亲贫困增长分析中的Shapley分解规则

亲贫困增长主要是指能够使贫困群体参与经济活动并从中得到更多好处的经济增长。本文把影响亲贫困增长的因素分解为经济增长效应、收入分配效应和贫困线变动效应,并纳入一个统一分析框架中,采用合作博弈理论中的Shapley分解规则证明了亲贫困增长分析中因素变动效应的完全分解过程,并用住户调查数据(1988-2007年)对中国农村和城镇的亲贫困增长状况进行了实证研究,以此作为制定具有瞄准功效的反贫困政策的有力依据。

信贷配给视阈下农户经营收入地区差异的阐释——基于收入回归的Shapley分解

基于1985~2013年31个省市的面板数据,在从金融制度视角对中国农户经营收入区域差异的变迁进行阐释的基础上,分析了信贷配给对农户经营收入的作用机理,构建了收入决定模型并进行了回归分析;进而利用基于回归方法的Shapley值分解,阐释了信贷配给的地区不均等对农户经营收入地区差异的影响。研究结果表明,农户经营收入地区差异变迁与农村金融制度改革密切相关;信贷配给对农户经营收入具有显著的负面影响,随着农村金融改革的不断推进,其影响程度不断降低;信贷配给对农户经营收入的影响存在地区差异,东部地区信贷配给对农户经营收入的抑制作用小于中西部地区;信贷配给的地区不平等对农户经营收入地区差异的贡献较大,在农村金融改革的活跃期尤为明显。

我国区域创新效率的影响因素——基于shapley分解

创新作为我国社会经济发展的源动力,发展创新实力是突出发展困境和解决主要矛盾的根本道路,也是改善区域发展质量和水平的要素。本文在过往研究的基础上,分析不同因素对于区域创新效率影响权重,以2008-2016年的我国31个省份及地区面板数据,运用数据包络分析方法(DEA)对区域创新效率进行测度,并在此基础上运用面板数据模型分析影响我国区域创新效率的影响因素,运用shapley分解方法分析各个影响因素对于区域创新效率影响的权重比例,根据数据分析结果因地制宜以缩小各地区区域创新效率的不均衡发展,为我国建立创新型国家战略提供理论参考。

农村金融发展对农民收入影响的地区差异研究——基于收入回归的Shapley分解

本文基于 2005~2016年30个省市的面板数据,阐释了农村金融发展现状和我国农民收入水平差异的变化,运用ECM模型、GLS和GMM估计方法进行实证分析,构建出最优收入回归模型;进而基于回归分析运用Shapley值过程分解以基尼系数衡量的地区农民收入水平的差距,阐释以农村金融发展为主的不同因素对于农民收入水平地区差异的影响。通过研究发现:农村金融发展对东中部地区农民收入具有促进作用,而对西部地区农民收入的影响不显著。与此同时,农村金融发展对于农民收入地区收入差异具有较大的影响,但这种作用的成效要低于农业机械化水平的影响。

基于回归Shapley值分解法的回采工作面瓦斯涌出量影响因素研究

随着开采深度的增加,井下环境变得愈加复杂,亟需明确各因素对回采工作面瓦斯涌出量变化的影响程度。通过基于回归的Shapley值分解法,确定各因素对影响回采工作面瓦斯涌出量的贡献率;通过SPSS统计分析软件对数据进行分析,确保所得数据符合应用多元线性回归分析的前提条件;通过stata统计分析软件,利用OLS回归方法对修正后的数据进行数学建模,建立回归方程;基于Shapley值分解法,将回归方程进行分解,利用验证组数据对分解结果进行验证。煤层赋存条件为超厚煤层且第四系地层以黄土为主的前提下,得出各因素对影响回采工作面瓦斯涌出量的贡献率为:煤层厚度>工作面推进速度>煤层瓦斯含量>煤层上覆基岩厚度,煤层厚度为影响回采工作面瓦斯涌出量的决定性因素;通过将煤层厚度、工作面推进速度、煤层瓦斯含量、煤层上覆基岩厚度归纳为自然因素与开采因素,得出自然因素为影响回采工作面瓦斯涌出量的决定性因素。

