序論：寫作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來(lái)了七篇統(tǒng)計(jì)學(xué)平均增長(zhǎng)率范文，愿它們成為您寫作過(guò)程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

對(duì)處罰所持的態(tài)度

調(diào)查的問(wèn)題如下：

目前在中國(guó)，從事“”的“小姐”(、雞)，如果被警察抓住，最高罰款是5000元，同時(shí)拘留最多15天，還要通知家屬。您覺(jué)得，這種處罰是太輕了，還是太重了?(備選答案：1．過(guò)于重了；2．重了一些；3．正好；4．輕了一些；5．過(guò)于輕了)

目前在中國(guó)，如果警察抓住客(花錢找“小姐”的男人)，最高罰款是5000元，同時(shí)拘留最多15天，還要通知家屬。您覺(jué)得，這種處罰是太輕了，還是太重了?(備選答案同上題)

如果把答案1與2合并為“處罰重”，把答案3、4、5合并為“處罰不重”，那么統(tǒng)計(jì)結(jié)果是：

在這短短的6年里，覺(jué)得?處罰小姐重的人增加了將近1倍，從2000年的13.9％增加到2006年的26.7％，年平均增長(zhǎng)率11.4％。也就是說(shuō)，現(xiàn)在有1／4強(qiáng)的人并不同意目前的政策(男人的1／3、女人的1／5)。

對(duì)于男客(客)，覺(jué)得“處罰重”的人，從2000年的19.1％增加到2006年的22.7％，增加幅度相對(duì)較小，但是也有1／5強(qiáng)的人不同意目前的政策(男人的近1／3、女人的1／7)。

誰(shuí)越來(lái)越寬容?

是男人，還是女人?

覺(jué)得“處罰小姐重”的男人，從2000年到2006年的年平均增長(zhǎng)率是7.8％，可是女人的年平均增長(zhǎng)率卻高達(dá)20.1％。

與此類似，在男人中，覺(jué)得“處罰客重”的人從2000年到2006年基本持平，可是女人的年平均增長(zhǎng)率卻是13.5％。

是年輕人，還是老年人?

都不是，而是中年人(40～49歲)。在他們里面，覺(jué)得“處罰小姐重”的人增加最多，年平均增長(zhǎng)率達(dá)到19.3％。覺(jué)得“處罰客重”的人也是這個(gè)年齡段增加最多，年平均增長(zhǎng)率達(dá)到19.1％。

是高文化的，還是低文化的?

在上過(guò)小學(xué)的人里面，覺(jué)得“處罰小姐重”的人，年平均增長(zhǎng)率是最高的，達(dá)到21.7％。反之，在上過(guò)大學(xué)的人里面，這一比例卻是持平，沒(méi)有增加。

是城市人，還是農(nóng)村人?

覺(jué)得“處罰小姐重”的人，在農(nóng)村人口中的年平均增長(zhǎng)率達(dá)到12.5％；在從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的人里面則是18.4％。反之，城市人口里面寬容小姐的人的年平均增長(zhǎng)率只有8.8％。此外，“處罰客重”的人，也是從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的人增加得最快，年平均增長(zhǎng)率居然達(dá)到26.5％。

是富人，還是窮人?

都不是，是中等收入的人，他們寬容小姐的人的年平均增長(zhǎng)率達(dá)到19.1％，而富人與窮人的增長(zhǎng)率都遠(yuǎn)低于此。

是未婚的，還是試婚的?

都不是，年平均增長(zhǎng)率最高(12.8％)的，恰恰是那些已婚而且只結(jié)過(guò)一次婚的人。

為什么寬容?

中國(guó)有一句古話“物以類聚，人以群分”。因此我們似乎有充分的理由相信：那些寬容小姐與男客的人，就是找過(guò)小姐的人，是性關(guān)系“混亂”的人，至少也是那些喜歡娛樂(lè)休閑的人。可是，調(diào)查表明這個(gè)推論錯(cuò)了。

筆者分別從4個(gè)方面來(lái)考察：是否與小姐過(guò)、是否與一個(gè)以上的人有過(guò)、是否接受過(guò)異性全身按摩、是否到營(yíng)業(yè)場(chǎng)所跳過(guò)舞。結(jié)果，無(wú)論是看2000年到2006年所增長(zhǎng)的百分點(diǎn)，還是看“年平均增長(zhǎng)率”，在那些沒(méi)有從事過(guò)上述活動(dòng)的人里面，寬容小姐與寬容男客的人，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)那些曾經(jīng)做過(guò)這些事的人。也就是說(shuō)，恰恰是那些沒(méi)有參與過(guò)的人們，更多更快地寬容性產(chǎn)業(yè)，既包括小姐，也包括男客。

某些人盡可以大罵“世風(fēng)日下、人心不古”，但是筆者卻更傾向于認(rèn)為，從1981年開始，經(jīng)過(guò)25年的“越掃越黃”，我們應(yīng)該開始把“性產(chǎn)業(yè)”看作一個(gè)社會(huì)問(wèn)題，用社會(huì)工作的方法來(lái)梳理，而不是繼續(xù)吊死在政治問(wèn)題(所謂“給社會(huì)主義抹黑”)這棵樹上。

對(duì)“聚眾罪”的看法

在我國(guó)現(xiàn)行的“性法律”里，除了性產(chǎn)業(yè)問(wèn)題以外，最重要的就是“聚眾罪”。

筆者在調(diào)查中的提問(wèn)是：

我國(guó)現(xiàn)行的《刑法》規(guī)定：“聚眾進(jìn)行活動(dòng)的，對(duì)首要分子或者多次參加的，處五年以下有期徒刑、拘役或者管制。”這里的“聚眾”說(shuō)的是：超過(guò)兩個(gè)人以上在一起過(guò)性生活。您認(rèn)為，這種情況應(yīng)該如何處理才對(duì)?

1．根本不應(yīng)該管

2．應(yīng)該批評(píng)教育

3．應(yīng)該作為違法，而不是犯罪

4．應(yīng)該作為犯罪，但是判刑不應(yīng)該這么重

5．現(xiàn)在的規(guī)定，不輕不重，正好

6．現(xiàn)在的規(guī)定，還太輕了

我們?cè)谶@里看到，將近2／5的人并不認(rèn)為“聚眾”是犯罪，將近3／5的人認(rèn)為現(xiàn)行法律的處罰過(guò)重。尤其需要注意的是，中國(guó)成年人對(duì)于“聚眾”的寬容，超過(guò)對(duì)于小姐的寬容(26.7％)與對(duì)客的寬容(22.7％)，而且前者是后者的2倍還多。

為什么?很簡(jiǎn)單：第一，所謂的“聚眾”是自愿的，沒(méi)有的問(wèn)題；第二，這里面沒(méi)有金錢買賣的問(wèn)題；第三，它沒(méi)有危害別人。否則，就應(yīng)該按照別的法律來(lái)制裁。

筆者特別要指出的是：對(duì)于寬容者的社會(huì)階層分析發(fā)現(xiàn)，在絕大多數(shù)方面，各個(gè)階層之間都沒(méi)有出現(xiàn)顯著的差異。也就是說(shuō)，在50歲以下的各個(gè)年齡組之間，在不同文化程度、不同職業(yè)之間，在城市人口、流動(dòng)人口與農(nóng)村人口之間，在高中低的收入之間，在直轄市、省會(huì)、地級(jí)市、縣級(jí)市、縣城與村鎮(zhèn)之間，在黨員與有無(wú)的非黨員之間，人們對(duì)于“聚眾罪”這條法律的態(tài)度基本是一致的――都有30％～40％的人認(rèn)為它不是犯罪，都有50％～60％的人認(rèn)為法律處罰過(guò)重。

大學(xué)生的寬容程度

從2001年到2006年，從百分?jǐn)?shù)上來(lái)看，大學(xué)生對(duì)于性產(chǎn)業(yè)更加寬容了；但是這些增加都沒(méi)有構(gòu)成統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異，因此只能說(shuō)：在最近5年中，大學(xué)生對(duì)于性產(chǎn)業(yè)的態(tài)度沒(méi)有顯著的變化。

篇(2)

（大連理工大學(xué)，遼寧大連116024）

【摘要】我們根據(jù)數(shù)據(jù)通過(guò)簡(jiǎn)單計(jì)算可以發(fā)現(xiàn)，近幾年中國(guó)各省的用水增長(zhǎng)率呈現(xiàn)穩(wěn)定，所以我們可以認(rèn)為中國(guó)各省的用水量是一個(gè)指數(shù)模型模型，并且這是符合相關(guān)數(shù)據(jù)的。為了充分利用這些水利設(shè)施和輸水管道，使之達(dá)到水資源最合理的分配，我們使用了網(wǎng)絡(luò)流模型進(jìn)行研究。通過(guò)次網(wǎng)絡(luò)流計(jì)算之后得到的值即為所有城市水量之和。最終得出未來(lái)用水量以及用水運(yùn)輸?shù)淖顑?yōu)化。

關(guān)鍵詞 用水量；中國(guó)各省；淡水運(yùn)輸

1未來(lái)用水量

1.1假設(shè)

（1）未來(lái)20年內(nèi)，中國(guó)國(guó)內(nèi)沒(méi)有大的人口遷徙，中國(guó)不會(huì)遭遇戰(zhàn)爭(zhēng)或大災(zāi)難。

這條假設(shè)符合中國(guó)穩(wěn)定的國(guó)情，顯然是合理的。

（2）未來(lái)20年內(nèi)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)依舊會(huì)平穩(wěn)增長(zhǎng)，不會(huì)遇到經(jīng)濟(jì)危機(jī)。

（3）由于中國(guó)的國(guó)情決定，選取近幾年關(guān)于中國(guó)的相關(guān)數(shù)據(jù)可以更好地解決問(wèn)題。

（4）不考慮氣候變化。

1.2建立模型

通過(guò)查找有關(guān)文可以得知，決定一個(gè)地區(qū)用水的主要因素有：農(nóng)業(yè)用水，工業(yè)用水，城市用水。

根據(jù)中國(guó)統(tǒng)計(jì)部公布的各省經(jīng)濟(jì)數(shù)，我們可以發(fā)現(xiàn)近幾年中國(guó)各個(gè)省的農(nóng)業(yè)發(fā)展，工業(yè)發(fā)展，與人口增長(zhǎng)都呈穩(wěn)定的增長(zhǎng)。反應(yīng)在用水量上，根據(jù)數(shù)據(jù)通過(guò)簡(jiǎn)單計(jì)算可以發(fā)現(xiàn)，近幾年中國(guó)各省的用水增長(zhǎng)率呈現(xiàn)穩(wěn)定，所以我們可以認(rèn)為中國(guó)各省的用水量是一個(gè)指數(shù)模型模型，并且這是符合相關(guān)數(shù)據(jù)的。

但是在中國(guó)的“十二五規(guī)劃”中，中國(guó)中央政府以強(qiáng)制的方式規(guī)定了各省在2015年，2020年，2030年的用水指標(biāo)（該省份最多可以用的水）。

由于中國(guó)的該政策，我們引入了阻滯增長(zhǎng)模型（logistic模型）。

以河南省為例，具體來(lái)闡述一下用于預(yù)測(cè)水需求量的阻滯增長(zhǎng)模型。

08年的用水減少的主要原因可以歸結(jié)為當(dāng)年的經(jīng)濟(jì)危機(jī)，此組數(shù)據(jù)可以體現(xiàn)近幾年用水增長(zhǎng)率接近一個(gè)常數(shù)。所以考慮2008-2011的數(shù)據(jù)更具有代表性。

（1）預(yù)測(cè)2013年的用水量

計(jì)算平均增長(zhǎng)率：r=3.13%

根據(jù)國(guó)家規(guī)定的河南省2015年用水指標(biāo)：N=260.00

使用典型的阻滯增長(zhǎng)模型，其中x代表用水量，r代表平均增長(zhǎng)率，代表2011年的用水量。

2合理運(yùn)輸

2.1假設(shè)

（1）用上一節(jié)預(yù)測(cè)模型估計(jì)的結(jié)果近似為各省市的用水需求量。并假設(shè)各個(gè)水庫(kù)最多可以供應(yīng)總庫(kù)容量50%的水量。

（2）可以用不同的整數(shù)來(lái)描述不同水庫(kù)供水量的多少和各個(gè)省市的水的需求量。

（3）在地勢(shì)平坦的地區(qū)鋪設(shè)輸水管道的難易程度要小于山區(qū).

