一、如何设定管理幅度？（论文文献综述）
黄志[1]（2021）在《人工智能对经济增长的影响研究》文中认为纵观人类社会的演进历程,技术创新一直是推动地区乃至国家经济发展的内生动力,是各国抢占国际竞争高地的重要手段。近年来,随着互联网技术迅猛发展、计算机运算能力和运算速度大幅提升以及算法有效性取得极大突破,人工智能在世界范围内取得了突破性进展,并迅速将人类社会送入了智能时代,加速改变着人类社会生产生活的各个方面。基于此,世界各国纷纷围绕人工智能展开了新一轮角逐,美、日、德、法等国先后颁布了一系列扶持人工智能产业发展的政策措施,以期借人工智能之势在新的历史时期抢占国际竞争中的优势地位。就中国而言,人工智能作为一项引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正在受到党中央的高度关注。习近平总书记在2018年10月31日政治局第九次集体学习时强调,要推动我国新一代人工智能健康发展。在2018年12月21日中央经济工作会议上再次强调要加强人工智能等新型基础设施建设。在2019-2020年,进一步强调要积极推动人工智能与媒体、教育、社会治理以及疫情防控等领域深度融合。届此,中国的人工智能及其与经济社会深度融合踏上了新征程。人工智能作为一种技术进步,在与经济社会的深度融合过程中具体表现为各种有形（机器人）和无形（算法、系统等）的技术创新。那么,人工智能技术创新如何影响经济增长?通过什么渠道影响经济增长?“索洛悖论”是否存在?从长期而言,是否会使经济呈现指数级增长趋势?从国际层面而言,人工智能在全球范围内的加速渗透是否会进一步扩大未来南北差距?围绕人工智能的这一系列问题具有相当重要性,但目前尚未有系统性研究,甚至在一些方面仍存在研究空白。为此,论文以经济学为主,结合计算机科学、哲学、数学等多学科理论知识,综合运用历史分析与比较分析相结合、归纳与演绎相结合、理论研究与实证分析相结合、静态分析与动态分析相结合等研究方法,按照“总-分-总”的结构谋篇布局,以研究人工智能对经济增长影响效应。论文主要内容如下:总论部分在系统梳理相关文献、详细阐述理论基础以及清晰刻画人工智能影响经济增长的典型事实基础上,探析了人工智能在向经济社会渗透过程中表现出的四大经济效应:智能渗透效应、边界延展效应、知识创造效应和自我深化效应,并对影响经济增长的三大主要因素（劳动、资本和生产技术）进行分析。在此基础上,通过分析人工智能四大经济效应作用于劳动、资本和生产技术对经济增长的影响效应,提出由劳动渠道、资本渠道和生产率渠道三条渠道构成的人工智能影响经济增长的总体分析框架。分论部分将理论分析和实证检验相结合逐一探讨了人工智能影响经济增长的劳动渠道、资本渠道和生产率渠道。此外,由于数据不可得,无法通过实证分析的方式来识别人工智能对长期经济增长的影响,因此,本文基于理论层面,进一步探讨了人工智能对长期经济增长以及未来南北差距产生影响的作用机理。研究发现:第一,人工智能技术创新能够显着促进经济增长,长期经济增长甚至存在指数级增长的可能。人工智能作为新一轮技术进步最显着的技术创新,与传统技术创新相似,能够为区域乃至国家经济增长提供动力源泉,显着推动宏观经济增长。但与传统技术创新不同的是,人工智能能够通过实现自动化知识生产,为经济提供更强的增长效应,长期而言,如果智能自动化技术进步与新任务边界延展规模一致,经济将实现指数级增长。但不容忽视,人工智能与经济社会渗透融合并非一蹴而就,而是会经历导入阶段、拓展阶段和成熟阶段等阶段的积累和调整过程。因此,人工智能并非一开始就能对经济增长产生促进作用,在人工智能的导入阶段,将对经济增长产生负向效应。人工智能具有“当代与未来贯通的长期性”,经过导入阶段的积累和调整过程,对经济增长的促进作用才得以显现,长期而言,经济存在指数级增长的可能,但同时伴随着南北差距的扩大。自主创新成为缩小未来南北差距的关键,而提升欠发达国家的技术引进效率仅能够缓解南北差距扩大的趋势。第二,人工智能的发展伴随而来的是劳动力从机械化、知识创造性低的工作和既定程序的开放型脑力劳动中解放出来,而新工作岗位对劳动力的素质和技能要求不断提升,带来高技能劳动力需求扩大和实际工资水平提高,进而对经济高质量增长产生推动作用。劳动是人工智能技术创新促进经济增长的重要渠道之一,劳动渠道主要通过劳动就业路径和劳动收入路径促进经济增长。从劳动就业路径而言,人工智能能够将劳动力从繁琐的工作中解放出来,与此同时,创造新的就业需求,拉动劳动力就业,推动经济增长;从劳动收入路径而言,人工智能能够带来更高的劳动收入水平,对经济增长表现出显着的正向效应。目前,人工智能发展的同时,工作任务标准化、劳动力素质和技能提升以及智能渗透引致就业均能缩小技能收入差距,技能收入差距并未呈扩大趋势,将对经济增长产生正向效应,但不容忽视的是,目前人工智能与经济社会渗透融合尚处于拓展初期,边界延展对技能收入差距的扩大效应并未得到完全释放,未来仍然存在技能收入差距扩大的潜在风险。另外,人工智能在与经济社会渗透过程中同样潜伏着风险和挑战,尤其是在人工智能的导入阶段,会带来智能机器挤出劳动就业,降低劳动收入水平,并加剧收入不平等,进而抑制经济增长。只有经过导入阶段的调整和技术积累,人工智能的经济增长效应才能真正发挥作用。第三,人工智能在经济社会的快速渗透将吸引更多的资本积累,增加资本投资,提升资本的生产效率,对宏观经济增长产生支撑作用。资本是人工智能技术创新促进经济增长的又一渠道,而这一渠道主要通过资本积累路径和资本结构路径发挥作用。就资本积累路径来看,在人工智能的导入阶段,人工智能资本增加的同时挤出传统资本,由于增加的人工智能资本难以弥补挤出的传统资本,进而资本积累下降,抑制经济增长,但经过导入阶段的调整和技术积累,人工智能能够吸引更多的资本投资,增加资本积累,且增长幅度大于下降幅度,进而资本积累总体呈上升趋势。中国作为最大的发展中国家,资本积累尚存在较大空间,通过增加资本积累能够促进经济增长。就资本结构路径来看,受行业工作任务特征的影响,人工智能的渗透难度存在行业差异。由于产品生产部门智能渗透相对容易,将吸引大量人工智能资本和部分传统资本流入,而服务部门智能渗透难度大,该部门新增的高技能岗位将吸引大量传统资本流入。在两种资本的流动过程中,无论是产品生产部门大量采用人工智能资本替代劳动力,还是服务部门部分采用人工智能资本替代劳动力,传统资本与高技能劳动力相结合进行生产,都将提升资本的生产效率,促进经济增长。第四,人工智能的发展能够突破“索洛悖论”的怪圈,显着提升技术效率,最终体现为全要素生产率的增长,为经济增长提供力量源泉。生产效率是除劳动和资本外人工智能技术创新促进经济增长的又一渠道,而这一渠道包括技术进步路径和技术效率路径。但实证发现,生产率渠道主要通过技术效率路径发挥作用,技术进步路径的作用并不显着。具体而言,现阶段,人工智能技术创新对促进技术传播和扩散、科学发现与发明以及技术革新和改进等的作用并不显着,难以通过技术进步路径实现经济增长。但能够提升其他生产要素间衔接配合的契合度,补充或增强传统生产要素,带来微观主体的管理方式、社会管理方式以及经济社会组织运行的模式不断改革,改善要素质量与配置效率,进而驱动经济增长。然而,人工智能并非一开始就能提升全要素生产率,同样需要调整和技术积累的过程。人工智能在导入阶段,由于“索洛悖论”的存在,对经济增长的促进作用并不明显,但随着人工智能在行业应用的逐渐成熟,“索洛悖论”将消失,全要素生产率显着提升,且提升幅度大于前期的下降幅度,进而实现经济增长。最后对论文的研究结论进行总结,并就中国人工智能发展提出了政策建议。另外,本文可能的创新之处主要体现在以下三个方面:第一,多角度、综合系统地分析了人工智能影响经济增长的三条渠道,补充和拓展了人工智能与经济增长的相关研究。围绕人工智能与经济增长的已有研究往往直接指出人工智能对经济增长的影响方向,而缺乏作用机理分析,或者从某一方面研究人工智能对经济增长的影响,缺乏多视角、综合系统的研究。本文基于人工智能影响经济增长的典型事实,从劳动、资本和生产率等多角度出发,综合系统地分析了人工智能影响经济增长的作用渠道,在一定程度上补充和拓展了已有的相关研究:（1）劳动渠道。人工智能的发展伴随着劳动力从机械化、知识创造性低的工作和既定程序的开放型脑力劳动中解放出来,创造的新就业岗位带来高技能劳动力需求扩大和实际工资水平提高,推动经济高质量增长,与此同时,人工智能也将带来技能溢价,加剧收入不平等,进而抑制经济增长。（2）资本渠道。人工智能能够增加资本积累,带来人工智能资本和传统资本在行业流动,提升资本的生产效率,推动经济增长。（3）生产率渠道。人工智能在行业的应用过程中能够提升其他生产要素间衔接配合的契合度,补充或增强传统生产要素,带来微观主体的管理方式、社会管理方式以及经济社会组织运行模式不断改革,改善要素质量与配置效率,进而驱动经济增长。第二,考虑了人工智能对经济社会产生影响的阶段差异,从理论上科学、全面地认识了人工智能在渗透融合的不同阶段对经济社会的风险与机遇。人工智能向经济社会渗透融合并非一蹴而就,而是会经历从导入到不断成熟的过程,因此,其对经济社会的作用效应也将存在阶段差异。Hémous&Olsen（2015）、王君等（2017）等研究注意到了人工智能对劳动就业和收入差距产生影响的阶段差异,但在人工智能的其他相关研究中并未受到重视。因此,围绕人工智能与经济增长的已有研究均未考虑人工智能产生影响的阶段差异,进而忽略了人工智能对经济社会产生影响的调整过程,而调整过程往往伴随着风险与挑战。因此,缺乏这一考虑,可能导致研究结论出现偏差。本文将人工智能产生影响的阶段差异引入分析过程,分析了人工智能在与经济社会渗透融合的不同阶段通过作用于劳动、资本和生产率对经济增长的作用效应,明确了人工智能风险和机遇的阶段存在性。在一定程度上,这是对既有人工智能与经济增长相关研究的一个重要补充。第三,从行业层面出发,探索出了一种衡量人工智能发展水平的方法,弥补了目前人工智能相关研究在数据选择上的不足。受相关数据可得性的限制,国内围绕人工智能的实证研究较少,已有的实证研究主要采用工业或制造业机器人数据进行研究,并不能全面反映人工智能在整个国民经济行业的渗透情况,得到的结论存在片面性。本文采用人工智能相关专利申请量作为衡量人工智能发展水平的代理变量。基于本文对人工智能的界定,分别以“人工智能”“算法”“专家系统”“机器人”为关键词,在Patenthub专利汇全球专利数据库搜索专利数据,将重复的数据进行剔除,并将得到的人工智能专利数据根据三个层次分入我国国民经济各行业。第一个层次:按国际专利分类（IPC）主分类号归类;第二个层次:难以按IPC号分类的专利数据按照《国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表》归类;第三个层次:剩余的专利数据按用途划分。最后形成2003-2018年19个行业人工智能专利绝对量的面板数据。这一数据清晰地反映了人工智能在不同行业的渗透情况,以及对不同行业产生的影响效应。基于此,实证检验了人工智能的经济效应,克服了人工智能与经济增长相关研究在人工智能代理变量选取上的不足。
车明[2]（2021）在《贸易政策不确定性及其宏观经济效应研究》文中研究指明尽管长期以来世界各国都致力于打造一个公平、开放、稳定的国际贸易体系,但是由于各国在全球经济发展过程中的利益分配存在分歧且现有多边贸易组织（如WTO）无法对各国贸易政策施加强有力的约束,使得各国均有可能对本国贸易政策进行调整,而外界无法准确预知其贸易政策是否会调整、何时调整以及如何调整,贸易政策不确定性仍然是国际贸易发展过程中一个无法回避的问题。2008年金融危机之后,各国政府都在采取各种措施来阻止本国经济下滑,这样的状况引起了全球各界对于贸易政策不确定性的普遍忧虑。这种对贸易政策不确定性的担忧并未随着各国经济的复苏而逐步缓解,反而在近几年中愈演愈烈。美国前总统特朗普上台执政之后,坚持奉行“美国优先”政策,不断挑起与其它国家的贸易摩擦。除美国外,日本将韩国排除出贸易优惠“白名单”,同样引起亚洲内部国家间贸易分歧,由于英国“公投脱欧”,欧盟贸易政策环境变得疑雾重重,而此次“新冠肺炎”疫情在全球范围内的爆发也提升了潜在的贸易政策不确定性。在导致全球贸易政策不确定性提升的各个事件中,中美贸易摩擦无疑和中国的关系最为密切,由于美国是中国的第一大贸易伙伴,此次中美贸易摩擦势必会对中国的宏观经济运行产生重要影响。因此,结合本次中美贸易摩擦的基本事实研究贸易政策不确定性及其宏观经济效应,有助于更深入的理解贸易政策不确定性自身的特点及其与宏观经济运行间的关系,亦能为评估本次中美贸易摩擦对中国宏观经济产生的影响提供一定依据。本文的第一章内容为绪论,阐述了本文的研究背景、选题意义、研究内容、研究方法、研究创新与研究不足等内容。第二章的文献综述从贸易政策不确定性的理论研究、贸易政策不确定性的实证研究、不确定性的内生性研究和其他经济政策不确定性的影响研究四个方面对现有文献进行梳理,并对相关文献进行了简要评述。接下来,本文从两个角度对贸易政策不确定性自身的特点展开研究,其中第三章对三种测度贸易政策不确定性的方式进行了分析与比较,并选择最优的测度方式,为后文的相关研究内容奠定基础;第四章探讨贸易政策不确定性是宏观经济波动的内生响应还是外生冲击,为后文的理论建模方式提供指导。而后,本文分别从模型和实证的角度对贸易政策不确定性的宏观经济效应进行研究,其中第五章结合中国实际情况构建包含异质性企业的开放DSGE模型模拟贸易政策不确定性变化对中国宏观经济运行的影响,并探讨其传导机制;第六章基于模型分析结果和现实情况构建冲击约束集,对贸易政策不确定性冲击的宏观经济效应进行实证研究。最后,第七章对前文的相关研究内容进行总结,得出本文的研究结论并提出相关可行性建议。具体而言,本文的研究工作主要获得了以下几点结论:（1）结合中美贸易摩擦期间基本事实对三种贸易政策不确定性测度方法进行比较后发现,就本次中美贸易摩擦过程中所发生的实际情况而言,基于贸易政策发生不利变化幅度的“关税测量法”无法准确衡量贸易政策不确定性;利用“随机波动率法”测度贸易政策不确定性时,会将已经提前告知的关税波动也计入贸易政策不确定性指标中,且未能识别本次中美贸易摩擦期间出现的不同商品关税税率反向变动造成的抵消效应;通过对报纸进行文本分析构建的贸易政策不确定指数能够较好地反映此次中美贸易摩擦过程中两国的贸易政策不确定性,且丰富的时变性质还能够体现一段时期内经贸关系紧张与缓和的交替变化。