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篇(1)

[關(guān)鍵詞]土地整治規(guī)劃、資金測算、測算方法

中圖分類號：TM331 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）10-0401-01

1、引言

根據(jù)《縣級土地整治規(guī)劃編制規(guī)程》，進(jìn)行資金測算與效益分析。資金測算是測算土地整治投資規(guī)模，測算實(shí)現(xiàn)規(guī)劃目標(biāo)的投資總額，進(jìn)行土地整治籌資渠道及潛力分析；效益分析是從土地整治經(jīng)濟(jì)效益、社會效益和生態(tài)效益三方面入手，采用定性、定量分析方法測算區(qū)域土地整治帶來的效益價值，全面科學(xué)地評定土地整治綜合效應(yīng)。

2、資金測算與效益分析

2.1 資金測算分析

（1）資金需求

根據(jù)土地整治潛力調(diào)查所確定的土地整治項目，測算土地整治規(guī)劃的投資需求。

測算的基礎(chǔ)和方法，主要是根據(jù)以往的土地整治項目的投資情況，采用統(tǒng)計分析與情景分析相結(jié)合的方法，來分析不同類型（土地開發(fā)、土地整理、土地復(fù)墾、農(nóng)村建設(shè)用地整治）的土地整治的投資需求。

（2）資金供給

根據(jù)土地整治的資金來源渠道，分為政府統(tǒng)籌土地整治資金、可帶動的其他涉農(nóng)資金和社會可投入資金，測算土地整治的資金供給量。

測算的基礎(chǔ)和方法，主要是根據(jù)以往的土地整理規(guī)劃實(shí)施過程中資金供給情況，采用統(tǒng)計分析與情景分析相結(jié)合的方法，來分析不同類型（土地開發(fā)、土地整理、土地復(fù)墾、農(nóng)村建設(shè)用地整治）、不同投資結(jié)構(gòu)（政府直接投資、帶動其他投資和社會投資）的土地整治的資金供給量。

2.2 土地整治效益分析

土地整治效益評價的指標(biāo)分為社會、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益三大類。

社會效益指標(biāo)主要包括土地利用增加率、新增耕地率、糧食產(chǎn)量增加率、就業(yè)（供養(yǎng)人口）增加率、道路通達(dá)增加率、水利設(shè)施利用增加率、居民點(diǎn)基礎(chǔ)設(shè)施配套增加率、復(fù)種指數(shù)增加率。

經(jīng)濟(jì)效益評價基本采用投入-產(chǎn)出的分析方法，指標(biāo)主要包括單位面積投資、每萬元投資新增耕地面積、項目區(qū)總產(chǎn)值增加率、基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營成本、靜態(tài)投資收益率、人均收入增加率。

2.3 土地整治效益評價

根據(jù)確定的規(guī)劃目標(biāo)、重大工程和重大項目，參照定性和定量相結(jié)合的評價方法，運(yùn)用層次分析法，綜合評價溧水區(qū)土地整治規(guī)劃社會、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益。

3、土地整治規(guī)劃資金測算

3.1 資金測算任務(wù)

土地整治規(guī)劃資金測算的任務(wù)是預(yù)測土地整治投資規(guī)模，測算實(shí)現(xiàn)規(guī)劃目標(biāo)的投資總額，進(jìn)行土地整治籌資渠道及潛力分析。

3.2 資金測算意義

（1）有利于提高土地整治規(guī)劃的可行性。開展土地整治資金的需求和供給情況的研究，有利于有效地實(shí)施規(guī)劃，切實(shí)開展土地整治工作，進(jìn)而為規(guī)劃提供決策依據(jù)。

（2）有利于提高土地整治規(guī)劃的科學(xué)性。土地整治規(guī)劃編制必須以科學(xué)基礎(chǔ)做支撐，通過對影響土地整治投資與籌資的因素進(jìn)行綜合研究，從資金需求與供給兩個方面進(jìn)行合理分析，從而提高土地整治規(guī)劃的科學(xué)性。

（3）有利于強(qiáng)化土地整治規(guī)劃的合理性。根據(jù)溧水區(qū)不同街鎮(zhèn)的社會經(jīng)濟(jì)條件、土地整治規(guī)劃目標(biāo)、任務(wù)和方案，按照不同類型、不同區(qū)域測算土地整治規(guī)劃投資，在時空上均衡分配土地整治投資，提高投資有效性，有利于強(qiáng)化土地整治規(guī)劃的合理性。

3.3 資金測算分析

3.4 資金測算方法

資金需求測算主要是按照不同整治類型，采用單位面積標(biāo)準(zhǔn)投資估算方法估算土地整治單位面積的投資，通過系數(shù)法進(jìn)行修正，并對各分類型土地整治類型綜合加總。

3.4.1分類型綜合加總法

分類型綜合加總法用于測算區(qū)域內(nèi)土地整治資金總需求。這種方法結(jié)合規(guī)劃目標(biāo)，參照有關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)，按照農(nóng)用地整治、農(nóng)村建設(shè)用地整治、廢棄土地復(fù)墾、宜農(nóng)未利用地開發(fā)的類型分別估算各類投資并加總，得出土地整治方案的資金需求總規(guī)模。

測算步驟：

（1）根據(jù)各區(qū)域物價指數(shù)、最低工資變動情況及土地整治難度，確定該區(qū)域土地開發(fā)整理投資標(biāo)準(zhǔn)。

（2）測算宜農(nóng)未利用地開發(fā)潛力、農(nóng)用地整治潛力和土地復(fù)墾潛力。

（3）將各類型土地整治潛力與投資標(biāo)準(zhǔn)相乘，得到各類型土地整治資金需求規(guī)模。

（4）將各類型的土地整治資金需求匯總，得到區(qū)域土地整治資金總需求。

3.4.2系數(shù)法

系數(shù)法一般用于測算省級、市級土地整治項目投資需求。

測算步驟：

尋找與規(guī)劃項目相類似的典型項目及其投資量。

測算規(guī)劃項目相對于類似典型項目的規(guī)模倍數(shù)。

依據(jù)項目配套設(shè)施的工程量和工程難易程度與已知類似項

目相比較的結(jié)果選取常數(shù)，工程量和工程難度大的去上限。

測算土地整治項目投資需求。

估算公式如下：

Y=AXn

式中，Y為項目估算投資（萬元）；A為已知的類似土地整治項目投資（萬元）；X為規(guī)模倍數(shù)，等于規(guī)劃的項目規(guī)模除以已知的類似項目規(guī)模；n為常數(shù)，一般取0.8～1.2。

3.4.3單位面積標(biāo)準(zhǔn)投資估算方法

單位面積標(biāo)準(zhǔn)投資估算方法一般用于測算市級、縣級土地整治項目投資需求。測算步驟：

（1）測算土地整治典型項目單位面積投資量。分地貌類型和項目類型在本地區(qū)或類似地區(qū)選擇已完成的典型項目，分別測算出各類型土地整治典型項目單位面積投資額。

（2）估算項目投資量。根據(jù)地形、地貌、基礎(chǔ)設(shè)施（水、電、路等）、對外交通、物價水平、勞動力價格等因素對典型項目單位面積投資量進(jìn)行修正，再根據(jù)規(guī)劃的項目規(guī)模計算出項目投資量。

（3）估算總投資。根據(jù)規(guī)劃目標(biāo)，分別計算土地整治各項目投資量，匯總為總投資量。

篇(2)

[關(guān)鍵詞]物資倉儲；定額測算；管理效率

[DOI]10. 13939/j. cnki. zgsc. 2016. 06. 029

1 物資范圍

省電力公司庫存物資儲備定額是指在一定管理條件下，為保證電網(wǎng)建設(shè)和安全生產(chǎn)順利進(jìn)行所必需的、經(jīng)濟(jì)合理的物資儲備數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)。儲備定額的物資范圍是指占用流動資金購置、實(shí)體倉庫儲備的物資，主要包括備品備件、周轉(zhuǎn)物資和應(yīng)急物資。

2 物資儲備定額測算方法

2. 1 設(shè)備狀況數(shù)據(jù)測算方法

該方法主要根據(jù)設(shè)備存量、故障率、設(shè)備使用壽命、投資規(guī)模等因素來測算備品備件物資儲備定額。

各單位可依據(jù)《國家電網(wǎng)公司輸變電設(shè)備備品備件管理指導(dǎo)意見》提出的備品備件計算公式，計算本單位備品備件儲備定額的種類、明細(xì)、數(shù)量。

備品備件儲備定額計算公式：N=A×k×a×T/P

2. 2 投資規(guī)模數(shù)據(jù)測算法

中低壓電網(wǎng)工程通用設(shè)備和材料具有通用性強(qiáng)、需求量大等特點(diǎn)，測算此類物資主要采用投資規(guī)模數(shù)據(jù)測算法（類推預(yù)測法）。具體步驟是：

（1）統(tǒng)計近三年中低壓電網(wǎng)工程通用設(shè)備和材料周轉(zhuǎn)物資目錄內(nèi)的物資采購額占中低壓電網(wǎng)項目投資金額的平均比重。

（2）根據(jù)本年度中低壓電網(wǎng)項目投資計劃和周轉(zhuǎn)物資目錄內(nèi)的物資采購額占中低壓電網(wǎng)項目投資金額的平均比重，測算出本年度中低壓電網(wǎng)工程通用設(shè)備和材料采購金額。

（3）根據(jù)電網(wǎng)建設(shè)進(jìn)度，綜合考慮庫存周轉(zhuǎn)率等因素，提出中低壓電網(wǎng)工程通用設(shè)備和材料年資金需求金額。

中低壓電網(wǎng)工程通用設(shè)備和材料年庫存金額水平計算公式：C=I×（Z/P）/n

（4）中低壓電網(wǎng)工程通用設(shè)備和材料資金分配。中低壓電網(wǎng)通用物資主要包括設(shè)備類、線纜類、材料類。通過對歷年通用物資的分類分析，可以預(yù)測各類周轉(zhuǎn)物資的資金比例。

2. 3 庫存消耗數(shù)據(jù)測算法

2. 3. 1 方法理論性介紹

庫存消耗數(shù)據(jù)測算法是基于倉庫出庫領(lǐng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行概率統(tǒng)計的計算方法，這種方法適用于出庫領(lǐng)用隨機(jī)性較強(qiáng)的物資，即更適用于周轉(zhuǎn)物資的測算。但周轉(zhuǎn)物資中的中低電壓項目通用類物資仍具有較強(qiáng)的計劃性，可用本方法對這類周轉(zhuǎn)物資的安全庫存進(jìn)行測算，而訂貨批量和最高庫存的測算配合項目物資需求計劃會更加有效。

本方法可使用配套電子表格計算工具計算儲備定額，各單位還可根據(jù)本單位的特點(diǎn)完善本計算工具。

（1）正態(tài)分布下的安全庫存、重訂貨點(diǎn)、訂貨量的計算公式如下：

安全庫存的計算公式：SS=zσ2×LT+μ2×σ2l

重新定貨點(diǎn)的計算公式：r=u×LT+SS

訂貨量的計算公式：Q=u×t

最高庫存的計算公式：S=u×t+SS

（2）泊松分布下的安全庫存、重定貨點(diǎn)、訂貨量的計算公式如下：

重新定貨點(diǎn)的計算公式：p（x≤r）=rx=0uxx！e-u

安全庫存的計算公式：SS=（r-u×LT）2+（z×μ×σl）2

訂貨量的計算公式：Q=u×t

最高庫存的計算公式：S=u×t+SS

2. 3. 2 定額計算工具的使用方法

定額計算工具是一份Excel文件，主要由3個分頁組成：

（1）數(shù)據(jù)輸入頁。原始數(shù)據(jù)和模型參數(shù)的輸入和設(shè)定，包括：

①物料號，庫存物資的物料編碼；

②物料描述，庫存物資的物料描述；

③計量單位，庫存物資的計量單位，要注意同一行的出庫歷史數(shù)據(jù)應(yīng)使用同一計量單位；

④補(bǔ)貨方式，需要設(shè)置為定量補(bǔ)貨/定期補(bǔ)貨，定量補(bǔ)貨方式為當(dāng)庫存水平下降到重訂貨點(diǎn)時觸發(fā)補(bǔ)貨，定期補(bǔ)貨方式為每到預(yù)設(shè)的時間點(diǎn)時觸發(fā)補(bǔ)貨；

