随着供应链系统面临的环境高波动性、不确定性风险提升，数据要素成为供应链系统提升风险响应速度和应对能力的关键因素。从主体与关系两个维度，基于供应链网络特征构建供应链韧性衡量指标，采用2015—2022年中国上市企业数据实证检验数据要素对供应链韧性的赋能机制。基准回归分析表明，数据要素能够显著增强供应链主体韧性和关系韧性的赋能效应，即数据要素可赋能企业供应链韧性。机制分析表明，数据要素主要通过赋能激发创新效应，进而增强供应链主体韧性；赋能激发信息效应，进而增强供应链关系韧性。异质性分析表明，数据要素对供应链韧性的赋能效应会因不同企业规模和所属行业、所在地区运营环境以及市场化水平而存在异质性。

在“人工智能+”背景下，ChatGPT、Sora及文心一言等生成式人工智能应用（AIGC）横空出世，显著提升了人类的生产效能与创新潜能，但亦伴生伦理价值失衡、伦理规范失控、伦理关系失调等风险。基于技术风险维度分析，算法的隐秘性与智能技术的不可预测性、价值理性与工具理性的内在张力、人类风险感知与应对机制的局限性，是AIGC伦理风险的核心成因。鉴此，AIGC伦理风险管控正趋于“可信治理”范式，其核心要旨在于确保技术的可控性、可问责性、公平性、可靠性、可解释性和安全性。在可信治理引导下，应完善数据风险治理架构，优化侵权风险防控与责任追究体系，健全伦理治理制度，以赋能新质生产力发展。

考察国际产业转移对全球价值链地位影响的一般规律对于发展中国家突破全球价值链“低端锁定”具有重要意义。基于OECD—TiVA（2021）数据库，运用投入产出模型测算1995—2018年中国和东盟国家产业转移规模，从理论和实证层面检验国际产业转移对制造业全球价值链地位的影响以及技术创新的调节效应。研究发现：①国际产业转移与中国和东盟国家制造业全球价值链地位呈倒“U”型关系，目前大部分制造业未跨越拐点，处于国际产业转移促进制造业全球价值链地位攀升的“适度区间”，经多种稳健性检验后倒“U”形关系依然成立；②技术创新在两者间的调节效应显著，会弱化两者间的倒“U”型关系，促使国际产业转移对制造业全球价值链地位影响的倒“U”型曲线较基准回归结果更平缓；③扩展分析发现，全球价值链前向参与度会弱化国际产业转移与制造业全球价值链地位的倒“U”型关系，而全球价值链后向参与度则会强化这种“低端锁定”效应；④最终产品国际产业转移与制造业GVC地位倒“U”型曲线较中间产品国际产业转移更陡峭。

提升产业链供应链韧性和安全水平已成为新发展阶段推动我国高质量发展的关键着力点，具备生态主导力的链主企业在产业链韧性提升过程中扮演着支撑者、引领者和组织者的角色。以比亚迪和中国新能源汽车产业链为研究对象，采用扎根理论方法进行探索性单案例研究，探究链主企业生态主导力能力维度和产业链韧性提升路径。研究发现：①链主企业生态主导力包括技术创新引领能力、产业协作整合能力、数字转型赋能能力3个维度；②链主企业生态主导力通过促进产业链关键核心技术突破、产业链协同配套、产业链数字化转型3条路径提升产业链韧性，技术创新引领能力能够促进产业链关键核心技术突破，实现强链、补链，产业协作整合能力能够促进产业链协同配套，实现稳链、固链，数字转型赋能能力能够促进产业链数字化转型，实现延链、优链，从而显著提高产业链风险抵御能力、冲击恢复能力、链条升级能力。研究结论有助于拓展链主企业生态主导力与产业链韧性相关研究，为链主企业提升生态主导力和增强产业链韧性提供实践参考。

