我国多区域投入产出表的数据质量评估问题研究

近几十年来，多区域投入产出表的开发和应用推动了投入产出研究领域的重要进展，但如何评估其数据质量的问题仍未得到有效解决。鉴于此，本文首先从理论角度剖析多区域表与单区域表之间的数据关联，结合实际数据考察国内多区域表与官方数据的衔接情况，发现不同多区域表在不同指标上的数据衔接能力存在明显差异；通过对数据质量评估问题的多方位探讨，基于强化多区域表核算功能的视角提出了一种相对有效的评估思路，并设计了相应的量化评估方案；最后，从指标和地区两个角度对部分已有的国内多区域表进行评估实证，并结合开发特点综合比较这些多区域表的整体评估结果和局部结构特征。本研究对多区域投入产出表的数据开发、管理和应用具有一定的参考和助益。     

大数据应用的质量控制

数据作为重要的数据资源存在，不论是其内在蕴含的信息价值还是其已经成为人类社会所需数据有机组成的客观事实，都迫使我们去不断加强对大数据的应用。然而，由于大数据作为信息技术应用的副产品，其复杂性、不确定性和涌现性决定了我们应用大数据并非易事，存在着很多质量上的问题，除了具有传统数据所有的质量问题外，还包括一些独特的新问题。为了更好地应用大数据，本文对如何进行大数据应用的质量控制进行了初步的研究。主要内容包括以下三个方面：一是对什么是大数据质量、受哪些因素影响、可能存在哪些质量问题进行了探讨；二是从做好理论准备、建立质量控制方案、重视对小数据研究、加强大数据管理、加强大数据人才培养和加强大数据法制建设六个方面，提出了大数据应用的质量控制的基本想法；三是对大数据应用中需要引起注意的几个方面进行了讨论，并结合例子进行了阐释。     

基于熵理论的DQAF信息量研究

摘要：通过运用信息熵理论对DqAF框架本身的维度、指标信息量问题进行研究，得出：DqAF各维度、指标在账户内部以及不同账户间体现的信息量不同；统计数据账户的生产主体和账户数据类型对于数据质量具有明显的影响作用。基于上述结论，提出对DQAF框架的改进设想：1．对该框架中评估能力欠佳的维度和指标进行改进，制定可行的量化标度用于数据评估；2．根据数据生产部门不同和数据类型差异制定不同的考核评价标准和量化细则。     

政府统计生产体系中的大数据融入探讨——基于数据源与数据质量的分析

大数据在统计生产中潜力巨大，有助于构建高质量的统计生产体系，但符合统计生产目标的数据源特征及其数据质量问题有待明确。本文在寻求大数据源与传统统计数据源共同点的基础上，讨论了统计生产中的大数据源及其数据质量问题，进而探讨了大数据与传统统计生产融合应用。首先从数据生成流程及数据特征两个方面论证并限定了可用于统计生产的大数据源；然后在广义数据质量框架下讨论了大数据统计生产中的数据质量问题，梳理了大数据统计生产流程的数据质量控制要点和质量缺陷；最后根据数据质量分析结果，提出了将大数据融入传统调查的统计体系构建思路。     

美国的经济普查

普查目的。经济普查是美国最重要的普查之一，是反映美国经济结构状况的主要数据来源，其目的和作用是提供美国经济的综合概况，产生最不可缺少的经济统计资料，为国会与联邦政府、各州和地方政府部门的经济政策制定者提供基础经济数据，以计划和评估各类经济项目、制定经济发展规划，满足企业了解市场、制订发展计划、规范竞争、吸引投资、管理销售和提高效益、进行行业及其分布比较的需要，为GDP的测算和追踪、再就业培训以及其他经济项目执行当中的司法诉讼提供依据。经济普查还为许多投资者、行业协会和经济研究者分析与预测经济形势提供官方信息。     

基于通径决策分析的企业数据质量影响因素分析

数据是决策的依据,数据的质量与国家宏观决策和企业微观决策的质量紧密相关,文章基于通径决策分析,对影响企业数据质量的因素进行研究,利用决策系数把各影响因素对数据质量的综合作用进行排序,以确定主要决策性影响因素和限制性影响因素,为管理者提供决策的理论依据。     

复杂产品供应链碳足迹数据质量的评估与控制

为了提升复杂产品供应链碳足迹评估结果的可靠性,文章构建复杂产品供应链碳足迹三维分析模型明确原始数据采集拣选源.通过原始数据收集、数据信息列表编辑阶段规范数据,在数据分配合并基础上,综合考虑数据获取质量和相关性,设计矩阵表模拟数据概率分布.创建HQMC法量化数据不确定性,改进Spearman系数法分析灵敏性,构建二级象限图辨析需改进关键数据.经电力能源实例验证,该方法可有效评估与控制复杂产品供应链碳足迹的数据质量.     