⑤目標(biāo)服務(wù)水平，單個倉庫滿足需求部門的領(lǐng)料需求的目標(biāo)概率水平，可根據(jù)本單位的物資分類策略進(jìn)行設(shè)置（如重要性較高的物資的服務(wù)水平設(shè)為95%，重要性中等的物資設(shè)為90%，重要性較低的物資設(shè)為80%）；

⑥定量補(bǔ)貨參數(shù)，如補(bǔ)貨方式設(shè)定為定量補(bǔ)貨后，需填寫此字段，意義為每次庫存水平到達(dá)重訂貨點(diǎn)觸發(fā)補(bǔ)貨后補(bǔ)幾個月的物資數(shù)量，單位為月，此參數(shù)對補(bǔ)貨批量和最高庫存有較大影響；

⑦定期補(bǔ)貨參數(shù)，如補(bǔ)貨方式設(shè)定為定期補(bǔ)貨后，需填寫此字段，平均每幾個月補(bǔ)貨一次，單位為月，此參數(shù)對補(bǔ)貨批量和最高庫存有較大影響；

⑧采購周期，物料從需求提報至到貨入庫的平均周期，此參數(shù)對補(bǔ)貨批量和最高庫存有較大影響；

⑨采購周期的波動系數(shù)，指實(shí)際采購周期與平均采購周期的波動系數(shù)，此參數(shù)對安全庫存的數(shù)值有一定影響；

⑩取整策略，指定額計算結(jié)果的取整方式，包括不取整、四舍五入、向下取整、向上取整等；

B11各年月物資消耗數(shù)量，指物資出庫領(lǐng)用消耗的數(shù)量，沒有發(fā)生消耗的月份請?zhí)睢?”，沒有歷史數(shù)據(jù)的月份要設(shè)為空，不能填寫數(shù)值。

（2）數(shù)據(jù)分析頁。此頁根據(jù)數(shù)據(jù)輸入頁的原始數(shù)據(jù)和模型參數(shù)自動計算庫存歷史消耗數(shù)據(jù)的概率分布，并確定分布類型；

（3）計算結(jié)果頁。此頁根據(jù)數(shù)據(jù)輸入頁和數(shù)據(jù)分析頁自動計算儲備定額，包括安全庫存、重訂貨點(diǎn)、訂貨量、最高庫存等數(shù)值，其中根據(jù)補(bǔ)貨方式（定量補(bǔ)貨/定期補(bǔ)貨）的不同會將計算結(jié)果顯示在不同的列中（T列-Z列）。

2. 4 定額計算工具使用示例

（1）整理庫存月消耗數(shù)據(jù)并錄入在“數(shù)據(jù)輸入”頁表格，格式依據(jù)“數(shù)據(jù)輸入”頁的白色單位格，包括物料號、物料描述、計量單位，以及每個物料的歷史消耗數(shù)據(jù)，按照年份依次向右填寫。

（2）在“數(shù)據(jù)輸入”頁設(shè)定測算參數(shù)。關(guān)于測算參數(shù)的設(shè)定，請參考本手冊的第三部分“定額計算工具的使用方法”，每個參數(shù)設(shè)定的不同均會影響定額的測算結(jié)果。

（3）在“測算結(jié)果”頁查看測算結(jié)果。藍(lán)色部分的單元格為測算結(jié)果，包括安全庫存以及兩種補(bǔ)貨方式下的相關(guān)庫存數(shù)值。

（4）通過在“數(shù)據(jù)輸入”頁調(diào)整測算參數(shù)，并返回“測算結(jié)果”頁查看調(diào)整后的結(jié)果，使測算參數(shù)盡量貼近合理的數(shù)值。如改變補(bǔ)貨方式由定期補(bǔ)貨到定量補(bǔ)貨。則“測算結(jié)果”中僅顯示定量補(bǔ)貨的相關(guān)數(shù)值，同時定期補(bǔ)貨的相關(guān)數(shù)值變?yōu)榭铡?/p>

2. 5 周轉(zhuǎn)庫存定額合并至區(qū)域庫的調(diào)整方法

省公司在修訂儲備定額時，如涉及倉庫資源或儲備策略的整合，如某類物資由N個周轉(zhuǎn)庫分別儲備替代為某個區(qū)域庫集中儲備，則該區(qū)域庫的定額并非原先N個周轉(zhuǎn)庫定額的簡單相加。

通過科學(xué)的劃分倉庫層級，由上級庫向下級庫統(tǒng)一進(jìn)行庫存計劃和補(bǔ)貨，能夠充分發(fā)揮庫存的集聚效應(yīng)，降低總體庫存水平，即為供應(yīng)鏈“級”庫存法則。簡化處理后安全庫存的計算公式為：

區(qū)域庫安全庫存=單個周轉(zhuǎn)庫安全庫存/（倉庫數(shù)量^0. 5）

區(qū)域庫最高庫存=單個周轉(zhuǎn)庫最高庫存-單個周轉(zhuǎn)庫安全庫存+區(qū)域庫安全庫存

篇(3)

關(guān)鍵詞 藥物經(jīng)濟(jì)學(xué) 成本測算 方法

中圖分類號：F407.77 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：C 文章編號：1006-1533（2015）01-0007-04

Common costs and their estimation methods in pharmacoeconomics

QI Fangjia*， LU Jianlong， FENG Sha， WU Weidong， DOU Guanshen， YING Xiaohua**

（Center for Pharmacoeconomic Research and Evaluation， School of Public Health， Fudan University， Shanghai 200032， China）

ABSTRACT The differences of the cost contents were described from different points of view based on connotation of cost and several common cost structures and methods for its estimation were also presented so as to comprehensively understand the common cost and its estimation methods in pharmacoeconomics. Finally， the difficulties and disputations in cost estimation were analyzed.

KEY WORDS pharmacoeconomics; cost estimation; methods

藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)是將經(jīng)濟(jì)學(xué)原理、方法和分析技術(shù)應(yīng)用到臨床藥物治療中，分析藥物治療的成本和效果并進(jìn)行評價的綜合性應(yīng)用學(xué)科[1]。因此，成本測算是藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中的重要內(nèi)容，而理解成本的內(nèi)涵是測算成本的前提。此外，不同的藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價由于其目的的差異，會有不同的分析角度，這將決定成本的內(nèi)容和測算方法。本文從藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中成本的內(nèi)涵出發(fā)，闡述不同角度的成本內(nèi)容差異，介紹常用的成本構(gòu)成和測算方法，最后結(jié)合筆者自身經(jīng)驗，對藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中的成本測算難點(diǎn)和爭議問題進(jìn)行分析。

成本的內(nèi)涵

藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中的成本是指在藥物治療過程中與該藥物治療相關(guān)的所有資源耗費(fèi)的貨幣表現(xiàn)，理解其內(nèi)涵時需要注意：①這是經(jīng)濟(jì)學(xué)中機(jī)會成本的概念，而非會計學(xué)中所述成本。機(jī)會成本是指將資源投入到其他項目所能獲得的最大收益，用來衡量稀缺資源配置于不同用途的代價;會計成本則為特定時段內(nèi)實(shí)際貨幣支出的記錄，基本等同于費(fèi)用。②從機(jī)會成本的內(nèi)涵可以看出，藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中的成本測算要考慮特定收益的改變。例如，不同的治療方案導(dǎo)致的健康結(jié)果不同，而不同的健康結(jié)果引起的效用也不同。機(jī)會成本的內(nèi)涵還決定了這種成本的測算并非簡單的費(fèi)用記錄收集，需要應(yīng)用特定的方法（如意愿支付法等）進(jìn)行分析。③是指與該藥物治療相關(guān)的成本。臨床診斷和治療是一個完整的過程，而藥物治療僅是其中的部分組成，故藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中與藥物治療相關(guān)的成本在大多數(shù)時候只是臨床成本的一部分，如特定的藥費(fèi)。因此，具體的成本需要根據(jù)評價目的與臨床醫(yī)師商議后確定。④相關(guān)成本還包括藥物治療后可能出現(xiàn)的其他成本。一方面，“是藥三分毒”，大多數(shù)藥物有一定的副作用，由此引發(fā)的資源耗費(fèi)也需納入成本范疇;另一方面，疾病治療結(jié)果存在很大的不確定性，可能出現(xiàn)不同的轉(zhuǎn)歸和臨床狀態(tài)，并引發(fā)后續(xù)不同的干預(yù)方案及其資源耗費(fèi)。如果這些狀態(tài)與使用的治療藥物有直接關(guān)聯(lián)，則與之相關(guān)的干預(yù)方案的資源耗費(fèi)就應(yīng)納入成本范疇。

成本測算的角度

成本測算還需要明確測算角度，不同角度下的成本內(nèi)容差異很大。

測算角度主要是指從不同的成本承擔(dān)者出發(fā)進(jìn)行的測算。當(dāng)前，國內(nèi)、外藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中最常見的測算角度包括社會角度（全社會承擔(dān)成本）、患者角度（患者及其家庭承擔(dān)成本）和保險方角度（常指保險方承擔(dān)成本）。其中，社會角度涵蓋了全社會為藥物治療承擔(dān)的成本，是政府醫(yī)藥衛(wèi)生決策最主要的依據(jù)之一，主要表現(xiàn)為所有醫(yī)藥費(fèi)和因治療引起的勞動力損失等;患者角度主要關(guān)注藥物治療中患者的負(fù)擔(dān)，主要表現(xiàn)為患者自付費(fèi)用和潛在損失，包括自付醫(yī)藥費(fèi)、誤工損失和無形成本等;保險方角度主要是指保險方支付的醫(yī)藥費(fèi)用，有時也泛指所有的醫(yī)療相關(guān)費(fèi)用（表1）。

常用的成本構(gòu)成

在常見的衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中，成本分為直接醫(yī)療成本、直接非醫(yī)療成本、間接成本和無形成本4部分。藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中的成本也包括這4部分，但內(nèi)容略有差異。

直接醫(yī)療成本是與就醫(yī)過程聯(lián)系在一起的衛(wèi)生資源耗費(fèi)，包括診斷、檢驗、治療、護(hù)理和藥品費(fèi)用等，但藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價只關(guān)注與藥物治療相關(guān)的成本;直接非醫(yī)療成本是與就醫(yī)過程聯(lián)系在一起的其他非衛(wèi)生資源耗費(fèi)，包括差旅費(fèi)、伙食費(fèi)、營養(yǎng)費(fèi)和正式看護(hù)（支付報酬的）費(fèi)等。直接醫(yī)療成本和直接非醫(yī)療成本需根據(jù)評價目的和特定治療方案具體確定。

間接成本考慮了健康的投資品屬性，是指將來潛在的生產(chǎn)力/收入增加或損失，在藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中是指治療藥物給患者帶來的生產(chǎn)力恢復(fù)和勞動時間延長（為負(fù)值，即節(jié)約的成本）或因藥物不良反應(yīng)引起患者生產(chǎn)力的下降和勞動時間的損失。間接成本也包括患者家人因看護(hù)患者耗費(fèi)時間而產(chǎn)生的生產(chǎn)力/收入損失。

無形成本又稱隱性成本，考慮了健康的消費(fèi)品屬性，在藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中指藥物的不良反應(yīng)等給患者及其家人帶來的身心痛苦和生活不便。

