浅谈供应链管理环境下的企业采购竞争博弈策略

近些年在疫情冲击、逆全球化暗流和不平衡不充分的经济现状影响下,诸多行业的供应链面临威胁。采购作为企业或组织价值链的前端,既是经营成本的重要组成部分,又是生产原材料的重要来源,日趋受到大家的广泛关注,但采购过程中采购方和供应商之间的博弈策略并不为大家所熟知。文章就企业采购中多种竞争博弈的演化和博弈模型的运用展开研究,使用博弈论的一些方法,研究竞争损失问题;通过分析常和博弈下的完全信息动态博弈,引出企业采购中物流管理思路,为采购竞争博弈策略的制定提供一定的理论依据,对在供应链中合理运用博弈论来制定采购策略有借鉴价值。

我国转型期竞争导致社会风险的原因探析

本文在对西方学者关于社会风险起因理论的评析基础上，对竞争产生社会风险的原因进行了深入的探讨。在分析竞争产生社会风险的条件时，本文提出了两对新概念：竞争的自致性损失与非自致性损失、竞争的有补偿损失与无补偿损失。当竞争损失是无补偿损失、非自致性损失时，竞争就必然会有社会风险。在我国社会转型期由于竞争存在大量无补偿、非自致性损失，所以其竞争具有高社会风险性。

基于双有序性约束的人脸年龄估计研究

目的人类年龄是人类识别和搜索任务中的重要特征,现有研究一般将人脸年龄估计视为传统的分类任务,忽略了年龄之间的有序特征,导致估计年龄与真实年龄之间的差距较大,因此,有必要寻找一种方法以缩小估计年龄与实际年龄的差距。方法提出一种基于双有序性约束卷积神经网络模型(DO-CNN)的人脸图像年龄估计方法。首先,DO-CNN使用基于广义Logistic分布的有序回归模型作为卷积神经网络的分类器,并验证比其他有序分类器在人脸估计任务上的优越性;接着,进一步提出有序竞争比损失函数,在传统竞争比损失函数上,通过引入风险项使损失函数注意到预测年龄与真实年龄的误差,进而指导模型缩小估计年龄与真实年龄的差距。结果在开源人脸图像年龄数据集FGNET和AgeDB上的对比实验显示:相比现有研究方法,DO-CNN分别提升约12%和3%的准确率,当允许的误差范围扩大后,该优势依然保持。此外,基于广义Logistic分布的有序回归分类器相比基于其他分布的有序回归分类器具有明显提升。结论实验结果表明:基于双有序性约束的卷积神经网络模型可以明显提升人脸年龄估计的准确率,并减少年龄估计的实际误差。

碳关税的基础理论探析

碳关税是建立在以竞争力损失和碳泄漏为核心的所谓平整竞技场的理论基础之上的,对这一理论进行深入分析,无疑将对碳关税规则的研究起到正本溯源的功效。本文通过对该理论的诠释与分析,认为该理论存在对敏感产品的界定不合理、竞争力损失有被滥用可能、特定产业的竞争力损失本身是发达国家应对气候变化责任的体现等缺陷。碳关税的基础理论尚缺乏足够的信服力,单纯从经济学角度无法阐释现有碳关税规则的合理性。

将企业推向市场后的政府行为初探

经济体制改革进入新的层次,将企业推向市场后,政府与企业的关系要发生新变化,最突出的是,由政府直接管理企业转变为间接管理企业。本文所述“政府行为”系指企业走向市场后,政府对企业的行为。现提出并研究将企业推向市场后的政府行为,对保证企业改革顺利进行。