人工智能技术对中国制造业全球价值链升级的影响效应研究北大核心

人工智能产业兴起为我国制造业转型升级提供重要机遇。本文基于中国制造业行业层面面板数据、工业机器人数据以及进出口数据,利用Hausmann(2007)的产品技术复杂度计算方法,对人工智能技术促进我国制造业全球价值链地位提升的影响进行了实证检验。研究发现,人工智能显著提升了我国制造业在全球价值链中的地位,相较于资本和技术密集型行业,人工智能对资源和劳动密集型行业价值链地位提升效果更显著,人工智能通过提升人力资本水平、促进新产品研发两条路径推动我国制造业全球价值链地位提升。本文结论对于持续推进人工智能在制造业行业应用,实现创新驱动经济增长的转变有重要参考价值。     

全球价值链参与度对中国制造业全要素生产率及其变化率的影响

本文利用OECD数据库同中国制造业进行匹配数据，并通过DEA-Malmquist指数测算了中国制造业的全要素生产率，研究了2001～2021年全球价值链参与度对中国制造业行业TFP及其变化率的影响。研究表明，全球价值链参与度对制造业TFP具有正向促进作用，对制造业TFP变化率的影响则呈现出“U型”关系。就异质性而言，在知识技术密集型行业中全球价值链参与度的提升对制造业TFP及其变化率具有显著的作用，而在资源劳动密集型行业中作用并不明显，金融危机前GVC参与度对TFP促进作用更加明显。进一步检验表明，全球价值链参与度会通过提高外资利用度来促进制造业TFP;TFP提升主要依靠技术进步的贡献。基于研究结论，提出了利用全球价值链国际参与度变动促进中国制造行业TFP提升的政策建议。     

产品内分工提升中国制造业价值创造能力研究——基于15个制造业子行业数据的实证分析

本文在测度我国制造业参与国际产品内分工程度的基础上,以1997～2009年15个制造业子行业为研究样本,分析我国制造业参与产品内分工程度与其生产率和利润率之间的关系.研究结果表明,资本密集型和资本技术密集型行业参与产品内分工有利于提升行业劳动生产率和利润率水平,而劳动密集型行业参与产品内分工对劳动生产率和利润率的影响不显著.因此,通过参与国际产品内分工、嵌入全球价值链,更有助于资本密集型和资本技术密集型行业获取技术进步和市场联系,从而提高自身竞争力,进入到增加值、利润率更高的价值链环节,实现产业升级.     

产品内国际分工对中国工业生产率的影响分析

产品内国际分工使国际分工由产品层面深入到工序层面,有利于优化资源配置、节约生产成本、提高生产率。对中国工业参与产品内国际分工的研究验证了这种积极效应。并且,产品内国际分工对生产率的影响程度与行业特性密切相关。在我国工业各行业中,资本密集型行业与出口密集度高的行业表现出更快地参与到产品内国际分工中去的趋势,在这些行业产品内国际分工促进生产率提高的影响也更显著。     

数字化投入与制造业全球价值链攀升——基于49国面板数据的实证分析北大核心

数字经济的蓬勃发展掀起了传统产业数字化转型的浪潮,驱动着全球价值链的重构,为处于“低端锁定”困局的国家提供了向价值链中高端跃升的绝佳机遇。本文基于2007~2019年49个国家的面板数据,实证检验了数字化投入对制造业在全球价值链地位提升的影响效应。研究表明:(1)数字化投入对制造业全球价值链分工地位具有显著正向影响,且这一结论在多重稳健性检验和内生性分析后仍然显著;(2)通过异质性检验发现,数字化投入对高、中高收入国家以及复杂全球价值链活动的分工地位具有更强烈的影响;(3)全要素生产率对数字化投入影响制造业全球价值链地位具有正向调节作用,具体表现为一国全要素生产率越高,数字化投入对其制造业全球价值链分工地位的推动作用就越强。为此,提出政策建议,以期为更好发挥数字经济效应、促进制造业转型升级以及推动全球价值链地位提升提供有益思路。     

