人工智能技术与叙事对企业价值的协同影响机制研究——基于资源基础观与意义赋予理论的双重视角

【编辑推荐】本研究基于资源基础观（RBV）和意义赋予理论（sensegiving），首次系统探讨人工智能技术（AI technology）与AI叙事（AI narrative）对企业价值的差异化影响及耦合机制。实证表明：AI技术通过稀缺性资源效应提升价值，AI叙事通过合法性构建增强估值；管理者能力与企业声誉分别强化二者的价值创造路径，而技术-叙事脱钩（decoupling）将引发利益相关者质疑。

　　

Highlight

人工智能（AI）作为第四次工业革命的核心技术，其自主性与适应性可模拟人类决策行为，通过自我学习优化流程（如空客的智能诊断系统、万事达的欺诈识别），显著提升企业价值创造效率。然而，部分企业为规避高研发成本，存在AI技术研发与对外宣传脱钩（decoupling）现象，这种"象征性AI创新"可能引发利益相关者信任危机。

AI技术与企业价值

AI技术作为战略资源，其算法复杂度（如深度学习、机器学习）与数据处理能力构成稀缺性优势。专利分析显示，AI技术通过¹优化资源配置（如谷歌广告转化率提升）和²降低运营风险（如金融风控），直接提升企业估值。

样本与数据

研究采用中国国家知识产权局与Patsnap¹的AI专利数据，结合年报文本分析量化AI叙事强度。变量离散度分析表明，样本企业的AI技术（均值0.190）与叙事水平存在显著异质性。

主要发现

相关性分析显示：

1. 1.

   AI技术与托宾Q值呈显著正相关（β=0.34^*）

2. 2.

   高管团队数字化能力可增强技术价值转化（调节效应+22%）

3. 3.

   技术-叙事协同组的企业价值比脱钩组高19个百分点

结论

基于资源基础观（RBV）与意义赋予理论的双路径分析证实：AI技术是"硬实力"，AI叙事是"软实力"，二者协同可产生乘数效应。建议企业¹强化AI研发投入，²建立透明化AI沟通机制，³通过高管数字化培训与声誉管理破解"AI创新可信度困境"。