发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。新质生产力以技术密集为特征，其发展离不开充足的资金支持。故本文基于2012~2023年中国30个省级行政区的面板数据，运用OLS回归、工具变量-两阶段最小二乘法、滞后回归等一系列方法验证数字金融对新质生产力水平的影响，并在此基础上采用门槛效应模型和空间杜宾模型，系统分析数字金融对新质生产力的非线性效应与空间效应。研究结果表明：(1)数字金融发展显著促进了新质生产力的提升；(2)数字金融对新质生产力的影响在社会融资规模上呈现出显著的门槛效应，其促进作用随社会融资规模的扩大而进一步增强，呈现出非线性特征；(3)各省(区、市)间新质生产力发展存在空间关联性，本地新质生产力的提升对周边地区存在正向溢出效应；(4)临近区域数字金融水平的提升能通过“虹吸效应”间接抑制本地新质生产力的发展。本文创新地揭示了数字金融对新质生产力的门槛效应与空间效应，为理解省际经济一体化提供了新视角，为推进“金融强国”建设、培育新质生产力提供了理论依据和实践启发。

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，对于推动企业全要素生产率提升具有重要作用。本文以2016~2024年沪深A股上市公司面板数据为研究对象，基于区域创新系统理论和内生增长理论考察人工智能创新发展试验区政策对企业全要素生产率提升的影响。研究发现，人工智能创新发展试验区政策能够显著提升企业全要素生产率，并且此结论在稳健性检验后依旧成立。异质性检验发现，人工智能创新发展试验区政策对中西部地区和非高科技行业企业的促进作用更强。进一步研究显示，人工智能创新发展试验区政策通过深化人工智能应用和提升资源配置效率两个渠道发挥作用，不仅提升了企业全要素生产率，还进一步增强了盈利能力。本文为人工智能创新发展试验区政策促进企业全要素生产率提升提供了经验证据，对如何提高企业全要素生产率有重要的政策含义。

Under the wise leadership of the Party Central Committee with Comrade Xi Jinping as its core, the development of AI industry, and the R & D and application of large language models in China have been in the first echelon in the world.In August 2025, the State Council's Opinions on the In-depth Implementation of the Artificial Intelligence Plus Action drew a grand blueprint for further promoting the extensive and deep integration of artificial intelligence with various sectors of the economy and society.The vigorous development of intelligent economy is inseparable from the rapid progress of intelligent technology, critically, it also requires enterprises to renew their organizations and adjust strategies to grasp new opportunities and tap into new potential.However, the intelligent economy with unlimited potential also contains greater technological and social risks, such as data security, unemployment of vulnerable workers and so on.Therefore, the society should actively foresee all kinds of risks and formulate countermeasures to promote the stable and healthy development of AI economy.

外资撤出作为国际资本流动的逆向过程, 其引致的供应链稳定性风险已成为影响国民经济循环质量的重要议题。本文基于2010~2023年沪深A股上市公司供应链数据, 实证检验了外资撤出对供应链韧性的影响及作用机制。研究发现, 外资撤出会显著削弱供应链韧性, 其作用路径是通过资金链加剧企业融资约束、创新链降低水平和垂直技术溢出的传导效能。从异质性角度看, 非国有、资产密集型、高虚拟集聚及环境敏感性高的企业受外资撤出冲击更为显著。外资撤离的削弱作用存在行业内多级溢出; 自贸区设立对优化企业资本结构与增强供应链稳定性具有双重积极效应。本文为企业进一步吸引和有效利用外资, 增强供应链质量和效益提供重要政策参考。

数字化绿色化转型是提升新质生产力的核心目标和重要着力点, 其协同发展和深度融合为经济增长"换道超车"提供了持续动能。本文系统分析了数字化绿色化协同转型的概念机理, 创造性地将二者转型发展区分为数字产业本身的绿色化转型, 传统产业中新能源产业的数字化转型, 传统能源产业数字化绿色化转型和一般传统产业的数字化绿色化协同转型4类, 并基于协同演化理论阐释数字化与绿色化通过技术、制度与市场多维互动, 从"相互关联"到"深度协同"的动态过程, 丰富数字化绿色化协同转型的理论内涵。研究发现, 数字化绿色化以制造业、建筑业、信息通信业、交通运输业和能源行业为重点领域, 推动制造业转型升级, 促进绿色建筑降碳增效, 加快信息通信行业和交通运输行业高质量发展, "数智双碳"产业生态初步形成。中国数字化绿色化发展以数字技术应用突破推动重点领域低碳转型, 但也面临协同机制路径不清晰, 制度保障不完备, 协同程度不平衡, 各类要素支撑能力不充分等挑战。推进"双化协同"应优化重点产业资源配置, 规范低碳标准和数据使用制度, 促进全社会数字化转型深化发展, 形成全领域新质生产力聚合要素。

