線服務工作者)發展[29]。一方面,遠程工作降低了服務提供者需跨越地理界限提供服務的必要性,如專家可以通過遠程視頻會議形式開展學術講座與技術咨詢指導。另一方面,一些面臨人才短缺與境內勞工成本高問題的發達國家更傾向于雇傭成本效益高的外國在線服務工作者,通過數字化方式從勞動力成本低且教育資源良好的國家進口數字服務,相對地,為具有勞動力紅利和教育體系完善的發展中國家(如印度等國家)創造了數字服務出口機會。

第三,AI等數字技術的發展催生了進行服務交易的平臺生態系統,數字平臺通過創新數字服務產品與精準匹配供需信息進一步推動數字服務貿易規模擴大。數字平臺的出現大幅降低了傳統市場模式的交易成本,平臺經濟的規模經濟效應不僅提升了數字產品與服務的價值,且創新了服務產品種類[1],增強了數字產品和服務出口競爭力。同時,數字平臺生態系統還能有效協調供給與需求間的信息不對稱問題[30],為全球中小型企業參與國際數字服務貿易和擴大數字服務出口規模提供重要機遇。基于上述分析,提出研究假說1。

H1人工智能應用對數字服務貿易發展具有正向促進作用。

(二)人工智能對數字服務貿易影響的機制分析

1.人工智能通過提升生產率水平影響數字服務出口

AI相關數字技術應用可以顯著提高生產率,進一步促進數字服務貿易發展。不難理解,AI密集型行業自身具有較高勞動生產率的特征,且AI對全行業乃至全社會生產率提升也有較強外溢效應[10,15]。一方面,生產率提升影響產品出口競爭優勢,產品貿易出口擴張對數字服務出口發揮拉動效應。具體而言,出口貿易企業通常有較高的生產率,AI通過替換從事常規工作的勞動力或提升生產技術的方式提高某些特定生產環節的效率,生產率提升推動生產規模擴大與出口數量增長[31-32]。而且機器人等AI技術也會通過提升企業生產率進一步擴大出口產品范圍[18]。需要指出的是,產品貿易特別是跨境電子商務的快速發展會擴大對金融、專業咨詢等服務的需求,進而帶動可數字化服務行業出口。

另一方面,AI在金融、保險等數據密集型行業與倉儲、物流等傳統服務業的廣泛應用[2],通過提升服務業的效率與質量推動數字服務貿易發展。其邏輯是AI利用歷史數據與自主學習能力不斷降低生產環節中的錯誤率,提高生產流程銜接度并降低人為出錯概率,優化生產銜接環節信息傳遞質量,提升服務業各項作業生產率[17],增強本國數字服務出口競爭優勢,促進數字服務出口。以金融服務為例,金融領域采用AI能有效改善和簡化資金管理流程,在機器學習與大量數據資源輔助下,銀行能夠實現科學地評估貿易主體借貸能力,提高銀行信貸決策效率,改善了貿易往來參與主體的結算效率,擴大了金融服務進(出)口需求,同時帶動了專業咨詢等其他相關數字服務出口[2]。據此,提出研究假說2。

