后发优势的实现何以可能——基于后发优势研究框架的思考

如何将后发优势中的潜在优势转换成现实优势,一直是理论界讨论的重要问题,相关研究主要集中在两个方面:一是技术优势的转换,二是制度优势的转换.有论者认为只要在这两方面实现了创新,就可以实现后发优势.但客观事实是,发达和落后国家或地区的相对差距在不断加大.如何看待后发优势,后发优势是否确实存在,这些问题的解答对中国经济的发展有着重要的意义.后发优势集中表现为技术、资本、政策制度和人力资本4个方面,后进国家在实现其后发优势的过程中,应该从这4个方面入手.     

关于培养选拔高素质领导干部的几点思考

本文认为培养选拔高素质领导干部要深化“五个认识”,走出“五个误区”,解决“五个问题”,处理好“五个关系”。     

企业非伦理行为的演化博弈分析

企业兼具逐利的动机和同情心。随着市场社会的发展和企业影响力的增大,社会对企业的期望逐渐超越了纯经济的范畴,希望企业成为一个负责任的企业公民。作者借助博弈论方法,通过对信息维度、揭发方利益和当事方利益的分析,揭示在企业公民概念框架下的基本疑问:行业内企业非伦理行为(潜规则)为何能够存在?其生成和消亡机制是什么?通过分析表明,信息的可获得性和可证明性、揭发方成本和收益、被揭发方的收益和风险决定了行业非伦理行为是否能够持续存在。     

理解的三个过程

本文论述了阅读理解的三个过程 :语义辨析、语法分析和逻辑分析 ,并指出这三个过程相互影响 ,相互作用 ,缺一不可     

耦合网络边相继故障模型研究

针对耦合网络上频发的相继故障问题,通过分析边级联故障蔓延的动力学演化机制,构建耦合网络上边相继故障模型。以提高耦合网络整体抵制相继故障能力为出发点,依据不同度量指标,多角度分析具有不同耦合模式的耦合网络鲁棒性与模型参数之间的关联性,研究耦合网络间耦合模式和网络基本模型等因素对相继故障的影响,探讨耦合网络边相继故障模型的整体保护策略。研究结果表明,同配连接模式能够增强耦合网络抵制级联故障的鲁棒性;相互依赖的两个耦合网络之间拓扑结构越相似,网络抵制相继故障的鲁棒性越强;耦合网络鲁棒性与网络平均度正相关;适当的增加耦合网络间对称边数量,能够有效提高网络的鲁棒性。最后,应用边相继故障模型在耦合电力网络上进行实例分析。     

Total completion time minimization in online hierarchical scheduling of unit-size jobs

This paper investigates an online hierarchical scheduling problem on m parallel identical machines. Our goal is to minimize the total completion time of all jobs. Each job has a unit processing time and a hierarchy. The job with a lower hierarchy can only be processed on the first machine and the job with a higher hierarchy can be processed on any one of m machines. We first show that the lower bound of this problem is at least \(1+\min \{\frac{1}{m}, \max \{\frac{2}{\lceil x\rceil +\frac{x}{\lceil x\rceil }+3}, \frac{2}{\lfloor x\rfloor +\frac{x}{\lfloor x\rfloor }+3}\}\), where \(x=\sqrt{2m+4}\). We then present a greedy algorithm with tight competitive ratio of \(1+\frac{2(m-1)}{m(\sqrt{4m-3}+1)}\). The competitive ratio is obtained in a way of analyzing the structure of the instance in the worst case, which is different from the most common method of competitive analysis. In particular, when \(m=2\), we propose an optimal online algorithm with competitive ratio of \(16\) \(/\) \(13\), which complements the previous result which provided an asymptotically optimal algorithm with competitive ratio of 1.1573 for the case where the number of jobs n is infinite, i.e., \(n\rightarrow \infty \).     

