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陕西省教育厅
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西安财经大学
中国统计教育学会高教分会
编委会主任 赵敏娟
编委会副主任 李佼瑞 赵彦云
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基于随机森林的分层加权非概率样本推断方法
杨景博;周琦;由于选择过程的不可控性,非概率样本存在严重的选择偏差问题,限制了其在总体推断中的应用。传统的非概率样本推断方法主要依赖于参数模型的正确设定,当模型设定错误时会产生较大的估计偏差。虽然核方法和K近邻法等非参数方法在一定程度上缓解了模型设定问题,但在处理高维辅助变量时往往表现不佳。为解决此问题,提出了基于随机森林的分层加权非概率样本推断方法:首先,通过构建加权CART分类树识别选择机制,将同质单元进行分类;然后,借鉴分层抽样思想,利用非概率样本估计叶节点内目标变量均值,再利用概率样本估计叶节点规模权重,并基于单棵树得到总体均值估计;最后,通过随机森林集成提高估计精度,增强估计的稳健性。此外,还基于无穷刀切法给出了估计量的方差估计。模拟研究表明,相较于基于K近邻的估计方法,基于随机森林分层的非概率样本推断方法在辅助变量维数较高时能够有效识别样本的选择机制,且估计量更加稳健和有效。实证分析将所提出的新方法应用于皮尤研究中心收集的非概率样本中,对美国民众关于国家现状以及人际关系看法的两个指标进行了估计。
耐心资本持股与企业高质量创新：基于创新突破度视角
吴文武;王羽;巴文浩;杜国梓;发展颠覆性、原创性等具有突破性的高质量创新是中国企业打破技术“卡脖子”困境,实现高质量发展的必由之路。研究基于创新突破度指数,测算了2008—2019年间中国沪深A股上市公司的高质量创新水平,并结合资源依赖理论探究了耐心资本持股对企业高质量创新的影响。研究发现,耐心资本持股能够显著促进企业高质量创新。机制检验结果表明,耐心资本持股主要通过抑制管理者短视、缓解融资约束、促进人力资本结构高级化影响企业高质量创新。异质性分析结果表明,在行业竞争程度激烈、地区知识产权保护程度高、小规模企业、包含企业风险投资的样本中,耐心资本持股对企业高质量创新的促进作用更为显著。研究结论揭示了耐心资本持股服务企业高质量创新发展的具体效应和路径,也为中国进一步培育壮大耐心资本力量,构建有利于企业开展高质量创新发展的资本支持体系提供了有益参考。企业应主动探索吸引耐心资本加入企业股权结构的有效路径,并积极营造有利耐心资本发挥作用的治理环境。政府应持续健全“长钱长投”制度环境,强化政策引导与制度供给功能,降低长期投资的不确定性与制度性成本,塑造有利于耐心资本发挥价值创造作用的外部环境。
互联网发展与服务业碳全要素生产率提升
王许亮;李雅琴;中国服务业存在效率滞后与碳排放问题凸显的双重难题,亟需提高服务业碳全要素生产率(碳TFP)。在服务业数字化的时代背景下,从互联网发展的视角切入,探讨服务业碳TFP增长的潜在动力。首先,从理论层面研究了互联网发展对服务业碳TFP的总体影响及传导机制。其次,分别采用熵值法及非径向BiennialMalmquist-Luenberger模型测度互联网发展及服务业碳TFP指数,实证考察了互联网发展对中国服务业碳TFP的影响。结果表明:互联网发展对服务业碳TFP存在显著的正向影响,且该正向影响主要体现在样本后期(2013—2021年)以及东部地区。机制检验发现,互联网发展通过促进低碳技术进步、优化资源配置赋能服务业碳TFP。进一步分析发现,服务业市场化与人力资本强化了互联网发展对服务业碳TFP的正向影响。此外,互联网发展对服务业碳TFP存在正向空间外溢效应。据此,应统筹推进网络提质与能效约束、加快数字技术与低碳技术研发、促进跨区域要素流动、深化市场化改革与人力资本提升,充分释放互联网赋能服务业碳TFP的潜力。
