近年来, 各种安全风险事件显著增多使得大量企业的供应链遭遇冲击甚至发生中断, 供应链韧性已成为学术界、 产业界和政府共同关注焦点. 本文从单一和多元组态视角出发, 构建了供应链韧性影响因素研究模型, 以622份企业的有效数据为样本, 采用结构方程模型(SEM)和模糊集定性比较分析(fsQCA)方法进行了实证分析. 研究发现: 1)灵活性、 敏捷性、 重塑性、 可视性、 供应链合作均能够对供应链韧性产生正向影响. 2)高灵活性、 高敏捷性、 高重塑性、 高可视性、 强供应链合作均无法单独构成高供应链韧性的必要条件. 3)高供应链韧性存在3类驱动组态, 分别是敏捷性*重塑性*供应链合作构成的高敏捷型组态、 ~灵活性*重塑性*可视性*供应链合作构成的高可视型组态、 ~灵活性*敏捷性*可视性*供应链合作和灵活性*敏捷性*可视性*重塑性构成的敏捷可视兼具型组态. 高供应链韧性背后是多因素的协同作用, 各因素的有效组合以"殊途同归"的方式提升供应链韧性. 本研究系统性地探讨了供应链韧性影响因素, 以期为企业提升供应链韧性提供理论指导和管理启示.

随着金融服务实体经济的广度和深度显著拓展, 实体部门"脱实向虚"趋势俨然成为结构性矛盾, 企业金融化背后的动因及适度性成为亟需解决的议题. 本文从企业应对风险与不确定性, 以及追求股东价值的金融化驱动机制出发, 构造以企业风险最小化和股东价值最大化为目标的投资组合优化问题, 并获得不同目标下的金融资产最优配置, 反映出企业风险、股东价值与企业金融化水平之间的非线性关系. 在此基础上, 基于企业金融化驱动机制反映金融化动机的特征事实, 从企业自身的资产配置结构出发, 结合特定目标下金融资产最优配置, 提出企业金融化动机的判别准则, 以及企业金融化适度性范围的确定方式. 随之, 我们选取中国代表性上市非金融企业为样本进行实证分析: 关于金融化动机的判别, 本文发现非金融企业部门虽然整体上仍然以"蓄水池"动机为主导, 但"投资替代"动机倾向比较显著, 不容忽视. 不同行业之间、不同股权性质企业存在异质性, 其中批发零售业和房地产业"投资替代"动机显著, 非国有企业"投资替代"动机显著强于国有企业. 关于企业金融化的适度性, 本文发现非金融企业部门整体上金融化适度性水平偏低, 尤其是信息技术业和电力、煤气及水生产供应业, 金融化适度性显著低于平均水平, 并且行业金融化水平有所不足, 而批发零售业和房地产业则存在过度金融化现象. 非国有企业金融化适度性显著高于国有企业, 同时也存在过度金融化现象. 本文的结论为企业金融投资决策和监管识别提供引导性建议.

近年来对美国西德克萨斯中质 (WTI) 原油现货价格结构进行建模受到了越来越多的关注. 然而,现有大多数的文献集中在经典的计量经济学方法和 点值反事实分析上,这可能会受到信息损失的影响.本文提出了一种新的区间反事实分析方法来研究 2011年发生的油价波动事件对WTI 原油现货价格的影响.利用区间模型可以同时估计出在没有事件影响的情况下 WTI价格的水平和波动性. 这些反事实估计是基于 WTI 和其它 10种国际原油现货市场之间的横截面相关性得到的. 研究结果表明,由于页岩油繁荣引起的原油供应过剩使得 WTI价格的水平和波动性都出现了降低, 而且这种影响直到 2014 年底才消失.该结果可以为政府, 行业从业人员和个人投资者提供重要参考.

顾客定制作为企业发展的重要顾客价值战略, 对于顾客满意度的提升和企业收益的增长具有重要意义. 人工智能、大数据、云计算等数字化技术为企业的顾客定制实践及相关的学术研究带来了新的机遇与挑战. 基于这一背景, 本文从顾客定制战略的内涵、表现形式、顾客定制能力的影响因素、顾客定制战略的影响结果及其作用机制、以及顾客定制战略实施效果的边界条件等方面研究内容对顾客定制的中文与英文文献进行了系统梳理和综合剖析, 并以此为基础构建了顾客定制的整合研究框架, 进而从数字时代顾客定制战略的创新表现形式、影响结果、影响因素及其作用机制以及数字环境下顾客定制的新形态等四方面对顾客定制未来可能的发展方向进行了展望, 以期为发展更加深入系统的顾客定制理论提供借鉴, 并为理解和指导企业的顾客定制实践提供启示.

