一、对应分析在研究城镇居民消费支出结构中的应用（论文文献综述）
阮一晨[1]（2021）在《基于数据驱动的杭州萧山区公共中心体系认知与优化研究》文中研究说明随着我国经济社会的发展由高速增长转为高质量增长,人民生活水平不断提升,社会主要矛盾发生转变,城市生活性空间的发展随之转变为引领城市建设、提升城市居民生活幸福感的主要动力之一。城市公共中心体系是承载城市居民生活性活动的主要空间,在城市公共服务与消费空间的发展中起到重要作用。近年来,城市研究数据与技术快速发展,特别是大数据与机器学习算法的引入,为城市空间结构研究提供了强有力的量化支撑。但同时也引申出公共中心体系研究中,数据表征的充分性、研究方法的适应性、表征关系的实效性等数据技术应用层面的问题。为此,本研究以杭州市萧山区为对象,针对城市公共中心体系研究,在数据技术选择与应用、影响要素与机制分析、优化布局手段等多方面文献综述基础上,结合规划研究中数据应用的特征,总结出本研究着力探索的三个主要问题:如何观察并总结公共中心的特征、公共中心体系发展类型特征与影响要素有哪些、怎样正确引导公共中心空间优化。并借鉴弱假设强表征的数据驱动范式,形成了由理论线索指导表征数据,再构建表征关系,从而推导特征规律的研究逻辑,将之应用于研究问题所对应的空间认知、空间分析与空间优化三个主要流程,以实现空间认知与优化的研究目的,解释公共中心体系空间特征与规律,完善其优化方法与流程。研究内容与结论主要包括三方面:一是公共中心体系的识别与空间特征认识。从供给与需求的角度入手,针对公共中心体系的构成要素,搭建手机信令、POI与调研数据结合的多源数据识别框架,实现杭州市萧山区公共中心体系识别,并从中心的空间布局、结构关系与功能关联认识其基本空间特征。初步认识了体系内的公共中心路径依赖与道路亲缘特征规律与“一主一副数次多基”的4级中心体系,同时发现政府主导配置的公共服务设施在中心关联中具有重要引领性作用。二是在公共中心体系的发展程度与影响要素分析。构建常态化和非常态化两大层面的分析框架:在常态化层面,遵循先扩样后收缩的思路,从浙江省扩样识别公共中心体系的初长型、增长型、成熟型、完善型四大聚类,定位出与萧山区近似的成熟型与完善型聚类样本。同时地形条件、经济规模、人口规模、城市建设、居民消费力与公共交通6类影响要素存在显着的类型性差异,其变化特征主要由发展初期政府主导的投资拉动型增长模式转变为后期由市场引领的消费主导型发展模式。各影响要素间呈现相互作用的网络机制,其中人口规模是发展程度最直接最核心的影响要素。在非常态化要素方面,萧山区公共中心体系深受G20、亚运会与新冠疫情防控等大事件中正向推动力的促进,并在后续使其持续影响。三是在公共中心体系优化分析。杭州市萧山区的研究范围,通过人口与公共中心体系具有强关联的线索,从人口的居住、就业、旅游三方面入手构建“人口—公共中心”的空间关联模型,推导出中心优化的空间基础。在此基础上借助三方面目标准则:一是通过公共中心发展的监督学习模型、满意度与亚运会大事件分析结合,总结出经验目标。二是通过人本主义价值尺度下总结出效率与公平的发展目标,三是在公共中心现状特征中总结的规律性原则。最终在空间与非空间两个层面提出了针对萧山区公共中心体系的优化指引。经三方面内容的逐层推进,实现了公共中心体系认知与优化的数据驱动研究框架搭建,通过实证案例分析与认知,总结具有时空背景的特征经验与一般性的规律,丰富了新数据环境下的城市空间结构研究。
王一森[2]（2021）在《延吉市新型城镇化对居民消费影响研究》文中提出
闫娜娜[3]（2021）在《我国房价与消费关系的异质性研究 ——基于居民收入不平衡和地区间房价差异的视角》文中进行了进一步梳理促进居民消费对我国经济的健康发展是举足轻重的,国家十分重视稳定和扩大居民消费的工作。党的十九届五中全会以及中央经济工作会议都强调了要扩大内需、提振消费。在此背景下,对我国家庭的消费行为展开系统的研究是非常有必要的。近年来,我国经济发展中存在以下几个现象:（1）居民收入的不平衡。尽管我国的脱贫攻坚工作取得了重大胜利,但居民收入不平衡的问题仍然很严峻。正如李克强总理所说,我国仍然有6亿人属于中低收入及以下的阶层,他们的平均年收入不足我国居民人均年收入的一半。此外,《中国住户调查年鉴》显示,2003-2018年我国的基尼系数均超过了收入分配差距的“警戒线”（0.382）,即我国的居民收入差距处于较高的水平。（2）地区间房价的差异较大。我国幅员辽阔,不同省（直辖市、自治区）之间的房价水平差异巨大。例如,2018年北京市的住房平均销售价格是贵州的7倍多。（3）房价的持续上涨。自1998年实施住房商品化改革以来,我国住宅的平均销售价格不断攀升,截至2018年,已由1854元/平方米上涨至8544元/平方米。（4）居民消费增长的乏力。统计数据显示,2000-2018年我国城镇居民的消费收入比由79.59%下降至66.53%。那么房价与消费之间究竟存在怎样的关系呢?与现有的研究不同,文章从居民收入不平衡和地区间房价差异的视角出发,围绕社会地位寻求对家庭住房需求的影响及房价和消费之间关系的异质性分解进行了理论分析。首先,将居民收入不平衡和非独立偏好纳入了跨期消费效用最大化的分析框架中,证明了居民收入不平衡能够通过住房攀比对家庭住房需求产生刺激作用。其次,结合生命周期-持久收入假说和我国居民收入不平衡、地区间房价差异的现状,分析了房价和消费之间关系的异质性。其中,居民收入不平衡通过影响住房支付能力,进而导致不同收入阶层在住房拥有率、住房资产、多套房拥有比例三个方面均存在明显的差异,最终导致房价对不同群体消费的影响存在明显的差异;地区间房价差异意味着房价不同的地区家庭所面临的平均购房压力存在差异,最终导致了房价和消费之间关系的地区异质性。根据上述理论分析,文章主要利用中国家庭追踪调查数据,从定量角度对房价和消费之间关系的异质性进行了测度。主要研究内容如下:（1）为了明确住房对于我国城镇家庭而言具有地位性属性,文章在考虑地区间房价差异和参照群体住房面积影响的基础上对住房的地位性属性进行了实证检验。本文利用面板有序Logit模型的回归分析证实了住房是地位性商品,能够表征个体的社会地位。这为深入研究家庭的住房需求奠定了基础。（2）基于居民收入不平衡,在考虑地区间房价差异的基础上对家庭的住房需求展开了实证研究。利用中国家庭追踪调查（CFPS）数据和中国家庭金融调查（CHFS）数据,分别以不同的指标和数据对居民收入不平衡引发的住房攀比和家庭住房需求之间的关系进行了实证分析。在住宅土地供给有限的背景下,住房需求的扩大势必会带来房价上涨,此外,不同群体购房的意愿存在明显的差别,这些均为定量地研究房价与消费之间的关系奠定了坚实的基础。（3）基于居民收入不平衡的视角,在考虑地区间房价差异和地区经济增长速度的基础上对房价与消费之间的关系进行了异质性和同质性的分解。以家庭购房压力系数为门限变量,运用面板门限模型对房价和消费之间关系的异质性进行了系统的实证研究。在此基础上,通过改变面板门限回归中trim的取值、利用户主的户籍属性重新界定城镇样本对基准回归进行了稳健性检验。此外,考虑到面板门限模型要求数据完全均衡以至于样本观测值的损失较大,本文还采用面板固定效应模型从另一个角度验证了房价对消费影响的异质性和同质性。文章实证研究的主要结论为:（1）住房能够表征个人的社会地位,与周围人群的平均住房面积相比,家庭的住房面积越大,个人自评社会地位水平较高的概率就越大。（2）居民收入不平衡所引发的住房攀比是家庭住房需求的重要驱动因素之一。随着收入差距的拉大,各个收入阶层都基于社会地位攀比扩大了住房需求,且无房或现居住条件差的家庭购房的意愿更为强烈。（3）受居民收入不平衡的影响,房价和消费之间的关系存在家庭异质性。当家庭购房压力系数小于15.7315时,二者之间为显着的正相关关系;家庭购房压力系数超过该门限值时,二者之间为显着的负相关关系。（4）房价对消费的影响存在地区异质性,其根本原因在于各地区（省、直辖市、自治区）房价水平存在明显的差异。（5）地区经济增长速度的加快既与房价的上涨紧密相关又和居民消费的增长不可分割,它是影响二者的共同因素,如果忽略该变量的影响,房价上涨带来的财富效应将被严重高估。文章的创新之处主要表现为以下几点:（1）在对家庭住房需求的研究中,将居民收入不平衡、非独立偏好同时纳入了跨期消费效用最大化理论的分析框架中,完善了有关社会地位寻求和家庭住房需求之间关系的理论分析。（2）在研究房价与消费之间的关系时,将共同因素、居民收入不平衡和地区间房价差异纳入了分析框架,拓宽了有关房价和消费之间关系研究的思路。（3）构建了家庭购房压力系数这个指标,该指标可以衡量同一地区内部的收入差距且针对不同地区的家庭具有可比性,丰富了购房压力指标的构建。（4）以家庭购房压力系数作为门限变量,通过实证研究分离出了房价对消费影响的家庭异质性、地区异质性和同质性,更加精确地分析了我国房价与消费之间的关系。
董雪[4]（2021）在《我国税收政策对经济增长的影响效应及其传导机制研究》文中认为税收政策作为政府进行宏观调控的重要手段,在我国经济发展中扮演着重要的角色,有针对性的税收政策工具能够有效兼顾经济增长速度与质量。党的十九大报告指出,“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期”,并要“深化税收制度改革、健全地方税体系”。2019年、2020年中央经济工作会议中相继提出要实施大规模减税降费、结构性减税等积极的财政收入政策。可见,推进税收制度改革、优化现行税收结构是新时代背景下推动我国经济增长的必然选择。现阶段,在新冠疫情导致全球经济衰退的国际大环境下,我国经济面临着外部出口大幅下降、内部结构亟需调整的内外双重压力,合理有效的税收调控对于当前经济形势下推动我国经济高质量增长尤为重要,继续实施和完善大规模减税降费及结构性减税政策是必然之举。有鉴于此,探究我国税收政策对经济增长的影响效应及其传导机制具有重要意义。本文通过对国内外研究现状和相关理论基础进行梳理,实证检验了我国税收政策对经济增长的动态影响效应与非对称影响效应,并从供给侧和需求侧两个层面探究了我国税收政策影响经济增长的传导机制。首先,本文在理论分析税收政策对经济增长作用机制的基础上,借助时变协整模型考察了税收政策与经济增长的动态协整关系,并运用分位数Granger因果关系检验方法对税收政策与经济增长的因果关系进行检验,随后构建了带有随机波动率的时变参数因子扩展向量自回归（SV-TVP-FAVAR）模型分别考察了宏观税负与税收结构对经济增长的动态冲击效应,结果发现:我国税收政策与经济增长之间存在着显着的时变协整关系与长期负向均衡关系,且二者之间不存在双向Granger因果关系,仅表现为税收政策是经济增长的Granger原因;从总量视角来看,宏观税负的增加对经济增长产生了显着的负向抑制效应;从结构视角来看,增加商品税主要对经济增长具有抑制效应,增加所得税能够显着促进经济增长,但增加财产税对经济增长具有负向抑制效应。其次,本文从短期视角出发,基于贝叶斯平滑迁移向量自回归（ST-BVAR）模型探究了不同经济周期下我国税收政策对经济增长的非对称效应,随后从长期视角出发,利用非线性自回归分布滞后（NARDL）模型检验了我国税收政策对经济增长的长期非对称效应,结果发现:从短期视角来看,在经济衰退期,税收政策对经济增长、消费水平和投资水平主要产生了微弱的正向冲击效应;在经济扩张期,税收政策对经济增长、消费水平和投资水平主要产生了负向冲击效应。从长期视角来看,我国税收政策与经济增长之间存在着显着的长期均衡关系与非对称效应,税收的负向波动对经济增长的正向拉动效应弱于其正向波动所带来的抑制效应。再次,本文在理论分析税收结构影响经济增长的要素驱动机制基础上,运用带有潜在门限变量的时变系数向量自回归（LT-TVP-VAR）模型考察了经济危机时期、经济复苏时期及经济新常态时期我国税收结构对资本、劳动、技术等要素供给的动态影响,试图厘清税收结构促进我国经济增长的内在动力机制,以探究不同时期促进我国经济增长的合理税收结构。结果发现:在经济危机时期、经济复苏时期和经济新常态时期,税收结构对物质资本、人力资本及劳动力水平均产生了显着的正向影响效应,而对技术进步则产生了显着的负向影响效应;除了劳动力水平,税收结构对其他三类要素供给的时变影响效应均在经济复苏时期和经济新常态时期较强,在经济危机时期较弱,而税收结构对劳动力水平的影响效应在三个时期内均较强;在响应的持续期方面,除劳动力水平外,税收结构对其他三个要素供给均具有短期影响效应,长期内影响效应基本不存在,而对劳动力水平在短期和长期内均具有显着的影响效应。最后,本文基于税收经济效应理论分析了税收政策影响经济增长的需求传导渠道,并采用一个Metropolis-Hastings（MH）抽样规则下带有随机波动率的时变系数结构向量自回归（SV-MH-TVP-SVAR）模型,实证分析了我国宏观税负与税收结构冲击对消费和投资的时变影响效应,随后基于时变方差分解思想探究了税收政策冲击对消费和投资变化的贡献程度。结果发现:宏观税负对消费产生了负向影响,税收结构中商品税和所得税对消费产生了负向影响,而财产税对消费产生了正向影响;宏观税负对投资产生了负向影响,税收结构中商品税对投资产生了正向影响,所得税和财产税对投资产生了负向影响;时变方差分解显示了不同时期我国税收政策对消费与投资变化的贡献程度存在着显着的异质性。本文从不同维度、不同视角对我国税收政策的经济增长效应及其传导机制进行了全面系统地分析,可以发现我国税收政策对经济增长产生了显着的时变性影响和非对称性影响,不同时期不同经济外部环境下我国税收政策对资本、劳动和技术进步要素供给、消费和投资需求的影响均具有明显的差异性特征。因此,总量驱动与结构优化的双轮调控税收政策更有利于推进我国经济高质量增长。根据不同经济目标适时调整税收结构,针对不同时期不同要素供给及经济内需侧重充分发挥结构性减税政策对经济增长的调控作用,对于促进我国经济高质量增长具有重要意义。
