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作者：郭娜;陈东晖;胡丽宁;
单位：天津财经大学金融学院;
摘要：文章以2013—2023年我国上市企业为研究对象，通过手工整理208万条企业专利信息，借助深度学习算法测算专利文本语义以构建企业数实技术融合指数与新质生产力指标。实证检验发现，企业数实技术融合能够有效促进新质生产力发展，且对创新突破和绿色转型两类新质生产力均有促进作用，两者存在显著的杠杆效应。机制分析表明，数实技术融合通过降低企业生产成本、提高管理能力、抑制研发操纵以推动企业新质生产力发展。异质性分析发现，在大型国有企业和管理层创新意识、数字化思维较强的企业，数实技术融合的赋能效果更明显。经济后果检验显示，数实技术融合对企业新质生产力的赋能作用是实现经济高质量发展的关键路径。
关键词：企业数实技术融合;;新质生产力;;深度学习;;专利文本语义;;高质量发展
基金资助：国家社会科学基金后期资助项目“金融科技、银行信贷资源配置与实体经济高质量发展研究”（23FJYB033）;; 教育部人文社会科学研究青年基金项目“经济政策不确定性、混频高维关联与金融市场尾部风险传染效应研究”（23YJC790038）
