报告题目：一种具有良好统计性质的环境不平等统计测度方法

报告时间：2024年12月06日 (周五)  15：30-17：00

报告地点：综合楼644会议室

报告人：林金官

报告人简介：

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。

报告摘要：

为克服基尼系数的局限性，本文基于洛伦兹曲线模型对环境不平等统计测度进行研究，提出了洛伦兹曲线极大似然估计AIC(Lorenz Curve maximum likelihood AIC，LC-MLEAIC)方法。此方法通过对洛伦兹曲线模型的参数进行极大似然估计，再利用AIC信息准则评估洛伦兹曲线模型拟合的优良性，并将环境不平等统计测度视为对环境不平等的指标分布进行数据降维及模型选择的任务，最优模型不仅能够计算基尼系数反映整体的不平等，更能量化不同污染水平的不平等程度。基于2013年中国2843个县区的PM2.5数据，本文应用LC-MLEAIC方法对洛伦兹曲线模型进行评估，得到最优洛伦兹曲线模型为双参数Dagum模型。为甄别基尼系数的局限性对政策制定的影响，本文分别对LC-MLEAIC方法筛选出的Dagum模型的两个参数与基尼系数进行对比研究。结果表明，相较于Dagum模型的两个参数，基尼系数忽略了一氧化碳排放量、第二产业结构和城市天然气供气的影响，故基尼系数无法进行全面的环境不平等评估，不利于制定合理决策。因此，优于基尼系数的LC-MLEAIC为评估不同污染水平的环境不平等问题提供了新的测度与算法支持，也为优化环境公平的规模和环境特征，及未来的空气污染控制提供了依据，以促进更公平和可持续的发展。