政府补贴支持企业创新固然是必要且现实的举措，但其实际成效在企业间存在差异，关于“创新悖论”的讨论众说纷纭。本文将研究焦点从“评说得失”引向“何以有效”，以理论模型刻画企业配置政府补贴用于创新活动的决策过程，解析营商环境这个“外因”如何通过“内因”影响企业创新决策进而影响其创新质量的内在机制，揭示其间存在的营商环境门槛。本文采用中国A股上市公司2017—2021年的专利申请数据、财务数据以及296个地级市的营商环境数据，实证检验了营商环境门槛效应及其实现机制。研究发现，政府补贴整体上并未显著提升企业创新质量，但存在显著的营商环境门槛；政府补贴在营商环境较好的地区能有效提升企业创新质量，而在营商环境较差的地区，其作用基本失效，甚至可能会削弱民营企业创新质量。机制检验表明，在营商环境所决定的制度性交易成本与制度性收益两侧均存在门槛效应。异质性分析发现，在政府补贴影响企业创新质量过程中，战略性新兴产业企业和民营企业均存在营商环境门槛效应。本文突破了两极思维方式的局限，在同一模型框架内运用统一的逻辑体系，解释了现有文献关于政府补贴影响企业创新的不同见解，以“条件有效性”分析调和了学术界关于政府补贴政策“结果有效性”的认识分歧，并获得突破“创新悖论”的重要政策启示，即政府补贴应以优化营商环境为先导，只有将营商环境提升到相应水平，政府补贴才能有效促进企业实现高质量创新。

本文基于互联网企业价值评估的背景，重点探讨一种常用估值方法——相对估值法（Relative Valuation），并以阿里巴巴集团（Alibaba）为实证对象首先，文章回顾了互联网企业估值的特殊性与挑战；其次，介绍了相对估值法的理论基础、常用指标（如市盈率P/E、市净率P/B、市销率P/S、EV/EBITDA 等）及其优缺点；再次，从互联网企业特征出发，分析该方法在阿里巴巴所处环境中的适用性及限制。然后，结合阿里巴巴最新财报数据（截至FY 2024 期）整理公司基本资料、选取可比公司、计算关键估值指标，进而得出对阿里巴巴的估值区间与市场价值对比。最后，基于实证结果，从估值结果合理性、影响因素（如业务结构、成长预期、市场情绪）以及方法优化建议三个维度展开讨论。研究发现：对于快速成长、业务多元的互联网企业而言，虽相对估值法具备便捷性与可比性优势，但也易受到可比公司选取不当、成长预期偏差及无形资产难以量化等影响。论文建议在实际应用中，应辅以折现模型（DCF）等方法，并注意调整估值倍率以反映公司成长性与风险特征。本文的研究可为互联网企业估值提供一种实务参考，也为资产评估的教学与研究提供新的案例视角。

壮大耐心资本是培育新质生产力与推动产业链供应链优化升级的重要途径。然而，现有研究多关注其对企业自身的直接影响，忽视了潜在的外部溢出效应。本文基于耐心资本投资是否可以缓解供应链上下游企业融资约束的视角，使用2003—2023年A股上市公司披露的前五大供应商和客户数据，实证检验耐心资本推动供应链优化升级的重要路径。研究发现：耐心资本投资可以缓解其主要供应商和客户的融资约束，且当供应链上企业之间依赖关系越强、主要供应商和客户的融资能力越弱时，供应链溢出效应越显著。机制分析揭示，耐心资本通过资本成本效应（提升供应商应收账款周转效率）与信用扩张效应（提高客户信用贷款比率）两条路径发挥作用。进一步分析表明，供应链溢出效应显著提高了主要供应商和客户的投资效率和创新水平。本文结论为壮大耐心资本、推动产业链供应链优化升级并构建现代化产业体系提供了科学支撑。

