随着移动互联网技术的进步，在线医疗社区（Online Health Community，简称 OHC）应运而生并呈现出快速发展的态势，成为线下医疗的重要补充部分。在线医疗改变了传统的医患交流模式，使医患之间的交流从线下面对面的沟通转变为借助文字、语音等计算机媒介进行。在交互媒介变化的情景下，医生如何为患者带来更好的服务以提升患者的诊后满意度，已成为当前的一个热点研究问题。因此，本文以文字和语音两种媒介为切入点，研究患者对医生回报行为的影响因素。基于社会支持理论，本文构建了影响患者回报行为的理论模型。通过收集国内某在线医疗问诊平台的数据，以患者是否进行回报作为因变量，以医生的声音亮度、语音位置集中度、表情符号使用频率和语气的肯定程度作为核心自变量，建立逻辑回归模型并进行分析。研究发现，当医生发送文字信息时，语气越肯定，使用的表情符号越多，患者越容易对医生产生回报行为；当医生发送语音信息时，语音越集中，音色越明亮，患者越容易产生回报行为。在理论方面，本文从文本和语音两个方面探究影响医生信息传递和情感传递的因素，既丰富了社会支持理论，也揭示了医患在线交互过程中沟通媒介的作用和影响机制。在管理实践方面，本文的结论可以指导医生和在线医疗平台优化在线问诊服务的交互方式，从而构建良好的医患关系，提高在线医疗行业的服务质量。

在工业 4.0 加速推进的背景下，自动化技术正深刻重塑制造业的工作场景，改变了员工的协作方式与任务分工。在这一新情境中，同事离职事件带来了前所未有的协作中断与信息配合障碍，但其对员工生产力的动态影响机制尚缺乏系统性的理论解析与实证检验。本文基于信息加工理论（Information Processing Theory），使用中国某重型装备制造企业 2019—2023 年间 333 名一线工人的月度面板数据（7 087 人月），并辅以补充访谈，采用混合效应不连续增长模型进行实证检验。结果表明：留任员工在同事离职后生产力先降后升，且在高自动化岗位，负向冲击更强、恢复更缓慢，显示出自动化加剧了离职带来的信息加工负荷与认知挑战。理论上，本文拓展了信息加工理论在自动化情境中的适用边界；实践上，本文为企业在自动化转型与员工流动并存的情况下优化人力资源管理提供了参考。

高管离职和继任不但事关高管个人职业生涯，更决定着整个组织的发展。Finkelstein et al.（2009）系统回顾了自Grusky（1960）以来近50年的研究进展，并提出了26个命题。易希薇等（2017）回顾了2000—2016年的研究，并提出了未来研究方向。迄今，该领域又积累了许多新成果。然而，自Finkelstein et al.（2009）以来，尚无研究系统检视其命题的验证情况，更无研究提出新命题。鉴于此，本文聚焦高管离职和继任，系统回顾2008—2024年间发表于54种中英文重要期刊上的190篇文献（含78篇中文文献、112篇英文文献）。首先，分别梳理了CEO离职和继任的原因与效应；其次，回顾了非CEO高管更替的前因和后果并与CEO进行比较；最后，考察了中国情境下高管更替的独特性。在此过程中，本文检验了Finkelstein et al.（2009）所提命题的验证情况，提出了17个新命题，并从六个方面指出了未来研究方向。

以数字化和智能化为核心的营销科技应用极大地推动了企业营销策略的优化，提升了营销效率和供需匹配的精准度。然而，营销科技的广泛应用也带来了治理层面的多重挑战。本文从消费者、企业、市场三个层面深入探讨营销科技应用中的治理问题，重点关注消费者隐私保护、企业算法治理以及宏观影响和政策治理，回顾并分析了现有文献，并提出了未来研究的方向。