退耕还林工程对农户收入不平等影响的测度与分析——基于总收入决定方程的Shapley值分解

【目的】研究退耕还林工程对农户收入不平等的影响,以检验退耕还林工程目标的实现情况,为政府相关部门调整退耕还林工程后续政策及实施其他生态恢复项目提供决策依据。【方法】基于四川、河北、陕西等6省(区)15个案例县1 158个样本农户1995—2012年的平衡面板数据,考虑参与退耕还林工程的总体影响和边际影响,建立样本农户总收入决定方程;以基尼系数、泰尔-L指数和泰尔-T指数作为衡量收入不平等的指标,采用Shapley值分解法对样本农户的总收入决定方程进行分解,全面系统评估退耕还林工程对农户收入不平等的影响。【结果】经验性结果显示,样本农户是否参加退耕还林工程和参加退耕还林工程面积对总收入的影响均为正且在1%水平上显著。1999—2012年,样本农户是否参加退耕还林工程和参加退耕还林工程面积对总收入基尼系数的贡献率呈先升后降的趋势,贡献率最高为2008年,是否参加退耕还林工程和参加退耕还林工程面积的贡献率分别为3.04%和4.55%;在变化趋势上,退耕还林工程对样本农户总收入泰尔-L指数和泰尔-T指数的贡献与对基尼系数的贡献基本一致。【结论】实施退耕还林工程增加了样本农户的总收入,但拉大了样本农户的总收入不平等。因此,就生态恢复工程对农户收入不平等可能产生的影响而言,有必要引起高度关注,实现生态恢复、农民增收与分配公平的多赢。

我国高校生均经费支出省际差异的再分析——基于shapley值分解的方法

本文基于1999—2011年数据的研究表明,我国高校生均教育经费支出的省际差异以2005年为拐点呈现先扩大后缩小的趋势,在校生规模、区域政府财力、政府教育投入意愿、高等教育倾斜度、区域创新能力和城镇化水平是影响省城高校生均教育经费支出的因素。shapley值分解显示,政府财力对高校生均教育经费省际差异相对贡献率呈下降趋势,高等教育倾斜度和区域城镇化水平的相对贡献率上升。政府教育投入意愿成为缩小省际差异的推动力量。为此,可从加强中央财政对高等教育滞后转移支付力度、发挥国家区域发展战略的政策红利、健全高等教育与社会发展的良性互动机制以及防控高等教育资源空间虹吸现象等方面推动高等教育财力资源的均衡化配置。

中国资源型城市城镇化发展差异的解释——基于Shapley值分解方法

研究目的:分析经济、社会、产业、空间、公共服务和生态环境6个方面的影响因素对资源型城市城镇化发展水平差异的贡献度。研究方法:固定效应模型、Shapley值分解法。研究结果:(1)第三产业增加值占GDP比重是形成各资源型城市城镇化差异的主要原因,其平均贡献率为97.79%,其次资源型城市城镇化水平差异化还受到财政支出占GDP比重的影响,平均贡献率为13.71%,人口密度、第三产业就业和人均拥有道路面积也是资源型城市城镇化水平差异化的原因,但贡献率较小,分别为0.51%、0.24%和0.03%;(2)工业二氧化硫排放量、人均GDP和第二产业增加值占GDP比重对资源型城市城镇化发展水平差异化的贡献率为负,是缩小资源型城市城镇化水平发展差异的因素。研究结论:随着经济增速的放缓及工业结构的调整,各影响因素对资源型城市城镇化的发展贡献度不同,即形成资源型城市城镇化水平差异化的主导因素具有动态性。

我国区域科技发展差异的解释——基于专业化分工理论和shapley分解的研究

为了揭示区域间科技差距的原因所在,以专业化分工理论为基础,建立了一个动态层级式科技发展模型。结合1997-2007年面板数据,运用shapley值分解方法对中国区域科技差异进行分解。研究结果发现:(1)R&D研究人员数量和市场结构(市场化指数k)对区域科技发展影响较大;(2)区域间的国家R&D经费投入,研究人员数量以及地方政府的科技拨款对形成区域间科技差异的贡献较大;(3)地方政府的科技拨款对区域间科技差异贡献率有上升趋势,而R&D经费的科技差异贡献率却趋于下降。

