我国居民消费与经济增长的实证分析

消费对经济增长具有重大作用,居民消费作为消费需求的主体,其重要性更不能忽视。在面临金融危机的背景下,我国急需将经济增长从投资、出口转变为消费、投资、出口协调拉动。通过对1978——2008年的年度数据,对居民消费和经济增长进行实证分析,得出两者具有长期均衡关系,两者为双向的格兰杰因果关系;通过建立误差修正模型,得出两者短期之间的动态关系。最后,针对扩大内需提出四点建议。     

论挤扩桩技术及其工程应用

文章结合工程工程实例,介绍了挤扩桩的设计、施工、静载荷试验及质量控制的情况,以期为类似工程提供参考。     

电力消费与中国经济增长——基于中国30省市面板数据的协整检验

利用2001~2006年我国除西藏以外的30个省市的数据,通过面板单位根及协整检验,考察了电力消费与我国经济增长之间的关系。结果表明,电力消费对我国经济增长具有显著的促进作用,但在不同区域以及不同年份,其促进作用存在一定的差异,其中,东部省市电力消费对经济增长的促进作用明显大于中、西部地区;这一期间,电力消费对我国经济增长的促进作用是逐年增强的。     

信息化与工业化融合有界性的实证研究--基于我国31省市面板数据

以我国31个省（直辖市、自治区）1996～2012年的面板数据为基础,根据诺兰阶段模型、生产率悖论,提出“信息化与工业化”两化融合具有界限的假设。运用单位根检验及格兰杰因果检验对信息化与工业化融合进行实证研究,得出信息化对工业化具有促进作用,同时两化融合存在界限的结论。最后提出不同滞后期信息化与工业化平均水平比值的方法来测度界限,为政府决策提供依据。     

Revisiting Purchasing Power Parity in OECD

This study revisits Purchasing Power Parity theory (PPP) in the 34 OECD countries during January 1994–August 2013. We use a new panel stationary test with both sharp breaks and smooth shifts, a novel approach to panel unit-root testing, proposed by Bahmani–Oskooee et al. (2014). The results indicate that the PPP holds in half of the 34 OECD countries. These results indicate the importance of proper modelling of both sharp breaks and smooth shifts in real effective exchange rate series of OECD countries.     

我国地区经济差异与城市化水平关系的实证分析

对改革开放以来地区经济发展水平的差异以及建国以来全国及各省区的城市化的发展进程进行了描述,利用格兰杰因果关系检验,研究我国不同经济发展阶段中城市化水平与经济增长的因果关系, 并采用国际上流行的Panel data方法从多个角度对城市化与地区经济增长的关系进行了分析研究。结论是:城市化水平的提高对于落后地区经济增长的促进作用要高于经济发达地区。     

长三角地区影响FDI流入因素的实证研究

本文以邓宁的区位优势理论为基础,选择劳动力工资水平、市场容量、基础设施、产业结构、制度变迁和进出口商品总值等关键变量,利用江苏省、上海市和浙江省的面板数据对这些变量与FDI的流入量之间的关系进行了实证分析,并简要推断了FDI的类型,得出了具有一定解释力的结论。     

Ku频段固态功率合成器设计

本文介绍了一个Ku频段功率合成器的设计和实验结果，采用分支线分配／合成网络实现2管功率合成，合成效率74％。     

中俄能源合作现状分析及对策研究

在当今世界，能源已经成为各个国家最关注的问题之一。俄罗斯有着天然的能源优势，是能源供应大国，而中国是能源需求大国，因此，中俄两国开展能源合作拥有广阔的前景。本文在分析中俄能源合作的现状及战略意义的基础上，从理论的角度分析了两国进行能源合作的可行性，并从现实的角度分析了中俄能源合作的障碍，从而对如何进一步加深中俄能源合作提出了对策建议。     

Willingness to Pay for Rural Landscape Improvements: Combining Mixed Logit and Random‐Effects Models

This paper reports the findings from a discrete‐choice experiment designed to estimate the economic benefits associated with rural landscape improvements in Ireland. Using a mixed logit model, the panel nature of the dataset is exploited to retrieve willingness‐to‐pay values for every individual in the sample. This departs from customary approaches in which the willingness‐to‐pay estimates are normally expressed as measures of central tendency of an a priori distribution. Random‐effects models for panel data are subsequently used to identify the determinants of the individual‐specific willingness‐to‐pay estimates. In comparison with the standard methods used to incorporate individual‐specific variables into the analysis of discrete‐choice experiments, the analytical approach outlined in this paper is shown to add considerable explanatory power to the welfare estimates.