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政府驻地迁移与适宜性技术创新:异质引进抑或同质研发?
被引量：
5
1
作者
李国锋
吴梦
李祚娟
《经济与管理评论》
CSSCI
北大核心
2021年第5期68-79,共12页
政府驻地作为一个国家或地区的行政中心,被认为是稀缺性政治资源,其空间选址将影响区域资源流动,进而左右区域的科技创新进程。文中选取高新技术研发数据,匹配地方政府驻地迁移的地理信息,采用多期PSM-DID模型方法,评估政府驻地迁移的...
政府驻地作为一个国家或地区的行政中心,被认为是稀缺性政治资源,其空间选址将影响区域资源流动,进而左右区域的科技创新进程。文中选取高新技术研发数据,匹配地方政府驻地迁移的地理信息,采用多期PSM-DID模型方法,评估政府驻地迁移的技术创新效应,进一步结合规模以上工业企业分布信息探讨其影响机制。研究发现:行政中心变动左右着迁入地、迁出地的技术创新水平,其区域效用表现存在异向性,迁入地明显提升了其自主研发水平。此外,政府驻地迁移的创新效应以外源性技术的自洽性处置、经济诱导性集聚为依托,迁入地呈现出趋向同质研发的过渡,而迁出地则更多地表现为异质性引进等特征。政策启示是,应谨慎注重行政中心的迁出行为,以提升对外技术的消化吸收能力为导向,倡导绿色、包容、协调的创新发展政策。
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关键词
行政中心
驻地迁移
技术创新
异质性
PSM-DID模型
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职称材料
基于多任务深度神经网络的企业纳税行为甄别研究
被引量：
2
2
作者
李国锋
李祚娟
王哲吉
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2022年第7期137-149,共13页
随着数字经济时代的到来,丰富的数据资源有利于全面精准地刻画企业纳税情况,但数据来源广、类别不平衡以及噪音多等问题,也给企业纳税行为的甄别工作带来挑战。本文融合企业报表以及证监会、海关和税务等部门的多来源涉税数据,基于K-S...
随着数字经济时代的到来,丰富的数据资源有利于全面精准地刻画企业纳税情况,但数据来源广、类别不平衡以及噪音多等问题,也给企业纳税行为的甄别工作带来挑战。本文融合企业报表以及证监会、海关和税务等部门的多来源涉税数据,基于K-S检验和随机森林算法,构建了企业纳税行为甄别指标体系;将不同行业企业纳税行为甄别工作视为不同任务,提出基于多任务深度神经网络的企业纳税行为甄别模型,充分利用了不同行业任务间的相关性和差异性信息;针对样本数据集不平衡问题,引入焦点损失函数进一步改进了甄别模型。研究发现,相对于传统Logistic、支持向量机和神经网络等单任务模型,本文多任务模型的企业纳税行为甄别能力、泛化能力和稳健性更强。当模型预测某企业纳税不遵从的概率超出阈值时,即可判定该企业为重点稽查对象,以辅助税务部门提升稽查效率。本研究为政府智慧税务治理工作提供了新的思路。
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关键词
多源数据
多任务深度神经网络
企业纳税行为甄别
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职称材料
题名
政府驻地迁移与适宜性技术创新:异质引进抑或同质研发?
被引量：
5
1
作者
李国锋
吴梦
李祚娟
机构
山东财经大学统计学院
山东财经大学经济学院
出处
《经济与管理评论》
CSSCI
北大核心
2021年第5期68-79,共12页
基金
国家社会科学基金项目“多源数据融合下企业纳税行为甄别智能学习方法研究”(19BTJ023)
山东省社会科学规划研究项目“山东省税收征管效率实证研究”(10CJGJ30)。
文摘
政府驻地作为一个国家或地区的行政中心,被认为是稀缺性政治资源,其空间选址将影响区域资源流动,进而左右区域的科技创新进程。文中选取高新技术研发数据,匹配地方政府驻地迁移的地理信息,采用多期PSM-DID模型方法,评估政府驻地迁移的技术创新效应,进一步结合规模以上工业企业分布信息探讨其影响机制。研究发现:行政中心变动左右着迁入地、迁出地的技术创新水平,其区域效用表现存在异向性,迁入地明显提升了其自主研发水平。此外,政府驻地迁移的创新效应以外源性技术的自洽性处置、经济诱导性集聚为依托,迁入地呈现出趋向同质研发的过渡,而迁出地则更多地表现为异质性引进等特征。政策启示是,应谨慎注重行政中心的迁出行为,以提升对外技术的消化吸收能力为导向,倡导绿色、包容、协调的创新发展政策。
关键词
行政中心
驻地迁移
技术创新
异质性
PSM-DID模型
Keywords
administrative center
residence relocation
technological innovation
heterogeneity
PSM-DID model
分类号
F812.7 [经济管理—财政学]
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职称材料
题名
基于多任务深度神经网络的企业纳税行为甄别研究
被引量：
2
2
作者
李国锋
李祚娟
王哲吉
机构
山东财经大学统计与数学学院
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2022年第7期137-149,共13页
基金
国家社会科学基金一般项目“多源数据融合下企业纳税行为甄别智能学习方法研究”(19BTJ023)。
文摘
随着数字经济时代的到来,丰富的数据资源有利于全面精准地刻画企业纳税情况,但数据来源广、类别不平衡以及噪音多等问题,也给企业纳税行为的甄别工作带来挑战。本文融合企业报表以及证监会、海关和税务等部门的多来源涉税数据,基于K-S检验和随机森林算法,构建了企业纳税行为甄别指标体系;将不同行业企业纳税行为甄别工作视为不同任务,提出基于多任务深度神经网络的企业纳税行为甄别模型,充分利用了不同行业任务间的相关性和差异性信息;针对样本数据集不平衡问题,引入焦点损失函数进一步改进了甄别模型。研究发现,相对于传统Logistic、支持向量机和神经网络等单任务模型,本文多任务模型的企业纳税行为甄别能力、泛化能力和稳健性更强。当模型预测某企业纳税不遵从的概率超出阈值时,即可判定该企业为重点稽查对象,以辅助税务部门提升稽查效率。本研究为政府智慧税务治理工作提供了新的思路。
关键词
多源数据
多任务深度神经网络
企业纳税行为甄别
Keywords
Multi-Source Data
Multi-Task Learning in Deep Neural Networks
Corporate Tax Paying Behavior Identification
分类号
C81 [社会学—统计学]
F812 [经济管理—财政学]
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1
政府驻地迁移与适宜性技术创新:异质引进抑或同质研发?
李国锋
吴梦
李祚娟
《经济与管理评论》
CSSCI
北大核心
2021
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多任务深度神经网络的企业纳税行为甄别研究
李国锋
李祚娟
王哲吉
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2022
2
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职称材料
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