打破公共数据资源垄断局面，畅通数据要素流动，释放数据价值红利是数字经济时代构筑国家竞争新优势的重要抓手。本文以市级政府数据开放为准自然实验，构建多时点双重差分模型，检验公共数据平台开放对企业投资效率的影响及作用机制。研究发现：公共数据平台开放有助于提升企业投资效率，表现为缓解投资不足和抑制过度投资两类非效率投资行为，信息赋能效应与制度赋能效应是公共数据开放影响企业投资效率的关键机制。异质性分析表明，公共数据开放对企业投资效率的促进作用受公司资源禀赋、公共数据质量及区域政策协同的影响。拓展性研究显示，公共数据开放还带来供应链扩散效应、投资规模效应和区域溢出效应，并且能通过“有效率”的投资带动“有效益”的投资，推动企业生产经营效率升级。本文拓展了公共数据开放与市场微观主体决策效率的理论研究，发现了公共数据开放的正外部性，为数据要素优化资源配置效率提供了经验证据，是国家“培养发展数据生产力”在微观层面的真实写照，也证实了政府数据基础制度建设对经济高质量发展的积极意义。

链主企业在推动产业链现代化进程中发挥着重要的引领作用,为了更好地把握链主企业引领产业链发展的研究现状与进展,本文基于科学知识图谱的分析方法对该主题的文献开展关键词共现、作者共现及关键词突现等可视化分析,围绕链主引领产业链发展的研究概况、研究主题以及研究趋势三个方面进行系统回顾。研究发现:已有研究主要围绕组织模式、引领方式、产业绩效等三个主题展开探讨;在研究视角上,体现了从中观到微观再到中观的研究趋势;在研究情境方面,关注点从传统组织情境转向新组织情境;从研究趋势来看,未来可基于新组织情境以及不同产业环境深化链主引领对跨产业融合、创新范式及产业绩效等方面的影响研究。本文明确了链主企业引领产业链发展的知识脉络和研究边界,为构建以链主为主导的产业链治理结构提供参考。

数字化与绿色化协同发展是企业高质量发展的新引擎,然而二者如何融合发展并驱动供应链韧性提升尚缺乏系统性研究。本文从双化协同视角出发,采用动态QCA方法,以我国30家半导体企业为案例,探究双化协同驱动企业实现高供应链韧性的路径。研究发现:(1)数字化与绿色化的6个前因条件均无法单独构成驱动供应链韧性提升的必要条件,形成高供应链韧性需要多条件协同发挥作用;(2)实现高供应链韧性的组态路径共分为3类,分别是组织主导-数字技术驱动型、规制-多要素协同型、绿创主导型,其中数字重视程度条件处于基础性地位,环境规制条件具有双向作用;(3)驱动高供应链韧性的组态路径呈现出时间维度上的稳定性差异,组态规制-多要素协同型在应对突发性冲击时展现出显著优势。本文深化了对供应链韧性形成路径复杂机制的理解,为企业在高效与低碳的双重发展目标下,形成高供应链韧性提供了决策参考。

加快人工智能技术创新是我国在新一轮全球竞争中赢得战略主动以及推动新质生产力发展的关键所在。知识产权保护是激发创新活力的重要制度安排。然而,针对人工智能创新的典型特征,知识产权保护能否以及如何发挥创新促进效应尚不明晰。本文基于WIPO的标准识别人工智能专利,构建2010—2021年中国273个城市包含33万余件人工智能专利申请的样本数据。在此基础上,以国家知识产权示范城市政策为准自然实验,借助多时点双重差分模型考察知识产权保护对人工智能创新的影响。结果显示,知识产权示范城市政策通过科技与数字人才集聚、公共支出创新偏向性强化和风险投资引入机制,对城市人工智能创新产生显著促进效应。异质性分析结果表明,知识产权保护的激励效应在人工智能合作研发专利、底层实现技术专利和发明专利产出中更加突出。进一步研究发现,知识产权保护不仅增加了城市人工智能创新数量,还有利于提升创新质量。本研究增添了知识产权保护影响人工智能创新翔实的经验证据,对于充分发挥知识产权保护政策激励效应具有重要启示。

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。

专精特新“小巨人”企业是国家创新驱动发展战略的重要力量，但专精特新“小巨人”企业认定政策对企业创新效应的微观研究尚不够深入。本文以2015—2021年中小板上市公司为研究对象，从创新质量和创新效率角度考察认定政策对企业创新的影响及作用机制。研究发现：专精特新“小巨人”企业认定政策能够显著提升企业的创新质量和创新效率，且对创新质量的提升大于创新效率，表明认定政策主要是帮助企业“提质”。进一步研究发现，认定政策主要通过缓解融资约束、优化人力资本结构以及促进数字化转型三条途径提高企业的创新质量与效率。同时，认定政策的影响效果在第二批入选企业、适用财政补贴支持手段的企业以及处于成熟期和衰退期需要重新焕发生命活力的企业中表现更为显著。本文为专精特新“小巨人”企业认定政策的有效性提供了有力证据，对助力专精特新“小巨人”企业更好发展具有一定参考意义。

