本文是一篇技术经济学论文，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。
第1章绪论
1.1研究背景
近年来，颠覆性数字技术人工智能通过重构全球价值链正加速演进为重塑世界产业体系的新质生产力，已经崛起为推动科技进步、实现跨越式飞跃、产业结构迈向优化升级以及生产力全面提升的关键驱动力（Choi等，2022；Amuso和Baron，2024）。众多国家纷纷将人工智能置于国家战略的核心位置，将其作为增强本国经济实力与提高产业核心竞争力的关键举措。
2024年《政府工作报告》提出“深化大数据、人工智能等研发应用,开展‘人工智能+’行动”。党的二十大报告明确指出，要“积极推动战略性新兴产业融合集群式发展，构建包括新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备以及绿色环保等在内的多元化新增长引擎”。中共中央和国务院发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》亦着重强调，需“致力于形成技术发展与全要素生产率提升相辅相成、领域深化应用与技术持续进步相互促进的良性循环格局”。习近平总书记指出“把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量，努力实现高质量发展”。中国科学院人工智能产学研创新联盟发布的《人工智能前沿研究与产业发展报告2024》中提及，全球人工智能市场呈现出显著的增长态势。据咨询公司IDC的预测数据显示，2024年全球人工智能产业规模可达到6233亿美元，同比增长21.5％。比尔·盖茨曾预言“智能体不仅会改变每个人与计算机交互的方式，它们还将颠覆软件行业，带来自我们从键入命令到点击图标以来最大的计算革命”。数字技术的全面革新加速了数字经济发展，同时也伴随着隐私泄露、敏感信息防护缺失、数据安全挑战及员工安全感下降等一系列风险（Verbeke和Hutzschenreuter，2021；Alon-Barkat和Busuioc，2023；李金等，2023；范柏乃和盛中华，2024）。诺贝尔经济学奖得主Tirole曾指出，数字技术的广泛应用显著提升了生活的透明度，但这一变化究竟能否引领我们走向一个更加光明的未来，还是会让人们陷入算法与平台的监视牢笼，步入一个数字反乌托邦的社会，至今仍是一个充满争议的话题。人工智能在伴随广泛争议与挑战中前进。
1.2研究目的与研究意义
1.2.1研究目的
本文旨在深刻且全面地剖析中国独特且复杂的社会经济背景下，高管团队经验如何影响企业人工智能应用。随着科技的迅猛发展，人工智能技术已成为推动企业转型升级、提升竞争力的关键力量。作为企业顶层决策者的高管，其经验背景无疑会对企业采纳和应用人工智能产生深远影响。此外，本文着重探讨动态能力作为调节变量，作用于高管团队经验与企业人工智能应用过程中的调节机制。最终，通过理论分析与实证分析，本文旨在为上市企业高层管理者提供具有一定理论和实践指导意义的管理启示，以期更好地帮助企业进行智能化转型升级和提升持续的竞争力。
本文的具体目标包括：
其一，通过系统地梳理与分析国内外关于高管团队经验及企业人工智能应用的相关文献，本文旨在明确界定这两者之间的关系，并深入探究其背后的理论基础。
其二，深入探讨动态能力作为调节变量在高管团队经验与企业人工智能应用之间的调节作用。分析企业的动态能力（创新能力、吸收能力和适应能力）如何调节高管团队经验对企业人工智能应用的影响，揭示这一过程中各要素之间的相互作用关系和内在逻辑。
其三，找出有助于企业人工智能应用的高管团队经验。基于已有文献，本文对高管团队经验进行系统性的归纳和整理，重点找出有助于企业智能化转型的关键经验，为企业构建更有利于企业人工智能应用的高管团队结构提供一定的参考，推动企业在人工智能时代的转型升级和持续发展。
第2章文献综述
2.1高管团队经验相关研究
2.1.1高管团队经验的概念界定
清楚界定“高管”这一概念，是深入理解高管团队经验及其对企业影响效应的重要基础。Hambrick和Mason（1984）为高管团队的概念作出了详尽的阐述并奠定了坚实的理论基础，他们将高管团队定义为公司的高层团队，这些成员在企业顶层负责决策的制定与执行，拥有显著影响企业未来走向和经营成效的能力，通常包括总裁、首席执行官（CEO）、副总裁、副总经理以及直接向他们汇报工作的高级管理人员等在公司起到决策、组织作用的管理者，他们共同构成了企业决策的核心圈层。尽管Hambrick和Mason（1984）的定义在学术界得到了广泛的认可与接纳，但鉴于企业规模的多样性以及不同文化背景下的管理实践差异，后续国内外学者在界定高层管理团队的概念时，都基于各自的研究视角和侧重点不可避免地呈现出一定的差异性。