第6章研究结论与展望
6.1研究结论
本文结合理论分析与实证研究深入探索了高管团队经验对企业人工智能应用的影响机制。以2015至2022年深圳证券交易所A股573家上市企业4584份数据为研究样本，本文对高管团队经验与企业人工智能应用之间的关系以及动态能力在二者之间的调节作用进行了实证分析。研究结果表明，部分理论假设通过了假设检验，而部分理论假设未通过实证验证，假设检验结果汇总在下表6.1中。
其中，动态能力在高管团队管理共享性经验和高管团队稳定性经验与企业人工智能应用之间的调节作用的发挥可能会受到中国情境下的制度与文化的影响。集体主义文化传统催生的制度性路径依赖，可能使长期的管理共享性经验以及稳定性经验固化为风险规避导向的决策逻辑思维，因而抑制了企业创新能力对技术探索的催化作用。此外，政策制度的“合规优先”的底层逻辑可能会重构创新能力的实际导向，因而创新能力可能会被异化为“政策响应型创新”。综上，在集体主义传统文化和“合规优先”的制度背景下，创新能力在高管团队管理共享性经验、高管团队稳定性经验与企业人工智能应用之间的调节作用的发挥受到了影响（芦世玲，2017）。同时，政策窗口期的强时效性倒逼企业压缩技术消化的周期，可能迫使适应能力从渐进调适转向突变响应，这打破了企业的传统经验积累的渐进式适应阈值，从而可能导致企业的适应能力在高管团队稳定性经验与企业人工智能应用之间的调节作用不显著。最后，在上述背景下，企业的吸收能力可能被迫聚焦于政策解码而非技术内化，因而导致适应能力在高管团队管理共享性经验、高管团队稳定性经验与企业人工智能应用之间的调节效应不显著。由此，H4(a)、H4(b)、H5(b)、H6(a)、H6(b)未通过实证检验。
参考文献（略）
