面对“卡脖子”技术封锁和创新中断的严峻挑战，提升企业创新韧性迫在眉睫。耐心资本具有与企业技术创新内在需求高度契合的典型特征，故而成为提升企业创新韧性的重要驱动力。利用2009—2023年沪深A股上市公司数据，实证检验耐心资本对企业创新韧性的影响机制。研究结果表明，耐心资本对企业创新韧性呈现“先促进、后抑制”的倒U型影响。机制检验结果显示，耐心资本通过创新合作性、创新双元性和创新持续性影响企业创新韧性。进一步研究发现，当管理者耐心程度、创新决策权集中度、知识产权保护程度较高时，耐心资本对企业创新韧性的倒U型影响被进一步加强。研究结论有助于深化对耐心资本内涵和效果的理解，并为优化企业创新实践、培育创新韧性提供参考。

“乌卡”时代，如何增强制造业企业韧性，是在中国式现代化新征程上提升产业链供应链韧性、加快发展新质生产力的关键议题。基于动态能力理论视角，探究中国制造业企业数字化转型对组织韧性的影响以及作用机制。以2009—2023年沪深A股3446家制造业上市公司为样本，基于大数据文本挖掘和双向固定效应回归模型的实证研究发现：制造业企业数字化转型能够显著提高组织韧性。作用机制方面，数字化转型能够通过促进开放式创新提高组织韧性。进一步地，基于多期双重差分的经济学模型，对冲击效应的检验发现，全球范围内突发的重大公共健康危机事件整体上显著冲击了我国制造业企业的组织韧性，但数字化转型程度较高的企业应对危机能力更强。为企业在技术—经济范式变革加速背景下，加快推进数字化智能化转型、培育动态能力、提升应对不确定性的组织韧性，进而培育新质生产力发展新动能提供了理论与实践启示。

以2025年诺贝尔经济学奖为契机，系统梳理熊彼特增长理论（SchumpeterianGrowthTheory）中“创造性破坏”（CreativeDestruction）机制的历史演进、理论内核与现实情境，结合中国改革开放以来经济增长的成功实践，探究其在中国经济转型中的制度化路径与本土化表达，提出“制度重构、市场演化、创新驱动”三维协同框架。进而，将“破坏性创新”（DisruptiveInnovation）作为“创造性破坏”的微观机制，选取比亚迪、拼多多与TikTok的典型案例，展现中国企业依托技术突破与商业模式重构实现“跟跑—并跑—领跑”系统性赶超的成功经验。研究以“创造性破坏”为切口，以“破坏性创新”为机制，探索在全球科技变革、产业升级与大国竞争的新形势、新阶段、新背景下，实现我国经济高质量发展与可持续增长的核心逻辑与路径。

识别战略性新兴产业关键技术发展方向，有助于抢占科技创新、产业发展高地。基于情报分析三阶段模型，集成多源数据融合与知识关联聚合方法，构建战略性新兴产业关键技术识别模型；通过获取战略性新兴产业关键技术多源数据，利用组合分词方法抽取各数据源关键主题，对多源数据进行融合分析，采用知识关联分析识别产业热点技术；以热点技术为节点进行知识聚合分析，结合可视化结果与限制度指标识别共性技术；以共现技术网络为基础，采用链路预测方法识别战略性新兴产业未来技术发展方向。基于实证分析，揭示战略性新兴产业热点技术与共性技术，并与已有技术识别模型及权威资料进行横向对比，验证该方法的准确性和科学性，识别出更具体的战略性新兴产业关键技术。

动态复杂商业环境中，企业韧性是保障产业链稳固的关键，其形成机制备受关注。以2011—2023年中国A股制造业上市公司为样本，探究人工智能技术应用对企业韧性的影响。从产业链视角看，人工智能技术应用通过数字创新赋能效应、数字运营管理效应和数字营销服务效应三重机制显著提升企业韧性。异质性分析发现，从企业外部环境和企业内部资源看，在行业竞争程度高、数字化转型快、固定资产投资水平高、资本密集型企业、较低ESG发展水平以及较低资源储备下，企业人工智能技术应用对企业韧性的促进作用更强。研究构建了产业链协同分析框架，揭示了人工智能技术渗透增强企业韧性的动态规律，为企业应对复杂环境提供参考。

