本文采用文本分析方法, 从政府工作报告中提取经济治理专业化等隐含信息, 为地方经济增长目标偏差的来源提供了新的解释. 研究结果表明, 政府经济治理的专业化能够带来超预期的经济增长, 具体体现为实际经济增速超过政府工作报告中公布的预期目标, 这与其可以有效配置资源要素有关, 同时也受到 “晋升锦标赛” 等因素的激励. 随着地方政府绩效考核体系发生转变, 政府经济治理专业化水平对于经济增长目标偏差的影响程度下降, 但在不同地区或不同行政等级的城市中, 经济治理专业化在促进经济增速提升方面总体上是有效的. 进一步地, 如果地方政府经济治理中对于未来展望过多、执行力不强, 与本市或本省之前政策的创新度越低、遵从度越高, 则会降低经济治理专业化对经济增长目标偏差的影响, 不利于超预期经济增长目标的实现. 本文的研究对于更好地发挥政府在资源配置以及经济增长中的作用具有借鉴意义.

碳中和对人类社会可持续发展具有重要意义, 而碳中和技术与生态碳汇是影响碳中和能力的重要因素. 本文首先将这两种因素以及碳中和目标中明确的时间节点纳入考虑, 构建了碳中和目标影响下的有限时域经济增长模型, 然后运用最优控制理论获得了该问题最优解的显式表达式, 并在此基础上分析了最优消费、投资、资本存量、碳中和能力的性质, 最后基于理论分析与数值仿真结果, 提出了相关政策建议. 研究表明, 各国需根据自身禀赋以及目标资本存量等因素, 制定与之相匹配的碳中和目标; 不同国家或者同一国家的不同地区, 应当根据碳中和过程所处的不同阶段选择不同技术水平的碳中和投资; 与通常预期不同的是, 碳中和能力路径可能随碳中和技术投资产出弹性的上升而下降; 在接近碳中和时间节点时碳中和投资可能出现 “反常” 现象.

解决好民营企业账款拖欠问题, 对激活市场主体、增加劳动收入份额和促进经济高质量发展具有重要意义. 本文选取 2011–2021 年 A 股民营上市公司数据, 使用双重差分法估计地方政府欠款清理专项督导对民营企业劳动收入份额的影响、作用渠道以及异质性. 研究发现: 地方政府欠款清理专项督导能够显著提高民营企业的劳动收入份额, 该结论经过一系列稳健性检验后仍然成立. 缓解资金压力、提高劳动雇佣水平和优化人力资本结构是地方政府欠款清理专项督导提高民营企业劳动收入份额的作用渠道. 结合生产、经营、融资和治理环节的研究表明, 劳动密集程度越高、经营压力越大、经营规模越小、融资约束越高、股权集中度越高, 地方政府欠款清理专项督导提高民营企业劳动收入份额的正面影响更显著. 进一步分析发现, 地方政府欠款清理专项督导显著促进了民营企业内部收入分配公平和劳动生产率, 提升了高质量发展水平. 研究结论丰富了政府欠款清理专项督导工作的经济效果, 对当前如何提高民营企业劳动收入份额有着重要的政策含义.

积极参与国际大循环, 增强对外贸易的影响力, 是中国构建新发展格局, 把握发展主动权的重要依托. 本文利用全球 23 个主要经济体月度双边货物贸易数据存在的天然矩阵结构, 通过引入前沿矩阵自回归模型刻画贸易矩阵存在的复杂同期、跨期相依性. 在此基础上, 延拓溢出指数测算法并结合溢出网络分析法, 分别构建国际进、出口贸易溢出网络, 进一步以中国为核心视角, 量化研究国际循环下中国进、出口贸易影响力的变化. 结果表明, 全球视角下, 双边贸易网络存在显著结构性改变, 总溢出强度先增强后逐步减弱, 国际大循环经历了从 “全球化”向 “逆全球化” 的演变过程; 中国视角下, 我国进口溢入保持稳定, 出口溢出则于国际金融危机后逐步减弱, 在中美贸易战及新冠疫情期间保持较低水平. 影响因素分析表明, 国际总贸易溢出受美联储利率影响较强, 且美国的地缘政治风险指数, 为中国出口溢出指数的格兰杰原因. 可见, 以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的双循环战略对于防范国际循环中 “逆全球化” 的潜在风险, 保障中国经济贸易稳定均具重要价值. 本文对刻画新发展格局下的国际大循环形势、双循环战略调整与相关政策制定均具参考意义.

作为智能化生产的一种重要表现形式, 本文聚焦工业机器人引进的信号发送效应探讨工业机器人引进如何通过信号传递促进企业出口销售. 研究表明, 工业机器人引进可以通过生产率提升和产品质量提升以外的途径促进企业出口, 且这一促进作用在信息不对称程度更低的国内市场并不显著, 说明工业机器人引进具有出口信号发送的功能. 进一步地, 本文将工业机器人引进对企业在出口市场的信号作用归结为降低质量信息不对称和提升产品质量形象. 此外, 工业机器人引进的信号效应使企业出口沿着集约边际实现增长, 在产品侧促进一般贸易和中间品贸易. 本研究从需求侧的信号发送视角证明工业机器人应用对于企业出口销售的影响效应, 这不仅扩展了现有有关机器人出口促进效应的相关文献, 还为中国制造业智能化过程中工业机器人应用战略的实施提供了实证参考.

