分位数回归下的区域经济差异研究.docx
基于贝叶斯分位数回归的地方综合经济实力比较研究
A Comparative Study of Regional Comprehensive Economic Strength Based on Bayesian Quantile
Regression
作者： 张海永;余晓美
作者机构： 滁州学院数学与金融学院,安徽滁州239000
出版物刊名： 滁州学院学报
页码： 23-27页
年卷期： 2015年 第2期
主题词： 主成分分析;综合经济实力;贝叶斯估计;分位数回归
摘要：利用主成分分析方法对滁州市各个县、市、区2013年的综合经济实力进行比较研究,提出用贝叶斯分位数回归刻画每一指标因素在不同分位点处对综合经济实力的影响。
实证结果显示,综合经济实力由强到弱排序依次为天长市、琅琊区、开发区、定远县、凤阳县、明光市、全椒县、来安县、南谯区,对排序结果进行成因分析,各个指标因素对综合经济实力的影响在不同分位点处具有不同的力度。
启示政府在经济发展规划时应根据各个县、区、市的区位条件与资源禀赋差异,因地制宜、分区施策,重视每一地区优势资源对综合经济实力的提升作用。
城镇与农村流动人口的收入差异基于全国流动人口动态监测数据的分位数回归分析
城镇与农村流动人口的收入差异基于全国流动人口动态监测数据的分位数回归分析一、本文概述随着中国社会经济的持续发展和城乡结构的不断变迁，流动人口现象日益成为社会各界关注的焦点。
特别是城镇与农村流动人口在收入上的差异，不仅关系到社会公平与正义，也是影响我国经济社会可持续发展的重要因素。
本文旨在利用全国流动人口动态监测数据，通过分位数回归分析方法，深入探究城镇与农村流动人口在收入方面的差异及其背后的影响因素，以期为相关政策制定提供科学依据。
具体而言，本文将首先介绍研究背景与意义，明确研究问题与目标。
随后，对国内外关于流动人口收入差异的相关文献进行综述，找出研究的切入点和创新点。
接着，将详细阐述数据来源、变量选择、研究方法等，以确保研究的科学性和准确性。
在分析过程中，将运用分位数回归模型，从多个维度探讨城镇与农村流动人口收入差异的形成机制，并识别出关键影响因素。
根据分析结果，提出针对性的政策建议，以期缩小城乡流动人口收入差距，促进社会和谐稳定。
本文的研究不仅有助于深化对流动人口收入差异问题的认识，也为政府制定更加精准有效的政策提供了有力支持。
通过分位数回归分析方法的应用，本文也为类似问题的研究提供了新的视角和方法论参考。
二、文献综述流动人口，特别是从城镇到农村或从农村到城镇的流动人口，其收入差异问题一直是社会学、经济学和人口学等领域的研究热点。
这种差异不仅关系到流动人口自身的生活水平和社会融入程度，还对社会经济结构和区域发展产生深远影响。
本文将从流动人口收入差异的表现、影响因素及其作用机制等方面对现有文献进行梳理和评价。
关于流动人口收入差异的表现，已有研究普遍认为，流动人口与本地居民相比，其收入水平普遍较低，且内部差异较大。
这种差异在城乡之间、不同地区之间以及不同行业之间均有体现。
流动人口往往面临更多的就业壁垒和社会歧视，导致其收入水平相对较低。
关于影响流动人口收入差异的因素，已有研究主要从个人特征、家庭背景、社会网络、就业状况和政策制度等方面进行了探讨。
农村居民消费的区域差异与群体差异研究——基于DGE模型与分位数回归
Ｖｏ １ ． １ ４． Ｎｏ ． ５
０ｃ ｔ ． ２ ０１ ４
农 村 居 民 消 费 的 区 域 差 异 与 群 体 差 异 研 究
基于 Ｄ Ｇ Ｅ模 型 与 分位 数 回归
肖 琴 ，代 贝 ，文 淑 惠
（ 昆明理工大学 管理 与经济学院 ，云南 昆明 ６ ５ ０ ０ ９ ３ ）
ＤＧＥ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ Ｑｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｌ ｅ Ｒｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ
Ｘ Ｉ ＡＯ Ｑｉ ｎ ．Ｄ ＡＩ Ｂ ｅ ｉ ． ＷＥ Ｎ Ｓ ｈ ｕ — ｈ ｕ ｉ
（ Ｆ ａ ｃ ｕ ｌ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｅ ｓ ，Ｋ ｕ ｎ ｍｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｋ ｕ ｎ ｍ ｉ ｎ ｇ ６ ５ ０ ０ ９ ３ ， Ｙ ｕ ｎ ｎ ａ ｎ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｃｏ ｎｓ ｕ ｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ’ Ｓ Ｒｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｄｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ Ｇｒ ｏ ｕｐ ｓ Ｄｉ ｆｅ ｒ ｅ ｎｃ ｅ ｓ ｏ ｆ Ｒｕ ｒ ａ ｌ Ｒｅ ｓ ｉ ｄｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｎ Ｃｈ ｉ ｎａ — — Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ
ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｌ ｅ ｑ ｕ ｉ ｌ ｉ ｂ ｉ ｒ ｕ ｍ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｂ ｙ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｅ ｖ ｉ ｏ ｕ ｓ ｐ ｅ ｉ ｒ ｏ ｄ ｉ ｎ ｃ ｏ ｍｅ ，ｐ ｅ ｒ ｉ ｏ ｄ ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｕ ｓ ｅ ｓ
工资收入差异的解释：基于分位数回归的经验研究
育 回 报 率 方 面 的 研 究 给 出 了 较 好 的 综 述［ －。． 。但从研究方法上来看， ２ １ 。引 ］ １ 。［ 大部分研究 根据 Ｍｉ ｅ 提出的方法 ， ｎｒ ｃ 假定所有人的教育 回报率 是一个常数 ， 运用最 小二乘 法 （ Ｌ ） Ｏ Ｓ 估计 出该参 数［ 。 ４ ］ 。为了更好的控制其他因素对估计产生的 ８ 影响， 随后的研究则根据族群、 年龄、 家庭背景等指
中国 的实际情 况来 看 ， 随着 经 济领 域 内市 场化 改 革 的不断 推进 ， 劳动力 市 场 的工 资 收入 水 平 在不 断增
国外 已有 大 量 文献 多层 次 、 角度 从教 育 回报 多 率和性别及工作部门的差异等方面对工资收人的差 异进 行 了研 究 。Ｃ ｒ 、 ｌｎ ｅ 等 人 对 目前 有关 教 ａｄ Ｂｕ ｄｌ ｌ
ｓａｉｔ ａ ｅ ｒ ｏ ｋ ｈｓｐ ｐ ｒｈ ｓａｄ ｓ ｒ ｔ ｅａ ａｙ ｉ ｆｉ ｃ ｍｅｇ ｐ ｉ ｅｅ ｔｉｄ ｓｒｅ ；Ｓ ｃ ｎ ｌ ， ｔ ｔ ｉ ｌ ａｂ ｏ ”ｔ ｉ ａ ｅ ａ ｅ ｃ ｉ ｉ ｎ ｌｓｓｏ ｎ ｏ ａ ｓｉ ｄｆ ｒ ｎ ｎ ｕ ｔｉｓ ｅ ｏ ｄｙ ｓｃ ｙ ｐ ｖ ｎ ｆ ｔ ｉ ａ ｅ ｓ ｓＰ ｎ ｌ ｔ ｏ ａ ａｙ ｉ ｔ ｅｄｆｅｅ ｃ ｓｔ ａ ｅａｅ ｐｒｃ ｌ ｎ ｌ ｓｓｏ ｃ ｍｅｇ ｐ ｒ ｍ ０ ３ ｈｓｐ ｐ ｒｕ ｅ ａ ｅ ａ ｔ ｎ ｌｓｓ ｈ ｉ ｒ ｎ ｅ ｏｈ ｖ ｍ ｉｉａ ａ ａｙ ｉ ｆ ｎ ｏ ａ ｓｆｏ ２ ０ Ｄａ ｆ ｉ ｔ ０ ０ ｉ ａｌ ｏ ２ １ ；Ｆ ｎ ｌ ｙ，Ｓ ｍｍ ａｙ ｔ ｅｉ ｄ ｓｒ ｈ ｒｃ ｅｉｔｃ ｉｈ ｅ ｅｙ ｆｃｏ ｓｅｆｃ ｅ ． ｕ ｒ ｈ ｎ ｕ ｔｙ ｃ ａ ａ ｔｒｓｉｓｗｈｃ ｖ ｒ ａ ｔ ｒ ｆｅ ｔｄ
面板数据分位数回归及其经济应用
面板数据分位数回归及其经济应用面板数据分位数回归是一种多变量回归方法，在经济学中具有广泛的应用。
它通过使用面板数据集，考虑个体和时间的异质性，可以更准确地估计经济变量在不同分位数的变化。
面板数据是指对同一组个体（例如家庭、企业或国家）进行多个时间观察的数据集。
与传统的横截面数据或时间序列数据相比，面板数据具有更多的信息，可以提供更准确的估计结果。
面板数据分位数回归将这些数据应用到经济学研究中，以分析变量在不同分位数下的影响和变化。
面板数据分位数回归的基本思想是将依变量和解释变量的关系扩展到不同的分位数。
传统的回归模型通常使用一个条件的均值作为衡量标准，而忽略了分布的其他信息。
而面板数据分位数回归通过分析不同分位数下的条件均值，可以确定变量对于不同个体和时间的异质性的影响。
面板数据分位数回归在经济学中有许多重要的应用。
首先，它可以用于研究不同收入群体的收入差距。
通过将个体收入与其他解释变量的关系扩展到不同收入分位数，可以更好地理解收入分配的变化和影响因素。
这对于制定公共政策和减少贫困具有重要意义。
其次，面板数据分位数回归可以用于研究教育、健康和劳动力市场等领域的不平等问题。
通过分析不同分位数下的教育水平、健康状况和工资收入等变量，可以揭示不同个体和时间的异质性，并提供政策建议。
此外，面板数据分位数回归还可以用于分析企业和产业的效率和生产力的变化。
通过将生产率和利润等变量与其他解释变量在不同分位数下的关系进行比较，可以对企业和产业的差异进行深入研究，为企业管理和政策制定提供参考。
总之，面板数据分位数回归是一种重要的经济学方法，它能够更准确地分析经济变量在不同分位数下的变化。
它在研究收入差距、教育和健康不平等、企业效率等方面具有广泛的应用前景。
通过利用面板数据的丰富信息，我们可以更好地理解经济现象，为公共政策和管理决策提供科学依据。
分位数回归及应用简介
分位数回归及应用简介一、本文概述分位数回归是一种统计学中的回归分析方法，它扩展了传统的均值回归模型，以揭示自变量和因变量之间的非线性关系。
本文将简要介绍分位数回归的基本原理、方法及其在各种领域中的应用。
我们将概述分位数回归的基本概念和数学模型，解释其如何适应不同的数据分布和异质性。
接着，我们将讨论分位数回归的统计性质和估计方法，包括其稳健性、灵活性和有效性。
我们将通过实例展示分位数回归在经济学、医学、环境科学等领域中的实际应用，并探讨其未来的发展前景和挑战。
通过本文的阐述，读者可以对分位数回归有更深入的理解，并了解其在处理复杂数据分析问题中的潜力和价值。
二、分位数回归的基本理论分位数回归（Quantile Regression）是统计学中的一种回归分析方法，它不同于传统的最小二乘法回归，旨在估计因变量的条件分位数与自变量之间的关系。
最小二乘法回归主要关注因变量的条件均值，而分位数回归则能够提供更为全面的信息，包括条件中位数、四分位数等。
分位数回归的基本理论建立在分位数函数的基础上，分位数函数是描述随机变量在某个特定概率水平下的取值。
在分位数回归模型中，自变量通过一组参数β影响因变量Y的条件分位数。
这些参数β是通过最小化因变量的实际值与预测值之间的某种损失函数来估计的。
分位数回归的优点在于，它对于因变量的分布假设较为宽松，不需要满足正态分布或同方差性等假设。
分位数回归对异常值和离群点的影响较小，因此具有较高的稳健性。
这使得分位数回归在处理具有复杂分布和非线性关系的实际问题时表现出色。
分位数回归的估计方法主要有线性规划法、单纯形法和非线性规划法等。
