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外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析_经济学毕业论文
外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析_经济学毕业论文 外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析 摘要：中国作为发展中国家，自2002年，引进外资的规模取得了历史性的突破，首次超过美国跃居全球第一。在这种历史背景下，考察外国资本流入对中国经济增长的影响，不仅是对有关理论的一次很好的检验，而且也具有重要的现实意义。本文的目的就是从实证的角度，研究在1985—2003年这一时期外商直接投资对中国经济增长的影响。本文将外商直接投资对中国经济增长的影响分成两类：一是提高资本形成率，也就是其短期需求拉动作用对GDP 增长起着不可忽视的作用;另一方面由于其增强竞争力,其产生的技术外部性和加速溢出效应即长期供给推动作用起着更为重要的作用。从几种增长理论出发推导、构建能够区别体现这两种影响方式的宏观经济模型。 关键词：外商直接投资（FDI） GDP增长 长期影响 短期影响 问题的提出 中国加入WTO三年来，宏观经济一直发展良好，并赢得了良好的外部环境，从而使得中国整个宏观经济发展相当稳健。2002年中国GDP增长率为8％，2003年虽然受到“非典”的影响，GDP增长也达到9.1％；今年虽然实行了宏观调控，减缓经济发展，但估计今年GDP增长率也会达到9.3％—9.4％，宏观经济的增长速度位列全球第一位。同时，我们注意到另一个明显的事实，据联合国贸易与发展会议发表的《2004年世界投资报告》显示，2003年中国继续维持全球最大的外国直接投资接受国的地位，吸收外国直接投资额达到535亿美元，比2002年高出8亿美元。今年前10个月，中国的外商直接投资额已达538亿美元，同比上升了23.5%，超过了去年的全年纪录。在这种历史背景下，考察外国资本流入对中国经济增长的影响，不仅是对有关理论的一次很好的检验，而且也具有重要的现实意义。 相关理论 关于FDI 与经济增长之间关系的研究,近年来中国学者的经验研究主要有如下对立的两种观点: 第一种观点认为FDI 的流入对中国的意义,最重要的体现在创造就业和技术外溢方面,而不是GDP 的增长率方面。理由是由于外资在中国投资构成中从来都在1/ 3 以下,因此从粗略定量的角度认为中国经济增长是明显的内需主导形态。 第二种观点主要认为FDI 对GDP 的增长起了不可忽视的作用,根据世界银行研究,外资所带来的GDP 总量增长率的贡献为0. 9 个百分点,其贡献率为8. 6 % ,近年来这一贡献率已超过10 %。 理论分析 我们先就我国FDI 和GDP 的大致情况做一介绍。 自1985 年以来,我国FDI 呈逐年上涨趋势,特别是从上个世纪九十年代,我国迎来了第一个FDI涌入的高潮,在世界上创造了所谓吸引FDI 的奇迹。除了1999 年受亚洲金融危机的影响出现FDI负增长之外,其余年份均为正增长。2001 年后,中国FDI 增长率大幅上升,2002 年中国FDI 保持强劲的增长势头,仅上半年增长率便高达18 %。我国FDI 连续六年在400 亿美元上浮动,2002 年我国FDI 首次突破500 亿美元,同时超过美国成为世界FDI 的第一大接受国。2003年，我国FDI为535亿美元，继续保持增长势头。 勿需质疑的是,改革开放以来我国吸引外资对我国经济的发展起到了很大的作用,从下图可以清楚的看到近年来我国FDI 和GDP(单位:亿元) 的增长过程( FDI 的数值是由当年以美元为单位的值通过当年的平均外汇汇率换算过来的,以便统一与GDP 的单位,方便后面的分析) 。 图1 1985 - 2003 年FDI 的数额和增长过程 图2 1985 - 2003 年GDP的数额和增长过程 由我国FDI 和GDP的增长过程可见,二者基本呈现出大致同步的增长趋势。从理论上讲,外国直接投资对于一国经济的增长可以体现在以下几个方面:通过外资弥补发展中国家或地区的储蓄缺口和外汇缺口，改善投资地的原有资本存量,促进经济增长;外资带来国外使用的先进技术、设备和科学的管理方式促进一国或地区的发展;外资通过对投资地人力资源的开发为经济增长积累人力资本。总之,外资的引入对于发展中国家的经济管理体制的改革和完善以及企业管理效率的提高和交易成本的降低起了不可忽视的作用。 如何衡量这些效果呢? 我们都用GDP 这一指标来反映,因为无论是短期的需求拉动,还是长期的推动作用,对东道国经济的贡献归根到底还是反映在东道国的GDP 的增长上，所以，当我们衡量一国引进FDI对一国经济增长的影响时，应该主要考察它的GDP效果，以便从总体上进行分析。 计量模型分析 我们以中国1985～2003年的统计数据为分析的数据来源,构建线形回归模型来对FDI 对我国经济的贡献做一实证分析。 根据中国统计年鉴2003及网络资源，得到相关数据如下：（将FDI 的数值由以美元为单位的值通过当年的平均外汇汇率换算为以人民币为单位） 年份GDP（亿元）FDI（亿元）FDI（亿美元） 19858964.448. 6916.61 198610202.264. 7118.74 198711962.586. 1323.14 198814928.3118. 8831.94 198916909.2127. 7133.92 199018547.9166. 7934.87 199121617.8232. 4243.66 199226638.1606. 99110.07 199334634.41585. 41275.15 199446759.42910. 28337.67 199558478.13133. 38375.21 199667884.63469. 1417.25 199774462.63751. 71452.57 199878345.23763. 93454.63 199982067.53337. 73403.19 200089468.13370. 55407.15 200197314.83880. 09468.78 2002104790.64365.54527.43 20031169944428.61535.05 (数据资料来源: 2003年中国统计年鉴，2003年的数据通过网络查找) 由上表中GDP和FDI的数据（其中FDI为换算为人民币单位的数据）通过eviews软件得散点图如下图3所示： 由散点图可见，二者之间大致呈一元线形关系，因此，我们将试图通过简单的线性模型来看FDI 和GDP 之间所存在的关系,把FDI 当作GDP的主要影响因素，其他影响因素全部放入随机扰动项中。假定GDP和FDI之间存在如下关系： Y=α+βX+Ｕt Y—GDP X—FDI（外商直接投资） α—常数项 Ｕt— 随机扰动项 β—待定参数（FDI每增加一亿元，GDP平均增加的亿元数）。 我们利用EVIEWS软件，用最小二乘法进行回归如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/15/04 Time: 19:47 Sample: 1985 2003 Included observations: 19 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C10537.963696.9822.8504210.0111 X19.791521.37277614.417140.0000 R-squared0.924395 Mean dependent var51629.98 Adjusted R-squared0.919948 S.D. dependent var36274.34 S.E. of regression10263.26 Akaike info criterion21.40983 Sum squared resid1.79E+09 Schwarz criterion21.50924 Log likelihood-201.3934 F-statistic207.8540 Durbin-Watson stat0.417133 Prob(F-statistic)0.000000 即得模型为： Y= 10537.96 + 19.79152X t = (2.850421) (14.4171) =0.924395 =0.919948 F=207.8540 DW=0.417133 从经济意义上来说GDP随着FDI的增加而增加，所以模型的参数估计是符合经济意义的。是样本回归方程的斜率，说明年外商投资每增加一亿元，平均来说GDP将增加亿元，α是样本回归方程的截距。=0.924395且=0.919948说明样本回归直线对样本的拟合优度较高。t=14.4171查表t（0.05）=1.734 tt（0.05） n-1=18， 说明FDI对GDP影响的t值显著，F值为207.854，满足条件。但DW值DL=1.18,说明存在自相关性，故我们对上述模型进行计量经济学的检验，并进行修正，看是否能使模型方程得到改进。 1、多重共线性检验 因为在我们的模型中只涉及一个解释变量，所以不存在多重共线性。 2、异方差检验（ARCH检验） ARCH Test: F-statistic0.293012 Probability0.829698 Obs*R-squared1.092053 Probability0.778993 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/15/04 Time: 19:56 Sample(adjusted): 1988 2003 Included observations: 16 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C82647557510641401.6185050.1315 RESID^2(-1)0.2831950.3354110.8443210.4150 RESID^2(-2)-0.0840120.352731-0.2381760.8158 RESID^2(-3)0.1331240.3285370.4052030.6925 R-squared0.068253 Mean dependent var1.11E+08 Adjusted R-squared-0.164683 S.D. dependent var1.28E+08 S.E. of regression1.39E+08 Akaike info criterion40.54313 Sum squared resid2.30E+17 Schwarz criterion40.73628 Log likelihood-320.3451 F-statistic0.293012 Durbin-Watson stat1.727660 Prob(F-statistic)0.829698 由拟合的数据可知， 1.092故不拒绝原假设，模型中随机误差项不存在异方差。 3、自相关检验 DW=0.417133 在显著水平=0.05下，查表 n=19，k’=1时，DL =1.18，DU=1.401，由于d=0.417133DL=1.18，表明该模型中的随机误差序列存在一阶正自相关。修正如下： (1) Cochrane-Orcutt 迭代法 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/15/04 Time: 20:21 Sample(adjusted): 1986 2003 Included observations: 18 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 100 iterations VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C138112961.28E+090.0107810.9915 X5.3993791.9695592.7414150.0151 AR(1)0.9996600.03178331.453130.0000 R-squared0.992737 Mean dependent var54000.29 Adjusted R-squared0.991769 S.D. dependent var35779.90 S.E. of regression3246.199 Akaike info criterion19.15937 Sum squared resid1.58E+08 Schwarz criterion19.30776 Log likelihood-169.4343 F-statistic1025.135 Durbin-Watson stat0.738372 Prob(F-statistic)0.000000 Inverted AR Roots 1.00 Y = 13811295.84 + 5.39937939*X + [AR(1)=0.999659821] t = (0.010781) (2.741415) (31.45313) =0.992737 =0.991769 F=1025.135 DW=0.738372 因为在显著水平=0.05下，查表 n=18，k’=1时，DL =1.158，DU=1.391，由于DW=0.738372DL=1.158，表明修正后该模型中的误差序列仍然存在一阶正自相关。 （2）用广义差分法修正如下： 由d=0. 417133，计算出=1— =0.7914，构造差分模型并估计，得 Dependent Variable: DY Method: Least Squares Date: 12/15/04 Time: 20:13 Sample(adjusted): 1986 2003 Included observations: 18 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C6434.4562471.9532.6029850.0192 DX16.005902.6523016.0347230.0000 R-squared0.694761 Mean dependent var18322.90 Adjusted R-squared0.675683 S.D. dependent var11124.17 S.E. of regression6335.081 Akaike info criterion20.45003 Sum squared resid6.42E+08 Schwarz criterion20.54896 Log likelihood-182.0503 F-statistic36.41788 Durbin-Watson stat0.814307 Prob(F-statistic)0.000017 h(DY = 6434.456 + 16.00590 DX t = (2.602985) (6.034723) =0.694761 =0.675683 F=36.41788 DW=0.814307 DWDL=1.158 经过广义差分法修正后，DW值有所提高，但仍存在一阶正自相关。 （3）对数变换法进行修正： Dependent Variable: LY Method: Least Squares Date: 12/15/04 Time: 20:17 Sample: 1985 2003 Included observations: 19 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C7.2051320.18848938.225660.0000 LX0.4937420.02707118.238900.0000 R-squared0.951381 Mean dependent var10.54176 Adjusted R-squared0.948521 S.D. dependent var0.872174 S.E. of regression0.197887 Akaike info criterion-0.302936 Sum squared resid0.665710 Schwarz criterion-0.203521 Log likelihood4.877893 F-statistic332.6573 Durbin-Watson stat0.312529 Prob(F-statistic)0.000000 h(LY = 7.205132 + 0.493742 LX t = (38.22566) (18.23890) =0.951381 =0.948521 F=332.6573 DW=0.312529 n=19 k’=1 DL=1.18 DU=1.401 DWDL=1.18 经过对数变换法修正后，DW值没有得到提高，仍存在自相关 再在对数变换的基础上用Cochrane-Orcutt 迭代法修正得： Dependent Variable: LY Method: Least Squares Date: 12/15/04 Time: 22:46 Sample(adjusted): 1986 2003 Included observations: 18 after adjusting endpoints Convergence achieved after 10 iterations VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C13.917084.3724583.1828970.0062 LX0.1621820.0453653.5750720.0028 AR(1)0.9774130.02286842.741760.0000 R-squared0.996613 Mean dependent var10.62181 Adjusted R-squared0.996161 S.D. dependent var0.822525 S.E. of regression0.050961 Akaike info criterion-2.964513 Sum squared resid0.038955 Schwarz criterion-2.816117 Log likelihood29.68061 F-statistic2206.852 Durbin-Watson stat1.054827 Prob(F-statistic)0.000000 LY = 13.91708376 + 0.1621819657*LX + [AR(1)=0.9774130705] t = (3.182897) (3.575072) (42.74176) =0.996613 =0.996161 F=2206.852 DW=1.054827 DW虽然有所改善，但仍存在正自相关。 