The Influence of Built Environment on the Spatial Distribution of Housing Price:Based on Multiple Big Data and Hedonic Model

In recent years,more and more researches focus on the self characteristics and spatial location of housing,and explore the influencing factors of urban housing price from the micro perspective.As representative of big cities,spatial distribution pattern of housing price in national central cities has attracted much attention.In order to return the spatial distribution pattern of housing price to the research on influencing factors of housing price,the reasons behind the spatial distribution pattern of housing price in three national central cities:Beijing,Wuhan and Chongqing are explored.The results show that①urban housing price is affected by many factors.Due to different social and economic conditions in each city,there are differences in the influence direction of the proximity to expressways,city squares,universities and living facilities,characteristics of companies and enterprises on Beijing,Wuhan and Chongqing.②Various factors have different value-added effects on housing price in different cities.The location of ring line in Beijing and Wuhan has the greatest increase effect on housing price,while metro station of Chongqing has the greatest increase effect on housing price.

国内碳排放权交易市场价格机制存在的问题、成因与对策

碳排放权交易市场及其价格机制是实现碳排放权交易公平、有序、高效运行的重要基础,是引导企业要素资源流动、加快企业转型升级的驱动力,也是加快经济发展方式绿色转型和实现“双碳”目标的重要保障。通过分析当前国内碳排放权交易市场发展现状,指出国内碳排放权交易市场价格机制仍然存在“不活跃、不灵敏、不畅通”等问题,进而从碳排放权交易市场的政府驱动机制、市场分割特征、参与体系不健全等视角深入分析了其成因。基于研究结论,提出了逐步探索建设全国统一大市场、完善细化碳排放实施路径、加快大数据技术实施应用、健全碳市场交易体系等对策建议,以助力“双碳”目标实现和中国经济社会高质量发展。

互联网企业大数据“杀熟”的博弈行为机理与消费者应对策略

通过大数据垄断,挖掘消费者行为特征并实施差别定价成为线上商家获取超额利润的"利器"。而"大数据杀熟"极具隐蔽性,消费者如何应对"杀熟"成为社会广泛关注的重要研究议题。本研究通过构建买卖双方多阶段重复博弈模型,分析比较具有不同行为特征的消费者群体的行动策略组合,对大数据"杀熟"的发展及局中人策略选择提供参考。结果表明,较高的厌恶情绪并表达不满,能够帮助消费者在单次交易中减少被差别定价,从而获得更高收益。然而,在长期交易行为博弈中,即使考虑消费者情绪累积与负面传播对商家口碑的影响,比价和表达不满的应对策略仍不能让商家放弃"杀熟",只有对价格更为敏感的消费者,理性消费才更不易被"杀熟"。

大数据杀熟中消费者公平交易权保护探究探赜

大数据的广泛运用在方便人们生活的同时也产生了一系列的社会问题和法律问题,其中饱受公众关注和质疑的是大数据杀熟行为。电子商务平台根据消费频率、消费习惯、消费地域、消费能力在进行大数据杀熟过程中利用用户信息和算法技术对消费者实施差别定价,这不仅侵害了消费者的合法权益,而且也破坏了互联网市场的交易秩序。目前与大数据杀熟有关的理论研究尚有不足,法律规制也不能充分满足现实的需要。通过分析大数据杀熟的基本类型、运作流程及侵害消费者公平交易权的具体表现,建议从规范点击合同、矫正信息失衡和规制算法价格3个方面对大数据杀熟行为进行规制,以期充分保护大数据算法背景下消费者的公平交易权。

