摘要:如何提升个体的学习效果一直是重要的研究问题.实践中存在“知识的偶然重逢”这一有趣的现象，人们或多或少都对此有所经历，但还没有进行这方面的理论研究.基于经验观察发现，人们在不同的情境下会偶然重逢相同/相似的知识，这一知识以其他丰富的表现形式展示出来，带来情感和认知上的变化，从而影响学习效果.本研究将其称为知识的偶然重逢，并认为它是对系统化的、理性主义的、可预期的个体学习的重要补充.本研究提出了知识的偶然重逢对学习的影响，从情感和认知的角度进行系统的阐述，在情感方面，本研究认为知识的偶然重逢有助于加强个体情感上的感知，包括普遍性感知和特殊性感知.具体来说，知识的偶然重逢有助于个体感受到知识的重要感和知识的缘分感；在认知方面，本研究首先基于时空理论对知识特性进行分类，进一步地，本研究指出知识的偶然重逢有利于加强个体认知上的启发，包括发散性启发和收敛性启发.具体来说，知识的偶然重逢有利于个体从认知上认识到知识的丰富性和知识的统一性.重视知识的偶然重逢，并创造有利的条件来营造潜在机会是提高学习效果的重要方法和关键.进一步地，本研究从内因和外因两个角度提出关于创建偶然重逢潜在机会的实践启示.本研究从三个方面推动相关领域的理论发展，第一，明晰了知识的偶然重逢的概念，既强调了偶然发生的情况，也强调了有差别的重逢，这是已有的相关研究未曾提到的.第二，提出了知识的偶然重逢对学习的影响机制，即从情感和认知的角度系统分析了知识的偶然重逢对学习的影响机制，推进了相关领域的研究；第三，对知识的偶然重逢的研究有助于为个体、团队和组织关于如何提升学习效果提供一个新的研究思路.综上，希望本研究对从知识的偶然重逢中学习的理论和实践问题的探讨能够为提升学习效果提供新的思路，并为个体学习研究的精细化发展提供启发.

摘要:家族企业在发明专利的研发决策中倾向于单干还是合作，其合作对象的选择又呈现何种偏好，这是创新战略研究的重要理论问题.本研究基于资源依赖理论和社会情感财富理论分析了家族控制对企业研发决策及合作对象选择的影响，并结合向前看的反馈模型探讨了其间的边界条件.基于中国医药上市公司的数据，本研究发现：家族企业相较于非家族企业更倾向于选择合作研发模式，且为了维系社会情感财富，它们倾向于规避与国有机构合作，偏好与同一系族的企业合作.异质性分析表明，家族企业研发决策偏好将受到地区的社会信任水平和产权保护水平的影响.绩效预期看糟在家族控制与研发决策偏好中起到显著调节作用，即绩效预期看糟抑制了家族企业合作研发的意愿，尤其是与国有机构合作的意愿，但显著提高了与同一系族企业的合作动力.本研究为进一步理解家族企业研发决策偏好提供了新的思考.

摘要:创业失败会给创业者带来社会污名.创业者可以使用印象管理策略有目的地管理社会受众对创业失败的合法性判定，降低社会污名.但很少有研究探索创业者使用哪些印象管理策略可以获得社会受众对创业失败的合法性判定.由此，本研究运用扎根理论分析了创业者在创业失败后的公开叙事及对应的网络评论，识别三类印象管理策略，分别是决策错误、行动错误和全面反思；三类合法性判定，分别是内容合法性、创业者合法性和创业企业合法性；研究了印象管理策略对合法性判定的影响机制，并且构建了中国创业者在创业失败后获取网络受众合法性判定的印象管理策略模型.研究表明，中国情境下的印象管理策略具有区别于过往研究的独特内涵及作用规律.研究揭示了创业者使用印象管理策略影响网络受众合法性判定的机制，对创业失败的印象管理和合法性等相关理论具有重要贡献，对创业者在创业失败后选择合适的印象管理策略管理网络受众的合法性判定有重要启发.

