中国工业企业创新全要素生产率评价——基于双前沿面网络DEA-Malmquist指数模型

本文将工业企业创新活动划分为两个阶段——研发阶段和生产阶段,建立了基于双前沿面的网络DEA-Malmquist指数全要素生产率评价模型,对2013~2014年,2014~2015年中国35个工业细分行业的创新全要素生产率进行了评价。评价结果表明:在两个期间内,研发阶段全要素生产率的增长主要依赖于技术进步增长,生产阶段全要素生产率的增长主要是由技术效率变化和技术进步二者共同决定的。从系统整体来看,中国绝大部分工业细分行业全要素生产率变化呈现正增长趋势。

中国能源环境全要素生产率评价研究——基于非期望指标的双前沿面网络DEA-Malmquist指数模型

根据经济发展的实际情况,将经济系统划分成能源利用子系统和环境治理子系统,建立了基于非期望指标的双前沿面网络DEA-Malmquist全要素生产率评价模型,对2011-2016年期间中国29个省、市、自治区的能源环境全要素生产率的变化情况进行了评价。评价结果表明:除环境治理子系统外,能源利用子系统和系统整体全要素生产率均处于负增长状态,仍具有较大的改善空间。从三大区域划分来看,能源利用子系统、环境治理子系统和系统整体全要素生产率均只在东部地区出现增长。

广东省科技成果转化效率测量与时空特征——基于DEA-Malmquist指数模型

为有效识别广东省科技成果转化的效率与时空特征,促进科技成果更好赋能经济社会高质量发展,运用DEA-Malmquist模型,测算广东省21个地级市在2010—2019年的科技成果转化效率。研究发现,2010年与2019年,全省整体科技成果转化综合效率未达到DEA有效,且2019年的综合效率更低;同时,全要素生产率指数普遍波动较大,各市历年全要素生产率指数差异普遍显著,其中技术进步是影响全要素生产率指数的主要指标。基于此,研究提出平衡研发与转化、推动“政产学研金用服”协同、实施差异化的成果转化战略和加强区域交流合作的政策建议。

基于指数随机图模型的发明者合作网络形成机制研究

聚焦探讨不同因素是否以及如何影响发明者合作网络形成,基于2004—2021年华为在中国申请的专利数据,构建发明者合作网络,运用指数随机图模型探讨行动者属性和内生结构效应对发明者合作网络形成的影响机理。结果表明:发明者合作网络是稀疏网络,呈现星形结构和闭合三角形结构共存的网络结构模式;发明者协同创新能力抑制新合作关系的形成,但发明者合作伙伴多样性和合作深度均促进新合作关系的形成,且具有相同水平合作伙伴多样性或合作深度的发明者之间更容易建立合作关系;发明者倾向于与处于中心位置的发明者建立合作关系以及与具有共同合作伙伴的直接合作伙伴建立新合作关系。

基于百度指数的晋商大院网络关注度时空特征研究

晋商文化旅游作为文化旅游的一种特殊类型,对于中国优秀传统文化的弘扬和传承具有重要意义。文章以晋商大院网络关注度为研究对象,通过提取2017—2022年百度指数数据,采用多指数分析方法从时间和空间两个维度分析了山西晋商大院网络关注度特征。研究发现,晋商大院网络关注度的省域空间分布符合“空间距离衰减定律”,同时在时间分布上,存在较小的淡旺季,“五一”和“十一”的关注度是集中在黄金周的前期,而“春节”是集中在其后期。

武功山景区游客满意度研究——基于百度指数和网络文本分析

利用网络数据分析旅游客源与游客评论,可评估武功山(江西5A级景区)的整体满意度及存在的问题,助其优化形象,提升游客满意度。通过百度指数和网络文本分析,发现其主要客源在华东,青年男性略多,淡旺季显著。游客满意度总体较高,但存在吸引物单一、卫生环境与设施服务待改善等问题。建议景区加强营销、塑造独特文化、丰富住宿选择、优化基础与服务,以提升整体满意度。

基于布谷鸟—BP神经网络的页岩脆性指数预测研究

页岩储层具有低孔隙度、低渗透率的物理性质,因此在页岩气开采中往往需要对其储层进行压裂处理,而页岩储层的可压裂性可用脆性指数来评价。目前应用最广泛的岩石脆性指数计算方法是基于矿物组分法。基于矿物组分法计算获得岩心页岩脆性指数(BI),利用BP神经网络的自我学习能力,探寻测井参数与页岩脆性指数(BI)之间的非线性关系,再结合布谷鸟(CS)算法的全局优化能力和稳定性来提升BP神经网络的预测精度和稳定性,从而建立基于CS—BP神经网络的页岩脆性指数预测模型。使用CS—BP预测模型对研究区Y1井和Y2井两口井进行了页岩BI值预测,其预测结果显示:CS—BP预测值与岩心BI值的变化趋势基本一致;CS—BP预测值总体预测效果较好。研究结果表明:基于布谷鸟(CS)—BP神经网络,利用测井资料快速计算页岩脆性指数的方法在研究区具有一定的实用价值。

