目錄TOC\o"1-2"\h\u中文32263摘要 摘要：在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)和科技高速發(fā)展的背景下，人工智能技術(shù)作為信息時(shí)代的前沿力量，正以不可忽視的力量重塑全球經(jīng)濟(jì)和企業(yè)管理。本文采用大數(shù)據(jù)分析的方法，利用國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效影響的理論框架，并重點(diǎn)研究其作用機(jī)理、檢驗(yàn)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率在兩者間的中介效應(yīng)。研究選取2014-2023年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司面板數(shù)據(jù)建立計(jì)量模型，通過(guò)理論和實(shí)證分析揭示：人工智能技術(shù)的應(yīng)用顯著提升了企業(yè)的財(cái)務(wù)表現(xiàn)；在中介機(jī)制方面，人工智能技術(shù)通過(guò)提升運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)的盈利能力。以上結(jié)論在進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。進(jìn)一步研究表明：研發(fā)投入正向調(diào)節(jié)人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，即使在考慮了股權(quán)集中度、資產(chǎn)負(fù)債率和宏觀經(jīng)濟(jì)因素之后，這一結(jié)論依然保持穩(wěn)定。本研究旨在為人工智能技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效益提供實(shí)證支持，并為企業(yè)技術(shù)投資決策和政府政策制定提供科學(xué)參考。關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)，財(cái)務(wù)績(jī)效，研發(fā)投入，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率Abstract:Inthecontextoftherapiddevelopmentofmoderneconomyandtechnology,artificialintelligencetechnologyisreshapingtheglobaleconomyandbusinessmanagementwithaforcethatcannotbeignored.ThispaperadoptsthemethodofbigdataanalysisandusesthefinancialdatainGuotai'andatabasetoconstructthetheoreticalframeworkoftheimpactofartificialintelligencetechnologyonenterprisefinancialperformance,andfocusesonstudyingitsmechanismandtestingthemediatingeffectoftotalassetturnoverbetweenthem.ThispaperselectsthepaneldataofChina'sA-sharelistedcompaniesinShanghaiandShenzhenfrom2014to2023toestablishaneconometricmodel,andrevealsthroughtheoreticalandempiricalanalysisthat:artificialintelligenceTheapplicationofartificialintelligencetechnologyhassignificantlyimprovedthefinancialperformanceofenterprises;intermsofintermediarymechanism,artificialintelligencetechnologyhaspromotedtheprofitabilityofenterprisesbyimprovingoperationalefficiency.Theaboveconclusionsarestillvalidaftertherobustnesstest.FurtherresearchshowsthatR&Dinvestmentpositivelymoderatestheimpactofartificialintelligencetechnologyonenterpriseperformance,andthisconclusionremainsstableevenafterconsideringownershipconcentration,asset-liabilityratioandmacroeconomicfactors.Thepurposeofthisstudyistoprovideempiricalsupportfortheeconomicbenefitsofartificialintelligencetechnology,Toprovidescientificreferenceforinvestmentdecision-makingandgovernmentpolicyformulation.Keywords:artificialintelligence,financialperformance,R&Dinvestment,returnonequity.引言人工智能技術(shù)快速發(fā)展正深刻改變?nèi)蛏虡I(yè)格局以及企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式，人工智能即ArtificialIntelligence作為新一輪科技革命核心驅(qū)動(dòng)力，正以從未有過(guò)的速度重塑全球商業(yè)生態(tài)，據(jù)報(bào)告顯示，超60%跨國(guó)企業(yè)已把人工智能技術(shù)納入戰(zhàn)略規(guī)劃，雖說(shuō)人工智能商業(yè)應(yīng)用變得日益廣泛，但其對(duì)微觀企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響機(jī)制以及很多未解之謎，現(xiàn)有研究大多聚焦宏觀層面經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)或者特定行業(yè)案例分析，缺少對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效影響的系統(tǒng)性實(shí)證檢驗(yàn)，關(guān)于人工智能怎樣借助企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)效率這個(gè)關(guān)鍵渠道來(lái)影響財(cái)務(wù)表現(xiàn)的研究是稀少，企業(yè)異質(zhì)性因素研發(fā)投入水平或許在人工智能影響財(cái)務(wù)績(jī)效過(guò)程中起關(guān)鍵作用，不過(guò)這一調(diào)節(jié)效應(yīng)實(shí)證證據(jù)仍不充分，這種研究空白限制我們對(duì)人工智能經(jīng)濟(jì)價(jià)值理解，也妨礙企業(yè)制定有效的人工智能應(yīng)用策略。但是人工智能技術(shù)是否真能轉(zhuǎn)化為可量化的財(cái)務(wù)績(jī)效提升？這些問(wèn)題在學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界都還沒(méi)形成共識(shí)，本研究憑借實(shí)證分析，要揭示人工智能技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。