H2人工智能通過提升產品生產效率與服務效率,并在產品貿易的拉動效應與服務出口競爭優勢增強的疊加作用下促進數字服務出口。

2.人工智能通過降低貿易成本影響數字服務出口

AI還能通過降低貿易成本促進數字服務出口。主要邏輯在于三點：其一,AI的關鍵應用機器翻譯與語言學習技術通過改進自動化語言學習與翻譯流程,有效消除貿易中的語言障礙,翻譯相關檢索成本降低與簡單通信的自動化提高了服務提供者與消費者溝通效率[2,23],降低了雙邊貿易成本,推動數字服務貿易發展。其二,AI的強預測分析能力可以降低國際貿易成本中的信息搜尋成本。在跨國貿易中,地理距離和文化隔閡均會加大企業尋找潛在消費群體的難度,并影響消費者對需購買產品與服務相關信息的了解,搜尋困難和信息堵塞會抬高出口企業的貿易成本[23]。換言之,由信息不對稱形成的信息成本將制約國際貿易發展[33],但在交易中運用AI的預測分析能力可以促進生產和需求信息精準匹配,有效解決市場信息不對稱問題[1],信息搜尋成本的降低促進數字服務貿易交易量增長。譬如在營銷和廣告服務領域,AI在增強消費者體驗和優化個性化服務內容的同時,還能利用預測能力對消費者偏好和習慣進行精準預測并對其投入相關商品或服務的定向廣告[2],提高企業跨國營銷效率,削減服務提供者的搜尋成本,降低企業貿易成本,促進企業數字服務出口。其三,AI技術在海關和邊境管理機構的應用能降低通關產生的貿易成本。視覺搜索、面部識別及行為預測分析等AI技術可以有效輔助海關與邊境管理機構處理大量人員跨境流動和商業業務,提高海關部門政務服務效率并改善監管質量,通過縮短通關時間和降低人力物力成本削減貿易成本[34],推動數字服務貿易發展。基于上述分析,提出研究假說3。

H3人工智能通過降低溝通成本、信息搜尋成本與通關成本等機制削減雙邊貿易成本,促進數字服務出口。

三、研究設計

(一)模型設定

本文借鑒劉斌和甄洋(2022)[35]的經驗做法并結合貿易引力模型,構建以下基準回歸模型(1),實證檢驗人工智能對數字服務出口的影響。

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

(1)

其中,logexportijkt表示數字服務貿易出口額,AIijkt表示AI應用水平,Controls是一系列控制變量,μjk和νkt分別表示進口國-行業固定效應、行業-年份固定效應,εijkt是隨機擾動項。本文研究樣本時間為2017—2020年。

(二)變量說明和數據來源

1.被解釋變量(logexportijkt)

本文被解釋變量是t年出口國i(3)出口國包括：澳大利亞、奧地利、比利時、加拿大、丹麥、芬蘭、法國、德國、愛爾蘭、意大利、日本、韓國、荷蘭、波蘭、葡萄牙、俄羅斯、瑞典、瑞士、英國、美國等20個國家。對進口國j(4)進口國包括：澳大利亞、奧地利、比利時、巴西、加拿大、中國、丹麥、芬蘭、法國、德國、印度、愛爾蘭、意大利、日本、韓國、荷蘭、挪威、波蘭、葡萄牙、俄羅斯、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英國、美國等26個國家。出口k行業(5)基于UNCTAD(2015)“International trade in ICT services and ICT-enabled services”的界定方法,數字服務行業包括保險和養老金服務、金融服務、使用知識產權的費用服務、電信服務、計算機服務、信息服務、專業和管理咨詢服務、技術貿易相關和其他商業服務、個人文化和娛樂服務等9個行業。的貿易額,數據來自WTO數據庫(擴大的國際收支服務分類(Extended Balance of Payments Services classification,EBOPS)(2010)2位部門編碼),并對數字服務出口額加1再對其取對數,以此處理零值貿易數據。

2.核心解釋變量(AIijkt)

本文核心解釋變量是AI應用水平,用t年出口國i的k行業和進口國j的k行業AI應用水平衡量。本文研究AI如何影響數字服務貿易發展,AI指標選取需考慮其是否廣泛滲透于每一數字服務行業。斯坦福大學HAI自2017年至今致力于測度與追蹤主要國家AI發展情況,并編制了《人工智能指數報告》,該報告利用詞頻-逆文件頻率方法測度AI對一國國內的綜合滲透率及在金融、教育、制造業等行業的應用情況,并從研發水平、技術性能、經濟效應與AI多樣性等多元維度評估一國AI發展水平,該指數較客觀刻畫了AI的經濟社會效應[36]。因此,本文用《人工智能指數報告(2022年)》數據來構建AI指標,具體做法有如下三步：(1)用熵權法對表示經濟投入層面和研究與開發(Research and Development,R&D)層面的多個AI子指標進行賦權處理;(2)借鑒周念利等(2022)[37]的做法,用投入產出法測算數字服務行業的數據強度(6)數據是AI系統運作的主要輸入之一,“擁有更多觀測數據的公司將產生更準確的預測”[11]說明每一數字服務部門的數據強度與AI應用情況密切相關,因此,本文將采用數據強度來預測每一部門的AI應用情況。,見式(2);(3)將第一步測算國家層面的AI發展與每一數字服務行業的數據強度相乘,得到“出口國-進口國-行業-年份”四維數據結構的核心指標,見式(3)。

