科研管理

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1. 新质生产力评价指标体系构建及测度分析——基于“投入-过程-产出”视角

陈钰芬, 杨双双, 胡思慧

科研管理 2025, 46 (2): 1-11. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.02.001

摘要（1111）

PDF（pc）（334KB）（42）

新质生产力是传统生产力的质态跃升，是大国抢占发展制高点的关键。本文在深刻理解新质生产力科学内涵的基础上，基于新质生产力形成过程，构建包含投入质量、生产活力和产出效能三个维度共40项指标的新质生产力评价指标体系,采用改进的CRITIC方法对全国30个省份2012—2022年的新质生产力水平进行测度，并利用对应分析、核密度估计和Dagum基尼系数等方法展开分析。研究发现：第一，全国及三大区域新质生产力水平持续攀升，但投入产出效率总体偏低；第二，各省份新质生产力发展优劣势各异，人才质量是影响新质生产力的关键；第三，新质生产力总体差异及区域内差异不断扩大，差异主要来源于区域间。本研究有助于客观认识我国新质生产力发展状况，正确识别关键症结，为因地制宜发展新质生产力提供决策参考。

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2. 数字化转型对中国制造业企业创新的影响研究

李晓蓉, 张津明, 刘红琴

科研管理 2025, 46 (5): 1-12. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.05.001

摘要（988）

PDF（pc）（313KB）（56）

如何充分利用数字资源以实现创新绩效的提升，是推动我国制造业高质量发展的现实议题。现有研究集中于动态能力对创新绩效的影响，却鲜少解析动态能力与创新能力的内在异质性和关联性，以及二者在数字化赋能进程中的协同作用机理。本文基于动态能力理论和“资源-能力-绩效”逻辑，以A股上市制造企业2013—2022年数据为样本，运用固定效应模型和Bootstrap等方法，实证检验数字化转型对企业创新绩效的影响机制。研究发现：（1）数字化转型通过技术赋能驱动企业创新绩效提升；（2）动态能力（机会感知、学习吸收、资源重构能力）和创新能力呈现双重传导机制，在数字化转型驱动创新绩效提升的过程中存在多条路径，动态能力和创新能力是内核动因；（3）环境不确定性抑制了机会感知能力、学习吸收能力、创新能力对创新绩效的促进作用，但对资源重构能力的调节作用不显著，企业有必要加强对外部环境的警惕和实时监控。研究结论进一步拓展了中国制造业企业数字化转型驱动创新的作用路径，为企业数字化转型提供理论依据和启示。

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3. 新一轮科技革命与产业变革研究动态与展望

“新一轮全球科技革命和产业变革”课题组

科研管理 2025, 46 (8): 1-12. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.08.001

摘要（677）

PDF（pc）（1246KB）（44）

新一轮科技革命与产业变革正在蓬勃发展，引发了学界的广泛讨论。本文系统回顾了新一轮科技革命与产业变革的研究动态，指出主流经济学与演化经济学关于创新与变革存在根本性分歧，并阐释了科技革命、产业变革与创新发展之间的内在关联。本文进一步提出，技术发展规律、社会需求、安全保障和经济条件构成了新科技革命与产业变革的主要动因，使其在技术领域、创新模式、机遇挑战和竞争格局等方面呈现出全新特征。在新科技革命与产业变革背景下，科技体制、创新体系、创新政策和产业政策等多个制度领域的积极转型是推动变革的关键路径。最后提出了推动我国科技革命与产业变革研究的启示与未来展望。

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4. 人工智能技术应用对制造业企业创新绩效的影响

何筠熊孜贤

科研管理 2025, 46 (5): 13-22. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.05.002

摘要（593）

PDF（pc）（328KB）（37）

制造业高质量发展是我国经济高质量发展的重中之重。人工智能作为新质生产力的核心驱动力，具有强大的影响经济和社会的能力，研究它的引入是否能够提升制造业企业的创新绩效有重要意义。以中国A股市上市公司中制造业企业2011—2019年的数据为基础，把人工智能技术的应用看作一次准自然实验，运用双重差分法，系统考察人工智能技术应用对我国制造业企业创新绩效的影响效应和机制。结果表明：（1）人工智能技术的应用对制造业企业创新绩效有明显的促进作用，并且在一系列稳健性检验后仍然成立。（2）从作用机制来看，人工智能技术可以通过影响政府补贴和企业的劳动力总量、劳动力结构等因素提升企业的创新绩效。（3）人工智能技术的应用在不同产权、不同生命周期的制造业企业创新绩效中存在异质性。研究认为，推进人工智能技术的融合应用不仅能够推进制造业高质量发展、扩大创新空间，同时也将成为实现我国制造业“由大变强”的强劲动力。