这些方法的选择取决于具体的研究问题和数据特点。
在实际应用中，分位数回归通常与一些机器学习算法相结合，如随机森林、支持向量机等，以提高模型的预测精度和泛化能力。
分位数回归在金融、医学、环境科学等领域有着广泛的应用。
例如，在金融领域，分位数回归可以用于预测股票价格的风险价值（VaR）和预期损失（ES），帮助投资者进行风险管理。
中国区域经济增长的差异性分析 经济学毕业论文
中国区域经济增长的差异性分析摘要改革开放以来，我国经济高速发展的同时，地区间经济差异与非均衡经济增长越来越显著，这已影响到我国经济的长期可持续性发展。
本文试图在现有理论研究成果的基础上，采用稳态的经济增长模型对我国1978—2005年间区域经济差异与经济增长的差异性从实证角度予以分析和研究，并探讨了我国区域经济增长差异产生的原因与地区经济增长的主要源泉。
实证分析表明，增长速度的快慢不因区位因素而异，地区因素对各地人均GDP的增长没有显著性影响；全社会固定资产投资仍然是推动经济增长的主要力量，技术进步对GDP增长的贡献比率逐年增大。
由此笔者得出本文结论：地区创新能力与市场化程度是推动转轨时期中国经济增长的最主要的源泉，也是造成各地区经济增长差异的主要原因所在，而区位只是次要因素。
关键词：经济增长区域差异技术进步An Study on the difference of China’s regional economyAbstractAfter the implement of “reform and opening-up” policy, there has been a significant growth in our domestic economy. However, as we keep our country’s economies growing fast, more and more people realize that we cannot ignore regional economic difference and nonequilibrium economic growth. By absorbing former scholars’ achievements, this thesis aims at making an empirical study for regional economic difference between 1978 and 2005 based on economic growth model. Beside, the reasons and roots of such difference are also under consideration. The author hopes to perceive the p roblem of our country’s regional economic difference more clearly. empirical analyze show that the speed of economic growth is not based on the different areas, fixed-asset investment still is the largest power of regional economic, technician improve more and more import for the growth of GDP. So that, regionalinnovation ability and market-deepness are the most important factors of China’s regional economic growth, and they are the reason for regional economic differences. Key words：Economic Growth Economic DifferencesRegional economic difference Technician Improve一、导论中国20多年经济改革所取得的绩效已经被很多人视为“中国的奇迹”，而近些年来出现的一些地区间差距的扩大迹象，正在成为理论研究者和政策制定者们注意的焦点。
分位数回归区间估计方法比较分析
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａｃ ｔ ．Ｔｈｒ ｅ ｅ ｃ ｏ ｎｆ ｉ ｄ ｅ ｎｃ ｅ ｉ ｎｔ ｅ ｒ ｖ ａ ｌ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏｎ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ｑ ｕａ ｎ ｔ ｉ ｌ ｅ ｒ ｅ ｇｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｍｏｄ ｅ ｌ ａ ｒ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏｄ ｕｃ ｅ ｄ，
第３ ８卷 第 ２期
２ ０ １ ７年 Ｏ ４月
长 春 工 业 大 学 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｈ ｕ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
Ｖｏ Ｉ ． ３ ８ Ｎｏ ． ２
作 者简介 ： 袁晓惠 （ １ ９ ８ ３ 一） ， 女， 汉族 ， ￣ ｌ Ｊ Ｊ Ｉ 广元人 ， 长春工 业大学 讲师 ， 博 士， 主 要 从 事 缺 失 数 据 方 向研 究 ， Ｅ － ｍａ ｉ ｌ ： ｙ ｕ ａ ｎ ｘ ｈ ＠ｃ ｃ ｕ ｔ
