环境扫描、机会窗口与后发企业颠覆性创新模式选择——基于吉利和比亚迪的案例研究

[研究目的]快速变化的技术环境和丰富多样的市场需求,为后发企业提供了实施颠覆性赶超的机会,如何辨识和把握外部环境机会窗口并能否契合组织内部动态能力转化为创新决策和行动是企业成败的关键。[研究方法]该文通过对浙江吉利控股集团有限公司和深圳比亚迪股份有限公司的双案例对比分析,探讨环境扫描对企业识别外部环境多重机会窗口的意义及企业内部环境与机会窗口的适配性对于企业进行颠覆性创新模式选择的重要性。[研究结论]研究发现:面对不确定性激增的商业世界,战略决策前的环境扫描可以帮助后发企业有效识别技术机会窗口、需求机会窗口及制度机会窗口,而企业内部环境的充分考量有利于后发企业将自身优势最大化,从而成功实现颠覆性创新。

机构投资者退出威胁能有效抑制高管机会主义减持吗?

本文以2007—2020年中国A股上市公司为研究样本,考察机构投资者退出威胁对高管机会主义减持行为的影响及作用机制。研究发现,机构投资者退出威胁能够有效抑制高管机会主义减持行为,具有显著的治理效应。机构投资者退出威胁有效降低了股价波动和股票错误定价,从而显著抑制了高管机会主义减持。环境不确定性和管理层自利性越强,则机构投资者退出威胁对高管机会主义减持的抑制效应越弱。进一步分析发现,上市公司机构投资者为交易型、发生股权质押以及产权性质为非国有企业时,机构投资者退出威胁对高管机会主义减持的影响更强;而且机构投资者退出威胁治理效应产生了积极的后果,显著抑制了高管减持寻租,提升了企业价值,降低了高管减持时的择机性。

共同富裕的具体目标和制度选择——基于分配公正原则的研究

党的二十大报告指出,中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化。学术界、政策界应该对什么是共同富裕、共同富裕的制度基础和具体目标是什么,展开充分讨论并达成共识。促进共同富裕的关键在于提升低收入人群的生活前景。为此,应当采用当代分配公正研究中提出的三种原则——按需分配、机会平等、差别原则——对公共资源进行分配。具体的分配方案:一是基本需要按需分配,二是稀缺资源保证机会平等,三是保证低收入人群的福利水平持续提升。在此制度设计的基础上,可以提出促进共同富裕的三个具体目标或规范性指标:第一,覆盖全民的、均质的社会保障体系;第二,跨区域的、优质的公立教育;第三,贫富差距被控制在一定范围内。

三重战略逻辑视域下的德国国家安全战略

德国出台的首份《国家安全战略》报告引起了国际社会的广泛关注。以大战略、机会主义、风险管理三种制定战略的政治逻辑为视角,系统检视德国的首份《国家安全战略》报告,可以发现,德国国家安全战略目前仍属于一种较为模糊的原则性规划,其详细行动计划还有待观察。同时,从长期的历史角度看,德国国家安全战略还存在有限的机会主义特征。此外,德国的国家安全政策以防范风险为主,重点是对军事、经济和制度的风险管理。在这种混合性质的国家安全战略引导下,未来德国外交中克制文化的约束力将进一步弱化,跨大西洋伙伴关系会进一步巩固,欧洲战略自主也将在北约框架下艰难推进,但德国国家安全战略的实施将受到其失稳的内政和美国大战略变动等因素的多重影响。

泉州地区艾滋病患者机会性感染现状及预后Nomogram预测模型的构建

目的通过对泉州地区艾滋病(AIDS)患者机会性感染现状、临床特点及其预后的影响因素分析,为AIDS机会性感染的科学预防和治疗提供一定依据。方法选取2017年1月—2022年1月于福建医科大学附属泉州第一医院确诊并接受住院治疗的172例AIDS合并机会性感染患者作为研究对象,收集患者一般资料和机会性感染情况,采用多变量Cox回归分析确定影响AIDS合并机会性感染患者预后的独立预测因子,将独立预测因素引入R软件,根据各因素回归系数绘制预后Nomogram模型。采用一致性指数(C-index)对该模型的区分度进行标定,利用校准图阐明Nomogram预测的预后与实际预后之间的关系,并采用决策曲线(DCA)对Nomogram模型的临床效用进行验证。结果172例AIDS合并机会性感染患者中,机会性感染共有8种,其中细菌性肺炎占比最高,达54.65%,其次为口腔白斑,占51.74%,肺孢子菌肺炎占43.60%,带状疱疹占28.49%,肺结核占21.51%,感染性腹泻占19.77%,中枢神经系统感染占12.79%,巨细胞病毒感染最低,仅占10.47%。男性明显多于女性,18~39岁人群居多。年龄、感染种数、基因型耐药、CD4+T淋巴细胞水平是AIDS合并机会性感染患者预后的影响因素。校准曲线及DCA显示Nomogram预测模型具有较好的预测能力和临床有效性,且精准区分度较好。结论年龄、感染种数、基因型耐药、CD4+T淋巴细胞水平等因素是影响AIDS合并机会性感染患者预后的主要因子,而构建Nomogram预测模型能发挥较好的临床预测能力和有效性,为临床早识别、早防控提供科学依据。

