产出系统（精选10篇）
产出系统 篇1
如何对政府投入因素进行分析, 是深入研究城市型经济在经济社会发展不同阶段的产业形态和发展内涵的重要课题。政府利用投入产出调查资料, 编制投入产出表, 开展投入产出分析, 制定合理和正确的宏观和微观经济政策, 调控和指导宏观与微观经济运行, 这就是政府对企业的一种服务。避免高风险以及投入产出失调。开展投入产生分析的比较理想的方法是使用灰色系统理论的优势分析。
灰色系统理论是研究解决带有不确定性现象的应用数学学科。我国学者邓聚龙教授于20世纪80年代初提出并发展了灰色系统理论, 把一般系统论、信息论、控制论的观点和方法延伸到社会、经济、生态等抽象系统中, 发展了一套解决信息不完备系统即灰色系统的理论和方法。
用灰色系统理论研究社会经济系统的意义, 在于一反过去那种纯粹定性描述的方法, 把问题具体化、量化, 从变化规律不明显的情况中找出规律, 并通过规律去分析事物的变化和发展。
一、资料来源
1. 母数列:固定资产投资, 实际利用外资。
2. 子数列:地区生产总值, 工业总产值, 税收总额, 外贸出口总额, 社会消费品零售总额。
上述资料及表1、表2的数据来源于中山市人民政府石岐办事处网 (http://www.zs-shiqi.org/E_Read News.asp?News ID=211, 2007年12月24日) 。
二、计算方法
1. 初始化公式
设原始数据序列为:
则可以构造它的初始化数据列为:
初始化结果见表3、表4。
2. 计算母数列X (k) 与子数列X (k) 的绝对值
计算结果见表5、表6。
3. 关联度检验
关联度是用来定量描述各变化过程之间的差别。关联系数越大, 说明预测值和实际值越接近。
式中:ρ被称为分辨率, 0<ρ<1, 一般取ρ=0.5。
依据上述两式得到表7。
三、分析及建议
根据关联矩阵表7, 对上述问题具体分析如下:
1. 石岐区发展城市型经济的产业定位准确
从计算来看, r25在矩阵中值特别突出, r21、r22、r23也较大, 表明实际利用外资对社会消费品零售总额影响最大, 同时也对石岐区的地区生产、工业生产及税收总额产生一定的影响。从中山市人民政府石岐办事处网2008年1月25日发布的“2008年中山招商经贸洽谈会国内招商投资项目统计表 (境内市外) ”来看, 房地产和旅业利用外资达到78.5%, 这必然会拉动社会消费, 促进社会消费品总额的增长。《关于石岐区发展城市型经济的研究报告》一文也指出“按照建设城市休闲商业中心和文化展示中心的战略定位, 产业定位是做大商业零售业, 做优文化旅游业, 做强高档酒店业, 做精特色文化产业, 适度发展房地产业。”分析结果表明石岐区发展城市型经济的产业定位准确。
2. 石岐区固定资产投入有助于促进地区生产、税收总额的增长
从计算结果来, r11, r13的值大, r12, r14的值偏小, 表明固定资产的投资对工业总产值及外贸出口总额影响不大, 但对地区生产总值及税收总额影响较大, 说明增加地区生产总值的投入会促进地区生产、税收总额的增长。
利用灰色系统的GM (1, 1) 模型得到工业生产总值模型如下 (限于篇幅, 过程略) :
使用此模型预测2007年度第四季度的地区生产总值达到78.6亿元, 表明地区生产总值增长越来越快。
摘要：以2007年3个季度的广东省中山石岐区投入产出为基础数据, 采用灰色系统理论的优势分析方法对中山石岐区发展城市型经济的产业合理定位, 并预测了2007年第4季度的地区生产总值。
关键词：关联度检验,投入产出,GM (1, 1) 模型
参考文献
[1]梁国业廖健平:数学建模[M].北京:冶金出版社, 2004
[2]黎捷:Maple9.0符号处理及应用[M].北京:科学出版社, 2004
[3]中山市人民政府石岐办事处网.http://www.zs-shiqi.org/E-ReadNews.asp?NewsID=211, 2007年12月24日
温柔的产出 篇2
与参展的五位艺术家一样，策展人李依桦同样身兼两重身份，她任职于台北国际艺术村，工作之余也创作自己的艺术作品。穿梭于两重身份之间的她，对这类群体有着感同身受的理解，这也成为此次展览的触发点。所以，由她来策展，可以说是一个对“有我之境”的艺术展览空间和事件的营造。
五位参展艺术家各具特色。陈慧峤经营伊通公园（艺术家自营的艺术空间）近三十年，其展出的作品《知觉的泡泡—在结束中开始》，是由无数乒乓球和珠子、亮片铺设成的一张仿佛抽离现实的床；王德瑜是台北艺术大学关渡美术馆的馆员，作品《No.82》深受观众喜爱，充气后占领了其中一个展厅，并与陈慧峤和吴虹红的作品交相辉映；吴虹红是蔡国强的妻子，替蔡国强处理工作室繁琐的大小事务，于是将其工作的过程以影像《装修》及纸本资料的形式向观众发泄和展示；李若玫和陈思含都曾在打开当代艺术工作站工作过，李若玫《一些关于蓝的研究》以她驻村的悉尼景点蓝山为对象，将同时空的悉尼工作室场景带入台北的展场，陈思含后转至商业画廊工作，她的作品《家庭剧场》拍摄她与家族亲戚们合力对曾经入住的房舍进行整建，从中折射出家族间复杂的生态关系，并将整理后的一些家具搬到了展场。此展览命名称也很耐人寻味—“温柔的产出”，策展人李依桦认为，“所谓温柔是因为艺术行政工作者大都是在幕后努力，负责创意策划、行政统筹、经营管理、沟通协调、现场执行……当创作和行政角色同时兼具时，行政策划等工作变得与艺术创作同样迷人，并且其所接触及与关注的层次更为多样，影响力也更广。本展中的这五位艺术家（以及我）身兼双重角色的状态，代表了梦想实行所必须涵盖的角色及条件”。其实，艺术界中身兼多重身份的现象并非新鲜事情，正是这种多元身份的错综交叉，构成了复杂的艺术界，而此展览将此点专门提出，也再次引发我们对艺术界内这一特殊群体的文化思考。
我们知道，艺术理论中有一种所谓的“艺术界”惯例论，这一理论的发明人哲学家丹托认为，“把某物看作是艺术需要某种眼睛无法看到的东西—一种艺术理论的氛围，一种艺术史知识：这就是艺术界”1，按照丹托的观点，艺术界的核心是由一群艺术理论家和艺术史家组成的，他们对艺术进行阐释和界定，从而使某一件物品成为艺术品，即“阐释构成艺术品。”2迪基受丹托影响，但又与丹托不同，认为“艺术世界是授予艺术地位的东西”3，是“艺术品赖以存在的庞大的社会制度。”4而“艺术世界的中坚力量是一批组织松散的却又互相联系的人，这批人包括艺术家（画家、作家、作曲家之类）、报纸记者、各种刊物上的批评家、艺术史学家、文艺理论家、美学家等等。就是这些人，使艺术世界的机器不停地运转，并得以继续生存。”5可以说，迪基从体制出发，在丹托的基础上扩宽了构成艺术界的范围。艺术在当下的运营形象地说明了“艺术界”运作中各类角色扮演者的重要性，而艺术行政和艺术创作的合二为一就成为“艺术界”的一种特定的生存方式和生产方式。行政工作有助于艺术家脱离个人化的艺术创作空间进入更为复杂的社会公共人际空间，因此会拓展他们对艺术的认知和体验，有助于产生新的问题意识；反之，回归艺术创作的个人化空间，又必然将他们在公共空间里的社会认知和问题意识，融入具体感性的风格化创造。如此看来，两种不同的角色扮演既有某种紧张，又存在着某种相得益彰的功能。
“温柔的产出”作为“艺术界”独有的一种生态，揭示了一个以往人们关注不够的艺术家群体，呈现出独特的风格形态和艺术追求。从这个意义上看，此次展览立意颇为深刻，彰显出艺术家在广袤的社会空间中可能扮演的多重复杂身份和生产方式。此次参展艺术家的实绩说明，兼具艺术行政与艺术创作的两个不同角色，是有可能寻找到某种平衡点的，不过他们“温柔的产出”，多少会和那些一心扮演艺术家个性化创作的人有所不同，这种差异隐含在各种展品的背后，需要我们去自行琢磨。在陈慧峤的作品中，乒乓球的暖黄色以及床的意象都充满了温柔性，王德瑜巨大且富有弹性的充气作品，与观众进行温柔的互动，吴虹红的作品是对艺术行政工作的一种事后发泄，李若玫和陈思含的作品都从自身出发，以自身的感官经验进行创作。
艺术家兼具多重身份的现象其实存在已久，大致可分为两种情况：一种是艺术家迫于生存压力，不得不找与艺术相关的工作以维持自身开支，并同时进行艺术创作；另一种是艺术家不愿意受他人或机构的支配，或自己独立策展，或成立并经营自己的艺术空间等，如陈慧峤，经营伊通公园近三十年。在现实生活中，绝大多数艺术家选择了第一类，因为这样做的风险相对较低，少部分艺术家踏上了后一条道路，在与资本博弈中取得生存发展。然而无论是第一种或是第二种情况，艺术或艺术家本质上或多或少仍受商业的操纵，因为没有一定的物质基础，艺术和艺术家都不可能发展，美国评论家格林伯格早就说过，艺术与资本主义市场保持着极为暧昧的关系，中间始终联结着一条“黄金脐带”。
此次“温柔的产出”展览，不仅艺术家的身份多重，且都在台湾艺术界中有一定的资历，策展人本身也是一位艺术家。而在多重身份的背后，也隐藏着权力的交加，即是说，拥有多重身份的艺术家将更了解艺术界的审美走向和运作模式，最重要的是，这些艺术家透过其非艺术家的身份，可以接触艺术界内的相关人士，某种程度而言，他们将拥有更多的资源，一方面他们有一定的话语权，另一方面他们也更容易获得更多和更便捷的展示机会。因为艺术家某种程度上来说也是掌握话语权的人，如此一来，艺术界会不会陷入一个“马泰效应”的怪圈？就像“越富越富，越穷越穷”一样，在艺术界中掌握话语权的艺术家就会占据更加有利的竞争地位，而那些不谙规则的艺术家只会逐渐湮没在人们的视野中。这是此次展览提出的另一个有趣的问题。
随着社会的日益发展以及艺术跨域的不断融合，艺术界中艺术家身兼多重身份的现象必然是大势所趋，但如何平衡自身创作与资本市场以及权力的关系，不利用和滥用职权为自身利益服务，依靠资本和权力的同时依然能保持自己最本真的特性，这需要艺术家有足够的认知和原则，在纷繁复杂的艺术界中不断调试和转换自身的角色。我想，这也许是此次“温柔的产出”给我们的一点启示。
1_Arthur C. Danto， “The Artworld”， Aesthetics： The Big Questions， ed. Carolyn Korsmeyer （Cambridge： Blackwell， 1998）， 40.
