摘要：“卡脖子”技术领域的后发企业构建自主创新能力,对我国从制造大国迈向制造强国具有重要的现实意义。本文对设计仿真软件领域一次创新型后发中小企业Y展开纵向案例研究后发现:后发中小企业在“卡脖子”风险初显时准确选择新技术路线,并从基础研究开始自主开发新产品和产业化替代。其依托国家创新体系科技项目获取项目资金、吸收专家意见、引入价值链伙伴、匹配客户场景、吸收客户建议,通过在空间维度和时间维度的能力要素聚集与迭代,有效克服“卡脖子”技术领域的技术台阶、市场鸿沟和运营复杂性等创新障碍,从而构建自主创新能力。本文构建的理论模型是对自主创新能力理论的深化与补充,为推动后发中小企业探索自主创新道路提供有益参考。

摘要：基于系统动力学,考察一供应链应急库存补充来自于另外其他相邻供应链,也即集群式供应链。对两供应链中两零售商跨链间的库存应急互补进行建模和仿真。在此基础上,通过改变库存满足销售周期,以及将单级跨链互补扩展到两级和三级跨链互补,来优化和改善库存管理。研究发现,当同时存在三级(供应商商、生产商和零售商)跨链库存互补时,集群式供应链的两单链库存平均值和波动幅度大为减少,并且两链的顾客需求满足率均得到较大提高。最后,设计出了一种混合式契约,来实现这种集群式供应链跨链间库存应急互补的协调和合作。

摘要：奥斯特罗姆公共池塘管理理论在摈弃企业理论和国家理论的基础上开发出自主组织和自主治理理论以解决集体行动逻辑。制度安排在解决公共事物治理困境、推进可持续发展方面显示了巨大力量，奥斯特罗姆提出了多中心治理的概念，建立了多中心的制度安排，针对复杂系统中公共事物治理而设计的适应性治理对于公共资源的可持续利用有重大的意义。奥斯特罗姆提出与第一代集体行动理论完全不同的理论假设和诠释，创立了与社会资本相关联的第二代集体行动理论，她认为多种类型的个人行为的存在是形成最终行为的主要原则。奥斯特罗姆跨学科的贡献奠定其学术地位。

摘要：研究在突发事件多发区域进行应急储备库的选址与资源配置规划问题。假定了若干随机的突发事件情景,每种情景下物资需求量与运输时间不确定,结合情景分析法,建立了一定应急限制期条件下的两阶段随机规划模型,并设计了混合遗传算法对模型进行求解。研究结果不仅找到了最优的选址与资源配置方案,而且发现牺牲需求满足率与应急限制期带来的成本降低是不经济的。

摘要：通过系统梳理国内外代表性研究成果,对供应链物流服务质量的内涵、特点、形成机理等进行总结,分析可知,供应链物流具有全局性、复杂性、动态性和交互性特点;并从量表开发和评价方法等方面对供应链物流服务质量度量研究进行系统评述。基于此,着重指出供应链物流服务质量研究中存在的主要不足,并从定量化度量方法研究、前因与后果探索、质量协同与控制机制设计等方面提出该领域未来研究方向与发展趋势。

摘要：美国、日本和德国早于我国进入老龄化社会,其有关养老保障事业的税收政策对我国具有一定的启示与借鉴意义。结合我国国情,建议我国未来要提高企业年金和个人养老金的税收优惠力度、构建多支柱的税收优惠政策体系,设置惠及不同类型人员的多元养老金税收优惠政策以及更具公平性和针对性的赡养支出个人所得税扣除政策。

摘要：以C2C环境为研究背景,用问卷调查法先后进行了2个研究,构建了服务质量对初始信任和持续信任的影响模型,并比较了它们的差异。研究结果表明:店面设计、专业性、欢迎度和价格理性仅对初始信任有显著正向影响;关系维护、商品质量、完成性和补偿性仅对持续信任有显著正向影响;对初始信任和持续信任来说,信息质量和响应性均存在显著正向影响;而信息获得及规模,对初始信任和持续信任均无显著影响。研究结论显示,在线信任的动态观点、服务质量的阶段性理论能够有效地解释C2C电子商务市场中服务质量与信任维度的构成及其关系,双因素理论是在线信任不同阶段影响因素差异的理论基础,这些结论对C2C电子商务市场的发展提供了理论指导。

摘要：基于认知评价理论,综合员工地位竞争动机和个体差异的影响对可变薪酬支付力度如何最大限度地激励员工创新行的问题展开深入探讨。研究发现,可变薪酬支付力度与员工创新行为呈倒U型关系;不同类型的地位竞争动机对二者之间关系的影响存在显著性差别;可变薪酬支付力度、地位竞争动机和创新自我效能三方交互明显提高员工个体的创新表现。研究结果对于如何通过可变薪酬设计激发员工创新积极性提供了理论依据和管理对策。

摘要：本文以深交所信息披露考评结果作为信息披露水平的代理变量,对公司治理因素与信息披露水平之间的关系进行实证分析,从而发现影响上市公司信息披露水平的决定性因素。研究表明,上市公司产权性质、股权集中度、机构投资者持股比例、高管持股比例、董事会规模、审计机构权威性、审计意见与交易状态等因素对信息披露水平有显著影响;提高流通股比例和独立董事比例、董事长与总经理两职分离、设置审计委员会等制度设计对信息披露水平的作用并不显著。

摘要：针对不确定规划领域中存在的模糊相关机会规划模型,基于群体智能的差分进化算法,设计一种新的求解模糊相关机会规划模型的混合智能算法.该算法基于粒子群优化算法对差分进化算法进行改进,并运用模糊模拟技术对模糊相关机会规划模型进行分析和数值求解,无需像传统的基于遗传算法的混合智能算法需要很长时间并经过复杂的计算才能得到合理的结果.最后,通过实例表明了所提混合智能算法的合理性和有效性.