人工智能應用、新興技術追趕與企業高質量發展

摘 要：本文選取 2014-2023 年作為研究考察期，以中國A 股上市公司作為研究對象，通過構建多種計量模型實證考察人工智能應用、新興技術追趕與企業高質量發展之間的關系。研究發現，人工智能應用能夠顯著促進企業高質量發展;異質性分析證實，相較于中小規模企業與民營企業面言，人工智能應用對企業高質量發展的促進作用在大規模企業與國有企業表現得更為明顯;中介效應分析佐證，人工智能應用可通過促進新興技術追趕賦能企業高質量發展：門檻效應分析發現，人工智能應用對企業高質量發展存在單一門檻效應。

關鍵詞：人工智能應用;新興技術追趕：企業高質量發展;數字化轉型

中圖分類號：F273.1文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2025）03-0102-08

一、引 言

2024年12月，中央經濟工作會議明確強調，“加快構建新發展格局，扎實推動高質量發展”在全球經濟格局深度調整、市場競爭日益激烈的當下，企業作為構建新發展格局的關鍵主體之一其實現高質量發展已成為立足市場、決勝未來的核心命題。企業高質量發展不僅意味著企業產品與服務具備卓越品質，能精準滿足甚至超越客戶需求，還體現在企業追求實現經濟價值、社會價值與綠色可持續發展！。據國家統計局數據顯示，2023年全年規模以上工業增加值比上年增長4.6%。其中，國有控股企業增加值增長5.0%;股份制企業增長5.3%，外商及港澳臺商投資企業增長1.4%;私營企業增長3.1%。這些數據證實我國企業高質量發展已取得一定進展。然而，當前階段企業在邁向高質量發展征程中仍面臨諸多挑戰。一方面，部分企業受制于傳統運營模式的路徑依賴，流程繁瑣、效率低下，難以適應快速變化的市場節奏，嚴重制約企業高質量發展進程（2。另一方面，創新瓶頸突出研發投人大、風險高，高端人才匱乏，制約企業技術突破，阻滯企業實現高質量發展（241

人工智能作為當今最具顛覆性的科技力量之一，正以前所未有的速度席卷各個行業領域。2024年3月，政府工作報告中提出，要“開展'人工智能+’行動”，凸顯國家對人工智能領域發展的高度重視。在這一政策背景下，人工智能技術為企業高質量發展提供了新的突破口和增長極。從實踐層面來看，人工智能應用可有效推動企業進行生產流程優化、管理決策方式轉變與數字化轉型升級，從而激活企業發展潛能，促進企業高質量發展。一方面，人工智能應用有助于企業根據智能生產系統制定最優生產計劃，優化生產流程和供應鏈管理，有效減少生產周期，提高企業生產效率與經濟效益（51，從而賦能企業高質量發展。另一方面，人工智能應用可助力企業高效收集創新數據，提高企業模仿創新與原創創新能力，推動企業實現新興技術追趕。這有助于突破關鍵核心技術“卡脖子”瓶頸，提高企業核心競爭力，推動企業高質量發展。那么，人工智能應用到底如何影響企業高質量發展？新興技術追趕在二者之間到底存在何種作用機制？厘清上述問題，對于加快推動企業高質量發展具有重要的理論意義和現實價值。

圍繞人工智能與企業發展關系的研究文獻，為本文提供充實學術支撐。然而，尚未有文獻闡述新興技術追趕在人工智能應用與企業高質量發展之間存在的機制作用。本文可能存在的邊際貢獻在于：第一，將人工智能應用、新興技術追趕與企業高質量發展納人同一框架，實證考察三者之間的關系，為企業高質量發展研究提供了新的理論視角。第二，借助門檻效應模型，探究人工智能應用對企業高質量發展可能存在的非線性影響效應，為精準把握二者發展規律提供了更精確的分析工具。第三，針對不同類型企業，探究人工智能應用對企業高質量發展的異質性特征，為推動企業高質量發展提供科學依據。

