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数字经济何以赋能新质生产力:基于生产关系理论与双重机器学习模型 被引量:2
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作者 吴小军 《暨南学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第4期29-44,共16页
数字经济作为推动城市高质量发展的新引擎,在提升新质生产力和实现可持续发展方面具有重要意义。立足生产关系视角,选取2011-2022年282个地级市面板数据,基于双重机器学习模型探究数字经济对新质生产力的作用机制。研究发现,数字经济能... 数字经济作为推动城市高质量发展的新引擎,在提升新质生产力和实现可持续发展方面具有重要意义。立足生产关系视角,选取2011-2022年282个地级市面板数据,基于双重机器学习模型探究数字经济对新质生产力的作用机制。研究发现,数字经济能有效赋能城市新质生产力发展,且数字经济对新质劳动对象的影响最大。就区域而言,数字经济对新质生产力的影响程度从大到小依次为东部地区、西部地区、中部地区、东北地区,与经济发展水平低的城市相比,经济发展水平高的城市数字经济对新质生产力的促进作用更大,且在不同资源禀赋下数字经济对新质生产力的影响程度从大到小依次为再生型城市、成长型城市、衰退型城市、非资源型城市、成熟型城市。机制检验结果表明,数字经济能够通过要素配置优化、产业结构转型等机制驱动新质生产力水平的提升。 展开更多
关键词 数字经济 双重机器学习模型 新质生产力 生产关系
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制度松绑、数字治理生态与新质生产力——双重机器学习下大数据管理机构设立的准自然实验 被引量:1
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作者 魏万青 叶秋志 陈永洲 《科技进步与对策》 北大核心 2025年第1期10-20,共11页
数据具有边际报酬递增乘数效应,是打造新质生产力的新增长极。通过数据制度松绑将赋能新质生产力,助力高质量发展与中国式现代化。借助双重机器学习模型,选取2010—2022年省级面板数据,探讨大数据管理机构设立对新质生产力的影响,考察... 数据具有边际报酬递增乘数效应,是打造新质生产力的新增长极。通过数据制度松绑将赋能新质生产力,助力高质量发展与中国式现代化。借助双重机器学习模型,选取2010—2022年省级面板数据,探讨大数据管理机构设立对新质生产力的影响,考察制度松绑、数字治理生态与新质生产力的内在联系与建链路径。研究发现:①以大数据管理机构设立为代表的制度松绑能有效促进新质生产力发展。大数据管理机构的设立推动数字政策环境、数字经济环境与数字社会环境优化,从而作用于新质生产力发展;②进一步分析发现,制度松绑带来的驱动效应受到异质性因素干扰,其中在高政府效率、高人力资本、高信息化水平地区的作用效果更强。研究结论为新质生产力嵌入制度变迁视角提供理论解读,为通过制度路径和治理体系推动新质生产力发展提供现实依据。 展开更多
关键词 制度松绑 数字治理生态 新质生产力 大数据管理机构 双重机器学习
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绿色信贷政策如何激发重污染企业“脱虚向实”——基于双重机器学习的因果推断
3
作者 赵娜 袁梁 +1 位作者 龙汉 朱维维 《湖南大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第3期52-62,共11页
