组织模块化对研究型大学技术转移绩效的影响

技术转移是将社会科技资源转化为实体经济效益的重要途径。当前，我国研究型大学技术转移渠道不畅、技术转移绩效不高、大学科技成果成功产业化“最后一公里”问题凸显。基于现实需求和研究缺口，构建组织模块化对研究型大学技术转移绩效影响的理论模型。在此基础上，收集我国38所研究型大学样本数据，采用SPSS24.0和AMOS软件进行结构方程路径分析，论证和检验组织模块化对于研究型大学技术转移绩效的影响机制。结果表明：组织模块化对研究型大学技术转移绩效具有显著正向影响；技术创新能力在组织模块化与技术转移绩效之间起显著中介作用；知识共享的调节作用主要体现在组织模块化独立性、响应性与技术创新能力之间的关系上，其对组织模块分工性与技术创新能力关系的影响作用不显著。     

基于AHP-TOPSIS模型的京津冀家政服务人力资源供给质量评价研究

依托已有的研究成果构建了家政服务人力资源供给质量评价指标体系,利用AHP-TOPSIS模型对京津冀家政服务人力资源供给质量进行了评价和排名,并使用障碍度模型分析了员工制、准员工制、培训学校、中介制四种类型家政机构人力资源供给质量的关键制约因素,在此基础上,给出了不同类型家政机构人力资源供给质量改善的针对性建议,为家政服务人力资源供给质量的改善提供参考依据。     

地方债务治理对银行信贷资金"脱虚向实"的影响——基于国务院"43号文"准自然实验的经验考察

国务院"43号文"的实施,为研究地方债务的治理效果提供了一个准自然实验场景.研究发现:地方债务治理对银行金融资产没有产生影响,但会显著增加银行总贷款、个人贷款和企业贷款,有助于银行信贷资金的"脱虚向实";地方债务治理能显著增加银行实体行业贷款,但不能显著增加银行非实体行业贷款和建筑业贷款.机制检验发现,地方债务治理可以通过降低借款人和借款企业的融资成本,间接性地影响银行信贷资金配置.进一步研究发现,国务院"43号文"实施后,资产质量高的银行倾向于增加企业贷款和实体行业贷款,资产质量低的银行倾向于增加个人贷款;银行规模可以强化地方债务治理对银行贷款增长的促进作用.因此,为促进银行信贷资金的"脱虚向实",应提高地方债务治理水平,强化对银行业务的监管与引导,加强风险管理,保障银行资产质量.     

创新要素投入产出效率随机变动测度与结果分析

创新要素配置在投入产出两个环节中生成大量不完全技术信息，投入产出效率随机变动更加明显。从投入产出数据集合中提炼共同因子，与不可观测变量构成预测器，建立因子增广向量自回归模型(FAVAR)，分析随机变动方差构成，测度投入产出效率随机变动程度。随机变动效应包括水平效应、稳定性效应和规模效应。投入产出效率自回归扰动项表示随机变动程度，将其细分为共同因子，计算预测器方差及其与投入产出效率的协方差。基于669家上市公司月度、季度、半年度和年度技术研发数据，比较分析投入产出效率随机变动程度及形成原因，引入脉冲响应法分析变量方差构成与变动特征，提出相关政策建议。     

互联网使用与个体生育意愿——基于信息成本和家庭代际视角的分析

探究生育意愿的影响因素,助力人口转变升级成为当前研究的重要方向.文章置身中国具体情境,基于中国社会状况综合调查数据(CGSS2017),从信息成本视角和家庭代际视角两个维度考察互联网使用对个体生育意愿的影响.研究结果表明,使用互联网以及互联网使用频率越高的个体,其生育意愿越低.进一步研究发现,已育史对于互联网使用频率影响个体再育意愿存在负向调节效应,对于已育个体而言,上网频率越高对再育意愿的抑制作用越加显著;代际"数字鸿沟"对于互联网使用频率影响个体生育意愿也存在显著的负向调节效应.当子代和父辈存在较大的代际"数字鸿沟"时,对于互联网使用频繁的个体,父辈沿袭下来的传统育儿经验和子代通过网络获取的育儿知识相冲突可能会引致更多的家庭矛盾,进而抑制个体生育意愿.反之,当代际"数字鸿沟"较小时,互联网使用频率对个体生育意愿的抑制效应亦有所减弱.文章的发现对于提升个体生育意愿以及生育率的研究具有一定启示意义.     

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。     

Structural estimation of behavioral heterogeneity

We develop a behavioral asset pricing model in which agents trade in a market with information friction. Profit‐maximizing agents switch between trading strategies in response to dynamic market conditions. Owing to noisy private information about the fundamental value, the agents form different evaluations about heterogeneous strategies. We exploit a thin set—a small sub‐population—to point identify this nonlinear model, and estimate the structural parameters using extended method of moments. Based on the estimated parameters, the model produces return time series that emulate the moments of the real data. These results are robust across different sample periods and estimation methods.     

Stochastic Payments per Claim Incurred

We propose a Bayesian model to quantify the uncertainty associated with the payments per claim incurred (PPCI) algorithm. Based on the PPCI algorithm, two submodels are proposed for the number of reported claims run-off triangle and the PPCI run-off triangle, respectively. The model for the claims amount is then derived from the two submodels under the assumption of independence between the number of incurred claims and the PPCI. The joint likelihood of the number of reported claims and claims amount is derived. The posterior distribution of parameters is estimated via the Hamiltonian Monte Carlo (HMC) sampling approach. The Bayesian estimator, the process variance, the estimation variance, and the predictive distribution of unpaid claims are also studied. The proposed model and the HMC inference engine are applied to to an empirical claims dataset of the WorkSafe Victoria to estimate the unpaid claims of the doctor benefit. The Bayesian modeling procedure is further refined by including a preliminary generalized linear model analysis. The results are compared with those in a PwC report. An alternative model is compared with the proposed model based on various information criteria.     

Complex Network of Aviation E-Services in the Belt and Road Initiative: A Heuristic Study of Small Data based on Block Modeling

ABSTRACT

The aviation e-service system is an important part of support for business communication in regions covered by Belt and Road initiative. In exploring the role of airline companies in this system, we examine the structure of the network, which consists of airlines interconnections based on small data of individual attributes of aviation companies in aviation e-services, and study these interconnections across different groups using block modeling. The heuristic solution of airline companies in development of international communication and cooperation is further discussed. Among our policy implications for global managers, we suggest the enhancement of cross-regional cooperation among airlines.