現(xiàn)有研究對(duì)人工智能技術(shù)經(jīng)濟(jì)價(jià)值探討多集中在宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)或行業(yè)效率提升層面，不過(guò)聚焦企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的微觀實(shí)證研究仍不夠，特別缺少?gòu)呢?cái)務(wù)角度剖析技術(shù)轉(zhuǎn)化中間機(jī)制。選題意義與研究背景選題意義人工智能當(dāng)下是推動(dòng)創(chuàng)新以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一項(xiàng)關(guān)鍵因素，本文對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)加以梳理，試著去總結(jié)人工智能和企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效二者間的理論關(guān)系，分析了人工智能影響企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的關(guān)鍵因素以及實(shí)現(xiàn)機(jī)制。同時(shí)，我通過(guò)實(shí)證分析深入研究人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)績(jī)效的具體影響，可以從微觀層面更精準(zhǔn)地把握我國(guó)人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用狀況和發(fā)展水平。這不僅有助于政府部門全面了解人工智能技術(shù)的前沿動(dòng)態(tài)，還能深入揭示人工智能技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在人工智能技術(shù)應(yīng)用影響企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效方面，給出了理論闡釋和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，同時(shí)這對(duì)于怎樣利用人工智能去提升制造企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效，推動(dòng)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，達(dá)成高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展有著關(guān)鍵的政策啟示。研究背景在當(dāng)今世界科技發(fā)展格局中，新一代人工智能技術(shù)正以前所未有的速度推進(jìn)，已然成為驅(qū)動(dòng)全球產(chǎn)業(yè)變革的核心引擎。在人類科技發(fā)展歷程中，人工智能堪稱有里程碑意義的重大突破，它體現(xiàn)了當(dāng)下科技創(chuàng)新所能達(dá)到的較高水準(zhǔn)，還是世界各國(guó)爭(zhēng)奪未來(lái)科技優(yōu)勢(shì)地位的核心領(lǐng)域，其戰(zhàn)略價(jià)值十分明顯，我國(guó)政府對(duì)人工智能發(fā)展給予高度關(guān)注，自2017年開(kāi)始便把人工智能納入政府工作報(bào)告之中，并且在黨的十九大等關(guān)鍵文件里多次著重提及要推動(dòng)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)融合創(chuàng)新。"十四五"規(guī)劃更是將人工智能列為重點(diǎn)培育的新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)，彰顯了國(guó)家層面對(duì)這一技術(shù)的戰(zhàn)略定位。然而，在全球經(jīng)濟(jì)格局深刻調(diào)整的背景下，國(guó)內(nèi)產(chǎn)能過(guò)剩、環(huán)境污染、人口老齡化等結(jié)構(gòu)性問(wèn)題也給我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)的重要組成部分，在這一背景下扮演著舉足輕重的角色，企業(yè)需要適應(yīng)國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化，積極應(yīng)對(duì)各種經(jīng)濟(jì)壓力，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速向前推進(jìn)的大背景之下，人工智能技術(shù)正以一種前所未有的程度滲透進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的各個(gè)不同領(lǐng)域，人工智能技術(shù)作為引領(lǐng)新一輪科技革命以及產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，它正在對(duì)全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展生態(tài)進(jìn)行深刻的重新構(gòu)建，其影響力已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了單純的技術(shù)革新范圍。作為具有顛覆性特征的戰(zhàn)略性技術(shù)，人工智能通過(guò)多維度的創(chuàng)新融合持續(xù)拓展企業(yè)發(fā)展的可能性，人工智能不僅重塑著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)格局，更通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、模式創(chuàng)新和業(yè)態(tài)創(chuàng)新為企業(yè)發(fā)展開(kāi)辟了全新維度。更重要的是，人工智能技術(shù)通過(guò)優(yōu)化生產(chǎn)要素配置效率、提升全要素生產(chǎn)率，正在成為推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)質(zhì)量變革、效率變革的核心驅(qū)動(dòng)力，為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供持續(xù)動(dòng)能。為此，本文以人工智能詞頻作為核心解釋變量，企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效為被解釋變量，運(yùn)用計(jì)量分析方法實(shí)證檢驗(yàn)了人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響效應(yīng)及其作用機(jī)制。國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述1.國(guó)外學(xué)者在很早的時(shí)候就已經(jīng)開(kāi)始對(duì)人工智能技術(shù)于財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)當(dāng)中的應(yīng)用展開(kāi)研究，像Kumar等人(2020)借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法針對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)施預(yù)測(cè)，從中發(fā)現(xiàn)人工智能算法可讓預(yù)測(cè)的精度得到提升，可企業(yè)更妥善地制定財(cái)務(wù)計(jì)劃，Zhang和Zheng(2019)說(shuō)明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以針對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)開(kāi)展復(fù)雜建模，讓財(cái)務(wù)分析的效率有所改進(jìn)。