一、引言與文獻綜述

習(xí)近平總書記指出，“互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)加速創(chuàng)新，日益融入經(jīng)濟社會發(fā)展各領(lǐng)域全過程，各國競相制定數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略、出臺鼓勵政策，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵力量”①。在此背景下，人工智能作為數(shù)字技術(shù)的重要組成部分，將逐步成為國家和企業(yè)提升競爭力的核心工具，并在重塑全球競爭格局中扮演關(guān)鍵角色。

自1956年約翰·麥卡錫等人在達特茅斯會議上首次提出“人工智能\"這一概念以來，人工智能技術(shù)迅速演進，特別是進人21世紀后，其在多個領(lǐng)域的應(yīng)用加速擴展，對人類社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生了重要影響。已有人工智能領(lǐng)域的研究，主要聚焦于其發(fā)展對勞動力市場和社會結(jié)構(gòu)的影響。在微觀層面，學(xué)術(shù)界形成了兩種不同的觀點，一種觀點認為人工智能發(fā)展整體上是積極樂觀的，人工智能應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本、創(chuàng)造新工作（Acemogluand Restrepo，2018），同時智能化發(fā)展也可以通過\"創(chuàng)造性破壞\"催發(fā)出一些新發(fā)明和新產(chǎn)業(yè)，這使得勞動力市場、就業(yè)市場得以活躍（Autor etal.，2003）。另一種觀點認為人工智能發(fā)展整體上是消極悲觀的，隨著勞動力市場轉(zhuǎn)型力度加大，機器替代勞動可能帶來大量失業(yè)（Acemoglu and Restrepo，2020）。在宏觀層面，隨著就業(yè)需求不斷調(diào)整，就業(yè)結(jié)構(gòu)也逐步改變（姜昊和董直慶，2023），呈現(xiàn)出兩極分化態(tài)勢（Acemoglu and Autor，2011），即高、低端產(chǎn)業(yè)就業(yè)增加，中端產(chǎn)業(yè)就業(yè)減少（孫早和侯玉琳，2019），同時勞動力市場兩極分化又促進了收入的再分配與調(diào)整，導(dǎo)致了工資水平的兩極分化（Autor，2015;Acemoglu and Restrepo，2020），即高、低端產(chǎn)業(yè)工資水平增長明顯，中端產(chǎn)業(yè)工資水平停滯不前，可見智能化的發(fā)展加劇了收人的不平等（王林輝等，2020），使得勞動收入份額持續(xù)下降（Acemoglu and Restrepo，2018）。

隨著人工智能技術(shù)對國家經(jīng)濟運行方式的影響逐漸加深，國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷進行調(diào)整，經(jīng)濟體之間參與全球價值鏈分工格局也進一步調(diào)整，發(fā)展中經(jīng)濟體有望通過重塑全球產(chǎn)業(yè)鏈分工格局實現(xiàn)\"彎道超車\"（呂越等，2020;趙文濤和王嵐，2024），為經(jīng)濟發(fā)展注入新活力。除了全球產(chǎn)業(yè)鏈重塑，全球資本流動格局重塑也是國家間競爭格局變化的重要體現(xiàn)，特別在世界銀行、世界貿(mào)易組織等國際組織成立后，外商直接投資成為衡量全球資本流動的重要指標。2019年國務(wù)院發(fā)布的《國務(wù)院關(guān)于進一步做好利用外資工作的意見》也提到，“外資在我國經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮了獨特而重要的作用，推動高質(zhì)量發(fā)展、推進現(xiàn)代化建設(shè)必須始終高度重視利用外資”。那么在國家間競爭日益激烈的今天，人工智能發(fā)展能否吸引來更多投資，重塑全球資本流動格局？針對這一命題，目前鮮有研究展開深入探討。

理論上，人工智能作為技術(shù)要素的重要代表，其發(fā)展將對經(jīng)濟體要素稟賦產(chǎn)生重要影響，并進一步影響全球要素稟賦格局的重塑，這主要體現(xiàn)在人工智能發(fā)展在成本和效率方面的優(yōu)勢，通過改變原來以“人口紅利\"（Marchiori，2011）和\"人力資本\"（Lucas Jr，1990）為主要因素的全球要素稟賦格局，重塑一個以人工智能技術(shù)為核心的新型全球要素稟賦格局。一方面，機器替代勞動可以有效緩解勞動力不足的問題，重塑“人口紅利\"比較優(yōu)勢以吸引外資注入。另一方面，智能技術(shù)和設(shè)備還可以帶來更高的生產(chǎn)效率（姚加權(quán)等，2024），重塑“人力資本”比較優(yōu)勢以吸引外資注入。不過，根據(jù)\"國際資本流動悖論”，受經(jīng)濟體自身債務(wù)風(fēng)險加劇（Reinhartand Rogof，2004）、金融發(fā)展水平不高（Ju andWei，2006）、外資利用能力較差（AIfaro etal.，2008）等因素影響，人工智能發(fā)展對外資的吸引作用有可能減弱，甚至表現(xiàn)出負面影響。那么人工智能作為新一代信息技術(shù)的戰(zhàn)略重點，其發(fā)展能否吸引來更多投資？其影響機制是什么？進一步看，人工智能的內(nèi)涵不僅限于單一技術(shù)，而是延伸到多個技術(shù)生態(tài)，包括基礎(chǔ)硬件、計算系統(tǒng)與數(shù)據(jù)、算法理論、應(yīng)用技術(shù)和智能應(yīng)用，它們共同構(gòu)成了這一技術(shù)發(fā)展的整體。那么不同層面人工智能技術(shù)對外資注人的影響是否相同？此外，由于不同經(jīng)濟體在收入水平、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、貿(mào)易模式等方面存在差異，那么人工智能發(fā)展對哪些經(jīng)濟體外資注人的影響更大？對上述問題展開有效探討將有助于深化對人工智能技術(shù)發(fā)展的理解。

基于此，在理論分析的基礎(chǔ)上，利用1993—2022年全球212個經(jīng)濟體的面板數(shù)據(jù)，運用雙向固定效應(yīng)模型和雙重差分模型，就人工智能發(fā)展對外資注人的影響展開分析。可能的邊際貢獻包括以下幾點：第一，拓展了人工智能帶來影響方面的研究，豐富了外資注入影響因素方面的研究，從全球要素稟賦格局重塑的視角解釋了智能技術(shù)發(fā)展對國際資本流動格局的影響。第二，從提高生產(chǎn)效率、活躍消費市場的視角，厘清了人工智能發(fā)展吸引外資注人的理論機制，并利用相關(guān)數(shù)據(jù)進行了實證檢驗；第三，優(yōu)化了人工智能發(fā)展的衡量方式，利用Webof Science文獻搜索引擎中人工智能領(lǐng)域的發(fā)文量表征人工智能發(fā)展水平，提高了對人工智能發(fā)展水平刻畫的全面性和系統(tǒng)性，并利用構(gòu)建的人工智能發(fā)展指標展開實證分析;第四，分析了不同層面人工智能技術(shù)、不同收入水平經(jīng)濟體、不同經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和貿(mào)易模式經(jīng)濟體對外資注人的異質(zhì)性影響，從多個視角深化了對人工智能的理解，為更加精準有效地制定人工智能發(fā)展政策，提高全球競爭優(yōu)勢，提供依據(jù)和經(jīng)驗借鑒。

二、理論框架與研究假說

（一）人工智能與外資注入

外資注人動機一般包括資源尋求、市場尋求、效率尋求和戰(zhàn)略尋求四個方面（Dunning，1998），人工智能發(fā)展能夠深徹改變?nèi)蚪?jīng)濟體原有引資優(yōu)勢格局，引導(dǎo)外資進行高效配置。根據(jù)大衛(wèi)·李嘉圖的比較優(yōu)勢理論，全球各經(jīng)濟體的要素稟賦比較優(yōu)勢差異決定了各經(jīng)濟體的生產(chǎn)效率和生產(chǎn)成本差異，進而通過改善投資回報率影響外商投資決策。后來，赫克歇爾一俄林模型又將單一生產(chǎn)要素拓展到勞動力、資本、技術(shù)和土地等多個生產(chǎn)要素，并認為經(jīng)濟體在多個生產(chǎn)要素上的相對稀缺程度將決定要素生產(chǎn)價格和產(chǎn)品生產(chǎn)成本。人工智能作為一種特殊的技術(shù)要素，不僅能夠改變經(jīng)濟體在原有技術(shù)生產(chǎn)要素上的相對稀缺程度，而且還能夠通過降本增效來改善和優(yōu)化其他要素的相對稀缺程度，進而重塑一個以人工智能為核心的要素稟賦配置格局。