张莉[5]（2021）在《中国税制结构对产业结构优化的影响研究》文中指出中国经济在经历了近40年的高速增长之后,出现了产能过剩、地区经济发展严重失衡以及有效需求不足等诸多问题。十九大报告提出中国经济要转向高质量发展阶段要推动产业结构升级,产业结构优化升级有助于社会劳动生产率和经济发展水平提高,经济增长又会倒逼产业结构调整升级。即产业结构与经济发展之间不仅存在对应关系,而且能够互相影响,这也被世界各国的经济增长路径与产业结构演变进程间存在的耦合性不断证实。对于想要获得迅速发展的后发展国家来说,借鉴先发展国家产业变革的经验,适时采取有效的税收政策以扫清本国产业升级的障碍并奠定产业发展的基础,不失为加速推动本国产业结构升级进程,实现经济发展“弯道超车”的良好手段。中国作为后发展国家,其产业结构和税制结构都存在较大的改善空间。一方面,区域经济差异造成产业结构呈现区域异质性的特点,产业结构优化成为当下经济增速放缓所要迫切关注的问题。另一方面,作为一个后发展国家,中国想要在短时间内实现发达国家长时期形成的更合理更高级的产业结构,除了依靠市场利用供需关系自由引导资源配置外,更需要政府对于产业结构调整的远见和干预,因此税制结构对于中国产业结构优化引致的高质量发展有着至关重要的作用。本文以税制结构对产业结构优化的影响为主题,为促进产业结构优化的税制结构调整提供理论基础和现实依据。本文梳理了税制结构与产业结构优化间的关系,指出税制结构对产业结构优化的直接影响效应,即资源配置效应和全要素生产率效应;同时从需求侧、供给侧和对外开放三个角度阐述税制结构对产业结构优化的间接影响效应。实践层面,本文采用中国1994年至2017年的省际面板数据,首先测度了中国产业结构偏离度和Moore指数（即产业结构合理化和高度化水平）;其次通过PVAR模型、门槛效应模型计量分析中国税制结构对产业结构优化的总体效应、区域异质效应、门槛效应等影响;再次构建并行多重中介模型检验税制结构对产业结构优化影响的中介效应;随后利用准自然实验法考察税制结构改革政策对产业结构优化的影响。最后,基于前文研究结论,为税制结构调整提出具体建议。本文的主要研究内容和研究结论归纳如下:第一,借鉴并拓展了税制结构及产业结构衡量指标体系。（1）本文组建了税制结构与产业结构优化指标体系,分别从税制结构的宏观和中观角度测评税制结构对产业结构合理化以及产业结构高度化的影响。相较已有研究,本文针对税制结构的衡量主要增加了中观指标,该指标更能体现出税制结构内部不同税种对产业结构优化的影响。（2）选择结构偏离度指数作为衡量产业结构合理化程度的指标,结构偏离度指数能够将整体分割成组内与组间差异,通过标准化处理得到产业结构距离理想均衡状况的差异。采用Moore结构变动指数衡量产业结构高度化,基于空间向量度量的方法,通过不同时期两组向量空间中的夹角来测度产业结构的调整过程,使得空间向量夹角大小的变动能够作为三次产业结构内部变化幅度的依据,进而刻画产业结构高级化程度。Moore结构变动指数对结构演变的动态过程反应更为灵敏,对三个产业的变动刻画得更为细致,同时对产业结构高度化的整体测度也更为全面。第二,测度了中国产业结构偏离度和Moore指数。本文从产业结构优化的两个维度对中国1994年至2017年的省级产业结构合理化和高度化程度进行了测算。结果发现:（1）自2008年以来,中国进行了增值税改革和所得税改革,实施结构性降税,税制结构逐步得到优化,税收负担不断减轻,消费和投资水平不断提高,各产业间关系更加协调,产业供给与国民需求相匹配,资源配置效率不断提高,近十几年来,产业结构偏离度指数呈下降趋势,产业结构日益合理化。（2）欠发达省份的产业结构高度化水平虽然不高,但变动速率在增强,说明产业结构高度化程度不断增强,经济发展潜力大,而发达省份高度化程度高,但是高度化趋势相对较缓,上升空间相对有限。总体来看,各省份产业结构变化速率均经过或者正在经历由低值上升到高值而后下降的过程。第三,考察了税制结构对产业结构优化的直接影响。基于动态面板模型检验税制结构对产业结构优化的影响,结果表明:（1）增值税和个人所得税对东、中、西部地区的产业结构合理化均会产生抑制性的影响,消费税和企业所得税对产业结构合理化的影响在区域之间并不具有一致性。（2）企业所得税对产业结构高度化的影响在东、中、西部均具有抑制作用,而个人所得税对产业结构高度化的影响在三个地区均具备促进作用,增值税和消费税对产业结构高度化的影响在东、中、西部并不具有一致性。其次,本文基于面板门槛模型验证了税制结构与产业结构优化之间不仅存在简单的线性关系,还具有明显的门槛效应。研究结果表明:（1）对直接税系而言,当人均实际GDP高于门槛值时,直接税系对产业结构合理化以及产业结构高度化的影响由抑制转为促进,这说明经济发展水平对直接税系影响产业结构合理化水平具有明显的调节作用。（2）间接税系对产业结构偏离度都具有促进作用,这意味着间接税的提高对产业结构合理化具有抑制作用,但是随着人均GDP水平的提高,间接税的抑制效果被削弱。（3）间接税系对产业结构高度化具有促进作用,随着人均GDP水平的提高,间接税的促进效果会增强。这意味着直接税和间接税对产业结构合理化的抑制作用均受到经济发展水平门槛作用的影响,且相对于低经济发展水平而言,高发展水平下税制结构对产业结构高度化的促进作用会明显增强。第四,构建了税制结构影响产业结构优化的中介路径。采用OLS对建立的并行多重中介效应模型进行回归。实证研究发现:（1）税制结构对产业结构合理化具有抑制作用。当直接税作为核心解释变量时,经过计算可以得到,投资需求、劳动供给、资金供给与对外开放为中介变量,而当间接税作为核心解释变量时,投资需求、劳动供给和资金供给为中介变量。（2）税制结构对产业结构高度化具有促进作用。当直接税作为核心解释变量时,中介变量为消费需求、投资需求、劳动供给和资本供给为中介变量,而当间接税作为核心解释变量时,经过计算可以得到,消费需求、投资需求、技术供给和对外开放为中介变量。第五,论证了税制结构改革政策对产业结构优化的影响。通过理论分析和准自然实验论证税制结构改革对产业结构优化的影响。考虑到税制结构可以分为直接税和间接税,因此本文选择以营业税为代表的间接税改革及以企业所得税为代表的直接税变动来构建税制结构改革对产业结构优化的准自然实验,并通过双重差分方法对政策改革效果进行识别,实验结果为“营改增”以及企业所得税改革能够显着提高企业创新水平。相较于已有研究,本文的创新之处主要有:一是深入剖析了税制结构影响产业结构优化的理论机理。本文从产业资本形成、产业资源配置等层面分析了税制结构对产业结构优化的直接影响机理,解释了税制结构影响产业结构优化的原因;同时基于需求侧、供给侧以及对外开放等层面探究了税制结构对产业结构优化的间接影响机理,阐明了税制结构影响产业结构优化的路径。这对理论界继续探讨税制结构与产业结构优化的问题提供了有益的思路。二是探寻并拓展了税制结构影响产业结构优化的多条传导路径。本文系统梳理并归纳总结了税制结构对产业结构优化的影响路径,并通过新古典投资理论、消费者行为理论等理论模型加以分析,发现税制结构可通过多条作用路径来影响产业结构优化。然后采用并行多重中介模型验证税制结构影响产业结构优化的传导路径。相较于以往研究,本文的研究明晰了税制结构作用于产业结构优化的机制和渠道,为更好的发挥税制结构在产业结构优化中的作用提供科学的路径选择。三是全面考察了税制结构对产业结构优化的影响效应。相较于以往影响产业结构优化的研究,本文构建的影响其优化的税制结构体系更为全面。先是基于税制结构直接影响产业结构优化的前提,提出门槛效应假设,并且就税制结构对产业结构优化的门槛效应进行验证。随后就影响产业结构优化的因素,检验税制结构与产业结构间是否存在传导效应。亦即实证检验了税制结构是如何通过“直接影响——门槛效应——中介效应”作用于产业结构优化的。最后,利用准自然实验方法考察了税制结构改革政策对产业结构优化的影响。相较已有研究,本文针对税制结构影响产业结构优化的分析更为全面,构建的税制结构体系也相对完整,为有关研究领域提供了重要的经验支持。
王永仓[6]（2021）在《数字金融与农民收入增长 ——作用机制与影响效应》文中研究指明数字经济是当前全球发展的主流趋势,数字金融是数字经济时代创新活动最为活跃的领域。数字金融以先进的底层技术为依托,以数字化的知识和信用作为关键生产要素,为实现普惠金融发展和社会经济包容性增长提供了新的途径。发展壮大农村经济,增加农民创业就业机会,拓宽农民增收渠道,促进农民收入增长是“三农”领域的热点议题,也是“三农”工作的中心任务。经过改革开放40余年的发展,我国农村居民收入水平有较大提高,但是相对于城镇居民,农村居民收入水平依然较低,城乡收入差距依然较大,城乡社会经济发展失衡已经成为我国社会经济发展的突出矛盾。随着我国经济发展进入新常态,经济增速逐年放缓,农村居民外出就业面临严峻挑战,在农业生产成本“地板”和农产品价格“天花板”的双重挤压下,农民收入持续增长面临较大的压力,突如其来的新冠疫情也对农民收入增长带来负面影响。金融是现代经济的核心,金融发展是促进农民收入增长的重要渠道,但是中国传统农村金融面临可持续性问题,对农村经济发展和农民收入增长支持乏力,需要寻求新的动力以促进农村居民持续增收。然而,数字金融快速发展可能为农民收入增长带来新机会。随着互联网、云计算、大数据、人工智能和区块链等数字技术的快速发展以及在金融领域的广泛应用,人类社会逐步迈入数字金融时代。数字金融作为数字技术与金融服务高度融合的产物,具有低成本、广覆盖、可持续等优势,降低了信贷服务对财务报表、信贷记录、抵押担保等传统信贷技术的依赖,提高了金融服务的可得性,通过促进消费投资、激励创新创业、支持商业模式创新发展等途径提升了金融服务实体经济的能力,改善了农村居民创业就业环境,为促进农民收入增长带来更多的机会。数字金融有望通过金融组织与金融服务等方面的创新,不断缩小数字鸿沟,解决农村普惠金融发展长期面临的低收益、高成本、效率与安全难以兼顾等瓶颈问题,可以惠及被传统金融排斥的大量农村居民,有助于缓解他们的金融约束,获得便利低成本的支付、投资理财、融资、保险等金融服务,并改善他们的消费行为,促进他们的创业、投资、经营及就业活动,提高农村资金配置效率,促进农村经济发展,进而促使农民收入增长。鉴于此,本文以数字金融为切入视角,着重分析数字金融对农民收入增长的作用机制和影响效应。本文遵循提出问题、理论研究、实证研究与政策研究的逻辑思路,基于中国数字金融与农民收入增长的实际情况,采用规范研究和实证研究相结合的方法为促进农村数字金融有效普及、推动数字金融发展、促进农民收入增长提供政策依据。具体地,本文在深入分析中国农民收入增长的演变历程及结构变化、数字金融的特征事实及演变趋势的基础上,重点构建了数字金融影响农民收入增长的理论框架,并运用2011-2018年的省级面板数据和中国家庭金融调查（CHFS）数据,综合采用工具变量法、分位数回归法、中介效应模型、门槛估计法、面板半参数估计、空间计量、最小二乘法、倾向得分匹配法、Iv-probit等方法实证检验数字金融对农民收入增长的影响效应及作用机制,最后基于结论提出发展数字金融以促进农民增收的政策建议。本文的研究内容和研究结论归结如下:第一,中国数字金融发展取得了很大的成绩,省域间的数字金融差距日趋缩小,但是数字金融服务实体经济依然存在问题,带来了新的风险并产生新的金融排斥;改革开放以来,我国农民收入增长、收入结构表现出显着的时空差异,各省农民收入差距日渐缩小,农民收入来源呈现出多元化特征,省域间的农民收入增长具有显着的空间依赖性,呈现出分块集聚的特征;数字金融与农民收入具有普遍的正相关性,且具有非线性特征。加速数字技术与金融服务深度融合,推动金融发展提质增效已经成为全球共识。中国各类数字金融业务的应用与普及取得了很大的成绩。省域间的数字金融发展差距日渐缩小,金融服务的普惠性明显提升,服务实体经济的能力显着增强。但是数字金融发展本身及服务实体经济方面依然存在着问题。部分传统金融体系存在的问题并非因为数字金融而化解,有些问题在数字金融领域反而进一步强化。