元宇宙赋能数字经济高质量发展:基础、机理、路径与应用场景

新时代中国经济由高速增长向高质量发展转变,数字经济的高质量发展是推动中国经济发展模式转变的重要途径。元宇宙以大数据、云计算、物联网、区块链等高新技术为基础,有效整合人才、资本、技术等生产资料,为数字经济的高质量发展提供可靠的技术支撑。数据成为数字经济的关键性生产要素,改变了生产要素的供应体系,能够提供海量可重复利用的资源,有利于数字经济的可持续增长。在元宇宙的作用下,资源配置的时空阻隔效应被打破,供需实现精准预测和匹配,要素组合效率和生产效率实现质的飞跃,资源配置实现帕累托最优,数字经济效益显著提升。依托数字货币构建的去中心化交易支付系统以及区块链辅助构建的低信用成本、优质信用环境的平台,元宇宙为数字经济发展构建了便捷的支付方式、安全的交易环境、完善的信用体系与良好的竞合关系。在开源思维、共享理念、通证技术的支撑下催生出通证经济、开源经济和元宇宙经济等新兴数字经济业态,数字经济不断进行横向聚合和纵向延展性扩容。数字经济的边际成本逐渐变成沉没成本,在消费引导供给的模式下数字经济发展模式从规模经济向范围经济转变,其发展空间得到拓展,促进了数字经济的质变与量变。数据作为关键性生产要素渗透到数字经济的全行业和全产业链,既促进数字经济向智能化、高级化和众包化转型,又充分释放生产端和消费端之间的市场潜力,同时,通过对大数据的深入挖掘,构建企业最佳生产路径,从而达到节能降耗、低碳绿色发展的目标,推动数字经济与元宇宙的深度融合。元宇宙赋能数字经济的高质量发展契合了创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,在高端制造、医疗健康、智慧农业等方面具有广阔的前景,为供给侧结构性改革开辟出新途径,为实现我国数字经济的高质量发展提供新思路。目前,在元宇宙赋能数字经济高质量发展的过程中还存在两者融合不平衡不充分、核心技术和智能装备不足、重商业娱乐应用轻核心产业发展以及运用安全等问题,未来需要突破关键技术的短板,培育元宇宙与数字经济深度融合的样板以及优势产业集群,向民生保障、国家战略产业、高端制造业等方面深入,为中国制造向中国智造、制造大国向制造强国的转变奠定基础。     

数字经济与城市群协同发展：基于夜间灯光数据的研究

准确认识数字经济与城市群协同发展的关系,有利于拓展数字经济影响的评估视角,也为发挥数字经济和区域一体化的融合倍增效应提供有益思路。研究发现,数字经济时代城市群辐射带动区域协同发展的步伐正在加快,数据要素跨域流通打破了城市群内部和城市群之间的市场分割,助推城市群边界的有效扩大。数字经济促进城市群协同发展主要通过两个作用机制,一是推动创新主体跨城市跨区域进行合作创新,促进城市协同创新网络发育壮大;二是提升城市空间集中度,增强邻近空间范围内的城市要素集聚能力。数字经济的网络性、跳跃性及外部性特征放大了中心城市对外围城市的辐射带动作用和空间溢出效应,因此构建与数字经济相匹配的区域一体化协调机制和要素统筹配置机制正当其时。     

Approximation of density functions by orthogonal series with grouped data

Summary Letg(x) andf(x) be continuous density function on (a, b) and let {ϕ_j} be a complete orthonormal sequence of functions onL ₂(g), which is the set of squared integrable functions weighted byg on (a, b). Suppose that over (a, b). Given a grouped sample of sizen fromf(x), the paper investigates the asymptotic properties of the restricted maximum likelihood estimator of density, obtained by setting all but the firstm of the ϑ_j’s equal to0. Practical suggestions are given for performing estimation via the use of Fourier and Legendre polynomial series. Research partially supported by: CNR grant, n. 93. 00837. CT10.     