人工智能在風(fēng)險(xiǎn)控制方面的應(yīng)用同樣受到較多關(guān)注，比如Huang和Rust(2021)研究了人工智能怎樣實(shí)時(shí)監(jiān)控以及評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)其在防范潛在財(cái)務(wù)危機(jī)方面有一定優(yōu)勢(shì)。國(guó)外研究一般覺(jué)得，人工智能技術(shù)借助優(yōu)化財(cái)務(wù)流程、減少人為錯(cuò)誤以及提升數(shù)據(jù)分析效率，可以讓企業(yè)成本降低，例如Gandomi和Haider(2015)研究大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)結(jié)合的時(shí)候發(fā)現(xiàn)，財(cái)務(wù)管理效率的提升是影響財(cái)務(wù)績(jī)效的一個(gè)關(guān)鍵因素，Miklos-Thal(2019)指出，人工智能技術(shù)可依據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及復(fù)雜算法提供決策支持，幫助管理層迅速響應(yīng)市場(chǎng)變化，這種能力給企業(yè)給予了更高的財(cái)務(wù)收益。國(guó)外學(xué)者大多采用定量和定性相結(jié)合的研究方法，結(jié)合大規(guī)模數(shù)據(jù)集、企業(yè)案例研究以及實(shí)驗(yàn)分析，例如Hossen和Rahman(2020)借助對(duì)銀行業(yè)的實(shí)證分析，證明了人工智能技術(shù)可憑借改善風(fēng)險(xiǎn)管理和客戶服務(wù)直接使財(cái)務(wù)績(jī)效得到提升。2.國(guó)內(nèi)研究綜述：國(guó)內(nèi)學(xué)者近些年來(lái)于人工智能與財(cái)務(wù)績(jī)效的關(guān)系研究領(lǐng)域也有了一些成果，研究重點(diǎn)包括這些方面：張磊(2018)對(duì)人工智能技術(shù)于會(huì)計(jì)核算里的應(yīng)用展開(kāi)研究，得出基于人工智能的智能會(huì)計(jì)系統(tǒng)可讓財(cái)務(wù)核算流程得到簡(jiǎn)化，使數(shù)據(jù)處理效率得以提升的結(jié)論，劉曉明(2020)剖析了人工智能在企業(yè)預(yù)算管理中的應(yīng)用情況，經(jīng)案例研究發(fā)現(xiàn)，人工智能可企業(yè)在預(yù)算編制時(shí)更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)收入和支出，王靜(2021)經(jīng)實(shí)證研究說(shuō)明，人工智能在財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用可降低企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，在流程自動(dòng)化以及風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控方面，李偉(2022)指出，人工智能在財(cái)務(wù)決策中的應(yīng)用可以提升決策的科學(xué)性，還可以減少因主觀判斷產(chǎn)生的偏差。理論分析與研究假設(shè)研究假設(shè)H1：人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效起到顯著的正向促進(jìn)作用；H2：研發(fā)投入正向調(diào)節(jié)人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響；H3：運(yùn)營(yíng)效率在人工智能技術(shù)影響企業(yè)盈利能力過(guò)程中起部分中介作用。研究設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源與處理本研究以滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象，選取國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)2013-2023年的企業(yè)數(shù)據(jù)，利用Stata18軟件對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。在選擇數(shù)據(jù)時(shí)，剔除了有ST、*ST等標(biāo)志的上市公司和在報(bào)告期內(nèi)出現(xiàn)過(guò)退市情形的上市公司，在此基礎(chǔ)上，我們又對(duì)金融產(chǎn)業(yè)中存在不完全或有缺項(xiàng)的公司進(jìn)行了剔除，得到了3050份樣本。在統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程中，異常值的存在會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的分析產(chǎn)生明顯的影響，從而引起統(tǒng)計(jì)推斷的偏差，所以，為確保結(jié)果不受極端值影響，我們對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了1%水平的雙向縮尾處理，將低于第1百分位數(shù)（P1）和高于第99百分位數(shù)（P99）的觀測(cè)值分別替換為對(duì)應(yīng)分位數(shù)的值。變量選取被解釋變量財(cái)務(wù)績(jī)效是衡量企業(yè)資源配置效率及經(jīng)營(yíng)管理能力的重要標(biāo)準(zhǔn)，能夠反映企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新的綜合成效。當(dāng)前對(duì)企業(yè)盈利能力的評(píng)估主要分為兩類指標(biāo)：一類是市場(chǎng)導(dǎo)向型指標(biāo)，例如托賓Q值、市盈率、股東總回報(bào)率等；另一類是財(cái)務(wù)核算型指標(biāo)，例如ROA（總資產(chǎn)收益率）、ROE（凈資產(chǎn)收益率）、銷售凈利率等。本文選取會(huì)計(jì)指標(biāo)中的總資產(chǎn)收益率（ROA）作為盈利能力的核心表征，在實(shí)證研究中選取總資產(chǎn)收益率（ROA）作為被解釋變量，主要是由于該指標(biāo)能夠體現(xiàn)企業(yè)資源整合效率與盈利能力。ROA通過(guò)將凈利潤(rùn)與總資產(chǎn)規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化，量化了企業(yè)將全部資產(chǎn)，包括人工智能技術(shù)衍生的數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)價(jià)值的效率，剝離了企業(yè)體量異質(zhì)性對(duì)績(jī)效評(píng)估的干擾，能夠穿透資本結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，直接反映管理層對(duì)資產(chǎn)配置效率和價(jià)值創(chuàng)造能力的實(shí)際把控水平?？傎Y產(chǎn)作為企業(yè)所有經(jīng)濟(jì)資源的載體，其利用效率直接映射技術(shù)應(yīng)用、管理決策與市場(chǎng)響應(yīng)的協(xié)同效果，相較于凈利潤(rùn)絕對(duì)值或銷售利潤(rùn)率等指標(biāo)，ROA避免了資產(chǎn)規(guī)模異質(zhì)性對(duì)結(jié)果的扭曲，更適用于跨行業(yè)、跨企業(yè)的橫向比較。