本文以2006—2022年中国非金融上市公司发行的公募可转债为样本，首次从发行、存续到退市的完整生命周期视角，研究了中国公募可转债实现变相股权融资的具体机制。本文发现，当定向增发面临困难时，上市公司更加倾向于发行可转债作为替代方案。可转债发行后，为激励投资人迅速转股，上市公司会通过实施系统性的盈余管理来提振市值，并利用赎回条款强制可转债转股。当股价长期低迷时，上市公司会通过下修转股价格促成可转债转股。这一系列措施共同解释了中国高达95%的可转债转股率。最后，本文进一步发现，在上市公司促进可转债转股过程中，中小投资者的利益受到了损失。

本文基于企业注意力基础观，采用文本分析方法构建高管创新注意力指标，采用熵权法构建企业创新环境友好指标，分析了高管创新注意力对企业创新的影响及创新环境友好指标在其中的调节作用，并进一步研究了高管创新注意力对企业绩效的影响及其具体影响路径。研究结果表明，高管创新注意力能够正向影响企业的创新投入和创新产出。具体而言，当企业创新环境友好时，高管创新注意力对企业创新投入、创新总产出和策略性创新产出的正向影响会有所强化，但对实质性创新产出的正向影响的强化效果不显著。最终，高管创新注意力通过增加创新投入和创新产出能够提高企业绩效。

青年创业是解决青年就业问题、促进经济发展和社会创新的重要途径。然而，青年创业者在经济波动期的特征与表现仍缺乏系统性实证研究。本文基于“中国小微经营者调查”(OSOME)超过20万名创业者(含10万多名青年创业者)的调查数据，致力于探究青年创业者的群体特征、经济波动期的表现特点以及政策支持现状。本文研究发现，青年创业者呈现男性主导(76%)、教育水平持续优化、服务业集中(82%)、一线城市集聚等特点，并通过聚类分析识别出三类典型群体。与非青年创业者相比，青年创业者在行业选择上更加灵活，在经营指标上波动性更大且表现偏弱，在融资行为上呈现“高需求、多渠道、高成本”的特点。此外，研究验证了小微创业作为青年就业“蓄水池”的功能，在外部冲击期间青年创业比例显著上升，在就业环境改善期间则明显收缩，且对经济增长和政策调整等因素反应敏感。本文研究还发现，青年创业者主要面临市场需求疲软、能力局限、信息障碍和资金短缺等挑战，且仍有40%~57%青年创业者未能享受任何政策红利。基于此，本文建议强化内需扩大政策，优化金融支持体系，完善税收优惠政策，提升政策支持精准度，从而构建更加有利于青年创业发展的支持体系。

在全球科技竞争从“单点突破”转向“生态主导”的今天，独角兽企业既是新质生产力的“孵化器”，更是大国战略的“温度计”。本文基于2009—2023年中国境内VCPE（含政府引导基金）机构投资事件数据，探究政府引导基金投资活跃度与培育独角兽企业之间的关系。本文研究发现，政府引导基金投资行业与独角兽企业行业分布形成显著交集，印证了政策引导与市场选择的深度协同。政府引导基金投资活跃度的提升有助于促进区域内独角兽企业数量的增长，区域差异化指数和营商环境水平对上述关系具有显著调节效应。进一步，本文提出，政府引导基金培育独角兽企业的效能提升依赖于三大核心逻辑：以精准投资（X）锚定技术长板、以生态赋能（Y）优化区域能力、以协同深化（Z）重构创新网络，并结合合理有效的机制设计保证资金真正流向具有长期价值的企业，为培育世界级独角兽企业、抢占未来产业制高点提供持久动能。

风险投资在刺激创新创业过程中发挥着重要作用，但也存在局限性。本文分析了全球风险投资的趋势，探讨了新兴市场在全球创新格局中日益重要的地位，尤其是中国在新兴市场风险投资中的引领作用。研究指出，完善法治体系、推动资本市场改革和培育耐心资本是优化风险投资生态的核心路径；制度设计应平衡市场活力与风险管控，以构建适宜风险投资发展的生态环境。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

