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      社會計(jì)算視角下疫后政策效用仿真模型構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)

      2021-11-18 17:35:39徐斯穎張高煜王穎穎
      科學(xué)與生活 2021年20期
      關(guān)鍵詞:企業(yè)

      徐斯穎 張高煜 王穎穎

      摘要:新冠肺炎疫情的爆發(fā)對我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展既有沖擊也有刺激,現(xiàn)階段需要可靠的社會信息與決策使數(shù)字經(jīng)濟(jì)正確地發(fā)展。本文可以將政策或配置進(jìn)行數(shù)字化,并構(gòu)建了結(jié)合政策效用的企業(yè)多智能體模型來仿真演化企業(yè)的生存發(fā)展,進(jìn)而幫助加強(qiáng)政策引導(dǎo)和制度保障,使數(shù)字經(jīng)濟(jì)更加快速發(fā)展。

      關(guān)鍵詞:企業(yè) 智能體 政策效用 社會計(jì)算

      引言

      民營企業(yè)是社會網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)濟(jì)市場上的主要參與者,它們一直以來都是學(xué)術(shù)界的重點(diǎn)研究對象,許多創(chuàng)新性的方法被提出用來研究民營企業(yè)生存發(fā)展問題。HanxueChen(2021)提出一個加入環(huán)境因素的全球價值鏈分析框架,該框架顯著影響了企業(yè)生產(chǎn)效率[1]。Lucas Olmedo (2021)發(fā)現(xiàn)將企業(yè)組織與農(nóng)村社會相結(jié)合可以更加促進(jìn)地方的綜合性發(fā)展[2]。ShantingWei(2019)采用仿真博弈的方法為基于動態(tài)協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)合作戰(zhàn)略優(yōu)化提供了進(jìn)一步的企業(yè)管理策略[3]。Jia-CaiLiu (2021)利用博弈論和最小二乘的方法解決了不完備信息下企業(yè)聯(lián)盟的協(xié)同利潤分配問題[4]。HervéPanetto (2019)總結(jié)了在未來的企業(yè)制造領(lǐng)域中信息化制造企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)[5]。HongZhang (2020)等構(gòu)建了基于排隊(duì)論的企業(yè)活動流程模型,得到價格變化對需求量有著顯著影響的結(jié)論[6]。Zhong-LiangZheng (2019)利用近幾年中國制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)金融化會導(dǎo)致企業(yè)投資行為異化[7]。

      政策是影響企業(yè)生存發(fā)展的一個關(guān)鍵因素,本文構(gòu)建了結(jié)合政策效用的企業(yè)多智能體模型?;诖?,企業(yè)智能體可以在不同政策效用進(jìn)行演化仿真。

      1.一種新的企業(yè)智能體模型

      本文提出一種新的企業(yè)智能體模型。企業(yè)智能體一共有9個基礎(chǔ)變量。

      基礎(chǔ)變量1:個體數(shù)量,其代表在仿真環(huán)境下現(xiàn)存主體個體的數(shù)量。

      基礎(chǔ)變量2:流動現(xiàn)金,其代表個體在運(yùn)營過程中累計(jì)業(yè)務(wù)的利潤總額,是對個體業(yè)務(wù)能力及企業(yè)生存能力的評價標(biāo)準(zhǔn)。

      基礎(chǔ)變量3:技術(shù)現(xiàn)金,其代表個體在運(yùn)營過程中技術(shù)能力的變化,是對個體業(yè)務(wù)能力及企業(yè)創(chuàng)新能力的評價標(biāo)準(zhǔn)。

      基礎(chǔ)變量4:員工人數(shù),其代表個體所用的員工總數(shù),是影響個體業(yè)務(wù)能力的直接效用變量,與員工能力呈正相關(guān)。

      基礎(chǔ)變量5:企業(yè)能力,是對個體的綜合評價,直接影響收入。

      基礎(chǔ)變量6:技術(shù)能力,與流動現(xiàn)金和技術(shù)資金有關(guān),直接影響企業(yè)能力。

      基礎(chǔ)變量7:員工增長率,其代表個體在運(yùn)營階段內(nèi)員工數(shù)量的總體增長率,對員工人數(shù)呈正相關(guān)影響。

      基礎(chǔ)變量8:員工離職率,其代表個體在運(yùn)營階段內(nèi)員工數(shù)量的自然減少率,對員工人數(shù)呈負(fù)相關(guān)影響。

      基礎(chǔ)變量9:總支出,其代表個體在運(yùn)營階段內(nèi)日常開銷的綜合,主要與員工數(shù)和員工工資有關(guān)。

      企業(yè)智能體的更新規(guī)則如下:

