空间动态非参数杜宾模型及其应用

本文将研究重点放在一类特殊的空间动态面板数据模型——空间动态非参数杜宾模型的设定、估计与检验上,以研究不同空间单元之间的非线性影响.为此,本文就固定效应空间动态非参数杜宾模型给出了迭代估计及相应的假设检验方法,并根据蒙特卡罗模拟结果,对迭代估计方法加以改进.通过仿真实验和实证应用,验证了对于固定效应空间动态非参数杜宾模型,尤其是N和T比较大的情形,本文给出的改进方法是稳定有效的.     

城市地价空间系统的分形特征提取模型与实证

针对城市地价空间系统的特点, 运用Moran's I指数, Getis-Ord General G指数和盒维数模拟原理构建地价空间系统分形特征的提取模型. 采用北京市414个住宅用地出让数据作为样本进行实证分析. 研究发现在3500m范围内, 北京市居住地价空间系统存在较强正自相关的分形特征, 随着空间尺度增大空间相关性逐步降低; 北京市居住地价空间系统呈现低度集聚分布模式, 即地价较高样点趋于和地价较高样点相邻, 地价较低样点趋于地价较低样点相邻规律; 北京市居住地价空间系统分形维数处于2～3之间且均为分数, 维数越大地价空间系统越复杂. 理论与实证研究表明城市地价空间系统的确存在分形特征, 城市地价空间系统分形特征的判定为深入分析地价空间分布, 以及进一步的地价空间分形插值提供了重要的理论依据.     

投资波及效应评价的空间一般均衡模型

在可计算一般均衡模型的基础上,建立了反映跨区域经济特征变化的空间一般均衡模型.通过比较投资前、后各区域产品和生产要素的价格,中间投入和附加价值投入量,企业产出及居民效用来定量计算投资的波及效应和社会效果,并采用美国、欧洲和亚洲3个区域的经济数据对模型的系数进行确定和验证.结果表明,模型的计算结果十分理想.     

知识溢出的空间外部性测度——基于空间和产业双重维度

以知识生产函数为框架,将空间地理邻近和产业技术邻近同时引入空间计量模型,系统分析两者在空间知识溢出过程中的交互作用,实现了溢出效应在空间和产业两个维度的有效结合.基于全国各地区第一次和第二次经济普查数据,采用贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗方法去估计空间杜宾模型,并将空间外部性划分为直接效应和间接效应,避免了空间杜宾模型参数的错误解释.实证结果不仅证实了空间外部性的存在,而且还发现基于技术邻近的区域内专业化经济促进创新产出的作用突出,而基于地理邻近的区域间空间溢出效应相对较弱.     

住宅租赁特征价格研究——以哈尔滨市为例

伴随着我国城市化进程加速,住房问题日益成为社会各界关注的焦点之一。住宅租赁市场作为房地产市场重要组成部分,对其进行研究有助于解决城市流动人口及中低收入家庭住房问题,为各参与方定价以及政府管理部门决策提供理论依据。通过分析哈尔滨市住宅租赁价格的主要影响因素,建立了住宅租赁特征价格指标体系和进行相关变量选取。构建了哈尔滨市住房租赁价格特征价格模型,并结合哈尔滨市260个住宅样本及调研数据进行实证研究,得出了哈尔滨市住宅租赁市场各住宅特征对于租金的影响权重。     

面板数据空间误差分量模型的空间相关性检验

将截面误差分量模型(spatial error components, SEC)扩展至面板数据, 推导其联合检验、边际检验及条件检验, 并通过Monte Carlo模拟实验证明: 当随机效应存在时, 条件检验更为有效; 当随机效应不存在时, 边际检验更为有效; 空间权重矩阵的选取与随机效应是否存在相关, 但未标准化的空间权重矩阵更适合检验空间相关性; 此外, 更大的N或T使得检验更为有效. 研究同时发现, 当真实数据生成过程为面板数据SEC模型时, 传统空间经济计量模型中的Moran I、LM-Error及LM-Lag检验均失效.     

