一、引言 在国际竞争持续加剧，中国经济新旧动能转换破局成势的关键时期，积极推动人工智能技术与实体经济深度融合赋能千行百业，是加快发展新质生产力、引领新一轮科技革命和产业变革的关键路径。2025年7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，标志着“人工智能+”正式成为构建新质生产力与经济发展的核心引擎。仅2025年上半年，我国新增注册人工智能企业达50.5万余家，相关企业注册数量呈现逐年增长的态势，人工智能成为企业转型发展、促进产业升级的重要着力点。如何推动人工智能的产业化应用，加快人工智能技术与实体经济的深度融合，是当前理论界和实务界共同关注的重点问题。 企业是市场经济的主体，更是引领经济发展和技术创新的重要力量。在人工智能产业化应用进程中，人工智能技术正加速融入企业经营管理的各个环节。然而，人工智能技术的应用在驱动企业高效转型发展的同时也在重塑企业风险。一方面，人工智能技术利用自动化手段高效收集企业运行数据，能够提高上市公司信息披露质量，从而降低资本市场上的信息不对称。另一方面，得益于国家政策支持，企业人工智能应用更易吸引资本投入，从而提高股票流动性。而股票流动性增加往往更吸引以追求短期利益为目标的短期投资者，这类投资者受公司消息面影响较大，会在一定程度上激发管理层隐藏坏消息的动机，当坏消息囤积到一定程度，不得不集中释放时，短期投资者则会迅速抛售上市公司股票，进而导致股票价格崩盘。值得注意的是，股价崩盘往往不仅限于单一上市公司的股票价格崩溃，而是存在“多米诺骨牌效应”，扩散并传导至整个金融市场，引发系统性金融风险。如2018和2023年A股市场由局部股票价格崩盘引发的整个市场巨幅暴跌，不仅导致投资者财富损失，致使社会总需求急剧下降，还对资本市场健康稳定造成了极大破坏，进一步影响实体产业发展。因此，在人工智能产业化应用进程中，降低股价崩盘风险不仅关乎上市企业生存，更对高质量发展行稳致远具有重要意义。已有的研究文献表明，董事会断裂带(梁上坤等，2020[1])、机构投资者的羊群行为(许年行等，2013[2])、大股东持股比例(王化成等，2015[3])等均构成股价崩盘风险的影响因素。人工智能如何重塑企业风险则是本文关注的核心问题。 关于人工智能技术应用和股价崩盘方面的研究，主要集中在企业数字化转型对股价崩盘风险的影响(马慧和陈胜蓝，2022[4]；林川，2022[5]；方健，2024[6])，马慧和陈胜蓝(2022)[4]指出，数字化转型能够削弱企业内部人的坏消息隐藏能力，显著降低股价崩盘风险。方健(2024)[6]则进一步发现企业数字化转型对股价崩盘风险呈现倒U型影响。数字化转型是企业以云计算、物联网、大数据等技术为底座，通过流程线上化打破传统业务边界，构建更高效运营体系的过程。而企业的人工智能应用则聚焦于通过机器学习、自然语言处理等技术，赋予机器设备智能性，辅助、替代、监督企业生产，改变传统决策方式，形成系统自主决策能力。此外，人工智能技术还能够将信息处理优势运用到公司治理当中，实时追踪企业内部运营情况，在应对市场不确定性等方面发挥关键作用，二者具有本质区别。基于此，有必要进一步探究企业人工智能应用与股票价格崩盘风险的关系，为深化人工智能的产业化应用提供科学依据。 据此，本文基于中国A股上市公司2010-2022年数据，实证分析企业人工智能应用水平对股价崩盘风险的影响效果，并进一步运用ARDL-ECM模型研究影响渠道及其周期性特征。本文的边际贡献在于：第一，从微观企业视角切入，考察人工智能技术的产业化应用对股价崩盘风险的影响效果及内在机制，深入分析企业人工智能应用与股价崩盘风险之间的关系，扩展人工智能技术与实体经济融合领域的研究视角。第二，基于公司治理和资本市场，即内外两个维度分析了人工智能产业化应用的作用路径，为企业实现高质量人工智能应用提供科学参考。第三，进一步发现人工智能产业化应用对企业股价崩盘风险的作用效果具有周期性差异，并厘清先扬后抑周期性差异特征的产生原因，深入分析人工智能驱动企业风险重塑的机理，为优化企业发展战略、提升市场参与者的科学决策和政府监管部门的精准施策，提供理论依据及数据支持。 二、文献综述与研究假设 (一)人工智能应用与股价崩盘风险的关系 在国际竞争持续加剧，中国经济新旧动能转换破局成势的关键时期，推进“人工智能+”行动，赋能千行百业，成为加快发展新质生产力的关键路径。作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能应用能够为经济高质量发展提供新动能，但同时也可能带来阶段性冲击，如在短期内是否会导致企业的股票价格剧烈波动，甚至显著增加股票价格的崩盘风险。事实上，股票价格崩盘风险往往源于新兴技术崛起引发的股价剧烈波动，90年代末互联网技术的迅速崛起，随后引发网络科技股泡沫破灭。虽然经历了股票价格崩盘的剧烈震荡，但是互联网技术彻底改变了经济运行的底层逻辑，也重塑了世界格局。股价崩盘通常是由于公司管理层出于个人利益故意隐藏公司负面消息，当负面消息累积到一定程度后，管理层再也无法阻止消息流出时，负面信息会在短时间之内集中释放到市场上，引发股票价格快速、剧烈崩塌(Jin和Myers，2006[7]；Hutton，2009[8])。谢德仁等(2016)[9]指出，负面信息的集中释放使得投资者担心管理层存在严重的道德风险，对公司管理层丧失信心，进而集中抛售股票，致使股票价格剧烈下跌。在股东与管理者信息不对称越严重时，股价崩盘风险越大。这些信息操纵行为和市场的信任危机，往往与关键性新技术的崛起相伴而生。 作为新一轮科技革命和产业变革的关键引擎，人工智能技术应用在宏观上关乎我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇，而在微观层面则必须关注其可能带来的阶段性冲击。人工智能技术应用对企业股价崩盘风险主要存在两方面影响。一方面，人工智能作为当前飞速发展的前沿技术之一，会为企业带来高预期收益，因而被投资者青睐和追捧，为企业带来更高的股票流动性。股票流动性的增强会在短期内提高股价崩盘风险(朱菲菲等，2023[10])，即人工智能技术应用在短期内提升股价崩盘风险，但随着市场逐渐适应高流动性特征，股票流动性对股价崩盘风险的提升效果也随之消退。另一方面，随着人工智能技术应用的完善，公司治理水平不断提高，因此企业信息披露质量得到提升，信息不对称程度下降。这将提高管理层隐藏公司负面消息难度，削弱股价崩盘风险存在的基础(肖土盛等，2017[11])，即在一段时期以后达到“由量变到质变”的效果，抑制股价崩盘风险。此外，企业运用机器学习等人工智能技术，持续监控生产情况，能够及时发现运营中的问题，从源头减少公司意外事件发生概率，有效提升企业防范化解危机效率(Gray和Rumpe，2017[12])。运营效率的提升，可以改善企业未来经营的稳定性和提高盈余的持续性，进而降低股价崩盘风险。因此，人工智能技术应用虽然短期内可能会增加股票价格的崩盘风险，但总体上应该能够有效发挥对股价崩盘风险的抑制作用，进而提出研究假设1：
