本文利用2007—2023年的数据，系统考察了人工智能发展对企业技术封锁的影响。研究结果表明，人工智能发展水平较高的企业在年报中提及技术封锁相关术语的频率更低，这意味着人工智能显著缓解了企业面临的技术封锁程度。机制分析显示，这一效应主要通过数据资产化和缓解融资约束两条路径实现。异质性分析表明，人工智能的缓解效应在高科技企业、非国有企业以及位于东部地区的企业中更为显著。本文为逆全球化背景下人工智能如何提升企业应对外部技术限制的韧性提供了微观层面的实证证据，也为推进科技自立自强、保障产业链安全提供了政策启示。

近年来，人工智能技术实现爆发式增长，日益成为驱动新一轮技术革命的核心引擎（Wei等，2025；Wu等，2025）。人工智能是指利用计算机及受控设备，基于从外部环境收集的海量数据进行感知、学习、分析、推理与决策，进而模拟、延伸和拓展人类智能的技术。中国《2025年政府工作报告》明确提出“持续推进‘AI+’行动，支持大模型规模化应用”，体现了国家对人工智能战略价值的高度重视，凸显了人工智能在新时代推动高质量发展中的基础性、战略性作用（Tan等，2025；Pan等，2024），也为中国加速向智能经济和数字社会转型提供了坚实支撑。

在逆全球化思潮持续蔓延的背景下，全球政治经济格局正经历深刻变革（Zhao等，2025；Wang等，2025）。俄乌冲突、巴以冲突等地缘政治冲突与风险事件加剧了全球地缘政治紧张局势（Su，2025；Zhang等，2025）。在此背景下，全球科技竞争日趋激烈，技术已成为国家间战略博弈的核心领域（Gur和Dilek，2023；Qiao，2024）。尤其是以美国为首的发达国家，出于维护技术主导地位和经济安全的目的，不断加大对中国高科技产业的打压与遏制力度，频繁使用实体清单、技术出口管制等政策工具，实施恶意技术封锁（Chen等，2023；Hao和Wang，2025）。这些行为共同构筑了针对中国的系统性、高壁垒技术封锁体系（Chen等，2023；Moore，2023；Li等，2024）。在此情形下，加快核心技术突破、推动企业主导的创新、推进数字化转型，已成为中国实现科技自立自强、构建新发展格局的战略要务。

人工智能的数据处理、资源配置与自主决策能力，能帮助企业降低对外部技术的依赖，增强抵御外部冲击的韧性。现有研究表明，人工智能可促进企业绿色创新（Zhong和Song，2025）、提升企业整体创新水平（Sullivan和Wamba，2024），甚至增加突破性创新的可能性（Grashof和Kopka，2023）。然而，迄今为止，鲜有研究系统考察人工智能如何影响企业面临的技术封锁。基于此，本文聚焦核心问题：人工智能发展是否会影响企业面临的技术封锁程度？若有影响，其作用机制如何？本文利用2007—2023年中国上市公司数据开展实证分析，结果显示：人工智能发展显著降低了中国企业面临的技术封锁程度，这一效应在高科技企业、非国有企业以及东部地区企业中尤为突出。机制分析表明，人工智能通过推动数据资产化和缓解融资约束，增强了企业的技术自主性与风险韧性。

本文的贡献主要体现在三个方面。第一，在理论层面，构建了人工智能发展与企业技术封锁程度之间的概念框架，突破了以往研究多聚焦人工智能对企业效率或创新直接影响的局限。第二，系统揭示了数据资产化与融资约束缓解两条传导路径。第三，在实践与政策层面，为企业应对技术封锁、国家推进科技自立自强提供了微观层面的实证证据与决策参考。

人工智能发展可通过推动企业数据资产化，降低企业面临的技术封锁程度。人工智能技术具备强大的数据收集、清洗、分析与建模能力，能够助力企业高效整合原本分散的数字信息资源，将其转化为具有经济价值和战略意义的数据资产。此外，人工智能还能在生产流程、客户服务及供应链管理等多个环节实现实时反馈与数据优化利用，提升数据使用效率，推动数据向资本资产演进。当数据资产在企业的运营与财务体系中得到认可和估值后，企业可将数据作为一种新型生产要素，增强融资能力、获取外部资源支持并提升风险韧性（Donia等，2025；Wang和Saqib，2025）。通过积累特定行业数据与算法模型，企业能够在遭遇技术封锁的领域开辟替代路径。这种由数据资产支撑的技术韧性，降低了企业对外部技术供给的单一依赖，形成内生性、数据驱动的创新技术闭环。因此，企业在面临技术封锁时将拥有更强的缓冲能力，能够制定替代解决方案，进而减轻技术限制带来的影响及其感知严重程度。

人工智能发展也可通过缓解融资约束，降低企业面临的技术封锁程度。人工智能在金融领域的广泛应用，使银行及金融机构能够更精准地评估企业的信用状况与技术潜力。此外，政府在推动人工智能发展的同时，还常通过财政补贴、研发奖励等措施，缓解企业研发过程中的资金瓶颈。这些措施能够减轻企业在技术升级与创新研发方面的财务压力，降低了企业因资金不足而依赖外部技术或受其限制的风险。基于上述分析，本文提出研究假设1。 研究假设H1：企业的人工智能发展会降低其面临的技术封锁程度。

下图为本文的基准回归结果：

本研究利用2007—2023年的数据研究表明，人工智能发展显著降低了企业的技术封锁程度。其次，人工智能通过两条机制缓解技术封锁：一是数据资产化，人工智能提升企业整合、分析与转化数据价值的能力，将分散数据升级为战略资产，助力企业在封锁领域开辟替代技术路径；二是缓解融资约束，人工智能通过提高信息透明度与运营效率，增强企业外部融资能力，为自主研发提供资金支持。第三，人工智能的效应存在显著异质性，在高科技企业、非国有企业以及东部地区企业中表现更为突出。

基于实证研究结果，本文提出三项政策建议。第一，研究结果表明，数据资产的有效利用是人工智能缓解技术封锁的关键渠道，因此应加快建立数据产权、估值与流通机制，促进数据市场化配置。第二，实施分层差异化的企业支持策略，政策制定者需采取针对性措施，为高科技民营企业提供设备补贴与出口管制合规指导，强调国有企业在开源社区建设与专利共享中的引领作用，为中西部地区企业提供算力、数据、应用场景相结合的一体化支持，推动区域均衡发展。第三，在推动人工智能赋能企业突破技术封锁的同时，需关注潜在不利影响：一是过度依赖人工智能可能导致企业忽视非人工智能技术路径，降低创新多样性；二是算力与数据获取的不平等可能扩大企业间差距。尽管如此，部分所有权与高流动性也伴随着新的风险。例如，代币化资产的定价透明度虽有所提升，但其市场波动性与投机行为可能加剧，尤其在缺乏有效监管的环境中，价格操纵与内幕交易的风险不容忽视。