人力资本收入函数经验研究——以黑龙江省5城市问卷调查为例

基于2008年黑龙江省5座城市的问卷调查数据,将受教育程度设定为小学、初中、高中和大学4个等级,将不同城市样本作为权数,研究收入随工龄变化的二次平均收入分布与实际平均收入分布,研究发现工龄二次平均收入分布低估了个人职业生涯早期大约30％ ～ 50％的收入增长,高估了个人职业生涯中期大约20％ ～ 50％的收入增长,夸大了职业生涯后期的收入下降.在工龄二次设定中引入工龄高阶项后收入方程拟合度显著提高,通过对工龄二次、四次函数收入增长预测值和实际收入增长值的比较,证实工龄四次函数是描述职业生涯收入增长的最优选择.     

山东省城乡人力资本投资差异对城乡收入差距的影响

城乡人力资本差异是造成城乡收入差距的重要因素。在构建1984~2013年山东省城乡人力资本投资差异指标时,考虑到2003年新型农村合作医疗制度实行的影响,加入虚拟变量建立SVAR模型对VAR模型优化,运用SVAR模型对山东省城乡居民的人力资本投资对城乡收入差距的影响进行了实证分析。研究结果表明,城乡居民对教育、医疗和交通支出差距缩小均会缩小城乡收入差距。新型农村合作医疗制度实行增加了教育以及交通支出对城乡收入差距变化的贡献率。     

安徽农村人力资本投资对农民收入影响的实证分析

人力资本投资决定人力资本积累,人力资本积累决定农民收入增长速度。文章采用安徽省1993—2009年时间序列数据,以农村劳动力教育年限、农民人均纯收入、农民人均家庭经营纯收入和农民工资性收入为变量进行实证分析。研究结果表明,农村劳动力教育年限对农民人均纯收入、农民人均家庭经营纯收入和农民工资性收入提高有显著正效应。文章提出提高提升安徽省农村人力资本水平的政策建议。     

健康、教育人力资本收益城乡比较研究 ——基于重庆市截面数据的观察

人力资本主要是体现在个体身上的知识、能力和健康。人力资本投资主要通过普通教育、职业培训、医疗保健和就业迁移等形式来完成。人力资本差异是造成城乡人力资本收益不同的主要原因之一。选取城市和农村样本,通过M incer及相关模型分析,研究教育、工龄及健康因素对人力资本收益的影响。由于地区差异,城乡人力资本收益在不同方面存在较大差距,城市劳动力在教育、工龄及健康方面的收益率都大于农村劳动力,但在性别方面有不一致的情况。城乡劳动力在工龄收益率方面差距不大,在教育与健康方面的收益率有较大差距。城市男性劳动力教育收益率、健康收益率小于女性,工龄收益率大于女性;农村男性劳动力在教育、工龄及健康方面人力资本收益率都大于女性。转变城乡人力资本收益的根本途径不是劳动力转移,而是增加农村地区人力资本投资。首先要转变人力资本投资观念,其次要加强农村地区教育投资,消除性别歧视,此外还要加强社会保障体系的建设等。     

农民工资收入与受教育程度关系研究

以农村人力资本为切入点,把人力资本理论运用到农村人力资本投资研究分析中,通过规范分析和实证分析,具体论证了农民受教育程度与农民工资收入的关系,以工资收入为被解释变量,以农民受教育平均年限为解释变量,对二者的关系进行了实证分析,通过研究发现,农民受教育程度与工资收入之间有显著的正相关关系,即农民受教育年限越长,其所得的工资收入就越高。最后结合我国农村实际情况,为提高我国农民工资性收入提出了相应的对策和建议。     

技术进步对中国能源效率的影响:1979—2006

运用向量自回归模型及脉冲响应函数和方差分解法,对1979—2006年间中国的FDI、人力资本和R&D投入等技术进步变量对能源效率的影响进行了研究。增加科技投入、加速人力资本形成和促进FDI吸收和利用,对中国能源效率的提高具有长期效应。     

人力资源工龄买断价格博弈分析

提出了用博弈论方法处理人力资源管理中的工龄买断定价问题的新思路,阐述员工工龄买断的二种主要思路和一个充要条件.在企业与员工双方对买断估价信息不完全和采用线性战略条件下,分别讨论工龄买断非仲裁定价与仲裁定价2种不同博弈行为.研究表明：非仲裁定价博弈双方的最优战略仍是线性战略,仲裁定价博弈双方的最优战略仅是采取单一基准价格战略,员工三种收入函数的数量化是确定工龄买断定价的基础.     

加速布尔匹配算法的研究

逻辑验证和综合中，布尔匹配利用有序二叉判定图（Ordered Binary Decision Diagram,OBDD)检验两个给定的逻辑函数是否相等。直接枚举每个函数中输入变量的各种排列顺序，并根据这些顺序进行匹配，算法时间复杂度为O(n!2^n2),n为变量数。为了提高匹配算法的效率，文中用最小项数目作为标签标定变量（变量组）。对比两函数 中变量（变量组）的标签，可删除不可能的排序，加快匹配过程。在此基础之上，利用重构将待匹配变量压缩在OBDD图的底部。利用这部分结构可以进一步区分变量。实验结果表明，该算法不仅变量区分能力要好于其他算法，且执行速度快，更具实用价值。     

