摘要:体验经济是当代企业服务营销的重要组成，由于服务体验的扩散具有明显的空间效应，本研究通过建立服务扩散的空间溢出模型，在其中定义区域间的相对影响力和易感性，从而准确分离了本地区服务体验扩散和其他地区溢出扩散这两种空间影响效果.研究基于上海迪士尼乐园游客的移动数据，实证测量了迪士尼服务群体的空间扩散效应、省份和区域层次服务扩散的影响力、易感性与溢出效应.结果发现，迪士尼乐园服务群体的扩散效果主要受到本地游客的直接影响(占比38.6%)和来自其他地区游客的溢出影响(占比52.4%)，受到的时间效应和媒体效应为8.7%和0.3%.此外，该模型还给出了各省游客对迪士尼服务效果传播的不同影响力，以及各省游客对该服务传播的易感性.本研究证实了服务扩散过程中地区空间影响的不对称性，开发的定量模型也为服务业营销人员进行以空间地理为导向的干预措施提供了精准参考.

摘要:结伴行为日益普遍，其在出行、购物、餐饮、休闲及其他商业领域对消费者的购买决策有着重要的影响.随着大数据时代的到来，人们的行为能够被更加精准、系统地记录，为研究结伴行为提供了有力的工具.本文认为，结伴行为背后蕴含了消费者对高品质生活的追求，有助于推动产品消费升级.本文借助铁路出行的视角，基于成渝铁路的客票销售数据，探究消费者结伴出行对铁路客运产品选择的影响.通过应用赫克曼二阶段模型并控制超过130万名乘客的个体固定效应，本文揭示了结伴出行显著正向影响消费者对高级列车和高等座位的选择.另外，人口统计学特征起着显著的调节作用，女性以及年长者结伴出行更倾向于选择高级列车和高等座位.这些发现不仅为铁路管理提供了新思路，更重要的是揭示了结伴行为对消费升级的正向影响作用，为商业服务和公共管理等广泛领域都提供了重要的参考.企业、单位及政府通过鼓励人们的结伴行为，有利于刺激消费者对优质产品和服务的选择.

摘要:救护车是挽救患者生命的重要医疗资源，合理调配有限的救护车资源可以降低呼叫响应时间，提高医疗服务水平.本文面向救护车动态重定位调度问题，提出了一种基于强化学习的调度策略结构.为解决传统强化学习所面临的高维状态空间的挑战，本文基于深度Q值网络(DQN)方法，提出了一种考虑多种调度交互因子的算法RedCon-DQN，以在给定环境状态下得到最优的重定位调度策略.在此基础上，本文还提出了急救网络弹性概念，以评估各站点对全局救护优化目标的影响力.最后，基于南京市2016年~2017年的实际救护车呼叫及响应数据，构造了环境交互模拟器.在模拟器中通过大规模数据实验，验证了模型得到的调度策略相比已有方法的优越性，并分析了不同时段下调度策略的有效性及其特点.

摘要:城市交通拥堵与空气污染等问题给我国城市的持续发展带来了严峻挑战.本文以成都市为样本，通过融合滴滴出行订单数据、空气质量数据、气候信息等，采用断点回归模型和中介变量分析，对交通拥堵与空气污染之间的交互影响机制进行了研究.结果显示，网约车运行规模的增加会加剧城市的空气污染，其机制是由于车辆流动效率降低这一中介变量的作用，即交通拥堵导致空气污染的增加.但另一方面，空气污染又会对交通拥堵产生抑制作用，而这一现象产生的机制是由于空气污染会促使人们的出行减少，车辆需求和运行规模的减少反而使流动效率增加.本文从人们流动性行为的视角，揭示了城市交通拥堵与空气污染之间的复杂关系，为这些问题的协同治理提供了理论和实证依据.

