人工智能促進企業(yè)出口韌性提高了嗎？

摘要：在經(jīng)濟全球化和數(shù)字化的背景下，人工智能逐漸成為我國企業(yè)抵御貿(mào)易風險和不確定性的新動能。本文基于中國A股上市公司年報中人工智能關(guān)鍵詞詞頻數(shù)據(jù)及出口韌性數(shù)據(jù)，分析人工智能對企業(yè)出口韌性的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）人工智能會顯著提高企業(yè)出口韌性，經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗該結(jié)論仍然成立；（2）企業(yè)人力資本優(yōu)化、成本投入優(yōu)化以及產(chǎn)業(yè)鏈整合水平提高是人工智能提升企業(yè)出口韌性的重要機制；（3）人工智能對大規(guī)模企業(yè)、不存在政治關(guān)聯(lián)企業(yè)以及低市場集中度企業(yè)出口韌性的促進作用更大。本文豐富和拓展了人工智能與企業(yè)出口貿(mào)易方面的研究，對于如何提高企業(yè)貿(mào)易風險應(yīng)對能力、助力對外貿(mào)易高質(zhì)量發(fā)展具有借鑒與啟示意義。

關(guān)鍵詞：人工智能；企業(yè)出口韌性；人力資本優(yōu)化；成本投入優(yōu)化；產(chǎn)業(yè)鏈整合

中圖分類號：F740文獻標志碼：A文章編號：1003-5559-（2025）01-0071-10

一、引言

黨的二十大報告指出“著力提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性和安全水平”“加快建設(shè)貿(mào)易強國”。然而，貿(mào)易強國建設(shè)面臨著復雜多變的外部環(huán)境，包括貿(mào)易保護主義抬頭、地緣政治緊張、突發(fā)性公共衛(wèi)生事件等。這些不確定因素致使世界經(jīng)濟增長乏力，我國對外貿(mào)易發(fā)展面臨外部需求不斷下降等嚴峻挑戰(zhàn)。企業(yè)作為我國出口貿(mào)易的主力軍，其出口韌性的提高既是確保自身生存和發(fā)展的關(guān)鍵，更是推動我國貿(mào)易強國建設(shè)、實現(xiàn)對外貿(mào)易可持續(xù)發(fā)展的重要保障。

基于Martin[1]對區(qū)域經(jīng)濟韌性的解釋以及出口韌性的相關(guān)研究[2]，企業(yè)出口韌性是指企業(yè)面對外部環(huán)境變化能夠維持或恢復出口能力、適應(yīng)市場變化、并繼續(xù)在國際市場上保持競爭力的能力。這種韌性體現(xiàn)為三個方面。其一，企業(yè)面對外部沖擊的抵抗力。在面對外部沖擊時，企業(yè)能夠迅速搜集外部環(huán)境變化的信息，并及時反應(yīng)、調(diào)整貿(mào)易策略。其二，企業(yè)應(yīng)對風險的恢復力。在經(jīng)歷外部沖擊后，能夠迅速恢復出口水平。其三，結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型提升力。在面對外部環(huán)境變化時，企業(yè)能夠調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級，提高出口競爭力。

綜合數(shù)字化和智能化的人工智能技術(shù)為提高企業(yè)出口韌性提供了新動能。首先，人工智能技術(shù)使得企業(yè)搜集外部信息更加智能化[3]，提高企業(yè)對外部市場環(huán)境的預測能力[4]，這有助于企業(yè)及時采取措施從而增強應(yīng)對外部沖擊的抵抗力。其次，人工智能技術(shù)通過有效提高生產(chǎn)的自動化水平提升企業(yè)的生產(chǎn)效率[5]，縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期，為企業(yè)遭遇沖擊后快速恢復出口提供了保障。最后，人工智能技術(shù)也促進了企業(yè)互補性創(chuàng)新，形成創(chuàng)新“簇群”催生新技術(shù)涌現(xiàn)，有效提升產(chǎn)品質(zhì)量[6]，這有利于企業(yè)完善產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)出口產(chǎn)品轉(zhuǎn)型升級。

已有研究表明，企業(yè)人工智能的應(yīng)用對于出口規(guī)模[7]、出口產(chǎn)品持續(xù)時間[8]、企業(yè)出口加成率[9]，以及企業(yè)出口技術(shù)復雜度[10]等均具有顯著促進作用。這些研究涉及的因素也是企業(yè)出口韌性中外部適應(yīng)能力和內(nèi)部恢復能力的重要體現(xiàn)，因而間接印證了人工智能對企業(yè)出口韌性每個方面都具有促進作用。然而，鮮有文獻探討人工智能究竟如何影響企業(yè)出口韌性，其作用機制仍有待進一步研究。因此，本文以中國A股上市公司為樣本，探討人工智能對企業(yè)出口韌性的影響，并試圖揭示具體的影響路徑。

與既有的研究相比，本文可能的邊際貢獻是：第一，與已往從數(shù)字經(jīng)濟[11]、數(shù)字貿(mào)易[12]和數(shù)字化轉(zhuǎn)型[13]等宏觀視角探討出口韌性的文獻相比，本文從更為細致的微觀角度探討人工智能技術(shù)對企業(yè)出口韌性的影響，為人工智能技術(shù)賦能企業(yè)出口貿(mào)易、促進貿(mào)易強國建設(shè)提供了微觀層面的證據(jù)。第二，本文剖析了人工智能影響企業(yè)出口韌性的內(nèi)在邏輯，從企業(yè)人力資本優(yōu)化、成本投入優(yōu)化以及產(chǎn)業(yè)鏈整合水平三方面揭示了人工智能影響企業(yè)出口韌性的作用機制，豐富和拓展了人工智能經(jīng)濟后果以及企業(yè)出口韌性影響因素方面的相關(guān)文獻。第三，本文探討了不同類型企業(yè)中人工智能對企業(yè)出口韌性影響的差異，辨別了人工智能提高企業(yè)出口韌性可能存在的邊際與限制條件，這些發(fā)現(xiàn)對于引導微觀企業(yè)如何選擇人工智能技術(shù)發(fā)展路徑，進而促進貿(mào)易強國發(fā)展具有重要參考意義。

