AI創新、新質生產力形成與外貿高質量發展

[摘要] 人工智能（AI）從供給側（生產要素配置的結構性調整）、需求側（平臺主導下的消費二元邊際擴大效應）及技術端（勞動力技能結構再調整）等維度，賦能新質生產力形成。與此同時，AI創新賦能下的新質生產力，通過提升出口附加值、加強國內與國際生產網絡的協同創新效應等，提升外貿企業生產率、優化產業結構、推動貿易模式創新，助推外貿高質量發展。新質生產力作用下，數字經濟在外貿高質量發展中的作用凸顯。應完善數字基礎設施建設，以高質量、穩定的數字化支持提升外貿企業在國際市場中的競爭力和運營效率；加快數據要素市場基礎制度與法律法規建設，有效激勵外貿企業的創新和協同；提升數字治理水平，確保數據在外貿和跨境電商領域的高效與安全應用。

[關鍵詞] AI創新" " 新質生產力" " 外貿高質量發展" " 產業鏈升級" " 數字治理

[中圖分類號] F752" " [文獻標識碼] A" " "[文章編號] 1004-6623（2024）04-0007-12

[基金項目] 國家社會科學基金重點項目：服務業創新發展對我國全球價值鏈地位提升的機制與對策研究（20AJY014）；教育部人文社會科學研究一般項目：服務業開放背景下的全球價值鏈分工格局與我國的福利效應研究（23YJA790071）；江蘇高校哲學社會科學研究重大項目：江蘇產業邁向價值鏈中高端的機制與路徑研究 （2018SJZDA011）；江蘇省社會科學基金重點項目：穩定和維護江蘇省制造業全球價值鏈分工地位的機制和策略研究（20EYA002）。

[作者簡介] 邱斌（通訊作者），東南大學國際經濟研究所所長、教授、博士生導師，研究方向：國際貿易與世界經濟；易昱瑋，東南大學經濟管理學院博士研究生，研究方向：國際貿易、數字經濟、區域經濟；孫少勤，南京信息工程大學商學院教授、碩士生導師，研究方向：國際貿易與世界經濟。

2024年政府工作報告指出，要“大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力”，強調創新對社會生產力躍升的主導作用，要以科技創新引領產業創新，從而提升全要素生產率并加快推進新型工業化。2024年1月，國務院常務會議強調，“以人工智能和制造業深度融合為主線”，加快新質生產力形成，為我國成為制造強國并加快建設數字中國提供了方向性的指導。習近平總書記指出，“科技創新能夠催生新產業、新模式與新動能，是發展新質生產力的核心要素”。新質生產力的標志為全要素生產率的大幅提升，從現代生產力的變革方向出發，科學技術愈發成為決定先進生產力發展的重要動力。通過科技創新、產業升級和數字化轉型，特別是人工智能的應用，可以顯著提升全要素生產率，推動經濟的高質量和可持續發展。這不僅是實現經濟現代化的關鍵，也是應對全球競爭和外部環境變化的重要戰略選擇。通過科技創新驅動的新質生產力，不僅有助于提升國內生產效率和產業競爭力，還能在全球市場中增強我國的外貿競爭力，確保我國經濟在未來保持強勁的增長動力和競爭優勢（劉偉，2024）。作為制造大國，我國制造業創新發展對于外貿質量和效益的提升尤其重要。應充分利用AI創新的“組合進化”特征，抓住生產要素再配置與需求驅動的轉型窗口期，加快賦能新質生產力形成，助推外貿高質量發展。

一、AI創新賦能新質生產力形成的作用機制

新質生產力的具體發展方向包括科技創新與傳統產業升級、培育新興產業和未來產業以及推進數字經濟創新發展。人工智能作為新質生產力的重要組成，對推動我國經濟高質量發展具有極強的現實意義（張亞斌 等，2023）。AI創新從供給側、需求側及技術端等層面，作用于新質生產力。

1. 供給側驅動：生產要素配置的結構性調整

《新一代人工智能發展規劃》和《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標綱要》等政策文件明確了人工智能作為國家戰略性科學技術的重要地位。根據國家統計局數據，2022年我國研發支出達3.09萬億元人民幣，同比增長10.4%，進一步為人工智能技術的研究和應用提供了充足的資金保障與配套產業基礎。與此同時，人工智能技術在深度學習、自然語言處理、計算機視覺和自動駕駛等領域技術成熟度的提升使其更易于投入商業化使用，塑造了新的商業模式和市場機會。圖1為2010—2023年我國人工智能企業數量的變化趨勢，可以看出，人工智能企業數量在此期間經歷了明顯增長，尤其是2019—2023年，人工智能企業數量呈現指數級增長態勢，這表明人工智能技術的應用進入了一個快速擴展階段，在較大范圍內獲得了市場認可與政策支持。

從目前驅動經濟發展的供給側要素組成來看，根據中國人民銀行調查統計司課題組《“十四五”期間我國潛在產出和增長動力的測算研究》的研究結果（中國人民銀行調查統計司課題組和阮健弘，2021），1978—2020年，我國的實際GDP增長率經歷了顯著的波動，但固定資產投資對經濟增長的貢獻持續較高，剔除2020年新冠疫情的沖擊，2013年，我國固定資產投資對經濟增長的貢獻率達160.9%。這一現象表明我國經濟在這一時期高度依賴固定資產投資作為主要增長驅動力（柳卸林 等，2017）。相較于勞動力數量與質量對經濟增長貢獻率，全要素生產率（TFP）的貢獻則在各個時期的變化率十分顯著，特別是2002—2007年和2020年，TFP的貢獻呈現較大波動。從總體趨勢來看，近年來中國經濟增長更多依賴于全要素生產率的提升，固定資產投資和勞動力的貢獻有所下降，這顯示中國經濟正在從投資驅動型向效率驅動型轉變，這一結構性轉變有助于實現更加可持續的經濟增長。綜上分析，目前我國經濟增長過程中仍然存在一些結構性問題，包括對固定資產投資的高度依賴、全要素生產率波動較大以及勞動市場結構調整等（鄭景麗 等，2024），解決這些問題需要通過可預期的政策調整和經濟結構優化，特別是提高全要素生產率和促進勞動力市場的有效配置。目前我國經濟的增長方式并未完全實現從粗放型向集約型轉變，很大程度上仍依賴資本投入，而非全要素生產率的提升。此類增長模式在短期內可以取得顯著成效，但長期看則不可持續，并將面臨資源耗竭和環境壓力等方面的挑戰。因此，發展新質生產力需要通過創新、技術進步和高效資源配置來推動經濟發展（李逸凡 等，2024）。

