对于城市废弃物处理设施的合理选址,能够帮助提升人民群众的生活质量,及时回收有价值的可再生资源,并有效降低废弃物对于环境可能造成的严重影响。基于此背景,首先,本文考虑废弃物分类回收的要求、处理设施的环境负效应影响等因素,以总成本和总负效应最小化为目标,构建了一个新的双目标混合整数规划模型,用于确定废弃物处理中心选址以及回收网络的分配方案。进一步,基于经典ε-约束法,通过加入考虑贪婪规则的优化顺序策略与循环参数策略,设计出可求得Pareto前沿的“改进ε-约束法”。再次,通过设计大量数据实验以验证算法及模型的有效性。最后,将所开发的改进ε-约束法应用于西安市废弃物分类回收的真实场景,结果显示本文所提出的模型和算法可能有效改善处理设施的布局规划,为该类设施的实施落地提供策略选择和支持。

为提高医药物资集散点日常保供运行的可靠性和应对突发公共卫生事件应急物资需求的能力,本文考虑了需求点运输距离和规模重要性、集散点服务范围和供应能力、车辆配置水平和运输能力等关键影响因素,从医药企业常态化供应管理和应急处置的综合视角进行医药物资集散点选址及配送决策。以集散点的建设和物资日常配送成本为常态化运作目标,以集散点对区域各级需求点的可达效率为应急支援目标,建立双目标优化模型。随后针对问题模型结构特性,设计混合的启发式方法策略,对多种规模情景下的算例进行高效求解分析,并得出了Pareto前沿解集,从而提供了不同决策偏好下经济合理的物资集散点布局和运输方案,为医药企业常态化高效经营管理和重要医药物资的及时充分保障提供决策参考。

在产能分享供应链中,拥有设备的产能分享平台为了增加平台产能种类的丰富性,会选择开放策略,即在平台中引入其他产能供应商。平台面对高质量产能供应商和低质量产能供应商,比较引入不同质量供应商后平台的利润大小,探讨平台引进产能供应商的策略选择问题。在产能分享平台、产能供应商和产能需求商为追求自身利益最大化而相互博弈的过程中,应用序贯博弈的方法研究产能分享平台的运营策略,结果发现:当平台对自有设备产能的需求商的利润抽成率较低、低质量产能供应商对其产能需求商的利润抽成率较低、且高质量产能供应商对其需求商的利润抽成率较高时,开放策略会提高平台的利润。通过对比平台引入低(高)质量的供应商两种模式下的价格和需求,发现平台在高质量模式下自有产能的价格可能会比在低质量模式下自有产能的价格更低,结果取决于高低两种质量的相对大小;在低质量模式下,平台自有产能的需求会更大。当高质量供应商的抽成率较低时,平台引入低质量的产能供应商会获得更大的利润。反之,平台引入高质量的产能供应商可以获取更高的利润。

基于销售不完全互补产品的零售商存在的满减促销定价问题,考虑到市场中存在投机型消费者的凑单退货行为,建立单周期销售决策模型,分析产品之间互补程度差异化的促销定价策略以及退款保证对零售商均衡决策的影响。研究表明:产品之间具有互补弹性情形下促销价格随着互补程度的增大而减小,且其并不总是高于无互补弹性情形下的促销价格。退款保证会推升产品的促销价格,同时该模式下最优促销价格受到消费者凑单退货行为的影响。从利润最大化的角度,网络零售商只有在投机型消费者比例足够小时,才可能提供退款保证。最后,通过比较提供退款保证下不完全互补产品之间有无互补弹性对零售商利润的影响,发现产品之间的互补弹性能减弱由投机型消费者凑单退货行为造成的消极作用。

