基于主次指标分组的中小河流水文站水位流量单值化研究

中小河流水文站水位流量单值化影响因较多,传统单值化拟合难度大,为简化其计算流程,采用主次指标分组方法对其主要影响因子进行筛选,再结合多项式拟合方法确定单一水位流量关系曲线。通过实例分析,该方法应用操作较为简单,适合于中小河流水文站水位流量关系单值化,其拟合后的水位流量关系曲线各项检验指标均在SL 195—2015《水文巡测规范》精度允许范围内。     

数据价值化、全要素生产率和经济增长——基于14家大数据交易中心的分析北大核心

数字经济发展对于全要素生产率和经济发展的促进作用已被广泛认可,数据作为关键生产要素的价值化是数字经济发展的重要标志,其能否和如何促进经济增长尚不明确。本文以14家大数据交易中心的陆续成立作为数字经济发展影响经济增长的“准自然”实验,采用异时双重差分(Heterogeneous Timing DID)模型,考察了数据价值化对全要素生产率的影响以及二者对经济增长影响的作用机制。实证结果表明,建立大数据交易中心引致的数据价值化,直接促进了所在省域内城市的全要素生产率提高和经济增长,同时通过全要素生产率的传导间接促进了经济增长;研究结论不仅证明了国家允许各城市建立大数据交易中心政策的有效性,而且可为大数据交易中心的广泛建立提供经验证据。