2.2建立模型

中國(guó)已經(jīng)現(xiàn)有很多大型水庫(kù)及水利設(shè)施來(lái)運(yùn)輸水，我們要在充分利用這些資源的條件下來(lái)研究如何分配水資源使途中各大城市可以得到滿足需求的水。

為了簡(jiǎn)化有關(guān)水的運(yùn)輸問(wèn)題，我們可以把中國(guó)的各大水庫(kù)抽象成一個(gè)點(diǎn)的集合A，用不同整數(shù)代表各個(gè)水庫(kù)的蓄水量多少。再把各大城市抽象成點(diǎn)的集合B，用不同整數(shù)代表各個(gè)城市的水量需求多少。城市與城市，水庫(kù)與水庫(kù)，城市與水庫(kù)之間有輸水管道的連接，并且輸水管道的容量可能不同。現(xiàn)在需要一種水的分配方法，使得運(yùn)輸?shù)剿谐鞘械乃恐妥畲蟆?/p>

本文將此問(wèn)題抽象為網(wǎng)絡(luò)流的最大流問(wèn)題加以求解。

在有向無(wú)權(quán)圖G(V,E,C)中，其中C為每條邊的容量c（u，v），再給每條邊賦予一個(gè)流值f（u，v），并規(guī)定源s和匯t。其中容量限制條件：邊的流量不超過(guò)邊上的容量。其中規(guī)定反向邊的流量為正向邊的流量的相反數(shù)。

對(duì)于我們抽象的模型來(lái)說(shuō)，我們可以在假設(shè)一個(gè)點(diǎn)，稱為超級(jí)源點(diǎn)x，并讓x點(diǎn)連接所有A集合得點(diǎn)，邊權(quán)大小為各個(gè)點(diǎn)的蓄水量大小。再假設(shè)一個(gè)點(diǎn)，稱為超級(jí)匯點(diǎn)y，并讓所有B集合的點(diǎn)連接y點(diǎn)，邊權(quán)大小為各個(gè)點(diǎn)的蓄水量大小。則通過(guò)次網(wǎng)絡(luò)流計(jì)算之后得到的值即為所有城市水量之和。

3結(jié)論與討論

中國(guó)水資源日益短缺，質(zhì)量不斷下降，水環(huán)境持續(xù)惡化，已經(jīng)造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失。面對(duì)此情況，應(yīng)進(jìn)一步加快水資源立法進(jìn)程，依靠科技進(jìn)步，促進(jìn)水資源的開發(fā)和管理升級(jí)，倡導(dǎo)建設(shè)節(jié)約型社會(huì)。

參考文獻(xiàn)

［1］姜啟源．?dāng)?shù)學(xué)建模的運(yùn)用[M]．3版．

篇(3)

通過(guò)對(duì)DEA指數(shù)方法對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解后，發(fā)現(xiàn)技術(shù)效率最高的前三個(gè)省市分別為天津、上海、廣東省;而技術(shù)效率最低的四個(gè)省份分別為廣西、、內(nèi)蒙古、吉林。從區(qū)域?qū)哟蝸?lái)看，2003-2012年之間曼奎斯特全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率順序從高到低依次是東部、中部和西部地區(qū)。技術(shù)效率指數(shù)的以仍然是東部地區(qū)最高、中部次之，西部地區(qū)最低。本文建議加大R&D投入、加快區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是提升中西部區(qū)域技術(shù)效率縮小與東部差距的重要手段和途徑之一。

關(guān)鍵詞：TFP;技術(shù)效率;索羅殘差法;DEA-Malmquist

基金項(xiàng)目：本研究得到國(guó)家社科重大招標(biāo)項(xiàng)目“全面提高開放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平研究”（13&ZD046）（子課題：中國(guó)國(guó)際直接投資發(fā)展水平研究）和教育部人文社科基金項(xiàng)目“產(chǎn)業(yè)國(guó)際化促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的機(jī)制與邊際效應(yīng)實(shí)證研究”（11YJA790185）的資助

21世紀(jì)以來(lái)，隨著世界經(jīng)一體化進(jìn)程發(fā)展以及市場(chǎng)化開放程度，國(guó)家之間的經(jīng)濟(jì)交流也越來(lái)越大，各國(guó)經(jīng)濟(jì)也存在著高速增長(zhǎng)。在世界經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的大背景下，近10年以來(lái)，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)也呈現(xiàn)著每年GDP增長(zhǎng)率高速發(fā)展。這到底是由于什么原因引起的呢？主要有三種觀點(diǎn)，第一，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為由于中國(guó)投入的高增長(zhǎng)導(dǎo)致了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高增長(zhǎng)，主要包括資本和勞動(dòng)的積累。第二，30年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的改革提升了要素的配置效率，優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，尤其是在國(guó)企改革以及金融貿(mào)易之間的改革極大地促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的提升。第三，由于R&D的投入以及技術(shù)進(jìn)步、FDI技術(shù)外溢效應(yīng)直接或間接地提升了技術(shù)效率，科研活動(dòng)的加強(qiáng)也促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)。

國(guó)內(nèi)有許多學(xué)者對(duì)中國(guó)全要素生產(chǎn)率測(cè)算以及相關(guān)領(lǐng)域做了大量研究，運(yùn)用不同的計(jì)量方法（參數(shù)法和非參數(shù)法）對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)量比較比較少，更多的是對(duì)2000年左右的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)量分析。還有一些學(xué)者對(duì)企業(yè)層面的生產(chǎn)效率和TFP變化了進(jìn)行了研究，主要采用的是非參數(shù)方法（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA， Date Envelopment Analysis），對(duì)所選取的生產(chǎn)數(shù)據(jù)也添加了許多變量進(jìn)行分析。

本文在以下幾個(gè)方面有別于以往的研究：首先，通過(guò)運(yùn)用參數(shù)法和非參數(shù)的方法，選取2003-2012年省級(jí)層面數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)大量測(cè)算整理工作，處理各個(gè)省份數(shù)據(jù)進(jìn)行面板回歸測(cè)量比較，并根據(jù)經(jīng)濟(jì)區(qū)域把各省份劃分為東中西三部分結(jié)構(gòu)歸類。其次通過(guò)對(duì)測(cè)算方法的比較分析兩種測(cè)算方法的優(yōu)劣，選取較合適的DEA指數(shù)分析法的結(jié)果。并對(duì)其全要素增長(zhǎng)率進(jìn)行分解為效率進(jìn)步和效率提升這兩部分。最后通過(guò)比較分解的結(jié)果，找出各地區(qū)全要生產(chǎn)率差異形成的原因，并為縮短區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差距提出政策性建議。

我們得到的初步結(jié)論是：2003-2012年間，全國(guó)全要素生產(chǎn)率平均增長(zhǎng)率為-0.2%，主要原因是由于技術(shù)效率的增長(zhǎng)率為-2.3%，技術(shù)進(jìn)步的增長(zhǎng)量為2.1%。表明我國(guó)全要素生產(chǎn)率的提升主要來(lái)自于科研、R&D研究這一塊領(lǐng)域，而技術(shù)效率的年平均-2.3%的下跌造成了我國(guó)全要素生產(chǎn)率不高的主要原因。技術(shù)效率是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能否符合總體要求（綜合效益）并使之發(fā)揮最大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，根據(jù)我們對(duì)技術(shù)效率數(shù)據(jù)的觀察，技術(shù)效率最高的前三個(gè)省市分別為天津、上海、廣東省;而技術(shù)效率最低的四個(gè)省份分別為廣西、、內(nèi)蒙古、吉林。從區(qū)域?qū)哟蝸?lái)看，2003-2012之間曼奎斯特全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率順序從高到低依次是東部、中部和西部地區(qū)。技術(shù)效率指數(shù)的以仍然是東部地區(qū)最高、中部次之，西部地區(qū)最低。

一、全要素生產(chǎn)率研究的相關(guān)理論

國(guó)內(nèi)外已有文獻(xiàn)主要從參數(shù)法和非參數(shù)法研究?jī)蓚€(gè)方面研究各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的生產(chǎn)要素效率情況。參數(shù)法經(jīng)典理論索洛殘差法由SLOW（1957）提出，也稱作生產(chǎn)函數(shù)法，舒元（1993）通過(guò)索洛殘差法估算了1952-1990年之間我們的全要素生產(chǎn)的變化情況，研究得到其有0.02%的增長(zhǎng)率，且0.3%的貢獻(xiàn)率對(duì)于產(chǎn)出的增長(zhǎng)。郭慶旺、賈俊雪（2005）通過(guò)運(yùn)用四種估算方法對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算，認(rèn)為四種結(jié)果較為一致，主要趨勢(shì)都是在當(dāng)經(jīng)濟(jì)不景氣的時(shí)候，全要素生產(chǎn)都出現(xiàn)了不同程度的下降，由此得出結(jié)論國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)和全要素生產(chǎn)率的變化有密切的關(guān)系。楊勇（2008）基于科布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生產(chǎn)函數(shù)并且利用歷年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)得出中國(guó)1952-2006年的服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率，隨后通過(guò)計(jì)算生產(chǎn)要素對(duì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率做了時(shí)序分析且與國(guó)外經(jīng)驗(yàn)做了橫向的對(duì)比，實(shí)證結(jié)果表明，中國(guó)全要素生產(chǎn)率對(duì)服務(wù)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率的影響在1980年前波動(dòng)較大，而之后漸趨平穩(wěn)，然而總體水平仍舊較低。