人工智能技术的迅速发展带来伦理与法律层面挑战，构建科学、可持续的人工智能风险治理体系已成为我国立法亟须回应的重要议题。对比欧盟、韩国、加拿大与美国人工智能风险监管制度，重点梳理其在风险识别、分类机制与配套制度方面的差异化路径。总体而言，各法域虽均以比例原则为基础构建分级分类风险治理模式，但相较之下，美国的双轨分类方法更侧重比例性与弹性治理。借鉴域外经验，探讨我国“共性+个性”的分层立法框架构建，在国家统一立法原则下由行业主管部门实施差异化规制；在此基础上确立“安全与权益”双轨分类模式，并通过“主导风险识别”与“叠加义务”机制应对风险交叉与冲突等复杂情形；同时，完善动态调整与灵活豁免机制，以实现制度与技术演进的动态匹配，逐步形成统一原则指导、多元规则响应的人工智能风险治理体系。

AI应用日益普遍的工作场所中，领导者对AI的态度成为员工运用AI乃至进行创新的主要参照。基于社会认知理论和归因理论，从技术认知（AI信任）与自我认知（AI创新自我效能感）视角构建领导AI符号化影响AI驱动员工创新行为的双中介模型，探讨员工对领导AI符号化动机归因的调节作用。研究发现，员工AI信任和AI创新自我效能感在领导AI符号化与AI驱动员工创新行为之间起双中介作用；当员工归因的领导AI符号化动机为绩效改进时，强化领导AI符号化对员工AI信任的正向影响，进而促进AI驱动员工创新行为；当员工归因的领导AI符号化动机为印象管理时，则弱化领导AI符号化对员工AI信任和AI创新自我效能感的正向影响，进而抑制AI驱动员工创新行为。研究揭示了领导AI符号化对AI驱动员工创新行为的影响机制及其边界条件，为发挥AI情境下的领导效能和激发员工创新行为提供理论支持与实践参考。

学术界围绕AI冲击意识及其对员工AI使用意愿的影响展开了诸多讨论，但关于其如何影响员工AI使用行为仍有待探究。研究结合压力认知评估理论，通过分析317名员工的问卷调查数据，探讨了AI冲击意识对不同AI使用行为的影响与作用机制。研究结果显示：AI冲击意识会引发员工创造性使用与逃避性使用两种截然不同的AI使用行为，而究竟产生何种行为受到优势型领导的影响；在优势型领导的影响下，员工会对AI冲击产生挑战性评估，从而在挑战性评估驱动下主动、创造性使用AI；反之，在缺乏优势型领导的情况下，员工会对AI冲击作出威胁性评估，从而选择逃避性AI使用策略。研究揭示了AI冲击意识影响员工AI使用行为的内在机制，为组织在数智化转型中引导员工积极适应AI、优化人机协作管理提供了理论依据与实践启示。

随着数字经济发展，数据资产已成为企业核心生产要素。基于中国上市企业数据，构建双重机器学习模型，探究数据资产对提升企业绿色创新能力的因果效应及作用机制。结果表明，数据资产显著提升企业绿色创新能力，经过稳健性检验后该结论依然成立。机制分析表明，数据资产通过优化人力资本结构促进绿色创新能力提升；ESG表现、数字基础设施、行业竞争正向调节数据资产对绿色创新能力的促进作用。异质性分析表明，数据资产对企业绿色创新能力的提升作用在超大/特大/大城市企业、高科技企业、国有企业和规模较大企业中更显著。研究不仅揭示了数据资产提升企业绿色创新能力的机制路径，更为通过优化数据要素配置促进企业绿色转型提供了政策启示。

利用2015—2023年上市公司数据，引入中介变量敏捷响应度、ESG信息披露和调节变量地方政府新质生产力关注度，实证研究新质生产力视域下数字化转型何以赋能企业绿色创新。结果表明：数字化转型对企业绿色创新存在显著正向影响；敏捷响应度、ESG信息披露在数字化转型与企业绿色创新关系中均发挥中介作用；地方政府新质生产力关注度正向调节数字化转型、ESG信息披露与企业绿色创新关系。异质性分析表明，当企业资金冗余度较高时，地方政府新质生产力关注度在敏捷响应度与企业绿色创新关系中发挥正向调节作用，并强化敏捷响应度在数字化转型与企业绿色创新间的中介作用。

以2008—2023年沪深A股上市公司为样本，以管理者短视为中介变量，系统考察耐心资本对企业双元创新的影响机制。研究结果表明：①耐心资本与探索式创新显著正相关，而与利用式创新呈现U型关系。②耐心资本投入初期，双元创新表现出“此消彼长”的非对称效应，即探索式创新水平提升而利用式创新水平下降；当投入超过临界值后，双元创新实现“协同共生”的发展态势，同步提升。③管理者短视在上述影响路径中发挥中介作用。管理者短视与探索式创新负相关，与利用式创新呈现倒U型关系：适度短视可通过资源倾斜促进利用式创新，但过度短视将同时抑制双元创新。采用工具变量法与公司固定效应回归控制内生性问题，同时通过Sasabuchi方法进一步验证非线性关系，结论仍然成立。

