【摘 要】
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研究目标:改进GRAS方法,减少社会核算矩阵(SAM表)调平和投入产出表(IO表)更新的先验信息丢失。研究方法:对比GRAS及其改进的AGRAS、UGRAS、SGRAS、IGRAS等方法,针对保零、保
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究项目“提高劳动报酬占比的理论、实证与政策:基于CGE模型的研究”(12YJA790086)的资助
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研究目标:改进GRAS方法,减少社会核算矩阵(SAM表)调平和投入产出表(IO表)更新的先验信息丢失。研究方法:对比GRAS及其改进的AGRAS、UGRAS、SGRAS、IGRAS等方法,针对保零、保凸、保号、无偏等特点,构建EGRAS方法,并进行了数值模拟。研究发现:综合AIL、Theil’s U、GDM等误差指数,EGRAS方法具有保号、保凸、保零、无偏、避免正负项抵消等优点,并能有效保留先验信息,有推广价值。研究创新:构建保号、保凸、保零、无偏、避免正负项抵消的EGRAS方法进行SAM表调平和IO表更新,并无须定义0/0和0ln0值,而且可求全局最优解。研究价值:在SAM表调平和IO表更新时,减少先验信息丢失,提高调平的经济学含义。
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