導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫好一篇數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞：數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)；內(nèi)涵；發(fā)展

數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)起源于西方的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，通過(guò)與實(shí)際社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題相結(jié)合建立數(shù)學(xué)模型，定量研究經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，已成為社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)科學(xué)的一個(gè)重要分支[1]。

一、淺析數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

1．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)涵

數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為一門方法論體系的學(xué)科，在一些經(jīng)濟(jì)學(xué)科進(jìn)行具體的研究過(guò)程中，提供了一些分析工具以及具體的方法，起到一定的指導(dǎo)性作用。故而我們認(rèn)為數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門研究如何運(yùn)用數(shù)學(xué)工具現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)處理解決經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的具有較強(qiáng)專業(yè)性的學(xué)科，當(dāng)其他它經(jīng)濟(jì)學(xué)科在實(shí)際研究過(guò)程遇到困難時(shí)，數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可以從量化研究問(wèn)題的角度為其提供一些高效可行的數(shù)量分析方法和工具。數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與其他經(jīng)濟(jì)學(xué)科的關(guān)系是一種特殊、抽象但又具體的關(guān)系[2]。

2．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科定位

數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在發(fā)展過(guò)程中主要包括以下幾個(gè)重要內(nèi)容。一是數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)。數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)就是把數(shù)學(xué)方法運(yùn)用到實(shí)際的經(jīng)濟(jì)學(xué)中，在具體的經(jīng)濟(jì)理論研究過(guò)程中運(yùn)用數(shù)學(xué)語(yǔ)言對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的整體刻畫，再通過(guò)具體的方程以及方程組進(jìn)行經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各變量間的表述。在現(xiàn)階段的數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)中，主要研究的對(duì)象包括產(chǎn)品、資本、勞動(dòng)、貨幣以及國(guó)際貿(mào)易等市場(chǎng)的列方程、解方程以及進(jìn)行相關(guān)解的討論問(wèn)題等，逐步將宏觀、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)融入一個(gè)系統(tǒng)之中；二是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是借助基本的經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)方法以及統(tǒng)計(jì)學(xué)定量方式來(lái)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象研究的經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法的一個(gè)統(tǒng)稱；三是模擬經(jīng)濟(jì)學(xué)。在數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中我們不僅要利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)通過(guò)數(shù)學(xué)模型解決問(wèn)題，還要利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行科學(xué)的模擬，這就是我們所說(shuō)的模擬經(jīng)濟(jì)學(xué)，即通過(guò)智能模擬來(lái)解決經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的模擬技術(shù)。這種模擬可以有效的反應(yīng)出具有隨機(jī)性、動(dòng)態(tài)性、非線性為主要特點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，可以利用電腦有效的把各種方案進(jìn)行整合[3]。

3．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)的區(qū)別與聯(lián)系

經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域?qū)?shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要研究對(duì)象存在的分歧較為突出，在我國(guó)社會(huì)發(fā)展的過(guò)程中，根據(jù)人們的生產(chǎn)方式以及具體的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的方式、內(nèi)容影響著人們對(duì)問(wèn)題的觀察角度以及具體的研究方法，得到的結(jié)論和具體的表現(xiàn)形式也就不盡相同，這也逐漸的形成了不同的經(jīng)濟(jì)學(xué)體系或者學(xué)說(shuō)。所以在數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究領(lǐng)域中，我們雖然重點(diǎn)研究的是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制以及具體的資源配置方式，但是在本質(zhì)上研究的都是利益的分配和協(xié)調(diào)問(wèn)題。因?yàn)槔娴牟煌?，具體的表現(xiàn)形式就會(huì)存在著一定的差異，這些差異主要表現(xiàn)在研究對(duì)象、前提假設(shè)、分析問(wèn)題的方法以及最終所得到結(jié)論的應(yīng)用方面。

二、數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展研究

我國(guó)現(xiàn)階段數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要發(fā)展方向是根據(jù)我國(guó)的國(guó)家性質(zhì)來(lái)進(jìn)行開(kāi)展的，在發(fā)展的過(guò)程中要把作為基本的科學(xué)發(fā)展觀點(diǎn)和前提，所以在一定程度上來(lái)說(shuō)我國(guó)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是在經(jīng)濟(jì)科學(xué)框架下的一個(gè)數(shù)理科學(xué)。從宏觀層面上說(shuō)，數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中以為指導(dǎo)思想具有如下三個(gè)重要研究方向：第一，要根據(jù)西方對(duì)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要研究經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)對(duì)資產(chǎn)階級(jí)中出現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)理論的基本函數(shù)形式以及基本的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行不斷的完善和改進(jìn)；使用工學(xué)信號(hào)分析中的小波理論、數(shù)學(xué)上混沌分析理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等非線性、非均衡以及非穩(wěn)態(tài)的分析方法對(duì)經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行具體的完善；要有針對(duì)具體的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的基本定義、估計(jì)、檢驗(yàn)以及應(yīng)用具體環(huán)節(jié)中要不斷的協(xié)調(diào)理論與方法，要將動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(DSGE)模型的基本思想、方法進(jìn)行深層次的挖掘；在時(shí)間序列分析中，結(jié)構(gòu)向量自回歸、非限定性貝葉斯向量自回歸等方法都在不斷完善中。值得一提的是用貝葉斯方法進(jìn)行分位數(shù)回歸是當(dāng)較前沿的領(lǐng)域，這里關(guān)鍵在于對(duì)回歸方程隨機(jī)誤差項(xiàng)的設(shè)定，即誤差項(xiàng)服從非對(duì)稱拉普拉斯分布(ALD)。筆者正在研究用非對(duì)稱指數(shù)冪分布[4](AEPD)替代ALD，預(yù)計(jì)會(huì)取得更好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。第二，要拓展數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用范圍，有效的解決具體的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題以及應(yīng)用手段；通過(guò)在經(jīng)濟(jì)學(xué)主要涉及的五個(gè)基本領(lǐng)域來(lái)進(jìn)行，通過(guò)對(duì)資源與需要、社會(huì)經(jīng)濟(jì)關(guān)系、理、經(jīng)濟(jì)信息以及價(jià)值判斷等實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行剖析，探索可能出現(xiàn)的新的應(yīng)用方法和具體的方法論。我們要在以下三個(gè)方面進(jìn)行拓展，首先，在數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)方面，要把研究的重點(diǎn)轉(zhuǎn)向博弈均衡理論的基本研究；其次，在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方面，要把博弈模型中具體參數(shù)的估計(jì)以及檢驗(yàn)問(wèn)題作為主要關(guān)注的研究目標(biāo)；最后，在模擬經(jīng)濟(jì)學(xué)中，要根據(jù)模擬微觀主體的具體對(duì)策，全面的完善闡釋宏觀經(jīng)濟(jì)中的非均衡、非穩(wěn)定基本現(xiàn)象。第三，要適應(yīng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展進(jìn)程和現(xiàn)階段實(shí)際經(jīng)濟(jì)的客觀需要，針對(duì)政治經(jīng)濟(jì)學(xué)思想理論的基本原理，完善和建立具體研究工具。對(duì)此我們從以下三個(gè)方面進(jìn)行：首先，要根據(jù)社會(huì)發(fā)展的進(jìn)行全新的研究，概括研究經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，這是數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中的每個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者的基本任務(wù)；其次，要把經(jīng)濟(jì)學(xué)理論不斷的條理化、規(guī)范化，在這個(gè)基礎(chǔ)上不斷的發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題、新原則以及新理論；最后，要充分的運(yùn)用數(shù)學(xué)以及信息技術(shù)應(yīng)用，把研究解決經(jīng)濟(jì)管理問(wèn)題以及具體的決策規(guī)劃問(wèn)題作為主要的研究?jī)?nèi)容。在現(xiàn)階段的數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展過(guò)程中，不僅要充分的結(jié)合我國(guó)的基本國(guó)情，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行一個(gè)全面的了解，還要根據(jù)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展，進(jìn)行一些具體的數(shù)量經(jīng)濟(jì)分析方法以及方法論自身的創(chuàng)造，要全面的發(fā)展數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，要在數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)說(shuō)的發(fā)展過(guò)程中運(yùn)用科學(xué)的方法，達(dá)到數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展適合本土經(jīng)濟(jì)學(xué)的根本目的，為我國(guó)的經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展帶來(lái)一定的推進(jìn)作用。

作者:張錫 單位:寧波大學(xué)

參考文獻(xiàn)：

[1]陳星星.數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)前沿研究動(dòng)態(tài)———中國(guó)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)2014年(杭州)年會(huì)綜述[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2014,11:159-161.

篇2

我國(guó)經(jīng)濟(jì)約10年為一個(gè)周期，前兩個(gè)周期平均都是以兩位數(shù)在增長(zhǎng)，即10.4%、10.3%。2013年為7.6%，今年一季度是7.4%、三季度7.3%，整體看來(lái)經(jīng)濟(jì)呈下行趨勢(shì)。

如果認(rèn)真貫徹十八屆三中全會(huì)決定，下大力做好經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的話，我們還有希望在這個(gè)10年里保持中高速發(fā)展，即7%-8%。但是，必須要處理好幾個(gè)問(wèn)題，一定要消除對(duì)GDP的崇拜，要提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量，消除GDP的水分。

多年來(lái)，GDP就代表政績(jī)，而投資最容易拉動(dòng)GDP，但這種拉動(dòng)長(zhǎng)期下來(lái)是有問(wèn)題的。2009年，政府給出4萬(wàn)億刺激，實(shí)際上是銀行貸款增加了9.6萬(wàn)億，當(dāng)年達(dá)到了9.2%的增長(zhǎng)，卻帶來(lái)一大堆問(wèn)題。過(guò)剩的生產(chǎn)能力、庫(kù)存的積壓、環(huán)境問(wèn)題增加、地方政府債務(wù)增加，然后是通貨膨脹。到2011年，通脹最高達(dá)5.4%，最后是資產(chǎn)泡沫。當(dāng)年住房銷售增加、房?jī)r(jià)增長(zhǎng)過(guò)快，這些問(wèn)題都是由過(guò)度投資帶來(lái)的。

所以，我們首先一定要抑制追求GDP、用過(guò)度投資追求GDP的沖動(dòng)。過(guò)度投資造成GDP有水分，一是豆腐渣工程。二是一些項(xiàng)目建的時(shí)候有GDP，投產(chǎn)了卻不能再產(chǎn)生GDP。三是一些項(xiàng)目投的時(shí)候有GDP，運(yùn)行以后政府要貼錢，拿財(cái)政貼GDP。比如：幾十個(gè)城市都建地鐵，有些建成后不僅不起便民作用，反而成了財(cái)政包袱。

透視貨幣政策

現(xiàn)在貨幣發(fā)行周轉(zhuǎn)存在一些問(wèn)題。正常情況下，貨幣存量和GDP最高也就是1∶1，我們?yōu)槭裁催@么高？有幾點(diǎn)原因：

第一，我們有4萬(wàn)億外匯儲(chǔ)備，人民幣不能自由兌換，4萬(wàn)億美元要拿24-25萬(wàn)億人民幣收集來(lái)，多放出去24-25萬(wàn)億人民幣。

第二，地方政府的債務(wù)現(xiàn)在還不起，國(guó)務(wù)院有規(guī)定，要放債券等。實(shí)際上還不起怎么辦？向銀行借新貸還老債，這個(gè)錢沒(méi)有進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì)。

第三，很多企業(yè)和個(gè)人手里拿著現(xiàn)金。

因此，看起來(lái)錢挺多，但是在很多地方錢不夠。所以影子銀行發(fā)展很快。影子銀行的利息比正常銀行高，其規(guī)模之大，據(jù)最近社科院報(bào)告為27萬(wàn)億。錢的問(wèn)題，也是需要政府特別關(guān)注的問(wèn)題。

透視金融風(fēng)險(xiǎn)

當(dāng)前金融遇到的問(wèn)題，第一是大家比較擔(dān)心的房地產(chǎn)問(wèn)題，第二是地方政府的債務(wù)問(wèn)題。這兩部分加起來(lái)，占到銀行貸款的50%-60%。如果這兩部分出問(wèn)題，那么影響就很大。

對(duì)于地方政府債務(wù)問(wèn)題，中央出了決定，允許地方政府發(fā)債。從這幾個(gè)角度講，逐步采取主要發(fā)債，借新債還老債的辦法慢慢消除，不是很短的時(shí)間能解決的。

對(duì)房地產(chǎn)問(wèn)題，我們首先要看到中國(guó)的房地產(chǎn)不會(huì)崩盤，這點(diǎn)是肯定的。為什么？因?yàn)橛袃煞矫嬖?，一是我們?cè)谶M(jìn)行城鎮(zhèn)化的過(guò)程中，需求在那里，城鎮(zhèn)化的過(guò)程中，每年1100萬(wàn)人到城市、每年700萬(wàn)大學(xué)生畢業(yè)，還有相當(dāng)多的家庭要改善住房。

