构建数字经济发展综合指标体系,基于2011—2021年省级层面数据,以市场化水平为中介变量探究数字经济对不同技能劳动力需求的线性影响路径,并利用随机森林模型考察数字经济对不同技能劳动力需求的非线性效应。结果表明:整体上数字经济显著增加高技能劳动力需求,降低中、低技能劳动力需求;数字经济发展通过市场化水平主要减少中等技能劳动力需求,提高高技能劳动力占比;进一步地,非线性分析揭示高技能劳动力需求呈现初期边际递增而后趋稳的阶段性特征,中、低技能劳动力需求则呈现边际递减与低位回调的动态演变。从行业的角度来看,工业对高技能劳动力需求较大,建筑业相反,中等技能劳动力更容易受到服务业和建筑业的青睐,低技能劳动力主要集中在农林牧渔业。

多阶段CONWIP系统是一种推拉结合的生产方式,能够有效降低库存成本。针对多阶段串联CONWIP系统中缓存区开设数量、缓存区开设位置及缓存区容量大小展开研究,以最小化缓存区开设成本、半成品库存成本、在制品库存成本及成品缺货成本之和作为优化目标,构建相应的数学模型,通过遗传算法结合仿真的方法来求解该模型。仿真结果表明,该系统的库存成本低于看板系统,为解决多阶段串联生产CONWIP系统缓存区设计提供一种新的思路和解决方案。

针对CuW60钨铜合金在极端工况下表面性能的不足,采用激光改性技术,旨在探究其对合金表面粗糙度及力学性能的影响。通过精细调控激光参数,分析改性层微观结构、成分变化及其与性能之间的关联机制。研究发现,激光改性可显著调节合金表面粗糙度,同时增强其硬度等力学性能,为提升该类材料的综合性能提供了新的思路和方法。研究结果不仅丰富了激光表面工程技术的理论体系,也为CuW60钨铜合金在高端制造领域的应用拓展了空间。

随着传统铁路数字化转型升级的不断推进,从海量铁路线路数据中精确获取铁路基础构件信息对于铁路的维护、管理与安全运营至关重要,其难点在于不失真的前提下对目标区域数据进行关键特征提取。基于无人机摄影测量的数字化技术为铁路基础构件的广泛数据获取提供了新途径。通过无人机搭载高精度相机获取铁路沿线基础构件的图像数据和图形数据,基于两种源数据铁路基础构件分割通用方法实例的实际效果对比,选择以图形数据为分割数据源并改进分割算法,以期从整体铁路线路数据中自动分割出阈值区间中的钢轨及其他铁路基础构件并以工程实例验证该算法的有效性和可行性。

为提高无人船在实际复杂工作环境中完成水质监测的效率,提出改进A^*算法的全局静态路径规划算法以及改进A^*算法和人工势场法结合的局部动态路径规划算法。首先通过全局算法对障碍物做膨胀处理,采用扩大节点搜索邻域法对A^*算法完成改进,使当前路径点的搜索移动方向不再局限于45°的整数倍。为提高动态路径规划能力,将A^*算法规划的路径点作为人工势场法的局部目标点,通过引入距离因子和逃逸力对人工势场法进行改进,解决目标不可达且容易陷入最小值的问题。最后利用MATLAB验证方法有效性,结果表明,无人船能顺利到达并经过水质监测点,且相比传统A^*算法,得到的路径更加平滑,距离更短,有效地提高了水质监测效率。

针对液化天然气(liquefied natural gas,LNG)储罐外罐完整性监测难题,采用PS-InSAR与SBAS-InSAR技术,基于Sentinel-1A卫星影像和数字高程模型数据进行地形修正,对广西液化天然气(LNG)工程项目开展形变监测。研究表明:2022年8月LNG平台区域出现最大沉降,储罐周边伴随轻微隆起;PS-InSAR监测显示73%区域年沉降速率为-2.5~2 mm/年,SBAS-InSAR显示45%区域为-3.5~3 mm/年,整体形变稳定可控;雨季降水与形变量呈显著正相关,降雨渗透导致土体孔隙水压力提升(有效应力降低),地基承载性能变化,但未出现不均匀沉降。