摘要:以中国手机行业从山寨化向品牌化转型的历程为案例，提炼核心零部件被“卡脖子”时后发集成企业自主创新并推动本地产业链升级的理论路径.基于Lancaster框架解构多技术产品产业链，构建包含两类零部件、三类供应商、三种创新模式的四阶段博弈模型，重点分析集成企业的创新与外包策略.研究发现，在上游供应商具有技术与市场双重优势下，下游集成企业转型升级的关键在于扩张其知识边界，以深入参与到零部件研发环节与增加集成创新投入.这一过程会导致产业链上的创新活动由供应商主导向上下游协同创新转变，以及非核心零部件与核心零部件供应链依次本地化.本研究为我国多技术产品行业的发展提供了重要参考.

摘要:生鲜电商要实现精益经营，需要及时准确地挖掘用户需求.因此，面对新零售和互联网大数据背景下的生鲜农产品线上消费场景，本研究对在线异质用户的隐性需求及偏好进行了挖掘和研究.首先通过自然语言处理技术挖掘评论中的用户需求特征，其次结合用户属性及生鲜农产品属性(产地、重量、果径等),考虑评论隐反馈信息对用户购买决策行为的影响，构建了融合评论影响效用的Mixed Logit模型，并对用户在线选择行为进行了分析.最后，本研究抓取了生鲜电商平台评论数据进行算例分析.研究发现：生鲜农产品属性变量(显性需求)不能完全充分地捕捉用户需求，部分隐性需求隐含在其他用户的评论中，影响用户的选择行为.与不考虑评论影响效用的模型对比，纳入评论隐反馈信息所建立的考虑评论影响社会效用的生鲜电商用户选择模型具有更好的解释性，验证了本研究模型对于研究在线用户选择行为的实际价值与有效性.为生鲜电商实现精准营销、经营策略调整、产品优化等决策提供思路.

摘要:基于以医联体为载体促使分级诊疗服务有效发展的情形，研究政府与医院合作协调优质医疗资源配置的契约机制及医联体运作的影响机理.通过构建一个四阶段博弈理论排队模型，分析患者、医联体内多家社区医院和三级医院以及政府各参与主体之间的动态决策关系，进而给出患者就诊率、社区医院能力规划、三级医院资源下沉率及政府补贴价格与协调各家社区医院共享利益的支付价格的均衡决策.研究发现，资源无下沉情况下，社区医院越多，越有利于缓解三级医院和医疗系统拥挤程度、提升患者福利；中等社区医院数量更有利于社会福利提升.而资源下沉情况下，社区医院越少，越有利医联体促使资源下沉落实以及系统效能提升.社区医院服务能力成本越高，政府主导组建的医联体内成员数量应该越少.数值实验表明，对三级医院补偿中，就诊社区医院患者增加率的关切度较低或较高，更有利于政府节约补贴资金，特别是对于紧缺补贴预算，更有利社会福利提升.提出的协调医联体优质医疗资源有效配置的契约机制，能为政府建立科学的分级诊疗系统提供理论决策支持，对提升医疗服务整体效能也有较高的应用价值.

摘要:区块链技术能够缓解银企间信息不对称问题，并能提高双渠道供应链中的产品可追溯性.考虑区块链技术的信息不对称缓解效应和市场潜力激励效应，构建由制造商、零售商和银行组成的资金约束双渠道供应链博弈模型，得到不采用区块链技术(情形N)和采用区块链技术(情形T)两种情形中各参与方的均衡决策和均衡利润.进一步，通过对比分析得到区块链技术的采用对零售商融资环境及博弈均衡结果的影响.研究结果表明：区块链技术能够减小融资缺口，降低融资成本，从而改善零售商融资环境；区块链技术的市场潜力激励效应对所有参与方均产生积极影响，而信息不对称缓解效应并非如此：对高质量零售商和银行总是有利的，对低质量零售商总是不利的，只有当零售商资金约束不严重时对制造商有利；智能合约能够帮助银行避免道德风险，进一步提高信息不对称缓解效应对高质量零售商和银行的积极作用.研究结论对区块链技术赋能普惠金融和供应链可追溯性实践具有借鉴意义.