数字金融发展带来了新的问题和风险,并产生了新的金融排斥。中国数字金融在短期内将会强化监管,长期将会防范风险与鼓励创新并重,以促进普惠金融发展并提升服务实体经济的能力。改革开放以来,中国农民收入增长及收入结构表现出明显的时空差异,农民收入水平逐渐提高,收入形态已经高度货币化,收入来源逐渐多元化。工资性收入超越经营性收入成为农民收入增长最主要的来源,转移性收入成为近年农民收入增长的亮点,财产性收入水平依然较低。省域间的农民收入差距总体上表现出先扩大后缩小的特征,近年来农民收入差距的收敛速度正在放缓。各省份农民收入增长表现出显着的空间依赖性,农民收入较高的省份、农民收入较低的省份存在分块集聚的特征。伴随着数字金融的发展,农民收入水平也在不断提高。数字金融发展、数字金融各维度、数字金融的各项业务与农民收入具有正相关性,且具有非线性特征。数字金融与工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入均具有正相关性,且表现出非线性特征。数字金融与各区域农民收入之间具有正相关性,且存在非线性特征。第二,数字金融发展通过促进工资性收入、经营性收入等各项收入增长进而带动农民增收,处于不同收入分位数的群体均能从数字金融发展中获益,尤其是低收入群体获益较多,在不同区域数字金融发展的增收效应存在显着的差异。首先,无论是数字金融总指数还是各维度指数都与农民收入增长显着正相关,并具有显着的滞后效应。采用过度识别的工具变量GMM和LIML方法对内生性进行控制的估计结果表明上述结论具有稳健性。支付、信贷、保险等各类数字金融业务均能促进农民收入增长。其次,数字金融对经营性收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入增长均有显着的正向促进作用。再次,数字金融对农民收入增长的影响存在显着的地区差异,其中数字金融对西部地区的增收效应最强。最后,各收入分位数上的人群均能从数字金融及各维度发展中获益,尤其是低收入群体获益更多。数字金融对农民收入增长的影响体现出包容性特征。第三,数字金融发展对农民收入增长的影响具有基于自身非线性特征,并存在人力资本门槛效应和正向的空间溢出效应。首先,数字金融及各维度发展对农民收入增长均存在双重门槛效应,表明数字金融影响农民收入增长具有非线性特征。随着数字金融及各维度发展水平越过相应的门槛值,对农民收入增长的促进作用逐渐增强,当前所有省份的数字金融发展均跨越了第二个门槛值。其次,总体上数字金融影响农民收入增长的人力资本门槛效应不明显,但其各维度发展对农民收入增长的人力资本门槛效应存在结构性差异。覆盖广度存在双重人力资本门槛效应,随着人力资本跨越相应的门槛值,农民增收效应逐步增强。进一步分析表明,覆盖广度与农村人力资本的交互耦合有助于促进农民增收。使用深度的人力资本门槛效应不显着。数字化程度存在单一人力资本门槛效应,随着人力资本跨越门槛值,增收效应有所减弱。在样本期内大部分省份的人力资本仍然处在数字化程度增收效应较大的阈值范围内。再次,数字金融及各维度发展均存在显着的空间集聚特征。总体上数字金融的空间溢出效应不显着,数字金融各维度对农民收入增长的空间溢出效应存在差异。具体来看,覆盖广度不仅有利于本省的农民收入增长,还能提高邻接省份的农民收入增长。使用深度有利于提高本省农民收入增长,但对邻接省份农民收入增长的影响不显着。数字化程度对本省农民收入增长影响不显着,但是对邻接省份的农民收入增长具有显着的促进作用。第四,数字金融发展促进了宏观经济增长,并主要通过城市化进程进而有利于农民收入增长。在控制经济增长的情况下,产业结构和城市化本身也是数字金融影响农民收入增长的有效渠道。数字金融对农民收入增长除了通过中介变量传导之外,还能直接促进农民收入增长。首先,数字金融及各维度发展对经济增长具有显着而稳健的正面影响。进一步考虑到各省份社会经济条件的差异性,研究发现在中西部地区,以及在初始互联网普及率、居民高等教育比例相对较低省份,数字金融及各维度发展对经济增长的正向促进作用更强;在初始传统金融发展水平较低、私营企业比重较高的省份数字金融的经济增长效应受到一定程度的抑制。其次,数字金融及各维度发展可以通过经济增长进而促进农民增收。进一步的分析表明,在控制其他变量的情况下,经济增长对农民收入增长的影响主要通过城市化途径来实现,而产业结构的变迁和城市化也是数字金融影响农民收入的重要途径。再次,数字金融及各维度除了通过中介变量影响农民收入增长之外,还能直接促进农民收入增长。最后,数字金融及各维度影响农民收入增长的传递路径存在区域差异。第五,数字金融促进家庭创业,进而促进农民收入增长。数字金融使用通过促进农户家庭创业活动,提高创业绩效,从而促进农户增收,社区数字金融水平具有显着的正向溢出效应。此外,数字金融促进了农户家庭成员的非农就业,相对于创业家庭,数字金融对非创业家庭的非农就业水平影响更为显着。首先。数字金融使用有助于促进农户家庭收入增长,社区数字金融水平提高对农户家庭增收具有显着的正向溢出效应。具体来看,相对于不使用数字金融的家庭,数字金融使用降低了农户的农业收入,提高了非农收入,即数字金融促进农户家庭增收并改变收入结构;社区数字金融水平的提高对所有农户的家庭增收均具有显着的正向溢出效应。对异质性农户,数字金融使用、社区数字金融水平的增收效应存在差异。总体上,数字金融使用、社区数字金融水平的增收效应随分位点的上升表现出先下降后缓慢增强的特征,对非贫困农户、东部地区的农户以及低社会资本和低金融知识农户的家庭增收效应更强,对贫困农户和中西部地区农户的增收效应较弱。其次,数字金融使用有助于促进农户家庭创业和提高非农就业水平,社区数字金融水平对家庭创业和非农就业水平具有显着的正向溢出效应。从创业活动来看,相对于不使用数字金融的家庭,数字金融使用能显着促进农户家庭创业,尤其是提高机会型创业的概率,并改善非创业家庭的创业意向;对于不使用数字金融的农户,社区数字金融水平提高对其创业活动具有溢出效应,对创业意向的影响则不显着。从创业绩效来看,数字金融使用能显着提高项目营业收入和经营利润,社区数字金融水平对营业收入和经营利润具有正向溢出效应。数字金融还能改善农户家庭非农就业水平,相对于创业家庭,数字金融使用和社区数字金融水平对非创业农户的非农就业促进作用更为显着。相较已有研究,本文创新在于:（1）研究视角方面。本文从宏观和微观两个层面分析数字金融对农民收入增长的作用机制并进行实证验证,现有研究通常从某一个方面的来展开。宏观层面,从赋能实体经济的角度讨论数字金融通过经济增长对农民增收的影响,并逐步检验经济增长对农民收入增长的传递路径。研究结果表明,在样本期内,经济增长主要通过吸收农村人口向城市转移来促进农民收入增长。微观层面从支持农户家庭创业的视角讨论数字金融对农户家庭增收的影响。研究结果表明数字金融促进了农户家庭创业活动,尤其是机会型创业,并提升了创业绩效,从而促进家庭增收。现有文献关注到数字经济对自雇型就业和受雇型就业的影响,但是很少从微观的角度考察,本文比较了数字金融对创业家庭和非创业家庭就业活动的影响。结果表明,数字金融对非创业家庭的非农就业影响力度更大。即是说,数字金融更有利于增加受雇型劳动者的非农就业机会。（2）研究内容方面。没有使用数字金融的家庭能否从数字金融发展中获得好处,这一点很少有文献进行考察。本文从社区层面考察了数字金融发展水平对不使用数字金融家庭的溢出效应。研究结果表明,社区数字金融水平对农户家庭收入、家庭创业及非农就业均有正向的溢出效应。关于数字金融对贫困户和非贫困户收入增长的影响,目前关注的文献也较少。本文比较了数字金融对贫困户和非贫困户的增收效应。结果表明,数字金融使用、社区数字金融水平促进了非贫困户的家庭增收,但是对贫困家庭的增收效应不显着。现有文献关注到数字金融对非农收入的影响,但是对农业收入的关注比较少。本文分析了数字金融对家庭农业收入和非农业收入的影响。结果表明,数字金融提高了农户家庭非农业收入,减少了农业收入。（3）研究方法方面。本文将面板门槛模型、二次项面板模型及面板半参数模型结合起来以研究数字金融影响农民收入增长的非线性效应,将面板门槛模型与交互耦合协调度模型结合起来研究数字金融的人力资本门槛效应,在研究数字金融农户增收效应时使用了OLS、2SLS及PSM方法。现有研究在处理同类问题时通常只考虑了其中的一种或两种方法,本文尽可能把这些方法结合起来,以增强研究结论的可靠性。
张鹏[7]（2021）在《退休城镇居民消费变动研究》文中指出我国目前处于老龄化社会,2019年我国65岁及以上老年人口达到1.76亿,占到总人口约13%,远超国际上公认的老龄化标准7%,人口老龄化程度较为严重。与此同时,居民消费需求不足一直困扰着我国经济社会发展。2020年受到疫情影响,我国面临的经济形势更为复杂多变,国内大循环为主体的经济发展模式逐渐建立起来。退休是我国城镇居民迈入老年生活的标志性事件。伴随着人口老龄化程度的不断加深,退休居民消费已然是我国居民消费的重要组成部分,对经济社会发展起到了越来越重要的作用。研究退休对我国城镇居民消费的影响,把握退休居民消费特征,激发退休居民消费活力,进一步促进经济发展,意义重大。生命周期假说理论认为,理性经济人将在一生之中平滑其消费,退休这一事件不会导致消费骤降。但是学界发现截然相反的现象,并将此称之为“退休消费之谜”。根据消费经济学和人口经济学等理论,本文着力研究退休是否对我国城镇居民消费产生严重影响,构建退休对居民消费影响的作用机制,基于微观视角和宏观视角实证检验影响效应,从提振退休居民消费角度提出更具针对性的政策建议。探究退休对我国城镇居民消费的影响因素与作用机理,是本文着重要解决的核心问题。总体而言,本文主要围绕以下几个方面开展:首先,构建退休影响我国城镇居民消费的整体研究框架:文献梳理——基础分析——作用机理——实证检验——政策建议。其次,构建退休对我国城镇居民消费影响机制框架。一方面从个人和家庭的微观角度分析消费需求、消费水平、消费结构等影响因素;另一方面从国家和社会的宏观角度分析产业结构、就业与劳动力供给、收入与财富等带来的影响。最后,基于实证分析验证结果并结合我国国情实际,提出扩大退休居民消费、大力发展银发经济、积极应对人口老龄化的政策建议。具体而言,本文共分为七个章节。第一章是绪论。主要是介绍研究背景和意义以及研究目标和内容,阐述了全文的研究技术路线以及创新之处,为进一步研究指明了研究方向。第二章是文献综述。主要是对消费理论、退休消费之谜研究以及人口因素与居民消费研究等方面的文献进行系统梳理,为后文研究提供基础和支撑。第三章是现状分析。详细阐述我国退休制度、居民宏观消费和微观消费、老年居民消费的发展演变与特征,探究基于时间分布的交互变化规律,刻画退休与消费的影响关系。第四章是理论分析。深入剖析退休对城镇居民消费的影响机理,收入变动、消费供给、消费需求、财富积累等是影响退休居民消费的重要影响因素。微观影响层面,退休导致城镇居民的生活方式、健康状况、家庭状况等发生改变,消费需求、消费水平、消费结构也随之发生变动。宏观影响层面,退休导致劳动力供给发生变动从而带动收入与财富的变动,产业结构也随之发生变动,继而推动消费产生变动。第五章是微观实证检验。基于中国家庭金融微观调查2017年数据（CHFS）,采用模糊断点回归计量分析方法,实证分析得出以下主要结论:退休对城镇居民家庭总消费引起轻微变动,总消费支出略微增加,食品、医疗、旅游等家庭日常消费以及健康消费显着增加,与工作相关的消费、家政服务、娱乐等消费显着下降,消费结构发生调整。影响机制研究发现,退休对城镇居民家庭的收入保障、房产、消费需求产生影响,从而引起居民家庭消费的变动。第六章是宏观实证检验。基于2005年至2018年的宏观省际面板数据开展实证分析,得出以下主要结论:第一,退休对于城镇居民消费率影响方面,静态面板和动态面板数据分析结果表明,退休之后城镇居民消费率出现下降现象,退休对消费产生负向抑制作用;第二,退休对于城镇居民消费结构方面,静态面板数据分析方法与动态面板数据分析方法的结果均显示,退休产生抑制作用,导致与基本生活保障的消费支出降低;第三,收入对退休消费起到了部分中介效应作用,退休导致收入变动,继而影响消费。第七章是政策建议。结合目前国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的经济发展格局,提出扩大退休居民消费、提振经济发展的政策建议。
