-
农业总产值相关因素的分析_经济学毕业论文
农业总产值相关因素的分析_经济学毕业论文 农业总产值相关因素的分析 一、问题的提出 随着我国改革开放的深入，近几年我国经济一直有着快速稳定的发展，但对外贸易和出口不断扩大的同时，农业问题一直都是政府工作中的重中之重，能否解决我国的农业问题，对于我国经济的长远发展有着重要的战略意义。因此对于农业总产值的问题的研究，以及与农业总产值相关的因素的分析显示出重要的作用。 二、解释变量的确定 影响农业总产量的因素可分为生产要素对产量的影响以及生产要素之间的配合比例对产量的影响两个方面。第一方面又可分为农机机械总动力和农业劳动力数量两部分；第二方面又可分为单位面积产量和作物播种面积两部分。以上所述因素都是众多影响农业总产量因素中具有决定意义和有代表性的重要因素，将这些因素设定为解释变量将有助于对问题的分析，进一步保证模型以及由模型所分析的结果能够有效的说明农业总产量的影响因素，从而更具有实际意义，便于应用于实际，更好的农业的发展服务。 三、模型的设定 采用多元回归模型对农业总产量及其相关因素进行数量分析。模型设定如下： Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4 +ui 其中： Y——农业总产值（亿元） β1——模型的截距项 X1——农机机械总动力（万千瓦） X2——单位面积产量（公斤/公顷） X3——作物播种面积（千公顷） X4——农业劳动力数量（万人） 四、资料的收集 名 称X1（万千瓦）X2（公斤/公顷）X3（千公顷）X4（万人）Y（亿元） 北京3955194386.467.989.7 天津603.34820544.58186.7 河北2744.440258990.81665899.4 山西1767.528063672.3658191.3 内蒙古1423.638545707.3518.4307.6 辽宁1401.348913964.8649503.1 吉林1096.551254890.1514.3405.9 黑龙江1648.345129989.2742.5540.6 上海133.97320490.983.295.5 江苏2957.963027777.41452.31142.7 浙江2017.260823245.9985.1529.5 安徽316548298733.11975.6688 福建888.850892713.1760.4433.2 江西100252335534.7977.4405.9 山东7689.6526811266.12434.31401.3 河南6078.7490713127.73472.31331.6 湖北1469.2588574891143.7658.3 湖南235860157931.72058.7665.7 广东1760.253605193.11566.4817.9 广西1552.446566288.11555.1439.9 海南212.24169871.7179.9141.3 重庆628.144483555.9884.6250.4 四川1735.147599571.52582.6769.9 贵州647.942364650.71368.3279.9 云南1397.839235929.61689.4431.3 西藏123.25044230.988.827.6 陕西1099.830954331.9985.9337.4 甘肃112229053688.9696.8254 青海264.73361529141.628.9 宁夏407.640441007.6151.749.4 新疆880.957713404.1321348.8 （资料来源：中国统计信息网，2002年《中国统计年鉴》电子版） 五、模型估计及检验 一、初次回归分析 根据此图显示： Y=-281.2500582+0.1001383488*X1+0.06753579048*X2+0.03802983617*X3+0.07042103951*X4 取显著性水平a=0.05，有ta/2(n-5)=t0.025(26)=2.056。可知，有|tβ5|=1.291434 t0.025(26)，从来接受H0：β5=0，即X4的系数β5没有通过t检验。其余常数项β1、 X1的系数β2、X2的系数β3、X3的系数β4均通过t检验。 取显著性水平a=0.05，查F分布表可得F0.05(k-1,n-k)=F0.05(4,26)=2.74。回归方程的F统计量F=68.41460，大于2.74，从而拒绝H0，说明从整体上看解释变量与被解释变量之间的线性关系显著。 二、多重共线性检验 从上一步结果看，X4系数不显著。下面进行多重共线性检验： 1、采用简单相关系数矩阵法进行检验，结果如下图： 可见，X1与X4、X1与X3、X3与X4之间存在较严重的线性相关性。 2、对多重共线性进行修正 调整的基本思路大约为： 先用Y分别对各解释变量进行单独回归，找出其中调整可决系数最大的解释变量作为第一次调整保留的变量；以此变量为基础再分别对剩下的解释变量进行二元回归，找出一个比第一次调整可决系数大的变量作为要保留的解释变量（如有几个变量的调整可决系数比第一次保留解释变量的调整可决系数都大，那么就选择其中系数最大的那一个）；以此类推，直到全部新的调整可决系数比上一次最大的要小，从而确定模型的基本解释变量。 通过Eviews3.1计算可得，第一次单独回归，结果如下表： X1X2X3X4 调整可决系数0.7872960.0526430.7666360.717077 于是，保留X1，再继续做二元回归： X2X3X4 调整可决系数0.8133860.8628520.844132 保留X3，接着是做三元回归： X2X4 调整可决系数0.8974100864426 应保留X2，从而已有X1、X2、X3。 但是，这个调整可决系数要小于最一开始的四元回归时的调整可决系数0.899886。但因为那种情况下X4始终无法通过t检验。因此，删去X4，保留X1、X2、X3是一个比较理想的组合。 剔除X4后，新模型的回归结果： 三、异方差性检验 以上资料均为截面资料，故没有使用ARCH检验的需要。White检验（无交叉项）检验如下： a=0.05下，χ0.052（6）=12.5916。图中，Obs*R-squared=9.00782312.5916。表明随机误差u不存在逆方差。 四、自相关性检验 已经当前模型的D-W值为2.666422，查表可得，在a=0.05水平下，dL=1.229，dU=1.650（n=31,k’=3），4- dUD-W4-dL，落入了无法确定的区域，需要修正。 使用Cochrane-Orcutt迭代法，Eviews 3.1中，计算结果如下图： 修正后D-W值为2.291942，落入（dU，4- dU）区域，表明一阶自相关不存在，情况有明显的改善。 五、确定结果 经过一番努力，最终确定的结果为 Y=-284.307529+0.1105181268*X1+0.07194175029*X2+0.046101934*X3+[AR (1)=-0.3584359171] (82.2177) (0.01953) (0.017334) (0.009963) (0.189106) t= (-3.457984) (5.658826) (4.150355) (4.627321) (-1.895419) R2=0.916404 adj-R2=0.903029 F=68.51429D-W=2.291942 R2=0.916404 adj-R2=0.903029，说明模型拟合程度较好。取a=0.05，则ta/2(n-5)=t0.025(25)=2.060，常数项、三解释变量系数均通过t检验。取a=0.05，F0.05(k-1,n-k)=F0.05(4,25)=2.74，模型F值为68.51429，显然大于2.74，从而可以说明整体上解释变量与被解释变量关系显著。并且从上面的分析中可知，模型通过多重共线性检验、异方差性检验以及自相关性检验。从实际上看，我国农村生产力不发达，生产力结构不完善，众多的农村劳动力得不到有力的开发，使得农业劳动力数量的因素对于农业总产量并没有体现出应有的解释能力，因此，才将这个因素从解释变量中剔除出去。 六、模型的经济意义 农业机械总动力代表农业中的技术因素，单位面积谷物产量代表劳动生产率，农作物播种面积的大小直接决定产出量，从而能够影响农业总产值，故最后采用剩下的这3个变量作为模型中的解释变量来构建回归方程。其经济意义如下： 在其它条件不变的条件下，X1的系数为0.1105181268，表示农机总动力每增加1个单位，农业总产值就增加0.1105181268个单位；x2的系数为0.07194175029，表示单位面积谷物产量每增加1个单位，农业总产值就增加0.07194175029个单位；x3的系数为0.046101934，表示农作物播种面积每增加1个单位，农业总产值就增加0.046101934个单位。在这三个因素中，单位面积谷物产量的影响对农业总产值的影响最大，农作物播种面积也是一个重要的影响因素。 因此，若要提高农业总产量，应该先从单位面积谷物产量入手，加强对科学技术的学习和应用，将影响单位面积的一些因素如单位面积施肥量和单位面积劳动力投入量等，同科学技术相结合，从而提高单位产量。其次，增加播种面积也应是提高单位产量的有效手段之一。
-
西部地区信息化水平比较分析_经济学毕业论文范文
西部地区信息化水平比较分析_经济学毕业论文范文 关键词：信息化；西部大开发；因子分析 论文摘要：西部大开发是我国面向21世纪的重大举措，西部地区要迅速崛起，信息技术至关重要，只有提高社会的整体信息化水平，才能缩小与东部沿海地区的差距。本文通过对西部12个省市区的相关信息化指标进行因子分析，找出影响地区信息化水平的主要因素，并对西部各省市的信息化水平进行比较。 引言 西部大开发是我国面向21世纪的重大举措，西部地区包括云南、贵州、四川、重庆、西藏，陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古12个省市自治区，幅员辽阔，资源丰富，然而基础设施差，经济总量小，贫困面积大。西部地区要迅速崛起，不能按常规发展模式，必须依靠信息技术，改造传统生产技术和传统产业，提高社会经济的整体信息化水平。作为信息时代的信息化建设与发展必将成为西部开发战略与建设的重要内容之一，也是西部开发美好前景能否实现的重要因素。 到目前为止，信息化水平的测算模型或方法有二三十种，从国外近年来的测算模型看，主要有马克卢普模型法、波拉特法、小松琦清的信息化指数模型等。 我国目前在信息产业、信息技术及信息化发展方面尚无系统、规范、全面的统计数据，根据现状，国务院信息化工作刁姐设置了一套信息化水平总榴教的指标体系。该指标体系设置了六个大类，既信息资源的开发利用、信息的建设、信息技术的应用、信息产业的发展、信息人才、信息化发展政策共25个指标，用于国家信息化发展水平地区间的横向比较。 但是这些方法应用在者阵在各自的应用局限性，要么指标体系太复杂，要么难以从现有的数据渠道获取全面的数据资料，本文采用因子分析法，根据统计年鉴等公开资料获取步剖际数据，对西部地区的信息化水平进行分析，找出影响信息化水平的主要因素，并进行比较研究。 1，西部各地区信息化水平的因子分析 为了对西部地区信息化水平进行综合评价，在考虑西部各地区的具体情况和数据来源渠道后，主要选取如下四类11项指标:(数据见表1) 根据表1中数据可得到各安剖际间的相关系数矩阵R，由R可知，许多变量间的相关系数较大，说明这9个指标反映的信息有较大的重叠。 采用因子分析方法，由相关系数矩阵R得到的各因子的方差贡献率和累计贡献率(见表2) 由表2可知，第一因子的方差所占有因子方差贡献的42.51%，前四个因子的方差贡献高达到85.206%(大于提取标准85%)，因此选前四个因子已知足够描述信息化水平的总体水平。 采取主成分法计算因子载荷矩阵A，根据因子载荷矩阵可以说明各因子在各变量上的载荷，即是影响度，由于初始的因子载荷矩阵系数不是大明显，为了使因子载荷矩阵中系数向0-1分化，对初始因子载荷矩阵进行方差最大旋转，旋转后的因子载荷矩阵:(见表3)