供应链金融作为一种面向供应链上所有成员企业的系统性金融服务，重在解决中小微企业融资难、融资贵问题.但长期以来相关参与主体信息不对称问题导致其风险频发，特别是风险评估技术相对滞后，使得供应链金融难以得到有效推广.因此，供应链金融风险评估成为业界亟需解决和学界广泛研究的热点问题.本文主要从供应链金融风险评估相关文献着手，通过知识图谱技术从152篇中文文献和61篇英文文献中提取知识，并进行可视化分析.一方面探究了供应链金融风险评估的研究现状，发现现有研究存在研究视角片面、研究对象单一、研究数据样本小、研究模型性能和可解释性不足等问题；另一方面展望供应链金融风险评估的研究趋势，主要包括以下问题有待深入探究：如何多渠道采集结构化、半结构化和非结构化数据，并对其进行有效整合，以及实现隐私数据的信息安全共享.如何从互联网经济活动所产生的海量数据中挖掘供应链金融风险关联知识，并从中提取风险特征，以此建立高维度、细粒度的供应链金融风险评估指标体系.如何运用深度学习方法来提升供应链金融风险评估模型的整体性能，并通过解析风险特征的重要性和边际效应来确保模型的可解释性.

大力发展人工智能是推动科技创新、实现产业升级和提升中国经济韧性的关键举措. 作为人工智能的重要应用之一, 工业机器人依靠数字技术和大数据算法来执行各项任务, 改变了传统制造业的生产模式. 本文根据中国2012——2019年制造业A股上市公司数据, 探讨工业机器人应用对中国制造业企业韧性的影响. 研究发现, 工业机器人应用显著增强了企业韧性, 且该结论在一系列稳健性检验后依旧成立. 机制检验表明, 工业机器人应用通过提高劳动生产效率和促进技术创新两条机制增强企业韧性. 异质性分析发现, 工业机器人应用对企业韧性的积极影响在非国有企业、产品技术复杂度高、技术匹配度高以及市场化水平较高地区的企业中更加显著. 本研究为人工智能经济后果研究增添了新的证据, 拓展了企业韧性的影响因素研究文献, 也为通过人工智能增强企业韧性, 进而提高中国经济韧性提供了理论支撑与政策启示.

ICU中患者的死亡风险预测被认为是重要临床预测任务之一,准确地预测ICU患者的死亡风险可提供有关患者的病情信息,便于及时采取措施来干预,同时有助于有限医疗资源的有效分配.ICU患者病情不稳定,需要密切的监护,大量临床数据被相关监测设备采集、记录和保存,为ICU患者的相关临床决策提供重要参考.以ICU患者30天死亡风险预测为研究目标,基于重症监护医疗信息市场III数据库,构建ICU患者死亡风险预测模型,分析相关影响因素,以支持医疗实践中的临床决策.首先提取相关患者数据并进行预处理,采用多种统计量对时间序列特征进行表示;随后选取基分类器,基于融合遗传算法和模拟退火算法的混合优化算法对相应基分类器进行特征选择,基于信息融合思想采用集成学习方法将分类器以装袋方式进行集成,采用真实数据对模型进行验证,并基于准确率、F₁评分和AUC三个评价指标与经典死亡风险预测模型进行比较,展现出较好的性能;最后基于信息融合对ICU患者死亡风险重要影响因素进行分析,发现集中趋势类统计量更为重要,为临床决策提供参考.

金融科技是赋能银行创新改革的关键.本文利用文本挖掘技术收集城市金融科技专利数据，创新构建城市金融科技发展水平指标，并基于2013——2018年中国148家商业银行的微观面板数据，定量考察城市金融科技发展对银行风险的影响.研究发现：城市金融科技发展赋能银行显著降低风险水平，且这一赋能效应对中小银行的影响更为显著.为控制内生性问题，本文选取"金融科技"主题类关键词获得城市层面的百度新闻数作为工具变量，实证结果依旧显著.主要发现在替换代理变量定义方法，控制空间溢出效应等一系列稳健性检验后依然成立.机制分析表明：金融科技赋能通过减缓信息不对称，促进业务边际拓展和增强风险应对能力等渠道实现银行风险降低的作用；同时，市场监管能力的提高和城市居民征信意识的增强均可以进一步提升金融科技的风险管理赋能效应.在商业银行布局金融科技进程加快的背景下，全面识别金融科技赋能银行风险管理的经济后果及其内在影响机制，对防范化解金融风险，促进金融业持续高质量发展具有重要启示.

随着数字经济发展, 电商平台与其入驻商家合作发放优惠券日益成为流行的营销方式, 但同时也给电商平台和入驻商家的运营决策及其对应的经济效益分析增加了复杂性. 本文构建理论模型研究了电商平台与其入驻商家合作发放优惠券的最优策略及其经济效益, 并考虑了其与广告促销策略之间的相互作用. 本文发现: 1) 电商平台可以通过降低平台抽佣比例、减少商家参与合作发放优惠券的费用或者扩大商家的平台销售渠道市场规模等方式促进入驻商家参与合作发放优惠券; 2) 电商平台加大广告投入以及提升合作发放优惠券承担比例将会提升入驻商家参与合作发放优惠券的积极性; 3) 入驻商家参与合作发放优惠券的意愿与其广告投入之间存在相互促进关系; 4) 当入驻商家广告预算较为宽松或其广告投入对平台渠道需求影响较大时, 即入驻商家可以更多地依靠广告投入来提升平台渠道需求时, 合作发放优惠券将会使得消费者的实付价格上升, 损害消费者利益. 本文为理解新兴的合作发放优惠券的经济效益提供了新视角和新见解.

