双重外部性约束下中国资源型企业绩效研究

中国资源型产业的可持续发展受到代际外部性与环境外部性的双重制约,却长期存在过度进入导致的过度开采,加剧了资源型企业的产能过剩与配置扭曲,但与此相关的"结构-行为-绩效"关系研究尚未将外部性纳入考量。本文引入双重外部性,构建了"SCP-2E"模型,并基于80家资源开采上市公司2011-2014年的面板数据,首先运用使用者成本法和条件估值法分别估算了代际外部性和环境外部性,然后将它们作为企业行为的因变量和影响绩效的自变量分别纳入资源型企业的SCP-2E模型中,同时考虑双重外部性下市场结构、所有权性质等因素对绩效的影响。结果发现,中国资源型产业有着明显的周期性特征,而2011年以来资源型企业的兼并重组只是单纯扩大了企业规模,而没有切实提高企业效率;进一步结合企业规模和所有权性质的相关性来看,大型企业多以国有企业为主,由此说明企业规模扩大、绩效却显著降低的原因在很大程度是由于国有企业的低效率造成的;另外,目前企业绩效的提高,主要还是依赖于地区经济增长的拉动,但在用电量增速较快的地区,也伴随着较大的环境外部性损失,暂时没有受到资源枯竭的约束。基于以上结论,本文认为,监管部门应加强资源开采权的审查,提高资源型企业的进入门槛和技术标准,适当鼓励企业在不增加生产投资和规模的前提下,通过技术进步和劳动效率的提高提升绩效,而国有企业改革力度重点应放在解决大型国企的低效率问题上。政府应该权衡经济增长与代际和环境负外部性,在保证能源、资源安全的前提下,鼓励和扩大可耗竭资源的进口,逐步建立国家和企业的战略资源储备制度。     

手机定位人口数据在应急救援中的应用

随着智能手机的普及,基于手机定位的人口数据在突发性灾害应急救援领域发挥着日益重要的作用.以近几年地震灾区为主要研究对象,选择灾区中有代表性的旅游景区、县城及乡镇,获取这些区域手机定位的人口数据,同时采用传统方法估算区域内人口数量,并进行差异性对比.研究结果表明:差异性最大的是旅游景区、其次是县城和乡镇;在人口年度变化上...     

基于大数据的应急决策情报信息效能研究

随着全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点,大数据为政府治理工作提供了强大的智力支持,在应急决策中处于重要的地位.在应急决策中,大数据可以作为应急决策下信息情报来源,进而提高应急决策情报信息时效性、提高应急决策体制民主性和应急决策科学性、准确性.通过文献研究、走访和调查问卷,发现大数据在应急决策中所能发挥的信息情报作用并...     

大数据背景下城市环境污染治理的对策分析

在城市环境污染治理过程中,应用大数据技术能够全面判断环境污染指数和趋势,帮助环保人员制定行之有效的方案,进而提高环境污染治理效率,助力城市和谐发展。基于此,本文分析了大数据背景下城市环境污染治理的目标,从采集环境数据、健全公开机制、实施网格化监测、优化管理体制等方面提出策略,以期促进城市环境污染治理水平的提高。     

面向业务驱动的大气环境数据资源分类体系及应用研究

在对分类法和分类体系发展综述的基础上,总结分类法在知识管理中的功能转变,分析不同分类体系下有关环境行业的类目特点、局限性;对大数据发展背景下以数据共享为核心的分类体系方法——美国电子政务共享框架(Federal Enterprise Architecture Framework,FEA框架)的数据分类、元数据服务的思想...     

基于面板数据分析的广州市生活污水处理现状与对策研究

在面板数据分析的基础上剖析广州市生活污水处理的现状和问题。结果显示,广州市常住人口数量、污水处理能力和排水管道长度均呈现出较快的上升趋势。从全市尺度看,污水处理能力缺口已逐渐缩小,但各区域污水处理能力发展仍呈现出不平衡不充分状态。其中白云区缺口最大,达42.8万t/d。广州市生活污水收集率、城镇化率并不高,进水污染物浓度偏低,污水处理效能未能有最大限度的发挥,生活污水处理提质增效任重道远。5个城市中广州市排水管道长度、人均排水管道长度排名首位,但生活污水处理厂设计处理能力和排水管道密度仅处于中游水平。本研究同时提出了广州市提升水环境质量针对性对策,为“十四五”加强广州市水生态环境保护,深入打好水污染防治攻坚战提供支撑。     

机器视觉技术架构及常用算法简析

近年来中国城市级视频管理系统发展迅速,技术向高清化、大数据化方向发展,导致数据量急剧增长,如何充分发挥价值并进行合理应用成为视频行业新的难题.随着云计算、大数据、机器视觉技术的快速发展,视频数据的图像分析成为解决难题的最佳方案.机器分析包括图像的编码和解码、运动目标的结构化信息、视频浓缩、知识库结果比对等应用.通过分析...     

浅析保险柜的历史与发展应用

本文主要介绍保险柜的发展历程及文化溯源,同时结合当前技术发展,探讨保险柜未来的发展应用趋势.     

基于大数据挖掘技术的地震舆情感知研究

对地震舆情信息的深入感知和有效管理,能够保障社会和谐发展.提出一个基于大数据技术和深度学习的地震舆情感知平台,基于Hadoop和MongoDB大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和存储.基于Word2vec和LSTM的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别,为舆情预警提供支持.以台湾5.8级地震舆情数据为例,对该...     

渭河流域PM2.5时空演化及人口暴露风险

研究PM_2.5时空演化及人口暴露风险,对于环境风险评价及人居环境改善、政府环保部门制定针对性的空气污染防控政策具有重要意义。渭河流域是国家重要工业基地,也是国家级城市群和关中—天水国家级经济区的核心区域,降低该区域PM_2.5人口暴露风险是实现高质量发展的必然途径。基于渭河流域2000-2020年PM_2.5遥感反演数据和人口格网分布数据,测算人口暴露风险指数。采用Theil-Sen Median与Mann Kendall检验法,分别识别PM_2.5质量浓度值和人口暴露风险指数时间演化特征,并通过GIS空间探索工具,分析其空间变化特征。结果表明,(1)2000-2020年渭河流域PM_2.5年均质量浓度为47.2μg·m^-3,最高值为2013年的57.6μg·m^-3,最低值为2020年的31.8μg·m^-3,呈现先上升后下降的变化趋势。趋势显著性检验发现,渭河流域PM_2.5污染情况呈现好转趋势。(2...