多视角学习是一种专注于利用含有多个不同特征集表示的数据进行机器学习的新兴人工智能算法. 然而, 多视角学习模型面临的巨大挑战是其高昂的计算复杂度. 为提高多视角学习模型的计算效率, 本文通过引入"伪拉格朗日乘子", 分析了多视角双子超球支持向量机(multi-view twin hyper-sphere support vector machine, MvTHSVM)模型的高级性质, 再结合变分不等式对球心邻域和半径值域进行估计, 提出了适用于MvTHSVM的对偶拉格朗日乘子安全筛选准则(safe screening rule for MvTHSVM, SSR-MvTHSVM). 该方法可以事先找出并删去对模型冗余的对偶变量, 从而有效降低数据规模和训练成本. 此外, 得到的SSR-MvTHSVM 具有"安全性", 即能确保删去的对偶变量确定为冗余的, 从而SSR-MvTHSVM能得到与MvTHSVM 完全一致的解. 在3 组人工多视角数据集和13组UCI数据集上的数值实验结果验证了所提SSR-MvTHSVM的有效性.

本文针对含串联、并联、表决、和联等复杂逻辑关系以及共用部件的非网络结构可靠性框图, 提出一种新的复杂系统可靠度求解算法—— "流式法". 首先, 在传统可靠性框图基础上引入虚拟节点, 经编码实现其结构化存储; 然后, 设计了构成"流式法"的三类算法, 即"水流"出入节点概率求解算法、分岔节点搜索算法和考虑共用部件时系统可靠度求解算法, 实现了复杂系统可靠度近似多项式时间内精确求解. 数值案例和某编队任务可靠度计算实例表明, 在特定应用场景下, 该方法在效率、精度、适用范围等方面较传统二元决策图(binary decision diagrams, BDD)、蒙特卡罗仿真等算法均具有一定优势.

以海战为例, 由于海上目标移动速度较快, 并且受距离与遮挡物限制, 雷达与卫星系统很难快速与准确地捕捉其运动形态, 导致作战打击精度与反应速度受到一定影响. 为此, 提出无人机与无人船联合作战任务规划方法. 首先, 结合无人机获取动态目标的运动数据, 设计了海上目标轨迹跟踪与预测方法, 用以准确获得动态目标的实时位置和预估其下一运动状态. 其次, 获得目标信息后, 建立海上无人船作战的多目标框架的武器-目标分配的任务规划模型. 最后, 考虑突变算子对武器-目标分配的影响, 提出一种基于深度Q-learning网络的人工蜂群算法来求解. 仿真算例表明: 本文提出的方法可准确定位海上动态目标, 提高跟踪精度, 并且设计的算法在求解多目标优化问题和扩展性能方面具有显著优势.

军队建设规划年度计划编制是在军队建设规划的执行过程中, 根据当年实际进展和使用反馈制定下一年的年度建设计划, 是军队建设规划执行的重要依据. 为此, 本文研究基于深度强化学习和多目标优化理论, 提出基于改进深度子Q网络(Deep SubQ-Network, DSubQN)的动态多目标优化算法, 用于辅助军队建设规划年度计划生成. 首先, 从军队建设规划执行和年度计划编制的过程出发, 分析问题的动态特点; 然后, 构建计划项目年度建设计划迭代多目标优化的数学模型, 用递归形式描述了目标函数; 基于典型的深度强化学习算法框架, 创新性地提出了SubQ网络, 使得深度强化学习求解多目标优化问题成为可能, 设计可以逐步生成每一年的年度建设方案的迭代优化算法; 示例部分基于模拟数据, 设置与其他优化方法的对比实验, 验证了本文模型和算法的可行性与优势.