二、理論分析與研究假設

（一）人工智能應用對企業高質量發展的直接影響

人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，正在深刻改變著企業競爭格局與發展模式。基于生產函數理論，生產要素的合理配置能夠實現最大化生產效率。隨著人工智能技術的不斷成熟，其在企業中的廣泛應用不僅能夠提高企業產品質量與資源配置效率，還可顯著提升生產效率，從而推動企業實現高質量發展。具體而言，人工智能對企業高質量發展的作用體現在以下方面：首先，人工智能應用有利于企業借助智能算法與工業機器人實現智能化流程再造和自動化操作，解放勞動力并降低設備故障率，延長設備壽命，減少人力成本與設備維護成本，促進企業生產效率與經濟效益提升，助力企業數字化轉型升級賦能企業高質量發展！71。其次，人工智能應用能夠促使企業借助大數據和機器學習技術，提高歷史銷售數據的分析能力與市場趨勢預測能力，幫助企業制定更加精準的營銷策略，識別潛在的業務增長點，助力企業實現科學精準決策，促進企業高質量發展。同時，人工智能應用可促進企業借助大數據模型進行用戶行為數據分析，生成多維度的客戶畫像，從而根據用戶偏好推送定制化產品和服務，提高用戶轉化率和滿意度，幫助企業更準確地定位目標客戶，提高企業國際競爭力，助力企業高質量發展。再次，人工智能應用有助于企業通過需求預測和庫存優化算法，實現供應鏈全流程的智能化，減少資金占用和貨物積壓，降低運輸成本，提高準時率，促進企業高質量發展。最后，人工智能應用可有效加強企業對全球經濟數據和競爭態勢的分析能力，從而精準地把握國際市場機會，幫助企業開拓國際市場，提高企業在全球價值鏈中的地位，為企業高質量發展提供助力。基于以上分析，本文提出如下假設：

H1：人工智能應用能夠顯著促進企業高質量發展。

（二）人工智能應用對企業高質量發展的間接影響

新興技術追趕是指后發企業通過技術吸收、消化、再創新等方式，快速縮小與行業技術領先企業的差距，并在某些領域實現新興技術超越的過程（”人工智能應用可有效促進企業實現新興技術追趕從而提高企業競爭力，促進企業高質量發展。一方面，人工智能應用能夠有效促進企業借助人工智能輔助的設計思維，實現不同領域知識的整合，拓展研發視角從而推動企業在更多領域實現技術戰略布局，助力企業打造先進創新模式，提高自主創新水平，實現新興技術追趕。此外，人工智能應用有利于企業借助開源軟件、數據集加強與高校、研發機構之間的合作，加速實現產學研結合跨界創新，助力新興技術共享與擴散，提高新興技術創新質量并推動新興研究成果轉化為實際應用，促進企業新興技術追趕。另一方面，企業實現新興技術追趕可有效開發出更具競爭力的創新產品，并結合虛擬現實和增強現實技術為客戶提供獨特的購物體驗，從而建立起強大的品牌形象，縮小與相同領域領先企業之間的差距，助力企業高質量發展！01。此外，新興技術追趕有助于企業加強清潔能源技術和環保材料技術的應用，實現資源的循環利用，促進企業綠色低碳轉型升級，縮小后發企業與領先企業之間的差距，賦能企業高質量發展。基于以上分析，本文提出如下假設：

H2：人工智能應用可促進新興技術追趕賦能企業高質量發展。

（三）人工智能應用對企業高質量發展的非線性影響

人工智能應用可提高企業生產效率與自主創新水平，對于企業高質量發展的影響效應可能會呈現非線性軌跡。具體而言，在人工智能應用程度較低時，企業可能會在人工智能領域面臨較高的技術投入和試錯成本，短期內難以獲得預期的收益（，從而降低企業經營利潤與生產效率，制約企業高質量發展。此外，人工智能的引人可能會導致企業對傳統崗位的需求減少，催生出對數據科學家、AI工程師等新型崗位的需求。這對企業的文化和人才戰略帶來挑戰，增加了企業的人力資源成本，進一步減緩企業高質量發展的進程。隨著人工智能應用程度不斷深化，企業通過培訓、再教育等手段優化人才結構，逐漸適應勞動力變革，從而推動企業整體組織效率和創新能力快速提升。此外，企業還可根據人工智能技術制定創新性解決方案，推動新產品和服務的開發，實現決策智能化與戰略精準調整，提高企業市場競爭力，促進企業高質量發展。當人工智能應用程度達到一定水平后，企業可借助智能控制系統監測設備的能源消耗情況，有效優化企業對能源等資源的使用，在保證產品質量的同時降低能源消耗，實現綠色低碳轉型，增強企業的可持續發展能力[1，助力企業高質量發展。基于以上分析，本文提出如下假設：

