大数据对经济学的影响研究文献综述
大数据对经济学的影响研究文献综述
摘要：近年来随着社会经济的发展，大数据引起世界各国政府和经济学界的广泛关注。本文主要研究了大数据理论的发展与其对经济发展的影响，提出了大数据经济学的概念，讨论了大数据对经济发展的重要推动作用，并介绍了大数据应用与研究所面临的主要问题与挑战，把大数据与经济学的研究结合起来，对大数据经济学的发展前景进行展望，指出大数据经济学是一种“智能经济学”，对经济发展有重要的推动作用。
关键词：大数据；大数据经济学；智能经济学
近年来，大数据隐含着巨大的社会、经济、科研价值，引起了社会各界的广泛关注。随着物联网，社交网络和云计算机的兴起，世界各国的信息交流愈见频繁，数据的规模逐渐增大，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，并逐渐演变成为重要的生产要素，对经济发展有重要作用。大数据在金融、教育、传媒、医疗和农业等多个领域都对世界经济社会发展起到作用。目前，推动大数据研究的动力主要是企业经济效益，巨大的经济利益驱使大企业不断扩大数据处理规模。
大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。而大数据经济学是在经济学研究和应用中采用大数据并且采用大数据思想对传统经济学进行深化的新兴交叉学科。大数据时代的到来推动了世界经济的发展，同时也推动了与之相关的社会经济方方面面涉及到的产业链的重组性巨变。大数据经济学将自然科学与社会科学统一起来，将理论研究与实践应用实时地统一在一起，大数据经济学将是智能经济学。
一、大数据的理论研究
大数据是继云计算机、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命，随着
大数据的出现与发展，不同的学者和研究机构对大数据有不同的定义。研究机构Gartner的定义：大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象，是信发展的一个技术热点，它将成为全世界下一个创新、竞争和生产率提高的前言。维基百科对大数据的定义简单明了，它指出大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。Dumbill(2012)采用IBM公司的观点，认为大数据有“3V”特点，即规模性、实时性、多样性。NetApp公司认为大数据应包括A、B、C三大要素，即分析、宽带和内容。吉姆·格雷提出数据密集型科研“第四范式”，将大数据科研从第三范式（计算机科学）中分离出来单独作为一种科研范式。徐子沛在《大数据》一书中指出：大数据之大，不仅仅意味着数据之多，还表明每个数据都能在互联网上获得生命、产生职能并散发活动和光彩。
二、大数据对经济发展的影响
随着大数据的发展对经济带来的深远影响，大数据逐渐被用于经济学分析之中，大数据经济学也随之产生。大数据经济学是在经济学研究和应用中采用大数据并且采用大数据思想对传统经济学进行深化的新兴交叉学科。国内外对大数据对经济发展的研究主要有：美国学者罗斯（Rebecca J.Rosen）指出，大数据所带来的持续优化的反馈系统和一切以数据为中心的思路，不仅能够提高企业经营效率，而且还能使企业做好准备迎接更大型、更重要改变的准备。Victor（2012）在最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代思维方式要发生分析与事物相关的所有数据，注重相关关系，接受复杂的数据而不再追求精确性这三个变化。经济学家Schumpeter指出：数据正在成为像有形资本、人力资本这类产品的一个因素，数据资本将和品牌资本一样重要。Richard Maddox指出，充分的证据表明大数据能显著地为国民经济作出贡献，它为整个经济世界创造实质性的价值。经济学家Schumpeter指出：数据正在成为像有形资本、人力资本这类产品的一个因素，数据资本将和品牌资本一样重要。Richard Maddox指出，大数据能显著地位国民经济作出贡献，大数据为整个世界经济创
造实质性的价值。俞立平在《大数据与大数据经济学》一文中首次提出大数据经济学的概念，指出大数据经济学包括大数据计量经济学、大数据领域经济学和大数据统计学，表明大数据经济学具有“智能经济学”的特点，对经济发展有重要的推动作用。杨华磊（2013）分析了高频数据对传统经济学研究范式的冲击，出现了“非主流经济学就是致力研究异常现象的经济学”，当然高频数据与大数据不是一回事，两者之间存在交集。孟建、刘一川（2009）在《大数据时代：关于我国媒介生产变革的研究——基于传媒经济学视角》中从我国媒介经济学的起点与基本问题——媒介生产力与生产关系为切入，研究大数据作为资本对传统媒体与社交媒体生产力发展的影响。田华茂在《大数据时代中小商业银行的战略与路径》中从大数据时代对中小商业银行的影响进行了分析，指明了中小商业银行应对大数据挑战的战略转型方向，提出管理、产品、功能、渠道、服务等“五化”为具体路径的模式创新构想。喻国明、何睿在《大数据时代传媒经济研究框架及工具的演化——2012年我国传媒经济研究文献综述》一文从产业经济学视角下的传媒经济研究、传媒经济研究工具的创新方面来研究该行业的新趋势，文章主要研究传媒产业的数字化生存、全媒体转型策略与路径。2012年世界经济论坛发布《大数据、大影响》的报告，从金融服务、教育健康、农业和医疗等多个领域阐述了大数据给世界经济社会的发展带来机会。官建文在《中国媒体业态的困境及格局变化》一文中指出，大数据时代的数据主要是非结构化数据，其数据量巨大，形式多样，在数据量剧增的大数据时代，在大数据时代，人们面临的是如何管理好、用好大数据并在数据与业务的关联性中发现价值，促进经济发展。美国国家经济研究局在一次研讨会中讨论了大数据，研究了大数据时代的机会以及大数据对经济领域的影响。
