本文提出一种学习驱动果蝇优化算法(learning driven fruit fly optimization algorithm, LDFOA)用于求解置换流水车间调度问题. 首先, 为提高种群的多样性, 采用混合策略初始化果蝇在解空间中的位置; 其次, 在嗅觉阶段, 构造4种扰动算子, 进一步扩大果蝇个体的搜索范围; 在视觉阶段, 收集精英果蝇的特征信息建立概率模型, 个体通过向概率模型的不断学习, 实现果蝇的进化. 此外, 引入迭代贪婪算法的思想对最优个体进行局部搜索, 从而使果蝇导向更有希望的区域. 最后, 采用Rec和Taillard两种测试集检验算法性能并与目前解决置换流水车间调度问题效果最好的算法比较, 结果显示LDFOA算法具有更强的寻优能力.

旅游相关企业可能会因旅游需求的大幅波动而承担运营风险, 特别是COVID-19暴发后, 这种波动在很多旅游目的地更加明显. 为了更加精确地描述旅游需求的可变性, 本文开发了基于二次分解集成的旅游需求区间预测方法. 首先, 构建游客量区间值时间序列(ITS), 根据ITS的上下限时间序列推导出中心和半径, 利用二维经验模态分解方法对中心和半径进行分解, 得到多组分解成分ITS. 其次, 为了更好地提取高频信号, 使用多维变分模态分解方法对最高频的分解区间成分ITS进行二次分解. 然后, 使用粒子群优化的核极限学习机(PSOKELM)对各组分解成分ITS进行建模与预测. 最后, 将所有分解成分ITS预测结果进行简单相加, 合成为中心和半径的预测, 再转换为游客量ITS上下限预测值输出. 利用夏威夷国内和国际游客量数据, 开展了实证研究, 验证所提出的方法. 结果表明, 与其它基准模型相比, 该模型具有更高的区间预测精度和鲁棒性, 显示其在旅游需求区间预测和可变性估计的有效性.

在实际的在线广告库存投放问题中, 目标群体用户访问网站的数量无法提前准确预估, 这种不确定的曝光供应量对广告投放策略具有较大的影响; 同时, 不确定的协变量信息也会对用户的搜索和浏览行为产生影响, 进而影响目标群体曝光供应量. 本文提出了一个在线广告库存投放模型, 该模型同时对不确定的曝光供应量、协变量信息以及其发生的概率进行了综合考虑. 在现有研究的基础上, 首先基于已有历史数据信息构建包含不确定的协变量情景发生概率, 和相应曝光供应量的矩信息的双层分布不确定集, 并考虑了基于该不确定集的最坏情况下的联合随机机会约束模型. 给出了求解算法, 该算法可以利用现有优化软件快速迭代求解, 最后进行仿真分析, 验证模型和算法的有效性.

共享单车采用分时计费运营模式, 提供随取随停的“点对点、门对门”租赁服务, 是城市交通系统的重要组成部分. 目前, 共享单车平台在运营层面存在需求预测不准确、单车调度不合理、故障车回收不及时等不足, 引发严重的供需匹配失衡问题. 鉴于此, 本文研究基于多任务学习的时空需求预测与考虑故障车回收的共享单车动态搬运优化方法. 首先, 充分考虑站点取车需求与还车需求之间的相关性, 采用基于多门混合专家结构的双向长短期记忆网络对取车与还车需求进行联合预测. 为了降低长时间序列的依赖性, 引入注意力机制增强重要信息的关注度. 进一步提出共享单车动态搬运与故障车回收协同优化模型, 其中特别考虑了搬运车辆的充电决策与续航里程约束. 为了满足大规模动态搬运管理的时效性需求, 设计基于模拟退火的自适应大邻域搜索算法对模型进行求解. 最后, 基于纽约Citi Bike共享单车骑行数据设计案例分析, 从预测性能、计算时间、运营成本等多个指标验证了所提方法的优越性.