建筑机器人作为一种新质生产力工具,将助力建筑行业新业态发展和产业化升级。针对传统建筑地坪研磨设备必须人工跟随操控、施工效率低等问题,开发了一款智能全自动化地坪研磨施工机器人,分析阐述该机器人的总体技术方案框架和关键性技术原理。然后,通过工程应用案例,描述地坪研磨机器人的施工作业流程,并对比分析机器人与传统设备的综合施工效益情况。结果表明,地坪研磨机器人综合施工降本率约为19.4%,具备较高的施工成本优势。最后,对推广应用地坪研磨机器人的社会效益进行了阐述。

安全评价是铁路危险货物运输作业开展的重要前提和保障。以四川宜宾某专用铁路锂电池运输项目为例,将项目区划分8个评价单元,采用安全检查表法和事故树法进行安全性评价,探讨主要控灾因素及安全工作要点。结果表明:安全检查表法适用于规范条文明确规定的检查事件,事故树法通过最小割集和重要度计算能有效分析事件成因及要素权重;运输及装卸作业的安全保障应注重人员规范操作、劳动防护和作业区安全位置。

随着寒区工程的开发,准确得出岩土在冻融状态下的热物参数具有重要意义。鉴于常用BP神经网络预测热物参数误差较大,以120组冻土、融土热物参数为样本,采用贝叶斯正则化方法对预测模型进行改进,建立多输入多输出的BP神经网络,模型的预测精度明显提高。用改进蒙特卡洛法和SHAP解释分别对贝叶斯神经网络和随机森林模型进行敏感性分析。结果表明,冻融状态不改变影响因素的敏感性排序。容积热容量和导热系数在冻融状态下,对含水率、干密度、土质的敏感程度依次降低,导温系数对土质、含水率、干密度的敏感程度依次降低。

中深层地热能具有热储量大、稳定性好以及分布范围广的优点,是重要的清洁供暖能源之一。利用中深层地热能进行供暖时,考虑到中深层地埋管底部会产生一定量的冷堆积,地层供热能力会随时间的延长而不断衰减,即地热井的出水温度会随着时间的延长而逐步降低。尤其在不间断供暖运行模式下,地层热恢复能力有限,如何在地源侧变温供热工况下维持用户末端恒定的热负荷成为亟须解决的难题。单一的供暖策略难以满足地热井变温供热工况下的热负荷需求,因此提出梯级利用供暖优化策略,相较于前者能最大化提取地层热量,将低品位热源转化为高品位热源,提高取热效率的同时降低运行成本。最后结合中煤科工西安研究院(集团)有限公司中深层地热能建筑供热试点示范项目进行供暖策略应用与分析,结果表明,全供暖季供暖系统平均能耗为57.2 kW,平均系统能效比为21.16,对中深层地热能高效供暖应用具有一定的指导意义。

基于旅游交通、旅游住宿、旅游活动数据,通过“自下而上”法测算了2010—2021年西安市旅游业碳排放量,基于Tapio脱钩指数分析法构建了西安市旅游业碳排放脱钩指数模型,以理清西安市旅游业碳排放与经济发展之间的关系。结果表明:交通碳排放是影响西安市旅游业碳排放的主要因素;西安市旅游业碳排放呈下降趋势,但仍有较大改善空间;西安市旅游业碳排放与旅游经济增长多处于脱钩状态,节能减排仍需推进。

随着新能源汽车在全球市场的快速发展,用户对产品的关注已从单一性能转向多维需求。以比亚迪七款热门车型为研究对象,基于汽车之家和懂车帝收集的27 283条用户评价,采用DeepSeekV2模型提取短文本并利用BERTopic模型进行主题建模,识别出纯电性能、刀片电池、噪声控制等核心用户关注点。研究结果表明,用户对续航能力与电池技术持积极评价,但对胎噪、风噪及新车异味等舒适性问题反馈较为负面。研究的主要贡献包括:通过DeepSeekV2模型对长文本拆分,提升主题建模对非结构化数据的处理能力;结合BM25加权的c-TF-IDF算法和MMR优化技术,在语义嵌入与层次聚类的基础上,揭示用户多维关注点及其内在关联,为新能源汽车产品设计与市场策略提供数据支持。

