在港口腹地集疏运中, 不确定的在港周转时间给集卡调度带来重重挑战. 本文提出了一种基于在港周转时间预测的外集卡调度优化方法, 通过分析港口的历史闸口数据, 提取相关特征, 并应用随机森林的机器学习方法, 训练集卡周转时间的预测模型, 在外集卡调度优化模型中, 通过对随机森林预测模型的反复调用, 将周转时间反馈到优化模型中, 从而制定更可靠的集卡调度方案. 基于我国华南某集装箱码头的闸口数据训练预测模型, 结果显示其在拟合港口集卡周转时间预测上具有较高的精度, 拟合优度均超过0.9; 在优化模型数值实验中, 误差中位数均分布在1%, 表明基于机器学习的在港周转时间预测与调度优化模型的结合, 能减少在港周转时间不确定对调度计划的扰动, 提升集卡公司集疏运调度提供的可靠性和有效性.

城市特定区域往往同时存在路内、路外和共享三种停车设施, 它们的服务特征具有显著差异. 区域内交通系统在其演化过程及对其状态指标的观测过程中通常均存在不确定. 本文以最小化区域内交通参与者总出行成本(包括区域通行成本、寻泊成本、管理成本和步行成本)为目标, 构建基于滚动优化与数据融合估计的双驱动模型, 对区域多类型停车服务的动态供给策略进行设计, 并通过蒙特卡罗数值模拟验证了策略的有效性. 研究发现: 首先, 所构建的动态优化问题可等价转化为带有不等式约束的二次规划问题, 且该规划问题的解若存在则一定为唯一全局最优解; 其次, 在考虑过程和观测两类不确定性的情况下, 系统观测结果与系统目标轨迹之间会存在较大误差; 最后, 引入卡尔曼滤波器能够有效减少后验状态估计与系统目标轨迹之间的误差, 进而提高区域内通行效率并降低总出行成本.

快速发展的社交媒体不仅为商家提供产品营销平台, 也是产品销售渠道. 在传统电商渠道基础上引入社交电商渠道有助于拓宽消费者市场, 但会加剧渠道竞争, 为此, 对制造商来说需要充分考虑用户特性, 进行有效的渠道策略选择. 本文基于三种不同的供应链结构: 不引入社交渠道、引入自营社交渠道和引入第三方社交渠道, 构建模型研究社交渠道对制造商的影响. 研究发现: 制造商引入自营社交渠道时, 随着渠道间价格竞争程度的加剧, 若社交渠道潜在需求量较低, 其会降低批发价; 反之, 则提高批发价. 同时, 当社交渠道潜在需求量较大或当社交渠道潜在需求量较小, 渠道间价格竞争程度较弱, 粉丝比例较低且粉丝和普通用户间差异较大时, 制造商总是引入社交渠道. 还发现制造商引入社交渠道时, 随着粉丝和普通用户间差异的扩大, 若社交渠道潜在需求量较低, 其兼任社交零售商的可能性增多; 反之, 则与第三方社交零售商合作的可能性增多.

近年来, 全球资本市场剧烈震荡, 黄金期货的避险与保值功能愈加凸显, 其价格预测研究受到投资者的高度关注. 本文结合MEMD多频率尺度同步分解功能与WGAN-GP高效提取多元时序复杂模式优势, 提出基于LASSO影响因素体系的沪金价格多频率尺度集成预测模型MEMD-WGAN-GP. 首先, 从宏观政策、黄金市场、股票市场及原油市场中选取30个指标变量, 再通过LASSO筛选构建沪金价格影响因素体系; 其次, 对解释变量集和沪金价格序列进行MEMD同步分解, 获得各频率尺度下若干组IMF分量, 并分别建立每一频率尺度下IMF分量的WGAN-GP预测模型; 然后, 从预测有效性角度对IMF组合方式进行优化, 并加和集成优化后各IMF分量预测值得到沪金价格整体预测值; 最后, 全面评估了本文模型在沪金价格不同市场行情下的预测性能. 研究表明: MEMD-WGAN-GP具有最强趋势预测能力、最小回归误差和最低预测滞后性.

