我国城镇居民消费与收入关系的空间自回归模型研究

本文利用我国31个省市2005年的城镇居民消费和收入统计数据,对我国城镇居民的消费与收入关系进行了空间自回归模型研究。研究结果表明,我国城镇居民的消费存在显著的空间相关性.在此基础上,对所建立的空间自回归模型进行了比较、选择和评价.     

基于Sampson-Guttorp空间统计方法对我国区域碳排放的研究

减少二氧化碳的排放是减缓气候变化的主要措施之一,而中国作为世界上最大的碳排放国之一,中国的碳排放问题已成为国内外学术界共同关注的焦点.本文从空间的角度,以我国30个省城的碳排放量为研究对象,首先采用Sampson-Guttorp空间统计方法,研究碳排放的空间相关性,然后依据省份间相关程度进行了聚类分析,客观评估我国区域碳排放的特征。结果发现我国各省域之间的碳排放空间上有明显的正相关性,我国碳排放总体上呈现东部高西部低、北部高南部低、局部中北部高西北部低的空间分布格局.     

面板半参数空间自回归模型的变量选择——基于STIRPAT模型的碳排放影响因素分析

变量选择有助于简化模型,提高估计和预测的精度,但目前鲜有涉及面板半参数空间自回归模型变量选择的研究。本文在ALASSO的基础上提出了SSAR-ALASSO法,该法的核心在于惩罚函数的选择和目标函数的构建。SSAR-ALASSO在变量和参数的对应关系、惩罚函数的选择、特殊参数的取值区间以及适用模型等方面与ALASSO存在差异。模拟结果显示,SSAR-ALASSO法在变量选择的准确性和参数估计的精度两方面均表现良好,随着样本容量的增加表现效果更佳。本文在碳排放量影响因素实证中采用SSAR-ALASSO法对STIRPAT模型进行变量选择。研究结果表明人均财富、技术水平、产业结构、所有制结构和产业集聚显著影响碳排放量,城市化、对外开放、能源价格和环境政策对碳排放量无显著影响。     

基于因子分析和空间计量模型的我国旅游业发展的差异性分析

本文引入空间统计学的相关方法来分析我国旅游业发展的差异性问题.首先选取若干反映旅游业发展水平的指标,利用因子分析法来综合评价我国31个省、直辖市和自治区旅游业整体的发展水平.然后基于因子分析得到的"因子得分",通过绘制我国旅游业发展水平的分位图来直观地表现和分析2009年我国旅游业发展水平的差异问题。接着,从旅游资源、旅游交通、旅游接待设施以及旅游服务等方面选择了影响我国旅游业发展的9个指标,分别构建普通线性回归模型和空间自回归模型来分析造成这种发展差异的关键影响因素。同时,根据分析结果提出促进我国旅游业发展的对策建议.     

空间变系数分层自相关模型的截面似然估计及应用

非参数空间动态模型作为一类能同时处理回归分析中的空间非平稳性和空间依赖性现象的建模技术,在多类问题的研究中得到了广泛的应用.本篇将重点讨论当因变量中存在分层结构情形时的空间变系数模型.通过截面极大似然方法给出模型估计,并通过AIC准则将模型参数和非参数分量加以识别.证明了估计量的一致性和渐近正态性,蒙特卡洛数值模拟表明:在有限样本时该模型及方法是有效的.在对我国地方经济社会发展集聚性与差异的应用研究中,省内城市之间的经济发展空间溢出效应大于省边界城市之间的溢出效应,这两种空间溢出效应都是不可忽视的;此外,对外贸易和城镇化率对经济发展的影响不随着空间位置而发生变化,而其他影响因素,包括:人口密度、人力资本、储蓄水平、产业结构、政府干预、社会需求和公路密度对经济发展的影响存在显著的空间异质性.     

基于Bayes空间计量视角的GDP增长影响因素及其区域集聚效应分析

文章基于Bayes空间计量视角,分析我国GDP增长与投资、消费、出口等因素之间的关系模式,并将区域集聚效应引入模型.研究结果表明:中国经济增长存在空间相关性,表现为外生冲击引起的空间误差自相关,将空间相关和空间异质性因素同时纳入模型后的分析结果显示:消费增长对GDP增长的拉动作用占主导地位,超过投资和出口影响的总和,这与普通回归模型分析结果有着显著的差异;同时,GDP增长的空间计量模型显现出区域集聚效应差异:西部地区的增长显著低于其它区域,东部和中部地区之间差异并不显著.     

