养老保险对老年人养老选择的影响——基于CLASS数据的证据

积极老龄化背景下,多样化养老选择已成为提升老年生活质量、改变传统家庭养老方式的重要举措,而养老保险的完善为丰富老年人养老选择、建立多元养老格局奠定基础。本文利用中国老年社会追踪调查数据,采用多元线性回归模型和工具变量法,实证分析养老保险参与对老年人养老选择的影响。研究发现,参与养老保险能够有效促进老年人做出养老选择。机制检验表明,养老保险通过改变养老观念、提高政府信任程度对养老选择产生影响。异质性检验表明,养老保险参与对老年人养老选择的影响效应在地区、户籍及参保类型方面存在明显差异。为推进积极老龄化战略实施,实现“老有所养”目标提供重要的参考价值。

“复合竞争”时代印太“中等强国”战略选择的分化

美国推出“印太战略”拉开了中美“复合竞争”的序幕。随着大国竞争烈度的增强,国际秩序分裂和集团化倾向的加剧,科技和供应链能力之争的凸显,印太域内的“中等强国”面临越来越大的“选边站”压力,在中美之间的战略选择上亦出现了分化。究其原因,首先,国内层面的官民认知偏好和身份认同两个因素决定了“中等强国”在中美之间的选择偏好;其次,国际体系层面的供应链依赖结构以及是否具有对冲大国压力的制度缓冲影响着选择偏好的极化程度。澳大利亚、韩国和印度尼西亚三国的政策印证了“中等强国”战略选择背后的逻辑。因此,中国应通过在印太“中等强国”国内营造对华友善的认知,推动“亚洲认同”在区域内的扩散,提供更多元化的供应链选择以及继续支持“以东盟为中心”的多边主义地区秩序,努力促使印太“中等强国”在中美之间保持战略中立甚至倾向中国,构建有利于我国的国际关系和战略环境。

政府购买公共服务承接主体选择的伪竞争风险识别与防范

政府购买公共服务要实现增进效率、提高质量和降低成本的购买目标,一个基本前提是在选择承接主体时存在较为充分的竞争。然而,立足主体、行为和方式维度的分析表明,潜在承接主体数量的有限性、关系型购买行为的常发性、对竞争运用的失当性等主客观因素时常引发承接主体选择时有意识的虚假竞争和无意识的形式化竞争等伪竞争风险。为了防范政府购买公共服务承接主体选择的伪竞争风险,需要从培育公共服务的承接主体、运用公共服务项目分解策略、探索公共服务供给的公私混合方式、通过准市场方式选择承接主体等方面针对性地设计风险防范进路。

2024年我国政府债务管理政策选择的思考

2023年我国政府债务管理政策较好地支持了宏观经济增长目标的实现。国债和地方政府专项债券预算发行额增加,2023年底我国增发了1万亿元的国债,还决定提前下达2024年部分地方政府新增债务限额;10月中央决定实施地方政府债务一揽子化解方案,开始发行相应的再融资券;2023年下半年地方政府投融资平台城投债发行规模有所减少。从2024年我国经济社会发展所面临的复杂严峻的国内外形势看,政府债务政策在总额管理、结构优化、债券发行、绩效管理、风险控制、体制改革等方面,需要进行有效的政策选择,以实现国家宏观政策目标。

基于出行选择的旅客联程运输服务定价

在多模式运输竞争条件下,将旅客联程运输看作一个由多个任意运输方式联合提供服务的独立运营商参与市场竞争,并通过设立旅客满意度参数量化联程运输特有属性对旅客出行选择的影响,构建同时考虑旅客出行选择和运营商收益的“一票制”联运双层定价模型。针对下层模型中旅客出行选择参数标定需要大量数据,而联程运输处于初步发展阶段,存在缺乏相关数据的现实矛盾,通过运用层次分析法对相关因素的重要性程度进行标定。针对双层模型求解NP难问题,采用灵敏度分析法对模型求解过程进行简化。并以空铁联运为例对算法的有效性进行验证,结果表明:该定价模型可提升通道内总客流量,促进旅客出行,比补贴式定价有更强的可操作性和可持续性。

