本文围绕内蕴有限元,探讨其在数值偏微分方程中的应用,及其与离散微分几何和拓扑数据分析的潜在联系.由保持连续问题的数学与物理结构的数值离散驱动,本文简要回顾有限元外微分(Finite Element Exterior Calculus,FEEC)的发展.通过经典de Rham复形及BGG复形的规范离散,提出一个扩展的形式值微分形式有限元周期表,涵盖Whitney形式、分布有限元、Regge有限元及Hessian和div div复形等,为张量问题的数值求解提供统一工具.本文进一步分析内蕴有限元在Riemann-Cartan几何、广义连续介质及引力波计算等跨学科应用中的潜力.

近年来,指数标量辅助变量(E-SAV)方法作为一种流行的方法用来近似相场模型,主要是由于E-SAV方法不需要假设非线性函数下有界的优越性,本文将E-SAV方法和向后欧拉公式相结合对一类非线性波动方程进行离散,得到了具有一阶精度的线性格式,并给出了相应的误差估计,进一步通过两个数值实验验证了理论的有效性和相较于其他格式的优越性.

对机器学习和图像处理中大量出现的三块复合优化问题,原始对偶不动点算法(PDFP)是解决这类问题的一类有效算法.本文结合PDFP和Nesterov加速技术提出了加速原始对偶不动点算法(APDFP).APDFP可以包含加速临近交替预测校正算法(APAPC)作为特殊情况.在适当的条件下,我们证明了APDFP有非遍历意义下O(1/N)的收敛率.此外,针对fused lasso和计算机断层扫描(CT)图像重建问题的数值实验验证了算法的有效性.

This paper considers the real-time estimation problem of vehicle mass, which has a significant impact on driving comfort and safety. A bilinear parameter identification algorithm is proposed for a type of nonlinear identification problems, which encompass vehicle mass estimation. The feature of this nonlinear model is that two parameters to be estimated are multiplied together, which brings great difficulties to identification compared to linear models. The main idea proposed in the algorithm design is to transform the original nonlinear model into two mutually dependent linear models, which are identified by the recursive algorithms. By constructing a combined Lyapunov function, it is theoretically proved that the algorithm converges under the input excitation condition, and the convergence rate $O(1/t)$ is achieved based on some extra mild conditions. Finally, the algorithm is verified through practical experiments, with the estimated vehicle mass error of $1.06%$ on average, which shows the feasibility of the algorithm.

This paper studies a distributed policy gradient in collaborative multi-agent reinforcement learning (MARL), where agents communicating over a network aim to find an optimal policy that maximizes the average of all the agents' local returns. To address the challenges of high variance and bias in stochastic policy gradients for MARL, this paper proposes a distributed policy gradient method with variance reduction, combined with gradient tracking to correct the bias resulting from the difference between local and global gradients. The authors also utilize importance sampling to solve the distribution shift problem in the sampling process. The authors then show that the proposed algorithm finds an $\epsilon$-approximate stationary point, where the convergence depends on the number of iterations, the mini-batch size, the epoch size, the problem parameters, and the network topology. The authors further establish the sample and communication complexity to obtain an $\epsilon$-approximate stationary point. Finally, numerical experiments are performed to validate the effectiveness of the proposed algorithm.

This paper focuses on solving the distributed optimization problem with binary-valued intermittent measurements of local objective functions. In this paper, a binary-valued measurement represents whether the measured value is smaller than a fixed threshold. Meanwhile, the ``intermittent’’ scenario arises when there is a non-zero probability of not detecting each local function value during the measuring process. Using this kind of coarse measurement, the authors propose a discrete-time stochastic extremum seeking-based algorithm for distributed optimization over a directed graph. As is well-known, many existing distributed optimization algorithms require a doubly-stochastic weight matrix to ensure the average consensus of agents. However, in practical engineering, achieving double-stochasticity, especially for directed graphs, is not always feasible or desirable. To overcome this limitation, the authors design a row-stochastic matrix and a column-stochastic matrix as weight matrices in the proposed algorithm instead of relying on doubly-stochasticity. Under some mild conditions, the authors rigorously prove that agents can reach the average consensus and ultimately find the optimal solution. Finally, the authors provide a numerical example to illustrate the effectiveness of the algorithm.

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.

