公司治理结构视角下人工智能技术对企业绩效的影响思考

本文是一篇公司治理论文，本文为了探究不同的产权属性和规模大小下公司治理结构对人工智能技术与企业绩效的调节作用，本文分别从国有与非国有、大规模与小规模进行异质性分析。
第1章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
自改革开放以来，中国经济持续高速增长，已跃居至世界第二大经济体的位置。然而，随着国内外环境的变化，我国的经济发展正面临着前所未有的压力与挑战。全球经济放缓、贸易保护主义抬头及地缘政治风险加剧等因素，给我国经济发展带来严峻挑战的同时，国内产能过剩、环境污染、人口老龄化等结构性问题也给我国经济发展带来新的挑战。企业作为经济社会的重要组成部分，在这一背景下扮演着举足轻重的角色。企业需要适应国内外经济形势的变化，积极应对各种经济压力，实现高质量发展。然而，随着2020年疫情在全球范围内的爆发，它不仅直接影响了企业的生产和经营，还导致了市场需求下降、供应链中断、资金紧张等一系列问题，国内外的经济压力进一步加剧，企业的生存和发展都面临着巨大的挑战。在当前充满不确定性、日趋复杂且多变的全球经济环境中（李平，2020），企业如何在困境中寻求突破，已然成为我国经济实现高质量发展的重要一环（李维安等，2020）。在数字经济时代背景下，以人工智能为代表的通用技术被视为企业寻求突破的新方式之一。人工智能技术的应用不仅对于提升经济增长的质量、效率和动力至关重要（吴非，2021），还是推动经济社会发展的关键力量。企业通过深度融合与应用人工智能技术，可以促进产业升级和转型，助力经济实现高质量发展。
“人工智能（Artificial Intelligence）”这一概念最早于1956年的达特茅斯会议上提出，指的是机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。自人工智能概念提出以来，相关的概念和技术在不断成熟的同时，其应用领域和范围也在逐渐扩大。20世纪80年代，Hopfield神经网络和BT训练算法一经提出，解决特定领域问题的专家系统得到广泛应用；2006年，随着“深度学习神经网络”的提出，人工智能进入感知和认知智能阶段，其技术逐渐与经济社会相互融合，对经济活动产生了不同程度的影响；

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1.2 研究内容与研究框架
1.2.1 研究内容
第一章 绪论。首先，本章提出公司治理结构视角下人工智能技术对企业绩效的研究背景与意义。其次梳理不同章节的主要研究内容并搭建研究框架。最后总结和介绍本文使用的研究方法和本研究可能的创新点。
第二章 文献综述。首先，本章将梳理人工智能技术对企业绩效影响的相关文献。其次，梳理公司治理结构对企业绩效的影响的相关文献，并选取公司治理结构的细分维度，梳理不同维度的公司治理结构如何影响企业绩效的相关文献。最后，梳理把公司治理结构作为调节变量研究人工智能技术与企业绩效的相关文献。此外，本文将基于以上文献的梳理进行述评，总结相关领域的研究现状，指出研究空白。
第三章 研究假设。基于以上文献的梳理，结合本文的研究目的，分别就人工智能技术与企业绩效的关系，公司治理结构对人工智能技术与企业绩效的调节进行具体的分析，并提出相关假设。
第四章 实证设计。本章详细描述研究样本选取来源和标准，并就相关变量：企业绩效、人工智能技术应用水平、公司治理结构、控制变量做详细的描述，最后构建公司治理结构视角下人工智能技术对企业绩效的实证模型。
第五章 实证检验及结果分析。本章首先对相关变量进行描述性统计分析，展示数据的整体情况。其次对人工智能技术与企业绩效，以及纳入调节变量—公司治理结构进行回归分析。最后，使用不同的方法进行稳健性和内生性检验。此外，根据产权性质和企业规模进行异质性分析。
第六章 结论与建议。本章基于以上的主要结论，从政府和企业两个层面提出针对性意见。同时，本文也客观指明当前研究存在的局限和不足，并对未来的研究方向进行了展望，为后续研究提供参考和启示。