城市化、农民收入增长与城乡统筹发展——基于两部门模型设计的研究

依据相关经济理论建立了城乡统筹发展的两部门理论模型，测算了河北省城乡统筹综合发展程度，对其城市化水平数据做了修正和修补，并进行实证检验。根据两部门模型，城市化过程应该产生城镇地区对农村地区的外溢作用。在自身经济发展的同时推动城乡共同发展。农村地区经济增长也存在类似的溢出效应。实证检验显示，河北省城乡统筹综合发展水平与农民收入水平正相关，而与城市化水平负相关。这一方面反映了农民收入水平增加对于河北省城乡统筹发展目标的实现具有重要意义，同时从一个侧面反映出河北省城市化质量不高的问题。     

广义双曲线分布在概化理论偏态数据方差分量估计中的应用

心理与教育测量的应用领域发生了较大变化,被测群体的知识和能力等特质在一定程度上不再服从偏度为0的分布.文章利用广义双曲线分布性质,模拟生成一定偏度的偏态分布数据,探讨数据不同偏度对概化理论方差分量估计的影响.结果表明:利用广义双曲线分布性质可以有效模拟生成概化理论所需要的偏态分布数据；广义双曲线分布模拟的偏态分布数据对概化理论各种方法估计方差分量有影响.     

中国劳动收入份额的测算研究：1993-2008

 劳动收入份额的准确测算至关重要。本文首先从定义和数据两个方面剖析了劳动收入份额的测算问题,分析了其对测算结果准确性的影响。然后总结归纳了现有的基于测算问题的修正方法,并进行必要的方法评析。最后,借助于城镇和农村住户抽样调查与人口数据估算中国的OSPUE。在此基础上,利用资金流量表数据对1993－2008年中国劳动收入份额进行合理的估算与必要的修正,并进行相应的变动分析与国际比较。     

基于非负矩阵分解的函数型聚类算法

函数型聚类分析算法涉及投影和聚类两个基本要素。通常,最优投影结果未必能够有效地保留类别信息,从而影响后续聚类效果。为此,本文梳理了函数型聚类的构成要素及运行过程;借助非负矩阵分解的聚类特性,提出了基于非负矩阵分解的函数型聚类算法,构建了“投影与聚类”并行的实现框架,并采用交替迭代方法更新求解,分析了算法的计算时间复杂度。针对随机模拟数据验证和语音识别数据的实例检验结果显示,该函数型聚类算法有助于提高聚类效果;针对北京市二氧化氮(NO2)污染物小时浓度数据的实例应用表明,该函数型聚类算法对空气质量监测点类型的区分能够充分识别站点布局的空间模式,具有良好的实际应用价值。     

基于行政记录人口普查方法的国际比较

开展基于行政记录的人口普查被视为有效破解传统人口普查难题的途径之一,亦是顺应大数据时代充分挖掘人口行政记录资源的必然之选。本文较系统地阐述了基于行政记录人口普查方法的基本框架,尝试对“完全模式”人口普查和“组合模式”人口普查的实施步骤进行解析。基于此,本文选择芬兰、奥地利、瑞士、荷兰四个国家,分普查基本情况、行政记录类型选择和基本记录库形成、已存在统计记录系统基本结构、专门组织的抽样调查设计、不同系统间的链接途径、新人口统计信息质量评估方法等六个维度,对实施基于行政记录的人口普查方法进行了国家比较。     

测量误差模型稳健方法及应用研究

回归模型在经济学、生物医学、流行病学、工农业生产等众多领域有着广泛的应用,而在实际数据收集时常常出现无法获得变量的精确数据或全部数据的情况,即常碰到测量误差数据、缺失数据等复杂数据情形。对于回归模型中存在测量误差的情况,如在参数估计时不加以修正,则易产生估计偏差,使得估计精度下降。对于数据缺失情形,如不采取合理的处理方法也会导致模型分析结果不佳。故此,本文研究含有测量误差数据时,解释变量具有随机缺失时的线性测量误差模型和部分线性测量误差模型的稳健参数估计问题。本文提出了一种在测量误差服从拉普拉斯分布时参数的损失修正估计,通过蒙特卡洛模拟和医学研究中的实证分析,显示本文所提的估计方法具有偏差小、精度高、稳健性强的优势。     

