农产品加工企业市场势力与技术创新

农产品加工企业创新是乡村产业高质量发展的重要驱动,但鲜有文献从市场势力视角研究农产品加工企业创新激励。为此,基于创新决策模型解释企业市场势力对技术创新的影响及机制,并采用2008—2021年农产品加工业上市公司数据,运用DLW市场势力测度方法,建立动态面板模型进行实证检验。结果显示:第一,市场势力对农产品加工企业技术创新存在显著促进作用,在使用Bartik工具变量和2SLS方法处理内生性后,该促进作用依然显著;第二,市场势力通过溢价效应和成本效应等机制共同推动农产品加工企业技术创新;第三,市场势力对技术创新的促进作用随着城市交通便利度、企业产权属性等不同呈现出异质性特征。需要从培育领军企业、加强交通基础设施建设、发挥国有企业创新引领作用等方面制定相关政策,以促进农产品加工企业创新,从而助推乡村产业高质量发展。

能源消费、金融支持对制造业绿色创新的驱动效应研究

当前世界能源发展面临着供需结构不协调、环境资源开发利用率低等不稳定因素,围绕制造业高质量发展的能源消费及技术升级需要,金融部门积极创新,加大金融服务供给,驱动制造业绿色低碳创新,助力制造业绿色低碳高质量发展。鉴于此,构建2010-2019年中国制造业行业面板数据,通过建立固定效应计量模型及引入随机前沿分析方法,实证检验能源消费水平、金融支持力度和二者的交互作用对制造业绿色创新影响的驱动效应。实证结果表明:能源消费水平对制造业绿色创新呈负向作用,而提升金融支持力度有助于制造业绿色发展;能源消费水平和金融支持力度可经过交互作用形成对制造业绿色创新的促进作用;在“双碳”目标背景之下,消费升级和产业升级均加快了制造业绿色变革步伐;此外,外商投资和政府有效干预也一定程度上促进了制造业绿色转型。为此,提出如下对策与建议:首先,制造业要转变传统生产思想,认真贯彻执行绿色创新理念,深度融入绿色发展格局;其次,鼓励银行业等金融机构继续加大对制造业绿色融资支持力度,并不断完善风险识别及管控措施;最后,政府应正确发挥宏观调控的作用,提高决策质量、降低决策失误。

企业高质量发展视角下上市公司内部控制效率评价

内部控制评价对于企业自我完善和发展至关重要,但我国企业内部控制评价难以满足企业高质量发展需要,这主要是由于缺少科学的评价思路和方法。本文基于系统观构建内部控制效率评价指标体系,并运用网络DEA模型与Global Malmquist指数对2019~2021年我国1653家制造业A股非∗ST上市公司的内部控制效率进行实证分析。结果表明:应用网络DEA模型构建的内部控制效率指数更符合企业高质量发展的要求。分析发现,企业的内部环境、风险评估和控制活动效率易受外部环境影响,内部控制效率提升依赖于企业对相关规范的应用能力。此外,内部控制效率与企业资产规模、成立年限和股权制衡度负相关,与独立董事比例、机构投资者持股比例和管理层持股比例正相关,且非国有企业比国有企业具有更高的内部控制效率。这些发现验证了网络DEA模型在评价上市公司内部控制效率方面的科学性和合理性,为企业内部控制的改进提供了明确的方向和依据。

基于碳排放总量约束的我国产业部门碳配额分配研究

制定合理的碳配额分配方案是实现我国“碳达峰”目标的重要内容。从产业部门视角出发,基于2025年投入产出数据,综合运用ZSG-DEA模型、熵值法等设计了基于公平、效率和综合原则的碳配额分配方案。在此基础上,在碳市场规制下,通过构建减排压力指数和减排成本模型对比分析了其减排效应。研究发现:与公平、效率原则相比,综合原则下的分配方案减排压力水平适中,平均边际减排成本较低,产生额外收益的产业部门最多,产业部门间减排差异较小,并且完善的市场机制产生了正向影响。在当前我国现实情况下,基于综合原则的分配方案充分平衡了能源消耗、碳排放水平差异,并且能够兼顾环境效率和经济效益,更容易为产业部门所接受,要优于其他两种方案。研究结论为我国相关部门在碳配额分配原则和方法选择、碳市场行业覆盖范围设定等方面提供了重要的政策参考。

