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當(dāng)今社會，數(shù)字化驅(qū)動著供需兩端的深刻變革，成為中國經(jīng)濟(jì)增長的重要引擎之一。其中，數(shù)字消費與數(shù)字營銷是相關(guān)領(lǐng)域的兩大重點研究問題：數(shù)字消費是推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵動力；數(shù)字營銷變革了傳統(tǒng)營銷方式，日益成為主流營銷方式。同時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，企業(yè)信息化、智能化的變革持續(xù)深化，極大提高了以云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動智能設(shè)備為代表的新一代信息技術(shù)進(jìn)一步豐富微觀數(shù)據(jù)觀測的可能性。如何以微觀大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的管理應(yīng)用研究應(yīng)對最新產(chǎn)業(yè)實踐變化，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中衍生出的管理挑戰(zhàn)為核心，融合信息科學(xué)、管理科學(xué)和組織行為學(xué)相關(guān)實證方法，推動管理理論發(fā)展的同時著力提升研究成果的應(yīng)用性和實踐價值，成為了亟待突破和完善的重大課題。兩大研究方向之間聯(lián)系密切：一方面，從供需兩端研究數(shù)字消費和數(shù)字營銷需要基于微觀大數(shù)據(jù)及其相關(guān)實證方法；另一方面，數(shù)字消費和數(shù)字營銷也為大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究提供了業(yè)務(wù)場景和一定的理論基礎(chǔ)，二者相輔相成。圍繞上述問題，北京大學(xué)光華管理學(xué)院科研團(tuán)隊的優(yōu)秀學(xué)者們形成了研究共同體，積極展開各項研究，取得了豐富的學(xué)術(shù)成果，并在本次會議上對本學(xué)科的前沿問題進(jìn)行探討與展望。

5月17日，北京大學(xué)光華管理學(xué)院圍繞“數(shù)字消費與數(shù)字營銷——基于微觀大數(shù)據(jù)的應(yīng)用型管理研究”的研究方向，舉辦了第十一場“雙一流學(xué)科建設(shè)重點研究方向”系列研討會，介紹北京大學(xué)在上述領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和研究方向，并結(jié)合嘉賓們的學(xué)術(shù)成果與前沿探索展開討論。本次研討會由北京大學(xué)光華管理學(xué)院市場營銷學(xué)系劉宏舉教授和管理科學(xué)與信息系統(tǒng)系王翀教授擔(dān)任主講人，北京大學(xué)光華管理學(xué)院市場營銷系厲行副教授、北京大學(xué)光華管理學(xué)院市場營銷系張穎婕助理教授、北京大學(xué)光華管理學(xué)院管理科學(xué)與信息系統(tǒng)系王聰助理教授和北京大學(xué)光華管理學(xué)院“光華思想力”李奕霖博士后擔(dān)任主講嘉賓。光華管理學(xué)院教師、訪問學(xué)者及博士生線上線下共計八十多人參加了本次研討。

會議伊始，劉宏舉老師首先對今天的議題進(jìn)行了簡要介紹，明確本次研討會將聚焦在數(shù)字消費與數(shù)字營銷、基于微觀大數(shù)據(jù)的應(yīng)用型管理研究兩個方向。劉老師向大家簡單介紹了在本次研討會上做重點分享的四位主講嘉賓，介紹了他們在本方向上的研究基礎(chǔ)和學(xué)術(shù)水平，并表示非常希望借此機(jī)會能與大家展開研討。

品牌廣告：調(diào)研問卷的比較

厲老師以“品效之爭”研究為核心，首先介紹了關(guān)于該主題的研究背景?！捌沸е疇帯笔菑V告行業(yè)的一個重要話題，主要涉及品牌廣告（Brand Advertising）和效果廣告（Performance Advertising）之間的對比和選擇。品牌廣告的主要目標(biāo)是提升品牌知名度和形象，增加品牌影響力，通過塑造品牌故事和形象來建立消費者的情感連接，這種廣告類型的效果通常是長期的、難以量化的，往往對提升品牌形象具有一定效果。相反，效果廣告更注重直接結(jié)果，如點擊、購買、訂閱或下載等具體行為，這種廣告類型的效果往往能夠立即看到，并且容易度量，但很難對品牌形象提升做貢獻(xiàn)。在市場投放廣告統(tǒng)計中，廣告市場效果與品牌廣告的占比大約是8:2，大多數(shù)廣告都以效果廣告為主，“品效之爭”主要集中在以下兩個方面：度量的困難以及歸因的困難。