基于中国绿色信贷政策的实践,采用双重机器学习模型实证检验了其对重污染企业“脱虚向实”的影响。研究发现,绿色信贷政策对重污染企业金融资产投资具有显著抑制作用,尤其是对东部地区企业、营商环境好的地区企业、金融发展水平较高的... 基于中国绿色信贷政策的实践,采用双重机器学习模型实证检验了其对重污染企业“脱虚向实”的影响。研究发现,绿色信贷政策对重污染企业金融资产投资具有显著抑制作用,尤其是对东部地区企业、营商环境好的地区企业、金融发展水平较高的地区企业、非国有企业、小规模企业以及成熟企业。机制分析表明:绿色信贷政策加剧了企业的融资约束,但减弱了企业政策不确定性感知,提高了实体金融投资的相对报酬。此外,企业减少金融资产配置后,资本配置趋于向实,绿色信贷政策促进了企业实体投资、环保投资和技术创新投资增加。 展开更多
关键词 绿色信贷政策 重污染企业 脱虚向实 双重机器学习
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数据资产何以提升企业绿色创新能力——基于双重机器学习模型的因果推断
4
作者 毛春梅 闫一博 +1 位作者 牛军军 王青 《科技进步与对策》 北大核心 2025年第20期1-10,共10页
随着数字经济发展,数据资产已成为企业核心生产要素。基于中国上市企业数据,构建双重机器学习模型,探究数据资产对提升企业绿色创新能力的因果效应及作用机制。结果表明,数据资产显著提升企业绿色创新能力,经过稳健性检验后该结论依然... 随着数字经济发展,数据资产已成为企业核心生产要素。基于中国上市企业数据,构建双重机器学习模型,探究数据资产对提升企业绿色创新能力的因果效应及作用机制。结果表明,数据资产显著提升企业绿色创新能力,经过稳健性检验后该结论依然成立。机制分析表明,数据资产通过优化人力资本结构促进绿色创新能力提升;ESG表现、数字基础设施、行业竞争正向调节数据资产对绿色创新能力的促进作用。异质性分析表明,数据资产对企业绿色创新能力的提升作用在超大/特大/大城市企业、高科技企业、国有企业和规模较大企业中更显著。研究不仅揭示了数据资产提升企业绿色创新能力的机制路径,更为通过优化数据要素配置促进企业绿色转型提供了政策启示。 展开更多
关键词 数据资产 绿色创新能力 双重机器学习 因果推断 人力资本结构 ESG表现
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人工智能的就业效应——基于双重机器学习的因果推断
5
作者 王晓丹 周十同 石玉堂 《商业经济与管理》 北大核心 2025年第7期32-49,共18页
在当前“稳就业”这一重大现实需求下,人工智能技术的广泛应用不可避免地对劳动力市场产生冲击,如何有效应对这一挑战已成为我国高质量发展进程中亟须解决的核心议题。基于此,文章将国家人工智能创新应用先导区的设立视为准自然实验,利... 在当前“稳就业”这一重大现实需求下,人工智能技术的广泛应用不可避免地对劳动力市场产生冲击,如何有效应对这一挑战已成为我国高质量发展进程中亟须解决的核心议题。基于此,文章将国家人工智能创新应用先导区的设立视为准自然实验,利用2000—2023年上市公司数据,采用双重机器学习模型(DML)系统评估国家人工智能创新应用先导区设立对就业增长的影响及其作用机制。研究结果表明:第一,国家人工智能创新应用先导区的设立显著促进了企业就业增长,该结论在经过一系列稳健性检验后依然成立;第二,机制分析发现,国家人工智能创新应用先导区的设立主要通过就业岗位创造效应、生产规模扩大效应以及融资约束缓解效应等内在路径推动企业就业增长;第三,异质性分析进一步揭示,先导区设立的就业促进效应在行业集中度较低、要素集中度较低、环境不确定性较弱以及营商环境较优的地区尤为显著;第四,拓展性分析表明,先导区设立不仅有助于提升就业规模,还能够优化就业结构,有利于促进社会稳定、推动高质量发展、增强国家竞争力。同时,基于机器学习方法的分析表明,政策的最优执行规则与实际执行情况仍存在一定差距,这意味着该政策在促进就业方面仍具备较大的优化空间。 展开更多
关键词 人工智能 就业增长 国家人工智能创新应用先导区 双重机器学习 就业结构
