2024年12月6日下午，南京审计大学林金官教授应邀来我校开展了以“一种具有良好统计性质的环境不平等统计测度方法”为主题的“数字+”与统计数据工程系列讲座。本次讲座在教学综合楼644会议室举行。由统计与数学学院苏为华教授主持。

林金官，南京审计大学统计学二级教授，博士生导师。现主要从事非线性统计、计量经济、金融统计与风险度量、统计诊断、面板数据分析和统计应用等方面的研究工作。江苏省政府统计与大数据研究院院长，全国工业统计学教学研究会副会长，2013-2017、2018-2022教育部统计学类教学指导委员会委员，《数理统计与管理》副主编、《系统科学与数学》、《统计与决策》、《统计学报》等期刊编委。2000年以来，在数学、统计学、计量经济学等期刊上发表论文100余篇，主持国家级项目6项（其中国家社会科学重大项目1项）、省部级以上科研项目10项。荣获第七届全国统计科研优秀成果奖一等奖、第十一届全国统计科研优秀成果奖二等奖、第十二届江苏省统计科研优秀成果奖二等奖等。

林金官教授从研究背景、不平等的统计测度、环境不平等的统计测度方法LC-MLEAIC以及结论和建议四个方面开展报告。首先林教授指出基尼系数长期以来被广泛应用于不平等程度的衡量，但在环境不平等评估中逐渐显露出其不足之处，因此林教授提出LC-MLEAIC 方法，即洛伦兹曲线极大似然估计 AIC 方法，通过对洛伦兹曲线模型参数进行极大似然估计，并借助 AIC 信息准则评估模型拟合的优良性，将环境不平等统计测度转化为对环境指标分布的数据降维及模型选择任务。林教授为论证 LC-MLEAIC 方法有效性，基于 2013 年中国 2843 个县区的 PM2.5 数据，运用 LC-MLEAIC 方法对洛伦兹曲线模型进行评估，确定双参数 Dagum 模型为最优模型。进一步研究发现，相较于 Dagum 模型的两个参数，基尼系数在评估环境不平等时忽略了一氧化碳排放量、第二产业结构和城市天然气供气等重要因素的影响，从而无法进行全面准确的环境不平等评估。最后林教授总结，他认为LC-MLEAIC 方法的提出为评估不同污染水平的环境不平等问题提供了强有力的新测度与算法支持，为未来空气污染控制策略的制定提供了科学依据，有望推动相关领域在环境不平等研究和政策实践方面取得新的突破，促进社会朝着更公平和可持续的方向发展。

讲座即将结束之时，林金官教授与现场的老师和同学们展开探讨，回答了大家的问题。随后，苏为华教授对此次讲座进行了总结发言，感谢林金官教授带来的精彩分享。