经济数量分析

经济数量分析（共12篇）

经济数量分析 篇1

高层建筑层数多高度大, 给水系统静水压力很大, 为保证管道及配件免受损坏, 必须对给水系统进行合理的竖向分区。当前常采用的分区供水方式主要有:设水池、水泵和水箱的给水方式、下层直接供水、上层设水池、水泵和水箱的给水方式、分区并联单管给水方式、分区串联给水方式、分区并联给水方式、分区水箱减压给水方式、分区减压阀减压给水方式、分区无水箱减压给水方式等。分区无水箱减压给水方式一般是低区 (通常是地下室与裙房) 由市政管网直接供水, 中、高区由变频加压给水设备供水。此种给水方式优点有:供水可靠;水泵布置集中, 便于维护管理;不设水箱, 不占建筑上层使用面积等。以上优点使其在各类高层工业与民用建筑中得到广泛应用。作者所完成的多项高层住宅建筑给水系统中, 均采用此种供水方式。本文主要对采用此种供水方式的高层住宅给水系统竖向分区数量进行技术经济分析。

1. 相关规范对竖向分区的规定

高层建筑给水系统如何竖向分区, 《建筑给水排水设计规范》 (GB50015-2003) (2009年版) 3.3.5条有如下规定:

高层建筑生活给水系统应竖向分区, 竖向分区应压力应符合下列要求:

各分区最低卫生器具配水点处的静水压不宜大于0.45MPa;静水压大于0.35MPa的入户管 (或配水横管) , 宜设减压或调压设施;各分区最不利配水点的水压, 应满足用水水压要求。

规范对给水系统竖向分区的规定, 一是为了保证用户正常用水, 二是为了节能。正常用水主要是防止配水点水压过高引起溅水, 同时避免卫生器具因超压容易损坏。节能主要是降低系统运行耗用的电能。

2. 竖向分区供水节能原理

生活给水系统中, 首先应充分利用市政水压供水。在市政水压确定的情况下, 由市政管网直接供水的区域是确定的, 因此需要加压供水的区域也是确定的。

若加压供水区域竖向平均分为n个区, 近似认为每个区的流量为, 并将加压供水区域立管水头损失平均分配到n个区中, 则第m (1≤m≤n) 个区所需的水泵扬程为:

该区年消耗电能:

所有加压供水区域年消耗电能:

上式中, n值越大, En值越小。也就是说, 对于给定的建筑物, 在市政水压确定的情况下, 加压供水区域竖向分区数量越多, 运行过程中消耗的电能越少。这便是分区供水节能的原理所在。

3. 实际工程中竖向分区数量的确定

虽然给水系统竖向分区数量越多节能效果越好, 但是节能只是设计中需考虑的诸多因素之一, 单纯追求节能而使得分区数量过多是不现实甚至是不合理的, 因为增加分区数量, 相应会增加加压设备与给水管道, 直接增加了工程初期投资。下面通过几项工程实例分析如何同时考虑节能与造价两方面问题而合理确定分区数量。

利用竖向分区供水节能原理部分的结论, 将各项目相关数据整理计算, 得到表1、2、3的计算表格 (各数据计算步骤从略) :

由三例工程数据可以看出:

对于不同项目, 随着分区数量的增多, 年消耗电能逐渐减少, 这与分区节能的理论推导是一致的。

当水泵机组使用寿命为十年时, 水泵造价在总费用中所占比例较大, 对总费用的高低起决定作用。随着分区数量的增加, 总费用呈现逐渐增加的趋势。

当水泵机组使用寿命为二十年时, 运行电费与水泵造价对总费用高低的影响相当。随着分区数量的增加, 总费用呈现上下波动的趋势。

当竖向分区数量大于等于两个的情况下, 不管水泵使用寿命如何, 水泵造价都决定了总费用的高低。随着分区数量的增加, 总费用呈现逐渐增加的趋势。

因此, 对于高度小于100米的住宅, 当采用竖向分区给水时, 为降低总费用, 应在规范规定范围内尽量减少分区数量。加压供水部分尽量分为两个区, 只有当小区总人数过多, 分两个区造成水泵流量过大不易选型时才分为三个区。减少分区数量还可以减少水泵房面积以及系统立管数量, 其经济性是比较可观的。另外, 文中计算部分为了方便比较而将运行效率统一取值70%, 而实际中运行效率随着水泵额定流量增大而增大。分区数量的减少意味着所选取的水泵额定流量增大, 其效率相比分区数量较多时也会偏高, 将此点因素考虑在内, 减少分区数量的经济性将更加明显。当然, 减少竖向分区数量也会带来相应问题, 使得每个分区的竖向高差偏大, 需要设置更多数量的支管减压阀, 甚至需要在立管与部分支管上同时设置减压阀以满足底层用户安全用水。但总体而言, 适当减少竖向分区数量的经济性还是比较明显的。

经济数量分析 篇2

福建城市社会经济发展状况的数量分析

福建是我国经济较为发达同时又是典型的地区发展不平衡的省份之一.运用多元统计分析方法及计算机技术相结合的一体化分析技术,对福建9个城市的.社会经济发展状况进行主成分分析及聚类分析,探讨福建城市社会经济发展的特点、格局及实现均衡发展的途径.

作 者：陈琪 Chen Qi 作者单位：厦门大学经济学院,福建,厦门,361005;黎明职业大学外语系,福建,泉州,36刊 名：黎明职业大学学报英文刊名：JOURNAL OF LIMING VOCATIONAL UNIVERSITY年，卷(期)：“”(3)分类号：F299.27关键词：城市社会经济发展 主成分分析 聚类分析

当前经济的“质量与数量” 篇3

我国经济约10年为一个周期，前两个周期平均都是以两位数在增长，即10.4%、10.3%。2013年为7.6%，今年一季度是7.4%、三季度7.3%，整体看来经济呈下行趋势。

如果认真贯彻十八届三中全会决定，下大力做好经济转型的话，我们还有希望在这个10年里保持中高速发展，即7%-8%。但是，必须要处理好几个问题，一定要消除对GDP的崇拜，要提高经济发展的质量，消除GDP的水分。

多年来，GDP就代表政绩，而投资最容易拉动GDP，但这种拉动长期下来是有问题的。2009年，政府给出4万亿刺激，实际上是银行贷款增加了9.6万亿，当年达到了9.2%的增长，却带来一大堆问题。过剩的生产能力、库存的积压、环境问题增加、地方政府债务增加，然后是通货膨胀。到2011年，通胀最高达5.4%，最后是资产泡沫。当年住房销售增加、房价增长过快，这些问题都是由过度投资带来的。

所以，我们首先一定要抑制追求GDP、用过度投资追求GDP的冲动。过度投资造成GDP有水分，一是豆腐渣工程。二是一些项目建的时候有GDP，投产了却不能再产生GDP。三是一些项目投的时候有GDP，运行以后政府要贴钱，拿财政贴GDP。比如：几十个城市都建地铁，有些建成后不仅不起便民作用，反而成了财政包袱。

透视货币政策

现在货币发行周转存在一些问题。正常情况下，货币存量和GDP最高也就是1∶1，我们为什么这么高？有几点原因：

第一，我们有4万亿外汇储备，人民币不能自由兑换，4万亿美元要拿24-25万亿人民币收集来，多放出去24-25万亿人民币。

第二，地方政府的债务现在还不起，国务院有规定，要放债券等。实际上还不起怎么办？向银行借新贷还老债，这个钱没有进入实体经济。

第三，很多企业和个人手里拿着现金。

因此，看起来钱挺多，但是在很多地方钱不够。所以影子银行发展很快。影子银行的利息比正常银行高，其规模之大，据最近社科院报告为27万亿。钱的问题，也是需要政府特别关注的问题。

透视金融风险

当前金融遇到的问题，第一是大家比较担心的房地产问题，第二是地方政府的债务问题。这两部分加起来，占到银行贷款的50%-60%。如果这两部分出问题，那么影响就很大。

对于地方政府债务问题，中央出了决定，允许地方政府发债。从这几个角度讲，逐步采取主要发债，借新债还老债的办法慢慢消除，不是很短的时间能解决的。

对房地产问题，我们首先要看到中国的房地产不会崩盘，这点是肯定的。为什么？因为有两方面原因，一是我们在进行城镇化的过程中，需求在那里，城镇化的过程中，每年1100万人到城市、每年700万大学生毕业，还有相当多的家庭要改善住房。

当前来看，由于房价涨得比较快，所以出现两种情况。一种情况如北京、上海，实际需求还是潜在的，一旦房价下降马上需求释放。对于这类地区，房子还要限购、还要抑制需求，增加适合的供应。另一类就是像鄂尔多斯等地区，开发过度、供过于求。对于这类城市要取消限购，鼓励周围农民和老百姓进城买房，逐步消化存量。

根据住建部数据，消化存量大约需要20个月，现在房地产已进入了调整期。但是有一点可以肯定，那就是中国政府不会允许房地产崩盘。因为一旦房地产崩盘，带来的问题是很多的，它关系到60多个行业，钢铁、木材等等。现在房子需求减少，钢铁卖成白菜价，这种现象对国民经济有相当大的影响。

另外，现在房地产贷款在银行大概占30%，它出问题银行就要出问题。还有一点很明显，房地产价格下跌，老百姓财富就缩水。

从2000年到2013年，全国均价的年增长率是8.6%，通过两年调整期，我认为要达到三个目的：

第一，供求关系比较平衡。

第二，逐步使房价不再过快增长，就是比CPI可能高一点儿。因为劳动力价格、生产资料价格长远来看会涨，比CPI高点儿不会高太多。

第三，在这个过程里，将会出现对开发商的淘汰。有一部分实力差的开发商将被淘汰，这样房地产业会更健康。

从银行来说，也要注意风险。我问过工商银行，房地产贷款占30%左右，其中个人住房贷款占25%到26%、开发商贷款5%。个人贷款是优质贷款，一般情况下，除非他失业了或者企业破产了才会断。开发商贷款占银行房地产贷款1/4左右，工行1/5。开发商资金来源大概是这样，39%是自有资金，包括买地；31%是预交款，客户购房预付款；真正向银行贷就30%。这个数字对大开发商来说，即使房价下行，也不会有伤害，对小开发商有影响。

