The consolidation of Industrial Estate companies in Indonesia into a single holding company is reshaping the structure, behaviour and business models of key actors in the country’s industrial development landscape. This study examines whether there is a relationship between the efficiency levels achieved by Industrial Estate companies and their degree of involvement and strategic role in mergers, acquisitions and consolidation processes within the holding. Because this relationship may operate in different directions, both highly efficient and poorly performing parks may be targeted for integration. The issue is relevant for a wide range of stakeholders, from policy-makers and the holding’s management to investors and regulators. We measure efficiency using two Stochastic Data Envelopment Analysis (SDEA) models. Based on a hand-collected data set of 113 Indonesian Industrial Estates, belonging to 48 corporate groups over the period 2022–2024, the results indicate that consolidation and M&A decisions essentially involve parks located at both ends of the efficiency spectrum, characterised by either relatively high or relatively low efficiency levels.
Digital transformation is the inevitable trend of the survival and development of manufacturing enterprises in the era of indus-try 4.0.In recent years,Chinese enterprises have been actively exploring the road of digital transformation,especially under the im-pact of the novel coronavirus pandemic,have accelerated the process of digital transformation.However,the overall digital transforma-tion performance of Chinese enterprises is not satisfactory.According to the resource-based theory,the different competitive advanta-ges and performance of enterprises depend on how they use resources to form unique core competence,thus influencing organizational behavior to improve performance.Specifically,by analyzing and utilizing big data resources,enterprises can more comprehensively and deeply capture the market environment and the potential demand of consumers.Although big data resources provide opportunities for enterprises'digital transformation,how to use big data resources to improve the performance of digital transformation is still a challenge. Although scholars have done some research on big data resources and digital transformation,there are still some shortcomings in the current research results.First,the intermediate mechanism of the impact of the lack of big data resources on the performance of digital transformation;The second is the lack of research on the impact of organizational change in the process of digital transformation.Based on this,this study combines dynamic capability theory and organizational convention theory,and based on the practical back-ground of manufacturing enterprises'digital transformation,builds a theoretical model of"big data resource-digital dynamic capability-organizational convention renewal-digital transformation performance",carries out an empirical study on the relationship between the four,and further defines the influence mechanism of big data resources on digital transformation performance. In this study,the questionnaire Star platform was selected for investigation,the industry of the enterprise was limited to the manu-facturing industry,and the positions of the personnel were middle and senior managers.The data collection period consisted of two sta-ges:the first stage was from February 8,2022 to February 22,2022,and 302 questionnaires were collected;The second stage is from August 6 to August 20,2022.204 questionnaires were collected,and 506 questionnaires were collected in the two stages.After elimi-nating non-existent fake enterprises,short filling time and obvious similarity questionnaires,427 valid questionnaires were obtained.Mplus8.0 software was used to conduct empirical research through structural equation modeling(SEM). The study finds that:(1)Three sub-dimensions of big data resources and digital dynamic capabilities:Digital perception capa-bility,digital utilization capability,digital reconstruction capability and organizational convention update all have positive effects on the digital transformation performance.(2)Digital utilization capability,digital reconstruction capability and organizational convention up-date have mediating effects on the relationship between big data resources and digital transformation performance respectively.(3)Dig-ital dynamic capability and organizational routine updating have a chain-mediated effect on the relationship between big data resources and digital transformation performance. This study will theoretically expand the research on the chain-mediated mechanism of big data resources on the performance of digital transformation in the context of digital digitalization,promote the theoretical exploration of digital transformation from the theory of dynamic capability and organizational practice,and further supplement the case study of Jiao Hao et al.[7]on the realization of digital transformation by data-driven dynamic capability from an empirical perspective.Echoing Hanelt et al.19]'s view that digital transfor-mation is an organizational transformation,responding to Verhoef et al.[2]'s topic of how big data resources promote digital transforma-tion,opening the"black box"in the performance path from big data resources to digital transformation,and providing a new theoretical framework for the study of digital transformation;In practice,it is helpful to guide manufacturing enterprises to use big data resources in the dynamic environment,improve the digital dynamic ability,accelerate the update of organizational practices,and then realize the digital transformation.