人工智能是典型的多学科、多领域融合的交叉学科,具有很强的渗透性与融合性。在“人工智能+”行动深入实施的背景下,从整合视角出发,深入剖析人工智能赋能的底层逻辑,系统厘清赋能本质机理,对明确人工智能与各领域深度融合的关键路径、推动人工智能应用落地、优化人工智能治理具有重要的理论和现实意义。本文提出:人工智能赋能的本质是“数据整合-知识整合-系统整合”的三重整合,即数据整合实现跨模态、跨时空、跨领域的数据融合,知识整合实现关联识别、因果推理、矛盾发现、收敛逼近、突变涌现五大能力的驱动,系统整合实现基础技术、功能技术和领域技术的工程化落地。针对整合中面临的数据流通机制尚不健全、算法偏见与决策偏差、系统安全脆弱性增大等问题,建议:完善数据流通制度和标准建设,强化全生命周期数据安全防护;加强算法偏差治理,提升模型透明度与可解释性;创新智能系统整合落地,提升工程韧性与伦理合规能力。本研究对促进人工智能的健康发展、推动产业智能化转型升级具有参考和借鉴价值。

连续性冲击事件是引发中国先进制造企业供应链韧性建构的关键外因。本文采用探索性纵向单案例研究方法,剖析华为在美国经贸制裁政策打击下培育企业供应链韧性的过程机理,揭示了先进制造企业动态建构供应链韧性的内在动机、行动机制及演化过程。研究发现:第一,降低外部资源获取的不确定性是中国先进制造企业建构供应链韧性的直接动机。第二,当政策冲击对案例企业与其供应链合作伙伴的资源依赖关系产生影响时,企业会采取差异化的连续性管理措施分步降低不确定性。第三,在连续性冲击情境中,企业通过能力生成与能力沉淀的双重机制,实现了供应链韧性能力组合的提升与优化。通过整合资源依赖理论与连续性管理理论,本文为从关系视角理解企业供应链韧性建构提供了有效思考,同时打开了资源依赖关系变化维度与约束吸收策略选择关系的黑箱,揭示了先进制造企业供应链韧性迭代发展的内在机理。

如何在复杂多变的环境下,推动数字经济与实体经济深度融合,提升企业技术创新能力,无疑是当下社会各界关注的焦点。基于A股上市公司数据,本文探讨了经济政策不确定性究竟怎样影响企业创新以及数字化在其中的作用。研究发现,经济政策不确定性与企业创新之间表现出显著的U型关系;经济政策不确定性的升高促进了企业策略性创新的上升,但导致企业实质性创新下降。将数字化纳入分析框架后发现,企业数字化转型加剧了经济政策不确定性对企业创新的负面冲击,二者的U型关系减弱且拐点发生右移,接近于L型。进一步分析发现,数字化转型的负面效果在高融资约束及低行业竞争程度的企业中更加明显。本研究为中国在错综复杂的大环境中,促进数字经济时代下的高质量发展,提供了重要的政策启示。

数字创新生态系统的构建与完善为人工智能影响产业链韧性提供了重大机遇。基于2008—2021年省级面板数据，使用双重固定效应模型、中介效应模型以及调节效应模型，实证检验了数字创新生态系统驱动下人工智能应用对产业链韧性的影响效应。研究发现：（1）人工智能应用对产业链韧性具有正向影响，经过一系列稳健性检验和内生性处理后结论仍然成立。（2）数字创新生态系统驱动下，数字创新主体和数字创新平台在人工智能应用对产业链韧性的影响中发挥部分中介作用，数字生态环境在人工智能应用对产业链韧性的影响中发挥调节作用。（3）异质性分析发现，人工智能应用对产业链韧性的影响在中西部地区、数字创新生态系统高水平地区和产业结构高级化较低地区更为明显。本文不仅以新的研究视角揭示了人工智能作用于产业链韧性的内在机理，为在大变局环境下增强产业链韧性提供经验证据，还拓展了数字创新生态系统的定量研究，丰富既有理论内容。

在中美科技脱钩现状下，如何破解关键核心技术“卡脖子”困境，成为重大工程建设亟须解决的问题。本文基于创新生态系统视角，运用纵向单案例研究的方法，力图通过追溯中国高铁产业技术赶超历程，揭示重大工程协同创新的运行机理。研究结果表明：核心平台的演变推动了重大工程创新生态系统的形成和演进；在创新生态系统形成和演进的不同阶段，参与主体之间的协同模式和协同创新机制也在不断演化；制度-组织-知识协同三者互为支撑，共同促进了重大工程创新生态系统的形成和演进与技术创新效率。研究结论丰富了根植中国实践的创新生态系统理论体系，在一定程度上拓宽了平台理论和协同创新理论的研究范畴，为我国未来诸多重大工程的“卡脖子”技术攻关提供了实践启示。

