王東旭 白全民 張茹瑩 馬交國

關(guān)鍵詞：技術(shù)生命周期；進(jìn)入時(shí)機(jī)；企業(yè)績(jī)效；人工智能

0 引言

習(xí)近平總書記指出，創(chuàng)新作為企業(yè)發(fā)展和市場(chǎng)制勝的關(guān)鍵，核心技術(shù)不是別人賜予的，不能只是跟著別人走，而必須自強(qiáng)奮斗、敢于突破。當(dāng)前，在我國大力實(shí)施科技自立自強(qiáng)、建設(shè)創(chuàng)新型國家的歷史背景下，企業(yè)作為創(chuàng)新主體，激發(fā)其科技創(chuàng)新積極性成為該項(xiàng)工作的重中之重。但是，自20世紀(jì)80年代中期，我國政府和企業(yè)一直基于西方創(chuàng)新理論和技術(shù)追趕理論［1］，走的是引進(jìn)消化吸收再創(chuàng)新的道路，雖然取得了舉世矚目的成就，但也使大部分企業(yè)習(xí)慣了對(duì)國外先進(jìn)技術(shù)的模仿，主動(dòng)開展自主創(chuàng)新的意愿并不強(qiáng)烈，從而使得我國在此輪技術(shù)封鎖中處于被動(dòng)地位。

據(jù)《企業(yè)創(chuàng)新調(diào)查年鑒2021》數(shù)據(jù)顯示，2020年我國規(guī)模以上企業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng)的占比為43.3%，而同時(shí)實(shí)現(xiàn)四種創(chuàng)新的企業(yè)占比僅為8.5%①。因此，激發(fā)企業(yè)自發(fā)開展科技創(chuàng)新活動(dòng)的積極性，推動(dòng)企業(yè)主動(dòng)介入新技術(shù)，是解決這一問題的關(guān)鍵。當(dāng)前，學(xué)術(shù)界關(guān)于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新意愿的研究主要從內(nèi)外兩個(gè)維度展開［2］。其中，從外部影響因素來看，國家創(chuàng)新體系的完善程度［3］、區(qū)域知識(shí)溢出強(qiáng)度［4］等與企業(yè)創(chuàng)新呈正相關(guān)；經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入意愿有著顯著影響，且政府補(bǔ)貼發(fā)揮著正向調(diào)節(jié)效應(yīng)［5］；而社會(huì)平均工資水平上漲對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入意愿具有比較明顯的抑制作用［6］。但是，影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新意愿主因仍然來自內(nèi)部。比如，企業(yè)家集權(quán)更能激發(fā)創(chuàng)業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新意愿［7］，而跨層年齡差異具有反向調(diào)節(jié)機(jī)制，知識(shí)異質(zhì)背景則具有智力緩解機(jī)制［8］。在內(nèi)外兩個(gè)維度的綜合作用下，企業(yè)會(huì)在新技術(shù)不同的發(fā)展階段介入。

本文定義企業(yè)的“技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)”，即以企業(yè)在一項(xiàng)新技術(shù)處于萌芽期時(shí)積極進(jìn)入或者技術(shù)穩(wěn)定后跟隨式進(jìn)入，作為界定企業(yè)介入新技術(shù)的時(shí)間點(diǎn)。本文認(rèn)為，一方面，技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入的時(shí)機(jī)是反映技術(shù)創(chuàng)新意愿與能力的一個(gè)重要指標(biāo)，有意愿且能力突出的企業(yè)提早介入新技術(shù)的可能性高；另一方面，技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)又會(huì)反過來影響企業(yè)的績(jī)效表現(xiàn)。創(chuàng)新是一個(gè)雙刃劍，既可能使得企業(yè)騰飛，也可能帶來其績(jī)效下降［9］。

本文基于技術(shù)生命周期理論，以人工智能領(lǐng)域?yàn)槔瑢?006—2020年進(jìn)入人工智能技術(shù)創(chuàng)新不同階段的124家A股上市公司劃分為三個(gè)對(duì)比組，首先對(duì)三類企業(yè)特征進(jìn)行了分析，其次對(duì)三類企業(yè)的績(jī)效表現(xiàn)進(jìn)行了綜合對(duì)比，最后根據(jù)研究結(jié)論提出實(shí)踐啟示及建議。本研究一方面彌補(bǔ)前期研究結(jié)論不一致的問題，另一方面為提升我國企業(yè)主動(dòng)開展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)意愿提供理論依據(jù)。