摘要:近年来，我国最低工资标准上调频繁且幅度较大，由此导致的劳动力成本攀升必然会对公司的经营和财务行为产生巨大影响.本研究采用手工收集的全国339个市级月最低工资标准数据，以中国A股上市公司为样本，研究发现，最低工资标准上调会促使公司增加现金持有，公司所在地月最低工资标准每上调100元，公司的现金持有水平会增加2.99%.机制分析发现，最低工资标准上调增强了公司现金持有的交易性动机和预防性动机从而促使其增加现金持有.同时，公司主要通过提高营运资本管理效率这一内源融资渠道来增加现金持有.进一步研究发现，在融资约束较严重、公司治理水平较差、所在地市场化水平较低以及低学历职工占比较高的公司中，最低工资标准上调对公司现金持有的正向影响更加显著.此外，最低工资标准上调对公司现金持有的正向影响具有一定的持续性，并且最低工资标准上调背景下公司增加现金持有有利于提升公司市场价值.本研究表明，公司为了应对最低工资标准上调带来的薪酬支付压力和经营风险压力，通过提高营运资本管理效率来增加现金持有是行之有效的应对策略.

摘要:基于期望效用框架构建了一个债务杠杆影响家庭经济脆弱性的理论模型，并讨论了不同的外部冲击情景.借助家庭微观调查数据，实证分析了债务杠杆对家庭经济脆弱性的定量影响.结果显示：家庭债务杠杆与脆弱性呈现显著的正向增强关系，且通过工具变量法、倾向匹配得分法纠正内生性问题、替换核心解释变量与被解释变量后，这一结论依然成立.家庭债务杠杆对经济脆弱性的增大效应主要借助家庭流动性约束和财务风险这两种机制.此外，选用城市平均房价波动率与失业率这两种外部宏观冲击的敏感性分析显示，外部负向冲击会显著放大债务杠杆对经济脆弱性的增大效应，而正向外部冲击则会相应削弱债务杠杆对经济脆弱性的增大效应，其中尤以高债务规模家庭的反应更为突出.本研究有助于准确评估负债对城镇家庭经济脆弱性的影响，有利于更加全面了解、掌握城镇家庭的福利状况，为提高减贫的精准性、有效推行后疫情下家庭风险管理策略提供政策量化依据.

摘要:针对已有趋势周期成分分解方法的缺陷，本研究提出基于MS-FCVAR模型的新方法.这个新方法同时考虑经济变量可能存在的长期记忆、不同变量间的分数阶协整关系及其结构性变化.根据“让数据说话”的原则，在实际GDP、固定资产投资、消费和出口组成的系统中，新方法检测到与中国经济发展历程十分吻合的结论：以2010年第4季度为分界点，不仅中国经济增长发生了减速换挡，而且增长动力发生了转换或结构性变化；经济新常态尤其是供给侧改革以来，我国经济增长的下滑主要是由GDP的趋势成分而不是周期成分引起.更重要的是，与已有分解方法相比，新方法具有良好的样本外预测效果，其偏差和均方误差均最小.本研究提出的新方法既具有良好的稳健性，又能广泛应用到长期趋势判断、短期波动分析等诸多经济和管理问题的研究.

摘要:从解决两类“外部性”问题出发，本研究构建一般均衡分析框架，考察碳税和非化石能源补贴双向驱动下，碳排放控制与非化石能源发展目标协同实现路径，及其对经济发展和能源结构等的影响.研究发现：第一，对不同部门征收差异化碳税相较于对所有部门征收统一碳税，具有较低的单位减排成本.第二，碳税主要对传统化石能源部门的产出和消费产生直接抑制作用，能够显著抑制能源密集型行业的产出增长，对产业结构的改善作用显著；而非化石能源补贴则对促进非化石能源的生产和消费更为有效.第三，对碳排放源征收统一税率碳税和差异化碳税，均能实现2030年碳达峰目标；而要兼顾碳排放强度和非化石能源占比目标，则需要将碳税收入用于非化石能源补贴.第四，碳税会给GDP带来损失，非化石能源补贴则会提升GDP,将碳税收入用于非化石能源补贴能够抵消单一碳税政策对经济的负面影响，甚或产生显著的正向效应.中国未来应针对现有碳市场之外的碳源实施差异化碳税，并可将碳税收入用于非化石能源补贴，约束与激励并举，充分发挥政策组合优势，协同实现碳排放控制和非化石能源发展目标.