数字贸易规则与中国企业全球价值链位置

数字贸易规则与企业全球价值链位置攀升均是经济高质量发展阶段的重要议题。本文基于2000—2014年TAPED数据库中国缔结的RTA数字贸易规则数据、WIOD数据库、中国海关数据库和中国工业企业数据库的匹配数据，考察了数字贸易规则对中国企业全球价值链位置攀升的影响。结果表明，签署RTA数字贸易规则能够稳健且显著地促进中国企业全球价值链位置攀升；相比于贸易对象数字化规则，签署贸易方式数字化规则引致的攀升效应更大。这种攀升效应主要通过促进研发要素跨境流动、推动企业数字化转型、提升管理专业化水平三条渠道实现。数字贸易规则水平广度越广、垂直深度越深，越有利于中国企业向全球价值链上游攀升，且该影响在处于数字行业的企业、非国有企业和加工贸易企业中尤为明显。开展数字贸易规则谈判时，需要重点关注电子商务合作、电子商务的重要性、知识产权保护、大数据相关货物贸易、跨境数据流动等规则，以保证中国企业全球价值链位置提升的核心利益。本文为中国今后如何签署数字贸易规则、如何选择合作伙伴以更好帮助本国企业迈向全球价值链中高端提供了重要的政策启示。     

产业国际竞争力的二维评价——全球价值链背景下的思考

全球价值链背景下。国际分工已从按产品分工转变为按要素分工，从产业间水平分工转变为价值链分工；产业边界超越国家边界，改变了国家参与国际分工的性质；企业与国家之间也呈现出我中有你、你中有我的局面；这些从根本上动摇了传统产业国际竞争力理论的假设基础。本研究将产业国际竞争力研究的焦点转移到企业，考察不同类型企业的竞争力贡献．据此构建了一个全球价值链背景下评价产业国际竞争力的二维评价模型．进而分析产业国际竞争力的典型模式和演化轨迹。     

工业机器人应用与全球价值链重构——基于出口产品议价能力的视角

在百年未有之大变局中，全球正经历着“机器换人”浪潮，为发展中国家打破由发达国家主导的分工体系，推动全球价值链重构提供了契机。本文立足于发展中经济体，运用双边随机前沿模型，基于2009-2019年CEPII BACI六位码进出口产品数据和世界银行WDI数据库，核算全球33个发展中经济体和33个发达经济体的全球价值链议价能力指数，衡量其全球价值链分工地位，并检验发展中经济体与发达经济体间工业机器人应用水平差异对二者之间全球价值链议价能力指数差异的影响。结果表明，发展中经济体与发达经济体之间工业机器人应用水平差异的缩小，显著降低了二者之间的全球价值链分工地位差异，推动全球价值链朝着更有利于发展中经济体的方向重构。从机制看，发展中经济体缩小与发达经济体的工业机器人应用水平差异，能够显著降低其与发达经济体在技术水平上的差异，增加新企业进入数量，从而降低与发达经济体间的全球价值链分工地位差异。进一步发现，工业机器人应用能够通过上下游行业关联产生更大的全球价值链重构效果。本文为发展中经济体更好地应用工业机器人突破与发达经济体对立的二元结构，改善全球价值链不利地位，实现“弯道超车”提供了政策启示。     

