我国省际数字经济空间关联网络结构特征及其影响因素研究

文章以2018年我国省际面板数据为样本，基于修正后的引力模型测算省际数字经济发展空间关联关系，在此基础上利用社会网络分析方法构建并系统分析省际数字经济发展的空间关联网络结构特征及其影响因素。结果表明：我国省际数字经济发展呈现错综复杂的空间关联网络结构特征，具有显著的联通性、稳定性和等级性，形成了“核心-边缘”的分布格局；产业结构、人均GDP和互联网宽带接入户数的地区相似性以及地理空间邻近性有助于关联网络的形成。加强省际空间关联网络的关联关系，发挥省际关联区域的空间溢出效应，制定差异化的政策，将有利于省际数字经济跨区域协同发展。     

大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。     

四川省产业结构差异性动态变化的实证分析

合理的产业结构是一个地区经济持续、快速和健康发展的重要保障。首先运用基尼系数产业分解法对四川省1993-2005年三次产业的差异性做了动态时序分析;然后以2005年19个行业的就业数据为基础,应用区位熵灰色关联法测度5个经济区的产业结构,研究成果为四川省产业结构调整及各地区产业结构合理化提供了一定的科学依据。     

产业结构与产业关联:基于投入产出表的面板数据分析

文章基于现有几个年份的中国投入产出表,运用面板数据(Panal Data)分析方法建立分部门居民消费模型,预测出未编表年份分部门的消费数据.再将预测的消费数据代入投入产出模型,考查17部门产业结构和产业关联指标逐年变化趋势与变化特征.实证结果表明:这种结合计量经济(Econometric,EC)与投入产出(Input-output,IO)模型的分析方法,能够体现两者的优点,较真实地模拟经济结构与发展趋势.     

省域内多地区投入产出表的编制和更新：江苏案例

 运用地区投入产出表解释区域内经济的空间关联特征及演化规律已成为当今区域经济研究的一个重要研究方向，但目前我国省域内多地区投入产出表的编制和应用研究尚少见。本文以《江苏投入产出表》(1987年和2002年)、1987年江苏部分地级市地区投入产出表和《江苏统计年鉴》等数据为基础，编制和更新了1987年和2002年江苏省苏南、苏中、苏北3个区域、30个部门的省域内区域间投入产出表。论文的关键技术包括：通过计算全要素生产率(TFP)形式的差异推算出直接消耗系数矩阵；通过引力模型来推算区域间流入流出的贸易系数矩阵；通过交叉熵(CE)技术，使得直接消耗系数矩阵的更新在已有信息条件下信息损失最小化。     

中国产业部门隐含碳生产率的测度及其敛散性

为了有效引导产业政策协调好经济增长与绿色低碳发展之间的平衡关系以及加快产业结构的调整优化，基于2002—2020年中国投入产出数据和产业部门能源消费数据，利用非竞争型投入产出模型，建立了中国产业部门的直接、间接和隐含碳生产率指标，采用变异系数、β收敛检验模型以及基于非线性时变模型的俱乐部检验方法深入剖析隐含碳生产率的收敛性，并借助QAP分析方法进一步讨论其发散的原因。研究发现：产业部门整体的隐含碳生产率大致呈V型增长趋势且各细分产业部门隐含碳生产率排序相对稳定，但石油和天然气开采业隐含碳生产率排序在研究期间升高了11个位次，实现了隐含碳生产率的跨越式上升。从中国产业部门隐含碳生产率的结构特性上看，直接碳生产率均值靠前的产业部门以高端制造业和服务业为主，靠后的主要是重工业；间接碳生产率均值靠前的产业部门以轻工业和服务业为主，而靠后的主要是能源、资源密集型产业；总体上看，各产业部门的直接碳生产率普遍高于间接碳生产率。产业部门隐含碳生产率在2002—2005年、2015—2017年呈σ收敛态势，且在全样本时期存在显著的绝对β收敛与条件β收敛，差异化环境规制是各产业部门间隐含碳生产率分化的主要...     

