我国地区经济发展不平衡的测度及其减缓路径分析

文章以经济发展不平衡的测度方法设计为基础,对缩小地区发展不平衡的具体方案进行了实施效果研究。以全要素生产率（TFP）和人均GDP为研究变量,融合不同测度方法的互补优势,构建经济发展不平衡指数（EIDI）、Theil-L指数和Zenga指数分别测算了2004—2019年地区经济发展的不平衡程度,发现三大地区和全国的经济不平衡呈现先减少后扩大的演变态势,证实了2004—2016年地区经济发展不平衡缩小的研究结论。对Theil-L指数进行分解,发现三大地区之间的差距是引起不平衡的主要原因,且东部地区与西部地区之间的差距对总不平衡的贡献度最大,东部地区与中部地区之间的差距次之。进一步研究发现,减少东部地区与中西部地区之间差距是实现地区经济均衡发展的最优路径,且不平衡程度平均可减少8.24%;缩小区域内差异是促进地区经济均衡发展的潜在路径。     

蒙特卡罗方法下线性模型的异方差性检验方法

在已有的异方差性检验方法的基础上,运用蒙特卡罗方法,借助permutation检验思想,在不假定随机扰动项服从同一分布族的条件下,通过从大样本中提取大量的子样本,不断对线性模型进行拟合和检验,根据异方差为真的频率大小,给出了一种新的异方差检验方法。随机模拟表明本检验方法优于传统方法。     

截面数据异方差问题检验技术的比较

在忽略异方差的情况下,进行模型的OLS参数估计会导致严重的后果,因此,研究异方差性的检验、选取适当的检验方法是非常重要的理论与实践问题.文章基于蒙特卡罗随机模拟技术,分别在Permutation Test与传统形式下对异方差检验的主要方法有:White检验、Park检验、Goldfeld-Quandt检验、Breusch-Pagan/Godfrey检验、Glejser检验,在不同的异方差假定形式下、在不同的样本容量下对这五种检验方法的第一类错误率的控制、检验功效等方面进行充分、完备的研究和讨论,并给出结论供实践工作者参考.