三、结论
大数据是现有产业升级与新产业诞生的重要推动力量。大数据经济学将是21世纪经济学的重大进展之一。上述对大数据的研究主要集中在大数据时代的定义、发展与主要作用等方面，关于大数据对经济发展的影响的研究还不完善、全面，主要集中在大数据对某些行业的研究。因此我们要针对不足做进一步的研究，既要具体分析大数据时代对具体经济行业的研究，具体分析大数据对具体产业的作用以及存在的不足之处，还要分析大数据时代对经济的整体影响，从整体
上把握大数据时代的经济意义，协调各产业之间的联系，从宏观层面推动大数据以及世界经济的发展。
参考文献
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行为经济学文献综述
行为经济学文献综述 行为经济学的研究综述 一、行为经济学的概念 所谓行为经济学(Behavioral Economics)，顾名思义，就是指以人类行为作为基本研究对象的经济理论，它通过观察和实验等方法对个体和群体的经济行为特征进行规律性的研究。 二、行为经济学的兴起 80年代以后，以理查德 泰勒(Richard Thaler)为首的经济学家，从进化心理学获得启示。认为大多数人既非完全理性，也不是凡事皆从自私自利的角度出发。以此为理论基础，专门研究人类非理性行为的行为经济学便应运而生。行为经济学形成于1994年，哈佛大学经济学家戴维 莱布森(DavidLaibson)，从心理学和行为角度探讨了人类的意志和金钱，把经济运作规律和心理分析有机组合，研究市场上人性行为的复杂性，认为人也有生性活泼的另一面，即人性中也有情感的、非理性的、观念引导的成分。2001年美国经济学联合会将该学会的最高奖两年一度的克拉克奖(Clark Medal)颁给了加利福尼亚大学伯克利分校的经济学家马修 拉宾(Rabin Matthew, 1998)，以表彰他为行为经济学的基础理论所做出的开创性贡献。拉宾的研究主要是以实际调查为根据，对在不同环境中观察到的人的行为进行比较，然后加以概括并得出结论〔2002
年诺贝尔经济学奖授予了美国普林斯顿大学的丹尼尔 坎内曼(Daniel Kahneman)，瑞典皇家科学院在宣布他的主要贡献时指出，丹尼尔 坎内曼是因为将心理学研究结合到经济学中，特别是关于不确定条件下的人类判断和决策行为。这说明行为经济学作为经济学重要分支的地位得到确认和加强。除此之外，阿莫斯 特维尔斯基(Amos Tversky, 1992)、爱德华(Edwards, 1954)等则提出将行为决定作为心理学研究的主题，并确定了研究的程序。西蒙(Simon, 1997, 2001)则提出了基于有限理性的信息处理和决策方法。 三、行为经济学的主要观点 1．人类行为的三个有限性观点 传统经济学中，人类行为的标准经济模型有三个不现实的特征：无限理性、无限控制力和无限自私自利。这是由行为经济学的代表人物芝加哥大学的理查第一文库网德 泰勒(Richard Thaler)和麻省理工大学的森德希尔 穆拉伊特丹(Sendhil Mullainathan)提出。 2、储蓄行为中的夸张贴现 戴维 莱布森(David Laihson)的名望主要建立在他描述的有关人和金钱的一种反常现象的基础之上。他认为在人们的时间偏好中，短期贴现率往往大于长期贴现率。夸张贴现抓住了这一特征，认为人们并不是理性
大数据文献综述
信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日
行为经济学主要内容概述及改进传统贴现模型
行为经济学主要内容概述及改进传统贴 现模型 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 摘要：简要介绍了行为经济学的发展过程，并介绍了行为经济学的基本理论思想。最后，利用行为经济学通过分析经济人心理来描述经济人经济活动行为的思路，对传统投资贴现模型作了一点改进。 关键词：行为经济学经济人有限理性展望理论价值函数 一、行为经济学的形成动因及兴起过程概述 行为经济学（BehavioralEconomics）又称为“心理的经济学”或“心理学和经济学”，在心理学的基础上研究经济行为和经济现象，是一门试图将心理学的研究成果融入标准经济学理论的经济学分支学科。它认为，人类行为是有限理的，并且，经济人偏好不总是稳定的。 二、不确定条件下的判断决策 1．不确定条件下的判断的偏差 一个基本偏差是：小数法则。例如，当一位投资者观察到一位基金经理在过去两年中的投资业绩好于
平均情况，就会得出这位基金经理比其他经理优秀的结论。 2．不确定条件下的决策：展望理论 莫里斯.阿莱最先提出实际情况中许多不确定条件下的决策与预期效用理论相背离的观点，提出了著名的“阿莱悖论”，并由此获得了1988年的诺贝尔经济学奖。用一个简单的实验来说明阿莱悖论。如，给定一组选择，a：以100%的概率获得3000元收益；b：以80%的概率获得4000元的收益，20%的概率没有收益。此时，被实验者往往会选择a选项。给出第二组选择，a：以25%的概率获得3000元的收益，75%的概率没有收益；b：以20%的概率获得4000元的收益，80%的概率没有收益。与第一组选择相比，两个选项获得收益的概率同时减为四分之一，但此时被实验者往往放弃a而选择b。 卡尼曼在此基础上又提出了大量的证据，表明许多不确定条件下的决策与预期效用理论相背离。在此基础上，卡尼曼与特韦尔斯基在1979年发表的《展望理论：风险下的决策分析》一文中，提出新的理论模型，即展望理论。 在展望理论中，相对于各种选择下效用的绝对水平，决策者重视各种选择所带来的总效用的变化。