财经社交媒体深刻重塑信息传播格局的背景下，如何从投资者视角有效提取上市公司之间的关联关系，已成为识别市场动态和资金流向的关键。本文采用雪球网百万用户近8500万条社交媒体大数据，利用文本分析构建基于社交媒体的A股上市公司关联网络，研究关联股票间的动量溢出效应。研究结果表明：(1) 社交媒体关联股票加权收益率对目标股票收益具有显著为正的预测能力，且该结论在控制各类公司关联动量后仍然保持稳健，据此构建的等值加权多空策略可产生约36个基点的日平均收益。(2) 经济机制检验发现，关联股票加权收益率越高，目标股票的散户买入、主动性买入订单越多，并且在套利摩擦更高的股票中，动量溢出效应越强，支持了注意力溢出与有限套利驱动的错误定价的理论解释。(3) 进一步分析表明，投资者情绪越高、预测期限越短，动量溢出效应越强；该效应在考虑交易成本、采用不同关联测度方式以及纳入多源社交媒体平台后依然显著。本文揭示了互联网时代下基于社交媒体的公司关联的独特价值，可为监管层实时研判公众认知和防范金融市场风险传导提供更高频、前瞻且准确的依据，对二级市场投资决策亦具有重要参考意义

企业非效率投资是影响资源配置效率和经济高质量发展的重要因素。已有研究多聚焦于公司治理、外部监管等传统因素对非效率投资的影响，鲜有研究关注行为金融的纠偏是否有助于缓解非效率投资。本文以中国A股上市公司为研究对象，考察人工智能应用所产生的行为金融纠偏对企业非效率投资的影响及其作用机制。研究发现，企业人工智能应用可以显著降低非效率投资程度，在进行了一系列稳健性检验，尤其是控制了公司战略选择这一潜在解释因素后，本文结论依然稳健。机制检验表明，人工智能应用主要通过改善管理层非理性行为缓解企业非效率投资，体现出人工智能技术在认知优化和行为纠偏方面的独特作用。进一步分析未发现人工智能改善公司治理水平的证据，揭示了人工智能应用的边界与局限性。本文丰富和拓展了行为公司金融的研究文献，也为优化提升企业投资效率提供了经验证据。

本文系统梳理国内外关于人工智能(AI)与公司治理的相关文献，聚焦AI在公司治理中替代人类决策引发的实践难题与理论争议，从法、理、情三大维度剖析核心治理困境：在“法”的维度，面临法律主体缺位、算法黑箱导致的责任界定模糊及跨境法律适配冲突；在“理”的维度，存在技术路径锁定、战略弹性不足及行业特性适配偏差等治理策略问题；在“情”的维度，凸显算法偏见引发的公平性争议及自主决策与人类控制的伦理冲突(如隐私侵犯、情感缺失)。基于上述困境，本文针对性提出破局路径：法理层面构建“AI守住合规底线”的制度体系，战略层面确立“人主导下的AI辅助”实施路径，伦理层面明确“人引领AI”的价值准则，为AI与公司治理的深度融合提供兼具理论与实践意义的研究框架。

人工智能（AI）在公司治理中的应用引发其替代董事的合法性争议。本文以公司法合法性框架为视角，梳理AI参与董事职能的起源、发展及制度障碍。研究表明，AI替代面临三重困境：主体资格上，非生物属性与董事资格要求冲突，受法律人格排斥及身份职能不可替代性制约；决策程序上，算法黑箱违背透明度原则，且缺乏伦理决策能力；责任承担上，多方推诿形成归责真空，监督机制适配失效。现阶段AI替代尚不具备完整合法性，但可通过技术创新、制度突破与全球协同构建“有限替代”范式。本文揭示其合法性演进逻辑，为AI治理合法化及人机协同治理提供理论与实践参考。

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。

壮大耐心资本实现高质量发展是当前理论界与实践界共同关注的焦点，但鲜有研究探讨由耐心资本形成的共同所有权网络及其绿色治理效应。鉴于此，本文以2016—2023年沪深A股制造业上市公司为样本，探究长期共同机构所有权对企业绿色创新的影响及机制。研究发现，长期共同机构所有权对企业绿色创新具有显著的正向影响，人工智能技术能够增强长期共同机构所有权对企业绿色创新的驱动效应。机制检验表明，长期共同机构投资者可以通过抑制研发操纵与提升内部控制信息质量来促进绿色创新。进一步分析发现，长期共同机构投资者通过抑制绿色创新的“黑暗面”，推动企业全面履行其社会责任，从而促进企业绿色创新的“言行一致”。异质性检验发现，在高科技行业和行业竞争程度较高的行业中，长期机构所有权的绿色治理效应更为明显。本文从长期共同机构所有权视角揭示了AI赋能耐心资本网络在促进绿色创新中的显著作用，拓展了耐心资本作用机制及绿色创新驱动因素方面的研究文献，也为政府监管政策制定与企业绿色创新实践提供了重要参考。

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。