基于初始条件优化的GM(1,1)幂模型及其应用

针对GM（1,1）幂模型幂指数和初始条件优化问题,提出了一种基于初始条件和幂指数协同优化的方法。根据新信息优先原理,通过引入权重信息控制函数优化初始条件,表现新旧信息在初始条件构建中作用大小的变化规律,最大限度提取小样本序列中的有效信息,反应新旧信息共同对系统趋势变化的影响;以平均相对误差最小化为目标,参数间约束关系作为条件,构建非线性优化模型,实现GM（1,1）幂模型的幂指数和初始条件协同优化。最后,通过我国网络购物用户规模预测实例研究表明,优化的模型实现模型平均相对误差在理论上的最小化,其建模效果要优于其他对比模型,并将其用于2016-2020年网购用户规模预测,表明本文模型的实用性和有效性。     

数字经济、资源配置效率与城市高质量发展

基于中国2011—2019年211个地级市的面板数据,本文探讨了数字化转型对城市高质量发展的潜在影响、作用机制和空间溢出效应。研究表明：（1）区域数字化能促进该城市高质量发展,但对邻近城市高质量发展并未表现出显著的空间溢出效应。（2）异质性分析发现,在区域数字化层面,数字经济对低渗透融合率城市高质量发展的促进作用低于中高水平地区;在高质量发展层面,只有中等水平的城市,数字经济才对地区高质量发展表现出促进作用。（3）作用机制分析表明,数字经济通过改善物质资本配置效率驱动城市高质量发展,但由于服务业扩张的“鲍莫尔病”现象,虽然数字经济改善了人力资本配置效率,却不能提升城市高质量发展水平。