当智能资本成本低于中等技能工人的成本, 人工智能将替代中等技能工作岗位进而导致劳动力市场极化现象.本文构建多部门动态一般均衡模型,对比研究三种应对策略: 1)提高中等技能工人劳动生产率, 2)中等技能工人下沉为低技能工人, 3)中等技能工人转化为高技能工人.发现: 三种对策均可以减轻工资极化现象, 但中等技能工人转化为高技能工人可以提高总体劳动力技能水平, 减少收入不平等现象.高(低)技能自动化将减少高(低)技能工人的工资和劳动收入份额, 而创造高(低)指数任务将增加高(低)技能工人工资和劳动收入份额.政府增加新基建投资比例、 减少教育投资比例可以提高社会总产出, 但将加剧工资极化现象, 政府增加教育投资比例、 减少新基建投资比例将有利于缩小收入不平等, 但经济增长效果不如投资新基建.

本文研究了电商平台销售模式中电商平台物流策略和零售商需求预测信息共享策略的博弈关系. 针对电商平台和零售商组成的销售系统, 考虑零售商拥有私有需求预测信息、电商平台拥有物流模式(零售商自营、平台自营和第三方物流模式)决策权, 建立了3种物流模式下的信息共享优化模型, 探讨了电商平台物流策略和零售商需求信息共享策略的不完全信息静态博弈及其贝叶斯纳什均衡解. 研究发现: 物流成本系数较高时, 纯战略纳什均衡为电商平台选择零售商自营物流模式, 零售商选择隐瞒需求预测信息; 物流成本系数较低时, 纯战略纳什均衡为电商平台选择电商平台自营物流模式, 零售商选择共享需求预测信息.

金融系统作为一个开放系统,其稳定性受到多个行业的影响.研究金融部门之间,以及金融部门与其他市场之间的传染机制对于维护金融体系的稳定性具有重要意义.使用在险价值(VaR)测度尾部风险,本文采用以时变TVP-VAR模型为基础的方差分解溢出指数框架研究了中国石油、黄金、房地产及四个金融部门之间的系统风险传染效应.研究结果表明:1)资产间总溢出指数(TSI)高达81.37%,表明尾部损失在金融系统中具有很强的传染性.2)石油和银行分别是系统冲击的最大净传递者和最大净接收者,房地产行业对银行部门具有最大的正向净溢出效应.3)市场波动率(VIX)和期限利差(TS)均对总溢出指数(TSI)具有很强的解释能力.投资者和监管机构应当充分重视股票与债券市场在系统风险预警中的重要作用.

企业绿色并购行为是实现“双碳”目标的重要微观机制,但其实施动机和对企业环境绩效的影响尚不明确.本文以《环境空气质量标准》的分阶段实施为外生冲击,考察环境规制政策对污染上市企业绿色并购的影响.研究发现《环境空气质量标准》的实施能显著提高污染企业绿色并购概率,并且绿色并购带来了企业绿色创新水平的显著提升以及环境绩效的改善.进一步研究发现绿色目标企业并未集中于环境规制强度弱的地区,排除了污染转移的替代性解释.同时,《环境空气质量标准》激励的绿色并购具有重大并购占比高、关联并购占比低,业绩承诺金额少的特征,在一定程度上排除了“漂绿”工具的替代性解释.最后,《环境空气质量标准》下的绿色并购主要发生在非国有企业和外部关注度高的企业.本文对绿色并购行为进行深入考察,这对理解环境治理压力下的企业具体应对策略具有积极意义,也为深化环境治理体制改革提供有益借鉴.

传统酒店动态定价研究大多考虑改进需求预测方法或考虑需求环境已知，而现实生活中需求分布通常是未知的.本文考虑需求分布未知的情境，建立基于马尔可夫决策过程的酒店客房多周期动态定价模型，并利用强化学习方法，提出基于SARSA （λ）的改进算法对客房动态定价模型进行求解.为提升算法的求解能力和收敛速度，提出了基于改进ε-greedy策略的ε-SARSA （λ）算法和基于改进模拟退火策略的ISA-SARSA （λ）算法.通过数值实验对比SARSA （λ），ε-SARSA （λ），SA-SARSA （λ）和ISA-SARSA （λ）四种算法的收益优化结果，验证了改进算法的有效性，结果显示，ISA-SARSA （λ）算法求解性能最好.

本文以2020年伊始发生的新冠疫情为准自然实验, 采用双重差分模型考察突发公共卫生事件对企业现金持有决策的影响. 研究发现, 受疫情影响较为严重的企业相对其他企业显著提高现金持有水平, 增持的现金主要来源于企业减少经营活动和融资活动的现金流支出. 企业在调整现金持有决策过程中表现出强烈的预防性动机, 即持有现金以预防未来现金流短缺影响企业正常的生产经营, 而现金持有的代理动机并不明显. 异质性分析表明, 增持现金的行为在国有企业和非国有企业中均有表现, 在市场化水平较低的地区表现得更为突出. 进一步的研究发现, 在疫情的冲击下, 管理层并未产生明显的悲观情绪, 但普遍表现出对未来发展的不确定情绪, 这种不确定情绪在突发公共卫生事件影响企业现金持有过程中起到了重要的传导作用. 最后, 研究表明, 企业在疫情期间增持现金的行为能够引起市场积极反应, 进而提高企业的市场价值.