而在線廣告平臺從可度量結(jié)果、科學(xué)地歸因兩個角度緩解了廣告效果評估的難題。在線效果廣告的點擊量、轉(zhuǎn)化率、購買量等指標(biāo)都是具體的、可視化的，可以直觀地衡量廣告的效果。同時，在線廣告的效果也可以通過歸因模型或者A/B實驗等不同的方式去客觀的衡量。但另一方面，在線廣告平臺并不能完全解決上述度量困難和歸因困難的問題，因為這兩個方面的評估方法大部分是在效果廣告的背景下發(fā)展出來的，對品牌廣告的效果評估促進(jìn)甚微。

厲老師對品牌廣告度量與歸因的方法進(jìn)行了梳理，并進(jìn)一步提出研究問題。他認(rèn)為，針對度量問題，在效果廣告方面，可以直接使用曝光、點擊、轉(zhuǎn)化等具體的指標(biāo)度量；在品牌廣告方面，研究結(jié)果表明雖然品牌廣告的直接轉(zhuǎn)化率較低，但是對品牌心智卻有較大影響。品牌心智是一種消費者對品牌的知覺、認(rèn)知和情感關(guān)聯(lián)，這個概念描述了消費者在考慮購買產(chǎn)品或服務(wù)時，品牌在他們心中占有的“份額”。在營銷學(xué)界對于品牌心智的度量常用調(diào)研問卷的形式度量，包括如品牌購買意愿、消費者滿意程度等等。針對歸因問題，在效果廣告方面，可以利用隨機(jī)對照實驗，對廣告點擊的平均處理效應(yīng)（average treatment effect）以及受處理人群的平均處理效應(yīng)（average treatment effect on treated）進(jìn)行計算。在品牌廣告方面，盡管也可以使用隨機(jī)實驗進(jìn)行問卷發(fā)放，但歸因的結(jié)果依賴于問卷的回收情況，而人們在是否回復(fù)問卷這個選擇中存在內(nèi)生性，對于問卷的歸因變得比較困難。

厲老師的研究主要提出了一種基于意向性治療（intention to treat）的A/B測試方法來衡量用戶對廣告的態(tài)度反應(yīng)。研究首先通過忽視性假設(shè)（Latent Ignorability Assumption）解決問卷回應(yīng)偏差問題（non-response bias），在此假設(shè)基礎(chǔ)上，研究提出一套基于傾向性匹配（propensity score match）進(jìn)行估計，在處理響應(yīng)率低的數(shù)據(jù)不平衡問題上，提出了一種新的方法，并在字節(jié)跳動抖音場景中實施了該方法，并對其效果進(jìn)行了實證評估。

在抖音的實證場景中，研究進(jìn)行了一個A/B測試實驗，實驗組向用戶發(fā)關(guān)于品牌喜好程度以及是否愿意推薦給別人的問卷。研究發(fā)現(xiàn)，問卷回應(yīng)偏差確實存在：看到廣告的人比不看廣告的人問卷回復(fù)的概率提高13%左右。研究進(jìn)一步估計并比較了三種估計結(jié)果：問卷回應(yīng)的用戶，實驗組中問卷回應(yīng)用戶，實驗組用戶在品牌喜好程度以及是否愿意推薦兩個關(guān)鍵變量上的區(qū)別，并且對比了用戶群體之間的人口統(tǒng)計學(xué)變量，探究造成廣告效果差異的原因。

最后，厲老師總結(jié)了研究對于推動品牌廣告在廣告行業(yè)中發(fā)展的作用和意義。“我們堅信偉大的廣告在于創(chuàng)意，而創(chuàng)意體現(xiàn)在于品牌廣告。我希望我們的研究可以促使廣告行業(yè)有更多高質(zhì)量的品牌廣告出現(xiàn)?！?/span>

