人口老龄化背景下稳定工业对于实现经济高质量发展至关重要. 然而, 老龄化是否会抑制工业化有待检验. 本文从供给侧与需求侧的视角, 借助 1990–2018 年 50 个经济体的最新面板数据, 构建面板双向固定效应模型识别老龄化对工业化的影响及其传导机制. 研究发现, 老龄化与工业化存在着正 U 型关系, 该结论经过一系列稳健性检验后仍然成立. 机制分析结果表明, 尽管老龄化对工业化存在着劳动力结构老化这一个负向供给机制, 以及国内需求结构服务化和国际需求向外转移化这两个负向需求机制, 但也存在着劳动力质量提升、技术升级与技术进步偏向资本这三个正向供给机制. 在老龄化程度较低时, 负向供需机制起主要作用, 而在老龄化程度较高时, 正向供给机制占据主导. 鉴于此, 本研究丰富了人口老龄化对工业化影响的经验证据和作用路径, 研究结论为持续强化供给侧改革, 以 “人才红利” 和 “创新红利” 促进工业化发展, 同时注重需求扩张来维持制造业国际竞争力提供了决策参考.
党的二十大强调在高质量发展中促进共同富裕, 但目前中国城乡收入差距仍然较大. 以工业机器人为代表的人工智能这一重大通用目的技术的快速发展和应用, 对劳动力市场和收入分配格局产生了深远影响. 基于中国城乡二元经济结构的特征事实, 采用 2005–2020 年国际机器人联合会 (IFR)、省级面板数据, 以及 2014 年和 2016 年中国劳动力动态调查数据 (CLDS), 从宏观和微观层面实证分析了机器人应用对城乡收入差距的影响及内在机理. 研究发现: 工业机器人应用与城乡收入差距之间呈现先扩大后缩小的 “倒 U 型” 关系. 在经济较发达的东部地区, 工业机器人应用缩小了城乡收入差距; 在经济欠发达的中西部地区, 工业机器人应用扩大了城乡收入差距. 从微观机理来看, 对农村居民的个体总收入和工资收入增长率均高于城镇居民, 但这种影响主要集中在东部地区. 本研究不仅对于国家促进人工智能技术发展、产业结构升级和经济高质量发展提供实证证据, 还为缩小城乡收入差距、乡村振兴和共同富裕提供了政策启示.
以信息技术为基础的新型基础设施不仅是新技术、新要素、新业态的载体, 也是我国实现高质量发展的关键抓手. 本文以新型基础设施为研究对象, 构建包含新基建部门的动态随机一般均衡模型, 分析了新型基础设施投资推动我国经济发展的作用机制, 并从基础设施投资组合策略的角度, 为中国实施扩大内需战略、促进经济高质量发展提出针对性的政策建议. 研究发现: 1) 相较于经济型和社会型基础设施, 新型基础设施投资在促进经济增长方面表现出差异化的作用路径; 2) 新型基础设施投资对经济的促进作用最大, 其次是社会型基础设施, 而经济型基础设施的促进作用相对较小; 3) 过度增加新型基础设施投资可能会削弱其投资乘数效应, 而适当增加社会型基础设施投资有助于强化新型基础设施对经济的推动作用. 研究结论表明, 在大力推进新型基础设施建设过程中, 应建立健全新型要素市场体系, 加大经济型基础设施的改造与升级力度, 加快医疗、教育等社会民生领域的融合基础设施建设.
员工持股计划作为汇聚人才的重要路径, 受到学术界的密切关注, 本文检验了我国上市公司员工持股计划的行业和地区同伴效应及其动机. 研究发现, 企业的员工持股决策存在显著的行业和地区同伴效应, 该结论在经过各种稳健性检验后依然成立. 信息学习动机、竞争动机和风险规避动机是目标公司模仿同伴企业员工持股计划的潜在原因, 行业跟随者倾向于学习领导者, 而且在信息透明度较低、竞争程度较大、企业更规避风险时, 员工持股计划的行业和地区同伴效应更显著. 进一步研究发现, 相较于高管持股, 普通员工持股的行业和地区同伴效应更强, 在集体主义文化的影响下和非国企中, 员工持股计划的同伴效应更显著, 而且非国企会学习国企的员工持股计划, 员工持股计划同伴效应还有助于保留员工和提高市值. 本文为员工持股计划的驱动因素及相互模仿的原因提供了新的解释并验证了其积极影响, 对新时期实施员工持股计划具有指导意义.