解釋變量選取“人工智能詞頻”當(dāng)作解釋變量，主要是借助企業(yè)公開(kāi)文本信息里提到人工智能相關(guān)術(shù)語(yǔ)的頻率，間接地衡量企業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的戰(zhàn)略重視程度以及資源投入水平，探尋技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響機(jī)制，企業(yè)在官方文本中頻繁提及“人工智能”“機(jī)器學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”等技術(shù)詞匯，一般意味著其把人工智能納入戰(zhàn)略規(guī)劃、研發(fā)重點(diǎn)或者運(yùn)營(yíng)優(yōu)化方向，這種戰(zhàn)略宣示或許說(shuō)明企業(yè)憑借加大人工智能研發(fā)投入、促使業(yè)務(wù)流程智能化或者發(fā)布人工智能相關(guān)產(chǎn)品來(lái)落實(shí)文本中的表述。詞頻的量化優(yōu)勢(shì)在于，它可以克服傳統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)的局限，憑借文本挖掘精確識(shí)別人工智能相關(guān)描述，可更及時(shí)地反映企業(yè)動(dòng)態(tài)。中介變量總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TotalAssetTurnover,TAT）作為衡量企業(yè)整體資產(chǎn)創(chuàng)造收入能力的效率指標(biāo)（營(yíng)業(yè)收入/平均總資產(chǎn)），反映了企業(yè)整體資產(chǎn)的利用效率和資源配置能力，能夠直觀體現(xiàn)企業(yè)通過(guò)管理活動(dòng)將資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為收入的速度和效果。人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的提升作用，恰恰可以通過(guò)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這一中介變量得到有效捕捉和驗(yàn)證。當(dāng)人工智能技術(shù)嵌入企業(yè)運(yùn)營(yíng)時(shí)，其核心作用常表現(xiàn)為流程優(yōu)化、資源利用強(qiáng)化等，這些技術(shù)賦能的效果會(huì)直接反映為資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的提升。從實(shí)證分析的角度，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的變化能夠清晰反映出人工智能技術(shù)應(yīng)用帶來(lái)的中間效應(yīng)，在企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率與財(cái)務(wù)績(jī)效之間起到核心橋梁作用，從而彌補(bǔ)單純研究人工智能與財(cái)務(wù)績(jī)效直接關(guān)系時(shí)可能存在的問(wèn)題。控制變量借鑒楊調(diào)云，黃佑軍，胡加明和惠楠等人的研究，財(cái)務(wù)方面選擇以下控制變量：總資產(chǎn)（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、固定資產(chǎn)占比（Fat）、股權(quán)集中度（Top1）、獨(dú)立董事占比（Indr）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（Growth）、研發(fā)投入（RD）。表2.1變量定義變量類型變量名稱變量符號(hào)變量定義被解釋變量?jī)糍Y產(chǎn)收益率ROE凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)解釋變量人工智能詞頻AILn(人工智能詞頻數(shù)+1)中介變量總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率tat營(yíng)業(yè)收入/平均總資產(chǎn)控制變量固定資產(chǎn)比率fat固定資產(chǎn)凈額/總資產(chǎn)股權(quán)集中度Top1第一大股東持股比例/100獨(dú)立董事占比Indr獨(dú)立董事占比/100營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率Growth（本期營(yíng)業(yè)收入?上期營(yíng)業(yè)收入）/上期營(yíng)業(yè)收入研發(fā)投入RDln(研發(fā)投入金額+1)總資產(chǎn)sizeln(總資產(chǎn))資產(chǎn)負(fù)債率lev總負(fù)債/總資產(chǎn)*100%理論模型的構(gòu)建基準(zhǔn)模型為研究上市企業(yè)人工智能技術(shù)與企業(yè)盈利能力之間的關(guān)系，構(gòu)建模型（1）ROAi,t其中，被解釋變量ROA表示企業(yè)的總資產(chǎn)收益率，解釋變量AI表示企業(yè)年報(bào)的人工智能詞頻數(shù)。i和t和分別為企業(yè)和時(shí)間，CVi,t表示控制變量組，同時(shí)引入行業(yè)固定效應(yīng)v和時(shí)間固定效應(yīng)μ，ε中介效應(yīng)模型為了深入探究總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率在人工智能技術(shù)與企業(yè)盈利能力之間的作用機(jī)制,本文構(gòu)建了中介效應(yīng)模型，如公式（2）所示：Tat調(diào)節(jié)效應(yīng)模型為了彌補(bǔ)單純主效應(yīng)或中介效應(yīng)研究的局限性，構(gòu)建研發(fā)投入調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，如公式(3)所示：ROAβ3代表AI對(duì)ROA的直接影響(當(dāng)RD=0時(shí)的效應(yīng))，β4代表RD對(duì)ROA的獨(dú)立影響，β5代表調(diào)節(jié)效應(yīng)系數(shù)人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效影響的實(shí)證分析描述性統(tǒng)計(jì)分析從全樣本的描述性統(tǒng)計(jì)來(lái)看，企業(yè)的資產(chǎn)收益率（ROA）均值為0.041，標(biāo)準(zhǔn)差為0.057，最大值為0.204，最小值為-0.184，表明樣本企業(yè)的盈利能力存在較大分化。部分企業(yè)可能通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、成本控制等方式實(shí)現(xiàn)較高的盈利水平，而部分企業(yè)可能由于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力、運(yùn)營(yíng)成本上升等因素導(dǎo)致盈利能力較低甚至虧損。人工智能詞頻數(shù)的均值為0.981，標(biāo)準(zhǔn)差為1.186，最大值為4.382，最小值為0.000，表明樣本中“人工智能”詞頻呈現(xiàn)明顯的不均衡性和右偏形態(tài)，說(shuō)明部分文本對(duì)人工智能高強(qiáng)度聚焦，而有些文本不涉及人工智能，人工智能技術(shù)應(yīng)用的整體分布較為不均衡。表3.1變量描述性統(tǒng)計(jì)VarNameObsMinMedianMeanMaxSDROA17309-0.1840.0380.0410.2040.057AI173090.0000.6930.9814.3821.186tat173090.1090.5710.6572.5680.410RD1730912.44617.98117.80222.4731.948size1730920.41322.54422.72326.6531.301lev173090.0760.4350.4400.8640.187top1173090.0970.3350.3550.7490.148fat173090.0040.1950.2230.6670.151growth17309-0.0070.0010.0030.0380.006indr173090.3330.3640.3760.5710.054相關(guān)性分析表3.2展示了變量的相關(guān)性系數(shù)矩陣。