摘要:随着新一轮科技革命与绿色低碳转型深度推进,如何依托产业智能化政策协同提升经济效益与环境表现,已成为企 业长期高质量可持续发展的重要命题。 基于 2013—2024 年中国 A 股上市公司数据,以国家新一代人工智能创新发展试验区 为准自然实验,采用多期双重差分法探讨人工智能政策对企业可持续发展绩效的影响。 研究发现,人工智能政策提升了企业 可持续发展绩效。 机制检验表明,人工智能政策通过推动绿色创新、优化资本配置效率提升企业可持续发展绩效。 人力资本 水平正向调节人工智能政策对企业可持续发展绩效的赋能效应。 异质性分析发现,在高科技行业、非重污染行业、低环境规 制强度地区,人工智能政策提升企业可持续发展绩效的效应更为突出。 拓展性分析发现,人工智能政策存在溢出效应,能够 带动同行业、同城市内其他企业提升可持续发展绩效。 研究结论不仅揭示了人工智能政策提升企业可持续发展绩效的微观 机制,也为优化人工智能战略布局、推动企业高质量发展提供了政策启示。

摘要:科技成果转化率低下与产学研供需脱节是目前制约我国创新驱动发展战略深入推进的结构性瓶颈。如何通过技术市场中介的制度性创新，疏通科技成果转化渠道并激活企业协同创新动能，是当前理论研究与政策实践共同面临的核心命题。国家技术转移中心的设立，正是政府构建专业化技术市场中介体系、破解科技成果供需脱节困境的重要制度安排。本文以2010—2022年A股上市公司为研究样本，借助国家技术转移中心设立的准自然实验，运用双重差分法识别技术市场中介对企业协同创新的影响效果和作用机制。研究发现：国家技术转移中心的设立显著促进了企业协同创新，该结论在经过一系列稳健性检验后仍然成立。机制检验表明，国家技术转移中心有效发挥了技术市场中介作用，通过促进知识溢出和推动资源整合两条路径对企业协同创新产生积极影响。进一步分析发现，上述促进效应在技术市场发展更完善的地区、基础研发能力更强的企业以及技术资源流畅度更高的地区表现更为突出，揭示了“转出去—接得住—畅流通”三位一体的协同创新促进逻辑。本文为地方政府进一步完善技术市场中介体系、促进科技成果转化提供了增量证据，对优化创新资源配置效率、激活企业间协同创新活力具有重要的现实意义。

摘要:面对国际形势的不确定、难预料因素增多和日益严峻的环境保护压力,全球绿色贸易壁垒的形成正在加速,碳信息披露已成为企业参与国际贸易市场竞争的关键。自由贸易试验区建设作为中国制度型开放的重要实践载体,通过政策推力和市场拉力深度重塑试点区域内企业的碳信息披露行为,助力中国企业顺利融入国际市场。为了从制度型开放的视角探讨自由贸易试验区建设与绿色治理的联动效应,以 2010—2023 年沪深 A 股上市公司为样本,构建双重差分模型评估自由贸易试验区建设对企业碳信息披露质量的影响。研究发现,自由贸易区设立显著提升区内企业碳信息披露质量。机制分析显示,自由贸易区建设通过推动出口规模扩张、激励绿色投资增长、深化管理层环境认知三条路径促使企业披露高质量的碳信息。异质性分析发现,政策效应在高出口依存度城市、出口导向型行业和高出口贸易比重企业中尤为突出。拓展性分析进一步证实,自由贸易区建设促进企业碳信息披露质量的全面提升,不仅包括信息含量,还涉及详细程度。研究结论为理解制度型开放驱动企业绿色治理转型提供了微观层面的经验证据,也为自由贸易区建设的优化设计提供了参考。