在数字经济加速演进与创新驱动发展战略深化的双重背景下，突破式创新成为企业跨越技术轨道锁定的关键路径。基于动态能力理论，构建“数字领导力—资源编排—突破式创新”理论框架，通过对华东地区341家企业两阶段问卷数据进行实证检验，发现数字领导力能够显著促进突破式创新；资源编排在数字领导力与突破式创新间发挥部分中介作用；战略灵活性正向调节数字领导力对资源编排的作用，高战略灵活性下，数字领导力对资源编排的正向作用会得到强化。研究拓展了动态能力理论在数字化情境下的应用，为企业在数字经济时代实现突破式创新提供了理论参考和实践启示。

作为新型创新资源，数据要素价值日益凸显。基于2014—2023年1 239家中国A股上市公司面板数据，构建链式中介模型，实证分析数据要素对企业创新能力的影响，揭示其不同维度以及动态能力变化对企业创新能力的提升机制。结果显示：数据要素显著提升企业创新能力，其不仅通过知识积累和动态能力两条独立的并行中介路径影响企业创新能力，而且通过动态能力的链式中介路径影响企业创新能力。其中，知识宽度在数据要素与企业创新能力之间发挥遮掩效应，知识深度在数据要素与企业创新能力之间发挥正向部分中介效应；组织敏捷性、组织柔性在数据要素与企业创新能力之间发挥正向部分中介效应；动态能力变化对不同维度知识积累存在差异性影响。异质性分析表明，数据要素对企业创新能力的提升作用在东部地区企业、民营企业中更显著。研究从知识积累与动态能力视角揭示了数据要素赋能企业创新的内在机制，为企业制定数据驱动型创新战略、优化知识管理提供实践参考。

近年来，美国频繁使用实体清单进行技术封锁，企图遏制中国在关键技术领域的发展速度。以2013—2023年我国沪深A股上市公司为研究样本，基于供应链溢出视角考察中游企业被美国列入实体清单后对链上企业协同创新的影响。结果表明，中游企业被美国列入实体清单后，产生供应链溢出效应，不仅推动上游企业协同创新，也促进下游企业协同创新。经营风险、管理者过度自信是美国实体清单影响中国上下游企业协同创新的内在作用机制。异质性分析表明，供应链溢出效应在供应链距离较近、供应链稳定性较高、供应链集中度较低和市场地位较高的样本中更为明显。研究结论为中国提升产业链供应链韧性和企业管理供应链风险提供经验证据与管理启示。

基于2009—2023年中国271个地级市面板数据，以城市公共数据平台上线作为准自然实验，采用多期双重差分法（DID）实证检验公共数据开放对城市创新水平的影响及作用机制。研究发现：第一，公共数据开放显著提升城市创新水平，该结论在经过系列稳健性检验后仍成立；第二，机制分析表明，公共数据开放能够激发市场活力、提升市场化水平、减少政府干预、优化政商关系、改善营商环境，通过有效市场和有为政府双路径促进城市创新水平提升；第三，数字普惠金融通过缓解融资约束、降低创新成本，在公共数据开放与城市创新水平之间发挥正向调节作用，人力资本存量则通过知识转化与溢出效应强化公共数据开放的创新提升效应；第四，公共数据开放的政策效应呈现区域异质性，对“胡焕庸线”东南侧城市、产业结构高级化水平较高城市、大型城市的创新提升效应更强；第五，公共数据开放对城市创新具有显著的空间溢出效应，通过空间交互对其他城市产生正向影响；第六，在公共数据开放影响城市创新水平的过程中，有效市场和有为政府协同产生显著的促进效应。本研究基于有效市场和有为政府角度，系统论证了公共数据开放对城市创新水平的影响机制，揭示了数字普惠金融与人力资本的协同作用，探讨了跨区域的空间溢出效应，为优化数据要素市场化配置提供了理论依据与政策启示。

