【摘 要】
：
互联网时代,为破解“环境污染—经济发展”的怪圈,开展产学研绿色技术创新战略联盟已经受到国内外学者、企业家的广泛关注.鉴于此,本文基于演化博弈理论,构建了政府引导、企业和学研机构参与下的绿色技术创新联盟三方演化博弈模型,分析了政府—企业—学研机构在动态环境中联盟主体行为策略演化规律以及影响联盟稳定性的关键因素,最后通过数值仿真分析论证了模型的有效性.研究结果表明:政府参与产学研绿色技术创新联盟能够有效的促使系统演化至稳定状态,而其激励力度与联盟稳定性呈正相关;政产学研在联盟契约框架下制定合理违约成本能够有效
【机 构】
：
哈尔滨工程大学 经济管理学院,黑龙江 哈尔滨 150001;哈尔滨师范大学 管理学院,黑龙江 哈尔滨 150025
论文部分内容阅读
互联网时代,为破解“环境污染—经济发展”的怪圈,开展产学研绿色技术创新战略联盟已经受到国内外学者、企业家的广泛关注.鉴于此,本文基于演化博弈理论,构建了政府引导、企业和学研机构参与下的绿色技术创新联盟三方演化博弈模型,分析了政府—企业—学研机构在动态环境中联盟主体行为策略演化规律以及影响联盟稳定性的关键因素,最后通过数值仿真分析论证了模型的有效性.研究结果表明:政府参与产学研绿色技术创新联盟能够有效的促使系统演化至稳定状态,而其激励力度与联盟稳定性呈正相关;政产学研在联盟契约框架下制定合理违约成本能够有效避免联盟主体的机会主义行为;企业与学研机构之间存在动态的联盟成本分摊比例与绿色创新收益分配比例.
其他文献
蓄冷式多温共配是当前冷链物流领域一种较新的配送模式,可以有效地满足客户对产品多样性的需求.针对蓄冷式多温共配中客户需求的动态变化,本文从需求预测的角度出发,首先根据服务客户点的不同将车辆冗余空间的装载比例做了差异化处理,实现合理利用车辆冗余空间而又不全部满载;进而从时间满意度和订单完成率两方面度量客户满意度,建立了蓄冷式多温共配多目标模型;最后构建了较为高效的算法进行求解.算例分析表明,和其他策略相比,本文方法实用性更强.
本文研究由一个传统电商企业和线下实体零售商组成的线上结合线下的供应链系统.由于线下服务努力能同时增加线上和线下的销售量,于是传统电商纷纷开设线下实体店,或者与已有的实体店进行合作.这两种模式分别对应集中决策和分散决策模式,因此本文构建了线上结合线下的供应链动态模型并研究这两种决策模式下的最优服务和定价决策.结果表明:(1)当线下渠道偏好增加时,无论是集中决策下还是分散决策模式下,企业都应该提高线下价格而降低线上价格以获得最优利润,而在分散决策模式下,传统电商还应该提高其批发价格;(2)成本分担策略能够提高
本文在区间毕达哥拉斯模糊环境下,将幂几何(PG)算子和几何Heronian平均(GHM)算子相结合,提出区间毕达哥拉斯模糊幂几何-几何Heronian平均(IVPFPG-GHM)算子和区间毕达哥拉斯模糊加权幂几何-几何Heroni-an平均(IVPFWPG-GHM)算子.在模糊信息聚合过程中,新算子不仅能体现属性间的关联性,而且能最大限度地避免专家“奇异值”(过大或过小)带来的干扰.此外,还研究了它们的基本性质.最后,给出基于IVPFWPG-GHM算子的多属性群决策(MAGDM)方法,并以实例说明其可行性
针对零售商主导的考虑政府补贴和规模效应的动力电池闭环供应链,研究成员最优决策及协调问题.分别在无补贴、补贴零售商、补贴制造商、补贴第三方回收商四种情形下,分析了补贴对象、规模效应、再制造动力电池比例对成员最优决策及利润的影响,并实现了闭环供应链的协调.研究表明:政府补贴能够降低零售价,提高回收率以及各成员利润;补贴第三方回收商相比补贴零售商和补贴制造商而言,回收率以及第三方回收商利润提高更为明显,补贴零售商和补贴制造商相比补贴第三方回收商而言,零售价降低、制造商和零售商利润提高更为明显;可用于再制造的废旧
对碳排放总量和强度都持续刚性增长的建筑领域,利用市场机制,借助碳交易来控制和减少其碳排放是一项重大的制度创新.本文通过构建多目标决策优化模型,探讨建筑业主在碳交易驱动形成的复杂动态环境下的最优碳减排策略;并基于实证数据进行情景耕耘,模拟和预测业主减排策略的动态适应性调整.研究发现:①业主碳减排决策受政府补贴强度和违规惩罚倍率调整的冲击更为显著;②目前碳市场“一刀切”的惩罚倍率极易使建筑业主陷入“明罚实奖”的惩罚悖论;③政府应采用“补贴退坡”政策并对不同类型的建筑业主进行精准补贴.