构 造 置信 区 间 。此 方法 易 于理解 ， 计算 简 单 ， 但 是
计 算 速度较 慢 ， 尤其 在 处理 大型 多维 数据 时 ， 此算 法 运行 缓慢 。 ３ ） 自助 法 ［ ４ ］ 。基 于重 复抽 样技 术构 造 回归 参 数 的置 信 区间 。 ４ ） 诱导光滑法［ ５ ］ 。此 方 法 给 参 数 添 加 一 个
０ 引 言
线 性 回归模 型是 统计 学 中最 经典 的模 型 。传
统 的线性 回归研 究 因变量 的条 件均 值 随 自变量 的
分 位数 回归模 型 的 目标 函数是 非 光 滑 的 ， 其
参 数 的估计 存在 一定 的困难 。针 对分 位数 回归 模 型参数 的区 间估 计 问题 ， 比较 流行 的有 ４类方 法 ： １ ） 直接 法 。根 据 参 数 估 计 的 渐 近 正态 性 ， 运 用 样本 信息 直接 估计 渐 近方 差 中的未 知量 并构 造 置信区间。 ２ ） 秩得 分 法 。根据 秩检 验统 计量 的反演运 算
分位数回归模型及在金融经济中的应用
对实证结果进行分析，探讨各变量对因变量的影响程度和显著性水 平。
结论与建议
根据实证结果得出结论，并提出相应的政策建议。
05
分位数回归模型的扩展与 改进
分位数回归模型与其他模型的结合
分位数回归模型与GARCH模型结合
01
利用分位数回归模型的优点，对GARCH模型进行扩展和改进，
更准确地描述金融时间序列数据的波动性和相关性。
当自变量和因变量的分位数之间关系非线性时，采用非线性分位数 回归模型。
分位数回归模型的参数估计
参数估计方法
最小二乘法、最大似然估 计法等。
模型诊断
通过残差分析、正态性检 验等方法对模型进行诊断 和检验。
模型优化
根据诊断结果对模型进行 优化，提高模型的拟合度 和预测精度。
03
分位数回归模型在金融经 济中的应用
采用异方差稳健标准误
在异方差性存在的情况下，采用异方差稳健标准误来估计模型参数的置信区间，提高模型 估计的准确性和可信度。
基于异方差性的模型优化
根据异方差性检验的结果，对分位数回归模型进行优化，以更好地拟合数据和降低误差。
分位数回归模型的稳健性考虑
考虑异常值的影响
对异常值进行识别和处理，以避免其对分位数回归模型的估计产 生不良影响。
统计分布与分位数
统计分布
描述随机变量或随机向量在各种 情况下的概率分布情况。
分位数
对于给定的概率水平，统计分布 在某个特定值之前的概率。
分位数回归模型的基本原理
分位数回归模型的概念
基于自变量和因变量的分位数之间关系建立的回归模型。
线性分位数回归
假设自变量和因变量的分位数之间存在线性关系。
非线性分位数回归
经济发展中的区域差异分析技巧
经济发展中的区域差异分析技巧经济发展是各国各地区不可避免的话题，而区域差异则是经济发展中常见的现象。
为了更好地了解和解决这些差异，人们需要运用适当的分析技巧。
本文将介绍一些经济发展中的区域差异分析技巧，以帮助读者更好地理解和研究这一领域。
一、因素分析法因素分析法是一种常用的区域差异分析技巧，它主要是通过观察和分析不同区域的发展因素，找出影响区域差异的主要因素。
例如，一个地区的经济发展水平可能受到人口、资源、技术等因素的影响，因此通过对这些因素的分析，可以揭示出不同区域差异的原因。
二、分位数回归分析分位数回归分析是一种用于测量区域差异的有效方法。
它通过将不同区域的经济发展水平按照百分位数进行划分，并对每个百分位数进行回归分析，从而得出各个百分位数所处区域的经济发展水平。
这种方法可以更直观地展示不同区域之间的差异，并为进一步研究提供参考。
三、地理信息系统（GIS）地理信息系统是一种集地理空间数据采集、处理、存储、管理、分析和输出为一体的技术体系，它通过将地理数据与经济数据相结合，可以更全面地展示不同区域的经济发展情况。
通过地理信息系统，我们可以通过制作地图、分析热点区域等方式，更好地理解和研究区域差异。
四、多元回归分析多元回归分析是一种常用的统计方法，可以用于研究不同因素对经济发展的影响程度。
通过收集不同区域的经济数据和相关因素数据，再对其进行分析，可以找出对经济发展具有显著影响的因素。
这种方法可以为区域差异分析提供精确的数据支持，进而指导政策制定。
五、SWOT分析法SWOT分析法是一种常用的企业战略分析方法，也可以应用于区域差异分析。
SWOT代表了优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats），通过对一个地区的优势、劣势、机会和威胁进行分析，可以更好地把握和利用其经济发展中的区域差异。
总结：经济发展中的区域差异是一个复杂而重要的问题，了解和解决这些差异需要适当的分析技巧。
中国家庭人均收入的区域差异研究——基于对2011年CHNS数据的分位数回归及反事实分析
收问题，这也需要我们找出影响家庭收入的主要因素，从这些主要因素下手，稳步提升居民收入，使得农民在城镇化中真正成为新市民，避免城市贫民窟的出现。
由此看来，推动中国的新型城镇化建设，必须着眼于落后地区的农民增收问题，需要我们从区域的维度上认清中国的收入差异。
因此，深入研究当前中国家庭收入的区域差异具有重要的现实意义。
二、文献综述国外学者对家庭收入分配的研究开展得相对较早，一般认为具有重要影响的论文分别为Atkionson（1970）、Sen（1976）、Wolfson（1994）以及Esteban＆Ｒay（1994）所作。
在不同问题被提出后，都有一些学者进行相关研究，但这些研究主要侧重于收入差距的度量方法。
国外学者同样关注到了中国的居民收入分配差异问题，代表性的成果来源于Bramall and Jones（1993），Jalan andＲavallion（1998）和Kanbur and Zhang（1999）等，他们对中国居民收入分配差异问题存在的原因和演变过程做了深入的探索，并提出了相应的对策。
