1、“.....人工智能技术的应用对于企业全要素生产率的促进作用的显著水平有所下降，但依然在统计上水平显著，但是企业规模使人工智能技术对企业全要素生产率的促进作用效果削弱的结论变得不显著，即对于国有企业假说依然成立，但是假说不成立。造成这现象的原因可能是因为作为本文样本的家上市公司中仅有家是国有控股公司，且只有组样本数据，所以无法排除因为样本数据过少，系统性误差造成了这现象。进步研究影响渠道通过上文的研究得出了企用人工智能技术时的数据作为样本数据进行了安慰剂检测，最终如表所示企业规模系数为正且显著，这些企业在没有进应用人工智能技术时，企业规模扩大对全要素生产率起到正向调节作用。这结果侧面的证实了假说的成立。两期倍差法因为本文的所有样本企业，并非在同年份应用人工智能技术，所以本文为了便于分析，模型采用的多期倍差法进行的实证分析......”。

2、“.....内生性问题已经检测排除，现在我们重新将所企业规模是否影响了人工智能企业的全要素生产率论文原稿力。本文采用倍差法，研究了企业规模及人工智能技术对企业全要素生产率的影响效应，及其作用机制。研究结果表明人工智能技术的应用会对企业全要素生产率的提升起到了促进作用。企业规模的扩大对人工智能技术促进企业全要素生产率提升的效果有负面影响。其影响渠道为劳动投入比例的扩大。并就人工智能技术的应用提出了政策建议。关键词人工智能生产率企业规模引言随着计算运算能力的提升，机器的学习能力的提升，大数据分析应用的日渐成熟等系列的出，所有控制标量的值均大于，即并不存在内生性。安慰剂检测关于安慰剂，本文选取了本文所涉及到的企业，其在未应用人工智能技术时的数据作为样本数据进行了安慰剂检测，最终如表所示企业规模系数为正且显著，这些企业在没有进应用人工智能技术时......”。

3、“.....这结果侧面的证实了假说的成立。两期倍差法因为本文的所有样本企业，并非在同年份应用人工智能技术，所以本文为了便于分析，模型采用的多期倍差样本划分为国有企业与非国有企业。由表可见对于非国有企业，假说与假说依然成立，且均保持统计上显著水平。对于国有企业，人工智能技术的应用对于企业全要素生产率的促进作用的显著水平有所下降，但依然在统计上水平显著，但是企业规模使人工智能技术对企业全要素生产率的促进作用效果削弱的结论变得不显著，即对于国有企业假说依然成立，但是假说不成立。造成这现象的原因可能是因为作为本文样本的家上市公司中仅有家是国有控股公司，且只有组样首先，本文确定人工智能是科学技术上的次重大的进步。大多数的研究学者也认为人工智能会提高生产率。所以提出如下的假说假说人工智能技术对企业全要素生产率的提升起到促进作用......”。

4、“.....本文的样本企业均为我国股上市并具有定规模的企业，在规模越大的企业中，人工智能技术越不可能次性普及到公司涉及到的所有部门或产业中，所以在规模大的企业中还可能引发鲍莫尔成本病，从而使得人杰和朱承亮有不同的做法。他们选取人知名人工智能企业年的数据作为样本数据，并用模型进行分析，最终结论为企业规模虽然对企业技术进步起到定的负面影响，但因企业规模对技术效率存在着巨大影响，从而使得企业规模有利于企业生产率的提升。但是他们忽略了这些企业并非从年起就已经应用了人工智能技术。所以本文与上述研究不同，首先研究方法上本文采用模型，并且数据选取方面借鉴侯志杰和朱承亮的做法选取知名人工智能年的企业数据，永和等将人工智能技术发展分为计算智能感知智能与认知智能个大的阶段，而当前人工智能技术仍处于感知智能向认知智能发展的阶段。人工智能可以算是个新兴的技术......”。

5、“.....越来越多的企业开始参与到了人工智能的应用中来，但人工智能在各个产业间的普及率依然很低，哪怕与人工智能契合度最高，率先应用人工智能技术的制造业，人工智能的普及率也不足。人工智能还有良好的发展前景。所以对已经现有人工智能企业量不对等，又可以采用倍差法进行实证研究。其次，本文不仅研究企业规模对人工智能企业生产率产生积极或消极作用出发，并对造成这结果的影响渠道进行说明。企业规模是否影响了人工智能企业的全要素生产率论文原稿。首先，本文的被解释变量为全要素生产率，在这里我们参考的方法，用生产率指数方法对企业的全要素生产率进行测算。具体方法如下其中代表公司，代表年份，为企业利润总额样本数据，并用模型进行分析。正如前文所说我国制造業人工智能技术普及率不到，这样势必造成相对于处理组，对照组数据过于庞大的情况。对于这点，侯志杰和朱承亮有不同的做法......”。

