大数据驱动企业供应链敏捷性的实现机理研究

顾客个性化与多样化需求的涌现迫使企业借助大数据实现精准、敏捷的产品或服务供应。现有研究中对于数据驱动供应链敏捷性的实现机理尚缺乏深入探索。本文从数据驱动视角出发,基于动态能力理论,采用单案例研究发现:供应链敏捷性是企业动态能力作用的结果 ,供应链敏捷性的实现表现为"数据驱动—属性激活—动态能力提升—敏捷性触发"的动态过程,大数据的合理应用有助于提升企业供应链敏捷性。本文将供应链敏捷性划分为客户敏捷性、流程敏捷性和合作伙伴敏捷性。研究结果拓展了大数据的形态及属性研究,明确了数据属性与动态能力的内、外在联系,打开了大数据驱动供应链敏捷性的过程"黑箱",研究对发展数据驱动理论和帮助企业实现敏捷供应具有较好的理论与实践价值。     

基于理想解和灰关联度的动态评价方法及其应用研究

为了对多个多属性（指标）待评价对象（方案）在多个时间点的发展状态和该时间段内的总体发展水平进行比较分析，根据理想解法和灰关联度法优缺点，提出基于理想解和灰关联度的动态评价方法。该方法基于三维数据，将欧氏距离和灰色关联度相结合，提出一种新贴近度，同时反映了位置关系和数据曲线的相似性差异，兼顾评价指标值差异程度和增长程度。最后将该方法应用于"十二五"期间省域循环经济生态效益评价，通过实例验证该方法实际应用上的有效性。     

基于Hawkes因子模型的股价共同跳跃研究

本文首先比较了三种目前主流的共跳检验方法：基于LM检验的共跳检验、BLT共跳检验和FHLL共跳检验，结果表明，三种方法在识别共跳数量上差距明显，但三者结果的重合部分基本属于市场暴涨暴跌行情，说明共跳识别对市场剧烈波动的聚集性较为敏感。基于跳跃、共跳存在的聚集性问题，本文将Hawkes过程引入跳跃和共跳的研究，构建了基于Hawkes过程的因子模型，结果显示，基于Hawkes因子模型的MJ统计量、CJ统计量和实证数据的拟合程度较好，表明因子模型能够更好地描述跳跃和共跳的聚集性。     

基于大数据合作资产的适应性创新--数字经济的创新逻辑(二)

万物互联时代,数据被认为是与土地、劳动、资本、知识、技术和管理并重的第七大生产要素。当前,多样化的商业实践创新对数据价值的深度挖掘正在突破经济学在传统意义上对数据及其价值的限定,然而,理论上对此还缺乏相应的概念凝练和探讨。本文从企业与消费者价值共创角度提出大数据合作资产的概念,并探讨基于大数据合作资产和适应性创新的数字经济创新逻辑。研究表明:大数据合作资产是一种互动性资源,是企业与消费者在数字化服务交互中成为能够被另一方所拥有和利用并能创造当前或未来经济收益的数字化资产;单纯拥有异质资源不一定会形成合作资产,只有当异质化资源被有效整合、且被使用于企业与消费者服务交换中,才能体现为行动者创造收益的价值潜力;协同演化促进了企业与消费者对彼此的适应性调整,基于大数据合作资产激发以即时调整、即时反馈和难以预测为特征的适应性创新,进而促进了数字经济创新。     

大数据驱动下的政府治理机制研究——基于2020年后精准扶贫领域的返贫阻断分析

大数据时代已经到来，大数据驱动下的政府治理发生何种改变，目前相关研究较少。当前政府治理的考验集中在2020年实现全面脱贫后精准扶贫领域的返贫阻断。文章以该领域为切入点，探索大数据驱动下政府治理的内在机制。研究发现：大数据背景下，政府治理能力催生出新的核心能力，即数据治理能力。数据治理能力驱动下，政府治理主体多元化有利于实现政府治理资源的宽范围、精准化动员；政府治理方式实现经验式决策向数据化决策转变，有利于实现政府资源的高效率和公平配置；政府治理客体的精准识别，有利于政府资源的精准化和最优化运用。但是客观上必须具备数据治理能力，主观上必须按照大数据驱动的要求重构政府治理体系（包括治理主体、治理方式和治理客体），才能真正实现以数据治理驱动政府治理，进而提高政府治理能力的目的。而数据治理能力客观上也加速了政府治理体系的重构，进而加快了政府治理能力的提升，并最终提高政府治理绩效。在对标大数据应用不同阶段分析常规式返贫阻断和大数据返贫阻断的不足和差距的基础上，笔者提出重构政府治理体系和提升数据治理能力等针对性建议。     

高职学生网上评教数据的修正与优化处理研究

针对高职学生网上评教存在的问题,采用评教验证机制设置不合理评教的限制。对学生评教数据先剔除异常值,再分别对不同班级、不同课程和不同院系之间的学生评教数据进行修正与优化处理,得出最终的修正分值,降低了因班级、课程和院系的不同而导致的评教数据的差异性,使学生的网上评教能更准确有效的反应出教师的教学水平。