我国碳排放强度变化的区域影响分析

为分析区域对我国碳排放强度变化的具体影响,运用完全分解模型,从省级区域、东、中、西部等视角对我国碳排放强度变化的影响进行分解分析.结果发现:1)我国碳排放强度总体上呈现下降趋势,由1997年的2.064吨/万元下降到2009年的1.556吨/万元,年均碳排放强度下降2.74%.2)在1997—2009年期间,对我国碳排放强度下降起最大正作用的是黑龙江、辽宁、河北、湖北、上海5个省份、东部地区;3)要促使我国碳排放强度下降,首要监控对象应该是河北、湖北和黑龙江三个省份和东部地区.     

人民币汇率对我国进出口的影响研究

自2005年7月人民币汇率制度改革至今,人民币对美元汇率不断升值.人民币的汇率升值作为一种对国内及国际经济的调节方式,对各行业经济发展的影响应该都是巨大的,尤其是对进出口的影响更是首当其中.基于2005年1月—2008年3月进出口、人民币对美元、欧元汇率等各项指标数据和VAR模型,得到了人民币汇率与进出口关系的向量误差修正模型,很好地解释了汇率变化对我国进出口行业的影响.     

贸易开放、FDI与中国碳排放EKC:基于动态面板回归的实证研究

开放经济下,贸易开放和FDI是影响碳排放的两个重要驱动因素.本文采用28个省市的面板数据,实证检验了我国人均二氧化碳EKC.为消除模型内生性问题,引入影响碳排放的两个重要控制变量贸易开放和FDI,及采用含滞后变量的动态面板模型,并采用差分GMM进行估计.研究结果发现:我国人均二氧化碳EKC呈倒N型,影响EKC形状的决定性因素是经济增长.我国贸易开放对碳排放的影响满足"污染天堂假说";FDI的碳排放效应则为负.我国人均碳排放下降的拐点处于人均GDP43716元(2005年不变价),这一拐点均低于前人的研究结论.在本文所选样本区间内,我国已有近68%的地区越过EKC的下降拐点位置.本文的研究对我国碳排放全面、加速回到下降的轨道上来具有重要政策含义.     

GM(1,N)与GM(0,N)模型在能源消费碳排放预测中的比较研究

近年来,减少碳排放已成为缔约国家社会经济发展和生产经营活动的重要目标之一,研究并使用科学的方法对我国未来碳排放进行分析与预测对我国应对气候变化政策的制定具有重要意义.拟将GM(1,N)和GM(0,N)模型用于能源消费碳排放量的预测,建立能源消费碳排放量的多因素灰色预测模型,并对GM(1,N)和GM(0,N)模型预测能源消费碳排放量的精度进行了检验和对比分析.结果表明:在对四川省能源消费碳排放预测中,GM(0,N)具有更高的预测精度和可靠性.     

中国进出口贸易对税收影响的实证分析

本文选取1978-2014年的GDP、进出口和税收的时间序列数据,通过建立误差修正模型,利用脉冲响应和方差分解,分析了进出口贸易对税收的影响.实证结果表明,在短期,进出口贸易对税收的影响比GDP对税收的影响小,但长期影响比GDP强;进出口贸易对税收的影响随着时间的推移越来越显著,与现阶段我国经济发展状况相吻合.     

江苏省能源消费结构对碳排放影响的效应与趋势——基于LMDI和Logistics模型的实证研究

近年来,江苏省能源消费持续增长且以煤为主的能源结构尚未改变,由此引起碳排放量也在逐年增加.主要研究碳排放系数、碳排放的影响因素以及不同能源结构下的碳排放预测.首先对碳排放系数进行计算,然后基于LMDI模型对影响江苏省碳排放的因素进行分析,最后运用1ogistics模型对不同能源结构下的碳排放进行预测.结果发现能源消费过度依赖煤炭是导致碳排放增加的主要因素,天然气每替代煤炭2%或新能源每替代煤炭1%,2030年江苏省碳排放峰值将下降1%.     

截面数据插值的组合模型及其实证

采用Moran指标分析截面数据空间自相关性.针对具有空间自相关截面数据缺失插值问题,分别建立一阶空间自回归插值模型与克立格方法插值模型,在此基础上建立截面数据的组合插值模型,并用信息熵法确定组合插值模型的加权系数.用2003年福建部分市县城镇化水平的截面数据建立插值模型实证研究结果表明:组合插值模型的效果优于单项插值模型的效果.     

基于LMDI的中国碳排放影响因素分解研究

在对中国2000-2012年不同产业部门、不同能源消费类型的碳排放量进行估算的基础上,利用Kaya恒等式改进模型结合LMDI分解法对中国碳排放量的影响因素进行分解分析.结果显示:经济产出水平、能源结构和人口规模对碳排放的影响是正向的,能源强度和产业结构对碳排放量的影响是负向的.最后提出节能减排的对策建议.     