算法定价模式下的消费者权利保护

在网络交易环境中,数据算法技术的优越性使得平台经营者与消费者之间的交易地位失衡,平台经营者凭借对消费者的数据分析刻画肖像并据此差异化定价,该类算法定价行为对消费者权益的保护及市场正常交易秩序都是一种破坏。算法定价行为中,消费者权利救济困境主要是:难以预防平台经营者对消费者信息的过度获取;难以约束平台经营者的差异化定价行为;难以保障被“杀熟”消费者的退货需求;难以解决被“杀熟”消费者的损害赔偿问题。在算法定价行为同时具备价格歧视和价格欺诈两种性质的情况下,将其定性为价格欺诈更有利于切实保护消费者的实体权利。应从建立数据监管部门对电子商务平台经营者进行专项监管、强化经营者对消费者个人信息保护义务、形成算法定价中消费者和经营者的平衡机制等方面来保护消费者的知情权,从明确平台经营者使用消费者信息及差异化定价的权利边界、加重平台经营者的算法伦理责任和法律责任等方面保护消费者的公平交易权,从完善消费者纠纷网上解决机制、加重平台经营者的举证责任、完善专家陪审员制度等方面保护消费者的依法求偿权。

大数据背景下电商平台差异化定价行为规制研究

利用大数据算法实施不合理差异化定价,实质上是一种价格歧视行为,俗称大数据"杀熟"。要实现对电商平台差异化定价行为的有效规制,必须先探究其产生的原因。平台企业法、义、利失衡,平台交易双方信息失衡,客户数据信息保护失衡,平台监管失衡,这些都是电商平台得以实施差异化定价的根源所在,规制的重点应着重于个人信息安全和算法工具滥用上。这种规制是个系统工程,亟须建立全方位、全过程、专业性的监管体系,需要监管部门协同作战,需要从政府主导推动、行业自律约束以及消费者维权共治等多个层次来建构,多管齐下,自律与他律模式并进。

保险科技时代“AI+保险”模式应用研究

人工智能技术的快速发展正在改变保险传统经营模式和服务方式,并将进一步推动保险产业结构升级,打造保险科技服务的新业态。本文介绍了保险科技时代的内涵、人工智能技术的特点及发展现状"、AI+保险"模式的应用基础,从保险定价、精准营销、高效理赔、智能客服四方面分析了人工智能技术在我国保险行业的应用探索。认为"AI+保险"模式在我国的应用仍存在以下问题:新生风险增加,监管主体和标准不明确,相关法律法规不完善;专业人才缺口大,复合型人才严重短缺;算法技术不成熟,决策准确性有待提高;保险数据垄断严重,数据闭环割裂;保险行业内在需求限制,难以满足客户情感需求。并从政府和保险企业两个层面提出加速人工智能技术与保险经营融合、助推"AI+保险"模式发展的政策建议,最后对"AI+保险"模式在保险行业的应用进行了展望。

信息化时代“大数据杀熟”法律规制的困境与出路

信息化时代人们的生活与互联网的联系愈加紧密。“大数据杀熟”是网络平台经营者利用计算机算法程序对用户数据进行分析后做出的差别定价行为,具有手段技术性、定价差异性、决策机制不透明性的特点,不仅侵害了平台用户的知情权,还扰乱了数字经济市场秩序。为了解决“大数据杀熟”在告知—同意规则适用、算法技术和举证责任三个方面的规制困境,缓和网络平台企业发展与用户个人权益之间的矛盾,必须完善个人信息保护法中的告知—同意规则,组建算法监管委员会,合理确定举证规则,增强平台企业与网络用户的守法维权意识。

OTA网络平台的法律地位——以“携程杀熟案”为例

互联网平台经济领域“大数据杀熟”纠纷频发,平台规制成为紧迫问题。目前,我国司法判例对OTA网络平台的法律定位主要有两种:服务中介商或网络服务合同的相对方,“携程杀熟案”即为典型例证。然而,将OTA网络平台仅仅界定为中介人或者合同相对方,这一判断与网络平台的实际运营特点并不完全匹配;而且,这种界定易导致平台的法律义务远轻于其应承担的法律义务与社会责任,进而造成网络平台“大数据杀熟”现象日益泛滥。“携程杀熟案”反映了消费者通过民事诉讼限制“大数据杀熟”的传统路径,存在信息不对称、举证困难、赔偿金额过低等基本缺陷。要想有效规制“大数据杀熟”,必须不断完善以反垄断为主要手段的行政规制路径,厘清行政执法主体不明、行政责任混乱等问题,从而弥补传统民事诉讼路径的缺陷与短板。