基于多项式混沌展开的电力系统概率可用输电能力评估

大规模开发和利用风能有利于实现电力系统清洁低碳转型,是实现国家“碳达峰、碳中和”战略目标的重要技术手段,但风电出力的强不确定性对电力系统区域间可用输电能力(available transfer capability,ATC)评估带来了全新的挑战,传统用于求解计及风电出力不确定性的概率ATC评估模型在计算效率和计算精度方面均存在一定的不足。为此,该文提出一种基于多项式混沌展开(polynomialchaos expansion,PCE)的电力系统概率ATC评估方法,该方法首先构建基于机会约束的电力系统概率ATC评估模型;然后,根据风电出力预测误差的概率分布特征,选择对应的正交多项式为基函数以近似风电出力预测误差及电力网络中与之相关联的其他随机变量;进一步,借助Galerkin投影和基于一阶矩、二阶矩的机会约束转化方法,将所构建的机会约束模型的概率约束转化为确定性约束,实现基于机会约束的概率ATC评估模型向易于求解的确定性优化模型的转化;进而,将概率ATC评估模型的求解问题转化为ATC的最优多项式逼近系数的求解问题,根据求得的最优多项式逼近系数和选取的基函数计算电力系统ATC的概率分布特征;最后,通过修改后的PJM-5节点测试系统、IEEE-118节点测试系统及吉林西部电网实际算例验证了所提基于多项式混沌展开的电力系统概率ATC评估方法的准确性和有效性。

含共享储能的数据中心微网群分布式优化调度

多个数据中心微网可联合成微网群以实现不同数据中心微网的资源联动和能量互补。首先,建立了含共享储能的数据中心微网群运行模型,考虑了不同数据中心微网间的功率交互、数据负载交互、碳配额交互及共享储能容量使用权分配等耦合约束。其次,提出了考虑时变容量使用权和旋转备用服务的共享储能容量分配与运行策略,以进一步提高共享储能的效能。然后,采用高斯混合模型对数据中心微网内可再生发电的预测误差概率分布进行精确拟合,并结合机会约束处理预测误差的不确定性。最后,通过交替方向乘子法实现各个数据中心微网的独立求解,并引入动态乘子更新策略和预测-矫正因子以提高算法的收敛性。所提模型与方法的有效性在仿真中得到验证。

考虑光伏随机性的交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域模型

为实现高比例光伏接入下交直流混合配电网的安全评估,构建了交直流混合配电网的鲁棒机会约束安全域模型。首先,提出一种基于区间划分的自适应带宽核密度估计方法,以获取光伏预测误差概率分布,构建光伏出力机会约束不确定集合;其次,采用功率与节点电压幅值比值为状态变量,在已有交流线性化潮流模型的基础上推导一种交直流混合配电网线性化潮流模型;然后,提出交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域的概念和模型,结合列与约束生成算法和径向迭代搜索算法生成可观测的鲁棒机会约束安全域空间。最后,算例分析验证了所提模型能够在鲁棒机会约束安全域上准确、直观的反映光伏出力的随机性,进而为交直流混合配电网的准确安全评估提供支撑。

基于多源数据和改进链路预测的新能源汽车技术机会研究

[研究目的]在绿色低碳发展的背景下,旨在识别新能源汽车领域的技术机会,为未来新能源汽车的技术研发与商业化方向提供借鉴参考,助力新能源汽车的发展。[研究方法]搜集反映新能源汽车领域基础研究、应用研究和商业化的多源数据,采用三螺旋模型,将基于改进链路预测方法得到的预测结果“节点链”进行融合对比分析,得到最终细化的新能源汽车技术机会。[研究结论]验证了基于多源数据融合思想和改进链路预测的方法识别新能源汽车技术机会的可行性。研究结果表明:新能源汽车未来技术机会主要集中在动态无线充电技术、磁悬浮技术与自动驾驶技术的结合;通过碳化硅材料等改进的驱动技术;通过光催化等改进的电池技术;制氢与车载储氢等。