資源尋求與經(jīng)濟體要素稟賦息息相關(guān)，也最為重要。一方面，從勞動數(shù)量角度出發(fā)，通過機器替代勞動，原有勞動力不足、勞動成本較高經(jīng)濟體的生產(chǎn)劣勢將得到緩解和彌補，尤其在當前人口老齡化問題加劇的背景下，勞動力減少將對經(jīng)濟發(fā)展帶來負面影響，而人工智能發(fā)展能夠較好地彌補勞動力不足的缺陷（陳彥斌等，2019），這使得以往在人口紅利方面處于劣勢的經(jīng)濟體能夠通過發(fā)展和應(yīng)用人工智能重塑生產(chǎn)要素稟賦優(yōu)勢，進而吸引外資注入。另一方面，從勞動質(zhì)量角度出發(fā)，通過使用智能技術(shù)和設(shè)備，原有人力資本較差經(jīng)濟體存在的學(xué)歷較低、經(jīng)驗不足等問題也將得到改善，智能化設(shè)備生產(chǎn)不僅效率高、出錯率低，而且還沒有“疲勞感”，能夠促成高效的人機協(xié)作，這使得以往在人力資本方面處于劣勢的經(jīng)濟體也可以通過使用智能化設(shè)備重塑生產(chǎn)要素稟賦優(yōu)勢，進而吸引外資注入。

在市場尋求方面，人工智能發(fā)展通過推動智能化變革帶動新興產(chǎn)業(yè)投資機會，并進一步引發(fā)市場結(jié)構(gòu)的變化和調(diào)整。一方面，人工智能能夠有效賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，提升行業(yè)競爭力，進而吸引外資注入。另一方面，人工智能應(yīng)用能夠催生無人駕駛、智能制造等一系列新興產(chǎn)業(yè)，進而吸引大量外資注入。在效率尋求方面，借助人工智能分析技術(shù)，資本市場對企業(yè)價值的評估更加準確，增強了企業(yè)信息披露程度和市場信任，降低了投資決策的不確定性，進而吸引更多外資注入。此外，在戰(zhàn)略尋求方面，人工智能作為全球新興產(chǎn)業(yè)布局和企業(yè)投資選擇的戰(zhàn)略重點，其發(fā)展蘊含的龐大市場需求、技術(shù)合作機會和資源成本優(yōu)勢必將引領(lǐng)全球投資配置進行優(yōu)化調(diào)整，充分吸引外資注人。

盡管如此，人工智能發(fā)展對外資注入的影響也面臨諸多挑戰(zhàn)，正如學(xué)者們對“盧卡斯悖論\"進行解釋時，就曾提出經(jīng)濟體自身債務(wù)風(fēng)險加?。≧einhartand Rogof，2004）、金融發(fā)展水平不高（JuandWei，2006）、外資利用能力較差（Alfaro et al.，2008）等影響因素也會阻礙外資注人。不過，考慮到人工智能發(fā)展帶來的巨大變革是延伸到各行各業(yè)的，經(jīng)濟體在風(fēng)險控制能力、金融發(fā)展水平等方面的不足也將會隨著智能技術(shù)的應(yīng)用得到優(yōu)化和改善，因此總體上人工智能發(fā)展對外資注入的影響是積極樂觀的?；谝陨戏治觯岢觯?/p>

假說1：人工智能發(fā)展能夠促進經(jīng)濟體外資注人增加。

（二）人工智能吸引外資注入的供需作用機制

從供給角度出發(fā)，人工智能發(fā)展能夠有效提高生產(chǎn)效率，主要體現(xiàn)在以下幾方面：一是生產(chǎn)能力更強，通過大數(shù)據(jù)分析和數(shù)智決策優(yōu)化生產(chǎn)計劃和調(diào)度，確保原材料、勞動力和設(shè)備的有效利用，以提高生產(chǎn)力，通過實時監(jiān)測和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)（李唐等，2020），可以優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)節(jié)，改進生產(chǎn)過程，減短生產(chǎn)周期，以提高產(chǎn)量;二是生產(chǎn)速度更快，自動化生產(chǎn)設(shè)備通過執(zhí)行高難度任務(wù)提高生產(chǎn)線生產(chǎn)速度，優(yōu)化產(chǎn)品生產(chǎn)流程，節(jié)約生產(chǎn)時間，通過人機協(xié)作充分發(fā)揮人工勞動和機器作業(yè)的優(yōu)勢，在相同時間內(nèi)完成更多的任務(wù)（Brynjolfsson et al.，2011）;三是生產(chǎn)成本更低，自動化、智能化生產(chǎn)設(shè)備可以替代一些危險性較高的人工勞動，并保證不間斷工作，從而降低勞動力成本，通過數(shù)智分析（Edwardset al.，2020），優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)節(jié)管理（Huang and Van Mieghem，2014），優(yōu)化供應(yīng)鏈管理（陳劍等，2020），強化成本控制，降低過量庫存和運輸成本；四是產(chǎn)品質(zhì)量更高，通過機器替代勞動，自動化設(shè)備可以完成一些高精確任務(wù)（徐鵬和徐向藝，2020），減少人為因素引發(fā)的錯誤（姚加權(quán)等，2024），提高產(chǎn)品一致性，通過使用視覺識別、傳感器技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法，在各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)自動檢測產(chǎn)品缺陷，及時發(fā)現(xiàn)并糾正問題，以降低次品率。

從需求角度出發(fā)，人工智能發(fā)展能夠有效活躍消費市場，主要體現(xiàn)在以下幾方面：一是智能推薦活躍消費，智能模型和系統(tǒng)可以精確分析個人消費習(xí)慣、消費歷史記錄和消費興趣領(lǐng)域，提供個性化商品和服務(wù)推薦，活躍消費市場;二是優(yōu)化價格吸引消費，智能模型和系統(tǒng)也可以高效分析市場供需（陳劍等，2020）、商品價格和消費者購買能力等信息（Furmanand Seamans，2019），幫助制定更精確的價格策略（Huang and Van Mieghem，2014;陳劍等，2020），提供更有吸引力的折扣和優(yōu)惠，釋放消費潛力；三是智能支付便利消費（易行健和周利，2018;），人工智能與金融領(lǐng)域相結(jié)合，可以提供更智能、更便捷和更安全的支付方式，伴隨著移動支付和數(shù)字貨幣等技術(shù)的發(fā)展，消費將變得更加容易；四是智能物流服務(wù)消費，人工智能應(yīng)用于物流和配送，可以有效提高交付效率，縮短等待時間，降低物流成本，提高消費者購物體驗;五是創(chuàng)新產(chǎn)品刺激消費（肖靜華等，2020），智能技術(shù)支持的定制生產(chǎn)能夠更好地滿足各類消費者需求，通過優(yōu)化生產(chǎn)技術(shù)，消費產(chǎn)品種類得以豐富，產(chǎn)品附加值得以提升，激發(fā)居民購買欲望。

由此可見，人工智能發(fā)展對提高生產(chǎn)效率、活躍消費市場具有重要作用，而外國投資者大多是理性的，其所做的投資決策也主要基于對未來在成本收益方面的預(yù)期考量，而生產(chǎn)效率提升和消費市場擴展能夠在很大程度上為資本運營產(chǎn)生更大的經(jīng)濟效益創(chuàng)造機會和空間?；谝陨戏治觯岢觯?/p>