降低城市生活垃圾分类清运成本是有效推进垃圾分类制度的关键。基于对城市生活垃圾分类清运现状的调研,本文研究了多车型多车厢车辆混合清运路径问题,构建了研究问题的混合整数规划数学模型,以优化清运车辆的装载以及行驶路径,从而极小化总清运成本。针对研究问题的特性,设计了适合垃圾分类清运问题的摧毁算子以及修复算子,提出了自适应大邻域搜索算法,以获得问题的近似最优解。参考我国各类城市生活垃圾的数量及相对比例,生成了不同规模以及服从不同分布规律的仿真算例,并进行了大量的算法测试以及结果分析。结果表明,混合车队清运模式较之当前的联合清运模式,能更有效地降低清运成本,而所提出的自适应大邻域搜索算法可在合理时间内获得高质量的近似最优解,满足实际清运需求。本研究丰富了垃圾清运系统的研究体系,为城市生活垃圾分类清运提供了有效的方法和技术支撑。

医疗资源的稳定供给是突发公共卫生事件应急处置顺利执行的重要保障。本文考虑医疗资源动态变化特点,研究如何通过反应性调度对应急救援活动进行优化安排,最小化应急处置成本。首先,界定研究问题,构建医疗资源动态变化下的应急救援反应性调度优化模型;然后,根据问题NP-hard属性设计禁忌搜索算法,并提出两个改进措施提升算法搜索效率;最后,利用随机生成标准算例测试算法,并分析关键参数对应急救援成本的影响。结果表明:应急救援成本随着医疗资源强度和医疗资源可用量概率增大而下降,随着医疗资源因子和医疗资源转移到中断状态概率增大而上升。本研究为突发公共卫生事件应急救援过程中的资源利用与救援活动调度优化提供了有效的决策支持。

针对空箱需求不确定性的特点,综合考虑港口群内各港口间、港口与内陆腹地场站间以及内陆腹地场站之间的多方向空箱调运,引入定期库存控制策略,选取辽宁沿海港口群—东北腹地中的部分港口与腹地作为研究对象,建立了港口群空箱调运与存储联合优化模型,采用分布式鲁棒优化对随机优化模型进行确定性转化,并设计了动态规划与模拟退火的组合算法对模型进行求解。结果表明:港口群与陆向腹地联动的空箱调运网络模式较之于港口及其腹地之间往返调运模式更为高效;空箱调运与库存控制的联合优化可以为船公司降低包括空箱运输与存储的总箱管费用;鉴于班轮运输的周期性,定期库存控制策略在空箱需求不确定条件下更有效。

为了能够对位置和尺度参数的不同程度的异常波动都有效监控,将常规的Shewhart图和指数加权移动平均(EWMA, Exponential Weighted Moving Average)控制图结合起来,引入动态控制图的思想,通过构建卡方分布统计量,建立了联合监控位置和尺度参数的VSET控制图。分别以平均产品长度(APL, Average Product Length)和单位产品平均质量成本作为该控制图的统计性和经济性评价指标,基于马尔科夫链分析了两个指标的计算方法,并建立了该图的经济统计多目标优化设计模型。通过具体的算例和灵敏度分析说明了该图及其优化设计方法的应用,并通过与可变抽样区间(VSI, Variable Sampling Interval)Shewhart图、VSI EWMA图、Shewhart-EWMA图等对位置和尺度参数的不同程度的偏移情况下的经济性和统计性的比较,说明本文提出的方法具有更好的监控效果和更广的适用范围。

本文提出了一种基于混合工艺的自动化集装箱码头设备资源协同调度优化模型。针对自动化集装箱码头的业务逻辑和设备特性,将单一装卸工艺扩展为混合工艺作业模式,以更好地适用于改建的自动化集装箱码头。考虑了调度问题中水平运输设备的需求量、行驶时间和垂直装卸设备的运作时间三个不确定性因素,以最大完工时最小化为目标,建立岸桥、水平运输设备、场桥多设备资源协同调度优化模型,并引入天牛群算法进行求解。通过对YH自动化集装箱码头数据的实证分析,结果表明:本文提出的模型和天牛群算法是一种研究自动化集装箱码头设备资源协同调度的有效方法。

