行政垄断对铁路多经物流业绩效水平的影响研究

通过结构方程理论模型,研究行政垄断对铁路多经物流业绩效水平的影响。其中行政垄断为外生自变量,用级别、企业性质和管理关系三个指标来衡量。铁路多经物流业绩效水平为内生因变量,分别用人力绩效和财务绩效来衡量。通过LISREL8.5进行了验证性因子分析和结构方程检验。结果表明,行政垄断对人力绩效和财务绩效的影响均是负的,且均是显著的,其中人力绩效是-0.15,财务绩效是-0.3。人力绩效对财务绩效的影响是-0.05,也是显著的。     

行政垄断程度与行业效率相关性的SPSS分析

本文选择行政指标及垄断指标对39个工业行业的行政垄断程度进行测度;利用资本、劳动、技术等指标对工业行业效率定量分析;对行业的行政垄断程度与行业的效率之间的相关性探究,并得出结论两者之间呈倒U型关系;最后提出行业行政垄断管制的重点。     

垄断情形下的配套产品定价策略研究

本文中,我们建立了一个垄断情形下的配套产品的线性定价模型,分析当整个配套产品只由一个垄断厂商生产时,垄断者的最优定价策略.模型的分析结论表明,垄断者最优定价时,对主件定价较高,对配件定价较低,但两者均小于单独出售时的最优垄断定价.     

中国电力生产业的效率:一个基于政府管制的研究视角

通过使用数据包络分析(DEA)和Malmquist指数分析方法对中国电力生产业从1998年到2007年的技术效率和全要素生产率(TFP)进行了估算,并从效率比较以及生产率变化的角度分析了中国电力管制政策的效果。实证分析表明,中国电力产业的技术效率经历了一个先下降后上升的U型过程,地理区位、企业类型、企业性质、电力管制改革等因素对效率有着显著的影响。TFP在10年间经历了缓慢的增长,技术效率的提高解释了TFP的所有变化。从管制政策的效果来看,从1997年开始的电力管制改革对电力生产企业的技术效率产生了实质性的影响,促进了企业技术效率的提高。但是,电力管制改革对TFP的影响并不明显,特别是在促进企业的技术进步方面并没有取得明显效果。     

基于效益最大化的城际铁路属性设置及调整

为便于城际铁路企业及时、合理地调整城际铁路运输属性,使其能在区域交通走廊各种交通工具竞争激烈的条件下健康运营和可持续性发展,分析了城际间各交通工具的属性特征,并对其进行了定量化描述。以城际铁路企业利润最大化为优化目标,考虑了城际铁路应取得最小社会效益的约束,建立了城际铁路运输属性设置及调整的多元非线性模型。利用罚函数法把模型转化为无约束的非线性模型,运用步长加速法进行求解。最后,把所设计的模型及算法应用到长株潭城际铁路初期运输属性设置中,结果表明本文所建立的模型及采用的算法是可行的,得到的城际铁路的技术经济特征设置值能为企业决策提供参考。     

我国行业收入差距及其影响因素

本文使用国际上普遍采用的统计指标加权调整标准差(WASD)衡量我国目前城镇工资的行业总差距,分别计算了我国19个行业2004-2009年平均工资相对于按就业比重加权的社会平均工资的差距,通过不同收入组特征的差异检验以及面板数据模型分析了差距产生的原因。实证分析表明,我国行业工资差距主要归结于行业垄断以及行业之间劳动者人力资本的差异;行业劳动者的性别比例以及行业开放程度对行业工资无显著影响。     

中国城市公共交通行业技术效率实证研究

本文选取1999-2004年间中国城市公共交通行业的面板数据,在Cobb-Douglas函数的基础上运用随机边界法对我国城市公共交通行业的技术效率进行了考察,并从时间、地域、交通工具类型和客运规模方面,分析了该行业的效率差异及其产生原因,旨在为该行业的未来发展和管制改革提供决策依据。研究结果表明,我国城市公共交通行业技术效率情况为:近几年虽有小幅上升,但基数总体不高;东部地区技术效率偏高;客运量大和拥有轨道交通的省市的技术效率较高。     

基于SARIMA模型的铁路站点客流量预测研究

以我国某铁路站点作为研究对象,选取为期435天的某铁路局全部列车旅客乘车数据进行分析建模.在建立模型时首先将数据分为节假日与非节假日两种类型.对于非节假日数据选用包含周期性的SARIMA模型,对于节假日数据选用波动系数模型,通过两种模型组合对铁路站点客流量进行预测,得到了较好的预测效果.运用方法所得到的短期内铁路客流量变化的准确预测,能够为铁路部门合理安排调度、充分利用人力物力提供参考,有效避免了资源的浪费或因准备不足而造成的车站拥挤混乱.     

基于粗糙集的铁路客运服务质量改善程度评价模型研究

通过对铁路客运服务质量的改善情况的研究,提出了基于粗糙集和马尔可夫过程的铁路客运服务质量改善程度评价模型.该模型利用马尔可夫过程得到各个指标的改善状况;引入粗糙集确定的指标权重得到服务质量总体改善情况.通过对调查问卷的数据进行分析,验证了以上模型的科学性和可行性.     