（2）贸易政策不确定性内生性识别结果表明,工业增加值的增长率会因为正向的贸易政策不确定性冲击而下降;而工业增加值增长率受到冲击时,贸易政策不确定性的变动方向不确定,因此可以认为贸易政策不确定性是中国宏观经济波动的一个原因而非结果。方差分解的结果显示,贸易政策不确定性冲击对工业增加值的解释力度较强,中国贸易政策不确定性的变化对经济波动具有相对重要的影响。此外,对借助工具变量寻找到的唯一解分析发现,贸易政策不确定性冲击具有明显右偏和厚尾的非正态分布特点。（3）在构建异质性开放DSGE模型分析贸易政策不确定性冲击对宏观经济运行的影响时,基于哈佛大学经济复杂性数据库与联合国Comtrade数据库所提供的中国2017年进出口产品级数据发现,在中国进口产品结构和来源国构成不变的情况下,如果中国对原产于美国的进口商品加征新的关税,会使得中国进口商品的平均税率上升2%左右。此外,基于中国工业企业数据库的分析发现,非出口企业年平均出口市场进入率为9.70%,出口企业年平均出口市场退出率为12.78%。数值模拟结果表明,中美贸易摩擦将导致宏观经济下行,即投资、消费、就业和产出等均出现不同幅度的下降,且本次中美贸易摩擦过程中,贸易政策不确定性上升所产生的“下行效应”约占总效应的30%至40%。在传导机制分析中发现,新厂商进入与在位厂商退出是产生本文基准模型脉冲响应结果的核心传导机制,此外,名义粘性、商品偏好、消费习惯和投资调整成本均会对脉冲响应结果产生一定的影响。（4）在实证分析贸易政策不确定性对宏观经济运行的影响时发现,在受到贸易政策不确定性冲击后,反映宏观经济整体运行情况的宏观景气指数出现一个“驼峰状”的负向偏离;在反应宏观经济运行的具体指标方面,贸易政策不确定性冲击对工业增加值同比增长率的负面影响最大。方差分解结果表明,贸易政策不确定性冲击对宏观景气指数的解释力度在冲击出现之后的前5期中逐步上升,并在长期中稳定在高位;在反应宏观经济运行的具体指标方面,贸易政策不确定性冲击对工业增加值同比增长率、社会消费品总额同比增长率和进口贸易总额同比增长率的解释力度都超过了20%。贸易政策不确定性冲击的时变分析表明,在本次中美贸易摩擦之前,宏观景气指数的脉冲响应相对稳定,但在本次中美贸易摩擦期间,贸易政策不确定性冲击的“负面影响”明显增强;在反应宏观经济运行的具体指标方面,在本次中美贸易摩擦期间,工业增加值同比增长率的脉冲响应值在短期内迅速下降,而后逐步回升,并未体现出“先逐步下降,后逐步回升”的特点;和其他两项指标相比,社会消费品零售总额同比增长率的脉冲响应峰值出现较晚,且具有一定的长期效应;进口贸易总额同比增长率的脉冲响应值呈现出明显的先上升后下降的特点,且在本次中美贸易摩擦期间变动幅度明显增大。本文的创新点主要体现在以下四个方面:（1）在研究视角方面,本文并未像大多数文献那样将关注点集中在微观层面,重点分析贸易政策不确定性下降对企业经营行为的影响,而是结合本次中美贸易摩擦持续时间长、波及范围广、国际影响大的特点,选择将注意力集中在宏观层面,重点研究贸易政策不确定性上升对中国宏观经济运行情况产生的影响。（2）在贸易政策不确定性的测度方面,本文并未直接指定某种特定的方法来衡量贸易政策不确定性,而是结合本次中美贸易摩擦过程中的客观事实对“关税测量法”、“不确定性指数法”和“随机波动率法”这三种测度方式的准确性进行分析与比较,并选择最符合本次中美贸易摩擦基本事实的方式去测度贸易政策不确定性及其变化。（3）在理论模型方面,本文结合新进入企业对中国经济增长具有较大贡献且其自身也具有较高进入率与退出率的基本事实,在建模分析过程中通过引入新企业进入与在位企业退出机制,将市场外潜在进入企业的经营决策也纳入本文模型的分析框架内。同时为了让模型设置更加符合中国现实,本文根据中国企业级数据对不同类型企业进入出口市场的沉没成本进行校准,并基于中国进口产品级数据估计中美贸易摩擦期间中国进口商品平均税负变化情况,让数值模拟结果更具现实意义。（4）在实证研究方面,本文并未直接将贸易政策不确定性变化视为导致中国宏观经济波动的外生冲击,而是尝试分析贸易政策不确定性变化和中国宏观经济波动的因果关系。其次,在实证分析贸易政策不确定性冲击对中国宏观经济运行的影响时,本文基于DSGE模型的数值模拟结果构建符号约束,同时基于中美贸易摩擦的基本事实构建叙事法约束,并在实证分析过程中同时施加符号约束与叙事法约束进行冲击识别。
杨竟艺[3]（2021）在《不同地貌类型景观格局尺度效应分析》文中研究表明尺度依赖性是普遍存在的生态学问题,也是景观生态学及相关学科研究的热点问题。地貌是直接影响景观格局最关键的因素。目前,景观格局尺度效应的研究取得了丰硕的成果,但地貌类型对尺度效应的影响还未可知。本研究选择山地、丘陵、平原三种典型地貌类型的景观作为研究区;采用景观格局指数法以及相关性分析法,分析不同地貌类型对幅度效应的影响。研究结果表明:（1）根据景观结构特征的分析表明,山地景观中的基质组分为草地,对景观动态具有控制作用;丘陵景观和平原景观中耕地的面积最大,连通性最好是为景观的基质组分。（2）三种地貌类型在斑块类型水平以及景观水平上均具有明显的尺度效应。斑块类型水平的幅度效应表明:山地景观中12 km为特征尺度,88 km为有效幅度;丘陵景观中14 km为特征尺度,90 km为有效幅度;平原景观中24 km为特征尺度,86 km为有效幅度。景观水平的幅度效应表明:三种地貌类型中20km为特征尺度,90 km为有效幅度。不同地貌类型具有不同的尺度依赖性,100km×100 km的幅度范围是研究景观格局尺度依赖性的有效幅度。（3）地貌类型对幅度效应没有影响,不同景观的幅度变化均可划分为三个部分。第一部分:在较小幅度范围内,景观格局指数曲线波动剧烈,尺度效应最为明显;第二部分:在较大幅度范围内曲线波动缓慢,尺度效应减弱;第三部分:在更大幅度范围内曲线无明显变化,超过100 km以后尺度效应消失。（4）随着幅度的增加,不同地貌类型景观格局指数的显着性逐渐增强,存在尺度推绎的可能。
杜丽丽[4]（2021）在《Q公司平衡计分卡与全面预算的整合研究》文中研究表明企业的生存与发展是在战略指导下进行的,战略管理是企业日常经营管理的过程,起着协调全局、引导企业合理配置资源的作用。全面预算管理是一项重要的企业管理活动,其组成部分在企业管理实践中发挥着越来越重要的作用。Q公司是西北地区最大的水泥生产企业和特种水泥生产企业,在国内经济增长放缓、行业产能过剩、国家严格控制房地产市场的复杂环境下,面临全面预算管理实施效果不佳、成本规模降低难度大等重大问题,且企业现行全面预算管理侧重于实现财务预算指标,不能有效衔接预算管理过程中的产业战略目标和绩效管理等关键环节。在严峻的市场环境下,不能很好的为Q企业创造明显的内部竞争优势,然而,平衡计分卡最大的优势在于它可以将企业战略分解为相应的驱动因素,并形成绩效评价指标,这些指标是具体的、因果的、平衡的,从而实现与战略目标的有机整合,改善预算管理的弊端。本文基于对当前全面预算管理的相关基础理论和研究现状的深入了解,对Q公司现有预算管理状况进行分析,发现主要问题,并对Q公司在全面预算中引入平衡积分卡可行性与必要性进行阐述,在这个基础上构建基于平衡计分卡的全面预算体系,详细步骤为:首先,以战略为起点,以平衡计分卡为工具,确定预算编制和考评的KPI指标,其次,在预算编制中,平衡计分卡四个维度的关键指标是支撑财务指标实现的作业量,资本预算以企业战略为导向、销售预算凭借顾客维度指标的支持、生产与储运预算依靠内部流程非财务指标的完成、期间费用预算与学习与成长维度息息相关,最后,预算执行与考核以平衡计分卡的维度指标为基础设计各部门和员工的考核标准,采用打分制对Q公司的预算执行和考核情况进行评价,实现预算与平衡计分卡二者的整合。
孙贯永[5]（2021）在《外热式气基直接还原炼铁工艺的基础与应用研究》文中提出在我国政府明确提出2030年前碳达峰、2060年前碳中和目标的背景下,实现炼铁工序CO2排放的绝对减排,以及高端特钢对优质纯净海绵铁原材料的需求,促使企业及研究院所加快开发适应我国国情的气基直接还原炼铁工艺。论文是与山西某企业合作开发新型外热式加热炉在低阶煤热解及碳与水蒸气反应生成CO+H2的成功中试经验的基础上,进一步延展合作开发新型外热式气基直接还原炼铁工艺,历时十年时间,全面进行了外热式气基直接还原工艺的基础理论及实验研究,并依据基础研究结果设计了年产3000吨、8万吨、30万吨规模的工艺和装备。外热式气基直接还原炼铁设置两个各自独立的内、外系统,之间由高导热的材料（火墙）隔离,其特点是还原所需的热能由外热系统以燃气燃烧后通过火墙向炉内传热的方式提供,还原气和球团在还原炉内被外热系统加热到所需的还原温度,而不是还原气在炉外被加热到还原温度后进入还原炉,具备球团和还原气常温入炉,还原铁低温出炉,还原气压强损失小,吨铁能源消耗低等特点。外热燃烧系统具有独立的蓄热室火道加热功能,可以实现炉内还原系统温度的精准控制,提高了还原气的利用率,有效避免了还原初期高温段球团的粘结和末期得到海绵铁后的低温析碳。外热式气基竖炉所构造的高温反应容器中,还原气与铁氧化物组成多元多相体系在炉内完成平衡反应,还原铁的生产效率与CO+H2为主的还原气的成分、还原温度、外加热能源的消耗有关,而CO+H2为主的还原气在900℃的气体利用率极限只有31.098%～37.181%,还原气体还原、升温、降温、换热等过程中将引起热焓的大幅度的波动,从而影响吨铁综合能耗。有必要结合外热式气基直接还原的特点,研究提高不同还原气的利用率和降低能源消耗的机理,这是本研究的主要目的。首先根据最小自由能原理的需要,以等压比热容和热力学方程,推导了体系中物质在不同温度区间的吉布斯自由能与温度的关系式,用于编制相应温度区间的最小自由能计算程序。设定初始还原气量、各组元的浓度组成、压强、温度等条件,得到相应的平衡态组成,延伸得到还原气体的利用率、平衡态浓度、还原气参与度、反应热焓、产气比等参数。根据构建的外热式气基直接还原炼铁的能耗模型,获得不同条件下吨铁气体的升温热焓、反应热焓、固体升温热焓、总热焓需求及体系热焓输入、可回收热焓及热焓回收率等参数。通过对各种不同组成的还原气的研究发现,当还原分别处于Fe2O3→Fe3O4、Fe3O4→Fe0.947O、Fe0.947O→Fe 阶段,即发生铁氧化物逐级还原的阶段,还原气体利用率及平衡态浓度、气体的还原参与度、还原气体中CH4的转化率、产气比等参数保持不变,利用这一特点,可以反推氧化铁中的Fe完全还原时的还原气的需求量、还原后气体的组成和各组元物质的量及反应热焓。对%CO+%H2=100还原气还原Fe2O3的多元多相热力学平衡体系进行了研究:1)分析了不同组成的还原气体的初始成分与其利用率等随着还原气组成不同的演变规律,发现对于%CO=%H2=50的还原气体,研究了还原产物不含Fe3C+C+CH4体系与包含Fe3C+C+CH4体系在Fe0.947O→Fe阶段的各种反应参数的区别,发现后者的反应热焓更低,因为该阶段为吸热反应,而CH4的生成是放热反应,两者叠加,反应吸热减少;当CO初始浓度大于50%,随着温度增加,CO+H2气体利用率呈降低趋势;当CO初始浓度小于50%,随着温度增加,CO+H2气体利用率呈增加趋势。CO初始浓度越大,CO+H2气体总的利用率越小。900℃时,压强对CO+H2气体利用率有着明显的影响;当温度1000℃以上时,压强对CO+H2气体利用率的影响可以忽略。2)理论模型计算了用CO+H2气体还原Fe2O3过程的理论能源消耗,发现当CO初始浓度小于10%,体系综合热焓（即热收入与热消耗的差）随着温度的升高而减小;当CO初始浓度为20%,体系综合热焓随着温度变化的幅度很小,但总的趋势是体系综合热焓随CO初始浓度的增大而减小;当CO初始浓度大于30%,体系综合热焓随着温度的升高而增大。当CO初始浓度在65%～71%时,体系综合反应热焓为零。在热焓输入项的构成占比中,从大到小依次是气体升温吸热、固体升温吸热、反应热焓。体系的压强对吨铁能源消耗的影响较小。不同组成的CO+H2还原气还原吨铁体系的热焓输入在108.062～122.051 kgce区间,热焓回收率在65%～95%区间变化。对于还原气成分组成多样化的特点,利用多元多相的最小自由能模型研究了%CO+%H2=90,%CH4+%N2=10初始还原气还原Fe2O3的反应特征和理论能源消耗的规律。研究发现:900℃条件下,还原气中每增加1 Nm3 CH4减少吨铁还原气需求量约6.100～7.337 Nm3,减少吨铁的化学反应热焓1.940～9.666 MJ,减少吨铁还原气升温热焓6.058～7.598 MJ,减少吨铁热焓能输入4.118～17.264 MJ。利用这一特点,理论研究了使用CH4+H2构成还原气所必须的条件,减少纯H2还原体系的吸热量,整体降低局部的加热需求的热量和工艺条件;或使用CH4+CO构成还原气,减小纯CO还原体系的放热量,降低局部过热可能性所对应的工艺条件。焦炉煤气是典型的富含H2和CH4的工业气体,对焦炉煤气还原Fe2O3的热力学平衡和能源消耗模型的研究发现:焦炉煤气在热力学上具有不重整直接用于还原炼铁的可行性,但需要对焦炉煤气量、氧化铁的量、还原温度及还原的动力学条件进行精确的控制,加入过多的焦炉煤气有析出C的可能,且增加了吨铁能源消耗。Fe2O3恰好完全被还原时的焦炉煤气的利用率随温度的升高而增加,在900℃时为81.900%,吨铁热焓需求为165.416 kgce,但这两项会由焦炉气体组成的变化而改变。进一步对%CO+%H2+%CH4=100还原气在900℃下还原Fe2O3的多元多相热力学平衡和能源消耗模型的研究发现:1)随初始CH4浓度的增大,反应焓变和总热焓需求量增大,气体升温热减小,反应焓变的能耗占比持续增加,气体升温热和固体升温热的能耗占比持续减小。2)在%CH4=50时,总热焓需求量为 275.412～276.433 kgce/tFe,与不含 CH4 的%CO+%H2=100还原气相比,总热焓需求量增加量为76.668～98.420 kgce/tFe,相当于%CH4/（%CO+%H2）=0 总热焓需求量的 38.379%～55.629%。在理论模型计算的基础上,对%CO=%H2=50还原气还原Fe3O4过程的析碳情况进行了实验验证,研究发现:在400℃～750℃范围内,%CO=%H2=50还原气出现最大析碳现象,而400℃之下反而没有明显碳黑析出。这与理论计算的%CO≥30时,CO+H2还原Fe2O3在750℃以下有大量的析C生成相吻合,但在400℃以下实验发现不会析碳且与热力学理论计算结果不同,尚需进一步研究。因此,在外热式还原炉的炉型温度节点控制时,如果还原气中CO含量大于30%,在400～750℃区间要控制还原气与海绵铁接触的时间要尽可能的短;对气基还原得到的海绵铁进行了熔分精炼合一的冶炼研究,用气基还原海绵铁熔分20 min后一步得到了纯度99.9%的纯铁,为未来气基海绵铁进行纯净化冶炼提供了依据。最后在以上各种可能组成的还原气还原氧化铁进行的多元多相最小自由能理论计算的基础上,设计了由外加热方式精确控制独立的内还原体系的气基直接还原炼铁竖炉,并从理论上对其进行了物料平衡、化学平衡、热平衡、压强损失等方面的应用研究,研究发现:1)外热式竖炉气基直接还原炼铁工艺中,在还原气组成和炉型结构确定的情况下,可以通过外加热的手段调控内部体系的温度,可以预先通过热平衡法和传热法精确计算一定产量下燃气需求量,通过反复校正,可使理论计算与实际需求相等,以此提高还原气利用率、降低吨铁能耗、降低炉顶气温度、降低压降损失。2)外热式气基直接还原竖炉还原铁工艺可以满足不同CO+H2浓度组合的还原气的应用,其中H2浓度越大,则吨铁能耗越高,炉顶气温度越低,气体压强损失越少。
