摘要:新质生产力是以全要素生产率显著跃升为核心标志,是突破传统经济增长模式与传统生产力演进路径的新形态。目前“内卷式”竞争在我国制造业、服务业等多个行业和领域均有不同程度显现,造成了企业产能过剩和内控弱化。基于2009—2024年A股上市公司数据,实证分析了企业“内卷式”竞争对全要素生产率的影响。基准回归结果显示,内卷式竞争对全要素生产率存在显著的抑制作用,且对高融资约束、高供应链风险、成熟期以及衰退期企业的危害更加显著。机制检验表明,内卷式竞争对全要素生产率的抑制作用是通过加剧产能过剩、弱化内部控制两个路径实现。进一步研究发现,内卷式竞争对全要素生产率的影响存在非线性的U型关系；内卷式竞争的负面影响随着全要素生产率的提高而增强。研究结论为综合治理内卷式竞争,助力企业新质生产力的培育提供了理论依据和政策指导。

摘要:未来产业前瞻布局对培育新质生产力、塑造竞争新优势和建设现代化产业体系具有重要意义。技术预测是识别技术演化规律、研判科技发展方向和支撑科技战略制定的重要工具，但现有研究在理论基础、方法体系与实践路径之间仍缺乏系统整合，难以为不同预测目标下的方法选择与流程设计提供统一指导。基于此，本文旨在构建面向未来产业的技术预测整合框架。研究采用系统文献综述法，从内在机理、方法模型和实践流程三个维度梳理国内外相关研究，整合技术生命周期、技术融合与技术轨道跃迁等理论，归纳定性方法以及统计方法、机器学习方法、图理论方法等定量方法，并构建涵盖目标设计、理论和方法选择、数据准备、数据分析与验证输出五个环节的预测流程。在此基础上，本文形成了技术预测“理论—方法—流程”整合性分析框架，揭示了理论基础、方法模型与实践路径之间的协同逻辑，厘清了各流程环节的核心要素及其内在关联。研究弥补了既有综述在系统整合与流程指导方面的不足，为提升未来技术预测过程的连贯性与科学性提供了系统化指导，也为优化国家及企业科技创新战略、前瞻布局未来产业发展方向提供了重要参考。

摘要:随着人工智能技术的迭代升级与数字经济全球化深度推进,词元作为大模型信息处理的最小计算单元与核心价值载体,已成为人工智能时代新型跨境数据形态。词元数据具备算力依附性、价值动态性、衍生不确定性、批量规模化流转的特征,其跨境流动打破了传统数据治理的规则体系与监管框架。本文系统界定词元数据的核心内涵、数据属性与跨境流动本质,梳理当前我国词元数据跨境流动的主流模式与实践形态,深入剖析其在国家安全、数据安全、产业安全、合规体系、技术伦理等维度的新型风险,厘清当前词元数据跨境流动治理存在的制度短板、监管盲区、技术短板与国际规则适配难题。基于统筹发展与安全的核心原则,本文从制度体系、监管机制、技术赋能、产业协同、国际治理五个维度构建适配我国人工智能产业发展的词元数据跨境流动治理体系,为规范词元数据跨境流转、防范新型数据风险、推动我国人工智能算力合规出海、参与全球数字治理规则构建提供理论支撑与实践路径。

摘要:基于2010—2024年沪深A股上市公司数据,探讨耐心资本对企业供应链稳定性的影响。结果表明,耐心资本对企业供应链上下游的稳定性均具有显著的提升作用。作用渠道分析表明,耐心资本能够通过缓解融资约束、降低经营风险以及优化内部治理三条路径提升企业供应链稳定性。异质性分析表明,企业所处行业的竞争水平以及自身数字技术的应用程度均会对耐心资本提升企业供应链稳定性产生差异化影响。具体而言,企业所处的行业竞争越激烈,耐心资本提升供应链下游稳定性的作用越弱；企业数字技术应用水平越高,则会强化耐心资本提升供应链上游稳定性的效能。此外,耐心资本提升企业供应链稳定性表现出深层次的经济价值,一方面耐心资本能够通过提升企业供应链稳定性,促进供应链专业化程度的提高；另一方面企业供应链稳定性亦是耐心资本提升企业全要素生产率的关键路径。鉴于此,应进一步培育和壮大耐心资本供给规模,充分释放其“稳链、强链”的优势效能,持续提升企业供应链稳定性,以此加速推进现代化产业体系建设。

摘要:制造业低碳转型成效直接关系我国“双碳”战略目标的实现进程。然而，受转型成本高与内生动力不足双重困境的制约，仅依靠市场机制难以有效推动制造业碳减排进程。因此，如何科学设计并高效实施激励型财税政策，是我国推进制造业低碳转型的关键举措。本文基于2013-2022年沪深A股制造业上市公司数据，考察激励型绿色财税政策对企业碳排放量的影响机制。绿色补贴与税收优惠两类激励型绿色财税政策工具的碳减排效应存在差异：绿色补贴具有显著的碳减排效应，税收优惠对企业碳排放量呈“先促后抑”的倒U型影响。链式中介检验表明，该政策通过提升企业绿色战略导向、促进绿色技术创新，进而降低企业碳排放量。异质性分析显示，绿色补贴与税收优惠两类激励型绿色财税工具的政策效应具有企业特征依赖性，在不同规模、产权性质、行业碳排放水平的企业，以及是否处于低碳试点城市的企业中，呈现出差异化的作用效果。进一步研究发现，当税收优惠力度较大时，可与绿色补贴形成有效的协同效应，最大化激励政策的碳减排成效。研究结论为揭示绿色财税政策工具差异化碳减排机理与协同效应提供了经验证据，为进一步推动制造业绿色转型提供了重要参考。

