碳排放权交易试点政策的实施效果考察

碳排放权交易试点政策作为我国实现低碳发展的环境治理手段之一,能否兼顾环境治理和产业结构升级的双重红利是考察其实施效果的关键所在。文章基于我国2000—2018年省级样本数据和2011年设立的碳交易试点,采用双重差分法综合考察碳排放权交易试点政策的减排效应和产业升级效应。研究发现：碳排放权交易试点政策实施具有较为显著的“双重红利”,即能够有效实现试点地区碳减排的“绿色红利”和产业升级的“蓝色红利”;碳排放权交易试点政策的减排效应具有即时性和逐渐强化的典型特征,从长期来看,减排效应始终显著且保持不断提升,而其产业升级效应则存在时滞性,在短期内难以奏效;碳排放权交易试点政策具有显著的邻地溢出效应,在空间维度上对周边地区的碳减排和产业升级呈现阻碍效应。     

大数据是经济高质量发展的新引擎吗？——基于数据基础设施与技术应用的双重效应解释

本文以高质量发展为目标，对大数据基础设施与技术应用能力的双重驱动机制进行分析，验证“梅特卡夫定律”是否能解释大数据发展规律。研究发现，第一，大数据能通过推进市场一体化优化资本与劳动力配置，推进经济高质量发展，且大数据技术应用的积极作用强于数据基础设施。第二，现阶段，数据基础设施与技术应用存在异质性高质量发展效应，前者的积极效应发挥需跨越一定门槛，且存在“适度区间”；后者则呈正向“边际递增”特征，且在数据基础设施支撑下，数据技术应用的“边际递增”效应增强。第三，“邻近合作”有利于激发数据基础设施的高质量发展溢出作用，“技术强强联合”可增强数据技术应用的空间溢出作用。第四，数据技术应用的积极效应发挥存在营商环境与教育水平依赖性，现阶段其仅能激发数字经济产业高质量发展，在传统产业方面动力不足。本文证明了“梅特卡夫定律”在大数据应用中依然存在，有助于加深对数据基础设施建设与技术应用能力提升的认识。     

数据科学的统计学内涵

数据科学以大数据为研究对象,而大数据对统计分析最直接的冲击莫过于数据收集方式的变革,同时统计分析的视野也不再局限于传统的属性数据,而是包括了关系数据、非结构、半结构数据等其他类型更丰富的数据。伴随着数据开放运动,数据库之间的关联信息的价值逐步得到体现。基于统计学的视角分别从科学理论基础、计算机处理技术和商业应用等三个维度研究了数据科学的统计学内涵,探讨了数据科学范式对统计分析过程的直接影响,以及统计学视角面临的机遇与挑战。     

坚持基本国策 完善生育政策

人口红利的消失 数据显示,2012年我国劳动年龄人口（15～59岁）为93727万人,比上年减少345万人,占总人口的比重为69．2％,比上年下降0．6个百分点。这是全国劳动适龄人口第一次出现双下降,意味着多年的人口红利将逐渐趋于消失,传递的信号十分明显,也诱发了对“计划生育政策”评判的大讨论。     

人口红利衰减、产业结构调整对中国工业经济发展影响研究

识别人口红利衰减、产业结构变化对中国工业经济发展的影响,对中国制定经济政策具有重要的参考价值。为此,基于2005—2018年相关数据,重新估算了中国工业行业全要素生产率、劳动力成本及产业结构高度化等指标,利用完全修正最小二乘法开展回归分析,考察了中国人口红利衰减、产业结构变化对工业经济发展产生的影响。研究结果表明:劳动力成本上升、产业结构调整对中国工业经济发展方式转变具有明显改善作用,对中国产业升级及企业创新也有较强的正面效应;短期"外循环"不畅,对中国工业经济高质量发展不存在长期不利影响。中国应合理配置要素资源,通过创新等一系列措施促进工业经济向集约型发展转变。     

人口红利对经济发展影响的实证研究

人口红利理论对理解人口增长与经济发展的关系提供了新的视角。文章以吉林省为案例检验了这一理论的适用性。首先对吉林省建国以来的人口结构进行分析,以社会抚养比为指标对吉林省人口红利状况进行判断,并利用人口增长预测(CPPS)软件对吉林省人口红利进行预测。以1993~2011年数据为基础,构建VAR模型分析人口红利对吉林省经济增长的贡献,得出了吉林省人口结构对经济增长的贡献较小,且不是经济增长的格兰杰原因的结论。     

旅游大数据研究热点及特征探析——基于国外文献的分析

大数据是近几年最热的词汇之一,它影响着当今社会的各行各业,旅游大数据的研究虽然出现时间较晚,但发展很快。选择Web of Science以及Google学术作为数据获取来源,截至2017年12月,收集到旅游大数据研究的有效文献91篇,对其进行分析后发现,研究热点主要有:从计算机科学视角研究旅游大数据的来源、获取和分析;从经济学视角研究旅游大数据对旅游知识生成和旅游消费行为的影响,运用旅游大数据研究旅游需求;从信息学视角运用旅游大数据研究智慧旅游;从地理学视角研究旅游交通和旅游流等。国外旅游大数据研究呈现议题的宽广性、工具和方法的多元化、应用的问题导向等特征,未来研究重点可以在研究方法和工具的进一步完善、研究内容的进一步拓展、旅游研究范式的构建等方面。     

