人工智能技术已成为新一轮科技革命的核心驱动力。依赖于人工智能技术究竟是在增强研发人员的数字创新活力还是削弱? 这一问题已成为研发管理领域亟须回应的现实命题。本文基于自我决定理论和资源保存理论,对348份问卷调查数据进行实证检验,旨在探讨人工智能依赖对研发人员双元数字创新的影响机制,并考察人工智能素养的调节作用。研究发现:人工智能功能性依赖正向影响研发人员双元数字创新,存在性依赖负向影响双元数字创新;信息对抗强度、知识重组能力分别在人工智能功能性依赖与双元数字创新之间,以及存在性依赖与双元数字创新之间起部分中介作用;信息对抗强度、知识重组能力在两类依赖与双元数字创新之间起链式中介作用;人工智能素养正向调节功能性依赖与信息对抗强度的关系,进而调节信息对抗强度与知识重组能力的链式中介效应。基于此,本文揭示人工智能依赖对企业研发人员双元数字创新的作用机理,为人工智能时代背景下的研发管理提供理论依据与实践启示。

加快建设世界重要人才中心和创新高地是深入实施新时代人才强国战略的重要部署。基于国家创新系统理论和人才创新创业生态系统理论,构建“人才资源—创新支撑主体—创新关键资源—开放宜居环境”国家人才创新创业生态系统理论模型。采用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法,以全球94个国家为研究样本,从组态视角探究人才资源、知识创新主体、技术创新主体、金融资源支持、政府政策支持、对外开放环境、宜居生活环境七项前因条件影响世界重要人才中心和创新高地建设效能的协同路径。研究发现:一是组态分析识别出两条高效能路径,“人才资源—知识创新主体—政府政策支持—开放宜居环境”协同模式、“人才资源—技术创新主体—创新关键资源—开放宜居环境”协同模式,其中人才资源、对外开放环境和宜居生活环境构成两条高效能组态共同的核心条件。二是必要性分析表明,不存在引致高效能的必要条件,而技术创新主体缺失构成非高效能的准必要条件,是创新效能不足国家最普遍的缺位条件。三是非高效能组态包含五条路径,可归纳为以人才资源与技术创新主体双缺失为核心的创新基础要素薄弱模式,以及金融资源充裕但技术创新主体与宜居环境缺失的资源投入与创新主体错配模式。本研究从国家层面构建人才创新创业生态系统,为建设世界重要人才中心和创新高地提供参考启示。

非对称创新合作是大中小企业融通创新的核心载体,其形成机制尚未被充分揭示。基于信号理论,构建“检测—解码”双过程模型,探讨跟随企业的技术差异度通过信号质量与信号可见度两条路径,影响非对称创新合作的双重作用机制。采用2012—2023年 A 股上市公司专利文本与合作相关数据,运用NLP分析与条件 Logit模型进行实证检验。结果表明:技术差异度与非对称创新合作之间呈倒 U 型关系,在低差异度区间信号质量的正向甄别效应占主导,当技术差异度超过阈值后信号可见度的负向衰减效应转为主导。信号环境、市场重叠及头部企业创新能力通过提升信号可见度、降低信号解码难度、提高信号评估能力显著调节上述关系。研究拓展了信号理论在技术创新管理中的应用边界,为企业构建技术评估体系与优化合作策略提供了理论支持和实践启示。

随着新一轮科技革命和产业变革加速演进,工业互联网平台已成为推动制造业转型升级的重要引擎。特别是对于资源有限、数字化基础薄弱的中小型制造企业,如何有效利用工业互联网平台赋能其生产效率提升是当前亟待解决的重要课题。基于组态视角,以477家加入工业互联网平台的中小型制造企业为研究对象,运用模糊集定性比较分析方法,探究工业互联网平台赋能生产效率提升的路径。研究发现:①工业互联网平台赋能中小型制造企业生产效率提升是多因素共同作用的结果,呈现多元化路径;②存在4条产生高生产效率的组态,可归纳为平台资源深化型、平台生态普惠型和市场压力倒逼型三类;③在工业互联网平台推动中小型制造企业生产效率提升过程中,平台主体、平台用户及平台环境之间形成动态耦合机制。