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5. 企业数字化转型中的价值创造动态适应性机制——基于场景驱动逻辑

万姿显, 张思, 俞荣建, 常馨之

科研管理 2025, 46 (3): 1-15. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.03.001

摘要（557）

PDF（pc）（1695KB）（39）

目前我国企业数字化转型深陷“重技术，轻需求”误区，资源浪费与成效不高的问题尤为突出。为破解这一难题，本文基于场景驱动视角，通过对一家中国能源销售集团的深入案例研究，构建“三维一核心”的动态适应性模型，探讨如何通过“需求驱动管理数字化”为内核与“场景驱动业务数字化”的双层反馈闭环，提升企业响应内外部需求的动态适应性。研究发现：（1）管理数字化反馈闭环是数字化转型的核心，通过需求识别、场景设计与场景反馈的迭代，保障场景建设与需求适配的适应性，并赋能场景迭代驱动企业动态适应性。（2）场景能力塑造主导数字化转型方向，通过升级技术、加强客户连接和数据驱动，提升企业内外部适应能力，赋能新场景的开拓与创新。（3）数字化场景建设的螺旋升级为价值创造提供动力，促使企业实现应对新技术、新需求、新市场的适应性动态调整。（4）场景驱动的价值创造路径呈现存量提升与增量创造的双重特征，通过管理决策的需求响应与场景迭代，构建绩效反馈闭环，实现动态适应性价值创造。本文提出“数字化场景动态适应性价值创造”概念，揭示需求驱动与场景先行的动态适应性机制，为企业数字化转型的理论发展和实践探索提供系统观和适应性视角，为企业实现高效、落地的数字化转型提供创新思路和实践启示。
关键词：

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6. 人工智能驱动企业智能制造转型的过程研究

陈燕萍邵云飞陈劲

科研管理 2025, 46 (6): 1-9. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.06.001

摘要（551）

PDF（pc）（1415KB）（26）

人工智能的快速发展，为我国智能制造转型注入新的活力。如何将人工智能与智能制造融合以实现智能制造转型是我国制造企业亟须解决的难题。本研究基于“认知-行为”融合视角，通过对京东方的纵向案例研究，探究了人工智能驱动制造企业智能制造转型的过程。研究发现：（1）人工智能驱动制造企业智能制造转型经历了自动化阶段、融合化阶段与自主化阶段，并形成了从基础智能化向生态智能化的跃升；（2）制造企业分别通过“技术需求驱动型-战略觉醒驱动型-文化重塑驱动型”三种意义建构方式，分别作用于“利用式→探索式→动态式”三种资源编排方式，使得人工智能与智能制造转型过程融合；（3）意义建构对资源编排的作用机制呈现出“引导→重塑→强化”的多阶段动态演化过程。研究结果不仅为制造企业提供了实现智能制造转型的理论框架，也丰富了资源编排理论和管理者认知理论的应用场景，为制造企业在智能制造转型中的战略决策提供有价值的参考。

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7. 人工智能应用驱动企业新质生产力涌现——来自中国上市公司的微观证据

陈凯鸣, 黄庆华, 时培豪

科研管理 2025, 46 (4): 34-43. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.04.004

