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投入产出模型权威发布_投入产出比500%正常吗(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

投入产出模型

经济学论文选题𐟔姻济统计视角 𐟎“ 探索经济统计学的奥秘，我们为你准备了一系列的论文选题，涵盖了从绿色GDP到企业经济的多个领域。以下是一些精选的论文题目，供你参考： 1️⃣ 绿色GDP投入产出模型研究：探索经济增长与环境可持续发展的关系。 2️⃣ 中国住户生产核算理论与方法：研究家庭生产对国家经济的影响。 3️⃣ 成长型企业无形资产统计：关注无形资产在企业成长中的作用。 4️⃣ 社会核算矩阵编制与模型：揭示社会核算矩阵在宏观经济分析中的价值。 5️⃣ 政府统计数据质量评估：研究如何提高政府统计数据的准确性和可靠性。 6️⃣ 人口老龄化对GDP的影响：探讨人口老龄化对经济增长的双重影响。 7️⃣ 环境价值核算：量化环境资源对经济发展的贡献。 8️⃣ 经济核算原理在制造业的应用：研究制造业的经济效率和生产力。 9️⃣ 中国服务业全要素生产率：探索服务业的创新和效率提升。 𐟔Ÿ 劳动报酬份额下降研究：分析劳动报酬在GDP中的占比变化。 𐟓Š 经济福利核算指标研究：衡量经济活动对福利的影响。 𐟓ˆ 宏观金融运行异常监测：预警金融市场的波动和风险。 𐟌 国民经济核算模式研究：探索国民经济核算的最佳实践。 𐟓Š 可持续发展指标体系建构：构建衡量可持续发展的综合指标。 𐟔 供应链违约风险研究：分析供应链中的风险点和应对策略。 𐟓ˆ 国民经济核算方法论：研究国民经济核算的理论基础和方法。 𐟌𑠨𕄦𚐧Ž異ƒ经济综合核算：将资源环境纳入国民经济核算体系。 𐟒ᠧ𛿨‰𒇄P核算研究：探索绿色GDP的核算方法和应用。 𐟓Š 时间序列分析在GDP预测中的应用：利用时间序列分析预测未来经济走势。 𐟚š 物流配送选址优化模型：研究物流配送的效率和优化方法。 𐟒𜠤𜁤𘚥ˆ›新数量分析中的线性优化问题：探索企业创新与线性优化之间的关系。 𐟌🠦Š€术能力成长决策中的实物期权方法：研究技术成长中的期权决策。 𐟓ˆ 资产定价标准讨论和模拟：探讨资产定价的理论和实践。 𐟓Š 投资者认知收益度量模型：研究投资者认知对收益的影响。 𐟌Š 基于水环境的杭州市绿色GDP核算的GIS表征：利用GIS技术进行绿色GDP核算。 𐟒𜠤𚺥Š›资本与全要素生产率：研究人力资本对全要素生产率的影响。 𐟌Ÿ 这些选题涵盖了经济统计学的多个方面，无论你是经济学专业的学生，还是对经济学有浓厚兴趣的研究者，都可以在这些选题中找到适合你的研究方向。