商业模式变革文献综述
商业模式变文献综述 1．商业模式的概念 彼得德鲁克说：“当今企业之间的竞争，不是产品之间的竞争，而是商业模式之间的竞争”。伴随着经济全球化的浪潮，商业模式的重要作用已得到各界的高度认可与重视。众多企业在有效利用商业模式的情况下，获得了巨大的收益。但对于商业模式的研究还是不够系统、完善。一般定义：为实现客户价值最大化，把能使企业运行的内外各要素整合起来，形成一个完整的高效率的具有独特核心竞争力的运行系统，并通过最优实现形式满足客户需求、实现客户价值，同时使系统达成持续赢利目标的整体解决方案。对于商业模式的真正含义，理论界没有形成统一的权威解释。笔者将对商业模式的四个角度对其概念进行综述。 经济（盈利）角度：经济类的定义仅仅将商业模式描述为企业的经济模式，其本质内涵为企业获取利润的逻辑。与此相关的变量包括收入来源、定价方法、成本结构、最优产量等。许多研究者都从这个角度对商业模式进行了概念界定和本质阐述。Stewart 等 ( 2000 ) 认为，商业模式是企业能够获得并且保持其收益流的逻辑陈述。Rappa ( 2000 ) 则认为商业模式的最根本内涵是企业为了自我维持，也就是赚取利润而经营商业的方法，从而清楚地说明企业如何在价值链 ( 价值系统) 上进行定位，从而获取利润。Hawkins ( 2001) 把商业模式看作是企业与其产品/ 服务之间的商务关系，一种构造各种成本和收入流的方式，通过创造收入来使企业得以生存。Af uah 等 ( 2001 ) 把商业模式定义为企业获取并使用资源，为顾客创造比竞争对手更多的价值以赚取利润的方法。商业模式详细说明了企业目前的利润获取方式、未来的长期获利规划，以及能够持续优于竞争对手和获得竞争优势的途径。 运营角度：运营类定义把商业模式描述为企业的运营结构，重点在于说明企业通过何种内部流程和基本构造设计来创造价值。与此相关的变量包括产品/ 服务的交付方式、管理流程、资源流、知识管理和后勤流等。也有许多研究者从这个角度对商业模式进行了概念界定和本质阐述。Timmers 将商业模式定义为表示产品、服务和信息流的架构，内容包含对不同商业参与主体(business actors) 及其作用、潜在利益和获利来源的描述。Mahadevan 认为，商业模式是企业与商业伙伴及买方之间价值流(value stream) 、收入流(revenuestream) 和物流(logistic stream) 的特定组合。Applegate 把商业模式说成是对复杂商业现实的简化。通过这种简化，商业模式可用来分析商业活动的结构、结构元素之间的关系以及商业活动响应现实世界的方式。Amit 等把商业模式看作是一种利用商业机会创造价值的交易内容、结构和治理架构。他们描述了由公司、供应商、候补者和客户组成的网络运作方式。 战略角度：战略类定义把商业模式描述为对不同企业战略方向的总体考察，涉及市场主张、组织行为、增长机会、竞争优势和可持续性等。与此相关的变量包括利益相关者识别、价值创造、差异化、愿景、价值、网络和联盟等。目前来看，国外对商业模式的定义大部分属于这个范畴。KMLab 顾问公司(2000) 将商业模式定义为关于企业如何在市场上创造价值的描述，内容包括企业的产品、服务、形象与配销的特定组合，还包括用以完成工作的人员与作业基础建设的基本组织。Linder 等(2000) 认为商业模式是组织或者商业系统创造价值的逻
资产定价主要理论及其发展历程综述
资产定价主要理论及其发展历程综述 资产定价理论是金融学研究的重要领域之一，也是金融学研究中最系统、成果最丰富的领域之一。资产定价与公司财务、金融市场及机构一道构成了现代金融学的三大核心研究领域，其理论价值和实证魅力对众多的研究者产生了极强的吸引力，使得无数的研究人员前仆后继，不断推动资产定价理论的发展。从1900年巴舍利耶(Bachelier)开始到现在的一个多世纪中，有关资产定价的文献可以说是浩如烟海。据说最早规范研究资产定价的论文可以追溯到伯努利(Bernoulli)于1738年发表的论文，距今已经接近300年了。然而，20世纪50年代以前，金融资产价格定价理论没有受到经济学家的重点关注，具有代表性的观点是凯恩斯(Keynes)的“选美论”；另一种至今依然存在的理论就是股票价格的“内在价值”决定方式，其基本的分析范式是利用会计和法律工具来分析公司财务报表，从而获得不同证券的“内在价值”，这个时代典型的代表人物就是本杰明·格雷厄姆。 20世纪50年代以前的资产定价理论 关于资产定价理论的起源已经难以考证，目前具有代表性的说法包括1738年丹尼尔·伯努利(Daniel Bernoulli)发表的拉丁论文《关于风险衡量的新理论》和1900年法国数学博士路易丝·巴彻利尔(Louis Bachelier)完成的博士论文。其中，巴彻利尔以当时看来全新的方法对法国股票市场进行了研究，奠定了资产定价理论的基础。《投机理论》的创新之处在于作者将股票价格变化视为随机过程，并且提出了价格变化服从鞅过程。他试图运用这些全新的理论和方法来研究股票价格变化的规律性，因此巴彻利尔的理论不仅在数学界产生了很大的影响，而且对后来的B-S期权定价公式有直接的影响。 在巴彻利尔之后，20世纪30年代，经济学家威廉姆斯证明了股票价格是由其未来股利决定的，提出了重要的股利折现模型。威廉姆斯于1938年出版了《投资价值理论》，详细介绍了股利折现模型，该书对投资学和金融学的发展起了重要的作用。后来的研究者对股利折现进行了改进，并提出了现金流贴现模型。