假說2：人工智能發(fā)展能夠通過提高生產(chǎn)效率和活躍消費市場促進經(jīng)濟體外資注人增加。

（三）人工智能吸引外資注入的技術(shù)差異

人工智能技術(shù)并非鐵板一塊，它包括計算硬件、計算系統(tǒng)與數(shù)據(jù)、算法理論、應(yīng)用技術(shù)和智能應(yīng)用五個維度①，涉及基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層②三個層面（陳楠和蔡躍洲，2023），不同層面人工智能技術(shù)對經(jīng)濟體外資流人的影響可能存在差異。計算硬件和計算系統(tǒng)與數(shù)據(jù)技術(shù)屬于基礎(chǔ)層人工智能，具體包括芯片、傳感器、云計算等基礎(chǔ)設(shè)施，是人工智能技術(shù)體系得以運行的基礎(chǔ)，能夠確保算法和系統(tǒng)功能的數(shù)據(jù)傳輸、存儲以及算法訓(xùn)練的順利進行（彭剛等，2022）。算法理論和應(yīng)用技術(shù)屬于技術(shù)層人工智能，具體包括各類算法與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，是實現(xiàn)人工智能功能、推進智能化的核心。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的算法取得了顯著的突破，這些算法的進步極大地推動了人工智能技術(shù)應(yīng)用，并直接關(guān)系到技術(shù)的性能和效率。智能應(yīng)用屬于應(yīng)用層人工智能，是人工智能技術(shù)與各行業(yè)深度融合的層面，直接面向市場和消費者。由于應(yīng)用層人工智能涉及自動駕駛、智能醫(yī)療等實際場景中的應(yīng)用，因此其對促進社會技術(shù)進步和市場擴大具有最為直接的影響?；A(chǔ)層人工智能是人工智能技術(shù)得以發(fā)展的根本，是整個人工智能體系的基石。沒有強大的基礎(chǔ)層人工智能作為支撐，人工智能算法就無法高效訓(xùn)練與運行，因此基礎(chǔ)層人工智能的重要性體現(xiàn)在其對整個人工智能生態(tài)的支持與制約作用，其對外資注入的影響最強。技術(shù)層人工智能雖然重要，卻高度依賴基礎(chǔ)層人工智能的支撐，同時技術(shù)發(fā)展需要在長期研究和不斷迭代中才能趨于成熟，因此其對外資注人的影響弱于基礎(chǔ)層人工智能。應(yīng)用層人工智能對實際產(chǎn)品與服務(wù)質(zhì)量的影響最為直接，但它更依賴于基礎(chǔ)層和技術(shù)層人工智能的成熟，沒有穩(wěn)固的基礎(chǔ)和先進的技術(shù)支持，應(yīng)用層人工智能發(fā)展將受到很大限制。基于以上分析，提出：

假說3：不同層面人工智能技術(shù)對經(jīng)濟體外資注入的影響存在差異，其中基礎(chǔ)層人工智能對外資注入的吸引作用最強，技術(shù)層人工智能次之，應(yīng)用層人工智能最弱。

（四）人工智能吸引外資注入的個體特征差異

由上述分析可知，整體上人工智能發(fā)展能夠促進經(jīng)濟體外資注入增加，然而經(jīng)濟體之間并不是同質(zhì)化的，而是有差異的，這些差異具體體現(xiàn)在收入水平、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、貿(mào)易模式和營商環(huán)境等方面，并對經(jīng)濟體外資注入水平形成影響。在收入水平方面，相較于中低收入經(jīng)濟體，高收人經(jīng)濟體擁有更大的先發(fā)技術(shù)優(yōu)勢和更完善的基礎(chǔ)設(shè)施，這使得它們在人工智能技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用以及推廣方面更具優(yōu)勢，同時高收人經(jīng)濟體的資本積累程度更高、市場規(guī)模更大，擁有較為完善的金融體系、法律環(huán)境和銷售市場，這些有利因素降低了外國投資的風(fēng)險，提高了投資的吸引力。雖然人工智能發(fā)展通過重塑全球要素稟賦格局，能夠在一定程度上彌補中低收入經(jīng)濟體在勞動質(zhì)量、生產(chǎn)效率等方面的不足，但是投資環(huán)境上的劣勢無法在短期內(nèi)得到有效改善，可能會阻礙外資注入。在經(jīng)濟結(jié)構(gòu)方面，相較于低工業(yè)化程度經(jīng)濟體，高工業(yè)化程度經(jīng)濟體通常在自動化、信息化方面投入更多，為人工智能發(fā)展提高生產(chǎn)效率創(chuàng)造了有利條件，同時高工業(yè)化程度經(jīng)濟體也擁有更多高級工程師和管理人員，有利于提高人機協(xié)作效率，發(fā)揮要素稟賦比較優(yōu)勢以吸引外資注入。在貿(mào)易模式方面，相較于低出口經(jīng)濟體，出口導(dǎo)向型經(jīng)濟體往往更注重國際市場，更容易融入全球價值鏈，得益于人工智能應(yīng)用在提高生產(chǎn)效率和提升產(chǎn)品質(zhì)量方面的優(yōu)勢，出口導(dǎo)向型經(jīng)濟體能夠為外國投資提供更高的收益回報，因此其對外資注人的吸引力也更強。在營商環(huán)境方面，相較于企業(yè)營商環(huán)境較差的經(jīng)濟體，企業(yè)營商環(huán)境較好的經(jīng)濟體擁有透明度更高的投資環(huán)境，有利于降低外商投資面臨的信息不對稱問題，同時高效的物流體系有利于國際貿(mào)易的繁榮發(fā)展，使得經(jīng)濟體能夠更快地將產(chǎn)品推向全球市場，并轉(zhuǎn)化為企業(yè)價值，為外商提供豐厚的收益和回報，因此其對外資的吸引力更強。基于以上分析，提出：

假說4：不同收入水平、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、貿(mào)易模式和營商環(huán)境的經(jīng)濟體，其通過發(fā)展人工智能技術(shù)對外資的吸引力存在差異，高收入經(jīng)濟體、高工業(yè)化程度經(jīng)濟體、出口導(dǎo)向型經(jīng)濟體和企業(yè)營商環(huán)境較好經(jīng)濟體對外資注入的吸引作用更強。

人工智能發(fā)展對經(jīng)濟體外資流入的影響機制詳見圖1。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

為探索人工智能發(fā)展對外資注入的影響，選取1993—2022年全球212個經(jīng)濟體的面板數(shù)據(jù)為研究樣本。樣本時間選擇原因在于：第一，雖然在21世紀人工智能發(fā)展取得了重大突破，但是整個人工智能體系的發(fā)展并不是一蹴而就的，自20世紀末以來，全球經(jīng)濟逐漸進人數(shù)字化時代，信息技術(shù)特別是人工智能技術(shù)的發(fā)展開始對國際貿(mào)易和經(jīng)濟合作產(chǎn)生重要影響。尤其是1993年互聯(lián)網(wǎng)慢慢走向商業(yè)化運作之路，這標志著數(shù)字全球化的起點，因此選擇1993年作為研究起點有助于分析人工智能發(fā)展如何從基礎(chǔ)起步到深人影響全球經(jīng)濟的過程。第二，1993年至2022年的時間跨度涵蓋了多個經(jīng)濟發(fā)展階段，包括亞洲金融危機、互聯(lián)網(wǎng)泡沫、全球金融危機以及后危機時代的經(jīng)濟復(fù)蘇等，這些不同的經(jīng)濟周期對外資流動有著不同的影響，能夠為研究提供豐富的宏觀經(jīng)濟背景。第三，在后文穩(wěn)健性、內(nèi)生性檢驗中，用到了國際機器人聯(lián)合會（International Federationof Robotics，IFR）的工業(yè)機器人數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)從1993年開始搜集，因此選擇1993年作為研究起點能夠在更大程度上兼顧數(shù)據(jù)間的時間差異。

研究用到的主要變量和數(shù)據(jù)涉及多個來源。其中，經(jīng)濟體的宏觀指標數(shù)據(jù)來源于世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫，人工智能發(fā)文量數(shù)據(jù)來源于Webof Science文獻搜索引擎，KAOPEN金融開放指數(shù)來源于Chinn-Ito官方網(wǎng)站，工業(yè)機器人數(shù)據(jù)來源國際機器人聯(lián)合會（IFR），全要素生產(chǎn)率來源于格羅寧根成長與發(fā)展中心開發(fā)的佩恩世界表（PennWorldTable）。

