摘要：数字经济时代，“人数”协同的多层次整合成为突破关键核心技术“卡脖子”难题的核心机制。基于沪深A股上市公司2012-2023年数据，本文构建耦合协调模型测度人力资本与数据资产的协同度，并依托技术-组织-生态多层次整合框架，实证检验“人数”协同对关键核心技术突破的影响与作用机制。研究发现：（1）“人数”协同显著提升企业关键核心技术突破效能；（2）“人数”协同通过在技术层激发创新螺旋、在组织层优化资源配置和在生态层构建战略联盟，来促进企业关键核心技术突破。（3）异质性分析表明高资源禀赋企业通过“人数”协同突破关键核心技术的边际效能显著更高，印证“人数”协同是资源禀赋的“增效器”。本文从多层次整合视角拓展了数据资产与人力资本融合的理论边界，为企业在数据资产化管理过程中发挥数据要素的乘数效应，促进企业关键核心技术突破提供了实践范式。

支持和引导小股东参与治理是保障投资者合法权益和提高上市公司治理水平的重要环节，对于健全投融资协调的资本市场功能和促进上市公司高质量发展具有重要意义。本文以2014-2023年沪深A股非金融业上市公司为样本研究了小股东参与治理出现的意见分歧对股票错误定价的影响。研究发现：小股东意见分歧会显著增强股票错误定价；机制分析表明，小股东意见分歧通过减少公司特质信息含量、降低公司信息披露质量和信息传递效率影响股票错误定价；异质性分析表明，小股东意见分歧对错误定价的负面影响随信息不对称程度和融资约束程度的提高而增强，随投资目标财务相关性的增强而削弱。本文研究结论对于优化上市公司小股东治理机制，促进上市公司高质量发展具有实践指导意义。

环境行政处罚作为环境规制的核心手段，在促进企业绿色创新方面发挥着重要作用。深入探究其影响机制及异质性效应是优化环境政策设计的重要议题。本研究以2010—2019年沪深A股上市公司为研究对象，结合网络爬虫技术获取的环境行政处罚数据，运用Staggered DID（交错双重差分模型）与双变量Tobit模型，分析了政府环境处罚对企业绿色创新的影响机制和异质性作用。研究发现，政府绿色行政处罚对企业绿色创新具有正向积极作用：一方面，绿色发明型专利和实用新型专利的申请数量与质量得到提升；另一方面，该效应在控制企业异质性与动态趋势后依然稳健。进一步的异质性分析表明，相较于大型企业，小型企业在行政处罚后展现出更为敏感的绿色创新响应，尤其是实用新型专利的增长表现更为显著；此外，制造业企业的绿色创新提升幅度显著高于非制造业企业。在中介机制方面，分析发现环境行政处罚主要通过改善企业信息披露透明度和缓解融资约束，间接驱动企业的绿色技术创新。更为重要的是，本文发现PM2. 5污染与行政处罚存在显著的交互作用，凸显了区域环境治理与宏观创新战略协同的重要性。基于研究发现，本文提出以下政策建议：一是优化环境规制工具的差异化设计，二是构建动态信用评级体系，三是加强政策协同。这些研究结论为提升环境规制的精准性、激发企业的绿色转型提供了坚实的理论依据和实证支持。

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。

本文以2011—2023年A股市场存续的全部股票型ETF基金为样本，基于多期双重差分法（DID）识别流动性服务业务引入对ETF跟踪误差的影响效应。研究发现，引入流动性服务机制可显著降低ETF的跟踪误差，该结论在通过了一系列稳健性检验。机制检验表明，流动性服务商激励改善与市场交易条件优化是跟踪误差降低的主要传导路径，机构投资者比例提升进一步强化流动性服务的政策效应。异质性分析显示，优化复制策略、宽基指数ETF与中小规模产品受益更为显著。进一步研究发现，该机制显著改善了流动性基础薄弱ETF的跟踪误差，缓解了市场“马太效应”。本文从制度演变的视角系统揭示了ETF市场流动性服务机制的微观传导与结构性影响，为提升ETF基金运行质量与健全ETF市场功能提供了实证支持与政策启示。

