国际发展援助对受援国进出口贸易的影响分析——以巴布亚新几内亚为例

在梳理国际发展援助与受援国进出口贸易相互影响的理论机制的基础上,以受援国巴布亚新几内亚为研究对象,利用其1996—2016年接受援助的相关数据,构建贸易引力模型,研究国际发展援助对巴布亚新几内亚贸易的影响。实证结果表明,国际发展援助对于巴布亚新几内亚的进出口贸易皆能产生显著影响,但对援助国出口贸易的影响大于其对受援国出口贸易的影响。可见,国际发展援助给援助国带来的收益更大。同时,实证结果发现,用于反映运输成本的指标"两国间的距离"对巴布亚新几内亚的进出口贸易会产生较大的阻碍作用,因此中国对巴布亚新几内亚等南太平洋岛国的援助应侧重于改善交通运输等基础设施,以减少两国间的运输成本。     

体验型产品消费行为的羊群效应及机理研究——基于电影行业消费行为的实证解释

互联网环境下消费者购买体验型产品时对网络信息的依赖性很大。因此，研究社交媒体影响下体验型产品的消费者决策选择行为具有现实意义。本文以电影行业的票房偏离及消费跟风现象为切入点，探究体验型产品的羊群效应并对其产生的内在机理进行解释。采集艺恩资讯的票房数据以及豆瓣的电影基本信息及影评等数据作为研究样本，从消费者"羊群行为"视角分析其对电影票房的影响。研究发现：在控制了质量等内生性影响之后，消费者羊群效应依然存在；产品特征信息对羊群效应起到了调节作用，从而形成理性跟随；采用预期差异模型可以解释消费者实现理性跟随的过程。研究结论对于电影行业宏观政策制定及对体验型产品合理进行营销推广提供了理论基础与实证依据。     

影子银行、地方政府债务及金融发展动态关系研究——基于省级面板VAR模型

基于2004—2017年中国省级面板数据,运用面板向量自回归(PVAR)模型,使用系统GMM估计、脉冲响应函数、方差分解以及格兰杰因果关系检验等方法分析了影子银行、地方政府债务及金融发展之间的动态关系.结果表明:影子银行、地方政府债务与金融发展水平三者之间存在动态耦合关系.在地方政府融资能力受到约束的情况下,影子银行为地方政府提供了多元的融资方式,在增加政府融资能力的同时提升了政府债务水平;而地方政府债务需求显著推动了影子银行规模的快速发展.同时,影子银行过度扩张危害了金融市场的健康发展,降低金融发展水平,继而使地方政府的融资渠道受到约束.但金融发展并不能有效约束影子银行规模,原因在于,政府融资需求是影子银行的主要动力,若不能控制地方政府的借贷行为则无法从源头解决问题.监管机构在去杠杆的过程中,应该综合考虑影子银行与地方政府债务、金融发展之间的动态关系,如此才能够实现预期的政策效果.     

新时代背景下家庭户生态需求模型及实证检验

推进绿色发展,践行绿色生产方式和生活方式,是习近平新时代中国特色社会主义思想的重要内容,生态需求是绿色生活方式的重要组成部分。研究家庭户的生态需求,以消费者偏好理论为基础,构建以家庭户为基本单位的效用最大化模型,推导出生态需求函数,在此基础上运用比较静态的分析方法,探讨生态需求的各种影响因素,以期对家庭户的生态行为有更深入的观察。理论模型表明,收入水平和基本消费品的价格都是影响生态需求的重要因素。若政府对生态产品和服务征收从价税,会抑制家庭的生态需求,导致家庭生态产品和服务的消费减少。利用2010年中国综合社会调查(CGSS)数据,进一步实证检验了收入水平对生态需求的影响。实证结果表明,在其他因素不变的情况下,随着收入水平的增加,个体对生态产品和服务的需求也会随之增加。为了结果的稳健性,从因变量的度量方式和估计方法等方面进行了检验,也得到了相似的结论。     

领导愤怒表达对下属的影响及作用机制研究综述

传统观点认为,领导消极情绪往往会对下属的情绪、行为和工作产出等产生负面影响。但是越来越多的研究发现,在适当的情况下,领导愤怒会对下属产生积极影响。领导愤怒会通过影响下属情绪产生作用,还可能通过下属的认知推理对下属产生影响。领导个体层面、下属个体差异及触发愤怒的原因、任务类型等变量,都会调节领导愤怒对下属产生的影响。未来可以对领导愤怒的前因进行专门研究,以及考虑情境因素对领导愤怒作用机制的影响,对比研究领导愤怒影响的长期结果和短期结果是否不同等。     

垃圾焚烧厂的经济补偿问题

垃圾焚烧厂周边环境动态监控体系的建立，综合考虑空气、噪声、废渣等多种污染因素，利用高斯公式建立关于污染物浓度的模型，得到总体环境质量等级；居民风险承担经济补偿方案的设计，利用环境污染等级划分补偿区域，综合量化人口密度、区域面积、居民年收入水平、污染等级等因素，采用J型的变权函数和综合评分法得到各区域的经济补偿分配情况；从各污染物浓度偏离均值的程度来判断设备故障的发生，在大量数据的整理分析的基础上建立环境警报系统，并依托于居民环境风险承担保险对居民进行经济补偿。     

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。