摘要（508）

PDF（pc）（219KB）（21）

发展新质生产力，关键在于科技创新，重点在于产业升级，而当前由人工智能催生和引领的新一轮科技革命和产业变革，正为我国经济持续增长注入新动能。本文基于2009—2022年中国上市公司微观数据，构建了企业新质生产力指标体系，并运用双向固定效应模型从“创新”和“产业”两条路径实证检验人工智能应用对企业新质生产力的影响及其作用机制。研究发现：（1）人工智能应用从多维“新质生产要素”赋能并显著提升企业新质生产力；（2）作用机制显示，企业应用人工智能有利于开展实质性创新，无益于策略性创新，实质性创新正向中介并调节了人工智能应用对新质生产力的影响；（3）企业内部专业化分工和外部供应链效率在影响路径中发挥正向中介与调节作用，人工智能应用引致的产业链整合会激发新质生产力；（4）异质性分析表明，人工智能应用对企业新质生产力的影响在民营企业、制造业和竞争性行业企业中更明显。本文厘清了人工智能应用成效的创新动机差异，阐明了人工智能催生产业裂变和链式升级的作用机理，丰富了新质生产力影响因素与人工智能应用经济后果的相关研究，为企业抓住人工智能“牛鼻子”，驱动新质生产力涌现提供了重要政策启示。

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8. 中国开放式创新生态系统效能提升研究

武文静

科研管理 2025, 46 (4): 1-10. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.04.001

摘要（484）

PDF（pc）（328KB）（20）

在提升国家创新体系整体效能，形成具有全球竞争力的开放创新生态的政策指引下，如何提升创新生态系统效能受到学界关注。本文从共同进化观视角揭示开放式创新生态系统效能提升的宏微观层面共同进化机制，在此基础上，采用质性研究方法阐释中国情境下开放式创新生态系统效能提升的核心驱动机制，并对系统效能提升的有效路径展开分析，得出以下结论：（1）中国开放式创新生态系统效能提升的核心驱动机制在于微观层面异质性参与者涌现及共同进化，以及环境因素优化推动系统宏观层面共同进化。（2）“开放-共生”的价值主张发挥核心引领作用，使生态系统效能得以持久提升。（3）充分尊重价值共创有利于生态系统形成长期生态优势。（4）开放的先进制造业服务能力成为中国开放式创新生态系统保持高水平开放、提升系统效能的关键切入点。本研究拓宽了创新生态系统理论研究，为我国开放式创新生态系统效能提升提供理论参考及对策建议。

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9. 中国科研财政政策的实践逻辑与优化路径

陈晓红, 陈安琪, 谢志远

科研管理 2025, 46 (10): 1-8. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.10.001

摘要（446）

科研财政政策是深入实施创新驱动发展战略的核心抓手，政策提质增效对于提升国家创新体系整体效能、实现中国式现代化至关重要。本文采用质性研究方法对中国科研财政政策的实践逻辑和优化路径进行了系统研究，主要结论有：（1）国家创新体系理论和国家竞争优势理论是政策制定的重要理论支撑，政府通过财政支出和税费优惠政策协调创新要素配置、释放科技创新动能；（2）党的十八大以来的政策实践呈现出支出政策引导性增强、税费优惠作用凸显、两类政策多措并举的特征，分别反映政府主要职能调整、企业科技创新主体地位强化以及现代化产业体系建设需要的演进逻辑；（3）针对现阶段存在政策依赖制约科技创新效能、政策举措协同效应缺乏系统评估、人才保障激励不足以及科技成果转化政策尚不完善的问题，需继续调整职能定位和政策导向驱动企业创新升级、依托平台建设和人才支持突破基础研究困境、加强制度保障和服务配套促进多元主体合作。以上为构建支持全面创新体制机制的理论和实践研究提供了参考。

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10. 数据要素市场化对企业新质生产力水平的影响研究

梁孝成, 吕康银, 陈思

科研管理 2025, 46 (2): 12-21. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.02.002

摘要（434）

PDF（pc）（279KB）（14）

推进数据要素市场化建设可以充分发挥数据要素作用，对于培育发展新质生产力具有重要意义。本文将2015—2022年A股上市公司数据作为研究样本，以数据交易平台设立作为推进数据要素市场化的实践性探索，使用渐进双重差分模型实证检验数据要素市场化对企业新质生产力水平的影响。研究发现：数据要素市场化能够显著提升企业新质生产力水平，该结论在经过多种稳健性检验后依然成立；机制检验表明，数据要素市场化通过提高企业数字技术应用水平和企业资源配置效率，进而影响企业新质生产力水平；异质性分析表明，数据要素市场化对数字经济水平较高地区企业、劳动密集型企业和高新技术企业的影响效果更显著。研究结论对于进一步推进数据要素市场化建设和从企业层面培育发展新质生产力具有重要启示。