（二）變量選擇與描述性統(tǒng)計

1.被解釋變量

在世界銀行、世界貿(mào)易組織等國際組織成立后，投資的跨國流動一般用外商直接投資表示，因此用外商直接投資衡量經(jīng)濟體獲得的投資水平。需要說明的是，為使同一經(jīng)濟體不同年份的數(shù)據(jù)具有可比性，在回歸中將外商直接投資名義值調(diào)整為2015年不變價的實際值，同時為緩解異方差帶來的影響、減少數(shù)據(jù)的波動性，將外商直接投資做對數(shù)化處理。

2.核心解釋變量

在已有人工智能領(lǐng)域的研究中，學(xué)者們多用經(jīng)濟體工業(yè)機器人數(shù)量、工業(yè)機器人密度等指標衡量人工智能發(fā)展水平（Graetz and Michaels，2018），這種表征方式在一定程度上存在弊端。這是因為，工業(yè)機器人數(shù)量只能反映人工智能在應(yīng)用方面的一個維度，并未包含人工智能在基礎(chǔ)算力、數(shù)據(jù)平臺建設(shè)、算法理論等方面的發(fā)展水平，因此這種衡量方式難以對人工智能整體發(fā)展水平帶來的影響進行全面有效評估。為優(yōu)化對人工智能發(fā)展水平的測度，兼顧人工智能發(fā)展的全面性和系統(tǒng)性，擬采用Webof Science中人工智能相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)文量衡量人工智能發(fā)展水平。采用這種衡量方式的原因和好處在于：第一，基礎(chǔ)研究和學(xué)術(shù)研究是一項技術(shù)應(yīng)用于實踐領(lǐng)域的必由之路，通常技術(shù)是由理論向?qū)嵺`慢慢過渡的，而技術(shù)進步一般是通過論文發(fā)表的形式來體現(xiàn)，因此人工智能領(lǐng)域的文獻發(fā)表量能夠很好地捕捉人工智能發(fā)展趨勢和發(fā)展水平。第二，Webof Science涵蓋了多個學(xué)科領(lǐng)域，包括科學(xué)引文索引SCIE、社會科學(xué)引文索引SSCI和藝術(shù)與人文引文索引Aamp;HCI等，這些數(shù)據(jù)庫收錄了大量高質(zhì)量的學(xué)術(shù)期刊論文和會議論文，通過這些成果可以更準確地反映人工智能領(lǐng)域的研究水平和發(fā)展趨勢。

在文獻的具體搜索過程中，綜合借鑒深圳前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2019年人工智能行業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢報告》和中國電子技術(shù)標準化研究院編寫的《人工智能標準化白皮書（2021版）》，將人工智能技術(shù)分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三個層面分別進行文獻檢索，包含計算硬件、計算機系統(tǒng)與數(shù)據(jù)、算法理論、應(yīng)用技術(shù)和智能應(yīng)用五個技術(shù)子維度，通過對各維度文獻量統(tǒng)計加總表征人工智能發(fā)展總水平。同樣，將人工智能相關(guān)領(lǐng)域發(fā)文量做對數(shù)化處理。人工智能發(fā)展水平指標體系的構(gòu)成及具體搜索詞條①詳見表1。

3.控制變量

參考相關(guān)領(lǐng)域研究（劉莉亞等，2013），對以下變量進行控制：經(jīng)濟發(fā)展，用人均GDP衡量;政策質(zhì)量，用通貨膨脹率衡量;利率水平，用存款利率水平衡量;流動性，用廣義貨幣（M2）與GDP的比值衡量;金融發(fā)展，用私營部門信貸與GDP的比值衡量;國際競爭，用經(jīng)常賬戶余額占GDP的比重衡量；貿(mào)易發(fā)展，用貨物和服務(wù)出口占GDP的比值衡量;資本管制，用KAOPEN金融開放指數(shù)衡量。需要說明的是，將上述與價格變化相關(guān)的變量名義值調(diào)整為2015年不變價的實際值。

4.其他變量及主要變量的描述性統(tǒng)計

在穩(wěn)健性、內(nèi)生性檢驗中，用到了工業(yè)機器人、科技期刊文章、Ramp;D研究人員、研發(fā)支出、安全互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器、凈金融流動等變量。在機制分析中，用到了全要素生產(chǎn)率、居民最終消費支出兩個變量。在進一步分析中，用到了不同層面人工智能技術(shù)、企業(yè)信息披露程度、物流績效指數(shù)等變量。需要說明的是，將上述與價格變化相關(guān)的變量名義值調(diào)整為2015年不變價的實際值。主要變量的描述性統(tǒng)計詳見表2。

（三）模型設(shè)定

為精準識別人工智能對外資流入的影響，將采用雙向固定效應(yīng)模型進行估計，同時對所有回歸采用穩(wěn)健標準誤進行估計。具體模型詳見式（1）：

其中，i表示不同的經(jīng)濟體，t表示不同的年份， FDI_it 表示經(jīng)濟體i在第t年的外商直接投資水平，AI_it 表示經(jīng)濟體i在第t年的人工智能發(fā)展水平， M_it 表示相關(guān)的影響機制變量， Income_it 表示經(jīng)濟體i是否為高收人水平經(jīng)濟體， Control_kit 表示隨著經(jīng)濟體和時間變化的控制變量， λ_i 表示經(jīng)濟體固定效應(yīng)，μ_i 表示時間固定效應(yīng)， ε_it 表示隨機誤差項。

四、實證結(jié)果與分析

（一）基準回歸分析

表3展示了人工智能發(fā)展對外商直接投資影響的基準回歸結(jié)果。其中，第（1）、（2）列沒有控制變量，第（3）、（4）列增加了控制變量，第（1）、（3）列僅控制了經(jīng)濟體固定效應(yīng)，第（2）、（4）列同時控制了經(jīng)濟體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，緩解了不隨時間變化但與被解釋變量相關(guān)的經(jīng)濟體特定因素帶來的影響，以及與所有個體有關(guān)而與個體特征無關(guān)的共同經(jīng)歷事件或趨勢帶來的影響，從而提高估計結(jié)果的精度。結(jié)果顯示，隨著控制變量的加入，以及同時控制經(jīng)濟體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，四列回歸中核心解釋變量人工智能的回歸系數(shù)均能在至少 5% 的水平上顯著為正，這說明人工智能發(fā)展能夠有效促進外資注入，假說1得到驗證。同時，控制最完備的第（4）列回歸系數(shù)為1.399，這意味著經(jīng)濟體的人工智能發(fā)展水平每提高 1% ，其外資注入便會隨之增加 1.399% 。由此可見，一個經(jīng)濟體若想持續(xù)提高其外資注入活力，便要在其新興智能技術(shù)發(fā)展上下功夫，新時代的人工智能發(fā)展不僅是一次技術(shù)革命，更是經(jīng)濟體在國際舞臺競爭力的有力體現(xiàn)。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.調(diào)整樣本量

考慮到樣本極端值可能帶來的影響，體量較小經(jīng)濟體人工智能發(fā)文量不穩(wěn)定帶來的影響，以及重大全球事件對資本跨國流動的影響，分別采取不同的方式對回歸樣本進行調(diào)整。表4展示了調(diào)整樣本量的穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果。其中，第（1）列是對所有變量均進行 1% 縮尾處理后的回歸結(jié)果，第（2）列是除去500萬人口以下小國樣本的回歸結(jié)果，第（3）列是除去2008年金融危機以后樣本的回歸結(jié)果，第（4）列是除去2020年新冠疫情以后樣本的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，采用四種方式對回歸樣本進行調(diào)整后，四列回歸中核心解釋變量人工智能的回歸系數(shù)均能在至少 5% 的水平上顯著為正，研究結(jié)論的穩(wěn)健性得到了增強，假說1再次得到驗證。

