基于潜在类别模型的出行决策机理异质性研究

传统的离散选择模型是基于随机效用最大化准则构建的,然而考虑到决策者的异质性,不同的群体可能采用不同的决策机理。为此,本文考虑了两种不同的决策机理:随机效用最大化准则和相对优势最大化准则,并采用潜在类别模型来验证出行决策机理异质性的存在。首先,基于SP实验设计收集出行数据;其次,分别构建基于随机效用最大化准则的logit模型、基于相对优势最大化准则的logit模型和结合两者的潜在类别模型;最后,对比分析各个模型的拟合度并基于不同模型进行了弹性分析。研究结果显示:①基于随机效用最大化准则的logit模型和基于相对优势最大化准则的logit模型两者的拟合度相似,且均低于结合了两者的潜在类别模型;②基于随机效用最大化准则的logit模型和基于相对优势最大化准则的logit模型对于不同出行选项属性的弹性分析结果相似,然而与结合了两者的潜在类别模型的弹性分析结果相差较明显。该结论说明了出行决策机理异质性的重要性,在实践应用过程中忽略出行决策机理的异质性可能对相应政策的制定与评估带来误导作用。

国际竞争力视角下的我国制造业数智化转型研究述评

为探究我国制造业数智化转型提升国际竞争力的协同作用,本文从服务化、战略转型和生态化不同主题探究产品、企业和产业3个层面对制造业国际竞争力提升的研究进展进行了较为系统地梳理和总结。深入解构数智技术的作用机制及其底层逻辑,剖析“国际竞争力视角下中国制造业数智化转型”这一重大问题的纵深机理。