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11. 企业数字责任：研究综述与未来展望

贺远琼, 孟家琪

科研管理 2025, 46 (9): 1-12. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.09.001

摘要（381）

PDF（pc）（1609KB）（17）

伴随数字时代来临，数字责任缺失与异化现象频繁出现，引发广泛的数字信任危机。目前，企业数字责任的研究正处在起步阶段，关于企业数字责任的内涵界定尚未形成统一共识，且学者更侧重算法责任等细分议题的讨论，缺乏对其研究内容、基本理论、影响因素、作用机制等方面的深入探索。基于此，本文首先综合学者定义和研究视角总结了企业数字责任的概念，并将其划分为社会、环境、经济、技术四维度的责任。其次，根据文献时间分布、共被引分析及关键词共现网络图谱明确了企业数字责任的研究进程与重点研究内容。同时，以现有研究成果为基础，分别构建了基于数字视角的利益相关者理论与权力-责任均衡理论框架，进一步探索了影响企业数字责任的外部社会环境和内部组织环境因素及其作用机制。最后，结合现有研究不足，通过挖掘研究内容、拓展研究方法、嵌入研究情境，提出企业数字责任的研究展望。本文采用文献综述法和文献计量法对现有企业数字责任的相关文献进行了系统梳理和可视化分析，以期为企业数字责任研究提供有益借鉴。

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12. 中国新能源汽车产业政策变迁及阶段特征研究

刘泽琨江采欣

科研管理 2025, 46 (6): 146-156. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.06.015

摘要（361）

PDF（pc）（1195KB）（11）

在中国新能源汽车产业的发展进程中，产业政策在发展方向引领、资源要素分配等方面发挥了至关重要的作用。但已有研究对于产业政策变迁过程和特征分析的维度较为单一。因此本文从政策变迁视角出发，提出了基于产业政策目的性、方向性和导向性的三维分析框架。基于计算文本量化分析方法分析了2007年到2023年颁布的1783条新能源汽车产业政策。采用无监督式机器学习LDA主题建模刻画了中国新能源汽车产业政策的变迁过程，使用监督式学习随机森林算法对政策类型进行预测划分并总结政策分布的阶段性特征。研究发现：（1）中国新能源汽车产业政策经历了由初始阶段到快速推广阶段再到高质量发展阶段的变迁过程，政策分布从初期的分散和不平衡过渡到更加集中和均衡的状态；（2）产业政策整体以选择性、区域性和市场导向为主，但政策变化呈现出向功能性、行业性、技术导向逐渐转移的趋势；（3）政策变迁过程表现出市场准入制度趋于成熟、财政补贴精准化、基础设施建设日益重视、信息化与智能化趋势加强的特征。本文拓展了政策变迁研究的理论视角，完善了政策工具的分析框架，丰富了产业政策变迁特征和规律的分析方法，同时亦对产业政策优化提供实践启示。

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13. 讲好中国故事：基于中国管理实践开发理论

刘志迎, 杨重, 张勇

科研管理 2025, 46 (7): 1-12. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.07.001

摘要（353）

PDF（pc）（1304KB）（9）

改革开放以来，大批中国企业进入世界500强，能够成长出这么多优秀的企业，与其有效的管理实践密切相关，然而，基于中国企业管理实践开发出的管理理论十分稀少，管理理论滞后于管理实践的问题十分突出，中国自主管理知识体系建设任务艰巨。本文基于中国管理实践的理论开发话题，概述了“是否存在中国式管理”“是否存在中国管理理论”以及“如何基于中国管理实践开发理论”的三个争论；归纳总结了“四象限双循环”的理论开发和传播路径；依据“科学环”模型，重点探究了基于中国管理实践的理论开发逻辑和方法，并阐述了情境因素对理论开发的影响。本文响应构建自主知识体系的号召，对中国管理学者基于中国管理实践开展管理理论开发具有参考价值。

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14. 价值链视角下“人数”协同对企业高质量发展的影响研究

于翔牛彪苑泽明

科研管理 2025, 46 (3): 60-68. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.03.006