农产品价格波动存在显著的空间传播特征, 国家实施的收储策略对缓解重要农产品价格异常波动的空间扩散有着重要作用. 本文构建了一个由农产品收储网络与价格波动扩散网络组成的双层复杂网络, 基于耦合网络级联失效视角, 以生猪价格波动为现实情境进行参数设置, 模拟不同攻击方式下双层网络的级联失效过程以及实施收储策略对其价格波动扩散的影响; 并基于关键节点保护提出了网络恢复及重要农产品价格异常波动的调控策略. 研究结果表明: 1)相比随机攻击, 蓄意攻击情形下双层网络的崩溃阈值更低, 速度更快, 且农产品价格波动扩散网络的崩溃速度总是快于农产品收储网络. 2)价格上涨放储时双层网络更加脆弱, 而价格下跌收储时双层网络有更强的鲁棒性; 攻击策略对两个不同情境双层网络影响的异质性主要体现在级联失效的中后期. 3)对混合防护高拓扑度数与高库存容量关键节点的保护可以有效改善双层网络脆弱性, 缓解农产品市场的“失灵”, 对保供稳价有着显著正向影响; 在合适时间节点选择关键网络节点介入保护对抑制农产品价格异常波动的空间扩散能产生积极的调控效果. 该研究将为进一步优化农产品收储网络及其实施政策, 科学调控农产品价格异常波动提供理论参考及决策依据.

部分地区为防止产品补贴比例过高而对其设限, 却导致农机企业采取违规失信行为骗取补贴的事件屡次发生, 有必要基于市场收益角度分析其行为发生的内在机理及影响因素. 那么, 市场竞争中农机企业诚实守信会获得市场奖励吗? 本文通过构建双寡头竞争博弈模型分析了两家农机企业选择诚实守信与否对其市场收益的影响, 并利用演化博弈模型考察了双方行为策略选择过程. 研究表明, 较大的补贴力度以及较低的补贴比例限制会使诚实守信的农机企业面临收益损失的潜在风险, 收益损失程度不仅与补贴有关, 还受到农户偏好成本与政府监管的影响; 仅当对两家农机企业的监管强度高于阈值时才具有“奖励诚实守信, 惩罚违规失信”的奖惩效应且对促进双方诚实守信具有积极效果, 否则将易引发群体性违规失信; 但是, 过于严苛的监管并不会获得促进效果的明显提升, 而且会加剧农机企业对于违规惩罚成本的转嫁行为, 使农户购机成本增加; 此外, 农机企业通过违规获得更高收益时伴随着产品价格与销量同时增加, 将此市场特征作为识别违规风险的依据纳入监管内容, 有助于政府提高监管效率. 研究结果为政府优化监管机制, 规范农机企业行为提供决策参考.

平台经济背景下企业间竞争模式正逐渐由产品和客户竞争向平台生态竞争转变, 但这种竞争模式的演变机理至今未得到充分论证. 本文考虑资源共享、利益共赢、战略共谋等关键机制, 运用演化博弈方法构建了一个由电商平台、物流企业和商家组成的生态合作博弈模型, 考察了各主体在生态合作过程中的策略选择及其影响因素. 研究表明: 在平台经济环境下要实现多主体生态合作必须同时满足资源共享、整体利益最大化以及多模块协同创新这三个必要条件, 其任一条件的缺失都将导致生态合作破裂. 从影响因素来看, 服务敏感系数、相互信任程度和协同创新贴现因子对生态合作的形成具有促进作用, 而合作成本、协同创新风险和投机收益等因素对生态合作则产生抑制作用. 此外, 资源共享水平对生态合作的影响受资源吸收能力与资源共享积极性的影响, 而协同创新研发投入对生态合作的影响则要视创新风险程度而定. 本研究对平台经济背景下进一步厘清生态合作机制提供理论依据, 同时对企业应如何构筑或融入生态合作联盟提供决策参考.

近年来, 根据实际死亡率调整支付结构,从而将长寿风险在年金持有人和年金发行人之间合理分摊的损失控制策略越来越成为长寿风险领域的研究热点. 文章基于贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗算法,在统一的计算架构下,分析了年金长寿风险分摊的三种路径选择,即设立准备金不足应急准备的传统年金EFA(emergency-fund fixed annuities), 年金给付与实际死亡率完全挂钩的死亡率年金MA(mortality annuities), 以及设立最低保证给付的最低保证死亡率年金MGMA(minimum guaranteed mortality annuities), 并对各路径选择的长寿风险分摊效果进行了评估. 文章研究发现: 1) MA相较于EFA完全转移了年金发行人承担的长寿风险,其精算给付差值$\Delta_{M A}^{\alpha}$优势明显,且其吸引力随着年金持有人的风险厌恶程度$\alpha$的增加而提高; 2) MGMA年金进一步修正了MA年金给付的下行风险暴露,在大于0.90倍最低保证给付下相对于MA具有给付优势,且年金发行人的准备金缺额和偿付能力资本相对于传统年金均有改善.文章对研究结论进行了风险态度、利率、承保规模等参数影响下的稳健性检验, 认为MGMA年金实现了系统性长寿风险在年金持有人和年金发行人之间的重新分摊, 能够有效改善商业年金业务所面临的长寿风险问题.