The purpose of this paper is to consider the joint action of structural, cognitive and relational social capital, and to explore the formation mechanism of the innovation network of new energy vehicles (NEV). The research data come from China's NEV cooperative invention patent applications from 2001 to 2019. This paper uses the exponential random graph model (ERGM) to study the impact of different dimensions of social capital on the NEV industry-university-research (I-U-R) innovation network. The results show that from the perspective of structural capital, the closed network structure has a positive impact on the formation of NEV I-U-R innovation network. From the perspective of cognitive capital, the homogeneity of knowledge base has a positive effect on the formation of the NEV I-U-R innovation network, and the innovation subjects with the same knowledge base breadth and the same knowledge base depth are more inclined to form a cooperative relationship. For relational capital, institutional environment similarity and organizational structure similarity are important factors affecting the formation of NEV I-U-R innovation network to a similar extent. The findings of this study provide scientific references for promoting the sustainable development of I-U-R innovation network in NEV industry.
"十四五"时期是加快迈向创新型国家前列的开局关键期,如何提供更好的制度环境以驱动企业创新备受关注,本文立足于有为政府的监管视角,认为证监会派出监管机构与上市公司之间的地理距离能够影响上市公司创新绩效.本文以2003-2019年中国A股上市公司为研究样本,实证检验了监管距离对企业创新绩效的影响及内在机理.研究结果表明:(1)监管距离对企业创新绩效产生负向影响,即监管机构与上市公司地理距离越远,企业创新绩效越低,考虑内生性问题后本文研究结论依然成立,总体上监管机构对企业创新活动的影响呈现出"鞭长莫及"效应;(2)内在机制检验结果表明监管距离主要通过影响上市公司的盈余管理程度以及内部控制质量两种公司治理效应对企业创新绩效产生负向影响,并且盈余管理程度与内部控制质量在监管距离与企业创新之间产生部分中介效应;(3)进一步分析结果表明,监管距离对企业创新的抑制效应在高铁开通前以及制度环境更弱的区域中更显著.本文基于地理经济学与制度经济学的融合框架丰富了传统基于"制度环境—产业/行业竞争—企业高管"驱动企业创新的研究框架.
针对当前元宇宙的发展态势和理论研究,本文重新界定了元宇宙的概念内涵.元宇宙的样态本源可追溯至数字化数据,其技术源头则是各类数字化数据生成技术.根据数字样态的作用场域和虚实世界互动过程的主体跨域性等两个拓扑维度,可将元宇宙划分为四类阶段性形态:纯数字化世界、数字孪生世界、虚实互构世界和虚实协同世界.将元宇宙置于数字样态的整体演进历程中发现其四种发展形态之间的演化机理,即,纯数字化世界与传统网络空间紧密相关而成为元宇宙创新的首选之地,数字孪生世界的元宇宙侧重于工业实在世界,虚实互构世界综合了纯数字化世界和数字孪生世界的结构与功能,虚实协同世界则是人类数字化观念革新的驱使下虚实互构世界的高级形态.本文澄清了元宇宙的概念内涵、形态发展与演变机理,为后续的产业政策制定和治理体系建构提供了学理基础.
当前,科学技术与公共政策的紧密结合对发挥科普咨政建言作用提出了时代呼唤,建设高端科普智库成为新发展阶段的必然要求.从服务科学决策、团结引领社会公众参与民主决策、强化舆论引导等方面探讨了建设高端科普智库的重要意义,界定了高端科普智库的内涵,从目标、内容、对象、动力等方面剖析了高端科普智库的基本特征.探讨了当前高端科普智库建设面临的问题和困境.从治理体系、产品生产、影响力三个维度构建了高端科普智库建设路径的分析框架,并对国内外13家高端智库和科技智库的建设经验进行了比较分析,基于此总结提出高端科普智库的建设路径,包括建立科学的智库治理体系、优化智库产品生产机制、提升智库决策影响力等.
