基于大数据的基本养老保险多主体行为演化机理与宏观效应研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91546110
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    43.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0307.金融经济
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Puts forward integrating government big data and internet big data, discovering the real evolution process of varied and large real pension participants, and exploring evolution mechanism of micro participants influenced by various overlapping factors. Specific contents are as follow: integrating internet big date and government big data from social security, commerce, telecommunication to offer big data base; constructs heterogeneous social network with multi-attribute node based on millions of pension participants, the purpose of which is to assist researches on interactions participants; chooses ‘misdeeds-supervision’ as the main subject, through comparing and verifying micro data from different fields, recognizes misdeeds and their evolution processes of participants, and analyses the influencing factors; based on evolutionary game models, constructs the evolutionary model containing overlapping influence by personal characteristics, interaction relationships, and public opinions; analyses the spreading process and the systematic crisis of avoiding participating, avoiding contributions, early retirement, etc.
现代国家治理受到个人、企业、政府等多类海量主体行为的影响。在实践中,主体的微观行为常常聚合出预料之外又具潜在风险的宏观效应。大数据的累积,使得从微观角度剖析大量主体的行为互动和演化成为可能。基本养老保险涉及多类主体,其行为过程复杂,是具代表性的重大制度安排,将其作为切入点开展研究。.提出整合政务和互联网大数据,分析多类海量基本养老保险参保主体行为的真实演化过程,探索多因素交叠下主体行为的演化机理。具体包括:聚合社保、工商、税务等政务数据和互联网数据,形成数据分析基础;构建涉及百万参保主体的基于多属性节点的异质社会网络,作为互动性行为研究的基础;围绕“违规-监管”关系,依据对跨领域信息的交叉比对,识别参保主体的违规行为及其演化历程,剖析其影响因素;以演化博弈模型为基础,构建体现个人禀赋、互动关系、舆论环境等多重影响因素的演化模型;分析逃避参保、偷逃缴费、提前退休等行为的蔓延过程及其体制危害。

结项摘要

现代国家治理受到个人、企业、政府等多类海量主体行为的影响。在实践中,主体的微观行为常常聚合出预料之外又具潜在风险的宏观效应。大数据的累积,使得从微观角度剖析大量主体的行为互动和演化成为可能。基本养老保险涉及多类主体,其行为过程复杂,是具代表性的重大制度安排,将其作为切入点开展研究。.依据预期目标,课题在基本养老保险领域研究的数据基础、跨领域大数据融合模型、参保主体行为演化模型和重大政策效果成因及其治理策略研究方面取得了一定进展。以下围绕重大研究计划主旨介绍研究成果。.1、数据基础及其融合。采用社保、工商、通信、财报等跨领域数据刻画基本养老保险参与主体的真实行为,采用互联网大数据和问卷调查刻画参与主体的主观因素。两类大数据优势互补,并利用异质社会网络实现了数据融合,从而给出了跨领域大数据融合一个实例。成果初步探索并丰富了基本养老保险研究的数据基础以及国家审计应用大数据的发展路径。.2、海量微观主体行为的演化:采用演化博弈模型对基本养老保险不同参与主体的行为演化建模,较为全面的刻画了主体的个体属性及其相互影响。将对该领域重大体制问题的研究由以统计资料为基础的定性判断,拓展为以细粒度大数据为基础的定量分析,初步实现了一些重要宏观决策要素的可测可获。.3、政策效果成因及治理策略研究:利用大数据对涉及上百万主体的仿真模型进行了校准,利用代表性企业的调查结果修正假定。在天河二号进行的大规模仿真运算,较为成功的解释了逃避缴费行为、调降缴费负担、历史改革成本等重大治理问题的成因,和不同治理策略的效果。从而将以经验性的因果判断为主的政策研究方法,拓展为以大数据为基础、以问卷调查为辅的社会仿真计算,初步实现了基本养老保宏观政策效果的可推演、可验证。.课题所用数据涉及3个地域近千万人口、上百万家参保企业。3份研究报告被政府部门采用、行业应用4项、专著1部、获奖6项,发表论文16篇,其中SCI检索6篇。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(1)
科研奖励数量(6)
会议论文数量(3)
专利数量(6)
An efficient algorithm for finding all possible input nodes for controlling complex networks.
一种用于查找控制复杂网络的所有可能输入节点的有效算法
  • DOI:
    10.1038/s41598-017-10744-w
  • 发表时间:
    2017-09-06
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Zhang X;Han J;Zhang W
  • 通讯作者:
    Zhang W
基于服务交互行为的复杂服务协同网络建模
  • DOI:
    10.13328/j.cnki.jos.004847
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张锡哲;吕天阳;张斌
  • 通讯作者:
    张斌
中国传统社会保障历史渊源初探
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    劳动保障世界
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱晓宁
  • 通讯作者:
    朱晓宁
基于Z-score指标决策树的财务风险预警模型研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    现代管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨蕴毅
  • 通讯作者:
    杨蕴毅
审计大数据的提出、特征及挑战
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    财会月刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吕天阳;杨蕴毅
  • 通讯作者:
    杨蕴毅

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其他文献

一种用于三维模型检索的半监督距离度量学习方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    仪器仪表学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王钲旋;吕天阳;王生生;王新颖
  • 通讯作者:
    王新颖
面向国家治理的基本养老保险政策执行情况审计指标体系研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    审计研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邱玉慧;吕天阳
  • 通讯作者:
    吕天阳
基于核密度估计的参保人员缴费基数核定方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    管理评论
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄少滨;杨艳歌;吕天阳
  • 通讯作者:
    吕天阳
一种基于潜在语义线性嵌入的三维模型检索方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    小型微型计算机系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王钲旋;王新颖;吕天阳;王生生
  • 通讯作者:
    王生生
Identification of efficient observers for locating spreading source in complex networks
识别复杂网络中传播源的有效观测器
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2015.09.017
  • 发表时间:
    2016-01
  • 期刊:
    Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张锡哲;张聿博;吕天阳;印莹
  • 通讯作者:
    印莹

其他文献

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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