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数据要素市场化与企业供应链韧性——基于双重机器学习的因果推断
6
作者 黄桂琴 胡赵顺 《商业研究》 北大核心 2025年第3期142-152,共11页
在大数据时代背景下,研究数据要素市场化对企业供应链韧性的提升作用具有重要的理论和实践价值。本文基于双重机器学习方法,系统考察了数据要素市场化对企业多维度供应链韧性的影响机制,重点分析了技术创新能力、交易成本以及数据要素... 在大数据时代背景下,研究数据要素市场化对企业供应链韧性的提升作用具有重要的理论和实践价值。本文基于双重机器学习方法,系统考察了数据要素市场化对企业多维度供应链韧性的影响机制,重点分析了技术创新能力、交易成本以及数据要素乘数效应在其中的作用机制。研究发现,从供应链稳定性和抗风险性的双重维度,以及供应链动态能力视角来看,数据要素市场化均能显著提升企业供应链韧性。机制分析发现,数据要素市场化通过提升企业技术创新能力、降低供应链交易成本和实现生产要素的数字化等途径提升供应链任性。异质性分析发现,在非国有企业、竞争激烈行业的企业和实体企业,数据要素市场化的影响更为显著。本研究不仅揭示了数据要素市场化对供应链韧性的政策效应,还为完善数据生态体系、推动数据技术创新、深化要素市场化改革提供了重要的政策启示。 展开更多
关键词 数据要素市场化 供应链韧性 双重机器学习
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数字普惠金融对农业产业链韧性的影响——基于双重机器学习的因果推断
7
作者 黄旭 《商业研究》 北大核心 2025年第5期46-55,共10页
提升农业产业链韧性有利于抵御内外部风险冲击、保障粮食安全与国民经济稳定运行,为经济高质量发展与构建新发展格局提供重要支撑。本文采用熵值法测度了2013—2022年中国31个省市自治区的农业产业链韧性水平,基于双重机器学习模型采用... 提升农业产业链韧性有利于抵御内外部风险冲击、保障粮食安全与国民经济稳定运行,为经济高质量发展与构建新发展格局提供重要支撑。本文采用熵值法测度了2013—2022年中国31个省市自治区的农业产业链韧性水平,基于双重机器学习模型采用随机森林算法实证分析数字普惠金融对农业产业链韧性的影响效应及作用机制。研究发现,数字普惠金融对农业产业链韧性具有显著提升效应;机制分析揭示,提高科技创新水平、增强农业专业化分工程度和促进农业产业结构升级是提升农业产业链韧性的三条路径;异质性分析表明,数字普惠金融对农业产业链韧性的影响会因地理区位、政策施行、自然资源禀赋和农业规模化程度的差异而不同;进一步分析发现,数字普惠金融还具有缩小我国省际之间、四大区域之间、南北方地区之间和沿海内陆地区之间农业产业链韧性相对发展差距的作用。 展开更多
关键词 数字普惠金融 农业产业链韧性 双重机器学习 抗风险能力
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美国制裁、双轮驱动与中国关键核心技术突破——基于双重机器学习的因果推断 被引量:2
8
作者 曹雨暄 岳立 潘均柏 《中国科技论坛》 北大核心 2025年第3期164-176,共13页
本文以美国对中国展开的芯片制裁作为外部冲击,采用2015—2021年中国A股上市公司企业的面板数据,通过理论推导并结合双重机器学习模型,实证检验美国制裁对中国芯片企业关键核心技术突破的影响,探究关键核心技术突破的阶段性特征及影响差... 本文以美国对中国展开的芯片制裁作为外部冲击,采用2015—2021年中国A股上市公司企业的面板数据,通过理论推导并结合双重机器学习模型,实证检验美国制裁对中国芯片企业关键核心技术突破的影响,探究关键核心技术突破的阶段性特征及影响差异,依托使命驱动理论和愿景驱动理论,借助机器学习因果效应估计方法检验政府和企业双元视角下的驱动机制。主要结论如下:①美国制裁适得其反,引发中国芯片企业创新,该创新效应在国有、大规模和知识产权高保护区企业的作用更强;②关键核心技术突破是一个从基础研究阶段到技术突破阶段再到价值体现阶段的过程,美国制裁对三阶段的影响随阶段难度递增而依次减弱;③政府使命驱动和企业愿景驱动是抵御美国制裁并达成创新激励的重要作用渠道,分阶段来看,双轮驱动机制对基础研究和技术突破阶段的创新效应显著,跨越研发期的价值体现阶段则需要找寻其他机制发挥激励持续性。 展开更多