二、理論分析與研究假說

人工智能技術(shù)的主要特點是自動化和智能化。企業(yè)引入人工智能既會產(chǎn)生“機器替代”效應(yīng)也會產(chǎn)生“互補效應(yīng)”，更新人力和資本等生產(chǎn)要素的結(jié)構(gòu)，同時影響企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中的地位，進而對企業(yè)出口韌性產(chǎn)生影響。具體來說，人工智能主要通過以下作用路徑影響企業(yè)出口韌性：

第一，人力資本的優(yōu)化。人工智能因其自動化和智能化的特點會產(chǎn)生“替代效應(yīng)”。具體而言，企業(yè)使用人工智能承擔眾多重復性和機械性的工作，減少了對常規(guī)低技能勞動力的依賴，從而替代部分重復性和常規(guī)性的崗位[5]。例如貨品數(shù)量核查和庫存監(jiān)管，相較于傳統(tǒng)的低技能勞動力，人工智能的成本更低，效率更高，而且不受作息時間的限制[14]。在出口產(chǎn)品的生產(chǎn)上，人工智能也可以自動化生產(chǎn)流程，顯著提高企業(yè)生產(chǎn)效率。這不僅減少了對常規(guī)人力資源的依賴，還降低了生產(chǎn)成本和時間。因而，企業(yè)能夠更快速地響應(yīng)市場變化，提高出口業(yè)務(wù)的靈活性和韌性。人工智能技術(shù)的應(yīng)用同樣會產(chǎn)生“互補效應(yīng)”，即對技術(shù)人員和其他高技能勞動力的需求不斷增加，為企業(yè)創(chuàng)造了大量新的技術(shù)崗位[15]。高技能人才尤其是人工智能人才，能夠利用人工智能技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析，進行更為精準的外部市場信息挖掘。例如，通過對貿(mào)易產(chǎn)品相關(guān)公司的股市行情、經(jīng)營狀況的信息挖掘與分析，增加對貿(mào)易市場預測的精準度，進而有針對性地進行戰(zhàn)略規(guī)劃，設(shè)計更加高級的產(chǎn)品貿(mào)易模式，完善企業(yè)貿(mào)易策略[16]，最終提高企業(yè)對市場變化的適應(yīng)能力，增強出口韌性中的外部抵抗力。高技能人才還能利用人工智能技術(shù)分析不同國家對不同產(chǎn)品的需求，優(yōu)化企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計，開發(fā)出更符合市場需求的新產(chǎn)品，提高產(chǎn)品和服務(wù)的附加值[17]。此外，高技能人才還能利用人工智能技術(shù)針對不同的市場設(shè)計不同的產(chǎn)品營銷模式[18]，使產(chǎn)品出口更加順暢，從而提高出口韌性的風險恢復力和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型能力。最終，人工智能的使用會優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)，減少低技能勞動力的占比，增加高技能勞動力的占比。高技能勞動力的增加，不僅提升了企業(yè)的技術(shù)水平，也增強了企業(yè)對外部信息的獲取能力和市場變化的適應(yīng)能力，從而提高了外部沖擊抵御力和內(nèi)部恢復力，從而增強了企業(yè)出口韌性。

第二，成本投入的優(yōu)化。人工智能技術(shù)通過自動化來優(yōu)化企業(yè)管理，降低了企業(yè)的管理費用、財務(wù)費用等常規(guī)費用。通過使用人工智能驅(qū)動的管理系統(tǒng)，企業(yè)能夠?qū)崟r監(jiān)控運營狀況，預測和預防潛在問題，從而減少管理成本和提高運營效率[19]財務(wù)報告、庫存管理和客戶服務(wù)等實現(xiàn)自動化可以節(jié)約管理費用；此外，人工智能還可以分析收集和分析海量市場數(shù)據(jù)，通過精確的風險評估，幫助公司選擇合適的籌資時機和融資渠道以更好地管理籌資風險，降低企業(yè)的財務(wù)費用[20]。企業(yè)將節(jié)約的資源重新分配到更具戰(zhàn)略意義的領(lǐng)域，如轉(zhuǎn)移到支撐企業(yè)利用人工智能技術(shù)提高出口韌性的固定資產(chǎn)投入和研發(fā)投入上去。固定資產(chǎn)投資，如引入先進的生產(chǎn)設(shè)備和信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，為企業(yè)提高出口產(chǎn)品競爭力提供了硬件基礎(chǔ)設(shè)施。這不僅有助于提高企業(yè)數(shù)字化水平，還是企業(yè)利用人工智能技術(shù)應(yīng)對市場變化、保持出口穩(wěn)定性的重要基礎(chǔ)[21]。而研發(fā)投入則可以推動出口產(chǎn)品創(chuàng)新能力的提升[22]。隨著更多的資金投入到數(shù)字設(shè)備和研發(fā)活動中，企業(yè)能夠改進生產(chǎn)過程、開發(fā)新產(chǎn)品、提高產(chǎn)品質(zhì)量。良好的資產(chǎn)基礎(chǔ)和持續(xù)的創(chuàng)新能力，是企業(yè)在激烈的國際市場競爭中利用人工智能技術(shù)提高外部抵御力和內(nèi)部恢復力以保持出口韌性的關(guān)鍵。一方面，借助人工智能技術(shù)研發(fā)更高效的生產(chǎn)工藝，降低生產(chǎn)成本[23]，提高成本優(yōu)勢應(yīng)對國際市場原材料價格波動的外部沖擊；另一方面，借助人工智能技術(shù)分析市場需求變化，加大新產(chǎn)品研發(fā)投入[24]，形成多樣化產(chǎn)品組合應(yīng)對國際市場需求變動的外部沖擊。

