近年来，由人工智能引领的新一轮科技创新和产业变革，突破了传统管理决策系统受限于数据可获取性和模型可解性的局限性，使得自动化的数据分析和智能化的决策支持成为可能。同时，在数字经济浪潮的推动下，人工智能技术已广泛渗透到企业运营决策的各个环节，这为实现数字化管理创造了新的机遇，同时也给管理决策研究带来了新的挑战。本文从人工智能在不同商业环境的应用、人们对人工智能的感知和人工智能算法的偏见这三个方面对人工智能驱动的管理决策进行梳理、归纳和展望，并提出了未来研究的趋势和方向，为开展更深层次的研究提供了思路，为企业管理者和政策制定者进行科学决策提供参考，推动人工智能驱动管理决策的理论研究与商业实践。
不断深化数据要素市场化配置改革是激发数据要素价值的重要手段，合理度量区域数据要素市场化水平具有重要意义。本文基于数据供、流、用三个维度，构建数据要素市场化指标体系，测算了全国30个省份2014—2022年数据要素市场化水平，进而检验其对区域内企业绩效的影响。实证结果表明：数据要素市场化显著提升了企业绩效。企业内部环境治理结构优化和外部支撑环境改善是数据要素市场化推动企业绩效增长的重要路径。本文还发现，中西部地区企业和国有企业绩效提升程度不如东部地区企业和非国有企业显著，制造业和数字经济产业企业绩效提升更为显著。本文研究对于跨区域跨行业数据要素相关政策制定以及数据要素市场化成果向企业绩效层面的价值转化提供了有益启示和参考。
基于复杂系统科学和深度学习理论，采用广义预测误差方差分解和复杂网络方法，研究我国金融市场风险溢出效应，并从宏观经济、微观个体行为、网络结构层面探究各因素对金融风险溢出的冲击效应，进而基于深度信念网络优化模型对金融风险溢出进行预警研究。风险溢出效应结果表明，金融市场内风险溢出效应显著高于金融市场间，金融市场风险网络结构呈动态演化发展，股票市场和房地产市场成为主要风险溢出方和接受方。冲击效应研究表明，宏观经济、微观个体行为与金融风险溢出之间存在阶段性、负相关性特征，即宏观经济上行和消费乐观预期促使金融风险溢出回归低位，反之，宏观经济下行和消费低迷预期会助长金融风险溢出，而网络结构与金融风险溢出之间则存在着复杂的关联性。预警结果表明，深度信念网络优化模型提高了金融风险预测精度，也验证了上述指标均可纳入到金融风险预警管理中。上述结果为构建金融风险预警机制、金融风险防控措施制定、宏观经济调控政策制定提供依据，对实现宏观经济稳增长与金融系统防风险动态平衡发展具有重要意义。
我国管理科学与工程学科历经初创期（1949-1977年）、恢复重建期（1978-20世纪90年代中后期）与繁荣创新期（20世纪90年代中后期至今）三个阶段，逐步构建起包含一般管理、系统管理、行为管理、运筹优化、智能管理等20个分支领域的较为成熟的学科知识体系，为全球管理科学理论发展和实践应用做出了重要贡献，并成为整个科学体系不可或缺的重要组成部分。本文从学科体系的形成与发展、学科的主要研究领域与研究方法、学科发展的主要特征、学科对经济社会发展的贡献等方面系统阐述中国管理科学与工程学科的形成与发展，从中可以发现，中国管理科学与工程学科有其自身的发展脉络、学科内涵、学科体系和独立的学术贡献。学科发展呈现四大核心特征：紧密结合中国管理实践，从“两弹一星”、港珠澳大桥等重大工程中提炼本土理论；坚持理论方法创新，形成综合集成研讨厅、灰色系统理论等原创性理论成果；融入文化传承与创新，汲取传统管理智慧并实现现代转化；从中国管理实践出发全方位深化国际合作，促进学科发展。学科为科技创新管理、重大工程管理、产业升级与社会治理提供了系统性理论支撑与技术赋能。未来，学科将聚焦AI与管理深度融合、全球供应链风险管控等方向，持续推进理论创新与实践应用，为高质量发展提供支撑。
