大数据时代产业垄断形成机理及其发展

人类自进入工业化时代以来,产业垄断一直是经济学家研究的重要问题。经济体制或经济运行模式固然会对产业垄断产生影响,但科技进步对产业垄断的影响更加突出。随着大数据、互联网和人工智能等的深度融合,产业组织正在悄然发生变化,企业投资经营开始从主要以价格机制和供求关系等为导引信号,逐步走向借助互联网、运用云计算和人工智能技术匹配大数据;企业市场势力或市场占有率,不再是完全通过传统规模经济的手段和途径获取,而是开始通过数据智能化、网络协同化来获取;产业组织逐步从原先的垂直整合架构向网络协同架构转化。文章对目前业已出现端倪且将来极有可能出现的产业垄断展开分析,重点研究企业运用大数据和人工智技术对竞争和垄断的作用过程,分析产业垄断形成的条件配置及其机理,并根据大数据分析和运用的技术逻辑对未来产业组织变动作出展望,以期勾勒出大数据时代产业垄断形成机理及其发展的图景。     

精准思政:大数据时代高校思政教育的新理念

以大数据、人工智能、区块链、5G技术为首的新一轮科技革命给高校思政教育工作创新带来全新的技术与理念.高校应积极探索大数据、人工智能等技术对大学生思政教育的创新模式与理念,努力将大数据、人工智能等先进技术中的精准思维运用到思政教育中来,从而实施精准思政.精准思政的主要特征表现为精准教育、精准管理、精准服务.实施精准思政教育的过程中,一是要建立数据采集分析系统;二是要构建研判预测决策系统;三是要建构动态评估反馈系统;四是要建立管理协同保障系统.总之,要善于对思政教育中出现的问题进行精准分析,以思政教育资源精准供给等方面为抓手,切实提升思政教育的有效性和针对性.     

谈“大数据”的本质及其营销意蕴

这是一个大数据爆发的时代,面对多元化数据的大量涌现,大数据已经为个人生活、企业经营都带来了机遇和影响,其所蕴含的营销价值也随着大数据技术和市场的快速发展而得到释放.大数据的本质是以数字化数据表征的镜像化世界,大量化、多样化、快速化这三个重要特征构成了大数据背后真实而强大地映射现实世界的能力,从而赋予了大数据无与伦比的研究价值,并逐渐传导至人类的营销实践中,帮助企业建立制胜未来的核心竞争力.     

大数据与人工智能背景下的实验经济学未来展望

实验经济学通过拓展经典微观理论和利用随机可控实验方法，提出包含了认知、行为和心理因素的新微观经济模型，以此来重新认识人们在现实市场中的行为，观察人们对经济政策的反应，为政策制定者提供重要的分析工具和决策参考。近年来，人工智能和大数据技术的应用拓展了实验经济学的技术可能，如大数据的个性化匹配与推荐算法、机器学习算法对数据挖掘和预测的帮助，高维统计方法在分析非选择性数据时的应用，大规模线上实地实验的普及等。这促使经济学家转而关注直接基于大数据分析提出政策建议的“预测政策问题”，对部分以因果关系识别为目的、为解决实证数据的内生性问题而依赖可控实验进行因果分析的应用性研究的基本逻辑构成了前所未有的挑战。如何设计有针对性、透明且易于理解的算法，辅助微观主体对现实市场作出更准确的判断、对海量信息作出更有效的甄别，帮助公共管理部门提高决策质量，达到更有效率的政策目标，成为了实验经济学面临的新课题。     

转型期我国文化产业营销模式创新的路径选择

当前我国文化产业处于转型升级的关键时期,转变经营思路,创新营销模式对于建立健全现代文化市场体系,实现文化企业健康快速发展具有重要意义.文化企业应在充分运用新媒体的基础上,深入挖掘文化产业核心因素,凸显“内容为王”、版权价值、数据资源、移动互联、品牌价值等关键特征,创新内容营销、版权营销、大数据精准营销、移动互联网营销和品牌营销等,从根本上助推我国文化产业营销模式的转型升级.     

数字化转型的环境绩效研究——来自中国制造业上市公司的微观证据

全力打好污染防治攻坚战是我国经济社会实现绿色转型的重要环节，文章基于2007—2014年中国A股上市公司数据与中国工业企业污染排放数据库的匹配合并样本，实证考察了数字化转型对制造业企业环境绩效的影响及其作用机制。研究发现，数字化转型能够显著降低制造业企业的污染排放强度，该结论在一系列检验下依然稳健；机制检验表明，数字化转型主要通过推动绿色技术进步、提升管理效率这两类渠道来改善企业的环境绩效；异质性分析显示，数字化转型的降污减排效应在高科技属性、资本密集型、技术密集型以及位于东部地区的上市企业中更为明显；此外，人工智能、区块链、云计算、大数据等数字技术的应用有利于降低企业的污染排放，前端治理在数字化转型助推企业二氧化硫减排过程中扮演着更加重要的角色。研究有助于深化对数字化赋能企业降污减排的作用效应机制的认知，为我国探寻制造业绿色转型发展新路径提供学理依据及决策参考。     