基于2012—2022年长江经济带766个县（市、区）面板数据，以2019年实施“国家新一代人工智能创新发展试验区”建设为准自然实验，采用双重机器学习模型，探讨人工智能发展对区域创业活跃度的影响。研究发现，人工智能发展显著提升区域创业活跃度，且通过改变机器学习算法、更换计量模型等一系列稳健性检验后，结论依然成立。机制分析表明，人工智能发展通过提升创业能力、缓解融资约束和增加资本回报，间接驱动创业活跃度，并且创业能力与资本回报之间具有协同效应。进一步分析发现，人工智能发展能够激发技术密集型产业和生产性服务业等行业创业活动，推动区域经济结构转型与高质量发展。异质性分析表明，当区域人口规模达到一定阈值后，人工智能对创业活跃度的促进效应才会显现。提出建议优先在人口密集的大城市布局和推广人工智能技术，同时，针对中小城市优化技术渗透路径，以最大化发挥人工智能的“头雁”效应。

提升智能化水平是企业加快形成新质生产力的关键举措。选取2013—2022年A股上市公司为研究样本，探讨人工智能对企业新质生产力的赋能机制。结果发现：人工智能通过增强数字创新能力、提高供应链效率和降低信息不对称程度赋能企业新质生产力。异质性分析发现，人工智能对不同类型企业新质生产力的赋能作用存在显著差异。具体而言，在国有企业、劳动密集程度较高企业、高技术行业企业以及财政支持力度较大地区企业中，人工智能对新质生产力的赋能作用更显著。结论揭示人工智能在企业运营过程中的赋能作用，为推动企业新质生产力发展提供有益参考。

在新一代信息技术革命驱动下，ICT（InformationandCommunicationsTechnology，信息通信技术）制造业产业竞争力越来越受制于供应链韧性，不断整合、构建和重新配置内外部资源，优化生产要素组合是企业增强供应链韧性的有效途径。以2018—2022年ICT制造业上市企业为研究样本，选取新型生产要素代理变量，构建供应链韧性评价指标体系，运用面板数据回归模型揭示新型生产要素对ICT制造业供应链韧性的影响。研究发现：①数据要素、管理要素对ICT制造业供应链韧性呈显著正向影响，知识要素、技术要素呈显著负向影响，当组合作用时数据要素和知识要素之间存在替代效应，即数据要素水平普遍提升时，知识悖论风险对供应链韧性的负面影响受到一定程度抑制；②ICT制造业产业上下游企业供应链韧性存在显著差异，下游企业供应链韧性优于上游企业，且新型要素对上下游供应链韧性具有不同作用；③产业地区间竞争格局分化明显，新型要素对供应链韧性的影响存在区域异质性。据此，提出如下建议：促进各要素间协同应用，加强安全管理；促进上下游供应链伙伴间沟通合作，深化供应链各环节协同配套；鼓励中西部地区ICT制造业企业发展，引导新型生产要素在区域之间、产业之间双向流动，培育产业竞争新优势。

推动新质生产力向好向快发展，是新时代应对全球科技革命和产业变革新挑战、实现中国经济高质量发展的关键一步。基于复杂系统观，借助动态QCA方法，以中国内地30个省市自治区（西藏地区因数据不全，未纳入统计）为案例，分析2013—2022年数实融合路径演化与新质生产力涌现之间的关系。研究发现：①数字经济与实体经济中没有单个条件成为高新质生产力发展的必要条件；②汇总组态分析主要包括3条构成路径，分别为数字金融赋能型、全链路数字化升级型、高技术产业集聚型；③组间分析结果显示，汇总组态具备时序上的普适性，而新质生产力形成经历了由高技术产业集聚型向数字金融赋能型分化的演进过程；④组内分析结果表明，新质生产力的形成需要因地制宜，高技术产业集聚型组态适用于产业链尚未健全地区，数字金融发展较好地区能够较好地涌现新质生产力。

高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，其中推动重污染企业可持续发展至关重要。基于资源基础观和动态能力理论，利用2008—2022年中国A股重污染行业上市公司数据，实证检验数字化转型对重污染企业可持续绩效的影响。结果发现，数字化转型正向影响重污染企业可持续绩效；数字化转型通过提升资源配置效率促进重污染企业财务绩效提升，但上述关系在环境绩效中不成立；吸收能力未能正向调节数字化转型对重污染企业可持续绩效的促进作用；通过数字化转型促进可持续绩效提升，这一积极作用在国有性质以及成长期重污染企业中更显著。结论既可深化对重污染企业可持续发展驱动因素与数字化转型的认知，也可为加快重污染企业采用数字技术实现高质量发展提供参考。

