编者按
该研究探讨了人工智能（AI）导向对促进新兴经济体企业国际化速度的作用。基于知识管理视角，该文提出，人工智能导向通过拓宽新知识的范围，促进组织内部的知识创造、应用和传播，加速现有知识的冗余以提高对全球动态的适应性，从而对国际化速度产生积极影响。作者利用中国的数据集发现，人工智能导向对加速新兴市场企业的国际化进程具有显著的正向影响，而母国嵌入性则具有负向影响，同时区域数字化发展对这种关系具有正向调节作用。研究结果从知识管理的角度阐明了人工智能导向如何加速新兴市场企业的国际化进程，从而为该领域未来的学术研究和实际应用提供了启示。
人工智能导向与国际化速度：知识管理视角
文献来源：Yang Liu, Zhenzhou Ying, Ying Ying, Ding Wang, Jin Chen, Artificial intelligence orientation and internationalization speed: A knowledge management perspective, Technological Forecasting and Social Change, Volume 205, 2024, 123517.
1. 引言
中国等新兴经济体已逐步将面部识别、人格算法和情感分析等人工智能（AI）技术融入企业运营，显著影响了价值创造的逻辑（Huang and Rust，2021；Wu et al.，2020）。人工智能技术被定义为模拟人类认知功能的程序、算法、系统和机器，以基于大规模数据进行搜索、分析和决策（Davenport et al.，2020），这是赋予企业权力和增强竞争优势的关键因素（Hasan and Ojala， 2024）。
最近，国际化文献开始探讨人工智能战略和能力在促进国际化中的作用。事实上，传统的国际商务文献普遍认为国际化是一个逐渐积累经验知识和克服跨国距离的进入壁垒的过程（Johanson and Vahlne，1977；Johanson and Vahlne，2009）。人工智能技术极大地改变了跨国公司的国际化进程、步伐和节奏（Deng et al.，2022），其超越地理边界的能力大大缩短了企业与海外市场之间的距离，为企业提供更方便、更快捷获取国外市场知识的服务。
人工智能加速国际知识获取过程对于新兴市场企业（EMFs）来说更为重要，因为它们的目标是通过国际化获得关键的战略资产，加快国际化速度可以使新兴市场企业受益，使它们能够更有效地利用国外市场上的宝贵资源和转瞬即逝的机会，从而实现创新追赶（Kumar et al.，2020）。然而，现有的研究尚未解释人工智能导向如何以及何时影响新兴市场企业的国际化速度。
基于知识管理的视角（Lyles and Salk，1996；Jarrahi et al.，2023），我们提出人工智能导向通过扩大新知识的储备，促进组织内知识的创造、应用和传播，加速现有知识的过时，从而提高新兴市场企业对国际动态的适应性，从而影响新兴市场企业对东道国异质性知识的获取，中国上市公司样本的调查结果支持我们的主要论点。
2. 理论背景
2.1 AI导向与国际化
通过采用人工智能导向，企业和管理者可能有一个框架来遵循使用人工智能技术解决生产管理问题（Li et al.，2021b）。人工智能技术表现出三个关键特征——自主性、学习能力和不可知性（Berente et al.，2021）。现有研究一致表明，人工智能技术可以对商业环境以及企业行为逻辑产生重大影响（Duan et al.，2019；Balasubramanian et al.，2022）。人工智能技术促进了市场等方面的数据收集动态和商业环境的变化（Paschen et al.，2019）。现有的研究从创新（Kakatkar et al.，2020）、营销（Huang and Rust，2021）、决策（Li et al.，2021b）等不同角度探讨了人工智能技术的影响。
对于国际商务这一主题，学术界一致认为，以人工智能技术为基础的数字解决方案已经彻底改变了全球经济的结构和性质，以及跨国公司的相互联系（Denicolai et al.，2021）。文献可以大致分为两类。第一，主要根据效率逻辑，研究认为企业使用人工智能技术可以降低与海外子公司、供应商和中介机构的协调成本（Kinkel et al.，2023），并改变了全球制造流程（Luo and Zahra，2023）。第二，专注于增强决策，现有文献认为人工智能将改善国际商业环境下的决策过程。例如，Hasan和Ojala（2024）分析了人工智能的三个特征（自动化、学习和组合），认为人工智能驱动的自动化通过自动处理信息来优化企业决策，以抵御全球市场波动带来的风险。
2.2 国际化速度
