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UDC：学号：400202919003
南 昌 大 学 硕 士 研 究 生
学 位 论 文
人工智能对制造业企业创新绩效的影响研究
Study on the Impact of Artificial Intelligence on the Innovation
Performance of Manufacturing Firms
熊孜贤
培养单位（院、系）：经济管理学院
指导教师姓名、职称：何筠 教授
申请学位的学科门类：管理学
学科专业名称：企业管理
论文答辩日期： 2022 年 5 月 20 日
答辩委员会主席： 罗良清 张
评阅人： 里
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年 月 日
声明和授权书
一、学位论文独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的
研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含
其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南昌大学或其他教育机
构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡
献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名（手写）： 签字日期： 2022 年 5 月 31 日
二、学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解南昌大学有关保留、使用学位论文的规定，同意
学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文
被查阅和借阅。本人授权南昌大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关
数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论
文。同时授权北京万方数据股份有限公司和中国学术期刊（光盘版）电子杂志
社将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》和《中国优秀博硕士学位
论文全文数据库》中全文发表，并通过网络向社会公众提供信息服务，同意按
“章程”规定享受相关权益。
学位论文作者签名（手写）： 导师签名（手写）：
签字日期：2022 年 5 月 31 日 签字日期：2022 年 5 月 31 日
论文题目人工智能对制造业企业创新绩效的影响研究
姓 名 熊孜贤 学号 400202919003 论文级别博士□ 硕士
院/系/所 经济管理学院专业 企业管理
E_mail
备注：无
公开 □保密（向校学位办申请获批准为“保密”，年月后公开）
I
摘要
摘 要
制造业作为我国实体经济的重要支柱，一直面临着“大而不强”的问题，
要解决这一问题，就必须实现制造业企业创新的高质量发展，促进我国制造业
向全球价值链高端攀升。过去依靠传统要素红利的发展模式已经变得不可持续，
随着人工智能时代的到来，人工智能技术的融合应用不仅能够推进制造业高质
量发展，而且为制造业带来了更大的创新空间，将成为实现我国制造业“由大
变强”的重要驱动力量。在这种背景之下，研究人工智能技术与制造业企业的
创新绩效之间的关系具有一定的现实意义。
本文的研究内容主要从以下三个方面展开：第一，文献梳理和现状分析。
本文梳理了国内外学者在人工智能与企业创新的相关影响因素话题下的现有研
究，阐述了人工智能及企业创新绩效的相关内涵，并系统的描述了人工智能在
我国的发展历史及其发展现状，同时介绍了制造业企业在创新投入与产出方面
的概况，并总结了制造业企业创新所面临的种种问题；第二，理论分析。在创
新理论、企业资源基础理论和动态能力理论的基础上，阐述了人工智能技术对
制造业企业创新绩效的影响及其传导路径。经过分析可以发现，人工智能技术
的应用对制造业企业的创新绩效有着显著的促进作用，并且可以通过政府补助
和企业的人力资本结构两个渠道影响制造业企业的创新绩效。第三，实证检验
分析。通过借鉴过往学者的研究方法，对“人工智能制造业企业”概念进行界
定，结合文本挖掘和手工查阅各企业年报等方法明确“制造智能化”及“智能
制造化”制造业企业名单，本文将人工智能技术与制造业企业的融合视为准自
然实验，通过双重差分模型进行实证分析，并通过了平行趋势假设、安慰剂检
验以及倾向得分匹配双重差分等方法进一步保证了研究结论的稳健性。将政府
补助和人力资本结构作为中介变量，发现人工智能可以通过提高企业获得的政
府补助和优化人力资本结构来提升制造业企业的创新绩效。同时还发现，人工
智能技术对制造业企业创新绩效的影响存在异质性，具体来看，人工智能技术
对民营企业创新绩效的促进作用比国有企业更强；成熟期企业较成长期企业和
衰退期企业的促进作用更强。
文章在已有文献的基础上进一步拓展了研究主题，针对人工智能技术与制
造业企业创新绩效的关系展开了讨论，并探究了人工智能技术对于制造业企业
II
摘要
创新绩效作用机制与影响的异质性。一方面，丰富了人工智能技术对企业创新
绩效影响的相关文献；另一方面，人工智能作为引领当下科技革命的先锋技术
与推动产业变革的重要力量，明确人工智能与制造业创新绩效二者之间的关系
可为日后制定制造业的相关政策提供方向与参考，为制造业企业的智能发展之
路提供了建议。
关键词：人工智能；制造业；创新绩效；双重差分
III
Abstract
ABSTRACT
The manufacturing industry, as an important pillar of Chinese real economy, has
been facing the problem of "big but not strong". To solve this problem, it is necessary
to realize the high-quality development of manufacturing enterprise innovation and
promote Chinese manufacturing industry to climb up to the high-end of the global value
chain. The development mode of relying on traditional factor dividend in the past has
become unsustainable. With the advent of the era of artificial intelligence, the
integration and application of artificial intelligence technology can’t only promote the
high-quality development of manufacturing industry, but also bring innovation space
for manufacturing industry, which will become an important driving force to realize the
"change from big to strong" of it. In this context, it has certain practical significance to
study the relationship between AI technology and innovation performance of
manufacturing enterprises.
The research of this paper focuses on the following three aspects: First, literature
review and analysis of current situation. This paper compares the existing researches
of domestic and foreign scholars on the topic of artificial intelligence and enterprise
innovation related influence factors, explains the connotation of artificial intelligence
and enterprise innovation performance, and systematically describes the development
history of artificial intelligence in Chinese and its development status, and introduces
the overview of manufacturing enterprises in terms of innovation input and output, and
summarizes the various problems faced by manufacturing enterprise innovation;
Second, theoretical analysis. Theoretical analysis. On the basis of innovation theory,
enterprise resource base theory and dynamic capability theory, the impact of AI
technology on innovation performance of manufacturing enterprises and its
transmission path are explained. After the analysis, it can be found that the application
of AI technology has a significant promotion effect on the innovation performance of
manufacturing enterprises, and can affect the innovation performance of manufacturing
enterprises through two channels: government subsidies and human capital structure of
enterprises. Third, empirical test analysis. By drawing on the research methods of
IV