2_《艺术的终结》，阿瑟·丹托著，欧阳英译，南京：江苏人民出版社，2001年，第21页。
3_《何为艺术？》，乔治·迪基著，载于《当代美学》，李普曼编，北京：光明日报出版社，1986年，第114页。
4_同上，第107页。
产出系统 篇3
陈海波[1]研究我国的R&D投入规律时发现,我国R&D投入强度特征与世界许多发达国家一样,R&D投入强度会趋于一个稳定水平,比较符合S型曲线的特征,并在其研究中使用logistic曲线拟合了我国的R&D投入强度情况,拟合结果预测R&D投入强度在2025年以后会逐渐趋于2. 7% 。这个结论不禁使我们思考,R&D投入代表的技术进步对产业发展应该会趋于一个稳定的值,这个R&D投入强度值应该就是最符合产业发展的值。
Tarasyev[2]和Watanabe[3]于2001年和2007年先后两次深入研究了日本汽车产业的R&D投入情况与汽车产业发展状况的关系。研究发现,R&D的投入强度需要与产业的发展现状相关联,R&D的初期投入会使得汽车产业快速发展,而随着投入的增加,R&D投入的边际效益会降低,最后变成负的,反而会影响产业发展。这种消涨趋势在生产与研发投入之间构成了一种动态均衡。这个研究结果显示,技术进步与产业系统的非期望产出应该也呈现同样的动态均衡关系,动态最优规划理论也适用于研究技术进步与产业系统非期望产出强度的关系。
1 产业系统非期望产出强度经济学模型构建
经典经济增长模型中最初引入技术进步因素的是Arrow[4]在其研究中提出的柯布—道格拉斯形式:
其中,K为固定资产投资,L为劳动力,M为原材料,E为能源消费总量,T代表技术进步。
产业系统的非期望产出强度,根据路正南的研究,可以表示为: U = C /Y,其中C为非期望产出量。那么结合式 ( 1) 可以得到:
式 ( 2) 的形式不属于正常的柯布—道格拉斯形式,不利于实际的分析,故可以引入变量总产出X,进一步变形得到:
其中,C/X代表非期望产出率用f1表示,X/T技术进步的边际收益率用f2表示,T/K代表技术资本替代率用f3表示,T/L代表技术劳动力替代率用f4表示,T/M代表技术原材料替代率用f5表示,T/E代表技术能源替代率用f6表示。
本文的目的是研究技术进步对产业系统非期望产出强度的影响,所以可以将非期望产出强度U进行微分,得到:
上式 ( 4) 中,前半部分可以解释为生产要素对非期望产出的影响用F表示,后半部分可以解释为技术进步对非期望产出的影响用表示,可以解释为边际技术进步,也可以解释为R&D投入强度用r表示。从g的形式可以看出,g代表了技术进步引起的非期望产出强度边际效率,从实际经济意义推导,技术进步会使得非期望产出强度下降,所以g应该的负的,那么可以表示成:
2 产业系统非期望产出强度效用函数构建
关于技术进步的产出效用函数,普遍认可的是由Grossman[5]构建的关于R&D投入的效用模型:
其中,,n代表新产品数,N= Y / n代表新产品对期望产出的贡献率。参照此模型,产业系统期望产出率的R&D投入效用函数应该与此相似,同时,于是可以得到产业系统期望产出率的效用函数为:
产业系统非期望产出强度的R&D效用函数与式( 6) 正好相反,由于技术进步,会使得非期望产出强度下降,因此该研究取期望产出率效用函数的相反数作为非期望产出强度的效用函数是合理的。同时,式 ( 6) 第2部分与技术进步没有关系,所以只取前面部分来求解最优化效用函数。技术投入会产生技术吸收和技术溢出,所以累积的技术投入可以表示成T = μTd+ vR,μ表示累积技术投入的自然增长率,v表示R&D投入的吸收率。最终产业系统非期望产出强度的效用函数可以取:
3 非期望产出强度动态系统求解
通过构建产业系统非期望产出强度的效用函数和经济学模型后,形成动态系统,研究目的是最小化非期望产出强度,即使得式 ( 7) 取最小值,也相当于式 ( 8) 取最大值。
由此可以得到方程组:
动态最优规划的汉密尔顿系统就有形式:
产业系统非期望产出强度动态最优规划汉密尔顿系统式 ( 9) 的控制方程为:
根据这个控制方程很难求出关于R的解,因为引入技术吸收后的分数形式非常难以处理,需要对其进行调整,经过反复计算,较为理想的形式是效用函数变为:
其中,λ = μ/u,近似代表R&D投入的吸收率,这样,控制方程就可以变为:
求解 ( 10) 式得到R的表达式,
为了方便书写,令上式可以改写为:
式 ( 11) 仍然无法求解R对于产业系统非期望产出的最优解析解,可以考虑引入影子成本来求解,将汉密尔顿函数两边同乘以ep( t - t0)可以得到:
则新的汉密尔顿函数的伴随方程为:
可以得到伴随变量为:
为了解决伴随变量的问题,为期望产出率Y和累积技术投入Td引入影子成本来放宽约束[6]:
则总的影子成本为:
其导数为:
对其求解微分方程有:
上式有常数解:
同时,满足横截条件
求解最优R&D投入强度。
联系影子成本的表达式,去掉伴随变量,引入变量I =Y/Td表示技术投入的平均产出效率,这样就有:
4 我国产业系统非期望产出强度动态系统实证分析
基于动态汉密尔顿系统,从理论上探析技术进步与产业系统非期望产出强度的关系,为进一步验证理论分析的正确性及试用性,将使用我国产业部门自2011 - 2012年的数据,对我国产业系统非期望产出强度动态系统进行实证分析。
4. 1 数据来源
我国对工业行业的统计制度比较完善,故本研究选取我国工业部门对我国的产业系统非期望产出率熵变进行实证分析。分析所采用的原始数据主要来源于国家统计局颁布的《中国统计年鉴2013》、《中国工业经济统计年鉴》( 2001 - 2013年) 、《中国环境统计年鉴》 ( 2001 - 2013年) 以及《中国科技统计年鉴》 ( 2001 - 2013年) 。由于这13年的统计口径有变化,该研究根据最新的统计制度对工业行业的部门进行了整合,最后与《中国工业经济统计年鉴2012》的39个产业部门保持一致。该研究使用的指标数据中,固定资产合计、就业人数、能源消费、工业总产值及最终产品等数据都直接从上述年鉴中获取,而原材料投入、工业增加值、传统能源投入、非期望产出、技术进步因素 ( 技术累计投入和R&D投入) 等数据经笔者加工处理,限于篇幅,不作详解。
4. 2 产业系统非期望产出强度模型验证
构建的产业系统非期望产出强度模型主要由比较完整的式 ( 3) 和相对简化的式 ( 5) 构成,使用我国产业部门2001 - 2012年的数据进行实证分析。按2012年统计年鉴的划分,产业部门分了39个行业,除小部分数据不完整外,大部分传统行业数据统计口径一致,使用“煤炭开采和洗选业”作为代表性行业,来分析产业系统非期望产出强度的经济学模型。式 ( 3) 的线性回归结果如表1所示。
从表1可知,模型的拟 合优度尚 可 ( R2=0. 9475) ,F统计量也通过了5% 的显著性水平检验,但是模型的系数只有f1通过了5% 的显著性水平检验,其余都不显著。从结果不难知道,式 ( 3) 的线性回归模型呈现出严重的多重共线性,通过计算方差膨胀因子 ( VIF) 可以得到确认。
通过线性回归模型式 ( 3) 的拟合表明,线性回归模型在一定程度上解释了非期望产出强度,但是不尽合理,需要进一步作调整。前文在理论上分析了简化模型式 ( 5) 的合理性,之后将用实证数据对其进行分析。
从线性回归模型拟合的结果看,各个自变量fi之间存在自相关关系,且它们之间的关系不明确,而自变量fi与因变量之间的线性关系是明显的,故可以将各个自变量fi的函数形式用非参数表达式m( F) 来表示。
同时,从煤炭开采和洗选业的数据来看,非期望产出强度U与R&D投入强度r表现出一定的线性关系,对其作简单的一元线性回归可以得到:
由此可知,非期望产出强度U与R&D投入强度r之间确实存在线性关系,不过直接线性拟合的效果不好,拟合优度只有0. 8800,而且从数据特征表现出间断点特征,通过Chow检验可以发现2006年就是这个间断点。既然直接的线性关系拟合效果不好,又总体上表现出线性关系,研究目的又是技术进与非期望产出强度的关系,故可以考虑结合式 ( 3)的回归结果,把产业系统非期望产出强度的经济学模型分成两部分,一部分为生产要素对非期望产出强度的影响,它们之间相互关系模糊,形成非参数部分,一部分为R&D投入强度r对非期望产出强度的影响,是关系比较明确的线性主部。最终形成如下半参数模型:
其中,g是r的系数,代表了技术进步引起的非期望产出强度边际效率。使用R的mgcv和nlme程序包[7,8]对上述半参数模型进行拟合,拟合过程中使用fi逐个替代F来进行拟合,拟合结果如表2所示。
从表2可知,生产要素对非期望产出强度影响的复杂关系中,以f3的半参数模型拟合效果最佳,拟合优度R2达到0. 982,能够解释99. 8% 的信息,而且通过了t检验,系数显著,相比较前面的线性回归结果,拟合效果提高很多。f1、f2的非参数拟合效果次之,f4的半参数模型没有通过t检验,f5和f6的半参数模型拟合优度相对较低,能够解释的信息量达不到拟合要求。最终得出我国煤炭开采和洗选业的半参数模型为:
其中,技术进步引起的非期望产出强度边际效率g = 1. 0599。同时可以得出,以煤炭开采和洗选业为代表的我国产业系统非期望产出强度经过简化的经济学模型式 ( 5) 是非常契合我国产业部门实证数据的。此结论为接下来构建我国其他产业部门非期望产出强度提供了参考,用同样的方法可以得到所有数据完整的产业部门由技术进步引起的非期望产出强度边际效率g的值。
4. 3 产业系统非期望产出强度效用函数拟合
参照R&D投入效用模型和期望产出率效用模型构建的非期望产出强度模型由式 ( 7) ,给出产业系统非期望产出强度动态汉密尔顿系统最优解的求解依赖于非期望产出强度效用模型的拟合。求解最优解时不需要直接给出式 ( 7) 的拟合结果,效用函数部分实证分 析的关键 在于需要 拟合新产 品数。通过拟合新产品数可以给出系数b1和b2,同时也可以求解技术溢出率λ,为进一步求解动态汉密尔顿系统最优解做准备。
新产品数的表达式中,积累的技术投入从R&D投入吸收 率的角度 来解释为,从技术的过期情况来解释[9],就是
其中,m为技术投入产业化的平均年限,θ为技术的过期率。
累积的技术投入Tt,也就是技术储备,在实际的科技统计工作中由于其复杂性,没有统计,只能通过计算得到。如果能够得到m和θ的数据,就能够得到除第一期意外的累积技术投入Tt。当时t =1,由式 ( 14) 可以推导得到:
其中,δ表示R&D投入的平均增长率,这样就有[10],进而可来拟合新产品数函数。
注: 1) 为了使 R、GDP 和 N 的统计口径一致,表中数据在实际计算时均以 2001 年的不变价格进行了换算,由于技术投入产业化平均年限为 5 年,故使用的 R&D 投入比其他数据多 4 年; 2) 技术过期率 的数据 2006 年以后来源于 《国家知识产权局统计年报》,2006 年以前按照后来的平均水平推算而得
R&D投入的数据选取1997—2012年“煤炭开采和洗选业”的数据,技术投入产业化平均年限m和技术过期率θ在各个数据比较完整的传统产业间水平基本一样,所以选取我国产业部门的总水平作为计算值。