张锡铭[6]（2021）在《并购重组中业绩承诺风险研究 ——基于鸿达兴业的案例分析》文中指出随着市场竞争变得越来越激烈,为了应对竞争对手的压力,更多的企业选择以并购重组的方式来快速扩张,以求达到企业规模经济,甚至连续并购也越来越普遍。为了应对并购重组风险,在并购重组中订立业绩承诺协议成为了连续并购不可或缺的一部分。业绩承诺存在的初衷是防范风险,为了保证被并购方在并购后有良好的经营业绩,保证并购重组交易的公正运行,预防并购双方对标的资产估值的操纵,消除信息不对称的影响,保护广大投资者的权益。但是在我国资本市场上却出现滥用业绩承诺制度的现象,被并购方为了获得更高的交易对价,盲目自信设定过高的业绩承诺目标,并购方也为了促使股价上涨,默许这一现象,所以“高承诺”、“高估值”、“高溢价”“三高”现象的并购重组频繁出现。被并购方在业绩承诺期内通过盈余管理方式分配承诺期经营业绩来完成各期业绩承诺目标,业绩承诺期过后企业经营业绩却以断崖式下滑,频繁发生业绩承诺期过后企业经营业绩“爆雷”事件,在业绩承诺期间衍生了大量业绩承诺风险,违背了业绩承诺制度防范风险的初衷。本文以鸿达兴业并购乌海化工和塑交所为案例,分析并购方面临的业绩承诺风险。本文分为六个部分,第一章是引言,阐述文章研究背景、意义以及与业绩承诺相关的文献综述;第二章是相关概念以及理论基础,介绍与业绩承诺相关的名词定义,以及在业绩承诺风险分析中需要用到的理论基础;第三章是案例介绍,介绍并购方和两家被并购企业的基本情况和经营业务,并购两家企业的过程和两家被并购企业业绩承诺的设定和完成情况;第四章是业绩承诺协议的设定分析,业绩承诺目标设定的合理性和业绩承诺下的并购估值;第五章是并购方面临的业绩承诺风险分析,将业绩承诺风险分析分为两个部分,分别为业绩承诺完成情况下的风险分析和业绩承诺失败情况下的风险分析,如盈余管理风险分析、业绩补偿风险分析、资产减值风险分析、市场反应风险分析;第六章是案例结论与启示,主要是介绍前面两章分析研究得出的相关结论和为防范业绩承诺风险应当进行的防范措施。通过本文案例分析,可以得出以下结论:第一,在业绩承诺的设定过程中,并购方面临业绩承诺目标设定风险和企业估值风险。并购双方设定的业绩承诺目标和企业估值过高;第二,在业绩承诺完成情况下,并购方面临财务造假或者盈余管理风险和被并购企业只关注短期业绩风险。被并购方为了完成业绩承诺目标粉饰财务报表或者操纵会计利润,只关注企业的短期经营业绩而不管企业的长远发展,经营业绩在业绩承诺期过后出现“变脸”现象;第三,在业绩承诺失败情况下,并购方面临资产减值风险、业绩补偿风险和市场反应风险。被并购方可能拒绝支付业绩补偿款,并购方股票价格发生剧烈波动。对于并购方面临的业绩承诺风险,提出以下风险防范措施:第一,加强对被并购目标企业的甄别能力,充分调查和了解被并购企业的经营发展状况,重视前期尽职调查;第二,设定合理的业绩承诺目标,根据被并购企业的历史经营业绩合理设定业绩承诺目标;第三,合理评估被并购企业的资产价值;第四,加强内部监管,完善内部控制,加强对被并购企业财务内部审计;第五,试着协同管理被并购企业,参与被并购企业的重要经营决策,制定长远规划,督促被并购企业及时收回账款;第六,加强对被并购企业标的资产的全面检查和价值评估;第七,完善业绩承诺补偿协议,业绩承诺期内对被并购企业大股东部分资产进行委托保管,保障业绩补偿的执行,防范进一步产生诉讼风险;第八,主动加强以风险揭示为导向的信息披露制度的执行,及时向投资者公告业绩目标完成情况。
迟也迪[7]（2021）在《中国国有经济布局战略性调整对产业结构优化的影响研究》文中研究说明产业结构优化是一国实现经济持续、稳定、快速发展的必要条件,而国有经济布局战略性调整对于产业结构优化而言能够发挥显着的影响作用。现如今,随着中国经济步入新常态和高质量发展的新阶段,产业结构优化的难度有所增大。世界经济持续低迷,且短期内并没有复苏的迹象。在此国内外经济发展环境下,研究中国国有经济布局战略性调整对产业结构优化影响是具有较强理论意义和现实意义的。本文的研究目的是以国有经济相关理论和产业经济学相关理论等理论基础为依据,深入分析和检验中国国有经济布局战略性调整对产业结构优化的影响效果和机制,既能够丰富相关主题的研究内容,又能够构建起国有经济布局战略性调整与产业结构优化之间的研究逻辑,对于如何更好地通过国有经济布局战略性调整来推动产业结构优化提供一定的学术贡献。从本文的研究思路方面来看,首先进行了相关理论基础的总结和相关文献的评述。其次,对国有经济布局调整与产业结构优化的现实基础进行了分析和概括。再次,依据前文的理论基础和现实基础,对于中国国有经济布局战略性调整对产业结构优化影响的理论机制进行了分析。最后,分别从国有经济产业布局战略性调整和国有经济区域布局战略性调整对产业结构优化影响的不同角度出发,分别对其总体影响、异质性分析及影响机制等多个方面,运用多种计量经济学方法,进行了细致的实证检验。在本文的结尾处,依据全文的研究内容提出了本文的政策建议。本文的研究方法,主要体现在历史分析与比较分析相结合、理论分析与实证分析相结合、宏观分析与微观分析相结合这三个方面。按照理论机制分析的研究脉络,首先,分别从产业布局和区域布局两个维度分析了中国国有经济布局战略性调整对产业结构优化的总体影响,为后文的实证检验提供了有力的理论支撑。其次,在产业布局维度分析国有经济布局战略性调整对产业结构优化的影响机制时,考虑到不同功能定位类型的国有经济,其担负的使命及战略性调整的方向各有不同,需要分析不同功能定位类型国有经济布局战略性调整对产业结构优化的影响机制。此影响机制分析的目的主要有两个,一是分析不同类型国有经济布局战略性调整对产业结构优化的影响有何不同;二是进一步探索不同类型国有经济布局战略性调整对产业结构优化的影响机制是如何实现的。再次,在区域布局维度分析国有经济布局战略性调整对产业结构优化的影响机制时,以区域市场化水平和政府经济干预程度作为区域制度基础,分析了国有经济区域布局战略性调整通过影响区域制度基础进而影响产业结构优化的机制。最后,基于国有经济布局战略性调整要服务于国家发展战略以强化其战略性的思考,在产业布局维度上,以不平衡增长理论为视角,分析了在国家发展战略背景下,通过国有经济布局战略性调整来有选择地推动战略相关产业的发展,进而能否显着地影响产业结构的优化;在区域布局维度上,以制度变迁理论为视角,分析了国家发展战略背景下通过国有经济布局战略性调整来推动制度变迁的演进,进而对产业结构优化产生影响的可行性,以及国有经济布局战略性调整是否通过影响国家发展战略的实施情况,进而影响产业结构优化的进程。从总体来看,国有经济产业布局战略性调整对产业结构优化能够起到显着的促进作用,通过理论机制分析和实证检验,得到主要的具体结论如下。无论是从总体影响检验方面,还是从不同国有经济功能定位分类下的异质性检验方面,国有经济产业布局战略性调整对产业结构优化均具有显着的促进作用。而且资本密集度、经营成本、市场绩效、营收水平、固定资产利用率和市场化水平等中介变量,在国有经济产业布局战略性调整对产业结构高度化和合理化的影响机制中都发挥着显着作用。在国家发展战略的视角下以“中国制造2025”战略和供给侧改革为例,实证结果表明,战略相关行业样本分组下,国有经济产业布局战略性调整对产业结构优化具有显着促进作用,且战略相关行业人均总产值、资源配置效率、财务融资水平和固定资产利用率等中介变量,在国有经济产业布局战略性调整对产业结构高度化和合理化的影响机制中都发挥着显着作用。此外,作为前文内容的补充和拓展,以上市公司数据作为国有资本微观数据基础,得到了国有资本产业布局战略性调整对产业结构优化具有促进作用的结论,且在不同控股情况下多次验证了此结论。就国有经济区域布局战略性调整对产业结构优化的影响而言,市场机制对于其影响机制基本上能够发挥较为积极的作用,但在政府调节机制下,战略性调整对于产业结构高度化相对更具积极作用,而对产业结构合理化则具有一定的抑制作用,具体结论基本如下。国有经济区域布局战略性调整对于产业结构优化具有显着促进的总体影响。在基于制度基础的影响机制检验中,国有经济区域布局战略性调整通过对外开放程度的调节作用,促进了产业结构的高度化,但不利于产业结构合理化,而通过政府政治激励的调节作用,则既不利于产业结构的高度化,也不利于产业结构的合理化。通过市场化水平的中介效应,国有经济区域布局战略性调整显着促进了产业结构高度化和合理化,而通过政府经济干预的中介效应,国有经济区域布局战略性调整显着促进了产业结构高度化,但抑制了产业结构合理化。区域协调发展战略下,不同区域的异质性检验结果显示,东部地区国有经济布局战略性调整促进了产业结构高度化,但抑制了产业结构合理化,而东北、中部和西部地区国有经济布局战略性调整既促进了产业结构高度化,也促进了产业结构合理化。进一步地,异质性分析基础上的影响机制检验中,采用主成分分析法构建了区域特征综合变量,结果显示,通过区域特征的中介效应,东部、中部地区国有经济布局战略性调整促进了产业结构高度化和合理化,而对于东北、西部地区而言,不存在通过区域特征变量的中介效应。通过构建动态空间面板杜宾模型,验证了国有经济区域布局战略性调整对产业结构的高度化具有空间溢出效应。以上市公司数据为样本,通过双重差分法和PSM-DID方法得出,国有资本区域布局战略性调整对产业结构优化具有显着的促进作用。本文贡献主要体现在四个方面。首先,以往文献在研究中国国有经济布局战略性调整对产业结构优化影响时,多以定性分析方法为主,而很少采用定量分析方法。本文既克服了缺乏相关实证检验借鉴的困难,也克服了核心变量衡量及数据获取等方面的困难,尽力量化国有经济布局战略性调整等核心概念,运用多种实证研究方法和各种严谨的条件检验,确保实证结果的准确性。其次,现有文献在研究国有经济布局战略性调整对产业结构优化影响时,一般将制度因素视为外生因素。而本文在相关影响机制部分,分析和检验了制度基础在中国国有经济布局战略性调整对产业结构优化影响机制中的调节作用和中介效应,丰富了相关主题的研究内容。再次,以往文献中较少关注中国国有经济布局战略性调整对产业结构优化影响的空间溢出效应。而本文构建了动态空间面板杜宾模型,进行了相关的空间计量分析,拓展了相关主题的研究视阈。最后,现有文献关于国有经济布局战略性调整是否能促进产业结构优化这一问题鲜有探讨,更多的是探讨如何通过国有经济布局战略性调整来促进产业结构优化这类方法论方面的问题,且缺乏实证依据。而本文通过构建“两个维度、三个方面”这一本文特有的研究体系,即产业布局、区域布局两个维度和国有资产布局、国有固定资产投资布局、国有资本布局三个方面,在理论分析和实证检验的基础上,阐明了国有经济布局战略性调整能够对产业结构优化产生显着影响,并通过影响机制分析与检验探索了其成因。