经济全球化背景下, 前沿数字技术的飞速发展推动了新一轮技术革命, 数字经济成为我国产业变革的重要战略选择, 对经济社会的高质量发展提出了新要求. 以ChatGPT为代表的AIGC技术颠覆了传统人工智能的技术水平, 以更人性化的功能受到广泛青睐, 成为向通用型人工智能方向发展的关键节点. 通过分析ChatGPT给教育与就业市场带来的变化, 研究发现AIGC技术的应用能够提高社会价值交换的效率, 激发教育与就业市场活力, 但同时也带来侵犯数据隐私安全等法律道德层面的问题, 因而提出应对潜在风险的管理与监管建议, 以保障经济社会的平稳运行.

双碳目标发布后, 个人投资者绿色关注逐步提升, 其对上市公司产生的外部压力不容忽视. 本文基于沪深两市投资者互动平台数据构建绿色关注指标, 以2048家上市公司为样本, 实证发现了个人投资者绿色关注对上市公司绿色创新数量和质量的促进作用. 这一影响在非重污染行业、无排污费用或环保补贴等公司更加显著, 个人投资者绿色关注对环境规制产生补充作用, 且绿色金融政策能够正向调节绿色关注对上市公司绿色创新的影响. 完善绿色金融体系建设、引导个人投资者绿色投资理念, 对于促进上市公司绿色创新和补充环境规制效应具有重要意义.

本文基于垄断租金消散和"租税转换"的视角研究改革以来中国经济增长的阶段性动力.论文做了以下四个方面的工作：第一，基于不同数据源从跨国比较的视角评估"中国奇迹"，数据分析表明改革以来中国经济高速增长建立在低起点的基础之上，由此决定了当前中国经济增长面临阶段性动力转换的挑战；第二，在识别改革以来中国经济发展四个阶段的基础上，从逻辑和证据两个层面分析了改革以来中国经济高速增长的原因，中国市场化改革的实质是垄断租金消散和"租税转换"，其中地方政府发挥了重要作用，但近年来基于财政分权体制的地方政府租金收入最大化导向逆转了改革以来的"租税转换"趋势，地方政府财政利益与经济发展之间原有的激励兼容关系被削弱；第三，分析中国进一步深化市场化改革所要面对的困难，消除产品和要素市场垄断租金是发挥市场在资源配置中根本性作用的内在要求；最后，本文从短期、中期和长期三个方面提出了进一步深化经济改革的建议.

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术被誉为第二次信息革命, 其强大的数据深入分析能力为企业智能化内部审计提供了新思路. 针对现有审计风险预警中传统机器学习泛化能力提升有限以及特征分析维度不足等问题, 提出一种基于ChatGPT技术内核的深度自编码网络方法, 来对往来款项这一重要会计活动中的风险做出事前判别. 首先, 根据影响因素从业务匹配、 期限结构、 减值损失、 关联交易、 单体统计和文本信息多个角度筛选提取审计特征; 随后, 考虑到风险样本的不平衡性以及业财指标在经营周期下的前后时变特性, 基于无监督和深度学习思想, 构建了以添加注意力机制双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 作为神经网络的深度自编码器 (DAE) 预训练模型, 并借鉴多任务学习思想, 利用融合模型迁移的集成框架量化审计风险概率以保证预警的稳定性; 最后, 通过大数据技术采集企业往来业务和财务的真实数据对上述方法进行了多方面对比验证. 试验结果表明, 该方法有助于不同预警时间窗口下审计特征的高效精准挖掘, 相较常用的监督学习和迭代聚类法能显著提升审计风险预警的精度和鲁棒性, 同时能识别出导致风险产生的关键因素以快速定位审计疑点, 为企业改善内部审计的质量和效率提供智能化决策支持.

代理理论(agency theory, AT)因其简洁性被广泛接受并大量使用,然而AT提出降低代理成本的机制未获一致支持,引发了争议.为解决刚性假设的不足,行为代理理论(behavioral agency theory, BAT)从认知视角对AT中理想化的风险假设做出修正,将治理手段、问题界定与决策相结合.在分析AT降低代理成本机制失效原因后, BAT通过引入个体认知系统地描绘了行为决策的逻辑基础.与此同时, BAT刻画了代理人因面临内部治理和外部因素而承担风险的“内心活动”为战略和治理研究提供了新颖的行为学视角,提高了理论预测性,这尤其适于研究因制度、文化等区别导致的中国公司治理差异.相比于欧美研究,国内学者对该理论关注较少,缺乏系统性理论述评,应用上也存在巨大空白.因此,本文首先梳理了BAT的理论起源并界定了理论核心问题;随后根据理论框架从问题界定、薪酬激励、监督机制、家族企业研究这4个主题进行述评,并理清研究边界;最后,本文提出关于未来研究方向和理论如何配适中国情境的建议,以期为后来研究提供借鉴.