在复杂多变的金融市场环境中, 充分利用高频交易数据中的当前不确定信息有助于改善资产波动率的建模与预测表现. 本研究将该信息纳入已实现乘法误差模型, 构建已实现实时乘法误差模型(realized real-time MEM模型)对波动率与已实现波动率测度进行联合建模. 与现有模型不同的是, 该模型将当前已实现测度观测值经尺度变换后的随机扰动项看作是高频信息的"实时"日内因子变量, 从而将资产收益的当期条件波动刻画为由历史已实现测度观测值与"实时"日内因子所共同驱动的混合函数. 在此模型框架下, 探讨已实现测度的条件分布定理及相关性质、模型的弱平稳性和强平稳性条件、参数的拟极大似然估计方法和样本外向前多步波动率预测定理. 另外, 对此模型进一步拓展以纳入该信息的杠杆效应和波动反馈效应特征. 以四组国际指数为研究对象, 实证结果表明: 1) 高频数据的当前不确定信息使得已实现测度的条件分布具有时变峰度特征, 以此提升模型对资产收益波动的样本内建模能力. 2) 相比于基准模型, realized real-time MEM族模型在波动率、已实现测度的条件分布及波动率的在险值(VolaR)等方面均具有更高的样本外预测精度.

恒定应力加速退化试验(ADT)是可靠性评估的有效手段, 通过分析高应力水平下的退化数据, 外推产品在正常应力下的可靠性水平. 处理退化数据的常用方法包括一步法和两步法, 一步法通过最大化基于退化数据的对数似然函数进行模型参数估计和后续推断; 而两步法首先估计每个样本的伪寿命, 进而转化为加速寿命试验(ALT)分析. 随着计算能力的提升, 一步法的计算变得更加容易, 已有研究对一步法和两步法在非加速情境下进行了比较. 然而, 在考虑ADT情境下, 有关这两种方法比较的文献相对匮乏. 本研究旨在针对恒定应力ADT系统地比较这两种方法, 为选择适用于ADT的可靠性评估方法提供更为准确和有效的指导. 在本文中, 我们提出了伪寿命对真实寿命高估或低估的判别标准, 并通过数值模拟在线性退化情况下比较了一步法和两步法对平均失效时间(MTTF)的评估效果. 此外, 我们应用于一组经典数据集, 其结果与模拟结论相符合. 总体而言, 模拟结果表明, 对于不同样本量和观测次数, 相较于基于不同分布的伪寿命的两步法, 一步法在产品MTTF评估方面具有更高的准确性, 且在小样本情形下尤为明显.

可变前沿面假设下的逆数据包络分析(逆DEA)方法能够在考虑技术变化对前沿面影响的前提下, 有效地分析决策单元(DMU)在未来生产期的资源配置与产出优化问题. 但是, 现有方法仅讨论了前沿面变化的单一情形, 忽略了技术变化的复杂性将导致生产前沿面变化多样性的问题. 为解决该问题, 文章首先通过深入分析揭示了现有方法存在问题的原因. 然后, 提出技术变化视角下的可变前沿面逆DEA方法, 并讨论了所提方法反映的未来生产期前沿面变化的不同情形及相关性质. 最后, 通过对比分析说明该方法的优势, 并将其应用于中国高技术产业发展目标规划的应用研究. 结果表明, 文章方法能够有效地反映前沿面变化的多样性和前沿面的潜在变化趋势, 并能够为决策者制定相关发展规划提供参考借鉴.

数据规模的增大与数据更新频率的加快为效率评价带来挑战. Free Disposal Hull (FDH) 是非凸技术下一种经典效率评价方法. 相比于凸性技术下的数据包络分析, FDH效率求解的过程更加复杂, 且在数据快速更新的情形下难以保证评价结果的时效性. 针对上述问题, 首先在现有枚举算法的基础上提出了一种基于决策单元之间支配关系与参考关系的快速枚举算法(fast enumeration algorithm, FEA), 用于计算大规模样本FDH效率值. 其次, 结合支配关系和参考关系的传递性提出了动态快速枚举算法(dynamic fast enumeration algorithm, DFEA), 用于更新FDH效率评价结果. 最后, 通过数值模拟与好大夫平台的医生评价应用验证算法的有效性. 实验结果表明, 与枚举算法相比, FEA完成大规模样本FDH效率评价的用时明显减少, 且DFEA能够对大规模样本FDH效率评价结果进行实时更新.