数字技术的迅猛发展使价值共创概念得以拓展，由二元关系发展为多元参与者的复杂网络。数字经济时代，许多企业通过与其他企业特别是数字服务企业合作形成数字创新网络，通过嵌入数字创新网络整合数字创新资源，加快建成新的价值创造模式。基于社会网络理论，构建企业借助数字创新网络嵌入实现价值共创的研究框架，并引入企业数字责任作为中介因素，以明晰数字创新背景下，企业与多元利益相关者实现价值共创的内在机制。通过对317份企业问卷调研数据进行多元线性回归和Bootstrap检验，结果表明：数字创新网络结构嵌入和数字创新网络关系嵌入不仅正向促进价值共创，而且正向促进企业数字责任；企业数字责任正向促进价值共创，同时在数字创新网络结构嵌入、关系嵌入与价值共创间发挥部分中介作用。本研究深化了社会网络理论在数字创新背景下的应用，为企业更好地嵌入数字创新网络、履行数字责任、实现价值共创提供理论支撑与实践启示。

对人工智能生成内容标识制度功能实效的理解，直接影响对标识义务范围的界定。当前，标识制度尚未充分实现实质透明化发展，用户及平台标识意愿有限。生成内容标识在信息披露层面亦存在功能限度，无法等同于信息质量和著作权判断，且标识易被篡改，影响其溯源监管功能的发挥。应遵循保障功能实效最大化解释原则，促进标识制度向实质透明化方向发展，反思产品信息披露理论说的应用限度，强调标识义务履行的多元主体协同化。同时，应坚持控制标识成本的区分化解释原则，基于标识主体差异、风险场景差异区分解释。平台服务提供者所承担的标识义务主要由行政机关进行监管，可衔接《中华人民共和国网络安全法》第22条第1款与第60条进行解释；用户标识义务履行则以平台监管为主，且平台服务提供者应为用户标识提供便捷工具并进行显著提示。《人工智能生成合成内容标识办法》第9条显式标识例外的解释意义重大，应逐渐由当前“监管说”向基于风险场景分类的“发展说”路径转型。

数字经济浪潮中，数据资产已成为企业转型的战略引擎与核心竞争要素。企业主动披露数据资产信息如何驱动价值创造，以及对其内在机制的探讨尚待深入。基于信息不对称理论、资源基础理论与委托代理理论，构建多层次分析框架，以2008—2023年我国A股上市公司为研究样本，探究数据资产信息披露对企业价值创造的影响效应、作用路径及边界条件。研究发现：①数据资产信息披露能显著促进企业价值创造，这一结论在经过工具变量法、Heckman两阶段模型、倾向得分匹配法等一系列稳健性检验后依然成立。②机制分析表明，数据资产信息披露通过提升企业盈余水平和降低企业权益资本成本两条路径实现价值创造。③异质性分析发现，数据资产信息披露的价值创造效应在行业竞争激烈、地区数据市场化水平较高、内部治理完善的企业中更为显著，这表明外部市场环境与内部治理机制是强化其正面效应的关键情境因素。研究从“增利”和“降本”双重视角揭示数据资产信息披露驱动企业价值创造的内在机理，拓展了数字经济时代企业价值创造理论研究，为完善数据要素市场化配置提供了决策参考，并为企业优化数据披露策略、提升市场竞争力提供了经验证据。

不确定性环境中，组织韧性是企业应对冲击和维持竞争优势的重要能力，但其构建往往伴随着较高的资源投入，与成本领先战略形成一定内在冲突。基于资源基础观，考察组织韧性对成本领先战略的影响机制。研究发现：①组织韧性对成本领先战略具有显著负向影响。同时，战略联盟在组织韧性与成本领先战略之间发挥部分中介作用。②高韧性企业由于具备更强的内部资源整合能力，倾向于降低对战略联盟的依赖，而战略联盟（尤其是股权式联盟）有助于企业通过资源共享和规模效应实现成本优势。③从管理者—战略—环境多层次视角考察情境差异，发现管理者短视主义和企业战略导向主要调节组织韧性与成本领先战略之间的直接关系，而市场竞争主要调节组织韧性对战略联盟的影响路径。④在竞争加剧市场环境下，高韧性企业更倾向于通过联盟合作分担成本与风险。通过区分不同路径调节机制，深化了对组织韧性“黑暗面”的理解，并从战略联盟视角拓展了组织能力与战略选择关系研究。

以2012—2022年中国A股上市制造企业为研究样本，采用熵值法对企业商业模式创新进行综合测度，利用层级回归分析法检验商业模式创新对企业碳排放强度的影响，并探究绿色创新、数字化转型在其中所发挥的中介作用以及地方环境规制强度的调节作用。研究发现：①商业模式创新能显著降低企业碳排放强度，且对国有企业、重污染行业、大规模企业的影响作用更显著；②绿色创新和数字化转型在商业模式创新抑制企业碳排放强度过程中起部分中介作用，其中绿色创新的“提质”作用相较于“增量”作用更加显著；③地方环境规制强度在全样本中的正向调节效应不显著，进一步分析表明，地方环境规制强度仅在部分企业中具有调节效应，且表现为在小规模企业、低研发投入企业中呈现负向调节作用。研究结论有助于在微观层面丰富商业模式创新与碳排放影响因素研究，为制造企业战略创新、推动高质量绿色创新、合理应对环境压力、把握商业模式创新在碳减排方面的后发优势提供理论证据和实践启示。