大数据与数据工程学

大数据的冲击并非是对以样本数据为对象的统计学的颠覆,而是对现代统计学的扩展。本文结合大数据的相关特征,以数据经济价值的扩展为切入点,从数据价值挖掘的角度论证了数据挖掘与大数据分析的关系,探讨了大数据背景下数据衍生品的创造与数据工程学创建的必要性。在此基础上,参照“金融工程学”的概念及学科体系,对“数据工程学”的概念进行了界定,并对数据工程学学科体系构建的相关理论基础、主要研究内容与分析技术进行了归纳与说明。     

大数据来了,“营销”去哪?简

大数据时代来临,对营销领域的发展即是一个挑战,也是一个机遇。本文通过2014年澳大利亚网球公开赛女单决赛中,对以往比赛数据的深度分析,揭示“大数据”的内容及特性,表明大数据已经深入各行各业,并影响着企业的商业模式、人们的生活、工作和学习方式,以及行为观念等,然后结合物流行业实例提出．当“大数据”浪潮来袭时,营销领域的发展趋势。     

大数据背景下统计数据质量影响因素分析

统计数据质量作为统计工作的命脉,其内涵演变经历了以“准确性”为核心向以“用户需求”为核心的转变.大数据背景下,统计数据质量的提升迎来了最好的时代,统计数据质量将更加注重“用户需求”.基于此,文章通过构建大数据背景下统计数据质量的影响因素概念模型,从流程、技术和管理三个维度系统分析了统计数据质量的影响因素.     

大数据时代统计学重构研究中的几个热点问题

随着新兴科学技术的迅猛发展,我们目前正面临大数据时代。大数据是“未来的新兴石油”,它必将对未来的科技与社会经济的发展产生深远影响。认识大数据这个崭新的概念是一个逐步深化的过程,有必要将对其研究上升为国家意志,因为大数据将深刻影响人类的决策模式和社会经济的运行模式,将发展成为一个极具潜力新兴产业,最终成为解决中国社会经济、政治转型期的重要手段。 迄今为止,能借助的国内外文献不多,虽然国内很多研究工作者希望尽早进入相关的大数据研究领域,却无从下手。为此,本文前瞻性地介绍当今大数据统计学理论研究中的几个热点问题,以期能有更多的他人后续研究。     

缺省数据估算新方法—虚拟变量法

在统计分析研究中，常常遇到数据缺省的情况。数据缺省，或使分析研究无法进行，或使计算结果受到影响。解决的办法是估算出缺省的数据。常用的统计估算方法包括：平衡关系估算法、比例估算法、因素估算法、模型估算法以及插值(线性插值和拉格朗日插值)估算法等等。这些方法在估计和推算某些未知的社会经济现象的数值，或者估计和推算虽已掌握但很 不准确的数据的校正值方面发挥着重要的作用。在此，笔者再介绍一种新的估算方法──虚 拟变量法，以不断丰富统计估算方法体系。虚拟变量法是一种用计量经济学的方法来估算缺省数据的方法。其…     

大数据视野下统计数据质量演变的信息回归、分布与趋势

从数据化技术、信息节奏以及信息回归趋势与大数据本质入手,研究统计数据质量演变主要特征与基本动力及信息分布,分析统计数据质量内涵信息演变的核心因素和实践探索关键路径以及统计学主要矛盾,认为大数据对统计学影响是系统性的,数据质量是其学科信息生态转换与介入的关键支点,其信息演变过程正在从需求入手,开启对统计学知识图谱的再造进程。受此影响,统计学未来也将从专业性研究学科走向工具性技术学科。     

人口红利对区域经济增长影响及外溢效应的空间关联研究

文章以我国各区域对应变量结合面板数据进行空间差异的测算,针对区域人口红利所致的经济增长,及其引致的经济增长进行了空间权值的进一步验证.并利用二元邻值W矩阵进行人口红利发展SDD函数权重矩阵构建模型,验证了劳动力增长过程中的区域间外溢.结果证实,少儿抚养及老年赡养对区域人口红利存在显著的外溢关联影响.我国东、中、西区域之间存在时序上人口红利外溢效益的负向关联,今后一段时间内,我国东部区域与中西部区域间的劳动力资源流动应逐步加强.     