第三，產(chǎn)業(yè)鏈整合水平提高。產(chǎn)業(yè)鏈是企業(yè)與企業(yè)之間為實現(xiàn)商品最終價值而進行的一系列增值活動，貫穿于研發(fā)、生產(chǎn)、流通和消費等過程。產(chǎn)業(yè)鏈整合水平直接影響著企業(yè)的議價能力和資源整合能力，而這些能力也是企業(yè)出口韌性的重要因素。產(chǎn)業(yè)鏈整合包括內(nèi)部的專業(yè)化分工和外部的供應(yīng)鏈整合兩部分[25]。根據(jù)交易費用理論，企業(yè)面臨著在縱向一體化還是專業(yè)化分工之間選擇的問題，這取決于外部交易成本和內(nèi)部管理成本的高低。人工智能技術(shù)的應(yīng)用驅(qū)動著數(shù)據(jù)分析和自動化工具可以減少采購和物流中的信息不對稱，從而降低交易成本，這將驅(qū)使企業(yè)進行專業(yè)化分工[26]，專注于核心業(yè)務(wù)，提高產(chǎn)品的質(zhì)量，從而提升其在貿(mào)易市場上的競爭力，提高企業(yè)出口韌性。人工智能技術(shù)也為外部供應(yīng)鏈整合提供了新視角，人工智能技術(shù)充分利用機器學習和數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)勢，增強對外部數(shù)據(jù)資源的利用，提高供應(yīng)鏈的透明度和響應(yīng)能力，促進企業(yè)供應(yīng)鏈的整合[27]。企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈整合水平的提高能夠增強對市場變化的反應(yīng)能力。在整合上下游資源過程中，對貿(mào)易產(chǎn)業(yè)鏈中的信息流有效整合，減少了信息不對稱問題[28]，從而使企業(yè)能夠更及時地捕捉市場需求變化，及時調(diào)整出口業(yè)務(wù)的策略，提高出口韌性中的外部抵御力。產(chǎn)業(yè)鏈整合也促進了知識與技術(shù)的溢出效應(yīng)[29]，推動企業(yè)間共同研發(fā)和技術(shù)合作，加速出口產(chǎn)品創(chuàng)新，應(yīng)對隨時變化的市場需求，提高出口韌性的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型提升能力。產(chǎn)業(yè)鏈整合更能促進企業(yè)資源的優(yōu)化配置[30]，降低生產(chǎn)成本，有效應(yīng)對國際原材料成本的波動，提高企業(yè)出口韌性的內(nèi)部恢復力。最終，人工智能通過產(chǎn)業(yè)鏈整合水平的提高，提高了企業(yè)出口韌性。

基于以上分析，本文提出以下研究假說：

假說1：人工智能應(yīng)用能夠提高企業(yè)出口韌性。

假說2：人工智能應(yīng)用通過人力資本優(yōu)化、成本投入優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)鏈整合水平提高促進企業(yè)出口韌性提升。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

基于以下三點原因，本文以2009—2016年作為樣本區(qū)間。其一，2008年世界性金融危機爆發(fā)，我國企業(yè)出口貿(mào)易受到巨大沖擊，絕大部分企業(yè)的出口貿(mào)易量嚴重下滑，考察2008年以后的樣本能夠直觀反映企業(yè)出口韌性；其二，海關(guān)數(shù)據(jù)庫中可獲得的企業(yè)出口數(shù)據(jù)截至2016年；其三，該期間正是我國人工智能技術(shù)高速發(fā)展的階段。研究所需的人工智能指標是通過對上市公司年報中人工智能關(guān)鍵詞的頻次進行統(tǒng)計和計算得出的；出口韌性的數(shù)據(jù)是通過中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫匹配獲得的；其他財務(wù)數(shù)據(jù)則來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。本文進一步刪除了（1）ST或*ST類企業(yè)的樣本；（2）金融行業(yè)企業(yè)的樣本；（3）企業(yè)員工人數(shù)小于等于8的企業(yè)樣本；（4）固定資產(chǎn)、總資產(chǎn)等財務(wù)數(shù)據(jù)異常的樣本；（5）數(shù)據(jù)嚴重缺失的企業(yè)樣本，最終得到6720個觀測值。為了避免極端值的影響，本文對連續(xù)型變量在1%的水平上進行縮尾處理。

（二）模型設(shè)定

參考Acemoglu et al.[31]和姚加權(quán)等[5]的做法，構(gòu)建如下計量模型考察人工智能對企業(yè)出口韌性的影響：

RESit=α+βAIit+γCtrlit+δi+δt+εit（1）

其中，i表示企業(yè)，t表示年份，RES表示企業(yè)出口韌性，AI代表企業(yè)人工智能水平，Ctrl為一系列控制變量，δi為企業(yè)固定效應(yīng)，δt為年份固定效應(yīng)，ε代表隨機誤差項。

（三）變量說明

1.被解釋變量：企業(yè)出口韌性

參考劉慧和綦建紅[32]的做法，用2009—2016年企業(yè)的出口貿(mào)易額相較于2008年出口額的偏離度來度量企業(yè)在金融危機沖擊下的出口韌性，計算公式為：

