产学研合作创新方式下政府补贴策略选择

创新补贴策略是政府鼓励企业创新的一种常见政策,考虑到企业内在的吸收能力与外部不同政府补贴策略方式的存在,本文以产学研合作创新方式为基础,通过建立三阶段博弈模型,利用模型解析与仿真分析讨论吸收能力与创新投入分配比例系数对政府补贴策略选择的影响。研究结果表明:无论政府采取哪一种补贴方式,均可以有效激励企业加大创新投入规模,并且企业的吸收能力与R&D投入、产量及社会福利均呈正相关关系;但是,吸收能力对利润及政府补贴的影响受限于补贴方式和企业的创新投入分配比例系数;此外,在创新产品补贴下,创新难度系数对政府补贴额度的影响并不明显,而创新产品补贴总体优于创新投入补贴。     

我国工业投资、产能过剩与通胀通缩转换分析

利用向量自回归模型和脉冲响应函数以及结构性通胀模型考察了投资"潮涌"现象对通胀水平的冲击,深入阐述了产能过剩与通货膨胀并存的具体原因以及长期产能过剩条件下通胀与通缩转换的可能性.指出投资"潮涌"拉动了基础原材料行业的需求,引发物价水平上升.同时,工农业部门生产率差距也倒逼着农产品价格不断上涨,推高通胀水平.地方政府和国企的投资冲动、制造业在CPI中比重较低以及通胀成因复杂是我国产能过剩与通胀并存的真正原因,从长期来看,产能过剩行业的生存空间日益缩小,投资拉动需求推高价格上涨的传导机制不可持续,通胀向通缩转换具有很大可能性.最后,给出了相应的政策建议.     

低碳经济下政企博弈与政府补贴策略研究

在低碳经济的背景下,研究了政府补贴策略对政企博弈关系及企业决策行为的影响。通过引入两阶段动态博弈的方法,深入分析了不同政府补贴模式对需求量、产品价格、制造商的收益、消费者剩余以及社会福利所产生的影响。研究表明,价格对需求的影响系数以及政府补贴消费者对需求的影响系数等因素会影响政府补贴策略的选择,并得出了不同政府补贴策略下消费者剩余、制造商收益以及社会福利与单位产品补贴额的关系,本文为政府科学制定补贴政策以及在政府补贴背景下制造商和消费者应采取何种应对策略提供一定的决策支持。     

京津冀高能耗产业产能利用率及其影响因素研究

产能过剩是京津冀地区经济发展面临的突出问题之一.开展区域产能利用率及其影响因素研究,对于揭示高能耗产业产能过剩的机制,并进一步采取合理的产业结构优化和过剩产能化解对策具有重要的实践意义.基于京津冀地区2004-2016年高能耗产业的相关数据,采用生产函数法并通过Eviews9.0对京津冀地区高能耗产业的产能利用率进行了计算,并分析了其影响因素.主要结论如下:(1)京津冀的产能利用率存在地区差异,但都低于79%,处于产能过剩的状态;总体而言,产能利用率的变化可以划分为持续增长、波动上升和波动下降三个阶段;(2)产能利用率具有明显的行业差异,其中有色金属冶炼及压延加工业的产能利用率为36.80%,是产能过剩最突出的行业;(3)高能耗产业产能过剩的主要原因是政府的过度干预、涌潮效应、经济体制扭曲和技术效率低下等;(4)未来应当在京津冀协同发展的基础上,抓住"一带一路"倡议和雄安新区建设的机遇,实施"走出去"战略;加强环境规制作用,推动科技创新和产业结构升级,实现"环保补偿效应".     

产能配置的市场传导机制与政策效应——来自中国钢铁行业的证据

通过构建两区制的MSVAR模型,探讨不同市场状态下钢铁行业产能配置的市场传导机制及财政支出的作用效应,研究发现:产能过剩是行业快速发展过程中市场传导机制引发的客观结果,这是由市场传导机制的非对称性以及政策的差异性作用导致的。在市场扩张时期,行业需求与财政政策均能促进对投资与产能配置水平的提高,但市场需求的诱导作用要明显强于财政政策的刺激作用;在市场下滑时期,行业需求对投资与产能配置的作用明显减弱,财政政策对投资的调整作用显著增强,对产能配置的影响不显著。不同市场状态下市场传导机制的非对称性正是钢铁行业产能过剩形成且难治理,进而导致供需结构失衡的主要原因。上述研究表明,仅通过市场调节机制是无法有效改善经济运行状态的,加强财政政策与市场传导机制的结合才是政府如何改善供给结构和需求变化不匹配问题的关键。     

基于不同政府补贴方式的绿色产品闭环供应链决策研究

以制造商和零售商组成的绿色产品闭环供应链构建了政府对绿色产品仅生产补贴、仅回收补贴以及生产和回收同时补贴的3类绿色供应链模型.运用博弈论方法进行求解,研究发现：3类绿色供应链模型中的产品绿色度、市场需求量、制造商利润、零售商利润均与绿色度敏感系数成正相关关系.仅生产补贴和仅回收补贴两类绿色供应链模型中绿色度敏感系数满足一定条件时产品零售价与之成负相关关系.政府对绿色产品仅生产补贴时的市场需求量、绿色度、制造商利润、零售商利润均优于仅回收补贴和生产和回收同时补贴情形.政府对绿色产品生产和回收同时补贴时企业利润反而并不是最大的.因此,政府应加大对绿色产品的生产补贴力度,获得补贴的制造商应加大绿色产品研发力度.这样产品的绿色度得以进一步提升,环境得以进一步改善.     