本文旨在探究互联网对于农村家庭收入不平等的影响.通过对中国家庭追踪调查数据的研究分析, 发现互联网虽能显著缓解农村家庭在总收入和工资性收入方面的不平等, 但对缓解经营性收入不平等的影响有限, 且会加剧农户财产性收入不平等.相较农村家庭的互联网使用情况, 其对互联网的应用易通过经营性收入和财产性收入来影响农户收入不平等, 验证了农村内部数字鸿沟的存在.基于这一发现, 本文从家庭收入来源分析了其影响机理, 发现互联网主要通过拉动农村劳动力向非农部门转移来减小工资性收入差距, 从而缓解农户收入不平等.同时, 拥有原始资本积累的家庭更容易受益于互联网, 将会加剧财产性收入不平等.此外, 本文引入因果森林算法, 以人力资本为视角, 剖析了互联网影响农户工资性收入不平等和财产性收入不平等在个体层面的异质性影响.结果显示, 工资性收入不平等的缓解主要体现在低人力资本农户, 而财产性收入不平等的加剧主要体现在高人力资本农户.

针对“直播+”背景下电商供应链中存在的信息谎报、虚假宣传和不易监管等问题, 本文首先基于演化博弈理论, 构建以品牌商、MCN (multi-channel network) 和电商平台为主体的三方演化博弈模型, 并对各主体博弈行为及演化稳定策略进行分析. 其次, 根据退货率的低、中、高三种情形, 运用数值仿真探究影响该动态系统演化趋势及演化稳定策略的关键因素. 研究发现: 直播电商供应链是否规范化运营受到多因素的影响. 在低退货率下, 无论电商平台是否强监管, 品牌商和MCN都趋向于违规运营; 在中、高退货率下, 较高的潜在声誉损失、较低的虚假宣传因子以及较低的热搜效应可促使系统演化到理想的稳定状态. 最后, 本文结合现实运营情况对直播电商供应链规范化运营提出可行性建议.

随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长, 投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战. 为此, 本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架, 该框架借助机器学习技术的天然优势, 运用高维特征直接预测投资组合权重, 避开了常规的两步投资组合管理范式中的收益预测过程, 并用于中国股票市场的资产配置研究. 结果显示: 1) 基于此框架提出的投资策略能够捕捉高维特征中的增量信息, 并挖掘资产特征与投资权重之间线性与非线性关系, 大幅提升了投资绩效; 2) 交易摩擦类特征是投资权重预测中最为重要的资产特征; 3) 策略在套利限制较为严重的股票上回报更高, 而对宏观经济状态变化的敏感性较低; 在其他经济约束下, 策略表现依然稳健. 本文拓展了现代投资组合理论的研究框架, 促进了人工智能与量化投资领域的交叉融合发展.

本文采用社会网络分析方法, 在对 1998–2016 年中国区域碳排放空间关联网络结构特征进行考察的基础上, 建立指数随机图模型首次对中国碳排放空间关联网络的形成机制进行了识别和解释. 结果表明: 中国区域碳排放空间关联网络可分为 “各司其责” 的四大板块并呈现出明显的区域化 “俱乐部” 空间分布特征; 各板块在样本时期内均发生了不同程度的重组, 其中净溢出板块的组成省份有所减少, 主受益和净受益板块的组成省份有所增加, 而经纪人板块的组成省份虽然有所变化但总数保持不变; 区域间的 “碳排放避难所” 效应有所弱化, 各区域倾向于以 “互惠” 或 “组团” 的方式参与碳排放空间关联 “活动”, 碳排放的空间关联存在区域间各自为政的 “诸侯经济” 与梯度断层现象; 较高的对外开放度、清洁低碳的能源结构与能源效率的提升有利于推动区域间产生更多的碳排放接收关系; 碳排放的空间关联格局随能源结构的升级而呈现出 “由西向东” 和 “由北向南” 的梯度关联趋向; 区域间经济发展方式在对外开放、经济集聚、产业结构、能源效率上的互补性以及紧密的区域贸易联系,促使碳排放空间关联网络随着区域间分工与协作的加强而呈现出千里 “碳缘” 一线牵的特点.因此, 加快推进实施区域一体化和碳交易市场等协作减排政策, 将有效促进区域间的协同低碳转型发展格局得以实现.

全球供应链体系下,愈加复杂的经济和政治形势增加了芯片等关键零部件出现供应中断的可能性.如何通过本土替代和供应链结构调整应对不确定性,增强供应链稳健性,已成为重要研究问题.本文抓住供应链结构调整的关键因素,构建了由跨境供应商、本土供应商、两个相互竞争的品牌商组成的博弈模型,研究存在跨境供应中断可能性时,中国品牌商是否有动机与本土供应商合作,采取双源采购策略保障供应稳定.结果表明,订单分配比例和跨境供应中断概率会显著影响中国品牌商的采购策略偏好.当订单分配比例较均匀时,订单分散性诱使上游供应商制定更高的批发价格,从而增加了中国品牌商的采购成本,此时单源采购策略较优.进一步研究发现,其他供应链成员是否偏好中国品牌商的双源采购主要与跨境中断概率有关.

构建包含环境因素的城乡二元一般均衡模型解析城镇化影响经济高质量发展的理论机制，依据中国地级以上城市面板数据实证检验城镇化通过产业结构升级影响经济高质量发展的实际效应.结果表明：城镇化对以单位GDP污染物排放为代表的经济高质量发展具有正向促进作用，产业结构升级起到明显的中介效应；东部城市的城镇化主要通过产业结构升级的中介效应抑制环境污染物排放，中部和西部城市的城镇化对环境污染物排放兼具直接效应与中介效应；省会城市和非省会城市的城镇化对环境污染物排放的抑制作用均表现为部分中介效应.但省会城市城镇化对经济高质量发展的促进效应明显高于非省会城市.未来需继续推进新型城镇化，合理优化产业结构，增强两者之间的协同性，推动经济高质量发展.