复杂装备核心技术研发是一个多主体协同创新的活动,然而, 由于创新主体在目标、利益等方面的述求不同,他们往往不按照研发系统的要求投入相应的努力程度和合作程度,这直接影响复杂装备核心技术研发进度和效率.为调动创新主体积极性与能动性, 亟需构建一种有效的激励机制. 鉴于此,针对复杂装备核心技术研发激励问题,考虑到努力程度、合作程度和核心技术水平是影响复杂装备核心技术研发的重要因素,从成本分担视角, 利用博弈分析技术,构建了复杂装备核心技术研发利益模型,分析了合作、非合作、激励情形下的最优决策,进而设计了核心技术研发激励机制,并以实际案例验证了模型的有效性与合理性.

文章研究了带有松弛工期指派的单机排序问题,目标函数是最小化加权提前损失和误工损失, 证明该问题是$NP$难的, 并提供了一个时间复杂度为$O(n^2P(P-p_{\max}))$的伪多项式算法. 此外, 研究了在松弛工期下的最小化总误工损失问题的两种特殊情况: 相同的加工时间和相同损失系数, 分别提出了时间复杂度为$O(n\log n)$ 的多项式时间算法.

根据实践中三种不同形式的生产者责任延伸(EPR)制度, 面向由原始设备生产商(OEM)和独立再制造商(IR)组成的制造-再制造竞争系统, 通过构建动态博弈模型, 设计三种与碳税规制相结合且具有EPR特征的混合规制, 探讨EPR制度内涵的引入对于碳税规制政策效能的提升作用. 研究表明: 对于发挥混合规制政策效能而言, 减排技术溢出效应的存在至关重要; 相对于碳税规制, 三种混合规制的实施均可提高消费者剩余和环境绩效, 并具有更强的减排及再制造激励效果, 但适用范围存在较大差异; 基于"征补-奖惩"的混合规制可较好地平衡减排激励效果、企业利润、环境绩效, 并在一定程度上带来更高的社会福利. 研究结论对于EPR与碳税的组合政策设计具有一定参考价值.

碳中和背景下, 林业碳汇项目投资成本高、回报周期长, 碳排放企业面临资金约束等困难. 针对这一问题, 本文基于现实林业碳汇融资机制, 构建了银行碳汇预期收益权质押、产业投资基金与BOT三种融资模式模型, 并从碳排放企业利润与碳汇产出水平视角, 对比分析了不同融资模式下碳排放企业的均衡结果. 研究表明, 当碳排放总量较高时, 无论自有资金量如何变化, 企业基于利润最大化将首选产业投资基金融资模式; 当自有资金较高但碳排放总量较低时, 企业将优先选择银行质押融资模式; 当自有资金与碳排放总量均较低时, BOT融资模式将成为企业的最佳融资决策. 基于可持续发展视角, 政府应推动企业采用产业投资基金融资模式以实现社会经济与环境的双赢.

基于最坏条件风险值(WCVaR)的分布鲁棒多目标双层规划是由上层决策和下层决策的多损失目标函数构成的双层决策模型.首先,分别定义了上层决策和下层决策对应的扰动凸集下的凹概率密度函数簇.在给定上层决策和下层决策对应的多损失目标函数下,再分别定义了它们对应整个扰动集上的鲁棒VaR值和鲁棒WCVaR值. 由此,构建了具有凹概率密度函数簇下基于WCVaR 的分布鲁棒多目标双层规划.在一定条件下证明了基于WCVaR的分布鲁棒多目标双层规划的模型等价于在带扰动参数下的分布鲁棒多目标双层规划.然后, 在上下层都是有限混合概率密度函数簇情形下,证明了对应的基于WCVaR的分布鲁棒多目标双层规划等价于另一个带有限多个约束的分布鲁棒多目标双层规划,这种情形下当所有目标函数和约束函数均为线性函数时,该等价非线性多目标规划可转换为一个近似的双层线性规划问题求解. 最后,建立了一个具有上下层决策的多个产品在周期波动情形下生产与订购的基于WCVaR双层鲁棒决策模型.通过数值实验,表明了该模型可以获得上层决策和下层决策的多产品生产与订购近似鲁棒策略,通过选择最小风险损失对应的鲁棒策略,来避免多产品生产与订购对应的过剩或不足损失.

