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    黄哲豪, 杨存奕, 李正辉
    系统工程理论与实践. 2023, 43(6): 1545-1567. https://doi.org/10.12011/SETP2022-1728
    摘要 (2235) PDF全文 (362)   可视化   收藏
    随着金融服务实体经济的广度和深度显著拓展, 实体部门"脱实向虚"趋势俨然成为结构性矛盾, 企业金融化背后的动因及适度性成为亟需解决的议题. 本文从企业应对风险与不确定性, 以及追求股东价值的金融化驱动机制出发, 构造以企业风险最小化和股东价值最大化为目标的投资组合优化问题, 并获得不同目标下的金融资产最优配置, 反映出企业风险、股东价值与企业金融化水平之间的非线性关系. 在此基础上, 基于企业金融化驱动机制反映金融化动机的特征事实, 从企业自身的资产配置结构出发, 结合特定目标下金融资产最优配置, 提出企业金融化动机的判别准则, 以及企业金融化适度性范围的确定方式. 随之, 我们选取中国代表性上市非金融企业为样本进行实证分析: 关于金融化动机的判别, 本文发现非金融企业部门虽然整体上仍然以"蓄水池"动机为主导, 但"投资替代"动机倾向比较显著, 不容忽视. 不同行业之间、不同股权性质企业存在异质性, 其中批发零售业和房地产业"投资替代"动机显著, 非国有企业"投资替代"动机显著强于国有企业. 关于企业金融化的适度性, 本文发现非金融企业部门整体上金融化适度性水平偏低, 尤其是信息技术业和电力、煤气及水生产供应业, 金融化适度性显著低于平均水平, 并且行业金融化水平有所不足, 而批发零售业和房地产业则存在过度金融化现象. 非国有企业金融化适度性显著高于国有企业, 同时也存在过度金融化现象. 本文的结论为企业金融投资决策和监管识别提供引导性建议.
  • 论文
    王永贵, 洪傲然, 郭笑笑, 史梦婷
    系统工程理论与实践. 2023, 43(6): 1686-1708. https://doi.org/10.12011/SETP2022-1450
    摘要 (1869) PDF全文 (508)   可视化   收藏
    顾客定制作为企业发展的重要顾客价值战略, 对于顾客满意度的提升和企业收益的增长具有重要意义. 人工智能、大数据、云计算等数字化技术为企业的顾客定制实践及相关的学术研究带来了新的机遇与挑战. 基于这一背景, 本文从顾客定制战略的内涵、表现形式、顾客定制能力的影响因素、顾客定制战略的影响结果及其作用机制、以及顾客定制战略实施效果的边界条件等方面研究内容对顾客定制的中文与英文文献进行了系统梳理和综合剖析, 并以此为基础构建了顾客定制的整合研究框架, 进而从数字时代顾客定制战略的创新表现形式、影响结果、影响因素及其作用机制以及数字环境下顾客定制的新形态等四方面对顾客定制未来可能的发展方向进行了展望, 以期为发展更加深入系统的顾客定制理论提供借鉴, 并为理解和指导企业的顾客定制实践提供启示.
  • 论文
    程兵
    计量经济学报. 2023, 3(3): 589-614. https://doi.org/10.12012/CJoE2023-0032
    摘要 (1503) PDF全文 (583) HTML (1334)   可视化   收藏

    自从OpenAI在2022年11月推出其生成式人工智能(AIGC, artificial intelligence generative content, 也有人使用generative AI)产品——ChatGPT后, 整个世界都为之颠覆.生成式人工智能主要有两个主流: 大型语言模型(LLM, large language model)和扩散模型(diffusion model), 新的应用和研究每天都在加速发表.在本文中, 我们首先对大型语言模型表现出来的智能水平提出了一个严肃的问题: 它是否真的拥有像普通人的智能能力一样的通用人工智能(AGI, artificial general intelligence)能力?在本文中, 我首先提出了一个重要的假说: 作为一个封闭的系统, 通过一个大型的语言模型被设计成表示和存储人类的巨大知识和智能的能力和行为, 并配备了最高的价值标准, 即模型必须符合人类的价值, 但大型语言模型内部结构和性质并没有显示其拥有通用人工智能能力.然而, 作为一个开放的系统, 一旦我们输入一些隐含人类知识和智能的格式化文本, 我们就会突然发现, 大型语言模型的输出显示出某些人类智能和行为的特征.其中格式化的输入文本被称为提示(prompt), 提示的智能程度越高, 模型的智能输出就越好.换句话说, 大型语言模型拥有某种以prompt提示为条件的通用人工智能AGI能力.经济学研究和其他社会科学研究如政治、历史、语言学等包括了最复杂的社会形态和人类最深刻的思想, 因此本文试图通过总结其他研究者最新的研究成果来探讨大语言模型的通用人工智能是事实还是错觉?以及大语言模型其他经济功能和效用, 对于这个模型的类通用人工智能的能力, 我们总结这些研究学者的最新研究成果, 包括大语言模型的智商水平, 生成式人工智能的产业经济学, 生成式人工智能下的计算社会科学研究, 大语言模型的商业决策制定, 经济学和其他社会科学, 以及虛拟生成式人工智能经济学家的范式研究等问题.