本文构建减污降碳协同度评估模型评估了 2014–2021 年我国省际减污降碳协同度和地理时空加权 LASSO 回归模型识别我国省际减污降碳协同的关键驱动因素. 结果发现: 我国省际减污降碳协同度总体呈现上升趋势, 平均值由 2014 年的 0.11 上升至 2021 年的 0.71, 且呈现显著的时空特征: “东北-西南” 空间走向、“南热北冷” 空间格局和 “热点增加, 冷点减少” 时序变化. 气温、湿度、水资源利用、能源强度、能源结构、共同富裕程度、环保投资和人工智能技术是促进我国减污降碳协同度的关键驱动因素, 但驱动效果具有空间异质性. 本研究既有助于科学认识和理解我国减污降碳协同, 也有助于完善我国省际针对性的减污降碳协同政策.

健全绿色低碳发展机制是落实 “绿水青山就是金山银山” 理念的切实体现, 而完善我国现行碳交易制度是健全绿色低碳发展机制的主要抓手. 本文将 “碳达峰” 与碳定价机制相关联, 通过对碳价内生处理模拟出在相同碳排放总量控制下三种碳定价政策的经济效果和福利效应, 这种处理方式提高了研究结论的针对性和适用性. 研究结果表明, 将碳税引入碳交易市场的复合政策在经济产出、社会影响等方面均优于单一政策情形, 比如第 10 期 (基期为 2020 年) 前其对国内生产总值的负面冲击低于 0.034 个百分点, 在所有情形下最小, 因此可助力环境与经济的同生共赢. 机制分析表明, 碳税的引入既减轻了重点减排行业的压力, 又可将第 10 期的模拟碳价从 113.73 元/吨降为 57.81 元/吨, 起到了 “降压增产” 的作用; 且在两种碳定价工具情形下, 可再生能源的消费比重在后期将提高至 32.26%, 一定程度上助力了中国电力系统的脱碳与零碳化. 另一方面的福利分析发现, 单一碳税政策下在模拟末期的社会福利比基准情形下减少 0.65 个百分点, 负面冲击最小. 因此本文认为, 在后续碳定价政策的完善过程中需要明晰碳税的属性定位, 以便最大限度地发挥碳市场的激励作用.

本文基于 1992–2020 年机构部门间金融交易的资金流量数据, 从宏观视角, 测度了 1992–2020 年股票违约的风险波及效应, 并分析其演化特征. 其次, 构建机构部门间资金关联关系示意图, 研究机构部门间的资金关联关系, 并进一步分析了重大事件对股票违约风险波及效应的影响. 研究表明: 第一, 1992–2020 年间, 股票违约的总风险波及效应呈现不断波动特征, 且其波动与重大事件具有强关联性; 各机构部门股票违约总风险波及效应存在异质性, 其异质性主要与各机构部门的功能相关. 第二, 股票违约直接风险波及效应的大小反映了中国股票市场资金来源机构部门结构的演化特征; 股票违约间接风险波及效应随着波及次数的增加而逐渐减弱, 且各机构部门受到的间接风险波及效应具有异质性. 第三, 从机构部门关联关系演变及链路结构演变角度, 不同重大事件冲击对中国金融机构部门内部及与其他机构部门间的资金关联关系产生异质性影响. 本文的研究厘清了股票违约的风险波及效应的演化特征及其在机构部门间的传导机制, 有助于调节机构部门间的资金关联关系, 畅通国民经济循环.

为探明地方应急管理部门监管施压与安全生产服务机构服务赋能双重驱动工业园区企业安全生产达标行为扩散的机理, 基于传播动力学理论与演化博弈理论构建 SEIR 演化博弈模型, 探究地方应急管理部门与安全生产服务机构策略选择关系, 分析双方主体不同行为决策下园区企业安全生产达标行为扩散过程, 并进行多情境模拟仿真分析系统演化至良性稳定状态的过程和规律. 结果表明: 园区企业安全生产达标行为的扩散阈值能够预示系统内企业安全生产达标行为的演化趋势. 地方应急管理部门 “严格监管” 和服务机构 “高质量服务” 的交互行为更有利于园区企业安全生产达标行为的扩散. 在此种策略组合下, 地方应急管理部门对园区企业监管力度的增强能够最大程度促进园区企业安全生产达标行为的扩散. 提高地方应急管理部门的监管能力和效率、制定有吸引力和威慑力的奖惩政策引导安全生产服务机构高质量服务以及激发园区企业主动安全生产达标行为, 更有利于形成整合、协调、相互制约的园区安全生产治理机制.

应急物资保障是国家应急管理体系重要组成部分, 是防范和化解重大风险的重要支撑, 但是目前研究较少考虑灾民痛苦的影响, 导致应急物资储备采购策略缺乏人性化甚至引起社会恐慌. 本文将应急物资储备采购的实施效果定义为灾民痛苦减少量, 建立政府委托下考虑灾民痛苦的应急物资储采模型, 比较考虑和不考虑灾民痛苦情景下的政企应急物资储备量, 分析应急物资供应链协调的条件, 对比政企合作和未合作下的企业收益和社会效益, 得到了改善企业收益和减少灾民痛苦的期权价格范围. 模型扩展部分构建了考虑现货市场采购的应急物资储采模型, 研究表明现货市场采购降低了政府应急物资库存风险. 最后, 数值模拟研究表明: 企业收益对突发灾害发生概率的波动最敏感; 当由基准点向下波动时, 政府收益对期权执行价格的波动最敏感, 而向上波动时, 政府收益对突发灾害发生概率的波动最敏感. 只有当政企谈判决定的期权价格处于适当范围时, 增加现货市场采购才能提升应急物资储采效率. 考虑灾民痛苦的应急物资储采策略使模型更契合我国 “以人为本” 的应急理念, 为制定更加精准的应急物资储备采购策略及协调机制提供理论支持.

