本文构建了一个新颖的城市内部空间结构模型，将传统的线性或圆形城市模型框架扩展到了任意形状，首次讨论了城市多中心布局——城市次中心的数量以及位置的选取如何通过改变城市内部空间结构而影响居民福利。当城市次中心数量增加时，城市通勤成本会降低，但多中心导致的企业分散化也可能会降低城市集聚效应。本文以成都市为例，对模型进行了校准检验和反事实分析，探索了不同的空间规划在未来将如何重塑成都市的人口和经济布局，进而影响居民福利。本文的发现为政府的城市空间规划提供了有益参考，文中的模型和数值模拟方法能够适用于不同城市的分析，有助于评估和优化城市多中心布局这一城市化进程中重要的政策举措。

近年来中国平台经济快速发展，在经济社会全局中的地位和作用日益凸显。互联网流量作为平台经济的核心要素，其与平台经济之间的内在联系亟待考察。鉴于此，本文建立了一个允许企业为流量定价的基于Hotelling模型的平台双寡头垄断模型，并发现，根据消费者对商品估值与其渠道忠诚度之间相关性的差异，存在三种不同形态的市场均衡，分别为企业多渠道引流、市场完全覆盖的均衡，企业多渠道引流、市场部分覆盖的均衡，以及企业单渠道引流、市场部分覆盖的均衡。之后，本文分析了平台获客成本变化和市场细分程度变化对社会福利的影响，并根据消费者类型差异分别为各类市场提出针对性的政策建议。

本文基于手工整理的全国省以下地域商会数据与2003—2021年中国工商注册企业数据，实证考察了地域商会对城市创业活跃度的影响。研究发现，地域商会显著提升了城市创业活跃度。经过一系列稳健性检验后，该结论依然保持稳健。为了缓解内生性问题，本文使用清末商会和河流密度作为地域商会的工具变量。机制分析表明，地域商会可以通过改善社会信任和优化营商环境来提升城市创业活跃度。异质性分析显示，地域商会主要促进了个体工商户和民营企业的进入，且在三线及以下城市、非城市群城市以及中小城市中的创业效应更大。此外，地域商会还能够产生政社协同效应和区域创新效应。

本文借助“单独二孩”政策这一准自然实验研究了放松生育政策如何影响家庭风险资产配置。结果显示，生育政策放松显著提高了家庭风险金融资产的占比，并且这一效应主要集中在生育意愿更强、家庭收入更高的家庭。虽然该政策没有促使原本没有风险资产的家庭进行风险资产配置，但降低了城镇中高收入家庭的风险厌恶程度，并提高了已有风险资产配置的政策适用家庭的风险资产占比。本文不仅为解释中国家庭风险资产投资较低的现象提供了新的视角，还强调了在推进金融市场改革时，政府应将生育政策及家庭资产配置的动态变化纳入重要考量。

中证A500ETF的发行使得市场聚焦被动投资。交易型开放式指数基金（ETF）作为一种成熟的被动投资工具，因其独特和创新的交易属性逐渐得到了更多的关注。本文从ETF持股角度探究被动指数投资工具能否提升市场监督功能。研究结果发现，个股被ETF持股比例越高，越能够减少股东的股权质押行为。渠道机制探究发现，ETF持股主要是通过减少股价信息时滞性、对冲噪音交易两个渠道发挥作用，最终提高股价信息效率，从而形成监督作用，减少股东的股权质押行为。就股权特征的进一步分析结果表明，在第一大股东持股比例更高或非国有企业中该监督效应更加显著。在信息披露管理水平较差时，ETF持股带来的改善效果也较为明显。本文结果经过工具变量等多种检验后依旧稳健。本文的结论对提升市场有效性、增强市场监督功能、形成良性的治理循环具有重要的启示。

二十国集团、经济合作与发展组织（OECD）等国际组织一直试图推动各国都采用类似的所谓最佳公司治理机制。在这一背景下，很多学者预测不同国家的公司治理机制将会越来越相似。然而，现实中不同国家的公司治理机制仍然存在巨大差异。近三十多年来，学者们试图通过大样本的跨国比较研究来探究这一差异的根源，然而这些跨国比较研究得出的结论千差万别。基于此，本文系统总结了1990—2022年间发表于国内外顶级期刊的跨国公司治理比较研究。本文基于社会学领域学者梅尔文·科恩（Melvin Kohn）所提出的跨国比较研究框架，将跨国公司治理比较研究归纳为四个类别（以国家作为研究对象、以国家作为研究情境、以国家作为分析单位、国家作为国际体系的一部分），并在此基础上对该领域的文献进行评估，从中找到该领域研究进展缓慢的重要根源。在此基础上，本文尝试提出了跨国公司治理比较研究的未来研究方向。

本文基于资源依赖理论构建研究模型，分析地方官员连续性对辖区内企业数字化转型程度的影响，检验企业海外收入比例、企业研发投入、企业所有制和地方数字经济政策的调节作用，并进一步根据国有企业细分类型和官员调任方式进行异质性分析。本文样本为2010—2022年中国沪深A股上市公司。实证结果发现，地方官员连续性对当地企业数字化转型程度具有显著的正向影响，企业海外收入比例、研发投入和地方数字经济政策会削弱这种正向效应；国有企业会强化这种正向效应，且对央企及其附属子公司的正向影响最大。此外，官员连续性对当地企业数字化转型的影响在官员不同调任来源情况下没有显著区别。本文主要贡献在于提炼出了地方官员连续性对辖区内企业数字化转型的作用机制，并反映出企业在管理非市场依赖关系时市场战略和制度因素的重要性。

尽管人类与机器的交互学习正重塑组织学习的范式，但仍缺乏对人工智能冲击下组织学习研究演化的系统性理解。因此，本文采用文献综述的方法，对74篇国内外关于人工智能情境下的组织学习文献进行了梳理，围绕“个体-团队-组织”层次及多层次互动学习，构建了人工智能情境下的组织学习研究框架。研究发现，人工智能作为组织学习情境突变的起点，推动个体、团队和组织逐步探索与人工智能的融合学习路径；同时，它提升了多层次互动学习的速度和广度，将学习边界延伸至生态系统层面。最终，适应性学习行为的成果通过反馈机制作用于组织，推动人工智能与组织的持续共演，实现组织的适应性创新与成长。进一步，针对既有研究局限，本文提出了四个未来研究方向，为人工智能情境下组织学习研究的深化提供理论支持和实践指导。

本文对结构性变化的旅游需求进行研究，基于带有外生变量的向量自回归（VARX）模型，提出了一种分段组合预测的方法。与既有研究普遍采用的基于完整数据集构建组合预测模型不同，本文创新性地将时间因素纳入组合预测考量，通过将不同时间段的变量视为独立的单元，构建出分段时间序列数据集的组合预测模型。该方法以游客的网络搜索行为作为外生变量用于预测旅游人数，并捕捉这些外生变量在不同时间节点上对旅游人数产生的差异化影响，特别是在新冠疫情等突发冲击下的动态变化。实证结果显示，VARX模型的分段组合在预测中国出境旅游人数时展现出更高的准确性，其预测精度因考虑了外生变量在不同时间段的特异性影响而得以提升。事后分析进一步显示，特别是针对2024年中国出境旅游趋势的外样本预测结果，随着全球旅游市场的逐步复苏，中国出境旅游人数将呈现积极向上的增长态势。这一结论与现有公开文献中的趋势分析相吻合，进一步印证了本文预测方法的实践应用价值。