相对传统线下购物, 线上购物存在信息不对称的困境. 作为解决线上购物信息不对称的一个重要手段, 网络评论显著影响着消费者的购买决策, 从而对商家决策产生影响. 针对由两家制造商与两家零售商构成的供应链竞争系统, 考虑网络评论对消费者选择行为的影响, 本文构建了一个博弈模型研究零售商如何调整产品销售价格以及制造商如何调整批发价格来应对竞争对手的决策. 首先, 建立考虑网络评论影响的消费者效用函数; 其次, 构建基于Nash博弈的零售商与制造商竞争定价模型; 然后, 对模型进行推导, 确定零售商和制造商的均衡定价决策. 最后, 分析了网络评论对零售商定价决策, 制造商批发价格决策, 以及零售商与制造商利润的影响. 研究结果表明, 较好的网络口碑以及消费者更加重视网络评论都不一定促使零售商与制造商提高产品价格. 但是, 当网络评论能够提供更多的产品匹配度信息时, 企业之间的价格竞争减缓, 零售商与制造商均提高产品价格. 从利润的角度来看, 在供应链竞争情形下开放网络评论可能同时减少零售商与制造商的利润.

考虑到传统噪声处理方法的局限性, 文章基于特征子空间插值的思想, 提出一种新的处理含噪声数据集的数据合成方法,RELIS(robust equidistant linear interpolation synthesis). 首先, 文章提出了一种创新的无监督聚类算法, 该算法可以将原始特征空间划分为多个具有近似等量样本的特征子空间; 其次, 根据聚类结果, 引入旅行商问题(TSP)的思想来对特征子空间进行排序; 接着, 结合软参数共享机制, 对相邻子空间中的样本进行线性拟合; 最后, 提出一种创新的多阶段最小权匹配方法来获得较优的插值匹配策略, 根据该策略对原始数据集进行等距线性插值. 文章从理论上证明了RELIS方法对不同分布的噪声有优化效果, 并且在模拟实验 中验证了该方法的鲁棒性. 此外, 实验结果表明: RELIS方法还能够显著提升机器学习模型的预测效果.

本文针对纯电动汽车出行场景, 将出行用户分为途中充电用户与非途中充电用户两类, 考虑出行用户和充电站运营商双方利益, 建立了受出行时间、充电服务水平及充电分布均衡三方面因素影响的电动汽车交通系统最优模型. 引入基于税收中性策略的电动汽车拥挤收费与补贴政策(包括路段拥挤收费与补贴、充电站拥挤收费与补贴)对电动汽车用户进行出行与充电行为管理, 从理论上证明了实现系统最优的税收中性的电动汽车拥挤收费与补贴方案的存在性. 通过引入间隙函数, 将原有问题转化为等价的无约束最优化问题, 提出了基于梯度的求解算法, 最后, 通过算例验证了模型、算法以及税收中性的管理方案的有效性. 结果表明: 相较于用户均衡场景, 系统最优场景下的相同OD对途中充电用户在长、短路径流量分布更加均匀, 间接缓解了途中充电用户在各充电站充电分布不均衡现象; 在系统最优场景下, 随着充电分布均衡约束程度的增加, 一方面导致对充电拥挤的充电站需要收取的外部性成本对应的费用更高, 途中充电用户在不同充电站流量分布更加均衡, 另一方面导致系统总充电时间增加、总排队时间减少、总出行时间增加; 提出的税收中性的管理方案使得道路、充电站的拥挤收费和补贴相互补偿, 实现了总税收收入为零, 避免了大额的财政转移.

