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我国公共数据资源实现要素价值的经济效应评估研究 被引量:3
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作者 陈玲 蒋国银 刘宇明 《现代情报》 北大核心 2025年第3期89-102,共14页
[目的/意义]分析我国公共数据资源的要素价值,有助于促进数字经济行稳致远、实现数字社会稳定和谐、提升国家治理体系和治理能力现代化水平。[方法/过程]以我国31个省(区、市)(除港、澳、台地区)20年面板数据作为样本,运用PSM-DID方法... [目的/意义]分析我国公共数据资源的要素价值,有助于促进数字经济行稳致远、实现数字社会稳定和谐、提升国家治理体系和治理能力现代化水平。[方法/过程]以我国31个省(区、市)(除港、澳、台地区)20年面板数据作为样本,运用PSM-DID方法进行倾向得分匹配和双重差分;通过稳健性和安慰剂检验,探究我国公共数据资源开放和地区经济发展的因果效应。[结果/结论]我国公共数据资源开放显著推动了试点地区的经济发展。实现公共数据资源价值提升,需要形成以政府为主导、多主体协同的资源开放机制,以数据确权为基础、场景应用为核心的资产开发机制,以市场为主体、政府部门监管维护的要素市场机制。 展开更多
关键词 公共数据资源 数据要素价值 数字经济 政策效应评估 倾向得分匹配 双重差分
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数字经济发展缓解碳排放不平等——来自偏向性技术进步的证据
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作者 孙倩 李国祥 薛进军 《中国人口·资源与环境》 北大核心 2025年第6期16-26,共11页
各地区协同推进低碳转型,是中国破解资源环境约束、补齐经济高质量发展短板的必然选择。然而,地区间碳排放空间失衡和降碳策略的异质性特征,对全国实现“双碳”目标构成严峻挑战。该研究基于不平等理论,剖析地区间碳排放差异的形成机理... 各地区协同推进低碳转型,是中国破解资源环境约束、补齐经济高质量发展短板的必然选择。然而,地区间碳排放空间失衡和降碳策略的异质性特征,对全国实现“双碳”目标构成严峻挑战。该研究基于不平等理论,剖析地区间碳排放差异的形成机理,系统解构数字经济缓解地区间碳排放不平等的理论逻辑,通过要素配置效率与偏向性技术进步双重传导路径,揭示其作用机制,并基于2011—2019年中国278个地级及以上城市面板数据,采用双向固定效应模型进行实证检验。研究结果表明:数字经济发展可以显著降低城市间碳排放不平等程度,提升高碳城市的碳减排速率,该结论在进行系列稳健性检验后仍然成立。从作用机制来看,数字经济发展通过优化创新要素配置,强化技能溢价效应,逐步引导技术进步更多地依赖高技能劳动力,更好地推动高碳城市劳动偏向性技术进步,进而缩小城市间碳排放不平等。相较于减排偏向性技术进步,节能偏向性技术进步由于更契合高碳城市的要素禀赋特征,故在缓解碳排放不平等方面更具优势。异质性分析表明,数字经济发展有助于缓解高数字禀赋城市的碳排放不平等,较高的数字技术应用空间和人力资本水平有助于更好发挥数字经济对碳排放不平等的缓解效应。鉴于此,该研究提出应构建多元协同政策体系,推动地区间数字技术合作和要素流动,加速高碳城市数字化转型与技术要素优化配置,以数字化治理协同推进低碳转型,从而激发数字经济提升碳减排效率与缓解碳排放不平等的倍增效应。 展开更多
关键词 数字经济 偏向性技术进步 碳减排 碳排放不平等
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突发事件抽取与演化关系研究——以“应急服务网”为例 被引量:1
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作者 曾金 江长江 +1 位作者 李新来 陈玲 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第11期1334-1348,共15页
针对突发事件抽取与演化关系研究,有助于快速准确了解事件基本情况,揭示事件之间的复杂关系,分析事件发展趋势和预测可能的后果,为科学应急服务决策和应对措施提供重要参考依据。本文爬取了应急服务网的突发事件数据,使用自然语言处理... 针对突发事件抽取与演化关系研究,有助于快速准确了解事件基本情况,揭示事件之间的复杂关系,分析事件发展趋势和预测可能的后果,为科学应急服务决策和应对措施提供重要参考依据。本文爬取了应急服务网的突发事件数据,使用自然语言处理技术和深度学习算法,从非结构化的文本中提取事件结构化信息、关联性和演化关系,构建突发事件“情景要素-事件”对的完整的事件抽取与演化关系过程,明确突发事件产生的原因及关联信息,掌握突发事件的详细演化过程,并在采集的数据集上验证本文方法的有效性。研究结果表明,本文构建的突发事件识别分类模型、突发事件实体抽取模型、突发事件关系抽取模型和突发事件演化关系模型与现有模型在性能上相比,其准确率、召回率和F1值均有不同程度的提升,从而证实本文模型在突发事件的事件抽取和事件演化上是行之有效的,丰富了针对突发事件信息抽取和事件演化的研究方法。 展开更多
关键词 突发事件 事件识别 事件抽取 演化关系 应急服务
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基于亚马逊智能助手评论的用户拟人化及满意度人格前因研究 被引量:1
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作者 曹翠翠 赵玲 +1 位作者 张千帆 李玉妮 《管理学报》 CSSCI 北大核心 2024年第2期298-307,共10页
基于人格的层次影响框架,探究大五人格特征如何影响用户对智能助手的拟人化及满意度,并进一步分析拟人化在大五人格特征及用户满意度之间的中介作用。采集用户对亚马逊智能助手的评论数据,通过基于变换器的双向编码表征模型及袋装支持... 基于人格的层次影响框架,探究大五人格特征如何影响用户对智能助手的拟人化及满意度,并进一步分析拟人化在大五人格特征及用户满意度之间的中介作用。采集用户对亚马逊智能助手的评论数据,通过基于变换器的双向编码表征模型及袋装支持向量机对大五人格特征进行测量,并进行实证分析。研究表明:尽责性显著负向影响用户对智能助手的拟人化,其余人格特征(开放性、外倾性、宜人性、神经质)均显著正向影响用户对智能助手的拟人化;神经质显著负向影响用户对智能助手的满意度,其余人格特征(开放性、尽责性、外倾性、宜人性)显著正向影响用户的满意度;拟人化在大五人格特征与满意度之间起部分中介作用。 展开更多
关键词 个人智能助手 拟人化 大五人格 用户满意度
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