基于动态MAUT的油气勘探风险决策模型研究

油气勘探项目的风险决策是一个系统、复杂的过程。传统决策方法很少考虑决策者的风险承受能力与风险偏好,从而导致决策结果与客观实际不相符合。基于此,以Suslick提出的MAUT决策框架为基础,从风险-收益的角度,凝练出"地质风险"、"市场风险"和"经济收益"3大属性。通过效用函数,将决策者对待风险的态度、经验及判断能力等主观因素与勘探项目的客观损益有机结合;并综合专家赋权法和随机赋权法的优点,对属性实施动态赋权,构建了基于动态MAUT的油气勘探风险决策模型。该方法不仅充分考虑了决策者的风险偏好,且能够反映决策结果的稳定性,有利于决策者以动态、全面的眼光进行风险决策分析,从而使得决策更加科学、合理。实例应用表明,该模型决策结果符合客观实际,且操作简便,对同类研究具有借鉴作用。

数据要素赋能、研发决策与创新绩效——来自中国工业的经验证据

新一轮科技革命和产业变革决定了创新绩效不仅取决于数据要素赋能引致的要素配置效率改善,同时也在很大程度上受到研发决策的影响。本文利用2005—2018年中国工业企业面板数据估计了数据要素赋能和研发决策对创新绩效的效应。结果发现:随着数据要素增强型赋能对传统要素边际生产率大幅的改善,以追求互补性创新资源和专用性高端资产为动机的探索型研发决策能够显著提升创新绩效。数据要素偏向型赋能提高了传统要素的高端化配置效率,以吸纳数据要素能级为目标推动传统要素实现高端化配置的利用型研发决策有助于创新水平的提升,对创新绩效的改善具有显著的正向效应。上述发现具有深刻的政策含义:创新绩效的提升不仅需要加强数据要素赋能的延展性,同时还需要畅通赋能的传导渠道,完善研发决策的顶层统筹规划和市场机制设计,让研发决策发挥数据要素赋能的引领和导向作用。