  • 论文
    马潇宇, 黄明珠, 杨朦晰
    系统工程理论与实践. 2023, 43(9): 2484-2501. https://doi.org/10.12011/SETP2022-2922
    近年来, 各种安全风险事件显著增多使得大量企业的供应链遭遇冲击甚至发生中断, 供应链韧性已成为学术界、 产业界和政府共同关注焦点. 本文从单一和多元组态视角出发, 构建了供应链韧性影响因素研究模型, 以622份企业的有效数据为样本, 采用结构方程模型(SEM)和模糊集定性比较分析(fsQCA)方法进行了实证分析. 研究发现: 1)灵活性、 敏捷性、 重塑性、 可视性、 供应链合作均能够对供应链韧性产生正向影响. 2)高灵活性、 高敏捷性、 高重塑性、 高可视性、 强供应链合作均无法单独构成高供应链韧性的必要条件. 3)高供应链韧性存在3类驱动组态, 分别是敏捷性*重塑性*供应链合作构成的高敏捷型组态、 ~灵活性*重塑性*可视性*供应链合作构成的高可视型组态、 ~灵活性*敏捷性*可视性*供应链合作和灵活性*敏捷性*可视性*重塑性构成的敏捷可视兼具型组态. 高供应链韧性背后是多因素的协同作用, 各因素的有效组合以"殊途同归"的方式提升供应链韧性. 本研究系统性地探讨了供应链韧性影响因素, 以期为企业提升供应链韧性提供理论指导和管理启示.
  • 论文
    余喜生, 姚雨薇
    数学学报. 2023, 66(5): 801-814. https://doi.org/10.12386/A20200164
    标的资产支付离散红利情形下的期权定价,一直是具挑战性的研究问题.本文提出一种基于红利加权的新模型,建立并证明了期权价格表示定理.理论分析显示,提出的新模型能完整地考虑红利支付时间、大小、次数等对期权价格的影响,因此可以给出精确的定价结果.我们还证明了新模型与其它经典模型及基准模型之间的关系,从而解释了新模型具有更优的定价精确度.数值结果也表明,所提出的新模型可为期权给出高度精确的价格、具有很强的定价稳健性.基于此,新模型可望成为已有模型的新的补充.
  • 论文
    洪永淼, 汪寿阳
    计量经济学报. 2024, 4(1): 1-25. https://doi.org/10.12012/CJoE2023-0160
    摘要 (934) PDF全文 (678) HTML (660)   可视化   收藏

    以ChatGPT为代表的大模型是通用生成式人工智能技术的一大突破, 不但对人类生产方式、生活方式与思维方式产生深刻影响, 也正在推动经济学研究范式的变革. 大模型是大数据与人工智能催生的一种新的系统分析方法, 适合于研究复杂人类经济社会系统. 本文首先讨论ChatGPT与大模型的主要特征以及发展范式, 特别是大模型如何破解“维数灾难”的方法论原理, 然后详细探讨ChatGPT与大模型将如何影响经济学研究范式, 包括从理性经济人假设到“人机结合”的人工智能经济人, 从孤立经济人假设到其行为可测度的社会经济人, 从宏观经济学和微观经济学的分离到两者的融合, 从定性分析和定量分析的对立到两者的统一, 从长期流行的经济学研究“小模型”范式到“大模型”范式, 以及计算机算法作为经济学日益重要的研究范式与研究方法等. 最后, 指出包括大模型在内的人工智能技术作为经济学乃至社会科学的研究方法的局限性.