當(dāng)前來(lái)看，由于房?jī)r(jià)漲得比較快，所以出現(xiàn)兩種情況。一種情況如北京、上海，實(shí)際需求還是潛在的，一旦房?jī)r(jià)下降馬上需求釋放。對(duì)于這類地區(qū)，房子還要限購(gòu)、還要抑制需求，增加適合的供應(yīng)。另一類就是像鄂爾多斯等地區(qū)，開(kāi)發(fā)過(guò)度、供過(guò)于求。對(duì)于這類城市要取消限購(gòu)，鼓勵(lì)周圍農(nóng)民和老百姓進(jìn)城買房，逐步消化存量。

根據(jù)住建部數(shù)據(jù)，消化存量大約需要20個(gè)月，現(xiàn)在房地產(chǎn)已進(jìn)入了調(diào)整期。但是有一點(diǎn)可以肯定，那就是中國(guó)政府不會(huì)允許房地產(chǎn)崩盤。因?yàn)橐坏┓康禺a(chǎn)崩盤，帶來(lái)的問(wèn)題是很多的，它關(guān)系到60多個(gè)行業(yè)，鋼鐵、木材等等?，F(xiàn)在房子需求減少，鋼鐵賣成白菜價(jià)，這種現(xiàn)象對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)有相當(dāng)大的影響。

另外，現(xiàn)在房地產(chǎn)貸款在銀行大概占30%，它出問(wèn)題銀行就要出問(wèn)題。還有一點(diǎn)很明顯，房地產(chǎn)價(jià)格下跌，老百姓財(cái)富就縮水。

從2000年到2013年，全國(guó)均價(jià)的年增長(zhǎng)率是8.6%，通過(guò)兩年調(diào)整期，我認(rèn)為要達(dá)到三個(gè)目的：

第一，供求關(guān)系比較平衡。

第二，逐步使房?jī)r(jià)不再過(guò)快增長(zhǎng)，就是比CPI可能高一點(diǎn)兒。因?yàn)閯趧?dòng)力價(jià)格、生產(chǎn)資料價(jià)格長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看會(huì)漲，比CPI高點(diǎn)兒不會(huì)高太多。

第三，在這個(gè)過(guò)程里，將會(huì)出現(xiàn)對(duì)開(kāi)發(fā)商的淘汰。有一部分實(shí)力差的開(kāi)發(fā)商將被淘汰，這樣房地產(chǎn)業(yè)會(huì)更健康。

從銀行來(lái)說(shuō)，也要注意風(fēng)險(xiǎn)。我問(wèn)過(guò)工商銀行，房地產(chǎn)貸款占30%左右，其中個(gè)人住房貸款占25%到26%、開(kāi)發(fā)商貸款5%。個(gè)人貸款是優(yōu)質(zhì)貸款，一般情況下，除非他失業(yè)了或者企業(yè)破產(chǎn)了才會(huì)斷。開(kāi)發(fā)商貸款占銀行房地產(chǎn)貸款1/4左右，工行1/5。開(kāi)發(fā)商資金來(lái)源大概是這樣，39%是自有資金，包括買地；31%是預(yù)交款，客戶購(gòu)房預(yù)付款；真正向銀行貸就30%。這個(gè)數(shù)字對(duì)大開(kāi)發(fā)商來(lái)說(shuō)，即使房?jī)r(jià)下行，也不會(huì)有傷害，對(duì)小開(kāi)發(fā)商有影響。

透視新變量

篇3

關(guān)鍵詞：環(huán)境管制；技術(shù)授權(quán)；社會(huì)福利；清潔生產(chǎn)技術(shù)；特許權(quán)；排污許可證；消費(fèi)者剩余

中圖分類號(hào)：F224.0 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-2101（2016）05-0075-07

一、引言

在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時(shí)，中國(guó)正面臨著嚴(yán)峻的環(huán)境污染問(wèn)題，嚴(yán)重影響了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)質(zhì)量（肖士恩和雷家X）[1]和環(huán)境質(zhì)量（李名升等）[2]。中國(guó)政府已經(jīng)意識(shí)到環(huán)境污染的危害和清潔生產(chǎn)對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的促進(jìn)作用，早在2003年1月1日就實(shí)施了《中華人民共和國(guó)清潔生產(chǎn)促進(jìn)法》，工信部等政府部門制定了相關(guān)方案，大力推行清潔生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，并且明確提出，應(yīng)用先進(jìn)適用的技術(shù)實(shí)施清潔生產(chǎn)技術(shù)改造是提升企業(yè)技術(shù)水平和核心競(jìng)爭(zhēng)力，從源頭預(yù)防和減少污染物產(chǎn)生，實(shí)現(xiàn)清潔發(fā)展的根本途徑。

既能夠降低污染排放，又可以提高產(chǎn)品質(zhì)量的技術(shù)是一種高效節(jié)能的清潔生產(chǎn)技術(shù)，它普遍存在于現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活當(dāng)中。例如，先進(jìn)的煉鋼工藝在減少能源消耗和污染排放的同時(shí)，提高了鋼鐵產(chǎn)品質(zhì)量（殷瑞鈺）[3]。在水泥生產(chǎn)行業(yè)，通過(guò)實(shí)施污染削減技術(shù)，提高了資源利用效率和水泥產(chǎn)品質(zhì)量（盧聲超）[4]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者的實(shí)證研究表明，清潔生產(chǎn)技術(shù)的應(yīng)用對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升具有促進(jìn)作用。黃菁和陳霜華[5]通過(guò)建立人力資本內(nèi)生增長(zhǎng)模型，探討了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、環(huán)境污染和環(huán)境治理在均衡增長(zhǎng)路徑中的關(guān)系，并運(yùn)用中國(guó)的數(shù)據(jù)對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行了計(jì)量檢驗(yàn)，結(jié)果表明清潔要素及技術(shù)的使用是經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。秦佩恒等[6]對(duì)2009年中國(guó)金屬制品行業(yè)調(diào)查的實(shí)證研究表明，清潔生產(chǎn)技術(shù)的應(yīng)用水平是影響企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效和環(huán)境績(jī)效的關(guān)鍵，在一定程度上印證了Porte和van der Linde[7]理論假說(shuō)，即適度的環(huán)境管制能夠引發(fā)技術(shù)創(chuàng)新，降低企業(yè)生產(chǎn)成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，從而形成企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

清潔技術(shù)的應(yīng)用及其對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用得益于環(huán)境管制。朱承亮等[8]對(duì)1998―2008年環(huán)境約束下中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的分析發(fā)現(xiàn)，政府管制和環(huán)境治理強(qiáng)度對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率改善具有促進(jìn)作用。余長(zhǎng)林和高宏建[9]基于1998―2012年中國(guó)省級(jí)層面的面板數(shù)據(jù)考察了環(huán)境管制強(qiáng)度和隱性經(jīng)濟(jì)規(guī)模對(duì)中國(guó)環(huán)境污染的影響，認(rèn)為政府應(yīng)通過(guò)提高環(huán)境管制強(qiáng)度、刺激企業(yè)治污和生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新，達(dá)到提高生產(chǎn)效率和污染治理的雙重目的。鐘茂初等[10]利用中國(guó)省際面板，對(duì)環(huán)境管規(guī)制能否倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果表明，加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和環(huán)境保護(hù)的雙贏具有重要意義。

查建平[11]進(jìn)一步指出，在中國(guó)當(dāng)前工業(yè)化階段，嚴(yán)格的環(huán)境管制有利于推進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)生態(tài)化和集約化發(fā)展，推動(dòng)工業(yè)企業(yè)加大技術(shù)引進(jìn)，提升環(huán)境全要素生產(chǎn)率在工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的重要作用?？梢?jiàn)，環(huán)境管制能夠提升企業(yè)生產(chǎn)效率和競(jìng)爭(zhēng)力，在很大程度上促進(jìn)了工業(yè)企業(yè)對(duì)清潔技術(shù)的需求。

在關(guān)注清潔生產(chǎn)技術(shù)有效需求的同時(shí)，如何有效增加清潔技術(shù)的供給同樣不容忽視。許多科研機(jī)構(gòu)和研究型高校等非生產(chǎn)性企事業(yè)單位，作為科學(xué)技術(shù)知識(shí)的重要供應(yīng)者，本身并不從事相關(guān)產(chǎn)品生產(chǎn)，而是通過(guò)技術(shù)授權(quán)來(lái)實(shí)現(xiàn)清潔技術(shù)的商業(yè)化和產(chǎn)業(yè)化。

如何通過(guò)最優(yōu)技術(shù)授權(quán)合同的選擇，實(shí)現(xiàn)非生產(chǎn)性企事業(yè)單位收入最大化，并提供持續(xù)的創(chuàng)新動(dòng)力，日益引起經(jīng)濟(jì)學(xué)家們的關(guān)注。Li和Geng[12]研究了非生產(chǎn)性企業(yè)向一個(gè)耐用品廠商的技術(shù)授權(quán)，證明了固定收費(fèi)、特許權(quán)收費(fèi)和雙重收費(fèi)都有可能是最優(yōu)合同形式，取決于技術(shù)創(chuàng)新類型和創(chuàng)新程度。Stamatopoulos和Tauman[13]通過(guò)研究異質(zhì)消費(fèi)者條件下提高產(chǎn)品質(zhì)量的技術(shù)授權(quán)，發(fā)現(xiàn)依據(jù)市場(chǎng)需求的不同，最優(yōu)合同形式既有可能是固定收費(fèi)和特許權(quán)收費(fèi)，也有可能是雙重收費(fèi)。

然而，關(guān)于環(huán)境管制條件下最優(yōu)技術(shù)授權(quán)合同形式的研究還比較少，這不利于通過(guò)先進(jìn)的技術(shù)手段治理嚴(yán)重的環(huán)境污染。因此，深入探討這一問(wèn)題，對(duì)于有效增加清潔技術(shù)供給，減少企業(yè)污染排放，提高企業(yè)生產(chǎn)效率，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

本文構(gòu)建了一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，一個(gè)非生產(chǎn)性企業(yè)擁有一項(xiàng)可以提高產(chǎn)品質(zhì)量同時(shí)又能降低污染排放的技術(shù)，它決定采用何種技術(shù)授權(quán)合同形式向其他兩個(gè)生產(chǎn)性企業(yè)轉(zhuǎn)讓該技術(shù)。兩個(gè)潛在的技術(shù)受讓企業(yè)在市場(chǎng)上進(jìn)行古諾競(jìng)爭(zhēng)。在該模型當(dāng)中，政府對(duì)生產(chǎn)性企業(yè)實(shí)行排污總量控制。環(huán)境管理部門通過(guò)設(shè)置排污上限的環(huán)境管制措施，會(huì)對(duì)技術(shù)擁有企業(yè)的最優(yōu)合同選擇產(chǎn)生重大影響。排污總量限制了技術(shù)擁有企業(yè)通過(guò)設(shè)置適當(dāng)?shù)膯挝划a(chǎn)出費(fèi)攫取新增利潤(rùn)的能力，從而導(dǎo)致特許權(quán)收費(fèi)合同成為最佳選擇。

清潔技術(shù)的應(yīng)用對(duì)生產(chǎn)者、消費(fèi)者和社會(huì)福利的影響同樣不能忽視。如果對(duì)一項(xiàng)新技術(shù)的應(yīng)用降低了生產(chǎn)者利潤(rùn)、消費(fèi)者剩余和社會(huì)福利，那么就需要在環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)利益之間做出取舍，在特定條件下可能會(huì)影響新技術(shù)的推廣應(yīng)用。本文的研究結(jié)果表明，最優(yōu)技術(shù)授權(quán)合同形式不僅提高了生產(chǎn)者利潤(rùn)，而且增加了消費(fèi)者剩余和社會(huì)福利，達(dá)到了環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)利益的一致。

本文的結(jié)構(gòu)安排如下：在第二部分筆者給出了基本模型，研究了沒(méi)有技術(shù)授權(quán)的市場(chǎng)狀況。在第三部分筆者研究了技術(shù)擁有企業(yè)的最佳技術(shù)授權(quán)形式和社會(huì)福利效應(yīng)。第四部分是結(jié)論和建議。

四、結(jié)論和建議

筆者討論了一個(gè)外部專利持有者通過(guò)技術(shù)授權(quán)提高產(chǎn)品質(zhì)量，從而降低污染排放，達(dá)到改善環(huán)境的目的，這是以前關(guān)于清潔技術(shù)使用與環(huán)境治理文獻(xiàn)較少涉及的內(nèi)容。另一方面，關(guān)于技術(shù)授權(quán)的文獻(xiàn)很少涉及環(huán)境管制。本文的研究表明，在環(huán)境管制條件下，特許權(quán)收費(fèi)合同是技術(shù)擁有企業(yè)的最優(yōu)選擇，并且促進(jìn)了清潔技術(shù)的應(yīng)用，提高了消費(fèi)者剩余和社會(huì)福利。

根據(jù)本文的結(jié)論，筆者提出以下三點(diǎn)建議：第一，政府應(yīng)該實(shí)行較為嚴(yán)格的環(huán)境管制措施，制定明確的污染排放限額；第二，應(yīng)當(dāng)發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制和政府調(diào)控的雙重作用，兩者的相互作用在特定環(huán)境下能夠產(chǎn)生較為理想的結(jié)果；第三，環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)效益并行不悖，通過(guò)環(huán)境管制和清潔技術(shù)授權(quán)形式的選擇，可以實(shí)現(xiàn)兩者的一致，從而保持企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，推動(dòng)清潔技術(shù)應(yīng)用，改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)。

