碳排放的结构影响与效应分解

 本文从碳排放系数的角度推导了总量变化的SDA分解模型,从社会经济发展视角构建了LMDI分解公式,从而讨论不同时期碳排放量变化的影响因素。文章以云南省为例,运用云南省分行业能源消费数据以及 4个年份的投入产出表进行实证分析。SDA计算结果表明：消费与投资扩张效应是碳排放增长的贡献源泉,碳排放强度变动效应是节能减排的源动力;LMDI分解结果表明：人均GDP 增长是拉动云南省CO2排放增长的决定性因素,而能耗强度下降是抑制碳排放增长的主要原因。根据计算结果,文章提出了低碳经济条件下云南省产业结构调整的新方向。     

艺师声乐教学思路与手段的选择

专业技能的学习,基础的扎实对未来的发展至关重要,这是不言而喻的.如何着手声乐基础的教学各有见教.本文就未成年学生的声乐基础教学,在教学思路和手段的选择上提出了注重基础理论和基础技能技巧教学的思路和环节性、局部性、分解性的教学手段的选择.     

基于EEMD-PSR-CS-SVR组合方法的PM2.5浓度预测模型研究

为了解决具有非线性特征的未来24小时PM2.5浓度预测难题,将集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)和相空间重构(phase space reconstruction, PSR)技术与布谷鸟算法优化的支持向量机(CS-SVR)模型结合起来,建立EEMD-PSR-CS-SVR组合预测模型。采用EEMD将PM2.5浓度时间序列分解为n个不同尺度的IMF子序列及余项,然后对各子序列进行相空间重构,再用重构后数据对支持向量机预测模型进行训练并得到未来24小时PM2.5浓度的预测结果,在其中采用布谷鸟算法对支持向量机参数进行优化。实验结果显示：建立EEMD-PSR-CS-SVR组合预测模型对PM2.5浓度的预测结果,相对于单一预测模型(ARIMA、LSTM、BP)、不同的模态分解方法(EMD-PSR、CEEMD-PSR),以及不同参数优化算法的SVR预测模型等具有显著提高的预测精度(R,RMSE, MAE, MAPE等评价指标),为未来24小时PM2.5浓度预测研究提供了一种新的方法。     

农村人口空心化对农业生产影响效应的实证检验

文章在构建多层次效应分解机制基础上,利用微观农户家庭追踪调查数据,从劳动力投入萎缩效应、生产要素替代效应、种植决策调整效应、土地规模重构效应等方面实证分析了农村人口空心化对农业生产的作用机制。结果表明：农村人口空心化通过劳动力投入萎缩效应和种植决策调整效应负向影响农地产出;同时,通过生产要素替代效应和土地规模重构效应正向影响农业产出。在上述效应综合叠加作用下,农村人口空心化对农地产出形成了显著的负向影响。另外,在资本、技术、土地要素投入及农户个体禀赋等因素的影响下,农村人口空心化的负面作用受到显著限制和削弱。     

数字营商环境评价指标体系构建与实证测评

文章从数字营商环境内涵出发,基于“数字空间”建设和数字赋能传统营商环境要素两个方面,构建我国数字营商环境评价指标体系,并采用主成分分析、Dagum基尼系数分解和fsQCA组态分析法,测评与分析了我国31个省份数字营商环境水平与差异,探讨了实现高数字营商环境的路径。结果显示：我国数字营商环境水平呈现“东部>全国>中部>西部”且高数字营商环境水平的省份主要集中于经济较发达地区的总体空间格局、“全国总体内部差异最大,东部大于西部,而中部最均衡”的区域内部空间差异特征、“东-西差距>东-中差距>中-西差距”的区域间空间差异特征,且区域间差异是总体差异的主要来源,同时各维度间存在明显不协调性;单个要素并不构成高数字营商环境产生的必要条件,但均存在瓶颈;存在实现高数字营商环境的不同路径,即数字政府主导下的数字市场驱动型、数字政府主导下的多维度协同驱动型以及依托数字基础设施建设的数字金融与法治驱动型,且数字化政务发展发挥着重要的主导作用,经济发达省份更倾向于多维度协同驱动。     

基于EEMD-LSTM的中国保险业系统性风险预警研究

本文采用保险业压力指数来衡量中国保险业系统性风险状况,并通过预测保险业压力指数的未来走势来进行保险业系统性风险预警。借鉴TEI@I复杂系统研究方法论中的分解集成技术,同时结合当前人工智能、深度学习领域的研究成果,构建EEMD-LSTM模型进行保险业系统性风险预警。实证结果表明,EEMD分解集成技术在预测非线性、非平稳复杂时间序列方面具有明显优势;同时,LSTM模型能有效刻画时间序列之间的相依、长记忆特性。EEMD-LSTM模型组合预测精度优于其他模型。     

信息系统内部控制框架探索

当前信息系统内部控制缺乏系统性,对信息系统战略规划等方面的风险也缺乏可操作的控制方法。本文依据系统控制理论,在风险导向控制的原则下,按照目标驱动的逆向操作方法,构建信息系统内部控制框架。该框架涵盖了与信息系统相关的多层级的控制目标和控制要素,通过对内部控制目标自上而下的过程分解和自下而上的控制评价,实现从内部控制的总体评价到具体信息系统控制过程风险评价的转换,并在系统管理中实现控制、评价、纠偏、控制的完整循环,保证内部控制的系统性和内部控制评价的可操作性。     

中国企业嵌入全球生产链的位置及变动机制研究

企业全球生产链位置的明确对于分析中国企业国际分工角色的演变、实现产业升级和企业增值具有重要意义。本文从微观层面研究了中国企业的全球生产链位置及其变动机制,研究结果表明:2000～2008年,中国企业出口生产链位置实现了小幅提高,而进口生产链位置取得了大幅提升,其中加工贸易企业、国有企业和东部地区企业是推动全球生产链位置提升的主要动力。对于全球生产链位置变动进行结构分解,发现出口生产链位置变动主要由产业链升级效应主导,而进口生产链位置变动则由贸易结构效应和产业链升级效应共同主导。进一步探究企业生产链位置变动的机制,发现引进外资、企业全要素生产率以及进出口国别差异均是影响企业全球生产链位置变动的重要原因。     

稀疏组Lasso Granger因果图模型及应用

辨识序列间的因果联系是时间序列分析的主要任务之一。将Granger因果关系的检验问题转换为变量选择问题,应用稀疏组Lasso方法辨识序列间Granger因果关系的存在性和因果影响的滞后阶数。提出了稀疏组Lasso Granger因果图模型,顶点表示多维时间序列的分量序列,顶点间的有向边表示序列间存在的Granger因果关系,定义了滞后信息矩阵揭示因果影响的滞后信息。数值模拟验证了在各种维数和滞后影响结构的模型下,样本量对估计效果的影响。应用到中国宏观经济数据,进行实证分析的结果表明,稀疏组Lasso Granger因果图方法能够较好地揭示序列间的因果关系结构。