在相关政策的支持下,将纯电动轻卡车辆用于城市物流配送成为物流行业发展的新趋势。现实中,由于交通拥堵引起旅行时间的不确定性,以及由此导致的电量消耗不确定性,使得电动车辆需要访问充电站,而充电时的排队等待时间可能是随机的。鉴于此,本研究考虑交通拥堵和充电站排队的纯电动车辆路径规划问题,在尽可能满足顾客时间窗的基础上,求解期望总收益最大的动态路径方案。通过构建马尔可夫决策过程模型并设计离线算法和滚动算法进行模型求解。求解过程中采用先验路径策略近似估计每个决策阶段的期望收益,并通过变邻域搜索算法搜索每个决策阶段的先验路径解。在数值实验中,将滚动算法提供的动态解与离线算法提供的先验解进行对比,验证了研究中采用的滚动算法的有效性和可行性。

传染病疫情的快速传播,极易面临医疗物资严重短缺的困境。针对医疗物资需求与疫情传播规模之间的相互反馈关系,构建同时考虑三种医疗物资使用效果和隔离措施实施效果的改进SEIAR传染病模型,从最优控制角度研究不同隔离比例下,为控制疫情大规模传播,医疗物资需求满足率需达到的最低水平。以2020年武汉新冠疫情为实例研究,结果显示当不采取隔离措施时,医疗物资需求满足率达到1,也无法控制疫情大规模传播;当隔离比例达到0.8时,医疗物资需求满足率达到0.55,即可控制疫情大规模传播。以上结论说明结合一定的隔离措施,不完全满足医疗物资的需求,也可取得较好的防疫效果。该研究可为相关部门在应急医疗物资严重短缺时制定物资筹措目标提供参考。

借鉴证券公司业务结构选择整合问题的有关定性研究成果,给出实用的量化整合方法。对多业务为核心的证券业务结构,使用交互式自组织数据算法对证券业务集合进行软划分,实现定性研究中不能具体解决的证券公司业务结构选择整合问题。此外,结合H证券公司的应用算例,将软划分法与经典聚类划分法进行对比分析,以此说明本文所用方法的合理性。

随着机器学习分类算法在多模态大数据中的广泛应用,对高维数据进行准确分类变得迫切而重要。处理高维数据时,传统支持向量机模型常受冗余特征的影响,导致分类精度降低。因此,实现特征稀疏化的方法变得至关重要。虽然许多学者提出了使用添加正则化项的方法进行稀疏化,但其本质上都是构建一个近似于L₀范数的函数,与L₀范数在稀疏性方面仍存在差距。为了获得更好的稀疏分类结果,本文利用L₀范数构建稀疏支持向量机模型,并运用强可转化非凸函数将L₀范数转化为可微凸凹连续函数,进一步解决L₀范数导致的直接计算困难问题,从而可以使用梯度下降算法求解。本文在五个高维数据集上进行了CGDL-SVM算法与其他经典算法的对比实验,结果表明,在保持相近分类精度的前提下,CGDL-SVM算法在稀疏性方面显著优于其他算法。

架空机器人紧凑型仓储系统是一种密集型仓储系统,该系统在拥有超高存储密度的同时还保证了较高的存取速度。为解决架空机器人紧凑型仓储系统中的单轨道取货这一基本问题,以最小化翻箱次数和拣选机器人负载移动距离为目标,建立了整数规划模型,并设计了基于集束搜索的启发式算法(BSH)。数值实验表明,对于小规模算例,整数规划模型可以在合理时间得到最优解,启发式算法也可以在短时间得出近似最优解并且与整数规划模型的gap维持在1%左右;对于中到大规模算例,整数规划模型无法在合理的时间得出最优解,BSH算法可以在短时间得出优质解,与企业常用的贪心算法对比均能降低20%以上的取货成本;与传统的集束搜索算法相比,BSH算法的性能提升了7%到12%,证明了BSH算法改进的有效性;在系统配置方面,得出了随着轨道中货位数量增加,最优堆栈层数也在增加的结论,为企业的实际应用提供决策支持。