对于求解无约束优化问题,文章结合混合自适应技术引入新的Dai-Liao型共轭参数,使用一个调控参数作为谱参数以构造有效搜索方向,从而提出一个新的Dai-Liao型混合共轭梯度法,其搜索方向独立于任意线搜索满足充分下降性. 一些基本假设和弱Wolfe线搜索条件下,建立对一致凸函数的算法强收敛性和对一般函数的算法全局收敛性. 在Armijo线搜索下, 关于一致凸函数, 对新方法的迭代复杂性展开分析,即获得梯度范数低于精度$\epsilon$ 时, 其最多需要$O(\epsilon^{- 2})$次函数求值. 最后,数值试验结果表明, 该方法在求解无约束优化问题和图像恢复问题上优于一些现有算法.

本文创新性地从实时互动性强、难以事前完全准备的业绩说明会入手, 研究了我国上市公司由管理层自主把控、战略决策的异常情感语调与债券信用利差的关系. 研究发现, 业绩说明会管理层异常情感语调与债券信用利差显著负相关. 机制研究发现, 业绩说明会的管理层异常情感语调与公司未来业绩显著正相关, 与未来破产风险显著负相关, 即异常情感语调可作为预测公司未来业绩和破产风险的可靠信号. 这说明异常情感语调符合信息增量观, 具有财务定量信息以外的信息增量, 使得债券信用利差的定价更精准化. 此外, 在公司信息透明度更低、机构投资者持股比例更少、民营企业和债券票面利率更高的子样本中, 异常情感语调与债券信用利差的负相关关系更加显著. 最后, 异常情感语调与债券信用评级和发行规模显著正相关, 与发行利差显著负相关. 上述结果表明, 上市公司业绩说明会的异常情感语调会影响企业在债券市场的直接融资成本, 使更高质量的企业获得更低的融资成本, 从而对债券市场产生了多方面的跨市场积极溢出效应. 这些研究发现对提升债券市场定价效率、化解债券市场风险和促进资本市场高质量信息披露等具有重要启示.

近年来, 电子商务的繁荣为农业发展提供了机会,不但拓宽了农户的销售渠道, 也为农户提供了新的融资渠道.文章构建了由资金受限的农户和电商平台组成的农产品供应链,农户通过电商平台销售农产品, 平台作为中介收取佣金,并实施促销手段吸引消费者. 基于银行融资和平台融资,文章分别探讨了农户和平台在Stackelberg博弈和Nash博弈下的最优决策和利润,并进行了对比分析. 研究发现,贷款利率和产出风险等因素对供应链成员融资模式的选择有重要的影响.当满足一定条件时,平台融资下农户的生产投入量更高且供应链成员可以获得更多的利润. 同时,与Nash博弈相比, Stackelberg博弈下供应链成员的利润会更高.

社交媒体的崛起改变了资本市场的信息格局和参与者行为. 在此背景下, 本文利用新浪微博数据, 探究了上市公司社交媒体账号使用对分析师报告市场反应的影响. 借助回归分析以及工具变量法等, 研究发现, 分析师报告发布前一周内, 若上市公司新浪微博存在更新, 市场对分析师报告的反应会显著降低, 即上市公司微博可以部分替代分析师报告向市场传递信息. 此外, 微博发布的次数、字数、评论量和转发量越多, 上市公司的机构持股比例越低、分析师跟踪人数越少, 上市公司微博使用对分析师报告所引起的市场反应的削弱作用越明显. 本文的研究发现丰富了对资本市场中信息中介交互以及社交媒体在信息传播中作用发挥的理解.

文章研究两个竞争的再保险人与一个保险人博弈下的再保险合同制定问题. 保险人从事两种相依的保险业务, 相依性通过索赔次数与索赔额共同刻画. 针对两种保险业务, 保险人分别与不同的再保险人签订再保险合同. 对于这两种保险业务, 文章都不限定再保险类型, 再保险的具体形式通过求解保险人和再保险人所考虑的随机优化问题确定. 通过相对业绩, 量化两个再保险人之间的竞争, 建立他们之间的非零和随机微分博弈, 进而建立保险人与两个再保险人之间的主从随机微分博弈. 在均值-方差准则下, 利用随机分析和随机控制技术求得最优再保险合同, 即保险人的最优索赔风险分担策略和两个再保险人的最优再保费定价策略. 最后, 通过数值实验探究模型参数对最优再保险合同的影响.

