我国城市规模分布Pareto指数测算及影响因素分析

本文用OLS方法测算我国各省、三大区域以及全国的城市人口规模分布和经济规模分布Pareto指数(1997年、2000年和2003年),对Pareto指数进行跨区域和跨时间的对比分析,并实证分析我国城市规模分布的影响因素。分析表明,我国的城市规模分布显著地服从Pareto分布,并具有明显的结构性特征。工业化、产业结构以及运输能力对城市人口规模分布具有显著影响,而工业化和运输能力则是影响城市经济规模分布的重要因素。

中国财富分布的Pareto拟合与贫富差距变化趋势

本文以国泰安CSMAR系列研究数据库系统中2013至2017年的股票数据为指标研究我国的财富分布,实证结果显示样本按降序排列后所得到的数据服从随机的财富分布Pareto法则,表明Pareto分布也能对我国的财富分布做出很好的拟合。通过粗略计算我国财富分布的Pareto指数,发现我国的Pareto指数总体上正在逐渐增大,表示我国的贫富差距正在逐渐缩小。尽管如此,贫富差距依然较大,还需要继续采取措施,缓和社会矛盾。

中国服务业规模分布研究:基于县级单元数据

基于第六次全国人口普查分县数据,用区位基尼系数测量服务业规模分布的集聚程度,用Pareto指数测量服务业规模分布对Zipf定律的偏离程度,用Moran’s I指数测量服务业规模分布的空间相关性。全国层面上的研究发现:服务业整体的区位基尼系数为0.517,产业集聚程度适中;Pareto指数为0.737,规模分布较为均匀,不服从Zipf定律;全域Moran’s I指数为0.406,呈现正的空间相关性,局域Moran’s I指数则表明服务业整体的规模分布存在一定的“俱乐部”特征。此外,在三大地区、省域等区域层面,以及服务业分组、服务业门类等行业层面,服务业的规模分布均表现出较强的异质性。

中国财富分布规律的实证研究

文章利用2003-2005年间《福布斯》公布的中国大陆富人榜的排名研究我国财富的分布,实证结果表明我国的财富分布也服从幂律分布。通过计算得到我国财富分布的Pareto指数在0.98-1.21之间,从拟合优度可以看出幂律拟合高水平财富分布的尾部情形比较好。我国财富分布的Pareto指数较美国和英国的小,但是比印度的大,说明我国的贫富差距比美国、英国要大,但是要小于印度。

PME分布业务源的M/G/1排队模型研究

传统的假定业务到达间隔服从负指数分布的Poisson模型或其改进形式不适用于呈现自相似性(或称为长相关性)的通信网络业务流量,但在利用M/G/1模型进行排队分析时,重尾分布服务时间的LST变换无闭合形式,从而进行排队性能分析非常困难。该文引入一类混合指数分布并证明此类分布服从Pareto重尾分布,得到相应的LST变换闭合形式及服务时间渐进级数,同时将形状参数γ=3/2时的服务时间分布及其LST变换推广到更—般的情形,从而较为有效地解决了重尾分布业务源的M/G/1模型排队等待时间分析问题。

“头部化”抑或“均等化”:人工智能技术会改变企业规模分布吗?

党的二十大报告明确提出“推动制造业高端化、智能化、绿色化发展”。虽然现有文献关注人工智能技术及其对产业集聚的影响,却普遍忽视了人工智能技术是否会影响企业成长平等性,即智能化情境中企业规模分布问题,这关乎社会公平与效率。为此,本文从技术偏向和企业规模分布均等性入手,首次考察人工智能技术是否会改变企业规模分布状态,结合2004~2019年天眼查企业微观数据及中国工业企业数据库,采用修正的Pareto指数测算地级市制造业企业规模分布情况,剖析人工智能技术对企业规模分布的作用,并检验不同技术属性企业和约束条件下的差异性影响。研究结果表明:人工智能技术会助推中小型企业规模均等化成长,多种稳健性和内生性处理后结论依旧稳健。这一表现依赖于企业技术属性和外部约束条件,即人工智能技术会使传统企业朝均等化方向发展,同时也会推动大型人工智能企业头部化;更高的智能化信息基础设施水平有利于企业均等化成长,而更高的劳动力成本则将推动企业头部化。机制分析显示,人工智能技术会通过技术进步和资源配置效率提升这两条路径诱发企业规模分布发生变化。以上结论为拓展技术进步方向和社会平等性问题的研究,以及企业平等地享受技术红利和实现“共同富裕”提供微观经验证据。

求解双资源约束车间调度问题的继承式双目标遗传算法

针对双资源约束作业车间调度的双目标优化问题,提出一种继承式遗传算法,通过分支种群继承父辈种群的进化经验.该算法面向双资源约束特点,采用4维染色体编码方式,基于时间窗口比较实现活动化调度,通过资源进化算子提高算法全局搜索能力;基于个体Pareto指数的锦标赛选择策略,有效削弱了染色体Pareto排序级别对个体存活概率的影响以保持群体多样性,并利用精英保留策略提高了解的收敛性.仿真实验与分析结果表明了所提算法具有优良性能.