2. 需求側驅動：平臺主導下的消費二元邊際擴大效應

數字技術的迅速發展使得大量交易信息與數字足跡可以被電商平臺獲取，隨著計算科學的迅速發展，其與經濟學研究的聯系日漸密切，平臺存留的數字足跡如果能夠借助人工智能等技術手段進行分析，則能被用于刻畫消費偏好，使得每一筆消費與生產都能被數字手段所捕獲。傳統的線下交易并不總能達成消費者與生產者之間的精準匹配，一方面，市場的分散性，使得跨區域的交易往往受到運輸成本、信息不對稱、市場分割等因素所帶來的搜尋成本影響。另一方面，從匹配理論的角度來看，生產者與消費者即使存在交易意愿，但局限于政策性壁壘以及雙方信息不完全等因素，往往需要規則設計者的參與以促成需求與供給的匹配。數字平臺的發展使得較為高昂的搜尋與匹配成本不再成為交易雙方的重要阻礙，由于倉儲物流、融資約束以及貿易壁壘下降，貿易阻力等也可能不再受到地理距離等因素的影響，交易意愿的強弱將成為更重要的變量。

對于大眾化的基本品，消費者的偏好通常差異較小，因此同類商品在細分類別上的替代性較強。相比之下，對于特定商品，消費者的偏好可能存在顯著差異，其市場偏好呈現厚尾分布特征，即使是非常小眾的商品，相對于整體市場規模而言，仍然有一定數量的潛在買家。因此，電商平臺的迅速發展帶來了商品交易效率的提升，這既擴大了大眾偏好下同質化商品交易的集約邊際，也釋放了小眾商品交易的廣延邊際潛力。

從AI創新的應用來看，平臺經濟通過人工智能技術和平臺與生產商的組合進化，擴大了消費者在原有市場難以達到的規模，同時倒逼平臺和生產商提升服務與產品質量。從平臺方來看，為了在搜尋與匹配效率上取得優勢，需要確保平臺網絡低擁堵與信息快速傳遞，這將提升平臺交易的規模效率與分工效率，并通過優化人工智能算法，在交易、識別偏好和協助決策方面打造其相對于其他電子平臺的優勢。從生產者的角度看，隨著傳輸與通信技術的發展，地理距離等區域貿易和國際貿易壁壘的重要性被逐漸淡化，原本依靠區位壁壘獲利的廠商難以再通過自然屏障坐地起價，有利于商品回歸其市場價值。廠商也可以通過使用人工智能分析工具預測銷售趨勢、庫存需求和制訂生產計劃，更好地規劃生產資源。線上平臺使企業獲得了更大的市場空間，但也造就了更趨競爭性的市場環境，平臺應用與競爭性市場疊加所引致的技術更迭也將有利于促進行業生產率的提升。從消費者的角度看，數字技術的進步使得每一位消費者都可以借助電商平臺的評價系統將消費體驗的反饋迅速傳遞給廠商，并形成清晰的市場信號，這將促使生產者更加重視產品銷售、售后維護和品牌建設的決策優化。

3. 技術演化：AI創新下的勞動力技能結構再調整

人工智能（AI）技術作為第四次工業革命的核心動力，正在從根本上改變勞動力市場。作為應用具體技術的主體，勞動力結構的調整也將反作用于技術演化的進程速度。索洛增長模型將技術進步作為一個漸進的過程進行處理以簡化分析，并期望盡可能地貼近現實經濟結構。通用目的技術的出現與應用，打破了穩定技術進步下的平衡增長路徑。

AI創新的特殊性在于，其實現各行業技術突破的過程兼具飛躍式創新和漸進式創新的特征。一方面，飛躍式創新主要體現在AI技術本身的突破，如深度學習算法、自然語言處理和計算機視覺的快速進步，這引發了新一輪的生產方式變革，創造了全新的產業和市場需求；另一方面，人工智能在許多領域的應用仍然遵從漸進式創新的規律。隨著AI技術的逐步滲透，不同行業的勞動力技能也需要進行相應的調整和優化。在這個過程中，勞動力技能結構的調整不僅體現在高技能崗位的增加上，還體現在中低技能崗位的人力資本投入上。許多傳統行業的工人通過學習和掌握AI技術，能夠在新的生產環境中大幅降本增效。如制造業工人可以通過培訓，學習如何操作和維護智能設備，從而在提升產品規模與質量的同時降低生產成本。

盡管相較于技術迭代在短周期內的迅速實現，勞動力技能的習得與調整更接近漸進式的實現過程，但勞動力結構調整本身作為一種生產要素的再配置，在以AI創新為代表的科技創新之外，也是新質生產力形成動力的重要組成。人工智能技術的應用，使得生產過程更加智能化、自動化和高效化，創造了許多新的就業機會和市場需求。高技能勞動力的增加，為AI技術的研發和應用提供了強大的人才支持。中低技能勞動力的轉型升級，使得傳統行業能夠更好地融入AI技術，提升整體生產效率和競爭力。