值得一提的是，近年来，分位数回归（Koenker and Bassett，1978）、反事实分解（Juhn，1993；Machado and Mata，2005）等统计技术逐渐被国外学者引入收入分配的研究中，但鲜见于国内研究区域收入差异的文献，本文正是希望将这种方法应用于中国的问题上。
国内学者对相关问题也进行了大量的研究。
中国社会科学院赵人伟、李实研究小组以及南开大学陈宗胜研究小组以实证方法为主对收入分配问题进行专门系统研究，其代表著作有赵人伟（1994）、李实、赵人伟（1999）、陈宗胜（2002）等。
随着研究的深入，近期从微观的视角进行分析成为研究收入差距问题的主流。
而由于农村问题的重要性，农民收入的区域差异则成为国内大多数学者研究我国家庭收入区域差异的重点。
如段庆林（1999）、利小萍（2002）、谢瑞巧（2002）、周杰文、段一群（2003）、李颖、王尤贵（2004）等。
分位数模型回归分析
分位数模型回归分析分位数模型（quantileregressionmodel，QRM）是一种统计模型，它允许分析师精确研究一组数据中不同分位数所受到的影响。
分位数模型在数据分析中被广泛应用，被用于分析各种个体和企业之间的关系，比如收入差距、产品价格和消费行为等。
分位数模型回归分析是一种回归分析方法，它利用QRM来更精确地研究数据。
本文将对分位数模型回归分析的基本概念、运用以及实例进行阐述，以增强对其理解和应用。
2.位数模型回归分析QRM Regression Analysis）分位数模型回归分析基于分位数模型，它是一种统计模型，可以根据观测值的位置（即观测值在一组数据中的分位数）来描述该观测值的变化规律。
常规的线性回归分析（linear regression analysis，LRA）则仅适用于均值，而QRM则允许分析师精确研究不同分位数所受到的影响，从而对数据的变动规律进行更加详尽的分析。
因此，QRM 可以帮助研究者更深入地分析不同分位数之间的关系。
3.位数模型回归分析的应用QRM回归分析在社会科学研究中有着广泛的应用。
例如，可以利用QRM来研究收入分配不均的问题，研究中国各个省市的收入分配情况。
此外，QRM回归分析可以用于研究企业的价格行为，分析其价格定价的影响因素，以及识别价格段等现象。
此外，研究者还可以利用QRM回归分析来描述消费者的消费行为，包括消费者对不同产品段的偏好，以及消费者在折扣促销中选择最佳折扣等。
4.位数模型回归分析实例为了说明分位数模型回归分析的应用，我们以某英文书籍零售商的价格定价为例，以探讨价格定价的影响因素以及最佳价格策略。
收集的原始数据包括：英文书籍的原价、折扣折扣以及销售量等。
基于QRM，研究者通过比较不同书籍的不同价格段销售量（如不同折扣段的销售量），可以对不同分位数的变化执行统计检验，并建立相应的回归模型，以发现不同价格段的消费者的偏好及其价格的影响因素，从而制定出最佳价格策略，即为消费者提供恰当折扣以提高销售量。
基于分位数回归的黄河流域区域经济差异与高质量发展研究
基于分位数回归的黄河流域区域经济差异与高质量发展研究目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 研究目的与问题 (4)二、理论基础与文献综述 (5)2.1 分位数回归理论概述 (6)2.2 黄河流域区域经济差异研究综述 (7)2.3 高质量发展研究综述 (9)三、黄河流域区域经济差异分析 (10)3.1 经济发展水平分析 (11)3.2 区域经济差异量化分析 (12)3.3 影响因素分析 (13)四、黄河流域区域经济高质量发展研究 (15)4.1 高质量发展的内涵与特征 (16)4.2 黄河流域区域经济高质量发展现状 (17)4.3 高质量发展的路径选择 (19)五、基于分位数回归的实证分析 (20)5.1 数据来源与处理 (21)5.2 分位数回归模型构建 (21)5.3 实证结果分析 (22)六、政策建议与展望 (24)6.1 加强区域协同发展 (25)6.2 优化产业结构布局 (26)6.3 提升创新能力 (27)七、结论与讨论 (28)7.1 研究结论 (29)7.2 研究创新点与不足 (31)7.3 未来研究方向 (31)一、内容描述本文旨在探讨基于分位数回归的黄河流域区域经济差异与高质量发展研究。
研究背景是随着我国经济进入新时代，区域经济发展差异逐渐成为国内外学者关注的焦点。
黄河流域作为我国重要的经济区域之一，其经济发展差异亦不容忽视。
本研究以黄河流域为研究对象，运用分位数回归方法，深入探讨区域经济差异与高质量发展的内在关系。
黄河流域区域经济差异分析。
通过对黄河流域内各地区的经济发展水平进行统计和比较分析，揭示区域经济发展差异的现状和趋势。
高质量发展的内涵与评估。
明确高质量发展的内涵，构建适合黄河流域的高质量发展评估体系，对黄河流域的高质量发展情况进行评估。
分位数回归模型的构建与应用。
在探讨区域经济差异与高质量发展的关系时，采用分位数回归模型，该模型能够更细致地描述变量之间的非线性关系，尤其适用于本研究中涉及的经济差异与高质量发展的复杂关系。
基于分位回归法的地区城市化经济效率实证分析
基于分位回归法的地区城市化经济效率实证分析理论界对于城市化经济效率的研究，主要是从总体上分析城市化影响社会经济各方面的效率。
本文利用分位回归模型，对我国城市化发展促进经济增长、产业结构转化、城镇就业和城乡收入差距缩小的效率进行了定量分析，更为细致和深入地研究了城市化各方面经济效率。
基于分位回归结果，文章提出了相应的建议，以期提高城市化的经济效率。
关键词：城市化分位回归法经济效率城市是人口、财富及文明的集中地，伴随着经济社会发展，城市化已成为全世界一个普遍而重要的现象。
