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.

内资和外资企业在经营决策、 对国际经济形势变化的敏感程度等方面均存在较大差异, 参与国际产业转移时也将呈现截然不同的模式特征. 因此, 在当前国际重大突发事件频发及其导致的全球价值链深度调整的背景下, 厘清内、 外资企业在国际产业转移中的异质性, 将是推动双循环格局、 保障供应链安全的重要前提. 本文构建了测度区分内、 外资企业的产业转移价值量的模型方法, 对2005—2016年间中国内、 外资企业参与国际产业转移的异质性情况进行了探讨. 结果表明: 1)从规模分布来看, 中国内、 外资企业整体上均为生产活动承接者, 前期呈稳定增长态势, 但2014年以后增长势头趋缓, 甚至出现对外净转出趋势; 内资企业参与的国际产业转移规模始终保持在产业转移总量的80.0%左右, 但从转移产出比来看, 内资企业始终远低于外资企业, 两者之差在2005-2016年达到14.1个百分点. 2)从转移类型来看, 内资企业主要通过中间产品参与国际产业转移, 外资企业通过最终产品参与国际产业转移的比重远高于内资企业. 3)从行业构成来看, 内资企业主要通过承接资本密集型制造业参与国际产业转移, 而外资企业则以技术密集型制造业为主. 4)从内外资企业的相互替代来看, 内资企业总体上对在华外资企业产品存在较强的替代效应, 但技术密集型制造业仍呈现出内资企业产品持续被在华外资企业替代的态势.

“输煤转输电”对于改善能源受端地区生态环境和减少煤炭消费具有重要作用, 但现实中却陷入困境. 本文基于“三西”地区向京津冀地区“输煤转输电”实践, 利用多区域CGE模型定量分析了“输煤转输电”对二者的环境、经济和社会效应. 发现当前“输煤转输电”能源输送转型困境的根本症结在于能源送端与受端地区之间利益失衡, 即京津冀地区大气环境获益而“三西”地区却遭受大气环境和经济双重负面冲击. 本文结合“十四五”大气环保目标, 得出2021——2025年“三西”地区向京津冀地区“输煤转输电”的年均增长合理区间为[14%,27%], 提出对两地区开展联合大气治污的环保优化税率区间, 以及经济补偿和分配方案. 本文为摆脱“输煤转输电”转型困境提供了破解路径和方案参考, 有助于京津冀地区顺利完成生态目标.

文章以2008-2020年A股上市公司为研究对象, 创新性地构建企业数字创新指数, 实证检验了知识产权法院设立带来的"知识产权司法保护专门化效应"对企业数字创新的影响. 研究发现: 1) 知识产权法院设立对企业数字创新具有显著促进效应; 2) 知识产权法院设立主要促进企业数字商业模式创新; 3) 知识产权法院设立会通过优化数字创新司法环境、 降低数字创新溢出损失及缓解企业外部融资约束等机制促进企业数字创新; 4) 知识产权法院设立对小规模、 非国有及低竞争行业企业数字创新的促进作用更为显著; 5) 知识产权法院设立显著提升了数字创新(尤其是数字商业模式创新)企业的市场价值.

绿色发展涉及面广, 涵盖范围大, 利益诉求差异性使得政府、企业和金融机构三方在以自身利益最大化为目标的博弈中无法达成有效共识. 本研究基于绿色偏好视角构建三方演化博弈模型, 分析了绿色监管、绿色转型和绿色债券投资行为决策之间的相关性. 研究发现, 政府、企业和金融机构的绿色偏好大小对绿色发展存在不同影响. 企业绿色偏好对绿色转型起决定性作用. 首先, 当企业的绿色偏好较大时, 即便政府不进行绿色监管或金融机构不投资绿色债券, 企业仍然会进行绿色转型生产. 而企业绿色偏好较小时, 会出现政府做出绿色监管决策但不产生政策效应的现象. 其次, 当企业的绿色偏好大小处于特定区间, 而金融机构和政府的绿色偏好较大时, 存在绿色转型和绿色债券发行同时成功或同时失败两种可能. 最后使用数值模拟方法验证了本文主要结论.