筆者并沒(méi)有將污染物排放對(duì)社會(huì)的危害納入到福利分析當(dāng)中。但是，由于在不同的技術(shù)授權(quán)合同形式下污染物排放總量是相等的，因此，即使考慮到危害函數(shù)，也不會(huì)影響本文的實(shí)質(zhì)性結(jié)論。

應(yīng)當(dāng)注意的是本文的結(jié)論依賴于特定的環(huán)境管理工具，即排污上限和排污許可證拍賣。后續(xù)研究可能要考察在其他環(huán)境管理工具下，例如排放標(biāo)準(zhǔn)、生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)和排污許可交易，技術(shù)擁有企業(yè)的授權(quán)策略及其社會(huì)福利效應(yīng)。

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篇4

摘要良種結(jié)合良法，才能更好地發(fā)揮優(yōu)新品種的產(chǎn)量潛力和經(jīng)濟(jì)效益?？偨Y(jié)了早熟晚粳機(jī)插秧精確定量栽培技術(shù)，包括苗床制作、播前準(zhǔn)備、適期播種、秧苗期管理、大田準(zhǔn)備、適齡移栽、分蘗期管理、孕穗期管理、成熟期管理、適期收獲等內(nèi)容，以期為大面積機(jī)插秧種植提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞機(jī)插稻;精確定量栽培;苗床制作;適期播種;田間管理

武運(yùn)粳19號(hào)、武運(yùn)粳23號(hào)系江蘇省常州市武進(jìn)區(qū)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所育成的早熟晚粳優(yōu)新品種，全生育期158d左右。有效穗數(shù)315~345萬(wàn)穗/hm2，每穗實(shí)粒數(shù)136.0粒，結(jié)實(shí)率92%，千粒重27g左右，產(chǎn)量10.5t/hm2以上，產(chǎn)量潛力12 t/hm2。株高98cm左右，主莖17.5葉，6個(gè)伸長(zhǎng)節(jié)間，分蘗力中等，葉色淡綠，葉片寬挺，株型較緊湊，長(zhǎng)勢(shì)較旺，穗型較大，莖稈粗壯，群體整齊度較好，后期熟色較好，耐肥抗倒性強(qiáng)。接種鑒定中感白葉枯病、條紋葉枯病，感穗頸瘟、紋枯病。米質(zhì)理化指標(biāo)達(dá)到國(guó)標(biāo)三級(jí)優(yōu)質(zhì)稻谷標(biāo)準(zhǔn)。現(xiàn)將其精確定量栽培技術(shù)總結(jié)如下。

1苗床制作

適合用作機(jī)插育秧的床土，一是菜園土和耕作熟化的旱地土;二是冬閑田耕翻后經(jīng)凍融的稻田土。切忌在草荒地或當(dāng)季噴施過(guò)除草劑的田中取土作營(yíng)養(yǎng)土。移栽大田要備足過(guò)篩細(xì)土1 125kg/hm2。利用旱地土、稻田土作育秧床土的，要先粉碎后過(guò)篩(土粒粒徑小于5mm)，同時(shí)要揀去床土中稻根、草根、小石子等雜物，以免影響立苗及機(jī)插。培肥時(shí)間能早則早，一般要在播種前1個(gè)月培肥到位。使用壯秧劑培肥法，即用0.8kg壯秧劑均勻拌入75kg過(guò)篩細(xì)土中，然后起堆用農(nóng)膜覆蓋防雨淋，以防養(yǎng)分淋失及便于播種時(shí)床土鋪設(shè)的操作[1]。

機(jī)插稻育秧的苗床應(yīng)相對(duì)集中，宜選擇灌排通暢、便于操作管理的田塊作苗床。機(jī)插稻育秧的秧大田比例按1∶100配置，移栽大田應(yīng)備足有效苗床75m2/hm2。建立通氣式苗床，秧田整地可采用干整水驗(yàn)平法或水軋水驗(yàn)平法，干整即在播種前20d進(jìn)行，水做應(yīng)在播種前1個(gè)月進(jìn)行，并將建成后的秧板脫水露田硬板。大田用作秧田的應(yīng)采用長(zhǎng)田橫做畦，秧板規(guī)格掌握畦寬140~150cm，畦溝寬30~40cm，畦溝深10cm，圍溝深15cm;秧畦板面要求達(dá)到平、實(shí)、光、直、凈。

2播前準(zhǔn)備

利用塑盤育秧的移栽大田應(yīng)備足機(jī)插育秧專用塑盤375張/hm2;采用地膜育秧的需備打孔地膜150cm×350cm(地膜打孔的孔徑為2~3mm，孔間距為2~3cm)。選用優(yōu)質(zhì)種子37.5~45.0kg/hm2(發(fā)芽率90%以上)，于播種前選擇晴天曬種1~2d。先用清水淘種，再用適量浸種藥劑浸種(按植保情報(bào)要求)，浸足60~72h，將種子起水后用清水淘洗一下，然后催芽至露白落谷。需備幅寬160cm的白色無(wú)紡布57m/hm2。采用地膜育秧需用20mm×20mm鐵方管制作長(zhǎng)方形框架(內(nèi)徑為200cm×120cm)，以供鋪設(shè)底土。

3適期播種

按秧齡15~20d適齡移栽來(lái)確定播種期，機(jī)插面積大的應(yīng)分期分批落谷，金壇市單晚稻播種期掌握在5月20~28日為宜。將育秧塑盤或打孔地膜平鋪于秧板上，鋪放塑盤時(shí)要將相鄰塑盤與塑盤的邊相互重疊排放。定量上底土，每張塑盤(或等面積)中勻鋪預(yù)先培制好的營(yíng)養(yǎng)土2kg左右。底土鋪設(shè)后播種前應(yīng)進(jìn)行造墑，實(shí)行溝灌洇墑法，切忌大水漫灌，以防沖散鋪設(shè)床土，洇透底墑確保播種后出齊苗。適宜播種量的確定應(yīng)按單位面積和種子千粒重來(lái)測(cè)算，以2.5粒/cm2為宜，并做到精播勻播[2]。落谷后要及時(shí)加土蓋籽，蓋籽土用量約為1kg細(xì)土(厚3~5mm)，以不露籽為宜。播種蓋籽后用無(wú)紡布覆蓋，覆蓋后用泥塊將無(wú)紡布四周壓實(shí)，以防大風(fēng)吹刮。

4秧苗期管理

采用無(wú)紡布全程覆蓋的可在移栽前1~2d揭蓋煉苗，但在育秧過(guò)程中應(yīng)在齊苗后將無(wú)紡布四周壓實(shí)泥塊移去，使無(wú)紡布覆蓋物隨秧苗的生長(zhǎng)而松動(dòng)自如，以免影響秧苗正常生長(zhǎng)發(fā)育。

秧田期以濕為主，以保持“晴天平溝水，陰天半溝水，雨天溝無(wú)水”為原則，并使無(wú)紡布經(jīng)常保持濕潤(rùn)，移栽前2~3d控水煉苗，掌握秧塊含水量40%左右[3]?？疵缱肥皵嗄谭省焙汀八图薹省保餐翛](méi)有培肥的為在一葉一心期適施斷奶肥，施尿素1.25g/盤，“送嫁肥”宜在移栽前3~4d追施，施尿素2.5g/盤;追肥方法為將苗床建立2~3cm薄水層后進(jìn)行追施。應(yīng)用壯秧劑進(jìn)行床土培肥的秧苗期不用追肥。切實(shí)做好秧苗期病蟲(chóng)害防治工作。應(yīng)用無(wú)紡布全程覆蓋的一般可不噴藥或少噴藥，若要噴藥，應(yīng)做到隨揭布、隨噴藥、隨覆蓋，并在揭蓋后移栽前做到帶藥移栽。

5大田準(zhǔn)備

夏收后搶耕曬垡，耕翻深度10~12cm;推廣麥草全量還田;耕翻田即先耕翻后施有機(jī)肥，而旋耕田即先施有機(jī)肥再旋耕，然后上水旋軋平田沉實(shí)1~2d，基施高含量復(fù)合肥(15-15-15或16-16-16，下同)225kg/hm2后再插秧。稻谷產(chǎn)量10.5t/hm2以上其肥料施用量分別為純氮270~315kg/hm2、五氧化二磷90kg/hm2、氧化鉀150kg/hm2。其中氮素運(yùn)籌基蘗肥與穗粒肥之比按5∶5或6∶4運(yùn)籌。

6適齡移栽

秧齡15~20d，葉齡3~4葉，苗高12~18cm適時(shí)移栽[4]。起秧時(shí)小心將秧塊卷起，運(yùn)秧時(shí)秧塊堆疊2~3層。地膜育秧的用定制切塊機(jī)具按58cm×28cm標(biāo)準(zhǔn)分割切塊，搬運(yùn)過(guò)程做到隨起、隨運(yùn)、隨栽。栽插規(guī)格為行距30cm，株距12~13cm，插25.5萬(wàn)穴/hm2以上，3~5苗/穴，基本苗75~105萬(wàn)根/hm2。薄水淺插，插秧深度以“不漂不倒、越淺越好”為原則，一般以入泥0.5~1.0cm為宜。

7分蘗期管理

及時(shí)化除，適期分次追施分蘗肥，促進(jìn)低位分蘗，適期擱田，控制無(wú)效分蘗，提高成穗率。分蘗肥分2次施用，第1次于機(jī)插后5~10d結(jié)合化除施尿素150kg/hm2，第2次于機(jī)插20d后施高含量復(fù)合肥225kg/hm2;7月中旬結(jié)合擱田施單質(zhì)鉀肥112.5kg/hm2。淺濕灌溉，排灌結(jié)合，促進(jìn)根系下扎(尤其是采用麥草全量還田的田塊，要經(jīng)常排水露田，促通透防僵苗)，增強(qiáng)抗逆能力。適時(shí)擱田，掌握當(dāng)總莖蘗苗數(shù)達(dá)預(yù)期穗數(shù)苗80%~90%時(shí)脫水?dāng)R田[5]，并由輕到重分次進(jìn)行，逐步到位，控制無(wú)效分蘗，改善通風(fēng)透光條件，提高群體質(zhì)量，提高成穗率。根據(jù)植保病蟲(chóng)情報(bào)，及時(shí)用藥防治條紋葉枯病、稻薊馬、稻象甲、稻飛虱、螟蟲(chóng)類等病蟲(chóng)害。

8孕穗期管理

幼穗分化期田間保持水層，其后采用間歇濕潤(rùn)灌溉。堅(jiān)持“兩查兩定”法，根據(jù)品種生長(zhǎng)發(fā)育的特征特性，適時(shí)穩(wěn)妥施用。穗肥采用重促輕保2次施用，促花肥(余葉齡3.5~4.0葉)施尿素112.5kg/hm2加高含量復(fù)合肥112.5~150.0kg/hm2，?；ǚ?余葉齡1.0~1.5葉)施尿素75.0~112.5kg/hm2加高含量復(fù)合肥75.0~112.5kg/hm2。密切注意病蟲(chóng)發(fā)生情況，選準(zhǔn)藥種，積極綜防水稻紋枯病、稻瘟病、稻曲病、稻飛虱、稻縱卷葉螟和其他螟蟲(chóng)類等病蟲(chóng)害[6，7]。同時(shí)，在孕穗破口期及齊穗期時(shí)用苯甲丙環(huán)唑225mL/hm2各噴施1次，以提高防病效果，延緩和增強(qiáng)功能葉光合作用效率，提高稻米品質(zhì)。

9成熟期管理

大力推廣養(yǎng)老稻技術(shù)，抽穗揚(yáng)花期保持水層，齊穗期干濕交替，以氣養(yǎng)根，保葉增重，收割前7d斷水，確保飽水綻谷。齊穗后可用興欣肥力素、磷酸二氫鉀等進(jìn)行葉面噴施，以提高粒重。

10適期收獲

待水稻籽粒黃熟后適期搶晴收脫，收脫后的谷粒應(yīng)立即進(jìn)行晾曬或烘干，使稻谷含水量達(dá)14.5%的標(biāo)準(zhǔn)，然后入倉(cāng)貯藏。

11參考文獻(xiàn)

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[3] 蔣祖明，李偉海，段云輝，等.武運(yùn)粳19號(hào)特征特性及機(jī)插高產(chǎn)栽培技術(shù)[J].中國(guó)稻米，2009(5):69-70.