MBA碳排放研究选题推荐：18个热门方向如果你正在考虑写一篇关于碳排放的MBA论文，这里有一些选题供你参考。这些选题涵盖了多个领域，包括进化博弈、低碳发展、电力行业、交通运输业等。每个选题都有其独特的角度和深度，需要你进一步研究和探索。基于进化博弈的碳排放配额博弈研究 𐟎𒊦𒳥—省低碳发展水平时空差异与碳排放驱动力分析 𐟌 我国电力行业碳排放与经济增长脱钩效应分析 𐟒ኤ𘭥›𝧜域碳排放效率及影响因素研究 𐟓Š 低碳经济模式下安徽省碳排放影响因素与减排策略 𐟌🊦ˆ‘国碳排放权交易法律制度的完善 ⚖️ 我国碳排放权交易制度的法律问题研究 ⚖️ 中国对外贸易中的碳排放与贸易结构问题研究 𐟌 基于地区差异的中国交通运输业碳排放影响因素研究 𐟚— 基于投入产出模型的河北省水-能源-碳排放耦合分析 𐟒碞᯸𐟒ᢞ᯸𐟌 碳排放权交易的实物期权定价方法与数学模型 𐟓ˆ 中国对外贸易中的隐含碳排放研究 𐟌 大关中地区碳排放“隧道”模式研究 𐟌„ 中国钢铁行业碳排放效率地区差异及影响因素研究 𐟏튤𝏦ˆ🧊𖥆𕥯𙥮𖥺�ˆ费碳排放的影响研究 𐟏 建设项目碳排放影响评价方法研究 𐟏—️ 中美碳排放权交易机制比较研究 𐟇𚰟‡𘰟‡谟‡𓊥Ÿ𚤺Ž特征建模的GIS开发研究 𐟗𚯸 这些选题只是参考，具体的研究难度和方向需要你自己去深入探索。记住，每个选题都有其独特的价值和挑战，选择一个你感兴趣的方向，开始你的学术之旅吧！

不同行业的排放因子数据库推荐以下是一些针对不同行业的排放因子数据库推荐： IPCC碳排放因子数据库：这是一个重要的工具，用于查找碳排放因子和其他相关参数。该数据库不仅包含IPCC的默认数据，还纳入了来自同行评审期刊和其他出版物（包括国家清单报告）的数据，为估算温室气体排放和减排提供了背景文件或技术参考。德勤中国EEIO碳排放因子库：基于环境扩展的投入产出模型，用于测算经济体中不同行业和产品生产价值链活动产生的温室气体排放。该方法广泛应用于核算企业价值链范畴的碳排放。全球六大碳排放因子数据库：包括IPCC碳排放因子库、欧盟版EFDB、美国EPA版EFDB等，这些数据库提供了不同地区和行业的... 知识星球

合肥年会：寻投入产出伙伴𐟑銩ž常荣幸能有机会参加在合肥举办的系统工程年会[皱眉R]。会议上，我听到了许多行业大佬的精彩报告，还与一些同行进行了深入的交流，收获颇丰～不过说实话，线下交流对我来说有点挑战，毕竟我是个社恐患者𐟘‚。所以，我在这里想找到一些也在研究投入产出模型的小伙伴，大家一起学习交流，共同进步吧！𐟒ꊊ这次年会由中国系统工程学会主办，主题是“坚持系统观念迎接数字时代”，真是让人眼前一亮啊！𐟑€ 会议在合肥工业大学举行，时间是从2024年10月26日到27日。如果你也在合肥，或者对系统工程感兴趣，不妨来参加吧！说不定我们还能成为朋友呢～𐟤 希望大数据能把我推给那些同样在做投入产出模型的小伙伴们，期待与你们相遇！𐟓退

境外消费回流对中国经济的影响研究 𐟌Ÿ研究背景近年来，中国游客在境外旅游时大量购买“电饭煲”和“马桶盖”的现象引起了广泛关注。通过供给侧结构性改革，生产出适应消费者多种需求的产品，引导境外消费回流国内，将极大拉动国内经济增长。因此，有必要对消费回流所诱发的国内生产规模进行测算。 𐟌Ÿ研究思路本研究以中国境外消费为研究对象，主要探讨境外消费回流国内后对国内经济的影响。在对消费理论及前人相关研究进行梳理总结的基础上，利用统计数据分析目前中国的境外消费现状，阐述境外消费回流对中国经济增长的重要性。通过构建非竞争投入产出模型和结构化凯恩斯乘数模型，对境外消费回流对经济的影响进行定量测算，并提出引导境外消费回流的相关政策建议。 𐟌Ÿ创新点 1. 从定量角度研究境外消费回流对中国经济的影响。 2. 利用投入产出模型结构化优势，调整并构建结构化凯恩斯消费乘数。 𐟌Ÿ研究方法构建非竞争型投入产出表借鉴任泽平的思路，从乘数传导机制角度推导结构化凯恩斯乘数。具体来说，构建反映投入产出表第二象限“居民消费”和第三象限“劳动者报酬”对应关系的消费矩阵，推算消费对各个部门的产出量的乘数效应。

