栗晓云，1985年7月出生，对外经济贸易大学国际商学院企业管理专业博士，中国劳动关系学院劳动关系与人力资源学院讲师。研究方向主要为创新政策的评估、企业创新、制造业的数字化转型以及工会的数智化建设。参与多项国家社科重大项目，并发表CSSCI、SSCI论文多篇，其中2021年4月发表于《经济管理》的论文《政府补助与企业创新能力:一个新的实证发现》，被人大复印报刊资料全文转载，并入选学术精要（2023年5-6月）高PCSI论文、高被引论文。

创新是经济增长和企业获得可持续竞争优势的第一驱动力，新兴经济体的发展使人们越来越关注宏观经济政策如何影响企业创新能力。本书尝试探索我国创新政策对企业创新能力的影响及作用机理。基于企业创新动力视角，将创新政策分为主动类、被动类与推动类，并分别检验了主动类的数字技术应用与股权激励、被动类的“营改增”与知识产权保护，以及推动类的政府补助等政策，探讨这些政策对企业创新能力的影响及其作用机理。本书还采用了机器学习算法预测多项政策在当前情境下对上市公司创新能力的作用效果。

第1章　研究背景与创新点／001

　　1.1　研究背景／001

　　1.2　研究问题与研究意义／006

　　1.3　创新点／010

第2章　理论基础与文献综述／012

　　2.1　主要理论视角／012

　　2.2　文献综述／019

第3章　数字技术的应用驱动制造业企业高质量发展战略研究／049

　　3.1　问题的提出／049

　　3.2　理论分析与框架构建／052

　　3.3　研究设计／056

　　3.4　案例分析与发现／058

　　3.5　本章小结／070

第4章　股权激励对企业创新能力的影响机制研究／073

　　4.1　问题的提出／073

　　4.2　理论分析与研究假设／075

　　4.3　实证研究设计／081

　　4.4　实证结果分析／086

　　4.5　本章小结／101

第5章　“营改增”政策与企业风险承担／104

　　5.1　问题的提出／104

　　5.2　理论分析与研究假设／107

　　5.3　实证研究设计／113

　　5.4　实证结果分析／116

　　5.5　本章小结／120

第6章　知识产权保护对企业创新能力的影响机制研究／122

　　6.1　问题的提出／122

　　6.2　理论分析与研究假设／124

　　6.3　实证研究设计／130

　　6.4　实证结果分析／134

　　6.5　本章小结／143

第7章　政府补助对企业创新能力的影响机制研究／147

　　7.1　问题的提出／147

　　7.2　理论分析与研究假设／149

　　7.3　实证研究设计／153

　　7.4　实证结果分析／156

　　7.5　本章小结／165

第8章　基于机器学习预测创新政策对企业创新能力的影响／167

　　8.1　问题的提出／167

　　8.2　机器学习在政策效果预测领域的应用／169

　　8.3　预测框架与机器学习算法选择／172

　　8.4　政策联合实施效果预测／176

　　8.5　本章小结／181

第9章　研究结论、启示与展望／183

　　9.1　研究结论／183

　　9.2　理论贡献与实践启示／187

　　9.3　研究局限与展望／192

参考文献／194