本文是一篇经济论文，笔者通过研究发现工业机器人应用能有效提高企业全要素生产率，促进企业对外直接投资，而且对于企业OFDI的影响具有长期性和持久性，不仅提升企业当期的生产效率，还可以对后期产生持续性影响。
1绪论
1.1研究背景与研究意义
1.1.1研究背景
经济论文怎么写
2022年10月16日，习近平总书记在党的二十大报告再次强调“加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”。构建新发展格局，着力推动高质量发展，明确中国式现代化的路径选择，是把握未来主动权的先手棋。在当前中国加快形成全面开放新格局的大背景下，对外直接投资（OFDI）作为企业参与国际市场、实现国际化发展的主要途径之一，正处于一个黄金时期。OFDI已经成为中国企业实现国际化战略的重要手段和途径，对提高企业的品牌价值、国际化竞争力和利润水平都有着积极的作用。截至2021年底，中国对外直接投资流量由2002年的27亿美元增加到2021年的1788.2亿美元，上升了约650%，年均增长率高达24.7%，尤其自2007年之后呈现迅速上升的态势，远快于吸收外商直接投资，并在2014年一举超过了外商直接投资①。作为世界最大的新兴经济体，在短短十几年内，中国已然跃居世界资本输出国前列，同时投资结构也在不断变化，对发展中国家的投资日益增加。2021年底，中国对发展中经济体的投资存量为24983.8亿美元，占中国对外直接投资存量的89.7％。OFDI快速发展变化的背后，反映了中国经济社会在比较优势、贸易结构、国际竞争力等方面的深刻变化，也为中国企业在国际市场上发挥更大的作用提供了有力支撑。Helpman et al.（2004）的研究中指出，对外直接投资的企业往往会受到自我选择效应的影响，即企业会根据成本和效益等因素来选择投资的目标地区和行业。这些因素是企业决策中最重要和最直接的考虑因素，因为它们直接影响到企业的投资回报和风险。
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1.2研究内容与研究方法
1.2.1研究内容
本文的研究主要包括六部分内容，分别是：
第一章，绪论。主要介绍研究工业机器人应用对企业对外直接投资影响的必要性以及两者之间的内在联系，其次说明本文的研究内容与研究方法，最后介绍本文可能的创新之处。
第二章，文献综述。本部分主要从三个方面进行文献分析：首先回顾了关于工业机器人应用的相关研究；其次总结了关于企业对外直接投资的相关研究文献；然后梳理了工业机器人应用与企业对外直接投资的相关文献研究，最后进行总结评述。
第三章，工业机器人应用与企业对外直接投资的现状分析。根据IFR公布的工业机器人报告以及中国各年份的国际投资报告数据，对工业机器人应用以及对外直接投资进行现状分析，为后文的理论机制及假说提出做铺垫。
第四章，工业机器人应用对企业对外直接投资影响的理论机制。这一部分从微观角度出发，从工业机器人应用的成本效应和生产率效应入手，来分析工业机器人应用对企业对外直接投资的作用和影响路径，提出工业机器人应用对于企业对外直接投资影响的相关假设。
第五章，工业机器人应用对企业对外直接投资影响的实证分析。选取2010-2019年的中国制造业上市企业面板数据，利用国际机器人联盟（IFR）发布的数据以及中国制造业二位数代码分类，运用Bartik工具变量法（Bartik，1991）的思想构造中国企业层面的工业机器人渗透度指标，合并《CSMAR》的中国制造业上市公司关联交易数据库和城市统计数据，采用了固定效应模型进行回归实证检验了工业机器人应用对企业对外直接投资的影响，分别利用美国工业机器人渗透度作为中国工业机器人渗透度的工具变量，以及采用系统GMM两种方式进行内生性检验。并从企业性质、行业性质、城市地理位置三个方面进行了异质性检验，同时采用了缩尾法以及替换被解释变量这两种方法进行稳健性检验，最后采用调节效应模型对工业机器人应用对企业OFDI的具体影响机制进行实证检验。
第六章，结论与政策建议。通过前面的实证结果，得出工业机器人的快速发展应用，会改善劳动力成本上升带来的生产压力，从而削弱成本效应，降低劳动力成本对于企业对外直接投资的影响。同时也会大幅度提升企业的全要素生产率，从而促进企业对外直接投资。然后结合我国的实际情况和以往的研究经验，为如何进一步发挥工业机器人的积极作用，促进企业OFDI提出相关建议。最后提出本文的不足和展望。
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2文献综述
2.1工业机器人应用的相关研究
在研究工业机器人应用的早期，由于缺乏企业层面的数据，对工业机器人应用的相关经济绩效的研究主要集中在宏观层面。这些研究从技术进步、就业和劳动收入份额等方面探讨了工业机器人对经济的影响。