1+1＞2？數(shù)據(jù)、人類與機(jī)器

張穎婕，北京大學(xué)光華管理學(xué)院市場營銷系助理教授

張老師以AI的發(fā)展為切入點，思考在人工智能進(jìn)入社會后，人類應(yīng)當(dāng)如何發(fā)揮主觀能動性，由此引出了自身關(guān)于人機(jī)協(xié)作的研究主題，以及人類應(yīng)當(dāng)如何實現(xiàn)自身價值的問題。

張老師首先概述了人機(jī)協(xié)作領(lǐng)域近年的研究焦點，主要聚焦于人類對AI社會化的反應(yīng)，以及人機(jī)決策的相似性和差異性。這種研究背景下出現(xiàn)了兩個極端現(xiàn)象，即人工智能厭惡與半機(jī)械人化。前者對AI的信任度低，認(rèn)為人類擁有更豐富的信息，能做出更優(yōu)的決策；而后者則相信AI的智能度和精準(zhǔn)度，認(rèn)為人類可以完全依賴AI決策。針對這一情況，張老師的研究試圖解答三個問題：一是通過系統(tǒng)設(shè)計探索人類在人機(jī)協(xié)作中的貢獻(xiàn)；二是解析這一人機(jī)協(xié)作的生成機(jī)制與原因；三是探討如何利用人類的異質(zhì)性來提升協(xié)作效能。

進(jìn)一步，張老師選取亞洲的小額貸款公司為研究對象，對比了人工和AI在批準(zhǔn)借款人違約率方面的決策差異。實驗設(shè)定了兩組處理對照組：第一組研究信息豐富度對決策的影響，人工審核員往往依賴于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，而AI對于如購買記錄、電話使用記錄等新型信息具有更強(qiáng)的解析能力；第二組研究了為人工組提供AI決策理由的情況，從而提升人工對于AI決策的理解。

實驗結(jié)果揭示了幾個關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn)。首先，當(dāng)人工和AI各自獨立作決策時，AI的判斷準(zhǔn)確率雖超過人工，但二者之間的差距并不明顯。其次，在小數(shù)據(jù)情況下，AI的參與對人工決策未產(chǎn)生顯著影響。然而，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，人類只有在被告知AI決策邏輯的前提下，才能對違約率判斷產(chǎn)生積極的價值。第三，人在第八組數(shù)據(jù)中顯著地表現(xiàn)出對AI的跟隨性，但在AI出現(xiàn)錯誤時，人工仍能展現(xiàn)出獨立思考和糾錯能力，這恰恰體現(xiàn)了人類的獨特價值。

同時，張老師對實驗結(jié)果進(jìn)行了深入的思考。她指出，在大數(shù)據(jù)背景下，人工難以有效運用如購買記錄等大數(shù)據(jù)信息，并將其與自身決策融合，盡管仍依賴傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，人工的判斷能力并未顯著提升。相比之下，AI在處理大數(shù)據(jù)信息上，顯示出更強(qiáng)的提取、轉(zhuǎn)化和運用能力，從而得出更精準(zhǔn)的判斷。另外，當(dāng)面對中間情況且處于糾結(jié)狀態(tài)時，人工更傾向于依賴AI的決策，但當(dāng)申請人的情況較為極端時，人工通常會依賴自己的判斷而非接受AI的建議。

最后，張老師深入討論了機(jī)器決策的潛在弊端。通過詳盡的模型分析和實驗研究，她發(fā)現(xiàn)機(jī)器決策可能引入一定的偏見。例如，在判斷是否批準(zhǔn)借款人的貸款申請時，AI有明顯的傾向性，更偏向批準(zhǔn)女性申請者。然而，這并非源于女性申請者的條件優(yōu)于男性。實際上，數(shù)據(jù)展示，女性的違約率反倒更高。當(dāng)人工審核參與后，盡管對于縮小男女批準(zhǔn)率的差異并無顯著影響，但它卻進(jìn)一步篩選了女性借款人，從而有效降低了違約率。

