基于低碳心理潜变量Logit模型的出行方式预测模型

为深入解析低碳出行行为机理,提出了将低碳心理变量引入离散选择模型的研究方法。基于计划行为理论考虑低碳出行心理因素,建立了多原因多指标潜变量模型。将潜变量模型预测后的潜变量代入多项Logit模型,构建了带低碳出行心理变量的混合选择模型。以镇江市居民通勤调查样本为研究对象,实证结果表明:相对传统离散选择模型,所建的混合选择模型预测精度整体提高了2.45%;低碳心理变量对于出行方式选择的影响各不相同,低碳出行方式"行为态度"对出行方式选择没有显著性影响,而高碳出行方式"行为态度"对低碳出行有显著性负影响。通过对月收入的敏感性分析检验模型性能,结果显示:随着收入的增长,低碳出行方式占比逐渐降低,其他两种方式占比变化相反,在考虑低碳心理因素后,高碳出行方式占比上升幅度降低。

人才指数和人才环境指数相关性的实证研究——以江苏省为例

本文阐述了人才指数和人才环境指数的编制方法并进行了实证分析,在此基础上分析了人才指数和人才环境指数间的相关性,提出通过优化人才环境改善人才状况的对策建议。

基于潜变量SVM的出行方式预测模型

为提高小样本下的出行方式选择模型的预测精度,提出了考虑低碳出行心理变量的支持向量机(SVM)算法.首先基于计划行为理论,考虑低碳出行心理因素,建立多原因多指标潜变量模型.然后将预测后的潜变量带入SVM分类器,构建了带潜变量的SVM选择模型.最后,利用交叉验证优化所建模型参数,并以长三角地区城市居民为研究对象实证检验了模型性能.实证结果表明,所建带潜变量的SVM选择模型具有较好的预测效果,比不带潜变量的SVM选择模型的精度提高了4.54%,比传统的带潜变量的混合选择模型提高了2.56%,同时验证了小样本下模型仍然具有很高的精度.本研究为出行方式选择模型和低碳出行方式选择研究提供了一定的理论参考.

主客观组合赋权法在科技成果转化评价分析中的应用

文章从科技成果转化入手,将主观判断和客观分析相结合,即将根据层次分析法与变异系数法得到的权重值结合起来,对科技成果转化进行评价。

熵值法在城市可持续发展水平评价中的应用

城市可持续发展是个复合系统,其核心就是在保证城市经济效率和生活质量的前提下,使自然资源的消费和环境污染最小化,使社会、经济、环境与资源协调发展,物质、能量与信息得到高效利用,保持生态良性循环持续发展。根据这一理论,我们将城市可持续发展系统分成经济、社会、环境和支撑四个子系统,建立评价指标体系,运用熵值法对镇江市城市可持续发展水平进行实证评价研究。研究表明当前镇江正处于基本可持续发展阶段向强可持续发展阶段过渡的关键时期,应积极采取相关措施加快各子系统的快速协调发展,从而使城市发展取得质的飞越。

大学生课外时间分配特征及对学习收获的影响——基于2016年J大学学情数据的调查分析

本文采用2016年J大学的学情调查数据,对大学生的课外时间分配特征进行描述,运用层次回归分析研究课外学习时间及兼职打工时间分别对知识、能力、自我收获的影响,并进一步加入学习策略变量,探讨他们之间的关系。研究发现:课外学习时间与兼职打工时间的投入对三项收获均呈现显著正向影响,其中课外学习时间对学习收获的影响更大;加入学习策略后,课外学习时间对三项收获的影响均不显著,五项学习策略对三项收获均呈显著正向影响,其中整合性学习对学习收获的影响最大;学习策略对学习收获的影响要大于课外时间分配对学习收获的影响。

扩展计划行为理论框架下基于MIMIC模型的城际出行行为分析

为了缓解都市圈城际交通走廊不断增加的交通压力,我国近年来实施了很多投入巨大的高铁建设项目,为了更加有效和准确的评估这些项目,就有必要对城际出行行为进行分析。本文基于扩展的计划行为理论框架,通过构造多指标多因果模型,同时从社会经济统计特征和心理因素两个角度分析都市圈城际出行者对普通列车、高铁和长途汽车这三种方式的选择行为。通过实证研究发现,出行者的社会经济统计特征对模型中的一些潜变量有不同程度的显著影响,并且新增加的潜变量"描述性规范"和"行为习惯"对方式选择行为及意向都有显著的直接或间接影响。根据扩展计划行为理论各要素对都市圈城际方式选择行为和意向的影响及相互关系,结合出行者社会经济统计特征的差异,可以有针对性的制定都市圈城际运输供给信息和政策,为都市圈交通系统的优化提供基础的理论支持。最后给出了心理模型在城际出行方式选择行为领域进一步研究的建议。

影响农民收入因素的实证分析

运用了逐步回归的方法,分析了影响农民收入的因素,经分析表明农民的受教育水平和农村剩余劳动力的转移对农民人均纯收入的影响最显著,并在以上结论的基础上给出增加农民收入的建议。

产业结构升级与金融发展关系的实证研究

应用格兰杰因果检验方法检验我国产业结构升级与金融发展的关系,并采用Cobb-Douglas生产函数形式进行回归分析。结果表明金融深化程度对产业结构升级的影响是显著的,股票市场的发展和银行规模对产业结构升级的影响不显著。

考虑年龄异质性的自动驾驶接受度建模与分析

为深入解读公众对于自动驾驶技术的态度,进一步推动自动驾驶技术的应用,将计划行为理论引入技术接受模型,构建不同年龄群组的自动驾驶技术接受度扩展模型,利用结构方程模型全面揭示自动驾驶技术接受度影响机制的年龄差异性.以中国城市居民为例,进行了自动驾驶技术接受度分析,结果表明:不同年龄群组在自动驾驶技术接受度及其影响因素方面存在差异;除主观规范外,23~44岁和45~60岁群体接受度普遍高于18~22岁群体,尤其在态度、感知有用性、感知易用性和行为意向上差异显著;并不是所有的心理变量都对行为意向有显著性影响,18~22岁和45~60岁群体中行为意向主要受感知易用性的显著影响,而23~44岁群体的行为意向则受到感知有用性和感知易用性的联合作用.