数据要素作为具有核心竞争力的关键生产要素和战略资源,为企业提升绿色创新绩效,实现可持续发展提供了新的途径。本文基于2012—2023年A股上市公司数据,实证探究了数据要素对企业绿色技术创新和管理创新的影响效应与机制。结果表明,数据要素显著提升了企业绿色技术创新和绿色管理创新绩效,战略引导和绿色文化强化了数据要素与绿色创新之间的关系。机制分析表明,数据要素通过“资源集聚效应”和“协同效应”提升企业绿色创新绩效。异质性分析发现,在技术密集领域、环境规制强度高的企业中,数据要素对绿色创新绩效的推动作用更加显著。本文拓展了数据要素影响企业行为领域的研究,为探究数字经济时代企业绿色创新路径提供了经验证据,对企业有效挖掘和利用数据要素的潜在价值具有启示意义。

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。

在数智化技术广泛应用的背景下，厘清人工智能与新质生产力之间的关系及其作用机制，对经济转型升级和高质量发展具有重要意义。本文基于2011—2022年中国新能源汽车（NEV）产业上市公司的面板数据，采用双向固定效应、门槛效应模型及工具变量法，探讨了人工智能对新能源汽车产业新质生产力的影响及作用机制。结果表明：（1）人工智能不仅能直接促进产业新质生产力的提升，还能通过降低研发成本黏性和交易成本、提高创新质量和创新效率等方式，间接推动产业新质生产力的发展；（2）人工智能对产业新质生产力的促进作用存在明显的异质性特征和门槛效应：在非国有企业、东部地区和特斯拉在华设厂后，以及在成立时间较短、上市年龄适中和员工规模较大的企业中，促进作用更为明显；（3）产业链的传导效应分析表明，下游行业对上游行业的传导效应更强。本研究揭示了人工智能促进新质生产力的涌现机制，为新发展格局下更好地利用数智化技术赋能新质生产力提供了重要启示。

增强企业创新韧性是VUCA时代企业存续并逆势成长的关键。本文基于内外部因素的整合框架,辨析了高管团队经验、数字化水平、创新资源投入、城市创新氛围、外部研发协作和环境复杂性6个企业创新韧性的前因条件,并选取中国A股制造业上市企业为观测样本,采用多时段QCA方法探源企业高创新韧性的前因组态规律和动态轨迹。研究发现:企业创新韧性是多因共驱的结果,不存在单一的必要条件;在冲击前和冲击后不同时段有4类促使企业产生高创新韧性的等效驱动路径,包括数字-研发驱动型、高管-研发驱动型、高管-投入驱动型和创新投入驱动型,其中数字-研发驱动型在两个时段中稳定出现,且存在多样化的替代与互补机制;创新资源投入、高管团队经验、外部研发协作和数字化水平是主导冲击前时段和冲击后时段驱动路径的支配性因素。研究结论有利于理解企业创新韧性的复杂形成机理,为企业增强创新韧性和实现高质量发展提供理论与实践启示。

数据作为数字时代的新型生产要素,其要素化重构了传统生产力范式,是推动生产力跃迁的重要引擎,在中国式现代化的背景下,研究数据要素价值化如何提升数字新质生产力,对实现数字新质生产力的提高有较好的理论和现实意义。利用大数据交易中心试点城市为准自然实验,采用2012—2022年中国287个地级市数据,结合多期DID模型评估了数据要素价值化赋能数字新质生产力的效果及其作用机制。研究发现:大数据交易中心的设立能够显著提升数字新质生产力;其促进作用主要体现在政府干预程度较高和数字鸿沟较大的样本组。数据价值化能够通过优化生产要素结构和推进数字经济发展对新质生产力产生促进作用,其中传统要素结构优化的传导路径还不明显;进一步研究发现,数据价值化具有显著的空间溢出效应,在邻接空间权重下大数据交易中心的建立对邻近地区产生显著的负向溢出效应,而在经济空间权重下,本地数据价值化水平的提升会对邻近地区产生正向溢出效应。本研究结论即为相关部门布局大数据交易中心建设提供新的经验证据,也为培育数字新质生产力提供了有益的启示。

随着加快公共数据开放共享成为我国数字政府建设的核心任务,企业如何借助公共数据开放的现实背景来提升自身技术创新水平成为了一项重要议题。基于此,本文以2015—2021年沪深A股上市公司作为研究样本,采用双重差分模型实证检验了公共数据开放对于企业技术创新的影响以及内在机理。研究发现,公共数据开放显著提升了企业技术创新水平。机理检验发现,公共数据开放通过减少不确定性风险、加速信息跨主体流动以及降低创新交易成本的方式来促进企业技术创新。异质性分析表明,良好的信任环境、较高的政府治理效率和完善的数字基础设施能够强化公共数据开放对于企业技术创新的促进作用。公共数据特征的拓展性研究发现,当公共数据的地理区位级别较低以及专业化程度较高时,公共数据开放对于企业技术创新的赋能效应更显著;基于企业技术创新结构的分析表明,公共数据开放还能带来企业技术创新的质量效应与溢出效应;经济后果检验发现,公共数据开放赋能企业技术创新最终能够带来企业价值的增加。本文从微观企业技术创新的视角探讨公共数据开放的赋能效果,为如何更好地实现公共数据开放共享与创新驱动发展战略的协同发展提供了理论参考。

