人工智能行業(yè)研發(fā)投入、創(chuàng)新策略與企業(yè)績(jī)效一基于112家上市企業(yè)的實(shí)證研究摘要：基于雙元理論，以2015—2019年人工智能A股上市公司作為研究樣本，研究我國(guó)人工智能企業(yè)的研發(fā)投入、創(chuàng)新策略與企業(yè)績(jī)效三者關(guān)系。實(shí)證結(jié)果表明：探索式創(chuàng)新負(fù)向調(diào)節(jié)企業(yè)績(jī)效（不顯著），利用式創(chuàng)新正向調(diào)節(jié)企業(yè)績(jī)效（不顯著）；加入調(diào)節(jié)變量研發(fā)投入后，探索式創(chuàng)新顯著正向影響企業(yè)績(jī)效，利用式創(chuàng)新則顯著負(fù)向調(diào)節(jié)企業(yè)績(jī)效。穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)論與此一致。探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新是企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)與外部環(huán)境的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，我國(guó)人工智能企業(yè)應(yīng)堅(jiān)持自主創(chuàng)新，不斷加大研發(fā)投入，構(gòu)建自主生態(tài)，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)韌性；政府應(yīng)加強(qiáng)政策引導(dǎo)，營(yíng)造創(chuàng)新氛圍。關(guān)鍵詞：人工智能行業(yè)；人工智能企業(yè)；人工智能研發(fā)；雙元?jiǎng)?chuàng)新；探索式創(chuàng)新；利用式創(chuàng)新；企業(yè)績(jī)效1研究背景以泛在網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、跨域整合、自主智能、萬(wàn)眾創(chuàng)新為典型特征的人工智能（artificialintelligence,AI），正推動(dòng)全球制造業(yè)邁入新一輪工業(yè)革命：智能制造使工業(yè)產(chǎn)能呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)；智慧農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物全生命周期精準(zhǔn)管理；智慧醫(yī)療、智慧金融、智慧交通惠及民生；人工智能引發(fā)新一輪國(guó)防軍備競(jìng)賽。[1-2]人工智能領(lǐng)域在國(guó)家之間、企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)，主要是算法和算力的競(jìng)爭(zhēng)，得AI者得未來(lái)。2017年7月，中國(guó)在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出到2030年，AI產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力要達(dá)到世界領(lǐng)先水平，并提出要加快培育人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)。2019年11月，美國(guó)國(guó)家科學(xué)技術(shù)委員會(huì)（NSTC）發(fā)布《2016—2019[3]人工智能研發(fā)進(jìn)展》報(bào)告，提出擴(kuò)大AI領(lǐng)域的公私伙伴關(guān)系，加速技術(shù)發(fā)展?？萍佳葸M(jìn)的歷程表明，民營(yíng)企業(yè)是科技創(chuàng)新的重要陣線(xiàn)，政府主導(dǎo)、企業(yè)參與是重大技術(shù)創(chuàng)新的有效策略。然而，迫于在激烈競(jìng)爭(zhēng)中的生存壓力，多數(shù)企業(yè)傾向于利用式創(chuàng)新策略，將研發(fā)聚焦于漸進(jìn)式創(chuàng)新、現(xiàn)有客戶(hù)和短期應(yīng)用，導(dǎo)致創(chuàng)新流于表面，創(chuàng)新方向易受風(fēng)投資金影響。一項(xiàng)基于專(zhuān)利數(shù)據(jù)的中美人工智能創(chuàng)新能力比較研究表明中國(guó)人工智能發(fā)展?jié)摿薮?，但目前?zhuān)利集中于應(yīng)用層，而在芯片研發(fā)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等基礎(chǔ)層和技術(shù)層，美國(guó)的專(zhuān)利優(yōu)勢(shì)較為明顯?；A(chǔ)研發(fā)更容易產(chǎn)生顛覆性成果，但往往需要長(zhǎng)期、大量的研發(fā)投入。