作为实现“双碳”目标的核心政策工具，碳排放权交易如何推动企业绿色化转型和可持续发展已成为亟需回答的问题。基于“波特假说”，以2006—2023年中国A股上市工业企业为样本，探究碳排放权交易对企业绿色创新效率的影响机制。结果发现：碳排放权交易实施有助于激励企业提升绿色创新效率，经平行趋势、安慰剂、异质性处理效应检验后，该结论依然成立。机制检验表明，碳排放权交易可通过优化产业结构转型正向影响企业绿色创新效率，其中，产业结构高度化、产业结构合理化均发挥部分中介效应。异质性分析表明，是否位于环保重点城市以及企业所有制差异均会产生差异化政策效果。研究从资源利用视角，揭示了碳排放权交易这一市场激励型环境规制引导企业可持续发展的内在机理，为完善全国碳市场建设、促进企业高质量发展提供经验证据。

在数据要素市场构建中，数据权属界定、价值分配等确权问题成为主要障碍。理论界和实务界对数据确权的探索与尝试主要在“主客体二分”的框架下进行，就客体规制而言，有以传统财产权理论展开的权属认定方案，也有尝试兼顾利益分配与权益保护的方案；就主体规制而言，主要以行为为基础展开确权。但综合目前政策背景与规范发展，对所有权的摒弃与对使用权的强调已成为重要趋势。在使用权论域之下，能够发展出以数据持有者权和由此自然延伸的访问权为内容的确权方案。在这一基础之上，持有与访问规则需要再行细化。具体来看，就数据持有而言，需要以事实控制为基础、以公平效率为原则，明确各个主体如何分享数据相关权益；就数据访问而言，需要配合数据分配状态规则，明确不同级别与权限下的个性化访问规则。

数字经济时代，数据已成为驱动企业技术创新和可持续发展的关键生产要素。企业如何有效利用数据要素以提升创新能力，从而增强竞争优势，是学术界与业界关注的重要议题。基于资源基础观与创新管理理论，系统分析其对企业利用式创新与探索式创新的影响机制，采用2008—2023年中国A股上市企业面板数据，构建双重固定效应模型进行实证检验。研究发现，数据要素应用对企业双元创新具有显著正向影响，且对利用式创新的影响更为突出。机制分析表明，数据要素应用通过激活内部冗余资源促进利用式创新，通过增强外部研发合作推动探索式创新。此外，大数据综合试验区设立与东部地区经济优势进一步强化数据要素应用对双元创新的促进作用。研究深化了资源基础理论在数据要素背景下的解释力，为政府完善数据要素市场制度和企业提升数据利用能力提供实践启示。

人工智能已经深度嵌入社会运行网络，成为数字社会的底层架构和基础设施。学界对生成式AI数据风险从生命周期、权利理论、数据安全等视角进行分析，但多聚焦数据属性特征与数据风险形态表现，相较而言，忽视了治理本身的核心属性和过程机制。“作为理论的治理”强调治理目标的明确性、治理主体的协同性、治理依据的完备性以及治理手段的灵活性四个方面，而生成式AI数据风险治理困境可依此划分为目标含混、主体割裂、依据缺位、手段僵化四大方面。基于此，应通过风险分级的动态平衡、政企利益的协同耦合、短长期目标的时序衔接来实现目标校准；通过公权力机关的协同联动、政企共生的共治运作、国际规则的协作共建来实现主体协同；通过分层立法的法律保障、多元共治的标准建构、制度固化的伦理约束来实现依据完善；通过行政工具的精准革新、技术工具的制度激活、多元工具的联动互嵌来实现工具体系升级。通过各治理要素之间的深度耦合与有机融贯，最终推动生成式AI数据风险治理体系的持续创新和治理机制的质性跃迁。

知识管理模式创新对于提升企业核心竞争力具有至关重要的作用，是驱动企业可持续发展的关键影响因素。基于行动者网络理论（ANT），借助模糊集定性比较分析（fsQCA）、重要性—绩效图分析（IPMA）和人工神经网络（ANN）分析方法对202份高新技术企业问卷数据进行分析，验证技术行动者、人类行动者和协调性行动者3个层面因素联合驱动知识管理模式创新的路径，以及不同条件对知识管理模式创新的重要程度。研究发现，引致高水平知识管理模式创新的类型可分为技术—协调双核型、人机协同交互型、技术主导自驱型3种；实现高水平知识管理模式创新的关键前因条件主要集中在技术行动者层面，其中，AI+知识转化最为核心。研究结论明晰了知识管理模式创新的影响因素及组态路径，弥补了传统定性和定量分析的局限，丰富了知识管理相关理论研究。