蔡虹和许晓雯[11]的研究中给出了技术过期率θ的两种计算方法: 一种是用技术的实际平均使用年限来计算的; 一种是累积专利数量减去专利有效量从而得到淘汰的专利数量来计算的。蔡虹和许晓雯的研究选择了前者。该研究认为,技术的实际平均使用年限由于数量庞大且纷繁复杂,统计难度非常高,而且其研究中得出的平均使用年限为14年也是值得斟酌的,南昌航空大学对中国高校的专利技术使用情况统计时得出的平均使用年限在4 ~ 7年不等,与之存在较大差距。故该研究选择使用发明专利技术的淘汰率来计算技术过期率,根据国家知识产权局专利统计年鉴的数据可以得到各年的技术过期率θ ( 见表3) ,这个技术过期率参考日本20世纪90年代的14% ~ 22% 的过期率是相对合适的,因为中国经济发展阶段落后于日本,相对日本目前处于高速发展的阶段,技术过期率肯定相对还要高一点。
关于技术投入产业化平均年限m的计算方法,偏相关系数法可以参照李旭[12]的研究,计算滞后1~ 6期的偏相关系数,如图1 ( a) 所示,可以发现第5年的偏相关系数最高,所以可以取m = 5。另外,还可以用多项式分布滞后模型来拟合增加值与R&D投入的关 系, 从而确定 滞后的期 数情况,Eviews运行结果具体如图1 ( b) — ( d) 所示,结果滞后5期的拟合效果最好,与偏相关系数得出的结果一致。
累积的技术投入Tt可以由式 ( 14) 和式 ( 15)计算给出,如表3所示。经过计算各个参数的值,可以进一步通过公式来拟合累积的技术投入情况,得出近似的技术投入的吸收率λ,可以得出:
注: “ - ”代表数据缺失未能计算; “* ”代表数据无法进行有效拟合;所有计算都取
由此可以看出,累积的技术投入函数拟合效果非常好,技术储备的自然增长率为6. 9% ,而R&D投入的平均吸收率为26. 64% 。同时,可以得出。
得到了累积技术投入T和R&D投入R后可以进一步拟合新产品产值,得到:
这样就可以得到b1= 0. 2155,b2= 0. 3529 ,参考Grossman的研究, 可以得到a1= 2. 155, a2= 3. 529。
4. 4 产业系统非期望产出强度动态系统的求解
通过对产业系统非期望产出强度函数的拟合和对非期望产出强度效用函数的拟合,可以得到求解r*最适合产业系统非期望产出强度降低的R&D投入强度,根据式 ( 13) ,求解需要参数: 由技术进步引起的非期望产出强度边际效率g = 1. 0599,新产品数的技术投入系数a1= 2. 155,a2= 3. 529,综合技术吸收率λ = 0. 2118,技术投入的平均产出效率I =2. 5497,以及贴现率ρ。根据现阶段银行平均年贷款利率ρ = 6% 计算得到, “煤炭开采和洗选业”最优R&D投入强度 ,如果按照现阶段产业平均贷款利率ρ10% 计算,则“煤炭开采和洗选业”最优R&D投入强度。
在“煤炭开采和洗选业”实证数据分析的基础上,将模型进行推广,计算我国其他产业部门的最适应非期望产出率降低的R&D投入强度,可以得到如表4的数据结果。
5 结论与展望
为探寻产业系统非期望产出与技术投入的关系,首先构建产业系统非期望产出强度的线性模型,在模型中加入技术投入因素以及资本投入、劳动力投入、原材料和能源消费等生产要素,形成C - D生产函数形式的线性模型,但是由于线性模型存在严重的多重共线性,参数系数不显著,故本研究简化了线性模型形式,模糊化生产要素对非期望产出强度的影响,引入非参数部分,主要探讨的R&D投入强度部分则使用线性形式,构成半参数模型,经过实证数据分析,半参数模型很好地反映了非期望产出强度与技术投入的关系。为了进一步确定能够有效降低非期望产出强度的R&D投入强度,又参照期望产出率的效用函数形式,取其相反数作为非期望产出强度的效用函数,与半参数模型共同形成了动态汉密尔顿系统,从理论上证明了产业系统非期望产出强度的动态系统存在最优解,并对其进行了求解。由理论模型 作为依据,使用我国 产业部门2001—2012年的数据对其进行实证分析。
综合上述研究,可以得出如下结论:
( 1) 从实证分析的结果看,模型适用于大多数产业,尤其是行业规模较大的传统产业,模型拟合结果都相当好。首先,求解得到的最优R&D投入强度数据结果从2. 23% ~ 6. 18% 不等,目前而言,我国的产业部门R&D投入强度还均未达到最优水平,投入比例还需加大; 其次,对于传统产业而言,技术进步引起的非期望产出强度边际效率较大,最优R&D投入强度相对较小,而对于新兴产业,则相反,这说明对于传统产业,特别是能耗较大的产业,技术进步会引起非期望产出强度降低较多,从而要求的最优技术投入会低一点。所以,加大传统产业,如化工化学、金属冶炼、矿物开采等的R&D投入力度,更容易接近最优水平,减排效果更好,这是目前实现产业综合减排目标较快速的途径。
( 2) 从最优R&D投入强度求解所需各个变量出发,实际反映的是新产品产值与技术投入关系的拟合,其数值由给出,代表的是累积的技术投入与新的R&D投入对新产品产值的贡献。从表4可以看出,所有均大于 ,说明R&D投入对新产品产值的贡献大于累积的技术投入。其次,各个行业的值比较接近,说明R&D投入的综合吸收率是比较稳定的,从累积技术投入的拟合结果来看,技术的累积主要依靠R&D投入,技术累积的自然增长率较低。至于技术投入的产出效率I,基本上与最优R&D投入强度成反比,这说明,技术产出效率高会使要求的技术投入较低。
( 3) 模型的不适用是由于数据缺失和模型拟合效果差两个主要原因引起。其中,黑色金属采矿业等4个产业由于2001—2012年间统计制度的变革,产业划分不同,数据统计不完整,致使无法使用模型计算。石油和天然气开采业等11个产业,由于自身行业特征造成数据具有一定的特性,R&D投入数据和新产品产值数据不符合线性特征,无法进行有效计算。
莱沃尔特言语产出模式评介 篇4
[关键词] 莱沃尔特;言语产出;模式
[作者简介]缪海燕(1979—),女,江西师范大学外国语学院讲师。(江西南昌330022)
本文系江西师范大学青年成长基金课题(课题编号:2015)的部分成果。
一、引言
言语产出的理论模型有很多(Fromkin 1971, 1993; Gar-rett 1975; Dell 1985, 1986, 1988; MacKay 1982, 1987; Stemberger 1985),但是目前使用较为广泛的是莱沃尔特(Levelt)言语产出模式,该模式最初是以理想的本族语者为假想对象,de Bot(1992)认为该模式稍加调整也适用于第二语言口语产出。国内外语言研究者在探讨中国英语学习者二语口语产出现象时都会涉及到莱沃尔特言语产出模式,但使用较多的是1989年的言语产出模式,至于经过修正、最新的1999言语产出模式则很少有介绍。因此,我们将对比介绍莱沃尔特(1989、1999)两个言语产出模式,为国内同行提供更详尽的理论背景知识。
二、Levelt1989年言语产出模式
莱沃尔特言语产出模式由观念形成器、构成器、发音器和自我监察器四个信息处理成分组成,其中每个部分都有一定的输入和一定的输出,一个部分的输出是另一部分的输入。该模式中与言语产出关系最为密切的是观念形成器、构成器和发音器,这三者的运作机制大致相当于桂诗春(1991)所划分的制定计划、建立结构和执行计划三阶段,它们都包含程序性知识和陈述性知识。
观念形成器主要是生成信息,选择完成交际目标的信息等。观念形成阶段要求说话者时刻关注进展情况。这个阶段的输出为前言语信息。为了对信息进行编码,说话者必须具备两方面知识:程序性知识和陈述性知识。程序性知识具有IF X THEN P的特征,储存在短时记忆里。陈述性知识为命题知识,储存在长时记忆里。观念形成阶段的输出为前言语信息。为了生成前言语信息,观念形成要经过两个阶段,即宏计划和微计划。宏计划构建交际目标/意图和检索完成交际目标/意图所需信息,微计划选择适当信息/表达方式来实现交际目标。
构成器的输入为前言语信息,输出为语音计划。为了实现前言语信息向语音计划转变,言语构成阶段又分为语法编码和语音编码两个阶段。语法编码包括检索提取词注和构建句法结构。这里的词注包括词项意义和用以生成合适短语结构的句法特性,储存在心理词库中。
发音器的输入为内部言语,输出为显露的言语。由于构成器并不一定按照发音的正常语速传输其语音计划,内部言语的生成很有可能提前于发音,因此语音计划需要暂时存储起来,这个存储器叫做“发音缓冲器”。发音器从“发音缓冲器”中检索提取连续的内部言语,通过向神经肌肉系统发出指令来执行语音计划。
自我监察器意味着说话者同时也是自己话语的听话者,换言之,说话者可以同时自我监察内部言语和显露的言语。莱沃尔特在他的言语产出模型里进一步区分出了一个言语理解系统。言语理解系统可以通过检索心理词库中的词形信息和词注信息来识别词汇并提取词汇意义。该系统的输出为经语法分析的言语,按语音、形态、句法、语义输入言语表征。这说明说话者可以注意并监察自己的内部言语,经过语法分析的内部言语保存在工作记忆里。
三、Levelt1999言语产出模式
经过修改的莱沃尔特言语产出模式(1999)主要由修辞/语义/句法系统和音位/语音系统两大部分组成,该模型有三大储存,即心理词库、音节符号表和说话者对内外世界的知识。音节符号表包括特定的手势/身势语,伴随一定音节产出时的一连串动作。说话者对内外世界的知识包括语篇模型,听话人模型以及百科全书知识。
言语产出大致经过观念形成、构成言语和发音三个阶段。与莱沃尔特1989不同之处主要在于观念形成阶段。在观念形成阶段,信息通过宏计划和微计划来生成。宏计划和微计划的输出是前言语信息,而它同时还是语法编码的输入。这里的语法编码涉及词汇选择和句法编码,语法编码需要检索说话者的心理词库,心理词库由词注和词素组成,这里的词注不再包括词汇的语义特性(Levelt 1989)。语法编码的输出为表层结构,表层结构经过形态-音位编码、语音编码和发音等一系列编码后变成显露的言语。
莱沃尔特言语产出模式(1999)阐明了言语产出中自我监察机制的运行原理。监察器位于观念形成器里,但从言语理解系统即语法分析器中检索信息,言语理解系统(语法分析器)与心理词库相联接。在该言语产出模式中有3重监察循环。第一重循环中,前言语信息在被送到构成器之前要与说话者本意加以比较;第二重循环是在发音前,语音计划受到监察,这又被称为隐性监察;第三重循环中,生成的话语在发音后再次受到检查。这三重循环环环相扣,较好地控制了错误的言语输出。
根据莱沃尔特(1999),该模式的各组成部分遵循递增处理、并行和高度自动化的原则。言语产出具有递增处理的特点,即前言语信息一旦传递到构成器,观念形成器虽然可能未完成对该信息处理但仍会开始处理下一个信息,因此说话者可能还未完成整个言语信息计划就已经将整个句子说出来。此外该模式是模块式的,即言语产出可以迅速地、自动地不受到以前的或并行信息所影响而完成。
四、评介
莱沃尔特(1989)言语产出模式在某种程度上是并行模型,因为他在若干问题上采取了连接主义的立场,他认为激活扩散网络的说法较为可取(桂诗春 2000),莱沃尔特(1999)是模块式理论。激活扩散网络与模块式的差别主要体现在激活信息的流向、句法和音位编码方面。模块式理论只允许激活的信息自上而下的流通。模块式理论是词汇驱动,词汇激活句法的构建,词汇编码发生于句法编码之前,只有在词汇—句法编码完成之后语音编码才开始。与激活扩散理论想比,模块式理论能够更详尽、更系统地解释口语产出过程(Kormos 2006)。
[参考文献]
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[5]桂诗春.实验心理语言学纲要——语言的感知、理解和产出[M].长沙:湖南教育出版社,1991.
[6]桂诗春.新编心理语言学[M].上海:上海外语教育出版社,2000.