-
我国涉外旅游业收入的实证分析_经济学毕业论文范文
我国涉外旅游业收入的实证分析_经济学毕业论文范文 我国涉外旅游业收入的实证分析 概况分析 涉外旅游．是指我国旅游部门经营对外招徕并接待外国人、外籍华人和华侨等国际旅行者旅游业务的活动。涉外旅游业是一项新型的综合性的经济事业。旅游业是日益兴起的新型“朝阳产业”，它的发展无论是对一国的经济，还是国际间的交流，都有着重要和积极的作用。中国是世界上旅游资源和市场最丰富的国家，把握这一优势，大力发展旅游业，对正在深入的改革开放和产业结构的优化，都有着广泛的促进作用。 近年来，我国旅游业突飞猛进。随着我国对外开放的逐步深入，涉外旅游业也获得了长足的发展。它是我国国民经济和发展对外经济关系的一个重要组成部分，是第三产业的重要部门。 中国旅游市场在21世纪将进一步扩大，中国丰富的旅游资源不断得到开发；旅游产品结构不断完善；旅游产业规模不断扩大；发展旅游的大环境逐渐优化，这些都为中国旅游市场的扩大提供了坚实的保障。我国涉外旅游市场将会继续扩大，亚洲是中国的最大客源市场，随着东南亚金融危机的过去，东南亚、日本的经济复苏，亚洲客源肯定有较大的发展；欧美远程客源国来华人数都在不断增长，在中国国际旅游市场上，来自欧美的游客只是一个全球的平均水平，欧美来华旅游的潜力显然很大。 二． 模型的建立 我们通过分析我国涉外旅游业的收入，根据理论及对现实情况的认识,建立了一个单一方程模型: Y=ß1+ß2X2+ß3X3+ß4X4+ß5X5+U (1.1) 其中：Y——我国涉外旅游业收入（亿元） X2——涉外饭店数目（个） X3——旅游人数（万人） X4——涉外旅游业职工人数（人） X5——涉外旅行社个数（个） U ——随及扰动项 ßi——参数 模型的估计和检验 估计 设模型中的随及误差项U满足古典假定，运用OLS方法估计未知参数，利用计量经济学计算机软件Eviews计算的过程如下： 1．建立文档，输入数据 首先点击Eviews图标，进入Eviews主页。建立新的Workfile工作框，并输入数据，见表一。 表一 obsX2X3X4X5Y 1991 2130.000 3335.000 38177.00 671.0000 28.40000 1992 2354.000 3811.500 40258.00 852.0000 39.50000 1993 2552.000 4152.700 45431.00 987.0000 46.80000 1994 2995.000 4368.450 57600.00 1110.000 73.23000 1995 3720.000 4638.650 59935.00 1025.000 87.33000 1996 4418.000 5112.750 53093.00 977.0000 102.0000 1997 5201.000 5758.790 48881.00 991.0000 120.7400 1998 5782.000 6347.840 52290.00 1312.000 126.0200 1999 7035.000 7279.560 47153.00 1256.000 140.9900 OLS估计未知参数 在主页上选Group菜单，点击Estimate Equation项，对数据进行OLS估计，结果如表二 表二 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/15/04 Time: 10:29 Sample: 1991 1999 Included observations: 9 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X20.0108310.0197650.5480080.6128 X30.0192740.0312600.6165770.5709 X40.0016520.0005592.9537510.0418 X5-0.0464840.050411-0.9221040.4087 C-88.3649852.76179-1.6747910.1693 R-squared0.988138 Mean dependent var85.00111 Adjusted R-squared0.976277 S.D. dependent var40.71376 S.E. of regression6.270853 Akaike info criterion6.809883 Sum squared resid157.2944 Schwarz criterion6.919452 Log likelihood-25.64447 F-statistic83.30613 Durbin-Watson stat1.852069 Prob(F-statistic)0.000419 检验 经济意义检验 X5的系数与其经济意义不符。我们将通过对模型的修正看是否能得到更好的结果。 2． 统计检验 对回归系数进行整体检验，该检验是在方差分析的基础上利用F检验进行的。 由上表数据，F=248.8175F0.05（4，4），应该拒绝原假设H0，说明回归方程显著。 所以从模型从整体上看，涉外旅游收入与解释变量之间线形关系显著 3． 计量经济学检验 （1）.多重共线性检验 在Quick菜单中选取项Group Statistics中的Correlation命令，输入变量名即可得到如下结果： 表三 X2X3 X4 X5 X2 1.000000 0.9918410.297759 0.777257 X30.991841 1.0000000.3029190.832983 X40.297759 0.3029191.000000 0.573134 X50.7772570.8329830.5731341.000000 由表3可以看出，解释变量之间存在高度线性相关。同时由表2得到的可决系数很大，而且F统计量值显著的大于给定显著性水平下的临界值，而x2、x3、x5变量的偏回归系数t统计量值并不显著，且X5的系数的符号与经济意义相悖。尽管整体上线性回归拟合较好，但模型中解释变量存在严重的多重共线性。 对多重共线性的修正 a）.运用OLS方法逐一求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形回归方程。 Y对X2的回归 表四 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/15/04 Time: 14:56 Sample: 1991 1999 Included observations: 9 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X20.0230980.00218510.571100.0000 C-7.8688979.465154-0.8313540.4332 R-squared0.941052 Mean dependent var85.00111 Adjusted R-squared0.932630 S.D. dependent var40.71376 S.E. of regression10.56752 Akaike info criterion7.746577 Sum squared resid781.7067 Schwarz criterion7.790404 Log likelihood-32.85959 F-statistic111.7481 Durbin-Watson stat0.736732 Prob(F-statistic)0.000015 将上述回归结果整理如下： Y=--7.868897+0.023098X2 （1.2） （-0.8313）（10.5711） R^2=0.9410 ，S.E =10.5675， F=111.7481 Y对X3的回归 表五 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/15/04 Time: 15:06 Sample: 1991 1999 Included observations: 9 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X30.0306410.0033589.1260270.0000 C-67.5394117.19614-3.9275900.0057 R-squared0.922467 Mean dependent var85.00111 Adjusted R-squared0.911391 S.D. dependent var40.71376 S.E. of regression12.11937 Akaike info criterion8.020616 Sum squared resid1028.153 Schwarz criterion8.064444 Log likelihood-34.09277 F-statistic83.28438 Durbin-Watson stat0.775610 Prob(F-statistic)0.000039 将上述回归结果整理如下： Y= -67.53941+0.030641X3 （1.3） （-3.9275）（9.1260） R^2= 0.9224， S.E=12.1193， F=83.2843 Y对X4的回归 表六 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/15/04 Time: 15:07 Sample: 1991 1999 Included observations: 9 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X40.0027130.0018301.4823250.1818 C-48.4778090.93217-0.5331200.6105 R-squared0.238906 Mean dependent