人工智能的潜在优势、消费者价值认知与企业品牌价值

《TECHNOLOGY IN SOCIETY》：Artificial Intelligence Affordances, Consumer Value Perceptions, and Corporate Brand Value

品牌价值提升机制：基于AI技术赋权的实证研究

　　

朱迪|邱晓东|朱晨志

北京交通大学经济与管理学院，北京，100044，中国

摘要

在数字智能时代，虽然人工智能为企业发展注入了新的动力，但其提升品牌管理绩效的效果仍是一个未解决的实证问题。基于“技术可能性实现理论”（Technology Affordance Actualization Theory），该理论认为人工智能具有提升品牌价值的潜力，但预期结果的实现取决于企业采用的具体实施方法。这一理论强调了技术的客观属性与主观属性之间的互动，为解决这一研究问题提供了合适的视角。因此，我们构建了一个以“人工智能可能性–消费者价值感知–品牌价值”为框架的研究体系。通过使用机器学习技术开发了人工智能可能性的词典，本研究分析了中国上市公司的年度报告，以构建企业层面的人工智能自主性和交互性可能性的衡量指标，从而探讨了人工智能可能性影响企业品牌价值的途径和机制。研究结果表明：（1）人工智能可能性对品牌价值具有显著的正面影响，这一结论通过Heckman两阶段模型和倾向得分匹配分析得到了验证；（2）阈值分析表明人工智能可能性对品牌价值存在双重阈值效应；（3）中介分析显示，消费者对功能价值、经济价值和情感价值的认知在人工智能可能性与品牌价值之间起到了部分中介作用；（4）基于中国上市品牌企业的数据的异质性分析表明，在竞争激烈的市场、地方政府数据透明度较高的地区、具有悠久历史的中国品牌以及政治关联实体中，人工智能可能性对品牌价值的提升效果更为显著。本研究扩展了“技术可能性实现理论”在人工智能时代的适用性，为利用人工智能提升品牌价值提供了可行的见解。

引言

当代全球格局正在经历由数字智能驱动的历史性变革。在这种新范式下，培养有影响力的品牌对于追求高质量发展的企业至关重要。品牌价值作为一种核心战略资产，使企业能够实现竞争优势、培养消费者忠诚度并确保可持续的长期增长（D. A. Aaker, 1996; Keller, 1993），通过与人工智能的深度融合，其本质和创造机制正在发生根本性的变化。品牌价值理论已从以产品为中心和以价值为中心的模式逐步发展到基于关系的方法，现在又进入了强调利益相关者共同创造的新阶段（Vargo & Lusch, 2008）。在这个过程中，消费者既是品牌价值的共同创造者，也是其实现的最终裁决者。因此，他们的认知成为提升企业品牌价值的核心。这一观点体现了服务主导逻辑（Service-Dominant Logic, Vargo & Lusch, 2004; Chaudhuri & Holbrook, 2001）中提出的价值共同创造原则。最近的研究继续探索数字环境下的这种共同创造模式（Saxena, Kaurav, Ramasundaram, Kataria, & Halvadia, 2025），强调了人工智能支持的互动的动态作用（Barile, Bassano, Piciocchi, Saviano, & Spohrer, 2024; Hoyer, Kroschke, Schmitt, Kraume, & Shankar, 2020; Vargo & Lusch, 2016）。“尽管人工智能被广泛视为推动品牌价值飞跃的新引擎，但目前的关注点主要集中在其结果上，而非其实现机制（Kirkby, Baumgarth, & Henseler, 2025; Skare, Sinkovic, Kowalska, & Szwajlik, 2026）。现有研究往往将人工智能技术视为一个同质的外生变量，陷入了“技术决定论”或“社会决定论”的陷阱，忽视了人工智能的技术潜力与用户目标之间的互动关系，导致对人工智能如何提升品牌价值的具体机制理解不清。”