中国GDP核算误差的特征事实与发生机制——兼论计量模型方法对于GDP数据质量的评估功效

基于GDP数据的历史修订与地区差异情况,依照反事实分析的推理逻辑,考察GDP核算误差的特征事实,探讨其中覆盖误差、操作误差以及估算误差的发生机制与影响模式。结果表明,在各年份现价GDP数据中,由覆盖误差和估算误差造成的综合效应是以系统性的低估为主,其中服务业部门是核算误差的主要来源所在;地区层级GDP核算过程中覆盖误差、估算误差与操作误差的综合效果以持续性的数据高估为主,其中的操作误差效应也会存在于国家层级的GDP核算中。由于缺乏对于GDP核算误差发生机制的必要考虑,计量模型方法在评估GDP数据质量中的功效非常有限。     

中国数字经济产业的关联拉动效应研究

厘清数字经济产业驱动传统产业发展的“红利”效用,是赋能传统产业转型升级、推动形成“双循环”新发展格局的关键研究议题。基于国家统计局2021年6月发布的数字经济产业分类标准：《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》,利用2018年全国投入产出表的样本数据,从投入产出模型视角测度数字经济产业在连接、平衡和带动传统产业发展的驱动效应。研究发现：从产业关联效应来看,数字经济产业的内乘数效应、溢出效应和反馈效应均高于社会平均水平,说明数字经济产业是促进经济“内循环”发展的重要着力点;数字经济产业前向关联大于后向关联,对下游产业的支撑大于对上游产业的拉动,属于要素驱动型产业;制造业、租赁和商务服务业与数字经济产业最为密切,是发展数字经济的主战场。从宏观经济效应来看,数字经济产业的产出效应高于社会平均水平,是拉动经济增长的强力引擎;收入效应和就业效应的带动作用还未充分释放,但与平均水平相差不大,一旦数字经济基础设施建设完备,数字经济红利向外辐射,将为国民经济带来更强的收入和就业拉动效应。在实证结果的基础上,提出加强数字化赋权基础设施建设,降低“数字化”赋能成本;立足数字经济的主战场,打造数据要素...     

城市群经济网络与经济增长——基于大数据与网络分析方法的研究

借助大数据时代下获得的海量数据,本文分析了长三角城市群的经济网络特征,重点研究了城市群经济网络的增长效应。首先,构建了长三角城市群的人口流动网络、企业组织网络与电子商务网络,对其各自的网络结构特征进行了对比。其次,将网络分析方法与空间计量模型结合起来,使用扩展的J检验方法对不同网络结构下的模型设定方法进行了识别,考察了经济网络带来的溢出效应对于城市群经济增长的影响。分析结果显示,三种经济网络下长三角城市群均呈现出了“中心-外围”的网络结构,其中上海、杭州、苏州、南京及无锡位于城市群经济网络的核心圈层。对网络结构的模型识别结果显示,中心城市在长三角城市群经济网络的溢出效应中扮演着重要角色。具体而言,在人口流动网络下,资本、政府行为存在显著为负的网络溢出效应;在企业组织网络下,人口规模、对外开放呈现出显著为正的网络溢出效应;在电子商务网络下,政府行为存在显著为负的网络溢出效应,对外开放呈现出显著为正的网络溢出效应。     

单位名录库更新:互联网大数据源及其数据质量评估

在大数据时代,互联网数据资源的充分利用对提高政府统计能力的影响是不可忽视的,但互联网数据质量问题值得探讨.以单位名录库为研究对象,本文讨论了互联网数据作为单位名录库更新数据源的质量评估方法,从多维度视角比较分析了互联网数据源与传统数据源的数据质量;从准确性方面探讨了互联网数据源的数据质量评估框架,给出了单源质量评估、多源整合评估、事件信息辅助评估的做法和要点.分析结果表明,互联网数据源能够完成名录库“及时更新”的任务,可以辅助实现名录库更新的“真实准确”和“不重不漏”,但不足以生成“统一完整”的名录库.同时,本文利用大众点评网、百度糯米网、地理信息系统等异源异构数据整合,给出了一个餐饮业名录库更新的数据质量评估实例.     

基于高频数据的股票市场价格集聚效应特征研究

股票价格常常呈现出集聚效应，并对市场质量产生重要影响，因此需要利用高频数据深入研究中国股票市场价格集聚效应的存在性及其表现特征，同时解释其原因。通过对沪市高频交易数据的统计检验和定量实证研究表明：价格尾数在“0”、“5”和“8”上存在显著的集聚效应，并且可以用“价格决定”假说加以解释，但是不能用“价格吸引”假说解释。投资者通过在这些点位上变动一个最小报价单位进行报价，将可以最小成本获得交易的优先权。     

基于倾向分匹配法的农民工培训收入效应实证研究——以吉林省为例

基于2006年吉林省进城务工人员调查数据,采用倾向分匹配法对农民工的培训收入效应进行估算.研究结果表明:培训对农民工的收入确实有显著的积极的影响,其中职前培训的增收效果明显高于在职培训.横截面估计和OLS估计的结果也支持这一结论.同时通过比较不同方法中的受试组和参照组个体统计特征发现,倾向分匹配法中参照组的个体统计特征更接近于受试组,亦即基于倾向分匹配法获得的估计结果更接近于随机实验结果.