产出系统 篇5
山区农业基础设施薄弱, 农村社会事业发展滞后, 农民收入不高、生活水平偏低, 发展现代农业面临资金、技术、劳动力素质、自然条件等多重制约。在这种情况下, 山区发展现代农业应创新思路, 结合自身特点, 走山区独有的精品农业之路。
国内外有大批的学者和研究人员对农业产业进行了深入的研究, 但针对山区农业影响因素进行分析和综合测评, 特别是对特色农产品可持续发展的对策研究还处于空白状态。该文将通过理论分析法、对比研究法、调查论证法、实证分析对影响山区农业产业可持续发展的制约因素进行论证阐述, 并利用灰色系统对龙山百合产量进行了科学预测, 为战略决策提供参考依据, 以促进山区农业可持续发展。
1 龙山县农业经济发展概况
龙山县地处武陵山脉腹地, 位于湖南省西北部湖南张家界和湘西吉首、湖北恩施、重庆黔江4个市州区的几何中心, 总面积3 131 km2, 总人口58万人, 区位独特、山川秀丽、资源丰富, 素有“万宝山”美誉。龙山百合种植历史悠久, 据县志记载, 清乾隆年间就开始对野生百合进行试种。1966年前, 是野生百合资源利用期。1966—1997年为人工栽培发展期, 从江苏宜兴引进卷丹百合品种逐步种植。1998年到现在为产业开发期, 龙山百合产业开始崛起。
近年来, 龙山县按照上级的战略部署, 调结构、转方式、壮产业、惠民生, 发展速度和质量明显提升, 特别是特色农业产业得到快速发展。该县紧紧围绕提高龙山百合产业化经营水平这个主旋律, 从夯实产业发展基础和突出产业发展重点入手, 扎实工作, 开拓进取, 打开了可喜的工作局面。2009年“龙山百合鲜果”“龙山百合干片”证明商标被国家工商行政总局商标局双双核准注册, 成为龙山第1件, 湘西州第3件地理标志证明商标。2010年, 龙山百合列入上海世博会名录, 同年, “龙山百合鲜果”“龙山百合干片”双双获得中国绿色食品发展中心认定并颁发绿色食品A级证书。2011年成功申报创建全国绿色食品原料 (百合) 标准化生产基地县和湖南省农业标准化 (百合) 示范区项目。2013年1月, 《龙山百合》《龙山百合生产技术规程》2部省级地方标准由湖南省质量技术监督局颁布实施, 填补了我国同类产品地方标准的空白, 同年9月, 湘品入沪大联展新闻发布暨签约仪式在上海举行, 龙山百合是湘西州唯一一件列入大联展的农产品, 县人民政府与上海市江桥批发市场经营管理有限公司签订龙山百合产地与市场对接合作协议。2013年9月, 湖南省农业标准化 (百合) 示范区建设通过省级验收, 同年10月, 全国绿色食品原料 (百合) 标准化生产基地县建设项目通过中国绿色食品管理办公室和中国绿色食品发展中心验收。
2012年, 全县百合种植面积4 433.33 hm2, 总产值突破10亿元, 种植面积和产值均居全国第一。2013年, 全县百合种植面积达5 126.67 hm2, 逾20个乡镇4.2万余农户种植百合, 其中万亩乡镇4个、千亩专业村41个、百亩大户50户。2014年收获鲜百合9万t以上, 预计总产值9.9亿元。全县有百合加工企业 (作坊) 20余家, 年加工鲜百合2.5万t以上, 百合销售经纪人400余人, 主要往上海、广东、福建、北京等地销售百合。现在, 百合产业已成为该县农民增收、农业增效的朝阳产业、支柱产业。
由于自身环境的限制, 交通的阻隔等多种因素, 龙山百合的产业化生产存在诸多制约因素。如种性退化, 50余年的栽培历史, 一直采用鳞茎种植 (无性繁殖) 方式, 导致百合品种种性严重退化, 表现为抗病力下降、产量低、品质差。加工滞后, 随着产量的增加, 该县百合商品量约5万t, 其中:鲜销约2万t, 百合干约1万t (消耗鲜百合3万t) , 基本上为原材料销售, 没有精深加工产品。种植上无序扩张, 造成土地轮换混乱;销售市场无序竞争, 销售渠道单一。投入不足, 虽有上级部门的支持, 但仅靠国家项目的有限资金支撑一个产业发展显现出力不从心。
2 国内外灰色系统模型对我国粮食生产的预测
国内外的有关研究中, 不少学者构建了很多有价值的理论假说和预测模型, 这些理论模型主要体现在对我国粮食生产的预测与测度。李秋芳[1]在2010年对河南省粮食生产系统进行了深入的分析, 采用了灰色系统模型预测了河南省2010年、2015年和2020年的粮食产量。陈志英等[2]将灰色关联度分析法应用到黑龙江省粮食生产影响因素分析中, 范建刚[3]则将灰色系统分析应用到我国粮食生产主要影响因素的分析中, 提出了改善我国粮食生产结构的基本途径。巫锡柱等[4]将灰色关联动态分析应用到福建粮食生产影响因素分析和产量预测中, 得出了8个影响因子与粮食总产量显著关联。周介铭等[5]对四川粮食生产因素进行了灰色分析与粮食产量预测。灰色系统在国际学术领域得到了广泛的应用与发展。英国、美国、德国、日本, 我国台湾、香港地区及联合国等国际组织有许多知名学者从事灰色系统的研究和应用。Tamura Y等[6]运用灰色动态模型对负荷预测进行研究。Yeh YL等[7]对GM (1, 1) 模型中数据特征的影响因素进行了分析。Yamaguchi D等[8]对灰色粗糙近似模型的区间数据处理进行了研究。Thananchai L[9]对室内舒适温度的空调系统进行灰色预测研究。Anderson K等[10]对灰色非线性混合整数规划模型的最优规划进行了研究。Yiyo K等[11]研究灰色关联分析在求解多目标决策问题中的作用。Sallehuddin R等[12]进行了混合灰色人工神经网络和自回归移动平均模型预测的时间序列数据的研究。纵观国内外将灰色系统应用于粮食产量、品种性状选择、矿产品制约因素分析等很多的预测及指标综合评价中, 然而, 对特色农产品研究的甚少, 基本处于空白状态。
3 灰色系统与实证研究
3.1 灰色系统的建立与预测
根据《龙山统计年鉴》 (2003—2012年) 的统计资料, 选取2003—2012年龙山百合产量数据 (表1) , 取原始序列x0=[x0 (1) , x0 (2) , …, x0 (10) ]= (47 040, 46 536, 44 250, 44 382, 50 325, 55 087, 47 776, 50 350, 48 407, 63 253) 。
(1) 求级比λ (k) 及可行性判断。计算如下:
由可行区间可知, 级比λ (k) 均落入可行区间内。
(2) GM (1, 1) 的建模过程。原始序列累加生成AGO序列为:x1=[x1 (1) , x1 (2) , …, x1 (10) ]= (47 040, 93 576, 137 826, 182 208, 232 533, 287 620, 335 397, 385 747, 434 154, 497 407)
=[-703 081;-115 701.075 1;-160 017.151;-207 370.651;-260 076.651;-311 508.375 1;-360 571.61;-409 950.225 1;-465 780.31]
Yn=[x (0) (2) , x (0) (3) , …, x (0) (10) ]T=[64 536, 44 250, 44 382, 50 325, 55 087, 47 776, 50 350, 48 407, 63 253]T
根据公式及MATLAB数理统计分析软件可得发展灰数a=-0.030 2, |a|≤0.3, 内生控制变量b=42 122.763, 由模型适用条件当|a|<0.3时, 所建GM (1, 1) 灰色模型可适用于中长期预测。同时根据建模方法可得时间响应函数为:
(3) 求出原始序列的预测值。结合公式得到原始序列的预测值:
从表2和图1可以看出, 虽然都能满足预测检验的要求, 但预测精准度与原始数据吻合度不是很高, 因此本文采用移动平均数法对原始数据进行优化处理, 采用逐期移动, 分别计算时序平均数, 并将计算结果排列成一个新的动态数列的方法。这种逐项移动而得到的新数列, 消除了原始数列中偶然因素的影响, 从而较明显地呈现出原始数据所固有的变化趋势。在运用移动平均数法修匀数列时, 确定移动平均的项数非常重要, 因为项数的多少直接影响到数列的修匀程度, 项数越多, 修匀作用越大, 反之越小。当个别数列资料是季节资料时, 应该考虑季节的影响因素, 从而确定移动平均的项数。
本研究选取移动平均项数为2, 将表2中的动态数列进行移动平均优化, 得到优化处理后的数据 (46 788, 44 316, 47 354, 52 706, 51 431, 49 063, 49 379, 55 830, 63 253) 作为原始数列。同理, 用前述方法计算得到a=-0.038 26, 内生控制变量b=42 356.66, 由模型适用条件当|a|≤0.3时, 所建GM (1, 1) 灰色模型可适用于中长期预测。同时根据建模方法可得时间响应函数为:。结合公式得到原始序列的预测值。得出趋势数据, 依表3作图2, 由图2可以发现, 优化后的数据曲线比原始曲线平滑, 而其总趋势仍与原始曲线一致, 而趋势曲线的平滑度与预测准确率高度相关。
(4) 残差检验。由表3可知, 龙山百合生产预测模型相对误差基本在10%以内, 都未超过20%, 平均相对误差为6.79, 拟合精度, 因此误差比较小, 变动平稳, 根据残差检验标准可知, 该模型则通过残差检验。
(5) 关联度检验。经计算可知, , 取分辨率ρ=0.6, 由此原始序列的每一项值与所对应的预测序列值的关联系数η (k) = (1.000 0, 0.461 4, 0.493 4, 0.909 5, 0.375 0, 0.402 8, 0.740 2, 0.568 1, 0.759 4) , 可得关联度, 可以通过关联度检验。
(6) 后验差检验。原始数据的标准差S1=5 714.87, 绝对误差的标准差S2=1 634.45, 其均方差比值C=S2/S1=0.286<0.35, ei= (0, 686.6, -595.9, -4 124, -953.9, 3 383, 5 112.8, 787.4, -4 427) , 绝对值均小于5 714.87, 因此小误差概率P=1, 根据后验差的判断检验标准可知模型通过后验差检验。图1描绘了GM (1, 1) 预测的拟合情况。2个指标C、P把预测等级划分为4个等级, 如表4所示, 通常用其作为检验预测模型精度的标准。
3.2 预测结果分析
通过在小样本预测中具有独特优势的灰色系统对龙山百合的产量进行了预测, 从预测的结果可知, 预测效果好, 误差小, 在允许的精度范围内。从预测产量数据可以为发展壮大龙山百合提供辅助的参数指导意义, 为走机械化操作、错季节播种、精细化加工等精深农产品道路提供可靠的理论依据, 保障山区农业可持续健康发展。本研究结合灰色系统GM (1, 1) 模型所需实际样本数据少, 对于短期的产量能够很好的做出预测, 因此在文章的后面部分, 以2003—2012年龙山百合产量为初始数据, 对2013年、2014年龙山百合产量进行了预测, 从预测的结果来看, 预测精度很高, 相对误差为6.79%, 拟合效果非常好, 能很好地对龙山百合生产进行预测判断。但预测过程中系统外在影响因素经常会发生突然波动, 进而会造成模型内部参数突变, 导致预测精度降低。因此, 该文利用数据滑动平均处理的修正方法对模型进行修正, 使预测模型能更准确地反映龙山百合产量的变化规律。
4 政策建议
