摘 要:“绿色工厂”认证兼具绿色产业扶持和环境规制的双重作用,是推动企业在绿色转型与跨区资本配置中实现最优决策的重要制度设计。本文以2017—2023年工信部公布的八批“绿色工厂”认证名单作为准自然实验,基于比较优势理论构建了一个简单的理论分析框架,实证考察绿色制造对企业异地投资的潜在影响及作用机制。研究发现:在绿色制造的规制下,企业显著减少了异地投资活动,进而更专注于本地发展;机制识别显示,绿色制造的规制增加了企业的制度性交易成本,并使其在本地发展拥有更强的绿色竞争力,从而作出最优异地投资决策;异质性检验发现,非国有、受环保扶持力度小、环境监管距离近以及地区环境规制强的企业,越可能根据跨区间比较优势来作出最优异地投资决策。总体而言,“绿色工厂”认证通过促进企业优化资源配置和纠正经营策略偏差,有效抑制了企业的盲目异地扩张,确保了绿色发展的可持续性。
摘 要:耐心资本通过提升企业风险承担能力,成为促进未来产业关键核心技术突破的重要支撑。本文以2012—2023年沪深A股六大未来产业上市公司为样本,实证检验了耐心资本对未来产业关键核心技术突破的作用机制,以及风险承担在两者之间发挥的中介效应。研究发现:耐心资本通过提供稳定资金支持、优化治理机制,显著促进未来产业关键核心技术突破;风险承担在耐心资本与未来产业关键核心技术突破之间发挥中介效应,即耐心资本通过提升企业风险承担能力,进而促进未来产业关键核心技术突破;进一步基于TOE框架的异质性分析发现,风险承担的中介效应在高技术多元化、高管团队数字化背景低以及区域数字基础设施水平低的组中更为明显;经济后果检验显示,未来产业关键核心技术突破能够促进企业高质量发展,而耐心资本通过正向调节作用强化了这一转化过程。研究结论为构建与中国式创新体系相适配的长期资本供给政策与未来产业创新治理体系提供了重要的理论依据与经验借鉴。
摘 要:在数智化转型背景下,数据要素与人工智能已成为推动经济高质量发展的关键驱动因素。本文以国家大数据综合试验区建设作为外生政策冲击,基于2012—2023年中国A股上市公司面板数据,构建双重差分(DID)模型,系统考察该政策对企业全要素生产率的影响及其作用机制。研究结果表明:国家大数据综合试验区的设立显著提升了企业全要素生产率。机制分析发现,试验区建设通过促进企业数据要素应用和人工智能采纳发挥正向中介作用,其中政策对数据要素应用的促进效应更为显著,而人工智能应用对全要素生产率的提升效果相对更强。进一步分析表明,自主创新能力和联合创新能力在政策实施与企业全要素生产率之间发挥部分中介作用,且试验区建设对自主创新能力的促进效应及其带来的生产率提升更为突出。异质性检验显示,该政策对东部地区企业、民营企业和服务业企业的赋能效应更为明显。本文从微观层面揭示了宏观数字政策通过“数据要素-人工智能-创新赋能”路径推动企业生产率提升的内在机制,为完善数字经济政策设计和推进企业高质量发展提供了经验证据。
摘 要:科技金融是金融服务乡村振兴和推动城乡共同富裕的重要支撑。基于2012—2023年我国30个省份面板数据,本文实证考察科技金融对城乡共同富裕的影响及其作用机制。研究发现:科技金融显著促进城乡共同富裕。机制检验表明,科技金融能够通过提升农业要素配置效率间接推动城乡共同富裕,说明优化土地、劳动力和资本等农业要素配置是其发挥作用的重要渠道。异质性分析显示,科技金融的促进效应存在区域差异,在东部地区最为显著,中部和东北地区次之,西部地区尚不显著。空间效应检验表明,科技金融不仅能够提升本地区城乡共同富裕水平,还会对邻近地区产生正向空间溢出效应。本文为完善科技金融服务体系、提高农业要素配置效率和因地制宜推进城乡共同富裕提供了经验证据。