摘要（350）

PDF（pc）（1157KB）（9）

数字经济时代，“人”与“数据”形成的协同联动机制显得至关重要，不仅有助于推动传统经济增长模式转型，还对企业高质量发展具有重要影响。基于沪深两市A股上市公司2013—2022年数据，构建耦合协调模型刻画企业人力资本与数据资产的协同度，采用固定效应模型，探究价值链视角下人力资本与数据资产协同对企业高质量发展的影响与作用机制。研究发现：（1）“人数”协同能够显著促进企业高质量发展。（2）“人数”协同通过提升企业创新能力、生产能力和营销能力，进而促进企业高质量发展。（3）对于非高科技企业、行业竞争程度较低的企业和地区政府数字经济关注度较低的企业而言，“人数”协同对企业高质量发展的促进效果更加明显。本文拓展了“人数”协同的相关研究，为企业在数据资产化管理过程中发挥数据要素的乘数效应，培育和发展新质生产力提供了有益参考。

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15. 战略偏差对企业新质生产力的影响研究

吴东, 李静雯, 吴晓波

科研管理 2025, 46 (4): 11-20. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.04.002

摘要（345）

PDF（pc）（273KB）（22）

战略性新兴产业是培育新质生产力的核心载体，发展新质生产力的微观机制有待探索。基于组织生态理论，本研究选取2010—2020年中国战略性新兴产业A股上市工业企业作为研究样本，利用面板数据回归探索了战略偏差对企业新质生产力的影响。结果发现：（1）战略偏差显著促进企业新质生产力；（2）产业动荡性越高，战略偏差对企业新质生产力的正向效应被削弱，即在产业动荡性较高的环境中，战略偏差对企业新质生产力的正向效应转变为负向效应；（3）产业时速越高，战略偏差对企业新质生产力的正向效应被加强，即高速发展的产业环境能够凸显战略偏差的积极作用。本文结论在微观层面拓展了对战略偏差的经济后果和企业新质生产力的战略前因的理解，为企业因地制宜发展新质生产力提供了参考。

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16. “数据要素-数字技术”双轮驱动的数字产业集群演化机理：一个多案例研究

汪旭晖, 谢寻

科研管理 2025, 46 (10): 9-20. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.10.002

摘要（339）

PDF（pc）（1464KB）（17）

数字产业集群是数字经济背景下以数字原生企业及在位企业的数字化转型为重要组成部分的产业集聚现象。由于不同企业获取数字资源的能力具有差异，数字产业集群发展存在产业链融合度不高的问题，集群企业面临的数字鸿沟从“接入鸿沟”转向“能力鸿沟”。本研究基于“数据要素-数字技术”交互视角，通过对合肥人工智能产业集群、杭州数字安防产业集群和武汉光电子信息产业集群开展探索性多案例研究，探究了数字产业集群的演化发展过程。研究发现：（1）数据要素与数字技术交互程度的加深和交互效率的提升，推动集群在网络空间加快集聚，对集群发展模式和集群竞争力的打造产生影响；（2）“数据要素-数字技术”的双轮驱动作用能够改变集群企业间的数字连接方式，促进集群网络关系呈现出“模仿式网络嵌入—渐进式网络嵌入—突破式网络嵌入”的转换；（3）数字产业集群在演化发展过程中，根据自身所达到的集聚水平和面临的问题，选择不同的发展模式，促进数字经济产业链的延伸。研究结论为我国高效合理配置数字资源、推进数字产业集群可持续发展等提供理论依据。

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17. 人工智能驱动企业创新的生命周期异质性研究

余江, 李婉晴, 陈凤, 卢燃

科研管理 2025, 46 (10): 72-81. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.10.008

摘要（336）

PDF（pc）（1273KB）（10）

人工智能技术已成为深化企业创新理论研究的重要工具，其应用也日益嵌入企业创新实践，对创新效率产生深刻影响。为了系统探讨人工智能技术对企业创新的影响机制，本研究基于企业生命周期视角，选取2016至2021年间1103家中国制造业高新技术上市企业数据，综合运用决策树和多种机器学习模型，探究人工智能技术在不同生命周期阶段对企业创新能力的异质性影响。研究发现：（1）多数机器学习模型对企业创新绩效（专利授权数）的预测效果显著优于传统线性回归模型，体现了机器学习在揭示变量间非线性关系方面的优势；（2）人工智能能力和专利申请数量的提升显著促进了成熟期企业的创新能力，但对成长期和衰退期企业的创新影响相对有限；（3）决策树分析表明，成长期和成熟期企业的创新更依赖于人工智能专利布局，而衰退期企业创新则更多依赖员工数量和技术人员规模。综合来看，人工智能技术总体上与企业创新绩效呈正相关，但在企业生命周期的不同阶段，这种关系存在显著的异质性。本研究不仅丰富了企业生命周期理论的内涵，也为有关企业针对性地制定阶段性人工智能战略提供了实践指导。