H3：人工智能應用對企業高質量發展存在單一門檻效應。

三、研究設計與數據來源

（一）模型構建

1.基準回歸模型

為驗證本文假設H1，構建基準回歸模型如下：

high：=b+hai +icontrols：+μ，+ +E：（1）

上式中，為企業：為年份;加i表征被解釋變量企業高質量發展水平;表示人工智能應用程度：controb代表為避免其余因素對回歸結果造成影響而選取的一系列控制變量;為模型截距項;與口表示各變量待估計系數;μ，為企業固定效應：\"，代表時間固定效應;s。為隨機干擾項。

2.中介效應模型

為探究新興技術追趕所發揮的中介效應，參考溫忠麟等（2022）“】的研究方式，構建如下中介效應模型進行回歸分析：

上式中，tec 為中介變量新興技術追趕：與民同樣表示模型截距項;o、8同樣表示各變量待估計系數;其余變量與式（1）保持一致。值得說明的是，式（2）、式（3）與式（1）共同組成中介效應模型。

3.門檻效應模型為驗證

假設 H3，基于 Hansen 面板門檻模型”構建門檻效應模型如下

式（4）中，“為根據 Bootstarp 抽樣法得出的門檻值;I·）為示性函數，當滿足括號中條件時，取值為1，反之為0。其余變量與式（1）保持相同。

（二）變量選取

1.被解釋變量：企業高質量發展（high）企業高質量發展是以聚焦創新發展為突破瓶頸、以提升經營績效實現持續盈利、以強化風險防控保障穩健運營、以優化企業治理構建高效架構以注重綠色貢獻彰顯社會責任的發展模式。因此參考既有研究方式10]，從創新發展、經營績效、風險防控、企業治理與綠色貢獻五個維度出發，構建企業高質量發展評價指標體系（見表1），并在此基礎上使用熵權法進行測算。

2.核心解釋變量：人工智能應用（ai）

援引張葉青等（2021）（四、房浩超（2024）[1]的研究方法，利用上市公司年報中人工智能技術相關詞匯出現的詞頻作為人工智能應用的代理變量。

3.中介變量：新興技術追趕（tee）

技術能力能夠決定企業地位與企業在市場上的競爭優勢，是衡量后發企業新興技術是否成功追趕的關鍵指標。參考已有研究思路[-”，使用技術能力對企業技術追趕進行測算，并以上市公司歷年發明專利來衡量技術能力，發明專利越多，說明企業技術能力越強，即企業技術追趕水平越高。

4.控制變量

為避免其余因素對企業高質量發展產生影響從而導致基準回歸結果出現偏誤，參考既有研究（2-2]對以下變量進行控制：（1）企業年齡（age），使用企業成立年限取自然對數進行表征。（2）營業收人增長（re），采用本年營業收人與上一年營業收人之比減1進行測度。（3）企業價值（zal），以企業TobinQ 數值進行表征。（4）管理費用支出（adm）選用管理費用與營業總收人之比表示。（5）企業資產負債率（ha），選取年末總負債與年末總資產之比進行測算。

（三）數據來源

本文以 2014-2023 年作為研究考察期，選取中國A股上市公司面板數據作為初始研究樣本。其中數據主要來自中國工商企業注冊數據、EPS數據庫國泰安數據庫、萬德數據庫、中國專利數據庫以及各上市公司企業年報。為確保樣本具有可得性與可比性，對初始數據進行如下處理：（1）別除不符合會計標準的樣本企業。（2）別除員工少于8人的樣本企業。（3）別除金融行業的樣本企業。（4）別除ST、'ST、PT 企業和資不抵債的企業。（5）對部分缺失數據使用線性插值法進行填充。經過以上數據收集與處理，最終共得到25870個企業樣本數據。

