创新主体投入与创新绩效的长短期关系研究——基于协整理论和误差修正模型的实证分析

基于2010—2016年我国30个省份的面板数据,并分为东部、中部、西部,运用协整检验、误差修正模型,对我国三类创新主体(企业、高校和科研机构)投入和创新绩效之间的关系进行实证分析。研究结果表明,我国研发经费投入、人力资本投入与创新绩效之间具有长期均衡关系,而且高等院校人员投入对创新绩效影响较大,企业研发经费投入发挥的创新效果较好。从短期来看,引进研发人员对高校、企业和科研机构的创新产出影响较大,但东中西部不同区域创新主体参与创新活动的绩效差异性明显。     

雾霾污染的危害与治理支付意愿研究进展

雾霾污染问题是当前研究的热点问题。雾霾污染会导致出行障碍、相关疾病发病率及死亡率上升、动植物生长受阻、旅游业产值下降、社会经济发展受影响和社会稳定度下降等。可见,治理雾霾污染刻不容缓。雾霾治理的费用相当高,公众参与治理雾霾是一种有效的缓解雾霾治理资金紧张的有效途径之一。由此,本文以我国雾霾污染治理的支付意愿为研究对象,利用文献研究和归纳总结方法,系统介绍了雾霾治理支付意愿的相关问题、雾霾治理支付意愿的评估模型以及雾霾治理支付意愿的影响因素,以期为我国雾霾治理费用的分摊提供重要的理论参考。     

一类具有时滞的离散型网络拥塞模型的稳定性分析

研究了一类具有时滞的离散型网络拥塞模型.通过讨论相关特征方程的特征根的分布,分析了系统的平衡点的稳定性.以时滞作为参数,证明了当时滞通过临界值序列时产生了Neimark-Sacker分支.最后,通过数值模拟验证了所得结论.     

基于模型预测控制的孤岛微电网频率二次控制策略

在多逆变器并联的孤岛微电网系统中,由于线路阻抗以及负荷分布不均等因素的影响,采用传统的下垂控制会导致稳态下系统频率偏离额定值.为了消除频率偏差,通常采用分层控制方法,但二次层中采用PI控制无法解决不确定通信延时对系统稳定性的影响.为此,在分层控制的基础上,提出了一种基于模型预测控制的孤岛微电网频率二次控制策略,在二次控制系统设计中采用模型预测控制方法,以此解决不确定延时对系统频率的影响;并采用小信号模型和参与因子分析系统的稳定性.最后,通过Matlab/Simulink仿真验证采用所提控制方法的分层控制系统对不确定延时具有较强的鲁棒性,验证了所提控制方法的有效性和可行性.     

具有标准发生率的随机SIRS传染病模型的趋势分析

考虑了随机环境下具有标准发病率的SIRS传染病模型,研究了其长时间的动力学行为.证明了随机模型正解的存在性和唯一性,给出了随机模型中感染者数量趋于灭绝或持续的条件.在持久性情况下,利用Hasminskii理论证明了该随机模型具有平稳分布并且是遍历的.     

基于灰色马尔可夫模型的 我国地质人才总量预测及发展对策研究

人们对美好生活的向往不仅包括物质生活,更应该需要舒适、更优美的居住坏境。随着经济的发展,生态环境保护与资源开发兼顾的"两难"问题突出。化解这一难题需要不断提高地质行业的科技水平,其本质在于创新型高素质地质人才的培养。在我国国家生态文明建设背景下,以2009-2015年末全国地质行业在职人数为地质人才总量为基础数据,采用GM(1,1)灰色预测模型和马尔可夫修正模型,对我国习近平新时代社会经济发展阶段的地质人才总量变化进行预测,并得出未来12年我国地质人才总量。预测结果具有较高拟合度,据此综合分析未来我国地质人才资源的发展趋势并提出对策和建议。     

大气硝酸盐中氧同位素异常研究进展

硝酸盐是大气中的主要污染物,其前体物NO_x(NO+NO_2)参与大气中多种光化学反应,可以改变大气氧化特性,有利于细颗粒物的形成,影响气候系统与人类健康.硝酸盐氧同位素异常(Δ~(17)NO_3~-)是解析大气硝酸盐生成途径的有力手段.本文对大气硝酸盐氧同位素异常的研究进展进行了综述.首先列举了测试大气硝酸盐三氧同位素(~(16)O, ~(17)O和~(18)O)的前处理方法(热解法、细菌法和化学法),并对比了全球范围内大气硝酸盐氧同位素异常的时空分布特征.其次总结了大气中硝酸盐生成的主要途径及其氧同位素质量守恒,讨论了大气硝酸盐中氧原子的可能来源及其氧同位素异常值,评估了全球及典型区域尺度上氧同位素异常的模型.最后对大气硝酸盐氧同位素异常的未来研究方向进行了展望.     

中国股市正反馈交易涨强不对称的定价能力

中国市场存在显著的正反馈交易,且追涨程度远超过杀跌程度.这种现象本文称之为正反馈交易的涨强不对称.本文旨在研究这种涨强不对称是否具有定价能力.本文在Fama-French三因子模型的基础上构建了反转因子、正反馈因子和涨强不对称因子,对2010年以前上市的全部A股从1998年1月至2016年10月的数据进行实证检验.本文发现,涨强不对称因子的表现显著区别于正反馈因子和反转因子;尽管单一来看正反馈因子、反转因子和涨强不对称因子都有一定的定价能力,但在多因子模型中正反馈因子和反转因子的定价能力很弱,只有涨强不对称因子有显著的定价效果;且这种定价能力不是因为追涨、杀跌、流动性溢价或投资者情绪造成的.总之,涨强不对称是一个有别于传统因子的新定价因子,且其定价能力可能源于市场补偿非理性投机带来的风险.