期刊信息
主管单位
陕西省教育厅
主办单位
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
地址 陕西省西安市小寨东路64号
邮编 710061
微信公众号
数字出版平台
网站访问量
混频变系数分位数模型及其在风险预测中的应用
王江涛;金武;刘洪;周希瑀;基于金融市场风险演变特征分析,融合低频趋势变量和高频交易信息,提出一类混频变系数分位数模型进行风险预测。该模型具有如下特征:首先,新模型既是现有参数型混频数据处理方法在半参数方向上的扩充,又是普通变系数分位数模型在分析混频数据方面的拓展。混频变系数分位数模型将系数设计为低频趋势变量的函数,既能在处理混频数据时发挥变系数模型的优势,克服现有参数型混频数据处理方法可能存在的模型误设问题,又能为在普通变系数分位数模型框架下利用混频数据信息提供途径。其次,新模型能充分利用混频数据信息,合理刻画风险演变规律的动态特征,具有更好的预测表现。多个模型预测结果的对比显示,新模型能更加准确地预测出风险,而且这种优势在中长期风险的预测方面更加明显。第三,新模型中系数的估计量具有独特结构的渐近方差。与传统变系数分位数模型相比,新模型系数局部线性估计量的渐近方差中多一项,主要因数据间存在混频现象而导致的,理论分析和模拟检验对此进行详细说明。新模型的提出,既是对现有混频数据处理方法和变系数分位数模型的有益补充,又能够充分利用混频数据信息预测中长期风险,进而为有效防范和化解风险提供技术支持。
“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。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“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;进一步地,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的精确性,为国家统计局修订经济统计数据提供参考。
数字技术创新与经济高质量发展空间网络关联
李素芳;宋路遥;李小平;“十五五”时期,中国经济高质量发展进入攻坚阶段,数字技术创新成为驱动经济结构转型和释放发展动能的关键力量。基于时空极差熵权TOPSIS法和贝叶斯TVP-VAR频域网络模型,测算不同频域下中国经济高质量发展的空间网络关联,并结合国家知识产权局专利数据库,考察数字技术创新对空间网络关联的影响及作用机制。研究结果表明:相比于短期,长期与全周期的空间网络结构较相似,经济高质量发展在省际间的空间溢出效应存在显著的滞后性。中国可被划分为三大功能区块:东部地区为“主辐射”区块;中部地区在区域联系中发挥“桥梁”和中介作用;西部地区则为“主受益”区块。数字技术创新显著增强区域间经济高质量发展的空间联系,其作用主要体现在长期维度下,并在中心省份和非资源型省份中更为显著。机制分析表明,一方面数字技术创新通过促进生产要素跨区域流动影响空间网络关联,另一方面新型数字基础设施的发展进一步放大了数字技术创新对空间网络关联的促进效应。因此,应健全差异化区域协同政策体系,强化生产要素跨区域流动与数字基础设施协同建设,完善区域创新协同长效激励机制,持续提升经济高质量发展的空间联动效应。
农业新业态产业集聚态势与影响因素分析：基于要素结构视角
赵路犇;董铠进;林海;梁栋;数字技术与传统农业深度融合所形成的农业新业态产业,在推动传统农业转型升级、保障农业可持续发展方面发挥着日益重要的作用。以产业内企业经营类型与经营范围为判定标准,对2000—2024年中国各区县农业新业态产业集聚水平进行了测算,考察了农业新业态产业的区域分布特征与集聚态势。采用聚类分析算法和分位数回归模型,探讨了要素禀赋结构对农业新业态产业集聚水平的重要作用以及该作用在不同集聚分位上所呈现的异质性。结果表明:观测期内各区县农业新业态产业集聚水平不断上升,并逐步展现多极化分布特征。在区域分布上,农业新业态产业呈现向以中东部、长三角、珠三角为代表的资本密集区集聚的特征,土地要素密集区域的集聚程度相对较弱;进一步分析表明,要素结构是影响农业新业态产业集聚活动的重要因素,相对充足的资本要素是推动农业新业态产业集聚的最重要因素,劳动要素的重要性优于土地要素;要素结构对不同分位农业新业态产业集聚水平的影响具有明显的异质性。随着集聚水平的上升,资本要素对农业新业态产业集聚活动的重要性得到进一步提高。因此,各地方政府应结合本地实际禀赋特征制定农业新业态发展策略,避免盲目转型造成的资源错配问题。同时,通过培育区域性的高水平技术扩散极,促进农业新业态产业的协同发展,形成优势互补的新型产业集聚格局。
制度型开放与企业劳动收入份额:理论模型与经验证据
杨航;艾小青;自由贸易试验区作为制度型开放的“试验田”,通过扩大开放和释放制度红利会对国内劳动收入份额产生重要影响。通过改进Diamond-Mortensen-Pissarides框架构建理论模型,分析自贸区政策对企业劳动收入份额的影响,并采用交叠双重差分模型进行实证检验。研究发现:设立自贸区对企业劳动收入份额具有显著的提升作用,该结论在应用工具变量法、异质性稳健估计量等开展稳健性检验后依然成立。机制分析表明,自贸区建设会通过促进市场竞争、抑制资本深化、减轻税费负担及降低管理成本提升企业劳动收入份额。从企业异质性看,自贸区建设对劳动密集型企业、中小企业和低生产率企业的劳动收入份额具有更强的促进作用;从行业异质性看,自贸区建设对油气、生物医药、融资租赁、全球维修等重点开放行业的企业劳动收入份额的促进作用更加明显;从区域异质性看,东部沿海和内陆地区的自贸区显著提高了企业劳动收入份额,而对沿边地区并无显著的促进作用。进一步分析发现,人工智能技术和数据要素利用均会削弱自贸区建设对企业劳动收入份额的提升作用;自贸区建设会提高企业人均工资和普通员工平均工资,并降低管理层平均工资和缩小企业内工资差距。研究结论从制度性成本渠道丰富了自贸区建设影响劳动收入份额的机制分析,为推进共同富裕和中国式现代化提供了政策启示。
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。