從結(jié)果來(lái)看，人工智能與企業(yè)盈利能力之間的相關(guān)系數(shù)為0.141，表明人工智能技術(shù)可能對(duì)企業(yè)盈利能力產(chǎn)生一定的促進(jìn)作用。另外各變量之間的相關(guān)性系數(shù)均小于0.8，初步可以認(rèn)為變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。表3.2變量相關(guān)性系數(shù)矩陣ROAAItatRDsizelevtop1fatgrowthindrROA1AI0.141***1tat0.146***0.034***1RD0.401***0.243***0.182***1size-0.014*0.050***0.043***0.444***1lev-0.389***-0.055***0.130***0.028***0.508***1top10.125***-0.086***0.066***0.075***0.202***0.041***1fat-0.075***-0.288***-0.026***-0.082***0.110***0.068***0.088***1growth-0.023***0.079***-0.152***-0.043***-0.027***0.043***0.000-0.193***1indr-0.015**0.051***0.0030.020***0.050***0.022***0.068***-0.027***-0.0071***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析表3.3基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，人工智能（AI）對(duì)企業(yè)盈利能力（ROA）具有顯著的正向影響。在列（1）僅控制行業(yè)和時(shí)間固定效應(yīng)的情況下，AI的回歸系數(shù)為0.0116，在1%的水平上顯著，表明企業(yè)的人工智能投入能夠有效提升其盈利能力。這一結(jié)果表明，人工智能技術(shù)可能通過(guò)優(yōu)化資源配置、提升運(yùn)營(yíng)效率、降低邊際成本等路徑增強(qiáng)企業(yè)的盈利水平，為企業(yè)帶來(lái)更高的收益水平。列（2）進(jìn)一步加入企業(yè)規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、負(fù)債率等控制變量后，AI的回歸系數(shù)略微下降至0.0092，仍然在1%的水平上顯著，表明人工智能對(duì)企業(yè)盈利能力的促進(jìn)作用在考慮企業(yè)特征后依然穩(wěn)健。由表中（1）至（2）列可以看出，不論是否施加控制變量，亦或是否校正時(shí)間與行業(yè)偏差，其估計(jì)參數(shù)均顯著為正，假設(shè)H1得到較好驗(yàn)證。表3.3基準(zhǔn)回歸結(jié)果(1)(2)VARIABLESROAROAAI0.0116***0.0092***(21.7441)(19.0935)size0.0101***(25.0046)lev-0.1467***(-49.8824)top10.0441***(16.3160)fat-0.0294***(-8.4977)growth0.1568**(1.9905)indr-0.0242***(-3.3015)Constant0.0300***-0.1336***(49.7792)(-15.0847)Observations17,30917,309R-squared0.0990.273IndustryFEYESYESYearFEYESYES研發(fā)投入的調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸分析表3.4的回歸結(jié)果顯示，在控制企業(yè)規(guī)模、財(cái)務(wù)杠桿、股權(quán)結(jié)構(gòu)等特征變量以及行業(yè)和年份固定效應(yīng)后，主要研究變量呈現(xiàn)出以下顯著性特征研發(fā)投入（RD）的系數(shù)同樣呈現(xiàn)顯著正向影響（系數(shù)分別為0.0135和0.0157，p<0.01），說(shuō)明企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度越大，越能通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和知識(shí)積累提升資產(chǎn)盈利能力。實(shí)證分析得出的結(jié)果說(shuō)明，人工智能技術(shù)和研發(fā)投入的交互項(xiàng)在兩組回歸模型里，都呈現(xiàn)出了在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的正向較大特性，這樣的實(shí)證證據(jù)有力地證實(shí)了研發(fā)投入對(duì)于人工智能技術(shù)績(jī)效提升所有的正向調(diào)節(jié)機(jī)制，就其作用機(jī)理而言，企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入，一方面是借助提高技術(shù)吸收能力，推動(dòng)人工智能技術(shù)和有生產(chǎn)體系實(shí)現(xiàn)深度融合，另一方面是借助產(chǎn)出互補(bǔ)性創(chuàng)新成果，與人工智能技術(shù)形成協(xié)同效應(yīng)，提升企業(yè)資源利用效率。這一結(jié)果說(shuō)明企業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)化了人工智能技術(shù)應(yīng)用的效果，H2得到驗(yàn)證。表3.4調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果(1)(2)VARIABLESROAROAc_AI0.0071***0.0065***(13.6917)(13.9493)c_AI_c_RD0.0004**0.0011***(2.0990)(5.6038)c_RD0.0135***0.0157***(53.4878)(54.7045)size-0.0061***(-13.5795)lev-0.1070***(-39.2441)top10.0321***(13.2918)fat-0.0207***(-6.6971)growth0.1991***(2.8617)indr-0.0110*(-1.6521)Constant0.0412***0.2225***(104.4817)(23.0661)Observations17,30917,309R-squared0.2640.416IndustryFEYESYESYearFEYESYES穩(wěn)健性分析為確?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用替換因變量的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，具體結(jié)果如表3.5所示。將企業(yè)盈利能力由資產(chǎn)收益率（ROA）替換為凈資產(chǎn)收益率（ROE），以檢驗(yàn)不同盈利能力衡量標(biāo)準(zhǔn)下的回歸結(jié)果是否一致，如列（2）所示?；貧w結(jié)果表明，人工智能（AI）的回歸系數(shù)為0.0138，在1%的水平上顯著，表明無(wú)論是以ROA還是ROE衡量企業(yè)的盈利能力，人工智能技術(shù)均能夠顯著提升企業(yè)的盈利水平。這一結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸的穩(wěn)健性，表明AI技術(shù)對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響具有多維性和系統(tǒng)性，其作用不僅局限于資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率的提升，還能穿透資本結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，最終轉(zhuǎn)化為股東權(quán)益回報(bào)的實(shí)質(zhì)性改善，為企業(yè)帶來(lái)更高的股東回報(bào)。