中国石油四川销售成品油物流配送体系建设研究

在原有成品油物流配送体系下,成品油物流配送费用呈现刚性增长态势,成为制约企业效益提升的主要障碍。文章从四川销售公司成品油物流配送实际出发,深入分析了四川销售公司成品油运输配送弊端,借助成熟的物流运输优化模型演算推理,通过系统体制机制改革和流程重组再造,探讨了以“油库和资源”双集中为架构的物流优化配送体系,从而构建起新的更加优化的成品油物流配送体系,进一步降低运输成本,提高配送运行效率。     

四川盆地西南部茅口期岩相古地理

根据野外露头、钻井、测井等资料, 对四川盆地西南部茅口组的岩性特征及岩相古地理进行了分析。结果表明,四川盆地西南部地区茅口组为台内浅滩和开阔海微相环境,并可划分出3 个沉积旋回,代表了茅口期的3 次海平面升降变化。其中第二沉积旋回海平面下降阶段为最重要的成滩期,这一时期浅滩广泛发育亮晶生屑灰岩,局部高地发育白云岩,经后期东吴运动改造,有望成为具有良好的储集物性特征的储集层。     

关于中国全要素生产率测度的研究——基于一阶差分对数模型和有效资本存量的再测算

本文对以往我国全要素生产率测度中存在的问题做了较为系统的分析,试图总结一套科学且具有可操作性的测度方法。本文在区分实际资本存量和有效资本存量的基础上,根据我国资本存量估算数据,采用一阶差分对数模型和有关经济计量学方法,估计资本与劳动的产出弹性,避免了可能出现的“伪回归”“序列相关”“多重共线性”和“异方差”等问题,从而保证所测度的产出弹性估计值既符合经济理论分析又能通过经济计量学检验。本文还阐述了全要素生产率与广义技术进步这两个指标 的联系与区别,并通过实证分析揭示了不同时期两项指标产生差异的原因。实证分析结果表明,改革开放以来全要素生产率提高对促进我国经济增长发挥了重要作用。     

基金业绩分析——基于有向学习网络的研究

本文使用LASSO算法构建了基于基金持股数据的基金间动态学习网络,将基金研究中传统的无向网络扩展为有向网络,并检验了正向学习与反向学习两种不同的学习模式(信息利用方式) 对基金业绩的影响,进而探讨了其背后的经济含义。实证结果表明:当基金作为被学习者(信息被观测方)时,被正向学习会显著提高其业绩,被反向学习会显著降低其业绩;当基金作为主动学习者(信息观测方)时,无论是正向学习还是反向学习均不会对其业绩造成显著影响;对基金学习动机的分析表明,基金参与学习是为了提升相对自己上期的业绩、防止业绩倒退,且反向学习相对更加有效。本文分析了信 息传递方向、信息利用方式对基金业绩的影响,为如何将统计学习方法应用于金融问题的分析提供了一个新的视角。     

全球价值链嵌入与国际经济周期非对称联动

剔除第三方效应测度双边价值链嵌入度,考察其与国际经济周期非对称联动间关联。研究发现:融入全球价值链使中国制造业陷入低增值率出口与中间投入高比例进口的困境,进而削弱了中国与贸易伙伴国经济扩张的联动,加强了中国与贸易伙伴国经济紧缩的联动,这在一定程度上导致国际经济周期呈扩张联动低于紧缩联动的非对称特征。该现象在金融危机前突出,危机后有所缓解但仍存在。相对而言,融入全球价值链大幅削弱了中国与经济增长较为稳健的发展中国家、非欧盟国家经济扩张的联动,又大幅加强了中国与发达国家、欧盟国家等危机多发国经济紧缩的联动,影响中国经济稳定增长。要规避全球价值链嵌入对稳增长的阻碍,中国须提升制造业出口国内增加值份额,并着力降低中间投入进口比例。本文发现了国际经济周期联动的非对称特征,并基于中国融入全球价值链的典型特征解释成因,研究结论可为制定实施稳增长政策提供决策参考。     

中间品进口种类扩张对企业出口复杂度的影响

中间品进口作为国际技术溢出的主要途径,对促进一国生产及出口结构升级有着非常重要的影响。本文利用2000-2011年中国工业企业数据库和海关贸易统计数据库的合并数据,基于进口产品种类变化的利得视角,考察了中间品进口种类扩张对企业出口复杂度提升的影响效应。研究显示:企业从国外进口更多种类的中间品有助于促进其出口复杂度的提升,该结论在经过内生性处理、更换核心指标测度方法等多种检验后,具有较好的稳健性;从影响机理上看,中间品进口种类扩张主要通过“产品创新”的直接途径和“生产率提升”的间接途径来推动企业出口复杂度的提升;此外,受进口来源国类别、企业所有制形式以及行业技术特征等异质性因素的影响,中间品进口种类扩张对出口复杂度提升的影响程度存在不同。本文从经验上证明了“以进口强出口”发展模式的合理性,对评估我国当前正在实施的“扩大进口”政策的经济效益,以及推动“贸易强国”建设有着重要意义。     

