绿色债券融资能否发挥“鲇鱼效应”:绿色债券对企业技术竞争潜力的作用

绿色债券融资在为企业提供绿色转型资金的同时,也可以通过对发行主体及融资项目的审核、资金使用的跟踪、引导社会资金进入等实现对发行主体的治理,激励企业加大研发投入,提升技术竞争潜力。基于2016-2021年我国沪深证券交易所发行过债券的上市公司样本,实证分析发现,绿色债券资金具有资源、监督和激发作用,能够在提升企业技术竞争潜力中发挥“鲇鱼效应”。分析师关注在绿色债券资金对企业技术竞争潜力的提升作用中具有中介效应,企业ESG评级、环保费改税政策可以增强绿色债券资金对企业技术竞争潜力的提升作用,代理成本会减弱绿色债券资金对企业技术竞争潜力的积极效应。国有企业、中西部地区企业、资本密集型企业的技术竞争潜力受绿色债券融资的影响更为明显。

“鲶鱼效应”下检察去地方化改革的新思路

检察地方化是我国司法公正的一项顽疾。党的十八大以来,我国采取了一系列保障检察机关依法独立行使检察权的措施,但去地方化的省级以下人财物统管并没有完全落实,跨行政区划检察改革只是从两家试点扩展至全国试点,检察的“省级化”仍有待实现。铁路运输检察机关具有的“鲶鱼”特质使其能在检察去地方化中发挥更为积极的作用,而且其参与的跨行政区划检察改革本身具备法律基础和现实需求。不过,这项改革试点的新增管辖存在正当性疑问,诉讼体系限制了去地方化程度,现实中改革的顶层设计迟缓与基层动力不足并存,亟须解困。最高人民检察院应当借用铁路运输检察机关的“鲶鱼效应”,通过完善其管辖范围,并与地方检察机关在人财物上保持动态平衡,实现检察去地方化改革的有效推进。

交通基础设施与中国多产品企业出口产品组合调整——基于中欧班列开通的准自然实验研究

多产品企业出口产品组合调整是企业内资源优化配置的核心内容,多产品企业更集中于核心产品有助于实现贸易高质量发展。文章使用2008—2014年工企海关匹配数据,以中欧班列开通为准自然实验,采用多期DID的方法通过辐网效应和多产品企业运输方式比重变化相结合的实证策略考察了处理组(受到中欧班列开通影响的企业)和对照组(未受到中欧班列开通影响的企业)的产品组合差异,探讨了中欧班列开通对中国多产品企业出口产品组合的影响。研究发现:中欧班列的开通使中国多产品企业更倾向于出口其销量表现更好的核心产品,同时验证了辐网效应的存在和影响边界。中欧班列开通对企业内出口产品组合的影响主要通过“鲶鱼效应”和竞争效应两种中间机制产生作用。最后,文章从产品要素密集度、目的国市场规模和企业竞争策略三方面进行了异质性分析,发现以工业制成品出口为主导、目的国市场规模更大、采取质量竞争的中国多产品企业更倾向于出口核心产品。文章为多产品企业在面临外部环境变化时实现企业内资源优化配置提供了新的证据,为深入推进“一带一路”高质量发展提供了可选路径。

创新型城市建设对相邻地区企业全要素生产率的影响

创新型城市建设是落实国家创新驱动发展战略的重要支撑,对促进经济高质量发展意义重大。理论上,创新型城市建设可能对周边地区产生扩散效应、虹吸效应和鲶鱼效应三种影响,且相应结果具有本质区别。本文以2003-2018年中国A股上市公司为样本,从企业全要素生产率的视角研究发现:(1)创新型城市建设提升了相邻城市内企业的全要素生产率。(2)创新型城市建设主要通过鲶鱼效应提升相邻城市内企业的全要素生产率,表现为相邻城市辖区内企业的政府补贴力度增强,企业研发投入提升,企业薪酬水平及高素质职工占比提高。(3)上述影响在相邻城市的要素流失可能性较高、创新发展潜力较小、官员晋升激励较大、财政压力较小时更强。本文研究有助于理解创新型城市建设实际效果以及国家创新能力提升路径和策略,对于落实国家创新驱动发展战略,促进经济高质量发展具有借鉴意义。

基于混沌鲶鱼效应的人工蜂群算法及应用

针对目前人工蜂群算法的早熟收敛、陷入局部极值等问题,提出一种基于混沌鲶鱼效应的改进人工蜂群算法.首先,采用随机性更高的混沌序列初始化蜂群以扩大其遍布范围;其次,集成了鲶鱼效应和混沌理论提出了混沌鲶鱼蜂,并引入了它与跌入局部极值的蜂群之间的有效竞争协调机制,从而增进蜜蜂群体跳出局部最优解、加速收敛的能力.支持向量机的学习能力主要取决于其惩罚因子C和核函数参数的合理选择,对其参数的优化可以提升其学习效果,然而现行算法均存在一定局限性.基于我们提出的改进人工蜂群算法,对支持向量机的参数进行了优化.最后,在UCI(加州大学欧文分校)数据集和行为识别真实数据集上进行了测试,验证基于改进人工蜂群算法的支持向量机具有更强的分类性能.