《环境保护税法》的制定是中国税收政策绿色化发展的标志事件,作为市场型环境规制工具的典型代表,其如何影响企业绿色创新是学术界和应用部门共同关注的一个焦点问题。本文从税制征收视角入手,以2018-2022年A股上市公司为样本,探讨环境税对中国上市企业绿色创新的作用机制。研究发现:首先,环境税能够促进企业绿色创新,尤其南部地区、数字化程度高和成立年限较短的企业的激励作用更为明显;其次,容错度在环境税与绿色创新的关系中发挥调节作用,即容错度越高越能强化环境税和企业绿色创新之间的关系;再次,环境税诱发的企业绿色创新是因为抢占了其他项目的财务资源、技术资源,进而产生对其他项目的“挤出效应”;最后,本文发现随着环境税支出不断增加,企业更愿意投资开展实质性而非策略性绿色创新项目。文章拓展了国家环境政策影响企业绿色创新战略的文献,为评估环境税以及绿色创新的关系提供了新视角。

数字经济与实体经济融合已成为解决企业关键核心技术创新瓶颈问题的重要选择,本文利用文本分析法提取发明专利引用信息以及上市公司年报关键核心技术信息,构建数实融合与关键核心技术领域企业的创新效率指标,并将2008—2022年中国A股上市公司作为研究样本,采用双向固定效应模型研究数实融合对关键核心技术领域企业创新效率(下文简称为企业创新效率)的影响及作用机制。研究结果表明:(1)数实融合能显著提升企业创新效率;(2)数实融合能够促进消费升级、优化资源配置、降低企业融资成本、提高供应链效率以及提高战略决策稳健性,从需求、供给、技术和战略端四个维度全面提升企业创新效率;(3)从数实融合内外部特征出发,检验其对企业创新效率的异质性影响;(4)从地方政府政策环境和企业经营内部环境的两个视角检验数实融合对创新效率提升效果的调节效应。本文的研究结论为推进数实融合,提升关键核心技术领域企业创新效率方面提供了理论支撑以及政策启示。

实现数据要素的价值,是数字经济时代企业发展的重要理论命题和迫切实践诉求。本文系统梳理1991—2024年管理学和法学领域的数据价值文献,运用扎根理论进行编码设计,凝练出数据价值的三个基本问题,即哪些数据有价值?数据有哪些价值?如何实现数据价值?分别对应数据的价值属性、价值内容和价值实现。研究表明:(1)数据的特有价值属性表现为本质上的非物质性,以及由此衍生出的固有属性,包括技术上的可复用性、经济上的规模报酬递增性和权利上的有限排他性。(2)数据价值内容包括经济价值、社会价值和政治价值,从数据主体即数据经营者、数据提供者和数据治理者角度来看,价值目标分别是提高生产效率、实现数字公平和保障数据安全。(3)数据价值实现机制主要包括价值创造、流通和分配等环节,数据价值创造以数据标准化为基石,具体包括数据资产化、产品化和资本化,数据价值流通亟待破解定价难题,有序开展数据交易、开放和共享,通过数据价值的初次分配和再分配,促进生产效率的提升和数据公平的实现。最后,围绕数据价值系统运行机理和实现机制的理论与方法给出了未来研究方向。

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。

在绿色化转型的大背景下,中国企业正加速推进可持续发展,数字技术成为转型的关键途径。本研究以(康恩贝)凤登环保的绿色转型为例,针对绿色与数字技术认知差异,开展探索性单案例研究,构建了一个以绿色认知和实践经验为引领的企业绿色动态能力逻辑体系。研究发现,企业在绿色转型过程中形成了“双重认知—投资行为—绿色动态能力”的能力构建机制。首先,双重认知分别经历了特定的演化过程,绿色认知经历了“聚合—解构—重构”的过程,而数字认知则表现为“启蒙—觉醒—拓展”的变迁;其次,绿色知识和绿色绩效的引导是数字化投资落实的关键,数字化投资行为从被动接受转向主动采纳,并发展为对外部机遇的积极拓展;最后,在绿色认知引领下的数字化投资实践中,企业逐步构建了一套涵盖绿色价值感知、绿色价值重构、绿色价值转化在内的绿色动态能力体系。本文的理论框架为理解绿色转型企业如何通过双重认知驱动绿色竞争力提供了重要启示。

