本文以“横向垄断”创新概括数智治理的趋势性特征及其全球性挑战，它正在改变产业成本的边际变化，给企业管理带来生态危机，形成边际成本低位固化和无际趋近于零，由此催生纵向垄断和平台垄断的量变，以完成向横向垄断的质变，加剧了以美国为首，以数据资产为新内核的社会财富和权力结构的高度极化，这已然成为全球治理亟待解决的关键问题。本文通过分析“横向垄断”宏观结构的全球性风险和个人数据资产微观结构中左旋与右旋的不同趋势，宽谱系地展现出横向垄断给全球治理带来的挑战与危机，即“共识消解”与“意义不复”，由此提出以“主动型或被动型社会企业”的方式，建构非中心化分布式数智媒介的新生态，还公共数据以社会价值，有效缓解或消除社会的过度极化。

中共二十届三中全会强调要健全高质量充分就业促进机制，就业是最大的民生，如何扩大就业对社会稳定和经济发展意义重大。本文基于投入产出表数据构建企业宏观层面的数字化转型指标，并基于中国31个省份代表性报纸构建中国省级行政区经济政策不确定性指数，考察企业数字化转型对经济政策不确定性与劳动力就业规模关系的影响。研究发现，经济政策不确定性对劳动力就业存在破坏效应，数字化转型能够有效缓解经济政策不确定性对劳动力就业的不利影响。机制检验发现，数字化主要通过减弱企业对经济政策不确定性的感知度、缓解企业融资压力和减弱企业金融化动机的途径缓解经济政策不确定性对劳动力就业的破坏效应。异质性分析表明，这一缓解作用在东部地区、知识产权保护强地区和国有属性企业效果更强。此外，数字化转型对第三产业和中高技能劳动力就业规模的缓解效果更强，有助于提升就业质量。本文基于企业数字化角度为高效减轻经济政策不确定对劳动力就业的破坏效应提供了新的经验证据。

就业是最基本的民生，也是实现高质量发展的重要目标。实施包括地方政府债务置换在内的“逆周期”财政调节政策对促进企业劳动力雇佣、实现“稳就业”目标具有重大意义。本文从产业关联度视角出发，基于2010-2016年全国税收调查数据，采用广义双重差分法实证检验了债务置换政策对企业劳动雇佣的影响。研究发现，债务置换具有“稳就业”效应，并且与政府关联度更高的基建行业受到债务置换影响更为显著，机制分析结果表明，债务置换通过缓解企业融资约束，促进欠款偿还缓解企业流动性约束，改善企业预期等机制促进企业劳动力雇佣。本文的研究对准确评估2024年开始的新一轮债务置换政策效果，优化“逆周期”财政政策设计、实现“稳就业”目标具有重要的意义。

本文基于研发“投入—产出”弹性构建研发回报指标，发现制造业技术前沿化提升了企业研发回报。结构分析显示，行业与国际技术前沿均促进研发回报，其中国际前沿作用更显著。作用机制体现为投融资协同与供需协同两个方面。异质性研究表明，高精尖行业/企业对技术前沿化敏感度更高；创新型产业集群及制度保障完善区域的促进效应更明显。经济后果分析发现，技术前沿化对研发回报的提升存在长期影响，其通过创新成果转化提高企业生产效率与经营业绩。

人工智能技术正以前所未有的速度重塑人类社会的基本结构，其影响广度从 日常生活延伸至全球治理体系。2025年，全球人工智能核心产业规模已突破6000 亿元人民币，用户规模接近 2.5 亿，技术渗透率高达 17.7%。这一指数级增长态 势既孕育着社会效率革命的曙光，又潜伏着深刻的伦理危机。当深度伪造技术能 够以几可乱真的方式模拟人类生物特征，当算法偏见在招聘、信贷领域悄然固化 社会不平等，人类不得不面对一个核心命题：如何在享受 AI 技术红利的同时， 构建牢不可破的伦理防护网？本文从 AI 技术的社会影响全景出发，系统分析其 作为效率引擎与犯罪工具的双重面相，并探索符合技术伦理与现实需求的治理路 径，为构建安全可信的人工智能未来提供理论支撑与实践指南。

2019年，国家发布《绿色产业指导目录》，首次明确绿色产业范围和技术标准，旨在为包括绿色金融体系在内经济社会绿色转型中一系列制度安排的重点支持方向提供技术上的参考目录，提高资源配置效率。本文以《目录》提供的技术文本为基础、运用前沿的大语言模型，构建了全新的基于专业技术角度的企业绿色技术指标，避免了传统企业环境效益评价指标（如ESG指标）存在的覆盖不足和漂绿高估问题。以该指标为基础，本文运用双重差分法考察《目录》对企业创新能力、投资行为及经营绩效的影响。实证结果表明，《目录》的颁布鼓励企业加大了研发投入、增加了绿色支出，提升了绿色企业的创新能力，尤其促进了企业的高质量创新产出。进一步地融资机制探索表明，明确绿色标准显著降低了相关企业的融资成本，尤其对企业信贷融资渠道的影响更为显著。最后，本文通过经济意义分析发现，《目录》提高了企业的经营绩效和节能减排。本文的研究结论为进一步健全绿色金融机制、实现绿色可持续发展提供了有益参考。

