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统计研究
统计研究

潘璠

月刊

1002-4565

tjyanjiu@stats.gov.cn

010-68783982

100826

北京市月坛南街75号

统计研究/Journal Statistical ResearchCSSCICHSSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊在广大作者、读者的关心支持下，逐渐形成了自己的办刊特色，成为统计领域最具权威性的理论刊物。本刊作为“交流科研成果，繁荣学术研究，创新理论知识，推动实际工作”的窗口，密切反映着统计学术的新动向和新思维，在学术领域的宣传和引导作用显得愈发重要。
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    非中心城市嵌入高铁网络的经济增长效应——基于集聚外部性和网络外部性的双重视角

    王雨飞王雅琦赵佳涵曹清峰...
    134-148页
    查看更多>>摘要：非中心城市既是高铁网络的支线节点,又是形成高水平、开放型循环体系的基础,但非中心城市能否在高铁发展中获得增长红利尚未形成统一结论.本文从集聚外部性与网络外部性的双重视角,基于2010-2022年全国242个非中心城市面板数据,构建连续型DID模型,研究高铁网络对非中心城市经济增长的影响.结果显示,提升非中心城市高铁网络嵌入度能显著提高当地人均地区生产总值,且这一结论经过内生性及稳健性检验后仍然成立;在集聚外部性作用下,中心城市会对邻近非中心城市产生负面影响,但在网络外部性作用下,中心城市的负面影响会因非中心城市高铁网络嵌入度的提高而扭转,甚至突破地理边界的约束提升远距离非中心城市的经济水平;高铁网络的经济增长效应还会因非中心城市经济初始条件、嵌入方式的不同而有所差异,高铁网络显著改善了欠发达非中心城市发展的不利条件,缩小了城市间经济差距;经中转城市间接嵌入高铁网络也能促进非中心城市的经济增长,但影响力弱于直接嵌入,且经中心城市中转并与中转城市越近越有利.研究结论对于优化高铁网络布局,充分发挥高铁网络外部性的正向效应具有一定参考意义.

    非中心城市高铁网络经济增长集聚外部性网络外部性

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    大数据背景下两阶段Leverage重要性抽样方法研究

    贺建风何韩吉
    149-160页
    查看更多>>摘要：大数据背景下,需要对传统的抽样调查技术进行改进,以应对数据结构变化.以杠杆得分为入样概率的Leverage重要性抽样能够增加高杠杆值样本点被抽中的概率,但也增加了异常值选入抽样子集的风险,使得抽样估计偏离真实值.为降低大数据异常值影响,提高大数据抽样子集估计的稳健性,本文提出基于阈值自选择的两阶段Leverage重要性抽样方法.该方法第一阶段以样本距离的有序聚类识别稳健子集,使得用于二阶段抽样的样本更具代表性,第二阶段则是在稳健子集的基础上获得稳健抽样估计.模拟分析结果表明,本文所提方法能够提升线性回归系数估计的精度,在漂移型、波动型和混合型离群值中均适用.实证分析中本文所提方法在三个案例数据中拥有较小的预测值均方误差,有效降低了异常值的影响.

    大规模数据线性模型有序聚类Leverage重要性抽样

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据