宏观经济分析表明，从需求方面看，经济增长取决于投资需求、消费需求、政府需求和出口需求。投资（特别是固定资产投资）对经济增长的拉动作用十分明显。而且，投资虽然在当年表现为增长的需求效应，但一旦投资形成，则可以表现为产出的供给效应。而这种效应的产生往往具有一两年的滞后性。外商直接投资作为固定资产投资来源的一个重要组成部分，其对经济增长、对外贸易的作用同样具有当年的需求效应和滞后年份的供给效应。带着这种分析，我们重新估计模型如下： Y=α+βX + β1 X（-1）+β2 X（-2）+Ｕt 其中，X（-1）表示前一年的FDI数值，X（-2）表示两年前的FDI数值。利用最小二乘法拟合结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/15/04 Time: 20:29 Sample(adjusted): 1987 2003 Included observations: 17 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C13421.683671.8073.6553330.0029 X13.596116.2082672.1900000.0474 X(-1)-6.38590810.62182-0.6012060.5580 X(-2)13.771296.3223822.1781810.0484 R-squared0.952130 Mean dependent var56576.65 Adjusted R-squared0.941083 S.D. dependent var35117.93 S.E. of regression8524.080 Akaike info criterion21.14150 Sum squared resid9.45E+08 Schwarz criterion21.33755 Log likelihood-175.7028 F-statistic86.19024 Durbin-Watson stat0.402630 Prob(F-statistic)0.000000 回归方程为： 后10703*X - 后107 Y = 13421.67689 + 13.59610703*X - 6.385907861*X(-1) + 13.77129435*X(-2) t= (3.655333) (2.190000) (-0.601206) (2.178181) =0.952130 =0.941083 F=86.19024 DW=0.402630 因为滞后一期和滞后两期对GDP的影响存在多重共线性，所以对X(-1)与X(-2)再分别进行回归。 滞后一期： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/15/04 Time: 20:34 Sample(adjusted): 1986 2003 Included observations: 18 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C12977.223704.0113.5035580.0032 X6.7856645.6681751.1971510.2498 X(-1)13.451175.7525732.3382880.0336 R-squared0.939948 Mean dependent var54000.29 Adjusted R-squared0.931941 S.D. dependent var35779.90 S.E. of regression9334.292 Akaike info criterion21.27179 Sum squared resid1.31E+09 Schwarz criterion21.42018 Log likelihood-188.4461 F-statistic117.3919 Durbin-Watson stat0.356845 Prob(F-statistic)0.000000 回归方程为： Y = 12977.21715 + 6.785663836*X + 13.45116989*X(-1) t= (3.503558) (1.197151) (2.338288) =0.939948 =0.931941 F=117.3919 DW=0.356845 因为t=1.197151t（0.05）=2.101所以引入上一年的FDI后，t不显著。 剔除x(-1)后对滞后二期进行回归： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/15/04 Time: 20:38 Sample(adjusted): 1987 2003 Included observations: 17 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C13763.013543.9523.8835210.0017 X10.342042.9706813.4813690.0037 X(-2)10.472373.0681523.4132500.0042 R-squared0.950799 Mean dependent var56576.65 Adjusted R-squared0.943771 S.D. dependent var35117.93 S.E. of regression8327.416 Akaike info criterion21.05128 Sum squared resid9.71E+08 Schwarz criterion21.19832 Log likelihood-175.9359 F-statistic135.2746 Durbin-Watson stat0.295184 Prob(F-statistic)0.000000 Y= 后1013763.01236 + 10.34203689*X + 10.47237056*X(-2) t= (3.883521) (3.481369) (3.413250) = 0.950799 =0.943771 F=135.2746 DW=0.295184 回归结果得、、F和t统计量都较显著，可见，滞后两年对GDP影响较显著，但在0.05显著性水平下,n=17 k’=2 DL=1.015 DU=1.536 DW 1.015=DL,存在一阶正自相关.用迭代法修正自相关性如下: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/15/04 Time: 21:15 Sample(adjusted): 1988 2003 Included observations: 16 after adjusting endpoints Convergence achieved after 7 iterations VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-6663.58212264.87-0.5433060.5969 X5.1534150.9990675.1582250.0002 X(-2)4.2552110.9894064.3007720.0010 AR(1)1.1008960.02731340.306340.0000 R-squared0.998063 Mean dependent var59365.04 Adjusted R-squared0.997579 S.D. dependent var34270.97 S.E. of regression1686.333 Akaike info criterion17.91082 Sum squared resid34124612 Schwarz criterion18.10396 Log likelihood-139.2865 F-statistic2061.077 Durbin-Watson stat2.351856 Prob(F-statistic)0.000000 Y = -6663.581658 + 5.15341482*X + 4.255211013*X(-2) + [AR(1)=1.100895816] t= (-0.543306) (5.158225) (4.300772) （40.30634） =0.998063 =0.997579 F=2061.077 DW=2.351856 由以上回归结果可知,经过迭代法修正以后,DW值有了明显的改善，在0.05显著性水平下,n=16 k’=2查表可知， DL=0.982 DU=1.539 DU DW4-DU=2.461, 不再存在自相关。 另外，将此模型经对数变换分析弹性得： Sample(adjusted): 1988 2003 Included observations: 16 after adjusting endpoints Convergence achieved after 16 iterations VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C12.609755.3514692.3563160.0363 LX0.1335410.0295224.5233820.0007 LX(-2)0.1361690.0281844.8314070.0004 AR(1)0.9808550.02846334.460680.0000 R-squared0.998361 Mean dependent var10.78579 Adjusted R-squared0.997952 S.D. dependent var0.712574 S.E. of regression0.032248 Akaike info criterion-3.818377 Sum squared resid0.012480 Schwarz criterion-3.625230 Log likelihood34.54702 F-statistic2437.257 Durbin-Watson stat2.027302 Prob(F-statistic)0.000000 回归方程如下： LY = 12.60975314 + 0.1335408346*LX + 0.1361689247*LX(-2) +[AR(1)=0.9808550544] t= (2.356316) (4.523382) (4.831407) （34.46068） =0.998361 =0.997952 F=2437.257 DW=2.027302 、、F和t统计量都较显著，在显著水平=0.05下，查表 n=18，k’=1时，DL =1.158，DU=1.391 DUDW4-DU=2.461,无自相关。 拟合结果： 我们进行了一系列检验和修正后的最终结果如下： Y = -6663.581658 + 5.15341482*X + 4.255211013*X(-2) + [AR(1)=1.100895816] t= (-0.543306) (5.158225) (4.300772) （40.30634） =0.998063 =0.997579 F=2061.077 DW=2.351856 LY = 12.60975314 + 0.1335408346*LX + 0.1361689247*LX(-2) +[AR(1)=0.9808550544] t= (2.356316) (4.523382) (4.831407) （34.46068） =0.998361 =0.997952 F=2437.257 DW=2.027302 、、F和t统计量都得到了进一步改善，并且在0.05的显著性水平下DUDW4-DU=2.272,无自相关。 上述计量经济模型的各个参数检验值均符合要求，说明方程的解释功能较强。线性的计量模型表明，每增加1亿元FDI，可以在当年平均带来5.15341482亿元的需求效应，在第三年平均带来4.255211013亿元GDP增长的供给效应。而对数型的计量模型则从弹性的角度做出解释，即FDI每增加1%可以在当年平均带来0.1335408346%GDP增长的需求效应，并且在第三年平均带来0.1361689247%GDP增长的供给效应。 在上述模型的拟合过程中，滞后一年的影响之所以不够显著是因为FDI 进入中国后,通过其所提供的需求拉动对当年GDP 做出贡献后,进入了一个初步发展的时期,其供给效应还没有开始发挥作用,所以对下一年的GDP 贡献还不是很明显；经过两年的发展,其供给效应开始发挥作用, 因此在第三年对GDP 做出了较大的贡献,所以滞后两年的FDI 系数相当显著。而三年以后，FDI所带来的影响已逐渐减弱。有鉴于此，我们可以得出FDI对我国GDP的影响体现为短期影响和长期的影响，其影响的滞后周期大概为两年。前者主要指FDI 在进入当年因为进行投资而给东道国经济带来的新的需求,以此来拉动当年经济的发展,这是短期效果;后者主要指FDI 在完成投资建设后,其生产的产品、先进的技术、以及人才培养等方面在较长时间内给东道国经济带来的推动作用,这是长期的效果。 从实践中可以看出,短期效应主要反映在FDI 当年进入中国，因投资需求对我国各有关行业产生的需求拉动作用。比如外国企业进入中国在进行投资建设时,就会形成对有关行业(如建筑建材业、生产资料制造业) 的需求,也就通过这种创造的需求对中国当年的GDP 起到了拉动作用。由于FDI 具有明显的溢出效应,它对经济增长的贡献不仅表现在直接创造需求并拉动经济增长,还可以通过外国直接投资在国内经过一两年造成供给来推动经济增长。 综上所述,FDI 对我国经济的贡献是显著的,无论是当年的需求拉动的贡献,还是后来供给效应的贡献,都大大促进了我国经济的发展。 结论 从以上的分析可以看出, FDI不仅在短期拉动需求，刺激经济发展；并且在长期内还能产生积极的溢出效应，对于我国经济的高速稳定的发展起了重要的推动作用。 2003年中国居民储蓄年度余额接近11万亿，似乎中国人民的资金已经远远超过中国的投资需求，因此有人认为再过度的引入国外资金将造成国内资源的浪费。这种说法，其实是不了解中国引进外资的背景。所谓中国资金短缺现象已经不存在，因而不需要更多外资的说法，是不了解中国引进外资的背景。事实上，解决资金缺口并不是中国引进外资的根本目的，外资对中国经济最大的贡献也不在于解决了资金缺口，而在于推动制度变革和体制创新。目前中国经济需要解决的主要问题仍然是制度转轨，经验证明，这光靠内生力量是远远不够的，必须通过引进外资从而引进外部的改革推动力。 纵观国内各行业，可以发现，外资进入越深的行业，制度建设越好，行业管理也越规范；相反，对外资限制越多、管理越谨慎的行业，问题也越多。 此外，我国国内融资渠道不畅,高储蓄并未转化为高投资,尽管银行拥有大量存款,但由于信贷信用问题以及投资者对整个经济前景的不看好,从银行流出搞建设和生产的国内资金是相当有限的。目前我国国有企业改革不仅需要资金,而且需要新机制、新技术和新的管理技能。而国内资金并不能解决这个问题,引进外商直接投资就可以很好地解决这个问题,这也就是我们所提到的FDI 的溢出效应比起它的融资作用更为重要。 我们应该进一步提高利用FDI 的质量,促进经济增长方式的转变,注重技术水平的变革,产业结构的升级和产业组织的变化,制定适合开放环境的中长期产业和技术发展战略。利用外商直接投资带动本国产业的发展和企业的改制,以及人力资本的开发和研发项目的开展,让FDI 的正向溢出效应尽可能地发挥出来。 中国是一个需要相对独立的经济体系，既然要有自主性，就要对发展外资重新考虑。过去吸引外资政策的成绩要肯定，但发展到了一个新的阶段，需要根据形势有所变化。目前吸引外资政策中需要注意的问题有很多，比如内资、外资的公平待遇问题：外资在中国市场的行业垄断问题等。特别需要注意的是，中国目前吸引了大量的FDI，这些资本目前把大部分的利润都转化成了再投资，所以对国际收支的影响还不算很大。如果外资企业把更多的利润向外转移，国际收支平衡会面临持续的巨人压力。为了偿还外资要求的利润回报，必须有大量的贸易顺差弥补。贸易顺差、经常项目逆差是殖民地半殖民地国家的典型特征，干活的目的就是为了还外债。中国在制定吸引外资的总体战略时，要充分考虑到FDI对中国经济增长可持续性的影响。 参考文献： 赵晋平 利用外资与中国经济增长 北京 人民出版社 2001 孙舒平.FDI对中国经济的影响 西安财经学院学报，2004，第2期 2003年中国统计年鉴 姜葳 中国FDI现状及FDI对中国经济的影响 世界经济情况 2003，第13期 钱盈 我国引进外商直接投资的再思考 世界经济情况 2003，第23期 其他通过网络资源
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外商直接投资在我国国内进行产业转移的分析_经济学毕业论文范文