求解子集问题的鲶鱼效应蝙蝠蚁群优化

为求解子集问题,提出一种新的基于图的蚂蚁系统——鲶鱼效应蝙蝠蚁群优化(catfish bat algorithm-ant colony optimization,CBA-ACO)。基于子集问题的构造图,利用路径概率转移公式进行路径搜索,采用等效路径信息素增强进行信息素更新;动态维护一定数量较好路径作为档案信息;使用混沌映射并结合鲶鱼效应对蝙蝠算法(bat algorithm,BA)进行改进,在全局最优解多次未更新时,利用档案信息初始化鲶鱼效应增强搜索,返回较好路径解;采用本轮迭代最优更新和增强搜索更新两种方式更新信息素,兼顾算法的收敛速度和搜索能力。对算法进行了描述并分析算法复杂度。结果表明,CBA-ACO具有更好的稳定性和获取较好解的能力。

鲶鱼粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测

为了准确、有效地预测短期负荷,提出了一种鲶鱼粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测模型(BFPSO-SVM)。基于混沌理论对短期负荷时间序列进行相空间重构;将支持向量机参数的组合看作一个粒子位置串,通过粒子间互作找到最优支持向量机参数,并引入"鲶鱼效应",克服基本粒子群算法的缺点;根据最优参数建立短期负荷预测模型,并对模型性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对于其他预测模型,BFPSO-SVM不仅加快了支持向量机参数寻优速度,而且提高了短期负荷预测精度,更适用于短期负荷预测的需要。

并行免疫离散粒子群优化算法求解背包问题

针对离散变量的优化问题,提出了一种改进的二进制混合粒子群优化算法(MHBPSO)。MHBPSO算法利用生物免疫机理和并行运算原理简化算法结构,并针对后期可能出现局部收敛、停滞的问题,从保持粒子群位置的多样性入手,引入了鲶鱼效应和交叉变异操作。仿真实验比较了几种成熟的离散优化算法在解决典型0-1背包问题时的性能。结果表明MHBPSO算法结构简单、收敛速度快、全局寻优能力强,是一种解决离散优化问题的有效方法。

基于鲶鱼效应多目标粒子群算法的水库水沙联合优化调度

针对水库水沙联合优化调度多目标、高维、非线性和难以求解的特点,将鲶鱼效应机制引入多目标粒子群算法中提出基于鲶鱼效应的多目标粒子群算法,该算法在利用收敛速度较快的Sigma方法的基础上,通过触发鲶鱼启发器引入外部鲶鱼粒子,利用鲶鱼粒子对种群的驱赶效应增加种群多样性,从而提高算法的收敛性和非劣解集的多样性;数值分析证明,与MOPSO和σ-MOPSO相比,该算法的效率和质量更高,同时三峡水库实际算例也表明,该算法能给出代表整个可行调度空间、收敛较好、分布均匀的Pareto最优前沿,具有较好的适应性。

管理学理论在基础化学实验教学中的应用

在当前实验教学改革的基础上,分析了基础化学实验教学过程中学生存在的问题及能力不足的现状;将管理学的“破窗效应”、“鲶鱼效应”、“木桶原理”等理论创新地应用到基础化学实验教学中,探讨了这些理论在基础化学实验教学中进行学生综合能力培养的应用,实验教学效果显著提高.

一种基于鲶鱼效应和新型搜索机制的混沌蝙蝠算法

针对蝙蝠算法(BA)收敛速度慢、易早熟、寻优精度差的缺点,该文提出一种基于鲶鱼效应和新型搜索机制的改进的混沌蝙蝠算法。首先采用均匀性更好的Tent混沌序列产生初始种群,以增强初始种群多样性。设计了新型频度和速度更新函数,以更好地调节种群的聚集速度,提高全局搜索能力,缓解局部最优现象。将混沌扰动思想引入蝙蝠算法,提出一种新的局部搜索机制和变步长搜索策略,以提高局部搜索的效率和精度。设计了基于混沌鲶鱼效应的种群激活机制,增强了蝙蝠群体跳出局部最优和加速收敛的能力。典型函数的对比测试结果证明了该算法的有效性。

“鲶鱼效应”与现代图书馆人力资源管理

阐述“鲶鱼效应”概念，强调现代图书馆人力资源管理引入“鲶鱼效应”的必要性及运用过程中如何识别“鲶鱼”、如何发挥“鲶鱼”的作用以及如何创造适合“鲶鱼”生存的环境等三个方面问题。

