研究目標(biāo):利用工業(yè)機器人數(shù)據(jù)深度解析人工智能對全球價值鏈的影響效應(yīng)。研究方法:通過人工智能與全球價值鏈行業(yè)層面數(shù)據(jù)的對接,構(gòu)建人工智能與全球價值鏈的計量模型,運用普通最小二乘法、兩階段最小二乘法、交互項方法等進行經(jīng)驗研究。研究發(fā)現(xiàn):首先,總體而言,人工智能提升了一國行業(yè)全球價值鏈參與程度與分工地位,這一促進效用主要是通過降低貿(mào)易成本、促進技術(shù)創(chuàng)新、優(yōu)化資源配置實現(xiàn)的。與資本配置效率相比,人工智能對勞動力配置效率的促進作用更明顯。其次,從國家異質(zhì)性視角分析,人工智能促進了全球價值鏈競爭的先動優(yōu)勢,同時發(fā)現(xiàn),一國數(shù)字貿(mào)易開放度越高,人工智能對全球分工的促進作用越明顯�？傊�,人工智能的發(fā)展,對優(yōu)化一國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提升全球價值鏈競爭力至關(guān)重要。研究創(chuàng)新:在完成人工智能與全球價值鏈數(shù)據(jù)對接的基礎(chǔ)上,探索人工智能的發(fā)展對全球價值鏈的影響效應(yīng),并從貿(mào)易成本、技術(shù)創(chuàng)新與資源配置等不同視角檢驗人工智能對全球價值鏈的影響機制。研究價值:為全球價值鏈影響因素的相關(guān)研究提供了新的研究視角,為人工智能相關(guān)政策制定提供經(jīng)驗證據(jù)。 

【文章來源】：數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究. 2020,37(10)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：21 頁

【文章目錄】：
一、問題的提出
二、文獻綜述
三、研究設(shè)計
    1.計量模型設(shè)定
    2.變量定義
        (1)人工智能測度指標(biāo)。
        (2)全球價值鏈參與度。
        (3)全球價值鏈分工地位。
        (4)控制變量。
四、數(shù)據(jù)處理及實證分析
    1.數(shù)據(jù)來源
    2.基準(zhǔn)回歸分析
    3.穩(wěn)健性檢驗
        (1)指標(biāo)度量的穩(wěn)健性檢驗。
        (2)計量方法的穩(wěn)健性檢驗。
    4.機制檢驗
        (1)貿(mào)易成本降低效應(yīng)的機制檢驗。
        (2)技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)的機制檢驗。
        (3)優(yōu)化資源配置的機制檢驗。
    5.擴展分析
        (1)基于全球價值鏈分工先動優(yōu)勢與后發(fā)優(yōu)勢的擴展分析。
        (2)基于數(shù)字貿(mào)易壁壘的擴展分析。
五、研究發(fā)現(xiàn)及政策建議
    第一,利用市場規(guī)模優(yōu)勢,全方位推進人工智能與制造業(yè)的深度融合。
    第二,提升智能物流效率,建立數(shù)字智慧港口。
    第三,創(chuàng)新全景式制造業(yè)體系,打造智能服務(wù)機制。
    第四,突破技術(shù)難關(guān),降低跨國分工的“敲竹杠”風(fēng)險。
    第五,主動提出數(shù)字貿(mào)易的“中國方案”,助推對接人工智能產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)。


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3351347