税收成本、非税成本与企业组织形式选择——基于经济模型的研究框架

基于税收考虑的企业组织形式选择也称为最优企业组织形式税务筹划,即选择某种企业组织形式寻求最有效的税务筹划决策,税收成本和非税成本是影响这种有效选择的主要因素。不考虑非税成本时,企业组织形式偏好选择经济模型主要受企业所得税税率、股权转让所得的个人所得税税率、经营所得的个人所得税税率等变量影响。非税成本中的转换成本、牺牲非税优势的成本、协调与沟通成本等也是影响经济模型的重要因素。     

“绝境景观”——美国国家公园中的印第安崖居研究

美国西南地区丰富的印第安文化遗存,促成了西南成为美国国家公园和国家纪念地分布最为密集的地区。其中最有代表性的景观要素——崖居,是印第安族群迫于亡种灭族的生存压力,在人类几乎无法完成空间建造的崖壁上,利用有限的生产资源创造的文化景观奇迹。当美洲大地上全是印第安城市及村落的场景在历史上几乎被完全抹去时,残留在美国西南大地皮肤褶皱中的崖居,被当作国家公园或国家纪念地中的重要景观资源保留下来,成为美国公众共享的国家记忆。通过对崖居空间元素、历史形成的分析,揭示崖居文化景观“化石”遗产样本的研究具有超越地域、人种、国别的启示和意义。     

食品微生物检验样品采集保存及检验分析

采集和保存样品是食品微生物检验工作的第一步,对后续的微生物检验工作的顺利开展至关重要.食品微生物检验样品的质量和状况对检验结果起着决定性作用.因此,现就食品微生物检验样品的采集、保存、检验过程进行探究,其目的是保障食品微生物检测结果能够真实反映其食品安全现状.     

基于星载极化SAR数据的农作物分类识别进展评述

［目的］农作物播种面积信息不仅可为农情监测和作物估产提供重要的数据保障,还是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据。快速、准确地获取农作物播种面积信息能为农业生产管理提供决策支持。极化SAR不受云雨天气的影响,在农作物遥感监测方面具有巨大的应用潜力,有效利用极化SAR数据进行农作物识别研究对促进雷达技术在国家农业遥感监测和农业供给侧结构性改革中发挥更大作用具有重要意义。［方法］以星载极化SAR技术的发展过程为论述主线,从单、双极化SAR数据,单、双极化SAR数据结合光学影像,全极化SAR数据三个发展阶段,对极化SAR数据在农作物分类识别中的研究与应用进行总结,并对比分析不同的识别特征、融合算法以及分类算法的优缺点。［结果］以往研究存在以下不足：当前研究多以识别水稻为主,对于难以识别的旱地作物研究较少;目前对旱地作物识别精度不高,平均识别精度不足85%;缺乏对不同作物散射机制及其随时相变化的研究,导致分类算法机理性不足,普适性较差。［结论］在今后的研究中,旱地作物散射机制的定量确定,如何利用散射机制及其变化来提高旱地作物遥感识别精度和普适性;目前分类算法大都是基于光学影像设计,如何利用SAR特殊的成像方式优化设计适用于极化SAR数据的分类算法,得到更高的分类精度;如何更好的跟光学遥感等多源数据（光学数据、GIS数据等）结合来提高精度,将成为未来极化SAR农作物识别中三个亟需重点解决的问题。     

基于深度学习模型的种植结构复杂区农作物精细分类研究

目的 卫星遥感技术具有覆盖范围广、探测周期短、调查成本低等优势而广泛应用于大区域农作物分类。然而在种植结构复杂区（如城乡结合部）,因其地块破碎、同期生长的作物种类多且分布分散,利用传统的统计分类或机器学习方法进行农作物分类时仍存在精度不高的问题。为提高种植结构复杂区农作物分类精度。方法 文章选取河北省廊坊市广阳区为研究区,以GF-1 PMS全色多光谱融合影像为数据源,采用U-Net、PSPNet及DeepLabv3+,3种深度学习模型进行农作物分类研究。分析模型参数对农作物分类精度的影响,评价3种深度学习模型的农作物分类精度,优选农作物精细分类方法。结果 （1）学习率与3种深度学习模型的分类精度呈正相关关系,较大的学习率（0.01,0.001）下,3种模型收敛速度快,分类精度高。批样本量与模型分类稳定性相关,批样本量设为100时,3种模型的分类稳定性最好。（2）相比PSPNet、DeepLabv3+模型,U-Net模型分类效果最好,总体分类精度为89.32%。（3）GF-1 PMS影像结合U-Net模型可有效提升种植结构复杂区农作物分类精度,大宗作物春玉米、夏玉米的分类精度在80%以上,花生、红薯、蔬菜小宗作物分类精度在60%以上。结论 该研究可为准确获取种植结构复杂区的农作物类型、面积及空间分布信息提供参考依据。     