四、實證結果分析

（一）基準回歸

表2展示了利用式（1）對全樣本進行回歸的分析結果。列（1）顯示，在不控制固定效應與未加人控制變量的情況下，人工智能應用的影響系數顯著為正，初步證實人工智能應用可顯著促進企業高質量發展。列（2）為控制雙向固定效應但未加人控制變量情境下的回歸結果。數據顯示，在控制雙向固定效應后，人工智能應用的影響系數顯著為正。列（3）為控制雙向固定效應并加人控制變量后的回歸結果，在加人控制變量后，人工智能應用的影響系數仍為正，且通過 5%水平的顯著性檢驗，說明人工智能應用能夠顯著正向作用于企業高質量發展。由此，假設H1得到驗證。這一結果說明，人工智能應用有利于企業實現自動化生產，將重復性、規律性任務交由軟件機器人，從而整體提高生產效率，縮短生產周期，提高企業經濟效益，實現高水平高效率的經濟價值，賦能企業高質量發展。

就控制變量而言，企業年齡、營業收入增長、企業價值與管理費用支出對企業高質量發展的影響系數均為正，且至少通過 5%水平的顯著性檢驗，說明以上變量均可顯著推動企業高質量發展。而企業資產負債率對企業高質量發展的影響系數在5%水平上顯著為負，說明企業資產負債率在一定程度上會制約企業高質量發展。可能的原因是，隨著企業年齡增長，企業在生產、管理、營銷等方面積累豐富經驗，能更高效地應對各種問題，保障產品和服務質量，從而促進企業高質量發展：營業收入增長意味著企業能夠獲得更多的資金流人，增強企業的經濟實力，為企業擴大生產規模提供堅實的資金保障賦能企業高質量發展;良好的企業價值能吸引更多優秀的合作伙伴，促進企業與其他企業開展戰略合作，共享資源、技術等，從而推動企業高質量發展：管理費用支出增強可以有效促進企業內部各部門之間的溝通與協作，提高信息傳遞的及時性和準確性，提升企業的整體管理水平，為企業高質量發展助力;企業資產負債率提高可能導致企業在面臨風險時資金回籠困難，陷人債務危機，甚至面臨破產風險，阻礙企業高質量發展。

（二）穩健性檢驗與內生性處理

1.穩健性檢驗

為確保前文研究結果穩健可靠，采取以下方式進行穩健性檢驗：

第一，樣本數據縮尾處理。由于樣本極端值與異常值可能會導致回歸結果出現偏誤，因此對樣本數據進行雙邊5%水平的縮尾處理，并再次進行基準回歸分析。由表3列（1）數據顯示，人工智能應用的影響系數仍在5%水平上顯著為正，說明在進行樣本數據縮尾處理后，人工智能應用仍可正向作用于企業高質量發展，證實前文所得結論具有穩健性。

第二，更換變量衡量方式。使用主成分分析法對企業高質量發展水平重新進行測算。在此基礎上，借助式（1）重新對全樣本數據進行回歸檢驗，結果如表3列（2）所示。根據結果可知，人工智能應用的影響系數仍為正且通過5%水平的顯著性檢驗，與前文所得結果相比未發生明顯變化，說明本文基準回歸結果較為可靠。

第三，增加交叉固定效應。為盡可能緩解遺漏變量問題，進一步控制“企業-時間”交叉固定效應，并再次進行回歸檢驗。觀察表3列（3）數據不難發現，在增加交叉固定效應后，核心解釋變量人工智能應用的影響系數無論是方向還是顯著性均未發生明顯變化，再次證實前文所得結果的穩健可靠。