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篇5

環(huán)境成本的計(jì)量方法歸納起來(lái)主要從三個(gè)角度進(jìn)行計(jì)量：一是以污染造成損害的價(jià)值作為計(jì)量基礎(chǔ)(污染損害價(jià)值)；二是以預(yù)防污染發(fā)生的成本作為計(jì)量基礎(chǔ)(污染清除與污染損害補(bǔ)償支出)；三是以污染后果的清除與損壞賠償金額作為計(jì)量基礎(chǔ)(預(yù)防污染措施支出)。這三種計(jì)量基礎(chǔ)中，第一種被認(rèn)為是最符合經(jīng)濟(jì)學(xué)原理。然而由于環(huán)境污染損害的多重性與遞延性等多種原因，其可操作性最低，而其自身的成本也最高。第三種則在技術(shù)上最為可行，可能的信息處理成本也最低，然而有批評(píng)認(rèn)為由于防治成本中包含了很大比重的固定成本，所以相同投入所消除的不良環(huán)境影響的差異可能是巨大的，以其為依據(jù)計(jì)量外部環(huán)境成本可能會(huì)導(dǎo)致決策重點(diǎn)發(fā)生偏頗，從而影響決策質(zhì)量。第二種則處于二者的之間。

二、環(huán)境成本計(jì)量現(xiàn)狀

一是環(huán)境成本的內(nèi)容。環(huán)境成本主要包括兩大部分，即自然資源成本和環(huán)境污染成本。自然資源成本是人們?cè)谏鐣?huì)生產(chǎn)過(guò)程和資源再生過(guò)程中，耗用自然資源、造成自然資源降級(jí)和對(duì)自然資源進(jìn)行重造、恢復(fù)、維護(hù)等的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中所支付的各種耗費(fèi)，如圖l所示。環(huán)境污染成本是為了將人們?cè)谏a(chǎn)、消費(fèi)過(guò)程中產(chǎn)生大量廢棄物向環(huán)境排放控制在環(huán)境容量范圍之內(nèi)而發(fā)生的成本，如圖2所示。

二是環(huán)境成本的計(jì)量現(xiàn)狀。環(huán)境成本主要包括自然資源成本和環(huán)境污染成本。自然資源成本包括自然資源消耗成本和自然資源再生成本。其中，自然資源再生成本(X3～X5)、廢棄物回收利用成本(x10～X11)和廢棄物處理成本(X12～X13)，可以根據(jù)發(fā)生的歷史成本進(jìn)行計(jì)量。自然資源消耗成本X1～X2，尤其是自然資源降級(jí)成本，則是計(jì)量的重點(diǎn)。污染物排放成本(X6～X9)，都是以預(yù)防污染發(fā)生的成本及以污染后果的清除與損壞賠償金額作為計(jì)量基礎(chǔ)，都能計(jì)算匯總出較為準(zhǔn)確的支出金額，因此這些環(huán)境成本入賬金額的確定一般并不存在困難。但是，以污染后果的清除與損壞賠償金額及以預(yù)防污染發(fā)生的成本作為計(jì)量基礎(chǔ)，雖然符合歷史成本計(jì)量屬性，但所計(jì)量的金額與企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)環(huán)境造成污染的金額比。差距很大。以預(yù)防污染發(fā)生的成本計(jì)量環(huán)境污染成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于環(huán)境污染的實(shí)際成本，即污染物排放成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)被低估。

三、環(huán)境成本計(jì)量方法綜述

篇6

一、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的內(nèi)涵

（一）民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵

關(guān)于民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的定義，尚未形成一致的觀點(diǎn)。一種較為認(rèn)可的定義是，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)是指除了國(guó)有及國(guó)有控股、集體經(jīng)濟(jì)、外商和港澳臺(tái)商獨(dú)資及其控股的經(jīng)濟(jì)組織，其主要成分是私營(yíng)企業(yè)、個(gè)體工商戶和農(nóng)民專業(yè)合作社。其中，私營(yíng)企業(yè)和個(gè)體工商戶在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)中占據(jù)了絕大部分。在當(dāng)前有關(guān)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)計(jì)資料和研究文獻(xiàn)中，基本上也是按照如上的構(gòu)成成分加以統(tǒng)計(jì)和分析研究的。

（二）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的內(nèi)涵

關(guān)于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的涵義，不同統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)和學(xué)者對(duì)此有不同的定義。例如，加拿大統(tǒng)計(jì)局確定了衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的6個(gè)方面標(biāo)準(zhǔn)：即實(shí)用性、準(zhǔn)確性、及時(shí)性、可取得性、銜接性、可解釋性；英國(guó)統(tǒng)計(jì)局提出的數(shù)據(jù)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)是準(zhǔn)確性、及時(shí)性、有效性和客觀性。廈門大學(xué)博導(dǎo)曾五一教授在他的研究中認(rèn)為，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量并不限于通常人們理解的準(zhǔn)確性，它的完整內(nèi)涵應(yīng)當(dāng)包括：準(zhǔn)確性、適用性、時(shí)效性、可比性與可獲得性等五個(gè)方面的要求。本文就借用曾教授的觀點(diǎn)，依照這五個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)提高統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

二、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的現(xiàn)狀

政府對(duì)外公布的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)頗多，比如民營(yíng)經(jīng)濟(jì)增加值、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的營(yíng)業(yè)收入、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)規(guī)模以上企業(yè)數(shù)、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率等。民營(yíng)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量高低對(duì)以其為依據(jù)所做的有關(guān)決策和結(jié)論的科學(xué)性有重大影響，所以提高民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量具有重要意義。從總體上看，目前的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以反映我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大體趨勢(shì)。由于民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的對(duì)象復(fù)雜多變且分布廣泛，使得民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量還存在諸多問(wèn)題，不能滿足使用者的需求。

（一）民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)失真的現(xiàn)象很嚴(yán)重

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)失真的現(xiàn)象早已被社會(huì)公眾所熟知，例如東北多個(gè)GDP造假縣域經(jīng)濟(jì)規(guī)模超香港，地方GDP“增速高于全國(guó)、總量大于全國(guó)”等。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)失真主要是由統(tǒng)計(jì)制度不夠完善造成的。通過(guò)對(duì)福建省某市統(tǒng)計(jì)局的走訪，了解到目前民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)沒(méi)有專門的部門負(fù)責(zé)，而是將民營(yíng)經(jīng)濟(jì)中的不同行業(yè)分給不同的部門負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)，在統(tǒng)計(jì)人員中也分出了調(diào)查隊(duì)和統(tǒng)計(jì)組兩個(gè)隊(duì)伍，數(shù)據(jù)的收集主要是由各級(jí)政府層層上報(bào)。有的政府上報(bào)的數(shù)據(jù)完全是虛假數(shù)據(jù)，這樣的統(tǒng)計(jì)制度難免會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)失真的現(xiàn)象。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)虛假是最常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，也是危害最為嚴(yán)重的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完全是虛構(gòu)杜撰的，根本就沒(méi)有事實(shí)依據(jù)。

（二）民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)不統(tǒng)一造成各地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)難以銜接

目前，從國(guó)家層面看，全國(guó)沒(méi)有統(tǒng)一的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)定義，也沒(méi)有統(tǒng)一的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)口徑和統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，也沒(méi)有明確一個(gè)部門牽頭負(fù)責(zé)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)工作。各省對(duì)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作沒(méi)有參照的標(biāo)準(zhǔn)，只能自成一體。各級(jí)政府部門都是根據(jù)自身的統(tǒng)計(jì)需要來(lái)制定各自的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)口徑，這使得不同省份的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不具有可比性，相互間難以銜接。以山東省為例，工商聯(lián)、工商局、中小企業(yè)局三個(gè)部門都在抓民營(yíng)經(jīng)濟(jì)，而市一級(jí)多數(shù)由中小企業(yè)主管部門負(fù)責(zé)。從統(tǒng)計(jì)口徑上看，省工商局所統(tǒng)計(jì)的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)實(shí)際上只是個(gè)體工商戶和私營(yíng)企業(yè)，省中小企業(yè)局執(zhí)行的是以前鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的指標(biāo)體系，基本不用民營(yíng)經(jīng)濟(jì)這個(gè)概念，但到了市一級(jí)，中小企業(yè)、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)用的都是這個(gè)數(shù)據(jù)，而概念和標(biāo)準(zhǔn)都十分清楚的中小企業(yè)從上到下都沒(méi)有專門的統(tǒng)計(jì)。概念界定不清、統(tǒng)計(jì)口徑不統(tǒng)一、統(tǒng)計(jì)體系不健全，給基層工作帶來(lái)很大不便。對(duì)此，山東省宏觀經(jīng)濟(jì)研究院經(jīng)濟(jì)研究所所長(zhǎng)高福一認(rèn)為，面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代，統(tǒng)計(jì)體系不完備，會(huì)對(duì)政府的科學(xué)決策造成一定影響。

（三）民營(yíng)經(jīng)濟(jì)配合統(tǒng)計(jì)工作的積極性不高，申報(bào)的數(shù)據(jù)較隨意

民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)計(jì)工作，僅僅依靠統(tǒng)計(jì)部門及其他政府部門遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，需要各民營(yíng)經(jīng)濟(jì)實(shí)體的積極配合。從當(dāng)前情況來(lái)看，由于缺乏相應(yīng)的法律約束，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)實(shí)體在這種“純義務(wù)”的統(tǒng)計(jì)工作上，很少采取主動(dòng)配合的態(tài)度，對(duì)統(tǒng)計(jì)部門需要的統(tǒng)計(jì)資料也是敷衍了事，甚至有時(shí)要統(tǒng)計(jì)人員再三催促，才隨意地報(bào)上一組數(shù)據(jù)應(yīng)付。這種不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)嚴(yán)重影響統(tǒng)計(jì)報(bào)表的準(zhǔn)確性，不利于我國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)計(jì)工作。同時(shí)，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)體對(duì)于涉及企業(yè)銷售總額與營(yíng)業(yè)利潤(rùn)等企業(yè)的敏感性數(shù)據(jù)，抵觸心理嚴(yán)重，這主要是其“怕征稅、怕露富、怕泄密”的心理造成的，如此一來(lái)，在對(duì)待民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作的態(tài)度上，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)體本身就不愿意參與，也不會(huì)主動(dòng)配合，大大降低了民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作的效率。由此可見(jiàn)，缺乏相應(yīng)的法律約束，使民營(yíng)經(jīng)濟(jì)提供的數(shù)據(jù)與報(bào)表資料隨意性很大，給我國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)計(jì)工作帶來(lái)非常大的困擾，這也是我國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的重要原因。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在提高民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘的正式研究開(kāi)始于1989年舉行的第十一屆國(guó)際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議，從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)（KDD）一詞首次在該會(huì)議中被提出。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開(kāi)始就是面向應(yīng)用的，在國(guó)外很多領(lǐng)域，如金融、生物、電信、保險(xiǎn)、交通、零售等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用都起到了明顯的效果。世界上研究數(shù)據(jù)挖掘的組織、機(jī)構(gòu)和大學(xué)有很多，比如卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院等。與國(guó)外相比，國(guó)內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的研究稍晚，沒(méi)有形成整體力量，直到1993年國(guó)家自然科學(xué)基金才首次支持該領(lǐng)域的研究項(xiàng)目，到上世紀(jì)90年代中后期，初步形成了知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的基本框架。此后一批研究學(xué)術(shù)論文逐漸發(fā)表，但是基本上還是以學(xué)術(shù)研究為主，實(shí)際應(yīng)用上處于起步階段。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，利用數(shù)據(jù)挖掘提升競(jìng)爭(zhēng)力已成為各行各業(yè)都在追逐和挑戰(zhàn)的目標(biāo)，數(shù)據(jù)挖掘被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)中最關(guān)鍵和最有價(jià)值的工作。目前有研究者提出將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)中，為相應(yīng)的部門提供服務(wù)。比如，將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用在政府統(tǒng)計(jì)、人口普查、經(jīng)濟(jì)普查中。民營(yíng)經(jīng)濟(jì)作為我國(guó)的一大經(jīng)濟(jì)支柱，其中包含了大量復(fù)雜的信息，數(shù)據(jù)質(zhì)量高低不容忽視。因此，有必要對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方面進(jìn)行研究。

