检索结果-内蒙古大学图书馆

科学学研究 2025年第4期43卷 864-875页

作者：蒋墨冰李莹徐晓慧浙江理工大学经济管理学院浙江杭州310018

科技企业是经济高质量发展的重要推动力。本文基于2004-2020年全国工商企业注册信息数据库与城市层面匹配数据,以2008年《反垄断法》实施为准自然实验,使用双重机器学习模型识别反垄断对科技企业进入的影响及内在机制。研究发现:《反垄... 详细信息

科技企业是经济高质量发展的重要推动力。本文基于2004-2020年全国工商企业注册信息数据库与城市层面匹配数据,以2008年《反垄断法》实施为准自然实验,使用双重机器学习模型识别反垄断对科技企业进入的影响及内在机制。研究发现:《反垄断法》的实施显著促进了城市科技企业进入,且上述促进效应在城市等级高、东部以及交通基础设施水平高的样本中更为显著。机制分析表明,《反垄断法》通过改善创新生态、优化营商环境以及提升风险投资水平促进科技企业进入。进一步分析发现,《反垄断法》实施带来的科技企业进入能够推动城市经济高质量发展。上述结论可为城市科技企业培引和经济高质量发展的政策指导提供启示。

关键词：反垄断法科技企业进入双重机器学习创新

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隐性担保预期转变与国有非金融企业的杠杆调整——基于双重机器学习的实证研究

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系统科学与数学 2025年

作者：冯玲黄翔福州大学经济与管理学院福建技术师范学院侨兴经济与管理学院

政府隐性担保是国有非金融企业杠杆高企、扭曲资源配置效率的重要原因,当前打破刚性兑付等退出政府隐性担保的行为将引起隐性担保预期的转变,而这将引起国有非金融企业的杠杆调整.本文选取2010–2022年沪深A股国有非金融上市公司作为样... 详细信息

政府隐性担保是国有非金融企业杠杆高企、扭曲资源配置效率的重要原因,当前打破刚性兑付等退出政府隐性担保的行为将引起隐性担保预期的转变,而这将引起国有非金融企业的杠杆调整.本文选取2010–2022年沪深A股国有非金融上市公司作为样本,以动态资本结构调整模型为基础构建了双重机器学习模型,分析隐性担保预期转变对国有非金融企业杠杆调整的影响及作用机制.研究发现,隐性担保预期转变促使国有非金融企业的实际杠杆水平向目标杠杆方向调整,且能提高杠杆调整速度.机制分析表明,隐性担保预期下降显著影响国有非金融企业外部资金约束进而促进其降低杠杆棘轮效应,同时通过减少信息不对称和代理成本改善其内部治理机制.异质性分析表明,隐性担保预期下降对低政策性负担和地方的国有非金融企业杠杆调整影响最大,且能影响各类功能定位的国有非金融企业的杠杆调整.本文为隐性担保预期转变对国有非金融企业降低杠杆的重要作用提供了经验证据.

关键词：隐性担保预期杠杆调整国有非金融企业双重机器学习

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注册制改革的“双刃剑”效应——基于双重机器学习的评估

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当代财经 2025年第3期 56-68页

作者：王群勇王浩竹南开大学经济学院天津300071

完善资本市场制度是健全资本市场功能的必然路径,但注册制改革的效果尚待讨论。从股价崩盘风险和投资收益的视角,以2019—2022年A股上市企业为样本,运用双重机器学习分析注册制改革对资本市场的影响,结果表明,注册制改革在抑制资本市场... 详细信息

完善资本市场制度是健全资本市场功能的必然路径,但注册制改革的效果尚待讨论。从股价崩盘风险和投资收益的视角,以2019—2022年A股上市企业为样本,运用双重机器学习分析注册制改革对资本市场的影响,结果表明,注册制改革在抑制资本市场股价崩盘风险的同时,降低了投资者的长期持股收益,体现出“双刃剑”效应。这一现象在非国有企业、公用事业和工业类企业、机构持股比例高的企业、东部地区企业中尤为显著。因果中介效应显示,注册制改革通过改善企业信息披露质量、抑制投资者非理性交易和降低资本市场流动性三条路径发挥作用。此外,注册制改革能够缓解上市企业面临的融资约束,但在支持实体经济发展的同时加剧了“重融资”现象。为此,政府应加强信息披露监管与投资者教育,完善退市制度,健全投资回报机制,确保注册制改革推动资本市场持续健康发展。