非參數(shù)法研究全要素生產(chǎn)率主流的是以DEA-Malmquist指數(shù)方法。該算法為代表的是郭慶旺（2005）在分析測(cè)算中國(guó)省份經(jīng)濟(jì)時(shí)，利用非參數(shù)DEA-Malmquist指數(shù)方法，結(jié)果表明各省份經(jīng)濟(jì)雖然增長(zhǎng)，但是存在較大的差異，而且仍然有逐步增大的趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)其原因主要是由于各省份之間的技術(shù)進(jìn)步率差異所造成的;吳延兵（2008）利用中國(guó)工業(yè)面板數(shù)據(jù)研究從國(guó)內(nèi)外技術(shù)引進(jìn)和自主研發(fā)對(duì)生產(chǎn)率的影響， 結(jié)果顯示兩者進(jìn)對(duì)生產(chǎn)率促進(jìn)存在著正向的作用， 然而我國(guó)在對(duì)自主研發(fā)吸收能力表現(xiàn)不強(qiáng)，對(duì)引進(jìn)技術(shù)的學(xué)習(xí)和消化產(chǎn)生不利影響， 進(jìn)而影響了生產(chǎn)率增長(zhǎng)。劉建國(guó)、李國(guó)平、張軍濤、孫鐵山（2012）運(yùn)用Malmquist指數(shù)模型在省際層面測(cè)算了1990-2009年全要素生產(chǎn)率，影響因素做了進(jìn)一步分解，實(shí)證得出從全要素生產(chǎn)率的影響因素上看，經(jīng)濟(jì)集聚、人力資本、信息化、基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)開放度及制度因素對(duì)全要素生產(chǎn)率有促進(jìn)作用;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府干預(yù)和土地投入對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響為負(fù)相關(guān);但是在統(tǒng)計(jì)學(xué)上看基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)并不是很明顯;

國(guó)外對(duì)于全要素生產(chǎn)率的也有相關(guān)實(shí)證研究。早在20世紀(jì)60年代Griliches（1964）就已經(jīng)證實(shí)R&D是促進(jìn)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的關(guān)鍵條件之一;Basant和Fikkert（1996）基于印度1974-1982年的廠商間數(shù)據(jù)，估計(jì)了R&D開支、技術(shù)購(gòu)買、國(guó)內(nèi)外R&D溢出對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響的，分析得出三者對(duì)于全要素生產(chǎn)率的提升均有正向作用;Jimmy Ran、Guangzhong Li、Jan P. Voon（2007）利用來(lái)自19個(gè)行業(yè)層面以及來(lái)自中國(guó)30個(gè)省級(jí)層面的最新面板數(shù)據(jù)，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)外國(guó)直接投資對(duì)全要素生產(chǎn)率的凈影響依舊是正面的，但是區(qū)域差距一直在擴(kuò)大。

二、全要素生產(chǎn)率方法的選擇及測(cè)定

對(duì)于全要素生產(chǎn)率的測(cè)算目前主要有兩種：索洛殘差法（參數(shù)法）和DEA-Malmquist指數(shù)方法（非參數(shù)方法）。本文將同時(shí)運(yùn)用這兩種方法對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)量，選取精確度較高的一種用于“FDI雙向流動(dòng)”模型進(jìn)行回歸分析。

1.參數(shù)和非參數(shù)法模型比較

“索洛殘差法”（參數(shù)法）主要基于柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型。運(yùn)用隱性變量法柯布―道格拉斯隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)，即：[Yit=AitKαitLβiteμit] （3.1）

i = 1，2，…，n;t為時(shí)間式

其中Yit是各地區(qū)生產(chǎn)總值（ GDP） ;Kit為各時(shí)期各地區(qū)的資本投入量;Lit為各時(shí)期各地區(qū)勞動(dòng)力投入量;Ait為各時(shí)期各地區(qū)的全要素生產(chǎn)率。[αiβi]分別為資本和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性，[μit]則作為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為了估算TFP，對(duì)式3.1兩端同時(shí)取對(duì)數(shù)可得：

[InYit=InAit+αInKit+βInLit+μit] （3.2）

DEA方法（非參數(shù)法）主要基于產(chǎn)出的生產(chǎn)效率。假設(shè)有k=1，…，K個(gè)省份使用n=1，…，N種投入要素xtk，n，得到m=1，…，M種產(chǎn)出ytk，m。在不變的規(guī)模報(bào)酬和投入要素可自由處置的條件下，參考技術(shù)集為：

[T=y，x：yk，mk=1kzkyk，m m=1，...，M;xk，mk=1kzkxk，n n=1，...，N;zk0，k=1，...K] （3.3）

在計(jì)算Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)時(shí)我們依照DEA方法下構(gòu)造的Malmquist模型的基本思想，依據(jù)，F(xiàn)are和Roos（1989）的研究成果，得到線性規(guī)劃問(wèn)題，根據(jù)相對(duì)有效性函數(shù)將Malmquist指數(shù)定義為為兩個(gè)時(shí)期的Malmquist指數(shù)的幾何平均：

[Mt+1t=Dt+10（xt+1，yt+1，bt+1）Dt0（xt+1，yt+1，bt+1）Dt+10（xt，yt1，bt） Dt0（xt，yt1，bt）1/2] （3.4）

當(dāng)TFPCH>1，表示全要素生產(chǎn)率呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，TFPCH<1則表示全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢(shì)，根據(jù)Fare、Grosskopf、Norris、Zhang（1994）的研究發(fā)現(xiàn)，全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)又可以分解為兩個(gè)部分，技術(shù)效率變化（EFFCH）和技術(shù)變化（TECH），全要素生產(chǎn)率為兩部分效率變化的乘積。

[Mt+1t=EFFCHt+1t*TECHT+1T] （3.5）

[EFFCHT+1T=Dt+10（xt+1，yt+1，bt+1）Dt0（xt，yt1，bt）] （3.6）

[TECH=Dt0（xt+1，yt+1，bt+1）Dt0（xt，yt，bt）Dt+10（xt+1，yt+1，bt+1）Dt+10（xt，yt，bt）1/2] （3.7）

當(dāng)EFFCH>1時(shí)，表示從t到t+1時(shí)期出現(xiàn)了效率提高;反之，如果EFFCH< 1，表示從t到t+1時(shí)期出現(xiàn)了效率下降。如果MLTECH>1，表示t到t+1時(shí)期忽略壞產(chǎn)出的情況下的生產(chǎn)前沿朝更多的產(chǎn)出，更少的投入的方向移動(dòng)，出現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步;反之，如果MLTECH<1，則表示生產(chǎn)前沿面朝著更少的產(chǎn)出，更多的投入的方向移動(dòng)，出現(xiàn)技術(shù)退步。

對(duì)2003-2012年間我國(guó)全要素生產(chǎn)率的數(shù)據(jù)進(jìn)行估算，索羅殘差法估算平均增長(zhǎng)率為0.05%，根據(jù)DEA-Malmquist指數(shù)方法得到年平均增長(zhǎng)率-0.024%。鑒于索羅殘差法本身比較粗糙，且對(duì)于東中西部省份的估計(jì)也不精確以及對(duì)于政策和經(jīng)濟(jì)沖擊波動(dòng)比較大，我們采用相對(duì)比較可信的DEA-Malmquist指數(shù)方法測(cè)得的全要素生產(chǎn)率數(shù)據(jù)。

2.模型測(cè)算結(jié)果比較和分析

利用統(tǒng)計(jì)軟件Eviews7.2對(duì)In（Yit/Lit）=In（A）+[α]In（Kit/Lit）+[εit]進(jìn)行回歸，得到[α=0.723]，[β=0.277]，檢驗(yàn)結(jié)果顯示在1%水平上顯著。然后將[α=0.723]，[β=0.277]代入[A/A=Y/Y-α*K/K-β*L/L]，計(jì)算得到2003-2012年中國(guó)各省份的TFP增長(zhǎng)率，如表3.1，。為進(jìn)一步觀察我國(guó)各地區(qū)的TFP變化率，我們對(duì)地區(qū)進(jìn)行劃分，得到中國(guó)東中西三部分的TFP增長(zhǎng)趨勢(shì)圖。

根據(jù)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)投入產(chǎn)出變量作為參照物，勞動(dòng)指標(biāo)我們用歷年各省份的就業(yè)人口作為代替勞動(dòng)投入量，我們選用固定資本存量作為資本指標(biāo)，產(chǎn)出指標(biāo)一般有兩種選擇，GDP和人均GDP都可以反映一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，本文我們選取的GDP作為產(chǎn)出指標(biāo)來(lái)替代。并利用DEAP2.1軟件對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算。全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步變化有表3.1列出。

<E：＼王芳＼現(xiàn)代營(yíng)銷?學(xué)苑版201411＼p112-1.JPG>

<E：＼王芳＼現(xiàn)代營(yíng)銷?學(xué)苑版201411＼p112-2.JPG>

圖3.1-3.2 2003-2012東中西部TFP增長(zhǎng)率（索洛殘差法和DEA-Malmquist指數(shù)方法）

由圖3.1和圖3.2可以看出，2003年以來(lái)，TFP總體呈上升趨勢(shì)，TFP增速在2001-2007年間快速上升，2008年受國(guó)際金融危機(jī)的影響，投資嚴(yán)重受挫，TFP也迅速下滑，隨著經(jīng)濟(jì)局勢(shì)的好轉(zhuǎn)，2009和2010年連續(xù)兩年TFP增速有所回升，但仍未達(dá)到前期高點(diǎn)，2011年歐債危機(jī)的爆發(fā)使得TFP增速又有所下降。綜合來(lái)看，改革開放后我國(guó)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長(zhǎng)，生產(chǎn)率水平顯著提高，TFP指數(shù)呈現(xiàn)穩(wěn)步上升態(tài)勢(shì)，預(yù)計(jì)未來(lái)仍將保持上升趨勢(shì)不變。但受國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響，我國(guó)的TFP增速波動(dòng)較大。

索羅殘殘差法和DEA-Malmquist指數(shù)方法對(duì)東中西部進(jìn)行整體趨勢(shì)分析，與我國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)政策、國(guó)際經(jīng)濟(jì)大環(huán)境和區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)還是比較吻合的。我們發(fā)現(xiàn)，2003-2012年之間，2003年初東部和中部地區(qū)存在一定的差距，但是總體上看全要素生產(chǎn)率的變化率都是大于1，存在逐年進(jìn)步的，而西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率較為落后，在2005年時(shí)三個(gè)區(qū)域開始呈現(xiàn)發(fā)散，之后東部地區(qū)開始穩(wěn)步增長(zhǎng)，中部地區(qū)則出現(xiàn)短暫的下滑，全要素生產(chǎn)率有呈現(xiàn)不規(guī)律波動(dòng)。2007年，國(guó)家根據(jù)《西部大開發(fā)“十一五”規(guī)劃》，投入總規(guī)模為1516億元進(jìn)行在西部地區(qū)開工10項(xiàng)重點(diǎn)工程。政策的導(dǎo)向是的西部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率瞬間被拉高，由于沒(méi)有后續(xù)的企業(yè)資本投入，到西部的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移也沒(méi)有跟進(jìn)，使得其后的幾年直到2012年全要素生產(chǎn)率一直有下降的趨勢(shì)。東部地區(qū)受金融危機(jī)的影響，2007-2009年發(fā)生持續(xù)性的下降，到2010年經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇全要素生產(chǎn)率開始回升，略高于中部地區(qū)。