  • 论文
    杨科, 张洲深, 田凤平
    计量经济学报. 2023, 3(3): 886-904. https://doi.org/10.12012/CJoE2022-0067
    摘要 (851) PDF全文 (482) HTML (743)   可视化   收藏

    股票市场波动率的准确预测对于投资者预判股市走势、优化资产配置和规避风险以及监管机构预警风险和稳定市场秩序等都具有重要的理论和现实意义.本文在基于高频数据的HAR模型基础上, 融合机器学习中的Lasso和随机森林方法进行模型特征选择, 采用神经网络方法刻画变量间的非线性特征, 构建了几类崭新的已实现波动率模型, 并实证评价和比较各类模型对股票市场已实现波动率的预测性能.实证结果表明: 跳跃成分的引入可以提高股票市场已实现波动率的样本外预测精度; 基于Lasso和随机森林进行特征选择的HAR扩展模型的样本外预测性能明显优于传统的HAR模型和GARCH类模型; 采用神经网络方法刻画波动率的非线性特征能进一步提高模型的样本外预测精度; 在所有考察的预测模型中, Lasso-NN-J模型的样本内和样本外预测性能最佳, 并且在不同的预测滚动窗口宽度、不同的个股高频数据以及随机抽样模拟检验下, 该模型的样本外预测性能相当稳健.

  • CHEN Jie, HUANG Jie, LIN Zongli
    系统科学与复杂性(英文). 2024, 37(1): 1-2. https://doi.org/10.1007/s11424-024-4000-8
    It is with great pleasure and admiration that we celebrate the 60th birthday of Professor Lihua Xie, a distinguished researcher and visionary leader in the field of robust control and estimation. Prof. Xie’s remarkable journey, marked by outstanding achievements and groundbreaking contributions, has left an indelible mark on the world of engineering and academia.
    Prof. Xie’s academic odyssey began at Nanjing University of Science and Technology, where he earned his bachelor’s and master’s degrees in 1983 and 1986, respectively. His pursuit of knowledge led him to the University of Newcastle, Australia, where he obtained his PhD in 1992. Since 1992, he has been a cornerstone of Nanyang Technological University (NTU), Singapore, currently serving as a distinguished professor in the School of Electrical and Electronic Engineering and as the Director of the Centre for Advanced Robotics Technology Innovation (CARTIN), NTU.
    One of Prof. Xie’s pivotal contributions lies in the realm of robust control and estimation. His early work in the early 1990s addressed robust solutions for systems with parametric uncertainties, providing a profound understanding of how uncertainty influences control system performance. His pioneering research not only illuminated the impact of uncertainty but also offered effective strategies, particularly for parametric uncertainty, ensuring the robustness of control systems. Prof. Xie was among the first to develop robust estimation techniques for systems grappling with parametric uncertainties, influencing researchers globally since the 1990s.
    In the past two decades, Prof. Xie, alongside his co-author, established a groundbreaking equivalence between quantized feedback and robust control. This breakthrough extended the applicability of existing robust control theory to the analysis and design of control systems operating under quantized feedback. His work also unraveled the intricate interplay among data rate, network topology, and agent dynamics in multi-agent consensus - a fundamental challenge in cooperative control. Prof. Xie’s research provided answers to crucial questions, such as determining the minimal data rate and network topology for multi-agent consensus, along with corresponding coding and decoding schemes.
    The spectrum of Prof. Xie’s impact extends to compressive sensing, where he and his student established a phase transition relationship between sparsity and recoverability for complex signals. Their continuous compressive sensing algorithms and Vandermonde decomposition theory for multi-level Toeplitz matrices have found applications in array signal processing, marking another significant milestone in his illustrious career.
    Beyond theoretical endeavors, Prof. Xie’s practical innovations have revolutionized localization and unmanned systems. His research group’s developments include a WiFi-based indoor positioning system, multi-modality sensor fusion technology, and a fully integrated navigation solution for UAVs. These innovations have found applications in diverse fields, from structure inspection and delivery using UAVs to a low-cost universal navigation system for AGVs in logistics and manufacturing.