探尋數(shù)字足跡，觸及固有偏好：個性化推薦的因果解讀方法

王聰，北京大學(xué)光華管理學(xué)院管理科學(xué)與信息系統(tǒng)系助理教授

王聰老師首先以“探尋數(shù)字足跡，觸及固有偏好：個性化推薦的因果解讀方法”為主題，介紹了她本次分享的研究背景。

隨著過濾氣泡、信息繭房等現(xiàn)象逐漸為人們所熟知，用戶開始意識到信息世界很大程度上是被推薦系統(tǒng)所構(gòu)建的。同時，隨著用戶與信息系統(tǒng)交互，這種信息世界構(gòu)建的邏輯循環(huán)也在不斷加強(qiáng)。為了更好的優(yōu)化推薦系統(tǒng)，避免由于情景化產(chǎn)生的選擇給推薦系統(tǒng)帶來的影響，推薦系統(tǒng)需要從用戶歷史的行為軌跡（digital footprint）或者隱式反饋（implicit feedback）中找到用戶真正興趣的話題。然而，往往用戶的行為數(shù)據(jù)不僅包含內(nèi)容興趣，還存在很多場景化噪音（contextual factor）。王老師利用了生動形象的例子說明場景化存在的情況：如一個關(guān)心國際政治的用戶，某次因為場景性的原因點擊觀看了娛樂圈八卦新聞，這種場景化噪音會使得用戶偏離原本的興趣進(jìn)行消費，并且進(jìn)一步說明如果推薦系統(tǒng)將場景噪音下的用戶選擇行為作為推薦系統(tǒng)訓(xùn)練樣本，將帶來推薦不準(zhǔn)確或用戶流失的問題。為了更科學(xué)的解決這個問題，王老師認(rèn)為應(yīng)當(dāng)通過科學(xué)的方式建模，探索將用戶真實興趣與場景化因素剝離的新方法，從而進(jìn)一步提升推薦系統(tǒng)模型的可解釋性。這個模型也能夠為將來推薦工作中設(shè)計場景化因素干預(yù)提供科學(xué)啟示。上述研究主要使用因果圖的方式對行為偏差的產(chǎn)生原因進(jìn)行刻畫，同時針對上述問題，王老師也遇到了一系列研究挑戰(zhàn)，如因果圖的構(gòu)建、學(xué)習(xí)、可識別性以及用戶的動態(tài)決策過程等。

接下來，王老師對相關(guān)前沿研究進(jìn)行了回顧和梳理，借助Dowling（2020）對于用戶在在線消費過程中的一些認(rèn)知偏差總結(jié)，比如非標(biāo)準(zhǔn)偏好、非標(biāo)準(zhǔn)信念、非標(biāo)準(zhǔn)決策，王老師總結(jié)了上述偏差產(chǎn)生的原因，如需求識別、購前階段中影響用戶決策的內(nèi)外部因素，內(nèi)部因素即用戶興趣，外部因素包含物品顯著程度、用戶從眾性等。

接下來，王老師以購買過程中的典型變量為例，講解了因果圖的構(gòu)建，并說明每一個決策的背后都可能包含內(nèi)在偏好以及外部影響。隨后，王老師進(jìn)一步說明了三個變量在因果圖模型推斷的難點，即三元決策問題。研究從理論出發(fā)，探討了用戶興趣、物品顯著程度、用戶從眾性對瀏覽、添加到購物車以及購買行為的影響。同時，研究探討了模型的可識別性問題。通過相關(guān)實驗驗證，試圖厘清合因果圖與機(jī)器學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)是否比較好的擬合，存在場景因素形成的噪聲數(shù)據(jù)時能否有很好的表現(xiàn)，在圖上考慮一些額外的信息是否有價值，圖模型與真實世界的是否有比較好的對應(yīng)等重要問題。通過展示可視化結(jié)果，研究證明了模型可以將不同的影響因素剝離分解，取得了重要成果。