[4]作為全球?qū)＠钟辛孔疃嗟钠髽I(yè)之一，華為技術(shù)有限公司近10年總研發(fā)經(jīng)費(fèi)高達(dá)6000億元，研發(fā)人員占比49%，就是很好的例證。[5]2文獻(xiàn)與理論綜述人工智能領(lǐng)域技術(shù)更新快、研發(fā)投入較大，除少數(shù)資金充裕的領(lǐng)軍企業(yè)外，[6]后起之秀如何在市場(chǎng)效益和研發(fā)投入中平衡生存和發(fā)展，是擺在企業(yè)管理者和科技政策制定者面前的一道難題。針對(duì)企業(yè)在創(chuàng)新之路上面臨的兩難境地，Duncan⑺于1976年提出"雙元性組織”(ambidexterityorganization)概念，通過(guò)構(gòu)建雙元結(jié)構(gòu)(dualstructures)來(lái)促進(jìn)創(chuàng)新。組織性學(xué)習(xí)(organizationallearning)包括探索式(exploration)和利用式(exploitation)，而組織對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的適應(yīng)能力有賴(lài)于探索和利用式學(xué)習(xí)的平衡。此后，“雙元?jiǎng)?chuàng)新能力”的概念逐漸確定，即指企業(yè)同時(shí)采用探索式和利[8-9]用式創(chuàng)新策略，且獲得了兩者的平衡。學(xué)界分別從理論和實(shí)證的角度對(duì)雙元?jiǎng)?chuàng)新與組織績(jī)效之間的動(dòng)態(tài)聯(lián)系展開(kāi)了廣泛而深入的研究，并取得了諸多共識(shí)，如表1所示。表1國(guó)內(nèi)外雙元?jiǎng)?chuàng)新研究歸納必1悚源樣辛年侍樣本田家iikJtK樣本所見(jiàn)廳業(yè)樣本數(shù)m家刷元刨所甘止業(yè)韭謎的咫廿效應(yīng)YhiiihLiwa等"網(wǎng)I冊(cè)賣(mài)國(guó)醫(yī)的一i|?鼻機(jī).伽M.fH飲印置郵業(yè)&元戰(zhàn)略利騾陞成攻的山購(gòu)成澹槌盟的應(yīng)略枷是否勺企業(yè)內(nèi)都凱翊特性和根略W向-致■kun普!，2DO3—204*3*?15抿未式創(chuàng)新兆湖志■可境中更有蚊，而利用式刨耕在遂爭(zhēng)敞制的環(huán)境中更有判1企業(yè)蚪務(wù)繾蚊HtSf111UW42116狀元鋼折君利干梃升企業(yè)rirWff,也二?TT?榆美SHH害u獺效就傳聞等''2LKH—2XH2中國(guó)年梢肺津教為i.*利故揖皿株汨felJf神商拄木產(chǎn)*1：拈設(shè)計(jì)耳*￡!!極的正向配岸h也是樸HI：聯(lián)昵蛔frXS資本'j於業(yè)上號(hào)設(shè)計(jì)的中介變母1沁■血若"?2rm—2nm歐洲11個(gè)倏■1;限行北23537盆元策略沽畫(huà)r止*的創(chuàng)陸旭向]機(jī)元?jiǎng)?chuàng)埒在大企業(yè).向5f3t盤(pán)足制適部行瞬電睥著2ji?中國(guó)電子俏。制戴業(yè)上市五閔妙裒幾性也木溟略與金業(yè)市場(chǎng)瞞姓低F甲一H木摧畔等162JH2荷蘭中小型怙呃]INM財(cái)隹化閉內(nèi)部涯通性與捫羽叔元性止州密恰當(dāng)?shù)奶镫H性加岫帽機(jī)軼肄萬(wàn)式占利"1i小t企業(yè)讓51探嗾式利利FII式創(chuàng)新的平而Zluin■:12JJ12化營(yíng)、仁員史未、電子仿外.由品蝕阿瞽國(guó)右！肱背/告慌企卅2fi4園業(yè),i向勺&丁佳n的人打段淋督理的冗尚也進(jìn)r?zufii訴-茴析榆過(guò)聒正向國(guó)樣效H會(huì)城等*?細(xì)H一如3中國(guó)電尹宿口iMitt業(yè)上市公祁129過(guò)堰采用單刊財(cái)就陪均負(fù)由舄節(jié)n&n與#業(yè)麟茲間的E文伯萍,K2D13—2017中國(guó)]ID3探蜜式創(chuàng)MfEZ5異化M!略'J企IkflfS^.kL部帖中打ftFIJ布秀坪等2￡1I7中國(guó)A股E巾公:可1叩探％式創(chuàng)祈M.M促避企業(yè)Mi洼提ThX用式創(chuàng)料的促過(guò)擇用不只箸好育*薄國(guó)rW1Jtj；（,上海，眼北〕血料技倫業(yè)英國(guó)1瑚血瓦蛆更文偲，悄站職無(wú)r新戶(hù)品網(wǎng)融成果顯苫無(wú)州我壬林等21撾電玄奇M2JJ35中國(guó)囚療牌帔制的企業(yè)珅論伽、尤具樣橋豐374-w尤飆新止向wrsf產(chǎn)品n:我纜乩且比里理至用咐式叫新和利ILT創(chuàng)新哉電。劃增血電㈱fil11.456以開(kāi)檢?:利川）為1導(dǎo)的也蚓I抵元能力卻帶fli進(jìn)騷9HS5J5I機(jī)皆沌政?n圳巾1取豎氏1脂痢怖如探索彳丁為丘吏對(duì)鴨飛等。