人工智能与产业创新：来自德国的证据

文献名称：Rammer C, Fernández G P, Czarnitzki D. Artificial intelligence and industrial innovation: Evidence from German firm-level data[J]. Research Policy, 2022, 51(7): 104555.

Rammer, C., Fernández, G. P., & Czarnitzki, D. (2022). Artificial intelligence and industrial innovation: Evidence from German firm-level data. Research Policy, 51(7), 104555.

文章类型：实证类型

研究问题：人工智能对企业创新的影响

论文摘要：

This paper analyses the link between the use of Artificial Intelligence (AI) and innovation performance in firms. Based on firm-level data from the German part of the Community Innovation Survey (CIS) 2018, we examine the role of different AI methods and application areas in innovation. The results show that 5.8% of firms in Germany were actively using AI in their business operations or products and services in 2019. We find that the use of AI is associated with annual sales with world-first product innovations in these firms of about €16 billion (i.e. 18% of total annual sales of world-first innovations). In addition, AI technologies have been used in process innovation that contributed to about 6% of total annual cost savings of the German business sector. Firms that apply AI broadly (using different methods for different applications areas) and that have already several years of experience in using AI obtain significantly higher innovation results. These positive findings on the role of AI for innovation have to be interpreted with caution as they refer to a specific country (Germany) in a situation where AI started to diffuse rapidly.

本文分析了人工智能（AI）的使用与企业创新绩效之间的联系。基于2018年社区创新调查（CIS）德国部分的企业层面数据，我们研究了不同人工智能方法和应用领域在创新中的作用。结果显示，2019年，5.8%的德国公司在其业务运营或产品和服务中积极使用人工智能。我们发现，在这些公司中，人工智能的使用与世界首创产品创新的年销售额约为160亿€（即世界首创创新年总销售额的18%）相关。此外，人工智能技术已被用于流程创新，为德国商业部门每年节省总成本约6%。广泛应用人工智能（在不同的应用领域使用不同的方法）并且已经有多年使用人工智能经验的公司获得了明显更高的创新成果。这些关于人工智能在创新中的作用的积极发现必须谨慎解释，因为它们指的是人工智能开始迅速扩散的特定国家（德国）。

数据来源：

本文数据来源于Community Innovation Survey (CIS)的德国部分。CIS是一项具有代表性的大规模调查，旨在衡量企业及其市场环境的创新投入、创新产出和创新相关特征。

在2018年的年度报告（CIS 2018）中，在德国使用的问卷中包括了关于人工智能使用的问题（其他欧盟国家没有涉及）。这些问题旨在确定参与问卷的德国企业是否使用人工智能，以及它们如何将人工智能应用于生产、销售、运营等环节。该调查面向采矿、制造、公用事业和一系列商业服务部门(批发，运输，信息和通信，银行和保险，专业和技术服务，商业支持服务)中拥有5名或以上员工的公司，样本量为43,672家公司。最终，收到有效回复的公司为8,821家，回复率为20.2%。

研究设计：

本文的主要目的是评估人工智能对企业创新绩效的影响。为此，文章采用了创新生产函数（Mairesse and Mohnen, 2002），回归分析了影响公司创新结果的多种变量，包括公司是否使用人工智能及其使用方式，同时控制了其他可能影响创新成果的因素。

文章使用的概念模型如下图所示：流程创新与产品创新被分开考虑，这些创新结果变量与AI的使用、企业的其他数字化投入以及其他决定因素有关，包括创新投入、企业能力和市场特征。

其中，流程创新和产品创新被定义为2016-2018年企业是否引入了对应的创新。对于人工智能的应用，文章使用了三组不同的指标：人工智能广度（使用了多少种不同的AI方法和应用领域）、AI经验（首次使用AI技术以来的时间）、AI技术开发（是否在内部开发AI技术、是否内部和与他人合作开发AI技术、是否由他人开发AI技术）。

研究结果：

研究结果显示了人工智能使用对产品创新引入的平均边际效应，采用人工智能技术的公司推出产品创新的可能性比不使用任何人工智能的公司高8.5%。由于使用人工智能的企业进行产品创新的平均概率约为60.7%，因此人工智能的经济贡献是相当大的。此外，人工智能使用对于流程创新引入的平均边际效应，采用人工智能技术的公司推出流程创新的可能性比不使用任何人工智能的公司高8 %。同时，人工智能与具有较高新颖性创新产品的销售份额之间存在相对较强的关联。虽然总体上与产品创新只有微弱的显著联系，与公司投资组合中的新产品（即采用或模仿）的销售没有联系，但使用人工智能后，市场新创产品的销售增加了1.7个百分点，而在公司采用人工智能方法的情况下，世界领先的创新销售份额增加了1.3个百分点。最后，结果表明人工智能广度和人工智能经验普遍对创新产出变量都有正向影响。然而，本文发现在一些回归中边际收益是递减的。由于平均边际效应在这种情况下可能会产生一定的误导，因为边际效应在数据范围内可能会改变符号。本文还测试了人工智能在创新产出中的作用是否因使用的人工智能方法或应用领域而不同。结果如表10所示，没有单一的人工智能方法能驱动本文的结果。这意味着，与卓越创新成果最为相关的是公司使用人工智能的决定，而不是人工智能具体方法的选择。

总结

本文的结果量化了人工智能在产业创新中作用，但需要未来研究的进一步拓展。首先，本文使用的是一个横断面数据库，可用面板数据进一步验证；其次，尽管本文努力确定人工智能对创新产出的贡献，但不能排除内生性问题；最后，本研究的结果是否也适用于人工智能传播的其他时期有待进一步考究。