人工智能技术会诱致产业逆向梯度转移吗

图共 0个表共 8个

Variable	Obs	Mean	Std.Dev.	Min	Max
rit	480	0.846	2.671	−9.212	12.365
ait	480	0.09	0.245	0	2.837
enr	480	0.057	0.026	0.007	0.235
tax	480	0.757	0.082	0.566	1.043
tf	480	0.008	0.005	0	0.021
mar	480	6.552	1.902	2.33	11.71
inn	480	7.292	1.678	3.045	10.998

表 1 描述性统计

	模型1	模型2	模型3	模型4
ait	1.590^***	1.233^***	1.265^***	1.102^***
	(0.365)	(0.375)	(0.351)	(0.421)
enr	8.581^*	1.076	14.45^***	11.71^***
	(4.611)	(5.130)	(3.640)	(4.008)
tax	7.146^***	8.522^***	0.528	0.945
	(1.368)	(1.775)	(2.484)	(2.650)
tf	−22.88	−53.31	−3.666	−147.0^*
	(34.13)	(43.08)	(52.50)	(76.66)
mar	−0.284^***	−0.159	−0.338^***	−0.385^*
	(0.0965)	(0.138)	(0.0836)	(0.211)
inn	−0.547^***	−0.704^***	−0.575^***	0.279
	(0.0855)	(0.144)	(0.124)	(0.313)
时间	否	是	否	是
地区	否	否	是	是
_cons	0.843	−1.246	6.986^**	0.875
	(0.926)	(1.062)	(2.922)	(4.109)
N	480	480	480	480
R²	0.219	0.260	0.618	0.649
注：*、、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平，括号内为标准误。

表 2 基准回归

	模型1 1%缩尾	模型2 剔除直辖市	模型3 滞后一期	模型4 专利数	模型5 工业机器人
ait	2.631^***	2.523^*	1.423^**	2.048^*	0.000398^***
	(0.628)	(1.483)	(0.644)	(1.154)	(0.0000668)
enr	11.48^***	9.396^**	12.32^***	11.98^***	2.677
	(3.971)	(4.496)	(4.051)	(4.016)	(3.906)
tax	1.161	2.526	1.348	0.377	1.794
	(2.606)	(3.236)	(2.739)	(2.605)	(2.923)
tf	−156.6^**	−231.1^**	−73.95	−149.1^*	−288.3^***
	(76.85)	(95.15)	(92.44)	(76.96)	(88.04)
mar	−0.428^**	−0.630^***	−0.329	−0.356^*	−0.0238
	(0.209)	(0.240)	(0.222)	(0.212)	(0.200)
inn	0.286	0.816^**	0.250	0.207	−0.0236
	(0.309)	(0.369)	(0.321)	(0.311)	(0.350)
时间	是	是	是	是	是
地区	是	是	是	是	是
_cons	0.533	−1.564	0.378	2.331	1.578
	(4.080)	(3.724)	(4.309)	(3.971)	(4.281)
N	480	416	450	480	360
R²	0.653	0.667	0.672	0.647	0.720
注：*、、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平，括号内为标准误。

表 3 稳健性检验

被解释变量	模型1 hsl	模型2 rit	模型3 ksp	模型4 rit	模型5 eag	模型6 rit
ait	0.0624^***		0.0231^*		80.23^***
	(0.0130)		(0.0118)		(16.72)
hsl		23.06^***
		(3.543)
ksp				19.84^***
				(4.596)
eag						0.0171^***
						(0.00393)
enr	0.0346	10.89^***	0.0140	11.49^***	26.95	11.23^***
	(0.0476)	(3.955)	(0.0339)	(3.940)	(40.20)	(3.958)
tax	−0.0556^**	2.534	−0.0123	0.600	−62.15^***	2.259
	(0.0263)	(2.556)	(0.0179)	(2.555)	(17.58)	(2.635)
tf	1.240	−174.4^**	3.251^***	−213.7^***	3330.9^***	−203.1^***
	(0.804)	(74.52)	(0.823)	(82.32)	(662.9)	(78.37)
mar	0.00340	−0.480^**	−0.00377^**	−0.279	−1.236	−0.377^*
	(0.00216)	(0.198)	(0.00191)	(0.216)	(1.752)	(0.209)
inn	−0.00429	0.378	0.0170^***	−0.0580	−13.78^***	0.515
	(0.00352)	(0.293)	(0.00360)	(0.301)	(3.232)	(0.320)
时间	是	是	是	是	是	是
地区	是	是	是	是	是	是
_cons	0.400^***	−8.770^*	−0.141^***	4.495	181.4^***	−2.583
	(0.0412)	(4.581)	(0.0329)	(3.842)	(31.95)	(4.287)
N	480	480	480	480	480	480
R²	0.965	0.677	0.800	0.659	0.914	0.661
注：*、、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平，括号内为标准误。