企业有效应对数字化创新悖论，既是全面实现数字化创新的前提，也是以数字化创新驱动新质生产力发展的重要议题。然而，目前学界暂缺乏对这一知识体系的系统梳理。本文运用文献计量与系统归纳的综述方法，从国内外高水平期刊筛选108篇关联文献对企业数字化创新悖论进行梳理，构建“概念分类-成因表现-应对机制”的整体性研究框架。主要结论如下：第一，企业数字化创新悖论概念呈现出多维度、结构化的内涵特征，包括数字化技术创新悖论、数字化市场创新悖论与数字化组织创新悖论；第二，企业数字化创新悖论在技术、市场与组织层面分别表现出不同成因与典型形态，反映出其内在复杂性与动态发展性；第三，应对企业数字化创新悖论需融合多理论视角，本文基于动态能力、模块化、最优区分、制度逻辑、数据伦理、悖论式领导以及组织双元性七大理论基础，提炼出19种具体应对机制，构成系统化的策略体系；最后，本文进一步提出未来数字化进程中可能涌现的潜在悖论问题，以期为后续理论构建提供详尽的研究方向与分析工具。

当前,新一代科技创新政策正成为政策制定者和学术界共同关注的焦点。在重新界定“创新”“发展”“创新发展”和“政策范式”等概念基础上,提出了创新发展政策的概念,作为新一代科技创新政策发展方向,分析了从科技政策到创新政策,再到创新发展政策的范式转变过程及其主要特征,为创新发展政策制定提供了一套理论思想体系。文章主要结论包括:(1)创新是一个多元价值创造并实现增值循环的过程,包括科学价值、技术价值、经济价值、社会价值和文化价值的创造。(2)创新发展是指创新驱动经济、社会、环境、文化发展和科学技术自身发展,其实质是在创新和发展的目标与行动高度耦合下,实现多元价值创造并实现增值循环,强调创新对于发展的主要驱动力作用以及创新与发展之间的强耦合关系和发展的可持续性。(3)创新发展政策是新一代科技创新政策,是指政府和政党为实现创新驱动经济、社会、环境、文化发展和科学技术自身发展所确定的行为准则和采取的行动计划。(4)政策范式是指政策制定过程中利益相关者共同认可的政策价值理念、政策标准规范和政策概念体系。(5)科技创新政策范式经历了从科技政策范式到创新政策范式,再到创新发展政策范式的历史演进,核心是对创新与发展内涵外延以及两者之间系统耦合关系认识的拓展。本研究为创新发展政策制定提供理论方法指导,为创新发展政策科学发展奠定重要理论思想基础。

数据要素作为推动我国数字经济发展的核心引擎,提高数据要素应用水平是促进专精特新企业高质量发展的重要途径。本文以2014—2022年中国专精特新上市企业为研究样本,借助爬虫技术和机器学习等算法,创新性地刻画了数据要素全生命周期管理特征词图谱,采用固定效应模型实证检验数据要素对专精特新企业高质量发展的因果效应,挖掘数据要素如何通过“提质增智”促进专精特新企业高质量发展的内在机制。研究发现:(1)数据要素显著提升专精特新企业高质量发展水平,其促进作用在非国有企业、竞争激烈的企业以及劳动密集型和技术密集型企业中更加显著;(2)数据要素通过“提质”推动专精特新企业高质量发展,新质生产力在此机制中发挥正向中介效应;(3)数据要素通过“增智”促进专精特新企业高质量发展,数字技术创新在此机制中发挥正向中介效应。基于此,提出如下管理启示:全面激发数据要素潜能,巩固专精特新企业细分市场竞争优势;以数实融合助力新质生产力发展,引领专精特新企业结构深度变革;构筑自立自强的数字技术创新体系,助力专精特新企业抢占未来发展制高点。

场景要素的渐进丰富刺激着短视频平台价值主导逻辑演变,激发着商业模式创新,但其赋能机制尚未明晰。对此,本文以短视频平台快手科技为例,基于价值主导逻辑,研究场景要素赋能短视频平台商业模式的创新机制。结果表明:(1)短视频平台基于产品、服务和情感3类价值主导逻辑演变,借助于供应链逆向重构、价值链跨界连接和场景链交叉混搭,形成电商经济、社群经济和兴趣经济,进而赋能商业模式创新。(2)短视频平台以供应链为载体,以价值链为引导,以场景链为调节,通过“商业场景—消费期望—商业情境”的选择性配置,链式匹配“平台供给现实”与“用户消费期望”。(3)短视频平台基于“发现”连接内容,依据“朋友”加持社交,利用“关注”聚焦兴趣,通过场景故事线、关系认知域和兴趣调和场实现“物以类聚”“人以群分”“场以趣建”的情感动态匹配,借助场景解构、改性和重构赋能商业模式创新。

发展专精特新中小企业,攻关“卡脖子”关键技术领域,对中国打造自主可控的产业链供应链具有重要意义。本文以2011—2021年A股上市企业为样本,运用双重差分模型、倾向得分匹配-双重差分模型和工具变量回归等方法,研究专精特新认证对企业技术创新的影响及机制。研究发现,专精特新认证对企业尤其是中小微企业的技术创新具有显著促进作用,这一结果在控制内生性后依然稳健。进一步的分析表明,高强度政府补贴削弱了政策效果,该抑制效应对大中型企业技术创新作用尤为明显;与此不同的是,数字金融发展放松了传统金融发展不平衡对企业技术创新的约束进而增益了政策效果。本文的研究结论为中国专精特新认证政策体系的合理性提供了学理支撑,但政府部门应重新审视“自主申报—专家评审—政府拨款”的传统遴选机制,并推动数字金融作为传统金融的积极补充,以进一步优化专精特新认证过程中的资源配置效率。

