【摘 要】
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近一二十年来,创新和技术水平的突飞猛进加剧了商品市场的竞争格局,促使产品更新换代频率提高、生命周期缩短、新产品功能和质量显著提升。这些新情况是导致产品样本代表性缺
【机 构】
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辽宁大学经济学院,清华大学中国经济社会数据研究中心,上海财经大学统计与管理学院,清华大学经济管理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“大数据背景下我国新经济新动能统计监测与评价研究”(18ZDA124),国家社会科学基金青年项目“国家投入产出表的改进编制与应用问题研究”(18CTJ002)清华大学自主科研计划文科专项课题“数字经济统计核算问题研究”的阶段性成果
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近一二十年来,创新和技术水平的突飞猛进加剧了商品市场的竞争格局,促使产品更新换代频率提高、生命周期缩短、新产品功能和质量显著提升。这些新情况是导致产品样本代表性缺失、价格指数结果存在系统性偏差的主要原因,对我国官方价格统计提出了挑战。本文结合兼具扫描数据和网络爬虫数据优点的电商平台大数据,针对新经济时代传统特征价格指数面临的多重问题,提出一种全面、系统的特征价格指数优化方法。以特征价格估计法为基本框架,就模型设定不足、权重缺失和指数的链式漂移问题,提出了充分考虑特征变量规模效应和模型经济意义的加权非线性特
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