摘要:全球科技竞争加剧背景下,我国关键核心技术面临“卡脖子"困境,鉴于传统技术发展路径局限性日益凸显,亟须系统性梳理该领域研究脉络。首先,以"内涵特征—识别方法—影响因素—机制路径”为主线,从宏观、中观、微观等3个层面界定关键核心技术的多维内涵,剖析其价值准公共性、系统复杂性、知识复合性、控制动态性与生态依赖性等五大特征;其次,结合典型案例对概念体系进行验证,进而对比定性、定量识别方法的适用性与局限性,揭示识别方法的多源融合与智能化演进趋势,并从企业内部特质与外部支撑解析技术突破的影响因素;最后,提炼知识流动协同与组织治理适配两大作用机制,归纳资源整合、生态协同、企业主导与政府引导等4类驱动路径,构建“理论认知—方法工具一实践路径”整合框架。通过“理论构建一案例验证—路径归纳"的逻辑闭环,系统整合既有成果,弥补现有研究概念分散、框架碎片化的不足,为后续学术研究、企业实践与政策制定提供理论参照与实践指引。
摘要:数字化转型契合农业新质生产力的内在特征,已成为推进我国农业农村现代化发展的核心引擎。而政策工具作为政府推进转型的权威手段,其组合策略将直接影响区域农业数字化转型的方向和成效。基于马克思主义政治经济学对农业新质生产力概念与逻辑关系的界定,综合运用程序性扎根理论和模糊集定性比较分析方法,在梳理和凝练农业数字化转型赋能农业新质生产力内在实践逻辑的基础上,进一步探寻实现赋能过程的政策工具组合路径。进而以此为基础,识别出3种差异化政策工具组合驱动模式:“规制一供给”导向的战略引擎模式强调政府统筹与制度保障,适用于行政资源集中但市场活力有待激发的地区;“内容—需求”导向的创新成长模式聚焦要素协同与市场结构优化,适用于要素流动性强的农业主产区和产业集群带;场景导向的生态共生模式则注重区域特色与生态适配,适用于特色农业优势区。据此,应通过推动政策动态完善和过程保障、增强转型包容性与成果普惠性、健全效果监测与反馈调整机制等措施,为区域农业数字化转型高质量赋能农业新质生产力培育提供支撑。
摘要:未来产业通过构建知识技术蓄水池、注入创新要素和重构产业链促进战新产业生态更新迭代;战新产业发挥风险分担、知识溢出、需求验证、设施共享与瓶颈指引效应反哺未来产业发展。二者存在时间接续、要素适配和制度协同等3个维度的耦合协调关联。基于CSMAR数据库,收集2013—2023年A股上市公司的总资产数据,归并加总至相应地级市,构建未来产业与战新产业在地级市层面的面板数据,覆盖我国19个主要城市群。在此基础上,综合运用纵横向拉开档次法、耦合协调度模型、Dagum基尼系数及QAP等方法,系统剖析2013—2023年我国城市群未来产业与战新产业耦合协调发展的时空分异特征及其驱动机制。研究发现: ① 时序特征方面,我国城市群未来产业与战新产业耦合协调发展的整体水平不高;培育发展类城市群耦合协调度年均增速与优化提升类和发展壮大类城市群存在差距,且该差距可能继续扩大。 ② 空间差异分解方面,三大类城市群的区域间差异是耦合协调度总体差异的主要来源。 ③ 驱动因素方面,基础设施差异、创新产出差异和碳交易、用能权交易、排污权交易差异等是引致城市群总体耦合协调度差距的主要因素,数据要素具备非竞争性和强外溢性特征。 ④ 政策启示方面,应实施“标杆引领 + 梯度培育”的示范体系,建立红黄绿牌预警与动态名录管理制度,改革地方领导干部绩效考核机制,并根据驱动因素异质性为3类城市群制定耦合协调方案。
摘要:战略生态位管理已成为创新管理领域的重要议题。在梳理1994—2023年战略生态位管理领域158篇国际期刊文献的基础上,从文献计量分析、理论视角、研究方法、研究情境等方面勾勒战略生态位管理研究图景。同时,系统总结并论述了战略生态位管理的研究主题,包括概念内涵、驱动因素、阻碍因素和影响结果,提炼出战略生态位管理的内容框架。在此基础上,提出中国情境下开展高质量研究的展望:探究从市场生态位到范式生态位演进过程的理论机制;拓展颠覆性创新、基层创新和城市转型等研究情境;采用一手数据分析、统计量化与仿真建模等研究方法;基于多层次视角挖掘影响战略生态位管理的前因变量;建立适用于不同领域的战略生态位管理影响结果的综合评价体系。
摘要:在“人工智能+”上升为国家战略的背景下,企业智能化正从工具辅助迈向原生重构,催生“智能原生企业”这一全新组织形态。智能原生企业并非简单地应用人工智能(AI)技术,而是将人工智能深度融入组织架构、业务运营与价值逻辑,实现从“+AI"到“AI""的根本性范式跃迁。基于技术创新(T)、组织管理(O)与场景开发(C)三位一体的视角,构建智能原生企业成熟度评估框架和飞轮模式,探讨从L0(传统企业)到L4(完全智能原生企业)等5个阶段的智能成熟度,并揭示各阶段的核心特征。创新者应摒弃“为AI而AI"的误区,坚持“场景驱动、系统重构、人机共生"的价值共创思维,以智能为基,以组织为要,以场景为锚,构建“技术一组织—场景”三位一体的智能原生飞轮,实现“AI\*”的指数型增长,助力乃至引领智能经济发展和智能社会建设。
摘要:数绿融合是新时代新征程促进高质量发展、推进中国式现代化的关键引擎。基于2012—2022年中国30个省(区、市)的面板数据,聚焦数绿融合“全周期"视角,构建由“融合基础—融合深度—融合绩效"3个维度组成的评价指标体系,采用熵值法测度数绿融合发展水平,并进一步探究其空间关联网络特征及驱动机制。结果显示,中国数绿融合水平总体呈稳步上升趋势,年均增长率达 6.80% ,但区域间存在发展不平衡现象,呈现“东高西低、南高北低”的空间格局。空间关联网络分析结果表明,中国数绿融合的空间网络结构已初步形成,但整体网络密度较低且存在“核心—边缘”结构分化特征;北京、上海、江苏、广东等东部地区处于网络核心,中西部地区虽网络参与度有所提升但整体仍较弱,西北和东北边缘地区参与度低。块模型分析将不同地区划分为净溢出、双向溢出、主受益和孤立四大板块,数据显示跨板块溢出效应显著。二次指派程序(QAP)回归结果显示,产业结构水平、数据要素水平、空间邻接关系及经济发展水平是推动数绿融合空间关联网络形成与演化的核心动力,而政府财政压力差异、科技人才区域分布失衡等因素则对网络关联具有抑制作用。文章拓展了数绿融合领域的定量研究,为进一步推动数绿深度融合提供了经验证据和有益的政策启示。