文章讨论了$L^{2}$空间中平方可积的函数型数据的最大信息子空间问题, 旨在找到合适的低维投影子空间, 使得在同维数的投影子空间中, 所得空间是综合原函数型数据的信息能力最强的空间, 进而达到在降维的同时保留重要信息的目的. 研究中利用凸优化方法证明了该子空间的存在性, 并证明了以函数型数据样本协方差算子的前$m$个最大特征值对应的特征函数为基函数的子空间即为$m$维最大信息子空间. 同时又从信息重构的角度证明了该子空间是重构原函数型数据能力最强的空间. 最后通过对加拿大35个观测站的温度数据的函数型数据2维最大信息子空间的研究发现, 在该空间上的聚类分析结果与基于离散数据的聚类结果一致, 说明将函数型数据投影到最大信息子空间的方法不仅能从函数的角度动态展示各类别的整体特点, 而且保留了原始数据的最大信息, 因此保证了聚类结果的可靠性.

火电与可再生能源的协同发展是持续推进电力低碳转型的关键, 为兼顾电力系统的低碳性与协同运营模式的可持续性, 文章在考虑当前发电资源禀赋分布与市场交易环境的基础上构建了电力与碳交易市场耦合下的风光火电联合发电运营优化模型. 探讨市场耦合实施对于运营结果的影响及市场耦合效果, 并开展电碳市场形势变化的情景分析. 结果显示, 优化模型在促进节能减排的同时提升了可再生能源外送占比, 而碳价、辅助服务成本等参数的调整可进一步引导发电利益的再分配, 有助于提升各主体参与协同运营的积极性, 实现低碳与可持续的兼顾. 说明所提优化策略更加适用于电力低碳转型下的安全平稳过渡阶段.

针对已有成分数据聚类方法不能处理零成分的问题, 基于平方根变换和混合肯特分布, 提出了含零值成分数据的聚类方法. 考虑估计参数时EM算法对聚类个数和初始值的依赖, 通过在目标函数中加入信息熵的惩罚项, 研究了初始值确定的稳健成分数据聚类算法. 数值模拟实验说明, 该算法可较准确地自适应决定聚类个数; 除此之外, 与基于$\alpha$-变换的聚类方法相比, 新提出方法在识别成分数据的分布模式中有更好的表现. 一组家庭消费结构调查数据分析说明了新方法的应用价值.

应急物资保障是国家应急管理体系重要组成部分, 是防范和化解重大风险的重要支撑, 但是目前研究较少考虑灾民痛苦的影响, 导致应急物资储备采购策略缺乏人性化甚至引起社会恐慌. 本文将应急物资储备采购的实施效果定义为灾民痛苦减少量, 建立政府委托下考虑灾民痛苦的应急物资储采模型, 比较考虑和不考虑灾民痛苦情景下的政企应急物资储备量, 分析应急物资供应链协调的条件, 对比政企合作和未合作下的企业收益和社会效益, 得到了改善企业收益和减少灾民痛苦的期权价格范围. 模型扩展部分构建了考虑现货市场采购的应急物资储采模型, 研究表明现货市场采购降低了政府应急物资库存风险. 最后, 数值模拟研究表明: 企业收益对突发灾害发生概率的波动最敏感; 当由基准点向下波动时, 政府收益对期权执行价格的波动最敏感, 而向上波动时, 政府收益对突发灾害发生概率的波动最敏感. 只有当政企谈判决定的期权价格处于适当范围时, 增加现货市场采购才能提升应急物资储采效率. 考虑灾民痛苦的应急物资储采策略使模型更契合我国“以人为本”的应急理念, 为制定更加精准的应急物资储备采购策略及协调机制提供理论支持.

文章建立了一个基于泊松稀疏算子的$p$阶自回归整数值时间序列模型. 它的参数是时变的, 并可能服从一定的随机分布. 在此基础上, 文章推导了关于这个模型的遍历性, 以及点估计、 区间估计和参数检验统计量的理论性质, 并且给出了对于这个模型进行变量选择的方法及其理论性质. 文章通过数值模拟对这些性质进行了验证, 最终展示了这个模型在真实数据集中的应用.

