产业集聚对创新活动空间差异的影响——基于中国制造业数据的实证研究

从空间角度探究中国制造业创新活动差异的形成原因。在产业集聚知识外溢的假设前提下,主要考察中国国家行业标准分类3位码下161个产业的两种产业集聚结构（专业化和多样化）对区域产业创新活动的影响,此外还验证了多样化的产业集聚结构在不同的市场化水平和技术密集程度下对区域产业创新活动的影响。     

中国金融状况指数的构建及预测能力研究

本文首先选取利率、汇率、股票价格和社会融资规模四个金融变量,建立SVAR模型确定变量权重,构建了量化我国金融状况整体松紧程度的中国金融状况指数.其次,基于已构建指数,引入谱分析方法研究发现:中国金融状况指数与宏观经济景气指数中的一致指数、环比和同比CPI三个指标之间均存在39个月的耦合震荡周期,且中国金融状况指数领先三个指标的期数分别为1.91、0.44和5.5个月,对应一致性统计量的值依次为0.94、0.97和0.96,均接近于1,说明中国金融状况指数对宏观经济景气指数中的一致指数以及对通货膨胀均具有先导性和强相关性,可作为其他宏观经济指标的先行指标.     

居民收入差距测量的方法和指标

在现代发展经济学中,经济学家提出了许多分析规模收入分配差别的方法和指标。在这些方法和指标中,有的是由收入分配理论推导出来的比如说洛伦茨曲线、基尼系数、库兹涅茨比率、沃尔夫森“极化指数”等;有的则是从统计学中发展出来的,比如人口(或家户)众数组的分布频率、测度大多数人(或家户)所覆盖的绝对收入范围、以及测度最低或最高收入对平均收入偏离度的离散系数等;有的是从其他相关或相近学科中引入的,比如来自物理学的泰尔指数等。这里介绍几种最常用的。     

地区工业生产率差异和收敛——中国加入WTO前后的对比分析

运用一种动态的方法(Malmquist生产率指数)实证分析了中国各地区的工业生产率,以各地区的工业增加值为变量,使用收敛技术(σ收敛和β收敛)分析了各地区间工业经济发展差异的变化,最后分别以1995—2001年和2002—2011年为两个样本期,分析加入WTO对中国工业经济发展存在的影响。     

近似非齐次指数序列预测的新融合模型构建

DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型都是针对小样本进行预测的方法,文章根据DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型结构特点上的相似性,将LS-SVM算法引入DDGM(1,1)模型,构建了一种基于DDGM(1,1)与LS-SVM算法融合的预测模型.该模型基于DDGM(1,1)模型作为建模原型,利用LS-SVM算法优化了DDGM(1,1)模型的参数估计方法,增强模型的推广性.实验表明,新模型充分发挥两种小样本预测技术的各自优势,实现了优势互补,对近似非齐次指数时间序列的预测具有较高精度.     

基于人口集聚视角的人口变动对劳动收入份额的影响

劳动收入份额作为国民收入分配环节中的重要问题,关系到初次分配的公平程度和经济发展质量。威廉姆森假说表明适度的人口集聚可以促进经济发展,但过度集聚反而会导致人口结构恶化,抑制劳动收入份额增长。为探究中国人口变动对劳动收入份额的影响,创新性地以人口集聚为切入点,采用世代交叠模型进行理论机制分析的同时,结合中介效应和门槛效应模型对中国30个省份(除西藏、港澳台外)2000—2017年的数据进行实证检验,以探究人口自然变动、迁移变动和结构变动对劳动收入份额的作用是否会受人口集聚效应的影响,以及沿海与内陆地区变动规律的差异。研究表明：人口变动过程中存在人口集聚的中介效应和门槛效应;人口自然增长可以促进劳动收入份额增长,但人口密度高于门槛值时促进作用明显减弱;人口净迁入对劳动收入份额的影响呈倒U型,人口密度高于门槛值时促进作用转为抑制作用;老年抚养比提升会抑制劳动收入份额增长;沿海和内陆地区劳动收入份额变动规律一致,但沿海地区人口集聚的门槛效应更加明显。从人口变动视角出发,有助于为中国统筹提升各地劳动收入份额,完善收入分配政策提供理论依据与建议。     