数字技术的应用能够促进绿色创新进而赋能企业的高质量发展。本文基于资源基础理论和信息不对称理论，以2012~2023年沪深A股上市企业为样本，运用双向固定效应模型对数字化转型、绿色创新和企业高质量发展的关系进行验证。研究结果表明，数字化转型对企业高质量发展具有显著的正向影响，数字化转型通过绿色创新间接对企业高质量发展产生积极影响；企业社会责任和企业风险承担水平均正向调节数字化转型对企业高质量发展的影响。研究结果揭示了企业数字化转型对企业高质量发展的影响机制，为企业实现高质量发展提供理论依据和实践指导。

作为数字时代的核心生产要素，数据要素成为推动与赋能实体经济创新发展的重要引擎。基于资源编排理论，本文选取2011~2024年中国A股“专精特新”企业为研究样本，实证检验数据要素对企业创新韧性的影响及作用机制。研究发现：数据要素显著增强了“专精特新”企业创新韧性且存在两年滞后期，该效应主要通过缓解融资约束、降低委托代理成本、优化人力资本结构和增强研发投入4种渠道得以实现。此外，数据要素对非高技术企业、大规模企业和劳动密集型行业的企业创新韧性具有更积极的影响效果。本文为数字化转型背景下“专精特新”企业依托数据要素培育其创新韧性提供理论依据与实践启示。

本文基于我国沪深A股上市公司2014~2023年面板数据, 构建链式多重中介效应模型, 实证检验财政补贴和税收优惠对企业新质生产力的异质性影响及其作用机制。研究表明： 财政补贴和税收优惠能够显著促进企业新质生产力发展, 该结论经过稳健性检验与内生性分析后仍成立。机制分析发现： 融资约束和风险承担在财税政策与企业新质生产力之间, 不仅发挥着独立中介作用, 而且也发挥着链式中介作用。异质性分析表明： 财政补贴和税收优惠对非国有企业和位于中心城市企业新质生产力的边际促进作用更为显著。

数字经济是新质生产力发展的关键驱动力。本文从“技术进步”和“要素升级”两个维度构建评价指标体系，实证测度2012~2023年我国30个省(区、市)新质生产力发展水平，探讨数字经济对新质生产力的影响效应与作用机制。研究发现：我国新质生产力水平不断提升，但存在明显区域差异。数字经济显著促进新质生产力发展，经内生性处理和稳健性检验后结论依然成立，且促进效应呈“东部＞西部＞东北＞中部”的梯度分布。数字经济通过结构优化效应、技术创新效应和资源配置效应促进新质生产力发展，同时具有空间溢出效应，推动本地区发展，但对邻近地区产生抑制作用。

风险投资具有高风险、高收益、专注于创新领域等特征，这些特征与新质生产力的内涵高度相关，两者的关系值得探讨。本文基于2011~2023年风险投资数据与中小板、创业板和科创板上市公司数据，实证研究了风险投资对企业新质生产力的影响效应及作用机制。研究发现：风险投资显著提升了企业新质生产力水平。机制分析表明，风险投资通过促进企业突破性创新、缓解企业融资约束、提高企业风险承担能力，促进企业新质生产力水平提升。进一步分析发现，融资约束越大的企业，风险投资对企业新质生产力的促进作用越明显；非国有性质企业、高科技类型企业、技术密集型行业企业，以及东部地区的企业，风险投资对企业新质生产力的促进作用更显著。本文的研究结论为我国支持风险资本赋能科技创新和新质生产力的战略决策提供了事实依据与政策参考。

面对百年未有之大变局，如何在各种不确定性环境中提升企业韧性是党中央高度关注的重要议题。本文基于2010~2023年中国上市企业数据，探究实数技术融合对企业韧性的影响及作用机制。研究表明：(1)实数技术融合能显著提升企业韧性。主要通过提升劳动力技能和薪资水平，打破行业壁垒和降低顾客集中度，从而提升企业韧性；(2)环境不确定性正向调节实数技术融合对企业韧性的促进作用；(3)实数技术融合对企业韧性的影响存在异质性，在非两职合一、融资约束低、盈利能力强的企业中，实数技术融合对企业韧性的促进作用更大。本文为推进实数技术融合，提升企业韧性提供了理论依据与政策启示。