随着生活水平的不断提高, 经济需健康可持续发展, 要求农业必须可持续发展, 作为山区农业产业能否可持续发展当然也一并提上日程, 是同步实现我国农业可持续发展的要求与必然趋势。一是发挥山区特色与优势。发挥山区得天独厚的地理环境优势, 独具特色的品质优势, 品牌优势, 产加销一体的机制优势, 强大营销网络的市场优势, 将山区独有的纯天然的资源禀赋发挥到极致。二是科学规划与管理山区农业。科学规划与建设基地, 实施标准化生产促进品质的提升, 通过精深加工来增加农业产业效益, 开展深度推介增强环保无公害品牌效应, 稳扎稳打拓市场。三是提升农产品的品质与品味。提升品位, 坚持创立和打造品牌。提升品质, 实施标准化种植和产品加工。提升价值, 进行产品精深加工。
综上, 应正视自然、经济、社会大环境, 对山区农业产业发展的各种因素扬长避短, 正确处理发展与可持续的关系, 从而实现山区农业产业可持续发展, 提高山区农业生产综合能力, 为实现我国农业产业可持续发展添砖加瓦。
摘要：从山区农业经济发展的现状、资源禀赋、制约因素出发, 综合分析山区农业发展的出路。结合具有典型代表的身处武陵山区的龙山县的农业经济进行理论阐述、数据分析及实证研究, 得出影响制约山区农业产业可持续发展的制约因素。并通过在小样本、动态性数据处理中具有优势的灰色预测系统GM (1, 1) , 结合2003—2012年龙山百合相关数据, 对龙山百合产量进行了预测, 预测拟合效果好, 相对误差低。最后, 结合影响山区农业产业相关因素, 有针对性地分析总结了原因, 为政府战略决策提供了参考性建议, 望以龙山百合产业的持续发展为契机, 实现山区农业产业的持续发展。
关键词：山区农业,龙山百合,可持续发展,制约因素,产出预测,灰色系统
参考文献
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产出系统 篇6
1 农业地域系统理论假设
生产力 (Productivity) 是指人类运用各类专业科学工程技术, 制造和创造物质文明和精神文明产品, 满足人类自身生存和生活的能力。在产业经济中, 生产力是衡量产业发展状况的主导因素, 其具体表现为生产中的各种要素。生产力要素 (Factors of Production) 主要包括劳动力、劳动工具和劳动对象。生产关系 (Relations of production) , 指人们在物质资料生产过程中所结成的社会关系。可以这样认为:这里的“生产关系”, 是与生产力的发展相适应的, 具体表现为生产力所包含的各种生产要素的产出状况。
对地域系统的认识有两种。人地关系中的“地域系统”: (1) 是指某一个地域内的各种地理要素 (自然地理要素、经济地理要素和人文地理要素) 之间通过能量流、物质流和信息流等和各种因果反馈关系而行成和维持的系统; (2) 是指某一地域和与其有关的其他地域———它的背景地域、相关地域和次级地域———之间通过能量流、物质流和信息流等和各种因果反馈关系而行成和维持的系统[1]。
就农业地域系统而言, 它的要素关系地域系统是指, 农业产业中的生产力要素 (劳动力、劳动工具和劳动的对象) 与生产关系 (表现为农业的产业产出、资源使用率、生态占用状况等) 之间通过能量流、物质流和信息流等和各种因果反馈关系而行成和维持的系统。在这个地域系统中, 各部分要素、参与系统耗散和维持的“流”和各种因果反馈关系, 不是单一地, 而是地域内的经济、社会、资源以及生态系统的综合。
追求区域间农业的产业均衡, 可以有三种层次:一是各区域在优化调控的过程中, 以农业产业状况达到最优目标的区域为标准, 通过对其他各区域的优化调控, 使区域之间达到均衡;二是在各区域的优化调控过程中, 以研究区域背景区域的农业产业状况为参照, 通过“研究区域—背景区域”之间差距的优化调控来实现区域间的均衡;三是在区域的优化调控中, 把各区域的农业产业发展状况纳入更大的系统中, 既考虑区域的农业产业状况, 又综合考虑促进和制约区域农业产业发展的其他因素, 使各区域在“基础—目标”相对应的前提下, 通过协调区域与背景区域间的差距, 最终达到区域间的均衡。对比而言, 前两种均衡的方式较为理想化, 在实践中不易实现;第三种方法将区域发展的众多因素综合集成, 是可持续发展模式下对区域农业产业的伦理价值评估, 使各区域在一个相对公平的起点上追求均衡, 是实现区域间均衡的可取之法。
2 农业地域系统的系统结构与模型构建
依据农业地域系统的系统假设, 农业的生产力要素主要包括劳动力、土地资源、资金投入和耕地的生态承载力四个方面。 (1) 劳动力是农业生产力要素的重要组成。在农业产业活动中, 农业人口是农业生产的直接参与者和受益者, 也是农业产业社会性的重要部分。经济学家刘易斯、托达罗等先后提出, 随着发展中国家城市化进程的加快, 农村富余劳动力的转移成为一种必然趋势[2,3]。 (2) 耕地资源是农业生产最原始的要素构成[4]。耕地是农业生产的命脉, 其重要性不言而喻。通过近10年来 (1998-2007) 我国耕地的变化情况可以得出, 耕地不断减少的趋势短时间内不会改变[5]。2007年3月5日, 国务院总理温家宝在十届全国人大五次会议上作政府工作报告时强调, 要坚守耕地的18亿亩“红线”坚决实行最严格的土地管理制度。 (3) 农业资本投入是农业生产必不可少的要素。资本投入是农业产业活动中的消耗环节, 现代化的农业生产方式离不开资本的投入, 研究表明, 劳动和资本要素投入是省域农业产出增长最为主要的决定因素, 而土地贡献不显著, 农业生产处于规模报酬递减阶段, 要素禀赋差异仍是影响中国不同地区农业生产的重要因素[6]。 (4) 耕地的生态承载力是农业生态系统维系的保障。农业生态系统是生态系统的基本组成, 耕地生态承载力也是生态承载力不可或缺的一部分, 且耕地的承载力是有限的, 只能供养一定数量的人口。据此, 区域内耕地的承载能力越大, 其支持的生态经济系统也就越大, 对区域农业产业的发展越有利。
农业的生产关系直接表现为农业的产出状况, 在设定系统中, 这些产出状况包括农民收入、耕地使用率、农业产值和归于耕地中的生态足迹四个方面。 (1) 农民收入是农业社会性产出的直接反映。在农业生产活动中, 农民的生产目的是为了满足自己和家庭的需要, 在市场经济条件下, 这一生产活动的产出表现为一定的社会性, 即通过农民收入的状况反映出来。要解决农民的收入问题, 更多地应注意农民本身, 即劳动力的素质和能力问题[7]。 (2) 耕地使用率是生产力发展的标志。农业活动经历了很长的历史时期, 在不同的时期中, 随着农业生产力的不断增加, 农业对生产资料 (耕地) 的开发越来越深远。马克思指出, 人类改为耕种比较不肥沃的土地, 是生产力发展的标志。也就是说, 农业生产力提高的客观表现就是其对土地 (特别是耕地) 利用率的不断提高。但是随着耕地使用率的提高, 耕地资源的压力也就随之加大, 耕地后备资源的不足严重地制约着区域经济的发展[8]。 (3) 农业产值是农业经济属性产出。农业产值是以货币表现的农业产品和对其生产活动进行的各种支持性服务活动的价值总量。影响农业产值的众多因素中, 资本投入的影响最大, 对于资本指数较低的城市, 进一步加大资本投入提高资本在要素投入中的比重, 可以促进农业生产的进一步增长[9]。 (4) 农业生产中生态占用最直接的反映是归于耕地中的那部分生态足迹。农业是国民经济的基础, 不仅表现在农业所表现出的经济、社会价值, 更在于农业对整个生态系统的生态价值。在维系生态系统运行的过程中, 农业的生态作用尤为重要, 且更直接地表现为人与自然环境之间的“消费—供给”状况。农业中耕地生态足迹的增大, 除了加大生态系统的负重外, 也间接影响着经济、社会等与之紧密相关的其他系统。
地理学视角强调用综合的观点看待人类经济活动中资源、环境、经济、社会与市场要素的关联性, 通过集成多学科技术方法来研究解决经济社会发展中的可持续性问题[10]。农业产业具有很强的系统性, 其系统结构不仅是产业中的经济活动, 还包括了农业活动所影响或被影响的社会因素、资源因素、生态因素和其他因素。因而农业产业的评价, 不是对单一因素效益的评价, 而是综合诸多制约和促进产业发展的客观条件作为产业发展的“基础”, 再以产业产出的各种效益作为“目标”, 在人地关系地域系统的系统结构下, 寻求区域间产业的均衡。
3 指标选取及计算分析
根据农业产业系统的系统特性, 研究中选取了以下指标对区域农业状况进行评价 (表1) 。其中:农业人口投入是地区农业人口总量、其占总人口的比重和单位面积人口的集成;地区耕地资源为耕地资源总量、耕地资源的人均占有量和耕地资源占国土面积比重的集成。在权重上, 考虑到各类“效益”即农业生产中的各项指标对地区总量经济活动的贡献, 在此使用其相关性系数为权, 综合计算各地区的农业均衡发展下的综合生产能力。
计算中数据主要来源于《云南省统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》。数据在处理过程中采用研究区指标赋值比背景区指标赋值的方式进行标准化。按照“区域农业产业状况评价模型”, 其计算公式如下:
式中, i为所研究区域的个数, j为研究所选取的指标分类, Ni为第i个区域的农业综合发展能力指数, sij为第i个区域第j类s指标的指标值, pij为第i个区域第j类p指标的指标值, rj为第j类指标的权重值。
4 结论及讨论
根据计算, 得出云南省2010年农业产业状况评价值。结果显示, 云南省2010年的农业产业的经济效益、社会效益和资源效益 (s1~p1、s2~p2、s3~p3) 在“基础—目标”模式下呈均衡状态, 基尼系数值均在0.2以下;生态环境效益 (s4~p4) 的市州基尼差值略大于0.2, 为比较均衡状态;农业产业的综合效益 (s~p) 的基尼系数值小于0.2, 为均衡状态。可以看出, 在农业多要素的投入产出模式下, 云南省农业的市州发展是较为均衡的。
在该评价模型下, 为准确反映云南省市州农业发展状况的空间差异特征, 采用自然聚类的方法, 将农业综合评价的结果分为三类, 即:一类 (>0.82) 为农业综合发展能力较好的地区;二类 (0.51~0.82) 为农业综合发展能力中等地区;三类 (<0.51) 为农业综合发展能力较差地区。结果表明:区域农业产业发展能力较高的地区为滇中的昆明、玉溪两市, 这与该区域所处的滇中城市群对农业产业的带动作用密不可分;发展能力较低的市州多分布在滇西地区, 该地区多为高山深谷, 地形是影响农业生产的关键因素, 相应地该地区农户自主发展能力较低也制约着区域农业产业的发展[11]。
云南省是农业大省, 更是生态大省, 农业产业的发展面临着区域经济增长和生态维系的双重压力。可持续发展模式下, 在自然地理、经济地理及广义的人文地理等条件不同的区域中, 农业存在不同的区域分工和区域职能[12]。一元化地追求区域发展和区间均衡显然是不现实的, 而立足区域产业发展的客观基础, 追求“基础—目标”的发展和均衡是其发展的必然选择。
摘要：遵循钱学森院士从定性到定量的综合集成法, 以“人地关系地域系统”理论为指导, 对既有的一般产业发展能力及均衡理论的不足进行补充完善, 建立“基础—目标”的适用于区域农业发展能力的伦理价值评估模型。选取云南省2010年度农业资本投入产出、农业人口及收入、耕地及常用耕地面积、农业生态足迹及生态承载力等指标, 以其对地区GDP的贡献为权重, 对云南省各市州该年份农业的发展能力和产业的区间均衡状况进行了系统评估。评估结果为:滇中城市群中昆明、玉溪二市的农业产业发展能力最优;发展能力较差的地区多集中在滇西的德宏、临沧、怒江等市州;各市州在“基础—目标”模式下的发展能力普遍呈均衡状态。