突发消息，全球航空业大地震！中国航线一夜之间成“禁飞区＂！ 1.北欧航空挥泪告别上海，70多年的航线，就这样成了历史，真是时代的眼泪啊。 2. 你说这影响，航空业那是真叫一个“雪上加霜”，本来竞争就激烈，现在好了，连航线都飞不了，这生意还咋做？但咱国内航司也不是吃素的，航线恢复得快，市场份额还上升了，这就叫“危中有机”啊！ 3. 再说了，航空业这玩意儿，跟国家经济那是绑得紧紧的，一荣俱荣，一损俱损。你看那投入产出模型分析，航空业直接、间接、衍生经济贡献，那是一块大蛋糕，少了它，国民经济都受影响。 4. 航空业这回是遇到了“逆风”，但咱也不能光看眼前的困难不是？这行业复苏的迹象那是越来越明显，航司盈利能力也在增强。你看那国际航协的预测，全球航空业的总收入，那是蹭蹭往上涨啊！ 5. 航空业这回面临的挑战，那是“四面楚歌”，但机遇也不少。你看那可持续航空燃料，那可是未来的大趋势，航空业绿色发展，那是必须得跟上的。 6. 航空业这回是遇到了“技术变革”的浪潮，科技创新应用不断深化，这可是提升行业竞争力的关键。你看那无人机在应急救援中发挥的作用，那就是科技创新的力量！ 7. 航空业这回面临的挑战，那是“一波未平一波又起”，但咱国内的航空产业那是“逆流而上”。你看那C919大飞机的成功首飞，那就是中国航空工业的骄傲！ 8. 航空业这回是遇到了“成本压力”，航油价格波动、汇率变化，那都是“双刃剑”。但咱航空业也不是没有对策，优化成本结构，提高运营效率，那都是应对之道。 9. 航空业这回面临的挑战，那是“全球性的”，你看那国际航线的格局，那是发生了巨大变化。但咱国内的航司那是“迎难而上”，航班恢复率远高于国外航司，市场份额那是进一步提升。 10. 最后说说，航空业这回面临的挑战，那是“前所未有的”，但机遇也同样“前所未有”。你看那中国航空市场的需求，那是“井喷式”的增长，新机交付量那是全球领先，这就是机遇！