传统线性回归预测模型在样本外预测股票收益时表现不佳, 一种竞争性假说是金融市场的结构性变化使得预测模型具有不稳定性. 本文构建了两状态多资产的时变隐马尔可夫机制转换 (TVTP-RS) 模型来研究行业股票收益的可预测性, 其中行业股票的时变期望收益由经济变量驱动, 但经济变量和期望收益的关系可能因市场状态变化而改变, 而市场状态服从不可观测的时变隐马尔可夫链. 样本内估计结果显示, 联合使用行业收益和经济变量的信息可以有效识别出潜在的市场状态, 而经济变量与股票期望收益的关系的确依赖于市场状态——部分变量的系数在不同状态下反转. 基于该模型的样本外行业收益预测和行业配置策略的表现一致优于基准模型和线性回归预测模型. 本文的研究提供了经济变量与行业股票期望收益之间时变关系的新证据, 并且说明考虑市场状态转换的影响可以有效减少预测模型的不稳定性, 所提出的 TVTP-RS 模型还为实践中的行业轮动策略提供了可靠方案.
在预期寿命延长和未来发病率模式不确定的背景下, 如何有效分散长寿风险和健康风险成为保险公司风险管理的重大挑战. 文章结合《开展人寿保险与长期护理保险责任转换业务试点的通知》, 利用 CHARLS 数据对居民健康状态转移概率进行估计与预测, 通过构建多状态久期模型得到实现长寿风险与健康风险自然对冲所需的最优产品权重, 并以不同保险产品组合的预期负债现值变动和方差缩减比为指标对风险对冲效果进行评估. 研究发现: 第一, 未来男性和女性的死亡率均呈下降趋势, 且两者的失能率存在显著差异. 第二, 通过构建多状态久期模型, 可以对同时包含长寿风险与健康风险的保险产品组合进行风险对冲. 第三, 不同产品组合的风险对冲效果受到产品特征、死亡率和失能率的变化以及被保险人的性别和年龄等因素的影响.
现有研究认为, 方差风险溢酬的不同组成成分在对资产收益的预测性能方面存在显著差异. 本文在两类前沿的方差风险溢酬的分解方法基础上, 构建了一个对方差风险溢酬分解的分析比较框架. 在该框架下, 以我国上证 50ETF 为研究对象, 并利用其期权交易数据, 采用多种非模型化的估计方法, 对上证 50ETF 的方差风险溢酬、上行和下行方差风险溢酬、符号跳跃风险溢酬及其连续部分和跳跃部分、尾部跳跃风险溢酬等各分解组成成分进行了估计, 并同时探讨了它们对收益的预测性能. 研究结果显示: 在样本期内, 上证 50ETF 的方差风险溢酬以及上行和下行方差风险溢酬均显著为负, 方差风险溢酬对未来收益具有负向的预测作用, 但该预测性能不稳健, 上 (下) 行方差风险溢酬对未来收益具有显著的正 (负) 向预测作用且预测性能稳健; 符号跳跃风险溢酬及其连续部分和跳跃部分均显著为负, 这三者对未来收益都具有负向预测作用, 其中前两者的预测性能稳健, 而符号跳跃风险溢酬的跳跃部分的收益预测作用不稳健; 风险中性测度下的左尾跳跃变差大于右尾跳跃变差, 并且前者对未来收益具有正向预测作用, 后者具有负向预测作用, 但两者的预测性能都不稳健; 同时考虑上行 (或下行) 方差风险溢酬、符号跳跃风险溢酬的连续部分以及其跳跃部分的分解成分时, 收益预测模型的预测性能最强.
在金融资产定价模型修正过程中, 非线性因素常被选择性忽视. 本文运用机器学习中的前馈神经网络方法, 将先验分类信息引入前馈神经网络构建了三种基于多层感知机 (multi-layer perceptron, MLP) 的优化模型: 混合神经元 MLP、单分类混合 MLP 和多分类混合 MLP, 以预测中国股票市场收益, 并将其预测效果与基于最小二乘和偏最小二乘估计方法的线性回归模型、支持向量机、极端梯度提升、循环神经网络、长短期记忆网络以及经典的 MLP 进行比较. 研究发现, 加入先验信息的优化 MLP 模型可以有效地显现市场异象与股票超额收益之间的复杂关系, 其在预测性能和投资策略上的表现明显优于不具有先验信息的传统模型, 展现了优越的样本外预测效果和鲁棒性, 提升了投资回报; 多分类混合 MLP 模型具有最佳的预测性能和投资绩效. 本文构建的基于先验信息的优化 MLP 模型能够捕捉市场异象与股票超额收益之间的非线性定价结构, 在一定程度上拓展和丰富了金融资产定价理论.