透视新变量

中国经济最终要想保持高速增长靠什么？不能靠房地产、靠一些传统产业，要搞创新。第一次工业革命是蒸汽机引导的机械化革命；第二次是电力引导的电气化革命；第三次工业革命是电网和互联网引导的信息革命，移动互联网、大数据、云计算、物联网等新的东西层出不穷。信息技术必然要经历变革，金融也是。在这个时候我们必须抓紧商机、抓紧信息技术在各行各业中的应用、在人民生活中的应用，不管是不是搞信息技术的，都离不开互联网。所以这个问题上，我们大家要找机会，现在传统的制造业也都在想这个问题，甚至汽车制造业也都在讲怎么转型成为信息技术引导的公司。

这个问题实际上一是如何用信息技术改造你的产业生产线，另外是如何用信息技术来联结你的有关产业。互联网最大好处是连通，能够连接与你有关的产业，消除信息不对称，减少信息不对称，让你对市场有更多的了解。另一方面，让你有更多和别人合作的机会。这种企业困难的是资金，特别是一些小微企业，但是实际上这些小微企业如果有定单，或者有一定应收账款，现在有了互联金融，应收账款和定单都可以抵押贷款，这样就可以保证现金流的正常周转，这些都是由互联网技术革命带来的新变化。

经济数量分析 篇4

关键词：中国居民消费水平,数量关系分析,统计预测

一、研究背景

改革开放以来, 随着我国经济的迅速发展, 人民的生活水平也日益提高, 同时, 居民的消费水平也在不断提升。要想维持持续稳定增长的居民消费水平, 研究居民消费水平的规律性以及预测其变化发展趋势就变得尤为重要, 这就需要研究居民消费水平与经济发展之间的数量关系。

二、理论综述

分析居民消费水平的影响因素, 可以从多个角度分析, 影响其水平高低的因素也有多种, 然而根据理论及经验, 首要应考虑的因素为经济发展, 经济发展对居民消费水平有着最主要的影响。理论上, 经济增长越多, 居民消费水平越高。

三、指标的选取和数据的说明

1.指标 (变量) 的选取。选择居民消费水平作为被解释变量Y, 国内生产总值作为解释变量X。衡量一国经济发展水平的指标可以有多种选择, 但是人均国民收入, 即国内生产总值GDP是用来衡量一国或地区经济发展水平的通用的指标, 故这里选择GDP作为解释变量X。

2.数据的收集与说明。数据来源于中国统计局数据库, 数据范围的选择为1978年-2013年该36年间的中国全体居民消费水平以及国内生产总值的数据。数据选择自1978年开始, 是考虑到我国的国情状况, 改革开放前经济波动较大, 所以选择改革开放前的数据没有较强的现实意义, 所以这里选择改革开放后的数据, 来反映经济增长对居民消费的影响及两者之间的数量关系。

四、模型的设定与估计

1.模型设定。为了分析居民消费水平Y和人均GDP的关系, 做散点图, 如下:

通过散点图可以看出, 居民消费水平Y和人均GDP之间的关系大致呈线性关系, 为了接下来研究居民消费水平与国内生产总值之间的数量关系的规律性, 建立以下简单线性回归模型:

2.参数估计。用Eviews作一元线性回归得到估计方程为:

五、模型检验

1.经济意义检验。方程中估计的变量X前的参数为0.02532, 说明国内生产总值GDP每增加一亿元, 居民消费水平平均增加0.02532元, 这与经济学理论相符合, 通过经济意义检验。

2.拟合优度和统计检验。R2=0.976432, 说明模型整体上对样本数据的拟合程度较好。此外, 由t=37.53213, 大于临界值, 通过t检验, 说明国内生产总值对居民消费水平有显著的影响。且n R2=35.151552, 大于临界值, 说明该模型存在异方差。

3.自相关检验。运用DW检验法, DW=1.0901723<dt临界值, 说明模型存在正相关, 做自相关图发现, 模型可能存在一阶自相关。对模型进行调整。

4.异方差检验。对调整后的模型进行异方差检验, 模型中不存在异方差。调整后的方程为:

六、结论与政策建议

1.结论。 (1) 居民消费水平与国内生产总值之间存在正相关关系, 表现为:国内生产总值每增加一亿元, 居民消费水平平均增加0.023783元。 (2) 国内生产总值对居民消费水平存在显著影响, 国内生产总值常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标, 它可以反映一个国家的经济发展水平。国民收入提高, 在其他因素不变的情况下, 居民购买力提高, 从而消费水平增加。

2.推论及政策建议。 (1) 改善收入分配制度, 提高居民收入水平。居民收入水平和消费倾向是决定居民消费需求的两个重要因素, 而消费倾向在很大程度上与收入分配的状况有关, 因此要扩大居民消费需求, 应目力提高城乡居民收入水平。 (2) 调整消费政策, 改善消费环境, 继续整顿和规范市场经济秩序, 加快生活基础设施建设, 尤其是要加快改造农村电网、广播电视网、邮政通讯网、信息网等消费环境, 扩大农民的消费需求。 (3) 培育消费热点, 促进消费节后和产业结构升级, 扩大居民教育消费, 在知识经济时代, 增加居民教育消费, 是提高居民消费层次和质量的关键, 增加居民信息消费, 对着国民经济和社会信息化快速推进, 信息消费渐已成为居民消费的热点之一, 要加快信息产业信息服务业发展, 扩大信息产品及网络的共给, 促进信息服务的社会化和市场化。 (4) 加强宣传教育, 转变居民消费观念, 大力倡导信用消费, 建立信用消费与保险、担保相结合, 分散和降低消费信贷风险。扩大消费信贷范围, 加快信用消费体系建设, 制定和完善与信用消费有关的法律法规, 为开展消费信贷清除障碍。

参考文献

[1]国家统计局.2010年中国统计年鉴[M].北京:中国统计出版社, 2010.

[2]王燕.应用时间序列分析[M].北京:中国人民大学出版社, 2005:82-88.

[3]易丹辉.数据分析与Eviews使用指南[M].天津:南开大学出版社.2003:96-101.

数量经济学自荐信 篇5

您好!

首先，非常感谢贵公司能够提供这个工作岗位机会。虽然我现在还是在读的数量经济专业学生，但是憧憬毕业后能在社会上开拓出自己的一片天地，实现自我人生价值。我将岳麓书院门联“唯楚有才，于斯为盛”作为自己座右铭，因为我坚信自己所学知识一定能够发挥它的热量。由于长期生活在校园，因而对自己将来的发展定位还不是十分明确。贵公司提供了这一机会，不但让我对自己将来有了一个准确的定位，同时也为我提供了一个展示自己能力的舞台。

大学四年统计学专业知识的积累及现阶段数量经济专业知识的学习使我拥有了较好的专业技能知识。经济学知识及专业统计分析使我能够对经济现象从统计分析的角度观察问题。同时，导师的教导也使我受益不小，让我明白如何深入分析问题，而父母教导我如何做人做事的道理。我坚信自己能够在这个工作岗位上发挥自己的才能并利用自己专业知识为公司提供有价值的分析及建议。

我选择贵公司及这个岗位主要有以下几点原因：1.能够给员工提供展示自己的平台，这是每位员工工作的动力。2.这个岗位富有挑战性同时也能够发挥自己的专长。3.我对公司提供的这个岗位有强烈的兴趣。4.贵公司拥有较好的企业文化。

虽然我是在校学生，可能缺乏工作经验。但我深信通过自己不懈努力会将这一空白给予弥补。“世上无难事，只怕有心人”，我一定会利用专业知识及实践将工作做好。希望贵公司能够提供这一机会。

此致

敬礼

自荐人：xxx

列表分析数量关系 篇6

表格是数学语言的一种，它的优点是简洁明了，一目了然.通过列表，我们可以将已知条件和未知关系放在一个表格中，再运用基本数量关系，就可以方便、快速并准确地列出方程.而且，用一元一次方程解决的实际问题中包含的数量一般不超出4个，学生容易下手.我们以利润问题和行程问题为例，感受一下列表分析数量关系的优势.

1利润问题

利润问题中所包含的数量主要有成本（进价），售价，利润，利润率.这四个量之间的关系是：

利润=成本×利润率=售价-成本；

售价=成本×（1+利润率）=成本+利润；

成本=售价-利润=利润÷利润率；

原价×折扣率=现价

由于利润率是以成本为基础的，它和成本的关系更密切，所以设计表格时，将利润率放在成本和利润之间，这样也更直观地表达了”成本×利润率=利润”这个数量关系.如果在一个具体问题中，商品的价格没有变化（没有打折），表格设计成2行4列即可；如果出现了变化，表格设计为3行4列.下面举两个例子.

例1一商店在某一时间以每件60元的价格卖出两件衣服，其中一件盈利25%，另一件亏损25%，卖出这两件衣服总的是盈利还是亏损，或是不盈不亏？（教材102页探究1）

分析判断两件衣服总的销售情况，就是要判断两件衣服的成本之和与售价之和的关系，所以突破点是求出这两件衣服的成本.以同样的价格售出，一件盈利，一件亏损，那么这两件衣服的成本必然一件大于60元，一件小于60元，它们是两个不同的数量，所以应该用不同的字母表示.我们不妨设盈利的那件衣服成本为x元，亏损的那件衣服成本为y元，列表如下：

第一种，将表格填满：用x，25%，60这3个量表示利润：

25%x=60-x（根据利润=成本×利润率=售价-成本）；

第二种：在已知的x，25%，60之间建立等量关系：

（1+25%）x=60（根据售价=成本×（1+利润率））.

通过列表，既能清楚地表示60，25%，以及未知数x的意义，更能快速地找出它们之间存在的等量关系，方程很自然地就产生了.这里只列举了关于x的方程，关于y的方程大家可以试一试.我们再举一个价格有变化的例子：

例2一家服装超市将某种服装按成本价提高30%后标价，然后又以9折（按标价的90%）优惠卖出，结果每件仍可获利34元.求这种服装的成本价.