var85.00111 Adjusted R-squared0.130178 S.D. dependent var40.71376 S.E. of regression37.97137 Akaike info criterion10.30467 Sum squared resid10092.77 Schwarz criterion10.34850 Log likelihood-44.37102 F-statistic2.197288 Durbin-Watson stat0.301641 Prob(F-statistic)0.181813 将上述回归结果整理如下： Y=-48.4778+0.0027X4 （1.4） （-0.5331） （1.4823） R^2=0.2389，S.E=37.9713，F=2.1972 Y对X5的回归 表七 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/15/04 Time: 15:08 Sample: 1991 1999 Included observations: 9 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X50.1684920.0468923.5932230.0088 C-86.8795048.60200-1.7875700.1170 R-squared0.648440 Mean dependent var85.00111 Adjusted R-squared0.598217 S.D. dependent var40.71376 S.E. of regression6 Akaike info criterion9.532296 Sum squared resid4661.995 Schwarz criterion9.576123 Log likelihood-40.89533 F-statistic12.91125 Durbin-Watson stat1.119498 Prob(F-statistic)0.008819 将上述回归结果整理如下： Y=-86.8795+0.1684X5 （1.5） （-1.7875）（3.5932） R^2 =0.6484，S.E=25.8069， F=12.9112 分析： 通过对多重可决系数和t统计量的观察，X2，X3的可决系数接近1，且t的绝对值都远大于2，所以模型对数据的拟合程度较好。同时结合经济意义，旅游人数x3较涉外饭店数x2对涉外旅游收入y的影响更大，选出x3，得一元线性回归方程： Y=-67.53941+0.030641X3 b. 逐步回归。引入其余解释变量，得到以下模型。 表八 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/16/04 Time: 00:02 Sample: 1991 1999 Included observations: 9 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X3-0.0033610.024767-0.1357050.8965 X20.0255860.0184851.3841330.2156 C-1.14010250.62397-0.0225210.9828 R-squared0.941232 Mean dependent var85.00111 Adjusted R-squared0.921643 S.D. dependent var40.71376 S.E. of regression11.39675 Akaike info criterion7.965734 Sum squared resid779.3148 Schwarz criterion8.031476 Log likelihood-32.84580 F-statistic48.04823 Durbin-Watson stat0.742719 Prob(F-statistic)0.000203 表九 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/16/04 Time: 00:03 Sample: 1991 1999 Included observations: 9 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X30.0285360.00253611.251910.0000 X40.0012090.0004412.7401750.0337 C-116.545721.75047-5.3583060.0017 R-squared0.965563 Mean dependent var85.00111 Adjusted R-squared0.954084 S.D. dependent var40.71376 S.E. of regression8.724176 Akaike info criterion7.431275 Sum squared resid456.6675 Schwarz criterion7.497016 Log likelihood-30.44074 F-statistic84.11512 Durbin-Watson stat1.174184 Prob(F-statistic)0.000041 表十 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/16/04 Time: 00:05 Sample: 1991 1999 Included observations: 9 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X30.0301880.0065514.6083920.0037 X50.0035660.0429640.0830040.9365 C-68.9225124.94512-2.7629660.0327 R-squared0.922556 Mean dependent var85.00111 Adjusted R-squared0.896742 S.D. dependent var40.71376 S.E. of regression13.08290 Akaike info criterion8.241691 Sum squared resid1026.974 Schwarz criterion8.307432 Log likelihood-34.08761 F-statistic35.73773 Durbin-Watson stat0.780006 Prob(F-statistic)0.000464 Y=-1.140102+0.025586X2+-0.003361X3 （-0.0225） （1.3841） （-0.1357） Adjusted R^2=0.9216 S.E=11.3967 F=48.0482 Y=-116.5457+0.028536X3+0.001209X4 (-5.3583) (11.2519) (2.7401) Adjusted R^2=0.9540 S.E= 8.7241 F=84.1151 Y=-68.92251+0.030188X3+0.003566X5 (-2.7629) (4.6083) (0.0830) Adjusted R^2=0.8967 S.E=13.0829 F=35.7377 可以看出X2和X5的对模型的拟合优度并无改善，同时对X3影响较小。 X4在符合经济意义的前提下，使拟合优度提高，每个参数统计检验显著，应采纳该变量。 得到一个二元回归方程： Y=-116.5457+0.028536X3+0.001209X4 表十一 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/16/04 Time: 22:03 Sample: 1991 1999 Included observations: 9 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X3-0.0066550.013448-0.4948780.6417 X40.0012270.0003123.9280740.0111 X20.0264560.0100202.6403700.0460 C-48.6260629.98005-1.6219470.1657 R-squared0.985617 Mean dependent var85.00111 Adjusted R-squared0.976987 S.D. dependent var40.71376 S.E. of regression6.176249 Akaike info criterion6.780402 Sum squared resid190.7303 Schwarz criterion6.868057 Log likelihood-26.51181 F-statistic114.2115 Durbin-Watson stat1.743783 Prob(F-statistic)0.000050 表十二 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/16/04 Time: 22:09 Sample: 1991 1999 Included observations: 9 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X30.0363030.00315511.506970.0001 X40.0018660.0003715.0363880.0040 X5-0.0701690.024064-2.9159190.0332 C-115.980114.50022-7.9985070.0005 R-squared0.987248 Mean dependent var85.00111 Adjusted R-squared0.979597 S.D. dependent var40.71376 S.E. of regression5.815561 Akaike info criterion6.660054 Sum squared resid169.1038 Schwarz criterion6.747709 Log likelihood-25.97024 F-statistic129.0310 Durbin-Watson stat1.949370 Prob(F-statistic)0.000037 分析： 由表11、表12知，分别引入x2或x5后，他们对y的影响并不显著，故将x2和x5删除， 此后统计检验效果均有较大改善。 