摘要:在混合运营的零售平台中，随着市场的变化和第三方规模的快速增长，自营会及时调整产品策略，有选择性地渗透到第三方产品市场，以期提高自身收益，抢夺更多市场份额.本文试图探讨自营的竞争性进入对第三方绩效的影响以及第三方卖家规模在其中的调节作用.本文采用某混合零售平台交易数据，使用倾向得分匹配(PSM)与双重差分模型(DID)进行实证分析.研究表明:第一，自营进入后会蚕食第三方的销售收入;第二，面临自营的直接竞争，第三方会选择抬高产品销售价格;第三，第三方卖家规模会削弱自营进入对第三方销售收入的负向影响，但增强了对第三方销售价格的正向影响.通过进一步的补充研究发现，自营进入会导致第三方卖家放弃对一些产品的运营，也会因此而流失部分用户.这些发现不但拓展了双边平台运营模式、组织间关系与竞合理论及市场进入理论的相关研究，并为混合零售平台中的自营方和第三方卖家提供了极为有益的实践指导.

摘要:为了吸引和激励用户，各种游戏设计元素被广泛应用于在线学习环境中.然而，这些游戏化设计对于用户行为的影响仍然有待系统性的理论解释，其实际作用也有待于深入的实证研究加以检验.本文基于“需求-可供性-功能特征”的视角，从自我决定理论和心理占有理论出发，分析游戏化竞争元素，包括间接竞争(如排行榜)和直接竞争(如一对一的对抗性竞赛，或称PK)，对在线学习用户行为的影响.利用大规模客观数据，本文构建了一个面板数据集，通过倾向得分匹配加双重差分的计量估计，结果表明，游戏化间接竞争和游戏化直接竞争对于用户的在线学习行为均有正面影响.本文的研究从竞争元素的角度，揭示了自愿参与的在线学习场景中游戏化设计的作用机制，对于相关研究与实践具有多方面的参考意义.

摘要:现代企业通过建立在线社群实现与消费者的互动，希望在向消费者提供服务的同时进行更好的营销，然而如何提供在线社群中的营销与服务内容却是一大难题.本文在营销—服务二元理论的基础上，提出了在线社群内容二元性的平衡维度与结合维度概念，并研究平衡维度与结合维度如何影响销售业绩与消费者的满意度.结合机器学习方法，本文发现，平衡维度对消费者满意度和销售绩效有提高作用，但是，结合维度对消费者满意度及企业绩效的影响呈倒U型;另外，企业员工的技能水平对内容二元性策略的效果有着显著的调节作用.研究结论对企业理解在线社群中的营销内容与服务内容之间的二元关系，以及内容提供策略的价值机制有重要的指导意义.

摘要:在目前的公司治理文献中，大部分的高管特征研究一方面仅关注单一的高管特征与公司业绩之间的关联，缺乏全面的高管特征分析;另一方面主要围绕因果推断进行研究，缺乏从预测能力出发的系统定量的结论.本文首次采用机器学习算法中的Boosting回归树，全面考察了多维度高管特征对公司业绩的预测性.以我国2008年~2016年的上市公司为样本，研究了高管的多维个人特征是否能预测公司业绩，并进一步分析了对公司业绩预测能力较强的高管个人特征及其预测模式.研究发现:1)整体而言，在我国公司CEO和董事长的特征对公司业绩的预测能力较弱;2)在众多高管个人特征之中，高管持股比例和年龄对公司业绩的预测能力较强;3)高管持股比例和年龄与公司业绩之间的关联都呈现出非线性的特点，与以往的理论较为吻合.本研究不仅利用机器学习方法从一个更为全面的视角对中国的高管特征进行了研究，也为公司高管聘任和激励机制设计等方面提供了有益的启发.

摘要:互联网技术的飞速发展使得非专业的个体投资者可以通过在线金融社区分享信息并表达倾向.本文利用东方财富网的5178824条用户评论，运用卷积神经网络的分类算法，提取并测量了在线用户对未来市场看涨或看跌的支持倾向，并从市场收益和波动两个方面，检验了在线用户支持倾向及其一致性对股市的影响.结果表明，在线用户当期支持倾向对未来的股市收益具有显著的负向影响，支持倾向的一致性则会放大市场的波动幅度.进一步的证据表明，用户支持倾向很大程度上是基于股票市场的历史表现而形成，且具有一定的“羊群效应”.