人工智能技術(shù)應(yīng)用與上市企業(yè)市場價值※

內(nèi)容提要：人工智能作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下的核心技術(shù)驅(qū)動力，能夠?qū)ζ髽I(yè)生產(chǎn)、發(fā)展產(chǎn)生重大影響。通過爬取中國上市企業(yè)年報文本(2007-2019年)內(nèi)容，構(gòu)建了人工智能技術(shù)應(yīng)用程度指標(biāo)，并檢驗(yàn)其對企業(yè)市場價值的影響。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)應(yīng)用能夠顯著提升企業(yè)市場價值，并展現(xiàn)出了較強(qiáng)的雙向行業(yè)溢出效應(yīng)。特別地，非國有企業(yè)、高技術(shù)企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用更能夠帶來顯著的價值增升效果。機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)應(yīng)用能帶來生產(chǎn)成本優(yōu)化、勞動雇傭結(jié)構(gòu)升級、創(chuàng)新效率提升以及內(nèi)外部預(yù)期改善，這些都有助于企業(yè)市場價值的提高。此外，還基于經(jīng)濟(jì)政策不確定性水平進(jìn)行深入探討，發(fā)現(xiàn)當(dāng)其水平較高時，企業(yè)基于人工智能技術(shù)的應(yīng)用能帶來更大的價值邊際驅(qū)動力。研究結(jié)論有助于中國未來的人工智能政策的制定和實(shí)施，為推動資本市場企業(yè)保值增值提供了新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和政策建議。

一、 引 言

發(fā)展的本質(zhì)在于捕捉驅(qū)動經(jīng)濟(jì)報酬遞增的核心要素，而前沿技術(shù)變革是經(jīng)濟(jì)新動能加速集聚的潛在驅(qū)動力。在“十四五”新階段，海量數(shù)據(jù)和前沿數(shù)字技術(shù)的雙向融合賦予創(chuàng)新轉(zhuǎn)型活動更大的加速度(蔡躍洲，2021)，原有依賴傳統(tǒng)有形生產(chǎn)要素驅(qū)動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的模式，將加快讓位于前沿科技的“乘數(shù)”“倍增”機(jī)制。在其中，人工智能作為典型的通用目的技術(shù)，是新時代構(gòu)建長期性核心技術(shù)競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵(湯鐸鐸等，2020)，也是提升經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量、效率和動力的重要工具。據(jù)《中國人工智能發(fā)展報告2020》顯示，2020年中國已成為人工智能技術(shù)專利申請量第一大國(占比達(dá)74.7%)；同年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到3251億元，同比增長16.7%(數(shù)據(jù)源自《2021人工智能發(fā)展白皮書》)，已然成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提質(zhì)加速的核心動力。習(xí)近平總書記指出，“加快發(fā)展新一代人工智能是贏得全球科技競爭主動權(quán)的重要戰(zhàn)略抓手”。對此，中國政府對人工智能技術(shù)高度重視，并從政策層面持續(xù)為人工智能技術(shù)發(fā)展開拓空間(圖1)。特別地，自2020年新冠肺炎疫情全球大流行以來，兼具“供給—需求”的雙側(cè)沖擊本身也是新需求的催化劑，形成了數(shù)字化、智能化的演替新方向，人工智能技術(shù)的應(yīng)用正逐步由拓展期進(jìn)入深化期，全新的科技紅利將催生新業(yè)態(tài)、新模式，為企業(yè)轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化乃至經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展添薪續(xù)力。

作為新時代新階段下最具革命性的數(shù)字化技術(shù)，人工智能將實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品生產(chǎn)、財務(wù)決策等一系列工作任務(wù)的自動化(呂越等，2020)，大面積推廣的工業(yè)機(jī)器人則依照流線式的工藝開展高效率生產(chǎn)，不單促成了有效的勞動供給(Acemoglu和Restrepo，2020)，還實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)出價格降低和勞動生產(chǎn)率增長的雙重擬合，由此顯著提升了企業(yè)生產(chǎn)率水平。在此基礎(chǔ)上，何宇等(2021)發(fā)現(xiàn)，中國依舊可以通過創(chuàng)新激勵政策、智能化技術(shù)培訓(xùn)等一系列組合拳推動人工智能技術(shù)的發(fā)展，借助歷史機(jī)遇在新的賽道上進(jìn)行追趕并有望完成“彎道超車”。然而，一個需要重點(diǎn)關(guān)注的現(xiàn)象是，同人工智能高速發(fā)展共存的特征事實(shí)，即是全球范圍內(nèi)數(shù)十年來的經(jīng)濟(jì)增長率放緩(Gordon，2018)。許多研究發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)發(fā)展對于生產(chǎn)效率和增加就業(yè)的“激勵型”發(fā)展路徑關(guān)注不多，反而是基于勞動力替代的“節(jié)約型”特征更為明顯，自動化技術(shù)在很大程度上削弱了勞動力在經(jīng)濟(jì)增長中的貢獻(xiàn)比值(Acemoglu和Restrepo，2020)，形成了較為強(qiáng)烈的替代效應(yīng)。甚至有研究認(rèn)為，現(xiàn)階段人工智能尚未產(chǎn)生革命性的新業(yè)態(tài)新產(chǎn)業(yè)，對生產(chǎn)力的驅(qū)動作用也是緩慢的。從這個角度來看，實(shí)踐中人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展勢頭迅猛，同理論研究中基于人工智能技術(shù)應(yīng)用績效觀點(diǎn)不一形成了鮮明對比。

習(xí)近平總書記曾倡議，“將‘新技術(shù)應(yīng)用及其影響’作為一項(xiàng)重點(diǎn)工作深入研究，認(rèn)真探索合作思路和舉措”。然而，目前的理論研究始終無法有效回應(yīng)基于人工智能的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)與應(yīng)用實(shí)踐中的悖論。作為中國企業(yè)的核心力量，上市企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用績效如何？其中的差異化特征和影響機(jī)制是什么？上述問題的回答，在理論上有助于基于中國本土情境下回應(yīng)人工智能技術(shù)應(yīng)用的績效狀況；在實(shí)踐中能夠?yàn)槠髽I(yè)更好地利用前沿數(shù)字技術(shù)提供建議，助力中國在新一輪科技革命中增強(qiáng)核心競爭力。有鑒于此，本文試圖構(gòu)建“人工智能技術(shù)應(yīng)用—上市企業(yè)市場價值”的框架，針對二者之間的關(guān)系存在性、結(jié)構(gòu)特征以及機(jī)制等方面開展理論解讀和經(jīng)驗(yàn)分析。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，采用年報文本大數(shù)據(jù)方式構(gòu)造了企業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用程度變量，更為直觀地刻畫出中國上市企業(yè)在前沿技術(shù)上的應(yīng)用狀況；第二，基于“人工智能技術(shù)應(yīng)用—企業(yè)市場價值”的影響關(guān)系和溢出效應(yīng)展開分析，并基于生產(chǎn)成本優(yōu)化、勞動雇傭結(jié)構(gòu)升級、創(chuàng)新效率提升、內(nèi)外預(yù)期改善四條路徑進(jìn)行檢驗(yàn)，豐富了對人工智能技術(shù)作用渠道的理解；第三，考慮到不確定性因素是當(dāng)前全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要特征，本文從經(jīng)濟(jì)政策不確定性視角出發(fā)，分析人工智能技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)市場價值發(fā)揮作用的重要外部條件，為理解資本市場企業(yè)價值的動因提供了新的視角。