生成式人工智能(GenAI)的广泛应用正在重塑知识型员工的工作范式,组织需依托系统的工作设计促进人机协同。运用扎根理论方法,在经典 WDQ(Work Design Questionnaire,工作设计问卷)基础上,界定了 GenAI情境下知识型员工工作特征的理论内涵,并构建了相应的结构模型。研究发现:①GenAI情境下知识型员工工作特征模型契合 WDQ 的环境、任务、知识和社会特征四大高阶维度框架,但其内涵与子维度构成较传统工作特征发生了显著变化。具体而言,环境特征包括 GenAI设施条件和 GenAI风险审查;任务特征包括 GenAI增强的自主性、来自 GenAI的工作反馈、角色负荷和角色模糊;知识特征包括 GenAI驱动的专业性、GenAI相关技能拓展、GenAI信息处理需求和非常规问题解决;社会特征包括人机协作的人际支持和自我管理的支持需求。②从各维度的内在逻辑来看,环境特征是工作系统运行的基本前提,知识特征与任务特征相互影响,并共同构成工作系统的核心,社会特征为系统的有效运转提供保障;知识特征内部以 GenAI驱动的专业性为核心枢纽,而任务特征内部呈现出赋能与制约并存的双路径制衡关系。研究结论明晰了 GenAI情境下知识型员工工作特征的概念结构,为后续人机交互领域的研究及相关组织的工作设计实践提供了有益参考。

数字经济时代,数据要素日益成为关键生产要素和重要战略资源,为制造企业关键核心技术创新提供了新范式和新契机。聚焦“数据要素市场化如何驱动制造企业关键核心技术创新”这一核心问题,采用多期双重差分法(DID),基于2014—2023年制造业上市公司数据,系统考察数据要素市场化对制造企业关键核心技术创新的影响机制。研究发现:①数据要素市场化能够显著促进制造企业关键核心技术创新;②机制分析表明,数字化转型与研发投入是数据要素市场化影响制造企业关键核心技术创新的重要路径;③企业吸收能力正向强化了数据要素市场化对关键核心技术创新的促进效应,而环境不确定性的调节效应未通过显著性检验;④异质性分析表明,数据要素市场化的创新促进效应在国有企业、高技术行业以及中东部地区企业样本更为显著。本研究为理解数据要素市场化驱动制造企业关键核心技术创新的内在机制提供了理论依据,也为政府优化数据要素市场制度、企业提升数据吸收与研发投入水平提供了实践参考。

系统级 AI智能体嵌入操作系统后,能够在用户授权下读取界面信息、调用应用功能并执行跨应用任务。与传统应用程序或一般生成式人工智能服务相比,其数据处理不再限于单一应用或单次交互,而是贯穿数据采集、流转与执行的全链条,并由此产生过度采集、隐性流转、越权调用和失控等风险。传统以单次收集与静态控制为核心的治理范式,已难以有效规制由系统级权限、端云协同与工具调用叠加所形成的连续性风险。对此,应以数据生命周期为线索,分别从采集、流转和执行阶段识别风险类型。在规则层面,以场景化责任认定、相称性最小必要原则和分层告知机制重塑合规框架。在技术层面,依托可见性、可控性与可验证性设计落实规则边界。在实施层面,通过激励相容与实施保障机制推动安全投入成本内生化,从而在技术效率增益与数据安全之间实现动态平衡。

构建绿色生态系统、推动绿色创新高质量发展已成为促进制造业绿色转型与实现“双碳”目标的关键路径。基于企业信贷使用视角,利用双重机器学习模型考察了短债长用对制造业企业绿色创新质量的影响。研究发现:①短债长用显著抑制制造业企业绿色创新质量,该结论在经过一系列稳健性检验后依然成立。②短债长用通过削弱企业 ESG 表现、加剧融资约束和降低人力资本结构水平抑制制造业企业绿色创新质量,行业竞争程度则会强化其对绿色创新质量的抑制效应。③短债长用对非国有、非重污染以及大规模城市制造业企业绿色创新质量具有显著抑制作用,对重污染及一般规模城市制造业企业绿色创新质量的抑制效应相对较弱,而对国有制造业企业无显著影响。研究结论为优化绿色金融政策、提高资源配置效率以及推动制造业企业实现实质性绿色转型提供了参考。

