随机需求环境下联产品系统价格与产量决策研究

基于固定比例生产技术和多产品随机需求的情形,研究了联产品制造商的两阶段产量和价格联合优化模型。通过反向倒推的优化求解,得到了联产品制造商的最优产量和价格决策以及变化规律。同时研究了需求服从均匀分布时,需求波动对均衡的影响。研究结果表明,在订货成本较低和一种产品的需求波动性较大时,当另外一种产品的波动增大,则该产品的最优订货量增大,同时价格下降。借助数值仿真,分析了价格敏感度和产出比例对最优决策和利润的影响。结果表明,在给定一种产品的价格敏感度时,另外一种的价格敏感度越大,那么该产品的价格就越低,制造商的订货量就下降。当一种产品的产出比例固定时,另一种产品的产出比例上升时,则该产品的价格下降,制造商的订货量下降,总利润上升。     

法治政府与法治社会不是“零和博弈”

<正>"法治国家、法治政府、法治社会一体建设"是中国特色社会主义法治发展模式和架构的顶层设计。有人认为法治政府与法治社会是一种此消彼长的"零和博弈"关系,这显然是失之于偏颇的,有必要从法理上加以辨析。在法学理论看来,法治社会就是社会组织和公民权利的法治化,包含两层意思:一是社会治理的法     

从主权国家的兴衰看权力博弈形态的转型

传统的国际关系理论,无论是现实主义、自由主义、建构主义还是科学行为主义理论,都是把主权国家抽象成一个统一的国际关系行为体。这一行为主体有一致的利益,也自然要有一致的对外政策目标和手段。在20世纪,尤其是在两次世界大战和冷战期间,这一概念抽象是非常准确的。但冷战结束以后,尤其是进入21世纪以后,这一概念抽象逐渐与国际关系的现实相违背。一方面,国家综合实力并不能直接转化为具体领域的竞争优势;另一方面,很多国家,包括超级大国在内,其对外政策的主要阻力可能不是所谓的竞争对手,而是其国内不同的利益集团。这导致传统的国际关系理论,从假设到概念和推理层面,都已经无法解释和预测今天的世界,而权力小博弈理论可以为认识多元复杂互动博弈时代的国际关系提供一个新的解释框架。     

对现存“小产权房”分类处置的构想

时下,对小产权房能否合法仍有争论,相关政策也曾多次调整,折射出该问题的复杂性。鉴于当下小产权房形式愈发多样,涉及的利益主体日益众多的现状,对小产权房问题的解决应在坚持利益均衡、区别对待、循序渐进以及维护稳定等原则的前提下,采取分类处置的策略,在现行法制框架内获得最大的经济与社会效果。     

超固定生产要素视角下的地方特色产业升级研究--以广西制糖业为例

基于2009-2013年广西制糖企业层面的面板数据，建立柯布—道格拉斯生产函数的随机前沿模型对广西甘蔗制糖业的技术效率进行实证研究，并进一步分析广西甘蔗制糖业技术效率的影响因素。研究发现，广西甘蔗制糖业遭受被迫放开的市场的冲击，其技术效率呈下降趋势，生物技术和节能技术等外部技术因素对效率呈正相关，而企业管理水平等内生技术因素对效率呈负相关。因此，广西制糖企业产业升级的途径在于寻求新技术，并建立新的基础设施。     

江苏区域经济增长的俱乐部趋同研究——基于面板数据单位根检验

采用多种面板单位根检验方法,在随机框架下对江苏省经济增长的俱乐部趋同性进行了检验.结果表明,苏南和苏中存在随机性的俱乐部趋同,三个区域配对后形成的新区域内也不存在俱乐部趋同现象.     

审计定价管制与交易剩余——2010年审计定价管制失效的自然实验

在经济下行压力加大、资本市场进一步开放的新形势下,厘清审计市场交易——监管机制,完善审计服务市场尤为必要。借由2010 年审计定价管制政策失效的自然实验,本文通过嵌入双边随机边界模型,得到审计双方的定价交易剩余指标,运用双重差分模型解析价格管制与交易定价的作用机制。研究发现,定价管制失效的原因不在于规制俘获,而在于价格管制与当前的市场效率不匹配。下限管制尽管能够提高审计师剩余,但同时会放大交易定价风险,增加剩余的错配,扰乱交易秩序。上限管制则进一步固化市场的低价竞争。进一步研究发现审计师剩余与盈余质量显著相关,2014年的放开定价管制政策提高了审计师剩余。研究厘清了审计市场交易机制,有利于未来研究审计交易机制的微观影响及与盈余质量的关联,为在新时代把握审计市场交易——监管规律、培育自发良性交易的审计市场提供有益借鉴。     

大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。