多层学术网络描述了学术实体之间的多样化关系，对学术发展的研究以及未来方向的预测产生了促进作用。然而，目前的数据集通常只包含单一网络，缺少能够同时考虑多层学术网络的大规模数据集。本文提供了一个高质量的大规模多层学术网络数据集（LMANStat数据集），其中包括合著网络、机构合作网络、引文网络、期刊引用网络、作者引用网络、共引用网络、作者-论文网络以及关键词共现网络8个学术网络。此外，所构建的多层学术网络的每一层都是动态变化的。最后，本文提供了节点的属性，如作者的研究兴趣、产出力、地区和机构。该数据集当前是统计学领域规模较大、较为全面的学术网络数据集之一，包括多个学术网络类型，具有广泛的时间跨度和时变性，以及丰富的节点属性信息，填补了现有数据集的空白。借助该数据集，可以从多个角度研究统计学科的发展和演化，为研究具有多层结构的复杂系统提供了丰富的研究基础。

随着人工智能技术的快速发展，算法正逐步替代人类管理者，广泛用于组织管理决策。不过，现有文献在算法（相对于人类管理者）决策对员工公平感知的影响上尚未得到一致结论。本文基于刻板印象内容模型，探索了在不同的组织管理场景下，员工对这两种不同决策主体的公平感知差异及其内在机制。情景实验结果显示，在面对不利结果时，人们普遍认为算法比人类管理者更为公平，并且这一现象背后的影响机制受到任务类型的调节：对于低主观性任务，算法被认为更公平的原因是人们认为人类管理者（相比算法）的能力更差；对于高主观性任务，人们则认为人类管理者（相比算法）更为冷漠。本文拓展了算法公平的相关文献，为探究算法决策对组织管理的影响提供了新的视角。

企业的成长与创新是经济增长的核心部分，现有理论对企业创新的成因和结果进行了详细阐述，却较少讨论企业创新方向的决定机制。创新决策如何产生，创新方向是否会被引导，是非常值得研究的问题。本文探究了环保规制政策如何影响企业技术创新方向，发现中央环保督察政策改变了企业的创新决策。企业总是会对成本和收益的变化情况进行反应，在严格的环保规制政策下，企业重新审视采用不同技术的收益，增加了对清洁型技术的需求，从而达到了促进创新转向的效果。本文为环境监管的好处被低估补充了新的证据，期望为政策制定者提供决策参考。

2008年爆发的国际金融危机，引起人们对美元主导的国际货币体系的反思及改革呼声；同时，中国经济高速增长，经济总量位居世界前列，持有高额外汇储备，由此，国内社会各界表达了实施人民币国际化的强烈诉求，并提出了一些政策建议。在此背景下，本文关注在全球货币金融体系中占主导地位的美国获得的国际铸币税，为讨论人民币区域化、国际化的成本与收益问题提供参考。在理论方面，本文提出在现代国际货币体系中，国际货币发行国获得的广义国际铸币税包括中央银行的国际铸币税、政府债券的国际铸币税、商业银行的国际铸币税。在实证方面，本文估算了美国获得的广义国际铸币税，并验证了如下命题：除中央银行的国际铸币税外，政府债券的国际铸币税和商业银行的国际铸币税也是广义国际铸币税的重要组成部分，单纯地依据中央银行获得的国际铸币税进行经验分析和政策决策具有较大的局限性。这些结论对研究人民币区域化、国际化的成本与收益问题提供了参考，具有重要的政策意义。

近年来，中国货币供给保持较快增长，其中大量货币流入房地产市场，使得房地产市场长期繁荣。然而，2022年开始的房价快速回落也客观说明了此前房地产价格上涨是一种泡沫，是经济“脱实向虚”的后果。为了探究经济“脱实向虚”的内在机理，本文通过构建一个包含货币、生产资本和泡沫资产三种资产的“经济增长—资产组合”模型，探索泡沫资产对货币流向及货币政策效率的影响。模型分析结果表明，提高货币增长率具有二重效应。第一重是总量效应，即通过降低货币的实际收益率来提高家庭的非货币资产持有，进而推高储蓄率，推动经济增长。第二重是结构效应，通过影响资产组合来降低生产资本与泡沫资产的比例，加剧“脱实向虚”，抑制经济增长。当泡沫资产的风险较小时，结构效应将占主导，货币增长率的提升只会导致资金不断流向泡沫资产，阻碍经济增长。进一步的政策模拟结果表明，通过宏观审慎政策工具与货币政策相搭配，将能够防范经济“脱实向虚”，最大化社会福利。

