自然资源约束下的中国农业发展

农业生产是以自然资源为基础的活动,土地等自然资源仍然是发展中国家农业发展过程中最普遍的限制性因素。因此,自然资源禀赋不能被看做是既定的因素而忽视其作用。中国是世界上农业资源严重匮乏的国家之一。农业自然资源匮乏对中国农业生产率提高、农业经营规模扩大、农业产业结构调整等都有着很强的制约作用,进而影响着中国农业现代化的模式和进程。在自然资源约束条件下,中国农业发展的主要策略是加快农业技术创新,实现由资源型农业向科学型农业的转变;选择合适的农业经营方式,着重扩大农户外部经营规模;调整农产品贸易结构,出口劳动密集型农产品,换取土地密集型农产品;发展生态农业,建立农业可持续发展的新模式。     

谈反垄断法对我国民族品牌之维护

民族品牌所代表的利益与反垄断法的价值目标具有内在的一致性。反垄断法负有维护民族品牌的使命,并在这方面具有自身的优势。反垄断法维护民族品牌的方式主要体现在垄断行为认定标准的掌握、处理程序的运用、法律责任的适用等方面。基于主、客观两方面的需要,反垄断法在维护民族品牌方面要受到一定的制约。     

翻译活动中译者的伦理约束

翻译活动是一种群体活动,其中有多个主体参加.这些主体的相互交流受到伦理学原则的约束,其对译者的制约更是举足轻重.译者受到的伦理约束主要体现在再现、服务、交际、规范和承诺五个方面.这五种伦理约束相互作用又相互牵制,这为明确译者在翻译活动中的职责和义务提供了理论上的依据.     

苏南城乡一体化发展：现状、制约与对策

苏南近几年来在全面推进城乡经济社会一体化发展方面取得了较为显著的成效。但实践中也凸显出资金“瓶颈”,周转用地指标难落实,区域农业发展重新定位,农村产权确认、流转及保护等一系列亟须化解的矛盾和制约因素。推进城乡一体化发展,除了要加强对基层发展的宏观指导外,还需对农村产权制度、用地指标等方面进行研究和改革。     

商标英汉翻译的优选论分析

商标英汉翻译的成败对于国外产品能否成功进军国内市场起着关键性的作用。本文在黄忠廉、胡远兵的术语全译策略系统的基础上,建立了商标翻译策略系统,并在优选论的理论框架中,探讨了商标翻译的各种策略的认知理据,提出了商标翻译的制约条件的等级排列。     

基于ECA规则的工作流时间约束分析

本文着重研究了工作流中各活动间的定量时序关系,提出了一种分析工作流中时间约束的方法。该方法针对基于ECA规则的工作流,通过建立及分析工作流的约束图,对工作流中活动间定量时序约束的一致性进行了分析,从而保证了工作流的正常运行。     

资源环境约束下中国TFP增长的空间差异和影响因素

运用DDF模型和ML生产率指数,对中国分省资源环境约束下的区域全要素生产率进行测算,采用Theil指数测算资源环境约束下中国全要素生产率增长的地区差异并按照多种空间尺度进行区域分解;构建空间面板数据模型,采用广义空间面板自回归最小二乘法对资源环境约束下全要素生产率增长的影响因素进行实证研究。研究结果表明,在2010年之前,资源环境约束下中国全要素生产率增长的空间差异总体上呈下降态势,地区内而非地区间差距是造成总体空间差异的主要来源。空间计量模型回归估计结果表明,资源环境约束下全要素生产率增长存在显著的正向空间溢出效应,经济发展水平、贸易开放和科技创新水平对资源环境约束下全要素生产率增长存在显著的促进作用,产业结构、能源结构和要素禀赋结构等结构因素对全要素生产率增长存在显著的负向影响,外商直接投资和环境规制水平对全要素生产率增长的影响在统计上并不显著。     

资金约束条件下的垄断企业策略性退出模型研究

传统的垄断企业退出模型没有考虑资金约束问题,通过研究双寡头企业在资金约束条件下如何从需求不断萎缩的产业退出的问题:首先描述了双寡头垄断企业策略性退出的基本模型,然后引入资金约束变量,分析企业资金实力如何影响和决定退出时机和顺序。结果表明,虽然不具备策略优势并且也将在消耗战中遭受损失,但雄厚的资金实力能保证企业在退出博弈中胜出,并且获得最后的垄断利润。因此,拥有雄厚资金实力的垄断企业的最优策略通常是继续保留在市场中,而不是传统模型中所指出的由于不具有策略优势而最先退出。     

一种考虑整数约束的环境效率评价MOISBMSE模型

传统的基于数据包络分析的环境效率评价常常忽略投入、期望产出和非期望产出为离散型变量的可能性,从而无法精确处理现实中存在的具有整数特征的指标数据,一直以来影响着评价结果的精确性.本文以混合导向的整数DEA为基础,对超效率SBM模型进行拓展,构建了一种能够同时兼顾整数约束和非期望产出指标数据的超效率SBM模型,并在实例中采用搜索算法,对该模型进行求解并通过Bootstrap方法对结果进行修正.将每一个最优整数点与被评价决策单元之间的距离进行比较,可以找出最短距离所对应的最优整数点,即为其帕累托改进方向.该模型将为环境效率评价提供了适用范围更广泛的测度方法.     

数据驱动下收货方质量偏好与电商配送服务质量优化

针对"互联网+大数据"优化电商配送服务质量问题,明确不同收货方的质量需求稳定性,引导电商根据收货方不同质量敏感性提供相对精准服务,提升配送服务质量。模拟投票结果的形成过程聚类得到收货方对服务质量偏好的记忆性特征：（1）"无记忆"型收货方;（2）"记忆"型收货方;（3）"不确定"型收货方;（4）收货方总体。进一步推导不同规划类型求解空间,设计得到"无记忆"型收货方动态规划精确求解方法,及其他三种类型近似求解粒子群算法。研究过程中,配送资源质量感知度被嵌入到模型约束;"无记忆"型收货方的质量需求规划问题转化为零库存策略最优解问题,进而证明存在精确解;"记忆"型收货方呈现出对质量感知的累积;"不确定"型收货方模型通过赋值即可得总体收货方表达式。结果表明：数据驱动研究框架借助大数据资源,使得电商更易通过收货方的质量偏好设计更加匹配的配送方案;不确定服务需求得到有效满足,投入成本的利用率更高;通过特征分类的方式,尽可能地抽取能够精确最优化的部分,缩小NP范围,提高整体求解的精确度。