RESit=expot-e，export（rt i）i，（x）20（p）ti，2008（2）

其中，export代表企業(yè)出口貿(mào)易額。RES的值越大，說明抵御出口風險的能力越強，企業(yè)出口韌性越強。

2.解釋變量：企業(yè)人工智能

借鑒姚加權(quán)等[5]的做法，基于機器學習生成的人工智能詞典（見表1），利用Word2vec技術(shù)對上市公司年報進行文本分析得到人工智能關(guān)鍵詞數(shù)量，然后用該數(shù)量加1取對數(shù)來度量企業(yè)人工智能水平。本文進一步借鑒姚加權(quán)等[5]的思路，對年報人工智能詞頻代表企業(yè)人工智能技術(shù)水平的有效性進行了檢驗。具體而言，如果該指標有效，那么人工智能水平高的企業(yè)在該指標上的得分應(yīng)該顯著高于其他企業(yè)。賽迪研究院發(fā)布的《2019年中國人工智能企業(yè)百強榜研究報告》評選出的百強企業(yè)（1），華西證券篩選出的人工智能概念企業(yè)（2），均表示人工智能水平較高的企業(yè)。將樣本中這兩類企業(yè)的年報人工智能詞頻（Words）與其他企業(yè)進行比較，結(jié)果如表2所示，賽迪榜單企業(yè)與華西證券人工智能概念板塊企業(yè)的人工智能詞頻顯著高于其他企業(yè)。這表明，人工智能水平較高的企業(yè)在年報中提及人工智能關(guān)鍵詞的頻次更高，用人工智能關(guān)鍵詞詞頻度量人工智能技術(shù)水平具有一定的效度。

3.控制變量

參考劉鈞霆等[11]，控制變量主要包括：（1）資產(chǎn)負債率（Tl），等于企業(yè)總負債除以企業(yè)總資產(chǎn)；（2）總資產(chǎn)收益率（Roa），等于凈利潤除于總資產(chǎn)；（3）托賓Q值（Tobin），以企業(yè)總市值除以總資產(chǎn)來表示；（4）經(jīng)營現(xiàn)金流（Cflow），等于經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流凈額除以總資產(chǎn)；（5）資產(chǎn)結(jié)構(gòu)（Tang），等于固定資產(chǎn)凈額加上存貨凈額除以總資產(chǎn)；（6）兩職合一（Dual），若董事長兼任總經(jīng)理取值為1，否則取值為0；（7）第一大股東持股比例（Top10）；（8）地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平（gdp），取地區(qū)人均生產(chǎn)總值的對數(shù)衡量；（9）財政自主權(quán)（fi-nance），用城市地方一般公共預算收入與地方一般公共支出比的對數(shù)來衡量；（10）地區(qū)對外貿(mào)易水平（city_export），等于城市貨物出口額與生產(chǎn)總值比值的對數(shù)。

四、實證結(jié)果分析

（一）基準回歸結(jié)果

表3呈現(xiàn)了基準回歸結(jié)果。列（1）顯示，在僅考慮人工智能指標對企業(yè)出口韌性影響的情況下，人工智能系數(shù)在1%的水平上顯著為正，初步驗證了人工智能會提高企業(yè)出口韌性。列（2）至列（4）顯示，在逐步加入控制變量、年份固定效應(yīng)和企業(yè)固定效應(yīng)后，企業(yè)人工智能的回歸系數(shù)仍在1%的水平上顯著為正。這說明，在控制各類可觀測和不可觀測因素后，人工智能仍顯著提高企業(yè)出口韌性。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.傾向得分匹配法

企業(yè)采用人工智能技術(shù)并非隨機行為，而是受勞動力結(jié)構(gòu)、經(jīng)營管理特點和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平等內(nèi)部特征和外部環(huán)境的影響，這可能會產(chǎn)生自選擇偏差問題。為此，本文采用傾向得分匹配法（PSM）緩解該問題。具體來說，首先，根據(jù)企業(yè)年報中是否提及人工智能關(guān)鍵詞作為標準，將樣本劃分為實驗組和對照組。然后，將基準模型（1）中的控制變量視為企業(yè)特征變量進行Logit回歸計算傾向得分，采用1：1有放回的最鄰近匹配法將實驗組和對照組之間傾向得分值最接近的企業(yè)進行匹配。完成匹配后，對匹配后的企業(yè)進行平衡性檢驗，平衡性檢驗結(jié)果顯示，實驗組和對照組之間企業(yè)特征變量的標準誤絕對值減少了16%～24%，匹配后企業(yè)特征變量的標準化偏差均低于5%，且t檢驗的結(jié)果不拒絕實驗組和對照組的系數(shù)無顯著差異的原假設(shè)，表明實驗組和對照組的企業(yè)特征差異得到了一定的消除，匹配效果較好。表4的列（1）展示了匹配后的回歸結(jié)果，在緩解自選擇偏差問題后，人工智能對企業(yè)出口韌性的正向影響依然存在。

2.替換核心解釋變量

本文從企業(yè)人工智能專利申請的角度重新度量企業(yè)人工智能指標。專利作為創(chuàng)新產(chǎn)出的一種，被廣泛用于技術(shù)水平的度量。企業(yè)人工智能專利申請量在數(shù)據(jù)層面直觀反映了企業(yè)在人工智能方面的創(chuàng)新產(chǎn)出，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到人工智能經(jīng)濟效應(yīng)的研究中[33]。本文利用企業(yè)人工智能專利申請量加1取自然對數(shù)重新度量企業(yè)人工智能指標，替換基準模型（1）中的核心解釋變量進行回歸。結(jié)果見表4的列（2），人工智能回歸系數(shù)仍在5%水平上顯著為正，表明人工智能提高企業(yè)出口韌性的結(jié)論，不受指標度量方法的影響。

3.控制行業(yè)趨勢因素

不同行業(yè)的出口規(guī)?？赡苁艿叫袠I(yè)特定趨勢這種不可觀測因素的影響，從而干擾人工智能對企業(yè)出口韌性的實際效應(yīng)。因此，本文借鑒金祥義和張文菲[7]的思路，在基準模型中引入行業(yè)層面的時間趨勢項Indi×year。其中，Ind為國民經(jīng)濟行業(yè)分類虛擬變量，year代表對應(yīng)年份。表4的列（3）展示了加入此項后的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，人工智能的系數(shù)在1%顯著性水平上仍保持正值。

