| Author: | 张洪海 Zhang, Honghai |
| Title: | AI 代码智能体提升企业研发效率边界探索 ：研发任务工作量、复杂度及“效率陷阱”的调节作用 |
| Other Title: | Exploring the boundaries of AI coding agent in enhancing R&D efficiency : the moderating roles of task workload, complexity, and the "Efficiency trap” |
| Advisors: | 易靖韬 (中国人民大学) 毛基业 (中國人民大學) |
| Degree: | D.Mgt. |
| Year: | 2026 |
| Department: | Faculty of Business |
| Pages: | vii, 98 pages : illustrations |
| Language: | Chinese |
| Abstract: | 生成式 AI 时代，基础大模型加速发展。作为大模型落地应用最确定的方向之一， AI 代码助手正在对企业效率，尤其是研发效率的提升发挥重要作用。本论文对传统软件开发（管理方法、流程再造以及系统架构优化）和 “人机协同” 领域文献进行全面梳理，并结合 AI 代码助手落地企业实践，深入讨论其对于企业研发效率提升的效果和路径，关注企业任务架构设计对于 AI 提效的异质性作用。 现有研究多基于实验环境或个体开发者层面的短期绩效评估，缺乏在真实企业场景下的因果识别与机制检验。因此，本研究构建了一个 “AI 代码助手 — 任务架构特征 — 企业研发效率” 分析框架，系统探讨 AI 代码助手在企业实际研发环境中的生产率效应及其异质性来源。 本论文基于企业级研发任务数据，采用倾向得分匹配（PSM）与双重差分法（DID）相结合的识别策略，在控制个体固定效应、时间固定效应及任务架构特征变量的条件下，识别 AI 代码助手使用对单项研发任务开发时长的因果影响。论文研究选取了 2024 年全量研发任务数据，将应用 AI 代码助手的研发任务定义为实验组，未使用的设置为对照组。在通过 PSM 方法平衡两组基线特征后，运用双重差分模型估计 AI 代码助手对任务开发时长的净效应，并进行平行趋势检验、异质性检验和稳健性检验。 实证结果表明：（1）AI 代码助手的实际应用显著缩短单个研发任务的开发时长，发现了其在企业真实场景中的效率提升效应；（2）研发任务工作量、研发任务技术一致性与协作复杂度对 AI 提效效应具有显著调节作用，中小规模及高协作需求任务中效率提升更为显著；（4）研发任务的结构复杂度对于 AI 代码提效具有显著调节作用，在高结构复杂度的研发任务或特定多维异质性情境中，AI 代码助手应用存在 “效率陷阱” 现象，即提效效应削弱甚至导致降效。 本研究在理论层面拓展了生成式 AI 生产率研究的情境边界，将个体层面实验结论延伸至企业层面的真实研发环境。在方法层面通过准自然实验设计增强因果识别力度，在实践层面为企业合理配置 AI 代码助手、优化任务结构与采纳策略提供了决策依据。 |
| Rights: | All rights reserved |
| Access: | restricted access |
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