2.更換變量

一方面，對解釋變量進行更換，考慮到人工智能發(fā)展是一個多維度概念，不僅包括技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用，還涉及人才儲備團隊和資金投人等多個方面，這些方面雖不能反映人工智能發(fā)展的全貌，但卻能從不同角度揭示人工智能的發(fā)展趨勢，故而將核心解釋變量人工智能替換為與之相近的工業(yè)機器人增量、Ramp;D研究人員和研發(fā)支出進行回歸用以穩(wěn)健性檢驗。另一方面，對被解釋變量進行更換，同理資本的跨國流動也是一個多維度概念，凈金融流動作為衡量跨國資本流動的重要指標之一，包含了證券投資和其他金融工具的資金流動，可以從更廣泛的角度驗證核心研究結(jié)論，故而將被解釋變量外商直接投資替換為與之相近的凈金融流動進行回歸用以穩(wěn)健性檢驗。表5展示了更換變量的穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果。其中，第（1）列至第（3）列分別是將核心解釋變量替換為工業(yè)機器人、Ramp;D研究人員和研發(fā)支出的回歸結(jié)果，第（4）列是將被解釋變量替換為凈金融流動的回歸結(jié)果，需要說明的是在具體回歸中對以上變量均進行對數(shù)化處理，以緩解異方差帶來的影響、減少數(shù)據(jù)的波動性。結(jié)果顯示，更換變量后，四列回歸中核心解釋變量的回歸系數(shù)均能在至少 10% 的水平上顯著為正，研究結(jié)論的穩(wěn)健性得到了增強，假說1再次得到驗證。

（三）內(nèi)生性處理

在估計人工智能對外資注入的影響時，可能會出現(xiàn)遺漏變量和雙向因果的內(nèi)生性問題，擬利用以下四種方法進行內(nèi)生性處理。

1.排除其他重要因素

一方面，排除全球化前后帶來的影響波動。1995年世界貿(mào)易組織成立，2001年中國加入世界貿(mào)易組織，成為第143個成員，至此全球化發(fā)展迎來了嶄新階段，由于回歸區(qū)間處于1993—2022年，包括了全球化發(fā)展進人嶄新階段之前的多個年份，容易受到全球化影響抬高估計結(jié)果，因此擬通過縮小樣本回歸區(qū)間，僅利用2001一2022年樣本數(shù)據(jù)進行回歸，考慮全球化常態(tài)化以后的影響，排除全球化發(fā)展前后帶來的影響波動。另一方面，排除其他影響技術(shù)進步的因素。考慮到回歸結(jié)果可能存在的遺漏變量問題，因此擬通過增加控制變量的方法，將可能影響技術(shù)進步的因素科技期刊文章加入回歸控制，以排除其他影響技術(shù)進步因素帶來的影響。表6展示了排除其他重要因素的回歸結(jié)果。其中，第（1）列是排除全球化發(fā)展影響后的回歸結(jié)果，第（2）列是增加控制變量科技期刊文章后的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，所有回歸核心解釋變量的回歸系數(shù)均能在至少 5% 的水平上顯著為正，說明排除其他重要因素后，人工智能發(fā)展仍然能夠促進經(jīng)濟體的外資注人增加，內(nèi)生性問題得到較好解決，假說1再次得到驗證。

2.解釋變量滯后

利用全部解釋變量的滯后項與當期被解釋變量進行回歸，在一定程度上可以解決雙向因果帶來的內(nèi)生性問題。表6展示了解釋變量滯后的回歸結(jié)果，第（3）（4）列分別是解釋變量滯后一期和滯后兩期的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，兩列回歸核心解釋變量的回歸系數(shù)均能在至少 1% 的水平上顯著為正，互為因果的內(nèi)生性問題得到較好解決，假說1再次得到驗證。

3.工具變量回歸

一方面，利用核心解釋變量的滯后項作為工具變量進行回歸，選擇該工具變量的理由是核心解釋變量的滯后項一般可以預(yù)測未來值，與當期變量高度相關(guān)，但滯后項在因變量之前就已經(jīng)確定，因此不太可能受到當期因變量的影響。另一方面，利用工業(yè)機器人增量和安全互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器作為工具變量進行回歸，選擇工具變量的理由是工業(yè)機器人的增量在一定程度上決定了經(jīng)濟體智能化發(fā)展水平和應(yīng)用水平，但這只是人工智能發(fā)展的外在表現(xiàn)，并不是技術(shù)進步的驅(qū)動因素，因此不太可能直接影響到因變量外商直接投資，同理安全互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器的密度在早期決定了信息技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用，對后來人工智能的發(fā)展奠定了硬件基礎(chǔ)，但安全互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器作為客觀硬件條件，也不太可能直接影響到因變量外商直接投資?？梢?，上述變量能夠較好地滿足相關(guān)性和外生性條件，可作為合適的工具變量。

表7展示了工具變量的回歸結(jié)果，第（1）、（2）列分別是將核心解釋變量滯后一期和滯后兩期作為工具變量的回歸結(jié)果，第（3）、（4）列分別是將工業(yè)機器人增量和安全互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器密度作為工具變量的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，四列回歸核心解釋變量的回歸系數(shù)均能在至少 5% 的水平上顯著為正，同時在第（1）列至第（4）列的工具變量法回歸中，第一階段回歸的F統(tǒng)計量分別為720.109、487.017、25.194和18.255，都超過了16.380的臨界值，說明不存在弱工具變量問題，內(nèi)生性問題得到較好解決，假說1再次得到驗證。

4.DID模型回歸

考慮到模型可能存在的遺漏變量問題，擬通過構(gòu)造用于政策評估的雙重差分模型（DID）驗證人工智能發(fā)展對經(jīng)濟體外資注入的影響。具體人工智能發(fā)展政策評估的識別策略為，將1995年以后所有經(jīng)濟體開始擁有第一臺工業(yè)機器人的年份及以后年份識別為處理組，將所有經(jīng)濟體開始擁有第一臺工業(yè)機器人年份的之前年份識別為控制組，也就是說構(gòu)造的政策評估試點是1995年的時間虛擬變量與經(jīng)濟體在各年份是否擁有工業(yè)機器人的虛擬變量的乘積。如此構(gòu)造政策評估試點的原因在于：第一，1995年世界貿(mào)易組織成立后，全球各經(jīng)濟體之間的貿(mào)易往來變得頻繁，沒有制造工業(yè)機器人能力的國家也能夠通過進口的方式使用工業(yè)機器人，各經(jīng)濟體是否使用工業(yè)機器人可作為漸進DID的有效識別;第二，1995年被認為是商用互聯(lián)網(wǎng)元年，這一年美國國家科學(xué)基金會（NSF）解除了對互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)使用的限制，允許私人公司參與互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)和運營，同年微軟發(fā)布了Windows 95操作系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成了對TCP/IP協(xié)議的支持，使得個人電腦更容易連接互聯(lián)網(wǎng)，同時亞馬遜、eBay等公司相繼成立，Java編程語言也推出問世，為互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序開發(fā)提供了重要工具，這些事件都為互聯(lián)網(wǎng)的快速普及和人工智能發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。為精準識別構(gòu)造的人工智能發(fā)展政策試點對外資流入的影響，在控制經(jīng)濟體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，進行雙重差分估計。具體模型詳見式（2）：

其中， Treat_i 是用于識別經(jīng)濟體i是否受到處理的虛擬變量， Post_it 是經(jīng)濟體i在t年份中是否受到處理的虛擬變量，其他變量的含義與式（1）相同。

表8展示了DID模型的回歸結(jié)果，第（1）列只控制了經(jīng)濟體固定效應(yīng)，沒有加入控制變量，第（2）列進一步增加了控制變量，第（3）列只控制了年份固定效應(yīng)，第（4）列在第（2）列的基礎(chǔ)上進一步控制了年份固定效應(yīng)。結(jié)果顯示，四列回歸核心解釋變量的回歸系數(shù)均能在至少 10% 的水平上顯著為正，說明構(gòu)造的人工智能發(fā)展政策評估試點能夠有效促進經(jīng)濟體外資注入水平，在解決遺漏變量的內(nèi)生性問題基礎(chǔ)上，使得假說1再次得到驗證。

利用DID模型進行政策評估具有一個重要的假設(shè)前提，那就是處理組和控制組要滿足平行趨勢假設(shè)，即在外生沖擊之前，處理組和控制組經(jīng)濟體的外資注入水平具有相同的發(fā)展趨勢或不存在顯著差異。考慮到經(jīng)濟體受到政策沖擊的時間并不一致，故采用事件研究法展開分析，并進行平行趨

