摘要：“创新是第一动力”,技术创新是提高企业全要素生产率的根本途径。与现有研究将创新过程看作一个黑箱不同,基于投入产出视角分析了企业技术创新的动态过程,从理论上创造性地构建了由研发选择到创新进而影响企业生产率演化的两阶段模型。实证研究中,在Dixit-Stiglitz框架下提出收益生产率的估计方法,以2008—2016年中国制造业上市公司微观数据为样本,从产品创新专利和工艺创新专利两方面深度挖掘创新产出的差异,按照低技术、中低技术、中高技术和高技术的行业分类,检验了企业技术创新的动态过程及其对生产率的异质性影响。结果发现:(1)当企业从事研发活动时,实现以发明专利为形式的创新产出的概率显著增强,但研发投资并不是创新产出的充要条件。比较而言,低技术和中低技术行业完成工艺创新专利的可能性更大,中高技术和高技术行业则会致力于产品创新。(2)创新产出对于企业的生产率具有显著的提升作用,但存在一定的行业异质性。在低技术和中低技术行业中,生产率的提升效应只来源于工艺创新专利,产品创新专利没有起到应有的效果。在中高技术和高技术行业中,产品创新专利的作用开始显现,对高技术企业生产率的贡献尤为明显。(3)产品创新专利与工艺创新专利之间不存在交互影响,反映出中国制造企业新产品开发和工艺流程设计改造尚未紧密结合的事实,导致不同类型创新产出对于企业生产率无法产生理想的联动效应。

摘要：中国管理案例教学经过多年的发展和探索,越来越多的院校完成了对管理案例教学从认知、学习、掌握、应用到创新的过程。管理案例教学精品课程的建设有助于推广管理案例教学经验,同时,其作为标杆示范可以让案例教学法的运用取得更大的成效。通过对首届“全国管理案例教学精品课”中的19门获奖课程视频的研究,从课程设计、教学组织安排、教学手段与方法创新等方面进行归纳总结,以期对未来管理案例教学精品课程建设提供经验和建议。

摘要：从资源保存理论视角出发,引入心理可得性和权力需要作为中介和调节变量,通过一项时间滞后的问卷设计和两项基于场景的实验设计,深入探讨了顾客授权行为对员工服务主动性的影响机制和作用边界。研究结论表明:顾客授权行为对员工服务主动性具有显著正向影响;心理可得性在顾客授权行为与员工服务主动性之间起中介作用;权力需要不仅调节顾客授权行为对员工心理可得性的直接作用,还进一步调节顾客授权行为通过员工心理可得性对其服务主动性的间接效应。

摘要：在互联网广泛应用的环境下,公共交通的发展正朝着智能化、电动化和自动驾驶不断转变,同时公交出行者的需求也更加注重灵活性与个性化。基于智能网联的技术发展场景,本文介绍一种新的公共交通形式——“自动驾驶模块化公交”。自动驾驶模块化公交拥有更高的舒适度、灵活性以及可达性,有望更加友好地解决公共交通“最后一公里”问题。本文首先通过比较模块化公交与传统公交,挖掘模块化公交的优点,然后提出模块化公交的一般性服务框架设计,最后挖掘推广模块化公交面临的挑战。

摘要：为解决高级程序设计语言教学过程中存在的能力本位理念滞后、系统思维培养不足、学生两极分化明显、过程与成效评价欠缺的问题,分析基于胜任力模型的教学模式现状,提出基于胜任力模型的教学模式,阐述如何重构课程知识体系、如何进行面向胜任力的教学方案设计、如何构建多维过程性评价体系,目的是促进具有可持续竞争力的计算机创新人才培养。

摘要：针对柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出了一种新的邻域结构,该邻域结构保证任意一次邻域移动可以改进当前解,从而显著地缩小了邻域规模.在此基础上,在求解FJSP问题的禁忌搜索算法中,设计了基于该邻域结构的两级邻域搜索策略,该策略既增加了邻域搜索的有效性,又保证了最优解的连通性.最后,针对69个FJSP的Benchmark问题进行了测试,实验结果验证了新邻域结构的有效性,并更新了 4个Benchmark问题的历史最优解.

摘要：准确预测风电机组各项指标对准确管控机组和调控电网的供需有着重要意义.预测指标任务可抽象为风电时间序列预测任务.目前时间序列预测模型主要采用深度学习模型,但是风电时间序列具有较强的波动性和随机性,导致绝大部分模型不能较好挖掘风电时间序列的复杂演化特性.为解决上述问题,提出了一种基于渐进式分解架构的风电时间序列预测方法,该方法首先应用神经网络池化分解方法将复杂的依赖关系简化并应用注意力机制学习长期趋势,然后运用多变量融合捕捉模块增强了网络整体的多变量关联挖掘能力,最后,融合趋势项和周期项对风电时间序列做出准确的预测.实验结果表明,该方法在风电时间序列的多步预测中均方误差相比基线模型至高可提升24%,在多尺度预测长度下表现出预测性能稳定提升的同时,计算效率显著优于同类模型.

摘要：分析了中国新能源汽车市场中车电分离策略的可行性;介绍了宁德时代新能源科技股份有限公司在车电分离方面的最新研究进展,包括新推出的EVOGO换电服务站和骐骥换电解决方案。利用态势分析法分析了面向C端推广车电分离模式的优势、劣势、机会和威胁,提出了优化设计策略,以期为中国新能源汽车市场中的车电分离模式提供参考和建议。

摘要：在不确定需求环境下,针对循环取货问题,提出了基于VRP与3D-KLP协同优化模型(3KL-CVRPCSO),并设计了求解该模型的多阶段算法(HPGBT).首先,采用基于遗传算法的混合粒子群优化算法和启发式正交二叉树搜索算法求解不同车型最优行驶路径及车厢内装载的各种类货物的最优数量,以此确定各车型车辆的单车最优路径-装载方案;再以这些方案作为决策变量,以实际货物需求量为约束条件,建立新的基于实际需求的路径-装载协同优化模型并进行求解,得到按不同车型单车最优方案执行的车辆数.通过与国外学者近期在权威期刊的优化结果比较和实际案例的应用两方面的研究与验证,证明了本文方法的可行性及有效性,从而建立了一种以不同车型单车"路径+装载"复合方案为决策单元,以实际需求为约束条件,进而以最优组合方案解决不确定性需求问题的物流车辆调度新方法.

摘要：为了解决全球系统重要性银行总损失吸收能力不足,以及近年来只发行或有可转债一种损失吸收型债券的银行出现的额外风险问题,在借鉴《巴塞尔协议Ⅲ》和《TLAC原则及清单》建议的基础上,研究了一种含分层损失吸收型债务的新型银行资本结构.首先,对资本结构的基本设定和损失吸收机制进行了细致的刻画;在此基础上,给出了银行资产、各项债务以及原股东股权的定价模型.数值模拟分析表明,一般情况下含有分层损失吸收型债务的银行资本结构,要比含有单一损失吸收型债务的资本结构具有更强的损失吸收能力,并且存在最优的损失吸收型债务结构.对价差进行灵敏度分析表明,只有在波动率极端大水平上发行单一的损失吸收型债务才会有利于银行发行成本的节省,而在通常的波动率率水平下,银行为了节约成本都可以选择发行更短期限的TLAC债券.