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经济学 > 一般经济学

arXiv:2505.11558 (econ)
[提交于 2025年5月16日 ]

标题: 人工智能驱动的数字化转型与中国工业企业的绩效:绿色数字创新的中介作用与人机协作的调节效应

标题: AI-Driven Digital Transformation and Firm Performance in Chinese Industrial Enterprises: Mediating Role of Green Digital Innovation and Moderating Effects of Human-AI Collaboration

Authors:Jun Cui
摘要: 本研究考察了人工智能驱动的数字化转型与中国工业企业绩效之间的关系,特别关注绿色数字创新的中介作用以及人机协作的调节效应。 我们使用了来自CNRDS和CSMAR数据库在2015年至2022年间收集的6300个企业年度观测数据的面板数据,采用多元回归分析和结构方程模型来检验我们的假设。 研究结果表明,人工智能驱动的数字化转型显著提升了企业绩效,绿色数字创新在此关系中起到了中介作用。 此外,人机协作正向调节数字化转型与企业绩效之间的直接关系以及通过绿色数字创新的中介路径。 这些结果为中国不断发展的工业格局和数字经济举措下的管理实践和政策制定提供了宝贵的见解。 本研究通过整合技术管理、环境可持续性和组织理论的视角,有助于理解技术采纳与商业成果之间复杂的相互作用,从而为相关文献做出贡献。
摘要: This study examines the relationship between AI-driven digital transformation and firm performance in Chinese industrial enterprises, with particular attention to the mediating role of green digital innovation and the moderating effects of human-AI collaboration. Using panel data from 6,300 firm-year observations collected from CNRDS and CSMAR databases between 2015 and 2022, we employ multiple regression analysis and structural equation modeling to test our hypotheses. Our findings reveal that AI-driven digital transformation significantly enhances firm performance, with green digital innovation mediating this relationship. Furthermore, human-AI collaboration positively moderates both the direct relationship between digital transformation and firm performance and the mediating pathway through green digital innovation. The results provide valuable insights for management practice and policy formulation in the context of China's evolving industrial landscape and digital economy initiatives. This research contributes to the literature by integrating perspectives from technology management, environmental sustainability, and organizational theory to understand the complex interplay between technological adoption and business outcomes.
主题: 一般经济学 (econ.GN)
引用方式: arXiv:2505.11558 [econ.GN]
  (或者 arXiv:2505.11558v1 [econ.GN] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.11558
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Jun Cui [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 5 月 16 日 02:56:39 UTC (253 KB)
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