（一）微觀層面

我國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)包含的對(duì)象復(fù)雜多樣，各單位的規(guī)模大小不一，其分布又十分廣泛。面對(duì)如此龐大的群體，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作的難度可想而知。我國(guó)沒(méi)有統(tǒng)一的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)，都是各省各部門根據(jù)自身的需要進(jìn)行相關(guān)統(tǒng)計(jì)。據(jù)某統(tǒng)計(jì)局工作人員介紹，在收集民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，按照企業(yè)規(guī)模的大小分為兩種渠道，規(guī)模以上的企業(yè)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)直報(bào)提交數(shù)據(jù)，規(guī)模以下的通過(guò)調(diào)查隊(duì)或者當(dāng)?shù)鼗鶎诱峤幌嚓P(guān)數(shù)據(jù)。在收集數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)行業(yè)不同又分工為不同科室負(fù)責(zé)，比如有的科室負(fù)責(zé)鋼鐵行業(yè)，有點(diǎn)科室負(fù)責(zé)文化產(chǎn)業(yè)行業(yè)等，這樣容易導(dǎo)致重復(fù)統(tǒng)計(jì)或者遺漏統(tǒng)計(jì)。目前我國(guó)對(duì)于民營(yíng)經(jīng)濟(jì)申報(bào)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)沒(méi)有任何法律約束，導(dǎo)致上報(bào)的數(shù)據(jù)很隨意，常常與實(shí)際值偏離巨大。在初始環(huán)節(jié)嚴(yán)把數(shù)據(jù)的質(zhì)量，對(duì)后期的數(shù)據(jù)加工具有重要的意義。1.孤立點(diǎn)的識(shí)別。孤立點(diǎn)指的是在數(shù)據(jù)集合中與大多數(shù)數(shù)據(jù)的特征不一致的數(shù)據(jù)。孤立點(diǎn)挖掘可以描述為，給定一個(gè)n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)或?qū)ο蟮募?，以及預(yù)期的孤立點(diǎn)的數(shù)目k，發(fā)現(xiàn)與剩余的數(shù)據(jù)相比是顯著不一致的頭k個(gè)對(duì)象就是孤立點(diǎn)。目前挖掘孤立點(diǎn)的算法主要包括七類：基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于距離的方法、基于密度的方法、基于偏離的方法、基于聚類的方法、基于粗糙集的方法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，由于采集的對(duì)象龐大，政府統(tǒng)計(jì)工作人員無(wú)法做到對(duì)每次收集的數(shù)據(jù)一一核實(shí)，只能對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行一次篩選，將其中可能存在顯著差異的數(shù)據(jù)找出來(lái)，然后對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行核實(shí)，剔除一些無(wú)效的數(shù)據(jù)，以保證原始數(shù)據(jù)的真實(shí)性。對(duì)于民營(yíng)經(jīng)濟(jì)各個(gè)單位上報(bào)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，無(wú)論是故意的還是無(wú)意的都會(huì)出現(xiàn)一些孤立點(diǎn)，這些孤立點(diǎn)的存在無(wú)疑會(huì)影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量。我們可以通過(guò)基于聚類的方法來(lái)找到這些孤立點(diǎn)，首先將民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集利用已經(jīng)成熟的模型進(jìn)行聚類分析，使數(shù)據(jù)集形成簇，而那些不在簇中的數(shù)據(jù)即被視為異常點(diǎn)，然后對(duì)這些異常點(diǎn)進(jìn)行一一核實(shí)，這樣工作量就大大縮小了。2.缺失數(shù)據(jù)的替代。缺失數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)集中某些記錄的屬性值丟失或空缺，一般缺失的屬性值代表了缺失的信息。民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系涵蓋的內(nèi)容廣泛，而民營(yíng)企業(yè)大部分規(guī)模較小，數(shù)據(jù)記錄的制度不健全，面對(duì)政府部門收集數(shù)據(jù)的任務(wù)，有時(shí)是提交空白數(shù)據(jù)，有時(shí)是隨便填報(bào)個(gè)數(shù)據(jù)敷衍了事。統(tǒng)計(jì)部門收集到的空白數(shù)據(jù)，最簡(jiǎn)單的辦法是直接去掉，這樣勢(shì)必會(huì)影響到最終統(tǒng)計(jì)結(jié)果的真實(shí)性。為了提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，必須要對(duì)這些缺失值找到一個(gè)合理的替代值。缺失數(shù)據(jù)的替代方法有單值替代、類均值替代和回歸替代，這些方法都可以解決缺失數(shù)據(jù)的替代問(wèn)題。單值替代是使用一個(gè)常量代替所有的缺失值，常量的選擇由應(yīng)用的目的而定，可選擇平均值、最大值、最小值等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。類均值替代是用缺失數(shù)據(jù)記錄所在類別的屬性平均值代替缺失數(shù)據(jù)。回歸替代是應(yīng)用回歸分析技術(shù)，對(duì)包含有缺失屬性值的屬性和相關(guān)的其他屬性建立預(yù)測(cè)模型，并用相應(yīng)的預(yù)測(cè)值代替缺失屬性值。3.虛假數(shù)據(jù)的修正。在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中，會(huì)收集很多不可避免的虛假數(shù)據(jù)。造成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)虛假的因素多種多樣，如一些經(jīng)濟(jì)主體受經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)使，捏造虛假數(shù)據(jù)，在財(cái)務(wù)報(bào)表上大做文章。比如，一些效益好的企業(yè)為了偷稅漏稅故意少報(bào)利潤(rùn)和銷售收入，而一些效益不好的企業(yè)少報(bào)虧損或者高賬面盈利，以騙取銀行貸款并樹(shù)立企業(yè)形象。還有一些企業(yè)長(zhǎng)期搞多本賬，報(bào)給財(cái)稅部門的是“苦賬”，報(bào)給銀行獲得貸款的是“喜賬”，報(bào)給上級(jí)主管部門的是應(yīng)付賬，留給自己的才是真實(shí)賬。虛假數(shù)據(jù)俗稱為含水分的數(shù)據(jù)，如果這些數(shù)據(jù)水分不大，可以不去理會(huì)，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是反映一個(gè)大體概況和趨勢(shì)的，不需要毫厘不差。如果這些數(shù)據(jù)水分較大，匯總在一起的高水分的數(shù)據(jù)容易放大或者縮小實(shí)際經(jīng)濟(jì)狀況，這時(shí)就必須在初始數(shù)據(jù)采集時(shí)嚴(yán)控?cái)?shù)據(jù)中的水分。這些數(shù)據(jù)一般不會(huì)像孤立點(diǎn)那樣容易被發(fā)現(xiàn)，具有一定的隱蔽性，必須要借助于數(shù)據(jù)挖掘方法才能識(shí)別其中的水分，比如數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析。聚類分析是將一個(gè)數(shù)據(jù)集劃分為若干聚類，并使得同一個(gè)聚類內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象具有較高的相似度，而不同聚類中的數(shù)據(jù)對(duì)象的相似度盡可能低。在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中將具有相似屬性的企業(yè)歸為同一個(gè)聚類，對(duì)于同一個(gè)聚類中某個(gè)企業(yè)的某項(xiàng)屬性明顯存在巨大差異，則可以判斷此屬性數(shù)據(jù)可能存在嚴(yán)重虛假，然后再進(jìn)一步調(diào)查核實(shí)和修正。

（二）宏觀層面

大部分地方統(tǒng)計(jì)部門在處理和分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)還處于手工操作或半手工操作，計(jì)算機(jī)的使用僅限于做一些簡(jiǎn)單的匯總和指標(biāo)計(jì)算，統(tǒng)計(jì)分析也主要是事后分析，沒(méi)能利用發(fā)達(dá)的計(jì)算機(jī)技術(shù)通過(guò)信息共享等方式進(jìn)行事前分析和預(yù)測(cè)。1.關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用。關(guān)聯(lián)規(guī)則是近幾年研究較多的數(shù)據(jù)挖掘方法，具有高度的靈活性和重要性，應(yīng)用也是最為廣泛的。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要對(duì)象是事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，在事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中，事務(wù)1中出現(xiàn)了屬性項(xiàng)甲，事務(wù)2中出現(xiàn)了屬性項(xiàng)乙，事務(wù)3中則同時(shí)出現(xiàn)屬性甲和乙。那么屬性甲和乙在事務(wù)中的出現(xiàn)互相之間是否有規(guī)律可循就是關(guān)聯(lián)規(guī)則要挖掘的隱含信息，以查找容易被忽略或與人們熟知相背離的事件。經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠挖掘出匯總數(shù)據(jù)中聯(lián)系密切的行業(yè)，這些關(guān)系密切的行業(yè)有已知的，也有未知的。尤其在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，有些內(nèi)部信息匯報(bào)人不愿如實(shí)填寫數(shù)據(jù)，導(dǎo)致匯總后的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)相差甚遠(yuǎn)，此時(shí)可以通過(guò)已經(jīng)建立的規(guī)則關(guān)系來(lái)識(shí)別和修正一些水分較大的數(shù)據(jù)。在實(shí)際運(yùn)用當(dāng)中，很多屬性之間所存在的關(guān)系為人們所知曉，被稱為平凡規(guī)則，如提升工業(yè)總產(chǎn)值能夠帶來(lái)生產(chǎn)總值的增加。通過(guò)平凡規(guī)則，我們能夠?qū)?shù)據(jù)質(zhì)量的高低進(jìn)行判斷，以此達(dá)到消除虛假數(shù)據(jù)的目的。2.決策樹(shù)的應(yīng)用。決策樹(shù)是一種用于分類、聚類和預(yù)測(cè)的建模方法，在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中可以用決策樹(shù)進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)分析。我國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)沒(méi)有統(tǒng)一的口徑，很多數(shù)據(jù)是通過(guò)統(tǒng)計(jì)人員根據(jù)收集部分?jǐn)?shù)據(jù)推斷出來(lái)的，所以需要一種有效可行的預(yù)測(cè)方法。決策樹(shù)算法十分直觀，這一過(guò)程的關(guān)鍵是有效構(gòu)建決策樹(shù)，主要分為建樹(shù)和剪枝階段。通過(guò)決策樹(shù)對(duì)數(shù)據(jù)分類主要由兩個(gè)步驟組成：其一，決策樹(shù)模型的構(gòu)建，即通過(guò)訓(xùn)練集實(shí)現(xiàn)一顆決策樹(shù)的構(gòu)建及精化；其二，將輸入的數(shù)據(jù)通過(guò)決策樹(shù)進(jìn)行分類處理。當(dāng)將數(shù)據(jù)輸入決策樹(shù)時(shí)，會(huì)由根節(jié)點(diǎn)對(duì)屬性值依次進(jìn)行測(cè)試并記錄，然后到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)，來(lái)實(shí)現(xiàn)尋找記錄所在類。從整體來(lái)看，決策樹(shù)算法屬于遞歸過(guò)程，一直進(jìn)行到滿足終止條件為止。分割停止要滿足兩個(gè)條件：其一為某一個(gè)節(jié)點(diǎn)上數(shù)據(jù)都同屬一類；其二是能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分割的點(diǎn)已經(jīng)耗盡。這一過(guò)程主要用于解決數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)及分類方面問(wèn)題。

四、提高民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的對(duì)策

民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)是一項(xiàng)綜合的統(tǒng)計(jì)工作，涵蓋了民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的各行各業(yè)，必須著眼于整個(gè)統(tǒng)計(jì)工作，從政府和企業(yè)相結(jié)合的角度建立一套行之有效的機(jī)制，來(lái)切實(shí)規(guī)范企業(yè)的行為，夯實(shí)企業(yè)的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，并調(diào)整部門間的信息共享。

（一）政府應(yīng)做的工作

1.加大統(tǒng)計(jì)執(zhí)法檢查力度，做好統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)工作。對(duì)民營(yíng)企業(yè)中存在的虛報(bào)、瞞報(bào)、拒報(bào)等統(tǒng)計(jì)違法行為，要鼓勵(lì)執(zhí)法人員勇于執(zhí)法、善于執(zhí)法，在保護(hù)民營(yíng)企業(yè)遵紀(jì)守法正常發(fā)展的同時(shí)加大對(duì)一些典型的統(tǒng)計(jì)違法案件的曝光力度，以案說(shuō)法，擴(kuò)大教育面，促進(jìn)這些企業(yè)的統(tǒng)計(jì)工作正常開(kāi)展。同時(shí)，各級(jí)統(tǒng)計(jì)部門要重視對(duì)民營(yíng)企業(yè)特別是新建的民營(yíng)企業(yè)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)工作的指導(dǎo)工作，要組織力量搞好培訓(xùn)工作，督促企業(yè)依法建立健全原始記錄和統(tǒng)計(jì)臺(tái)賬，夯實(shí)基礎(chǔ)工作，嚴(yán)把統(tǒng)計(jì)數(shù)字質(zhì)量關(guān)，要優(yōu)選專兼職統(tǒng)計(jì)工作人員，切實(shí)做到業(yè)務(wù)精、責(zé)任心強(qiáng)，保證統(tǒng)計(jì)數(shù)字上報(bào)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。2.將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)嵌入到網(wǎng)上直報(bào)系統(tǒng)，增強(qiáng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理能力。在信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天，先進(jìn)的信息技術(shù)已經(jīng)成為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)工作必不可少的工具，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)輔助網(wǎng)上直報(bào)系統(tǒng)，從而使得原始數(shù)據(jù)采集、儲(chǔ)存加工以及信息傳遞實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)代化，這不僅提高了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)傳遞的及時(shí)性，而且也提高了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。同時(shí)伴隨著信息技術(shù)的發(fā)展，調(diào)查技術(shù)也在不斷地改善，一些新的調(diào)查方法將會(huì)逐步代替舊的調(diào)查方法，例如計(jì)算機(jī)輔助調(diào)查、計(jì)算機(jī)輸入數(shù)據(jù)搜集系統(tǒng)等等。與此同時(shí)，還要不斷推進(jìn)統(tǒng)計(jì)信息自動(dòng)化建設(shè)，提高各級(jí)統(tǒng)計(jì)部門的配機(jī)率和數(shù)據(jù)信息的處理能力，集中力量做好統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理的軟件開(kāi)發(fā)和綜合數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)，進(jìn)而提高統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