商业模式、共生体与商业生态：案例与理论
商业模式、共生体与商业生态:案例与理论 魏炜朱武祥林桂平 摘要：商业模式是利益相关者的交易结构。以往研究主要关注只包括核心利益相关者、微观视角的商业模式或包括所有宽泛利益相关者、宏观视角的商业生态。本文在商业模式和商业生态之间建立起中观视角的新概念——共生体，为同个商业生态中不同商业模式的企业建立起同一个坐标系，使不同商业模式的企业之间进行比较成为可能；也为企业创新、重构商业模式提供更为广阔但又不过于宽泛的利益相关者视角。为更好阐述理论，本文采取DG公司的商业模式重构过程作为共生体概念导入、逻辑解释和理论体系建构的单案例研究样本。关键词：商业模式共生体商业生态利益相关者 Abstract: The essence of a business model defines a transaction structure that involves stakeholders. In this article, we examine the transaction structure, including transaction relationship, forms and so on, among these stakeholders, and introduce a new concept of “symbiont”, the aggregation of the business model of the focal firm as well as the business models of its stakeholders. By proposing this innovative concept, we bridge the gap between macro (Business Ecosystem) and micro (Business Model) views and therefore broaden our thinking of business model. The concept of “symbionts” in business model that we create provides a share coordinate system for different business models in the same business ecosystem, making it possible to compare different business models directly. What’s more, it allows us to analyze a focal firm's business model in a micro viewpoint, which may suggests how to restructure or reform the focal firm in a surgical way based on the anatomic picture of the company. We focus on the Business Model Innovation of an old-lined agriculture firm in China to better explain our theory. Key Words:Business Model, Symbionts, Business Ecosystem, Stakeholders 一、问题的提出 传统管理学科，研究对象为企业组织及其内部各部门、人员等之间的关系和业务活动、管理活动。视角从微观到宏观分别为人员、组织和产业。评价标准则为运营的业绩指标——如何更好地发挥既定资源禀赋的最大能力。 商业模式研究对象为焦点企业（商业模式研究的对象）及其利益相关者，考察他们之间的交易关系、交易方式等组成的交易结构总和。视角进一步拓展，微观至焦点企业内部利益相关者（处于企业内部、具备独立投入产出、独立利益诉求、独立权利配置，如物流、信息平台、支付平台等），宏观至整个商业生态，包括焦点企业的外部利益相关者，如企业的供应商、合作伙伴、客户、竞争对手，甚至焦点企业的利益相关者的利益相关者，如供应商的供应商、客户的客户、竞争对手的合作伙伴等等。评价标准则是价值的创造、传递效率。观察价值如何在利益相关者之间创造和传递，焦点企业从中获得多大的价值等。 这种视角的拓展，具备三方面意义：第一，从商业生态等宏观结构定位焦点企业的价值
2017年考研：经济学发展进程中的四次变革
在近现代经济学的思想发展史上，曾经产生过三次大的“革命”与三次大的“综合”(蒋自强、张旭昆，1996)。其中，每一次“革命”都提出了与之前的经济学理论完全不同的研究范式，而每一次“综合”则把前后两种不同的研究范式统一在一个更大的理论框架中。这种以范式“革命”与范式“综合”交替形式出现的理论创新模式，事实上是科学发展的一般规律(库恩，1962)。就经济学而言，这种“革命”与“综合”的创新，既反映了人类经济历史不断前进的步伐，也反映了人类思想历史不断深化的过程。以下是新祥旭整理的经济学的发展历程中的四次革命，2017年经济学考研的同学可以了解一下。 1.近现代经济学的第一次革命，以亚当·斯密(Adam Smith)的《国富论》(1776)为标志，突破了自古希腊和中世纪以来只注重财富管理分析的前古典经济学研究范式，确立了以财富生产分析为主要目的的古典经济学研究范式。 这一范式革命与转换，发生在第一次工业革命的开启(18世纪60~70年代)时期，反映了以机器生产和社会分工为特征的工业文明对家庭经济和自然经济为特征的农业文明的革命性替代。 近现代经济学的第一次综合，以约翰·穆勒(John Mill)的《政治经济学原理》(1848)为标志，对前古典经济学与古典经济学的研究范