暴露风险视角下企业生产效率波动与财务舞弊研究——基于DEA-Malmquist指数的实证

暴露风险是舞弊四因素理论(GONE理论)中影响财务舞弊行为的重要因素。本研究使用数据包络分析构建企业生产效率波动指标,建立博弈模型从风险暴露视角给出生产效率波动影响财务舞弊行为的机理分析。选取2016年至2020年A股市场制造业上市公司样本进行实证,研究发现:生产效率波动越大,上市公司财务舞弊的风险程度越高;异质性研究结果表明公司透明度、审计质量和外部监督强度会影响生产效率波动与舞弊风险程度之间的关系。研究拓展了财务舞弊识别视角,为上市公司财务舞弊行为监管提供有价值的参考。

黄河流域生态协同治理网络结构特征与形成机制——基于指数随机图模型

黄河流域生态保护和高质量发展战略指出了“共同抓好大保护,协同推进大治理”的重要方向。该研究利用文本分析方法厘清了2020—2022年黄河流域42个地级市/州间的生态协同治理关系,运用网络分析方法和指数随机图模型(ERGMs)识别了协同治理网络的结构特征及其形成机制。研究发现:(1)黄河流域生态协同治理网络呈现“少部分地级市独立治理、多数地级市/州域内紧密协同”的总体格局,并且上中下游协同结构差异明显;模块划分具有组织和地理邻近效应以及跨省溢出效应特征,同时各组团内部联系的紧密程度存在异质性。(2)黄河流域生态协同治理网络的形成显著受到传递效应、择优依附效应的影响;城市绿地面积更大的地级市/州对其他治理主体具有较强的协同吸引力;经济地理集中度和科技投入规模相似的地级市/州政府间也具有协同的倾向;地理邻近性、组织邻近性等属性特征是协同网络形成的重要外生驱动力。基于上述结论,该研究提出未来应细化治理政策来消除地级市/州跨省域协同障碍,增强协同治理网络传递性,发挥核心地级市/州的领导力;完善激励和补偿机制,缩小地级市/州发展差距;搭建跨省域地级市/州协同平台,减少行政分割对协同行为的约束,以促进黄河流域生态协同治理网络优化和改进。

随机Lur’e时滞网络的指数同步与脉冲控制

本文研究了一类具有不对称耦合和时变时滞随机Lur’e动态网络的全局指数同步问题.为了使网络中的所有Lur’e系统达到同步,文章提出了一种实用的脉冲控制策略,利用平均脉冲间隔概念、Perron-Frobenius定理、比较原理、参数变分法和无参照系统策略,给出了保证网络实现全局指数同步的充分条件.基于脉冲信号既能促进网络群聚行为同时也可能阻碍网络同步这一事实,本文分别讨论了积极脉冲效应和消极脉冲效应作用下网络实现同步的判定方法,同时给出了不同脉冲效应作用下网络的收敛速度.提供了数值仿真证明主要结果和控制策略的有效性.

机会成本视角下新疆肉牛养殖的全要素生产率测度——基于DEA-Malmquist指数分析

在传统肉牛养殖全要素生产率的研究中,机会成本的考量往往被忽视。然而,不考虑机会成本会导致对养殖户在肉牛养殖中的隐性投入被忽略,从而无法真实地反映肉牛养殖的全要素生产率。为了准确测算新疆肉牛养殖的全要素生产率,在以2008—2022年新疆肉牛主产值为产出指标,以仔畜费、饲草料费、人工费为投入指标的基础上引入机会成本要素,采用DEA-Malmquist指数从静态和动态视角对新疆肉牛养殖的技术效率和技术进步的相关情况进行分析。结果表明:从静态角度来看,新疆肉牛养殖的水平并不高,收益较低,主要受到规模效率的影响,个别年份受到纯技术效率的影响,说明在目前的养殖规模和技术水平下,新疆肉牛养殖的效益尚未达到理想状态,仍有较大的提升空间;从动态角度来看,新疆肉牛养殖全要素生产率变动的主要原因是技术进步,说明随着新技术的不断应用和推广,新疆肉牛养殖的生产效率有望得到进一步提升。最后,从优化养殖规模和布局、加强技术创新与推广、加大对职业养殖户的培育等3个方面提出促进新疆肉牛产业高质量发展的的对策建议。