加快建设科技强国,打破技术壁垒,突破式创新是关键。耐心资本,则为突破式创新提供了长期、稳定的资金支持,是其重要支撑。然而,作为耐心资本的重点培育对象,机构投资者,在同行业多家企业共同持股后对突破式创新有何影响,却鲜有研究探讨。本文聚焦共同机构持股中更具耐心资本特性的非金融机构,利用2007—2022年中国A股上市公司数据,探讨其对企业突破式创新的影响。研究发现:(1)非金融机构共同持股显著提升了企业的突破式创新水平,呈现出协同治理效应。(2)非金融机构连锁股东利用在行业中积累的前沿信息和经验,通过引导和监督企业资源配置与调整,增加研发资金和人员投入,进而促进了突破式创新;高管创新意识强能够提升这一促进作用,而战略激进度高则会有抑制效果。(3)非金融机构共同持股对成长期企业、非高新技术企业和被其长期持股企业突破式创新活动的促进作用更为显著。本研究丰富了共同机构所有权影响企业创新的文献,为引导和规范耐心资本赋能企业突破式创新提供了现实依据。

数字创新对强化企业竞争力、驱动价值链升级极为关键,数据交易则在加速数据高价值转化、助力数字创新突破中发挥重要作用。本文基于2010—2022年上市公司数据,使用爬虫技术、文本分析以及人工识别等方法识别数据交易企业,并构建双重机器学习模型实证分析数据交易对企业数字创新的影响,进一步拓展了数据交易影响数字创新的微观效应和作用机制。研究结果表明:数据交易对企业数字创新具有显著正向影响,且这种正向影响在非国有企业、大规模企业、知识产权保护程度高以及数字基础设施强的企业中更强。机制分析显示数据交易通过知识溢出效应、要素配置效应和公司治理效应促进了企业数字创新。此外,供应方数据交易、数据服务交易以及直接数据交易方式促进企业数字创新更明显,且数据交易能够提高企业数字创新的质量。本研究对激励企业参与数据交易、做大做强数据要素市场、利用数据市场化推动企业数字创新具有重要启示。

数字经济是推动县域经济高水平发展的关键动力，但其发展决定因素及其涌现机制尚待深入探究。本文基于组态视角，构建数字生态输入与输出分析框架，运用QCA方法分析浙江90个区县市高水平数字经济涌现的复杂因果关系。研究发现：单个数字生态因素不构成（非）高水平县域数字经济涌现的必要条件，产业基础对高水平产业数字化至关重要，而数字人力资源对数字产业化同样重要；3种涌现机制4种数字生态产生高水平数字产业化，即市场要素集聚型、市场逻辑主导下政府赋能型（2种数字生态）、政策驱动人才核心型；2种涌现机制产生高水平产业数字化，即政策引导市场转型升级型和市场资源优化型；5种数字生态产生非高水平数字经济。研究结论对中国县域数字经济高水平发展的布局与实现路径具有重要的理论指导与实践借鉴意义。

数字化浪潮下,虚拟代言人作为新兴的数字化营销创新行为,正成为品牌连接Z世代消费者的关键媒介。针对现有研究对虚拟代言人形象类型差异的影响机制与边界条件探讨不足的问题,本研究整合创新扩散理论、认知适应性理论与信息整合理论,构建以虚拟代言人形象(二次元vs.超写实)为自变量、加工流畅性为中介、产品类型与广告诉求为调节变量的有调节中介模型,通过两项情景实验揭示其广告效果的影响机制。研究创新点在于:一是解构了虚拟代言人“技术-认知”双元驱动的服务创新路径;二是验证了加工流畅性的核心中介作用,完善了数字化营销场景的微观认知机制;三是明确了产品类型与广告诉求的双重调节效应,构建了“形象-产品-诉求”三维适配框架。研究发现:超写实形象因技术可信度优势显著提升广告效果;加工流畅性在形象与效果间起关键中介作用;产品类型与广告诉求调节中介路径:功能品适配超写实形象、享乐品适配二次元形象,感性诉求下超写实形象更具优势。本研究为品牌精准触达Z世代提供了理论依据与策略启示。