因此，勞動力技能提升與AI技術發展之間的調整與適配，也豐富了新質生產力形成的內涵。在這一過程中，AI創新的勞動技能互補抑或替代起著較為重要的作用（黃浩權 等，2024；Acemoglu and Restrepo，2018）。勞動技能互補型工作指的是需要與AI技術協同的崗位，如數據分析、機器維護等，AI技術對勞動生產率的協同作用尤為突出。而勞動力替代型工作則是指那些容易被AI和自動化技術替代的常規任務，如簡單的裝配線工作和重復性的文職工作。與常規任務相對應的非常規任務，則是指代需要創新、復雜決策和高度專業知識的工作，其核心內容難以完全被AI取代，只可能與AI技術形成互補。截至目前，AI創新對于從事非常規任務的勞動力更多呈現互補效應，而非替代效應（Furusawa and Sugita，2022），這也符合當前AI創新所處的現實發展階段。

二、AI創新與新質生產力助推

外貿高質量發展的相關機理

（一）AI創新助推我國外貿高質量發展的邏輯機理

1. 產品層面：提升出口附加值

在全球價值鏈和國際分工的背景下，提高產品附加值是中國實現外貿高質量發展的關鍵路徑之一。全球價值鏈的動態性和復雜性要求各國不斷提升其產品的技術含量和附加值，以增強在國際市場上的競爭力。我國作為全球制造業的重要一環，面臨從制造大國向制造強國轉型的巨大挑戰和機遇。

高附加值環節主要集中在發達國家，而低附加值環節則較多分布在發展中國家。發達國家通常在全球價值鏈中占據技術密集型和知識密集型的環節，如研發、設計、品牌管理和售后服務等，而發展中國家則主要承擔勞動密集型和資源密集型的生產環節。由于技術、資本和知識的優勢，發達國家往往能夠在高附加值環節中占據主導地位。具有高附加值的產品往往具有較低的替代彈性，根據壟斷競爭模型和常替代彈性中的加成率，高附加值產品的價格加成能力更強，因而發達國家的企業參與國際貿易往往可以獲得更高的利潤率。

然而，隨著AI等先進技術在生產制造中的應用，發展中國家也有機會通過提高其產品的技術密集度與附加值從而獲取貿易利益。根據第五批專精特新“小巨人”企業確定的結果，我國“小巨人”企業總數累計達到12950家，主要分布于計算機、通信和電子設備制造業，專用和通用設備制造業等AI技術運用密集型的產業及高技術企業，多樣化與規?；兄谛纬僧a業牽引與價值共生的生態體系。智能制造企業可以通過數據分析和智能算法，實現精準生產和個性化定制，既能滿足多樣化的出口市場需求，還能提升產品附加值。此外，AI技術在供應鏈管理中的應用，可以實現從采購、生產到配送的全流程優化，提高整體響應速度和效率，使企業能夠更好地管理風險，提升市場競爭力。引入AI技術還帶來了行業內企業競爭過程中的“鯰魚效應”，激發了傳統制造企業的創新活力，最終提升行業內產品的出口附加值。

2. 產業鏈層面：加強國內與國際生產網絡的協同創新效應

AI技術的創新進一步強化了產業鏈的協同創新效應，有助于幫助我國優勢產業利用生產網絡中的正外部性提升產業鏈的國際競爭力（Baqaee and Farhi，2024）。優質產能輸出是實現產業鏈協同創新的重要途徑。我國制造業如果能夠實現高質量產能輸出，則能借助上下游鏈條中的“話語權”增強生產網絡的聯動效應。

一方面，從國內生產網絡的視角來看，以新能源汽車、鋰電池和太陽能電池為代表的“新三樣”產業鏈與AI創新的融合已經初見成效。目前AI技術已廣泛應用于我國新能源汽車的智能駕駛系統、智能電池管理系統和智能生產線。例如，比亞迪在其電動汽車生產中，采用了AI驅動的智能駕駛系統，通過實時數據分析和機器學習，不斷優化車輛的自動駕駛功能；寧德時代利用AI技術優化電池管理系統，通過監測和分析電池性能數據，提高了電池的壽命和能效。AI技術還被廣泛應用于生產線，通過機器人和自動化系統協同工作，實時監控和調整生產過程，減少了生產中的浪費，提升了生產效率和產品質量。

另一方面，從國際生產網絡的視角來看，AI技術的網絡外部性也對全球產業鏈的協同創新產生了重要影響。AI技術的發展依賴于大規模的數據和開源項目的支持，例如特斯拉的開源計劃和GitHub上的眾多AI項目，為全球產業鏈提供了技術共享和協作的平臺，其Autopilot軟件，已經被全球多個汽車制造商和科技公司采用，推動了自動駕駛技術的普及和進步。GitHub上由Google和Facebook主導的開源項目TensorFlow和PyTorch，已經成為全球AI開發者的標準工具。這些開源框架極大地降低了AI技術的開發門檻，使得各行各業的企業能夠快速采用和整合AI技術。網絡外部性不僅促進了技術在產業鏈內的擴散，也推動了不同產業鏈之間的技術交流和合作，增強了全球生產網絡的聯動效應。

3. 推動貿易模式創新

在全球貿易格局不斷演變的背景下，通過AI技術和數字化工具的廣泛應用，貿易模式創新得以實現。AI技術在資源配置、市場定位和供應鏈優化等方面發揮了重要作用，極大地提高了外貿效率和質量。具體來說，數字化訂購、數字化交付、跨境電商和數字貿易協定是貿易模式創新的四個重要組成部分。

其一，數字化訂購通過AI技術和大數據分析，能夠精準識別市場需求，實現個性化和定制化服務。本土市場效應的經驗證據表明，我國龐大的消費市場和完善的供應鏈體系為跨境電商的發展提供了堅實基礎。2024年第一季度，我國跨境電商進出口總額達到5776億元，其中出口規模為4480億元，5年時間擴大了10倍。通過數字化訂購系統，企業能夠有效識別和滿足這些需求，從而提高市場份額，實現高效的資源配置和市場拓展（邱斌 等，2024）。