对再生水利用进行有效激励是推动再生水市场发展的关键. 针对地方政府、生产厂商和工业企业组成的再生水回用系统, 考虑用水权交易和阶梯式补贴, 构建政府激励(S模式)与"政府+市场"双激励模式(SP模式)下的三阶段动态博弈模型, 分析不同激励模式对再生水工业回用系统最优决策的影响. 研究表明: 1)在需求端实施阶梯式补贴能够提高再生水工业利用总量、生产厂商最优收益和政府总效益; 用水权交易价格对补贴政策的激励效果起正向调节作用, 且二者存在最优边界, 即政府是否实施补贴政策取决于用水权交易价格阈值. 2)阶梯式补贴对工业企业再生水均衡利用比例的影响取决于该企业是否享受高阶梯补贴; 用水权交易价格对工业企业再生水均衡利用比例的促进作用存在用水权剩余转让比例门槛效应. 3)相较于资源环境效益偏好, 政府的经济效益偏好对再生水工业利用量的拉动作用更好.

充电基础设施的短缺已严重制约我国电动汽车的大规模推广, 如何设计有效的激励政策促进充电基础设施投资是当前亟待解决的问题. 通过构建政府-企业-消费者三方博弈模型, 本文考察了消费者存在里程焦虑时两类电动汽车充电基础设施补贴政策(充电基础设施建设补贴和充电服务费补贴)的效果及其差异, 在此基础上讨论了政府最优的电动汽车充电基础设施补贴政策选择. 研究结果表明: 1)相比充电基础设施建设补贴政策, 充电服务费补贴政策不仅具有较好的电动汽车推广效果(即电动汽车销量的增长), 还能够提高社会福利水平, 因此政府最优的充电基础设施补贴政策为充电服务费补贴. 2)随着消费者里程焦虑程度上升, 最优的充电服务费补贴比例呈现先下降后上升趋势; 随着充电基础设施数量外部性系数增大, 最优的充电服务费补贴比例不断上升. 3)充电基础设施建设补贴与充电服务费补贴组合政策(即政府同时实施充电基础设施建设补贴政策和充电服务费补贴政策)的电动汽车推广效果同单一充电服务费补贴政策的电动汽车推广效果无差异. 4)在充电基础设施建设和运营主体变化、政府预算约束存在、燃油车竞争存在、消费者出行需求类型转变等情形下, 基础模型的结论仍然稳健, 充电服务费补贴政策仍是政府的最优选择. 本文的研究结论将对我国电动汽车的大规模推广及交通部门"双碳"目标的实现具有重要意义.

文章研究了工件可拒绝的双代理单机多任务排序问题,双代理之间不可打扰,考虑了最大完工时间为目标的模型.给定总拒绝成本的允许上限,每个工件有两个选项:接受或拒绝.由于该问题是NP难的,为该问题设计了伪多项式动态规划算法,$n_A^2$-近似算法以及完全多项式时间近似方案.

随着换电技术的发展, 中国新能源汽车行业在车电分离的概念下提出了电池即服务的新型商业模式, 即允许消费者按月按需租赁特定电池包. 在此背景下, 本文构建由新能源汽车制造商和电池供应商组成的竞争模型, 考虑两种电池服务模式策略选择情形——不提供电池租赁服务(N)、提供电池租赁服务(B), 提出两种服务模式策略的适用条件以及不同服务模式策略下的最优定价策略. 当车体价格相对较高(低)时, 新能源汽车制造商应该选择(不)提供电池租赁服务, 当车体价格相对较低(高)时, 电池供应商因电池租赁服务受益(害). 因此, 当车体价格适中时电池租赁服务可助力新能源汽车制造商与电池供应商实现双赢. 同时, 本文揭示了电池租赁服务对新能源汽车制造商和电池供应商决策的影响, 亦分析了电池续航水平、车体预期寿命对上述双赢实现条件的影响. 研究结论可为新能源汽车供应链及行业发展提供有益管理启示.

已有的台风灾害经济损失指数预测模型,大多基于评估数据的预测,忽略了对历史数据的应用.现有基于案例推理(case-based reasoning,CBR)的台风灾害研究鲜有考虑案例调整情形,而相比最相似历史案例的方案,调整后的方案能提高决策的精确性.为此,文章融入案例调整提升台风灾害经济损失指数预测.利用动态时间规整算法和K近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法构建目标台风的建议解,并创新性地引入属性差异修正方法(attributedifference revision,ADR)获得目标台风的修正值,进而集结建议解和修正值得到预测值.通过与其他预测模型的对比分析与实证研究,基于案例调整的预测模型准确率更高,预测结果更加稳定.