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.

基于二维Hotelling模型,构建同时考虑平台与商家差异化的博弈模型,探讨强势平台排他策略选择的原因以及影响.研究表明:首先,强势平台存在两种排他动机,分别为“垄断驱动-排他”和“差异化驱动-排他”.强势平台较低的佣金、平台间较低的横向差异化水平、较高的纵向差异化水平以及产品间较高的横向差异化水平均会强化“垄断驱动-排他”,弱化“差异化驱动-排他”.其次,对弱势平台而言,强势平台的“差异化驱动-排他”对其同样有利.弱势平台可以通过适当降低佣金、增加平台间的横向差异化程度、降低平台间的纵向差异化程度,来避免“垄断驱动-排他”的出现.最后,激烈的产品间竞争能够激励强势平台的“差异化驱动-排他”,降低产品间的竞争水平,进而提升商家收益.研究结论有助于厘清强势平台排他策略的驱动因素以及区分排他策略对各方的不同影响,对强势平台的监管和平台行业的反垄断具有重要意义.

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.

本文研究了需求信息不对称环境下绿色供应链成员的最优决策, 重点关注以下三种情形: 制造商和零售商均风险规避, 仅零售商风险规避, 仅制造商风险规避. 讨论了风险规避系数和信息不对称对绿色供应链成员最优决策及其效用的影响, 进一步在三种情形下分别引入成本共担契约来优化绿色供应链性能. 研究表明: 风险规避系数的取值、 产品绿色度及零售价格对市场需求影响的相对大小会对最优决策产生一定的影响; 三种情形下信息不对称均会降低制造商的效用, 但是对零售商效用产生的影响与制造商对市场需求评估值的大小有关; 不管信息对称与否, 制造商和零售商对三种情形的偏好序列是固定的; 在满足一定条件时, 三种情形下成本共担契约的引入均可以提高产品的绿色度, 并实现绿色供应链性能的帕累托改进.

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.

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.

数据产权可以被视为不可分割的一元权利, 也可以将所有权和用益权分离, 而数据所有权与用益权分离带来的经济意义仍有争议. 数字企业提供基于数据的服务激励用户提供数据, 同时利用数据进行个性化定价, 并且导致用户遭受隐私损失. 本文构建了一个垄断厂商模型, 考虑了存在个性化定价与隐私损失时, 数据收集者缺乏用益权与拥有用益权两种权利界定下的数据收集行为与福利影响. 研究发现, 数据收集者缺乏用益权时, 隐私成本较高则不会有数据收集, 隐私成本较低会出现过度的数据收集, 体现为收集者耗费大量成本获取所有用户的数据. 收集者拥有初始用益权, 且用户拥有数据所有权时, 反而可以实现有效率的数据收集, 提高用户的剩余和社会福利. 进一步分析收集者同时拥有数据所有权和用益权的情况, 发现数据所有权只影响社会福利在数据收集者与用户之间的分配. 因此,应当考虑数据所有权和用益权分离的权利界定架构, 并且分场景讨论数据用益权归属: 当隐私成本较低时, 应赋予数据收集者用益权, 并且让用户通过"删除权"等方式行使所有权, 以提高社会福利和用户剩余; 当隐私成本较高或用户会低估隐私成本时, 应采取禁止数据收集而非确权的方式, 以保护敏感数据.