尽管如此，这些学者在本质上均达成了共识：高管团队是由负责企业重大决策的高层管理人员组成，他们位于企业权力和决策链的顶端，不仅掌握着企业的战略方向，还通过其决策和行动深刻影响着组织的绩效和长远发展（Miller，1987；Hambrick等，1996）。综上所述，高管团队作为企业的核心领导力量，其构成、决策过程及对企业的影响机制一直是管理学领域研究的热点和难点。通过不断深化对高管团队概念的理解，学者们能够更好地为企业的行为决策、战略管理和组织绩效提升提供有益的指导。鉴于此，本文将高管团队定义为公司组织结构中的顶层及紧邻其下的管理层级，具体涵盖正副董事长/总裁、正副总经理及首席执行官（CEO）等高级管理人员。
2.2企业人工智能应用相关研究
2.2.1企业人工智能应用的概念界定
企业人工智能应用的内涵是丰富且多维的，深入理解这一概念需要从其核心组成部分出发，进行细致的解构与分析。首先，“人工智能”这一概念本身就是“人工”与“智能”两个概念的融合体，这一融合赋予了人工智能独特的双重属性。“人工性”强调的是模拟人类技术和手段扩展自身认知的能力。在这一过程中，可解释性方法发挥着至关重要的作用，使得人工智能系统能够解释其决策背后的逻辑和依据，从而增强了系统的透明度和可信度（Benbya，2021）。这种“人工性”的属性，不仅提高了人工智能系统的实用性，还促进了人与系统之间的有效沟通和协作。而“智能性”则侧重于基于历史经验构建预测模型，以应对未知和不确定性，使得人工智能系统能够学习和适应不断变化的环境，通过从历史数据中提取规律和模式，为未来的决策提供有力的支持（Ågerfalk，2020）。这种智能性的体现，是人工智能区别于其他信息技术的关键所在。将“人工性”与“智能性”相结合，就不难理解企业人工智能应用的本质。企业人工智能应用是指个人或组织出于某种特定目的，有意识地采用人工智能技术的过程。这一过程不仅涉及技术的选择和实施，还包括对技术效果的评估和反馈。它源自于对信息技术应用的研究，并在不断发展中逐渐形成了自己独特的理论体系和实践框架。Cheung等（2008）的研究表明，企业人工智能应用不仅仅是技术的堆砌，更是企业战略、组织结构、文化等多个方面的综合实力的体现。
综上所述，企业人工智能应用的内涵是多维且复杂的，它涵盖了技术、战略、组织、文化等多个方面。深入理解这一概念，有助于更好地把握企业人工智能应用的发展趋势和规律，为企业的发展提供有力的支持和保障。
第3章理论基础与研究假设......................18
3.1理论基础...............................18
3.1.1高层梯队理论...........................18
3.1.2动态能力理论.....................................19
第4章研究设计.......................30
4.1数据来源与样本选择.............................30
4.2变量测量...................................30
第5章实证研究与数据分析.....................36
5.1描述性分析.................................36
5.2相关性分析................................37
第5章实证研究与数据分析
5.1描述性分析
本文运用Stata 17 MP计量分析软件对研究样本的样本数、平均值、中位数、标准差、最小值、最大值和极差进行了描述性分析，详细的数据结果已呈现于下表5.1中。具体而言，本文共选取573家深圳证券交易所A股上市企业作为研究对象，企业样本数共计4584。对于企业人工智能应用的因变量（取对数后），其阈值范围覆盖了0至5.283，表明上市企业之间的人工智能应用水平差异较大。而稳健性检验中替代变量企业人工智能应用的取值范围则位于0到196之间，其中位数为0，均值为3.33，标准差高达10.47，显示出均值和标准差之间存在较大差异。在自变量方面，高管团队管理共享性经验数值在0至18.33之间波动，这说明了不同企业的高管团队管理共享性经验存在一定的差异；高管团队稳定性经验在0到1之间波动；而高管团队职能异质性经验的取值则介于0至0.85之间。进一步地，作为调节变量的动态能力各维度也呈现出了不同的特征，其中创新能力的取值范围在0.001至1.436之间，表明上市企业的创新能力差异较大；吸收能力的最小值为0，最大值为307.7，这表明上市企业的吸收能力差异显著；适应能力的取值经调整后为负数，在-0.816至-0.66