自然对流换热问题基于混合元法的差分格式及其数值模拟

研究自然对流换热问题,通过对于空间变量采用有限元离散而对于时间变量用差分离散,导出一种基于混合有限元法的最低阶的差分格式,这种格式可以同时求出流体的速度、温度和压力的数值解,并给出了模拟方腔流的自然换热的数值例子。     

基于DEA和神经网络集成模型的我国基础设施投资有效性预测研究

建立了DEA和神经网络集成的基础设施投资有效性预测模型。该模型首先应用DEA方法,对我国1993-2007年逐期的基础设施投资效率进行评价,得到了用于基础设施投资有效性预测的基本数据。根据对评价结果的投资有效和无效划分建立预测样本,选择多层感知器神经网络,分别对基础设施的规模有效性和技术有效性进行了预测。结果表明基础设施的投资有效性预测具有可行性,而且通过与RBF神经网络、logistic回归和C-支持向量分类机等方法对比,MLP-NN方法的回应率和反查都具有优势,表明应用DEA-MLP-NN进行有效性预测更为有效。     

互联网专车服务对出租车行业垄断的影响

通过数学建模方法可知,由于出租车公司和政府部门追求垄断利润,出租车司机和消费者的福利减少,因此,对消费者和司机来说,出租车行业垄断确实是一种伤害.互联网专车服务以低廉的价格和优质的服务,是打破出租车行业垄断的有力工具.从模型分析揭示的结果可知:传统的出租车行业必须对司机、消费者、公司和政府间的利润分配制度进行深层次的改革.只有这样,才能建立一个和谐的出租车服务体系.     

BP神经网络在铁路客运市场时间序列预测中的应用

铁路客运市场受多个因素的影响，而且这些作用多是非线性的。时间序列预测实质上是实现一个非线性映射。由于具有任意个隐层节点的前馈神经网络可以以任意精度逼近一个连续函数，因此，目前得到普遍应用的是采用BP算法的多层前馈神经网络。本探讨用人工神经网络的反向传播(BP)算法研究铁路客运市场的时间序列预测。数值计算结果表明该方法预测精度较高，方法简单易行，为铁路客运市场预测研究提供了新的途径。     

基础项目政府担保因素组成及其对投资激励作用

充分发挥政府担保的支持和引导作用,吸引非政府投资人投资是解决基础项目资金瓶颈的有效途径,研究其如何影响投资人积极性问题具有重要的理论和现实意义.通过回顾和总结国内外相关研究成果,提出作为外因的政府担保四个方面要素、作为内因的项目属性来影响项目投资积极性的概念模型及研究假设,采用调查问卷和结构方程模型方法得到结果:项目属性对政府担保具有显著负作用,表明项目预期盈利较好时,政府提供的担保水平较低,项目预期盈利较差时,政府提供的担保水平较高;在对投资积极性的影响方面,项目属 性和政府担保都对项目投资积极性具有显著的正激励作用;值得注意的是,政府担保对项目投资积极性还具有显著的中介效应.结论表明,在项目属性判断基础上,政府权衡投资积极性和财政风险,对于项目属性得分较低的项目政府提供的担保程度会比较大,对项目属性得分较高的项目政府提供的担保程度会比较小,即政府担保水平依赖于项目属性,又显著影响投资人积极性.     

平台参与下网络食品安全政府监管策略研究

针对“互联网+食品”新兴业态产生的更为严峻的食品安全问题,本文研究政府对网络食品安全实施直接监管下的最优监管策略,以及在网络平台参与监管时政府的最优间接监管策略,并考虑了网络平台与食品企业合谋对监管效率的影响。结果表明,在食品安全问题被发现的概率越大或食品安全问题发生对政府影响较大时,选择直接监管策略会更优;但监管成本的增加会降低政府直接监管的动因,促使政府选择间接监管策略;比较两种策略可知,间接监管模式更能抑制平台与企业的合谋行为。此外,研究还表明在直接监管策略下,由于提高食品企业的惩罚力度会降低政府的监管强度,因此加大惩罚并不总能提高政府的效益;而在间接监管策略下,加大对网络平台的惩罚会使网络平台加大监管力度,从而提高政府的效益。     

城市规模、充电设施建设与新能源汽车市场培育

作为互补品,充电设施建设是决定新能源汽车产业发展的重要因素。本文从城市规模的视角出发,在历史友好模型的理论框架下,构建厂商决策和消费者决策模型,利用统计数据和资料设置初始参数,模拟新能源汽车产业的演化过程,比较了不同规模城市内充电设施建设对新能源汽车市场培育的差异化作用。研究结果表明:在现有的市场环境下,新能源汽车的保有量呈现出逐年递增的趋势,但与传统能源汽车相比,市场占有率仍然较低,平均市场份额尚不足4%;不同规模城市充电站的利用率呈现梯度分布特征,规模越大的城市充电站的平均利用率越低;加大充电设施的建设力度有利于降低充电耗费的时间成本,提高潜在用户对新能源汽车的购买欲望,从不同规模城市的比较来看,三线城市的充电站建设对新能源汽车市场培育的带动作用更为明显。因此,未来充电设施政策制定可以给予小城市更多支持。     

基于小波神经网络的天然水体溶解氧预测研究

建立基于小波神经网络的预测模型,以不同时间滞差和影响因子组合作为输入变量,对海河流域四个监测断面的溶解氧浓度进行短期预测.结果表明,基于溶解氧历史数据的小波神经网络预测模型精度更高,可用于天然水体的水质预测,为水质管理提供更客观的参考和依据.     

垄断服务系统公共损耗费用分摊理论基础分析

就具有最简单结构的抽象垄断服务系统的基本特性及其公共损耗的费用分摊问题建立了较为完整的公平性与合理性公理体系.同时,利用边际损耗原则导出了一类满足公理组的费用分摊方法,并将所得结论应用于电力系统有功网损费用分摊问题,从理论上统一了现有的几类主要的分摊方法.分析结论表明:损耗结构分析和费用分摊原则的确定在本质上从属于不同层次的问题.特别地,对不分明损耗而言:它们还是不可分割的统一体.对这一类问题进行描述必须考虑综合运用数学、社会学、经济学和方法论原则.