4.更換樣本范圍

僅考察人工智能對制造業(yè)企業(yè)出口韌性的影響。制造業(yè)企業(yè)是我國出口貿(mào)易的主體力量，其出口韌性對于我國整體出口韌性有著重要影響。單獨考察人工智能對制造業(yè)企業(yè)出口韌性影響的回歸結(jié)果見表4的列（4），人工智能的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，說明人工智能會有效提高制造業(yè)企業(yè)的出口韌性，有效支撐了人工智能提高了企業(yè)出口韌性的觀點。

剔除人工智能相關(guān)行業(yè)。根據(jù)國民經(jīng)濟行業(yè)分類標準，部分行業(yè)如計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，以及專用設(shè)備制造業(yè)本身就具有較強的智能化特征，這可能干擾人工智能對企業(yè)出口韌性的促進效應(yīng)。剔除這些行業(yè)的回歸結(jié)果如表4的列（5）所示，在排除這些高相關(guān)性行業(yè)后，AI變量的系數(shù)仍在1%顯著性水平上保持正向影響。

（三）內(nèi)生性處理

本文利用工具變量法處理由于潛在雙向因果關(guān)系產(chǎn)生的內(nèi)生性問題。參考劉鈞霆等[11]，采用全國t-1年互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)（億人）與1984年各城市每百萬人郵局數(shù)量的交互項（IV）作為工具變量。從相關(guān)性來看，1984年郵局數(shù)量可以作為早期通信基礎(chǔ)設(shè)施的一個指標，通信基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度對后續(xù)人工智能等技術(shù)的采納和應(yīng)用有重要影響。由于1984年郵局數(shù)量缺乏時間趨勢，用t-1年全國互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)做交乘項構(gòu)建工具變量，該工具變量與企業(yè)人工智能水平有很強的相關(guān)性。從排他性來看，1984年郵局數(shù)是一個外生于當前企業(yè)出口韌性的因素，而全國互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)與企業(yè)的出口韌性也并無太大聯(lián)系，兩者的交乘項能夠很好地滿足排他性條件。工具變量回歸結(jié)果見表5，第一階段回歸結(jié)果均有很高的顯著性水平，證明工具變量對人工智能有顯著正向影響。第二階段回歸結(jié)果顯示，人工智能系數(shù)在5%的水平上顯著，驗證了人工智能將促進企業(yè)出口韌性。

（四）機制檢驗

1.人力資本優(yōu)化

企業(yè)引入人工智能技術(shù)將會替代一批常規(guī)性和重復性的低技能勞動力，然而人工智能技術(shù)也需要相關(guān)的專業(yè)人才去開發(fā)和探索，以使得人工智能技術(shù)與企業(yè)出口業(yè)務(wù)有效結(jié)合，因此企業(yè)會提高對高技能勞動力的需求。參考Autor and Levy[22]，將企業(yè)生產(chǎn)、銷售和財務(wù)人員數(shù)量除以企業(yè)員工人數(shù)衡量低技能勞動力（Com_staff），將企業(yè)技術(shù)和研發(fā)人員數(shù)量除以企業(yè)員工人數(shù)衡量高技能勞動力（Skill_staff）。將這兩個變量作為被解釋變量，對人工智能水平直接回歸，具體結(jié)果如表6列（1）至列（2）。其中，列（1）顯示，在控制各類影響因素后，企業(yè)人工智能的系數(shù)顯著為負，這表明企業(yè)人工智能水平的提高會顯著降低企業(yè)的低技能勞動力占比；列（2）顯示，同樣控制各種因素后，人工智能的系數(shù)顯著為正，印證了人工智能水平會顯著提高企業(yè)的高技能勞動力占比，這意味著企業(yè)通過人工智能的引入，提高了企業(yè)高技能勞動力的比重，優(yōu)化了企業(yè)人力資本結(jié)構(gòu)，進一步這些高技能人才將利用人工智能技術(shù)設(shè)計合理的智能出口模式，提高企業(yè)出口韌性。

2.成本投入優(yōu)化

依據(jù)理論分析，企業(yè)引入人工智能技術(shù)后產(chǎn)生的“機器替代”效應(yīng)不僅體現(xiàn)在人力資本方面的改變，還體現(xiàn)在成本投入方面的改變。人工智能替代了大量常規(guī)性和重復性的崗位會節(jié)約一部分用工成本，同時人工智能技術(shù)也促進了企業(yè)智能化管理，提高了運營效率，節(jié)約部分管理費用，而節(jié)約出來的那部分的成本投入會轉(zhuǎn)移到固定資產(chǎn)和研發(fā)中去，以支撐人工智能的應(yīng)用。因此，分別采用企業(yè)管理費用率（Man_fee）、財務(wù)費用率（Fin_fee）、研發(fā)投入占營業(yè)收入的比重（Rd）以及對數(shù)化的固定資產(chǎn)凈額（Na）作為被解釋變量，對人工智能水平回歸，回歸結(jié)果如表6的列（3）至列（6）。列（3）和列（4）顯示，在控制各類影響因素后，企業(yè)人工智能的系數(shù)顯著為負，企業(yè)人工智能水平提高會顯著降低企業(yè)的管理費用和財務(wù)費用；列（5）和列（6）顯示，同樣控制住各種可觀測和不可觀測因素后，人工智能的系數(shù)顯著為正，人工智能會顯著提高企業(yè)的固定資產(chǎn)投資規(guī)模和研發(fā)投入。上述結(jié)果較好地證明了人工智能會優(yōu)化企業(yè)成本投入，將節(jié)約的成本轉(zhuǎn)移到固定資產(chǎn)投資和研發(fā)投入上去，以支撐企業(yè)出口韌性的提高。