空间自相关地理加权回归模型的估计

地理加权回归作为一类能有效处理回归分析中空间非平稳性现象的建模技术,在多类问题的研究得到了广泛的应用.主要讨论这类空间计量经济学模型在空间自相关情形下的估计问题.首先,对于因变量含有空间滞后项的地理加权回归模型,分别给出了局部似然估计和两步估计两种方法.其次,考虑了误差空间自相关下地理加权回归模型的估计问题.     

城市交通运输系统的碳排放交易货币化模型研究

在全球构建碳排放交易市场的热潮下,我国也在积极推进全国碳排放权交易市场建设,并将交通运输行业纳入构建碳排放交易市场的重点行业.在城市交通运输系统加入碳排放交易市场的假设前提下,基于对城市交通运输系统碳排放交易货币总额研究的角度,对城市交通运输系统客流构成进行分析,构建城市交通运输系统碳排放交易量的计算公式,并将二氧化碳作为一种特殊的生产要素,引入影子价格的计算公式,提出适合城市交通运输系统碳排放影子价格的计算公式,最终组合构建城市交通运输系统碳排放交易货币化模型.模型以重庆市轨道交通3号线为例,验证了模型可行性.     

基于Adaboost-SVR模型的我国碳排放强度分析与预测

首先对我国1960-2017年的碳排放趋势分5个阶段分析,发现虽然在不同时期存在波动,但长期来看,我国碳排放强度呈逐步下降趋势.然后对差分平稳后的序列数据建立Adaboost-SVR预测模型,采用RMSE、MAPE、MAE、MSE四个评价指标比较Adaboost-SVR模型与Adaboost-DT、SVR、BP神经网络对碳排放强度的预测精度.结果表明,组合模型明显优于其他3种模型,对于碳排放强度预测具有很高的可靠性.另外,通过使用Adaboost-SVR模型进行后续年份预测,发现我国未来碳排放强度总体将继续缓慢下降.最后,基于二氧化碳排放量的LMID分解结果,提出调整能源产业结构, 促进可再生能源利用等节能减排建议.     

我国区域创新效率测度及收敛性研究

以2011-2016年我国大陆30个省市区(除西藏)的面板数据为研究样本,用SFA法对省域创新效率进行测算,再将空间效应纳入面板数据计量模型,分析创新效率收敛与否,同时考察影响创新效率提升的因素·实证结果表明:我国区域创新效率整体水平仍有提升空间,且区域间存在显著的空间正向自相关;各区域创新效率存在显著的绝对β收敛与条件β收敛;经济发展水平、创新人力资本状况及创新产业结构对创新效率的提升速度有显著影响,但政府支持的力度和效果仍然不明显,有待进一步改进和提高.     

变系数空间自相关模型的Bayesian-INLA估计

文章提出了一类变系数空间自相关模型(VCSAM)新的Bayesian-INLA估计方法.在这个模型中,响应变量具有空间自相关性,且包含变系数的非参数部分.尽管已有的工作对该模型已经进行了大量研究,但很少有研究使用贝叶斯方法提出高效求解模型的方法.因此基于上述动机,文章提出了基于B ayesian-INLA技术的方法,以寻求在VCSAM框架内代替MCMC方法的有效解决方案.变系数部分使用B-样条基函数的线性组合进行逼近,空间自相关系数采用M-H算法进行估计,并应用Bayesian-INLA技术来估计变系数函数和相关系数的后验分布.通过模拟研究,展示了文章提出的估计方法在同时处理空间依赖效应和空间非平稳性时的优势.此外,通过对波士顿房价数据的实证分析,展示了文章提出的估计方法优越的性能.     

我国城市化对房价的影响研究——基于半参数空间面板数据滞后模型

基于2000-2019年我国其中31个省、自治区和直辖市省际空间面板数据,建立固定效应空间面板滞后模型和半参数空间面板数据滞后模型,实证考察了城市化、城乡收入差距、人均收入等因素对房价的影响.研究结果表明:房价存在正的空间溢出性.城乡收入差距、人均收入和非农产业的发展与房价一般是正相关的.但固定效应空间面板滞后模型中城市化对房价的影响不显著.通过应用半参数空间面板滞后模型研究表明我国城市化对房价影响存在着拐点,房价是先是随着城市化率的提高而下降,城市化率达到一定程度时,房价随着城市化率的提高而上升.原因可能在于土地供给的减少和土地开发成本的提高等方面.但当期房价对下一期的房价没有显著的影响,说明不能建立动态空间面板滞后模型.根据研究结果,从通过缩小城乡差距,增加土地供应,降低土地开发成本等方面降低房价提出了对策建议.