表5.3 DEA-Malmquist指數(shù)及其分解（2003-2012）

[地區(qū)＼&全要素生產(chǎn)率＼&技術(shù)效率指數(shù)＼&技術(shù)進(jìn)步指數(shù)＼&東部平均＼&1.021＼&0.979＼&1.024＼&中部平均＼&0.988＼&0.977＼&1.019＼&西部平均＼&0.982＼&0.976＼&1.016＼&全國(guó)平均＼&0.998＼&0.977＼&1.021＼&]

技術(shù)效率是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能否符合總體要求（綜合效益）并使之發(fā)揮最大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，根據(jù)我們對(duì)技術(shù)效率數(shù)據(jù)的觀察，從表5.3可以看到，技術(shù)效率最高的前三個(gè)省市分別為天津、上海、廣東省;而技術(shù)效率最低的四個(gè)省份分別為廣西、、內(nèi)蒙古、吉林。從區(qū)域?qū)哟蝸?lái)看，2003-012之間曼奎斯特全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率順序從高到低依次是東部、中部和西部地區(qū)。技術(shù)效率指數(shù)的以仍然是東部地區(qū)最高、中部次之，西部地區(qū)最低。

對(duì)2003-2012年間我國(guó)全要素生產(chǎn)率的數(shù)據(jù)進(jìn)行估算，索羅殘差法估算平均增長(zhǎng)率為0.05%，根據(jù)DEA-Malmquist指數(shù)方法得到年平均增長(zhǎng)率-0.024%。鑒于索羅殘差法本身比較粗糙，且對(duì)于東中西部省份的估計(jì)也不精確以及對(duì)于政策和經(jīng)濟(jì)沖擊波動(dòng)比較大，我們采用相對(duì)比較可信的DEA-Malmquist指數(shù)方法測(cè)得的全要素生產(chǎn)率數(shù)據(jù)。

結(jié)論

兩種模型方法估算全要素生產(chǎn)率總體的大小和趨勢(shì)是一致的，在經(jīng)濟(jì)繁榮的階段，TFP增長(zhǎng)率都出現(xiàn)了逐步上漲的特點(diǎn)，在經(jīng)濟(jì)不景氣或者受經(jīng)濟(jì)危機(jī)影響的階段，都出現(xiàn)了急劇下滑降至階段低點(diǎn)。但是對(duì)于波動(dòng)幅度和大小存在較大的差異。索洛殘差法對(duì)全要素生產(chǎn)了的估算比較平緩，但在經(jīng)濟(jì)沖擊比較大的背景下波動(dòng)又顯得較為劇烈。用索羅殘差法估算全要素生產(chǎn)率的變化，東部地區(qū)和中部地區(qū)基本都在TFP變化率1上下震蕩，且東部地區(qū)和中部地區(qū)差距描述不是很明顯。而DEA-Malmquist指數(shù)方法對(duì)全要素生產(chǎn)率的梯度差估算更為顯著，經(jīng)濟(jì)危機(jī)和國(guó)家政策對(duì)地區(qū)投入的沖擊波動(dòng)也更為平穩(wěn)和順暢。2003-2012年間，全國(guó)全要素生產(chǎn)率平均增長(zhǎng)率為-0.2%，主要原因是由于技術(shù)效率的增長(zhǎng)率為-2.3%，技術(shù)進(jìn)步的增長(zhǎng)量為2.1%。表明我國(guó)全要素生產(chǎn)率的提升主要來(lái)自于科研、R&D研究這一塊領(lǐng)域，而技術(shù)效率的年平均-2.3%的下跌成為我國(guó)全要素生產(chǎn)率不高的主要原因。

這些結(jié)論為我們制定經(jīng)濟(jì)政策提供的指導(dǎo)意義在于： 在全國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)方面，政府應(yīng)該加大對(duì)R&D投入，增強(qiáng)企業(yè)自主研發(fā)的主觀能動(dòng)性，通過(guò)有效的管理增強(qiáng)資源配置的效率，實(shí)現(xiàn)企業(yè)對(duì)技術(shù)層面的追趕。此外，我們還要積極引入高質(zhì)量的資本以及外資企業(yè)，通過(guò)對(duì)要素配置效率的滲透，突破技術(shù)前沿面。同時(shí)在平衡東中西部區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，應(yīng)該加大對(duì)中西部地區(qū)的人才和高質(zhì)量企業(yè)的引進(jìn)，在引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)資源的利用和合理配置。

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作者簡(jiǎn)介：

篇(4)

廣東常住人口1.04億全國(guó)第一

根據(jù)普查數(shù)據(jù)，此次人口普查登記的全國(guó)總?cè)丝跒?3.4億人（加上港澳臺(tái)的人口總數(shù)為13.7億人），與2000年第五次人口普查相比，10年增加7390萬(wàn)人，增長(zhǎng)5.84%，年平均增長(zhǎng)0.57%，比1990年到2000年年均1.07%的增長(zhǎng)率下降了0.5個(gè)百分點(diǎn)。從四大區(qū)域人口分布情況來(lái)看，沿海發(fā)達(dá)省份人口占全國(guó)總?cè)丝诘谋戎卦谠黾樱嗟娜丝趶闹形鞑客鶘|部發(fā)達(dá)地區(qū)遷移、流動(dòng)。東部地區(qū)人口占全國(guó)常住人口的37.98%，與第五次人口普查相比，上升2.41個(gè)百分點(diǎn)。

從各地區(qū)人口變化情況看，數(shù)量方面，按常住人口口徑統(tǒng)計(jì)，廣東已經(jīng)超過(guò)河南，常住人口達(dá)到1.04億人，也是全國(guó)唯一一個(gè)常住人口數(shù)量超過(guò)1億的省份，其常住人口數(shù)量占全國(guó)總?cè)丝诒壤秊?.79%。山東9579萬(wàn)人位于第二位，河南9402萬(wàn)人位于第三。而在2000年，河南常住人口排名第一。此外，全國(guó)僅有6個(gè)省份常住人口減少，其他省份均為增加。10年間，常住人口增加最多的5個(gè)地區(qū)是廣東、浙江、上海、北京、山東，分別增加1800萬(wàn)、766萬(wàn)、628萬(wàn)、580萬(wàn)和500萬(wàn)，均處于發(fā)達(dá)地區(qū)。常住人口減少的6個(gè)省份為湖北、四川、重慶、貴州、安徽、甘肅，其中湖北人口減少最多，10年間減少了304萬(wàn)。增長(zhǎng)方面，公布數(shù)據(jù)的21個(gè)地區(qū)中，共有13個(gè)地區(qū)增幅超過(guò)全國(guó)平均水平，北京、天津、上海、廣東的增長(zhǎng)幅度最大，10年分別增長(zhǎng)了44.5%、37.53%、29.27%、20.69%，年均增長(zhǎng)率為3.8%、3.24%、2.6%、1.9%，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了國(guó)家0.57%的平均增長(zhǎng)率。

實(shí)際上，此前聯(lián)合國(guó)在2008年的全球人口展望中，曾預(yù)測(cè)2010年中國(guó)總?cè)丝跁?huì)達(dá)到13.54億人。而在2010年11月中國(guó)開始統(tǒng)計(jì)人口數(shù)字時(shí)，聯(lián)合國(guó)的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)家曾預(yù)計(jì)中國(guó)人口現(xiàn)在將達(dá)到14億。造成中國(guó)人口增長(zhǎng)落后于預(yù)期的背后原因則是近十年來(lái)中國(guó)人口生育率的下降。中國(guó)之前估算的生育率為1.8，而根據(jù)此次普查結(jié)果估算，中國(guó)總和生育率很可能只有1.5，甚至更低。2010年，中國(guó)0～14歲少年人口占比為16.6%，相比2000年的22.89%下降了6.29個(gè)百分點(diǎn)，而2000年比1990年僅下降了4.8個(gè)百分點(diǎn)，這意味著過(guò)去10年少年人口占比在加速減少。此次普查的數(shù)據(jù)還顯示中國(guó)的總生育率（一位育齡婦女一生所生子女個(gè)數(shù)的平均值）可能已經(jīng)降至1.4，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于2.1的人口替代率，而專家表示，這種局面最終會(huì)走向人口穩(wěn)定狀態(tài)，未來(lái)將有可能出現(xiàn)人口不增長(zhǎng)甚至減少。

人口數(shù)量增加最多5個(gè)地區(qū)和減少最多4個(gè)地區(qū)比較

21個(gè)地區(qū)10年間人口年均增長(zhǎng)率比較

上海外來(lái)人口比重39%全國(guó)最高

此次人口普查，全國(guó)流動(dòng)人口大幅增加，流動(dòng)人口總數(shù)為2.6億，比2000年增長(zhǎng)81.03%。廣東、浙江、上海、北京等地區(qū)公布了本地區(qū)流動(dòng)人口情況。從流動(dòng)人口數(shù)量來(lái)看，廣東流動(dòng)人口數(shù)量最為龐大，為3128萬(wàn)人，占常住人口的30%，占全國(guó)流動(dòng)人口的12%。其中屬于省外的2150萬(wàn)人，省內(nèi)的978萬(wàn)人。同第五次全國(guó)人口普查相比，10年間廣東跨鄉(xiāng)鎮(zhèn)流動(dòng)的人口增加1023萬(wàn)人，增長(zhǎng)48.58%，其中省外人口增加643萬(wàn)人，增長(zhǎng)42.71%。在省內(nèi)外流動(dòng)人口數(shù)量之龐大，是廣東成為全國(guó)第一人口大省的主要原因。其次為浙江，共有外來(lái)人口1182.4萬(wàn)人。外來(lái)人口比重方面，上海外來(lái)常住人口為897.7萬(wàn)人，占常住人口的39%，是外來(lái)人口比重最大的地區(qū)，10年共增長(zhǎng)159.08%，年平均增長(zhǎng)率高達(dá)9.99%。其次是北京外來(lái)人口的比重已由2000年的18.9%提高到2010年的35.9%。

顯然，外來(lái)人口已經(jīng)成為廣東、上海、北京等地區(qū)常住人口中極為重要的一部分。外來(lái)人口可以說(shuō)推動(dòng)了這些地區(qū)近些年來(lái)的經(jīng)濟(jì)繁榮和快速增長(zhǎng)，而這些地區(qū)也為外來(lái)人口提供了源源不斷的就業(yè)崗位和家庭收入的快速增長(zhǎng)。但是值得注意的是，外來(lái)人口的集中性聚集也給這些地區(qū)的發(fā)展帶來(lái)了諸如大城市病、社會(huì)治安不穩(wěn)等一系列的問(wèn)題。對(duì)于在“十二五”時(shí)期積極推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的東部地區(qū)和承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的中西部地區(qū)而言，確立人口與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展協(xié)調(diào)是一個(gè)良好的機(jī)遇。

