台湾中小企业的发展现状

一台湾的中小企业林立，在经济中起着重要作用。依照台湾“经济部”的统计，２０００年台湾中小企业数占全部企业数的９８．０８％，销售额占２８．９８％，出口额占２０．０３％，内销额占３２．１５％。不过，中小企业在各行业间的分布并不均匀。台湾中小企业主要集中在商业和制造业，这两个行业各项指标的合计量都超过中小企业总量的７０％，特别是出口额高达９２．７８％；而在矿业及采掘业、水电燃气业及农林渔牧业各项比例都在１％及以下。从台湾中小企业分行业销售情况看，２０００年，商业居冠，占全部中小企业总销售额４４．６５％…     

论企业集群的演进与特征

企业集群理论的发展很大程度上在于现实经济中“集群”现象的推动。企业集群 (新产业区 )不是经济发达国家独特的经济增长区, 也不是高新技术产业独特的生产组织形态, 它与传统工业区的区别在于本地化网络和根植性, 是适应多元化社会需求所出现的一种新产业组织形态。     

基于商誉的双寡头企业广告与产品质量竞争策略

通过扩展经典的Lanchester模型,构建了双寡头企业通过商誉积累和产品质量改进活动为市场份额而竞争的微分博弈模型;研究企业通过商誉吸引新顾客,而产品质量作为建立和维持目标顾客忠诚度的双寡头企业最优广告与产品质量竞争策略.在不同初值条件下,对微分博弈的开环Nash均衡的最优控制策略进行数值分析,得出对企业实践有所裨益的结论.     

对应聚类分析与政府投资领域的确定

本文详细介绍了一种可以确定政府投资领域的方法——对应聚类分析方法,并且建立了项目分类指标体系。分析表明,项目的对应聚类分析可以为政府投资领域确定提供有益的参考     

近年我国利率政策效应的定量评估

基于弹性理论,利用经济计量方法,对利率政策是否失效进行了定量化研究。计量分析表明利率政策虽仍有一定作用,但单纯依靠利率政策启动市场难度很大。     

线性回归模型Bootstrap LM-Lag检验有效性研究

基于OLS估计残差,将Bootstrap方法用于空间滞后相关LM-Lag检验。在不同的误差结构和空间权重矩阵条件下,比较Bootstrap LM-Lag检验和渐近检验的水平扭曲和功效。通过Monte Carlo实验表明,当误差项不服从经典正态分布假设时,LM-Lag渐近检验存在严重的水平扭曲,Bootstrap检验能够有效地校正水平扭曲,并且Bootstrap LM-Lag检验的功效与渐近检验近似;无论误差项是否服从正态分布,从水平扭曲和功效角度看,线性回归模型Bootstrap LM-Lag检验有效。     

影响广州市外贸出口因素分析

在对广州市外贸出口现状分析的基础上 ,采用经济计量模型研究影响广州市外贸出口的主要因素 ,基本结论是 ,作为广州外贸出口商品主要目的地的美国和日本 ,其GDP变化对广州外贸出口有较大影响 ,对一般贸易的影响尤大。外商直接投资对广州外贸出口的促进作用十分显著 ,汇率对广州市外贸出口有显著作用 ,人民币汇率保持稳定 ,对广州市外贸出口将起到积极作用     

空间经济计量滞后模型Bootstrap Moran检验功效的模拟分析

 当误差项不服从独立同分布时,利用Moran’s I统计量的渐近检验,无法有效判断空间经济计量滞后模型2SLS估计残差间存在空间关系与否。本文采用两种基于残差的Bootstrap方法,诊断空间经济计量滞后模型残差中的空间相关关系。大量Monte Carlo模拟结果显示,从功效角度看,无论误差项服从独立同分布与否,与渐近检验相比,Bootstrap Moran检验都具有更好的有限样本性质,能够更有效地进行空间相关性检验。尤其是,在样本量较小和空间衔接密度较高情况下,Bootstrap Moran检验的功效显著大于渐近检验。     

中国区域经济发展水平的探索性空间数据分析

目前中国经济发展区域差距呈扩大趋势,区域经济不平衡发展问题成为学术界和决策部门关注的焦点。我们利用新近发展起来的探索性空间数据分析方法,考察了1990—2004年中国地级区域人均GDP的空间分布,揭示中国区域经济发展的空间格局。研究结果表明:考察期内中国区域经济发展的空间格局表现出两个明显特征,一是空间集聚,二是空间不平衡。而且区域人均GDP的空间格局呈现出显著的东西极化的中心—外围结构,这一结构在整个考察期内极为稳定。最后为缩小区域发展差距,协调区域经济发展提出了相应的政策建议。     

图解Bootstrap方法用于空间相关性Moran检验的有效性

因为区域间经济收敛、外商直接投资和知识溢出等领域的空间经济计量研究依赖于空间关系的存在,所以进行空间相关性Moran’s I检验是关键。然而,已有空间相关性Moran’s I检验理论受到众多假设条件限制。利用＂名义水平—实际水平＂图和＂名义水平—功效＂图,解析非对称Wild Bootstrap方法用于空间相关性Moran’s I检验的有限样本性质,发现即使模型不满足经典的分布假设条件,与渐近检验相比,Bootstrap方法也能够有效地检验研究对象间的空间相关性。