关于中国全要素生产率测度的研究——基于一阶差分对数模型和有效资本存量的再测算

本文对以往我国全要素生产率测度中存在的问题做了较为系统的分析,试图总结一套科学且具有可操作性的测度方法。本文在区分实际资本存量和有效资本存量的基础上,根据我国资本存量估算数据,采用一阶差分对数模型和有关经济计量学方法,估计资本与劳动的产出弹性,避免了可能出现的“伪回归”“序列相关”“多重共线性”和“异方差”等问题,从而保证所测度的产出弹性估计值既符合经济理论分析又能通过经济计量学检验。本文还阐述了全要素生产率与广义技术进步这两个指标 的联系与区别,并通过实证分析揭示了不同时期两项指标产生差异的原因。实证分析结果表明,改革开放以来全要素生产率提高对促进我国经济增长发挥了重要作用。     

面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法及其应用研究

本文首次将Elastic Net这种用于高度相关变量的惩罚方法用于面板数据的贝叶斯分位数回归,并基于非对称Laplace先验分布推导所有参数的后验分布,进而构建Gibbs抽样。为了验证模型的有效性,本文将面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法(BQR. EN)与面板数据的贝叶斯分位数回归方法(BQR)、面板数据的贝叶斯Lasso分位数回归方法(BLQR)、面板数据的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法(BALQR)进行了多种情形下的全方位比较,结果表明BQR. EN方法适用于具有高度相关性、数据维度很高和尖峰厚尾分布特征的数据。进一步地,本文就BQR. EN方法在不同扰动项假设、不同样本量的情形展开模拟比较,验证了新方法的稳健性和小样本特性。最后,本文选取互联网金融类上市公司经济增加值(EVA)作为实证研究对象,检验新方法在实际问题中的参数估计与变量选择能力,实证结果符合预期。     

指标体系构建与优良性评价的方法研究

文章分析了传统构建指标体系中存在的问题,探讨了构建指标体系应遵循的几个主要原则。在此基础上阐述了构建指标体系定量方法的基本思路,从理论的角度构造了确定指标体系的定量方法,叙述了如何实现评价指标优良性的理论方法。该研究对建立科学的指标体系具有一定的理论指导价值,有利于建立科学的评价指标体系。     

纵向部分线性变系数EV模型的估计

纵向数据是随着时间变化对个体进行重复观测而得到的一种相关性数据，广泛出现在诸多科学研究领域。在对个体进行观测时，测量误差不可避免，忽略测量误差往往会导致有偏估计。本文利用二次推断函数方法研究关于纵向数据的参数部分和非参数部分协变量均含有测量误差的部分线性变系数测量误差(errors-in-variables, EV)模型的估计问题。利用B样条逼近模型中的未知系数函数，构造关于回归参数和B样条系数的偏差修正的二次推断函数以处理个体内相关性和测量误差，得到回归参数和变系数的偏差修正的二次推断函数估计，然后证明了估计方法和结果的渐近性质。数值模拟和实例数据分析结果显示本文提出的方法具有一定的实用价值。     

数据挖掘中基于可辨识矩阵的连续属性离散化方法

 连续属性的离散化在数据挖掘中有着非常重要的作用。本文基于可辨识矩阵提出一种连续属性离散化的方法，并利用平均互信息量对离散化结果进行修正。该方法通过统计模拟取得了良好的效果。     

宏观统计数据质量评估的研究范畴与基本范式

 内容提要：不断推进宏观统计数据质量评估研究的体系化和规范化,是该领域学术价值存续和有效信息揭示的必由出路。本文旨在解决其中的两方面关键问题：一是界定宏观统计数据质量评估的研究范畴,藉此明晰数据质量评估研究的概念结构、方法原理、理论基础和功能边界;二是探讨对各种宏观统计数据质量评估方法的适用性进行检验的可行方法,以确保评估研究可以给出较为可靠的结论。进而明确宏观统计数据质量评估研究的基本范式,探讨研究中应遵循的一系列操作规则。