金融发展对收入不平等的非线性影响研究——基于分位数回归森林模型的分析

利用2021年中国综合社会调查数据构造城市的收入不平等指数,搜集城市的宏观经济数据,采用分位数回归森林模型研究金融发展对收入不平等的非线性效应和异质性影响。研究表明:分位数回归森林模型能够更好地揭示金融发展对收入不平等的影响;金融发展能显著影响收入不平等,并且二者之间呈现“L形”的非线性趋势,但收入不平等水平不同的城市,金融发展对其的影响程度不同,即在收入不平等水平较高的城市,金融发展对收入不平等的影响较小,而在收入不平等水平较低的城市,金融发展对收入不平等的影响较大。因此各城市应当因地制宜促进金融发展,进而降低收入差距,促进共同富裕。

数字经济、要素市场化与产业结构转型升级

作为一类高融合性、高协同性、高成长性、高科技性的经济形态,数字经济为产业结构转型升级提供新动能。立足2009—2021年中国10个国家级城市群面板数据,借助双固定效应模型检验数字经济、要素市场化与产业结构升级之间的关系。结果显示:数字经济、要素市场化与政府治理转型均能推动产业结构转型升级,且要素市场化、政府治理转型在数字经济推动产业结构升级过程中发挥中介效应。不同数字经济类型对各城市群产业结构升级均具有正向推动作用,且在空间层面呈现“东部地区>中部地区>东北地区>西部地区”趋势。相比于大型城市,中小城市要素市场化对产业结构升级的促进作用更强,数字经济对产业结构升级的促进作用偏小。另外,产业数字化对产业结构转型升级的作用存在显著单一门槛效应,即跨过门槛值后产业数字化方可显著推动产业结构升级。据此,提出构筑数字经济发展新生态、布局要素市场化配置新机制、构建区域协同发展新格局的建议,为产业结构转型升级提供新思路。

空间计量经济学前沿理论、方法与应用研究综述

数字经济时代区域要素流动愈发明显,经济活动的空间组织和经济地理正发生着剧烈的、持续的和趋势性的变化,对空间经济理论与实证研究提出了重大需求,在此背景下空间计量经济学模型的应用价值也越来越为重要。为深化空间计量经济学模型的理论认识,促进其在经济管理学领域实证研究中的规范应用,文章在充分收集文献资料的基础上,着眼于空间计量经济学前沿理论、方法与应用,从空间计量经济学理论及技术、模型体系及拓展、国内应用现状、不足及反思等方面进行了较为系统的文献分析与总结,并展望了其发展前景和方向。未来国内空间计量经济学应在技术理论研究、模型应用体系,及方向上进行不断推进,以提升空间计量经济学理论与应用研究水平。

环保费改税与企业ESG表现

以中国环保费改税——《中华人民共和国环境保护税法》的实施为自然实验,利用2013-2022年中国A股上市公司的数据,运用DID方法,实证检验了环保费改税对重污染企业的环境、社会和治理(ESG)绩效的影响,研究结果如下:第一,环保费改税的实施显著提高了重污染企业的ESG表现,表明环保费改税对企业的环境行为和社会责任具有有效的约束和激励作用;第二,在对样本进行分组分析后,发现环保费改税对非高科技企业、东部地区企业、税负率较低的企业、重度污染企业ESG表现的提升效果更为显著,说明环保费改税对不同类型的企业和不同地区的企业具有差异化的影响;第三,通过探讨环保费改税对ESG表现的作用机制,发现环保费改税之后,重污染企业会进行转型升级,并更多地进行绿色投资,而企业转型升级和绿色投资可以促进ESG表现的提升。研究表明,环保费改税对企业的ESG表现有积极的影响。这为中国深化和完善绿色税制改革提供了有价值的启示和建议,例如要树立绿色发展的理念,加强环保理念的宣传教育,优化和协调环保政策的体系和执行。