大数据技术应用对上市公司绩效影响的实证分析

本文选择60家已经运用大数据技术的上市公司为研究对象,实证分析大数据技术的运用与企业绩效之间的关系。研究显示:在大数据技术运用的初期(1年内),上市公司的库存周转率以及销售净利率都出现了一定的下降,但是在大数据技术实施超过1年之后,这2个指标出现了显著的增长;上市公司的总资产周转率在大数据技术实施当年和1年之后也出现了下降,实施2年后出现了增长,但是增长幅度较小;上市公司总资产回报率在大数据技术实施2年之内没有明显的提升;总资产周转率和总资产回报率没有出现显著增长是由于大数据技术运用的高成本对上市公司企业利润存在一定的冲抵效应。     

国家治理中大数据智能化的价值、困境与实现路径

国家治理中大数据智能化是一种基于大数据和人工智能技术的国家治理技术路径.大数据智能化对践行国家治理"以人民为中心"的理念、助推构建现代化的国家治理体系、助力全面提升国家治理能力有着重要价值意义.推进国家治理的大数据智能化,面临着技术和人才问题、隐私和安全问题、嵌入和融合问题.树立战略思维、构建共享体系、建立运行机制是实现国家治理中大数据智能化的有效路径.     

企业数字化转型与资本配置效率

如何利用数字化转型提升长期资本配置效率，是当今复杂多变和高度不确定情境下所面临的重要课题。文章从信息效应的视角，探讨了企业数字化转型影响资本配置效率的作用机制，并进一步检验了不同数字化转型维度的影响差异。结果表明：（1）数字化转型会提高资本配置效率，降低资本配置时的过度投资倾向；（2）机制检验表明，数字化转型通过降低代理成本，降低行业和企业层面决策信息不确定性，进而改善资本配置效率。但数字化转型并不能改变宏观经济政策环境不确定性对资本配置效率的影响；（3）在数字化转型的细分维度上，业务和组织流程上的数字化赋能可提高资本配置效率，而技术产品的数字化赋能并不能提高资本配置效率。研究有助于深化对数字化赋能企业资本配置效率的作用机制的认知，为我国探寻企业高质量发展路径提供学理依据及决策参考。     

数据要素市场化配置与区域经济发展——基于数据交易平台的视角

数据交易平台建设是当前推进数据要素市场化配置的重要手段之一，数据交易平台的有效性与可推广性在一定程度上体现了数据要素市场化配置效率的高低。2015—2017年间，地方数据交易平台的大量涌现，为探究数据要素市场化配置与区域经济发展的因果关系提供了很好的研究素材。本文从地方数据要素交易平台的视角出发，使用2009—2019年长江经济带107个地级（直辖）市的面板数据，将DMSP/OLS与NPP/VIIRS的一致校正灯光强度作为地方经济发展水平的代理变量，运用多期DID实证评估了建立数据交易平台对区域经济发展的影响。研究发现，地方政府参与建立数据交易平台能够显著推动区域经济发展，企业主导型数据交易平台整体上不能促进地方经济发展；从业务模式上看，混合数据交易平台要优于第三方数据交易平台。此外，地方数据交易平台可以通过降低企业决策成本、改善就业环境以及带动产业结构升级等途径促进区域经济发展，而技术创新与全要素生产率不是地方数据交易平台影响区域经济发展的传导机制。     

智能服务、生产要素替代机制与绿色转型——基于中国制造业上市公司的实证研究

基于2019年中国制造业969家上市公司数据，从理论和实证的角度探究智能服务对企业绿色转型的影响效果，研究发现：智能服务显著提升了绿色全要素生产率，是成功实现企业绿色转型的内生驱动力。从路径机制来看，智能服务能通过技术要素和劳动要素对资本要素的有效替代，从源头上促进企业绿色转型。通过区域异质性分析发现，受数据要素的规模效应和网络效应影响，新基建对智能服务绿色转型效应发挥具有重要作用。以上结论表明，制造业绿色转型的政策重点是，围绕发展智能服务，完善要素市场化配置和配套机制，通过新基建合理布局充分发挥外溢性，为企业高质量发展提供良好的外部环境。     

基于投入距离函数法的中国港口效率及生产率分析

以我国16个上市的港口企业1998-2011年的面板数据为基础,运用投入距离函数法对我国港口的技术效率、配置效率和生产率进行实证分析。研究结果表明:我国港口的管理权限下放对促进港口的技术效率和生产率有积极作用;海港的技术效率优于内河港口;集装箱码头的技术效率较散杂货码头高;港口的规模与技术效率无明确的关系,但规模过大对其生产率的增长不利;我国港口的固定资产投资偏高,而用于提高营运管理水平和技术水平的投入不足。     

大数据时代企业档案资源体系建设初探

从分析企业档案管理现状入手,从档案集约化管理、档案征集、数字化成果加工、档案密级管理四个方面,详细分析了在大数据时代背景下开展企业档案资源体系建设,旨在提高大数据时代企业档案管理水平和服务企业发展能力.     