针对当前我国碳金融市场 “供需不足、激励低效” 问题, 本文从声誉激励角度入手, 构建了政府-企业-金融机构三方演化博弈模型, 分析了政府认证、声誉租金和时间偏好等因素对碳金融市场供需主体策略演化过程的影响, 最后通过案例进一步验证了声誉激励机制刺激碳金融市场供需的有效性. 研究表明: 1) 政府是否建立绿色标识认证体系对于碳金融市场发展至关重要, 相比于金融机构, 政府向企业提供绿色标识认证服务, 更有利于推动碳金融市场的繁荣发展; 2) 声誉租金初始值越高, 产品质量水平越高, 产品质量水平对声誉租金积累值的影响系数越大, 碳金融市场达到 “供需双旺” 均衡状态的演化速度越快; 3) 时间偏好会显著影响碳金融市场主体的策略行为, 相比于金融机构, 弱化企业群体的时间偏好程度能更有效、更全面地调动企业、金融机构和政府主体参与碳金融市场的主动性.
本研究旨在分析数字平台推荐算法对厂商专业化生产和消费者福利的影响. 基于消费者搜寻理论, 本文构建了一个理论模型对不同推荐机制下厂商专业化生产决策、厂商利润与消费者福利进行分析. 研究结果表明, 偏好推荐机制能够促进平台中的厂商专业化生产, 并提高平台中厂商的整体利润和总的消费者福利, 这一效应随着平台中厂商数量和产品基础效用的增加而增强. 数字平台采用竞价排序虽然能够提高平台利润, 但会导致位次靠前的厂商选择大众化生产, 并进而降低厂商的整体利润和总的消费者福利. 偏好推荐机制下不同消费者的福利提升程度并不相同, 当消费者数据存在隐私泄露的风险时, 偏好推荐机制会导致购买位次靠后厂商产品的消费者的福利水平下降. 本文拓展了数字平台影响消费者福利的分析, 为数字平台的进一步发展提供了一定的政策建议.
生态标签认证可以使生产企业在激烈的竞争中获得优势, 然而, 一些企业却利用认证资质从事违规生产活动. 针对这种监管背景下的生态标签欺诈问题, 本文通过构建存在标签欺诈行为的生态标签产品企业与普通产品企业在有无同行监督两种情形下的博弈模型展开研究. 通过理论分析比较两企业最优策略及数值实验, 我们发现: 普通产品企业采取同行监督能降低具有欺诈行为的生态标签产品企业的产品销量和利润, 进而提高普通产品的销量. 此外, 普通产品企业会在市场监管宽松时退出同行监督, 在市场监管严格时采取同行监督; 提高单位销量惩罚或降低同行监督成本系数能提高普通产品企业的同行监督力度; 当同行监督成本系数较低时, 政府保持较低的监管力度, 能促使普通产品企业投入较高的同行监督力度, 从而降低违规的生态标签产品企业的利润, 此时, 政府可以以较低的监管投入实现抑制标签欺诈行为的目标.
应急物资三级联合储备模式, 可以有效提升应急物资保障响应速度与应急供应链安全水平. 本文以政府、制造商以及供应商组成的应急供应链为研究对象, 考虑制造商与供应商的企业社会责任 (corporate social responsibility, CSR) 投入行为以及制造商风险规避信息不对称, 建立应急供应链三阶段博弈模型; 通过模型分析, 设计 CSR 投入下的政府最优期权合同, 考察 CSR 投入对应急供应链均衡的影响. 在此基础上, 进一步考虑制造商和供应商承担 CSR 对应急物资储备策略以及政府合同设计的影响. 研究发现: 制造商和供应商的 CSR 投入总是会给政府带来正外部性; 尽管CSR 投入对政府成本、制造商和供应商利润的影响存在差异, 但是政府成本的下降和供应商利润的提升总是占优, 从而弥补了制造商的部分利润损失. 因此, 当制造商和供应商进行 CSR 投入时, 总是能够有效提升应急供应链整体效益.
本文从供应链溢出视角验证了客户数字化转型对供应商资源配置的优化作用及其传导机制. 研究发现, 客户数字化转型存在后向溢出效应, 显著提升了供应商的资源配置效率. 机制检验表明, 客户数字化转型的溢出效应主要通过优化供需匹配、降低资金成本和促进数字化创新协同提升了供应商的资源配置效率. 当供应链地理距离较远, 以及供应商的客户集中度较低和规模较大时, 该溢出效应更为明显. 进一步研究表明, 该溢出效应主要导致供应商劳动错配程度的降低, 并且新冠疫情产生的负面需求冲击会导致溢出效应减弱. 本文基于供应链溢出视角拓展了产业组织纵向关系理论在数字化供应链管理和资源配置领域的应用范畴, 丰富了供应链上下游企业间互动作用机理的研究, 对如何利用数字化赋能供应链管理、推动供应链纵向协同机制建设、提升供应链韧性提供实践启示.
