利益内部化与成本外部化的合成陷阱

通过社会生活中常见的一些事例的分析,归纳出经济个体具有利益内部化与成本外部化的双重倾向,进而形成合成陷阱,吞噬公共福利。合成陷阱产生的机理和演化升级是源自制度缺陷,消解合成陷阱的路径是还权弱势。     

星载合成孔径雷达多普勒参数的估计

主要分析了星载合成孔径雷达(SAR)多普勒参数的估计误差对成像质量的影响,提出了利用自聚焦同时估计多普勒质心和多普勒调频率的方法;该方法使得两个多普勒参数的估计在准均匀和非均匀场景下能同时具有较高的精度,而且使估计的运算量也大为减少;最后通过星载 SEASAT-A海洋卫星原始数据成像试验,证明了该方法的优越性。     

机载SAR斜侧视成像的高效空变算法

针对机载合成孔径雷达ＳＡＲ斜侧视成像的二维处理特性，采用一种全聚焦的处理方法，它能方便地处理斜侧视ＳＡＲ参考函数的空间变化的特性，并提高计算效率。     

合成孔径雷达最优量化编码器

合成孔径雷达ＳＡＲ数据率高、数据量大，对ＳＡＲ原始数据的压缩可以降低对数传和数据存储的要求。文中用ＳＢＡＳＡＰ－ＳＡＲ原始数据对合成孔径雷达信号统计模型进行了研究，提出了一种２ｂｉｔ自适应量化编码方法，并用ＳＥＡＳＡＴ—ＳＡＲ原始数据进行了编－译码实验，获得了该２ｂｉｔ量化编码器的性能指标测试结果。     

合成孔径雷达图像质量的评估指标

合成孔径雷达(SAR)是一种具有广泛用途的全天候高分辨力成像雷达。由于微波图像与实际物体的视觉形象大不相同,从而使SAR的图像质量评估体系较其它成像系统更难建立。本文根据星载SAR成像算法研究的需要,从成像角度分析和研究了影响SAR图像质量的主要参数,建立了SAR图像质量评估系统,并给出了初步的测试方法。     

合成孔径雷达图像特征及压缩研究

合成孔径雷达图像压缩有助于减少数据率，对图像传输和存贮效率的提高有积极的意义。对合成孔径雷达图像统计模型进行了研究，给出了其概率分布和相关性能分析，并用ＳＥＡＳＡＴ－ＳＡＲ数据进行了统计。据此提出了无失真压缩算法，达到了熵压缩边界，并对合成孔径雷达有失真压缩进行了讨论。     

废钢价值核算模型研究

利用投入产出分析方法,从财富论的观点出发,既考虑凝结在废钢中的劳动价值,又计及其所含一次自然资源的价值,提出了废钢价值核算的模型。以国内实例,详细研究并对其价值进行了测算。     

高质量发展背景下现代服务业经济增收效应研究——基于重庆市的实证分析

现代服务业的高质量发展在一定程度上决定着当前阶段我国社会主义现代化水平,这是未来一定时期内实现经济发展和产业转型升级的关键引擎。通过择取1996—2017年全国层面的平衡面板数据,基于双重差分法和合成控制法对现代服务业综合政策在重庆市产生的经济增长效应做出合理化评价。实证结果表明：整体而言,现代服务业综合政策对重庆市产生明显经济增收效应。随着时间的推移,这种增收效应具有显著促进作用,但其通过政策红利动力驱动而产生的边际效应却趋于弱化。为解决内生性问题,通过进行一系列安慰剂检验,确保结论的稳健可靠。     

A Multivariate Synthetic Control Chart for Monitoring the Process Mean Vector of Skewed Populations Using Weighted Standard Deviations

This article proposes a multivariate synthetic control chart for skewed populations based on the weighted standard deviation method. The proposed chart incorporates the weighted standard deviation method into the standard multivariate synthetic control chart. The standard multivariate synthetic chart consists of the Hotelling's T ² chart and the conforming run length chart. The weighted standard deviation method adjusts the variance–covariance matrix of the quality characteristics and approximates the probability density function using several multivariate normal distributions. The proposed chart reduces to the standard multivariate synthetic chart when the underlying distribution is symmetric. In general, the simulation results show that the proposed chart performs better than the existing multivariate charts for skewed populations and the standard T ² chart, in terms of false alarm rates as well as moderate and large mean shift detection rates based on the various degrees of skewnesses.     

The Structure of Social Cohesion: An Analysis of Its Levels and Dimensions in Mexico City1

This article aims to conceptualize and assess social cohesion in Mexico, taking into account their multilevel and multidimensional nature. To measure social cohesion levels and dimensions, we used the Social Welfare Survey (N = 2871) for the 16 municipalities in Mexico City. Then, we employed the distance method to construct a social cohesion index. In addition, we define social cohesion degrees (very high, high, medium, and low) to explore the relevance of each indicator. The findings suggest that the objective and subjective indicators at the meso‐level has the highest contribution, regardless of the territory or degrees of cohesion. This finding suggests that neighborhoods are well organized for solving everyday problems. Meanwhile, the willingness to help both friends and members of one’s network was not a priority, which can be explained by the suspicion toward other people and the prevalent economic conditions.