新能源汽车储能对于电网削峰填谷、保障供电安全和促进清洁电力消纳具有重要意义. 本文采用博弈论建立了电网企业、充电企业和新能源汽车用户的储能运营模型, 提出了峰谷时段的竞争性充电需求函数, 分析了峰谷电价、充电服务费、储能参与度以及峰电时段电网运营成本等对各方决策的影响. 进而, 比较分析了电价管制下谷电补贴政策、峰电征税政策以及电价市场化三种储能政策的激励效率. 研究结果表明: 1)新能源汽车储能不会改变峰谷时段的充电服务费和系统总用电量, 但可以有效提升夜间谷电时段充电量和各方收益; 2)新能源汽车用户将获得大部分储能收益, 而峰谷价差和峰电时段电网运营成本是驱动各方参与新能源汽车储能的关键因素; 3)电价监管下谷电补贴政策优于峰电征税政策, 并且当峰电价格较高时, 延续电价监管反而比电价市场化激励效果更佳. 本文研究能够为我国开展新能源汽车储能运营和政策完善提供一定的支持.

文章旨在研究求解线性等式约束凸优化问题的一类具有可变质量的Tikhonov正则化原始对偶惯性动力系统.借助适当的假设条件和能量函数,首先得到沿该系统所生成轨道的原始对偶间隙、目标函数残差、可行性违反度、速度向量以及目标函数梯度范数的收敛速率.随后证明该动力系统的解轨道强收敛于该线性等式约束优化问题的最小范数解.最后,借助数值实验解释所得理论结果.

文章旨在研究一类带有不确定数据的极大极小分式半无限优化问题的鲁棒最优性条件和对偶性理论.首先,借助鲁棒优化方法,Dinkelbach方法和鲁棒型约束规格条件,建立该不确定优化问题的鲁棒最优性条件.随后,引入它的混合型鲁棒对偶问题,并刻画它们之间的鲁棒对偶性质.作为特例,研究平方和凸多项式结构的极大极小分式半无限优化问题的最优性条件与平方和松弛性性质.

信息化、网络化的快速发展和城市化进程的加快使得突发灾害事故影响的广度和深度不断增加, 而作为响应各类灾害的有效措施和重要保障, 政府间协同仍然存在着权责划分不清, 资源共享受阻, 利益协调不合理等多个痛点问题. 鉴于此, 本研究基于演化博弈理论构建了考虑信息资源共享和物资共享的灾害应急响应策略选择模型, 从微观的角度分析影响政府间协同的外部因素 (如灾情特征、区域位置) 和内部因素 (如合作效率、救援效益、利益协调等), 以及纵向政府信息共享平台建设对横向政府间应急协同的引导效果, 从而分析比较有无共享平台建设的情况下横向政府的策略选择和演化路径. 基于粤港澳大湾区案例的数值分析可以得到如下结果和政策建议: 1) 信息共享平台在一定程度上可以提高横向政府间信息共享效率, 进一步促进双方的合作协同. 2) 外部因素对横向政府间的合作影响显著, 灾害较严重或距离较远不易合作. 另外, 双方政府往往不会满足对方的全部需求, 需要综合考虑物资合作协调量. 3) 利益分配的形式影响横向政府间协同, 分配双方需要综合考虑灾情、收益和成本等外部和内部因素, 增加政府间合作可能性. 4) 信息共享平台的可追溯性能够为纵向政府提供更合理的激励、补贴和惩罚政策, 促进了横向政府间的权责划分并避免应急管理的"失灵困境". 建议横向政府间在灾害准备阶段建立完善的应急预案与合作评估机制, 基于内部和外部因素制定合适的利益分配机制, 并进行定期演练以提高双方合作效率. 除此之外, 应积极推进信息共享平台建设, 利用区块链等信息技术完善共享流程与监查制度并设置合理的惩罚和激励机制, 从而促进政府间协同下灾害应急的高效响应.