然而，近年来，随着数据采集和技术的不断进步，以Acemoglu&Restrepo（2018b）和Blanas et al.（2019）等为代表的一些学者开始将企业进口机器人数量作为机器人使用的代理变量，将机器人绩效的研究推向了微观层面。这一创新性做法为研究工业机器人应用的企业层面经济效益提供了新的研究途径，也为深入探讨工业机器人的应用和企业对外直接投资的关系提供了有力支持和参考。
2.1.1工业机器人应用与经济增长
在工业机器人对经济增长影响的研究中，普遍认为其应用可以提高生产率，并带来经济增长。最早关于经济增长的模型是Solow（1956）提出的传统索洛模型，Solow认为投入产出比例是固定的，技术进步只是增加了劳动生产率，从而提高了产出。Prettner（2016）修改并拓展了索洛模型的模型，将生产要素分为三大类：人力资本、传统资本以及可以自动化的资本（如机器人、无人驾驶车等），认为技术进步可以改变资本的投入产出比例，使得机器人等自动化资本成为更优选的生产要素，从而在提高劳动生产率的同时，也会提高资本产出率。Prettner的模型还表明，即使没有技术进步，如果自动化资本能够完全取代劳动力，经济也可以实现永久增长。这是因为，自动化资本的使用可以使得劳动力成为更加稀缺的资源，从而提高了其价值，促进了资本积累和经济发展。
Graetz&Michaels（2018）利用1993-2007年间17个国家的机器人面板数据，首次对现代工业机器人的经济贡献进行了分析。结果显示，机器人使用的增加对劳动生产率增长的贡献约为0.36个百分点，这对于提高企业生产效率和经济增长具有重要作用。此外，杨光和侯钰（2020）利用IFR的数据研究也表明，工业机器人的使用可以对经济产生积极影响。同时，国内也有学者认为以机器人为代表的人工智能可以更好地应对老龄化冲击（刘骏等，2021），促进经济增长和益贫式发展。陈彦斌等（2019）认为人工智能技术可以应用于老年人的照料和护理等领域，提高老年人的生活质量，同时也为相关行业提供了发展机会。杨飞和范从来（2020）则指出，人工智能技术可以应用于智能制造、智能物流等领域，提高企业的生产效率和竞争力，促进经济的发展，并可以实现益贫式发展的目标。
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2.2对外直接投资的相关研究
早期的对外直接投资一直都与国际贸易相联系，最早关于对外直接投资的研究是从其与对外贸易的关系入手，探究其与对外贸易间关系。有关国际直接投资的独立理论研究始于海默的垄断优势理论，之后随着产品生命周期理论、内部化理论、邓宁的国际生产折衷理论、小岛清的比较优势理论等国际投资理论的不断丰富，对外直接投资开始形成一个独立的理论体系，为企业海外投资提供理论依据。随后学者们将对外直接投资的条件研究不断细化，开始逐渐从不同具体条件来研究对对外直接投资的影响。
学者们开始区分东道国和母国的各种不同环境条件来分别研究对对外直接投资的影响，比如研究经济、金融发展状况、政治、制度、税负、资源禀赋因素、东道国的贸易保护主义等对OFDI的影响。例如Giovanni（2005）、Russ（2007）、蒋冠宏和张馨月（2016）、张宗斌等（2019）以及陈胤默等（2019）分别从金融发展、汇率变化、母国政府推动、母国城市发展规模以及母国税收不确定性等方面展开研究。邓宁（1980）和Schneider&Frey（1985）都表明，东道国经济规模是对外直接投资区位分布的重要决定因素之一。而不同的金融发展状况又与融资密切相关，直接影响着对外直接投资。蒋冠宏和张馨月（2016）利用全球161个国家的数据得出结论，虽然金融发展对对外直接投资的影响程度在发达国家和发展中国家之间有所不同，但总体上金融发展对对外直接投资有促进作用。杜思正等（2016）利用中国省级数据的经验证据，同样得出了相同的结论。陈琳等（2020）在研究中指出，人民币汇率波动性的增加会使企业面临更大的汇率风险和不确定性，从而增加企业的经营成本和风险，降低了企业的投资意愿。王永钦等（2014）从东道国的制度、税负和资源禀赋等角度研究发现，中国企业不喜欢法律严格的国家，也不太关心海外的政治制度和稳定度，关注的是政府效率、监管质量和腐败控制。同时，大量研究还指出中国的OFDI还存在着明显的避税和资源获取动机。
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3工业机器人应用与企业对外直接投资的现状分析........................14
3.1工业机器人发展现状..........................14
3.1.1中国制造业工业机器人渗透度现状............................15
3.1.2中国制造业工业机器人应用行业分布特征.......................16
4理论分析与研究假设...........................21
4.1理论基础............................................21