在進(jìn)行間接成本和無形成本的測算前，需要首先明確藥物治療與健康狀況之間存在直接的因果關(guān)系，明確時間和效用改變是由于該藥物治療引起的，這樣才能納入成本范疇。

常用的成本測算方法

成本測算步驟

所有成本的測算都應(yīng)基本遵循“資源à數(shù)量與價格à成本”的思路：①明確方案中發(fā)生的資源類型，而藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中的資源類型包括時間/勞動力、衛(wèi)生資源和非衛(wèi)生資源，其中衛(wèi)生資源又可根據(jù)項目細(xì)分為診斷、化驗、藥品等，非衛(wèi)生資源則可分為營養(yǎng)膳食、交通、住宿等;②確定每種資源類型的計量單位、數(shù)量和價格;③根據(jù)上述信息計算總成本。

直接成本測算

對于直接醫(yī)療成本，常用的測算方法包括項目法、病種法和微量法（micro-costing approach）。其中，微量法亦稱從下往上（bottom-up）法，系首先明確藥品服用及后續(xù)干預(yù)措施的詳細(xì)流程，而后收集每個環(huán)節(jié)耗費(fèi)的資源的數(shù)量、價格、人時和工資，最后計算出成本的。該方法可得到精確的成本，但對數(shù)據(jù)的要求較高[2]。在實(shí)際評價中，直接醫(yī)療成本有時會用特定的醫(yī)療費(fèi)用來替代。

直接非醫(yī)療成本的測算因人而異，最常用的方法是通過詢問或調(diào)查直接獲得。

間接成本測算

間接成本用以衡量因特定藥物治療引起的潛在收益或損失改變，最常見的測算方法包括人力資本法（human capital approach）和摩擦成本法（friction cost method）。

1）人力資本法。人力資本法基于人力資本理論，認(rèn)為健康可以生產(chǎn)出更多的勞動時間，將之作為要素（生產(chǎn)力）投入生產(chǎn)后可獲得社會和個人收益。在藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中，人力資本法使用藥物治療改變的健康時間乘時間價格來進(jìn)行估算。改變的健康時間既包括患者、也包括其他相關(guān)人員的時間改變。時間價格最常用的指標(biāo)包括人均GDP、人均收入和原有收入水平。但對于無收入人員，一般用替代價值法（假定該人員從事家庭工作而創(chuàng)造的價值）或機(jī)會成本法（假定該人員到勞動力市場就業(yè)可獲得的最高報酬）來估算[3]。

2）摩擦成本法。對于社會而言，單個勞動力的損失會因替代者的出現(xiàn)而變小，社會的真正損失在于替代者達(dá)到原有者勞動熟練程度前的生產(chǎn)力減少。因此，用人力資本法估算的間接成本往往大于社會實(shí)際損失，而摩擦成本法同時關(guān)注患者離崗無人頂替期間的生產(chǎn)力改變和新手因技能水平導(dǎo)致的生產(chǎn)力改變，能更準(zhǔn)確地估算社會的實(shí)際損失。不過，使用摩擦成本法需要收集大量信息，如新、老人員的工資水平以及磨合時間、就業(yè)率等，而這些信息都難以獲得，所以在實(shí)際評價中較少應(yīng)用[4]。

需要指出的是，非正式看護(hù)成本（家人看護(hù)耗費(fèi)的時間成本）在某些疾?。ㄈ缇癫。┛偝杀局兴嫉谋壤絹碓礁?，若忽略會嚴(yán)重影響到評價結(jié)果的正確性。

無形成本測算

無形成本的測算一般采用意愿支付法（willing to pay）。意愿支付法是建立在健康效用理論基礎(chǔ)上的，用以測量改善特定的健康狀況，包括生命延長、勞動能力恢復(fù)、疾病治愈、身體痛苦減輕和精神狀態(tài)改善等時患者愿意支付的經(jīng)濟(jì)代價。意愿支付法需要通過設(shè)定特定的場景、然后進(jìn)行詢問獲得，場景的設(shè)定、問題的設(shè)計等都會影響到意愿支付水平。

成本測算中的難點(diǎn)與爭議點(diǎn)

藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價正越來越受到關(guān)注和重視。不過，由于國內(nèi)藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展歷史相對較短，很多評價者缺乏系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)，在成本測算中存在較多誤區(qū)和爭議，筆者自己在工作中也碰到過這些問題，故在此予于梳理。

貼現(xiàn)對象及貼現(xiàn)率

在測算成本和效益時，如果評價時限長于1年，一般需要貼現(xiàn)以矯正貨幣投入作為生產(chǎn)要素所具備的時間價值。但藥品治療的效果體現(xiàn)為健康改善，會帶來勞動時間和效用的改變，而這兩種改變（尤其是前者）也具有特定的時間價值，意味著同時亦需要對效果進(jìn)行貼現(xiàn)，而此常為評價者所忽略。

藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中對成本的貼現(xiàn)一般使用社會平均投資收益率（如利率）作為貼現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)。但與一般投資不同的是，疾病干預(yù)如果延遲可能造成病情惡化，使未來的干預(yù)成本大量增加，這意味著投資不僅有時間價值，及時的藥物治療還可減少潛在損失，故理論上需要提高其貼現(xiàn)率。另有學(xué)者認(rèn)為，收益的貼現(xiàn)率應(yīng)區(qū)別于成本貼現(xiàn)，理由是健康作為不可交換的收益，人們的偏好性更強(qiáng)，政策制定者也會基于社會偏好選擇干預(yù)方案，而不僅僅出于成本效益（效果）分析結(jié)果[4]。這種貼現(xiàn)率選擇方面的爭議直接要求在進(jìn)行藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價的成本測算時應(yīng)針對不同貼現(xiàn)率作敏感度分析。

雙重估算（double counting）

雙重估算是指在成本效益（效果）分析中錯誤地把某部分既算作成本、又算作效益（效果）。例如，若將治療疾病帶來的生產(chǎn)力改變（間接成本）算作一個質(zhì)量權(quán)重來估算質(zhì)量調(diào)整生命年（一種效果指標(biāo)），就會犯雙重估算的錯誤。有學(xué)者認(rèn)為，如果與疾病治療相關(guān)的醫(yī)療成本和生產(chǎn)力損失完全被補(bǔ)償，且患者不因這些成本而致生活質(zhì)量下降，就不會出現(xiàn)雙重估算的錯誤。但此時會犯這些成本被忽略的錯誤，因為從社會角度來看，被補(bǔ)償?shù)某杀臼巧鐣冻龅某杀綶5]。

不相關(guān)成本和未來成本

不相關(guān)成本是指與特定藥物治療不相關(guān)的成本，如患者生命延長后死于另一種疾病引起的損失。對于藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價，藥物治療與效果之間的明確關(guān)系是衡量其評價質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn)。不過，很多時候這種關(guān)系很難判斷，如多種抗生素聯(lián)合用藥時就很難確定特定抗生素與炎癥控制效果間的因果關(guān)系及其強(qiáng)度。這種聯(lián)合效果與潛在的不確定性會帶來另一個問題，即藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中的臨床成本應(yīng)否包括其他藥物及其治療的成本等。對于無法判斷是否應(yīng)納入計算的成本，可對該成本作敏感度分析。此外，進(jìn)行藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價本身的成本應(yīng)被排除，因為它不是常規(guī)成本，但干預(yù)過程所用的藥物和檢查等耗費(fèi)應(yīng)計入成本[5]。

未來成本是指患者因疾病治療、健康改善而延長生命后發(fā)生的成本。在數(shù)據(jù)可獲得的情況下，與治療直接相關(guān)的未來醫(yī)療成本都應(yīng)計算在內(nèi)。例如，對通過新藥治療存活的膿毒癥休克患者的未來服務(wù)成本應(yīng)包括在治療成本中，而治療高膽固醇血癥的成本不應(yīng)包括未來不相關(guān)疾病（如癌癥）治療的成本[5]。對于未來非醫(yī)療成本，大多數(shù)國家的藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價指南并未納入。鑒于最優(yōu)性和內(nèi)、外部一致性原則，建議將未來非醫(yī)療成本也納入成本分析[6]。

間接成本

對間接成本的估算方法尚存在爭議。在使用人力資本法測算時，患者及其家人的治療和陪護(hù)的時間的機(jī)會成本應(yīng)該根據(jù)時間損失的類型（工作、閑暇等）賦予不同的價格分別計算，但在實(shí)際評價中難以區(qū)分清楚。對于使用摩擦成本法也有爭議。反對者認(rèn)為，該理論在勞動力市場假設(shè)上存在缺陷，低估了部分間接成本[5]。

無形成本

在使用意愿支付法測算無形成本時，調(diào)查對象會因偏好與收入的差距而出現(xiàn)支付意愿的差異，同時容易出現(xiàn)患者不計成本治療疾病的傾向（這種投入未必能獲得效果）。這種基于假設(shè)場景的調(diào)查由于缺乏現(xiàn)實(shí)的預(yù)算約束，極易出現(xiàn)誤差。所以，在測算成本時應(yīng)將患者的主觀因素控制在合理范圍之內(nèi)，以體現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)的公平效率原則[7]。

敏感度分析

敏感度分析即不確定性分析，是對藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價的初步結(jié)果進(jìn)行可靠性檢驗的一種分析方法。在藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價的成本測算中，對于是否包含有爭議的成本、間接成本測算方法的選擇、貼現(xiàn)率的選擇和藥品降價的結(jié)果等，都必須進(jìn)行敏感度分析。一般使用概率敏感度分析作為藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價的敏感度分析方法，但難點(diǎn)在于哪種概率分布最適合未知參數(shù)。有學(xué)者推薦使用貝葉斯方法，并認(rèn)為在估算95%置信區(qū)間下的凈效益時，中心極限定理較非參數(shù)Bootstrap法更適合用于量少且有偏倚的樣本[8]。

結(jié)語

作為藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價的基礎(chǔ)，成本測算并非簡單的費(fèi)用分析，也不是通過簡單的調(diào)查就能完成的，評價者需要深入理解成本的內(nèi)涵和相關(guān)理論依據(jù)并根據(jù)評價的目的、角度才能確定測算的內(nèi)容及方法。藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價中的成本測算會因醫(yī)療服務(wù)本身的不確定性和難以衡量性而影響測算結(jié)果，故敏感度分析是藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價成本測算中的必要內(nèi)容之一。

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（收稿日期：2014-03-18）

篇(4)

關(guān)鍵詞：教育；經(jīng)濟(jì)增長；貢獻(xiàn)

對于教育對國家宏觀經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的測算，世界各國的專家學(xué)者都試圖創(chuàng)立一種能夠完美詮釋教育與經(jīng)濟(jì)增長因果關(guān)系的理論和計量體系，但都一次次的被后來學(xué)者所否定。按照學(xué)者靳希斌的定義，教育經(jīng)濟(jì)效益是指教育領(lǐng)域內(nèi)的勞動耗費(fèi)同教育所得到的經(jīng)濟(jì)報酬在數(shù)量上的對比①。它包括兩個方面：一種是教育產(chǎn)出與教育投入之比，即各種教育相關(guān)資源的使用效率問題。一種是教育對國家和個人的貢獻(xiàn)，即教育對經(jīng)濟(jì)增長和個人收入的貢獻(xiàn)。本文僅就國內(nèi)外有關(guān)教育對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的估算方法進(jìn)行研究和分析。

一 教育對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的測算方法

（一）投資增量收益分析法：

美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家舒爾茨1961年在《教育與經(jīng)濟(jì)增長》一文中，根據(jù)美國1929-1957年國民經(jīng)濟(jì)收入的數(shù)據(jù)，以C-D生產(chǎn)函數(shù)作為估算方法的基礎(chǔ)，對美國這一時期教育對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率做了定量的分析。其測算步驟為：