勢檢驗。事件研究法估計模型詳見式（3）：

其中， 為虛擬變量，表示構(gòu)造的人工智能發(fā)展政策覆蓋的經(jīng)濟體， t_i0 為經(jīng)濟體受到?jīng)_擊的年份，其余變量含義與式（1）相同。需要說明的是，將構(gòu)造的人工智能發(fā)展政策試點之前的第11年作為基準年份。

圖2展示了 90% 置信區(qū)間下的估計結(jié)果。其中，橫坐標為構(gòu)造的人工智能發(fā)展政策的相對時間，縱坐標為回歸系數(shù)。結(jié)果顯示，在構(gòu)造的人工智能發(fā)展政策沖擊之前，經(jīng)濟體外資注入水平在處理組和控制組之間并無顯著差異，但是在構(gòu)造的人工智能發(fā)展政策沖擊之后的當年，經(jīng)濟體的外資注入水平在處理組和控制組之間產(chǎn)生了顯著差異，處理組經(jīng)濟體的外資注人水平得到了顯著提高，這不僅說明漸進DID模型較好地通過了事前平行趨勢檢驗，而且再次驗證了假說1。

考慮到構(gòu)造的人工智能發(fā)展政策對經(jīng)濟體外資注人的回歸結(jié)果，可能會由于遺漏變量原因?qū)е鹿烙嫿Y(jié)果有偏，因此擬通過設(shè)計隨機實驗展開反事實估計。具體而言，參照樣本區(qū)間內(nèi)受到構(gòu)造的人工智能發(fā)展政策沖擊的經(jīng)濟體數(shù)量，隨機構(gòu)造出相同數(shù)量的經(jīng)濟體并設(shè)定為處理組，并隨之將其他經(jīng)濟體設(shè)定為控制組，以形成隨機實驗展開回歸。由于少數(shù)幾次隨機試驗存在偶然性，故將隨機實驗重復(fù)500次，以增強結(jié)果的可信度。圖2展示了在500次隨機實驗中，構(gòu)造的人工智能發(fā)展政策對經(jīng)濟體外資流入的回歸系數(shù)分布情況。結(jié)果顯示，500次隨機試驗的回歸系數(shù)集中分布在0值附近，與基準回歸結(jié)果中的回歸系數(shù)1.399相去甚遠，這說明構(gòu)造的人工智能發(fā)展政策對經(jīng)濟體外資流入的回歸結(jié)果不存在明顯的遺漏變量偏誤。

五、進一步討論

（一）人工智能對外資注入的影響機制

如前所述，人工智能發(fā)展可能通過提高生產(chǎn)效率、活躍消費市場兩個機制吸引外資注入。為驗證假說，選取經(jīng)濟體的全要素生產(chǎn)率衡量生產(chǎn)效率、選取經(jīng)濟體的居民最終消費支出衡量消費市場活躍程度進行機制檢驗。變量選取的理由在于，全要素生產(chǎn)率是衡量生產(chǎn)效率的一種常用指標（姚加權(quán)等，2024），能夠較好地反映資本、勞動等生產(chǎn)要素的綜合效率，充分體現(xiàn)智能技術(shù)進步帶來的人機協(xié)作方面的高質(zhì)高效。居民最終消費支出是衡量消費市場規(guī)模的重要指標，能夠較好地反映居民在商品和服務(wù)上的支出情況，居民消費支出變化能夠在一定程度上體現(xiàn)經(jīng)濟體的消費活力和市場潛力，突出經(jīng)濟體消費需求和購買力。需要說明的是，居民最終消費支出在具體回歸中做對數(shù)化處理。構(gòu)建機制檢驗?zāi)Ｐ驮斠娛剑?）：

其中， M_it 表示機制變量，具體為經(jīng)濟體i的全要素生產(chǎn)率或居民最終消費支出，其他變量的含義與式（1）相同。

表9展示了影響機制檢驗的回歸結(jié)果。其中，第（1）、（4）列分別是核心解釋變量人工智能對生產(chǎn)效率和消費市場活躍程度的回歸結(jié)果，第（2）、（5）列是將核心解釋變量滯后一期為工具變量的回歸結(jié)果，第（3）、（6）列是將工業(yè)機器人增量作為工具變量的回歸結(jié)果，用以增強影響機制檢驗的穩(wěn)健性。結(jié)果顯示，所有回歸核心解釋變量的回歸系數(shù)均能在至少 5% 的水平上顯著為正，這說明人工智能發(fā)展能夠通過提高生產(chǎn)效率和活躍消費市場進而促進外資注入，假說2得到驗證。由此可見，對供給端生產(chǎn)效率的提高和對需求端消費市場的激活是人工智能發(fā)展吸引外資注入的重要機制，人工智能發(fā)展通過對生產(chǎn)條件和市場環(huán)境的優(yōu)化，重塑了經(jīng)濟體在跨國資本流動過程中的比較優(yōu)勢格局，誰掌握了最先進的人工智能技術(shù)，誰就有可能成為外資最青睞的目的地。

（二）不同層面人工智能技術(shù)的影響差異

如前所述，人工智能并非鐵板一塊，它可以進一步分為計算硬件、計算系統(tǒng)與數(shù)據(jù)、算法理論、應(yīng)用技術(shù)和智能應(yīng)用五個維度，那么不同層面人工智能技術(shù)對外資注入的影響是否相同？基于此，分別用人工智能五個分維度的發(fā)展水平對外商直接投資進行回歸，探討不同層面人工智能技術(shù)對外資注入的異質(zhì)性影響。表10展示了不同層面人工智能技術(shù)的異質(zhì)性分析回歸結(jié)果。其中，第（1）列至第（5）列分別是計算硬件、計算系統(tǒng)與數(shù)據(jù)、算法理論、應(yīng)用技術(shù)和智能應(yīng)用發(fā)展水平對外商直接投資的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，所有回歸核心解釋變量的回歸系數(shù)均能在至少 1% 的水平上顯著為正，這說明不同層面人工智能技術(shù)均能夠促進外資注人。不過，從回歸系數(shù)上看，相較于其他層面人工智能技術(shù)，計算硬件、計算系統(tǒng)與數(shù)據(jù)的回歸系數(shù)較大，均超過了基準回歸系數(shù)1.399，這說明不同層面人工智能技術(shù)對外資注入的影響存在異質(zhì)性，基礎(chǔ)層人工智能對外資注入的吸引作用最強，技術(shù)層人工智能次之，應(yīng)用層人工智能最弱，假說3得到驗證。由此可見，強大的基礎(chǔ)算力硬件設(shè)備和高效的計算系統(tǒng)與數(shù)據(jù)管理是外資注人決策的重要考量因素，同時人工智能大模型的訓(xùn)練也離不開強大的算力作為基礎(chǔ)支撐，因此政府部門應(yīng)當重視對基礎(chǔ)算力硬件設(shè)施的投資力度，以提高在人工智能發(fā)展浪潮中的競爭力。