其二，數字化交付利用AI和物聯網技術，實現了高效、精準的物流配送和服務交付，提高了交付效率和客戶滿意度。例如，沃爾瑪通過引入AI驅動的智能物流系統，實現了全程可視化管理和智能路徑優化，使平均交付時間縮短了10%—20%，物流成本節約了5%—10%；聯邦快遞通過其Dataworks平臺，整合全球供應鏈網絡中的實時數據（包括環境、天氣與外部環境等），不僅通過數字化轉型提高了物流效率，還通過數據分析和優化管理，帶動了供應鏈控制水平的整體提升。

其三，跨境電商作為貿易模式創新的重要表現形式，數字平臺和跨境支付系統的發展有助于企業實現全球市場的擴展和產品銷售。2024年，中國知名跨境電商平臺Shein和Temu通過AI技術和大數據分析，精準定位海外市場需求，并利用本地化運營策略，成功進入歐美和東南亞市場。類似平臺的成功不僅提升了企業的國際競爭力和市場覆蓋面，還促進了國際貿易的便利化和多樣化發展。

其四，在數字貿易協定方面，當前的美式模版和歐式模版的分化體現了不同國家應對AI創新發展所體現出的差異化創新思路。美式模版強調自由市場和技術創新，注重保護知識產權和數據自由流動。美國在其數字貿易協定中推動跨境數據流動和反對數據本地化措施。AI在美式模版中的貿易實現可以通過智能合同和區塊鏈技術的引入以簡化跨境交易流程，減少交易成本，并提高透明度和效率。相對而言，歐式模版注重隱私保護和消費者權益，強調數據主權和嚴格的監管框架。歐盟的《通用數據保護條例》（GDPR）對數據隱私和安全提出了嚴格要求。AI在歐式模版中的應用主要體現在數據保護和隱私管理上。AI驅動的數據加密和隱私保護技術確保了消費者數據在傳輸和存儲過程中的安全性和合規性。此外，AI還能實時監控數據使用情況，檢測和防止數據泄露和違規行為，從而增強消費者信心和保障權益。這些針對AI創新所設計的貿易協定框架不僅反映了不同國家在數字經濟時代的政策選擇和戰略重點，也為未來全球數字貿易的規范化和標準化發展提供了重要的方向性參考。

（二）新質生產力作用我國外貿高質量發展的機制分析

1. 貿易分配中生產率門檻效應的回歸

異質性企業貿易模型強調企業異質性和生產率分布的重要性，認為高生產率企業在國際貿易中具有更強的競爭力和更大的市場份額。然而，我國過去的貿易情況卻呈現出一種特殊的“生產率悖論”，即從事出口的企業多為低生產率的加工貿易企業，而非生產率相對更高的一般貿易企業。總體而言，加工貿易和一般貿易存在生產率差異的原因在于：加工貿易依賴于進口原材料或中間產品，通過低成本勞動力進行加工后再出口，盡管這些企業的生產率較低，但由于政策支持和較低的生產成本，它們仍能在出口中占據重要地位。相比之下，一般貿易中的企業多為高附加值產業，更傾向于通過技術創新和高效的生產管理持續提升生產率。

一方面，隨著我國自主研發能力的提升，加工貿易在我國貿易中所占的比例逐漸收縮，一般貿易的比重迅速提升，高生產率與高技術企業的產品開始逐步參與國際貿易。另一方面，我國作為人口大國仍然需要關注勞動密集型產業的就業，這意味著加工貿易有其不可替代性。2022年，我國加工貿易的出口中，機電產品與高技術產品分別占我國加工貿易出口的84.8%與55.6%，加工貿易的出口也在經歷從低生產率制造業向高生產率制造業轉型的新一輪調整，標志著我國技術創新與產業升級取得了較好成效，國際貿易中的生產率門檻效應重新開始顯現。

在這一過程中，明星企業的示范引領效應發揮了關鍵作用。例如，2024年，華為在世界移動通信大會（MWC 2024）上展示了5G-A全系列產品和解決方案；海爾的“互聯工廠”通過實時數據分析和智能調度系統，優化了生產流程和資源配置，提升了企業的生產效率。在質量控制方面，AI技術的應用，如機器視覺和智能檢測，使得企業能夠在生產過程中實時檢測和糾正產品缺陷。借助于AI創新所帶來的生產力發展，許多明星企業率先實現了生產過程的自動化和智能化，并通過在國際市場上的貿易份額擴張打破了曾經的“生產率悖論”，使得生產率門檻開始成為衡量我國企業參與對外貿易質量高低的重要參考標準。

2. 產業結構變遷引領貿易結構調整

貿易結構的調整往往離不開產業結構的變化，新質生產力的發展加速了這一調整過程。高技術出口規模的增加是中國產業結構變遷帶動貿易結構調整的直接體現。從動態比較優勢理論的角度出發，國家之間比較優勢往往隨著時間的推移發生演化與更替，尤其在人工智能技術進步與核心生產要素調整的共同作用下，一國出口結構也會隨產業結構相應發生調整。2024年第一季度，我國機械和電氣產品的出口同比增長了6.8%，占總出口的59.2%。高技術產品在我國出口結構中占比增加這一現實情況，預示著我國整體貿易結構的升級。

雁形產業理論認為，經濟發展可以通過產業的轉移和升級來實現，即領先國家通過產業升級，將低附加值產業轉移至后發國家，而自身則專注于高附加值產業的發展。中國在全球經濟格局中的角色正從“追趕者”向“引領者”轉變，這意味著我國不僅需要吸收和創新高端技術，還需要借助新質生產力的發展帶動其他發展中國家的產業轉移和升級。我國通過技術引進、吸收和自主創新，逐步縮小了與發達國家的技術差距，提升了高技術產品的出口競爭力。