徐杰[8]（2021）在《基于要素配置效率改进的东北地区产业结构优化研究》文中指出实现全面振兴、全方位振兴是现阶段东北地区经济发展的主要任务。步入新常态以来,东北地区经济增速再次放缓,明显低于首轮振兴期间增长水平,此次下滑暴露出东北经济发展存在更深层次的结构性矛盾,亟需加快产业结构调整。目前,东北地区依赖粗放式要素投入的经济增长模式尚未完全扭转,要素配置仍以政府投入为主导,市场在要素配置中的决定性作用还未能充分发挥,要素产业间流动仍存在制度性约束。缺乏完善的要素市场化配置体制机制是导致要素在产业部门间配置低效的原因之一,进而了引发供需结构不匹配、过度投资、产能过剩等一系列问题。“结构红利假说”观点认为产业结构调整能够引致要素配置效率变化,这种要素在产业部门间有效流动引发的生产效率变化对经济增长具有贡献作用。对此,研究以要素配置效率改进为目标进行产业结构优化,对于解决当前东北地区经济衰退问题具有一定实践意义。供给侧改革作为打通经济循环堵点、提升供给体系质量的关键,是当前构建“双循环”新发展格局的主线。结合供给侧改革内容,东北地区结构调整应从供给端入手,重视生产环节供给因素对产业结构优化的影响,从根本上解决阻碍结构调整的“卡脖子”问题。为此,本文对东北地区产业结构调整问题进行研究,以经济再次下滑为问题切入点,以产业结构优化为核心内容,通过对优化目标、影响因素进行理论分析与实证检验,最终提出相应的政策建议。基于“问题提出-理论研究-实证分析-政策研究”的思路设计,本文结合东北地区经济发展制度背景和现实阻碍,综合运用多种方法进行研究。本文主要研究内容与结论归纳如下:（1）分析了东北地区产业结构演进历程与现状。新中国成立以来,东北产业结构演进可分为四个阶段,各阶段具有明显制度性特征,且存在偏离一般规律现象。现阶段,东北工业增长乏力倒逼经济发展对一、三产业依赖程度加深,三大产业占全国份额均呈下降态势,亟待加速产业结构优化。（2）构建了基于要素配置效率改进的产业结构优化理论分析框架。要素在产业部门间有效流动与重置,即配置效率改进能够提升经济产出效率。面对深层次结构性矛盾,产业结构优化应以要素配置效率改进为目标,合理化有助于提升要素分布聚合质量,而高度化则能通过促进要素向高层次产业部门转移,实现配置效率改进目的。进一步结合供给侧改革内容,从生产环节入手,对影响产业结构优化的供给侧因素进行研究。（3）实证检验了东北地区产业结构优化对要素配置效率改进的影响效应。采用随机前沿分析对东北要素配置效率变化FAEC进行估算,结果表明FAEC大致经历了两次“先升后降”,其对TFP增长具有明显贡献,但程度在逐渐减弱。采用长面板数据模型,运用LSDV法、“OLS+PCSE”法、IV-GMM法等估计策略实证检验产业结构优化对FAEC的直接影响,结果表明合理化程度越高越有助于要素配置效率改进,而高度化与要素配置效率改进呈显着负相关,反映出东北工业增长乏力下的被动“去工业化”导致了产业结构“虚高度化”,不利于要素配置效率改进。（4）进一步对产业结构优化的供给侧影响因素进行实证分析。运用GPCA构建各项供给因素的综合评价指数。同样设定长面板数据模型进行回归分析,整体来看,高质量供给因素有利于推动产业结构向合理化及高度化方向演进。综合以上研究,提出东北地区产业结构优化政策建议。与既往文献相比,本文的创新体现在以下方面:（1）本文拓宽了东北经济衰退问题研究视角。结合当前东北经济形势与振兴发展要求,提出以产业结构优化为核心的结构调整方案,对调整方向及重点予以明确。通过全面剖析东北产业结构现状及存在的问题与障碍,本文提出应以要素配置效率改进为目标推动产业结构优化。在进一步研究中,结合供给侧改革内容,探讨了产业结构优化的供给侧影响因素,为东北地区经济发展提出结构调整新思路。（2）对以要素配置效率改进为目标推动产业结构优化进行理论分析与实证检验。以往文献不乏对“结构红利假说”的检验,但从合理化和高度化双重维度定性和定量分析产业结构优化对要素配置效率改进影响的研究成果相对缺乏。因此,本文将相关研究进行扩展,不仅对理论机制进行探讨,同时,采用实证方法对影响效应进行检验,得到更加全面的研究成果。另外,在测度要素配置效率时,对传统资本存量估算方法进行有益改进,充分结合并比较已公布数据,提出永续盘存法估算标准步骤,得到改革开放以来的省际三次产业资本存量数据。（3）运用GPCA构造了供给因素综合评价指数。结合供给侧改革内容考察供给因素给对产业结构优化的影响具有一定理论和现实意义。本文尝试从多角度构建以劳动力、资本、技术创新及制度创新为主的供给因素评价指标体系,运用GPCA得到各项供给因素综合评价指数及总指数,为进一步实证检验供给因素对产业结构优化的影响提供可靠的数据支撑。
李鹏程[9]（2021）在《养殖规模对生猪养殖业高质量发展的影响研究》文中提出高质量畜牧业是新时代不断满足人们对优质安全肉蛋奶需求的战略性产业,更是保障农牧民持续增收、实现乡村振兴的基础性产业。党的十九届五中全会关于国民经济和社会发展“十四五”规划及“2035年远景目标纲要”中明确提出,“农业要提高质量、效益和竞争力”。生猪产业作为中国畜牧业中第一大产业,一直受到政府及业界的广泛关注。2019年、2020年国务院先后出台了《稳定生猪生产促进转型升级的意见》《促进畜牧业高质量发展的意见》,明确提出要进一步提升生猪养殖规模化率,实现效率提升、环境友好、生产稳定的高质量发展。国外实践已经证明,散户的持续退出,及由此带来的生猪养殖规模化率的上升是推动生猪养殖业质量提升的重要动力。但这一过程在不同国家的具体实现路径却存在较大差异。那么什么样的规模化路径符合中国生猪养殖业高质量发展的需要就成为迫切需要解决的问题。而这一问题的解答,首先需要厘清养殖规模对中国生猪养殖业高质量发展的影响。本研究基于生产实践的大量一手数据资料,实证分析养殖规模对生猪养殖业高质量发展关键环节的具体影响,进而从规模化视角探寻高质量发展的路径,对于促进中国生猪养殖业高质量发展具有重要参考意义。本研究依托8个典型省份16个县市238个养殖场（户）的一手实地调研数据资料,并辅之以宏观统计数据资料,针对影响生猪养殖业高质量发展的三个关键环节——生猪饲养、粪污治理以及疫情应对,充分考虑规模变化所导致的的规模经济、范围经济变动以及养殖场（户）心理特征的变化,构建相关分析框架,在此基础上运用中介效应模型、OLS模型以及PSTR模型定量分析了养殖规模对于“降低饲养成本”、“治理环境污染”、“稳定生猪生产”这三个高质量发展主要目标的影响。并将上述分析结果纳入到开放条件下的经济剩余模型中,通过测度和比较当前过度追求单体大规模的规模化路径与设定的重点发展中规模养殖场（户）等不同路径情景下的经济福利变动情况,尝试性地对高质量发展背景下生猪养殖业的规模化路径进行优化。本研究最终得出如下主要结论:（1）饲养成本居高不下、环境约束及疫情冲击制约中国生猪养殖业高质量发展。基于Agri-benchmark的世界国代表性家生猪养殖典型场（户）基础数据,2017年中国生猪生产成本约为德国、西班牙等代表性国家的1.68倍,存在明显劣势。从全国8省调研数据来看,一方面,生猪养殖业发展与环境保护间的矛盾较为尖锐,2018年前后环保政策的趋紧使各地生猪存栏下降了5%～20%;另一方面,疫情冲击所致生猪生产的剧烈波动对产业健康发展造成巨大影响,45.37%的受访对象在2018、2019年间受到非洲猪瘟疫情冲击影响,其中约4/5的受访对象采取了恐慌抛售行为。（2）养殖规模的扩大通过直接、间接途径降低生猪饲养成本,但存在最优效率区间。回归结果显示,养殖规模扩大对于降低生猪饲养成本的边际效应呈现出先增后减的变化特征,当养殖规模为1571头时边际效应达到最大,即由小规模向中规模的扩张,是降低生猪饲养成本的最优效率区间。间接途径主要包括提升饲养技术水平、改善生猪饲养环境以及降低饲料采购价格三个方面,其中改善生猪饲养环境存在单体规模门槛,所以,改善饲养环境以降低饲养成本这条途径,必须通过规模的扩大来实现。（3）受周边可用土地数量限制,养殖规模的扩大将增加粪污污染治理难度,加剧污染风险。养殖规模的扩大将加剧粪污处理面临的现实约束,放大负外部性,加剧环境污染,特大规模养殖场（户）粪污污染所致环境成本约为小规模养殖场（户）的10倍。同时,规模扩大还将导致规模不经济,并削弱范围经济,造成粪污处理成本上升,特大规模养殖场（户）粪污处理成本约为小规模养殖场（户）的2倍。上述影响最终将致使粪污处理效率下降,加大污染治理难度。回归结果显示,养殖规模每扩大1%,粪污处理效率将下降0.09%。（4）养殖规模扩大将驱使受疫情影响的养殖场（户）以更大幅度调减生猪存栏量。尽管随着养殖规模的扩大,养殖场（户）疫病防控条件会得到改善,但受急于降低生产风险的心理因素影响,其在面对疫情冲击时,会以更大幅度调减存栏。回归结果显示,当养殖规模小于4952头时,受疫情影响养殖场（户）将主动调减44.52%的存栏;当养殖规模大于4952头时,存栏调减幅度将随着养殖规模的扩大而增大,最终将驱使存栏下降75.09%。（5）重点发展中规模养殖场（户）的规模化路径可实现经济福利最大化。特大规模养殖场的扩张是当前推动生猪养殖规模化水平提升的主要因素,这能够带来生产者剩余和消费者剩余的提升。但在综合考虑生猪粪污污染及疫情冲击所致经济福利损失的情况下,扩大中规模养殖场（户）的比重,才能在生猪养殖业高质量发展过程中实现经济福利的最大化。根据上述结论,本研究提出如下政策建议:一是引导中小养殖场（户）适度扩大规模,降低生猪饲养成本;二是引导生猪养殖规模有序扩张,降低粪污污染风险;三是针对不同规模出台差异化支持政策,夯实生猪养殖疫情应对能力;四是重点扶持中规模养殖场（户）,优化生猪养殖业结构。
陈钰晓[10]（2021）在《人口年龄结构对房地产价格的影响研究》文中提出住房资产是我国家庭资产的重要组成部分。根据《中国家庭金融调查》报告显示,中国居民将总资产的70%配置在了住房资产上。因此,房价成为我国居民最为关注的问题之一,房地产价格剧烈变化不仅会对居民生活造成影响,更会引起金融市场乃至整个经济体的波动。1998年中央政府确定了城镇住房的货币化、市场化、商品化改革方向之后,我国新的住房制度逐步构建起来,房地产市场自此开始走向蓬勃发展。自住房制度货币化改革以来,我国住房价格节节攀升,从1998年的1854元涨到了2019年的9287元,20年间房价上涨超过4倍。房价的过快上涨一方面造成居民买房难的社会问题,另一方面也加剧了整个金融市场的不确定性。中国的高房价已经成为严峻的社会经济问题,探究房价变化背后的原因有助于理解我国房地产市场的运行规律,并针对性地出台调控政策防范房地产市场风险。现有研究从土地财政、货币超发、居民收入提高、城市化等视角切入,解释房价变动的原因。但是这些因素在解释房价长期变动趋势方面存在一定的局限性。我国住房销售价格与销售面积变动步调十分一致,作为房地产市场的消费主体,居民的需求是影响房价的关键,人口因素会对住房价格产生直接深远的影响。从人口年龄结构的视角来看,第三次“婴儿潮”成年以及老年群体代际转移行为共同作用,导致房价进入上升通道。但是,我国人口年龄结构正在持续恶化,根据国家统计局公布的历年人口数据显示,0-14岁少儿比例从1953年的36.3%下降到2018年的16.9%;而65岁以上老年人口比例则从4.4%上升到11.9%,这些变化反映了我国少子老龄化问题日渐突出。在此背景下,人口年龄结构对房价的影响效果如何、人口年龄结构影响房价的微观机理以及随着人口年龄结构变化未来房价可能产生何种变动趋势等问题,是当前经济学领域十分重要的议题。围绕人口年龄结构对房价影响这一核心问题,全文通过逐层递进的三个部分依次展开。第一部分从宏观层面考察人口年龄结构对房价的影响。论文首先从理论溯源、现实描述和实证研究三个层面分析人口年龄结构对房价的影响。具体来讲,在理论分析层面,构建以世代交叠模型为基础的理论分析框架。从生命周期理论出发,老年群体自身住房需求降低,导致房价下跌,但从代际转移理论出发,老年群体的代际转移行为则会推动房价上涨,因此老年抚养比对房价的影响依赖于两种力量的共同作用。在现实描述层面,基于全国、省份、城市维度的历年数据,描述我国房地产价格、人口年龄结构变化情况以及两者之间的关系。结果发现,“婴儿潮”成年是推动房价在2003年之后结构性上涨的重要因素,少儿抚养比与房价之间呈现负相关关系,而老年抚养比与房价之间呈现正相关关系。在实证研究层面,第一步,基于中国1999-2018年省级面板数据,实证检验人口总抚养比、少儿抚养比、老年抚养比对房价的影响。第二步,基于2000年第五次、2010年第六次全国人口普查数据,结合省份层面和城市层面相应年份数据,实证检验各个年龄段人口占比对房价的影响。第三步,通过2010年第六次全国人口普查获得的城市人口年龄结构数据,结合70个大中城市房价指数,分析人口年龄结构对房价未来走势的影响。无论是从省份还是城市一级宏观数据都得到一致结论,即少儿抚养比下降推动房价上涨,老年抚养比增加推动房价上涨但推动力量在减弱。第二部分从微观个体层面考察人口年龄结构对房价的影响。从不同年龄群体住房需求决策出发,基于微观视角探究人口年龄结构对房价产生上述影响的原因,这有助于更深刻的理解房地产价格运行规律。论文分别使用2005年全国人口抽样调查数据和2015年四川省人口抽样调查数据,通过M-W模型计算出年龄与住房需求之间呈现稳定的“倒U型”关系。进一步,利用中国家庭金融调查（CHFS）数据,在修正“群组效应”的基础上,提供老年人口代际转移行为变化的证据。结果发现,老年人口自身住房需求下降,但会通过代际转移行为推动房价上涨,同时代际转移的力量正在逐步减弱。伴随着代际转移力量的消减,老年抚养比增加对房价的推动作用正在减弱,未来将会呈现何种趋势?对这一问题的回答有必要汲取OECD等发达国家的经验启示。一方面,我国人口年龄结构的变化趋势正在与OECD国家趋同;另一方面,OECD国家房地产市场相对成熟、人口年龄结构变化时序长,使得研究其人口年龄结构对房价的影响具有优势。因此,论文利用1970-2018年OECD国家人口与房价数据,为本研究提供更多证据。实证结果显示,人口总抚养比、少儿抚养比、老年抚养比与住房价格指数之间存在负相关关系。值得注意的是,老年抚养比对住房价格指数的负向影响会随着时间推移而增强。综合来看,随着人口老龄化进程的深入,我国老年抚养比增加将会从推动房价上涨转向抑制房价上涨。第三部分基于人口年龄结构变化预测未来房价趋势。由上两部分的论述可知,我国人口年龄结构是影响房价的重要因素,而且未来会呈现出新趋势。那么基于人口年龄结构变化的内在规律,我国房价未来将会如何变动?这是政府、居民和学界普遍关注的问题。因此,论文首先选取人口—发展—环境分析（Population-Development-Environment Analysis）模型,基于2010年第六次全国人口普查数据,设定高中低生育率三组情景,对我国2021-2050年人口年龄结构变化做出预测。其次,基于人口年龄结构变化来预测未来住房需求及价格趋势。住房总需求将在未来遭遇拐点,在低/中等生育率情况下,拐点出现在2030-2035年之间;在高生育率情况下,拐点出现在2035-2040年之间。由于城市人口和跨区域流动人口变动的一些特征趋势,会导致不同层级城市出现拐点的时间存在差异。一二线城市房价更稳定且拐点更靠后,三四线城市房价下跌风险更大且拐点更靠前。最后,通过对本文的研究结论进行归纳总结,结合我国房地产市场和人口年龄结构未来发展趋势,提出优化人口结构、强化住房居住功能、坚持“因城施策”、发展租购并举新体系、加强房地产调控等政策建议。本文的创新点包括:第一,通过生命周期理论与代际转移理论的统一,国内经验与国际经验的统一,最终得出老年人口占比与我国房价之间将呈现“倒U型”关系的结论。仅仅依靠生命周期理论很难解释我国人口老龄化推动房价上涨这一现象,因为根据生命周期理论老年人口对住房的需求会下降。为了解释这一悖论十分有必要引入代际转移理论,由于我国老年人口经历了房地产市场改革,获得了房改红利,加之我国金融市场缺乏有效的养老金融服务产品、社会养老制度并不健全、房屋交易成本较高等原因,老年人口具有较强的代际转移能力和意愿。因此,老龄化反而推动房价上涨,但这种代际转移行为难以持续。