[1]李海舰, 李真真. 中国制造业的高质量发展: “五维一体”求解[J]. 学习与探索, 2024, (9): 94-105, 176. [2]李雪松, 党琳, 赵宸宇. 数字化转型、融入全球创新网络与创新绩效[J]. 中国工业经济, 2022, (10): 43-61. [3]Tekic Z., Füller J. Managing Innovation in the Era of AI[J]. Technology in Society, 2023, 73: 102254. [4]刘斌, 潘彤. 人工智能对制造业价值链分工的影响效应研究[J]. 数量经济技术经济研究, 2020, (10): 24-44. [5]Kakatkar C., Bilgram V., Füller J. Innovation Analytics: Leveraging Artificial Intelligence in the Innovation Process[J]. Business Horizons, 2020, 63(2): 171-181. [6]Rammer C., Fernández G. P., Czarnitzki D. Artificial Intelligence and Industrial Innovation: Evidence from German Firm-level Data[J]. Research Policy, 2022, 51(7): 104555. [7]胡蓉宁, 王跃堂. 人工智能的技术创新效应及其实现机制[J]. 江海学刊, 2023, (6): 99-105, 255. [8]王钰, 唐要家. 人工智能应用如何影响企业创新宽度?[J]. 财经问题研究, 2024, (2): 38-50. [9]孟凡生, 徐野, 赵刚. “智能+”对制造企业创新绩效的影响机制研究[J]. 科研管理, 2022, (9): 109-118. [10]杜传忠, 王晓蕾. 智能制造对制造企业创新效率的非线性影响——基于制造业服务化的调节效应[J]. 四川大学学报(哲学社会科学版), 2024, (1): 37-51, 208-209. [11]Zhang D., Mishra S., Brynjolfsson E., et al. The AI Index 2021 Annual Report[J]. ArXiv Preprint ArXiv: 2103. 06312, 2021. [12]Haefner N., Wincent J., Parida V., et al. Artificial Intelligence and Innovation Management: A Review, Framework, and Research Agenda[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2021, 162: 120392. [13]束超慧, 王海军, 金姝彤, 等. 人工智能赋能企业颠覆性创新的路径分析[J]. 科学学研究, 2022, (10): 1884-1894. [14]Li C., Xu Y., Zheng H., et al. Artificial Intelligence, Resource Reallocation, and Corporate Innovation Efficiency: Evidence from China's Listed Companies[J]. Resources Policy, 2023, 81: 103324. [15]睢博, 雷宏振. 工业智能化能促进企业技术创新吗?——基于中国2010—2019年上市公司数据的分析[J]. 陕西师范大学学报(哲学社会科学版), 2021, (3): 130-140. [16]李逸飞, 苏盖美, 牛芮, 等. 智能化与制造业企业创新[J]. 经济与管理研究, 2023, (8): 3-16. [17]陈凤仙. 人工智能发展水平测度方法研究进展[J]. 经济学动态, 2022, (2): 142-158. [18]Sullivan Y., Wamba S. F. Artificial Intelligence and Adaptive Response to Market Changes: A Strategy to Enhance Firm Performance and Innovation[J]. Journal of Business Research, 2024, 174: 114500. [19]吴航. 动态能力视角下企业创新绩效提升机制研究: 以战略导向为调节[J]. 中国地质大学学报(社会科学版), 2015, (1): 132-139. [20]Sesabo Y. J., Kato M. P., Emmanuel C. J. Innovation in Micro and Small Businesses: How Inbound Open Innovation and Dynamic Capabilities Work Together to Explain Innovation Performance[J]. International Journal of Innovation, 2023, 11(1): e22945-e22945. [21]Wang C. L., Ahmed P. K. Dynamic Capabilities: A Review and Research Agenda[J]. International Journal of Management Reviews, 2007, 9(1): 31-51. [22]张吉昌, 龙静. 数字化转型、动态能力与企业创新绩效——来自高新技术上市企业的经验证据[J]. 经济与管理, 2022, (3): 74-83. [23]张远, 李焕杰. 企业智能化转型对内部劳动力结构转换的影响研究[J]. 中国人力资源开发, 2022, (1): 98-118. [24]叶传盛, 陈传明. 产学研协同、知识吸收能力与企业创新绩效[J]. 科技管理研究, 2022, (3): 184-194. [25]周锋, 顾晓敏, 韩慧媛, 等. 质量管理实践、吸收能力与创新绩效——基于船舶企业智能制造视角[J]. 科技进步与对策, 2021, (7): 67-75. [26]张树满, 张羽飞, 原长弘. 产学研联盟组合伙伴地理集中度如何影响企业创新绩效——中介效应与调节效应分析[J]. 管理工程学报, 2023, (2): 35-47. [27]李梅, 朱韵, 赵乔, 等. 研发国际化、动态能力与企业创新绩效[J]. 中国软科学, 2022, (6): 169-180. [28]钟凤英, 冷冰洁. 员工持股计划、内部控制与创新绩效[J]. 经济问题, 2022, (8): 120-128. [29]李丹丹. 政府研发补贴对企业创新绩效的影响研究——基于企业规模和产权异质性视角[J]. 经济学报, 2022, (1): 141-161. [30]罗锋, 杨丹丹, 梁新怡. 区域创新政策如何影响企业创新绩效?——基于珠三角地区的实证分析[J]. 科学学与科学技术管理, 2022, (2): 68-86. [31]马永红, 李保祥. 数字经济、区域高校知识转移与高技术企业创新绩效[J]. 系统管理学报, 2022, (3): 522-533. [32]张羽飞, 原长弘, 张树满. 共建产学研创新联合体对科技中小企业创新绩效的影响研究[J]. 管理学报, 2023, (1): 76-85. [33]王永钦, 董雯. 机器人的兴起如何影响中国劳动力市场?——来自制造业上市公司的证据[J]. 经济研究, 2020, (10): 159-175. [34]王泽宇. 企业人工智能技术强度与内部劳动力结构转化研究[J]. 经济学动态, 2020, (11): 67-83. [35]Yu F., Wang L., Li X. The Effects of Government Subsidies on New Energy Vehicle Enterprises: The Moderating Role of Intelligent Transformation[J]. Energy Policy, 2020, 141: 111463. [36]祁怀锦, 曹修琴, 刘艳霞. 数字经济对公司治理的影响——基于信息不对称和管理者非理性行为视角[J]. 改革, 2020, (4): 50-64. [37]李婉红, 王帆. 智能化转型、成本粘性与企业绩效——基于传统制造企业的实证检验[J]. 科学学研究, 2022, (1): 91-102. [38]赵凤, 王铁男, 王宇. 开放式创新中的外部技术获取与产品多元化: 动态能力的调节作用研究[J]. 管理评论, 2016, (6): 76-85, 99. [39]杨林, 和欣, 顾红芳. 高管团队经验、动态能力与企业战略突变: 管理自主权的调节效应[J]. 管理世界, 2020, (6): 168-188, 201, 252. [40]温忠麟, 叶宝娟. 中介效应分析: 方法和模型发展[J]. 心理科学进展, 2014, (5): 731-745. [41]Hermano V., Martin-Cruz N. The Project-based Firm: A Theoretical Framework for Building Dynamic Capabilities[J]. Sustainability, 2020, 12(16): 6639.
|