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18. 创新驱动下的数据要素流动网络演化机制研究

吕承超, 姜延杰, 何加豪, 郭梦瑶

科研管理 2025, 46 (6): 10-20. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.06.002

摘要（334）

PDF（pc）（1398KB）（11）

数据要素作为新型创新要素，培育经济增长的新动能，其有序流动是激发数据要素潜力的关键。本文基于数据要素流动环境视角，采用劳瑞引力模型构建数据要素流动空间关联网络，借助社会网络分析方法考察数据要素流动循环畅通情况，采用随机行动者模型，探究空间网络结构演化驱动因素的作用机制，度量各驱动因素的相对重要性。结果表明：（1）数据要素流动呈现网络结构特征，各省份之间数据要素流动频繁，空间联动效应明显；（2）在“东数西算”等政策推动下，板块成员来源多元化，地区承担角色动态化，数据要素流动逐渐呈现多中心特征，数据要素流动空间关联网络的拓扑结构更复杂；（3）内生结构因素对网络结构演化发挥主导作用，各省份通过产业链加强分工合作促进数据要素流动。外生属性因素中，减少政府非市场干预，提升区域创新能力等有利于加快数据要素流动。本研究为全国统一大市场建设提供新视角。

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19. 企业数字化转型结构对创新策略的影响研究

宋华盛, 薛浠榕, 黄洁

科研管理 2025, 46 (3): 16-27. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.03.002

摘要（332）

PDF（pc）（1268KB）（24）

数字经济和实体经济深度融合不仅表现为企业数字化转型的程度深化，还体现在结构优化，如何以企业高质量转型推动经济高质量发展的问题在数字经济时代被赋予新意义。本文利用沪深A股上市公司2007—2021年数据，探究企业数字化转型结构对创新策略的影响。研究发现：（1）企业数字化转型结构向技术端优化显著促进创新策略倾向实质性创新，并且自主创新能力提升、人力资本再升级和经营成本降低是重要的作用渠道。（2）当企业所属行业创新竞争和所在区域劳动力供给质量较低以及获得创新激励政策支持较少时，数字化转型结构优化对创新策略的促进作用更明显。（3）细分数字技术结构对创新策略的影响兼具共性和特性，数字化转型结构优化促使创新领域集中和创新溢出强化。本文从结构的视角丰富了企业数字化转型研究，为如何缓解创新“重数量、轻质量”问题提供解决思路，对企业选择数字化转型路径和政府设计数字经济政策具有启示。

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20. 创新网络内生因素对结构韧性的影响研究——以上海人工智能产业为例

杨伟, 李福玲, 张晓泉

科研管理 2025, 46 (7): 13-23. DOI: 10.19571/j.cnki.1000-2995.2025.07.002

摘要（328）

PDF（pc）（1343KB）（11）

提升创新网络的结构韧性是人工智能产业高质量发展面临的重要理论与现实问题。本文以上海人工智能产业为例，通过新闻文本挖掘构建合作创新网络，进而使用指数随机图模型揭示网络内生因素对结构韧性的影响，研究发现：上海人工智能产业创新网络结构韧性演化可分为缓慢增长、高速增长和保持平稳三个主要阶段，网络异配性不断提高是创新网络从同配核心网络转变为韧性网络的关键；中介性结构负向影响人工智能产业创新网络结构韧性；扩张性结构总体负向影响人工智能产业创新网络结构韧性，但其中三星结构正向影响结构韧性。本研究弥补了人工智能产业创新网络韧性研究的不足，有助于深化创新网络韧性的理论认识，对丰富创新网络研究的数据来源也具有积极的启示意义。

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