3. 產業可持續發展的內在要求

首先，綠色貿易是實現可持續發展的關鍵。環境庫茲涅茨曲線理論指出，隨著經濟發展，環境污染在初期增加，但在達到一定水平后會開始下降。這一理論強調經濟增長與環境改善的動態關系。從下一階段外貿高質量的發展需求來看，我國將通過引入綠色技術和提高環保標準，積極推動綠色貿易，減少環境負面影響。如推廣綠色生產和消費模式，鼓勵企業采用環保技術和生產方式，減少污染物排放和資源浪費。

其次，環境經濟學的相關政策在產業可持續發展中發揮著重要作用。通過引入碳稅和碳交易機制，可以有效緩解內部化市場失靈和負外部性，推動產業的綠色轉型發展。例如，歐盟推行的碳邊境調節機制（CBAM）通過對進口產品征收碳排放稅，迫使出口國企業減少碳排放以實現綠色貿易目標。

再次，在一定程度與范圍內，技術貿易壁壘的建立是實現產業可持續發展的有效手段之一。通過設立嚴格的技術和環保標準，限制高污染、高耗能產品的進口，可以有效保護國內環境并推動產業升級。這種策略不僅能夠防止劣質產品對市場的沖擊，還可以激勵國內企業進行技術創新和綠色轉型。加大對高污染產業實施高標準環保要求的力度，促使這些行業進行綠色技術改造，也可以幫助提升國內產業的技術水平與國際競爭力。

復次，產業的“騰籠換鳥”是實現可持續發展的重要路徑。通過淘汰落后產能，引進和發展高附加值、高技術含量的綠色產業，可以優化產業結構，提升整體經濟質量。具體而言，將部分高污染、高耗能產業轉移到技術相對欠缺且地理相隔較近的東南亞等地區，實現國內的產業升級和環境改善，符合“產品生命周期理論”中關于產業轉移的觀點，推動了全球產業鏈的綠色轉型，同時展示了動態比較優勢在國際經濟合作中的應用。這一戰略通過釋放低效資源，吸引高效綠色產業，形成了漸進式“騰籠換鳥”的良性循環，實現了環境保護和經濟發展的雙贏。

（三）新質生產力賦能下數字經濟在外貿高質量發展中的重要作用

當前大多數字經濟指數往往聚焦國內市場，缺乏對時間范圍與覆蓋范圍的考量，因此，本文采用TIMG指數對世界各國的數字經濟發展現實進行分析（王喆 等，2021），該指數基于數字資源稟賦與數字經濟環境，主要從數字技術、數字基礎設施、數字市場與數字治理四方面構建包含世界106個主要經濟體的數字經濟發展指標。

圖2列出了我國2013—2021年數字經濟不同方面的發展水平。其中，2021年數字技術指數相較于2013年提高了9.01個分值，還存在較大的突破空間。數字基礎設施指數從63.72變為89.33，提升了25.61個分值，這與我國數字基礎設施建設的大規模投入密切相關。得益于“寬帶中國”等試點政策的推行，網絡基礎設施的建設為激發企業從事數字經濟活動提供了較強的動力。隨著人均互聯網用戶數等反映數字市場潛力的數量增加，數字市場指數在樣本期內也取得了較大的提升。四項細分指數中，數字治理指數平均水平相對較低，在樣本觀測期內盡管取得了一定的提升，但仍然相對其他三項指數得分較低，較美國與新加坡等國仍存在明顯差距?；诖耍瑢τ谖覈绾伟盐諗底指锩碌氖袌鰴C遇，將其轉化為科技創新中的競爭優勢并最終推動我國經濟增長，仍需進一步探索。

1. 數字要素市場開發程度對外貿高質量發展動能強弱起關鍵作用

2023年12月，國務院發布了《數字經濟促進共同富裕實施方案》，旨在推動數字要素與實體經濟的進一步融合以解決發展不平衡與不充分的問題。因此，打造平穩有序的數字要素市場需要各方主體致力于共同解決要素確權、資源配置以及市場機制等方面的問題，從而挖掘數字要素市場潛力，釋放促進經濟增長的動力。

數字產業化從數字化產品的角度確立了其在數字經濟中的構成，與之相對的產業數字化則從生產要素的視角明確了數字化的方向。目前，數字要素已成為我國生產環節投入的重要組成。與傳統生產函數中提到的勞動與資本不同，數字要素在其投入屬性上具有零邊際成本、非排他性以及可復用性等方面的特征。信息時代條件下飛速增長的數據存量使得海量數據可以被多方存儲與使用，且在企業投入生產的過程中不產生邊際成本，加之許多數據本身并非公共物品，但當前數字經濟的飛速發展使得數據確權與數據監管領域內的立法未能及時跟進，因而大量數字足跡被生產者、消費者以及其他第三方獲取并被非排他性地加工使用，且使用過程中的擁堵成本較小。對于同樣的存量數據，不同利益相關主體對其價值的評估與認定往往不同，盡管歷史數據仍被反復使用，但其公允價值往往隨著時間的流逝而折損。以上的部分特征都是勞動、資本以及土地等生產要素所不具有的。互聯網以及區塊鏈等存儲技術的出現使得海量數據可以脫離物理空間而存在，這一特征強化了數字要素區別于其他生產要素的時空依賴屬性。

當前的數字要素投入已經開始具備規模經濟與范圍經濟的雙重特征。從規模經濟來看，以通用人工智能公司OpenAI研發的代表性新型技術ChatGPT為例，若不考慮對能源的消耗，其前期研發需要極為高昂的固定成本，但在原有用戶數量的基礎上，繼續注冊一個賬號所需的邊際成本相對前期固定成本幾乎可以忽略。企業選擇前期投入數字要素在付出轉換成本的同時仍需研發投入，但反復利用數字要素所需的邊際投入則迅速減小。同樣，從范圍經濟的角度來看，從事不同生產領域的企業則可以利用特定數據集來訓練大模型，以使用數字革命帶來的“組合技術”交互實現差異化生產的需要。因此，數字革命帶來的范圍經濟與規模經濟將通過要素市場進一步傳導至外貿企業生產過程、供應鏈管理以及國際市場需求的管理中去（程時雄和陳琬怡，2024）。