(2)

(3)

式(2)中DataIkt表示t年k行業的數據強度,字母a代表“數據生產者”行業(7)將Calvino等(2018)[38]文中數據強度劃為“高”和“中高”的部門界定為“數據生產者”。,q代表接受上游行業s投入的下游服務行業,TOTq是所有中間投入的加總,該數據源自美國經濟分析局2017—2020年投入產出表(8)一些學者將美國投入產出矩陣作為衡量中間投入水平依據的原因是各個國家投入產出表的行業分類系統或聚合水平不同,無法將行業代碼實行統一[38]。。式(3)AIit和AIjt分別是用熵權法測算得到的t年i國和j國的AI發展水平。

3.控制變量

經濟規模(loggdpit、loggdpjt),用出口國和進口國的國內生產總值表示,數據源于世界銀行世界發展指標(World Development Indicators,WDI)數據;貿易成本,包括兩國首都間的地理距離(logdistij)、是否相鄰(contigij)、是否有共同語言(comlangij)、是否有殖民聯系(colonyij)、是否使用統一貨幣(smctryij),這五個指標都源自CEPII數據庫。知識產權保護水平(PRit、PRjt),用出口國和進口國各自的產權保護指數表示[35],數據源于加拿大弗雷澤研究所公布的世界經濟自由指數分指標“產權保護”。貿易化水平(koftrit、koftrjt),用KOF瑞士經濟研究所發布“貿易全球化指數”衡量出口國和進口國參與國際貿易程度。行業信息化程度(teleik、telejk),用2000年(9)采用2000年數據來測度原因在于避免內生性偏誤。世界投入產出數據庫(World Input-Output Database,WIOD)數據評估i國與j國的數字服務行業信息化程度,將i國、j國每一數字服務行業的電信業投入程度與各國電信行業總投入額的比重用以測度行業信息化程度[35]。以上各主要變量的描述性統計詳見表1。

表1 描述性統計

四、主要結果分析

(一)基準回歸

表2匯報了AI應用影響數字服務出口的實證檢驗結果。首先,列(1)為僅加入核心解釋變量,并控制進口國-行業固定效應、行業-年份固定效應、出口國-行業固定效應后,檢驗AI對數字服務出口的影響結果;列(2)是在列(1)基礎上再加入出口國和進口國GDP、貿易成本等控制變量后的估計結果;列(3)(4)是進一步分別加入出口國和進口國的各行業信息化水平后的估計結果,列(3)采用進口國-行業、行業-年份固定效應,列(4)采用出口國-行業、行業-年份固定效應。不難發現,列(1)-(4)估計結果顯示核心解釋變量(AIijkt)估計系數均為正向且顯著,說明隨著出口國與進口國AI應用水平提升,雙邊數字服務交易額也隨之增長,該結果初步驗證了H1的說法,AI應用能促進數字服務貿易發展。對此結果也不難理解,AI應用于服務貿易場景不僅能削減地理距離等傳統貿易壁壘的負面影響,促進服務貿易可數字化交付,拓寬服務貿易發展空間[1],而且AI本身也能作為一個平臺協助各服務行業創造新的任務[31],豐富數字服務產品種類,極大提升數字服務出口競爭力,擴大數字服務出口規模。其次,表2的主要控制變量估計系數也基本符合預期,前4列的loggdpit和loggdpjt估計系數均為正向且顯著,表明貿易雙邊國家的經濟規模仍是影響雙邊數字服務貿易發展的主要因素之一;logdistij的估計系數為負且顯著,說明出口企業更愿意與鄰近國家率先建立貿易合作關系,因為這可以降低企業的溝通成本、搜尋成本以及制度成本[40]。囿于篇幅和本文核心研究內容,其余控制變量結果分析不再一一贅述。

