空气质量对生活满意度的效应研究——基于序数分层空间自回归Probit模型

在居民生活满意度的相关研究中,除考虑人口学特征外,越来越多的实证同时考虑了微观个体所处的宏观环境,对这类呈嵌套结构的分层数据需构建分层统计模型,但传统的分层统计模型未考虑真实的空间依赖。本文将分层统计模型和空间自回归模型相结合,创新性地构建了四种序数分层空间自回归Probit模型,该类模型能够合理地对因变量为序数且存在空间依赖情况并呈分层结构的数据进行建模,模型可避免忽略真实的空间依赖对模型估计的不利影响,且能够对高层组间的空间效应和低层个体间的空间效应区别对待,更有利于模型的解释。最后,空气质量对居民生活满意度的效应实证研究表明:空气质量确实能够对生活满意度产生影响,居民对空气质量的认识和要求并非孤立地局限于本地,而是对一个区域空气质量的空间综合结果。对比2018年和2016年模型结果可知:空气质量的福利效应无法被其他民生福祉因素所取代,并且随着空气质量相关统计信息的高度开放和广泛传播,居民更加重视空气质量,也形成了更加全局的了解。     

基于贝叶斯理论的空间面板计量模型遴选框架——以中国电信服务外溢性分析为例

空间计量经济学发展了一系列空间面板计量模型,但如何根据实际问题选用最佳模型,尚无统一筛选框架。既有文献中针对模型选择的检验大都依赖大样本条件,但现实并非总能满足。将模型贝叶斯遴选框架拓展到空间面板模型情形,并以此对中国电信服务外溢性计量模型进行分析。此筛选框架的突出优势在于能整合处理空间面板计量模型簇中的嵌套情形与非嵌套情形,指标可直接计算,不需借助模拟,且结果具有稳健性。实证结果表明：整合了技术发展和经济结构关联的空间误差自回归面板模型适于中国电信服务外溢性的研究。     

平滑转移空间自回归模型下IV方法参数估计值的一致性研究

本文研究了空间自回归模型的一种非线性形式：平滑转移空间自回归模型。该模型空间项系数与转移函数的形式相关,随转移变量变化而变化,既能刻画个体间的关联性,又能描述空间关联性随某些因素变化而发生的改变。本文在工具变量框架下主要讨论了Logistic平滑转移函数空间自回归模型的一些性质,对Exponential转移函数模型也作了相应比较分析,并给出了一系列的设定、检验、估计等过程的详细步骤。在较宽泛的假设条件下,我们证明了模型参数估计值的一致性,并对其进行了Monte Carlo模拟验证,模拟结果很好的支持了一致性结论。     

中部六省地级市区金融发展与经济增长的空间面板分析

面板数据模型从基本形式拓展到空间面板数据模型,体现了时空特征整合的经济计量建模发展方向.从数据生成过程的时空依赖特征来看,结合传统的统计模型、空间统计模型与空间面板数据模型能够挖掘更加全面的数据信息,揭示经济金融活动的空间自相关性与空间集群性.基于地级市区数据的空间统计与计量经济分析结果表明:中部六省的金融发展与经济增长的空间依赖关系是统计显著的,并为深入进行整合时空特征的区域金融与经济增长关系的统计与计量建模分析提供了有利的证据支持.     

空间数据分析的发展

空间统计学是研究空间问题的一门学科,它是应用数学快速发展的一个分支。尽管传统的数据分析中有许多很好的方法,但却不能完全地套用于空间数据的分析。空间模型的估计不仅与各种回归形式的假设有关,而且还与空间相关、空间异质的特性有关。从空间模型及推断、适应性估计、非参数回归、空间不相关性检验几个方面研究了空间数据分析方法的发展以及未来的趋势。     

空间动态面板模型的时间滞后效应检验

空间面板数据模型由于考虑了经济变量间的空间相关性,其优势日益凸显,已成为计量经济学的热点研究领域。将空间相关性与动态模式同时扩展到面板模型中的空间动态面板模型,不仅考虑了经济变量之间的空间相关性,还考虑了时间上的滞后性,是空间面板模型的发展,增强了模型的解释力。考虑一种带固定个体效应、因变量的时间滞后项、因变量与随机误差项均存在空间自相关性的空间动态面板回归模型,提出了在个体数n和时间数T都很大,且T相对地大于n的条件下空间动态面板模型中时间滞后效应存在性的LM和LR检验方法,其检验方法包括联合检验、一维及二维的边际和条件检验;推导出这些检验在零假设下的极限分布;其极限分布均服从卡方分布。通过模拟试验研究检验统计量的小样本性质,结果显示其具有优良的统计性质。     