表 4 传导机制检验

劳动密集型行业		资本密集型行业		技术密集型行业
农副食品加工业，食品制造业，饮料制造业，烟草制品业，纺织业，造纸和纸制品业		石油加工、炼焦和核燃料加工业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼和压延加工业，有色金属冶炼和压延加工业；金属制品业，通用设备制造业；专用设备制造业，仪器仪表制造业		化学原料和化学制品制造业，医药制造业，化学纤维制造业，交通运输设备制造业，电器机械和器材制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业

表 5 行业分类

	模型1	模型2	模型3	模型4	模型5	模型6
	劳动密集型		资本密集型		技术密集型
ait	0.428^***	0.404^**	0.117	0.246	0.428^***	0.452^***
	(0.148)	(0.161)	(0.264)	(0.266)	(0.102)	(0.121)
enr		1.275		8.907^***		1.530
		(2.095)		(2.830)		(1.082)
tax		0.765		1.293		−1.113
		(1.479)		(1.906)		(0.686)
tf		−152.1^***		12.81		−7.731
		(48.45)		(59.74)		(21.13)
mar		0.127		−0.301^**		−0.211^***
		(0.0968)		(0.151)		(0.0529)
inn		−0.0845		0.211		0.152
		(0.177)		(0.211)		(0.101)
时间	是	是	是	是	是	是
地区	是	是	是	是	是	是
_cons	−0.964^***	−0.734	0.379	−0.389	0.285^*	1.999^*
	(0.296)	(2.478)	(0.296)	(2.657)	(0.164)	(1.072)
N	480	480	480	480	480	480
R²	0.780	0.789	0.556	0.572	0.698	0.716
注：*、、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平，括号内为标准误。

表 6 行业属性差异效应检验

	模型1	模型2	模型3	模型4	模型5	模型6
	一二产业融合		二三产业融合		全产业融合
	低	高	低	高	低	高
ait	1.226^***	13.13^**	3.981	0.387	1.154	0.506
	(0.469)	(5.618)	(9.457)	(0.302)	(8.401)	(0.309)
enr	13.91	2.968	15.61^*	8.613^**	16.75^*	8.932^**
	(8.757)	(3.514)	(8.646)	(3.794)	(8.583)	(3.721)
tax	5.103	3.684	2.481	−1.619	1.189	−1.250
	(5.489)	(3.320)	(4.878)	(2.444)	(4.882)	(2.388)
tf	−176.4	−182.1^**	−324.0^**	66.98	−377.9^***	90.29
	(136.6)	(83.67)	(128.5)	(70.77)	(127.0)	(69.49)
mar	0.370	−0.534^***	−0.536	−0.581^***	−0.323	−0.592^***
	(0.496)	(0.197)	(0.449)	(0.222)	(0.445)	(0.220)
inn	0.155	−0.477	0.992^*	−0.543	1.092^**	−0.652
	(0.597)	(0.374)	(0.523)	(0.419)	(0.523)	(0.420)
时间	是	是	是	是	是	是
地区	是	是	是	是	是	是
_cons	−8.890	4.790	−3.058	10.48^**	−3.508	10.73^**
	(6.883)	(3.670)	(5.338)	(4.503)	(5.350)	(4.428)
N	240	240	240	240	240	240
R²	0.737	0.728	0.706	0.681	0.702	0.704
注：*、、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平，括号内为标准误。

表 7 产业融合度

	模型1	模型2	模型3	模型4	模型5	模型6
	新型基础设施			互联网普及率
	低	中	高	低	中	高
ait	13.55	11.42^**	−1.252^***	31.64	15.02^*	−0.624^*
	(43.19)	(5.251)	(0.410)	(49.31)	(8.829)	(0.326)
enr	−5.920	−1.195	1.088	−8.260	7.283	−1.689
	(5.431)	(6.315)	(5.204)	(5.450)	(6.933)	(3.269)
tax	1.009	−0.664	1.658	3.597	−9.506	3.859^*
	(3.976)	(3.832)	(4.096)	(3.520)	(6.320)	(2.278)
tf	−184.1^**	−269.7	−32.79	−143.8^*	−481.2	109.1
	(78.79)	(272.4)	(214.5)	(84.21)	(403.5)	(232.0)
mar	0.606	0.792^**	−0.818^**	0.866^*	0.457	−0.396^**
	(0.524)	(0.331)	(0.389)	(0.507)	(0.381)	(0.185)
inn	−1.848^***	0.839	0.477	−1.865^***	1.417^**	−0.0446
	(0.693)	(0.562)	(0.899)	(0.667)	(0.612)	(0.538)
时间	是	是	是	是	是	是
地区	是	是	是	是	是	是
_cons	7.141	−10.48	2.450	2.328	−1.740	−1.134
	(7.381)	(7.386)	(7.716)	(6.974)	(8.324)	(7.758)
N	160	160	160	150	150	150
R²	0.830	0.887	0.915	0.829	0.898	0.949
注：*、、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平，括号内为标准误。

表 8 智能化环境约束差异效应检验