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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

提高企业资源配置效率是确保成本控制、提升生产力、增强竞争力的关键。数据作为数字经济时代重要的新型生产要素,企业能否通过数据要素市场化建设赋能其资源配置效率的提升,值得探索。本文基于2011—2022年沪深A股上市公司数据,使用双重差分模型分析数据要素市场化建设对企业资源配置效率的影响。研究发现:(1)数据要素市场化建设显著提高了企业资源配置效率,其影响在市场分割程度高、要素流动强和市场竞争程度高区域和行业中更加明显;(2)数据要素市场化建设对企业资源配置效率的提高作用主要通过成本节约效应和数字技术创新两条路径实现;(3)数据要素市场化建设通过影响企业资源配置效率对总量生产率的年均提升幅度为15.7%,且整体呈现出先减后增再减再增趋势。本文丰富了数据要素市场化建设经济后果的相关研究,揭示了数据要素市场化建设提高企业资源配置效率的内在作用机理,为进一步提高企业资源配置效率,推动市场经济发展提供经验证据。

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。

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。

测度中国城市数实融合发展水平并分析其时空演化与影响因素,能为加快推动数字中国战略提供量化支撑。以中国283个城市为研究对象,文章通过采用熵值法、耦合协调度、核密度、Dagum基尼系数和空间计量模型等方法,探究2011—2021年中国城市数实融合的时空演变特征及影响因素。结果表明:(1)样本期内,数实融合水平呈逐年上升的趋势,但整体水平相对较低,区域间差距扩大趋势明显;东部领先,中部、西部和东北较为滞后,但在空间上呈多点开花、由点到线再到面的空间演化特征。(2)四大区域在波峰移动、分布趋势、极化情况上均有各自演化形态,整体演化趋势良好,但出现了轻微的两极分化现象。(3)数实融合的相对差异呈现先缩小后扩大的特征,且区域间差异是造成总体差异变化的主要来源。(4)数实融合水平呈现明显的“集聚俱乐部”趋势,空间集聚类型以“高高”和“低低”集聚为主,且集聚趋势相对稳定。(5)影响因素分析显示,经济基础、融资约束、产业支撑、政府支持和创新能力均能显著提高数实融合水平,但人才保障的促进作用不显著。

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。

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。

在数字经济迅猛发展的当下,数据生产要素已成为新质生产力的核心驱动,但现有研究对这一新型生产要素与新质生产力之间的关联机制缺乏系统性整合。本文以“内涵演进—特性辨析—机制概述—框架整合”为逻辑梳理了相关研究文献,结果显示:(1)数据要素在信息资源承载、价值形态变化与要素融合方面的内涵演进,与新质生产力的本质要求高度契合;(2)数据要素的特性重塑了生产力增长逻辑,为新质生产力提升提供了新的范式;(3)数据要素在不同经济层面的作用呈现多重性:微观层面表现为生产效率提升与“数字化悖论”并存,中观层面驱动产业重构的同时加剧市场失衡,宏观层面在促进经济增长的同时引发非均衡性挑战。本文从“要素—技术—组织—模式”四个维度提出整合框架,揭示了数据要素从“要素赋能”到“系统涌现”的驱动路径,实现了从要素解构到框架整合的理论建构,并提出了未来研究方向,以期为该领域的理论创新与政策制定提供参考。

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。

《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。

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。

健全网络综合治理体系是推动我国网络强国战略的重要课题。2024年是习近平总书记提出网络强国战略目标10周年,也是我国全功能接入国际互联网的30周年。在此历史节点上,系统梳理国内外网络综合治理研究的演进路径与理论逻辑,具有重要的理论价值与现实意义。本文基于对“网络综合治理”概念的界定,对国内外高水平期刊发表的507篇文献进行系统梳理。研究发现,国内研究起步较早且成果更为系统,主要呈现出三个阶段的演进:法律框架下的探索式刚性管控、政府主导下的协同式监管,以及多主体参与下的综合治理。进一步,本文借助结构功能主义的AGIL模型,构建了“目标达成—整合—适应—模式维系”的研究框架,系统归纳出网络综合治理研究的四个核心主题:生成逻辑与内涵建构(目标达成功能)、治理主体与工具的内部作用机制(整合功能)、治理模式与路径探索(适应功能)以及治理效能评估体系构建(模式维系功能)。最后,结合ChatGPT、DeepSeek等数智技术对网络空间带来的治理挑战,展望了协同机制的实证建模、数智技术的双重属性分析、治理路径的动态适配及评估体系的智能转型等研究方向。研究结果对于完善网络综合治理的理论研究,健全网络综合治理体系具有重要的理论意义和实践指导。

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。

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。

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。

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。

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。

全要素生产率(TFP)的提升是推动企业实现新质生产力跃升的关键动力。在“双碳”目标背景下,绿色金融作为金融体系的重要创新,其对企业TFP的影响机制尚未得到充分揭示。本文基于2009—2020年沪深A股非金融类上市公司数据,使用固定效应模型与中介效应模型,实证检验了绿色金融对企业全要素生产率的影响及作用机制。研究发现:(1)绿色金融显著促进企业TFP提升;(2)信息透明度与绿色创新在绿色金融影响企业TFP的过程中发挥显著中介作用,而融资约束的中介作用存在异质性;(3)绿色金融对国有企业与高污染企业的TFP促进效应更为明显,显示出政策工具的差异化影响。本文从微观视角揭示了绿色金融推动企业高质量发展的内在机制,丰富了绿色金融经济后果与TFP影响因素的研究体系,为实现绿色发展与实体经济协同增效提供了理论支持与政策参考。

