动态能力视角下AI赋能企业新质生产力的机制研究
文献来源：Chin, T., Li, Z., Huang, L., & Li, X. (2025). How artificial intelligence promotes new quality productive forces of firms: A dynamic capability view.Journal of Business Research
本篇解析立足于马克思主义生产力学说及动态能力框架，深度剖析了Chin, Li, Huang & Li（2025）在相关期刊上发表的论文《How artificial intelligence promotes new quality productive forces of firms: A dynamic capability view》。研究结果表明：作为企业高阶动态能力的人工智能，能够借由推动绿色创新来增强公司的新质生产力（NQPFs）；而经济政策不确定性（EPU）则对该中介过程起到负向调节作用。此外，在国企、非技术密集型以及处于成熟阶段的企业中，这种正向驱动效应表现得更加突出。
该研究的核心目的在于探索人工智能（AI）怎样推动中国公司新质生产力（New Quality Productive Forces, NQPFs）的演进，并阐明其内在机理及限制条件。具体的研究议题涵盖：
依托2011至2022年间中国制造业上市企业的5,929个公司-年度样本数据，运用熵权法建立NQPFs评估指标框架，以工业机器人的渗透率来表征AI技术的应用水平，并借助DEA‑SBM模型评估绿色创新的转化效能，本研究提炼出如下关键发现：
新质生产力（NQPFs）发端于马克思主义生产力学说，侧重于由技术创新引领、具备绿色可持续性且以人为本的高阶生产效能。其涵盖了劳动者素养、劳动工具（技术、装备）以及劳动客体（物料、环境）三大层面 | 某制造公司具备高素质研发人员（劳动者）、丰富的环保专利（劳动工具）以及低碳排放的生产流程（劳动客体）
人工智能（AI） 本研究利用工业机器人的普及率作为代理变量，体现了企业在实际生产中对AI技术的采纳深度 | 例如在汽车组装流水线上部署自动焊接设备与智能检测机器人
绿色创新（GI） 指对生态有利的技术、产品或流程革新，本研究通过环保科研成果的转化效能（即投入产出比）来表征 | 公司研发低能耗马达、环保可降解材质，并将相关专利成功商业化推向市场
动态能力 企业为了应对瞬息万变的外部环境，而进行内外资源的整合、搭建与重组的高层级素养 | 人工智能系统具备自学习与自适应特质，可助力企业实现资源调配的最优化
经济政策不确定性（EPU） 经济参与方难以精准预测政府部门未来政策走向所伴随的风险 | 例如经常变动的环保补助标准、进出口关税的波动
假设1：AI能够正向驱动企业的新质生产力（NQPFs）。
假设2：绿色创新在AI与NQPFs之间扮演着中介桥梁的角色。
假设3：经济政策不确定性对“AI经由绿色创新作用于NQPFs”的中介路径产生负向调节效果。
基础回归模型（验证H1）：
中介机制模型（验证H2）：
带调节的中介架构（验证H3）：
上述模型统统控制了年份固定效应及个体固定效应，并将标准误在企业层级进行聚类处理。
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假设1得到验证。
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假设2得到验证。
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假设3成立：当EPU水平上升时，AI借由绿色创新拉动NQPFs的间接影响会随之衰减。
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各项稳健性测试的结论均与基准回归保持吻合。
首先，依托马克思主义生产力学说，创立了衡量微观企业新质生产力（NQPFs）的指标框架。与注重效率的传统TFP不同，NQPFs更加强调劳动者、劳动工具与劳动客体三者的协同演进，同时融入了环保、革新及可持续的理念，从而为微观层面评估先进生产力贡献了新颖的工具，弥补了现有绿色TFP微观研究的空缺。
其次，把AI界定为一种高阶动态能力而非基础常规能力。以往文献多基于静态资源基础观，而本研究则突出了AI所具备的自学习、自适应及不断进化的属性，将其看作是协助企业重组资源、顺应环境变化的高层级动态能力，进而拓宽了技术采纳理论与动态能力理论的交叉融合研究。
再者，打开了绿色创新在AI与NQPFs之间发挥中介效应的“黑箱”。先前的探讨多直接关注AI对TFP的直接冲击，本研究则证实了AI能够借由提高环保科技成果的转化效能来间接赋能新质生产力，丰富了“AI→环保创新→生产力”的传导链条。
第四，明确了经济政策不确定性这一核心边界因素。研究表明EPU会弱化“AI→GI→NQPFs”的中介传导，为洞察宏观外部环境怎样干扰微观企业AI价值的变现提供了全新的经验证据。
最后，沿着产权属性、技术密集度及企业生命周期三个视角展开了异质性探讨。结果显示，在国有属性、非技术密集型以及成熟期的企业中，AI的赋能效果更为强劲，这为制定差异化的产业政策提供了实证支撑。
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