江苏省人才吸引力探讨

随着经济的发展,人才已成为左右知识经济发展的决定因素,人才的竞争已日趋明显。人才对经济的发展具有重大意义,一个国家或地区发展经济必须重视人才、吸引人才。人才的吸引取决于人才的发展环境。根据影响人才发展环境因素,构建了吸引人才评价指标体系,运用该指标体系对江苏省13个城市的人才吸引力进行了实证分析,并根据分析结果提出有关吸引人才的政策机制。

考虑主观态度的低碳出行市场细分实证研究

为了加深对通勤者低碳方式选择偏好差异形成内在原因的理解,本文将出行者主观态度引入市场细分方法中,用于研究低碳出行市场。根据实证数据,应用因子分析对25个态度观测变量进行降维,以公因子得分为依据,采用K-Means聚类分析方法对出行者出行类型进行细分,将低碳出行市场细分为3个子市场,每个细分子市场内出行者具有类似的低碳出行意愿,不同细分子市场内低碳出行意愿不同,提出针对不同特征的出行者制定更有针对性的交通需求管理策略。研究结果发现虽然出行者具有相同或相似的偏好,但其出行行为会存在差异性。

我国农业类上市公司竞争力评价实证研究

选取我国沪深两市证交所54家农业上市公司作为样本,以各家农业类上市公司2008年年报有关资料和中国证监会及沪深两市网站的统计资料作为数据支持,从规模实力、盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力5个方面选取12个财务指标,构建了企业竞争力评价指标体系,利用因子分析方法对农业类上市公司竞争力进行了实证分析。

中国高等教育对经济增长的贡献有多大?

本文在科布—道格拉斯生产函数基础上,构造教育投入的劳动增长型生产函数;利用第四次、第五次人口普查数据,采用与丹尼森、麦迪逊的方法体系相似的模型、指标、方法,计算出我国上世纪90年代高等教育对经济增长率的贡献;通过国内外数据的比较,发现中国的高等教育对经济增长的贡献率很低的现象,对该现象产生的主要原因进行分析,提出了在市场经济的大环境下,急需快速启动高等教育这个行之有效的“调节器”和“助推器”。

镇江城市交通微观主体碳排放测度

为研究发展中城市交通低碳发展,对发展中城市居民日常出行进行碳排放测度分析.通过构建主体出行日常出行碳排放测算模型,利用随机调查问卷建立居民日常出行数据库,对同一主体工作日和非工作日的出行碳排放量进行测算.结果表明:出行主体在工作日和非工作日的碳排放总量呈上升趋势,其中,单一出行方式碳排放总量占总排放量的78.16%;消费终端能源的出行方式产生的碳排放占比达到95.17%;不同出行方式中私家车出行产生的碳排放量最大,从工作日到非工作日增幅最大;混合方式出行产生碳排放排在第2位,从工作日到非工作日降低最多;人均碳排放呈上升趋势,不同出行方式碳排放均值只有混合方式呈下降趋势,其他都是上升趋势,其中私家车上升最明显;以汽油、天然气等为燃料的交通工具出行是造成高碳排放的主要原因.

江苏省城市创新能力评价的实证研究

文章从城市的知识创新能力、技术创新能力、产业创新能力、制度创新能力、服务创新能力和创新环境等6个方面出发,构建了城市创新能力评价指标体系,并利用因子分析和聚类分析方法对江苏省城市创新能力进行评价分析,为加快江苏省创新型城市建设提供决策依据。

我国民营科技企业技术进步与产业结构演变的关联分析

作为技术创新能力较强的一个企业群体,民营科技企业在提高我国企业自主创新能力、建设以企业为主体、产学研结合的技术创新体系中将发挥十分重要的作用。依托产业结构与技术进步理论的分析,从技术信息、技术、资金和人才四方面入手,着重阐述了我国民营科技企业技术进步的现状及其对产业结构升级的拉动效应,并提出了如何通过提高民营科技企业的技术创新的水平而进一步促进产业结构升级的方法与措施。

老年人驾车出行转移行为影响因素分析

我国老龄化进程不断加快,公安部于2020年发布取消小型汽车驾驶证申请70周岁上限,老年人群的驾车出行行为备受关注。提出结构方程模型与贝叶斯网络的综合分析方法:以结构方程模型验证老年人转向驾车出行意向的社会认知理论因素,结合机器学习领域的贝叶斯网络计算输出关键决定因素并量化因素间的关系强度。研究结果表明:约16%的老年人有高水平的驾车出行转移意向;态度、主观规范与自我效能感对驾车出行转移意向产生的影响力最大;当老年人的自我效能感和态度由低状态变为高状态时,转移意向的高状态发生概率呈现约185%和265%的增长幅度。这有助于了解老年人的驾车心理需求,为预测未来高龄驾驶群体规模提供思路。