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.

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.

国际政治和经济环境日趋复杂多变, 产业链供应链韧性和安全面临极大挑战. 作为供应链管理中的重要环节, 采购因受多种不确定因素 (如供应中断、运输延误、价格波动等) 的影响而面临巨大挑战, 直接影响企业成本和供应链网络的韧性. 本文针对风险冲击下韧性供应商选择与订单分配问题进行综述, 给出了问题的基本描述和一般研究框架, 重点对四类不同风险的描述及建模、风险应对策略、三种主流的建模方法、通常考虑的因素、问题的求解算法等方面进行了分析和总结, 最后从不同角度对未来研究方向进行了展望.

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.

平台生态系统作为新兴的独具竞争优势的经济共同体备受学界关注, 但由于研究视角、情境等差异, 尚未形成清晰的理论框架. 基于文献计量和系统文献综述, 对平台生态系统相关文献进行梳理, 厘清平台生态系统的概念和特征, 总结平台生态系统理论框架, 并探索其未来研究方向. 研究首先揭示了平台生态系统包含模块化架构、价值主张、生态系统治理等核心要素及模块化互补、非等级控制、多边交互与网络效应等特征, 其次构建了平台生态系统理论框架, 具体阐述了模块化架构和价值主张的基础作用, 开放准入、权力分配和利益共享机制构成的生态系统治理结构, 以及驱动机制、作用过程和价值获取为主线的价值共创, 最后在理论框架基础上提出未来研究方向, 以期为平台生态系统理论研究和管理实践提供有效参考.

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.

绿色创新是推动企业可持续发展的关键因素, 其与企业绩效的关系受到广泛关注. 然而, 现有研究缺乏针对不同类型绿色创新对不同类型企业绩效影响机制的深入分析与比较. 为此, 基于 2008–2022 年中国上市公司数据, 本文比较分析了绿色管理创新和绿色技术创新对企业短期绩效和长期绩效的影响机制. 研究发现, 在样本区间内, 绿色创新可以提高企业绩效, 但绿色管理创新仅对企业短期绩效存在显著正向影响, 而绿色技术创新仅对企业长期绩效存在显著正向影响. 利益相关者参与在绿色创新与企业绩效关系中发挥了显著正向调节作用, 区域市场化程度仅在绿色技术创新与企业长期绩效关系中发挥了显著正向调节作用, 行业竞争程度在绿色创新与企业绩效关系中的调节作用不显著.

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.

数据要素是数字化时代驱动高技术产业创新的全新动能, 而市场一体化是促进高技术产业创新的外部环境支撑, 将数据要素与市场一体化放在同一框架下研究其对高技术产业创新的影响十分必要. 本文在理论分析基础上基于中国省级面板数据进行实证研究, 综合采用面板回归模型、中介效应模型和面板门槛模型研究数据要素、市场一体化对高技术产业创新的影响效应. 研究发现: 1) 数据要素对高技术产业创新具有显著正向影响, 且市场一体化正向调节了数据要素的创新驱动效应; 2) 市场一体化具有显著的中介效应, 数据要素能够通过促进市场一体化从而驱动高技术产业创新; 3) 门槛效应表明, 随着市场一体化门槛值提升, 数据要素对高技术产业创新的影响呈现先增后降的趋势, 当市场一体化处于中等时更有利于发挥数据要素的创新驱动效应; 4) 分维度回归分析表明, 中部地区数据要素发展对高技术产业创新的正向影响显著大于东西部地区, 与中型企业相比数据要素发展对大型高技术企业创新表现出更强的驱动作用. 因此, 高技术企业要不断增强对数据要素的挖掘、应用及价值转化能力, 政府相关部门要注重数据要素的开发利用、高效流通、权属保护等工作, 积极培育统一规范的数据要素市场, 促进数据要素的区域协同发展, 强化数据要素的创新驱动效应.