3.產(chǎn)業(yè)鏈整合水平提高

根據(jù)理論分析，人工智能可能會通過提高企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈整合水平來促進企業(yè)出口韌性提高。參考張倩肖和段義學[30]，用企業(yè)專業(yè)化分工水平和供應(yīng)鏈整合水平的交乘項測度企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈整合水平（ICC）。企業(yè)專業(yè)化分工水平用（增加值-稅后凈利潤+正常利潤）/（主營業(yè)務(wù)收入-稅后凈利潤+正常利潤）來測度，其中增加資金=主營業(yè)務(wù)收入+存貨凈額－（購買商品、接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金+預付款項凈額+應(yīng)付票據(jù)凈額+應(yīng)付賬款凈額）/（1+采購商品的增值稅率）。正常利潤等于主營業(yè)務(wù)收入減去主營業(yè)務(wù)成本減去銷售費用、管理費用和財務(wù)費用）。企業(yè)供應(yīng)鏈整合水平用企業(yè)庫存周轉(zhuǎn)率來度量。將企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈整合水平替換基準模型中的被解釋變量做機制檢驗，回歸結(jié)果見表6的列（7）。人工智能的系數(shù)在10%的水平上顯著為正，這表明企業(yè)人工智能應(yīng)用會顯著提高企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈整合水平，而企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈整合水平的提高將促進企業(yè)優(yōu)化資源配置，專注于核心業(yè)務(wù)，提高生產(chǎn)效率，增強風險應(yīng)對能力，從而提高了出口韌性。

（五）異質(zhì)性分析

1.企業(yè)規(guī)模

不同規(guī)模的企業(yè)在資金實力、人力資源和技術(shù)采用門檻上有所不同，因而企業(yè)人工智能對出口韌性產(chǎn)生的影響會隨著企業(yè)規(guī)模的不同而不同。一方面，大規(guī)模企業(yè)通常擁有更多的資源和更強的投資能力，能夠投入更多資金來研發(fā)和實施人工智能技術(shù)；另一方面，大規(guī)模企業(yè)擁有更成熟的技術(shù)吸收和應(yīng)用體系，能夠更快地將人工智能技術(shù)整合到生產(chǎn)和運營中，提高效率和適應(yīng)市場變化。此外，大規(guī)模企業(yè)也更容易吸引和保留高技能人才，有助于企業(yè)開發(fā)人工智能技術(shù)。因此，大規(guī)模企業(yè)能夠更有效地利用人工智能來提高出口韌性。而小規(guī)模企業(yè)，由于資源限制、技術(shù)吸收能力和人才吸收能力等方面的限制，人工智能技術(shù)可能難以產(chǎn)生顯著的出口韌性提升效果。本文將企業(yè)資產(chǎn)總額大于中位數(shù)的企業(yè)視為大規(guī)模企業(yè)，其余則為小規(guī)模企業(yè)?；貧w結(jié)果如表7的列（1）和列（2）。結(jié)果顯示，大規(guī)模企業(yè)的人工智能系數(shù)在1%的水平上顯著，而小規(guī)模企業(yè)的人工智能系數(shù)并不顯著，表明人工智能影響出口韌性的效應(yīng)主要存在于大規(guī)模企業(yè)組中。

2.企業(yè)政治關(guān)聯(lián)

企業(yè)與政府部門或擁有政治權(quán)力的個人之間形成的非正式、特殊的政企關(guān)系，是企業(yè)獲取資源、信息和政策支持的潛在渠道，也會影響到人工智能的出口韌性提升效應(yīng)。本文以公司總經(jīng)理或董事長是否在政府部門有過任職經(jīng)歷，將全部樣本劃分為存在政治關(guān)聯(lián)企業(yè)和不存在政治關(guān)聯(lián)企業(yè)。分組回歸結(jié)果見表7列（3）和列（4）。結(jié)果顯示，不存在政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)人工智能系數(shù)在1%的水平上顯著，而存在政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)人工智能系數(shù)并不顯著。存在政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)更容易獲得政策優(yōu)惠和保護，這可能降低了采用人工智能技術(shù)來增強出口韌性的緊迫性。而且人工智能技術(shù)常與數(shù)據(jù)掛鉤，政治關(guān)聯(lián)企業(yè)出于保密性的原因傾向于采取保守的經(jīng)營策略，以維護與政府的關(guān)系，這進一步限制了在技術(shù)創(chuàng)新和人工智能應(yīng)用方面的積極性。

3.市場集中度

不同市場集中度中的企業(yè)在市場影響力、創(chuàng)新靈活性以及風險應(yīng)對能力上存在顯著差異。鑒于此，本文依據(jù)赫芬達爾—赫希曼（HHI）指數(shù)是否大于中位數(shù)，將全部樣本劃分為低市場集中和高市場集中兩組。該指數(shù)是衡量市場集中度的常用指標，其值越大則說明市場集中度越高；反之則越低。如果市場集中度低，企業(yè)在出口貿(mào)易方面往往面臨激烈的競爭，為了發(fā)展和提高風險應(yīng)對能力必須不斷開展創(chuàng)新活動，加大研發(fā)投入，提高產(chǎn)品競爭力來獲得更多的市場份額。人工智能技術(shù)是這些企業(yè)提高創(chuàng)新能力的有力工具。而高市場集中度的企業(yè)在市場中擁有更大的議價能力和龐大的市場份額，在創(chuàng)新方面也較為保守，對人工智能這種創(chuàng)新性技術(shù)的需求并不高，人工智能對其企業(yè)出口韌性并不會產(chǎn)生太大影響?；貧w結(jié)果如表7的列（5）和列（6）所示，低市場集中度組中，人工智能系數(shù)在1%的水平上顯著；而高市場集中度組中，人工智能系數(shù)并不顯著。

