时滞投入占用产出技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61273208
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    72.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Input-output analysis is a widely useful approach in systems engineering and economic analysis.The approach creater, Wassily Leontief, is the winner of 1973 Nobel Prize in economic science. Input-occupancy-output technique was proposed by Chinese scholar and was highly appraised by some world well-known scholars. When we used the technique to study the effects of large scale investment and decrease of exports on Chinese economy, we find that if we don't use time-lag multiplier,we will make the following mistake that these policy effects will be taken in current year. In this proposal, we suggest to study not only time-lag feature of total requirement coefficient matrix, time-lag multiplier effects and dynamic inverse, but also multi-years time lag dynamic input-occupancy-output model, such as human capital multi-years time lag dynamic model, natural resource exploration and its use time-lag dynamic model, science and technological inputs and their achievements multi-years time lag dynamic model etc. Because the mathematical form of the continuous multi-years time lag dynamic input-occupancy-output model is a system of difference differential equations, its structural coefficient matrices are in non-linear form, and it is difficult to find the solution of equations. We propose to use step-variable methods to find the solution. The research achievements and results of the project will be used in GDP forecasting, annual outputs of grain prediction and other reports of CAS.
投入产出分析是系统科学和经济研究中常用的一种方法。其创始人Wassily Leontief曾获得1973年诺贝尔经济科学奖。投入占用产出技术是我国学者提出的。申请者曾应用此方法研究大规模投资和出口变动对中国经济影响,发现如不考虑乘数的时滞性,就往往误解为有关政策、措施等的效应都在当年发生,从而导致错误。此项目除了研究完全需要系数及乘数的时滞特征,时滞乘数及动态逆计算方法外,并建议研究具有多年时滞特性的新颖动态投入占用产出模型,如考虑人力资本多年时滞特性的动态模型、考虑自然资源勘探、准备和使用之间时滞动态模型、考虑科技投入与科技成果取得之间时滞动态模型等。由于连续型多年时滞动态投入占用产出模型的数学形式是一组微分差分方程,其结构系数矩阵为非线性,此模型的求解方法很困难,申请者提出利用阶变法进行求解。本项目成果将应用于中科院每年进行的GDP预测、全国粮食产量预测以及其他政策建议和分析报告中。

结项摘要

本项目4年中在理论研究和实际应用上取得重要成果和进展,如在投入产出理论上提出了时滞投入占用产出乘数效应,即新增投资、消费和出口对经济的拉动的时滞性分析。利用投入占用产出技术中完全需要系数矩阵的幂级数展开式对时滞长度进行计算,证明了在不考虑固定资产消耗情况下出口对就业的完全拉动的时滞长度,提出了新的时滞的动态投入占用产出模型等。鉴于目前投入占用产出技术在全国粮食产量预测、对外贸易、水利等都已获得成功应用,在中科院数学院和科学出版社决定出版的《投入占用产出技术从书》中出版了两部专著,即《投入占用产出技术》和《基于投入占用产出分析的水资源管理关键问题的研究》。.在实际应用方面把投入占用产出技术应用于全国粮食产量预测、对外贸易、水利、能源研究和教育等领域。由于预报全国粮食产量丰、平、歉方向正确,提前期在半年以上,预测精度高,4年中得到中央多位领导,如习近平、李克强、张高丽、汪洋、刘延东、马凯、杨晶等16次好评及批示。利用投入占用产出技术等进行我国2013-2017各年度我国GDP增长速度预测,取得优异成果。如在2015年底预测2016年我国GDP增速为6.7%,国家统计局于2017年1月21日发布公告, 2016年全年经济增速为6.7%。我们的预测误差为0%。.本项目及申请人负责的基金委前期资助项目在4年中获得2项奖励:2015年获中国科学院科技促进发展奖,2014年获系统科学与系统工程应用贡献奖。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(17)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于SDA结构分解的中国农村居民收入分析1997-2007
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    数学的实践与认识
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李晖;陈锡康
  • 通讯作者:
    陈锡康
基于人口投入产出模型的中国人口结构预测及分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    管理评论
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李晖;陈锡康
  • 通讯作者:
    陈锡康
基于扩展Almom算法的产业部门类型投入产出表的编制方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    系统工程理论与实践
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王玉静;蒋雪梅;陈锡康
  • 通讯作者:
    陈锡康
中国出口的国内增加值及其影响因素分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    国际经济评论
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    祝坤福;陈锡康;杨翠红
  • 通讯作者:
    杨翠红

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其他文献

最终品出口的拉动效应在单国与国际投入产出模型中的测算差异分析
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈锡康;杨翠红;刘秀丽
  • 通讯作者:
    刘秀丽
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    管理学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈锡康;杨翠红;祝坤福;王会娟;李鑫茹;尹杰
  • 通讯作者:
    尹杰

其他文献

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陈锡康的其他基金

时滞动态投入占用产出技术
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相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

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

        graph TD
          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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