中国寿险业区域发展均衡性研究——基于shapley值分解法

运用2003—2012年的省际面板数据,建立了中国寿险业区域发展差异的回归方程。研究发现,教育水平和社会保障覆盖率的省际差异对于中国寿险业的区域发展差异不存在显著影响,中国寿险业区域发展的差距呈现缩小趋势。基于回归方程,对中国寿险业区域发展差异进行了不平等分解,结果显示,各地区经济发展水平和城镇化水平是其寿险业发展差异的关键因素;区域金融业的发展差异对区域寿险业的影响,随着各地寿险业的不断发展而愈发明显。最后针对研究结论提出了相应的对策建议。

中职教育生均经费支出省际差异及其影响因素研究——基于Shapley值分解的方法

基于2009-2019年31个省份面板数据的研究表明,我国中职教育生均经费平均水平虽在不断提高,但省际差异依然不断扩大,且东中西部地区内部差异更大。Shapley值分解显示,在校生规模、产业结构、地方财政能力、经济发展水平是造成省际差异的重要因素,而后两个因素对省际差异的贡献率有所下降,在校生规模、地方政府对中职教育的努力程度和倾斜度对省际差异的贡献率上升。为此,可从构建合理的政府分担机制、出台国家最低生均拨款标准、加大中央政府转移支付力度以及调整中职在校生规模以满足产业结构需求等方面实现中职教育资源配置的均衡化。

中国资本外逃的影响因素分析——基于分位数回归与Shapley值分解

基于1987~2016年度数据,采用分位数回归以及Shapley值分解方法,分析了中国资本外逃的影响因素并得出如下结论:第一,在0.1以及0.9分位点处,各影响因素的显著性相较于普通最小二乘回归(OLS)均有所提高,但在0.5分位点处,各影响因素均不显著。第二,在国内拉动因素中,GDP的增长率、外商直接投资以及政府财政赤字会对我国资本外逃产生正向影响;通货膨胀率、中美利差以及广义货币供应量对我国资本外逃产生负向影响;人民币汇率预期在低分位点处对我国资本外逃产生负向影响,在高分位点处对我国资本外逃产生正向影响。第三,在国际推动因素中,国际市场的流动性与美元指数的变化率对我国资本外逃均产生正向影响。第四,从对资本外逃影响的贡献度上看,国际因素对我国资本外逃的贡献度均高于国内因素,其中美元指数的变化率最高,而在国内因素中,外商直接投资对我国资本外逃的影响度最高,GDP的增长率对我国资本外逃的影响度最低。

中国居民收入差距中机会不均等因素的测度与分解研究

消除机会不平等是保障社会公平效率的重要抓手。充分考虑环境因素与努力因素对于我国居民收入不平等的影响,借助Roemer的“环境-努力”二元分析框架,运用CGSS2017-2021数据、MLD指数测度中国机会不均等的程度,利用shapley值分解测算机会不均等中各环境变量占比。结果显示:中国机会不均等程度在42.0%-46.6%之间,且逐年递增;性别、年龄、居住地、出生地和户籍等环境变量对于机会不均等的贡献较大,总体影响在39%-52%之间。研究表明,政府应当构建机会平等的社会体系,提高努力的回报,降低劳动力迁移成本,精准定位教育资助人群,鼓励流动人口代际定居。

中国城市产业承载力的影响因素及分解研究

城市产业承载力提升对于解决城市发展面临的资源环境瓶颈、提升城市发展质量、推动城市可持续发展发挥着重要作用。基于2007-2016年280个地级市数据,利用面板模型和Shapley分解方法量化分析城市产业承载力的影响因素及其相对重要程度,结果表明:基础设施、科技创新、环境质量和就业状况均对城市产业承载力具有促进作用,而科技创新是城市产业承载力增长的主要推动因素;基础设施、环境质量和就业状况对城市产业承载力的现状和潜力指数均具有促进作用,基础设施和科技创新则对提升城市产业承载力禀赋有较高的解释度。此外,各因素对城市产业承载力的影响有显著的区域差异。

