中国城市创新空间溢出效应测度及分解

城市聚集了不同才能、教育、文化和语言背景的人群,为创新的产生及溢出创造良好环境。本文依据2009～2012年全国272个地级以上城市的面板数据,利用Moran’s I系数发现城市创新产出具有明显的空间自相关性,进而基于负指数衰减空间权重矩阵选择个体固定空间杜宾模型开展城市创新空间溢出效应的测算,并利用求偏微分法分解出空间杜宾模型下各自变量对因变量的直接效应、间接效应和总效应,考察全国及东中西部地区城市创新空间溢出随地理距离的变动模式。结果表明：(1)我国城市创新活动具有显著的空间正溢出效应,且在不同空间权重矩阵下和不同地区表现出较强的稳健性,但地区之间的溢出效应差异较大。(2)科技经费支出、科技人员数量、城市经济发展水平和外商直接投资均对城市创新产出产生促进作用,其中科技经费支出与人均GDP的空间溢出总效应、直接效应和间接效应都很明显。(3)全国城市创新空间溢出效应从150公里到1000公里范围内显著为正,650公里处效应最强;东部、中部及西部地区的城市创新空间溢出效应分别在150公里、550公里及750公里处达到最大值。     

Effect of wetted surface area on friction,pressure, wave and total drag of a kayak

Using theoretical principles, the components of drag (friction D _F, pressure D _PR and wave D _W) of a single-seat kayak were analysed. The purpose was to examine the effect of changes in wetted surface area due to changes in kayaker’s weight and the relative contribution of D _F, D _PR and D _W to the total passive drag as function of velocity. The total passive drag values were based on experimental data collected in a single-seat kayak. Three different kayaker simulated weights were tested – 65, 75 and 85 kg. D _F was the drag component that contributed the greatest percentage (between 60 and 68% at 5.56 m/s the top velocity tested) to the total passive drag for all the velocities tested and simulated weights. D _W was the most affected by the increase in kayaker’s simulated weight, mainly when comparing 65/75 to 85 kg. Results support the importance of a kayak design selection that minimises the kayak’s drag for the individual weight of the kayaker. Also, the results suggest that the path for better hydrodynamic kayak performance should seek changes that can reduce D _F, D _PR and D _W with D _F offering the most potential to reduce passive drag.     

基于小波分解的集卡港内周转时间预测

为准确预测集卡的港内周转时间,进而提升整个物流系统的作业效率,通过对集装箱码头闸口数据进行深入分析,得到3种不同任务类型的集卡港内周转时间序列,并在此基础上提出一种基于小波分解和自回归移动平均(autoregressive moving average, ARMA)模型的集卡港内周转时间预测方法。该方法首先利用小波分解技术对集卡港内周转时间序列的多维变化特征进行逐层分离,再利用ARMA模型对分离后的多个时间序列分别进行拟合,然后对拟合结果进行合并,以此近似模拟原序列的时变规律,继而实现集卡港内周转时间的短期预测。为验证该方法的有效性,将数据样本划分为训练集（75%）和测试集（25%）,训练集用于拟合多维ARMA模型,测试集用于检验ARMA模型的预测结果误差。研究结果表明,对于3种任务类型,该模型均可以精确预测集卡的港内周转时间,为物流企业调整集卡运输计划提供相应的技术支持。     

基于VAR模型的新冠肺炎疫情对航运市场的溢出效应分析

为分析新冠肺炎疫情对航运市场的影响,识别后疫情时代航运市场的潜在风险,用向量自回归(vector autoregression, VAR)和方差分解的方法测算疫情对航运市场的溢出效应。以各国家或地区新冠肺炎累计确诊人数比例代表其疫情严重程度;为消除季节性因素,以航运市场指标与上一年的同比变化率代表航运市场情况。结果显示：油船运输市场、干散货运输市场和集装箱船运输市场均受到新冠肺炎疫情的影响,但不同经济体因其在相对应的贸易市场中的供求关系不同,以及经济体对疫情的控制程度不同,所呈现的溢出效应关系亦不相同。     

PISA 2018中国四省市学生阅读素养研究新发现

青少年阅读素养的形成与发展受到先赋性因素与自致性因素的共同影响,但对于先赋性因素与自致性因素影响效应的异质性的研究近乎阙如。基于我国北京、上海、江苏和浙江四省市学生参加的国际学生评估项目(PISA 2018)测试数据,本研究运用夏普里值分解方法、分位数回归模型以及结构方程模型,考察比较先赋性因素与自致性因素对我国四省市学生阅读素养的影响,进而对这两类因素的影响效应进行异质性检验。研究发现:(1)家庭经济社会文化背景、性别等先赋性因素对我国四省市学生阅读素养的影响总体上低于阅读元认知策略、自我教育期望等自致性因素。运用有效的阅读元认知策略、抱持较高的自我教育期望以及强烈的阅读兴趣,是我国四省市学生阅读素养表现卓越的三个关键要素。(2)家庭经济社会文化背景对学生阅读素养的影响在不同教育阶段、不同性质学校及不同地区存在异质性,表现为家庭背景对初中阶段、全日制普通中学、城市的学生阅读素养成绩产生更大的边际影响。(3)阅读元认知策略、阅读兴趣等自致性因素对高中阶段、职业中学、农村的学生阅读素养表现更为重要。(4)家庭经济社会文化背景对不同分位数上的学生阅读素养的影响呈"两端低、中间高"的特征,特...     

Visual expression of factor decomposition in regression analysis: An example of Japanese housing rents

This paper presents the importance of the visual expression of factor decomposition in regression analysis, which is particularly worthwhile for undergraduate students whose majors are not mathematics but social science. The conventional purpose of regression analysis is to examine specific hypotheses empirically. In particular, the statistical significance of the explanatory variable was tested, which may have been difficult for many students to understand mathematically. To remedy this, factor decomposition is introduced in the same way that human body composition is broken down into water, fat, and muscle. As an illustrative example, multiple regression was applied to the determinants of housing rents in Japan. The explanatory variables were the living area, building age, and walking time from the nearest station. The findings suggest that, with the help of visual expression, a student can easily appreciate which variable significantly affects housing rents.     

中国交通碳排放驱动因素分析 ——基于脱钩理论与GFI分解法

识别中国交通碳排放影响因素，将其分解为能源结构、（交通）能源强度、交通强度、经济城市化、人口城市化、土地城市化6个驱动因素，分析不同脱钩状态下各因素驱动效果尤为关键，其中，所采用的广义费雪指数（GFI）因素分解法具有消除残值、分解更完全的优势。研究发现，中国交通碳排放持续增长，但理想脱钩状态省份从0个上升到8个；经济和土地城市化是阻碍碳减排最关键因素，人口城市化、交通强度、能源结构促进碳减排；能源强度、交通强度是形成不同脱钩状态主因。构建“高效、紧凑、智能”城市交运体系有助于交通部门更早实现碳达峰。