技术创新是实现制造强国、建设现代产业体系的重要突破口, 我国于 2015 年 5 月印发全面推进实施智能制造的战略文件. 智能制造政策是促进制造企业转型升级、提升制造业供应链全球竞争力的关键制度安排, 探索其如何通过增加企业智能生产利润、缓解企业融资约束、提升供应链协同效率、增加政府补贴力度来促进制造企业数字化创新, 从而实现制造企业供应链数智化转型, 对于提升供应链韧性和安全水平具有重要意义. 本文构建 “政府-银行-制造企业-流通企业” 的演化博弈模型, 基于 2007–2022 年中国A 股上市公司数据, 采用双重差分模型, 从制造企业供应链视角实证检验了智能制造政策对制造企业技术创新的作用机制和实施效果. 研究发现, 智能制造政策能够有效激励企业选择技术创新策略, 同时进一步加强与流通企业的积极合作. 机制分析发现, 智能制造政策主要通过增加政府补贴、降低创新贷款利率和增高企业利润来促进制造企业技术创新. 异质性分析表明, 智能制造政策有效推动国有企业、非东部地区企业和大型企业的技术创新, 但不利于民营企业、东部地区企业和小型企业的技术创新发展. 本文有助于全面理解智能制造制度设计的微观作用机理和差异化影响效果, 为优化智能制造政策体系、助推技术创新发展提供了可靠依据, 对当前深入推进制造企业 “智改数转” 的相关实践也具有重要参考和指导意义.

本文识别近年来新型的技术型风险投资机构, 并综合 A 股上市公司的上市前后样本, 考察技术型风险投资对企业创新的影响. 研究发现: 技术型风险投资通过投后技术赋能显著提升了被投企业的创新数量和质量, 且该影响具有持续性和创新印记效应. 机制检验表明, 技术型风险投资机构通过人力资本支持机制和创新网络支持机制促进企业创新. 进一步研究发现, 技术型风险投资的创新提升效应会受到风投机构特征和投资情况的异质性影响, 在技术型风险投资机构声誉较低、介入较早、投资轮次多、专注度高且与被投企业距离较近的情况下, 其对被投企业创新水平的提升作用更明显. 本文揭示了技术型风险投资较之传统风险投资更优的企业创新提升效用, 为引导何种风险投资助力国家创新战略的推进提供突破口和决策参考.

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.

在厘清人工智能技术替代性、协同性与创造性三个经济特征的基础上, 将人工智能区分为以具身人工智能为代表的生产劳动力 “节约型” 技术、以生成式人工智能为代表的研发劳动力 “增强型” 技术, 构建基于人工智能技术二重性及三个经济特征的多部门动态一般均衡模型, 揭示出人工智能技术二重性重塑经济高质量发展的内在逻辑, 并进行了仿真模拟与实证检验. 模型分析及数值模拟发现, “节约型” 技术通过替代非技能劳动力与协同技能劳动力两条路径提升技术边际报酬, 驱动经济增长规模扩张; 而 “增强型” 技术通过赋能研发主体知识生产过程同时提升技术边际报酬与全要素生产率, 实现规模扩张与质量升级的双突破. 实证结果表明, “节约型” 技术每提高 1 个百分点引致经济增长规模显著扩大 0.035 个百分点, 其中, 替代性贡献了约 22.9% 的正向效应, 协同性会贡献约 34.2% 的正向效应; “增强型” 技术每提升 1 个百分点引致经济增长规模显著扩大 0.117 个百分点, 其中, 创造性会贡献 11.1% 的正向效应; “增强型” 技术每增加 1 个百分点, 会使全要素生产率显著提高 0.0026 个百分点, 其中创造性贡献了约 27% 的正向效应. 最后, 就如何发展人工智能以及促进经济高质量发展提出了政策建议.

长江经济带是重大国家战略发展区域, 绿色创新发展是其重要使命之一. 文章结合 2008–2022 年中国城市面板数据, 利用双重差分模型, 检验长江经济带发展战略对绿色技术创新绩效的影响. 结果表明, 长江经济带发展战略能够有效提高沿线地区的绿色技术创新绩效. 机制分析发现, 环境规制、产业集聚、外商直接投资、政府补贴是长江经济带发展战略促进绿色技术创新绩效的有效路径. 异质性分析发现, 长江经济带发展战略对绿色技术创新绩效的促进作用在沿江城市、沿海城市、大型城市、下游城市中更为明显. 文章将长江经济带发展战略与绿色技术创新绩效纳入统一的分析框架, 剖析了国家战略对绿色技术创新绩效的影响和作用机制, 对下一阶段如何调整战略调控方式, 推动长江经济带高质量发展具有重要的政策启示.