政府数据开放是推进数字中国战略和数字政府建设的重要举措。本文以政府数据开放平台上线为切入点构建“准自然实验”，基于中国284个城市的面板数据，运用双重差分模型实证检验政府数据开放对城市创新的影响。研究发现：政府数据开放对城市创新具有显著的提升作用，该结论经过一系列稳健性检验后依然成立；机制检验发现，政府数据开放通过集聚科技人才、激发创业活力和优化营商环境，在创新资源、创新主体和创新环境3个层面上赋能城市创新；异质性分析显示，在数字政策环境、数字金融环境和数字基础设施较好的城市中，政府数据开放的创新驱动效应更加明显；拓展性分析显示，政府数据开放质量维度中的开放数据质量和平台建设质量均正向影响城市创新。鉴于此，政府应该积极建设政府数据开放平台，关注政府数据开放对不同地区的异质性影响，以更好地释放数据要素开放共享的红利。

随着我国经济发展进入提质增效的新阶段，培育和发展新质生产力已成为当前经济高质量发展的关键任务。耐心资本是引导创新资源与要素融合，推动新质生产力形成的实践要求。因此，本文聚焦耐心资本如何赋能新质生产力的形成，分析其在创新成果转化、产业结构优化与人才集聚中的协同作用。通过实证分析发现：耐心资本对新质生产力的形成有显著的促进作用，而且耐心资本在经济发展水平较低的地区更能够促进新质生产力的形成，其影响主要通过提升创新水平、推动产业结构合理化和促进人才集聚三方面实现。因此，应充分发挥耐心资本在技术创新与结构转型中的引导作用，推动资本要素更稳定、更公平地流动，持续释放创新的潜能，形成新质生产力。

企业数字化转型是贯彻落实数字经济战略，推动数字经济和实体经济融合发展的重要环节。本文聚焦于政府数字关注度-企业数字化转型传导方式，实证检验政府数字关注度对企业数字化转型的影响及作用机制。基于2007~2023年中国沪深A股上市公司相关数据，研究发现政府数字关注度显著促进企业数字化转型，且上述效应在国有企业、小规模企业、地区数字基础建设较好时作用效果更加明显。政府数字关注度对企业数字化转型的影响主要通过政府及企业两方面的传递路径发挥作用，政府数字关注度提高数字化补助，同时作用于企业间同群效应，即促进企业数字化转型的模仿学习行为。本文研究结论对于丰富企业数字化转型相关研究，探究如何充分发挥政策有效性破解企业数字化转型困境具有重要意义。

企业数字化转型有助于降低市场交易成本，提高专业化分工水平，进而提升其全要素生产率。本文基于2010~2023年沪深A股制造业上市公司数据的实证分析表明：(1)制造业企业数字化转型能够提升其全要素生产率，这在一系列稳健性检验后依然成立；(2)专业化分工在其中具有显著的中介效应和双门槛效应，而且当专业化分工水平越过高的门槛值后，数字化转型的全要素生产率提升效应更大，但是在低的门槛值以下时这种作用不明显；(3)数字化转型对全要素生产率的促进作用存在显著的空间溢出效应，而且专业化分工在其中具有显著的空间中介效应；(4)大型企业、高新技术企业、东部地区企业和国家大数据综合试验区内的企业，从数字化转型中获得的全要素生产率提升更大。为增强制造业数字化转型的全要素生产率提升效应，应加强制造业数字化转型的政策支撑体系和能力建设，并实施差异化的数字化转型策略。

企业循环供应链管理因其较高的废物资源循环利用效率而越来越受到各界关注。作为重要的利益相关者之一，外资股东对企业循环供应链管理决策具有重要影响。本文基于利益相关者理论探讨了外资持股对企业循环供应链管理的影响。以2012~2023年中国A股上市企业为研究样本，采用面板数据双向固定效应模型进行实证检验。检验结果表明，外资持股比例对企业循环供应链管理存在倒U型的影响。研究还表明在供应链集中度较高的企业中，由于存在供应链刚性效应，外资持股比例对企业循环供应链管理存在的倒U型关系更加平坦甚至产生了形状翻转现象。董事会持股比例越高的企业中，由于存在股东协同效应，外资持股比例对企业循环供应链管理存在的倒U型关系更加陡峭。本文不仅拓展了利益相关者理论的应用领域，丰富了循环供应链管理的前因研究，而且为东道国政府制定合理的外资引进政策、企业的公司治理决策提供了理论依据。