为了解决这一空白，本研究采用了“技术可能性实现理论”的视角。该理论框架整合了两个核心组成部分：技术可能性和可能性实现（Strong et al., 2014）。这一框架阐明了技术的潜力（“可能性”）如何通过目标导向的使用（“实现”）转化为实际成果（Strauss, Klein, & Scornavacca, 2024）。它适用于研究企业在动态数字环境中如何利用人工智能创造品牌价值（K. W. Lee & Li, 2023）。人工智能可能性指的是人工智能技术使用户实现目标的能力。然而，人工智能技术本身无法创造价值，其价值的实现取决于企业如何通过设计特定的可能性（如个性化推荐、智能客户服务和沉浸式体验）来重塑消费者的价值认知过程，从而影响品牌评价和忠诚度，最终提升品牌价值（Hoyer et al., 2020）。具体而言，人工智能可能性体现在两个维度：功能上，它通过机器学习和自动化决策提高品牌管理效率（Y. Liu, Dong, Mei, & Shen, 2023）；交互上，它利用人机协作和个性化互动优化服务场景。这些维度使企业能够超越传统限制，重塑消费者体验，从而为品牌价值提升提供了新的逻辑（Knote, Janson, S?llner, & Leimeister, 2021）。然而，目前对“技术可能性实现理论”的应用仍处于起步阶段。本文通过系统分析人工智能技术如何通过交互性和自主性等属性重塑消费者价值认知来推动品牌价值提升，为数字智能时代推进品牌理论提供了重要启示，并为企业品牌管理实践提供了指导。

基于“技术可能性实现理论”框架，本研究构建了一个关于人工智能可能性对品牌价值影响的理论模型，使用了世界品牌实验室（World Brand Lab）2007年至2023年“中国500大最具价值品牌”榜单中上市公司的面板数据。研究揭示了消费者价值感知的中介作用及其边界条件，为企业提供了理论支持和实践指导，帮助它们在数字化过程中通过人工智能技术发现品牌价值的新增长点并实现高质量发展。主要贡献包括：（1）理论视角：本研究超越了传统的技术可能性框架，将人工智能可能性（特别是自主性和交互性）整合到品牌价值创造体系中，重点关注具体可操作的能力，揭示了人工智能技术在数字智能时代如何提升品牌价值的机制；（2）方法论：通过机器学习构建了专门的人工智能可能性词典，通过对企业年度报告的文本分析开发了企业层面的指标，不仅细化了品牌背景下人工智能可能性的概念化和测量，也为后续实证研究奠定了基础；（3）研究内容：研究揭示了人工智能可能性对品牌价值的非线性阈值效应，并明确了多维度消费者价值感知（功能价值、经济价值和情感价值）的中介机制，以及内部和外部环境因素的边界条件。这些见解提供了对人工智能影响品牌价值机制的细致理解。

章节摘录

企业品牌价值

企业品牌价值代表了一家企业的最宝贵无形资产，是其市场竞争力和长期发展潜力的关键指标（J. L. Aaker, 1997; Keller & Lehmann, 2006）。品牌理论的演变已经从静态的资源基础视角发展为动态的、共同创造视角。正如Merz等人在其系统综述中指出的，这一演变包括四个不同阶段（Merz, He, & Vargo, 2009）：

人工智能可能性对品牌价值的直接影响

为了提升品牌价值，企业必须利用数字和智能解决方案来构建有竞争力的品牌形象，增强市场竞争力并优化运营效率（Hoyer et al., 2020）。基于“可能性理论”，人工智能可能性通过将技术属性与组织目标战略性地对齐，主要通过自主性和交互性可能性机制提供了提升品牌价值的新途径。

人工智能的自主性可能性有助于提升品牌价值

样本选择和数据来源

本研究整合了四个主要来源的数据。首先，品牌价值数据来自世界品牌实验室的“中国500大最具价值品牌”排行榜（2007–2023年）。其次，上市公司的基本信息和财务数据来自CSMAR数据库。经过手动筛选和精确匹配后，保留了2,033个有效观测值。第三，应用机器学习方法分析了来自新浪财经的上市公司年度报告，以生成人工智能可能性数据。

描述性统计

2展示了主要变量的描述性统计信息。关键发现包括：（1）品牌价值范围在2.621到8.493之间，平均值为5.347，方差为1.077，表明样本企业之间的品牌价值存在显著差异；（2）自主性可能性的平均值为3.045，标准差为0.631；相比之下，交互性可能性的平均值为0.617，标准差为0.808，反映了人工智能可能性水平的显著异质性。

结论

基于“技术可能性实现理论”，本研究探讨了提升企业品牌价值的机制，将人工智能可能性作为因变量，消费者价值感知作为中介机制。通过机器学习和文本分析，构建了品牌企业的人工智能可能性指数。主要发现包括：

(1)

人工智能的自主性和交互性可能性都对品牌价值有显著的正面影响

CRediT作者贡献声明

朱晨志：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，监督，方法论，资金获取，概念化。朱迪：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，监督，软件，方法论，数据分析，概念化。邱晓东：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，监督，方法论，资金获取，概念化

未引用参考文献

Fang et al., 2021.

数据可用性声明

数据可根据请求提供。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（项目编号15AGL002）的资助。