大国博弈影响全球发展格局，科技创新能力决定国家竞争力。以2017—2022年1216家中国A股上市公司为样本，采用渐进双重差分模型检验中美博弈对中国企业创新能力的影响及作用路径，结果发现：在被列入“实体清单”的冲击下，中国上市企业创新能力增强，且呈现滞后性和短期性；渠道分析发现，被列入“实体清单”的企业通过储备无形资产、增强成长能力、拓展价值发现渠道促进创新能力提升；异质性分析表明，民营企业以及获得政府补贴、代理成本较低、承担适中和较少社会责任、控制管理层基础薪酬的企业，其创新能力受“实体清单”的正向影响更显著。进一步分析发现，被列入“实体清单”能够提升企业创新效率，但未显著影响创新持续性。原因在于创新绩效的周期效应，而组织韧性是企业创新能力增强的潜在动因。结论基于企业创新视角，可丰富大国博弈与贸易战相关研究，为推动中国关键领域技术创新发展提供经验证据和决策参考。

基于2011—2021年中国244个地级市面板数据，从创业活跃度视角研究新质生产力对城市高质量发展的影响，探究产业结构升级、人才集聚、科技创新的门槛效应，并进一步分析新质生产力对城市高质量发展的空间溢出效应。研究结果表明：整体上，新质生产力显著促进城市高质量发展；异质性分析显示，在金融发展水平、人才资本水平高的城市，新质生产力对高质量发展呈现明显的促进作用；新质生产力对城市高质量发展的推动作用会随着产业结构升级、人才集聚以及科技创新水平提高而增强，呈现显著的门槛效应；新质生产力对高质量发展具有正向空间溢出效应。

人工智能技术的广泛应用催生了以AI创新应用为导向的企业创新生态系统。数字平台赋能互补者创新研究多从平台模块性、边界资源开放等视角展开，缺乏对互补者与平台企业创新要素复杂协同关系结构的考察，构建“要素—过程—绩效”框架研究平台企业赋能互补者协同创新的内在机制和作用路径。首先，采用社会网络分析法对隐含在协同创新活动中的技术组件互补关系进行建模和分析；其次，采用数据驱动的NK模型对互补者协同创新过程进行建模和仿真，探究技术相互依赖对生态系统协同创新绩效的影响；最后，基于百度大脑AI开放平台实例研究和仿真实验，发现互补者通过组件策略嵌入生态系统所形成的技术相互依赖水平负向影响协同创新潜力，并且系统中核心组件比例（C—Ratio）越高，协同创新绩效越低。据此，提出平台企业协调创新生态系统各类参与者资源及赋能平台创新活动的对策建议。

数智化背景下人工智能技术在职场中的应用愈发普遍，员工因而面临职业替代风险和技术学习焦虑。成长于人工智能技术快速发展时代的新生代员工已经活跃在职场中，关于他们面临人工智能焦虑时会作出何种反应，目前学界尚未开展深入研究。基于压力认知评价理论，对343份样本进行实证分析，构建有调节的中介模型，探讨人工智能焦虑如何影响新生代员工创新行为。研究表明：人工智能焦虑通过工作重塑正向影响新生代员工创新行为，员工组织依恋程度在其中发挥调节作用；当员工组织依恋程度较低时，人工智能焦虑通过工作重塑影响新生代员工创新行为的正向中介效应显著，而当员工组织依恋程度较高时，中介效应不显著。

数字化时代下，数字化转型已成为推动制造企业技术创新的重要推动力。基于动态能力理论，以2009—2022年中国制造业A股上市公司为样本，实证检验数字化转型对创新绩效的影响机制。研究发现：数字化转型显著提升制造企业创新绩效；吸收能力在两者间起部分中介作用，表明数字化转型通过增强企业知识获取与转化能力间接促进创新；研发人员占比正向调节这一中介效应，凸显了研发人力资本的关键作用。研究深化了动态能力理论在数字化转型情境下的应用，为制造企业通过数字化战略和人才建设提升创新绩效提供了参考。

相比市场，创新网络更适合反复交换常规嵌入平台的隐性知识，是提升企业创新能力、突破关键核心技术、形成新质生产力的有效途径。基于知识基础观和资源依赖理论，分析创新网络核心企业知识溢出对网络成员新质生产力的影响，利用中国多省市392家企业调查数据进行实证研究。研究发现，核心企业知识溢出对网络成员新质生产力的正向影响显著，网络同质化弱化核心企业知识溢出—网络成员新质生产力关系，而关系资本则强化二者关系。研究结论提示网络成员应从更深层次上重视核心企业知识溢出，刺激网络成员追求更多异质性网络资源并建立雄厚的关系资本，从而推动新质生产力跃升，实现高质量发展。

