新发展格局下消费升级对产业结构升级的影响研究

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畅通消费和生产,构建以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局对我国经济高质量发展至关重要.文章利用2005-2019年中国31个省、市、自治区的省级面板数据,采用双向固定效应模型分析了在新发展格局背景下消费升级对产业结构升级的影响,并使用系统GMM模型进行了稳健性检验.研究发现:城镇居民的消费升级和农村居民的消费升级都显著地推动了产业结构高级化;相较于农村居民的消费升级,城镇居民的消费升级对产业结构高级化的边际促进效应更大;消费升级对产业结构合理化的影响并未显现.综合来看,消费升级推动了产业结构升级.在新发展格局下,为了进一步激发消费升级对产业结构升级的推动作用,提出了要不断深化收入分配制度改革、大力发展先进制造业和现代化服务业、加快户籍制度改革、进一步完善农村购物基础设施建设等对策建议.
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针对水质评估因子的模糊性和非线性特征,且水质样本小类(如高污染水质类)因样本量少而容易导致误分的问题,深入研究了支持向量机(SVM)这一善于解决非线性问题的智能模型,设计了一种多宽度复合高斯核的支持向量机模型.该模型通过多个复合高斯核扩大和控制核函数宽度,以此扩大样本间欧氏距离与差异,以解决小类的误分问题.运用MATLAB平台对2017年全国98个重点断面水质周报数据进行算法对比实验,结果证实多宽度核评估模型较好地提升了SVM的分类精度,对水质分类问题是可行有效的,对其他小样本分类问题也有一定的借鉴作用.
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城市疫情监测在未来很长一段时间将成为一种常态化工作,以“健康码”为代表的空间数据成为当前研究疫情发展过程和辅助发现预测可能疫情的重要战略资源.对空间数据的加权聚类提取为解决空间数据挖掘所遭遇的海量、多源和高维挑战提供了新途径.对准确发现疫情可能爆发或具有高传播性的关键区域,准确获取疫情可能爆发的重点区域或感染区域的空间分布,满足于具有大数据特征的空间数据挖掘分析都具有更好的支持作用,驱动了城市疫情监测常态化工作的科学有效开展.
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