集群创新合作网络的自组织演化模型及其仿真研究

通过刻画集群主体的理性创新合作决策行为,建立集群创新合作网络演化模型,运用仿真方法研究网络的自组织演化规律及拓扑结构特征等。结果表明,知识溢出效率越高,网络越快自组织演化至稳定状态,其资源配置效率及公平性也越高。知识非完全溢出情形下,出现合作主体间的影响力异类匹配,网络具有普遍的小世界性特征。知识的互补性并非建立创新合作关系的必要条件,潜在合作伙伴的网络位置也是独立于知识水平的重要影响因素。

利用物质平衡方程校正注采比计算公式

油田注采平衡状况关系到油藏有效驱替系统的建立,影响着油藏稳产情况及最终的累产。但是受边底水入侵及注入水外溢的影响,仅靠注采数据计算的注采比存在很大的误差。通过引入物质平衡方程推导出计算注采比的新方法,并在16个注采单元进行应用,计算结果证明该方法精确可靠。

农业景观中不同生境界面麦蚜天敌的边缘效应与溢出效应

边缘效应与溢出效应是近几年来生境管理研究的关键问题.为探讨这2种效应对麦蚜天敌种群动态及群落结构的影响,以及揭示农业景观中天敌的生物控害作用和探索及利用途径,本文设计5种不同的麦田生境界面,包括麦田-苜蓿草地、麦田-农田防护林,麦田-田埂、麦田-作物以及麦田-裸地.利用陷阱法、网捕法以及定点采集等方法调查5种不同生境界面中麦蚜天敌的丰富度和多度,并分析其种群及群落的边缘效应以及溢出效应.结果表明,非作物生境是多种麦蚜天敌的种群资源库,尤其是苜蓿草地、农田防护林以及田埂,这3类非作物生境在维持天敌种类和数量中发挥着重要的作用和功能.苜蓿草地储存大量的天敌资源如寄生蜂、瓢虫、食蚜蝇等,而且在生境界面上存在着明显的溢出效应.当麦田麦蚜爆发时,大量天敌从邻近的苜蓿生境区涌入麦田,实现对麦蚜有效的生物控害功能.农田防护林-麦田与田埂-麦田两种界面上麦蚜天敌如步甲与蜘蛛存在明显的边缘效应.然而,麦田-作物和麦田-裸地的两种界面上没有明显的边缘效应和溢出效应,作物和裸地这2种生境不能发挥维持天敌种群及群落的作用.通过分析边缘效应与溢出效应的尺度问题,结果显示,影响麦田天敌种群分布的尺度在30m左右,超过30m的区域边缘效应以及溢出效应不明显.这些研究结果可以为实现生物控害功能的农业景观格局规划与设计提供重要的理论基础,也可以为害虫种群控制提供新的思路和方法.

苜蓿田地表蜘蛛边缘效应及苜蓿刈割后的溢出效应

为明确不同类型苜蓿田地表蜘蛛边缘效应及苜蓿刈割后地表蜘蛛溢出效应在小麦田与玉米田之间的差异,于2015年5—7月采用陷阱法调查了银川平原不同类型苜蓿田及邻作玉米田和小麦田中的蜘蛛种类及个体数,比较苜蓿田边缘区及中心区蜘蛛群落多样性指数和个体数量的时空变化以及苜蓿田刈割前后相邻农田边界处蜘蛛群落的时空动态变化。结果表明,在整个取样季节共采集蜘蛛标本7 894头,隶属10科22种,其中苜蓿单作田中蜘蛛个体数量最多,共2 550头;苜蓿-小麦邻作田中蜘蛛群落物种丰富度最高,共17种。星豹蛛Pardosa astrigera和甘肃平腹蛛Gnaphosa kansuensis为优势种,分别占个体总数的38.08%和27.17%。非量度多维尺度(non-metric multidimensional scaling,NMDS)分析显示苜蓿单作田同苜蓿邻(间)作田蜘蛛群落的结构组成差异较大,且在苜蓿田边界处和内部存在差异。不同类型苜蓿田边界处和内部蜘蛛群落的多样性指数、优势度指数、个体数量和丰富度在取样的不同时期存在显著差异。刈割可以促进苜蓿田中地表蜘蛛向邻作农田中迁移,苜蓿刈割后与苜蓿田邻作的小麦田和玉米田中蜘蛛个体数量和多样性指数均存在溢出效应,溢出效应的范围为距界面处0~20 m。小麦田中蜘蛛个体数量密度和多样性指数总体高于玉米田,溢出效应的持续时间为1~7 d,高于玉米田。

跨领域搜索对共性技术溢出的双刃剑效应:产业联盟的放大作用

在协同研发的背景下,多技术知识主体参与、多技术知识资源融合成为共性技术研发和溢出的主流范式,揭示跨领域搜索、产业联盟和共性技术溢出之间的关系,是现实驱动的结果。本文针对当前研究对“共性技术溢出如何产生”这一问题关注不足的现状,从企业“搜索行为”出发,基于专利分析法和内容分析法,构建了373家企业专利数据样本和190家企业产业联盟数据样本,通过实证研究发现:跨领域搜索对共性技术溢出的影响存在双刃剑效应,而产业联盟特性在二者关系中起到放大作用。主要研究结论是:(1)跨领域搜索与共性技术溢出深度存在倒U型关系;(2)跨领域搜索与共性技术溢出广度存在倒U型关系;(3)产业联盟的数量在“跨领域搜索-共性技术溢出深度”“跨领域搜索-共性技术溢出广度”的关系中均存在正向调节作用;(4)产业联盟的异质性在“跨领域搜索-共性技术溢出深度”“跨领域搜索-共性技术溢出广度”的关系中均存在正向调节作用。本文在一定程度上向前延伸了共性技术溢出的前因研究,并为企业和政府提供一定的现实借鉴意义。

中国股市跨行业系统性风险空间溢出关联及风险预测分析——基于尾部风险网络模型

基于条件风险价值CoVaR和SIM单指数分位数回归技术,选取2012-2018年我国股市24行业指数周频数据,构建时变的跨行业尾部风险网络,通过网络拓扑结构反映系统性风险的空间关联及潜在变化趋势。此外,引入ARDL模型探究网络结构和宏观经济变量对股市系统性风险的长短期效应,最后对系统性风险进行预测。结果表明:(1)我国股市行业板块间存在明显的系统性风险空间关联和传染效应,风险溢出网络具有"小世界"特征;(2)网络连边集中度HHI呈明显的周期性变化。在尾部事件期间,HHI指标显著增加,风险网络呈较单一的中心节点结构,网络稳定性差;(3)通过节点风险传播强度和中心化程度发现,仅通过节点内部属性判断节点的系统重要性已不够全面和准确,应结合节点在网络中的位置和关联关系来判断;信息技术、医疗保健、商业和专业服务行业是风险网络中最有影响力的行业;(4)通过ARDL-ECM模型发现网络连边集中度是系统性风险的主要影响因素,并对股市系统性风险进行了高度准确的预测。本研究可为监管机构有效识别我国股市中有影响力的行业提供参考,依据关键行业的溢出关联制定针对性的风险防范措施,同时对风险溢出效应设立预警机制。