部分地區(qū)外來(lái)人口數(shù)量及占常住人口比重比較

注：1.表示流動(dòng)人口以流入為主；表示四川流出人口數(shù)量。

2. 廣東為流動(dòng)人口數(shù)量；浙江、上海、北京、天津?yàn)橥鈦?lái)常住人口數(shù)量。

3. 流動(dòng)人口是指居住地與戶口登記地所在的鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道不一致、且離開戶口登記地半年以上的人口。

重慶65歲及以上人口占比11.56%老齡化程度最嚴(yán)重

按國(guó)際的通行標(biāo)準(zhǔn)，一個(gè)國(guó)家或地區(qū)65歲以上人口占總?cè)丝诘谋戎剡_(dá)到7%，即標(biāo)志其進(jìn)入老齡化社會(huì)。人口普查結(jié)果顯示，中國(guó)的老齡化進(jìn)程在加快，過(guò)年10年間，14歲以下的小孩在總體人口中比重下降6.29個(gè)百分點(diǎn)，而65歲及以上人口占8.87%，比2000年人口普查上升1.91個(gè)百分點(diǎn)。從公布數(shù)據(jù)的24個(gè)地區(qū)的情況看，19個(gè)地區(qū)65歲及以上人口占比超過(guò)7%，步入老齡化社會(huì)。其中重慶65歲及以上人口占比11.56%，是老齡化程度最嚴(yán)重的地區(qū)。而北京、天津、上海、廣東則由于外來(lái)人口基本以中青年為主，給本地區(qū)帶來(lái)了很大的人口紅利，延緩了人口老齡化的進(jìn)程。北京、天津、廣東分別為8.7%、8.52%、6.75%，均低于國(guó)家平均水平。上海雖然超過(guò)了10%，但上海也是10年來(lái)唯一一個(gè)老年人口占比出現(xiàn)下降的地區(qū)。

老年人口比重的不斷加大，顯然驗(yàn)證了學(xué)者們對(duì)中國(guó)“人口紅利”問(wèn)題的普遍關(guān)心。聯(lián)合國(guó)的人口展望數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2010年中國(guó)65歲以上人口占比為8.2%，而中國(guó)的老齡化速度已經(jīng)超出了權(quán)威機(jī)構(gòu)的預(yù)期。而如果這種狀況繼續(xù)下去，意味著未來(lái)15～20年間，在一面加速老齡化、一面勞動(dòng)力減少的此消彼長(zhǎng)作用下，中國(guó)的人口紅利將快速衰減。根據(jù)聯(lián)合國(guó)的數(shù)據(jù)推測(cè)，2025年中國(guó)的人口紅利（以15~64歲勞動(dòng)人口占比衡量）將下降到全球平均水平。此外，中國(guó)的老齡化問(wèn)題也將進(jìn)一步嚴(yán)重，如果按照7%的老齡化社會(huì)標(biāo)準(zhǔn)，中國(guó)已經(jīng)進(jìn)入了老齡化社會(huì)，并有進(jìn)一步加重的趨勢(shì)，“未富先老”將是未來(lái)需要解決的難題。

寧夏城鎮(zhèn)化率上升15%高出全國(guó)1.56個(gè)百分點(diǎn)

根據(jù)普查結(jié)果，全國(guó)居住在城鎮(zhèn)的人口為6.66億人，城鎮(zhèn)化率為49.68%，城鎮(zhèn)化率10年上升13.46個(gè)百分點(diǎn)，凈增2億人，不論是年凈增量還是城鎮(zhèn)人口總量，都已經(jīng)長(zhǎng)期處于世界第一的位置。這充分說(shuō)明近10年城鎮(zhèn)化進(jìn)程在加快，也標(biāo)志著我國(guó)工業(yè)化和現(xiàn)代化水平的不斷提高。但同時(shí)流動(dòng)人口已經(jīng)超過(guò) 2.6億人，城鎮(zhèn)化呈現(xiàn)出“半城鎮(zhèn)化”的狀況，正嚴(yán)重影響著中國(guó)城鎮(zhèn)化的質(zhì)量。從地區(qū)情況看，共有浙江、北京等7個(gè)地區(qū)公布了城鄉(xiāng)人口情況。城鎮(zhèn)化率方面，東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份城鎮(zhèn)化水平較高，北京的城鎮(zhèn)化率最高達(dá)到86%，高出全國(guó)平均水平36.32個(gè)百分點(diǎn)。廣東66.18%，比全國(guó)平均水平高16.5%。甘肅、青海、貴州等西部地區(qū)較低。城鎮(zhèn)化率變化方面，寧夏城鎮(zhèn)人口增長(zhǎng)較快，較第五次全國(guó)人口普查上升15.02個(gè)百分點(diǎn)，高出全國(guó)13.46%的上升幅度1.56個(gè)百分點(diǎn)。

城鎮(zhèn)化率達(dá)到近50%，十年中凈增2億城鎮(zhèn)人口，中國(guó)的城鎮(zhèn)化速度可以說(shuō)已經(jīng)冠絕全球。快速增長(zhǎng)的城鎮(zhèn)化率帶動(dòng)了城市經(jīng)濟(jì)的繁榮，也促進(jìn)了農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的工業(yè)化轉(zhuǎn)移。可以說(shuō)，城鎮(zhèn)化的加速對(duì)于中國(guó)近年來(lái)消費(fèi)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和形成產(chǎn)生了巨大的作用。但是同時(shí)值得注意的是，在快速城市化的同時(shí)，我國(guó)的社會(huì)保障制度遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于城鎮(zhèn)化進(jìn)程，大批在城市中工作和生活的外來(lái)人口享受不到與當(dāng)?shù)厝似降鹊纳鐣?huì)保障和福利制度安排，而對(duì)于大批的農(nóng)民工而言，這個(gè)問(wèn)題更加嚴(yán)重。有研究認(rèn)為，如果以就業(yè)作為城鎮(zhèn)化水平的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)的話，那么目前中國(guó)的城鎮(zhèn)化水平至少達(dá)到60%以上。

7個(gè)地區(qū)10年間城鎮(zhèn)化率變化情況比較

天津人口性別比114.52 最不合理

篇(5)

關(guān)鍵詞：勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)；變化趨勢(shì)；職業(yè)教育；啟示

職業(yè)教育相對(duì)普通教育而言，與經(jīng)濟(jì)發(fā)展和就業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)系更為緊密，有助于勞動(dòng)力的合理供給、緩解勞動(dòng)力供求矛盾、拓寬就業(yè)渠道，是促進(jìn)勞動(dòng)力就業(yè)和再就業(yè)的重要舉措。為了充分發(fā)揮職業(yè)教育促進(jìn)就業(yè)的作用，職業(yè)教育應(yīng)當(dāng)依據(jù)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)來(lái)確定其發(fā)展思路。筆者在分析勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，采用趨勢(shì)外推法對(duì)我國(guó)未來(lái)五年內(nèi)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并據(jù)此提出對(duì)職業(yè)教育發(fā)展思路的相應(yīng)啟示。

我國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀及變化趨勢(shì)

我國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的產(chǎn)業(yè)特征1985年至2004年三次產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員各自所占份額及變化趨勢(shì)見(jiàn)圖1、表2、表3和表4。第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員所占份額大致呈下降趨勢(shì)，已由1985年的近2/3穩(wěn)定到90年代后期的1/2左右；第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員份額大致呈上升趨勢(shì)，但是90年代后期呈下降趨勢(shì)，而且已小于第三產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人數(shù)量與份額；第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量與份額經(jīng)歷了快速上升的過(guò)程，并已超過(guò)第二產(chǎn)業(yè)成為吸納從業(yè)人員的主要力量。改革開放以來(lái)，從業(yè)人員總數(shù)從1978年的40153萬(wàn)人增加到2004年的75200萬(wàn)人，共增加了35047萬(wàn)人，年平均增長(zhǎng)率為3.49%。三次產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量分別由1978年的28318萬(wàn)人、6945萬(wàn)人和4890萬(wàn)人上升到2004年的35269萬(wàn)人、16920萬(wàn)人和23011萬(wàn)人，分別增加了6951萬(wàn)人、9975萬(wàn)人和18121萬(wàn)人，年均增長(zhǎng)率分別為0.98%、5.74%和14.8%。在增加的從業(yè)人員中，約19.8%的從業(yè)人員被第一產(chǎn)業(yè)吸納，約28.5%的被第二產(chǎn)業(yè)吸納，第三產(chǎn)業(yè)吸納的約51.7%，已超過(guò)新增從業(yè)人員的一半，成為改革以來(lái)吸納從業(yè)人員的主要力量。

我國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的所有制特征從1980年至2004年，在國(guó)有單位和城鎮(zhèn)集體單位從業(yè)的人員份額逐年下降，而鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)和私營(yíng)及個(gè)體企業(yè)在拉動(dòng)就業(yè)方面的作用越來(lái)越大，尤其是進(jìn)入90年代，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)提供的就業(yè)崗位已經(jīng)開始超過(guò)國(guó)有單位。在吸收新增就業(yè)者的數(shù)量上，私營(yíng)經(jīng)濟(jì)所占的比重越來(lái)越高。1989年，全社會(huì)每100個(gè)新增就業(yè)者中，只有0.07個(gè)流向私營(yíng)部門，1998年私營(yíng)企業(yè)吸收的勞動(dòng)力數(shù)量超過(guò)了當(dāng)年全社會(huì)新增就業(yè)人數(shù)。1997年我國(guó)共有418萬(wàn)下崗職工在個(gè)體、私營(yíng)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)了再就業(yè)，占當(dāng)年安置下崗職工總數(shù)的2/3以上。①私營(yíng)、個(gè)體戶的從業(yè)人員在1990年至2004年的年均增長(zhǎng)率為14.1%，而同期國(guó)有企業(yè)、集體企業(yè)的年均增長(zhǎng)率只有-2.5%、-5.3%。鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)在有效增加產(chǎn)品供給的同時(shí)，在農(nóng)村就地吸收了大量的農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力，成為農(nóng)村增加非農(nóng)就業(yè)的主要渠道。國(guó)有企業(yè)和集體企業(yè)在吸收從業(yè)人員方面的作用在逐漸減小。不同所有制從業(yè)人員數(shù)量與份額見(jiàn)表1，份額的變化趨勢(shì)見(jiàn)圖2。

注：表中數(shù)據(jù)根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2005》（北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2005年9月，第一版）有關(guān)數(shù)據(jù)測(cè)算得出，下同。

