2023年4期目录与导读

目录

中国经济增长：数据要素的“双维驱动” 

/杨 艳等

减污降碳协同效应的量化评估研究 

——基于边际减排成本视角  

/刘华军等

我国经济高质量发展的区域联动效应及其转化机制研究

/邓 创 曹子雯

收入分布尾部参数表示与不平等估计

——共同富裕进程中合理调节过高收入的依据

/阮 敬 王继田

发展中国家的金融深化与收入不平等

——基于58个发展中国家面板数据研究 

/曾小倩等

金融结构对金融风险影响的空间外溢性与区域异质性研究

/刘 超 孙晓鹏

创新要素流动对能源效率的影响 

/汪克亮等

农村留守儿童的教育外部性 

——基于同伴效应的视角 

/王海宁 陈媛媛

经济能悠闲增长吗？ 

——有效闲暇的新人力资本效应研究 

/魏 翔 王鹏飞 

基于Knockoff的分位数回归变量选择方法及其投资组合决策应用

/王小燕 张中艳

多源异常检测的整合单类SVM方法及应用 

/张庆昭等

新时代更加有效发挥统计监督职能作用的理论与实践研究 

/陈颖婷

导读

数据要素已成为5大基础性生产要素之一，但其对经济增长的作用需进一步明晰。《中国经济增长：数据要素的“双维驱动”》从人工智能技术入手，建立数据要素影响经济增长的内生增长模型，构建数据要素的产生路径和价值路径。在理论分析和实证检验的基础上，明确了数据要素对我国经济增长具有“双维驱动”作用，即数据要素既能通过自身的经济增长效应直接驱动经济增长，也能通过促进技术进步间接驱动经济增长。研究表明：地方政府大数据交易平台能够提升数据要素的规模价值进而促进经济增长；在省级层面，数据要素可以通过降低经济政策的不确定性以促进经济增长。

实现减污降碳协同增效是推动经济社会发展全面绿色转型的内在要求。《减污降碳协同效应的量化评估研究》基于边际减排成本视角，构造了一种新的减污降碳协同效应量化评估方法，并运用该方法对我国减污降碳协同效应进行实证考察。研究发现：2006—2018年间，我国减污降碳协同效应年均增长2.63%，特别是党的十八大以来，我国减污降碳协同效应提升更加明显，年均增长4.41%。在生态优先、降碳优先和能源革命3种情形下，我国减污降碳协同效应的提升空间可达到29%～43%。

《基于Knockoff的分位数回归变量选择方法及其投资组合决策应用》在Lasso分位数回归下，基于Knockoff方法控制错误发现率，并用于求解条件风险价值投资组合决策模型。模型在两步迭代算法下采用线性规划求解，模拟分析从不同的误差分布、变量分布和维度下多角度展开。与已有模型相比，基于Knockoff的Lasso分位数回归模型能良好地控制错误发现率且呈现出最好的预测效果。文章还基于上证50指数成分股进行实证分析，利用滚动建模技术进行投资组合决策分析，发现新模型在收益指标和风险指标上均具有一定优势。

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