本研究选定中国制造业上市企业作为研究对象，主要基于以下两方面的考量。
其一，与非上市企业相比，A股上市企业受限于更为严苛的信息披露准则以及完备的信息发布机制。这使得研究者能够较为便捷地获取其公开披露的信息与数据，且这些信息数据具备更全面、详尽以及精准的特性。
其二，在众多行业，特别是制造业领域，上市企业往往规模较大、效益良好，在行业内具有显著的代表性。它们的经营状况在很大程度上反映了行业的整体态势，对推动中国经济发展发挥着关键作用。研究这些企业的人工智能渗透情况以及出口韧性，具有极高的现实研究价值。再者，制造业在中国经济格局中占据重要比重，能够直观反映中国经济的发展水平与趋势走向。
基于此，本文选定中国制造业上市企业作为研究对象。
第6章结论与政策建议
6.1研究结论
本文以2008年金融危机为事件冲击点，基于2009-2016年上市公司年报数据与海关数据库、国泰安数据库（CSMAR）相匹配，使用文本分析法和熵值法对主要变量进行测算，之后再进行人工智能渗透对于企业出口韧性影响的实证分析。在基本回归分析之后再进行稳健性检验，利用替换变量法和主要变量滞后性回归解决内生性问题，之后从区域、所有制和行业三个角度进行异质性分析，最后从成本降低效应、效率和创新提升效应三个路径进行机制检验，得出以下结论。
6.1.1人工智能渗透与出口韧性的总体关系
本研究通过对2009-2016年中国制造业上市公司的实证分析，有力地支持了假设H1。研究发现，人工智能渗透的强化确实有助于促进制造业出口韧性提升。在基准回归中，人工智能渗透指标Digit的系数在所有回归列中均显著为正，表明企业人工智能渗透程度的增加会显著提高企业的出口韧性。这一结论在经过滞后期处理、替换核心解释变量等稳健性检验后依然成立，充分证明了人工智能在制造业企业出口韧性提升过程中的关键作用。
6.1.2成本降低机制的验证
对于假设H2，研究结果提供了明确的证据支持。在机制分析中，通过将人工智能渗透指标与交易成本代理变量纳入回归模型进行检验，发现人工智能渗透能够通过降低生产成本提升企业出口韧性。这是因为人工智能技术的应用有效改善了企业内部的组织间信息传递问题，实现了生产项目向自动化变革，降低了人工成本和其他运营成本，进而增强了企业在国际市场上的价格竞争力和出口韧性。
参考文献（略）
