基于动态因子分析法的长江三角洲城市群城镇化质量测度研究

如何对多维数据进行降维处理在大数据时代显得愈加重要。传统的数据降维方法无法同时了解所有的动态变化趋势，因而具有一定的局限性。采取针对面板数据而设计的动态因子方法，以长江三角州城市群城镇化质量测度为例进行多维社会数据降维实验，结果发现该方法能够较为准确的识别多维数据中能够同时影响多个变量的“潜变量”，并可以刻画各个样本个体的“潜变量”随时间的变化趋势以及样本整体的变化趋势。结合案例研究结果可以发现，长江三角洲城市群同样存在人口城镇化和土地城镇化不协调的问题，需要加快新型城镇化建设，着重提升城镇化质量。     

中国重污染行业绿色创新效率提升模式构建

创新驱动重污染行业绿色转型成为新时代经济发展的必然选择。基于绿色创新兼具创新和绿色的双重属性,研究构建了涵盖创新效率与绿色效率的DEA-RAM联合效率模型,对中国16个重污染行业绿色创新效率进行评价;基于绿色创新影响因素间存在的交互属性,使用能够处理多重交互、组合式路径问题的模糊集定性比较分析方法,对绿色创新效率提升模式构建加以探讨。研究发现:当前中国重污染行业处于"创新却不绿色"的转型阶段,创新活动运行良好,但行业环境污染负外部性依然明显,绿色技术的创新与应用有待进一步加强;重污染行业各行业绿色效率普遍低于创新效率,行业政策绿色创新效率受到绿色效率的拖累,改善绿色效率成为提升绿色与创新效率协同效应的关键;组合式效率提升模式中,小规模重污染行业企业应该以环境规制、外商科研支持为基础,辅以精简的科研人员,而政府科研支持此时并不重要;抛开企业规模大小因素,重污染行业企业应以环境规制、政府科研支持为基础,辅以精简科研人员和少量优质外商科研支持。基于研究结论,中国重污染行业的绿色转型,需要不断加大科研资金投入,促进绿色技术的推广与应用;继续严格执行环境规制政策,提高企业绿色环保自觉性;转变政策实施理念,积极探索绿色创新政策的多元互补方式。