    In the realm of research and development leadership, Prof. Xie’s impact is equally profound. He is the founding Director of the Delta-NTU Corporate Laboratory for Cyber-physical Systems, which focuses on the development of smart manufacturing and smart learning technologies for industry. Additionally, Prof. Xie established the Centre for Advanced Robotics Technology Innovation, where he currently serves as the Director. The center’s mission is to pioneer advanced sensing and perception technologies, as well as collaborative robotics technologies, with applications in logistics, manufacturing, and elderly care.
    As an accomplished researcher, Prof. Xie has demonstrated unparalleled dedication to serving the research community. His extensive editorial roles, including a founding Editor-inChief for Unmanned Systems and Associate Editor for Sciences China - Information Science, showcase his commitment to advancing scientific knowledge. He has played pivotal roles in various editorial boards, such as IET Book Series in Control and esteemed journals like IEEE Transactions on Automatic Control and Automatica.
    Prof. Xie’s impact extends beyond editorial responsibilities; he has been a distinguished IEEE Distinguished Lecturer, a Board of Governors member for the IEEE Control System Society, and Vice President since January 2024. His leadership roles also include serving as General Chair of significant conferences, including the 62nd IEEE Conference on Decision and Control in December 2023.
    His professional achievements, recognized by peers worldwide, include fellowships in the Academy of Engineering Singapore, the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), International Federation of Automatic Control (IFAC), and the Chinese Automation Association (CAA).
    In celebration of Prof. Xie’s 60th birthday, we invited 17 papers from friends and colleagues for this special issue. As editors, we extend our deepest gratitude to all the authors for their invaluable contributions. Special thanks to the Journal of Systems Science & Complexity editorial office, including Prof. Xiao-Shan Gao (Editor-in-Chief), Prof. Yanlong Zhao (Managing Editor), and Ms. Guoyun Wu (Editorial Director), for their steadfast support from the conception to the publication of this special issue.
    On this momentous occasion, we express our profound appreciation for Prof. Lihua Xie for his unwavering commitment to advancing knowledge and look forward to the continued brilliance and innovation in the next chapters of his illustrious career.
    Happy Birthday, Prof. Lihua Xie!
  • 论文
    熊熊, 邸佳慧, 高雅
    系统工程理论与实践. 2023, 43(7): 1873-1890. https://doi.org/10.12011/SETP2022-1955
    双碳目标发布后, 个人投资者绿色关注逐步提升, 其对上市公司产生的外部压力不容忽视. 本文基于沪深两市投资者互动平台数据构建绿色关注指标, 以2048家上市公司为样本, 实证发现了个人投资者绿色关注对上市公司绿色创新数量和质量的促进作用. 这一影响在非重污染行业、无排污费用或环保补贴等公司更加显著, 个人投资者绿色关注对环境规制产生补充作用, 且绿色金融政策能够正向调节绿色关注对上市公司绿色创新的影响. 完善绿色金融体系建设、引导个人投资者绿色投资理念, 对于促进上市公司绿色创新和补充环境规制效应具有重要意义.
  • 论文
    张明, 王巧瑜, 张鹭, 宋妍, 朱帮助
    系统工程理论与实践. 2023, 43(9): 2467-2483. https://doi.org/10.12011/SETP2022-2825
    经济高质量发展的关键在于提高全要素生产率,国家高新区作为中国经济发展的先行区和示范区,有效发挥其对区域高质量发展的辐射作用具有重要的现实意义.本文基于2003--2018年中国地级市数据测算绿色全要素生产率作为高质量发展的衡量指标,为缓解传统双重差分(DID)模型由于忽略政策空间溢出对评价效果产生的偏误,构建空间DID模型,围绕国家高新区设立影响本地和邻近城市绿色全要素生产率的作用效果展开分析.研究发现:国家高新区设立可以提高城市的绿色全要素生产率;这一政策对未设立国家高新区的城市具有明显的促进作用,且这一效应与城市原始发展水平和城市间空间距离有关;但在同样设立了国家高新区的城市之间未表现出"强强联手"或"竞相向上"的空间联系;另外,国家高新区对区域绿色全要素生产率的影响主要通过改善区域创新创业环境发挥作用.基于此,本文提出了以国家高新区为节点,打造高质量发展高地,突破行政界限,建设多元化国家高新区区域协作体系的对策建议.