育儿经济支出和育儿时间对女性生育选择的影响

随着中国进入以成本约束驱动为主导的低生育率阶段,育儿成本对生育选择的影响受到关注。但大量研究局限于分析经济成本的影响,忽略了时间成本。随着育儿观念的变化,越来越多的父母认识到育儿质量的重要性,进而更重视父母陪伴和家庭育儿时间。因而,分析育儿经济支出和育儿时间对生育选择的影响才能准确把握现代女性生育选择的重要影响因素,进而提出更具针对性的政策建议。对育儿成本的准确估计成为分析育儿成本影响的关键,然而基于已生育群体的育儿支出直接预测未生育群体的育儿成本时,生育的自选择问题可能导致严重的估计偏差。本文基于2018年中国流动人口动态监测调查(CMDS)和2020年中国家庭追踪调查(CFPS)数据,应用Heckman两步法回归女性育儿经济支出和育儿时间方程,消除生育自选择带来的样本选择偏差,并基于模型回归结果预测未生育女性的潜在育儿经济支出和育儿时间,进而分析育儿经济支出和育儿时间对女性生育选择的影响。研究结果表明:育儿经济支出的增加使女性二孩生育概率显著下降,育儿时间的增加使女性一孩生育和二孩生育概率均显著下降;随着女性受教育程度的提高,育儿经济支出对其生育选择的负向影响增大,育儿时间的负向影响减小。异质性分析的结果表明:相比于非灵活就业群体和超时劳动群体,在灵活就业群体和严重超时劳动群体中,育儿时间对女性生育选择的负向影响更小,表明工作时间调整灵活性的提升有助于降低育儿时间对生育选择的限制;同时,拥有较多自由时间的适度劳动群体的生育选择不受育儿时间的影响,表明工作时间减少可以降低育儿时间的约束作用。因此,政府部门应在进一步提供更加全面的育儿保障服务,减轻女性育儿的经济和时间负担的同时,通过对雇用生育女性的企业给予税收优惠或直接经济补贴等政策促进企业为生育女性提供工作时间更加灵活的工作条件;通过为生育女性保留工作岗位、提供专门晋升通道等降低生育对女性职业发展的阻碍作用;通过促进家庭内部育儿分工的重构,增加男性育儿时间等降低女性育儿成本,进而促进生育率提升。

基于轻量化特征选择的镜片多尺度缺陷检测系统研究

为解决对镜片缺陷识别和定位困难的问题,设计了一种基于轻量化特征选择(LFSN)的镜片多尺度缺陷检测系统。首先通过四步相移栅格光成像系统采集缺陷图像,基于傅里叶变换对图像进行融合以提高图像质量;然后,LFSN使用自动特征层选择结构,在训练过程中计算无锚框分支损失,获得最优特征层信息,更新参数,从而优化模型对不同缺陷大小信息的学习能力;还使用了深度分离可变卷积,通过双线性插值增加像素点在平面的偏移量,从而提升模型对缺陷形貌的主动学习能力,并一定程度减少模型训练参数量,降低检测时间,同时优化回归定位损失明确各阶段训练任务,利用一次惩罚项指导前期预测框中心距离回归;利用归一化二次项,指导后期预测框大小比例回归,使预测框更接近真实值;最后,通过实验采集镜片缺陷图像,并构建数据集进行对比实验。实验结果表明:识别和定位镜片的缺陷的准确率为96.3%,单幅检测时间为24.9 ms。

基于特征选择的LightGBM算法预测钠离子电池剩余寿命

钠离子电池剩余使用寿命(RUL)的准确预测对于可再生能源系统中的大规模储能设备具有重要意义.提出了一种基于特征选择的LightGBM方法来预测钠离子电池的剩余使用寿命.通过结合Pearson相关系数和灰色关联度,选择了四个与电池寿命高度相关且不同特征之间自相关程度较低的最佳特征.采用LightGBM模型,并结合网格搜索(GridSearchCV)算法对其超参数进行优化,以达到最佳的预测性能.通过钠离子电池数据验证了预测模型的优越性,并与使用GridSearchCV算法的GBRD和RF模型在相同条件下进行比较.结果表明,该方法能够显著加快模型运算速度,并相比传统算法具有更高的可靠性和更好的预测性能,预测的最大MAE、MSE、RMSE分别不超过3.0、17.7、4.2.

街道建成环境对短距离通勤方式选择的影响----以武汉市主城区为例

短距离通勤在交通活动中占据相当的比例,其通勤方式选择存在一定弹性。街道作为承载短距离通勤活动的空间,其建成环境可能对通勤方式选择产生一定影响。文章借助随机森林算法测度街道建成环境对短距离通勤方式选择的影响,识别出建成环境要素的影响梯度及作用曲线,并基于此评估在武汉市主城区内每条街道上,不同短距离通勤方式的选择倾向。结果表明:街道网络特征、断面及景色特征等均对短距离通勤方式选择产生了重要影响;相同街道建成环境对各类通勤方式选择的影响并不一致;在公园绿地附近、住区或商业中心等不同城市区域的街道上,短距离通勤方式的选择倾向存在差异。结论可为绿色出行导向下的街道更新及规划设计提供参考。

