全球产业集群发展关联网络模型研究

投入产出表数据都以矩阵形式给出，能够描述国家或地区间经济系统中各产品部门间经济技术关联紧密程度，通过直接或间接处理后可作为复杂网络的邻接矩阵，从而形成有向加权网络。依据投入产出表直接消耗系数矩阵，构建了全球产业强关联网络（GISRN）模型，然后，以特定的产品部门为核心产品部门，构建了全球产业集群发展关联网络（GICDN）模型，最后，采用紧密中心性网络特征值，研究了汽车制造业作为核心产品部门在经济系统中的作用及地位。     

国内外科技服务业行业统计分类对比研究

科技服务业既是依托科学技术和其它专业知识向社会提供服务的新兴行业，也是从事富有创造性劳动的智力密集型行业，当前学术界并未对其定义和分类达成统一共识。面对科技服务业行业界定不明确的现状，从联合国及欧洲、美洲、亚洲等主要国家行业标准划分的角度，分析了科技服务业分类现状和变迁，在与我国横向对比的基础上，提炼出“中国科技服务业+商务服务业-科技推广和应用服务业≈国外科技服务业”的公式，总结出各国科技服务业分类的相同之处以及我国异于其它国家的3个显著特点。     

复杂网络视角下京津冀地区现代制造业竞争态势研究

投入产出表数据描述了区域经济系统中各产品部门间经济技术关联紧密程度，其基本流量表矩阵形式可作为复杂网络邻接矩阵，从而形成有向加权网络。依据投入产出表直接消耗系数矩阵构建京津冀三地及整体产业信息传递网络模型，通过平均资源分配法挖掘产业部门间的资源竞争关系，并构建产业竞争网络模型，引入点权分析京津冀区域现代制造业竞争状态，最终提出促进京津冀现代制造业协同发展的相关建议。     

链路预测视角下京津冀现代制造业产业转移路径研究

产业转移是经济发展到一定程度的必然趋势。在我国经济新常态下,提出了通过产业转移提升产业结构、消除区域间经济发展不平衡的命题。传统产业转移理论主要利用局部数据和还原论研究方法,而区域产业转移机理和路径研究具有高度非线性系统特征,因而适用性不佳。因此,基于投入-产出数据构建区域产业复杂网络,利用网络特征值反映产业部门在价值链上的影响力和脆弱性,并根据链路预测理论对京津冀地区现代制造业产业转移路径进行分析。仿真结果表明,适合京津冀协同发展的产业转移路径包括优化配置路径、产业融合路径和产能淘汰路径。     

区域产业结构网络的介数攻击抗毁性研究

根据投入产出表的直接消耗系数，结合复杂网络理论的建模思想，构建了一类有向加权网络——区域产业结构网络，运用2007年全国投入产出数据研究了该网络的一系列特征值。在研究网络的路径问题时，考虑到网络边权是一种相似权，进而转向研究网络的最长路径及其蕴含的产业经济意义。根据最长路径构成的矩阵概念，构建了衍生的产业结构网络——产业间最强关联网络，并从介数攻击角度研究了网络的抗毁性。最后，证实了该网络作为一种无标度网络，在节点随机失效和介数蓄意攻击时分别呈现出稳健性和脆弱性等特征。     

基于复杂网络理论的区域产业结构网络模型研究

本文从复杂网络的理论出发,通过投入产出理论建立起反映区域产业结构演化的复杂网络模型,并借用度分布、权分布和网络路径长度等概念对产业结构网络拓扑结构进行分析,为下一步深入研究该网络统计特性和演化机制以及这些机制对产业组织产生的影响奠定基础。     

基于Floyd改进算法的北京产业结构网络强关联模糊聚类分析

根据复杂网络建模理论,采用投入产出直接消耗系数构建产业结构网络模型,并改良传统的Floyd算法构造强关联矩阵,使该矩阵具有收敛性、唯一性、最优化和无标度等特点,从经济技术信息传递快速性角度出发,描述产业部门之间的技术经济关系,最后运用北京市连续8年的4组投入产出数据进行产业部门强关联模糊聚类分析。     

基于模糊平衡积分卡模型的行政效能评价研究

行政效能是党和政府科学执政、民主执政、依法执政的外在表现形式。党政机关的行政效能如何，直接关系到党和政府的形象以及人民群众的切身利益。基于改进的平衡计分卡理论，同时结合模糊评价方法构建模糊平衡计分卡模型，通过两个层次综合评价得出综合评价值，并依照最大隶属度原则评判政府的行政效能。     

区域产业集群发展关联网络的建模与实证分析——以汽车行业和石化行业为例

本文首先根据投入产出直接消耗系数表,结合复杂网络理论的建模思想构建了一类有向加权网络——区域产业结构网络,然后运用2007年全国投入产出数据研究了该网络的一系列特征值。在研究网络的路径问题时,考虑到网络边权是一种相似权,进而转向研究网络的最长路径及其蕴含的产业经济意义。以此为基础,论文又构建了产业间最强关联网络和产业集群发展关联网络,一方面梳理出区域产业规划过程中的关键产业部门,另一方面通过与发达国家和地区进行比较,识别出产业集群化过程中存在的问题。最后选取了汽车行业和石化行业进行了产业集群发展可行性方面的实证分析。