产学研协同创新最佳成本分摊策略——基于共享投入两阶段数据包络分析(DEA)模型的研究

产学研协同是促进科技创新转化为产业创新的重要动力,合理分摊创新成本是加强产学研深度融合的重要保障。考虑产学研协同创新中决策者风险偏好差异化情境,基于前景理论构建技术研发与成果转化的两阶段数据包络分析(DEA)固定成本分摊模型,并进一步考虑提高双方持续合作可能性,将满意度嵌入前景两阶段DEA固定成本分摊模型,探求产学研协同创新的最佳成本分摊策略。结果表明:学研方与企业方的风险偏好对固定成本分摊方案具有一定的影响,但是这种影响是有限的;与分散决策环境相比,集中决策环境下的固定成本分摊方案更均衡且满意度更高。为此,建议在产学研协同创新过程中,学研方和企业方集中决策、协商风险应对方案,切实建立风险共担、利益共享的协同创新机制。

新文科背景下经济类专业统计学课程教学改革研究

在新技术的推动、新需求的产生以及新国情的需要等时代背景下,我国新文科产生并有一系列新特征:学科交叉、知识应用、适应国情。新文科建设的基本特征之一是融合性,统计学作为经济类本科专业必修课,可为经济类专业新文科建设搭建多学科融合平台。传统教学方式存在统计学与专业知识割裂、重理论轻实践、教学对象缺乏主动学习意识、教学考核体系单一等问题,急需依据学生特点培养其职业素养与研究能力,增强统计学科与经济学科之间的融合,才能使经济统计人才培养符合新文科建设目标。围绕新文科建设背景下经济类专业人才培养目标,分析传统教学存在的具体问题,构建基于POPBL模式的统计学课程教学改革思路,并提出实施的保障措施,以期提升经济类专业学生数据分析的能力。

基于Hellinger距离和IOWC-GOWA算子的区间组合预测模型

针对区间型数据的组合预测,该文引入了统计学中衡量两个概率密度函数之间相似程度的指标——Hellinger距离作为构建组合预测模型的最优化准则.在已构建的诱导有序加权连续区间的广义有序加权平均(IOWC-GOWA)算子的基础上,将区间数序列转化为实数序列,建立了一种新的区间数组合预测模型,并通过具体的数据进行分析,验证了该模型的有效性.结果表明:该文所建立的基于Hellinger距离和IOWC-GOWA算子的区间组合预测模型能在单项预测的基础上有效提升预测精度,是一种优性组合预测模型.

要素市场化配置对高技术产业绿色创新效率的影响

选取2012—2021年我国30个省份面板数据,检验了要素市场化配置对高技术产业绿色创新效率的影响。研究表明:要素市场化配置能够显著提升高技术产业绿色创新效率,且经过一系列稳健性检验后该结果依然成立。中介效应检验结果表明,要素市场化配置能够通过推动人力资本流动,促进产业结构升级,提升高技术产业绿色创新效率。异质性检验结果显示,要素市场化配置对高技术产业绿色创新效率的影响在东中部地区、资源禀赋型地区以及高城镇化水平地区更显著。空间效应检验结果表明,要素市场化配置对高技术产业绿色创新效率具有显著正向空间溢出效应。据此,应深化要素市场化配置改革,激发高技术产业绿色创新活力;加快产业结构升级,助推全国统一要素市场建设;制定要素差异化配置方针,破除区域间要素流通壁垒,以期对提升高技术产业绿色创新效率有所助益。

单位根KPSS检验趋势项检验量的改进

为完善KPSS检验流程,借鉴单位根右侧检验理论,将递归估计方法引入KPSS趋势项检验中,构造两种递归估计上确界趋势项检验量和一种非递归估计趋势项检验量。理论研究表明,所有趋势项检验量在大样本下都收敛于维纳过程的泛函,但与已有检验量的分布不同,需要重新模拟以获取临界值。蒙特卡洛模拟显示,和非递归估计趋势项检验量相比,递归估计上确界趋势项检验量具有满意的检验水平,但临界值更大。在三种突变结构模型中,所有检验量在全局结构突变模型中检验功效最高,且符合理论研究结果。在三种检验量中,狭义递归估计趋势项检验量检验功效总体占优,说明递归估计上确界趋势项检验量具有优越性。

基于大数据微观模拟的企业所得税优惠政策评估

本文基于全国企业汇算清缴大数据及现行企业所得税税制结构和课征办法,建立能够精准追踪企业所得税具体政策措施对企业属性及行为反应微观归宿的微观模拟模型,并且应用模型对我国企业所得税优惠政策的执行效果进行研究。研究结果表明,企业所得税优惠政策可以显著改善企业经济状况,为优化我国经济结构和稳定社会发展提供了助力,对促进我国企业发展、拉动经济增长、稳定社会就业起到了积极的作用,实际作用效果与政策目标基本吻合。未来需要通过持续深化企业所得税改革、适度引导企业的税收政策行为反应等途径,进一步强化企业所得税改革对经济高质量发展的促进作用。

