摘要:本文旨在提出一个亟待国内学界研究的领域,即科学驱动的创新。 这类创新与国内多年研究的技术驱动的创新、经验驱动的创新、需求驱动的创新有着诸多本质差异。 现阶段中国的发展环境、发展需求及发展能力皆发生了巨大变化。 中国与头部发达国家在产业技术创新上的关系已由“竞争合作、相互加持”转变为“并行竞争、体系切割”。 同时,创新强、产业强、民生强已成为中国建设现代化强国的重要议题。 在此背景下,中国必须积极有效地活跃科学驱动的创新活动。 但学界以往对科学驱动的创新缺少鲜明的聚焦研究。 本文梳理、归纳了国内外关于科学驱动的创新的研究进展,认为聚焦研究科学驱动的创新,有助于提升中国创新发展的质量,也有助于丰富中国情境下的产业技术创新理论。 进而提出,为探明科学驱动的创新的相关规律,构建科学驱动的创新理论,管理学界亟待聚焦研究六类管理学问题:一是科学与产业技术创新的关系;二是科学驱动的创新中“科学的底层范式”的演变;三是科学驱动的创新的过程模型即创新链;四是科学驱动的创新的组织模式;五是科学驱动的创新的三层次治理体系;六是应关注科学驱动的创新的行业级现象。

摘要:在数实融合的制度背景下,人工智能技术是推动实体企业产能利用率提升、实现做强做优做大目标的重要驱动力。以国家新一代人工智能创新发展试验区的设立为准自然实验,基于2010—2024年中国A股上市公司数据,考察人工智能技术对实体企业产能利用率的影响,主要发现:①国家新一代人工智能创新发展试验区的设立能够显著提升企业的产能利用率,经济意义测算表明提升约1.04%,有效赋能实体经济“提产增效”;②机制检验表明,人工智能技术应用能通过提升经营效率、促进技术更新与降低产销波动,进而提升实体企业的产能利用水平;③路径检验表明,人工智能试验区政策能够促进企业优化人才结构并提升专利产出;④基于企业特征的异质性分析表明,上述效果在民营企业、公司治理水平较高及企业规模较小的样本中更为突出;⑤基于外部制度环境的异质性分析表明,在市场化程度较高、企业位于非沿海地区及所属行业为战略性新兴行业的情境下,人工智能试验区政策对产能利用率的提升作用更为明显;⑥经济后果检验表明,人工智能试验区政策在驱动企业产能利用率提升后,能够显著增强企业经济效益、提高社会贡献并扩大就业规模。研究不仅对人工智能发展经济后果的学术研究作出创新拓展,也为党和国家以人工智能赋能做强做优做大实体经济提供政策参考。

摘要:推进“人工智能+”行动是培育新质生产力的重要抓手,评估其微观经济后果对优化资本市场资源配置具有重要现实意义。以2010—2024年沪深A股上市公司发行的公司债和企业债为研究对象,实证检验了人工智能对公司债券信用利差的影响及其微观机理。研究发现,人工智能能够显著降低公司债券信用利差。机制分析表明,缓解信息不对称和降低债务违约风险是人工智能释放信用治理效应的重要微观渠道。异质性分析表明,人工智能对公司信用利差的抑制作用在信息环境较差和风险环境较差的企业样本中更为显著,呈现出明显的“雪中送炭”式边际治理效应。具体而言,从信息环境看,人工智能对公司债券信用利差的降低作用在信息披露水平低和规模小的企业中更加显著;从风险环境看,人工智能对公司债券信用利差的降低作用对处于地区市场化水平低和内部控制水平差的企业更加显著。研究结论不仅拓展了资产定价与技术转型的交叉研究,也为全面实施“人工智能+”行动、驱动实体经济高质量发展提供了经验证据与政策启示。

摘要:新一代人工智能技术应用的快速演进,促使词元成为智能时代价值计量、价值交换与价值分配的基础,并推动词元经济范式的涌现。基于价值理论视角,首先揭示词元经济范式的核心特征,分析其在价值计量、价值交换与价值分配三个维度对传统价值理论的重构逻辑;其次,进一步剖析词元经济范式价值重构引发的产业内外双向传导机制,即驱动人工智能产业内部提质增效与催动外部产业转型升级;最后,聚焦中国情境下的词元经济高质量发展,构建了以价值尺度主权层、价值交换传导层、价值分配保障层与价值体系安全层为架构的价值治理体系。研究结果为理解智能经济新形态下的价值重构逻辑与中国词元经济高质量发展提供了理论解释和制度启示。

摘要:当前,科技创新和产业创新融合发展、同频共振,是发展新质生产力的一体两翼。基于熵值法与耦合协调度模型构建综合评价体系,测度中国31个省份(因数据缺失,不包括港澳台地区)2012—2023年科技创新与产业创新融合发展水平,并借助Dagum基尼系数分解、Kernel密度估计、Moran’s I指数及空间收敛模型,探讨二者融合发展水平的区域差异、时空演化及收敛性特征。研究发现:中国科技创新与产业创新融合发展水平总体呈逐年增长的时间趋势和“东高西低”的空间特征;二者融合发展水平的区域差距呈现不断上升态势,东部地区区域内差距最大,东部与西部地区区域间差距最大,总体差异主要来源于区域间差异;整体融合水平由低值的相对分散向高值的高度集聚变化,非均衡性明显上升,中部、西部和东北地区均出现多极化特征;正向空间聚集效应显著,全国及四大区域均存在绝对β收敛和条件β收敛。研究有助于明晰中国科技创新与产业创新融合现状,高效配置创新发展资源,优化经济结构、增强发展协调性,为构建新发展格局提供有力支撑。

