企業における人工知能応用と物流コスト管理：中国上場企業からの証拠

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Offers a novel text-mining approach to measure AI adoption and its impact on logistics costs, with mediation analysis identifying underlying mechanisms.

🏢実務担当者:Demonstrates that AI can reduce logistics costs through supply chain diversification and inventory optimization, providing actionable insights for corporate operations.

🏛政策担当者:Provides evidence for the effectiveness of AI in improving supply chain efficiency, informing policies that promote digital economy and intelligent manufacturing.

デジタル経済とスマート製造の深い融合を背景に、人工知能（AI）技術は企業のコスト削減、効率向上、組織構造の最適化を実現する重要な原動力となっている。本研究は、2011年から2023年までの中国A株上場企業をサンプルとし、年次報告書の開示内容の系統的分析を通じて、新規のテキストマイニングによるAI応用指数を構築する。企業固定効果と年次固定効果を制御する双方向固定効果モデルを採用し、AI導入が企業の倉庫・物流コスト管理に与える影響メカニズムを実証的に検証する。主な発見は以下の通りである：（1）AI応用は企業の物流コストを有意に削減し、この結果は、代替的な変数測定、特殊な年（例えば、COVID-19パンデミック中の2020年）の除外、潜在的な内生性に対処するための操作変数推定を含む一連の頑健性テスト後も安定している。（2）媒介分析により、3つの根本的な経路が明らかになった：AI技術は、専門化分業の水準を高め、サプライチェーンの多様化を促進し、リアルタイム需要予測と予測分析による在庫管理の最適化を通じて、物流コストを削減する。（3）異質性分析によると、AI応用のコスト削減効果は、中国東部に所在する企業と技術集約型産業で事業を展開する企業においてより顕著である。本研究は、AIが企業の事業運営とコスト管理に影響を与えるミクロレベルのメカニズムを理解するための実証的証拠を提供し、デジタル経済政策を策定する政策立案者とスマートサプライチェーン管理を実施する企業に重要な示唆を与える。また、AI導入と物流コストパフォーマンスを結びつける実証に基づく経路を明らかにすることで、オペレーションズマネジメントと企業のデジタルトランスフォーメーションに関する文献にも貢献する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Against the backdrop of the deep integration between the digital economy and intelligent manufacturing, artificial intelligence (AI) technology has emerged as a critical driver for enterprises to reduce costs, improve efficiency, and optimize organizational structures. Using a sample of Chinese A-share listed companies during 2011–2023, this study constructs a novel text-mined AI application index through systematic analysis of annual report disclosures. Employing a two-way fixed-effects model (controlling for firm and year fixed effects), we empirically examine the impact mechanism of AI adoption on enterprises’ warehousing and logistics cost control. Our key findings are as follows: (1) AI application significantly reduces corporate logistics costs, and this result remains robust after a series of robustness tests, including alternative variable measurements, exclusion of special years (e.g, 2020 amid the COVID-19 pandemic), and instrumental variable estimation to address potential endogeneity. (2) Mediation analysis reveals three underlying channels: AI technology reduces logistics costs by enhancing the level of specialized division of labor, promoting supply chain diversification, and optimizing inventory management through real-time demand forecasting and predictive analytics. (3) Heterogeneity analysis indicates that the cost-reducing effect of AI application is more pronounced for firms located in eastern China and those operating in technology-intensive industries. This study provides empirical evidence for understanding the micro-level mechanism through which AI influences enterprise operations and cost control, and offers important implications for policymakers formulating digital economy policies and for enterprises implementing intelligent supply chain management. It also contributes to the literatures on operations management and corporate digital transformation by uncovering empirically grounded pathways linking AI deployment to logistics cost performance.

• semanticscholar http://article.sciencepg.com/pdf/j.ajmse.20261101.14first seen 2026-05-05 22:36:03 · last seen 2026-09-21 04:55:42