美国不断对中国实施科技“脱钩断链”，维护中国国内企业供应链韧性的需求更加迫切。以2010—2022年中国A股上市公司为研究样本，基于美国对华科技“脱钩”政策这一准自然实验衍生的外生冲击，运用双重差分模型探究美国对华科技“脱钩”政策对企业供应链韧性的影响，揭示美国对华科技“脱钩”政策对企业供应链韧性的作用机制。研究发现：①美国对华科技“脱钩”政策提升了企业供应链韧性，稳健性检验后该结论依然成立；②异质性分析结果表明，在非国有企业、东部区域和高科技产业，中国企业供应链韧性受美国对华科技“脱钩”政策的影响更显著；③美国对华科技“脱钩”政策通过提升供应链效率以及供应链集中度增强企业供应链韧性，而供应链合作复杂度则会抑制企业供应链韧性水平提升。研究结论有助于为推动中国企业供应链高质量发展提供经验证据和管理启示。

科技创新驱动高质量发展背景下，优化科研团队结构以提升创新效能是增强国家竞争力的关键。现有关于科研团队的研究虽积累深厚但体系庞杂，亟需进行系统性梳理与整合，进而为我国科研团队建设提供理论支撑。借助文献计量工具解析2000—2024年国内外4541篇重点文献，梳理国内外科研团队研究脉络与议题异同；基于“团队识别—结构要素—创新效能”分析框架，揭示研究热点与发现；探讨我国“有组织科研”范式对稳定、高效科研团队的需求；提出未来研究方向：聚焦有能力承担有组织科研任务的团队类型、探索科研团队结构优化路径以及构建契合有组织科研导向的创新效能评价体系。

人工智能是推动科技跨越发展的重要驱动力量。采用2014—2023年沪深A股3131家公司面板数据，基于资源编排理论分析框架，从人工智能的创新资源与资源管理者双重属性入手，探究人工智能与企业突破式创新的关系。结论表明：作为创新资源，人工智能与企业突破式创新存在倒U型关系；作为资源管理者，人工智能通过企业资源结构化和能力化影响企业突破式创新。人机交互过程中，人工智能更多表现为创新资源管理者，与研发人员存在替代关系；研发人员数量负向调节人工智能与突破式创新的关系，但上述作用随着生命周期推进而减弱。研究丰富了资源编排理论在人工智能情境下的认知与应用，为理解人工智能在创新活动中的复杂角色提供了新视角，对企业在人机协同中优化人工智能部署提供参考借鉴。

缺乏分类指导的碳减排行动容易损伤经济韧性，进而影响“双碳”目标的实现。以中国内地30个省份（西藏因数据缺失，未纳入统计）为样本，通过模糊集定性比较分析方法（fsQCA）探讨双碳政策对经济韧性的组态影响与作用路径。构建4种以高水平经济韧性为前因条件的组态，即工业型高耗能驱动（组态1）、非能源依赖型高碳排驱动（组态2）、综合型多产业驱动（组态3）、低碳化高新产业驱动（组态4），其具有各自特征与演变规律，构成高经济韧性的多样态路径。从组态1—组态3—组态4，体现科技赋能产业—财政水平提升—传统工业依赖度降低的减碳特点，呈现出“阵痛式”过程；从组态2—组态4则是一个“平顺式”过程，体现增强科技财政投入—发展高新产业—实现绿色产业减碳的演进逻辑。两类演进模式都遵循“科技投入—减碳”的双因素提质策略。因此，加强以政促社的多主体科技投入能够促进各省域经济韧性均衡化发展，也有利于碳中和目标实现。

人工智能是赋能实体经济、培育新质生产力的核心引擎。立足国家新一代人工智能创新发展试验区的政策实践，采用2007—2023年沪深A股上市公司数据，运用交错双重差分模型，系统考察该政策对企业创新成效与创新泡沫的双重影响及作用机制。研究发现：①试验区设立显著提升企业人工智能专利授权数量，该结论经系列稳健性检验后依然成立；②试验区政策通过促进研发投入与深化产学研合作提升企业创新成效；③异质性分析发现，对于数字化转型程度低、技术禀赋基础弱、城市群智能化集群程度低的企业，试验区政策带来的创新成效更显著；④试验区政策重构了集团内部创新网络、提升了子公司创新能力，同时，激发企业拓展创新边界，增强其在新技术领域的创新能力；⑤在促进企业实质性创新的同时，试验区政策也催生了企业创新泡沫，创新泡沫在集团内部表现出转移特征。研究从双维度视角揭示创新政策效应及其作用机制，从优化资源配置与促进协调发展角度为建设人工智能创新生态系统提供了参考。