表3.5穩(wěn)健性檢驗(yàn)(1)(2)VARIABLESROAROEL.AI0.0048***(9.3262)size0.0115***0.0254***(25.0433)(22.8117)lev-0.1514***-0.2294***(-44.8454)(-24.3770)top10.0437***0.0889***(14.1461)(14.4233)fat-0.0307***-0.0540***(-7.8655)(-6.4508)growth0.13810.8239***(1.5317)(4.3622)indr-0.0238***-0.0633***(-2.8980)(-3.6436)AI0.0138***(13.2970)Constant-0.1603***-0.4239***(-15.8025)(-18.0650)Observations14,21417,309R-squared0.2580.157IndustryFEYESYESYearFEYESYES影響機(jī)制分析表3.6采用中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，分析總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（tat）在人工智能（AI）對(duì)企業(yè)盈利能力（ROA）影響中的作用。首先，列（1）回歸結(jié)果顯示，AI的回歸系數(shù)為0.0092，在1%的水平上顯著，表明企業(yè)的人工智能技術(shù)投入能夠有效提升其盈利水平。這一結(jié)果與基準(zhǔn)回歸一致，說(shuō)明人工智能技術(shù)可能通過(guò)降低邊際成本、增強(qiáng)定價(jià)能力或創(chuàng)新高附加值產(chǎn)品等擴(kuò)大利潤(rùn)空間，提高企業(yè)的盈利能力，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的“降本增效”效應(yīng)。其次，列（2）將總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（tat）當(dāng)作因變量，著重于人工智能對(duì)中介變量總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率產(chǎn)生的影響，結(jié)果說(shuō)明AI的回歸系數(shù)是0.0345，在1%的水平呈現(xiàn)較大性，這意味著AI技術(shù)的運(yùn)用可提升企業(yè)資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)速度，優(yōu)化企業(yè)資產(chǎn)的使用效率，而這一效率的提升構(gòu)成了其影響盈利能力的核心中介途徑。這種效應(yīng)或許源自人工智能驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)優(yōu)化、智能排產(chǎn)系統(tǒng)提高設(shè)備利用率等多維度運(yùn)營(yíng)改善，讓單位資產(chǎn)創(chuàng)造營(yíng)收的能力得到提高，證實(shí)了中介路徑的意義。最后，列（3）在回歸模型里同時(shí)納入AI和tat，以此查驗(yàn)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的中介作用，結(jié)果呈現(xiàn)，tat的回歸系數(shù)是0.0320，并且在1%的水平上有較大性，其對(duì)企業(yè)盈利能力有著十分突出的正向作用，AI的回歸系數(shù)從0.0092降低到了0.0081，依舊在1%的水平上較大，這意味著總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率在人工智能技術(shù)和企業(yè)盈利能力之間起到了部分中介作用，也就是說(shuō)人工智能可直接提高企業(yè)盈利水平，還可借助提升企業(yè)資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)速度，強(qiáng)化其盈利能力，假設(shè)H3得以驗(yàn)證。表3.6總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率中介效應(yīng)(1)(2)(3)VARIABLESROAtatROAAI0.0092***0.0345***0.0081***(19.0935)(12.1945)(17.3031)tat0.0320***(24.5685)size0.0101***-0.0078***0.0104***(25.0046)(-2.6422)(26.1230)lev-0.1467***0.3285***-0.1572***(-49.8824)(17.2123)(-54.3957)top10.0441***0.2648***0.0356***(16.3160)(14.1027)(13.4969)fat-0.0294***-0.2002***-0.0230***(-8.4977)(-8.3485)(-6.7956)growth0.1568**-7.2021***0.3874***(1.9905)(-14.3057)(5.0743)indr-0.0242***-0.1518***-0.0193***(-3.3015)(-3.1485)(-2.6967)Constant-0.1336***0.6804***-0.1554***(-15.0847)(10.6200)(-17.8123)Observations17,30917,30917,309R-squared0.2730.3130.310IndustryFEYESYESYESYearFEYESYESYES研究結(jié)論與對(duì)策建議研究結(jié)論研究發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)的應(yīng)用顯著提升了企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效（ROA），研發(fā)投入（RD）在人工智能技術(shù)影響財(cái)務(wù)績(jī)效的過(guò)程中起到了正向調(diào)節(jié)作用，這表明人工智能技術(shù)能夠通過(guò)降低運(yùn)營(yíng)成本、提高生產(chǎn)效率等方式增強(qiáng)企業(yè)盈利能力，直接或間接地提高企業(yè)的資產(chǎn)回報(bào)率，企業(yè)的研發(fā)投入水平越高，人工智能技術(shù)對(duì)ROA的促進(jìn)作用越強(qiáng)。高研發(fā)投入的企業(yè)往往有著更為雄厚的技術(shù)基礎(chǔ)、更為充足的人才儲(chǔ)備以及更強(qiáng)的組織適應(yīng)性，可更高效地整合人工智能技術(shù)，促使其在業(yè)務(wù)流程里發(fā)揮更大功效，這一發(fā)現(xiàn)對(duì)于企業(yè)實(shí)踐有著關(guān)鍵的啟示意義，在推動(dòng)人工智能技術(shù)落地的進(jìn)程中，企業(yè)需要同步加大研發(fā)投入，以便將人工智能技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效益最大化。本研究還證實(shí)了運(yùn)營(yíng)效率即“總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率”在人工智能技術(shù)影響企業(yè)盈利能力方面有部分中介作用，這意味著，人工智能技術(shù)能直接提升財(cái)務(wù)績(jī)效，還可借助提高資產(chǎn)利用效率間接地推動(dòng)ROA增長(zhǎng)，提高企業(yè)的整體盈利能力，然而鑒于中介效應(yīng)只是部分中介，人工智能技術(shù)對(duì)ROA的影響還存在其他途徑，未來(lái)的研究可以探尋這些潛在機(jī)制。