外商直接投资在我国国内进行产业转移的分析_经济学毕业论文范文 摘要：本文首先分析的外商直接投资在国内产业转移的一般，进而对外商直接投资在国内产业转移的现状进行了，最后以江西为例分析其承接产业转移的辐射效应。 关键词：外商直接投资国内产业转移 1国内产业转移的一般规律 产业转移是在市场条件下的行为。决定产业转移的主要因素不是政府的意志，而是利益的诱导。随着经济，市场供给、需求以及国际、国内分工结构也会随之发生变化，进而导致区域资源结构优势的动态变化。企业为了回避经营风险及寻求利益最大化，必然进行生产的空间转换。国内产业转移有其一般的特点，但也有不同于国际产业转移的特殊性，主要体现在以下几个方面： 1.1一国内地区发展不平衡问题的特征和发生的原因与国际区域之间发展不平衡有很大的差异，除了地理环境的因素外，地区发展不平衡进而导致的欠发达问题，相当一部分是由于发展政策的取向所致。 1.2国际产业转移在形式上常常表现为企业战略性的对外扩张行为，如持续的跨国或跨区域的投资和贸易活动。但是，和个别、零散的企业跨区域投资和贸易行为不同，产业转移一般表现为同属于某一产业或某几个产业的多数企业都有寻求空间转换的意愿和行为，向区域外发展以寻求利益最大化。国内产业转移的表现亦如此，随着国内地区间的市场壁垒不断的被打破，要素的流动变得通畅起来，国内区域的产业结构调整也越来越多的采取产业转移的方式进行。 1.3政府在处理国内产业地区转移的过程中能够充分发挥调控作用，避免市场自发调节的弊端，这是国内产业转移所不同于国际产业转移的特点之一，政府自主性更大。例如，美国在开发西南部的过程中，政府的作用可见一斑。第二次世界大战以后，从罗斯福总统“新政”开始，美国政府对经济的干预有了巨大变化。联邦政府为了促进全国区域经济发展的均衡化，从财政支出、信贷、税收、基础设施、培训人才等方面对西南地区给予大力的支持。 2国内产业转移在我国的现状 改革开放20多年来，我国经济得到快速发展。东部一些沿海城市，由于新的产业的引入及生产要素成本上升等原因，将一些传统产业及劳动密集型产业转移到中西部地区，形成了我国国内产业转移的雏形，其现状为： 2.1转移的地区看，移出地区主要集中在珠江三角洲、长三角洲以及环渤海等沿海地区，具体来说包括广州、深圳、珠海、上海、南京、苏州、杭州、北京、天津、青岛、福建等城市。移入地区主要集中在中部地区和西部地区，具体来说主要集中在湖北、湖南、河南、山西、江西、安徽、重庆、四川、云南、广西、陕西等省市。我国沿海地区的企业已经奏响了“西进”序曲，行业性和区域性的产业转移已露头角。从1996年初开始正式实施的纺织业东锭西移已启动7个项目，共计26万锭，1997年完成24万锭。上海市在1995年就作出了将2000家国有企业转移到西部的规划，当年就实施了43项。江苏也明确提出，要在产业升级转型中把闲置的设备转移出去。 2.2从转移的方式看，东部向西部进行产业转移的方式主要有通过政府及市场作用而进行的经济交流与合作、东部和西部地区合作建厂以及共建科技园等方式。 2.3从转移的行业来看，主要是一些传统处于衰退的行业如纺织、化土、橡胶等，以及一些低盈利、高物耗和高能耗、劳动力密集产业。20世纪90年代初沿海地区开始将一些低盈利、高物耗和高能耗、劳动力密集型产业向低成本的地区转移，以减轻成本压力。例如，沿海的粗纺业，几乎全行业亏损，不得不向西部迁移。广东的甘蔗种植和蔗糖加工也因企业成本上升而萎缩，蔗糖业向广西和云南转移。 3以江西为例分析其承接产业转移 江西位于中部地区，产业梯度在全国处于低梯度地位。 江西应该抓住我国东部沿海发达地区产业结构调整的机会，积极地、有选择地承接产业转移，以最低的成本缩小与发达地区的差距，以最快的速度赶上发达地区。江西省在中国区域经济格局中具有独特的区位优势，东南部紧邻珠江三角洲，东北部紧邻长江三角洲，正处在长珠闽的辐射交叉点上，是目前产业转移的重要地区。早在2001年，江西省委、省政府就作出以化为核心、以大开放为主战略以及把江西建设成为沿海发达地区的产业梯度转移基地、优质农产品供应基地、劳动力输出基地和休闲的后花园即“三个基地，一个后花园”的战略定位。2003年，省委、省政府又出台一个重大战略决策，进一步接轨长江三角洲、珠江三角洲、闽东南三角区，实现经济一体化，在互动中寻求加快发展的战略空间和全新动力。主动接轨长珠闽，对加快经济发展具有非常强劲的带动、引领、辐射作用，主要体现在：
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农民收入影响因素分析_经济学毕业论文范文
农民收入影响因素分析_经济学毕业论文范文 农民收入影响因素分析 关键词: 农村家庭人均纯收入 农产品收购价格指数 农作物播种面积 财政用于农业的支出 一、引言： 中国现阶段农民的收入水平非常低，这表现在农民作为一个整体所取得的收入刚够维持生存所需要的水平，且从发展来看增长缓慢，与城市居民收入的差距呈扩大状。我国农民收人的增加明显减缓，由此引发了一系列严重的社会经济矛盾：农民对农业投资的积极性降低，农业的基础地位减弱。严重影响农民购买力的稳步提高，不利于农村市场的开拓。 对于农民收人增加减缓这一社会经济现象，增加农民收人是我国社会经济发展在特定发展阶段遇到的一个大问题，也是党中央高度重视和社会普遍关注的大问题。对于这一问题的认识和理解，具有十分重大的理论意义和现实意义。 二、模型的建立和分析 （一）农民收入增长的趋势分析 农民收入实际增长经历了几个阶段。我国经济体制改革是从农村开始，1978年联产承包责任制实施，极大调动农民生产积极性，又加上大幅度提高农产品价格等一系列利农政策的出台，使得农民收入再上新台阶，1978～1985年间总增长1.33倍。随着中国经济改革从农村转向城市，农民收入增长开始逐渐放缓，由于经济过热，中国经济转入治理整顿，乡镇企业吸纳农村剩余劳动力能力急剧下降，进城农民纷纷返乡，非农收入大幅度下降。剔除价格因素后，农民实际收入1988、1989年分别下降0.61%、6.3%。90年代初期，由于卖粮难问题的出现，农民收入增长低于产量增长。之后，敞开按保护价收购农民粮食的政策实施，极大的调动农民生产积极性，在连年创高产的同时，农民收入大幅度增加。然而从1997年开始,到2003年，全国农民人均纯收人的增幅已连续7年没有一年超过5%，最高的年份增长4.8%，最低的年份只增长了2. 1%,仅相当于同期城镇居民收人年均增长幅度的一半。 因素的选择 影响农民收入增长的因素很多，我们选择了农产品收购价格指数、农作物播种面积、农业生产物质条件以及国家财政用于农业的支出。 农产品收购价格指数可以看作是提高农业生产积极性的一个重要因素。农作物播种面积增加，无疑是增加农民农业收入总额的一个重要方面，在农村人口总数一定的条件下，对提高农民人均收入起着非常重要的作用。农业生产物质条件是农业生产的物质保证,我们选取其中有代表性的农村用电量为代表.国家财政用于农业的支出，特别是对农业的科技支出，调动地方财政和农民自身等各方面对农业投入的积极性。 至于以上因素是否对农民收入具有显著影响，还需我们进一步用模型来检验。 模型的建立 使用多元线性回归模型：Y =C+C2X2+C3X3+C4X4+C5X5 其中 Y代表农村家庭人均纯收入（元／人） X2代表农产品收购价格指数 X3代表农作物播种面积（千公顷） X4代表农村用电量(亿千瓦时) X5代表财政用于农业的支出(亿元) 数据如下： YX2X3X4X5 1983309.8104.4143993428.11.81 1984355.31041442214642.18 1985397.69108.6143626508.91.95 1986423.8106.4144204586.72.7 1987462.6112144957658.82.28 1988544.91231448667122.39 1989601.5115146554790.52.48 1990686.3197.4148363844.53.11 1991708.698149586963.22.93 1992784103.41490081106.93 1993921.6113.41477411244.83 19941221139.91482411473.73 19951577.74119.91498791655.53 19961926.1104.21523811676.54.94 19972090.195.51539691980.15.48 19982162921557062042.19.14 19992210.387.81563732173.49.13 20002253.4296.41563002421.39.78 20012366.4103.11557082610.110.28 20022475.6399.71546362993.49.88 20032622.24104.41524153432.912.43 资料来源：历年《中国农村统计年鉴》 参数估计 用EVIEWS,估计结果为： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/07/05 Time: 15:13 Sample(adjusted): 1983 2003 Included observations: 21 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-11376.792912.885-3.9056780.0013 X21.9677734.5116140.4361570.6686 X30.0775510.0183024.2373500.0006 X40.6025890.1576783.8216440.0015 X5-6.04893936.53857-0.1655490.8706 R-squared0.974188 Mean dependent var1290.525 Adjusted R-squared0.967735 S.D. dependent var842.4981 S.E. of regression151.3322 Akaike info criterion13.08109 Sum squared resid366423.0 Schwarz criterion13.32978 Log likelihood-132.3514 F-statistic150.9691 Durbin-Watson stat0.477705 Prob(F-statistic)0.000000 模型检验： F=150.9691F0.05(4,16)=2.34 ,可决系数和修正可决系数都很大,表明模型从总体上看农民家庭人均纯收入与各解释变量之间线性关系显著。但是x2 x5 均未通过t检验。 进一步检验解释变量之间的相关系数： X2X3X4X5 X21-0.52288-0.3035-0.48627 X3-0.5228810.8698790.859566 X4-0.30350.86987910.939695 X5-0.486270.8595660.9396951 可以看出x4 与 x5 之间线性相关度最高，模型存在着多重共线性。 （六）修正： ⑴ 运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归。结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。经分析，在四个一元回归模型中农民家庭人均纯收入Y对财政用于农业的支出X5的线性关系强，拟合程度好，即： Y = 177.1251669 + 222.9135427X5 (132.3790 ) (21.92991 ) R2=0.844674 Ｓ.Ｅ.=340.6661 F=103.3236 ⑵逐步回归。将其余解释变量逐一代入，从而剔除了解释变量X4,得如下模型： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/07/05 Time: 14:46 Sample: 1983 2003 Included observations: 21 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-18266.153069.967-5.9499490.0000 X213.297064.5632032.9139740.0097 X30.1174820.0201615.8270850.0000 X5112.916825.669984.3987890.0004 R-squared0.950627 Mean dependent var1290.525 Adjusted R-squared0.941914 S.D. dependent var842.4981 S.E. of regression203.0499 Akaike info criterion13.63442 Sum squared resid700897.7 Schwarz criterion13.83338 Log likelihood-139.1615 F-statistic109.1066 Durbin-Watson stat0.924571 Prob(F-statistic)0.000000 Y=-18266.15+13.29706X2+0.117482X3+112.9168X5 (七)ARCH检验和WHITE检验 ARCH Test: F-statistic2.119380 Probability0.143629 Obs*R-squared5.621658 Probability0.131540 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 12:40 Sample(adjusted): 1986 2003 Included observations: 18 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C23945.3213947.821.7167780.1081 RESID^2(-1)0.6591870.2666772.4718550.0269 RESID^2(-2)-0.3685350.306729-1.2015000.2495 RESID^2(-3)0.0824240.2628950.3135230.7585 R-squared0.312314 Mean dependent var37673.81 Adjusted R-squared0.164953 S.D. dependent var41349.07 S.E. of regression37785.15 Akaike info criterion24.11035 Sum squared resid2.00E+10 Schwarz criterion24.30821 Log likelihood-212.9932 F-statistic2.119380 Durbin-Watson stat1.988779 Prob(F-statistic)0.143629 White Heteroskedasticity Test: F-statistic2.614426 Probability0.064934 Obs*R-squared11.09653 Probability0.085439 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 12:42 Sample: 1983 2003 Included observations: 21 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-1094454213706040-0.7985200.4379 X218307.3810567.621.7324030.1052 X2^2-79.3423345.39778-1.7477140.1024 X3120.6223189.14330.6377300.5339 X3^2-0.0003600.000648-0.5552900.5875 X5-9586.03642831.75-0.2238070.8261 X5^2-59.618862580.796-0.0231010.9819 R-squared0.528406 Mean dependent var33376.08 Adjusted R-squared0.326294 S.D. dependent var39685.54 S.E. of regression32573.72 Akaike info criterion23.88160 Sum squared resid1.49E+10 Schwarz criterion24.22978 Log likelihood-243.7568 F-statistic2.614426 Durbin-Watson stat1.464026 Prob(F-statistic)0.064934 ARCH和WHITE检验均通过,证明模型没有异方差。 （八）自相关检验及自相关的补救 从回归结果中可见，d=0.924571,在显著性水平a＝0.05下,同于ddL=1.669,表明模型中的误差序列存在一阶正自相关。 利用对数线性回归修正自相关。 Dependent Variable: LY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 13:07 Sample: 1983 2003 Included observations: 21 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-252.328036.72484-6.8707720.0000 LX22.0816640.3891705.3489820.0001 LX320.904143.0623346.8262120.0000 LX50.3302170.1411982.3386880.0318 R-squared0.964221 Mean dependent var6.919061 Adjusted R-squared0.957908 S.D. dependent var0.747452 S.E. of regression0.153351 Akaike info criterion-0.742536 Sum squared resid0.399779 Schwarz criterion-0.543579 Log likelihood11.79663 F-statistic152.7149 Durbin-Watson stat1.268961 Prob(F-statistic)0.000000 d值落入不可判断区域，有了明显好转． (九)平稳性检验 对变量1664403*LX2 +行单位根检验，经检验LY,LX2,L X3, L X5 二阶单整，通过了平稳性检验，模型变量之间具有长期稳定性关系。检验结果如下： 对修正后的模型进行异方差检验,顺利通过. （十）结论和分析： Dependent Variable: LY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 13:33 Sample: 1983 2003 Included observations: 21 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-252.328036.72484-6.8707720.0000 LX22.0816640.3891705.3489820.0001 LX320.904143.0623346.8262120.0000 LX50.3302170.1411982.3386880.0318 R-squared0.964221 Mean dependent var6.919061 Adjusted R-squared0.957908 S.D. dependent var0.747452 S.E. of regression0.153351 Akaike info criterion-0.742536 Sum squared resid0.399779 Schwarz criterion-0.543579 Log likelihood11.79663 F-statistic152.7149 Durbin-Watson stat1.268961 Prob(F-statistic)0.000000 LY = -252.3279905 + 2.081664403LX2 + 20.9041435LX3 + 0.3302169461LX5 从模型对以上解释变量的分析： 1、农产品收购价格： 不可否认，国家提高农产品收购价格对农民收入的增加的确发挥了重要作用。