FRL 援助金金融发展 ： 生成式人工能在跨境融资中的关键用法

Abu Bakkar Siddika， 李勇a， Anna Min Dub,*, Milena Migliavacca a b c中国科学技术大学管理学院，合肥，中国爱丁堡纳皮尔大学商学院，爱丁堡，英国`Cattolica del Sacro Cuore, 意大利c 摘要 ARTICLE INFO 本研究使用2020年至2022年的横截面数据，对21个国家进行了分析，考察生成式人工智能（GAI）融资对金融发展（FD）的影响。通过运用简单线性回归和两阶段最小二乘法（2SLS）来解决内生性问题，我们发现GAI融资显著促进了金融发展，且亚洲和非欧洲地区的效果更为明显。区域异质性明显，突显了不同次大陆上不同的影响效果。政策含义包括促进GAI生态系统、吸引外国投资以及增强对GAI初创企业的宣传。本研究强调了未来需要对GAI融资的伦理影响和动态效应进行进一步研究的必要性。 果冻分类 ：O33 G21 C33 L86 D83关键字:GAI 融资金融发展宣传曝光横断面分析 1. Introduction 生成人工智能 (GAI) 的兴起彻底改变了各行各业 (道林和露西 ， 2023 年;Dwivedi 等人 ， 2023 年;Siddik 等人 ， 2024), 从而改变企业的运作方式并影响更广泛的经济系统。作为人工智能的一个子集，生成型人工智能（GAI）利用机器学习模型生成内容，包括文本、图像和视频，模拟人类的创造力和智能（）。Chakraborty 等人 ， 2024;Dwivedi 等人 ， 2023 年;Hermann andPuntoni, 2024). 在近年来，随着投资者认识到这些技术的颠覆性潜力，面向GAI（通用人工智能）初创企业和项目的融资（GAI融资）迅速扩大。在快速兴起的过程中，GAI初创企业已经吸引了来自投资者的巨大资金，总额超过250亿美元。1在2023年alone。然而，关于GAI融资与金融发展（FD）之间的联系，尤其是在宏观经济层面，这一关系仍缺乏深入探索。本研究旨在通过分析GAI融资如何影响不同国家和地区的金融发展来填补这一空白。 金融发展指的是金融机构和市场的发展和成熟，特征包括改进的可访问性、效率和深度（Asteriou 和 Spanos ， 2019;梅尼戈和阿松古 ， 2018;Nasreen 等人 ， 2020). 关于金融发展的文献通常集中在传统部门，包括银行、微金融和股票市场（Ashraf, 2018;Banna 等人 ， 2022;Mhadhbi 等人 ， 2021 年;Wu and Bowe, 2010) 。然而 ， 像 GAI 这样的颠覆性技术的出现正在重塑金融格局 (Ardekani 等人 ， 2024;道林和露西 ， 2023 年;Dwivedi 等人 ， 2023 年) ， 需要更仔细地研究 创新推动金融增长。区块链技术（GAI）有潜力革新金融服务、改进决策过程并提升市场效率。然而，尽管其重要性日益增加，关于GAI融资与金融发展之间关系的研究仍然有限。 在快速演变的金融领域，数字技术正在重塑传统模式并推动具有影响力的创新。从移动银行和电子钱包到金融科技和机器人顾问，数字金融已经改变了消费者行为并重新定义了全球金融系统。Cong 等人 ， 2024) 。越来越多的研究强调人工智能的变革潜力:Ardekani 等人(2024)引入了 FinSentGPT ， 一种超越传统方法的情感分析模型 ， 同时Pan 等人 (2024)展示了人工智能在加强监管方面的作用。Dan í elsson et al. (2022)还强调了人工智能的潜在风险 ， 例如尽管其效率很高 ， 但放大了系统漏洞。 (Siddik 等人 ， 2024发现投资者影响显著提高了GAI初创企业的融资额度，而技术影响则较为有限，这强调了投资者网络在支持GAI扩张方面的重要性。