随着全球经济格局的变化和国际竞争的加剧, 提升供应链的安全性与效率已成为增强国家经济竞争力的关键因素. 本文基于 2011–2021 年 A 股上市公司 CVC (corporate venture capital) 投资数据及其前五大供应商和客户信息, 构建了一个供应商-客户-年度观测样本集, 从供应链信息溢出的角度出发, 深入探讨客户 CVC 对长鞭效应的影响及其机制. 研究发现, 客户 CVC 能够通过提高信息透明度、可靠性和协同性, 有效缓解供需长鞭效应. 异质性分析表明, 在供应商数据要素利用水平较低和环境不确定性较高的情况下, 客户 CVC 的信息溢出效应更为显著. 进一步研究发现, 焦点企业 CVC 在多级供应链网络中同样存在信息溢出效应, 可以缓解供应链网络的整体长鞭效应; 且从经济后果来看, CVC 对长鞭效应的缓解会进一步提升供应链的全要素生产率. 本文为理解 CVC 通过信息溢出效应改善供应链运营效率、促进产业链协同发展提供了新的视角.
棉花是我国农产品中最重要的经济作物之一. 然而, 如何提高棉花产量和棉农收入仍是种植参与者面临的主要难题. 为了鼓励棉农的生产积极性, 政府推出棉花目标价格补贴政策, 同时期货市场也为缓解农产品价格风险提供了新的途径. 为此, 本文基于新疆地区实践和考虑棉花的产出不确定性, 构建了无补贴无期货、无补贴有期货、有补贴无期货和有补贴有期货等四种运作模式下两个异质棉农的决策模型. 通过对比分析不同模式下异质棉农的期望利润, 探究了期货市场和补贴政策对棉农生产决策及其利润的影响. 研究发现: 1) 在四种运作模式下, 生产效率较高棉农的最优生产量和利润随棉农间产出差异性 (异质系数) 的减小 (增加) 而减小; 而另一棉农的最优生产量随异质系数先增加而后减小, 其利润随异质系数的增加而增加. 2) 仅实施目标价格补贴有可能提升所有棉农的利润, 具体依赖于目标价格补贴额度. 3) 仅采用期货将会导致生产效率较低棉农的利润损失, 而在异质系数较小情形下另一棉农的利润才能提升. 4) 补贴与期货也需要在补贴额度较高的条件下才能带来所有棉农的利润增加, 但是棉农利润的增长幅度并不一定优于单独使用补贴或期货. 除此之外, 当考虑棉农之间的市场竞争、存在收购企业以及棉花存在质量差异时, 补贴或期货对棉农的最优决策及利润的影响与基本模型一致.
针对新能源汽车双渠道供应链销售定价、保修服务和衍生服务水平优化与利润分配问题, 本文建立相应的非合作-合作两型博弈模型. 在非合作博弈部分, 以 4S 店与第三方外包服务机构的衍生服务销售价格为策略, 形成竞争局势. 在合作博弈部分, 针对任意竞争局势, 新能源汽车制造商、4S 店和第三方外包服务机构形成可能合作联盟, 优化新能源汽车直售价格、新能源汽车零售价格、4S 店的新能源汽车保修服务水平和衍生服务水平、第三方外包服务机构的新能源汽车保修服务水平和衍生服务水平, 创造可能合作联盟价值; 利用具有限制交流结构的 Myerson 值, 得到各局中人的分配利润. 据此以 4S 店和第三方外包服务机构的利润分配值作为非合作博弈的支付函数, 求解得到它们的衍生服务最优销售价格 (Nash 均衡策略). 研究结果表明: 1) 新能源汽车竞争强度的增加, 会让新能源汽车的直售价格和零售价格、4S 店和第三方外包服务机构保修服务水平增加. 但保修服务水平提升有限, 恶性增加新能源汽车竞争强度会使得新能源汽车双渠道供应链各成员利益受损. 2) 随着衍生服务竞争强度的增加, 4S 店和第三方外包服务机构的衍生服务销售价格会增加, 4S 店和第三方外包服务机构可以适当增加衍生服务竞争强度来增加其利润. 但要避免衍生服务竞争强度过高导致恶性价格战, 影响新能源汽车供应链整体的盈利能力和可持续发展. 3) 保修服务水平敏感系数增加, 会促进新能源汽车直售价格和零售价格的增加. 新能源汽车制造商、4S 店和第三方外包服务机构可以尝试增加保修服务宣传、创新、效率等, 提升消费者对保修服务水平的敏感系数, 平衡服务提升与成本控制, 确保市场的稳定与健康发展.