以2012—2022年沪深A股上市公司为研究对象,探讨了企业数字化战略承诺程度与股价崩盘风险之间的关系。研究结果表明,高水平数字化战略承诺可以降低股价崩盘风险,同时揭示了信息不对称在企业数字化战略承诺与股价崩盘风险之间的影响机制作用。通过探究企业数字化战略承诺的经济后果以及股价崩盘风险的影响因素,以期充分实现企业数字化战略承诺的潜在经济价值,推动企业与资本市场的高质量发展目标的实现。

针对农产品供应链成员间信息不对称的问题,通过引入品牌建设变量,构建信息对称与不对称两种情形下,批发销售与代理销售的Stackelberg博弈模型,探究农产品供应链中的定价策略和销售模式选择问题。结果表明,在不同市场需求下,绿色农产品的最优定价受到两种农产品间可替代率的影响,佣金率和高市场需求概率共同影响合作社和电商平台最优销售模式的选择,合适的合作销售模式有助于合作社与电商平台实现双赢。

目前广西农业产业面临大而不强的困境,亟须探索产业升级与转型的有效策略,以促进农业经济的高质量发展。为了探寻广西农业高质量发展的路径,通过案例研究的方式,以武鸣沃柑作为研究案例,探讨其三链融合的机制以及融合的深度。研究发现,三链融合有效推动了沃柑产业的升级转型。武鸣沃柑产业在政府的指导下通过产学研融合建设智慧农业,培育了一批龙头企业带动农户进行生产种植,初步显现数智化的“智慧果园”种植生产管理方式。同时,引入智能化的加工设备设备以及现代营销管理,以此提升产业下游的竞争力。而三链在智慧农业建设的过程中,逐渐相互融合,融合程度得到不断的加深。最后,通过构建三链融合的模糊评价指标体系,对当前沃柑产业三链的融合情况进行评估,得出沃柑产业三链的融合处于培育阶段,三链融合的深度有待进一步提高。

选取2013—2022年全国30个省份(因数据缺失,未包含西藏地区和港澳台地区)面板数据,构建新质生产力发展指标体系,并使用熵值法对指标体系进行测度,探究新质生产力对文化产品出口的影响。实证分析表明,新质生产力发展有助于促进各地区文化产品出口,进行稳健性检验和处理内生性问题后结论仍然成立;新质生产力对文化产品出口的促进作用在地理区域和对外开放程度方面呈现出明显的异质性效果,在中东部地区及对外开放程度高的地区促进效应更为显著;进一步机制检验表明,新质生产力可以通过提高地区科技创新水平促进文化产品出口。

新基建的投入有利于产业绿色转型,推动经济社会发展绿色化。使用2013—2022年省级面板数据,构建新基建与产业绿色转型综合评价体系,使用耦合协调度模型进行深入分析。结果显示,新基建与产业绿色转型发展水平在研究期稳步提升,耦合协调度向协调状态逐步演进。呈现东部地区成绩优异,中部、西部以及东北部地区综合发展指数较低的区域差异。大部分资源型区域的绿色转型水平有所提升,但仍落后于全国平均水平。整体耦合协调水平呈现“东高西低”的状态。

为了探索跨境电商的新兴研究领域,研究采用文献计量学方法,对知网中的跨境电商相关文献进行综合分析。分析内容涵盖跨境电商的发文趋势、主要研究机构与核心作者的合作情况,以及当前研究热点与前沿转向。研究发现,跨境电商研究历程可划分为初期萌芽、蓬勃发展及成熟优化三个阶段,其间,部分研究机构与作者虽初步形成合作网络,但合作深度与广度仍有待提升。研究焦点逐步从跨境物流、“一带一路”等话题,转向数字经济、数字贸易、扩大开放等领域。未来跨境电商的研究应聚焦数字经济、数字贸易和扩大开放等领域,并加强跨高校、跨区域合作,以增强研究的创新能力。

为了丰富研究大渡河流域堵江滑坡及堰塞沉积的素材,以新发现的大渡河中游核桃坪堵江滑坡为研究对象,通过详细野外地质调查和剖面实测方法研究了滑坡特征、堵江形成的堰塞沉积特征以及滑坡形成机制。现场调查结果表明:核桃坪堵江滑坡平面面积达2.5 km²,总体积约为4 000×10⁴ m³;堰塞沉积剖面垂直向表现的相变特征,反映堰塞湖经历了形成、沉积和溃决的演化过程和滑坡局部发生多期次滑动特征;核桃坪堵江滑坡的形成机制为卸荷回弹阶段→倾倒变形阶段→倾倒扩展折断阶段→滑坡形成堵江阶段。