人工智能技术的迭代升级与全场景渗透日益凸显内生价值偏离风险,构建适配价值对齐目标的精准化人工智能治理体系,已成为当前我国人工智能立法与监管实践亟须回应的重要议题。以风险分级规制为分析视域,系统厘清风险分级、价值对齐与法律—技术双维规制的内在耦合逻辑,深度剖析我国人工智能价值对齐治理的现实困境与深层制度根源。研究表明,风险分级与价值对齐具有天然的逻辑耦合性,以比例原则为基础构建的分级治理模式,是破解价值对齐治理中“一刀切”结构性困境、实现精准化管控的关键路径。在此基础上,构建适配价值对齐目标的双维度四级风险分级体系,在统一的价值对齐原则下形成“风险等级—规制强度—合规义务”三维匹配机制;确立法律规制与技术规制双向互构的双轨治理模式,并通过全生命周期风险管控机制应对场景化价值适配失效等复杂问题;同时,完善风险等级动态调整与创新场景灵活豁免机制,以实现风险防控与技术创新的动态平衡,最终形成统一原则引领、双维规则协同的人工智能价值对齐精准治理体系。

开放经济背景下,融入全球创新网络助力本土企业技术赶超,对中国实现科技自立自强至关重要。在搜集全球专利数据的基础上,利用复杂网络分析法构建历年全球创新网络,基于2009—2023年中国 A股上市企业数据,考察客户融入全球创新网络对其供应商技术赶超的影响。研究发现,客户融入全球创新网络能够显著促进其供应商实现技术赶超。机制分析表明,知识溢出效应、信息可得性提升效应及供应链稳定性提升效应在这一过程中发挥重要作用。异质性分析表明,该促进作用在高动态能力企业、供应链信息不对称程度较低企业及供应链集中度较高企业中更显著。本研究揭示了融入全球创新网络企业“以点带链”促进更多本土企业实现技术赶超的作用机制,为中国在复杂国际环境中更有效地利用全球创新资源提供了新的理论支撑与实践启示。

算力是数智时代支撑数字经济发展的新型生产要素,也是关系国家技术创新与经济竞争力的核心战略资源。与传统产业不同,算力产业具有高投入、生态锁定以及规模经济效应等特征,其市场结构高度集中,并面临一定的垄断风险。从风险形成样态看,算力资源垄断是一种基于技术生态和超大规模资本的新型垄断,主要表现为资本锁定诱发的竞争失序,技术锁定形成的排他性壁垒,以及生态锁定带来的马太效应。在现有反垄断框架下,算力垄断的有效规制既受制于静态市场分析的识别困境,也面临算力产业政策失衡引发的竞争隐忧。算力资源的反垄断治理需要在厘清风险样态的基础上,秉持包容审慎思路,调适垄断识别标准,对突出风险进行合理规制,以增强反垄断的灵活性与及时性。同时,处理好算力产业政策与竞争政策之间的协调关系,构建算力反垄断的多元共治与公私合作范式,推动形成包容、有效、务实的算力治理秩序。

平台算法治理已成为影响用户持续参与意愿的关键因素,平台算法治理通过何种机制和路径影响用户持续参与,有待深入探究。整合刺激—机体—反应(SOR)理论与技术—组织—环境(TOE)框架,采用模糊集定性比较分析(fsQCA)与回归分析方法,对600份有效问卷进行分析,识别出4种组态模式:①公正责任型,奠定分配公平与人际公平基础;②透明问责型,提升信息公平与互动响应性;③稳定约束型,保障程序公平的一致性与可纠正性;④外部导向型,巩固整体公平预期。驱动公平感知的治理措施同时激活了用户信任感与系统依赖,并产生双重促进作用;治理模式对用户参与意愿的影响在外部双重约束(算法监管感知与社会舆论压力)下更为突出。本研究拓展了SOR理论在平台治理中的解释力,并深化了 TOE框架的多维协同应用;为通过制度规范与社会监督协同机制,推动平台治理公平性与用户黏性双提升提供了管理启示。

加快科技成果转化和应用对新质生产力提升与高质量发展至关重要。以2011—2023年中国216个城市的数据为研究样本,将数据交易平台成立作为一项准自然实验,运用渐进双重差分模型考察数据要素市场化对科技成果转化的影响。研究发现,数据要素市场化能够促进科技成果转化,主要通过缓解信息不对称、深化产学研合作、降低研发成本发挥机制作用。异质性分析表明,在信息基础设施更完善、数据制度环境更健全、知识产权保护程度高、金融科技水平先进地区,数据要素市场化对科技成果转化的促进作用更显著。研究揭示了数据要素市场化促进科技成果转化的内在机理与边界条件,为加快数据要素市场化建设、促进科技成果转化提供了理论支撑。