突发事件造成供应链中断, 导致供应链节点企业遭受经济损失风险. 本文基于供应链需求侧风险刻画了无BI (business interruption营业中断)保险、零售商单独投保和制造商零售商联合投保三种情形, 考虑保险费率内生问题将保险公司纳入供应链系统, 探究不同保险决策情形下BI保险对投保主体的风险转移效果、BI保险影响供应链参与主体决策的作用机理以及BI保险价值实现过程, 同时拓展分析了零售商过度自信行为影响. 研究发现: 制造商零售商联合投保策略在供应链风险转移效果方面最优, BI保险价值增值效应最强; 保险公司存在保险费率决策边界, 保险公司只有制定恰当的保险费率水平才能实现自身的利润最大化, 达成制造商、零售商和保险公司三方共赢局面; 零售商的过度自信行为对供应链参与主体利润提升和BI保险价值增值的影响与投保策略密切相关.

考虑中美汽车产业积分政策差异,在企业平均燃料消耗量规制、企业平均燃料消耗量与新能源汽车积分单独管理规制及双积分政策三种情境下,构建汽车制造商双寡头古诺博弈模型,求解并对比了不同情境下的最优决策,得到如下结论:积分单独管理规制在推动新能源汽车产量提升、抑制燃油汽车生产以及提升总产值方面的作用效果稳定,不受政策参数的影响,而双积分政策的作用效果只有当积分交易价格高于某个阈值时才能释放.双积分政策能够通过积分价格信号的调整,达到比积分单独管理规制更好的政策效果.因此,双积分政策展现出更高的灵活性和适应性.两种积分政策都有助于降低新能源汽车的价格,从需求侧引导消费者的绿色购买行为.政策对不同市场参与者的影响具有异质性.积分单独管理规制有利于新能源汽车制造商,而当积分价格足够高时,双积分政策对传统制造商的激励更强.给予新能源汽车一定的核算优惠,双积分政策更易于跨越最低积分交易价格的“死亡之谷".研究有助于深入剖析汽车产业积分政策的微观与宏观作用机理,为双积分政策的优化和完善提供参考借鉴.

本文采用文本分析技术识别出公司章程中存在的反收购条款, 从供应链稳定的角度重点考察反收购条款对公司绩效的影响机制. 研究发现: 反收购条款可以显著地提升公司绩效, 这种积极效应在拥有大客户或依赖供应商的公司中尤为显著. 这表明反收购条款有助于公司维护供应链稳定, 进而提升公司绩效. 作用机制检验结果显示, 从客户角度反收购条款有助于公司从大客户获得更多订单, 进而产生规模效应并降低销售费用. 从供应商角度反收购条款有助于公司从供应商及时获得原材料, 从而降低营业成本和提升原材料周转率. 本文拓展了反收购条款经济后果的文献体系, 对于理解反收购条款在促进供应链稳定中的作用有着重要的意义.

自2015年中国启动新一轮电力体制改革以来,建立以单轨制为基础的电力现货市场逐渐成为国内各地电力市场关注的焦点,但截至目前,单轨制电力现货市场尚未建立起成熟的电价预测模型,发售电公司、电力交易中心、电力用户也无法充分利用电价预测数据进行辅助决策以获得最佳收益.因此,文章提出一种基于电价形成机制与XGBoost算法的电价预测模型.首先,根据单轨制电力现货市场采用的边际出清电价形成机制与特有的报价规则,通过分段函数拟合全网统一的累计报价曲线,并且结合发电企业的报价策略建立全网统一出清电价预测模型;其次,根据单轨制电力现货市场公布的有关数据,利用XGBoost算法进行特征选择与求解发电企业每日不同的阶梯型报价策略;最终,通过高度自动化的Optuna算法对模型进行超参数优化.实验对比结果表明,文章电价预测模型相对于直接代入数据的XGBoost算法具有更强的解释性和准确性,并且证明XGBoost算法相对于梯度提升回归树算法和随机森林算法对报价策略的预测精度更高,从而验证了文章模型在单轨制电力现货市场电价预测方面的优越性和有效性.

