中国再生资源产业聚集度变动趋势及影响因素研究

为探寻我国资源再生利用的产业化发展道路,选用产业集中度、区位熵、Gini系数、Hoover系数以及EG系数,从时间维度、空间维度和总体水平上对我国再生资源产业聚集度变动趋势进行了测度,并通过对2004-2009年全国26个省市自治区面板数据进行分析,检验了各个因素对产业聚集的影响。研究表明:①我国再生资源产业聚集度从2004年开始就处于较高水平,由极高寡占转变为中度寡占市场,趋向合理化发展态势;②浙江、广东、江苏等经济发达地区产业聚集度较高,属于再生资源产业高水平专业化地区,而湖南省以外的其他内陆地区发展水平均较低;③新古典经济、新经济地理和政策制度三方面因素分别对产业聚集有显著的影响,其中企业规模、对外开放度均与再生资源产业集聚水平正相关,是近期影响产业聚集的关键性因素,企业规模的扩大和对外开放度的提高,都将有利于产业聚集。最后,针对这一结果提出了增强我国资源再生产业聚集的建议。

我国高新技术产业区域聚集度的测量与评价——以电子及通讯设备制造业为例

首先对Ellision和Glaeser所建立的产业区域聚集程度系数进行了调整,然后利用调整后的产业区域聚集度EG系数,对我国电子及通讯设备制造业1988-2006年的区域聚集程度进行了精确测定,并考察了行业聚集地的变化态势。结果表明,我国电子及通讯设备制造业聚集度自20世纪90年代中期开始便一直处于较高水平,且从其变动趋势上来看呈现出倒U型曲线特征。从行业聚集地的分布来看,主要集中在广东、江苏和上海3省市,中西部地区则远远落后,两极分化严重,并呈强化趋势。

江苏高新技术产业集聚现状与影响因素分析

江苏高新技术产业在＂两个率先＂的奋斗目标下,近几年得到了快速发展。文章采用了2008~2012年的数据,计算了衡量江苏高新技术产业集聚程度的EG系数,得出了近5年江苏高新技术产业集聚程度是下降的结论。随后又从规模经济因素、政府支持因素等方面,运用灰色关联分析,分析了导致集聚程度下降的主要原因。得出了政府支出因素与规模经济因素是导致江苏高新技术产业集聚程度下降的主要原因。最后通过前面的分析,对江苏,特别是苏北地区高新技术产业在今后的发展提出对策和建议。

金融监管体系和集群效应对金融产业集群升级影响的理论研究——以北上广地区为例

金融产业集群蓬勃发展的势头之下,稳健的监管体系和合理的风险预测与审慎监察是金融产业集群升级密切关注的方向,但已有研究并未对金融监管体系下的集群产业升级路径及效应作出切实可行的方法指导。本文以北京、上海、广州为研究主体,利用交互项模型进行基准回归,并结合EG系数,围绕中国金融监管体系与金融产业规模集群效应对金融产业创新产生的联动影响展开,进而分析其影响路径及效应。基于研究结果,本文从健全金融监管环境、优化金融企业结构、重视专业人才引进、推动金融产业集群组合优化及加大政府对创新升级的支持力度等方面提出了相应的对策建议。

A Computational Investigation of the Thermohydraulics of an EGS Project

A numerical analysis of the thermohydraulics of an enhanced geothermal system project is presented. The rock structures are modelled as porous medium, based on the computationally obtained hydraulic fracturing data of other authors. The influence of the domain size, grid resolution, temporal resolution and the discretization scheme is assessed to obtain a highly accurate numerical solution under the prevailing modelling assumptions. Based on the numerical model, different production scenarios are investigated and discussed. The relative positioning of the injection and production ports is also analyzed. It is shown that there is a considerable potential for optimizing the production rate and the port configuration to obtain the most favorable results for the production temperature, investment costs and operation costs.