基于公平偏好的排水权交易定价的非对称信息讨价还价模型

为了保障排水权交易定价的公平合理性,促进排水权交易的有效实施,本文基于公平偏好理论构建了排水权交易定价的非对称信息讨价还价模型,运用逆向归纳法求解三阶段讨价还价的博弈均衡解,利用Matlab R2014a进行数值模拟,进一步分析了不同参数对最优定价和博弈效用的影响,结果显示：1）卖方愿意接受的最低补偿或买方愿意支付的最高补偿越高,最优报价越高;且买方愿意支付的最高补偿、卖方愿意接受的最低补偿增加幅度相等的情形下,前者使最优报价增加的幅度大于后者。公平偏好和贴现因子对不同博弈阶段的最优定价不产生直接影响。2）若卖方愿意接受的最低补偿越低且买方愿意支付的最高补偿越高,即谈判区间越大时,买卖双方能取得更高的博弈效用;买方（卖方）谈判贴现因子越大,买方（卖方）所获得的博弈效用越大。此外,若公平偏好维持一定水平,则随着贴现因子的增加,即使买方先行报价且双方保持收益增量相等,买方的整体效用水平也低于卖方博弈效用。     

基于熵权可拓物元模型的重大水利工程社会稳定风险评估——以W河道整治工程为例

维持社会稳定是我国发展经济的重要基础,国家对重大决策建设项目提出了开展社会稳定风险评估的要求。重大水利工程是重大决策的重要组成部分,识别出20个重大水利工程的社会稳定风险因素,构建风险评估指标体系,采用熵权法计算指标权重;将可拓物元理论与社会稳定风险评估相结合,构建指标经典域和节域,计算评价等级的综合关联度,形成基于熵权可拓物元模型的重大水利工程社会稳定风险评估方法。以W河道整治工程为典型案例,研究表明：该工程低风险等级关联度最高,即该工程社会稳定风险在采取一定预防措施后可以接受,与工程实际情况相吻合,验证了该评估方法的可操作性和适用性,并针对评估结果提出了相关对策与建议。研究结果为重大水利工程社会稳定风险评估提供了新思路,对实现重大水利工程社会稳定风险的有效预警起到推动作用。     

基于声誉效应的跨流域生态补偿演化合作机制分析

跨流域生态补偿是提升生态资本价值、保护流域生态环境、促进区域可持续发展的重要手段。基于政府在对具备社会环境效益、影响公众利益的生态补偿项目决策和实施过程中产生声誉问题,通过对水源地和受水区的博弈情景设定,在考虑损失成本、生态收益以及转移支付等显性利益因素的同时,将声誉等隐性因素考虑在内,引入流域管理机构和政府声誉函数,构建生态补偿演化博弈模型,探讨水源地和受水区地方政府之间的博弈演化过程及影响因素,并利用Matlab软件进行仿真研究,分析各参数的变化对利益相关主体行为策略选择的影响程度。研究表明,双方合作的演化方向主要受奖惩力度、水源地保护成本、受水区转移补偿金额、治污效益、声誉转化效益等10个因素的影响,并提出强化流域管理机构职能、提高公众和企业的环保意识、构建声誉水平评价机制以及构建多元化生态补偿途径等对策建议。     

澜湄流域国家水资源取用策略选择及因素分析——以“老挝沙湾-泰国莫达汉”两主体博弈行为为例

在具有跨境河流属性的澜湄流域水资源取用过程中,澜湄合作机制立足于国际合作的政府高度,对于各流域主体的利益平衡具有重要作用。针对流域各国在无统一监管机制下可能存在跨境河流水资源取用过度等不合理的问题,基于澜湄合作机制视角,以“老挝沙湾-泰国莫达汉”两主体博弈行为为例,从理论层面分析影响各博弈主体选择取用策略的因素,建立地方政府间的演化博弈模型,对地方政府的策略选择和演化稳定策略进行分析,利用Matlab软件进行仿真研究,分析各参数变化对地方政府策略选择的影响及其影响效果。研究结果发现：澜湄合作机制加大监管力度和惩罚额度、提高抽查结果反馈效率,都可以促使地方政府选择合理取用,且可由其设定的差别惩罚系数对博弈收敛周期具有“催化作用”;对地方政府而言,降低开发成本、增强效果收益、高度重视选择不合理取用带来的损失、受到来自博弈另一方的外部溢出效应减弱,都使其更偏向于在澜湄流域水资源的国际区域合作中选择合理取用策略。     

