生成式人工智能技术与机器人企业增长——基于A股上市公司的实证研究

一、引言

机器人对我国制造业及其产业升级具有关键作用（杨光 等，2020；冯玲 等，2023；陈晓华 等，2025）。冯玲 等（2023）的研究结果表明，相对于低技能劳动者的成本节约优势，机器人不仅能够降低企业边际生产成本，提高创新边际收益，而且能与高技能劳动者以及其他资本要素投入形成协同效应。我国机器人年销售量呈现显著增长的趋势（Cheng et al.,2019）：据国际机器人联合会（International Federation of Robotics，IFR）统计，2000年我国机器人年销售量仅为380台，占全球市场份额的0.4%。而到2023年，我国机器人年销售量已达276300台，占全球市场份额的51%。同时，大语言模型作为人工智能领域的突破性成果，为提升机器人的智能交互与自主决策能力开辟了新的路径（高峰 等，2016；王湉 等，2024）。2023年11月，工业和信息化部印发《人形机器人创新发展指导意见》，提出以大模型等人工智能技术的突破为引领，拓展人形机器人在特种领域、制造业、民生及重点行业的应用，推动关键技术取得新进展，构建完善的制造业技术创新体系。该文件明确指出，人工智能技术是推动机器人创新和升级的关键技术要素，能够通过促进机器人本体的发展，进一步引领其下游产业的进步。

近年来，生成式人工智能技术的突破性进展使其在机器人领域的应用成为学术界和产业界高度关注的焦点。现有研究多聚焦于生成式人工智能技术对机器人性能的优化（Li et al.,2023；Ren et al.,2023），并进一步揭示了其在产品创新方面的重要价值（Babina et al.,2024；吴瑶 等，2024；马麟琨 等，2024）。Babina et al.（2024）基于2010—2018年美国上市公司样本，研究了人工智能技术投资与企业增长之间的内在关系。研究结果表明，企业对人工智能技术的投资与其长期销售收入增长之间存在显著正相关关系。同时，该投资还伴随着企业未来产品专利和商标数量的显著增长，以及生产成本的上升。这可能是因为产品创新能为企业带来更高的市场附加值和品牌影响力，尽管短期内会增加成本，但从长期来看有助于增强企业的市场竞争力和盈利能力。

生成式人工智能技术作为专注于内容生成的前沿技术，在机器人产品创新中的优势已在实际应用中充分体现。例如，Ren et al.（2023）将大语言模型嵌入厨房机器人系统，有效提升了其在复杂厨房环境下的适应性；Li et al.（2023）则使饮品机器人搭载大语言模型，从而精准满足顾客对定制饮品的多样化需求。作为行业领军企业，宇树科技于2023年7月12日推出了搭载大语言模型的Go2四足机器人，为用户带来了更具情感化的人机交互体验。可见，借助大语言模型实现产品升级，已成为机器人企业提升市场竞争力、实现差异化发展的关键路径。尽管相关应用已取得诸多实践成果，但当前仍缺乏关于生成式人工智能技术与机器人企业未来增长之间关系的实证研究。

基于Babina et al.（2024）提出的人工智能技术驱动产品创新的理论视角，本文采用实证研究方法探讨生成式人工智能技术对机器人企业增长的影响。本文以2017—2023年A股上市公司为样本，以2020年6月OpenAI发布GPT-3作为生成式人工智能技术突破的工具变量，构建双重差分模型，分析该技术突破前后机器人企业市场价值的变化趋势。研究结果表明，相较于其他行业企业，机器人企业在GPT-3发布后托宾Q值显著上升，表明生成式人工智能技术的突破有效提升了其市场价值。进一步的异质性分析发现，这一价值提升效应在数字化程度较高及民营性质的企业中更为显著。此外，研究发现GPT-3发布后，机器人企业的研发投入与产出显著增加，其生产成本与生产效率则未发生明显变化。这一结果与Babina et al.（2024）的研究结论相符，进一步验证了我国机器人企业通过应用大语言模型技术推动产品创新和企业发展的趋势。

本文存在以下理论创新和实践创新。理论上，以人工智能产品创新理论为基础，借助OpenAI GPT-3发布这一外生冲击，基于中国机器人产业微观企业数据实证研究，构建双重差分模型剖析人工智能技术对机器人企业价值的作用机制，为相关理论提供微观证据，拓展研究视角。实践中，研究结论证实人工智能显著提升机器人企业价值与创新能力，为《“十四五”机器人产业发展规划》等政策中人工智能赋能机器人产业的导向提供实践依据，也为企业技术应用和战略规划等方面提供决策参考。

本文摘自《管理会计研究》2025年第3期，购买纸质刊请点击本链接至微店购买

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