21)36中國(guó)flSULLrtT中小《相創(chuàng)業(yè)板2ID冊(cè)發(fā)結(jié)構(gòu)Lfif攻校人比倒.OF發(fā)人員結(jié)向1汽接止閂巖響企業(yè)創(chuàng)料期效r（丁丁等-2037中|日葡魯尊瞬業(yè)33*U元施力T鑿4M外埼就址菁負(fù)用矢1Hjifie廿九珀1j尚折城蚊正帽美洗新刖普A中田5探童式/利用式刨折為顯眷止?jié)緈me業(yè)域新埔效L^iiih^tIh嚀*刖士I7i利111山+中與依平的探寄我=最離水平的Iff進(jìn)我^Hr；拇貧式帶明7*芯宜也|就的戒一W.用力1豆代種口計(jì)M藥式釗務(wù)的翎園不廈善注：*745、*202分別表示745位部門(mén)經(jīng)理、202位中高層管理人員有效回復(fù)了問(wèn)卷。為有效探明雙元策略與創(chuàng)新績(jī)效的相關(guān)性，以上研究所選取的樣本大部分來(lái)自制造業(yè)、電子信息行業(yè)和高技術(shù)企業(yè)，且普遍來(lái)自發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)，且為確保數(shù)據(jù)可獲得性，多數(shù)選取上市企業(yè)作為研究樣本。梳理表中所列研究結(jié)論可以發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新策略與企業(yè)績(jī)效存在以下規(guī)律：（1）時(shí)序-區(qū)域角度。2010年之前，采用雙元?jiǎng)?chuàng)新策略的中國(guó)和馬來(lái)西亞企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效低于采用單一創(chuàng)新策略的企業(yè)；2010年之后，雙元?jiǎng)?chuàng)新對(duì)中國(guó)企業(yè)的績(jī)效普遍成正向調(diào)節(jié)和中介效應(yīng)，部分研究結(jié)論認(rèn)為相比利用式策略，探索式創(chuàng)新顯著促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升。這一現(xiàn)象呼應(yīng)了陳守明等關(guān)于技術(shù)情景的研[15]究結(jié)論，即經(jīng)濟(jì)落后、技術(shù)跟跑階段，企業(yè)傾向于單一創(chuàng)新策略，以有限的資源求得生存。Geiger等的研究認(rèn)為，這一現(xiàn)象與組織冗余和R&D投資相關(guān)，適當(dāng)?shù)目捎萌哂嗯c密集的研發(fā)投入正向調(diào)節(jié)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。(2)企業(yè)-環(huán)境角度。企業(yè)面臨的環(huán)境包括內(nèi)部環(huán)境(組織雙元文化、內(nèi)部結(jié)構(gòu))和外部環(huán)境(行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、聯(lián)盟導(dǎo)向)，當(dāng)企業(yè)足夠規(guī)范、內(nèi)部聯(lián)通順暢、結(jié)構(gòu)國(guó)際化、領(lǐng)導(dǎo)方式恰當(dāng)、以創(chuàng)業(yè)為導(dǎo)向、任人唯賢，則其內(nèi)部環(huán)境促進(jìn)企業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新，并可正向調(diào)節(jié)企業(yè)績(jī)效；當(dāng)外部競(jìng)爭(zhēng)激烈，企業(yè)應(yīng)采取探索式創(chuàng)新策略。此外，當(dāng)企業(yè)與所在聯(lián)盟的戰(zhàn)略方向一致，則雙元策略有利于聯(lián)盟績(jī)效；以利用式為主導(dǎo)的雙元策略促進(jìn)短期創(chuàng)新績(jī)效或漸進(jìn)式創(chuàng)新(incrementalinnovation)，但抑制長(zhǎng)期創(chuàng)新績(jī)效或顛覆式創(chuàng)新(radicalinnovation)，探索式策略則反之。3研究假設(shè)在當(dāng)前百年未有之大變局下，中國(guó)人工智能企業(yè)既面臨舉步維艱的國(guó)際環(huán)境、貿(mào)易摩擦和技術(shù)壁壘阻礙重重，又處于前所未有的國(guó)內(nèi)環(huán)境：國(guó)家政策重視、資金相對(duì)充裕、需求足夠龐大、應(yīng)用場(chǎng)景豐富、產(chǎn)業(yè)生態(tài)初具規(guī)模。是迎難而上，以打持久戰(zhàn)的精神探索人工智能基礎(chǔ)層和技術(shù)層的技術(shù)難題，還是利用既有市場(chǎng)和有限的資源，確保企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中持續(xù)生存？