利用自然语言处理(NLP)技术从公司年报、 新闻报道以及自媒体等语料库的非结构化数据中获取关键信息来研究经济金融问题, 近年来吸引了大量学者的广泛关注, 产生了丰富的研究文献. 本文提供了一份NLP在金融问题中应用的最新研究进展, 介绍了NLP技术的文本分析方法, 重点关注了如何利用公司年报文本和新闻文本来研究公司金融、 资产定价、 风险管理、 宏观金融和绿色金融等领域问题的相关文献.论文最后对当前文献研究的不足进行了评价, 并提出了若干可进一步研究的方向.

随着电子商务的飞速发展,电商平台上的在线商品评论成为消费者在线购物时做出购买决策的重要参考,同时也是平台商家获取在线消费者真实关切的重要信息来源.然而,海量的良莠不齐的在线商品评论使得消费者和商家很难从中获取有价值的高质量信息.一方面,本文在经典的主题分析LDA模型的基础之上提出了一种基于评论有用性的主题分析模型,即Help-LDA模型.相比与假定每条评论具有同等重要程度的LDA模型,Help-LDA模型根据评论有用性对不用评论赋予不同的权重,进而从有用性较高的评论中抽取出对于消费者更有用的决策信息.另一方面,本文基于Help-LDA模型提出了新的评论文本表示方法,并结合SVM方法进行评论有用性预测.通过收集大众点评网站在线评论进行的实验表明,Help-LDA模型能够从电商评论中高质量抽取在线消费者对于商家商品和服务的真实关切.并且基于Help-LDA模型的评论文本表示结合SVM方法能够显著提升在线评论有用性预测性能.

本文基于中国的银行业机构网点数据,研究了地区间银行业联通程度对于中国区域协同发展的影响,发现银行业跨地联通度的上升显著缩小了两地经济增长的差距,促进了区域经济的协同发展,其中主要国有大型商业银行发挥了更强的作用.利用历年城市商业银行改组合并的工具变量控制了内生性后,基准结论仍稳健. 进而,本文还以地震和新冠疫情作为风险冲击的案例,发现我国银行体系特别是主要国有大型商业银行能够显著分担灾害对受灾地的负面经济影响.这与发达国家面临灾害冲击时银行体系所产生的加剧受灾地资金外逃、扩大受灾地与外地经济发展差距的作用,形成了鲜明对比.这深化了有关银行体系在中国宏观经济中风险分担功能的研究,从风险分担的视角阐释了银行体系对区域协同发展的影响,对强化金融对实体经济的支持、提升区域间经济发展协调性提供了重要启示.

推动企业加快数字化转型, 对于增强企业核心竞争力、 赋能传统产业转型升级并带动我国数字经济做大做强具有重要意义. 本文立足管理者角色理论与动态能力理论, 使用基于偏最小二乘估计的结构方程模型 (partial least square-structural equation modeling, PLS-SEM) 实证分析企业数字化转型前因. 研究结果表明: 1) 企业家精神、 数字文化宣传者、 组织结构变革者等管理者特征, 以及感知能力、 学习能力、 整合能力、 协调能力等企业动态能力, 均正向促进企业的数字化转型倾向及产出; 2) 进一步分析发现, 管理者特征能够显著提升企业动态能力水平, 且管理者特征对数字化转型的影响效果受到政策不确定性感知的调节; 3) 上述效应在不同产权性质及不同地区的企业之间存在异质性. 上述结果丰富了数字化转型前因的相关研究, 为企业培养数字时代管理者并提升动态能力提供了一条可行的实践路径.

在中国制造业向高端迈进的现实诉求下, 数字技术赋能服务化转型成为制造企业实现高质量发展的重要战略, 能够激发企业的创新活力并创造新发展机遇, 使其为客户提供集产品-软件-服务于一体的智能解决方案. 本文首先采集与数字技术和服务化紧密关联的国内外前沿文献, 筛选形成样本资料库, 并构建理论分析框架. 其次在介绍服务化与数字技术应用概念基础上, 揭示了向数字服务化演变的趋势, 剖析了赋能的实现方式. 再者基于制造企业价值链区间划分, 从前端产品创新、 中端混合产品生成以及后端服务创新阐述了数字技术赋能服务化转型的应用场景. 最后解析了赋能具有潜在价值与风险并存的"双刃剑"效应, 提出了对策建议, 并展望了该议题未来的热点研究方向.

