Artificial Intelligence and Corporate Investment Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Using mergers and acquisitions (M&As) as a proxy, and looking at the case of the US, we find that managers from firms that are more able to substitute human workers with artificial intelligence (AI) are likely to adopt aggressive corporate investment policies, and thereby are more prone to engage in M&As. We reveal that internal and external corporate governance moderates the relationship between AI automation susceptibility and M&A investments. The results hold after the consideration of selection bias and endogeneity issues. At a theoretical level, our study builds on earlier work that suggests a linkage between AI and market concentration. The structural intersectional theoretical literature focuses on the impact of AI-using firms on other actors, but intentionally casts a wide net; it is held that the AI has complex and polyvalent effects, and its usage of data and decision making is one that seeks to afford clear advantage to those deploying it. There is also an association between firm usage of AI and the concentration of markets. This study seeks to deepen this understanding by exploring the approach of AI deploying firms towards others in their sphere; they are more prone to acquiring those firms who supply them or who they supply, which in turn, is likely to contribute to the further foreclosure of competition. We draw out the implications for policy and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».