创新管理与创新政策研究的科学化迫切需要系统性的分析理论与方法来支撑; 同时, 分析创新过程上游科技研发产出的科学计量学理论与方法未能满足全面分析创新过程并系统支撑创新管理与创新政策研究的需要. 这一现状必然催生一个更加综合的交叉学科——"创新计量学(Innovametrics)". 创新计量学是以整个创新系统为研究对象, 面向创新的发生与发展, 对创新系统全面分析的新兴学科。这一学科研究旨在从创新系统的视角构建分析创新过程的理论与方法体系, 实现对创新过程的系统性诊断与分析. 本文在回顾创新活动分析与创新模型同步发展基础上, 从投入(I)、产出(O)、收益(P)、转化(T)和系统(S)五个方面对创新计量学进行了分类: 创新投入计量、创新产出计量、创新收益计量、创新转化计量和创新系统计量; 从结构问题、发展问题和动力问题角度总结了创新计量学的典型研究问题与分析技术. 最后, 结合我国创新管理与创新政策实践, 对创新计量学迫切需要解决的科学问题进行了展望. 创新统计与调查数据的不断丰富必然促进创新计量学的蓬勃发展, 而创新计量学发展也使得创新管理与创新政策更加科学化. 本文构建的"I-O-P-T-S"五维创新计量学体系不但首次为创新活动的分析提供了分类体系, 而且为创新领域的研究问题设计提供了一个系统性的全过程分析视角.
本文采用随机对照试验方法, 对管理科学部三处经济科学学科(G03) 2021年面上和青年基金1110份项目的分类评审试点效果进行评估. 基于随机对照试验的评估结果发现, 分类评审能够有效提高同行评议专家对原创、前沿和交叉类项目的共识度, 具体表现为原创、前沿和交叉类项目的上会率和资助率显著提高. 同时, 分类评审实验组和对照组样本的综合得分的分布与均值并没有显著差异, 表明分类评审不会系统性地影响通讯评审结果.
随着全球对碳排放问题的日益关注, 碳市场价格变得越来越重要. 准确可靠的碳市场价格预测不仅可以为政府宏观调控实现"双碳"目标提供更好的参考, 还可以帮助企业更有效地管理碳排放带来的风险. 本文针对碳市场价格预测, 利用经验模态分解(EMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM), 提出不同的EMD-CNN-LSTM组合模型, 并探讨了CNN-LSTM组合策略, 将其分为串行策略和并行策略. 本文使用广东、上海、湖北、重庆碳交易所价格数据, 系统地对比了EMD-CNN-LSTM组合策略和单一预测模型、组合预测模型的预测效果, 验证了EMD-CNN-LSTM四种组合模型预测的精准性和稳健性, 并论证了并行策略预测对于碳市场价格序列普适性更佳.
本文通过构建基于投入产出框架的复合灾害经济影响评估模型, 研究了郑州"涝疫复合"突发事件在中国区域间产业链上的经济影响传播足迹及灾后经济恢复力的主要影响因素. 研究结果发现: 1)郑州"涝疫复合"事件的经济影响集中于郑州市内, 其中非金属矿物制品、食品和烟草是遭受间接损失最大且产业链辐射影响力最大的两个行业; 2)郑州洪灾恢复期间伴生的疫情风险使得灾后间接经济损失增加了77%, 并且改变了经济影响的空间和行业分布结构; 3)灾后经济恢复力对路面修复速率、重建效率和消费补贴的变化最敏感, 同时疫情管控会降低洪灾应急措施的边际经济收益. 本文建议复合灾害应对过程中, 政府应兼顾救灾、防疫与经济需求之间的平衡: 一方面依据动态防疫的需求变化审慎推进应急恢复工作; 另一方面, 结合产业结构和储蓄偏好等区域经济特征, 从重建资金和技术角度重点加强对基础产业关键部门灾后恢复的扶持力度, 灵活分配生产救助与消费补贴资金规模, 提振灾后区域经济活性.
本文基于2011—2017年中国A股上市公司国内新建子公司的面板数据，使用双重差分法，定量考察了“一带一路”倡议对企业国内投资的影响.研究表明，“一带一路”倡议显著促进了受倡议支持企业的国内投资，企业税收优惠的增加以及各省市基础设施的改善是“一带一路”倡议促进企业国内投资的两个重要机制.异质性分析表明，区分企业所有权来看，“一带一路”倡议对企业国内投资的促进作用在非国有企业中更加显著；区分子公司注册地来看，“一带一路”倡议主要促进了企业往东部省份建立子公司；区分母公司所属行业来看，“一带一路”倡议主要促进了第二产业上市公司的国内投资.
老年预期寿命延长且带病生存问题日益凸显，为实现共同富裕需要厘清其对收入不平等的影响.文章利用2000--2015年114个国家的跨国面板数据实证分析老年预期寿命和健康预期寿命占比对收入不平等的影响.结果表明，老年预期寿命和健康预期寿命占比会通过储蓄率、劳动供给和技术进步影响收入不平等，进而表现为收入不平等随老年预期寿命延长呈先降后增的U型关系，以及老年健康预期寿命占比提升能够显著地降低收入不平等.就中国而言，老年预期寿命在2000--2015年间降低不平等0.986~1.490个点，而在此期间下降的老年健康预期寿命占比提高了不平等0.223~0.458个点.当前中国仍处于预期寿命延长促进共同富裕的时间窗口期，要提前预防未来老人预期寿命持续延长带来的不平等问题；提高老年预期寿命的同时要更加重视提高老年健康预期寿命占比，提升老年人的生命质量，防止出现贫病交加境况，实现全民意义上的共同富裕.
