2019
DOI: 10.33142/aem.v1i6.1242
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

试论建筑工程造价预结算审核与建筑施工成本管理的关系

Abstract: 在社会经济快速发展的带动下,使得我国各个行业得到了显著的进步,尤其是建筑行业的发展更是十分的明显,这样就加剧了整个建筑行业内的竞争。建筑工程造价管理工作在建筑工程施工过程中的作用是十分巨大的,不但与企业的经济收益存在直接的关系,并且对于企业综合实力的提升也能够起到积极的影响。项目成本其实质就是说在项目准备和施工过程中涉及到的所有花费,综合起来来说,施工成本管理与施工项目成本预结算工作都是十分关键的,鉴于此,这篇文章主要围绕建筑工程造价预结算审核与建筑施工成本管理的关系展开全面的分析研究,希望对建筑行业的健康稳定发展有所助益。

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...

Citation Types

0
0
0
1

Year Published

2024
2024
2024
2024

Publication Types

Select...
1

Relationship

0
1

Authors

Journals

citations
Cited by 1 publication
(1 citation statement)
references
References 0 publications
0
0
0
1
Order By: Relevance
“…2 期 俞 洁 等:长三角碳排放空间关联网络结构特征及演化机制 随着交叉学科的发展,一些学者将复杂网络技术引入碳排放空间格局的研究,从全 局角度刻画了区域间碳排放的空间依赖性。在碳排放空间网络的构建上,有学者利用区 域间投入产出模型构建了碳排放转移网络 [12][13][14] ,但受制于编制时间过长,通过投入产出表 分析碳排放的空间关联问题往往难以满足研究的时效性。为此,许多学者利用引力模型 构建了碳排放空间关联网络 [15,16] ,为解决研究的时效性问题开辟了新路径。在此基础上,许 多学者从整体特征和个体特征等角度对碳排放空间关联网络中的关键区域进行了识别 [17,18] , 还有学者通过空间聚类分析将网络划分为净受益板块、净溢出板块、双向溢出板块和经 纪人板块等 [19,20] 。进一步,有学者对碳排放空间关联网络的影响因素或其效应进行了一些 探索性分析,包括利用面板模型分析网络结构特征、人口规模、能源结构等属性变量对 全球碳排放的影响 [21,22] ,利用二次指派程序 (QAP) 从能源强度差异、产业结构差异、技 术水平差异等关系层面考察了碳排放空间关联网络的形成机制 [23][24][25] 。但面板模型和 QAP 方法的局限性在于仅能分别考察属性变量和关系变量的影响效应,而碳排放空间关联关 系的形成往往同时受到内生、外生等多维属性变量和关系变量的影响。随着社会网络 统计方法的进步,有学者将指数随机图模型 (ERGM) 引入碳排放空间关联网络的研 究 [26] 已有研究主要借助 VAR 模型 [27,28] 和引力模型 [29,30] 两种方法来测度空间关联程度,考虑 到引力模型比 VAR 模型更适合处理总量数据和探索网络的动态演化 [31] ,本文借鉴相关研 39 卷 自 然 资 源 学 报 究 [32] ,引入地区生产总值、人均地区生产总值、人口规模、碳排放总量和经济地理距离 来修正引力模型: [34] ,剖析网络的宏观连通模式,并采用模体结构剖析网络的微观连通模式。 影响路径 污染天堂 [35] :对外开放→高碳产业转移→邻近地区碳排放 增长→碳关联 污染光环 [36] :对外开放→技术溢出→抑制区域间碳排放→ 碳关联 产业结构差异→区域间产业转移 [20] /贸易活动 [26] →碳关联 绿色技术创新合作→碳排放联控→空间溢出效应 [37] →碳 关联 数字化→强化要素流动和环境治理联系→降低本地和邻 地碳排放 [39] →碳关联 碳排放强度不均衡 [41] →区域协调发展措施→节能减排合作 →碳关联 环境规制差异→污染企业转向低环境规制地区排污 [43] →碳 关联…”
unclassified
“…2 期 俞 洁 等:长三角碳排放空间关联网络结构特征及演化机制 随着交叉学科的发展,一些学者将复杂网络技术引入碳排放空间格局的研究,从全 局角度刻画了区域间碳排放的空间依赖性。在碳排放空间网络的构建上,有学者利用区 域间投入产出模型构建了碳排放转移网络 [12][13][14] ,但受制于编制时间过长,通过投入产出表 分析碳排放的空间关联问题往往难以满足研究的时效性。为此,许多学者利用引力模型 构建了碳排放空间关联网络 [15,16] ,为解决研究的时效性问题开辟了新路径。在此基础上,许 多学者从整体特征和个体特征等角度对碳排放空间关联网络中的关键区域进行了识别 [17,18] , 还有学者通过空间聚类分析将网络划分为净受益板块、净溢出板块、双向溢出板块和经 纪人板块等 [19,20] 。进一步,有学者对碳排放空间关联网络的影响因素或其效应进行了一些 探索性分析,包括利用面板模型分析网络结构特征、人口规模、能源结构等属性变量对 全球碳排放的影响 [21,22] ,利用二次指派程序 (QAP) 从能源强度差异、产业结构差异、技 术水平差异等关系层面考察了碳排放空间关联网络的形成机制 [23][24][25] 。但面板模型和 QAP 方法的局限性在于仅能分别考察属性变量和关系变量的影响效应,而碳排放空间关联关 系的形成往往同时受到内生、外生等多维属性变量和关系变量的影响。随着社会网络 统计方法的进步,有学者将指数随机图模型 (ERGM) 引入碳排放空间关联网络的研 究 [26] 已有研究主要借助 VAR 模型 [27,28] 和引力模型 [29,30] 两种方法来测度空间关联程度,考虑 到引力模型比 VAR 模型更适合处理总量数据和探索网络的动态演化 [31] ,本文借鉴相关研 39 卷 自 然 资 源 学 报 究 [32] ,引入地区生产总值、人均地区生产总值、人口规模、碳排放总量和经济地理距离 来修正引力模型: [34] ,剖析网络的宏观连通模式,并采用模体结构剖析网络的微观连通模式。 影响路径 污染天堂 [35] :对外开放→高碳产业转移→邻近地区碳排放 增长→碳关联 污染光环 [36] :对外开放→技术溢出→抑制区域间碳排放→ 碳关联 产业结构差异→区域间产业转移 [20] /贸易活动 [26] →碳关联 绿色技术创新合作→碳排放联控→空间溢出效应 [37] →碳 关联 数字化→强化要素流动和环境治理联系→降低本地和邻 地碳排放 [39] →碳关联 碳排放强度不均衡 [41] →区域协调发展措施→节能减排合作 →碳关联 环境规制差异→污染企业转向低环境规制地区排污 [43] →碳 关联…”
unclassified