社会保险缴费调整、企业资源配置效率与宏观经济效应

文章实证检验了社会保险缴费调整对企业资源配置效率的影响及其宏观经济效应。研究发现,社会保险费率上调挤出了企业资本要素投入,企业难以维系过度依赖人口红利的增长模式,企业整体资源配置效率显著下降;社会保险费率上调通过提高劳动成本,降低企业内部现金流和增加外部融资约束,从而对投资产生了挤出效应;社会保险费率上调通过增加实际缴费额,受融资约束的企业以降低参保程度的方式降低劳动投入。此外,养老金费率降到16%时,样本期间所有企业的总量生产率年均提升了4.24%,说明社会保险降费有助于从成本端提升企业的中长期竞争力。该研究对深入理解社会保险降费引致经济增长的微观企业传导路径具有重要意义。

基于改进相关系数和IGOWLA算子的三角模糊数组合预测模型

随着经济系统复杂程度日益提高,用三角模糊数能更好地反映不确定信息.为保证预测结果的内部整体性,提出将三角模糊数序列的3个界点值转化为等价信息的面积中心、中界值、重心并构建新的序列.随后以预测精度为诱导因子,构建诱导广义有序加权对数平均(IGOWLA)算子,在此基础上选取改进后的Pearson相关系数作为最优准则,构建多目标组合预测模型,并引入偏好系数将模型进一步转化为单目标规划模型,通过实例分析证明了组合预测模型的有效性.结果表明:该组合预测模型可以在保证内部整体性的基础上有效地提高预测精度.

新零售模式下企业的供应链变革及盈利能力分析——基于食品加工企业Y公司的案例

盈利能力是考核公司经营业绩的重要指标,对公司可持续发展意义重大。新零售模式下,公司的盈利模式发生变化。首先,本文基于2019—2022年Y公司的财务数据,对新零售模式与传统模式下的食品企业运营方式进行比较,评估了近年来Y公司的营业成本、毛利率、营业利润等盈利能力指标,分析了新零售模式下这些指标的主要变化;其次,分析影响Y公司盈利能力的主要因素;最后,提出了提升产品研发投入、制定合理的成本结构方案、控制销售成本投入、提高企业运营效益等对策建议,旨在新零售模式下进一步提高Y公司的盈利能力。

基于趋势分解和IOWA算子的组合预测模型

不同的数据有着自身的不同特性,对于时序数据而言,数据往往有着与时间相关的趋势,通过分解这种趋势,并对趋势和趋势以外的部分分别进行预测再组合,可以得到更好的预测结果 .选用2013年1月4日—8月11日的人民币对美元的汇率数据进行实证检验,分别采用灰色预测模型、ARIMA模型、LSTM模型以及它们的组合模型对数据进行预测,实证分析结果表明,基于趋势分解和IOWA算子的组合预测模型相较单项预测而言有着更良好的预测精度.

基于AR-LSTM-BP的CPI组合预测模型

针对居民消费价格指数(CPI)预测准确性的问题,提出一种AR-LSTM-BP组合预测模型.首先分别用回归(AR)、长短时记忆网络(LSTM)和BP神经网络这三种模型对CPI预测,并对预测结果进行比较分析;随后引入诱导有序加权调和平均算子(IOWHA)的概念,构建AR-LSTM-BP组合预测模型.结果表明,IOWHA组合预测模型的误差均小于单项预测模型,预测结果准确性较高,能够更好地反映CPI的波动走势.

基于遗传算法优化权重的组合预测分析

目的提出了一种利用遗传算法优化组合预测权重的方法,旨在通过遗传算法的优化过程选择最佳权重,以提升组合预测模型的精度。方法首先,采用网格搜索法在超参数格中寻找适宜的遗传算法参数。随后,通过遗传算法的自然选择、交叉和变异等操作,逐步演化出适用于组合预测的最佳权重。最后,通过对全国铁路运营里程的实证分析。结果结果显示基于遗传算法确定的权重在组合预测中表现出更卓越的预测效果,相较传统方法具备更高的准确性和泛化能力。