（二）民營(yíng)企業(yè)應(yīng)做的工作

1.民營(yíng)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)層要重視配合政府統(tǒng)計(jì)部門的工作。要搞好統(tǒng)計(jì)工作必須得到企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的支持和其他職能部門的通力配合。統(tǒng)計(jì)工作涉及企業(yè)的銷和人財(cái)物各個(gè)方面，對(duì)一個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)起到監(jiān)督、檢查和指導(dǎo)作用，因此沒(méi)有領(lǐng)導(dǎo)的重視和支持，沒(méi)有企業(yè)中各個(gè)部門的積極配合，就無(wú)法保障統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確，資料來(lái)源渠道的暢通。2.民營(yíng)企業(yè)自身要加強(qiáng)規(guī)范化統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)工作。企業(yè)必須要有健全的原始記錄、統(tǒng)計(jì)臺(tái)賬及財(cái)務(wù)報(bào)表，且能同時(shí)滿足相關(guān)部門的需要，財(cái)務(wù)報(bào)表能滿足統(tǒng)計(jì)需要的不再布置統(tǒng)計(jì)報(bào)表，并且根據(jù)會(huì)計(jì)決算的實(shí)際期效，統(tǒng)一上報(bào)時(shí)間。以減輕企業(yè)的勞動(dòng)負(fù)擔(dān)，增強(qiáng)企業(yè)積極配合統(tǒng)計(jì)的意愿，這樣也避免了在財(cái)務(wù)決算之前“瞎估亂報(bào)”的現(xiàn)象。根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況，可以將會(huì)計(jì)、統(tǒng)計(jì)合并為一個(gè)綜合部門，共同承擔(dān)會(huì)計(jì)、統(tǒng)計(jì)任務(wù)，解決基層企業(yè)力量配置及勞務(wù)成本的問(wèn)題。但無(wú)論人員如何配置，必須保證提供準(zhǔn)確可靠的原始數(shù)據(jù)，做到不遲報(bào)、不漏報(bào)，確保源頭數(shù)據(jù)的真實(shí)性，以提高民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

作者:柯芳 單位:福建師范大學(xué)協(xié)和學(xué)院

參考文獻(xiàn)

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篇7

中國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展是有目共睹的，但是一昧的追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，而忽視經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)質(zhì)量給環(huán)境帶來(lái)了不可承載的負(fù)擔(dān)。如何在不造成環(huán)境惡化的情況下，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)有質(zhì)量的增長(zhǎng)成為了一個(gè)難題。

環(huán)境約束和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量簡(jiǎn)介

環(huán)境約束。環(huán)境約束主要表現(xiàn)為自然環(huán)境以及自然資源的變化，對(duì)生產(chǎn)商和消費(fèi)者的行為產(chǎn)生相應(yīng)變化的一種形式[1]。對(duì)于生產(chǎn)商來(lái)說(shuō)，自然環(huán)境的變化，會(huì)進(jìn)而影響生產(chǎn)商的要素投入的成本、種類以及質(zhì)量等，并同時(shí)影響其生產(chǎn)效率以及生產(chǎn)模式；對(duì)于消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，好的環(huán)境約束更能提高消費(fèi)者的效用，提高其福利水平；相反的，差的環(huán)境約束則會(huì)損害消費(fèi)者的福利水平，降低消費(fèi)者的效用。此外，由于環(huán)境更傾向于是一種公共產(chǎn)品，因此政府的干預(yù)也就顯得尤其重要。政府可以通過(guò)立法、稅收、行政干預(yù)等手段進(jìn)行有效的環(huán)境約束，并對(duì)生產(chǎn)者和消費(fèi)者的生產(chǎn)模式和消費(fèi)模式進(jìn)行正確的引導(dǎo)。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。本文探討的是如何在環(huán)境約束下實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)有質(zhì)量的增長(zhǎng)。本文中指的“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量”與過(guò)去中國(guó)的過(guò)于追求的“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度”是一個(gè)相對(duì)的概念。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度更強(qiáng)調(diào)的是關(guān)注的經(jīng)濟(jì)絕對(duì)量的增加，而不管不顧對(duì)環(huán)境等帶來(lái)的傷害；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量指的是在追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的條件下，更關(guān)注的是經(jīng)濟(jì)能健康發(fā)展，即不影響環(huán)境的惡化，甚至能帶來(lái)環(huán)境質(zhì)量的改善，即可持續(xù)發(fā)展[2]。

環(huán)境約束與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖突與爭(zhēng)論

關(guān)于環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系一直存在著巨大爭(zhēng)議。一部分學(xué)者認(rèn)為經(jīng)濟(jì)不可能無(wú)限制的增長(zhǎng)并且不讓環(huán)境惡化，甚至崩潰。這種被稱為“悲觀主義”。其背后的含義是地球是一個(gè)守恒的整體，環(huán)境可以被視為一個(gè)不斷提供和轉(zhuǎn)化各種能量的生態(tài)系統(tǒng)。在以消耗環(huán)境的能量為代價(jià)來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的條件下，環(huán)境中的能量不斷下降，且環(huán)境不斷惡化。正是由于環(huán)境是一個(gè)封閉的個(gè)體，因此在經(jīng)濟(jì)不斷增長(zhǎng)的條件下，環(huán)境終究會(huì)走向崩潰的邊緣[3]。而樂(lè)觀主義認(rèn)為不存在世界末日，相信沒(méi)有所謂的資源耗竭的預(yù)言。此外被大家推崇的“環(huán)境庫(kù)茲涅次曲線”認(rèn)為：環(huán)境既是一種生產(chǎn)要素也是一種商品，因此分別進(jìn)入生產(chǎn)函數(shù)和消費(fèi)函數(shù)。一開(kāi)始人們會(huì)用消耗環(huán)境的方法來(lái)提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但發(fā)展到一定的階段，人類會(huì)提高生產(chǎn)技術(shù)，制定更嚴(yán)格的環(huán)境政策，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境改善的雙目標(biāo)[4]。

悲觀主義和樂(lè)觀主義的爭(zhēng)議在于經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，是否會(huì)必然帶來(lái)環(huán)境的惡化。中國(guó)目前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也驗(yàn)證了過(guò)于追求經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度勢(shì)必將帶來(lái)環(huán)境的惡化，因此本文我們討論的是環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的關(guān)系。注重經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，完善相應(yīng)的環(huán)境保護(hù)政策，是實(shí)現(xiàn)環(huán)境約束的有效方式。

綜上所述，在環(huán)境約束下，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的有質(zhì)量的發(fā)展，是最佳選擇。因此，如何在環(huán)境約束下提高經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)質(zhì)量成為該問(wèn)題的關(guān)鍵。

提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的途徑

對(duì)于地球上任一國(guó)家和地區(qū)來(lái)講，均面臨著兩種環(huán)境問(wèn)題：即國(guó)內(nèi)的環(huán)境問(wèn)題和全球的環(huán)境。國(guó)內(nèi)的環(huán)境問(wèn)題主要表現(xiàn)為水質(zhì)污染、酸雨、土地污染、霧霾、沙塵暴等；而國(guó)際環(huán)境問(wèn)題主要表現(xiàn)為臭氧層破壞、全球變暖等。兩種問(wèn)題涉及到不同的參與者，因此處理的方法、成本和引導(dǎo)者有所不同?？偟膩?lái)說(shuō)，這兩類環(huán)境問(wèn)題涉及到四類參與者：生產(chǎn)者、消費(fèi)者、政府和國(guó)際組織。因此，要想根本的解決環(huán)境問(wèn)題，需要四類參與者積極合作，相互影響和作用使其效用最大化。

消費(fèi)偏好。消費(fèi)者是四類參與者中最大的群體，因此消費(fèi)者的消費(fèi)偏好對(duì)環(huán)境有著重大的影響。從需求側(cè)的角度來(lái)講，消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的需求偏好將會(huì)深刻地影響生產(chǎn)者的生產(chǎn)函數(shù)。當(dāng)消費(fèi)者足夠理性并且均有著極強(qiáng)的社會(huì)責(zé)任感，更偏好消費(fèi)綠色產(chǎn)品，而排斥“高污染、高投入、高消耗”的產(chǎn)品，這將有助于生產(chǎn)者積極轉(zhuǎn)型，改變生產(chǎn)方式，同時(shí)這也將有利于推動(dòng)政府環(huán)境政策的制定與實(shí)施。但是，消費(fèi)者的偏好終究只能作為一股推動(dòng)力量，而不是最終解決環(huán)境問(wèn)題的根本動(dòng)力。

政府環(huán)境管制。消費(fèi)者終究只能通過(guò)自己的消費(fèi)行為來(lái)影響生產(chǎn)者，其力量相對(duì)薄弱。而政府作為管理者和政策的制定者，其制定有效的懲罰措施將有效的引導(dǎo)生產(chǎn)者，抑制“高污染、高消耗、高投入”企業(yè)的進(jìn)入。首先，政府可以通過(guò)制定稅收---補(bǔ)貼政策。對(duì)于積極響應(yīng)政府號(hào)召，努力轉(zhuǎn)型的企業(yè)給予補(bǔ)貼，幫助這些企業(yè)更快更好的轉(zhuǎn)型，減輕環(huán)境的壓力；而對(duì)于一直對(duì)環(huán)境造成高污染的企業(yè)征收高額的稅收，逼迫其實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型或者是退出市場(chǎng)；此外，政府還可以通過(guò)立法和行政的手段進(jìn)行干預(yù)。

生產(chǎn)者。生產(chǎn)可以劃分為生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)技術(shù)三個(gè)方面。在其他因素不變的情況下，生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，環(huán)境污染將會(huì)增加。因此，要想改善環(huán)境，勢(shì)必只能從生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)技術(shù)兩個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)。

生產(chǎn)結(jié)構(gòu)包括投入結(jié)構(gòu)和產(chǎn)出結(jié)構(gòu)。首先企業(yè)應(yīng)該不僅要以盈利為目的，也應(yīng)該負(fù)有極強(qiáng)的社會(huì)責(zé)任感。優(yōu)先選擇環(huán)保的要素投入，生產(chǎn)更為“綠色”的產(chǎn)品，減輕對(duì)環(huán)境的傷害。此外，企業(yè)應(yīng)該有更高的追求，不斷創(chuàng)新，改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)，實(shí)行產(chǎn)品從投入到生產(chǎn)的全“綠色”的過(guò)程。

國(guó)際組織。全球環(huán)境也一直是一個(gè)棘手的問(wèn)題。因?yàn)樯婕安煌膰?guó)家和地區(qū)，政策的實(shí)施也變得更加困難。因此，聯(lián)合國(guó)和大國(guó)更應(yīng)該擔(dān)當(dāng)重要的引導(dǎo)者的責(zé)任。同時(shí)，發(fā)達(dá)國(guó)家應(yīng)該努力幫組欠發(fā)達(dá)國(guó)家早日實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的轉(zhuǎn)型，并積極承擔(dān)更多的責(zé)任；而欠發(fā)達(dá)國(guó)家也應(yīng)該積極的配合發(fā)達(dá)國(guó)家和聯(lián)合國(guó)，在國(guó)內(nèi)制定相配套的政策，早日實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)有質(zhì)量的增長(zhǎng)。

篇8

Abstract: In this study, we empirically test the impacts of the number of patents on the VC-backed firms' performance. The study focused on the listed firms in share market. We use factor analysis and multivariable regression to empirically analyze the data, and we find that different kinds of patents have different impacts on the performance, the number of invention patents and utility model patents have significant and positive impact on the performance, but the relation between the number of design patents and the performance is uncertain.