      2.政策效用對企業(yè)智能體影響因素定義

      本文構(gòu)建了9個不同的政策效用,它們作為企業(yè)多智能體的控制變量可以在模型仿真演化過程中直接影響企業(yè)智能體的基本變量,進(jìn)而使企業(yè)智能體在相對應(yīng)的政策效用下進(jìn)行生存發(fā)展的仿真。而且意外情況的控制變量模擬了企業(yè)智能體在突發(fā)疫情情況下的演化發(fā)展??刂谱兞?為意外情況??刂谱兞?-9為政策效用。

      控制變量1:意外情況,模擬個體企業(yè)遭遇重大事故的情況,初始默認(rèn)為None。

      控制變量2:教育投入,是對高校教育資金及師資力量投入的度量值,對個體的員工數(shù)量增長及員工能力產(chǎn)生正相關(guān)影響,這里對于員工數(shù)量增長隨機(jī)提升1.5到2倍,對員工能力隨機(jī)提升1.2到1.4倍

      控制變量3:稅收優(yōu)惠,是對企業(yè)稅收優(yōu)惠政策的控制度量,對個體的所得稅及其它稅目費(fèi)用產(chǎn)生負(fù)相關(guān)影響,意味著優(yōu)惠力度越大,所得稅及其它稅目費(fèi)用越少,這里對于稅率隨機(jī)降低0到25%。

      控制變量4:金融支持,是對企業(yè)貸款最大額度、利息率優(yōu)惠政策的控制度量,對個體貸款成本產(chǎn)生負(fù)相關(guān)影響,意味著支持后貸款成本費(fèi)用越少。初始值為30萬元,,利息為0.055%。 支持后貸款總額隨機(jī)上升1.1到1.3倍,貸款利息隨機(jī)下降0到20%。

      控制變量5:社會與勞動保障支持,是對企業(yè)所雇員工社保加金補(bǔ)貼政策的控制度量,對個體員工社保加金成本產(chǎn)生負(fù)相關(guān)影響,意味著補(bǔ)貼力度越大,員工社保加金費(fèi)用越少。其量值設(shè)定范圍為0-500之間,初始值默認(rèn)為500,單位為元/人。

      控制變量6:服務(wù)支持,是對企業(yè)運(yùn)營過程中政府配套服務(wù)的控制度量,對個體技術(shù)重視度、技術(shù)資金和企業(yè)能力產(chǎn)生正相關(guān)影響,意味著配套服務(wù)越好,個體會更愿意去提升技術(shù)能力。這里對技術(shù)重視程度隨機(jī)上升1到1.1倍,但是會有一定風(fēng)險導(dǎo)致流動資金過少進(jìn)而引起企業(yè)破產(chǎn)。

      控制變量7:基礎(chǔ)設(shè)施,提供個體企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施,使其關(guān)于場地的日常開銷減小,進(jìn)而使總支出減少。這里對總支出隨機(jī)下降0到15%。

      控制變量8:直接資助,對于初期企業(yè)的直接資金提供,流動現(xiàn)金與技術(shù)資金都會隨機(jī)上升1到1.05倍,若企業(yè)狀態(tài)是破產(chǎn)狀態(tài),那么啟用改效用時,企業(yè)會被給予一次重新開始的機(jī)會,不過其初始資金相比第一次開始的資金要下降一倍。

      控制變量9:貿(mào)易支持,個體企業(yè)被給予與其他企業(yè)貿(mào)易的機(jī)會,企業(yè)收入會得到提高,但對于企業(yè)能力有時會提高有時會下降。

      控制變量10:政府購買,政府直接給予個體企業(yè)相應(yīng)的訂單,企業(yè)收入和流動現(xiàn)金都會得到明顯的提升,但是技術(shù)資金會有一定的下降。

      3.仿真實(shí)驗(yàn)

      1) 仿真實(shí)驗(yàn)1——基本模型驗(yàn)證

      首先,對控制變量默認(rèn)值進(jìn)行設(shè)置,這里只需要設(shè)置貸款總額、貸款利息和社會保障補(bǔ)貼。然后直接創(chuàng)建100個企業(yè)agent進(jìn)行仿真,同時每個時間步都會保存各個企業(yè)agent的流動現(xiàn)金,技術(shù)資金,公司能力和員工能力以及企業(yè)agent破產(chǎn)數(shù),并用python中的第三方庫matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。初始化得到的某一企業(yè)agent內(nèi)部參數(shù)變化的仿真輸出如圖2-20所示,破產(chǎn)企業(yè)個數(shù)由圖2-21所示(其中x軸為時間軸)。

      從圖2-20中可以看出,隨著時間的推進(jìn)并且在無政策作用的各個環(huán)境變量因子的影響下,該企業(yè)在初期發(fā)展迅速,因?yàn)楣疽?guī)模小,日常開支會比較低。到了中后期雖然企業(yè)能力和員工能力保持著上升的趨勢,但是公司規(guī)模不斷擴(kuò)大,公司收入與支出差距不斷縮小,最后公司發(fā)展出現(xiàn)下降的狀態(tài)。由圖2-21也可以看出,在中后期時間,破產(chǎn)企業(yè)的個數(shù)直線飆升。