科技创新是提高国家竞争力和保障国家安全的战略支撑,我国以举国体制实现了"两弹一星"等重大突破,奠定了国家安全和迈向强盛的基石,积累了有意义的经验.在百年未有之大变局下,我国发展面临的战略机遇和风险挑战前所未有,面对国家目标实现的艰巨性和复杂性,为更好发挥新型举国体制在攻克"卡脖子"难题,实现科技高水平自立自强上的关键作用,本文在对比分析国内外关键领域科技发展情况的基础上,对科技创新举国体制展开辩证研究,深入分析科技创新举国体制的本质,归纳提炼共性关键要素和国别特征,并着重探讨科技创新举国体制的优势、可能存在的实施风险以及构建新型科技创新举国体制需要妥善处理的矛盾关系,提出要在辩证的利弊权衡中趋利避害,作出最有利的战略抉择和统筹部署,推进体制机制创新和制度集成创新,全面提高科技创新治理能力,以此实现新型举国体制对重大科技创新的最大助力.
企业科技向善已成为目前热议的话题,但关于企业科技向善的研究尚处于起步阶段.采用语义分析法、逻辑演绎法与文献归纳法,明晰企业科技向善概念的内涵与外延;并按照"科技创新动力-科技创新目标-科技创新约束"逻辑链条,基于现实中存在的企业科技向善阻碍和质疑分析,推演出三个命题,厘清了企业科技不善的根由,价值逻辑、以人民为中心的社会本体论、融合兼施信念伦理和责任伦理是实现企业科技向善的逻辑起点;最后,基于新兴技术的发展与应用,探究企业科技向善的实践路径,已有理论的假设和争论,以及技术水平的局限致使企业科技不善有时优于科技向善对企业短期经济效益的贡献,新兴技术的发展和应用将改变这一关系.研究结果既丰富和拓展了企业科技向善理论,也为企业等科技创新主体、行政监管机构和用户降低或消除科技创新带来的负面影响以及实现共同富裕提供了理论借鉴和实践参考.
弗里曼教授是世界创新经济学大师.2021年是弗里曼教授诞辰一百周年,回顾总结弗里曼教授的思想体系与学术贡献具有深远的历史意义和现实意义.本文以科学计量学的方法为基础,对弗里曼教授学术思想和学术贡献进行研究.作为熊彼特经济创新理论的继承者和发展者,弗里曼教授以创新经济学研究作为学术思想体系的核心,其学术理论奠定了新熊彼特经济学学派的基础,其学术思想也深受贝尔纳教授的影响.弗里曼教授学术贡献主要可以概括为以下四个方面:(1)提出独特的"技术—经济"长波理论;(2)系统阐释了国家创新系统的概念;(3)开创自成体系的产业创新经济学;(4)创办经济管理领域的顶级期刊Re-search Policy.弗里曼教授一手创建并领导了科学政策研究所(SPRU),并培养了一支创新研究队伍.他的学术影响广泛而深远,给世界创新思想研究领域留下了宝贵的精神财富,也深刻启发了我国国家创新体系的建设.他强调将技术引进与自主科研有效结合,形成具有战略重心的创新网络的观点对于当下我国跳出欧美国家"技术封锁"的困境具有深刻的指导意义.
本文以中国制造业的产业链发展作为研究对象,从中观层面行业主体的数字化转型出发,通过理论分析和实证检验相结合的方式厘清数字化转型与产业链现代化之间的内在关系,并深入挖掘数字化转型影响制造业产业链现代化的异质性特征.得到如下核心研究结论:第一,数字化转型对制造业产业链现代化具有显著的促进效应.第二,数字化转型对于中低技术行业和中高技术行业的影响比较大,而对于低技术行业的产业链现代化影响并不显著.第三,数字化转型对于竞争性行业的产业链现代化影响非常显著,而对于管制性行业的影响并不显著.研究数字化转型下的制造业产业链现代化,有极高的理论价值和实践意义.深化了中国制度背景和超大规模市场背景下数字化转型经济后果的学理认知,并为提升产业链基础能力和产业链现代化提供科学的参考依据.