近年来，国际商务领域的研究表明，全球进入了一个充满科技地缘政治不确定性的时代，尤其是由新技术民族主义引发的“科技冷战”局面。这种技术民族主义的做法将中国的技术发展与美国的国家安全和地缘政治利益挂钩，并采取了以实体清单为代表的一系列限制措施，以限制中国高科技企业的技术进步。现有研究探讨了美对华技术限制对跨国企业及中国高科技企业的影响，然而大多研究将这些限制视为单一时点的事件，忽视了限制政策的动态演变过程及其对技术领域的长期影响。本文以芯片制造行业为例，并将美对华技术限制视为一个时变的、动态演化的过程：首先，本文基于知识图谱方法，将全球芯片制造专利分解成88个技术领域及其共现关系，揭示了技术领域作为美国政策目标的特征。通过分析美国实体清单与中国国家集成电路产业基金投资企业的专利知识网络相似度发现，中美两国的支持/限制策略呈现中等水平的共同演化趋势，而非简单的对抗关系。进一步，本文分析了技术领域的异质性，探讨了各领域中科学、市场与政治因素的混合特征，以及这些因素如何影响两国政策的差异。本文为理解中美技术博弈中的政策演化提供了新的视角，并为未来相关研究提出了若干建议。

鉴于组织行为学及其所属的工商管理学科一直受到“理论-实践”脱节的批评，管理学者呼吁更多立足真实组织情境、兼具科学严谨性与现实关联性的研究。在人工智能时代，随着组织要素与组织逻辑在重大技术变革中发生显著变化，开展基于现象的人机协同研究成为提升本学科领域学术创新性与现实影响力的关键方向。本文总结了目前人与AI研究的现状，评述不同学科在“反应”“互动”与“协同”三个主题上的表现，重点梳理了实地场景下的人机协同研究进展，并以一篇发表在《管理学会学报》 （Academy of Management Journal）上的民族志研究为例，分析如何从现象出发进行理论构建。在厘清现状的基础上，本文回溯了人机交互研究中的经典基础理论，以启发研究者以更加深入现场、贴近本质的视角思考当代的人机协同研究。最后，本文展望了若干基于人机协同实践的未来研究方向。

外部危机给企业家及其企业带来了巨大的挑战，但我们对中小微企业家如何应对这些引发高度不确定性并迫切需要关注和采取行动的危机仍然缺乏深入了解。同时，驱动企业家采取不同应对策略的因素，以及这些策略如何进一步影响企业家在危机期间的心理健康，也尚不明确。为了解答这些研究问题，本文基于资源保存理论提出，企业家可能采用两种应对策略：投资导向型和保守导向型。具体而言，当中小微企业家拥有更多的人力资本资源、企业资源以及外部资源时，他们更倾向于选择投资导向型策略；而当他们受到更多的危机负面影响时，则更可能转向保守导向型策略。本文进一步推测，相较于投资导向型策略，采取保守导向型策略的企业家可能会经历更高水平的危机焦虑感。通过两项时间滞后研究，本文对上述假说进行了检验，为理解中小微企业家在危机中的应对策略提供了重要的理论和实践启示。