1 文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

1.1 技術(shù)生命周期理論

技術(shù)生命周期（Technology Life Cycle，TLC）的概念最早于1978年被提出，指的是任何技術(shù)的演進(jìn)都經(jīng)歷了從創(chuàng)意產(chǎn)生到成熟至淘汰的不同發(fā)展階段［10］。這與自然的生命周期是有一些差別，但總體上還是相似的［11］。對(duì)技術(shù)生命周期各階段的劃分方法有很多，按照一般的劃分方式，技術(shù)生命周期主要包括萌芽、成長(zhǎng)、成熟和衰退四個(gè)發(fā)展階段［12］；也有部分學(xué)者認(rèn)為技術(shù)生命周期可以分為五個(gè)階段或六個(gè)階段。從劃分的依據(jù)來看，采用專利作為研究變量，對(duì)技術(shù)的生命周期進(jìn)行劃分是最多的，主要包括S曲線法、TCT計(jì)算法、專利指標(biāo)法、相對(duì)增長(zhǎng)率法、多指標(biāo)測(cè)量法和技術(shù)生命周期圖法等［13］。技術(shù)生命周期各階段的特征主要通過專利申請(qǐng)量和專利申請(qǐng)人數(shù)來展現(xiàn)。其中，萌芽期作為新技術(shù)的研發(fā)階段，技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)不是特別明顯，此時(shí)參與技術(shù)研發(fā)的企業(yè)和研究團(tuán)隊(duì)較少，相應(yīng)地，專利申請(qǐng)人數(shù)和專利申請(qǐng)量比較少；在平穩(wěn)增長(zhǎng)期，雖然技術(shù)發(fā)展方向還不明確，但專利申請(qǐng)人數(shù)和專利申請(qǐng)量開始平穩(wěn)增加。在成長(zhǎng)期，技術(shù)發(fā)展開始有些明確的方向，從事研發(fā)的企業(yè)會(huì)顯著增多，科研產(chǎn)出也會(huì)相應(yīng)的增加，專利申請(qǐng)人數(shù)和專利申請(qǐng)量會(huì)大幅度的增加；技術(shù)發(fā)展到了成熟期，意味著新技術(shù)已經(jīng)發(fā)展較為成熟，專利申請(qǐng)人不會(huì)再增加，而專利申請(qǐng)類型也主要以實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利為主；處于衰退期的技術(shù)，說明該技術(shù)逐漸被新技術(shù)所取代，此時(shí)專利申請(qǐng)人數(shù)和專利申請(qǐng)量會(huì)大幅度下降［14］。這一方法很好地體現(xiàn)了新技術(shù)不同階段不同意愿參與者的狀態(tài)，為本研究提供了一個(gè)很好的視角。

1.2 技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響

當(dāng)前尚未有專門針對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)的研究，但大部分管理學(xué)理論會(huì)有相關(guān)涉及。其中，熊彼特的創(chuàng)新理論就指出，企業(yè)的本質(zhì)就是創(chuàng)新，只有創(chuàng)新才能帶來超額利潤(rùn)，進(jìn)而引發(fā)經(jīng)濟(jì)的繁榮。公司創(chuàng)業(yè)理論（corporate entrepreneurship）則從組織層面，將技術(shù)創(chuàng)新和冒險(xiǎn)、戰(zhàn)略更新并列為衡量企業(yè)進(jìn)取性的三個(gè)維度，并設(shè)計(jì)了量表對(duì)公司創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，驗(yàn)證了創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度越強(qiáng)對(duì)公司績(jī)效的正向影響越明顯［15］。但公司創(chuàng)業(yè)理論只是測(cè)度了企業(yè)的創(chuàng)業(yè)強(qiáng)度的高低，無法準(zhǔn)確地判定企業(yè)在新技術(shù)中的進(jìn)入時(shí)機(jī)或表現(xiàn)出的不同態(tài)度。在這方面，有學(xué)者從進(jìn)入新市場(chǎng)順序的視角，將企業(yè)劃分為先驅(qū)者和追隨者兩種類型［16］，并開展了一系列研究，為本研究提供了可借鑒的范式。一般來說，先驅(qū)者由于先一步進(jìn)入市場(chǎng)，從而獲得先發(fā)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而可以獲取更高的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、更廣闊的市場(chǎng)和客戶群體［17］；但另一方面，作為先驅(qū)者卻需要面對(duì)更高的研發(fā)費(fèi)用，以及技術(shù)成功的高度不確定性等問題［18］。追隨者則需要面臨著技術(shù)壟斷和相對(duì)飽和的市場(chǎng)等問題，具有先天的競(jìng)爭(zhēng)劣勢(shì)，但在更明確的發(fā)展方向、更低的試錯(cuò)成本等后發(fā)優(yōu)勢(shì)的作用下，卻有可能實(shí)現(xiàn)反超，獲得更高競(jìng)爭(zhēng)力，從而獲得更高的企業(yè)績(jī)效。此外，也有學(xué)者認(rèn)為，由于先驅(qū)者提前占領(lǐng)市場(chǎng)，讓企業(yè)形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，可以進(jìn)一步優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)，從而降低了企業(yè)成本，這是與追隨者相比最明顯的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)［19］。有學(xué)者則指出，企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)的選擇具有中介作用，可以加強(qiáng)企業(yè)能力對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響［20］；先發(fā)式創(chuàng)新企業(yè)即先驅(qū)者，可以在企業(yè)資源對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響上起到部分中介的作用［21］。但是，也有學(xué)者認(rèn)為企業(yè)進(jìn)入行業(yè)的時(shí)機(jī)對(duì)企業(yè)績(jī)效并沒有明顯的直接影響。另外，雙元?jiǎng)?chuàng)新理論關(guān)于探索式創(chuàng)新與開發(fā)式創(chuàng)新的影響也有類似的結(jié)論［22-24］。因此，從新技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)視角，企業(yè)是選擇先人一步進(jìn)入，從而獲取技術(shù)性和制度性先發(fā)優(yōu)勢(shì)，還是作為追隨者，通過稍后進(jìn)入策略，使企業(yè)減少研發(fā)成本、降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，讓企業(yè)可以將更多的資金投入到明確的方向上，從而實(shí)現(xiàn)彎道超車，目前哪種策略更優(yōu)，在學(xué)術(shù)界并未得到統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)。

