论全球经济失衡

全球经济失衡是当前世界经济的一大特点。在研究国内外有关全球经济失衡的观点的基础上,本文认为全球经济失衡实际上是国际经济新格局正在形成的表现。研究一国经济的对外失衡不应该仅仅研究贸易项目或经常项目的失衡,而更应当研究整个国际收支的失衡。全球经济失衡的根源是美国的失衡。一个国家的对外失衡是国内经济失衡的表现,中国贸易顺差与人民币汇率升值与否没有必然的联系,从根本上说来自于中国经济的转型。在解决全球经济失衡中,主要国家的货币政策的协调主要表现为汇率政策的协调。这一协调是解决经济全球失衡必要的、但不是唯一的手段。解决中国经济对外失衡的关键是治理中国经济的内部失衡。     

技术效率、资本深化与地区差异——基于随机前沿模型的中国地区收敛分析

本文提出了基于随机前沿生产函数的地区增长差异分析框架,将各地区劳均产出差距分解为劳均资本差异、经济规模差异和全要素生产率差异三个部分。利用改革时期的省级数据,本文发现尽管要素投入仍然是中国经济增长的主要源泉,但全要素生产率是造成地区差异的重要原因,在地区劳均产出差异中的贡献份额不断提高,将成为今后中国地区增长差异的主要决定力量。而且,1990年以来中国地区全要素生产率呈现出绝对发散趋势,严重的技术扩散壁垒加剧了体制转轨过程中的“马太效应”,短期内地区差距不会随经济发展而缩小,政府需要通过适当的政策对地区发展进行调节,尤其要促进地区间技术扩散,使各地区更好地分享技术创新和体制创新的成果。     

社会结构、市场结构与企业技术创新

本文建立了一个基于社会结构与市场结构的技术创新系统模型,来解释企业的技术创新行为,认为企业是社会网络中的一个行动者,其技术创新行为是一种社会行动,它会受到人际关系和社会结构的影响.作为一种结果,社会结构会影响市场结构,从而两者共同作用于企业的技术创新过程.在这个过程中,对企业的社会资本分析是非常重要的.推动社会结构、市场结构与技术创新活动的协调发展是深化我国经济体制改革进而提升企业技术创新竞争力的重要途径.     

新会计准则认识及应用准备情况调查与分析

新会计准则的颁布是我国会计史上一次历史性的变革,对我国社会经济生活产生了深远的影响,同时也对企业财务人员和财务系统的适应能力提出了巨大的挑战。为评估各类企业对新会计准则的认识及应对情况,本文选取了五省市的86家企业进行了问卷调查。结果表明,各类企业整体支持新会计准则,但认识理解深度不够;企业的财务系统的适应存在风险,实际运用有一定困难。在上述调查的基础上,我们对新会计准则的推广运用提出了进一步的讨论与建议。     

我国农户金融参与意愿及其影响因素分析——基于河北省435名农户的调研数据

本文基于对河北省435户农户进行问卷调查所得的数据,运用二元Logit模型,对影响我国农户金融参与意愿的因素进行了分析。研究认为:农户户主的年龄、文化程度、信用社社员身份、农户家庭经营土地面积、农户家庭净资产水平以及农户对金融机构存贷款利率的认知对农户借贷意愿具有显著影响。最后,提出了促进我国农村金融发展的对策建议。     

马克思关于供求决定价格规律的假意识性质的交叉科学诠释

新古典经济学认为,价格由供求决定是达到资源最优配置的必要条件。可是,从交叉科学的观点看,新古典经济学的资源配置的优化性是有限的,因为在不利的工资-私人利润比率条件下,最广大人民群众的消费组合的优化性没有什么意义。而从数学的观点看,所谓供求决定价格是一个伪命题,供求均衡的条件最多不过是规定了一个对应关系,它无法决定价格;价格是由其他变量决定的。对于处于转型期的国家而言,价格是首先由社会根本制度决定的。社会根本制度是因,而价格水平是果。由此,我们论证了马克思在100多年前提出的供求决定价格规律假意识性质理论命题的科学性。     

我国风电发展的态势分析与对策建议

我国风电资源丰富,大力发展风电是我国调整能源结构、实现减排目标的重要能源发展战略。目前,我国风电已进入规模化快速发展阶段,取得了举世瞩目的发展成就,并呈现出广阔的发展前景,但同时也面临着巨大的挑战。在概述我国风电发展现状、发展前景以及世界风电发展态势的基础上,深入分析了我国风电发展面临的问题,提出了未来风电发展对策和发展方向。     

A machine-learning method for improving crash injury severity analysis: a case study of work zone crashes in Cairo,Egypt

Abstract

The quality of vehicular collision data is crucial for studying the relationship between injury severity and collision factors. Misclassified injury severity data in the crash dataset, however, may cause inaccurate parameter estimates and consequently lead to biased conclusions and poorly designed countermeasures. This is particularly true for imbalanced data where the number of samples in one class far outnumber the other. To improve the classification performance of the injury severity, the paper presents a robust noise filtering technique to deal with the mislabels in the imbalanced crash dataset using the advanced machine learning algorithms. We examine the state-of-the-art filtering algorithms, including Iterative Noise Filtering based on the Fusion of Classifiers (INFFC), Iterative Partitioning Filter (IPF), and Saturation Filter (SatF). In the case study of Cairo (Egypt), the empirical results show that: (1) the mislabels in crash data significantly influence the injury severity predictions, and (2) the proposed M-IPF filter outperforms its counterparts in terms of the effectiveness and efficiency in eliminating the mislabels in crash data. The test results demonstrate the efficacy of the M-IPF in handling the data noise and mitigating the impacts thereof.     

大豆大杂粉碎及重杂灭活工艺改造

随着国家对环保的重视,改变进口大豆大杂(豆荚、豆杆)焚烧处理的传统做法尤为重要,采用风选、粉碎等手段,区分处理轻重杂,杂质分别采用生产线高温高压和蒸汽湿热灭活法进行处理后,可充当纤维类物质掺入到成品豆粕中。根治环境污染的同时降低厂内安全风险,充分利用进口大豆秸秆类纤维物质,减少大豆损耗,以较小的投入实现经济效益和环境保护。     

Does china income FSDs follow Benford? A comparison between Chinese income first significant digit distribution with Benford distribution

Since Benford’s law is an empirical phenomenon that occurs in a range of data sets, this raises the question as to whether or not the same thing might be true in terms of the Chinese income distribution data. We focus on the first significant digit (FSD) distribution of Chinese micro income data from the 2005 Inter-Census sample, which corresponds to 1% of Chinese population and other micro income data from the China family panel studies (CFPS) and Chinese General Social Survey (CGSS). We use information theoretic-entropy based methods to investigate the degree to which Benford’s FSD law is consistent with the FSD of Chinese income data and our findings suggest consistency between the Chinese FSD income distribution and Benford’s distribution. The close connection between the two distributions has implications for the quality of the sample of Chinese micro data.