改革开放以来，中国城市化在迅速推进的过程中，其经济效率究竟如何？许多学者进行了研究：杨小凯、张永生（2000）利用超边际分析工具建立起简化的城市化模型，认为城市化导致分工进一步深化，形成专业化经济，提高生产效率和降低交易成本，促进经济增长；于春晖（2003）等认为城市化与产业结构的演进是经济发展过程中互相耦合的两个过程：产业结构的升级必然伴随着城市化水平的提高，城市化是产业结构生产方式上的表现，城市化水平和进程也会影响产业结构的演变；杨宜勇（2005）通过对人口城市化与就业发展的动态分析阐述了人口城市化对解决中国就业问题的积极意义，并指出人口城市化滞后与就业不足的主要障碍；周兴文利用非经典时间序列方法研究了城镇居民收入分配与经济增长的关系，指出对城镇居民收入分配不平等扩大影响最大的因素是城市化。
这些研究，基本上都是从总体层面上研究城市化某一方面的社会经济效率，本文将分别研究城市化对社会经济各方面的影响，并引入分位回归分析方法，从分位数的角度更深入、细致地分析评价城市化发展的经济效率。
分位回归分析（一）分位回归法的原理如果一个学生在一次体检中，他的体重超过z比例的参加这次体检的学生，而低于1-z比例的参加这次体检的学生，那么，他的体重排在全体参加体检的学生的第z分位。
按照这个思想，可以得出在参加这次体检的学生中，会有一半的学生体重超过位于中分位的学生，一半的学生的体重低于他。
中国地区经济增长收敛性分位数回归分析
中国地区经济增长收敛性分位数回归分析Quantile Regression Analysis to Regional Economic Growth and Convergence in China内容摘要：本文运用分位数回归方法，对改革开放以来我国省际间的经济增长收敛性行实证分析。
首先介绍了分位数回归方法的原理和经济增长收敛的相关理论，接着通过研究省际间人均国内生产总值的变异系数，对经济增长做σ-收敛分析，把改革开放30年分为3个阶段。
然后分别运用最小二乘估计和分位数回归对三个阶段做绝对β-收敛的对比分析，同时也突出了分位数回归的优越性。
在此基础上进一步对省际间在三个阶段内条件β-收敛的情况做了深入研究。
实证结果表明各省区在第一阶段内普遍存在着绝对收敛和条件收敛的情况，在第二阶段不存在收敛的趋势，第三阶段则表现着较弱的收敛趋势。
本文最后指出了研究中的不足，并提出了未来的改进方向。
一．引言自索洛(Solow ,1956)建立起新古典长期经济增长模型后的相当长时期内 ,大批经济学家都在其模型的基础上研究蕴涵其中的经济增长收敛性特征。
与理论上对收敛性进行研究相比 ,收敛性的实证研究只是从 20 世纪 80 年代中后期才开始的 ,但是其发展的势头却相当迅猛。
在国外，鲍默尔(Baumo11W1J , 1986)最先对收敛性问题进行了实证研究, 他采用Maddicon 方法加以回归研究后得出结论:增长率与初始产出水平之间有较高的相关性,初期生产率越高的国家,其经济增长速度越慢,即存在后进国家向先进国家的收敛,且收敛的速度在逐步加快。
此后越来越多的经济学家开始关注经济增长收敛的问题。
例如，巴罗和萨拉-伊-马丁(1992) 在其经典著作《经济增长》一书中,以新古典模型为基本框架,通过将收敛性细分(即分为σ-收敛、绝对β-收敛和条件β-收敛),无论是对收敛性概念的内涵和外延的拓展,还是对收敛性实证研究的规范和发展,都起到了极大的作用。
基于面板分位数视角的经济发达地区城镇居民消费行为差异分析
基于面板分位数视角的经济发达地区城镇居民消费行为差异分析—以浙江省为例浙江工商大学袁军江、孙津、陈新涛摘要：本文主要采用面板分位数回归方法从消费支出和收入差距两个方面分析浙江省城镇居民消费行为的差异性。
笔者在杭斌（2011）推导的习惯形成消费函数的基础上，利用1990—2009年七个收入组的浙江省城镇居民数据进行实证分析。
实证结果发现：（1）目前浙江省的居民消费率偏低，主要是由中等收入阶层居民的消费率偏低造成的；（2）收入越高，居民的攀比心理越严重。
关键词：面板数据；分位数回归；收入差距；消费支出Empirical Analysis about the Difference in Consumer Behavior of Urban Residents in Developed Areas Based on Quantile Regression for Panel Data :in the case of Zhejiang ProvinceAbstract:From the perspective of income gap and consumption expenditure, this paper analyzes the differences of consumer behavior in Zhejiang Province in the method of quantile regression for panel data. Then based on the consumption method of habit formation proposed by Bing Hang (2011), we use the data about the seven income groups of urban residents in Zhejiang to analyze the differences from 1990 to 2009. Eventually , we find that currently the lower consumption rate of the residents is mainly caused by the middle-income strata . Finally, the higher income, the more serious psychological comparison.Key words:Panel data; Quantile Regression; Income gap; Consumption expenditure一、引言改革开放以来我国的经济得到了前所未有的发展，2010年GDP总量超过日本成为世界经济总量第二大国，仅次于美国。