作为新时代对外开放的重要举措, 跨境电商综试区的设立为新质生产力的发展提供了良好的环境和条件。本文基于2010~2022年中国278个地级市数据, 运用多期DID模型探讨了跨境电商综试区政策对新质生产力水平的影响。研究结果表明, 跨境电商综试区政策能显著提升新质生产力水平, 且该效应具有一定的持续性; 机制检验结果表明, 跨境电商综试区政策主要通过加强地区创新积累、优化资源配置、提高产业集聚水平3种渠道来驱动新质生产力水平提升; 异质性分析表明, 该政策对新质生产力水平的促进效应在五大城市群内、市场整合程度更高和营商环境良好的城市样本中更为显著。

契合绿色、可持续新发展的ESG理念日益受到政府、投资机构、企业管理者的关注。如何提升企业ESG表现, 内化企业ESG实践的外部性, 国家数字经济创新发展试验区给出了新思路。为避免传统渐进DID模型预设偏误、维度诅咒、模型强假定等问题, 充分考虑变量间的非线性关系, 本文采用2006~2023年上市企业数据, 运用双重机器学习模型评估了"国家数字经济创新发展试验区"设立对企业ESG表现的影响及其机制。研究结果表明, "国家数字经济创新发展试验区"设立显著提升了企业ESG表现, 且分别对企业E表现、S表现、G表现均有显著的促进作用, 在重设机器学习模型、更换被解释变量、工具变量回归等方法后结论仍然成立。"国家数字经济创新发展试验区"设立主要通过促进企业技术升级和数字化转型提升企业ESG表现, 且在新质生产力发展程度高地区、国有企业中提升效应更加显著。本文进而提出大力推进国家数字经济创新发展试验区建设, 依托5G、大数据、云计算等新技术发展促进企业ESG表现等政策建议。

人工智能技术的发展和广泛应用能否带来巨大生产率红利, 抑或引发新的"索洛生产率悖论"和"鲍莫尔病"。本文应用系统性文献综述方法, 对人工智能的生产率效应的研究文献进行综合分析。本文研究发现: (1)二者关系并无确定性结论, 主张无显著效应的研究多考虑了人工智能技术的多维度适应性、生产率效应滞后等; 主张显著促进效应的研究多关注了人工智能对传统劳动力的替代和技能溢出; (2)高低技能层次的劳动力和岗位的生产率效应影响机制不同; (3)人工智能对生产率的影响会因企业规模、企业所有制、以及企业所处技术时期等不同因素而产生异质性; (4)作为辅助工具, 生成式人工智能在部分行业已产生显著促进作用, 但是对高低技能劳动的影响程度还存在不同见解。在此基础上, 本文认为, 未来研究应更多关注人工智能细分技术对生产率的影响、特别是要突出机制和路径, 以及生成式人工智能的生产率效应等。

在全球气候变化加剧和可持续发展迫切性日益凸显的背景下, 绿色金融作为支持可持续发展的重要工具, 其政策效果备受关注。绿色金融政策如何影响企业的可持续发展能力, 特别是企业的新质生产力, 是一个亟待研究的关键问题。本文基于制度理论和社会资本理论, 探讨了绿色金融改革创新试验区政策对企业新质生产力的影响及其潜在机制。基于2012~2023年中国A股上市公司的面板数据, 本文发现绿色金融改革创新试验区政策显著促进了企业新质生产力的发展, 这一影响主要通过提高企业管理层的环境关注度和增强企业在行业网络中的中心性地位来实现。此外, 耐心资本作为一种长期导向的投资策略, 显著增强了绿色金融政策、环境关注度和网络中心性对新质生产力的正向影响。本文不仅丰富了绿色金融与企业创新的交叉研究, 深化了对长期投资在企业可持续发展中作用的理解, 还为政策制定者和企业领导者在推进绿色金融创新和企业可持续发展方面提供了实践指导。

