泡沫经济危机动态预警研究——基于房地产市场国际经验数据

泡沫经济是一个分阶段,不同阶段互相转化的动态过程。本文首先对泡沫经济的发展过程进行了分析和识别。在此基础上,为了描述经济状态由平稳发展,到资产价格泡沫,最后演化为泡沫经济的动态转变过程,建立了潜在动态有序logit模型将泡沫经济动态演化的不同阶段联系起来,进而得出不同阶段的阈值;同时构建预测模型对经济状态进行预测,通过与阈值进行对比得到预警结果。本文选取了7个经济指标,获得1996年到2016年36个国家的平衡面板,共计756个年度-国家观测值,以此为实证样本。结果表明,本文提出的潜在动态有序模型和预测模型可以有效地刻画经济状况的动态变化,并且实现动态预警系统的递归更新和实时预测。

我国农户贫困动态演变影响因素分析——基于CHNS家庭微观数据的研究

动态贫困研究是从中长期考察家庭贫困状态,关注家庭贫困状态的脆弱性与发展演变。采用CHNS家庭微观数据,通过对我国农户动态贫困的研究发现:男性户主、年轻户主、人口规模较大、低人力资本、人均使用耕地面积越多的家庭,在一段时间内多次贫困发生概率较大;此外,我国农户动态贫困还表现出较强的区位特性。减贫政策应该从以下四方面改进:一是细分农村贫困人口类型,实施有针对性的扶贫政策;二是建立贫困家庭教育技能补贴制度;三是帮扶贫困地区开展非农或高附加值农业经济;四是建立有区域特征的扶贫开发机制。

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles,SAV)的使用意愿模型并分析其影响因素,通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿;采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分,以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型;提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法,并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1,2,3元/km)下的使用频率有显著影响;使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行;公众期望以1元/km或2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.

河南省县域贫困程度及影响因素分析

贫困地区的地理识别,是区域扶贫政策精准、有效实施的前提。以经济指标衡量河南省县域相对贫困程度,并借助有序logit回归模型分析社会经济发展、自然条件、区位交通、历史基础4类变量16个影响因子对区域贫困状况的影响程度。分析发现,河南省县域综合经济发展水平存在较大的区域差异,经济发展水平相对较低的县域多分布在豫西和豫东南,且区域内存在部分潜在贫困县。回归分析结果表明,工业化水平、居民储蓄水平、气温、湿度、到最近城市的距离、国道道路密度、期初经济水平7个因子对县域贫困程度影响显著。地区扶贫政策实施过程中,在重视经济因素的减贫效应时,也应重视自然因素的致贫效应,政府主导,因地制宜,逐步实现区域协调发展。