考虑大数据技术水平和供应竞争的众包物流服务质量最优控制

物流需求激增会导致众包平台面临接包方供应短缺的竞争环境,针对这种情形,考虑大数据技术建立了众包物流服务质量控制模型并展开了数值分析。研究发现:最优大数据技术水平、服务平台和接包方的最优质量控制水平随质量敏感系数的减少而减少,服务平台的最优质量控制水平随单位需求延误成本的减少而增大;众包物流平台采用大数据技术策略,会提高自身的质量控制水平,但不会使竞争平台的质量控制水平提升或者降低,当大数据技术成本优化比例系数满足特定条件时,会导致更多的平台利润;接包方质量控制水平不随其服务的平台是否应用大数据技术策略而改变。

“市政工程计价”课程线上教学质量提升对策研究

“市政工程计价”课程是工程造价专业的核心课程,基于教育信息化的发展,如何保证线上教学质量成为高素质应用型人才培养的关键。文章立足于新疫情下“市政工程计价”课程教学现状,提出基于互联网技术的线上教学模式,针对线上教学特点提出提升线上教学质量的具体对策。

基于大数据技术的本地差分隐私高维数据收集算法

现有的本地差分隐私高维数据收集算法,存在着收集数据准确性较低的缺陷,为了解决上述问题,提出基于大数据技术的本地差分隐私高维数据收集算法.描述本地差分隐私高维数据收集问题,以此为基础,搭建本地差分隐私高维数据收集架构,通过大数据技术处理高维数据,得到高维数据聚类结果,以得到的高维数据聚类结果为依据,利用分布式网络收集高维数据,实现了基于大数据技术的本地差分隐私高维数据的收集.仿真对比实验结果表明,与现有的本地差分隐私高维数据收集算法相比较,提出的本地差分隐私高维数据收集算法极大地提升了收集数据的准确性,充分说明提出的本地差分隐私高维数据收集算法具备更好的收集效果.

在线旅游平台竞争与预订价格差异化研究

在线旅游平台预订高溢价及价格多样化现象引起诸多媒体报道、相关调查和社会各界广泛争议,也使得在线旅游双边市场定价理论面临新挑战。基于此,首先,文章由完全垄断和双边单归属市场拓展到Armstrong竞争性瓶颈市场进行研究,从静态市场和动态竞争两个层面分析平台竞争及定价规律。其次,文章采用实验法对上述规律进行验证和进一步拓展。主要结论如下:(1)文章揭示了酒店产品预订价格多样化的理论基础,即酒店产品预订价格与旅游消费者的使用效益、会员效益、酒店交易收益、平台转移成本之间均成正相关关系,与平台对酒店供应商的边际成本之间成负相关关系。(2)平台不管是否面临消费者转换平台消费的可能,都会选择忽视酒店利益以追求旅游消费者利益和平台收益共同最大化。平台对旅游消费者没有高溢价动机,现实中针对旅游消费者的高价只可能是平台的管理因素或个人原因所致的非理性行为,如酒店和代理商的差异化定价及平台方管理者的短期绩效因素等。(3)在动态竞争市场中,酒店佣金随着旅游消费者数量增加而增加,且平台市场有走向完全垄断的可能。基于上述研究结论,政府规制应锚定双边市场总价,平台应做好分类控制,避免短期非理性逐利行为,酒店在注重收益管理的同时,应尤其注重产品创新与技术效率提升。

“大数据杀熟”的法律规制现状及路径研究——从《中华人民共和国电子商务法》角度进行分析

互联网时代催生了大数据杀熟行为,电商经营平台通过“收集信息—用户画像—区别定价”的方式对不同消费者适用不同的定价策略,这本质上属于滥用算法权力的行为。一方面,这是对消费者公民隐私权的侵犯,另一方面,这与传统公平交易的观念背道而驰。现阶段法律无法对大数据杀熟行为进行有效的规制,建议在《中华人民共和国电子商务法》中明确电商平台收集与使用个人信息只能限于平台自身功能所需,并通过司法解释将大数据价格歧视行为纳入其第18条第1款“商品或者服务的搜索结果”范围内。