潘越[8]（2021）在《区域旅游吸引力与游客流动倾向响应研究》文中提出旅游目的地建设的“各自为政”和游客出行的“两极化”已成为制约区域旅游业高质量、可持续发展的核心问题。结合理论研究的网络化转化和区域旅游一体化发展的实践需求,提出区域旅游吸引力空间网络结构及其与游客流动倾向响应关系研究的构建思路和方法,以期为区域性旅游空间规划的编制提供理论依据。本文在界定相关概念的基础上,应用流动空间理论、空间相互作用理论、旅游空间结构理论、旅游供求均衡理论以及机器学习理论等理论,对区域旅游吸引力与游客流动倾向响应关系进行探究。遵循“研究框架-实证研究-优化提升”的逻辑思路,其中研究框架部分以“网络结构构建→结构特征提取→响应效果检验→响应系统模拟”的递进式思路成文,主要的研究内容概括为以下几个方面:第一,构建区域旅游吸引力网络结构。基于空间相互作用理论,以特定区域为研究范围,以区域内城市为节点,融合网络、交通、气象以及统计年鉴等多源异构数据,对区域O-D旅游吸引力作用强度进行测算,进而构建区域旅游吸引力网络结构,为下文网络结构特征分析奠定基础。第二,剖析区域旅游吸引力网络结构特征。围绕“空间差异-空间关联-空间集聚”构建区域旅游吸引力网络结构的特征提取框架,分别构造原值、二值、Top三种网络形式,综合运用GIS数据分析方法、社会网络分析方法、复杂网络分析方法等,互补揭示区域旅游吸引力网络演化特征及结构特征。第三,检验区域旅游吸引力与游客流动倾向响应关系。基于游客流动倾向视角,探讨旅游吸引力网络的空间效率。以“百度指数-网络关注度”为O-D游客流动倾向对流数据来源,构建区域游客流动倾向网络,在明晰旅游吸引力与游客流动倾向体系的交互响应机理的基础上,多维尺度探讨二者响应效果。第四,建立区域旅游吸引力与游客流动倾向响应系统预测模型。基于地理探测器模型,筛选区域旅游吸引力影响核心指标;借助BP神经网络模型,模拟旅游吸引力与游客流动倾向响应系统运行机理。进而未来可通过设定不同情境,预测区域旅游吸引力与游客流动倾向响应关系,为对策建议的制定奠定理论基础。第五,开展实证研究。以京津冀地区为典型案例区,以“五一”小长假为研究时段,构建京津冀区域旅游吸引力网络结构,多角度、全方位剖析区域网络结构特征,探究京津冀区域旅游吸引力与游客流动倾向响应效果,并根据测算结果,训练BP神经网络,为京津冀地区旅游一体化的理论构建与战略设计提供理论支撑。第六,提出区域旅游吸引力与游客流动倾向响应水平提升对策。根据理论研究与实证结果,结合现实政策确立,从统筹制定区域旅游业发展整体规划、合理优化区域旅游吸引力网络结构、科学引导区域旅游者行为、加快推进区域旅游高质量发展等方面开展对策解析,力求区域旅游吸引力与游客流动倾向的最佳匹配。
吴媛媛[9]（2020）在《中国人口老龄化的区域经济增长效应研究》文中研究指明人口老龄化是伴随着社会经济发展以及结构变化的一个复合过程,其对区域经济增长的效应是一个极其复杂的过程,涉及到多个层面、多个尺度和多种途径,具有中介性、动态性、开放性、空间性和反馈性的特征。20世纪70年代以来,在社会经济发展和计划生育政策的双重作用下,中国的人口抚养比开始下降,劳动年龄人口规模和比重不断上升,形成了一个对经济增长十分有利的人口年龄结构,并逐渐转化为推动改革开放以来经济高速增长的人口红利。随着人口转变的持续推进,当前中国人口已经进入了抚养比提高与人口老龄化的加速时期,面临着未富先老、劳动力成本上升、城乡关系矛盾升级以及养老资源供需矛盾突出等问题,对一些区域的经济增长产生深刻的影响。在此背景下,以人口结构性迁移所形成的人口老龄化地域差异和城乡分异为主要切入点,研究中国人口老龄化对区域经济增长的效应具有重要的理论与现实意义。论文以省级行政单元为研究对象,以人口经济相关理论、区域经济增长相关理论以及其它相关理论为理论基础,系统地研究了中国人口老龄化的区域经济增长效应,揭示了人口老龄化对区域经济增长效应的特征及存在的问题,以中介效应分析、非参数估计、门槛效应回归模型、空间计量模型等定量分析方法为研究手段,检验了中国人口老龄化对区域经济增长的门槛效应和空间溢出效应,并阐明了人口老龄化影响区域经济增长的作用路径与机制。研究得到如下基本结论:（1）中国人口老龄化整体处于加速发展状态,在空间上表现出明显的异质性和“城乡倒置”特征。这与大规模具有年龄选择性和方向性的人口迁移直接相关,而地区经济发展水平差异和城乡发展差异所形成的区域发展不平衡是这种人口大规模结构性迁移的主要动力,人口老龄化的区域差异会进一步拉大区域经济发展的差异,形成一系列的区域经济发展和社会问题。（2）中国人口老龄化对区域经济增长的“加速（正效应）”与“减速（负效应）”效应并存。人口老龄化对劳动力供给和居民消费水平产生了负向影响,对区域经济增长产生了“减速效应”,这种减速效应是随着人口老龄化的加剧而加强,长期看会对区域经济增长带来愈加严重的负面影响。同时,人口老龄化对居民储蓄水平、人力资本、科技创新和产业结构升级产生了正向影响,对区域经济增长产生了“加速效应”,但这种“加速效应”是短期的和特定的。（3）中国人口老龄化对区域经济增长存在门槛效应和空间溢出效应。一是人口老龄化对区域经济增长的影响存在门槛效应特征,二者之间的关系呈现出动态变化的过程,即随着人口老龄化系数的提高,超过特定的门槛值后,其对区域经济增长的正向影响有所下降。二是区域经济增长在空间上并非是相互独立的,而是存在明显的空间关联和空间依赖性,进而导致人口老龄化对区域经济增长影响的空间溢出效应显着,即人口老龄化在对本区域经济增长产生影响的同时,还会对周边区域经济增长产生影响。（4）中国人口老龄化的区域经济增长效应差异显着,老龄化越严重的区域,其对区域经济增长的正向影响的下降幅度越大,越容易产生负向空间溢出效应。即人口老龄化水平较高的东、中和东北地区的下降趋势较为突出,负向溢出效应显着,尤其是东北地区最为明显,而西部地区人口老龄化仍处于对地区经济增长正向影响的加速阶段,存在显着的正向空间溢出效应。农村地区人口老龄化对区域经济增长正向影响下降幅度较城镇地区更加明显,负向空间溢出效应更强。（5）人口老龄化的城乡差异对城乡发展不平衡具有正反馈效应。城乡地区发展的不平衡使农村剩余劳动力不断向城镇地区转移,一方面减缓了城镇地区老龄化、为城镇地区经济增长提供充足的劳动力和人力资本,另一方面,导致人口老龄化的“城乡倒置”愈发显着,进而减少了农村劳动力供给和人力资本存量,对农村经济增长产生“减速效应”,进一步扩大了城乡经济发展差异,在此过程中形成了人口老龄化城乡差异与城乡发展不平衡之间的正反馈效应。基于以上研究结论,提出相关政策建议:一是调节劳动力供给和消费水平,缓解老龄化的“减速效应”;二是加大科教和老龄产业支持力度,稳定老龄化的“加速效应”;三是搭建人才合作的良好平台,激发老龄化的“正向溢出”;四是实施差异化的人口和经济政策,推动地区经济协调发展;五是提高农村民生保障水平,促进城乡地区均衡发展。
张楠[10]（2020）在《家庭等值规模的理论、测度方法及其在中国的应用研究》文中研究表明家庭等值规模是将不同人口结构的家庭实际人口规模转换为以一定参照家庭为基准的标准化家庭人口规模。家庭等值规模充分考虑不同家庭成员的消费异质性和家庭规模经济效应,赋予不同类型的家庭成员以不同的标准化值,是用来解释不同类型的家庭成员为达到相同的消费水平所需的相对金额的预算平减指数。家庭等值规模在国际上被广泛用于不平等、贫困以及家庭福利的测度研究中,包括OECD成员国以及欧盟成员国的多数发达国家将家庭等值规模作为一项重要指标纳入到相关福利政策的制定中,世界银行和联合国联农组织等机构也倡议各国将家庭等值规模应用于收入分配测度的研究中,越来越多的发展中国家如土耳其、印尼等也对各国家庭等值规模的测度展开大量研究。而中国对家庭等值规模的研究不够重视,因此造成中国在不平等测度、家庭福利水平评估、贫困的测度及识别甚至税收政策评估等领域的研究都存在着不可忽略的偏差。在收入分配问题研究中,人均收入和消费是最基本的衡量指标。现有微观数据库中的居民消费项目往往是以家庭为单位进行调查的,通常情况下需要将家庭消费以家庭人口规模为基准转换成家庭人均消费进行测度,但是,家庭中的每个成员并非都具有相同的需求,也并非都享有平等的消费。由于家庭规模经济效应的存在,有些公共消费可以被家庭成员共享,同时,不同的家庭成员因其消费偏好的异质性,当家庭中新增一个额外成人、儿童或是老人时造成的家庭规模经济效应往往是不同的。因此,需要把家庭中不同成员的相对生活成本以参照家庭为基准进行标准化可比折算,这就是家庭等值规模所要解决的问题。根据研究内容设计,本文主要做了以下几项工作:1、厘清了家庭等值规模的理论内涵。本文认为家庭规模经济效应理论是家庭等值规模研究的重要理论基础,而家庭公共物品理论则是研究家庭规模经济效应的根源;消费行为理论是测度家庭等值规模的重要理论支撑,基于消费结构和消费行为的理论推导,为构建恰当的测度家庭等值规模的模型提供了充足的理论准备。2、从三个方面梳理了家庭等值规模的测度方法。第一,本文讨论家庭规模经济指数的测度方法,从家庭效用和需求弹性理论出发,结合家庭人口结构特征,借鉴Barten模型评估家庭人口规模增加在分项消费和总体消费中体现出的分项消费的家庭规模经济效应和家庭总体规模经济效应。第二,从食品消费的视角,运用恩格尔理论推导儿童等值规模测度模型,研究不同年龄段儿童在家庭中的等值规模。第三,探讨了家庭等值规模的测度方法,主要从与家庭消费行为有关的近乎理想需求（AIDS）模型和二次近乎理想需求系统（QUAIDS）模型展开,在模型中引入反映家庭人口结构的变量,构建家庭等值规模的测度模型。3、结合中国国情,明确了中国居民家庭是否具有规模经济效应,从家庭总体消费、家庭分项消费以及家庭人口结构的不同角度印证了中国居民家庭存在规模经济效应,为中国家庭等值规模的研究提供了丰富的假设基础,是进一步讨论家庭等值规模的起点,即在家庭规模经济效应存在的前提下,进一步衡量不同人口结构的家庭规模经济效应差异,也就是划分人口结构后的家庭等值规模研究。4、结合中国家庭人口少子化的实际国情,充分考虑到不同儿童家庭成员的食品消费异质性和家庭规模经济效应,借助恩格尔理论测度了儿童等值规模。基于食品消费异质性视角的研究得到的儿童等值规模整体偏低于家庭等值规模中儿童的等值规模。家庭中儿童等值规模体现了能够满足儿童基本生活保障的最低相对消费水平。基于儿童食品消费异质性的儿童等值规模研究细化了中国家庭等值规模,是对一般家庭等值规模测度的重要补充和拓展。5、在家庭规模经济效应存在和家庭成员消费具有异质性的前提下,基于CFPS的微观调查数据,采用可迭代的非线性近似不相关回归（NLSUR）估计方法,充分考虑中国居民不同家庭成员的异质性和公共消费物品的规模经济效应,对中国家庭等值规模进行测度,并认为中国居民家庭不同成员的家庭等值规模差异较大。中国老人、儿童、成人共存的家庭模式决定了新增儿童和老人对家庭结构和家庭福利的影响不容忽视。中国独特的家庭人口结构决定了中国家庭等值规模的独特性。6、实现了中国家庭等值规模的系统拓展应用。本文从三个层面上考量了家庭等值规模的重要意义。第一层面,将家庭等值规模应用于收入分配问题中最基础的不平等测度中。主要选取基尼系数和泰尔指数评估家庭等值规模对不平等测度的影响,并将消费不平等指数应用于社会福利的衡量中。第二层面,进一步研究了家庭等值规模对贫困测度的重要影响,证明了当衡量货币贫困时忽略家庭等值规模,忽略家庭消费的规模经济效应,会造成对贫困测度指标的高估,从而导致弱势群体分析结果的实质性偏差。第三层面,对个人所得税的再分配效应和公平性做了研究,使用以家庭为个人所得税的课税对象,使用家庭等值规模调整家庭免征额度计算个人所得税,并通过测度MT指数研究纳税对象为家庭时,个人所得税的再分配效应,并通过MT指数从横向公平和纵向公平的角度探讨结合家庭等值规模后个人所得税的公平性。7、结合研究结论,给出了相关政策建议,基于家庭规模经济效应应加强消费基础性建设,基于儿童等值规模应构建多层次生育补贴体系,基于家庭等值规模应完善社会福利政策和福利评价体系。本文的研究具有四个方面的创新:（1）梳理了家庭等值规模的理论和测度方法,明确了家庭等值规模的概念,为家庭等值规模的研究搭建理论和测度层面的框架,弥补中国在家庭等值规模研究上的不足;（2）尝试测算基于人口结构的中国家庭规模经济效应,充分考虑到人口结构对家庭消费的重要影响,结合中国家庭劳动人口结构,测算中国家庭的规模经济效应,并为后续研究提供了理论基础;（3）利用国际前沿家庭等值规模测度方法,基于覆盖面较广、代表性较强的全国微观层面数据进行实证,综合考量中国家庭人口结构及其不同成员消费异质性,在家庭规模经济效应存在的前提下,尝试对中国家庭等值规模进行测度;（4）对家庭等值规模在中国的具体应用进行了较深入、系统的探讨,包括对收入分配监测中家庭福利测度、不平等和贫困测度指标的修正以及对个税再分配效应测度的调整等。
二、对应分析在研究城镇居民消费支出结构中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、对应分析在研究城镇居民消费支出结构中的应用（论文提纲范文）
（1）基于数据驱动的杭州萧山区公共中心体系认知与优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 社会主要矛盾发生转变带来的新需求 |
| 1.1.2 公共服务规划地位提升形成的新定位 |
| 1.1.3 数据科学革命引领的新视野 |