随着创新投入的范畴、主体、形式、方式、趋势以及因素不断变化, 创新投入的研究对象、问题范畴、方法视角会不断丰富和拓展, 创新投入要素的优化配置、高效管理与战略决策制定迫切需要建立一套体系化、科学化的计量理论框架来加以支撑. 本文构建的创新投入计量理论框架以创新过程中的创新投入为研究对象, 旨在提供关于创新投入水平、结构、因素等研究计量问题的分析思路和技术手段. 文章在阐明创新投入计量内涵及其相关研究演化的基础上, 按照计量问题属性, 从发展问题、结构问题和动力问题维度, 提出创新投入计量的关键问题及计量分析思路; 并结合创新投入管理研究进展与实践需求, 对创新投入计量的未来研究问题展望. 创新投入计量的提出与发展, 不仅拓展了创新投入配置、管理与决策的理论与方法, 而且为学术界、政策界和企业界科学理解和正确使用相关投入计量理论与方法提供了系统性框架指导.

本文初步探讨了中国央行数字货币(CBDC)在跨境交易中采用自动做市商(AMM)机制的潜在应用. 研究聚焦于通过自动做市商管理汇率波动风险的两种主要方式: 一种依赖于央行储备的直接调控, 另一种则通过市场激励实现无储备调控. 研究表明, 无储备调控机制通过设定目标区间和经济激励, 能够有效引导流动性集中并降低汇率波动风险, 同时减少对外汇储备的依赖. 这种机制也可能对市场流动性分布和价格发现产生一定影响. 未来研究可进一步探索动态市场行为、政策协调及国际合作, 以完善CBDC跨境交易中的汇率调控机制, 管控数字人民币跨境交易风险, 为数字人民币的国际化发展提供理论支持和实践参考.

新质生产力理论是马克思主义生产力理论的创新和发展, 一经提出就受到了广泛关注和研究. 为了衡量当前的新质生产力发展水平, 本文从其内涵和特征出发, 综合考虑产业发展状况和政府的促进作用, 借鉴TEI@I方法论, 搜集了产业、劳动者、基础设施、政策基础四个方面的数据, 挖掘相关领域政策文本信息, 进一步测算出了中国31个省级行政区的新质生产力发展指数. 测度结果表明: 中国正处在新质生产力形成的初期阶段, 新质生产力发展水平具有一定的空间聚集性, 东西部发展不均衡. 新型基础设施建设和新型劳动者培育将是未来新质生产力发展的关键.

本文从冲击劳动力供给和第三产业生产的供给侧视角刻画新冠疫情, 构建包含疫情冲击的一般均衡模型, 采用可计算一般经济均衡 (CGE) 方法研究新冠疫情冲击对中国产业结构调整的影响. 采用2017年到2023年中国经济运行数据, 通过调整劳动力初始禀赋和第三产业生产规模参数, 进行参数校准和数值模拟. 研究发现: 与假设没有疫情发生的理想情形相比, 疫情冲击下劳动力要素流向第三产业, 资本要素流向第二产业; 第一产业减产幅度最大, 第二产业减产幅度最小, 第三产业减产幅度居中, 出现第二产业占比上升, 第三产业占比下降的产业结构调整结果; 疫情对供给侧冲击传导至需求端, 导致消费下滑与对外贸易波动, 引起国民收入相对于理想情形持续下降; 疫情冲击引起疫情期间2020年到2022年社会福利损失分别为7.83%, 7.24%和7.01%. 本文验证了疫情期间国际贸易变动并不会改变我国产业结构调整趋势, 国际经济环境对我国生产的总体影响有限, 我国经济增长主要依赖国内循环. 因此, 本文的研究为在构建双循环新发展格局下, 应对复杂多重外生冲击以及后疫情时代中国产业结构调整提供政策建议.

铁路作为服务和支撑中国式现代化的"火车头", 分析城市高铁建设对劳动薪酬差距的影响及其内在机制, 对推进共同富裕进程至关重要. 本文使用2000-2013年各城市高速铁路开通数据和中国工业企业数据, 基于劳动市场结构视角, 采取双重差分方法估计了城市高铁建设对企业劳动薪酬差距的影响. 结果表明, 城市高铁开通将能够显著降低企业劳动薪酬差距, 其中区域间劳动市场一体化与区域内劳动技能结构改善发挥了重要中介作用. 异质性分析表明, 高铁的这种收入均等化效应在交通依赖度和工业自动化程度较高的行业、制度环境更好的城市以及一般贸易企业中表现更强劲. 扩展分析验证了城市高铁开通对劳动市场结构影响的空间溢出效应, 并从整体、广延边际及集约边际角度探讨了城市高铁开通对城市-行业层面劳动薪酬差距的降低作用, 而这种降低作用主要由新企业进入、原有企业退出及持续在位企业的企业内劳动薪酬差距缩小所致. 本文为政府利用高铁网络引导高质量劳动要素合理流动, 并推进共同富裕进程提供了经验层面参考.

