基于生态足迹分析的长株潭城市群适度人口容量预测

生态足迹模型可以测度和比较人类活动与自然生态承载力的关系。通过对生态足迹消费和生态承载力的分析,得知长株潭城市群生态系统所提供的生态基础远远不能满足社会生产的需要。在两型社会建设的背景下,区域生态系统应与人口容量相协调。将万元GDP生态足迹应用于长株潭城市群人口容量预测,可以得出2020年长株潭城市群市区的适度人口容量。     

外资进入对我国零售产业集聚的影响

基于零售产业性质及资源特征视角,分析了零售产业集聚的二维评价模型特征,利用赫芬达尔指数与基尼系数考察了外资进入下中国零售产业集聚的变动趋势,并把外资零售企业国际化行为放在中国零售产业集聚的二维空间下进行了相关性分析。研究发现,外资零售企业国际化行为是影响中国零售产业企业集聚趋高、区域集聚趋低的重要因素,影响的主要路径是店铺扩张与人力资源竞争。     

试析农产品区域性品牌的创建原则

农产品区域品牌已成为农产品品牌经营的最佳选择,是提升区域农产品竞争力的有效途径。通过分析农产品区域性品牌的内涵及其特性,总结出农产品区域性品牌的创建原则：具有深厚的区域文化底蕴,产业集聚,龙头企业带动及政府扶持,产品差异化营销等;提出相应的农产品区域性品牌的培育对策：围绕文化内涵确定品牌的核心价值,培育具有核心竞争力的农业龙头企业,建立标准质量体系等。     

基金风格类别变化的实证研究

已有研究表明基金投资风格有集中的趋势并且实际的投资风格类别与宣称的类别有较大的偏离。以中国2006--2008年的所有投资基金为研究对象,运用实证的研究方法对基金的类别以及基金风格类别变动的现象进行了研究。研究发现,基金在年度内存在风格类别变动的现象,并且表现出很大程度的风格类别的趋同;从短期来看基金类别总的变动率高,从长期来看基金类别总的变动率低。因此,对于理论研究者和政策制定者来说,在考察基金的作用时,必须分别从长短期和实际类别的角度来分析,才能得出正确的一致结论。     

基于制度经济学的中国中小企业产业集群发展分析

结合中国中小企业产业集群发展状况的特点,运用制度经济学的分析方法,从中小企业集群的过度竞争和外部环境负效应的角度探讨中小企业产业集群的发展困境。在此基础上,分析了我国中小企业产业集群的发展方向。     

产业集群人才集聚效应演化规律与对策研究

产业集群吸引和集聚了大量人才,而集群自身存在着从诞生到成长、成熟乃至衰退的生命周期规律。本文运用人口迁移的推拉理论阐明了产业集群人才集聚效应的内涵,然后结合生命周期理论从动态的角度揭示了产业集群人才集聚效应的演化规律,绘制出产业集群人才集聚曲线和人才流动曲线,并为地方政府的人才政策决策提供了相应的建议。     

产业集聚的原动力与广西产业集群的培育策略研究

产业集聚的原动力来自于产业转移的外向型拉动和内源性产业集聚的自然禀赋。广西的产业集群培育还存在一些不足之处,主要表现在产业集群的培育没有完全依托广西的资源禀赋,而在承接东部产业转移时也没有充分地与当地的资源优势相结合。广西产业集群的培育策略应该依托产业禀赋优势,并结合产业集聚的两种原动力。政府应靠市场无形之手培育产业集群。     

基于新型图论聚类法的物流系统多设施选址策略研究

提出了一类基于图论的新型聚类算法并将其应用于物流系统中的多设施选址问题。与其他聚类算法相比,该新型算法聚类效率更高且具有更小的聚类树,从而使得有意义的聚类结果更加清晰。比较算例验证了该算法应用于多设施选址问题的高效性和实用性。     

历史时期以西安为中心的关中地区政区设置之特点及其当代启示

西安是中国历史时期多个王朝之都城,也是中央王朝控驭西北地区重镇以及挽毂中原与西北、西南地区之枢纽。在中国特色社会主义进入了新时代后,以国家级中心城市西安为首,调整改革关中地区的行政区划,是重大的学术与现实问题。对历朝历代在以西安为中心的关中地区的政区设置进行分析,对形成的一些相沿成习的重要特点进行论证。研究认为,撤销咸阳市与铜川市并入西安市,重现西汉“三辅”、东汉与隋代关中三郡并立之历史时期经典型的行政区划建置格局;咸阳市原辖之秦都区、渭城区列为西安市市辖区,渭城区改称为“咸阳区”;黄陵县划入大西安市内,增加清明黄帝陵祭祀的影响力;渭南市富平县划入大西安市;另还将渭河源头之甘肃省定西市下属渭源县、陇西县以及泾河源头之宁夏回族自治区固原市下属泾源县也划入大西安市。如此,形成以国家级中心城市西安为首之关中平原城市群,可更有力地推动国家级中心城市西安建成为中国西部经济中心、“一带一路”对外交往高地、丝路文化高地以及内陆开放高地与综合交通枢纽。     

Significance test of clustering under high dimensional setting with applications to cancer data

For high dimensional data, the SigClust is developed for testing the significance of clustering. The cluster index (CI) for SigClust is conducted by the ratio of the within-cluster and total sum of squares. But its empirical size is too conservative to be over controlled. By removing the cumbrous terms in the CI, an improved index (BCI) is proposed in this paper. The coefficient of variation of the BCI can be significantly reduced, implying that the new index BCI is stable. Moreover, the new significance test (NewSig) maintains the size, meanwhile, provides a greater power. Simulation experiments and two real cancer data examples are analysed for illustrating the performance of the new methodology.