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“大水漫灌”到“精准滴灌”：企业流程数字化与商业信用结构调整

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南开管理评论 2024年

作者：刘柏鞠瑶蕾吉林大学商学与管理学院

业务流程的数字化重构是打通企业数字化转型、推动产业数字化升级的第一要务，对供应链上的资金配置策略产生显著影响。基于A股上市公司2011-2021年的数据，实证检验企业流程数字化对商业信用结构的影响。研究发现，业务流程数字化显著... 详细信息

业务流程的数字化重构是打通企业数字化转型、推动产业数字化升级的第一要务，对供应链上的资金配置策略产生显著影响。基于A股上市公司2011-2021年的数据，实证检验企业流程数字化对商业信用结构的影响。研究发现，业务流程数字化显著改善了企业的商业信用结构，表现为在销售活动中较多地使用应收票据和预收款项等低风险的商业信用模式；客户集中度对上述关系具有正面调节效果。机制检验表明，企业流程数字化通过提高客户的偿付能力和信息透明度，最终作用于商业信用结构。进一步分析发现，商业信用结构的优化有助于提高企业价值、降低企业总体风险，说明流程数字化促使企业调整商业信用结构，对企业未来发展具有长期正效益。研究结论为企业数字化转型的阶段性发展及其产生的经济后果提供了可靠经验证据，对适应数字经济发展新阶段、防范和化解重大金融风险具有现实意义。

关键词：商业信用结构业务流程数字化客户集中度

企业所得税税式支出的成本效益分析——以研发费用加计扣除政策为例

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金融研究 2024年第3期 188-206页

作者：刘柏惠中国社会科学院财经战略研究院北京100006

财政“紧平衡”背景下,企业减税降费需求和财政可持续性之间的矛盾日益凸显,需通过有效性评估加强税收优惠政策的科学性。本文从税式支出视角,测算企业所得税研发费用加计扣除政策的效益和成本。在效益分析中,采用双重差分模型衡量改革... 详细信息

财政“紧平衡”背景下,企业减税降费需求和财政可持续性之间的矛盾日益凸显,需通过有效性评估加强税收优惠政策的科学性。本文从税式支出视角,测算企业所得税研发费用加计扣除政策的效益和成本。在效益分析中,采用双重差分模型衡量改革对企业绩效的影响,估算额外税收收益;在成本分析中,参考国际普遍使用的测算思路,以及中国财政部门界定的测算方法,估算税收损失。结果发现:此政策使企业的总资产收益率提高1%,推动企业所得税规模上升440.5亿元,同时产生175.25亿元税收成本,成本收益率为251.36%。在提高样本代表性、改变因变量、考虑后续改革影响情况下,成本收益率分别为165.07%、248.84%、214.5%。本文还从经济增长、政策公平性、征纳成本等方面讨论了广义的政策效益和成本,证实了政策的有效性。本文有助于量化税式支出政策对财政收支的真实冲击,可为评估政策有效性和完善预算绩效管理理论框架提供线索,对进一步推动税式支出制度化建设具有参考价值。

关键词：税式支出成本效益评估加计扣除企业所得税

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ESG榜单对企业融资成本冲击的异化效应

财经研究 2024年第4期50卷 124-138页

作者：刘柏卢家锐吉林大学商学与管理学院南方科技大学商学院

与现有文献主要从事后角度探讨ESG绩效的经济后果不同,文章聚焦于ESG事前投资预期如何影响企业融资成本。文章借助2015年商道融绿首次发布ESG榜单这一具有“自然实验”性质的冲击,采用双重差分模型考察了这种软监管所引致的ESG事前投资... 详细信息