金融供给侧结构性改革与小微金融业务发展研究

金融供给侧结构性缺陷是导致社会资金供需矛盾的主要原因之一,也是引发小微企业融资困境的重要根源。融资渠道单一、重担保,银行等金融机构业务重心难以下沉,信贷审批门槛高、流程复杂,设置风险溢价及中间费用过高,风险判别机制精准性有待提升等问题使资金供应模式固化,与小微企业“短、小、频、快”的需求特性相背离,对小微企业持续发展造成不利影响。为提升小微金融可得性,须推进金融供给侧结构性改革,增加小微企业资金有效供给,实行基准风险定价、科学定价,大力发展金融科技,深化小微企业信贷管理体制,建立多元化的小微企业融资渠道体系,促进金融市场供需平衡。

“大数据杀熟”反垄断规制的理论证成与路径优化

平台经济时代,海量数据和数字技术赋予了平台经营者更敏锐的洞察力,使其得以无限接近消费者最佳支付意愿的方式,进而对消费者实施差异化定价,这可能构成“大数据杀熟”,触及反垄断法上的价格歧视。反垄断法作为价格歧视的一个基本规制工具,对“大数据杀熟”进行规制具有必要性及正当性。然而,“大数据杀熟”行为的隐蔽性、技术性等特性,也给现有的反垄断法规制体系带来了诸如正当性抗辩理由被滥用、反竞争效果难以衡量、消费者维权举证困难等问题,使之难以对“大数据杀熟”进行有效规制。“大数据杀熟”的反垄断法规制需要从突破市场支配地位限制、改良反竞争效果的衡量方式、明确“正当理由”的判定标准以及加强反垄断的私人执行等方面入手,以实现保护消费者合法利益、维护市场公平和自由竞争、促进创新的动态平衡。

基于差分隐私保护的电子病历数据安全风险监测系统

为了解决现有电子病历数据安全风险监测系统数据处理能力较差,处理结果可信度较低的问题,本文提出基于差分隐私保护的电子病历数据安全风险监测系统的优化方法研究。构建系统测试,测试结果表明:优化后的系统使用效果得到明显提升,其对电子病历数据安全风险监测的能力更优于传统系统。

基于大数据技术的铁路货运价格策略应用研究

精准制定价格策略,对于实现企业效益最大化、保持企业竞争力具有重要意义。随着信息化蓬勃发展,日趋成熟的大数据技术为铁路货运价格策略的制定提供了新的思路和工具。从铁路货运价格决策的业务需求分析出发,借鉴主流大数据Lambda 架构思想,搭建铁路货运价格策略大数据应用平台,针对数据采集、数据分析挖掘等关键技术进行分析,通过设计货运市场运行情况分析、货运价格策略订制、效果预测及监控预警等核心功能,利用大数据为铁路货运价格策略的制定和管理提供辅助支撑。

大数据算法杀熟问题研究与对策分析

快速发展的数字化经济在形成虚实交融、人机交互、智能便捷的生活方式的同时亦产生大数据算法杀熟的现象,折射出信息不对称、价格损失难证明、行为主体推诿、法律法规模糊滞后、数据技术应用不规范、技术发展与伦理失衡等问题。对此,可从数据资源、用户及互联网平台三个角度提出对策:辩证审慎地看待大数据算法技术的发展,推动数据应用与权益保护等方案出台;用户提高数据隐私权益意识;企业落实主体责任并加强自律和管理。

大数据技术下房地产价格波动特征模型研究

分析房地产价格波动特征可提高价格波动预测能力,因而提出基于大数据分析技术构建房地产价格波动特征模型。构建房地产价格波动的大数据统计分析模型,分析样本后统计结果,根据结果分布式拟合房地产价格波动特征;通过似然估计和二乘拟合算法,跟踪房地产价格波动的曲线,提取房地产价格波动特征;通过模糊信息调度和关联特征挖掘优化特征采样匹配算法,结合市场价格因素预测,得到房地产价格波动特征预测的统计函数,实现房地产价格波动预测。仿真结果表明,此方法对房地产价格波动预测的精度较高,对房地产价格波动特征的优化提取能力较好。