这种作用在80年代初期和90年代中期表现得尤为明显。但是这种作用越来越小，这主要是因为政府不擅长使用市场价格保护政策。我国农产品收购价格往往在粮食歉收时提价，以刺激供给，而在农产品供过于求需要价格支持时却降价，所以没有起到保护农业生产的作用，反而加剧了农产品市场价格波动幅度，对农业发展不利。此外，目前我国主要农产品的价格已经接近或超过了国际市场，在加入世界贸易组织和农产品贸易自由化的大趋势下，继续大幅度提高政府的粮食收购价格已不可能。事实上，面对国际市场价格水平，我国继续提高粮食收购价格的空间已经非常小，因而靠提价来增加农民收入的作用就会越来越小，提价将不会成为农民增收的重要来源。而且政府对农产品收购价格提高往往伴随着社会物价的全面上涨，导致农业生产成本的全面上升，因而抵消了提价的作用。并且农产品收购价格政策效率普遍较低。据经合组织测算，发达国家价格政策补贴的效率仅为25%左右，而我国价格政策效率可能还要低一些。 2、财政对农业的支持： 从回归结果我们可以看出，财政对农业的支持对农民收入的增加有着重要的作用。公共财政理论和实践也表明，财政支农政策对于一国的农业增长至关重要。财政支农政策的积极作用主要表现在两个方面：其一，财政支农政策是国家调控农业生产进而影响农民收入的一个基本工具；其二，财政支持能有效地解决促进农业增长所必需的众多公共产品的外部性问题并具有规模经济的优势。因而，财政支农政策对中国农业增长至关重要，在一定程度上影响着中国农业可持续增长的潜力。 3、耕地面积因素： 耕地面积的保证是确保我国粮食安全的因素之一。由于我国缺乏土地规模经营和劳动生产率提升的稳定源泉，农民收入提高在一定程度上还是依靠耕地的恢复性增长和精细作业。 四、政策建议 （一）根据入世的要求合理调整和改革财政对农业的支持力度： 调整农业绿箱支持政策由于WTO 《农业协定》要求各国约束黄箱政策对农业的干预和支持，1995年以来，许多发达国家政府逐步将国内农业支持转向强化“绿箱”政策措施。中国应充分利用WTO 农业协定“绿箱”政策条款，进一步扩大农业投资规模，调整投入结构，尤其要借鉴国际经验，改革财政管理体制，提高投资效率，把农业国内支持的重点逐步转到绿箱政策，从根本上提高农业竞争力。 １、继续加大对农业基础设施建设、农业科研教育和技术推广、动植物疫病控制体系，质量标准和市场信息等服务体系建设的支持力度，提高农业竞争实力。 2、逐步考虑建立农业收入支持体系。为适应WTO 农业协定的要求，目前许多国家已逐步减少农业价格支持，转向通过建立农业收入支持体系来稳定农业生产者收入。建议首先通过成立政策性农业保险机构入手，向农业生产提供保险。为既能保证农业生产在发生自然灾害时不受大的经济损失，又能使农业保险经营者能正常运行，应由各级财政设立灾害保险补助金，对农业保险提供保费补贴。要逐步扩大农业保险范围，增加保险险种。与此同时，应建立农民收入保险制度、直接收入补贴制度，逐步使之成为保证农业生产者最低收入水平的保障手段。 3、建立农业结构调整支持体系，通过提供优惠信贷等支持措施，解决中国农业进入新阶段和参与国际化进程后，结构性矛盾日益突出、市场竞争力下降的矛盾，支持农业产业化经营，促进农产品加工业、乡镇企业和小城镇发展。 4、建立农业可持续发展支持体系。结合中国西部大开发战略的实施，以生态环境建设为中心，有步骤地退耕还林、还草，加大农村能源和生态农业示范工程建设的投资力度，合理开发利用自然资源，保护生态环境，促进农业可持续发展。 （二）改革农业黄箱支持政策目前中国农业“黄箱”支持尚有一定的空间，但应积极研究和借鉴各国农业支持结构调整经验，将对部分“黄箱”支持措施转向“绿箱”支持的合法名义下来。同时，由于各国虽然对“黄箱”支持和特定农产品支持总量进行了大幅削减，但对部分重点产品却加强了保护，因此，中国在进行农业支持结构调整时也可借鉴国际经验，加强对粮、棉、油、糖等重点农产品的支持。具体来看应做好以下几点： 1、建立健全农产品价格支持体系，保证竞争性农产品的市场稳定。根据WTO 国内支持“微量允许标准”条款，中国对农产品的价格支持与补贴还有一定的调节空间。应充分利用这一有利的条件，对那些竞争性农产品建立灵敏、高效的价格支持体系。 但是，WTO 《农业协定》要求政府提供的价格支持应针对农产品生产者，而不是流通部门。因此，尽管今后价格支持在总量上有一定调控空间，但在支持结构及补贴目标上则需作较大的改革。应通过调整农产品价格支持目标、支持重点，深化农产品流通体系改革，逐步减少对流通环节的补贴，把支持与补贴的重点转向农业生产者。 ２、建立和完善对农业生产资料、信贷以及主要农产品储运、流通、市场信息等的支持服务体系，根据测算，按照WTO 农业协定“微量允许标准”条款规定，政府的非特定农产品支持也有一定的补贴空间，可在目前的基础上增加1768亿元。但也存在同样的问题，需调整支持补贴的目标，由目前对中间环节、流通部门的支持，转向对农业生产者的支持和服务，降低农产品生产成本，提高农产品竞争能力。 三、重新定位粮食收购价格保护政策的运用： 从本文的对农产品收购价格的分析我们已经得出这样的结论：提高价格对增加收入的作用会越来越小。农产品提价不再是提高农民收入的最佳选择，并且带有难以避免的负效应。另外按照加入WTO的农业协定，我们也必须减少对粮食价格的干预，因此我们不能局限于对提价这一宏观手段的运用，而应将着眼点放在加速农村经济发展的总体水平上，增加其发展后劲。但是与此同时我们也不能对粮价保护政策采取全盘否定的态度，政府因该合理的运用市场价格保护机制，稳定农民收入，调动农民的积极性，这也是确保我国粮食安全的重要保证之一。 四、切实保护粮食播种面积，保护我国粮食安全。 我们应合理的配置耕地资源，改变我国耕地资源产权不清及流转不畅的现状以促进土地规模经营水平提高；在转让制度中明确政府的实际主导地位、完善其可操作规范。 此外，重视农业的可持续发展战略，提高农业劳动生产率，实现由粗放型经营向集约式经营的转变，实现农业的规模经营也是解决这一问题的关键所在。 五、其他的政策建议 根据我国的国情，农民收入的增加还面临着许多的问题，我们还有很多的路要走，除了上述的政策加以外我们还应： 进一步加快我国城镇化进程，实现城镇化和农业现代化同步推进；用先进的农业机械推动了农业科技的广泛应用，进而保证了农民收入的增加； 以市场为导向，坚定不移地走农业产业化的道路，实现资源优势向经济优势的转变；大力发展非农产业，面向市场优化农产品结构。这些既是解决当前农业发展突出矛盾的迫切需要 ，又是增强农业发展后劲的战略选择， 既是推动农村经济发展的重大举措 ，又是实现农村社会进步的重要保障。 附：参考文献 《计量经济学》 庞皓主编 西南财大出版社 中国国家统计局历年统计公告 《WTO与农民收入增长研究》 杨俊龙 安徽大学经济学院
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对于薪酬管理制度中的问题及对策_经济学毕业论文
对于薪酬管理制度中的问题及对策_经济学毕业论文 摘要：薪酬不仅仅是为获得劳务所支付给员工的成本，更可引导员工顺从及激励员工发挥最大潜能。本文分析了现行薪酬管理制度中存在的问题并进行对策探讨。 论文关键词：薪酬问题分析对策 薪酬是企业对员工为企业所做的贡献，包括实现的绩效、付出的努力、时间、学识、技能、经验与创造所付给的相应回报或答谢，薪酬管理是企业人力资源管理的核心内容。因此，如何适应市场需要，建立与企业制度相配套的、适合企业自身的薪酬管理制度与分配方案，以充分调动职工的工作积极性，最大限度地开发企业人力资源的潜能，便成为当前的重要课题。 一、问题分析 一是由于传统思想观念的影响，平均分配主义还是主要倾向。公平付薪是薪酬理论争论的一个焦点，合理而公平的劳动报酬可以充分调动大多数职工的积极兴、避免劳资纠纷。但传统观念将公平的概念绝对化，将其等同于平均、同等。导致薪酬的分配没有充分考虑工作岗位的差异性和员工对实现企业目标的贡献，关键岗位、重要岗位与一般岗位的工资差距没有拉开，其结果导致了内部的不公平。 二是薪酬分配的方式比较单一。不能根据实际工作、人员差别和岗位特点分别实施不同类型的薪酬制度，薪酬分配与岗位、员绩存在着脱节现象。 三是分配行为不规范。薪酬分配管理中自我约束能力不强，问题较多，如员工的工资结构不合理、奖金过低、在分配中管理者个人意识参与过多等等。 四是工作分析、职位评价工作薄弱，特别是在岗位的界定和评价方面存在误区。作为基本薪酬的决定依据更多的是行政级别或人员类别，而不是真正意义上的经过了分析和评价之后确定的岗位。如，中层管理人员都拿本相同的薪酬，理由是他们属于同一类岗位，但事实上，不同部门的中层管理人员所承受的压力以及对企业战略目标的贡献存在一定的差异，可以说他们是在同一个行政级别上，却不能说他们属于同一个等级的岗位。 五是技术骨干和重要岗位的薪酬与市场脱节，缺乏竞争力，造成管理骨干、技术骨干积极性不高，薪酬的激励作用发挥不充分，员工满意度不高。 二、对策探讨 薪酬的作用就是要激励员工充分发挥自身能力一，但这些能力必须是所在岗位需要的知识和水平。因工作能力的不同而工作效果会有所不同，因此，劳动者得到的报酬也不应相同。所以应建立工作分析和职位评价制度，实行定员定编，根据员工工作能力和成果以及担当的岗位责任合理拉开分配差距，将报酬与贡献挂钩，使薪酬管理逐步摆脱经验管理，迈上管理的台阶。
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我国外汇储备及其影响因素的分析_经济学毕业论文范文
我国外汇储备及其影响因素的分析_经济学毕业论文范文 年份外汇储备Y 当年进口额X 进出口差额I实际利用外资W国际经常账户差额T国家外债余额V年平均汇价A （100美元）国际资本账户差额R 198955．50591．4-66100．59-43．17413．0376．5137．24 1990110．93533．587．4102．89119．97525．5478．3232．25 1991217．12637．981．2115．54132．7605．6532．3380．32 1992194．43805．943．5192．0264．01693．2551．46-2．51 1993211．991039．6-122．2389．2-119．03835．7576．20234．74 1994516．201156．253．9432．1276．58928．1861．87326．44 1995735．971320．8167．0481．3316．181065．9835．10386．75 19961050．491388．3122．2548．04316．431162．8831．42399．67 19971398．901423．7404．2644．08297．171309．6828．98210．15 19981449．591402．4434．7585．57293．231460．4827．91-63．21 19991546．751657．0292．3526．59211．141518．3827．8351．80 20001655．742250．9241．1593．56205．191457．3827．8419．22 20012121．652435．5225．5496．72174．051701．1827．70347．15 20022865．072952．0304．3550．11354．221713．6827．70322．91 20034032．514128．1255．3561．40458．751936．6827．70527．26 20046099．325613．8319．8600．00686．602285．96827．681106．60 我国外汇储备及其影响因素的分 外汇储备是一个国家货币当局持有的、可以随时使用的可兑换外国货币的资产。狭义而言，外汇储备指一个国家的外汇积累；广义而言，外汇储备是指以外汇计价的资产，包括现钞、黄金、国外有价证券等。 1994年我国外汇管理体制进行了重大改革：官方汇率和市场汇率并轨，建立银行间外汇市场，取消企业外汇留成制,实行银行结售汇制。外汇储备随之大幅度增长，从年初212亿美元激增至516亿美元，净增304亿美元，一年内增长143%；1995、1996两年中，尽管政策变动因素减弱，但储备涨势依然强劲，到1996年底，国家外汇储备突破1000亿美元，成为仅次于日本的外汇储备第二大国。1997年尽管爆发了亚洲金融危机，但外汇储备似乎并未受到影响，仍然大幅增长，全年外汇储备增量超过1996年，达到348亿美元。1998年之后，亚洲金融危机滞后效应开始凸现，而且由于世界经济形势放缓，国家外汇储备增幅明显减缓，但绝对量仍在增加，到2001年年末，突破2000亿美元大关，达到2122亿美元。理论上，外汇储备可以弥补一国国际收支逆差，提高对外支付能力，维护本国汇率稳定，考虑我国的实际情况,，高额的外汇储备对于我国抵御亚洲金融危机，维护香港经济稳定，加入世界贸易组织等都曾发挥了重要作用。但与此同时，过高的外汇储备量也会带来严重的负面影响；储备规模过大，会造成外汇资源闲置浪费和机会成本上升，更为重要的是，作为连接国际收支和货币供给的宏观经济变量，超额的外汇储备会导致利率、汇率、物价上涨率和产出量等经济变量之间产生激烈的冲突，损害货币政策独立性和有效性，致使国家宏观调控政策归于无效。因此，理性的选择应使实际储备量和适量储备量相一致，使两者达到动态平衡，从而趋利避害，促进经济稳定地增长和发展。 目前，国内外经济学普遍认为影响一国适度外汇储备规模的因素有以下几种：进口规模、贸易差额、实际利用外资数额、国际收支、国家每年外债规模及汇率变动情况。而这些因素对于我国的外汇储备规模的影响程度如何，我们下面将进行讨论。 一．选取样本 我们选取1989年——2004年为样本的选取区间。共选择八类、共１２８个样本 它们包括：（1）外汇储备额；（2）当年进口规模；（3）进出口贸易差额；（4）实际利用外资额；（5）国际收支经常账户差额；（6）国家外债余额；（7）年平均余额（100美元）（8）国际资本账户差额R。 数据来源于国家统计局编著的《中国统计年鉴》，国家外汇管理局网站，中国人民银行网站以及商务总规划财务司网站。所除数据均有较高的可信赖度，其中2004年度实际利用外资额为估计数。 二．计量分析 1．回归分析 选用“当年进口额X”、“国际经常账户差额T”、“国际资本项目差额R”、“进出口贸易差额I”、“实际利用外资W”、“国家外债余额V”和“年平均汇价A”作为解释变量。“外汇储备Y”作为应变量。通过对Y的回归进行多元线性拟合，大概估计出各解释变量对应变量的影响程度。 Y=β0 +β1Ｘ+β2Ｉ+β3Ｗ+β4Ｔ＋β５Ｖ＋β６Ａ+β7R 根据表中所列数据，进行多元线性拟合得到： 表1 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/03/05 Time: 12:53 Sample: 1989 2004 Included observations: 16 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-96.42745188.2248-0.5122990.6223 X0.7634760.1056647.2255080.0001 I1.2905770.4383342.9442750.0186 T0.8859530.3556492.4910920.0375 W-0.1221550.406348-0.3006170.7714 V0.6100450.2995592.0364790.0761 A-1.4485630.460459-3.1459100.0137 R0.6546610.2100383.1168660.0143 R-squared0.998180 Mean dependent var1516.385 Adjusted R-squared0.996588 S.D. dependent var1645.826 S.E. of regression96.13192 Akaike info criterion12.27617 Sum squared resid73930.77 Schwarz criterion12.66247 Log likelihood-90.20938 F-statistic626.9528 Durbin-Watson stat1.842260 Prob(F-statistic)0.000000 Ｙ＝-96.42745+0.763476Ｘ+1.290577Ｉ－0.122155Ｗ+0.885953Ｔ+0.610045Ｖ－1.448563Ａ+0.654661R (188.2248) (0.105664) (0.438334) (0.355649) (0.406348) (0.299559） (0.460459) (0.210038) t=(-0.512299) (7.225508) (2.944275) (2.491092) (-0.300617) (2.036479) (-3.145910) (3.116866) r2=0.998180 S.E.=96.13912 F=626.9528 由Ｆ＝626.9528Ｆ０．０５（7，8）＝3.50 (显著性水平α=0.05)，表明模型从整体上来看是显著的 2．多重共线性 由于经济变量之间可能存在高度相关性，因此我们还需要对变量之间的简单相关系数进行计算。 表2 XITWVAR X10.5146815994260.8434211654750.6008931748650.9055729511670.5368924498730.820156021162 I0.51468159942610.7369712192150.733745864920.7487829402090.7125068534130.198688939312 T0.8434211654750.73697121921510.5996932025120.8318308574140.5609757541030.650956909975 W0.6008931748650.733745864920.59969320251210.8311822551840.9267264908350.434142257553 V0.9055729511670.7487829402090.8318308574140.83118225518410.7789533744510.647507214342 A0.5368924498730.7125068534130.5609757541030.9267264908350.77895337445110.427415908293 R0.8201560211620.1986889393120.6509569099750.4341422575530.6475072143420.4274159082931 从表2中我们可以看出，一些解释变量之间存在高度的相关性。