体动心静可怡年——上海中医药大学名师严振国的养生之道

严振国是上海中医药大学名师、终身教授、博士生及博士后导师,经穴解剖学科创始人。如今已80岁的严教授,身强体健、耳聪目明、思维敏捷,在各种会议和工作中依然可以看见他忙碌的身影。严教授的养生经验,可以简单地概括为体动、心静、顺其自然和笔耕不辍。一、体动。闲暇的时候,严教授经常做家务,参加一些运动量小的体育活动。同时,他也关心时     

大学生勤工助学活动的现状与对策

时下高校校园追求自立的呼声越来越高，许多大学生渴望接触社会，更多的在校生希望能够获得实践锻炼的机会。在这样的背景下，勤工助学近几年在高校获得了持续发展，其重要性日益显现。本丈对大学生勤工助学活动特征进行了分析，对于进一步推进高校勤工助学工作具有一定的参考价值。     

财务柔性能力与中国上市公司持续性创新——兼论协调创新效应与自适应效应

基于财务柔性组织理论,本文利用2007-2017年我国A股上市非金融类公司微观数据,从理论和实证检验分析了企业财务柔性能力对持续性创新的影响,结果显示企业财务柔性对持续性创新存在正向促进作用。进一步,本文探讨了财务柔性可能存在的“协调创新效应”和“自适应效应”两种机制。协调创新效应相关检验结果显示企业储备的财务柔性能力能有效协调内外部资源,释放融资约束的负向影响,从而正向促进企业持续性创新。检验结果还显示,企业主动地调节财务柔性储备,能够在不同维度环境的不确定性影响下发挥“自适应效应”,助力企业实现持续创新的目标。总体而言,本文结论改善了企业断点式或阶段式的创新投入方式,切实提升了企业自主研发能力和质量,对`实现我国创新“量质平衡”有重要意义。     

异质性视角下中国农村居民减贫效应研究——基于FGT贫困指数的分解新方法

在我国即将完成脱贫攻坚背景下,异质性在居民减贫并防返贫进程中逐渐起到关键作用。本文通过反事实分析法将收入分布变迁分解为均值、方差以及残差三种变化,进而将其引入贫困分解中,对我国农村及区域贫困进行分解。研究表明,引入收入分布变迁贫困分解结果具有稳健性,且农村居民收入增长效应与离散效应存在非对称性,提高收入已不足以弥补收入差距扩大带来的贫困加深效应,而异质效应和离散效应间存在对称性,居民异质性在减贫进程中逐渐起到关键作用。同时从区域视角看,东部区域异质效应减贫效果明显高于增长效应;中部区域增长效应和异质效应均具有显著减贫效果;而西南区域增长效应的减贫效果最显著。     

样本选择参数分位回归模型及其在工资分布分解中的应用

在工资差距分解问题中,研究者经常会遇到样本选择偏差问题,直接忽略会导致最终估计结果产生严重偏差,同时在众多工资差距分解方法中,相比于均值分解,分布分解方法更受研究者青睐。针对参数分位回归,本文首次提出可加形式与非可加形式的样本选择参数分位回归（SSPQR）模型,并基于这两类样本选择参数分位回归模型给出修正样本选择偏差后的参数分位回归工资差距分布分解方法。运用上述方法及已有的工资分布分解方法,借助CHNS2015年度城镇数据,本文研究了我国城镇男女工资差距及差距分解问题,得出以下结论：①男女工资差距主要来源是性别歧视问题;②经过样本选择偏差修正后,实际的工资差距更大,歧视问题更严重;③男女工资差距程度在不同分位点上结果不同,换句话说,我们不能简单地仅从平均水平来判断工资差距程度;④与其他已有方法计算结果比较发现,SSPQR计算的工资差距程度更大。     

因子模型门槛效应的LM和Wald检验及其统计性质研究

门槛因子模型可以有效地刻画高维度时间序列的共变特征和区制转换行为,具有良好的可解释性和预测能力。针对因子载荷矩阵存在的门槛效应,本文提出了拉格朗日乘子和沃尔德检验方法,并给出了渐近分布,相关结果表明以上检验统计量具有良好的大样本性质和有限样本表现。在实证部分,以我国股市的行业指数作为研究对象,通过构建门槛因子模型来刻画我国股票市场波动的共变性特征和非对称效应。实证结果表明基于门槛因子模型可以很好地刻画中国股市行业收益率波动的共变特征和区制转换行为。     

工业取用水监测奇异数据挖掘与重构方法

提高工业取用水监测数据质量是目前国家水资源监控能力建设的重要内容,而奇异值问题已成为影响监测数据质量的关键短板。本文在解析现阶段工业取用水监测数据奇异值主要类型基础上,以国家水资源管理系统数据库中工业取用水监测数据为样本,利用小波变换模极大值模型提取工业取用水监测数据时频变化特征,并利用傅里叶函数对其残差序列进行修正,进而运用相对误差控制方法挖掘监测数据奇异值。在此基础上,采用混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型重构填补奇异值数据。研究结果表明：小波变换模极大值模型能够较好地提取工业取用水监测数据序列的时频变化特征,但是同时容易导致监测数据的信息损失,利用傅里叶函数对小波变换进行残差修正则可进一步提升取用水监测数据序列的特征提取效果;以小波变换模极大值特征序列为基础,通过相对误差控制可实现对监测数据奇异值的高效挖掘;对于挖掘出的奇异值重构填补问题,可选取混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型,其重构精度要优于多项式曲线拟合等传统统计学方法和普通最小二乘支持向量机模型。上述工业取用水监测数据奇异值挖掘重构策略为现阶段国家水资源监控能力建设的推进提供了重要技术方法支持。     

环境信息不对称、机构投资者实地调研与企业环境治理

基于信息不对称理论,本文以2013-2016年深交所重污染行业上市公司为研究样本,分析了机构投资者实地调研对企业环境治理的影响及其作用机制。研究发现,机构投资者实地调研对企业环境治理具有积极的推动作用;在环境信息披露较差以及本地子公司较多的企业中,机构投资者实地调研的环境治理作用更为明显。进一步考察实地调研对企业环境治理的影响路径发现,机构投资者实地调研推动了企业环境治理的资本市场监督和媒体监督。本文的研究验证了信息不对称理论在环境治理中的作用,拓宽了实地调研经济后果的研究领域,对于深入理解并推动我国企业环境治理具有重要的现实意义。