国际化速度的概念是指企业国际扩张的平均速度（Chetty et al.，2014）。国际化的速度被国际商务学者广泛认为是一个重要的因素，并从制度理论、动态能力和资源基础观点等多个角度探讨了国际化的后果（Deng et al.，2018；Chang and Rhee，2011）。
现有研究强调了知识在推动新兴市场企业国际化速度方面的重要性（Nelaeva and Nilssen，2022；Casillas et al.，2015）。知识被定义为企业理解和利用关键因素之间的关系以实现预期目标的能力（Autio et al.，2000）。市场特异性知识在国际化过程中具有更重要的意义，因为它决定了企业进入东道国市场的速度和市场前进的速度。人工智能技术的出现改变了组织知识获取和同化的过程和结果（Argote et al.，2021；Ransbotham et al.，2020）。从这个意义上说，企业对人工智能的战略采用可能会改变体验式学习的方法以及知识获取和传播的效率，从而改变国际化的步伐和节奏。
3. 研究假设
3.1 AI导向与国际化速度
在更高水平的人工智能导向下，新兴市场基金可以利用人工智能加速知识的生成和应用，从而加快国际化进程。首先，具有更高水平人工智能导向的新兴市场基金可以为新兴市场基金建立扩大新知识来源范围的能力。随着机器学习等人工智能技术的出现，人类不再是组织知识库的唯一贡献者。人工智能导向为跨国企业在东道国提供了新的知识来源，使人类智慧超越区域界限，实现超本地化知识学习。
其次，以人工智能为导向可以帮助新兴市场企业促进组织内知识的创造、应用和传播。知识不仅可以直接或间接地从外部来源获得，还可以在新兴市场企业内部转移和吸收（Bingham and Davis，2012）。转移这些知识可以通过减轻每个扩展阶段的复杂性和不确定性来提高新兴市场企业国际化的速度。
第三，采用人工智能导向可以帮助新兴市场企业建立更强的适应国际化过程中遇到的动态环境的能力。人工智能可以应对国际发展带来的快速知识更新的挑战（Rockart and Wilson，2019）。国际环境的快速变化缩短了应用知识的生命周期，对体验式学习难以应对瞬时变化的组织提出了挑战（Hasan and Ojala，2024）。与人类学习者耗时更长的学习过程相比，机器学习系统快速自主地识别大型数据集模式的能力在动荡的环境中可能变得尤为重要（Ransbotham et al.，2020）。
由此我们提出假设H1：新兴市场企业的人工智能导向与其国际化速度正相关。
3.2 区域数字发展的调节效应
考虑到区域数字化发展可以推动企业跨越物理边界寻找知识，我们认为这可能会提高企业在本地和国际知识获取和利用方面的效率。因此，我们认为区域数字化发展对人工智能导向与国际化速度之间的关系具有正向调节作用。
首先，区域数字化发展水平越高的地区往往拥有更好的数字基础设施，从而增强了知识搜索的效率和范围。数字基础设施可以提高跨国企业跨物理边界收集、存储、分析和共享知识的能力（Meyer et al.，2023）。因此，借助当地的数字化基础设施，新兴市场企业可以发现更多有价值的信息、新的市场机会和以人工智能为导向的创新理念，从而加快国际化的速度。其次，区域数字化发展水平较高的地区将拥有更丰富的云服务，这为新兴市场企业提供了强大的计算算法支持。从而帮助企业更有效地利用AI对外部知识进行分析。因此，区域数字化发展可以推动企业跨越地理边界寻找知识。区域数字化发展水平越高，企业可以优化实施人工智能导向，从而增强外部知识的获取，加快国际化进程。
由此我们提出假设H2：区域数字化发展正向调节人工智能导向与国际化速度的关系。
3.3 母国嵌入的调节效应
我们认为，母国嵌入性对人工智能导向与国际化速度之间的关系具有负向调节作用。母国嵌入性代表了一个组织与国内市场的知识和经验在物理上相互交织的程度（Lin et al.，2019）。这种嵌入可以显著影响组织在当地市场的行为和决策，包括市场定位、产品开发和营销策略等方面。
深入投资于国内市场的新兴市场企业可以积累可重用的知识、流程和实践。然而，当这些公司开始国际化时，它们可能需要修订通过其在国内市场的活动而形成的现有做法，因为这些做法可能往往不适合国际环境。新兴市场企业的母国嵌入性代表了在国内市场的知识搜索程度，这可能会产生组织惰性，潜在地破坏人工智能在企业内部的增强作用，并阻碍国际知识的获取。此外，母国嵌入程度较高的新兴市场企业可能会发现采用人工智能导向来促进组织内的知识流动具有挑战性。强烈的组织惯性可能会抑制人工智能的采用，并阻碍管理者做出数据驱动的决策，而不是经验驱动的决策。因此，人工智能产生的见解可能不太可能被采用，从而降低了人工智能在企业中的效用，并破坏了它在促进新知识的创造和应用方面的作用。
由此我们提出假设H3：母国嵌入性负向调节人工智能导向与新兴市场企业国际化速度的关系。
4. 研究设计