全球主要网络安全指数研究

安全和发展是一体之“两翼”。网络安全能力在数字竞争力中发挥重要作用,基础设施建设、经济和技术发展为网络安全能力奠定重要基础。通过全球主要的网络安全相关指数,对中外网络发展与数字竞争力以及网络安全能力等情况进行对比分析,从组织、技术、能力发展和合作等维度,总结提炼全球主要国家推动网络安全建设的经验做法。最后,结合国际有益经验为我国下一步提升网络安全能力水平提出建议。

基于指数随机图模型的政府开放数据协同关系网络形成机制

[目的/意义]在促进政府开放数据融合性增值利用的政策背景下,明晰多源异构政府开放数据建立协同关系的驱动因素和机制至关重要,有助于为推动政府开放数据资源跨地区、跨层级和跨部门的共享利用提供参考。[研究设计/方法]建立解释框架和指数随机图模型分析政府开放数据协同关系网络的形成,并基于山东省政府开放数据创新应用成果的数据来源信息进行实证研究。[结论/发现]政府开放数据协同关系网络呈现显著的集聚性、传递性结构特征,具有高数据量、更新频率、下载量、浏览量和相同领域、行政区域、更新频率与开放等级的政府开放数据更有可能建立协同关系,数据项关系网络和提供者关系网络则在政府开放数据协同关系形成过程中发挥跨网络效应。[创新/价值]应用社会网络定量方法对政府开放数据协同关系进行建模分析,研究结论有助于把握多源异构的政府开放数据协同供给和融合性增值利用的潜在机制,并为未来研究和实践提供参考。

基于BP神经网络和二次指数平滑法组合预测模型的安徽省物流需求预测

为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量作为物流需求规模输出指标,采用灰色关联分析计算安徽省物流需求评价指标与物流需求规模间的关联度,判断评价指标的合理性。通过夏普利值法将BP神经网络预测模型和二次指数平滑法预测模型组合,预测2017—2021年安徽省物流需求。结果表明:BP神经网络预测模型、二次指数平滑法预测模型及二者的组合预测模型预测结果的平均相对误差分别为4.58%、6.70%、3.99%,组合预测模型的平均相对误差最小。通过组合预测模型预测2022—2024年安徽省物流需求分别为405 004.96万t、407 142.09万t、409 108.95万t,安徽省货运量呈持续增长趋势,但增幅降低。安徽省应加快传统物流向智慧物流的转移速度,扩大内需,加强物流枢纽城市间的联系,加速区域一体化发展步伐,确保物流高质量发展。

基于百度指数的武汉都市圈城市网络特征研究

以武汉都市圈为研究对象,按时间序列收集整理了2015年、2017年、2019年、2021年武汉都市圈各城市间的百度指数,构建城市网络模型,运用C-Value和D-Value的层级分析、优势流分析、多云线性回归等定量分析法,剖析武汉都市圈城市网络格局演变特征及影响因素。结果表明,武汉都市圈城市间的网络联系水平差异较大,信息流的空间分布呈现出东高西低、东密西疏的非均衡特征,武汉在都市圈中的影响力和控制力极化效应明显;武汉都市圈呈现较明显的“核心-半边缘-边缘”的网络层级结构,网络联系呈现圈层渐弱且有着空间邻近效应特征;城市信息基础设施、综合经济发展水平、城市人口对武汉都市圈城市信息网络联系强度呈显著的正向作用。最后基于此研究提出了相关优化建议。

建筑物指数与对抗网络结合的检测样本增广

在基于深度学习的遥感图像大范围目标检测中,部分地物获取难度较大,训练结果不佳。因此,利用形态学建筑物指数与生成式对抗网络进行样本增广,减少因检测样本不足导致的模型过拟合问题。通过提取纹理结构信息相关的形态学建筑物指数,将其与原始样本进行叠加,对建筑物的纹理与空间特征进行强化。同时利用已有样本训练生成式对抗网络以增广部分目标类别,并将其与形态学建筑物指数增强后的样本进行合成,以扩充原始样本集。相比于翻转,裁剪,色调变化的增广策略,使用该方法的检测精度在YOLOv5、EfficientDet等模型上的检测精度均有2%~5%的提升。实验证明,利用建筑物指数与生成式对抗网络相结合的样本增广方法对于诸如发电站等特殊感兴趣类别的小样本遥感图像目标检测精度具有明显提升效果。

