TOE框架下人工智能采纳强度前因组态及其对劳动

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研究背景与问题

在当前制造企业智能化转型的背景下，人工智能技术的采纳已成为推动企业竞争力提升的关键因素。然而，如何高效地采纳人工智能技术并协调其对劳动力就业的影响，成为企业及社会关注的焦点。本研究旨在探讨在技术—组织—环境（TOE）框架下，制造企业人工智能采纳强度前因组态及其对劳动力需求规模的影响。

研究方法

本研究采用fsQCA（模糊集定性分析）和回归分析混合方法，对2023年148家A股上市制造企业的数据进行深入分析。首先，通过fsQCA方法识别出影响人工智能采纳强度的关键组态，然后利用回归分析进一步探究这些组态对劳动力需求规模的影响。

核心结果

研究发现，制造企业人工智能采纳强度受到技术、组织和环境三个维度的影响。具体而言，技术因素如人工智能技术的成熟度和适用性，组织因素如企业规模和创新能力，以及环境因素如市场竞争和政策支持，共同构成了影响人工智能采纳强度的关键组态。此外，研究还发现，这些组态对劳动力需求规模具有显著影响，即人工智能采纳强度越高，劳动力需求规模越低。

结论与意义

本研究得出以下结论：首先，在TOE框架下，制造企业人工智能采纳强度受到技术、组织和环境三个维度的综合影响。其次，人工智能的采纳对劳动力需求规模具有显著的负面影响。这一结论对于制造企业制定人工智能战略、优化劳动力资源配置具有重要的指导意义。最后，本研究为学术界提供了关于人工智能采纳与劳动力需求关系的新视角，有助于推动相关领域的研究发展。