共同富裕视域下相对贫困测度与标准设定——以重庆市为例

治理相对贫困是扎实推进共同富裕的重要举措。文章借鉴国内外相对贫困设定标准,采用收入分布微观数据模拟方法,还原2013—2020年重庆市城乡微观收入数据,测算和比较不同标准下重庆市的相对贫困情况,并对后扶贫时代重庆市相对贫困标准设定及治理给出建议。研究结果表明:第一,在3.2美元和5.5美元贫困标准下,重庆市城镇绝对贫困接近消失,农村减贫显著;第二,在“城乡一条线”方式下,相对贫困人口主要集中在农村,在“城乡两条线”方式下,城乡相对贫困均得以充分体现;第三,农村居民60%、城镇居民40%的人均可支配收入中位数适合于新时代重庆市相对贫困标准设定。上述结论对新时代治理重庆市城乡相对贫困和推进共同富裕具有重要启示。

数字普惠金融与城乡收入差距——基于重庆37个区县面板数据的实证分析

基于2016—2020年重庆37个区县的面板数据,采用面板模型实证分析数字普惠金融发展对重庆城乡收入差距的影响。研究发现:一是近年来重庆不同地区城乡收入差距均有显著下降趋势,城乡收入差距有所缩小,但不同区县城乡收入差距差异仍然较大,经济发展水平越高,城乡收入差距越小。二是数字普惠金融能显著缓解重庆城乡收入差距,但不同维度指数的作用差异明显,覆盖广度对城乡收入差距的影响作用最大,数字化程度次之,使用深度影响作用最小。三是数字普惠金融发展对缓解重庆各区域城乡收入差距的影响作用具有明显的区域异质性,经济发展程度越低,数字普惠金融对缓解城乡收入差距的影响作用也就越大。基于上述结论提出了新发展阶段持续改善重庆城乡收入差距和促进共同富裕的政策建议:加快数字金融基础设施建设;数字普惠金融产品的开发和设计要多样化;推进数字普惠金融发展,着力推进“金融共富”。

基于双策略协同进化的QPSO算法及其应用

为更好地提升量子粒子群优化算法(QPSO)的局部挖掘和全局搜索能力,提出了一种改进的QPSO算法(DSQPSO)。在改进算法中引入了双策略协同进化的思路调整粒子的位置更新公式。为充分体现个体粒子挖掘的优势和群体共同引导的特点,提出了两种吸引点构造的思路,做到个体和种群更好地融合以及信息的互通;分别考虑了最优平均位置与全局最优和粒子的历史最优之间的联系,对粒子搜索范围作出了重新定义;此外,在迭代过程中,借助随机扰动机制对全局最优位置进行调整,以保持种群的多样性。通过18个测试函数将DSQPSO算法与PSO、QPSO、RQPSO和LQPSO四种算法在收敛精度和鲁棒性方面进行对比;进而在两个具体的工程优化问题上,应用改进算法与八个智能算法进行了寻优结果比较。实验表明DSQPSO算法无论在基准测试中还是在工程应用上,其计算精度和收敛效果均有明显优势。

“双碳”目标下我国旅游生态效率空间网络结构研究

基于“双碳”目标,将节能减排的观念引入生态与旅游融合发展的理论框架,基于Super-SBM模型测算2004-2019年我国30个省(区、市)旅游生态效率,综合空间网络探究我国旅游生态效率网络结构特征。结果表明:我国省域旅游生态效率均值呈现先显著上升后稳定波动的变化态势,省域间存在正向的空间相关性且联系度较高;我国省域旅游空间关联网络复杂,符合幂律分布呈现出无标度特征,区域特征明显;“双向溢出”板块、“经纪人”板块内部存在旅游生态关联,其余板块空间关联度有待加强。指出了加强旅游资源规划与管理、提升管理水平、强化环境保护意识和加强跨区域合作,有助于提高“双碳”目标下我国旅游生态效率区域均衡,并实现可持续发展的目标。

