学在ZIBS丨2023 ZIBS首届博士生论坛顺利举行

2024.01.14

1月14日，浙江大学博士生创新论坛暨2023 ZIBS博士生论坛在ZIBS大楼359演讲厅顺利举行。本次论坛旨在搭建优质学术交流平台，提高博士生培养质量；论坛涵盖了企业管理、应用经济学、金融学及计算机科学与技术等多种学科，为博士生们提供论文展示和学术研讨的机会。活动中，由来自北京大学、清华大学、浙江大学、中国人民大学的博士生到场分享科研成果，在思想的交流与碰撞中促进多学科间的贯通融合。ZIBS院长贲圣林出席并致欢迎词，ZIBS 2023级博士生周子越担任主持。

在开幕致辞中，贲圣林对各位博士生参加本届论坛表示欢迎，提及ZIBS的“5i”办学理念中的跨界（Interdisciplinary），本次论坛汇聚了来自不同专业领域的评审老师，也有着各异学科背景的博士生。此外，他还着重从博士生培养角度讲述了举办博士生论坛的初衷，强调了博士生学术论坛是开展学术交流、拓展学术视野的重要平台。

北京大学博士生程昱翔围绕《如何选择融资渠道?应收账款抵押贷款对供应链融资影响》主要介绍了聚焦于银行信贷政策下，企业在合作与非合作情境中的运营选择互动，并特别分析了银行向零售商提供的短期贷款如何影响供应链决策。考虑到不同银行信贷政策与零售商、制造商的运营能力，其研究揭示了最优策略和使用银行短期贷款可以提高供应链效率的事实。此外，在实证数据的支持下，其发现财务状况较强的公司更倾向于增加订购，而最佳采购决策依赖于制造商和零售商的份额比（RMR），而在RMR值较低的情况下，则更倾向于使用贸易信贷，资本受限的供应链从银行信贷中获益更多。

在数据驱动的时代背景下，联邦学习作为分布式学习的前沿方法，对处理分散在多客户端的非独立同分布（Non-iid）数据至关重要。浙江大学博士生方立宇介绍的《非独立同分布数据下的联邦学习》通过聚类联邦学习，使用聚类算法对相似数据分布的客户端进行分组，有效提升训练效率和模型性能。此外，研究深入个性化聚合过程，采用定制化聚合策略优化特定客户端模型表现，增强模型适应性。引入联邦知识蒸馏技术，通过客户端间模型知识传递，而非数据共享，克服数据分布差异，进一步提升联邦学习的效果和数据安全性。

中国人民大学博士生马姗子向大家带来题为《人工智能服务失败情境下企业家社会责任行为对消费者服务补救参与意愿的影响》的报告，主要探讨了在人工智能情境下，企业家社会责任行为对服务失败后，消费者服务补救参与意愿提升的作用机制，以及情感信任和认知信任在其中的中介作用、服务失败类型的调节作用。预期的实证结果显示，主动和被动的企业家社会责任行为都能积极影响消费者的服务补救参与意愿，但在不同情况下效果有所不同。同时，消费者的情感信任和认知信任也在服务补救参与意愿的提升中起到中介作用。在考虑服务失败类型时，反应型企业家社会责任行为对于应对技术故障型服务失败的效果更好，主动型企业家社会责任行为则对于应对社会规范违背型服务失败更有效。

浙江大学博士生王人锋的学术报告以《新冠疫情下消费信贷的变化》为题，探讨了在疫情大流行下，用户消费习惯的变化和超前消费行为的趋势，并重点关注基于金融科技的互联网消费信贷消费情况。他用实证分析揭示了在疫情下，金融科技消费信贷与传统信贷之间的联系，以及导致用户信贷习惯变化的成因。这项研究为新冠疫情与市场消费、信贷之间的关系提供了有益的见解。

异步共识是一种在分布式系统中处理节点之间信息不同步的重要机制。浙江大学博士生吴狄向大家带来了题为《异步共识导言》的报告，介绍了异步共识的关键概念、工作原理以及其在分布式计算中的应用。此外，还简述了异步共识的定义，与同步共识的对比，以及在面对网络延迟和节点失效等情况下的优势。通过研究讨论了异步共识算法的设计和实现，并强调其在实际系统中的应用场景，如区块链技术、分布式数据库等。最后，他指出了异步共识在提高系统的容错性、可扩展性和灵活性方面的重要性，以及未来在这一领域的研究方向。