中国智能经济的涌现机制

我国智能经济的发展内生于经济转型升级过程中创造的智能化需求。与AI 1.0不同，新一代人工智能(AI 2.0)不再是简单用计算机模拟人的智能，而是基于网络空间发展的数据智能，即智能机器、人和网络相互融合的智能系统。智能经济是以数据和计算为“关键生产要素”的新经济形态，包括人工智能的产业化和产业的智能化过程中创造的新产品、新技术、新模式和新业态。互联网，尤其是移动互联网发展中创造出的数据生态优势是中国人工智能科技产业发展的前提和基础。在拥有数据生态优势的条件下，强烈的需求牵引、产学研协同创新、创新生态系统的高度开放性和核心产业部门与融合产业部门的融合发展，共同构成了中国智能经济发展的关键机制。     

大数据时代下的治安防控——重点探索数据的处理对策

随着信息科技的发展,一个以信息爆炸为特征的大数据时代正在到来。最早提出"大数据"时代到来概念的麦肯锡公司表示数据已经渗透到当今社会每一个行业和业务领域,成为重要的生产因素。这其中当然包括对公安机关治安工作的影响。本文分析了大数据的特点以及对治安工作的辩证影响,并在此基础上讨论了目前公安机关在数据处理中存在的问题,重点探究公安机关在大数据时代下应该做好哪些工作。     

不确定性人工智能数据的证据分析

由于人类在认识过程中表现出的智能和认知不可避免地伴随着不确定性，不确定性人工智能电子数据的可信性和证据分析的科学性问题也成为人们关注的重点。在司法实践中，需要通过区分基于有形物和基于语言(包括自然语言与人工语言)的证据属性来审查不确定性人工智能电子数据的可信性。同时，基于贝叶斯网络，实践中还需要在不确定性人工智能的信息点挖掘、模式识别以及证据表达方式三方面充分利用规则表示概念之间的关系，建立不确定性人工智能分析电子数据的认知模型，并用拓扑势形式化地表示电子数据信息中的规律性，这样才能确保不确定性人工智能电子数据证据分析过程的科学性。     

大数据环境下微观信用机制和理论发展方向探析

目前，对微观信用评价理论和方法的研究基本上是针对条件、关系等因素在相对确定的状态下进行的，主要通过运用运筹学、回归分析、管理科学与数量经济学建立研究理论和方法，如博弈理论、数据包络理论以及区块链理论。在大数据环境中，微观信用的影响因素一般情况下是动态的，客观上动态的、非确定性、小概率、非正负相关的逻辑关系不明显，而随机性因素会对信用问题造成巨大影响。文章在国内外最新研究的基础上，指出在大数据环境下微观信用机制的研究方法和方向，并提出了研究路径。     

不确定性人工智能数据的证据分析

由于人类在认识过程中表现出的智能和认知不可避免地伴随着不确定性，不确定性人工智能电子数据的可信性和证据分析的科学性问题也成为人们关注的重点。在司法实践中，需要通过区分基于有形物和基于语言(包括自然语言与人工语言)的证据属性来审查不确定性人工智能电子数据的可信性。同时，基于贝叶斯网络，实践中还需要在不确定性人工智能的信息点挖掘、模式识别以及证据表达方式三方面充分利用规则表示概念之间的关系，建立不确定性人工智能分析电子数据的认知模型，并用拓扑势形式化地表示电子数据信息中的规律性，这样才能确保不确定性人工智能电子数据证据分析过程的科学性。     

数字化转型推动产业创新了吗？——基于上市公司的微观证据

数字化转型是企业采用新技术转型升级的重要方式，对企业创新有重要影响，而产业融合在这一过程中发挥了重要作用。使用上市公司数据和投入产出表数据，实证研究了数字化转型对企业创新的效应和作用机制，并深入考察了产业融合在数字化转型影响企业创新中的作用。研究发现，数字化转型显著促进了企业创新，产业融合有助于数字化转型发挥推动作用；数字化转型通过促进人力资本积累、增加研发投入和提高技术溢出三种渠道影响企业创新，产业融合可以加强这三种渠道的机制效应；异质性检验表明数字化转型对民营企业和国有企业的效应不显著，对中外合资企业的效应显著为正；与服务业企业数字化转型相比，产业融合对制造业企业数字化转型发挥作用的效应更强。企业创新要重视产业融合的作用，特别是要发挥制造业基本盘的压舱石作用。     

大数据的技术乐观与人的体验

力学的范式转换与技术的革命解放了人的肢体，计算机技术与人工智能的发明则解放了人的大脑。今天，人们已经进入到数据“大联结”的网络时代。大数据常常牵涉到人群行为与时空之间的关系。从时间的关系上看，有三种时间维度对应着历史型、科学型和实践型分析；从空间关系上，文化空间、地理空间和部门空间三个层面表现出复杂交互的态势。大数据的革新意义使人们抱有技术乐观精神，但应该看到，大数据作为技术之一种是有意向性的，人的价值体验是大数据的“终极关怀”。