中国动态FCI构建及预测能力测度

首先从产出对通货膨胀的影响渠道出发,构建了金融变量、产出与通货膨胀之间的后视型经济模型。接着利用双伽马先验下的贝叶斯方法,估计了中心化参数状态空间模型,测度了不同金融变量通过产出渠道对通货膨胀的动态影响,并以此为基础构建了中国动态金融状况指数。最后,基于谱分析测度了所构建中国金融状况指数的预测能力。实证结果表明：第一,双伽马先验下的中心化参数的状态空间模型,在估计模型对应参数时可以较好地识别时变参数和非时变参数。第二,不同金融变量对中国金融状况指数的动态影响存在较大的差异性。货币供应量和房地产价格对金融状况指数的影响相对较大,而股票价格、利率和汇率对金融状况指数的影响权重相差不大,其中股票价格对金融状况指数的影响权重波动大于利率和汇率。第三,从金融状况指数的变动趋势来看,货币政策传导机制的实现仍然依赖数量型传导渠道,但是相比21世纪初,中国货币政策对价格型传导渠道的依赖有所上升,反映出中国近年来的金融改革是有成效的。第四,谱分析结果和滚动式外推预测结果显示,所构建的金融状况指数对宏观经济一致指数和价格具有较好的预测能力。总之,构建的中国金融状况指数较好地捕获了相关金融变量对金融市场状况...     

农地非农化中土地增值收益分配的公平性判断

以2010—2016年全国31个省会城市和直辖市为研究对象,运用不平等指数及社会福利指数测度土地增值收益分配的公平性,并探究其时空分异规律。研究结果表明:从全国层面看,土地增值收益分配基尼系数、阿特金指数和社会福利指数增大,表明土地增值收益分配的差距扩大,利益主体间的平等程度降低,而社会福利水平提高。从区域层面看,东部地区利益主体间分配差距缩小,中西部地区差距扩大,且西部扩大更为明显;社会福利东部地区提升幅度最大,西部最小。我国应改革征地制度,协调区域发展,寻求土地增值收益分配公平与效率的统一,促进社会福利的提升。     

基于ML指数法的中国银行业贷款效率分析

阐述ML(Malmquist-Luenberger)指数构成及其分解方法,使用2007—2012年银行业相关数据计算考虑不良贷款的前提下投入产出导向的银行业贷款ML指数及其分解,结果表明在6年考察期间我国银行业贷款效率平均有0.002的降低,其原因是技术进步指数及规模效率指数降低。这说明银行贷款技术在大范围地普及,而贷款技术创新及贷款规模有待进一步发展,在市场发展中应密切关注经济萎缩的可能,并据此提出提高银行业贷款效率的建议。     

基于迁移学习的LSTM互联网金融指数高精度预测方法

针对互联网金融指数高精度预测中数据量不足的问题,提出了基于迁移学习的LSTM方法。提出构建LSTM与全连接网络的组合模型,利用数据量充足的标准普尔500或沪深300指数对构建的网络进行预训练,得到较高精度的预训练模型;利用数据量有限的互联网金融指数对预训练模型进行迁移训练,提高模型对互联网金融指数预测的准确性。实证结果表明:(1)构建的组合模型能准确预测金融指数,MAPE值降低3.7%以上;(2)迁移学习能提升互联网金融指数预测的准确性,MAPE值降低0.5%左右;(3)与标准普尔500指数相比,沪深300指数与互联网金融指数相关性更强,迁移学习效果更优。本文提出方法解决了训练数据不足导致互联网金融指数预测准确度低的问题,可用于新型金融指数的高精度预测。