随着2020年新冠肺炎疫情在全球肆虐,国际环境动荡加剧引发了大众对于粮食储备问题的担忧,而及时估算种植面积对于有效应对可能的突发事件具有重要战略意义.考虑到粮食种植具有范围广、区域差异大的特点,因而进行面积估算时,混合效应模型是非常合适的选择,但现有文献多局限于解决有抽样单元的剩余区域的外推估算问题,对零样本量的域估计问题则鲜有涉及.值得注意的是,在进行农业抽样工作时,抽样数量的设计多服务于国家或省级层面,对于人口数量较少或经济程度不发达的地区,则容易出现没有样本被抽中的情况.往往这类地区是以农业为主要产业,因此忽视该类地区的农作物面积将会对我国实现农业精准监测产生显著影响.有鉴于此,本文提出使用改良后的分类混合效应模型预测方法(Modified Classified Mixed Model Prediction,MCMMP),其原理可概述如下:首先通过协变量信息对抽样单元进行聚类,然后使用混合效应模型预测所有类的随机效应,最后利用待估单元所处类的随机效应对待估单元面积进行估算.为展示MCMMP的应用潜力,本文基于山东省济宁市兖州区下属12个镇的卫星图像已经部分测绘数据,并结合"留一法"对小麦种植面积进行了估算.结果显示与现有方法相比,MCMMP具有更小的相对误差,且当感兴趣的变量为小域均值时,如村或镇范围的平均土地面积时,MCMMP依旧表现最优.
在详细讨论评价指标选择及测度问题基础上,选取5个方面19个指标,构建评价指标体系,基于高维标度分析构造新的评价方法 ,对中国八大经济区经济高质量发展状况进行综合评价,用熵权耦合协调度、等级相关系数等度量地区经济发展的协调性与各项排名的一致性,并构造多维基尼系数、修正变异系数等测度地区差异.研究发现:总体来说,中国经济正朝着量质双升的方向发展,但区域协调性、均衡性明显不足.东部沿海整体水平较高,各方面发展相对均衡;南部沿海在创新驱动方面协调不足;北部沿海在效率提升方面有待于加强;长江中游整体进步,经济差距较小;黄河中游发展参差不齐;相对而言,东北整体"倒退",在经济增长方面"下滑"更为明显,在效率提升方面明显欠缺;大西南和大西北发展明显滞后,区域内部协调性、均衡性均较差.基于高维标度分析构建的新的评价方法 简单有效,适用于多种数据类型,尤其是小样本数据,构造的地区差异测度适用范围更广.
在经典随机前沿模型的基础上引入随机效应与群组效应,构建出一个真实随机效应共同随机前沿模型,可在考虑个体异质性的前提下,将决策单元的综合技术效率分解为组间技术差距与组内技术效率.基于极大模拟似然估计法估计模型参数,使用Halton序列缩减模拟抽样量,并结合KNN算法预测决策单元的技术效率.模拟实验结果表明,模型参数估计量与技术效率预测量的精确度显著高于经典模型,且会随样本量扩大而不断提升.实例应用发现我国区域经济存在个体效应和群组效应,造成东中西部技术效率差异的主要原因在于区域间技术壁垒阻碍了先进技术的自由流动.
本文基于对我国数字经济发展内涵的深刻理解,从数字基础设施、数字创新能力、数字产业规模和数字技术应用四个维度构建了中国数字经济发展水平评价指标体系,并对中国30个省市区(不含西藏和港澳台地区)数字经济发展水平进行测度.接着采用Dagum基尼系数及其子群分解方法和核密度估计方法对中国数字经济发展水平的地区差异进行分析,采用传统Markov链方法及空间Markov链方法进一步分析动态演变过程.研究结果发现:目前,中国数字经济发展水平较低,区域差异较大,两极分化和发展不协调的现象突出,呈现"东高、中西低"的分布格局,动态演变受相邻区域空间滞后项类型的影响.
本文以单指标分位数模型为基础,将传统的一元响应变量拓展至多元,并针对面板数据,提出了多元响应面板单指标分位数模型.该模型嵌入了个体属性,表现为回归系数与个体有关,以此刻画总体中个体的异质性和同质性.为识别潜在的同质性结构和估计模型系数,建立了一种"四步"方法,包括估计个体系数、依据该系数估计值采用聚类方法识别同质性结构、构建信息准则确定同质群体数目,以及基于同组个体得到群体系数估计值.数值模拟发现本文所提方法的估计偏差维持在相对较低的水平,且对同质性群体的成员及其数目的估计也较为准确.另外,基于提出的模型研究了 48个国家1971-2020年的经济发展状况,主要测度了年资本形成总额增长率、年人口增长率和商品贸易占GDP比率这三个指标对不同国家群体的经济发展状况影响.本文所提模型及方法可以为识别其他类似模型的同质性结构提供一定的参考价值.
