粤港澳大湾区创新活度的空间结构演化效应及影响因素研究

基于粤港澳大湾区城市间专利授权数据，首次使用熵权法和层次分析法对专利授权量进行组合赋权，构建创新活度综合评价指标，利用网络分析法对粤港澳大湾区创新网络空间结构演化及影响因素进行分析。结果表明：在创新活度指标中，发明专利、实用新型专利和外观设计专利的重要程度依次递减；粤港澳大湾区创新联系的紧密程度明显提升，创新网络朝均衡化多中心联动态势发展；广州、深圳、佛山占据核心位置，随着创新联系增强，东莞和中山加入核心区，形成新的创新增长极，充分发挥网络辐射与扩散效应；地理距离、高铁设施、创新要素集聚与扩散、科研投入、产品消费对创新网络演化和发展均有显著影响。     

粤港澳大湾区创新系统耦合协调空间结构与联系研究

深刻把握区域创新系统内部耦合特征与协调机制，是科技强国战略下激发粤港澳大湾区城市群创新活力，进而提升核心竞争力的首要问题。基于复杂网络理论与地学空间方法，利用熵权TOPSIS模型、耦合协调模型、莫兰指数、引力模型、社会网络分析法，探索粤港澳大湾区创新质量与创新氛围耦合协调的空间结构。研究发现：①区域创新系统的综合得分呈现“中轴高—四围偏低”的空间结构，广州和深圳的创新氛围与创新质量的耦合协调度均较高，说明两系统间呈现出有序的螺旋优化状态，而澳门的创新发展存在双重错位现象；②耦合协调度具有显著正向空间相关性，局部空间关联模式分异明显，粤港澳大湾区已形成联系紧密的环形创新网络结构，网络空间交易成本和同配性现象显著，深港创新集群的耦合协调联系最为紧密。     

人工智能对绿色经济增长的作用机制与赋能效果——产业结构优化视角

人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要抓手,深刻影响着中国绿色发展的路径选择偏向。结合非连续性技术创新理论与中国现实情景,从产业结构优化视角构建人工智能技术赋能绿色增长的逻辑框架,并利用2010—2020年中国省级面板数据检验人工智能的绿色增长效应。结果表明,人工智能通过技术红利效应直接推动绿色经济增长,引入地区高校平均科技产出和《中国制造2025》政策冲击作为工具变量进行内生性修正后,人工智能的绿色增长效应仍显著存在。机制识别揭示,人工智能通过产业结构高级化和合理化驱动绿色经济增长,二者在人工智能绿色增长效应中的相对贡献分别为20.33%和8.35%。异质性分析发现,中国转型经济背景下,人工智能的结构红利在要素市场扭曲程度更低、创新人力资本水平更高、制度环境更完善的地区表现得更为明显,从而可以更充分释放其对绿色增长的赋能效果。拓展性分析发现,人工智能对绿色经济增长具有显著正向空间溢出效应,本地人工智能发展对空间关联地区的绿色发展绩效存在辐射带动作用。聚焦产业结构升级与绿色发展双重视角,可为塑造以人工智能为核心的技术竞争优势、实现经济高质量发展提供理论支撑和经验证据。     

外商直接投资与中国雾霾治理——基于要素市场扭曲视角的分析

结合寻租理论与地方政府竞争理论,以外资企业与地方政府互动为切入点,构建"FDI-要素市场扭曲-雾霾污染"的逻辑框架,基于中国2004~2018年城市面板数据,构造动态空间杜宾模型与空间联立方程模型研究FDI对雾霾污染的影响机制,结果显示：（1）FDI既通过产业结构升级、环境技术溢出（区域内与区域间）、源自全球价值链分工的空间溢出发挥治霾效应,又通过要素市场扭曲（区域内与区域间）与经济规模加剧雾霾,最终总体上有利于治霾;（2）为吸引FDI,地方政府在要素市场上存在"逐底竞争",加剧了要素市场扭曲;（3）要素市场扭曲削弱了FDI的产业结构升级效应与环境技术溢出效应,并刺激其经济增长效应,从而不利于发挥其治霾效应;（4）雾霾污染存在显著的路径依赖特征与空间溢出效应,并抑制偏好优质环境的FDI的流入。     