本文基于2011~2023年沪深A股主板非金融类上市公司财务数据, 实证检验科技金融水平对企业新质生产力发展的影响。结果表明: 优化科技金融服务能够显著提升企业的生产力水平和全要素生产率, 经稳健性检验, 结果依然成立。中介效应分析表明, 科技金融通过畅通资金供给提高企业研发投入强度, 加强科技资源供给降本增效促进企业释放低碳转型新动能的两条路径, 助力新质生产力蓬勃发展。异质性分析表明, 东部和中部地区、战略性新兴产业、民营企业、非四大外部审计服务的企业, 科技金融对其生产效率的促进效果更加显著。上述两者关系在分析师跟踪多、投资者关注度高、地区补贴力度大的样本企业中表现明显, 有效地发挥了调节效应。本文为科技金融赋能高水平科技自立自强, 推动"科技-产业-金融"良性循环, 提供了微观证据和理论支撑。

工业转型是新一轮工业革命水到渠成的自然环节，而人工智能时代的到来使“物联网”意义上的工业生产力革新变为“数据+算法+传感器+行为Tokenization+控制系统”的新工业革命。人工智能将工业从物联网含义转变为“AlphGo+OpenAI”的具身人工智能含义，使得智能工业时代处于Grokking前夜。AI能够深度加速工业转型，也能够直接重新构造为智能工业体系，从而直接实现工业转型的本来目标。但是，现阶段能源以及旧工业生产体系的短板急需先实现工业转型，否则智能时代将难以真正实现。同时，存在大量的技术以及硬件难点使得智能工业市场化速度缓慢，在不考虑成本的情况下，可能先实现“实验室智能工业”，再长期缓慢向现实工业应用场景中逐步实现。

数字新质生产力能够助力产业生产方式变革、激活要素潜能、推动产业融合，对绿色全要素生产率的发展具有重要意义。本文基于2012~2023年我国30个省(区、市)的面板数据，利用可视化方法探讨我国数字新质生产力发展水平的时空演变特征，并实证考察数字新质生产力对区域绿色全要素生产率的影响效应与作用机制。研究发现：数字新质生产力能够显著促进绿色全要素生产率发展，其中，数字劳动者的作用效果最为明显。此外，数字新质生产力对绿色全要素生产率的促进作用在东部地区、高绿色全要素生产率发展水平地区以及高政策强度地区更显著。机制分析表明：优化产业结构、提升绿色技术创新是数字新质生产力推动绿色全要素生产率发展的有效路径。因此，本文建议应着力培育数字新质生产力，积极促进产业结构升级与企业绿色技术创新，结合地区特点，因地制宜，精准施策。

在全球新一轮科技革命和产业变革加速演进的大背景下，“人工智能+”作为一种融合创新的实践范式，正以技术赋能的方式推动着社会各领域的系统性变革。本文以我国省级“人工智能+”政策为研究对象，借助词频分析与语义网络分析对我国已出台的38项“人工智能+”政策进行文本分析，并在此基础上构建我国省级“人工智能+”政策的PMC指数评价模型。在对选取的16项省级政策进行评价后发现，16项省级政策的平均PMC指数得分为7.38，其中，浙江省政策得分最高(8.83)，陕西省政策得分最低(5.62)。研究发现，我国省级“人工智能+”政策总体得分良好且无不良政策，但东中西部地区的政策之间存在显著差异，此外，多数政策在政策时效、赋能方向、政策工具等维度还存在较大的改进空间。对此，可从丰富政策主体、拓展应用方向、完善政策工具以及优化政策时效等方面进行改进。

基于绿色金融改革创新试验区试点政策，本文利用2010~2023年上市公司数据，运用双重差分模型，评估试点政策对企业碳绩效的影响及作用机制，并借助多重中介模型厘清试点政策作用后波特假说的理论边界。研究发现：处于试验区的企业碳绩效显著提升且成本压力与绿色创新在试点政策影响企业碳绩效的过程中发挥并行中介作用。此外，试点政策给企业带来的成本压力，对企业碳绩效不仅发挥并行中介作用，还可能激励企业绿色创新发挥链式中介作用。由于企业“创新补偿效应”难以抵消“制度遵循成本”，试点政策的“波特假说”依旧处于“制度遵循成本”阶段。异质性分析发现，试点政策在高金融发展水平地区企业以及重污染企业对于企业碳绩效的促进作用更明显，企业高管绿色认知强的企业受试点政策的影响相对较小。