在前人研究基礎(chǔ)上，本研究提出以下假設(shè)：H:探索式創(chuàng)新促進(jìn)人工智能研發(fā)企業(yè)績(jī)效提升；1aH:利用式創(chuàng)新促進(jìn)人工智能研發(fā)企業(yè)績(jī)效提升。1b關(guān)于研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效的相關(guān)性，學(xué)界有很多種研究結(jié)論，如Sharma[28]發(fā)現(xiàn)企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度與當(dāng)年銷(xiāo)售收入的增長(zhǎng)存在正相關(guān)關(guān)系;李書(shū)鋒等[29]以所有A股上市公司為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效存在相關(guān)關(guān)系，具體表現(xiàn)為研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效在滯后兩期內(nèi)有顯著的促進(jìn)作用，而企業(yè)績(jī)效對(duì)研發(fā)投入具有反饋調(diào)節(jié)作用，當(dāng)期企業(yè)績(jī)效的提升會(huì)促進(jìn)未來(lái)研發(fā)投入的增加；同時(shí)也有學(xué)者以創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入對(duì)企業(yè)當(dāng)期績(jī)效并無(wú)顯著的正向促進(jìn)作用，反而有顯著的負(fù)向作用.。叫。為探明人工智能企業(yè)研發(fā)投入對(duì)雙元?jiǎng)?chuàng)新與企業(yè)績(jī)效的影響，本研究提出以下假設(shè)：H:研發(fā)投入正向調(diào)節(jié)探索式創(chuàng)新對(duì)人工智能研發(fā)企業(yè)績(jī)效的影響；2aH:研發(fā)投入正向調(diào)節(jié)利用式創(chuàng)新對(duì)人工智能研發(fā)企業(yè)績(jī)效的影響。2b從中興到華為，從超級(jí)計(jì)算機(jī)到量子計(jì)算機(jī)，從“麒麟”到“龍芯”，信1)息技術(shù)是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基石。長(zhǎng)城、TCL、紫光、浪潮、盈方、創(chuàng)維、科大訊飛、漢王、海康威視、國(guó)民技術(shù)、中航電測(cè)，這些人工智能領(lǐng)域響亮的品牌都來(lái)自信息技術(shù)行業(yè)，他們執(zhí)著于基礎(chǔ)研發(fā)，初步實(shí)現(xiàn)了與國(guó)際同行的技術(shù)并跑[32]。正如“龍芯之父”胡偉武所言，“核心技術(shù)要在試錯(cuò)中發(fā)展”叫，在探索階段加大研發(fā)投入，是中國(guó)信息技術(shù)強(qiáng)者“彎道超車(chē)”的有力保障。王維等研究[34]發(fā)現(xiàn)，信息技術(shù)企業(yè)的研發(fā)投入在政府補(bǔ)助與企業(yè)價(jià)值間具有顯著的中介效應(yīng)，政府補(bǔ)助能夠降低企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的成本和風(fēng)險(xiǎn)保障企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的順利進(jìn)行和企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。閆平等[35]以信息技術(shù)上市公司為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入在非國(guó)有企業(yè)中的中介作用顯著能夠正向促進(jìn)股東持股對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響，且對(duì)重要支柱型產(chǎn)業(yè)加大研發(fā)投入，對(duì)企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的正向調(diào)節(jié)作用會(huì)更加明顯。因此，本研究提出以下假設(shè)：H:信息技術(shù)行業(yè)中的人工智能研發(fā)企業(yè)的研發(fā)投入，對(duì)探索式創(chuàng)新與企業(yè)3a績(jī)效的正向調(diào)節(jié)效應(yīng)更強(qiáng)；H:信息技術(shù)行業(yè)中的人工智能研發(fā)企業(yè)的研發(fā)投入，對(duì)利用式創(chuàng)新與企業(yè)3b績(jī)效的正向調(diào)節(jié)效應(yīng)更強(qiáng)?；谝陨戏治?，構(gòu)建本研究假設(shè)模型如圖1所示。