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第2章 文献综述
2.1 人工智能技术与企业绩效的相关研究
在科技日新月异的今天，人工智能技术已逐渐渗透到企业的生产与管理环节中，为企业带来了前所未有的机遇与挑战。面对人工智能技术的应用给企业带来利还是弊的问题，国内外学者纷纷开始着手于相关问题的研究。通过回顾相关文献发现，国内外学者已经对人工智能技术与企业绩效的关系进行了广泛的研究，并取得了一些显著的成果。但由于理论、模型、变量以及数据等因素的影响，关于人工智能技术对企业绩效的影响，主要存在两种不同的观点和结论：人工智能技术促进企业绩效与人工智能技术抑制企业绩效。
2.1.1 人工智能技术促进企业绩效
资源基础观（Wernerfelt, 1984）指出，企业获得竞争优势的关键点在于企业内部特有的资源和能力。人工智能技术作为一种现代数字化技术，给企业带来了包括优化生产和流程管理、获取内外部资源以及重塑企业的竞争优势的发展机遇。首先，就制造性企业而言，其可以利用智能制造技术实现生产自动化，从而提升企业的生产效率与质量；就服务性企业而言，通过人工智能技术不断的优化服务客户的流程，使得客户满意度得到改善和提高。此外，大数据分析和机器学习等技术不仅可以深入分析和掌握客户需求，还能根据市场形式和竞争对手状态制定更为精准的战略决策。最后，人工智能技术的不断发展和成熟也能基于现状对创造新的产品和服务，满足市场需求，为企业带来新的竞争优势。因此，人工智能技术显著提升企业绩效。
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2.2 公司治理结构与企业绩效的相关研究
公司治理结构与企业绩效之间的关系一直是学术研究和企业管理领域的核心议题。公司治理结构，作为企业内部权力和责任的核心分配机制，不仅深刻影响着企业的日常运营和战略决策，更是塑造企业文化和价值观的关键因素。而企业绩效，作为全面反映企业经营成果和经济效益的综合性指标，直接体现了公司治理结构的实际运作效果和市场反馈。为了深入理解这种关系，本文首先讨论公司治理水平综合指数与企业绩效的关系，其次从公司治理结构的细分维度全面地梳理和细致地探讨公司治理结构细分维度与企业绩效之间的相互作用机制。因此，本节首先回顾公司治理水平综合指数与企业绩效的相关文献，其次回顾公司治理结构细分维度与企业绩效的相关文献。
公司治理结构是针对股东、董事和管理层建立的治理机制。一些学者认为，公司治理结构反映了企业的管理水平，当公司的治理水平提高时，其管理水平也会相应增高，这会促使企业持续健康的发展，进而正向促进企业价值。白重恩等（2005）、李维安等（2006）使用因子分析法衡量公司治理水平，结果表明，随着公司治理结构水平的提升，企业绩效也会随之提升。叶陈刚等（2016）在张会丽和陆正飞（2015）的研究基础上，使用主成分分析法计算公司治理水平研究其与企业绩效的关系，研究发现，公司治理水平越高，企业绩效表现越好。柏培文（2018）从董事会、管理层、股东、会议四个维度出发测算公司治理水平，发现公司治理水平与企业绩效具有趋同性。韩杨和范静（2023）通过使用主成分分析法构建公司治理水平指标，研究其对企业绩效的影响效果，结果发现，公司治理水平能够通过影响创新投入和产出促进企业绩效的提升。刘海建等（2023）提出在企业进行供应链数字化转型的过程中，良好的公司治理结构能够对管理者进行有效的监督和激励，以降低管理者因自利给企业带来的风险，监督和激励管理者为实现企业利益最大化而努力。
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第3章 研究假设 ............................... 23
3.1 人工智能技术与企业绩效..................................... 23
3.2 人工智能技术、公司治理结构与企业绩效....................... 25