服务化成为了当下制造企业对抗市场冲击时的重要选项, 关于该战略实施的落脚点的研究已遍及企业经营的各个领域. 但从目前来看, 尚缺乏从供应链视角进行的观察. 本文将对供应商的贸易信贷的影响作为服务化战略实施的对象进行探索, 通过信号理论的视角分析企业服务化所释放的信号对于企业获得贸易信贷的可能影响, 并采用上市制造企业的数据进行论证. 实证分析结果表明, 服务化与贸易信贷呈"U"型关系. 在企业自身特征中, 财务宽松程度对这种"U"型关系有负面调节作用, 而服务相关性则对上述关系没有产生显著的影响. 在分组检验中, 相比于非国有企业以及装备制造业的企业, 国有以及轻工业企业服务化与贸易信贷之间的"U"型关系会相对缓和. 本文基于信号理论实证验证了服务化对制造业企业贸易信贷的影响, 研究结果可以为运营管理领域的学者和从业者提供一些重要的理论和管理启示.

随着智能出行和共享经济的发展, 出行即服务(Mobility-as-a-Service, MaaS)平台逐渐发展成为现代交通系统的一部分. MaaS平台的成功依赖于平台运营商与运输服务提供商之间的数据共享, 但如何平衡共享的程度与质量、协调各方利益, 仍是一个重要挑战. 文章旨在分析MaaS模式下的数据共享问题, 重点探讨数据共享程度和数据共享质量对系统效益的影响. 为此, 文章构建了由一个MaaS平台运营商和一个运输服务提供商组成的交通系统, 并基于微分博弈理论, 分析了三种不同博弈情境下各参与者的最优策略和收益. 结果表明, 当收益分配系数满足一定条件时, 从Nash非合作博弈到Stackelberg主从博弈, 再到协同合作博弈, 对各参与者和交通运输系统整体来说是一种帕累托改进. 此外, 补贴激励和协同合作机制均能有效提高MaaS平台运营商和运输服务提供商的数据共享效率, 进而提高双方及系统整体的收益.

企业跨国经营是我国构建双循环新发展格局不可忽视的重要环节, 但企业跨国经营是否会加剧内部股东机会主义行为, 既有研究尚未给出解答. 为此, 本文以2007-2021年中国A股上市公司为样本, 基于本文提出的"减持三角模型", 实证探讨了企业跨国经营对企业内部股东股票减持行为与减持动机的影响. 研究发现, 跨国经营会显著加剧企业内部股东股票减持行为. 而且, 跨国经营企业内部股东减持具有明显的机会主义动机与套利减持倾向, 意味着跨国经营企业存在较高的违规减持风险. 该结论经过多时点双重差分模型、Bartik工具变量法等一系列检验后依然成立. 机制分析发现, 跨国经营加剧了企业面临的市场风险、信息不对称问题与股价泡沫现象, 进而分别构成内部股东减持压力、减持机会与减持借口. 异质性检验发现, 跨国经营主要加剧了董事的减持行为, 并没有加剧监事与高管的减持行为. 经济后果检验发现, 跨国经营企业内部股东减持会加剧公司股价崩盘风险. 不过, 持续稳定的出口规模, 强有力的政策监管, 良好的机构投资者治理环境、内部控制环境与审计师治理环境能够有效遏制跨国经营企业内部股东减持行为. 文章丰富了企业跨国经营经济后果及内部股东减持动因方面的研究, 研究结论对于引导资本市场利益相关者关注跨国经营企业潜在的违规减持风险具有一定的现实意义.

以制造商、代工厂和零售商组成的供应链系统作为研究对象,考虑消费者的质量感知差异,通过构建零售商未开发自有品牌和开发自有品牌两种供应链博弈模型,研究零售商的自有品牌质量决策问题. 研究结论表明:开发自有品牌是零售商的最优策略, 但是会侵占制造商的利润;零售商开发自有品牌时, 供应链博弈模型的均衡解不唯一,均衡结果取决于高质量感知消费者比例和消费者品牌意识度的大小;当高质量感知消费者比例较大且消费者的品牌意识较强时,自有品牌产品不是“低质低价”产品, 而是“高质低价”产品;提高高质量感知消费者比例有利于提高制造商品牌产品和零售商自有品牌产品的质量;当消费者的品牌意识较强时,提高高质量感知消费者比例对供应链各节点企业都有利.