揀索式創(chuàng)新圖1本研究假設(shè)模型揀索式創(chuàng)新圖1本研究假設(shè)模型探索式創(chuàng)新4.1樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源選取2015-2019年人工智能A股上市公司作為研究樣本，并做如下處理：（1）剔除ST類(lèi)上市公司；（2）剔除數(shù)據(jù)異常和嚴(yán)重缺失的公司；（3）剔除中途退市的公司；（4）為消除異常值的影響，對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的Winsorize縮尾處理。最終收集到112家人工智能企業(yè)作為實(shí)證研究的樣本（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“企業(yè)樣本”），并從中提取28家信息技術(shù)行業(yè)企業(yè)作為穩(wěn)健性分析的樣本（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“行業(yè)樣本”）。專(zhuān)利數(shù)據(jù)采集自壹專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)，獲取了樣本企業(yè)2010-2019年的發(fā)明專(zhuān)利、實(shí)用新型和夕卜觀(guān)專(zhuān)利數(shù)量；其余指標(biāo)數(shù)據(jù)主要從國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）、同花順和巨潮資訊網(wǎng)等獲得。根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)情況，主要研究2015—2019年間企業(yè)研發(fā)投入、雙元性創(chuàng)新與績(jī)效之間的線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系。采用Excel整理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并通過(guò)Stata25計(jì)量軟件進(jìn)行回歸分析。4.2變量說(shuō)明（1）被解釋變量：企業(yè)績(jī)效（ROA）。既有研究中，企業(yè)績(jī)效通常用總資產(chǎn)收益率（ROA）和凈資產(chǎn)收益率（ROE）來(lái)表示，以衡量企業(yè)投資活動(dòng)的回報(bào)率。ROA反映股東和債權(quán)人共同資金所產(chǎn)生的利潤(rùn)率；ROE則反映僅由股東投入的資金所產(chǎn)生的利潤(rùn)率。相較而言，ROA更能全面反映企業(yè)對(duì)資產(chǎn)的利用率。因此，本研究將企業(yè)總資產(chǎn)收益率作為被解釋變量。（2）解釋變量：利用式創(chuàng)新（USE）和探索式創(chuàng)新（EXP）。雙元?jiǎng)?chuàng)新評(píng)價(jià)方法包括以下幾種：一是新技術(shù)、R&D投入、新聯(lián)盟伙伴；二是企業(yè)在過(guò)去5年是否申請(qǐng)過(guò)含相同國(guó)際專(zhuān)利分類(lèi)號(hào)的專(zhuān)利；三是企業(yè)年報(bào)詞頻統(tǒng)計(jì)；四是費(fèi)用化/資本化支出在總資產(chǎn)中的占比；五是Jansen創(chuàng)新量表問(wèn)卷或自編問(wèn)卷。本研究采用陳守明等的測(cè)量方法，定量表征人工智能企業(yè)的利用式創(chuàng)新和探索式[15]創(chuàng)新。（3）調(diào)節(jié)變量：研發(fā)投入（R&D）。根據(jù)梅冰菁等的研究，考慮不同企[36]業(yè)間的差異性，體現(xiàn)企業(yè)對(duì)R&D資源的吸收能力，本研究采用研發(fā)投入總計(jì)除以主營(yíng)業(yè)務(wù)收入來(lái)衡量企業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度。（4）控制變量:參考既有研究，選取企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（TDR）、企業(yè)成長(zhǎng)能力（Growth）、上市年限（Age）等作為影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的控制變量。本研究變量說(shuō)明如表2所示。表2研究變量說(shuō)明類(lèi)，符孑.名稱(chēng)—晚明猊腳祚變量KOA總慌產(chǎn)收.帝卓國(guó)利明，甲-均斑產(chǎn).富鞭x]（X胳表2（續(xù)）類(lèi)別符號(hào)名稱(chēng)說(shuō)明解保喳量USE利用式創(chuàng)新企業(yè)5砰發(fā)明牌巾堵總數(shù)7專(zhuān)利申諾總數(shù)EKF探索式創(chuàng)簡(jiǎn)垂業(yè)5年（實(shí)用新型+外觀(guān)設(shè)訂“專(zhuān)利申請(qǐng)總數(shù)調(diào)節(jié)旺址研發(fā)投入姬爬研發(fā)投入營(yíng)業(yè)井收入控制變量Size企業(yè)規(guī)模期辰總資產(chǎn)取對(duì)墳TDR費(fèi)產(chǎn)值偵率期末總魚(yú)■債■總資產(chǎn)(rnawlli企業(yè)成換能方營(yíng)業(yè)吸.