复杂产品系统集成能力是集成商的核心能力。采用复杂产品系统理论，基于赛桥生物的纵向单案例探索性研究，探讨案例企业2011—2023年攻关CGT（细胞与基因治疗）上游设备行业高端装备制造的国产技术替代路径，提炼国产替代过程中复杂产品系统集成能力提升机制。研究发现：长期技术攻坚为国产替代提供技术支撑，通过提升技术集成能力、产品集成能力和系统集成能力三大复杂产品系统集成能力，逐步实现国产技术替代、关键模块替代及全流程替代，替代路径呈现出渐进式演化特征。复杂产品系统集成能力构建是技术逻辑与市场逻辑相互作用的结果。

在数字经济蓬勃发展背景下，公共数据成为新型生产要素，其开放正深刻影响着企业联合创新。基于2010—2023年中国A股上市公司面板数据，将省、市两级公共数据开放平台上线视为准自然实验，系统考察两级公共数据开放对企业联合创新的赋能差异。研究发现：①省级公共数据开放能显著促进企业联合创新，而市级公共数据开放受限于平台自身建设水平，整体赋能效应不显著，但加大政府科技投入、提升政府数字关注度可有效改善这一状况；②进一步分析表明，省级公共数据开放主要通过提升企业数字技术应用广度和深度促进联合创新；③异质性分析发现，省级公共数据开放赋能企业联合创新的效应在创新型城市、技术密集型企业、数字经济产业和成长期企业中更为明显。研究为优化两级公共数据开放政策、提升地方数据平台治理能力、破解“有数据不会用”等现实困境提供实证依据和政策建议。

人工智能已成为企业转型升级的核心驱动力，其战略价值的释放依赖人与AI间隐性知识的有效转移。基于AI社会化理论，探究AI能力（采纳、利用与维护）影响人机隐性知识转移的机制，引入价值感知与威胁感知作为调节变量，构建“技术能力—心理认知—行为结果”的整合研究模型。通过问卷收集321家企业数据，采用结构方程模型与层次回归分析方法进行实证检验。研究发现：AI能力正向影响人机隐性知识转移；AI能力正向影响新职业角色认同，并通过其间接促进人机隐性知识转移；价值感知正向调节AI能力对新职业角色认同的影响，威胁感知的负向调节效应尚不显著。本研究为人机隐性知识转移分析提供了逻辑框架，丰富了该领域研究视角，为企业实现AI应用价值提供了管理启示。

算力基础设施是数字经济和人工智能发展的底座，科学测度算力基础设施建设水平并识别区域差异和演变规律，是推动其高质量发展的基础。从算力设施规模、网络运载能力、算力支撑环境及算力绿色发展维度构建测度指标体系，采用熵值法测度2016—2022年中国30个省份算力基础设施建设水平，运用Dagum基尼系数和Moran's I指数揭示其区域差异与空间相关性。研究发现：①中国算力基础设施建设水平逐步提升，呈现东部>中部>西部的梯度发展格局；②总体的区域差异呈现波动上升趋势，其中，区域间差异为主要来源，区域内差异保持东部>西部>中部的发展格局，区域间差异呈现东—西>东—中>中—西的发展格局；③各省算力基础设施建设水平呈正向空间关联，空间关联强度呈先增后减的发展特征。构建的综合测度体系可为评价算力基础设施提供方法参考，研究结论为优化全国算力基础设施布局、推动区域协调发展提供决策参考。

新一轮科技革命和产业变革背景下，如何有效应对供应链运营风险成为推动高质量发展的关键。构建数字产业集聚对企业供应链配置影响的理论分析框架，以2011—2023年沪深A股上市公司数据为研究样本，运用面板双向固定效应模型，实证考察数字产业集聚对企业供应链配置的影响效应及其作用机制。研究发现，数字产业集聚能够显著促进企业供应链配置多元化，且这种促进效应主要通过提升企业技术创新能力和信息披露质量实现。进一步分析发现，数字产业集聚对企业供应链配置的影响具有显著差异，在非国有企业、人工智能应用水平较低企业、市场化程度较高地区企业以及沿海地区企业中，这种促进作用更为显著。研究结论拓展数字产业集聚的经济效应研究范畴，为数字经济时代企业构建更具韧性的供应链体系提供理论参考和经验证据。