我國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)勞動(dòng)力在第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的分布，作為一種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)有其發(fā)展方向和趨勢(shì)，因此我們擬用趨勢(shì)外推法對(duì)這種長(zhǎng)期趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。我們的假設(shè)是（1）其發(fā)展過(guò)程呈漸進(jìn)性發(fā)展而非跳躍式變化；（2）未來(lái)和過(guò)去的發(fā)展規(guī)律一樣，也即根據(jù)過(guò)去資料建立的趨勢(shì)外推模型能適合未來(lái)的發(fā)展。首先，我們用時(shí)序（x）為自變量，時(shí)序數(shù)列第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員份額（Y1）為因變量來(lái)對(duì)第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員份額的變化進(jìn)行趨勢(shì)外推，如表2和圖3所示。在圖3中，散點(diǎn)是第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員份額的實(shí)際數(shù)值，曲線是根據(jù)實(shí)際數(shù)值擬合的指數(shù)曲線趨勢(shì)線y=63.618e-0.0151x的圖示，②利用這一趨勢(shì)方程式對(duì)2004年之后的七年進(jìn)行趨勢(shì)外推可得出結(jié)論：在未來(lái)十年里第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的份額將會(huì)繼續(xù)緩慢降低。同時(shí)，由于中國(guó)人口基數(shù)過(guò)大，在經(jīng)過(guò)二十多年的經(jīng)濟(jì)體制改革后，第一產(chǎn)業(yè)還是吸納著近1/2的勞動(dòng)力，未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)我國(guó)人口還將保持一定的增長(zhǎng)趨勢(shì)，所以第一產(chǎn)業(yè)還將繼續(xù)發(fā)揮蓄水池的作用。與過(guò)去不同的是，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的加快對(duì)繼續(xù)留在農(nóng)村從事農(nóng)業(yè)的勞動(dòng)力的技術(shù)要求提高很多。

最后，我們對(duì)第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員份額的趨勢(shì)進(jìn)行外推，做出第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員份額（Y3）對(duì)時(shí)序（x）的散點(diǎn)圖并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線的擬合，如圖5所示。

圖5中，散點(diǎn)是第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員份額的實(shí)際數(shù)值，曲線是根據(jù)實(shí)際數(shù)值擬合的指數(shù)曲線趨勢(shì)線：y=15.855e0.0346x的圖示，④利用這一趨勢(shì)方程式對(duì)2004年之后的七年進(jìn)行趨勢(shì)外推可得出結(jié)論：在未來(lái)七年里，第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的份額將會(huì)繼續(xù)快速上升，并超過(guò)第二產(chǎn)業(yè)成為吸吶從業(yè)人員的主要力量。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段看，我國(guó)處于工業(yè)化中期。2000年在三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值構(gòu)成比例中，第一產(chǎn)業(yè)占10%左右，第二產(chǎn)業(yè)已占到70%，第三產(chǎn)業(yè)占到20%左右，按照庫(kù)茲涅茨研究得出的一般模式，當(dāng)?shù)谝划a(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重降低到20%以下，第二產(chǎn)業(yè)比重上升到高于第三產(chǎn)業(yè)并在產(chǎn)值構(gòu)成中占最大比重時(shí)，工業(yè)化進(jìn)入中期階段。在工業(yè)化中期，體現(xiàn)在就業(yè)結(jié)構(gòu)上，就是第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力大量向第二、第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，考慮到我國(guó)屬于發(fā)展中國(guó)家的特殊情況，建國(guó)以來(lái)長(zhǎng)期實(shí)行"優(yōu)先發(fā)展重工業(yè)"的趕超型發(fā)展戰(zhàn)略，形成第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值過(guò)高、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重過(guò)低的扭曲的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，表現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)間的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)就是:改革之初，68.7%的勞動(dòng)力滯留在第一產(chǎn)業(yè)內(nèi)，第三產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)力份額甚至低于建國(guó)初的勞動(dòng)力份額。加之改革開放之后，第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部減員增效、現(xiàn)代企業(yè)制度建立并逐步實(shí)施，第二產(chǎn)業(yè)吸納從業(yè)人員的能力有限，第一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移出的勞動(dòng)力將繼續(xù)地大部分為第三產(chǎn)業(yè)所吸納，第三產(chǎn)業(yè)已超過(guò)第二產(chǎn)業(yè)成為吸納從業(yè)人員的第二大主要力量。發(fā)達(dá)國(guó)家第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占全部從業(yè)人員的比重一般在60%以上，即使是發(fā)展中國(guó)家如印度、馬來(lái)西亞等國(guó)也已經(jīng)達(dá)到50%。第三產(chǎn)業(yè)增加值每增長(zhǎng)1個(gè)百分點(diǎn)，平均增加就業(yè)崗位85萬(wàn)個(gè)左右。每投資100萬(wàn)元可提供的就業(yè)崗位為：重工業(yè)400個(gè)，輕工業(yè)700個(gè)，第三產(chǎn)業(yè)1000個(gè)。在我國(guó)今后一段時(shí)期里，第三產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)就業(yè)的潛力仍然很大。⑤

我國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的所有制結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)我們用時(shí)序（x）為自變量，時(shí)序數(shù)列私營(yíng)及個(gè)體企業(yè)從業(yè)人員份額（Y4）為因變量來(lái)對(duì)私營(yíng)及個(gè)體企業(yè)從業(yè)人員份額的變化趨勢(shì)進(jìn)行外推，如表5和圖6所示。在圖6中，散點(diǎn)是私營(yíng)及個(gè)體企業(yè)從業(yè)人員份額的實(shí)際數(shù)值，曲線是根據(jù)實(shí)際數(shù)值擬合的對(duì)數(shù)曲線趨勢(shì)線y=3.3039Ln（x）+0.0884的圖示，⑥利用這一趨勢(shì)方程式對(duì)2004年之后的七年進(jìn)行趨勢(shì)外推可得出結(jié)論：在未來(lái)幾年里私營(yíng)及個(gè)體企業(yè)對(duì)從業(yè)人員的需求會(huì)繼續(xù)增加，將成為勞動(dòng)力就業(yè)的一個(gè)很重要的途徑。

勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀及變化趨勢(shì)為職業(yè)教育發(fā)展的啟示

第一，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)在有效增加產(chǎn)品供給的同時(shí)，在農(nóng)村就地吸收了大量的農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力，成為農(nóng)村增加非農(nóng)就業(yè)的主要渠道。國(guó)有企業(yè)和集體企業(yè)在吸收從業(yè)人員方面的作用在逐漸減小。城鄉(xiāng)職業(yè)教育要聯(lián)合起來(lái)，為留在農(nóng)村本土從事農(nóng)業(yè)以及非農(nóng)就業(yè)和進(jìn)入城市第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的農(nóng)民，提供技術(shù)支持和技術(shù)保障，以實(shí)現(xiàn)科教興農(nóng)，加快農(nóng)民增收的步伐，推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、農(nóng)村現(xiàn)代化、農(nóng)村城鎮(zhèn)化的進(jìn)程。

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第二，勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)和所有制結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)分析表明，第三產(chǎn)業(yè)和中小企業(yè)、私營(yíng)企業(yè)將成為勞動(dòng)力需求增長(zhǎng)較快的領(lǐng)域，提示職業(yè)教育要把“引導(dǎo)學(xué)生積極到第三產(chǎn)業(yè)和中小私營(yíng)企業(yè)就業(yè)”的指導(dǎo)思想貫穿始終，并且要密切關(guān)注勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)人才的需求，用人才需求來(lái)引導(dǎo)職業(yè)教育的教學(xué)方向，結(jié)合專業(yè)特色、積極采用學(xué)習(xí)周期長(zhǎng)短結(jié)合的“模塊化教學(xué)”、“產(chǎn)學(xué)結(jié)合”的靈活而實(shí)用的教學(xué)模式，以提高教學(xué)效果，使職業(yè)教育能真正促成普通的勞動(dòng)者向市場(chǎng)積極需求的能力型勞動(dòng)者的轉(zhuǎn)變。

第三，在教學(xué)過(guò)程中積極引入“創(chuàng)業(yè)教育”，多方面創(chuàng)造條件來(lái)引導(dǎo)、鼓勵(lì)學(xué)生多渠道參與創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，不僅實(shí)現(xiàn)自我就業(yè)，還為他人提供就業(yè)崗位，從而為根本改善社會(huì)就業(yè)狀況做出貢獻(xiàn)。

注釋：

①中國(guó)社會(huì)科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所.中國(guó)工業(yè)發(fā)展報(bào)告1999[M].北京：經(jīng)濟(jì)管理出版社,1999:212.

②徐國(guó)祥．統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)和決策[M]．上海：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，1998：82．根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)原理，因?yàn)榈谝划a(chǎn)業(yè)從業(yè)人員份額的時(shí)間序列值的一階差比率（Yx/Yx-1）基本相等，所以選擇指數(shù)曲線模型來(lái)進(jìn)行趨勢(shì)外推，利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)計(jì)算出該指數(shù)曲線的方程。

③賈俊平．統(tǒng)計(jì)學(xué)[M]．北京：清華大學(xué)出版社，2004：365.

④徐國(guó)祥．統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)和決策[M]．上海：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，1998：82．根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)原理，因?yàn)榈谌a(chǎn)業(yè)從業(yè)人員份額的時(shí)間序列值的一階差比率（Yx/Yx-1）基本相等，所以選擇指數(shù)曲線模型來(lái)進(jìn)行趨勢(shì)外推，利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)計(jì)算出該指數(shù)曲線的方程。

⑤參見(jiàn)《職業(yè)技術(shù)教育》2002年第4期第36頁(yè)的“數(shù)字”欄目。

⑥徐國(guó)祥．統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)和決策[M]．上海：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，1998:82．根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)原理，私營(yíng)及個(gè)體企業(yè)從業(yè)人員份額的時(shí)間序列值的一階差分、二階差分、一階差比率和一階差的一階比率均沒(méi)有呈現(xiàn)出“相等或基本相等”的態(tài)勢(shì)，本研究依據(jù)“排除原則”選取對(duì)數(shù)曲線模型來(lái)進(jìn)行趨勢(shì)外推，利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)計(jì)算出該對(duì)數(shù)曲線的方程。

作者簡(jiǎn)介：

張睿（1974―），西華師范大學(xué)教育經(jīng)濟(jì)與管理專業(yè)2006屆管理學(xué)碩士，現(xiàn)在新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院教務(wù)處教育教學(xué)研究室工作，研究方向?yàn)榻逃?jīng)濟(jì)學(xué)、高等教育管理。

黃育云（1941―），西華師范大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院教授，研究方向?yàn)榻逃?jīng)濟(jì)學(xué)。

篇(6)

關(guān)鍵詞： 中國(guó)；能源消費(fèi)；ARIMA模型；預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：F224；F206 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-0829（2014）05-0041-07