火电与可再生能源的协同发展是持续推进电力低碳转型的关键, 为兼顾电力系统的低碳性与协同运营模式的可持续性, 文章在考虑当前发电资源禀赋分布与市场交易环境的基础上构建了电力与碳交易市场耦合下的风光火电联合发电运营优化模型. 探讨市场耦合实施对于运营结果的影响及市场耦合效果, 并开展电碳市场形势变化的情景分析. 结果显示, 优化模型在促进节能减排的同时提升了可再生能源外送占比, 而碳价、辅助服务成本等参数的调整可进一步引导发电利益的再分配, 有助于提升各主体参与协同运营的积极性, 实现低碳与可持续的兼顾. 说明所提优化策略更加适用于电力低碳转型下的安全平稳过渡阶段.

本文针对纯电动汽车出行场景, 将出行用户分为途中充电用户与非途中充电用户两类, 考虑出行用户和充电站运营商双方利益, 建立了受出行时间、充电服务水平及充电分布均衡三方面因素影响的电动汽车交通系统最优模型. 引入基于税收中性策略的电动汽车拥挤收费与补贴政策 (包括路段拥挤收费与补贴、充电站拥挤收费与补贴) 对电动汽车用户进行出行与充电行为管理, 从理论上证明了实现系统最优的税收中性的电动汽车拥挤收费与补贴方案的存在性. 通过引入间隙函数, 将原有问题转化为等价的无约束最优化问题, 提出了基于梯度的求解算法, 最后, 通过算例验证了模型、算法以及税收中性的管理方案的有效性. 结果表明: 相较于用户均衡场景, 系统最优场景下的相同 OD 对途中充电用户在长、短路径流量分布更加均匀, 间接缓解了途中充电用户在各充电站充电分布不均衡现象; 在系统最优场景下, 随着充电分布均衡约束程度的增加, 一方面导致对充电拥挤的充电站需要收取的外部性成本对应的费用更高, 途中充电用户在不同充电站流量分布更加均衡, 另一方面导致系统总充电时间增加、总排队时间减少、总出行时间增加; 提出的税收中性的管理方案使得道路、充电站的拥挤收费和补贴相互补偿, 实现了总税收收入为零, 避免了大额的财政转移.

相对传统线下购物, 线上购物存在信息不对称的困境. 作为解决线上购物信息不对称的一个重要手段, 网络评论显著影响着消费者的购买决策, 从而对商家决策产生影响. 针对由两家制造商与两家零售商构成的供应链竞争系统, 考虑网络评论对消费者选择行为的影响, 本文构建了一个博弈模型研究零售商如何调整产品销售价格以及制造商如何调整批发价格来应对竞争对手的决策. 首先, 建立考虑网络评论影响的消费者效用函数; 其次, 构建基于 Nash 博弈的零售商与制造商竞争定价模型; 然后, 对模型进行推导, 确定零售商和制造商的均衡定价决策. 最后, 分析了网络评论对零售商定价决策, 制造商批发价格决策, 以及零售商与制造商利润的影响. 研究结果表明, 较好的网络口碑以及消费者更加重视网络评论都不一定促使零售商与制造商提高产品价格. 但是, 当网络评论能够提供更多的产品匹配度信息时, 企业之间的价格竞争减缓, 零售商与制造商均提高产品价格. 从利润的角度来看, 在供应链竞争情形下开放网络评论可能同时减少零售商与制造商的利润.

平台经济背景下企业间竞争模式正逐渐由产品和客户竞争向平台生态竞争转变, 但这种竞争模式的演变机理至今未得到充分论证. 本文考虑资源共享、利益共赢、战略共谋等关键机制, 运用演化博弈方法构建了一个由电商平台、物流企业和商家组成的生态合作博弈模型, 考察了各主体在生态合作过程中的策略选择及其影响因素. 研究表明: 在平台经济环境下要实现多主体生态合作必须同时满足资源共享、整体利益最大化以及多模块协同创新这三个必要条件, 其任一条件的缺失都将导致生态合作破裂. 从影响因素来看, 服务敏感系数、相互信任程度和协同创新贴现因子对生态合作的形成具有促进作用, 而合作成本、协同创新风险和投机收益等因素对生态合作则产生抑制作用. 此外, 资源共享水平对生态合作的影响受资源吸收能力与资源共享积极性的影响, 而协同创新研发投入对生态合作的影响则要视创新风险程度而定. 本研究对平台经济背景下进一步厘清生态合作机制提供理论依据, 同时对企业应如何构筑或融入生态合作联盟提供决策参考.