全球产业链供应链加速重构背景下, 美国试图实行友岸化近岸化战略以减少其产业链供应链对我国的依赖. 东南亚和墨西哥等经济体成为我国产业转移的主要去向, 这势必会对我国产业部门在全球价值链上的影响范围、获利能力和抗风险能力带来不利影响. 本文采用多区域投入产出(MRIO)数据库的中间产品贸易数据构建了全球生产网络模型, 并分别提取出从不同视角反映全球价值链骨干的现实网络(零模型)和人造网络(反事实模型), 然后在此基础上分析了美国对华贸易政策对全球生产网络重构和我国产业链外迁风险的潜在影响. 研究表明: 美国依托"阿尔塔西亚(Altasia)''实行的友岸化战略和依托"美墨加三国协议(USMCA)''实行的近岸化战略会导致全球范围内产业链供应链的部分脱钩, 且友岸化战略加剧了经济逆全球化趋势和我国产业链外迁风险. 最后, 本文提出在美国针对中国供应链实施"去风险化(De-Risking)''政策背景下, 提升我国产业链供应链韧性和安全水平的政策建议.

考虑竞争环境下多个零售商的订货问题. 在市场需求分布函数未知且市场需求支集信息非对称的背景下, 应用鲁棒优化中的最小化最大绝对事后后悔准则与最大化最小相对事后后悔准则, 分别建立多个竞争零售商的订货博弈模型. 证明了两种准则下竞争零售商订货博弈的Nash均衡解的存在性, 并导出了特定条件下最优订货策略的封闭表达式. 通过与传统的最大化期望利润准则下的最优订货策略进行比较, 分析了两种鲁棒优化准则性能的优良性. 结果显示, 当不存在顾客转移, 即零售商之间不存在市场需求竞争时, 最小化最大绝对事后后悔准则始终优于最大化最小相对事后后悔准则; 当存在顾客转移时, 各个零售商面临的市场需求相互作用, 两种准则呈现出 “混合”的优良性, 特别地, 在信息非对称程度较高的情况下, 存在最大化最小相对事后后悔准则优于最小化最大绝对事后后悔准则的可能.

数字孪生通过仿真建模映射物理实体, 基于虚实交互, 利用数据融合、行为模拟、优化决策和可视化技术, 显著提升系统可靠性并降低维护成本. 在智能运维实践中, 普遍存在数据质量不佳、异常样本稀缺、退化过程不明等痛点, 数字孪生技术为这些问题的解决提供了新范式. 本文针对装备的运维需求, 系统梳理了数字孪生中的仿真技术和建模技术, 总结了在异常检测、剩余使用寿命预测、故障诊断和运维决策等关键领域的研究进展, 进而围绕数字孪生驱动的智能运维, 对相关研究成果与技术路线进行归纳分析. 基于前期理论研究与应用实践, 本文提出数字孪生驱动的装备全寿命周期智能运维等级——以孪检实(DM1)、以孪预实(DM2)、以孪诊实(DM3)和以孪优实(DM4). 进一步, 通过舰船运维的真实案例, 展示了数字孪生驱动的装备全寿命周期智能运维在具体业务场景中的应用. 最后, 基于研究现状和工程实践, 提出若干未来发展方向, 为数字孪生驱动的装备全寿命周期智能运维提供借鉴与参考.

数字金融作为现代经济体系的重要组成部分, 对新质生产力的发展具有关键的影响力. 文章基于2013-2022年选取的中国30个省份及直辖市的面板数据, 运用熵权-TOPSIS 法测算省级层面新质生产力发展水平, 并通过双向固定效应模型和中介效应模型分析数字金融对新质生产力的影响效应和作用机制. 研究发现, 数字金融显著促进了新质生产力的发展, 该结论通过了稳健性检验和内生性处理. 异质性分析中发现, 这种促进作用在不同地区、不同创新能力和不同企业集聚程度表现出差异性, 呈现出“中部>东北部>东部>西部”、“创新能力高>创新能力低”、“企业集聚程度高>企业集聚程度低”的格局. 作用机制检验发现, 数字金融通过推动科学技术水平、提高资源配置效率和优化产业结构升级的正向效应对新质生产力产生促进作用. 门槛效应分析发现, 在数字金融影响新质生产力的过程中, 当创新产出水平跨越门槛值时, 数字金融对新质生产力的促进作用减弱, 存在边际递减效应. 因此, 文章讨论了相关政策建议, 为数字金融促进新质生产力的发展政策制定提供有益思路.

