2022年《统计与决策》第07期目录及内容摘要
基于多视角学习的非负函数型矩阵填充算法
薛 娇，傅德印，韩海波，高海燕
兰州财经大学 统计学院，兰州 730020
摘 要：随着数据采集密集化程度的提高，不同领域产生了大量具备曲线特征的函数型数据。这类数据具有多源性和多态性特征，且其离散采样点通常呈现大规模缺失、取值非负的特点。文章针对非负函数型数据的缺失处理展开讨论：在梳理了单视角和多视角数据插补方法的基础上，引入非负约束，采用函数型数据分析方法，试图将非负矩阵分解、多视角学习以及矩阵填充进行融合，构造一种基于多视角学习的非负函数型矩阵填充算法，并给出了交替迭代更新求解算法。模拟和实例数据修复表明，与现有的单视角函数型数据填充方法相比，新方法不仅具有较好的数据修复效果，而且具备明显的计算时间优势。
关键词：多视角学习；矩阵填充；非负矩阵分解；函数型数据分析
中图分类号：O212
文献标识码：A
隐空间特征增强自标记半监督SVM分类新方法
许 敏
无锡职业技术学院 物联网技术学院，江苏 无锡 214121
摘 要：利用大量未标签样本和少量已标签样本共同训练一个有效的分类器是半监督学习方法的优势，自训练半监督学习方法因其简单且有效的特性而被广泛使用。文章提出基于隐空间特征增强的自训练半监督支持向量机分类学习方法，该方法首先将原空间已标签数据样本和大量无标签数据样本映射到同一隐空间，构建特征增强空间，在此特征增强空间结合概率密度进行自标记半监督SVM学习，以提高分类器的准确性和鲁棒性。UCI数据集上的实验证明，所提算法比传统的自训练学习算法具有更好的性能。
关键词：特征增强；半监督学习；自训练；SVM；密度估计
中图分类号：TP181
文献标识码：A
中国环境协同治理指标体系构建与协同度测度
陈华脉a，刘满凤b，张 承c
江西财经大学a.产业经济研究院；b.科研处；c.经济学院
南昌 330013
摘 要：文章论述了环境协同治理的必要性，梳理了当前我国环境协同治理的内在逻辑，厘清了环境协同治理的实施机理；通过计算原始数据的灰色关联系数，定量筛选指标，构建了环境协同治理评价指标体系；并将我国30个省份划分成八大区域作为实证研究的对象，运用复杂系统协同程度模型对各子系统环境协同治理的协同度进行了度量。结果显示：我国环境协同治理的协同度总体呈现快速上升趋势；京津冀所在的北部沿海、长三角所在的东部沿海经济区的协同度最高且增长速度最快；东北、西南经济区协同度波动的幅度相对较大；南部沿海经济区的协同度较差。中央政府应做好顶层制度设计，鼓励地方政府建立合作伙伴关系，建立区域协同治理的资源共享机制，构建区域污染防治政策体系，创造区域性绿色发展的新格局。
关键词：环境协同治理；复合系统协同；灰色关联度；协同度测度
中图分类号：F224.9
文献标识码：A
中国经济高质量发展水平测度及驱动因素分析
唐 娟，秦放鸣
新疆大学 经济与管理学院，乌鲁木齐 830046
摘 要：提高经济效率是中国经济实现高质量发展的关键途径。文章构建考虑非期望产出的SBM模型和Malmquist生产率指数模型，测算了中国30个省份2000—2019年的经济效率值，发现各区域呈东、中、西递减的分布格局。通过对全要素生产率进行分解，发现技术进步是全要素生产率增长的主导因素。为了深入分析影响中国经济高质量发展的驱动因素，在测算经济效率的基础上，运用面板 Tobit 模型进行实证分析。实证结果显示，产业结构、创新驱动、对外开放对提高经济效率具有正向作用，而经济发展、绿色环保、公平共享在一定程度上抑制了经济效率的提高。只有经济发展与绿色环保协调兼顾，实现资源的合理配置，才能推动经济高质量发展。
关键词：经济效率；高质量发展；全要素生产率；SBM模型；Malmquist生产率指数模型
中图分类号：F124
文献标识码：A
数字金融、产业集聚与全要素生产率
殷 越
辽宁大学 经济学院，沈阳 110036
摘 要：数字金融是“双循环”新发展格局下全要素生产率提升的重要引擎。基于此，文章利用2011—2019年我国30个省份的面板数据，通过系统GMM模型和递归效应模型检验数字金融是否通过产业集聚途径来影响全要素生产率。结果发现：（1）数字金融对全要素生产率具有显著的正向促进作用。（2）产业专业化集聚和多样化集聚均起到了部分中介效应。其中，数字金融、覆盖广度以及使用深度均通过降低产业专业化集聚程度对全要素生产率产生抑制作用，而数字化程度通过增加产业专业化集聚程度对全要素生产率产生促进作用；数字金融、覆盖广度、使用深度以及数字化程度通过增加产业多样化集聚程度对全要素生产率产生促进作用。
关键词：产业专业化集聚；多样化集聚；覆盖广度；使用深度；数字化程度
中图分类号：F062.9；F832.1
文献标识码：A
END
统计与决策
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