缓解压力需抓住关键时段

快节奏、高效率的职场中,如何为自己"减负"?美国国家职业安全与健康研究院沙特博士提醒,注意一天中的关键时段,能远离压力和烦恼。早上不要与人争执如果一大早起来就抱怨家人把洗手间弄得又脏又乱,或者因为上班路上一点鸡毛蒜皮的事情与人争论不休,那么全天的压力指数一定大大增加。美好的早晨,我们需要深呼吸几     

我国物流产业安全指数设计与实证

物流产业是国民经济的战略性产业,设计一套综合性、定量化、动态化、连续化且可操作的指数评价体系,对我国物流产业安全程度进行科学评价与监控预警,具有重要的学术意义与现实价值。基于产业安全理论,物流产业安全包括产业生存安全、产业发展安全与产业战略安全三个方面,可以从产业适应力、竞争力与控制力三个角度建立指标体系,合成产业安全评价指数进行综合评价;利用景气分析方法,可以从影响物流产业安全的内部与外部因素中遴选出物流产业安全的先行指标,进而合成物流产业安全先行指数。通过实证分析,物流产业安全评价指数能够全面地反映我国物流产业安全状况,物流产业安全先行指数能够较好地反映物流产业安全变化趋势。     

动态视角下中国城市群土地利用TFP测度及影响因素研究

提高城市群土地利用TFP对合理高效利用土地资源,协调好城市群经济发展、资源配置和环境保护具有重大理论和实践意义.文章运用DEA-Malmquist指数对2003—2016年动态视角下中国城市群土地利用TFP进行测度和时空演变分析,并利用Tobit回归模型对影响城市群土地利用TFP变化的因素进行深入研究.结果表明:从时间维度看,城市群土地利用TFP年均上升0.7％,城市群土地利用TFP增长由技术效率和技术进步"双核驱动",技术效率的提升主要与纯技术效率提升有关,规模效率是技术效率和土地利用TFP提升的瓶颈约束;从空间维度看,晋中、哈长、海峡西岸、中原、长江中游、北部湾、成渝、黔中、关中平原和兰西城市群土地利用TFP呈下降趋势,其余城市群土地利用TFP均呈上升趋势,且京津冀、呼包鄂榆、辽中南、长江三角洲、山东半岛和天山北坡城市群土地利用TFP增长为技术进步和技术效率"双核驱动";从影响因素看,人均GDP和年末金融机构人民币各项贷款余额对中国城市群土地利用TFP具有正向促进作用,城市财政支出占本市GDP的比重和人口密度具有负向阻碍作用.     

1981—2014年中国资本服务流量测算——基于截断正态退役分布和几何役龄效率剖面

通过梳理资本核算理论框架,结合中国实际情况测量了1981-2014年资本服务流量。资本分类、组合役龄效率-退役剖面计算、资本回报率确定和初始单位效率生产性资本存量估计等方面与既有研究有所不同。测量结果表明:按照1990年不变价格,各类资本服务流量呈增加趋势,其中无形资产服务流量前期较为波动;设备类服务流量增速最高;总资本服务增长率前期呈V型后期呈倒U型,与GDP增速变动不一致,整体来看前者高于后者;比较发现测量结果高于其它研究,差距先收敛后扩大。     

安徽省财政科技支出动态绩效评价指标研究

文章通过选择适合安徽省情和财政科技支出特点的16个评价指标,建立了安徽省财政科技支出动态绩效评价指标体系,并在基于AHP-熵值法和模糊隶属度函数确定权重及指标量化值的基础上,运用线性加权和函数对2008-2013年安徽省财政科技支出动态绩效进行实证评价,结果表明:2008-2013年安徽省财政科技支出综合绩效呈现逐年上升特征,2013年达到最高点97.43,而各个子系统的绩效指数动态变化明显,2011年以前,科技投入、科技成果和科技转化绩效指数稳步上升,2012年和2013年绩效指数上升速度加快,不过,科技奖励绩效指数呈现大起大落的态势,201 1年为最低谷,之后缓慢上升.     

基于主成分分析的上海市综合承载力评价研究

正所谓城市综合承载能力顾名思义,是描述城市相对于时代和环境变化的最大承受能力或某方面的限制程度,是城市系统产出能力与自我调节能力的综合表现。本文以上海市为例,目标是构建城市综合承载力指数来评价并定量描述城市的综合承载能力。一、城市综合承载力影响因素分析城市是一个由社会、经济、自然     

2019全国创新型城市创新能力TOP30

从城市排名来看,深圳一马当先,杭州、广州分居二三位,南京、武汉、苏州等城市排名相对靠前,这些城市创新资源丰富,创新生态良好,科技创新有力支撑经济、社会、民生发展,创新成为引领城市发展的第一动力。从地区分布来看,国家创新型城市创新能力呈现"东强西弱,南强北弱"的态势。在前26名城市(创新能力指数超过60)中,14个城市位于东部地区,18个城市位于南方。     

金融市场收益率方向预测模型研究———基于文本大数据方法

金融市场的发展关系着一国的经济命脉,而股票市场作为金融市场的重要组成部分,对其收益率的研究也一直都是学术界的热点。财经新闻常被认为蕴含着丰富的信息,其中所包含的情感信息作为影响投资者投资决策的重要因素之一,对股票收益率也具有一定的影响。故本文构建了适用于金融投资领域的财经新闻情感词典来对财经新闻进行文本分析,同时构造了新的预测模型:将财经新闻文本中所含的情感量化为情绪指数并与时变密度函数相结合,得到时变加权密度模型。并在此基础上以模型评分为权重组合多个预测模型构建出评分加权模型用于股票收益率预测。结果显示,加入情绪指数能有效提高模型预测能力,而评分加权模型的预测能力则在此基础上更进一步,在准确率以及评分规则上基本达到双重最优。