基于面板分位数视角的经济发达地区城镇居民消费行为差异分析
基于面板分位数视角的经济发达地区城镇居民消费行为差异分析随着经济的快速发展，不同地区的城镇居民消费行为呈现出显著的差异。
基于面板分位数视角的经济发达地区城镇居民消费行为差异分析，可以深入研究不同经济发达地区的城镇居民消费水平、消费结构和消费模式等方面的差异，为进一步优化调节消费结构、促进消费升级提供理论依据。
首先，从面板分位数视角出发，可以借助于分位数回归方法，通过对不同经济发达地区的城镇居民消费数据进行分析，得到不同分位数消费者的消费行为特征。
这可以帮助我们了解高收入消费者和低收入消费者之间的消费差距。
例如，在物质消费方面，高收入消费者更注重奢侈品消费，低收入消费者更注重基本生活品消费。
在生活方式消费方面，高收入消费者更倾向于选择高端酒店、旅游和休闲娱乐等服务，而低收入消费者则更注重家庭和社交生活。
其次，基于面板分位数视角可以研究消费行为的时间变化。
通过观察不同时间段的城镇居民消费数据，可以发现城镇居民消费行为的季节性变化、经济周期性变化和政策调控性变化等。
例如，节假日期间的消费增长明显，人们更愿意购买礼品、旅游和餐饮等服务，而在经济下行周期和金融危机期间，消费者的购买力可能会下降，消费行为会受到较大影响。
此外，基于面板分位数视角的消费差异分析还可以探讨不同经济发达地区城镇居民消费模式的异同。
不同地区的城镇居民消费模式受到多种因素的影响，包括地理、文化、产业结构和政策等。
例如，东部沿海地区的城镇居民更倾向于购买进口商品，而中西部地区的城镇居民则更倾向于购买国内商品。
这些差异可以帮助我们了解不同地区的消费结构、消费需求和消费趋势。
最后，基于面板分位数视角的差异分析还可以研究消费行为的影响因素。
通过发掘不同经济发达地区城镇居民消费行为的影响因素，可以为政府和企业提供优化调节消费结构的策略。
例如，收入水平、教育水平、就业状况和社会文化等因素都可能影响城镇居民的消费行为。
了解这些影响因素可以帮助政府和企业制定有针对性的政策和营销策略，促进城镇居民消费的升级和提高消费者的满意度。
分位数回归方法在居民收入中的应用
分位数回归方法在居民收入中的应用
分位数回归(quantile regression)是一种对数据进行统计建模的方法，它可以用来研究居民收入的分布情况，分析不同人群收入的差异，以及收入增长的趋势。
分位数回归的思想是，将研究对象的收入分成不同的分位数，然后分析每个分位数的收入情况。
比如，可以将居民收入分为10个分位数，从最低收入的居民到最高收入的居民依次分组，每组包含10%的居民。
分位数回归可以用来描述每个分组的收入情况，从而分析不同人群收入的差异，以及收入增长的趋势。
另外，分位数回归还可以用来研究不同人群在收入上的差异，比如，男女收入的差异、不同年龄段收入的差异、不同学历收入的差异、不同地区收入的差异等。
通过分位数回归，可以看出不同人群之间收入的差异，并分析收入差异的原因。
总之，分位数回归在居民收入研究中有着广泛的应用。
它可以用来分析不同人群收入的差异，以及收入增长的趋势，也可以用来研究不同人群在收入上的差异，从而为政策制定提供参考。
基于SBM-Tobit 分位回归的区域行业经济效益差异性研究——以北京市4 区域为例
如何科学测度一个区域的经济效益便成了至关重要的问 题，许多学者也对这一问题展开研究，相关成果主要有：郭奇 （2010）基于同一行业 3 个企业经济效益的 8 个指标，采用未 确知测度模型量化了企业经济效益，为评价企业经济效益提供 了一种直观化方法 [2]；赵小娥（2015）基于湖南省 14 个地级 市经济效益的 10 个指标，采用因子分析法测算了全部地区的 经济效益得分，并依据得分情况进行排名 [3]；李永宁（2016） 采用因子聚类分析从经济规模、经济结构、经济速度、经济效 率、经济环境和经济协调等维度对江苏省 13 个区域进行经济 效益评价 [4]；曾玲玲等（2018）针对农业供应链金融模式的优 化问题，采用 Shapley 值法测算了优化模式下的经济效益，论 证了“农村银行 + 电商平台”模式的可行性 [5]；周洋等（2018） 基于经济社会因素、环境保护因素、资源节约因素和自然影响 因素等视角，采用主成分分析法对山东区域生态经济效益进行 了评价 [6]；刘红卫等（2020）采用层次分析法对西藏 7 个地区 的经济效益进行排名，并通过调整指标敏感度曲线发现，增加 建设资金向文化教育和医疗卫生方面倾斜有益于各地区间的均 衡发展 [7]。
系 ； [12] 李丹（2017）采用超效率 DEA 与 Tobit 模型对我国 30
个省市对外贸易经济效益进行实证研究，发现对外开放程度、
生活水平、物流情况、生态环境将促进我国对外贸易经济效益
的提高 ； [13] 王惠等（2017）采用分位回归实证研究发现，进
口贸易对工业技术创新效益较低的地区有较强的促进作用，而
关键词：区域经济；行业门类；经济效益；差异性 中图分类号：F270.3 文献标识码：A 文章编号：1674-537X（2021）01.0049-09
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分位数回归下的区域经济差异研究引言
区域经济差异是各国经济发展过程中的普遍现象，我国各地区经济发展的同时也伴随着地区间经济发展的差异性。
十九大报告指出我国社会当前的主要矛盾为“人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”，地区间经济发展水平的差异即不平衡性的加剧，会引发一系列的社会和政Z矛盾，成为制约我国经济健康持续协调发展的关键问题。
