金融危机的原因、对中国的影响与对策分析

2008年美国华尔街爆发的次贷危机很快蔓延到全球,成为全球性的金融危机,给世界带来了空前的灾难,造成巨大的经济损失。世界各国政府迅速采取应对措施,许多专家学者极力探究危机的根源,寻求解决危机的办法。中国经济发展当然也受到金融危机的重创。文章根据中国的特殊国情、巨大的市场潜力以及改革开放三十年来的经济快速发展等方面的优势,分析中国应对金融危机的对策。     

基于虚拟资本视角的虚拟利益理论研究

虚拟利益是在虚拟经济运行过程中产生的一种特殊的经济利益,是虚拟经济的核心内容.虚拟利益具有虚拟性、未来性、风险性、可转化性等特征.虚拟利益从不同的角度来看,由不同的组成部分构成.虚拟利益的变动本身虽然并不代表真实财富即实际利益的变动,却可以影响投资者的投资和消费行为,产生投资扩张效应、消费刺激效应、资源配置效应、劳动激励效应和风险规避效应,对实际利益的增长起到积极的促进作用.但是,如果虚拟利益的增长超出了合理的范围,也会给实体经济的增长和稳定带来一定的负面效应.     

虚拟企业中知识流动与组织间学习的研究

虚拟企业既是知识转移和组织间相互学习的有效模式,也是组织获取外部新知识的重要源泉。文章不仅对虚拟企业中的知识流动规律和组织间学习机制进行了深入研究,而且对丰田知识联盟中影响知识流动与组织间学习的四个因素进行了实证分析。     

全球供应链空间重构下的中国外贸"三新":新格局、新动能与新质生产力

习近平总书记创造性地提出"新质生产力"这一全新概念。在当前国际经济环境复杂多变、全球经贸形势日趋严峻的现实中,"加快形成新质生产力,增强发展新动能"应成为中国外贸工作的根本原则和行动指南。文章描绘了当前中国外贸的空间新格局,分析了全球供应链空间重构下呈现出的中国外贸新动能,定义和阐释了促进外贸高质量发展的"外贸新质生产力",最后提出了政策性思考及建议。文章认为,当前,受贸易保护主义、地缘政治冲突、制造业回流等多种因素的影响,全球产业链供应链加速重构,从以成本管控、生产效能、科学技术为导向转为以供应安全、产业稳健和地缘政治为目标,并呈现出区域化、多元化、本土化、数字化、集聚化等多种形式并存的发展特征,逐渐趋向于碎片化的发展格局。在新的空间格局下,中国外贸面临着前所未有的风险和挑战,对欧美发达经济体的出口贸易大幅下降,出口企业举步维艰。面对这一复杂严峻的外部环境,中国凭借全球第一制造大国的雄厚实力,利用数字技术赋能制造业,大力推进产业结构转型升级,产品结构推陈出新,积极应对"脱钩断链"、产业链外迁导致的订单转移、出口下降这一不利局势,以电动载人汽车、锂离子蓄电池和太阳能电池为代表的"新三样"产品出口取代传统劳动密集型"旧三样"产品出口,实现了稳规模优结构、提质增效的阶段性目标,为外贸高质量发展注入了新动能。文章针对新质生产力在中国外贸领域内的具体表现进行了深入细致的分析,认为数据、信息与流量是外贸新质生产力的关键要素;新一轮科技革命与产业变革的交融是外贸新质生产力的动力源;数实融合、虚实融合是外贸新质生产力的坚实基础。外贸新质生产力具有双轮驱动的独特优势与韧性,灯塔工厂是外贸新质生产力的中流砥柱,独角兽是外贸新质生产力的生力军,建立在虚拟集聚平台上的跨境电商新模式、海外仓、全托管等新业态,形成了当前中国外贸新质生产力。要以先进制造业、新兴产业、未来产业支撑和提升外贸新质生产力,以规模巨大的国内消费市场扩大和提振外贸新质生产力。     

基于不确定纯语言混合调和平均算子的多属性群决策方法

在现实生活中,由于决策者对一些特定领域问题的熟悉度和时间限制等因素制约,决策信息一般以不确定纯语言的形式给出,即专家权重、属性权重及属性值均为语言标度的形式. 本文研究了不确定纯语言环境下的多属性群决策问题,给出了不确定环境下的纯语言有序加权调和平均(UPLOWHA)算子,纯语言混合调和平均(UPLHHA)算子等,研究了基于这些算子的纯语言多属性群决策问题,提出了相应的多属性群决策方法. 该方法计算方便且能充分利用已有语言决策信息. 同时,将该方法应用于解决虚拟企业中的合作伙伴选择问题,并通过与其他方法的比较分析,说明此方法的有效性.     