与现有文献主要从事后角度探讨ESG绩效的经济后果不同,文章聚焦于ESG事前投资预期如何影响企业融资成本。文章借助2015年商道融绿首次发布ESG榜单这一具有“自然实验”性质的冲击,采用双重差分模型考察了这种软监管所引致的ESG事前投资预期对企业股权和债务融资成本的异化效应及其作用机制。研究表明,由于不同类型投资者的风险偏好和利益导向不同,第三方ESG榜单降低了上榜企业的股权融资成本,但提高了其债务融资成本。作用机制检验表明,ESG榜单通过减小长期股价风险和促进长期发展投资而降低企业的股权融资成本,但通过增加短期偿债风险和降低短期经营绩效而提高债务融资成本。进一步研究发现,风控能力较强和外部信息环境较好的企业不仅能享受ESG榜单冲击所带来的股权融资红利,还能规避债务融资成本方面的负面影响。同时,ESG榜单能够倒逼企业加快融资结构转型,扩大股权融资规模,减少对债务融资的依赖,并整体上改善上榜企业的融资困境。文章填补了ESG事前投资阶段的文献空白,也为ESG中国化实践初期如何协调股东与债权人的利益冲突提供了经验证据。

关键词： ESG榜单 ESG事前投资预期股权融资成本债务融资成本双重差分模型

小半径曲线段六轴重载机车踏面损伤特征与关键影响因素研究

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小半径曲线段六轴重载机车踏面损伤特征与关键影响因素研究

作者：刘柏石家庄铁道大学

学位级别：硕士

ESG信息披露数量降低了公司债务融资成本吗?

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国际金融研究 2024年第6期 87-96页

作者：刘柏卢家锐吉林大学商学与管理学院南方科技大学商学院博士后科研流动站

现有文献大多探讨ESG的益处,但这难以解释中国上市公司ESG信息低披露率现象。本文基于融资结构中占比最高、依赖性最强的债务融资视角,探索微观企业ESG信息披露能否降低债务融资成本。研究结果显示:第一,企业ESG信息披露数量越多,债务... 详细信息

现有文献大多探讨ESG的益处,但这难以解释中国上市公司ESG信息低披露率现象。本文基于融资结构中占比最高、依赖性最强的债务融资视角,探索微观企业ESG信息披露能否降低债务融资成本。研究结果显示:第一,企业ESG信息披露数量越多,债务融资成本越高,并且这一效应主要体现在较为主观且难以验证的环境(E)和社会责任(S)维度。第二,经济政策不确定性凸显了非财务信息的“类保险”作用,体现为削弱了ESG信息披露数量与债务融资成本的正相关关系。区分债务期限结构进行研究,发现上述结论主要体现在短期债主导的企业。从时间维度上看,ESG信息披露的消极影响随着企业披露年限增加逐渐减弱,并且在《关于构建绿色金融体系的指导意见》出台后出现反转。进一步研究发现:公司会计稳健性提升、地区金融科技发展、数字普惠金融水平提升和媒体报道增加均有助于缓解ESG信息披露的不利影响。机制分析发现ESG信息披露数量通过传递短期经营压力信号和提升信息漂绿风险两条路径提高了公司债务融资成本。文章阐述了新兴经济体ESG实践过程中面临的潜在挑战,为推进经济高质量发展提供参考。

关键词：债务融资成本 ESG信息披露数量经济政策不确定性经济高质量发展

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数字情境下何以提升区域创新生态系统生态位适宜度——基于五螺旋创新理论的多元组态研究

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科技进步与对策 2024年

作者：李晓娣刘柏成哈尔滨工程大学经济管理学院

数字情境下如何提升区域创新生态系统生态位适宜度亟待解决。基于五螺旋创新理论,运用fsQCA方法对我国内地31个省市进行实证分析。研究结果表明:(1)提升区域创新生态系统生态位适宜度存在多重并发因果关系,企业主导下用户创新驱动型、... 详细信息

数字情境下如何提升区域创新生态系统生态位适宜度亟待解决。基于五螺旋创新理论,运用fsQCA方法对我国内地31个省市进行实证分析。研究结果表明:(1)提升区域创新生态系统生态位适宜度存在多重并发因果关系,企业主导下用户创新驱动型、政府助力下产学合作创新驱动型是主要提升路径;(2)数字情境下提升区域创新生态系统生态位适宜度具有显著的空间情境差异性和知识情境差异性,从整体来看,企业数字创新水平提升和数字环境建设是实现高生态位适宜度的关键。研究结论揭示了数字情境下多主体联结互动提升区域创新生态系统生态位适宜度的机制“黑箱”,可为促进区域创新生态系统健康发展提供参考。