关键词 关键核心技术突破 美国技术制裁 双轮驱动 双重机器学习
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智慧城市的碳减排效应研究:基于双重机器学习的因果推断 被引量:6
9
作者 尹碧波 邝萍 《统计与信息论坛》 北大核心 2025年第3期73-86,共14页
智慧城市建设是按期实现“双碳”目标、促进生态文明建设迈向更高台阶的重要引擎。基于2000—2021年中国282个城市数据,以智慧城市试点政策作为准自然实验,采用双重机器学习模型实证检验智慧城市建设对城市碳排放总量的影响及其作用机制... 智慧城市建设是按期实现“双碳”目标、促进生态文明建设迈向更高台阶的重要引擎。基于2000—2021年中国282个城市数据,以智慧城市试点政策作为准自然实验,采用双重机器学习模型实证检验智慧城市建设对城市碳排放总量的影响及其作用机制,并应用广义随机森林模型探究城市特征对其碳减排效应产生的异质性影响。研究表明:第一,智慧城市建设能够减少试点地区的碳排放总量。第二,智慧城市的碳减排作用是通过能源管理效应、交通优化效应和生活环保效应发挥的,具体路径为降低能源消耗强度、优化能源消费结构、缓解交通拥堵程度、优化交通运输结构、增加家庭低碳能源供给和提升公众环境关注度。第三,第一批智慧城市试点地区可有效释放碳减排效应;智慧城市建设在非环保重点城市、资源型城市以及非老工业基地城市的碳减排效应显著;基础设施建设水平的提高有助于增强智慧城市的碳减排效果,而高人口密度反而会产生增碳效果。研究结论对于持续推进智慧城市建设与丰富节能减排应用场景具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 智慧城市建设 碳减排 双重机器学习 能源管理 交通优化 生活环保
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网络基础设施对数字化绿色化协同发展的影响研究——基于双重机器学习的因果推断
10
作者 熊林波 陈闻君 苏来曼·斯拉木 《企业经济》 北大核心 2025年第8期101-110,共10页
数字化和绿色化是培育新质生产力和实现高质量发展的重要途径。本研究以“宽带中国”战略作为准自然实验,运用改进的耦合协调模型,评估2011—2019年我国269座城市数字化绿色化协同发展(以下简称数绿协同发展),据此构建双重机器学习模型... 数字化和绿色化是培育新质生产力和实现高质量发展的重要途径。本研究以“宽带中国”战略作为准自然实验,运用改进的耦合协调模型,评估2011—2019年我国269座城市数字化绿色化协同发展(以下简称数绿协同发展),据此构建双重机器学习模型,识别网络基础设施对数字化绿色化协同发展的作用机制。研究发现:网络基础设施显著促进数字化绿色化协同发展,该结论在多维稳健性与内生性检验下依然成立;异质性分析表明,网络基础设施在经济发展水平高、产业结构高级化程度高、数字化绿色化协同水平高的城市中,其因果效应成立;机制分析显示,网络基础设施通过提升人力资本和创业水平,间接推动数字化绿色化协同发展。据此,提出如下政策建议:多措并举赋能网络基础设施的数字化绿色化协同发展效应,畅通网络基础设施传导路径以倍增数字化绿色化协同政策效应,因地制宜推进网络基础设施以充分释放数字化绿色化协同赋能效应。 展开更多
关键词 网络基础设施 数字化绿色化协同发展 双重机器学习 宽带中国