随着共建“一带一路”倡议的持续推进,标准互联互通作为重要的制度性接口,正在重塑研发要素跨境流动的整体格局。基于中国“一带一路”合作项目新闻文本构建标准互联互通指标,结合2011-2022年58个国家面板数据,实证检验标准互联互通对研发要素跨境流动的影响。研究发现,标准互联互通能够显著促进研发要素跨境流动,但其作用在流入与流出方向上存在明显差异,多维邻近性对这一作用具有差异化调节效应。其中,地理距离主要削弱合作国研发要素向中国流入;文化距离与知识距离的抑制效应则同时覆盖流入与流出两个方向;制度距离的调节作用不显著。异质性分析表明,标准互联互通在海上丝绸之路沿线国家中的促进作用更为明显。进一步研究发现,研发要素流入存在合作国经济规模的门槛效应。当合作国经济规模低于门槛值时,标准互联互通对研发要素流入的影响显著为负;当经济规模超过门槛值后,该影响转为显著为正,整体呈现“先抑制、后促进”的非线性特征。

随着平台经济发展,互补企业的平台生态嵌入及其绩效表现已成为影响企业价值实现与竞争优势塑造的重要因素。基于开放式创新理论,以2018—2023年接入工业互联网平台的上市公司为样本,考察平台生态嵌入对互补企业绩效的影响及作用机制。研究发现,平台生态嵌入显著提升互补企业绩效,并通过显性知识流动和隐性知识流动发挥作用。异质性分析表明,该作用在国有企业、融资约束较低企业以及高管具备数字化背景的企业中更显著。此外,合作伙伴稳定性强化平台生态嵌入对隐性知识流动的促进作用,但削弱其对显性知识流动的促进作用;合作伙伴拓展性则呈现相反作用。研究拓展了开放式创新理论在平台情境下的应用,揭示了互补企业在复杂生态系统中实现知识整合与能力提升的路径,为发挥企业嵌入效能和完善平台治理体系提供了参考。

随着城市群不断扩展与内部结构逐步完善,城市群智能经济基础、产业体系与发展环境在持续优化和集聚效应驱动下,呈现出沿时间变化的增长轨迹。基于城市群内部智能经济要素互动的内在逻辑,探讨城市群智能经济发展呈现波浪式爬升的形成机制,并推导相应的数学表达式;随后构建城市群智能经济发展的综合评价体系,测度中国城市群智能经济发展水平,揭示其时空演进特征;最后利用 Matlab对理论模型进行数值模拟,以验证爬升规律的合理性。研究结果显示:①全国城市群智能经济发展整体保持上升趋势,呈现由东部高值区向中西部扩展的空间格局;②智能经济发展存在明显的联合阈值效应,核心城市对外扩散能力强,而边缘城市仍需要更多政策、资本与技术引导以缩小差距;③城市群智能经济发展水平的提升呈现周期性波动的非线性上升特征,不同城市群间的波动幅度与节奏差异体现了各自的发展韧性和结构调整能力。

资源稀缺情况下,成本低、风险小且价值增值起效快的微创新,成为科技型中小企业推进高质量发展战略的优选路径。基于资源保存理论视角,探究资源稀缺感知对科技型中小企业微创新的影响机制,并分析组织即兴能力的中介作用和消极情绪管理能力的调节作用。通过分析315份科技型中小企业问卷数据,结果发现:资源稀缺感知与科技型中小企业微创新之间存在显著倒 U 型关系;组织即兴能力在资源稀缺感知与科技型中小企业微创新间起中介作用,即资源稀缺感知显著正向影响组织即兴能力,而组织即兴能力与科技型中小企业微创新呈倒 U 型关系;消极情绪管理能力逆转资源稀缺感知对科技型中小企业微创新的倒 U 型影响。研究结论为科技型中小企业在资源约束环境下依托管理组织能力推进创新驱动发展战略提供了理论依据与管理启示。