中国钢铁产业产能过剩的影响因素分析

本文运用向量自回归方法选取固定资产投资额、房地产施工面积增速、钢材出口率、钢铁产业集中度、铁矿石价格和地方政府投资增速等指标,对中国钢铁产业产能过剩的影响因素进行定性和定量分析,得出上述六个指标是钢铁产能过剩的重要影响因素,并提出了相关政策建议。     

产能过剩下“京东白条”的供应链模型分析北大核心CSCD

"京东白条"是基于供应链关系的消费信贷,将供应链中金融行为从供应链企业延伸至最终消费端.运用产能过剩刻画供过于求市场环境下的激烈竞争,构建了京东白条模式下的供应链模型,分析了随机需求下零售商信用与消费者信用对产能过剩供应链的作用规律,深入探究金融行为通过供应链关系对实体经济的影响.研究发现:产能过剩降低供应链的效益及效率;零售商信用无法刺激需求也无法改善供应链绩效,其实质是供应链内部的资金融通,无法化解产能过剩;而类似于京东白条模式的消费者信用能有效化解产能过剩,同时能增强供应链捕捉市场机会的能力.研究为消费金融的实施提供了理论支撑.     

努力效应下订单农业供应链融资中的政府补贴机制

本研究考虑一个农户和一个销售公司组成的订单农业供应链，其中，农户存在资金约束且农产品产出具有随机性。在政府不同农业补贴策略下，构建无补贴、补贴银行、补贴农户和补贴公司四种补贴策略下农户和公司的序贯博弈模型，研究不同补贴策略下的最优决策、收益以及社会福利。并在假设政府补贴支出相等的情况下，比较分析了不同补贴策略的补贴效果。研究表明：不同补贴策略下的订单农业供应链的最优决策，收益以及社会福利与产出波动性、资金期望收益水平负相关，与消费者的敏感系数和政府补贴率正相关，且产出波动性、资金期望收益水平、消费者的敏感系数和政府补贴率的变化不影响它们的大小排序。无论政府补贴谁，有政府补贴策略情况下，订单农业供应链的最优决策，收益以及社会福利高于无政府补贴策略时的情况，缓解农户融资压力，且在政府补贴银行时，农户的生产投入量、公司的促销努力水平和它们的收益以及社会福利最大。资金期望收益水平和消费者敏感系数影响政府的补贴率。     

产能过剩下“京东白条”的供应链模型分析

"京东白条"是基于供应链关系的消费信贷,将供应链中金融行为从供应链企业延伸至最终消费端.运用产能过剩刻画供过于求市场环境下的激烈竞争,构建了京东白条模式下的供应链模型,分析了随机需求下零售商信用与消费者信用对产能过剩供应链的作用规律,深入探究金融行为通过供应链关系对实体经济的影响.研究发现:产能过剩降低供应链的效益及效率;零售商信用无法刺激需求也无法改善供应链绩效,其实质是供应链内部的资金融通,无法化解产能过剩;而类似于京东白条模式的消费者信用能有效化解产能过剩,同时能增强供应链捕捉市场机会的能力.研究为消费金融的实施提供了理论支撑.     

考虑供应链渠道冲突的零售商自有品牌产品定价方法

自有品牌产品定价是电子商务环境下零售商实施渠道管理的关键因素,其合理与否直接影响到零售商利润和供应链稳定.鉴于此,针对存在供应链渠道冲突的零售商自有品牌定价问题,从协调的角度,利用对偶理论与优化模型,构建了基于最小协调成本的零售商自有品牌产品定价决策方法,并利用其探讨协调的经济意义,求解零售商自有品牌产品最优定价.结果表明,所构建的模型能够有效描述和解决零售商自有品牌产品定价问题,并在一定程度上消除供应链渠道冲突,保证供应商和零售商长期有效合作和供应链可持续发展.     