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国家级城市群建设能否促进城乡协调发展——基于双重机器学习的经验证据
11
作者 殷志高 李恒 《经济经纬》 北大核心 2025年第5期75-87,共13页
选取2006—2022年中国283个地级及以上城市数据,根据国家级城市群发展规划获批构造准自然实验,使用双重机器学习方法考察国家级城市群建设对城乡协调发展的影响。研究发现:国家级城市群建设能够缩小城乡发展差距,其中推动公共服务共享... 选取2006—2022年中国283个地级及以上城市数据,根据国家级城市群发展规划获批构造准自然实验,使用双重机器学习方法考察国家级城市群建设对城乡协调发展的影响。研究发现:国家级城市群建设能够缩小城乡发展差距,其中推动公共服务共享、促进农业技术进步、提高农业市场潜能是国家级城市群建设促进城乡协调发展的重要路径。异质性分析表明,发达型、多中心、长江流域国家级城市群建设具有更强的协调发展效应,且城乡发展差距程度会诱致国家级城市群建设产生“雪中送炭”的包容性效果,但当其超过一定阈值,国家级城市群建设可能会引发城乡发展差距进一步恶化。拓展性分析发现,国家级城市群建设的城乡协调发展效应具有“空间同频”的溢出特征,另外,国家级城市群建设还有利于缩小城市之间经济差距,发挥同步推进城乡和区域协调发展的政策效果。研究结论能够为进一步发挥城市群经济增长效应、促进城乡协调发展提供理论依据和实践参考。 展开更多
关键词 城市群 城乡协调发展 二元经济结构 空间溢出 双重机器学习
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供应链数字化与企业韧性——基于双重机器学习的因果推断检验 被引量:1
12
作者 肖霞 梁梦如 《华东经济管理》 北大核心 2025年第5期100-109,共10页
随着全球经济复杂性日益增加,推进供应链数字化已成为增强企业竞争优势的重要动力源泉。文章采用双重机器学习法和双重差分(DID)模型,结合中国供应链创新与应用试点的实践经验,并依托2008—2023年沪深A股上市公司数据,分析供应链数字化... 随着全球经济复杂性日益增加,推进供应链数字化已成为增强企业竞争优势的重要动力源泉。文章采用双重机器学习法和双重差分(DID)模型,结合中国供应链创新与应用试点的实践经验,并依托2008—2023年沪深A股上市公司数据,分析供应链数字化对企业韧性的作用。研究结果表明:供应链数字化对企业韧性的提升具有积极作用,这主要归因于技术创新与管理效率的双重优化,该结论通过了稳健性检验。进一步研究发现,该效应呈现显著异质性特征,在互联网基础设施完善、市场化程度高的区域以及规模较大企业和非国有企业中,供应链数字化的赋能效果更为突出。研究结论为实际政策制定和企业战略调整提供了科学依据。 展开更多
关键词 供应链数字化 企业韧性 技术创新 管理效率 双重机器学习
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双重机器学习在社会科学因果推断中的应用
13
作者 陈茁 陈云松 《浙江社会科学》 北大核心 2025年第6期72-85,158,共15页
双重机器学习是运用机器学习技术来解决因果推断中遗漏变量偏误的有效方法,但目前社会科学界对其还未充分关注。传统的回归模型在处理大量混淆变量和拟合非线性关系方面存在局限,相比之下,双重机器学习不仅能够整合大量的混淆因子,还能... 双重机器学习是运用机器学习技术来解决因果推断中遗漏变量偏误的有效方法,但目前社会科学界对其还未充分关注。传统的回归模型在处理大量混淆变量和拟合非线性关系方面存在局限,相比之下,双重机器学习不仅能够整合大量的混淆因子,还能捕捉变量间的复杂非线性关系,同时在发现和刻画影响方式异质性、估计因果效应随时间变化的动态趋势等方面有独特优势。此外,该框架可以与因果中介分析、面板数据分析及非结构化数据处理相结合,展现出广泛的应用潜力。本文旨在系统地介绍双重机器学习方法,审视其所带来的机遇及其面临的挑战,并通过一个关于“父母学业期望”对“子女学业表现”影响的研究案例来对双重机器学习的分析过程进行实证演示。 展开更多
