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1.
中国是世界上最大的发展中国家,正处于经济的快速发展时期,投资仍然是经济增长的关键要素,但是为了应对气候变化以及兑现在哥本哈根会议上的承诺,传统投资需要向低碳投资转型.文章以农、交、工、商、建五大产业为视角,基于固定效应面板模型和门槛模型,实证分析能源结构、GDP、环境规制等要素对投资资本的影响,同时探究了这一影响在不同产业之间的异质性.得出基本结论:能源结构与产业投资反向变化、环境规制与产业投资之间呈现倒"U"型的非线性关系,并得出了其临界值,GDP普遍推动了产业投资的增长.最终提出从环境规制和技术水平两个方面采取措施,以期加快中国低碳经济发展的速度. 相似文献
2.
基于创造力成分等多维理论,构建以团队反馈寻求行为为中介变量,团队凝聚力为调节变量的被调节的中介效应模型,以期深入解释创新团队成就目标导向如何影响其团队科学创造力。基于129个理工科大学生科技创新团队数据,研究结果表明,团队学习目标导向和团队表现目标导向分别与团队科学创造力有显著的正向和负向关系;团队反馈寻求行为在团队成就目标导向与团队科学创造力间起部分中介作用;团队凝聚力负向调节团队反馈寻求行为与团队科学创造力间的关系,并弱化了团队成就目标导向通过团队反馈寻求行为对团队科学创造力的间接影响。结论对提高科技创新团队科学创造力有一定指导价值。 相似文献
3.
当前,我国一些非金融企业通过直接或间接的方式从事影子银行业务。本文利用2004-2015年上市公司数据研究发现,金融错配程度的提高整体上会提高企业影子银行化规模,并且这种效应仅在金融深化程度较高、经济资源市场化配置程度偏低的地区显著;僵尸企业和盈利性较差的企业,分别受到“利润追逐”和“投资替代”机制的影响,金融错配对其影子银行化趋势的正向作用更为明显。机制检验发现,金融错配水平的上升通过提高融资约束程度从而降低企业实体投资水平,这种效应在资产专用性较强的企业中更为明显;金融错配主要通过融资约束程度和实体投资规模,而非资本回报率渠道作用于企业影子银行化行为。本文研究对于提高信贷资源配置效率,防范经济“脱实向虚”具有较强的政策意义。 相似文献
4.
[目的]“产业兴旺”是乡村振兴战略中的重要内容,探究中国水稻加工环节成本结构及影响因素,对促进我国农业一、二、三产业的融合,实现农业价值链转型升级,提升我国农产价值链竞争力具有重要的意义。[方法]通过微观调研数据,构建超越对数成本函数和要素需求函数,采用似不相关回归法(Seemingly Unrelated Regression)实证分析我国水稻加工厂的成本及要素投入的影响因素。[结果](1)稻米加工厂存在规模报酬经济,扩大规模可以降低稻米加工平均成本。(2)建立品牌、与农户形成合同关系、鼓励多元主体经营、公司成立时间、企业能够获得政府支持对降低加工厂的平均加工成本具有正向显著影响。(3)建立品牌、与稻农签订合同、企业负责人的年龄、受教育年限越高对提高加工厂资本投入,促进结构升级具有显著影响。[结论]应采取相关政策措施鼓励稻米加工产扩大加工规模,与上下游形成更为紧密的利益共同体,加强稻米加工企业的品牌意识进而提高我国稻米加工产业的成本竞争力,并鼓励具有更为丰富管理经验、接受更高教育水平的管理者担任企业负责人,在促进我国稻米加工行业的升级转型的同时,提高我国稻米副产品的深度开发利用。 相似文献
5.
[目的]以河北省奥运村核心区、京张高铁、大唐电厂、京蔚高速、延崇高速5个建设项目为研究对象,分析我国现行征地程序制度在实际实施中存在的问题,并提出有针对性的政策建议,为我国征地程序的完善和征地工作的开展提供参考。[方法]通过问卷调查和访谈了解农民对于征地的认知,从自由的事先知情的同意(FPIC)原则的4个方面对征地程序制度及实施情况进行对比分析。[结果](1)我国的土地征用程序不能完全符合FPIC原则,(2)征地程序实施的偏差使农民权益受损,(3)征地中的非正式治理方式激化征地矛盾,(4)政府和农民的对立关系破坏平等协商机制,(5)政府对不同规模征地项目的实施行为存在明显差异。[结论]保障农民权益和减少用地矛盾需要从FPIC层面完善征地程序,增强在实施中的程序公开和透明,并打破政府和农民之间的对话壁垒,实现协商的"全过程性"和"灵活性"。 相似文献
6.
深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战 总被引:1,自引:0,他引:1
[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。 相似文献
7.
突破性技术创新是中国落实创新驱动、绿色发展、提升关键核心技术创新能力等多个国家战略的重要路径。本文采用文献计量方法和知识图谱工具,以2001—2018年发表于SSCI和CSSCI期刊的765篇文献为研究样本,从多个视角系统揭示国内外突破性技术创新研究的现状,并对未来研究方向进行展望。主要研究结论是:近18年国内外突破性技术创新研究发文量总体呈逐年上升趋势,国内研究与国外相比起步较晚且持续热度较低、对外合作研究较少且国际影响力不足;突破性技术创新研究遵循的理论基础主要是社会网络理论、动态资源管理理论和组织学习理论;突破性技术创新研究的热点主要集中于技术、组织、资源和财务四个方面,与市场发展问题相关的研究是薄弱环节。进一步从创新主体、创新变轨、研究层次和研究主题四个方面归纳了突破性技术创新研究热点的演化规律和存在问题。突破性技术创新的市场风险、跨国合作战略、大数据赋能和绿色导向会成为未来突破性技术创新研究的主攻方向。 相似文献
8.
创新方法应用影响因素研究评述与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
在澄清创新方法概念的基础上,通过筛选研究文献,应用CiteSpace Ⅲ分析了国外创新方法研究的总体特征与规律、学科分布、热点主题及演化脉络,着重剖析了创新方法的前因影响变量与结果变量,结合科技接受理论,构建了以创新者信任与感知为创新方法中介变量的作用机制模型。最后结合研究不足,提出未来研究展望。 相似文献
9.
10.
近期,美联储发布4月公开市场委员会会议纪要引发广泛关注.研究表明,美联储在会议纪要中释放收紧信号主要是因为美联储认为美国经济仍在延续复苏,通胀和就业数据小幅改善,经济风险有所下降.然而,美联储何时紧缩仍存在不确定性,主要是因为全球疫情形势仍不明朗,美国经济复苏仍不稳固.一旦美联储开启紧缩将产生十分广泛的影响.对美国的影响方面,美国经济和金融系统将显著承压,美联储紧缩将产生回溢效应.对全球的影响方面,全球经济复苏将加剧分化,全球金融稳定也将面临挑战.对中国的影响方面,人民币将面临阶段性贬值压力,金融市场动荡也将加剧.然而,预计货币政策仍将坚持"以我为主",不会跟随美联储同步紧缩. 相似文献