企业环境责任、社会责任与公司治理(ESG)成为推动企业高质量发展的重要抓手,在数字创新情境下如何基于企业ESG体系建设实现利益相关方多重责任嵌入到企业数字创新体系之中有待深入研究。基于此,本文基于中国上市公司数据并采用OLS线性回归模型和中介效应模型检验了ESG表现是否以及如何影响企业数字技术创新。研究发现:(1)在影响效应方面,ESG表现及其各维度表现均对企业数字技术创新存在显著的正向促进效应。(2)在影响机制方面,企业融资约束的缓解和企业风险水平的降低是ESG表现促进企业数字技术创新的作用机制。(3)在作用情境方面,ESG表现对企业数字技术创新的促进效应在数字化程度高企业、竞争程度高行业、创新活跃度高行业以及中东部地区的企业中更为明显。(4)在经济效应方面,数字技术创新在ESG表现促进企业高质量发展过程中发挥了中介效应。本文基于企业数字专利数据较早考察了ESG表现对企业数字技术创新的作用机制与作用边界,丰富了ESG表现经济后果与数字技术创新驱动因素的相关研究,并为中国ESG和数字技术创新的政策制定以及推进数字化绿色化协同转型提供了政策启示。

论文讨论战略联盟网络嵌入性、网络结构和网络内容对于企业技术创新的层次化作用机制。基于中国生物医药企业的专利数据、联盟网络数据和财务数据,论文采用社会网络分析方法和固定效应负二向回归模型,分析联盟网络嵌入程度、网络结构和网络多样性对企业创新绩效的影响。研究发现:(1)网络的局部嵌入程度、整体嵌入程度、结构洞以及联盟类型多样性均对企业创新绩效具有正向影响;(2)结构洞在不同嵌入层次中具有不同的调节作用;(3)联盟类型多样性在不同嵌入层次均具有负向调节作用。研究引入PageRank算法,证实了不同网络层面(局部与整体)在企业创新过程中具有差异化机制,嵌入性机制强调了网络强连接和凝聚性的重要性;结构洞效应表明了网络中间断层和弱连接的战略价值;多样性效应则意味着网络复杂性会阻碍企业从网络中获取创新收益。研究建议企业管理者在制定网络创新战略应区分个体网和整体网层次,将联盟伙伴间关系和联盟类型等信息纳入决策过程。

组织韧性构建愈加成为企业在数字经济时代应对复杂环境并实现可持续发展的有效途径。然而,现有研究对企业数字化转型实践中的组织韧性构建机制缺乏探索。本文以圣泉数字化实践为基础进行探索式单案例研究,基于交互记忆系统视角,从知识动态交互行为着手解构其组织韧性构建的过程机制,并提炼构建机制背后的逻辑。研究发现:数字化转型下的组织韧性是应对动荡环境的一种特殊动态能力,是基于交互记忆系统的知识动态交互过程;企业主要通过大数据分析、连接、响应的知识动态交互过程机制构建组织韧性;创生逻辑是数字化转型下组织韧性构建机制的核心逻辑。本文创新性地将交互记忆系统视角引入组织韧性构建研究,研究结论为数字化转型下企业的组织韧性认知和构建提供借鉴。

绿色技术创新是实现中国式现代化的重要驱动力，以积极的气候行动应对气候变化风险是企业绿色可持续发展的必由之路。为探析气候风险、气候行动与企业绿色技术创新之间的逻辑关联，构建了变量间的理论分析框架和双向固定效应面板模型，并以我国A股上市公司为研究对象，采用2008—2022年的面板数据进行实证分析。研究结果显示：（1）“气候风险-气候行动-绿色技术创新”形成顺次因应关联，驱动力的传递形成“漏斗型”筛选和过滤。气候风险整体与企业绿色技术创新不存在统计意义上的相关性，气候风险能否激发企业绿色技术创新存在很大的不确定性；（2）气候风险会促进企业采取气候行动，但存在时间上的滞后性和策略上的被动性。气候风险中仅有转型风险显著影响企业气候行动。气候行动由低阶的反应型和防御型向高阶的适应型和主动型的发展演变的速度取决于内部资源和能力的积累及外部压力的大小；（3）气候行动与企业绿色技术创新呈现显著的倒“U”型关联特征，即初期促进作用随行动强度增加而提升，但超过阈值后作用逐渐减弱，过度气候行动对绿色技术创新会形成“挤出效应”。气候行动中仅有适应型和主动性气候行动显著影响绿色技术创新。本文设立系统性分析框架，避免了单一识别逻辑的整体性割裂。研究结论为快速聚焦绿色技术创新最关键的影响因子、精准定位发展阶段提供了经验证据，同时为纠正气候行为异化、科学制定气候行动方案、合理配置研发资源奠定了理论支撑。

