数字经济学术｜周刊·第123期｜2023.06.12-06.18
「数字经济学术」
6月16日 Tao Lu等在Manufacturing & Service Operations Management上发文Maximizing the Benefits of an On-Demand Workforce: Fill Rate-Based Allocation and Coordination Mechanisms
摘要：问题定义：随着临时工经济的迅速发展，按需招聘平台（on-demand staffing platforms）的出现，帮助企业管理他们的临时劳动力。这种新兴的企业对企业的背景促使我们研究一种新形式的供应链协调问题。我们考虑一个管理按需劳动力的招聘平台，其为面临随机劳动力需求的多家公司服务。在需求实现之前，每个公司都可以雇佣长期雇员，而平台则为潜在的按需员工确定报酬率。在知道了已实现的需求后，有需要的公司可以向平台申请按需员工，然后，平台运营商在各公司之间分配可用的按需劳动力。本文探讨了如何通过协调人员配置系统中的自利主体来最大化和分配按需劳动力的利益。方法/结果：本文结合博弈论和在线最优化技术来解决关于激励和协调在线劳动力的挑战。本文提出了一种新颖且易于实施的以填充率为基础的分配和协调机制，该机制使得当各个公司和平台运营商根据自身利益做出决策时，可以最优地共享按需劳动力。本文还表明，所提出的机制可以适用于合同条款需要对所有公司都相同以及实际需求无法核实的情况。管理启示：所提出的合同机制符合按需招聘服务中常用的绩效合同。本文的结果表明，在设计得当的绩效机制下，各个公司和平台运营商可以共享按需劳动力的最大利益。
关键词：按需配置人员；产能集合（capacity pooling）；产能分配；供应链协调
6月12日 Alison Borenstein等在Manufacturing & Service Operations Management上发文Ancillary Services in Targeted Advertising: From Prediction to Prescription
摘要：问题定义：在线零售商在顾客购物时提供辅助服务的推荐。我们的目标是预测这些服务的净现值（NPV），根据向顾客提供的服务，估计顾客订购每项服务的概率，并最终规定最佳的个性化服务推荐，使预期的长期收入最大化。方法/结果：我们提出了一种称为边分类边聚类（cluster-while-classify，CWC）的新方法，该方法将观察结果联合归入聚类（段），并在每个段内学习一个不同的分类模型，以预测基于客户、产品和会话级别特征的服务的注册倾向性（sign-up propensity）。这种方法在行业内具有竞争力，可以用一个简单的决策树来表示。这使得CWC可以解释并易于操作。然后，我们使用双重机器学习（DML）和因果森林来估计每项服务的净现值，最后，提出了一个迭代优化策略--即可扩展和高效地解决个性化的辅助服务推荐问题。在四种可能的结果和七种不同的服务组合中，CWC在倾向性预测方面取得了74%的超出样本准确率。根据我们的数值研究，这与个性化整体优化框架的其余部分一起，可能会导致收入上估计2.5%-3.5%的提升。管理启示：所提出的解决方案允许一般的在线零售商，特别是Wayfair，策划他们的服务产品，并为利益相关者优化和个性化他们的服务建议。这导致了一个简化、精简的过程和一个显著的长期收入提升。
关键词：展示优化；NPV估计；分类；因果推理；预测分析；规范分析；在线零售
6月15日 易兆强和吴利华在《科学学研究》上发文《数字产业融合中美比较研究：动力、路径和效果》
摘要：新一轮科技革命和产业变革浪潮下，数字技术及其产品或服务已成为产业效率和效益改善的有效手段。基于数字化投入供求关系梳理数字产业融合的驱动机制，利用中美最新的多部门投入产出表分析两国数字产业融合的路径和效果。研究发现：中国数字产业（尤其是数字产品制造业）处于“微笑曲线”的低端、行业附加值率低。基于融合程度的路径分析发现，中国数字产业主要以数字化硬件及其交付推动工业、农业的数字化转型，知识和技术密集型制造业是其融合的重点；而美国数字产业主要以数字服务推动服务业的数字化转型，生产性服务业是其融合的重点。通过融合效果分析发现，带动或诱导中美数字产业增加值的核心部门分别是知识和技术密集型制造业、建筑业和社会性、生产性、流通性服务业，均来自两国数字产业融合的重点领域。数字产业对能源与资源型等传统产业的渗透强度不高，其增加值受后者的带动或诱导效应也不强，是两国数字产业未来融合发展应该重点突破的领域。此外，中国数字产业融合还应强化数字服务投入，发掘数字要素与传统要素组合应用新模式、拓展数据价值化空间。
关键词：数字产业；产业融合；投入产出；路径；效果
6月15日 吴文洋等在《中国管理科学》上发文《数字化转型、网络关联性与银行系统性风险》
摘要：在数字经济浪潮下，人工智能、区块链等数字化技术正在重塑银行业面貌，对银行系统性风险产生重要影响。然而，鲜有学者对该问题进行深入研究。为此，本文首先在经典银行道德风险模型的基础上引入数字化转型、网络关联性和外部冲击等因素，分析数字化转型对银行系统性风险的影响机理。然后，采用文本挖掘方法，通过手工收集建立的2012-2020年中国商业银行数字化转型指数的季度平衡面板数据进行实证检验。结果发现：(1)数字化转型能够有效降低网络关联性和银行系统性风险；(2)网络关联性是数字化转型降低银行系统性风险的重要影响渠道；(3)数字化转型对小银行系统性风险水平的抑制作用更加显著；(4)数字化转型能够弱化经济政策不确定性、国际金融市场波动等负外部冲击对银行系统性风险的不利影响。在此基础上，我们对完善银行系统性风险防范体系以及监管机制提出了若干建议。
关键词：数字化转型；网络关联性；银行系统性风险；外部冲击
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