于晓宇老师、贾迎亚老师；博士后：孟晓彤、何琳、李晓琳；博士生：曹港、虞曦凯、尚俊茹、王冬玲、张紫嫣、赵文静、王坤、胡曼、仲晨昕；硕士生：蒋宗寰、秦佳音、林红英、刘晓莉、依力米冉·斯干旦、胡海霞、付嘉其、庄方言、马思镇、宁若曼、吕滢睿、尹昊、周禹呈、刘佳欣、陈钰、徐思思、王郡瑶、卢嘉璇
点评人：贾迎亚、何琳、张紫嫣、赵文静
意见：
1.研究空白：集中从倍增的前因或者是AI应用的作用效果入手，进一步梳理文献树，明确GAP的提出；
2.理论基础：RBV的选择是否合理还需要更加深入的结合模型去分析探讨；
3.变量测量：前文提到的都是高管特征或者是高管特质相关的，但是目前的测量不太明确；需要结合理论和测量去思考；
4.模型调整：建议从信号理论出发，进一步替换和思考合适的因变量，建议可采用企业成长、企业绩效等。此外也可以从倍增的前因文献出发，从数据复制、经验复制和国际化等角度思考，可以采用DID，探讨人工智能相关政策的作用效果。
Part 02依力米冉·斯干旦《人工智能创新能力对高新技术企业双元创新绩效的影响研究》
点评人：贾迎亚、孟晓彤、尚俊茹、王坤、胡曼
意见：
1.研究背景应从“双元创新/双元悖论”切入，明确已有研究进展与不足，而非仅罗列AI应用场景。
2.突出“AI创新能力”概念的独特性，清晰区分“AI能力 vs AI创新能力”，强调其创造性应用与新知识生成属性。
3.研究问题建议整合以提高聚焦度，并说明为何采用“AI创新能力”视角而非领导、结构、时间等传统视角。
4.调节变量需精简，并基于理论（如Teece动态能力）提供明确依据，可考虑产学研合作、环境动态性或数字基础设施。
5.AI创新能力本质属于动态能力，应在理论框架中引入Teece动态能力理论以增强解释力。
6.为提升理论张力，可比较AI创新能力对探索式与利用式创新绩效的差异，或考虑长/短期影响。
7.理论贡献需更深入，强调对RBV与动态能力理论的拓展，并可增加AI创新能力测量方法的创新作为方法贡献。
8.建议使用工具变量等方法缓解内生性问题，增强因果推断的稳健性与说服力。
Part 03卢嘉璇《AI如何重塑创业行动的认知机制》
点评人：贾迎亚、何琳、孟晓彤、赵文静、王坤、秦佳音
意见：
1.明确聚焦“创业者”，清晰界定AI相关自变量（AI交互/AI主导/AI功能等），并与对标文献一致。
2.有限理性过宽泛，可用情景创业认知或认知结构/范围理论；明确“选择性与信念感”是独立路径还是替代关系。
3.以“AI如何帮助创业者应对不确定性（无知与怀疑）”为核心锚点组织背景与逻辑，避免内容分散。
4.先做小样本主效应实验或问卷（Study1），再做全模型或前测-实验-后测设计（Study2）；调节变量需减少并有理论依据。
5.提出调节假设、比较影响效果、突出对创业理论（RBV/认知/动态能力等）的拓展，并提供AI赋能创业者的管理启示。
Part 04王冬玲《链主企业AI采纳的扩散机制研究——基于平台生态系统视角》
点评人：何琳、赵文静
意见：
1.标题为平台生态系统视角，但内容涉及产业链，需明确两者关系及链主企业的理论定位。
2.仅探讨链主AI采纳对在链AI采纳意义有限，建议扩展至在链企业创新或绩效影响。
3.浅层、深层采纳区分依据不清，应突出链主的生态主导能力与在链企业的学习动机。
4.353个观测值偏少，需说明链主样本数量及数据结构。
5.建议将因变量由AI采纳改为创新或绩效，以提升研究价值。
6.需突出研究区别于既有社会网络扩散文献的独特贡献。
7.明确AI采纳分类及测量依据的权威性。
8.明确研究主线与链主概念定位，从赋能视角解释理论。
编辑：周禹呈
审核：赵文静