同时从表1中也可以看出， W、V、A变量的参数t值并不显著(显著性为0.05，t0.025(14)=2.145)。表明模型中一些解释变量确实存在严重的多重共线性。对此我们必须进行修正。 （1）运用OLS法逐一求Y对各个解释变量的回归。结合经济意义和统计意义选出拟合效果最好的一元线性回归方程。 经分析七个一元回归模型，外汇储备Y对当年进口额X线性关系强，拟合程度高，即： 表3 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/02/05 Time: 21:16 Sample: 1989 2004 Included observations: 16 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-631.9788102.4316-6.1697630.0000 X1.1716920.04503126.019630.0000 R-squared0.979740 Mean dependent var1516.385 Adjusted R-squared0.978293 S.D. dependent var1645.826 S.E. of regression242.4845 Akaike info criterion13.93622 Sum squared resid823182.1 Schwarz criterion14.03279 Log likelihood-109.4898 F-statistic677.0209 Durbin-Watson stat1.130142 Prob(F-statistic)0.000000 Y=-631.9788 +1.171692X (102.4316) (0.045031) t=（－6.169765）(26.01963) r2=0.979740 S.E.=242.4845 F=677.0209 (2) 逐步回归。将其余解释变量逐一代入上式中。 代入W: Y=-697.9190+1.151973X+0.236068W (156.4964) (0.057750) (0.415434) t= (-4.459648) (19.94762) (0.568246) r2=0.980231 S.E.=248.5699 F=322.3002 W未通过t值检验，从模型中删去。 代入V: Y=-843.4460+1.043349X+0.364493V (182.8661) (0.102814) (0.264674) t=(-4.612369) (10.13809) (1.377140) r2=0.982319 S.E.=235.0746 F=361.1358 V未通过t值检验，从模型中删去。 代入A: Y=-737.6959+1.60786X+0.172544A (305.6385) (0.055104) (0.468033) t=(-2.413622) (21.06533) (0.368658) r2=0.979950 S.E.=250.3329 F=317.6853 A未通过t值检验，且对Y的影响并不显著，从模型中删去。 代入I:Y=-716.3333+1.099851X+1.215557I (78.33419) (0.038366) (0.334106) t=(-9.144580) (28.66728 ) (3.638240) r2=0.989961 S.E.=177.1302 F=641.0062 I对Y的影响显著，并通过t值检验，引入模型中。 代入T: Y=-645.9399+0.984447X+0.559716I+1.271460T (68.61970) (0.052115) (0.360729) (0.459833) t=(-9.413330) (18.88983) (1.551622) (2.765044) r2=0.993868 S.E=144.0897 F=648.3365 T值提高了模型的拟合程度，但导致I的t值不显著。说明T、I之间有严重的多重共线性。再将T代入只含X的模型中试验。 Y=-597.9176+0.960644X+1.740598T (64.47387) (0.052433) (0.364726) t=(-9.273797) (18.32130) (4.772350) r2=0.992638 S.E.=151.6897 F=876.4106 T对Y的影响显著，其拟合程度高于I，因此从模型中删除I。 代入Ｒ： Ｙ=-600.8364+0.969378X+1.731460－0.044784 (68.94821) (0.072956) (0.382488) (0.248684) t=(-8.714315) (13.28712) (4.526840) (-0.180084) r2=0.992658 S.E.=157.6708 F=540.7979 Ｒ 对Ｙ的影响不显著，从模型中删去。 经过上述逐步回归分析，表明Ｙ对Ｘ、Ｔ的回归模型最优。 表４ Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/02/05 Time: 22:35 Sample: 1989 2004 Included observations: 16 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-597.917664.47387-9.2737970.0000 X0.9606440.05243318.321300.0000 T1.7405980.3647264.7723500.0004 R-squared0.992638 Mean dependent var1516.385 Adjusted R-squared0.991505 S.D. dependent var1645.826 S.E. of regression151.6897 Akaike info criterion13.04891 Sum squared resid299127.1 Schwarz criterion13.19377 Log likelihood-101.3913 F-statistic876.4106 Durbin-Watson stat2.351867 Prob(F-statistic)0.000000 图示为 3．自相关性。 由表４知ＤＷ＝2.351867，在给定显著性水平为0.05，查表，n=16,k(解释变量)=2，得下限临界值dL=0.982,上限临界值du=1.539, 因为duDW4-du,根据判定区域知，随机误差不存在一阶自相关 4．异方差检验 为保险起见，将White 检验和 ARCH检验结合起来。 （1）White检验 先在Eviews中打开X、T对Y的回归方程，然后在view中选择Residual Tests \ White Heteroskedasticity (cross terms)。得： 表5 White Heteroskedasticity Test: F-statistic0.448020 Probability0.804597 Obs*R-squared4.839574 Probability0.435771 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/06/05 Time: 16:14 Sample: 1998 2004 Included observations: 7 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C109392.7115356.90.9482980.5169 X-52.01210142.5064-0.3649810.7772 X^20.0033210.0392270.0846740.9462 X*T0.1802500.4347350.4146200.7498 T-35.78583736.6944-0.0485760.9691 T^2-1.2433182.528455-0.4917300.7091 R-squared0.691368 Mean dependent var17608.10 Adjusted R-squared-0.851794 S.D. dependent var18665.83 S.E. of regression25400.58 Akaike info criterion22.89131 Sum squared resid6.45E+08 Schwarz criterion22.84494 Log likelihood-74.11957 F-statistic0.448020 Durbin-Watson stat3.191289 Prob(F-statistic)0.804597 计算n*R2=7*0.691368=4 .8395760.05(5) =11.0705,接受原假设，随机误差不存在异方差。 （2）ARCH检验。 加入Y的残差平方和E2（=resid^2）在工作表中。 在OLS对话框里键入： E2 C E2(-1) E2(-2) E2(-3) E2(-4) 输出结果为： 表6 Dependent Variable: E2 Method: Least Squares Date: 06/06/05 Time: 16:48 Sample(adjusted): 1998 2004 Included observations: 7 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-23408.6477933.21-0.3003680.7922 E2(-1)0.9069170.6924781.3096700.3205 E2(-2)-0.2796221.127537-0.2479930.8273 E2(-3)0.8932310.6002681.4880550.2751 E2(-4)0.0595431.1792400.0504930.9643 R-squared0.649682 Mean dependent var20858.81 Adjusted R-squared-0.050954 S.D. dependent var20698.15 S.E. of regression21218.93 Akaike info criterion22.93898 Sum squared resid9.00E+08 Schwarz criterion22.90035 Log likelihood-75.28644 F-statistic0.927274 Durbin-Watson stat1.442716 Prob(F-statistic)0.577914 计算(n-p)r2=(7-4)*0.649682=1.9490460.05(4)=9.48773,故模型随机误差项不存在异方差。 三．模型分析，析.48773,949046\三三三、 从上面的模型中可以得知对我国外汇储备规模增长的决定因素主要是当年进口额和国际收支经常项目下差额。另外，从表１中也可以看出，进出口贸易差额Ｉ、年平均汇率Ａ、外债余额Ｖ、资本项目差额Ｒ与外汇储备的相关系数分别为1.290577、0.610045、1.448563、0.654661。显然他们与外汇储备有很高的相关性，从而间接影响外汇储备的适度规模。 一国外汇储备（官方国际储备）的变动是该国全部国际收支运行的结晶。一国的国际收支不仅反映了该国的全部对外经济交往，而且有助于我们认清该国的整个经济状况，特别是宏观经济运行的状况。 原则上说，一国官方国际储备的变动应当足以抵销经常项目下的余额的总和。也就是说，官方国际储备的增加额应当等于经常项目以及资本项目顺差之和。这就等于说，在考虑到了统计上的错误和遗漏因素之后，如果经常项目仍然不存在逆差，则资本项目的顺差只能表现为官方国际储备的增加；如果资本项目之下不出现资金净外流的逆差，经常项目的顺差必然体现为官方国际储备的增加；如果官方国际储备不增加，经常项目的顺差就只能转化为资金净外流的资本项目逆差。 根据国际收支帐户的这些平衡原则可以很容易地得出一个结论：1993年以来我国官方国际储备的大幅度增长，是这些年中我国经常项目连续净赢余、甚至往往经常项目和资本项目双顺差累积起来的产物。 进口规模的大小，直接影响着占用的外汇资金数量。一国占用的外汇资金越多，发生逆差的可能性及数额也往往越大，因此需要保持较多的外汇储备。例如，从１９９４年到１９９７年，中国出口收入中平均约２０％转化为外汇储备，在此４年间，出口收中转化为外汇储备的份额要比出口收入高于其趋势线的比例更大，即相对于出口收的增长而言，外汇储备是加速增长的。 进口额仅仅表示资金铁一种单向流动。而进出口贸易差额则反映了资金的双向运动及对储备的实际需求。中国每年都存在贸易差额，但其大小和方向往往不一致，波动幅度越大，对外汇储备的需求就越大。 一国外债规模越大，短期外债越多，还本付息的压力就越大，为维持清偿力，需要的国际储备就越多。自１９９４年外汇管理体制改革以来，中国实行“以市场供求为基础的，单一的、有管理的浮动汇率制度。”这意味着必要时人民银行可以入市进行适当干预。一般而言，央行在外汇市场上干预的目的在于养活汇率大幅度波动给实质经济发展带来的干扰，而非改变汇率的长期走势。但是目前由于人民银行对银行间外汇市场的过度干预，人民币汇率偏低，造成储备增长过快的势头。 因此，政府在确定适度外汇储备时，应该结合目前的经济状况，综合各个指标，分析各种影响因素，而不能简单的从单一的指标出发。
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影响居民消费水平的因素分析_经济学毕业论文范文
影响居民消费水平的因素分析_经济学毕业论文范文 影响居民消费水平的因素分析 摘要： 文章主要围绕收入和储蓄对消费水平的影响，建立模型并且对模型进行了一系列修正以及对参数进行的检验。文章共分为四个部分。第一部分：问题的提出。结合现实情况介绍影响居民消费水平的各因素。第二部分：计量方法。根据选定的变量，结合计量经济知识选择正确的方法建立计量经济模型。第三部分：建立计量经济模型。正确运用计量经济学的分析方法对设定模型进行分析检验，得出一个较合理的分析模型。第四部分：对以上分析得出的结论进行评价。结合我国当前的经济现状，对建立的模型进行总体上的评价，正确认识居民消费的影响因素及影响的程度。 关键词：收入 储蓄 居民消费水平 问题的提出 按照马克思的观点："一个社会不能停止消费，同样，它也不能停止生产，因此，每一个生产过程，从经常的联系和它的不断更新来看，同时也就是再生产过程。"也就是说，消费是社会再生产的重要组成部分，离开消费，社会再生产便无法继续进行，消费既是生产的起点，也是生产的终点。”可见适当消费是影响经济正常运行的重要因素。 结合我国的实际情况，自1978年我国实行改革开放以后,中国的大门向世界敞开,国外知名企业纷纷投资中国,给我国带来了先进的技术和管理理念,使我国经济以一个较快的势头发展。到2004年,我国人均收入已经超过了1000美元。伴随着国民收入的提高,居民消费水平也日益上升,消费开支不断扩大,尤其是在旅游、餐饮、住房、购车、数码产品上的开支不断增长。消费水平到底是由什么因素决定的呢？在现实生活中，影响居民消费的因素很多，如收入水平、商品价格水平、利率水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财富状况、消费信贷状况以及制度、风俗习惯等。我们选用以下两个主要因素即收入和储蓄，作为模型的解释变量以研究居民消费的影响因素。根据经济理论，收入是消费的直接来源，两者成正相关关系。由于我们采用当期储蓄余额，在收入一定的条件下，储蓄增加则消费减少，两者呈负相关关系。这三个变量均受物价指数的影响，不影响模型的分析，所以我们不引入物价指数，只考虑名义变量。 1、收入 关于收入和消费的关系，凯恩斯认为存在一条基本心理规律：随着收入的增长，消费也会增加，但是消费的增加不及收入的增加的多，这是凯恩斯的绝对收入假说，可由以下线形函数表示： C=Co+c*Yd 上式中，C表示消费，Co表示必不可少的自发性消费，c代表边际消费倾向，Yd代表收入。这个式子基本上反映了绝对收入的观点。第一：消费支出主要受可支配收入的影响；第二：边际消费倾向大于零小于一；第三：随着可支配收入的增加，平均消费倾向逐渐下降。 除了凯恩斯的绝对收入假说，还有美国经济学家杜森贝利的相对收入假说、弗朗科·莫迪利安的生命周期的消费理论、和弗里得曼的永久收入消费理论。这些理论各有各的侧重点，但都揭示了收入和消费之间有着紧密的联系。 2、储蓄 从1978年至今的20多年来,中国的居民储蓄率始终保持了较高水平。众所周知储蓄是投资的基础，一个国家一定的储蓄规模可以促进经济发展，然而如果储蓄没有及时的转变为投资而闲置在金融机构中，它不仅是一种资源的浪费，更影响着居民消费水平和经济增长速度。因此储蓄作为联系消费和投资的一个关键变量一直受到关注。 西方经济学最初关于消费储蓄的讨论出现在的凯恩斯的绝对收入理论中，其中储蓄是指可支配收入扣除当期消费后的部分。一方面，当可支配收入一定时，消费和储蓄呈负相关。另一方面，储蓄悖论中提到：利率一定下储蓄的增多使得利息收入增多，从而可支配收入提高，在边际消费倾向一定的情况下，消费增多。储蓄对消费的最终作用取决于两个作用之和。随着经济理论的逐步发展和完善相继出现了弗里德曼的永久收入假说和莫迪利安尼的生命周期假说，将时间因素引入模型中进行新的假定分析。弗里德曼的永久收入假说认为消费行为人的收入可分为永久收入和暂时收入,消费是永久收入而非暂时收入的函数。莫迪利安尼的生命周期假说认为消费者的收入是以其一生为周期来安排的,消费者年轻时储蓄年老时动用储蓄,从而平滑自己一生的消费。 这一系列的学说不得不引起我们的思考：储蓄到底会不会影响消费水平？影响的程度有多大？二者的关联性有多强？为了搞清楚这一问题，我们选择储蓄作为模型中的一个变量，以居民储蓄存款年底余额的数据来表达，并引入时间因素，建立一个模型并进行分析。 