| 1.1.4 国土空间规划体系下的新要求 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 主要研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关概念界定 |
| 1.3.1 数据驱动 |
| 1.3.2 公共中心体系 |
| 1.4 研究内容与范围 |
| 1.4.1 研究主要内容 |
| 1.4.2 研究范围 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 定性研究方法 |
| 1.5.2 定量分析方法 |
| 1.6 技术路线与章节安排 |
| 1.6.1 研究技术路线 |
| 1.6.2 章节组织 |
| 2 相关研究综述 |
| 2.1 研究的理论基础 |
| 2.1.1 城市形态发展与演化理论中的城市中心 |
| 2.1.2 城市空间组织理论中的城市中心 |
| 2.2 城市公共中心体系的识别 |
| 2.2.1 城市中心识别数据源 |
| 2.2.2 城市中心及其体系识别方法 |
| 2.3 城市公共中心体系的演变趋势与影响要素 |
| 2.3.1 城市多中心结构的实践与效能 |
| 2.3.2 公共中心体系的发展趋势 |
| 2.3.3 公共中心的形成机制与影响要素 |
| 2.4 公共中心与城市服务的空间布局优化 |
| 2.4.1 公共中心的布局优化 |
| 2.4.2 各类城市服务的布局优化 |
| 2.5 借鉴与启示 |
| 2.5.1 研究借鉴 |
| 2.5.2 研究启示 |
| 3 研究框架 |
| 3.1 数据驱动的发展脉络 |
| 3.1.1 大数据的发展及利用 |
| 3.1.2 机器学习发展历程 |
| 3.1.3 数据驱动在城乡规划中的应用 |
| 3.2 表征学习与城市空间科学互动的研究理念 |
| 3.2.1 表征学习的应用难点 |
| 3.2.2 分析框架的基本流程 |
| 3.2.3 数据分析的基本逻辑 |
| 3.2.4 数据获取的基本原则 |
| 3.3 数据驱动的公共中心体系研究框架 |
| 3.3.1 研究主要问题难点 |
| 3.3.2 测度识别的理论先验 |
| 3.3.3 影响要素分析的理论先验 |
| 3.3.4 优化策略的理论先验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 萧山区公共中心体系识别与空间特征 |
| 4.1 供需视角下的中心度评级体系与数据基础 |
| 4.1.1 中心度的评价 |
| 4.1.2 中心度计算的数据基础 |
| 4.2 中心度计算结果与空间特征 |
| 4.2.1 指标权重计算 |
| 4.2.2 设施聚合度:多中心结构展现 |
| 4.2.3 设施规模度:中心集聚特征显着 |
| 4.2.4 设施使用度:就近满足的网络结构 |
| 4.2.5 中心度:内聚外散,北密南疏的整体格局 |
| 4.3 识别与特征分析 |
| 4.3.1 基于密度阈值的公共中心识别流程设计 |
| 4.3.2 公共中心的空间分布特征 |
| 4.3.3 公共中心的体系结构特征 |
| 4.3.4 功能关联特征 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 萧山区公共中心体系的发展程度与影响要素 |
| 5.1 公共中心体系发展程度的表征 |
| 5.1.1 公共中心体系的总能级 |
| 5.1.2 公共中心体系的总数量 |
| 5.1.3 公共中心体系的均衡度 |
| 5.2 基于集成学习的中心度表征模型 |
| 5.2.1 特征构造与模型设计 |
| 5.2.2 模型精度检验方法 |
| 5.2.3 模型训练与精度表现 |
| 5.3 基于集成模型省域区县中心度拟合 |
| 5.3.1 中心度的分块拟合 |
| 5.3.2 中心体系的采样结果 |
| 5.3.3 省域区县公共中心体系表征 |
| 5.4 常态化影响要素分析 |
| 5.4.1 公共中心体系常态化影响要素的选择 |
| 5.4.2 中心度的多元线性回归 |
| 5.4.3 公共中心发展程度的聚类及其特征 |
| 5.4.4 公共中心体系的演化趋势分析 |
| 5.4.5 常态化影响要素构成与影响机制构建 |
| 5.5 萧山区公共中心体系的非常态化影响要素 |
| 5.5.1 公共服务设施配置 |
| 5.5.2 基础设施建设 |
| 5.5.3 城市空间调整 |
| 5.5.4 经济发展 |
| 5.5.5 城市品牌价值提升 |
| 5.5.6 城市治理能力提升 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 萧山区公共中心体系布局优化 |
| 6.1 人口与公共中心体系布局的空间关联 |
| 6.1.1 基于人口的公共中心体系布局先验 |
| 6.1.2 人口分布的空间特征与空间关联 |
| 6.1.3 人口与公共中心的空间关联模型构造 |
| 6.1.4 模型结果与分析 |
| 6.1.5 人口与公共中心体系关联中的主要特征 |
| 6.2 公共中心优化目标 |
| 6.2.1 经验目标 |
| 6.2.2 价值目标 |
| 6.2.3 规律原则 |
| 6.3 公共中心体系布局优化指引 |
| 6.3.1 空间优化指引 |
| 6.3.2 服务优化策略 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究主要结论 |
| 7.1.1 公共中心识别与空间特征分析 |
| 7.1.2 公共中心的影响要素与机制分析 |
| 7.1.3 公共中心的优化指引 |
| 7.2 主要创新之处 |
| 7.2.1 引入了多源数据与算法适应的公共中心识别系统 |
| 7.2.2 尝试了表征数据与理论结合的影响要素解释机制 |
| 7.2.3 构建了集成框架与机制协同的目标估计监督模型 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 7.3.1 研究内容的深入挖掘 |
| 7.3.2 研究理论的深化演绎 |
| 7.3.3 数据技术的更新适应 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 浙江省区县中心体系发展程度影响要素 |
| 附录2 集成树分类规则 |
| 附录3 网络调查问卷中公共中心体系相关问题 |
| 个人简介 |
（3）我国房价与消费关系的异质性研究 ——基于居民收入不平衡和地区间房价差异的视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究框架与技术路线 |
| 1.2.1 研究框架及主要内容 |
| 1.2.2 技术路线图 |
| 1.3 研究方法与创新点 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 数据来源及处理 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 消费理论 |
| 2.1.1 绝对收入假说 |
| 2.1.2 相对收入假说与社会地位寻求理论 |
| 2.1.3 生命周期假说与持久收入假说 |
| 2.1.4 理性预期持久收入假说 |
| 2.1.5 生命周期-持久收入假说 |
| 2.1.6 预防性储蓄与流动性约束 |
| 2.2 居民收入不平衡与消费 |
| 2.2.1 绝对收入假说下居民收入不平衡与消费关系的研究 |
| 2.2.2 主流消费理论下居民收入不平衡与消费关系的研究 |
| 2.2.3 相对收入假说下居民收入不平衡与消费关系的研究 |
| 2.3 房价与消费关系的相关研究 |
| 2.3.1 中国住房改革的历程 |
| 2.3.2 住房财富效应的定义 |
| 2.3.3 住房财富效应、抵押效应与共同因素 |
| 2.3.4 居民收入不平衡、地区差异与住房财富效应 |
| 2.3.5 金融市场与住房财富效应 |
| 2.3.6 住房财富效应的其他研究 |
| 2.4 文献述评 |
| 第3章 理论分析与研究假设 |
| 3.1 居民收入不平衡、社会地位关注与家庭住房需求 |
| 3.1.1 近年来我国居民收入不平衡的基本情况 |
| 3.1.2 住房的地位性分析 |
| 3.1.3 居民收入不平衡、社会地位关注与个体的财富积累决策 |
| 3.2 房价与消费关系异质性的理论分析 |
| 3.2.1 基于消费理论的分析 |
| 3.2.2 基于居民收入不平衡的分析 |
| 3.2.3 基于区域经济发展不平衡的分析 |
| 3.3 我国城镇居民消费的特征及研究假设 |
| 3.3.1 我国城镇居民消费的特征 |
| 3.3.2 研究假设 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 住房的地位性检验 |
| 4.1 研究思路与模型构建 |
| 4.1.1 研究思路 |
| 4.1.2 面板有序Logit模型的构建 |
| 4.2 住房地位性检验的实证分析 |
| 4.2.1 变量说明与描述性分析 |
| 4.2.2 模型估计与结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 社会地位关注与家庭住房需求 |
| 5.1 模型构建 |
| 5.2 基于中国家庭追踪调查数据的实证分析 |
| 5.2.1 变量说明及描述性分析 |
| 5.2.2 模型估计及结果分析 |
| 5.3 基于中国家庭金融调查数据的实证分析 |
| 5.3.1 变量的描述性分析 |
| 5.3.2 模型估计及结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 我国房价与消费关系异质性的实证研究 |
| 6.1 估计方法与模型的构建 |
| 6.1.1 面板门限模型介绍 |
| 6.1.2 实证模型的构建 |
| 6.2 变量说明及描述性分析 |
| 6.2.1 家庭购房压力系数的定义及描述性分析 |
| 6.2.2 其他变量的说明及描述性分析 |
| 6.3 面板门限模型的回归分析 |
| 6.3.1 门限效应检验与门限值检验 |
| 6.3.2 实证结果分析 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.4.1 改变trim的取值 |
| 6.4.2 根据户主户籍的城镇属性确定城镇样本 |
| 6.5 面板固定效应模型的回归分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论、建议与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 积极推进收入分配制度改革 |
| 7.2.2 促进房地产市场的平稳发展,减小中低收入家庭的居住成本 |
| 7.2.3 推动区域的协调发展 |
| 7.3 研究展望 |
| 附录 |
| 附录 1 2009-2017 年各地区城镇家庭的收入增长率和房价上涨率 |
| 附录 2 2008-2017 年各地区的宏观房价收入比 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和其他科研情况 |
（4）我国税收政策对经济增长的影响效应及其传导机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及文献综述 |
| 1.2.1 税收政策的经济增长效应研究 |
| 1.2.2 税收政策的消费效应研究 |
| 1.2.3 税收政策的投资效应研究 |
| 1.3 相关概念、研究目标与主要研究内容 |
| 1.3.1 相关概念 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.3.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究方法与主要创新 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 主要创新 |
| 第2章 税收政策影响经济增长的相关理论 |
| 2.1 基于税收的经济增长理论 |
| 2.1.1 索洛-斯旺模型 |
| 2.1.2 卡斯-库普曼斯模型 |
| 2.1.3 AK模型 |
| 2.1.4 人力资本模型 |
| 2.1.5 生产性公共资本增长模型 |
| 2.2 最优税收理论 |
| 2.2.1 最优商品税理论 |
| 2.2.2 最优所得税理论 |
| 2.3 税收乘数效应理论 |
| 2.3.1 定量税税收乘数效应 |