金融市场是支持企业攻坚基础技术的关键力量，能否对基础技术进行合理定价直接影响着中国经济高质量发展转型的进程以及中国在国际科技竞争中的优势。本文以2007—2024年间在中国A股首次公开发行（IPO）的人工智能（AI）企业为样本，检验了基础层、中间层及应用层人工智能企业IPO首日回报与IPO首日后长期回报的差异。研究发现，越基础的人工智能企业IPO首日回报和IPO首日后长期回报越高，表明A股市场在新股发行和上市首日均对基础层人工智能企业定价偏低。机制检验发现，越基础的人工智能企业发明专利数越多，但专利总数、实用新型专利数和外观设计专利数越少，这使得尽管越基础的人工智能企业IPO前的盈利能力越差，但未来盈利增长率越高。进一步检验发现，注册制改革显著提升了A股市场对基础层人工智能企业的定价效率。本文的结论能够促进投资者对基础层人工智能企业的理解，提升其定价效率，同时也为中国股票发行定价制度的优化提供了实证依据。

网络购物目前已成为主流的消费方式之一，各大购物网站及APP上存在数以亿计的待售商品，这些商品往往以图片或文字描述的形式展现在消费者面前。消费者搜索关键词、浏览商品图片，希望能够更加方便快捷地从海量商品中挑选出适合自己的商品，因此商品图片和商品的标题文字描述就成为待售商品的核心“特征”。因此，平台和商家针对所售产品，如果能够生成合适准确的商品描述，更全面、更准确地覆盖商品特征，将会提高购物环节的效率、提升消费者满意度，为平台和商家带来潜在的利益提升。本文考虑建立基于深度学习进行图像识别的相关模型，根据商品图片实现商品在不同标签维度下的分类，并将这些不同维度的标签进行组合，形成商品描述。本文选择的商品领域为服装类，数据来自于真实购物网站的商品图片和商品描述，首先将输入的图片进行预处理，然后构建多种卷积神经网络模型进行尝试，提取图片特征，并根据提取到的图片特征完成判别，最后在模型构建的基础上设计出相应的产品。借鉴本文研究，商家可以实现对于所出售商品的规范管理，为商品提供合理规范的特征描述，简化运营操作；消费者可以通过标签选择，更加方便快捷地挑选到所需要的商品；监管平台可以针对不同标签分类的商品实现动态监测，有利于构建良好的购物生态环境。

本文研究了激进卖空者在识别做空目标时是否表现出持续的横截面业绩差异，以及他们的业绩持续性是否随着从业时间的变化而变化。利用数据提供商跟踪的激进卖空者样本，本文发现，当使用目标公司股票收益率作为业绩衡量指标时，未能发现激进卖空者业绩具有持续性的证据，但如果激进卖空者过往选择的做空目标中有较高比例的公司退市，则当前做空目标在未来经历退市的可能性更大。投资者意识到了这一业绩的持续性，并且对历史做空目标中有更多退市记录的激进卖空者发起的做空行动反应更为强烈。此外，本文发现，识别做空目标的业绩持续性在激进卖空者从业生涯早期更高，但随着他们发起的做空行动增多，这种业绩的持续性会下降。这些证据与激进卖空者在职业生涯初期面临更大的声誉激励一致，并支持了Benabou and Laroque（1992）的动态声誉模型。

混合所有制改革旨在提高中国国有企业的资本配置效率和治理水平，是中国国有企业当前改革的重点和关键。立足此背景，本文手工整理了企业环保数据，基于2008—2019年A股国有上市公司的样本，系统考察了混合所有制程度对环保投入的影响。研究发现：混合所有制程度与环保投入呈负相关关系，即混合所有制多样性越大、融合度越高，环保投入越少；而政府环境监管强度起到了调节混合所有制程度与环保投入负向关系的作用。进一步的研究显示：混合所有制程度通过强化融资约束来抑制国有企业的环保投入；区分环保投入类型，混合所有制程度对不同类型环保投入均存在抑制作用；区分行业污染程度，混合所有制程度的抑制作用在重污染行业中更高；区分混合主体参股程度，外资、民营参股程度越高，环保投入越低；区分国有企业层级，混合所有制程度的影响在中央企业中较小。本文从环保投入的角度揭示了混合所有制改革可能引发的微观影响及其应对思路，并进一步为监管机构和投资者提供了有益启示。