新战略背景下城市经济发展状况测度研究——基于融合社会网络的实证分析

当前,我国经济已转向高质量发展新阶段,国家对此出台了包括高质量发展、城市群协同发展及健康中国等多项战略规划,为未来城市经济发展指明了新的发展方向。本文在分析这些战略对城市经济发展要求的基础上解读了城市经济发展新内涵,构建了涉及数量、质量和效率三个方面,包含创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、共享发展和城市群支撑作用等10个维度,共44个三级指标的城市经济发展状况测度指标体系,同时就城市群支撑作用方面指标给出了融合社会网络分析的指标定量测度方法。本文构建的指标体系可全面监测我国城市在经济新战略背景下的经济发展状况,所提出的指标测度方法可定量测度城市所属城市群对城市经济发展的贡献,为相关战略下城市测度体系的建设与完善提供一定参考。     

大数据背景下CPI预测问题的文本挖掘技术设计与应用

本文创新地将半监督交互式关键词提取算法词频-逆向文件频率( Term Frequency- Inverse Document Frequency, TF-IDF )与基于 Transformer 的 双 向 编 码 表 征 ( Bidirectional Encoder Representation from Transformers,BERT)模型相结合,设计出一种扩展CPI预测种子关键词的文本挖掘技术。采用交互式TF-IDF算法,对原始CPI预测种子关键词汇广度上进行扩展,在此基础上通过BERT“两段式”检索过滤模型深入挖掘文本信息并匹配关键词,实现CPI预测关键词深度上的扩展,从而构建了CPI预测的关键词库。在此基础上,本文进一步对文本挖掘技术特征扩展前后的关键词建立预测模型进行对比分析。研究表明,相比于传统的关键词提取算法,交互式TF-IDF算法不仅无需借助语料库,而且还允许种子词的输入。同时,BERT模型通过迁移学习的方式对基础模型进行微调,学习特定领域知识,在CPI预测问题中很好地实现了语言表征、语义拓展与人机交互。相对于传统文本挖掘技术,本文设计的文本挖掘技术具有较强的泛化表征能力,在84个CPI预测关键种子词的基础上,扩充后的关键词对CPI具有更高的预测准确度和更充分的解释性。本文针对CP 预测问题设计的文本挖掘技术,也为建立其他宏观经济指标关键词词库提供新的研究思路与参考价值。     

基于vSEIdRm模型的人口迁移以及离汉交通管控对新冠肺炎疫情发展的影响分析

不同于传统( Susceptible-Exposed-Infected-Removed)SEIR流行病传播动力学模型,本文在近期研究的Varying Coefficient Susceptible-Exposed-Infected-Diagnosed-Removed (vSEIdR)模型基础上加上人口迁徙(Migration) 模块,设计开发了vSEIdRm模型,该模型考虑了跨区域人口迁徙对疫情传播的影响,并允许流行病传播参数随时间变化。本文首先对人口迁移数据进行统计分析,建立其与各省新冠肺炎疫情发展的联系。之后,基于vSEIdRm模型估计了疫情初期各省份来自武汉的输入病例数,并定量刻画了离汉交通管控的效果。研究结果显示,离汉交通管控措施有效地减少了各省份的疫情规模。     

外出创业经历能提升返乡创业企业的经营绩效吗?———基于2139家返乡创业企业的调查数据

本文基于2019年北京师范大学劳动力市场研究中心开展的2139家返乡创业企业的调查数据,采用多重中介效应模型,研究创业者外出创业经历对其返乡创业企业经营绩效的影响及其微观作用机制。研究发现,创业者外出创业经历能够显著提升返乡创业企业的经营绩效;外出创业经历能够提升创业者的管理经验,扩大创业者的社会关系网络,有利于创业者获得更多的政策扶持,间接提升返乡创业企业的经营绩效。基于上述结论,建议地方政府积极吸引具有外地创业经历的企业家返乡创业,加大对返乡创业者的创业培训,提高返乡创业者的管理能力,支持创业者培育社会关系网络,加大返乡创业扶持政策的宣传,提升小微企业的经营绩效,助力乡村振兴。