王老師的研究在理論層面揭示了消費者多種隱性反饋背后的行為機(jī)制和因果關(guān)系，研究了這些因素如何通過不同的決策路徑影響消費者的購買意愿。在方法論層面，該研究是首個解析各個階段隱性反饋背后原因并提供可解釋建議的研究之一。同時，研究還提出了處理具有挑戰(zhàn)性的三角結(jié)構(gòu)數(shù)字足跡的新方法、拓寬了對更多類型隱性反饋建模的途徑。上述研究共同構(gòu)成了一種可靠的評估框架，對于研究數(shù)字化背景下的消費者偏好傾向具有重要意義。

強(qiáng)化薄弱環(huán)節(jié)：雙邊閉包與內(nèi)容創(chuàng)新

李奕霖，北京大學(xué)光華管理學(xué)院“光華思想力”博士后

李老師首先分享了其研究重點——關(guān)注“內(nèi)容創(chuàng)新”，并表示期待能夠和弱關(guān)系理論這一經(jīng)典的社會科學(xué)理論對話，促進(jìn)內(nèi)容創(chuàng)新。

新一代信息技術(shù)，以云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動智能設(shè)備為代表，將進(jìn)一步豐富微觀數(shù)據(jù)的觀測方式。隨著微觀數(shù)據(jù)觀察的持續(xù)豐富，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的管理決策輔助應(yīng)用以及適用于處理高維和多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘算法模型，也得到了快速的發(fā)展。李老師指出，大數(shù)據(jù)和算法通過提供更豐富的信息，更先進(jìn)的算法，更優(yōu)質(zhì)的外部環(huán)境，以及更出色的理論，為社會科學(xué)研究帶來了新的機(jī)遇。

在討論具體的研究背景時，李老師首先強(qiáng)調(diào)了內(nèi)容創(chuàng)新對于數(shù)字平臺發(fā)展的關(guān)鍵作用。內(nèi)容創(chuàng)新能夠促進(jìn)用戶互動的活躍度，而在面對平臺競爭壓力加劇和平臺媒介更加豐富的社會背景下，如何吸引專業(yè)且富有創(chuàng)新精神的內(nèi)容創(chuàng)作者，已成為數(shù)字平臺亟需解決的問題。同時，這種大環(huán)境也為內(nèi)容創(chuàng)作者提供了機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

首先，數(shù)字平臺具有豐富的交互功能，可以拉進(jìn)消費者和創(chuàng)作者之間的距離，并促進(jìn)了二者的信息交換。消費者作為重要的信息來源，其想法、對產(chǎn)品的反饋和市場需求，都對創(chuàng)作者的創(chuàng)作有著很大影響。但是在當(dāng)今消費者信息量爆炸的情形下，如何提取其中的有效信息并轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新生產(chǎn)力，則是創(chuàng)作者面臨的一大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)理論認(rèn)為，弱關(guān)系可以傳遞更加新穎的信息，弱關(guān)系理論可以較好的解決上述問題。但李老師通過研究發(fā)現(xiàn)，在信息變換速度快、信息總量巨大、信息分布碎片化的數(shù)字平臺上，弱關(guān)系理論在這一領(lǐng)域明顯發(fā)力不足。因此，我們需要對弱關(guān)系理論做出拓展，創(chuàng)建新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使創(chuàng)作者可以更加有效的利用海量、更新迅速而又碎片化的信息。

李老師在研究中提出了一個名為“雙邊閉包”的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以描述創(chuàng)作者和消費者之間的信息交互過程。這個結(jié)構(gòu)也分辨了用戶在網(wǎng)絡(luò)中的不同角色。該研究旨在通過實驗揭示創(chuàng)作者的信息網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對內(nèi)容創(chuàng)新的影響機(jī)制。在雙邊閉包中，信息傳遞有兩種路徑：首先，消費者可以直接將信息傳遞給焦點創(chuàng)作者。其次，消費者可以首先連接到同行創(chuàng)作者，然后再將信息傳遞給焦點創(chuàng)作者，這是一種間接的信息傳遞方式。這種傳遞方式的優(yōu)點在于，同行創(chuàng)作者可以對消費者的信息進(jìn)行整理，將其轉(zhuǎn)化為更易于消化和吸收的知識，從而提高了信息轉(zhuǎn)化效率。