经济高质量发展的关键在于提高全要素生产率,国家高新区作为中国经济发展的先行区和示范区,有效发挥其对区域高质量发展的辐射作用具有重要的现实意义.本文基于2003--2018年中国地级市数据测算绿色全要素生产率作为高质量发展的衡量指标,为缓解传统双重差分(DID)模型由于忽略政策空间溢出对评价效果产生的偏误,构建空间DID模型,围绕国家高新区设立影响本地和邻近城市绿色全要素生产率的作用效果展开分析.研究发现:国家高新区设立可以提高城市的绿色全要素生产率;这一政策对未设立国家高新区的城市具有明显的促进作用,且这一效应与城市原始发展水平和城市间空间距离有关;但在同样设立了国家高新区的城市之间未表现出"强强联手"或"竞相向上"的空间联系;另外,国家高新区对区域绿色全要素生产率的影响主要通过改善区域创新创业环境发挥作用.基于此,本文提出了以国家高新区为节点,打造高质量发展高地,突破行政界限,建设多元化国家高新区区域协作体系的对策建议.

受外迁/跨区企业纷纷回流国内/当地新趋势的影响,结合新冠疫情常态化新背景,在需求不确定性与预测不准确性双重扰动下提出成本-信号博弈的采购决策模型,探究企业在高效性跨区采购策略与响应性当地采购策略之间的权衡.研究结果表明:企业的采购决策取决于成本与信息的联动表现,跨区采购总能带来强势的成本表现,而当地采购却不能一直发挥信息表现优势.这是因为当企业都选择当地采购,预测信息之间相关性效应会对冲信号精确度效应.新冠疫情加剧需求不稳定与跨区采购预测不准确性会加速企业回流趋势.有趣的是,回流行为可能让所有企业获益,并能打破陷入囚徒困境的对称跨区采购均衡.原因是,回流会诱导出新的非对称混合均衡,消除预测信号相关性来抑制市场竞争.相应地,这种混合均衡会赋予企业“后发优势“实现局部帕累托改进.随着需求不确定性与预测不准确性的增强,混合均衡会转向对称的当地采购均衡,并能短暂地实现全局帕累托最优,但最终又会陷入双输的囚徒困境.此外,糟糕的当地采购预测会赋予企业“先发优势“,这种优势导致先发企业变得更好,而后发企业变得更糟.

在"双碳"目标背景下, 推动经济社会发展绿色低碳转型是一项重大的系统工程. 发展可再生能源和提高能源效率有助于构建更为高效的绿色能源体系, 分析能源转型效果对制定合理的碳排放政策、 完成中长期减排目标, 具有重要的参考价值. 本研究以此为出发点, 首先运用静态面板和动态面板系统GMM (generalized method of moments)估计能源转型、 可再生能源效率和不可再生能源效率对主要宏观经济变量的影响, 其次将中间品生产部门细分为可再生能源生产部门与不可再生能源生产部门, 构建DSGE (dynamic stochastic general equilibrium)模型分析了能源转型冲击、 可再生能源效率冲击和不可再生能源效率冲击对主要宏观经济变量的短期影响, 并分别对比三项冲击在四种情景(无政策、 碳税政策、 碳排放强度政策、 碳排放上限政策)下对变量的影响有何不同. 分析表明: 1)能源转型促使资源在部门间的转移, 可再生能源生产部门产出会增加, 不可再生能源生产部门产出和碳排放会降低; 2)两种能源效率的提高会产生经济扩张效应, 但也会产生能源反弹效应, 增加碳排放; 3)在模拟期后期, 实施碳排放强度政策将促进三项冲击对产出的增长效应, 但也会阻碍能源转型进程中的减排效果、 加剧反弹效应, 碳税政策的实施会抑制两类能源效率冲击对碳排放的反弹效应. 在能源转型过程中应依赖合理的碳排放政策, 制定长期减排目标, 本研究对我国分析能源转型效果具有重要的参考价值.

碳交易政策是实现"双碳"目标的重要手段，评价该政策对经济、社会和环境的影响具有重要现实意义.采用中国30个省（市）2009--2017年面板数据构建可持续经济福利指数，并使用双重差分法评价中国碳交易政策对可持续经济福利的影响.结果表明：1）碳交易政策显著促进了试点地区的可持续经济福利增长，相对于碳交易非试点地区，试点地区的可持续经济福利提高了0.122万元/人.2）碳交易政策对东部试点地区的可持续经济福利的影响相对最大，为0.202万元/人，同时，随着清洁能源消费和研发投资增加，碳交易政策能显著促进东部试点地区可持续经济福利水平提高.3）碳交易政策对可持续经济福利具有一定的滞后效应，滞后期约为两年.

欧盟《新电池法》的执行加剧了市场对回收电池的需求, 单一渠道回收退役动力电池已无法完全满足生产需要, 双渠道回收模式正在成为一种趋势. 本文首先提出了单渠道回收退役动力电池模型, 并在所提模型的基础之上拓展出两种双渠道回收模型, 分析了不同模式下关键参数变化对均衡结果的影响, 探讨了双渠道回收模式下政府补贴对供应链成员策略偏好和回收激励的影响. 研究表明: 1)市场规模、市场折扣系数、翻新成本、价格敏感系数的变动会引起供应链成员策略的调整, 增加营销投入提高市场对翻新电池新能源汽车的需求对供应链成员总是有益的. 2)更加严格的环境政策下, 电池制造商(BM)、第三方电池回收商(RM)选择RE模式更有利, 而RB模式可以帮助新能源汽车制造商(EV)削弱环境政策带来的负面影响. 3)政府补贴对EV和RM的激励更加显著, 对BM的激励则非常有限. 4)严格的环境政策总是会降低供应链整体利润, 而政府补贴有利于提高供应链整体绩效. 无政府补贴时, 宽松的环境政策下应选择RB模式来提高供应链整体收益, 否则单渠道模式有利于提高供应链整体收益. 有政府补贴时, RB模式始终对供应链更有益. 综合上述分析可以得到以下管理见解: 供应链成员应当增加营销投入提高市场对翻新电池新能源汽车的接受度. 政府补贴可以有效激励EV和RM参与回收退役动力电池, 而针对BM的激励政策则应当更加多元化. 本研究仅考虑了政府补贴对供应链成员绩效水平的影响, 未来将会进一步探讨生产者责任延伸制度对供应链成员策略选择和电池循环利用的影响.

