我国金融支持技术创新的两阶段效率——基于TSC-DEA模型的检验

本文基于技术创新的阶段性特征,将金融支持技术创新的过程划分为科技产出和经济产出两个阶段,运用TSC-DEA模型对1998—2016年我国金融支持技术创新的两阶段综合效率、纯技术效率和规模效率进行了整体和区域测度,并计算出了两阶段创新效率的省级分布均值。结果表明,我国金融支持技术创新的整体效率保持平稳,科技产出阶段整体效率高于经济产出阶段;科技产出阶段创新效率受地理区位和经济水平影响较大,经济产出阶段创新效率则没有明显区域差异;在科技产出阶段,东部地区双高型省份较多,能够形成区域创新集聚区;在经济产出阶段,各省份创新效率模式分布均匀,没有明显的区域集聚现象。

基于支持向量回归的通胀预期及对中国混合学习菲利普斯曲线的实证研究

在借鉴适应性学习预期通过每期不断纳入新信息所刻画的学习机制的基础上,本文提出了基于支持向量回归(SVR)的学习预期,并将SVR通胀预期引入菲利普斯曲线,以构建带学习预期和理性预期的混合学习菲利普斯曲线。在对SVR通胀预期进行测度的基础上,本文利用2001.I-2014.IV的季度数据,对我国混合学习菲利普斯曲线进行实证分析,并与其他预期增广的菲利普斯曲线进行对比分析。