在构建"新发展格局"的进程中,面向全产业链的"创新链"布局具有紧迫性与现实意义.在此背景下,企业作为极具活力的市场化创新主体,开始向全产业链中的各环节进军.然而,外部环境的不确定性与非连续性对企业创新战略的制定与实施提出了严峻挑战,全新资源协同视角下的"创新链"管理框架亟待提出.研究基于有意义的创新(Meaningful Innovation,MI)范式基础,以"意义导向"(Meaning Orientation,MO)为核心,构建企业"创新链"管理的策源框架.研究提出,以意义导向为核心构建的企业"创新链"框架,将有助于实现"产业链"与"价值链"的深度融合与协同发展,显著提升新发展格局下企业"创新链"管理的整体效能.
近年来,国家相关部门出台了一系列加快促进产学研合作和科技成果转化的创新政策,以激发调动广大科技人员和全社会的创新活力,切实发挥科技对经济社会发展的支撑引领作用.然而,在实践过程中出现了创新政策落实滞后、困难和政策失灵等情况.本文尝试构建"创新政策制度化"概念,分析创新政策认知、转化、重构和行动等环节,并从兼容性、收益性和关键行动者三个维度研究创新政策制度化的过程.结合对"双一流"高校的实证调研,分析创新政策改革方向与关键行动者实际诉求之间的差异,在此基础上,提出创新政策未来的改革方向.
自主创新是涉农企业构建技术壁垒的重要途径,但存在长周期、高风险等问题,单纯依靠市场调节难以实现帕累托最优,必须发挥政府的调控作用.基于此,本文使用SSBM网络-DEA模型测算了我国9959家涉农企业的科技成果转化效率,进而实证检验自主创新对科技成果转化效率的影响,并探究政府行为(政府补助与创新政策)的调节效应.研究结果显示:(1)自主创新对涉农企业科技成果转化效率的影响呈倒"U"型.(2)政府补助与创新政策均正向调节自主创新未超过阈值时对科技成果转化效率的正向影响.但创新政策有助于缓解自主创新超过阈值后对科技成果转化效率的负向影响,而政府补助却未起到相应的缓解作用.研究结论不仅提供了涉农企业开展自主创新活动的证据,还为政府与涉农企业优化自主创新提供了支撑.
人工智能技术的颠覆性特征将诱发一系列风险,但这些风险往往难以预知和研判,因而可以在社会场景中部分地引入某些人工智能技术,并通过密切监测其社会影响而试验其可行性.这种将人工智能引入社会的过程可以被视为人工智能社会实验.作为社会实验的人工智能在防控风险方面有一定的优势,但其实施过程也存在着不容忽视的伦理问题.这主要源于人工智能社会实验是以人为研究对象,考察"入—人工智能"的内在关系,因而对其伦理关切不仅重要而且必要.人工智能社会实验的目的之一就是通过社会实验解决人工智能的伦理问题.但同时,这种实验本身就存在着伦理争议,伦理的二阶性就导致了隐私、"脏手"、欺骗等现实伦理问题.基于此,应当建构面向人工智能社会实验的伦理框架,即人工智能社会实验伦理,以研判和防控人工智能社会实验的潜在伦理风险.通过提出人工智能社会实验伦理的治理策略,有助于探索科技伦理治理的中国道路.