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.

数字金融能够为实体经济发展带来丰裕的金融资源,它对企业的投资决策具有深远的影响.为探寻数字金融对企业投资结构偏向的影响并厘清其影响机制,文章将研究视角拓展至数字金融如何影响企业实体资产投资与金融投资之间的关系.基于2011-2021年3641家A股实体上市公司22,242条样本数据, 研究发现,数字金融的发展加剧了实体上市企业的金融投资偏向,在经过一系列稳健性检验后结论依然成立.从影响机制来看,数字金融通过改善企业的外部金融环境, 提高了金融投资便利度;数字金融通过刺激企业持有金融资产的投机性动机,加剧了企业的金融投资偏向.进一步分析发现,行业层面的同群效应在“数字金融-金融投资偏向”关系中表现出“催化剂”的特征.文章证实了数字金融影响着企业的投资结构,为企业投资结构的合理化选择提供了经验证据.

以数字要素赋能绿色创新, 是企业培育竞争优势和实现绿色升级的关键路径. 随之而来的问题是, 目前数字化转型能否有效赋能绿色创新的全面迭代优化? 既有研究仅讨论了数字化转型对绿色创新的积极作用, 却忽视了数字化转型中绿色创新内部不同领域创新活动的地位和结构变化, 未能明晰当前数字化与绿色化的阶段性匹配问题及内在机理. 基于此, 本文依据"国际专利分类绿色清单"对2007-2022年A股上市企业绿色专利信息检索分类, 按照应用领域归纳得到经营管理与设计类、生产节能类与末端治理类绿色创新, 基于资源编排理论和技术一致性理论分析, 实证考察了数字化转型对绿色创新的非对称作用. 研究发现: 数字化转型显著推动了经营管理与设计类绿色创新, 对生产节能类与末端治理类绿色创新的赋能作用不足; 相较于数字业务场景应用, 数字底层技术的布局和发展对绿色创新的非对称作用更为显著; 从研发资源配置的角度来看, 数字化转型推动经营管理与设计类绿色创新既是新增研发资源的结果, 也以挤占其他领域绿色创新的研发资源为代价. 同时, 绿色创新的三元共治因素(市场、政府和社会)在数字化与绿色化协同演进中具有重要的作用. 本文研究结论反映了以数字要素培育绿色竞争优势的现状, 即数字化转型主要通过信息技术领域的绿色升级实现经营流程中资源利用效率的提高, 具有显著的"局部赋能"作用. 这一发现不仅为政府制定更具针对性的"两化协同"政策措施提供了现实参考, 也为企业创新资源的优化配置与创新战略的制定提供了实践依据.

文章系统考察2013-2021年全球铁矿石期货市场,中国综合股市及各行业股市是否存在多重价格泡沫,并基于泡沫日期和因果关系考察铁矿石对中国股市的风险溢出效应,以揭示行业股市泡沫的引导作用和全球铁矿石市场的金融化特征.研究结果表明:1)在铁矿石期货市场成立初期,铁矿石与中国股市之间存在此起彼伏的资本轮动关系,近年来逐渐演变为联动效应;2)后疫情时代,铁矿石与中国股市之间出现双向泡沫传染关系,这一发现为铁矿石市场的金融化现象提供了新证据;3)泡沫传染关系具有复杂动态性,综合市场泡沫爆发往往由行业股市泡沫演变而来,一旦某些行业市场出现泡沫,市场投资者在损失厌恶偏差的引导下,会倾向购买涨幅相对迟缓的股票,这种规避追涨的行为促使泡沫从先于大盘上涨的行业向综合市场传染.评估并规避铁矿石市场金融化问题,为维护金融市场稳定和降低系统性金融风险提供重要依据.