发展先进制造业集群是山东建设制造强省的必然要求,也是统筹发展和安全的重要着力点。在全球政治经贸环境不稳背景下,先进制造业集群韧性发展将成为抗风险、促增长的关键。在梳理山东省先进制造业集群发展成效的基础上,分析集群发展面临的短板瓶颈,提出先进制造业集群韧性形成的机制框架,从有为政府、有效市场和有力社会三个层面,提出针对提升山东省先进制造业集群韧性的对策建议,以期为推动山东先进制造业迈向中高端、提升产业链供应链的韧性和安全水平提供有效参考。

基于50家河南省制造业上市公司2019—2023年的相关数据,运用DEA-BCC和Malmquist指数模型分别从静态和动态视角对公司的经营绩效进行评价。研究发现:2019—2023年河南省50家制造业上市公司综合效率均值为0.834,主要受到纯技术效率和规模效率的制约;样本公司的全要素生产率小于1且呈整体下降趋势,主要原因为技术变化指数降低。据此,提出河南省制造业未来发展的若干建议,从而破解区域非均衡发展困境,提升公司经营绩效。

协同发展是成渝地区电子信息、汽车和装备制造三大产业集群实现高质量发展、培育世界级产业集群的必然要求和推动路径。对成渝地区电子信息产业、汽车产业和装备制造业集群的协同发展现状进行深入分析。结果表明成渝地区在区域联动、产业链合作、协同创新、人才培养与共享合作方面取得了成效,然而仍面临产业结构同质化、产业链薄弱、创新资源不足、人才金融不均衡、数字化协同低等问题和挑战。为此,从产业规划协同、产业链合作、创新资源集聚与共享、人才政策协同、金融一体化、产业数字化6个方面提出相应的对策建议。

冰川作为气候变化的指示器,其储量及分布变化对下游生态及人居安全有重要影响,以阿尼玛卿山为研究区研究其变化特征,为地区生态环境保护及经济社会发展提供参考。利用Landsat数据、Sentinel-1A数据提取阿尼玛卿山冰川面积、表面流速,结合研究区附近2个气象站点的气温及降水数据分析2014—2020年该地区冰川变化与气候的关系。2014—2020年冰川数量由80条增加至85条,增加了5条;冰川面积从98.46 km²退缩至86.58 km²,退缩了11.88 km²。阿尼玛卿冰川整体呈现退缩趋势,冰川流速呈现中轴处的大于两翼、海拔由高到低至冰舌末端逐渐减小的特征。研究区气温及降水量均呈现增加趋势,降水量增加更为明显,但冰川面积依然呈现退缩趋势,说明冰川的消融量大于累积量。

随着山区公路建设的快速发展,高位崩塌灾害频发,严重威胁公路交通安全。基于川西高原雅西公路典型高位崩塌案例,通过地质调查、数值模拟分析,揭示了高位崩塌的成因机制,分析了崩塌能量,提出了分级被动防护+监测的防治方法。结果表明,不利的地形地质条件是基础因素,长期风化加剧了结构面劣化,降雨是诱发因素,雨水入渗导致危岩体蠕变进而发展为崩塌;采用被动网+明洞+智能监测系统的防治方法可有效对崩塌进行治理,防护方案可在峡谷地貌区推广使用。

改革开放后,中国放宽户籍政策并推进城镇化发展,人口由计划迁移转向自主迁移。江浙沪地区的迁入人口规模显著上升,研究其背后的驱动机制至关重要。基于“六普”中省际人口迁移数据,选取常住人口规模、人均GDP、就业人员平均工资、人均医疗床位数、大专以上学历人口及距离等变量,构建多元线性回归模型,并引入分层贝叶斯降低参数估计的不确定性。结果表明,经济因素为首要驱动力,其次是人口、教育和距离因素,而医疗因素影响较小。