人增恍率-上市年限■企業(yè)上市年+14.3模型構(gòu)建根據(jù)以上假設(shè)，建立模型表達(dá)式如下：ROA曲=￡Z0+fJ{Xu+ACV"十//,+q十%（1）式（1）模型中：i為第i個(gè)公司;七為年份；Xt為第t年第i個(gè)企業(yè)的解釋變量，包括探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新；CV「為第t年第i個(gè)企業(yè)的控制變量，包括企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)成長(zhǎng)能力和企業(yè)上市年限；Mi為企業(yè)固定效應(yīng)；。為年度固定效應(yīng)；￡為殘差項(xiàng)。ti,t此外，在模型1的基礎(chǔ)上，模型2加入了調(diào)節(jié)變量研發(fā)投入強(qiáng)度；模型3和模型4分別加入了自變量和調(diào)節(jié)變量的交乘項(xiàng)，檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)；模型5和模型6對(duì)行業(yè)樣本進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。5計(jì)量結(jié)果與實(shí)證分析5.1描述性統(tǒng)計(jì)企業(yè)樣本變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示，可以看出，企業(yè)績(jī)效表現(xiàn)較為離散。對(duì)比探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新能夠發(fā)現(xiàn)，利用式創(chuàng)新的平均值大于探索式創(chuàng)新，說(shuō)明企業(yè)傾向于利用式創(chuàng)新；此外，企業(yè)研發(fā)投入水平差異較大，企業(yè)規(guī)模均較大且分布較集中，資產(chǎn)負(fù)債率差距較大，負(fù)債水平差異明顯，有些企業(yè)

負(fù)債率過(guò)高，企業(yè)市場(chǎng)占有率相差較大，經(jīng)營(yíng)狀況差異明顯。所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果均符合推薦值標(biāo)準(zhǔn)，說(shuō)明本研究所選取的樣本具有較強(qiáng)的代表性。表3企業(yè)樣本描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果變也理測(cè)值均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值埴大值企亞績(jī)效（ROA）5596.95710.211.-4S.70034.450稗索式創(chuàng)新（EXP）5650.3540.323o.non1.000利用式創(chuàng)新tUSE）5650.57ft()3460.000LOGO研發(fā)投入（R&D）5580.113rum0.567企業(yè)規(guī)模（臨抓）嗣，2].97()1325I9JJ6S25.9R5究產(chǎn)族演率（TDR）55734.2461函33.yso75.850企業(yè)成長(zhǎng)能.力（Ghrtvih）557I9.(M628.HI6-42.IW147326年限「姒）5076.0131,[KM>24.000'5.2相關(guān)性分析企業(yè)樣本變量的相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示，顯著性水平較為理想，各變量之間的相關(guān)程度均小于0.5，且方差膨脹因子均小于10，說(shuō)明自變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性問(wèn)題。表4企業(yè)樣本變量相關(guān)系數(shù)矩陣指標(biāo)KOAi'：xrL.瑚itmSiw-TIW1^ni^il'hM"XITH[>A.IEXP0)774)l2.25USK-n.12](T12.15HAD-0.1456'”-0.05SBil.mSi州-0.1157"0.1534"-OJ2O7F--<1.20401LWn)R-0腳J!4J岫日7-03065d.4l2<11.41CJnvitlhO.2(i27"心31(f祈泗-Cl.LMA2O.D22Oi[.l：UApr-fl.fllWfl-n礎(chǔ)n-cu□s'■0.62^4"0K3r-0」3131L7I注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著。下同。