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.

随着政府隐形担保消失、债市刚性兑付被打破, 公司债市场的有效性逐渐提高, 研究债券市场定价规律的意义凸显. 为此, 本文提出了一个基于机器学习与债券特征的参数化定价方法, 借助机器学习技术利用高维债券特征, 估计随机贴现因子对公司债定价, 充分挖掘了线性与非线性的定价信息, 并可获得解析解, 具有经济可解释性. 理论上证明了该方法与参数化投资组合方法等价, 丰富了公司债随机贴现因子的经济内涵与估计方式. 基于中国公司债市场的研究显示: 1) 参数化定价模型比经典因子模型提取出更多的公司债定价信息, 这主要源于对高维债券特征中复杂定价关系和弱因子信息的提取. 2) 债券收益类和流动性类特征对于公司债定价最为重要, 并且特征的重要程度及预测方向呈现出较强的时变性. 发行主体的基本面特征无法提供债券特征之外的定价信息. 3) 参数化定价模型在高久期、高波动、低信用评级、低流动性、非国有企业和非上市公司债券上的定价能力更强; 在扩张的宏观经济状态下的定价能力略有减弱, 反之则增强. 本文拓展了公司债定价理论的研究框架, 有助于理解公司债的定价规律, 提升市场定价效率以及防范债券风险.

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.

文章基于 2010–2022 年 A 股上市公司数据, 将 “宽带中国” 试点政策视为数字基础设施建设的外生冲击, 使用渐进双重差分模型考察了数字基础设施建设对供应链韧性的影响. 研究发现: 数字基础设施建设显著提升了供应链韧性, 企业信贷错配程度降低、风险承担水平提升和存货周转效率提高是数字基础设施建设提升供应链韧性的渠道. 异质性分析表明, 数字基础设施建设对供应链韧性的促进作用在成长期、成熟期企业和竞争性行业中更明显, 当城市离周边地级市和省会城市距离远时, 数字基础设施建设对其供应链韧性的促进效果更显著. 进一步研究发现, 数字基础设施建设仅对周边城市为试点城市的供应链韧性具有正向溢出影响, 且溢出效果随地理距离增加而递减.

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.

本文基于最终品的生产视角, 构建了一个测度 “双循环” 作用的投入产出分析模型, 以揭示内循环、外循环以及内外交织循环与增加值创造的联系. 本文据此探究了中国的 “双循环” 特征、三类循环对中国增加值创造的贡献、影响三类循环发挥作用的主要因素等, 还进一步考察了中国的 “双循环” 对美、日、欧盟、东盟等主要经济体价值创造的贡献. 结果显示, 中国始终以内循环为主体, 且最终品生产是内循环的主要动力源; 其他两类国际循环的贡献也不容忽视, 其中跨境贸易关联因素对两者在增加值创造的贡献上都存在较大影响; 另外, 中国通过 “双循环” 获取收益的同时也在为他国的价值创造贡献着巨大力量. 依据上述结论, 本文对中国如何构建更有效率和更高质量的 “双循环” 新发展格局提出了相关的政策建议.

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.

数据资产是企业重要战略资源, 在风险管理中发挥着关键作用, 已成为影响企业风险承担的重要因素. 本文以 2011–2022 年中国 A 股上市公司数据为样本, 考察数据资产对企业风险承担的影响、作用机制及潜在的异质性. 研究发现: 数据资产能显著降低企业风险承担水平, 经过一系列内生性处理与稳健性检验后, 结论依然成立. 调节效应表明, 金融科技和企业金融化加剧了数据资产对企业风险承担的抑制作用. 中介机制显示, 数据资产能够通过抑制战略差异、降低代理成本和提高企业 ESG 表现, 进而降低企业风险承担. 进一步分析发现: 在国有企业和研发补贴高、高管信息技术背景占比高、股权激励低、制度创新能力高的企业中, 数据资产对企业风险承担的抑制作用更明显. 研究结论为深入理解数据资产配置对企业风险承担的影响机理, 加强数据资产配置管理、优化企业风险承担水平, 助力高质量发展提供经验证据和政策启示.