基于2011—2022年中国内地30个省份数据，构建新质生产力指标体系并使用熵值法测度各省市以及八大综合经济区新质生产力水平，分析其动态演进趋势以及地区差异，识别新质生产力关键影响因素、逻辑关系及作用路径，并通过障碍度计算主要发展障碍因子，提出区域新质生产力提升路径。结果显示：①生产力发展水平高的地区包括广东、北京、江苏、浙江以及山东，按区域划分，东部沿海地区新质生产力发展水平最高；②各区域新质生产力水平呈上升态势但存在较大差异，高水平地区对低水平地区存在正向空间溢出效应；③技术合作流动、未来产业布局、数字经济发展和科技创新为影响地区新质生产力发展的主要障碍因子。研究丰富了新质生产力理论分析框架，为区域因地制宜发展新质生产力提供参考借鉴。

基于对关键技术及其创新内涵的阐释，解析关键技术创新的国别表象及中国事实，在此基础上，基于TRIZ理论系统化研究中国关键技术突破路径。研究发现：关键技术呈非线性指数式迭代，能够维护国家军事、经济、社会等方面的安全，其创新活动具有基础研究强依赖性、突破机制高系统性、创新过程高风险性及技术地位强垄断性；对标其他主要国家关键技术创新活动，中国高创新数量与低创新质量并存，且存在行业及企业差异。最后从TRIZ的核心原理、工具和方法得到启示：多元主体联合部署跨学科融合体系、打造层次化迭代攻关大格局、突出企业创新主体地位是中国突破关键技术的重要路径方向。

发展战略性新兴产业是加快形成新质生产力的重要着力点。基于新质生产力理论视角，构建战略性新兴产业发展水平测度指标体系，涵盖科学技术创新、产业市场规模及政策环境支持三大维度，并采用熵权TOPSIS法和空间自相关模型对我国30个省（市、区）战略性新兴产业发展水平及区域差异进行量化评估与空间相关性分析。结果表明，我国战略性新兴产业存在显著区域集聚现象，东部沿海和长江沿岸地区发展水平显著领先，西北、边疆地区相对滞后，区域间差异显著。通过全局莫兰指数分析发现，我国战略性新兴产业发展具有正向空间自相关性，区域发展不平衡现象依然存在。由此，提出制定差异化区域政策、激励中西部地区战略性新兴产业发展，以及建立跨区域合作与资源共享机制等建议，以促进新质生产力形成和区域均衡发展。

数据是形成新质生产力的新型生产要素。选取2011—2022年中国A股上市公司面板数据，从效应分解视角考察数据要素对企业新质生产力的影响。研究发现：①就直接效应而言，数据要素能有效赋能企业新质生产力发展，且研究结论稳健；②就间接效应而言，企业新质创新与劳动力技能结构在数据要素推动企业新质生产力发展中发挥中介效应；③就乘数效应而言，在新质创新与劳动力技能结构推动企业新质生产力发展过程中，数据要素具有放大、叠加与倍增作用；④数据要素赋能效应在竞争激烈、高新技术与非重污染行业明显，且在数字基础设施完备、数据人才高水平集聚与数据开放地区更加有效。研究结论可为发挥数据要素乘数效应赋能新质生产力发展提供理论依据和政策启示。

在人工智能技术快速发展背景下，组织要在复杂、多变的环境中脱颖而出，需要依靠员工智慧，即员工建言。基于压力认知激活理论，探究人工智能技术应用对员工建言和沉默的影响机制，验证工作反刍的中介作用和工作自主性的调节作用。为提高研究内外部效度以及研究结果的可靠性，采用情景实验和三阶段问卷调研方法对模型进行验证，研究发现：①人工智能技术应用通过增加问题解决沉思，正向影响员工建言，负向影响员工沉默；②人工智能技术应用通过增加情感反刍，负向影响员工建言，正向影响员工沉默；③工作自主性提升会强化人工智能技术应用对员工建言的正向影响，弱化人工智能技术应用对员工沉默的正向影响。研究结论揭示人工智能技术应用对员工建言和沉默影响的“双刃剑”效应，为组织更好地发挥人工智能技术应用的积极效应提供启示。

