摘要：发展以人工智能为代表的高新技术是中国推动高质量对外开放、实现更高水平融入全球价值链分工网络的重要依托。本文基于Melitz(2003)和Bai等(2019),在异质性企业出口决策模型中引入人工智能，将企业出口模型拓展至企业增加值出口模型，并实证检验了人工智能发展对GVC网络深化的影响和内在机制。本文研究结果显示，各国人工智能产业的进步能显著促进GVC网络的深化。人工智能对GVC网络的积极影响主要是通过劳动力替代和缓解资源错配实现。相比于发达国家，人工智能对深化发展中国家GVC网络的促进效应更强；相比于高出口依赖型国家，对低出口依赖型国家的积极效应更加突出。人工智能除了影响各国GVC网络的深化外，还能延长GVC长度，增强GVC竞争力，以及推动各国向GVC上游攀升。这一发现对当前“双循环”新发展格局构建——“内循环为主、外循环赋能”具有重要的战略指引。
文章目录
一、引 言
二、文献综述
第一，就业与劳动力收入份额的效应。
第二，劳动生产率的效应。
第三，经济发展的效应。
三、理论模型
(一)消费
(二)企业生产率
(三)加总的生产率
(四)企业的进入与退出
(五)企业的出口国内增加值
四、研究设计
(一)模型设定
(二)主要指标与数据说明
1.全球价值链网络
①增加值分解。
②网络的构建。
③出强度(outstrint)。
2.人工智能水平
3.其他控制变量
4.数据说明
五、计量结果与分析
(一)基准回归结果
(二)稳健性检验
1.指标替换
①替换被解释变量：
②替换被解释变量：
③替换核心解释变量：
2.样本处理
3.内生性分析
①反向因果的解决。
②遗漏变量的解决。
③使用工具变量解决内生性。
(三)异质性检验
1.区分发达国家与发展中国家
2.区分高出口依赖型国家与低出口依赖型国家
3.区分金融危机前和金融危机后
4.区分不同的要素密集型行业
(四)影响机制分析
1.替代劳动力
2.缓解资源错配
六、结论与建议