关于复合函数的讨论

复合函数反应了在具体问题中出现多个变量之间的一种锁链的依赖关系。提出复合函数的目的在于把函数看成复合函数之后，就可以把复杂的函数拆成若干个较简单的函数来研究。定义：设函数y二人X）定义域为数集M，函数X一一X）定义域为数集A，G是A中使u＝9（x）EM的x的子集，若G非空，即石一xDxEA，9（x）EMI羊wxEG按照对应关系中，对应堆—一个XEM，再按对应关系f对应唯—一个y，即vXEG都对应唯—一个y，于是在G上定义了一个函数，称为函数X一9（X）与y一f（）的复合函数，记为：y一人中（x）」，x6G，u称为中间变量。p的值域范围…     

企业收益分配中的人力资本要素

本文从企业收益管理的角度出发，考虑在企业在收益分配过程中加入人力资本要素。笔者限定了人力资本要素参与收益分配的条件，认为在只有当社会发展水平和法律保障健全（客观条件）及企业类型和企业发展水平（主观条件）适合的前提下，人力资本参与分配才有实现的机会。文章以权变模型分析了人力资本收益分配的权变因素，进而举出实证分析。井例举了在人力资本参与收益分配过程中可能出现的观念错误，以为借鉴。     

一种确定最优组合投资权重的新方法

采用了单位收益最小风险的非线性目标函数，精确地确定了最优组合投资的权重。在理论和实际上都有较明显的直观意义。     

图书馆搞创收之我见

阐述了国家投资与图书馆“创收”对图书馆事业发展的必然联系和相互作用：指出图书馆搞创收是必要的，但不能影响主业；图书馆事业的发展与繁荣必须依靠国家投资。这是由图书馆的公益性决定的。     

铁路客运需求影响因素的弹性分析

对影响铁路客流的收入与价格因素进行了分析 ,运用“扩展的线性支出系统函数”和弹性分析的方法 ,计算收入和价格因素的弹性 ,并以 1 994～ 1 998年的实际统计为依据 ,将计算结果与实际相对比 ,结果相符 .对铁路客流的弹性进行了分析 ,并对铁路客运工作提出了一些建议     

房地产纯收益的内涵及预测界定探讨

房地产收益法评估所需求取的纯收益是房地产的正常预期收益,其值等于房地产全部投资的税前利润、房屋建筑物折旧、地价分摊三者之和。收益期短于、等于经济周期时,宜预测每年的纯收益。收益期长于一个经济周期时,宜用第一经济周期内各年收益的加权平均值作为年纯收益。     

企业人力资本浅析

将人力资本作为企业的一种生产要素来进行分析,探讨了它对企业产权结构、法人治理结构、企业文化和个人收益方式等方面的影响。     

高校学报的质量管理与市场定位

学报是高校科研、教学水平的标志和对外交流的窗口,质量管理是学报工作的生命,高校学报应在院校面向市场的同时选准自身的市场定位,在服务市场的同时取得自身发展的物质条件,为自身院校在世界各国与历史上取得学校地位做出应有的贡献。     

股票交易量对公司盈余公告的反应

盈余公告是对投资者和信息使用者传递盈利信息的主要会计报告、处于财务报告核心地位，文中主要研究股票交易量对上市公司盈余公告的反应，进行了交易量反应分析、绘出股票交易量在盈余公告日前后的波动曲线，并进一步对公司意外盈余和股票的非正常报酬率进行回归分析，作出盈余公告日当天两者的关系曲线，以验证股票交易量对盈余公告有着显著的反应。它对于减少散户的盲目投资，有助于投资者做出合理的市场预测，使投资理性化，而且还有助于规范上市公司的信息披露行为。     

西藏自治区贡嘎县农牧户收支状况分析

在抽样调查了西藏贡嘎县农牧户收入、支出及家庭基本情况的基础上，章重点分析了2003年该地区农牧户收入与支出的来源、数量及结构，揭示了其构成特点及存在的主要问题，讨论了前期农牧户增收工作与今后发展建议。提出了该地区的农牧户增收途径、农业生产结构调整思路及农牧村剩余劳动力转移方向应首先适应青藏高原独特的高寒、干旱生态环境之观点。     

上市公司盈余管理与股权结构关系的实证研究——基于中国上市石油化工制造业的数据

企业盈余管理并非是单纯的会计行为,它表现为不同利益相关者之间的利益冲突及其结果,鉴于中国上市公司所形成的特殊公司股权结构,有必要对其股权结构与盈余管理行为之间的关联性进行研究,从而改善上市公司内外部治理机制。以中国石油化工制造业上市公司的数据为样本,对盈余管理与股权结构关系进行实证分析,其结果显示,前五大股东比例与盈余管理程度呈正相关,而法人股比例与盈余管理程度呈负相关。机构投资者持股比例越高,越会减少盈余管理行为。     

基于信度分配函数的Agent强化学习算法

基于智能体 (Agent)系统强化学习原理和基于动态规划的Q -学习算法的基础上 ,提出了一种新的Agent强化学习算法 .该算法在Agent学习过程中不断调整Agent知识库的加权值 ,在强化学习的每个阶段 ,通过选取合适的信度分配函数来修正Agent强化学习动作的选取策略 .与标准的Q -学习方法相比 ,具有更加合理的物理结构 ,并且能保证算法收敛 .仿真实验说明该方法加快了标准Q -学习算法的收敛速度 ,具有较好的学习性能