综上所述，选择此模型为修正后的模型： Y=-116.5457+0.028536X3+0.001209X4 （2）自相关检验 D-W检验: 根据表9估计的结果，由DW=1.174184，给定显著性水平a=0.05，查Durbin-Watson表，n=9，k=2，得下限临界值dl=0.629，du=1.699，因为DW统计量为1.174184，在（0.629，1.699）中，所以根据判定区域值，这时随机误差项不能确定是否存在自相关 图示法： 用上述OLS估计，可以得到残差resid，运用GENR生成序列E1和E2（E2=E1^2）. 在Quick菜单中选Graph项，在对话框中键入E1 E1（-1），得到下图： 考虑用Cochrane-Orcutt迭代法检验 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/21/04 Time: 11:41 Sample(adjusted): 1992 1999 Included observations: 8 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 100 iterations VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1416.63114361.160.0986430.9262 X3-0.0021760.024544-0.0886760.9336 X49.28E-050.0007340.1264800.9055 AR(1)0.9887770.1323817.4691970.0017 R-squared0.969215 Mean dependent var92.07625 Adjusted R-squared0.946126 S.D. dependent var37.14207 S.E. of regression8.620954 Akaike info criterion7.453121 Sum squared resid297.2834 Schwarz criterion7.492842 Log likelihood-25.81249 F-statistic41.97768 Durbin-Watson stat2.766962 Prob(F-statistic)0.001759 Inverted AR Roots .99 分析：从上图可以看出残差et并未呈线形回归，表明随机误差ut不存在自相关。 2．异方差的检验 ARCH检验 表十三 ARCH Test: F-statistic0.237244 Probability0.865536 Obs*R-squared1.574786 Probability0.665120 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/18/04 Time: 10:14 Sample(adjusted): 1994 1999 Included observations: 6 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C97.03369115.03460.8435170.4877 RESID^2(-1)-0.2659030.819938-0.3242960.7765 RESID^2(-2)-0.4654000.619188-0.7516290.5307 RESID^2(-3)0.2014371.4015560.1437240.8989 R-squared0.262464 Mean dependent var56.66340 Adjusted R-squared-0.843839 S.D. dependent var71.89270 S.E. of regression97.62169 Akaike info criterion12.23480 Sum squared resid19059.99 Schwarz criterion12.09597 Log likelihood-32.70439 F-statistic0.237244 Durbin-Watson stat1.972026 Prob(F-statistic)0.865536 由表13输出结果知，obs*R2=1.574786，查X2分布表，给定a=0.05，自由度为P=3，得临界值为7.81，因为1.5747867.81，所以接受原假设H 0。表明模型中随机误差项不存在异方差。 图示法 分析：从上图中可以看出，模型中随机误差项不存在异方差。 我们进行了一系列检验和修正后该模型的最终结果如下： Y=-116.5457+0.028536X3+0.001209X4 (-5.3583) (11.2519) (2.7401) Adjusted R^2=0.9540 S.E= 8.7241 F=84.1151 从模型中可看出： X3，X4均符合经济意义的检验。从经济意义上看，涉外旅游业的收入随着旅游人数和涉外旅游职工人数的增加而增加。 模型表明：涉外旅游业的收入与旅游人数和涉外旅游职工人数有明显的相关关系。实际上，这个结论也是很合理的。 模型的修正可决系数及F值比较理想，模型的拟合优度好。 由上述分析可知，我们的模型还是成功的。 结论部分： 通过以上的实证分析可以看出涉外旅游业的收入与旅游人数、涉外旅游业职工人数有着密切的关系。 2000年我国接待入境过夜旅游人数达3122.88万人次，旅游外汇收入则达到162.24亿美元，国际排名分别为第5和第7。在未来旅游业的发展方面，我国的自然风光资源和社会历史文化资源还远远没有得到开发，尤其是我国的中西部，众多的自然资源还没有向游客揭开神秘的面纱。随着东部旅游资源的深度开发，中西部旅游资源的相继开发和旅游条件的改善，我国对世界的吸引力将会越来越大。据世界旅游组织预测，2020年，我国将成为世界最大的旅游目的地国家，接待旅游人次达1.37亿，同时也成为世界十大旅游客源国之一，出游人次达1亿。另外，旅游收入在国民生产总值中的份额也呈明显的增长趋势，旅游业与国民经济的相关程度越来越高。 主要参考文献： 中华人民共和国国家旅游局，《中国旅游统计年鉴》，中国旅游出版社，2000 林南枝、李天元，《旅游市场学》，南开大学出版社，1996 罗明义，《旅游经济学》，高等教育出版社，1998
-
浅析日本拉面经济文化_经济学毕业论文
浅析日本拉面经济文化_经济学毕业论文 摘要：拉面源于，却在日本独自完成衍化过程。不断产生新的流行风。在生活快节奏的今天，拉面在日本迅速壮大，成为日本人必不可少的食物之一。在高楼林立的城市里，在某个转角处有一间风味独特的拉面店，让你可以在此尽情享受，日本拉面已从一碗简单的清汤面发展成为五花八门的面条，且深受国民的喜爱。甚至作为一种拉面产业在发展，给日本、文化都带来深刻的影响。 关键词：日本拉面市场管理 1日本拉面市场的优势环境 1.1日本拉面市场的品牌效应 随着日本经济的迅速发展，国人的品牌意识越来越强，纵观国际企业界，大到麦当劳、家乐福，小到71便利店、和路雪冰淇淋等，这些品牌无不深入人心。当今社会，如果一个没有品牌的产品，很难想象它是怎么打入市场，怎样迎得消费者，又怎能确立其市场地位。没有品牌，就没有信誉，就没有质量保证，当然就没有固定的消费群体，也就没有前途可言。因此，日本拉面大都建立自己良好的品牌形象。 1.2“敞开厨房”的出现 “敞开厨房”的出现恰恰迎合了对美食的需求越来越强烈的消费群体的需求。是一些成功食肆所采用的独特形象推广方法之一。 1.2.1增强拉面推销的信任度。“敞开厨房”使厨师直接面对客人，厨师参与推销，因为厨师在烹调方面的权威性，可以直接回答菜色的味道、做法、功效、价格等方面的问题，更能吸引客人。 1.2.2直观式的拉面促销。“敞开式厨房”使客人看到了菜品制作的全过程或部份过程，使客人在用餐上更为放心，尤其是当大厨，或者名厨在现场操作时，更能增加客人的食欲，刺激客人的消费。 1.2.3享受用餐的乐趣。当今人们的生活水平不断提高，大家在餐厅消费不单纯为填饱肚子而去消费，更希望能从“吃”的消费中享受一些乐趣。通过敞开式厨房，可以陶醉于厨师的烹调过程，同时欣赏带有特色的烹调文化现象，一个优秀厨师的举手投足，都能给人以美感，让客人感受到烹饪行业中的艺术性。 1.2.4满足客人的好奇心态。厨师在客人面前烹调时，其操作程序都带有表演性的动作，动作快捷，利落前提下有适度的夸张，使其烹调过程更具刺激性。 1.3拉面的平民化战略 在整个泡沫经济时期，日本诸多行业都受到严重冲击，惟独拉面这种平民化、大众化的饮食没有受到冲击，一直保持着缓慢增长的态势。至今，根据各地方特色，日本全国已经形成了19个拉面中心。其中，首都圈有东京、横滨，关西圈大阪、京都、高山、合歌山，东北地方的喜多方、白河、佐野、米择，北海道的札幌、函馆、旭川，九州地区的博多、久留米、熊本、鹿儿岛等。号称日本三大拉面的东京、札幌、福冈为首，拉面店数量也是蓬勃增长，东京一地已经有2515家，札幌市562家，福冈市231家。全日本究竟有多少家拉面店至今还没有一个统一口径。 2日本拉面带来的影响 2.1拉面带来的商机 对于日本人来说，拉面是日本的国民食物。如果问日本人“最喜欢的食物是什么”的话，得到最多的回复就是：“拉面！”拉面是方便食品，它可以满足日本人快速、便利的要求，从而也就产生了这样的商机。
-
我国国内债务规模的多元线性分析_经济学毕业论文
我国国内债务规模的多元线性分析_经济学毕业论文 一、理论综述 国债，尤其是国内债务对一国的宏观经济运行水平具有重要意义。国家集中性借款和有计划地组合闲置资金可以支持国家保持较高水平投资，并使经济结构的调整顺利进行。国债提供的信用工具,在启动投资者投资意识的同时,又进一步推进了证券和金融市场的改革。当国债用以弥补财政赤字、调整国库出纳、调节货币流通、影响外汇收支、促进供求平衡时,它所发挥的作用对宏观经济的全面平衡有着不可低估的意义。因此，认识国内债务规模的相关因素对宏观经济调控和管理具有一定的参考价值。 理论一般认为，一国的国民生产总值、财政收入、财政赤字、预算内投资规模、信贷规模、城乡居民储蓄额、国债还本付息额以及国债余额构成了国债规 模的主要相关因素。我们认为，其中的财政收入、城乡储蓄存款、财政赤字、国内债务还本付息额、国内债务余额对国内债务的规模具有显著的影响效应。本文将试图就这几个因素对国内债务规模的影响建立模型并加以分析。 