为研究地下开挖条件下高陡边坡的变形破坏机制,以某覆盖型高陡边坡为依托,利用有限元滑面应力法对比分析了隧道开挖的不同位置对边坡稳定性的影响,系统研究了地下开挖诱发边坡失稳的破坏机制及变形特征。结果表明,地下开挖破坏了边坡原有的平衡体系,导致开挖影响范围内坡体的应力出现重新分布,在边坡的不同区域产生新的张拉应力区、压应力区和剪应力区,使边坡表面和内部各点产生不利的附加位移,从而对边坡的稳定性产生显著的影响。根据地下开挖孔洞与滑动面之间的位置关系,可把地下开挖诱发边坡失稳的破坏方式分为坡面局部坍塌、坡体A型滑移、坡体B型滑移和坡体C型滑移共4种类型,并揭示了各种失稳类型的破坏过程与力学机制。

为解决全尾砂在絮凝沉降过程中出现的底流浓度不均和尾砂颗粒沉降速度缓慢等问题,以赤峰中色白音诺尔矿业有限公司充填站为例,通过对多种阴离子聚丙烯酰胺絮凝剂展开全尾砂静态絮凝沉降试验,优选出最佳型号,并通过工业试验验证其絮凝沉降效果,优化其添加参数。结果显示,目前该矿全尾砂沉降的优选絮凝剂型号为SNF1055SH,当参数配比为全尾砂矿浆浓度14%、絮凝剂溶液配置浓度2.5‰、单耗30 g/t时,可确保深锥浓密机底流泥层均匀,顶端溢流水清澈。

在建设项目中,采购供应商不仅影响项目的质量和进度,还直接关系到项目的成本,如何从众多供应商中筛选出符合项目需求的优质供应商,成为一个亟待解决的问题,基于此,提出基于ANP+VIKOR算法的建设项目采购供应商选择研究。综合考虑多个方面的因素,构建多个维度的供应商选择指标体系,并对指标数据进行标准化处理,利用网络分析法(ANP)明确各指标之间的关系,计算指标的权重,采用多准则妥协解排序法(VIKOR)计算每个供应商的群体效用值和个体遗憾值,进而得出每个供应商的折中值,并对供应商进行排序。案例分析表明,所研究的方法能够稳定地选出最优供应商,并对决策机制系数的变化表现出相对的不敏感性,证明了其在实际应用中的可靠性和实用性。

科技型人才是发展新质生产力的重要支撑。地方科技立法应为科技型人才发展营造良好的法制环境。基于立法文本,对比分析了11个省份科技综合法规中关于科技型人才的章节设计、规范对象和规制内容。在此基础上,提出了地方加强科技型人才立法应以整章形式进行规制、明确立法规范对象、以人才工作环节为主要内容形成完整立法体系的对策建议,以期为地方构建适应新质生产力的科技型人才立法制度提供有益启示。

基于2013—2022年A股上市公司数据,采用多期双重差分(DID)法,以中央生态环境保护督察为自然实验,分析“强制与群众参与结合”型环境问责制对企业金融化的影响机制。研究发现:环境问责制显著抑制重污染企业金融化;其作用路径通过提升环境信息披露质量实现;企业技术创新正向强化问责制对金融化的抑制作用,但对信息披露的中介效应无调节作用;异质性分析表明,高市场化水平与强政企关联下环境问责制的抑制效果更显著。

知识产权保护与科研经费投入是推动高校科研工作的重要政策工具。基于政策组合视角,采用2008—2022年的相关省域数据,运用倾向得分匹配方法研究不同政策组合对高校科研产出的绝对效应及其激励效果差异,并分地区进行异质性检验。研究发现:高知识产权保护与高科研经费投入的政策组合对高校科研产出有着显著的促进作用;与高知识产权保护低科研经费投入、低知识产权保护高科研经费投入相比,高知识产权保护高科研经费投入对高校科研产出的促进作用更大。

研发费用加计扣除政策对高新技术企业具有广泛影响,特别是在其创新活动上。以2014—2023年高新技术企业为研究对象,考察研发费用加计扣除政策对企业创新的影响。结果表明,提升政策强度对高新技术企业的研发投入和创新能力均有较为显著的激励效果。这些效果存在企业规模方面的异质性,即对大规模企业的创新激励效果更好。基于研究结论,建议进一步提高研发费用加计扣除比例;优化税收优惠政策设计,兼顾不同规模企业;建立完善的政策评估与反馈机制,为企业创新提供良好平台。