新发展格局下供应链的可持续受到了广泛关注。学者们围绕可持续供应链管理的驱动力或压力、开展的实践及绩效目标展开了深入讨论。本文基于可持续供应链管理研究的经典分析框架，对2020-2024年发表在供应链主流期刊上的文献进行定量和定性分析，归纳出宏观因素——气候变化与碳排放、新冠疫情影响下的可持续供应链管理，工业4.0技术应用与可持续供应链管理，多级供应链，以及供应链网络可持续治理4大主要研究议题，并总结各自的研究进展。在此基础上，从动态环境下的可持续供应链管理、面向三重底线目标的可持续供应链管理工具及新发展格局下可持续供应链管理理论需求和发展三个维度提炼出业界和学界关注的热点，形成未来的研究方向，以期为我国学者深入开展可持续供应链管理研究带来启示。
有效测度金融机构的风险水平，是防范化解系统性风险的关键。本文运用无条件覆盖测试（unconditional coverage test）方法，回测检验我国35家上市金融机构的系统性风险，并借助分位数相干性（quantile coherency）方法，构建分位数频域关联网络，以此探讨金融机构系统性风险关联的频域机制。研究发现：（1）在金融市场危机时期，MES、CoVaR和ΔCoVaR等常用的系统性风险度量指标，未能有效测度我国金融机构的系统性风险。（2）相较于短期关联层和中期关联层，我国金融机构在长期关联层存在明显的极端风险联动效应。（3）在短期、中期和长期三个关联层，宁波银行、兴业证券和东方能源等中小金融机构均具有较高的关联重要性，相关部门要注意防范我国中小金融机构的“太关联而不能倒”风险。
数据资产的定价是数据要素市场化配置的核心环节。文章首次提出涵盖数据质量、数量及其相互作用因素的数据资产综合得分的概念，构建了基于综合得分的效用函数，考虑了多维影响因素，从利润最大化视角，架构了适用于消费者具有异质性效用敏感度的多维度因素定价模型。以全国31个城市空气质量数据集资产为例，采用了KNN机器学习分类算法拟合效用函数，运用构建的模型进行模拟定价分析。结果表明：异质性消费者效用敏感度情形下，数据资产综合得分与定价均对数据平台利润具有差异化影响，构建的模型可以实现数据资产定价分析与数据平台的生产决策。文章构建的定价模型对数据平台所有交易的数据资产进行定价具有普适性，既是对数据资产定价理论、方法的创新性尝试和重要补充，同时也对激发数据要素的经济驱动力具有重要的现实意义。
加快推动微观经济主体企业数字化转型，对促进数字经济和实体经济深度融合发展，支撑经济社会高质量发展意义重大。本文通过构建包含家庭部门和生产部门的企业数字化转型经济模型，分析企业数字化转型战略选择的价值表现，并选择2007-2019沪深A股上市公司为实证研究样本，探究企业数字化转型对企业价值（经济价值和社会价值）的影响及传导机制。由理论模型推演得出，数字化转型企业相比非数字化转型企业的价值更高。通过实证分析发现，企业数字化转型显著提升了企业经济价值和社会价值，在进行系列稳健性和内生性检验后，该研究结论依旧成立。传导机制表明，企业数字化转型通过微观信息效应和宏观关注效应促进企业价值提升，具体表现为提高内部控制水平、降低盈余管理机会主义行为、增强分析师关注度。进一步地异质性分析表明，国有企业和高科技企业的数字化转型价值创造效应更显著。本文研究系统地阐释了数字技术赋能企业综合价值的作用效应及其内在影响机制，对国家数字强国建设和经济高质量发展提供了微观层面的政策启示。
