在數字化轉型背景下，人工智能技術創新對企業高質量發展的影響備受關注。本文基于能力基礎觀，構建包含效益水平、創新活力等六維度的企業高質量發展指標，利用中國上市企業數據，實證檢驗人工智能技術創新的作用效果及內外部情境的調節效應。研究發現，人工智能技術創新通過培育核心能力、整體能力和動態能力，顯著提升企業高質量發展水平，且在營商環境較差、企業成長性好、融資約束輕及業務復雜度高的情境下效應更強。研究為企業利用人工智能技術驅動高質量發展提供了理論與實踐參考。

　　中國經濟已轉向高質量發展階段，企業作為微觀主體，其高質量發展是宏觀經濟轉型的基礎。人工智能技術創新作為數字化技術的前沿領域，不僅能提升生產效率，還可能通過重塑企業能力體系驅動綜合發展。然而，現有研究多聚焦人工智能應用或單維績效，缺乏對技術創新維度的深入分析，且未系統探討企業能力的中介作用及內外部情境的調節效應。本文基于能力基礎觀，構建多維指標體系，探究人工智能技術創新對企業高質量發展的影響機制與邊界條件。

　　二、理論分析與研究假設

　　2.1 能力基礎觀與企業高質量發展

　　能力基礎觀認為，企業競爭優勢源于核心能力、整體能力和動態能力的協同作用：

　　核心能力：人工智能技術創新通過深度學習、自然語言處理等技術，優化人才識別、知識創造和技術整合效率，強化企業核心業務競爭力。

　　整體能力：借助智能數據分析和供應鏈協同，人工智能技術創新延伸企業價值鏈，提升客戶管理、供應鏈整合及內部人力資源配置能力。

　　動態能力：通過市場信號感知、資源重構等功能，人工智能技術創新增強企業應對環境變化的敏捷性，維持競爭優勢。

　　假設H1：人工智能技術創新能顯著促進企業高質量發展。

　　2.2 調節效應

　　營商環境：良好的營商環境提供資源支撐，但可能弱化企業創新的邊際需求;較差環境下，技術創新成為突破瓶頸的關鍵。

　　假設H2：營商環境負向調節人工智能技術創新與企業高質量發展的關系。

　　資源豐裕度：高成長性和低融資約束的企業具備更充足資源支持創新轉化，強化技術創新的正向效應。

　　假設H3a：企業成長性正向調節二者關系;假設H3b：融資約束負向調節二者關系。

　　業務復雜度：復雜業務結構加劇資源協調難度，人工智能技術創新通過優化資源分配和監督機制，緩解管理效率問題。

　　假設H4：業務復雜度正向調節二者關系。

　　三、研究設計

　　3.1 樣本與數據

　　選取20162022年A股上市企業，剔除金融、ST類企業及數據缺失樣本，最終得到4000家企業的18082個觀測值。數據來源于國泰安數據庫、國家知識產權局等。

　　3.2 變量測量

　　被解釋變量：企業高質量發展(Hqd)，從效益水平、創新活力、綠色發展、開放程度、價值共享、風險管控六維度構建指標體系，采用熵權法賦權計算綜合得分。

　　解釋變量：人工智能技術創新(AI)，以企業人工智能相關專利申請量加1的自然對數衡量。

　　調節變量：營商環境(BusEnvr)、企業成長性(Growth)、融資約束(FinConst)、業務復雜度(BusComp)。

　　控制變量：企業規模、年齡、股權結構、治理特征及地區經濟指標等。

　　3.3 模型設定

　　基準模型： [Hqd_{i,t} = alpha_0 + alpha_1 AI_{i,t1} + ext{Controls}_{i,t1} + lambda_{ind} + lambda_t + varepsilon_{i,t}]

　　調節效應模型： [Hqd_{i,t} = alpha_0 + alpha_1 AI_{i,t1} + alpha_2 ext

　　3.3 模型設定

　　調節效應模型：

　　[Hqd_{i,t} = alpha_0 + alpha_1 AI_{i,t1} + alpha_2 ext{Moderator}_{i,t1} + alpha_3 AI_{i,t1} imes ext{Moderator}_{i,t1} + ext{Controls}_{i,t1} + lambda_{ind} + lambda_t + varepsilon_{i,t}]

　　其中，( ext{Moderator}) 代表營商環境、企業成長性、融資約束及業務復雜度等調節變量。

　　四、實證結果分析

　　4.1 描述性統計

　　高質量發展(Hqd)：均值0.448，標準差0.091，企業間差異顯著。

　　人工智能技術創新(AI)：均值0.197，標準差0.570，表明企業間技術創新水平分化明顯。

　　相關性分析：AI與Hqd顯著正相關((p<0.01))，變量間無嚴重多重共線性。

　　4.2 基準回歸結果

　　表5顯示，無論是否控制變量，AI系數均顯著為正((eta=0.0076)，(p<0.01))，支持假設H1，即人工智能技術創新顯著促進企業高質量發展。

　　4.3 調節效應

　　營商環境(BusEnvr)：交互項系數顯著為負((eta=0.0092)，(p<0.1))，表明營商環境較差時，AI對高質量發展的促進作用更強，與假設H2一致。

　　企業成長性(Growth)與融資約束(FinConst)：Growth交互項顯著正((eta=0.0045)，(p<0.1))，FinConst交互項顯著負((eta=0.0124)，(p<0.01))，驗證假設H3a和H3b。

　　業務復雜度(BusComp)：交互項系數顯著正((eta=0.0002)，(p<0.01))，支持假設H4。

　　4.4 穩健性檢驗

　　傾向得分匹配(PSM)：匹配后AI系數仍顯著為正((eta=0.0084)，(p<0.01))。

　　工具變量法：采用滯后電話普及率與互聯網端口數交乘作為工具變量，兩階段回歸顯示AI擬合值系數顯著正((eta=0.0438)，(p<0.1))，排除弱工具變量問題。

　　安慰劑檢驗與變量替換：隨機分配AI值或替換Hqd測度方法(如TOPSIS、全要素生產率)，結果穩健。

　　五、結論與啟示

　　5.1 研究結論

　　1. 直接效應：人工智能技術創新通過培育核心能力、整體能力和動態能力，顯著提升企業高質量發展水平。

　　2. 調節效應：

　　外部營商環境較差時，AI的促進作用更顯著;

　　企業成長性高、融資約束輕或業務復雜度高時，AI的正向效應更強。

　　3. 理論貢獻：拓展了人工智能技術創新的經濟后果研究，豐富了能力基礎觀的實證應用，完善了企業高質量發展的多維測度體系。

　　5.2 實踐啟示

　　倡議層面：企業應重視人工智能技術創新的倡議投入，尤其在資源豐?；驑I務復雜時，需強化技術與業務的深度融合。

　　環境適配：在營商環境薄弱地區，企業需更依賴技術創新突破發展瓶頸;在資源充足時，需優化資源配置以最大化AI效能。

　　管理策略：結合業務復雜度，利用AI優化資源分配與監督機制，提升動態響應能力。

　　5.3 研究局限與展望

　　未區分人工智能技術創新與應用的差異，未來可對比兩者效應;

　　能力機制未通過實證檢驗，后續可結合問卷調查深入分析;

　　可探索更多調節變量(如行業特征、政策支持)對AI效能的影響。

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