本研究證實(shí)了人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效有積極影響，同時(shí)指出研發(fā)投入的正向調(diào)節(jié)作用以及運(yùn)營(yíng)效率的中介機(jī)制，人工智能技術(shù)的應(yīng)用讓企業(yè)可挖掘用戶行為數(shù)據(jù)和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，借助智能算法建立精準(zhǔn)的需求預(yù)測(cè)模型，這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策模式有效突破了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)判斷的局限，使企業(yè)能提前洞察市場(chǎng)趨勢(shì)變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)排程，優(yōu)化資源配置效率，為理解人工智能技術(shù)如何賦能企業(yè)提供了更深層次的認(rèn)識(shí)。未來(lái)研究可探討不同行業(yè)、不同規(guī)模企業(yè)的異質(zhì)性影響，以及人工智能技術(shù)與其他數(shù)字化轉(zhuǎn)型因素的交互作用，以深化對(duì)人工智能技術(shù)經(jīng)濟(jì)價(jià)值的理解。對(duì)策建議企業(yè)層面1.在人工智能技術(shù)迅速發(fā)展的時(shí)代大環(huán)境下，企業(yè)需積極抓住這一戰(zhàn)略性契機(jī)，加快人工智能技術(shù)的研發(fā)及應(yīng)用進(jìn)程，這就需要企業(yè)構(gòu)建起一套系統(tǒng)的推進(jìn)機(jī)制，借助制定明確的戰(zhàn)略規(guī)劃來(lái)引領(lǐng)人工智能技術(shù)的落地執(zhí)行，具體而言，企業(yè)要明確契合自身發(fā)展需求的研發(fā)重點(diǎn)，并為其配備充足的研發(fā)資源，包括專業(yè)人才隊(duì)伍的組建、專項(xiàng)資金的投入以及高層管理者的戰(zhàn)略扶持。企業(yè)應(yīng)依據(jù)自身業(yè)務(wù)特性和實(shí)際需求，設(shè)計(jì)出切實(shí)可行的技術(shù)應(yīng)用方案，依靠與高校、科研院所等專業(yè)機(jī)構(gòu)建立緊密合作關(guān)系，共同開(kāi)發(fā)有針對(duì)性的應(yīng)用場(chǎng)景，保證人工智能技術(shù)可切實(shí)解決企業(yè)發(fā)展過(guò)程中的實(shí)際問(wèn)題，創(chuàng)造出實(shí)際價(jià)值，這種系統(tǒng)的推進(jìn)策略可提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，還可以保證人工智能技術(shù)在企業(yè)運(yùn)營(yíng)中得以有效轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。針對(duì)不同行業(yè)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，企業(yè)應(yīng)研發(fā)有行業(yè)針對(duì)性的智能解決方案，定制化的AI應(yīng)用能提升運(yùn)營(yíng)效率，還可以為產(chǎn)品質(zhì)量提升和客戶服務(wù)創(chuàng)新提供有力支持。2.完善公司治理結(jié)構(gòu)，提高公司治理水平，保持適當(dāng)?shù)墓蓹?quán)制衡和一定的股權(quán)集中度，發(fā)揮其調(diào)節(jié)作用。當(dāng)股權(quán)制衡較低和股權(quán)相對(duì)集中時(shí)，大股東對(duì)公司的控制力相對(duì)較強(qiáng)，這有助于減少?zèng)Q策過(guò)程中的紛爭(zhēng)和阻礙，提高決策效率，在人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用過(guò)程中高效的決策機(jī)制能夠確保項(xiàng)目迅速推進(jìn)，抓住市場(chǎng)機(jī)會(huì)，從而提升企業(yè)績(jī)效，較低的股權(quán)制衡與相對(duì)集中的股權(quán)，大股東能夠更好的統(tǒng)一公司的發(fā)展戰(zhàn)略和目標(biāo)，當(dāng)人工智能技術(shù)相關(guān)政策出來(lái)后，公司能夠迅速調(diào)整自己的發(fā)展方向和重點(diǎn)，并且能夠更加集中地調(diào)配相關(guān)資源到人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用中迅速抓住發(fā)展機(jī)遇。3.完善研發(fā)投入的資源配置機(jī)制，發(fā)揮其對(duì)人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)化的杠桿效應(yīng)。研發(fā)投入的正向調(diào)節(jié)作用表明，單純?cè)黾尤斯ぶ悄芗夹g(shù)采購(gòu)預(yù)算不足以釋放其財(cái)務(wù)價(jià)值，需通過(guò)研發(fā)活動(dòng)實(shí)現(xiàn)技術(shù)消化吸收與二次創(chuàng)新。企業(yè)應(yīng)實(shí)施“階梯式”研發(fā)投入策略：在初期階段，將研發(fā)資金的60%以上投向人工智能基礎(chǔ)技術(shù)攻關(guān)，如行業(yè)大模型訓(xùn)練，剩余資金用于現(xiàn)有技術(shù)的場(chǎng)景適配；在技術(shù)成熟期，逐步將研發(fā)重心轉(zhuǎn)向人工智能驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新，通過(guò)技術(shù)商業(yè)化直接創(chuàng)造收入增長(zhǎng)點(diǎn)，同時(shí)爭(zhēng)取政府專項(xiàng)補(bǔ)助與稅收抵扣政策，將研發(fā)投入強(qiáng)度維持在營(yíng)收的5%以上，以激活人工智能技術(shù)的績(jī)效轉(zhuǎn)化潛能。政府層面1.政府需完善人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，加大資金投入和政府支持力度，促進(jìn)企業(yè)加快人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用進(jìn)程，推動(dòng)人工智能技術(shù)在名個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。當(dāng)前企業(yè)在人工智能應(yīng)用中仍面臨數(shù)據(jù)隱私合規(guī)成本高、技術(shù)迭代風(fēng)險(xiǎn)大等系統(tǒng)性障礙，政府應(yīng)加快行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，在確保安全的前提下推動(dòng)制造業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)、零售業(yè)消費(fèi)行為數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素的跨企業(yè)流通，解決人工智能模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)碎片化問(wèn)題；政府也可以通過(guò)建立人工智能技術(shù)應(yīng)用容錯(cuò)機(jī)制，對(duì)企業(yè)在智能制造、智慧物流等領(lǐng)域的非主觀性技術(shù)事故給予一定行政處罰豁免，并設(shè)立專項(xiàng)保險(xiǎn)產(chǎn)品分?jǐn)偧夹g(shù)失效風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)，需加強(qiáng)人工智能倫理治理框架建設(shè)，引導(dǎo)企業(yè)在合規(guī)邊界內(nèi)釋放技術(shù)紅利。