二．计量方法 在宏观经济活动中，许多经济变量的时间序列都是非平稳的，如果直接应用非平稳变量进行回归，则可能出现“伪回归”现象，模型的回归系数没有现实经济意义，所以我们采用新的有效的计量方法----协整检验及误差校正机制解决这个问题。 三、建立计量经济模型 我们选取居民人均消费量作为消费水平的衡量标准(Y)，收入(W)、储蓄(S) 表一 ： 单位：元 收入消费储蓄 1978175.14041754.464815 1979207.95511976.929629 1980251.709322711.66604 1981298.314224911.85818 1982359.720626714.1506 1983403.355128920.36656 1984430.120932930.08802 1985478.559140637.5311 1986522.905248553.7504 1987577.397755073.70232 1988693.205369362.34039 1989803.948762116.8045 1990903.8895803161.6587 1991975.8472896175.1823 19921125.2161070205.703 19931385.061331279.2016 19941869.6551746543.1365 19952363.3292236623.0325 19962813.9172641698.4263 19973069.7992834596.1259 19983250.2492972537.2519 19993477.5683180459.1544 20003711.8253397335.8756 20014058.5283611703.7146 20024518.9013791986.4161 20034993.00540891799.988 ------数据来源：《中国统计年鉴》 （一）、建立长期关系模型 Y=βo+β1×S+β2×W+β3×Y（-1）+μ 由OLS得出模型如下： Y = 0.8698*W - 0.2691*S + 0.0817*Y(-1) + 24.2157 t=(2.783125) (-1.463327) (0.244103) (0.691986) R^2=0.995751 修正R^2=0.995144 F值=1640.573 1、对以上模型进行Granger因果检验。 表二：对收入和消费的因果检验 Pairwise Granger Causality Tests Date: 12/24/04 Time: 18:42 Sample: 1978 2003 Lags: 8 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability W does not Granger Cause Y18 1.21050 0.61004 Y does not Granger Cause W 101.128 0.07677 滞后期取8时，接受收入是消费的原因 表三：对储蓄和消费的因果检验 Pairwise Granger Causality Tests Date: 12/24/04 Time: 18:59 Sample: 1978 2003 Lags: 3 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability S does not Granger Cause Y23 1.25219 0.32398 Y does not Granger Cause S 13.2456 0.00013 滞后期取3时，接受储蓄是消费的原因 得出结论：收入和储蓄的Granger因果检验通过，表明二者均是影响居民消费的原因，反过来，消费却不是影响收入和储蓄的原因，所以我们可以对模型做进一步的分析。 2、对时间序列做平稳性检验（滞后期为1） ADF Test Statistic 0.912748 1% Critical Value*-2.6649 5% Critical Value-1.9559 10% Critical Value-1.6231 表四：Y的ADF检验 接受Ho:γ=1,即1978----2003年的消费序列可能是非平稳序列。 表五：S的ADF检验 ADF Test Statistic 1.323921 1% Critical Value*-3.7343 5% Critical Value-2.9907 10% Critical Value-2.6348 接受Ho:γ=1,即1978----2003年的储蓄序列可能 是非平稳序列。 表六：W的ADF检验 ADF Test Statistic 1.719418 1% Critical Value*-2.6649 5% Critical Value-1.9559 10% Critical Value-1.6231 接受Ho:γ=1,即1978----2003年的收入序列可能是非平稳序列。 当变量为非平稳时间序列时，对变量进行的回归将可能导致伪回归现象。为了避免伪回归现象的出现，我们必须对序列进行协整性检验，如果是协整的，则它们之间就存在一个长期稳定的关系；如果不协整，这种关系就不存在。 3、协整性检验（由于知识有限,我们对变量进行两两协整） 第一步，用OLS法对两个回归方程进行估计： S=a+gY+u W=a1+g1Y+u 分别得到残差序列：et1=S-(a+ĝY) et2=W-(a1+ĝ1Y) 第二步，检查et1和et2的平稳性。 对et1的检验，用协整回归所得的残差构成的DW检验量：Dw= 0.747390212837457 所以在1%的显著水平下拒绝非协整假设。 对et2的检验，用协整回归所得的残差构成的DW检验量：Dw=0.336064864438307 所以在10%的显著性水平下拒绝非协整假设。 综上所述，变量间存在协整关系，长期关系模型的变量选择是合理的，因此可以对模型进行进一步的分析。 （二）、建立短期动态模型 即误差校正模型 将长期关系模型中各变量以一阶差分形式加以构造并将长期关系模型所产生的残差序列作为解释变量引入，在这个新模型中反映了短期的调整行为。然后对短期的动态关系进行逐项检验，不显著的项逐渐被剔除，直到找到最适合的方法。 首先，令i=0表示滞后一期，回归后得 Akaike info criterion12.05316 Schwarz criterion12.24818 然后，令i=1表示滞后两期，回归后得 Akaike info criterion14.50609 Schwarz criterion14.88372 所以i=0，（即选择滞后一期） 误差校正模型的形式是： DY = 0.6603386404*DW - 0.0437436078*DS + 0.3544914002*DY(-1 )+ 0.2607476915*EC(-1) + 31.35692236 t =(4.553187) (-0.358447) (2.433628) (1.097151) (1.363832) R^2=0.895905 修正R^2=0.872773 F值=38.72972 DY-----当期消费增量 DS-----当期储蓄增量 DW----当期收入增量 DY（-1）----上期消费增量 EC（-1）----滞后一期的残差序列 由模型可看出：整体拟合程度较好，但有些变量t值不显著，所以要进行计量经济学检验，对模型进行修正，使之成为最优： 1、进行多重共线性的检验。 （1）、用简单相关系数矩阵法看出解释变量之间不存在多重共线性。 表七： DWDSDY1 DW10.5891863716070.286123404272 DS0.58918637160710.090501811194 DY10.2861234042720.0905018111941 2、进行自相关检验。 考虑到模型中有滞后应变量作解释变量，我们只能采取德宾 h -检验，虽然我们滞后了的数据只有23个，没达到大样本的条件，但相差不算太多。所以，在此，我们采用的德宾 h 检验。具体做法是，构造一个 h 检验量，在原假设相关系数为0时，h统计量的极限分布为正态分布。我们算得：h=-5.96 ,在a=0.05 时，临界值为1.96。因为 ︱h︱1.96,所以，拒绝原假设，即模型存在自相关。 在我们的模型中，存在自相关的原因可能是模型中遗漏了一些会对消费构成影响的因素， 而本文主要讨论的是收入和储蓄对消费的影响，所以，就不再引入新的变量。而由于知识水平的有限，我们尚未掌握对自回归模型中，扰动自相关项处理的方法，所以，这里，就不再对模型作出修改。 3、异方差检验。 运用ARCH检验：设ARCH检验的过程为： (σ^2)t=α0+α1×(σ^2)t-1+α2×(σ^2)t-2+α3×(σ^2)t-3+νt 提出原假设H0:α1=α2=α3=0 滞后期为三期。 表九: Dependent Variable: E2 Method: Least Squares Date: 12/24/04 Time: 20:01 Sample(adjusted): 1984 2003 Included observations: 20 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C2509.0681473.8251.7024190.1080 E2(-1)0.0268550.2488010.1079390.9154 E2(-2)-0.7184620.682981-1.0519500.3085 E2(-3)0.1315360.7056700.1863980.8545 R-squared0.065640 Mean dependent var1933.383 Adjusted R-squared-0.109553 S.D. dependent var3661.083 S.E. of regression3856.414 Akaike info criterion19.52972 Sum squared resid2.38E+08 Schwarz criterion19.72887 Log likelihood-191.2972 F-statistic0.374671 Durbin-Watson stat2.006816 Prob(F-statistic)0.772444 (n-p)*R^2 =1.2 小于临界值 ，接受原假设。所以接受Ho:，说明不存在异方差 经过上述过程的分析，得到的回归模型为： DY = 0.6603*DW - 0.0437*DS + 0.3545*DY(-1 )+ 0.2607*EC(-1) + 31.3569 t=(4.553187) (-0.358447) (2.433628) (1.097151) (1.363832) R^2=0.895905 修正R^2=0.872773 F值=38.72972 四、结果分析 由于我们用的是短期模型来修正长期模型，因此，在作经济意义分析时，仍作长期的。 首先对参数系数作出解释： β1=0.6603，符合经济理论中绝对收入假说边际消费倾向在0与1之间，表明当期居民可支配收入每增加1元，居民当期人均消费支出平均增加0.6603元。 β2=-0.0437，表示当期居民储蓄每增加1元，居民当期人均消费平均减少0.0437元。 β2=0.3545，表示上期居民消费每增加1元，居民当期人均消费平均增加0.3545元。 其次，该模型符合库兹涅茨的长期消费函数。即从长期看，虽收入的提高，平均消费倾向比较稳定。 从我国实际情况来分析，我们知道，在决定消费的诸多因素中，收入是一个重要变量。居民的收入水平直接决定着消费支出的规模和水平。改革开放以来，在供给能力（特别是消费品供给能力）迅速增大的同时，由于居民收入增长长期滞后于经济增长，改变了GDP的支出结构，使消费率不仅没有提高，反而趋于下降。 结合模型我们知道，随收入水平的提高，边际消费倾向趋于下降。因此，在某一时点上，低收入水平的边际消费倾向应该高于高收入水平的边际消费倾向。然而，我国相对低收入水平的农村居民边际消费倾向却低于相对高收入水平的城镇居民边际消费倾向。 在这里我们把储蓄看作财富，人们的财富按照一生消费等于一生收入的观点，一个人年富力强时正忙于财富积累，从财富中所产生的边际消费倾向比较低；而当一个人越接近寿终，从财富中产生的边际消费倾向越高。从整个社会来讲，总有一部分人从财富中所产生的边际消费倾向较低，而另一部分人从财富中产生的边际消费倾向较高，所以其动态过程是均衡的。然而在我国体制转轨的特殊阶段，这种从财富中产生的边际消费倾向处于一种结构性失衡状态。 随着国民收入的提高，当其消费受上期消费的影响不是很大，即使上期消费在增加，当其消费也会随之上涨。 为使建立模型简单易分析，我们在分析居民消费影响变量时，只考虑了收入储蓄因素，其余因素都把它认为是随机扰动项，所以模型结果不是很理想。在这里我们在分析下Ui。 收支预期不稳定影响消费。目前，我国经济运行总体上处于下滑阶段，由于投资率低，企业停业倒闭，失业现象增加，收入增长减缓甚至有可能降低，因而购买力减弱。由于经济走向不明，人们收入预期的期望值也低，这时消费需求必呈紧缩状态。 另外，体制转换过程中，原有的社会福利保障制度将发生重大变革，养老，医疗，教育，住房等方面的个人支出将增大 ，价格扭曲的公共事业收费也将不断调整，从而增加个人支出。这种未来支出预期的增大势必减弱居民的消费倾向。 第二， 制度性障碍影响消费。我国目前消费环境条件的制度性障碍较大，对消费需求的扩张有较大的制约，流动性约束太强。对于财富积累较少的居民来说，流动性约束依然影响他们的消费。 参考文献：《计量经济学 》 庞皓 主编 李南成 副主编 西南财经大学出版社 《挑战过剩——中国经济分析2000》 周振华 主编 上海人民出版社 《宏观经济学》 梁东黎 编著 南京大学出版社 《中国统计年鉴》 中国统计
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外商直接投资FDI与国有企业改革的互动分析_经济学毕业论文
外商直接投资FDI与国有企业改革的互动分析_经济学毕业论文 外商直接投资FDI与国有企业改革的互动分析 ——以深圳市外商直接投资与国有企业职工平均工资的关系为例 20世纪90年代以来，外商直接投资在我国的规模不断膨胀，其重要性远远超过了一般贸易行为。在开放政策和优惠承诺的激励下，外资不断的涌入中国，其中外商直接投资无论在数量上还是在质量上都在不断提升。与此同时，国有企业却面临着巨大的改革困难，这使得在经济界以及其他社科领域都在争论：外商直接投资和国有企业此消彼长。深圳市是我国对外开放的窗口，在改革初期就引进了大量的外资，本文是通过深圳市的实例，用计量经济数学模型的方法来分析解答这一问题。 一、相关数据（来源于《深圳市统计信息统计年鉴（2001）》） 年份W=国有企业职工平均工资（元）K=外商直接投资（US10000） 1984225718640 1985242717989 1986247630450 1987263727379 1988326928716 1989391729252 1990433938994 1991490839875 1992602644879 1993885498900 199411632125046 199513709130989 199616625205065 199718515166112 199821161166357 199923602177839 二、建立模型： 采用基本时间序列模型： 其中，可解释为：单位外商直接投资额对国有企业职工平均工资的影响度 运用Eviews软件对该数据进行回归，可有如下结果： EViews的原输出结果为： Dependent Variable: W Method: Least Squares Date: 12/14/03 Time: 09:55 Sample: 1984 1999 Included observations: 16 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. K0.1052380.00863112.193760.0000 C290.7859917.11730.3170650.7559 R-squared0.913946 Mean dependent var9147.125 Adjusted R-squared0.907799 S.D. dependent var7376.898 S.E. of regression2239.968 Akaike info criterion18.38278 Sum squared resid70244420 Schwarz criterion18.47935 Log likelihood-145.0622 F-statistic148.6878 Durbin-Watson stat1.163870 Prob(F-statistic)0.000000 从回归结果可以看出，尽管可决系数很高，值也比较大，但是在显著性水平下，的回归系数不显著，值只有，所以考虑对模型的改进。 由我们可掌握的常识可知，国有企业职工的平均工资不只与外商直接投资相关，还要受到其他的相关影响，如国有企业在近几年的改革。因此，我们所建立的模型可能存在异方差，如下图所示，在不同的时期， 模型所得的残差是不同的。 再根据ARCH检验结果： ARCH Test: F-statistic15.19039 Probability0.023947 Obs*R-squared9.681334 Probability0.138729 有： 即模型随机误差项存在异方差 为减小异方差对模型的影响，考虑对模型的对数转换。改进的模型可设定为： 此时，反映变量W对变量K的弹性,也即K变化百分之一引起的W变化百分比。 对改进后的模型进行回归，可得： EViews的原输出结果为： Dependent Variable: W Method: Least Squares Date: 12/14/03 Time: 11:46 Sample: 1984 1999 Included observations: 16 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. K0.9482030.05237518.104080.0000 C-1.6352570.577779-2.8302450.0134 R-squared0.959035 Mean dependent var8.793821 Adjusted R-squared0.956109 S.D. dependent var0.849838 S.E. of regression0.178042 Akaike info criterion-0.497126 Sum squared resid0.443785 Schwarz criterion-0.400552 Log likelihood5.977008 F-statistic327.7576 Durbin-Watson stat1.552461 Prob(F-statistic)0.000000 参数均可通过t检验，拟合结果明显优于我们所设定的基本模型。 