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。

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。

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。

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。