第4章 实证设计 ................................ 29
4.1 数据来源......................... 29
4.2 变量选取............................... 29
第5章 实证检验及结果分析 ............................... 36
5.1 描述性统计分析.......................... 36
5.2 基础回归分析................................. 37
第5章 实证检验及结果分析
5.1 描述性统计分析
表5-1为“公司治理结构视角下：人工智能技术—企业绩效”研究主题下各个变量的描述性统计分析。从表5-1的结果来看，企业绩效（ROA、ROE）的均值分别为0.055和0.092，标准差分别为0.039和0.059，结果表明在所选择的样本企业中，企业绩效（ROA、ROE）整体水平偏低，且存在一定的差距。企业人工智能技术应用水平（AI）的均值与标准差分别为0.001和0.003，说明样本企业整体的人工智能技术应用水平不高。公司治理水平（GOV）的均值为-0.000，标准差为0.791，最小值为-2.942，最大值为4.490。股权制衡（ZH）的均值为0.277，这表明样本中由27.7%的制衡型企业。股权集中（Top2）的均值为50.003，标准差为15.242，最小值为18.9，最大值为86.99，说明样本内不同企业间第一大股东持股比例差距较大，部分企业可能存在“一股独大”的现象。管理层薪酬激励（Ln_Pay）的均值为14.578，标准差为0.923，最小值为0，最大值为16.584，说明样本企业中管理层薪酬存在一定的差距。管理层股权激励（MSR）的均值为0.153，标准差为0.206，最小值为0，最大值为0.688，离散度小说明样本企业内管理层股权激励差异较小。

公司治理论文参考

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第6章 研究结论与政策建议
6.1 研究结论
本文以2010-2022年A股上市企业为研究样本进行实证分析，一方面，研究了人工智能技术对企业绩效的影响，并基于企业属性特征将样本划分为国有企业和非国有企业、大规模企业和小规模企业进行分组讨论，探究不同企业特征下人工智能技术与企业绩效的关系；另一方面，从公司治理结构视角下出发研究其对人工智能技术与企业绩效的调节作用，首先，本文使用主成分分析法综合测量公司的治理水平，从整体研究其对人工智能技术与企业绩效的调节作用。其次，为了更加全面和细致地探讨公司治理结构细分维度是如何调节人工智能技术与企业绩效之间关系的问题，本文选取公司治理结构的4个细分维度——股权制衡度、股权集中度、薪酬激励、股权激励作为调节变量，研究不同维度的公司治理结构对人工智能技术与企业绩效的调节作用，随后按照国有企业与非国有企业、大规模企业与小规模企业进行多群组对比分析。最后，本文分别使用替换被解释变量、更换核心解释变量的衡量方法、核心解释变量滞后一期、工具变量等4种方法进行稳健性和内生性检验以确保上述结果的可靠性。此外，本文为了探究不同的产权属性和规模大小下公司治理结构对人工智能技术与企业绩效的调节作用，本文分别从国有与非国有、大规模与小规模进行异质性分析。根据前文的实证结果进行总结，可以得到：
（1）就人工智能技术与企业绩效的关系来看，人工智能技术能够促进企业绩效的提升。相较于非国有企业，人工智能技术对国有企业的绩效促进作用更加显著。相较于小规模企业，人工智能技术对大规模企业的绩效促进作用更加显著。
（2）公司治理水平会正向调节人工智能技术与企业绩效的关系。无论企业属于国有企业或非国有企业，公司治理水平越高，越利于人工智能技术对企业绩效的促进作用，但这种促进效果在非国有企业中更加显著。与小规模企业相比，公司治理水平只有在大规模企业中才会正向调节人工智能技术与企业绩效之间的关系。
参考文献（略）