用户偏好-制造商偏好双重视阈下的产品创新机会识别路径研究

精准识别产品创新机会对制造商规避盲目创新风险,持续获取竞争优势至关重要。针对现有产品创新机会识别研究中因视角单一致使制造商价值创造的效率难以最大化,以及识别的创新机会聚焦度不清晰等诸多问题,基于用户偏好制造商偏好双重视阈构建了产品创新机会识别路径。首先,运用结构主题模型从用户在线评论和产品描述文本中分别提取用户偏好及制造商偏好的产品属性主题;其次,基于两类主题之间的相似度进行主题分类以获取具象产品的创新需求;再次,从现有相关专利中提取创新要素并依托多维技术创新地图识别产品创新机会;最后,以老年智能手环靶向开展产品创新机会识别为例,验证了所提路径的可行性。应用结果表明,构建的用户偏好制造商偏好双重视阈下的产品创新机会识别路径能够为制造商高效开展产品创新活动提供可资借鉴的决策理论支持。

机会平等的公平性与目标指向:基于罗尔斯和斯坎伦的比较分析

那种依赖制度的实质机会平等,在增进社会正义的过程中要求机会平等的产生条件和结果指向的公平性。该目标的实现可以因政府看待程序公平和实质机会的关系之差异而产生不同的正当性结果。罗尔斯提出程序公平应当是五种价值共同作用的产物,目标之一是构建纯粹程序正义的标准,实质机会应当排除自然和社会的偶然因素的影响,以补偿性和预防性措施保障平等的公民权。斯坎伦提出程序公平在于没有人能够合理抱怨择优录用的个体是通过不平等的能力获得自己的职位,实质机会在于制度通过供应好的条件使优势职位向具有同等能力的个体开放。分析表明,斯坎伦解释的合理性在于从起始平等到结果正义的道德动机上,在程序公平和实质机会以并列关系促成更大的合理边界内,以及个体在民主价值的认知倾向上的一致性。

迭代式创新、双元机会开发对消费升级的影响机制研究

数字经济不仅打破了传统的企业生产模式也改变了消费模式。在数字技术更新换代的环境下,企业要更加重视选代式创新的重要作用,挖掘消费升级的机会。本文运用226家企业的研究样本数据进行实证分析,结果:选代式创新对消费升级具有显著正向影响;选代式创新分别对均衡型机会开发和创新型机会开发具有显著正向影响;均衡型机会开发和创新型机会开发分别对消费升级具有显著正向影响;均衡型机会开发和创新型机会开发在选代式创新与消费升级关系间具有中介作用。企业在寻找符合自身发展的商业模式和新市场的开辟中,要更加重视选代式创新的重要作用,借助双元机会开发视角去探索不同的商业路径,提升消费的渠道和规模,实现价值创造。

初创企业的知识搜索对创业机会识别影响机制--基于企业数字化能力的中介作用

基于知识基础观和动态能力理论,构建知识搜索、企业数字化能力与创业机会识别的理论模型,对251个初创企业创始人样本数据开展信效度检验、共同方法偏差检验、描述统计、相关分析与假设检验,结果显示,知识搜索宽度和深度均正向影响创业机会识别,企业数字化能力促进创业机会识别;数字感知能力、数字协同能力和数字运营能力分别在知识搜索和促进创业机会识别关系中起部分中介作用,其中数字协同能力的中介作用最强。因此初创企业应合理采取知识搜索策略识别创业机会,重视企业数字化能力的培育以及发挥其在知识搜索与创业机会识别间的传导作用。

数字化转型背景下中小制造企业如何编排资源利用数字机会——基于资源编排理论的fsQCA研究

利用数字机会是中小制造企业实现数字化转型的关键。资源编排理论指出,利用数字机会离不开企业资源和能力的支持,尤其要将各种资源和能力有效组合起来。但大量中小制造企业难以有效编排自身资源和能力来利用数字机会。为此,本文关注中小制造企业的五种传统资源和能力(实物资源、关系资源、制造能力、营销能力和创新能力)及两种数字资源和能力(大数据资源和数字平台能力),运用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法对392份问卷数据进行分析,研究发现:五种传统资源和能力及两种数字资源和能力都不能单独作为中小制造企业数字机会利用的必要条件,但数字平台能力作为核心条件能发挥较为普适的作用。同时,中小制造企业的数字机会利用存在三种路径,可归纳为“内向型”“外向型”和“内外兼顾型”,通过进一步聚焦高技术制造业,发现其数字机会利用存在两种路径:“渐进型”和“突破型”。本文有助于发现如何在数字化背景下编排企业资源和能力,拓展了资源编排理论的研究情境(数字化背景)和研究范围(数字资源和能力),回应了识别“数据时代的资源编排规律”的呼吁。