针对由一个在位制造商、一个零售商和一个进入制造商组成的供应链系统,分别构建有无预期后悔时进入制造商直销式和经销式入侵模型,研究进入制造商市场入侵策略选择问题,探讨市场入侵和预期后悔对供应链均衡决策与利润的影响。结果表明:当消费者碳排放敏感系数和预期后悔敏感度满足条件时,进入制造商始终可以从经销式入侵策略中获得更多的利润,但只有在直销成本较大时碳减排量才高于直销式入侵策略;经销式入侵策略并不一定会损害在位制造商和零售商利润,存在帕累托改进区域;消费者碳排放敏感系数始终正向影响进入制造商,并负向影响在位制造商和零售商;预期后悔的存在会削弱消费者碳排放敏感系数对供应链成员的影响,同时对进入制造商整体产生负面影响,但有利于提高在位制造商和零售商的利润及供应链成员实现共赢的可能性。

本研究在市场需求不确定的情况下,通过建立制造商和电商平台之间的Stackelberg博弈模型,分析了平台与制造商的需求信息共享决策,探究了平台的需求信息共享决策对制造商直销渠道最优策略的影响机理。研究结果表明:(1)“转售+自销”模式下,平台不与制造商共享需求信息,但“转售+代销”模式下,平台是否共享需求信息取决于代销渠道的佣金比例。若佣金比例较高,平台会选择共享需求信息;否则,平台会选择独占需求信息。(2)就制造商而言,若两种模式下平台均不共享需求信息且自销渠道的单位销售成本较低,或仅“转售+代销”模式下平台共享需求信息且信息精准度较低时,制造商倾向于自建官方商城。(3)就平台而言,若两种模式下均不共享需求信息且自销渠道的单位销售成本较低,或仅“转售+代销”模式下共享需求信息且信息精准度较高时,制造商建立旗舰店对平台有利。(4)就供应链而言,若平台在两种模式下均不共享需求信息,或仅“转售+代销”模式下共享需求信息且信息精准度较高时,制造商建立旗舰店对供应链有利。研究结论能够为平台的需求信息共享策略优化及制造商的直销模式选择提供理论依据与管理启示。

为了能增强模型的适用性、降低系统在使用过程中的成本,本文提出了一种考虑机会且含有时间窗口的不可修部件年龄替换策略。通过构建期望成本率目标函数,采用随机过程分析工具讨论窗口时间始点S和预防时间点T的范围,并用数值直观地分析比较了不同条件下的费用率的大小关系。分析表明,最先替换、最迟替换、年龄替换和随机替换是本文提出模型的特殊情况。最终结果表明,不存在严格意义上的最优时间窗口,最优年龄替换策略是退化的最优时间窗口,但采用接近年龄替换的对应时间窗策略增强了模型的适用性。本文针对不可修部件采用了相同的预防替换成本,实际过程中任务完成或预防替换机会的到达可能有更加节省的预防替换,对于可修部件也有待进行详细分析。

文章以是否为企业发放贷款和贷出额度为决策变量,以贷款组合的期望收益最大为目标函数,以满足银行资本充足率不低于监管要求的8%、以及贷款惠及企业数量不小于银行既定目标为约束条件,构建了面向小微企业贷款决策的0-1混合整数非线性优化模型。本文的创新和特色:一是考虑贷款收益最大化目标的同时,引入监管要求的资本充足率约束,满足银行股东权益要求,控制整体信贷风险;二是将普惠需求与资产配置问题结合起来,保证银行收益以及信用风险可控的前提下、实现更多小企业获贷,在一定程度上缓解小微企业融资难问题。在数值实验部分,本文运用我国某商业银行ABC的6460家小微企业信贷数据,构建了资产配置方案,并进行了一系列重要参数敏感性检验。结果显示,银行目标资本充足率以及贷出企业数量的限制都会影响小微企业资产配置情况。随着目标资本充足率增加,资金会从信用等级较低的贷款企业流向信用等级较高的公司,但贷款组合收益率会降低;随着获贷企业数量增加,原本配置在较高信用等级的贷款会部分流向较低等级贷款企业,但资本充足率达标,仍保证整体信贷风险可控。