随着人工智能赋能的逐渐深化，产业创新生态系统不断演进。然而，当前对人工智能赋能产业创新生态系统演进内在驱动因素及路径的探讨尚不深入。选取生物医药产业作为案例研究对象，将人工智能应用划分为技术积累期、融合期和产业赋能期，揭示不同赋能阶段产业创新生态系统演进动因与路径。研究发现：①技术积累期由市场竞争引发的生存压力驱动，实现技术单点突破；②技术融合期由政策指引的创新战略驱动，形成端到端的研发模式；③产业赋能期由技术引领的多维合力驱动，形成“AI+自动化实验+专家经验”的模式。研究结论有助于丰富产业创新生态系统理论，为更好地推动人工智能应用、促进产业创新发展提供实践启示。

专精特新企业凭借“小而精”“专而精”的特点，展现出巨大的创新潜力，但也面临较高风险与不确定性。基于2008—2022年我国A股上市专精特新企业数据，探究数字化转型对专精特新企业创新韧性的影响效应及作用机制。结果表明，数字化转型与专精特新企业创新韧性存在显著“下降—上升—下降”的倒N型关系。从影响机制看，数字化转型对企业间学习能力、研发投入和融资约束的影响分别呈现非线性增长、倒N型和倒N型态势，推动专精特新企业创新韧性经历“磨合期”“拓展期”和“阵痛期”。此外，数字化转型对专精特新企业创新韧性的影响因企业等级、企业年龄和经济周期存在异质性。

开放式创新为企业应对当今不确定性环境提供了抓手。然而，目前关于开放式创新绩效实现路径缺乏有效的理论支撑。和谐管理理论契合开放式创新系统需求，和则思想适合诠释企业通过开放式创新实现内在价值的机制。根据和则思想和两场理念，构建企业开放式创新绩效实现路径分析框架，收集2012—2021年662家高技术制造业A股上市企业数据，对理论框架中提出的直接效应和调节效应进行检验。研究发现：①创新开放深度和广度对企业财务绩效具有显著正向影响，但创新开放广度对企业市场绩效的作用不显著，且创新开放深度对其具有显著负向影响；②包容性文化能够强化创新开放深度与企业财务绩效之间的正向关系；③地方性知识产权保护政策越完善，创新开放广度对企业财务绩效的正向影响越显著；④异质性分析结果表明，在非国有企业和管理者有海外背景的企业中，创新开放度对企业绩效的影响更显著。研究结论可深化对企业开放式创新绩效实现路径的认知，从和谐管理视角夯实开放式创新理论基础，对企业开展开放式创新实践具有重要指导意义。

在构建数字化影响研发投入理论框架的基础上，选取2012—2021年高技术产业省级面板数据，实证检验数字化对不同类型创新投入的差异化影响，进一步探究政府和市场在其中的作用机制。研究发现：数字化对高技术产业研发创新投入和非研发创新投入均具有显著促进作用，其中，对研发创新投入的边际影响远远大于非研发创新投入；机制检验发现，数字化对不同类型创新投入的作用机制具有差异性，其中，数字化通过增加研发人员提高研发创新投入，通过促进产业集聚提高非研发创新投入。进一步分析发现，政府支持强度能够强化数字化对研发创新投入的促进作用，但会弱化数字化对非研发创新投入的促进作用；市场化程度则显著抑制数字化对研发创新投入的积极作用，但在数字化促进非研发创新投入的过程中作用微弱，出现市场失灵现象。

ESG信息披露是驱动企业绿色创新发展的重要动力。由此，如何通过激发企业ESG信息披露动机促进其绿色创新绩效提升引起学界关注。基于动机理论、信号传递理论与环境心理学理论，构建ESG信息披露双元动机、绿色形象、价值认知与绿色创新绩效关系概念模型，以绿色形象为中介变量，以管理层价值认知为调节变量，探讨ESG信息披露双元动机对企业绿色创新绩效的作用机制。通过对254份企业问卷调查数据进行实证分析，结果发现：ESG信息披露的利己性动机与利他性动机对企业绿色创新绩效具有显著正向影响；绿色形象在ESG信息披露双元动机与企业绿色创新绩效间发挥中介作用；价值认知正向调节ESG信息披露双元动机与绿色创新绩效的关系。结论可为企业绿色创新提供指导，为政府制定ESG信息披露政策提供参考。