分析在这个问题中，商品的销售价格出现了调整，可以设计成3行4列式表格：

这样一来，表格中的每一行都有3个数量了.此时该列方程了.由于完成表格中的第二行时，我们已经利用了数量之间的关系，现在只能从第三行的3个数量入手，建立等量关系.如果类比例1，从填满表格的角度列方程，表达利润率会出现分式方程，所以回避.我们可以从最后一行的3个量的关系着眼，列方程为：

x+34=09（1+30%）x（根据实际售价=成本+利润=原售价×折扣率）

利润问题一向是让学生感到头疼的问题，主要原因是他们缺乏生活经验，只能从教材上认识成本，售价，利润等等概念.如果他们能用表格将已知条件和未知条件各就各位，相信列方程对他们来说也就是小菜一碟了.尤其当后续学习用一元二次方程解决实际问题时，只要在表格中增加一列”销售量”就足矣！

2行程问题

学生对行程问题中包含的数量关系是非常熟悉的：

速度×时间=路程；

路程速度=时间，路程时间=速度.

在教学中，有人喜欢将行程问题细化为相遇，追及，顺（逆）风（水）等等.其实，这种划分对学生来说反而是一种折磨.如果学生能够将表格和线段示意图结合起来，不管什么样的行程问题，都能拨云见日，快速列方程.我们也举两个例子.

例3张华和李明登一座山，张华每分登高10m，并且先出发30min（分），李明每分登高15m，两人同时登上山顶.设张华登山用了xmin，如何用含x的式子表示李明登山所用时间？试用方程求x的值，由x的值能求出山高吗？如果能，山高多少？（原题见教材98页习题33综合运用第5题）

分析此问题中涉及两个运动的目标，我们可以用一条水平的线段表示登山的路程（从左到右对应从山脚到山顶），首先设计表格为3行4列（包括速度，时间，路程），并在表格中填上已知数量：

然后，借助线段示意图找出等量关系（本题由于两人都是从山脚登上山顶，所以路程相等，线段示意图略过），

最后，根据线段示意图，正确列出方程：10x=15（x-30）.

至于求山的高度，只需解出方程后，将x的值代入方程任意一边求值即可.

例4一支部队排成1200米长的队伍行军，在队尾的通讯员要与最前面的营长联系，他用6分钟时间跑步追上了营长，为了回到队尾，在追上营长的地方等待了24分钟.如果他从最前头跑步回到队尾，那么所需要的时间是多少分钟？

分析这个实际问题中包含的行程可以分为3次，可以放在一个表格中.

我们以通讯员和营长为目标.设通讯员跑步的速度为a m/min，队伍前进的速度（也即营长的速度）为b m/min，通讯员从最前头跑回队尾需要x min，列表如下：

三次运动过程的线段示意图如下：

如图1，通讯员从队尾跑步追上营长：图1通讯员追上营长

A、B分别表示队尾的通讯员和队伍最前面

的营长，C点表示6分钟后通讯员追上营长时.两段路程满足：

6a=1200+6b.①

如图2，通讯员原地等待，队伍继续原速前进：图2通讯员原地等待

A表示通讯员追上营长后原地不动（此时营长也在该处），B表示24分钟后队尾到达通讯员的位置时，营长的位置，不难得出：

24b=1200.②

如图3，通讯员从队伍最前面跑回队尾：图3通讯员跑步回到队尾

其中，点A表示通讯员和营长在一起时的位置（此后两人运动方向相反），点B、C分别表示t分钟后通讯员和营长的位置，

由图，我们可以轻易列出方程：

at+bt=1200.③

三次运动过程，得到3个方程，而这三个方程中，虽然包含了3个未知数，但当我们选择从第②个方程着手时，发现解出这3个方程并不难：

由②可得b=50，将b=50代入①，可得a=250，再将a=250，b=50代入③，得到t=4.

也即通讯员如果从队伍最前头跑回队尾，所需要的时间是4分钟.

通过这四道例题，我们可以感受到表格的威力：它既能快速理清各种数量关系，更能帮助学生从实际问题中建立方程模型，从而有效解决实际问题.当然，能用表格表达数量关系的不仅仅是利润问题和行程问题，还有工程问题，数字问题，配套问题等等.只不过针对不同的类型，表格中的数量名称要发生相应变化.例如在工程问题中，表格应包含不同对象的工作效率，工作时间，以及已完成的工作量；在配套问题中，每种配件的日产量（或所耗材料），分配的人数（或材料），各种配件当天的产量，以及配套关系是表格中需要的内容.至于其他类型的问题，在这里就不一一列举了.

学生刚开始可能会因为画表格觉得繁琐，但是当习惯成自然后，我们就可以画无形的表格，不需要边框，只是借表格的样式呈现各种数量即可，这样也达到了高效，简洁的目的.

真心希望我在教学中的这点想法能帮助学生掌握解决问题的方法！

经济数量分析 篇7

云南省是电力资源十分丰富, 水力资源可发蕴藏量为九千多万千瓦, 居全国第二位;煤炭保有储量246.5亿吨, 居全国第八位。近年来, 云南全力开拓华南电力市场, 一直是“西电东送”南线的主要输出省。同时, 在国家支持下, 云南电力已将市场拓宽到毗邻的东南亚, 逐步实现了“云电外送”。

本文对云南省GDP与原煤产量、发电量、人口数量之间的关系进行经济分析, 从技术经济学的角度评估云南电力资源的价值, 对云南省今后的电力战略规划具有现实意义。本文所涉及到的原始数据均来自云南省统计局发布的《云南省统计年鉴》, 具体数据如表1所示。

二、计量经济分析

(一) 多元线性回归

使用最直观的多元线性回归建立函数模型:

其中, el代表发电量;coal代表原煤产量;po代表人口数量;a、b、c为三个外生变量系数;d为常数项。

使用最小二乘法, 计算结果如表2所示。

根据表2可知, 方程拟合优度约为0.99, 方程对于样本拟合度良好。方程显著性检验值为191, 显著性良好。而在电力、原煤产量和人口数量中, 发电量对于GDP的影响最大, 而其他两项对于GDP影响甚微。总体来说, 该模型可以在一定程度上反映GDP和发电量、原煤产量及人口之间的关系。

由表2可以将式 (1) 写为:

(2) 式说明, 发电量每增加一万千瓦时, 将导致GDP上升5.11亿元, 每增加1万吨原煤产量, 将导致GDP上升0.147亿元, 人口每增加1万, 将导致GDP下降3.79亿元。

发电量具有边际递增的效应, 值得加大投资力度;而原煤生产具有边际递减效应, 应该适当减少生产;人口增长虽然具有边际递增效应, 但其对GDP的影响为负值, 所以需要加大力度控制其增长速度。

(二) 相关性分析

相关性分析可以考察所有的变量之间共同的相关程度, 相关系数的大小可以决定哪个变量更为重要, 相关系数的一般公式如下:

根据 (3) 式, 对GDP、年发电量、原煤产量、人口数量四个变量进行相关性分析, 结果如表3所示。

从表4的结果可以做如下分析:发电量对GDP的影响大于原煤产量和人口数量;原煤产量对GDP影响不大;原煤产量的变化会在一定程度上影响发电量, 但作用有限;本地人口数量对发电量的影响甚微。

从分析结果可以看出, 云南省的电力资源多用于出口, 且火力发电并不是主要电力供应源。此结果与线性回归分析结果一致。从可持续发展的角度来说, 适当减少原煤 (不可再生资源) 的开采应该成为一种趋势。

三、灰色系统理论

灰色理论站在系统的角度, 通过分析系统内部能量流动的方式, 对系统内部各要素的运行趋势、状态进行评估, 试图找出系统内部的规律, 从而为决策提供依据。

假设GDP、发电量、原煤产量、人口四个要素构成了一个小型灰色系统, 利用GM (1, 1) 模型和GM (1, N) 模型对这个灰色系统的运行状态进行分析

(一) GM (1, N) 模型

GM (1, N) 模型通过建立灰色系统的白化方程, 对系统各要素的运行情况进行评估。GDP作为系统的特征行为序列, 发电量 (el) 、原煤产量 (coal) 、人口数量 (po) 作为参数序列, 使用GM (1, 4) 模型进行分析, 由于原始数据比较平滑, 所以利用一次累加生成算子即可。

计算获得的白化式微分方程如下:

从 (4) 式易知, el前的系数最大, 表明发电量对系统影响最大;coal前的系数为负, 原煤开采是阻碍系统进展的因素;po前的系数很小, 表明人口数量的变化对系统影响不大。而系统的目标则是GDP增长。这个结论与计量经济学方法相吻合。

(二) GM (1, 1) 模型

由于线性回归模型T检验值不甚理想, 并且由于数据不完整, 无法使用计量经济学方法作出预测。灰色系统理论预测可以在数据量较小的情况下, 对事物发展规律作出模糊性的长期描述, 是预测领域中较为完善的一个分支, 可以用于该系统分析。

使用GM (1, 1) 模型做预测, 一次累加作为生成数, 对2011-2015年云南省的GDP、原煤产量、发电量、人口数量分别进行预测。

经过计算, 结果如表4所示。

其中, GDP估计值平均残差为69, 年发电量平均残差为16, 原煤产量平均残差为273, 人口数量平均残差为40, 基本切合实际值, 预测值可以反映未来趋势。到2015年, GDP、发电量、原煤产量将在现在的基础上翻一番, 人口数量将增加200万。

以上数据表明, 云南省的经济正处于高速发展阶段, 未来几年内, GDP增幅将达到2000年的9倍;电力产业的发展与GDP成正比, 势头稳健;原煤开采虽然也有一定的增幅, 但增幅不如其他几项明显, 说明原煤产业已经步入边际效用递减的阶段, 但依然占据着不可忽视的地位。

四、分析结果说明

通过对云南省2000-2010年GDP、原煤产量、年发电量、人口数量等数据的分析, 基本可以对云南省煤电产业的现状作出客观的评价。

(一) 电力产业是我省经济支柱产业之一

从相关性分析得出的结论看来, 发电量对GDP影响甚高;GM (1, N) 模型体现出发电量是促进GDP提高的主要动力。经济发展已经离不开电力产业所做的贡献。

数据表明, 云南省电力产业的主要销售对象并非本地居民, 而以出口为主, 主要表现在云南省人口变化对发电量的影响甚微。“西电东送”、“云电外送”等项目较好地发挥了云南产能资源丰富、发电潜力良好的优势。

(二) 火电产业进入衰退期

多元线性回归的结果表明, 原煤开采已经产生了边际递减效应;相关性分析的结论说明, 原煤开采已经不再是电力产业发展最重要的影响因素;GM (1, N) 模型证明了原煤开采对经济发展的促进作用已经越来越少。

