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中国区域双循环价值链嵌入的分工测度与空间网络特征

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统计与信息论坛 2024年

作者：任毅刘峥田园重庆工商大学成渝地区双城经济圈建设研究院重庆工商大学经济学院

面对全球经济增长动力衰退,中国经济由外循环主导的价值链结构将转向双循环格局下的价值链结构。结合全球价值链与国内价值链,构建双循环价值链的统一分析框架,并基于投入产出表的匹配及平衡,测算区域双循环间接价值链、折返价值链和区... 详细信息

面对全球经济增长动力衰退,中国经济由外循环主导的价值链结构将转向双循环格局下的价值链结构。结合全球价值链与国内价值链,构建双循环价值链的统一分析框架,并基于投入产出表的匹配及平衡,测算区域双循环间接价值链、折返价值链和区外价值链的嵌入特征,对推动新发展格局下区域经济平衡可持续发展具有重要现实意义。研究发现:区域生产存在明显的“间接偏好”和“区外偏好”。中西部地区“内循环偏好”普遍大于东部沿海地区。东部沿海地区是构成区域间价值链分工联系的核心区域,中西部区域则大多分布在分工网络的中外层。随着价值链分工方式的逐渐复杂化,区域的“东向集聚”特征愈发明显。商业、运输业和服务业在所有价值链分工中所带来的增加值均有较高份额,机械工业、交通运输设备和电气电子设备等中高技术制造业在外循环价值链中占有不小比例。要实现中国产业部门双循环价值链快速升级,应更加重视促进要素流动、破除区域壁垒;挖掘市场潜力、培育品牌企业;提升配套能力、构建自主链条。

关键词：投入产出表增加值双循环价值链分工空间网络特征

增值税留抵退税政策对企业价值的影响研究——基于上市企业的实证研究

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增值税留抵退税政策对企业价值的影响研究——基于上市企业的实证...

作者：刘峥内蒙古财经大学

学位级别：硕士

近年来,在政府推行退税降费的大背景下,政府一直在探索税费改革的新模式,并不断推出新的税费改革措施,其中增值税留抵退税政策便是深化增值税改革的关键措施之一。从初步的试点实施到全面实施留抵退税政策,直至2022年,增值税留抵退税这... 详细信息

近年来,在政府推行退税降费的大背景下,政府一直在探索税费改革的新模式,并不断推出新的税费改革措施,其中增值税留抵退税政策便是深化增值税改革的关键措施之一。从初步的试点实施到全面实施留抵退税政策,直至2022年,增值税留抵退税这一政策措施已经变成了减税、退税和降低费用的关键手段。近几年,我国陆续发布了财税[2018]70号文件、财税海关[2019]39号文件以及财税公告[2022]14号文件等一系列标志性的政策文件,旨在推动我国经济的高质量增长,并促使企业根据高质量发展的需要进行相应的转型和升级。执行和完善留抵退税的政策对于确保增值税的税收中性、增加企业的现金流、缓解企业的资金紧张、增强企业的投资实力以及营造一个优质的商业环境都是至关重要的。伴随着政策的落地,退还留抵税额的政策对于企业价值有何种经济上的影响?面对政策落地所提出的新问题,本文试图在理论研究的基础上,通过实证研究进一步分析留抵退税政策落地所面临的问题。科学合理地回答留抵退税政策对企业价值的影响这一问题,为进一步完善留抵退税政策、促进企业高质量发展提供思路与参考,并且在实践层面提出相关建议从而推动企业适应留抵退税政策的进度。文章以“明确留抵退税政策与企业价值之间的联系及其作用机制”作为研究切入点,深入研究增值税留抵退税政策对企业价值的影响和传导途径。首先对企业价值以及留抵退税相关概念进行界定。其次在效市场理论以及信号传递理论的基础上,通过分析企业现金持有以及融资约束的程度对企业价值的影响来分析留抵退税政策对企业价值的影响机制,并提出一系列假设。最后,在财税[2018]70号文发布的大背景下,本论文将增值税留抵退税政策作为政策影响,以我国A股上市企业为研究对象,基于2015-2021企业年报和相关财务信息,通过建立双重差分法,深入剖析增值税留抵退税政策对企业价值的真实运作效果和影响,并考察其对企业价值的影响机理和异质性。研究发现:2018年,我国在18个行业实行增值税留抵退税,明显提升了试点企业的企业价值。实证结果表明,我国增值税留抵税额的退还对企业价值的影响主要来自于现金流量和融资约束;在我国,留抵退税政策对我国经济发展的影响存在着明显的差异,尤其是非国有企业、大型企业的企业价值提升效应更加明显。最后,本文提出了以下对策:逐步完善留抵退税政策内容与配套体系;逐步建立合理的退税额分摊机制,减轻地方财政负担;逐步提高纳税人的税收遵从度;逐步完善企业融资渠道,因地制宜地落实政策;逐步解决退税政策体制问题,向科学合理体制转变。