新一轮产业数字化变革中，数字化能力提升对企业可持续发展至关重要。为明晰数字化能力生成过程，在TOE框架下识别并提炼企业数字能力影响因素，综合使用ISM-MICMAC方法分析影响因素间的内在逻辑关系和层次结构，构建企业数字化能力影响因素解释结构模型。结果表明，企业数字化能力共19个影响因素可划分为8个层次；其中，数字化组织准备、数字技术运用与扩散既是直接影响因素，也是高依赖性因素；需求转变、政策导向、数字经济水平和高管数字背景是深层驱动力因素。结论基于系统视角丰富数字化能力前因研究，以期为企业在数字化转型过程中培育数字化能力提供理论依据。

技术多元化是分散外部风险、增强企业韧性的有效途径。基于资源基础理论，以“资源—能力—结果”为理论逻辑，利用2010—2021年沪深A股新能源汽车企业数据，从双重网络视角引入内部合作网络密度和外部合作网络中心度，进一步探究技术多元化、持续创新与企业韧性间的深层关系机制。结果表明，技术多元化与企业韧性呈倒U型关系，持续创新在其中发挥中介作用；内部合作网络密度负向调节技术多元化与持续创新的关系；外部合作网络中心度能够缓解内部合作网络密度对总体技术多元化、非相关技术多元化与持续创新关系的负向调节效应。结论可为企业制定技术多元化战略、构建内外部合作网络以培育持续创新能力，进而在变局中行稳致远，实现韧性发展提供经验证据。

数字技术创新的强劲“东风”助力中国“双碳”目标实现是兼顾环境与发展、满足人民日益增长美好生活需要的重要途径。基于2006—2021年中国内地279个城市面板数据，运用297万件数字技术授权专利衡量中国地级市数字技术创新水平，从城市碳强度视角考察数字技术创新的影响。研究发现：①数字技术创新通过降低能源消耗强度和推动产业结构升级降低城市碳排放强度，国家智慧城市、国家知识产权城市和国家低碳城市试点政策有助于增强数字技术创新的减碳作用；②空间计量结果显示，数字技术创新通过城市间“虹吸效应”和“示范效应”产生空间协同降碳作用，整体上通过空间溢出对周边经济水平相近城市群产生碳强度削弱效应；③数字技术创新降碳程度因城市地理区位不同、能源禀赋差异存在异质性，不同类型数字核心产业创新及不同研究类型数字创新均能显著降低碳强度。因此，应把握数字技术创新机遇，构建低碳零碳负碳技术创新体系，因地制宜做好城市科技创新以支持碳达峰。

数字邻近是基于网络视角，以结果为导向刻画行动主体数字化状态的综合性概念。从企业层面探讨数字邻近对创新绩效的非线性影响，并结合高阶梯队理论考察高管政治关联背景、高管技术研发背景、高管过度自信3个高管特质变量在其中的调节作用。基于中国2010—2022年上市公司数据研究发现：企业数字邻近与创新绩效呈U型关系；高管特质中的理性因素（政治关联背景、技术研发背景）发挥正向调节作用；高管特质中的非理性因素（过度自信）发挥负向调节作用。结论可拓展企业数字化与创新绩效关系研究，为我国企业借助数字化提升创新管理水平，以及招聘和选拔高层次人才提供支撑。

基于共生理论和构型理论构建创新生态系统共生视角下低碳转型发展路径模型，采用模糊集定性比较分析法，以中国不同省份为研究对象，探讨创新生态系统共生视角下低碳转型复杂影响机制。研究发现：第一，创新生态系统共生各维度及其构成条件均不是低碳转型的必要条件。第二，推动低碳转型的构型有两个，分别为制度逻辑型构型和平台逻辑型构型，通过观察面板期间各省份一致性发现两个构型存在一定群体差异。第三，主体协同、知识发展与创造、知识流动与扩散存在互补关系，这3个前因条件对于低碳转型具有普适性作用。制度逻辑与平台逻辑存在替代关系，并且两者替代关系不是单一的，而是取决于具体阶段和需求。