2.強(qiáng)化與高校以及研究機(jī)構(gòu)之間的合作關(guān)系，希望能夠培育出更多人工智能技術(shù)方面的專業(yè)人才，以此為技術(shù)的創(chuàng)新以及應(yīng)用構(gòu)建起堅(jiān)實(shí)穩(wěn)固的人才保障，要加速推進(jìn)新型基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)進(jìn)程，借助新型基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)與完善，為企業(yè)研發(fā)和應(yīng)用人工智能技術(shù)提供幫助，像大數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算、5G網(wǎng)絡(luò)等新型基礎(chǔ)設(shè)施，乃是企業(yè)開(kāi)展人工智能技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用的關(guān)鍵基石。政府理應(yīng)積極推動(dòng)此類新型基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)工作，這對(duì)于各類企業(yè)突破人工智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用壁壘有積極意義，同時(shí)也可幫助企業(yè)降低研發(fā)成本，并提升人工智能技術(shù)的應(yīng)用效率，推動(dòng)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展以及廣泛應(yīng)用。3.著重落實(shí)差異化政策，以此保證政策可以針對(duì)不同類型企業(yè)發(fā)揮實(shí)際功效，政府需要在國(guó)有及大規(guī)模企業(yè)里施行專項(xiàng)且高強(qiáng)度的技術(shù)研發(fā)支持以及政策激勵(lì)，優(yōu)化其人工智能技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用模式，以此更大程度提升企業(yè)績(jī)效，政府要積極引導(dǎo)非國(guó)有企業(yè)及小規(guī)模企業(yè)參與到人工智能技術(shù)的探索與應(yīng)用當(dāng)中。借助提供技術(shù)轉(zhuǎn)移、平臺(tái)共享等支持舉措，降低這些企業(yè)在技術(shù)獲取和應(yīng)用方面的門檻，激發(fā)其創(chuàng)新活力。研究不足與展望本研究在探尋人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響機(jī)制方面給出了有價(jià)值的證據(jù)，不過(guò)因研究設(shè)計(jì)以及數(shù)據(jù)特征的限制，仍有一些學(xué)術(shù)空間值得深入剖析，其一、人工智能技術(shù)的度量方法有改進(jìn)的必要，當(dāng)前把年報(bào)詞頻當(dāng)作代理變量雖說(shuō)有可操作性，然而卻很難精確地把握企業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用的實(shí)際強(qiáng)度與質(zhì)量。詞頻統(tǒng)計(jì)也許會(huì)混淆戰(zhàn)略宣示和實(shí)際落地之間的差別，沒(méi)辦法區(qū)分企業(yè)是在進(jìn)行實(shí)質(zhì)性的技術(shù)革新還是概念性的包裝，并且沒(méi)有考慮不同技術(shù)類型（機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理）的異質(zhì)性影響，其二、中介機(jī)制分析局限于從總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的運(yùn)營(yíng)效率角度，而人工智能對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效的作用或許存在更為復(fù)雜的傳導(dǎo)路徑，像是依靠供應(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)化來(lái)降低邊際成本、憑借智能決策提高投資精準(zhǔn)度或者依靠產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新開(kāi)拓新利潤(rùn)源等，現(xiàn)有的模型尚未充分揭示多維作用渠道的交互效應(yīng)。其三、內(nèi)生性問(wèn)題沒(méi)有得到徹底解決，盡管憑借控制行業(yè)與年份效應(yīng)減輕了部分遺漏變量偏誤，但是企業(yè)選擇應(yīng)用人工智能技術(shù)的決策本身可能存在自選擇問(wèn)題，也就是治理結(jié)構(gòu)完善、資源稟賦優(yōu)越的企業(yè)更傾向于布局人工智能，而這類企業(yè)原本就有著較高的財(cái)務(wù)績(jī)效水平，傳統(tǒng)回歸模型很難完全消除這種預(yù)先存在的優(yōu)勢(shì)特征對(duì)結(jié)果的干擾。其四、樣本覆蓋度與時(shí)間跨度對(duì)結(jié)論的穩(wěn)健性產(chǎn)生了制約，聚焦上市公司可能會(huì)忽略中小企業(yè)在人工智能應(yīng)用中的差異化模式，而且研究時(shí)段要是處于人工智能技術(shù)擴(kuò)散初期，其績(jī)效影響可能存在滯后效應(yīng)未被捕捉到，其五、未開(kāi)展異質(zhì)性檢驗(yàn)使得研究結(jié)論的政策啟示價(jià)值受到限制，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、行業(yè)屬性或者區(qū)域數(shù)字化基礎(chǔ)的企業(yè)可能呈現(xiàn)出異質(zhì)的人工智能技術(shù)吸收能力，這些調(diào)節(jié)效應(yīng)的缺失致使無(wú)法為分類施策提供細(xì)顆粒度的理論依據(jù)。未來(lái)存在多個(gè)方向有探索價(jià)值，可結(jié)合企業(yè)實(shí)際投入的人工智能設(shè)備數(shù)量、專利成果以及員工技能數(shù)據(jù)展開(kāi)研究，并非僅僅依賴文字提及頻率，如此方可更真切地呈現(xiàn)企業(yè)應(yīng)用技術(shù)的“含金量”，研究還可探尋人工智能技術(shù)產(chǎn)生效果的具體路徑，除了資產(chǎn)周轉(zhuǎn)效率得到提升之外，是否還借助創(chuàng)新產(chǎn)品、降低成本或者改善決策等其他方式對(duì)企業(yè)盈利造成影響，這些隱藏的“中間環(huán)節(jié)”需要進(jìn)行更為細(xì)致的驗(yàn)證。怎樣解決人工智能技術(shù)落地過(guò)程中的現(xiàn)實(shí)障礙與企業(yè)財(cái)務(wù)目標(biāo)之間的沖突，同樣是未來(lái)需要探索的方向，這對(duì)于企業(yè)平衡技術(shù)投入與經(jīng)濟(jì)效益有關(guān)鍵參考價(jià)值。參考文獻(xiàn)[1]王妍.人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作的影響研究[J].現(xiàn)代營(yíng)銷(上旬刊),2025,(04):94-96.DOI:10.19921/ki.1009-2994.2025-04-0094-032.[2]王奕天.人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理的影響與運(yùn)用[J].西藏科技,2024,46(07):40-44.[3]張芝閏.制造業(yè)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響研究[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