如何均衡发展地区间的经济，实现缩小区域经济发展差距、促进区域经济协调发展，已经成为我国政F关注的焦点。
要解决好这一问题，只有弄清地区间经济发展差异的程度、趋势和形成机制，才能提出有针对性的解决方案。
本文旨在对我国地区间经济发展水平的差异性进行测度，并在此基础上探究影响地区经济差异的因素，从而为缩小地区间差异、促进区域经济协调发展提供政策建议。
对于改革开放以来我国区域经济差异的测度及影响因素的研究，近年来得到很多学者的关注。
测度的研究主要集中在两个方面：一是测度的方法。
多数学者利用标极差、标准差、变异系数、基尼系数和泰尔指数等测度区域经济的差异；考虑到区域经济差异的空间异质性，也有一些学者将空间因素引入测度模型中，利用测度分解公式对差异进行不同角度的分解。
二是测度的视角。
大部分学者对我国省际及东中西三大区域的差异进行测度分析并进行比较。
在影响因素的研究方面，资本投入、劳动力转移、技术创新、制度变迁、产业结构等都是热点研究对象，同时区位因素、城市化因素、经济开放程度、初期收入、
人口增长率、储蓄率、受教育水平、失业率等也是近年来备受关注的重要因素。
在实证分析方法上，面板数据模型、短面板动态空间误差模型、地理加权回归分析方法是普遍采用的方法。
从目前的研究成果来看，研究视角多采用传统的东中西三大区域，而没有结合我国新时代经济政策特征进行区域的划分；研究方法上只得到了影响因素对于差异影响的大小，而没有因素随差异变化的变化趋势。
据此，本文将采用五区域视角，利用分位数回归模型，对区域经济差异的大小及影响进行动态分析。
区域经济发展水平差异的测度
（一）区域经济发展水平差异测度方法衡量区域经济差异的指标有很多，可以分为单指标测度和多指标测度，其中单指标测度又可分为绝对差异描述和相对差异描述，本文选取单指标测度中的泰尔指数对地区间差异进行了刻画。
基于信息理论中熵的概念可以得到衡量区域经济差异的泰尔指数，其计算公式为：其中yi为区域i的指标值，为所有区域该指标的平均值。
按照此方法计算出的泰尔指数可以测度区域经济的总体差异，其取值在0-1之间，并且值越大表示区域经济发展水平差异越大，不平衡性越突出。
（二）区域经济发展水平差异的测度本文从《中国统计年鉴》中搜集了19XX年中国31个省、自治区、直辖市的GDP和人口数据，采用指数平减法对GDP数值进行处理，并计算出人均GDP。
根据我国近年区域发展战略将31个省划分为五个区域，即东部（XX、XX、XXX、XX、XXX、XXX、XXX、XXX、XXX、XXX）、中部（XXX、XXX、XXX、
XX、XXX、XXX）、西南（XXX、XXX、XXX、XXX、XXX、XXX）、西北（XXX、XXX、XXX、宁夏、XXX、XXX）和东北（XXX、XXX、XXX），分别计算五区域的泰尔指数，得到五区域内各省经济发展水平差异的结果，相关计算结果如表1所示，变化趋势如图1所示，其中次坐标为东部地区的泰尔指数。
由表1五区域泰尔指数的计算结果及图1可以看到，五区域内部的差异大小及趋势有所不同。
泰尔指数呈下降趋势的区域为东部和东北地区，东部地区从19XX年的0.0921下降到20XX年的0.0531，下降幅度为42.3%，东北地区从19XX年的0.0173下降到20XX 年的0.0061，下降幅度为64.7%，与环渤海、长三角、珠三角三大经济增长中心的扩散作用及振兴东北老工业基地等一系列的政策的颁布有一定的关系。
中部和西南地区的泰尔指数呈不断波动的变化趋势，但整体上这两个地区泰尔指数略有增加，幅度不大。
近几年来中部崛起、承接产业转移示范区的实施以及一系列经济新区的颁布，对这两个地区差异的缩小具有一定作用。
西北地区的泰尔指数呈现比较明显的上升趋势，从20XX年开始增长显著，在20XX年达到最大值后出现了下降趋势，但下降幅度不大，且其值始终高于西南、东北和中部地区，接近东部地区。
从19XX年的0.0211到20XX年的0.0381，增长幅度高达80.6%，这主要是由于西部大开发战略使得西北地区各省份发展差异拉大，出现明显的不平衡发展态势。
经济发展水平差异的影响因素分析
（一）理论分析影响区域经济发展差异性的因素有很多，本文基于已有的研究成果并结合中国经济新常态时代特征，将影响因素分解
为资本要素、人力要素、科技要素和制度要素，构建考察差异水平影响因素的理论框架。
长期以来，资本要素都被作为影响经济增长的主要因素之一。
本文采用狭义的资本，即考虑物质资本的投入，具体包括固定资本和流动资本。
人力要素是资本要素的扩展，指劳动力的数量、质量以及结构，对区域经济的发展起到至关重要的作用。
科技要素是加快经济增长的主要动力，也是推动经济增长方式转变的核心力量。
科技要素包括的内容很广泛，本文从地区科学技术的基础条件、投入状况、产出状况三个方面选择具有代表性的指标，形成综合评价。
制度是指一国建立的国家政策和经济体制，是保障国家经济正常运行的基础，是根据国家发展意图，对区域经济运行进行的规范、引导和干预。
根据我国国情，本文认为制度要素的变迁主要表现在市场化程度提高、城乡格局变化和对外开放程度三个方面。
（二）实证分析1.分位数回归方法及模型构建。
本文采用分位数回归的方法，目的是在控制个体差异的同时对因变量条件分布的不同分位点上各变量之间的关系进行分析，即各影响因素在其不同的分位点上对区域经济不平衡性产生了怎样的影响，以便掌握影响因素的变化趋势。
本文采用泰尔指数作为被解释变量，各影响因素的变异系数为解释变量，考察影响因素的差异对于不平衡性的影响。
故根据理论框架，构建如下计量模型：其中，被解释变量Yt为第t年我国各区域泰尔指数，该指标由前文计算而得（见表1）；Xkt表示第t期的第k 个解释变量，即为等式右边的ZBCVt （资本因素变异系数）、RLCVt （人力因素变异系数）、KJCVt （技术要素变异系数），。