本文揭示了并购参与双方的相似性对主并方企业研发投资的影响机理,以重大重组并购事件为样本,运用文本分析方法量化并购相似性程度,结果发现:并购相似性程度每提高1个标准差,企业并购后研发投资两年均值降低8.55%;路径分析发现,并购相似性程度越高,研发人员比例增长越低,资本报酬率水平越高,支持了资源整合和利润追逐假说;对专利成果的检验说明,相比利润追逐导致创新惰性,并购相似性更能促进研发资源的精简与整合而提高创新效率,而相似性达到一定程度后净效应才会由资源整合效应转为利润追逐效应所主导。进一步讨论发现,企业创新知识积累越多,或并购前专利知识创造越少,并购相似性对研发投资的抑制效应越大。本文为并购目标选择、资源整合以及提升知识溢出而推动持续创新提供了借鉴。

针对中国企业在“一带一路”沿线国家的投资风险与对策,本文从政治风险、经济风险、金融风险、社会风险等方面,构建了海外投资安全风险评价体系;采用模糊集合思想和模糊推理方法,分析了风险要素之间的相互制约特征及其对投资安全风险的影响机制。研究结果表明,政治环境在确保投资安全方面发挥着至关重要的作用;金融风险对投资风险的影响取决于社会环境;经济风险与社会风险之间存在显著的协同关联,而经济风险与金融风险之间的相关性则相对较弱。通过情景想定与模拟推演,分析了缅甸局势在未来不同情景下对我国在缅投资安全影响与风险评估。本文运用模糊推理方法开展的“一带一路”投资安全风险评估与推理实验,旨在为中国企业“走出去”提供风险研判与对策参考。

近年,GRASSELLI(2017)提出的4/2随机波动率模型构建了一种新型波动动态框架,其扩散项系Heston模型与3/2模型扩散项的线性组合。该混合结构不仅具有Heston模型和3/2模型的基本特征,还有一些它们所不具备的新特性,因此能够更好地描述金融市场中风险资产价格的动态变化。本文基于4/2随机波动率模型的优势,研究了两个处于竞争关系的保险公司之间的最优投资和风险控制问题。具体来说,在保险风险建模方面,采用扩散近似风险模型刻画保单赔付动态过程。金融市场环境设定为混合波动率框架,包含无风险资产与符合4/2随机波动特征的风险资产。保险公司通过双重策略实现风险管理:一方面动态调整承保规模控制保险风险暴露,另一方面优化金融资产配置结构,最终达成公司价值稳健增长的战略目标。同时考虑到市场竞争,基于相对财富视角刻画保险公司间竞争行为,构建双主体非零和投资—风险控制动态博弈模型,以实现终端时刻相对财富期望效用最大化。运用动态规划方法推导得到 Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,并通过求解获取了博弈均衡策略,进一步讨论了本文模型的两种特殊情形。最后,通过数值算例给出了参数的敏感性分析,并进行了经济意义解释。

为了解建筑业上市公司技术创新效率及其影响因素,基于创新价值链视角,将超效率网络SBM模型和DEA窗口分析法相结合对2016—2020年我国48家建筑业上市公司的技术创新效率进行测度,采用贝叶斯模型平均方法分析其影响因素。研究结果表明:(1)研究期内各年48家企业技术创新效率均值介于0.50～0.54之间,技术创新效率有待提升;(2)根据技术研发效率和成果转化效率将样本企业分为四类,8家企业属于高效集约型、12家企业属于低研发高转化型、9家企业为高研发低转化型、19家企业为粗放低效型;(3)成立年限、成长能力和盈利能力对建筑业上市公司技术创新效率有显著的正向影响,企业规模、研发财力资源投入强度、政府扶持以及研发人力资源投入强度对其有显著的负向影响。最后依据研究结果提出了效率改善的建议。

投资组合选择是金融领域的研究热点,本文提出交易频率限制下的多周期稀疏投资组合优化模型。该模型选用条件在险价值(CVaR)度量尾部风险,将经典的l₁范数应用于单周期资产头寸向量及相邻周期投资向量的差值,利用Fused LASSO方法得到稀疏投资组合。针对不等式约束下的非光滑优化模型,运用多块交替方向乘子法进行求解。最后通过样本内和样本外实证分析,发现模型可在预定最小期末收益条件下,降低风险并实现稀疏解目标,验证模型及算法的有效性。

