海峡西岸区域物流对区域经济增长贡献度的探析

从海峡西岸经济发展现状入手,结合该区域物流市场需求的必然性和可行性分析,采用计量经济模型对区域物流与经济增长进行相关的实证分析,得出了区域货运量、客运量每单位增长对经济增长的贡献度,为政府重视区域物流的发展提供了可靠依据。     

中国发展知识经济的空间结构

发展知识经济可以有效解决中国所面临的诸多挑战。文章探讨了经济发展的空间结构理论、城市与现代经济的关系、中国发展知识经济的路径选择,提出中国发展知识经济的空间结构是“升岛成陆”,即以各级有条件的城市特别是大城市为主先行发展知识经济,然后带动其它地区,扩大发展知识经济的区域,从而最终像地球科学中的升岛成陆造地运动一样,实现全国发展知识经济。同时,要通过行政区划制度创新促进这一进程,要将一些大城市升格为直辖市。     

休闲城市空间开发模式构建研究

认为空间开发模式的构建是休闲城市建设的一个重要方面;结合旅游为主导的休闲产业发展态势,从区域旅游开发视角对休闲城市空间开发模式进行了探讨.     

我国大城市区域空间规划与建设的思考

在当前全球经济一体化与城市化高速发展的新时代,由于城市的空间区域不断扩大、城镇连绵迭加、资源要素的集聚、产业集群转型与重组及其交通信息网络化等等因素的汇合与相互依存,给我国许多大城市地区带来新的问题与新的现象。如何规划与建设这些大城市的区域空间是21世纪"城市时代"越来越突出的大问题。文章就我国大城市区域的空间规划与建设形势、有关理论与创新理念及其策略性问题,进行深入的有益的探索,期望相关的学术争论。     

大城市社会空间结构演变及其治理——以上海市为例

随着市场化改革的深入,当前中国大城市社会空间正呈现重构与分异的演变趋势,同时也带来许多城市社会问题.以上海为例,在分析当前中国大城市呈现的社会空间结构演变的特征基础上,分析了可能产生的负社会效应,并提出了一些城市空间治理的对策建议.     

河西地区农牧地域分异与农牧耦合探讨

农牧耦合存在两种基本耦合类型:一是特定地域农(牧)生态系统中农牧业生产之间的内部耦合;二是不同地域农(牧)生态系统之间的农牧空间耦合。在对河西地区农牧空间耦合的自然环境、历史发展、现状结构和问题分析基础上,结合对农牧空间耦合的理论探讨,提出了河西地区农牧空间耦合的发展对策。     

产业结构软化及其对世界经济发展的影响

产业结构的状态总是随着经济发展的变化而处于不断变动之中。20世纪中期以来，以信息技术革命为核心的新技术革命的兴起加速了世界产业结构的全方位变革，出现了产业结构软化的趋势。产业结构软化趋势主要表现为产业结构服务化、高技术化、融合化和国际化，它是世界经济发展的必然结果，同时又对世界经济发展产生了重要的影响。     

干旱区绿洲城镇绿色基础设施网络构建 研究——以新疆阿拉尔市为例

随着全球气候变暖、生物多样性减少、生境破碎化等 环境问题日趋严重，“一带一路”沿线国家和地区在生态文明 建设上面临着共同的挑战。如何在有限的资源条件下合理布局 绿色基础设施以满足人类福祉的需求，仍是当前理论研究的热 点和景观管理实践的主要难题。以新疆阿拉尔市为例，基于形 态学空间格局分析、最小路径分析等方法识别对地区景观生态 格局具有重要影响的源地与廊道，通过补充战略点的方式对网 络进行优化，进而结合区域实际状况提出绿色基础设施网络的 构建思路。研究结果可为阿拉尔市及阿克苏地区生态修复和绿 地系统规划提供理论及实证依据，也为“一带一路”其他干旱 区城镇绿色基础设施布局与生态安全格局构建提供可资借鉴的 思路和方法。     

Inference with Dependent Data in Accounting and Finance Applications

We review developments in conducting inference for model parameters in the presence of intertemporal and cross‐sectional dependence with an emphasis on panel data applications. We review the use of heteroskedasticity and autocorrelation consistent (HAC) standard error estimators, which include the standard clustered and multiway clustered estimators, and discuss alternative sample‐splitting inference procedures, such as the Fama–Macbeth procedure, within this context. We outline pros and cons of the different procedures. We then illustrate the properties of the discussed procedures within a simulation experiment designed to mimic the type of firm‐level panel data that might be encountered in accounting and finance applications. Our conclusion, based on theoretical properties and simulation performance, is that sample‐splitting procedures with suitably chosen splits are the most likely to deliver robust inferential statements with approximately correct coverage properties in the types of large, heterogeneous panels many researchers are likely to face.