（三）不同收入水平經(jīng)濟體的影響差異

根據(jù)新古典增長理論，由于資本流入低收入經(jīng)濟體的邊際報酬遠大于高收入經(jīng)濟體，那么在國際分工存在的條件下，資本就應(yīng)該更多地流向低收人經(jīng)濟體而不是高收人經(jīng)濟體。然而理論與現(xiàn)實并不一致，實際流向低收入經(jīng)濟體的資本與理論所預(yù)測的規(guī)模相差較大，這就是著名的盧卡斯悖論（Lucas Jr，1990）。學(xué)者們認為中低收入經(jīng)濟體具有邊際報酬較高的優(yōu)勢，但其在金融發(fā)展（Ju andWei，2006）、外資利用（Alfaro etal.，2008）等方面具有劣勢，這在一定程度上限制了資本的流入。那么不同收入水平經(jīng)濟體在發(fā)展人工智能吸引外資注入方面是否存在差異？基于此，根據(jù)世界銀行對高收入經(jīng)濟體、中等收入經(jīng)濟體和低收入經(jīng)濟體的劃分，對發(fā)達經(jīng)濟體、發(fā)展中經(jīng)濟體的劃分，結(jié)合OECD經(jīng)濟體名單，從是否為高收入經(jīng)濟體、是否為發(fā)達經(jīng)濟體和是否為OECD經(jīng)濟體三個角度展開異質(zhì)性分析。表11展示了異質(zhì)性分析回歸結(jié)果。其中，第（1）、（2）列分別是高收入經(jīng)濟體和中低收入經(jīng)濟體的回歸結(jié)果，第（3）、（4）列分別是發(fā)達經(jīng)濟體和發(fā)展中經(jīng)濟體的回歸結(jié)果，第（5）、（6）列分別是OECD經(jīng)濟體和非OECD經(jīng)濟體的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，所有回歸核心解釋變量的回歸系數(shù)均能在至少 10% 的水平上顯著為正，但第（1）、（3）、（5）列核心解釋變量的回歸系數(shù)要遠大于第（2）、（4）（6）列的回歸系數(shù)，這說明高收人經(jīng)濟體通過發(fā)展人工智能能夠吸引更多的外資注人，假說4得到驗證。由此可見，相較于高收入經(jīng)濟體，中低收入經(jīng)濟體通過發(fā)展人工智能并不能引致更多外資注入，要想吸引更多外資注入，應(yīng)聚焦于優(yōu)化營商環(huán)境并加強制度建設(shè)。中低收入經(jīng)濟體要想吸引更多外資注入，應(yīng)聚焦于優(yōu)化營商環(huán)境并加強制度建設(shè)。

（四）不同經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、貿(mào)易模式經(jīng)濟體的影響差異

如前所述，從平均意義上看人工智能發(fā)展能夠有效吸引外資注人，但是不同的經(jīng)濟體因其獨特的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和貿(mào)易模式，可能呈現(xiàn)出對外資吸引能力的差異。基于此，針對高工業(yè)化程度經(jīng)濟體和低工業(yè)化程度經(jīng)濟體、出口導(dǎo)向型經(jīng)濟體和低出口經(jīng)濟體展開異質(zhì)性分析，如果經(jīng)濟體工業(yè)增加值占GDP的比重超過 25% ，則認定為高工業(yè)化程度經(jīng)濟體，否則認定為低工業(yè)化程度經(jīng)濟體，如果經(jīng)濟體出口額占GDP的比重超過 50% ，則認定為出口導(dǎo)向型經(jīng)濟體，否則認定為低出口經(jīng)濟體（呂越等，2023）。表12展示了異質(zhì)性分析回歸結(jié)果。其中，第（1）、（2）列分別是高工業(yè)化程度經(jīng)濟體和低工業(yè)化程度經(jīng)濟體的回歸結(jié)果，第（3）（4）列分別是出口導(dǎo)向型經(jīng)濟體和低出口經(jīng)濟體的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，第（1）（3）列回歸的核心解釋變量在 1% 的水平上顯著為正，而第（2）（4）列回歸的核心解釋變量不顯著，同時回歸系數(shù)較小，這說明高工業(yè)化程度經(jīng)濟體、出口導(dǎo)向型經(jīng)濟體通過發(fā)展人工智能能夠吸引更多的外資注人，假說4得到驗證。高工業(yè)化程度經(jīng)濟體相較于低工業(yè)化程度經(jīng)濟體，通常具有更成熟的供應(yīng)鏈管理和產(chǎn)業(yè)集群，有利于在人工智能技術(shù)的加持下提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)業(yè)競爭力，而出口導(dǎo)向型經(jīng)濟體相較于低出口經(jīng)濟體，往往擁有較為發(fā)達的制造業(yè)和服務(wù)業(yè)，這些行業(yè)通常是人工智能技術(shù)應(yīng)用最為廣泛和深入的領(lǐng)域，在人工智能技術(shù)的加持下可能會產(chǎn)生更大的經(jīng)濟效益，故而對外資注入的吸引力更強。

（五）不同企業(yè)營商環(huán)境經(jīng)濟體的影響差異

如前所述，理論上產(chǎn)生盧卡斯悖論的原因可能在于，低收入經(jīng)濟體在營商環(huán)境、制度建設(shè)等方面劣勢較大，難以發(fā)揮出邊際報酬較高的優(yōu)勢，故而在吸引外資方面表現(xiàn)不佳，因此企業(yè)營商環(huán)境的高低很可能會影響人工智能發(fā)展對外資注入的吸引力?；诖?，利用企業(yè)信息披露程度指數(shù)和物流績效指數(shù)展開企業(yè)營商環(huán)境的異質(zhì)性分析，如果經(jīng)濟體的企業(yè)信息披露程度指數(shù)達到6分以上（滿分10分），或者經(jīng)濟體的物流績效指數(shù)達到3分以上（滿分5分），則認定為企業(yè)營商環(huán)境較優(yōu)的經(jīng)濟體，否則認定為企業(yè)營商環(huán)境較差的經(jīng)濟體。表13展示了異質(zhì)性分析回歸結(jié)果。其中，第（1）、（2）列分別是企業(yè)信息披露程度較高經(jīng)濟體和企業(yè)信息披露程度較低經(jīng)濟體的回歸結(jié)果，第（3）、（4）列分別是物流績效指數(shù)較高經(jīng)濟體和物流績效指數(shù)較低經(jīng)濟體的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，第（1）、（3）列回歸的核心解釋變量在 5% 的水平上顯著為正，而第（2）列回歸的核心解釋變量不顯著，第（4）列回歸的核心解釋變量在 10% 的水平上顯著為負，這說明企業(yè)信息披露程度越高、物流績效表現(xiàn)越好的經(jīng)濟體，其通過發(fā)展人工智能能夠吸引更多的外資注人，假說4得到驗證。企業(yè)信息披露程度高意味著投資者能夠更容易獲取企業(yè)的財務(wù)和經(jīng)營信息，減少了信息不對稱問題，降低了投資風(fēng)險，從而增加對外資的吸引力，而物流績效表現(xiàn)好意味著商品和服務(wù)的運輸效率高，可以降低企業(yè)的運營成本，提高經(jīng)濟的運行效率，這對于依賴供應(yīng)鏈管理的跨國投資外商來說尤其重要。

六、結(jié)論與政策啟示

（一）主要結(jié)論

隨著新興科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能已經(jīng)成為推動全球經(jīng)濟變革的關(guān)鍵力量。人工智能不僅重塑了全球資源要素稟賦格局，改變了舊有的生產(chǎn)方式和服務(wù)模式，而且還將深深地影響國際貿(mào)易和資本的跨國流動。特別是在外商直接投資領(lǐng)域，人工智能技術(shù)進步和實際應(yīng)用為跨國公司提供了新的機遇和挑戰(zhàn)，使得這些公司能夠以新的視角來評估和選擇投資目的地。因此，深人分析人工智能對外資注人的影響機理及效果，對于政策制定者和國際投資者來說，具有重大的經(jīng)濟含義。