（1）計算一定時期內(nèi)的國民經(jīng)濟(jì)收入增長額及勞動力創(chuàng)造的國民經(jīng)濟(jì)收入余數(shù)（計算勞動力創(chuàng)造的國民收入時β取0.75）。其中，國民收入余數(shù)=報告期勞動力創(chuàng)造的國民收入（總國民收入乘以β）-按基期勞動生產(chǎn)率計算的報告期的勞動力創(chuàng)造的國民收入。

（2）計算教育投資增量。教育投資增量為=報告期的教育資本存量-按基期人均教育費(fèi)用計算的報告期的教育資本存量。其中教育資本存量=∑（各級各類畢業(yè)生人均教育費(fèi)用×各級各類就業(yè)勞動者人數(shù)），另外，計算人均教育費(fèi)用時，畢業(yè)生的總教育費(fèi)用應(yīng)當(dāng)囊括社會、家庭、個人擔(dān)負(fù)的教育費(fèi)用和教育機(jī)會成本。

（3）計算平均教育投資收益率。其中，某級教育投資收益率=（本級畢業(yè)生的年平均工資-前級畢業(yè)生的年平均工資）/本級畢業(yè)生的生均教育費(fèi)用。平均教育投資收益率=∑（某級教育投資收益率×權(quán)重），權(quán)重為各級教育投資占總教育投資的比重。

（4）計算教育對國民收入增長的貢獻(xiàn)率。貢獻(xiàn)率=（教育投資增量×平均教育投資收益率）/國民收入增量

舒爾茨的計算結(jié)果顯示，教育對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率約為33%。但以下幾點(diǎn)需引起我們的注意：（1）舒爾茨法的理論基礎(chǔ)是建立在西方經(jīng)濟(jì)學(xué)要素理論之上的，如用CD生產(chǎn)函數(shù)作為估算方法的基礎(chǔ)，另外，其假設(shè)市場處在完全開放、充分競爭的條件下，勞動力所生產(chǎn)的邊際產(chǎn)品的價值就是工資，在計算教育投資收益率時，用工資衡量勞動者在生產(chǎn)中的貢獻(xiàn)，中國學(xué)者研究西方經(jīng)濟(jì)學(xué)理論表明，剩余價值在此過程中被忽略，導(dǎo)致計算結(jié)果偏小。林榮日教授采用中國教育社會收益率對教育對GDP增長的貢獻(xiàn)進(jìn)行了測算，計算的結(jié)果顯示1982-2001年中國教育對經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)際貢獻(xiàn)率為10.46%[1]，這一結(jié)果只相當(dāng)于美國在20世紀(jì)70年代的水平。中國的勞動者工資不能反映勞動者在生產(chǎn)上的貢獻(xiàn)，此方法不適合具備中國國情的教育經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率的測算。（2）計算步驟三中教育投資收益率的公式表明，舒爾茨把教育看做影響工資的唯一因素，忽略了個人能力、機(jī)遇、家庭背景等因素的影響，結(jié)論的可信度降低。（3）作為定量分析，經(jīng)濟(jì)增長余數(shù)分析法只對直接經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行分析。舒爾茨的方法并沒有涉及教育尤其是高等教育對經(jīng)濟(jì)生活中的科技進(jìn)步和制度創(chuàng)新的促進(jìn)作用[2]，也就是說，經(jīng)濟(jì)增長余數(shù)分析法只是計算了教育對經(jīng)濟(jì)作用的顯性產(chǎn)出，而沒有考慮到教育外溢對經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用。

（二）經(jīng)濟(jì)增長多因素分析法

美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家丹尼森的分析方法也是建立在西方經(jīng)濟(jì)學(xué)三要素理論基礎(chǔ)上的，與舒爾茨不同的是，他計算的是教育對國民收入增長速度的貢獻(xiàn)，并試圖把導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長的因素全部分解出來，分析各因素對經(jīng)濟(jì)增長的相對重要性。其計算方法為：

（1）以8年初級教育的勞動者平均工資為基準(zhǔn)，確定各教育年限的工資簡化系數(shù)。丹尼森用收入系數(shù)來反映教育程度與勞動生產(chǎn)率及工資收入之間的關(guān)系。丹尼森認(rèn)為，勞動者的工資收入差距中只有3/5可以歸咎于受教育程度的不同，故用3/5進(jìn)行修正。收入系數(shù)為不同教育年限工人平均工資收入與基準(zhǔn)勞動力工資收入之比。調(diào)整收入系數(shù)=100+（調(diào)整前收入系數(shù)-基準(zhǔn)收入系數(shù)）（100）×3/5。

（2）計算報告期和基期的平均工資簡化系數(shù)及其年均增長率。平均工資簡化系數(shù)=∑（各級教育程度的工資簡化系數(shù)×各級教育程度的勞動者占勞動者總數(shù)的比例）

（3）確定教育程度提高對國民收入增長率的貢獻(xiàn)。丹尼森把教育因素歸為勞動力一欄，而工資在國民收入中所占比例為73%，故教育對國民收入增長率的貢獻(xiàn)=（平均工資簡化系數(shù)的年均增長率×73%）/同期國民收入的年均增長率

丹尼森考慮到了工資不單受教育因素的影響，引入了修正系數(shù)，取得較好效果，但也有缺陷：（1）假設(shè)條件以及估算基礎(chǔ)與舒爾茨一致，方法具有不可完全復(fù)制性，不能為我所用。另外，利用勞動者的工資來反映教育的貢獻(xiàn)，遺漏了剩余價值部分，使得結(jié)果偏小。（2）工資修正系數(shù)3/5以及后來估算知識增進(jìn)中教育作用的比例3/5都缺乏嚴(yán)格意義上的論證，β系數(shù)取73%的計算方法是在在市場經(jīng)濟(jì)充分競爭、企業(yè)追求利潤最大化的前提條件下進(jìn)行的。嚴(yán)格意義上講，即使市場化程度極高的資本主義社會也不滿足此條件。這些近似取值使得結(jié)果可信度降低。（3）丹尼森自己也指出，教育水平指數(shù)只抓住了教育在勞動投入方面的貢獻(xiàn)，而忽略了教育對資本改善的影響。

（三）復(fù)雜勞動簡化法

此方法由前蘇聯(lián)學(xué)者斯特魯米林最早提出并使用，后被前蘇聯(lián)和我國的教育經(jīng)濟(jì)學(xué)工作者不斷改進(jìn)并使用。其基本步驟可分為：（1）以不同的尺度確定勞動簡化系數(shù)。（2）計算社會平均勞動簡化系數(shù)，社會平均勞動簡化系數(shù)=∑（各級教育程度的勞動簡化系數(shù)×各級教育程度的勞動者占勞動者總數(shù)的比例）（3）確定教育對國民收入的貢獻(xiàn)率，貢獻(xiàn)率=（社會平均勞動簡化系數(shù)×勞動力數(shù)量-勞動力數(shù)量）/（社會平均勞動簡化系數(shù)×勞動力數(shù)量）（4）確定教育程度的提高對國民收入增長額的貢獻(xiàn)。國民收入乘以（3）中的貢獻(xiàn)率，即為教育所創(chuàng)造的國民收入，把基期和報告期的此數(shù)字相減，再除以基期和報告期的國民收入的差額即得所要結(jié)果。

復(fù)雜勞動簡化法優(yōu)點(diǎn)明顯，適合中國國情，被許多國內(nèi)學(xué)者利用，但仍有不足之處：

（1）無論采取哪種尺度確定勞動簡化系數(shù)，都具有一定的主觀性，且各有優(yōu)缺點(diǎn)。簡化系數(shù)不同，同一問題的結(jié)果也會相差很大。筆者曾就甘肅省的教育對經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)進(jìn)行測算，發(fā)現(xiàn)勞動簡化系數(shù)直接決定了貢獻(xiàn)的大小。更有甚者，勞動簡化系數(shù)出現(xiàn)了倒退，而勞動力數(shù)量又增加不多，導(dǎo)致結(jié)果為負(fù)，這顯然是簡化系數(shù)的緣故。各種尺度確定的簡化系數(shù)的差別，多大程度上代表著復(fù)雜勞動與簡單勞動的比例關(guān)系，是一個難點(diǎn)。（2）在運(yùn)用勞動簡化法計算教育的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)時，得出的結(jié)果要比其他計量方法的結(jié)果總體偏大。分解計算公式可知，原因在于計算教育對國民收入的貢獻(xiàn)時，以教育增加的勞動量（KL-L）乘了一個排除教育因素影響的勞動生產(chǎn)率，而勞動生產(chǎn)率的提高也不能全部歸于教育。（3）從步驟四中知，國民收入未作任何處理，考慮到不同時期的價格波動，應(yīng)將兩個時期的國民收入以不變價格處理，以消除這種影響。（4）以馬克思勞動價值論為理論基礎(chǔ)的此分析模型注定了其忽略資本、科技和制度等其他影響經(jīng)濟(jì)增長的因素的研究，模型中的變量分析單一。

（四）生產(chǎn)函數(shù)法

生產(chǎn)函數(shù)是表示因素投入量與結(jié)果產(chǎn)出量之間關(guān)系的函數(shù)表達(dá)式。學(xué)者們在運(yùn)用生產(chǎn)函數(shù)對教育的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)進(jìn)行研究時，通常根據(jù)需要將其變形，主要的變形方式有：

（1）線性生產(chǎn)函數(shù)：Y=W1K+W2L。Y代表產(chǎn)出，K、L分別表示資本和勞動投入，W1、W2分別表示資本和勞動的權(quán)重。利用此函數(shù)計算教育經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)的基本思路為：首先確定教育對勞動力質(zhì)量的影響系數(shù)（設(shè)為α）和勞動力質(zhì)量轉(zhuǎn)化為勞動力數(shù)量的折算系數(shù)（設(shè)為β），從而能夠確定帶有教育作用的勞動力投入（αβL），則教育對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率為W2αβL/Y。

（2）指數(shù)生產(chǎn)函數(shù)：Y=AKa（L0E）b。其中Y代表產(chǎn)出，A為技術(shù)水平，是常數(shù)，K為資本投入，L0為初始勞動投入，E為教育投入，a b分別為資本的產(chǎn)出彈性和勞動的產(chǎn)出彈性。此函數(shù)的意義明顯，教育的作用相當(dāng)于使初始勞動力成E倍的增加。有的學(xué)者將教育因素單獨(dú)列出來，并給以系數(shù)，如Y=AKaLbEγ，γ為教育的產(chǎn)出彈性，其他符合意義同上。還有的學(xué)者將體制變遷、結(jié)構(gòu)升級等制度因素引入生產(chǎn)函數(shù)，使其變形為Y=AHγKaLb②。另外，對生產(chǎn)函數(shù)Yt=AtKta（L0tEt）b兩邊求時間t的全導(dǎo)，用差分方程近似代替微分方程，就得到y(tǒng)=α+ak+bl0+be。其中α代表年技術(shù)進(jìn)步率，e代表教育投入年增長率，其他符號意義同上，那么教育對經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)為：R=be/y，e一般用教育綜合指數(shù)的年均增長率表示，利用此生產(chǎn)函數(shù)的變形還可計算分級教育對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。

查閱近幾年的文獻(xiàn)，可發(fā)現(xiàn)利用生產(chǎn)函數(shù)計算教育對經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)成為許多專家學(xué)者的首選，下面讓我們簡單分析一下其缺陷：

生產(chǎn)函數(shù)為計量教育貢獻(xiàn)提供了模型，并增加了效率，但我們也要看到，兩種生產(chǎn)函數(shù)形式均不能體現(xiàn)出影響經(jīng)濟(jì)增長的多因素原因，僅僅一個函數(shù)是不能夠精確的描述經(jīng)濟(jì)增長的復(fù)雜狀況的。用靜態(tài)均衡概念生產(chǎn)函數(shù)來分析經(jīng)濟(jì)增長這種動態(tài)事項，并由此求得教育貢獻(xiàn)問題，效用性值得懷疑。