全球化、自主研发与雾霾污染——机理分析及中国经验

从外商直接投资视角，结合中国创新驱动发展战略实施背景，构建“FDI－自主研发－雾霾污染”逻辑框架，基于中国省际面板数据，系统考察全球化影响雾霾污染的机理与效应。研究发现：①FDI通过产业结构和经济增长增加雾霾浓度，通过绿色技术与自主研发两个渠道有利于减霾；②FDI和自主研发协同在导致产业结构污染化的同时，产生了显著的绿色技术效应；③FDI对雾霾污染具有动态影响,当地区迈过一定经济发展门槛后，FDI对环境的影响由“污染天堂”效应转向“污染光环”效应。同时，FDI的“污染光环”效应随地区自主研发能力提升而增加；④雾霾污染在空间维度、时空双重维度上分别呈溢出效应和警示效应，且FDI通过环境“逐底竞争”和产业转移等途径加剧周边地区雾霾污染。因此，在顶层设计和全局规划的基础上，通过政策引导、创新驱动、联防联控等协同努力，可规避全球化带来的环境风险，实现开放发展与绿色发展双赢。     

人工智能技术赋能国际贸易的效应研究

在对人工智能赋能国际贸易效应进行理论分析的基础上,创新了人工智能技术水平的评价指标,测度了主要国家的人工智能技术水平,建立面板数据模型实证研究了人工智能技术创新对贸易竞争优势的影响。结果表明：人工智能技术引发大量互补性技术创新,形成技术创新的“簇群”并催生新技术、新产品不断涌现,不但推动贸易规模扩大、贸易结构升级,而且对贸易竞争优势产生显著正向影响,使得各国比较优势与竞争优势发生深刻变化。产业规模、人力资本、全球开放程度、全要素生产率等均对贸易竞争力产生积极影响。     

空间相关性、创新生态环境与高技术产业创新生态系统创新效率——基于中国23个省份的实证研究

构建两阶段共享投入关联DEA模型，测算中国内地23个省市样本期整体及各子阶段创新效率，并从时间、空间维度进行对比分析，构建空间Tobit模型进一步分析创新生态环境对其创新效率的空间影响机理。研究表明，样本期整体与创新研发阶段效率均处于中等水平且呈M型变化趋势，而成果转化阶段效率较低，呈W型变化趋势；创新生态环境与创新效率具有强正向空间相关性，说明地理邻近空间存在知识溢出效应；在整体创新阶段，劳动力素质、政府支持均与创新效率显著负相关，而市场结构与创新效率正相关；在研发创新阶段，人均GDP对创新效率具有显著负向影响，创新基础设施、对外开放水平具有显著正向影响；在成果转化阶段，除对外开放程度与创新效率负相关外，其余影响因素均与创新效率正相关。     

联合风险投资伙伴选择与初创企业成长——基于1999—2019年中国风险投资事件的经验分析

在各国的创业投资市场中,联合风险投资普遍存在。风险投资机构可能会为规避联合投资风险而选择“相似性伙伴”,也可能为追求更大投资收益而选择“高资源禀赋伙伴”或“异质性伙伴”来进行联合投资;相对于与“相似性伙伴”联合投资,与“高资源禀赋伙伴”或“异质性伙伴”联合投资可以通过“资源累积”或“资源互补”提高为初创企业提供增值服务的能力,进而更有利于初创企业的成长。基于清科私募通数据库中1999—2019年中国的风险投资事件,构建具有“领投者—潜在跟投者”双边数据特征的研究样本,对联合风险投资的伙伴选择及其对初创企业成长的影响进行实证检验,结果表明：在对联合投资伙伴的选择中,风险投资机构的“风险规避”动机不明显,没有表现出选择“相似性伙伴”的倾向,更多的是出于“资源累积”或“资源互补”动机选择“高资源禀赋伙伴”或“异质性伙伴”来进行联合投资,以谋取更大的投资收益;风险投资机构与“高资源禀赋伙伴”联合投资可以促使初创企业获得更多的后续融资和专利,进而能够显著促进初创企业成长;风险投资机构与“异质性伙伴”联合投资对初创企业后续融资和专利的影响不显著。因此,风险投资机构在选择联合投资伙伴时,要注意优化资源并有效提升为初创企业提供增值服务的能力,尽量选择有利于“资源累积”的投资伙伴,以更好地促进初创企业成长;初创企业在引进风险投资时也应慎重并科学搭配,力求引进具有高资源禀赋、能够更好促进自身成长的合作伙伴。