数字经济发展对产业结构升级的影响机制研究

数字经济与产业发展深度融合是实现新时代中国经济高质量发展的重要驱动力量。基于2015—2018年中国288个城市面板数据,构建双向固定效应、中介效应和调节效应三种回归模型,实证检验并探讨了数字经济发展对城市产业结构水平的影响及内在机制。研究发现:数字经济发展与产业结构高度化水平呈正相关,且能抑制产业结构偏离均衡状态,提高产业结构合理化水平,在一系列稳健性检验之后这一结论仍然成立;同时,数字经济不仅能促进产业结构发展,还能通过提高居民消费和激励城市研发创新两种间接路径对产业结构转型升级产生积极影响;此外,数字经济对产业结构水平的影响还受到地方政府干预行为的调节作用,在地方政府合理的行政管理下,数字经济对产业转型升级的积极作用更为明显;最后,数字经济发展对产业结构水平的提升作用具有区域异质性和城市规模异质性,在中西部地区和特大城市对于促进产业结构转型升级的效果更为明显。本研究为国家进一步加快数字化发展、规范地方政府行为、制定精准的产业政策提供科学决策依据,有利于缩小数字经济发展和产业结构水平的区域差异。

改进的QPSO算法在自融资投资组合中的应用

针对量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法的缺陷,提出了一种基于Lévy飞行策略和混合概率分布的改进量子粒子群优化(Hybrid Quantum Particle Swarm Optimization,HQPSO)算法。在算法的设计中,借助Lévy飞行策略对粒子位置的迭代公式进行更新,用于改善算法的局部收敛精度,增强其全局探索能力。另外,考虑到迭代后期的早熟问题,在势阱模型中引入了指数分布和正态分布相结合的混合概率分布,帮助算法及时逃离局部最优。基于16个基准函数的测试结果表明,HQPSO算法在收敛精度和鲁棒性上比其他几种算法表现更好。最后,将改进的QPSO算法应用到自融资投资组合模型的求解中,其数值结果与差分进化、粒子群优化算法和量子粒子群优化算法相比,HQPSO算法展现出更好的可比性和优越性。

带非局部扩散项的一般性霍乱模型的行波解

本文研究一类具有一般性的带非局部扩散项的霍乱模型,用不同的函数表示人与人之间以及人与环境之间的发生率,以及霍乱病菌的增长函数.当R0>1,c>c∗时,通过构造上下解函数,结合Schauder不动点定理讨论该模型行波解的存在性,再构造Lyapunov函数讨论行波解的渐近性.当c<c∗时,通过双边拉普拉斯变换和Fatou引理证明该模型行波解的不存在性.

人口普查净覆盖误差估计研究

本文在对双系统估计量进行从理论到实践解读的基础上,建立基于抽样登记和人口移动的双系统估计量,并进行了实证分析。分别采用文献解读法、比较分析法和数理模型法,研究捕获-再捕获模型与双系统估计量的数量逻辑关系,事后计数调查的抽样设计,双系统估计量的性质、构成元素的选择,以及均方误差估计。研究结果表明,构造双系统估计量不能忽视事后计数调查时点与人口普查标准时点之间的人口移动;在选择双系统估计量时,要在获取数据便利程度和估计精度两方面综合权衡比较;在计算总体的双系统估计量抽样方差时,应同时计算各同质人口层的抽样方差和协方差。本文创新之处在于,全面系统地论证双系统估计量的构造原理,从数据上比较事后计数调查三种人口构成法下双系统估计量精度,为我国人口普查误差估计提供参考。

基于惩罚最小绝对偏差的部分线性空间自回归模型的稳健变量选择

结合B样条逼近以及工具变量调整技术,并利用惩罚最小绝对偏差方法,对部分线性空间自回归模型提出了一种稳健变量选择方法.理论上证明了所提出的变量选择方法可以相合地识别出模型中的重要协变量和不重要协变量,并给出了所得正则估计的收敛速度.所提出的变量选择过程对模型中的参数分量和非参数分量的估计可以一步同时完成,避免了非参数分量的估计对参数分量变量选择的影响,因此具有较好的稳健性和有效性.