经查找，得到深圳市2000年的外商直接投资为：K=196145用它来预测2000年深圳市国有企业职工的平均工资，并确定置信度为0.99的真实值 有： ；N=16；SE=0.178042 由： 可得的预测区间： 查深圳市信息统计年鉴得2000年的国有企业职工平均工资为：W=26193 所以，，其值落在了置信区间内，说明该模型模有较强的预测性。 三、从残差分布情况可分析出： 残差表（改进后的模型） 19841985198619871988198919901991 0.0333040.139632-0.33944-0.17564-0.006010.157297-0.012960.089083 19871988198919901991199219931994 -0.17564-0.006010.157297-0.012960.0890830.182203-0.18222-0.13176 1、1985—1987三年的残差较大。主要原因可能是：我国刚刚开始改革，在老工业区的国有企业出现投资成本上升，投资边际收益下降，经济效益向下滑；同时，国有经济在经济体制改革初期，由于政府管治过度，创新能力缺乏，管理水平极其低下，企业只注重生产忽视了销售、物流、售后服务等领域，使得其在与外资竞争中总体处于劣势。这从工人工资中可以看出：1985年深圳市国有企业职工平均工资为2427元，1986年为2476元，增幅只有2.02%。而相比之下，外商直接投资的新兴工业区的投资收益处于上升时期。因此投资收益高、发展速度快，自然就会吸引更多的投资者。另外，存在一些制度性的原因：当地政府为了能够吸引更多的外商直接投资，给予外商许多相当优惠的政策，尤其在税收方面。 2、1992—1994这三年的残差也较大。主要原因可能是：1992年邓小平的南巡讲话。南巡讲话明确了政治制度与经济手段的关系，提出了社会主义也可以搞市场经济。在这种背景下，外国投资者在中国投资的信心倍增。在这一时期内，国有企业的竞争力虽然有一定的提高，但与外资企业仍有差距。所以国有企业工资虽然在逐步提高，但与外商直接投资的涌进速度相比还是相形见拙。 3、1998—1999这两年的残差也较大。可能原因是：从97年7月起，由泰国开始的亚洲金融风波致使许多投资者重新考虑其投资的区域。在这一事件中，中国非但没有陷入危机，反而在阻止这次危机的蔓延中起了中流砥柱的作用，中国政府的诚信和有效率的宏观调控给国际投资者留下了深刻的印象，因此中国的投资热潮依然未减。 综上，外商直接投资的引入对国有企业的冲击是强烈的，它会在客观上加快国有企业进行市场化改革的步伐，督促其建立现代公司制度，引进先进的管理技术，提高生产效率并增加经济收益。至于外商直接投资的负面影响，比如有人所说的会把国有资产私有化，这一说法在经济全球一体化的大趋势下，在经济发展的大要求下，是站不住脚的。只有市场化的竞争才可以实现社会福利的最大化，外商直接投资无疑是强化竞争的催化剂。
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试析战略薪酬管理浅析_经济学毕业论文
试析战略薪酬管理浅析_经济学毕业论文 关键词:战略性薪酬制度 人力资源管理 管理 论文摘要:企业的薪酬体系必须与企业的经营战略相适应，战略性薪酬制度为企业吸引和留住员工、提升竞争力、保证企业市场地位起到至关重要的作用。通过对战略性薪酬管理定义、特征的分析，提出了制定企业战略性薪酬制度的策略。 著名的管理大师彼得·德鲁克曾经说过:“企业只有一项真正的资源—人。管理就是充分开发人力资源以做好工作。”战略性人力资源管理在近20年来的非常迅速，也被实践证明是获得可持续竞争优势的重要因素。而战略性薪酬管理作为战略性人力资源管理的核心组成部分.正是这一竞争优势的载体之一。 1.战略性薪酬管理的基本内容 所谓战略性薪酬管理，是Milkovich在1988年提出的，指在做薪酬决策时对环境中的机会与威胁做出适当的反应，并且配合或支持组织全盘的、长期的发展目标和方向。Milkovich认为战略性薪酬管理就是将对组织绩效具有关键性的薪酬决策模式，即凡是对组织绩效产生重大影响的薪酬决策就是具有战略性，但不能简单地认为战略性薪酬管理等于战略性薪酬决策。战略性薪酬管理的特征主要体现在以下3个方面: (1)战略性薪酬管理是与组织总体发展战略相匹配的薪酬决策。它作为组织总体战略系统的一个子战略，必须与组织总体发展战略的方向、日标相一致，必须体现和反映组织发展模式与趋势，贯穿并凝聚组织文化和经营理念，反映和体现组织发展不同阶段的特征。 (2)战略性薪酬管理是一种具有总体性、长期性的薪酬决策与薪酬管理。总体性指它是对整个组织的薪酬从总体上构建一个系统性的决策与管理模式，而不是仅对某个部门、某些人员的薪酬决策与管理。长期性是指这种薪酬决策与管理模式的构建不能仅考虑组织目前的状态，还要考虑组织长远发展的趋势，适应组织长期发展的需要。所以，一个组织的薪酬战略要特别重视两个原则:一是系统性原则.二是动态发展原则。 (3)战略性薪酬管理对组织绩效与组织变革具有关键性作用。并非任何薪酬决策都属于薪酬战略，只有那些对组织绩效与组织变革具有重大影响的薪酬决策才属于薪酬战略的内容。战略性薪酬管理对组织绩效与组织发展的关键作用主要体现为，强化对员工的激励，激发员工的积极性与创造力.增强组织的外部竞争力，强化组织的团队精神与凝聚力.提高薪酬成本的有效性。 2战略性薪酬的构建 企业要充分发挥薪酬战略对竞争优势的提升作用.首先泉发、产品开发、创新以及合并等内容的战略，被划分为内部成长战略和外部成长战略。它们所强调的重要内容是创新、风险承担以及新市场开发等，相应的薪酬战略往往是:企业与员工共同分担风险，通常的方案是在短期内提供水平相对较低的固定薪酬，但同时实行奖金或股票选择权等汁划，保证员工长期能得到比较高的报酬。内部成长战略的企业将薪酬管理的重心放在目标激励上.而采用外部成长战略的企业却必须注意企业内部薪酬管理的规范化和标准化。 (2)稳定战略或集中战略。它是一种强调市场范围份额或者运营成本的战略，采取这种战略的企业一般处于较为稳定的环境中.因而这种企业对于薪酬内部的一致性、薪酬管理的连续性以及标准化有较高的要求。在薪酬管理方面，薪酬确定的依据是员工所从事的工作本身;从构成上来看，企业往往不强调企业与员下之间的风险分担，较为稳定的基木薪酬和福利的成分较大;就薪酬水平来说，这种企业一般追求与市场持平或略高于市场水平的薪酬。 (3)收缩战略或精简战略。它往往是与裁员、剥离以及清算等联系在一起的。通常会被由于面临严重的困难因而想要缩小一部分经营业务的企业所采用。这种企业对于将员工收人与企业的经营业绩挂起钩来的愿望非常强烈.同时还力图实行员工持股计划以鼓励员工与企业共担风险。 2,2经营战略与薪酬战略 (1)创新战略。它是以产品的创新以及产品生命周期的缩短为导向的一种竞争战略。实行这种战略的企业往往要充当产品市场上的领袖，并在管理过程中强调客户的满意度和需要、它的薪酬系统往往非常重视对于产品创新和新的生产方法和技术的创新给予足够的报酬或奖励;其基本薪酬通常会以劳动力市场上的通行水平为基准且会高于市场水平。 (2)成本领袖战略。它实际上就是低成本战略，即在产品本身的质量大体相同的情况下.企业可以以低于竞争对手的价格向客户提供产品。追求这种战略的企业非常重视效率，尤其是对操作水平的要求很高。在薪酬水平方面，宗旨是在尽可能的范围内控制薪酬成木支出;在薪酬构成方面.这种企业通常会采取一定的措施提高浮动薪酬或降低你在薪酬构成中的比重。 (3)差异化战略。它是指企业使自已的产品或服务区别于竞争对手的产品或服务，创造与众不同的东西。采取这种战略的企业所关注的是如何取悦客户.客户满意度是这种企业最为关心的一个绩效指标，它的薪酬系统往往会根据员工向客户所提供服务的质量来支付薪酬，或者是根据客户对员工或员工群体所提供服务的评价来支付奖金。
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我国私人汽车拥有量分析_经济学毕业论文范文
我国私人汽车拥有量分析_经济学毕业论文范文 我国私人汽车拥有量分析 前言： 国家统计局最新公布的数据显示，国内大城市的私家车拥有量继续保持大幅增长的趋势。截止到２００１年底，在全国十大城市的私家车拥有量排名中，北京私家车的拥有量以多出第二名近４０万辆的绝对优势排在了第一位。 这十个城市的具体排名分别是： 有关统计资料表明，我国城镇居民中有3800万户（占城镇居民总户数的24.8％），有能力承受10万元左右的汽车消费。从近几年我国汽车消费的发展变化来看，汽车消费将成为消费热点。 从1990年到2000年的10年间，我国民用汽车的保有量由551.36万辆增加到1608.91万辆，平均每年增长11.3％。其中私人汽车拥有量由1990年的81.62万辆增加到2000年的625.73万辆，平均每年增长22.6％。私人汽车拥有量占民用汽车的保有量比重从1990年的14.8％，上升到2000年的38.9％，平均每年上升2.4个百分点。1996年以来，民用汽车拥有量的增加量中，私人汽车增加量的比重均高于57.7％，其中最高的是1999年，私人汽车增加量占全部民用汽车增加量的82.5％。这说明我国汽车市场结构发生了根本性的变化，居民个人已经成为我国汽车市场的消费主体。 随着我国经济突飞猛进的发展，人民群众的收入水平不断提高，特别是城镇居民的收入不断提高，私人汽车拥有量不断增加，同时银行的按揭贷款买车等等的一系列推动措施，也促进了私人汽车拥有俩的增加。 单从经济方面来说，私人汽车拥有数量是评判一个国家人民生活水平的重要指标，对它的研究分析是有比较现实的意义的。 我国私人汽车拥有量随时间变化图如下： 数据收集： Y::我国私人汽车拥有量 X1：城镇居民可支配收入 X2：贷款利率 X3：燃料、动力类价格指数（以1990年价格为１００的定比指数序列） 具体数据如下: obsYX1X2（％）X3 19908162001510.29.72100 19919604001700.68.64101.9874 199211820002026.68.64118.7133 199315577002577.410.17162.2811 199420542003496.210.98191.4916 19952499600428311.52208.1514 199628967004838.910.53229.3829 199735836005160.38.64250.7155 199842365005425.17.08248.459 1999533880058545.85250.6952 2000625330062805.85289.3022 200177078006859.65.85289.8808 200296898007702.85.31290.1707 2003121923008472.25.31311.6433 普通的多元线性方程形式：Y＝β0+β1x1+β2x2+β3x3 先对各个变量做平稳性检验:对Y ADF Test Statistic 1.082163 1% Critical Value*-4.3260 5% Critical Value-3.2195 10% Critical Value-2.7557 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(ADFY) Method: Least Squares Date: 06/14/05 Time: 09:21 Sample(adjusted): 1994 2003 Included observations: 10 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. ADFY(-1)0.3341530.3087821.0821630.3286 D(ADFY(-1))-0.1210600.697271-0.1736200.8690 D(ADFY(-2))-0.0546060.945213-0.0577720.9562 D(ADFY(-3))-0.4094070.879632-0.4654300.6612 C-105122.5168342.6-0.6244560.5597 R-squared0.948366 Mean dependent var1063460. Adjusted R-squared0.907058 S.D. dependent var710945.9 S.E. of regression216741.3 Akaike info criterion27.71765 Sum squared resid2.35E+11 Schwarz criterion27.86894 Log likelihood-133.5882 F-statistic22.95874 Durbin-Watson stat2.080638 Prob(F-statistic)0.002042 对X1 ADF Test Statistic-0.158912 1% Critical Value*-4.3260 5% Critical Value-3.2195 10% Critical Value-2.7557 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(ADFX1) Method: Least Squares Date: 06/14/05 Time: 09:26 Sample(adjusted): 1994 2003 Included observations: 10 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. ADFX1(-1)-0.0054770.034465-0.1589120.8800 D(ADFX1(-1))0.6644450.4065961.6341620.1632 D(ADFX1(-2))-0.3316050.522131-0.6351000.5533 D(ADFX1(-3))-0.4146580.416042-0.9966740.3647 C609.9278275.29102.2155750.0776 R-squared0.746497 Mean dependent var589.4800 Adjusted R-squared0.543694 S.D. dependent var229.7711 S.E. of regression155.2114 Akaike info criterion13.23431 Sum squared resid120452.9 Schwarz criterion13.38560 Log likelihood-61.17153 F-statistic3.680899 Durbin-Watson stat2.031160 Prob(F-statistic)0.092741 对 X2 ADF Test Statistic-0.529198 1% Critical Value*-4.3260 5% Critical Value-3.2195 10% Critical Value-2.7557 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(ADFX2) Method: Least Squares Date: 06/14/05 Time: 09:27 Sample(adjusted): 1994 2003 Included observations: 10 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. ADFX2(-1)-0.0699820.132242-0.5291980.6193 D(ADFX2(-1))0.5434260.3211591.6920750.1514 D(ADFX2(-2))0.1405350.3683640.3815100.7185 D(ADFX2(-3))-0.3913870.347038-1.1277940.3106 C0.1550181.2198420.1270800.9038 R-squared0.768917 Mean dependent var-0.486000 Adjusted R-squared0.584050 S.D. dependent var0.905296 S.E. of regression0.583863 Akaike info criterion2.068551 Sum squared resid1.704478 Schwarz criterion2.219843 Log likelihood-5.342754 F-statistic4.159310 Durbin-Watson stat2.443814 Prob(F-statistic)0.075014 对X3 ADF Test Statistic-2.501558 1% Critical Value*-4.3260 5% Critical Value-3.2195 10% Critical Value-2.7557 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(ADFX3) Method: Least Squares Date: 06/14/05 Time: 09:27 Sample(adjusted): 1994 2003 Included observations: 10 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. ADFX3(-1)-0.2963260.118457-2.5015580.0544 D(ADFX3(-1))-0.3320830.323046-1.0279730.3511 D(ADFX3(-2))-0.5925950.256861-2.3070660.0692 D(ADFX3(-3))0.0791950.2904280.2726840.7960 C101.695638.342962.6522620.0453 R-squared0.684768 Mean dependent var14.93622 Adjusted R-squared0.432582 S.D. dependent var14.01521 S.E. of regression10.55726 Akaike info criterion7.858358 Sum squared resid557.2788 Schwarz criterion8.009650 Log likelihood-34.29179 F-statistic2.715332 Durbin-Watson stat1.902782 Prob(F-statistic)0.151305 由此可见，各个变量的随时间变化是平稳的，可以对其直接进行最小二乘估计。 