式进行了理论综合，把财富的管理和财富的生产整合为一个统一的分析框架，使之成为经济学并行不悖、相互补充的两大研究范式。这种范式的综合，发生在第一次工业革命的结束(19世纪中叶)时期，反映了随着第一次工业革命的完成，包括经济学家在内的社会精英分子可以以更为包容的心态对待人类科学与文化发展的历史遗产。 2.近现代经济学的第二次革命就是所谓的“边际革命”，其标志性的人物和代表作分别包括赫尔曼·戈森(Hermann Gossen)的《人类交换规律与人类行为准则的发展》(1854)、卡尔·门格尔(Carl Menger)的《国民经济学原理》(1871)、利昂·瓦尔拉斯(Leon Walra)的《纯粹经济学要义》(1874)和威廉·杰文斯(William Stanley Jevons)的《政治经济学理论》(1879)。“边际革命”突破了古典经济学此前以生产投入(包括劳动投入)作为分析对象的客观价值理论，提出了以人的心理因素作为分析对象的主观价值理论，即边际效用理论。 这一范式革命与转换，发生在第二次工业革命的开启(19世纪70年代)时期，反映了在第一次工业革命极大地提升了人类的物质文明以后，经济学家开始更多地关注人类自身、以及人类精神世界的崭新视野。
行为经济学文献综述
行为经济学的研究综述 一、行为经济学的概念 所谓行为经济学(Behavioral Economics)，顾名思义，就是指以人类行为 作为基本研究对象的经济理论，它通过观察和实验等方法对个体和群体的经济 行为特征进行规律性的研究。 二、行为经济学的兴起 80年代以后，以理查德·泰勒(Richard Thaler)为首的经济学家，从进化心 理学获得启示。认为大多数人既非完全理性，也不是凡事皆从自私自利的角度 出发。以此为理论基础，专门研究人类非理性行为的行为经济学便应运而生。 行为经济学形成于1994年，哈佛大学经济学家戴维·莱布森(DavidLaibson)，从 心理学和行为角度探讨了人类的意志和金钱，把经济运作规律和心理分析有机 组合，研究市场上人性行为的复杂性，认为人也有生性活泼的另一面，即人性 中也有情感的、非理性的、观念引导的成分。2001年美国经济学联合会将该学 会的最高奖两年一度的“克拉克奖(Clark Medal)”颁给了加利福尼亚大学伯克利分校的经济学家马修·拉宾(Rabin Matthew, 1998)，以表彰他为行为经济学的基础理论所做出的开创性贡献。拉宾的研究主要是以实际调查为根据，对在 不同环境中观察到的人的行为进行比较，然后加以概括并得出结论〔2002年诺 贝尔经济学奖授予了美国普林斯顿大学的丹尼尔·坎内曼(Daniel Kahneman)，瑞典皇家科学院在宣布他的主要贡献时指出，丹尼尔·坎内曼是“因为将心理 学研究结合到经济学中，特别是关于不确定条件下的人类判断和决策行为”。 这说明行为经济学作为经济学重要分支的地位得到确认和加强。除此之外，阿 莫斯·特维尔斯基(Amos Tversky, 1992)、爱德华(Edwards, 1954)等则提出将行为决定作为心理学研究的主题，并确定了研究的程序。西蒙(Simon, 1997, 2001)则提出了基于有限理性的信息处理和决策方法。 三、行为经济学的主要观点 1．人类行为的“三个有限性”观点 传统经济学中，人类行为的标准经济模型有三个不现实的特征：无限理性、无限控制力和无限自私自利。这是由行为经济学的代表人物芝加哥大学的理查德·泰勒(Richard Thaler)和麻省理工大学的森德希尔·穆拉伊特丹(Sendhil Mullainathan)提出。 2、储蓄行为中的“夸张贴现” 戴维·莱布森(David Laihson)的名望主要建立在他描述的有关人和金钱的一种“反常现象”的基础之上。他认为在人们的时间偏好中，短期贴现率往往大于 长期贴现率。夸张贴现抓住了这一特征，认为人们并不是理性的在一生中对开 支和储蓄统筹安排，而是从年轻到老年都负债。 3.行为金融学理论 行为经济学对现代金融理论的发展作出了突出贡献，以行为经济学为基础 的行为金融学从广泛的社会学视角研究金融市场上的活动，认为人性行为中潜
大数据文献综述
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月
大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (3) 大数据定义 (3) 大数据来源 (3) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (4) 大数据的存储与管理 (4)
大数据隐私与安全 (5) 大数据在信息管理层面的应用 (6) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (6) 大数据在中观信息管理层面的应用 (7) 大数据在微观信息管理层面的应用 (8) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (9) 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文：