“双碳”目标持续推进背景下,如何激发企业绿色创新的内在动力成为实现高质量发展的重要议题。基于2013—2023年中国 A 股上市公司数据,运用文本分析方法测度企业绿色创业导向,深入考察其对绿色创新的影响及作用机制。研究发现,绿色创业导向显著促进企业绿色创新;利益相关者压力对上述关系发挥正向调节作用。机制检验表明,绿色创业导向主要通过促进绿色智力资本积累提升绿色创新水平。异质性分析显示,上述效应在非国有企业和高排放行业中更为显著。进一步分析表明,绿色创业导向通过推动绿色创新提升企业绿色全要素生产率,彰显其在企业绿色转型中的长期经济与环境效应。本研究为推动绿色创业导向与绿色创新协同发展,助力“双碳”目标实现提供了经验证据与政策启示。

人工智能创新既是国家战略部署的“智高点”,也是产业变革与全球治理的“制高点”。以2007—2024年沪深 A 股上市公司为研究样本,考察国家技术创新示范企业认定政策(以下简称“认定政策”)对企业人工智能创新及其外部溢出效应的影响。研究发现,认定政策显著促进企业人工智能创新数量增长、质量提升和持续能力增强,呈现出“量质齐升”效应。机制检验表明,认定政策主要通过提升数据要素利用水平和促进科技人才集聚两条路径,赋能企业人工智能创新。溢出效应检验发现,行业溢出主要表现为创新质量提升,供应链溢出主要由技术供应端向客户应用端传导,而地理邻近未产生显著空间溢出。进一步研究发现,认定政策对人工智能创新的促进效果在人工智能投入基础较强企业、高技术行业企业以及算力基础设施相对薄弱地区企业中更为显著。研究结论为完善国家技术创新示范企业认定政策、优化人工智能创新支持体系提供经验证据。

在人类智能与人工智能深度融合的创新情境下,单纯依赖技术替代或人力主导已难以支撑企业在不确定环境中的持续创新,人智协同成为企业提升创新韧性的关键机制。基于资源编排理论,构建以知识耦合为中介、以数字敏捷性为调节的理论模型,旨在探究人智协同对高技术企业创新韧性的影响机制。通过分析328份高技术企业两阶段配对问卷数据,研究发现:人智协同显著增强高技术企业创新韧性;互补性与替代性知识耦合发挥正向中介作用;具备高数字敏捷性的企业能够更灵活地调整战略决策,强化人智协同对企业创新韧性的正向效应。本文不仅拓展了人工智能发展情境下企业创新韧性研究,也为高技术企业构建人智协同优势、持续提升创新动能提供实践启示。

金融体制改革如何赋能企业创新,是实现经济高质量发展的重要议题。以2018年《银行业金融机构联合授信管理办法(试行)》推行作为准自然实验,以2011—2024年我国 A 股上市公司为样本,采用双重差分法考察联合授信制度对企业创新的影响。研究发现,联合授信制度显著提升企业研发投入水平与创新产出水平。机制检验表明,联合授信制度通过强化银行间信息共享缓解融资约束,利用协同治理强化外部监督,并凭借信誉背书效应激发多方参与的创新协同效应,从而优化创新资源配置。异质性分析显示,联合授信制度对制造业企业及处于较高知识产权保护地区企业创新的促进作用更为显著。经济后果检验发现,联合授信驱动的创新行为最终显著提升企业基本每股收益,实现企业价值的实质性增值。研究结论为深化金融供给侧结构性改革、构建多方协同的创新生态系统提供了政策启示。

立足于技术加速迭代与信用风险防控并重的现实问题,本文聚焦产学研合作创新对企业违约风险的缓释效应及传导路径。选取2013—2024年中国沪深 A 股上市公司为研究样本,基于信息不对称理论与代理成本理论构建理论框架,采用违约距离模型对企业违约风险进行测算。在此基础上,进一步运用双向固定效应模型、工具变量法及倾向得分匹配法等方法进行实证检验。研究发现,产学研合作创新显著降低企业违约风险。机制分析表明,抑制效果主要通过提升全要素生产率的技术效应、缓解融资约束的认证效应,以及对非效率投资和过度负债的治理效应实现。进一步研究表明,该效应在非国有企业、技术密集型行业及知识产权保护力度较强地区更为显著。本文将产学研合作创新的经济后果从创新绩效拓展至风险治理领域,为企业协同创新决策和信用风险防控提供微观证据。