对其作普通最小二乘估计： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/03/05 Time: 16:43 Sample: 1990 2003 Included observations: 14 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C3250054.1725513.1.8835290.0890 X12922.028515.06245.6731540.0002 X2-214742.9155673.7-1.3794420.1978 X3-50492.4814255.54-3.5419550.0053 R-squared0.964556 Mean dependent var4354921. Adjusted R-squared0.953922 S.D. dependent var3498430. S.E. of regression750961.7 Akaike info criterion30.13105 Sum squared resid5.64E+12 Schwarz criterion30.31364 Log likelihood-206.9174 F-statistic90.71108 Durbin-Watson stat1.514620 Prob(F-statistic)0.000000 样本回归模型为:y=3250054+2922.028x1-214742.9x2-50492.48x3 (1725513) (515.0624) (155673.7) (14255.54) t=(1.883529) (5.673154) (-1.379442) (-3.541955) Adjusted R2-=0.953922 F=90.71108 经观察：各个系数符合经济意义; 从可决系数看拟合优度较好; X2的T检验不显著，而F统计量显著，效果很好，可以推断解释变量可能存在多重共线性。 一、多重共线性的检验与修正： 下面是x1 x2 x3的简单相关系数矩阵: x1x2x3 x11-0.738510.975673 x2-0.738511-0.66181 x30.975673-0.661811 可见,各个变量相关系数很高, x1 x3尤为突出. 我们采用逐步回归法进行修正： （1）运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验出拟合效果最好的一个一元线性回归方程： 方程1： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/03/05 Time: 17:08 Sample: 1990 2003 Included observations: 14 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-2616509.787741.3-3.3215330.0061 X11474.612151.63329.7248640.0000 R-squared0.887401 Mean dependent var4354921. Adjusted R-squared0.878018 S.D. dependent var3498430. S.E. of regression1221860. Akaike info criterion31.00121 Sum squared resid1.79E+13 Schwarz criterion31.09250 Log likelihood-215.0085 F-statistic94.57299 Durbin-Watson stat0.273300 Prob(F-statistic)0.000000 方程2： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/03/05 Time: 17:08 Sample: 1990 2003 Included observations: 14 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C150419042243778.6.7038280.0000 X2-1322763.268920.1-4.9187960.0004 R-squared0.668458 Mean dependent var4354921. Adjusted R-squared0.640830 S.D. dependent var3498430. S.E. of regression2096637. Akaike info criterion32.08113 Sum squared resid5.28E+13 Schwarz criterion32.17243 Log likelihood-222.5679 F-statistic24.19456 Durbin-Watson stat0.583287 Prob(F-statistic)0.000355 方程3: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/03/05 Time: 17:09 Sample: 1990 2003 Included observations: 14 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-4659138.1615330.-2.8843250.0137 X341472.907074.3335.8624470.0001 R-squared0.741202 Mean dependent var4354921. Adjusted R-squared0.719636 S.D. dependent var3498430. S.E. of regression1852398. Akaike info criterion31.83342 Sum squared resid4.12E+13 Schwarz criterion31.92472 Log likelihood-220.8340 F-statistic34.36829 Durbin-Watson stat0.332537 Prob(F-statistic)0.000077 (2)对比分析，依据调整后可决系数最大原则，选取X1进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型: Y=-2616509+0.887401x1 (787741.3) (151.6332) t=(-3.321533) (9.724864) Adjusted R-squared=0.878018 F=94.57299 （3）逐步回归，将其余变量分别加入模型： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/03/05 Time: 17:13 Sample: 1990 2003 Included observations: 14 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C2354107.2443622.0.9633680.3561 X11164.618197.88255.8854020.0001 X2-433834.9204519.4-2.1212410.0574 R-squared0.920089 Mean dependent var4354921. Adjusted R-squared0.905560 S.D. dependent var3498430. S.E. of regression1075105. Akaike info criterion30.80114 Sum squared resid1.27E+13 Schwarz criterion30.93808 Log likelihood-212.6080 F-statistic63.32690 Durbin-Watson stat0.449924 Prob(F-statistic)0.000001 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/03/05 Time: 17:13 Sample: 1990 2003 Included observations: 14 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1316764.1047067.1.2575730.2346 X13323.203442.20237.5151190.0000 X3-58306.1613608.15-4.2846500.0013 R-squared0.957811 Mean dependent var4354921. Adjusted R-squared0.950141 S.D. dependent var3498430. S.E. of regression781172.8 Akaike info criterion30.16239 Sum squared resid6.71E+12 Schwarz criterion30.29933 Log likelihood-208.1367 F-statistic124.8664 Durbin-Watson stat1.457294 Prob(F-statistic)0.000000 由上表可以看出，X3和X1构建的模型的拟合值优于X2和 X1构建的方程的拟合值，且比起y对x1的回归拟合优度更好,t检验和F检验都更显著，所以在Y=-2616509+0.887401x1的基础上加入解释变量x3,得: Y=1316764+3323.203x1-58306.16x3 (1047067) (442.2023) (13608.15) t=(1.257573) (7.515119) (-4.284665) Adjusted R-squared=0.950141 F=124.8664 二、异方差的检验与修正 因为时间序列数据，样本个数较小，所以选用ARCH检验： Dependent Variable: E2 Method: Least Squares Date: 06/03/05 Time: 18:31 Sample(adjusted): 1993 2003 Included observations: 11 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C4.33E+111.37E+120.3149420.7620 E2(-1)3.4755720.8320874.1769320.0042 E2(-2)-3.8674531.376776-2.8090650.0262 E2(-3)1.4041651.1176241.2563840.2493 R-squared0.827082 Mean dependent var2.96E+12 Adjusted R-squared0.752974 S.D. dependent var3.55E+12 S.E. of regression1.76E+12 Akaike info criterion59.51134 Sum squared resid2.18E+25 Schwarz criterion59.65603 Log likelihood-323.3124 F-statistic11.16052 Durbin-Watson stat1.980794 Prob(F-statistic)0.004656 计算(n-p) R2 = 6.616656临界值7.81(α=0.05),所以接受Ho,表明模型中不存在异方差。 三、自相关的检验和修正 （1）下面是e与e（-1）的坐标图： （2）DW检验： Durbin-Watson stat :1.980794,靠近2，说明不存在自相关。 结论： 我们的模型说明我国私人汽车拥有量主要受城镇居民可支配收入的影响，这也是符合经济检验的。 从发展来看，我国汽车消费的热点正在逐步形成，汽车有望在未来的5年左右的时间形成我国居民最大的消费热点，在未来的10年左右的时间成为我国最大的经济增长点。近10年来，我国私人汽车的拥有量以20％以上的速度增长，即使在经济收缩的1995－2000年之间，在各地各种限制汽车消费政策的作用之下，我国私人汽车的拥有量仍以20％以上的速度增长，这充分说明我国汽车消费增长的巨大潜力。 随着经济的发展和居民收入水平的提高，人们对汽车需求的欲望日益增强，在未来的5年甚至10年之内，我国私人汽车的拥有量有望继续以20％左右的速度增长。若以2000年625.33万辆的私人汽车保有辆为基数，以20％的增长率计算，则到2005年，我国私人汽车的拥有量将达1556.02万辆，2005年当年新增私人汽车259.3万辆，若以每辆车售价10万元计算，则当年居民用于汽车的购买费用就达2593亿元，成为我国居民的最大消费热点；即使每辆汽车按8万元计算，当年仅居民的汽车消费也将达2074.4亿元。 汽车有理由成为最大的消费热点从现实来看，我国不但呈现了在短期内形成汽车消费热点的发展趋势，而且已经基本具备了汽车消费热点形成的条件：国民经济的发展为汽车消费的快速增长奠定了基础；我国城市的发展和城市交通的进步，能够支持汽车消费的扩大；加入WTO之后汽车的销售价格将明显下降，更加接近普通居民的购买力。
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浅论案例教学法在《薪酬管理》课程中的尝试_经济学毕业论文范文
浅论案例教学法在《薪酬管理》课程中的尝试_经济学毕业论文范文 关键词:薪酬管理 案例教学 高职 论文内容提要:薪酬管理是人力资源管理中一个非常重要的内容，足人力资源管理专业的一门核心课程，同时也足一门技术性与实践性较强的课程。案例教学法针时高等职业教育强调人才的应用性这一角度出发，除了向学生传授薪酬管理的知识外，更注重培养学生分析问题和解决问题的能力。文章从案例教学法在《薪酬管理》课程中的应用着手，详细描述了本课程采用案例教学的实施条件及具体的实施措施。 案例教学法是一种运用对实证的描述引入情境，引起分析、演绎、推断、归纳、解决实际问题的办法。本身具有真实性、典型性、实践性和针对性，它不仅仅是一种教学方法，更主要的是一种教育思想和观念的更新，这种方法在培养学生的陈述、分析和对事实综合比较能力方面起到了很好的作用。实行案例教学法，体现教师和学生二者在教学活动过程中平等的地位，改变了教学过程中单独由教师唱主角的现象，充分发挥教师的主导地位和学生的主体地位，把知识传播和能力培养有机地结合起来。 一、课程特点及采用案例教学法的条件 《薪酬管理》是人力资源管理专业的一门核心课程，同时也是一门技术性与实践性较强的课程，要求理论与实践的结合、统一。通过本课程的学习，要让学生理解薪酬概念，了解薪酬与战略的关系，掌握基本的薪酬管理原理、奖金管理原理、福利管理原理和薪酬制度设计原理，要提高人力资源专业的学生在薪酬管理领域实践操作的能力。特别是高等职业教育的基本任务就是培养生产、建设、管理和服务第一线需要的高等技术应用性专门人才。案例教学就是从学生的实际出发，本着充分调动学生学习的主动性、积极性，诱发学生学习的内在动机，培养学生分析、解决实际问题的能力，强调了人才的应用性。在薪酬管理课程中案例教学法就是在宣讲解释某一工资理论或规范时，采取结合较为典型的事例加以剖析，从而加深对该理论的认识及理解的一种教学方法。这种方法不仅向学生阐明了薪酬管理的基本理论和基本原理，而且提高了学生在实践中运用所学知识解决具体实际问题的能力。案例教学法是一种没有唯一答案的教学方法。但恰是这种没有唯一正确答案的案例教学法，迫使学生去独立思考，而不是强记内容，培养学生高层次的观察、分析、解决问题的能力，此外还有助于培养学生的创新能力，是推进素质教育，培养高素质高水平人力资源工作者的重要途径。 二、实施案例教学法的具体措施 采取案例教学法，不管是以教师讲解案例为主，还是以学生讨论案例、独立分析思考案例或是观看媒体案例为主，都应该精心选择具有典型性、代表性、能说明问题的案例。因为案例数学法的目的不仅仅在于引发学生听课的兴趣，还要通过案例分析，使学生更好地理解和掌握薪酬管理的理论与方法，提高学生运用理论解决问题的能力。案例选得好，教学就成功了一半。 1、案例的选用 案例的选择，即要有理论的现实的意义，又要富于启发性、生动性，即要以反映当前成功经验和改革成果为主，又要适当反映存在的问题和弊端，并要有针对性地反映所要讲授或是复习的课程内容。所以在选编案例时应注意以下几个问题:第一，新颖性。即尽可能选择薪酬管理实践中的最新案例，最好是一些学生耳熟能详的成功或是失败的实例，好的案例应该具有真实性，且生动鲜活。或者说，具有很强的故事性，有生动的情节。在激发学生的兴趣同时，也使案例教学更加贴近时代的，更符合现实生活。第二，典型性。即紧密围绕所要传授的核心内容和基本理论选编一些有代表性的案例，当然，可以是正面成功范例，也可以是反面失败的典型，以达到通过案例讨论使学生加深理解薪酬管理的基本理论的目的。第三，复杂性。即所选案例要有一定的深度和难度，案例的复杂性并不在于案例有多长，而在于案例反映出的问题是错综复杂的，这样能够引起学生讨论的兴趣与热情，使案例的分析研究更有实际意义。第四，答案的多样性。由于每个人的思考方式、价值观不同，对同一问题可能会产生不同的看法，好的案例能引发人们从不同的角度去解读，去思考，去寻求各种各样解决实际问题的办法，从而改变现实，使事情向着更好的方向发展。所以选择案例时要考虑到答案不能唯一，要能培养学生发散性思维的能力。 2、形式的选择 案例教学要取得好的教学效果，课前准备是基础。除了选择合适的案例外，还要选择恰当的形式，案例教学的形式类型多种多样，可以根据教学内容的不同来选择符合教学内容特点的形式。