数字技术嵌入社区治理体系分为增能赋权、数字增能、数字赋权和数字脱嵌四种模式。增能赋权效能最佳,实践中却容易走向数字脱嵌。构建元治理场景重塑社区治理格局,强化政府对社区治理数字化转型过程中主体行为及利益关系的引导和调节功能,是实现增能赋权型社区数字化治理的有效策略。本文以元治理为分析场域,在剖析数字技术嵌入社区治理体系运行机制的基础上,通过构建地方政府主导下居委会、平台企业和社会公众共同参与的动态演化模型,分析数字技术嵌入社区治理体系的稳定性。结果表明,各方策略偏好受到各自参与成本的影响较为明显;数字技术带来的显性收益的增加可在一定范围内提升三者的积极性;收益分配方案可影响数字技术的嵌入进程和嵌入方式;政策支持是促成增能赋权治理模式的必要条件,政策缺位时数字增能和数字赋权也可形成稳定模式。本研究对于如何提升数字技术嵌入社区治理体系过程中各主体参与积极性及地方政府政策有效性具有一定启示意义。后续研究可进一步探索多元主体策略组合与地方政府间的互动机制。

针对部分场景下标签较少、样本不均衡的时序数据,为了更好的捕捉序列之间的逐步依赖关系,本文一方面使用具有因果关系属性的时域卷积网络构建生成对抗网络,另一方面使用长短期记忆网络构建嵌入网络和复现网络,以实现模型同时处理短期依存项和长期依存项,从而提出一种基于时域卷积网络和长短期记忆网络的时间序列生成对抗网络(A Time-series Generative Adversarial Network based on Temporal convolutional network and Long-short term memory network, TL-TimeGAN)。采用覆盖性、有用性和相似度检验的综合分析方法作为合成数据质量的评价指标,进一步全面地评价合成数据的覆盖性、预测程度和相似性。最终,基于以太坊欺诈检测数据集,使用Tabnet网络对扩增数据进行异常检测并获得局部特征重要性以及全局特征重要性,以增强扩增数据应用于实际工作的实践指导价值。

随着注册制的逐步实施以及“市值退市”新规的推出,A股市场优胜劣汰加速。加强投资者关系管理,提高市值管理水平成为上市公司不得不面对的课题。本文以2011—2021年我国国有控股上市公司为样本,研究非国有股东治理如何影响投资者关系管理。研究发现:非国有股东委派董事促进国企投资者关系管理水平提升,且股价崩盘风险越高该影响越明显,说明该行为主要出于稳定股价的动机;影响机制检验发现,非国有股东治理通过缓解代理问题和改善经营业绩两条路径促进投资者关系管理;有效提高投资者关系管理水平后,国有企业市值提高、国企市场价值被低估的现状得到缓解。文章对如何通过混合所有制改革促进国企与投资者沟通交流进行了探索,对国企提高市场价值以及防止股价被低估提供了一定的启示。

消费者选择软件产品时,受个体偏好与网络外部性影响。基于显著性理论,采用统一参数刻画不同群体对产品属性的内在偏好异质性,将其划分为价格敏感型与质量敏感型,进而构建融合网络外部性的效用函数。通过求解不同市场结构下的均衡状态,探讨软件公司面向异质用户群体的最优免费策略。模型证明:随网络外部性强度递增,当消费者单位认知增量低于产品初始感知质量时,企业最优策略演化路径为时间限免→无免费→功能限免;当单位认知增量超过初始感知质量时,演化路径则为时间限免→功能限免。

运用博弈理论分析绿色供应链企业融资策略的最优决策选择,以有效解决生产商与零售商面临的双边资金短缺难题。本文创新设计“预付货款—银行贷款”、“延期付款—银行贷款”、“即期付款—银行贷款”三种融资组合策略,系统解析不同策略产品绿色度、企业利润均衡指标及银行收支平衡条件,比较确定不同利率水平下双方的最优融资策略选择,并运用MATLAB进行仿真验证。研究表明,贷款利率差异对供应链企业融资策略选择具有显著影响:当r₁≤r₂时,“延期付款—银行贷款”融资组合构成占优均衡;而当r₁>r₂时,策略选择因均衡利率r^*与r₁,r₂的大小差异而呈现阶段性特征:①当r₁>r₂≥r^*时,生产商与零售商的策略偏好存在冲突,不存在同时符合双方意愿的均衡策略;②当r₁>r^*>r₂时,“预付货款—银行贷款”融资组合构成占优均衡。