本文認(rèn)為，作為高投入、高回報(bào)的高新技術(shù)領(lǐng)域，尤其是以人工智能為核心的新一代信息技術(shù)領(lǐng)域，可能存在著領(lǐng)先者“贏者通吃”的特征［25］。先驅(qū)者會(huì)利用專利等手段形成技術(shù)壁壘，獲得的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)會(huì)更加明顯，進(jìn)而為其帶來更較高的企業(yè)績(jī)效。但追隨者如果策略得當(dāng)，也可以利用后發(fā)優(yōu)勢(shì)，取得一定的績(jī)效表現(xiàn)。

2 樣本選擇與標(biāo)準(zhǔn)劃分：技術(shù)生命周期視角

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理說明

專利作為技術(shù)信息的主要載體，被廣泛應(yīng)用于科技創(chuàng)新領(lǐng)域的研究。技術(shù)生命周期理論一般將專利申請(qǐng)量和申請(qǐng)人數(shù)量作為技術(shù)演化周期的劃分依據(jù)，其中，專利申請(qǐng)量為發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利數(shù)量之和。本文利用IncoPat數(shù)據(jù)庫查詢?nèi)斯ぶ悄茴I(lǐng)域的專利申請(qǐng)情況，從數(shù)據(jù)初步分析來看，2006—2020年專利申請(qǐng)人數(shù)和專利申請(qǐng)量呈現(xiàn)明顯的技術(shù)生命周期特征，符合本文研究的需要。因此，本文將研究年限設(shè)定為2006—2020年，并經(jīng)過人工初步篩查，確定了開展人工智能專利申請(qǐng)的2 786家企業(yè)。

基于數(shù)據(jù)可得性的考慮以及企業(yè)是否在A股上市的原則，最終確定124家企業(yè)作為研究樣本。124家樣本公司中在2020年及之前都處于存續(xù)狀態(tài)，只是目前有4家企業(yè)被警告成為ST股，還有1家在被警告之后于2022年6月退市。本文對(duì)每一家企業(yè)的具體研究時(shí)間為其進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的前后各1～3年，上述5家被警告企業(yè)尚未出現(xiàn)異常，因此這5 家企業(yè)依然在研究樣本內(nèi)。

2.2 技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)劃分

專利申請(qǐng)人數(shù)和專利申請(qǐng)量是劃分技術(shù)生命周期的重要依據(jù)。本文首先根據(jù)人工智能領(lǐng)域2006—2020年的專利申請(qǐng)人數(shù)和專利申請(qǐng)量，采用技術(shù)生命周期圖法得出我國人工智能技術(shù)生命周期圖，結(jié)果如圖1所示。

根據(jù)圖1可知，從2006—2015年的專利申請(qǐng)人數(shù)和專利申請(qǐng)量比較少，到2015年專利申請(qǐng)人數(shù)僅為1 131人、專利申請(qǐng)量為3 110項(xiàng)。但從2016年開始，專利申請(qǐng)人數(shù)和專利申請(qǐng)量以千為單位迅速增長(zhǎng)，這與人工智能技術(shù)發(fā)展階段有著比較直接的關(guān)系。比如，2016年谷歌研發(fā)的AlphaGo（阿爾法狗）戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍，激發(fā)了全世界對(duì)人工智能的熱情，甚至有人提出2016年為人工智能“元年”［26］。另外，我國在2011 年發(fā)布的《“十二五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》首次對(duì)發(fā)展人工智能進(jìn)行了規(guī)劃，引導(dǎo)更多的企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。因此，結(jié)合技術(shù)生命周期理論、人工智能技術(shù)演化階段特征以及政策導(dǎo)向，本文根據(jù)企業(yè)第一次申請(qǐng)專利所處的不同階段，將2006—2010年第一次申請(qǐng)專利的企業(yè)定義為技術(shù)先驅(qū)型，2011—2015 年申請(qǐng)的為技術(shù)響應(yīng)型，2016—2020年申請(qǐng)的為技術(shù)追隨型。

