讲座报告拓展了外部经贸冲击的经济效应，将其从传统的贸易视角延展至微观企业的财务行为，通过利用2011-2020年全国税收调查数据，探究其对企业纳税遵从的影响。研究发现，外部经贸冲击加剧了市场竞争企业现金流压力，导致企业通过避税方式进行代偿，且“冲击—响应”模式在征管力度、所有制形式、企业规模、企业类型等方面表现出异质性。进一步研究发现，关税冲击的上下游传导路径具有非对称性，上游行业受到外部冲击后，会正向地提升下游企业的纳税遵从度，而下游行业则无法将外部冲击的价格压力传递至上游行业；减税降费政策可以降低企业的税收负担，缓解外部经贸冲击对企业纳税遵从度的负溢出效应。对此，应警惕外部经贸环境变化对微观主体的影响，建立防范和及时响应机制；继续实施结构性减税降费政策，挖掘其缓冲外部经贸冲击，提升企业纳税遵从度的潜力。

The emergence of big data has enabled the creation of significant models by allowing the storage of large data volumes. Transfer learning is a machine learning technique that transfers knowledge between different domains by utilizing pretrained models from the source domain to optimize the target domain. In contrast, inductive matrix completion is a method that leverages side information from multiple sources to improve task performance. This paper explores inductive matrix completion within the transfer learning framework, with our proposed approach assuming group sparsity for the difference between the core matrices of the target and source domains. Theoretical guarantees of our method are investigated to demonstrate the gains achieved through transfer learning compared with standard inductive matrix completion. Several synthetic experiments are conducted to evaluate the performance of the proposed approach and existing methods, demonstrating that our method outperforms others.

社会化商务中，用户购买决策容易收到社交关系的影响，准确捕捉和解释这种社会影响是提升化社会化推荐系统性能的关键。本报告将从“用户是否受到社会影响？”、“哪些朋友影响了用户决策？”、“影响路径是怎样的？”三个研究问题展开，提出基于反事实因果推理和强化学习的社会化推荐方法，以期揭示用户购买行为中的社会影响机制，构建更加精准和更有解释力的社会化推荐系统，提升用户体验。

该学术讲座旨在帮助外语教学研究者掌握前沿选题方法、提升研究论证能力，并探讨AI技术如何优化文献阅读效率。讲座首先结合学科和时代背景介绍具体的选题策略，并通过案例分析展示每一项策略的具体运用，然后就如何论证选题的价值和意义进行案例分析，案例选自CSSCI和SSCI文章。鉴于文献阅读是最重要的选题来源之一，最后结合自身经验提炼出AI赋能文献阅读效率和效果的具体策略。

上外名师全球商业与文化讲坛系列

宋艳教授——AI+管理：颠覆性的时代认知升级指南

随着气候变化对金融领域的影响日益显著，投资者对绿色投资的关注度持续提升。本研究通过设计三项实验，系统探究视觉注意力、ESG（环境、社会与公司治理）偏好与绿色投资决策之间的内在关联。实验过程中，参与者需要对投资项目的环境影响与财务回报进行权衡，并基于不同权衡情境形成决策动机：既包括追求财务价值最大化，也涵盖推动个人社会价值实现。研究结果表明，注意力在 ESG 偏好与投资决策的关系中发挥关键调节作用：当参与者的注意力被引导至环境相关信息时，其做出环保倾向型投资决策的比例显著提高。

数智背景下硕士学位论文选题与方法