同樣，不管折算系數(shù)還是修正系數(shù)都是一種近似，且誤差多大，難以衡量。

國內(nèi)學(xué)者為便于比較利用丹尼森時期的系數(shù)，在分析時剔除了教育經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)的時間因素，而勞動的產(chǎn)出彈性是隨時間變化的。

（五）其他估算方法

1.基于菲德“外生增長”模型的教育經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)測算。

教育作為一個產(chǎn)業(yè)，有異于其他產(chǎn)業(yè)的特性——外溢性。分析的基本步驟為：

（1）將整體經(jīng)濟(jì)分為兩個部門：教育部門和非教育部門。有方程E=f（Le，Ke）、N=g（Ln，Kn，E）。E、N分別代表教育部門和非教育部門的產(chǎn)品量，L、K代表勞動和資本，下標(biāo)代表相應(yīng)部門。由公式知教育部門的產(chǎn)量影響非教育部門的產(chǎn)量。

（2）L=Le+Ln、K=Ke+Kn。社會總產(chǎn)品（Y）就是兩個部門產(chǎn)品之和，即Y=E+N。

（3）不同部門勞動與資本邊際生產(chǎn)力的相互關(guān)系為：fl/gl=fk/gk=1+δ。fl、gl、fk、gk分別代表不同部門勞動和資本的邊際產(chǎn)出。δ是兩個部門相對邊際生產(chǎn)力的差異，理論上可以等于、大于和小于零。負(fù)的δ意味著教育部門的相對邊際生產(chǎn)力低于非教育部門。

利用以上方程推導(dǎo)出回歸方程：dY/Y=α（I/Y）+β（dL/L）+γ（dE/E）（E/Y）。α是非教育部門資本的邊際產(chǎn)品，β是非教育部門產(chǎn)品對勞動力的彈性，γ實(shí)際上代表教育對于經(jīng)濟(jì)增長的全部作用， dY/Y、dL/L和dE/E分別是總產(chǎn)品、勞動力和教育產(chǎn)品的增長率；E/Y是教育產(chǎn)品占總產(chǎn)品的比例，I/Y是國內(nèi)投資占GDP的比例，將國內(nèi)投資視同于資本存量的增量（dK）。dK在統(tǒng)計資料中并不存在，但它非常近似于國內(nèi)投資（I），因此，常見的作法是以I代替dK。利用相關(guān)數(shù)據(jù)對回歸方程中的（dE/E）（E/Y）的系數(shù)γ進(jìn)行估計，即可得出教育對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。γ可理解為，在其他影響因子的條件不變時，每向教育部門投入1元錢，GDP可增加γ元。

國內(nèi)已有學(xué)者就教育對經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)測算采用此模型，并取得了良好的分析效果，與此同時，我們要注意以下幾點(diǎn)：（1）將整體經(jīng)濟(jì)分為兩個部門，僅是一種理論上的簡化，現(xiàn)代社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展衍生出了許多不同的部門，用這種分類方法有些勉強(qiáng)。（2）由公式N=g（Ln，Kn，E）知，教育部門對其他部門產(chǎn)品量發(fā)生外溢作用并且這種外溢作用與非教育部門的產(chǎn)品生產(chǎn)發(fā)生在同一時期。這一假定與現(xiàn)實(shí)不符。（3）假設(shè)條件太多：如教育部門的產(chǎn)量水平（E）影響經(jīng)濟(jì)中其它部門（N）的產(chǎn)量、以I代替dK、對于非教育部門產(chǎn)品的彈性是不變的、假定不同國家的生產(chǎn)方程以及方程中的參數(shù)在不同國家相仿（如δ）等等，這些勢必會對結(jié)果產(chǎn)生影響。

2.關(guān)于Panel Data模型的教育經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)測算。

面板數(shù)據(jù)模型是一類利用面板數(shù)據(jù)分析變量間相互關(guān)系并預(yù)測其變化趨勢的計量經(jīng)濟(jì)模型。模型能夠同時反映研究對象在時間和截面單元兩個方向上的變化規(guī)律及不同時間、不同單元的特性。面板數(shù)據(jù)模型的一般形式可以寫成：yit=ait+xitbit+Uit，i取1到N（為截面數(shù)）的數(shù)，t取1到T（為時序數(shù)）的數(shù)。確定面板數(shù)據(jù)模型的步驟為：

第一步，列出面板數(shù)據(jù)模型的不同形式：參數(shù)滿足時間一致性時，yit=ai+xitbi+Uit；時間一致、斜率系數(shù)相同但截距不同時，yit=ai+xitb+Uit；時間一致、斜率系數(shù)和截距都相同時，yit=a+xitb+Uit。第二步，進(jìn)行F統(tǒng)計量的比較：F2=（S3-S1）[N（T-K-1）]/S1 [（N-1）（K+1）]，F(xiàn)1=（S2-S1）[N（T-K-1）]/S1 [（N-1）K]。K為解釋變量個數(shù)，S1 、S2及S3分別為上述三式的殘差平方和。

在零假設(shè)下，統(tǒng)計量F2、F1服從特定自由度的F分布。如果F2大于（或等于）某置信度（多數(shù)為95%）下的同分布臨界值，則拒絕H2，應(yīng)繼續(xù)檢驗；反之，利用系數(shù)和截距都不變模型擬合樣本。如果F1大于（或等于）某置信度下的同分布臨界值，則拒絕H1，應(yīng)該用變系數(shù)模型進(jìn)行回歸；反之，用變截距模型擬合。

確定教育對經(jīng)濟(jì)增長的模型，并根據(jù)以上確定的面板數(shù)據(jù)的形式對其進(jìn)行處理，對其進(jìn)行回歸，即可得到結(jié)果。這種研究常常被學(xué)者用來分析比較不同地區(qū)的教育貢獻(xiàn)。

3.相關(guān)分析和回歸分析計算教育的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)。

一般地，選取計算教育經(jīng)費(fèi)數(shù)字和國民經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)的大小來衡量教育在經(jīng)濟(jì)增長中作用的大小。在此過程中，人均GDP值和人均教育事業(yè)費(fèi)通常被拿來分析?；静襟E為：對歷年來人均GDP值和人均教育事業(yè)費(fèi)進(jìn)行相關(guān)性分析，可以得出人均GDP的增長與教育投入的增長呈正相關(guān)關(guān)系。為進(jìn)一步得知這種相關(guān)關(guān)系的定量數(shù)據(jù)，再次進(jìn)行回歸分析，得到回歸方程，就可說明教育對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。刀福東、李興仁和王天玉采用相關(guān)系數(shù)法以云南省為例對教育對經(jīng)濟(jì)增長的作用進(jìn)行了量化分析，結(jié)果表明：人均教育事業(yè)費(fèi)和人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的相關(guān)性為0.98，呈高度正相關(guān)，說明了教育在地方經(jīng)濟(jì)建設(shè)中具有重要的作用。[3]

以上我們簡略地總結(jié)分析了目前國內(nèi)外主要的測量教育對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)測算的各種方法，除此之外，還有依據(jù)內(nèi)生性經(jīng)濟(jì)增長理論構(gòu)建內(nèi)生增長模型、構(gòu)建教育與經(jīng)濟(jì)增長的灰色關(guān)聯(lián)模型以及模糊評價方法等等，在此不做討論。這些方法為評估教育的經(jīng)濟(jì)作用和相制訂關(guān)教育決策起到了積極的作用，但其缺陷之處，仍需進(jìn)一步改進(jìn)。

二 對測算方法的簡要說明及建議

（一）現(xiàn)有的人力資本的測量指標(biāo)都含有這樣一個假定：同一教育程度的勞動者的質(zhì)量不存在差異，或是不同教育程度的勞動者質(zhì)量差異一定。而現(xiàn)實(shí)的狀況與之相反，不同教育程度勞動者的質(zhì)量差異也是隨時間等因素的變化而變化。

（二）分析各種計量教育對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的方法可知，新經(jīng)濟(jì)增長理論對經(jīng)濟(jì)內(nèi)生增長進(jìn)行實(shí)證分析時采用的依舊是新古典經(jīng)濟(jì)理論的一些方法。學(xué)者安雪慧曾將新經(jīng)濟(jì)增長理論及其分析框架用于實(shí)際生產(chǎn)函數(shù)分析，結(jié)果證明可行。故用實(shí)證方法分析內(nèi)生增長理論將是一個新的研究方向。

（三）教育的外溢作用缺乏實(shí)證性的研究。由于教育的經(jīng)濟(jì)效益具有間接性的特點(diǎn)，使得我們研究教育對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)不能僅看直接貢獻(xiàn)，更應(yīng)拓寬視野，尋找教育外溢的能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的其他因素并對其修正。比如我們可以仿效丹尼森的做法，對每個影響因子提出一個修正系數(shù)，從而細(xì)化教育對經(jīng)濟(jì)增長的各種影響。

（四）我們說現(xiàn)階段教育經(jīng)濟(jì)效益的測算都是估計值，因為任何定量分析模型中的指標(biāo)設(shè)定都不能精確完美地解釋教育與經(jīng)濟(jì)的相互作用機(jī)理，故對教育經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)研究應(yīng)該始終秉持定性分析與定量分析結(jié)合的原則，兩者互相補(bǔ)充，相得益彰。

（五）教育對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)的獲得并不能充分反映教育指標(biāo)狀況，如統(tǒng)計人口的受教育程度的構(gòu)成時，只是統(tǒng)計了那些拿到文憑的勞動者，而肄業(yè)生、學(xué)徒形式的教育等因素都會對受教育程度構(gòu)成造成影響，運(yùn)用這些統(tǒng)計指標(biāo)進(jìn)行計算定會產(chǎn)生誤差。另外，教育的經(jīng)濟(jì)效益具有遲效性，而一般我們計算的只是受教育者的一個人生區(qū)段，此后還會創(chuàng)造貢獻(xiàn)。

[注釋]

①轉(zhuǎn)引自靳希斌編著：《教育經(jīng)濟(jì)學(xué)》（第四版），人民教育出版社2009年版第392頁

②覃奠仁利用引入制度因素的生產(chǎn)函數(shù)對廣西情況進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)廣西高等教育對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率為6.8912%。

③蔡增正將教育的全部作用與外溢作用模型化，使用世界上194個國家和地區(qū)的數(shù)據(jù)，考察了兩大作用在1965-1990年中對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。發(fā)現(xiàn)教育對于經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)巨大而具實(shí)質(zhì)性，外溢作用為正并且作用很大。

[參考文獻(xiàn)]

[1]林榮日.中國教育對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)測算[J].有色金屬高教研究，2000（6）：31 -36.

篇(5)

Sun Yiqing； Wang Zilong

（南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，南京 210016）

（College of Economics and Management，Nanjing University of Aeronautics & Astronautics，Nanjing 210016，China）

摘要： 科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率對分析城市經(jīng)濟(jì)增長有重要意義。本文依據(jù)南京市1993年～2007年統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用索洛余值法對南京市經(jīng)濟(jì)增長中的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率進(jìn)行測算，根據(jù)測算結(jié)果分析出南京市科技貢獻(xiàn)率對經(jīng)濟(jì)的實(shí)際影響并提供政策建議。

Abstract: The contribution rate of scientific and technological progress has the important significance for the analysis of urban economic growth. This article, based on the statistical data of Nanjing from 1993 to 2007 and Cobb-Douglas production function, calculated Nanjing economic growth technological progress contribution rate with Solow model. According to estimation results, we can analysis real impact on the economy by the contribution rate of science and technology of Nanjing and provide policy advices.

