绿色增长下的导向性技术创新选择研究

针对如何正确引导 GHG 排放的气候反馈经济损失下导向性技术创新，以实现长期的绿色增长这一问题，基于 DICE 模型，重构导向性技术创新不同的动力要素及其与气候变化之间的内生关系，建立了可体现绿色增长“均衡性”、“包容性”和“可持续性”的非线性最优控制模型。数值仿真结果显示: 气候反馈经济损失不容小觑; 偏于生产的绿色技术创新导向下社会生产力强劲但存在气候环境恶化风险，偏于减排的绿色技术创新导向下气候反馈经济损失小但存在增长动力匮乏风险，二者虽均可实现长期的绿色增长，但中性的绿色技术创新导向会更稳妥; 偏于生产的绿色技术创新导向下人均消费变化率在短期内会显著提升。     

网感:网剧的核心要素及其特性

基于庞大的收视群体和便捷的网络通道,网剧量价齐升、爆款频现的发展态势尤为引人瞩目。在网剧自我进化的进程中,"网感"日益成为网剧的标配。作为网剧文化的重要组成部分,网感是对网生代受众审美旨趣和文化消费的匹配乃至因应,网剧的创构和编播都与网感提升须臾相关。提升网剧作品的艺术审美特性和思想深度,将涵于内的"道"完美结合与形于外的"术",是网剧网感下一步的发展趋势所向。     

连续曲线梁桥在汽车荷载作用下的动力响应分析

以某座四跨连续曲线箱梁桥的现场动力实验为背景,采用非线性有限元软件ABAQUS建立该桥的计算模型,将有限元计算数据与现场实验测得的数据进行比对,验证了该计算模型的正确性。基于此模型计算汽车荷载作用下该桥的动力响应,并进一步分析了偏载、车速、载重以及材料非线性对曲线桥动力响应的影响情况。结果表明:偏载引起的结构的扭转效应对桥梁的动力响应具有较大的影响;随着车速的增加,截面扭转角会增大;载重对各动力响应均有较大影响;考虑材料非线性后,计算所得位移峰值比线性分析结果略微偏大,轴重越大影响越大。     

一元非线性回归两种不同模型的比较

一元非线性回归是常用的统计分析方法,其计算方法是通过数学变换将非线性模型转换成线性模型,然后用最小二乘法计算回归系数。将非线性模型转换成线性模型有两种数学模型,其一是经过线性化后,以直接观测值的函数作为因变量,这是常用的方法,称其为间接观测值回归;其二是经过线性化后,以直接观测值作为因变量,称其为直接观测值回归。文章讨论了这两种数学模型回归结果间的差异,通过仿真实验说明了直接观测值回归的结果优于常用的间接观测值回归的结果。     

汇率货币模型的非线性协整关系检验——基于深度GRU神经网络

本文采用深度门控循环单元（GRU）神经网络探讨三种汇率货币模型（弹性价格、前瞻性和实际利率差模型）的非线性协整关系。GRU技术在深度学习中具有智能记忆、自主学习和强逼近能力等优点。为此，本文运用该技术对6组典型浮动汇率制国别数据进行了非线性Johansen协整检验。结果表明，汇率与宏观经济基本面之间存在非线性协整关系，从而说明了货币模型在非线性条件下的有效性，以及先进的深度学习工具在检验经济理论中的优势。     

资源诅咒、金融部门与经济增长——基于非线性模型的分析

学界研究发现,资源丰裕程度与经济增长并非线性关系。相对于线性模型,非线性模型可解决多重共线性问题,并大幅提高可决系数。基于非线性模型的实证研究显示,资源诅咒命题在中国整个大陆并不成立,但在一些区域是成立的,如东部、华东、华南、长三角地区;资源部门对经济增长的促进作用有限,金融部门对经济的促进作用明显高于资源部门,发展金融业有利于促进经济增长;在不同区域,发展金融业对经济的促进作用存在差异,如将中国划分为七个经济区域,按金融部门对经济促进作用的从大到小排序,依次是东北、华东、华中、华北、华南、西北、西南。     

互联网发展对中国区域创新能力的影响效应

推动互联网与区域创新深度融合是深化供给侧结构性改革的重要手段。基于互联网资源和互联网普及的双重视角，以2005-2018年中国30个省区市面板数据为样本，采用面板固定效应模型和门槛回归模型深入探讨互联网发展对区域创新能力影响的异质性与非线性，结果发现，互联网资源和互联网普及均对区域创新有显著的积极影响，且互联网普及的促进作用更强。此外，互联网发展与区域创新能力之间还存在明显的非线性关系，其中互联网资源对区域创新能力的促进作用不断减弱，呈现高水平陷阱特征；而互联网普及对区域创新能力的促进作用则不断增强，存在显著的网络效应。     

LSTAR框架下一类针对单位根原假设的F检验

在LSTAR框架下构建了检验单位根原假设的F类型统计量,并推导了其极限分布。相较于之前学者的研究,对LSTAR模型线性系数和位置参数的约束得以放松,因此更具有普适性;有限样本下的仿真模拟表明,相比较ADF统计量以及刘雪燕等(2008)提出的t统计量,F统计量在LSTAR框架下具有更大的检验势。对人民币实际汇率的PPP检验进一步印证了F检验在相关应用研究中的适用性和优越性。     

中国高耗能行业能源消费的贝叶斯非对称影响效应研究

构建双机制的非线性FAVAR模型,从贝叶斯角度出发,研究中国高耗能行业能源消费对宏观经济以及环境污染因素的影响效应。利用中国高耗能行业的能源消费以及废气排放数据,结合贝叶斯方法进行非线性FAVAR模型的参数估计,结果发现中国高耗能行业的能源消费增加和减少对国内生产总值、外商直接投资等宏观经济因素以及主要环境污染因素都具有非对称影响效应。但是,高耗能能源消费增加或减少的冲击一般都是短期效应,不具有长期影响效应。