数据正在改变创新范式,成为驱动创新的重要战略资源。依托数据资产的特有属性,破解关键核心技术创新面临的高研发风险、强流动性约束与复杂协同困境,是解决“卡脖子”问题、实现高水平科技自立自强的必由之路。以2013—2023年中国 A 股上市企业为样本,探讨数据资产对企业关键核心技术创新的影响及其内在机理。研究表明,数据资产显著驱动企业关键核心技术创新,且相较于交易型数据资产,自用型数据资产的赋能作用更强。机制分析显示,数据资产主要通过创新效率提升效应、创新资源优化效应与创新网络嵌入效应发挥赋能作用。异质性分析发现,在积极开展产学研合作、获得较高耐心资本投资、具备完善算力基础设施的企业中,数据资产的赋能效应更为明显。此外,数据资产在供应链网络中呈现出非对称的溢出效应。结论深化了对数据资产经济价值的理解,为我国企业突破关键核心技术提供了实践启示与经验证据。

数字经济时代场景驱动创新范式更为丰富和深化,引发人工智能企业重新审视场景这一关键创新资源。以天津汇智星源信息技术有限公司为案例研究对象,基于场景可供性视角,构建“场景可供性—适应性创新—企业高成长”的理论框架,探究其利用场景驱动创新实现高成长的过程机制。研究发现:①场景可供性,即场景认知、交互和兼容可供性,驱动人工智能企业开展适应性创新;②场景驱动创新是人工智能企业迈向高成长的核心机制,在“场景锚定—场景打磨—场景放大”的三个阶段,该机制呈现为“单场景痛点驱动靶向性创新—跨场景延展驱动反哺性创新—多场景集成驱动持续性创新”的演变逻辑;③在上述机制作用下,人工智能企业呈现出锁定先发优势、渗透利基市场与高筑竞争壁垒的高成长表现。研究深刻剖析了场景可供性触发人工智能企业适应性创新,进而实现高成长的机理,推动场景驱动创新理论研究向微观纵深化发展,为人工智能企业实现高成长提供管理启示。

动态能力是在位型产业互联网平台应对新入者冲击、摆脱存量数据惯性的核心要素。基于最优区分理论,以阿里巴巴1688采购批发平台为案例,研究结果表明:①构建动态能力的动因,由外部新入者“竞争同质化、竞争差异化、竞争品质化”的竞争形势与内部“数据烟囱泛滥、知识涌现受阻、价值跃升瓶颈”的存量数据约束共同驱动。②构建动态能力的过程机制,是外部竞争策略与存量数据策略的分阶段协奏。在能力生成、能力成长、能力成熟三个阶段,平台依次通过两类策略的补偿协奏、共振协奏和跃迁协奏构建动态能力。③构建动态能力遵循“感知机会—重构存量数据—捕获机会与新资源”的顺序。平台优先将存量数据重构为信息、知识、智能体等价值密度递增的层次形态,使其能够同时被探索性和利用性业务共享,从而摆脱存量数据与既有业务紧密耦合导致的新旧业务兼容困境。相较于传统“感知机会—捕获机会与新资源—重构内部资源”框架,重构存量数据成为捕获机会的前提。④“存量数据聚合能力、产业知识连接能力、产业智能创造能力”是动态能力的构建结果,依次对应从基础数据处理到高阶智能创造的递进过程。研究结论打开了在位型产业互联网平台构建动态能力的过程“黑箱”,揭示了不同层次形态的存量数据在构建框架中的核心位置,亦将最优区分理论的应用情境拓展至在位型产业互联网平台。

新质生产力的形成与发展亟需制度创新驱动,而“揭榜挂帅”制度作为科技体制改革的重要创新举措,对区域新质生产力的影响机制尚缺乏深入探究。基于我国30个省份的政策文本与统计数据,采用双重差分法(DID)和模糊集定性比较分析(fsQCA)相结合的方法,系统考察“揭榜挂帅”制度对区域新质生产力的作用路径。研究发现,“揭榜挂帅”制度显著提升区域新质生产力,且政策效应具有递进性和持续性;制度运行中的需求征集形式、揭榜形式等六大关键环节通过复杂互动,形成竞争激励型、稳健引导型、定向攻关型和推动转化型四条差异化驱动路径,有效推动区域新质生产力发展。研究揭示了“揭榜挂帅”制度实施与区域新质生产力发展之间复杂的因果关系,为因地制宜实施“揭榜挂帅”制度、促进区域新质生产力发展提供参考。