二、模型的建立和修正 考虑建立多元线性模型： 其中： X2 财政收入 X3 城乡储蓄存款 X4 财政赤字 X5 国内债务还本付息额 X6 国内债务余额 Y 国内债务规模 年 份财政收入城乡储蓄存款财政赤字国内债务还本付息余额国内债务 19831367895.8-42.57 013441.58 19841642.91211.9-58.160176.542.53 19852004.81622.60.570237.260.61 198621222237.6-82.90291.862.51 19872199.43073.3-62.8319.3331.763.07 19882357.23801.5-133.97113.42435.592.17 19892664.95146.79-158.88156.69555.156.07 19902937.17034.2-146.49342.42638.693.46 19913149.59107.3-237.14224.3763.2199.3 19923483.411540.4-258.83364.96881.6395.64 1993434914762.39-293.35784.061038.6314.78 19945218.121518.8-574.521266.291702.21028.57 19956242.229662.25-581.521820.42433.61510.86 19967407.9938520.84-529.562245.793057.931847.77 19978651.1446279.8-582.421792.333649.562412.03 19989875.9553407.47-922.231552.214632.543228.77 199911444.0859621.8-1743.591923.426542.343702.13 200013395.2364332.4-2491.272467.719143.724153.59 200116386.0473762.4-2516.542876.5811703.834483.53 200218903.6486910.7-3149.512467.7114896.125660 200321715.25103617.7-2934.72976.5818048.786029.24 *数据来自国家统计局网站《中国统计年鉴-2004》以及历年统计年鉴 运用EVIEWS软件，用OLS方法进行估计可以得到（见附表一） 下面我们将对该模型进行进一步的检验与修正。 多重共线性检验 利用EVIEWS软件运算得到解释变量见的相关系数矩阵： 由此表可以看出，解释变量之间的相关系数都较大，可见存在严重的多重共线性。这一特点与经济意义也是相符的。下面使用逐步回归法进行修正： 用EVIEWS软件分别对解释变量进行回归，得到如下结果： VARIABLECOEFFICIENTT-STATISTICF-STATISTICR-SQUARED C X2-629.0555 0.330053-6.305480 30.47109928.48710.979947 C X3-235.2535 0.063345-3.412291 39.994151599.5320.988261 C X4127.1322 -1.8747240.826508 -16.07689258.46640.931523 C X5-29.05687 2.003854-0.177547 15.71691247.02130.928577 C X6244.9043 0.3731531.615215 15.81903250.24180.929431 结合经济意义和统计检验结果，经分析在五个一元回归模型中，国内债务Y对城乡储蓄存款X3的线性关系明显，拟合程度较好，有： 采用逐步回归法将其余解释变量逐一带入，与X3分别形成二元回归模型，结果如下表 VARIABLECOEFFICIENTT-STATISTICF-STATISTICADJUESTED R-SQUARED C X3 X2-332.2602 0.048784 0.076794-3.090553 3.883305 1.168292815.8086 0.987876 C X3 X4-186.6027 0.049782 -0.436150-3.404414 12.95780 -3.7242181348.429 0.992633 C X3 X5-240.4130 0.066576 -0.108460-3.376924 9.639756 -0.481213767.5363 0.987122 C X3 X6-189.3972 0.055547 0.049363-2.573507 10.17481 1.488585852.0543 0.988386 结合经济意义和统计检验结果，经分析在四个二元回归模型中，国内债务Y对城乡储蓄存款X3和财政赤字X4的线性关系明显，拟合程度较好，有： 再引入一个解释变量，得到： VARIABLECOEFFICIENTT-STATISTICF-STATISTICADJUESTED R-SQUARED C X3 X4 X242.30570 0.071149 -0.707747 -0.1572290.369268 6.943838 -4.366799 -2.2172981096.184 0.993950 C X3 X4 X5-86.40108 0.006317 -0.933777 0.939517-2.418293 0.842787 -8.783321 6.0710762702.050 0.997538 C X3 X4 X6-209.8568 0.052212 -0.561795 -0.040120-3.578029 11.76775 -3.411758 -1.080367907.6916 0.992701 若引入X5 将导致X3 的t值不够显著，与前面得到的结果相矛盾；引入X6 后发现其t值太小，且修正可决系数较引入X2 相比嫌小，所以应该选择X2作为新引入的量 ，并将不显著的常数项去掉。这样便有（原始结果见附表二）： 在此基础上引入X5或X6 时结果与上面的结果相似，所以此即最终的模型（原始结果见附表三）。 异方差检验 由于样本资料采用的是时间序列数据，所以用ARCH方法对模型进行检验。利用EVIEWS软件的相关功能，得到Obs*R-squared值为2.3658（原始结果见附表四） 查表得临界值，即Obs*R-squared在临界范围之内，接受H0，所以不存在显著的异方差。 自相关检验 回归得到的D-W值0.9830小于临界水平（1.026~1.669），说明存在一阶正自相关。利用Cochrane-Orcutt迭代法进行修正，结果如图 此时D-W值为1.9529，根据临界区间判断，该值大于上限值1.669，小于4-1.669=2.331，方程的一阶正自相关得以消除。即最终的方程为 方程拟合优度很高，总体显著性很好；至于变量的显著性也很好。 三、结论 对方程的解释： 财政收入是影响国内债务规模的显著因素 从最终模型来看，财政收入的系数是-0.1581，t值为-3.0265，表明财政收入与国内债务规模存在显著的负相关关系。从经济意义来看，说明国内债务对财政收入起的是补充的作用，当财政收入不足以支撑财政支出时，国家倾向于多发国内债务。 城乡储蓄存款额与国内债务规模存在显著的正相关关系 城乡储蓄额的系数为0.0726，t值为6.9837，说明二者存在显著正相关。从经济意义看，说明储蓄存款是国内债务规模不断扩大的推动力量和重要支撑。一方面，具有相对较高收益率和较好稳定性的国债是居民投资的良好工具；另一方面，城乡储蓄存款是国内债务的认购主力，是国内债务成功发行的保障。 财政赤字规模与国内债务规模存在显著的正相关关系 财政赤字的系数为-0.6818，t值为-5.4508，由于数据用负数表明赤字，所以财政赤字规模与国内债务规模存在显著正相关。从经济意义看，能够验证国内债务对财政赤字的弥补功能。我国基本上是按照“国债发行额=财政赤字+还本付息额”的公式确定国债发行规模，也就是说当前我国的国债发行基本上是为了弥补财政赤字和偿还旧债，由于禁止财政向央行透支，只能通过发债解决，导致近年来国债规模随财政赤字的扩大而扩大，同时导致国内债务的扩大。 政策建议： 国内债务规模的扩大应当结合城乡存款规模来考虑。中国是高储蓄率国家，近年来，随着经济的飞速发展，城乡居民存款也急剧膨胀，这是最近几年我国连发巨额国债的基础和保障。同时，应该注意到这些存款的动机不同，因而不能简单的认为这部分资金都有投资国债的热情。我们认为，应该对存款的结构进行分析，识别出乐意投资国债的那部分储蓄，并以这部分储蓄的规模作为发行国内债务的决策变量； 控制国内债务规模的基础是削减财政赤字。鉴于我国国债发行规模的确定方式，如果想保持国债规模在一个较低的安全水平，就必须控制财政赤字的增长。 参考资料： 陆虹 《中国现代国债的功能及国债规模影响因素浅谈》 ，.《统计教育》， 1999年04期 庞皓 李南成 《计量经济学》 《上机手册》 附表一： 附表二： 附表三： 附表四
-
浅析非正式员工薪酬管理存在问题和对策研究_经济学毕业论文范文
浅析非正式员工薪酬管理存在问题和对策研究_经济学毕业论文范文 关键词:非正式员工 薪酬管理 论文摘要:随着的，劳动关系也日益趋向多元化，非正式就业已经成为一种重要的就业方式，但现实中，非正式员工的薪酬管理理念滞后，缺乏激励作用。因此，知何从薪酬管理角度出发，设计出合理的非正式员工薪酬体系，是一个值得我们思考的问题。 随着劳动和用工制度的不断深化，用工形式逐渐多样化，非正式员工队伍也不断的日益发展壮大。在一次对广州、北京、上海、天津、成都的劳动力市场灵活性调查中显示，广州有接近21%的非正式员工，天津为14.7%，上海为14%，成都为12%。而且随着就业形式的多元化发展，非正式员工在各行各业中的比例在不断的上升。然而实践中，非正式员工的“薪酬”制定缺乏的设计，缺乏公平性，不注重薪酬对非正式员工的激励性。因此，如何合理设计非正式员工的薪酬，提高员工的公平感，激发员工的工作积极性，是一个具有现实意义的间题。 一、非正式员工的定义、分类以及特点 1.定义 员工是指被组织雇佣，并为其服务的人员，按照签订合约的形式不同，可以分为正式员工和非正式员工。非正式员工(contingentworkers)是相对于在编的正式员工而言的，指没有跟签订正式的劳动合同，或者签了有别于正式员工的劳动合同，享受不了正式员工待遇(如养老保险基金、医疗保险基金和住房公积金)的一群人。 2.分类 根据工作性质的不同，非正式员工可以分为:(1)兼职员工:兼职员工是指在完成本职工作的前提下，利用业余时间或经本单位同意占用一部分工作时间为聘请单位服务的员工。(2)临时员工:临时员工是指组织进人业务高峰期，招聘一些员工增加人手，业务高峰期过后，员工与雇主的劳资关系自动解除。临时员工从事的都是短期工作，一般只是一两天或者一周，最多也就是几个月的时间。(3)租赁员工(leaseemployees):租赁员工在我国又被称为派遣人员，是指被人力资源派遣(服务)机构雇用，签订劳动合同，却被长期安置到人力资源派遣(服务)机构的客户单位中工作的人员。(4)自由职业者、独立订约人和顾问日:自由职业者是指独立工作、不隶属于任何组织、不向任何雇主做长期承诺而从事某种职业的人。独立订约人是指受雇从事某一特定的项目任务，但可自由实施可分派的工作，且可以自由选择完成项目方法的人。顾问是指通过自己的专业优势为雇用方提供专业性的建议的人员。 3特点 根据与组织是否签订了正式的劳动合同，我们可以把员工分为兼职员工与全职员工。兼职员工与全职员工相区别而言，其主要特征有: (1)非正式员工流动性强，离职率比较高。这是非正式员工最显著的特点。非正式员工和组织一般不签订正式劳动合同，他们之间没有稳定的劳动关系。因此，工作期间，组织可以根据员工表现、组织经营状况解雇非正式员工;非正式员工也可以因为有其它高薪或更好环境的就业机会而随时离开组织。 (2)薪酬不稳定，且工资偏低。由于工作性质的原因，非正式员工一般实行日工资、小时工资、计件工资或偏低的月工资。非正式员工的薪酬会很容易受到本身的工作效率、工作量等因素的影响。工作量大的时候收人会增加，但是也有时会由于没有工作任务而没有任何的收人。 (3)职业发展潜力小。非正式员工特别是兼职人员和临时少、员，从事的是公司中的临时性工作，业务内容简单。因此，企业没有必要对其进行职业培训。同时，非正式员工的工作期不确定，可长可短，公司为了节约成本，很少为其提供晋升的发展空间。 二、非正式员工兴起的背景原因 1.国际市唱支。雇佣非正式员工，可以减少很大的开支，主要是因为公司可以不用支付或少支付可自由支配的福利。2005年第四季度，巨头Google公司的业绩没有达到分析师的预期。分析人士认为，节节攀升的员工支出是Google业绩下滑的主要原因之一。从某种意义上讲，巨额的员工薪金和医疗保险等福利支出已经成为阻碍Gnogle提高利润率的阻碍。因此，Google公司开始通过招聘非正式员工，变相减少员工支出，节约成本。 2从雇主的角度考虑 雇用非正式员工除了降低经济成本之外，还有另外两个原因:一是非正式雇用使雇主有机会考察是否有设立新工作岗位的必要。二是非正式雇用安排使雇主有机会考核非正式员工的工作绩效，以便决定是否留用该员工，并转为正式员工。很多公司为了能够招聘到优秀的毕业生.会提供给许多应届毕业生大量的实习机会，表现优异者，可以作为下一年招聘的优先考虑对象此种意义上的非正式就业相当于是试用期。在此期间，雇主观察员工是否达到了工作绩效的标准，在“试试看”之后决定是否接受全职雇佣。 3.从员工的角度来考虑 许多员工开始选用非正式就业形式，究其原因，主要有两方面。一是收入因素。当前，物质收入的需求还是绝大多数人最主要的需求。为了提高自身的收人，人们就会而然地想到利用业余时间到外面兼职。二是自我价值因素。在许多人为了提高收入而到外面兼职的同时，也有相当一部分人本职工作的收入非常高，金钱对他们来说并不特别重要，但是其全职工作并没有体现其自我价值，同时由于种种原因，他们不能或不想离开其所在的组织。这种情况下，为了使自身的价值有所体现，他们就选择到外面兼职。 三、非正式员工薪酬管理现状 1.薪酬支付缺乏“相对公平” 公平是指个人所做的贡献与他所得的奖酬之间尽量平衡。根据亚当斯的公平理论，员工总是会将他对组织的投人与产出的比例与他人投入产出的比例加以对比。若不相等，员工会感到不公平。不公平感会导致员工的紧张和焦虑，进而会采取心理或行为上的手段以求公平重建，包括消极怠工、自动离职等的情况。在组织中，从事同类岗位的员工，工作内容相似，仅仅因为其来源，一个是正式员工，一个是没有编制或没有签订正式合同的兼职员工、临时员工，工资就相差甚远。非正式员工享受不到正式员工可以享受的带薪假、保险金、法定的福利等，而且相同的工作量，非正式员工的工资、奖金都低于正式员工。
-
营销系统的计量经济模型_经济学毕业论文范文
营销系统的计量经济模型_经济学毕业论文范文 营销系统的计量经济模型 营销是当今经济学中的热门话题，到底什么才是影响销售业绩的因素呢？我们小组决定将此话题与计量经济模型的作业联系起来，进行一次研究，分为如下五部分： 建构营销系统的模型： 营销中ETS主要焦点在于营销中被控制的组合变量与那些能代表营销计划实施结果的 衡量标准之间的关系。考虑一个简单的营销系统，假设竞争可以忽略不计，这样一个公司和整个行业之间就有区别。公司通过各种营销手段（比如产品分销和服务，定价等等）向市场传递信息，市场中的顾客对公司营销活动作出反应则表现为产品的销售业绩，然后公司收集这些反应信息，公司基于现在和过去的信息为未来的行为制定出计划。 1．方程式 正式基于以上理论，我们决定建立一个营销决策的销售反应模型。首先，用一个关系式来表示销售反应式： Qt = f ( At , Et ) 这里，Qt：公司在T时刻的销售额 At：公司在T时刻的广告费用 Et：在T时刻其他影响销售的因素：环境因素。 对一个具体的市场来说，譬如一个零售行业，环境因素可能包括人口规模和个人可支配收入这类的影响。 在公司有确定的广告预算的决策规则的前提下，我们可以做出如下的假设： At = f ( Pt-1 , Qt-1 ) ----------- ( 1 ) 这里：At：公司在T时刻的广告费用 Pt-1：产品在上一个时刻t-1的价格 Qt-1：公司在t-1时刻的销售额 （销售额= P*Q） 为了进行简化，我们假设模型中的各种关系是带有随机误差的线性关系，且模型中我们 暂时考虑引入两类影响销售额的因素：收入效应（包括人口和人均可支配收入），营销效应（如（1）中假定，我们用上期销售收入来衡量下一期的营销预算）。 2．因素分析 我们选取四川地区为考察对象，把该地区整个零售行业视为一个企业，并以该省1978年至1998年的数据为样本，对三种因素分别单独进行回归以判断它们对销售额Yt 的影响是否显著。用Eviews软件进行回归，结果如下： 表（1） Dependent Variable: YT Method: Least Squares Date: 12/29/03 Time: 08:44 Sample: 1978 1998 Included observations: 21 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-10207.1621509.02-0.4745520.6405 X1395.90574.64019585.320910.0000 R-squared0.997397 Mean dependent var1255484. Adjusted R-squared0.997260 S.D. dependent var1363453. S.E. of regression71372.93 Akaike info criterion25.27962 Sum squared resid9.68E+10 Schwarz criterion25.37910 Log likelihood-263.4360 F-statistic7279.659 Durbin-Watson stat0.530407 Prob(F-statistic)0.000000 表（2） Dependent Variable: YT Method: Least Squares Date: 12/29/03 Time: 08:46 Sample: 1978 1998 Included observations: 21 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-166802722118433.-7.8738740.0000 X219943.292350.4348.4849360.0000 R-squared0.791195 Mean dependent var1255484. Adjusted R-squared0.780206 S.D. dependent var1363453. S.E. of regression639217.0 Akaike info criterion29.66427 Sum squared resid7.76E+12 Schwarz criterion29.76375 Log likelihood-309.4748 F-statistic71.99414 Durbin-Watson stat0.133908 Prob(F-statistic)0.000000 表（3） Dependent Variable: YT Method: Least Squares Date: 12/29/03 Time: 08:47 Sample(adjusted): 1979 1998 Included observations: 20 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C35094.2242284.950.8299460.4174 Yt-11.1680250.02676443.642000.0000 R-squared0.990638 Mean dependent var1311351. Adjusted R-squared0.990118 S.D. dependent var1373991. S.E. of regression136588.3 Akaike info criterion26.58197 Sum squared resid3.36E+11 Schwarz criterion26.68154 Log likelihood-263.8197 F-statistic1904.624 Durbin-Watson stat0.764968 Prob(F-statistic)0.000000 以上数据显示三个变量的T检验都很显著----- qie Yt:*Yt-1，因此，它们对Yt 的影响也是显著的。故，建立如下模型： Yt = c+a1*X1+a2*X2+a3*Yt-1+u Yt：代表销售额 X1：代表人均可支配收入 X2：代表人口 Yt-1：代表上一期的销售额 模型中包括一个内生变量，Yt；两个外生变量，X1和X2；还有一个滞后内生变量 Yt-1。 参数估计 我们选取四川地区为考察对象，把该地区整个零售行业视为一个企业，并以该省1978 年至1998年的数据为样本用OLS法进行参数估计，结果如下： 表（4） Dependent Variable: YT Method: Least Squares Date: 12/29/03 Time: 08:50 Sample(adjusted): 1979 1998 Included observations: 20 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-191042.1307431.7-0.6214130.5431 X1262.497421.1942812.385290.0000 X2225.0483360.23450.6247270.5410 Yt-10.3877600.0572506.7731110.0000 R-squared0.999318 Mean dependent var1311351. Adjusted R-squared0.999190 S.D. dependent var1373991. S.E. of regression39100.12 Akaike info criterion24.16250 Sum squared resid2.45E+10 Schwarz criterion24.36164 Log likelihood-237.6250 F-statistic7815.339 Durbin-Watson stat1.517628 Prob(F-statistic)0.000000 由上表可知，a1=262.4974且T检验显著，表示在其他变量保持不变时，人均可支配收入每变动一个单位引起Yt平均变动262.4974个单位。