建立及完善商业银行财务柔性维度的监管机制, 对于防控银行业系统性风险具有重要意义. 文章选取 2010-2021 年中国上市银行季度数据, 构建面板回归模型对财务柔性对银行系统性风险的影响及其作用机制进行了实证分析. 研究表明: 1) 财务柔性对银行系统性风险具有促进作用. 相对于国有银行部门和经济下行期, 财务柔性对银行系统性风险的促进作用仅存在于非国有银行部门和经济上行期. 2) 信贷过度扩张和表外业务在财务柔性与银行系统性风险的关系中承担着多重中介作用, 财务柔性主要通过加剧信贷过度扩张与提高表外业务渠道来促进银行系统性风险, "财务柔性-信贷过度扩张/表外业务-银行系统性风险"的传导渠道均有效. 3) 资管新规与货币政策不确定性对两者关系具有非对称性调节作用. 资管新规的实施会减弱财务柔性对银行系统性风险的促进作用, 而货币政策不确定性提高则会加剧财务柔性对银行系统性风险的促进作用. 4) 区分财务柔性类型的进一步研究表明, 现金柔性和债务柔性均对银行系统性风险具有促进作用. 该成果将为提升银行财务柔性监管效率及防控中国银行业系统性风险提供重要的理论指导与决策参考.

本文采用2010-2019年中国A股上市公司数据, 应用非平衡面板固定效应模型考察了高管团队断裂带对企业社会责任的影响. 结果发现: 高管团队断裂带对企业社会责任具有显著负向影响. 高管团队断裂带负向影响内部、 外部和正向社会责任, 但对负向社会责任无显著影响. 高管团队任务断裂带显著降低了企业社会责任, 而生理断裂带没有影响企业社会责任. 公司内部治理环境对高管团队断裂带与企业社会责任间的关系有显著调节作用. CEO权力加剧了高管团队断裂带的负向作用, 社会责任委员会和高管多元包容性削弱了高管团队断裂带的负向作用. 高管团队断裂带通过增加代理成本和降低内部控制质量抑制了企业社会责任. 本文从企业社会责任视角揭示了高管团队建设和监管治理的重要性, 为政府制定和完善公司治理政策以及企业改善社会责任、 增强可持续竞争力提供经验证据.

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.

党的二十大报告特别强调将追求全体人民共同富裕融入到现代化建设过程中. 本文通过构建中国农村居民消费社会核算矩阵, 模拟不同分配政策下社会商品和服务消费以及农村居民消费基尼系数的变化, 以探寻完善农村居民共同富裕的分配政策有效路径. 研究发现: 扩大中等、 扶持弱者分配政策不仅能促进社会商品和服务消费增长, 而且能将农村居民消费差距控制在合理范围之内, 是相对较优选择, 而绝对公平、 绝对效率分配政策是相对较次选择; 政策模拟显示, 教育文化和娱乐和医疗保健消费增长幅度最多, 食品烟酒消费反而减少, 显示有效的分配政策有助于我国农村居民消费升级转型; 初次分配制度是促进农村居民共同富裕的主导机制, 再分配制度是促进农村居民共同富裕重要手段, 第三次分配制度是有益补充. 为此, 提出政策建议: 完善收入分配制度, 推进实现共同富裕; 缩小居民收入差距, 促进农民富裕富足; 完善社会保障制度, 不断增进民生福祉.

为充分发挥应急物资协议企业储备模式的优越性, 利用期权契约建立政企合作关系, 在考虑企业可同时选用实物与生产能力这两种物资储备形式的情况下, 给出企业在期权执行价格及灾害事件发生概率满足不同条件时的最优储备形式选择 (单一实物储备, 单一生产能力储备, 实物储备+生产能力储备) 及对应储备量, 并在此基础上设计相应的供应链协调机制, 分析相关因素对协调机制, 储备策略及政企双方成本利润的影响. 研究结果表明, 所设计的协调机制具有较强的鲁棒性;当企业采取双储备形式时, 较高的灾害事件发生概率会导致实物储备量增加及生产能力储备量降低, 但物资现货市场采购价格的上升仅会导致生产能力储备量增加; 无论企业采取何种储备形式, 政企双方的成本利润均随灾害事件发生概率和物资现货市场采购价格的增加而上升, 且权利金的降低会提升双方成本利润对相关因素变化反应的敏感性; 随着灾害事件发生概率和物资现货市场采购价格的上升, 企业储备模式的优越性将愈发显著.