综合以上分析, 可以说明以原煤为主的火电产业已经进入了衰退期。但由于在过去很长一段时期内, 火电是云南电力的主要组成部分, 因此原煤依然是非常重要的发电能源之一。

五、发展策略及建议

(一) 规范原煤开采, 保证市场健康有序

原煤是火电发电的重要能源, 云南是原煤储量大省, 通过数据分析, 云南省原煤产量对发电量的影响有限, 原煤开采和销售对GDP影响甚小。同时原煤作为一种燃料能源, 具有不可再生性和一定的污染性, 所以不论从经济的角度还是生态的角度, 都应该限制原煤的开采。从预测的数据来看, 原煤产量在未来几年内还将继续增长, 虽然增幅有限, 但结合原煤开采的危险性以及事故多发性, 必须采取措施规范原煤市场, 统一管理、统一调度, 既能够保证原煤开采的安全性和规范性, 又对可持续发展做出贡献。

(二) 稳定电力市场, 加速GDP增长

从数据分析可以看出, 云南省电力产业一直在为GDP增长做贡献, 并且贡献率正呈现上升趋势, 因此保证年发电量应该成为云南省战略规划中的一部分。

建立健全供电设施、投资电网发展, 加大宏观调控力度, 加大融资渠道, 在政策上给予支持, 云南电力产业可以依靠丰富的资源发展出自己的优势。

从预测的数据来看, 发电量的增幅大于原煤开采量, 这说明各种政策导向、市场导向正向着以可持续发展为中心、以绿色能源为动力的目标前进。

(三) 建设新型能源, 实现可持续发展

随着科学技术的不断提高, 水力、风能、太阳能发电已经逐渐成为云南省电力生产的主要手段。原煤产业进入衰退期表明, 火电已经不再是云南省最主要的电力生产方式, 多种形式的发电方法相互补充, 既能够适应气候变化形成的种种自然资源限制, 又能够充分利用已有的自然条件, 保证电力产业的稳定健康发展。

加大投入新型能源, 尤其是清洁能源的开发, 能够减小传统火力发电带来的环境污染, 实现可持续发展。目前来说, 由于科学技术的限制, 太阳能发电成本是火力发电的10倍之多, 而云南的太阳能资源十分丰富, 因此加大科技投入, 减少新型能源发电成本, 是促进云南电力发展的必要手段。

六、结束语

云南电力资源丰富, 发电潜力巨大。过去, 原煤开采在很大程度上保证了云南电力的发展, 但就近年来的数据分析, 原煤产业已经步入衰退期, 新兴的发电手段正逐步取代火电, 电力出口也成为云南省主要经济支柱之一。走一条可持续发展的发电道路是保证云南电力健康、稳定发展的必要措施。

参考文献

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[2].傅立.灰色系统理论及其应用[M].科学技术出版社, 1992.

[3].张超, 朱克西.基于灰色理论的云南原煤消费总量的预测[J].中国集体经济, 2011 (12) .

[4].张雪岩.中国煤电产业纵向关系及研究[D].东北财经大学, 2010.

经济数量分析 篇8

为了适应社会需求的变化, 高等院校经济类专业进行了大规模的课程调整和改革, 在开设关于市场经济的基本理论和研究方法课程的基础上, 相继开设了以计量经济学为代表的数量分析课程。1998年7月, 教育部高等学校经济学学科教学指导委员会讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的8门共同核心课程, 其中包括统计学、计量经济学两门数量分析课程。

从经济学方法论的角度看, 数量分析方法的运用既保证了经济学逻辑的一致性和理论体系的自洽性, 又保证了经济理论和典型特征事实的一致性, 使得经济学成了一门科学 (洪永淼, 2011) [1]。数量分析类课程的特点就是抛开具体的应用领域和具体内容, 既可以使用数学语言进行高度抽象的演绎推理, 又可以使用数据对经济现象进行经验分析, 具有明显的方法论、工具性特征。数量分析类课程在提高学生综合素质方面的作用不容小觑, 由于数学在应用上的极端广泛性, 在实用主义和市场经济的裹挟下, 使得数学纯粹工具论的观点广为流行, 使得数学在提高人们文化素质方面的作用被忽视, 实际上, 数学对于陶冶人的精神, 锻炼思维能力, 提升综合素质, 都具有重要的作用 (朱梧槚, 1994) [2]。英国哲学家、数学家怀特海在《教育的目的》[3]中提出:“真正有价值的教育是使学生透彻地理解一些原理, 这些原理适用于各种不同的具体事例。在随后的实践中, 这些成人将会忘记你教他们的那些特殊的细节, 但他们潜意识中的判断力会使他们想起如何将这些原理应用于当时的具体情况。”具体到数学来说, 正如日本著名教育家米山国藏所指:“作为知识的数学, 出校门不到两年可能就被遗忘了, 唯有深深铭记在头脑中的数学精神、数学思想、研究方法和着眼点等, 这些随时随地发生作用, 使他们终身受益。”[4]严格的数学训练能培养学生具备严格而精确的思维习惯, 这将对学生未来所从事的事业、生存方式和思维方法起重要作用。

因此, 对我国经济类本科专业数量分析课程设置和内容进行分析, 借鉴发达市场经济国家经济类本科专业数量分析课程设置和内容建设方面的经验, 对于改进我国经济类本科专业数量分析课程设置和内容建设, 提高人才培养质量具有重要的意义。

一、经济类本科专业数量分析课程存在的问题和不足。

由于高等学校在课程体系构建和改革中的自主权和话语权有限, 极大地限制了高等学校在课程开发、设置方面的独立性和主动性 (包水梅, 2014) [5]。根据笔者通过网络和咨询对国内高校经济类本科专业开设数量分析课程的了解, 目前开设的数量分析类课程包括高等数学、数学分析、线性代数、高等代数、线性规划、运筹学、管理运筹学、博弈论、概率论与数理统计、统计学、计量经济学、时间序列分析、市场分析与预测、随机过程等, 在经济类专业中, 除了高等数学、线性代数和概率论与数理统计外, 计量经济学、统计学已经成为开设面最广的少数几门数量分析课程。

经济类本科专业数量分析课程可粗略地分为两大类:第一类是数理方面的理论分析方法, 主要是将现代数学方法应用于经济研究的演绎推理, 保证结论的逻辑一致性, 这些课程包括数学分析、线性代数、高等数学、高等代数、概率论、微分方程、随机过程、拓扑学、博弈论等。第二类是与数据有关的数量分析方法课程, 主要包括计量经济学、数理统计、时间序列分析等课程, 随着计算机的广泛普及和统计软件、数据信息的大量出现, 这类课程的开设对于学生数据信息处理能力和分析能力的提高大有裨益。

尽管在经济类各专业中, 人们非常重视数量分析课程的开设, 但是, 存在一些明显的问题和不足之处。根据我校开设数量分析课程多年的实践, 笔者深深感觉到经济类各本科专业数量分析课程在课程设置、课程内容、教学模式等方面存在一些亟待解决的问题, 突出表现如下。

(一) 所设置的各门课程不够合理, 内容缺乏有效的衔接。

这包括两个方面:一是大学课程和高中课程的衔接问题, 二是各门大学课程之间内容的相互衔接问题。高中数学的必修课程中包括了概率、统计等有关内容, 在选修课程中包括导数及其应用等有关内容;还有一些非常重要的内容, 在很多大学课程中重复出现, 例如:假设检验内容的处理, 在概率论数理统计、统计学、计量经济学等课程都有所涉及, 彼此内容相互重复, 但是由于课时等多方面原因, 内容讲授都不到位, 存在疏漏现象, 影响到学生对后续知识的学习。因此, 需要对经济类专业数量分析课程进行顶层设计和宏观把握, 使课程设置更合理, 内容前后衔接, 从而使学生更易于接受和学习, 完善知识结构。

(二) 课程体系缺乏梯度, 课程布局缺乏层次性, 不符合知识传授的渐进规律, 这突出表现在一些新课程的设置上。

课程之间应该按照由易到难、由浅入深的方式形成课程金字塔, 这样不仅符合学生的学习规律, 便于学生学习, 而且便于教师对内容的讲授。例如, 对金融现象和宏观经济现象进行深刻的分析, 需要使用时间序列分析, 而该门课程学习需要掌握一定的概率论和随机过程的知识, 而大多数金融专业都不开设这两门课程, 从而影响学生的学习。

(三) 课程内容缺乏应用性, 不利于培养学生的实践能力。

尽管目前经济类各专业设置了较多的数量分析课程, 但是囿于多方面的原因, 经济类本科专业中应用性强的数量分析课程不多, 开设的理论方法课程较多, 数量分析方法和经济理论的结合不够, 定性的经济理论和数量分析方法联系不够密切, 课程缺乏应用性, 一定程度上存在理论和应用脱节的现象。

因此, 根据上述分析, 需要对经济类本科专业数量分析课程和内容, 按照学科逻辑和教学逻辑, 进行顶层设计和整体考虑, 以适应经济社会发展的需要, 培养综合素质高、适应市场经济需要的人才。

二、发达市场经济国家经济类本科专业数量分析课程及内容的特点。

经济体制的市场化客观上要求高等院校培养的经济类专业人才必须能够服务于市场经济经济活动的需要, 市场经济要求必然反映到高等院校经济类本科专业的课程体系和内容上来, 因此, 发达市场经济国家高等院校经济类专业的课程体系和内容能为我们提供借鉴, 也为我们优化经济类专业数量分析类课程及内容提供参考。

国内外经济类学科设置差异很大, 概括地说, 国内经济类本科专业设置比较细, 以培养专业人才为目的, 国外综合性大学一般设经济系和管理学院, 经济类本科生教育定位为基础教育, 没有过分强调培养人才的专业性, 主要偏重于对学生进行多层次性的基础训练, 开设了很多思想性、基本分析、工具性的课程。许多世界一流大学的经济类专业, 在其教学计划的培养目标中, 都对学生应用数学统计学工具进行数量分析的能力提出明确的要求, 考虑到英美两国为世界现代经济学教学和研究水平最高的国家, 而日本是亚洲经济学教学和研究较高的国家, 囿于资料的限制, 笔者选取了美国卡内基梅隆大学、日本庆应大学和英国伦敦政治经济学院三所大学, 对它们经济类本科生数量分析课程设置和教学内容进行了梳理和分析。