原油价格预测对全球经济稳定与能源产业发展至关重要, 但现有单一神经网络方法在预测中存在显著局限: 增加网络深度与宽度对性能提升有限, 且容易导致过拟合风险加大和泛化能力降低. 针对这一问题, 本文提出一种基于多结构神经网络模型融合的方法, 通过构建浅层、稀疏连接和跳跃连接的多层感知机的变体网络, 利用多个结构简单的小规模神经网络进行多样化融合, 以提升预测性能. 实验结果表明, 该方法在预测原油价格序列数据时, 无需依赖复杂的单一深度神经网络, 仅通过多个结构简单的小规模神经网络的融合, 即可实现比深度神经网络更精准的预测效果.

数字政府建设通过政府信息公开、政府数字治理、在线政务服务以及企业外部监督四方面提升了政府的治理能力, 赋能企业信息获取、技术创新和成本降低, 对企业的ESG表现起到促进作用. 本文以2012-2023年的A股上市公司为样本, 以"大数据管理机构改革"为准自然实验, 采用双重差分法考察了数字政府建设对企业ESG表现的影响. 基准回归结果表明, 数字政府建设能够显著提升企业ESG表现. 通过控制同期政策、控制所在省份数字经济发展水平、更换样本筛选方式、控制市场预期效应以及改用异质性稳健估计量等方法进行分析发现, 研究结果具有较强的稳健性. 异质性分析结果表明, 数字政府建设对数字化转型程度低, 污染程度高的企业以及非国有企业的ESG表现的促进作用更为明显. 进一步地, 通过机制分析发现, 数字政府建设可以通过降低企业融资约束、促进企业数字创新、降低企业制度性交易成本和代理成本等内在路径影响企业ESG表现. 本文为数字政府建设的积极影响提供了经验证据, 也为相关政策的制定提供了思路与启示.

本文将长短期记忆 (long short term memory, LSTM) 神经网络与选择性状态空间模型(selective state space model, SSSM) 融合, 构建了选择性长短期记忆 (selective long short term memory, SLSTM) 神经网络模型, 提出了一种新的动态协方差矩阵预测方法, 并将其用于改进分层风险平价 (hierarchical risk parity, HRP) 资产配置策略. 首先, 本文构建了具有长期记忆功能和动态调整机制的 SLSTM 模型, 并设计了一种复合损失函数用于动态协方差矩阵的预测; 然后, 将预测结果应用于 HRP 以优化金融资产的配置策略; 最后, 选取金融市场主流基金产品的数据, 通过实证分析和敏感性分析验证模型的有效性和合理性. 结果表明: 1) 相比于 LSTM 模型, SLSTM 模型显著提高了动态协方差矩阵预测的有效性. 2) 复合损失函数增强了模型对协方差矩阵关键属性的学习能力, 从而有效提高了模型对协方差矩阵预测的准确性. 3) 相比于其他资产配置策略, 基于 SLSTM 模型预测协方差矩阵的 HRP 策略能够获得较高的风险调整后收益.

中国不同地区的空气质量因人口密度、地理位置、气候等因素而存在差异. 针对空气污染问题, 中国政府采取了一系列严格的节能减排措施以减少环境损失. 为了更深入地理解政策对空气质量的影响, 本文提出了一种基于包含外生变量的时空模型政策评估框架, 并结合广义Yule-Walker估计方法, 创新性地解决了模型中的外生变量估计问题. 通过理论推导、仿真实验和实证分析, 验证了模型的可靠性和适用性. 尤其是, 在评估2014年APEC会议期间的空气质量治理政策中, 本文提供了更细致的量化结果, 揭示了政策实施在不同时间和空间上的异质性影响.

在数字化转型影响的微观层面上, 目前尚缺乏数字化转型对管理层自利行为影响的相关研究. 本文构建固定效应模型, 基于A股上市公司的数据, 分析了企业的数字化转型对管理层自利行为的影响效果与传导路径. 研究显示: 企业的数字化转型通过降低信息不对称、提高公司治理效率、减少公司财务柔性而约束了管理层的自利行为, 且企业的数字化转型对于不同区域、不同竞争程度、不同行业的管理层自利行为存在异质性影响效果. 政策建议是: 加大企业数字化转型的力度, 降低信息不对称、提高公司治理效率、降低公司财务柔性, 并对管理层的自利行为实施差异化调控. 本文积极响应促进实体经济和数字经济深度融合制度的精神要求, 以管理层自利行为作为突破口, 为企业的数字化转型促进公司治理、提高经营效率提供了经验解释与决策参考.

