后摩尔时代是指微处理器性能约每两年就能翻一番的“摩尔定律”失效之后的时代，主要表现为集成电路的材料密度和工艺技术逼近物理极限，以及能耗成本的大幅上升。面对后摩尔时代引发的技术变局和产业变局，以及数字经济时代来临创造的新赛道新机遇，本文基于More Moore、More than Moore、Beyond CMOS三种主流技术路线，提出后摩尔时代中国集成电路产业发展的生态战略，包括成熟生态、场景驱动生态、未来产业生态、国际化生态四种类型。为破解后摩尔时代集成电路产业发展难题，应把握中国超大规模市场和新型举国体制的优势，坚持构建自主可控、兼容已有成熟生态的第二生态，充分利用丰富应用场景拓展产业生态边界，主动围绕未来产业布局优势产业生态，积极融入全球创新生态和国际化产业生态。

低空经济是新质生产力的重要组成，低空经济的良性与可持续发展应注重对安全的严格保障。低空经济活动衍生的新兴安全风险具有多元类型和多样特性，完整的风险演变逻辑链条表明其与低空经济发展本身存在互动。既有治理制度、治理机制以及治理行为等无法有效应对不断发展和扩张的新兴安全风险。敏捷治理的迅捷响应、快速迭代、以人为本等禀赋显现出其与新兴安全风险的天然互洽关系。为平衡低空经济发展与低空安全保障，未来应坚持低空经济发展安全风险的敏捷治理路径，优化治理制度以构建包容协调的治理制度体系，健全治理机制以促进多元利益攸关主体的协同共治，革新治理工具以发挥新兴技术的风险自治潜力。

科技伦理是开展科学研究、技术开发等科技活动需要遵循的价值理念和行为规范。党的二十大报告提出要完善科技创新体系，加强科技伦理治理是完善科技创新体系的重要内容，也是中国实现高水平科技自立自强的重要方面。中国科技伦理治理面临增强国际科技竞争力、加强新兴科技领域伦理监管、合理平衡科技创新与伦理监管等形势和挑战，通过分析科技伦理治理存在的制度待完善、监管待健全、伦理审查待规范、各类专业支撑人才不足、科技工作者伦理意识待提高、公众和新闻媒体参与伦理治理有待加强等问题，提出加强中国科技伦理治理的对策建议，为中国特色科技伦理治理体系构建提供借鉴。

依据禀赋优势和环境条件推动企业数字化转型是充分释放数字经济发展潜能的内在要求。文章首先基于TOE框架探究企业数字化转型的影响因素，其次采用中国2010-2020年上市公司数据展开实证检验，并判断不同影响因素在企业数字化转型中的相对重要性，最后从企业、地区层面展开异质性分析。研究表明，从内因来看，技术员工占比、研发投入、高管学历是企业数字化转型的关键内部因素，从外因来看，由同行企业数字化转型带来的“跟风效应”是企业数字化转型的主要外部因素；根据方差分解方法和夏普利值测算结果，中国企业数字化转型“跟风效应”突出，而内部动力相对不足；异质性检验发现，企业数字化转型的“跟风效应”在东部地区和强知识产权保护地区有所弱化，成长期企业的数字化转型更加依赖于内部因素。因此，政府应加强数字人才培养、鼓励企业技术创新、完善企业融资体系以及优化数字营商环境，推动企业数字化转型从“外动压力”向“内部动力”转变。

在全球化与数字化加剧的复杂不确定环境下，传统基于“有限理性”的决策模式难以应对实时、高维信息处理需求，人工智能（AI）正深刻重塑组织决策范式。组织需要引入AI提升决策效能，但其作用机制与适用边界尚缺乏系统性理论支撑。基于2020-2025年间发表于UTD24管理学期刊的85篇核心文献，文章系统厘清了AI在组织决策中的应用路径与研究进展，并依据人机权力关系，创新性地构建了“交互—支持—影响”人机决策模式分类框架。该框架突破了以往研究单纯依赖自动化程度划分的局限，揭示了不同模式下决策影响因素与作用结果的系统性差异。目前研究对AI主导模式、宏观情境及关系影响的探讨尚存不足。未来研究应聚焦AI与组织战略的深度整合及AI新视野的拓展，以深入揭示AI如何重构组织决策的底层范式与组织结构基础。此研究结论在理论上扩展了协同决策边界，在实践上为企业设计差异化人机协同机制提供参考，并为后续人机决策提供新的研究思路。