企业柔性的本质及其构建策略

企业柔性是企业持续成功的重要因素之一. 在综述企业柔性研究成果的基础上,基于组 织能力的学习性理论赋予企业柔性以新内涵. 运用系统学原理,剖析了企业柔性构成的维度、 要素及其作用机理,构建了企业柔性创新性的研究框架,并结合实例提出了企业柔性构建的基 本策略.     

非平稳需求状态下虚拟企业牛鞭效应的存在性分析

本文从供应链管理的角度出发,将牛鞭效应的概念和模型引入虚拟企业的运营过程中,运用可变系数的自回归移动平均(ARIMA)模型对虚拟企业上下游成员企业需求信息进行预测,研究非平稳需求状态下虚拟企业内上下游企业订货水平的差异,证明了虚拟企业运营中牛鞭效应的存在性,最后提出除虚拟企业的敏捷经营、信息共享对牛鞭效应的影响以外,需求的波动也是影响牛鞭效应的重要因素,并讨论了信息完全共享的情况下牛鞭效应存在的条件.     

蓄冷式多温集配路径优化模型

现实中,由于配送中心选址对占地面积、土地成本等要求较高,加之物流企业资金有限或交通拥堵等限制,配送中心的设置通常会远离市中心。为了减少集货与配送车辆往返配送中心的次数以及车辆行驶距离,本文以总成本最小化,包括车辆派遣成本、行驶成本、碳排放成本、违背时间窗的惩罚成本、保温柜/箱成本、非整箱货物的配送成本,构建了1个配送中心由大型车辆为m个供应商采用蓄冷柜/蓄冷箱集货,由1个虚拟接驳点(中型车辆)结合小型车辆为n个零售门店采用蓄冷箱多温共配的路径优化模型,并设计了基于蚁群算法的混合更新信息素策略。以20个零售门店与6个海鲜供应商的三种品温海鲜品为仿真算例,验证了模型的有效性。实例分析发现：引入虚拟接驳点的配送线路数低于单纯的配送线路数;时间窗限制越宽松,引入虚拟接驳点的优越性越突出;具有虚拟接驳点的多温集配总成本低于自配送中心的集配总成本;具有虚拟接驳点的蓄冷式多温集配尤其利于低碳环保的冷链系统构建。     

虚拟社区知识共享之于消费者购买意向的研究

随着互联网的普及,虚拟社区知识共享已经开始影响消费者的购买行为.本研究从共享主体的视角出发,探索了虚拟社区知识共享对消费者购买意向的作用机制.研究表明:共享主体可以通过信息发送者的专业能力、信息接收者的专业能力、信息接收者搜寻信息的主动性、关系强度和社区活跃度这五个纬度来表达.其中前三个纬度通过信任显著影响购买意向,后...     

Security of Separated Data in Cloud Systems with Competing Attack Detection and Data Theft Processes

Empowered by virtualization technology, service requests from cloud users can be honored through creating and running virtual machines. Virtual machines established for different users may be allocated to the same physical server, making the cloud vulnerable to co‐residence attacks where a malicious attacker can steal a user's data through co‐residing their virtual machines on the same server. For protecting data against the theft, the data partition technique is applied to divide the user's data into multiple blocks with each being handled by a separate virtual machine. Moreover, early warning agents (EWAs) are deployed to possibly detect and prevent co‐residence attacks at a nascent stage. This article models and analyzes the attack success probability (complement of data security) in cloud systems subject to competing attack detection process (by EWAs) and data theft process (by co‐residence attackers). Based on the suggested probabilistic model, the optimal data partition and protection policy is determined with the objective of minimizing the user's cost subject to providing a desired level of data security. Examples are presented to illustrate effects of different model parameters (attack rate, number of cloud servers, number of data blocks, attack detection time, and data theft time distribution parameters) on the attack success probability and optimization solutions.