部分地区为防止产品补贴比例过高而对其设限, 却导致农机企业采取违规失信行为骗取补贴的事件屡次发生, 有必要基于市场收益角度分析其行为发生的内在机理及影响因素. 那么, 市场竞争中农机企业诚实守信会获得市场奖励吗? 本文通过构建双寡头竞争博弈模型分析了两家农机企业选择诚实守信与否对其市场收益的影响, 并利用演化博弈模型考察了双方行为策略选择过程. 研究表明, 较大的补贴力度以及较低的补贴比例限制会使诚实守信的农机企业面临收益损失的潜在风险, 收益损失程度不仅与补贴有关, 还受到农户偏好成本与政府监管的影响; 仅当对两家农机企业的监管强度高于阈值时才具有 “奖励诚实守信, 惩罚违规失信” 的奖惩效应且对促进双方诚实守信具有积极效果, 否则将易引发群体性违规失信; 但是, 过于严苛的监管并不会获得促进效果的明显提升, 而且会加剧农机企业对于违规惩罚成本的转嫁行为, 使农户购机成本增加; 此外, 农机企业通过违规获得更高收益时伴随着产品价格与销量同时增加, 将此市场特征作为识别违规风险的依据纳入监管内容, 有助于政府提高监管效率. 研究结果为政府优化监管机制, 规范农机企业行为提供决策参考.

农产品价格波动存在显著的空间传播特征, 国家实施的收储策略对缓解重要农产品价格异常波动的空间扩散有着重要作用. 本文构建了一个由农产品收储网络与价格波动扩散网络组成的双层复杂网络, 基于耦合网络级联失效视角, 以生猪价格波动为现实情境进行参数设置, 模拟不同攻击方式下双层网络的级联失效过程以及实施收储策略对其价格波动扩散的影响; 并基于关键节点保护提出了网络恢复及重要农产品价格异常波动的调控策略. 研究结果表明: 1) 相比随机攻击, 蓄意攻击情形下双层网络的崩溃阈值更低, 速度更快, 且农产品价格波动扩散网络的崩溃速度总是快于农产品收储网络. 2)价格上涨放储时双层网络更加脆弱, 而价格下跌收储时双层网络有更强的鲁棒性; 攻击策略对两个不同情境双层网络影响的异质性主要体现在级联失效的中后期. 3) 对混合防护高拓扑度数与高库存容量关键节点的保护可以有效改善双层网络脆弱性, 缓解农产品市场的 “失灵”, 对保供稳价有着显著正向影响; 在合适时间节点选择关键网络节点介入保护对抑制农产品价格异常波动的空间扩散能产生积极的调控效果. 该研究将为进一步优化农产品收储网络及其实施政策, 科学调控农产品价格异常波动提供理论参考及决策依据.

共享单车采用分时计费运营模式, 提供随取随停的 “点对点、门对门” 租赁服务, 是城市交通系统的重要组成部分. 目前, 共享单车平台在运营层面存在需求预测不准确、单车调度不合理、故障车回收不及时等不足, 引发严重的供需匹配失衡问题. 鉴于此, 本文研究基于多任务学习的时空需求预测与考虑故障车回收的共享单车动态搬运优化方法. 首先, 充分考虑站点取车需求与还车需求之间的相关性, 采用基于多门混合专家结构的双向长短期记忆网络对取车与还车需求进行联合预测. 为了降低长时间序列的依赖性, 引入注意力机制增强重要信息的关注度. 进一步提出共享单车动态搬运与故障车回收协同优化模型, 其中特别考虑了搬运车辆的充电决策与续航里程约束. 为了满足大规模动态搬运管理的时效性需求, 设计基于模拟退火的自适应大邻域搜索算法对模型进行求解. 最后, 基于纽约 Citi Bike 共享单车骑行数据设计案例分析, 从预测性能、计算时间、运营成本等多个指标验证了所提方法的优越性.

在实际的在线广告库存投放问题中, 目标群体用户访问网站的数量无法提前准确预估, 这种不确定的曝光供应量对广告投放策略具有较大的影响; 同时, 不确定的协变量信息也会对用户的搜索和浏览行为产生影响, 进而影响目标群体曝光供应量. 本文提出了一个在线广告库存投放模型, 该模型同时对不确定的曝光供应量、协变量信息以及其发生的概率进行了综合考虑. 在现有研究的基础上, 首先基于已有历史数据信息构建包含不确定的协变量情景发生概率, 和相应曝光供应量的矩信息的双层分布不确定集, 并考虑了基于该不确定集的最坏情况下的联合随机机会约束模型. 给出了求解算法, 该算法可以利用现有优化软件快速迭代求解, 最后进行仿真分析, 验证模型和算法的有效性.

旅游相关企业可能会因旅游需求的大幅波动而承担运营风险, 特别是 COVID-19 暴发后, 这种波动在很多旅游目的地更加明显. 为了更加精确地描述旅游需求的可变性, 本文开发了基于二次分解集成的旅游需求区间预测方法. 首先, 构建游客量区间值时间序列 (ITS), 根据 ITS 的上下限时间序列推导出中心和半径, 利用二维经验模态分解方法对中心和半径进行分解, 得到多组分解成分 ITS. 其次, 为了更好地提取高频信号, 使用多维变分模态分解方法对最高频的分解区间成分 ITS 进行二次分解. 然后, 使用粒子群优化的核极限学习机 (PSOKELM) 对各组分解成分 ITS 进行建模与预测. 最后, 将所有分解成分 ITS 预测结果进行简单相加, 合成为中心和半径的预测, 再转换为游客量 ITS 上下限预测值输出. 利用夏威夷国内和国际游客量数据, 开展了实证研究, 验证所提出的方法. 结果表明, 与其它基准模型相比, 该模型具有更高的区间预测精度和鲁棒性, 显示其在旅游需求区间预测和可变性估计的有效性.