摘要:数字经济时代的新进入者劣势主要表现为数据敏感型创业活动因缺乏数据而导致的无法进入的状态。立足公共数据的数据要素和公共服务双重属性,考察2010—2019年这一样本区间下公共数据开放对地区数据敏感型创业的影响,并利用地方政府上线公共数据平台的准自然实验,实证分析其中的作用效果。研究结果显示,公共数据开放能够显著促进地区的数据敏感型创业,弥补数字经济时代的新进入者劣势。机制分析表明,公共数据开放能够释放地区的市场需求潜能,为数据敏感型创业者提供更多优质的生产要素,优化地区的营商环境,从而激发数据敏感型创业者的市场进入,形成市场赋能效应、要素赋能效应和制度赋能效应。进一步分析发现,随着公共数据开放的质量和地区信息获取程度的提升,公共数据开放对地区数据敏感型创业的影响效应也随之提升,而且公共数据开放也有助于带动地区整体的创业活跃度;公共数据开放对市场分割程度较低的城市数据敏感型创业水平的促进作用更强。研究结论可能为破解数字经济时代的新进入者劣势、营造有助于创业活动的数字化环境提供有益启示。

摘要:在数字经济与实体经济深度融合的背景下,本研究基于2005～2023年中国投入产出表,构建包含数字经济部门的产业网络,引入生态网络分析的效率-冗余框架测度产业网络韧性,并将韧性指标嵌入时间指数随机图模型,系统考察中国数字经济投入产出网络韧性演化与形成机制。研究发现:第一,中国产业网络始终处于过度冗余状态,韧性呈波动上升态势,节点间流量集中程度是韧性波动的核心驱动力,韧性主导因素在2020年前后从效率变化转为冗余变化。第二,网络演化具有显著的路径依赖特征与结构刚性,传递闭合性促进间接关联转化,冗余流入贡献显著为正,表明上游供应多元化行业更易建立关联,而效率相关变量均不显著。第三,数字经济部门呈现双重角色。在韧性维度上,影响力从数字产业化主导(2005—2012年)向产业数字化主导(2012—2020年)演进；在演化机制上,两者对关联形成具有非对称性,主要表现为对存量关联的优化与替代。本研究为理解数字经济时代产业网络韧性特征与演化逻辑提供了新的分析框架与经验证据,也为新发展格局下统筹效率与安全、推动数字经济与实体经济深度融合提供了理论依据与决策参考。

摘要:数字环境对企业间的竞合关系带来了显著的变化,处于后发位置的数字企业如何与领先企业竞争实现渐进式追赶成为有待解决的重要问题。基于替代式创新视角,探究了数字化搜寻对数字企业渐进式追赶绩效的影响,分析了替代式创新行为的中介作用及组织间依赖的外部调节作用。选取提供数字技术、产品和服务的数字企业为对象,采用多元回归分析进行实证检验。结果表明:数字化搜寻是数字企业实现渐进式追赶的支撑条件,前瞻型数字搜寻/反应型数字搜寻的解构维度对数字企业渐进式追赶绩效存在正向影响;跳跃式替代创新行为/连贯式替代创新行为在数字化搜寻与数字企业的渐进式追赶绩效间发挥中介作用;敏感性依赖在两种替代式创新行为与渐进式追赶绩效之间的调节作用均不显著;脆弱性依赖负向调节跳跃式替代创新行为对渐进式追赶绩效的影响,而在连贯式替代创新行为与渐进式追赶绩效之间的作用不显著。研究结论揭示了数字企业渐进式追赶的路径机制,对于加快建设世界一流企业具有重要理论和实践价值。

摘要:在全球价值链深度重塑与“双碳”目标的双重约束下,如何借助对外开放推动供应链体系的绿色低碳转型,已成为兼具理论价值与现实意义的重要议题。数字服务贸易作为新一轮高水平开放的关键领域,其开放进程能否赋能企业供应链绿色化,亟待经验层面的系统检验。基于2014—2023年中国上市公司数据,融合OECD数字服务贸易限制指数与投入产出表,构建涵盖行业关联与开放深度的多维度数字服务贸易开放指数,并从环境绩效、运营绩效与经济绩效三个维度综合测度企业供应链绿色化水平,进而实证检验二者之间的关联及其内在机理。研究发现:数字服务贸易开放显著提升了企业供应链绿色化水平,该结论在经过内生性处理与一系列稳健性检验后依然成立。机制分析表明,数字服务贸易开放主要通过强化数字化治理、优化供应链资源配置及推动企业国际化扩张三条路径重塑绿色生态。异质性分析显示,其绿色赋能效应在处于成长期、转型意愿较强及高管具有海外背景的企业中更为显著,并对行业技术属性、地区服务业发展水平与数字基础设施条件表现出明显的正向依赖。进一步研究发现,数字服务贸易开放能够通过绿色化路径增强供应链的韧性与安全,从而为协同推进供应链“绿色”与“安全”双重目标提供了来自微观企业层面的经验证据与政策启示。