关键词 机器学习 因果推断 双重机器学习 去偏机器学习
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职务科技成果赋权改革政策效果研究——基于双重机器学习的因果推断
14
作者 唐弋超 潘成利 +3 位作者 李婧 肖国华 马仕英 马毓聪 《中国科技论坛》 北大核心 2025年第7期27-35,共9页
职务科技成果赋权改革是促进科技与经济深度融合、培育发展新质生产力的重要举措。本文基于2014—2023年76家高校院所的专利数据分类汇总构造数据集,以2020年科技部等9部门《赋予科研人员职务科技成果所有权或长期使用权试点实施方案》... 职务科技成果赋权改革是促进科技与经济深度融合、培育发展新质生产力的重要举措。本文基于2014—2023年76家高校院所的专利数据分类汇总构造数据集,以2020年科技部等9部门《赋予科研人员职务科技成果所有权或长期使用权试点实施方案》设计准自然试验,构建双重机器学习模型验证赋权改革政策对职务科技成果转化的促进作用和促进机理,并探讨促进作用的异质性。研究发现,赋权改革能够促进职务科技成果转化,主要机制是促进多元创新主体协同,而产权结构变动、科技成果数量与质量提升3个机制均暂未见明显影响。此外,促进职务科技成果转化的效应会因隶属层级与单位性质的不同存在异质性,中央单位、高等院校效果较为明显。由此提出推动成果管理机制完善、推进转化实施机制优化、健全转化服务体系建设等方面的政策建议。 展开更多
关键词 职务科技成果 赋权改革 科技成果转化 双重机器学习
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大模型对人工智能产业创新的链式孵化机制——基于双重机器学习的面板数据分析
15
作者 郑庆花 肖翠仙 《工业技术经济》 北大核心 2025年第10期32-42,共11页
本文基于链式孵化视角,利用2015~2024年中国31省(区、市)面板数据,采用双重机器学习模型检验大模型技术对人工智能(AI)产业创新的影响机制。研究发现:大模型技术对AI产业创新有显著正向总效应,其中31.12%需通过“大模型技术→产业生态... 本文基于链式孵化视角,利用2015~2024年中国31省(区、市)面板数据,采用双重机器学习模型检验大模型技术对人工智能(AI)产业创新的影响机制。研究发现:大模型技术对AI产业创新有显著正向总效应,其中31.12%需通过“大模型技术→产业生态体系→AI产业创新”链式路径实现,阻断任一环节则间接效应降至0,印证链式孵化的必要性。产业生态为核心中介,呈技术强驱动、生态弱转化特征,生态向创新的转化效率为关键瓶颈。进一步分析表明,大模型技术与产业生态存在非线性协同效应,技术对创新的边际效应随生态成熟度递增,且低生态地区技术已具备独立驱动创新的核心引擎作用。区域异质性显著,东部链式路径传导完整,间接效应占比29.61%,中部因生态中介缺失致传导失效;西部因技术-生态适配偏差出现负向效应;东北协同机制尚未建立。由此提出突破生态→创新转化瓶颈、构建算力-孵化-开源联动基建、实施梯度区域政策、防范生态垄断风险等建议,以完善链式孵化机制,推动AI产业创新。 展开更多
关键词 大模型 链式孵化 人工智能产业创新 双重机器学习 产业生态 转化效率 系统性创新 非线性协同效应
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数字媒体关注下的中国企业绿色技术创新实践——来自双重机器学习的证据
16
作者 徐浦 马明 《技术经济与管理研究》 北大核心 2025年第2期24-30,共7页