根據(jù)以上劃分原則，在2006—2010年，共有530家技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，其中上市公司為28家；在2011—2015年，共有694家技術(shù)響應(yīng)型企業(yè)進(jìn)入該領(lǐng)域，其中上市公司為68家，相比前一階段顯著增加，但是從整體來看，這一階段增加的企業(yè)數(shù)量仍不算很多；2016—2020 年，此時(shí)進(jìn)入的企業(yè)數(shù)量達(dá)到1 562家，實(shí)現(xiàn)大幅增長(zhǎng)，但上市公司較少，共有28家。由此可見，我國企業(yè)新技術(shù)進(jìn)入時(shí)機(jī)基本符合技術(shù)生命周期的規(guī)律，但上市公司技術(shù)響應(yīng)型特征更加明顯。

3 技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)差異分析

3.1 行業(yè)層面

根據(jù)中國證券監(jiān)督管理委員會(huì)頒布的《上市公司行業(yè)分類指引（2012年修訂）》，124家樣本企業(yè)分布在26個(gè)行業(yè)，其中，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)與軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)這兩個(gè)行業(yè)共有58家企業(yè)，約占全部企業(yè)數(shù)量的46.78%（如圖2所示），這兩個(gè)行業(yè)占比較高，代表了數(shù)字產(chǎn)業(yè)化情況，與人工智能作為新一代信息技術(shù)的代表具有直接的關(guān)系，屬于技術(shù)先驅(qū)型、響應(yīng)型、追隨型的企業(yè)占比分別為25.86%、46.55%、27.59%。電氣機(jī)械及器材制造業(yè)和專業(yè)設(shè)備制造業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的企業(yè)占比分別為10.48% 和7.26%，分列第三位和第四位，屬于技術(shù)先驅(qū)型、響應(yīng)型、追隨型的企業(yè)占比分別為18.18%、63.64%、18.18%。這兩個(gè)行業(yè)是人工智能技術(shù)重要的應(yīng)用領(lǐng)域，是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要領(lǐng)域，代表了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平。另外，貨幣金融業(yè)占比達(dá)到4.84%，互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)業(yè)占比為4.03%，其他行業(yè)分布則比較分散，尚未形成大規(guī)模進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的態(tài)勢(shì)。

值得注意的是，在具體企業(yè)中也有不少傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)利用新一代信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)的成功案例。例如，鞍鋼股份有限公司（下文簡(jiǎn)稱“鞍鋼股份”）雖然屬于傳統(tǒng)重工業(yè)中的黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，卻于2007年就在人工智能領(lǐng)域申請(qǐng)了專利。經(jīng)查詢資料，主要是由于2005年中國鋼鐵市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，原材料價(jià)格上漲，鋼材產(chǎn)品價(jià)格下滑，鞍鋼股份為降低生產(chǎn)成本，在具備創(chuàng)新條件和有技術(shù)創(chuàng)新需求的雙重作用力下，率先在人工智能領(lǐng)域開展技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)。北京雙鷺?biāo)帢I(yè)股份有限公司（下文簡(jiǎn)稱“雙鷺?biāo)帢I(yè)”）作為醫(yī)藥制造企業(yè)，于2007年就在人工智能領(lǐng)域申請(qǐng)了專利。究其原因，主要是由于受2005年和2006年醫(yī)藥行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈且不景氣的影響，該企業(yè)為突破僵局，加大了新產(chǎn)品和新技術(shù)的研發(fā)投入，并且在獲得中央和地方政府的科研資金支持的情況下，在人工智能領(lǐng)域展開了技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)生物產(chǎn)品的規(guī)?；椭悄芑a(chǎn)。

綜上所述，進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的企業(yè)集中分布于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化領(lǐng)域，而其他領(lǐng)域應(yīng)用人工智能的成功案例雖然不少，但占比并不高，反映出我國目前產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)展較慢的現(xiàn)實(shí)。從不同類型企業(yè)來看，技術(shù)響應(yīng)型企業(yè)在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化領(lǐng)域中占有較高的比重，技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)和技術(shù)追隨型企業(yè)均具有較低的水平，與全部樣本的技術(shù)響應(yīng)型特征一致，說明大多數(shù)上市公司會(huì)積極響應(yīng)國家的政策規(guī)劃。