针对由原材料供应商、制造商和客户组成的三级供应链系统，考虑由第三方物流公司负责商品的存储，从制造商的角度研究其生产-库存计划问题。特别地，考虑客户需求和原材料订货提前期不确定性因素，建立了以最小化制造商生产-库存总成本为目标，生产能力、原材料数量、产品库存以及物流等相关运作为约束条件，原材料采购数量、生产时间、制造商与第三方物流公司签订的订单数量以及销售损失等为决策变量的多产品、多周期生产-库存计划鲁棒优化模型。进一步，在线性决策规则下，构建了能够充分利用已发生的市场需求信息的仿射可调节鲁棒优化模型。在不确定需求和提前期所隶属的不确定集定义基础上，应用对偶理论将所建模型等价转换为易于求解的线性规划问题。最后，通过数值算例验证了所建鲁棒优化模型，特别是仿射可调节鲁棒优化模型的有效性以及优势。结果表明，与传统鲁棒优化方法相比，基于仿射可调节鲁棒优化的生产-库存计划模型及运作方案能够在保证生产-库存计划鲁棒性的前提下产生更低的总成本，并且各项决策更加合理。
贫困是指个体或群体无法获得满足基本生活需求的资源和服务，长期以来一直是全球关注的重大社会问题。传统的贫困识别和测量方法主要依赖于统计数据和抽样调查，存在成本高、效率低、时效性差和数据匮乏等局限性，难以及时反映动态的社会经济状况。随着数字化时代的来临，人口、地理和经济等领域的数据资源日益丰富，为运用人工智能与大数据技术深入研究贫困问题提供了新的契机。本文对贫困的关键概念和测量指标进行了系统回顾，重点探讨了数据驱动的模型和算法在绘制贫困地图、预测贫困趋势和评估社会经济发展状况等方面的应用。在此基础上，进一步讨论了大数据和人工智能技术在实现减贫目标上的潜在影响和机遇，如更精细的空间分析、实时监测能力和趋势预测，同时，也指出了数据可代表性、数据质量和模型可解释性等关键挑战，以及未来可能的发展方向。
全球经济不确定性的增加和极端事件的频发使得精确测度全球股市极端风险溢出效应成为应对跨国金融冲击的重要途径。现有研究在综合考虑时间序列非线性、长期依赖性和多变量交互影响方面存在一定的局限性。因此，本文提出Transformer-LSTM分位数回归模型，在提取数据时序特征的同时，利用Transformer中的多头注意力机制并行处理多个注意力函数，以更精确地捕捉全球股市极端风险的时间演变特征，并构建溢出网络测度全样本和金融危机等危机事件发生期间的风险溢出效应。基于2001年12月—2024年3月共19个国家周度股指数据的实证结果表明：（1）本文提出的模型相较于多层感知机（MLP）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer具有更强的预测能力。（2）各国股市在全样本期间的溢出效应具有非对称性，其中，美国股市存在显著的风险溢出效应，中国股市没有明显的风险溢出和接收效应。（3）危机事件发生时，极端风险溢出效应增加且非对称性增强。金融危机期间，美国股市风险溢出效应显著，多国存在显著的双向溢出效应；欧债危机期间，风险溢出效应主要集中在欧洲国家的股票市场；中美贸易摩擦期间，美国股市对中国股市的风险冲击明显增强；新冠疫情期间，美国、英国等发达国家股市仍是主要的风险溢出源。本文提出的模型为金融市场的极端风险溢出研究提供了新思路，研究结果对危机时期的全球股市风险管理具有重要的参考借鉴价值。
城市暴雨往往引发一系列次生灾害，形成暴雨洪涝灾害链，科学辨识城市暴雨洪涝灾害链及其诱发的系统性风险，是城市公共安全应急响应的基础和关键。现有研究侧重于单一洪涝灾害的风险分析与评估，严重低估了城市暴雨洪涝灾害带来的影响。本文基于2017-2021年有关洪涝灾害新闻报道文本数据，利用规则模板及依存句法分析抽取灾害事件对，结合事件聚类泛化及共现分析方法，构建城市暴雨洪涝灾害演化的事理知识图谱，辨识城市暴雨洪涝灾害链扩散机理；考虑灾害链连锁反应对灾情的放大作用，引入暴雨洪涝灾害链风险度指标，建立城市暴雨洪涝灾害链系统性风险评估模型。针对近年来深圳、河南、山西等地的典型暴雨事件，对比分析其暴雨洪涝灾害链特征及演化路径，并提出了不同地区系统性风险应对策略及管理启示。
