我国物流业的产业联动发展研究

基于垂直专业化思想和投入产出法建立物流业与国民经济产业的供需联动发展模型,以美、日、英、法4个OECD国家为参照对象,测算和比较分析1992-2007年间我国及全国八大经济区域物流业与相关产业的联动发展状况,并根据两种联动发展类型的关系强弱确定了联动主导产业,这对于准确把握我国物流业发展水平及地区发展差异具有重要意义,可为物流业与国民经济产业联动政策的制定与完善提供一定的依据。

北京市物流业融合发展的低碳效应——基于全产业链的SDA分解技术

运用投入产出分解技术推导物流业贡献值完耗表及影子技术经济矩阵,测算全产业链下物流业融合系数,比较分析1995～2010年北京市物流业融合发展状况及结构减排潜力。研究结果表明：北京市物流业产业融合度普遍高于全国平均水平,若物流业与物流业自身、制造业等行业融合度上升1%,可促使北京市碳排放强度下降0.08和0.06个百分点。为科学评价我国物流业发展水平及产业地位提供了新思路,为促进北京市产业结构的低碳升级提供一定的支持。

我国试点碳市场运行效率评价研究

基于我国7个碳排放权交易试点(ETS)2014—2015年面板数据,设计加权碳价格、价格稳定性、交易活跃度、配额松紧度、市场参与度等评价指标,继而构建试点碳市场运行效率DEA评价模型并给出改进方案。结果表明,深圳、湖北和天津碳市场为DEA有效,上海、北京、广东和重庆碳市场效率值依次递减,且处于规模递增阶段;深圳碳价格水平及其稳定性最高,广东、湖北交易活跃度增长最快;试点碳市场普遍存在配额总量过剩、控排企业参与度偏低等运行"短板"。

京津冀物流一体化水平测算

采用整体发展高度、发展均衡性及协调性三要素构建了京津冀物流一体化水平测算模型, 并从基础设施条件、物流运营效率、产业贡献及低碳化水平四方面指标计算和比较了2008-2012 年我国三大经济圈物流一体化发展水平.研究表明, 京津冀物流整体发展高度及发展协调性低于长三角经济圈但高于珠三角经济圈, 而发展均衡性却显著低于其他两大经济圈.本研究旨在为加快推进京津冀物流一体化提供一定的依据.

基于SD动态博弈的新能源汽车供应链补贴策略优化

补贴退坡政策将对我国新能源汽车产业发展产生重要影响,退坡成效也将直接影响后续替代政策的制定和实施。这些新能源汽车政策牵涉到政府、企业、消费者和社会等多方决策主体,它们相互间存在着显著的博弈关系。本文首先采用博弈论建立了补贴政策下新能源汽车供应链生产决策模型,解析了新能源汽车补贴机制及其影响,求解并证明了最优补贴强度及退坡临界点的存在,设计并提出了政府补贴效率、消费者补贴获得率等指标,进而针对有限次博弈、决策周期不一致、信息不对称、关键决策参数变异等实际问题,基于"反应函数"将传统博弈论与系统动力学相结合,分析补贴退坡下新能源汽车市场的博弈均衡与演化规律。研究结果表明,SD动态博弈模型能够较好地呈现传统博弈论的分析结果,证明新能源汽车企业对政府补贴存在着高依赖性;政府补贴强度一旦突破合理区间,补贴策略将失效或面临财政资金缺口的困境。消费者对新能源汽车的市场认可度越高,新能源汽车企业变相提价幅度越大,消费者获得的正补贴则越少,补贴政策效率越低。新能源汽车技术进步与消费者偏好对补贴政策均有显著的替代效应;决策周期不一致将对补贴政策造成短期扰动,但不会改变其中长期效应;信息不对称和关键决策参数变异均会加剧系统博弈震荡,甚至导致补贴政策崩溃和市场退化。最后,对补贴退坡下我国新能源汽车市场的发展前景进行了综合预测。本文研究可为后补贴时代我国新能源汽车产业政策的优化和企业生产决策提供一定的支持。

混合碳政策下供应链减排决策优化

建立了碳交易-碳税(环境税)并行政策下的两阶段供应链减排决策模型,研究了混合碳政策对供应链定价、产能、利润、减排率及最优的有偿配额比例、竞价底价、混合策略等的影响,并引入"优先采购协议"和"碳排放约束-收益共享契约"对供应链实施协调,得到既能降低供应链碳排放水平,又能增进供应链社会福利的Nash均衡减排模式。研究结果表明:(1)高强度的碳政策并不一定能有效激励企业减排,提高消费者对低碳产品认可度和碳市场活跃度才能推动供应链"良性"减排;(2)我国当前最优的有偿配额比例为3.4%,"有偿配额-减排补贴"的配套机制不仅能激发碳市场活跃度,而且其竞价成本效应和转移支付效应可对高污染落后产能发挥"逆淘汰"作用;(3)限价策略下的集中式决策能够实现减排效率的Pareto改进。最后,采用数值算例验证了模型的有效性。

供应链的碳税模式及最优税率

设计了碳税无返还、碳税返还消费者、碳税返还零售商及共同征税等4种供应链碳税模式,比较了4种碳税模式对供应链的定价、产能、利润、减排努力及碳排放强度的影响,并采用数值算例计算了最优的差别税率和统一税率。研究表明:1向制造商征税并降低零售商销售相关产品的"增值税"模式减排效果最佳,对经济的负作用最小;碳税返还消费者是一种"碳税无效"措施;2消费者低碳偏好的存在可使碳税率降低13.2%,中性碳税政策与低碳偏好的共同作用,能够形成潜在的减排-就业"双重红利效应";3统一税率适用于碳排放系数相近的产品区间,而随着碳排放系数跨度的增大,差别税率会更好。