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于Bert股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。首先,采用Bert自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。以华银电力(600744.SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了8.63%,预测收盘价的回归指标F_(MAPE)、F_(RMSE)分别下降了23.59%、22.9%,R^(2)提高了8.11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。

共同富裕目标下中等收入群体的界定标准与测度

文章基于非参数高斯核密度、收入空间法等计量模型,研究中等收入群体的界定标准,并测算与分析中国中等收入群体的比重,分析中国不同收入群体的现状。研究发现:中国中等收入群体的比重在2010—2018年总体呈下降趋势,低、高收入群体总体呈波动性上升趋势;中国城镇和农村中等收入群体比重在2010—2018年总体均呈波动性下降趋势,且农村中等收入群体比重的下降趋势比城镇的下降趋势更明显;西部地区、中部地区和东部地区的中等收入群体比重在2010—2018年总体呈波动性下降趋势,尤其是中部地区中等收入群体比重下降的变化趋势最明显。

基于部分线性面板数据模型的碳排放分析和预测研究

运用部分线性固定效应面板数据模型对碳排放进行分析和预测。以2014—2018年中国各省(区、市,不含西藏、港澳台)的面板数据为样本,选取10个对碳排放有显著影响的解释变量,首先采用主成分分析法进行降维处理,再利用得到的主成分拟合部分线性固定效应面板数据模型,采用指数平方损失估计方法对模型的参数分量和非参数分量进行估计,接着对中国各省(区、市)2019年的碳排放量进行预测,通过与线性回归模型进行比较并得出结论。

一类带凹凸项的椭圆型偏微分方程解的存在性

该文主要研究全空间上的一类带有凹凸项的椭圆型偏微分方程:-(a+b∫R^(3)K(x)▽u^(2)d x)div(K(x)▽u)=μK(x)g(x,u)+K(x)f(x,u),x∈3,其中K(x)=exp{x^(2)/4}为权函数,非线性项中的函数g,f为连续函数。在给定非线性项g,f一些恰当的条件下,利用山路定理讨论并证明了一类带有凹凸项的椭圆型偏微分方程无穷多解的存在性。

一类双函数系数ARCH-M模型的经验似然估计

针对一类双函数系数自回归条件异方差-均值(ARCH-M)模型的估计问题,提出一种基于经验似然的估计方法;在该估计方法中,所提出的模型允许金融时间序列的风险效应和收益效应同时为某一变量的函数结构,可以有效地刻画金融时间序列的风险和平均收益之间的关系,具有较广的适应性;同时,与经典矩估计法和极大似然估计法相比,基于经验似然的估计方法具有独特的优势,可以充分考虑金融序列的异方差性,并且所构造的置信区间不涉及任何渐近方差的估计,因此具有较好的稳健性和有效性;在一些正则条件下,对所构造的经验对数似然比统计量及函数系数估计量的渐近分布进行了理论分析;结果表明:关于风险效应函数系数和收益效应函数系数的经验对数似然比统计量均渐近收敛于中心卡方分布,同时函数系数估计量渐近收敛于正态分布;进而对风险效应函数系数和收益效应函数系数分别构造了相应函数系数的逐点置信区间。

人口数目估计中的独立双系统估计量研究

利用存在统计相依关系的两份人口登记名单构造的非独立双系统估计量是目前估计总体实际人口数的前沿方法。该估计量由最初用于估计一个区域内的野生动物数目的捕获-再捕获模型移植而来。非独立双系统估计量的一个明显缺陷是低估总体实际人口数。用独立双系统估计量替代非独立双系统估计量属于人口数目估计领域的理论创新研究。采用数理分析与实证分析相结合的方法研究独立双系统估计量及其方差估计量。为便于读者理解,通过一个实证案例全面演示了独立双系统估计量的计算过程。研究表明,独立双系统估计量所估计的人口数平均接近于实际人口数,建议在未来人口数目估计中应用独立双系统估计量。

影响中等收入群体比重的宏观因素及城乡差异

为了探讨中国中等收入群体比重的宏观影响因素的城乡差异,文章以相对标准界定中等收入群体,利用宏观统计数据测度2000—2018年分城乡的中等收入群体比重,进一步对比分析影响城乡中等收入群体比重的宏观因素。结果显示:城乡中等收入群体比重的宏观影响因素存在明显差异;着眼于缩小收入差距的收入分配政策同时有利于提升城镇和农村的中等收入群体比重,但提升农村中等收入群体比重的力度更大,效果更明显;国家财政政策对提升城镇中等收入群体产生了积极的影响,而对提升农村中等收入群体稍显不足。

