人工智能与企业韧性

《Economic Analysis and Policy》:Artificial intelligence and corporate resilience

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月02日 来源:Economic Analysis and Policy 9.0

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   摘要本文使用 2011 年至 2023 年中国上市公司的样本,调查人工智能技术是否影响企业韧性。我们的实证结果表明人工智能技术与企业韧性之间存在正相关关系。我们的结果在一系列使用人工智能技术和企业韧性的替代衡量指标的敏感性检验中是稳健的。此外,在采用两阶段最小二乘法和倾向得分

  

摘要

本文使用 2011 年至 2023 年中国上市公司的样本,调查人工智能技术是否影响企业韧性。我们的实证结果表明人工智能技术与企业韧性之间存在正相关关系。我们的结果在一系列使用人工智能技术和企业韧性的替代衡量指标的敏感性检验中是稳健的。此外,在采用两阶段最小二乘法和倾向得分匹配方法解决潜在内生性问题后,我们的结果依然成立。机制检验证实,采用人工智能技术有助于提高资源配置效率并促进企业创新,从而进而放大企业韧性。进一步的测试表明,企业规模和独立董事比例减弱了采用人工智能技术与企业韧性之间的正相关关系。考虑到外部环境的影响,我们发现人工智能技术对企业韧性的积极影响在低市场化程度下更为显著。面对高经济政策不确定性时,人工智能技术对企业韧性的积极影响得到加强。

引言

近年来,全球格局中频繁出现的不确定事件,如逆全球化抬头、地缘政治冲突、贸易摩擦和严重的全球公共卫生危机,对经济活动和社会发展产生了显著的负面影响(Arora 等人,2020;Miyakawa 等人,2021)。企业深深嵌入经济发展和社会进步的过程中,面临着日益波动和复杂的外部环境(Williams 等人,2017;Ding 等人,2021;Neumann 等人,2021)。因此,它们的生存和增长受到严重威胁。因此,如何增强企业韧性以应对极端的环境变化是一个受到越来越多关注的关键问题(Levine 等人,2018)。在本文中,我们关注人工智能,并试图调查人工智能对企业韧性的影响。
韧性是一个起源于材料工程的概念,然后逐渐扩展到管理领域(Park 等人,2013;Wang 等人,2024)。企业韧性主要是指企业在保持基本活动的同时,适应并从外部压力和挑战中恢复的能力(Starr 等人,2003;Erol 等人,2010;Boin 和 Van Eeten,2013;Limnios 等人,2014;Hillmann 和 Guenther,2021)。复杂多变的外部环境凸显了加强企业韧性的必要性,因为韧性是应对不利环境挑战的重要成功因素(Lengnick-Hall 等人,2011)。因此,越来越多的研究开始探索企业韧性的决定因素。现有文献考察了企业特定特征(如社会责任、ESG 表现、CEO 背景、共同所有权、数字化转型、创新)(Lins 等人,2017;Chen 等人,2024;Zhang 等人,2024;Wang 等人,2024;Dong 等人,2025;Yao 等人,2025)以及外部因素(如数字金融、投资者保护体系、行政处罚)(Hu 等人,2020;Xia 等人,2022;Li 等人,2024)对企业韧性的影响。然而,随着人工智能的兴起和广泛使用,人工智能是否以及如何影响企业韧性受到的关注有限。作为回应,本文试图通过实证检验人工智能与企业韧性之间的关系来弥合这一差距。
随着计算能力、信息技术的发展和数学模型的突破,人工智能被认为是技术革命的关键驱动力,并对经济发展及商业模式产生深远影响(Akkaya 等人,2021;Zhai 和 Liu,2023;Zhou 等人,2023)。估计到 2025 年,人工智能市场销售额将达到 1900 亿美元,而 2011 年为 670 亿美元,增长了 184%(Han 等人,2025)。此外,估计全球人工智能市场规模将从 2023 年的 1890 亿美元增长到 2033 年的约 4.8 万亿美元(He 和 Wang,2025)。显然,人工智能相关概念的新浪潮受到了极大的关注。人工智能作为一种变革性的通用技术,由人工神经网络、机器学习和机器人组成。这些构成了能够模拟人类认知和行为各个方面的智能系统(Chen 等人,2024),这是增强企业可持续发展的重要力量。为了抓住增长机会,企业正在引入人工智能技术并促进人工智能的应用(Kemp,2024)。因此,了解人工智能影响企业行为的机制已成为研究热点。有限的研究从不同角度研究了这个问题,例如企业创新(Li 等人,2023;Cao 等人,2025)、ESG 表现(Wang 等人,2024)、企业逃税(Qu 和 Jing,2025)、漂绿(He 和 Wang,2025)和企业金融化(Zhang 和 Piao,2025)。然而,关于人工智能如何影响企业韧性的证据有限。在本文中,我们调查人工智能对企业韧性的有效性以填补上述空白。
本文基于 2011 年至 2023 年中国上市公司的大样本进行实证检验。通过手动收集各公司特定年份的年度报告并进行文本分析,我们获得了人工智能技术的衡量指标。我们的实证结果表明人工智能技术与企业韧性之间存在正相关关系,这表明采用人工智能技术可以提高企业应对不确定和复杂环境的能力,也有助于企业更快速地从中断中恢复。我们的推断对于人工智能技术和企业韧性的替代衡量指标是稳健的。我们还控制了省份固定效应和企业固定效应,以解释样本企业和地点之间任何未观察到的异质性。此外,我们采用两阶段最小二乘法 和倾向得分匹配方法来检验潜在的内生性问题。在完成这些测试后,我们继续发现人工智能技术与企业韧性呈正相关。此外,我们的机制检验证实,采用人工智能技术有助于提高资源配置效率并促进企业创新,从而进而放大企业韧性。此外,我们进行了一系列异质性分析。结果显示,企业规模和独立董事比例减弱了采用人工智能技术与企业韧性之间的正相关关系。考虑到外部环境的影响,我们发现人工智能技术对企业韧性的积极影响在低市场化程度下更为显著。面对高经济政策不确定性时,人工智能技术对企业韧性的积极影响得到加强。
我们的论文可能对现有文献产生几项贡献。首先,本文通过检验人工智能采用与企业韧性之间的相关性,为企业韧性影响因素的研究带来了一个新视角。鉴于当前高速且复杂的外部环境,如何增强企业韧性是一个深刻的研究课题。现有文献揭示了内部和外部因素(包括社会责任、ESG 表现、CEO 背景、共同所有权、数字化转型、创新)(Lins 等人,2017;Chen 等人,2024;Zhang 等人,2024;Wang 等人,2024;Dong 等人,2025;Yao 等人,2025)以及外部因素(如数字金融、投资者保护体系、行政处罚)(Hu 等人,2020;Xia 等人,2022;Li 等人,2024)对企业韧性的影响。然而,企业韧性是否以及如何受到人工智能技术的影响尚未得到充分探索。在这方面,我们的论文将人工智能与企业韧性联系起来,从而丰富了加深了增强企业韧性因素的知识。
其次,本文进一步促进了对人工智能采用后果的检验。随着数字技术的激增,人工智能被视为发展竞争力的关键力量(Chen 等人,2024)。随着企业在企业中采用人工智能,它如何影响企业行为引起了广泛关注。近期的档案研究大多限于检验人工智能技术应用对企业创新(Li 等人,2023;Cao 等人,2025)、ESG 表现(Liu 等人,2025;Wang 等人,2024)、企业逃税(Qu 和 Jing,2025)、漂绿(He 和 Wang,2025)、企业金融化(Zhang 和 Piao,2025)的影响,很少有研究涉及企业韧性。在本文中,我们试图检验人工智能的采用是否与企业强韧性相关。因此,我们对关于人工智能对企业活动重要影响的文献做出了贡献。
本文的结构如下。在第 2 部分,我们呈现文献综述和假设发展。数据、样本选择和实证设计在第 3 节中报告。在第 4 节中,我们分析我们的实证结果,包括主要结果、稳健性检验和进一步检验。在第 5 节中,我们呈现结论和讨论。