在“数字中国”和“美丽中国”的建设进程中，本文以2011－2019年全国274个地级及以上城市的平衡面板数据为样本，在剖析数字经济自身特性的基础上，从作用机制与门槛效应两方面探讨了数字经济对城市绿色发展的影响。研究发现：数字经济显著促进了城市绿色发展，并且这种促进作用在东部城市、智慧城市试点城市以及知识产权保护力度强的城市中更为明显。进一步研究表明，数字经济可以通过推动经济结构服务化、激励绿色技术创新、提升公众环境关注度促进城市绿色发展。随着当前数字基础设施的广泛建设，社会用电量和碳排放不断增加，数字经济对城市绿色发展的的影响存在边际效应递减的非线性特征。本文的研究结论在积极推动城市拥抱绿色发展新范式的同时，也为构建集约化、低碳化的现代基础设施体系，实现数字化绿色化协同发展提供了有益借鉴。

专利战是利用政策法规漏洞，以打击商业对手、牟取商业利益为目的，围绕专利权属与使用展开的专利攻防行为；专利战兴起于美国，正向全球范围扩展蔓延，深刻影响产业竞争格局，成为全球专利体系面临的新问题、新挑战。面对全球专利战的风险挑战，以中国企业在美国、中国、德国、英国、印度遭遇的专利战为研究样本，运用定性比较分析开展实证研究。研究表明，随着专利战近年来的扩散蔓延，专利战演变出差异化的特征，可以划分为五种主要类型；不仅专利战的发起主体和攻击形态呈现出多元化的特征，而且专利战在新兴市场和成熟市场的类型和特征具有异质性。因此，为应对全球专利战的风险挑战，中国企业必须针对专利战类型，面对不同市场和专利战主体，采取差异化的防范应对策略。

在百年未有之大变局加速演进背景下，愈加频发的逆境事件以及变幻莫测的经营环境使得企业数字创新实践面临极大挑战和威胁。为有效抵抗外界不确定性和颠覆性冲击，许多企业在数字创新过程中塑造弹性应对衰落危机的能力并从失败风险中快速恢复、发展和进化，本文提出数字创新韧性用以表征这一现象。在此基础上，厘清数字创新韧性的具体内涵，明确数字创新韧性的测度方式以及演化模式，是构筑自立自强数字创新体系与实现中国式现代化目标的内在要求。文章首先从组织韧性切入，在揭示创新韧性内涵的基础上引申出数字创新韧性这一概念；其次，以数字技术专利申请时序数据替代数字创新对外界冲击的即时响应，使用核心变量法对企业数字创新韧性进行测度；最后，借助时间序列特征工程对企业数字创新韧性时序数据进行统计指标提取以降维，并结合K-means聚类算法将样本期内数字创新韧性演化趋势相似的企业进行群组划分，从而识别出随机振荡型、增长乏力型、后发追赶型和核心引领型四种演化模式。上述研究既能为正确评估企业数字创新韧性水平提供学理依据，还能为学界依据不同类型演进模式探索企业数字创新韧性差异化提升路径提供有益启示。

近年来，大量进行生态化战略的数字平台企业蓬勃发展，涌现出许多有价值的研究工作。然而，由于不同研究领域使用了各自的术语、理论和方法，造成了在许多重要问题上的理论分歧，这不仅会造成实践层面的模棱两可，更会阻碍数字平台生态系统研究的进一步发展与融合。基于此，本文在明晰概念的基础上，通过对经济学视角、技术视角、战略视角、组织视角等不同研究流派核心观点的梳理，形成对数字平台生态系统研究的系统归纳，并在此基础上提出理论框架进一步阐述数字平台生态系统可能的研究方向，以促进未来研究的发展与融合。

生成式人工智能的数据安全风险治理是当前面临的重要问题。现有生成式人工智能的数据安全治理体系未能针对不同的数据安全风险建立起有效的类型化治理机制，与迭代至DeepSeek类生成式人工智能的现实状况相脱节。DeepSeek系列模型具有多头潜在注意力机制、混合专家模型、纯强化学习等新技术特征，导致原有数据安全风险量变或异化，由此产生运行逻辑各异的新型数据泄露安全风险、数据偏离安全风险和数据删除安全风险。针对数据泄露安全风险，应分别形成技术层面和管理层面的预防机制；针对数据偏离安全风险，应强调不同于人工监督微调模式的数据输入和输出的两端微调并创设数据输出结果的算法解释权；针对数据删除安全风险，应从数据绝对删除转向数据相对删除并实行动态核验机制。

