【摘 要】
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本文利用面板数据模型，为中国城镇化率的决定因素分析和未来趋势预测提供了一套新的方法。该方法在国际比较的视角下，基于跨国数据，首次区分了中国城镇化过程中的经济动力和改革动力，进而为中国新发展阶段城镇化率趋势预测中同时考察经济因素和改革因素的作用奠定了基础。利用本文提出的分析工具，实证分析表明：典型经济因素和体制改革因素都是中国城镇化率提升的重要动力，改革因素的贡献更为突出。本文预测2021—2035
【基金项目】
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全国统计科学研究重大统计专项“经济高质量发展与关键领域改革研究”（2019ZX04）；
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本文利用面板数据模型，为中国城镇化率的决定因素分析和未来趋势预测提供了一套新的方法。该方法在国际比较的视角下，基于跨国数据，首次区分了中国城镇化过程中的经济动力和改革动力，进而为中国新发展阶段城镇化率趋势预测中同时考察经济因素和改革因素的作用奠定了基础。利用本文提出的分析工具，实证分析表明：典型经济因素和体制改革因素都是中国城镇化率提升的重要动力，改革因素的贡献更为突出。本文预测2021—2035年中国城镇化率能够保持较快增长趋势，大约平均每年提高1.05个百分点，其中经济变量平均每年贡献0.43个百分点，体制改革贡献0.62个百分点，2035年城镇化率大约达到77.29%。本文研究结果无论对于宏观经济调控政策制定，还是对于“基本实现城镇化”远景目标的路径选择，以及构建新发展格局的决策部署，都具有重要的参考价值。
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在阵列信号处理领域内,波达方向（Direction Of Arrival,DOA）估计一直是一个重点研究的课题,也是雷达、声呐、移动通信和生物医学系统等领域重要的任务之一。现有算法大多基于点源模型,但实际中信号传播往往受多经传输等影响,致使信号呈分布式特性。在此条件下,基于点源模型的DOA估计算法会因模型失配问题而导致性能下降甚至失效。开发基于分布源模型的DOA估计方法必须且必要。目前,基于分布源
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