北美四大云厂商资本开支高增高度看好产业链投资投资并购整合机会深研会：「中盛深研会」「深挖投资并购出海整合机会」回望过去两年，AI大浪潮此起彼伏，从一开始大家期待与焦虑并存， FOM 心态下巨头引领开展军备竞赛，到如今更加冷静，面对强劲的 Capex 支出与总体不算强劲的落地应用创收体量/未来指引增速之间的差异，市场关注 AI 投入产出效率和时间差的担忧和讨论变多。我们对此进行了梳理和思考，认为一个可参考的推演框架如下： 1）回溯移动互联网，达成共识慢，而落地相对顺利，核心是因为互联网基础扎实，从 PC 迁移至手机难度不大，主要等待智能手机的成熟与普及；而大模型是新技术，尚不成熟，与上一代 AI 也有差异，虽然达成共识快，但普适性落地不会太快。 2）如果算经济账，是成本收益问题，前者即前期训练大模型、后期持续运营中的推理成本，后者即大模型、多模态的能力。 3）展望 AI 创造的增量，第一阶段可能是交互层的变革，提升效率，需要语言大模型和多模态在现有基础上有所提升即可；第二阶段可能实现可泛化的具身智能，需要 AI 可完成复杂指令的遵循、实现长周期的执行多种任务、解决幻觉和推理问题；第三阶段可能是走向通用人工智能。 4）从落地方向上看，综合考虑成本与付费能力，可能先行的是 To B 方向降本增效，生产力工具可能先行，然后是 To C 的大用户量工具、图文级别的社交娱乐类产品、海量的多媒体娱乐产品。展望未来，随着大模型使用成本持续下降、中文语言模型能力继续提升背景下，落地应用有望加速，中国企业有文化基础、数据积累、场景理解、工程应用、客情关系等优势，有机会形成自己的产业龙头。 AI 产业持续发展中，关注应用落地情况。 10 月 25 日，智谱 AI 推出自主智能体 AutoGLM， AutoGLM是能代替用户在手机和网页上完成各种操作的 AI 助手，用户只需要说出自身需求，通过 AutoGLM，手机能自动帮忙点外卖、发微信、写点评、给朋友圈评论等。我们认为大模型时代，用户对完成任务的思考方式或发生变化，需求的满足有望进一步简化， AI 入口有望集聚大量流量；拥有大模型+流量入口的公司竞争力更大，更易切入其他赛道，集成其他类型的 APP，形成自己的生态圈并固化。同时， 3Q24 四家云厂商在 AI 需求驱动下资本开支延续高速增长态势，且对未来资本开支指引乐观，我们看好 AI 产业的持续迭代，和后续应用、工具的落地。美国四大云厂商资本开支继续高增，继续看好AI及苹果链方向。北美四大云厂商三季度合计资本开支 589.1亿美元，其中亚马逊 Q3 资本支出同比增长 81%，达到 226.2 亿美元，微软 Q3 资本支出达到 149.2 亿美元。云厂商资本开支继续保持高增长，英伟达 Blackwell 芯片需求强劲，微软疯狂下单 GB200 芯片和 NVL72 服务器，产业链已开始拉货。苹果硬件创新和成长趋势逐渐清晰，今年 iPhone16 初步融入 AI，端侧模型持续升级，明年 IPhone17有望迎来硬件及端侧 AI 大创新， 2026 年苹果有望推出折叠手机/Pad 和智能眼镜，苹果将持续打造芯片、系统、硬件创新及端侧 AI 模型的核心竞争力。「中盛出海通」「中盛投资」「中盛并购」总结： 1） 2024 年 Q3 单季度，微软/谷歌/META/亚马逊资本开支分别为 149.23/130.61/82.58/226.20 亿美元。微软表示 Q3 Azure 云业务营收同比增长 33%，其中有 12%的增长受到对 AI 需求的驱动，同时预期资本支出将会持续增长。谷歌预计公司 2025 年的资本支出将高于 2024 年。 META 上调全年资本支出，并预计 2025 年资本支出将会显著增长。亚马逊预计 2024 年的资本支出将进一步提升至 750 亿美元， 2025 年预计将超过这一数字。海外大厂资本开支持续增长，并已能够看到由 AI 带来的业绩增量，强化了 AI 发展动力。我们预计 AI 相关产业链将受到行业发展带动持续快速发展。 2）光模块行业已进入 CPO 与传统光模块并存阶段，目前部分海外大厂已明确正在研制CPO 方案。天孚通信光引擎产品由于更好的适用性，模组和 CPO 交换机中均可插拔使用，未来高速光通信中，无论在是 CPO 占优或是光模块占优，公司光引擎产品均可适配出货。 3）从市值空间和成长性角度看，通信 AI 芯片国产替代逻辑加强，想象空间最大、业绩弹性最大，建议重点关注光模块上游光芯片厂商、国产 AI 芯片厂商等。