通常将以制造型企业为核心的供应链称为制造链. 基于制造链打造平台, 构建链与平台融合的"制造链+平台"双模式是我国传统制造业实现数字化、 服务化转型的重要途径. 基于价值共创理论, 研究从双模式价值共创系统结构出发, 分析了双模式价值共创的内外动因及其实现机理. 将作用机理关系化, 形成系统整体因果回路图, 以全面捕捉各因素之间的反馈影响. 在此基础上, 为了能从动态视角更深入地理解各因素对价值共创系统的影响路径与影响程度, 进而识别影响双模式价值共创效果的关键因素, 利用Vensim 软件构建系统动力学模型并进行仿真实验. 研究发现, 资源、 关系、 网络结构动因对价值共创产生差异化促进作用, 而技术创新作用于结构动因间接影响价值共创. 前期多样性资源流动与创新、 互补性资源整合与协同率先激发共创价值的积累; 中期平台显性关系搭建、 隐性关系互动强化能有效保持多主体价值共创活力; 而网络效应推动的主体规模扩张是最终形成双模式生态的关键方面. 并且, 提高焦点企业复合能力、 平台技术投入和跨边网络效应能显著提高双模式价值共创效果和主体规模的积累; 降低顾客学习成本对主体规模的增加有一定促进作用, 但对共创价值量影响不甚显著; 而供方伙伴专业能力对双模式价值共创效果和生态建设影响较弱.

针对高铁快运网络货物运输配装优化问题,本文提出既有旅客列车捎带模式下的货物运输两阶段配装方案编制方法.第一阶段基于高铁快运网络采用K短路径算法计算货运需求可行路径集;第二阶段结合需求运输路径类型、 列车装载状态以及列车跨线运行情况,构建运输配装方案优化模型.此外,由于组合优化问题的复杂性以及模型非线性和多变量特点,传统粒子群算法求解不同货运规模下的运输配装方案模型效率较低.因此,本文通过循环迭代优化运输路径和货物配装方案,提出改进的嵌套粒子群算法以提高求解效率和精度.最后,本文以哈大客专、 京沈客专、 长白乌等10条高速铁路及动车组运行线路构成的路网为例,验证运输配装方案模型和算法的有效性.案例结果表明,考虑开行跨线列车的运输配装方案优化模型减少了约5%的需求滞留量.此外,嵌套粒子群算法能够有效求解大规模高铁网络货物运输配装问题,在求解效率上较经典算法提升约20%.

近年来,我国自然灾害频发,对人民群众的生命财产安全造成极大威胁.实践证明,政企合作储备与运输应急物资有利于更好地备灾、 救灾.尽管我国的政企合作已经初具规模,但是无论是研究还是实践中,这些合作主要考虑的仍然是双方的成本,忽视了灾民长时间缺乏应急物资所产生的痛苦,而减轻这种痛苦恰好是应急物流的根本目的,是应急物流与商业物流的本质区别,有利于更好地贯彻"以人为本"的救灾理念.为此,本文引入匮乏成本,用以衡量灾民因缺乏应急物资而产生的痛苦,并以此为基础针对以下核心问题进行了研究与探索: 1)在考虑异质化运输条件的情况下,如何确定应急物资的储备量以及价格以保证政府与企业达成双赢? 2)不同的应急物流情境(不同的应急物资、 需求分布以及匮乏成本权重)会对政企合作造成怎样的影响? 为解决上述研究问题,本文建立了基于斯塔克伯格博弈的政企合作模型,并通过数值算例以及敏感度分析,对模型的可行性进行了验证.本文通过引入匮乏成本,提出了由于长时间物资匮乏造成的灾民痛苦的衡量工具,拓宽了政企合作应急物流的研究思路,有利于践行"以人为本"的思想,为实际应急物流运作提供模型工具与理论基础.