产出系统 篇7
投入产出分析(Input-output Analysis)又称“投入产出法”,自美国经济学家瓦西里·里昂惕夫(Wassily·Leontief)于20世纪30年代提出以来,经过70余年的实践与发展,其理论与方法日趋成熟,已成为一种研究分析宏观经济活动、进行经济分析和预测及制定经济发展规划的基本工具[1]。在我国市场经济条件下,应用投入产出分析国民经济具有相当意义。早在07年4月份,国家发改委宏观经济研究院经济形势分析课题组就完成一份名为《宏观调控:重点调整过剩流动性的流向》的专题报告,该报告提出我国经济再次面临从“偏快”向“过热”转化的风险。造成这一问题的根本原因是房地产和出口的过度增长。并建议政府高层放弃房地产支柱地位,彻底改变房地产依赖型的经济模式。该报告发布后的两年多来,中国房地产业继续飞速发展,由北京、上海等大城市带动的全国性房价上涨趋势仍然未得到行之有效的控制。本文通过07年的投入产出表,运用投入产出分析的方法对中国房地产业的产业特征以及产业关联情况进行分析,以期对中国房地产业的基本面貌做一个粗略的描述。
1 中国房地产业的投入结构分析
所谓投入,是指产品生产所需原材料、辅助材料、燃料、动力、固定资产折旧和劳动力的投入。对投入结构的分析选用中间投入结构系数、最初投入结构系数以及中间投入率这三个参数。由于投入的两个主要部分就是中间投入和最初投入这两个要素,选用这两个参数可以很好的反映投入结构的基本情况。中间投入(也称中间产品或中间消耗)是一定时期内所有常驻单位在生产或提供货物与服务活动过程中,消耗和转换的所有非固定资产的货物和服务的价值。中间投入一般按购买者价格计算。中间投入结构是指国民经济各产业对某一产业的中间投入占对该产业中间投入合计的比重,反映某一部门各项中间投入的结构关系。用公式表示为:
最初投入是指初始投入要素的消耗。最初投入结构系数Lij是指国民经济某一产业的各项最初投入(包括固定资产折旧、劳动者报酬、生产税净额和营业盈余等)占该产业最初投入总量(增加值)的比重,反映了某一产业各项最初投入的结构关系[2]。用公式表示:
中间投入率则反映中间投入与总投入的比例关系。从中可以得出中国的房地产业对其他部门的消耗比例。根据这三个指标的数值(表1),投入结构的基本情况一目了然。根据07年投入产出表,42个部门中,金融业、租赁和商务服务业、建筑业、化学工业、住宿和餐饮业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、房地产业自身、电气机械及器材制造业、金属制品业、居民服务和其他服务业、造纸印刷及文教体育用品制造业、电力、热力的生产和供应业给了房地产这一行业的发展大部分支持。07年,房地产对这些行业的消耗占总消耗的77.81%。其中,金融业和租赁商务服务业对其的中间投入更是占了28.10%。根据表1可知,增加值部分,劳动者报酬1338.66亿元,生产税净额1893.52亿元,固定资产折旧6409.30亿元,分别占增加值的10.86%、15.37%、52.02%、21.74%。42个部门中,房地产业的固定资产折旧远超其他部门,占所有固定资产折旧的17.20%。另外,2007年,房地产业的中间投入为2455.39亿元,总投入为14774.62亿元,其中间投入率仅为16.62%。中间投入率不大。从具体的表中数据来看,房地产业分别消耗了第一、二、三产业0.67、1137.87、1185.07亿元,占中间投入比重的0.02%、46.34%和48.26%。
2 2007年中国房地产的使用结构分析
所谓产出,是指产品生产的总量及其分配使用的方向和数量,如用于生产消费(中间产品)、生活消费、积累和净出口等(后三者总称为最终产品)。投入产出表中,产出由中间使用和最终使用两个部分构成。参照对投入结构的分析,选用中间使用结构系数、最终使用结构系数和中间使用率来综合反映07年中国房地产业使用结构的基本情况。中间使用结构是指国民经济某部门提供的中间使用在各部门之间的分配使用比例。用公式表示:
最终使用结构系数是指国民经济某一产业的各项最终使用(包括总消费、资本形成总额和净出口等)占该产业最终使用总量的比重,反映了某一产业各项最终使用的结构关系[2]。用公式表示为:
同样引入中间使用率则反映中间使用与总使用的比例关系。从中可以得出其他部门对中国的房地产业的消耗比例。根据这三个指标的数值(表2),使用结构的基本情况亦一目了然。
据表2分析中间使用结构,三大产业对房地产业的中间使用分别是10.34亿元、1084.04亿元和2452.82亿元,占中间使用比重的0.28%、29.47%、66.67%。细分至42个部门,批发和零售贸易业,金融业、居民服务和其他服务业、住宿和餐饮业和信息传输、计算机服务和软件业对房地产业的中间使用排在前列,分别是693.92亿元、514.55亿元、254.10亿元、203.44亿元和201.94亿元,总和占所有产业对房地产业的中间使用的50.77%。最终使用结构方面,07年,中国房地产业最终消费7564.54亿元,资本形成总额3406.26亿元,出口124.87亿元,占最终使用的比重分别是68.18%、30.70%和1.13%。07年,房地产业的中间使用为3678.96亿元,总使用14774.62亿元,中间使用率24.90%。中间使用率偏低。
3 2007年中国房地产业的产业关联分析
产业关联是指产业间以各种投入和产出为联系纽带的技术经济联系。[3]投入产出分析的核心部分在于分析生产过程中投入产出关联的变化及其对产业结构的影响,它从总量和结构上系统地反映了国民经济各部门从生产到最终使用这一完整的实物运动过程[4]。产业关联分为前向关联和后向关联。衡量关联程度的有影响力程度和感应度程度,与之对应的指标有影响力系数和感应度系数。影响力系数反映国民经济某一个部门增加单位最终使用对国民经济各部门所产生的生产需求波及程度。令:A=[ai,j]=[xi,j/Xj],B=[bi,j]=(I-A)-1,则影响力系数定义为:
当影响力系数等于1时表明该产业部门对国民经济的需求拉动力处于平均水平,影响力系数越大,则对国民经济的需求拉动越大。感应度系数(或被影响系数):反映当国民经济各部门均增加一个单位最终使用时的感应程度。以投入产出表中的分配系数矩阵H为基础,主要研究各产业初始投入的推动效果。令,感应度系数定义为:
感应度系数等于1表明该部门对国民经济的供给推动力处于平均水平,感应度系数越大,则需求压力越大。通过对2007年投入产出表的分析计算得出各个产业部门的影响力以及感应度系数如表3所示。从表3中数据可以看出,07年中国房地产业的影响力系数是0.5068,排在倒数第二位,仅高于废品废料业(0.4716)。说明房地产业带动其他产业部门发展的很小,对国民经济的推动作用较小。房地产业的感应度系数为0.5061,小于1,列倒数第五位,排在卫生、社会保障和社会福利业(0.3898)、教育业(0.3647)、建筑业(0.3179)和公共管理和社会组织业(0.3085)之前。由产业关联分配标准可知,中国房地产业属于需求拉动力小和供给推动力小的产业,即弱辐射、弱制约的产业。按照传统的对于支柱产业、优势产业以及主导产业的划分,本文认为中国的房地产业仍然不能在列。
4 2007年中国房地产业的特点
通过以上分析,可以发现07年中国房地产业呈现以下的特点:
(1)从中间投入结构来看,第二、三产业对房地产业的中间使用是3536.86亿元,占中间使用比重的96.14%。中间投入基本集中在二、三产业。从部门来看,金融业、租赁和商务服务业、建筑业、化学工业、住宿和餐饮业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、房地产业自身、电气机械及器材制造业、金属制品业、居民服务和其他服务业、造纸印刷及文教体育用品制造业、电力、热力的生产和供应业占了房地产业中间投入的约78%。分析投入结构,固定资产折旧6409.30亿元,占总投入的43.38%。42个部门中,房地产业的固定资产折旧远超其他部门,占所有固定资产折旧的17.20%。固定资产的折旧很高。房地产业的中间投入率为16.62%、中间使用率为24.90%,都比较低,因此房地产业属于最终需求型基础产业。
(2)从中间使用的结构来看,批发和零售贸易业,金融业、居民服务和其他服务业、住宿和餐饮业和信息传输、计算机服务和软件业对房地产业的中间使用占所有产业对房地产业的中间使用的50.77%。第三产业对房地产业的中间使用为2452.82亿元,占中间使用比重的66.67%。但对比02年的投入产出表,中间使用已经有一定规模的分散趋势。由此可以看出房地产业的产业链长,波及面广,中间使用以第三产业为主。
(3)07年中国房地产业的影响力系数是0.5068,排在倒数第二位,仅高于废品废料业(0.4716)。房地产业的感应度系数为0.5061,小于1,列倒数第五位。说明房地产业对国民经济的推动能力相当不明显,另一方面,感应度低说明房地产业不易受到其他产业的影响,属于弱辐射、弱制约的产业。
(4)结合中间投入和使用来看,房地产业和金融业联系相当紧密。虽然房地产业的中间使用率和中间投入率都不足50%,而且其影响力系数和感应度系数都低于1,但较高的附加值相当程度上决定了发展房地产能够对国民经济增长做出较大的贡献,而且,不会受到其他产业的明显影响似乎对其来说是一个利好。
参考文献
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[4]李峰.产业关联测度及其应用研究[J].山西财经大学学报,2007,(11):34-36.
产出系统 篇8
一、货币产出比与宏观经济波动
这里货币产出比是指货币与名义GDP的比例，其中货币可以用M2来衡量，也可以加入其他渠道的资金，甚至可以用更广义的流动性指标。图1中处于较高水平的是年末M2与当年名义GDP的比例，较低水平的是年末M2与下一年名义GDP的比例。图中可以观察到两个现象，其一，2003-2009年年末M2与当年名义GDP比例有所下降，最近又恢复上升;其二，M2与当年GDP的比例和M2与来年GDP的比例的走势有时候并不一致，例如1992-1993年两条曲线就现了明显的喇叭口形状。
对于近来货币产出比的上升，一种观点将其看作货币多发的标志。在名义GDP总量已给定的情况下，如果年底的货币供给超常增加特别是出乎意料的超常增加，货币与已经形成的当年GDP的比例确实会上升，并且对以后的通货膨胀有预测含义。从这个意义上来讲，用年末M2与当年GDP来衡量货币是否超发有一定的合理性，但这里要考虑怎样区别正常增加和超常增加。
按照产出和通货膨胀对货币供给滞后的时间来考虑，年末货币对名义GDP影响的大部分在下一年内释放出来。对这一点，不同看法的差别还是很大的，有的看法会认为货币的影响持续更长时间。显然，通胀对货币冲击滞后的时间和利率等变量有很大的关系。这里先不考虑更加复杂因素的影响，从平均的意义上考虑滞后的时间。如果不同意对于货币冲击在一年内将基本释放的估计，可以考虑两年释放的假设，将上面的指标换成年末M2与下两年名义GDP均值的比例或者甚至更长一段时间的比例。总之，考虑一个足够长的滞后时间，其间货币冲击的效果就会相当充分的发生，这样的货币和滞后的名义GDP的比例按说应当是中性的，与期初货币的多少没有关系。但实际情况如何要看具体的数据。