五、結(jié)論與政策建議

本文收集了中國A股上市公司年報中人工智能關(guān)鍵詞詞頻數(shù)據(jù)以及企業(yè)出口韌性數(shù)據(jù)，在充分印證人工智能關(guān)鍵詞詞頻能有效度量人工智能技術(shù)水平的基礎(chǔ)上，就人工智能如何提高出口韌性展開實證分析，得到如下結(jié)論：第一，人工智能能夠顯著提高企業(yè)出口韌性，該結(jié)論經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗依然成立；第二，人力資本優(yōu)化、成本投入優(yōu)化以及產(chǎn)業(yè)鏈整合水平提高是人工智能提高企業(yè)出口韌性的重要機制；第三，異質(zhì)性分析表明，人工智能對大規(guī)模企業(yè)、不存在政治關(guān)聯(lián)企業(yè)以及低市場集中度企業(yè)出口韌性的促進作用更加明顯。

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出如下政策建議。第一，深入推廣人工智能技術(shù)，鼓勵企業(yè)繼續(xù)引入和開發(fā)人工智能相關(guān)業(yè)務(wù)，打造“人工智能+貿(mào)易”的新型貿(mào)易格局，培育我國出口新動能。政府部門要加強人工智能與貿(mào)易方面的頂層設(shè)計，完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高人工智能的軟硬件支撐，并給予相應(yīng)的財政支持，大力支持企業(yè)發(fā)展人工智能技術(shù)促進企業(yè)出口韌性的提高。第二，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈整合政策，促進資源共享和協(xié)同創(chuàng)新。鑒于人力資源結(jié)構(gòu)調(diào)整、成本投入結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及產(chǎn)業(yè)鏈整合水平提升是人工智能促進出口韌性提升的重要路徑，政府部門可以出臺相應(yīng)政策支持企業(yè)加強產(chǎn)業(yè)鏈上下游的合作，以人工智能技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、人才共享和協(xié)同創(chuàng)新，提高企業(yè)研發(fā)投入的溢出效應(yīng)，帶動鏈條內(nèi)企業(yè)整體創(chuàng)新水平的提升，提高產(chǎn)業(yè)鏈的整合水平，最終促進鏈條內(nèi)企業(yè)整體的出口韌性水平。第三，因企施策，實施精準的支持政策。針對小規(guī)模企業(yè)，政府要給予一定的支持力度，以更大力度的優(yōu)惠政策鼓勵人工智能相關(guān)人才和資本向小規(guī)模企業(yè)傾斜，使小規(guī)模企業(yè)達到人工智能發(fā)揮作用的閾值。此外，不存在政治關(guān)聯(lián)企業(yè)和低市場集中度企業(yè)面臨的外貿(mào)風險往往更大，人工智能技術(shù)的出口韌性提升效果明顯。因此，政府要進一步營造良好的市場環(huán)境和人工智能發(fā)展環(huán)境，完善人工智能相關(guān)法律法規(guī)，使得人工智能技術(shù)有序發(fā)展，為企業(yè)充分利用人工智能技術(shù)提高企業(yè)出口韌性提供堅實的后盾。

注釋：

（1）賽迪人工智能百強企業(yè)榜單詳情參見：https：//www.so-hu.com/a/334424478_610732.

（2）華西證券人工智能板塊上市公司詳細名單參見：https：//m.hx 168.com.cn/stock/concept/BK2196.html.

參考文獻：

[1]Martin R.Regional Economic Resilience，Hysteresis and Recessionary Shocks[J].Journal of Economic Geography，2012，12（1）：1-32.

[2]賀燦飛，陳韜.外部需求沖擊、相關(guān)多樣化與出口韌性[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2019（7）：61-80.

[3]Brynjolfsson E，Hui X，Liu M.Does Machine Translation Affect International Trade？Evidence From a Large Digi-tal Platform[J].Management Science，2019，65（12）：5449-5460.

[4]Brynjolfsson E，Mitchell T，Rock D.What Can Machines Learn and What Does It Mean for Occupations and the Economy？[J].AEA Papers and Proceedings，2018，108：43-47.

[5]姚加權(quán)，張錕澎，郭李鵬，等.人工智能如何提升企業(yè)生產(chǎn)效率？——基于勞動力技能結(jié)構(gòu)調(diào)整的視角[J].管理世界，2024，40（2）：101-116.

[6]黃曉鳳，汪琳，朱毅軒.人工智能技術(shù)賦能國際貿(mào)易的效應(yīng)研究[J].財經(jīng)理論與實踐，2022，43（4）：114-121.

[7]金祥義，張文菲.人工智能與企業(yè)出口擴張：貿(mào)易革命的技術(shù)烙印[J].國際貿(mào)易問題，2022（9）：70-87.

[8]金祥義，張文菲.人工智能發(fā)展與出口持續(xù)時間：穩(wěn)出口效應(yīng)存在嗎？[J].世界經(jīng)濟研究，2023（4）：3-17.

[9]范冬梅，李瑩.工業(yè)機器人應(yīng)用對出口企業(yè)加成率的影響研究[J].當代財經(jīng)，2024（5）：128-141.

[10]張兵兵，陳靜，朱晶，等.人工智能與企業(yè)出口技術(shù)復雜度提升[J].國際貿(mào)易問題，2023（8）：143-157.

[11]劉鈞霆，董丹丹，李凱杰，等.數(shù)字經(jīng)濟賦能企業(yè)出口韌性[J].財貿(mào)研究，2024，35（4）：28-42.