基于分层邻域选择的切换拓扑多智能体系统一致性协议

在切换拓扑的多智能体系统中,针对高低密度信息减弱一致性的问题,提出了一种基于分层邻域选择算法(Layered Neighbor Selection,LNS),该算法对智能体的邻域进行层次划分,从每层中选取具有代表性的邻居智能体进行通信、状态更新和状态演化,然后设计了层次调整策略和层次融合策略来加快收敛速度,最后设计了分层邻域选择一致性协议,且给出了层数对收敛的影响。现有的一致性协议,收敛效果受限于特定密度范围,受不同密度的影响较大,而本文提出的协议能适应不同密度范围,并在系统稳定的条件下提升收敛速度,且通过李雅普诺夫函数法证明了一致性协议的稳定性。最后通过仿真实验,并与几种一致性协议进行比较,验证了所设计的一致性协议能有效加快系统收敛速度。

新商科背景下大类培养学生专业分流选择的影响因素研究

数字经济的发展给商科人才培养带来了全新机遇与挑战,目前商科多以大类培养的模式招生,在通识教育之后进行专业分流,探讨影响学生专业分流的因素是完善新商科人才培养过程的关键环节。采用问卷调查的方法对北京工商大学工商管理类2020级117名学生进行调查,结果显示:影响工商管理类学生专业分流选择的前五位因素分别为专业就业前景、专业未来薪酬水平、专业的社会需求、专业未来职业发展潜力和个人兴趣爱好;女生对于个人因素、专业因素和影响因素总体的考量更为理性和综合;成绩较好的学生在专业选择行为上更加自信;来自于家庭内部和学院分流宣讲会的信息对学生分流选择的影响较大。总体而言,工商管理类学生专业分流价值导向存在偏差,人才培养模式缺乏综合性。院校在实施大类培养的过程中应加强专业教育与专业选择过程的引导,重塑商科人才培养模式,帮助学生立足自身优势理性选择专业,力求培养具有创新思维、适应时代发展与满足社会需要的复合型新商科人才。

绩效反馈对双元数字化战略选择的影响

数字化转型是数智时代企业的一项重要战略决策,研究如何选择恰当的数字化战略具有重要意义。基于绩效反馈理论及组织双元性理论,以2013-2022年中国A股制造业上市公司为研究对象,探讨绩效反馈对企业双元数字化战略(探索式数字化战略与利用式数字化战略)选择的影响,并进一步考察两种环境不确定性的调节作用。研究结果表明,历史期望差距对企业的双元数字化战略选择有显著影响,期望差距越大,企业越倾向于选择利用式数字化战略。技术不确定性和需求不确定性削弱了历史期望差距与企业选择利用式数字化战略的正向关系。研究结论丰富了企业数字化战略的内涵,从自身绩效变化角度揭示了企业数字化战略偏好的内在机制,为企业加快数字化转型及政府制定相关激励政策提供了理论指导。

机床优化选择的多级模糊综合评判模型及其算法

在生产中,机床设备的选择涉及到多个指标和多种方案的多目标决策,是一个繁琐复杂的问题。以如何能够从众多的机床设备中选用一台适合生产所用机床为研究对象,从机床的加工性能、经济性能、环境属性和人机属性四个方面进行了分析,建立了多级模糊综合评判模型,经过层次分析法确定了各因素的权重,从而计算得出了最优的机床设备选用方案。最后通过案例证明了该算法的正确性和实用性。

探索招生考试相对分离、高校考生对等选择的高考招生制度——浙江高考综合改革十年实践与思考

招生和考试相对分离是本轮高考改革顶层设计的核心要求。作为第一批试点省份,浙江高考改革承担着探索落实招生和考试相对分离具体实现路径的任务。基于浙江高考综合改革方案中四种基本招生模式的制度设计,本文总结归纳了招生考试相对分离、高校考生对等选择的基本特征。在此基础上,提出招生考试相对分离的核心内涵是实现录取评价的多样化,制度基础是实行高校和考生对等选择的一档多投,个性化使用统考成绩是落实招考分离的务实路径,个性化用好考试机构提供的考试成绩是高校招生部门的责任。最后,对于未来改革提出完善对等选择录取平台、提供丰富优质评价素材、提升考试招生专业能力等建议。

不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法

针对现有的剩余电流保护装置无法有效识别触电事故的问题,该文提出了一种不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法。首先通过变分自编码器(VAE)对实验收集到的生命体触电小样本数据进行增殖以实现正负样本均衡;然后在时域上提取能够反映波形动态变化特性的23个特征量,并利用高斯核Fisher判别分析(GKFDA)与最大信息系数(MIC)法从中选择最优表达特征组;最后,提出基于遗忘因子的在线顺序极限学习机(FOS-ELM)算法实现生命体触电行为的鉴别。实验结果表明,所提方法利用不均衡小样本触电数据集就可以训练出一个优秀的分类模型,诊断准确率可达98.75%,诊断时间仅为1.33 ms。其优良的性能结合在线增量式学习分类器设计,使得模型具备新知识学习能力,具有极好的工程应用前景。