基于正交试验的乘用车运输网络优化方法

在交通部治理公路超限运输的背景下,本文研究了乘用车物流企业多式联运模式下的网络优化问题,以运输网络总成本最小为目标,考虑物流时效、枢纽节点容量及规模经济效应等因素,构建了基于轴辐式理论的运输网络优化模型,提出了混合智能优化算法。针对多参数多水平的寻优问题,对模型的三个关键输入参数,即枢纽节点数量、枢纽节点容量和规模效应折扣系数,引入正交试验方法,降低求解多参数多水平寻优问题的工作量,为确定各参数合理取值提供了新的途径。研究结果表明:枢纽节点容量、折扣系数与枢纽数量三个输入参数对优化结果的影响具有主次顺序,影响程度依次减弱,而且只有枢纽节点容量与折扣系数对乘用车运输网络总效益的影响起显著作用。采用混合轴辐式的网络结构与多式联运的运输组织模式进行优化后的运输网络,相对于原有“点对点”公路运输网络总成本减少10%,从运营管理与成本控制两方面均可有效应对公路治超带来的风险。     

市场竞争与国有企业所有权安排

改进了张维迎对地区间竞争与国有企业民营化的分析,给出了经营者的剩余索取份额对竞争性的连续依赖关系:国有企业若要降低成本,就必须参与市场竞争,随着市场竞争的加强,国有企业经营者的剩余索取份额应该逐渐增大,而当市场竞争水平超过某一阈值,国有企业经营者拥有全部剩余索取权是最优的.     

Single machine common flow allowance scheduling with controllable processing times

In this paper, we consider single machine SLK due date assignment scheduling problem in which job processing times are controllable variables with linear costs. The objective is to determine the optimal sequence, the optimal common flow allowance and the optimal processing time compressions to minimize a total penalty function based on earliness, tardiness, common flow allowance and compressions. We solve the problem by formulating it as an assignment problem which is polynomially solvable. For some special cases, we present an O(n logn) algorithm to obtain the optimal solution respectively.     

A New Approximation of the Matrix Rank Function and Its Application to Matrix Rank Minimization

The matrix rank minimization problem is widely applied in many fields such as control, signal processing and system identification. However, the problem is NP-hard in general and is computationally hard to directly solve in practice. In this paper, we provide a new approximation function of the matrix rank function, and the corresponding approximation problems can be used to approximate the matrix rank minimization problem within any level of accuracy. Furthermore, the successive projected gradient method, which is designed based on the monotonicity and the Fréchet derivative of these new approximation function, can be used to solve the matrix rank minimization this problem by using the projected gradient method to find the stationary points of a series of approximation problems. Finally, the convergence analysis and the preliminary numerical results are given.     

多商品分批次取送货的模糊需求车辆路径问题

为解决连锁企业库存不平衡问题,本文研究了考虑多商品多批次取送货的模糊需求车辆路径问题。该问题综合考虑了多货混装、多次访问、供需未匹配、客户需求不唯一以及需求不确定等因素。本文以运营成本最小为目标,构建MCVRPSPDFD数学模型,模型利用可信测度理论应对决策环境中的不确定因素,通过改进的禁忌搜索算法进行求解。为适应模型需求和提升运算效率,算法设计了合理的初始种群形成过程及编码解码方式,并通过参数测试选取合适的参数。算例结果显示,本文成果能有效解决连锁企业库存不平衡问题,决策者偏好值的变动会对运营成本产生影响。     

A new two‐stage algorithm for solving power flow tracing

This article proposed a new hybrid algorithm for solving power flow tracing (PFT) through the comparison by other techniques. This proposed hybrid strategy in detail discuses over the achieved results. Both methods use the active and reactive power balance equations at each bus to solve the tracing problem, where the first method considers the proportional sharing assumption and the second one considers the circuit laws to find the relationship between power inflows and outflows through each line, generator, and load connected to each bus of the network. Both algorithms are able to handle loop flow and loss issues in tracing the problem. A mathematical formulation is also introduced to find the share of each unit in provision of each load. These algorithms are employed to find the producer and consumer's shares on the cost of transmission for each line in different case studies. As the results of these studies show, both algorithms can effectively solve the PFT problem. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Complexity 21: 187–194, 2015     

A Branch and Bound algorithm for minimizing the energy consumption of an electrical vehicle

The problem we address in this paper, is the minimization of the energy consumption of an electrical vehicle achievable on a given driving cycle. This can be formulated as an optimal control problem with a discrete switch control. In this paper, we present a new formulation of this problem by taking into account the electrical and mechanical parts of the vehicle. By using prototype optimal control shooting techniques, we did not provide efficient solutions. Consequently, we focused on an operational method based on a Branch and Bound algorithm to solve this optimal switching control problem. Some numerical experiments validate our methodology.     

Branch-and-price algorithm for a multicast routing problem

This paper considers a multicast routing problem to find the minimum cost tree where the whole communication link delay on each path(route) of the tree is subject to a given delay allowance. The problem is formulated as an integer programming problem by using path variables. An associated problem reduction property is then characterised to reduce the solution space. Moreover, a polynomial time column generation procedure is exploited to solve the associated linear programming relaxation with such solution space reduced. Therefore a branch-and-price algorithm is derived to obtain the optimal integer solution(tree) for the problem. Computational results show that the algorithm can solve practical size problems in a reasonable length of time.