伴随储蓄释放过程的逐步减弱、养老金融服务产品的日益丰富、养老制度的逐步健全,代际转移的力量也将削弱,实证结果也证实了这一点。进一步,结合国际经验发现,人口老龄化对房价的影响具有阶段性特征。随着老龄化进程的加快,其对房价的抑制作用会越来越明显。综上,我国人口老龄化会先推动房价上涨,之后推动力量变得不显着,最终人口老龄化将抑制房价。第二,通过宏观视角和微观视角结合的方式,有机整合国家、地区层面以及微观个体层面的数据,全方位考察人口年龄结构对房价的影响及其机理。从宏观视角出发,选取历年《中国统计年鉴》中31个省、自治区、直辖市和35个大中城市的人口与房价数据,考察人口年龄结构对房价的影响。为了提供更为广阔的视角,论文进一步选取1970-2018年世界银行发布的OECD国家人口与房价数据展开分析。国家、省份、城市层面的房价数据,各有其优缺点,能够在不同维度上更好度量我国房价变化的时序特征和地区差异特征。从微观视角出发,选取2000年第五次全国人口普查数据、2010年第六次全国人口普查数据、2005年全国人口抽样调查数据（345个地区的2585481个样本）、2015年四川省人口抽样调查数据（907238个样本）以及2011、2013、2015、2017年四期中国家庭金融调查数据,为剖析人口年龄结构对房价的影响机理提供依据。人口普查数据和家庭微观调查数据,可以更好地度量了人口年龄结构的变化、住房资产变动情况。通过二者的有机结合,建立对应的计量模型,本文相对更加准确、全面的考察了人口年龄结构与房价的关系。第三,基于人口年龄结构变化更精准地预测了未来房价变动趋势。当前,预测房价变动趋势的方法主要分为三种:第一种,直接将人口普查得到的人口分布平移至未来,结合各年龄段对应的住房需求,预测未来住房需求及价格趋势;第二种,基于线性模型,将房价影响因素的预测值代入模型预测未来房价走势;第三种,基于时间序列模型,根据房价历史变动趋势特征预测未来房价走势。第一种直接平移人口分布预测未来人口年龄结构动态演变的方法存在明显缺陷,后两种方法则适用于预测短期房价变动,在预测房价长期变动时存在一定的局限性。因此,本文引入人口—发展—环境分析模型,基于第六次全国人口普查数据,设定高中低生育率三组情景,对我国2021-2050年人口年龄结构变化做出预测,并在此基础上预测未来房价变动趋势。同时,考虑城镇化率、人口跨区域流动等因素,对房价变动趋势进行分析。
二、如何设定管理幅度？（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、如何设定管理幅度？（论文提纲范文）
（1）人工智能对经济增长的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 人工智能的相关研究 |
| 1.2.2 经济增长的相关研究 |
| 1.2.3 人工智能与经济增长的相关研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 内容结构、研究方法及技术路线 |
| 1.3.1 内容结构 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 1.4 主要创新点与不足 |
| 1.4.1 主要创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 2 概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 技术创新 |
| 2.1.2 人工智能 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 技术创新理论 |
| 2.2.2 经济增长理论 |
| 3 人工智能影响经济增长的分析框架 |
| 3.1 人工智能影响经济增长的典型事实 |
| 3.1.1 世界主要经济体人工智能的发展战略 |
| 3.1.2 世界主要经济体人工智能的发展现状 |
| 3.1.3 国内人工智能发展趋势 |
| 3.2 人工智能的四大经济效应 |
| 3.2.1 智能渗透效应 |
| 3.2.2 边界延展效应 |
| 3.2.3 知识创造效应 |
| 3.2.4 自我深化效应 |
| 3.3 经济增长的三大影响因素 |
| 3.3.1 劳动是经济增长不可或缺的要素投入 |
| 3.3.2 资本是经济增长至关重要的实现途径 |
| 3.3.3 生产技术是加速经济增长的动力源泉 |
| 3.4 人工智能影响经济增长的三大渠道 |
| 3.4.1 人工智能影响经济增长的劳动渠道 |
| 3.4.2 人工智能影响经济增长的资本渠道 |
| 3.4.3 人工智能影响经济增长的生产率渠道 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 人工智能影响经济增长的劳动渠道 |
| 4.1 分析基础 |
| 4.1.1 高低技能劳动者的厘定 |
| 4.1.2 基本理论假设 |
| 4.2 人工智能影响经济增长的劳动就业路径 |
| 4.2.1 智能渗透对劳动就业的影响 |
| 4.2.2 边界延展对劳动就业的影响 |
| 4.2.3 就业效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 4.3 人工智能影响经济增长的劳动收入路径 |
| 4.3.1 智能渗透对劳动收入的影响 |
| 4.3.2 边界延展对劳动收入的影响 |
| 4.3.3 收入效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 4.4 劳动就业和劳动收入路径的实证检验 |
| 4.4.1 研究设计 |
| 4.4.2 人工智能影响劳动就业和劳动收入的实证检验 |
| 4.4.3 人工智能、劳动就业和劳动收入影响经济增长的效应分析 |
| 4.4.4 长期效应分析 |
| 4.4.5 作用渠道检验 |
| 4.5 结论:人工智能通过劳动就业和劳动收入影响经济增长 |
| 5 人工智能影响经济增长的资本渠道 |
| 5.1 分析基础 |
| 5.1.1 资本积累与资本结构的概述 |
| 5.1.2 智能渗透的行业差异 |
| 5.2 人工智能影响经济增长的资本积累路径 |
| 5.2.1 智能渗透对资本积累的影响 |
| 5.2.2 边界延展对资本积累的影响 |
| 5.2.3 资本积累效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 5.3 人工智能影响经济增长的资本结构路径 |
| 5.3.1 智能渗透对资本结构的影响 |
| 5.3.2 边界延展对资本结构的影响 |
| 5.3.3 资本结构效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 5.4 资本积累和资本结构路径的实证检验 |
| 5.4.1 研究设计 |
| 5.4.2 人工智能影响资本积累和资本结构的实证检验 |
| 5.4.3 人工智能、资本积累和资本结构影响经济增长的效应分析 |
| 5.4.4 长期效应分析 |
| 5.4.5 作用渠道检验 |
| 5.5 结论:人工智能通过资本积累和资本结构影响经济增长 |
| 6 人工智能影响经济增长的生产率渠道 |
| 6.1 分析基础 |
| 6.1.1 全要素生产率的解构 |
| 6.1.2 基于“生产率悖论”的争议 |
| 6.2 人工智能影响经济增长的技术进步路径 |
| 6.2.1 智能渗透对技术进步的影响 |
| 6.2.2 知识生产对技术进步的影响 |
| 6.2.3 自我深化对技术进步的影响 |
| 6.2.4 技术进步效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 6.3 人工智能影响经济增长的技术效率路径 |
| 6.3.1 智能渗透对技术效率的影响 |
| 6.3.2 边界延展对技术效率的影响 |
| 6.3.3 自我深化对技术效率的影响 |
| 6.3.4 技术效率效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 6.4 技术进步和技术效率路径的实证检验 |
| 6.4.1 研究设计 |
| 6.4.2 人工智能影响全要素生产率的实证分析 |
| 6.4.3 人工智能、全要素生产率影响经济增长的效应分析 |
| 6.4.4 长期效应分析 |
| 6.4.5 作用渠道检验 |
| 6.5 结论:人工智能通过技术进步和技术效率影响经济增长 |
| 7 进一步分析——人工智能、长期经济增长与未来南北差距 |
| 7.1 分析基础 |
| 7.1.1 技术创新与长期经济增长的变化路径 |
| 7.1.2 基本理论假设 |
| 7.2 人工智能与长期经济增长 |
| 7.2.1 基本模型构建 |
| 7.2.2 模型分析 |
| 7.2.3 分析结论 |
| 7.3 人工智能发展与未来南北差距 |
| 7.3.1 基本模型构建 |
| 7.3.2 领先国家 |
| 7.3.3 追随国家 |
| 7.3.4 模型分析与结论 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论及政策建议 |
| 8.1 基本结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（2）贸易政策不确定性及其宏观经济效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 研究内容与研究方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究创新点与不足 |
| 1.3.1 研究创新 |
| 1.3.2 研究不足 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 贸易政策不确定性的理论研究 |
| 2.1.1 实物期权效应 |
| 2.1.2 预防性动机 |
| 2.1.3 关于贸易政策不确定性理论研究的文献述评 |
| 2.2 贸易政策不确定性的实证研究 |
| 2.2.1 贸易政策不确定性的测度方式 |
| 2.2.2 贸易政策不确定性对国际贸易的影响 |
| 2.2.3 贸易政策不确定性对企业经营行为的影响 |
| 2.2.4 贸易政策不确定性的其他影响 |
| 2.2.5 关于贸易政策不确定性实证研究的文献述评 |
| 2.3 内生不确定性的相关研究 |
| 2.3.1 从理论角度解释不确定性来源的相关研究 |
| 2.3.2 从实证角度探讨不确定性内生性的相关研究 |
| 2.3.3 关于内生不确定性研究的文献述评 |
| 2.4 其他经济政策不确定性的影响研究 |
| 2.4.1 从整体视角分析经济政策不确定性的影响 |
| 2.4.2 财政政策不确定性的影响 |
| 2.4.3 货币政策不确定性的影响 |
| 2.4.4 关于其他政策不确定性影响研究的文献述评 |
| 3 贸易政策不确定性测度方式的分析与比较 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 “关税测量法”与现实情况的比较分析 |
| 3.2.1 “关税测量法”的基本思想与测度方式 |
| 3.2.2 与现实情况的比较分析结果 |
| 3.3 “随机波动率法”与现实情况的比较分析 |
| 3.3.1 “随机波动率法”的基本思想与测度方式 |
| 3.3.2 与现实情况的比较分析结果 |
| 3.4 “不确定性指数法”与现实情况的比较分析 |
| 3.4.1 “不确定性指数法”的基本思想与测度方式 |
| 3.4.2 与现实情况的比较分析结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 贸易政策不确定性的内生性识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 识别策略与结构冲击约束集 |
| 4.2.1 识别策略 |
| 4.2.2 结构冲击约束集 |
| 4.3 实证分析 |
| 4.3.1 数据来源 |
| 4.3.2 内生性识别结果 |
| 4.3.3 方差分解 |
| 4.3.4 唯一解 |
| 4.4 稳健性检验 |
| 4.4.1 改变滞后阶数 |
| 4.4.2 改变经济波动的衡量方式 |
| 4.5 本章小结 |
| 附录4A 与本文相关的冲击识别方法 |
| 5 贸易政策不确定性影响宏观经济运行的理论分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 构建DSGE模型 |
| 5.2.1 家庭 |
| 5.2.2 最终品生产商 |
| 5.2.3 零售商 |
| 5.2.4 批发商 |
| 5.2.5 资本品生产商 |
| 5.2.6 在位中间品生产商 |
| 5.2.7 新进入的中间品生产商 |
| 5.2.8 政府部门 |
| 5.2.9 加总变量与宏观均衡 |
| 5.3 参数校准 |
| 5.3.1 校准核心参数 |
| 5.3.2 校准其他参数 |
| 5.4 数值模拟 |
| 5.4.1 贸易政策不确定性冲击的脉冲响应结果 |
| 5.4.2 贸易摩擦冲击的脉冲响应结果 |
| 5.5 传导机制分析 |
| 5.5.1 新厂商进入 |
| 5.5.2 名义粘性 |
| 5.5.3 商品偏好 |
| 5.5.4 消费习惯 |
| 5.5.5 投资调整成本 |
| 5.6 本章小结 |
| 附录5A 中间品生产商最优决策方程 |
| 附录5B 高阶近似与剪枝算法 |
| 6 贸易政策不确定性影响宏观经济运行的实证分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 中国宏观经济运行的基本事实描述 |
| 6.2.1 宏观经济整体运行情况的基本事实描述 |
| 6.2.2 宏观经济具体指标的基本事实描述 |
| 6.3 实证设计与数据来源 |
| 6.3.1 贸易政策不确定性冲击的识别策略 |