6、“.....并用模型进行分析，最终结论为企业规模虽然对企业技术进步起到定的负面影响，但因企业规模对技术效率存在着巨大影响，从而使得企业规模有利于企业生产率的提升。但是他们忽略了这些企业并非从年起就已经应企业规模是否影响了人工智能企业的全要素生产率论文原稿并对各个样本企业的企业年报进行关键词搜索的方法，使用人工智能智能智能化智能制造，智慧城市，智慧交通，智能芯片，智能机器人等关键词，然后对搜索到的信息进行人工分析，应用人工智能技术以前的年份归为对照组，之后的年份作为处理组。这样做的优势在于可以规避对照组和处理组的体量不对等，又可以采用倍差法进行实证研究。其次，本文不仅研究企业规模对人工智能企业生产率产生积极或消极作用出发，并对造成这结果的影响渠道进行说明。到负面作用。其中认为可能人工智能技术没成熟到可以对企业生产率产生促进作用......”。

7、“.....市场份额业绩越好，企业规模越大，人工智能促进生产率提升作用越小。但是其选用我国全制造业所有股上市公司年企业数据作为样本数据，并用模型进行分析。正如前文所说我国制造業人工智能技术普及率不到，这样势必造成相对于处理组，对照组数据过于庞大的情况。对于这点，侯依然很低，哪怕与人工智能契合度最高，率先应用人工智能技术的制造业，人工智能的普及率也不足。人工智能还有良好的发展前景。所以对已经现有人工智能企业的研究显得尤为重要。和认为人工智能就是种可以代替劳动力，从而实现已更低成本的资本自动化生产方式代替部分劳动力，从而提高生产率。埃森哲咨询公司于年的份报告中不仅也证实了这点，还认为人工智能技术可以通过促进企业技术创新来提高企业生产率。近年来研究显得尤为重要。和认为人工智能就是种可以代替劳动力，从而实现已更低成本的资本自动化生产方式代替部分劳动力......”。

8、“.....埃森哲咨询公司于年的份报告中不仅也证实了这点，还认为人工智能技术可以通过促进企业技术创新来提高企业生产率。近年来有大量的学者以理论及实证研究表明了人工智能对企业生产率的提高起到促进作用，但是也有些学者认为人工智能存在生产率悖论，即人工智能对企业生产率的提高起为劳动者数，为资本存量，为劳动附加价值为劳动支出。其次，本位的解释变量为人工智能应用虚拟变量和企业规模。对企业是否完成人工智能技术应用进行分类并用人工智能应用虚拟变量表示。若完成人工智能技术应用，反之。最后，本文参考侯志杰和朱承亮的研究，选取计量模型的控制标量，包括公司收益质量，获益能力，运营能力及政府补贴。献综述与理论假说吴用了人工智能技术。所以本文与上述研究不同，首先研究方法上本文采用模型，并且数据选取方面借鉴侯志杰和朱承亮的做法选取知名人工智能年的企业数据......”。

9、“.....使用人工智能智能智能化智能制造，智慧城市，智慧交通，智能芯片，智能机器人等关键词，然后对搜索到的信息进行人工分析，应用人工智能技术以前的年份归为对照组，之后的年份作为处理组。这样做的优势在于可以规避对照组和处理组的体有大量的学者以理论及实证研究表明了人工智能对企业生产率的提高起到促进作用，但是也有些学者认为人工智能存在生产率悖论，即人工智能对企业生产率的提高起到负面作用。其中认为可能人工智能技术没成熟到可以对企业生产率产生促进作用。而对于造成人工智能生产率悖论的原因范晓男等做出了更进步的研究表明，市场份额业绩越好，企业规模越大，人工智能促进生产率提升作用越小。但是其选用我国全制造业所有股上市公司年企业数据作企业规模是否影响了人工智能企业的全要素生产率论文原稿位数行业。且前文中提到，中国的各行业人工智能普及率极低......”。