新兴经济大国中间产品创新驱动全球价值链攀升——基于中国经验的解释

本文在全球价值链分工框架下,基于中国的实践,提出新兴经济大国中间产品创新驱动全球价值链攀升的机制与路径,即利用低成本的比较优势获取发达经济体中低端中间产品外包,通过国内生产体系的规模经济与范围经济,引致国内中间产品的创新,实现进口替代,进而引发技能偏向性技术进步以及来自发达经济体的知识溢出与研发合作。上述机制共同推动着中国向全球价值链高端持续攀升。实证检验发现,中国制造业中间产品创新对全球价值链分工地位的影响存在显著的滞后效应和累积效应,对间接出口国内附加值率的提升作用、对高技术制造业的促进作用更明显;进口技术溢出对中国制造业全球价值链攀升有一定的负向效应,但随着中间产品创新能力的不断提升,负向效应明显下降;在向全球价值链高端攀升的过程中,随着中国制造业高技能劳动力和本土市场规模的不断增长,中间产品创新对全球价值链攀升的正向影响增强。本文的政策含义是,持续深化对外开放,尤其是促进创新、知识和科技服务贸易自由化;提高国内创新体系效率;扩大高技能劳动力教育供给与国际研发合作;提高国内中间产品R&D投入强度,逐步降低对G5发达经济体中间产品的依赖,释放国内巨大市场规模的效应,持续推动中国制造业向全球价值链高端攀升。     

参与全球生产网络对我国制造业价值链提升影响的实证研究——基于出口复杂度的分析

本文通过102个主要国家的SITC五位码贸易数据计算了我国2001—2009年24个制造业行业的出口复杂度(ESI),以此衡量各行业在全球价值链中的地位,并实证检验了全球生产网络对我国制造业价值链地位的影响。研究发现,总体而言,全球生产网络促进了我国制造业价值链提升,资本密集度和高技术资本密集度也可以显著提高价值链地位,但经济自由度、研发对我国制造业价值链提升的积极作用并不显著。进一步的研究发现,全球生产网络对我国制造业价值链地位的影响存在显著的行业差异性,具体表现为,与以零部件贸易为主的行业相比,全球生产网络对价值链提升的积极影响在以半成品贸易为主的行业中更为显著;在资本技术密集型行业中,全球生产网络有助于提升我国制造业的价值链地位,但在劳动密集型行业和资本密集型行业中这一作用并不明显。     

中国制造业价值链攀升影响因素研究 ——基于对外产业转移的实证分析

对外产业转移是促进中国制造业迈向全球价值链中高端的主要途径， 也是提升中国制造业国际竞争力的有效手段。 本文分析了对外产业转移影响中国价值链攀升的理论机理， 构建了逆向产业转移和梯度产业转移促进价值链攀升的具体机制； 实证研究了对外产业转移对中国制造业价值链攀升的作用， 对2003~2017 年的 21 行业的面板数据进行系统GMM 回归， 结果表明： 对发达国家产业转移可以有效促进中国制造业价值链的攀升； 对转型国家及发展中国家的产业转移对价值链的攀升作用并不明显。     

人工智能技术会诱致劳动收入不平等吗——模型推演与分类评估

学术界近期开始关注人工智能技术对收入不平等的影响,但其收入分配效应的形成机理研究尚处于初始阶段,而且定量评估明显不足,尤其缺乏来自发展中国家的经验证据。本文基于Acemoglu and Restrepo(2018a)的人工智能技术模型,引入高技术与低技术两部门分类,推演人工智能技术的收入分配效应,结合中国2001—2016年全国及省级层面数据,分类测算其劳动收入分配的岗位更迭效应和生产率效应。结果发现:①人工智能技术在引发劳动岗位更迭的同时,非对称地改变不同技术部门生产率影响劳动收入分配,诱致高、低技术部门劳动收入差距年均扩大0.75%。②人工智能技术的岗位更迭效应倾向于在低技术部门通过自动化扩张、在高技术部门以新岗位创造方式,加剧收入不平等,而生产率效应存在门槛特征。③人工智能技术在资本和非技术密集型地区的收入分配效应更为突出,且对劳动和技术密集型地区的影响不断增大。为应对人工智能技术对劳动力市场就业结构和收入不平等的冲击,政府应健全就业培训和失业保障制度,制定差异化的区域政策,积极引导人工智能技术朝人机协作和收入平等方向发展。     