尽管这些研究展示了人工智能的广泛影响，但它们并未具体探讨GAI融资在推动金融发展中的作用。 尽管对人工智能对金融系统的影响进行了广泛的研究 (Ardekani 等人 ， 2024;Pan 等人 ， 2024;Sachan 等人 ， 2024), 在理解GAI融资如何贡献于宏观经济金融发展方面仍存在差距。大多数研究集中在AI的技术应用上，但很少有研究探讨GAI初创企业的资金支持如何影响更广泛的金融增长，尤其是在发展中国家地区。随着GAI技术越来越多地整合到金融服务中 (Almeida and Gon çalves, 2024;道林和露西 ， 2023 年; Dwivedi 等人 ， 2023 年)，特别是在金融系统发展和成熟方面评估其经济影响是至关重要的。为了弥补这一空白，我们的研究利用2020年至2022年的横截面数据，调查GAI融资对金融发展的影响。本研究探讨了三个关键问题：（1）GAI融资如何影响不同国家的金融发展？（2）宣传曝光在获得GAI融资中扮演什么角色？（3）GAI融资对金融发展的地区影响是否存在显著差异？本研究旨在从国家和地区层面提供GAI融资对金融发展影响的全面理解。 该研究的新颖之处在于其将GAI融资视为推动金融发展的重要因素，这一关系在文献中被广泛关注。尽管之前的研究已经探讨了AI在金融系统中的作用，但尚未涉及GAI融资的宏观经济影响。通过分析多个国家的横截面数据，该研究提供了关于GAI初创企业如何促进金融发展的独特视角。此外，引入宣传曝光度作为工具变量，有助于了解媒体可见性如何影响投资者信心和融资。该研究还探讨了区域异质性，为政策制定者提供了在不同次大陆促进金融增长的宝贵见解。 2. 材料和方法 2.1. 数据和变量 我们使用横截面数据集分析GAI融资对21个选定国家的金融发展的影响。我们衡量的GAI融资基于2010年至2022年间成立的GAI初创企业所获得的总资金（以万美元计），数据来源于Crunchbase，这是一个提供创业公司、投资和融资活动信息的全面平台。Lee 和Geum ， 2023 年;Uddin 等人 ， 2024;兹比科夫斯基 • 和安托苏克 ， 2021我们选择了至少有两家获得融资记录的GAI初创公司的国家，最终样本包括来自21个国家的384家初创公司。 为了评估GAI融资对金融发展的影响，我们从国际货币基金组织（IMF）收集了2020年、2021年和2022年的金融发展指数数据。尽管我们的分析集中在这些三年内，反映了目前最可靠的数据，但我们承认这一有限的时间范围可能会限制对长期动态效应的洞察。然而，我们选择横截面方法，使用2020年至2022年的数据，允许我们在快速变化的技术背景下进行短期影响的集中分析。此外，我们在公司层面和国家层面上纳入了控制变量，详见表 1， 以确保我们发现的稳健性。为了进一步解决潜在的内生性问题 ， 我们采用了宣传 暴露作为工具变量。 全球21个国家的GAI初创企业的现状和趋势表明，初创企业数量和获得的资金存在显著差异，如所示。Fig. 1美国主导着这一格局，229家初创企业共获得超过349亿美元的资金支持，远超其他国家。英国紧随其后，31家初创企业获得6.4275亿美元的资金。德国和加拿大等其他国家也表现突出，各自有17家和16家初创企业分别获得12.7亿美元和10.7亿美元的资金。相比之下，阿根廷、爱沙尼亚和韩国等较小市场的企业数量较少，通常获得的资金少于1亿美元。澳大利亚、巴西、以色列和法国等国家则处于中等水平，每国各有6700万至4.87亿美元不等的资金流入。数据表明，尽管美国是无可争议的领导者，但欧洲和亚洲国家也在GAI融资方面取得了显著进展，尽管规模较小。这种资金分布的多样性凸显了全球对GAI日益增长的兴趣，但投资仍然高度集中在少数几个关键市场。 2.2. Econometric models 为了考察GAI融资对金融发展的影响，我们使用了2020年的简单线性回归模型。 2021 年和 2022 年。