本文基于2009~2023年49个国家14个制造行业面板数据, 实证检验人工智能对制造业价值链韧性的影响以及知识产权保护的调节作用。结果表明, 人工智能显著提升了制造业价值链韧性, 该提升作用在经济发达国家、价值链分工下游和资本密集型行业的样本中更显著; "促进技术创新"与"节约贸易成本"是人工智能影响制造业价值链韧性的重要渠道; 人工智能影响制造业价值链韧性受到知识产权保护的调节, 在跨越知识产权保护的门槛后, 人工智能对知识产权保护的促进作用显著增强。本文探明人工智能影响制造业价值链韧性的作用渠道和边界条件, 为充分释放人工智能的赋能作用, 以确保价值链韧性与安全提供了一定的经验启示。

随着数字经济的发展，大数据技术已成为国家发展的核心竞争力之一。本文以2012~2023年中国沪深A股上市公司为研究对象，基于资源依赖理论和创新生态系统理论构建了国家级大数据综合试验区试点政策影响企业开放式创新的理论机制，实证检验该政策对企业开放式创新的净效应。研究发现：国家级大数据综合试验区的设立能有效推动公司开放式创新，该政策对国有、位于东部、劳动密集型和技术密集型企业的开放式创新有更好的推进效果；就传导机制而言，该政策通过促使企业数字化转型、缓解企业融资压力、降低信息不对称间接影响企业的开放式创新行为。为此，本文提出了深化大数据发展与企业开放式创新协同共促的战略路径。

市场需求为新质生产力的培育提供了内生动力，为此应当充分释放国内市场潜力，推动生产“扩量提质”，以有效培育和发展新质生产力。本文基于2012~2023年省级面板数据，测度了30个省（区、市）的新质生产力水平，并实证检验了市场潜力在培育新质生产力中的作用及机制。研究结果表明，推动市场潜力提升能显著促进新质生产力发展，并且市场潜力会通过促进生产的“扩量”“提质”发挥作用。异质性分析结果显示，在东部、人口稠密、高市场化程度地区及“一带一路”沿线地区，市场潜力提升对于新质生产力发展的促进效应更明显。据此，本文提出深度挖掘市场潜力，以生产“扩量”带动设备更新与投资需求，以生产“提质”引领创新驱动与科技赋能的政策建议。

数字经济时代下, 基于网络的虚拟集聚已成为新型的产业空间组织方式, 其与传统地理空间集聚的互动耦合日益深化, 对于拓展产业集聚效应、增强区域创新能力具有重要作用。本文基于知识流动视角, 采用2008~2022年中国30个省(区、市)面板数据进行实证检验。研究发现: 虚拟集聚与地理集聚的互动耦合能够显著提升区域创新能力, 且知识流动在其中发挥了部分中介作用; 异质性分析表明, 虚拟集聚与地理集聚的互动耦合对区域创新能力的影响存在显著的区域差异, 在东部地区这一影响效应显著为正, 在中部地区虽然为正, 但并不显著, 在西部地区显著为负。据此, 提出加快布局新型数字基础设施, 促进虚拟集聚与地理集聚互动耦合, 依托工业互联网、产业创新联盟、柔性引才等举措促进知识流动, 不断释放区域创新体系整体效能, 增强区域创新能力。

数字基础设施作为数字经济发展的核心支柱，正在深刻重塑企业可持续发展的路径。本文基于2014~2022年沪深A股上市公司数据，构建了数字基础设施指数，评估其对企业可持续发展绩效的影响。研究结果表明，数字基础设施建设显著提升了企业的可持续发展绩效，该结论在系列稳健性检验下依然成立；异质性检验表明，东部地区、制造业和大规模企业在数字基础设施建设中受益更为显著；进一步分析表明，数字基础设施通过缓解融资约束、增强创新投入及产出以及改善企业内部控制质量3条路径提升企业可持续发展绩效。此外，公众环境关注度的提升进一步强化了数字基础设施的正向效应。本文揭示了数字基础设施提升企业可持续发展绩效的多维机制，为企业把握数字经济机遇及实现可持续发展目标提供了经验证据。