關(guān)鍵詞： 經(jīng)濟(jì)增長 索洛余值法 科技進(jìn)步 貢獻(xiàn)率

Key words: economic growth；solow model；the progress of science and technology；contribution rate

中圖分類號：[C94] 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1006-4311（2011）27-0298-02

0引言

科技進(jìn)步指科學(xué)發(fā)展與技術(shù)變革互相促進(jìn)、轉(zhuǎn)化的過程?？萍歼M(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，一方面經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷對科學(xué)技術(shù)提出新要求，促進(jìn)其不斷發(fā)展；另一方面，創(chuàng)造、應(yīng)用和推廣科技成果的同時不斷促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長?？萍歼M(jìn)步作為影響經(jīng)濟(jì)增長的重要因素，對提高社會生產(chǎn)效率起決定性作用[1]。

國外估算技術(shù)進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的方法主要有代數(shù)指數(shù)法（AIN），索羅殘差法（SR）和潛在產(chǎn)出法（PO）等[2]。國家計委、國家統(tǒng)計局在1992年《關(guān)于開展經(jīng)濟(jì)增長中科技進(jìn)步作用測算工作的通知》中，將“增長速度方程法”作為最主要的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測算方法來推廣。饒光明等[3]（2008）計算了重慶市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，采用引入時間的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)計算出重慶市科技進(jìn)步、資金與勞動貢獻(xiàn)率。董西明等[4]（2006）也運(yùn)用此方法測算了甘肅科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。章剛勇和阮陸寧[5]（2006）運(yùn)用經(jīng)驗值法、比值法以及回歸法等測算了江西省科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，指出江西科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測算采用比值法較為合理。林娟娟和王勛銘[6]（2006）以柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)、索洛余值法為基礎(chǔ)，利用灰色關(guān)聯(lián)法，計算灰色關(guān)聯(lián)確定資本投入和人力投入的關(guān)聯(lián)度，得出資本和勞動的產(chǎn)出彈性，測算甘肅省1986年-2004年的科技貢獻(xiàn)率。

1科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測算方法

科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率被描述為在其他要素投入不變的情況下，由時間變化而引起的產(chǎn)出增長率。

1.1 生產(chǎn)函數(shù)測算法生產(chǎn)函數(shù)是描述生產(chǎn)過程中產(chǎn)出與投入要素組合之間依存關(guān)系的計量經(jīng)濟(jì)模型。通常表述為：Y=f（A，K，L，…），其中Y為產(chǎn)出量，我國常用GDP、增加值等代表；A、K、L分別代表科學(xué)技術(shù)、資本、勞動等生產(chǎn)投入要素。

柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)?？虏?道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)由美國數(shù)學(xué)家Charles Cobb和經(jīng)濟(jì)學(xué)家Paul Douglas導(dǎo)出，故稱C-D生產(chǎn)函數(shù)。其數(shù)學(xué)模型為：Y=AK?琢L?茁?滋。

對數(shù)展開式為：lnY=lnA+?琢lnK+?茁lnL+ln?滋。其中：Y為綜合產(chǎn)出量；A為效率系數(shù)，一般A>0；參數(shù)?琢、?茁分別是資本與勞動的產(chǎn)出彈性，且0?燮?琢?燮1，0?燮?茁?燮1；?滋為隨機(jī)誤差項，代表了估計的誤差水平。

丁伯根改進(jìn)的C-D生產(chǎn)函數(shù)。丁伯根對典型C-D生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，選取樣本一般是時間序列，引入時間變量，即Y=A0emtK?琢L?茁?滋。其中：A0為初始科技水平，m為科技進(jìn)步參數(shù)，t為時間，emt為綜合科技進(jìn)步因素，是考慮了引入時間因素后廣義科技進(jìn)步對產(chǎn)出的影響作用。丁伯根將C-D生產(chǎn)函數(shù)的常數(shù)A換成隨時間變化的A0emt，將科技進(jìn)步引入生產(chǎn)函數(shù)，解決了科技進(jìn)步量化難題。

將丁伯根改進(jìn)模型兩邊取對數(shù)，得：lnY=lnA0+mt+?琢lnK+?茁lnL

由?琢+?茁=1，可令?茁=1-?琢，則有：

lnY=lnA0+mt+?琢lnK+（1-?琢）lnL或ln（Y/L）=lnA0+mt+?琢ln（K/L）

1.2 索洛余值測算法目前我國科技進(jìn)步測算中，多采用索洛余值法。美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家索洛（R．M．Solow）在研究美國經(jīng)濟(jì)時基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)提出的測算方法，將技術(shù)進(jìn)步納入生產(chǎn)函數(shù)中，把資本和勞動增長對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)剝離后，剩余的歸為廣義技術(shù)進(jìn)步，從而定量分離出技術(shù)進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)增長中的作用，這便是“索洛余值”，也稱全要素生產(chǎn)率[7]。

索洛余值法公式的簡單推導(dǎo)如下：

根據(jù)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型：Y=AK?琢L?茁?滋，則A=■

對上式求全微分，整理得：■=■-?琢■-?茁■

分別用a、y、k、l代表A、Y、K、L的增長率，則：a=y-?琢k-?茁l

這就是索洛余值法測算技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的標(biāo)準(zhǔn)公式。

其中a為技術(shù)進(jìn)步速度，即科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)份額；y為產(chǎn)出增長速度；k和l分別為資本和勞動的增長速度；?琢k、?茁l分別為資本和勞動對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)份額。

科技進(jìn)步對產(chǎn)出貢獻(xiàn)的測算公式為[8]：EA=a/y×100%，表示科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率；EK=?琢k/y×100%，表示資本投入貢獻(xiàn)率；EL=?茁l/y×100%，表示勞動投入貢獻(xiàn)率。

2南京市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測算

2.1 測算變量和參數(shù)確定產(chǎn)出量Y。地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）指按市場價格計算的一個國家或地區(qū)所有常住單位一定時期生產(chǎn)活動的最終成果。符號y表示GDP增長速度。

資本投入量K。把每年全社會固定資產(chǎn)投資額作為投入的資金總額。所有價值指標(biāo)都換算成可比價格。符號k表示全社會固定資產(chǎn)投資增長速度。

勞動投入量L。勞動量應(yīng)是實(shí)際勞動消耗，可采用就業(yè)人數(shù)來說明勞動消耗，符號l表示就業(yè)人數(shù)增長速度。

參數(shù)?琢、?茁。?琢和?茁采用不同估計方法將得出不同的值，從而影響模型結(jié)果。估計方法一般有三種：經(jīng)驗值法、比值法及回歸法[9]。一是經(jīng)驗值法。按國家計委、國家統(tǒng)計局1992年聯(lián)合的通知，將資本產(chǎn)出彈性系數(shù)?琢設(shè)為0.3，再對其修正，勞動產(chǎn)出彈性?茁則利用?琢+?茁=1導(dǎo)出。全國各地發(fā)展水平不同，?琢值會有較大差別，因此準(zhǔn)確性較差。二是比值法。資本彈性系數(shù)為利潤與國民收入的比值，勞動彈性系數(shù)為勞動報酬與國民收入的比值。三是回歸法。索洛建模程序看，它是動態(tài)時間序列模型，建模所用時間序列長度一般不少于15年，否則準(zhǔn)確度很難保證。其他條件不變時，資本產(chǎn)出彈性?琢為資本帶來的產(chǎn)值與總產(chǎn)值之比，即資本增加1%時，產(chǎn)出增加?琢%；勞動產(chǎn)出彈性?茁為勞動力帶來的產(chǎn)值與總產(chǎn)值之比，同理。實(shí)際上當(dāng)資本投入變化時，勞動投入也會變化，因此很難假定其他條件不變的情況，這也是科技進(jìn)步度量模型參數(shù)估計的困難所在。故應(yīng)以實(shí)際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)來回歸分析，并對回歸結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計檢驗，檢驗通過得出的參數(shù)才能在模型計算中使用。本文用回歸法估計產(chǎn)出彈性系數(shù)?琢、?茁。

2.2 數(shù)據(jù)選取參照《南京統(tǒng)計年鑒》[10]，選取1993年～2007年的數(shù)據(jù)為樣本，地區(qū)生產(chǎn)總值GDP（萬元），固定資產(chǎn)投資（萬元），社會從業(yè)人數(shù)（萬人），分別用Y、K、L表示，計算得表1。

2.3 產(chǎn)出彈性系數(shù)確定根據(jù)ln（Y/L）=lnA0+mt+?琢ln（K/L），ln（K/L）為因變量，ln（K/L）和年份t為自變量，運(yùn)用SPSS17.0對表1數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得回歸參數(shù)：lnA0=6.967，m=0.087，?琢=0.293。再根據(jù)產(chǎn)出彈性關(guān)系?琢+?茁=1得：?茁=0.707。于是線性回歸模型為：

ln（Y/L）=6.967+0.087t+0.227ln（K/L）

（8.377）（4.968）（2.943）

括號中數(shù)分別為常數(shù)項和兩個解釋變量的t值檢驗量，置信水平都在99.5%以上，能通過t檢驗。由回歸結(jié)果，該方程擬合優(yōu)度R2=0.995，表明上述回歸線對樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的擬合程度很高；方程顯著性檢驗F=1093.426，說明方程顯著性也很高，即在99.5%置信概率下，自變量對因變量的影響是顯著的。得南京市國內(nèi)生產(chǎn)總值的生產(chǎn)函數(shù)模型為：Y=1061.03e0.087t+K0.293L0.707?滋

同時得索洛余值模型：?琢=y-0.293k-0.707l

2.4 年平均增長速度的測算測度科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率一般用水平法來計算平均增長速度[11]。以產(chǎn)出為例，計算公式為：

y=（■-1）×100%

其中：Yt為計算期t年產(chǎn)出；Y0為基期產(chǎn)出；t為計算期與基期間隔年份。為保證數(shù)據(jù)結(jié)果可比性對產(chǎn)出和投入指標(biāo)作統(tǒng)一規(guī)定。由年平均增長速度計算公式和索洛余值模型，分別測算出南京市各要素在經(jīng)濟(jì)增長中的貢獻(xiàn)率，見表2。

3研究結(jié)論與政策建議

隨著社會進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，推動經(jīng)濟(jì)增長的主要力量逐漸由原來的物質(zhì)要素轉(zhuǎn)向科技進(jìn)步因素。國際經(jīng)濟(jì)理論界通常認(rèn)為科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率超過50％，則該國家或地區(qū)已進(jìn)入集約型經(jīng)濟(jì)增長階段；相反，則尚處于粗放型經(jīng)濟(jì)增長階段。20世紀(jì)90年代初以來，南京市科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率始終維持在50%以上，高于全國平均水平，已進(jìn)入集約型經(jīng)濟(jì)增長階段。而由表2可得，南京市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在1993年～2007年間經(jīng)歷了下降到上升再到下降的波動，從2001年開始處于下降趨勢；資本投入貢獻(xiàn)率經(jīng)歷兩個升降后，2007年有所上升；勞動投入貢獻(xiàn)率在經(jīng)歷了兩個升降波動后，從2003年開始處于上升趨勢。結(jié)合表1、表2，2000年固定資產(chǎn)投資開始大幅增加，產(chǎn)出在增長率小幅波動中穩(wěn)步上升，而科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率卻逐年下降；社會從業(yè)人數(shù)從1998年開始下降后到2002年又開始回升，勞動投入貢獻(xiàn)率也從1999年開始處于上升趨勢，這與南京良好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境吸引外來務(wù)工人員有關(guān)?？煽闯?，南京市整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r良好，但科技進(jìn)步對于南京市經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用在降低，政府應(yīng)當(dāng)控制好固定資產(chǎn)投資增長速度，制定和完善相關(guān)政策。