关键词：增值税留抵退税企业价值融资约束

一种改进的SAR图像舰船目标超像素快速检测算法

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信号处理 2024年

作者：李雨轩刘峥冉磊西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）能够不受天气和环境影响，长时间、远距离地高效对目标区域进行探测和数据采集来获取高分辨的观测数据，同时SAR可以多极化、多波段进行观测来获取丰富可靠的信息，以上特性使得SAR在舰... 详细信息

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）能够不受天气和环境影响，长时间、远距离地高效对目标区域进行探测和数据采集来获取高分辨的观测数据，同时SAR可以多极化、多波段进行观测来获取丰富可靠的信息，以上特性使得SAR在舰船目标检测领域发挥着重要作用。针对传统超像素级恒虚警率检测算法运行效率低的问题，在超像素分割模块提出了一种基于Gamma分布的快速非迭代聚类算法。该算法使用优先级队列来动态实时更新聚类中心，实现了聚类过程的非迭代运算，并且针对SAR图像特点基于Gamma分布改进距离度量，通过衡量图块之间的相似度代替彩色空间距离度量，使得该算法更适合处理灰度图像。针对多目标邻近干扰的问题，本文在CFAR检测模块选用对背景杂波拟合效果好的截断Gamma分布模型。将改进的超像素分割算法与基于截断Gamma分布的检测算法结合，最终设计了一种改进的SAR图像目标超像素快速检测算法。经实验验证，本文提出的改进超像素分割算法在保证分割性能优异的同时，复杂度明显降低；另外截断Gamma分布尽可能地保留了真实的海杂波样本，在统计模型构建上呈现出更高的精确度和更佳的拟合效果，对后续检测算法更有利；在多目标邻近的实测SAR图像中，本文改进的目标超像素快速检测算法具有较高的检测率和执行效率。

关键词：合成孔径雷达图像恒虚警率超像素分割舰船检测

适应新工科建设的地方高校化工专业实践教学体系优化策略 B04

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适应新工科建设的地方高校化工专业实践教学体系优化策略

Y_(2)O_(3)对等离子堆焊WC/Ni60堆焊层组织及性能的影响

科学导报

作者：张秋云张玉涛刘峥军

在新工科的视域下，实践教学对于培养创新型、应用型人才显得尤为重要。然后，地方高校在实践教学中仍存在许多不足，如：实践教学内容已不能满足当下行业的发展、实践教学内容老旧、实践的平台建立不足等。结合面临的这些问题，为适应...

在新工科的视域下，实践教学对于培养创新型、应用型人才显得尤为重要。然后，地方高校在实践教学中仍存在许多不足，如：实践教学内容已不能满足当下行业的发展、实践教学内容老旧、实践的平台建立不足等。结合面临的这些问题，为适应化工产业的发展和新工科建设的新形势与新?