商业模式与战略转型的文献综述 ——国内外文献对比研究
商业模式与战略转型的文献综述 【摘要】动态复杂的外部环境下，企业的需不断调整自身以适应市场的发展趋势，商业模和战略的动态变化成为企业获取持续竞争优势的重要源泉。而在商业模式与战略转型方面国内外的研究现状如何，这是本文的关注重点。本文从商业模式与战略转型纷繁复杂的研究框架中选取了现阶段更受关注的四点——管理者认知在战略中的作用、商业模式转型、战略转型的驱动因素以及多元化经营与企业绩效之间的关系作为论述重点，对国内外的研究做出梳理 【关键词】管理者认知商业模式战略转型多元化 一.管理者认知在战略中的作用 尚航标、李卫宁和蓝海林（2013）给管理认知做出了如下定义：管理认知是企业战略决策者在进行战略决策时所用到的一种知识结构。管理认知通过提供信息搜寻功能、信息解释功能和行动逻辑功能来影响企业战略决策，进而影响企业绩效并决定企业是否具有竞争优势。 在过去的20年中，管理者和组织认知（MOC,managerial and organizational cognition）在战略管理研究中获得了越来越多的重视和发展（Walsh,1995;Huff,2005;杨迤等，2007；Kaplan,2011）。SuchetaNadkarni and Pamelas.Barr(2008)将管理认知划分为注意焦点(attention focus)和环境—战略因果逻辑(environment-strategy casual logics)。其中注意焦点是指高层管理者对他们所处的外部环境的主观认知程度，这些认知受一个(或多个)领域的观念的支配，而忽视其他领域。Daft and Weick (1984)认为关于环境与战略之间因果关系有两种不同的逻辑方式，一种是环境驱动模式(environment-driven)所代表的确定逻辑(deterministic logics)，一种是解释驱动模式(interpretation-driven)所代表的前摄逻辑(proactive logics)。在环境驱动模式中，高管认为环境决定战略，因为高管所感知的环境是确定的、剧烈的、可测量以及有决定因素的，他们先了解那个环境的需要继而提出反应战略。在解释驱动模型中，高管根据战略来确定环境，因为高管所面对的环境是更不确定和更难分析的。武亚军（2013）将MOC的研究领域归纳为三个：一是行为决策理论研究，它关注认知偏见、简化原则等在战略决策中的应用及调整；二是认知地图和认知结构研究，它主要关注管理者的认知方法；三是认知结构与战略管理过程的联系，包括战略形成和实施过程。武亚军运用认知地图和扎根方法对华为公司领导人任正非进行分析，发现了“战略框架式思考”和“悖论整合”两个典型认知模式，在中国转型发展的复杂动态环境下，任正非的这种思维模式具有有价值、稀缺、难模仿、难替代等特征，是华为可持续竞争优势的一种重要来源。 管理者认知在企业战略形成、推进及转型等过程中的决定性作用在国内外学者的研究中达成了一致。Tushman & Romanelli （1985）指出，高管的变革与继任是克服转型障碍的重要机制。Tushman等（1985）的研究发现公司绩效的下滑并不能直接推动战略转型的实施，而是否存在新任管理者是关键的调节因素。Loasby(2002)认为，企业成长阶段演进及相应的组织变革，都与企业管理者对未来变革和成长机会的认知变化发生直接关系。Yokota & Mitsuhashi（2008）的研究发现，新任管理者是否可以推动战略转型的实施取决于其是否可以改变战略决策的过程；高管的变更与继任并不是触发战略转型的充分条件，只有当高管变更后管理者价值观和利益偏好发生改变时，战略转型才会实施。在国内，薛有志等也认为管理者的认知过程是形成战略的组织因素中必不可少的动态要素；中国企业家调查系统将优化高管团队构成和改善经营者战略思维作为提升企业战略决策能力的关键；尚航标黄培伦（2010）在对万和集团的案例研究中提出了有限理性视角下企业管理者认知对企业竞争优势
风险倾向文献综述
管理层风险倾向对企业风险-回报相关关系影响研究的文献综述 内容摘要：本文通过描述Bowman悖论以及对国内外关于风险倾向的研究进行梳理，从管理层自身、企业业绩、企业竞争优势三个方面探讨管理层风险倾向对企业风险-回报相关关系的影响。最后发现现有文献和研究的不足，指出国内在这方面进行研究的借鉴。 关键词：Bowman悖论；风险倾向；战略风险管理 一、引言 基于经济学的理性假设，经济学家一般认为企业风险-回报的相关关系呈正相关，即高风险带来高收益，低风险带来低收益。1994年，Bowman对美国85家企业进行的实证研究表明：大多数企业的风险-回报呈负相关，一些产业内则呈非相关关系，这就是著名的“Bowman悖论”。这一悖论的提出冲击了人们关于企业风险-回报正相关的传统观念，引起了学者对战略风险管理的研究。这些研究主要集中在两个方面：一是企业战略的制定；二是管理层对待风险的态度。从Bowman 悖论提出以来的研究来看，人们关注更多的是后者。循着Bowman的结论：某些管理人员具有高超的战略能力，能使企业在降低风险的同时获得更高的回报。Miller和Leiblein运用企业行为理论证实了这个观点，正确的战略分析，战略决策和战略实施能使企业在降低风险的同时获得高收益。这在一定程度上解释了企业风险-回报的负相关；管理层可能不是风险厌恶型而是风险寻求型，风险态度影响了风险-回报的关系。