2. 數字基礎設施建設在塑造新型比較優勢過程中的重要性進一步提升

實現外貿高質量發展離不開新型基礎設施的建設，數字基礎設施在其中發揮著極其重要的作用。數字基礎設施作為數據要素的物理載體，包含數據中心、寬帶網絡、云計算平臺、智慧城市、物聯網等組成部分。數字基礎設施不僅是信息高速流通與安全儲存的基礎，還能通過正外部性影響其他形式的經濟活動，促進傳統經濟活動借助數字技術向新業態轉化，這對于信息化時代我國產業結構轉型與高質量發展具有重要意義。

根據中國信息通信研究院2024年1月發布的《全球數字經濟白皮書（2023年）》，我國目前的數字經濟規模排名世界第二，且擁有全世界規模最大的數字市場，在數字基礎設施建設方面，5G基站數以及用戶人數排名世界第一，致力于建設綠色高質量發展的全國算力樞紐體系。我國消費潛力的逐步釋放帶來了較大的線上消費記錄與數字資產規模，但其中包含大量結構化數據與非結構化數據，正如蒸餾水的價值不在于水本身，而在于用于提純水的蒸餾技術，數字資產的價值同樣在于經過處理與提純后的結構和非結構數據，數字基礎設施的完善是保證數據價值準確挖掘的關鍵。從生產端來看，建立在要素稟賦理論基礎上的羅布勃津斯基定理認為，在相對價格一定時，一種生產要素增加，密集使用該要素生產的產品數量將絕對增加，全國統一大市場的建設將進一步打通要素流動壁壘，從而挖掘我國數字要素增長潛力。要素密集度逆轉理論指出，同種商品在不同國家的密集使用要素可能不同，當前，我國數字要素在主要產業中的滲透率較一些發達國家尚存差距，隨著數字生產要素潛力被進一步挖掘，我國勞動密集型產品的生產模式可能轉向數字技術密集型產品。從消費側來看，我國的消費市場總體上較為分散，各地區經濟發展水平異質性較大，且在區域與代際等方面仍然存在“數字鴻溝”，通過加強數字基礎設施建設，可以縮小數字覆蓋差距，通過線上連接充分釋放中心城市對偏遠地區形成的正外部性，從而打造緊密的消費網絡，推動市場整合效率以激發消費潛力，帶動地區中小企業圍繞數字基礎設施建設實現創新與就業，助推外貿高質量發展。

3. 服務集成屬性成為外貿高質量發展的重要表征

高收入國家的經濟結構中占比最高的產業大多經歷了從農業到工業再到服務業的轉型，我國的產業結構也正在經歷從制造業到服務業的轉型。這種經濟結構的變遷一方面是由需求側消費者的偏好變化所導致的，我國服務業需求收入彈性自2008年以來相比制造業呈持續上升態勢（張斌，2021）。另一方面則可歸因于部門技術進步的差異，我國制造業部門經歷了較快的技術進步，在數字經濟條件下還表現為制造業智能化，工業機器人密集使用的制造業使得部分勞動力退出而轉向服務業，機器人與勞動力替代彈性之間的變化對就業市場將產生長期影響。古典經濟學派認為，能夠實現技術落地與資本積累的行業主要集中在具有生產性特征的制造業，傳統服務業由于技術密集度低，因此生產性屬性較低。得益于數字經濟的發展，服務業的技術屬性得到加強，由制造業部門流出的就業人員不僅可以流向以交通運輸、倉儲與郵政業，批發和零售業，住宿與餐飲業為代表的勞動密集型服務業，還可以流向計算機服務與軟件業、科學研究以及金融業等人力資本密集型服務業。因此，服務業勞動力結構的分化與里昂惕夫強調的勞動力非同質具有某種程度的關聯，服務業內部由于行業異質性也出現了熟練勞動力與非熟練勞動力的區分。數字技術的發展使得受制于空間、時間以及分工的服務業的供給彈性發生變化，大量勞動力實現了服務業內的非標準化就業，如從事直播帶貨與電商平臺零售。傳統活動中呈現方式的改變，如線上教育平臺、職業體育聯賽轉播以及線上演唱會等也減少了傳統服務必須實地進行的高成本，部分服務業的生產效率得到進一步提升。

從服務業國際生產參與屬性的演進趨勢來看，其影響已滲透于各產業的升級之中，服務業本身及其在各行業中的參與度都被數字化的浪潮進一步放大（戴魁早 等，2023）。以服務型制造為例，產業邊界日益模糊的發展趨勢帶來了諸多新業態，從企業內部的工業設計、供應鏈管理、協同制造、產品的定制以及產品生命全周期的售后服務，到企業之間的閑置資源提供、跨行業資源重組與互補，都借助以工業互聯網為代表的數字技術獲得了較大的增值空間，產品價值增長實現由使用價值到服務增值的延伸。事實上，數字經濟時代實現新型工業化的跨越式進步是我國實現中國式現代化與貿易高質量發展的必由之路。根據波斯納提出的技術差距模型，大國競爭中技術落后的國家實現技術模仿與趕超仍然存在反應時滯與掌握時滯，數字革命下的產業服務集成屬性能夠使得企業更好地利用其中的技術與人力資本密集型要素動態，把握并縮短產業升級過程中的反應時滯與掌握時滯，從而加速提升我國產品在傳統貿易、價值鏈貿易以及數字貿易中的技術水平與創新能力。