技术与制度交互视角下建筑企业绿色转型能力评估

在“外生性政策规制”导向下,利用扎根理论从技术与制度维度提炼出21 个企业绿色转型能力的内生性因素。利用ISM 方法识别内生性因素影响路径,根据FID 原理,确定各个节点的状态模糊集和概率模糊集,计算价值节点的频率矩阵,并以JM 公司数据进行实证分析。结果表明:技术与制度相互影响、协同促进企业绿色转型能力的形成;市场调研、财务能力是建筑企业绿色转型内生性驱动因素;构建的ISM-FID 方法能有效评估建筑企业绿色转型能力,为提升建筑企业绿色转型能力提供理论支撑。     

动力和能力双重视角下地方政府PPP参与差异性研究

基于2014-2017年中国省级面板数据,分别研究政府动力和政府能力对地方政府参与PPP的影响及其区域差异,构建地方政府PPP参与度的动力-能力矩阵,分析区域差异形成的原因。结果显示:动力和能力均对地方政府PPP参与度有着显著影响,在全国层面上,能力比动力对地方政府PPP参与度影响更大;动力和能力的影响存在区域差异性。基于上述结论,提出相应对策建议。     

建设项目环境绩效评价指标体系的构建

“环境绩效评价”的引入和推广使建筑业越来越关注其自身活动对环境的影响。迄今,学术界对“环境绩效评价” 的研究成果显著,不仅基于自然环境、社会环境、经济环境的“三角”关系形成“可持续性评价”的研究领域,还基于项目全生命周期管理创立了“全生命周期评价”的理论体系。基于文献综述和问卷调查,设计出一套适用于建设项目的环境绩效指标,并分析各指标的数据可获得性、重要性及应受关注度,为国内建设项目更加科学地进行环境绩效评价提供了理论支持。     

Do digital inclusive finance,innovation, and entrepreneurship activities stimulate vitality of the urban economy? Empirical evidence from the Yangtze River Delta,China

This research empirically analyzes the impact of digital inclusive finance on urban economic vitality in Yangtze River Delta, China. The findings are as follows. 1) The development of digital inclusive finance significantly boosts the economic vitality of urban areas. 2) The promotion effect of digital finance on urban economic vitality varies regionally, as such vitality is more strongly impacted by the overall degree of digital inclusive finance development in core areas than it is by that in non-core areas. 3) The economic impact of digital inclusive finance has a clear spatial spillover, whereby an increase in digital financial inclusion in one region boosts the economic vitality of neighboring regions. 4) The total levels of innovation and entrepreneurship, entrepreneurial activity, and innovation activity all have a double threshold effect in the threshold model, indicating that digital inclusive finance has a leapfrog-promoting influence on urban economic vitality via an increase in innovation and entrepreneurship levels. Future developments in digital technology should therefore be fully embraced, and the state of inclusive digital finance should be enhanced. Governments and relevant authorities can target to advance the leadership roles of innovation and entrepreneurship and raise the contribution of mass entrepreneurship and innovation to urban economic growth.     

基于张量分解的分布式主题分类模型

针对大规模数据分类时计算时间长以及分类精度下降等问题,提出使用张量分解求解LDA主题模型参数,实现对海量网络数据的采集、分类、挖掘.该方法使用矩量法将LDA模型求解转化为低维的张量分解问题,通过分解和反射进行参数的传递,运用大数据平台Spark的进行分布式计算.实验结果表明,改进的模型参数计算方法在时间效率和困惑度方面都得到了提升,并且分类信息更加直观,更加适用于大规模网络数据分类工作.