新型城镇化、产业结构升级与中国经济增长——基于空间溢出及门槛效应的实证研究

基于我国30个省级单位的相关数据,利用熵值法和Moore结构变化值,分别对新型城镇化水平和产业结构高级化水平进行测度,通过计算全局Moran'sⅠ指数,分析了中国经济增长存在的空间依赖特征,在此基础上,引入控制变量建立空间面板计量模型、空间效应分解模型和面板门槛模型,实证分析了新型城镇化和产业结构升级的经济增长效应.研究显示:新型城镇化通过发挥其"选择效应",优化产业结构,提高社会生产率,有效推动中国经济的增长;中国产业结构处于调整期,产业结构升级导致中国经济发展出现"结构性减速"现象,但其经济增长效应仍显著;"产城协同"显著促进了中国经济增长,产城联动对于缓解中国经济增速放缓而带来的"结构性减速"和"三重压力"等问题具有重要现实意义;新型城镇化与产业结构升级的经济增长效应因产城关系的时期性不匹配而存在"门槛效应".     

基于MSV类模型的中国汇市与股市间溢出效应

金融市场波动特征及溢出效应一直是经济、金融学界研究的热点问题之一,SV模型作为一种有效刻画金融时间序列波动的工具,极具应用前景,但用于测度溢出效应的向量SV模型由于参数估计困难而鲜见于文献。本文借助WinBUGS软件,采用基于Gibbs抽样的MCMC方法,运用DC-MSV模型和GC-MSV模型分别对汇市与股市间的动态价格溢出效应和波动溢出效应进行研究。实证结果表明,汇市与股市间的价格溢出具有明显的时变特征,总体为负相关关系;汇市与股市间存在双向波动溢出效应,但汇市对股市的波动溢出要强于股市对汇市的波动溢出,呈现不对称性。     

基于空间计量的我国房地产价格集聚与差异研究

人口、经济、环境等因素空间分布不均导致房地产市场供求水平的高度层次性和差别性,进而引致商品房价格的空间集聚与差异.本文基于我国287个地级市2002-2012年的相关统计数据进行实证分析,结果表明我国区域房地产市场存在显著的空间依赖性,并呈现逐年增强的趋势.空间计量模型在分析该类经济现象时更具有说服力和解释力,模型结果显示收入水平差异、供需失衡以及人口迁移是各地市房地产价格差异主要原因.     

基于网络传播视角的消费品价格波动关联效应模拟研究

以广东省135个部门投入产出表为基础,引入贝塔系数(β)、传导率参数(γ)和对外敏感度参数(θ)3个参数,对以往价格影响模型进行了进一步改进,建立了新的价格影响模型,根据该模型测算了商品或部门之间价格波动关联效应。由于运用价格影响模型研究价格波动关联效应存在拆并投入产出表的困难,为弥补不足,本文引入网络传播的方法,建立网络价格传播模型来模拟在价格影响模型下的价格波动关联效应,得到当价格波动扩散沿网络最短路快速传播时,模拟的结果与价格影响模型下的波动关联效应结果比较相近。该模拟模型的建立可为进一步研究消费品价格波动关联效应提供了新的思路和视角。     

基础设施与城乡房价、房租:基于贝叶斯模型平均的微观研究

本文基于中国劳动力动态调查（CLDS）数据，采用贝叶斯模型平均法（BMA）实证考察了基础设施对我国城乡住宅价格和租金的影响.实证结果表明：交通、通讯和能源三类基础设施均是房价的重要影响因素，但交通基础设施对房租的影响不显著；房价的决定因素要比房租的决定因素多.从城乡异质性分析来看，三类基础设施对城市房价房租均有重要作用，但是通讯基础设施对农村房价不显著，交通、通讯基础设施对农村房租不显著.基础设施建设可以提高服务业就业比例，两者共同促进了城乡房价、城市房租的增长；而完善的基础设施加大了人口的流动性，促进了城市和农村的房价水平，但人口密度并不是影响房租的有效机制.在考虑内生性、变换不同的模型先验概率和不同的参数先验概率情况下，本文得到的实证结果始终是稳健的.本文深化了基础设施与房价房租互动关系的研究，为促进我国房地产市场的健康发展提供了不同的思路和政策建议.     

能源消费对中国雾霾污染的空间溢出效应——基于静态与动态空间面板数据模型的实证研究

基于2004-2013年中国30个省、市及自治区的空间面板数据,运用探索性空间数据分析方法研究中国雾霾污染的空间相关性,再结合静态和动态空间面板数据模型实证分析能源消费对中国雾霾污染的影响.研究结果表明:中国雾霾污染存在显著的空间相关性,其中高高集聚区主要集中在北京、山东、河北、河南、陕西等地区,低低集聚区主要集中在广东、贵州、广西、云南等地区;静态和动态空间面板数据模型均显示能源消费对雾霾污染具有显著的正向影响,但不同地区能源消费对雾霾污染的影响程度存在差异,其中东部和中部地区能源消费对雾霾污染的影响显著,西部地区能源消费对雾霾污染的影响不显著.     