表2 基準回歸結果

除此,上述回歸結果均屬于均值回歸,實證結果也側重于分析進(出)口國AI應用對數字服務出口規模擴大的平均效果。需要指出的是,若進(出)口國AI應用水平分布不對稱,采用均值回歸可能無法全面反映出AI的數字服務貿易效應。與傳統均值回歸相比,分位數回歸能全面展現AI應用水平位于不同特征分布(如位于末端或前端)上數字服務貿易的異質性影響,且該方法未對誤差項提出較強的假設,進而能避免數字服務貿易異常值影響。據此,本文利用分位數回歸方法對式(1)進行重新檢驗,估計結果詳見表2列(5)-(7),這三列依次是0.25、0.50和0.75分位點對應的進口國-行業、行業-年份固定效應結果,AIijkt估計系數都為正且顯著,再次表明AI應用可以賦能數字服務貿易發展。

(二)穩健性檢驗

本文嘗試利用更換估計方法、更換核心解釋變量等方法對基準回歸結果展開穩健性檢驗,結果如表3所示,除列(4)采取出口國-行業、行業-年份固定效應,其余各列均采取進口國-行業、行業-年份固定效應。

表3 穩健性檢驗結果

1.更換估計方法

本文被解釋變量為雙邊國家數字服務行業數據,研究樣本中存在較多零點觀測值,泊松偽極大似然(Poisson Pseudo Maximum Likelihood,PPML)估計法能解決大量零值貿易數據與異方差問題[40],而高維固定效應前提下的PPML估計法能更穩健地檢驗偽極大似然估計,因而本文用該估計法對AI對數字服務出口的影響進行回歸,結果見表3列(1)(2),兩列核心解釋變量AIijkt的估計結果均為正且顯著,與基準估計結果一致。

2.分別考慮出口國和進口國各自的AI應用水平對數字服務出口的影響

出口國AI應用(AIEikt)與進口國AI應用(AIIjkt)指標測度詳見式(4)(5)

AIEikt=AIit×DataIkt

(4)

AIIjkt=AIjt×DataIkt

(5)

回歸結果如表3列(3)(4)所示。AIEikt估計結果顯示出口國的AI應用水平對其數字服務出口具有顯著促進作用,究其原因,出口國的數字服務業與AI深度融合有助于增強本國傳統服務的可貿易性,改善數字服務質量與服務效率,提升本國數字服務出口競爭力,擴大數字服務出口規模。列(4)AIIjkt估計系數為正且顯著,表明進口國的AI應用水平提升顯著促進了出口國對其出口數字服務,這是因為AI在進口國社會和經濟領域的廣泛應用,極大提升了進口國整體經濟數字化、智能化水平,進口國數字經濟廣泛滲透于消費市場,推動消費升級,消費者對進口數字服務產品需求增強,并且進口國行業信息化水平提高進一步增強了消費者線上交易偏好,在AI應用與行業信息化水平提高的共同影響下,進口國進口數字服務的意愿增強。

3.更換核心解釋變量

前文采用熵權法從R&D層面和經濟層面測算出口國和進口國AI應用水平。Trefler和Sun(2022)[24]利用AI相關專利申請數量衡量一國的AI應用水平,參考該思路,本文將出口國和進口國AI專利申請數交互作為核心解釋變量,重新檢驗AI的數字服務貿易效應。結果詳見表3列(5),AIijkt估計系數依然為正且顯著,表明基準回歸結果穩健。