摘要:在中美贸易摩擦不断升级的背景下,多重外部冲击极大地增加了中国经济环境的不确定性,并对中国企业创新模式的转变产生了深远影响。采用2007—2023 年中国A 股上市公司数据,基于双重差分法实证检验了中美贸易摩擦的外部冲击对企业持续性数字技术创新的影响及其作用机制。研究结果发现:中美贸易摩擦对受影响企业的持续性数字技术创新具有显著倒逼作用;机制检验结果表明,供应链数字化效应和税收优惠效应是中美贸易摩擦影响企业持续性数字技术创新的主要路径;异质性检验结果发现,该倒逼效应在研发投入强度高、融资约束高、新型基础设施薄弱地区、外部治理环境较好、处于技术密集型行业、位于非资源型城市及内陆城市的企业表现更为突出;拓展性分析发现,企业持续性数字技术创新能够显著提高生产经营效率和优化人力资本结构。研究基于中美贸易摩擦的经验证据,为中国企业转变数字技术创新模式,应对未来可能进一步升级的贸易摩擦及解决“卡脖子”难题提供了重要的理论支撑与政策启示。

摘要:人工智能技术的快速发展，智能化转型逐渐成为企业高质量发展的新方向。本文以小米科技有限责任公司为研究对象，以价值共创理论为元分析框架，以数字资源编排理论为研究切入点，通过构建“平台杠杆-数字资源编排-智能化能力”的分析框架，探讨数字平台企业如何通过数字资源编排构建智能化能力从而实现智能化转型。研究发现：第一，平台杠杆驱动数字资源编排具有阶段性特征。数字平台企业依托连接、互动、重组三类平台杠杆推动数字资源依次经历结构化、能力化和杠杆化三阶段编排。连接杠杆通过网络效应实现数字资源结构化；互动杠杆通过协同效应实现数字资源能力化；重组杠杆通过联合效应实现数字资源杠杆化。第二，数字资源在各阶段的编排行为体现为企业智能化能力的逐步建构与递进演进。在数字资源结构化阶段，企业对资源的整合重构展现出企业转型应具备智能化组合能力；在数字资源能力化阶段，企业对资源的转化培育展现出企业转型应具备智能化感知能力；在数字资源杠杆化阶段，企业对资源的调用展现出企业转型应具备智能化决策能力。本文从过程视角揭示了对数字平台企业智能化能力形成机制的理解，为后发企业推进智能化转型升级提供启发与参考。

摘要:如何破解数字经济背景下的“效率—韧性”悖论，是企业应对复杂多变的市场环境所面临的重要问题。本文以中国沪深 A股上市公司2013-2024为研究样本，从资源协同理论和人机共生视角出发，采用自然语言处理方法和耦合协同模型度量企业“人智协同”水平，并检验其对企业供应链韧性的的影响及作用机理。研究发现:第一，人智协同对企业供应链韧性有明显的促进作用。第二，机制研究揭示人智协同从信息感知优化、网络重构驱动和敏捷反应三个微观途径，突破了“效率—韧性”的矛盾。第三，异质分析表明，在数字化程度高、公司治理水平低、东部与西部地区、环境不确定程度高的情况下，人智协同的赋能效果更加凸显，深刻印证了技术互补、制度代偿与动态匹配特征。此外，拓展性研究发现，人工智能与人力资本的深度耦合发挥出超越单一要素叠加的协同倍增效应，且人智协同不仅可以在微观企业之间形成明显的“同群”行为，还可以在宏观上形成战略性外溢，从而推动地区产业结构的升级。本文研究结论为我国政企在数字时代下建立人智协同共生机制，筑牢供应链安全防御体系提供理论依据和决策参考。

摘要:基于科学的创新是由前沿科学知识推动的创新，专精特新“小巨人”企业因其在创新链中的重要地位，如何实现基于科学的创新成为值得关注的焦点问题。本文基于融通创新视角，结合知识基础观，将产学研联盟界定为融通创新的核心组织载体，重点考察其对专精特新“小巨人”企业基于科学的创新的影响及作用机制。研究结果表明，参与产学研联盟显著提升专精特新“小巨人”企业的基于科学的创新水平，并且主要通过提升知识搜索广度予以实现，政府研发补贴强度也能够正向调节产学研联盟与基于科学的创新之间的促进效应。异质性分析进一步显示，上述促进效应在民营企业、战略性新兴产业企业以及商帮文化发源地企业中更为显著。研究结论揭示了融通创新视角下产学研联盟对基于科学的创新的影响逻辑，拓展了微观层面基于科学的创新的相关研究，为专精特新“小巨人”企业发挥创新主体地位，提升其产业链协同配套和补链强链能力提供了有益启示。

摘要:作为数字经济时代的新型生产要素和关键战略资产，数据资产逐渐完成了数据资源资产化的过程，成为助力企业绿色融通创新的关键力量。基于2010—2023年中国A股上市公司数据，全面考察数据资产化对企业绿色融通创新的影响及机制。研究发现：数据资产化能够推动企业绿色融通创新，且在广度和深度两个维度均有促进作用，该结论在经过一系列内生性和稳健性检验后依然成立。机制分析发现，数据资产化通过供应链多元配置效应、创新要素协同效应和碳减排效应三条路径推动企业绿色融通创新。此外，数据资产化对企业绿色融通创新的促进作用在数字化转型程度较高、具有高ESG评级和处于新型数字基础设施完备地区的企业中更加明显。经济后果检验显示，数据资产化可以通过促进企业绿色融通创新提升企业人工智能水平，且具有一定持续性。研究结论有助于提高绿色技术研发与资源配置效率，激发企业与其他经济主体开展绿色融通创新，为经济社会绿色发展提供可持续的创新动能。