初创企业实施多元化战略对抗创业风险, 各种目标任务之间会存在协同或冲突关系. 本文研究了任务间关系对动态契约设计以及投资家预期收益的影响. 另外, 考虑到不同企业代理结构的差异, 本研究分成多代理和单代理两种情况展开. 利用连续时间委托代理理论的鞅方法, 本文给出了两种代理结构下的最优动态契约以及投资家预期利润方程, 并考虑了多元化任务关系对其影响. 经对比发现, 多代理模式下企业家对激励的反应函数与任务关系无关, 任务关系只影响单代理模式下企业家的反应函数. 单代理模式下, 企业家的多种努力之间有固定的比例, 比值由任务关系和成本因子决定. 结合风险投资背景, 本文构造了企业家持续付出高努力的一个特例, 并发现冲突关系会降低预期收益, 协同关系会提升预期收益. 任务间协同较差或冲突时, 投资家会青睐多代理模式, 而伴随着任务协同程度的提高, 单代理模式更佳.

人脸识别系统在地铁涉恐防暴事前防御中发挥着岗哨作用和信号威慑作用,但考虑到地铁站点安检资源配置存在不平衡性,多站点的协同配置效力问题还有待进一步丰富.文章将人脸识别系统作为识别暴恐分子的前置端口和涉恐防暴的信号载体,构建了基于暴恐分子情绪和有限袭击资源的地铁涉恐防暴安检信号博弈模型,并通过数值分析研究了暴恐分子派遣的相对成本系数和情绪参量对相关阈值的影响规律.研究发现,第一,不存在两类安检部门都采取伪装策略的分离均衡路径,情绪参量影响混同均衡路径中暴恐分子对不同信号下弱势安检部门的后验概率边界,而安检部门伪装成本将决定自身的信号策略.第二,当人脸识别系统的开启成本高于某一阈值时,安检部门收益与自然赋予弱势安检部门比例正相关,同时,该阈值也与暴恐分子袭击资源的总量正相关.第三,人脸识别系统对高识别度暴恐分子的识别率越大,对低识别度暴恐分子的识别率越小,则相对成本系数对后验概率决策阈值的影响敏感度越小,概率判断标度对相对成本系数决策阈值影响敏感度越大.

近年来, 全球主权债券市场违约事件接连发生, 而我国作为当前最大的债权国, 很可能会受到海外债务市场的显著冲击. 然而, 债务风险溢出效应的时变特征使得传统的线性分析框架未必适用, 甚至可能导致结论出现明显偏差. 鉴于此, 本文采用最新发展的非线性平滑转换向量自回归模型(smooth-transition vector autoregression, STVAR), 对中国内地、美国等16个国家(地区)的主权债务风险传染关系展开深入研究. 具体而言, 本文基于商品价格指数、全球经济政策不确定性、CBOE隐含波动率指数、美国超额债券溢价、名义美元指数与美国联邦基金利率, 分别构造风险传染非对称矩阵, 深入分析各国(地区)在债务风险传染中所扮演的角色以及传染路径, 并考察跨国跨地区债务风险传染的影响因素及其作用机制. 研究发现, 我国内地在债务风险传染网络中长期处于风险净输入的位置, 同时通货膨胀加剧、经济政策不确定性增大、全球市场情绪转悲观、金融风险加剧、美元走强以及货币政策"转鹰"均将进一步放大全球债务风险对我国内地的输入性冲击. 基于此, 我们从防范关键节点的债务风险、监测宏观经济环境以及管控债务风险传染渠道出发, 为防范输入性风险提出了相关政策建议.

为推动保险业高水平对外开放和构建公平的市场竞争环境,银保监会于2019年发布《中华人民共和国外资保险公司管理条例实施细则》,统一了中外资部分监管政策.在既要对外开放又要加强监管的宏观背景下,文章基于《中华人民共和国外资保险公司管理条例实施细则》这一自然实验,从监管统一视角出发,采用寿险公司微观数据进行分析,研究寿险公司经营模式的变化及其影响机制.研究结果表明:1)监管政策的统一有效增加了外资寿险公司的经营稳定性,使其在经营模式上更趋向于负债驱动型经营模式.2)监管政策的统一通过增加寿险公司流动性创造水平进而提升了寿险公司的经营稳定性.3)相比规模较小、监管严格的寿险公司,监管统一政策对规模较大、被给予监管宽容的寿险公司影响更小.本研究从监管统一视角为进一步扩大保险市场高水平制度型开放,防止监管套利,推动保险公司回归保障有效防范系统性风险提供了政策启示.