基于可解释机器学习的县域消费驱动因素识别与机制分析
张苗;王钰坤;肖洪策;游士兵;县域消费是构建“双循环”新发展格局的重要支撑,识别其关键驱动因素对促进县域经济高质量发展具有重要意义。基于2010—2023年中国2513个县域的面板数据,构建经超参数优化的XGBoost机器学习模型,并与面板固定效应模型进行对比,系统识别影响县域消费水平的关键因素及其作用机制。研究发现:XGBoost模型在预测县域消费水平方面表现最优,显著优于LightGBM、随机森林模型与传统计量模型,表明机器学习方法能够有效捕捉县域消费的多维驱动机制。基于SHAP平均绝对值的全局归因分析表明,第三产业增加值是影响县域消费的首要驱动因素,而年末常住人口数、人均地区生产总值、同市其他县域消费均值、宽带接入用户数与城镇化率依次构成关键驱动因素。此外,SHAP依赖图揭示了各因素的非线性作用机制与交互效应,第三产业增加值与人口规模存在显著交互,在低至中等的产业值区间内对消费具有显著正向推动作用,但在高产业值与高人口规模组合下边际效应递减,且人口规模与城镇化率存在显著的门槛效应。基于此,应实施产业与人口相匹配的差异化调控策略以避免盲目扩张,推进基本公共服务均等化与实质性市民化以破解结构性矛盾,并引入数智化治理工具构建动态监测体系,从而精准激发县域下沉市场的消费潜力。
“营业税改增值税”提升政府统计分类精确性研究
许永洪;薛赵琴;姜安;“营改增”改革通过税收驱动企业主辅分离,为观察和改进行业分类统计数据提供了研究契机,有助于进行政策评价和修订政府统计数据。本文采用2003—2021年省级面板数据,从时间维度形成三个构面,实证分析了“营改增”对行业分类统计数据的影响效应及各省份、行业的差异情况;进一步,对相关历史数据进行探索性调整,以增强其衔接性。研究发现:“营改增”能够通过促进相关行业分类精准化,对前期试点行业的分类数据产生显著影响,对后期其他行业影响较小。异质性研究表明,“营改增”对“信息传输、软件和信息技术服务业”和“租赁和商务服务业”的影响最为显著。对历史数据调整后发现,校正后的“信息传输、软件和信息技术服务业”以及“租赁和商务服务业”城镇非私营单位就业人员数均高于现有统计数据。校正后,相关行业数据在改革前后的可比性增强,数据质量得到提升。本研究关注并检验了“营改增”对行业分类统计数据的影响效应,同时验证了“营改增”改革有助于缓解相关服务业历史数据低估问题。这一发现有望进一步提升中国统计数据精确性,为国家统计局修订经济统计数据提供参考。
新质生产力生态环境的时空演化与发展障碍研究
徐浩;冯涛;加快培育新质生产力是当前中国经济转型升级的关键,优化新质生产力发育的生态环境是加快培育新质生产力的前提。首先,立足马克思主义生产力概念,从创新价值链视角解析新质生产力发育的生态环境要素,然后从组织竞争、要素投入、开发产出、市场环境、政策激励等5个维度构建新质生产力生态环境评价指标体系,接着以中国30个省份2013 2022年数据为样本,采用熵权法、空间莫兰指数和障碍度模型分析新质生产力生态环境的时空演化与发展障碍。结果表明:中国新质生产力生态环境水平总体呈上升趋势,东部显著优于中西部地区,东北部逐年下滑;2022年广东、江苏、浙江排名前三,青海年均增长率为4.496%,发展最快;八大经济区差异显著,呈现相对趋同、绝对趋异发展态势,大西北经济区优化最快;南方显著优于北方,南北呈现相对和绝对双趋异发展态势;各省份新质生产力生态环境存在显著空间集聚性,北京、湖南、江西等省份出现空间集聚特征跃迁。制约新质生产力生态环境优化的主要障碍因素,从2013年的基础设施不足等转向2022年的人才投入不足等因素。人才投入等成为制约东中西部发展的主要障碍因素,行政环境等是制约东北地区发展的主要障碍因素,区域和省份障碍因素差异显著,需要因地制宜予以突破。基于研究结论,应从优化人才生态、完善政策生态、改善市场生态等方面因地制宜优化生态环境,助力新质生产力加快形成。