黄河流域绿色技术创新时空格局及其影响因素分解

基于黄河流域2003—2018年绿色技术专利申请数据,运用空间分析和计量模型探讨绿色技术创新的时空格局及其影响因素,研究发现:(1)黄河流域绿色技术创新规模不断扩大,区域差异逐渐缩小,高值区域主要分布在山东半岛、郑州、西安等城市化地区;(2)地区经济规模、产业结构、开放水平、基础设施水平、创新活力、市场化水平、财政环保支持力度等因素对黄河流域绿色技术创新具有正向影响;(3)Shapley分解结果表明,黄河流域绿色技术创新主要受经济发展、创新环境和政府行为影响,环境污染对绿色技术创新的影响相对较弱,这种影响机制具有明显的空间异质性特征,从上游到下游经济发展的影响贡献率梯次降低,而创新环境的影响贡献率逐步提高。

试论贫困分解的三类方法

阐述贫困分解的方法及分解方法的比较,目的在于总结贫困分解方法的主要成果。有关贫困分解的方法,大致可以分为以下三类:路径依赖型的、分解不完全带有残差型的、完全分解型的。

试论贫困分解的三类方法

阐述贫困分解的方法及分解方法的比较,目的在于总结贫困分解方法的主要成果.有关贫困分解的方法,大致可以分为以下三类:路径依赖型的、分解不完全带有残差型的、完全分解型的.

中国城镇居民区域消费差异的因素分解

本文通过收集我国2004-2015年省际面板数据,建立固定效应模型,对我国城镇居民区域消费的影响因素进行了定量分析,并运用Shapley值分解方法分解了这些因素,得出结论如下:城镇居民人均可支配收入、城镇化率、幼儿抚养比、地区固有因素和医疗保健支出比对区域消费影响显著,失业率、老年抚养比对区域消费影响不显著;各因素对我国城镇居民区域消费差异的贡献度,按从大到小的排序为:城镇居民人均可支配收入、地区固有因素、城镇化率、幼儿抚养比、医疗保健支出比。

我国中老年人健康的机会不平等——来自机器学习的新证据

伴随着我国老龄化进程的不断加快,老年人健康不平等问题变得越发突出。基于2011—2018年中国健康与养老追踪调查数据,使用线性回归、条件推断树和条件森林三种估计方法,对我国45岁及以上中老年居民健康(适应负荷和自评健康)的机会不平等进行测度,并对各变量在健康机会不平等的相对贡献大小进行度量。结果表明,适应负荷与自评健康的机会不平等相对值分别介于3.21%—7.76%与5.15%—10.44%之间,人口学特征(年龄和性别)和儿时社会经济条件均为造成适应负荷和自评健康机会不平等的主要因素。与线性回归结果中出生地区/省份是最重要的影响因素不同,两种机器学习的估计结果表明,人口学特征与儿时社会经济条件是造成适应负荷机会不平等的两大诱因。研究证实基于条件森林的健康机会不平等测度效果优于传统的线性回归,这一研究结果对于使用单个客观健康指标、调整可观测的环境变量之后依然是稳健的。健康的机会不平等是隐藏于健康不平等背后的深层原因,而针对我国中老年人健康机会不平等的综合评估对于帮助老年人有效减少健康不平等的公共政策的出台具有重要的现实意义。

谁对本科师范生的就业结果影响更重要?——基于机会不平等理论视角的分析

师范生是我国基础教育高素质教师队伍的主要来源,对其就业结果的关注有助于师范生在职业准备期进行更加充分的就业准备。通过机会不平等理论的“环境—努力”分析框架,对安徽省2022届12306名师范类毕业生进行整体调查,检验了不同因素对就业结果的影响效应。研究表明,环境因素中,个体特征对就业落实、职业选择影响更显著,而家庭背景对岗位性质影响更显著;努力程度因素中,就读经历和在校表现对就业落实、职业选择及岗位性质均产生显著影响。进一步通过Shapley值分解发现,环境因素中的户籍、性别分别对就业落实、职业选择影响最大,贡献度为52.20%、31.42%;努力程度因素中的院校层次对岗位性质影响最大,贡献度为53.87%。基于此,研究从政府、高校及个人角度对实现本科师范生更加充分、更高质量就业提出三点建议。