我国历来对环境问题高度重视，很早就认识到传统粗放型经济增长方式不可持续，低碳发展势在必行。我国的经济发展表明，劳动力、资本、技术等传统的生产要素在经济转型发展中起着至关重要的作用，但是，随着数字时代的到来，数据作为新型生产要素必然将发挥更大作用。本文基于2011-2020年中国省域面板数据，运用空间杜宾模型（SDM）全面考察了劳动力、资本、技术和数据要素对中国低碳发展的直接效应和溢出效应，并探讨外商直接投资嵌入其中的调节效应。研究发现：低碳发展存在空间正相关性，具有显著的空间溢出效应；劳动力要素的直接效应和溢出效应均显著为正，数据要素的溢出效应显著为正，直接效应为正但不显著；资本和技术要素的直接效应均显著为负，而溢出效应为正；外商直接投资的直接效应和溢出效应均显著为正，且对各要素产生显著的正向调节作用。通过分析省域要素禀赋状况，政府在制定外商直接投资政策时可以更加有针对性，制定低碳发展促进政策更加科学，在促进新发展理念落地时可提供理论支持。
两用国防专利转民用所提高的社会效率水平是研究我国国防专利转移许可的重要因素。考虑到消费者感知到的社会效率改善是一个动态过程，本文研究由一个军工企业将一项两用国防专利转让给一个民用制造商的动态许可定价策略，分别构建了军工企业无许可、固定费用许可和提成许可三种动态博弈模型，得出每一种模型下的均衡解、稳态解和最优决策解，并分析了贴现率和军民品牌差异等对许可双方决策以及最优许可定价策略的影响。根据仿真结果可知：从短期看，军工企业在无许可模式下的利润更高；然而，从长期看，军工企业在许可模式下可以获得更高的利润。相对于无许可和固定费用许可，提成许可推动军工企业提高社会效率的作用更明显，进而扩大市场需求量。稳态决策下，当贴现率较小时，无许可模式更有益于军工企业；当贴现率高于一定阈值时，许可模式下军工企业利润更高。军民双方对许可模式的选择受军、民产品品牌力差异的影响较为明显，对于军工企业来讲，当民用制造商品牌力较小时，提成许可模式最优；当民用制造商品牌力接近军工企业时，市场竞争较为激烈，固定费用许可模式最优。
为了推动企业碳减排和促进动力电池回收工作，政府分别制定了碳限额交易政策和补贴政策。本文构建了动力电池制造商主导的，与整车制造商及第三方回收商组成的动力电池闭环供应链，研究碳限额交易政策下补贴动力电池制造商、补贴回收商和补贴消费者三种策略下动力电池回收供应链最优决策。此外，本文构建了单渠道垄断回收、混合回收和联盟回收三种回收模式，并对不同回收模式下的供应链决策、利润和回收率进行比较。研究结果表明：（1）动力电池回收正向供应链决策受碳限额交易政策和回收模式的影响，而补贴政策只影响逆向供应链决策；（2）碳限额交易政策改善了动力电池回收供应链利润，表现在碳配额和碳价的上升均有利于动力电池回收供应链利润的增加，而碳价的上升导致回收率表现不佳；（3）补贴政策改善了供应链利润和回收率，补贴动力电池制造商或回收商的回收率总是优于补贴消费者；（4）碳限额交易政策与补贴政策对供应链的影响不受回收模式的影响，但联盟回收模式的供应链利润与回收率比单渠道回收和混合回收更优。
伴随产业数字化渗透率的逐渐提高，全渠道模式不断演进升级。多渠道、多场景、多触点下的数字化全渠道客户行为更具复杂性和不确定性，成为实践界关注和学术界聚焦的热点议题。为此，本文收集了2000-2022年期间的340篇英文文献，采用描述性分析、合作网络分析、关键词共现分析和聚类分析等具体的文献计量学技术，探索该领域的研究现状和热点主题。研究结果表明：该领域研究热度持续上升，展现出较强发展潜力；中国和美国是文献发表数量最多的国家；研究机构间的局部合作网络已经形成。最后，根据SOR理论构建了数字化全渠道客户行为的知识框架。本研究的研究思路和结论对后续的学术研究和企业实践均有一定的启发性。