章节片段

文献综述与假设发展

韧性,一个起源于材料工程的术语,强调物理系统在面对中断时保持稳定的能力(Park 等人,2013)。随后它被扩展到生态学、心理学、社会学、经济学和组织管理领域。韧性的概念首先由 Reggiani 等人(2002)引入经济学领域,试图解释空间经济现象。Starr 等人(2003)给出了企业的定义

样本选择与数据来源

我们选择 2011 年至 2023 年在上海和深圳证券交易所上市的中国公司构建我们的初始样本。此后,我们应用以下程序。首先,我们排除属于银行、保险和其他金融行业的公司年度观测值。其次,我们剔除杠杆率高于 1 的观测值。第三,我们消除关键变量和控制变量有缺失值的公司年度观测值。最后,我们获得一个回归样本

描述性结果

主要变量的描述性统计见表 1。RES 的均值为 0.515,中位数为 0.615,最大值为 0.925。AI 的采用(AI)均值为 0.888。关于控制变量,企业规模(SIZE)的均值为 22.380。平均资产回报率(ROA)为 0.028。平均总负债占总资产的 45.6%(LEV)。TOBINQ 的平均值为 2.274。TANG 的均值为 0.212。平均规模

结论

考虑到数字经济和人工智能技术的激增,我们的研究实证地阐明了企业人工智能采用与企业韧性之间的关系。通过手动收集各公司每个特定年份的年度报告并进行文本分析,我们获得了人工智能技术的衡量指标。使用 2011 年至 2023 年中国上市公司的样本,我们发现人工智能技术与企业强大

未引用参考文献

Wang 等人,2025

CRediT 作者贡献声明

侯飞:写作 – 初稿,资金获取,概念化。徐一彤:正式分析,数据整理。周俊宇:方法论,正式分析。熊浩:写作 – 初稿,概念化。
侯飞|徐一彤|周俊宇|熊浩
中国山东省青岛市 266100 青岛大学商学院
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