基于BP神经网络的工业生态安全动态评价及障碍因子诊断

[目的]对安徽省工业生态安全进行评价和预测,为安徽省工业生态安全可持续发展提供科学依据。[方法]基于压力、状态、响应框架和生态、环境、经济、社会框架构建工业生态安全评价指标体系,采用聚类工具进行安全等级划分,结合熵权法和综合指数法评价2009—2018年安徽省工业生态安全水平,运用BP神经网络模型对2019—2025年工业生态安全水平进行科学预测。[结果]①从总体上看,2009—2018年安徽省工业生态安全评价指数呈波动上升趋势,安全等级由“临界安全”上升为“较安全”;②从各子系统来看,2009—2018年压力子系统的评价指数呈上升态势,状态和响应子系统的评价指数呈先下降后上升态势;③BP神经网络预测结果显示:2019—2025年安徽省工业生态安全态势总体呈波动上升状态,处于“临界安全”向“较安全”转变态势;④影响安徽省工业生态安全的主要障碍因素包括第二产业从业人员比例、第二产业占GDP的比例、污水集中处理率、森林覆盖率和人口密度,是今后调控的方向。[结论]研究期间安徽省工业生态安全波动明显,但总体上呈上升趋势,工业生态安全得到明显的改善。

我国个税递延型商业养老保险方案优化

个税递延型商业养老保险是各国应对老龄化危机的重要金融工具之一,在发展第三支柱养老保险中发挥着重要作用。2018年,我国推进个税递延型商业养老保险试点,该方案存在诸多弊端或不足,影响了本次试点效果。针对试点期间个税递延型商业养老保险方案存在的问题,文章先构建EEE模式,使其覆盖无法享受税收优惠政策的人群;再构建EET模式计算月收入超纳税起征点人群应缴保费及养老金领取期应缴税率;最后构建EEE、EET混合模式,解决个税递延型商业养老保险试点方案中缴费额度低、优惠力度不高、养老金替代率不足的问题。模型参数设置方面,文章将EET及EEE、EET混合模式下养老金替代率固定为10%,税收优惠比例设定为投保人未购买个税递延型商业养老保险时一生应缴纳个人所得税总额的一定比例,从这两个方面对以往个税递延型商业养老保险方案进行优化。实证分析结果表明在养老金替代率及税收优惠比例都相同的情况下,EEE、EET混合模式方案覆盖人群最广,缴费压力最小,建议我国个税递延型商业养老保险方案采用EEE、EET混合模式。

基于PSR-EEES模型的叶尔羌河平原绿洲生态安全预警测度

为客观评价叶尔羌河平原绿洲生态安全警情,基于PSR-EEES模型构建适合研究区的指标评价体系,运用综合指数法测度1990—2016年叶尔羌河平原绿洲生态安全预警状态,并结合GM(1,1)模型预测2026—2032年区域生态安全态势。结果表明:1)1990—2016年叶尔羌河平原绿洲生态安全综合预警指数总体呈增长趋势,综合预警指数从0.2558增加到0.5516,生态预警状态由重警转为中警,预警指示灯由橙色变为黄色;2)GM(1,1)预测模型显示,2026—2032年研究区生态安全态势进一步好转,生态安全预警值从0.7262上升到0.8913,安全状态由较安全转向安全,安全等级从Ⅱ级上调为Ⅳ、Ⅴ级;3)空间上各县生态安全预警状态差异明显,研究初期西南部地区生态安全状态优于中东部地区,2016年呈现出中部高、东北-西南部低的态势。研究显示,近26年叶尔羌河平原绿洲生态环境得到了一定恢复,但绿洲内部各县生态预警状态差异明显,生态文明建设工作任重而道远。