一、引言

近十年來(lái)，年均增長(zhǎng)率9.5%的我國(guó)經(jīng)濟(jì)贏得了令世界矚目的成就，但高增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)背后伴隨著能源需求的迅速增長(zhǎng)以及能源供需缺口的大幅擴(kuò)大。能源是一個(gè)國(guó)家國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，也是提高人民生活水平的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，上世紀(jì)90年代能源缺口曾經(jīng)長(zhǎng)期制約著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。[1]35近幾年由于我國(guó)能源產(chǎn)量迅速增加，能源短缺現(xiàn)象在一定程度上雖然得到了緩解，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看能源供需形勢(shì)仍然非常不容樂(lè)觀。[2]12以原油的供需為例，新世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)石油產(chǎn)量年均增長(zhǎng)率只有1.5%，但石油消費(fèi)增長(zhǎng)率穩(wěn)定保持在7.5%以上，由此形成了石油供需的巨大缺口，這種巨大缺口使得我國(guó)對(duì)石油進(jìn)口的依存度連年擴(kuò)大。近十年來(lái)，伴隨著經(jīng)濟(jì)的迅速增長(zhǎng)，石油凈進(jìn)口大幅攀升以致于我國(guó)在世界主要石油消費(fèi)國(guó)中的名次上升到了第二位，僅次于美國(guó)。可是我國(guó)目前面臨的石油后備供應(yīng)能力已經(jīng)嚴(yán)重不足，同時(shí)全球石油供應(yīng)渠道受地緣政治緊張局勢(shì)（南海沖突、美國(guó)重組亞太地區(qū)等等）影響，我國(guó)未來(lái)的能源基礎(chǔ)能否繼續(xù)支撐今后社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。因此對(duì)未來(lái)能源消費(fèi)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，并在此基礎(chǔ)上對(duì)國(guó)家未來(lái)能源需求、能源供給的規(guī)劃提供政策性建議，對(duì)于保障我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的健康、平穩(wěn)發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

當(dāng)前國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者和機(jī)構(gòu)已經(jīng)對(duì)能源消費(fèi)問(wèn)題進(jìn)行廣泛研究，并取得了許多研究成果，其中一個(gè)焦點(diǎn)就是對(duì)能源消費(fèi)預(yù)測(cè)。就此問(wèn)題他們運(yùn)用了各種不同研究方法，例如能源消費(fèi)系數(shù)法、洛倫茨曲線分析法、變量自回歸、部門分析法等等[3]3。但是這些方法大多停留在探究能源或非能源引起的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象如何進(jìn)行量化，然后就這些變量如何對(duì)能源消費(fèi)產(chǎn)生影響進(jìn)行分析。模型上主要體現(xiàn)在試圖建立起與能源消費(fèi)需求之間的因果關(guān)系和結(jié)構(gòu)關(guān)系，然后根據(jù)這些關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)能源需求的一些相關(guān)關(guān)系，但是由于能源消費(fèi)往往受到各個(gè)方面因素的制約，而這些因素的關(guān)系又是錯(cuò)綜復(fù)雜的，相關(guān)因素變動(dòng)也是不確定的，因此運(yùn)用因果關(guān)系模型或結(jié)構(gòu)比例關(guān)系預(yù)測(cè)能源需求基本很難有說(shuō)服力。如果選擇預(yù)測(cè)模型的標(biāo)準(zhǔn)是追求預(yù)測(cè)精度的極大化，則最好選擇時(shí)間序列模型。[4]57-65本文擬采用時(shí)間序列模型（ARIMA模型）對(duì)能源消費(fèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)，該模型是一種精度較高的時(shí)間序列短期預(yù)測(cè)模型，由于時(shí)間序列模型的結(jié)構(gòu)與特征，使得模型能夠達(dá)到最小方差意義下的最優(yōu)預(yù)測(cè)。[5]106-108

二、研究方法、數(shù)據(jù)樣本與變量設(shè)定

（一） 研究方法

1.自相關(guān)理論

我們把按時(shí)間（如時(shí)間序列數(shù)據(jù)）或者空間（如截面數(shù)據(jù)）排列的觀察值之間的相關(guān)關(guān)系稱為自相關(guān)。

在古典線性回歸模型中假定隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ui不存在自相關(guān)，即，這一假定意味著任意一個(gè)觀察值的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不受其他觀察值擾動(dòng)項(xiàng)的影響。殘差中存在自相關(guān)現(xiàn)象說(shuō)明擬合不足，解釋變量沒(méi)有提取被解釋變量中所有特性，通常用DW統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷模型是否存在自相關(guān)，計(jì)算公式見(jiàn)（1），當(dāng)DW統(tǒng)計(jì)量值在2附近時(shí)，我們稱模型里解釋變量不存在自相關(guān)，DW值越靠近2，模型解釋力度越好。

（1）

2. 時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

我們把滿足以下兩個(gè)條件的時(shí)間序列稱為平穩(wěn)的時(shí)間序列。

1）對(duì)于任意的時(shí)間t， {Xt}的均值恒為常數(shù)，即；

2）對(duì)于時(shí)間t1和t2，{Xt}的協(xié)方差函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)只與時(shí)間長(zhǎng)度t2-t1有關(guān)，而與t1和t2的起始點(diǎn)無(wú)關(guān)。

從上述兩個(gè)條件可以看出，平穩(wěn)的時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)不會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化。

對(duì)時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)主要有兩種方法：一種是圖檢驗(yàn)方法，即根據(jù)時(shí)間序列散點(diǎn)圖和自相關(guān)散點(diǎn)圖顯示的波動(dòng)特征做出判斷；另一種是假設(shè)檢驗(yàn)方法，即構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。最常用的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法是構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，其基本原理為：

對(duì)于一階自回歸序列模型為

該序列的特征方程為：，特征根為：

當(dāng)特征根，說(shuō)明該序列平穩(wěn)；當(dāng)特征根，說(shuō)明該序列非平穩(wěn)。

3. ARIMA模型理論

上世紀(jì)70年數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)家BOX和Jenkins以隨機(jī)理論為基礎(chǔ)提出了有效用于分析時(shí)間序列ARIMA模型的方法，該方法由于廣泛運(yùn)用，后來(lái)我們把ARIMA模型又稱為“Box-Jenkins模型”，該模型在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域主要被廣泛運(yùn)用于預(yù)測(cè)分析。所謂時(shí)間序列是指其變化值是隨時(shí)間t變動(dòng)的一組隨機(jī)變量，構(gòu)成時(shí)間序列的單個(gè)值雖然帶有不確定性，但時(shí)間序列的變化卻呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，因此我們可以借數(shù)學(xué)模型來(lái)粗略地描述這種規(guī)律。ARIMA模型有三種基本類型：自回歸模型、移動(dòng)平均模型和自回歸移動(dòng)平均模型

1）一般的P階自回歸過(guò)程AR（p）定義為

（2）

其中， 是自回歸參數(shù)；指干擾項(xiàng)，是白噪聲過(guò)程。

2）一般的q階的移動(dòng)平均過(guò)程MA（q）定義為

（3）

其中，是回歸參數(shù)；是干擾性，屬于白噪聲過(guò)程。

3）將AR（p）與MA（q）結(jié)合，即一般自回歸移動(dòng)平均過(guò)程即ARMA（p，q）定義為

（4）

公式（4）表明：一個(gè)隨機(jī)時(shí)間序列可以通過(guò)其自身的過(guò)去值或滯后值以及隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)等隨機(jī)變量來(lái)解釋。如果該序列的行為并不會(huì)隨著時(shí)間的推移而變化即具有穩(wěn)定性，那么我們簡(jiǎn)單地可以通過(guò)該序列的過(guò)去值來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái)值的變化，這也正是ARIMA模型的優(yōu)勢(shì)所在。

如果時(shí)間序列數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，即存在單位根的過(guò)程，需要將非平穩(wěn)時(shí)間序列轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)時(shí)間序列，然后再建立以上模型，存在d個(gè)單位根就叫做d階單整，即I（d），一般需要d階差分轉(zhuǎn)換，這個(gè)過(guò)程就是ARIMA模型過(guò)程。

（二）數(shù)據(jù)樣本與變量設(shè)定

為建立合理的ARIMA模型，本文從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局獲得了1978―2012年間35年的中國(guó)能源消費(fèi)歷史數(shù)據(jù)見(jiàn)表1，將其作為樣本觀察值，其序列變化規(guī)律見(jiàn)圖1。本文把該時(shí)間序列命名為ec，即取能源消費(fèi)英文首字母energy cost之意。為減小序列波動(dòng)性，對(duì)該序列取對(duì)數(shù)處理，并將取對(duì)數(shù)后的時(shí)間序列命名為lec，即log（ec）的含義。在樣本觀察值的基礎(chǔ)上檢驗(yàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)序列非平穩(wěn)即序列存在異方差。為了消除時(shí)間序列的異方差，對(duì)該序列作差分處理。經(jīng)ADF檢驗(yàn)驗(yàn)證該時(shí)間序列l(wèi)ec是二階單整的，可建立ARIMA（p，2，q）模型。將二階差分后平穩(wěn)的時(shí)間序列命名為d2lec，把一階差分的時(shí)間序列命名為dlec即之意，顯然d2lec即表示2次含義。建立起ARIMA模型以后，為驗(yàn)證ARIMA適用性，需要對(duì)模型殘差e進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，如果e是平穩(wěn)的，則說(shuō)明模型可以進(jìn)行有效預(yù)測(cè)。如果殘差e不平穩(wěn)，則需要重新估計(jì)模型。

從樣本中可以知道1978―2012年間中國(guó)能源消費(fèi)呈遞增趨勢(shì)，年平均增長(zhǎng)率達(dá)5.706%，再次驗(yàn)證了改革開放以來(lái)我國(guó)能源消費(fèi)快速增長(zhǎng)的現(xiàn)實(shí)。

表6結(jié)果進(jìn)一步說(shuō)明了模型的準(zhǔn)確性，除了2010年誤差百分比超過(guò)2%外，其余的都小于2%，其中2011年和2012年預(yù)測(cè)誤差百分比甚至小于1%，五年間預(yù)測(cè)平均誤差百分比僅為1.439 6%。更能說(shuō)明模型具有較高的預(yù)測(cè)價(jià)值，然后利用該模型預(yù)測(cè)2013年中國(guó)能源消費(fèi)86 559百萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤，2014年和2015年中國(guó)能源消費(fèi)分別是412 492百萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤、440 165百萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤。

四、結(jié)論和政策建議

綜上分析，將中國(guó)歷年能源消費(fèi)數(shù)據(jù)與模型預(yù)測(cè)數(shù)值進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)運(yùn)用ARIMA模型對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率高達(dá)98%。同時(shí)通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的殘差序列進(jìn)行單根檢驗(yàn)，殘差具有平穩(wěn)性，進(jìn)一步說(shuō)明預(yù)測(cè)模型穩(wěn)定性好，實(shí)現(xiàn)了對(duì)能源消費(fèi)預(yù)測(cè)平穩(wěn)性好、準(zhǔn)確性高的目的。