李老師提出三個假設(shè)：第一，消費者的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和創(chuàng)作者的內(nèi)容創(chuàng)新性之間存在倒U型關(guān)系。在一定范圍內(nèi)，消費者網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大越好，但是如果數(shù)量過多，就會因認(rèn)知過載，而對創(chuàng)作者的內(nèi)容創(chuàng)新產(chǎn)生負(fù)向影響。第二，雙邊閉包的密度對創(chuàng)作者的內(nèi)容創(chuàng)新性有積極影響。第三，雙邊閉包密度可以正向調(diào)節(jié)消費者網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對內(nèi)容創(chuàng)新性的影響。

在實證研究階段，李老師及其研究團(tuán)隊重點分析了“創(chuàng)作者社團(tuán)”現(xiàn)象，創(chuàng)作者社團(tuán)是指一些網(wǎng)絡(luò)名人表現(xiàn)出自發(fā)形成“社會團(tuán)體”的趨勢，他們通過集體行動來提高曝光率并獲得經(jīng)濟(jì)利益，廣泛存在于快手、B站、YouTube等視頻網(wǎng)站。創(chuàng)作者社團(tuán)會為其成員提供培訓(xùn)，并相互推廣，從而增加共享粉絲的數(shù)量。研究主要關(guān)注創(chuàng)作者在加入創(chuàng)作者社團(tuán)前后的內(nèi)容創(chuàng)新是否有所變化，以及是否可以將這種變化歸因于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化。他們使用了一些復(fù)雜的算法，從用戶大數(shù)據(jù)中提取了傳統(tǒng)手段難以獲取的信息。利用UKG-Vortex系統(tǒng)，他們在2019年12月至2020年10月期間，記錄了125個“創(chuàng)作者社團(tuán)”和超過1600個新成員的加入，并收集了這些創(chuàng)作者的行為特征，用于匹配過程。

研究結(jié)果表明：消費者網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對創(chuàng)作者的內(nèi)容創(chuàng)新具有倒U型效應(yīng)，雙邊閉包的密度具有正向的主效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)。三個假設(shè)都得到了實驗結(jié)果的支持。

在最后的總結(jié)中，李老師指出，首先，本研究的理論貢獻(xiàn)在于提出了“雙邊閉包”這一全新的理論概念。這是對以往的弱關(guān)系理論的一種擴(kuò)展，同時，這個概念也能更好地反映在線社交網(wǎng)絡(luò)中的現(xiàn)實規(guī)律。李老師表示，未來的研究將更加關(guān)注“雙邊閉包”的具體成因、形成過程以及演化方式。其次，本研究對于文化產(chǎn)品的創(chuàng)新也有著重要貢獻(xiàn)。它深化了我們對數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)新潛在機(jī)制的理解，并使用人工智能算法來輔助衡量內(nèi)容創(chuàng)新。最后，本研究對于理解數(shù)字平臺的生態(tài)環(huán)境具有重要的作用，它幫助我們更好地理解用戶社交網(wǎng)絡(luò)，以及如何激發(fā)信息處理和創(chuàng)新的新模式。

未來，北大光華將以“有組織的科研”服務(wù)國家重大戰(zhàn)略需求，圍繞“數(shù)字消費與數(shù)字營銷——基于微觀大數(shù)據(jù)的應(yīng)用型管理研究”開展學(xué)術(shù)探索，充分發(fā)揮北京大學(xué)光華管理學(xué)院的師資與平臺優(yōu)勢，凝聚社會各方研究力量，順應(yīng)數(shù)字化、信息化、智能化的時代發(fā)展潮流，開展中國情景下的數(shù)字消費和數(shù)字營銷研究，并利用好微觀大數(shù)據(jù)這一重要工具，推動管理學(xué)理論發(fā)展、著力提升研究成果的應(yīng)用性和實踐價值，更好地應(yīng)對世界大變局。