企业创新是资源分配和创新投入的有机统一。基于2003—2021年A股上市公司样本数据，从创新广度和创新深度两个维度深入探讨企业创新活动对全要素生产率的影响机制。结果发现：创新广度与企业全要素生产率存在倒U型关系，创新深度对企业全要素生产率具有显著正向影响。异质性研究表明，相较于国有企业，非国有企业创新深度对全要素生产率的正向影响更加显著；相较于非高技术企业，高技术企业创新广度与全要素生产率的倒U型关系曲线更加陡峭。进一步研究表明，高市场化水平情景下，创新深度对企业全要素生产率的正向影响更显著；高知识产权保护水平情景下，创新广度与企业全要素生产率的倒U型关系曲线呈现峰值提高、拐点左移的特点，创新深度对企业全要素生产率的正向影响更显著，说明高知识产权保护水平地区企业创新效应更加显著，但随之而来的创新广度“门槛”问题也更加突出。由此，提出测度企业创新活动的新视角和新方法，进一步揭示不同市场化水平、知识产权保护水平下企业创新对全要素生产率的影响，以期为相关政策制定与实施提供理论参考。

新兴技术在科技革命和产业变革中发挥着重要作用，准确把握新兴技术发展方向有助于国家政策制定和科技快速发展。融合学术论文和专利文献数据，构建一套新兴技术识别方法。通过主题N元语法（TNG）模型抽取和筛选技术主题，确定关键技术主题，通过量化新兴技术的5项特征指标：影响力、增长性、连贯性、创新性、不确定性和模糊性，计算新兴指数得分，对多源数据融合新兴技术进行识别和预判。预测新兴技术未来发展趋势，可为电网领域可持续发展提供有价值的参考，验证研究方法的可行性和有效性。

工业互联网平台主导的创新生态系统长效发展成为重要议题，也是中国数字经济与实体经济融合的关键。以卡奥斯工业互联网平台为案例研究对象，探索工业互联网平台主导的创新生态系统价值共创机制。研究发现，价值共创机制包括模块化机制、场景化机制和互补机制；创新生态系统中，模块化机制、场景化机制和互补机制高效整合生态资源，提升生态数字化能力，从而形成创新生态系统的同边网络效应、跨边网络效应和跨领域网络效应。研究结果有助于丰富创新生态系统价值共创的研究情境,完善工业互联网平台理论研究,为我国工业互联网平台生态化发展提供理论借鉴。

把握场景范式，探究数据要素赋能新质生产力的涌现路径，是推进中国式现代化建设的重要议题。基于场景驱动创新及新质生产力理论内涵，构建以资源配置为核心、数据要素赋能“场景—技术创新—新质生产力”协同演化的“漩涡模型”研究框架。选取“树根互联”作为探索性案例研究样本，探究在工业行业不同场景需求下，工业互联网平台发挥数据要素价值赋能新质生产力的涌现路径，总结为产品智能化、智能制造、产业链数智化3种赋能模式。研究发现：①场景以“数字化之手”创新融合生产要素，驱动资源序列整体重置，对新质生产力涌现起到“催化剂”作用；②不同场景需求驱动的生产力提质同新质生产力特征存在耦合度差异；③“机械模型—物模型—连接模型—复合物模型”迭代升级是实现数据要素赋能的“桥梁型”因素。研究结论可为把握场景范式优势、发挥数据要素价值、加速培育新质生产力提供理论支持和实践参考。

脑机接口技术驱动的社会关系安全生态系统是涵盖安全状态、安全态势与安全能力的复合型多层次架构，其演进逻辑呈现复杂性、动态性与情境性特征。基于跨学科理论框架，系统剖析该技术对社会关系网络的重塑机制：①个体层面，通过神经可塑性调节重构自我认知架构，借助情感神经同步机制革新人际交互模式，依托虚拟社交场景催生行为规范迭代；②群体层面，构建神经信息驱动的分布式协作范式，形成基于认知共鸣的社群连接机制，引发技术能力主导的社会分层重构。提出通过完善神经信息伦理审查机制、强化技术应用分级监管、建立社会公平补偿制度、推进公众参与式治理，建构“伦理规制—技术治理—社会协同”三位一体治理体系，实现技术创新与社会关系演进的动态平衡。本研究为理解智能技术时代社会关系重构规律提供理论框架，为构建人机协同的新型社会生态政策制定提供参考启示。