生成式人工智能（AIGC）融入社会生活、参与知识生产，同时在塑造新的数字不平等现象，学界对数字鸿沟固化与深化的担忧也与日俱增。本文聚焦数字中国建设的战略背景，延续人工智能发展及其社会影响的理论脉络，重点回答AIGC如何形塑“智能沟”这一问题。技术机理层面，“智能沟”包含数据、算法和算力三个维度；社会影响层面，体现为社会分层理论向数字领域的延伸，表现为人人分化、人机分化两个维度，本质上是国家、区域或个体运用数字资源参与发展、共享发展与自主发展的能力差异；弥合路径层面，需构筑自立自强的技术创新体系、建立公平规范的平台治理生态、拓展开放共赢的国际合作格局。本文提出的“智能沟”概念不仅是第三代数字鸿沟理论在人工智能领域的深化，而且对于理解数字中国发展与经济社会转型具有重要现实意义。

实现人才链创新链产业链深度融合（简称“三链深度融合”），是“创新链产业链资金链人才链深度融合”的前置问题和必然路径，更是畅通教育科技人才良性循环的有效手段。探究人才链创新链产业链深度融合的理论逻辑、融合现状和提升路径，对建设现代化产业体系、发展新质生产力具有重要意义。本研究聚焦人才链这个关键变量，提出了包含“分类+成长过程”两个维度的人才链科学内涵，明确了“三链深度融合”的理论逻辑，分析了我国“三链深度融合”实践中存在的问题，并从强化顶层规划和制度创新、完善人才培养目标凝练机制、推动科技人才资源跨链条流动、构建人才评价体系及动态监测平台、打造有利于“三链深度融合”的健康生态五方面提出了“三链深度融合”的提升路径和对策建议。

完善科技伦理治理政策体系是加强科技伦理治理制度保障的必要前提。以1999年至2022年我国国家相关部门颁布的科技伦理治理相关45项政策为研究对象，对我国科技伦理治理政策外部属性分析发现，注册力度时序演变在2001年、2007年、2020年呈现三个波峰，政策颁布部门的机构类型涵盖全国人民代表大会、党中央以及卫生管理部门、药品管理部门、科技、教育等管理部门的立体结构，从发文数量以卫生管理部门占比43%居首。构建科技伦理治理过程（X）-政策工具（Y）-政策客体（Z）三维的政策内容分析框架，运用政策文本量化分析方法，发现科技伦理治理过程维度聚焦于科技伦理监管的政策文本数量以占比48.2%居首，政策工具维度以系统变革工具35.2%、权威工具占比34.2%居前，政策客体维度以科技机构为占比52.3%为主；X-Y二维分析发现监督管理、反馈改进环节综合运用了五类政策工具，举报披露仅运用激励工具、象征与劝诫工具两类政策工具；X-Z二维分析发现教育咨询、监督管理、调查处理阶段均覆盖了各类政策客体，举报披露阶段的政策客体缺乏对政府相关管理部门、科技机构的精准要求；三维交互分析政策文本整体分布不均衡。提出完善科技伦理治理政策体系为规范科技创新秩序提供制度遵循、构建围绕国家战略科技力量特色的科技伦理治理联动落实机制、建立基于科学数据数智化平台的科技活动全过程监管链支撑政策实施效能等建议。

当前复杂严峻的内外部环境给企业发展带来前所未有的冲击,如何提升企业创新韧性成为亟待解决的现实问题。本文明确了企业创新韧性的内涵和特征及度量方法,讨论了影响企业创新韧性的内外部因素,从提供冗余资源、缓解融资约束、优化资源配置几个角度分析了影响企业创新韧性的理论机制。为进一步验证,选取风险投资这一影响企业创新韧性的重要变量进行实证检验。以中国创业板2009-2020年上市公司季度数据为样本,合并了企业的专利数据、风险投资、风险投资机构相关数据。研究发现风险投资支持显著提升了企业创新韧性,这种效应因不同企业特征存在异质性。此外风险投资的类别、性质、属地对这种效应发挥了显著的调节作用。基于研究结果提出相关政策建议,为企业在动荡环境中生存和发展提供了有益的参考。