| 6.3.2 稳健性检验 |
| 6.3.3 数据来源 |
| 6.4 实证结果 |
| 6.4.1 脉冲响应结果 |
| 6.4.2 预测误差方差分解结果 |
| 6.4.3 稳健性检验结果 |
| 6.5 时变视角下贸易政策不确定性冲击的影响分析 |
| 6.5.1 混合TVP-SV-VAR模型 |
| 6.5.2 选择最优模型设置 |
| 6.5.3 混合TVP-SV-VAR模型估计结果 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 研究结论与政策建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（3）不同地貌类型景观格局尺度效应分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状与进展 |
| 1.2.1 景观生态学研究现状与进展 |
| 1.2.2 景观格局尺度效应研究现状与进展 |
| 1.2.3 地貌类型景观格局研究现状与进展 |
| 1.2.4 研究评述 |
| 1.3 研究内容与目的 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目的 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 研究区选择 |
| 2.2 人为干扰 |
| 2.3 地貌类型 |
| 2.4 气候特征 |
| 2.5 土壤类型 |
| 2.6 水文特征 |
| 2.7 自然植被 |
| 2.8 自然资源 |
| 第三章 研究数据与方法 |
| 3.1 研究数据 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 景观要素类型的划分 |
| 3.2.2 景观指数的选取 |
| 3.2.3 空间幅度的设定 |
| 3.2.4 景观格局特征分析及幅度效应分析 |
| 3.2.5 景观格局指数相关性分析 |
| 第四章 结果与分析 |
| 4.1 景观结构特征的分析 |
| 4.2 斑块类型水平指数的幅度效应分析 |
| 4.2.1 斑块数量(NP) |
| 4.2.2 平均分维数(FRAC-MN) |
| 4.2.3 斑块面积百分比(PLAND) |
| 4.3 斑块类型水平指数的变异特征分析 |
| 4.3.1 平均分维数(FRAC-MN)的变异特征分析 |
| 4.3.2 斑块面积百分比(PLAND)的变异特征分析 |
| 4.4 景观水平指数幅度效应及变异特征分析 |
| 4.4.1 景观水平指数幅度效应的分析 |
| 4.4.2 景观水平指数的变异特征分析 |
| 4.5 景观格局指数相关性分析 |
| 第五章 讨论与结论 |
| 5.1 讨论 |
| 5.2 结论 |
| 5.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在读期间发表论文和研究成果等 |
| 导师简介 |
（4）Q公司平衡计分卡与全面预算的整合研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.3.3 技术路线和研究方法 |
| 第二章 全面预算管理相关概念和理论基础 |
| 2.1 全面预算管理相关概念 |
| 2.1.1 全面预算管理的内涵和特征 |
| 2.1.2 全面预算的内容和流程 |
| 2.1.3 全面预算管理模式 |
| 2.2 全面预算的相关理论 |
| 2.2.1 战略管理理论 |
| 2.2.2 超越预算理论 |
| 2.2.3 目标管理理论 |
| 2.2.4 平衡计分卡理论 |
| 第三章 Q公司全面预算管理现状与问题分析 |
| 3.1 Q公司的经营环境分析 |
| 3.1.1 Q公司的基本情况 |
| 3.1.2 Q公司的SWOT分析 |
| 3.1.3 Q公司的战略分析 |
| 3.2 Q公司现行全面预算管理状况 |
| 3.2.1 Q公司全面预算编制现状 |
| 3.2.2 Q公司预算执行与调整现状 |
| 3.2.3 Q公司预算考评现状 |
| 3.3 Q公司全面预算管理中存在的问题 |
| 3.3.1 缺乏对外适应性 |
| 3.3.2 与战略目标的衔接不足 |
| 3.3.3 难以实现资源的最优配置 |
| 3.3.4 忽视企业的平衡性管理 |
| 3.4 Q公司实现平衡计分卡与全面预算整合的必要性及可行性 |
| 3.4.1 Q公司实现平衡计分卡与全面预算管理整合的必要性 |
| 3.4.2 平衡计分卡与全面预算管理整合的可行性 |
| 第四章 Q公司基于平衡计分卡的全面预算模式设计 |
| 4.1 平衡计分卡与全面预算的整合思想 |
| 4.1.1 平衡计分卡与全面预算的整合理念 |
| 4.1.2 平衡计分卡与全面预算的整合框架 |
| 4.1.3 平衡计分卡和全面预算相整合原则 |
| 4.2 基于平衡计分卡的全面预算的编制思路 |
| 4.3 基于平衡计分卡的全面预算的编制方法 |
| 4.3.1 预算目标的确立与分解 |
| 4.3.2 基于平衡计分卡的全面预算的编制 |
| 4.4 基于平衡计分卡的全面预算的执行与调整 |
| 4.4.1 执行控制 |
| 4.4.2 调整与追加控制 |
| 4.4.3 预算反馈机制 |
| 4.5 基于平衡计分卡的全面预算的评价与考核 |
| 4.5.1 评价与考核指标的选择 |
| 4.5.2 评价与考核指标的权重的确定 |
| 4.5.3 评价标准与评分方法 |
| 第五章 Q公司基于平衡计分卡的全面预算模式应用 |
| 5.1 Q公司近三年预算指标执行情况分析 |
| 5.2 Q公司2020 年全面预算指标的设计 |
| 5.3 2020 年全面预算目标值的确定 |
| 5.3.1 销售预算的编制 |
| 5.3.2 生产与储运预算编制 |
| 5.3.3 期间费用预算 |
| 5.3.4 资本预算编制 |
| 5.3.5 财务预算编制 |
| 5.4 Q公司2020 年全面预算执行与考核情况 |
| 5.4.1 Q公司2020 年预算执行情况 |
| 5.4.2 Q公司2020 年预算考核情况 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录-1 Q公司访谈记录 |
| 附录-2 Q公司2020 年利润表预算(万元) |
| 附录-3 Q公司2020 年资产负债表预算(万元) |
| 附录-4 Q公司2020 年现金流量表预算(万元) |
| 附录-5 Q公司关键绩效指标考评标准 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
（5）外热式气基直接还原炼铁工艺的基础与应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 国内外气基直接还原炼铁工艺的发展 |
| 2.1.1 竖炉工艺基本特点 |
| 2.1.2 Midrex工艺流程 |
| 2.1.3 HYL-Ⅲ/Energiron工艺 |
| 2.1.4 CSDRI工艺 |
| 2.1.5 煤制气-气基竖炉直接还原工艺 |
| 2.1.6 使用焦炉煤气生产还原铁工艺 |
| 2.1.7 外热式竖炉工艺 |
| 2.1.8 氢冶金研究进展 |
| 2.2 气体还原铁氧化物的研究现状 |
| 2.3 课题研究的目的和意义 |
| 3 研究内容和研究方法 |
| 3.1 外热式气基直接还原炼铁工艺的设想 |
| 3.2 多元多相平衡的研究 |
| 3.2.1 多元气体还原铁氧化的反应特点 |
| 3.2.2 热力学平衡的研究方法 |
| 3.2.3 最小自由能法 |
| 3.3 多元多相气基直接还原炼铁的热力学平衡模型 |
| 3.3.1 气基直接还原铁氧化物的最小自由能模型 |
| 3.3.2 吉布斯自由能函数的推导 |
| 3.3.3 初始反应条件的设置 |
| 3.3.4 多元多相平衡状态的解析 |
| 3.4 金属铁完全还原时平衡态组成和反应热焓的计算方法 |
| 3.5 还原过程能量消耗模型 |
| 3.6 小结 |
| 4 CO+H_2还原气对Fe_2O_3还原的热力学研究 |
| 4.1 还原气量对平衡状态的影响 |
| 4.1.1 还原气量对平衡态产物的影响 |
| 4.1.2 还原气量对气体利用率的影响 |
| 4.1.3 还原气量对气体平衡态浓度的影响 |
| 4.1.4 还原气量对气体平衡浓度的影响 |
| 4.1.5 还原气量对还原参与度的影响 |
| 4.1.6 还原气量对体系反应热焓的影响 |
| 4.1.7 体系设定对平衡态产物的影响 |
| 4.1.8 体系设定对平衡状态的影响 |
| 4.2 还原温度对平衡产物的影响 |
| 4.2.1 体系设定中不含Fe_3C+C+CH_4对平衡状态的影响 |
| 4.2.2 体系设定中包含Fe_3C+C+CH_4对平衡状态的影响 |
| 4.3 对平衡状态影响因素的分析 |
| 4.3.1 温度和压强对还原参与度的影响 |
| 4.3.2 温度和压强对平衡浓度的影响 |
| 4.3.3 温度和压强对平衡态浓度的影响 |
| 4.3.4 温度和压强对气体利用率的影响 |
| 4.4 气基还原过程能源消耗影响因素的分析 |
| 4.4.1 还原温度对能源消耗的影响 |
| 4.4.2 体系压强对能源消耗的影响 |
| 4.4.3 初始浓度对能源消耗的影响 |
| 4.4.4 还原温度900℃时的气基直接还原炼铁的能耗分析 |
| 4.4.5 热回收率的影响因素分析 |
| 4.5 小结 |
| 5 含CH_4还原气对Fe_2O_3还原的热力学研究 |
| 5.1 还原气量对平衡状态的影响 |
| 5.1.1 还原气量对平衡态下产物的影响 |
| 5.1.2 还原气量对气体利用率的影响 |
| 5.1.3 还原气量对气体平衡态浓度的影响 |
| 5.1.4 还原气量对气体平衡浓度的影响 |
| 5.1.5 还原气量对还原参与度的影响 |
| 5.1.6 还原气量对体系反应热焓的影响 |
| 5.1.7 还原气量对CH_4转化率的影响 |
| 5.1.8 还原气量对产气比的影响 |
| 5.2 平衡态的影响因素分析 |
| 5.2.1 温度对平衡态的影响 |
| 5.2.2 压强对平衡态的影响 |
| 5.2.3 CO初始浓度对平衡态的影响 |
| 5.2.4 CH_4初始浓度对平衡态的影响 |
| 5.3 CH_4初始浓度对能源消耗的影响 |
| 5.3.1 CH_4初始浓度对还原气需求量的影响 |
| 5.3.2 CH_4初始浓度对体系反应热焓的影响 |
| 5.3.3 CH_4初始浓度对还原气升温显热的影响 |
| 5.3.4 CH_4初始浓度对体系热效应的影响 |
| 5.4 焦炉煤气还原Fe_2O_3的研究 |
| 5.4.1 焦炉煤气量对还原Fe_2O_3的影响 |
| 5.4.2 压强对焦炉煤气还原Fe_2O_3的影响 |
| 5.4.3 温度对焦炉煤气还原Fe_2O_3的影响 |
| 5.5 CO+H_2+CH_4还原Fe_2O_3的能源消耗研究 |
| 5.6 小结 |
| 6 多元多相气基直接还原平衡的实验验证 |
| 6.1 还原-熔分实验 |
| 6.1.1 实验原料 |
| 6.1.2 实验方法 |
| 6.1.3 实验结果与讨论 |
| 6.2 气基直接还原过程析碳现象实验 |
| 6.2.1 实验方法与过程 |
| 6.2.2 实验结果与讨论 |
| 6.3 小结 |
| 7 外热式气基直接还原炼铁工艺的应用研究 |
| 7.1 外热式还原竖炉的构成 |
| 7.2 外加热下气基还原体系的物料平衡的研究 |
| 7.2.1 碳酸钙球团在还原过程的分解研究 |
| 7.2.2 原料铁品位对还原铁的铁含量的影响 |
| 7.2.3 气体利用率对还原气量的影响 |
| 7.2.4 气体利用率对炉顶气成分的影响 |
| 7.3 外热式气基还原体系的热平衡的研究 |
| 7.3.1 炉顶段热平衡研究 |
| 7.3.2 还原段热平衡研究 |
| 7.3.3 炉下段热平衡研究 |
| 7.3.4 炉底段热平衡研究 |
| 7.3.5 还原体系所需的能量补充和燃气需求量的分析 |
| 7.4 外热式气基还原体系中还原气体压强变化的研究 |
| 7.4.1 外热式还原竖炉的温度分布和气体分布 |
| 7.4.2 气体压降模型的基本原理 |
| 7.4.3 气体压降模型的应用 |
| 7.4.4 气基还原炉体系内部压降分析 |
| 7.4.5 气体利用率对炉内压降的影响 |
| 7.5 外热式气基还原体系中各系统间传热的研究 |
| 7.5.1 火道燃烧室的供热研究 |
| 7.5.2 外加热火道燃烧室与炉壳间散热损失的研究 |
| 7.5.3 火道蓄热室的换热损失研究 |
| 7.5.4 火道导热壁的传热研究 |
| 7.5.5 气体与球团的换热研究 |
| 7.6 讨论 |
| 7.6.1 球团尺寸对气体压降的影响 |
| 7.6.2 还原气浓度组成对外热式竖炉工艺参数的影响 |
| 7.6.3 Fe产量对外热式竖炉工艺参数的影响 |
| 7.7 小结 |
| 8 结论和展望及创新点 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 8.3 创新点 |
| 参考文献 |
| 附录A 以Lingo求解最小自由能问题的程序和结果 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）并购重组中业绩承诺风险研究 ——基于鸿达兴业的案例分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 业绩承诺的作用机理研究 |
| 1.2.2 业绩承诺的风险研究 |
| 1.2.3 业绩承诺风险的预防研究 |
| 1.2.4 文献述评 |
| 1.3 研究思路与结构安排 |
| 1.4 本文的创新与不足 |
| 第2章 相关概念以及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 业绩承诺 |