卡内基梅隆大学 (1) 2013年至2014年本科生目录中, 根据学生的兴趣和要求, 设置了4个经济学方向, 分别为经济学B.A、经济学B.S、经济学和数学B.S经济学和统计学B.S, 要求学生具有建模、数据分析的能力, 对数量分析要求最低的经济学B.A来说, 在其八个课程模块中, 数量分析类课程占两个模块, 学分达到55个, 占总学分的32%, 包括微积分、多变量分析、统计推理、概率统计及应用、统计方法、回归分析、统计建模基础等课程, 其他三个方向开设的数量分析课程更多, 程度更深。

日本庆应大学经济学院为本科生开设的数量分析课程有:线性代数、微积分、统计学Ⅰ和Ⅱ、数学导论Ⅰ和Ⅱ、数据处理Ⅰ和Ⅱ、计量经济学导论、经济数学Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ, 其课程的特点就是根据学生高中数学水平的不同, 选择课程Ⅰ和Ⅱ, 并且针对学生数学水平低的问题, 一方面加强所有学生的数学学习, 另一方面为有数学恐惧的学生开设不同的课程, 使他们不必非具备高水平的数学知识才能理解经济学的基本原理和理论 (山冈道男、浅野忠克、阿部信太郎、滕飞, 2011) [6]。

英国伦敦政治经济学院经济系本科生有三个主修方向, 分别为经济学B.S、计量经济学和数理经济学B.S、经济史B.S (2) , 经济学B.S开设的数量分析课程有:数学方法、统计理论基础、计量经济学引论、计量经济学原理、高级数学方法、博弈论、运筹方法, 计量经济学和数理经济学B.S开设的数量分析课程更多、程度更深, 而经济史B.S开设的数量分析课程更少一些。

从上述分析可以看出, 国外经济类本科生数量分析课程有三个特点:第一课程种类比较多, 既有理论性较强的课程, 也有理论和应用结合密切的课程, 学生选择的范围比较广, 能够适应不同学生的要求;第二课程结构比较合理, 具有层次性, 课程之间互相衔接, 使学生能够按照由低到高, 逐步深入, 便于学生学习和掌握所学内容, 构建合理的知识结构;第三针对学生基础的不同, 开设不同程度和要求的数量分析课程, 要求学生按照兴趣的不同, 选择数学要求不同的专业。

三、经济类本科专业数量分析课程设置及内容建设的思路和建议。

自1999年以来, 我国高校连续多年扩招, 高等教育进入了大众化阶段, 高等教育外延式的发展模式引发了社会各界对人才培养质量的关注, 为此, 教育部于2012年出台了一系列政策以提高高等教育质量, 调整课程结构、改进教学内容成为提高教育质量的重要手段和举措, 由于经济学研究的数学化成为现代经济学的重要特征, 因此数量分析课程水平成为影响经济类专业本科生质量的重要因素, 根据木桶原理, 数量分析课程成为决定经济类本科生质量的最短板块, 针对目前经济类本科专业数量分析课程及内容存在的不足, 借鉴发达市场经济国家经济类本科专业数量分析课程体系和内容要求, 笔者认为应该从以下方面对经济类本科专业数量分析课程和教学内容进行调整充实。

(一) 设置多层次的数量分析必修和选修课程。

自从高等教育扩招以来, 经济类专业成为学生报考最多的专业之一, 大量学生入读经济类专业, 接受高等教育, 带来的一个问题是学生水平差别很大, 入学分数差距最高相差一百多分, 这对教学提出较高的要求, 针对学生的不同水平和要求, 设置相应的课程方案, 从而便于学生有针对性地选择适合自己的课程, 最大限度地满足学生的学习需要, 逐步提高学生的数量分析能力, 也便于教学效率的提高。在目前阶段, 可以借鉴庆应大学的方法, 设置两个层次的数量分析课程, 供数学水平不同的学生选择, 将来也可以借鉴卡内基梅隆大学的做法, 在同一个专业下设置不同的方向, 比如经济学B.A和经济学B.S。

(二) 针对不同专业的要求, 设计相应的数量分析课程和教学内容, 从而避免目前普遍存在的课程设置不合理、内容上时有重复或疏漏衔接不到位的弊端, 最大限度地提高学生的学习效率。

在经济类各专业中, 研究问题的差异性使得不同的专业对数量分析能力要求也不同, 因此, 对经济思想史、国际贸易等专业可以设置一些基础性的数量分析课程, 对数理经济学、金融工程、金融学等专业可以设置一些程度比较深的数量分析课程, 经济类各专业可以结合具体的专业要求, 开设相应数量分析课程, 进行有益的探索。上海财经大学经济学院着眼于学生数量分析能力和创新性思维的要求, 开设了《数学分析》课程, 为学生学习现代经济学和培养学生的自我学习与创新能力创造了良好的基础条件。

(三) 应用的广泛性是数量分析方法的主要特征, 开设一些数量分析应用类课程, 加强学生经济理论和数量分析方法综合应用能力的培养和提高, 避免长期以来存在的动手能力差, 理论学习和实践应用脱节的现象, 提高学生的综合素质。

经济类各专业培养的学生最终总是要面对社会、面对实际问题, 现代信息技术为开设数量分析应用类课程提供了技术支撑, 互联网、图形工具软件、虚拟真实模拟等技术手段为培养学生的应用能力提供了教学情境, 因此, 经济类各专业应结合专业的实际情况, 编写合适的教材, 以解决实际问题为主, 贴近学生的专业实际, 通过解决这些问题提高学生分析问题、解决问题的能力。

根据上述分析, 结合我国财经类高等院校的实际情况, 我们认为目前经济类本科专业数量分析类课程应该按照对数量分析方法要求的不同分成两类, 即数量分析课程Ⅰ和数量分析课程Ⅱ。数量分析课程Ⅰ适合对数量分析方法要求较低的专业, 数量分析课程Ⅱ适合对数量分析方法要求较高的专业。按照整体优化的原则, 针对不同专业对数量分析方法的要求, 科学合理地安排各类课程, 并注意课程的整体性和层次性, 不盲目追求某一门课程的自我完善。

摘要：数量分析课程对于经济类本科专业学生的专业学习和综合素质的提高具有非常重要的影响, 当前经济类本科专业数量分析课在课程设置、课程内容、教学模式等方面存在一些亟待解决的问题, 是当前教学过程中急需补上的短板。借鉴发达市场经济国家经济类专业数量分析课程设置和内容建设的经验, 按照学科逻辑和教学逻辑, 针对不同专业和学生基础的不同进行顶层设计, 设置不同层次的数量分析课程, 提高学生的数量分析能力。

关键词：经济类本科专业,数量分析,课程设置,内容建设

参考文献

[1]洪永淼著.赵西亮, 吴吉林译.高级计量经济学[M].北京:高等教育出版社, 2011:2.

[2]朱梧槚.数学文化, 数学思维与数学教育[A].严士健主编.面向21世纪的中国数学教育[C].南京:江苏教育出版社, 1994:266.

[3]怀特海著.徐汝舟译.教育的目的[M].北京:生活、读书、新知三联书店, 2002:48.

[4]米山国藏著.毛正中, 吴素华译.数学的精神、思想和方法[M].成都:四川教育出版社, 1986:100.

[5]包水梅.我国现代大学课程制度发展研究[J].现代教育管理, 2014, (7) :89-92.

大数据时代的数量经济学应用 篇9

大数据, 顾名思义就是大量的数据。在大数据的时代, 数据的量和面将会不断地扩大。数据面的扩大导致数据的多样, 而数据量的扩大则导致了数据的规模庞大。面对庞大的数据, 许多大公司首先就考虑对数据进行分析, 然后, 透过数据来预测未来的趋势。然而, 这仅仅是表面化地利用了数据, 并没有更加好地利用数据。相反, 由于过去计算能力的有限, 数据收集困难, 在经济研究上许多研究人员不得不选用过去的数据, 抽样后进行模型化分析。这种分析方法的缺点是无法准确地反映现实, 计算的结果往往和实际有些距离。然而, 在大数据时代, 在数据处理上拥有更强的力量, 在数据获取上能更及时地得到, 而在数据积累上, 拥有更庞大的资源。这对经济分析来说, 是再好不过的时代, 经济学者可利用大数据, 对经济进行最及时、最科学、最贴近现实的研究。许多学者也开始认识到数据的重要性。

未来大数据的应用将会在各个方面发挥作用, 而如何让其作用发挥得更好, 是需要各方学者共同努力才能完成的。对数据如何进行分析以及对数据如何加以利用, 将是未来各行各业关注的重点, 而数量经济学在其中必然会扮演重要的角色。通过数量经济学, 揭示大数据中的因果关系是未来关注和研究的重点。

相关文献概述

1.大数据经济的相关研究

目前, 国内外关于大数据经济的研究不多, 主要如:

李文莲等提出, 大数据拥有庞大而且实时的特点, 很多行业对大数据进行了结合, 并不断催生出新的商业模式, 通过对数据进行分析, 对于传统商业模式看法会完全颠覆, 很多传统行业受到冲击。大数据为寻找统一的商业模式创新理论提供了基础。[1]

俞立平认为, 大数据对传统经济学产生了挑战, 使传统的、寻找经济的因果关系, 扩展到对于经济发展潜在规律的探究上。利用大数据的大和大数据强大的计算能力, 完全可颠覆传统的经济学假设办法, 可更加直接实时地通过经济数据分析, 发现经济内在的变化规律。[2]

赵春雷等认为, 大数据时代的来临已无法回避, 由于云计算和大数据的共同作用, 商业组织和政府机构会面对一个全新的世界, 这是一个需要重新定义大众的时代。[3]

维克多·迈尔·舍恩伯格、肯尼斯·库克耶提出, 大数据的核心在于预测, 由于数据的庞大又有及时性, 大数据可很快地得出当前的变化趋势。[4]

2.关于挖掘数据的价值、更好地利用数据的研究

在大数据时代, 我们面临着巨大的挑战, 如何更好地挖掘数据的价值并更好地利用它, 是掌控未来的关键, 需要从数据的因果关系中把握潜在关系、释放价值, 才能在这场数据竞赛中获胜。

蔚赵春等提出, 大数据对商业银行的运作产生了巨大影响, 商业银行可通过大数据的力量, 加强自身竞争力、拓宽银行业务、提升管理和业务水平。大数据的优势在于庞大数据的多样化和及时性。[5]