4.1 变量测度
4.1.1 因变量：国际化速度
国际化速度是指一个组织通过其子公司达到一定的国际扩张阈值所花费的时间（Vermeulen and Barkema，2002；Casillas and Moreno-Men ' endez，2013）。目前的文献通常使用企业国际化程度的年度变化作为企业国际扩张速度的替代指标（Xie，2023）。例如，每年海外销售额占总销售额的百分比和海外子公司数量占总子公司数量的算术平均值可以作为国际化速度的代理指标。根据已有的研究（Xie，2023），我们用公司国际化程度的年度变化来衡量新兴市场基金的国际化程度，即海外子公司数量的年度变化。
4.1.2 自变量：人工智能导向
本研究借鉴现有文献，通过计算机辅助分析测量人工智能导向（Li et al.，2021b）。我们使用Python软件根据公司的年度报告对可变的人工智能方向进行编码，这些报告通常包含有关公司战略和举措的信息，是战略管理研究中重要且常用的数据源。这个变量是通过年度报告中出现的人工智能关键字的频率来衡量。
4.1.3 调节变量：母国嵌入性
母国嵌入性衡量的是企业成立到其首次对外直接投资之间的时间（Li et al.，2021a）。
4.1.4 调节变量：区域数字化发展
本研究采用Liang和Li（2023）建立的数字经济指数度量标准，推导出2013 - 2020年中国各省的数字经济指数。具体而言，区域数字化发展包括三个维度：信息化发展指数、互联网发展指数和数字交易发展指数。
4.2 数据和样本
我们以中国上市跨国公司为样本来检验我们的假设，因为中国的跨国公司在过去的20年里经历了快速的国际扩张，这为研究国际化的速度提供了合适的研究背景。关于企业特征的数据来自CSMAR数据库，最终数据集包括1810家公司和8740家公司年观测值。表1显示了描述性统计。
4.3 实证方法
我们采用了动态面板计数数据模型，利用Tobit回归来分析我们的数据集，包括公司层面的海外子公司数量。公式如下所示。
5. 实证结果
表3给出了Tobit回归分析的结果。模型1仅显示控制变量，模型2将AI导向作为自变量检验主效应。研究发现，人工智能导向与国际化速度呈显著正相关（β= 0.034， p < 0.01），表明人工智能导向水平越高的企业国际化速度越快。然而，Tobit模型的系数并不能直接表示AI导向对国际化速度的影响。因此，我们计算了Tobit模型的边际效应。模型M（2）的回归系数为0.0111，表明国际化速度平均提高了2.594%，支持假设1。
模型3显示区域数字化发展水平与人工智能程度之间存在显著的正向交互作用（β = 0.0336，p < 0.05），支持假设2。具体而言，人工智能导向每提高一个标准差，国际化速度提高2.787 %。由图1可知，区域数字发展水平高的区域斜率大于区域数字发展水平低的区域斜率。
模型4显示，企业的母国嵌入性与人工智能程度之间的交互作用显著为负（β=-0.045，p < 0.05），表明母国嵌入性负向调节了初级效应，支持了假设3。经济显著性分析表明，人工智能导向每增加一个标准差，国际化速度就会下降5.780%。
6. 结论与讨论
以往的文献越来越多地关注新兴市场企业加速国际化的有趣现象（Mathews and Zander， 2007；Satta et al.，2014；Denicolai et al.，2021）。这些研究主要探讨了新兴市场企业如何快速获取国际市场知识，参与有效的竞争，并迅速适应当代动态的竞争格局。根据这一趋势，我们的研究考察了人工智能导向影响新兴市场企业国际化的速度及其偶然性导向。我们的研究结果表明，人工智能导向可以促进新兴市场企业的国际化速度。在数字发展程度高的地区，这种影响会变得更强，但当新兴市场企业过度嵌入其本国时，这种影响就会减弱。
我们的研究在两个方面对文献有贡献。首先，我们的研究通过建立AI导向对新兴市场企业国际化速度的积极影响以及在线和离线本地知识搜索策略的权变效应，丰富了对AI导向在企业国际化中的作用的理解。其次，本研究通过考察人工智能时代新兴市场企业国际化的速度和模式，增强了我们对新兴经济体内部国际化的理解。
本研究存在一些局限性，为今后的研究提供了机会。虽然我们的研究考察了人工智能导向对国际化速度的影响，但未来的研究可以探索人工智能导向对不同类型的国际化速度（例如，区域内和跨区域）的影响。此外，本研究没有区分企业内部采用人工智能的类型，未来的研究可以描述各种组织内的人工智能应用，包括营销、管理、物流、研发等领域。
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-编辑：郭梦琪 | 审核：张宇擎-
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