本文基于2010—2022年中国上市公司面板数据，以“国家大数据综合试验区”的设立作为准自然实验，从数字经济的视角，探讨大数据试验区的设立与企业ESG绩效的关系。研究发现，大数据试验区的设立显著提升了企业的ESG绩效，激发了企业的数字化转型动力，尤其是对企业的环境治理（E）和社会治理（S）维度的提升效果更为显著，体现了数字化政策在中国数字经济发展过程中对于企业规范约束的作用。第二，机制研究表明大数据试验区的设立使明显促进了当地企业的数字化程度，此外，区位导向性政策可以有效规范约束企业数字化转型，从而促进企业ESG绩效的提升。第三，大数据试验区能够更好地促进东部地区、资本和技术密集型企业以及非高新技术企业，并未实现均衡发展，仍存在区域和企业间差异。本文结论不仅有助于深化理解以大数据试验区为代表的数字产业政策对企业发展的作用效果，也为地方政府依托大数据试验区，抢抓数字经济发展的新机遇，深度挖掘数据要素价值，提供了有力的政策支持。

关键领域外资安全审查的收紧不仅表明了国际竞争的进一步加剧，也预示着高技术产业的发展格局将迎来重大改变。在这一背景下，高技术行业，特别是关键领域的企业，亟需实现从“技术引进”向“自主创新”的转变。本文基于 2010-2023 年 A 股制造业上市公司的数据，以 FIRRMA 试点作为美国在关键领域外资安全审查收紧的准自然实验，探究中国关键行业企业全要素生产率的变化。研究结果表明，外资安全审查的收紧显著促进了关键行业企业全要素生产率的提升。通过对企业所受“内部支持”和“外部压力”的作用进行比较分析，发现受到内部支持的企业在外部压力下表现出较低的敏感性，而未受内部支持的企业在面临外部压力时反而实现了生产力的显著提高。机制分析进一步揭示，外资安全审查的收紧通过促进企业实现高质量发展，尤其是提升了创新质量，以及增加了企业之间的联合创新，推动了全要素生产率的进步。本文的研究为理解新旧技术国家主义转变背景下企业如何通过发展模式的转变实现生产力的提升提供了重要视角，同时为中国政府在高技术产业政策制定中的深入评估与策略优化提供了有益借鉴。

为深化利率市场化改革， 提高利率传导效率， 推动降低实体经济融资成本， 2019 年 8 月中国人民银行开始推行贷款市场报价利率（ Loan Prime Rate， 简称 LPR） 改革。 本文基于 LPR 改革这一准自然实验， 采用连续 DID 等方法探究 LPR 改革对实体经济融资的影响及其机制。 结果表明：第一， LPR 改革显著降低企业的融资成本；第二， LPR 改革提升了信贷配置效率， 高成长性企业贷款可得性显著上升；第三， LPR 改革对不同类型企业的融资成本产生异质性影响， 低风险企业、战略新兴产业企业和非国有企业的融资成本下降相对显著；第四， 微观机制结果验证了， LPR 改革不仅通过传统的竞争性机制推动降低实体经济融资成本， 还会通过利率传导机制与贷款定价机制畅通利率传导过程， 提升中小银行贷款定价能力， 降低实体经济融资成本。

旨在推动实现生态环境根本好转的质量型环境治理政策在多大程度上能够协同降碳，如何进一步提质增效，是推进“双碳”战略过程中亟需解答的关键问题。特别地，签署《巴黎协定》以来，中国在减污降碳协同增效面临着不同于以往的新形势和新任务。然而，受限于数据可得性，现有研究尚未提供这一时间段内的定量分析直接证据。本文使用新近的企业层面较为精细的碳排放数据，基于《打赢蓝天保卫战三年行动计划》（国发〔2018〕22号）的研究场景，系统分析了“双碳”背景下空气质量目标政策的微观降碳效果与增效机制。研究表明，蓝天保卫战能够协同降低企业碳排放强度，平均降幅约为15%，单个企业年均降碳量约为1.2万吨。这一效果主要由碳排放总量下降驱动，而非以生产活动收缩为代价，也未引起区域间和产业链上的碳泄漏问题。并且，与现有研究强调行业结构调整不同，本文发现高碳排放企业也实现了显著的减排效应。增效机制方面，蓝天保卫战主要通过促进企业绿色低碳投资发挥作用，而人力结构优化、绿色研发创新等机制尚未明显起效，同时缓解融资约束有助于提升协同降碳效果。本文的研究表明，进一步完善现有大气污染防治制度体系，辅以大规模节能降碳设备更新、优化生产要素配置以及绿色金融等组合措施，能够有效兼顾环境、气候和经济效益，助推减污降碳协同增效。