基于貝葉斯空間Durbin模型的區(qū)域收入增長收斂性研究.pdf

1、收入增長是經(jīng)濟發(fā)展永遠不變的主題，一直處于高速發(fā)展的中國經(jīng)濟，使得各地區(qū)的收入迅速提高。但隨著全國經(jīng)濟的快速增長，各地區(qū)間的收入增長差距反而在進一步擴大，嚴重影響了我國經(jīng)濟的協(xié)調(diào)全面發(fā)展。收入增長差距問題不僅成為人們討論的熱點，而且已經(jīng)成為經(jīng)濟領(lǐng)域研究的一個焦點。對我國區(qū)域收入增長收斂性進行研究，不僅僅是為了更好的了解我國各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的總體現(xiàn)況以及發(fā)展趨勢。更深層次的意義是，可以通過分析研究得到影響我國區(qū)域經(jīng)濟增長的各種因素，由此可以

2、為我國制定科學的經(jīng)濟發(fā)展政策提供參考依據(jù)。2014年是中國經(jīng)濟進行全面深化改革的元年，只有深刻了解當前中國經(jīng)濟發(fā)展的具體狀況，才能夠為我國經(jīng)濟的長遠、協(xié)調(diào)發(fā)展制定科學合理的長期戰(zhàn)略政策，使得對我國各地區(qū)收入增長收斂性的研究尤為重要。
　　研究區(qū)域收入增長收斂性問題時，論文引入空間Durbin模型，充分考慮了各地區(qū)間的空間溢出效應。針對模型參數(shù)估計不確定性問題，構(gòu)建了貝葉斯空間Durbin模型。通過對模型進行結(jié)構(gòu)分析，選擇了適當?shù)膮?/p>

3、數(shù)先驗分布，并且設(shè)計相應的MH-Gibbs混合抽樣算法，然后進行參數(shù)估計。通過用參數(shù)迭代軌跡圖和Geweke收斂診斷圖證明了用MCMC抽樣方法得到的Markov鏈是平穩(wěn)收斂的，并且參數(shù)的邊緣后驗分布核密度估計曲線都比較平滑。同時論文利用中國各地區(qū)數(shù)據(jù)，構(gòu)造貝葉斯空間Durbin模型，對我國區(qū)域收入增長收斂性問題進行了實證分析。研究表明，參數(shù)的迭代軌跡收斂，MH-Gibbs混合抽樣算法能夠準確地估計模型中各參數(shù)，證明了貝葉斯空間Durbi