数字技术推动下, 越来越多平台企业利用人们的社交需求, 通过直播带货、好友转发、视频 “种草” 等方式进行产品推广. 以社交互动为关键的社交化电商兴起. 为探讨社交行为对平台供应链的影响, 本文构建一个由制造型平台、入驻平台的制造商、实体零售商组成的二级制造型平台供应链. 考虑现实中销售渠道的多样性, 制造型平台允许消费者线上购买线下取货 (BOPS). 制造型平台供应链内价格竞争与 BOPS 合作共存. 本文利用非合作-合作两型博弈方法构建模型并求解, 得到制造型平台供应链成员的最优策略与利润. 分析消费者麻烦成本、对入驻平台的制造商的偏好、社交行为对均衡结果的影响. 研究表明, 社交化电商下, 制造型平台与实体零售商通过 BOPS 利润共享可以达成 BOPS 合作并创造联盟最大利益, 实现制造型平台与实体零售商的双赢. 在价格竞争与 BOPS 合作共存下, 加大社交行为投资、提高社交行为影响力对制造型平台与入驻制造商并不一定总是有利的, 但能够有效增大消费者剩余.

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.

企业基本面由财务数据和非财务数据等影响企业运营发展的多维信息构成. 不同于已有的企业层面单指标的市场异象研究, 本文试图利用机器学习方法融合 50 个维度的基本面变量信息, 创新性地去预测企业内在估值, 并通过其与真实市值之间的差异比对构建估值错配指标. 以 OLS 模型为基准, 本文逐一尝试了 4 类线性机器学习模型 (RIDGE、LASSO、ELASTICNET、PCR) 以及 5 类非线性模型 (DT、RF、GBDT、XGBOOST、FNN), 并进一步通过集成技术聚合多种机器算法的预测能力构建最终估值错配指标. 结果表明, 基于估值错配指标构建的市场多空组合最高可获取约 32% 的原始年化收益以及约 22% 的 Fama-French 5 因子调整后年化收益. 此估值错配异象在投资者有限关注以及套利限制较高的股票中回报更高, 揭示了估值错配异象的潜在解释机制. 进一步分析发现, 估值错配异象受某些宏观经济状态变化的影响, 此外企业层面估值错配指标能够预测公司未来真实风险事件的发生, 同时市场层面估值错配指标能够预警系统性金融风险的变化. 本文提出了全新的企业内在估值错配指标, 并揭示了伴随的市场异象, 对于防范化解金融风险、提升我国资本市场运行效率有一定启示意义.

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.

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.

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.

灾害极端情境下传统科层制应急管理模式存在救援资源错配严重、信息不对称、动态调整能力匮乏等诸多问题, 智慧应急互助信息平台依托交互式社会化应急救援模式为解决这些问题提供了新的思路. 本文基于 “物理-社会-信息” 三元空间资源视角, 构建了智慧应急互助信息平台下求助者和施救者救援资源动态配置的微分博弈模型, 分析了应急互助信息平台中信息共享、信息不足或失真随机干扰、应急救援时间、应急资源配置效率因子等重要参数对求助者和施救者应急互助资源配置均衡决策和效用稳定状态的影响, 探究了求助者信息化能力的异质性对参与主体行为决策和系统效用的作用机制. 研究表明, 1) 平台存在信息不足或失真等随机干扰因素时, 求助者和施救者应急互助资源配置量降低, 效用也会受到抑制和削减. 2) 随着参与主体在应急互助信息平台上共享信息程度提升, 求助者和施救者会投入更多资源, 能够有效增强灾害救援的韧性安全水平. 3) 只有信息共享程度较大时, 求助者和施救者资源配置量和效用才随着资源配置效率因子的增加呈递增的动态变化关系, 且与求助者异质性无关. 4) 识别求助者信息化能力异质性并非总是明智之举. 当求助者信息化能力处于较低水平、低于某阈值时, 识别其异质性能够通过精准定位需求和个性化响应, 提升参与主体的应急资源配置量和系统效用; 随着求助者信息化能力逐渐增加, 将求助者同质化则更有助于实现精准资源匹配和统一的资源调配. 研究通过应急互助信息平台下参与主体应急互助资源最大程度配置和动态优化, 为提高灾害应对韧性提供理论支撑.

