法国研究软件开放共享的政策分析及实践案例

自2021年起,法国相继出台新的开放政府政策、开放科学政策和开放数据政策,这些政策均将开放软件和源代码作为重点领域,对其进行介绍和系统分析可为中国优化开放科学政策提供借鉴和参考。采用网络调查和文献分析的方法,以法国研究软件的开放共享为主线,介绍相关政策的主要目标和关键举措,以及实践进展,进而提炼对中国有益的启示。在“软件与数据并重”的全球开放科学运动时代,法国作为科技强国和开放科学实践领先国家,其研究软件开放共享已走在世界前列,在推动数据与软件统一开放、建设面向软件的开放科学基础设施和促进国际合作方面值得中国学习和借鉴。

环境规制下民间投资对省域经济高质量发展的空间溢出和门槛效应研究

中国及地区的经济高质量发展离不开民间投资的推动,而民间投资受环境规制促进经济发展的政策难免会存在非线性溢出效应.文章研究基于2000-2019年中国内地30个地区的面板数据,以新发展理念构建省域经济高质量发展指标,进一步运用空间计量模型和面板门槛模型实证检验民间投资对中国经济高质量发展的影响.研究发现,民间投资对省域经济高质量发展存在显著的正向空间溢出效应;进一步发现命令型环境规制和公众参与型环境规制均存在单门槛效应,而市场型环境规制为双门槛效应.命令型环境规制超过阈值时民间投资对经济高质量发展的促进作用更强;公众参与型环境规制超过阈值时促进作用则会降低.市场型环境规制在不同的阈值范围内,其正向促进效应呈现先升后降的倒U型.

基于TEI@I方法论的系统管理预测技术研究综述及展望

随着世界经济、产业格局的变化,市场经济的不确定性和风险性日益提高,具有预警作用的预测技术成为众多学者的研究热点。但随着大数据时代的到来,复杂系统中的行为变得难以控制和预测。本文通过文本挖掘及文献计量的方法,从系统管理方法论的角度对预测技术的发展及应用进行了梳理和评述。首先,在对主要预测技术现有文献广泛调查的前提下,总结与评价了系统管理预测方法的发展。同时,对系统管理中TEI@I方法论及其衍生预测方法的原理与应用做出综述。其次,利用文献计量方法分析了国内外近20年相关文献的趋势以及热点预测技术。最后,总结全文并对系统管理预测技术在未来大数据背景下的发展提出展望。

上海原油期货市场是否具有稳定中国股票市场的作用?

自2018年3月上海原油期货INE在上海国际能源交易中心上市以来,目前已成为规模仅次于WTI和Brent原油期货的第三大国际原油期货,随市场容量的持续增长,上海原油期货在准确地反映市场基本面变化的同时,具有更为灵敏价格发现和风险管理功能,如何判别中国原油期货是否有助于规避全球原油市场对中国股市的风险溢出已经是一个亟待解决的理论和现实问题。本文拟从动态条件风险溢出的角度探索上海原油期货对中国金融市场稳定的有效性。选取了2002至2020年约4000多个日度数据,分别对比了4种国际原油期货市场与2组股票综合指数的相关影响。基于DCC-MGARCH模型,本文依次研究了多元国际原油市场与股票市场的动态关联性、重大突发事件对二者相关性的影响以及采用CoVaR量化了风险溢出效应。本文研究发现国际原油价格对两组股票综合指数的异质性主要表现在两组股票是原油进口国和出口国;中国(美国)结构突变点时间点分别是5(3)个,这与突发性重大经济、政治等事件的时间点高度吻合;国际证据表明,INE对中美股票市场的CoVaR最小,且原油期货市场比现货市场CoVaR更低。本文揭示了一些新的证据,验证了中国原油期货市场启动有利于实现与国际风险脱钩,并建议风险监管部门改善系统性风险可以采取平滑对冲重大突发事件期间的风险溢出。

价格扭曲对电力市场供需失衡的影响研究

本文就中国电力供给短缺问题展开研究.考虑煤炭价格等因素对电力市场生产的影响,运用影子价格法构建了电力价格扭曲指数测度模型,同时将潜在产出和消费理论应用于电力市场,基于HP滤波分解法,构建了电力市场供需缺口测度模型.并创新性的从非对称角度,通过非对称自回归分布滞后模型(NARDL)和时变参数的向量自回归模型(TVP-SV-VAR)分析电价扭曲与电力供需失衡之间的非线性时变关系.研究结果表明:我国电力价格市场化机制不够完善,上游电价长期低估,价格扭曲正向变动将加剧电力市场的供需失衡.其次,价格扭曲对电力市场供需缺口的影响存在非对称的传递效应,即价格扭曲负向变动减小电力供需缺口效应比正向变动加剧失衡的效应更显著,这表明推进电价市场化可以缓解电力价格扭曲,有效解决电力供需失衡的问题.最后,电力价格扭曲和电力供需失衡容易形成互相抬升的动态趋势,且两者之间影响系数呈逐渐增强.本文对目前电力价格的市场化水平及其扭曲效应科学合理的预估提供了参考,为建立电力价格非对称政策调节机制提供了理论依据.

基于多语言搜索引擎数据的旅游需求预测研究

在大数据时代,搜索引擎数据(search engine data,i.e.,SED)作为一种强大的工具被广泛用于预测领域,如旅游需求和原油价格预测.值得探究的是,基于不同搜索语言的SED可能有不同的预测能力,引入多语言SED以提高预测目标的预测精度则成为预测领域的研究方向之一.因此,文章采用不同语言搜索引擎数据和人工智能技术,探讨结合多语言SED和单一语言SED在旅游市场需求方面的预测能力.具体地,以中国香港入境游客量为研究样本,以中文,英文,日文和韩文为关键词筛选语言,相应地收集多语言SED,实现1-3期提前预测.实证结果得到3个显著性结果:首先,单一语言SED可以明显提高预测精度.其次,多语言SED也可以作为具有预测能力的数据源,以提高预测精度.第三,多语言SED在各方面的预测能力与单一语言SED预测能力相近,并未表现出明显优势.研究结果可为预测变量的拓展提供理论支撑,以及为旅游业研究人员和从业人员提高旅游需求预测准确度提供参考.