中国省域保险业发展影响因素的空间计量分析

运用空间常系数空间滞后模型、空间误差模型和空间变系数的地理加权回归模型,对中国省域的保险业发展进行空间计量分析。研究结果表明：中国31个省域的保险业发展在空间分布上具有明显的空间正自相关关系,各省域保险业的发展主要受到地区经济发展水平、产业结构、人口抚养状况、教育水平和社会保障水平的影响,并且这些因素对保险业的发展都有着显著的正向作用。     

空间回归模型估计中的最小二乘法

空间回归模型由于引入了空间地理信息而使得其参数估计变得复杂,因为主要采用最大似然法,致使一般人认为在空间回归模型参数估计中不存在最小二乘法。通过分析空间回归模型的参数估计技术,研究发现,最小二乘法和最大似然法分别用于估计空间回归模型的不同的参数,只有将两者结合起来才能快速有效地完成全部的参数估计。数理论证结果表明,空间回归模型参数最小二乘估计量是最佳线性无偏估计量。空间回归模型的回归参数可以在估计量为正态性的条件下而实施显著性检验,而空间效应参数则不可以用此方法进行检验。     

基于EM算法的改进MLM模型及参数估计

传统的分层模型假设组与组之间独立,没有考虑组之间的相关性。而以地理单元分组的数据往往具有空间依赖性,个体不仅受本地区的影响,也可能受相邻地区的影响。此时,传统分层模型层-2残差分布的假设不再成立。为了处理空间分层数据,将空间统计和空间计量经济模型的思想引入到分层模型中,既纳入分层的思想,又顾及空间相关性,提出了空间分层线性模型,并给出了其固定效应、方差协方差成分和空间回归参数的最大似然估计,在运用EM算法时,结合运用了Fisher得分算法。     

空间回归模型选择的反思

空间计量经济学存在两种最基本的模型:空间滞后模型和空间误差模型,这里旨在重新思考和探讨这两种空间回归模型的选择,结论为:Moran’s I指数可以用来判断回归模型后的残差是否存在空间依赖性;在实证分析中,采用拉格朗日乘子检验判断两种模型优劣是最常见的做法。然而,该检验仅仅是基于统计推断而忽略了理论基础,因此,可能导致选择错误的模型;在实证分析中,空间误差模型经常被选择性遗忘,而该模型的适用性较空间滞后模型更为广泛;实证分析大多缺乏空间回归模型设定的探讨,Anselin提出三个统计量,并且,如果模型设定正确,应该遵从Wald统计量>Log likelihood统计量>LM统计量的排列顺序。     

空间外部性的识别问题

有效捕捉空间外部性是经验分析中的一大难题.空间计量方法通过空间滞后的形式将外部性纳入空间计量模型,是捕捉外部性、特别是技术外部性的有效工具.但需要注意:空间计量分析需要坚实的经济理论基础和合理的经济机制设计；因果效应和与之密切相关的内生性问题的识别和处理是有效捕捉空间外部性问题的关键；空间权重矩阵的生成方式应与经济社会层面的交互效应相匹配；当模型设定中包含内生的空间滞后时,模型系数的内涵不同于经典线性回归,需要特殊解释.     

中国城市化动力机制的模型构建及其空间计量分析

文章依据空间杜宾模型构建中国城市化动力机制模型,利用我国2000~2013年的面板数据分别进行时期固定效应模型、空间固定效应模型以及双固定效应模型回归,并基于双固定效应模型进行动力因素分解,认为产业结构是影响我国城市化发展的最重要因素,经济发展水平是城市化发展的基础因素,不同省级行政单位的城市化发展存在相互依赖的密切关系,本地区城市化水平的提高将会对其他地区城市化的发展具有促进或阻碍作用。     

