互联网使用、金融素养与金融决策*——基于2013—2017年中国家庭金融调查的研究

基于中国家庭金融调查2013—2017年面板数据，本文研究了互联网使用对我国家庭金融素养和金融决策的影响。本文借助2013年“宽带中国”战略实施带来的政策冲击构建工具变量，采用面板工具变量模型识别互联网使用的因果效应。研究发现，互联网使用促进了家庭对正规金融产品的投资，金融素养在二者之间发挥了显著的中介效应。互联网使用还有助于缩小我国城乡家庭在金融素养和金融决策方面的差距。本文为改善我国家庭金融素养和金融决策提供了启示。     

Will elders provide for their grandchildren? Unconditional cash transfers and educational expenditures in Bolivia

We take advantage of repeated cross‐sectional household surveys and a sharp discontinuity created by the introduction of an unconditional cash transfer to elders in Bolivia, to evaluate its impact on educational expenditures on children within a household. We find positive and significant impacts of the program at the aggregate level. We also find that the program has stronger effects on indigenous populations as well as on female and rural populations. Our results are robust to a series of falsification tests, survey structure, model specification, and estimation methods.     

地形因素与地质灾害分布相关性分析

基于河北省1∶5万地质灾害调查成果,选取具有代表性的崩塌、滑坡、泥石流地质灾害隐患3570处,采用图表统计分析法,对分布高程、坡度、汇水面积等地形因素进行分析,研究地形地势因素对河北省地质灾害的空间分布的影响,从而为各级行政主管部门对地质灾害的规划、预防提供参考。受制于人类居住环境等因素,河北省地质灾害在海拔高程、坡度、沟床比降等方面并非理论上的正相关性,而是呈抛物线型分布,其主要分布于海拔200~700 m的中低山区,崩塌发育坡度多大于60°,滑坡发育坡度多在20°~50°,泥石流汇水面积大多小于5 km 2,沟谷形态以V型谷为主,在山坡坡度大于25°,高差100~500 m,沟床比降213~105‰的区域集中分布。     

国际不对称税收竞争与FDI流动研究——兼议中美劳动力成本差异与美国减税下的应对策略

当前全球经济增长放缓,美国等发达国家竞相减税吸引外商直接投资.文章从劳动力成本、市场规模双重不对称的视角,构建了一个两国竞争FDI的理论模型,重点考察了两国均衡税收水平的差距.研究发现:市场规模相同时,劳动力成本较低国家的均衡税收较高;而劳动力成本、市场规模都不相同时,当且仅当劳动力成本较低国家的市场规模高于一定下限时,其均衡税收水平才高于另一国.以中美为例,本文利用2013～2018年两国相关数据的数值模拟分析也表明不对称税收竞争下的劳动力成本和市场规模因素解释了大部分FDI流动中两国税收差距的原因.介于此,在美国特朗普政府减税的挑战下,中国是否只能采用逐底型税收竞争策略,该研究提供了另外一种思路.     

短台阶施工法在浅埋偏压软弱围岩隧道中的应用

以贵州省道安高速公路白沙井隧道软弱破碎围岩施工为例,介绍了短台阶施工法的施工原理、适用范围、断面尺寸、台阶长度、施工重点、关键工序和注意问题.对软弱破碎、浅埋偏压隧道变形控制、施工安全、进度保障等类似工程施工具有参考意义.     

内蒙古黄河干流跨盟市水权试点研究

为了全面总结内蒙古自治区水权试点工作,介绍了内蒙古黄河干流跨盟市水权试点过程中强化行业监管方面的一些做法,总结了试点过程中坚持问题导向、坚持两手发力、强化节水管理、创新体制机制的一些重要经验。     

基于车辆数据的k近邻联合概率数据关联算法

在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如，对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为，就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中，数据关联是很重要的部分，它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联，从而更新车辆的轨迹，完成跟踪过程。在此背景下，提出了一种新的数据关联算法，即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明，该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题，在精度以及运行效率方面都有所提高。     

一种基于微波雷达回波信号的车型分类方法

车辆类型识别方法是智能交通系统的关键技术之一。利用深度学习的高维特征泛化学习能力，将改进的LeNet-5卷积神经网络用于基于交通微波雷达的大小车型分类识别。首先，以雷达触发前的N帧信号为基础，对雷达的回波信号进行分析并构建数据集；然后，分析LeNet-5卷积神经网络的特点；最后提出一种改进的LeNet-5卷积神经网络。实验结果表明，与传统的支持向量机方法相比，所提方法能够智能学习大小车的雷达时频信号特征，大小车型识别准确率达到97%以上，可为交通场景下的车型识别研究提供新的技术途径。     

基于K-S检验与距离相关分析的网络借贷信用评价指标体系构建

网络借贷作为一种新型互联网金融模式,提升了金融资源使用效率,缓解了小企业融资难的困局。构建合理的网络借贷信用评价指标体系,从而对网络借贷的潜在风险及时甄别与预防,对互联网金融健康持续发展意义重大。本文根据K-S检验与距离相关分析相结合,筛选对借款客户违约状态甄别能力强的指标,建立了网络借贷信用评价指标体系,通过P2P网络借贷(peer to peer lending,个人对个人借贷)平台LendingClub交易数据进行实证研究,结果表明:不仅借款金额、借款利率等借款标的特征对借贷者违约具有显著相关性,借款者年龄等个人特征、借款者年收入等财务特征以及借款者违约次数等信用特征均对借贷者违约风险产生显著影响。投资者在出借资金时,往往青睐于已婚、年龄适中、具有一定工作经历、历史违约次数较少的借款人。因此,风险监管部门应构建网络借贷违约风险评估模型,对P2P平台进行风险监测,同时建立关键信息共享机制,融合多源数据,明确审查范围,实现P2P网络借贷行业健康有序发展。     

我国资源型企业国际化风险辨识与防范研究

在对企业国际化路径、发展阶段和风险管理等理论分析的基础上,提出了资源型企业国际化发展风险辨识的理论框架,结合我国资源型企业国际化发展的业务展开对风险的全面性分析,从而建立了我国资源型企业国际化发展的风险体系。针对国际化发展过程中的8类具体风险,包括政治、政策、经济、文化、管理、资金、技术、市场等方面,提出了应对不同风险国际化发展过程中的各种风险的防范措施,以期为资源型企业国际化发展风险管理提供思路与经验借鉴。