  • 论文
    李永武, 王宝玲, 王雅实, 汪寿阳
    系统工程理论与实践. 2023, 43(11): 3069-3089. https://doi.org/10.12011/SETP2022-0400
    在"双碳"目标背景下, 推动经济社会发展绿色低碳转型是一项重大的系统工程. 发展可再生能源和提高能源效率有助于构建更为高效的绿色能源体系, 分析能源转型效果对制定合理的碳排放政策、 完成中长期减排目标, 具有重要的参考价值. 本研究以此为出发点, 首先运用静态面板和动态面板系统GMM (generalized method of moments)估计能源转型、 可再生能源效率和不可再生能源效率对主要宏观经济变量的影响, 其次将中间品生产部门细分为可再生能源生产部门与不可再生能源生产部门, 构建DSGE (dynamic stochastic general equilibrium)模型分析了能源转型冲击、 可再生能源效率冲击和不可再生能源效率冲击对主要宏观经济变量的短期影响, 并分别对比三项冲击在四种情景(无政策、 碳税政策、 碳排放强度政策、 碳排放上限政策)下对变量的影响有何不同. 分析表明: 1)能源转型促使资源在部门间的转移, 可再生能源生产部门产出会增加, 不可再生能源生产部门产出和碳排放会降低; 2)两种能源效率的提高会产生经济扩张效应, 但也会产生能源反弹效应, 增加碳排放; 3)在模拟期后期, 实施碳排放强度政策将促进三项冲击对产出的增长效应, 但也会阻碍能源转型进程中的减排效果、 加剧反弹效应, 碳税政策的实施会抑制两类能源效率冲击对碳排放的反弹效应. 在能源转型过程中应依赖合理的碳排放政策, 制定长期减排目标, 本研究对我国分析能源转型效果具有重要的参考价值.
  • 论文
    廖华, 王方志, 滕美萱
    系统工程理论与实践. 2023, 43(8): 2179-2194. https://doi.org/10.12011/SETP2022-0977
    气候损失与适应是气候复杂经济系统模型的关键模块, 并影响到气候决策力度. 本文梳理了该领域的研究进展. 气候损失研究不仅关注温升对经济产出水平的总体影响, 也关注温升通过对实物资本、劳动力供给、技术进步、自然资本等冲击而造成的损失. 目前文献对不同温升幅度下损失函数的改进有了方向性判断, 但损失函数具体设置仍存在较大分歧. 现有的气候适应模型主要考虑适应性投资行为和市场机制两种途径. 在模型中内生这两类适应策略既需考虑相关限制因素以避免高估气候适应能力, 也需要关注适应策略的区域异质性. 未来研究还需考虑社会维度损失和除温升外其他气候风险特征及其传导机制, 完善损失函数构建和校准, 并辅以概率工具等刻画损失和适应的不确定性, 以期为气候决策提供依据.
  • 开平安, 邓慧
    系统科学与数学. 2023, 43(5): 1093-1105. https://doi.org/10.12341/jssms22560
    控制工程(系统)的经典力学原理在于能够精确构建和估计被控系统的输出位置,速度和加速度三个状态变量,应用牛顿定律对这三个状态变量作出闭环负反馈控制,使得系统输出跟踪期望的输出轨迹. 在文献(开平安和申忠利, 2022)中,在匀加速运动方程基础上, 应用卡尔曼滤波器设计了OUAM观测器(Observerbased on Uniform Acceleration Movement),基于牛顿定律设计了无模型控制MFCNLM系统(Model-Free Control based onNewton's Laws of Motion),控制系统的所有参数设计不需要被控对象的模型,仅需控制工程师给出闭环控制系统输出期望的过渡过程时间T.文章在文献(开平安和申忠利, 2022)的基础上,着重分析了牛顿定律在OUAM观测器和MFCNLM系统中的理论和应用,论证了OUAM观测器的无偏性和MFCNLM系统的有效性,分析和论证了MFCNLM系统,PID和PIDCC系统在控制系统设计上的经典力学统一性,分析和设计了在具有纯延时环节时变系统中的一种简单而有效的方法.仿真结果论证了MFCNLM系统和具有补偿器的PIDCC系统在应用这种方法后提高了纯延时环节时变系统的控制品质和鲁棒性能.