3.2 企業(yè)層面

總資產(chǎn)和資產(chǎn)增長(zhǎng)率分別反映了企業(yè)的規(guī)模以及成長(zhǎng)狀況，是影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的重要因素［27-28］。另外，除了企業(yè)規(guī)?？梢灾苯佑绊懙狡髽I(yè)的創(chuàng)新，企業(yè)的負(fù)債也會(huì)間接影響企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)。當(dāng)企業(yè)的負(fù)債在一定水平時(shí)，有利于企業(yè)融資，從而擴(kuò)大企業(yè)的創(chuàng)新投入；但當(dāng)負(fù)債超過某一臨界水平時(shí)，企業(yè)負(fù)債的增加會(huì)起到反作用［29］。

企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新往往不是根據(jù)某一年的經(jīng)營(yíng)狀況決定，而是參考多年的經(jīng)營(yíng)狀況作出的選擇。故本文選擇企業(yè)首次申請(qǐng)人工智能專利當(dāng)年之前的三年作為研究對(duì)象，并通過分析這三年企業(yè)總資產(chǎn)、資產(chǎn)增長(zhǎng)率和資產(chǎn)負(fù)債率的變化情況，探討企業(yè)進(jìn)入時(shí)機(jī)差異的原因。由于樣本企業(yè)的時(shí)間跨度較大，故本文利用CPI 指數(shù)消除原始數(shù)據(jù)的通貨膨脹影響，得出樣本企業(yè)每年總資產(chǎn)和總負(fù)債的實(shí)際值，進(jìn)一步計(jì)算得出企業(yè)每年的資產(chǎn)增長(zhǎng)率和資產(chǎn)負(fù)債率，從而確保研究的合理性。

樣本企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域之前三年的總資產(chǎn)、資產(chǎn)增長(zhǎng)率和資產(chǎn)負(fù)債率的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示，技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)、技術(shù)響應(yīng)型企業(yè)和技術(shù)追隨型企業(yè)三個(gè)指標(biāo)的平均值如表2所示。對(duì)比表1和表2的指標(biāo)數(shù)據(jù)可知，更早進(jìn)入到人工智能領(lǐng)域的企業(yè)，總資產(chǎn)和資產(chǎn)負(fù)債率的平均水平更低，其中總資產(chǎn)差異較大、資產(chǎn)負(fù)債率差異較小。而資產(chǎn)增長(zhǎng)率卻相反，技術(shù)先驅(qū)型和響應(yīng)型的企業(yè)資產(chǎn)增長(zhǎng)率的平均水平明顯比技術(shù)追隨型更高。在總資產(chǎn)方面，技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)和技術(shù)響應(yīng)型企業(yè)低于技術(shù)追隨型企業(yè)，但卻具有更高的資產(chǎn)增長(zhǎng)率，意味著早期進(jìn)入的企業(yè)更具發(fā)展活力，冒險(xiǎn)及創(chuàng)新精神較強(qiáng)；而技術(shù)追隨型企業(yè)由于已經(jīng)發(fā)展到較大規(guī)模，且進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段，面對(duì)新的技術(shù)基本選擇保守型策略，從而保持自身發(fā)展的穩(wěn)健。

4 技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響

對(duì)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域三種類型企業(yè)的績(jī)效進(jìn)行對(duì)比，探究出技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)、技術(shù)響應(yīng)型企業(yè)和技術(shù)追隨型企業(yè)中哪類企業(yè)會(huì)有更優(yōu)的績(jī)效表現(xiàn)，以便為企業(yè)選擇技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)提供績(jī)效依據(jù)。在文獻(xiàn)綜述部分已經(jīng)闡明，既有研究中技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響并未形成統(tǒng)一的意見，本文認(rèn)為不同績(jī)效指標(biāo)的選取可能會(huì)影響到分析結(jié)果。有鑒于此，本文選取資產(chǎn)收益率、營(yíng)業(yè)收入、營(yíng)業(yè)成本、市盈率和資產(chǎn)增長(zhǎng)率來代表企業(yè)績(jī)效，并選擇首次申請(qǐng)人工智能領(lǐng)域之后三年的數(shù)據(jù)作為分析對(duì)象，在消除通脹因素后，深入分析技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)對(duì)企業(yè)績(jī)效的綜合影響。