摘要:在当前全球人工智能技术快速演进与治理挑战并存背景下，统筹人工智能发展与安全治理的DSG框架为企业在“人工智能+”时代提升创新绩效提供了新的理论视角与实践框架。本文以2014—2023年沪深A股上市公司为研究对象，基于DSG框架探讨统筹人工智能发展与安全治理对企业创新绩效的影响机理。研究发现，基于DSG框架下人工智能的影响效应表现在企业越重视人工智能安全与治理的统筹发展，越有利于人工智能技术显著促进企业创新绩效提升。其影响机理体现在人工智能发展通过资源结构化、资源能力化、资源杠杆化对企业创新绩效产生显著正向影响。异质性分析表明，非民营企业、大规模企业、高科技行业企业更重视统筹人工智能发展与安全治理，表现出对创新发展更为显著的促进作用。研究为企业落实“人工智能+”提供了统筹人工智能发展与安全治理的理论支撑，为企业创新发展过程中统筹人工智能发展与安全治理治提供了实践启示，为全球应对人工智能治理困境推动智能向善贡献了来自中国实践的智慧与方案。

摘要:[1.1][ly1.2]本文基于人机交互理论视角，构建起“价值—安全”数据治理场景矩阵，进而结合“高价值—高风险”数据治理场景，提出了“建模（Modeling）、实验（Experiment）、诊断（Diagnosis）和解释（Interpretation）”（简称MEDI）四阶段数据治理沙箱机制。研究表明：①人机交互理论为数字经济时代的数据治理提供了全新视角和理论方法，数据治理并非先安全合规、后开发利用或先开发利用、后安全合规的线性过程，而是需要实现数据开发利用和安全合规的动态平衡。②基于价值密度和安全风险两个维度，可以构建起“价值—安全”数据治理场景矩阵。数据治理的重点和难点在于“高价值—高风险”场景，即数据开发利用价值大但未获有效保护或被非法利用损失也大的场域。③数据治理MEDI沙箱机制可以通过人机交互实现规则固化、问题溯源和规则再生，推动沙箱由技术隔离工具升级为可验证、可追溯、可再生的动态数据治理系统。上述研究成果为企业落实《数据安全法》第十三条“以数据开发利用促进数据安全”“以数据安全保障数据开发利用”的制度安排，提供了可嵌入、可复用的数据治理机制框架。

摘要:算力基础设施能够为全体人民共享数字时代繁荣成果筑牢根基，是扎实推动共同富裕的关键支撑。基于我国2012—2024年254个地级及以上城市面板数据为研究对象，细致剖析算力基础设施建设对共同富裕的影响效应及作用渠道。研究发现，算力基础设施建设对共同富裕具有显著正向推动作用；中介效应检验结果表明，算力基础设施建设可通过推动人工智能发展显著促进共同富裕；异质性检验结果显示，算力基础设施建设对共同富裕的赋能效应存在“东部﹥中部﹥西部地区”“东南部地区﹥西北部地区”“高数字经济水平﹥低数字经济水平”的差异特征；门槛检验结果证明，算力基础设施建设对共同富裕的影响存在显著双门槛效应，且呈现逐步递增的非线性特征。基于上述结论，提出加速建设全国一体化算力网络、推动人工智能关键核心技术创新应用、结合区域资源禀赋建设特色算力中心的建议，以期为推动共同富裕取得实质性进展提供有益借鉴。

摘要:随着人工智能技术取得突破性进展，智能经济已跃升为数字经济发展的高级形态和培育新质生产力的核心引擎，引发学界广泛关注。研究从理论内涵、测度方法、效应机理、治理挑战四个维度，系统梳理并评述现有关于智能经济的研究成果。学界在内涵界定上已从“技术应用”上升为“经济形态变革”，形成了以“数据-算法-算力”三元协同与人机共生为核心的理论框架，并涌现出词元经济、具身智能等新概念；在测度方法上，综合指标体系构建是主流，揭示智能经济发展的区域异质性与收敛特征；在效应机理上，证实了智能经济在驱动全要素生产率增长、促进产业升级与实数融合、扩容消费场景、重塑就业结构以及推进绿色发展和区域协调等方面的关键作用；在治理层面，系统剖析从技术依附到算法风险的多重挑战，并提出增强制度弹性、构建敏捷治理框架等应对策略。最后，指出现有研究在理论建构、测度方法和实证深度上的不足，并从构建中国自主的智能经济学知识体系、深化微观机理与宏观效应的实证研究、加强治理风险和社会影响的系统性研究等方面展望了未来方向。

