在新一輪科技變革和產(chǎn)業(yè)革命背景下,人工智能已深度融入國民經(jīng)濟各產(chǎn)業(yè),成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要驅動力。人工智能能否促進制造企業(yè)生產(chǎn)率提升,已成為新時代中國制造業(yè)高質量發(fā)展的關鍵。利用2015—2017年中國A股制造業(yè)上市公司相關數(shù)據(jù),實證檢驗人工智能對制造企業(yè)生產(chǎn)率的影響,構建基于結構方程的多重中介效應模型,分析制造企業(yè)應用人工智能技術影響生產(chǎn)率的內在機制及路徑。研究發(fā)現(xiàn),人工智能提升了制造企業(yè)生產(chǎn)率;市場份額對人工智能與制造企業(yè)生產(chǎn)率的關系有顯著負向調節(jié)作用;人工智能通過勞動力數(shù)量、物質資本使用效率和技術創(chuàng)新產(chǎn)出3種中介變量顯著促進企業(yè)生產(chǎn)率提升,并通過人力資本使用效率和技術創(chuàng)新投入抑制企業(yè)生產(chǎn)率提升。 

【文章來源】：科技進步與對策. 2020,37(14)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

基于結構方程的多重中介效應模型

具體的結構方程模型路徑系數(shù)如圖2所示,H3a、H4a、H4b、H5a、H5b,均成立,但H3b未得到驗證。其中,人工智能通過中介變量勞動力數(shù)量促進了制造企業(yè)生產(chǎn)率提高,驗證了H3a。具體地,DIFAI和lnL的路徑系數(shù)顯著為正,說明人工智能顯著增加了制造企業(yè)勞動力數(shù)量,因為目前制造企業(yè)應用人工智能技術并不成熟,需要更多懂技術的勞動力;lnL和TFP_op的路徑系數(shù)顯著為正,說明懂技術的勞動力數(shù)量增加提高了人工智能技術應用效率,進而提高了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。dum_RD并未構成人工智能影響企業(yè)生產(chǎn)率的中介變量,H3b未通過驗證。具體地,DIFAI和dum_RD的路徑系數(shù)不顯著,同時dum_RD和TFP_op的路徑系數(shù)也不顯著。物質資本使用效率、人力資本使用效率構成了人工智能影響企業(yè)生產(chǎn)率的中介變量,H4a、H4b通過驗證。具體來看,DIFAI和PKI的路徑系數(shù)顯著為正,PKI和TFP_op的路徑系數(shù)也顯著為正,說明人工智能提升了物質資本使用效率,促進了生產(chǎn)率增長,但是,DIFAI對HCI的影響顯著為負,而HCI對TFP_op的影響顯著為正,說明人工智能不能有效優(yōu)化人力資本使用效率,進而抑制企業(yè)生產(chǎn)率提高。


本文編號：3043659