4.1 資產(chǎn)收益率

資產(chǎn)收益率作為企業(yè)績(jī)效，是企業(yè)凈利潤(rùn)與資產(chǎn)總額的比值，反映了企業(yè)獲取利潤(rùn)的能力［30］。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，124家樣本企業(yè)首次進(jìn)入人工智能領(lǐng)域之后三年的資產(chǎn)收益率平均值、最大值、最小值分別為3.33%、50.47%、-0.93%。從圖3可知，三種類型樣本企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域之后三年的平均資產(chǎn)收益率情況。其中，從三年平均值來看，技術(shù)追隨型最高，為4.05%；技術(shù)先驅(qū)型次之，為3.88%；而技術(shù)響應(yīng)型最低，為2.86%。從分年度情況看，技術(shù)追隨型企業(yè)的資產(chǎn)收益率逐漸增加，而技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)和技術(shù)響應(yīng)型企業(yè)的資產(chǎn)收益率有上下波動(dòng)。這可能是由于前兩個(gè)時(shí)期人工智能領(lǐng)域技術(shù)還處于摸索階段，技術(shù)還未成熟，并沒有明確的發(fā)展方向，有的技術(shù)發(fā)展方向?qū)Y產(chǎn)收益率增加是有益的，有的技術(shù)方向起到相反的作用。但是技術(shù)追隨型企業(yè)此時(shí)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域會(huì)根據(jù)前兩個(gè)時(shí)期的技術(shù)發(fā)展方向的優(yōu)劣性，選擇一個(gè)對(duì)企業(yè)有利的方向展開技術(shù)創(chuàng)新，從而促進(jìn)企業(yè)資產(chǎn)收益率穩(wěn)步提高。

4.2 營(yíng)業(yè)收入

營(yíng)業(yè)收入是企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和其他業(yè)務(wù)收入的合計(jì)，反映了企業(yè)創(chuàng)造利潤(rùn)和現(xiàn)金流量的能力，可以衡量企業(yè)在市場(chǎng)中的認(rèn)可程度［31］。124 家樣本企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域之后三年的營(yíng)業(yè)收入平均值分別為12 458.88百萬元、最大值為465 784.41百萬元、最小值9.73百萬元。三種類型企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域之后三年的平均營(yíng)業(yè)收入如圖4所示。從圖4可知技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入最高，技術(shù)追隨型次之，技術(shù)響應(yīng)型最低。技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)有著更高的營(yíng)業(yè)收入，意味著作為先驅(qū)者在提高營(yíng)業(yè)收入上具備優(yōu)勢(shì)，通過新的人工智能技術(shù)或人工智能產(chǎn)品可以獲得更大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。技術(shù)追隨型企業(yè)在可靠的技術(shù)發(fā)展方向上跟進(jìn)也會(huì)有較高的營(yíng)業(yè)收入。而技術(shù)響應(yīng)型既沒有更早的進(jìn)入到人工智能領(lǐng)域的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，也沒有可靠的技術(shù)創(chuàng)新方向，致使其營(yíng)業(yè)收入最低。

4.3 營(yíng)業(yè)成本

技術(shù)創(chuàng)新的一個(gè)目標(biāo)是獲取成本優(yōu)勢(shì)，營(yíng)業(yè)成本的高低可以反映出企業(yè)是否存在成本優(yōu)勢(shì)［32］。樣本企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域三年之后的營(yíng)業(yè)成本平均值分別為10 555.82百萬元、最大值為453 840.45百萬元、最小值8.80百萬元。三種類型企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域三年之后的平均營(yíng)業(yè)成本如圖5所示。從圖中可知，技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)的營(yíng)業(yè)成本最高，技術(shù)響應(yīng)型企業(yè)和技術(shù)追隨型企業(yè)都具有相對(duì)較低的營(yíng)業(yè)成本。這與文獻(xiàn)綜述中分析的結(jié)論基本一致。主要原因是由于技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)介入階段人工智能技術(shù)尚未成熟，研發(fā)、生產(chǎn)以及營(yíng)銷等各環(huán)節(jié)需要更高的成本，尤其是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面，需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施投入。而后兩個(gè)階段技術(shù)發(fā)展已經(jīng)相對(duì)成熟，試錯(cuò)基本完成，政府在基礎(chǔ)設(shè)施、關(guān)鍵核心技術(shù)等方面也已提供大量服務(wù)支撐，這會(huì)大幅降低企業(yè)的營(yíng)業(yè)成本。而技術(shù)響應(yīng)型企業(yè)營(yíng)業(yè)成本最低，可能與這一階段政府的大力扶持有關(guān)。

4.4 市盈率

市盈率反映的是投資者對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況的一個(gè)預(yù)期，是企業(yè)市值與凈利潤(rùn)的比值。進(jìn)入人工智能領(lǐng)域124家企業(yè)之后三年的市盈率平均值分別為49.31、最大值為373.40、最小值0.20。三種類型企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域之后三年的平均市盈率情況如圖6所示。從圖中可以看出，技術(shù)追隨型企業(yè)前兩年的市盈率表現(xiàn)最優(yōu)，技術(shù)先驅(qū)型次之，技術(shù)響應(yīng)性最低；但第三年卻出現(xiàn)了劇烈反轉(zhuǎn)，技術(shù)追隨型市盈率迅速下降到31.92，而前兩類企業(yè)則大幅提升到60以上。這一結(jié)果表明，資本市場(chǎng)對(duì)早期進(jìn)入新技術(shù)領(lǐng)域的企業(yè)認(rèn)可有一個(gè)過程，這也造成對(duì)技術(shù)追隨型企業(yè)前期估值過高，而隨著其市場(chǎng)表現(xiàn)而回歸合理狀態(tài)。