数字媒体作为一种重要的非正式制度,对于构建有效的现代环境治理体系具有重要意义。选取2010—2023年中国A股上市公司的数据,运用双重机器学习探讨数字媒体关注对企业绿色技术创新的影响。研究发现,数字媒体关注在提升企业绿色技术创新... 数字媒体作为一种重要的非正式制度,对于构建有效的现代环境治理体系具有重要意义。选取2010—2023年中国A股上市公司的数据,运用双重机器学习探讨数字媒体关注对企业绿色技术创新的影响。研究发现,数字媒体关注在提升企业绿色技术创新实践方面发挥了有效的促进作用。经过解决潜在的内生性问题后,结论依然稳健。此外,数字媒体报道虽然增加企业“漂绿”行为,但同时企业的绿色发明创新决策对数字媒体关注的监督作用更敏感。最后,使用政策树模拟了数字媒体的最优关注分配策略。在中国实现高质量发展背景下,对数字媒体效应的深入探讨可以为数字媒体发挥积极监督作用提供理论和实证支持。 展开更多
关键词 数字媒体关注 企业绿色技术创新 双重机器学习 最优分配策略
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跨境电商综合试验区对工业品出口的影响——基于双重机器学习模型的研究 被引量:1
17
作者 刘军 姚雅婷 《河海大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第3期123-135,共13页
近年来,全球经济下行、外需市场疲软、贸易保护主义抬头等问题严重制约着国际贸易发展。工业品出口是我国外贸出口的重要组成部分,激发工业品出口活力是提振外贸出口的重要途径。跨境电商已经成为外贸的重要增长极,探究综试区能否成为... 近年来,全球经济下行、外需市场疲软、贸易保护主义抬头等问题严重制约着国际贸易发展。工业品出口是我国外贸出口的重要组成部分,激发工业品出口活力是提振外贸出口的重要途径。跨境电商已经成为外贸的重要增长极,探究综试区能否成为工业品出口新动能,是关乎我国外贸转型升级的关键问题。基于2012—2023年我国279个城市的海关工业品出口数据,将2015年起分7批开展的“跨境电商综合试验区”试点政策作为准自然实验,构建双重机器学习模型,实证检验了综试区对工业品出口的影响及作用机制。结果表明:综试区能够显著促进工业品出口规模增长,该结论经过一系列稳健性、内生性检验后依旧成立;机制检验发现,综试区通过加强数字化平台建设、完善智能化物流体系、集聚专业化人才3条路径促进工业品出口规模增长;异质性分析显示,综试区在经济基础较好、数字基础设施较完善的城市实施效果更好,对非高技术工业品出口的促进作用也明显优于高技术产品。 展开更多
关键词 跨境电商综合试验区 工业品出口 双重机器学习 外贸转型升级
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人工智能创新应用先导区设立对产业链韧性提升的影响——基于双重机器学习的实证研究
18
作者 周十同 王晓丹 石玉堂 《科技进步与对策》 北大核心 2025年第18期1-9,共9页
提升产业链韧性是经济高质量发展、建设现代化产业体系的内在要求。借助国家人工智能创新应用先导区设立这一准自然实验,选取2010—2023年287个地级市面板数据,采用双重机器学习(DML)方法系统评估该政策对产业链韧性的影响及作用机制。... 提升产业链韧性是经济高质量发展、建设现代化产业体系的内在要求。借助国家人工智能创新应用先导区设立这一准自然实验,选取2010—2023年287个地级市面板数据,采用双重机器学习(DML)方法系统评估该政策对产业链韧性的影响及作用机制。研究表明:国家人工智能创新应用先导区设立显著提升产业链韧性,该结论经过多种稳健性检验依然成立;机制分析结果显示,该政策主要通过数据要素驱动效应、创新要素配置效应和产业结构升级效应促进产业链韧性提升;异质性分析结果显示,该政策在数字基础设施水平较高、市场整合程度较高、经济政策不确定性较低地区的赋能效应更显著。研究为人工智能技术赋能产业链韧性提供了经验证据,为相关政策优化提供了参考启示。 展开更多
