“老漂族”长期定居意愿研究——基于成功老龄化的框架

基于成功老龄化的框架,定量分析老年流动人口长期定居意愿的现状及影响因素,并探求其内在的影响机制。将成功老龄化分解为经济因素、社会融入因素和健康因素三个维度,以老年流动人口长期定居意愿为因变量,基本人口特征、人口流动特征为控制变量,逐层纳入经济因素、社会融入因素和健康因素作为自变量,构建三个多变量的回归模型。实证结果与三个假设基本吻合:老年流动人口长期定居意愿与经济因素、社会融合因素、健康因素均存在显著相关性,经济宽裕、积极参与社交活动、身体健康的老年流动人口在当地长期定居的意愿更强;分流动原因、分户籍进行了稳健性检验。分样本回归估计结果与全样本结果基本一致。在人口快速老龄化背景下探索老年流动人口的长期定居意愿及内在机制,积极实现配套实施的完善,为有效应对人口老龄化、保障老年流动人口基本权益以及维系流动家庭的和谐稳定,具有重要意义。

中国城镇失业决定因素的实证分析——基于CHNS面板数据

采用CHNS面板数据和随机效果单位概率模型分析决定我国城镇失业率的主要因素。16-26岁青年失业率决定因素的实证结果显示:年龄的增加会降低失业概率,年龄对失业概率的边际效果较大;从教育水平变量的估计结果来看,和小学和初中毕业的劳动力相比,高中、中专毕业劳动力的失业概率较高,但是大专以上毕业的劳动力的失业概率却没有什么明显变化。全样本实证结果显示:年龄的增加会降低失业概率,但是降低的幅度会越来越小;男性、未婚、教育水平低、西部、调查失业率高、自雇就业比率和工业占产业比高的地区,劳动力的失业概率相对较高。

Probit模型的Bayesian分析及应用

针对二值Probit模型中的参数估计问题,采用随机游走M-H算法对Probit模型进行贝叶斯分析,在获得模型参数的后验经验分布的基础上给出参数的具体抽样策略。模拟实验显示:对于中小型样本,在最小后验均方误差准则下获得的参数的估计值接近真实值。对我国2000-2016年外汇实际数据分析表明:目前经济基本面指标表现良好,发生外汇危机的可能性较小。