a2=225.0483，但它的T检验不显著，a3=0.387760且T检验显著，表示在其他变量不变时，上一期销售额每变动一个单位引起下一期销售额平均变动0.387760个单位。 模型检验 经济意义的检验 分析结果显示人均可支配收入，上期销售额都对下一期的销售额有着明显的正的影响， 符合经济意义上的解释。 2．计量经济学意义的检验 （1）多重共线性的检验 上述回归分析表可以看到，X2的检验并不显著，但回归方程的F值检验很显著，同时，可决系数和修正可决系数也非常大，说明模型可能出现了多重共线性的问题。利用Eviews的相关分析，有如下结果： 表（5） X1X2Yt-1 X1 1.000000 0.899330 0.990534 X2 0.899330 1.000000 0.877461 Yt-1 0.990534 0.877461 1.000000 可以看出模型存在严重的多重共线性。 （2）自相关检验 用D-W检验法检验看到：模型的德宾统计量值d=1.517628，接近2，所以没有出现自相关的问题。 （3）异方差的检验 用Eviews软件进行ARCH检验，有如下结果： 表（6） ARCH Test: F-statistic0.074070 Probability0.788779 Obs*R-squared0.082425 Probability0.774038 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/29/03 Time: 09:01 Sample(adjusted): 1980 1998 Included observations: 19 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1.36E+096.28E+082.1681980.0446 RESID^2(-1)-0.0655780.240956-0.2721580.7888 R-squared0.004338 Mean dependent var1.28E+09 Adjusted R-squared-0.054230 S.D. dependent var2.34E+09 S.E. of regression2.40E+09 Akaike info criterion46.13434 Sum squared resid9.79E+19 Schwarz criterion46.23375 Log likelihood-436.2762 F-statistic0.074070 Durbin-Watson stat2.021920 Prob(F-statistic)0.788779 从检验的结果可知F统计量很不显著，T检验也很不显著。 qie Yt:*Yt-1因此可以判断模型并不违 背同方差的古典假定。 模型的修正 由于模型违背的无多重共线性的假定，现在用逐步回归对其进行修正。由上面第一步建 立模型的因素分析时对各个影响因素的单个回归结果可以知道：Yt对X1回归的可决系数最大，将其引入模型，再分别引入其他因素进行检验。 引入Yt-1这个变量进行回归分析，结果如下： 表（7） Dependent Variable: YT Method: Least Squares Date: 12/29/03 Time: 09:06 Sample(adjusted): 1979 1998 Included observations: 20 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X1268.822417.6344215.244190.0000 Yt-10.3794120.0530047.1582500.0000 R-squared0.999301 Mean dependent var1311351. Adjusted R-squared0.999262 S.D. dependent var1373991. S.E. of regression37316.43 Akaike info criterion23.98689 Sum squared resid2.51E+10 Schwarz criterion24.08647 Log likelihood-237.8689 Durbin-Watson stat1.450831 上述回归分析显示，引入Yt-1后模型可决系数提高了，并且没有影响X1的显著性，同 时，Yt-1的T检验也很显著。因此，接受Yt-1。 引入X2，做回归分析： 表（8） Dependent Variable: YT Method: Least Squares Date: 12/29/03 Time: 09:08 Sample(adjusted): 1979 1998 Included observations: 20 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X1268.437318.5717214.454090.0000 Yt-10.3799890.0548496.9278580.0000 X21.37422814.196470.0968010.9240 R-squared0.999302 Mean dependent var1311351. Adjusted R-squared0.999219 S.D. dependent var1373991. S.E. of regression38387.71 Akaike info criterion24.08634 Sum squared resid2.51E+10 Schwarz criterion24.23570 Log likelihood-237.8634 Durbin-Watson stat1.453654 回归分 析显示，X2的T检验很不显著，因此，剔除X2这个解释变量。所以，模型修正 后结果为： Y t=268.8223696*X1+0.3794123* Yt-1+u 模型中包括了影响下一期销售额的收入效应（X1）和营销效应（Yt-1） 模型的应用和预测 在进行了反应参数的解释以及经验的发现后，更为重要的是如何把这种模型应用于营销 计划和预测中，然后对未来市场进行预测。通过与其他决策模型配合，我们可以为公司或整个城市的营销进行最优化决策，以及根据预计现有资料预测下一期销售额等情况，而且这些判断和量化预测对于商业的成功又是至关重要的。 参考资料：中经网---四川省统计年鉴 中经网---四川省零售业统计 《市场反应模块》----多米尼克．Ｍ．汉森 《计量经济学》----庞皓 附表： 年份YtX1X2Yt-1 1978138147.0 449.0000 806.0600 NA 1979167159.0 509.0000 815.8100 138147.0 1980205140.0 565.0000 822.5400 167159.0 1981234329.0 592.0000 833.4100 205140.0 1982242251.0 660.0000 843.2500 234329.0 1983265505.0 743.0000 848.8500 242251.0 1984318393.0 836.0000 854.0000 265505.0 1985401200.0 1008.000 862.6800 318393.0 1986465422.0 1092.000 874.7300 401200.0 1987556536.0 1315.000 887.3000 465422.0 1988754398.0 1641.000 898.5700 556536.0 1989800147.0 1814.000 908.5900 754398.0 1990856919.0 2123.000 919.5000 800147.0 199110222642565.000 927.7300 856919.0 199211884063225.000 936.8600 1022264 199316017074444.000 947.3000 1188406 199422049035880.000 960.3900 1601707 199528596887388.000 971.6000 2204903 199634708098960.000 980.7400 2859688 1997409993410224.00 989.1900 3470809 1998451191711103.00 997.0000 4099934
-
浅析员工工作价值观研究综述_经济学毕业论文范文
浅析员工工作价值观研究综述_经济学毕业论文范文 关键词:员工 工作价值观 论文摘要:员工的工作价值观越来越受到组织管理理论研究者和实践者们的重视，因为工作价值观不仅仅影响员工工作态度和工作行为，而且直接抵及工作绩效，有关工作价值观的研究在国外一直是热点，近年来国内也有许多学者对其阐述了自己的观点。本文在查阅的基础上，综述了工作价值观的内涵、结构组成以及常用的测量工具。 一、前言 价值观是人区分好坏、美丑、损益、正确与错误、符合或违背自己意愿等的观念系统，它通常是充满情感的，并为人的正当行为提供充分的理由。工作价值观是个人价值系统的一部分，其涵义是从价值观的涵义延伸而来的。因此工作价值观可以说是一般价值观概念的特殊用法，是指个人对于一般性工作的态度，是经由社会化的过程，逐步累积经验而形成。那么，究竟什么是工作价值观?它有怎样的结构成分?本文将其概念、结构成分及其常见的测量工具做了一些梳理。 二、工作价值观的界定 工作价值观的是Workvalues，另外还有Careervalue,Vocationalvalues,Professionalvalues,Occupationalvalues等。对于这几个词的翻译在国内还有职业价值观和择业观两种提法，其中职业价值观被大多数接受。由于价值观是人的一种稳定的个性倾向，所以职业价值观和工作价值观所反映的人的价值倾向往往是一致的，因此，本文采用工作价值观这一概念。不同的研究者对工作价值观的理解和界定不尽相同。可谓仁者见仁，智者见智。 (一)国外学者的观点 主要有以下不同的观点:Super认为工作价值观是个人所追求的与工作有关的目标，是个人的内在需要以及其从事活动时所追求的工作特质或属性。Kalleberg认为:工作价值观是个人对于其工作赞同与尊重的渴望，并能反应出个人在工作中，所希望追求或拥有的条件。Ravlian和Meglion认为:工作价值观是指对各种工作的行为方式，特别是为社会所接受的偏爱程度。Schwartz把工作价值观看成人们通过工作而达到的目标或取得的报酬，它们是更一般的个体价值观在工作生活中的表现。Brown认为工作价值观是指个体对于特定工作的形成偏好的认知或意向，这种偏好能够在参与工作角色扮演中获得满足。 (二)国内学者的观点 在国内也有不少学者，对于价值观的界定也提出了不同的看法。宁维卫认为工作价值观是指人们衡量社会上的各种职业优点、意义和重要性的内心尺度，属于个性倾向性范畴。