赵玉晗认为, 经济数据需要对数量统计进行深入研究, 找到数据内在的规律变化, 这样才能把握住数量经济的关键, 这种数据分析是高质量、高标准的。而这样反映出经济变化间的规律, 在经济预测上更加准确和科学。[6]

关红玉提出, 数量经济学, 是通过数学的办法, 研究经济数量关系和规律的学科。数量经济学为经济学提供了非常好的分析工具, 随着国际经济发展, 关于经济的研究会越来越深入, 对这一领域的需求会越来越多, 数量经济学需要进一步发展以适应未来的需求。[7]

李贤平介绍了数量经济学的几个主要分支, 包括数理经济学、计量经济学、经济控制、经济信息和经济预测。他在经济信息和经济预测中提到, 经济数据可通过计算机建立数据库, 为经济预测和研究提供帮助。[8]

何垚指出, 数量经济学通过对数据的研究, 揭示实际经济的一般规律, 然后在实际生活中加以利用。数量经济学利用数学方法研究经济数量关系, 然后把理论经济学的基础理论, 转化为实际经济工作中的具体方案、措施、建议, 是经济理论与经济实践之间的纽带、桥梁、媒介物、转化剂。数量经济学在研究中, 由于数据的选取常常导致无法获得正确结果。[9]

李振新提出, 数量经济学可较为精确地反映经济过程, 揭示经济规律。[10]

陈星星认为, 数量经济学中的模型是关键, 并提出了模型的估计方法、函数选择和模型设计改进的问题, 并认为数量经济学在宏观经济、金融分析和实验经济学中有重要的作用。[11]

大数据时代和数量经济的研究

1.大数据时代

大数据时代来临主要是受到多方面因素的影响, 首先就是互联网和物联网的发展成为了这一时代的大前提, 而借助互联网和物联网, 数据源源不断地出现。与此同时, 人类社会的方方面面都变得可以用数据来衡量, 量变引起质变, 伴随电脑技术的发展, 分布式处理和存储技术的出现, 处理和存储大量数据的问题得以解决。这时候大数据时代就到来了。

2.大数据时代的特点

大数据的特点在很多文献中都有提及, 比较统一的定义是“4V”的特点:

(1) 海量的数据 (Volume) 。由于分布式存储技术的出现, 数据的保存容量得到次方级的扩大, 如今的大数据已经可以达到ZB的程度, 几乎把所有可以得到的数据存储下来。

(2) 多样化的数据 (Variety) 。大数据由于数据多, 获得的渠道也多, 数据格式多变, 而且数据的内容也复杂多变, 几乎涵盖了经济的方方面面。

(3) 实时的数据 (Velocity) 。大数据一般是随着产生立刻就被拿来计算, 数据基本和时间同步, 可以说价值也与时间同步。

(4) 高价值的数据 (Value) 。大量的实时数据, 只要进行挖掘地分析, 就可以加深企业公司的经济业务, 同时拓展拓宽业务的范围。可以说为许多企业带来了很大的经济利益。

3.数量经济学的研究

对数量经济学的研究可追溯到19 世纪古诺的研究, 他在一篇研究市场均衡的论文中, 首次使用了数学模型来分析问题。在西方经济学中, 数量经济学很早就被应用于经济研究, 通过建立经济计量学, 数量经济学作为一个实用的工具活跃在各个方面。而且在各期世界诺贝尔经济学奖中, 仅仅从事数量经济研究的, 或者在数量经济方向有贡献研究的就占据了一半以上。

在国外, 数量经济一直作为重要的学科, 被研究者们重视。在经济生活中, 数量经济的地位也同样重要。现代的生产环境复杂, 而且一大特点是规模化产出, 都属于大量的生产, 内部联系复杂。而数量经济学通过分析经济数据的数量关系, 可准确地观测到经济的规律, 为经济生活提供方法支持, 通过优化决策、管理和预测, 降低成本、提高生产率。

4.数量经济学的定义

对于数量经济学的定义, 概略的说是集合经济学、统计学和数学, 来研究经济数量关系, 通过数学的办法, 对统计的数据建立模型, 再加以计量验证, 为经济变量之间的相互关系提供资料, 作为经济预测和决策的依据。虽然数量经济学大部分工作在于数理统计和数学分析, 但是其目的终究是预测和决策, 其核心是模型的建立。目前, 世界上已有近百个国家依靠数量经济学来决策国家的经济方案。

大数据与数量经济学的结合

大数据的出现, 让传统的经济研究变得意义渺小, 在超强的实时大数据预测的环境下, 传统的、依靠过时的数据, 来预测经济的方法无法与它抗衡。俞立平认为, 在大数据时代, 传统的经济研究已不适合了, 比起研究经济的因果关系, 大数据更加关注数据的相互关系。[2]事实上, 在大数据分析中, 模型依旧是关键。例如, 在谷歌2009 年预测甲型H1N1 流感爆发的案例中, 除了使用的大量的数据, 还采用了大量的数学模型, 据统计高达4.5亿个。可见, 在数据分析上, 模型的需求是巨大的。而模型的设计和建立的目标, 都是探究各种因素的内部规律, 揭示其中的因果关系。

1.在大数据时代, 研究各种因果关系更加重要

施春来认为, 大数据虽然功能强大, 但是其缺点也十分明显, 就在于数据的深度不足。[12]数据的深度必须通过对数据的深度挖掘, 发现其中的因果关系。在数量经济学的研究中, 核心是模型的建立, 这一点可很好地补足大数据。同时, 数量经济学在研究经济数量上一直通过假设, 减少因素干扰来发现微小因素对经济的影响, 但是在实际经济生活中, 经济发展受到的影响因素有很多。同时, 经济有时候容易受到一些不可控的因素影响, 在受到利用或环境影响情况下, 影响扩大以至于经济走向一个无法控制的方向。这个时候, 再好的经济模型也无法解释这些现象。这时就需要依靠大数据的分析, 通过对事物之间内在的联系进行分析, 可很快发现事情的真相, 节约大量的时间。

在大数据时代, 很多人认为应关注经济的相互联系, 但是这样的研究过分依赖计算机。认为大数据可即时预测, 传统数量经济模型这种长远的预测和计划无法适应如今快速地时代。如今, 信息传递迅速, 在这个变化如此快速地时代, 制定长远的计划更加重要, 不应局限于短期。既然在如此强大能力之下, 应利用大数据, 对经济进行掌控, 如同各种生产技术达到一个稳定的状态。数量经济学在这当中需要有一个重要的位置。在当今时代, 各研究机构更要建立自己的大数据中心, 利用大数据的分析力量, 研究数量经济学。

2.大数据与数量经济学的结合

数量经济学也应进行改变。在结合中首先需要专业的计算机人才进入经济领域, 分析各种经济模型, 取出其中共性的影响因素, 建立通用的计算模型, 或建立阶段性、分段函数形式的经济模型。在大数据时代, 数量经济学可做的事情更多, 数量经济学完全可利用计算机的力量。以往研究中, 其因素选取基本上未能超过几百这个数量级, 但是在大数据时代完全可以办到。通过专业的计算机人才进行代码编辑, 上百种因素通过数据爬虫的手段, 建立因素的数据库。随后再输入模型, 可在几周甚至几天时间里就可得到模型结果。同时在模型上, 通过对各种模型分解进行大胆预测。

未来很可能需要一种人才, 即模型分解的专业人才, 是专门通过分析分解模型, 来适应计算机运算的人才。毫无疑问, 随着大数据的普及, 未来的经济模型不再是如今这种小型的数学模型, 很可能是经济模型会呈现一个很复杂的态势, 或则极其简单的公式, 同时, 夹杂计算机代码都不奇怪。对经济学来说, 出现各种经济数学公理都是可能的。同时, 由于大数据的实时特点, 经济数据模型可通过计算机, 对不同地区的环境进行专门分析后, 建立专供型的模型。

数量经济学通过利用大数据, 前景是不可估量的, 在经济规律研究上的突破会更快。但是这并不表示传统的研究没有必要, 相反这更加重要。大数据数量经济学必须建立在传统数量经济学模型之上, 如同谷歌的4.5模型一样, 需要不断地建立新的模型来分析, 最终使模型细分到可让机器学习的阶段, 通过机器的自我学习, 让经济模型的研究和发现更加迅速。

结论

1.在大数据时代, 数据因果更加重要

在大数据时代, 不应采用大数据的思维来处理经济学的问题, 不能只关注数据的联系, 数据因果更加重要。在处理经济问题上, 需要大数据的实时、快速能力, 但是在经济规划等方面, 更加需要数量经济学的分析。但数量经济学也有其缺点, 如对现实贴合度不高, 受到各种假设的约束, 而大数据可解决这一难点。

2.数量经济学与大数据结合是必然趋势

今后, 数量经济学与大数据结合是其必然的趋势, 大数据数量经济学将会成为未来的主流。大数据需要结合数量经济学, 两者相辅相成, 各自有其需要的部分。但是在结合后也必须看到, 今后发展数量经济学和大数据的融合上需要更多的人才。在数量经济上, 需要更多的研究, 不仅仅在经济学, 还需要更多数学和计算机的人才, 通过分析各种经济模型, 分解处理取出模型中共通部分。同时, 要在经济因素添加中考虑模型的可用性, 根据情况选择模型等。复杂度不仅仅在计算机的设计中, 更多在于模型的设计, 对现实世界规律的探究, 会越来越深入。

参考文献

[1]李文莲, 夏健明.基于“大数据”的商业模式创新[J].中国工业经济, 2013 (5) :83-95.