      2)仿真實(shí)驗(yàn)2——政策效用的啟用對于企業(yè)的發(fā)展影響

      將直接資助,基礎(chǔ)設(shè)施,金融支持,服務(wù)支持這四個政策效用啟用后,某個企業(yè)agent內(nèi)部參數(shù)變化如圖2-22所示,破產(chǎn)企業(yè)個數(shù)圖2-23所示。

      由于啟用了部分政策效用,可以看出仿真環(huán)境經(jīng)過了一段時間后,雖然企業(yè)agent的發(fā)展相比仿真實(shí)驗(yàn)1增長不多,但是與仿真實(shí)驗(yàn)1不同的是,在中后期時間,公司發(fā)展的狀態(tài)是趨于穩(wěn)定的??梢妴⒂谜咝в每梢栽谝欢ǔ潭壬洗龠M(jìn)企業(yè)發(fā)展。而且對于最后企業(yè)破產(chǎn)個數(shù)的變化可以看出,在啟用政策效用后,破產(chǎn)企業(yè)的個數(shù)得到明顯下降。

      3) 仿真實(shí)驗(yàn)3——政策效用的副作用對于企業(yè)的發(fā)展影響

      由于政策效用不會是永遠(yuǎn)有利企業(yè)發(fā)展,有些會打亂企業(yè)內(nèi)部資金結(jié)構(gòu)造成企業(yè)接受政策效用后出現(xiàn)發(fā)展變?nèi)跎踔疗飘a(chǎn)的情況。本實(shí)驗(yàn)啟用了服務(wù)支持這個政策效用,因?yàn)樗鼤屍髽I(yè)改變自己的技術(shù)重視程度,從而影響流動現(xiàn)金的變化,如圖2-24所示。企業(yè)破產(chǎn)個數(shù)變化如圖2-25所示

      明顯可以看出,在開啟服務(wù)支持后,企業(yè)技術(shù)資金以及受其影響的企業(yè)能力在初期飛速提高,但過了一定時間后,由于日常支出的提高,流動現(xiàn)金大幅度地下降,原因是企業(yè)投入太多技術(shù)資金,無法抵消支出。根據(jù)圖2-25,更能清楚地得到企業(yè)在第40個時間步會有100%的概率破產(chǎn)。

      4)仿真實(shí)驗(yàn)4——企業(yè)對于意外情況的預(yù)警模擬

      通過在某一時間點(diǎn),以人工的方式改變企業(yè)流動現(xiàn)金來模擬企業(yè)自身應(yīng)對意外情況時的反映,內(nèi)部參數(shù)變化如圖2-26所示。

      由上圖可以看出,企業(yè)agent在遭受意外損失的時候,其通過改變內(nèi)部相關(guān)參數(shù)來快速地做出反映,最后免于破產(chǎn)的風(fēng)險。

      參考文獻(xiàn)

      【1】Chen H,Wang S,Song M. global Environmental Value Chain Embeddedness and Enterprise Production Efficiency Improvement[J]. Structural Change and Economic Dynamics,2021,58:278-290.

      【2】Olmedo L,van Twuijver M,O'Shaughnessy M. Rurality as context for innovative responses to social challenges–The role of rural social enterprises[J]. Journal of Rural Studies,2021.

      【3】Wei S,Zhang Z,Ke G Y,et al. The more cooperation,the better? Optimizing enterprise cooperative strategy in collaborative innovation networks[J]. Physica A:Statistical Mechanics and its Applications,2019,534:120810.

      【4】Liu J C,Sheu J B,Li D F,et al. Collaborative profit allocation schemes for logistics enterprise coalitions with incomplete information[J]. Omega,2021,101:102237.

      【5】Panetto H,Iung B,Ivanov D,et al. Challenges for the cyber-physical manufacturing enterprises of the future[J]. Annual Reviews in Control,2019,47:200-213.

      【6】Zhang H,Akuamoah S W,Georgescu P. A flow model of corporate activities with quality assurance[J]. Physica A:Statistical Mechanics and its Applications,2020,549:124447.

      【7】Zheng Z L,Gao X,Ruan X L. Does economic financialization lead to the alienation of enterprise investment behavior? Evidence from China[J]. Physica A:Statistical Mechanics and its Applications,2019,536:120858.

      作者簡介:徐斯穎,男,漢,2000年5月生,上海人,本科,上海立信會計(jì)金融學(xué)院統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)大三學(xué)生,上海立信會計(jì)金融學(xué)院統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué),研究方向:社會計(jì)算

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