江苏地方财政支出与经济社会发展的灰色关联分析

文章运用灰色理论分析了江苏地方财政支出与经济社会发展相关指标的关联性，发现地方财政支出在招商引资、科技经费投入和经济规模扩大方面的绩效非常显著，而在科技资源配置效率、区域协调发展、产业结构升级、经济结构转型、资源利用增效、就业渠道优化方面发挥的作用相对较弱。结合江苏省情提出了加强政策引导，优化投资结构；加大对苏北的政策倾斜，推进区域协调发展；优化财政支出结构，提高科技资源配置效率；加强社保资金的管理，提高社保资金的运行绩效。     

长三角地区经济高质量发展的时空演化及驱动因素研究

文章基于2000—2019年长三角地区41个地级及以上城市的数据，构建经济高质量发展评价指标体系，采用熵值法测度长三角地区经济高质量发展水平，利用莫兰指数分析其时空演化特征，构建Tobit模型实证检验驱动因素。结果显示：长三角地区经济高质量发展呈显著线性上升趋势，省际差距扩大；空间集聚特征显著，且以同类集聚为主，空间结构上呈明显“中心—外围”特征；经济基础、科技创新、对外开放、政府支持、民生福利和环境治理驱动作用明显，产业结构对江苏省驱动效果显著，市场化对安徽省正向作用明显。     

基于复杂网络的非常规突发事件的传播演化模型与仿真

文章以高斯分布定量表征非常规突发事件传播过程的周期性特征,将系统科学和复杂网络理论相结合,从非常规突发事件传播主体特点和事件客体演变特性两个维度构建了非常规突发事件传播网络的演化模型,研究了非常规突发事件传播网络的结构特性和动态演化规律。通过分析模型解析结果与模拟仿真结果,发现非常规突发事件传播网络具有关于的无标度网络幂律分布特征,这对应急部门制定情景-应对型控制策略提供科学支撑具有重要意义。     

中国产业关联网络的结构特征研究

以2002年以来的中国产业结构为研究对象,基于2002年、2007年和2012年投入产出表的中间流量数据,应用社会网络分析法(SNA)分析了中国宏观经济的产业关联网络结构变动特征,通过测算其平均最短距离、聚类系数、网络密度、中心度、子群分布等结构分析指标,并指标对比,对中国产业关联网络结构变化进行了深入分析.     

物联网技术对国民经济核算发展的影响

物联网技术将深刻改变国民经济核算记录流量和存量的方式。本文基于物联网的发展趋势,从生产范围变化、核算单位划分、常住性原则、记账方式、非正规经济核算、卫星账户核算等方面研究了物联网发展对国民经济核算体系的综合影响。研究认为,物联网时代的国民经济核算在理论框架、提供方式、制度环境和应用领域等方面都会发生较大的变化,而应对这些变化将成为大数据时代官方统计的基本使命。     

Statistical Microcomputing—Like it is

A statistical software package is a collaborative effort between a program's authors and users. When statistical analysis took place exclusively on mainframe computers, the entire statistical community was served by some three to six major packages, which helped to ensure that program errors would be quickly uncovered and corrected. The current trend toward performing statistical analysis on microcomputers has resulted in an explosion of software of varying quality, with more than 200 packages for the IBM PC alone. Since all of these programs are competing for the same base of knowledgeable users, the number of sophisticated users per package is dramatically less than for mainframe packages; the net result is that problems in any particular package are more likely to go unnoticed and uncorrected. For example, the most widely used shareware package contains major errors that should cause it to be rejected out of hand, and three best-selling packages analyze unbalanced two-factor experiments using an approximate technique originally developed for hand calculation. Several strategies are offered to help author and user reveal any problems that might be present in their software.     

An Applied Comparison of Area-Level Linear Mixed Models in Small Area Estimation

This article reviews four area-level linear mixed models that borrow strength by exploiting the possible correlation among the neighboring areas or/and past time periods. Its main goal is to study if there are efficiency gains when a spatial dependence or/and a temporal autocorrelation among random-area effects are included into the models. The Fay–Herriot estimator is used as benchmark. A design-based simulation study based on real data collected from a longitudinal survey conducted by a statistical office is presented. Our results show that models that explore both spatial and chronological association considerably improve the efficiency of small area estimates.     

