人口因素对CO2排放的影响——基于面板分位数回归的实证研究

基于1995～2009年中国省际面板数据,利用面板分位数回归模型估计人口因素对我国CO2排放量的影响,结果显示:人口数量和人口城市化率是影响我国CO2排放的主要人口因素,但从影响大小上看,人口数量变化对发达省份CO2排放的影响大于欠发达省份,而人口城市化率则对欠发达省份的CO2排放具有更大的影响;家庭小型化对CO2排放的影响因省而异,对不同省份,要么没有明显的影响,要么可能导致CO2排放量增加;年龄结构目前还不是导致我国CO2排放量变化的主要人口因素;综合比较而言,经济发展水平对CO2排放的影响大于人口各因素,产业结构对CO2排放的影响小于人口数量和人口城市化率,而技术进步与CO2排放的关系则显得模糊。     

合作社多元社会化服务的社员增收效应——基于山东省农户调研数据的“反事实”估计

基于山东省果蔬种植户的实地调查数据,采用内生转换回归模型(ESR)与因果中介分析模型(CMA),从社会化服务供给异质性视角检验了参加合作社对农户家庭务农收入的影响效果及作用机理。结果表明:参加合作社具有明显的促农增收效应;合作社的社会化服务有效供给对成员家庭务农收入的提升存在显著的因果中介效应,其中金融信贷服务、技术培训服务和生产流程服务对成员家庭务农收入提升的平均因果中介效应依次递增;尚无证据表明产品销售服务对成员务农收入存在显著影响。因此,在引导和鼓励农户加入合作社的同时,应重视强化合作社的社会化服务功能,适度扩大合作社的社会化服务供给规模。     

林业政策对林权抵押贷款信用风险影响的实证分析

以198份银行信贷员的调查资料为依据,通过建立多类别逻辑回归模型,分析林业政策对林权抵押贷款信用风险的影响。研究结果表明林权登记管理政策、限额采伐管理政策、林权交易管理政策对林权抵押贷款信用风险的影响显著,指出政府应通过健全我国林权登记管理政策与完善限额采伐管理政策和林权交易管理政策等,以进一步维护金融交易安全,推动林权抵押贷款持续开展。     

粮食综合生产能力影响因素的系统分析及其政策建议

以系统科学视角从理论和实证角度将粮食综合生产能力分解为四个因子。通过主成分回归发现,水资源禀赋等自然生产力因子是影响粮食综合生产能力的基本因素;机械化率等技术生产力因子和耕作制度等管理生产力因子是主要促进因素;政策生产力因子影响不太显著,却是保障粮食综合生产能力的稳定因素。在目前生产条件下,稳定农业生产资料价格,改善农业基础条件,提高技术投入,选择良性生产模式,改革耕作制度,发展多熟制的间作套种,是今后提高粮食综合生产能力的主要方向。     

消费者对转基因食品健康风险与生态风险认知实证研究

采用武汉市消费者抽样调查所获取的横截面数据,分析了消费者对GMF健康风险和生态环境风险的认知现状,并利用有序分类的Logistic回归模型研究了影响风险认知的主要因素。结果表明:大多数消费者对于GMF在人类健康和生态环境的风险认知上持中立态度,而消费者的受教育程度、是否涉及生物科技职业、对GMF了解程度、信息来源渠道、对GMF优缺点认识、对GMF食品标签关注度以及对GMF信任度等因素都对健康与生态风险认知产生显著影响。     

成长型科技创业企业的信用评价研究

创业企业经常受到外部的融资约束,对成长型科技创业企业尤其严重.因此,构建成长型科技创业企业的信用评价指标体系和模型非常必要.文章基于企业的动态财务数据,并将企业的成长与创新能力作为重要的评价指标,应用Logistic回归方法,提出了成长型科技创业企业的信用评价模型和方法,来动态评价企业的信用状况.通过模型比较和检验,证明其评价准确度较高.     