由測算結(jié)果，南京市的科技貢獻(xiàn)率在1994年，及1999年至2001年曾達(dá)到70%以上，之后則處于下降趨勢，為此政府需要從以下幾方面制定和出臺各項科技和經(jīng)濟(jì)政策：一是增加科技投入，加快科技成果轉(zhuǎn)化；二是不斷發(fā)展和完善科技體制創(chuàng)新，建立企業(yè)為主體、產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的技術(shù)創(chuàng)新體系，鼓勵引導(dǎo)企業(yè)建立研發(fā)中心等；三是大力發(fā)展科學(xué)教育事業(yè)，特別是加快發(fā)展職業(yè)教育，培養(yǎng)高技能人才，提高勞動者素質(zhì)，打造本地區(qū)科技人才梯隊；四是優(yōu)化政府職能，完善宏觀調(diào)控體系，加速轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式，積極引導(dǎo)和鼓勵企業(yè)走低投入、低耗能、低污染、高產(chǎn)出、高效益的發(fā)展道路。

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篇(6)

    伴隨著自動化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化的浪潮席卷全球,信息量也呈幾何級數(shù)增長,圖書館如何能夠利用有限的投入獲取巨大的效益,以滿足讀者日益增長的需求,成為圖書館績效評估研究領(lǐng)域關(guān)注的重點(diǎn)。從20世紀(jì)60年代開始,國外圖書館開始將經(jīng)濟(jì)學(xué)中的投資回報率(ReturnonInvestment-ROI)應(yīng)用于自身的績效評估中。ROI原指企業(yè)從一項投資性商業(yè)活動的投資中得到的經(jīng)濟(jì)回報。在公共圖書館研究領(lǐng)域,已經(jīng)形成了一系列的ROI測算模型和方法,如美國圣路易斯公共圖書館采用條件價值評估法(CVM)、消費(fèi)者剩余法、時間成本法等評估圖書館服務(wù)的價值[1]。高校圖書館作為高校的文獻(xiàn)信息服務(wù)機(jī)構(gòu),其價值不僅具有圖書館的共有屬性,同時也有其自身的特性。高校圖書館能否將公共圖書館的工具、模型、方法直接進(jìn)行移植,抑或是根據(jù)自身的資源、環(huán)境、讀者群體的特性開發(fā)適合的研究方法與工具,是目前高校圖書館領(lǐng)域孜孜不倦在探索的課題。

    2國外高校圖書館研究現(xiàn)狀

    相對于成果頗豐且日臻成熟的公共圖書館,高校圖書館基于投資回報的價值研究起步較晚,且成果較少。

    2.1圍繞多主題的定性評估研究

    1972年,MountEllis等撰寫《高校圖書館系統(tǒng)使用價值與成本的測算方法》,是較早將成本效益概念引入高校圖書館績效評估中的文章[2]。20世紀(jì)90年代開始,這方面的研究日趨廣泛,主要圍繞以下幾個主題:?從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度詮釋圖書館的價值。M.B.Line在《用戶對圖書館的質(zhì)量和價值的感知》一書中,用成本效益和成本收益理論的概念詮釋圖書館價值[3]。TefkoSaracevic建立了圖書館信息服務(wù)的使用導(dǎo)向價值理論框架,從哲學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度詮釋了圖書館信息服務(wù)的價值[4]。?以實(shí)際案例分析圖書館某一資源或服務(wù)的成本效益。GaryW.White等將成本效益分析應(yīng)用于電子資源的評估,以來源于ABI/Inform數(shù)據(jù)庫的原文傳遞量為依據(jù)進(jìn)行了案例分析[5]。KarindeJager以圖書借閱量為依據(jù),從高校圖書館對學(xué)生的影響角度論述了圖書館的效益[6]。?依據(jù)定性評估體系研究圖書館的效益。CharlesOppenheim等依據(jù)英國的定性評估體系,從圖書館投入與機(jī)構(gòu)等級之間的關(guān)系研究了圖書館的效益[7]。?對未來圖書館績效評估的發(fā)展方向提出設(shè)想。JohnLehner提出兩個發(fā)展方向[8]:①可以借鑒公共圖書館已經(jīng)構(gòu)建的一系列ROI測算模型、方法;②擴(kuò)展研究范圍,將圖書館支出與學(xué)校的相關(guān)成果結(jié)合起來,如學(xué)生成績、教師對于圖書館服務(wù)的滿意度、教師留職率等。

    2.2多角度的定量評估研究

    國外學(xué)者從多個角度對圖書館的投資回報開展了定量評估。Mezick從圖書館支出與在校學(xué)生率的關(guān)系角度測算了圖書館的投資回報率[9]。其中,圖書館方面的數(shù)據(jù)來源于美國研究圖書館協(xié)會和美國大學(xué)與研究圖書館協(xié)會,在校學(xué)生率數(shù)據(jù)來源于國家教育統(tǒng)計中心的高等教育綜合數(shù)據(jù)系統(tǒng)。ShimWonsik運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)從圖書流通借閱量的角度對ARL成員中的95所學(xué)術(shù)研究型圖書館的投入產(chǎn)出率進(jìn)行了計算[10]。在數(shù)據(jù)的獲取方面,采用AssociationofResearchLibraries1996、1997兩年的年度統(tǒng)計數(shù)據(jù)。隨著經(jīng)濟(jì)學(xué)中的ROI測算模型被公共圖書館廣泛應(yīng)用,高校圖書館也在不斷探索以貨幣形式體現(xiàn)自身的價值,其中頗具影響的項目為Lib-Value。該項目[11]從2009年12月至2012年12月,為期3年,項目全稱為“高校圖書館的價值、成就及投資回報”,由聯(lián)邦博物館圖書館服務(wù)局(IMLS)資助,項目組成員包括3所高校與美國研究圖書館協(xié)會的研究人員及圖書館員。項目的預(yù)期成果為適合于評估高校圖書館價值與ROI的測算模型、網(wǎng)絡(luò)工具及方法以及在3所高校的實(shí)證研究結(jié)果。該項目的研究建立在早期的兩項研究基礎(chǔ)之上:?UIUC圖書館ROI項目第一階段。2006年,愛思唯爾公司與伊利諾伊大學(xué)厄本那香檳分校(UIUC)圖書館組成項目組,該項目的目標(biāo)是為UIUC圖書館構(gòu)建可以量化的測量模型。該項目采用的模型源自O(shè)utsell公司的RogerStrouse撰寫的論文,利用該模型測算得出:2006年,每向UIUC圖書館投入1美元經(jīng)費(fèi),獲得4.38美元的收益。?UIUC圖書館ROI項目第二階段。2009年12月,為了進(jìn)一步驗證UIUC圖書館項目的方法對于高校圖書館是否有廣泛的適用性,項目組將這一方法擴(kuò)展到8個不同國家的8個圖書館。研究發(fā)現(xiàn),體現(xiàn)在資助經(jīng)費(fèi)上的投資回報率因機(jī)構(gòu)使命的不同而不同,同時它還依賴于外部資助情況,其比率從1∶1到1∶15不等。與Lib-Value項目同期開展的還有由英國聯(lián)合信息系統(tǒng)委員會資助的“學(xué)術(shù)閱讀與圖書館資源的價值調(diào)查”項目[12]。該項目從2011年1月開始,為期一年。該項目由英國的6所高校參加,通過向6所高校發(fā)放調(diào)查問卷收集數(shù)據(jù),該項目分為4個階段進(jìn)行,其中最后一個階段將對此次調(diào)查的結(jié)果與Lib-Value項目的部分研究結(jié)果進(jìn)行對比分析。

    3國內(nèi)高校圖書館研究現(xiàn)狀

    國內(nèi)的相關(guān)研究起步相對較晚———20世紀(jì)80年代才開始有學(xué)者關(guān)注這一領(lǐng)域。

    3.1圍繞多主題的定性評估研究

    較早發(fā)表的論文為1985年門笑文的“價值工程及其在大學(xué)圖書館的應(yīng)用”[13],作者在該文中提出了大學(xué)圖書館價值工程計算通式。此后的發(fā)文量很少,基本都是從理論的角度對投資回報應(yīng)用于高校圖書館進(jìn)行探索性的思考,如李世蘭用投入產(chǎn)出比的觀點(diǎn)分析了高校圖書館發(fā)展緩慢的根本原因[14]。21世紀(jì)以來,國內(nèi)相關(guān)研究逐漸增多,主要圍繞以下幾個主題:?電子資源的投資回報評估。有學(xué)者從理論的角度對電子資源進(jìn)行了投資回報分析,如鐘麗華討論了采購全文電子數(shù)據(jù)庫時進(jìn)行成本效益分析的有關(guān)基準(zhǔn)、成本的計算方法、收益的組成項目及比重、評分方法、執(zhí)行分析工作的機(jī)制及人員[15]。李正蘭等分析了高校圖書館數(shù)字館藏成本的組成形式,提出可以采用引文分析法、讀者調(diào)查法等對無形效益進(jìn)行衡量[16]。有學(xué)者采用了對比分析與數(shù)據(jù)統(tǒng)計相結(jié)合的方法,如任紅娟認(rèn)為可以采用傳統(tǒng)印刷資源與電子資源的成本效益定性對比分析和電子資源的利用統(tǒng)計分析共同進(jìn)行電子資源的經(jīng)濟(jì)核算[17]。有學(xué)者從理論上構(gòu)建了ROI模型,如金潔琴等構(gòu)建了電子資源ROI測算通式,并對其中的參數(shù)值進(jìn)行了分析[18]。?構(gòu)建圖書館投入———產(chǎn)出績效評估體系。向林芳提出根據(jù)一定的構(gòu)建原則,電子資源的投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)共同構(gòu)成電子資源投入產(chǎn)出績效評價指標(biāo)體系[19]。?探討聯(lián)盟采購資源的投入產(chǎn)出。隨著地區(qū)性與國家性聯(lián)盟采購的日益發(fā)展與成熟,越來越多的學(xué)者開始關(guān)注聯(lián)盟采購的投資回報,如史永強(qiáng)等探討了TALIS集團(tuán)采購的電子資源的投入產(chǎn)出[20]。

    3.2相對匱乏的定量評估研究

    國內(nèi)的定量評估研究相對較少,比較有代表性的為“基于DEA模型的圖書館效益評估研究”。作者金婷提出了高校圖書館效益評估指標(biāo)體系和評估模型,收集全國10個理工類高校圖書館在2008年的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù),運(yùn)用層次分析法及熵值法相結(jié)合組合賦權(quán)法對指標(biāo)體系賦權(quán),并計算出綜合指標(biāo)數(shù)據(jù),再用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法得出各圖書館在2008年的效益情況———投入冗余量與產(chǎn)出不足量[21]。

    4國內(nèi)外研究對比分析

    4.1國內(nèi)外在研究方式上存在著差距

    國外的許多研究是由專業(yè)機(jī)構(gòu)發(fā)起的,聯(lián)合了多所高校共同參與,而且還包括其他領(lǐng)域的專家、學(xué)者,并以問卷調(diào)查、訪談等多種形式獲取充分的第一手?jǐn)?shù)據(jù),從而深入開展實(shí)證研究。同時,各項目之間互相比較、彼此借鑒,具有一定的持續(xù)性。針對項目的研究成果還會進(jìn)一步展開驗證。國內(nèi)的研究,更多地是出于學(xué)者自身的研究行為,團(tuán)隊研究力度明顯不足,而且大部分屬于理論層次的定性分析。不過,近幾年來國內(nèi)也相繼有學(xué)者開始在理論研究的基礎(chǔ)之上進(jìn)一步開展實(shí)證研究。此外,國外的某些用于研究的數(shù)據(jù)往往可以通過國家的權(quán)威統(tǒng)計機(jī)構(gòu)或?qū)I(yè)學(xué)協(xié)會組織獲取,而國內(nèi)則鮮有此方面的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