关键词：

来源： cnki报纸评论

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热加工工艺 2024年第2期53卷 100-104页

作者：王振宇刘政军艾星宇刘峥沈阳工业大学材料科学与工程学院辽宁沈阳110870

利用等离子堆焊在Q235钢板上制备镍基复合堆焊层,研究了不同含量的Y_(2)O_(3)对镍基碳化钨堆焊层组织及性能的影响。采用SEM、XRD分析了堆焊层的微观组织;使用维氏硬度计和端面高温摩擦磨损试验机对堆焊层进行了硬度和磨损性能测试。结... 详细信息

利用等离子堆焊在Q235钢板上制备镍基复合堆焊层,研究了不同含量的Y_(2)O_(3)对镍基碳化钨堆焊层组织及性能的影响。采用SEM、XRD分析了堆焊层的微观组织;使用维氏硬度计和端面高温摩擦磨损试验机对堆焊层进行了硬度和磨损性能测试。结果表明:Y_(2)O_(3)的加入促使堆焊层中碳化物规则化,以WC为核心向周围生长。堆焊层检测出主要的物相为γ-Ni(Fe)、WC、W_(2)C、M_(23)C_(6)、M_(6)C、Cr_(7)C_(3)、FeNi_(3)相。添加1.2%Y_(2)O_(3)的堆焊层维氏硬度达到最大值970 HV0.5,比未加Y_(2)O_(3)的堆焊层硬度高283 HV0.5,在高温摩擦磨损条件下磨损量最小为2.8 mg,摩擦系数为0.32,此时磨损机制为轻微的磨粒磨损。

关键词：等离子堆焊氧化钇镍基碳化钨堆焊层微观组织磨损

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生物质多孔炭特征构建及对N_(2)O吸附可行性分析

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中国环境科学 2024年第6期44卷 3502-3516页

作者：王佳颖刘峥张晶梁柳玲广西大学资源环境与材料学院特色金属材料与组合结构全寿命安全国家重点实验室广西南宁530004 广西环境应急与事故调查中心广西南宁530028 广西壮族自治区生态环境监测中心广西南宁530028

针对N_(2)O的排放现状和原因,在生物炭对农业土壤中N_(2)O的排放控制的应用研究进行了总结.分析了多孔炭的物理化学性质对N_(2)O吸附的关键作用,重点论述不同制备条件对生物质多孔炭理化性质的影响.其中含木质素较高的生物质原料在高温... 详细信息

针对N_(2)O的排放现状和原因,在生物炭对农业土壤中N_(2)O的排放控制的应用研究进行了总结.分析了多孔炭的物理化学性质对N_(2)O吸附的关键作用,重点论述不同制备条件对生物质多孔炭理化性质的影响.其中含木质素较高的生物质原料在高温热解后更容易形成微孔结构,在不同温度(400℃~1000℃)和生物质前驱体的条件下,多孔炭的比表面积和微孔容积最高分别可达2979m^(2)/g和1.130cm^(3)/g.此外,使用活化剂及杂原子掺杂剂的方式可以改变生物质多孔炭的表面极性、酸碱性、亲疏水性等的化学性质,并增加表面官能团种类,从而通过增强化学吸附作用进一步提高生物质多孔炭的吸附容量.最后,根据生物质多孔炭的特点,从吸附容量、可再生性和选择性等三个方面分析了生物质多孔炭吸附富集N_(2)O的可行性.最后,根据生物质多孔炭的特点,从吸附容量、可再生性和选择性等三个方面分析了生物质多孔炭吸附富集N_(2)O的可行性,为生物质多孔炭对N_(2)O气体吸附控制应用提供了科学依据.

