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。

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。

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。

随着全球经济的发展以及环境容量资源有限性之间的矛盾升级、无实际控制人现象在上市公司中逐渐增多。无实际控制人企业引发的内外部治理结构对碳排放强度会产生何种影响呢？本文基于代理理论，以2007-2022年沪深A股上市公司为研究对象，检验无实际控制人对碳排放强度的影响。研究发现，无实际控制人企业的碳排放强度更高。内部治理结构如股权制衡、管理层持股有助于显著降低无实际控制人企业的碳排放强度，外部治理机制如建立环保法庭和实施低碳城市的试验政策，使得碳排放强度显著降低。本文的研究结论为改善无实际控制人企业的碳排放强度提供了经验证据，拓展了代理理论的适用范围，基于无实际控制人视角丰富了碳排放管理的相关研究。

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。

摘 要：本文基于利益相关者理论、信号传递理论和委托代理理论分析了企业 ESG 表现对绿色创新绩效可能的影响及其机制，并以 2009—2021 年中国 A 股上市公司为样本，实证分析了企业 ESG 表现的绿色创新效应。从机制分析发现，ESG 表现主要通过缓解融资约束、提高人力资本水平促进企业绿色创新绩效。从拓展性研究发现，ESG 表现的三个子维度都有助于提升绿色创新绩效，且公司治理表现的提升效应最强；ESG 表现不仅提高企业策略性绿色创新绩效、独立绿色创新绩效，还可提升实质性绿色创新绩效、合作绿色创新绩效。

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。