    4.2國外對于圖書館回報的界定范圍更為寬泛

    在對圖書館投入的界定上,國內(nèi)外都是比較明確的,基本包括:訂購成本、硬件投入成本及軟件投入成本等。在對回報的界定上,國內(nèi)圖書館將圖書館的直接經(jīng)濟(jì)收入、圖書館利用率、用戶規(guī)模、用戶滿意度、學(xué)校的科研成果及獲得的項目經(jīng)費(fèi)等納入回報范疇。相對于國內(nèi),國外的回報界定則更為寬泛,擴(kuò)展到與大學(xué)相關(guān)的一系列指標(biāo),如學(xué)生的入學(xué)數(shù)、在校率、畢業(yè)率、學(xué)生成就以及學(xué)校的聲譽(yù)和威望等。

    4.3國內(nèi)外的研究視角高度不同

    國內(nèi)的相關(guān)研究,大多是站在圖書館的視角進(jìn)行價值評估的。國外則把圖書館價值評估上升到與學(xué)校的使命緊密聯(lián)系起來,而且用學(xué)校使命引領(lǐng)圖書館的評估,通過評估證明圖書館自身對于學(xué)校發(fā)展的貢獻(xiàn)。

    4.4國內(nèi)外的定量研究都存在局限性

    國內(nèi)外都有學(xué)者采用DEA方法測算了圖書館的投資回報率。采用該方法的優(yōu)勢在于它可以把多種投入和多種產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為效率比率的分子和分母,而不需要轉(zhuǎn)換成相同的單位。但該測算方法并未包含用戶滿意度這一指標(biāo)。此外,國外項目組還從大學(xué)對圖書館投入所產(chǎn)生的資助經(jīng)費(fèi)回報的角度,構(gòu)建了ROI測算公式,公式中部分參數(shù)通過問卷調(diào)查的形式獲取,通過計算以貨幣的形式得出具體的投資回報率。但該測算公式的回報參數(shù)僅涉及到獲資助項目這一指標(biāo),對于評估圖書館的價值顯然是不全面的。

    4.5國內(nèi)外定性評估研究居多,國內(nèi)起步較晚

    在國內(nèi)外的相關(guān)研究中,大部分學(xué)者都采用了定性評估研究方法。通過對比可以發(fā)現(xiàn),國外研究的起步明顯早于國內(nèi),其開展研究的時間跨度較大,且隨著時間的推進(jìn),其研究內(nèi)容有一個循序漸進(jìn)的演變過程。國內(nèi)早期的成果較少,直至21世紀(jì)以來才顯現(xiàn)出較集中的研究趨勢,且隨著數(shù)字化、信息化的時展,更多地聚焦于電子資源的價值評估。

    5針對高校圖書館評估投資回報率的幾點(diǎn)思考

篇(7)

關(guān)鍵詞 資本配置效率 隨機(jī)前沿 方法

中圖分類號：F320；F224 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

1引言

資本配置效率，是指在資本要素自由流動的前提下，資本可以配置到邊際效率最高的區(qū)域、行業(yè)或企業(yè)之中（Wurgler，2000；呂冰洋，2007；李青原等，2010等等）。資本配置效率水平的高低是決定一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的重要因素（韓立巖，2002）。

既有理論較為關(guān)注制度環(huán)境對資本配置效率的影響（Levine，1997；Rajan 和Zingales，1998；Wurgler，2000；Beck 等，2000；方軍雄，2006，等等），而較少關(guān)注資本配置效率水平的統(tǒng)計描述與區(qū)域間的差異分析，即便有些學(xué)者，如許開國（2009），嘗試性地探討了中國整體資本配置效率水平及地區(qū)性差異問題，但討論比較寬泛，并且資本配置效率的測算方法值得商榷。具體而言，目前對資本配置效率測算的方法可以歸納為如下四種：

（1）生產(chǎn)函數(shù)法。首先，通過利用資本、勞動等投入要素來設(shè)定宏觀上的總量生產(chǎn)函數(shù)（通常為C-D生產(chǎn)函數(shù)）；其次，基于生產(chǎn)函數(shù)的計量結(jié)果得到資本邊際產(chǎn)出；最后，以資本的邊際產(chǎn)出率來判斷地區(qū)或行業(yè)的資本配置效率。基于該思路，龔六堂和謝丹陽（2004）首先采用了“函數(shù)估計法”測算我國省際資本邊際產(chǎn)出，然后通過使用邊際產(chǎn)出的離差來度量資本配置效率。但是，該方法有其固有的缺陷。一方面，面臨生產(chǎn)函數(shù)的選擇問題，由于行業(yè)不同，生產(chǎn)函數(shù)的形式也不相同，函數(shù)形式選擇恰當(dāng)與否直接關(guān)系到行業(yè)資本產(chǎn)出率的準(zhǔn)確性；另一方面，該方法無法得到資本配置效率的具體數(shù)值，僅僅只能考察某項政策實(shí)施后，資本配置效率提高與否。

（2）線性回歸法。該方法以投資作為因變量，選取一個最能影響投資的經(jīng)濟(jì)因素作為自變量進(jìn)行回歸，然后通過回歸系數(shù)值來判斷資本配置效率水平。Wurgler的資本配置效率模型正是這種方法的具體體現(xiàn)?；赪urgler的模型，國內(nèi)學(xué)者對中國的資本配置效率進(jìn)行了大量的研究。自變量通常選取工業(yè)增加值（韓立巖、王哲兵，2005；李青原、李江兵等，2013）和實(shí)現(xiàn)利潤額（韓立巖、蔡紅艷，2002）。但是，自變量的選擇具有隨意性，由于影響投資的因素眾多，從而使得選取一個經(jīng)濟(jì)因素來測算資本配置效率的這種做法說服力減弱。

（3）基尼系數(shù)法。該方法簡潔直觀，既可以使用資本利潤率（李果，1999），也可以使用資本平均產(chǎn)出（王宏偉，2004）作為衡量資本配置效率的指標(biāo)。但是，僅僅通過資本的投入和產(chǎn)出來測算資本配置效率，經(jīng)濟(jì)實(shí)際無法充分得到反映。

（4）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）。基于生產(chǎn)函數(shù)法、線性回歸法和基尼系數(shù)法的局限性，呂冰洋（2007）提出一種測算資本配置效率的新方法――數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）。通過采用數(shù)學(xué)優(yōu)化方法，DEA技術(shù)計算出前沿產(chǎn)出邊界，優(yōu)點(diǎn)是無需明確生產(chǎn)函數(shù)的結(jié)構(gòu)形式，但缺陷在于其將隨機(jī)沖擊和隨機(jī)誤差因素都?xì)w結(jié)于技術(shù)非效率，由此會帶來測度和估計上的偏誤。為克服這一缺點(diǎn)，本文提出基于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)形式的隨機(jī)前沿模型，來測算資本配置效率。

2資本配置效率測算

2.1隨機(jī)前沿模型

比利時的Meeusen和Broeck（1977）、美國的Aigner，Lovell和Schmidt（1977）與澳大利亞Battese和Corra（1977）幾乎同時發(fā)表了關(guān)于SFA的學(xué)術(shù)論文，研究者們一致認(rèn)為，這三篇論文的發(fā)表標(biāo)志著隨機(jī)前沿方法的誕生。自20世紀(jì)70年代隨機(jī)前沿分析誕生以來， 模型最初主要是針對截面數(shù)據(jù)的生產(chǎn)函數(shù)，通過先估計隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)，再利用得到的技術(shù)效率指標(biāo)對選擇的影響技術(shù)效率的變量進(jìn)行回歸，從而確定這些因素對技術(shù)效率影響方向和程度。但是，這種兩階段估計得到的參數(shù)通常是低效和有偏的。因而，本文借鑒Battese和Coelli（1995）提出的適用于面板數(shù)據(jù)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，其基本模型可以表示為：yit=f（xit， ）exp（vit uit）

其中，yit為生產(chǎn)者i第t時期產(chǎn)出； xit代表要素投入； 為技術(shù)參數(shù)；vit為傳統(tǒng)對稱誤差項，表示各種隨機(jī)的環(huán)境因素對前沿產(chǎn)量的影響，且vit服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N（0， ）；uit≥0，是一個獨(dú)立于統(tǒng)計誤差非負(fù)變量，用以衡量技術(shù)非有效性，通常假定服從零處截尾（truncations at zero）正態(tài)分布N（mit， ）；f（xit， ）exp（vit）表示隨機(jī)前沿的標(biāo)準(zhǔn)線，若反映生產(chǎn)者狀況的點(diǎn)落在前沿線上，則uit=0，若低于前沿線，則uit>0。因為各種因素都會影響生產(chǎn)者的生產(chǎn)活動，且總是存在技術(shù)無效率的現(xiàn)象。所以，通過將確定性模型中的殘差項假設(shè)為無效率項和隨機(jī)誤差項的混合結(jié)構(gòu)，來保證被估效率項的有效且一致，并同時考慮了隨機(jī)誤差項對生產(chǎn)者個體效率的影響?？梢杂迷撋a(chǎn)者產(chǎn)出的期望與隨機(jī)前沿的期望比值來確定生產(chǎn)者的個體技術(shù)效率，即生產(chǎn)者實(shí)際產(chǎn)出比潛在產(chǎn)出，即

TE==exp（）

因為技術(shù)有效性是指在現(xiàn)有技術(shù)不變的前提下，如果在不增加其它投入（或減少其他產(chǎn)出）的情況下，（下轉(zhuǎn)第148頁）（上接第134頁）技術(shù)上不可能增加任何產(chǎn)出（或減少任何投入），則稱該投入產(chǎn)出向量是技術(shù)有效的。所以用TE值來測度技術(shù)有效性，反映了生產(chǎn)者有效利用資源的程度。因而，作為一個投入-產(chǎn)出系統(tǒng)的資本配置，本文以TE值作為資本配置效率的測度指標(biāo)以展開對資本配置效率的實(shí)證研究。

2.2資本配置效率的函數(shù)模型

通常采用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)和超越（Translog）對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行隨機(jī)前沿分析。鑒于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)更具有一般性，本文將基于Battest和Coelli（1995）隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，并借鑒呂冰洋（2007）測算資本配置效率時所采用的指標(biāo)，構(gòu)建資本配置效率的超越對數(shù)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型：

其中，i=1，2，…，29，表示各個省、直轄市、自治區(qū)；t為樣本時間，從1997-2012年16個年份。本文借鑒呂冰洋（2007）測算資本配置效率時所采用的指標(biāo)，DK為資產(chǎn)負(fù)債率，RK為（工業(yè)部門）資本平均利潤率，F(xiàn)K為（工業(yè)部門）資本平均產(chǎn)出，MAR為市場化指數(shù)，INV為勞均民間部門投資額。并對以上各變量取自然對數(shù)。遵循一般處理方法，本文用時間變量T表示技術(shù)，技術(shù)的變化表現(xiàn)為生產(chǎn)函數(shù)整體平移，技術(shù)進(jìn)步（如工業(yè)部門生產(chǎn)效率的提高等）是的各地區(qū)資本配置效率的提高；同時，設(shè)定資本配置效率模型為技術(shù)非中性，用時間T和資本配置效率各投入要素的交互項來衡量；時間參數(shù)T，1997-2012年分別取1，2，…，16。vit為隨機(jī)誤差項，uit為資本配置非效率，如上所述，分別服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布和截尾正態(tài)分布； 1， 2… 20為待估參數(shù)。其中，資本平均產(chǎn)出通過各地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值和工業(yè)固定資本總額之比來衡量；資本平均利潤率通過各地區(qū)工業(yè)部門利潤總額和固定資產(chǎn)總額之比來測算；資產(chǎn)負(fù)債率通過企業(yè)負(fù)債（長期負(fù)債加短期負(fù)債）總額與企業(yè)資產(chǎn)（流動資產(chǎn)加固定資產(chǎn)）之比來衡量。

參考文獻(xiàn)

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[2] 王德祥，李建軍.我國稅收征管效率及其影響因素――基于隨機(jī)前沿分析（SFA）技術(shù)的實(shí)證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2009（4）.