二、 理論分析與假說提出

基于歷史觀的角度來看，技術(shù)創(chuàng)新實(shí)踐中存在四種最為重要的通用目的技術(shù)，它們分別是蒸汽機(jī)、電力、內(nèi)燃機(jī)和數(shù)字技術(shù)。作為當(dāng)前主流數(shù)字技術(shù)市場的中堅力量，人工智能技術(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)出典型的網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)特征，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下突破了自身的發(fā)展臨界點(diǎn)，形成了高密度技術(shù)創(chuàng)新集成體系。具體來看，人工智能的發(fā)展歷經(jīng)了數(shù)理邏輯推理、概率建模計算與深度學(xué)習(xí)三個階段，無論其背后的支撐技術(shù)基礎(chǔ)發(fā)生何種變化，都可以將其歸類為信息通信技術(shù)(ICT)。這種技術(shù)具有典型的滲透性(與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合)、替代性(對非機(jī)械的生產(chǎn)要素替代)和協(xié)同性特征(提升多種生產(chǎn)要素匹配度)，由此形成了典型的經(jīng)濟(jì)創(chuàng)造性價值(蔡躍洲和陳楠，2019)。新一代的人工智能在解決經(jīng)濟(jì)社會實(shí)踐中的專屬復(fù)雜問題上具有較為突出的優(yōu)勢，其作用路徑就在于“化繁就簡”式地將系統(tǒng)性的復(fù)雜問題解構(gòu)成為若干相對簡單的預(yù)測歸類任務(wù)，根據(jù)任務(wù)屬性的不同來配置差異化的算法進(jìn)行識別和處理，從而提高了工作針對性和解決問題的效率。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下，海量非結(jié)構(gòu)化、非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)積累以及計算機(jī)算力的跨越式演進(jìn)，更是為人工智能技術(shù)應(yīng)用的快速發(fā)展提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與技術(shù)條件，由此提高了人工智能技術(shù)對企業(yè)的影響力。從人工智能驅(qū)動企業(yè)價值的角度來看，本文認(rèn)為存在如下四條機(jī)制。

1. 人工智能技術(shù)應(yīng)用與生產(chǎn)成本優(yōu)化

從外部層面來看，人工智能技術(shù)能夠有效幫助企業(yè)基于宏觀、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)要素和市場消費(fèi)者偏好變化等來評估、預(yù)測企業(yè)所面臨的市場環(huán)境(Agrawal等，2019)，基于前沿數(shù)字技術(shù)形成的高精度預(yù)測結(jié)果能夠幫助企業(yè)達(dá)成高效率的決策，如根據(jù)市場產(chǎn)品需求變化即時調(diào)整生產(chǎn)、銷售、存儲計劃，以達(dá)到降低成本的合意效果(Bajari等，2019)。從內(nèi)部層面來看，人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠改善企業(yè)內(nèi)部的組織間信息傳遞問題，通過自動分類、規(guī)整信息并實(shí)現(xiàn)預(yù)測和調(diào)整，如在實(shí)踐中企業(yè)可以借助人工智能技術(shù)應(yīng)用來摸排和監(jiān)控企業(yè)內(nèi)部能耗級別較高的部門機(jī)構(gòu)(或生產(chǎn)項(xiàng)目)，據(jù)此針對高消耗部門進(jìn)行約束調(diào)整(或重新編排生產(chǎn)項(xiàng)目)，實(shí)現(xiàn)成本的有效降低。特別地，人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠有效驅(qū)動企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)項(xiàng)目向自動化變革，用機(jī)器來替代一部分勞動力，實(shí)現(xiàn)人工成本降低和產(chǎn)出效率的提升，對于企業(yè)而言，實(shí)踐中的生產(chǎn)成本優(yōu)化，毫無疑問將提高企業(yè)的經(jīng)營績效，從而有助于企業(yè)提升其在資本市場中的價值。由此本文認(rèn)為，人工智能技術(shù)應(yīng)用能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)成本優(yōu)化，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)市場價值的增長。

2. 人工智能技術(shù)應(yīng)用與勞動雇傭結(jié)構(gòu)升級

從勞動雇傭總規(guī)模視角來看，人工智能技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下的核心變革技術(shù)，本質(zhì)上是人類機(jī)器自動化生產(chǎn)歷史軌跡的延續(xù)(或更高級階段)，考慮到人類特有的高度復(fù)雜性和創(chuàng)造性，即便是目前的高位階的人工智能也只能基于人的部分功能(任務(wù))進(jìn)行替代或分擔(dān)，其邊界十分有限。歷史經(jīng)驗(yàn)也充分表明，在多次重大技術(shù)革命后引致“機(jī)器替代人”的悲觀預(yù)測，似乎從未變成現(xiàn)實(shí)(蔡躍洲和陳楠，2019)。即前沿技術(shù)應(yīng)用并沒有威脅到實(shí)體經(jīng)濟(jì)的總勞動雇傭需求，反而是新技術(shù)興起帶來了許多新行業(yè)、新崗位，帶動了微觀企業(yè)乃至全社會的勞動雇傭總量增升。特別是人工智能技術(shù)應(yīng)用帶來的成本的降低，客觀上增加了企業(yè)利潤水平，引致了自身生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張，企業(yè)有激勵擴(kuò)大勞動雇傭總量來推動生產(chǎn)可能性邊界向外移動。Acemoglu和Restrepo(2020)還觀測到，某單一企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用還會溢出到其他行業(yè)中去，從而推動其他行業(yè)勞動雇傭需求的增加。從勞動雇傭結(jié)構(gòu)視角來看，人工智能技術(shù)作為當(dāng)前最為前沿的數(shù)字技術(shù)，會衍生出一系列的新工種和新技術(shù)崗位，其在客觀上對勞動力的吸納具有相當(dāng)?shù)钠蛐?，一般會呈現(xiàn)要求雇傭大量具有數(shù)字化、智能化技術(shù)積累的高素質(zhì)工作人群的具體現(xiàn)象，而對于低端技能勞動力群體而言往往側(cè)重不多，人工智能技術(shù)甚至還會在一定層面上進(jìn)行替代，從而騰挪出更多空間來吸納高技能勞動力。由此，人工智能技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)的勞動力雇傭結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了顯著優(yōu)化效應(yīng)。不難發(fā)現(xiàn)，企業(yè)勞動雇傭規(guī)模的擴(kuò)張和雇傭結(jié)構(gòu)優(yōu)化的雙重疊加效應(yīng)，意味著企業(yè)可以利用人工智能技術(shù)來提升勞動生產(chǎn)要素的配置能力，最大限度釋放勞動生產(chǎn)力的價值驅(qū)動紅利。從這個角度來看，人工智能技術(shù)應(yīng)用能實(shí)現(xiàn)勞動雇傭結(jié)構(gòu)升級，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)市場價值的增長。

3. 人工智能技術(shù)應(yīng)用與效率、創(chuàng)新的雙提升

從生產(chǎn)效率的角度來看，人工智能技術(shù)應(yīng)用能夠在已有豐富數(shù)據(jù)要素積累下進(jìn)行前瞻性分析，通過數(shù)據(jù)處理、方案識別、程序化管理和自動化糾錯，使得企業(yè)內(nèi)部供應(yīng)鏈的協(xié)同擬合度大幅度提升，強(qiáng)化了信息和知識在企業(yè)內(nèi)部的流動速率(楊虎濤，2020)，提高了內(nèi)部資源的利用效率。特別地，人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠極大降低信息捕捉和分析成本，能夠有效發(fā)現(xiàn)市場新需求的結(jié)構(gòu)變化，并推動自身生產(chǎn)配置方向的優(yōu)化調(diào)整，從而避免了無效生產(chǎn)和低效利用的可能，由此會顯著提升企業(yè)的生產(chǎn)率水平。更為重要的是，人工智能技術(shù)的應(yīng)用必然伴隨著更多的資本積累深化(程文，2021)，此時的要素生產(chǎn)效率也會進(jìn)一步提升。從創(chuàng)新產(chǎn)出的角度來看，人工智能技術(shù)本身就是內(nèi)生創(chuàng)新型數(shù)字化技術(shù)，可以歸結(jié)為“發(fā)明方法的發(fā)明”。這類智能化技術(shù)具備了自我優(yōu)化的能力，能夠在海量的信息和方案中搜尋匹配的要素組合模式，將企業(yè)“大海撈針”式的研發(fā)效率進(jìn)一步提升，增強(qiáng)企業(yè)從已有技術(shù)創(chuàng)新方案中提煉新路徑的能力(或說把握技術(shù)創(chuàng)新演變軌跡和重要節(jié)點(diǎn))，也能夠針對特定創(chuàng)新活動的風(fēng)險衍生狀況進(jìn)行預(yù)測并作出反應(yīng)方案。確實(shí)，形成一種創(chuàng)造新技術(shù)的新方法，往往能夠?qū)ζ髽I(yè)創(chuàng)新模式產(chǎn)生更為深遠(yuǎn)的影響，而人工智能技術(shù)的應(yīng)用恰恰能夠?qū)⑵髽I(yè)的創(chuàng)新能力進(jìn)行深度提升。從另外一個角度來看，人工智能技術(shù)應(yīng)用在信息處理學(xué)習(xí)和反饋回路上相比人腦而言有著巨大的優(yōu)勢，可以幫助研發(fā)人員擺脫低質(zhì)量的重復(fù)性工作，能夠?qū)⒆⒁饬械礁袆?chuàng)造性的研發(fā)活動中來，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出效能提升也在情理之中。從這個角度來看，人工智能技術(shù)應(yīng)用能實(shí)現(xiàn)效率與創(chuàng)新的雙提升，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)市場價值增長。