中国城市入境旅游的经济增长效应及空间溢出性

基于2004—2013年中国285个城市面板数据,运用空间杜宾模型和地理加权回归模型,以金融危机发生时间为断点,对比分析金融危机发生前后入境旅游的经济增长效应和空间溢出效应,探究入境旅游经济增长效应的时空演变趋势。研究发现:入境旅游存在空间交互作用,表现为正向交互性,城市经济增长的空间集聚过程并不是孤立的系统;金融危机发生后,入境旅游对经济增长的促进作用强度及空间溢出效应不仅没有下降,反而有所增加。空间局部分析还发现,从整体上看,城市入境旅游对经济增长的促进作用有所提高;空间分布上,城市入境旅游对经济增长产生抑制作用和无显著作用的地区在空间上不断缩小,而产生促进作用的地区呈现集聚发展,并不断向邻近地区扩散。     

空间统计在公共卫生事业中的应用

文章首先对空间统计、格点空间模型进行了简介.然后试图通过地理加权回归分析,来判断与结石娃娃病例存在显著相关的因子,得到了相关因子后,疾病控制部门可以有针对性的采取措施,并预防其他新的疾病的爆发.此模型中较重要的是空间权重矩阵,文章的相关结果利用MATLAB软件计算得到.     

空间分层数据无条件模型的改进及其估计

抽样调查中得到的数据经常既包含个体信息又包含地理单元信息,形成以地区集聚的分层数据.空间分层数据中地理单元间往往具有空间依赖性,区别于传统的分层数据.分析空间分层数据时需要首先建立无条件模型用作初步分析.因此,在传统分层无条件模型中引入完全空间自回归模型来表达空间相关性,建立空间分层数据的无条件模型,并研究其估计方法,借助参数估计值可做模型选择.     

可变系数空间自回归模型的参数估计

传统的空间面板数据模型利用截距项来体现空间异质性,往往无法完全体现出空间异质性,文章构建一种系数随空间个体变动而变动的空间自回归模型,利用系数来考察空间异质性,并可以考察经济关系以及空间关系的个体特征。在一定的模型设定条件下,文章给出了该模型的完全信息极大似然估计,并推导了该估计量的渐进分布。     

山东省消费性服务业产出的空间异质性估计

文章选取2015年山东省17个市域经济发展的相关数据,利用考虑空间异质性的地理加权回归生产函数模型进行局域变参数实证研究.研究结果表明,全域和局域空间自相关分析均显示山东省消费性服务业产出存在显著的空间自相关性,具有明显的局域集聚趋势,表现出明显的空间异质性特征;劳动力和资本要素投入均处于规模报酬递增阶段.     

负二项回归模型在过离散型索赔次数中的应用研究

索赔次数预测模型中通常考虑泊松回归模型,但当索赔次数中出现过离散问题时,泊松回归模型就不再适合。本文讨论了两种分布形式的负二项回归模型,并利用它们对一组车险数据进行了拟合,效果得到了明显改善。     

基于半参数空间模型的空气污染与经济增长关系再检验

选取2001-2014年中国30个省份数据作为样本,考虑空气污染的空间自相关性,采用空间杜宾滞后模型（SDM）和半参数空间滞后模型实证检验经济发展与空气污染的非线性关系。结果表明：①中国空气污染存在显著的空间正相关性,高空气污染水平集聚地随时间推移呈现出“由西向东”的转移特征。②空气污染与经济增长存在一种震荡曲线形式的关系,并不完全吻合传统的EKC倒U型曲线形状,但震荡关系也符合EKC所描述的环境污染与经济发展的关系将长期存在的特征,说明了经济增长并不能自发解决空气污染问题。③半参数空间滞后模型的拟合优度高于普通参数模型,其刻画的空气污染与经济增长的非线性特征验证了前人对二者震荡关系的猜想,结果更为稳健、准确与有效。     

基于辅助回归模型的空间Hausman检验

 基于面板数据空间误差分量模型,提出空间Hausman检验,并通过数理推导,构造辅助回归模型的空间Hausman检验,进而通过Monte Carlo模拟实验,研究空间Hausman检验,以及辅助回归空间Hausman检验的有限样本性质。研究结果表明,空间Hausman检验能有效矫正空间面板数据下经典Hausman检验的水平扭曲,但随着空间相关性和样本量增大,其水平扭曲偏离理想值;辅助回归空间Hausman检验始终保持理想的水平扭曲。此外,二者均具有优越的检验功效。