垂直专业化分工与劳动力市场就业结构——基于中国工业行业面板数据的分析

在经济全球化的背景下,中国广泛参与到了垂直专业化分工过程当中,对劳动力市场就业结构产生了重要影响。本文分析了垂直专业化分工对中国劳动力市场就业结构的影响机理,在改进垂直专业化分工测算方法的基础上,就垂直专业化分工对中国劳动力市场就业结构产生的影响进行了实证分析。研究结果显示,中国工业部门参与垂直专业化分工总体上降低了对熟练劳动力的相对需求,非熟练劳动力的相对需求增加;中低技术行业的回归分析显示这一影响更为显著;而高技术行业的回归分析显示垂直专业化分工增加了熟练劳动力的相对需求,但回归系数弹性要小于总体行业回归和中低技术行业回归的弹性。     

工业机器人应用与劳动收入份额——来自中国工业企业的证据

提升劳动报酬在国民收入中的比重，是促进共同富裕的重要举措。在机器换人浪潮下，自动化技术对劳动收入份额的影响日益受到关注。本文将自动化技术纳入扩展理论框架，揭示了机器人应用对企业劳动收入份额的作用机制。基于2000—2013年中国工业企业数据库与中国海关数据库的匹配数据，从微观视角考察机器人应用对企业劳动收入份额的影响。研究发现：机器人应用会显著降低企业劳动收入份额，且在一系列稳健性检验后，结论依然成立。机器人应用通过资本-劳动替代效应、工资率效应和生产率效应导致劳动收入份额下降。异质性分析表明，机器人应用降低了大多数行业的企业劳动收入份额，尤其是食品制造业、印刷业等劳动密集型行业，非国有企业和沿海地区企业的劳动收入份额下降幅度更大。研究还发现，提高劳动力市场整合程度和劳动者议价能力，有助于缓解机器人应用对劳动收入份额的负面效应。本文研究有助于中国更好地应对机器人应用对劳动力市场形成的冲击，为实现高质量发展与共同富裕提供了重要的政策启示。     

人工智能、中间产品内向化与内需主导型全球价值链

本文基于2007～2021年的ADB-MRIO数据库系统考察了人工智能、中间产品内向化对构建内需主导型全球价值链的影响效应。结果发现：(1)人工智能在引致中间产品内向化的基础上，还能与其共同发挥内需主导型全球价值链构建效应。这一促进效应是通过提高出口中间品质量、延长生产步长以及促进产业集聚的机制实现的；(2)异质性分析发现贸易便利化程度越高，中间产品内向化的价值链构建效应越强。同时对于不同技术密集度的行业，人工智能和中间产品内向化的构建效应亦是显著；(3)拓展分析发现国内服务要素投入能够赋能人工智能发挥“稳链”效应，技术势差能够助推中间产品内向化发挥“建链”效应。本文的研究结论意味着推进智能制造、探索中间产品国产化路径是培育“以我为主”的区域价值链体系的重要支柱。     

中国大城市生产率优势分解:行业结构差异的新视角北大核心CSSCI

对于大城市生产率优势的来源,现有研究主要将其归结于异质性企业空间选择的影响,但忽略了城市间行业结构差异可能产生的影响。鉴于此,本文将行业结构差异纳入异质性企业空间选择的分析框架,对大城市生产率优势的来源进行理论建模,然后通过反事实构造和数值模拟方法,对异质性企业空间选择与行业结构差异的贡献进行分解,进而利用“无条件分布特征—参数对应”分析方法和中国工业企业微观数据,对其贡献进行识别。研究发现:城市间行业结构差异,平均看可以直接解释大城市生产率优势的8.24%,而与异质性企业空间选择共同作用的间接贡献则达到9.2%。因此,忽略城市间行业结构差异的影响,会导致大城市集聚效应的高估。在考虑行业结构差异后,异质性企业空间选择仍是大城市生产率优势的主要来源。分行业的结果表明,各行业普遍存在集聚效应和分类效应,但选择效应可能不显著甚至为负,这一结果对于实现城市间行业的合理分工及企业合理布局以促进中国经济高质量发展具有重要的启示意义。本研究为剖析大城市生产率优势的来源提出了新的解释,也为避免集聚效应的高估以及探寻生产率提升的产业空间分工路径提供了微观证据。     