本文通过管理层风险倾向对企业风险-回报相关关系影响研究的文献进行综述，梳理思想脉络并提出研究假设。 二、风险倾向的探讨 风险倾向是指人在面对不确定事件时的态度或行为（保守或激进，风险寻求或风险规避等）。从20世纪中期开始，有关风险态度和风险评估方法的研究越来越多，其中包括对模糊性、不确定性和风险的区别，以及对风险决策下的各种模型的研究。它是战略风险行为研究的核心内容。由于受决策个体、企业业绩及竞争优势的影响，个体对决策和收益的风险偏好是不同的。战略管理的实践和理论告诉我们，正确的战略不仅能给企业带来巨大的回报，而且能规避风险。战略的制定与管理层的风险态度密切相关。因此，管理层受自身、企业业绩及企业竞争优势因素的影响在不同情境下的风险倾向会影响风险和回报的相关关系。 （一）管理层自身因素与风险倾向 Porter指出，风险是在“错误”情景发生的情况下执行某种战略所导致的糟糕结果。Miller 和Leiblein对风险-回报相关关系的实证研究表明，管理者可以通过战略调整来改变风险-回报的关系。Robert和Gmoez-MeJia建立了一个行为代理模型，主要用行为经济学的前景理论来解释管理层的风险偏好和风险承担行为。许多研究发现，问题企业的管理层在面临糟糕的情景下会有强烈的冒险倾向，为什么会出现这样的现象？这主要取决于道德风险问题。道德风险问题源于委托代理关系，委托代理关系是在非对称信息条件下形成的契约关系。在所有权与控制权分离的现代
大数据文献综述
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月
大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (2) 大数据定义 (2) 大数据来源 (2) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (3) 大数据的存储与管理 (4) 大数据隐私与安全 (4) 大数据在信息管理层面的应用 (5) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (5) 大数据在中观信息管理层面的应用 (6) 大数据在微观信息管理层面的应用 (7) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (8)
前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的 大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入 库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等
赢利模式文献综述
硕士研究生文献综述报告 一、引言 一个企业能否寻找到一套优秀、成熟的赢利模式，往往是这个企业能否走向成功的关键所在。因此，赢利模式是企业生存和发展的决定性因素。现代企业的生存和发展在短缺经济时代和市场经济初期经历了要素驱动、能力驱动之后，到了充分竞争的经济全球化时代，企业的生存和发展便要由赢利模式来决定。实际上，当今成功企业的战略，其根本已经不再是公司本身，甚至不再是整个行业，而是企业的整个价值创造系统，也就是企业的赢利模式。 二、国外研究文献综述 国外对于商业模式的研究以2003年为界限大致可以分为两个阶段：2003之前的这个阶段称其为开创性阶段；之后的阶段为综合性阶段。在开创性阶段，人们普遍以概念研究为重点，采用归纳逻辑思维方法从大量案例研究中总结规律，归纳出商业模式的构成要素、分类方法、变革路径、评估方法。在综合性阶段，人们对于概念的研究普遍采用“博采众长”的方法，对前人的研究成果按照主客观要求进行整合，得出自己的概念定义；对赢利模式的构成、表述、演化、评估多数采取演绎的逻辑思维方式进行研究，在人们比较普遍接受的研究成果基础上针对特定领域或特定现象得出特定的结论。本文的阶段划分当然不是绝对的，只是为了研究的方便给出的一个大概的描述。 1、代表性学者著作简介 表1：企业设计要素
资料来源：亚德里安J斯莱沃斯基等著，凌晓东等译，发现利润区【M】.北京：中心出版社，2003.13.页 表2 ：赢利模式构成要素代表性观点[10,11] 3、赢利模式的分类研究综述 分类研究是赢利模式研究的一个重要方面，大多数文献中关于赢利模式分类的描述是非结构性的，这使得很难准确识别和区分具体的商业模式，也很难评价每个商业模式所需要的资源和基础设施。并且，这些赢利模式分类研究一般都没有提供一个框架使得
博弈论与行为经济学论文
深圳大学考试答题纸 (以论文、报告等形式考核专用) 二○一四～二○一五学年度第二学期 课程编号8001510001 课程名称博弈论与行为经济学主讲教师评分 学号姓名专业年级 题目：高考志愿博弈 转眼又一年高考了，然而各地高考和报志愿的顺序并不相同，2014年以前北京为先报志愿再高考，其他大部分地区都为先出成绩再报志愿，还有个别地区为高考完后估分报志愿。然而高考过后总有一部分人过高估算自己的成绩而没有被大学录取，当然也有不少的考生原本可以上更好的大学，却因他们的保守估算而失去更好的机会，所以大学开学后，总有一些学生放弃入学资格未报到，或者入学后对学校各方面的不满意，学习兴趣大减，沉迷游戏或半路辍学重新高考。 而发生这些情况的原因是什么呢，我们应该怎样改进高考报志愿的方式呢，这是我接下来要讨论的话题。 填报志愿的时候大部分人都认同考得好不如报得好，实质上考生填志愿时都在进行一场不完全信息的静态博弈。 