要素空间集聚、制度质量对全要素生产率的影响研究

要素空间集聚影响空间资源配置效率,制度质量影响要素积累效率,两者的综合作用影响全要素生产率.本文通过量化人力资本、物质资本、劳动力和创新要素集聚,构建要素空间集聚指标,运用中国1997-2016年的省域面板数据,采用空间动态面板数据(SDPD)模型实证检验了要素空间集聚、制度质量对全要素生产率的影响.研究表明:要素空间集聚对全要素生产率增长的作用表现出阈值效应,东、中、西和东北部地区的集聚中心分别是广东、湖北、四川以及辽宁;要素空间集聚和制度质量对全要素生产率增长产生正向作用,两者存在互补的影响关系.研究还发现:东中西和东北地区的要素空间集聚、制度质量对全要素生产率的影响存在明显差异,经济高速增长阶段的要素空间集聚、制度质量对全要素生产率的影响效应最显著.     

An Integral Model for Multiclass Spatial Price Equilibrium with transportation Competition andCongestion

1IntroductionSpatialpriceequilibrium(SPE)isaPareto'soptimalitythatdeterminestheequilibriumpricesateachofregionsandtheinterregionalcommodityflowsinaprice-responsiveenvironment.Hence,thedemandandsupplyfunctionsindifferentregionsandthetransportationdataareavailablefortheinputwhileotherparameterssuchasprices,quantitiesofconsumedcommodities,quantitiesofproducedcommoditiesandorigin-destinationflows(referredtoODmatrix)canbeobtainedfromtheoutput.TheSPEmodelscanbeusedforplanninginagriculturaleconom…     

研发存量、知识溢出效应和产出空间依赖性对我国高新技术产业产出的影响

首先基于新增长理论构建了高新技术产业研发积累与产出增长的理论模型,然后根据新经济地理学中的中心-外围理论分区域构建了空间面板计量经济模型,估计结果表明,各地区高新技术产业中研发投入的高回报特征得到了充分体现,并且,各地区高新技术产业中心省份向外围的知识溢出效应对产出增长具有差异化影响. 总体而言,高新技术产业各地区内产出的空间依赖性具有正向促进作用. 高新技术产业中的实物资本和劳动对产出增长的贡献显著. 政府应引导中心省份加大研发投入并将产出和研发活动向外围转移,增强产出的带动效应和研发的溢出效应.     

空间分析中视界覆盖问题的研究

由于在三维空间中如何来判定空间任意体之间的空间关系是相当困难的,因此空间最优视界覆盖问题是一个值得研究的方向。针对空间分析中最优视界覆盖问题进行了研究。首先建立了点源的各向同性非约束视界覆盖模型,然后引入具体的地形约束,利用模糊综合决策模型构造代价函数,从而确定了三维空间上点源模型的有约束最优覆盖。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

为清洁空气买单?空气质量对我国房地产价格的影响研究

自2013年中国国家环境保护部开始检测PM2.5指数以来,空气质量对国民经济的影响日益受到重视.雾霾现象已经蔓延到全国各地,其是否会影响房地产价格?本研究基于我国280个地级市2002-2016年的数据,运用空间计量模型实证检验了空气质量对房地产价格的影响,并分别从不同时期及不同区域层面进行了异质性分析.研究得出,房价和PM2.5浓度在全国的分布存在空间聚集效应.从全国范围看,空气质量会对房价产生负向作用,PM2.5浓度每上升1个单位,造成房价下降0.37%.不同时间阶段空气质量都对房价存在影响,但在宏观调控加强时,空气质量的影响效果会被削弱.从区域层面看,经济发展水平的差异会影响空气质量对房价的作用效果,经济越发达的地区空气质量对房价的影响越强.     

Generalization-based discovery of spatial association rules with linguistic cloud models

Extraction of interesting and general spatial association rules from large spatial databases is an important task in the development of spatial database systems. In this paper, we investigate the generalization-based knowledge discovery mechanism that integrates attribute-oriented induction on nonspatial data and spatial merging and generalization on spatial data. Furthermore, we present linguistic cloud models for knowledge representation and uncertainty handling to enhance current generalization-based method. With these models, spatial and nonspatial attribute values are well generalized at higher-concept levels, allowing discovery of strong spatial association rules. Combining the cloud model based generalization method with Apriori algorithm for mining association rules from a spatial database shows the benefits in effectiveness and flexibility.