本文提出一种学习驱动果蝇优化算法 (learning driven fruit fly optimization algorithm, LDFOA) 用于求解置换流水车间调度问题. 首先, 为提高种群的多样性, 采用混合策略初始化果蝇在解空间中的位置; 其次, 在嗅觉阶段, 构造 4 种扰动算子, 进一步扩大果蝇个体的搜索范围; 在视觉阶段, 收集精英果蝇的特征信息建立概率模型, 个体通过向概率模型的不断学习, 实现果蝇的进化. 此外, 引入迭代贪婪算法的思想对最优个体进行局部搜索, 从而使果蝇导向更有希望的区域. 最后, 采用 Rec 和 Taillard 两种测试集检验算法性能并与目前解决置换流水车间调度问题效果最好的算法比较, 结果显示 LDFOA 算法具有更强的寻优能力.

数字经济时代下, 数据成为新型生产要素. 然而, 普遍存在的数据质量问题严重制约着数据要素的价值释放, 甚至可能会演变成数字经济发展的"灰犀牛". 目前, 数据科学发展日新月异, 围绕数据质量的研究亟待进一步归纳总结, 以期有效地支撑数据管理实践和数据要素可信流通. 本文以系统化视角探寻数据质量发展脉络, 综合多种方法对于30多年来国内外相关文献进行梳理, 总结了研究所遵循的"内涵-理论-方法-应用"逻辑链条, 并构建了数据质量研究体系框架. 其次, 分别针对数据质量内涵及维度、理论基础发展、评估与优化方法、影响因素与价值作用四个方面进行回顾总结. 最后, 探讨数据质量研究发展趋势, 并对未来的发展方向提供一些洞察.

本文基于2021年我国三千余家地方融资平台的有息债务明细和60家主要银行年度报告数据, 综合风险来源和风险放大传染机制, 分别从债务总量、经济行业与经济区域层面对我国地方政府债务可能导致的银行体系系统性风险的测度与评估进行建模. 在不考虑任何救助干预措施的情形下进行情景分析和压力测试的结果表明: 1)在各行业融资平台贷款中, 租赁和商务服务业的风险敞口最大, 且与房地产业关联度高, 该行业违约率升高即可触发银行体系系统性风险; 2)从融资平台贷款的区域层面来看, 西部地区违约率较高, 东部地区风险敞口较大, 在违约率基本相同的情况下, 分地区融资平台贷款违约引发的系统性风险呈现"东高西低"特征, 且东部地区隐性债务引发系统性风险的违约率安全边界较中西部更窄; 3)当前, 单从隐性债务(融资平台贷款)违约或是显性债务(政府债券)可能的流动性危机来看, 二者安全边界较宽, 银行体系系统性风险发生的可能性不大. 但如果二者同时出现问题, 安全边界将大幅收窄, 叠加银行体系网络的风险传染, 极小的冲击都可能引发重大损失.

随着社会经济活动的数字化、网络化和智能化发展, 企业间联系日益紧密, 关联风险对企业财务困境的影响增大. 现有研究通常采用社会网络分析方法量化拓扑结构和关联风险影响, 但该方法难以适用于包含不同类型实体和关联关系的异质关系网络. 特别是关联风险路径长, 如何量化基于间接路径传播的高阶关联风险面临挑战. 为此, 本文设计了融入高阶关联风险特征的企业财务困境预测框架, 提出了一种无监督异质图表示学习模型, 构造高阶关联风险特征; 开发了一种面向高阶关联风险的可解释性方法, 识别高阶关联风险传播路径. 实验结果表明, 高阶关联风险特征显著提升了财务困境预测的准确性, 并发现了两类有助于预测企业财务困境的高阶关联风险传播路径.

高质量发展导向下, 中国企业绿色转型的激励难题亟待解决. 本文基于区域贸易协定的视角构建理论模型和实证检验了开放型环境规制对中国企业绿色创新的影响及潜在机制. 首先构建了一个开放经济下企业绿色创新决策模型, 发现环境条款可以通过技术激励效应和产品结构效应两个渠道影响企业技术进步方向. 接着使用贸易协定文本、国别双边贸易数据与中国海关库企业进出口数据, 构建企业 "环境条款嵌入度", 并采用面板固定效应模型实证检验开放型环境规制对中国企业绿色技术进步的作用效果. 研究发现, 环境条款显著促进了企业实质性绿色创新, 对企业策略性绿色创新没有显著影响. 从机制分析看, 环境条款会推动企业加大研发性投入和产品结构绿色化转型, 从而促进企业绿色技术进步, 且环境条款的绿色创新效应对于非重污染行业企业、低融资约束企业、高社会关注度企业以及海外市场多元化程度较高企业更为明显. 进一步研究发现, 部分市场型环境规制工具可以放大环境条款的绿色创新效应, 这说明在制度型开放的过程中协调内外部环境政策有其必要性. 以上结论为中国通过高水平开放协同推进经济高质量发展和生态环境高水平保护提供了新的理论视角与经验证据.

气候政策是应对全球变暖挑战以及能否按时实现碳中和目标的关键, 而气候政策的评估充满不确定性, 包括参数不确定性和模型不确定性, 其影响涉及经济、气候和能源等多个方面. 本研究通过结合多个综合评估模型 (integrated assessment model, IAM) 和分布式鲁棒优化理论开发出基于 IAM 期望输出的气候政策鲁棒评估框架, 以研究模型和参数的联合不确定性对政策评估的影响. 此外, 我们还考虑了基于 Wasserstein 分布不确定集来刻画不确定参数的信息. 研究结果表明: 1) 减排力度的增加在减小不确定性对气候表现影响的同时增加气候政策成本; 2) 为实现碳中和目标, 不确定性的存在要求更严格的减排努力; 3) IAM 期望输出下的最差分布对期望净现值和期望温升的影响较小, 但对未来突发性气候损害的风险产生较大的影响; 4) 气候政策在温升表现方面的评估结果是跨模型稳健的. 本文为分布式鲁棒优化方法与一般性气候经济模型结合来评估气候政策提供了一个创新性框架, 并基于此首次评估了不确定性下多维气候政策实现碳中和目标的可能性, 给出了更加保守和可靠的政策评估结果.