关键词：注册制改革投资收益股价崩盘风险双重机器学习因果中介效应

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供应链金融提高了企业供应链效率吗——基于双重机器学习的因果推断

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财经科学 2025年第2期 57-73页

作者：杨思莹白桦李政吉林大学中国国有经济研究中心吉林大学经济学院辽宁大学经济学院

供应链金融是推动金融高质量发展的重要举措,亦是维护供应链安全稳定的有力支撑。本文以2009—2022中国A股上市公司数据为样本,采用双重机器学习模型考察供应链金融业务对企业供应链效率的影响及其作用机制。研究发现,企业开展供应链金... 详细信息

供应链金融是推动金融高质量发展的重要举措,亦是维护供应链安全稳定的有力支撑。本文以2009—2022中国A股上市公司数据为样本,采用双重机器学习模型考察供应链金融业务对企业供应链效率的影响及其作用机制。研究发现,企业开展供应链金融业务提升了其供应链效率。具体而言,存货类和综合类供应链金融业务有利于提高企业供应链效率,应收预付类供应链金融业务对企业供应链效率并无明显的提升作用。供应链金融业务通过不确定性预期、供应链循环预期两个层面的预期效应对企业供应链效率产生积极影响;企业的商业信用融资偏好会强化供应链金融业务对企业供应链效率的促进作用。进一步研究表明,供应链金融业务在非僵尸企业和国有企业更能促进供应链效率提升。此外,供应链效率的改善也伴随着企业绩效和供应链韧性的提升。本文为供应链金融提升供应链效率提供了微观证据,也从金融创新角度为畅通国民经济循环提供了政策启示。

关键词：供应链金融供应链效率供应链预期效应融资偏好双重机器学习

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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

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中国科技论坛 2025年第3期 164-176页

作者：曹雨暄岳立潘均柏兰州大学经济学院甘肃兰州730000

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... 详细信息

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。

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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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

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科技进步与对策 2025年第1期42卷 10-20页

作者：魏万青叶秋志陈永洲广西大学公共管理学院广西南宁530004 华东师范大学社会发展学院上海200241 广西大学区域社会治理创新研究中心广西南宁530004

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... 详细信息

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。

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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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

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统计与信息论坛 2025年第3期40卷 73-86页

作者：尹碧波邝萍湖南工商大学资源环境学院湖南长沙410205 西南财经大学中国西部经济研究院四川成都611130

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... 详细信息

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。

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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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

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技术经济与管理研究 2025年第2期 24-30页

作者：徐浦马明山西大学新闻学院山西太原030006 山西财经大学经济学院山西太原030006

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... 详细信息

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。

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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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

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华东经济管理 2025年第5期39卷 100-109页

作者：肖霞梁梦如华南理工大学经济与金融学院广东广州511400

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... 详细信息

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。

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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绿色信贷能促进企业持续绿色创新吗?——基于双重机器学习的因果推断

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科技和产业 2025年第8期25卷 8-15页

作者：朱子轩苏州大学商学院江苏苏州215000

“双碳”战略目标下,绿色信贷已成为经济高质量发展和企业自身转型的重要动力。研究基于2004—2022年A股上市公司的经营数据,以2012年《绿色信贷指引》的实施作为准自然实验,采用双重机器学习方法构建实证模型,探究《绿色信贷指引》如... 详细信息

“双碳”战略目标下,绿色信贷已成为经济高质量发展和企业自身转型的重要动力。研究基于2004—2022年A股上市公司的经营数据,以2012年《绿色信贷指引》的实施作为准自然实验,采用双重机器学习方法构建实证模型,探究《绿色信贷指引》如何影响环保企业持续进行绿色创新。研究结果表明,《绿色信贷指引》实施后,通过降低融资约束、增加研发投入及促进银企共同持股,有效推动环保型企业持续进行绿色创新。

关键词：绿色信贷持续创新双重机器学习

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