创新要素投入产出效率随机变动测度与结果分析

创新要素配置在投入产出两个环节中生成大量不完全技术信息，投入产出效率随机变动更加明显。从投入产出数据集合中提炼共同因子，与不可观测变量构成预测器，建立因子增广向量自回归模型(FAVAR)，分析随机变动方差构成，测度投入产出效率随机变动程度。随机变动效应包括水平效应、稳定性效应和规模效应。投入产出效率自回归扰动项表示随机变动程度，将其细分为共同因子，计算预测器方差及其与投入产出效率的协方差。基于669家上市公司月度、季度、半年度和年度技术研发数据，比较分析投入产出效率随机变动程度及形成原因，引入脉冲响应法分析变量方差构成与变动特征，提出相关政策建议。     

产业集群内生性集体行动影响因素案例研究与效度检验

基于利益集团等多重主流理论视角和半开放性编码技术的部分探索性案例研究，发现产业集群内生性集体行动受到内生需求、长期导向、本地嵌入、政策激励、同行反应、协会治理、集群规模和集群类型等因素的综合影响。经因子分析和逐步回归等方法检验，上述影响因素组合具有较为理想的建构效度和效标效度。其中，内生需求、长期导向、本地嵌入、政策激励、同行反应和协会治理等属于正面激发因素，对集群企业参与内生性集体行动具有积极促进作用，而集群规模和集群类型等则属于负面阻碍因素，对集群企业参与内生性集体行动具有消极抑制作用。     

Fuel consumption for various driving styles in conventional and hybrid electric vehicles: Integrating driving cycle predictions with fuel consumption optimization*

Improving fuel economy and lowering emissions are key societal goals. Standard driving cycles, pre-designed by the US Environmental Protection Agency (EPA), have long been used to estimate vehicle fuel economy in laboratory-controlled conditions. They have also been used to test and tune different energy management strategies for hybrid electric vehicles (HEVs). This paper aims to estimate fuel consumption for a conventional vehicle and a HEV using personalized driving cycles extracted from real-world data to study the effects of different driving styles and vehicle types on fuel consumption when compared to the estimates based on standard driving cycles. To do this, we extracted driving cycles for conventional vehicles and HEVs from a large-scale U.S. survey that contains real-world GPS-based driving records. Next, the driving cycles were assigned to one of three categories: volatile, normal, or calm. Then, the driving cycles were used along with a driver-vehicle simulation that captures driver decisions (vehicle speed during a trip), powertrain, and vehicle dynamics to estimate fuel consumption for conventional vehicles and HEVs with power-split powertrain. To further optimize fuel consumption for HEVs, the Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS) is applied. The results show that depending on the driving style and the driving scenario, conventional vehicle fuel consumption can vary widely compared with standard EPA driving cycles. Specifically, conventional vehicle fuel consumption was 13% lower in calm urban driving, but almost 34% higher for volatile highway driving compared with standard EPA driving cycles. Interestingly, when a driving cycle is predicted based on the application of case-based reasoning and used to tune the power distribution in a hybrid electric vehicle, its fuel consumption can be reduced by up to 12% in urban driving. Implications and limitations of the findings are discussed.     

我国“一带一路”沿线地区风险投资时空分布及影响因素研究

深入分析我国“一带一路”沿线地区风险投资时空格局及影响因素，有助于促进创新创业与企业发展、提高区域科技创新水平。运用空间分析方法和空间计量模型，对2003-2018年我国“一带一路”沿线139个城市风险投资的时空分布特征及影响因素进行分析，结果表明：①沿线地区的风险投资发展具有不均衡性，呈现为沿海高、西部低的分异格局；②风险投资的全局自相关系数均为正，呈现出明显的空间集聚特征；③风险投资机构数、国家高新区数量、风险投资退出、政府引导基金发展、财政科技支出对区域风险投资具有显著促进作用，环境污染对风险投资有一定抑制作用。随着ESG投资理念逐渐获得认可，沿线地区可以通过提升绿色发展水平促进风险投资发展。     