洪瑞斌认为工作价值观是影响个人面对工作有关课题的价值信念系统或架构，亦即工作者认为重要或喜爱的事物、观念或理想。凌文锉认为工作价值观是人们对待工作的信念和态度，或者是人们在工作生活中表现出来的一种价值倾向，它是价值观在职业选择上的体现。 黄希庭、郑涌认为工作价值观是人们衡量社会上某种工作的优劣和重要性的内心尺度，它是个人对待工作的一种信念，并为其职业选择、努力实现工作目的提供充分的理由。工作价值观的核心是工作需要，并通过工作评价、工作动机、工作愿望、工作态度、工作理想等形式表现出来。 不同的学者从各自的角度出发对工作价值观进行了不同的界定，其内涵和外延不尽一致，本文倾向于认同黄希庭先生对此的界定，即工作价值观是人们衡量社会上某种工作的优劣和重要性的内心尺度，它是个人对待工作的信念和态度，并为其职业选择、努力实现工作目的提供充分的理由，工作价值观主要体现在员工对其工作自我潜力、工作条件与保障、名气、人际关系等等方面的自我价值判断上。 三、工作价值观的结构 因工作价值观内涵与界定分歧，对于工作价值观应如何区分其范畴?应涵盖哪些层面?各学者之间亦末取得共识。 (一)国外比较有代表性的观点 1.两分法。Herzberg把工作价值观分为内在价值和外在价值，这种观点对职业价值观的研究具有深远影响且被广泛地加以应用。Miller将工作价值观分为下列二大层面:内隐的工作价值观(intrinsicworkvalues);外显的工作价值观(extrinsicworkvalues)oPeterson和Roscoe将工作价值观分为下列两组:直接反应工作与生涯活动的价值(workvaluesthatdirectlyreflectworkandcareeractivity);与个人及情境变项关系密切的价值(workvaluesmorecloselyassociatedwithperssonalandsituationalvariables)。 2.三分法。最早是由美国心家Super在买证研冤的基础上提出的。他把工作价值观分为内部报酬价值(intrinsicrewards);外部报酬价值(extrinsicrewards);外部附带价值(extrinsicconcomitants)。他的这种分法对以后的研究有很大的影响。Wollack等人将工作价值观分成下述三个维度:内在价值观、外在价值观、综合性价值观。Alderfer在以上两种划分方法的基础上提出了一个相对比较全面而简明的划分方法，他把职业价值观划分为内在价值、外在价值和社会价值三种。Elizur则从另外的角度将工作价值观划分为情感、认知、工具三个维度。 3.四分法。Surkis在实证研究的基础上得出的四个维度:内在价值、外在价值、社会价值和威望价值。Rone通过对七个国家职业价值观的跨文化研究得出了职业价值观的两个划分维度:个体一集体、物质一精神，并且依据这两个维度把职业价值观分为四类:以个体为中心、人本主义的自我实现的职业价值观;以集体为中心、人本主义的社会职业价值观;以个体为中心、物质主义的自尊职业价值观;以集体为中心、物质主义的生理安全职业价值观。这四类正好与Surkis的内在、社会、威望和外在四类职业价值相对应。Johnson将工作价值观分为内在的、外在的、利他的以及社会的四个维度。 (二)国内学者的观点 宁维卫修订了Super的工作价值观量表，把工作价值观分为进取心、生活方式、工作安全、声望和价值五个维度。马剑虹和倪陈明对6家企业的64位员工的工作价值观进行主成分分析，认为它可分为工作行为评价、组织集体观念、个人要求三个因素。凌文轮与其同事在对大学生工作价值观进行主成分分析，提出了声望地位、保健、发展三个主成分因素。余嘉元则对工作价值观的结构进行了一个实证研究，得出工作价值观可以从两个方面进行划分:一方面从工作行为结果的形式可以将其分为情感的、认知的、物质的和信仰的;另一方面从与任务完成的关系可以将其分为资源性和报酬性的。王垒等对北京大学生工作价值观进行调查分析，抽出4个因子:工作报酬与环境、个人成长与发展、组织文化与管理方式以及社会地位与企业发展。
-
浅谈国有经济调整的基本原则_经济学毕业论文范文
浅谈国有经济调整的基本原则_经济学毕业论文范文 摘要：本文对国有调整的基本原则进行了简要概述。 关键词：国有经济调整基本原则 0引言 要使我国国有经济的数量和质量在垄断性行业和竞争性领域均占优势，保证国民经济持续健康，除了坚持公有制主体地位、国有经济主导作用和控制力起主导作用以外，还必须从我国现实经济状况出发，对国有经济实施战略性调整，在国有经济经营管理体制发生根本性转变的过程中，国有经济调整的基本出发点，是通过国有资本的流动和重组，使国有资产向重点行业集中，向大及企业集团集中。在国有经济的战略性调整过程中应遵循以下基本原则： 1整体性原则，从国有经济的整体出发，搞好搞活国有经济 对国有经济实施战略性调整与改组的目标，就是要收缩战线、集中精力、保证重点，从整体上搞好搞活国有经济，而不是要搞活每一个国有企业。目前，国有企业的覆盖面仍然过大，国有经济的分布仍然过散，不利于发挥整体优势。在市车发展创造良好物质环境所产生的带动作用。此外，国有经济还承担着一些体现制度特征和国家利益的特定功能，这包括：保证国家宏观调控政策的贯彻实施；在那些关系国家竞争力的高风险领域进行投资，提高国家的国际竞争能力；促进地区经济的协调发展和全体人民的共同富裕等。对国有经济的战略性调整，应有利于上述国有经济主导作用的发挥和特定功能的实现。 3规模化、多元化原则，即有利于提高国有经济的规模水平 国有大型企业和企业集团的实力，是一国经济实力的体现和象征。对国有经济进行战略性调整，就是要在放开放活国有小企业的同时，收缩战线，扶持重点，培育出一批具有国际竞争力的国有大企业和企业集团，改善国家对国有经济的管理，提高我国经济的国际竞争力。在实施国有经济的战略性调整过程中，还要推行公有制的多种有效实现形式，大力发展国有资本、集体资本和非公有资本等参股的混合所有制经济，实现投资主体多元化，使股份制成为公有制的主要实现形式。要建立健全归属清晰、权责明确、保护严格、流转顺畅的产权制度，有条件的企业要积极推行投资主体多元化。坚持规模化、多元化原则，既有利于国有经济规模水平的提高，又为国有经济布局和结构的调整提供强有力的体制保障。
-
试析专业技术人员的薪酬管理_经济学毕业论文
试析专业技术人员的薪酬管理_经济学毕业论文 关键词:专业技术人员 薪酬 激励 论文摘要:薪酬作为一种吸引和留住专业技术人员的重要手段，越来越引起管理者的广泛关注。只有将企业薪酬和专业技术人员的内在需求、工作特性有机结合，体现出专业技术人员对企业的贡献，才能形成良好的企业氛围，激发专业技术人员的巨大的创造潜力。而对于专业技术人员的薪酬管理尤其要注重薪酬结构的合理、长期的激励、内在的公平性等方面的内容。 在知识的作用下，当代经济竞争正在从有形竞争转向无形的竞争，产品中蕴含的知识量成为竞争的基础，决定胜负的关键。知识的重要性使得企业中拥有智力资本的技术人员地位日益上升，构成企业关键性的战略资源。而薪酬作为一种吸引和留住专业技术人员的重要手段，它已不再是简单地将薪酬发给员工或增加薪酬水平的过程。企业必须根据专业技术人员自身的特点树立全新的薪酬管理理念，使薪酬成为满足专业技术人员的需求、留住人才、保持竞争力的有效工具。 一、专业技术人员的特点 (一)专业技术人员的特征 这里的专业技术人员是指在企业内部从事专业技术工作，利用专业知识和经验来解决企业经营中的各种技术和管理问题的人员。由于专业技术人员从事的科技活动的性质，专业技术人员和企业内一般的员工相比，有一些独特的特点。 1.较强的自主意识 由于专业技术人员工作中个人的独立性相对较强，上司很难对其进行直接的控制，他们往往更倾向于一个自主的工作环境。本身的工作性质，也使得他们更多地关注事，而不是关注人，他们更强调工作中的自我引导，对各种可能性做最大的尝试。 2.独立的价值观 与一般员工相比，专业技术员工更有一种自我表现的强烈欲望，工作目标比较明确，更在意自身价值的实现，并期望得到社会的认可。因此，他们热衷于具有挑战性的工作，把攻克难关看作一种乐趣，一种体现自我价值的方式。 3.潜在流动能力较强 专业技术人员凭着自身拥有的专业技能，在劳动力市场上有较强的竞争力。由于外资、三资企业在资信、知名度和人力争夺战中的选才攻势等方面皆强于国内的企业，加之员工对自己职业感觉和发展前景有着强烈追求，因此技术人员更容易流动。 4，注重能力的持续提高 专业技能是专业技术人员最宝贵的资本，由于知识和技术更新不断加快，专业技术人员的知识价值面临贬值风险，为了持续地保持自己在技术上的领先水平，专业技术人员还必须不断学习，以保持其人力资本价值。因此企业中专业技术员工非常重视公司是否能够提供给他们一个良好的学习环境和机会。 二、专业技术人员薪酬管理中存在的问题 薪酬指企业针对员工所做的贡献，包括他们实现的绩效，付出的努力与占用的时间，以及他们的学识、技能、经验与创造，所付给的相应的回报或答谢，是员工在向企业让渡其劳动或劳务使用权后获得的报偿。因此，专业技术人员薪酬设计的关键也就是何在一定的工作期限内评价专业技术人员对企业所作的贡献。当然除了这个问题，合理的薪酬设计还要体现出对专业技术人员的激励问题。因此，专业技术人员的薪酬设计要充分结合专业技术人员的特征来考虑。不过由于专业技术人员工作的特殊性，对专业技术人员的薪酬管理要处理好一些内在的矛盾问题。我们发现专业技术人员的薪酬管理中经常会存在以下的问题: (一)企业和专业技术员工对其贡献的目标追求不同 专业技术人员在企业中经常遇到追求技术本身的完美性和企业追求利润等目标的矛盾。企业希望一种性能并不是很稳定的产品尽快抢占市场，而专业技术人员却希望该产品的稳定性更强一些。或者专业技术人员可能希望研制一种技术含量高的产品，而较少关注产品的市场前景，但企业对产品的技术含量就不是十分感兴趣，更加关注的是新产品的赢利价值。由于企业与员工对贡献衡量的标准认识不同，导致对薪酬公平性的理解有偏差，降低了薪酬对员工的激励作用。 (二)缺乏长期激励制度，薪酬的结构形式单一 从企业的实际状况来看，对管理类、生产类以及营销类人员来说，以对企业的短期贡献为基础的基本薪酬方式起码在现阶段是比较适用的。企业为了调动员工的积极性，鼓励员工多做贡献，通常把奖金作为重要的激励手段。事先以合同或规章制度的形式为员工确定一个短期的绩效目标和奖励标准，期末通过考核来决定发放奖金的数额。与生产或营销类的员工相比，专业技术人员的工作结果在很多时候不容易在短期内显现出来，从一个产品的初期立项、研发、测试到后期的销售并创造利润需要一定时间，而初期阶段中企业看不到专业技术人员带来的贡献，若企业忽视专业技术工作的长期影响力，仅以短期工作绩效来决定员工的薪酬，会造成专业技术人员过度关注“短平快”的项目，从而放弃能为企业带来长期利益的活动。 (三)薪酬没有体现出专业技术人员承担的学习费用 间和金钱学习新的理论和各种专业知识。而这部分的投资又很难在短期内直接在工作绩效中体现出来。如果企业薪酬体现不出对员工自身人力资本的投人的补偿，就会影响员工学习的积极性。