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浅析数量经济学在我国的发展 篇10

单纯的经济学只是停留在是什么, 为什么的基础之上, 一旦让它们脱离理论来指导经济运行的话, 就会显得苍白无力。随着经济的发展, 这些经济变量之间的变动关系都必须通过一定数量关系表达出来。只有通过这种量化关系, 经济学对现实社会经济的运行才具有可靠地指导作用, 才能制定出相应的可靠计划和政策。

孙冶方 (1959) 意识到, 经济学研究必须进行定量研究, 且亲自带队和经济学家前往前苏联进行社会主义国家应用经济学的研究与考察, 回国后, 在1960年中国社科院成立了经济数学小组, 开始对投入产出原理、社会主义再生产模型与经济数学方法等方面的研究;于光远 (1965) 时任中宣部科学处处长, 那时他与数学家华罗庚商讨怎样使我国的数学家与经济学家联手, 一是要把数学方法怎样应用在经济学中, 二是要求在这个过程中要找到和提出新的数学方法。遗憾的是, 随之而来的“文化大革命”吹灭了这一设想。于光远 (1979) 任中国社科院副院长, 召集了各个学科的学者“开展数量经济研究, 成立中国数量经济研究会”座谈会。大会中提出“经济数学方法”是可以成为研究领域名称的, 但不适合作为学科名称。在最后列举的十一个名称中, 于光远最后拍板, 定名为“数量经济学”, Quantitative Economics为其英文名;马洪 (1979-1983) 任中科院院长, 马洪根据社科院同美国福特基金会的协议, 命乌家培为组长和其他四位学者赴美国访问并学习, 回国后派乌家培筹建数量经济与技术经济研究所, 中国第一家数量经济学研究机构就这样诞生了, 此后, 对数量经济学的研究与应用走上了快速发展的道路。

2 数量经济学在我国的发展概况

数量经济学这个名称是我国自己命名的, 可以说是我国所特有的。1979年中国数量经济研究会的成立标志着数量经济学在我国的建立。数量经济学旧称经济数学方法。在马克思主义经济理论指导下, 以质的分析为基础, 用数学方法和计算技术, 研究经济数量关系及其变化规律的科学。是社会主义经济科学的一个新分支。数量经济学是根据经济理论在质的分析基础上, 利用数学方法和计算技术研究经济数量关系及其变化规律性的经济学科。

2.1 研究对象

研究经济数量关系及其变化规律性。通过经济数学模型来研究经济数量关系, 是数量经济学的特征。数量经济学在经济科学体系中的地位, 相当于数学在所有科学中的地位。由于它以特有的经济数学模型方法专门研究经济数量关系, 从而为其他经济学科的深化提供了一般的分析方法和方法论。在这个意义上, 数量经济学是一门方法论学科, 另外有人认为, 数量经济学是研究经济数量关系的计量的学科, 或是研究组织管理的方法和技术的学科。还有一种观点把数量经济学看作马克思主义经济学的数理学派, 不认为它是一门学科, 理由是质与量的不可分割性使它没有单独的研究对象了, 它包括许多学科, 如“计量经济学、数理经济学、经济计划学和经济统计学等学科”。

明显, 这两种观点对学科的性质理解存在很大差别。前者定义数量经济学为一门学科, 把研究的对象指定为在马克思主义经济理论指导下的社会主义经济学的数与量的方面。但后者把数量经济学界定为在马克思主义经济理论的一个学派, 即使定义为了数理学派, 但其也包含了经营决策学、经济计划学等应用型学派, 所以其既有理论学派, 又有应用学派。

2.2 理论基础

理论经济学是数量经济学的基础。理论经济学的发展状况对数量经济学的发展有很大的影响。而数量经济学的出现, 使理论经济学揭示的一般规律具体化、数量化, 取得经验形式, 得以在实际经济工作中加以利用, 而且不同的理论观点通过数量经济学可以验证它反映实际的程度。数量经济学从量的方面把理论经济学的基础理论转化为实际经济工作中的具体方案、措施、建议等等, 是经济理论与经济实践之间的纽带、桥梁、媒介物、转化剂。

数量经济学的方法主要是经济数学模型方法, 包括经济系统分析、经济计量分析、投入产出分析、费用效益分析、最优规划分析 (见最优分析) 、电子计算机模拟等等。在研究和使用这些经济数量分析方法时, 应遵守一系列原理和原则, 如量的分析要以质的分析为前提, 生产技术联系要与社会经济联系相统一, 对数学和电子计算机的作用要有正确的评价等等。唯物辩证法是数量经济学的方法论最一般的基础, 对完善和发展数量经济学的研究方法, 至关重要。系统论、控制论、信息论和现代数学等20世纪40年代兴起的科学方法论, 也是数量经济学方法论的基础。依据上述两个层次的基础, 数量经济学建立了自己的方法论, 即经济数学模型方法及其原理的总和。

2.3 研究中存在的问题

上面论述我们可以知道, 数量经济学包含了计量经济学、数理经济学, 是量化了的经济学。因此可以通过研究当前计量经济学与数理经济学中存在的问题来研究数量经济学中存在的问题。

我们先来讨论计量经济学在当前研究中存在的问题, 首先是其学者在这方面理论功底的欠缺。计量经济学在研究事物内在作用机理时需要深奥广泛的经济学知识和其它学科的相关知识, 但在立功主义的驱动下越来越多的学者开始撰写计量分析的文章。由于其缺少理论功底致使这类文章的模型就发生了偏离, 表现颇为普通。其次是计量文章的空洞性, 只注重了文章中数据的处理与分析而对结果的处理显得略微次要, 本末倒置。应该着重对模型中干扰因子的剖析, 对引起理论与现实不一致的因素进行分析。而现在国内的这类文章只是对文中的数据进行实证分析, 对得到的结果草草了事。最后是热衷于用软件做数据的计算估计, 而忽略对之前的假设进行确认。现在的一些学者经常在没有得到不被推翻的假设之前, 就开始了数据的相关性分析, 并且也得到了相关或不相关的结论。还有就是对数据的选取很随意, 或是不断地变化检验方法直到得到自己想要的结果, 而不去反思数据的适用性以及模型中可能存在的缺陷。其实在软件上把数据调来调去很容易, 得出结果是什么就说什么就行。也正是人们热衷于这类软件文章, 致使这类文章得到的结论千奇百怪。

对于数理经济学, 其过多的是照搬西方的研究成果。直接照搬西方提出的数理模型, 导致我们的一些数理模型缺乏实质性的创新。更为严重的是没弄清楚西方主流经济学中的假设前提和思维方式缺乏理解的情况下, 对其进行本土化应用, 扭曲了其模型的真正含义。

2.4 发展前景

数量经济学这门侧重于数理模型的学科, 将会在与经济学的结合中不断发展。一方面鉴于数量经济学在研究经济方面提供了很好的分析工具。随着数量经济学的发展, 该学科需要专门的人才进行方法论与实际应用发面的研究;另一方面随着社会的发展, 在对经济的研究中更加注重量化分析, 在社会高需求的作用下更加高级数的数量经济学将会成为主流, 更多的人才将会涌入这一学科及领域。但是数量经济学必须与时俱进、必须进行创新、必须与我国实际相结合, 这就需要我们不断努力。一方面借鉴国外现有的理论及模型, 一方面要寻求与中国特色社会主义理论相适应的经济理论, 为我国的社会发展做贡献。

参考文献

[1]关红玉.数量经济学的尴尬[J].中国统计, 2012 (4) :18-19.

经济数量分析 篇11

本文对住宅服务品质的定义与之有所区别，在文中指居住者对住宅存量及居住环境所提供服务的满意度评价，是对所居住住宅的建筑特征、邻里特征、区位特征以及心理因素满意度评价的总和。随着居民对住宅的需求由较低层次向较高层次转变，住宅服务品质的研究将逐渐得到重视。笔者通过建立多元线性回归模型，找出影响杭州市居民住宅服务品质的主要因素，分析不同变量对其的影响，从而更好地了解居民的住宅服务品质需求。

一、住宅服务品质相关研究现状

住宅需求是人类最基本的需求之一，个人对住宅的需求是由追求最基本遮风蔽雨的生理需要慢慢提升到对住宅安全的需要，较低层次的需要逐渐满足后，则进一步产生对社会、自尊、及自我实现等较高层次的需要。因此，住宅已不仅是一个庇护遮蔽场所，住宅的区位、价格与品质，早已成为个人社会经济地位与财富的象征。国外广泛地采用模型和指标体系研究住宅品质，进行了大量的实证研究，并取得了丰硕的成果。

Goodman(1977)以美国城市低收入租赁家庭为样本，将租金压力、住宅宽敞度和邻里质量作为自变量对住宅品质进行了分步回归分析。研究结果表明，住宅品质不能用单一指标来衡量，用多指标来衡量住宅品质更合理。Zey-Ferrell等人(1977)构建的住宅品质指标包括了住宅的内部和外部状况，冷气、热气、内部管道、每个卧室人数。OLS回归分析表明，租赁住宅家庭的住宅品质比自有住宅家庭要低。而且，高学历家庭的住宅品质比低学历家庭要好。Christine c.&Marilyn J.(1994)对白人、非洲裔美国人、Hispan单亲家庭的住宅品质进行比较研究。学者分别将住宅宽敞度、经济负担、满意度作为因变量对三个细分群体的背景特征(户主年龄、教育背景等)、收入特征(家庭收入、每月支出等)、建筑特征(所有权形式、房间数、卫生间数、建筑年代等)、区位特征(邻里环境)进行回归分析。研究结果表明，结合客观指标与主观指标，白人单亲家庭享有最好的住宅品质；Hispanic单亲母亲承受更大的住宅成本压力，住宅宽敞度更低；非洲裔美国单亲家庭居住在低品质住房中的可能性是另两个细分群体的两倍，而且，她们对住房的满意度最低。Golan和LaGreca(1994)以1987年美国住宅调查数据为基础评价了城市和非城市老年住户的住宅品质。在他们的研究中，采用了美国住宅发展和城市发展部对住宅品质的定义，用建筑状况、住宅特征、家庭特征、区位特征来衡量住宅品质。他们的研究结果表明，市中心老年居住者比郊区的住宅品质要差。

二、数据的收集与模型构建

(一)数据的收集

为研究杭州市居民住宅服务品质的影响因素，笔者选取杭州市6大主城区(不包括余杭区、萧山区)585份调查问卷中居民对居住质量满意度评价作为解释变量，相关的住宅特征、心理因素为解释变量，进行回归分析。

由于国外的住宅状况和国内存在较大不同，这种选择方式比较符合杭州市的实际情况。之所以选择居住质量满意度作为解释变量，是因为住宅服务品质概念较抽象且很难量化，而且调查者较难理解，会对问卷数据准确度有所影响，而居住质量满意度指标能较好反应居民住宅服务品质状况，因此用该指标加以替代。而从住宅建筑特征、邻里特征、区位特征、心理因素角度选择住宅所有权、建筑面积、建筑状况、小区配套设施、周围配套设施、住宅宽敞度、家的归属感等因素作为因变量是在总结国内外相关文献的基础上，结合杭州市的实际情况和相关专家的意见选取的，因此较为科学合理。

