本文是一篇国际贸易论文，本文基于CSMAR数据库中的2001-2016年中国沪深A股上市公司数据、中国海关进出口数据，通过Python进行文本分析，利用其爬取功能，批量提取2001-2016年中国沪深A股上市公司年报的文本内容。
1.引言
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
在世界范围内，随着新一轮技术革命与产业变革的浪潮，中国也迎头赶上，大力发展工业机器人产业。习近平总书记指出，随着信息化和工业化进程的不断推进，二者不断融合，智能产业正在迅速崛起。而机器人科技已经成为现代科技创新的一个重要标志，也是智能产业的重要代表。我国大力发展工业机器人的决心也体现在国家政策上，如《中国制造2025》就是其中之一，这一重要的行动纲领一方面强调了智能制造在加速推进国家新型信息化建设和先进制造业科技融合发展的过程中的重要作用，是二者深度融合的主攻方向；另一方面，将重点放在智能装备和智能产品的发展上，在生产过程中推进其流程智能化，进而推进企业生产方式向新型智能化方向转化，全面提升企业研发、生产、管理和服务全领域的智能化水平。在党的重要会议的议题中，人工智能技术多次被提及，其发展状况也极受重视。
党的二十大报告中明确提出，“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端设备、绿色环保等一批新的增长引擎”。工信部《人工智能创新应用对中小企业影响研究报告（2020年）》表明，在基础层、技术层、应用层等层次上，已经初步构建了人工智能产业生态系统。据工信部的数据显示，中小企业中，人工智能的普及率已经大大提高，达到了40%的水平，并且已经应用到智能制造、智慧运营、智慧网站和智慧办公等各个方面。
如何实现平衡贸易开放与环境保护二者间的良性互动，是世界各国尤其是发展中国家面临的重要现实课题。绿色贸易将环境因素纳入考虑，对促进经济的可持续发展具有重大意义。在绿色技术贸易与全球价值链中蕴藏着巨大的获益潜力，而对于发展中国家来说，优势更为明显。要充分发掘其中的潜力，发展中国家需要突破相对落后的经济水平的限制，缩小与发达国家在绿色贸易水平上的差距。因此我国作为发展中国家应当对绿色发展引起重视，利用当前方兴未艾的数字经济发展浪潮，加速作为数字经济重要战略抓手的人工智能与传统产业的深度融合，提升生产环节资源利用效率、促进节能减排、加速绿色技术创新以及促进绿色产品研发，不断推动生产绿色化转型。
国际贸易论文怎么写
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1.2 研究思路与方法
1.2.1 研究思路
由于2017年以后中国海关进出口数据官方不再披露企业名称与统计个别指标，为了尽可能衡量人工智能技术发展差异以满足研究所需，本文选取2001-2016年作为样本期，将中国海关进出口数据与CSMAR数据库中的中国沪深A股上市公司数据相匹配，考虑到人工智能技术具有渗透性、替代性、协同性以及创造性经济特征（蔡跃洲和陈楠，2019），参考Mann和Püttmann（2023）、王林辉等（2022）、董直庆等（2023）的研究思路，本文通过Python进行文本分析，利用其爬取功能，批量提取2001年至2016年间中国沪深A股上市公司年报的文本内容，利用近年来国家发布的相关官方文件、报告以及国际前沿文献等资料整理出一个相对客观与全面的人工智能技术与应用水平相关特征词词谱，并依据该词谱关键词来进行词频统计，以构建衡量企业人工智能技术水平的指标，以此来对企业层面的人工智能指标进行测度。在此基础上，系统考察了人工智能在企业中差异化的应用水平对企业出口清洁化的影响，并探讨其影响机制。
根据研究思路，本文各章节主要内容安排如下：
第一章：引言。介绍本文的研究背景并阐述选题的研究意义，同时对主要研究思路进行梳理，说明本文运用到的研究方法，最后指出研究的可能创新点和不足之处。
第二章：文献综述。本文结合研究主旨对相关文献进行综述。首先，本文从内涵与度量视角来对当前有关人工智能以及企业出口清洁化的研究进行梳理。其次，在人工智能的相关研究中，划分出经济增长、劳动力市场以及企业进出口贸易三个领域，梳理人工智能对各领域产生的经济效应研究。而后，对企业出口清洁化影响因素的相关研究进行梳理。最后，本章对现有研究存在的不足进行了评述，并对本文在现有文献的基础上做出的贡献进行了总结，为后文理论基础与影响机制的搭建、基准模型的构建等奠定基础。
第三章：影响机制。首先，本文从企业自身的规模效应出发，从人工智能扩大企业自身规模的角度，将其与企业出口清洁化联系起来，并在此基础上论证了规模效应对二者关系的调节作用。其次，本文从企业技术进步出发，从人工智能提高企业能源利用效率水平、推动技术进步的角度，将其与企业出口清洁化联系起来，并在此基础上论证了生产率效应对二者关系的调节作用。最后，本文从人工智能促进企业绿色技术创新角度出发，将其与企业出口清洁化联系起来，并在此基础上论证了绿色技术创新效应对二者的调节作用。
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2. 文献综述
2.1 核心概念的内涵与度量
2.1.1人工智能的内涵与度量