4.5 資產(chǎn)增長(zhǎng)率

雖然在上文已經(jīng)分析了資產(chǎn)增長(zhǎng)率對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)選擇的影響，但企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新最終目的也是為了獲取更高的利潤(rùn)和提高企業(yè)規(guī)模。高資產(chǎn)增長(zhǎng)率意味著企業(yè)有更多的利潤(rùn)轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)，也意味著企業(yè)有更快的規(guī)模增長(zhǎng)速度［33］。所以在本部分繼續(xù)分析技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)對(duì)企業(yè)資產(chǎn)增長(zhǎng)率的影響。

通過計(jì)算，124樣本企業(yè)首次進(jìn)入人工智能領(lǐng)域之后三年的資產(chǎn)增長(zhǎng)率平均值分別為25.98%、最大值為533.58%、最小值-28.78%。三種類型企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域之后三年的資產(chǎn)增長(zhǎng)率平均值如圖7所示。

總體來看，技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)表現(xiàn)明顯優(yōu)于其它兩類企業(yè)，說明創(chuàng)新冒險(xiǎn)精神在該方面的績(jī)效表現(xiàn)較好。結(jié)合圖7和表2進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)和技術(shù)響應(yīng)型企業(yè)在進(jìn)入人工智能領(lǐng)域前資產(chǎn)增長(zhǎng)率水平較高，進(jìn)入人工智能領(lǐng)域兩年內(nèi)的資產(chǎn)增長(zhǎng)率一直下降，進(jìn)入第三年時(shí)資產(chǎn)增長(zhǎng)率開始增長(zhǎng)，而技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)增幅更大；技術(shù)追隨型企業(yè)進(jìn)入之前三年的資產(chǎn)增長(zhǎng)率的增幅不大，進(jìn)入后略有增長(zhǎng)，這也符合該策略的目的。

5 研究結(jié)論及不足

5.1 研究結(jié)論

本文創(chuàng)新性地將企業(yè)劃分技術(shù)先驅(qū)型、技術(shù)響應(yīng)型和技術(shù)追隨型三種類型，并利用綜合指標(biāo)分析了技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)的原因及對(duì)三類企業(yè)績(jī)效的影響，在一定程度上彌補(bǔ)了該領(lǐng)域前期研究采用單一指標(biāo)造成結(jié)論不一致的問題。根據(jù)描述分析，我國企業(yè)在人工智能領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)入時(shí)機(jī)基本符合技術(shù)生命周期的規(guī)律，但上市公司技術(shù)響應(yīng)型特征更加明顯；進(jìn)入該領(lǐng)域的企業(yè)集中分布于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化領(lǐng)域，而其他領(lǐng)域應(yīng)用人工智能的成功案例雖然不少，但占比并不高，反映出我國目前產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)展較慢的現(xiàn)實(shí)；從資產(chǎn)視角來看，早期進(jìn)入的企業(yè)規(guī)模較小，但更具發(fā)展活力，冒險(xiǎn)及創(chuàng)新精神較強(qiáng)；而技術(shù)追隨型企業(yè)由于已經(jīng)發(fā)展到較大規(guī)模，且進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段，面對(duì)新的技術(shù)基本選擇保守型策略。

在技術(shù)進(jìn)入時(shí)機(jī)對(duì)企業(yè)績(jī)效影響方面，技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)進(jìn)入到人工智能領(lǐng)域后，營(yíng)業(yè)收入、資產(chǎn)增長(zhǎng)率兩個(gè)指標(biāo)表現(xiàn)優(yōu)異，資產(chǎn)收益率表現(xiàn)次之，但面臨著較高的營(yíng)業(yè)成本。技術(shù)響應(yīng)型企業(yè)除營(yíng)業(yè)成本這一指標(biāo)表現(xiàn)較好外，其他方面的企業(yè)績(jī)效表現(xiàn)均不如其他兩類企業(yè)。技術(shù)追隨型企業(yè)的資產(chǎn)收益率表現(xiàn)最好，營(yíng)業(yè)收入、資產(chǎn)增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)成本表現(xiàn)次之，沒有表現(xiàn)最差的方面。而市盈率指標(biāo)則短期內(nèi)技術(shù)追隨型表現(xiàn)最好，但長(zhǎng)期來看前兩類企業(yè)則表現(xiàn)更優(yōu)。綜合評(píng)價(jià)企業(yè)績(jī)效的五個(gè)維度，三類企業(yè)的績(jī)效表現(xiàn)各具優(yōu)勢(shì)，而技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)表現(xiàn)相對(duì)更優(yōu)，這一結(jié)論也證明了本文提出的研究猜想。但是也可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)先驅(qū)型和技術(shù)追隨型表現(xiàn)明顯優(yōu)于技術(shù)響應(yīng)型，說明這兩種技術(shù)進(jìn)入策略均有一定優(yōu)勢(shì)，企業(yè)只要選擇好適合自身實(shí)際的發(fā)展戰(zhàn)略即可；而技術(shù)響應(yīng)型企業(yè)好像在沒有做好充分準(zhǔn)備的前提下，受外部因素的影響倉促進(jìn)入一個(gè)新的領(lǐng)域，往往不會(huì)獲得好的績(jī)效表現(xiàn)。這一結(jié)論為企業(yè)是否以及如何進(jìn)入新技術(shù)領(lǐng)域提供了理論支撐，可以有效激勵(lì)我國企業(yè)積極擁抱新的技術(shù)機(jī)會(huì)。