[12]曹宇芙，鄧宗兵，文江雪.數(shù)字貿(mào)易如何影響企業(yè)出口韌性[J].國際商務(wù)（對外經(jīng)濟貿(mào)易大學學報），2024（2）：41-60.

[13]魏昀妍，龔星宇，柳春.數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提升企業(yè)出口韌性[J].國際貿(mào)易問題，2022（10）：56-72.

[14]徐鵬，徐向藝.人工智能時代企業(yè)管理變革的邏輯與分析框架[J].管理世界，2020，36（1）：122-129.

[15]王林輝，錢圓圓，宋冬林，等.機器人應(yīng)用的崗位轉(zhuǎn)換效應(yīng)及就業(yè)敏感性群體特征——來自微觀個體層面的經(jīng)驗證據(jù)[J].經(jīng)濟研究，2023，58（7）：69-85.

[16]康俊，刁子鶴，楊智，等.新一代信息技術(shù)對營銷戰(zhàn)略的影響：述評與展望[J].經(jīng)濟管理，2021，43（12）：187-202.

[17]黃旭，洪美玲.生成式人工智能助力數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響機制與提升路徑[J].南方經(jīng)濟，2024（8）：23-44.

[18]王永貴，郭笑笑.視頻營銷國際研究前沿、整合框架與展望[J].經(jīng)濟管理，2024，46（8）：189-208.

[19]Acemoglu D，Restrepo P.The Race between Man and Machine：Implications of Technology for Growth，F(xiàn)actor Shares，and Employment[J].The American Economic Re-view，2018，108（6）：1488-1542.

[20]陳中飛，江康奇，殷明美.數(shù)字化轉(zhuǎn)型能緩解企業(yè)“融資貴”嗎[J].經(jīng)濟學動態(tài)，2022（8）：79-97.

[21]陳福中，羅科，董康銀.價值鏈功能升級與中國出口貿(mào)易隱含碳減排：基于引資質(zhì)量提升視角[J/OL].財貿(mào)經(jīng)濟，（2024-05-17）[2024-11-21].https：//doi.org/10.19795/j.cnki.cn11-1166/f.20240515.005.

[22]Autor D H，Levy F，Murnane R J.The Skill Content of Recent Technological Change：An Empirical Exploration[J].The Quarterly Journal of Economics，2003，118（4）：1279-1333.

[23]胡晟明，王林輝，趙賀.人工智能應(yīng)用、人機協(xié)作與勞動生產(chǎn)率[J].中國人口科學，2021（5）：48-62.

[24]柯明，楊雙至，戴翔.人工智能推動企業(yè)出口升級了嗎[J].國際貿(mào)易問題，2023（8）：125-142.

[25]張婷婷，宋冰潔，榮幸，羅婧文.市場分割與企業(yè)縱向一體化[J].財貿(mào)經(jīng)濟，2021，42（6）：150-164.

[26]張譽夫，謝建國，孟慶偉.人工智能應(yīng)用有助于促進企業(yè)專業(yè)化分工嗎——基于中國上市企業(yè)數(shù)據(jù)的研究[J].山西財經(jīng)大學學報，2024，46（7）：87-98.

[27]鄧慧慧，劉宇佳，王強.人工智能發(fā)展如何提升供應(yīng)鏈韌性？——基于上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].浙江大學學報（人文社會科學版），2024，54（6）：5-23.

[28]曾楚宏，王斌.產(chǎn)業(yè)鏈整合、機制調(diào)整與信息化驅(qū)動[J].改革，2010（10）：62-67.

[29]凌永輝，查婷俊.我國地方創(chuàng)新集群形成與演化研究——基于產(chǎn)業(yè)鏈整合視角[J].經(jīng)濟學家，2022（5）：69-77.

[30]張倩肖，段義學.數(shù)字賦能、產(chǎn)業(yè)鏈整合與全要素生產(chǎn)率[J].經(jīng)濟管理，2023，45（4）：5-21.

[31]Acemoglu D，Lelarge C，Restrepo P.Competing with Ro-bots：Firm-Level Evidence from France[J].AEA Papersand Proceedings，2020，110：383-388.

[32]劉慧，綦建紅.外需沖擊下多元化策略如何影響企業(yè)出口韌性[J].國際經(jīng)貿(mào)探索，2021，37（12）：4-19.

[33]尹志鋒，曹愛家，郭家寶，等.基于專利數(shù)據(jù)的人工智能就業(yè)效應(yīng)研究——來自中關(guān)村企業(yè)的微觀證據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2023（5）：137-154.

Has Artificial Intelligence Enhanced Corporate Export Resilience？

HUANG Xufan，HU Xiaolong，ZHANG Dongmei

（School of Economics，Minzu University of China，Beijing 100081，China）

Abstract：In the context of economic globalization and digitalization，artificial intelligence has increasingly be-come a new driving force for Chinese enterprises to mitigate trade risks and uncertainties.This paper，based on the frequency of AI-related keywords in the annual reports of Chinese A-share listed companies from 2009 to 2016，along with data on export resilience，analyzes the impact of artificial intelligence on the export resilience of enter-prises.The findings reveal that：（1）artificial intelligence significantly improves the export resilience of enterprises，and this conclusion still holds true after a series of robustness tests.（2）the optimization of human capital，costeffi-ciency，and the improvement of industrial chain integration are key mechanisms for artificial intelligence to en-hance the export resilience.（3）Heterogeneity analysis found that artificial intelligence plays a greater role in pro-moting the export resilience of large-scale enterprises，enterprises without political connections，and enterprises in industries with low market concentration.This study expands the research on the relationship between AI and firms'export performance，providing valuable insights into improving firms'ability to cope with trade risks and pro-moting high-quality development in foreign trade.

Keywords：artificial intelligence;corporate export resilience;human capital optimization;cost efficiency;supply chain integration

（責任編輯：劉睿智）