基于深度神经网络的机会性CT骨质疏松筛查和骨密度预测研究

目的建立并评价基于机会性CT检查的骨质疏松筛查分类和骨密度值预测的深度学习神经网络模型。方法以定量计算机断层扫描(Quantitative Computed Tomography,QCT)骨密度测定为标准,将199例机会性CT检查数据用于建立密集卷积网络的深度学习神经网络的骨密度二分类模型和骨密度值预测回归模型,以五折交叉验证和随机分组的方法进行测试,并以来自不同设备的42例机会性CT检查病例进行独立测试,计算和评价模型的性能参数。结果受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线显示:骨密度二分类模型的测试集和独立测试集的ROC曲线下面积均值分别为0.974、0.938,测试集的F1得分、召回率、精准度、特异性、准确度均≥0.91,独立测试集的上述评价参数均>0.862。在训练集、测试集和独立测试集上,骨密度值预测回归模型的平均绝对误差分别为1.42、8.52和13.89,均方根误差分别为1.93、10.80、20.36,预测值与QCT骨密度值呈极强正相关。结论基于机会性CT检查的深度学习神经网络模型对骨密度正常和降低具有较强的分类能力,且可较准确地预测骨密度值,避免多余的辐射风险,减少时间、经济消耗,有效扩大骨质疏松筛查的范围。

高校高价值专利技术机会识别研究——以“生成式人工智能”领域为例

提出一种高校高价值专利技术机会识别方法,使用主题建模、突变级数法、机器学习与离群值检测算法,在评估出高校高价值专利的基础上,进一步识别出具有潜在技术机会的技术主题与专利技术。以“生成式人工智能”领域为例进行实证,研究结果表明:“生成式人工智能”领域的潜在技术主题集中在深度学习、神经网络与机器学习等前沿领域,AI影像、AI诊疗等技术为该领域的潜在技术机会,且上述技术均有国家相关政策大力支撑。本研究方法突破了单一技术机会识别方法识别结果针对性不强、识别专利价值不大、识别结果形式较为单一等核心问题,相关识别结果可以为高校技术转移、技术研发与技术创新提供决策支撑。

打开员工职业成功的“黑箱”——机会与能力二元路径的比较研究

基于社会流动理论的赞助—竞争性视角,构建了顺从领导到上级支持,再到职业机会以及工作能力的二元路径,揭示了员工如何在内卷背景下获得职业成功的机制。经65个团队的255份领导下属两阶段配对问卷分析,结果表明:(1)顺从行为更有可能通过上级支持而获得更多职业机会或提升工作能力;(2)上级支持及其赞助的职业机会,有助于员工获得主/客观职业成功;(3)上级支持下获得的竞争性工作能力,不能帮助员工实现职业成功。

基于大学生创新创业的日化产品创新与实践

近年来,我国日化产品市场呈现出快速增长的趋势,消费者对于品质和功能的要求不断提高,这为日化产品的创新和发展提供了巨大的机会。与此同时,大学生创新创业也逐渐成为社会关注的焦点,越来越多的大学生投身到创新创业的行列中。因此,要深入探讨大学生创新创业在日化领域的机会和挑战,探索如何促进创新与实践的结合,推动日化领域的高质量发展。

基于视向矢量修正的铱星机会信号多普勒差分定位技术

低地球轨道(LEO)卫星机会信号定位技术是全球导航卫星系统(GNSS)的有效补充和备份定位手段。LEO卫星机会信号定位误差主要因素是具有时空相关性的卫星星历和星钟误差,差分定位方法虽然可以有效降低该误差,但LEO卫星轨道较低使长基线定位误差仍然较大。针对这一问题,提出基于视向矢量修正的多普勒差分定位算法。通过仿真试验验证了在长基线情况下所提算法的定位精度明显优于基本算法,同时利用实际铱星信号多普勒差分定位试验验证了所提算法的有效性。

IPO超募对企业创新的影响研究

为探究IPO超募对企业创新的影响,研究选取我国2018—2021年沪深A股上市企业为初始样本,经过倾向性匹配方法后进行实证检验。回归发现企业IPO超募能够促进企业创新。自由现金流和管理者过度自信是IPO超募对企业创新影响的渠道机制。通过区分创新类型发现,IPO超募仅能促进“实质性创新”,而对“策略性创新”的影响不显著。进一步研究发现,IPO超募在两职合一的企业、具有良好投资机会的企业以及融资约束更高的企业中对创新的促进效应显著。研究结论有助于外部主体有针对性了解、引导和监督超募资金的使用情况,进而发挥IPO超募的积极意义。