论生产力系统的要素层次结构

生产力理论随着生产力的演绎而不断丰富和完善.劳动者、劳动对象、劳动资料(劳动力、资本、土地)作为基础性要素处于生产力系统的第一层次,科学技术作为发展性要素处于生产力系统的第二层次,管理与信息作为组合性要素处于生产力系统的第三层次.生产力三个层次的要素各有其特殊功能,共同构成一个完善的、动态创新的现代生产力系统.     

产业集群的驱动因素分析及政策建议

产业集群是一种世界性的经济现象。中国产业集群发展还在起步阶段,对产业集群驱动因素的分析,有助于发展、提升产业集群的竞争优势,加快区域经济的发展。     

网上购物行为影响因素实证研究

本文在创新接受理论的基础上，从渠道特性和个体特性的角度建立我国网络购物行为影响因素假设模型，并通过网上调查，运用结构方程建模进行实证研究。研究表明，感知网络购物有用性、感知网络购物容易使用、消费者网络经验、收入和体验型购物导向是决定消费者网络购物的关键因素。     

论社会主义社会的劳动和劳动价值

本文探讨了社会主义社会劳动和劳动价值理论。文中指出 ,必须全面、准确地把握马克思关于价值创造的理论与方法 ;澄清传统政治经济学中一系列并不完全符合马克思原意、更脱离现实经济生活的观念 ;发展马克思主义的劳动价值理论 ,扩展价值创造和生产性劳动的领域     

基于PSR模型的区域高技术产业创新要素供给评价

区域高技术产业高质量发展需要创新要素有效供给。基于PSR（压力—状态—响应)模型构建高技术产业创新要素供给评价指标体系，采用全局熵法对我国创新要素有效供给现状进行评价，并度量创新要素供给协调度，从创新要素供给综合指数和子系统协调度两个方面评价创新要素有效供给水平。在此基础上将我国区域创新要素供给分为5个梯度，并运用障碍因素诊断模型，分析影响各梯度省域高技术产业创新要素有效供给实现的主要障碍因素。研究发现，影响有效供给的主要障碍层从2009年的压力层与状态层转变为2018年的响应层与状态层，高技术产业发展水平等成为主要障碍因素。各省域应依据自身要素供给主要障碍层和障碍因子，结合自身创新要素供给所处梯度，采取针对性措施，通过强链、补链、固链相结合，实现区域高技术产业创新要素有效供给。     

一种非市场因素导致的铁矿石价格上涨——基于博弈的分析

通过一个可重复博弈模型,揭示了中国在国际铁矿石贸易中面临由非市场因素造成的价格上涨问题,认为,造成这种现象的根本原因是中国在铁矿石贸易中的市场地位并没有随着进口量的提高而提高,并从资源安全角度提出了应对策略。     

资本结构行业差异及其影响因素的实证分析--来自我国上市公司的经验数据

通过对我国上市公司资本结构行业差异及其影响因素进行的实证分析发现,我国上市公司不同行业门类之间的资本结构具有显著性差异;同一行业的资本结构具有稳定性,资本结构行业间的差异具有稳定性;不同行业资本结构的影响因素是有差异的,同一因素对各行业的影响力度也不一样;从各假设条件的检验结果来看,有些假设在多数行业得到了证实,但也有一些假设被一定的经验数据所证伪或没有得到支持.     

数据的要素化过程及其与传统产业数字化的融合机制研究

从生产过程和价值创造来看,数据具备了传统生产要素所具备的功能,但又具有区别于传统生产要素的新特征。数据作为一种新型生产要素,对于数字产业化的高速发展和传统产业数字化进程的深入推进,具有关键作用。数据要素的形成和发展一方面需要与数字产业化、产业数字化融合发展进程相适应;另一方面,数据要素的形成过程本身又是与传统产业数字化进程的一个深度技术融合过程。因而,多样化和异质性的数据要素,其实质乃是数字技术与传统产业专用性技术融合的结果,其间的融合机制表现为深化、促进和多元性。     

高新区设立与区域绿色经济增长——基于PSM-DID模型

运用非径向方向距离函数测算了2003-2016年中国277个地级市绿色全要素增长率，在此基础上，采用倾向匹配的双重差分法实证评估国家高新区对绿色经济增长的影响，并分析其影响机制和传导途径。结果表明：国家高新区显著推动了绿色经济增长，主要通过推动“技术领导者转移效应”实现;国家高新区对绿色经济增长存在明显异质性，呈现出“边际效应递减”。中部地区、低等级城市和“成长期”国家高新区对绿色经济增长促进作用较大，高新区对协调区域绿色发展具有重要意义。传导途径表明，国家高新区以创新驱动人力资本效应、财政配置效应和对外开放效应促进绿色经济增长。     

Factors of trade in Europe

We analyze how a set of determinants affect trade among European countries over the period 1992–2008. The factors encompass variables from the areas of geography, culture, institutions, infrastructure, and trade direction. Trade is analyzed for four types of goods: primary goods, parts and components, capital goods, and consumer goods. For each type of good we also distinguish its definition in terms of flows, intensive margin, and extensive margin. Methodologically, we first derive country-pair fixed effects over all possible pairs of export–import partners, and in the second stage we relate fixed effects with a set of influential factors. We show (i) the intuitive and varying effects of geographical, cultural, and institutional factors; (ii) the beneficial effects of soft and hard infrastructure; and (iii) the key importance of trade between old and new EU members.