企业数字化转型、供应链溢出与稳就业
胡蕾;巫强;蒋真儿;随着产业链供应链协同合作的重要性日益凸显,企业数字化转型的就业效应能否沿着供应链溢出值得深究。采用2009—2022年中国A股上市公司数据,实证检验供应商数字化转型对客户企业劳动雇佣规模的影响及作用机制。研究发现,供应商数字化转型能显著扩大客户企业劳动雇佣规模。机制分析表明,供应商数字化转型主要通过改善客户企业的资金状况、扩大客户企业的生产规模与提高客户企业的市场竞争力三条路径,来增加其劳动雇佣规模。异质性分析发现,在不同的情境中供应商数字化转型对客户企业劳动雇佣规模的扩大作用存在明显差异。当客户企业常规任务强度越高、超额雇员率越高时,该扩大作用会有所减弱,而这种作用在劳动密集型的客户企业中更显著。在供应商与客户企业分属不同行业或不同地区,客户企业为国有企业、高成长性企业与高生产率企业的情况下,供应商数字化转型对其劳动雇佣规模的溢出作用更强。若客户企业位于劳动力市场一体化水平较高地区或东部地区时,这种作用也更为突出。本研究的结论为促进实体经济与数字经济深度融合,提升产业链供应链现代化水平及稳定与扩大就业提供重要的政策启示。
数字基础设施建设与城市“降碳、减污、扩绿、增长协同发展
辛冲冲;罗杨帆;钟舜彬;加快推进数字基础设施建设是实现城市“降碳、减污、扩绿、增长”协同发展的重要基础。在理论阐释城市数字基础设施建设对推动城市“降碳、减污、扩绿、增长”协同发展的基础上,利用2006—2021年282个地级及以上城市的面板数据,基于“宽带中国”战略示范城市建设的准自然实验,采用双重差分法(DID)实证考察数字基础设施建设对推动城市“降碳、减污、扩绿、增长”协同发展的影响效应。研究发现:第一,城市数字基础设施建设有助于促进“降碳、减污、扩绿、增长”协同发展,这一结论在经过一系列稳健性检验和内生性问题讨论后依然成立。第二,数字基础设施建设对东部地区、协同程度高的城市、经济状况好的城市,以及互联网水平高的城市的“降碳、减污、扩绿、增长”协同发展的促进作用更强。第三,数字基础设施建设可以通过促进绿色技术创新、强化环境规制、增加政府环保支出来促进“降碳、减污、扩绿、增长”协同发展。因此,建议继续加强城市数字基础设施建设,推动数字经济发展进程;因地制宜施策,差异化推动数字经济发展步伐;增强城市数字化应用的广度和深度,使其长期高效促进各城市“降碳、减污、扩绿、增长”的联动协同发展。
绿色金融统计数据质量与概览编制
史代敏;余澜;史皓铭;绿色金融是可持续发展和中国式现代化建设的重要支撑。近年来,中国大力推进绿色金融发展,以此促进经济向更高层次、更高质量迈进,助力“双碳”目标实现。在绿色金融快速发展的进程中,已先后开展了绿色信贷、绿色保险以及绿色债券等绿色金融产品的专项统计实践,但在绿色金融统计分类、统计框架与统计核算等方面,还有诸多问题需要深入研究,特别是绿色金融统计标准、统计制度较为分散,统计数据还不完备、数据质量不够高,缺少能够全面监测绿色金融发展状况的统计制度。编制绿色金融概览可有效呈现绿色金融总量与结构方面的基础数据,有助于全面系统地监测绿色金融活动,分析研判绿色金融发展状况。以编制绿色金融概览为目标,按照绿色金融统计监测的逻辑,对绿色金融统计分类、数据基础、概览与资金流量表编制难点等问题进行探讨。研究表明,当前绿色金融统计标准与制度中对绿色活动的分类主要按照产业层次来划分,满足政府部门、企业、社会公众等多个主体对绿色金融数据的多元需求,需要从绿色金融活动的绿色程度和绿色效果等多角度对绿色金融进行分类,开展多层次的绿色金融总量统计。开展绿色金融总量核算,需要进一步完善和拓展绿色金融统计范围,优化提升绿色金融数据结构与质量,有序构建多维度绿色金融数据库,建立绿色金融质量监管体系。整合现有绿色金融各类专项统计标准与制度,编制绿色金融概览与资金流量表,是解决目前绿色金融总量统计缺失的有效途径。研究有助于完善绿色金融总量统计理论,为建立绿色金融综合统计制度提供参考。