准确测度是认识数字经济及开展后续研究的首要条件, 本文参考美国经济分析局(BEA)和国际经合组织(OECD)等权威组织的做法, 结合国家统计局2021 年最新公布的《数字经济及核心产业统计分类(2021)》的分类方法, 利用官方统计资料测算了中国省级数字经济增加值, 并探究了数字经济发展对城乡收入差距的影响及其机制. 研究发现, 我国数字经济发展迅速但地区间差异明显, 数字化基础设施是数字经济发展的根基, 数字经济发展对城乡收入差距存在"正U型"的影响效应. 进一步, 为寻求拐点后缩小差距的可能路径, 本文通过机制分析发现: 数字经济发展推动了我国农村劳动力转移并推迟了拐点到来; 促进了农业现代化发展, 提高了农户收入进而缩小了城乡收入差距; 且数字经济强省可通过空间溢出方式缩小相邻地区的城乡收入差距. 本文为促进数字经济包容性发展提供了政策建议.

如何测度高碳行业面临的气候转型风险, 以及如何有效识别和化解高碳行业系统性风险溢出及传染效应是当前政策制定者和学术界面临的重要课题. 本文利用企业和行业匹配数据, 基于高维时变向量自回归指数模型测算高碳行业气候转型风险冲击与行业间溢出效应. 研究发现: 高碳行业面临的气候转型风险最高, 金融业最低; 气候转型风险越大, 上市公司面临的系统性风险就越高, 并且高碳行业资产搁浅是重要的传导路径; 不同时期的政策背景下, 高碳行业对关联行业风险溢出效应出现差异化倾斜, 高碳行业的主要风险溢出对象均与自身有生产网络或者金融网络上的关联. 银行业始终表现为风险吸收角色处于风险网络中心, 并与高碳行业高度关联. 本文为政府和监管部门了解转型风险对高碳行业的影响以及行业关联情况提供依据, 并扩展了化解高碳行业的系统性风险跨行业传染研究.

由(Pyragas,1992年)提出的连续混沌系统的反馈控制方法主要将时滞反馈项作用于三维系统的中间方程,但实际上对于反馈项作用于系统的最后一个方程也非常方便有效.文章以Shimizu-Morioka混沌系统为例,将反馈项加于其最后一个方程,以单时滞作为分岔参数讨论系统平衡点的局部稳定性及Hopf分岔产生的条件,进一步利用中心流形定理及规范型理论分析分岔的方向及稳定性.最后,数值实验加以验证理论分析结果以及混沌控制的有效性.

比例标签学习(LLP)是一个弱标签学习问题,其中实例级标签信息以袋子的形式抽象,即只有每个袋子的标签比例可用.因此,LLP可以被归类为"学习袋社区",即由实例组成的"学习袋"是相互关联的.与典型的分类法类似,我们的目标不仅是学习一个分类器来极大地恢复训练数据中的实例级标签,而且还要将这种标签预测泛化到未见过的数据中.然而,由于统计估计的模糊性或近似性以及标签噪声的存在,这种学习框架更现实的情况是容易设想一种区间比例信息,而不是LLP中的实值比例.因此,对于这些通用场景,标准的LLP方法无法提供令人满意的标签预测器.文章提出了一种名为区间标签比例(bounded label proportions,BLP)的新学习框架来解决这个令人困扰的问题.此外,还提出了一种基于随机森林(RF)的BLP鲁棒算法:BLP-Forest算法,它能够较好地处理多类高维问题.为了便于比较,将实验分为两部分.首先,将BLP-Forest退化为标准LLP问题,以验证这两个相似学习问题之间的演变.结果表明,即使在配备实值比例信息的情况下,BLP-Forest也具有天然优势,这主要得益于RF算法的应用.在第二部分中,选择了具有多类和更高维度的大型数据集.同时,还特意为每个数据包中的比例信息添加了适当的噪声.所有实验都表明,BLP-Forest在大多数情况下都能获得最佳精度.最后,得出结论,在处理多类和高维度问题时,文章提出的方法性能最佳.