高质量发展和“双碳”战略目标要求兼顾经济收益和环境成本. 跨国投资在推动全球产业链供应链调整的同时, 也带来属权经济收益分配和属地碳排放责任划分的争议. 本文基于区分内外资企业的国际间投入产出表, 采用反事实和情景分析方法探讨投资布局调整引致的全球价值链结构变动及其对中国国民收入和碳排放的影响. 研究表明: 2005-2016年全球价值链结构变动对中国国民收入和碳排放的累计正向贡献分别为15.23%和20.50%; 以2016年为基准, 若所有OECD (organization for economic co-operation and development) 经济体均撤走在华投资, 其引致的产业迁出将使得当年中国国民收入下降8.37%$\sim$8.71%, 生产侧碳排放下降12.32%$\sim$12.88%, 单位减碳的国民收入损失约为800美元; 若在此过程中, 中国能积极参与并主导全球产业链向欠发达地区的转移, 单位减碳的国民收入损失约为700美元, 略小于发达经济体主导产业转移所带来的经济损失. 本文通过预判全球价值链结构变动的经济和环境影响, 可为推进高质量发展提供理论支撑和政策启示.

本文结合数据包络分析(DEA)与合作博弈理论, 设计公平合理的资源分配机制.首先建立体现联盟内外部效应的新型交叉效率, 这种交叉效率既保留了传统DEA交叉效率的互评本质, 又考虑了联盟内部和外部在绩效评价中的差异性,通过赋予决策单元相应的权重, 体现联盟内外部不同决策单元重要性的差异; 其次, 基于新型交叉效率建立合作博弈的特征函数,证明特征函数的超可加性以及相应合作博弈的核心非空性; 进一步地,根据特征函数, 利用Shapley值设计资源分配机制; 最后, 通过数值算例和实证分析展现新型交叉效率和权重设置的应用价值.

网络SBM模型具有考虑系统内部结构、 不要求投入或产出等比例改进等优点, 但传统网络SBM模型在测算效率时未考虑内部中间产品或中间产品的改进方向不明确, 导致模型存在无法测度子阶段效率、 子阶段目标与整体目标矛盾等情况. 本文提出一种目标一致型两阶段网络SBM模型, 优化了中间产品的改进方向, 重新考虑了整体目标函数与子阶段目标函数, 使得在提高决策单元投入产出水平时子阶段改进目标与整体改进目标一致, 改进过程更加符合实际生产情况, 并且该模型整体效率等于子阶段效率乘积, 避免了传统加权求和方式带来的主观性和偏向性. 将其应用于我国高技术产业创新效率测度中, 实证结果表明: 目标一致型网络SBM模型的评价结果相较于传统模型更加合理, 所给前沿投影能够让无效决策单元达到DEA有效状态.

考虑海风及恶劣天气所造成的中断影响, 研究了在航船舶尾气无人机监测问题. 针对海洋气象复杂多变的特点, 提出了滚动计划框架, 重点考虑船舶可服务时间窗、 船舶实时和动态位置、 无人机最大遥传距离、 飞行速度与电池电量限制及多机型无人机配置等现实因素, 以船舶监测收益最大化为目标, 构建了无人机-机站-船舶时空网络模型, 设计了融入启发式策略的拉格朗日松弛算法求解模型, 给出了问题的上界和下界. 通过数值实验, 验证了模型及算法的有效性, 并分析了无人机机型和风力强度的影响, 可为海风及恶劣天气下在航船舶尾气多机型无人机监测提供决策支持.

数字经济时代, 反垄断问题与信息保护问题交叉重叠, 向公共政策的制定和落实提出巨大挑战. 本文在产品质量存在垂直差异且消费者对不同产品的质量敏感度具有负相关性的市场条件下构建双寡头模型, 探究不同强度的信息保护政策对寡头厂商的定价策略与消费者决策的影响, 并在此基础上从福利指标的角度分析信息保护政策的具体效应. 研究结论表明, 对于消费者质量敏感度呈跨产品负相关分布的市场, 强信息保护政策会带来社会福利的无谓损失, 弱信息保护政策和不实行信息保护并不会带来社会福利的减损, 原因在于信息通过促进竞争的方式削弱了寡头厂商的垄断力量. 同时, 在产品特征不同的情况下, 强保护政策和弱保护政策对消费者剩余和厂商利润的影响并不相同, 原因在于信息资源介入市场将会带来"垄断效应"和"竞争效应", 这两种效应互相博弈抗衡, 使市场呈现出不同的福利分配格局. 本文结论对推进我国反垄断与信息保护工作的走深走实具有一定的政策启示.