“双碳”目标导向下,城市交通污染物与CO₂减排(简称“减污降碳”)的协同效应研究已成为一项紧迫任务。为此,将系统动力学与行为经济学理论相结合,引入碳税政策,提出一种考虑框架效应的机动车出行心理决策算法,并将其应用到城市交通减污降碳的管理模型中。通过动态仿真和对比分析,揭示基准情景、绿色低碳及心理联动等情景对机动车减污降碳协同效应的影响效果,探寻实现增效的优化方案。结果表明:载客与载货汽车的尾气排放具有较大差异,单一碳税政策能够降低机动车污染物和CO₂排放量,具有协同效应;双因素驱动下绿色低碳情景和心理联动情景均具有协同效应,相较于基准情景,心理联动情景使得机动车CO₂和PM_{2. 5}存量大约分别下降了23. 3%和23. 6%。最后,分别从优化经济调控模式、注重客货减排差异性及强化心理因素引导等层面提出对策建议,这对我国“双碳”目标的实现具有一定的助推作用。

海洋强国战略提出后,国家对海洋经济的重视程度越来越高,大力发展涉海企业对于提升经济活力具有重要的战略意义。本文在分析涉海企业发展现状的基础上,以我国43家上市涉海企业2016—2019年数据为研究样本,运用DEA模型从动静态角度分析涉海企业的融资效率,并运用Tobit模型对涉海企业融资效率的影响因素进行实证分析,研究结果表明我国涉海企业融资效率并不理想。从静态融资效率角度来看,大量涉海企业存在投入高、产出低的问题,各企业资金投入产出效率低下;从动态融资效率角度来看,技术的退步与不足是导致涉海企业融资效率下降的主要原因,但相对于技术进步,涉海企业的资源配置能力对融资效率的影响更大;涉海企业的融资效率与盈利能力、成长能力、股权集中度、宏观经济环境以及资本市场正相关,与资产负债率、公司规模负相关。基于研究结论,本文从政府、企业自身、金融环境三个角度提出提高我国涉海企业融资效率的对策。

非金融企业已成为我国影子银行体系中的一个重要参与主体。本文使用2008—2019年省际面板数据,研究非金融企业影子银行对金融风险的影响。研究结果表明,非金融企业影子银行会增加金融风险,在考虑内生性和区域空间溢出效应情况下,该结论仍然是稳健的。渠道分析结果表明,在经济景气时,非金融企业影子银行会推高资产价格,在经济不景气时,会降低社会总体流动性,增加金融风险;非金融企业影子银行会降低实体投资,导致金融风险的增加。异质性分析发现,非金融企业从事委托理财业务是增加金融风险的主要原因,从事委托贷款、民间借贷和其他影子银行业务对金融风险的影响并不显著;非金融企业影子银行对金融风险的影响效应仅在中部和西部地区显著。本文研究对于防范化解重大金融风险具有较强的政策意义。

以货运平台为研究对象,借助博弈方法探究了新物流平台进入局部市场的替代性和广告策略选择。首先,分析旧平台采取抑制措施的广告强度阈值;其次,对三种不同替代性模型进行横向分析,确定新平台进入市场的替代性策略,进一步纵向对比分析了在不同市场规模下的广告策略;最后,通过数值分析验证了模型的准确性及合理性。结果表明:当新平台的广告强度处于一定阈值内时,有利于双边平台创造更高的价值;当超出一定阈值,旧平台则会采取降价的抑制措施。然而,新平台选择进入“移动率低,双边替代性,大型”的当地货运市场,将占有更多的市场份额和创造更高的价值;无论在何种市场规模下,新平台占有的市场份额和收益都低于旧平台;转移成本将造成新平台的市场份额和收益的下降,且随着移动率的增加,新旧平台的差距更加凸显。本研究旨在为新平台决策者在进入货运市场和应对原平台的反应提供一定的决策依据和支持。