多品类联合管理中商品间的替代作用和关联作用都会影响消费者的购买决策, 人们亟需探索整合两者影响的多品类联合规划问题. 为此, 本研究旨在拓展经典外生需求模型, 构建综合考虑替代和关联条件的多品类联合规划模型, 提出相应参数估计和模型求解方法, 并使用国内某大型零售超市64 家门店 57 万余条真实销售数据检验模型的预测精度和稳健性, 评估规划模型对预期收入的影响. 结果显示该模型对替代和关联概率求解具有准确性和稳健性, 在三对典型关联品类上能够分别带来 5.1%、11.1% 和 3.0% 的收入提升. 本研究所提出的基于替代和关联条件的多品类联合规划系统融合了参数估计和品类规划两阶段问题, 丰富了智慧品类规划方法, 为品类规划实践提供了重要决策支持.
由于以控制工序为主、工作连续性要求等特点, 重复性项目受到干扰后的扰动级联效应非常显著, 导致项目延期和重大经济损失. 本文研究基于控制工序特性的重复性项目软逻辑反应式调度问题. 在平衡线法框架下, 首先探究控制工序的扰动消纳能力和传递规律, 在此基础上设计针对性的软逻辑反应式策略; 其次, 构建研究问题的整数线性规划模型, 并设计约束规划算法以快速获得高质量可行解; 最后用一个工程实际案例对研究进行说明, 并进行了敏感性分析. 得出结论: 软逻辑策略可以以一种不耗费额外资源的方式有效降低反应式调度成本, 其主要实施于逆控制和开始控制工序. 扰动次数增加时, 反应式成本对逆控制和开始控制工序数目的敏感性增大. 本文研究可以为资源紧缺情形下重复性项目管理者应对不确定性扰动提供定量化决策支持.
系统在运作过程中受内在属性、外部环境等多种因素的影响而出现退化, 维修是提升系统可靠性的有效手段. 目前, 大多数维修决策研究考虑无限时间区间内的成本, 以便于建模和计算. 然而, 实际上许多系统具有有限且不确定的生命周期. 同时, 生产过程中存在诸多考虑有限时间成本的情境, 例如设备的租赁、产品的质保和调度任务的批处理等. 因此, 本文旨在优化系统在有限时间内的维护成本. 首先, 针对一类多部件系统, 在考虑部件之间经济依赖性的基础上, 制定了包括纠正性、预防性和机会性更换的视情更换策略. 其次, 将系统生命周期划分为四个阶段, 通过定期检查评估系统中组件的退化程度, 归纳了检查时刻系统中多个部件的维护情况及对应维护组合概率. 在此基础上, 以检查次数、机会更换阈值和预防性更换阈值为决策变量去最小化有限时间内的总成本. 最后, 采用遗传算法对模型进行了优化, 并以 FU 型多轴钻孔器为实例, 通过与传统维护策略的对比以及相关参数的敏感性分析, 验证了决策模型的有效性.
视情维护决策以机器的实时运行状态为依据, 在故障发生前确定成本效益最优的维护介入时机. 对于流水线而言, 机器的状态劣化不仅会影响工位的可靠性和产品质量水平, 而且会打破系统原有的平衡性, 影响有效产出、造成产能浪费. 合理的维护介入时机能够在降低维护成本的同时, 最大限度地减少意外停机时间、提高运作效率和产品质量水平. 因此, 本文以考虑产品质量随机器状态劣化的流水线为研究对象, 以提升系统产出性能为目标, 研究视情维护决策聚合迭代方法. 具体地, 对于两机器流水线, 基于马尔可夫决策过程建立视情维护决策模型, 利用动态规划算法求得最优的维护策略. 在此基础上, 对于多机器流水线, 为了应对 “维数灾难” 问题, 将多机器流水线拆分成若干两机器构建单元, 提出了一种基于两机器流水线维护策略的聚合迭代方法, 对多机器流水线中各机器的视情维护策略进行近似求解. 最后, 通过数值实验对比验证了所提视情维护决策方法的有效性和优越性. 实验结果表明: 本研究为考虑产品质量随机器状态劣化的流水线提供了一种高效的视情维护决策方法.