HR揭秘：裁员背后的那些事儿 𐟔 裁员，对于HR来说，其实是一场系统工程。这不仅仅意味着针对特定人群进行裁剪，也不仅仅是通过谈判赔偿来解决问题。背后的真相，远比我们看到的要复杂得多。 𐟓‹ 裁员名单的诞生—— 在很多情况下，HR并不能独立决定裁员名单。他们会根据公司的财务状况、成本控制需求以及人效模型来计算投入产出，确定降本优化的目标。𐟓Š 他们会考虑要节约多少人力成本，再结合赔偿成本，来确定具体的人数和比例。 HR通常会根据花名册的数据来筛选出那些薪资高、入职时间短、即将转正、合同即将到期或者再过几天N就要增加的员工。𐟔 当然，还有一种方式是让各个部门按比例上报名单。例如，给到你们部门20%的比例，部门就需要在10个人里选出2个人上名单。𐟓‰ 所谓的通过人力资源的人才盘点、日常考核来确定要裁员的，其实并不多见。公司要动你，绝不会绕过你的上级。所以，千万不要相信那些所谓的“鳄鱼的眼泪”。𐟐Š 现实一点，部门把你报上名单，可能是因为你在部门内性价比低了，你得罪了某个人，你太不听话了，或者某个人看你不顺眼，甚至就是觉得你好欺负。𐟘⊊✂ 裁员方式的多样性—— 裁员的本质原因在于公司认为裁掉某些人并不会影响公司的正常运营。公司的目的是裁掉20个人，而不是你们或者他们。𐟏⊊裁员的方式多种多样，包括过了试用期不让转正、给你调岗、让你待岗、说你岗位不胜任、到期不续签，或者直接与你协商等。𐟓 更可怕的是，他们还会通过一些你不知道的方式让你自己辞职，你还不知道是中了裁员的圈套。𐟕𓊊在按裁员名单进行裁员前，有预谋的公司会启动一些看似与裁员无关的骚操作。比如：公司以经营状况不佳取消公司班车，很多住的远的员工因此开始寻找外部工作机会选择主动离职；公司也会给员工洗脑挑错对付心高气傲的人，让他们觉得在公司没有发展主动离职；公司还会不断增加工作量给那些老实好欺负的人，他们走了是达成优化目标，他们不走是通过一个人干两个人的活提高了人效。𐟒ꊊ𐟒젦ƒ𓧟婁“更多的，欢迎留言问我~

【新提醒】工业机器人与全球生产网络演化——基于量化结构模型方法的研究 - 数模资源交流 - 数学建模社区-数学中国网页链接本文聚焦人工智能技术冲击,基于结构模型,定量考察工业机器人应用对全球生产网络演化及中国生产分工地位的影响。在理论方面,本文首次在区分中间品和最终品贸易的模型中引入工业机器人，全面刻画了工业机器人影响全球生产网络的各种机制,构建了衡量全球生产网络强度和结构特征的指标。在量化研究中,基于世界投入产出表等数据校准模型参数,并对工业机器人价格下降进行反事实模拟。

培训效果评估：全面解析𐟓ˆ 培训效果评估是一个从需求分析到培训后的投入产出全过程的管理过程。它主要关注以下几个关键因素和评估模型：影响培训效果转化的因素𐟔 培训效果转化受多种因素影响，包括学员的学习动机、培训内容的实用性、培训后的实践机会以及工作环境等。培训效果评估模型（柯式四级评估）𐟓Š 柯式四级评估模型是常用的培训效果评估方法，包括反应评估、学习评估、行为评估和结果评估。反应评估：评估学员对培训的满意度和反馈。学习评估：通过测试或作业来评估学员在培训中学到的知识或技能。行为评估：观察学员在培训后工作中的行为变化，以评估培训效果。结果评估：通过分析培训后学员的工作表现和业绩来评估培训效果。通过这些评估方法和因素的分析，可以全面了解培训效果，从而不断优化培训内容和方式，提升培训效果。

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