| 2.3.2 比例税税收乘数效应 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 我国税收政策对经济增长的动态效应检验 |
| 3.1 税收政策对经济增长的作用机制分析 |
| 3.1.1 宏观税负对经济增长的作用机制 |
| 3.1.2 税收结构对经济增长的作用机制 |
| 3.2 税收政策与经济增长的时变协整关系检验 |
| 3.2.1 时变协整模型 |
| 3.2.2 时变协整关系检验 |
| 3.2.3 分位数Granger因果关系检验 |
| 3.3 不同时期宏观税负与税收结构对经济增长的动态冲击效应 |
| 3.3.1 SV-TVP-FAVAR模型设定 |
| 3.3.2 变量选取与共同因子提取 |
| 3.3.3 宏观税负对经济增长的时变效应分析 |
| 3.3.4 税收结构对经济增长的时变效应分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 我国税收政策对经济增长的非对称效应检验 |
| 4.1 非对称计量模型设定 |
| 4.1.1 ST-BVAR模型原理 |
| 4.1.2 NARDL模型原理 |
| 4.2 不同经济周期下税收政策对经济增长的短期非对称冲击效应 |
| 4.2.1 变量选取与数据处理 |
| 4.2.2 经济波动区制识别 |
| 4.2.3 非对称冲击效应分析 |
| 4.2.4 稳健性检验 |
| 4.3 税收政策的正负向累积波动对经济增长的长期非对称效应 |
| 4.3.1 变量选取与模型参数估计 |
| 4.3.2 累积动态乘数效应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 我国税收政策影响经济增长的要素驱动机制分析 |
| 5.1 税收结构影响经济增长的要素供给驱动机理 |
| 5.1.1 基本分析框架 |
| 5.1.2 税收结构影响经济增长的内在作用机理 |
| 5.2 LT-TVP-VAR模型原理 |
| 5.3 税收结构对要素供给的时变影响效应分析 |
| 5.3.1 变量选取与平稳性检验 |
| 5.3.2 脉冲响应分析 |
| 5.3.3 稳健性检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 我国税收政策影响经济增长的内需拉动机制分析 |
| 6.1 税收政策影响经济增长的内需拉动机理 |
| 6.2 SV-MH-TVP-SVAR模型原理 |
| 6.3 税收政策对消费的动态冲击效应 |
| 6.3.1 变量选取、模型设定与参数估计 |
| 6.3.2 脉冲响应分析 |
| 6.3.3 时变方差分解 |
| 6.3.4 稳健性检验 |
| 6.3.5 税收政策对消费结构的影响效应分析 |
| 6.4 税收政策对投资的动态冲击效应 |
| 6.4.1 变量选取与数据处理 |
| 6.4.2 滞后阶数选择、先验设定与参数估计 |
| 6.4.3 脉冲响应分析 |
| 6.4.4 时变方差分解 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果及所获奖项 |
| 致谢 |
（5）中国税制结构对产业结构优化的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与研究框架 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究框架 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 主要创新点与不足之处 |
| 1.4.1 主要创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 税制结构相关研究 |
| 2.1.1 税制结构及其优化理论 |
| 2.1.2 税制结构的经济效应 |
| 2.2 产业结构优化相关研究 |
| 2.2.1 产业结构优化的概念界定 |
| 2.2.2 产业结构优化的影响因素 |
| 2.3 税制结构与产业结构优化的关系 |
| 2.3.1 产业结构优化中的政府角色及其政策有效性 |
| 2.3.2 税系结构与产业结构优化 |
| 2.3.3 税种结构与产业结构优化 |
| 2.4 文献评述 |
| 2.4.1 现有文献取得的成果 |
| 2.4.2 研究启示 |
| 第3章 中国税制结构变迁历程与产业结构演变实践分析 |
| 3.1 中国税制结构变迁历程 |
| 3.1.1 中国税制结构的演变路径及特征 |
| 3.1.2 中国区域税制结构变更进程 |
| 3.2 中国产业结构演变过程 |
| 3.2.1 中国产业结构演变的主要阶段及特征 |
| 3.2.2 三次产业及各产业内部结构调整 |
| 3.2.3 中国产业结构升级路径 |
| 3.3 中国税制结构与产业结构演变耦合性分析 |
| 3.4 本章小节 |
| 第4章 税制结构影响产业结构优化的理论分析 |
| 4.1 税制结构影响产业结构优化的直接作用机理 |
| 4.1.1 资源配置效应 |
| 4.1.2 全要素生产率效应 |
| 4.1.3 门槛效应 |
| 4.2 税制结构影响产业结构优化的间接作用机理 |
| 4.2.1 需求视角下税制结构影响结构优化的理论机制 |
| 4.2.2 供给视角下税制结构影响结构优化的理论机制 |
| 4.2.3 对外开放视角下税制结构影响结构优化的理论机制 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 中国产业结构优化测度 |
| 5.1 中国产业结构合理化测度 |
| 5.1.1 产业结构合理化的度量方法 |
| 5.1.2 中国产业结构合理水平测度 |
| 5.2 中国产业结构高度化测度 |
| 5.2.1 产业结构高度化的度量方法 |
| 5.2.2 中国产业结构高度化水平测度 |
| 第6章 税制结构对产业结构优化影响的实证分析 |
| 6.1 基准模型与实证检验 |
| 6.1.1 实证研究设计 |
| 6.1.2 税制结构对产业结构合理化影响的实证检验 |
| 6.1.3 税制结构对产业结构高度化影响的实证检验 |
| 6.2 税制结构影响产业结构优化的门槛效应实证分析 |
| 6.2.1 实证研究设计 |
| 6.2.2 税制结构影响产业结构合理化的门槛效应分析 |
| 6.2.3 税制结构影响产业结构高度化的门槛效应分析 |
| 6.3 税制结构影响产业结构优化的异质性检验 |
| 6.3.1 对产业结构合理化的异质性影响 |
| 6.3.2 对产业结构高度化的异质性影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 税制结构对产业结构优化影响的作用机制实证分析 |
| 7.1 实证研究设计 |
| 7.1.1 中介效应模型 |
| 7.1.2 并行多重中介效应模型构建 |
| 7.1.3 变量选择与数据来源 |
| 7.1.4 数据平稳性检验 |
| 7.2 税制结构影响产业结构合理化的作用机制检验 |
| 7.2.1 税制结构对产业结构合理化影响的总体效应 |
| 7.2.2 税制结构对中介变量的影响效应分析 |
| 7.2.3 税制结构对产业结构合理化影响的直接效应 |
| 7.2.4 税制结构对产业结构合理化的中介效应分析 |
| 7.3 税制结构影响产业结构高度化的作用机制检验 |
| 7.3.1 税制结构对产业结构高度化影响的总体效应 |
| 7.3.2 税制结构对中介变量的影响效应分析 |
| 7.3.3 税制结构对产业结构高度化影响的直接效应 |
| 7.3.4 税制结构对产业结构高度化的中介效应分析 |
| 7.4 税制结构间接影响产业结构优化的异质性检验 |
| 7.4.1 对产业结构合理化的异质性影响 |
| 7.4.2 对产业结构高度化的异质性影响 |
| 7.5 稳健性检验与分析 |
| 7.5.1 影响产业结构合理化的稳健性检验 |
| 7.5.2 影响产业结构高度化的稳健性检验 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 税制结构改革政策对产业结构优化影响的实证研究 |
| 8.1 问题的提出 |
| 8.1.1 政策背景 |
| 8.1.2 研究假设 |
| 8.2 实证研究设计 |
| 8.2.1 双重差分法 |
| 8.2.2 模型设定 |
| 8.2.3 变量与数据 |
| 8.2.4 共同趋势检验 |
| 8.3 “营改增”对产业结构优化影响的实证分析——来自准自然实验的证据 |
| 8.3.1 基准回归 |
| 8.3.2 稳健性检验一:替换被解释变量 |
| 8.3.3 稳健性检验二:反事实分析 |
| 8.4 企业所得税改革对产业结构优化影响的实证分析——来自准自然实验的证据 |
| 8.4.1 基准回归 |
| 8.4.2 稳健性检验一:替换被解释变量 |
| 8.4.3 稳健性检验二:反事实分析 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 主要结论与政策建议 |
| 9.1 主要结论 |
| 9.2 政策建议 |
| 9.2.1 深化增值税改革促进产业结构优化 |
| 9.2.2 推动消费税改革以引导消费行为促进产业转型 |
| 9.2.3 完善企业所得税改革“加减法”推动产业结构优化 |
| 9.2.4 继续推进个人所得税改革助推产业升级 |
| 9.2.5 推进地方税体系改革协调区域产业结构发展 |
| 参考文献 |
| 作者简介及攻读博士学位期间发表论文及参与科研情况 |
| 致谢 |
（6）数字金融与农民收入增长 ——作用机制与影响效应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 研究目标与意义 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 文献回顾与评述 |
| 1.3.1 农民收入增长的影响因素的相关文献 |
| 1.3.2 金融发展与农民收入增长的相关文献 |
| 1.3.3 数字金融与农民收入增长的相关文献 |
| 1.3.4 农民收入持续增长的模式及政策措施研究 |
| 1.3.5 文献评述 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 数据来源 |
| 1.5 研究框架与路线 |
| 1.5.1 研究框架 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 研究创新与局限 |
| 1.6.1 研究的创新 |
| 1.6.2 存在的局限 |
| 第2章 理论回顾与借鉴 |
| 2.1 金融中介理论 |
| 2.1.1 交易成本理论 |
| 2.1.2 信息不对称论理论 |
| 2.1.3 风险管理理论 |
| 2.1.4 简要评述 |
| 2.2 金融发展理论 |
| 2.2.1 金融结构理论 |
| 2.2.2 金融深化理论 |
| 2.2.3 金融功能理论 |
| 2.2.4 普惠金融理论 |
| 2.2.5 简要评述 |
| 2.3 经济增长理论 |
| 2.3.1 新古典增长理论 |
| 2.3.2 内生增长理论 |
| 2.3.3 包容性增长理论 |
| 2.3.4 简要评述 |
| 2.4 网络经济理论 |
| 2.4.1 网络商品理论 |
| 2.4.2 双边市场理论 |
| 2.4.3 长尾理论 |
| 2.4.4 简要评述 |
| 第3章 数字金融与农民收入增长的理论框架及研究假说 |
| 3.1 核心概念界定与辨析 |
| 3.1.1 数字金融 |
| 3.1.2 农民收入增长 |
| 3.2 数字金融影响农民收入增长的间接作用机理 |
| 3.2.1 农户创业 |
| 3.2.2 经济增长 |
| 3.3 数字金融影响农民收入增长的直接作用机理 |
| 3.4 数字金融影响农民收入增长的非线性作用与空间溢出机理 |
| 3.4.1 数字金融影响农民收入增长的非线性作用机理 |
| 3.4.2 数字金融影响农民收入增长的人力资本门槛作用机理 |
| 3.4.3 数字金融影响农民收入增长的空间溢出机理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 中国数字金融的特征事实与农民收入增长分析 |
| 4.1 数字金融的业务形态 |
| 4.1.1 网络支付 |
| 4.1.2 网络融资 |
| 4.1.3 财富管理 |
| 4.1.4 网络保险 |
| 4.1.5 互联网征信 |
| 4.2 中国数字金融发展特征 |
| 4.2.1 中国数字金融发展脉络 |
| 4.2.2 中国数字金融指标体系 |
| 4.2.3 中国数字金融发展特征评价 |