5.2 實(shí)踐啟示

（1）政府層面。目前我國上市公司對(duì)政策的響應(yīng)程度較高，可以說政策引導(dǎo)確實(shí)發(fā)揮了積極的作用，但該類型企業(yè)績(jī)效表現(xiàn)并不理想，應(yīng)成為政策優(yōu)化的一個(gè)重點(diǎn)方向。在當(dāng)前大力推進(jìn)高水平科技自立自強(qiáng)的背景下，技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)應(yīng)該是被重點(diǎn)支持的對(duì)象。但通過分析可見，雖然其績(jī)效表現(xiàn)相對(duì)最優(yōu)，但也面臨著較高的運(yùn)營(yíng)成本，影響了部分企業(yè)積極性。因此，政府層面應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)前沿技術(shù)、未來產(chǎn)業(yè)的前瞻性布局，將稅收優(yōu)惠、財(cái)政資助等政策支持環(huán)節(jié)進(jìn)一步前移，切實(shí)緩解先驅(qū)型企業(yè)試錯(cuò)成本，營(yíng)造鼓勵(lì)企業(yè)大膽進(jìn)入新技術(shù)領(lǐng)域的良好氛圍。

（2）企業(yè)層面。從企業(yè)經(jīng)營(yíng)視角來看，除要面臨較高的營(yíng)業(yè)成本外，處于快速增長(zhǎng)階段的企業(yè)，盡早介入新的技術(shù)領(lǐng)域?qū)ζ湔w績(jī)效具有明顯的正向影響。但對(duì)于已經(jīng)達(dá)到一定規(guī)模，且發(fā)展進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)的企業(yè)，發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢(shì)，采用技術(shù)追隨型策略也能取得較好的績(jī)效表現(xiàn)。但是，受政策等外部因素影響較大，倉促進(jìn)入新技術(shù)領(lǐng)域的企業(yè)績(jī)效表現(xiàn)短期內(nèi)并不理想。因此，企業(yè)在面對(duì)政策機(jī)會(huì)時(shí)，不應(yīng)該僅僅為了獲取優(yōu)惠政策而貿(mào)然進(jìn)入陌生領(lǐng)域，還是需要基于自身現(xiàn)實(shí)制定切實(shí)可行的策略。

（3）資本市場(chǎng)層面。資金是開展重大創(chuàng)新活動(dòng)的保障，除企業(yè)自有資金、政府財(cái)政資金外，資本市場(chǎng)也是一個(gè)重要的融資渠道。通過市盈率指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)，目前我國資本市場(chǎng)并未很好地發(fā)揮對(duì)技術(shù)先驅(qū)型企業(yè)價(jià)值發(fā)現(xiàn)的功能，這與我國資本市場(chǎng)，尤其是風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展不完善有關(guān)。因此，我國仍需要持續(xù)加大對(duì)天使投資、科創(chuàng)板、創(chuàng)業(yè)板等投資模式的支持力度，提升專業(yè)化水平，不斷完善其價(jià)值發(fā)現(xiàn)功能，為企業(yè)積極進(jìn)入新的技術(shù)領(lǐng)域，開展重大科技創(chuàng)新活動(dòng)，提供充足的資金支持。

5.3 研究展望與不足

本文的不足在于，受數(shù)據(jù)庫及人工智能技術(shù)研發(fā)階段的限制，存在樣本量不足問題，主要表現(xiàn)為技術(shù)追隨型企業(yè)數(shù)量偏少。另外，本文是以人工智能領(lǐng)域?yàn)槔?，是否能代表其他行業(yè)，尤其是非數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的傳統(tǒng)行業(yè)，值得進(jìn)一步研究論證。未來，在探明技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入時(shí)機(jī)對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的基礎(chǔ)上，需要進(jìn)一步研究?jī)?nèi)在影響因素及機(jī)制，使得該研究更加體系化，且更具現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)價(jià)值。