4. 人工智能技術(shù)應(yīng)用與內(nèi)外部預(yù)期改善

從企業(yè)內(nèi)部預(yù)期來看，人工智能技術(shù)作為更高位階的技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動力，更多地采用這類技術(shù)能夠在生產(chǎn)、管理、決策、創(chuàng)新等多個維度實(shí)現(xiàn)重大優(yōu)化，增強(qiáng)了企業(yè)的核心競爭力。前期研究指出，信息披露需求水平往往與企業(yè)的成長性水平呈正相關(guān)，企業(yè)內(nèi)部的管理者所披露的信息也往往會具有更為濃厚的積極特性(吳非等，2021)。在此情境下，管理者會通過企業(yè)總結(jié)性質(zhì)的年報文本更加主動地傳達(dá)有關(guān)企業(yè)利用人工智能技術(shù)(及其績效)的利好信號，從而增強(qiáng)了企業(yè)自身的積極預(yù)期和發(fā)展信心。從企業(yè)外部預(yù)期來看，在“十四五”規(guī)劃和遠(yuǎn)景目標(biāo)中，人工智能技術(shù)作為規(guī)劃中的前沿科技之首，展現(xiàn)出了相當(dāng)?shù)闹匾院驼咧С旨t利。如若企業(yè)在生產(chǎn)發(fā)展實(shí)踐中采用了更多的人工智能技術(shù)，則會帶動企業(yè)外部的評價信息向好，減弱外部對于企業(yè)的不利評價和負(fù)面預(yù)期，從而顯著改善企業(yè)所面臨的外部輿論環(huán)境。進(jìn)一步來看，在資本市場中的有效估值，離不開企業(yè)內(nèi)外部所有信息集合形成的未來收益折現(xiàn)預(yù)期。從這個角度來看，人工智能技術(shù)應(yīng)用能有效改善企業(yè)內(nèi)外部的預(yù)期，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)市場價值增長。綜合上述討論，本文提出了如下核心假說：

假說：人工智能技術(shù)應(yīng)用能夠顯著提升上市企業(yè)市場價值。

三、 研究設(shè)計

1. 數(shù)據(jù)來源

為研究人工智能技術(shù)應(yīng)用對上市企業(yè)市場價值的影響，本文通過爬取中國上市企業(yè)財務(wù)指標(biāo)和年報文本(2007-2019年)內(nèi)容構(gòu)建數(shù)據(jù)樣本，其中財務(wù)數(shù)據(jù)爬取自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)、年報得自巨潮網(wǎng)。此外，本文對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下清洗步驟：第一，剔除經(jīng)營狀態(tài)存在異常的企業(yè)(ST、*ST、PT及期間退市企業(yè))；第二，剔除具有金融屬性的企業(yè)；第三，剔除當(dāng)年進(jìn)行IPO的樣本；第四，保留那些至少連續(xù)五年不存在數(shù)據(jù)缺失的樣本；第五，對所有連續(xù)型(非比值)變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。

2. 變量設(shè)定

(1) 被解釋變量。上市企業(yè)市場價值(TobinQ)。在企業(yè)市場價值的測度上，本文采用了常見的刻畫公司績效和成長性指標(biāo)(Morck等，1988； Bharadwaj等，1999)開展研究，即TobinQ=(總市值+總負(fù)債)/總資產(chǎn)。本文認(rèn)為，傳統(tǒng)的上市企業(yè)財務(wù)指標(biāo)更多地是映射出過往生產(chǎn)、創(chuàng)新等行為的績效，并不具備足夠的前瞻性特征。而人工智能技術(shù)應(yīng)用更多地同企業(yè)未來的核心競爭力和價值有關(guān)，因此托賓Q值相對于上述傳統(tǒng)指標(biāo)而言與本文所闡述的市場價值具有更高的匹配度。

(2) 核心解釋變量。人工智能技術(shù)應(yīng)用(AI)。人工智能技術(shù)應(yīng)用是一個較為抽象的概念，在上市企業(yè)年報中也沒有針對該技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行專項(xiàng)的財務(wù)等信息數(shù)據(jù)的披露。囿于數(shù)據(jù)的可獲得性，以往對于人工智能發(fā)展的度量只能局限于籠統(tǒng)的“工業(yè)機(jī)器人”規(guī)模作為近似代理變量(李磊等，2021)。上述處理方法所面臨的問題在于，基于機(jī)器人安裝數(shù)量(投入金額)的數(shù)據(jù)大多停留在省級層面，無法直接精準(zhǔn)對應(yīng)到企業(yè)層面中，并且這類機(jī)器人的技術(shù)布局大多局限在中低端領(lǐng)域，同人工智能這種前沿的數(shù)字技術(shù)還存有一定的差異。更為重要的是，人工智能技術(shù)應(yīng)用具有較強(qiáng)的滲透性(Pervasiveness)，會對企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、管理等多個環(huán)節(jié)形成智能化的沖擊和改造優(yōu)化，而機(jī)器人的應(yīng)用僅能在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)中刻畫其自動化水平，無法針對智能化的技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型進(jìn)行有效度量。因此，采用機(jī)器人數(shù)據(jù)刻度可能會存在一定的偏差，也無法透視企業(yè)層面的人工智能技術(shù)演變規(guī)律。

本文認(rèn)為，人工智能技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要抓手，該領(lǐng)域的技術(shù)建設(shè)需要企業(yè)的重點(diǎn)關(guān)注和大力投入，這類信息會更傾向于體現(xiàn)在具有總結(jié)和戰(zhàn)略規(guī)劃的年報文本表達(dá)中。姚加權(quán)等(2020)的研究認(rèn)為，企業(yè)年報文本信息作為典型的非結(jié)構(gòu)化特征數(shù)據(jù)，具有多類別信息交叉和多元渠道輸出的特色，特別是在“高語境”為基本傳播特征的中國資本市場中，企業(yè)年報文本中蘊(yùn)藏著極大的信息量?；诖?，本文從上市企業(yè)年報文本數(shù)據(jù)中提取有關(guān)“人工智能”相關(guān)的關(guān)鍵詞詞頻來刻畫企業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用。

從變量設(shè)計的文本挖掘技術(shù)來看，本文基于Python爬蟲功能從巨潮資訊網(wǎng)下載歸集了滬深兩市A股上市企業(yè)的年度報告文本信息，為初步篩選形成數(shù)據(jù)池。在人工智能的特征詞確定上，本文基于吳非等(2021)的研究，鎖定了人工智能、商業(yè)智能、圖像理解、投資決策輔助系統(tǒng)、智能數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、智能機(jī)器人、語義搜索、生物識別技術(shù)、人臉識別、語音識別、身份驗(yàn)證、自動駕駛、自然語言處理等15個特征詞。進(jìn)一步地，利用Jieba分詞功能對數(shù)據(jù)池進(jìn)行搜索、配對處理，得到了有關(guān)企業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用的分類關(guān)鍵詞詞頻。最后，將這些分類詞詞頻數(shù)進(jìn)行加總，得到了最終的代理指標(biāo)(對數(shù)化處理)。