气候变化及其引致的转型风险已成为关乎当今人类社会可持续发展的重大问题, 在此背景下产生的化石能源搁浅资产也逐渐成为影响企业长期投资和金融市场安全稳定的潜在因素. 本文基于气候转型风险扩散的客观事实, 利用我国A股高耗能行业上市公司1998-2021年数据, 探究资产搁浅风险如何影响投资者决策, 研究发现: 中国企业化石能源资产搁浅风险指数呈现振荡上涨的趋势, 并在"双碳"目标提出后出现明显上升; 化石能源资产搁浅风险与股票收益率之间存在正相关关系, 表明中国资本市场存在化石能源资产搁浅风险溢价现象. 影响机制表明资产搁浅风险会通过资本市场传导, 影响市场投资者资产配置和风险决策, 但有限理性的投资者存在决策差异. 面对资产搁浅风险, 投资者通过内外部多维度途径来对冲风险, 包括绿色金融、ESG信息披露、主动业务转型等, 尤其是绿色金融和ESG在引导投资者调整其投资组合、弱化资产搁浅风险的冲击方面起到了重要的作用. 本研究为中国高耗能企业如何积极布局低碳转型和化解资产搁浅风险提供思路. 并为投资者重新审视高碳企业转型和理性参与企业气候治理提供新的证据.

防范和化解金融风险, 助力企业 "脱虚向实", 是我国制造业实现高质量发展、落实经济结构转型的必然要求. 本文立足于智能制造的研究视角, 以工业和信息化部推行智能制造试点示范项目为准自然实验, 采用多期双重差分的研究方法系统考察智能制造能否有效推动企业 "脱虚向实". 研究结果表明, 企业实施智能制造通过抑制企业的套利动机与蓄水池动机显著降低了企业的金融化水平, 且上述结果在非国有企业、所属地区最低工资标准较高、采用多元化发展模式及银企距离较远的企业中更为明显. 经济后果分析发现, 实施智能制造不仅可以推动企业 "脱虚", 也可推动企业 "向实", 缓解金融化对企业实体投资的挤出效应. 本文通过考察企业实施智能制造对企业金融化的影响, 进一步拓展了智能制造与企业金融化等领域的研究文献, 对推动制造业企业转型升级、实现高质量发展具有重要参考价值.

工业4.0技术的广泛应用, 为制造企业和物流企业的合作提供了更加便利的条件, 加速了两业融合的发展, 物流企业或制造业的物流部门主动介入制造商的采购、生产等环节, 达到"你中有我, 我中有你"的深度战略合作. 但在此过程中, 工业4.0技术到底如何影响两业融合发展还尚不明晰. 为此本文基于对《物流业制造业深度融合创新发展典型案例(2021)》^[1]的实证研究, 构建了定性比较分析(QCA)与多元回归相结合的分析方法, 以定性与定量双视角, 提出包括大数据、物联网、人工智能、区块链、增强现实、5G在内的工业4.0技术对两业融合的影响路径, 并发现: 从整体路径上看, 企业可分别从创新、成本和效率三个方面实施两业融合发展路径, 如利用流程、资产双要素驱动实现创新发展, 利用模式、流程、资产三要素驱动模式实现成本优化, 也可利用技术引领驱动模式实现效率优化. 从技术影响上看, 单独应用区块链、增强现实等普及度不高的技术即可提升企业效率, 而商业化已成熟的技术, 如物联网、大数据、人工智能、5G等则需多种叠加应用; 同时, 规模越小的企业在两业融合中应用工业4.0技术效果越明显, 而物联网和大数据这两种技术对物流企业和制造企业显示出相反的作用特征, 对于制造企业呈现出企业规模越大效果越明显的规模化效应, 而物流企业则相反.

即将施行的"强制+自愿"碳市场机制允许碳配额交易机制与国家核证减排量交易并存, 是尚未被深入研究的新机制, 将推动形成一种新的"碳互补供应链"的运作模式, 即供应链成员通过碳排放权内部交易的方式促进内部成员合作和优势资源互补来实现高质量、低成本的节能减排. 因此, 在"强制+自愿"新机制下, 研究碳互补能源供应链合作模式选择和收益分配问题, 有利于进一步提升供应链的运营效率与协同效果, 对于促进我国能源产业低碳转型具有重要理论意义. 本文针对由减排企业、控排企业和消费端组成的碳互补能源供应链, 设计了五种合作模式, 并综合运用非合作与合作博弈理论方法深入探讨"强制+自愿"机制和可再生能源补贴政策下合作模式的选择和收益分配问题. 研究结果表明: 1) 控排企业与减排企业联盟的合作模式使供应端相对消费端更具竞争优势, 能源产品总数量最低且批发价格最高, 而减排企业与消费端联盟的模式恰相反; 2) 在补贴水平相同的前提下, 大联盟合作模式消除了双重边际效应的影响, 总利润最高, 是最优的合作模式; 3) 基于合作博弈模型所提出的加权收益分配方案能够在不同补贴水平下保证大联盟稳定, 具有一定优越性.

