生物识别技术在内部控制中的应用

建立健全内部控制是企业生存和发展的基础,内部控制的发展迫切要求理论和方法上的创新与发展,生物识别技术是一种利用人体生物特征来进行身份识别认证的技术。本文以COSO委员会发布的《内部控制整体框架》为基础,分析生物识别技术与内部控制的关系,探讨生物识别技术在企业内部控制中的应用,并对生物识别技术在内部控制应用中的局限性进行分析。     

Factor extraction using Kalman filter and smoothing: This is not just another survey

Dynamic factor models have been the main “big data” tool used by empirical macroeconomists during the last 30 years. In this context, Kalman filter and smoothing (KFS) procedures can cope with missing data, mixed frequency data, time-varying parameters, non-linearities, non-stationarity, and many other characteristics often observed in real systems of economic variables. The main contribution of this paper is to provide a comprehensive updated summary of the literature on latent common factors extracted using KFS procedures in the context of dynamic factor models, pointing out their potential limitations. Signal extraction and parameter estimation issues are separately analyzed. Identification issues are also tackled in both stationary and non-stationary models. Finally, empirical applications are surveyed in both cases. This survey is relevant to researchers and practitioners interested not only in the theory of KFS procedures for factor extraction in dynamic factor models but also in their empirical application in macroeconomics and finance.     

RFID技术在国际快件物流中的应用

近年来,RFID技术被广泛应用在物流、交通、医药等领域,而且发展非常迅猛。针对快件物流行业对通关速度、快件安全等方面提出的需求,对RFID技术在快件物流中的应用模式作了介绍,并介绍了射频识技术(RFID)在某国际快件口岸中心的快件通关试点经验。     

创业者网络管理能力与创业机会识别及开发——一个有调节的中介模型

随着我国经济新常态迈向新阶段,社会网络对科技型初创企业创业者的作用愈加重要。由此,提出一个创业者网络管理能力（ENMC）模型,该模型涉及创业者在规划、构建和维持社会网络中的角色,通过创业网络质量的中介作用进一步与创业机会识别、开发相关。借鉴关系生成、公司网络管理以及社会能力理论,构建创业者网络管理能力三维结构模型：网络规划能力（NPC）、网络构建能力（NSC）以及网络维持能力（NMC）。最后,实证检验环境动态性正向调节创业网络质量在创业者网络管理能力对创业机会识别与开发关系的中介作用,发现相比弱环境动态性,强环境动态性条件下,创业者网络管理能力通过创业网络质量对创业机会识别与开发的影响更大。     

创业者经验对创业机会识别影响模型构建

基于现有创业经验学习研究文献,清晰地界定了创业机会识别、创业者经验、创业学习和创业自我效能的概念,划分其维度,深入探讨了创业者经验对创业机会识别的作用机制,提出相关理论命题,构建了创业者经验-创业学习、创业自我效能-创业机会识别理论模型,为创业者经验实证研究奠定了必要的理论基础。在此基础上,指出研究局限,并对未来创业者经验研究方向进行了展望。     

Identification and dimension of the NAIRU

In this paper, we have re-examined the identification of the NAIRU and presented a well-defined reduced form for analysing the equilibrium unemployment rate, using a cointegrated VAR model. We have stated that the NAIRU estimates using the conventional reduced form (or Phillips curve) models are misleading since the natural rate of unemployment cannot be considered as a fixed point calling for the ceteris paribus assumption for all the data involved. This implies that the NAIRU estimates are unable to provide valuable information on the labour market status.     

创新生态系统如何驱动企业微创新——一个组态视角的fsQCA分析

近年来,微创新是创新研究领域的热点,如何驱动企业微创新是相关研究亟需回答的问题。整合创新生态系统3个层面六大要素,运用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法,以18个微创新案例为样本,探讨创新生态系统驱动企业微创新的复杂因果机制。结果发现：第一,单个创新生态系统要素并不构成企业高微创新的必要条件。第二,存在3条高微创新驱动路径,即机会识别主导下的用户驱动型、机会识别主导下的环境与用户参与驱动型,以及机会识别主导下的环境、组织学习与领先用户驱动型。此外,非高微创新驱动路径仅有一条,且与高微创新驱动路径存在非对称关系。第三,机会识别能力作为核心条件出现在高微创新的3个组态及非高微创新一个组态中,说明机会识别能力对企业微创新具有重要作用。     

失败学习对企业绩效的影响机制研究

已有文献认为失败学习对企业绩效具有重要作用,但失败学习通过何种途径促进企业绩效提升的研究并不完善。基于失败学习理论,引入资源拼凑和机会识别作为中介变量,构建失败学习影响企业绩效的多路径模型,探索失败学习对企业绩效的驱动路径及内在机理。实证结果表明：失败学习对企业绩效具有显著积极作用,资源拼凑和机会识别分别在失败学习与企业绩效之间起中介作用,资源拼凑和机会识别在失败学习对企业绩效驱动过程中存在链式中介作用,战略柔性能够强化资源拼凑与企业绩效之间的关系,并正向调节资源拼凑的中介作用。研究结论拓展了失败学习对企业绩效的影响路径,对企业复苏和成长具有重要启示。     

面向区域创新发展的省级协同创新中心认定评价指标体系构建

省级协同创新中心作为地方协同创新体系的重要载体,不仅是区域创新发展的引领阵地,更是国家协同创新中心的前期培育。分析了开展省级协同创新中心认定评价的目的和意义,采用定性与定量相结合的综合评价方式,提出了面向区域创新发展的省级协同创新中心认定评价指标体系。     

Bayesian inference in cointegrated systems

In this paper I deal with Bayesian methods for conducting inference on important features of (potentially) cointegrated VAR models involving I(1) variables. Firstly, (informal) inference is made on the cointegrating rank of the system. Secondly, posterior analysis is used to verify the validity of over-identifying restrictions on the cointegration parameters. Thirdly, posterior distributions are obtained for impulse response functions and predictive densities at different horizons. The relevant posterior distributions are obtained by means of Monte Carlo integration. The analysis is based on the use of simple weakly informative priors. Two applications on simulated data and on the Danish money demand data are presented.