清华大学博士生杨思远分享的《动机性外推信念》主要研究投资者以往的盈亏经历与他们形成的外推信念之间的关系。他通过研究发现，账面亏损的投资者更易形成过度乐观的预期，而盈利的投资者则趋向于过度悲观。这一发现也印证了动机性信念理论。此外，他还提出账面盈亏和外推信念的互动可能导致股票价格严重错误定价，月回报率可达1%。这种动机性的外推信念不仅影响投资者的预期，还与他们的交易行为密切相关。个人投资者尤其容易受到这种信念扭曲的影响，而机构投资者则能更好地避免这种与过度乐观外推信念相关的股价过高现象。

浙江大学博士生张琼文从认知切入，采用二元性视角，探究全球价值链脱钩下的机会-威胁感知对于企业创新反应的影响。其论文基于2017-2021年955家中国高科技上市公司的面板数据开展研究，其发现机会-威胁二元性感知与企业创新之间存在不同的关系：机会-威胁感知的平衡二元性与创新表现呈现倒U型关系，而组合二元性与创新表现则呈正相关关系。此外，技术脱钩和国际化程度在其中起到了调节作用。通过机会-威胁感知二元性的综合框架的应用，其研究增进了对企业如何解释其外部环境与创新决策的理解，为企业在全球价值链重塑背景下适应和加强企业竞争力提供见解与参考。

清华大学博士生张书怀带来《慈善捐赠中的信任构建：一个田野实验》的报告，主要探讨了信任在缓解慈善捐赠行业中的金融摩擦方面的作用。通过一个随机田野实验，该研究考察了基于信任构建的信息干预如何促进更多的慈善参与，以及其效果在不同类型的捐赠者和受捐助者群体中的异质性，并分析了潜在的机制。结果表明，这样的策略能够有效缓解慈善捐赠行业中的市场失灵，提高行业效率和社会福利。

战略注意力和战略行动对企业的成长至关重要。浙江大学博士生张仪楚的报告《口是心非总是邪恶的?注意力和行动之间的不一致性对中国专精特新企业绩效的影响》则关注了中国专精特新（SADI）企业，特别是考虑在专业化、精细化、特色化和创新能力四维度战略导向的影响下，战略注意力与行动的不一致如何影响企业绩效。基于2012年至2021年1222家SADI上市公司为样本，研究发现战略注意力与行动之间的不一致性与公司绩效之间存在显著的倒U型关系。此外，她认为企业年龄和行业集中度是关键的边界条件，它们增加了倒U型关系的陡峭度。通过创新性的理论探索和实证研究，揭示了四维战略导向下SADI企业战略注意力与行动之间的不一致性的优劣势。

图数据在金融、医疗等领域发挥着关键作用。在现实世界中，数据通常分布于不同的实体，集中收集这些数据会触及隐私保护的敏感问题。为此，联邦学习作为一种新兴的分布式学习范式，近年来受到了广泛关注。然而联邦学习在处理图数据时，由于图的结构特点，面临着独特的挑战。浙江大学博士生周芃旸带来《联邦图学习》的主旨报告，主要介绍了联邦图学习在图层次和子图层次的最新进展，并探讨了如何有效应对这些结构特殊性带来的挑战，实现在确保数据安全的同时最大化图数据的价值和潜力。

作为城市宜居性的一个重要决定因素，高质量绿地对于实现可持续城市化有重要意义。在城市中，拥有较高绿地可达性的住宅通常拥有较高的价值。浙江大学博士生朱赫的《评估住房市场中绿色空间的可达性：以上海为例》有关研究利用上海3388 个住宅小区的房屋交易数据和城市绿地的高分辨率卫星数据，分析了房价与社区自有绿地和公共绿地可达性之间的关系。通过实证研究结果为房地产开发商和地方政府在住宅市场背景下评估环境设施和城市规划提供了宝贵的指导。

ZIBS院长助理雷李楠，师资代表罗玲利、李超、戴玉雯以及新加坡南洋理工大学南洋商学院博士后研究员Godofredo Ramizo Jr.均对报告人的表现进行了细致的点评，涵盖了议题根源、思维深度、意见表达、论证方法和论文撰写技巧等多个维度。他们鼓励博士生们以独特性和差异性为出发点，通过连续性问题的提出与解答，逐层深入，形成完整的思维框架。在这一过程中，他们还特别强调了在严格和客观的分析中融合深刻的人文关注。