贫困脆弱性视角下参与式社区综合发展的精准“防贫”效应分析

利用贵州省纳雍县两个贫困行政村跨期十数年的农户追踪调查数据,从贫困脆弱性视角量化分析、评价不同时期参与式社区综合发展的“防贫”效应及其精准性。结果表明,欠发达地区农户的贫困脆弱性在1999-2011年期间降幅巨大（约下降99%）,抗风险冲击能力得到极大提升。总体上,参与式社区综合发展的“防贫”即期效应显著,可使农户贫困脆弱性指数降低5个百分点以上,然其“防贫”时滞效应却并不突出。分不同群体考察,参与式社区综合发展“防贫”虽存在一定“漏出效应”和“溢出效应”,但包容性较强、瞄准精度尚可,能惠及大多数“重度脆弱户”和“中度、轻度脆弱户”;换言之,除“微度脆弱户”、“极度脆弱户”及部分“重度脆弱户”外,其间各贫困脆弱组农户均能从中得到保障,然贫困脆弱性强度越高,所受保障程度愈小。不仅如此,参与式社区综合发展此种“防贫”的精准度可持续性差,无明显时滞效应。     

中国经济转型期城镇少数民族教育收益率的实证研究

文章分别使用了OLS方法和分位回归技术,考察了1995—2007年间中国城镇少数民族教育收益率的总体水平及其长期变化趋势,并将之与汉族进行了比较,发现在经济转型期,中国城镇居民教育收益率总体上呈逐年上升趋势,少数民族与汉族之间的教育收益率没有显著差异。政策的力量与市场的力量有机结合、相互叠加,是转型时期中国城镇少数民族的地位并没有发生逆转的重要原因。与汉族相同,少数民族的教育收益率随着收入分位点提高而逐渐减小,即收入水平越高,教育收益率越低。     

Benevolence-dominant,authoritarianism-dominant,and classical paternalistic leadership: Testing their relationships with subordinate performance

We propose a new typology of paternalistic leadership styles based on how leaders demonstrate authoritarianism and benevolence, the two essential components of this type of leadership. Benevolence-dominant paternalistic leadership refers to leaders' sole dependence on the use of benevolence without their strong assertion of authority, whereas authoritarianism-dominant paternalistic leadership is based mainly on authoritarianism itself; classical paternalistic leadership, which best fits early observations of paternalistic leaders, refers to the salient combination of both leadership components. We used two distinct samples and methods to test this typology and the association with subordinate performance. Across the two studies, a field investigation with Taiwanese military supervisor-subordinate dyads and a hypothetical scenario experiment with U.S. working adults, we found a positive relationship between classical paternalistic leadership and subordinate performance as strong as that between benevolence-dominant paternalistic leadership and performance. Our findings echo the phenomenon that paternalistic leaders tend to combine benevolence with authoritarianism to affect subordinate performance.     

On distribution-weighted partial least squares with diverging number of highly correlated predictors

Summary.  Because highly correlated data arise from many scientific fields, we investigate parameter estimation in a semiparametric regression model with diverging number of predictors that are highly correlated. For this, we first develop a distribution-weighted least squares estimator that can recover directions in the central subspace, then use the distribution-weighted least squares estimator as a seed vector and project it onto a Krylov space by partial least squares to avoid computing the inverse of the covariance of predictors. Thus, distrbution-weighted partial least squares can handle the cases with high dimensional and highly correlated predictors. Furthermore, we also suggest an iterative algorithm for obtaining a better initial value before implementing partial least squares. For theoretical investigation, we obtain strong consistency and asymptotic normality when the dimension p of predictors is of convergence rate O { n ^1/2/ log ( n )} and o ( n ^1/3) respectively where n is the sample size. When there are no other constraints on the covariance of predictors, the rates n ^1/2 and n ^1/3 are optimal. We also propose a Bayesian information criterion type of criterion to estimate the dimension of the Krylov space in the partial least squares procedure. Illustrative examples with a real data set and comprehensive simulations demonstrate that the method is robust to non-ellipticity and works well even in 'small n –large p ' problems.