这里重点考虑1997-2002年通货紧缩的情况。按年度数据和一年滞后考虑，期初的货币量用1996-2001年末的数据。在1999-2000年间，国债余额高速增长，股市反常的繁荣、流入股市的资金量很大，其中部分已经计算在M2中，部分没有包括进去。考虑到这些情况，这里在M2的基础上加上各年国债余额和股市融资累计额(按成本价计算)得到M2+。因为数据问题，这样的度量仍然没有包括进入股市二级市场但没有统计在M2中的部分。从图2中可以看到，M2+与M2衡量的货币产出比的走势大致一致，但M2+的增长率在1996-2002年间显著高于M2。
注：年末M2数据取自《中国统计年鉴2012》、《中国金融年鉴1992》和人民银行网站，2013年名义GDP按11.8%的名义增长率预测。
注：加项M2 (M2+) 是M2加上国债余额和股市融资累计额，考虑到国债余额口径的变化，未用到2005年以后的数据。国债余额和股市融资数据来自历年《中国统计年鉴》。
图3显示了年末加项M2与下一年名义GDP比例的变化率。从图中可以看到，1996-1997年，通货紧缩开始时，货币产出比的年涨幅超过13%。在1997-2001年的通货紧缩期间，M2的增长率降到了多年的最低水平，即使加上另外两项，增长率也是多年的低水平。这也正是通货紧缩发生的直接原因。从名义增长的角度看，货币偏少，但货币产出比在这五年间的平均涨幅却是最高的。背后的原因在于，通货紧缩时，真实利率比较高，导致货币流通速度放慢。在相反的情况下，如1993年末货币增长率相当高，但来年名义GDP的增长率更是大幅度上升，货币与来年名义GDP的比例反而相对下降了。在真实利率大幅度偏低的情况下，货币流通速度加快，具体表现为消费倾向上升，企业存货和农民存量增加。这些情况说明，货币数量和滞后的名义GDP的比例甚至可以是反周期的，即名义货币越多货币的比例越低。
为了进一步说明较长期内货币供给与货币产出比的关系，图4展示了1986-2011年货币增长率与货币产出比增长率的情况。图4中可以看到M2增长率与货币产出比增长率在整个样本中呈现弱的正相关，这主要是由于样本期内两个增长率都有下降的趋势。考虑到趋势变化，两个增长率在同期大致上是不相关的。其背后有多种可能的原因，包括近年来社会融资多样化发展快，简单货币指标难以充分反应情况;年度数据特别是年末时点数有多种问题;出口的大幅波动特别是2008-2009年间的变化对于货币产出比有大的影响;通胀对需求冲击的反应时间并不确定，在很短时间内价格粘性可以导致货币比例与货币数量增长率的正相关。考虑到种种可能的问题，倾向于认为货币增长率与货币产出比增长率有一个负的相关性，也就说，在货币加速供给的情况下，名义GDP的涨幅比货币增长率上升的幅度大，货币产出比反而下降。
注:阴影区域为估计值。资本存量指支出法GDP中固定资本形成按固定资产投资价格指数缩减并经5.0%的几何折旧率累积的结果。1978年的资本存量按资本产出比2.1倍算 (资本存量都指年末值) 。阴影区域的估计方法见正文。
这样的情况在图1中有所反映。如前所述，年末货币与当年名义GDP的比例较快上升可以作为货币多发的一个简单度量，如1992-1993年间的情况。当用来年名义GDP的时候，货币的比例反而相对甚至绝对下降了。这就构成了图1中两条曲线不同走向形成的喇叭口。
但是，从较长时期来看，两条曲线的走势是一致的。这个一致的趋势是由另外的因素决定的，与名义货币的多少关系不大。如果认为这个趋势的水平过高或者增长率过高而用简单控制货币数量的办法去解决，实际上改变不了甚至可能越控制越高，就如1997-2002年通货紧缩期间那样。
有人指出，货币数量与货币比例增长率中讲到1992-1994年M2增长率比较高，那时候对应的通胀率也比较高，但是在2004-2008年的时候我国M2增长率相对比较低、比较平稳，但是2007-2008年的通胀率却相当高。对此，笔者2007年曾写过文章谈到货币度量有问题。2007年时股市大涨，有一部分钱进入了股市也进入了M2的统计;还有一部分跟股市密切相关的钱，例如基金的钱，证券公司和交易所收入的未分配部分没有纳入M2统计。这是M2统计里的一些问题。另外，2006-2007年发的债券比较多，社会融资总量比较大。简单地说，就是用货币指标预测通胀、经济增长速度、名义GDP等的难度比过去要大一些。但也不完全如此。
二、货币产出比、负债产出比与资本产出比
给定贸易顺差和社会融资结构这些变量，货币产出比或者更广义的流动性产出比的长期趋势与货币或者流动性的多少没有多大关系。这样考虑的话，理解和预测中国货币产出比的长期趋势就有很重要的意义。在1980年代和1990年代，对于货币产出比的上升，比较普遍的看法是认为与体制改革和经济转型有关。但是，过去十多年并没有很大的体制变化，继续用体制变化来解释货币产出比的上升就越来越牵强了。这里考虑用资本产生比的变化来解释。
资本产出比指资本存量与GDP的比例。全社会资本存量并没有直接的统计数据，很多研究者根据历年的投资和估计的折旧率以及期初资本存量来估计一段时间内资本存量的变化。显然，不同的参数会导致估计结果的差别。不过，在投资占GDP比例上升持续很长时间的情况下，固定折旧率的大小不影响资本产生比的上升。正是从这个角度考虑，这里给出了一个简单估计的结果。要强调的是，不同折旧率对估计的资本产出比的绝对水平有相当大影响，但对过去10年资本产出比的增长影响不大。这里是强调资本产生比的变化而不是其绝对水平。
图5展示了1978年到2012年资本产出比的变动情况和到2030年的一个说明性预测。这里也不是要严格预测未来的绝对水平，而是说，资本产生比在未来20年的上升几乎是确定的事情。1978年到2011年，GDP平均每年增长9.9%，按固定资产投资价格指数缩减的固定资本形成平均每年增长11.8%，这导致资本产出比的显著上升。图中给出的估计是从2.1倍上升到3倍左右。对这里的分析来说，2.1倍和3倍这些绝对数字并不重要，重要的是资本产出大幅度上升了。图5阴影部分估计的思路是，GDP增长率比2012年稍微恢复以后再下降，到2030年下降到5.0%，固定资本形成占GDP的比例从2013年的46.0%下降到2030年的34.0%。这是假定了一个作者认为的最快下降速度。按这些数字换算，固定资本形成的增长率在2030年下降到2.6%这样一个极低的水平。从图5可以看到，即便按照这样一个很低的投资率估计，资本产出比仍会一直上升到2030年的3.5倍之后才会缓慢下降。
这个示意性说明的要点是区别存量和增量的不同变化。就资本产出比而言，假如说GDP的增长率不变，投资率也不变，资本产出比会趋向达到一个稳态水平。如果期初的水平大幅度低于或高于这个稳态，那么调整的过程会相对长，可能是好几十年还有显著差距。所以，目前中国的投资率之高在大国历史上是超一流的而且持续了很多年，但未必意味着目前资本产出比的绝对水平也比其他国家高或者高很多。正是由于这个原因，在当前水平与稳态有很大差别的情况下，增量的比例和存量的比例差别很大，增量资本产出比的概念有它的用处，但不能直接从其中推导存量的资本产出比。同样的道理，中国家庭的储蓄率也是超一流的，并且持续了很多年，但中国家庭储蓄存量(不算房价上升引起的储蓄)与收入的比例目前仍然比较低。
那么，资本产出比的上升是否意味着投资效率的下降或者投资太多?首先，例如在2007年以前的十多年，资本产出比的下降伴随着劳动生产率的快速增长，全要素生产率的增长率可能还是上升的。就像乘客排大队等出租车，可以说出租车的使用率非常高，但如何评价社会效率是另一回事情。从人等车变成车等人，车的使用率下降了，仅此而已。然后，就算真的效率下降了，比如说全要素生产率或其增长率下降，本身也不意味着应当怎么做。就投资而言，需要考虑的是投资的未来边际生产力和资本的机会成本。
资本的来源有一部分是投资主体的自有资金，其他部分则通过融资。如果公司分配了其全部利润再融资，利润不分配或者不全部分配的话也可以考虑虚拟分配和虚拟融资，对其他生产者也这样假定，那么社会融资总额和按成本价计算的资本存量恒相等(折旧在计算利润时已经处理)。这样，资本产出比上升就意味着社会融资总额与产出的比例上升。不考虑虚拟融资的话，如果实际融资与总资本的比例稳定，那么实际融资与产出的比例也会上升。就目前的情况来看，总融资或更广义流动性与社会总资本的比例不下降的可能性很大。单就货币而言，银行融资占比的变化是很重要的因素，但几年内不太可能发生很大变化。因而，在资本产出比将持续上升的情况下，货币产出比或者更广义的流动性产出比下降的可能性不大。
另一方面，如果股权债权融资比例不变并且融资与总资本比例不变，也即资产负债率不变，资本产出比的增加会导致负债与收入(GDP)的比例上升。所以资产负债率和负债收入比(或负债产出比)的不同变化是可能的。这里有三个变量，一是总资产，二是其中的负债，三是GDP。只要总资产与GDP的比例上升，就可以发生负债与总资产的比例不变甚至下降、而负债与GDP的比例上升的情况。目前的情况大致上是这样，全社会负债收入比即社会总债务与GDP的比例在上升，而负债率即负债与总资产的比例没有明显变化。
提高股权融资的比例当然可以降低负债率，可能但不一定降低负债产出比。在这个方面，适当借鉴国际经验有一定道理，但还是要更多根据具体情况考虑。特别是，由于股市融资面临其他方面的问题，社会负债率并没有多大选择空间。
剔除短期经济景气的影响，投资报酬率上升的趋势可能已经发生变化。根据韩国日本等国家的经验，高增长以后产出中利润的份额会有显著下降，在资本产出比继续上升的情况下，投资报酬率面临双重的下降压力。无论是政府还是企业，都需更加注重长期的投资报酬率。
为了更好衡量社会信贷发生总量，最好把政府负债、外汇占款也加到社会融资总量内。但有人指出外汇占款是通过基础货币进入到负债方，通过银行信贷来反映，如果再加到社会融资总量是不是有重复计算?如果简单加上外汇占款确实会有一小部分重复计算，但是按照现在的情况看大部分还是应该算进去而没有算进去的。社会融资总额是指实体经济部门从国内金融市场上获得的资金，定义本身没错。在一个封闭经济里融资方获得的资金和融出方融出的资金是相等的，但在一个开放经济里融入资金和融出资金是不一样的。一边是负债方，一边是债权方，在封闭经济体中二者的债务发生额恒相等、在开放经济体中则不等。中国资本净流出，境内单位借出去的资金和融入的资金有一个差。货币或流动性度量是从资金融出方的角度来度量，而社会融资总量则是从融入方的角度度量。需要看的是哪个指标对预测总需求更有用。这里并不是说社会融资总额这个指标应该包括外汇占款，这是个定义的问题，好比CPI应不应该包括房价，定义讲清楚就行了。但是从预测有用性的角度看，笔者倾向于使用从融出方度量融资的货币指标，理想的是一个更全面的M2再加上股票债券等。社会融资总额加政府债券和外汇占款再加一些调整，实际是一个凑合的替代品，期望有更好的度量。
三、2013年中国投资增速与货币政策
关于2013年我国投资增速粗略估计，投资占GDP的比例会比2012年上升一点，但是幅度不大。可能全年真实GDP增长8.3%左右，投资增长率9%左右或者再稍微高一点，这取决于外部经济的变化，主要是出口的情况。这里的投资增长率指年报口径按不变价格计算的固定资本形成的增长率，再加上通货膨胀率，名义投资增长率应该到10%上下。
至于2013年的货币政策，从社会认可的角度看还是低通胀目标，决策层也一直在讲反通胀，货币政策还是主要从这个角度出发。2013年一季度具体的货币政策可以直接看预测，我们看到的各机构对1年期储蓄存款利率的预测都是3.0%，没有变化。笔者也这样预测。当然在利率之外的微调是随时都会进行的。后面的政策目前还没有看到大幅度变化的理由。金融改革包括利率浮动范围放宽，可能会不断地往前走。
参考文献