(3) 控制變量。參考既有文獻(xiàn)，本文納入了一系列可能對核心關(guān)系具有影響的變量。具體包括，企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)值(Lnasset)、杠桿率水平(Lev)、營業(yè)盈利能力(Profit，營業(yè)利潤與營業(yè)收入之比)、年齡及其平方項(xiàng)(Age、Age2)、第一大股東股權(quán)集中度(Share)、兩職合一(Mega，董事長與總經(jīng)理兼任時取1，否則為0)、審計意見(Audit，審計單位出具標(biāo)準(zhǔn)無保留意見取0，否則為1)、機(jī)構(gòu)持股占比(Institution)、股票換手率(Turnover)等變量。

3. 模型設(shè)定與實(shí)證策略

為檢驗(yàn)企業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用對市場價值的影響，本文設(shè)定了模型(1)加以檢驗(yàn)：

TobinQi,t=φ0+φ1AIi,t-1+∑βCVsi,t+∑γInd+∑μYear+εi,t

(1)

其中，TobinQ為本文的被解釋變量，AI為本文的核心解釋變量，CVs則包括了前述的控制變量組，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。有鑒于核心變量間影響效應(yīng)的傳導(dǎo)可能存在一定時滯，本文采用滯后1期的人工智能技術(shù)應(yīng)用變量進(jìn)行回歸，以期緩解變量間互為因果的擾動。另外，時序上的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化趨勢以及行業(yè)特質(zhì)信息會干擾到“人工智能技術(shù)應(yīng)用—企業(yè)市場價值”之間的關(guān)系，為避免上述對模型結(jié)果的沖擊，本文構(gòu)建雙重固定效應(yīng)模型(“時間—行業(yè)”)來吸收不可觀測因素的影響。

四、 實(shí)證結(jié)果與經(jīng)濟(jì)解釋

1. 基準(zhǔn)回歸

表1對人工智能技術(shù)應(yīng)用與上市企業(yè)價值的基本關(guān)系展開實(shí)證研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在未納入控制變量集的檢驗(yàn)中，人工智能技術(shù)變量(L.AI)的回歸系數(shù)為0.051且通過了5%的統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)。在納入控制變量集后，相關(guān)核心變量的回歸系數(shù)彈性并未發(fā)生較大變化(0.049)，統(tǒng)計顯著性由5%提升至1%；同時從經(jīng)濟(jì)意義來看，人工智能技術(shù)應(yīng)用水平每增加1單位標(biāo)準(zhǔn)差(0.5116)，使得企業(yè)價值的平均提升幅度相當(dāng)于樣本標(biāo)準(zhǔn)差的1.54%(0.049×0.5116÷1.6296)。基于上述分析可以發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)應(yīng)用能夠有效帶來上市企業(yè)價值水平的提升，應(yīng)用強(qiáng)度越大，其在股票市場上的價值越高。這為本文的核心假說提供了堅實(shí)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)支持。

表1 人工智能技術(shù)應(yīng)用與上市企業(yè)價值

習(xí)近平總書記指出，“人工智能是引領(lǐng)這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有溢出帶動性很強(qiáng)的‘頭雁’效應(yīng)”。這一效應(yīng)可能帶來外部企業(yè)的學(xué)習(xí)或模仿效應(yīng)，進(jìn)而影響企業(yè)市場價值，對這種溢出效應(yīng)的檢驗(yàn)則十分必要。具體來看，人工智能技術(shù)應(yīng)用除了會對自身產(chǎn)生影響，也有可能會將這種效應(yīng)溢出到外部企業(yè)中去。類似地，外部其他企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用也可能會對本企業(yè)產(chǎn)生影響。有鑒于此，本部分內(nèi)容主要從上述兩個方向的溢出效應(yīng)來探索人工智能技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)市場價值的影響。首先，從“本企業(yè)對外部其他企業(yè)的溢出效應(yīng)”維度展開檢驗(yàn)?；谄髽I(yè)市場價值(TobinQ)，計算出同一行業(yè)內(nèi)除了自身企業(yè)外所有企業(yè)的市場價值均值(TobinQ-Ind-1)，及其他各行業(yè)所有企業(yè)的市場價值均值(TobinQ-Ind-2)。其次，從“外部企業(yè)對本企業(yè)的溢出效應(yīng)”維度展開檢驗(yàn)。基于人工智能技術(shù)應(yīng)用(AI)，計算得出同一行業(yè)內(nèi)除自身企業(yè)外所有企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用均值(AI-Ind-1)，以及其他各行業(yè)所有企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用均值(AI-Ind-2)。

表2實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，本企業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用無論是對于本行業(yè)內(nèi)的其他企業(yè)市場價值，抑或是其他各行業(yè)企業(yè)的市場價值都具有高度顯著的正向影響(回歸(1)和回歸(2))，表明企業(yè)自身開展人工智能技術(shù)應(yīng)用后所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)福利，能夠外溢至其他企業(yè)中(并且這種外溢效應(yīng)對于本行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)而言更為突出)。從另一個角度來看，行業(yè)內(nèi)部其他企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用能夠帶動本企業(yè)的市場價值提升(回歸(3))，即便將行業(yè)口徑放大至外部其他行業(yè)企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用來看(回歸(4))，上述結(jié)論也同樣成立(并且外部其他行業(yè)企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用所能形成的價值帶動效應(yīng)更大)。表2的實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)了企業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用對市場價值具有顯著正向且雙向溢出的效果，從而為理解人工智能技術(shù)應(yīng)用的經(jīng)濟(jì)后果提供了更加豐富的視角和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

2. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)與內(nèi)生性處理

本文的穩(wěn)健性檢驗(yàn)由以下幾個部分構(gòu)成。第一，延長時間窗口，考察人工智能技術(shù)應(yīng)用在口徑更大的時間區(qū)間內(nèi)的價值驅(qū)動效果。第二，剔除部分樣本，針對樣本中某些不可觀測卻可能實(shí)際影響核心關(guān)系的因素(樣本)進(jìn)行剔除。第三，邊際效應(yīng)分析，考察人工智能技術(shù)應(yīng)用的單位變動所能造成的影響。第四，分位數(shù)識別檢驗(yàn)，考察在不同的市場價值分位點(diǎn)上人工智能技術(shù)的影響。第五，更替變量結(jié)構(gòu)，通過不同口徑的變量換算和回歸進(jìn)行二次驗(yàn)證。第六，內(nèi)生性檢驗(yàn)，采用工具變量法來減弱模型的內(nèi)生性問題。

(1) 延長回歸時間窗口。表3的實(shí)證檢驗(yàn)主要基于延長“被解釋變量—核心解釋變量”之間的時間窗口來識別其中可能的動態(tài)效應(yīng)。在具體的處理上，本文首先針對人工智能技術(shù)應(yīng)用變量進(jìn)行了滯后2～4 期的處理，其次針對企業(yè)市場價值變量進(jìn)行前置2～4期處理。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在人工智能技術(shù)應(yīng)用的三組滯后項(xiàng)回歸中，人工智能技術(shù)的回歸系數(shù)均為正值(0.051、0.045、0.064)且至少通過了5%的統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)；在企業(yè)市場價值的三組前置項(xiàng)回歸中，人工智能技術(shù)的回歸系數(shù)變化差異并不明顯(0.058、0.050、0.056)，也同樣呈現(xiàn)出穩(wěn)健的顯著水平。這兩部分實(shí)證結(jié)果充分表明，人工智能技術(shù)的應(yīng)用具有較強(qiáng)的可持續(xù)特征，其對上市企業(yè)市場價值的驅(qū)動作用能在較長的時間段內(nèi)維持，并形成了有效的正向疊加。從這個角度來看，重視人工智能技術(shù)的應(yīng)用，對于企業(yè)市場價值潛力的增長而言有著非常重要的作用。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)I：延長回歸時間窗口