“专精特新”中小企业是实施创新驱动战略的重要载体。鉴于学界缺少对其创新绩效微观层面的研究，本文从复杂因果效应分析的视角出发，混合NCA、实证回归与QCA方法，考察影响“专精特新”中小企业创新绩效的显著关键条件与组态效应，并提炼相应的提升路径。研究发现：（1）研发能力、融资环境与市场竞争力会显著影响“专精特新”中小企业的创新绩效；（2）存在5条提升不同类型“专精特新”中小企业创新绩效的组态路径；（3）在融资受阻时，小规模生产或提高自身市场竞争力都可使“专精特新”中小企业继续保持高水平的创新绩效。本文尝试了一种复杂因果效应分析的新思考，为“专精特新”中小企业创新绩效的未来研究提供了一定的理论与实践参考。

当前，全球制造业产业链安全稳定面临前所未有的挑战，如何提升产业链韧性、加强产业链建设成为亟需解决的问题。基于2007-2017年中国30个省市的平衡面板数据，从产业转型升级和创新链构建等视角，研究制造业与科技服务业协同集聚（简称“两产业协同集聚”）对制造业产业链韧性的影响，探讨两产业协同集聚如何通过影响技术创新对制造业产业链韧性产生影响的作用机制，并在此基础上进一步探究创新生态系统共生性在此机制中的调节作用。研究发现：两产业协同集聚可通过影响技术创新对制造业产业链韧性产生显著的促进作用；创新生态系统共生性可有效调节两产业协同集聚对制造业产业链韧性的影响；两产业协同集聚不仅可以直接影响制造业产业链韧性，而且可以有效调节技术创新对制造业产业链韧性的影响。根据上述研究结论对增强制造业产业链韧性提出相关建议。

企业数字化转型的过程，是生产方式、商业模式和产业形态的重构，也是企业核心价值的提升。传统制造业通过何种路径才能更好地实施数字化转型、赋能企业高质量发展，一直是我国制造业企业转型实践及理论研究亟待解决的难题。本研究基于理论梳理与现实归纳，将企业数字化转型的可行路径划分为技术生产、商业模式与组织架构三种导向，运用文本挖掘方法将我国制造业企业进行分类，同时运用熵权-TOPSIS综合评价法评估不同的转型路径为企业带来的绩效增量，最后基于贝叶斯线性回归模型探究不同转型路径对于企业综合绩效的影响。研究发现：制造业样本企业最倾向采取的数字化转型路径为商业模式导向；技术生产导向的数字化转型路径对企业综合绩效增长的促进作用最大，是制造业企业长期竞争优势的来源。本文扩充了数字化转型研究领域的技术方法与理论成果，为我国制造业企业的数字化转型升级提供理论支持与路径参考。

“算法资本主义”指的是以智能算法为控制中枢的当代资本主义形态，表征着数字资本主义在新一轮科技革命下的迭代升级。与此前的资本主义形态不同，算法资本主义遵循着智能化的运作逻辑，具有跨区域、全流程、自动化和隐性支配的全新特征。从核心构架来看，算法资本主义遵循着“算法-平台-数据-资本”的四元构架，其中，算法是“动力”要素，平台是“形式”要素，数据是“质料”要素，资本是“目的”要素。算法资本主义具有进步性和局限性的双重意义，带来更多流动性与社会变革的同时，更是引发了严重的负面伦理效应。算法资本主义研究在当下具有重要的理论价值和现实意义。

新质生产力是推动企业高质量发展的强劲推动力和支撑力，研究其驱动因素对于企业发展至关重要。本研究基于动态资源基础观，利用2015-2022年中国A股上市公司数据，实证分析了数智化转型对企业新质生产力的影响及异质性特征，并对吸收能力的中介作用和市场竞争强度的调节作用进行了检验。研究发现：（1）数智化转型对企业新质生产力水平的提升有显著影响；（2）吸收能力在数智化转型与企业新质生产力关系间发挥中介作用；（3）市场竞争强度在数智化转型与企业新质生产力关系间发挥正向调节作用；（4）相较于国有、中西部地区、衰退期的企业，非国有、东部地区、成长期和成熟期的企业实施数智化转型更能促进新质生产力水平提升。研究结论为企业数智化转型和提升新质生产力提供了理论支持，并丰富了相关实证研究。

算法公平性是当下人工智能领域和信息伦理学界共同关注的一个话题，它来自于算法决策系统中的算法歧视现象。尽管技术人员在避免算法歧视方面取得了许多进展，但对于如何在技术层面实现算法公平性，至今仍没有达成共识。基于此，本研究首先分析了从技术路径实现算法公平性的方法及其缺陷，接着，沿着当前对于单从技术路径实现算法公平性的批判及修正，提出一种基于布雷的“披露性的计算机伦理学”的社会化研究框架，为算法公平性问题提供了一个更为合理的解决方案。