4.內生性問題討論

考慮到AI和數字服務貿易間可能存在反向因果的內生性問題,本文參考劉斌和甄洋(2022)[35]構建的工具變量做法,將“1995年新加坡教育行業在進(出)口國數字內容部門的總投入強度(10)先計算新加坡1995教育部門對電信部門、影視音樂部門以及信息服務部門三個數字內容部門總投入,然后將該總投入額除以所有部門總投入額,再將該結果除以1995后再乘以對應年份,得到該總投入強度指標”作為工具變量。一方面,新加坡2021年的AI發展水平在30個主要經濟體評價中位列第十(11)該排名依據是斯坦福大學發布的2022年《人工智能指數報告》。,同時新加坡積極推動本國數據與發達經濟體數據自由交換,如新加坡與澳大利亞、新西蘭、英國等多個經濟體達成數據互通共識,且它也是《全面與進步跨太平洋伙伴關系協定》《數字經濟伙伴關系協定》等區域貿易協定的成員,以上表明新加坡在AI技術創新與數據跨境流動方面已擁有了一定的國際影響力,意味著新加坡教育部門對進(出)口國家數字內容行業投入程度較大,受新加坡教育的信息人才較多,對兩國數字內容行業影響也較大,而信息通信技術行業公司是推動AI創新(專利、商標和出版物)的最重要參與主體[41],表明進(出)口國較易受新加坡AI投入強度影響,該工具變量滿足相關性要求。另一方面,新加坡經濟體量并不是很大,1995年新加坡教育部門對進(出)口國數字內容行業的總投入強度很難直接影響研究期間貿易雙邊的數字服務貿易規模,該工具變量符合外生性要求。表3列(6)(7)是兩階段最小二乘的估計結果,表內Kleibergen-Paaprk LM statistic、Cragg-Donald Wald F statistic統計量依次通過了“不可識別檢驗”和“弱工具變量檢驗”,說明工具變量設定較合理,AI應用估計系數依然為正且顯著,再次證明了基準回歸結果的穩健性。

五、擴展分析

(一)不同視角下的人工智能發展水平檢驗

基準回歸結果與穩健性檢驗均證實了出口國和進口國的AI應用可以顯著促進數字服務出口。但上述實證檢驗的核心解釋變量在國家層面構建方法是采用熵權法將R&D層面與經濟投入層面的各子指標整合為一個指標,該指標能刻畫一國AI發展綜合水平,但考慮到一國在R&D或經濟投入等具體層面AI發展水平對數字服務貿易的影響可能存在異質性。本文將AI發展水平的度量方法細分為出版物(12)包括AI期刊出版數、AI會議出版數、AI知識庫出版數,并利用熵權法處理。、專利(13)包括AI專利申請數和AI專利授權數,并利用熵權法處理。、論文引用強度(14)包括AI期刊引用情況、AI會議出版物引用情況、AI知識庫出版物引用情況,并利用熵權法進行處理。、資金投入(15)包括AI私人投資總額、獲得資助的公司數,并利用熵權法進行處理。及人力資本(16)包括AI招聘指數、AI相對技能滲透、AI人才集中度,并利用熵權法進行處理。五項子指標,再乘以每一數字服務行業的數據強度(17)新的核心解釋變量與前文核心解釋變量構建上只有第一步的內容選擇上不同,但測度仍是用式(2)(3)。得到新的AI應用指標,并逐一考察以上五個子指標視角下的AI應用對數字服務貿易的影響。

估計結果如表4列(1)-(5)所示,各列核心解釋變量AIijkt均為正且顯著,說明出口國和進口國在出版物、專利、資金投入、人力資本及論文引用強度等領域推動AI技術創新均能顯著促進數字服務出口。但各領域AI發展的數字服務貿易效應還是存在部分差異。首先,整體上,與經濟層面AI創新發展的貿易效應(資金投入和人力資本)相比,一國在R&D層面(出版物、專利和論文引用強度)加強AI技術創新能帶來更強的數字服務出口促進作用。究其原因,AI研發具有開放共享特征,無論是AI出版物、研究人員的新發現、政府資助的AI研究成果等知識都能以開源形式實現全球共享,促進全球AI研發聯通與合作(18)資料來自：斯坦福大學發布的《人工智能指數報告》(2022)。,進而使更多國家享受AI技術紅利,如周洺竹等(2022)[42]研究發現AI對GVC分工位置的影響具有“兼濟天下”的促進效應。