随机森林方法研究综述
方匡南;吴见彬;朱建平;谢邦昌;随机森林(RF)是一种统计学习理论,它是利用bootsrap重抽样方法从原始样本中抽取多个样本,对每个bootsrap样本进行决策树建模,然后组合多棵决策树的预测,通过投票得出最终预测结果。它具有很高的预测准确率,对异常值和噪声具有很好的容忍度,且不容易出现过拟合,在医学、生物信息、管理学等领域有着广泛的应用。为此,介绍了随机森林原理及其有关性质,讨论其最新的发展情况以及一些重要的应用领域。
调查问卷的可信度和有效度分析
曾五一,黄炳艺关于调查问卷可信度和有效度的评价分析一直是国内进行问卷调查时被忽视的议题。文章对调查问卷的可信度和有效度的内涵及其相互关系作一些研究,并对国际上常用的一些统计评价分析方法及如何在SPSS统计软件包上实现的问题作扼要的介绍。
ESG表现、机构投资者偏好与企业价值
白雄;朱一凡;韩锦绵;ESG实践能否为企业创造价值、资本市场中的机构投资者是否存在ESG投资偏好，对这些问题的研究有助于企业认可、参与和践行ESG可持续发展理念。综合运用面板回归模型、面板Logit模型，基于沪深A股3 400家上市公司2013—2020年数据，引入机构投资者持股比例，探究ESG表现影响企业价值的作用机制，并在此基础上分析机构投资者是否存在ESG投资偏好。研究发现：(1)ESG具有价值创造功能，上市公司良好的ESG表现能够显著提升企业价值；(2)吸引机构投资者增持股份是上市公司通过ESG实践提升企业价值的途径之一，机构投资者持股比例在ESG影响企业价值的过程中存在部分中介作用；(3)机构投资者存在ESG投资偏好，在一定程度上能够容忍ESG表现良好的上市公司短期经营绩效低迷。以上结论均稳健。拓展性研究发现，ESG的价值创造功能在国有和非国有上市公司中未表现出异质性，而机构投资者ESG投资偏好在产权和产业方面均存在异质性，机构投资者更加青睐第二和第三产业以及非国有企业中ESG表现良好的上市公司。据此，提出加快ESG信息披露及监管标准的顶层设计、鼓励企业加强信息披露、培养中长期机构投资者的建议，该研究有助于构建和完善中国ESG发展生态圈，推动高质量发展。
机器学习及其相关算法综述
陈凯;朱钰;自从计算机被发明以来,人们就想知道它能不能学习。机器学习从本质上是一个多学科的领域。它吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果。文章主要从统计学习基础的角度对机器学习的发展历程以及一些相关的常用算法进行了简要的回顾和介绍。
中国省域数字经济发展水平测度及其空间关联研究
金灿阳;徐蔼婷;邱可阳;基于经济系统的投入产出视角，结合模糊集合思想从数字基础设施、数字创新、数字治理、数字产业化、产业数字化五个维度构建数字经济发展水平测度的综合评价指标体系，借助纵横向拉开档次法确定相应指标权重并编制2012—2019年中国省域数字经济发展指数。在此基础上，利用修正的引力模型测算省域数字经济发展的空间关联强度，并采用社会网络分析法揭示了数字经济关联网络的整体形态、内部结构与演化趋势。结果显示，中国数字经济发展整体呈蓬勃发展之势，但区域发展存在着明显的“马太效应”和“数字鸿沟”,数字经济发展水平由东部沿海向西部内陆逐级递减；数字经济关联网络初步成型，各地集聚效应和溢出效应逐步增强，省域数字资源要素的流动性大幅提升；广东、江苏、北京等地作为结构洞占据者，在数字经济发展中拥有信息和资源控制优势，河南、陕西和四川有效规模和限制度提升较快，被视为结构洞的潜在占据者；数字经济发展的小团体聚集特征明显，省级层面形成了4个凝聚子群，子群内部联动作用明显强于外部影响；受地理位置、气候条件等因素限制，西北子群成员交流疏淡，其子群内部密度低于网络整体密度，数字经济联系纽带有待进一步加强。研究结论对于推动中国数字经济发展新格局的构建具有重要的启示意义。