能源结构转型是实现人与自然和谐共生的重要路径，也是推动经济高质量发展、满足人民对美好生态环境需求的关键。本文围绕新能源示范城市试点政策，利用2006~2024年我国279个地级市以上数据构建超效率SBM-GML模型的城市绿色全要素生产率(GTFP)测算指标，并通过双重差分模型(DID)和倾向得分匹配法探讨政策是否真的提升了城市绿色全要素生产率。结果表明：(1)新能源示范城市试点政策显著提升了城市绿色全要素生产率；(2)机制分析表明，新能源试点主要通过绿色技术创新中的实质性创新促进城市绿色全要素生产率的提升。调节效应表明，产业结构优化在其过程中起到了正向促进作用；(3)异质性检验结果显示，政策在中西部地区、非资源型城市和环境监管更严格的城市中具有更强的正向效应。据此，本文提出三点政策建议：(1)以新能源示范城市试点政策的成功实践为蓝本，进一步构建覆盖制度设计、市场激励与行为引导的全链条政策体系，推动绿色生产方式与生活方式系统性变革；(2)持续加强绿色技术创新投入并促进产业结构调整升级，以推动经济与环境的协调发展；(3)采用区域资源禀赋适配策略，推行基于地方资源特点的差异化协同发展策略，推动区域协同、高质量发展。

碳价格的精准预测能够为气候政策制定、投资者理性决策以及维护碳市场稳定运行提供定量支撑与参考依据。本文提出一种结合数据增强、经验模态分解和双向长短期记忆技术的新型混合机器学习Mod-EMD-BiLSTM预测模型。具体来说，(1)对原始碳价格序列进行经验模态分解, 得到一系列较平稳且低噪音的内在模态分量(IMF)；(2)引入数据增强技术，强化数据重组并随机生成一半的IMF组合；(3)基于本模型的预防与预测两大平行机制对IMF组合分量做进一步预处理并展开模型训练；(4)通过BiLSTM神经网络的全连接层集成两大框架的输出值，获取最终的碳价格预测结果。在建立预测模型的基础上，爬取湖北碳交易市场2014~2024年的碳交易日度收盘价格展开实证研究。结果表明，本文建立的模型相较于其他15种基准模型，呈现出最佳的方向预测精度，体现了模型具备优越的预测性能与较好的实用性。

人工智能广泛应用对经济社会产生了深远影响。本文分析了人工智能促进企业高质量发展的理论机制，并基于沪深A股上市公司的面板数据进行了实证检验。实证结果表明，人工智能显著促进企业高质量发展，并且在稳健性检验和考虑工具变量的因果识别后仍然显著。机制检验表明，人工智能可以通过促进技术创新、降低成本、提升人力资本水平、促进共同富裕等途径，推动企业高质量发展，但对企业技术多元化存在抑制作用。异质性检验显示，在不同企业规模、不同劳动力成本以及不同所有权企业的情况下，人工智能对企业高质量发展影响存在异质性。研究结论为企业高质量发展提供了可行路径，也为政府推动人工智能与实体经济深度融合提供了依据。

公共数据开放是数字经济高质量发展的必要条件，是推动能源利用效率提升、实现经济绿色低碳发展的重要动力。本文以我国城市是否上线公共数据开放平台为准自然实验，以2006~2023年280个城市级面板数据进行实证分析，采用多期双重差分模型分析公共数据开放能否提升城市能源利用效率。研究发现：公共数据开放能显著提升城市能源利用效率，且该结论在经过一系列稳健性和内生性检验后仍然成立。机制分析表明：公共数据开放能够通过促进城市绿色技术创新提升和优化能源消费结构，进而提升能源利用效率。异质性分析表明，在非资源型、高数字经济发展水平和高创新创业能力的城市开展试点政策对能源利用效率提升作用更显著。本文研究结论对相关部门制定公共数据开放、绿色技术创新和优化能源消费结构等城市能源效率提升政策具有重要意义。

预测作为现代产业经济管理的核心环节，对于保障经济协调发展、优化产业结构及科学制定产业发展政策具有不可替代的作用。本文提出了一种创新的解决方案——混频时序融合双重注意力网络(Mixed-Frequency Temporal Fusion Dual Attention Network，简称MF-TF-DAN)。尤为关键的是，MF-TF-DAN模型创新性地引入了双重注意力机制，该机制从时间和特征两个维度出发，对经过GRU和CNN处理后的信息进行深度挖掘和重要性评估。本文在产业风险数据集上进行了全面深入的实验验证，包括不同预测步长的模型对比实验和消融实验。实验结果表明，MF-TF-DAN模型在混频数据预测任务中表现出显著优于其他对比模型的性能。这一成果不仅证明了模型设计的科学性和有效性，也为产业风险预测领域带来了新的突破。该模型为产业管理者提供了前所未有的精准风险预警能力，使管理者能够更深入地洞察市场变化，提前识别并评估潜在风险，从而制定出更加科学和合理的企业战略和市场应对策略。