2.內生性處理

前文已經論證人工智能應用能夠顯著促進企業高質量發展，而企業高質量發展能夠有效增加企業利潤，推動企業提高人工智能應用程度。因此二者之間可能存在互為因果關系，從而導致基準回歸結果存在一定內生性問題。為有效解決內生性問題，本文選取工具變量法進行檢驗。參考諸竹君等（2022）（21、李猛和李涵（2024）[]的研究思路，采用企業所在地區最低工資標準作為工具變量（iv）。該工具變量選取依據為：一方面，最低工資標準上升會增加企業勞動力成本，促使企業提高人工智能應用程度，滿足內生性要求;另一方面，企業所在地區最低工資標準由政府制定，與企業決策無關，難以直接對企業高質量發展產生影響，符合工具變量選取的外生性原則。在此基礎上，使用2SIS 法進行回歸分析。觀察表4可知，人工智能應用的影響系數仍在1%水平上顯著為正，證實在處理了內生性問題之后，人工智能應用對企業高質量發展依然具有顯著促進作用。

（三）異質性分析

1.企業規模異質性

相較于中小規模企業，大規模企業能夠更加容易引人人工智能領域的人才與技術，可充分發揮人工智能應用對企業高質量發展的促進作用。為驗證人工智能應用對企業高質量發展的異質性影響，按照上市公司年度行業資產規模的中位數將樣本企業劃分為大規模企業與中小規模企業，并分別進行回歸檢驗，結果如表5列（1）和列（2）所示。觀察列（1）數據可知，人工智能應用的影響系數顯著為正，說明人工智能可顯著促進大規模企業高質量發展;由列（2）數據可以發現，人工智能對中小規模企業高質量發展的影響系數在 5%水平上顯著為正，說明人工智能應用可在一定程度上正向作用于中小規模企業高質量發展。對比列（1）和列（2）數據可得，相較于中小規模企業，人工智能應用對大規模企業高質量發展的促進作用更為顯著。細究其因，與中小規模企業相比，大規模企業擁有雄厚資金基礎，可充分發揮規模效應，能夠加強硬件設備購置與軟件系統引進的資金投人，提高人工智能應用的深度與廣度，從而充分發揮人工智能應用對企業高質量發展的促進作用。

2.企業產權異質性

由于國有企業與民營企業在資源獲取與市場競爭等方面具有一定差異，使得人工智能應用對二者高質量發展的影響存在不同表現。參考邢雙美和王智新（2024）51的研究思路，將樣本企業按產權性質劃分為國有企業和民營企業，并在式（1）基礎上分別進行回歸檢驗，結果如表5列（3）和列（4）所示。根據表中數據不難發現，相較于民營企業，人工智能應用對國有企業高質量發展的影響作用更為明顯。究其緣由，相比民營企業，國有企業更注重人工智能技術整體布局和中長期發展，可依托國家政策與資源扶持，加強人工智能技術引人與創新投人，提高人工智能應用程度，從而充分發揮人工智能應用對企業高質量發展的促進作用。

五、拓展分析

（一）中介效應分析

表6報告了基于中介效應模型回歸所得結果。觀察列（1）數據可知，人工智能應用對新興技術追趕的影響系數顯著為正，說明人工智能應用可顯著促進新興技術追趕。列（2）數據顯示，人工智能應用與新興技術追趕的影響系數均為正，且至少通過5%水平的顯著性檢驗，說明人工智能應用與新興技術追趕均可顯著促進企業高質量發展。此外，與基準回歸分析結果相比，人工智能應用的系數與顯著性有所下降，說明新興技術追趕是人T智能應用促進企業高質量發展的作用渠道。由此，假設 H2得以驗證。細究其因，人工智能應用有利于企業通過自動化設計、數據分析和預測模型，縮短研發周期，提高研發效率，實現新興技術追趕。這有助于企業積累專利和技術儲備，形成長期競爭優勢，從而搶占市場先機，實現多元化發展并提高經濟效益，從而促進企業高質量發展。

（二）門檻效應分析

基于前文理論分析，人工智能應用對企業高質量發展的影響效應可能存在非線性特征。因此，借助門檻效應模型對二者進行回歸分析檢驗。表7為基于 Bootstmp反復抽樣法選代1000次所得的模型估計檢驗結果，根據表中數據對模型具體形式與門檻個數進行識別，并根據F統計量與P值對門檻值個數進行判斷。由表7中數據可知，人工智能應用對企業高質量發展存在單一門檻效應。因此本文選擇使用單一面板門檻實證檢驗人工智能應用對企業高質量發展的門檻效應。