在人民币汇率双向波动常态化背景下, 银企关联作为企业与金融机构的重要联结机制, 对提升企业汇率风险管理能力具有重要意义. 本文基于关系型融资理论和最优货币区理论, 以2016-2022年沪深A股上市公司为样本, 深入探讨了银企关联对企业汇率风险敞口的影响及其作用机制. 研究结果表明, 银企关联显著降低了企业汇率风险敞口, 并且该结论在一系列内生性和稳健性检验后依旧成立. 在影响机制方面, 银企关联通过促进企业使用外汇衍生品和外币债务这两种金融对冲工具, 有效对冲了汇率风险敞口. 进一步分析发现, 人民币国际化水平的提升削弱了企业汇率风险管理过程对银企关联的依赖. 异质性分析表明, 企业所有权性质和地区市场化程度显著影响银企关联对汇率风险敞口的作用效果. 本文丰富了银企关联的经济后果和企业汇率风险影响因素的相关研究, 为提升企业汇率风险管理水平及推动金融服务实体经济提供理论支持与实践启示.

“一带一路”沿线地区政治局势多变、经济发展不平衡、自然灾害频发、地缘环境错综复杂,开展地缘风险评估是推进“一带一路”建设的前提和基础.针对中缅地缘关系与投资安全风险评估中现实存在的信息不完备和知识不确定等问题和困难,文章综合采用贝叶斯网络、云模型、DS证据理论等不确定性人工智能评估方法交叉融合的技术途径,构建了数据与知识驱动的中缅地缘关系与投资安全风险评估模型,并开展了风险评估与情景态势推演,旨在为海外投资安全风险预警提供技术支持和对策建议.

考虑供应商企业社会责任信息(CSR)不对称, 具有信息禀赋优势的品牌商需要权衡是否将供应商信息披露给消费者. 本文探讨了品牌商从具有责任风险的供应商采购产品并销售给消费者的过程. 在该过程中, 品牌商事先承诺是否披露供应商信息. 在披露情形下, 品牌商将真实的供应商信息告知消费者. 在不披露情形下, 品牌商利用CSR投资努力和价格作为信号传递给消费者. 通过比较两种情形下的均衡决策发现: 从h-型供应商采购的品牌商倾向于披露信息, 但在披露策略下不一定会投入更高的CSR努力, 这主要取决于品牌商的CSR成本系数和消费者对品牌商从h-型供应商采购的信念; 而从l-型采购的品牌商将选择不披露信息, 因为此时品牌商可以从混同中获得更高的利润, 并减少投入CSR努力成本. 随着消费者认为品牌商从h-型供应商采购概率的提高, 品牌商对h-型供应商的披露动机降低, 而更倾向于不披露l-型供应商. 从事前角度出发, 品牌商有动机事先审查采购供应商的CSR水平信息并将信息披露给消费者. 最后, 本文通过进一步拓展消费者类型与估值的异质性讨论了品牌商披露决策的鲁棒性.

针对网络货运平台同质化定价引发的恶性竞争等问题,文章在双边市场理论基础上,综合考虑平台技术因素与用户质量因素的交互影响,构建差异化定价博弈决策模型,给出了不同用户归属下的最优定价策略,并分析了技术水平和用户质量水平因素对最优定价的影响.研究发现:双边单归属时,平台采取两部制收费策略更优,此时平台利润与其技术水平和用户质量水平成正比.双边异归属时,平台最优定价策略存在均衡条件.当其他因素不变时,用户质量水平越高则两部制定价策略越优,技术水平越高,则仅收取注册费策略更优.双边部分多归属时,仅收取注册费的定价策略更优,此时技术水平与用户质量水平都对货运平台利润产生正向影响,但技术水平提高带来的效益提升幅度更大.