在先报志愿再高考的方式中 由图中可知考生报考志愿时，不考虑大家集中式填报某一学校的情况下，填超出自己水平的院校只有在自己超水平发挥时才能被录取，报适合自己自己水平的志愿时，超水平发挥和正常发挥都可以被录取，填报低于自己水平的志愿时，无论怎样发挥都可被录取。填报超出自己水平的志愿虽然有可能被高于自己水平的院校录取，但落榜的风险很大，很可能得不偿失，填报低于自己水平的院校时，虽然肯定能考上大学，但过于保守，失去了很多更好的机会，所以填报适合自己水平的志愿更合适，虽然失去了拼搏更好的院校的机会，但保障了适合自己水平的院校。所以最终因志愿目标过高未被录取和填报低于自己水平志愿被录取的考生都是博弈中的失败者。 而先报志愿再高考的方式劣于先出成绩再填志愿的方式，因先填报志愿再高考比先出成绩再填志愿多了更多的不确定性，考生无法预知高考时的发挥水平，增大了考生目标过高落榜和因保守不能上更好的院校的机率。假设高校根据考生的成绩而确定其能被录取的机率为X，先出成绩再填志愿的方式中，考生能被录取的机率就是X，而在先填志愿再高考的方式中，首先高校根据考生的成 第1页共3页
大数据外文翻译参考文献综述
大数据外文翻译参考文献综述 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 原文： Data Mining and Data Publishing Data mining is the extraction of vast interesting patterns or knowledge from huge amount of data. The initial idea of privacy-preserving data mining PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. Privacy-preserving data mining considers the problem of running data mining algorithms on confidential data that is not supposed to be revealed even to the party
running the algorithm. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily be tied to a specific data mining task, and the data mining task may be unknown at the time of data publishing. PPDP studies how to transform raw data into a version that is immunized against privacy attacks but that still supports effective data mining tasks. Privacy-preserving for both data mining (PPDM) and data publishing (PPDP) has become increasingly popular because it allows sharing of privacy sensitive data for analysis purposes. One well studied approach is the k-anonymity model [1] which in turn led to other models such as confidence bounding, l-diversity, t-closeness, (α,k)-anonymity, etc. In particular, all known mechanisms try to minimize information loss and such an attempt provides a loophole for attacks. The aim of this paper is to present a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explain their effects on Data Privacy. Although data mining is potentially useful, many data holders are reluctant to provide their data for data mining for the fear of violating individual privacy. In recent years, study has been made to ensure that the sensitive information of individuals cannot be identified easily. Anonymity Models, k-anonymization techniques have been the focus of intense research in the last few years. In order to ensure anonymization of data while at the same time minimizing the information