NBER最新发文，启发了我一个绝佳Idea！
最新一期《NBER工作论文》刊发了明尼阿波利斯联储与NBER专家 Michael E. Waugh 的大作——《Trade in AI-Related Products》。文章研究了一个当今最火热且极具宏观影响力的核心问题：全球范围内这场由AI数据中心驱动的投资狂潮，到底如何深刻影响了国际贸易格局与逆差？
以往大家研究AI对贸易的影响，大多只盯着芯片（GPU）或半导体等极少数几个细分海关编码。但Waugh老师这篇文章的逻辑很清晰，且给出了极其明确的判断：AI基建不仅包括算力芯片，还涵盖电力设施、网络通信、液冷散热等全套硬件。数据表明，AI相关产品已占到2025年美国进口总额的23%，其进口增速自2024年初以来飙升了73%，而同期非AI产品的进口仅增长了3%。AI狂潮已成为驱动贸易增长的核心引擎。
这篇文章最重要、最值得经管与数字经济研究者MARK的是它的大模型（LLM）文本分类方法。面对美国海关数据中近1.9万个极其繁杂、非结构化的10位海关编码（HS10），作者调用了大语言模型（Claude），配合精心设计的Prompt和API结构化输出工具，将所有海关编码精准映射分类为算力硬件、电力基础设施、网络通信、散热冷却等8大类，并打出置信度评分。这种利用LLM将非结构化海关文本转化为结构化研究变量的套路，精细度简直绝了！

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