援助合作是国家有效应对人道主义危机的重要途径之一.然而,国际社会中不少国家特别是小国的援助不合作行为引起关注,既有研究集中于静态的结构视角,且尚未对小国拒受援助的不合作行为做出有效的系统性解释.本文提出从静态与动态相结合的“过程—结构”分析视角出发,观察小国在表意、胁迫与调试阶段中人道主义援助不合作行为的演变,对其一般性过程与机制进行了探讨.缅甸的援助不合作行为是自身缺乏接受援助意愿、存在多元援助方替代选择与国际舆论因素综合作用的结果.政治性援助决定了一国主观上缺乏援助合作的意愿,而外部环境的客观因素如国
当前逐渐受到实业界关注的一种新型供应链金融模式是基于营运资金信息匹配平台的动态折扣.本文针对两级供应链的动态折扣决策问题进行建模,揭示了动态折扣的应用对于改善供应链参与方现金流的影响机理.首先通过考虑供需双方动态折扣的独立决策,得出日折扣率的边界条件、双方效用最大时的日折扣率、买方混合还款方式下营运资金的最优准备方案和最低边界值;其次考虑供需双方动态折扣的最优决策,推导出在不同折扣率和利率关系下的最优还款策略,研究表明动态折扣可以明显提升供需双方的利润情况.
数据作为数字经济时代一种重要的生产要素,在国民经济运行中的作用越来越重要.然而,现阶段我国社会数据开放仍处于起步阶段,急需加快推进数据开放共享.为准确分析数据开放主体政府和企业的数据开放策略,运用微分博弈分别构建Nash非合作博弈、Stackelberg主从博弈和协同合作博弈模型,得到三种情形下政府和企业最优开放数据努力程度、社会数据开放水平最优轨迹以及最优收益函数;其次,在协同合作博弈情景下,将时间因素引入Nash谈判模型,进一步分析政府和企业合作时具有时间一致性的动态收益分配机制;最后,结合数值仿真对
E-闭环供应链(E-CLSC)管理须有科学的定价与服务决策支撑.针对集中和分散回收模式,构建电商平台主导的Stackelberg博弈模型,研究E-CLSC定价与平台服务决策.通过对产品销售价格、平台服务水平等均衡策略分析,揭示回收主体投资有效性、回收转移价格等对E-CLSC均衡策略影响.研究表明:集中回收模式优于分散回收模式;在分散回收模式下,若回收主体投资有效性相同,制造商、平台均偏好制造商回收模式;平台回收与第三方回收模式相比,产品销售价格、平台服务水平相同,前者回收渠道效率较高;平台回收模式下,单位
K-means聚类算法是在数据挖掘和数据分析中一种常用算法,但是其存在依赖初始值和易陷入局部最优值的缺陷,针对这些不足,本文提出一种闪电分叉过程算法优化的K-means聚类,克服聚类算法在初始值选择困难的问题,提高K-means聚类算法的求解精度,降低陷入局部最优的可能性.从UCI数据集中选取6个真实的数据集进行仿真实验,结果表明本文改进后的聚类算法有更好的求解精度和鲁棒性.