| 4.3 中国数字金融发展问题及趋势 |
| 4.3.1 中国数字金融发展问题 |
| 4.3.2 中国数字金融发展趋势 |
| 4.4 中国农民收入增长的演变历程 |
| 4.4.1 超常规增长阶段(1978-1984 年) |
| 4.4.2 波动低速增长阶段(1985-2003 年) |
| 4.4.3 高速增长阶段(2004-2012 年) |
| 4.4.4 新常态增长阶段(2013-2019 年) |
| 4.5 农民收入增长的结构变化 |
| 4.5.1 农民收入结构变化 |
| 4.5.2 结构变动的收入增长贡献 |
| 4.5.3 农民收入的形态结构分析 |
| 4.6 农民收入增长的地区差异及空间分布特征 |
| 4.6.1 各地区农民收入增长时期差异 |
| 4.6.2 农民收入增长的变异系数分析 |
| 4.6.3 四大区域的农民收入增长差异 |
| 4.6.4 农民收入增长的空间分布特征 |
| 4.7 数字金融与农民收入的相关分析 |
| 4.7.1 数字金融与农民收入的相关性分析 |
| 4.7.2 数字金融与农民收入结构的相关性分析 |
| 4.7.3 数字金融与各区域农民收入的相关性分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 数字金融影响农民收入增长的总效应分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型构建、变量选取与估计策略 |
| 5.2.1 模型构建 |
| 5.2.2 变量选取 |
| 5.2.3 估计策略 |
| 5.3 计量结果分析 |
| 5.3.1 数字金融与农民收入增长 |
| 5.3.2 数字金融与农民收入结构 |
| 5.3.3 区域差异分析 |
| 5.3.4 分位数回归 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 数字金融影响农民收入增长的非线性及空间溢出效应分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数字金融影响农民收入增长的非线性效应分析 |
| 6.2.1 模型与变量 |
| 6.2.2 数字金融门槛效应结果分析 |
| 6.2.3 人力资本门槛效应结果分析 |
| 6.3 数字金融影响农民收入增长的空间溢出效应分析 |
| 6.3.1 空间相关性检验 |
| 6.3.2 空间计量模型构建 |
| 6.3.3 空间计量结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 数字金融影响农民收入增长的作用机制分析:经济增长渠道 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 模型设定、变量选择与统计分析 |
| 7.2.1 模型设定 |
| 7.2.2 变量选择 |
| 7.2.3 统计分析 |
| 7.3 数字金融与经济增长的计量分析 |
| 7.3.1 基于总体样本的计量分析 |
| 7.3.2 基于细分样本的计量分析 |
| 7.4 数字金融、经济增长与农民收入增长的计量分析 |
| 7.4.1 数字金融、经济增长与农民收入增长 |
| 7.4.2 拓展性讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 数字金融影响农民收入增长的作用机制分析:农户创业渠道 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 模型、变量与数据 |
| 8.2.1 模型设定 |
| 8.2.2 变量选择 |
| 8.2.3 数据来源 |
| 8.2.4 描述性统计 |
| 8.3 数字金融与农户家庭增收 |
| 8.3.1 数字金融使用与农户家庭增收 |
| 8.3.2 社区数字金融水平对农户家庭增收的溢出效应 |
| 8.3.3 农户家庭异质性分析 |
| 8.4 作用机制分析 |
| 8.4.1 数字金融与农户创业活动 |
| 8.4.2 数字金融与农户创业绩效 |
| 8.4.3 拓展性讨论:数字金融与农户非农就业 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 研究结论与政策建议 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 政策建议 |
| 9.2.1 推进农村数字金融有效普及 |
| 9.2.2 加快数字金融发展 |
| 9.2.3 完善数字金融监管 |
| 9.2.4 加强消费权益保护 |
| 9.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 |
（7）退休城镇居民消费变动研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究目标和研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 关键问题和可能的创新点 |
| 1.6.1 关键问题 |
| 1.6.2 可能的创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 消费理论研究进展 |
| 2.1.1 确定性条件下的消费理论 |
| 2.1.2 跨期消费理论 |
| 2.1.3 其他相关消费理论 |
| 2.1.4 我国消费理论研究进展 |
| 2.2 退休消费之谜研究 |
| 2.2.1 部分学者认为不存在退休消费之谜 |
| 2.2.2 部分学者认为存在退休消费之谜 |
| 2.2.3 对退休后消费下降现象的解释 |
| 2.3 人口因素与居民消费的研究 |
| 2.3.1 人口年龄结构与居民消费 |
| 2.3.2 人口老龄化与消费 |
| 2.3.3 老年消费 |
| 2.4 相关述评 |
| 第三章 退休与城镇居民消费的现状分析 |
| 3.1 我国退休制度发展演变 |
| 3.1.1 基于时间维度的退休制度 |
| 3.1.2 基于逻辑维度的退休制度 |
| 3.1.3 基于实践维度的退休制度 |
| 3.2 我国退休制度的特点分析 |
| 3.2.1 退休制度与经济社会发展相适应 |
| 3.2.2 退休制度的复杂性 |
| 3.2.3 退休制度仍有待完善 |
| 3.3 居民消费现状分析 |
| 3.3.1 居民宏观消费 |
| 3.3.2 居民微观消费 |
| 3.4 老年居民消费现状分析 |
| 3.4.1 我国人口老龄化 |
| 3.4.2 我国的老年居民消费 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 退休影响城镇居民消费变动机制分析 |
| 4.1 影响退休居民消费的主要因素 |
| 4.1.1 收入变动 |
| 4.1.2 财富资产 |
| 4.1.3 消费供给 |
| 4.1.4 消费需求 |
| 4.1.5 其他因素 |
| 4.2 退休对城镇居民消费变动的作用机理 |
| 4.2.1 对个人和家庭的微观影响 |
| 4.2.2 对国家和社会的宏观影响 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 退休城镇居民消费变动分析——微观层面 |
| 5.1 实证模型与实证策略 |
| 5.1.1 模型推导 |
| 5.1.2 实证策略 |
| 5.2 数据与变量处理 |
| 5.2.1 数据来源 |
| 5.2.2 主要变量选择与处理 |
| 5.3 实证分析与检验 |
| 5.3.1 实证回归结果 |
| 5.3.2 稳健性检验 |
| 5.4 影响机制分析 |
| 5.4.1 收入保障 |
| 5.4.2 房产财富 |
| 5.4.3 消费需求 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 退休城镇居民消费变动分析——宏观层面 |
| 6.1 退休对总消费的影响——基于静态面板数据模型 |
| 6.1.1 实证模型与实证策略 |
| 6.1.2 数据来源 |
| 6.1.3 计量模型 |
| 6.1.4 变量处理及变量统计性描述 |
| 6.1.5 基准回归 |
| 6.1.6 相关检验 |
| 6.2 退休对总消费的影响——基于动态面板数据模型 |
| 6.2.1 实证模型与实证策略 |
| 6.2.2 数据来源 |
| 6.2.3 计量模型 |
| 6.2.4 变量处理及变量统计性描述 |
| 6.2.5 基准回归 |
| 6.2.6 相关检验 |
| 6.3 退休对消费结构的影响——基于静态面板数据模型 |
| 6.3.1 实证模型与实证策略 |
| 6.3.2 数据来源 |
| 6.3.3 计量模型 |
| 6.3.4 变量处理及统计性描述 |
| 6.3.5 基准回归 |
| 6.3.6 相关检验 |
| 6.4 退休对消费结构的影响——基于动态面板数据模型 |
| 6.4.1 实证模型与实证策略 |
| 6.4.2 数据来源 |
| 6.4.3 计量模型 |
| 6.4.4 变量处理及统计性描述 |
| 6.4.5 基准回归 |
| 6.4.6 相关检验 |
| 6.5 影响机制分析 |
| 6.5.1 实证策略 |
| 6.5.2 数据来源 |
| 6.5.3 计量模型 |
| 6.5.4 变量处理及统计性描述 |
| 6.5.5 计量分析结果及相关检验 |
| 6.6 研究结论 |
| 第七章 主要研究结论和对策建议 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 对策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读博士期间取得的科研成果 |
（8）区域旅游吸引力与游客流动倾向响应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 旅游吸引力 |
| 2.1.2 区域旅游吸引力网络结构 |
| 2.1.3 游客流动倾向 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 流动空间理论 |
| 2.2.2 空间相互作用理论 |
| 2.2.3 旅游空间结构理论 |
| 2.2.4 旅游供求均衡理论 |
| 2.2.5 机器学习理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 区域旅游吸引力网络结构构建 |
| 3.1 总体思路 |
| 3.2 网络范围界定 |
| 3.3 网络节点提取 |
| 3.4 网络连线赋权 |
| 3.4.1 测度模型选取 |
| 3.4.2 目的地影响力测评 |
| 3.4.3 客源地出游力测评 |
| 3.4.4 目的地-客源地时间距离测评 |
| 3.5 网络拓扑结构绘制 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 区域旅游吸引力网络结构特征分析 |
| 4.1 区域旅游吸引力网络结构特征评价体系综合识别 |
| 4.2 基于原值网络的区域旅游吸引力空间差异特征认知 |
| 4.2.1 空间总体差异特征 |
| 4.2.2 空间相对差异特征 |
| 4.3 基于二值网络的区域旅游吸引力空间关联特征识别 |
| 4.3.1 数据处理 |
| 4.3.2 网络节点位置评价 |
| 4.3.3 整体网络结构评价 |
| 4.4 基于Top网络的区域旅游吸引力空间集聚特征判定 |
| 4.4.1 数据处理 |
| 4.4.2 网络集聚特征测度指标 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 区域旅游吸引力与游客流动倾向响应关系检验 |
| 5.1 旅游吸引力与游客流动倾向交互响应机理 |
| 5.1.1 旅游吸引力驱动下游客流动倾向响应机理 |
| 5.1.2 游客流动倾向驱动下旅游吸引力响应机理 |
| 5.2 区域游客流动倾向测评 |
| 5.2.1 游客流动倾向数据来源 |
| 5.2.2 游客流动倾向衡量方式 |
| 5.2.3 游客流动倾向特征分析 |
| 5.3 区域旅游吸引力与游客流动倾向响应效果检验 |
| 5.3.1 区域总体响应效果 |
| 5.3.2 城市局部响应效果 |
| 5.3.3 城市间路径响应效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 区域旅游吸引力与游客流动倾向响应系统预测模型建立 |
| 6.1 指标来源与处理 |
| 6.1.1 旅游吸引力相关指标 |
| 6.1.2 游客流动倾向相关指标 |