随着人工智能技术的应用越来越广泛,越来越多的人开始担心机器智能是否会取代传统的人类劳动力。然而,存在担忧的同时,人工智能与传统劳动力之间的关系并非完全的互相排斥,可以在一定条件下进行合作。应用BP神经网络对ChatGPT性能满意度进行综合评价,分析民众对ChatGPT性能的满意度,为ChatGPT未来与人类共同发展提供参考和建议。在杭州市11个地区的高新产业园区和高校在读大学生进行满意度问卷调查,探究民众对ChaGPT的生成语言质量、知识准确度、上下文理解能力、模型的响应速度、可控性、可解释性的满意状况。在民众满意度的预测中,BP神经网络在准确率、召回率、调和平均数和F1-score四个指标在模型检验上表现较好。研究表明,ChatGPT的上下文理解能力、可控性、可解释性是ChatGPT性能满意度的重要影响因素,ChatGPT未来应在这三个方面进一步加强训练和优化。

近年来,中国对于房地产价格的调控开始以货币政策为主。为了研究货币政策对于房地产价格的影响,采用QVAR模型,使用分位数脉冲响应图与方差分解探究货币政策因素对房地产价格变化的影响。货币政策分别选用数量型货币政策货币供应量M2与价格型货币政策银行同业拆借利率、沪深300指数股票价格涨跌幅度作为标准,房地产价格选用2003—2023年国房景气指数作为被冲击变量,分别用M2增长率、银行同业拆借利率对房地产价格基于QVAR模型做分位数脉冲响应函数图以及方差分解分析。研究结果显示,数量型货币政策与房地产价格短期负相关长期正相关,价格型货币政策与房地产价格负相关,且货币供应量对于房地产价格的影响权重占比更大。

旨在研究高等教育对经济增长作用机制。基于2010—2021年中国30个省份(因数据缺失,为包含西藏地区和港澳台地区)面板数据,首先利用中介效应探究技术创新在高等教育影响机制中的作用,其次利用空间误差模型对高等教育与经济增长之间关系进行实证分析。结果表明,中介效应检验中各变量均通过显著性检验; 空间视角上,技术创新对经济增长的作用存在区域差异。因此,技术创新的中介效应是高等教育对经济增长的作用路径。

党的二十届三中全会提出完善覆盖农村人口的常态化防止返贫致贫机制。脱贫攻坚战的全面胜利,标志着中国已经全面解决了贫困问题,但仍有部分居民存在返贫风险,为尽可能避免此类现象发生,党中央明确提出积极建立防止返贫监测机制,预防返贫现象的出现。构建农村返贫监测指标体系和EGM-Markov返贫风险预警模型,预测发展趋势并划分预警等级,以黑龙江省YS县作为案例验证了模型的可行性。除了建立长效帮扶机制,激发贫困人口的内生能动力对避免返贫至关重要。

公共数据确权政策作为一种行政调节工具,对于推动公共数据进一步开放利用具有重要意义。通过选取东北三省颁布的相关公共数据确权的11项政策文本,构建政策评价指标体系,结合PMC指数模型进行量化评价。评价结果表明,整体政策水平接近良好,但尚存政策内容关注度与反馈性较低、政策设计灵活程度不足、政策视角较为单一等问题。基于此提出对标式补齐内部短板、增强政策短期调整、全方位扩大主体参与、拓宽政策制定视野的优化路径。

在持续强降雨条件下,槐梁子滑坡发生显著的变形,对居民的生命财产安全构成了严重威胁。基于详细的地质调查,通过构建基于有限差分法的滑坡数值模型,采用渗流-应力耦合分析,研究不同降雨工况下滑坡的渗流场及位移场的演化特征及稳定性变化。结果表明,槐梁子滑坡在自然条件下处于基本稳定状态,但在强降雨等外部不利因素的作用下,滑坡中前部位移明显。尤其在连续暴雨的条件下,坡体孔隙水压力增加明显,滑坡发生整体滑动的可能性很大。研究结果为类似滑坡的预警、治理工程提供重要的理论依据。