表4 不同視角下AI發展水平的異質性檢驗結果

其次,進一步剖析R&D層面三項子指標對數字服務出口的影響。列(1)-(3)中核心解釋變量的估計系數相差不大,但和AI專利申請數與AI論文引用強度相比,AI出版物規模擴大具有較強的數字服務出口促進作用,可能原因在于期刊論文、會議論文和知識庫出版物能通過網絡、書籍等方式在全球或特定地區范圍內迅速傳播AI創新知識,具有廣泛且邊際成本低的創新知識外溢效應,全方位滲透到每一數字服務行業,影響數字服務行業對外貿易。相對地,AI專利僅能使一些申請或被授權的企業、機構或個人受益,其由AI創新帶來的經濟影響廣度小于AI出版物。

再次,盡管AI人力資本和數字服務出口也存在顯著正相關,但與其他指標估計結果相比,從事AI的人力資源對數字服務貿易的促進作用小于AI研發與AI資金投入方面。原因可能在于當前全球AI人才培養和人才訴求發展之間存在錯配,換言之,盡管AI發展迅猛,但多數國家產業發展所需的AI人才數量和質量遠低于理想值(19)資料來源：百度聯合浙江大學中國科教戰略研究院共同發布《中國人工智能人才培養白皮書》。,AI人力資源匱乏導致其經濟與貿易效應尚未完全激發。

(二)不同數字服務行業的實證檢驗

AI對數字服務貿易的促進效應是否會受到各數字服務行業差異的影響?為回答該問題,本文進一步區分數字服務行業來考察AI影響貿易的行業異質性。對此,本文對保險和養老金服務(sf)、金融服務(sg)、使用知識產權的費用服務(sh)、電信服務(si1)、計算機服務(si2)、信息服務(si3)、專業和管理咨詢服務(sj2)、技術貿易相關和其他商業服務(sj3)、個人文化和娛樂服務(sk)九個數字服務行業展開分組回歸,估計結果如表5所示。列(1)-(9)核心解釋變量的估計系數均為正且顯著,表明AI對不同性質的數字服務行業貿易出口均有促進作用,即隨著AI發展能力增強、應用水平提升,各數字服務行業出口情況都會得到改善,進一步證實了AI賦能數字貿易發展的觀點。

表5 區分行業的實證檢驗結果

六、機制檢驗

(一)模型設定與說明

前文從理論層面分析了AI可能通過提升生產率促進數字服務出口,現本文利用如下中介模型式實證檢驗該影響機制。另外,在國際貿易進程中,貿易企業如何高效精準鎖定境外潛在的消費客戶,降低供需匹配過程的信息摩擦以及語言溝通障礙等搜尋成本和溝通成本,是影響進口國與出口國能否進一步加深服務貿易合作的重要考慮因素。前文假說3提出機器翻譯等AI技術會減少服務提供者與消費者間的語言障礙并降低搜尋成本與溝通成本等,削減雙邊貿易成本,增強進口意愿,促進出口企業向外出口數字服務。對此,本文采用式(1)(6)(7)中介模型檢驗AI通過生產率提升以及貿易成本削減兩個機制對數字服務出口的影響。

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

(6)

logexportijkt=β0+β1AIijkt+β2Med+β3Controls+μjk+νkt+εijkt

(7)

其中Med分別取勞動生產率與貿易成本兩個機制變量。

勞動生產率測算,囿于數據可獲取性與完整性,本文借鑒唐宜紅和顧麗華(2022)[16]經驗做法,用每個工人的產出(2015年不變價美元的GDP)衡量一國平均勞動生產率(loglabourit),該指標來自國際勞工組織(International Labor Organization,ILO)數據庫,ILO統計該指標用以對比各國勞動生產率情況。除此,式(6)(7)中的其他指標含義同前文,此處不再贅述。

