Abstract ：

黄河流域生态系统脆弱、内部发展差异悬殊,探明黄河流域生态效率时空分异规律及其影响因素可为流域高质量发展提供重要保障.本研究基于黄河流域9省份2000—2018年经济、资源、环境相关的64个指标数据探索黄河流域生态效率,采用熵权法、全局SBM为基础的Global-Malmquist-Luenberger指数模型和变系数模型对生态效率时空变化趋势和影响动因开展实证研究.结果表明:①2001—2018年,黄河流域整体生态效率虽有一定提升,但沿黄9省份平均水平均低于全国水平,且两极分化严重.随时间渐近,生态效率高值区(1.0以上)在流域下游聚集,生态效率低值区(0.2～0.6)向流域中部收缩.②时序影响分析发现,经济发展对生态效率正向驱动效果明显,科技创新的影响由正转负,环境治理和对外开放暂未发挥积极作用.③空间影响分析发现,上、中、下游存在显著的影响因素异质性.基于此,针对性地提出分区实施产业协同发展、优化环境治理投资、改善对外贸易结构、从全过程挖掘污染减排潜力等政策建议,为推动黄河流域经济发展与生态保护的均衡发展提供支撑.

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Global Malmquist-Luenberger指数 变系数模型 生态效率 黄河流域

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该文研究了响应变量缺失下半参数部分非线性变系数EV模型的统计推断问题,利用逆概率加权局部纠偏profile最小二乘法构造了模型中非参数分量和参数分量的估计,证明了估计量的渐近正态性.通过数值模拟和实际数据分析,验证了所提出的估计方法是有效的.

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渐近正态性 局部纠偏 部分非线性变系数模型 测量误差 缺失数据

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该文研究了响应变量缺失下半参数部分非线性变系数EV模型的统计推断问题,利用逆概率加权局部纠偏profile最小二乘法构造了模型中非参数分量和参数分量的估计,证明了估计量的渐近正态性.通过数值模拟和实际数据分析,验证了所提出的估计方法是有效的.

Keyword ：

缺失数据 局部纠偏 渐近正态性 测量误差 部分非线性变系数模型

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半参数模型既含有参数分量,又含有非参数分量,在保留非参数模型灵活性的同时又克服了"维数灾祸"问题.处理这类模型的方法融合了参数回归模型中常用的方法和近年来发展起来的非参数方法,但是也并非这2类方法的简单叠加,其复杂性和难度都超过了单一性质的回归模型.不同于文献中研究回归系数的统计推断问题,而是研究部分线性变系数半参数模型误差变量的方差估计问题.首先,利用局部常数化回归函数系数,将半参数模型转换为了高维线性模型,进而构造了基于最小二乘法的方差估计量,并证明了所得估计量渐近服从正态分布.为了减少最小二乘法估计量的均方误差,还提出了基于该线性模型的一类惩罚估计量,称之为岭估计.最后,通过数值模拟验证...

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局部平均 岭估计 方差估计 最小二乘法 残差 部分线性变系数模型

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探究了在响应变量随机缺失情形下部分线性变系数模型的模型选择和模型平均问题. 基于借补方法和Profile最小二乘技术,建立了局部误设定框架下该模型的FIC准则( focused information criterion)和FMA( frequentist model average)估计量,并探究了FIC和FMA的理论性质. 模拟研究表明了所提出方法的优越性. 最后将提出的方法应用于CD4数据.

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模型选择 部分线性变系数模型 模型平均 随机缺失

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半参数模型既含有参数分量,又含有非参数分量,在保留非参数模型灵活性的同时又克服了"维数灾祸"问题. 处理这类模型的方法融合了参数回归模型中常用的方法和近年来发展起来的非参数方法,但是也并非这2类方法的简单叠加,其复杂性和难度都超过了单一性质的回归模型. 不同于文献中研究回归系数的统计推断问题,而是研究部分线性变系数半参数模型误差变量的方差估计问题. 首先,利用局部常数化回归函数系数,将半参数模型转换为了高维线性模型,进而构造了基于最小二乘法的方差估计量,并证明了所得估计量渐近服从正态分布. 为了减少最小二乘法估计量的均方误差,还提出了基于该线性模型的一类惩罚估计量,称之为岭估计. 最后,通过数值模拟验证了所提2种估计方法的有限样本性质.

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local averaging least square method partially linear varying coefficient model residual variance estimation ridge estimation

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考虑超高维部分线性变系数模型,其中线性部分的协变量的维数随着样本容量以指数阶的速度增长.考虑到超高维协变量间存在相关性,提出贪婪的profile向前回归(greedy profile forward regression,GPFR)方法对超高维的线性部分的协变量进行变量筛选.并在一定的正则条件下,证明了所提出GPFR方法的筛选相合性.GPFR方法得到一系列嵌套的模型,为确定是否将某个候选的解释变量选入模型,用EBIC准则选择"最优"的模型.通过数值模拟和实例分析研究了GPFR算法的有限样本性质,发现在变量间存在高度相关和信噪比较低时,所提的GPFR方法优势明显.

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超高维 变量筛选 向前回归 部分线性变系数模型 筛选相合性

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考虑超高维部分线性变系数模型,其中线性部分的协变量的维数随着样本容量以指数阶的速度增长.考虑到超高维协变量间存在相关性,提出贪婪的profile向前回归(greedy profile forward regression,GPFR)方法对超高维的线性部分的协变量进行变量筛选.并在一定的正则条件下,证明了所提出GPFR方法的筛选相合性.GPFR方法得到一系列嵌套的模型,为确定是否将某个候选的解释变量选入模型,用EBIC准则选择"最优冶的模型.通过数值模拟和实例分析研究了GPFR算法的有限样本性质,发现在变量间存在高度相关和信噪比较低时,所提的GPFR方法优势明显.

Keyword ：

部分线性变系数模型 筛选相合性 变量筛选 向前回归 超高维

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考虑协变量有测量误差时变系数模型的估计问题.提出的方法不需要假定特定的误差模型结构或已知的误差方差,也不需要重复观测的数据.通过工具变量的辅助,首先对测量误差进行校正,从而得到真实观察变量的估计.然后用这个估计取代真实观察变量,利用变系数模型的估计方法得到函数系数的估计.证明了所提估计的渐近正态性.数值模拟结果表明本文提出的基于校正误差的方法比直接使用测量误差数据的方法有更好的有限样本性质.

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变系数模型 渐近正态性 校正误差 工具变量 测量误差

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研究者用经典的索罗余值法估计全要素生产率(TFP)时通常假定资本—产出弹性系数α是常数,这既脱离经济实际,也导致估计结果偏差。运用广义的索罗余值法,把α看做是可变的,重新测算中国的TFP,并利用变系数模型分析中国GDP 变化的影响因素,可以发现,中国经济增长之所以自2010年开始减速,主要原因是2008年以后 TFP 增长率在波动中持续下降,由2007年的11.6735%大幅下降到2009年的6.0614%和2011年的3.8361%。因此,中国经济减速主要是“技术性减速”,而不是产业结构调整带来的“结构性减速”或“劳动力增长减速”；技术引进速度和自主创新速度分别自2008年和2009年开始在波动中双双下降,导致了我国技术进步速度放缓和TFP增长率下降,而自主创新速度增长不足以填补技术引进速度降低是导致我国TFP增长减速的主因；我国自主创新速度不快的主要原因是 R&D支出增长和设备投资增长双双减慢,而其背后是复杂的体制原因。供给侧结构性改革、转方式、实现经济新常态必须从改革入手,大力促进自主创新。

Keyword ：

技术引进 全要素生产率 经济减速 自主创新

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