(二)方法与模型

总结归纳国内外相关文献的研究方法建立多元线性回归模型：

S=alSq+a2Hc+a3Rf+a4Cf+aSAf+a6Lo+a7Er+a8Hf+a90n+a10

其中，s为居住质量满意度，sq为建筑面积，Hc为建筑状况，Rf室内设施，Cf为小区配套设施，Af为周围配套设施，Lo为住宅区位，Er为住宅宽敞度，Hf为家的归属感，On为所有权形式。采用普通最小二乘法进行回归分析，并对结果进行检验。

首先，进行方程总体显著性的方差检验(F－检验)，从表1中可知，F值为17.02，回归方程方差分析的显著性检验值为0.000，即小于0.001，说明方程是高度显著的，拒绝全部系数均为o的原假设，所以方程总体线性关系成立。再进行解释变量显著性检验(t－检验)，以决定变量是否通过显著性检验。回归结果如表2所示。可以看出一些变量的t值很小，R f变量t值－1.61，A f变量t值为1.18，Lo变量t值为0.97，不能通过显著性检验Sq,Hc,Cf,Er,Ht,On,的t值分别是172.21 212.375，577.328，164,在显著性水平a=0.1下，均通过显著性检验。

在对回归模型的检验中需要检验回归模型中误差项的独立性(D-W检验)。如果误差项不独立，那么对回归模型中的任何估计与假设所做出的结论都是不可靠的。回归模型的基本模型的D-W值为1.992＜2，说明相邻两点的残差为正相关，但是其数值非常接近于2，因此，可以认为模型中的误差项基本上是独立的，基本不存在异方差问题。

为检查变量间的多重共线性问题，采用膨胀方差因子VIF检验。表3表明，所有变量中膨胀方差因子VIF值最小的为1.19，最大的为1.81，远远小于10，从而可以拒绝变量之间的共线性假设，可以认为自变量之间共线性不是很严重。

三、结果分析

(一)模型解释变量的相关性分析

最终通过显著性检验的6个变量，包括建筑面积、建筑状况、小区配套设施、住宅宽敞度、家的归属感、所有权形式，这些变量均与居住质量满意度呈正相关关系，这些变量按属性特征可以划分为建筑特征变量(On、Sq、He)、邻里特征变量(cf)、心理因素三类(Er、Hf)。

1.所有权解释变量分析

On与S呈正相关关系，这与很多实证研究结果相一致。自有住宅具有投资价值、可规避价格上涨风险、提升居住环境品质、减少家庭流动性、有利于子女教育、增加家庭社会活动、体现个人经济地位、影响居住者认知等社会经济效益，从而使自有住宅服务品质比租赁住宅服务品质高。

2.建筑特征解释变量分析

sq与s呈正相关关系，建筑面积增加，居住舒适度增加，居住者的满意度也相应增加。从统计数据看，租赁住宅样本的平均建筑面积为46.8平方米，自有住宅样本的平均建筑面

积为83.1平方米，租赁住宅的平均建筑面积明显比自有住宅小。从这个角度分析，建筑面积的大小一定程度反应了住宅服务品质的高低，自有住宅建筑面积较大使得其住宅服务品质较高。Hc与S呈正相关关系，住宅建筑状况越好，住宅的通风采光、保养维修状况越好，住宅服务品质越高。

3.邻里特征解释变量分析

cf与S呈正相关关系，小区配套设施，如会所、游泳池、网球场、健身设施等的配套状况、小区安全状况、物业管理水平等因素直接影响了居住者的满意度评价。随着居民生活水平的提高，居住者将更加注重生活品质。

4.心理因素解释变量分析

Er与s呈正相关关系，居住者感觉住宅越宽敞，对住宅越满意，这与建筑面积和满意度呈正相关关系结论一致。但此变量是居住者的主观评价，而建筑面积是客观指标，主客观结合更能反应住宅服务品质。Hf与s呈正相关关系，家的归属感越强，居住者对住宅的满意度越高。从统计结果看，住宅租赁者认同“住宅能够给他们带来家的归属感”观点的占租赁样本的50.5％，而住宅自有者的这一比例占到86.6％，住宅自有者享受更高的住宅服务品质。

(二)误差分析

居民住宅服务品质的影响因素较为复杂，在回归结果中还存在一些不可解释的部分。原因主要有以下两点：

1.数据统计不精确

由于用居住质量满意度变量来替代住宅服务品质变量，这种衡量方法会导致一定的偏差。统计数据来自问卷调查，数据质量不仅和问卷设计有关，还和实地调查的质量有关，而且问卷调查是抽样调查而不是普查，存在样本和总体数据的离差，从而给最终结果带来偏差。

2.解释变量缺乏

住宅服务品质是一个抽象的概念，很难进行量化研究，而且影响因素很多，本文所选取的解释变量是对国外文献归纳后得出的主要影响变量。其它影响因素如家庭收入、家庭人口、户主年龄等变量都没有加以考虑，这些都会对结果产生一定影响。

四、结论

对杭州市的实证研究结果表明，住宅服务品质与所有权形式有关，杭州市自有住宅服务品质高于租赁住宅服务品质；建筑面积的增加和建筑状况的提高会增加住宅服务品质；小区配套设施状况是影响住宅服务品质的重要变量，小区配套设施越齐全，住宅服务品质越高；居住者心理感受也对住宅服务品质产生影响，住宅宽敞度和家的归属感变量均与住宅服务品质正相关。当然文本在变量选择、模型构建、数据收集以及研究范围选择方面仍存在一定缺陷，需要在进一步研究中进行补充与完善，引入更多的变量进行全面分析，以更好地了解居民住宅服务品质需求，为开发商开发更高品质的住宅，政府制定住房政策提供参考。

经济数量分析 篇12

一教育经济效益与彼得斯的远程教育与工业化的教育形式的理论之间的关系

1. 教育经济效益

教育可以造就经济的发展, 同时, 又需要经济不断地予以投入, 以创造更多、更好的条件来发展教育。而此间, 教育经济效益的形成过程是通过培养人的过程来体现的, 要尽可能做到花费最少的人力、物力和财力, 培养出尽可能多的、高质量的、多规格的、适合多种社会分工需要的人才。这就要求教育活动本身不仅要符合教育规律, 而且要符合经济规律。它所遵循的原则应是最小成本组合原则, 即必须使教育过程中的生产要素组合优化, 使教育单位的规模适度和布局合理。

2. 彼得斯的远程教育与工业化的教育形式的理论

奥托·彼得斯是远程教育与工业化教育形式的理论的先驱。他认为:要对有关远程教学系统进行教学分析, 效果最好的模型是把远程教学过程与工业化生产过程相类比。该理论是针对目标学生的需求, 将工业管理精密分工的理念套用在远程教育上, 以最少的成本满足最多学生的需要, 使远程教育达到具经济性的效果。如远程学习课程的开发如同生产过程开始之前的准备工作一样;教—学过程的有效性特点依赖于严密的计划和适当的组织;教师的功能被分成几个子功能, 由专业人员来执行, 如同装配线上的生产过程一样;只有在学生数量很大的情况下, 远程教育是经济的:相当于规模生产等等。

3. 两者的关系

通过以上分析, 我们发现“学校规模适度”和“只有在学生数量很大的情况下, 远程教育是经济的”这两者之间似乎有某种潜在的联系, 也就是说, 彼得斯的理论中的认识可以用来验证其是否符合教育经济效益规律。

二远程教育与传统函授教育中学生数量呈现的经济效益的比较

1. 远程教育中学生数量呈现的经济效益

以原电大远程学习专科升本科学生为例, 其缴纳和支出费用情况如下:

各项缴纳费用:1名学生共计2500元/年;50名学生共计125000元/年;100名学生共计250000元/年。

各项支出费用:1名学生共计9952元/年;50名学生共计81500元/年;100名学生共计154600元/年。

由此可见, 当对1名学生进行远程教育时, 不仅没有经济效益, 反而是处于亏损于其收入近4倍的不利情况;而当对50名学生进行远程教育时, 不仅摆脱了亏损, 而且有了近乎1名学生总收入近18倍的经济效益;到了对100名学生进行远程教育时, 其经济效益达到了超过1名学生总收入38倍多、50名学生总余额2倍多的较好经济效益。

2. 传统函授教育中学生数量呈现的经济效益

同样以原电大专科升本科函授学生为例, 其缴纳和支出费用情况如下:

各项缴纳费用:1名学生共计1250元/年;50名学生共计62500元/年;100名学生共计125000元/年。

各项支出费用:1名学生共计8762元/年;50名学生共计24250元/年;100名学生共计40100元/年。

由此也明显可见, 当对1名学生进行函授教育时, 不仅没有经济效益, 反而是处于亏损于其收入6倍多的不利情况;而当对50名学生进行函授教育时, 不仅摆脱了亏损, 而且有了近乎1名学生总收入30倍多的经济效益;到了对100名学生进行函授教育时, 其经济效益达到了近1名学生总收入68倍多、50名学生总余额2倍多的较好经济效益。

3. 比较结论

远程教育中经济效益明显高于传统函授教育。彼得斯认为:只有在学生数量很大的情况下, 远程教育是经济的。这是符合教育经济效益规律中的“学校规模适度”原则的。但我们知道, 在以上的学生数量分析中, 限额是100人, 如果超出了这个限度, 那么面授组织的效果就会较差, 在远程教育中采取的其他方式, 如电话通讯、网络互动等, 在面授教育中就不存在了, 而这正是保证教学质量的关键所在。

远程教育可以通过现代化多媒体的很多互动方式来弥补函授教育中由于面授组班教学的局限性, 从而获取更高的经济效益。当然, 远程的概念不单是地理上的距离, 也是指人与人之间的分离、功能上的分离和过程上的分离。当学习教材标准化模式生产时, 人们所看重的不会是课程、学习者的个别化, 这是其弊所在。希望随着人们价值观的改变, 远程教育也能作出顺应的调整, 更加以人为本。

摘要：通过对教育经济效益与彼得斯的远程教育与工业化的教育形式这一理论之间关系的论述, 分析该工业化过程中的学生数量在远程教育与传统函授教育过程中带来的经济效益, 得出远程教育中学生数量的多少在相当条件下能够带来大于传统函授教育中学生数量多少带来的经济效益。

关键词：远程教育,学生数量,经济效益

参考文献

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