同時(shí)根據(jù)我們的預(yù)測(cè)結(jié)果表明，按當(dāng)前的能源消耗速度，未來(lái)幾年，我國(guó)的能源消費(fèi)總量將繼續(xù)以年均約8.7%的速度增長(zhǎng)，而國(guó)內(nèi)能源供給已經(jīng)嚴(yán)重不足，能源進(jìn)口增加將使得我國(guó)經(jīng)濟(jì)對(duì)世界其他經(jīng)濟(jì)體依賴程度加大，這必然是不利的趨勢(shì)。因此，一定要采取相應(yīng)措施降低能源消費(fèi)量和保證能源供給，面對(duì)目前狀況提出以下建議：

1.節(jié)約能源消耗。應(yīng)深化節(jié)能經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略思路，這不僅要求各級(jí)政府嚴(yán)格落實(shí)2010年以來(lái)國(guó)家節(jié)能減排政策，更應(yīng)該在日常工作生活中把能源節(jié)約作為工作重點(diǎn)。企業(yè)應(yīng)規(guī)范能源消耗管理，革新投入產(chǎn)出技術(shù)手段，提高節(jié)能率，真正將節(jié)能措施落實(shí)到日常生活、工作生產(chǎn)中去。

2.調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。進(jìn)一步優(yōu)化能源需求結(jié)構(gòu)，改變當(dāng)前能源消費(fèi)中煤炭能源消費(fèi)所占比重獨(dú)大而其他能源消費(fèi)比重偏小的不合理結(jié)構(gòu)，并發(fā)展可持續(xù)、地區(qū)間能源供需趨向平衡的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。

3.增加新能源供給產(chǎn)量。實(shí)行開發(fā)新能源發(fā)展戰(zhàn)略，加大可開發(fā)再生能源的投資力度，充分開發(fā)利用太陽(yáng)能、潮汐能、生物能以及垃圾能源。

參考文獻(xiàn)：

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篇(7)

醫(yī)院人力資源規(guī)劃是醫(yī)院總體規(guī)劃不可或缺的最重要組成部分，是醫(yī)院人力資源開發(fā)和利用的總體設(shè)計(jì)。現(xiàn)有人力資源預(yù)測(cè)的方法復(fù)雜，在實(shí)際操作中可行性差[1]。

廣東省番禺區(qū)人民醫(yī)院作為番禺區(qū)最大的集醫(yī)療、衛(wèi)生、預(yù)防、保健于一體的綜合性醫(yī)院，是承擔(dān)番禺100多萬(wàn)人口醫(yī)療、保健任務(wù)的事業(yè)單位，也將成為由區(qū)政府為主導(dǎo)興建的中心醫(yī)院的籌建主體。番禺區(qū)中心醫(yī)院按照三甲醫(yī)院標(biāo)準(zhǔn)配置，終極目標(biāo)1 200個(gè)床位的規(guī)模規(guī)劃（一期建成800張，二期建成1 200張），日門診量設(shè)計(jì)為5 000人次，總用地面積147 042 m2，將于2008年建成投入使用。現(xiàn)將我院2003～2006年的業(yè)務(wù)量等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和人力資源的結(jié)構(gòu)組成、發(fā)展速度等作關(guān)聯(lián)對(duì)比，做出未來(lái)3年中心醫(yī)院人員數(shù)量和結(jié)構(gòu)方面的發(fā)展預(yù)測(cè)，以此作為改革后我院自主招聘人才和引進(jìn)人才的依據(jù)。

1 資料與方法

1．1 資料來(lái)源 廣東省番禺區(qū)人民醫(yī)院2003～2006年期間，全年的業(yè)務(wù)收入等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和相關(guān)的工作量指標(biāo)；在編員工的人員結(jié)構(gòu)組成；全院?jiǎn)T工的人員結(jié)構(gòu)組成。

1．2 方法

1．2．1 指標(biāo) 統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包括2003～2006年期間業(yè)務(wù)收入、出院人數(shù)、出院者占用總床日數(shù)、門診總量、日門診量，各類人員構(gòu)成的絕對(duì)指標(biāo)。

1．2．2 原理與方法 發(fā)展速度：指計(jì)算期發(fā)展水平與基期發(fā)展水平之比。反映了某種社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在一定時(shí)期內(nèi)發(fā)展的方向和程度。定基發(fā)展速度是時(shí)間數(shù)列中計(jì)算期發(fā)展水平與固定基期發(fā)展水平之比，說(shuō)明某種社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)總的發(fā)展方向和程度，因此也稱為總發(fā)展速度。環(huán)比發(fā)展速度是時(shí)間數(shù)列中計(jì)算期發(fā)展水平與前期發(fā)展水平之比，說(shuō)明某種社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的逐期發(fā)展方向和程度[2]。

本研究采用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理及方法，其指標(biāo)包括2003～2006年期間業(yè)務(wù)收入、出院人數(shù)、出院者占用總床日數(shù)、門診總量、日門診量，各類人員構(gòu)成的絕對(duì)指標(biāo)。由此統(tǒng)計(jì)分析出未來(lái)3年全院人員結(jié)構(gòu)的發(fā)展趨勢(shì)。

2 統(tǒng)計(jì)與分析

2．1 業(yè)務(wù)收入、工作量統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析 定基發(fā)展速度是各年度以2003年為基期發(fā)展水平計(jì)算；環(huán)比發(fā)展速度是各年度以上年度為基期發(fā)展水平計(jì)算（見(jiàn)表1、2）。

2．3 發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè) 按照各平均增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)未來(lái)3年的人力資源發(fā)展趨勢(shì)（見(jiàn)表5）。

3 討論

醫(yī)院人力資源規(guī)劃系指醫(yī)院為實(shí)現(xiàn)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的發(fā)展目標(biāo)，對(duì)人力資源需求作出科學(xué)的計(jì)算和預(yù)測(cè)，制定出指導(dǎo)和調(diào)整人力資源發(fā)展的計(jì)劃，以期醫(yī)院在未來(lái)發(fā)展中能有效地實(shí)現(xiàn)人力在數(shù)量和質(zhì)量上的供需平衡。一個(gè)好的人力資源預(yù)測(cè)必將起到支持和促進(jìn)醫(yī)院發(fā)展總目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的作用。

人力資源預(yù)測(cè)的方法有很多，其中比較常用的方法有：①特爾斐法。其原理是利用專家的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、判斷力，對(duì)預(yù)測(cè)的問(wèn)題作定性估測(cè)，再將定性的資料轉(zhuǎn)換成定量的估測(cè)值，其要求專家人數(shù)在20～50人，采用四輪的信函征詢表要求專家對(duì)所提出的不同意見(jiàn)陳述理由，并將專家的反饋意見(jiàn)進(jìn)行整理分析，請(qǐng)專家提出最后的意見(jiàn)和根據(jù)，再作最后預(yù)測(cè)，其方法復(fù)雜，在實(shí)際操作中可行性差。②衛(wèi)生人力需要、需求法。這是建立在人群生物學(xué)基礎(chǔ)上和專家意見(jiàn)基礎(chǔ)上確定衛(wèi)生服務(wù)需要量，并根據(jù)衛(wèi)生人力的生產(chǎn)效率預(yù)測(cè)衛(wèi)生人力需求量。使用該方法的難點(diǎn)是如何確定各類疾病需要的各類衛(wèi)生服務(wù)量的標(biāo)準(zhǔn)以及衛(wèi)生人力的生產(chǎn)力等[1]。

本研究采用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理及方法，大膽采用2003～2006年期間，業(yè)務(wù)收入、出院人數(shù)、出院者占用總床日數(shù)、門診總量、日門診量，各類員工在不同分類中的發(fā)展速度作為分析指標(biāo)，作出未來(lái)3年我院人力資源預(yù)測(cè)分析。從表中看出，本資料預(yù)測(cè)2006年我院衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)共1 191人，與截至2006年12月31日，我院衛(wèi)生技術(shù)人員實(shí)際人數(shù)1 148人的結(jié)果基本吻合，誤差率僅3．47%。分析其發(fā)生誤差的原因：①員工流失尤其是編外人員的流失是醫(yī)院人力資源管理難點(diǎn)及不可預(yù)測(cè)因素之一，從前4年我院?jiǎn)T工流失數(shù)字統(tǒng)計(jì)，2003年39人，2004年34人，2005年65人，2006年87人。可以看出減少員工的流失是確保醫(yī)院人力資源管理和預(yù)測(cè)順利進(jìn)行的重要因素之一；②醫(yī)院目前使用的編制標(biāo)準(zhǔn)是由衛(wèi)生部1978年制定的[3],而近幾年來(lái)我院業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，每年都以可喜的速度增長(zhǎng)，但由于編制數(shù)的限制，在一定程度上限制了醫(yī)院的發(fā)展。

4 對(duì)策

①提升醫(yī)院人力資源管理理念，把員工作為醫(yī)院發(fā)展的主體，不僅開發(fā)員工的智力，還要提高員工的科學(xué)文化素質(zhì)和思想覺(jué)悟，既注重對(duì)員工現(xiàn)有能力的充分發(fā)揮，又注重對(duì)員工潛在能力的有效挖掘，促進(jìn)醫(yī)院內(nèi)部人才培養(yǎng)開發(fā)，并從人才的戰(zhàn)略出發(fā)，引進(jìn)優(yōu)秀人才，達(dá)到人才整體素質(zhì)的提高；②在現(xiàn)有資源下實(shí)現(xiàn)人力的合理配備，優(yōu)化服務(wù)流程，充分利用先進(jìn)的科學(xué)設(shè)備，促進(jìn)人盡其才，才盡其用，利用有限的人力資源來(lái)創(chuàng)造最大的財(cái)富；③加強(qiáng)醫(yī)院的文化建設(shè)，營(yíng)造一個(gè)和諧、有凝聚力、競(jìng)爭(zhēng)力的環(huán)境，拓寬醫(yī)院生存發(fā)展空間，促使醫(yī)院煥發(fā)活力，從而吸引人才、留住人才[4]；④縮短在職職工與編外人員待遇的差距，減少編外人員心理上的失落感，從實(shí)處做到用適當(dāng)待遇留人、感情留人、事業(yè)留人；⑤把醫(yī)院的發(fā)展速度及實(shí)際在編人員的矛盾如實(shí)向上級(jí)部門反映，積極向上級(jí)部門申請(qǐng)編制名額。

人力資源隊(duì)伍總是在不斷變化中，環(huán)境也在變化中。各種變化不斷地打破平衡，我院由原來(lái)800張床位擴(kuò)建至中心醫(yī)院的1 200張床位，正是這種不斷變化環(huán)境中活生生的例子。為了適應(yīng)變化，我們大膽采用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理及方法對(duì)人力需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)中心醫(yī)院未來(lái)3年我院人員數(shù)量和結(jié)構(gòu)方面的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)，現(xiàn)已取得初步的成效，希望此經(jīng)驗(yàn)推廣應(yīng)用，從而推動(dòng)衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展。

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