三、AI創新賦能新質生產力助推

外貿高質量發展的實現路徑

（一）完善數字基礎設施建設，以高質量、穩定的數字化支持提升外貿企業在國際市場中的競爭力和運營效率

人工智能技術創新的迅速迭代與應用范圍的不斷擴張，可能帶來國家、地區、行業以及年齡代際之間不平衡的發展問題，從而產生AI創新引致的馬太效應，在AI的發展上呈現出“數字鴻溝”，這勢必將對AI創新的發展與引用深度產生異質性影響，并轉化為不同收入群體、空間分布以及代際之間的發展差距。因此，在評估人工智能大發展對外貿高質量發展創造新機遇的同時，還應深入思考其背后的公平與效率問題，而數字基礎設施建設在其中起到迭代信息比較優勢的關鍵助力。首先，完善的數字基礎設施能夠確保信息傳遞的時效性與準確性，幫助企業更好地把握國際市場動態。其次，完善的數字基礎設施可以顯著降低跨境貿易的交易成本，通過簡化交易流程并減少中間環節，企業能夠更加高效地進行國際貿易活動。再次，完善的數字基礎設施能提升物流效率，通過物聯網和大數據分析優化運輸路徑，減少運輸時間和成本。對于中小企業而言，完善的數字基礎設施尤為關鍵。中小企業通常缺乏足夠的資源進行市場調研和高效的物流管理，而完善的數字平臺可以為其提供必要的支持。復次，完善的數字基礎設施有助于促進產業鏈上下游企業的協同創新，通過共享數據和信息，企業可以加強合作，提高生產和研發效率。因此，在制定應對人工智能等對國際貿易沖擊的公共政策時，促進機會均等化應當作為政策實施的重要考量，尤其是推動數字基礎設施建設均等化。數字基礎設施的均等化發展有助于消除“數字鴻溝”，縮小不同收入群體、區域、代際乃至性別之間的數字化福利差距，從而創造機會均等化的外部條件。

一是加大投資力度，建設完善的數字基礎設施。通過設立專項資金，優先用于光纖寬帶和5G網絡的鋪設，以確保農村和偏遠地區能夠獲得高速互聯網接入。通過建設覆蓋全國的高速互聯網骨干網和區域性數據中心，提升數字基礎設施的服務能力，確保各地區的外貿企業能夠獲得高質量、穩定的數字化支持，從而提升其在國際市場中的競爭力和運營效率。此外，政府應推動跨部門協作，整合資源，優化數字基礎設施布局，以確保投資的有效性和覆蓋面。

二是優化資源配置，支持外貿企業充分利用數字基礎設施。通過引入公私合作模式，吸引更多社會資本參與數字基礎設施建設，擴大資金來源和分散風險。同時，提供優惠貸款和財政補貼，降低企業在數字基礎設施上的投資成本，尤其是加強對中小型外貿企業的支持。設立專項基金，為采用數字技術進行供應鏈優化和跨境交易的外貿企業提供資金支持。此外，大力推動數據中心和云服務平臺建設，確保外貿企業能夠獲得高效、安全的數字化服務。通過提供高性能計算資源和大數據分析工具，幫助外貿企業提升數據存儲、處理和分析能力，從而優化供應鏈管理、提高跨境交易效率。建立技術支持和培訓機制，提升外貿企業對數字基礎設施的應用能力和技術水平。

三是建設公共服務平臺，促進企業間的數據共享與協同創新。建立國家級數據共享平臺，制定統一的數據標準和共享機制，確保數據在不同外貿企業間的無障礙傳輸和使用。通過設立跨行業、跨區域的數據共享中心，推動企業間的資源整合和信息互通，支持協同研發和創新。特別是中小型外貿企業，可以通過這些平臺獲取更多市場信息和資源，從而公平參與國際競爭，提升其全球市場影響力。同時，制定和完善數據安全與隱私保護法規，保障數據共享過程中的安全性，激勵更多企業參與數據共享與合作。

（二）加快數據要素市場基礎制度與法律法規建設，有效激勵外貿企業的創新和協同

與傳統生產要素（如勞動、資本和土地）相比，人工智能創新時代數據要素具有較低的競爭性和排他性，不同生產主體可以基于相同數據提煉出有用信息來提升生產效率，并在復用過程中不會造成資源擠兌。然而，外貿企業和跨境電商平臺在利用數據要素過程中面臨多重挑戰。首先，數據權屬的理解和界定不明確，導致難以有效激勵外貿企業的創新和協同，阻礙新質生產力的形成。其次，企業技術創新的成果多以數字無形資產形式存在，但產權劃分模糊，使得企業難以有效保護和追溯其創新成果，尤其是在數據獲取技術（如爬蟲技術）快速發展的背景下，數據安全問題日益凸顯。盡管區塊鏈技術具備去中心化和非同質化通證等特征，但其在保護企業創新成果方面的應用仍然有限，數字資產邊界的復雜性使得權利歸屬困難，數據確權和保護立法亟須完善。此外，跨境電商平臺和外貿企業積累的大量消費者數據中包含個人敏感信息，若被用于謀求超額利潤或通過算法監控消費者選擇，可能侵害消費者隱私權益，并通過市場分割和價格歧視侵占消費者剩余，激化消費者與生產商之間的矛盾。當前數據要素市場基礎制度不完善，缺乏統一協調的法律標準，需要在數據確權、數據運用、數據交易和數據競爭等方面進行基礎性立法，以減少市場主體之間的交易成本和風險。平臺交易的監管效率也有待提高，需要通過完善的數據要素市場基礎制度，加強分布式儲存與共識機制的應用，確保平臺經濟的有序穩定發展。

一是明確數據權屬，完善數據確權與保護立法，以提升外貿企業和跨境電商平臺的數據利用效率。制定統一的數據確權標準，明確數據的產權歸屬，確保外貿企業在數據采集、處理和使用過程中的合法權益得到保障，使企業能更好地利用數據進行創新和優化運營，從而提升國際競爭力。推動數據保護立法，建立健全數據安全監管機制，防止數據泄露和濫用，保護企業和消費者的數據隱私。具體包括：制定明確的數據確權標準，保障企業的知識產權；通過立法建立數據安全監管機制，防止數據泄露和濫用；設立專門機構提供法律咨詢和技術支持，幫助企業應對數據安全和隱私保護的挑戰。

