人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,引发了世界经济格局的重大变化,深刻改变了人们的生活方式和思维方式,实现了社会生产力的全面飞跃。本文旨在考察知识转移绩效对人工智能产业创新网络的影响,以及在此背景下人工智能企业通过知识转移促进可持续发展的路径。首先,构建人工智能产业创新网络知识转移机制的理论假设与概念模型。随后,对参与创新网络的中国人工智能企业进行问卷调查,收集数据。并实证分析创新网络特征、组织距离、知识转移特征、知识接受者特征对知识转移绩效的影响,验证概念模型提出的假设。研究结果表明,创新网络中心性和组织文化距离对知识转移绩效有显著影响,影响因素包括网络规模、隐性知识转移、接收方接受意愿、接收方吸收知识能力等。为促进中国人工智能企业创新,实现知识转移绩效的可持续性,本文最后提出了有价值的见解和建议。
本研究提出可用于考察金融对实体经济的传染、空间溢出和行业聚集效应的金融网络指标。我们建议基于符号化转移熵和皮尔逊相关系数,设计GDP排名前20位国家的金融部门的有向和无向网络。我们以这些网络指标代替原有的道琼斯金融部门作为解释变量,构建高阶信息空间计量经济模型,以检验网络指标的效果和实用性。结果表明,两个网络获得的估计精度较使用原始数据的空间计量经济模型有显著提高,表明网络指标能更有效地捕捉金融系统的动态信息。同时,基于有向网络的精度略高于无向网络,表明符号化转移熵,即有向加权网络,更适合和有效地反映金融领域的关系。此外,结果还显示,在全球金融危机的影响下,一国或地区金融部门与全球金融部门、金融部门与实体经济部门之间的联动性增强,但部分行业特别是公用事业和医疗保健受到的影响较小。本研究尝试利用金融网络指标建模,研究危机对实体经济的传染渠道和行业聚集效应,并提出网络指标在金融领域的实际应用。
本文回顾了微观层面(即企业或设施层面)结合经济和环境绩效数据的实证文献。文献通常发现,经济绩效(以盈利指标或股票市场回报衡量)与环境绩效(以污染物排放或采用国际环境标准衡量)之间存在正相关且具有统计学意义的相关性。这一发现的主要原因似乎是,降低材料和能源成本的企业既能获得更好的经济绩效,又能降低排放量。只有少数近期文献分析了环境法规对环境和经济绩效的联合因果影响。有趣的是,这些文献表明,环境法规往往会改善环境绩效,而不会削弱经济绩效。然而,迄今为止的证据仅限于少数并非极其严格的环境法规,因此结果不易推广。需要进行更多研究来评估环境法规对环境和经济绩效的联合影响,探索这些影响在不同部门、国家和不同政策类型之间的异质性,并了解哪些政策设计可以改善环境质量,而不会以受监管企业的经济绩效为代价。
摘要 本研究旨在调查乘客对低成本航空运输服务的偏好和接受意愿。选择实验用于研究乘客对低成本航空运输服务的一系列服务属性的选择。多项逻辑模型的结果表明,乘客愿意接受低成本航空运输服务,他们的偏好与他们的社会经济特征和出行行为密切相关。鼓励航空公司管理人员和政策制定者在考虑乘客社会人口特征和出行行为的重要作用的同时,更加关注低成本航空运输服务的吸引力。本研究通过提供接受意愿计算作为一种战略工具来评估在尚未提供此类服务的发展中国家和欠发达国家提供低成本航空运输的可行性,为相关知识体系做出了贡献。关键词:低成本航空公司、陈述偏好、选择实验、接受意愿、伊朗。JEL 分类:M390;M000 1。简介
因此,给定最终宽度和曲率半径 R,就可以预先确定所需光刻胶的高度。该模型假设光刻胶和基板之间的临界接触角没有影响,并为近似回流光刻胶形状提供了一个起点。参考文献 2 将临界角作为次要约束,并发现对于 S1818 光刻胶,其对回流温度(120 到 170°C 之间)的依赖性大约为 y = -0.2431x + 48.344。参考文献 3(配套论文)研究了 3 种描述光刻胶形状的分析模型。模型 A 使用 Sheridan 等人提出的 4 阶多项式模型;这与模型 B(“总和模型”)和模型 C(“乘积”模型)进行了比较,后两者均使用 4 阶多项式来捕捉与球形概念的偏差。使用边界条件计算系数,包括:面积、中心高度、边缘=0 和临界角。