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蚯蚓喂泥鳅，生态稻田产出高 篇9
泥鳅味美肉嫩，含有多种维生素和人体需要的氨基酸，在我国民间早有“水中人参”之美称。近年来， 随着泥鳅的市场需求量不断扩大，养殖效益非常显著。而食用菌也是人们餐桌上喜食可口的健康食品。推广种养结合的模式是发展生态农业的趋势之一，利用废菌棒培育蚯蚓进行稻田生态养殖泥鳅，既能提高泥鳅品质，又能降低生产成本，减少鱼药用量，还能提高水稻品质，实现双赢。
一、田地准备
1.稻田准备。稻田选择面积为3～5亩，离水源近，水质良好，还要保证是大旱不涸、大雨不涝、进排水方便、阳光充足、环境安静的稻田。大田中间为稻田种植区，水深5～8厘米，另设环槽和鱼沟，深70～80厘米。因泥鳅有逆水游动的特性，非常善逃，所以在生产中除要在进、排水口做好防逃网外，还要用钢筋或竹竿整田搭架设置网目合适的防护网，以既有效防止天敌的入侵，又不影响水稻花期受粉为原则。每年的3月份左右对稻田进行清田消毒，清田方法：先将田水排干，然后用生石灰清塘消毒，生石灰用量70～120公斤/亩（加水溶化，趁热全田泼洒）。当环槽、鱼沟注水水深达7～10厘米时，用生石灰75～150公斤/亩（加水溶化，趁热泼洒）对池水进行消毒。清田消毒后，在槽沟和稻田内均匀撒上有机肥。铺6～8厘米厚的有机肥，再铺6～10厘米厚的壤土，有机肥一定要暴晒和经无害化处理后使用。5～7天后，等有机肥发酵产生多种微生物和浮游动物虫卵时注入新水，注入的新水一定要过滤，以保证水质良好。有条件的也可在稻田内投放少量的田螺，用其改善水体环境。
2.蚯蚓池准备。蚯蚓池要选择在稻田附近的空地上或较宽的田埂上，并有树林或树木为其遮阴避光，最好是南北走向，宽1.5米左右，长8～10米。蚯蚓池要整体下挖60～70厘米，用黑色不透光塑料布铺底后，将已养有蚯蚓的食用菌废棒逐个轻轻散开，均匀地铺在蚯蚓池内，注意此操作不能伤害到废菌棒中的蚯蚓。视废菌棒料的潮湿度及时洒水增潮，使废棒菌料中始终保持充足的水分，以利于蚯蚓的繁殖和生长。因蚯蚓怕光喜阴、喜湿，除用树木遮阴避光外，还要在蚯蚓池上方用竹竿搭架铺黑色不透光塑料布建避光棚，为其避光。
二、苗种选择
1.稻种选择。水稻宜选择矮秆、抗病能力强、生长期较长的晚熟品种作为稻田的种植品种。
2.鳅苗放养。鳅苗要选择有良好信誉的正规良种场繁育的泥鳅苗，放养泥鳅的规格为5厘米以上，要求行动活泼、体质健壮、大小均匀、无伤无病无畸形。放养时间一般为水稻插秧后10天左右，待秧苗返青生长时将喂饱的泥鳅放到稻田沟槽池中。饱食下田，可提高鳅苗的抗病能力和成活率。每100平方米水面放养量为0.85万～1.00万尾。放养前将鳅苗用3%～4%食盐水浸泡5～10分钟消毒，以杀灭其体表的寄生虫和预防水霉病的发生。鳅苗下田5天后，每天泼洒的豆浆用量可增加至每 100平方米水面0.75公斤（大豆）左右，分两次泼洒，时间为上午9时、下午4时各1次。10天后，视其摄食情况递减投喂量，并逐步配合投喂规格较小的蚯蚓，以驯化泥鳅摄食习惯。还可在稻田内鱼沟旁设置5～6个诱虫灯，为泥鳅提供昆虫饵料。
3.蚯种准备。蚯蚓池要在泥鳅投放前15天左右使用。如发现废菌棒料中蚯蚓数量较少时可购买蚯蚓充实到蚯蚓池中，以增加蚯蚓繁育能力，保证蚯蚓产量。蚯蚓为雌雄同体，异体受精，4天就可产卵。据有关资料显示，一条种蚯蚓每年可产400～500条小蚯蚓。加上蚯蚓非常喜食废菌棒内的肥料，其生长和繁殖速度特别快。8～10天，蚯蚓池每平方米可产1.5公斤左右的蚯蚓，蚯蚓长到 7～8厘米时就可投喂泥鳅。一般5亩稻田配2个蚯蚓池，可基本满足泥鳅的摄食量。蚯蚓收捕方法，可实行轮捕法，以保证蚯蚓供应的连续性。先从蚓池一头开始抓捕，根据蚯蚓密度及投喂量将蚯蚓和菌料土一起取出，放在塑料布上面，在阳光照射下，蚯蚓就会向下钻，再取上面的菌料土，让其继续下钻，直到大部分蚯蚓都钻到塑料布上，可连部分菌料土和蚯蚓一起投喂泥鳅（规格稍大的蚯蚓要将蚯蚓剪成小段再进行投喂）。泥鳅将蚯蚓摄食掉，剩余的料土可做为有机肥为稻田追肥。菌料发酵土和蚯蚓的排泄物是较好的有机肥，可为水稻生长提供很好的肥料。
三、水质管理
田水以黄绿色为宜，透明度以20～25厘米为宜，酸碱度为中性或弱酸性。因前期气温较低，要定期测定水温，观察和检测水中的溶氧量和pH值。因有机肥发酵会对水质产生一定的影响，如发现异常应及时采取措施，可注入适量的新水进行调节，注水时最好采用明渠注入，让水充分曝气、增氧、增温。水稻生长中会吸附积累在植物根系表面的污染物，可以降低水体富营养化程度。田螺和泥鳅摄食田水中的稻花和残枝烂叶，对水质也有较好的调节作用。
四、饲养与日常管理
饵料投喂。泥鳅的饵料构成与水温有关，泥鳅通常在水温15℃时开始摄食，若此时开始投喂蚯蚓，要投喂规格较小的丝蚯蚓，日投喂1次，时间为下午4时，摄食量为泥鳅体重的3%。前期喂鳅苗时，要适量搭配投喂一些辅料，如鱼粉、蚕蛹、猪血（粉）等动物性饵料，将饵料和蚯蚓均匀地撒在水稻种植区和槽沟内，以后逐渐将辅料和蚯蚓投放在槽沟内的固定位置，让泥鳅养成在槽沟内定时、定点摄食的习惯，以利于观察、了解它们的摄食和生长情况。当水温达到25℃以上时，以投喂蚯蚓为主，每天投喂1次，将规格稍大的蚯蚓剪成段进行投喂，投喂量为泥鳅体重的2%左右。因为此时有机肥发酵会增加田水中养分，可培养出大量的浮游生物和虫卵，给泥鳅提供既营养又健康的饵料。泥鳅在稻田种植区活动时摄食水稻根部的虫卵和掉落到水面的成虫、稻花，可对稻田起到除草保肥、生态灭虫，进而降低农药使用量的效果。因蚯蚓（干物）含丰富氨基酸、微量元素，粗蛋白含量达66%，泥鳅非常喜食，通过泥鳅摄食蚯蚓，能使泥鳅的品质和营养价值有明显提高，还可增强泥鳅免疫力和抗病害能力，形成废菌料养蚯蚓、蚯蚓养泥鳅、泥鳅肥稻田的良性生物循环体系。
五、常见病防治
1.疾病种类。泥鳅的常见病害有车轮虫、舌杯虫、三代虫等寄生引起的疾病。细菌感染引起的赤皮病、腐鳍病、烂尾病，以及由水霉感染引起的水霉病等。
2.防治措施。鳅苗消毒，用3%食盐水浸洗鳅体5～10分钟后分点投放田中。养殖过程中每隔1个月用生石灰水（干石灰 2公斤/亩）沿环沟泼洒，用于防治泥鳅疾病、寄生虫病。如车轮虫和舌杯虫，一有发生，就要在稻田里每立方米水体泼洒0.5克硫酸铜和0.2克硫酸亚铁合剂进行防治。如果鳅体仅出现红斑点，可将癞蛤蟆切碎，放在入水口，随换新水一道流入田中，即可防治。
六、收获方法
11月份，是稻子丰收的时候，也是泥鳅营养价值最高的时候，为收稻捕鳅的良机。
1.水稻收获。在米粒失水硬化、透明的完熟期及时收获。
2.泥鳅捕捞。泥鳅捞捕以水稻收割后为宜，水温20℃时，在进水口的地方，铺上网具，利用泥鳅有逆水上游的特性，从进水口放水，待一定时间后将网具提起捕捞泥鳅，还可以采取饵料诱捕或放干槽沟水的方法起捕泥鳅。此时要顺便把田螺捡拾好，一起存放或销售。
产出绩效概念诠释 篇10
绩效管理是人力资源管理的核心, 是实现组织目标的必要手段。正确理解和定义个人绩效概念, 无论在理论上, 还是在实际操作方面, 都应该成为绩效管理中的一个关键问题。正确定义绩效的意义在于让员工掌握一个概念清晰的绩效概念, 树立追求绩效、为绩效而努力的工作观念, 用绩效的标准调整和约束自己的行为, 使员工的工作更加职业化和效率化。时至今日, 人们对绩效概念的认识仍然存在分歧。就像Bates和Holton指出的那样, “绩效是一个多维建构, 观察和测量的角度不同, 其结果也会不同”。然而, 采用何种视角定义绩效却有着非常重要的意义, 它决定着绩效标准的确定、评估指标体系的构建、不同来源结果的整合以及采用何种手段来进行绩效管理等基本问题。产出绩效作为一种最基本的绩效视角, 本文研究其定义并分析其优点和不足。
二、产出绩效概念
将绩效视为“产出”的典型是Bernarding等人的绩效定义, 他们认为绩效是“在特定的时间内, 由特定的工作职能或活动所创造的产出”。从中可以清楚地看到, 绩效实际上是被视为工作的属性而加以定义的, 职能与所进行的工作有关, 而与员工的身份无关。这种以产出为导向的绩效解释方法大多出现在实践性文献中, 一些学术性资料也采用了同样的方法。综合而言, 产出导向的绩效定义常用责任、目标、指标、关键绩效指标 (K P I) 、任务和关键成果领域等来表达绩效要求。
事实上, 产出导向的绩效评定和管理对象的方法可以追溯到泰勒时代的工作定额思想。当时, 对一线生产工人或体力劳动者来说, 其绩效就是“完成所分配的生产任务”, 以产出物的数量多寡来计算绩效的优劣是必然的逻辑。随后, 德鲁克于1954年提出了“目标管理”的思想, 使结果导向的绩效管理从一线的体力劳动者推广到了整个组织系统, 通过自上而下层层分解组织目标, 赋予组织中的每一个员工应负的责任, 从而使绩效有标准可依。其后的以K P I为核心的综合绩效管理模式, 则可以看作是对目标管理思想在绩效设定及管理领域的进一步延伸。
三、产出绩效优点与不足
产出绩效的优点主要有:
其一, 可以使员工清楚地了解到组织对他们的期望。
其二, 员工可以参与目标系统开发从而接受绩效衡量标准。
其三, 在目标被接受的前提下, 困难的、有挑战性的目标可以提高员工工作兴趣, 减少其枯燥感, 从而产生更好的绩效。
其四, 具体的绩效目标可以使“每个员工都知道组织对自己的期望”以及“每个员工都知道如何适应全局”, 从而有助于避免“活动陷阱”, 即不明白工作的目的是什么, 增强员工的自我效能感。尽管如此, 该种观点还是一种建立在工业经济工作体系上的绩效管理思想, 在知识经济体系下, 由于员工的工作方式、能力素质结构、心理需求等方面发生了很大变化, 以“产出”导向的绩效定义便显示出明显的不足之处:
其一, 作为个人的员工往往把注意力集中于自己的绩效被评价的那些方面, 从而忽略了绩效的其他方面。在这种观点下, 绩效管理只注重工作的最终业绩, 以产出为导向, 评价内容主要集中在工作的实际结果, 可能忽略了过程, 导致过于注重短期利益, 而忽视了核心能力的培养和发展。
其二, 这种定义尽管可以提供一种客观的反馈, 但不能帮助员工理解怎样通过一系列的数字描述的结果来改变自己的行为, 从而提高自己今后绩效, 即该定义缺乏绩效改进指导作用。
其三, 影响产出结果的因素是复杂的, 其中相当一部分因素虽然是客观存在的, 但却是员工个人无法改变和影响的。当员工以外的其他因素左右着产出结果时, 以结果作为评判员工绩效的主要标准显然有失公允。
其四, 当某一项任务的最终完成是多名员工共同努力的结果, 而且在完成任务的过程中, 各员工在责任和分工上存在着交叉与驰援时, 单纯以结果来考核某一名员工的绩效, 就会存在着其贡献难以与其他人的工作明确分离的困境。
其五, 很多情况下工作结果本身难以预期。有时, 员工的任务目标几乎不可能在工作开始前得到清晰明确的、一成不变的定义。而只能在进行中不断调整、修正。正如德鲁克所言, “你的任务是什么?应该是什么?你觉得怎样做才能有所贡献?在你执行任务时有什么障碍应该被排除?这些在过去认为是愚蠢可笑的问题, 到了今天, 真正需要人力资源工作者、管理者和员工一起好好讨论后, 方可做出回答!更多时候, 需要员工自己的参与才能确切界定。”
在此基础上, 学者们给出了行为绩效、能力绩效、任务绩效和关系绩效等概念。像产出绩效一样, 每种绩效视角都各有优点与不足。实际上, 组织不同的发展时期或同发展时期、不同层次的员工, 可以采用不同的绩效视角。
参考文献
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