非洲铁路发展需求分析与市场开发策略

中资企业面向非洲铁路市场,多以"广覆盖"的形式投入开发,一定程度上造成了资源浪费。为优化中资企业在非洲铁路市场布局以及资源配置,在分析非洲铁路发展现状、铁路网发展影响因素基础上,基于铁路系统需求度、铁路发展需求度分析非洲铁路发展需求,提出了非洲大陆49个国家高、较高、中、低4个等级的铁路发展需求度,同时提出非洲铁路市场开发策略建议,即:优化非洲铁路市场开发资源配置,分区域实施铁路市场开发及项目建设,创新合作模式、拓宽资金来源。     

国家科技创新能力时空差异性评价

科技创新规模扩张和科技创新效率提升是增强国家科技创新能力的两条关键途径。基于现有研究鲜有结合科技创新规模和科技创新效率开展国家科技创新能力评价的现状，采用因子分析法，系统筛选国家科技创新规模影响因素，并结合科技创新效率影响因素，完善国家科技创新能力评价指标体系，通过构建DEA Malmquist指数模型，评价不同时期国家科技创新效率变化指数，以及中国与全球10个国家科技创新能力的时空差异性。研究表明，R&D投入强度、R&D研究人员、专利申请量、科技期刊文章数、高科技产品出口额占制成品出口总额的百分比、科技创新效率是影响国家科技创新能力的关键指标；1991-2014年中国科技创新能力水平呈指数增长态势，有力提升了国家科技实力；全球10个国家科技创新能力水平除日本出现一定波动外，其余九国整体呈小幅递增态势。     

经济增长质量的研究进展与学术展望

改革开放40多年来，中国经济铸就了高速增长奇迹，目前已经具备向高质量发展转变的客观条件。本文通过梳理中国经济增长质量的相关文献，总结当下经济增长质量问题的研究不足和未来研究方向。研究发现：关于经济增长质量的文献集中在经济增长质量的内涵界定和解析、经济增长质量的评价维度与定量测度、经济增长质量的影响因素与调控政策等方面，研究成果较为丰富，但也存在经济增长质量的评价指标选取不一致、经济增长质量的评价指标缺乏宏微观维度区分、经济增长速度和增长质量关系认识不清等问题，今后学术研究当以此为重点突破方向。本文关于经济增长质量的文献梳理和评价，对各界理解经济高质量发展，确定经济增长质量的研究方向具有重要意义。     

中国高技术产业技术创新效率影响因素研究——一个理论框架

系统识别高技术产业技术创新效率影响因素，厘清影响因素之间的相互作用关系，对于有针对性地制定高技术产业技术创新效率提升策略具有重要意义。运用文献编码分析方法，对中国知网中检索到的2000-2018年中国高技术产业技术创新效率影响因素相关文献进行编码与提炼，构建高技术产业技术创新效率影响因素综合研究框架。研究发现：高技术产业技术创新效率影响因素主要包括创新要素质量、产业组织因素、产业集聚水平、产业开放程度、产业创新导向、技术因素和环境因素；影响因素之间的相互作用关系错综复杂，共同影响高技术产业技术创新效率水平。最后，提出促进高技术产业技术创新效率提升的相关策略。     

中国省际区域经济差距演进及协调发展

实现区域协调发展是新时代中国区域高质量发展的必然要求。改革开放以来,中国省际区域经济差距经历了差距拉大—逐渐缩小—缓慢增大—逐渐缩小—维持不变的过程,逐步趋于收敛,其深层原因在于经济发展基础、资本投入、区域要素配置、区域要素使用和制度因素的地区异质性。推进区域经济协调发展,要不断加强对中西部地区的资本投入,优化资源配置,提高全要素生产率,提升开放水平,推进贸易高质量发展,完善与区域协调发展总体战略要求相适应的宏观区域政策和区域管理体制。     

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。