基于社会交换理论和社会信息加工理论,构建“能力—信任—行为”逻辑构建链式中介模型,利用205组中国跨国公司回任人员及其国内同事的调研数据,验证跨文化沟通能力对回任知识转移的影响,以及国内同事情感信任和领导授权行为的中介作用。研究发现:①跨文化沟通能力能够直接促进回任知识转移;②跨文化沟通能力不仅分别通过国内同事情感信任和领导授权行为间接促进回任知识转移,还通过“同事情感信任→领导授权行为”的链式中介路径发挥作用。本研究在理论上深化了对回任人员(知识发送者)、国内同事(知识接收者)和领导者(情境影响者)特征在回任知识转移中协同作用的认识,丰富了回任知识转移理论体系;在实践上为中国跨国公司在“双循环”新发展格局下优化回任知识管理策略、增强国际竞争力提供了决策支持。

数智环境下,专利技术的价值评估面临挑战,传统价值评估体系难以准确反映新兴产业中各产业类别的专利技术价值。在既有专利价值评估研究的基础上,构建多维度专利技术价值评估体系,以提升专利评估的准确性,为新兴产业中新一代信息技术产业的技术决策提供支持。首先,通过分析专利IPC分类号技术因素,在无形资产价值评估中引入社会网络技术空间特征,结合专利和产业情境特征,构建专利技术价值评估体系。其次,结合 CRITIC赋权和 BP神经网络方法,预测专利技术价值度,并选取9家新一代信息技术企业专利进行评估与验证。研究表明,本文构建的专利技术价值评估框架具有良好的评估效果;技术空间特征的引入拓宽了专利价值评估视角,有助于识别在技术网络中具有结构优势和连接能力的专利;由于新兴技术的高重组与融合性特征,需结合结构特征与产业环境对专利价值进行综合判断。

“十五五”时期是我国突破制造业全球价值链中低端锁定的关键窗口期,如何实现从规模扩张向价值创造的范式跃迁成为新时期制造强国建设的核心命题。综合全球价值链理论、场景驱动创新理论和高附加制造、人工智能赋能制造业相关研究,在剖析制造业附加值提升的现实基础与结构性困境基础上,构建了制造业价值创造范式的基本框架,阐释场景牵引人工智能赋能制造业价值创造的作用机制。研究发现,场景驱动人工智能赋能制造业价值创造的关键在于发挥场景的牵引作用,将人工智能嵌入制造业全流程核心环节,推动产业要素协同升级,实现技术、产品、组织和规则价值跃升。范式转向呈现出从效率跃升、体系重构到价值定义三个层级的动态演化逻辑,核心是人工智能与场景耦合跃迁重塑“微笑曲线”。面向“十五五”,应强化战略创新引领,以附加值提升为政策导向,以“人工智能+制造场景”为核心抓手,加快提升企业先导能力,推动中国制造从规模扩张转向价值创造。

智能制造在推动生产方式变革和技术体系升级方面作用显著,能够促进企业降本增效与绩效提升,但如何通过资源与能力重构推动企业数字化转型,进而服务于高质量发展的总体目标,仍缺乏系统探讨。基于资源基础观构建理论分析框架,采用2010—2023年 A 股制造业上市公司数据,以“智能制造试点示范行动”为准自然实验,运用交叠双重差分法评估其对企业数字化转型的实施效果及作用机制。研究发现:智能制造显著提升企业数字化转型水平,该结论经过多项稳健性检验后依旧成立。机制分析显示,智能制造通过缓解企业融资约束和优化人力资本结构间接推动数字化转型进程。异质性分析揭示,该政策的数字化转型驱动效应对非国有企业、技术密集型企业及东西部地区企业更为显著。智能制造试点示范行动的实施产生了显著的城市内溢出效应,有效带动同城市非试点企业数字化转型。本研究从理论层面印证了智能制造对企业数字化转型的正向影响及作用路径,为建设制造强国、稳步推进企业数字化转型提供经验证据与政策启示。