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.

本文以2010-2021年中国A股上市企业为研究样本, 实证检验了银行数字化和企业数字化赋能企业绿色转型的协同效应. 研究发现银行数字化和企业数字化均有助于促进企业绿色转型, 且银企数字化对促进企业绿色转型具有协同效应, 这一结论在考虑内生性问题和一系列稳健性检验之后依然成立. 机制检验的结果表明银企数字化赋能企业绿色转型的协同效应源于银企数字化具有"信息协同效应"、 "信贷配置协同效应"以及"内部治理协同效应". 基于企业内部特征的检验发现, 银企数字化的协同效应针对非国有企业、 小规模企业、 重污染企业以及高科技企业更为有效. 基于企业外部环境的检验发现, 银企数字化的协同效应在环境规制更强、 银行竞争更激烈的地区以及竞争性行业更为有效. 进一步对企业绿色转型的经济社会效应进行检验, 发现企业绿色转型有效促进了碳减排, 但没有证据表明绿色转型在实现企业碳减排的同时是以牺牲企业的发展为代价. 本文研究为发挥好银行数字化与企业数字化的协同作用, 以数字化赋能企业绿色转型提供一定的政策启示.

技术创新是一个动态过程,包括技术研发和技术应用两个环节.在传统的技术创新与工资收入差距经济模型中内生刻画技术应用环节,并厘清技术应用与工资收入差距的关系.本文基于中国的数据,对理论模型的研究假说进行检验.研究发现:本文重构了技术创新与工资收入差距的关系模型,从理论层面论证技术研发和技术应用对工资收入差距的作用及机制,并突出了技术应用的重要性;技术研发和技术应用对工资收入差距的影响明显不同,技术应用有助于缓和工资收入差距,但技术研发却扩大了工资收入差距,经过一系列稳健性检验后发现这一结论仍然成立;机制分析表明,技术应用主要通过市场化程度、知识产权保护和技术市场交易等机制,发挥其缓和工资收入差距的作用.本文的现实含义表明,政府需要高度重视技术应用,仅仅推动技术研发是不够的.换言之,技术研发只有进入生产过程实现技术应用,才能改善工资收入差距,进而在实现经济高质量发展的同时扎实推行共同富裕.

基于存在多个竞争性平台的理论框架,研究了平台的两种排他性合约形式:传统排他性合约和“二选一”合约.区分了优势平台使用这两种排他性合约动机的差异,并分析了不同形式的排他性合约对市场竞争和市场各方参与者收益的影响.研究结果表明,平台之间以及卖家之间的差异化程度是决定优势平台提供不同形式排他性合约的动机以及排他性交易对市场参与者产生的影响的核心因素.当平台之间以及卖家之间的差异化程度均较小时,优势平台选择提供传统排他性合约;而卖家之间的差异化程度较大时,优势平台选择提供“二选一”合约.尽管不同形式的排他性交易均会降低消费者剩余和总福利水平,但对其他竞争平台和卖家利润的影响是不确定的.传统排他性合约可以同时降低多个竞争平台的利润,而“二选一”合约则可以同时降低多个卖家的利润.本研究为平台不同形式的排他性交易行为提供了理论解释.