基于神经网络模型的健康老龄化指数构建及应用

目的健康老龄化具有多维度的特性,因此科学全面地评估健康老龄化水平具有重要意义。本研究旨在基于世界卫生组织关于健康老龄化的概念框架,建立健康老龄化评价指标体系,并利用机器学习技术构建健康老龄化指数。方法首先,以健康老龄化概念为基础,通过文献复习和专家咨询的方法,构建健康老龄化评价指标体系;然后在2023年6月—9月纳入上海市松江区和四川省攀枝花市3696名年龄≥50岁的社区居民为研究对象,通过问卷调查收集健康老龄化评价指标体系相关数据。最后,应用机器学习并结合健康老龄化的概念对指标进行筛选后,以衰弱为响应变量,使用神经网络模型构建健康老龄化指数。通过分析健康老龄化指数与自评健康的相关性评估该指数的有效性,并使用多元线性回归分析健康老龄化指数与社会人口特征和健康行为的关系。结果本研究最终确定用于评价健康老龄化水平的指标为16个,基于神经网络模型构建的人群健康老龄化指数平均为(70.15±14.02)。相关分析结果显示,健康老龄化指数与自评健康呈正相关(r=0.4053,P<0.001)。多元线性回归结果显示,年龄与健康老龄化指数呈负相关,尤其是年龄在80岁以上组比年龄5054岁组低13.74(95%CI:-15.63,-11.85,P<0.001),同时受教育程度与健康老龄化指数呈正相关,其中高中及以上学历组回归系数为6.77(95%CI:5.20,8.34,P<0.001)。每日摄入水果≥200 g(3.69,95%CI:2.37,5.01,P<0.001)和规律进行身体活动(17.25,95%CI:15.23,19.27,P<0.001)的调查对象相对拥有更高的健康老龄化指数。结论基于神经网络模型构建的健康老龄化指数具有良好的信效度,可用于监测健康老龄化变化轨迹和评价健康老龄化干预措施的效果。

山东省文化产业全要素生产率变动及其异质性研究——基于DEA-Malmquist指数模型分析

基于2015—2021年数据,采用DEA-Malmquist指数模型测度和分析山东省文化产业全要素生产率的变化情况及区域和行业的异质性。研究结果发现:文化产业全要素生产率动态变化明显,整体呈现上升趋势;其提升幅度有限主要源于技术进步变动指数的下降和技术效率变动指数的有限上升;地区差异方面,山东的16市之间和山东三大经济圈之间呈现明显区域异质性;行业差异方面,文化制造业、文化批发和零售业、文化服务业等三大行业整体差距较小,但技术进步、纯技术效率、规模效率等分解指数存在明显差异。为文化产业高质量发展探索新增长点,从加快培育文化新质生产力、统筹布局建设文化领域新项目、突出发展文化产业新业态、构建区域文化协调发展新局面等4个方面,提出联动提升山东省文化产业全要素生产率的对策建议。

中国人口流动网络时空特征变化研究———基于2020-2023年百度迁徙规模指数

本文基于2020-2023年春运期间的百度迁徙规模指数,运用OD超网络模型推算中国省际城市的人口流动数量,基于复杂网络理论构建人口流动网络,分析中国人口流动空间网络结构特征。结果表明:(1)人口流动具有时序特征。2020年春运返乡人数最少,2022年最多,且人口流动集中在东部沿海地区。(2)人口流动网络的拓扑结构阶段性特征明显。网络的集聚系数、接近中心性、特征向量中心性、网络密度、度中心性呈“升-降-升”态势,介数中心性呈递减趋势。(3)通过Louvain算法发现,中国的人口流动空间格局地理集聚特征明显。长江流域集群、中部集群人口流动以城市群内部流动为主,城市人口流动较为稳定;西南、东北、华北集群被拆散重组,2022年后联系增强。因此要加强社团内部合作,合理布局产业发展,引导劳动力和科技人才向优势产业和战略性新兴产业集聚,提高区域协同效应。

网络搜索数据与宏观经济景气指数的关联研究

网络搜索数据作为研究我国宏观经济现象的重要微观信息依据,具有显著意义。本文分别从消费、投资、进出口、工业生产、政策、劳动力及经济形势七方面选取并筛选关键词,进而合成网络搜索指数,通过深入的相关性研究发现,网络搜索指数与宏观经济之间呈现较高的相关性。这意味着网络搜索指数一方面能为宏观经济政策制定者提供更为准确且及时的决策参考,使政策制定更具针对性和有效性,助力宏观经济的稳定与发展;另一方面也能为市场参与者提供有价值的信息,帮助其更精准地把握市场动态,从而做出更明智的投资和经营决策,促进市场健康有序运行。