关于城市经济韧性的计算

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各位老师大佬们好，最近写论文在计算城市经济韧性，采用的方法是用GDP等核心变量来计算城市经济韧性，我看到有的文章基本上就是用（该地区t时间GDP变化-该地区t时间GDP预期变化）/该地区t时间GDP预期变化，来计算。有的文章，以全国的GDP增长率为基准水平，按照计算式简化来其实就是（该地区T时间GDP增长率-全国T时间gdp增长率）/全国T时间gdp增长率，(比如吴烨2023)，这样算可以吗？还有就是以各地级市实际GDP增长率为基准，计算各个城市每年GDP增长率与该城市2008年GDP增速之差作为韧性（陈奕玮和吴维库，2020）
另外如果用GMM-SL-SAＲ-RE估计，是不是用GDP和就业人数，利用lnyt=α+ρ1Wlnyt-1+γlnyt-1+βlnXt+et得到估计出的参数α、ρ1、γ、β后，再代入式子计算出预期的yt，然后在进行计算？


非常感谢各位老师解答

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关键词：城市经济 GDP增长率 gdp增长 GDP预期 GDP增速

城市经济韧性的计算确实涉及多种方法和指标。您提到的方法基本上是在度量某个地区相对于基准（如全国平均水平或自身历史表现）的经济增长差异性或稳定性，从而反映其韧性。这里有几个关键点：

1. **比较基准**：选择适当的比较基准对于理解“韧性”至关重要。
   - 将地区的GDP变化与预期变化相比较，反映了该地区是否能抵御外部冲击并恢复到预期路径上（如您所描述的第一个公式）。
   - 使用全国平均增长率作为参照，则衡量的是该地区经济表现相对于国家整体的稳定性或波动性（第二个公式）。

2. **历史对比**：使用各城市自己的历史增长率作为基准，这通常用于评估单个城市内部随时间变化的韧性（如陈奕玮和吴维库的研究方法）。这种方法有助于识别城市自身的增长趋势是否稳定或具有弹性。

3. **GMM-SL-SAＲ-RE模型**：您提到的方法是一种面板数据回归分析中的广义矩估计(GMM)，可以用来估计动态面板模型。在计算预期经济韧性时，可以通过构建包含空间权重矩阵（W）的模型来考虑城市间的相互影响，并使用GDP、就业人数等变量进行估计。
   - 正确的做法是：首先，利用已有的数据估计出模型参数α、ρ1、γ、β；然后，将这些参数代入预测公式中计算预期的经济活动水平（yt）；最后，基于实际与预期值之间的差距评估韧性的强度。

值得注意的是，虽然GDP是一个重要的指标，但城市经济韧性可能还需要考虑其他因素，如财政健康状况、就业稳定性、基础设施恢复能力、社会服务等。因此，在论文写作中结合多种数据来源和分析方法将使研究结果更加全面且具有说服力。

希望这能对您的研究提供帮助！如果有更具体的问题或需要进一步的解释，请随时提问。

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