- 何青;庄朋涛;琚望静;
在中国上市公司以“中小投资者为主”的股权结构背景下,虽然中小投资者保护制度不断完善,但中小股东利益保护仍是极为凸显的公司治理问题。数字化的快速发展推动了企业组织管理模式的变革,也为改善中小股东劣势地位提供了新的治理思路。利用2015—2022年中国A股上市公司数据,探讨企业数字化转型对中小股东利益的影响,并从中小股东治理行为角度对作用机制进行分析检验。研究表明,企业数字化转型能够显著保护中小股东利益,通过一系列稳健性检验和内生性检验后该结论仍然稳健。机制检验表明,数字化转型主要通过促使中小股东通过资本退出机制和舆论表达机制参与公司治理,从而约束大股东掏空行为来保护自身利益,但其并未对中小股东行使表决权行为产生影响。进一步研究发现,在内部控制水平低、两权分离度高以及地处法治环境较差地区的企业中,企业数字化转型对中小股东利益的影响效果更加明显。研究结果为政府部门加快推进数字化建设制度,完善中小股东保护制度提供了一定的理论支撑。
2025年07期 v.40;No.298 74-85页 [查看摘要][在线阅读][下载 240K] [下载次数:127 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] - 杨斯悦;刘娜;张万里;
企业绿色创新是实现经济效率与环境保护的“共赢”战略,智能制造可以促进企业绿色创新发展。因此,基于2013—2022年中国沪深两市企业绿色专利数据,运用渐进双重差分方法,评估智能制造试点政策是否促进企业绿色创新,并基于理论认知构建模型进行检验,从企业社会责任和高管绿色认知两个渠道探究其中机制。进一步,根据企业所有权性质、所在区域等,进行了一系列关于智能制造政策赋能企业绿色创新的异质性和稳健性检验。结果表明:(1)智能制造政策能够有效激发企业绿色创新的动力,促使试点企业绿色专利授权量增加;(2)智能制造政策通过提高企业社会责任水平,促进企业绿色创新发展;高管绿色认知水平在智能制造政策对企业绿色创新发展的中介效应中起到了调节作用;(3)异质性分析表明,智能制造政策能够通过提高企业社会责任水平促进非国有企业和东部地区企业绿色创新水平,但是对于国有企业、中部企业和西部企业中介效应不显著。
2025年07期 v.40;No.298 86-99页 [查看摘要][在线阅读][下载 297K] [下载次数:229 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] - 洪兴建;祁垒;田中宝;李羚锐;
在数字经济与实体经济深度融合的背景下,数据要素共享如何赋能高质量就业成为破解发展不平衡不充分问题的关键命题。以2007—2022年中国30个省份为研究样本,构建就业质量指标体系,采用改进后的CRITIC赋权法测算地区就业质量,并将省级政府公共数据开放平台上线视作外生冲击,借助多时点双重差分模型评估数据要素共享对就业质量的影响效应。研究表明,在经过安慰剂检验、异质性处理效应检验和熵平衡匹配检验等多重稳健性检验后,数据要素共享对就业质量存在有效提升作用,且提升作用在数字基础设施完善和以青壮年人口为主导的地区中更为明显。进一步研究表明,数据要素共享通过缓解劳动力错配、提供就业机会和保障劳动权益来提升就业质量,并且数据要素共享对就业质量的影响效应受到地区产业结构和营商环境的制约,地区产业结构升级与营商环境优化均能强化数据要素共享对就业质量的提升效应。因此,为了强化数据要素的就业支撑能力,需要构建分级分类的公共数据开放平台,实施差异化区域推进策略,因地制宜完善数据要素共享机制。
2025年07期 v.40;No.298 100-113页 [查看摘要][在线阅读][下载 292K] [下载次数:228 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] - 胡耀锋;韦金洪;庞晶;
数字技术已经渗透到经济生活的各个方面,人工智能被视为当下科技进步的重要推力。基于2011—2022年中国30个省份的面板数据,实证分析了人工智能发展对就业规模与高质量就业的影响及其作用机制。研究结果表明,中国人工智能发展有效推动了就业“量质齐升”,在进行内生性与稳健性检验后结论依然成立。机制分析结果表明,产业结构升级是人工智能推动地区就业“量”与“质”提升的重要机制,环境规制执行是人工智能促进地区就业“质”提升的作用机制,却不是促进就业“量”的有效路径。从区域异质性看,中国东中部地区人工智能发展增加就业“量”更为明显,而东部地区人工智能发展对就业“质”的正向影响更强。此外,在金融水平发展较好以及营商环境更优的地区,人工智能应用对就业“量”与“质”的促进作用相对更为明显。研究结论为更好推动人工智能应用发展与促进中国高质量就业提供经验证据与相应启示。
2025年07期 v.40;No.298 114-128页 [查看摘要][在线阅读][下载 299K] [下载次数:315 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] 下载本期数据