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人工智能对制造业企业全要素生产率的影响分

析

目录

1.内容简述 5

1.1研究背景与意义 6

1.1.1制造业发展现状概述 8

1.1.2人工智能技术应用趋势 10

1.1.3全要素生产率提升的迫切性 13

1.2国内外研究综述 14

1.2.1国外相关研究进展 17

1.2.2国内相关研究现状 18

1.2.3现有研究的不足 21

1.3研究内容与框架 22

1.3.1主要研究问题界定 24

1.3.2研究目标与内容 27

1.3.3技术路线与研究方法 28

1.4可能的创新点与局限性 30

2.人工智能与全要素生产率理论基础 32

2.1人工智能技术概念界定 34

2.1.1人工智能发展历程概述 37

2.1.2人工智能核心技术体系 40

2.1.3人工智能在制造业的应用场景 43

2.2全要素生产率内涵与测度 44

2.2.1全要素生产率理论溯源 49

2.2.2全要素生产率影响因素分解 51

2.2.3全要素生产率核算方法比较 53

3.人工智能影响制造业企业全要素生产率的机理分析 56

3.1提升技术效率的路径 58

3.1.1自动化生产流程优化 61

3.1.2精密设计与质量控制强化 64

3.1.3资源配置最优化的决策支持 66

3.2增强配置效率的途径 70

3.2.1供应链协同效率提升 73

3.2.2劳动力要素技能重塑与匹配 74

3.2.3资本利用效率的改善方向 78

3.3促进创新驱动的机制 79

3.3.1新产品开发周期缩短 81

3.3.2生产模式迭代加速 83

3.3.3组织结构柔性化变革 84

4.研究设计 86

4.1样本选择与数据来源 90

4.1.1制造业企业样本池构建 92

4.1.2数据收集渠道说明 95

4.2变量选取与测量 97

4.2.1被解释变量的确定 102

4.2.2核心解释变量的设计 103

4.2.3控制变量的考虑因素 106

4.3模型构建与估计方法 107

4.3.1计量模型设定的依据 111

4.3.2基准回归模型设定 112

4.3.3异质性分析与稳健性检验策略 114

5.实证结果与分析 116

5.1描述性统计结果 118

5.1.1主要变量的统计特征 122

5.1.2人工智能应用程度分布情况 126

5.1.3全要素生产率水平与趋势 129

5.2基准回归结果分析 131

5.2.1人工智能应用对全要素生产率的影响估计 132

5.2.2影响效果的程度与方向解读 134

5.2.3控制变量的影响机制探讨 135

5.3异质性效应检验 138

5.3.1不同规模企业的响应差异 139

5.3.2不同技术水平企业的表现差异 143

5.3.3不同区域分布企业的效果差异 145

5.4稳健性检验 150

6.人工智能提升制造业企业全要素生产率的路径选择 152

6.1以智能化改造驱动效率提升 155

6.1.1设备智能化升级改造 158

6.1.2生产过程数字孪生应用 161

6.1.3知识型员工技能培训与赋能 163

6.2以协同化转型优化资源配置 165

6.2.1打造柔性智能制造系统 168

6.2.2基于数据的供应链协同管理 169

6.2.3组织边界虚拟化重构 171

6.3以数据要素赋能创新升级 174

6.3.1大数据分析驱动的精准决策 175

6.3.2机器学习赋能的工艺优化创新 177

6.3.3联合研发模式探索 179

7.结论与政策建议 181

7.1主要研究结论 182

7.1.1人工智能对全要素生产率影响的核心发现