人工智能的概念是在1956年的达特茅斯会议上，由John McCarthy首次提出的。在此后60多年的发展过程中，学者们对人工智能进行了丰富的研究。目前，学术界对于人工智能还没有一个统一的定义，但各种文献从不同的角度不断拓展和深化人工智能的技术内涵。人工智能早期的内涵是指驱使机器学习人类行为的思考方式，这一含义较为狭隘。此后人工智能进一步发展，其应用领域逐渐扩大，相关的理论研究也越来越多，人工智能演化成一门内涵极为丰富的科学，不变的是其目标仍然是借助机器完成人力劳动能够做到的工作，或是超越人类智能的复杂工作。根据国际机器人联合会（International Federation of Robotics，以下简记为IFR）定义，工业机器人是能够自动控制、重复编程，并完成多目标任务的一种机械，例如在工业行业中能够替代人力劳动进行长时间的单调繁杂工作的机器人。Stuart和Peter（2009）认为人工智能是通过研究人类行为规律和人类智慧实现对人类大脑和人类行为的高度模拟的学科，并将人工智能经历的阶段划分为三类，由弱人工智能到强人工智能，再由强人工智能到超人工智能。当人工智能发展到强人工智能阶段时，可以实现机器的“拟人化”，即拥有了人类的感知能力与认知能力。当人工智能拥有了自我提升能力，这意味着在有限的时间内，人工智能将通过不断自我提升来获取无限智慧，这一类机器人适用于在商品和服务的生产过程中解决问题，有利于企业快速扩大生产规模。人工智能的快速发展一旦突破了技术奇点，经济的持续性高速增长就有可能通过自动化生产实现。郭凯明（2019）认为人工智能是一种通用技术，具有新型基础设施属性，对劳动和资本产生的替代性具有偏向性，在不同的产业之间有着不同的应用前景。李晓理等（2020）提出，人工智能是以模拟人的行为为目标，进而扩展人的智力的一门技术性学科。企业应用人工智能技术的过程是借助相关的技术基础与数字基础来推动企业生产过程智能化，从而达到提高生产质量与提升生产效率目标的过程。在人工智能技术的要素投入中，数据是核心要素之一。数据在现代经济体系中具有极其重要的作用，一方面，数据与各项生产要素相融合能够为人工智能技术提供数字基础，发挥对提高生产效率的乘数作用；
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2.2 人工智能经济效应相关研究
2.2.1 人工智能与经济增长
在智能化和自动化时代，工业机器人是一项重要发明，可以预见的是工业机器人将会给经济系统的各个方面带来重大影响。回顾现有的文献，研究工业机器人对宏观经济的影响的文献较少。任务模型是由Zeira（1998）首次提出的，其相较于传统模型的不同之处在于，机器人的使用被引入模型当中，使得关于经济增长的分析更加全面。Acemoglu和Restrepo（2017，2018，2019）对此又进行了拓展，通过描述人工智能替代劳动力的过程，对人工智能偏向技术替代进行研究。但是这一系列的研究并没有将机器人的定价过程模型化，因而无法确定企业在生产过程中选择应用工业机器人的关键影响因素，因此不能够将生产率内生化，也不能描述新兴技术对生产率的偏向影响。
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3.人工智能对企业出口清洁化影响的理论机制与研究假设............................. 21
3.1 规模效应作用机制 ................................ 22
3.2 生产率效应作用机制 ........................... 23
4.研究设计：模型、变量及数据 ............................. 26
4.1 计量模型 ................................... 26
4.2 变量解释 .................................. 27
5.人工智能与企业出口清洁化的实证检验 ......................... 35
5.1 基准回归结果 .................................... 35
5.2 稳健性检验 ....................................... 36
6. 人工智能影响企业出口清洁化的机制检验
6.1 规模效应机制检验
根据第3.1节的理论分析，人工智能会通过扩大企业规模来推动企业出口清洁化。本文采用企业年营业收入的自然对数来衡量企业规模（size），对假设2中的机制进行检验，结果见表6-1。结果显示，人工智能确实有利于扩大企业规模，进而企业规模扩大确实在人工智能降低企业污染产品出口份额中起到了中介机制作用。但是，企业规模扩大在人工智能提高企业清洁产品出口份额中并未表现出显著的中介作用，即在样本期间内，企业规模在人工智能技术提升以降低企业污染产品出口份额为表征的企业出口清洁度中，已经显现了显著的中介作用，但在人工智能技术提升以提高企业清洁产品出口份额为表征的企业出口清洁度中，中介作用尚未显现。因此，总体看，上述作用机制仍然存在。据此，假设2中的规模效应中介机制得以验证。
国际贸易论文参考
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7.结论与政策建议
7.1 主要结论
本文基于CSMAR数据库中的2001-2016年中国沪深A股上市公司数据、中国海关进出口数据，通过Python进行文本分析，利用其爬取功能，批量提取2001-2016年中国沪深A股上市公司年报的文本内容，利用近年来国家发布的相关官方文件、报告以及国际前沿文献等资料整理出一个相对客观与全面的人工智能技术与应用水平相关特征词词谱，并依据该词谱关键词来进行词频统计，以构建衡量企业人工智能技术水平的指标，以此来对企业层面的人工智能指标进行测度。在此基础上，系统考察了人工智能在企业中差异化的应用水平对企业出口清洁化的影响，并探讨其影响机制。研究结论如下：
（1）基准回归与稳健性检验
本文为了检验人工智能是否能够推动企业出口清洁化，构建了年份固定、个体固定、行业-年份固定的固定效应模型来进行实证检验，经过实证研究得到的结论是：人工智能会显著提高企业清洁产品出口份额与降低企业污染产品出口份额，即表明人工智能能够显著推动企业出口清洁化。
本文从排除序列相关性影响、替换核心解释变量的衡量方式、更换分类标准以替换被解释变量、排除地区差异影响、考虑金融危机因素影响以及排除内生性影响等方法对基准回归结果的稳健性进行检验，且稳健性检验全部通过，说明基准回归结果具有稳健性。
参考文献（略）