摘 要:促进实体经济与数字经济深度融合,正成为提升就业水平、实现稳就业目标的新动能。本文基于2012—2023年中国专利数据库与A股上市公司数据,测度企业实数融合水平,构建双向固定效应模型,实证检验其对企业就业的影响及作用路径。研究发现,实数融合能够显著提升企业就业水平,该结论在经过工具变量、遗漏变量偏误等一系列内生性处理与稳健性检验后依然成立。机制分析表明,在劳动力需求侧,实数融合通过扩大企业市场规模、缓解融资约束促进就业;在劳动力供给侧,实数融合通过增强企业对劳动力的吸引力促进就业。异质性分析表明,就企业内部特征而言,国有企业和非高新技术企业从实数融合中获得的就业提升效应更为显著;就外部环境而言,知识产权保护水平较强和数字基础设施建设水平较高的地区,实数融合对就业的提升效应更为突出。据此,应畅通市场扩大、融资约束缓解与劳动力吸引三重传导渠道,并强化知识产权保护与数字基础设施建设,以充分释放实数融合的稳就业效能。
摘 要:生成式人工智能(GenAI)技术的快速扩散正在重塑劳动力市场结构,并对依赖认知判断、创意生成、情境适应和情感互动能力的非程式化劳动产生深刻影响。本文基于2019—2023年全国非程式化岗位招聘大数据与城市层面GenAI技术扩散数据,系统考察GenAI对非程式化劳动岗位AI暴露度的影响及其作用机制。研究发现:GenAI并未全面替代非程式化劳动,其影响主要表现为岗位任务结构和技能要求的重构,并通过岗位AI暴露度提升加以体现;半结构化任务介入是GenAI影响非程式化劳动的重要机制。任务复杂度和技能标准化程度具有显著调节作用,高复杂度任务能够弱化GenAI对岗位AI暴露度的提升效应,而高标准化技能则会强化这一效应。政策调节效应分析显示,技能补贴相较就业保障更有助于缓解GenAI扩散带来的岗位任务重构压力与技能错配风险。行业异质性分析表明,文化创意行业岗位AI暴露度提升幅度低于专业服务行业。进一步分析发现,中年劳动者、低技能适配群体以及中西部地区面临更高岗位AI暴露度。本文从任务结构重构视角拓展了生成式人工智能就业效应研究,为理解GenAI影响非程式化劳动的内在机制提供了微观经验证据。研究结论也为完善技能适配培训、公共就业服务、行业差异化治理和区域协同支持政策,推动GenAI技术进步与高质量充分就业协同发展提供了参考。
摘 要:知识产权保护是激励企业创新的重要制度安排,本文以2011—2024年沪深A股上市“专精特新”中小企业为研究对象,利用国家知识产权示范城市分批设立形成的准自然实验,系统考察知识产权示范城市建设对企业创新的影响及其作用机制。研究发现:知识产权示范城市建设显著促进了“专精特新”中小企业创新。异质性分析表明,该政策对策略性创新的促进作用强于实质性创新,对国有企业和东部地区企业的创新激励效应更加显著。机制检验表明,知识产权示范城市建设能够通过优化资源配置提升企业创新水平,而融资约束对这一促进作用具有显著负向调节效应。本文从知识产权治理视角揭示了激励“专精特新”中小企业创新的制度机制,为完善知识产权保护体系、培育创新型中小企业和推进创新驱动发展战略提供了经验证据。
摘 要:数据作为新型生产要素,对于推动科技创新与产业创新融合发展具有重要意义。本文从融合基础、融合主体和融合成果三个方面构建科技创新与产业创新融合发展水平测度指标体系,并实证检验了数据要素赋能科技创新与产业创新融合发展的作用机制。研究发现:数据要素能够赋能科技创新与产业创新融合整体及各个维度发展,且对融合主体维度的赋能作用更为明显;机制分析发现,数据要素能够通过提高人力资本水平、优化金融服务、增强知识产权保护,推动科技创新与产业创新融合发展;异质性分析表明,数据要素对科技创新与产业创新融合发展的赋能作用在市场化程度较高地区、区域创新能力较强地区更为明显,不同地理区域和信息基础设施水平分组下,系数大小有所差别,但组间差异未通过统计显著性检验。因此,应积极发挥数据要素的赋能作用,探索多样的科技创新与产业创新融合发展的驱动路径,实施差异化发展战略,构建区域协调发展格局。
摘 要:数实融合下企业数字化转型应注重“制度-资源-能力”适配性,而数字政府建设的关键作用在于数治,是优化营商环境、整合数字资源的重要抓手。通过匹配地方数字政府建设指数与第14次中国私营企业调查数据,本文实证分析数字政府建设对企业数字化转型的影响关系及其作用机制。研究发现,地区数字政府建设水平越高,企业数字化转型程度也越高,即数字政府建设促进了企业数字化转型。遵循企业数字化转型的“制度-资源-能力”适配性,基于数治视角的机制分析表明,数字政府建设主要通过降低制度性交易成本、改善数字资源整合环境和减轻政策不确定性感知渠道促进企业数字化转型。异质性分析表明,数字政府建设对企业数字化转型的影响在高科技产业、规模大和预期风险高的企业样本中更为明显。本文的研究有助于从企业数字化转型的视角评价和理解数字政府建设的微观经济效应,并为推进数字政府建设、加快政府职能转变和促进企业数字化转型提供有益参考。
