中国城市经济增长的效率与差异

本文在利用Malmquist指数和一系列反映地区差异的统计指标对中国216个地级市1990~2004年经济增长的效率和差异进行描述的基础上,针对2000年以来中国城市经济表现出的新特点,采用因子分析和空间计量方法分析了影响中国城市经济增长的主要因素,结果表明216个地级市TFP整体呈现增长趋势,城市经济的地区差异明显且呈扩大趋势。2000年以来影响中国城市经济增长的因子强度依次为:地理位置、产业结构与市场化水平和要素投入等。     

晚年独居意味着孤独吗?——基于社会网络的调节与中介作用分析

老年人独居比例和孤独感的上升已经成为家庭现代化转型中的典型现象,现有对二者关系的研究忽视了社会网络的视角。基于2014年中国老年健康影响因素跟踪调查数据,利用潜在类别分析和logistic回归模型考察了社会网络在老年人独居和孤独感之间所发挥的作用。研究发现,老年人独居并不意味着会感到孤独,不同类型的社会网络加重或缓解了独居带来的孤独感上升。具体而言:第一,老年人社会网络可以分为多元-活跃型、社会-消极型、子女-消极型和单一-活跃型四种类型;资源禀赋丰富的老年人具有多元-活跃型社会网络的概率更大。第二,仅具有子女-消极型社会网络的老年人,单人独居才会显著提升他们的孤独感。第三,单人独居和夫妇独居老年人均会通过多元-活跃型的社会网络缓解自身孤独感。应通过积极的公共政策,从能力建设和社区环境营造两方面,推动老年人社会网络向多元-活跃型转变。     

1996-2005年中国农业剩余劳动力的估算——基于随机前沿模型的分析

本文采用随机前沿分析方法,利用省际面板数据对我国农业剩余劳动力的数量和比例进行了估算,并分析了剩余劳动力的变化趋势.根据本文的估算,1996年以来我国剩余劳动力没有明显的下降趋势, 目前我国农业剩余劳动力数量约为1亿人,约占全部农业劳动力的三分之一.农业剩余劳动力的变化与经济增长有着密切的联系,保持较快的经济增长速度,在非农部门创造更多就业机会,加快农业劳动力向其他部门的转移,是减少农业剩余劳动力的根本途径.     

亚洲发展中成员国服务贸易竞争力及影响因素分析

亚洲发展中成员国在发展中国家中有着举足轻重的地位,而其相对较强的服务贸易竞争力为亚洲进一步快速发展提供了契机。在理论分析影响服务贸易竞争力因素的基础上采取面板数据模型进行了实证分析,表明发展中成员国的服务贸易竞争力与经济增长、服务业水平、服务业基础设施水平、人力资本水平、政府财政支出规模正相关,与货物贸易水平和外商直接投资水平负相关,并据此提出了应对措施。     

中国区域建筑产业竞争力ANP评价模型指标选择与实证研究

将指标综合选择方法引入建筑产业评价领域,利用聚类分析、主成分分析、相关性分析等分析方法,定量化地选定了12个观测指标,从资源要素、产业外部环境、产业内生能力3个方面提出区域建筑产业竞争力评价指标体系.针对该评价指标体系本身非递阶层次结构特点,利用网络分析法(ANP)建立了中国区域建筑产业竞争力评价模型,对全国31个省、市、自治区建筑产业竞争力进行了具体测定与排序.计算结果表明:建筑产业竞争力存在着明显的地域差异,东部和沿海地区表现明显优于西部和中部地区.     

社会网络分析在市场营销学中的应用

作为一种日益成熟的研究范式,社会网络分析已经引起了多个学科的关注和应用,也为市场营销学提供了崭新的思想、方法和借鉴工具。文章首先阐述了社会网络分析的基本思路,在此基础上比较了社会网络分析的两种具体研究方法——自我中心网分析和整体网分析。讨论了社会网络分析在市场营销学的应用,重点指出了社会网络分析在发掘意见领袖和重估顾客价值方面的独特作用。对社会网络分析在市场营销学中的应用进行了简要评述,并指出了其局限性。     

资本结构行业差异及其影响因素的实证分析--来自我国上市公司的经验数据

通过对我国上市公司资本结构行业差异及其影响因素进行的实证分析发现,我国上市公司不同行业门类之间的资本结构具有显著性差异;同一行业的资本结构具有稳定性,资本结构行业间的差异具有稳定性;不同行业资本结构的影响因素是有差异的,同一因素对各行业的影响力度也不一样;从各假设条件的检验结果来看,有些假设在多数行业得到了证实,但也有一些假设被一定的经验数据所证伪或没有得到支持.     

一种全新的两阶段个人信用评分方法探究

目前我国还没有一套规范的个人信用评分指标体系和方法。本文利用真实的个人消费信贷数据,首先建立了个人信用评分的多元线性判别分析模型和BP神经网络模型,然后将线性判别分析模型的结果与其它变量一起作为输入变量建立了混合两阶段个人信用评分模型。实证研究表明,混合两阶段个人信用评分模型相对于前两种单一模型能同时满足预测精度和稳健性的双重要求,从而,突破了通常应用单一模型于个人信用评分领域的局限。     

The power of dimensional analysis in production systems design

Dimensional Analysis (DA) is a well-known methodology in physics, chemistry and other traditional engineering areas. In its simplest form, DA is used to check the meaningfulness of a set of equations (dimensional homogeneity). In the last century, the dimensional theory has been profoundly investigated: its highest achievement is the Buckingham theorem (or pi-theorem), which states that any equation modelling a physical problem can be rearranged in terms of dimensionless ratios, thus saving variables to be handled, and especially enriching the inner physical knowledge of the studied phenomenon.In this paper we investigate how DA can be applied to Operations Management (OM) topics and which benefits it can bring to researchers in this area. A literature review is performed to clarify the main operative issues regarding DA application (assumptions and limitations); then existing applications of DA to OM are explored, pointing out that few researchers have tried to apply this methodology in the OM research field.Stemming from this analysis, we applied the pi-theorem to the design of a Flexible Manufacturing System. A complex problem, requiring 13 dimensional quantities to be expressed, is first studied via simulation; then DA is applied, reducing the number of variables to 9 dimensionless ratios. The reduced problem has a suitable size to be analytically explored and a regression model is formulated which, compared with the simulation study, offers the same precision in analysing the FMS behaviour, being more compact and powerful. This application shows the potential of DA in OM research, and will hopefully draw the attention of researches to this powerful, but unfamiliar and therefore neglected, methodology.     

干旱区农地流转影响因素的实证分析——基于新疆农户样本数据

我国干旱区的农村土地流转在全国来说相对较为缓慢。为研究其原因,本文以新疆北疆地区、东疆地区和南疆地区的389户农民的有效问卷数据为依据,通过建立Logit回归模型,对农地流转的影响因素进行了系统分析。结果表明,影响新疆农户农地转入意愿的主要因素是农业生产条件、家庭人口、农业收入、农业优惠政策等;影响转出意愿的主要因素是家庭人口、非农收入、农村劳动力转移、农村社会保障制度等。因此,要推进干旱区农地流转。必须从政策方面予以支持。