要素投入对中国经济增长的影响

根据丹尼森对经济增长因素分析方法,分析改革开放以来,各要素对中国高速经济增长的贡献,得出改革开放以来,中国的经济增长主要依赖于资金的投入。通过与韩国、日本在经济高速增长时期,各要素对他们经济增长的贡献做比较,说明大部分国家经济发展的起飞阶段,其经济发展比较多地依赖资金投入和劳动力的投入,是一种普遍现象。并从产业结构方面对经济增长划分三个阶段,对中国靠高投入来支撑的高速经济增长以理论支持。     

江苏省高等教育对经济增长贡献率的估算及分析

采用柯布-道格拉斯生产函数构造的模型,测算江苏省教育通过提高劳动者素质对经济增长的贡献率。结果表明,江苏省教育对经济发展有良好的促进作用,但是高等教育对经济增长的贡献率较低,江苏省仍应重视和处理好高等教育发展与经济增长的关系。     

饵料组成对七彩神仙鱼最大摄食率、生长和消化吸收的影响

在水温28℃的条件下,配制3种饲料(饲料I:猪心35%、牛心35%、虾肉30%;饲料II:猪心70%、虾肉30%;饵料III:牛心70%、虾肉30%),进行摄食-生长实验(实验周期为31d),实验鱼47.83-68.26g,测定其最大摄食率(Cmax)、特定生长率(SGR)、转化效率(K)和表观消化率(D)。方差分析表明:不同饲料对七彩神仙鱼的Cmax,SGR和K均无显著影响(p>0.05),其Cmax(湿),K,SGR的平均值是分别为3.00%,7.80%,0.24;而对D有显著的影响(p<0.05),饲料(Ⅰ)和(Ⅲ)的消化率相近,分别为95.58%和95.11%,饲料(Ⅱ)的消化率最低,为93.64%。     

金融发展与经济增长关系：基于福建省的实证

金融无疑是现代经济社会的命脉。金融发展与经济增长之间的关系更是倍受经济学研究者的重视。现存的大量研究文献表明,金融发展是促进经济增长的重要因素之一。通过选取1991-2007年的年度数据,对福建省金融发展与经济增长进行协整分析。     

探析新课改背景下教师教学个性的式微与成长

教师具有自我个性的教学是“人性”在课堂教学的体现。新课程改革在解放学生的同时,也为教师具有自我个性的教学提供了展示的舞台。然而,事与愿违,新课程改革中教师的教学模式化、固定化,边缘化的倾向却越来越明显;当我们为解放学生、张扬学生个性欣喜时,发现教师的教学个性在改革的浪潮中逐渐被淹没。教师教学主体性的失落、教师教学能动性的枯竭、教师教学创造性的阻碍、教师教学自主性的压抑等四个维度是新课改背景下教师教学个性式微的主要原因。新课程改革呼唤教师教学个性的成长,这需要教师主体意识的回归,教师自己积极主动的“适应”、“理解”、“体验”,学校运用开放、弹性的教学管理模式,并建立促进生命发展的教师教学评价体系。     

企业家精神与经济增长——奥地利学派的视角

建立在新古典生产函数基础上的主流经济增长理论忽视了企业家精神在经济增长中的作用,不能对经济增长的过程和实现机制做出合理的解释。奥地利学派经济学关于企业家过程的理论为经济增长的动态机制提供了一个微观基础,尤其是柯兹纳的企业家理论解释了企业家机会和经济增长的真正源泉。沿着奥地利学派的这一理论逻辑,我们可以为经济增长指明一条有利于企业家精神成长的制度路径。     

教育支出与经济增长的关系再探讨——基于1980—2012年的时间序列数据

采用双对数模型,运用中国1980—2012年的时间序列数据实证检验了教育支出与经济增长的关系。结果显示,教育支出、投资、劳动力对经济增长都存在显著的正向影响,而且教育支出的经济增长弹性比投资、劳动力的经济增长弹性更大。在此基础上,提出了一些政策建议。     

从社会调查看民国时期华北地区的人口状况

从李景汉和当时其他学者的调查入手,考察华北地区人口的性别比例和增长类型,从而引出对人地关系的探讨,并且以后者为重点。同时,从人地关系的分析中,还可以得知农民并非是一个愚昧、落后的群体,他们对农业生产、日常生活的安排都是有一定合理性的,在他们的生活中潜藏着一种朴素的智慧。     

财政扩张机制下的消费约束研究

在今后一个时期内能有效带动中国经济发展的只能是消费需求,提升消费需求水平必须改变我国的现有财政政策,从控制财政收入增长速度到改变收入结构与支出结构,为有效提升消费水平提供支撑。     

Fitting Unstructured Finite Mixture Models in Longitudinal Design: A Recommendation for Model Selection and Estimation of the Number of Classes

In longitudinal design, investigating interindividual differences of intraindividual changes enables researchers to better understand the potential variety of development and growth. Although latent growth curve mixture models have been widely used, unstructured finite mixture models (uFMMs) are also useful as a preliminary tool and are expected to be more robust in identifying classes under the influence of possible model misspecifications, which are very common in actual practice. In this study, large-scale simulations were performed in which various normal uFMMs and nonnormal uFMMs were fit to evaluate their utility and the performance of each model selection procedure for estimating the number of classes in longitudinal designs. Results show that normal uFMMs assuming invariance of variance–covariance structures among classes perform better on average. Among model selection procedures, the Calinski–Harabasz statistic, which has a nonparametric nature, performed better on average than information criteria, including the Bayesian information criterion.