摘 要:在全球生产合作不确定性持续上升的背景下,如何降低企业供应链依赖、提升供应链韧性,已成为理论研究与管理实践共同关注的重要议题。本文以物流标准化试点为准自然实验,运用双重差分法考察物流标准化对企业供应链依赖的影响。研究发现,物流标准化能够显著降低企业供应链依赖,且对下游大客户依赖的抑制作用更为明显。机制检验表明,物流标准化通过创新效应增强企业核心竞争力,通过选择效应扩大供应链合作伙伴选择范围,并通过成本效应降低企业建立新商业联系的物流成本,进而抑制供应链依赖。异质性分析显示,物流标准化的作用效果因物流效率敏感度和外部物流环境不同而存在差异,在供应链效率较高、制造业企业以及市场一体化程度和交通基础设施水平较高的地区,抑制效应更为显著。本文既为企业优化供应链配置提供了新的经验证据,也为加快现代物流体系建设、提升产业链供应链韧性和安全水平提供了政策启示。
摘 要:耐心资本作为一种着眼长远、注重可持续发展的长期导向型资本,其提升供应链韧性的机理与路径亟待深入探究。本文基于2011—2024年中国A股制造业上市公司的面板数据,构建双向固定效应模型,实证检验耐心资本提升供应链韧性的内在机理。研究发现,耐心资本对企业供应链韧性具有显著的正向促进作用,该结论在工具变量、PSM、安慰剂检验等一系列稳健性检验后依然成立。机制分析表明,耐心资本通过提升企业ESG表现、缓解信息不对称、降低供应链集中度以及驱动数字化转型,共同增强供应链韧性。异质性分析进一步表明,民营企业、非东部地区企业、规模较大的企业以及处于中低市场化水平地区的企业,能够更有效地将耐心资本转化为供应链韧性提升的动力。据此,应引导养老金、社保基金等长期资本有序注入实体企业,推动企业将ESG理念嵌入供应链治理并加强信息共享,同时加快全国统一大市场建设,以充分释放耐心资本对供应链韧性的赋能效应。
摘 要:在实现“双碳”目标和推动经济高质量发展的背景下,如何激发企业绿色技术创新活力已成为实现经济绿色转型的关键课题。本文以2012—2023年中国A股制造业上市公司为样本,采用多时点双重差分法,系统评估政府绿色认证制度对企业绿色技术创新的影响。研究发现:获得政府绿色认证的企业,其绿色技术创新水平显著提高。机制检验表明,政府绿色认证制度主要通过提升市场盈利能力、促进人力资本结构优化升级和缓解融资约束三条路径推动企业绿色技术创新;同时,对同行业及同地区其他企业具有显著的正向溢出效应。异质性分析显示,该政策对大企业、非重污染行业以及高科技企业的激励效果更为显著。为此,应持续完善绿色认证政策体系与配套激励措施,发挥其示范引领与联动扩散作用,进一步强化“激励-监督”的闭环作用,持续推动企业绿色技术创新。本文的研究不仅揭示了政府绿色认证对企业绿色技术创新的激励效应与溢出机制,还为精准施策提供了经验证据。
摘 要:在外部环境不确定性加剧和技术变革加速演进的背景下,企业创新活动面临更高的中断风险与调整压力,提升企业创新韧性已成为企业持续竞争优势形成的重要议题。人工智能能够通过数据分析、智能决策和知识处理重塑企业创新过程,为企业增强创新韧性提供新的技术支撑。基于动态能力理论,本文以2010—2023年中国A股上市公司为样本,实证检验人工智能对企业创新韧性的影响及其作用机制。研究发现:人工智能显著提升企业创新韧性;机制检验表明,人工智能能够通过增强创新能力、适应能力和吸收能力提升企业创新韧性;异质性分析显示,人工智能的促进作用在非国有企业、制造业企业以及经济政策不确定性感知程度较高的企业中更加明显。本文从动态能力视角揭示了人工智能影响企业创新韧性的内在机制,拓展了企业创新韧性前因研究,也为企业有效应用人工智能、提升持续创新能力提供了经验证据和实践启示。