越来越多的制造商不仅通过传统零售渠道销售产品, 还建立直接面向消费者的渠道销售产品. 面对直接渠道的威胁, 零售商可以通过转换到外部供应商来应对渠道竞争. 考虑零售商持有外部选择时制造商的渠道管理问题, 构建由一个制造商和两个持有不同外部选择的零售商组成的二级供应链, 探讨了制造商的批发价格决策和零售商的转换供应商决策, 分析了零售商外部选择对制造商最优渠道策略的影响. 研究表明, 制造商的批发价格决策受到零售商外部选择的约束, 但采用定制化批发价格策略能够减弱零售商外部选择的约束; 放弃部分或保留所有零售商都有可能成为制造商的最优渠道策略, 并且直销渠道效率低下时放弃部分零售商有利于提高制造商的盈利能力; 当零售商外部选择优势较小时, 关闭低效率的直销渠道可能成为制造商的最优渠道策略.

基于核心零部件无法自主制造和再制造的特点, 考虑供应商向下游企业提供核心零部件, 建立了由供应商、制造商和再制造商构成的供应链决策模型, 其中制造商和再制造商在生产过程中均向供应商采购零部件. 分别探讨了供应商主导和制造商主导情形下的外包再制造模式和授权再制造模式, 分析和比较了两种模式下的均衡解, 以及相应的消费者剩余、环境影响和社会福利. 研究表明, 在供应商主导情形下, 供应商不会改变两种再制造模式下核心零部件的采购价. 但在制造商主导情形下, 供应商会改变对再制造商制定的采购价; 在任意主导情形下, 相比于授权再制造模式, 外包再制造模式下的回收率、供应链利润、消费者剩余和社会福利更高, 且环境影响更低. 此时, 制造商和再制造商之间应该采用外包再制造模式; 但在外包再制造模式下, 当回收规模系数较大时, 应鼓励制造商主导供应链; 反之, 应鼓励供应商主导供应链.

企业数字化转型已从内部业务、组织和商业模式的变革, 拓展为供应链上下游生产要素、组织关系等数字化协同. 本文依据数据价值链的data-to-information-to-knowledge-to-wisdom模型(DIKW)构建企业数字化转型多阶段模型, 以2007-2021年中国A股上市公司为研究样本, 考察企业数字化转型对供应链韧性的影响. 研究发现, 企业数字化转型能显著提高供应链韧性, 且在不同阶段的影响效应不同; 机制检验发现数字化转型通过促进供应链信息溢出和知识溢出, 提升供应链韧性; 进一步异质性分析发现, 当企业处于东部地区, 经济政策不确定性较高和行业竞争程度较强时, 以及规模较大, 高新技术行业和非制造业, 供应链集成度较低的企业, 数字化转型对供应链韧性的影响更为显著. 且数字化转型对供应链上下游企业具有扩散效应, 能提高上下游企业的数字化转型程度和价值创造水平. 研究结论揭示了企业数字化转型对供应链韧性的影响和机理, 为构建高韧性的供应链系统, 促进供应链协同发展提供了新思路.

考虑由制造商和零售商组成的绿色供应链, 构建零售商未采纳AI技术和采纳AI技术两种决策模型, 其中相比未采纳AI技术, 零售商采纳AI技术时可以更加准确预测潜在需求, 研究零售商的AI技术采纳策略及其对绿色供应链和社会福利的影响. 研究发现: 零售商对潜在需求的估计和绿色投入成本系数是影响零售商AI技术采纳策略的重要因素. 具体而言, 零售商低估潜在需求时, 随着估计偏差的增加或绿色投入成本系数的降低, 零售商更加偏好采纳AI技术; 相反, 零售商高估潜在需求时, 零售商在绿色投入成本系数较低时应不采纳AI技术, 而绿色投入成本系数高于给定的阈值时, 零售商则应采纳AI技术. 同时发现, 零售商采纳AI 技术可能会损害供应链利润和社会总福利. 拓展研究发现, 应用AI技术单位成本及AI技术的预测精度均会影响零售商的AI技术采纳策略.

在技术专利许可下, 根据企业是否引入职业经理人, 建立了四种管理策略(不引入、供应商/制造商单独引入和都引入)下新能源汽车供应链的分散决策博弈模型, 旨在深入探讨职业经理人引入对企业创新决策的影响. 此外, 从多个角度研究了供应链成员是否引入职业经理人的问题. 研究表明, 企业创新水平与激励水平负相关. 引入职业经理人的企业, 其利润随着自身设置的激励水平的增加而增加, 但随对方设置的激励水平的增加而减少. 从创新和市场需求角度来看, 都引入职业经理人是最明智的选择. 然而, 综合考虑各方利益的话, 双方的选择可能出现两种极端情况, 即都不引入或都引入. 但是, 在都引入策略下设计收益共享-成本分担契约可实现供应链成员利润的Parto优化. 这表明当供应链成员都引入职业经理人时, 设置合适的协调机制有助于促进企业创新和维护供应链的稳定运行.

