政府动态奖惩机制下绿色建筑供给侧演化博弈研究

从绿色建筑供给侧角度出发，构建消费者效用函数、开发商利润函数和政府与开发商的演化博弈模型，分析消费者绿色偏好、建筑绿色度、成本等因素对建筑价格、需求和利润的影响以及政府动态奖惩政策下系统的演化稳定策略。结果表明：消费者绿色偏好支付系数和建筑绿色度的增大有利于绿色建筑价格、需求和利润的提高，但高成本却使需求和利润降低；政府采用静态补贴与静态税收政策时，博弈系统不存在演化稳定策略，采用动态补贴与静态税收、静态补贴与动态税收、动态补贴与动态税收三种政策组合时，系统存在演化稳定策略；动态补贴与静态税收的政策组合在推动绿色建筑发展方面优于其他政策；开发商开发绿色建筑的概率与补贴上限值呈负相关，与税收上限值呈正相关。     

农地产权结构变迁视域下土地增值收益的公平分享

农地产权结构是搭建土地增值收益分配与宪法秩序有效链接的重要桥梁.从农地产权结构变迁的视角看,我国传统土地增值收益的国有化机制实际在很大程度上符合1982年宪法所确立的社会主义地租国有原则及地利共享秩序.然而,由于宪法土地条款一开始就被注入了地利分配具有倾向性的思想基因,长此以往便忽视了农民作为整体分享土地增值收益的"另一半宪法秩序".新型城镇化背景下,国家进行了"同地同权"、赋权于"民"的农村土地管理制度改革,其实质是宪法秩序的延续而非替代,我国土地增值收益分配的主要机制仍是征地补偿制度.要实现我国土地增值收益的公平分享,必须回到社会主义"国家—集体"一元论的完整地利共享秩序中来,并遵循实质平等的要求,通过以"人的城镇化"为目标对区片综合地价进行限定、采取倾向于农村及农业发展的"土地财政"政策、打破城乡户籍二元制实现城乡一体化发展等方案,推动农民全过程参与、共享土地利益.     

Improved Transferability of Data‐Driven Damage Models Through Sample Selection Bias Correction

Damage models for natural hazards are used for decision making on reducing and transferring risk. The damage estimates from these models depend on many variables and their complex sometimes nonlinear relationships with the damage. In recent years, data‐driven modeling techniques have been used to capture those relationships. The available data to build such models are often limited. Therefore, in practice it is usually necessary to transfer models to a different context. In this article, we show that this implies the samples used to build the model are often not fully representative for the situation where they need to be applied on, which leads to a “sample selection bias.” In this article, we enhance data‐driven damage models by applying methods, not previously applied to damage modeling, to correct for this bias before the machine learning (ML) models are trained. We demonstrate this with case studies on flooding in Europe, and typhoon wind damage in the Philippines. Two sample selection bias correction methods from the ML literature are applied and one of these methods is also adjusted to our problem. These three methods are combined with stochastic generation of synthetic damage data. We demonstrate that for both case studies, the sample selection bias correction techniques reduce model errors, especially for the mean bias error this reduction can be larger than 30%. The novel combination with stochastic data generation seems to enhance these techniques. This shows that sample selection bias correction methods are beneficial for damage model transfer.     

高校哲学社会科学研究评价的本质要求及其制度建设

建设具有中国特色、中国风格、中国气派的哲学社会科学,一直是我国哲学社会科学繁荣发展的根本目的.提升高校哲学社会科学繁荣发展水平,离不开科学有效的哲学社会科学研究评价.坚持党的领导、"二为"方向和"双百"方针是哲学社会科学繁荣发展的根本保障,坚持"质量为本"和"创新至上"是哲学社会科学繁荣发展的必然要求,坚持科学权威和公开透明是哲学社会科学研究评价的现实需要.结合当前高校哲学社会科学研究评价中"量化评价下数量与质量的关系论辩","学术评价与科研管理评价的边界异化"和"学术权力和行政权力的制度规制"三大问题聚讼,文章建议通过强化学术成果质量保障机制、优化学术共同体工作机制、构建学术争鸣长效机制和完善学术成果转化应用机制等制度建设,推动构建科学权威、公开透明的哲学社会科学研究评价体系,以期进一步改善新时代高校哲学社会科学研究评价工作.     

“一带一路”相关文件政策强度与省域经济开放度关系研究——“一带一路”沿线18个省份实证分析

文章的特色和理论意义在于,尝试量化"一带一路"沿线18个省份"一带一路"相关政策文件,以设计政策效力、政策措施与政策保障的评判要点为基础,确定政策措施强度和政策保障强度.细致讨论"一带一路"文件的政策强度与经济开放度提升之间的关系,并讨论该关系在东西部地区的差异以及政策保障强度在政策措施强度与经济开放度关系之中的调节效应.研究发现:政策措施强度能够正向促进省域经济开放度的提升;在经济开放度高于10％的省份中,政策保障强度正向调节政策措施强度与经济开放度提升之间的关系,政策措施强度和政策保障强度之间存在互补关系;政策措施强度中资金融通强度对于沿线省域经济开放度的提升有着最显著的正向影响,政策沟通强度对于沿线省域经济开放度的提升影响不显著;政策措施强度对省域经济开放度的提升存在地区差别,西部地区更注重"一带一路"倡议所带来的机会.建议:"一带一路"沿线省份在政策设计上,不仅要对政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通和民心相通等内容作出合理规划和布局,还应对保障机制作出可操作性的安排.     