随机森林方法研究综述
方匡南;吴见彬;朱建平;谢邦昌;随机森林(RF)是一种统计学习理论,它是利用bootsrap重抽样方法从原始样本中抽取多个样本,对每个bootsrap样本进行决策树建模,然后组合多棵决策树的预测,通过投票得出最终预测结果。它具有很高的预测准确率,对异常值和噪声具有很好的容忍度,且不容易出现过拟合,在医学、生物信息、管理学等领域有着广泛的应用。为此,介绍了随机森林原理及其有关性质,讨论其最新的发展情况以及一些重要的应用领域。
机器学习及其相关算法综述
陈凯;朱钰;自从计算机被发明以来,人们就想知道它能不能学习。机器学习从本质上是一个多学科的领域。它吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果。文章主要从统计学习基础的角度对机器学习的发展历程以及一些相关的常用算法进行了简要的回顾和介绍。
调查问卷的可信度和有效度分析
曾五一,黄炳艺关于调查问卷可信度和有效度的评价分析一直是国内进行问卷调查时被忽视的议题。文章对调查问卷的可信度和有效度的内涵及其相互关系作一些研究,并对国际上常用的一些统计评价分析方法及如何在SPSS统计软件包上实现的问题作扼要的介绍。
ESG表现、机构投资者偏好与企业价值
白雄;朱一凡;韩锦绵;ESG实践能否为企业创造价值、资本市场中的机构投资者是否存在ESG投资偏好，对这些问题的研究有助于企业认可、参与和践行ESG可持续发展理念。综合运用面板回归模型、面板Logit模型，基于沪深A股3 400家上市公司2013—2020年数据，引入机构投资者持股比例，探究ESG表现影响企业价值的作用机制，并在此基础上分析机构投资者是否存在ESG投资偏好。研究发现：(1)ESG具有价值创造功能，上市公司良好的ESG表现能够显著提升企业价值；(2)吸引机构投资者增持股份是上市公司通过ESG实践提升企业价值的途径之一，机构投资者持股比例在ESG影响企业价值的过程中存在部分中介作用；(3)机构投资者存在ESG投资偏好，在一定程度上能够容忍ESG表现良好的上市公司短期经营绩效低迷。以上结论均稳健。拓展性研究发现，ESG的价值创造功能在国有和非国有上市公司中未表现出异质性，而机构投资者ESG投资偏好在产权和产业方面均存在异质性，机构投资者更加青睐第二和第三产业以及非国有企业中ESG表现良好的上市公司。据此，提出加快ESG信息披露及监管标准的顶层设计、鼓励企业加强信息披露、培养中长期机构投资者的建议，该研究有助于构建和完善中国ESG发展生态圈，推动高质量发展。
研发投入、政府补助对企业创新绩效的影响研究
王羲;张强;侯稼晓;中国的人口红利逐渐减弱，制造业的缺点开始凸显。在此背景下，企业创新、落后工艺和产能变革等迫切需要得以改观，以期使制造业实现良性发展。选取692家A股市场制造业上市公司2015—2019年的财务数据，借助面板数据模型，研究了政府补助、制造业上市公司研发投入和创新绩效之间的内在关系。结果表明：政府补助、研发投入均与企业创新绩效成正相关关系。对于制造业企业来说，要通过建立健全补助事前调研制度、加大补助力度、加强补助资金监管和拓宽补助渠道等措施来提高政府补助对制造业企业创新绩效的作用；通过提高研发投入水平、建立完善内控制度和制定研发规划等发挥政府补助对企业创新绩效的推动作用。