本文运用演化博弈理论探究政府与平台在平台经济中的协同治理问题，根据是否考虑随机扰动对博弈系统的影响，以及将博弈方策略集拓展为连续型，构建四种情形下的理论模型对比分析政企协同治理演化路径的异同，并进行数值仿真分析。研究发现：随机扰动与连续型策略集引入后，以二元策略集确定演化博弈模型为基础的研究结论较难适用治理实践；随机扰动的引入提高了政企协同治理的难度，政府放松监管时的声誉损失高于严格监管时的努力成本有助于降低随机扰动的影响；策略集拓展为连续型将影响博弈系统朝着协同治理状态演化的趋势，平台权利空间处于中等水平对促进政企协同治理的作用显著劣于高水平与低水平情形；提高政府监管与平台协同能力，以及二者在博弈初始阶段的努力水平有助于改进政企协同治理演化路径，但博弈系统受随机扰动的影响也随之增大。基于上述发现，本文从引导主体参与治理、规范平台行为策略、降低随机扰动影响，以及平衡政府与平台协同关系等方面提出具有实践指导意义的管理启示。
环境问题日益严峻，企业越来越重视与自然“和谐共生”，可持续发展成为企业未来战略的重要方面。本文采用准复制研究方法分别从金融化、技术创新与政府职能视角，探究供应链金融对企业可持续发展的作用机制与多重路径。实证分析发现，供应链金融显著促进企业可持续发展；金融化、研发投入与政府控股具有显著调节作用，绿色技术创新、政府补贴的调节作用则尚未显现。组态分析发现，绿色技术创新是企业实现可持续发展必要且核心的条件。企业高水平可持续发展路径主要可以归纳为绿色技术创新主导型、供应链金融低需型与供应链金融高需型三类。研究结果为供应链金融赋能企业可持续发展提供了微观层面经验支持，对政府制定与优化相关政策具有一定参考价值。
现有文献对文本信息含量的研究对象集中在年报、业绩说明会、新闻媒体报告和社交网络等文本中，并购重组报告书尚未得到关注。本文以2008-2019年发生重大资产重组事件的沪深A股上市公司为样本，实证考察并购重组报告书文本语调信息含量和信息可靠性。研究结果表明，并购重组报告书文本净正面语调信息与市场短期累计超额收益有显著的正相关关系。机制检验发现并购重组报告书文本净正面语调信息主要是通过吸引投资者关注影响短期累计超额收益，具体为并购重组报告书文本净正面语调会引起投资者的超常搜索量增加，且文本复杂度越低时，文本净正面语调信息与市场短期累计超额收益正向关系越显著。进一步研究发现，并购重组报告书中“积极”的语调信息并不可靠，净正面语调越多的公司，后期商誉减值越多，验证发现管理层会在“股价操纵动机”下进行正向语调管理，误导投资者，但最终这种扭曲的信息会被商誉减值“揭露”。
针对极端天气下可再生能源维护的问题，本文构建了发电商维护可再生能源与售电商维护可再生能源的模型，并识别了可再生能源维护的边界。通过逆向归纳法进行求解，得到如下主要结论：（1）当极端天气发生概率或可再生能源维护成本系数增加时，可再生能源电力的需求量会随之减少。（2）当极端天气发生的概率较小时，售电商维护模式下的可再生能源电力生产量更多；而当极端天气发生的概率较大时，发电商维护时会导致更多的可再生能源电力产量。（3）对于发电商的均衡利润水平，当消费者偏好系数较低、极端天气发生概率较高时，发电商将在发电商维护模式下实现更高的利润；而当消费者偏好系数增大或者极端天气发生概率降低时，售电商维护模式将更有助于使发电商提高利润水平。相比之下，售电商则总能在售电商维护模式下使自己获得更高的利润。