(2) 剔除部分樣本。在表4的檢驗(yàn)中，著重將某些特殊的樣本進(jìn)行刪節(jié)，以排除某些不可觀測因素對核心關(guān)系的干擾。本文從“時間—地區(qū)—企業(yè)”三個層面對總樣本進(jìn)行調(diào)整。一是從時間維度刪節(jié)樣本，考慮到樣本期(2007-2019年)中存在兩個重大外部不利金融沖擊(國際金融危機(jī)，2008年；中國股災(zāi)，2015年)，這類沖擊會顯著干擾到資本市場上市企業(yè)的價值軌跡。因此，本文在回歸(1)中僅保留了2010年以后的數(shù)據(jù)集(考慮到金融危機(jī)的后效性，下同)，在回歸(2)中進(jìn)一步剔除了2015年(含)以后的數(shù)據(jù)集。二是從空間維度刪節(jié)樣本，考慮到直轄市地區(qū)存在較強(qiáng)的政治、經(jīng)濟(jì)特殊性，該類地區(qū)企業(yè)的技術(shù)應(yīng)用和價值決定往往與其特殊的地域?qū)傩杂忻芮嘘P(guān)聯(lián)，進(jìn)一步地，東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展成熟度較高，這往往也可能導(dǎo)致“人工智能技術(shù)應(yīng)用—企業(yè)市場價值”中存在較強(qiáng)的內(nèi)生性問題。有鑒于此，本文在回歸(3)和回歸(4)中分別剔除了直轄市和東部地區(qū)樣本企業(yè)。三是從企業(yè)維度刪節(jié)樣本?？紤]到本文的人工智能技術(shù)應(yīng)用指標(biāo)是基于上市企業(yè)年報文本大數(shù)據(jù)識別而來，而年報文本所透露的信息極有可能會“言過其實(shí)”抑或是“謹(jǐn)言慎行”，這些都不利于準(zhǔn)確刻畫企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用水平。為了最大限度提升文本識別的質(zhì)量，本文選擇了信息披露質(zhì)量較高的年報樣本作為分析載體。在回歸(5)中，本文僅保留了那些經(jīng)由證監(jiān)會年報披露質(zhì)量考核級別為A、B級的樣本，在回歸(6)中，則將年報鎖定在經(jīng)由“四大會計事務(wù)所”審計的樣本中。經(jīng)由上述樣本刪節(jié)變換后不難發(fā)現(xiàn)，原有核心結(jié)論“人工智能技術(shù)應(yīng)用有助于提升上市企業(yè)市場價值”的核心結(jié)論依舊沒有發(fā)生任何改變。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)II：剔除部分樣本

(3) 邊際效應(yīng)分析。在前述實(shí)證檢驗(yàn)中確證了人工智能技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)市場價值的正向效果，但尚未解讀人工智能技術(shù)應(yīng)用可能具有的邊際彈性。于此，本文基于人工智能技術(shù)應(yīng)用(AI)進(jìn)行了邊際分析(詳細(xì)的實(shí)證結(jié)果可參見圖2)。從圖例可以發(fā)現(xiàn)，在每一個邊際變動點(diǎn)上，其對企業(yè)市場價值的影響都保持著一個穩(wěn)定的正斜率。這意味著，隨著人工智能技術(shù)應(yīng)用從較低程度(即圖2的左半部分)到較大程度(圖2的右半部分)，其對企業(yè)價值促進(jìn)作用的邊際彈性逐漸上升。應(yīng)當(dāng)說，本部分的研究結(jié)論，同“越高的人工智能技術(shù)應(yīng)用水平帶來了越高的市場價值”的核心假說在邏輯上是保持一致的。

圖2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)III：基于邊際效應(yīng)的分析 圖3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)IV：分位數(shù)檢驗(yàn)

(4) 分位數(shù)檢驗(yàn)。隨著企業(yè)市場價值水平的提升，不同市場價值水平下的企業(yè)表現(xiàn)和行為可能存在較大的不同。對此，本身針對企業(yè)市場價值進(jìn)行分位數(shù)層面的分析。從數(shù)據(jù)分析結(jié)果來看(圖3)，人工智能技術(shù)應(yīng)用在條件分布的差異化分位點(diǎn)上，對企業(yè)市場價值形成了不同的作用強(qiáng)度。但需要注意的是，作用強(qiáng)度的擬合線及其置信區(qū)間始終在橫軸上方(這意味著人工智能技術(shù)應(yīng)用一直保持著正向效果)，并且隨著企業(yè)市場價值分位點(diǎn)逐步上升，這種作用強(qiáng)度所帶來的價值驅(qū)動效應(yīng)還有顯著增強(qiáng)的趨勢，從而展現(xiàn)出了一定的“錦上添花”的效果，這也為本文的核心結(jié)論提供了證據(jù)支持。

(5) 更替核心變量計算口徑。在表5的檢驗(yàn)中，其最大的變化在于調(diào)整了變量的計算口徑，以重新核驗(yàn)原有的核心基本關(guān)系。從核心解釋變量來看，針對原有的人工智能技術(shù)應(yīng)用詞頻加總數(shù)，本文進(jìn)一步考慮了年報文本的長短差異，以消除其中可能存在的規(guī)模效應(yīng)。具體來看，針對AI的詞頻總數(shù)，本文將其分別除以年報中的詞匯數(shù)和句子數(shù)，得到AI-W(人工智能詞匯數(shù)與年報詞匯數(shù)之比)和AI-S(人工智能詞匯數(shù)與年報語句數(shù)之比)。從被解釋變量來看，本文還采用了凈資產(chǎn)收益率(ROE)來刻畫企業(yè)價值。特別地，借鑒了杜勇等(2017)的研究，以(營業(yè)利潤-投資收益-公允價值變動收益+對聯(lián)營企業(yè)和合營企業(yè)的投資收益)/總資產(chǎn)的方式刻畫了企業(yè)的未來主業(yè)發(fā)展業(yè)績(Perf)。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，經(jīng)由上述變量口徑的調(diào)整后，原有核心結(jié)論依舊沒有發(fā)生任何改變。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)V：更替核心變量計算口徑

(6) 內(nèi)生性檢驗(yàn)：工具變量法。在表6中呈現(xiàn)的是采用工具變量后的回歸結(jié)果，本文具體采用的工具變量為同一區(qū)域內(nèi)上市企業(yè)數(shù)量。本文認(rèn)為該變量同時滿足相關(guān)性與排他性這兩個工具變量的基本要求：一方面特定區(qū)域內(nèi)的上市企業(yè)數(shù)量越多(意味著集聚越大)，此類企業(yè)往往會面臨更加激烈的競爭，為了獲得更大的市場份額，企業(yè)往往有動力采用前沿數(shù)字技術(shù)(包括人工智能技術(shù))來增強(qiáng)自身核心競爭力；另一方面轄域內(nèi)的企業(yè)數(shù)目同企業(yè)在資本市場中的價值并沒有顯著關(guān)聯(lián)。綜上所述，本文基于“城市—省份”兩個口徑捕捉到了地區(qū)上市企業(yè)規(guī)模數(shù)量作為本部分研究的工具變量。

研究發(fā)現(xiàn)(表6)，工具變量的有效性得到了回歸結(jié)果的保證，其識別既無過度也無不足。同時在兩種口徑的工具變量調(diào)整下，具體回歸結(jié)果與基準(zhǔn)模型基本一致(且顯著)。這表明，經(jīng)過內(nèi)生性的處理，原有的核心結(jié)論依舊是確當(dāng)?shù)摹?/p>