能源、外汇和黄金作为重要的战略储备, 对地缘政治风险表现出高度的敏感性. 本文基于分位数向量自回归分析中东、韩国和欧美地区能源、外汇和黄金市场间的风险溢出效应, 并进一步考察地缘政治风险对风险溢出的影响. 结果表明: 1) 能源、外汇和黄金市场整体上存在显著的风险溢出效应, 且在不同时域和频域内存在显著差异性. 2) 地缘政治事件显著影响了韩国、欧洲和美国的市场风险溢出格局, 且这些地区对地缘政治事件的反应呈现出明显的差异. 3) 风险溢出具有明显的时变特征, 地缘政治风险不仅会加剧整体的风险溢出水平, 还会影响不同地区、市场间的风险溢出. 这些发现对于决策者和投资者理解地缘政治事件冲击下, 能源、外汇和黄金市场间的风险溢出关系, 及时调整策略具有重要意义.

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.

社会信用作为制度环境的核心要素, 不仅是市场主体间构建信任的内在基础, 也是优化企业融资渠道、提高资源配置效率的重要保障. 本文利用社会信用体系分批改革试点的外生冲击, 考察社会信用体系建设对企业权益资本成本的影响及作用机理. 研究发现, 社会信用体系建设能够显著降低企业的权益资本成本, 在经过平行趋势、安慰剂以及考虑异质性处理效应等一系列稳健性检验后, 该融资纾困效应仍然成立. 机制检验表明, 缓解信息不对称、遏制管理层自利行为以及化解经营风险是社会信用体系建设降低企业权益资本成本的关键. 异质性检验表明, 社会信用体系建设对企业权益资本成本的影响在民营、经营不确定性较高、社会信用氛围较差的企业以及市场化水平较低、信用割裂程度较高的地区更为凸显, 此外, 社会信用体系建设所带来企业权益资本成本下降, 在缓解融资约束的同时还进一步优化了企业投资行为, 并最终促进了企业高质量发展. 本文不仅深化了社会信用与微观主体融资能力之间逻辑关系的理论认知, 也为扎实推进制度化信用体系建设、改善企业融资环境和促进经济转型升级提供了重要依据和政策启示.

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.

基于高阶梯队理论, 气候政策不确定性上升会影响管理层对未来发展前景的判断, 进而影响企业投资决策. 本文选取中国 2007–2023 年非金融上市公司年报 MD&A 文本数据, 基于实物期权理论和增长期权理论探究气候政策不确定上升通过改变管理层感知影响企业投资决策的作用机制. 本文基于客观认知、情绪与沟通表达三个维度构建风险感知、文本语调与文本复杂度三类管理层感知指标进行实证分析. 本文发现, 气候政策不确定性上升会显著提高企业的金融投资和绿色投资、抑制固定资产投资, 这种影响具有长期持续性. 机制研究发现, 当气候政策不确定性提高时, 公司管理层对不确定性的感知增加, 负面情绪上升, 年报文本复杂度增加, 最终影响企业投资行为. 经济后果分析表明, 气候政策不确定性上升会抑制企业过度投资, 加剧投资不足, 提高企业的违约风险和股价波动风险.

