8、促进中小企业和低收入国家参与全球价值链的政策分析

促进中小企业和低收入国家参与全球价值链的政策分析

1. 引言

中小企业和低收入国家的企业存在融入全球价值链(GVCs)的机会,可借此提高生产力、升级产品与流程、向更具生产力的活动和部门转型。这些机会不仅取决于所处GVCs的类型,还受企业生命周期内外因素的影响。

外部约束可能源于不利的商业环境,以及企业在获取资本、劳动力、技术和其他投入方面的不足。内部约束同样重要,涵盖企业家的创新和采用新技术的能力、企业的管理与组织,以及企业融入相关网络的能力。因此,为使私营部门从各国参与GVCs中获益,需要合适的政策框架,让各国和企业充分利用现有生产能力,并从外国投资、知识和创新中获得溢出效益。

2. 促进国际贸易开放

近年来,贸易相关改革一直是二十国集团(G20)贸易部长议程的核心,但仍有许多工作要做,许多国家需要重新调整贸易政策优先事项。促进进口、确保货物双向流动的及时性与促进出口和市场准入同样重要。改善贸易相关基础设施、简化边境管理是明显的优先事项,同时,提高服务业效率、增强国内经济竞争以及解决不必要提高进口投入品价格的非关税措施,对许多经济体也同样重要。

2.1 贸易便利化

贸易便利化已成为全球各地区经济议程的核心。解决困扰低收入国家贸易商的高成本和长延误等关键障碍,将带来双边贸易增加、出口多元化增强、外国投资增多以及国家竞争力提升等积极影响。

经济合作与发展组织(OECD)制定了一套贸易便利化指标,可确定行动领域并评估改革的潜在影响。这些指标涵盖了160多个不同收入水平、地理区域和发展阶段国家的所有边境程序。分析表明,贸易便利化措施对所有国家的进出口都有益,能更好地获取生产投入,增强GVCs参与度。

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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