强化合规管理是中央企业落实全面依法治国战略部署的关键举措. 本文以我国《中央企业合规管理指引(试行)》施行作为准自然实验, 基于2016-2021年我国沪深A股上市中央企业和地方国有企业面板数据开展实证分析, 借助双重差分模型研究企业在指引实施前后的时间差异及个体差异, 检验该指引的实施对央企上市公司ESG绩效的影响. 研究发现, 合规指引政策实施显著提升了央企上市公司ESG绩效, 采用安慰剂检验等稳健性检验后研究结论仍然成立. 而且, 央企合规指引主要通过发挥外部监督作用提升企业ESG评级, 与公司内部治理能力互补, 在内部治理能力更强或者外部监督效应更弱的企业更为显著. 本文为我国央企通过加强合规建设改进公司治理、实现高质量发展提供了微观证据, 研究结论对上市公司强化合规管理优化ESG表现提供了有益启示.

企业必须选择与自身发展相匹配的直播带货方式才能通过直播销售获得盈利.文章考虑了制造商自播、委托网红直播和自播+网红直播的三种直播带货方式,基于博弈理论,构建了直播电商供应链模型,研究主播的带货能力和流量效应对供应链成员的决策的影响,以及制造商的最佳直播带货方式.研究发现:1)主播提升带货能力有助于提高产品价格和主播的努力水平;网红的流量效应越强,产品价格和产品销量越高.2)网红直播间的产品价格并不总是低于制造商自播时的价格,其大小关系与网红的带货能力有关.3)自播+网红直播是最有利于制造商盈利和扩大市场占有率的直播带货方式.文章的结论有助于直播电商供应链的成员合理地决策,有助于企业间更好地合作.

企业数字化转型是我国产业升级的重要微观基础, CEO作为决策者其个人特质在数字化转型中起到关键性作用. 本文针对已有研究特质选择主观化、机制研究缺乏的问题做出改进, 通过构建基于机器学习的自适应LASSO、QUBO模型进行特质选择, 并系统的研究了所选CEO特质对数字化转型的影响机制. 在变量选择部分, 本文发现CEO的年龄、性别、金融经历、管理经历、生产经历是影响企业数字化转型的重要因素. 机制研究表明, CEO年龄将以倒U形关系影响CEO经历丰富度、以U形关系影响风险承担, 并以此为路径实现对数字化转型的倒U形影响; 金融经历、管理经历分别以缓解信息不对称、改善公司治理水平为路径促进数字化转型; 生产经历增加了CEO短视主义特征, 从而抑制数字化转型; 女性特质将通过降低风险承担促进数字化转型. 本文丰富了CEO特质对数字化转型影响的研究, 应用两种数学模型进行变量选择, 为解决变量选择主观化问题提供了模型参考, 本文的研究还对公司管理层设计、生产经营调整提供了一定的启示.

针对企业和低碳服务提供商在建立供应链联盟中合作行为的演化过程,借助演化博弈理论与突变论将传统博弈的复制动态方程转化为尖点突变模型,建立包含高斯白噪声的随机动力学系统,同时引入弹性测度指标定量描述系统对扰动的吸收程度.最后,通过仿真实验进一步分析了相关参数变化对联盟非线性演化及弹性的影响.结果表明:当博弈参数组合在突变集内部时,存在双模态现象及扰动性突变;当博弈参数组合越过突变集边界时,联盟状态发生结构性突变;超额收益与惩罚力度在超过一定阈值时,对系统弹性具有正向影响作用;联盟成员协同度在某一阈值内对系统弹性具有负向影响作用,当其增加到某一阈值时,系统弹性减小,可使联盟成员由“不参与”向“参与”策略演化,最终稳定于“参与”策略.

政府数字化转型是新时代提升政府治理能力的重大举措, 为推进"以数治税"提供了新思路. 为了探究政府数字化转型的微观治税效应, 本文以大数据局设立为准自然实验, 以2008-2020年上市公司为研究样本, 依据A-S模型和信息不对称理论, 采用双重差分法检验了政府数字化转型的微观避税治理效果. 研究发现, 政府数字化转型能有效抑制企业税收规避行为, 其抑制作用主要通过联合税务稽查、优化营商环境和政企合作共享产生. 进一步研究表明, 政务服务型大数据局和税收征管力度更强的地区, 更有利于发挥政府数字化转型的微观治税效果, 且对数字化水平高的企业, 数字政府的税收规避治理效应更明显. 本文可扩展和深化政府数字化转型的治理效应, 为政府进一步推动数字化转型、营造公平税收环境提供理论依据.