数字经济对区域创新绩效及其空间溢出效应的影响

数字化时代的经济运行方式呈现出数据驱动、万物互联、创新迭代的特征，数字经济的数字化、网络化、智能化属性对创新活动产生了深刻影响。运用空间杜宾模型，对361座城市2010-2018年度数据进行实证检验。检验结果表明，数字经济发展不仅能够带动本地创新绩效提升，而且对周边城市创新绩效也具有显著正向影响；与中、西部地区相比，东部地区数字经济对创新绩效的促进作用更强，空间溢出效应也更显著。由此，建议可从挖掘数据要素价值、搭建数字化平台、推动数字技术创新等角度发展数字经济，促进本地区和周边地区创新绩效共同提升。     

团队科学创造力的提升需重视团队成就目标导向——被调节的中介效应

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。     

The employment and wage effects of export VAT rebates: evidence from China

Review of World Economics - This paper studies the employment and wage effects of VAT rebates to exporters with comprehensive firm-product-level data of China. It is found that the adjustments in...     

传媒企业全面预算管理体系构建与实践研究 ——基于X公司全面预算管理分析

实施全面预算管理有利于传媒企业防范企业经营风险,全面提升管理水平.人为因素的抵制、偏离企业战略目标、预算执行不到位、预算编制依据不科学、全面预算考评效果不佳等问题是影响其有效实施的主要因素.应遵循目标、编制、执行与控制的合理程序,全面构建预算管理体系.结合X企业经营实际,系统分析全面预算管理的实际运行实际效果,佐证了理论体系的有效性.     

基于AHP-TOPSIS模型的京津冀家政服务人力资源供给质量评价研究

依托已有的研究成果构建了家政服务人力资源供给质量评价指标体系,利用AHP-TOPSIS模型对京津冀家政服务人力资源供给质量进行了评价和排名,并使用障碍度模型分析了员工制、准员工制、培训学校、中介制四种类型家政机构人力资源供给质量的关键制约因素,在此基础上,给出了不同类型家政机构人力资源供给质量改善的针对性建议,为家政服务人力资源供给质量的改善提供参考依据。     

银行业竞争、创新资源配置和企业创新产出——基于中国工业企业的经验证据

本文利用城市级商业银行分支机构数据,结合中国工业企业数据和企业专利数据,实证分析银行业竞争对中国企业创新产出的影响。研究发现,竞争性的银行业市场结构显著促进了企业创新产出,对非国有企业和中小企业尤为显著。进一步地,本文基于资源配置角度,从新进入企业和在位企业双重视角探讨银行业竞争影响企业创新产出的作用途径。检验发现,银行业竞争提高条件下,更多的高效率企业进入创新部门,更多的高效率在位企业增加创新投入,且上述影响在非国有企业和中小企业中更为明显。本文检验结果显示,银行业竞争能提高银行对高效率企业的信贷支持,优化企业之间创新资源配置,并通过引导高效率非国有企业和中小企业增加创新投入而推动整体层面的创新产出。本文拓展了银行业竞争对企业创新的微观影响研究,为制定基于创新驱动的金融发展政策提供新思路。     

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。     

我国现代农业发展的现状、问题与对策研究

近年来,在科技支撑和制度支持的背景下,我国的现代农业得到了长足发展,取得了举世瞩目的成绩。但是在发展过程中也出现了很多问题,例如:与发达国家相比,科技装备相对落后,现代农业人才严重短缺,金融支持力度不足,市场机制不完善等,因此深入研究现代农业具有重要的现实意义。文章首先对何为现代农业进行了详细阐述;然后分析了我国现代农业发展的现状;再次分析了我国现代农业发展中存在的主要问题;最后提出了切实可行的对策,为现代农业发展提供一些参考,促进现代农业科学发展。     

Can international coproduction promote the performance of cultural products in the global markets? Evidence from the Chinese movie industry

This study investigates the effect of international coproduction on the performance of cultural products in the global markets. As a result of institutional barriers and cultural distances, coproduction, which allows a foreign producer to partner with the local firms, has emerged as a way of increasing cultural product performance in the global markets. Using the data on the Chinese movie market from 2012 to 2018, the authors find that international coproduction can promote movie performance and that the coproduction effect is mainly explained by the institutional variables. They further examine the heterogeneous effects and find that coproduction effect is stronger for culturally sensitive movies, and that the magnitude of the coproduction effect increases with the level of cooperation. They also confirm that the results are robust to different measurements of performance.

     

突发公共事件对电影行业影响的量化研究

人工收集和整理2012—2018年在中国市场上映的首轮院线电影信息数据，构建电影需求的嵌套logit回归模型，以新冠肺炎疫情为准自然实验，来量化突发公共事件对电影行业复产复工的影响。结果显示：第一，关于上映时间选择，在恢复营业后，如果所有因为疫情尚未上映的电影选择顺延上映能有效避免过度竞争的局面。第二，关于上映节奏控制，控制好未定档电影的上映节奏，保持适当的竞争能促进经济效益提升。其中，从11月份开始以每周两部的频率上映未定档电影的经济效益最佳。第三，关于上映方式选择，与线下播放相比，疫情期间选择线上播放能及时收回成本并有利于经济收益最大化的实现。研究结论为电影行业制定复产复工策略提供依据，为未来应对突发公共卫生事件提供参考。