Opinion convergence in location: A spatial version of the Delphi method

This paper proposes a modified version of the Delphi method, starting from the assumption that in many situations the convergence of opinions can be considered in a spatial context. The Spatial Delphi we suggest is based, like the classical Delphi, on the judgments of experts, and it is useful in the consultations for decision and/or forecast purposes, provided that they concern matters of spatial location. The basis for the questionnaire is a map, on which each expert provides, as answer(s), one or more opinion-points, i.e., locations that, according to their opinion, are best for a specific purpose. We propose a method for narrowing the area of convergence along a multi-step procedure so that the final result of the consultation is a small portion of the initial territory with respect to the initial area considered. Besides a simulation study, we report also a prototype application with a panel of twelve experts.     

风险税务筹划决策方法探讨

随着税务筹划理论与实务的研究与发展,风险已经成为人们在税务筹划决策中关注的重要因素之一.对涉及风险的税务筹划,筹划者需要重点解决两大问题:第一,税务筹划风险的度量问题;第二,恰当地选择风险税务筹划决策方法.关于第一个问题,我们曾在《风险税务筹划方案的衡量与选择》(经济与管理研究,2005.9)一文中进行过探讨.本文将集中探讨风险税务筹划决策方法问题,即运用风险型决策方法解决风险税务筹划决策问题.     

Estimating the Marginal Contribution to Systemic Risk by A CoVaR‐model Based on Copula Functions and Extreme Value Theory

In this paper, we quantify the contribution to systemic risk of a single financial institution by utilizing a analytical framework based on the principles of Extreme Value Theory (EVT) for modelling the marginal distributions and on the properties of copula functions for describing the dependence structure between the financial system and the single financial institution. Among the several systemic risk measures proposed nowadays by academics and estimated by public data, we choose to adopt as systemic risk metric the Conditional Value‐at‐Risk (CoVaR). We select a co‐risk measure like the CoVaR because of its macro‐dimension that allows us to integrate the dependence structure of the single financial institution and of the whole financial system in the systemic risk measurement. While the copula functions have been utilized in some pioneer studies on this area, the EVT principles have not yet been implemented in such a context of systemic risk contribution measurement.     

中国省域劳动就业影响因素的空间计量分析

利用2000-2009年中国29个省级单位数据建立空间计量模型对影响劳动就业的各因素及其空间效应进行检验分析。结果显示:省际劳动就业存在显著的空间相关性,邻近省域就业的溢出效应对本省具有正向影响,且该效应从东部到西部地区呈阶梯状依次递减,东部地区就业较中西部地区具有更强的区间联动性。省域技术进步、财政支出、市场化和产业结构优化无论从全国层面还是地区层面均对劳动就业具有显著的促进作用,且财政支出对中西部就业的影响明显大于东部地区;城市化与实际工资对东部就业影响不显著,但能够显著促进中西部地区就业增长。促进区间联动、加快市场化、城市化和产业结构优化步伐、完善和优化财政支出结构是增加就业的重要举措。     

产业技术创新战略联盟的性质、分类与政府支持

产业技术创新战略联盟是合作研发的组织模式之一,承载着产业发展的目标,通过合作研发取得产业共性技术,并在联盟和全行业中扩散,最终实现产业竞争力的提升。产业共性技术的复杂性和准公共品性质、联盟合作创新的困境,决定了政府支持产业技术创新战略联盟的必要性。产业技术创新战略联盟有多种类型,政府应针对不同类型的联盟提供不同的支持。在明确产业技术创新战略联盟的内涵及性质的基础上,按照3个维度对其进行了分类,并借鉴国外经验给出了当前我国政府提供政策支持的建议。