每年的模型分别指定 ， 如以下公式所示 ： 2020 年 ： =β0+β1+β2+β3+β4+β5+β6+ϵFDcGAIFcNOEcAgecITspendcFDIcNIcc…………………………….. (M1) A. B. Siddik 等人。 在国家的初创企业c. β2 toβ6是国家的控制变量c. ϵc是国家的错误术语c对于2020年、2021年和2022年。为了克服潜在的内生性问题并增强基模型的稳健性，我们引入了两阶段最小二乘法（2SLS）方法。这种方法有助于减轻GAI融资与金融发展之间关系中可能产生的任何偏见。通过使用2SLS方法，我们解决了潜在的反向因果关系或遗漏变量偏见对估计系数准确性的可能影响。此外，我们基于亚大区进行了异质性分析。这使我们能够检查GAI融资对金融发展的影响是否在不同地区有所不同。亚大区分析有助于识别区域因素，如经济条件或制度差异，是否导致GAI融资对金融发展影响的变化。这种分析对于理解我们在不同地理背景下发现的广泛适用性至关重要。 3. 结果和讨论 3.1. 描述性统计 描述性统计数据提供了对 2020 年、 2021 年和 2022 年分析中使用的变量的见解 ， 如表 2. 在三年内，金融发展表现出相对稳定的均值，标准差略有波动。GAIF的均值为6.59（对数形式），范围从3.65到10.05，存在一定差异。控制变量如净经营资产（NOE）、创业年龄和IT支出在观测值间显示出适度的波动。 相关矩阵表示变量之间的关系 ， 如表 A1 (a-c在附录中）。对于所有年份，全球创新指数（GAIF）与外国直接投资（FDI）之间存在显著的正相关关系（约为0.22），表明两者之间存在适度的相关性。信息技术支出也与FDI呈正相关，而外国直接投资（FDI）与FDI则表现出强烈负相关关系，尤其是在2020年和2022年。净营业收入（NI）始终与FDI呈强烈正相关，这进一步强调了其作为控制变量的重要性。此外，GAIF与雇员数量（NOE）之间的相关性为0.639，表明随着融资额的增加，员工数量也有增加的趋势。同样，GAIF与信息技术支出之间也呈现正相关（约为0.202），意味着融资较多的初创企业倾向于在IT基础设施上投入更多资金。 3.2. Benchmark 回归 基准回归结果 (表 3显示GAIF在三年（2020年、2021年和2022年）内对FD（金融发展）始终保持正向且显著的影响。GAIF的系数范围在0.018到0.031之间，表明更高的GAI融资有助于促进金融发展。这表明GAI初创企业在样本国家的金融发展中发挥着关键作用。模型还显示NOE（非经营性支出）对FD有负向且显著的影响，意味着从员工数量角度看较大的GAI初创企业未必能够推动金融发展。另一方面，AGE（年龄）和IT支出对金融发展没有显著影响。 固定投资（FDI）和国民收入（NI）的控制变量对金融发展有显著影响。固定投资始终表现出与金融发展（FD）之间负向且显著的相关关系，而国民收入则在所有年份中对金融发展产生强烈的正向影响，突显了更广泛经济因素在塑造金融发展中的作用。各模型中的高决定系数（0.594-0.620）表明独立变量解释了金融发展变化的重要部分。这些发现强调了政府援助投资融资和宏观经济变量在决定金融发展中的重要性，同时也指出了进一步研究的潜在领域，如信息技术支出和企业特征的作用。 3.3. 稳健性分析 中介绍的 2SLS 方法的结果表 4表明GAIF与FD之间关系的稳健性，并解决潜在的内生性问题。在第一阶段，使用公共曝光度（PE）作为GAIF的工具变量，显示出 在所有模型中，绿色投资基金（GAIF）均显示出强烈且显著的正向影响，系数约为0.80。这表明PU（政策工具）是一个强有力的预测GAI融资的工具。在第二阶段，GAIF继续对FD（金融发展）在2020年、2021年和2022年三年内产生正面且显著的影响，系数范围从0.029到0.034，证明了更高的GAI融资对金融发展有积极影响，即使考虑了内生性因素。未识别测试