| 2.1.2 并购估值 |
| 2.1.3 盈余管理 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 信息不对称理论 |
| 2.2.2 实物期权理论 |
| 2.2.3 目标设定理论 |
| 2.2.4 信号传递理论 |
| 2.2.5 风险管理理论 |
| 第3章 案例介绍 |
| 3.1 并购双方企业介绍 |
| 3.1.1 并购方鸿达兴业简介 |
| 3.1.2 被并购方乌海化工简介 |
| 3.1.3 被并购方塑交所简介 |
| 3.2 企业并购过程介绍 |
| 3.2.1 乌海化工被并购过程 |
| 3.2.2 塑交所被并购过程 |
| 3.3 业绩承诺的设定以及完成情况介绍 |
| 3.3.1 乌海化工业绩承诺的设定与完成情况 |
| 3.3.2 塑交所业绩承诺的设定与完成情况 |
| 第4章 业绩承诺协议的设定分析 |
| 4.1 业绩承诺目标的设定分析 |
| 4.1.1 乌海化工业绩承诺目标的设定分析 |
| 4.1.2 塑交所业绩承诺目标的设定分析 |
| 4.2 业绩承诺下的并购估值分析 |
| 4.2.1 乌海化工的估值分析 |
| 4.2.2 塑交所的估值分析 |
| 第5章 并购方面临的业绩承诺风险分析 |
| 5.1 并购方在业绩承诺完成情况下面临的风险分析 |
| 5.1.1 被并购方财务业绩造假和盈余管理的风险分析 |
| 5.1.2 被并购方只关注短期业绩的风险分析 |
| 5.2 并购方在业绩承诺失败情况下面临的风险分析 |
| 5.2.1 资产减值风险分析 |
| 5.2.2 业绩承诺补偿风险分析 |
| 5.2.3 业绩承诺失败情况下市场反应风险分析 |
| 第6章 案例结论与启示 |
| 6.1 案例结论 |
| 6.2 案例启示 |
| 6.2.1 业绩承诺协议设定的风险防范措施 |
| 6.2.2 业绩承诺完成情况下的风险防范措施 |
| 6.2.3 业绩承诺失败情况下的风险防范措施 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）中国国有经济布局战略性调整对产业结构优化的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与研究方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容与结构安排 |
| 1.4 主要创新与不足之处 |
| 1.4.1 主要创新 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 理论基础与相关文献综述 |
| 2.1 相关概念的界定 |
| 2.1.1 国有经济布局战略性调整的相关概念及解析 |
| 2.1.2 产业结构的相关概念及解析 |
| 2.2 国有经济布局战略性调整的相关理论 |
| 2.2.1 马克思主义所有制理论 |
| 2.2.2 公共经济理论 |
| 2.2.3 不平衡增长理论 |
| 2.2.4 产业政策理论 |
| 2.3 产业结构的相关理论 |
| 2.3.1 产业结构优化理论 |
| 2.3.2 产业布局理论 |
| 2.4 相关文献综述 |
| 2.4.1 国有经济相关研究综述 |
| 2.4.2 国有经济布局相关研究综述 |
| 2.4.3 国有经济布局战略性调整的相关研究综述 |
| 2.4.4 产业布局调整影响因素的相关研究 |
| 2.4.5 产业结构优化影响因素的相关研究 |
| 2.4.6 国有经济布局战略性调整对产业结构优化影响的研究综述 |
| 2.4.7 对现有研究的评述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 国有经济布局调整与产业结构优化的现实基础 |
| 3.1 中国国有经济布局调整的历程回顾及现状分析 |
| 3.1.1 国有经济布局调整的历程回顾 |
| 3.1.2 国有经济总量布局的演变及特征 |
| 3.1.3 国有经济产业布局的演变及现状分析 |
| 3.1.4 国有经济区域布局的演变及现状分析 |
| 3.2 主要发达国家国有经济布局调整的国际经验 |
| 3.2.1 服务于国家发展战略的美国国有经济布局调整概述 |
| 3.2.2 基于发展阶段的英国国有经济布局调整历程回顾 |
| 3.2.3 立足于国情的日本国有经济布局调整演进历程 |
| 3.3 中国产业结构优化的演变历程及现状分析 |
| 3.3.1 产业结构优化的演变历程及趋势 |
| 3.3.2 产业结构优化的现状分析 |
| 3.4 国有经济布局战略性调整推动产业结构优化面临的现实问题 |
| 3.4.1 新常态背景下经济发展所面临的新挑战 |
| 3.4.2 “十四五”时期高质量发展阶段的新要求 |
| 3.4.3 服务于国家经济发展战略的新使命 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 国有经济布局战略性调整对产业结构优化影响的理论机制 |
| 4.1 国有经济布局战略性调整对产业结构优化的总体影响分析 |
| 4.1.1 国有经济产业布局战略性调整对产业结构优化的影响分析 |
| 4.1.2 国有经济区域布局战略性调整对产业结构优化的影响分析 |
| 4.2 国有经济功能定位分类下的影响机制分析 |
| 4.2.1 基于公共政策类和特定功能类国有经济布局战略性调整的影响机制分析 |
| 4.2.2 基于一般商业类国有经济布局战略性调整的影响机制分析 |
| 4.3 基于制度基础的影响机制分析 |
| 4.3.1 国有经济布局战略性调整影响中市场化的作用 |
| 4.3.2 国有经济布局战略性调整影响中政府经济干预的作用 |
| 4.4 基于国家发展战略的影响机制分析 |
| 4.4.1 不平衡增长理论视角下国有经济布局战略性调整影响中国家战略的作用 |
| 4.4.2 制度变迁理论视角下国有经济布局战略性调整影响中国家战略的作用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 国有经济产业布局战略性调整对产业结构优化影响的检验 |
| 5.1 国有经济产业布局战略性调整对产业结构优化总体影响的检验 |
| 5.1.1 变量选取与数据来源 |
| 5.1.2 实证结果与分析 |
| 5.1.3 稳健性检验 |
| 5.2 国有经济功能定位分类下的异质性检验 |
| 5.2.1 公共政策类及特定功能类国有经济战略性调整对产业结构优化影响检验 |
| 5.2.2 一般商业类国有经济布局战略性调整对产业结构优化影响的检验 |
| 5.3 不同国有经济功能定位分类下的内在作用机制检验 |
| 5.3.1 公共政策类和特定功能类国有经济分类下的内在作用机制检验 |
| 5.3.2 一般商业类国有经济分类下的内在作用机制检验 |
| 5.4 国家发展战略视角下国有经济产业布局战略性调整的相关检验 |
| 5.4.1 基于国家战略相关行业的分组检验:以“中国制造2025”战略为例 |
| 5.4.2 “中国制造2025”战略下的内在影响机制检验 |
| 5.4.3 基于国家战略相关行业的分组检验:以供给侧改革为例 |
| 5.4.4 供给侧改革背景下的内在影响机制检验 |
| 5.5 基于国有经济产业布局维度国有资本微观数据的实证检验 |
| 5.5.1 变量选取与数据来源 |
| 5.5.2 国有资本产业布局战略性调整对产业结构优化影响的实证检验 |
| 5.5.3 国有股权结构分组下的异质性检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 国有经济区域布局战略性调整对产业结构优化影响的检验 |
| 6.1 国有经济区域布局战略性调整对产业结构优化总体影响的检验 |
| 6.1.1 变量选取与数据来源 |
| 6.1.2 实证结果与分析 |
| 6.1.3 稳健性检验 |
| 6.2 制度基础作用下的内在机制检验 |
| 6.2.1 基于对外开放程度和政治激励的调节作用检验 |
| 6.2.2 基于市场化水平和政府干预程度的中介效应检验 |
| 6.3 区域协调发展战略下基于不同区域的异质性检验及机制检验 |
| 6.3.1 基于不同区域范围的异质性检验 |
| 6.3.2 不同区域范围分组下基于区域特征的中介效应检验 |
| 6.4 国有经济区域布局战略性调整对产业结构优化影响的空间效应 |
| 6.4.1 产业结构优化的空间相关性检验 |
| 6.4.2 空间计量模型的设定 |
| 6.4.3 国有经济区域布局战略性调整对产业结构优化影响的空间计量分析 |
| 6.5 基于国有经济区域布局维度国有资本微观数据的实证检验 |
| 6.5.1 变量选取与数据来源 |
| 6.5.2 国有资本区域布局战略性调整对产业结构优化影响的实证检验 |
| 6.5.3 国有股权结构分组下的异质性检验 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 国有经济布局战略性调整对产业结构优化影响的政策建议 |
| 7.1 明确各类国有经济的功能定位及合理规划其战略性调整的方向 |
| 7.2 完善市场机制与改进政府干预方式以优化制度基础 |
| 7.3 服从国家发展战略的要求以确保国有经济布局调整的战略性 |
| 7.4 发挥区域比较优势以优化国有经济布局战略性调整的空间效应 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间学术研究成果 |
| 致谢 |
（8）基于要素配置效率改进的东北地区产业结构优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与框架 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究框架 |
| 1.3 主要研究方法 |
| 1.4 创新与不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 存在的不足 |
| 第2章 相关理论与文献综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 要素、要素配置及效率内涵 |
| 2.1.2 产业及产业结构优化内涵 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 要素配置相关理论 |
| 2.2.2 产业结构演进理论 |
| 2.2.3 产业结构优化理论 |
| 2.3 文献综述 |
| 2.3.1 要素配置及其效率研究 |
| 2.3.2 产业结构演进及优化方向研究 |
| 2.3.3 产业结构优化与要素配置效率的关联性研究 |
| 2.3.4 供给侧改革与产业结构优化影响因素研究 |
| 2.3.5 东北地区产业结构调整与经济发展相关研究 |
| 2.3.6 文献评述 |
| 第3章 东北地区产业结构演进历程及现状 |
| 3.1 东北地区产业结构演进历程 |
| 3.1.1 计划经济体制与改革过渡时期 |
| 3.1.2 市场经济体制确立初期 |
| 3.1.3 东北振兴“黄金十年” |
| 3.1.4 经济新常态时期 |
| 3.2 东北地区产业结构现状 |
| 3.2.1 地区生产总值变动趋势 |
| 3.2.2 第一产业 |
| 3.2.3 第二产业 |
| 3.2.4 第三产业 |
| 3.3 东北地区要素配置低效与产业结构调整动因 |
| 3.3.1 结构性产能过剩与短缺并存 |
| 3.3.2 资源型城市转型负担沉重 |
| 3.3.3 国企改革与民企发展缺乏动力 |
| 3.3.4 被动“去工业化”引发结构失序 |
| 3.3.5 沉没成本效应阻碍衰退行业退出 |
| 3.4 东北地区产业结构优化的障碍 |
| 3.4.1 要素市场化改革起步较晚 |
| 3.4.2 劳动力转移存在制度约束 |
| 3.4.3 高技术产业规模扩张缓慢 |
| 3.4.4 服务型政府职能转变滞后 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于要素配置效率改进的产业结构优化理论框架 |
| 4.1 总体思路 |
| 4.2 要素流动与产业间再配置的效率改进机理 |
| 4.2.1 要素产业间流动的理论基础 |
| 4.2.2 要素产业间流动的前提条件 |
| 4.2.3 要素配置效率改进机理分析 |
| 4.3 产业结构优化影响要素配置效率改进的理论机制 |
| 4.3.1 产业结构优化的两个维度指标构建 |
| 4.3.2 产业结构合理化影响要素配置效率改进的机制 |
| 4.3.3 产业结构高度化影响要素配置效率改进的机制 |
| 4.4 供给侧改革下产业结构优化的影响因素理论分析 |
| 4.4.1 供给侧改革的提出背景与理论逻辑 |
| 4.4.2 产业结构优化的供给侧影响因素类别 |
| 4.4.3 供给因素影响产业结构优化的机理分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于要素配置效率改进的东北地区产业结构优化效应实证分析 |
| 5.1 东北地区要素分布结构 |
| 5.1.1 劳动力要素分布 |
| 5.1.2 资本存量估计与资本要素分布 |
| 5.2 东北地区要素配置效率测度 |
| 5.2.1 随机前沿分析与模型设定 |
| 5.2.2 初始回归结果与模型修正 |
| 5.2.3 估算过程与结果分析 |
| 5.3 东北地区产业结构优化指标衡量 |
| 5.3.1 产业结构合理化 |
| 5.3.2 产业结构高度化 |
| 5.4 研究设计与实证检验 |
| 5.4.1 变量选取与描述性统计 |
| 5.4.2 数据检验 |
| 5.4.3 模型设定与实证结果分析 |
| 5.4.4 内生性问题讨论 |
| 5.4.5 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 进一步分析:东北地区产业结构优化的供给侧影响因素实证检验 |