网络社区发现算法在流动表建模中的设计与应用

代际流动表可以统计子代与其父代社会地位配对数据的交互频数,反映了社会资源占有的优劣势在父子两代人之间的比较。对财富、阶级、特权等社会基本特征演变的实证考察,均依赖于代际流动表的量化分析。对数线性模型是流动表建模分析的基本工具,通过对列联表单元格频数进行拟合,可以识别流动表行分类与列分类之间的强弱交互效应,刻画父子社会地位间的交互结构。本文利用复杂网络社区发现算法分析父子社会地位的关联结构,针对简约对数线性模型拟合精度不够的问题,提出一种新的建模思路：利用社区发现算法对简约对数线性模型的残差列联表进行关联关系挖掘,将发现的社区效应作为附加参数约束引入原对数线性模型,以改善数据的拟合情况。由于该方法只在原简约对数线性模型中增加了一个参数约束,因此仍可以保证建模结果的简洁性及理论意义,同时社区效应补充了原对数线性模型对经验数据结构的解读。论文用此方法对来源于中国综合社会调查数据的经验代际职业流动表进行建模分析,较好地解释了子代职业阶层与父代职业阶层间的关联模式。     

高维大数据基因网络中的社区发现——以NC方法为例

从大量基因中识别出致病基因是大数据下的一个十分重要的高维统计问题。基因间网络结构的存在使得对于致病基因的识别已从单个基因识别扩展到基因模块识别。从基因网络中挖掘出基因模块就是所谓的社区发现（或节点聚类）问题。绝大多数社区发现方法仅利用网络结构信息,而忽略节点本身的信息。Newman和Clauset于2016年提出了一个将二者有机结合的基于统计推断的社区发现方法（简称为NC方法）。本文以NC方法为案例,介绍统计方法在实际基因网络中的应用和取得的成果,并从统计学角度提出了改进措施。通过对NC方法的分析可以看出对于以基因网络为代表的非结构化数据,统计思想和原理在数据分析中仍然处于核心地位。而相应的统计方法则需要针对数据的特点及关心的问题进行相应的调整和优化。     

西部农村居民收入流动性结构研究

改革开放以来,中国西部农村收入差距日益扩大。本文基于1989-2011年CHNS提供的西部省区调查数据,研究西部农村居民收入流动性的结构特征和影响因素。运用收入转换矩阵及结构指标分析不同收入阶层的动态演进轨迹,结果表明贫富阶层僵化现象严重,中间阶层趋于脆弱化。用多分类逻辑模型揭示收入结构、支出结构和职业特征对收入流动性的影响显著。从制度和体制上改善西部农村收入流动性结构确实已刻不容缓。     

中央苏区调查统计工作的内容和成效 ——中央苏区调查统计工作的光辉实践与有益启示（二）

 中央苏区制发了众多的统计报表全面反映战争和建设情况，采取多种调查统计方法确保数据真实可靠，并利用丰富的调查统计资料积极开展统计分析，及时发布统计资料，为革命战争和苏区经济建设服务。     

基于非负矩阵分解的函数型聚类算法

函数型聚类分析算法涉及投影和聚类两个基本要素。通常,最优投影结果未必能够有效地保留类别信息,从而影响后续聚类效果。为此,本文梳理了函数型聚类的构成要素及运行过程;借助非负矩阵分解的聚类特性,提出了基于非负矩阵分解的函数型聚类算法,构建了“投影与聚类”并行的实现框架,并采用交替迭代方法更新求解,分析了算法的计算时间复杂度。针对随机模拟数据验证和语音识别数据的实例检验结果显示,该函数型聚类算法有助于提高聚类效果;针对北京市二氧化氮(NO2)污染物小时浓度数据的实例应用表明,该函数型聚类算法对空气质量监测点类型的区分能够充分识别站点布局的空间模式,具有良好的实际应用价值。     

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。     

A Decomposition of Copulas and Its Use

ABSTRACT

In this article, we create a decomposition that represents and describes the depen-dence structure between two variables. Since copulas provide a deep understanding of the dependence structure by eliminating the effects of the marginals, they play a key role in this study. We define a discretized copula density matrix and decompose it into a set of permutation matrices by using the Birkhoff–von Neumann theorem. This decomposition provides a way to effectively apply the concepts of copulas to solve problems in multivariate statistical data analysis.