【摘 要】
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基于中国A股上市公司年报文本数据,借助机器学习技术识别出人工智能上市公司名单,揭示了中国人工智能技术创新扩散的总体特征:（1）中国人工智能技术创新扩散在2016、2017年出现增长拐点;（2）中国人工智能技术应用存在头部效应,智能安防成为应用最热的行业。基于此总体特征,从微观视角分析了人工智能技术创新扩散的影响因素,并构造2015—2019年的面板数据研究,面板Probit模型的实证分析表明,企业
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基于中国A股上市公司年报文本数据,借助机器学习技术识别出人工智能上市公司名单,揭示了中国人工智能技术创新扩散的总体特征:（1）中国人工智能技术创新扩散在2016、2017年出现增长拐点;（2）中国人工智能技术应用存在头部效应,智能安防成为应用最热的行业。基于此总体特征,从微观视角分析了人工智能技术创新扩散的影响因素,并构造2015—2019年的面板数据研究,面板Probit模型的实证分析表明,企业规模对创新扩散的影响呈倒U型;企业研发能力未表现出显著影响;竞争性市场结构、政府补贴可以促进创新扩散。人工智能技术具有网络外部性,相关产业政策的正向作用机制在于降低技术转换成本、推动上市公司整体形成新的市场预期,使技术应用走向正反馈循环。当前,中国经济进入高质量发展阶段,人工智能相关政策有必要实现从产业政策为主向竞争政策为主的转变,充分发挥市场在资源配置中的决定性作用。
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