  • 论文
    易行健, 魏小桃, 杨碧云, 张凌霜
    计量经济学报. 2023, 3(3): 660-682. https://doi.org/10.12012/CJoE2022-0130
    摘要 (508) PDF全文 (293) HTML (442)   可视化   收藏

    共同富裕是社会主义的本质要求, 是中国式现代化的重要特征.研究基于收入不平等视角, 以中国家庭金融调查(China household finance survey, 简称CHFS)数据考察了数字经济对共同富裕的影响机制与影响效应.实证结果表明: 1)数字经济能够显著地缓解居民收入不平等, 通过内生性处理与相关稳健性检验后该结论仍然成立; 2)机制分析表明, 数字经济通过缓解家庭流动性约束、提升居民创业活跃度以及扩大居民社会网络等渠道从而有效降低居民收入不平等; 3)异质性部分显示, 数字经济对居民收入差距的降低效果在中西部省份、农村和数字经济发展程度较低的区域中更加显著, 尤其在受教育程度较低、金融素养较低和数字鸿沟较高的居民家庭中更为显著, 这体现了数字经济的普惠性.扩展讨论结论表明, 数字经济分指数均能显著缩小居民收入差距, 其中数字化效率提升分指数形成的数字红利对居民收入差距的增益效果更大.因此, 本研究为推动我国数字经济发展及促进共同富裕提供了理论支撑和经验证据.

  • 论文
    何勇, 李琪琪, 焦丽, 黄文萱
    计量经济学报. 2023, 3(4): 1008-1031. https://doi.org/10.12012/CJoE2023-0061
    摘要 (508) PDF全文 (576) HTML (427)   可视化   收藏

    当前,另类数据的应用为金融投资领域的学者和从业者提供了新的视角.本文构建了基于因子增广回归与深度神经网络的预测模型,实现了从财经类短视频和财经新闻等另类数据学习交易信号,并构建了中国股票市场投资交易策略.首先,将抓取的财经新闻匹配相应股票代码,并分解为文本数据和图像数据.其次,将文本数据输入文本数据学习框架,求解因子回归方程计算新闻文本得分情况;图像数据输入基于迁移学习搭建的图像识别深度神经网络模型,计算图像情绪指数和图像得分.对于抓取的财经类短视频,包含两步,第一步剥离音频数据转换为文本数据,利用训练好的文本数据学习框架计算短视频文本得分;第二步提取视频的关键帧,利用训练好的图像模型计算视频图像得分;文本得分与图像得分求和得到短视频数据得分.最后将财经类短视频得分、新闻报道的文本得分和图像得分求和得到股票投资信号,并将之作为构建投资组合的依据,制定合适的投资策略.研究结果表明,财经类短视频和财经新闻数据中包含了与股价相关的信息,能够有效预测市场变化,并为投资者带来超额收益.实证研究证实,另类数据在中国市场中具有重要影响力.通过对另类数据进行综合分析,本文为投资者提供了一个全面且有效的交易信号提取方法,有助于优化投资策略并实现更高的实际收益.

  • 董冰, 汪一帆, 钟辉勇
    系统科学与数学. 2023, 43(8): 2033-2044. https://doi.org/10.12341/jssms22302
    障碍期权是一种在中国市场中备受欢迎的场外衍生品, 由于其收益的不连续性, 金融机构在动态对冲的过程中主要面临delta值震荡的问题, 从而导致对冲风险较大. 文章基于柳树法的思想, 在跳扩散模型下, 提出一个稳定且适用于多种随机模型的障碍期权定价和希腊值计算方法, 用于障碍期权动态对冲. 相比于现有方法, 柳树法计算delta值更稳定, 对冲成本更低. 进一步, 对2010年1月1日至2021年9月30日标的资产是上证50指数的障碍期权对冲效果进行研究, 并基于市场数据对模型参数进行实时校准. 对冲结果表明柳树法的确能够降低对冲成本和对冲风险, 进而可以为国内金融机构对冲障碍期权及相关的结构化产品提供一种新的方法.