表6 內(nèi)生性處理：工具變量法

3. 異質(zhì)性檢驗(yàn)

本文認(rèn)為，具有不同屬性特征的企業(yè)，自身在利用前沿數(shù)字技術(shù)時會存在一定的差異偏好，使得在相同強(qiáng)度的人工智能技術(shù)應(yīng)用轉(zhuǎn)化成為企業(yè)價值時，可能會有非對稱的效果，基于這種差異的探討，有助于形成更具針對性的政策導(dǎo)向。有鑒于此，本文在全樣本的基礎(chǔ)上，以企業(yè)的產(chǎn)權(quán)屬性和科技屬性進(jìn)行了分樣本的實(shí)證檢驗(yàn)。

(1) 產(chǎn)權(quán)屬性差異檢驗(yàn)。表7針對企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性特征差異(國有，非國有)展開了實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)應(yīng)用指標(biāo)在國有企業(yè)組別中的回歸系數(shù)為-0.025，但t值偏小，無法通過任何慣常水平下的統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)；而在非國有企業(yè)組別中，人工智能技術(shù)應(yīng)用則有著明顯的價值驅(qū)動效應(yīng)(L.AI的回歸系數(shù)為0.076且通過了1%的統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn))。在交互項(xiàng)識別檢驗(yàn)中，L.AI×L.SOE的系數(shù)為負(fù)值且通過了5%的統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)，這也表明產(chǎn)權(quán)性質(zhì)在其中扮演著負(fù)向調(diào)節(jié)的作用。

表7 異質(zhì)性檢驗(yàn)I：產(chǎn)權(quán)屬性差異檢驗(yàn)

進(jìn)一步地，本文采用預(yù)測邊際法進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)(圖4)。研究發(fā)現(xiàn)，對于兩類企業(yè)而言，隨著人工智能技術(shù)應(yīng)用水平的提升，其對市場價值的預(yù)測邊際值都呈現(xiàn)上升趨勢。但具體來看，非國有企業(yè)預(yù)測邊際值的擬合線在更高的起點(diǎn)上有著相對陡峭的斜率，且置信區(qū)間更窄(意味著實(shí)證結(jié)果更加可靠)。上述多重手段均表明，人工智能技術(shù)對于非國有企業(yè)而言具有更為顯著的價值驅(qū)動效應(yīng)。

圖4 企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性差異下人工智能技術(shù)應(yīng)用對市場價值的非對稱效果

本文認(rèn)為，國有企業(yè)基于國家信譽(yù)嵌入形成的制度優(yōu)勢，有助于國有企業(yè)保障其優(yōu)勢競爭地位，這類企業(yè)往往無需面對激烈的市場競爭，本身所具有的創(chuàng)新動能相對較弱，對于轉(zhuǎn)型創(chuàng)新領(lǐng)域的前沿技術(shù)也往往運(yùn)用不足，這使得國有企業(yè)無法借助這類技術(shù)來服務(wù)企業(yè)自身的發(fā)展。相比之下，非國有企業(yè)往往需要通過有效競爭來占領(lǐng)市場份額，維系自身的生存與發(fā)展，借助于前沿技術(shù)增強(qiáng)核心競爭力，成為這類企業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的領(lǐng)域。因此，非國有企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用相對更好，能夠在資本市場中形成有效的正向反饋回路，助推市場價值水平的顯著提升。

(2) 科技屬性差異檢驗(yàn)。表8針對企業(yè)科技屬性特征差異(高科技，非高科技)展開了實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)應(yīng)用指標(biāo)在高科技企業(yè)組別中的回歸系數(shù)顯著為正，而在非高科技企業(yè)組別中，人工智能技術(shù)應(yīng)用指標(biāo)并未通過統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)(t值僅為1.18)。在交互項(xiàng)識別檢驗(yàn)中，L.AI×L.HT的系數(shù)同樣顯著為正，這也表明科技屬性在其中扮演著正向調(diào)節(jié)的作用。

表8 異質(zhì)性檢驗(yàn)II：科技屬性差異檢驗(yàn)

進(jìn)一步地，本文采用預(yù)測邊際法進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)(圖5)。研究發(fā)現(xiàn)，對于兩類企業(yè)而言，隨著人工智能應(yīng)用水平的提升，其對市場價值的邊際預(yù)測值都保持正斜率狀態(tài)。但具體來看，高科技企業(yè)的預(yù)測邊際值的擬合線在更高的起點(diǎn)上有著更為陡峭的斜率，且置信區(qū)間更窄。上述多重手段均表明，人工智能技術(shù)對于高科技企業(yè)而言具有更為顯著的價值驅(qū)動效應(yīng)。

圖5 企業(yè)科技屬性差異下人工智能技術(shù)應(yīng)用對市場價值的非對稱效果

本文認(rèn)為，高科技企業(yè)本身的科技創(chuàng)新特色導(dǎo)向與前沿的人工智能技術(shù)之間本就存在較大的相容性，作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下的重要發(fā)展方向，人工智能技術(shù)也往往為高技術(shù)企業(yè)所重點(diǎn)關(guān)注。更為重要的是，高技術(shù)企業(yè)本身的組織架構(gòu)、決策模式乃至創(chuàng)新的基礎(chǔ)軟硬件條件都更為適配前沿技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用和拓展，其在人工智能技術(shù)的使用和效力釋放上具有更為明顯的優(yōu)勢，能夠?qū)⑵溆行мD(zhuǎn)化成為企業(yè)的真實(shí)價值(績效)。相比之下，非高技術(shù)企業(yè)本身的發(fā)展導(dǎo)向就不在于銳意創(chuàng)新，自身的客觀條件與人工智能技術(shù)應(yīng)用之間也存在一定的錯配。由此，這類企業(yè)的企業(yè)價值難以得到人工智能技術(shù)應(yīng)用的有效驅(qū)動。

五、 人工智能技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)價值的影響機(jī)制

前述實(shí)證檢驗(yàn)基于人工智能技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)價值的關(guān)系及其異質(zhì)性特征展開，雖內(nèi)容豐富，但并未打開其中的機(jī)制黑箱。因此在本部分中將針對這一機(jī)制進(jìn)行識別和確證。順延前文理論邏輯，本文從“生產(chǎn)成本優(yōu)化”“勞動雇傭結(jié)構(gòu)升級”“創(chuàng)新效率提升”以及“內(nèi)外預(yù)期改善”四個維度進(jìn)行識別檢驗(yàn)。

1. 生產(chǎn)成本優(yōu)化路徑

在表征“生產(chǎn)成本優(yōu)化”這一路徑的變量中，本文選取營業(yè)成本率(O-Cost)與管理費(fèi)用率(M-Cost)作為機(jī)制變量。具體來看，營業(yè)成本基于營業(yè)成本/ 營業(yè)收入計算得出；管理費(fèi)用率則通過管理費(fèi)用/主營業(yè)務(wù)收入得到。

在表9的實(shí)證檢驗(yàn)中，采用遞進(jìn)式的方法(首先不納入控制變量，進(jìn)而再引入，下文同)開展研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論是在以營業(yè)成本率抑或是管理費(fèi)用率為機(jī)制變量的檢驗(yàn)中，人工智能技術(shù)變量的回歸系數(shù)均為負(fù)值且顯著性水平都較高，說明人工智能技術(shù)應(yīng)用能夠有效降低企業(yè)的營業(yè)成本和管理費(fèi)用。本文認(rèn)為，人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠在大量數(shù)據(jù)中開展建模和學(xué)習(xí)，不單能夠降低企業(yè)內(nèi)部不同部門之間的信息傳導(dǎo)不對稱性，還能尋找到適配企業(yè)特征的生產(chǎn)、管理的最優(yōu)路徑，通過自動化的方式提高效率并減少生產(chǎn)管理活動中的差錯，降低經(jīng)營管理實(shí)踐中的摩擦(如銷售和生產(chǎn)儲備之間的錯配等)，由此釋放出更多的人力資本來開展更具戰(zhàn)略性的生產(chǎn)工作，由此顯著降低了企業(yè)在經(jīng)營管理過程中衍生出的各類成本。不難理解，成本率的降低為企業(yè)的生產(chǎn)發(fā)展打開了更廣闊的空間，也為企業(yè)在資本市場中的表現(xiàn)奠定了成本基礎(chǔ)，帶來了企業(yè)價值的提升。