运用包含市场因子、 波动因子和下行风险相关因子的广义失望厌恶模型,研究下行风险及其风险溢价,并实证检验该模型对中国市场资产横截面定价的适用性.分别基于公司特征组合和股债组合作为测试资产,发现波动因子、 下行状态因子和波动下行因子可产生显著的风险溢价,广义失望厌恶模型具有一定的普适性.波动因子、 下行状态因子和波动下行因子的风险溢价均为负,表明投资者更青睐收益率与相关因子的协方差为正的资产,从而愿意为此支付溢价.采用不同的失望阈值、 波动率度量方式,以及不同的测试资产组合,广义失望厌恶模型均产生稳健的结果,引入下行风险能有效地提升模型对资产收益率的解释能力.此外,更低的定价误差对应的失望阈值和市场波动率权重都偏小,说明中国市场投资者的失望阈值较低,且更在意市场收益率的下降而非市场波动率的上升.

新闻推荐是一种重要的推荐场景,其推荐效果依赖于对新闻文本信息的充分挖掘.近年来,图神经网络因其强大的高阶信息挖掘能力,在推荐领域受到了广泛关注.然而,在新闻推荐领域,鲜有研究使用异质图神经网络,而且现有的异质图推荐模型也存在信息损失问题.为了充分挖掘新闻推荐场景中新闻、 用户、 主题、 实体、 类别等之间的高阶信息,更充分的挖掘新闻的文本特征,本文提出针对新闻推荐场景的多阶元路径引导的异质图神经网络推荐模型(简称MPNRec).该模型通过构建含有更多类型节点和边的异质图充分挖掘高阶信息,从而提高推荐效果.该方法在MIND small和Adressa 1week两个公开数据集上应用,较现有各种推荐方法在各项评价指标上至少能达到2%到5%的相对提升.

数字技术变革已经成为企业高质量发展的重要助力. 利用 "两化融合"试点这一准自然试验并以2007-2021年我国制造业上市公司为样本, 本文采用多时点双重差分法考察数字技术变革对企业股价崩盘风险的影响. 结果发现: 1)随着 "两化融合" 试点大幅促进企业数字技术变革, 企业未来的股价崩盘风险显著下降, 这一结论进一步得到了一系列稳健性检验的支持. 2)机制分析揭示, "两化融合"试点通过提升内部控制质量降低了企业未来的股价崩盘风险, 在此过程中并未吸引更多的外部监督. 3) 当会计稳健性差、 盈余激进度高、 分析师跟踪少以及媒体关注度低时, "两化融合" 试点降低股价崩盘风险的效应更显著, 可见新兴数字技术与传统治理机制存在一定的互补作用. 本研究丰富了数字经济支持上市公司治理改善的经验证据和作用路径, 所得结论为推动数字治理提升上市公司质量提供了决策参考.

新行业比较优势如何出现以及优势行业如何维持是探究经济增长路径的根本问题.本文使用2010-2020年各省133万家企业注册大数据研究了知识溢出和政策干预对比较优势显现和维持的影响,并从行业特征和省份特征层面进行了多种异质性探讨.研究发现,知识溢出促进了新行业比较优势的出现,但只有省份内部关联行业之间的知识溢出有利于已有比较优势的维持.全国层面的产业政策没有提升被扶持行业比较优势出现的概率,但增加了重点发展行业的份额.发展比较优势方面,高知识含量和高地理集中度的行业在知识溢出中得到的收益较低;中西部省份和专业化程度高的省份在行业发展时更依赖于省份间知识溢出.进一步分析发现,发达的公路系统有助于增强省份之间知识溢出对行业发展的促进作用,人口净流入高的省份充当知识外溢的角色.省份之间的知识溢出对重点行业发展政策的发挥有正向调节作用.本文的研究为提升行业多样性提供了经验证据.

具有不确定性的曝光供应量给广告资源的合理分配带来了极大挑战. 针对这种不确定性, 本文提出了数据驱动分布鲁棒定向展示广告保量投放分配模型. 首先考虑以最大化发布商收益为目标, 构建对未满足需求或超出需求的部分均进行惩罚的带有机会约束的随机规划模型. 其次, 利用曝光供应量的历史数据, 定义Wasserstein不确定集, 构建数据驱动分布鲁棒机会约束模型, 该模型提出的投放策略确保在曝光供应量最坏分布情况下发布商收益最大. 通过保守近似, 模型可重构为易于求解的混合整数规划问题. 最后, 大规模样本外测试验证了模型和求解方法的可行性、 有效性以及稳定性.