本文基于2013年和2017年中国家庭金融调查数据，利用Oaxaca-Blinder分解方法结合Heckman样本选择模型对我国25~49岁城镇已婚劳动者的性别工资差距进行了估计和分解.实证研究发现：1）不考虑样本选择偏误的情况下，2013年到2017年性别工资差距有所扩大；2）与以往文献不同，本文在Heckman样本选择模型中明确考察了配偶收入对女性劳动参与的影响，发现已婚女性的就业存在显著的正向选择偏误，即潜在能力越强的女性更倾向于就业；3）正向选择偏误导致已婚群体的性别工资差距明显被低估，2017年性别工资差距的低估范围在42%~62%之间.本文的研究表明，低技能女性劳动参与率过低的现象掩盖了性别工资差距过高的事实，如何通过有关政策提高低技能女性的劳动参与率值得关注.
我国可持续的经济发展必须依靠高质量的创新.本文基于2007--2020年间的中国知识产权与上市企业微观数据，构建了多维度的企业创新陷阱指数，以此衡量企业低质量创新存在的风险，并分析其对生产效率与企业价值的影响.研究发现：1）企业创新陷阱指数越高，企业的生产效率受到的负面影响越大.2）陷入创新陷阱的企业，由于未来生产效率受到进一步抑制，导致企业价值下降.3）创新陷阱的影响机制存在异质性，所在行业竞争程度激烈的企业、融资能力低的企业，以及资源相对匮乏的民营企业，其创新陷阱风险对生产效率的负面影响较强.此外，准自然实验研究表明，2013年国家政策引导下的企业创新质量的提升，将有助于创新能力强的公司进一步提高生产效率与价值，同时使得陷入创新陷阱的企业进一步丧失竞争力.
陌生个体依托互联网平台实现直接融资的众筹交易中, 异质性投资者的分散投标决策对众筹效率具有重要影响. 在分析众筹相对于P2P借贷的融资进程阶段性特征的基础上, 本文爬取了"众筹网"上筹资期限为30天的606个项目数据, 实证考察责任分散和羊群行为两种投资者行为. 在以亲友、粉丝、极客等与项目发起人具有较强社会关系的投资者为主的筹资前期阶段, 前期投资促成的累计筹资额越高, 后续投资者的新增投资额越小, 进而存在旁观心态驱使的责任分散行为. 在以大众投资者为主的筹资后期阶段, 累计筹资额会显著正向促进新增投资, 表明存在跟从他人投资的羊群效应. 进一步, 剩余筹资进度、项目信息更新、超募状况等融资进程的动态披露信息, 对筹资前期阶段的责任分散行为具有调节作用; 筹资后期阶段投资者的羊群行为具有理性学习的成份, 他们会利用已经掌握的公开信息推断前期投资行为蕴含的不可观测的私有信息.
为了强化发行人及其控股股东的诚信义务, 从2014年开始, 公司的控股股东及持有发行人股份的董事和高管人员(统称为承诺股东)需承诺在锁定期满后两年内减持上市时所持有的股票, 其减持价格不得低于发行价.为了满足这一减持要求、维持股票价格不低于发行价, 公司是否会进行盈余管理?本文以2014–2015年首次公开发行的A股上市公司为对象, 分析发现为满足承诺股东的减持要求公司确实存在盈余管理行为.总体上, 承诺股东的减持比例越大, 锁定期内的可操控性应计利润也越大; 第一大股东持股比例与可操控性应计利润负相关, 第三至十大股东中非法人股东持股比例之和与可操控性应计利润正相关; 非国有企业较国有企业的盈余管理行为更重.本文的研究结果对科创板建设、资本市场改革和投资者决策具有一定的参考与借鉴价值.
自2014年我国出现首例债券实质违约以来, 我国的债券违约数量不断增多, 特别是在2018年, 债券市场更是频繁爆雷, 违约金额达到1205.61亿元, 给中国投资者和整个市场带来不良影响.随着我国经济增速的放缓, 地方政府隐性担保能力下降, 企业资金链紧张, 债券的刚性兑付被打破, 企业债券违约不断出现.对于市场和投资者来说, 准确预测中国债券违约成为众所关注的问题.与以前的研究不同, 本文使用机器学习方法中的随机森林模型进行违约预测, 并将其预测结果与传统的logit回归模型进行对比.我们的研究样本包括2014年1月1日– 2019年8月31日的87家债券违约主体和870家非违约主体, 选取政府隐性担保以及样本公司违约滞后两年的财务数据、公司特征变量等作为预测因子, 实证结果表明, 随机森林模型能够有效地预测中国债券违约, 随机森林模型的预测准确率非常高, 样本内训练时模型的总体准确率达到99.45%, 样本外预测时模型的总体准确率也达到94.84%.无论是样本内训练还是样本外预测, 随机森林模型的准确率均高于logit模型.这表明随机森林模型可能更适用于预测企业债券违约问题.
近年来, 自然语言处理(NLP) 技术被广泛用来研究财经新闻、财经评论、社交媒体等非结构化文本数据的情感极性, 并使用这些非结构化文本数据的情感极性作为投资者情绪的代理变量来预测金融市场的波动. 本文在NLP技术和深度学习方法的基础上, 构建了一个基于在线外汇新闻情感挖掘的汇率预测方法. 在这个方法中, 首次使用互信息理论构建了外汇领域的情感词典, 并结合本文构造的基础词典计算出了外汇新闻的情感极性. 研究表明外汇新闻情感极性和美元兑人民币汇率之间存在格兰杰因果关系和长期的协整关系, 同时本研究首次将外汇新闻情感极性和其他金融数据纳入深度学习方法中, 实证结果表明: 该方法在美元兑人民币汇率的短期、中期和长期波动预测中效果显著.
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