本文以沪深港通交易制度实施为准自然实验，选取2011-2023年沪深A股上市公司数据，探究金融开放对企业产品竞争力的影响机制。研究发现：（1）沪深港通交易制度的实施显著提升了企业的产品竞争力，此结论经过一系列稳健性检验后仍成立；（2）机制检验表明，沪深港通交易制度主要通过两条路径来提升企业产品竞争力，一是竞争压力倒逼效应，推动企业实施产品差异化战略和提升创新能力，重塑竞争优势。二是资源配置效应，通过优化人力资本结构，改善融资环境和拓展出口渠道，帮助企业实现要素升级，进而增强产品竞争力；（3）异质性检验发现，政策效果在资本密集型行业、盈利能力低及环境信息披露质量低样本中更为显著。本文丰富了金融开放对企业影响的实证研究，为党的二十大提出的“推进高水平制度型开放”提供了微观证据。

要建立“长钱长投”的投资者市场，企业优质的文本披露必不可少。本文基于政企双向利益交换视角，利用深度学习技术（Word2Vec模型）构建年报文本可读性指标，检验寻租行为对企业年报文本可读性的影响。研究发现，寻租行为显著降低了企业年报文本可读性。在机制分析阶段，研究证明了寻租行为会通过企业自利行为和管理者自利行为影响年报文本可读性，同时排除了官员主动敲诈能促进寻租对可读性负面影响的情况。异质性分析发现，内部治理手段、市场监督力量以及政府治理政策均能有效抑制寻租对可读性的负面影响。本文从信息披露视角拓展了寻租行为的经济后果研究，为优化资本市场信息披露监管和深化反腐治理提供了理论依据与实践启示。

在专精特新企业培育工作持续推进和投融资体制改革不断深化的大背景下，从专精特新认定的视角探讨其对企业的投资促进效应具有重大意义。本文以2015—2023年中国A股上市公司和新三板挂牌公司为样本，将2019年开始分批实施的国家级专精特新“小巨人”认定为准自然实验，实证检验了专精特新认定对企业投资效率的影响、作用机制和经济后果。研究发现，专精特新认定会显著提升企业投资效率，且这一效应在投资过度企业、小规模企业、北交所和新三板上市、地区政策响应度高和行业“小巨人”密集度高的企业中更为显著。机制分析表明，专精特新认定通过缓解信息不对称、降低代理成本和抑制经营不确定性，进而提升了企业的投资效率。进一步研究发现，专精特新认定抑制了企业投融资期限错配，提高了企业价值，并推动了地区资本配置效率的提升。此外，专精特新“小巨人”企业对未获得认定的企业不存在挤出效应；失去认定资格的企业对同行其他企业非效率投资具有威慑作用；专精特新认定存在供应链溢出效应。本文研究有助于揭示专精特新认定对企业投资效率的影响及其溢出效应，为进一步培育专精特新企业，发挥投资对优化供给结构的关键性作用和发展新质生产力提供有益参考。

全球化与数字化的深度融合正在重塑全球人才管理格局，对中国企业而言，国际法律环境的复杂性与多样性带来了前所未有的挑战和机遇。 在深入剖析国际劳动法、税收法规、数据隐私保护以及跨文化法律差异后可知， 国际法律的复杂性不仅影响企业的人才吸引、 管理与留用政策，还直接关系到企业的全球竞争力和可持续发展。 为了有效应对这些挑战，中国企业需要构建全面的全球法律合规治理体系、培养跨文化领导力、优化全球薪酬与激励机制、借助数字化技术提升人才管理效率以及强化企业社会责任与可持续发展战略，以期在全球市场竞争中取得领先地位，从而塑造更具活力与包容力的国际商业生态体系。

本研究开发了一种创新方法来预测中国上市公司的"漂绿"行为。通过将大型语言模型BERT整合到机器学习框架中，我们构建了一个先进的漂绿预测模型。这种方法能够捕捉企业社会责任报告和年度报告的环境披露中微妙的语言线索和语义细节，显著提高了识别漂绿的精确度。研究采用了多种机器学习模型，包括支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）和随机欠采样算法（RUSBoost），并在三种不同的数据集上进行了测试：基础财务数据集、扩展的Word2Vec环境披露数据集，以及BERT优化的环境披露数据集。结果表明，RUSBoost算法结合BERT调整的环境披露数据在各项评估指标上表现最佳，凸显了先进自然语言处理技术在分析环境披露文本方面的优势。此外，我们的研究发现预测的漂绿指标与ESG评级机构间的评级分歧显著相关，验证了本研究所开发的漂绿变量。本研究为识别和预测企业漂绿行为提供了一个创新的、基于文本的方法。这一工具对投资者、监管者和政策制定者具有重要价值，有助于捕捉公司的欺骗性环境披露。