在不确定型项目的鲁棒调度研究中, 调度计划的鲁棒性评价是重点也是难点. 鉴于此, 设计了一个鲁棒性评价指标. 首先, 分析了在项目约束下活动的随机特征, 通过解构活动拖期与延期之间的关系, 推导了活动开始时间的概率. 接着, 将不确定性造成的损失描述为进度偏离成本, 通过近似法推导了其期望值, 并以之作为调度计划鲁棒性的衡量指标. 指标中引入了一个可自定义的参数, 通过调整其大小, 可权衡指标的精度和简洁度, 以提高指标在实际应用中的灵活性. 最后, 通过实验表明: 相较于传统的鲁棒性指标, 新指标能精确反映调度计划的鲁棒性, 并提高鲁棒调度算法的性能.

数字经济时代,我国银行业竞争格局正经历巨大变革,数字技术深刻影响着银行的业务模式和发展水平.本文基于大数据与传统数据融合的视角,利用因子分析法测度我国120家商业银行2009-2019年数字金融发展水平.然后利用核密度估计、空间面板杜宾模型从时间和空间两个视角考察我国商业银行数字金融发展的时空变化特征,并分析银行数字金融发展的地区差异演变规律及其来源.最后考察了银行数字金融水平与地区数字普惠金融之间的互动关系.研究发现:我国商业银行数字金融水平随着时间推移呈现极化差异.在东部地区,银行数字金融与地区数字普惠金融之间具有相互促进效应,而在东北部地区则会产生抑制效应;在中部和西部地区,两者没有明显的互动效应.本研究丰富了数字金融水平测度的构建体系,为揭示我国商业银行数字金融发展差异状况、探索与地区数字普惠金融的协同提升对策提供了重要借鉴经验.

供应商和客户是企业在供应链上的重要利益相关者, 探讨供应链结构对企业可持续发展的影响作用是我国顺利实现“双碳”目标的微观基础. 本文以2010–2022年中国A股上市公司样本为对象, 探讨供应链集中度对企业ESG表现的影响及作用机制. 实证结果表明: 供应链集中度上升会抑制企业ESG表现, 该结论在讨论测量误差、 遗漏变量和反向因果后依然成立. 供应链集中度对企业ESG表现的抑制作用在国有企业、 占据较高市场份额、 具有较低创新能力和较高机构持股的企业中更为显著. 供应链集中度通过提高经营利润波动、 运营冗余和未吸收财务冗余抑制企业ESG表现. 经营期望顺差增强了供应链集中度对企业ESG表现的抑制作用, 经营期望落差则会减弱供应链集中度的抑制作用. 本文深化了人们对利益相关者与企业可持续发展之间关系的理解, 为企业强化供应链管理与提升ESG表现提供了重要的科学依据.

碳配额交易机制被认为是应对全球气候变化最有效的碳减排市场激励手段.为了探究此机制下企业生产、减排和碳交易的最优决策以及低碳技术的扩散度,构建了低碳技术-传统技术两种减排博弈模型,分析各参数对最优决策的影响;同时,以WS小世界网络为载体,设计演化规则,利用数值仿真探索各要素对低碳技术扩散的驱动效应.结果表明:微观层面,碳配额和竞争强度升高对减排水平、碳价格和碳交易量提升无益,但产量与碳配额正相关,与竞争强度负相关.宏观层面,低碳技术的扩散程度取决于企业间竞争强度以及碳配额水平,碳配额的降低以及企业竞争强度的减弱都能够促进低碳技术的扩散.与补贴机制相比,碳配额交易机制可实现经济效益与环境效益的“双赢”,即碳配额交易机制能够促进低碳技术扩散程度并令企业获得更高利润.