银企关系对企业人工智能创新的影响

《Finance Research Letters》：Impact of Bank–Firm Relationships on Corporate AI Innovation

　　

摘要3

在技术革命浪潮加速发展的背景下，人工智能创新已成为推动高质量经济发展的重要力量。然而，这类创新需要大量投资、面临较高风险且发展周期较长，企业往往容易遇到融资难题。本研究探讨了银企关系与企业人工智能创新之间的关联及其内在机制。研究结果表明，银企关系与企业的独立型及协作型人工智能创新均存在正相关关系，其中独立型人工智能创新的关联更为显著。进一步分析表明，银企关系可通过降低企业的债务融资成本来促进人工智能创新的发展。异质性分析显示，对于那些感知到的政策不确定性较高或企业声誉较强的企业，这种正相关关系更为明显。本研究丰富了关于银企关系经济效应以及企业人工智能创新决定因素的文献，为金融行业如何更有效地支持实体经济的高质量发展提供了微观层面的实证依据。

引言

在2024年的政府工作报告中，中国政府强调要“大力推进现代产业体系建设，加快培育新质生产力”，这凸显了技术创新在推动产业创新、为高质量发展注入新动力方面的作用。作为数字经济时代最具革命性和颠覆性的技术创新之一，人工智能创新是指企业运用人工智能技术及创新方法来开发新产品、新服务及新商业模式的过程（Liu等，2025；Giczy等，2022）。

近年来，人工智能创新已成为推动全球经济增长的重要引擎。2023年全球人工智能市场创造了约5132亿美元的营收，同比增长20.7%。随着技术的快速发展，人工智能已逐渐渗透到商业运营的各个环节，成为推动技术突破、产业升级及整体生产力提升的关键力量。人工智能创新能够提高企业的生产效率，降低运营成本，提升决策质量，还能更精准地把握市场需求和消费者偏好，从而帮助企业形成差异化的竞争优势并保持持续的创新能力（Feng等，2025；De Fano等，2026）。在此背景下，如何推动企业开展人工智能创新并提升其相关能力，已成为学术界和政策制定者日益关注的重要问题。

作为中国金融体系的重要组成部分，银行在企业融资活动中一直发挥着至关重要的作用。在以间接融资为主的金融体系中，企业获取外部资金在很大程度上依赖于银行的信贷支持（Hao等，2014）。因此，银行与企业之间逐渐形成了以相互信任和资源共享为特征的长期合作关系，即银企关系。银企关系指的是银行与企业通过股权纽带、人员交流以及长期贷款合作等方式建立的紧密联系。这类关系通常表现为企业高管具有银行工作经验、银行持有企业股权，或是企业持有银行股权等形式（Li等，2017）。与普通的市场交易相比，银企关系能够为企业提供资金来源和长期合作机制，有助于实现信息共享、资源整合以及风险分担。

近年来，随着中国金融改革的不断深入，银企关系的形成机制和实现渠道也日益多样化。1999年实施的债转股政策首次允许银行将其部分债权转化为企业股权，为银行参与企业治理奠定了制度基础。随后在2016年，我国推出了投贷联动试点项目，允许银行通过投资子公司、权证贷款以及参与产业投资基金等方式持有企业股权。2024年9月，金融资产投资公司股权投资试点范围进一步扩大到全国18个城市，为银行通过子公司开展股权投资提供了更多机会。在政策支持和持续金融创新的推动下，银企关系已成为银行服务实体经济以及企业获取资金的重要渠道。

作为新一轮技术革命和产业变革的核心驱动力，人工智能是推动技术进步和培育新质生产力的重要力量。在以间接银行融资为主的金融体系中，银企关系与企业人工智能创新之间的关系是一个重要的研究课题。本研究以2007年至2023年间中国A股上市公司为样本，从银行对企业股权持有、企业对银行股权持有以及企业高管具有银行背景这三个维度构建了银企关系指标，系统分析了银企关系与企业人工智能创新之间的关联及其内在机制。研究结果表明，银企关系与企业人工智能创新存在正相关关系。进一步分析证实，银企关系可通过降低企业的债务融资成本来促进人工智能创新的发展。异质性分析显示，对于那些感知到的政策不确定性较高或企业声誉较强的企业，这种正相关关系更为明显。

本研究主要有四项贡献。首先，它拓展了关于企业人工智能创新影响因素的研究视角。本研究将银企关系纳入企业人工智能创新的分析框架，揭示了传统金融关系网络对前沿技术创新活动的显著影响，进一步丰富了相关研究内容（Chang等，2026；Zhai & Liu，2023）。其次，它扩展了关于银企关系经济效应的研究范围（Yin等，2024；Lin等，2009）。第三，研究结果揭示了银企关系影响企业人工智能创新的内部机制。第四，本研究验证了银企关系对提升企业人工智能创新的积极作用。这些研究结果为深化金融体制改革、完善投贷联动和债转股等政策试点提供了实证依据，也有助于金融行业更有效地服务实体经济并培育新质生产力。

章节节选

假设提出

银企关系与企业人工智能创新之间的正相关关系可能源于融资条件的改善。人工智能创新往往需要大量投资，面临较高风险且成果具有不确定性。企业必须持续投入大量资源用于技术研发、人才引进、计算基础设施建设以及技术成果的商业化推广。但由于人工智能创新具有较高的不确定性和信息不对称性

数据

本研究的研究样本为2007年至2023年间在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的A股中国企业。为确保数据的有效性和可比性，我们在初步筛选时排除了金融行业企业以及被标记为ST或*ST的企业数据。为减少极端值的影响，我们还将所有连续变量在1%的双尾水平上进行了截尾处理。经过这些筛选步骤后，最终样本包含了41,525个企业-年度观测值

基准回归分析

表2中的回归结果显示，银企关系的系数显著为正，这说明拥有银企关系的企业，其和数值通常更高。第（1）列数据显示，拥有银企关系的企业的对数变换后的数值大约高出2.22%（exp(0.022) – 1 = 2.22%）。这一结果表明，银企关系与和存在正相关关系。

从经济显著性来看，银企关系与的正相关关系强于与的关系。此外

机制分析

我们以企业债务融资成本DC作为机制变量。该指标是通过将利息支出、服务费以及其他财务支出之和与年末总负债的比值来衡量的，能够准确反映企业获得债务融资的实际成本。表5展示了DC机制的分析结果。第（1）列显示，银企关系的系数显著为负，这说明拥有银企关系的企业，其债务融资成本更低，进而

政策不确定性感知的异质性

企业所处的外部政策环境会对其融资决策和创新活动产生显著影响，这一点在人工智能创新领域尤为明显。因此，企业对政策环境变化的感知可能会影响银企关系在推动创新方面的作用。为此，我们进一步研究了企业政策不确定性感知的异质性效应。参考Baker等（2016）的研究方法，我们构建了一个企业层面的政策不确定性感知指标FEPU，通过

结论与政策建议

本研究得出结论，银企关系与和存在正相关关系，其中与的关联更为显著。进一步分析阐明了银企关系通过降低企业债务融资成本来促进人工智能创新发展的机制。异质性分析显示，对于那些感知到的政策不确定性较高或企业声誉较强的企业，这种正相关关系更为明显。从理论层面来看，我们将银企关系纳入了研究框架之中

作者声明

朱文：负责初稿撰写。

张林：负责数据整理工作。

CRediT作者贡献说明

朱文：负责正式分析、数据整理以及概念构建工作。张林：负责数据整理以及概念构建工作。

朱文|张林

中国北京，对外经济贸易大学，银行金融学院