Sampling from spatial databases

This paper deals with techniques for obtaining random point samples from spatial databases. We seek random points from a continuous domain (usually ²) which satisfy a spatial predicate that is represented in the database as a collection of polygons. Several applications of spatial sampling (e.g. environmental monitoring, agronomy, forestry, etc) are described. Sampling problems are characterized in terms of two key parameters: coverage (selectivity), and expected stabbing number (overlap). We discuss two fundamental approaches to sampling with spatial predicates, depending on whether we sample first or evaluate the predicate first. The approaches are described in the context of both quadtrees and R-trees, detailing the sample first, acceptance/rejection tree, and partial area tree algorithms. A sequential algorithm, the one-pass spatial reservoir algorithm is also described. The relative performance of the various sampling algorithms is compared and choice of preferred algorithms is suggested. We conclude with a short discussion of possible extensions.     

指数分布参数基于不完全数据的区间估计

对不完全样本观测数据,讨论了指数分布总体参数的区间估计;给出了构造置信区间的一种方法并推导出了相应的分布密度函数表达式;并说明了该方法在样本中可能存在异常值时的应用。     

制造业设备维护与管理的相对有效性评估

在设备维护与管理的评估中引入数据包络分析,以此为核心构建了设备维护与管理相对有效性的评估方法。该方法在系统功能建模的基础上,全面分析了设备维护与管理作为服务系统的投入与产出构成,以数据包络分析为计算模型完成了设备维护与管理有效性的评估。该方法满足了设备维护与管理评估全面性和客观性的要求,其有效性和可信度通过在某石化企业的应用得到了验证。     

空间OLAP 技术研究

针对决策支持系统中空间数据可视化应用趋势,研究基于空间数据仓库的一种决策分析 工具———在线分析处理,通过改进空间数据立方体的物化视图选择方法,并进行了实例分析, 验证该方法的有效性和优越性,更好地解决空间OLAP 响应时间延迟问题. 进而扩展空间OLAP 应用模型和模式,实现更加完备、灵活的空间OLAP 操作功能.     

面向CRM的动态质量体系管理数据的模型

以ISO9000质量管理体系为背景,本文详细地分析了企业质量体系管理的信息层次结构与流程,针对质量体系的制定、改版以及质量持续改进,研究了质量体系管理对数据模型的复用性、可引用性与可回朔性的要求,讨论了现有质量管理信息系统的局限性,提出了动态质量体系管理数据模型,给出了模型的结构和功能,总结了所提模型的特点。最后,给出了实例分析。     

中国上市公司组合治理机制实证研究

一般地,按公司治理机制发挥作用的机理不同,可将其划分为基于公司治理结构的内部治理机制、基于市场的市场治理机制和基于社会环境的社会治理机制。公司绩效是这些治理机制共同作用的结果。本文首先选择设计了15个公司内部与外部治理机制的实证分析指标和1个公司绩效指标:接着以公司绩效为导向,运用数据挖掘技术对截止到2003年3月26日已发布2002年度报的305家沪市上市公司进行实证分析,得到了不同公司治理机制组合与公司绩效的对应关系,这为优化和设置公司治理机制组合、提高公司绩效提供借鉴。     

基于SCD模型的金融超高频数据信息含量研究

针对随机波动条件持续期模型(SCD模型)对于金融超高频数据的模拟优势,采用股票交易的分笔数据,在模型中引入消息指标变量、交易量和买卖价差三类微观结构变量,通过分析价格持续期与这些结构变量之间的相关性,以研究价格形成过程中的信息传递过程。研究结果表明:利好消息通常导致交易强度增加,利空消息通常会导致交易持续期延长,价格变化对交易持续期造成的影响有限;小盘股买卖价差影响后续价格交易持续期,但大盘股的影响并不明显;交易量的增加具有信息含量。