为探明地方应急管理部门监管施压与安全生产服务机构服务赋能双重驱动工业园区企业安全生产达标行为扩散的机理, 基于传播动力学理论与演化博弈理论构建SEIR演化博弈模型, 探究地方应急管理部门与安全生产服务机构策略选择关系, 分析双方主体不同行为决策下园区企业安全生产达标行为扩散过程, 并进行多情境模拟仿真分析系统演化至良性稳定状态的过程和规律. 结果表明: 园区企业安全生产达标行为的扩散阈值能够预示系统内企业安全生产达标行为的演化趋势. 地方应急管理部门“严格监管”和服务机构“高质量服务”的交互行为更有利于园区企业安全生产达标行为的扩散. 在此种策略组合下, 地方应急管理部门对园区企业监管力度的增强能够最大程度促进园区企业安全生产达标行为的扩散. 提高地方应急管理部门的监管能力和效率、制定有吸引力和威慑力的奖惩政策引导安全生产服务机构高质量服务以及激发园区企业主动安全生产达标行为, 更有利于形成整合、协调、相互制约的园区安全生产治理机制.

文章提出了一种具有位置尺度不变性的稳定相关(location-scale invariant stable correlation,简称ISC)去度量两随机向量v ∈ R^r和y ∈ R^q的相关性,其中r ≥ 1,q ≥ 1.ISC满足0 ≤ ISC (v,y)≤ 1且当且仅当v和y独立时,ISC (v,y)=0.基于ISC,文章进一步发展出了一种新的特征筛选方法,简称为ISC-SIS.ISC-SIS不要求通常使用的模型假设与有限矩假设,且可以直接用于筛选分组协变量和多响应变量.理论上,文章建立了ISC-SIS的确定筛选性质以及秩相合性.数值模拟研究和实际数据分析均表明与现有的筛选程序相比,ISC-SIS具有非常强大的竞争力.

本文基于1992-2020年机构部门间金融交易的资金流量数据, 从宏观视角, 测度了1992-2020年股票违约的风险波及效应, 并分析其演化特征. 其次, 构建机构部门间资金关联关系示意图, 研究机构部门间的资金关联关系, 并进一步分析了重大事件对股票违约风险波及效应的影响. 研究表明: 第一, 1992-2020年间, 股票违约的总风险波及效应呈现不断波动特征, 且其波动与重大事件具有强关联性; 各机构部门股票违约总风险波及效应存在异质性, 其异质性主要与各机构部门的功能相关. 第二, 股票违约直接风险波及效应的大小反映了中国股票市场资金来源机构部门结构的演化特征; 股票违约间接风险波及效应随着波及次数的增加而逐渐减弱, 且各机构部门受到的间接风险波及效应具有异质性. 第三, 从机构部门关联关系演变及链路结构演变角度, 不同重大事件冲击对中国金融机构部门内部及与其他机构部门间的资金关联关系产生异质性影响. 本文的研究厘清了股票违约的风险波及效应的演化特征及其在机构部门间的传导机制, 有助于调节机构部门间的资金关联关系, 畅通国民经济循环.

基于图的半监督降维是一类利用数据结构图来处理半监督降维问题的方法. 然而, 目前大多数此类算法使用的结构图仅关注数据信息而忽略类标签信息; 且在训练过程中并未考虑样本之间的差异性, 这降低了算法在噪声或异常值情况下的稳健性. 对此, 文章结合稀疏表示与自步学习, 提出一种利用稀疏判别图求得线性降维映射函数的自步学习器. 首先, 该方法在数据的稀疏表示的基础上, 融入了类别标签的传播, 以此构建稀疏判别图; 然后考虑低维数据与其类锚点之间的距离, 以及低维数据保持原高维数据的判别性稀疏结构的能力, 并在此基础上构造了相应的自步学习降维问题. 一方面, 所提方法构建了稀疏判别图, 能更有效提取数据中蕴含的判别信息; 另一方面, 所提方法基于自步学习机制, 可以自动计算训练数据的重要度值, 抑制不可靠数据或标签的负面影响, 提高模型对噪声或异常值的鲁棒性. 5个实验数据集的结果验证了所提算法的有效性.

随着餐饮行业数字化转型加速,用户在线评价信息呈现爆炸式增长.对餐饮评价进行有效分析对消费者决策优化与商家服务改进具有双重价值. 研究提出一种基于用户评论的餐饮门店综合评价方法,旨在量化用户偏好模糊性并提升评价准确性.首先,融合政策导向与数据驱动双路径,基于美团、大众点评平台的用户评论数据,通过TF-IDF高频词提取与LDA主题模型挖掘,构建包含环境、服务、口味、价格、卫生的层次化评价指标体系;其次,将用户多维度模糊评价转化为概率语言术语,构建包含概率分布的语言集表示模型,量化评价不确定性;最后结合熵值法计算指标权重,通过加权线性组合生成餐饮门店综合得分.基于河南省郑州市金水区8家餐饮门店的实证分析表明,模型输出的评分排序与用户实际体验高度契合,验证了其在降低消费者决策成本、指导商家精准优化运营策略方面的实践价值.