如何利用工业互联网平台赋能参与型制造企业数绿孪生转型，是促进制造企业高质量发展的重要议题。通过选择橙色云平台下的威海宝威新材料、天信平台下的光山水泥和际嘉平台下的余姚领克为案例样本，综合运用时序区间方法与案例研究方法，分析工业互联网平台赋能参与型制造企业数绿孪生转型的阶段过程，揭示平台赋能机理。研究发现，工业互联网平台赋能参与型制造企业数绿孪生转型表现为数绿技术应用（阶段一）、数绿合奏共进（阶段二）和数绿共生创新（阶段三）3个阶段，提炼出从阶段一到阶段二的两条演进路径，分别为提升大数据处理能力和加强供应链链式合作；从阶段二到阶段三的两条演进路径，分别为提高平台创新重构能力和提升平台融通创新能力，为我国工业互联网平台规模化应用以及制造企业数绿孪生转型提供路径参考。

提升产业链韧性是推动经济高质量发展、建设现代化产业体系的内在要求。从供给侧与需求侧视角，构建人工智能影响产业链韧性的理论框架，采用2011—2023年中国30个省份面板数据，运用中介效应模型与空间杜宾模型进行实证检验。研究发现：人工智能对产业链韧性具有显著直接提升作用；人工智能通过促进技术创新（供给侧）与拉动居民消费（需求侧）两条路径间接增强产业链韧性；人工智能存在显著正向空间溢出效应，不仅能提升本地产业链韧性，还能辐射带动邻近地区。研究揭示了人工智能赋能产业链韧性的“直接—间接”双路径机制与跨区域协同效应，为统筹推进人工智能发展与产业链安全提供了理论依据与参考启示。

随着制造企业智能化转型的深入，如何高效采纳人工智能技术并协调其对劳动力就业的关系，成为企业及社会关注的议题。利用2023年148家A股上市制造企业数据，运用fsQCA和回归分析混合方法，探究组态视角下制造企业TOE（技术—组织—环境）配置模式驱动AI采纳强度的多元路径及其对劳动力需求规模的影响。研究发现：①技术与环境薄弱的组织双核驱动型、非高研发投入下政策推动的技术—组织协同创新型、技术投入与风险承担主导型3种TOE配置模式有助于提升企业AI采纳强度；②高强度AI采纳总体上会抑制企业劳动力需求规模，前两种TOE配置模式会抑制企业劳动力需求规模，第三种配置模式对劳动力需求规模的负向影响效应不显著。研究为制造企业科学选择人工智能采纳路径、优化劳动力管理与就业保障提供指导，同时为平衡人工智能技术应用与就业稳定提供政策参考。

高校是专利开放许可制度的主要参与主体，现有研究尚未系统揭示其开放许可决策的内在逻辑和微观机制。以专利质量的多维特征为切入点，从成本与收益权衡视角解析高校开放许可的决策机制。基于312所高校473 621项专利大样本数据进行实证分析，结果显示：①专利质量的不同维度对开放决策有差异化影响，其中，技术质量和法律质量较高专利被独占许可的概率更大，而经济质量突出的专利则更可能被开放许可；②区域技术市场环境通过塑造市场化路径，显著调节专利经济质量与开放许可决策的关系；③高校公共资源支持与成果转化制度压力通过社会责任驱动机制，强化对高技术质量与法律质量专利的开放许可倾向。本研究揭示了高校开放许可决策中“质量依赖”的权衡机制及其作用边界，为高校专利分类管理和政府政策优化提供了参考依据。

实施创新驱动发展战略与促进数实经济深度融合，是经济发展新旧动能转换的关键策略。在此进程中，数据资产披露成为实现这一转变的重要切入点。立足微观视角，选取2011—2023年中国专精特新“小巨人”上市公司为研究样本，实证检验数据资产披露对专精特新中小企业创新质量的影响效应。研究发现：①数据资产披露显著提升专精特新中小企业创新质量，在一系列稳健性检验后结论依然成立；②机制检验发现，数据资产披露主要通过缓解融资约束、优化人力资本和减少“创新迎合”提高专精特新中小企业创新质量；③进一步分析发现，较高水平的知识产权保护、行业竞争和分析师关注能够增强数据资产披露对中小企业创新质量的提升效果。研究结论可丰富数据资产微观领域影响效应研究，并为专精特新中小企业推进数字化转型与高质量发展提供实证依据与经验参考。