關(guān)鍵詞：創(chuàng)業(yè)投資；專利數(shù)量；經(jīng)營(yíng)績(jī)效；面板數(shù)據(jù)

Key words: venture capital；number of patents；performance；panel data

中圖分類號(hào)：F272 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006-4311（2011）13-0001-02

0引言

《首次公開(kāi)發(fā)行股票并在創(chuàng)業(yè)板上市管理暫行辦法》將在2009年5月1日正式實(shí)行，創(chuàng)業(yè)板即將創(chuàng)立。對(duì)于創(chuàng)業(yè)企業(yè)在創(chuàng)業(yè)板上市的發(fā)行條件進(jìn)行審核時(shí)，除了考察企業(yè)成立期限、盈利能力、凈資產(chǎn)規(guī)模外，還可以借鑒影響企業(yè)盈利能力、凈資產(chǎn)的一些潛在因素，比如發(fā)明與實(shí)用新型專利數(shù)量以及潛在的市場(chǎng)價(jià)值，本研究將提供專利與經(jīng)營(yíng)績(jī)效關(guān)系的統(tǒng)計(jì)以及理論依據(jù)。

1相關(guān)研究與問(wèn)題的提出

技術(shù)創(chuàng)新問(wèn)題長(zhǎng)期以來(lái)一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)中最重要的研究課題之一，而技術(shù)創(chuàng)新在企業(yè)層面一個(gè)最重要的衡量標(biāo)準(zhǔn)是專利申請(qǐng)與專利獲得數(shù)量。然而以往的研究多數(shù)是從產(chǎn)業(yè)的角度來(lái)研究，本研究從企業(yè)微觀這一新角度出發(fā)為技術(shù)創(chuàng)新理論研究打開(kāi)了另一個(gè)思路，從企業(yè)微觀層面出發(fā)，本研究探索專利數(shù)量對(duì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響，豐富了該領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)。

資源基礎(chǔ)觀（RBV）認(rèn)為企業(yè)的資源是其持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的來(lái)源 （Wernerfelt，1984）。根據(jù)Wernerfelt的定義，企業(yè)的資源是一種非永續(xù)性的有形或無(wú)形資產(chǎn)，包含了企業(yè)的專屬資產(chǎn)、能力、組織程序、屬性與特質(zhì)、知識(shí)和信息等，而這些資源可使企業(yè)發(fā)展出效能與效率兼具的策略。隨著經(jīng)濟(jì)的日益發(fā)展和市場(chǎng)化水平的逐步提高，中國(guó)企業(yè)逐步認(rèn)識(shí)到科學(xué)技術(shù)的重要性。安同良（2004）提出，作為生產(chǎn)投入要素的一個(gè)組成部分，技術(shù)具有資本和勞動(dòng)無(wú)法代替的作用。尤其在生物制藥行業(yè)，能夠掌握幾種熱銷藥品的生產(chǎn)方法，是一個(gè)企業(yè)保持市場(chǎng)份額、創(chuàng)造利潤(rùn)、維持行業(yè)地位的重要途徑。專利， 作為企業(yè)研發(fā)的成果，一定程度上表明了企業(yè)的研發(fā)能力和對(duì)研發(fā)的注重程度，也是衡量醫(yī)藥企業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ闹匾獦?biāo)準(zhǔn)。成熟的國(guó)外市場(chǎng)上，專利對(duì)于企業(yè)業(yè)績(jī)的促進(jìn)作用已經(jīng)得到了證實(shí)。Nicholas Bloom & John Van Reenen（2002）認(rèn)為專利對(duì)于公司的生產(chǎn)力和股價(jià)都有正面影響，該正面效應(yīng)能立即反映在股價(jià)上。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)專利的研究更側(cè)重行業(yè)層面。朱平芳（2003）等運(yùn)用面板數(shù)據(jù)對(duì)上海市大中型企業(yè)進(jìn)行計(jì)量分析，研究發(fā)現(xiàn)：高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技經(jīng)費(fèi)投入的長(zhǎng)期專利產(chǎn)出量最低，但專利產(chǎn)出對(duì)產(chǎn)業(yè)工業(yè)增加值的長(zhǎng)期作用度最強(qiáng)。周煊、程立茹（2006）從生物制藥公司層面證實(shí)了這一結(jié)論。他們認(rèn)為，中國(guó)制藥企業(yè)專利申請(qǐng)整體水平較低，中藥企業(yè)盈利性水平與發(fā)明專利顯著相關(guān)，化學(xué)藥企業(yè)的盈利性、規(guī)模與實(shí)用新型專利、外觀專利顯著相關(guān)。但是高雯雯等（2006）卻發(fā)現(xiàn)我國(guó)專利產(chǎn)出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間不存在明顯的因果關(guān)系。國(guó)外在這一領(lǐng)域的研究大多證實(shí)專利對(duì)于公司發(fā)展和業(yè)績(jī)的促進(jìn)作用，但國(guó)內(nèi)學(xué)者的實(shí)證分析結(jié)論卻存在差異。即使針對(duì)某個(gè)具體行業(yè)――制藥業(yè)，國(guó)內(nèi)國(guó)外的觀點(diǎn)也有分歧。胡珊珊（2007）從微觀的公司行為角度對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行實(shí)證分析，運(yùn)用因子分析方法計(jì)算各家制藥業(yè)上市公司的綜合業(yè)績(jī)得分，按照專利的類別――發(fā)明、實(shí)用新型、外觀設(shè)計(jì)，分別研究它們與中藥、西藥制造類上市公司業(yè)績(jī)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)中藥制造企業(yè)在專利授權(quán)數(shù)目和企業(yè)綜合業(yè)績(jī)方面優(yōu)于西藥制造企業(yè)，但兩類企業(yè)的專利數(shù)目多少與公司業(yè)績(jī)均缺乏明顯的相關(guān)關(guān)系，研究結(jié)果說(shuō)明中國(guó)制藥企業(yè)專利成果的轉(zhuǎn)化成效仍顯不足。

國(guó)外在這一領(lǐng)域的研究大多證實(shí)專利對(duì)于公司發(fā)展和業(yè)績(jī)的促進(jìn)作用，但國(guó)內(nèi)學(xué)者的實(shí)證分析結(jié)論卻存在差異。

2理論分析與研究設(shè)計(jì)

本論文的研究對(duì)象為從1999年1月1日到2008年12月31日在國(guó)內(nèi)上市（包括上證A股，深圳主板A股以及深圳中小板）有風(fēng)險(xiǎn)投資背景的公司。根據(jù)上市公司的上市公告和招股說(shuō)明書(shū)中的詳細(xì)資料，以上市公司每年披露的股東資料中前十大股東是否包含風(fēng)險(xiǎn)投資公司來(lái)判定有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)投資支持，（判斷公司是否為風(fēng)險(xiǎn)投資公司的標(biāo)準(zhǔn)是，依據(jù)《中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資年鑒2007》風(fēng)險(xiǎn)投資公司名錄、以及各公司的網(wǎng)站查詢到的信息來(lái)判別公司是否為風(fēng)險(xiǎn)投資公司）。根據(jù)統(tǒng)計(jì)與判斷標(biāo)準(zhǔn)，剔除數(shù)據(jù)缺失或者資料不全者（已下市的公司），得到有風(fēng)險(xiǎn)投資參與投資的上市公司數(shù)目為84家。本研究將探討具有創(chuàng)業(yè)投資背景企業(yè)專利數(shù)量對(duì)其經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響。目前能得到的上市公司的年報(bào)數(shù)據(jù)為2008年，績(jī)效部分研究樣本是通過(guò)分析截止時(shí)間為2008年國(guó)內(nèi)上市企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)得到。

本文的所有專利數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局的專利檢索網(wǎng)頁(yè)，通過(guò)高級(jí)查詢獲得相關(guān)數(shù)據(jù)（/sipo2008/zljs/）；上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)自上海萬(wàn)德金融資訊數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)泰安金融資訊數(shù)據(jù)庫(kù)以及各公司披露的招股說(shuō)明書(shū)、公司報(bào)告等詳細(xì)資料。

本研究通過(guò)建立創(chuàng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響因素模型，利用企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的因子分析，抽取五個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的水平。數(shù)據(jù)摘選于wind數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)業(yè)企業(yè)每年披露的財(cái)務(wù)報(bào)表及財(cái)務(wù)分析結(jié)果，并建立企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效、專利數(shù)據(jù)、控制變量的面板數(shù)據(jù)集，采取多元回歸模型探討專利與創(chuàng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的關(guān)系。

控制變量變量包括：企業(yè)規(guī)模（SCALEit）、創(chuàng)業(yè)企業(yè)年齡 （AGEit）、第一大股東持股比例（BIGGESTit）、公司債務(wù)水平（DEBTit）、行業(yè)因素（INDUSTRYit）。根據(jù)Yermack（1999）以及Bhagat和Black（2000）的研究，企業(yè)規(guī)模為一個(gè)控制變量，他們發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模越小，越容易取得超額經(jīng)營(yíng)收益。我們也控制了創(chuàng)業(yè)企業(yè)年齡，即計(jì)算期年份減去創(chuàng)業(yè)企業(yè)成立年份，蔣義宏和魏剛（2001）發(fā)現(xiàn)公司成立時(shí)間越早，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)讲?。根?jù)Kaplan和Reishus（1990）的研究，公司債務(wù)水平（DEBT）對(duì)其經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)有顯著的正面影響，DEBT等于公司總負(fù)債與總資產(chǎn)之比。

借鑒張蕾、陳超、趙艷艷（2009）運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)專利申請(qǐng)的影響因素的分析，經(jīng)過(guò)比較標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值計(jì)算混合估計(jì)模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的殘差平方和，通過(guò)計(jì)算面板數(shù)據(jù)模型F檢驗(yàn)，最終選定固定效應(yīng)模型。本文采用類似的辦法，選取了面板數(shù)據(jù)混合估計(jì)模型，建立以下面板數(shù)據(jù)混合估計(jì)模型：Performanceit=β0+β1P1it+β2P2it+β3P3it+ControlVariablesit+μit

2.1 專利數(shù)目（P1it、P2it、P3it） 由表1的結(jié)果分析中觀察到企業(yè)三種專利數(shù)量對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響各不相同。三種專利類型分別為發(fā)明（P1）、實(shí)用新型（P2）、外觀設(shè)計(jì)（P3），從多元回歸分析結(jié)果來(lái)看，發(fā)明專利對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效五個(gè)指標(biāo)，其中三個(gè)在10%的程度上顯著，說(shuō)明發(fā)明專利跟企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效有顯著正向相關(guān)關(guān)系。而實(shí)用新型專利對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效指標(biāo)中的平均凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率有顯著正面影響，而且對(duì)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率在1%的水平上顯著。相比較而言，而外觀設(shè)計(jì)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效沒(méi)有確定的正面或者負(fù)面影響，而且不顯著。

2.2 企業(yè)規(guī)模（SCALEit） 表1的結(jié)果表明，企業(yè)規(guī)模（SCALE）對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)指標(biāo)中的每股息稅前利潤(rùn)、平均凈資產(chǎn)收益率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率有正面影響但是不在10%水平上顯著，且跟速動(dòng)比率負(fù)相關(guān)，但也不顯著。說(shuō)明企業(yè)規(guī)模越大，績(jī)效水平可能越高，但統(tǒng)計(jì)上不顯著。

2.3 創(chuàng)業(yè)企業(yè)年齡（AGEit） 本研究用計(jì)算期年份減去創(chuàng)業(yè)企業(yè)成立年份表示其企業(yè)年齡，由表1的結(jié)果分析中觀察到創(chuàng)業(yè)企業(yè)的年齡與每股息稅前利潤(rùn)、平均凈資產(chǎn)收益率承顯著正相關(guān)，但其他三項(xiàng)指標(biāo)不確定正負(fù)影響。說(shuō)明企業(yè)的年齡越長(zhǎng)，息稅前利潤(rùn)越大、凈資產(chǎn)收益率將越高。企業(yè)隨著年齡的增長(zhǎng)，其對(duì)業(yè)務(wù)、技術(shù)、市場(chǎng)等內(nèi)外部環(huán)境因素更加熟悉，能更加高效靈活的處理之間的關(guān)系，故能取得更好的利潤(rùn)收益，經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果與實(shí)際情況相一致。

2.4 第一大股東持股比例（BIGGESTit） 由表1的結(jié)果分析中觀察到第一大股東持股比例與企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的回歸系數(shù)均為負(fù)值，說(shuō)明第一大股東持股比例越大，績(jī)效水平將越低，但是在統(tǒng)計(jì)上不顯著。說(shuō)明股權(quán)結(jié)構(gòu)越集中，對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效會(huì)造成負(fù)面的影響，但是得不到統(tǒng)計(jì)上的顯著支持。

2.5 公司債務(wù)水平（DEBTit） 本研究以資產(chǎn)負(fù)債率表示公司債務(wù)水平。由表1的結(jié)果可以看出，創(chuàng)業(yè)企業(yè)債務(wù)水平與企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效沒(méi)有確定的正或者負(fù)面影響，每股息稅前利潤(rùn)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與債務(wù)水平的回歸系數(shù)為正；平均凈資產(chǎn)收益率、存貨周轉(zhuǎn)率、速動(dòng)比率與債務(wù)水平的回歸系數(shù)為負(fù)，且與存貨周轉(zhuǎn)率、速動(dòng)比率的負(fù)相關(guān)關(guān)系在統(tǒng)計(jì)上顯著。與Kaplan和Reishus（1990）Vafeas（1999）的研究得出公司債務(wù)水平對(duì)其經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)有顯著的正面影響不一致。

2.6 行業(yè)因素（INDUSTRYit） 本研究取該創(chuàng)業(yè)企業(yè)所在證監(jiān)會(huì)規(guī)定所屬行業(yè)的相關(guān)績(jī)效指標(biāo)（每股息稅前利潤(rùn)、平均凈資產(chǎn)收益率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、速動(dòng)比率）作為行業(yè)變量。表1的結(jié)果分析中。行業(yè)因素對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響正負(fù)都有，統(tǒng)計(jì)上顯著情況也不統(tǒng)一。