二是加強對數字無形資產的保護，確保外貿企業和跨境電商平臺的創新成果得到有效保障。完善對企業數字無形資產的保護機制，通過立法和相應政策措施，確保企業的創新成果能夠得到有效保護，特別是在數據獲取技術進步的背景下，要加大對爬蟲技術等新型技術的監管力度，防止其對外貿企業和跨境電商平臺的數據安全構成威脅。推動區塊鏈技術在保護企業創新成果方面的應用，通過去中心化和共識機制，確保數據的安全和明確產權歸屬，使得外貿企業和跨境電商平臺更安全地進行數據創新和應用，提升其在國際市場中的競爭力。

三是優化數據要素市場基礎制度，提升平臺交易的監管效率，以促進外貿企業和跨境電商平臺的協同創新。加快推進數據要素市場基礎制度建設，特別是在數據確權、數據運用、數據交易和數據競爭等方面進行基礎性立法。制定統一的法律標準，降低外貿企業和跨境電商平臺之間的交易成本和風險，確?？缇硵祿鲃拥挠行耘c安全性。此外，加強對平臺交易的監管，通過分布式儲存與共識機制，提升平臺交易的透明度和安全性，確保平臺經濟的穩定發展。

（三）提升數字治理水平，確保數據在外貿和跨境電商領域的高效與安全應用

在人工智能創新迅速發展的背景下，外貿企業和跨境電商平臺在數據應用中會面臨數據質量不高的挑戰。數據質量直接影響企業在國際市場中的競爭力，然而，由于當前缺乏統一的全流程數據質量管理標準，導致數據在采集、處理、存儲和應用等環節中存在不一致和不可靠的問題。中小企業在數字化轉型過程中往往積累了大量非結構化數據，但難以確保這些數據在AI應用場景中的質量。此外，政府和外貿企業在提升數據應用質量方面的合作不足，缺乏有效的政策支持和技術交流平臺，這些問題可能制約外貿企業在國際市場中的競爭力。建議可從以下幾方面著手。

第一，制定并實施統一的數據質量管理標準，覆蓋數據采集、存儲、處理和應用的全流程，以提升數據應用質量。首先，政府應主導制定數據采集標準，確保數據來源的合法性和準確性。其次，建立高效、安全的數據存儲機制，防止數據丟失和篡改。再次，制定數據處理和分析的標準流程，確保數據處理的準確性和一致性。復次，建立數據共享機制，制定數據共享協議，促進跨部門、跨行業的數據共享與合作，從而確保數據質量的穩定和可靠，提高數據在外貿企業和跨境電商平臺中的應用價值，進而增強其國際市場競爭力。

第二，加大對數據處理和分析技術的研發投入，推動外貿企業和跨境電商平臺的技術進步。設立專項基金，支持外貿企業和跨境電商平臺在數據處理和分析技術上的研發和應用，特別是針對敏感和核心數據，鼓勵企業采用先進的數據處理和分析技術，將非結構化數據轉化為可供決策使用的結構化數據。具體措施包括提供優惠貸款和財政補貼，以降低企業在數據處理和分析技術上的投資成本。同時，支持數據中心和云服務平臺的建設，提供高效、安全的數據處理和分析服務。此外，通過技術支持和培訓，提升企業的數據處理和分析能力，提高決策質量和運營效率，助力于企業在國際市場中更加精準和高效地運營，增強其全球競爭力。

第三，深化政府相關部門與外貿企業在數據應用質量方面的合作，共同提升數字治理水平。出臺一系列支持性政策，鼓勵企業廣泛采用大數據分析、云計算和人工智能等尖端技術，通過提供資金補助、稅收優惠以及技術支持，切實推動企業提升數據應用質量。為此，政府應與外貿企業共同搭建高效的數字治理合作平臺，定期舉辦高層次的技術研討會和專項培訓，交流和分享數據管理與分析的前沿技術和實踐經驗，全面提升國家數字治理能力。此外，雙方應共同制定科學且具操作性的數據質量管理標準，涵蓋數據采集、處理、存儲和共享的全流程管理規范，確保這些標準在實際操作中的有效實施和執行。通過這些政策性分析和深度合作措施，政府與外貿企業將共同提升人工智能創新時代的數據應用質量，確保數據在外貿和跨境電商領域的高效與安全應用，最終在把握AI創新時代信息技術比較優勢的基礎上，切實推動我國外貿的高質量發展。

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AI Innovation， New Quality Productive Forces and the High-quality Development of Foreign Trade

Qiu Bin1， Yi Yuwei1， Sun Shaoqin2

（1. Southeast University; 2. School of Business， Nanjing University of Information Science amp; Technology，

Nanjing， Jiangsu 210044）

Abstract： Artificial Intelligence （AI） empowers the formation of new quality productive forces from multiple dimensions， including the supply side （structural adjustment of production factor allocation）， the demand side （dual marginal expansion effect of consumption under the platform dominance）， and the technology side （restructuring of labor skill composition）. Concurrently， this new quality productive forces， empowered by AI innovation， enhances the productivity of foreign trade enterprises， optimizes industrial structures， promotes innovation in trade patterns， and facilitates high-quality development of foreign trade by increasing export value-added and strengthening the collaborative innovation effect of domestic and international production networks. Under the influence of new quality productive forces， the role of the digital economy in the high-quality development of foreign trade has become prominent. It is necessary to improve digital infrastructure construction， leveraging high-quality and stable digital support to enhance the competitiveness and operational efficiency of foreign trade enterprises in the international market. Furthermore， we should accelerate the development of basic systems and laws and regulations for the data factor market， effectively incentivizing innovation and collaboration among foreign trade enterprises. Additionally， enhancing digital governance is crucial to ensure the efficient and secure application of data in foreign trade and cross-border e-commerce.

Key words： AI Innovation; New Quality Productive Forces; High-quality Development of Foreign Trade; Upgrading of Industrial Chains; Digital Governance

（收稿日期：2024-08-05" "責任編輯：羅建邦）