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。

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。

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。

适当的探索式创新节奏是提升企业创新效率和创新成功率的关键,对企业抓住创新时机,实现创新驱动发展战略具有重要意义。数智时代人工智能技术的发展和应用为新一轮技术革命和产业转型带来了诸多机遇,而现有研究在企业层面对人工智能应用与探索式创新节奏关系的考察尚有不足。本文基于组织信息处理理论和2011至2020年中国A股上市公司的数据,对人工智能应用与探索式创新节奏的关系进行了实证检验。研究表明:(1)人工智能应用对探索式创新节奏产生倒U型影响;(2)高管团队调节定向对人工智能应用与探索式创新节奏间关系发挥调节作用;(3)高管团队促进定向和预防定向对人工智能应用与探索式创新节奏间关系具有异质性的调节机制;(4)人工智能应用对探索式创新节奏的倒U型影响在非国有企业、成熟企业、低技术行业和低市场竞争度环境中的企业中更强。本文加深了对微观企业层面应用人工智能影响探索式创新节奏的更全面认识,为高管团队决策偏好差异对企业组织信息处理及其匹配过程的影响机制提供了深刻洞察。

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。

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。

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。

市场势力作为影响企业风险防控和资源配置的重要因素,是企业实施数字化转型的关键支撑。本文以2017至2021年A股上市公司为样本,在理论分析的基础上,运用固定效应模型和调节效应模型,检验市场势力对企业数字化转型的影响。研究发现:(1)市场势力对企业数字化转型具有显著的正面推动作用,且呈现边际递增特征;(2)营商环境在市场势力对企业数字化转型的影响中具有调节作用;(3)市场势力对企业数字化转型的影响存在异质性,它对非国有企业、劳动密集型企业、东部地区企业等类型的数字化转型的促进作用更加明显;(4)市场势力促进了数字化技术无形资产投入持续增长,对企业数字化转型具有动态的累积效应。本文拓展了市场势力和企业数字化转型的研究视野,对推进企业数字化转型和优化营商环境具有一定启示。

数字经济时代下,以“宽带中国”战略和国家智慧城市试点为代表的数智政策能否协同发力,有效驱动数字技术创新?基于2011—2021年中国282个地级市面板数据,运用双重机器学习模型评估数智政策对数字技术创新的多维政策效应。结果表明:(1)数智政策对数字技术创新具有明显的协同效应,且相较于“单试点”政策,“双试点”政策的协同赋能效果更明显,以上结论通过一系列稳健性、内生性检验后依然成立。(2)数智政策不仅能直接发挥促进数字技术创新的双轮驱动作用,还可以通过提升创业活跃度和集聚度、强化知识产权立法与执法、培育数字硬环境和软环境等渠道为数字技术创新间接提供助力。(3)数智政策协同赋能效果与地理区位和城市特征密切相关。一方面,中心城市及南部地区、胡焕庸线以东地区城市均能从数智政策协同驱动中获取更多的数字技术创新红利;另一方面,在数字人才禀赋、政府科技投入和数字接入程度较高的城市中,数智政策的协同赋能效果更为突出。该研究为地方政府加强多维政策协调配合,深度挖掘政策统筹合力,加快数字中国建设提供了重要启示。

创新联合体作为链接多元创新主体、推动关键核心技术创新的新型创新组织形式广受关注,但其独特的价值共创机制却鲜有探讨。本文运用案例研究法,以铁建重工为例研究发现:(1)创新联合体是以核心企业为主导,与制度构建者政府、需求提出者用户、关键零部件技术供应商、高校和科研院所等创新主体构成的紧密互补型价值共创网络。(2)创新联合体推动关键核心技术创新的价值共创机制为“国家使命与市场需求双驱动的有组织价值共创机制”,其中,有组织价值共创是“明确统一的创新目标导向—核心企业主导互补型创新主体紧密交互—创新要素向核心企业聚集—关键核心技术创新”的价值共创过程,国家使命与市场需求序贯循环驱动有组织价值共创的实现。结论有助于构建根植中国实践的创新联合体理论体系,拓展价值共创理论边界,丰富关键核心技术创新文献,对政府与企业组建创新联合体推动关键核心技术创新具有重要启示。

企业数字化与可持续发展的融合是当今学术研究的新情境和新热点。然而学界对于企业数字可持续性这一变量的概念、维度及测量方法仍缺乏共识。本研究旨在构造企业数字可持续性的测量体系。首先,在回顾现有企业数字可持续性内涵研究的基础上,从“数字优先”和“数字赋能”两方面定义了企业数字可持续性的概念内涵,提炼其融合性、长期性和可扩展性三方面特征;其次,采用扎根方法开发出以“数字资产永续、数字经济价值、数字社会责任与数字环境管理”为中心范畴的企业数字可持续性构思模型;最后,编制企业数字可持续性测度的初始量表,经过一系列分析检验,最终确立二阶四因素包含十五题项的企业数字可持续性最优测量模型。此外,预测效度检验表明,该量表对企业竞争优势有良好的预测作用。本研究有助于弥补现有关于企业数字可持续性研究量表的缺失,不仅奠定了企业数字可持续性定量研究的坚实基础,也为中国情境下实业界实施企业数字可持续发展提供有益参考。