关键词 国家人工智能创新应用先导区 产业链韧性 人工智能 双重机器学习
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科技金融政策对专精特新企业融资效率的影响机制研究——基于双重机器学习的因果推断
19
作者 张梦婉 李居超 《安徽大学学报(哲社版)》 北大核心 2025年第5期143-152,共10页
专精特新企业在经济高质量发展中扮演着愈发重要的角色。科技金融政策是否有效提升专精特新企业融资效率,对于优化金融资源配置、助力专精特新企业高质量发展具有重要意义。基于2007—2023年中国A股上市、新三板挂牌的专精特新企业财务... 专精特新企业在经济高质量发展中扮演着愈发重要的角色。科技金融政策是否有效提升专精特新企业融资效率,对于优化金融资源配置、助力专精特新企业高质量发展具有重要意义。基于2007—2023年中国A股上市、新三板挂牌的专精特新企业财务数据,以科技金融政策为准自然实验,采用双重机器学习模型探究科技金融政策对专精特新企业融资效率的影响机制。研究发现:(1)科技金融政策能够显著促进专精特新企业融资效率的提升。(2)科技金融政策通过提升信贷获取能力、降低贷款成本以及提高资金流动性提升专精特新企业融资效率。(3)科技金融政策对专精特新“小巨人”企业、专精特新中小企业的融资效率均存在显著的促进作用,在不同生产要素密集度、所有制性质的专精特新企业存在显著差异。因此,应进一步完善科技金融分类施策机制,畅通科技金融政策传导渠道,确保科技金融政策实施的普惠性和精准性,助力专精特新企业高质量发展。 展开更多
关键词 科技金融 融资效率 专精特新 双重机器学习
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数智化赋能城市包容性绿色增长:来自双重机器学习的因果推断
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作者 韩先锋 李佳佳 《中国人口·资源与环境》 北大核心 2025年第6期177-189,共13页
作为一种充分体现数改智转、数智融合等新技术理念的新质生产力,数智化真正意义上实现了新一代信息技术从小数据到大数据,再到智慧数据的本质飞跃,是共同富裕背景下地方践行包容性绿色增长理念的强劲动能。该研究基于数智化内涵构建城... 作为一种充分体现数改智转、数智融合等新技术理念的新质生产力,数智化真正意义上实现了新一代信息技术从小数据到大数据,再到智慧数据的本质飞跃,是共同富裕背景下地方践行包容性绿色增长理念的强劲动能。该研究基于数智化内涵构建城市层面的数智化指标体系及指数,并运用双重机器学习算法、两种“黑盒”模型解释工具等前沿技术及中国279个地级及以上城市面板数据,考察了数智化对城市包容性绿色增长的内在机制及激励效应。研究发现:(1)数智化能有效激发城市包容性绿色增长活力,且这一积极赋能效果明显强于数字化和智能化分别产生的潜在冲击。(2)在非资源型城市、“胡焕庸线”以西经济区、内陆地区和外围城市中,数智化更有利于城市包容性绿色增长;在市场一体化和非正式制度较弱、数字经济水平较低、金融支持力度较大的城市,数智化驱动更具后发优势。(3)数智化主要通过诱发政府干预、优化要素配置和提高从业质量,助力城市包容性绿色增长。(4)数智化赋能的包容性绿色增长效应遵循“梅特卡夫法则”,呈现出明显的正向边际效率递增态势,且这种积极作用随时间的推移逐渐增强,贡献也越来越大。据此,应加快制定和完善相关政策法规,积极推动数智化发展与城市包容性绿色增长的深度融合,从而有效实现经济、社会与生态和谐共生。该研究不仅为促进城市包容性绿色增长提供了数智驱动的新视角,也为新发展格局下国家统筹实现数字中国战略和共同富裕目标的“双赢”提供了政策启示。 展开更多
关键词 数智化 包容性绿色增长 双重机器学习 非线性效应
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