基于惩罚逻辑回归的乳腺癌预测

本文采用惩罚逻辑回归方法,利用威斯康星大学的乳腺癌数据对乳腺肿瘤进行预测。首先选取与乳腺癌相关的10个指标作为自变量,接着采用逻辑回归、LASSO惩罚逻辑回归、L_(2)惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归作为分类器,利用75%的数据集作为训练集建立模型,最后利用25%的测试集、混淆矩阵和ROC曲线评估不同模型的预测精度。结果表明,LASSO惩罚逻辑回归的预测表现最好,预测精度达到97.18%;弹性网惩罚逻辑回归的预测表现随着α的增大发生变化,特别当α=0.9时,预测精度达到97.18%,与LASSO惩罚逻辑回归的预测表现一样好;L_(2)惩罚逻辑回归的预测表现排第3,逻辑回归表现最差。因此,在乳腺肿瘤诊断中可借助LASSO惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归提高诊断精度。

人口普查多报估计研究

人口普查不可避免地发生多报,包括普查目标总体内的重报及目标总体外的误报。线性多报率指标估计量是目前一些国家估计普查多报的主流方法。该方法存在的明显缺陷是未利用辅助变量,影响抽样估计精度。针对这一问题,提出构建比率多报率指标估计量的研究目标。为实现目标,采取分层二重抽样、文献解读和现场调查相结合的研究方法。为便于读者理解研究内容,利用收集的样本普查小区的微观实际数据资料进行实证分析。研究发现:判断一个人为多报人口的核心标准是不属于目标总体,而不是地址登记错误;基于分层二重抽样的比率多报率指标估计量适合于普查多报率估计;比率多报率指标估计量比线性多报率指标估计量的抽样估计精度要高;不能忽视普查目标总体外误报人口的存在,否则会低估普查多报人口数;不能混淆普查目标总体内的重报和目标总体外误报人员的重报。研究意义体现在三个方面:一是建立起一套全新的、具有可操作性的、体现普查多报特点的人口普查多报率指标体系及其估计理论体系,可改进或完善现行的普查多报估计率理论。二是根据该体系从不同视角对普查多报进行全方位分析,揭示了普查多报的深层次原因,为改进下次普查操作方法提供参考依据。三是研究成果有望应用于我国2030年人口普查多报估计,实现科学研究服务于社会需要的目标。

基于设计效应的人口普查质量评估调查样本量测算

每次人口普查登记及复查工作结束后,政府统计部门都要进行针对人口普查登记质量的大规模抽样质量评估调查。抽样单位通常是某个小范围的地理区域,如中国的普查小区。这项调查的初始工作是测算全国样本总量。有些国家主观确定和分配样本总量,使样本缺少代表性和分布不均匀。针对这一问题,使用设计效应测算样本总量,按普查小区数或人口数比例,在各省份及抽样层之间分配样本量,对个别区域单独规定最低样本量。研究发现,设计效应是一种测度实际抽样方法所需样本量的重要工具,其应用的前提条件是拥有上次调查的样本资料和本次采取上次同样的抽样方法。为便于读者理解和政府统计部门采纳和应用,演示了样本总量测算与分配全过程。

基于组合式三系统估计量的人口普查净误差估计

研究组合式三系统估计量,旨在为政府统计部门设计人口普查净误差估计方案提供重要参考,提高净误差估计精度。研究对象是人口普查标准时点上的人口总体。利用对这个总体登记的普查人口名单、事后计数调查人口名单和行政记录人口名单构造的组合式三系统估计量,解决当今人口普查净误差估计前沿方法的普通三系统估计量所存在的问题。这些问题包括未考虑到不同信息的重要性,以及在使用之前还要进行复杂的检验或选择。为实现这一目标,采取数理模型方法研究组合式三系统估计量及其与之相关的抽样及估计问题。研究结果表明:组合式三系统估计量须在等概率人口层建立,分层刀切法适合于近似计算其抽样方差;事后计数调查人口的构成方法影响组合式三系统估计量的估计精度。采用A构成法建立的组合式三系统估计量在抽样估计精度方面优于使用B构成法构造的组合式三系统估计量;在计算组合式三系统估计量估计的总体实际人口数的抽样方差时,不能忽视协方差的存在,否则低估或高估总体的抽样方差。研究创新是提出抽样登记的、人口移动的组合式三系统估计量。研究价值在于,将目前的普通三系统估计量拓展到组合式三系统估计量,丰富了三系统估计量理论,拓宽了人们研究三系统估计量的视野。建议政府统计部门开展组合式三系统估计量研究,用于未来人口普查净误差估计。