应对碳价格波动的新能源汽车联合生产策略

建立了碳交易制下传统燃油车与新能源汽车的联合生产决策模型,分析了碳价格对汽车生产商产量、定价及利润的影响,在配额交易量不受限和受限两种情形下,得到了碳价格波动下生产计划的鲁棒区间及其应急调整策略,建立非线性规划模型求解扰动管理下最优的初始生产计划,最后通过数值算例验证了文中结论的正确性.研究表明:在新能源汽车发展初期,碳交易制对生产决策的影响相对较大,随着碳价格升高,新能源汽车的竞争优势逐步增强;初始生产计划存在非对称性鲁棒区间,初始生产计划的优化方向与鲁棒区间的非对称倾斜方向一致;交易限量的存在将改变最优调整策略和生产计划的应急响应区间.

供应链柔性测算模型构建及实证

供应链柔性生产对应对不确定环境、提升企业竞争力具有重要意义。文章采用结构向量界定供应链系统运营状态和切换幅度,计算了向量指标的成本载荷因子,运用结构分解技术测定运营状态的切换成本,设计并给出供应链柔性指标。最后以我国比亚迪、长城汽车等8家上市汽车公司为例,基于2010-2015年面板数据进行实证研究,证明了模型的有效性。

大数据时代的物流信息处理与“云物流”

在大数据时代，面对海量数据如何处理，如何很好地使用，是摆在人们面前的一个现实问题。海量数据的获取能力和处理能力都不是一般的企业系统所能承担的。然而，海量数据处理和共享的结果，会给我们带来意想不到的惊喜，使用这些海量数据是人们盼望的事情。海量数据的形成之初就像是自然界里面的水汽，看不到但弥散在各处，当自然界里面的水汽在高空凝聚以后就形成了云，在物流管理与运作中产生的零散数据就像是水汽，经过适当的汇聚，在计算机系统中形成了数据云，厘清他们之间的关系，对物流系统的发展有很大的帮助。

航天物流系统规划设计与实施

北京物资学院牵头开展的“航天物流系统规划设计与实施”项目，以服务国家航天事业重大战略为切入点，采用产学研合作形式。完成了航天物流系统的规划设计，并进行了实施，构建了物流服务系统，为我国航天事业的发展提供了强大的支撑。为顺利完成项目。采用产学研深度融合的方式，组织了包括北京物资学院、中国运载火箭技术研究院物流中心配送部、北京伍强科技有限公司单位等在内的联合技术团队。北京物资学院牵头负责系统整合设计和关键技术突破，北京伍强科技有限公司牵头负责技术研发和实施，由中国运载火箭技术研究院物流中心配送部负责具体应用。

京津冀协同背景下的物流业发展

2015年4月,中共中央政治局审议通过《京津冀协同发展规划纲要》,京津冀协同发展的大幕正式拉开。《纲要》提出,京津冀协同发展首要任务是疏解北京非首都核心功能,并明确了京津冀协同发展的近期、中期和远期目标。这就意味着随着京津冀协同发展的深入,京津冀地区的产业布局要按照《纲要》逐步进行重新调整。

多元拓展的综合型实践教学平台构建研究

从北京物资学院实践教学工作中需要解决的主要问题分析入手,探讨多元拓展实践教学资源的新途径,提出了校内、校外深层次融合的资源配置方法,并以此为基础研究综合型实践教学平台的构建模式,形成富有成效的教学体系,并在实践中获得了良好的教学效果,为相关领域的人才培养质量提升提供了新的参考和借鉴。

双积分制下汽车生产商生产决策优化

本文研究了燃料消耗量积分和新能源汽车积分“双积分制”下汽车生产商生产决策问题,基于持股比例和内部期权协议建立了传统能源车与新能源汽车联合决策模型,在积分不足、积分富余和积分平衡三种策略情形下求解了最优定价、产量和内部积分协议价,并针对市场积分价格和汽车销售量的实际波动求解了生产计划的鲁棒区间及其应急调整策略.研究结果表明:持股比例主要影响内部协议价形成,持股比例越高,内部协议价越趋近于外部市场价;初始生产计划存在多维非对称鲁棒区间,汽车生产商可通过价格响应机制实现生产计划扰动管理及积分策略切换;控制积分交易限量将改变最优生产计划及其应急调整策略.

碳交易市场动力学模型及其应用:以广东省为例

以广东省碳交所为例构建了我国碳交易市场系统动力学模型,解析了配额分配、碳价格形成等机制机理,分析了试点进程中有偿配额、低碳基金、碳普惠制等碳政策的实施成效.研究结果表明,趋紧的碳政策能够提升配额成交价及成交量,并存在严格的减排效率Pareto优化区间;有偿配额机制可有效激活碳市场活跃度,但设置过高的竞价底价将削弱其减排效率;基于"低碳基金"的减排成本补贴政策及"碳普惠制"均可进一步释放碳市场减排潜力,但不支持采取高强度"商业激励"方式来提高群众参与度.文章研究可为我国碳政策优化及制度创新提供一定的支持.