本文以全国263个地级及以上城市为研究样本，基于低碳城市试点政策的准自然实验，采用多期双重差分模型识别低碳城市建设促进新质生产力发展的效应，并进一步分析了其内在机制和空间效应。结果表明：(1)低碳城市建设能够显著促进新质生产力的发展，并通过一系列稳健性检验验证了该结论的可靠性；(2)低碳城市建设促进新质生产力发展的效应存在城市区位、资源禀赋和碳排放强度的异质性，其中，低碳城市建设可以显著促进东、西部地区城市、非资源型城市和高碳排放城市的新质生产力发展；(3)低碳城市建设能够通过推动绿色技术创新、提升产业集聚水平和提高绿色金融发展水平三条路径促进新质生产力发展，并且财政分权在低碳城市建设促进新质生产力发展中具有显著的正向调节作用；(4)低碳城市建设对新质生产力发展具有明显的空间溢出效应，对试点城市和周边城市的新质生产力发展均具有显著的促进效应。本研究结论为加强低碳城市建设和拓宽城市新质生产力发展路径提供了方向指引。

现有文献囿于从单一理论视角分析数字经济政策对短债长用的影响，本文综合容错控制理论、信号传递理论和信息不对称理论等，从城市经济韧性的视角厘清数字经济政策影响企业短债长用的中介机理，从新质生产力、企业社会责任和高管特质3个方面揭示了城市经济韧性对短债长用的调节机制。基于2010~2024年中国地级市层面和A股上市公司的整合数据，本文采用双重差分法发现数字经济政策即国家级大数据综合试验区试点政策的实施降低了企业的短债长用；城市经济韧性在数字经济政策与企业短债长用的关系中起到显著的中介作用；随着数字经济政策的推行，城市经济韧性不断提高，企业短债长用的现象被显著降低；在新质生产力水平较高的城市，城市经济韧性降低短债长用的效应更显著；增加响应性社会责任、减少战略性社会责任投资的企业，城市经济韧性降低其短债长用的作用更显著；CEO经历灾难的企业，城市经济韧性降低其短债长用的作用更显著。本文从理论层面解析了城市经济韧性在数字经济政策与短债长用间的中介作用，从实践层面向面临融资约束的企业提供了实现高质量发展的决策参考。

为验证国家级超算布局如何通过驱动数智创新生态系统韧性提升间接影响低空经济领域技术创新成果数量、质量及技术部门多元化发展，本文基于BERTopic主题模型从低空经济领域发明专利文本中提取出系统架构与智能控制等20个细分技术主题，以及飞行器导航与控制系统等5个技术大类主题(技术部门)；构建包括遗传繁衍、结构冗余、功能升级、栖息适应、锁定破解5个维度的数智创新生态系统韧性评价体系，采用双重机器学习模型对2011~2023年30个省域的面板数据进行实证分析，结论如下：(1)国家级超算布局能够显著促进区域在低空经济领域的技术创新数量和技术创新质量；(2)国家级超算布局能够通过促进数智创新生态系统韧性，间接促进低空经济领域飞行器导航与控制系统、飞行器激光与光电检测技术、结构动力与任务执行系统、智能巡检与监控系统4个技术大类主题的技术创新，但对消防救援无人机系统这一典型场景驱动的技术创新作用不显著；(3)遗传繁衍等5个维度都能够在国家级超算布局和低空经济领域技术创新之间发挥机制效应，但部分机制路径当前不具备可推广性。

数据资产作为企业新型的核心生产要素和战略资源，正在重塑企业的价值创造模式和资本结构。本文以2010~2023年中国A股的上市企业为研究对象，通过量化企业数据资产化程度，分析企业数据资产化对债务融资成本的影响。研究发现企业数据资产化能够显著降低企业债务融资成本。具体而言，数据资产化可以通过降低财务风险的防御性机制和提高财务柔性的主动性机制降低企业债务融资成本。研究结论不仅为厘清数据资产化对债务融资成本的降低路径和作用边界提供实证支撑，而且为进一步开发企业具体的数据资产提供理论支撑和政策指引。