在日益全球化的竞争背景下,开发对国内和国际市场产生影响的创新的能力对于增强竞争力至关重要。影响更大的创新通常需要大量复杂的知识,而这些知识只能部分存在于公司内部。鉴于潜在有用知识的数量和复杂性不断增加,吸收这些知识的任务变得越来越困难。适应这一现实往往需要改变惯例以提高内部能力,这也使得改善识别公司外部机会的条件成为可能。公司为适应这些条件而参与的学习过程可以看作是其吸收能力的扩展。Cohen 和 Levinthal (1990) 将吸收能力定义为公司识别外部信息的价值、吸收信息并将其应用于商业目的的能力。基本上,这种技能可以涉及在正式研发部门、公司生产环境中产生的知识,或者仅仅来自公司内部的个人。
唐纳德·麦肯齐 (Donald MacKenzie) 是爱丁堡大学社会学系的教授。他的联系地址是爱丁堡大学社会学系,地址:18 Buccleuch Place, Edinburgh EH8 9LN, Scotland。这项工作得到了科学与工程研究委员会 (拨款 J58619)、经济与社会研究委员会 (拨款 WA35250006 和 ROOO234031) 以及上述两个研究委员会联合委员会 (拨款 H74452) 的资助。作者感谢 Robin Bloomfield、Nick Curley、Bob Lloyd、Peter Mellor、Peter Nicolaisen、Gene Rochlin、Scott Sagan 以及 Moyra Forrest 和 Rosi Edwards 提供的书目帮助、数据、想法和指点。他还要感谢 Peter Neumann 以及《软件工程笔记》中“风险”报告的许多贡献者。
唐纳德·麦肯齐 (Donald MacKenzie) 是爱丁堡大学社会学系的教授。他的联系地址是爱丁堡大学社会学系,地址:18 Buccleuch Place, Edinburgh EH8 9LN, Scotland。这项工作得到了科学与工程研究委员会 (拨款 J58619)、经济与社会研究委员会 (拨款 WA35250006 和 ROOO234031) 以及上述两个研究委员会联合委员会 (拨款 H74452) 的资助。作者感谢 Robin Bloomfield、Nick Curley、Bob Lloyd、Peter Mellor、Peter Nicolaisen、Gene Rochlin、Scott Sagan 以及 Moyra Forrest 和 Rosi Edwards 提供的书目帮助、数据、想法和指点。他还要感谢 Peter Neumann 以及《软件工程笔记》中“风险”报告的许多贡献者。
唐纳德·麦肯齐 (Donald MacKenzie) 是爱丁堡大学社会学系的教授。他的联系地址是爱丁堡大学社会学系,地址:18 Buccleuch Place, Edinburgh EH8 9LN, Scotland。这项工作得到了科学与工程研究委员会 (拨款 J58619)、经济与社会研究委员会 (拨款 WA35250006 和 ROOO234031) 以及上述两个研究委员会联合委员会 (拨款 H74452) 的资助。作者感谢 Robin Bloomfield、Nick Curley、Bob Lloyd、Peter Mellor、Peter Nicolaisen、Gene Rochlin、Scott Sagan 以及 Moyra Forrest 和 Rosi Edwards 提供的书目帮助、数据、想法和指点。他还要感谢 Peter Neumann 以及《软件工程笔记》中“风险”报告的许多贡献者。
Donald MacKenzie 是爱丁堡大学社会学系的私人教授。他的联系地址是爱丁堡大学社会学系,18 Buccleuch Place,爱丁堡 EH8 9LN,苏格兰。这项工作得到了科学与工程研究委员会(拨款 J58619)、经济与社会研究委员会(拨款 WA35250006 和 ROOO234031)以及上述两个研究委员会联合委员会(拨款 H74452)的资助。作者感谢 Robin Bloomfield、Nick Curley、Bob Lloyd、Peter Mellor、Peter Nicolaisen、Gene Rochlin、Scott Sagan 以及 Moyra Forrest 和 Rosi Edwards 提供的书目帮助、数据、想法和指示。他在很大程度上要感谢 Peter Neumann 和《软件工程笔记》中“风险”报告的许多贡献者。