关键词： N_(2)O 吸附生物质多孔炭物理化学性质

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基于特征融合的窄带雷达短时观测回波序列空中目标识别

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3184-3192页

作者：郭泽坤刘峥谢荣冉磊徐寒铮西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室西安710071

窄带雷达因其成本低、作用距离远的优点在防空制导领域有着广泛应用,随着高速机动平台的发展,传统的基于长时间观测回波序列特征建模的目标识别方法已不再适用。针对窄带雷达对短时间观测回波(OEST)序列特征识别能力较差,并且易受诱饵... 详细信息

窄带雷达因其成本低、作用距离远的优点在防空制导领域有着广泛应用,随着高速机动平台的发展,传统的基于长时间观测回波序列特征建模的目标识别方法已不再适用。针对窄带雷达对短时间观测回波(OEST)序列特征识别能力较差,并且易受诱饵目标干扰,导致识别结果可靠性不高的问题,该文提出一种采用多特征自适应融合的窄带雷达OEST序列空中目标识别方法。首先,对编码层和分类层进行训练,通过构建通道-空间注意力模块,自适应地突出高可分性特征,然后,构建最大边缘正交损失函数,增大不同类别特征间距,缩小同类特征间距,并使类间特征正交,以此提升分类性能;最后,固定编码层与分类层参数,利用重构误差对解码层进行训练,确保模型具备对诱饵等库外目标的准确鉴别能力。实验部分在观测序列长度为100的条件下,分类准确率和鉴别率分别达到94.37%和96.78%,由此可得,所提方法能够有效提升窄带雷达的分类性能和对诱饵目标的鉴别能力,进而提高识别结果的可靠性。

关键词：窄带雷达高速机动平台空中目标识别短时间观测回波特征融合

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基于全局自适应提取的目标RCS成像测量算法

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雷达科学与技术 2024年

作者：程人民谢荣冉磊刘峥西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室

针对传统目标RCS成像测量中人工加窗提取算法在提取SAR图像中目标散射像时，窗函数类型与大小影响测量精度的问题，本文提出了一种基于全局自适应提取的目标RCS成像测量算法。该算法首先利用成像算法获得目标的高分辨SAR图像，接着基于... 详细信息

针对传统目标RCS成像测量中人工加窗提取算法在提取SAR图像中目标散射像时，窗函数类型与大小影响测量精度的问题，本文提出了一种基于全局自适应提取的目标RCS成像测量算法。该算法首先利用成像算法获得目标的高分辨SAR图像，接着基于最大类间方差准则选取自适应阈值，然后利用全局自适应阈值分割图像，并采用八连通准则提取目标散射图像，最后通过RCS反演获得目标RCS值。与传统方法相比，本文方法能自适应提取目标散射图像，测量结果更稳定、测量精度更高。

关键词： RCS测量全局自适应提取最大类间方差法 SAR成像

基于GCN和CNN联合的SAR图像自动目标识别

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雷达科学与技术 2024年

作者：秦基凯刘峥谢荣冉磊西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室

基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar， SAR）自动目标识别（Automatic Target Recognition， ATR）技术近些年来备受关注，已成为SAR图像解译领域的研究热点。然而，这... 详细信息

基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar， SAR）自动目标识别（Automatic Target Recognition， ATR）技术近些年来备受关注，已成为SAR图像解译领域的研究热点。然而，这类方法主要利用的是SAR图像的幅值信息，仅从局部区域中提取特征。鉴于SAR图像中的目标通常被视为散射中心的相干叠加，这些目标展现出复杂的结构和丰富的上下文信息。仅依靠CNN难以充分捕捉目标周围的全局信息，这可能会影响识别精度。因此，为了进一步提高识别性能，本研究引入图卷积网络（Graph Convolutional Network， GCN），提出一种结合GCN和CNN的SAR ATR方法。该方法首先利用传统CNN提取与SAR图像幅值相关的局部特征，接着通过构造图数据并应用GCN提取全局特征。此外，本研究还设计了多尺度GCN，通过融合不同尺度的特征来增强模型对图数据的学习能力。在模型训练阶段，采用标签平滑技术以缓解过拟合问题。通过端到端的训练策略，实现了GCN和CNN参数的联合优化，从而实现高精度的SAR图像目标识别。最终，通过在MSTAR和OpenSARship数据集上的实验表明，所提方法在识别性能上优于现有技术，并展现出卓越的泛化能力。

关键词：合成孔径雷达图卷积网络卷积神经网络自动目标识别多尺度GCN