健全绿色低碳发展机制是落实“绿水青山就是金山银山”理念的切实体现, 而完善我国现行碳交易制度是健全绿色低碳发展机制的主要抓手. 本文将“碳达峰”与碳定价机制相关联, 通过对碳价内生处理模拟出在相同碳排放总量控制下三种碳定价政策的经济效果和福利效应, 这种处理方式提高了研究结论的针对性和适用性. 研究结果表明, 将碳税引入碳交易市场的复合政策在经济产出、社会影响等方面均优于单一政策情形, 比如第10期(基期为2020年)前其对国内生产总值的负面冲击低于0.034个百分点, 在所有情形下最小, 因此可助力环境与经济的同生共赢. 机制分析表明, 碳税的引入既减轻了重点减排行业的压力, 又可将第10期的模拟碳价从113.73元/吨降为57.81元/吨, 起到了“降压增产”的作用; 且在两种碳定价工具情形下,可再生能源的消费比重在后期将提高至32.26%, 一定程度上助力了中国电力系统的脱碳与零碳化. 另一方面的福利分析发现, 单一碳税政策下在模拟末期的社会福利比基准情形下减少0.65个百分点, 负面冲击最小. 因此本文认为, 在后续碳定价政策的完善过程中需要明晰碳税的属性定位, 以便最大限度地发挥碳市场的激励作用.

本文构建减污降碳协同度评估模型评估了2014-2021年我国省际减污降碳协同度和地理时空加权LASSO回归模型识别我国省际减污降碳协同的关键驱动因素. 结果发现: 我国省际减污降碳协同度总体呈现上升趋势, 平均值由2014年的0.11上升至2021年的0.71, 且呈现显著的时空特征: “东北-西南”空间走向、“南热北冷”空间格局和“热点增加, 冷点减少”时序变化. 气温、湿度、水资源利用、能源强度、能源结构、共同富裕程度、环保投资和人工智能技术是促进我国减污降碳协同度的关键驱动因素, 但驱动效果具有空间异质性. 本研究既有助于科学认识和理解我国减污降碳协同, 也有助于完善我国省际针对性的减污降碳协同政策.

随机方差缩减类算法是求解大规模机器学习的有效方法, 近年来受到许多学者的广泛关注. 但是, 如何选择此类算法的合适步长依然值得研究. 文章提出了一种基于BB步长的自适应加速随机方差缩减算法求解随机凸优化问题. 在强凸的假设条件下, 证明了算法具有线性收敛速率. 最后, 数值实验表明了新算法的有效性和优越性.

为系统分析大豆进口中断风险涟漪效应对供应链绩效动态且深远的影响, 形成有效的应对策略, 文章建立包含进口和国内供给、国内市场库存及需求构成的三级大豆供应链系统动力学模型, 模拟展示不同进口中断程度对中国大豆市场库存、价格以及需求等的级联影响; 通过参数调控仿真, 分析大豆产能提升和饲用豆粕减量替代两项政策对供应链涟漪效应的缓释作用. 研究表明: 1) 进口中断对国内大豆市场库存和价格会产生较大的负面影响, 如果中断持续较长时间, 则可能出现长时间的供不应求、大豆市场价格暴涨且长时间难以回到正常价格的局面, 涟漪效应危害大且时间长; 2) 大豆进口中断事件对于国内市场价格的影响滞后于其对大豆市场库存的影响. 因此, 若中断持续时间不长, 其对国内市场价格的影响不大; 3)由于提高大豆单产水平和扩大种植面积能力有限, 实施大豆产能提升策略对于削减涟漪效应的负面影响效果甚微; 4)豆粕减量替代政策对于进口中断后的市场库存下滑、市场价格上涨的抑制作用效果较明显. 随着饲料中豆粕比例的减少, 进口中断对大豆市场库存、市场价格的负面级联影响都明显减小, 最小供需比例增加, 供不应求的时间明显缩短.