高水平科技自立自强是在建设世界科技强国战略目标下提出的现阶段国家发展的重大战略，对于新时代应对国内外形势变化具有深刻意义。在新发展阶段，高水平研究型大学作为国家创新体系和战略科技力量的重要组成部分，在服务高水平科技自立自强战略目标中发挥着独特作用。基于20所“双一流”建设高校的调研和扎根分析，构建研究型大学服务高水平科技自立自强关键因素模型，提出研究型大学应通过体制机制改革，在高质量科学研究、拔尖创新人才培养、跨学科交叉融合、产学研深度融合、高水平国际科学合作、卓越创新文化建设6个方面发挥关键作用，履行其服务于高水平科技自立自强的历史使命。

实体经济与数字经济的深度融合，有助于促进企业数字化转型与新质生产力发展协同增效。基于新质生产力的时代内涵，构建新质生产力评价指标体系，实证探究数字化转型对企业新质生产力的影响机制。结果发现：①数字化转型对企业新质生产力的影响呈“U”型特征，即达到一定程度后数字化转型对新质生产力的作用从抑制转为促进；②异质性分析发现，数字化转型对规模大、技术水平高以及竞争激烈企业新质生产力的影响更显著；③影响机制分析表明，数字化转型通过提高企业资源配置效率显著促进新质生产力发展，同时，企业管理层发挥非线性调节作用。

数据要素是高质量发展的战略性基础性资源，也是推动数字经济增长的动力，对新质生产力提升具有重要意义。遵循TOE—战略类型分析框架，以我国内地30个省份为例，采用fsQCA、NCA、ANN整合方法，从数据要素市场化配置两个阶段探讨在技术战略、组织资源、外部环境交互作用下，中国数据要素市场化高水平发展的联动路径。研究发现：①单个因素不是构成数据要素市场化高水平发展的必要条件，数据要素市场化高水平发展是多维度因素协同作用的结果；②中国数据要素市场化高水平发展在市场化建设阶段存在两条联动路径，即技术—组织—市场多元基础设施驱动型、技术—政府—市场多元竞争驱动型；价值化配置阶段存在4条联动路径，即技术—政策双元禀赋驱动型、技术—产业双元开放驱动型、技术—政府—产业多元开放驱动型、技术—组织—环境均衡驱动型。其中，技术驱动型作为核心组态分布较普遍；③两阶段技术维度中数据技术基础设施和信息商务化水平对数据要素市场化高水平发展的贡献更显著。研究结论有助于深化对中国数据要素市场化高水平发展路径复杂机理的理解，为构建数据要素大市场提供经验证据和管理启示。

新发展格局下，制造业新质生产力不仅取决于数据要素赋能，而且受到开放型经济新体制中质态变迁的影响。利用2010—2022年中国制造业面板数据，探讨数据要素赋能与质态变迁对制造业新质生产力的影响。在区分数据要素赋能类型的基础上纳入质态变迁，结果发现，数据要素偏向型赋能引致的质态变迁无法持续承接全球价值链中高端技术革命性突破，会阻碍制造业创新发展，因而对制造业新质生产力的促进作用不显著。数据要素增强型赋能引致的质态变迁能够大幅提升制造业生产系统的复杂性，以及制造业创新系统的前沿性，促进创新发展动力演化，对中国制造业新质生产力发挥显著正向作用。

全球价值链重构与科技竞争加剧背景下，提升企业创新质量是推动我国经济高质量发展的必然要求。构建理论模型解构专精特新政策对“小巨人”企业创新绩效的影响及其作用机制；分析不同企业信息透明度条件下专精特新政策的差异性影响；利用2018—2023年沪深A股上市公司面板数据，采用多期双重差分模型（DID）进行实证检验。研究结果表明：专精特新政策通过缓解融资约束、提供风险补偿及促进人力资本积累提升创新绩效，高层次人力资本是创新质量提升的关键因素。企业信息透明度较低时，“小巨人”企业倾向通过增加创新数量获取政策支持；信息透明度较高时，政策对促进创新质量提升的激励作用更为显著。研究结论从微观机制层面揭示政策实施效果，为优化政策靶向性及建立信息透明度动态监测机制提供了理论依据。