科研成果 by Year: 2014>

本文利用长期面板数据,对玉米被引入中国后,对明清农民起义发生率的影响进行了定量分析。分析结果显示,玉米播种时间和农民起义发生率存在U形关系:短期内,玉米的引种确实有助于降低气候灾害引发的农民起义的发生率,但这种效应是逐渐减弱的。到清朝中后期,玉米播种时间更久的地区甚至更易受水旱灾害危害,进而更易爆发农民起义。这说明了以玉米为代表的美洲作物的引种并未能让中国像欧洲国家那样摆脱"气候—治乱循环"。 

从20世纪50年代初持续到70年代中期的中国农业合作化运动引起了国内外学者强烈的研究兴趣,在梳理和总结关于农业合作化文献的基础上发现国内外学者认为,农业合作化与1959—1961年的农业危机之间的关系有食物供应量的下降、食物获取权的丧失以及制度因素的三种解释。

<正>哈耶克认为"秩序"比"均衡"重要哈耶克的均衡观(均衡是人们计划的兼容)完全不同于新古典经济学的供求相等。在人行动的时候,竞争是一个极为重要的过程。哈耶克嘲讽传统经济学的竞争理论,认为其竞争是被设计出来的,而竞争的真正价值在于结果的不可知。因此,竞争的本质是"一种发现的过程"(a discovery procedure)。竞争无法对特定的事实作出预测。比如,传统经济学的核心假设是"稀缺品"的供应,但是何谓稀缺品呢?哈耶克认为,这个答案唯有通过竞争才能够发现。

本文研究了城乡二元医疗保险结构对农民工返乡意愿的影响。本文首先在托达罗模型的分析框架中引入城乡医疗保险制度,以探讨其对农村劳动力迁移决策的影响;然后利用2011年在京进城务工人员就业与健康状况调查数据,使用递归联立方程模型检验城乡二元医疗保险结构对农民工流动就业所产生的"拉回效应"和"吸纳效应"。研究结果显示,参加新型农村合作医疗明显增强了农民工的返乡意愿,但参加城镇医疗保险对农民工的"吸纳效应"却并不显著,城镇医疗保险较高的参保门槛及其"不可携带性"降低了农民工的医疗保障水平,阻碍了农民工的市民化进程。

健康是人力资本的重要组成部分,城镇化对居民健康的影响是推进"人的城镇化"过程中的一个重要问题。一方面,城镇化提高了人们的收入,使更多的人可以获得充足的营养和先进的医疗设施,对健康有正面作用。另一方面,城镇化带来医疗资源的拥挤、医疗价格的上升及环境污染,则可能对健康产生负面影响。本文利用宏观统计数据和多个有代表性的微观调查数据研究发现,居民所在地的城镇化水平越高,城镇户籍居民、农村居民以及省内农民工的综合健康水平都越低。本文进而从收入、医疗卫生和环境污染这几个角度进一步分析了可能的影响机制。城镇化对健康的负面效果在整体上超过了因收入增加、营养改善、医疗设施增加等带来的正面影响,这是值得注意的发现...

改革开放三十多年来,传统城镇化快速推进并取得了显著进展,但这个进程却因为显失公平而失去了持续的根基,这其中有发展阶段的原因,但更大程度上可以归结为传统城镇化模式下社会公平保障体系发展的滞后。在新型城镇化过程中,必须高度重视同步推进以基本公共服务体系和社会保障体系为核心的社会公平保障体系建设,避免陷入"中等收入陷阱",并保持中国经济的长期可持续发展。

目前对于大规模开放在线课程MOOCs中学生学习体验的研究相对缺乏。由于中国大陆高校此类课程的开设还比较少,为了能够尽快获得学生学习体验,以便给未来MOOCs课程的开展提供相关参考,该研究在自己的课程平台中模拟了Coursera课程模式,对参与学习的学生进行了学习体验问卷调查。研究结果显示,学生们对此类课程的主观反应处于中立与比较积极之间;课程效果评价以及对课程满意度方面,偏向比较满意。学历不同以及有无MOOCs学习经历,其学习体验具有显著差异。通过多元回归分析发现,系统绩效和课程设计均可以显著地正向预测学习体验。学生个人特性对学习体验的预测性并没有得到有效地支持。学生的认知风格中,只有言语表象认知风格可以显著地正向预测学习体验。

参数校准是流域水文模型构建的关键步骤之一。针对HSPF水文模型,系统梳理并形成PEST-HSPF多目标自动校准的输入、输出、交互、迭代和终止等流程,以滇池流域中和子流域为研究对象(数据为1999—2010年日流量),与人工校准(HSPEXP)和单目标校准做对比分析。结果表明:①提出的以日流量、月流量和流量频率的偏差最小化为目标函数、各目标初始偏差的倒数为权重的校准思路,可实现相对人工、单目标更好的模拟精度、变化趋势和一致性;②人工校准擅长于把握径流总量和年际变化趋势,但对于日径流过程(精度和变异性)改进效果有限;③多目标自动校准不仅平衡了3类目标函数的偏差贡献,还能一定程度上继承各目标函数的优势,在捕捉日月总径流量、整体变化趋势、局部变异性、不同保证率特征值上表现出可靠的特征。

无资料区的径流模拟问题是国内外水文研究的难点之一。基于相似流域的参数移植法是常用的解决方法之一,但如何判断相似流域是制约此类方法发展的难点。本文以滇池流域为例,采用自组织映射神经网络(SOM)和层次聚类分析(HCA)联合模式,选取16个流域物理特征为指标进行子流域分类,以确定相似流域。运用无分层的K-means分类的SOM法将整个滇池流域划分为7类具有水文属性的子流域组,分类情景与HCA基本一致,两者实现相互验证。采用HBV水文模型模拟子流域径流过程,并选择部分子流域进行组内参数移植交叉检验。结果显示,HBV模型可较好的模拟滇池流域径流过程;此外,子流域交叉检验结果优良,表明同组内参数可以相互移植。本文不仅为解决滇池流域无资料问题提供了可靠手段,而且由于SOM实现了高维流域特征可视化展示,有助于管理者全面、深入的把握滇池流域水文属性的空间分布特征,为进行水资源管理提供指导。