社交网络个体活跃行为的大数据分析：从网络外部性的视角

用户是社交网络平台的基石,用户的活跃行为为平台创造内容、带来价值,因而用户活跃度一直是社交网络平台的关注重点。已有研究仅关注用户是否存在持续使用意向或行为,将持续使用行为定义为二元变量,未对持续使用行为细分,忽略了对用户活跃行为的研究。此外,社交网络中用户活跃行为之间有着不可忽视的相互影响,而受制于用户的关系网络数据难以获取,少有研究从该角度对社交网络中的用户行为进行研究。 将持续使用行为进一步细分为个体活跃和沉默行为,从网络外部性视角探讨同伴活跃行为对焦点个体活跃行为的影响以及个体网络规模与活跃行为的关系,并进一步探讨个体间关系强度和个体特征的调节作用。以超过百万用户的真实关系网络、个体特征信息和使用行为数据进行实证分析,通过Tobit模型验证上述关系。 研究结果表明,同伴活跃度和个体网络规模对个体活跃度有显著的正向作用,同时关系强度具有正向调节作用;个体特征在同伴活跃度与个体活跃度之间起调节作用,具体来说,女性用户和年轻用户受同伴活跃行为的影响更强。 从网络外部性的角度探讨用户活跃行为的影响因素,拓展了关于在线社交网络用户持续使用行为的研究和网络外部性测量方式,关注不同节点对于网络外部性贡献的差异性,对今后网络外部性的研究有一定的借鉴意义。基于中国数百万真实用户的数据集,结果更具普适性,同时反映出中国在线社交网络中用户的行为特征,可为今后的研究者提供参考。研究结果可以帮助社交网络平台的管理者更加了解用户活跃度的影响机理以及用户行为之间的内在联系,从而能以更科学合理的方式激发用户活跃度,保持社交网络平台的持续运营。     

"市场-政策"双重导向对农业企业绩效的影响机制研究——以泛长三角地区农业龙头企业为例

经济转型时期,市场机制与政策机制呈现出共存性与互补性特征.本文以泛长三角地区农业龙头企业为样本,通过构建以动态能力为中介变量的理论模型,实证检验了市场导向、政策导向与农业企业绩效的关系.结果显示,(1)市场导向与企业绩效有显著正相关关系,这种关系可以是直接的也可以是间接的,政策导向与企业绩效有显著的直接正相关关系;(2)动态能力在市场导向与企业绩效关系之间起着部分中介作用,但在政策导向与企业绩效之间的中介作用不显著;(3)市场导向与政策导向对农业企业绩效的影响具有结构差异性,市场导向程度高的企业长期绩效较好,政策导向程度高的企业短期绩效较好,具备双重导向的企业长短期绩效均较好.     

转型背景下中国企业战略研究:特征、方法及主题分析——基于英文文献的探讨

尽管转型经济下的中国企业战略管理日益成为国内外学者关注的前沿领域,但在这一领域国内外研究仍然缺乏有效的联系和沟通.对于国外学者已有的研究成果,我国战略研究学者至今还缺少全面认识和深入梳理.为了弥补这一缺憾,本文通过广泛搜集1978年至2008年30年间国际优秀期刊上发表的、研究转型经济下中国企业战略问题的英文文献,评价了其文献数量变化、期刊、学者和机构的贡献以及研究主题、研究理论基础、采用的研究方法及研究风格,提炼和分析了国外学者在中国企业战略研究中的成果和观点,最后对未来本土学者如何实现将研究与国际接轨、突出自身研究特色提出了相关看法和建议.     

Assessment of Catastrophic Risk Using Bayesian Network Constructed from Domain Knowledge and Spatial Data

Prediction of natural disasters and their consequences is difficult due to the uncertainties and complexity of multiple related factors. This article explores the use of domain knowledge and spatial data to construct a Bayesian network (BN) that facilitates the integration of multiple factors and quantification of uncertainties within a consistent system for assessment of catastrophic risk. A BN is chosen due to its advantages such as merging multiple source data and domain knowledge in a consistent system, learning from the data set, inference with missing data, and support of decision making. A key advantage of our methodology is the combination of domain knowledge and learning from the data to construct a robust network. To improve the assessment, we employ spatial data analysis and data mining to extend the training data set, select risk factors, and fine‐tune the network. Another major advantage of our methodology is the integration of an optimal discretizer, informative feature selector, learners, search strategies for local topologies, and Bayesian model averaging. These techniques all contribute to a robust prediction of risk probability of natural disasters. In the flood disaster's study, our methodology achieved a better probability of detection of high risk, a better precision, and a better ROC area compared with other methods, using both cross‐validation and prediction of catastrophic risk based on historic data. Our results suggest that BN is a good alternative for risk assessment and as a decision tool in the management of catastrophic risk.