在展示广告保量投放过程中, 发布商需要提前根据与广告主签订的合同制定分配策略, 将曝光按照一定的比例分配给各个广告活动. 然而, 实际中的需求合同存在多级的现实与曝光供应量的极大不确定性给这一过程带来了巨大挑战. 为解决这一问题, 本文提出了分布鲁棒机会约束规划模型, 在该模型中将曝光需求的确定视为一个决策过程. 采用保守近似方法, 将模型转化为易于求解的混合整数二阶锥规划(mixed-integer second-order cone programming, MISOCP)模型. 同时考虑了当风险水平是决策变量时问题的求解, 设计了可行的MISOCP模型进行求解. 与基准模型相比, 大规模样本外测试验证了本文模型和求解方法具有良好的性能.

为减少网约共享出行系统中乘客高频取消订单现象, 进一步提升平台运营效率, 从数据驱动的角度出发, 在先预测-再优化的理论研究框架下, 本文将数据科学中的预测方法与运筹优化方法相结合, 对网约共享出行系统中考虑乘客订单取消的平台派单复杂问题进行分析. 研究发现: i) 先预测再优化的研究框架可有效将考虑乘客订单取消的平台派单优化问题简化为线性规划模型, 这极大地提高了模型的可解性, 降低了理论分析难度; ii) 结合真实数据, 机器学习模型可有效预测乘客是否取消订单, 这避免了对乘客决策过程进行数学建模所带来的假设的局限性; iii) 相较于不考虑乘客订单取消行为的派单模型, 本文提出的模型可以有效提高网约共享出行平台的收益. 数值实验表明: 随着供求比(司机/乘客)的增大, 考虑乘客订单取消行为的派单策略与不考虑乘客订单取消行为的派单策略的解逐渐接近; 相较于短出行距离与长出行距离的订单, 中等出行距离的订单对平台收益的贡献更显著; 相较于成本优先和利润优先策略, 考虑乘客订单取消行为的派单策略会取得更高的收益, 且可有效降低乘客总等待时间, 等. 本文针对考虑乘客取消订单行为的共享出行派单优化问题, 给出了建模思路和求解方法, 为出行平台派单策略改进提供理论参考.

多元区间值时间序列(interval-valued time series, ITS)复杂的运算规则使一般的点值分析方法面临窘境, 且鲜有针对多元ITS变动模式建模的理论分析工作. 本文将多元区间值视作高维随机集合空间元素, 利用分解-集成预测方法论思想构建了一种融合谱分解和傅里叶系数的多元ITS预测(MITSSD-FC-IVAR)模型. 首先, 定义一种单位方向离散加权内积, 并给出多元区间值随机变量的距离、方差运算公式. 其次, 提出多元ITS谱分解(MITSSD)算法, 将原始多元ITS分解为多个具有特定频谱成分的多元ITS子序列. 最后, 为适应多元ITS频率域性质, 构建一种具有傅里叶系数的区间值向量自回归(FC-IVAR)模型预测多元ITS子序列并集成为原始多元ITS预测值. 基于多元能源收益率和多元天气条件数据的预测应用发现本文所提出模型预测效果优于多种基准模型.

在稳健参数设计中, 数据的质量和模型参数不确定性往往会影响模型的建立与最优参数的获取. 此外, 在实际的产品制造过程中, 需要考虑批次效应. 针对上述问题, 提出了一种能够处理批次效应产品或过程且对异常值不敏感的稳健方法, 即基于贝叶斯分位数混合模型的多响应建模与优化方法. 首先将分位数混合模型纳入贝叶斯框架, 然后利用贝叶斯定理推导模型参数的后验分布并采用马尔可夫链蒙特卡罗算法计算参数的估计值, 其次构建多变量期望质量损失函数, 最后最小化期望质量损失函数以求得最优参数设置值并计算批次之间预测响应的欧式距离. 模拟例子和3D打印的例子表明所提方法能够抵抗异常值的干扰并且能够降低模型参数不确定性对建模与优化的影响.

序贯加速寿命试验(sequential accelerated life tests, SALT)通过收集不同应力水平下的寿命数据, 不断更新模型系数先验信息, 进而得到更优的试验方案, 已经在企业得到成功的应用. 然而, 该方法要求寿命数据的分布已知, 如果模型未知会使得分析结果严重偏离真实值. 为解决上述问题, 本文提出一种考虑模型不确定的序贯加速寿命试验设计与分析方法. 首先, 在序贯试验设计下, 利用高应力水平下得到的寿命数据更新模型参数信息; 接着, 以最小分位寿命渐进预测方差和平方偏差为最优准则进行低应力水平的寻优; 最终, 在得到所有应力水平下的试验数据后, 使用贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging, BMA)方法来估计低分位寿命. 本文所提出的方法, 通过更新信息保证了加速寿命试验设计中各水平均为最优, 同时在分位寿命估计阶段采用BMA方法, 有效地避免了单一指定分布模型导致结果的不确定性, 具有较强的稳健性.

知悉回音室的结构和形成机制, 对打破信息茧房, 消除过滤气泡, 缓解在线社交媒体中信息窄化和群体极化等现象有着重要意义. 为此本文对观点互动网络建模, 构建用户立场和邻居立场两个指标来描述网络中立场分布, 并从三个角度建立了可衡量网络中回音室状态的效应函数. 为进一步探讨网络中邻居效应对回音室内用户立场的影响, 构建网络因果推断模型, 使用剂量-效应函数描述邻居效应对用户立场转变的影响. 本文使用国内外两个关于俄乌讨论的数据集进行实证分析, 实验结果表明了所构建的回音室效应函数对量化网络中回音室状态的有效性, 以及在回音室结构中邻居状态不仅会强化相似观点用户的立场, 并且也会使意见相斥的用户立场往群体立场偏移, 进一步强化回音室结构.