貿易成本測算,借鑒Novy(2013)[43]做法并參考齊俊妍和強華俊(2021)[44]處理方法,利用式(8)測算貿易雙邊國家數字服務行業的貿易成本(costijkt)。

(8)

式(8)中Exiikt和Exjjkt分別表示出口國i和進口國j在t年關于數字服務行業k的國內貿易情況,做法是i國k行業總產值減去該行業總出口額,鑒于行業總產值數據難以獲取,利用部門國際貿易額是行業產出的80%假設來倒推各數字服務行業的總產值[44],Exijkt和Exjikt分別表示出口國i在t年k行業對j國的出口額、進口國j在t年k行業對i國的出口額。σ是出口國i和進口國j服務商品間的替代彈性,取值設為8。

(二)機制檢驗結果分析

本文利用式(1)(6)(7)考察研究假說2中AI對數字服務貿易的生產率影響機制的存在性和合理性。檢驗結果如表6列(1)-(3)所示,列(1)為主效應估計結果;列(2)中AIijkt估計系數為正且顯著,表明AI確實促進了出口國生產率提高;進一步地,列(3)中AIijkt和loglabourit估計系數均為正,并在1%的顯著性水平下顯著,說明AI通過提高生產率促進數字服務出口這一影響機制是成立的,驗證了本文假說2。AI在數字服務行業中的廣泛應用會通過勞動替代效應與生產力效應,改善勞動力工作質量,提高服務效率和質量,推動數字服務貿易高質量發展。

表6 機制檢驗結果

關于貿易成本削減機制檢驗結果如表6列(4)(5)所示,列(4)結果顯示AIijkt估計系數為負且顯著,說明AI對貿易成本具有削減效應。列(5)中AIijkt估計系數為正且顯著,costijkt估計系數為-0.14,并在1%的顯著性水平下顯著,這一結果說明AI的確會通過降低貿易成本進一步促進數字服務出口,證實了假說3的說法,即AI極可能降低進口與出口之間的信息摩擦,并利用其強預測能力高效率錨定潛在消費客戶以降低搜尋成本等機制削減貿易成本,實現AI對數字服務貿易高質量發展的賦能作用。

七、研究結論與建議

如何加快人工智能與數字服務貿易深度融合,助力服務貿易高質量發展?以全球數字化轉型為研究背景,本文考察了人工智能對數字服務貿易的影響及其作用機制,主要研究結論如下：第一,AI應用具有顯著的數字服務出口促進作用,且該促進作用不僅與出口國AI技術稟賦形成的貿易競爭新優勢有關,而且進口國AI應用激發的進口消費潛力也發揮著重要作用。第二,異質性分析發現,不同視角衡量的AI發展水平對數字服務出口的影響存在差異,基于研發投入層面的AI創新發展貿易效應明顯強于基于經濟投入層面的效應,其中AI出版物的創新知識外溢效應具有較強的數字服務出口促進效應,AI專利的數字服務出口促進效應次之,AI人力資本的出口促進作用相對最弱;此外,AI應用能有效推動各數字服務行業出口。第三,機制檢驗顯示,AI通過提升生產率水平、削減貿易成本實現了對數字服務出口的促進作用。

