一、沙龙背景

传统的经管类学科正面临颠覆性的改变，学科的界限更加模糊、交叉更加明显、融合更加普遍，孤立的学科已不再适应新时代的需求，各学科之间的不断交叉、渗透与融合是学科创新的必要手段，学科交叉融合是“新经管”学科发展的重要出路。

人工智能（AI）技术在各个领域的迅猛发展，使得AI赋能交叉学科建设成为高等教育的重要趋势。为推动《上海高等教育质量提升十大专项行动计划实施方案》扎实落地，学校通过搭建AI赋能学科交叉平台，为学校不同学科背景的教师提供一个自由、开放的交流平台，鼓励教师展开深入探讨，挖掘新的研究领域和方向，促成交叉学科团队协作，促进交叉学科团队建设，推动AI赋能学科的交叉融合与创新发展。

二、沙龙预告

主题一：Advance booking discount strategies: Competition, information transparency and spot market 

内容简介：本次沙龙聚焦全球原材料短缺背景下，两家竞争企业（A和B）通过远期合约与波动现货市场采购原材料时，提前预订折扣（ABD）策略与信息透明度的关联问题。研究设定企业A可实施ABD策略吸引提前订单以更新需求与现货价格信息，企业B则面临信息不透明、部分透明、完全透明三种场景。通过对比企业A不实施ABD的基准情形与三种透明场景的均衡解，发现：企业A是否实施ABD取决于利润率与市场势力---利润率高且市场势力中等时不实施，反之则实施，且信息透明度越低，A越能定高价；特定情况下，即便B无预订信息，其利润仍可能高于基准情形，而B的信息获取决策（部分或完全透明）也与市场势力相关。此外，研究还拓展分析了价格敏感度、市场势力不对称及供应链绩效场景，证实核心结论普适性，并为企业ABD策略选择、信息保护与获取提供管理启示，例如实施ABD的企业应保护预订信息，竞争对手需依市场势力决定信息获取程度等。

主讲人：马珊珊，上海立信会计金融学院工商管理学院副教授，同济大学经济管理学院管理学博士，美国Univerrsity of Texas at Dallas联合培养博士，加拿大Wilfrid Laurier University访学。主持并完成了教育部人文社会科学青年基金项目和国家自然科学青年基金项目。已发表SCI/SSCI国际一流期刊论文9篇，其中包括1篇UTD24期刊论文，并出版学术专著一部。长期担任多个国际权威期刊的审稿人，包括International Journal of Production Research、International Journal of Production Economics、Annals of Operations Research、IEEE Transactions on Engineering Management、Journal of the Operational Research Society、Managerial and Decision Economics、Transportation Research Part E、Electronic Commerce Research、IMA Journal of Management Mathematics、International Transactions in Operational Research等。

主题二：The Trade Dependency Network Reconstruction Based on Panel Regression Model: Taking Semiconductor Products as an Example

内容简介：Network reconstruction is a hot problem in current research, which is the process of mining the network topology. In this study, we present a new approach for reconstructing trade dependence networks using a panel regression model, with a focus on semiconductor products as a case study. We establish the econometric model under the framework of dynamic network reconstruction and panel regression. Parameters are estimated using the Adaptive Signal Lasso method, and we propose a two-step procedure for testing the significance of variables, utilizing trade data spanning from 2001 to 2020. Based on the parameter estimation results and complex network analysis, we construct the trade-dependent network and study its topological characteristics in detail. Our findings offer policy suggestions for the economic and trade development of China’s high-tech products through analysis of its topological characteristics.

主讲人：尹潇潇，上海立信会计金融学院统计与数学学院讲师，经济学博士。主要研究领域包括复杂网络、经济网络、计量经济、经济统计、数字经济、数字贸易等。在《系统科学与数学》《数理统计与管理》等国内知名期刊以及Chaos等国际期刊上发表多篇论文。主持了上海市人民政府决策咨询研究基地重点专项课题、中国服务贸易协会研究课题等多个科研项目。

三、沙龙安排

（一）沙龙时间

2025年9月24日（周三）13:00

（二）沙龙地点

上川路校区文博楼438会议室（协创中心讲坛厅）

（三）参与方式

扫描下方二维码填写信息即可完成报名。

学科建设处

2025年9月22日