文化的力量:传统社会规范对居民住房租购选择的影响研究

儒家社会规范作为中国传统文化的重要组成部分,对市场主体的行为决策及经济社会发展有着深远影响。基于中国家庭金融调查数据(CHFS),实证检验了儒家传统社会规范对居民住房租购选择的影响。研究发现:儒家传统社会规范对居民住房购买行为有着显著的正向影响,受儒家传统社会规范影响越深则更加偏好购买住房。机制检验发现,儒家传统社会规范会影响家庭的“男孩偏好”和“储蓄偏好”,进而影响到居民的租购选择。异质性检验表明,儒家传统社会规范会因居民的受教育程度、年龄和性别的不同而对居民租购选择产生异质性影响。在控制其他因素不变的前提下,儒家传统社会规范对受教育程度较低、40岁及以上和男性居民的住房购买行为影响更为明显。研究结论能为新时期完善我国住房保障制度体系提供有益参考。

基于优化特征选择的污水处理过程BOD神经网络软测量模型

针对污水处理过程中出水生化需氧量(BOD)难以在线准确测量的问题,提出一种基于随机森林(RF)重要性评估与改进海鸥算法(ISOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的软测量方法对出水BOD进行预测.利用随机森林算法对影响出水BOD的预测因子进行重要性评估,筛选出重要性评分较高的预测因子作为软测量模型的输入变量;设计一种基于改进海鸥优化算法(ISOA)优化LSTM网络的软测量模型,引入混沌映射与新的搜索机制克服海鸥优化算法多样性差、易陷入局部最优等问题,利用改进的海鸥优化算法对LSTM网络的迭代次数、隐含层节点数、初始学习率、学习率下降因子4个超参数进行优化.将软测量模型运用于实际污水处理过程,结果表明:经随机森林筛选变量以及改进海鸥算法优化之后,模型预测误差变小,预测精度有明显提高,能够实现对出水BOD的精准预测.

基于动态样本选择的概念漂移自适应预测方法

概念漂移是影响流数据挖掘性能的重要因素,当前主要通过增量更新或重训练模型进行处理,但对已有知识并未充分利用.从综合利用全体样本出发,本文构建了一种基于动态样本选择的概念漂移自适应分类方法.该方法在新样本到来时进行基于局部一致性的漂移检测,在发现漂移发生时去除区域内的噪声样本,当检测到新概念出现时,对历史相似概念进行重用.最后,对区域内不同类别样本进行多代表点归纳,并同步更新预测模型.本文在含有不同漂移类型的合成数据集上进行去噪效果验证,并在真实数据集上进行预测任务.实验结果表明,该方法可以有效去除因概念漂移而形成的漂移噪声,有效提升了预测模型性能,整体预测表现优于流行的概念漂移自适应模型.

融合对比学习和特征选择的入侵检测模型

入侵检测系统可以主动识别恶意流量,是保护网络安全的重要工具.针对网络流量中存在的冗余特征以及现有的入侵检测算法在特征选择过程中存在的不足,提出一种融合对比学习和特征选择的入侵检测模型(contrastive learning and feature selection,CL-FS).利用皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCCs)对预处理后的网络流量进行相关性分析,过滤掉相似特征;使用自编码器(autoencoder,AE)进行深度特征提取,在提取阶段融入对比学习,减少类间相似性,将提取的新特征和过滤后的特征融合,得到表征能力更强的特征集;利用改进的鸽群算法进行包裹特征选择,根据贝叶斯分类器的性能选择最优特征子集,提高分类精度.在NSL-KDD,UNSW-NB15这2个数据集的实验结果表明,CL-FS模型可以提升分类精度并减少处理时间,在2个数据集上的2分类实验准确率分别为90.45%和88.52%,分类处理时间大约减少为原来的一半.

自适应皮肤像素选择的非接触式心率估计研究

为了实现基于IPPG(Image Photoplethysmography)技术多种环境的非接触式心率的测量,针对视频采集图像时,光照射皮肤所产生的色调、饱和度等差异造成的影响,提出自适应HSV阈值设置的皮肤像素选择算法sA-HSV(Self-Adaptive HSV)。摄像头采集整个面部区域,通过sA-HSV算法设定阈值筛选皮肤像素作为特征区域,像素点绿色通道的均值作为原始信号,加入滤波算法得到最终信号,使用傅里叶变换估计心率。仿真结果同真实仪器测量结果相比,自采集数据在LED灯光下平均绝对误差小于2.29 bpm,均方根误差小于3.67 bpm,自然光场景下平均绝对误差小于1.7 bpm,均方根误差小于2.39 bpm,公开数据集VIPL-HR下,平均绝对误差为2.57 bpm,均方根误差为3.25 bpm,该算法更适合于光照环境下的非接触式心率估计。