摘要:产业链协同绿色转型已成为实现“双碳”目标的重要驱动力。既有研究多聚焦于绿色创新的行业内横向扩散，对绿色创新在供应链中的纵向传导机制关注不足，且未充分区分约束机制与溢出机制在传导过程中的差异化作用。本文基于纵向交易关系视角，以2013—2024年中国A股上市公司为样本，实证检验绿色创新在供应链中的传导效应及其边界条件。研究发现：焦点企业绿色创新水平的提高会显著促进上游供应商的绿色创新水平，但对下游客户的绿色创新水平未产生显著影响；调节效应分析表明，焦点企业纵向市场势力的增强显著强化了上述后向传导效应。机制分析发现，焦点企业绿色创新能够通过提高供应商绿色投资促进上游供应商的绿色创新水平。异质性分析表明，焦点企业绿色创新对供应商绿色实质创新和绿色策略创新均具有显著促进作用；同时，在供应商数字化水平高、供应商依赖程度高、地理距离近及焦点企业ESG表现好的情境下，后向传导效应更为显著。本文不仅揭示了绿色创新沿供应链纵向传导的内在逻辑，也为推动产业链协同绿色转型提供了经验证据。

摘要:现有研究多从静态视角分别考察结构洞与封闭网络对组织创新绩效的独立影响，但此类研究忽视了企业在不同网络结构之间进行动态配置的过程。本文基于注意力基础观，将网络结构转型视为一种注意力再分配过程，探讨企业在结构洞与封闭网络之间的转型程度如何影响其创新绩效。企业可用于信息处理与决策的认知资源有限，无法同时关注网络中的全部信息。企业需要在不同网络结构之间进行有选择的注意力配置，因此企业会在不同创新阶段于结构洞与封闭网络之间进行战略性切换，从而形成一种“双元”的网络转型模式。具体而言，探索式创新依赖异质知识获取，因此企业需在结构洞与封闭网络间持续转型以维持多元知识接入并促进探索；而利用式创新依赖知识深化，频繁转型则会削弱关系强度并阻碍学习，从而产生负面影响。基于对784家美国生物制药企业自1998年起15年专利合作序列的纵向分析，并采用最优匹配方法，研究发现，高转型程度显著提升探索式创新，但抑制利用式创新。此外，合作伙伴的网络特征也对上述关系具有调节作用。本文从动态网络构型与注意力配置的视角，拓展了网络与创新研究。

摘要:“十五五”时期，服务消费扩容是高质量发展的重要支撑，家政服务是其中的关键领域。然而，劳动时间延长强化了家庭时间约束，并以非货币成本形式阻碍服务需求转化，使城市家庭未必因收入增长而同步扩大家政服务消费。基于中国家庭追踪调查（CFPS）数据，本文构建“时间效应”分析框架，考察劳动时间对家政服务消费的影响。研究发现：第一，劳动时间延长显著抑制家政服务消费，在控制收入、资产等因素后，这一效应仍然稳健，说明时间分配是独立于收入约束之外的重要因素。第二，基于服务治理成本视角，劳动时间延长对服务消费的抑制，并非仅源于可支配时间减少，而是通过抬升家庭服务购买中的治理成本，表现为加重认知负荷、提高信任成本与强化角色规范，进而阻碍家庭服务需求向市场消费转化。第三，数字素养和制度保障能在一定程度上缓解信息不对称与风险预期，但难以完全消除时间刚性带来的结构性障碍。研究表明，服务消费不足并不只是需求偏弱问题，时间约束已成为更隐蔽、更持久的消费边界。释放家政服务消费潜力、促进家政服务业高质量发展，应从增强工时弹性、重塑家庭分工、优化服务供给和完善制度保障等方面协同发力。