人民银行的货币政策框架指出,要通过政策利率体系引导市场利率走势,然而以同业存单利率为代表的中期市场利率却往往与以中期借贷便利利率为代表的中期政策利率产生大幅偏离.通过构建信贷利率管制下的政策利率传导模型,本文提出了市场利率与政策利率利差的三个影响因素:影子银行、同业拆借市场资金融通难易程度、法定存款准备金率.流动性分层现象是后两项因素的外在体现,而影子银行则可区分为传统影子银行与银行影子两类,且它们的作用相反.就经济作用机制而言,传统影子银行业务与企业信贷独立而互补,而银行影子是我国商业银行进行监管套利的另类企业信贷,因此两者对市场利率与政策利率利差的影响相反.此外,银行间市场流动性的总体充裕程度、各金融机构间流动性缺口导致的货币政策传导效率差异能解释流动性分层的影响.

作为推动产业结构转型升级、促进经济高质量发展的主要手段, 产业政策在国民经济发展中一直扮演着重要角色. 本文基于“九五”至“十一五”时期省级地方政府五年规划文本数据和中国工业企业微观数据, 构建一个交错型DID识别策略, 实证分析了地方重点产业政策对企业全要素生产率的影响. 研究发现: 地方重点产业政策能够通过成本效应(财政补贴、税收减免、低息贷款)和竞争效应显著提升企业的全要素生产率水平, 该结论在经过一系列稳健性检验后依然成立. 进一步的分析表明, 地方重点产业政策的制定和实施方式均会对产业政策的效果产生重要影响, 结合地区比较优势制定以及分散化实施的地方重点产业政策效果均更好. 本文的研究为产业政策对企业生产率的影响提供了中国经验上的证据, 从而为政府更好地制定和实施产业政策、促进经济高质量发展提供有益借鉴.

无人机技术的发展使其在边境巡逻监测任务中承担了重要角色，而无人机续航时间的限制、多类型的越境方以及越境方的观测行为等现实因素对无人机巡逻策略的制定提出了新的难题.针对上述问题，首先构建了由多架无人机构成的巡逻方和多个越境方之间的Stackelberg安全博弈模型，其中巡逻策略和越境策略是基于所设计的有向图来描述的；进一步证明了巡逻策略与有向图上边际覆盖量之间的等价关系，进而将原博弈模型转化为了有向图最优边际覆盖的线性规划问题，并设计了两阶段映射算法；最后在仿真实验中，通过一个具体实例阐述了边际覆盖量到混合策略的转化过程，并在生成的数据集上从模型求解效率、巡逻策略的有效性和鲁棒性三方面进行了对比实验.实验结果表明转化后的模型能够有效应对指数级规模的巡逻策略给博弈求解带来的计算挑战，且能够给出具有较高质量以及较强鲁棒性的巡逻策略.

近年来, 由于平台经济的迅猛发展和疫情的冲击, 我国外卖行业取得了显著增长. 外卖服务不仅有效减轻了顾客对延迟的敏感性, 还为商家创造了更广泛的市场需求. 实践中, 多数商家采用了集中式运营, 即一个店铺同时接受外卖和堂食订单. 与此同时, 一些商家选择了分散式运营, 即在经营堂食店铺的同时, 另外开设专门的外卖店铺以接受外卖订单. 为了探究外卖渠道对商家决策的影响, 本研究在易拥塞的场景中建立了双渠道服务系统. 该系统刻画了两种运营模式下顾客的均衡策略, 并深入研究了外卖质量水平对商家利润的影响. 最终, 研究根据不同的外卖服务质量水平制定了最优的商家运营策略. 研究发现: 1) 在分散式运营模式下, 商家为外卖渠道分配的服务能力与外卖质量水平之间存在非单调关系, 即更高的外卖质量水平可能促使商家减少外卖渠道的人员配置. 2) 尽管更高的外卖质量水平能够吸引更多的顾客, 但令人惊讶的是, 本研究表明提高外卖质量可能会导致商家的利润下降, 这一现象在集中式运营和分散式运营两种情境下都有体现. 3) 虽然分散式运营可能降低订单处理效率, 但当外卖服务质量较高时, 采用该模式可以有效减轻外卖渠道对堂食渠道的蚕食效应, 进而实现更高的利润. 结果显示, 只有当外卖服务质量适中时, 集中式运营才能为商家带来最高的利润. 此外, 我们从边际成本、外卖配送费等多个角度出发, 进一步验证了该结论的稳健性.