基于全球推進AI發展趨勢與我國貿易強國建設目標,結合研究結論,提出四點政策建議。

第一,加快推動AI等數字技術與服務業、服務貿易深度融合,大幅提升數字服務貿易國際競爭力。一方面,各地需進一步加深、拓寬AI等數字技術與服務業融合的深度與廣度,積極創新并擴大數字技術在全服務行業的應用場景,重點關注AI等數字技術賦能賦智知識密集型服務業高端化、定制化、柔性化發展,培育一批“AI+生產性服務業”發展市場主體和示范區,利用示范效應擴大生產性服務業優質供給,圍繞消費者多樣化、高品質生活需求,加快創新醫療、教育、旅游、文化等生活性服務業數字化、智能化應用場景,同時暢通數字技術與服務業融合發展實際面臨的政策堵點與技術卡點,保持并擴大數字技術先發優勢形成的服務經濟優勢。另一方面,利用AI等數字技術培育服務貿易新模式新業態,充分發揮數字技術對數字服務貿易發展的支撐作用,除了繼續增強AI等數字技術在電子商務、金融、物流運輸、大數據分析等服務貿易領域的創新應用場景,同時探索AI等數字技術在專業咨詢、知識產權等其他服務領域的多元化應用場景,提升數字服務貿易的技術含量,豐富數字服務貿易種類,形成數字貿易競爭新優勢。

第二,鼓勵AI研究與專利申請和授權,推動AI相關數字技術創新與升級。鑒于AI相關數字技術論文發表、專利申請等AI研發活動有助于AI技術創新,推動數字貿易高質量發展。因而,需持續提升AI相關數字技術基礎研究水平,適時推進多維度創新激勵與扶持政策。在高校、科研機構方面,予以科研人員充足的研發資金與政策支持,讓科研人員穩坐長坐基礎研究“冷板凳”,落實數字技術論文發表與相關專利申請等AI相關知識創造的激勵機制,加大對AI關鍵技術領域基礎研究的資助力度,提升算法與工程應用關鍵技術競爭力,突破算力“卡脖子”問題,同時支持AI與數學、醫學等基礎學科交叉融合,鼓勵形成原創性智能成果。在企業方面,既要支持AI大模型頭部企業研發創新,發揮龍頭引領作用,也要重點扶持初創與中小型科技企業成長,考慮對其予以適當的信貸和研發活動補貼傾斜政策,保障其開展AI相關技術研發與應用,激發企業創新活力。

第三,加快加大數字化人才培養速度與力度,提高勞動技能與智能崗位的適配性。本文研究顯示AI人力資本的數字服務出口促進作用還未完全激發,主要原因在于目前國內數字化人才供給不足,國內產業企業數字化、智能化發展對勞動技能升級也提出了新要求。加快數字化人才培養步伐,健全相應的培養機制迫在眉睫。重視基礎教育、高等教育與職業教育各階段各層次數字化人才培養方案制定的銜接與互補,建立專門從事AI前沿工作的理論科學家、機器學習工程師、AI產品負責人等人才隊伍;同時重視數字化復合型人才培養,支持高校、企業聯合共建“理論+實訓”數字化人才培養基地,為服務業數字化、智能化發展提供人才支撐;企業需定期開展數字技能、素養與知識培訓,為應用AI等數字技術培養相匹配的勞動技能,提高人機協同的流暢性與安全性。

第四,深化數字服務貿易國際合作,共享AI技術稟賦貿易紅利。加強多層次國際數字貿易互利合作。在國家層面,進口國AI應用水平會擴大其數字服務進口需求,我國未來可優先考慮與具有AI發展優勢的國家和地區(如歐盟、新加坡、英國等)開展數字貿易便利化合作,主動擴大對優質數字服務進口,鼓勵我國知識密集型數字服務出口,同時就知識產權保護、數據治理等數字貿易規則議題盡快形成共識,最大程度降低數字貿易壁壘帶來的數字服務貿易抑制效應,與貿易伙伴國共享貿易紅利。在區域層面,與《全面與進步跨太平洋伙伴關系協定》和《數字經濟伙伴關系協定》成員國及“一帶一路”國家拓展數字貿易國際合作空間,適時推進《“一帶一路”數字經濟國際合作倡議》《全球人工智能治理倡議》等中國方案落地實施,面向區域合作中的發展滯后國家提供數字設施、技術、教育等援助,彌合數字鴻溝與勞動技能差距,擴大AI技術稟賦貿易紅利惠及范圍。