作为智能化生产的一种重要表现形式, 本文聚焦工业机器人引进的信号发送效应探讨工业机器人引进如何通过信号传递促进企业出口销售. 研究表明, 工业机器人引进可以通过生产率提升和产品质量提升以外的途径促进企业出口, 且这一促进作用在信息不对称程度更低的国内市场并不显著, 说明工业机器人引进具有出口信号发送的功能. 进一步地, 本文将工业机器人引进对企业在出口市场的信号作用归结为降低质量信息不对称和提升产品质量形象. 此外, 工业机器人引进的信号效应使企业出口沿着集约边际实现增长, 在产品侧促进一般贸易和中间品贸易. 本研究从需求侧的信号发送视角证明工业机器人应用对于企业出口销售的影响效应, 这不仅扩展了现有有关机器人出口促进效应的相关文献, 还为中国制造业智能化过程中工业机器人应用战略的实施提供了实证参考.

针对当前中国日益严峻的大气环境污染问题,进行有效的大气环境效率评估显得尤为关键.文章提出考虑系统内部结构和相邻时期跨期活动的动态网络松弛测度(NSBM)模型来动态评价中国省际大气环境效率.该模型克服了传统网络数据包络分析(DEA)方法中忽视结转变量滞后影响的不足.运用该模型对选取的2016-2021年中国30个省(市、自治区)的大气环境整体及其各子阶段效率进行了分析.实证结果表明: 1) 从总体上看,中国东部地区大气环境整体效率和各子阶段效率得分均高于中西部地区; 2)低污染物产生效率-高大气污染物治理效率或高污染物产生效率-低大气污染治理效率是部分省份大气环境整体效率低下的主要原因;3) 在京津冀地区,北京和天津相较于河北省具有更高的大气环境整体效率和各子阶段效率.

积极参与国际大循环, 增强对外贸易的影响力, 是中国构建新发展格局, 把握发展主动权的重要依托. 本文利用全球23个主要经济体月度双边货物贸易数据存在的天然矩阵结构, 通过引入前沿矩阵自回归模型刻画贸易矩阵存在的复杂同期、跨期相依性. 在此基础上, 延拓溢出指数测算法并结合溢出网络分析法, 分别构建国际进、出口贸易溢出网络, 进一步以中国为核心视角, 量化研究国际循环下中国进、出口贸易影响力的变化. 结果表明, 全球视角下, 双边贸易网络存在显著结构性改变, 总溢出强度先增强后逐步减弱, 国际大循环经历了从“全球化”向“逆全球化”的演变过程; 中国视角下, 我国进口溢入保持稳定, 出口溢出则于国际金融危机后逐步减弱, 在中美贸易战及新冠疫情期间保持较低水平. 影响因素分析表明, 国际总贸易溢出受美联储利率影响较强, 且美国的地缘政治风险指数, 为中国出口溢出指数的格兰杰原因. 可见, 以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的双循环战略对于防范国际循环中“逆全球化”的潜在风险, 保障中国经济贸易稳定均具重要价值. 本文对刻画新发展格局下的国际大循环形势、双循环战略调整与相关政策制定均具参考意义.

在高质量发展和“双碳”目标背景下, 物流服务供应链社会责任,特别是绿色物流服务需要亟待提高和加强. 文章从不同权力结构视角,采用博弈理论对由政府、物流服务商、物流集成商组成的三级供应链,分别探讨无契约无补贴、无契约有补贴、有契约有补贴协调下,各利益相关主体决策对绿色水平、相关利润、总社会责任效应的影响.研究结果表明, 物流集成商社会责任水平越高, 绿色水平越高.无契约无补贴时, 物流集成商社会责任水平存在一定的阈值范围.不同权力结构和补贴契约组合叠加下,物流服务商主导时采用收益共享有补贴, 绿色水平较高;物流集成商主导时采用成本分担有补贴, 绿色水平较高.

为有效解决序决策信息系统的模糊信息、偏好信息和噪声信息的问题,结合单值中智集与概率粗糙集模型,构建一种基于改进得分函数的新单值中智概率粗糙集模型.首先,综合考虑单值中智数的模糊性和人为偏好性定义了一种改进的得分函数,以此确定对象间的优势关系;其次,为提高模型的容错能力,引入条件概率阈值构建了单值中智概率粗糙集模型,依据概率下、上近似约简的性质设计了一种基于辨识矩阵的近似约简方法与规则提取算法.应用实例验证了新提出方法的有效性和适用性.