本文創(chuàng)造性地利用Webof Science中人工智能相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)文量，通過五個維度全面系統(tǒng)地刻畫了人工智能發(fā)展水平，并將其與世界銀行數(shù)據(jù)進行合并，構(gòu)建了1993—2022年全球212個經(jīng)濟體的面板數(shù)據(jù)，實證考察了人工智能發(fā)展對外資注入的影響及其作用機制。研究發(fā)現(xiàn)：第一，總體上人工智能發(fā)展能夠有效促進經(jīng)濟體的外資注入水平，人工智能發(fā)展水平每提高 1% ，將會促進經(jīng)濟體外資注入增加 1.399% ，并且這一結(jié)論在調(diào)整回歸樣本、更換回歸變量、解釋變量滯后回歸、工具變量法回歸等多種穩(wěn)健性、內(nèi)生性檢驗后依舊成立。第二，在影響機制方面，提高生產(chǎn)效率、活躍消費市場是人工智能發(fā)展促進外資注人的主要影響路徑。第三，不同層面人工智能技術(shù)對外資注人的吸引作用存在差異，基礎(chǔ)層人工智能的促進作用最強，技術(shù)層人工智能次之，應(yīng)用層人工智能最弱，技術(shù)層人工智能和應(yīng)用層人工智能發(fā)展對基礎(chǔ)層人工智能的高度依賴是可能的重要原因。第四，不同收入水平經(jīng)濟體通過發(fā)展人工智能吸引外資注入的效果存在差異，相較于其他經(jīng)濟體，高收人經(jīng)濟體、發(fā)達經(jīng)濟體和OECD經(jīng)濟體對外資注入的吸引作用更強，這可能與這些經(jīng)濟體具備的卓越營商環(huán)境有關(guān)。第五，不同經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、貿(mào)易模式經(jīng)濟體通過發(fā)展人工智能吸引外資注人的效果存在差異，相較于其他經(jīng)濟體，高工業(yè)化程度經(jīng)濟體、出口導(dǎo)向型經(jīng)濟體對外資注入的吸引作用更強，這可能與這些經(jīng)濟體在制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等產(chǎn)業(yè)集群上具備明顯優(yōu)勢有關(guān)，在人工智能技術(shù)的加持下產(chǎn)業(yè)集群可能會進發(fā)出更大的經(jīng)濟效益。第六，不同企業(yè)營商環(huán)境經(jīng)濟體通過發(fā)展人工智能吸引外資注人的效果存在差異，企業(yè)信息披露程度越高、物流績效指數(shù)越高的經(jīng)濟體對外資注人的吸引作用越強，這可能與企業(yè)營商環(huán)境優(yōu)越帶來的投資風(fēng)險降低、運營成本降低等方面有關(guān)。

（二）政策啟示

基于主要結(jié)論，得到如下幾方面政策啟示：

第一，大力發(fā)展人工智能技術(shù)，并拓展其各領(lǐng)域?qū)嵺`應(yīng)用。當前人工智能作為數(shù)字技術(shù)的重要引領(lǐng)，在全球大國競爭中扮演的角色越來越關(guān)鍵，因此要從政府投資、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、人才培養(yǎng)等多個方面共同發(fā)力，促進人工智能技術(shù)的發(fā)展。要持續(xù)增加對人工智能基礎(chǔ)研究的資金投人，并制定相應(yīng)的政策來促進該領(lǐng)域的發(fā)展，提供稅收優(yōu)惠、資金補貼和創(chuàng)新激勵，以吸引更多的國內(nèi)外投資進人人工智能行業(yè)。同時，要支持高校和研究機構(gòu)進行前沿技術(shù)探索，培養(yǎng)一批具有創(chuàng)新能力和實踐經(jīng)驗的人工智能專業(yè)人才。此外，要推動產(chǎn)業(yè)融合與創(chuàng)新，鼓勵企業(yè)將人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，促進產(chǎn)業(yè)智能化升級。特別是在制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、金融等關(guān)鍵領(lǐng)域，推動人工智能的深度集成和應(yīng)用，以提高效率和創(chuàng)新能力。

第二，推動基礎(chǔ)算力硬件基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展，并搭建好相關(guān)數(shù)據(jù)平臺。算力是數(shù)字經(jīng)濟、人工智能發(fā)展的“底座”，應(yīng)圍繞基礎(chǔ)算力硬件設(shè)備制定明確的戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃，投入必要的財政資源，支持高性能計算中心、數(shù)據(jù)中心和云計算平臺的開發(fā)與建設(shè)。同時，人工智能發(fā)展也離不開對數(shù)據(jù)的分析和利用，應(yīng)鼓勵企業(yè)和研究機構(gòu)開發(fā)高效、安全的數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)，以便于數(shù)據(jù)的收集、存儲、處理和分析。此外，應(yīng)當鼓勵產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)之間的合作，形成算力硬件制造、軟件開發(fā)和服務(wù)提供的完整生態(tài)，通過產(chǎn)業(yè)集群的方式，提升整個人工智能行業(yè)的創(chuàng)新能力和市場競爭力。

第三，提高勞動力素質(zhì)，以滿足各領(lǐng)域人才需求，適應(yīng)智能時代發(fā)展。人工智能發(fā)展已逐漸滲透到人類社會生產(chǎn)生活的方方面面，人們在享受技術(shù)進步帶來快捷便利好處的同時，也難免會遭受新興技術(shù)發(fā)展帶來的失業(yè)問題。為緩解人工智能發(fā)展對勞動力市場的沖擊，要引導(dǎo)和支持在職人員參與人工智能和其他高科技領(lǐng)域的專業(yè)培訓(xùn)，加強對低技能勞動者的素質(zhì)培養(yǎng)，提高其對信息化、智能化工具的掌握能力，以幫助他們適應(yīng)快速變化的工作環(huán)境和技術(shù)要求。此外，政府應(yīng)重視基礎(chǔ)教育到高等教育的全方位改革，將編程、數(shù)據(jù)分析、人工智能等課程納入教育體系，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和實踐能力，為智能時代各領(lǐng)域人才需求做好準備。

第四，優(yōu)化企業(yè)營商環(huán)境，并完善相關(guān)的法律制度建設(shè)。后發(fā)經(jīng)濟體擁有邊際報酬較高的優(yōu)勢，但若其投資環(huán)境不良，很可能會抑制外資注入。因此，政府應(yīng)不斷簡化企業(yè)注冊、審批和運營過程中的行政程序，提高辦事效率，提高企業(yè)信息披露程度，緩解信息不對稱，優(yōu)化物流體系建設(shè)，為企業(yè)提供更加便捷、高效的營商環(huán)境和服務(wù)。此外，隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，政府需要制定相應(yīng)的法律法規(guī)，確保技術(shù)發(fā)展符合倫理標準，同時要保護好個人隱私和數(shù)據(jù)安全，以及制定和完善知識產(chǎn)權(quán)法律法規(guī)，維護公平競爭的市場環(huán)境，使得企業(yè)的創(chuàng)新成果能夠得到有效的法律保護，增強企業(yè)的研發(fā)動力和外國投資者的信心。

奓考乂默

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Will Artificial Intelligence Attract More Investment？Perspectives Based on the Reshaping of the Global Pattern of Resource Factor Endowments

Li Junhai Ma Yulian Wu Benjian

Abstract：Artificial intelligencedevelopmentcannotonlyimproveproductioneficiencyand people'squalityoflife，butalso mayreshape thepaternof globalresource factor endowment.Thispaperutilizes thevolumeof publications inAI-related fields tocomprehensivelyandsystematicallmeasurethelevelofAIdevelopment，andconstructsaneonomy-levelidicator ofthelevelofAIdevelopmentthroughkeywordliteraturesearchinordertostudytheroleofatracting exteralinvestmentby thedevelopmentofAIinaneconomy.ItisfoundthatAIdevelopmentcansignificantlypromotetheinjectionofforeigninvestmentinaneconomy，andtheconclusionstillholdsafteraseriesofrobustnessandendogeneitytests.Itisfurtherfoundthat theatractionofAIdevelopmenttoforeigninvestmentisachievedbyimprovingproductioneficiencyandactivatingtheconsumer market;theatractionofAItechnologyatdiffrentlevelstoforeigninvestment varies，withbasic hardware，computing systemsanddata havingastrongeratraction to foreigninvestment;comparedwithothereconomies，high-incomeeconomies， developedeconomies，highlyindustrializedeconomies，export-orientedeconomiesandenterpriseshaveabetterbusissenvironmentthanothereconomies.Comparedwithothereconomies，high-incomeeconomies，developedeconomies，highlyindustrialized economies，export-oriented economiesand economies withbetter business environmentsaremoreatractiveto foreigncapitalinjection，whichalsoreflectsthecomprehensiverequirementsof thedevelopmentofemerging technologieson thesoftandhardstrengthofeconomis.ForCina，itisnotonlynecessarytovigorouslydevelopartificialintelligencetchologyand promotethehigh-qualitydevelopmentofbasiccomputing powerhardware，butalsotocontinuouslyoptimize thebusinessenvironmentand improvetherelevantlegal systemconstruction，soas tocreatefavorableconditions fortheinjectionof foreign capital.

Keywords：Artificial Intelligence;Foreign Direct Investment; TechnologicalProgress;FactorEndowmentPattrnReshaping

（責(zé)任編輯：徐久香）