基于改进鲶鱼效应粒子群算法的电站优化调度

为提高梯级电站的综合效益、获得较优的调度方案,建立了基于改进鲶鱼效应粒子群算法(CE-PSO)的梯级电站优化调度模型。针对鲶鱼效应粒子群算法在制作鲶鱼粒子时容易陷入局部加速的局限性,考虑到鲶鱼粒子的空间分布位置对改善粒子的多样性具有重要影响,尝试通过一定的途径将鲶鱼粒子均匀分布于整个搜索空间,提高种群的搜索效率,弥补CE-PSO算法容易陷入局部加速的局限性。将改进后的算法应用于某河流梯级电站的优化调度,结果表明,改进后的鲶鱼效应粒子群优化算法与标准PSO和CE-PSO相比,在全局搜索能力和收敛速度方面均有改善。

论教学型高校推行科研与教学互动机制

当前,由于大学生就业困难,社会上流露出"后悔上大学"等反思大学教育的思潮,对此,基于教学型高校的特点,讨论了科研的"鲶鱼"效应和"种子"作用,并以中原工学院为例,分析了科研对促进教学型高校学科建设、师资水平提升及学校竞争力增强等方面的重要作用。

从理想性到工具性：当代中国政治典型产生原因的多维分析

1949年以来,无论是计划经济时期还是市场经济时期,中国的各行各业都曾出现过大量的典型,这些典型都是政府树立的,体现了社会主义的政治目标和道德理想,所以这些典型都是政治典型。虽然树立政治典型的时间是如此之长,但理论反思似嫌不足,比如对政治典型产生的原因就缺乏深入分析。树立政治典型往往既寄托了理想价值,又赋予了工具功能。从此角度来看,典型产生的原因主要有以下几点:一是传统文化为政治典型的产生提供了有力的背景支持;二是马克思主义为政治典型的产生提供了理论前提;三是理想主义精神为政治典型的产生提供了内在精神动力;四是社会主义建设实践需要政治典型的"在场";五是"鲶鱼效应"是导致政治典型产生的工具性原因。

关于高等院校“鲶鱼效应”人才管理模式的思考

文章提出了"鲶鱼效应"人才管理模式,并从高等院校的实际情况出发,探讨了与之相关的几个问题。作者认为,要树立正确的人才观,以"需"定"引";要将引进与培养相结合;在引进人才的形式和时间上,量身定做自己的人才引进计划;实施人才动态管理,激发其积极性和创造力。

混沌鲶鱼粒子群优化和差分进化混合算法

为了改善粒子群优化算法的性能,引入了"鲶鱼效应"思想,改造粒子群个体的进化策略,用混沌方法改良了种群搜索策略,把这两者结合起来,既提高种群的广度搜索能力,又提升深度搜索能力,跟差分进化算法进行混合,算法优势互补,形成一种新型的混合算法,更好地协调广度搜索和深度搜索之间的矛盾,提升算法性能。经过对三个标准函数的测试,仿真结果表明该算法在逃离局部陷阱能力和搜索精度均有显著提高。

云环境下计算资源调度策略与仿真研究

为提高云计算资源利用率,提出一种基于鲶鱼粒子群优化算法的云计算资源调度策略(CF-PSO)。首先根据云计算资源的属性对资源进行分类,将任务和资源编码粒子,任务完成时间最小化作为目标函数,然后通过粒子之间的信息交流和协作,找到最优资源调度策略,并引入"鲶鱼"效应,对传统粒子群优化算法进行改进,保持粒子的多样性,最后在CloudSim平台上进行仿真。仿真结果表明,相对于传统粒子群优化算法,CF-PSO算法不仅提高了云计算资源利用率,而且缩短了任务完成时间。

劳动用工“双轨制”模式成因、利弊与政策含义

劳动用工"双轨制"现象的产生与中国劳动力的来源结构、国企改革政策、劳动法制进程、历史文化等因素密切相关。这一模式能发挥"鲶鱼效应",有助于企业把劳动力成本长期控制在较低的水平以保持竞争优势;同时对"新人"、劳务派遣工、农民工等的市场化人力资源管理模式,发挥了不同体制之间的"学习效应",有助于推动国企劳动用工管理的改革。另一方面也存在着不公平等诸多弊端。人力资源管理中的"双轨制"模式最终会并轨,但其在转型经济中的企业人力资源管理中能起到重要的桥梁作用。

浅析“鲶鱼效应”在图书馆人力资源管理中的实践

本文借鉴人力资源管理中的"鲶鱼效应"原理来分析、论述高校图书馆在人力资源管理中引入"鲶鱼效应"的意义、作用以及需要解决的几个问题。