在以上模型估計識別結果的基礎上，利用式（4）進行回歸檢驗，結果如表8所示。觀察表中數據結果可知，在人工智能應用程度較低時，人工智能應用對企業高質量發展不存在顯著作用。可能的原因是，由于此階段人工智能應用程度較低，人工智能技術存在種類少、應用范圍有限，致使企業難以匹配到適合企業自身發展需求的人工智能解決方案，減弱人工智能應用對企業高質量發展的促進作用。當人工智能應用跨越門檻值后，人工智能應用的系數估計值顯著為正，說明人工智能應用可顯著正向作用于企業高質量發展。其原因可能為，當人工智能應用程度達到發展到一定水平后，人工智能應用可以為企業擴大生產規模、提升自主創新能力與推進轉型升級提供助力，從而提高市場競爭力與產品附加值，推動企業實現高質量發展。綜上，隨著人工智能應用程度不斷深化，其對企業高質量發展的促進作用隨之增強。由此，假設 H3 得以驗證。

六、結論與建議

本文以 2014-2023年作為研究考察期，將中國A股上市公司作為研究對象，通過構建多種計量模型系統考察了人工智能應用、新興技術追趕與企業高質量發展之間的關系。主要結論如下：（1）人工智能應用能夠顯著促進企業高質量發展，且該結論在經過一系列穩健性檢驗和內生性處理后仍然成立。（2）人工智能應用對企業高質量發展存在異質性影響效應。具體而言，相較于中小規模企業與民營企業而言，人工智能應用對企業高質量發展的促進作用在大規模企業與國有企業表現得更為明顯。（3）機制分析表明，新興技術追趕在人工智能應用與企業高質量發展之間發揮部分中介作用，即人工智能應用可通過促進新興技術追趕間接賦能企業高質量發展。（4）門檻效應檢驗揭示，人工智能應用對企業高質量發展存在單一門檻效應。

根據研究結論，本文提出如下政策建議：

第一，優化人工智能應用環境。相關政府部門應當著力優化人工智能應用環境，提高企業人工智能應用程度，促進企業高質量發展。一方面，政府有關部門應當制定和完善適應人工智能發展的法律法規，明確數據隱私保護、責任界定等核心問題，建立統一的行業標準，規范人工智能算法的開發、測試和應用流程，打造良好人工智能應用環境，促進企業高質量發展。另一方面，相關部門應當通過建立 AI產業集聚區、創業孵化器、基金支持等方式，幫助中小型人工智能企業成長，鼓勵人工智能領域新興產業涌現，優化人工智能應用環境，賦能企業高質量發展。

第二，培育新興技術追趕優勢。企業應當培育新興技術追趕優勢，拓寬人工智能應用賦能企業高質量發展的作用渠道。一方面，企業應當加大基礎研究和技術創新的投資，并與高校、研究機構進行合作，實現產學研一體化，加強跨學科合作和開放式創新，促進企業實現新興技術追趕，打通人工智能應用賦能企業高質量發展的路徑。另一方面，企業應當建立技術轉移機制，通過風險投資、技術交易平臺等途徑，幫助新興技術盡快投人市場，推動技術創新成果轉化，進而釋放新興技術追趕帶來的技術紅利，暢通人工智能應用促進企業高質量發展的渠道。

第三，因企施策加速人工智能落地。不同類型企業應當因企施策加速人工智能落地，制定差異化發展策略，推動企業高質量發展。一方面，大規模企業與國有企業應當建設人工智能技術平臺，通過平臺化方式來整合人工智能技術、算法和應用，形成內外部資源共享的生態圈，加速技術的引人與創新，從而提高人工智能應用的深度與廣度，促進企業高質量發展。另一方面，中小規模企業與民營企業應與大規模企業及技術服務商等外部資源加強合作，并利用現成的人工智能平臺或工具，快速實現技術落地，從而促進人工智能應用，推動企業高質量發展。

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