4.1.1国际生产折衷理论.........................21
4.1.2企业异质性理论......................22
5工业机器人应用对企业对外直接投资影响的实证分析.........................26
5.1关键指标测算与数据来源.............................26
5.1.1工业机器人渗透度的测算.................................26
5.1.2数据来源与变量说明......................................27
5工业机器人应用对企业对外直接投资影响的实证分析
5.1关键指标测算与数据来源
.1.2数据来源与变量说明
（1）工业机器人数据
本文使用的工业机器人数据来自国际机器人联盟（IFR），IFR是目前世界范围内最具有权威性的机器人统计数据来源之一。IFR对各国的工业机器人应用按照国际行业分类标准进行了分类统计，可以提供详细的行业层面的数据。由于工业机器人目前主要应用于制造业，本文主要利用IFR提供的数据以及制造业二位数行业代码对制造业进行分行业的工业机器人数据分析。
（2）企业层面数据
作为一项实证研究，本文主要采用了2010年至2019年中国内地A股制造业上市公司的数据。由于中国工业机器人的使用在2010年之后才开始呈现出快速上升趋势，而且2007年以来的工业企业数据库存在较大的数据缺口，因此本研究中的对外直接投资相关信息来自CSMAR的中国上市公司关联交易数据库。在CSMAR的中国上市公司关联交易数据库中，我们可以获得中国上市公司关联企业的基本信息，包括关联公司的注册地、注册资本（包含货币类型）、关联关系以及上市公司对所有者权益的控制情况等详细信息。本文采用了刘莉亚等（2015）的处理方式，将上市公司的关联方划分为三类：“上市公司的子公司”、“上市公司的合营企业”和“上市公司的联营企业”。如果上市公司的关联方在中国大陆以外注册，并且上市公司拥有10%以上的控制权，则将这种情况视为上市公司的对外直接投资。此外，本文还使用了World Bank提供的官方年度平均汇率将不同类型的货币转换成人民币，同时删除了低于10万元人民币的投资。这些低额投资往往是在“避税天堂”地区注册的海外公司所进行的，例如开曼群岛、英属维尔京群岛和百慕大群岛等。本文中有关企业员工构成以及企业经营等方面的数据均来源于Wind数据库。
经济论文参考
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6结论与建议
6.1主要结论
制造业企业对于工业机器人的运用，给中国基于廉价劳动力优势的制造业带来巨大冲击，由此可能产生的影响也愈发引起关注，本文以此为背景来深入探究工业机器人应用对于企业对外直接投资的影响，以及影响机制。
在分析理论影响机制基础上，本文从微观视角出发，基于国际机器人联盟（IFR）发布的2010-2019年工业机器人数据，利用中国制造业二位数代码分类，运用“巴蒂克工具变量”构造中国制造业企业层面的工业机器人渗透度指标，合并匹配《CSMAR》中国上市公司关联交易数据库和城市统计数据，采用固定效应模型实证研究了在工业机器人迅速发展的背景下，劳动力成本对企业对外直接投资的影响。并从企业性质、行业性质、城市地理位置三个方面进行了异质性检验，同时分别利用美国工业机器人渗透度作为中国工业机器人渗透度的工具变量，以及采用系统GMM两种方式进行内生性检验，采用了缩尾法以及替换被解释变量这两种方法进行稳健性检验，最后采用调节效应模型对于企业的劳动力成本对企业DFDI的具体影响机制进行实证检验。最终的研究结果显示：
（1）工业机器人应用对于企业对外直接投资具有显著的促进效应。
（2）企业对外直接投资存在惯性特征，投资决策具有长期性和连续性，工业机器人应用对于企业对外直接投资的促进作用具有长效性，不仅体现在当期，对未来同样具有显著的正向影响，而且这种技术提升还具有长效性。通过使用工业机器人，企业可以不断提升自身的创新能力和“干中学”效应，从而促进技术进步的正向外溢性，实现长效可持续的发展。因此，工业机器人的应用不仅可以为企业带来当期的经济效益，而且还可以为企业的长期发展奠定基础。
（3）通过企业异质性、行业异质性、区域异质性三个方面进行异质性检验发现：相对于规模小的企业，工业机器人应用对于大规模企业影响更大；相对于劳动密集型行业，工业机器人应用对于资本密集型行业影响更大；相对于中西部地区，东部地区的企业受工业机器人应用的影响更大。
（4）通过机制检验发现，工业机器人应用对于企业对外直接投资的影响的确是通过成本效应和生产率效应两个渠道发挥作用，一方面能够缓解劳动力成本上升对于企业的压力，减少由于劳动力成本上升所造成的对外直接投资，随着劳动力成本的上升，工业机器人应用对于企业对外直接投资的促进作用逐渐减弱。另一方面能有效提高企业全要素生产率，从而增加企业对外直接投资。
参考文献（略）