| 6.1.3 旅游吸引力与游客流动倾向响应关系衡量指标 |
| 6.2 基于地理探测器的影响因素遴选 |
| 6.2.1 地理探测器作用原理 |
| 6.2.2 地理探测器适用条件 |
| 6.2.3 地理探测器模块划分 |
| 6.2.4 基于地理探测器的影响因素遴选的基本步骤 |
| 6.3 基于BP神经网络的预测模型构建 |
| 6.3.1 BP神经网络模型概述 |
| 6.3.2 BP神经网络学习算法 |
| 6.3.3 基于BP神经网络的响应系统建模的基本步骤 |
| 6.3.4 对比模型构建 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 实证研究——以京津冀地区为例 |
| 7.1 研究区域与数据来源 |
| 7.1.1 研究区域概况 |
| 7.1.2 研究时段截取 |
| 7.1.3 研究数据来源与处理 |
| 7.2 京津冀区域旅游吸引力网络结构构建 |
| 7.2.1 京津冀区域旅游吸引力各要素分析 |
| 7.2.2 京津冀区域旅游吸引力关系矩阵构建 |
| 7.3 京津冀区域旅游吸引力网络结构的空间维度特征分析 |
| 7.3.1 基于原值网络的京津冀区域旅游吸引力空间差异特征分析 |
| 7.3.2 基于二值网络的京津冀区域旅游吸引力空间关联特征分析 |
| 7.3.3 基于Top网络的京津冀区域旅游吸引力空间集聚特征分析 |
| 7.4 京津冀区域旅游吸引力与游客流动倾向响应关系检验 |
| 7.4.1 京津冀区域游客流动倾向测评 |
| 7.4.2 京津冀区域旅游吸引力与游客流动倾向响应效果 |
| 7.5 京津冀区域旅游吸引力与游客流动倾向响应系统模拟预测 |
| 7.5.1 基于地理探测器的指标遴选 |
| 7.5.2 基于BP神经网络的响应系统模拟 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 区域旅游吸引力与游客流动倾向响应水平提升对策 |
| 8.1 统筹制定区域旅游业发展整体规划 |
| 8.1.1 强化多中心一盘棋思想 |
| 8.1.2 培育层次合理等级体系 |
| 8.1.3 推进跨区域旅游合作网络 |
| 8.2 合理优化区域旅游吸引力网络结构 |
| 8.2.1 打造高效交通网络体系 |
| 8.2.2 注重跨城市旅游线路整合 |
| 8.2.3 健全全方位旅游服务 |
| 8.3 科学引导区域旅游者行为 |
| 8.3.1 创新区域旅游营销模式 |
| 8.3.2 调节区域旅游流流向 |
| 8.3.3 管控区域旅游流流量 |
| 8.4 加快推进区域旅游高质量发展 |
| 8.4.1 积极推进智慧旅游建设 |
| 8.4.2 加大生态环境保护和治理力度 |
| 8.4.3 创新推动文旅融合发展 |
| 8.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（9）中国人口老龄化的区域经济增长效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 研究思路、内容与方法 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究内容 |
| 三、研究方法 |
| 第三节 创新之处 |
| 第二章 相关理论与文献综述 |
| 第一节 相关理论 |
| 一、人口经济相关理论 |
| 二、区域经济增长相关理论 |
| 三、其它相关理论 |
| 第二节 研究综述 |
| 一、人口老龄化空间问题及影响因素研究 |
| 二、人口老龄化对区域经济增长的影响研究 |
| 三、研究述评 |
| 第三章 人口老龄化的区域经济增长效应理论构建 |
| 第一节 相关概念及内涵 |
| 一、人口老龄化 |
| 二、区域经济增长 |
| 第二节 人口老龄化影响经济增长的作用机理 |
| 一、经济增长过程中的人口因素 |
| 二、人口老龄化影响经济增长的传导路径 |
| 三、人口老龄化影响经济增长的理论模型 |
| 第三节 人口老龄化的区域经济增长效应理论分析 |
| 一、门槛效应 |
| 二、空间溢出效应 |
| 本章小结 |
| 第四章 区域经济增长及人口老龄化的演变特征分析 |
| 第一节 区域经济增长的演变特征 |
| 一、经济增长阶段性明显 |
| 二、区域经济增长差异显着 |
| 第二节 人口老龄化的演变特征 |
| 一、人口年龄结构老化迅速 |
| 二、人口老龄化空间差异明显 |
| 三、人口老龄化“城乡倒置”显着 |
| 第三节 人口老龄化的影响因素分析 |
| 一、理论分析与现实依据 |
| 二、模型构建与数据说明 |
| 三、模型估计与结果分析 |
| 本章小结 |
| 第五章 人口老龄化影响区域经济增长的路径分析 |
| 第一节 分析流程与模型构建 |
| 一、中介效应分析流程 |
| 二、中介效应模型构建 |
| 第二节 变量选取与数据来源 |
| 一、变量解释与指标选取 |
| 二、数据来源与说明 |
| 第三节 模型估计结果分析 |
| 一、劳动力供给 |
| 二、居民消费水平 |
| 三、居民储蓄水平 |
| 四、人力资本积累 |
| 五、科技创新能力 |
| 六、产业结构升级 |
| 本章小结 |
| 第六章 人口老龄化对区域经济增长的门槛效应 |
| 第一节 模型构建与数据说明 |
| 一、模型构建 |
| 二、数据说明 |
| 第二节 非线性关系拟合 |
| 一、全国层面结果分析 |
| 二、地区层面结果分析 |
| 三、城乡层面结果分析 |
| 第三节 门槛效应结果分析 |
| 一、全国层面结果分析 |
| 二、地区层面结果分析 |
| 三、城乡层面结果分析 |
| 本章小结 |
| 第七章 人口老龄化对区域经济增长的空间溢出效应 |
| 第一节 空间相关性检验 |
| 一、空间自相关分析方法 |
| 二、空间自相关结果分析 |
| 第二节 模型构建与数据说明 |
| 一、空间计量模型简介 |
| 二、空间计量模型构建 |
| 三、变量选取与数据来源 |
| 第三节 模型估计结果分析 |
| 一、全国层面结果分析 |
| 二、地区层面结果分析 |
| 三、城乡层面结果分析 |
| 本章小结 |
| 第八章 人口老龄化的区域经济增长效应问题剖析与政策建议 |
| 第一节 人口老龄化的区域经济增长效应特征分析 |
| 一、中介性 |
| 二、动态性 |
| 三、开放性 |
| 四、空间性 |
| 五、反馈性 |
| 第二节 人口老龄化的区域经济增长效应问题剖析 |
| 一、人口老龄化对区域经济增长具有“减速效应” |
| 二、人口老龄化对区域经济增长的“加速效应”不稳定 |
| 三、人口老龄化的区域经济增长负向空间溢出效应显着 |
| 四、人口老龄化的区域经济增长效应地区差异明显 |
| 五、农村人口老龄化的“减速效应”不利于城乡融合发展 |
| 第三节 政策建议 |
| 一、调节劳动力供给和消费水平,缓解老龄化的“减速效应” |
| 二、加大科教和老龄产业支持力度,稳定老龄化的“加速效应” |
| 三、搭建人才合作的良好平台,激发老龄化的“正向溢出” |
| 四、实施差异化的人口和经济政策,推动地区经济协调发展 |
| 五、提高农村民生保障水平,促进城乡地区均衡发展 |
| 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 一、主要结论 |
| 二、不足与展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（10）家庭等值规模的理论、测度方法及其在中国的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 家庭等值规模的存在性研究 |
| 1.2.2 家庭等值规模的测度研究 |
| 1.2.3 家庭等值规模的应用研究 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究思路、内容与方法 |
| 1.3.1 研究目标与研究思路 |
| 1.3.2 研究内容与章节安排 |
| 1.3.3 研究方法与技术路线 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 1.4.1 梳理了家庭等值规模的理论和测度方法 |
| 1.4.2 尝试测算基于人口结构的中国家庭规模经济效应 |
| 1.4.3 尝试对中国家庭等值规模进行测度 |
| 1.4.4 实现家庭等值规模在中国的应用研究 |
| 第2章 家庭等值规模的理论探讨 |
| 2.1 家庭等值规模的概念解释 |
| 2.2 家庭等值规模的理论基础 |
| 2.2.1 家庭规模经济效应 |
| 2.2.2 消费行为与消费结构理论 |
| 2.2.3 真实生活成本指数 |
| 2.2.4 家庭资源内部分配与家庭决策模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 家庭等值规模的测度方法 |
| 3.1 家庭规模经济效应测度方法 |
| 3.2 儿童等值规模测度方法 |
| 3.2.1 儿童等值规模测度机制 |
| 3.2.2 儿童等值规模测度的恩格尔模型 |
| 3.3 家庭等值规模测度方法 |
| 3.3.1 家庭等值规模的广义成本规模形式 |
| 3.3.2 家庭等值规模测度的需求系统模型 |
| 3.3.3 模型比较分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 中国家庭等值规模的测度研究 |
| 4.1 中国家庭规模经济效应测度 |
| 4.1.1 问题的提出 |
| 4.1.2 数据来源 |
| 4.1.3 中国家庭规模经济效应测度实证分析 |
| 4.1.4 研究结论 |
| 4.2 中国家庭中儿童等值规模测度 |
| 4.2.1 数据处理与描述性统计 |
| 4.2.2 儿童等值规模测度实证分析 |
| 4.2.3 研究结论 |
| 4.3 中国家庭等值规模测度 |
| 4.3.1 家庭人口结构与消费现状 |
| 4.3.2 中国家庭等值规模测度实证分析 |
| 4.3.3 研究结论 |
| 4.4 家庭等值规模的国内外比较 |
| 4.4.1 中国家庭等值规模比较 |
| 4.4.2 家庭等值规模的国际间比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于中国家庭等值规模的应用研究 |
| 5.1 对不平等和家庭福利水平测度的修正 |
| 5.1.1 修正不平等测度和调整福利变动的重要性 |
| 5.1.2 作用机制 |
| 5.1.3 实证分析 |
| 5.2 对绝对和相对贫困测度的纠偏 |
| 5.2.1 问题提出 |
| 5.2.2 调整贫困测度的研究设计 |
| 5.2.3 对绝对贫困的纠偏 |
| 5.2.4 对相对贫困的纠偏 |
| 5.3 对以家庭征收个税的再分配效应测度调整 |
| 5.3.1 个人所得税的公平性 |
| 5.3.2 以家庭征收个人所得税的研究设计 |
| 5.3.3 实证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 基于家庭规模经济效应加强消费基础性建设 |
| 6.2.2 基于儿童等值规模构建多层次生育补贴体系 |
| 6.2.3 基于家庭等值规模完善社会福利政策和评估系统 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和其它科研情况 |
四、对应分析在研究城镇居民消费支出结构中的应用（论文参考文献）
- [1]基于数据驱动的杭州萧山区公共中心体系认知与优化研究[D]. 阮一晨. 浙江大学, 2021(01)
- [2]延吉市新型城镇化对居民消费影响研究[D]. 王一森. 延边大学, 2021
- [3]我国房价与消费关系的异质性研究 ——基于居民收入不平衡和地区间房价差异的视角[D]. 闫娜娜. 山西财经大学, 2021(09)
- [4]我国税收政策对经济增长的影响效应及其传导机制研究[D]. 董雪. 吉林大学, 2021(01)
- [5]中国税制结构对产业结构优化的影响研究[D]. 张莉. 吉林大学, 2021(01)
- [6]数字金融与农民收入增长 ——作用机制与影响效应[D]. 王永仓. 西南大学, 2021(01)
- [7]退休城镇居民消费变动研究[D]. 张鹏. 上海社会科学院, 2021(12)
- [8]区域旅游吸引力与游客流动倾向响应研究[D]. 潘越. 燕山大学, 2021(01)
- [9]中国人口老龄化的区域经济增长效应研究[D]. 吴媛媛. 东北师范大学, 2020(06)
- [10]家庭等值规模的理论、测度方法及其在中国的应用研究[D]. 张楠. 山西财经大学, 2020(03)