关键词：区域创新生态系统数字情境生态位适宜度五螺旋 fsQCA

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基于深度学习的中医证型文本分类研究

基于深度学习的中医证型文本分类研究

作者：刘柏霆广西大学

学位级别：硕士

基于Modelica语言建模的冷水机组健康状态评估

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基于Modelica语言建模的冷水机组健康状态评估

作者：刘柏志贵州大学

学位级别：硕士

基于多粒度自注意力机制下复合信号的隔离开关故障诊断

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基于多粒度自注意力机制下复合信号的隔离开关故障诊断

作者：刘柏泽西安理工大学

学位级别：硕士

由于气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)内部结构复杂且高度集成,若其中某些机构故障,如隔离开关故障,可能导致大面积停电,带来巨大的经济损失和社会影响。建立完善的GIS设备状态监测系统,实现对关键部件和机械特性的实时监测,及早识别潜在... 详细信息

由于气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)内部结构复杂且高度集成,若其中某些机构故障,如隔离开关故障,可能导致大面积停电,带来巨大的经济损失和社会影响。建立完善的GIS设备状态监测系统,实现对关键部件和机械特性的实时监测,及早识别潜在故障并采取预防措施,对保障电力系统安全稳定运行是有重要意义。目前气体绝缘金属封闭开关设备故障识别率低,故障信号来源单一,导致故障事件的发生率正在逐渐上升。因此考虑多种信号来源研究GIS内部隔离开关的故障诊断方法具有重要的实践意义。主要研究内容如下:(1)基于SolidWorks软件建立了隔离开关主体三维模型,根据隔离开关几何基本结构分析触头行程和力矩,得到隔离开关传动连杆之间的数学关系。并通过对驱动电机受力和加速度信号分析及电流信号与力矩信号耦合分析,发现在隔离开关故障时电流信号具有明显故障特征。同时,对隔离开关三维模型运用模态分析方法对隔离开关在分闸、中间状态以及合闸三种状态下进行了有限元分析,获得相应的固有频率和振型结果。(2)针对隔离开关单一信号源故障诊断信息量有限,故障判断不准问题,本文提出了结合隔离开关振动与电流信号的特征提取方案。针对隔离开关的电流信号,基于数据增强技术去加强电流信号的时域波形特征,并使用编码器提取隔离开关机械故障特征。针对隔离开关的振动信号,采用小波变换CWT-CNN 联合信号处理技术提取其频域特征,作为识别隔离开关机械故障的依据。(3)为提高隔离开关故障识别的准确率,提出了深度对比学习机制下基于Venn-Abers模型的故障诊断方法。对比学习分别将电流信号与振动信号的每一个数据特征进行比对和学习,得出电流信号与振动信号各自诊断结果。建立Venn-Abers 诊断模型,将振动信号和电流信号的对比学习诊断结果通过Venn-Abers理论得到最终故障诊断结果。通过实验数据验证,此故障诊断方法识别的故障类型更多,故障诊断的准确率提高。(4)为了有效发现故障以保证设备及时退出,提出了基于多粒度自注意力机制(Multi-Granular Attention Mechanism,简称MG-AM)的隔离开关故障预测技术,运用自注意力机制从不同粒度对电流信号进行预测,将预测数据用于故障诊断。并通过MG-AM预测模型与LSTM预测模型用于电流信号预测,结果表明MG-AM预测方法更加准确。最后基于Venn-Abers理论将预测结果及振动电流信号的诊断结果融合得到最终故障判别结果,通过实验数据验证了本文提出了隔离开关故障诊断方法有效性。

关键词：高压隔离开关振动信号驱动电机信号决策融合故障诊断