经济增长、物价变动对农村居民收入影响探析

基于1984-2013年全国农业生产总值、农村居民消费价格指数和农村居民家庭人均纯收入数据,研究农村经济、物价变动对农村居民收入的影响。研究表明:长期来看,三者之间存在长期均衡关系。这说明农村经济的增长会提高农村居民收入,物价的变化则会反向影响农村居民收入。而短期来看,物价的上涨会增加农村居民的人均纯收入,农村经济的增长则不会对农村居民收入有明显的影响作用。     

中国股市收益和交易量动态引导关系的实证分析

实证检验沪深A、B股市场日收益和交易量之间的线性和非线性Granger因果关系。由于序列存在非线性结构可能使检验发现的仅是一种伪Granger因果。我们着重考察运用APGARCH模型过滤后股市收益和交易量之间的线性和非线性Granger因果。研究表明,上证A、B和深证A股市场收益和交易量之间互为线性Granger因果,深证B股仅存在从收益到交易量的线性Granger因果;上证A股市场交易量是收益的非线性Granger引导,深证B股市场收益和交易量之间互为非线性Granger引导。研究发现沪深A、B股市场收益和交易量之间具有相互的动态引导关系。     

居民参与农村社区治理主动性行为的影响因素研究*——基于雅安市465位农村社区居民的调查

［目的］探讨影响农村社区居民参与社区主动性行为的主要影响因素,提高农村居民参与社区治理的主动性水平,提高村规民约在乡村治理中的法制作用,强化德治对村庄的价值引领,避免村规民约成为一种形式化的规定。［方法］基于强互惠理论将社区居民分为强互惠者、合作和以及自私者,并通过Fogg行为模型理论构建了雅安市农村社区居民参与社区主动性的影响因素指标体系,采用逐步多元回归分析分别列出社区内强互惠者、合作者以及自私者的影响因素方程。［结果］（1）居民的行为动机、行为能力以及行为触发与其强互惠者、合作和以及自私者主动参与行为亦有显著的正相关。（2）居民作为强互惠者或者合作者,都主要受到行为动机因素影响。（3）居民作为合作者,行为触发影响程度和行为动机一样,外界的刺激、辅助以及信号是其发生主动性行为的关键因素。（4）居民作为自私者,行为能力影响程度远远高于其他两个因素,自私者的主动性行为着重于自身是否有能力去参与。［结论］构建强互惠者认可机制、增强合作者责任感、构建与合作者良好互动关系、多方位引导自私者参与社区治理。     

资源利用问题中增加固定目标值的改进技术方法

本文针对资源利用问题的线性规划模型进行理论分析,通过建立改进技术条件即改变变量系数向量的方法,达到增加固定目标函数值的目的。列举算例验证方法的正确性及可行性;伴随固定目标函数值的不断增加,规划模型总是有解,这表明经济效益的目标总可以通过技术进步来实现,并且是没有穷尽的;文章还着重揭示模型内其他方面的经济含义。     

基于面板协整方法的外资与外贸关系研究

本文利用近年来最新发展起来的面板单位根及面板协整时间序列方法,对外资与中国外贸之间的关系进行了实证检验。与以往研究中普遍采用的单一截面时序分析方法相比,基于面板数据的时序方法不仅增加了数据自由度,而且综合了截面间信息,因而检验结果具有更高的势(power)值和稳健性。检验结果表明,外资与中国外贸之间存在着较为明显的互补关系。最后,本文对形成这一结果的原因作了简要说明,并指出了该结论对于政策制定的重要含义。     

地方政府城投债规模影响因素研究——基于多级政府跨层级影响的分层线性模型分析

对地方政府债务风险的高度重视致使近些年对地方政府债务规模影响因素的研究越来越多。不同于从单一层级角度分析省级或地级市政府的影响因素,通过选取2011—2017年我国26个省市自治州共计285个地级市作为研究对象,本文从跨层级影响的角度分析省级政府对地级市政府债务规模的影响因素。研究表明:在省级政府层面,省级政府财政赤字和政府竞争会减少地级市政府的债务规模,财政转移支付会增加地级市债务规模,政府晋升激励和债务限额对地级市政府的债务规模没有显著影响;在地级市政府层面,财政赤字、政府竞争和晋升激励显著促进了地方政府的债务规模。     

中国货币替代与铸币税经济关系的实证分析

本文对中国2002-2007年上半年间货币替代率与铸币税之间的经济关系进行了深入分析。样本考察期内数据的统计分析表明,中国的货币替代率近几年一直呈下降趋势,而与其相对应的铸币税则呈波动性的上涨趋势,且铸币税的波动幅度远大于货币替代率的波动幅度;协整关系研究表明,中国的货币替代率与铸币税之间有着稳定的均衡关系,即长期内随着货币替代率的增加或减少,政府的铸币税收入也将相应呈减少或增加趋势;动态关系研究表明,货币替代率的短期冲击明显大于误差修正机制的长期调整力度。此外,研究还表明,货币替代率与铸币税之间互为Granger因果关系。     

中国房价与地价关系的多用途视角研究

本文首先在保证土地与房产用途一致的基础上,选取中国1998年第1季度到2008年第3季度7组房价与地价指数,然后运用协整关系检验和Grangner因果关系检验技术分析每组房价与地价间的关系,并揭示这些关系在2002年7月1日土地招拍挂出让方式改革生效前后的变化.结论表明:①长期内房价与地价相互影响,且存在均衡机制;②短期内,从综合层面看,房价与地价两者互为因果,但从分阶段分用途看房价变动更多地决定地价变动;③土地出让方式改革对房价与地价关系影响并不大.     

International collaboration and innovation: Evidence from a leading Chinese multinational enterprise

This paper investigates the impact of international collaboration and its characteristics on the quality of the innovation of multinational enterprises (MNEs) in emerging markets. Using a unique dataset of 1428 international and comparable domestic collaboration projects over the 2010–2016 period, it finds that while international innovation collaborations are associated with high innovation quality, cultural distance has a negative effect on collaboration outcomes. Moreover, proximity to the focal firm's overseas R&D centres and the size of expenditure budgets play significant moderating roles in overcoming cultural barriers. Based on the RBV and dynamic capabilities theory, we investigate how firms from emerging markets can acquire these two crucial requisites for innovation. The characteristics of partners and intellectual property (IP) arrangements are also found to have a significant impact on the quality of innovations.     

Forecasting electricity prices using bid data

Market liberalization and the expansion of variable renewable energy sources in power systems have made the dynamics of electricity prices more uncertain, leading them to show high volatility with sudden, unexpected price spikes. Thus, developing more accurate price modeling and forecasting techniques is a challenge for all market participants and regulatory authorities. This paper proposes a forecasting approach based on using auction data to fit supply and demand electricity curves. More specifically, we fit linear (LinX-Model) and logistic (LogX-Model) curves to historical sale and purchase bidding data from the Iberian electricity market to estimate structural parameters from 2015 to 2019. Then we use time series models on structural parameters to predict day-ahead prices. Our results provide a solid framework for forecasting electricity prices by capturing the structural characteristics of markets.