表9 機(jī)制識別檢驗(yàn)I：營業(yè)成本與管理費(fèi)用

2. 勞動雇傭結(jié)構(gòu)升級

在表征“勞動雇傭結(jié)構(gòu)升級”這一路徑的變量中，本文選取企業(yè)雇傭員工總規(guī)模(LnEmployee)與雇傭員工結(jié)構(gòu)(Employee-stru)。具體來看，企業(yè)雇傭員工總規(guī)模以企業(yè)勞動力總雇傭人數(shù)的對數(shù)值進(jìn)行測度(王永欽和董雯，2020)；企業(yè)雇傭員工結(jié)構(gòu)則參照了已有文獻(xiàn)的做法(Acemoglu，2002；寧光杰和林子亮，2014)，以員工的本科學(xué)歷為界限，高于本科學(xué)歷的員工劃分為高技能員工組別，低于本科學(xué)歷的則歸類到低技能員工組別中，并采用本科及以上學(xué)歷的員工數(shù)與專科及以下學(xué)歷的員工數(shù)的比值來刻畫勞動雇傭結(jié)構(gòu)的優(yōu)化程度。

在表10的實(shí)證檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用對于企業(yè)的員工雇傭總規(guī)模而言并未產(chǎn)生所謂“替代效應(yīng)”。相反，L.AI的回歸系數(shù)均為正值且呈現(xiàn)出高度顯著的狀態(tài)，這意味著人工智能技術(shù)應(yīng)用顯著增加了企業(yè)的勞動雇傭規(guī)模。進(jìn)一步從勞動雇傭結(jié)構(gòu)來看，人工智能技術(shù)應(yīng)用指標(biāo)顯著提升了高技能員工的占比強(qiáng)度，帶來了勞動雇傭結(jié)構(gòu)的顯著優(yōu)化。本文認(rèn)為，人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠有效實(shí)現(xiàn)降成本和提效率，為激勵企業(yè)擴(kuò)張?zhí)峁┝丝陀^條件，企業(yè)將有著更大的需求雇傭更多勞動力來進(jìn)行生產(chǎn)。特別地，人工智能技術(shù)應(yīng)用會創(chuàng)造出更多類型的生產(chǎn)業(yè)態(tài)，從而有更多的工作崗位需求。進(jìn)一步地，人工智能技術(shù)的應(yīng)用也會提升企業(yè)對于高技能崗位互補(bǔ)的勞動力需求，使得企業(yè)內(nèi)部勞動雇傭的結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化和提升。順延上述邏輯，當(dāng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)了雇傭總規(guī)模和結(jié)構(gòu)的雙重優(yōu)化時，意味著企業(yè)對自身的勞動要素稟賦配置和使用都達(dá)到了一個較好的水平，這能夠顯著改善企業(yè)的經(jīng)營績效，有助于企業(yè)市場價值水平的提升。

表10 機(jī)制識別檢驗(yàn)II：企業(yè)雇傭員工規(guī)模與雇傭結(jié)構(gòu)

3. 創(chuàng)新效率提升路徑

在表征“創(chuàng)新效率提升”這一路徑的變量中，本文選取企業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)和發(fā)明專利創(chuàng)新產(chǎn)出(Lnpati)作為機(jī)制變量。具體來看，采用Levinsohn和Petrin(2003)的LP法來計算全要素生產(chǎn)率；并使用特定企業(yè)當(dāng)年專利申請數(shù)量表征其創(chuàng)新水平(龍小寧和林志帆，2018)。

在表11的實(shí)證檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用一方面有效提升了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，另一方面也增強(qiáng)了企業(yè)的創(chuàng)新動能(L.AI在這兩個組別中的回歸系數(shù)均為正值且高度顯著)。本文認(rèn)為，人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上幫助企業(yè)預(yù)測最優(yōu)決策，并基于自動化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)低端生產(chǎn)要素的節(jié)約和替代，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素的最優(yōu)配置和重新排產(chǎn)，改善了生產(chǎn)效率。順延上述邏輯，人工智能技術(shù)的應(yīng)用會強(qiáng)化要素之間的耦合效果，實(shí)現(xiàn)“降成本”和“提效率”的雙重優(yōu)化，這為企業(yè)內(nèi)部的技術(shù)創(chuàng)新提供了良好的技術(shù)基礎(chǔ)和生產(chǎn)條件。顯然當(dāng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率上升則意味著企業(yè)的生產(chǎn)質(zhì)量和要素配置能力得以加強(qiáng)，這反映在資本市場中，便是其價值水平的提升。同理，在企業(yè)擁有了更強(qiáng)的創(chuàng)新潛能時，自身的核心競爭力往往更加強(qiáng)化，由此也能為企業(yè)市場價值增升帶來內(nèi)在驅(qū)動力。

表11 機(jī)制識別檢驗(yàn)III：全要素生產(chǎn)率與技術(shù)創(chuàng)新

4. 內(nèi)外預(yù)期改善路徑

在表征“內(nèi)外預(yù)期改善”這一路徑的變量中，本文選取年報正向語調(diào)(Tone-P)與新聞負(fù)面評價占比(News-N)。具體來看，年報正向語調(diào)是在歸集企業(yè)年報文本信息基礎(chǔ)上，參考Loughran和McDonald(2011)形成的LM詞典，鎖定年報中的詞匯性質(zhì)和總詞匯數(shù)，并計算出企業(yè)正向的積極凈語調(diào)Tone-P=(積極詞匯數(shù)—消極詞匯數(shù))/年報詞匯數(shù)得來；新聞負(fù)面評價占比則借鑒了杜金岷等(2020)的方法，基于《中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫》進(jìn)行報道基調(diào)的分類，計算出負(fù)面報道占據(jù)總報告的比重來進(jìn)行刻畫。

在表12的實(shí)證檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，一方面，人工智能技術(shù)的應(yīng)用使得企業(yè)年報的語調(diào)更加積極樂觀；另一方面，人工智能技術(shù)應(yīng)用也降低了外部網(wǎng)絡(luò)新聞對企業(yè)的負(fù)面評價比例。這是因?yàn)?，人工智能技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下的一個關(guān)鍵性突破技術(shù)，由該項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用形成的鏈?zhǔn)絼?chuàng)新日益活躍，無論是政府部門、產(chǎn)業(yè)部門抑或是科研部門，都將人工智能技術(shù)作為提升核心競爭力的重要抓手。企業(yè)基于人工智能技術(shù)開展應(yīng)用，會使得企業(yè)內(nèi)部對未來的預(yù)期向好，也會消解部分外界對企業(yè)抱有的負(fù)面評價。從這個角度來看，上市企業(yè)市場價值的一個重要影響因素即在于市場主體的預(yù)期，當(dāng)這種預(yù)期在內(nèi)外部都具有顯著改善時，能夠帶來企業(yè)價值的有效提升。

