基于关键节点与关键路径的专利集群网络演进研究

专利作为技术和知识的重要载体，是研究技术演进和产业发展的重要信息源。目前缺乏针对专利集群网络中关键节点与关键路径中节点的比较分析和技术知识挖掘。构建基于关键节点和关键路径的专利集群网络演进模型，从两个层面综合分析技术演进特征。检索德温特数据库(Derwent Innovation Index)得到碳化硅肖特基势垒二极管（SiC-SBD）相关专利作为实证数据，时间跨度为1986-2017年。结果表明，SiC-SBD专利集群网络经历了萌芽期、成长期、成熟期和衰退期，其中，萌芽期专利主要涉及基础技术，成长期为器件结构，以完善器件结构、改进二极管性能为主要研究方向。近年来SiC-SBD专利年增长率下降，技术发展速度放缓，专利价值更多体现在其商业价值上。SiC-SBD专利集群网络关键节点与关键路径中节点重合度较高，核心专利识别可通过多视角分析得到。通过关键节点与关键路径分析专利集群网络演进过程，有助于更全面呈现技术演进过程，为决策者识别核心专利、预测技术发展提供参考。     

深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战

[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN,3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。     

技术并购能够带来技术创新效应吗 ——收购公司成长潜力视角

选择2009—2017年我国A股高科技产业上市公司并购事件作为研究对象，考察技术并购能否给收购公司带来技术创新效应，以及收购公司成长潜力水平对技术并购与技术创新效应的调节作用，并进一步从两维度区分不同类型技术并购以检验其技术创新效应差异。结果发现：技术并购能够显著带来技术创新产出效应和技术创新促进效应；收购公司成长潜力越大，技术并购带来的技术创新效应越显著。此外，相对技术进入型并购，技术巩固型并购更能给收购公司带来显著技术创新效应，而国内技术并购与跨境技术并购带来的技术创新效应不存在显著差异。     

服务业对外直接投资的出口效应——基于我国微观企业的研究

文章基于我国服务业上市企业数据，采用多维固定效应模型，探讨和分析了我国服务业OFDI对服务贸易出口的影响，经研究发现：第一，服务业OFDI通过吸收东道国先进技术经验提升企业生产率水平和避开东道国服务贸易壁垒降低贸易成本，促进企业服务贸易出口增长；第二，我国服务业OFDI显著提升了企业服务贸易出口的二元边际，具体而言，整体上服务业OFDI会促进服务贸易出口增长4.82%，同时会提升企业的出口概率；第三，我国服务业OFDI"出口效应"存在明显的区域和行业的异质性，具体表现为：生产性服务业和消费性服务业OFDI存在显著的"出口效应"，其OFDI带动服务贸易出口的增长分别为5.68%和3.52%，而公共服务业则不存在显著的"出口效应"；东部地区和中部地区服务业OFDI存在显著的"出口效应"，其OFDI带动区域服务贸易出口的增长分别为4.97%和3.56%，而西部地区则不存在显著的"出口效应"。上述研究结论对化解我国服务贸易出口增长困境和完善服务业对外直接投资政策机制具有一定的启示意义。     

股市“T+0”制度对股市投资者效益风险影响的分析

为了研究A股实施"T+0"交易制度对投资者的影响,文章选取了1990年12月至2020年8月间A股市场数据,通过理想假设,构建收益率、波动性和交易风险模型,对"T+0"和"T+1"交易制度下模型输出结果进行分析对比。发现"T+0"交易制度下波动性更大、交易风险更小。最后,对中小投资者的投资行为及股票市场交易制度改革提出建议。