| 6.1 供给因素综合评价指标体系构建 |
| 6.1.1 指标体系构建原则 |
| 6.1.2 主要评价指标分析与说明 |
| 6.1.3 综合评价指标体系 |
| 6.2 供给因素综合评价指数构造与分析 |
| 6.2.1 全局主成分分析 |
| 6.2.2 数据有效性检验 |
| 6.2.3 提取主成分及确定指标权重 |
| 6.2.4 东北地区供给因素综合评价指数分析 |
| 6.3 研究设计与实证检验 |
| 6.3.1 变量选取与描述性统计 |
| 6.3.2 数据检验 |
| 6.3.3 模型设定与实证结果分析 |
| 6.3.4 内生性问题讨论 |
| 6.3.5 稳健性检验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 基于要素配置效率改进的东北地区产业结构优化政策建议 |
| 7.1 加强人力资本培育与积累 |
| 7.1.1 着力提升教育体系水平 |
| 7.1.2 推进新型城镇化发展 |
| 7.1.3 完善薪酬激励机制 |
| 7.2 优化投资结构与存量资本布局 |
| 7.2.1 加大战略性新兴产业投资力度 |
| 7.2.2 稳固推进存量资本调整 |
| 7.2.3 积极探索金融产品与服务创新 |
| 7.3 推动产业技术进步与科技成果转化 |
| 7.3.1 促进产业发展与科技深入融合 |
| 7.3.2 加强企业自主创新与科研协作能力 |
| 7.3.3 完善科技成果转化机制 |
| 7.4 充分发挥政府职能与政策引领作用 |
| 7.4.1 加快转变政府职能 |
| 7.4.2 精准制定减税降费措施 |
| 7.4.3 释放产业政策引领作用 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与未来展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（9）养殖规模对生猪养殖业高质量发展的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 关于高质量发展的研究 |
| 1.2.2 关于生猪饲养成本及其影响因素的研究 |
| 1.2.3 关于畜禽粪污环境污染及治理行为的研究 |
| 1.2.4 关于畜禽疫病冲击及防控的研究 |
| 1.2.5 关于生猪养殖业发展路径的研究 |
| 1.2.6 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 1.4 研究方法与数据来源 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 数据来源 |
| 1.5 可能的创新之处 |
| 第二章 概念界定及理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 生猪养殖业高质量发展 |
| 2.1.2 生猪养殖规模划分标准 |
| 2.1.3 生猪饲养成本 |
| 2.1.4 生猪养殖粪污环境污染 |
| 2.1.5 突发疫情应对决策 |
| 2.1.6 路径优化 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 规模经济理论 |
| 2.2.2 范围经济理论 |
| 2.2.3 环境经济学理论 |
| 2.2.4 外部性理论 |
| 2.2.5 风险条件下的生产者决策理论 |
| 2.3 分析框架 |
| 2.3.1 养殖规模对生产成本影响的分析框架 |
| 2.3.2 风险条件下的生产者决策分析框架 |
| 第三章 国内外生猪养殖业发展概况 |
| 3.1 国外生猪养殖业发展概况 |
| 3.1.1 近年全球生猪生产形势 |
| 3.1.2 代表性国家生猪养殖业发展特征 |
| 3.2 中国生猪养殖业发展概况 |
| 3.2.1 不同时期中国生猪养殖业发展脉络(1978 年以来) |
| 3.2.2 基于宏观数据的中国生猪养殖业发展现状分析 |
| 3.2.3 基于微观调研的中国生猪养殖业发展面临的主要问题分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 养殖规模对生猪饲养成本的影响分析 |
| 4.1 数据来源及说明 |
| 4.2 不同规模养殖场(户)生猪饲养成本及影响因素比较分析 |
| 4.2.1 不同规模养殖场(户)生猪饲养成本比较分析 |
| 4.2.2 不同规模养殖场(户)生猪饲养成本影响因素比较分析 |
| 4.3 养殖规模对生猪饲养成本影响的实证分析 |
| 4.3.1 理论分析与研究假说 |
| 4.3.2 研究方法、变量选择与描述性统计 |
| 4.3.3 实证分析 |
| 4.4 本章讨论与小结 |
| 4.4.1 讨论 |
| 4.4.2 本章小结 |
| 第五章 养殖规模对生猪粪污污染治理的影响分析 |
| 5.1 数据来源及说明 |
| 5.2 不同规模养殖场(户)粪污处理情况对比分析 |
| 5.2.1 不同规模生猪养殖场(户)粪污处理方式比较 |
| 5.2.2 不同规模生猪养殖场(户)粪污处理强度比较 |
| 5.2.3 不同规模养殖场(户)粪污处理成本比较 |
| 5.2.4 不同规模养殖场(户)粪污处理效率比较 |
| 5.3 养殖规模对生猪粪污污染治理影响的实证分析 |
| 5.3.1 理论分析及研究假说 |
| 5.3.2 研究方法、变量选择与描述性统计 |
| 5.3.3 实证分析 |
| 5.4 本章讨论与小结 |
| 5.4.1 讨论 |
| 5.4.2 本章小结 |
| 第六章 养殖规模对突发疫情应对决策的影响分析 |
| 6.1 数据来源及说明 |
| 6.2 不同规模养殖场(户)疫情应对情况比较 |
| 6.2.1 不同规模养殖场(户)防疫条件比较 |
| 6.2.2 不同规模养殖场(户)的突发疫情应对决策比较 |
| 6.3 养殖规模对突发疫情应对决策影响的实证分析 |
| 6.3.1 分析框架与研究假说 |
| 6.3.2 研究方法、变量选择与描述性统计 |
| 6.3.3 实证分析 |
| 6.4 本章讨论与小结 |
| 6.4.1 讨论 |
| 6.4.2 本章小结 |
| 第七章 基于规模视角的生猪养殖业高质量发展路径优化分析 |
| 7.1 研究方法 |
| 7.1.1 开放条件下的经济剩余模型 |
| 7.1.2 弹性估计 |
| 7.2 参数设定及情景设置 |
| 7.2.1 参数设定 |
| 7.2.2 情景设置 |
| 7.3 测算结果及分析 |
| 7.3.1 弹性测算 |
| 7.3.2 经济福利测算 |
| 7.4 讨论与本章小结 |
| 7.4.1 讨论 |
| 7.4.2 本章小结 |
| 第八章 研究结论与对策建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.1.1 饲养成本居高不下、环境约束及疫情冲击制约生猪养殖业高质量发展 |
| 8.1.2 养殖规模扩大有利于降低生猪饲养成本,但存在最优效率区间 |
| 8.1.3 养殖规模扩大将增加粪污污染治理难度,加剧环境污染风险 |
| 8.1.4 养殖规模越大受疫情冲击影响而主动调减生猪存栏的幅度越大 |
| 8.1.5 重点发展中规模养殖场(户)的规模化路径可实现经济福利最大化 |
| 8.2 对策建议 |
| 8.2.1 引导中小养殖场(户)适度扩大规模,降低生猪饲养成本 |
| 8.2.2 引导生猪养殖规模有序扩张,降低粪污污染风险 |
| 8.2.3 针对不同规模出台差异化的支持政策,提升疫情应对能力 |
| 8.2.4 重点扶持中规模养殖场(户),优化生猪养殖业结构 |
| 8.3 研究不足及未来展望 |
| 8.3.1 研究不足 |
| 8.3.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 生猪生产能力、生产管理及生产形势调研问卷 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（10）人口年龄结构对房地产价格的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 房地产价格的影响因素 |
| 1.2.2 人口因素对房地产需求及价格的影响 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 概念界定 |
| 1.3.1 房地产市场 |
| 1.3.2 人口年龄结构 |
| 1.4 研究路线、内容与方法 |
| 1.4.1 研究路线 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.5 创新点与不足之处 |
| 1.5.1 创新点 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 2 人口年龄结构影响房价的理论基础 |
| 2.1 人口年龄结构影响房价的相关理论 |
| 2.1.1 房地产市场供求理论 |
| 2.1.2 人口转变理论 |
| 2.1.3 生命周期理论 |
| 2.1.4 代际转移理论 |
| 2.2 人口年龄结构影响房价的理论分析 |
| 2.2.1 理论分析框架 |
| 2.2.2 世代交叠模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 中国房价与人口年龄结构的变动情况 |
| 3.1 房价变动情况 |
| 3.1.1 房价变动趋势 |
| 3.1.2 房价变动特征 |
| 3.2 人口年龄结构变动情况 |
| 3.2.1 人口年龄结构变动趋势 |
| 3.2.2 人口年龄结构变动特征 |
| 3.2.3 人口年龄结构预测 |
| 3.3 房价与人口年龄结构之间的相关性分析 |
| 3.3.1 婴儿潮与房价的相关性 |
| 3.3.2 老龄化与房价的相关性 |
| 3.3.3 人口抚养比与房价的相关性 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 中国人口年龄结构对房价影响的实证研究 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 人口年龄结构对房价的影响——宏观视角 |
| 4.2.1 人口抚养比对房价的影响 |
| 4.2.2 各年龄段人口占比对房价的影响 |
| 4.2.3 各年龄段人口占比对未来房价增速的影响 |
| 4.3 人口年龄结构对房价的影响——微观视角 |
| 4.3.1 年龄与住房需求——基于人口普查数据 |
| 4.3.2 年龄与住房需求——基于中国家庭金融调查数据 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 OECD国家人口年龄结构对房价影响的实证研究与经验启示 |
| 5.1 OECD国家房地产市场与人口年龄结构的情况 |
| 5.1.1 房地产市场情况 |
| 5.1.2 人口年龄结构情况 |
| 5.1.3 房价与人口年龄结构之间的相关性分析 |
| 5.2 OECD国家人口年龄结构对房价影响的实证研究 |
| 5.2.1 模型设定 |
| 5.2.2 数据与描述性统计 |
| 5.2.3 人口抚养比对房价的影响 |
| 5.3 来自OECD国家的经验启示 |
| 5.3.1 人口转变的内在规律 |
| 5.3.2 婴儿潮对房价的影响 |
| 5.3.3 老龄化对房价的影响 |
| 5.3.4 不同层级城市房价的变动特征 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于中国人口年龄结构变化的房价趋势预测 |
| 6.1 人口年龄结构预测 |
| 6.1.1 人口年龄结构预测模型选择 |
| 6.1.2 人口年龄结构预测参数设定 |
| 6.1.3 人口年龄结构预测结果 |
| 6.2 基于人口年龄结构变化的房价趋势预测 |
| 6.2.1 不同生育率方案下的房价趋势预测 |
| 6.2.2 考虑城镇化率的房价趋势预测 |
| 6.2.3 考虑跨区域流动人口的房价趋势预测 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与政策建议 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 优化人口年龄结构,促进房价平稳运行 |
| 7.2.2 强化住房居住功能,防范楼市投机行为 |
| 7.2.3 坚持“因城施策”,实现差异化引导 |
| 7.2.4 发展租购并举新体系,满足流动人口住房需求 |
| 7.2.5 加强房地产调控,保障市场健康发展 |
| 参考文献 |
| 在校期间的科研成果 |
| 致谢 |
四、如何设定管理幅度？（论文参考文献）
- [1]人工智能对经济增长的影响研究[D]. 黄志. 四川大学, 2021(12)
- [2]贸易政策不确定性及其宏观经济效应研究[D]. 车明. 四川大学, 2021(12)
- [3]不同地貌类型景观格局尺度效应分析[D]. 杨竟艺. 甘肃农业大学, 2021(09)
- [4]Q公司平衡计分卡与全面预算的整合研究[D]. 杜丽丽. 西安石油大学, 2021(09)
- [5]外热式气基直接还原炼铁工艺的基础与应用研究[D]. 孙贯永. 北京科技大学, 2021(08)
- [6]并购重组中业绩承诺风险研究 ——基于鸿达兴业的案例分析[D]. 张锡铭. 江西财经大学, 2021(10)
- [7]中国国有经济布局战略性调整对产业结构优化的影响研究[D]. 迟也迪. 吉林大学, 2021(02)
- [8]基于要素配置效率改进的东北地区产业结构优化研究[D]. 徐杰. 吉林大学, 2021(01)
- [9]养殖规模对生猪养殖业高质量发展的影响研究[D]. 李鹏程. 中国农业科学院, 2021
- [10]人口年龄结构对房地产价格的影响研究[D]. 陈钰晓. 四川大学, 2021(12)