5.3歸分析5.3歸分析調(diào)查問(wèn)卷的選擇范圍是東北三省地區(qū)的企業(yè)。在調(diào)研過(guò)程中主要針對(duì)本研究模型中涉及到的智力資本、戰(zhàn)略柔性和創(chuàng)新能力這3個(gè)主要因素展開(kāi)。該調(diào)查一方面是面向企業(yè)員工的訪(fǎng)談；另一方面是面向企業(yè)雇主的訪(fǎng)談。從模型1和模型2能夠看出，在控制變量都顯著影響企業(yè)績(jī)效的情況下，企業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新對(duì)當(dāng)期的經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響并不顯著；探索式創(chuàng)新負(fù)向調(diào)節(jié)企業(yè)績(jī)效（不顯著）；利用式創(chuàng)新正向調(diào)節(jié)企業(yè)績(jī)效（不顯著）。對(duì)比模型3和模型4,加入調(diào)節(jié)變量研發(fā)投入后，兩種創(chuàng)新模式對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響均較為顯著，研發(fā)投入在99%的置信水平上與企業(yè)績(jī)效呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，探索式創(chuàng)新在99%的置信區(qū)間內(nèi)正向影響企業(yè)績(jī)效，說(shuō)明假設(shè)H成立，即人工2a智能企業(yè)研發(fā)投入正向調(diào)節(jié)探索式創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響；而利用式創(chuàng)新則在99%的置信水平內(nèi)與企業(yè)績(jī)效呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，拒絕假設(shè)H，即研發(fā)資本并沒(méi)有2b正向調(diào)節(jié)利用式創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，反而使得利用式創(chuàng)新負(fù)向影響企業(yè)績(jī)效。模型5、模型6的分析結(jié)果與模型3和模型4相同：信息技術(shù)行業(yè)中人工智能企業(yè)的研發(fā)投入對(duì)探索式創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效的正向調(diào)節(jié)效應(yīng)更強(qiáng)，但同時(shí)逆向調(diào)節(jié)了利用式創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響。表5企業(yè)樣本變量模型回歸分析結(jié)果措際陲型1相唧2膜墨3好5很痕6-64.273^-&3L71.仙的如敏74.077"!30L7M^rL5ED仙-73.77X-HAD-j&y-打曠-2I.I76-I.XI'wHAP泓M#”L.母上I撬”-51JW"-S*陽(yáng)e臺(tái)階S'3.432s'1243"-IXftEKTIJ^-0.136"*qul"-Ik1^1Cifliulhl1X13廣.5-i.ssn'"-1-314'"-lW-1X1X12位園庭敏用￡a是Ql是時(shí)問(wèn)國(guó)定瞄是是是是是岫位師5075061251/0.247心艄0.3110.559心.湖FfiEH徹124413J7DJjfiKii4.321)HD6結(jié)論分析與管理對(duì)策6.1結(jié)論分析根據(jù)上述模型回歸結(jié)果，可得到創(chuàng)新策略對(duì)企業(yè)績(jī)效的調(diào)節(jié)作用示意圖，如圖2所示，其中實(shí)線(xiàn)箭頭表示正向調(diào)節(jié)，虛線(xiàn)箭頭表示負(fù)向調(diào)節(jié)。TOC\o"1-5"\h\z揀索式創(chuàng)新)利用式創(chuàng)新7(H)初始模型探索式創(chuàng)新不>Ft&DJ；探索式創(chuàng)新也>'(h)加入研發(fā)投入變fit后極烈圖2創(chuàng)新策略對(duì)人工智能研發(fā)企業(yè)績(jī)效的調(diào)節(jié)作用由圖2可以看出，在當(dāng)前我國(guó)人工智能技術(shù)仍處于〃跟跑”和"陪跑”的大背景下，利用式策略針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)和用戶(hù)市場(chǎng)，有利于提升企業(yè)績(jī)效，但效應(yīng)不顯著；而探索式創(chuàng)新策略由于新產(chǎn)品、新市場(chǎng)的〃技術(shù)變現(xiàn)”效應(yīng)滯后，加之發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)難度較大、周期較長(zhǎng)，企