后发企业关键核心技术突破对国家实现科技自立自强与产业升级至关重要。本文以长安汽车发动机技术为例,运用纵向单案例研究方法进行探索性分析,以此构建后发企业关键核心技术突破路径的演化过程模型。研究发现:后发企业关键核心技术突破的动力来源于内外生双轮驱动机制;其突破路径表现为“显性技术牵引-隐性能力跃迁”的突破模式,呈现出四阶段动态演进目标,显性技术实践演化历经“广度搜索-知识吸收-深度积累-知识创造-系统集成-本地引领”的渐进式突破路径,驱动隐性能力体系完成“技术基础能力构建-技术创新能力培育-技术集成能力构筑-全球竞争能力跃升”的层级跃迁;技术创新能力遵循“知识吸收-深度积累-知识创造”的培育逻辑,铸就了后发企业关键核心技术向外突破与向内深耕的双重势能;“显性技术牵引-隐性能力跃迁”突破模式引发了“企业-市场”的双向重构效应,一方面推动组织惯例从模仿适应向标准定义转变,另一方面触发传统市场架构解体,表现出“创造性毁灭”的动态重构过程。旨在为后发企业突破关键核心技术“卡脖子”困境、锻造自主可控技术创新链提供实践范式,助力创新驱动发展根基的夯实与产业价值链跃升的微观实践落地。

研究人工智能时代制造企业的商业模式重构与演变,能够帮助企业分析如何形成新的竞争优势。本研究归纳了应用人工智能进行商业化的五个基本议题,采用单案例研究方法,基于价值视角归纳了案例企业美的集团在智能制造领域的实践智慧。研究发现,第一,人工智能时代的商业模式可以概括为由价值主张、价值创造、价值传导、价值获取、价值维护和价值形态六个要素构成的动态闭环分析框架。第二,人工智能时代制造企业的商业模式随着技术迭代产生渐进式的重构,机器智能、可信人工智能、生成式人工智能技术迭代,分别为技术使能、技术信任和技术泛在化三个阶段提供技术基础。第三,美的集团的实践提供了由“+AI”模式向“AI+”模式演变的智能化路径。研究为制造企业应用人工智能创造独特价值、获得新竞争优势提供了研究思路和路径参考。

逆全球化背景下中国产业价值链的构建不仅要追求效率更要兼顾安全。特别是对于后发国家战略性高新技术产业来说，安全为主、效率兼顾的自主可控产业价值链深刻地影响着一国的技术赶超、经济发展与稳定安全。为回应何以构建以自主可控为目标的中国产业价值链这一主题，本文基于系统韧性视角围绕中国大型无人机产业展开纵向案例研究，探讨中国链的典型特征、构建路径和边界条件。研究发现：第一，不同于大规模制成品可以从“嵌入者”身份起步通过深度参与全球产业价值链分工逐步培育自身竞争优势、实现后发赶超。大型无人机这类复杂敏感产品唯有以“主导者”起步才能规避“低端锁定”的嵌入型风险、掌握产业价值链核心环节的主导权。由此本文从适用产品、起步情境、行动主体、行动路径与行动逻辑五个维度提炼以“主导者”为起点的中国产业价值链典型特征。第二，提出构建自主可控中国链的过程理论模型，即：产业价值链的两端即研发端和服务端是构建中国链的关键环节，同时系统韧性以预期性和过程性两种类型共同作用于关键环节，具体以技术创新和组织协同为载体推动产业价值链实现自主可控。第三，机会窗口与我国航空产业的配套模式是保障自主可控中国链得以构建的必要条件。本文的发现不仅有助于拓展系统韧性理论研究范畴、丰富中国链的学术内涵、打开其构建路径的“黑箱”，也有助于为链主企业强化主体地位、以点带链引领全球产业价值链创新提供启示借鉴。

数实融合能否矫正要素错配进而全面推动经济社会高质量发展是数字时代有待回应的重要问题。本文基于2011—2022年中国省级面板数据,运用双向固定效应模型分析数实融合对高质量发展的影响及作用机制。研究发现:(1)数实融合显著促进高质量发展,对创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、共享发展均有积极作用,但影响效应存在一定的区域差异。(2)在要素水平较高的地区,数实融合对高质量发展的促进作用更显著。(3)从作用机制看,数实融合通过降低资本要素与劳动力要素错配程度推动高质量发展,而减少要素错配进而提升全要素生产率是其中重要路径。研究结论为深化对数实融合的认识、进一步改善要素错配、优化要素投入,从而有效提升全要素生产率、释放数实融合潜力提供了新的理论视角和经验证据,也对加快数实融合实践以推动高质量发展具有启示。

作为数字经济时代的重要战略资源,企业对数据要素的关注程度折射出其对新兴技术发展的战略重视,并在技术演进过程中发挥引导作用。本文以中国上市公司39 681个公司-年度面板数据为样本,采用固定效应模型、中介及调节效应分析方法,系统考察企业通过数据要素关注促进人工智能技术创新的内部路径,揭示外部环境条件对上述过程的作用边界。研究发现:(1)企业的数据要素关注对人工智能技术创新具有显著正向影响。(2)在内部机制上,数据要素关注主要通过激活非沉淀性冗余资源发挥作用,沉淀性冗余资源作用不明显。(3)在外部环境上,市场竞争强度与政府公共数据开放程度均强化了数据要素关注的创新促进效应。(4)在资本、管理与技术要素水平较高企业中,数据要素关注对人工智能技术创新的正向作用更为显著。研究拓展了数据要素价值实现的作用边界,对企业在不同资源结构与环境条件下的人工智能技术创新提供参考。