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分解分析方法的框架及应用领域

时间:2023-06-10 理论教育 版权反馈
【摘要】:根据苏和安以及王等的论述,分解分析所处理的整体指标V可以一般性地表示为其中,vj是该指标子类j的数值,xji表示该指标子类j的第i种驱动因素的值,m和n分别是该指标子类的数量和驱动因素的数量。根据苏和安的论述,加法形式D&L方法属于Laspeyres型分解方法,其权重函数为其中,加法形式LMDI-I和LMDI-II方法属于Divisia型分解方法,其权重函数分别为其中,其他加法形式分解方法的权重函数参见王等的论述。

分解分析方法的框架及应用领域

根据苏和安(Su and Ang,2012b)以及王等(Wang et al.,2017)的论述,分解分析所处理的整体指标V可以一般性地表示为

其中,vj是该指标子类j的数值,xji表示该指标子类j的第i种驱动因素的值,m和n分别是该指标子类的数量和驱动因素的数量。在实证研究中,子类一般指产品或产业部门。假设我们拥有0和T时期两组数据,则指标V在[0,T]时期内算术变化和期末期初比率可以分别表示为

其中,ΔiV和iG分别是驱动因素i的加法形式效应和乘法形式效应;ΔiV大于零或iG大于1时表示驱动因素i推动了指标V的增长,ΔiV小于零或iG小于1时则表示驱动因素i导致了指标V的下降;ΔVrsd和Grsd分别是加法形式分解和乘法形式分解的残余项,在完全分解中,两项分别为0和1。

对指标V做微分,有

指标V在[0,T]时期内算术变化ΔV可以表示为

将公式(7.4)带入公式(7.5)得到

其中,公式(7.6)的第一行右式是Laspeyres型加法分解式,公式(7.6)的第二行右式是Divisia型加法分解式,两者的差异来源于积分路径的选择,前者使用驱动因素的线性变化,后者使用驱动因素的对数变化。假设公式(7.6)中的被积函数

在[0,T]时期内保持不变,则ΔV可以近似地表示为

其中,

分别表示Laspeyres型和Divisia型加法分解式的权重函数(Weight Function),和ΔV(t-1,t)分别表示Laspeyres型和Divisia型加法分解式中驱动因素i的效应。

根据苏和安(Su and Ang,2012b)的论述,加法形式D&L方法属于Laspeyres型分解方法,其权重函数为

其中,

加法形式LMDI-I和LMDI-II方法属于Divisia型分解方法,其权重函数分别为

其中,(www.xing528.com)

其他加法形式分解方法的权重函数参见王等(Wang et al.,2017)的论述。

对lnV做微分,有

指标V在[0,T]时期内的对数变化ΔlnV可以表示为:

将公式(7.11)带入公式(7.12),有:

类似的,公式(7.13)第二行右式是Laspeyres型乘法分解式,公式(7.13)第三行右式是Divisia型乘法分解式。假设公式(7.13)中的被积函数

在[0,T]时期内保持不变,则VT /V0可以近似地表示为:

其中,

分别表示Laspeyres型和Divisia型乘法分解式的权重函数,分别表示Laspeyres型和Divisia型乘法分解式中驱动因素i的效应。

根据王等(Wang et al.,2017)的论述,乘法形式D&L方法的权重函数为:

其中,

乘法形式LMDI-I和LMDI-II方法的权重函数分别为:

其他乘法形式分解方法的权重函数参见王等(Wang et al.,2017)的论述。

最后,需要指出的是,在分解分析应用中,需要对不同时期的数据进行价格处理,以剔除价格波动对分解结果的影响。

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