本文首先将自然灾害冲击引入包含生产网络与融资关联的多部门一般均衡模型, 从理论层面分析自然灾害冲击在经济中的传导效应; 然后, 使用中国国家统计局披露的投入产出数据进行实证检验. 主要结论有: 1) 自然灾害冲击不仅对受灾企业的生产能力产生直接负面影响, 还会通过生产网络传导至上下游的企业; 2) 融资关联在自然灾害冲击传导的过程中发挥了重要作用, 受灾企业在融资压力下调整商业信用供需, 进而影响了供应链的融资环境和生产效率; 3) 产品间的互补关系放大了自然灾害冲击在生产网络中的传导效应; 4) 拓展分析发现, 自然灾害冲击对具有不同网络特征的企业造成的间接影响存在明显的差异, 其中网络中心度低、上游度低的企业受到自然灾害冲击的负向间接影响相对更大.

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.

在 “双碳” 目标下设计既能促进碳市场发展, 又能驱动居民低碳生活、提高绿色产业投资回报率的碳价机制成为研究重点. 因此, 本文进行 “双碳” 目标下碳价的多主体博弈动态演化研究. 首先, 解析碳配额、参与行业、碳普惠与碳汇等多重机制对碳价的影响路径; 其次, 设计面向控碳全过程的多元机制动态发展路径; 在此基础上, 构建涵盖政府调控、碳排放权供给者与需求者等多方主体的动态碳价博弈模型; 最后, 基于模拟数据开展仿真分析, 结果表明: 1) 碳价整体呈现 “先降后升-达峰-趋稳” 的三阶段动态演进特征; 2) 受碳排放权稀缺性驱动, “十四五” 至 “十五五” 期间政府设定的免费碳配额分配系数逐年递减; 3) 碳价对政策工具响应呈现非对称性, 放宽免费碳配额或缩减行业覆盖范围将引致碳价下降, 而削弱碳汇与碳普惠机制则推动碳价上升. 本研究为理解碳价演变规律、构建阶段适配的碳市场政策体系能提供理论参考.

多选择合作博弈是局中人有多种参与级别的合作博弈. 局中人的收益不再是一个实数, 而是一个向量, 指定他以各级行动参与博弈的收益. 这一结构的变化导致传统合作博弈的 Shapley 值在多选择情境下有多种拓展. 本文在统一的框架下, 将多选择 Shapley 值分成基于局中人排列、基于 Harsanyi 红利、基于人级对边际贡献、基于转化博弈和基于多线性扩展五种类型, 对五种类型的多选择 Shapley 值进行了具体的定义; 并详细梳理了这些多选择 Shapley 值的公理化刻画, 具体关注传统公理、强单调性、均衡贡献性、势函数和缩减博弈一致性; 最后对未来研究进行了展望. 研究结果阐明了若干多选择 Shapley 值之间的等价性, 便利了不同值之间的比较分析.

全球价值链 (GVC) 加速重构背景下, 中国、日本、韩国、澳大利亚、新西兰与东盟十国签署了当前全球规模最大的区域全面经济伙伴关系协定 (RCEP). RCEP 将如何重构 GVC, 特别是将为中国价值链发展提供何种机遇? 本文首先使用全球多区域投入产出模型从 GVC 参与深度和广度两个维度分析了 1995–2020 年 RCEP 成员以及三大区域 (亚洲、北美和欧洲) 的全球价值链分工演变特征; 然后结合结构模型测度了 RCEP 关税削减对 GVC 参与深度和广度的重构效应. 研究发现, RCEP 所有成员都将从关税削减中提升福利水平, 且大多数体量较小的经济体要比体量较大的经济体获益更多. RCEP 将缓解当前全球化发展衰退的现象, 改善东盟、中国、韩国等经济体 GVC 参与度下降的趋势. RCEP 将显著增强中国、日本、韩国和东盟等成员与亚洲区域的GVC 前向和后向关联, 促使这些经济体以更加区域化的方式参与全球价值链, 推动价值链向区域化方向重构, 尤其是促进亚洲区域价值链的深化融合. 本文的研究对我国借助 RCEP 加快构建国内国际双循环相互促进的新发展格局以应对日益增强的世界经济不确定性具有重要的现实意义.