企业科研人员掌握众多高价值数据，激励企业科研人员开放科研数据，利于释放企业科研数据潜力。本文基于技术接受模型和信息系统持续使用模型构建企业科研人员开放科研数据意愿模型，使用PLS结构方程模型对问卷数据和研究模型进行实证分析，采用社会网络分析法挖掘企业科研人员开放意愿的细节诱因。通过模型检验发现，感知科研数据质量、感知科研数据价值和开放科研数据接受度对开放科研数据意愿具有显著正向影响，企业科研人员学术年龄在开放科研数据接受度和开放科研数据意愿中呈现正向调节作用。通过诱因挖掘发现，数据制度、数据隐私、数据版权、机构要求等对企业科研人员开放意愿具有重要作用。通过对企业科研人员开放科研数据意愿的影响机制分析，拓宽了企业数据的开发路径研究，也为促进产学研深度合作和融合创新提供了相关管理建议。
中国作为世界上最大的CO 2 排放国，保持经济增长的同时减少CO 2 排放已成为一个重要问题。本研究基于MRIO模型，结合边际和绝对指标对产业间生产和CO 2 排放进行前向和后向关联性分析，以识别关键减排部门和省份。研究发现，在后向关联中，广东为最大的碳流入省份，电力、热力生产和供应及建筑部门为最大的碳流入产业，宁夏、新疆和内蒙古的电热部门为重点减排行业。在前向关联中，山东为最大的碳流出省份，第三产业成为CO 2 排放的主要驱动力，重点减排行业包括山西和内蒙古的煤炭采选产品，北京、上海和广东等发达省份的服务业。供需双方的重点减排省份是河北、山西、内蒙古和山东。
产业数字化和数字产业化被各国及其企业视为技术经济竞争的主战场。然而，数字技术现在及将来如何影响产业链上下游企业间的创新分工，学术界仍然知之甚少。借鉴“社会环境—异质性劳动匹配结构”理论、组织经济学的镜像假说和系统集成假说等理论框架，在数字化的动态过程中尝试揭示这一机制。将汽车尾气排放控制系统的数字化发展水平区分为“组件协同”、“人机对话”和“自动控制”三个阶段，使用1970—2018年USPTO发明专利申请数据，利用二值选择模型检验供应商和制造商在不同数字化发展阶段选择产品构架创新或产品组件创新的相对概率。结果表明，当产业链从“组件协同”阶段转向“人机对话”阶段时，选择构架创新的组件供应商数量占比显著提高，在进一步向“自动控制”阶段转变时有所下降，但尚未发现降低至“组件协同”阶段的证据。因此，数字化将激励更多供应商选择产品构架创新，进而加剧产业链内部创新分工的竞争程度。结合机制分析，拥有占优的认知性劳动及其对生产性劳动、交易性劳动和研发性劳动的支配能力，将成为供应链数字化时代企业竞争优势的关键来源，而产业链短化和企业组织边界模糊化可能是产业链数字化的重要副产品。研究结论可为数字化时代企业参与供应链创新分工竞争、组织形式及管理模式适应性变革提供重要启示。
平台企业主导的创业生态系统是创业研究的新情境和新热点，然而该新兴研究领域概念混乱、争议颇多。研究首先基于内容分析和实践洞察，厘清了平台企业主导的创业生态系统的概念与内涵、典型特征及基本构型。其次基于文献计量分析梳理出了平台企业主导的创业生态系统研究的三大流派：创业流派、战略管理流派和商业模式流派，并对各流派的研究问题、内容及核心观点进行了梳理。最后从动力体系、赋能机制、协同与演化、治理机制四大方面提出了平台企业主导的创业生态系统的未来研究方向。
“以人为中心”是企业数字化转型的底层逻辑和发展基石，然而在数字经济大潮中，员工作为微观个体所扮演的重要角色却常被忽视。聚焦员工数字化转型抗拒的诱发与缓释机制，以工作要求-资源模型为理论框架构建前因条件联动模型，运用fsQCA和NCA方法，探讨前因条件与数字化转型抗拒之间的复杂因果关系。研究发现：（1）单一前因条件不能构成数字化转型抗拒的必要条件，但控制感剥夺能够发挥较为普适的作用；（2）存在“高压环境-资源紧缺”等4种引发高数字化转型抗拒的组态，数字技能要求与控制感剥夺在相关组态中呈互补关系；（3）存在“深度转型-资源支持”等4种引发非高数字化转型抗拒的组态，表明前因条件与数字化转型抗拒之间存在非对称的因果关系。研究成果基于组态视域探讨了多维前因条件对数字化转型抗拒的联动效应，为企业应对员工数字化转型抗拒提供了路径启示。
构筑可信人工智能已成为全球共识，但可信人工智能这一概念的合理性却始终存在争议。批评者坚持人工智能无法满足置信条件从而质疑概念的合理性，辩护者试图为人工智能分级或为信任分层以开辟可信空间却未能提供有力的合理性证明。受限于以信任者为中心的传统人际信任模式，未能在人与人工智能相结合的双重视域中展开综合考察，是批评者做出片面判断而辩护者提供失败辩护的深层原因。聚焦人工智能的可信任性，归纳其可信特质，能为辩护的开展提供新的研究视角与可行思路。