人工智能对全要素生产率的影响研究

人工智能作为新一代信息技术,成为提升全要素生产率的新动能。本文基于省级行政区的面板数据,采用空间自相关模型(SAR),实证检验人工智能对全要素生产率的影响效果。研究发现：(1)人工智能发展能够显著提升全要素生产率水平,但影响程度存在地区异质性,其对东部地区的促进效应明显高于中、西部地区;(2)人工智能对全要素生产率具有显著正向空间溢出效应,这种正向空间溢出会显著提升相邻地区全要素生产率;(3)机制识别发现,人力资本和产业结构升级是人工智能促进全要素生产率提升的重要机制。本文研究结论有助于更好地理解全要素生产率空间策略的外在驱动力,对实现产业转型升级和经济增长至关重要。     

基于专利数据的人工智能就业效应研究——来自中关村企业的微观证据

本文匹配了2009—2018年中国人工智能专利数据库和中关村企业调查数据库，聚焦于考察人工智能对包括服务业在内的企业就业的影响。研究发现：人工智能显著促进就业，这一研究结论在考虑内生性问题及稳健性检验后依然成立；微观机制方面，人工智能可以通过提升企业市场占有率进而提升企业就业水平。拓展分析表明，人工智能提升了高学历员工、年轻员工、新员工占比；人工智能的就业促进效应在不同细分技术领域和不同类型企业间存在异质性：相较于专家系统及机器人，计算机视觉、机器学习、自然语言处理的就业促进效应更明显；人工智能的就业促进效应在企业规模较大、出口规模较大，以及国有和集体所有的企业中更小。本文基于专利数据对企业人工智能技术水平进行测度，将研究样本拓展至包含服务业企业，从企业市场规模扩大的角度拓展了人工智能影响就业的微观机理，为企业实施人工智能发展战略、政府制定人工智能政策提供了经验证据。     

制造业企业信息化和计算机使用的生产率效应

在工业化和信息化趋于深化融合的时代，关注工业企业信息化和计算机使用效率的问题具有积极意义。本文利用中国工业企业数据库提供的大样本制造业企业数据，研究了信息化和计算机使用对企业生产率的影响。为了控制企业的异质性、模型的内生性和样本自选择问题，本文逐步采用了横截面数据模型、平衡面板数据差分模型和Heckman选择模型，得出中国的制造业企业不存在“计算机生产率悖论”，信息化和计算机使用能够显著推动企业生产率的提高。诱导资本投资信息技术，激励企业利用信息化技术提升竞争力，将成为提高劳动生产率和促进经济持续增长的一个重要驱动力。     

中国制造业融入全球价值链路径研究——嵌入位置和增值能力的视角

本文基于全球价值链布局模型,构建了一个综合反映增值能力和嵌入位置的全球价值链融入路径的分析框架。在剖析全球价值链融入路径的不同演进模式的基础上,通过构建和测算价值链地位指数、增值能力指数和价值链获利能力指数,刻画了1995—2011年中国不同技术水平制造业融入全球价值链的路径及其演进特征。结果表明,嵌入位置是决定中国制造业国际分工地位的关键因素,中国中技术、高技术和低技术制造业分别位于全球价值链的上、中、下游;中国制造业的行业技术水平与增值能力负相关,嵌入在低增值环节是导致中高技术行业增值能力弱的关键因素:中国低技术制造业开始呈现嵌入位置攀升带动增值能力优势增强的积极态势:而中高技术行业则面临增值能力和嵌入位置同时下滑带来的边缘化风险。增值能力弱是制约中国制造业转型升级的关键因素。升级要素结构、培育技术优势,以提升嵌入位置为抓手引导中国制造业向高增值环节攀升是提升中国国际分工地位的关键。