  • 论文
    赖红珍, 周艳菊, 陈晓红, 胡春华
    系统工程理论与实践. 2023, 43(9): 2502-2516. https://doi.org/10.12011/SETP2023-0071
    随着"血汗工厂" "环境污染" "儿童奴工"等事件频频爆出, 当今企业需要从单一追求短期经济效益转向履行社会责任, 从而实现企业高质量可持续发展. 聚焦如何协调品牌商和供应商共同参与履行供应链上游社会责任, 考虑了消费者的亲社会属性和参考效应, 采用微分博弈方法构建了品牌商和供应商分散化决策、 集中决策和单边成本分担契约三种模式的决策模型, 设计了双边成本分担和收益共享契约, 实现了供应链的完美协调. 研究发现: 1)亲社会性消费者比例的增加会倒逼品牌商和供应商提高社会责任履行努力, 但消费者过度依赖品牌商誉判定品牌商供应链上游的社会责任履行水平会降低供应链成员履行社会责任的积极性. 2)单边成本分担契约激励供应商提高了社会责任履行努力, 且未影响品牌商的社会责任履行努力. 契约刺激了品牌商誉和消费者参考价格的提升, 促使品牌商和供应商利润的增加. 而且, 当消费者参考品牌商供应链上游社会责任履行水平效应对参考价格形成影响较大时, 该契约下的参考价格反而高于集中决策模式. 然而, 该契约难以推动品牌商和供应商共同提高社会责任履行努力, 无法实现供应链总利润的最大化. 3)当品牌商的收益分享比例处于中等水平时, 可以促使品牌商和供应商都参与双边成本分担和收益共享契约, 并实现供应链的完美协调.
  • 论文
    郗平, 郑钧仁
    数学学报. 2024, 67(2): 220-226. https://doi.org/10.12386/A20220113
    孙智伟教授猜测: 对于每个奇素数 $p>100,$可要求勾股方程$x^2+y^2=z^2$的解$x,y,z\in[1,p]$,且分别为模$p$的二次剩余或者二次非剩余(共八种情形).对于所有充分大的素数$p,$ 本文证明了这一猜测,其方法主要涉及Lillian B.Pierce和Junyan Xu所证明的关于多元高次型的特征和的Burgess界.
  • 论文
    郑阳阳, 鲍勤, 汪寿阳
    计量经济学报. 2023, 3(4): 948-980. https://doi.org/10.12012/CJoE2023-0037
    摘要 (476) PDF全文 (583) HTML (376)   可视化   收藏

    国内生产总值(GDP)实际增速是衡量国家经济运行状况的重要指标,但该指标以季度频率发布,相比于经济分析需求来说显得较为滞后.本文运用混频动态因子模型(MF-DFM)方法,基于大规模的月度经济数据对季度GDP实际增速进行短期实时预测,以提高经济分析的及时性.为有效提升大规模数据的利用效率,避免因子模型中指标选择的主观性,本文提出大规模数据下MF-DFM的指标选择方法,即将二元动态单因子模型的均方预测误差作为指标选取依据,能有效兼顾季月混频数据、缺失值以及“碎尾”数据等特征.实证结果表明,相比于传统的时间序列预测模型和常用的混频模型,基于二元模型指标筛选的MF-DFM在疫情前的经济平稳时期和疫情后的经济恢复时期对中国季度GDP增速均有较高的预测精度.同时,该方法对中国月度GDP实际增速的预测值与宏观经济一致指数有较高的同步性,可用于提升经济运行状况监测的时效性.本文为大规模数据条件下的经济实时监测预测预警提供了基于指标选择的新思路.

  • 论文
    吴烨伟, 周霖钰, 刘宁
    系统工程理论与实践. 2023, 43(5): 1267-1284. https://doi.org/10.12011/SETP2022-1505
    企业绿色并购行为是实现“双碳”目标的重要微观机制,但其实施动机和对企业环境绩效的影响尚不明确.本文以《环境空气质量标准》的分阶段实施为外生冲击,考察环境规制政策对污染上市企业绿色并购的影响.研究发现《环境空气质量标准》的实施能显著提高污染企业绿色并购概率,并且绿色并购带来了企业绿色创新水平的显著提升以及环境绩效的改善.进一步研究发现绿色目标企业并未集中于环境规制强度弱的地区,排除了污染转移的替代性解释.同时,《环境空气质量标准》激励的绿色并购具有重大并购占比高、关联并购占比低,业绩承诺金额少的特征,在一定程度上排除了“漂绿”工具的替代性解释.最后,《环境空气质量标准》下的绿色并购主要发生在非国有企业和外部关注度高的企业.本文对绿色并购行为进行深入考察,这对理解环境治理压力下的企业具体应对策略具有积极意义,也为深化环境治理体制改革提供有益借鉴.