气候的历史与历史气候研究

寨堡是我国古代重要的军事防御性聚落，其修筑的时间、空间皆与区域的战争形势有着较大关系。清代四川省由于多次大规模战乱，迫使乡民修筑了数以千计的寨堡。寨堡的命名主要可分为因自然地理条件和因人文社会因素两大类，前者包括地形、水文、土石、植物等，后者包括姓氏、寺观、神祇、嘉名、人物、神话、形象、纪事等。寨名包含了丰富的文化内涵，体现出了寨堡的选址、用材、作用、历史、精神等内容。     

劳动力转移对城乡居民收入差距的非线性影响研究

借鉴已有相关研究成果,将劳动力转移、农业技术水平与城乡居民收入差距联系起来思考,可以具体地考察劳动力转移对城乡居民收入差距的影响.文章以农业技术水平作为门槛变量,选取2009—2019年中国31个省份的面板数据,利用泰尔指数测定城乡收入差距,以劳动力转移作为核心解释变量构建面板门槛模型,实证得出劳动力转移对城乡居民收入差距的非线性影响.研究发现:劳动力转移可以缩小城乡居民收入差距,且该影响具有单一门槛效应.在农业技术水平较低时,劳动力转移对城乡居民收入差距收敛效应较小;当农业技术水平越过门槛值达到较高水平后,劳动力转移对缩小城乡居民收入差距的效果几乎增加了一倍.此后,通过替换解释变量泰尔指数为城乡人均可支配收入比、替换核心解释变量农业技术水平为农业生产效率重新建立面板门槛模型,发现上述结论仍然成立,其检验结果具有较强的稳健性.文章将农业技术进步、劳动力转移、城乡居民收入差距这三个重要变量纳入同一模型框架中,在加深劳动力流动影响城乡居民收入差距这一视角的研究的同时,对缩小城乡居民收入差距政策的制定提供了重要的参考意义.     

人工智能时代企业管理变革的逻辑与分析框架

人工智能作为社会发展和技术创新的产物,已经成为新一轮科技创新和产业变革的核心驱动力,正在对世界经济、社会进步和人民生活产生极其深刻的影响。人工智能的商业应用会改变企业内部运作和生产经营的过程,为企业管理带来了诸多挑战和变革机遇。本文结合人工智能的特征与发展趋势,从管理对象、管理属性、管理决策和管理伦理四个方面对人工智能时代企业管理变革的逻辑进行了梳理,得出如下推论:第一,人工智能时代,被管理者将出现越来越多的"人工智能员工",以"社会人"为中心的管理理论和管理手段的适用性降低,如何管理"人工智能员工"以及协调人类员工与智能机器人的关系将对管理者提出挑战;第二,人工智能时代,管理属性不仅包括管理理论的科学性、管理实践的艺术性,还包括管理过程的技术性;第三,人工智能时代,将出现一批优秀的技术管理者,此时,技术管理者指的不是管理技术的人,而是掌握智能技术的管理者;第四,人工智能时代,管理者的决策环境得到优化,管理活动中的决策准则将由"满意决策"过渡为"最优决策";第五,人工智能时代,管理手段的智能化发展可能会加剧管理效率和管理伦理的冲突,管理者必须提升管理道德,经营过程中强化社会责任的履行;第六,随着人工智能技术发展,政府、社会团体和行业协会有必要从政策、法律与行业标准等多个方面构建人工智能发展伦理的多层次约束机制。     

Latin American convergence and divergence towards the mortality profiles of developed countries

It is uncertain whether Latin America and Caribbean (LAC) countries are approaching a single mortality regime. Over the last three decades, LAC has experienced major public health interventions and the highest number of homicides in the world. However, these interventions and homicide rates are not evenly shared across countries. This study documents trends in life expectancy and lifespan variability for 20 LAC countries, 2000–14. By extending a previous method, we decompose differences in lifespan variability between LAC and a developed world benchmark into cause-specific effects. For both sexes, dispersion of amenable diseases through the age span makes the largest contribution to the gap between LAC and the benchmark. Additionally, for males, the concentration of homicides, accidents, and suicides in mid-life further impedes mortality convergence. Great disparity exists in the region: while some countries are rapidly approaching the developed regime, others remain far behind and suffer a clear disadvantage in population health.     

高职学生网上评教数据的修正与优化处理研究

针对高职学生网上评教存在的问题,采用评教验证机制设置不合理评教的限制。对学生评教数据先剔除异常值,再分别对不同班级、不同课程和不同院系之间的学生评教数据进行修正与优化处理,得出最终的修正分值,降低了因班级、课程和院系的不同而导致的评教数据的差异性,使学生的网上评教能更准确有效的反应出教师的教学水平。