中国高校科研投入的有效性研究——基于面板负二项回归的实证检验

基于2012—2017年中国526所高校面板数据,分别采用发表论文数和鉴定成果数作为高校科研成果数量和质量的代理变量,同时控制了高校的层次、性质以及所处的地理位置等影响因素,建立面板负二项回归模型,对高校科研投入的有效性进行实证研究,并用泊松回归方法进行稳健性检验。研究发现:科研人员投入对科研成果的数量和质量均存在显著的正向影响和边际递减效应;科研经费投入对成果数量具有显著的正向影响并存在滞后效应,但其对成果质量的影响不显著。211重点高校及省部共建高校在成果数量和质量方面均显著高于普通高校;东部、中部、西部高校的成果数量无显著差异,东北高校的成果数量显著低于其他地区,但成果质量显著高于其他地区,西部高校的成果质量显著低于其他地区;文科类高校在成果数量上显著低于综合类和师范类高校,理工类和医药农林类高校在成果数量和质量上均显著高于其他类型高校。

全球经济政策不确定性的演变趋势:基于EMD-ARIMA模型的预测分析

作为经济政策变动的风向标,全球经济政策不确定性(Global Economic Policy Uncertainty,GEPU)指数的动态走势对于经济政策的制定和调整具有重要的参考价值。然而GEPU指数动态路径的影响因素复杂多变,其数据生成过程难以在一个时间序列模型中得到准确的体现。基于“先分解后集成”的建模思路,首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法将全球经济政策不确定性指数分解为若干相互独立、频率不同的可读信号,其次运用非平稳时间序列ARIMA模型对可读信号分别进行建模预测,最后集成各类可读信号的预测结果。在此基础上,进一步应用VAR模型考察了全球贸易、新冠肺炎疫情等因素对GEPU指数的动态影响。研究发现:(1)通过对训练组和测试组数据的预测值与真实值的对比,发现EMD-ARIMA模型对训练组和测试组数据的拟合精度均优于ARIMA模型;(2)与ARIMA模型相比,EMD-ARIMA模型能够解决由原始数据不确定性、非线性以及不稳定性所导致预测偏差问题,得到精度较高的预测结果;(3)全球贸易、新冠肺炎疫情等因素对全球经济政策不确定性均产生了显著的影响,EMD-ARIMA模型的样本外预测结果显示,GEPU指数在2021年7月之前呈增加趋势,2021年7月至12月逐渐趋于稳定。

对标国际一流营商环境的企业满意度评价研究——以杭州市为例

建设国际一流的营商环境不仅是顺应国内外经济形势发展新变化和国内改革发展新要求,也是推动经济社会高质量发展的必要举措。企业作为经济发展的微观主体,对营商环境的质量感知最为直接。通过构建企业营商环境满意度指数模型(DBSI模型),并基于世界银行营商环境评价指标体系设计对标国际标准的调查问卷,研究发现,总体来看,样本企业对杭州市营商环境的整体满意度较高,但与企业期望的理想水平相比仍有改善空间。目前,杭州市营商环境在行政效能、惠企政策、司法环境等方面仍需着力优化。