表12 機(jī)制識別檢驗(yàn)IV：年報正向語調(diào)與新聞負(fù)面評價

六、人工智能技術(shù)應(yīng)用影響企業(yè)價值的外部條件：經(jīng)濟(jì)政策不確定性視角

自2008年以來，一系列重大的政治經(jīng)濟(jì)事件對中國經(jīng)濟(jì)增長帶來了結(jié)構(gòu)性的影響，使得經(jīng)濟(jì)環(huán)境不確定性陡增；加之2020年新冠肺炎疫情爆發(fā)和蔓延，更是沖擊了市場中“供給—需求”兩端的穩(wěn)定。這一不確定性的壓力或許能提升競爭強(qiáng)度，倒逼企業(yè)變革，甚至激發(fā)其對前沿技術(shù)應(yīng)用(如人工智能)的需求。Knight(1921)的“不確定性主張”認(rèn)為，不確定性本質(zhì)上是企業(yè)利潤的源頭，這種不確定性下蘊(yùn)含的巨大收益，是企業(yè)創(chuàng)新變革的潛在驅(qū)動力。面對數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新趨勢新導(dǎo)向，以及不確定性環(huán)境下衍生出的人工智能技術(shù)新需求，顯然會對企業(yè)的市場價值造成影響?；诂F(xiàn)有文獻(xiàn)來看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性能夠借助激勵和選擇效應(yīng)來驅(qū)動企業(yè)創(chuàng)新(顧夏銘等，2018)。也有文獻(xiàn)認(rèn)為不確定性下的企業(yè)會更加偏好脫實(shí)向虛并抑制創(chuàng)新，從而降低了企業(yè)生產(chǎn)效率(王麗納等，2020)。在理論上，現(xiàn)有文獻(xiàn)對于經(jīng)濟(jì)政策不確定性下的企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展持有的觀點(diǎn)并不一致，在這種情景下對企業(yè)市場價值的影響并不明確，而在實(shí)踐中，不確定性高企的大環(huán)境將在很長一段時間內(nèi)成為全球發(fā)展的重要態(tài)勢。基于此，在“人工智能技術(shù)應(yīng)用—企業(yè)市場價值”關(guān)系中嵌入經(jīng)濟(jì)政策不確定性元素，具有深刻的理論意義和實(shí)踐指導(dǎo)價值。

為了回答上述問題，本文借鑒Baker等(2016)的方法，手動計算相關(guān)指數(shù)來衡量中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)，并開展邊際預(yù)測值檢驗(yàn)(圖6)。研究發(fā)現(xiàn)，在不確定性水平較低的區(qū)域，人工智能技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)市場價值的邊際效應(yīng)處在低位；反之人工智能技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)市場價值的邊際驅(qū)動力則開始顯著上升。整體來看，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，人工智能技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)價值的邊際效應(yīng)也是逐步增加的，并且在這一貫的過程中，這種邊際效應(yīng)都保持著較為顯著的狀態(tài)(置信區(qū)間較窄)。本文認(rèn)為，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較大的情形下，企業(yè)有著較大的動機(jī)應(yīng)用前沿的人工智能新技術(shù)，以求在不確定環(huán)境中尋求到新的利潤點(diǎn)，這顯著帶動了前沿技術(shù)的開發(fā)、應(yīng)用和拓展，并由此對企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展和市場價值起到了顯著的裨益。本部分實(shí)證結(jié)果從外部宏觀環(huán)境的不確定性特征出發(fā)，進(jìn)一步論證了人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠深度打開企業(yè)發(fā)展空間，在新時代構(gòu)建新發(fā)展格局的重大戰(zhàn)略目標(biāo)下，為企業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型指明了方向。

圖6 人工智能技術(shù)應(yīng)用、經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)市場價值

七、研究結(jié)論和政策建議

人工智能技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下前沿技術(shù)發(fā)展的重要抓手，會對中國企業(yè)產(chǎn)生重要影響。本文基于中國上市企業(yè)2007-2019年的年報文本信息，鎖定了與人工智能技術(shù)應(yīng)用有關(guān)的詞頻圖譜，并基于大數(shù)據(jù)爬蟲技術(shù)構(gòu)建上市企業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用的刻度指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，本文研究了人工智能技術(shù)應(yīng)用對上市企業(yè)市場價值的影響、結(jié)構(gòu)特征、渠道機(jī)制以及外部重要條件等問題，為理解人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合提供了經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的支撐。

研究發(fā)現(xiàn)，第一，企業(yè)人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠顯著提升企業(yè)價值，本文通過延長回歸時間窗口、邊際分析、分位數(shù)分析、變更變量計算口徑以及工具變量法等一系列處理方式，進(jìn)一步確證了前述核心結(jié)論的穩(wěn)健性。特別地，企業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)價值的提升作用還有顯著的雙向行業(yè)溢出效應(yīng)。第二，不同特征的企業(yè)在受到人工智能技術(shù)驅(qū)動時的市場價值具有異質(zhì)性影響。具體來看，非國有和高科技類別的企業(yè)在人工智能技術(shù)應(yīng)用的驅(qū)動下，其市場價值呈現(xiàn)出顯著的上升趨勢，反之則并無明顯的變動。第三，人工智能技術(shù)應(yīng)用能夠有效優(yōu)化生產(chǎn)成本(營業(yè)成本、管理成本的雙降低)，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部勞動雇傭結(jié)構(gòu)升級(規(guī)?？偭?、高技能員工占比的雙提升)，提升效率與創(chuàng)新水平(全要素生產(chǎn)率與專利申請的雙提升)，改善企業(yè)內(nèi)外部預(yù)期(年報文本積極語調(diào)提升與新聞負(fù)面評價減少)，為上市企業(yè)市場價值水平提升提供基礎(chǔ)。第四，人工智能的驅(qū)動作用將受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性水平的顯著影響。當(dāng)其水平較高時，人工智能技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)市場價值的驅(qū)動力反而更為強(qiáng)勁。

上述結(jié)論具有如下政策意涵與啟示：第一，人工智能技術(shù)的應(yīng)用切實(shí)強(qiáng)化了企業(yè)的市場價值，推動前沿人工智能技術(shù)與實(shí)體企業(yè)的深度融合，具有高度的實(shí)踐價值。中國政府應(yīng)當(dāng)順應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展大趨勢，抓住可信前沿數(shù)字技術(shù)突破的關(guān)鍵機(jī)遇期，為企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型提供良好支撐。應(yīng)進(jìn)一步加快數(shù)字政府、數(shù)字社會建設(shè)步伐，通過數(shù)字中國建設(shè)來撬動微觀企業(yè)的前沿數(shù)字技術(shù)的研發(fā)、應(yīng)用與拓展。應(yīng)進(jìn)一步加大對人工智能技術(shù)基礎(chǔ)研發(fā)領(lǐng)域的支持，運(yùn)用多類別政策工具(稅收、金融、保險等)，支持上市企業(yè)開展技術(shù)攻關(guān)和科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化。第二，實(shí)行差異化的政策分類供給，以針對性地最大限度釋放人工智能所蘊(yùn)含的技術(shù)紅利。一方面，要加強(qiáng)對企業(yè)特征稟賦差異的識別，針對非國有企業(yè)和高科技企業(yè)進(jìn)行專項(xiàng)的大力度技術(shù)研發(fā)支持和政策鼓勵，優(yōu)化其人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用模式，從根本上提高人工智能技術(shù)應(yīng)用的績效。另一方面，要積極引導(dǎo)國有企業(yè)、非高科技企業(yè)進(jìn)行前沿技術(shù)應(yīng)用的初步探索，打破體制機(jī)制障礙，在科學(xué)技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新、平臺建設(shè)等內(nèi)容上進(jìn)行引導(dǎo)支持。政府部門在制定有關(guān)人工智能技術(shù)應(yīng)用的鼓勵政策時，特別需要考量企業(yè)屬性差異所帶來的影響，提供更具有精準(zhǔn)導(dǎo)向的政策支持。第三，重點(diǎn)打造新型技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以促進(jìn)企業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用的擴(kuò)散，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。政府部門應(yīng)將基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)導(dǎo)向逐步向物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等領(lǐng)域傾斜，最大限度降低人工智能技術(shù)在各企業(yè)、各行業(yè)中研發(fā)、應(yīng)用和拓展的成本，從而加快人工智能技術(shù)外溢效應(yīng)的擴(kuò)散，打通人工智能技術(shù)作用于上市企業(yè)的渠道機(jī)制，推動企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)、技術(shù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供全新技術(shù)驅(qū)動力。