根據(jù)表1回歸分析的結(jié)果，發(fā)明專利數(shù)量（P1）與創(chuàng)業(yè)企業(yè)的盈利能力呈正比例關(guān)系，且在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。發(fā)明專利數(shù)量對(duì)企業(yè)的盈利能力有至關(guān)重要的影響，劉洋、瞿衛(wèi)軍等（2004）在研究專利評(píng)價(jià)指標(biāo)體系過(guò)程中，對(duì)質(zhì)量類指標(biāo)進(jìn)行分析時(shí)，選取了發(fā)明專利授權(quán)情況作為質(zhì)量考察因素。在三種專利中，發(fā)明專利是經(jīng)過(guò)實(shí)質(zhì)審查程序確權(quán)的，符合條件的必然滿足新穎性、創(chuàng)造性和實(shí)用性等要求，它最能反映專利的質(zhì)量狀況。故發(fā)明專利是三種專利類型中含金量最高的一種專利，其對(duì)企業(yè)盈利能力的統(tǒng)計(jì)結(jié)果亦證明了這一點(diǎn)。而實(shí)用新型（P2）對(duì)營(yíng)運(yùn)能力有正面影響，且總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率跟實(shí)用新型專利數(shù)量的正相關(guān)關(guān)系在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說(shuō)明實(shí)用新型跟總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率有強(qiáng)正向相關(guān)關(guān)系，雖然實(shí)用新型在含金量上比不上發(fā)明專利，但是其地位仍然舉足輕重，其對(duì)盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、償債能力指標(biāo)的回歸系數(shù)均為正數(shù)，對(duì)平均資產(chǎn)收益率的回歸系數(shù)在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。而盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、償債能力指標(biāo)對(duì)外觀設(shè)計(jì)（P3）的回歸系數(shù)則有正有負(fù)，外觀設(shè)計(jì)對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響則不顯著。

胡珊珊、安同良（2008）從微觀層面利用橫截面數(shù)據(jù)、相關(guān)分析法來(lái)考察中西藥企業(yè)專利數(shù)目與企業(yè)業(yè)績(jī)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩類企業(yè)專利數(shù)目的多少與公司業(yè)績(jī)?nèi)狈γ黠@的相關(guān)關(guān)系。而本文在研發(fā)方法上采用了面板數(shù)據(jù)，建立了混合估計(jì)模型，并分類對(duì)專利數(shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將績(jī)效衡量標(biāo)準(zhǔn)分為三個(gè)因子并降維處理，得出了更進(jìn)一步的結(jié)論，發(fā)現(xiàn)因?qū)＠愋筒煌鴮?duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響存在差異。

3 結(jié)論與建議

經(jīng)過(guò)分析，創(chuàng)業(yè)企業(yè)擁有的三種專利類型對(duì)應(yīng)的數(shù)量與經(jīng)營(yíng)績(jī)效的關(guān)系存在差異。發(fā)明專利對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效存在正面影響，且與每股息稅前利潤(rùn)、存貨周轉(zhuǎn)率正相關(guān)在統(tǒng)計(jì)在10%上顯著，與平均凈資產(chǎn)收益率在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。與資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、速動(dòng)比率的相關(guān)性均為正，但是統(tǒng)計(jì)上不顯著。說(shuō)明發(fā)明專利對(duì)于創(chuàng)業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，發(fā)明專利數(shù)量越多，企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效水平將更高。實(shí)用新型專利數(shù)量與企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效指標(biāo)回歸系數(shù)均為正，說(shuō)明存在正向相關(guān)關(guān)系，且平均凈資產(chǎn)收益率與實(shí)用新型專利數(shù)回歸系數(shù)在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的回歸系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，實(shí)用新型專利對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效存在顯著的正面影響。外觀設(shè)計(jì)專利數(shù)目與經(jīng)營(yíng)績(jī)效的回歸系數(shù)存在或正或負(fù)的情況，且統(tǒng)計(jì)上不顯著，外觀設(shè)計(jì)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的作用還有待考察。

不同的專利類型對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響不一，胡珊珊等（2008）分析中國(guó)制藥業(yè)上市公司專利與績(jī)效關(guān)系時(shí)提出建議：培養(yǎng)企業(yè)的專利觀念，及時(shí)申請(qǐng)專利，合理保護(hù)專利，鼓勵(lì)企業(yè)基于自身特點(diǎn)制定相應(yīng)的專利策略；必須找到有商業(yè)價(jià)值的創(chuàng)新技術(shù)申請(qǐng)專利，避免申請(qǐng)過(guò)程中的盲目性和泛濫性。本實(shí)證研究的結(jié)果為企業(yè)的專利戰(zhàn)略決策提供一定的理論基礎(chǔ)，創(chuàng)業(yè)企業(yè)在資本規(guī)模有限的情況下，專利研發(fā)的選擇在注重?cái)?shù)量的基礎(chǔ)上，同時(shí)需要考慮專利的類型與質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)：

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[9]Nicholas John Van Reenen. Patents, real op tions and firm performance[J]. The Economic Journal, 2002, 112：97-116.

篇9

建模步驟:A,理論模型的設(shè)計(jì): a,選擇變量b,確定變量關(guān)系c,擬定參數(shù)范圍

B,樣本數(shù)據(jù)的收集: a,數(shù)據(jù)的類型b,數(shù)據(jù)的質(zhì)量

C,樣本參數(shù)的估計(jì): a,模型的識(shí)別b,估價(jià)方法選擇

D,模型的檢驗(yàn)

a,經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)1正相關(guān)

2反相關(guān)等等

b,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn):1檢驗(yàn)樣本回歸函數(shù)和樣本的擬合優(yōu)度, ,

2樣本回歸函數(shù)和總體回歸函數(shù)的接近程度:單個(gè)解釋變量顯著性即t檢驗(yàn),函數(shù)顯著性即F檢驗(yàn),接近程度的區(qū)間檢驗(yàn)

c,模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)1解釋變量條件條件均值與個(gè)值的預(yù)測(cè)

2預(yù)測(cè)置信空間變化

d,參數(shù)的線性約束檢驗(yàn):1參數(shù)線性約束的檢驗(yàn)

2模型增加或減少變量的檢驗(yàn)

3參數(shù)的穩(wěn)定性檢驗(yàn):鄒氏參數(shù)穩(wěn)定性檢驗(yàn),鄒氏預(yù)測(cè)檢驗(yàn)----------主要方法是以F檢驗(yàn)受約束前后模型的差異

e,參數(shù)的非線性約束檢驗(yàn):1最大似然比檢驗(yàn)

2沃爾德檢驗(yàn)

3拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)---------主要方法使用F 分布檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分布特征

f,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)

1,異方差性問(wèn)題:特征:無(wú)偏,一致但標(biāo)準(zhǔn)差偏誤。檢測(cè)方法:圖示法,Park與Gleiser檢驗(yàn)法,Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法,White檢驗(yàn)法-------用WLS修正異方差

2,序列相關(guān)性問(wèn)題:特征:無(wú)偏,一致,但檢驗(yàn)不可靠,預(yù)測(cè)無(wú)效。檢測(cè)方法:圖示法,回歸檢驗(yàn)法,Durbin-Waston檢驗(yàn)法,Lagrange乘子檢驗(yàn)法-------用GLS或廣義差分法修正序列相關(guān)性

3,多重共線性問(wèn)題:特征:無(wú)偏,一致但標(biāo)準(zhǔn)差過(guò)大,t減小,正負(fù)號(hào)混亂。檢測(cè)方法:先檢驗(yàn)多重共線性是否存在,再檢驗(yàn)多重共線性的范圍-------------用逐步回歸法,差分法或使用額外信息,增大樣本容量可以修正。

4,隨機(jī)解釋變量問(wèn)題:隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)獨(dú)立----------對(duì)OLS沒(méi)有壞影響。隨機(jī)變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān):有偏但一致-----擴(kuò)大樣本容量可以克服。隨機(jī)變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān):有偏且非一致--------工具變量法可以克服

二、

參數(shù)估計(jì)量性質(zhì)的分析:a小樣本和大樣本性質(zhì)

b無(wú)偏性

c有效性

d一致性

e Gauss-Markov定理

三、

A虛擬解釋變量問(wèn)題

a,加法方式:定性因素對(duì)截距的影響

b,乘法方式:定性因素對(duì)斜率項(xiàng)產(chǎn)生的影響

c,加法與乘法結(jié)合方式:定性應(yīng)訴對(duì)截距和斜率項(xiàng)同時(shí)產(chǎn)生影響

B滯后變量問(wèn)題

a,分布滯后模型:經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法,Almon多項(xiàng)式法,Koyck方法---來(lái)減少滯后項(xiàng)的數(shù)目

b,自回歸模型:工具變量法,OLS法

篇10

[關(guān)鍵詞] 數(shù)學(xué)模型 經(jīng)濟(jì)分析 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè) 經(jīng)濟(jì)決策

一、高等數(shù)學(xué)與經(jīng)濟(jì)分析

所謂分析，就是把一事物、一現(xiàn)象或一概念分解成較簡(jiǎn)單的組成部分，辨析出這些部分的本質(zhì)屬性和彼此之間的關(guān)系，從而對(duì)這一事物、現(xiàn)象或概念有更清晰、更本質(zhì)的認(rèn)識(shí)和把握。

1.統(tǒng)計(jì)分析法在確定性分析中的應(yīng)用

確定性分析是指對(duì)那些發(fā)展變化具有一定的穩(wěn)定性和規(guī)則型，因而其質(zhì)和量?jī)煞矫娑伎梢杂么_切的數(shù)據(jù)進(jìn)行度量的傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法。主要數(shù)學(xué)期望、方差、標(biāo)準(zhǔn)離差率、協(xié)方差等。例如投資者同時(shí)向多項(xiàng)資產(chǎn)投資，要對(duì)組合的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行衡量。

例：某企業(yè)擬分別投資與A資產(chǎn)和B資產(chǎn)，其中投資與A資產(chǎn)的期望收益率為8%，計(jì)劃投資500萬(wàn)元；投資于B資產(chǎn)的期望收益率為12%，計(jì)劃投資500萬(wàn)元。假設(shè)投資A、B資產(chǎn)期望收益率的標(biāo)準(zhǔn)離差均為9%。 計(jì)算相關(guān)系數(shù)為+1時(shí)，投資組合的 。

W1=50%，W2=50% ，δ1=9%，δ2=9% ，ρ12=1

Cov(R1,R2)=δ1*δ2*ρ12=0.0081

2.模糊數(shù)學(xué)在不確定性分析方法中的應(yīng)用

模糊現(xiàn)象指由于概念外延的含糊不清而導(dǎo)致的再劃分上的一種不確定現(xiàn)象。例如，我們?cè)谂袛嘁粋€(gè)人或一件事情的好壞時(shí)，通常用“很差、差、好、較號(hào)”等詞來(lái)描述，在各關(guān)節(jié)點(diǎn)的劃分，不同的人會(huì)有不同的結(jié)果。例如某商場(chǎng)準(zhǔn)備購(gòu)進(jìn)一批服裝，需要事先對(duì)市場(chǎng)前景做出分析判斷。

(1)確定評(píng)判因素。款式（x1）、質(zhì)量（x2）、價(jià)格（x3）,因素的評(píng)語(yǔ)：很歡迎（Y1）、比較歡迎（Y2）、不太歡迎(Y3)、不歡迎(Y4)。在小批量的調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，對(duì)這批衣服的款式有75%的顧客很歡迎，15% 的顧客比較歡迎，10%的顧客不太歡迎，沒(méi)有人表示不歡迎。于是得到：

x1=(x11,x12,x13,x14)=(0.75,0.15,0.10,0)；

同理得到

x2=(x21,x22,x23,x24)=(0.2,0.4,0.3,0.1)；

x3=(x31,x32,x33,x34)=(0.1,0.3,0.4,0.2)

Y1Y2Y3Y4

(2)確定三項(xiàng)因素在總評(píng)判中的比重，即權(quán)重W

W(w1,w2,w3)=(0.55,0.25,0.2)

(3)綜合評(píng)判。將矩陣R 和權(quán)重W,模糊關(guān)系合成。

a=W*R

通過(guò)W與R 中各列對(duì)應(yīng)數(shù)字先取消，后取大可得

a =(0.55,0.25,0.25,0.2)

經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理：

0.55+0.25+0.25+0.2=1.25

這說(shuō)明被調(diào)查者對(duì)這批服裝的評(píng)價(jià)是：“很歡迎“的程度為44%，“比較歡迎”的程度為20%， “不太歡迎“的程度為20%，“不歡迎”的程度為16%。根據(jù)最大隸屬原則，比率最高的為44%，得出分析結(jié)論：顧客很歡迎這批衣服

二、高等數(shù)學(xué)與經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)是以實(shí)際調(diào)查資料為基礎(chǔ)， 根據(jù)事物的聯(lián)系和發(fā)展的規(guī)律性，運(yùn)用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型，預(yù)計(jì)所研究現(xiàn)象在未來(lái)的一定時(shí)間內(nèi)可能達(dá)到的規(guī)模和水平。

現(xiàn)以回歸預(yù)測(cè)為例探討數(shù)學(xué)在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的運(yùn)用。

某企業(yè)產(chǎn)銷量和資金變化情況如表1所示，2007年預(yù)計(jì)銷售量為150萬(wàn)件，試預(yù)測(cè)2007年的資金需要量。

可得: y=40+0.5x

將x=150 代入上式，得出2007年資金需要量為：

40+0.5*150=115（萬(wàn)元）

三、高等數(shù)學(xué)與經(jīng)濟(jì)決策

決策就是指人們?yōu)榱诉_(dá)到一定目標(biāo)，在掌握充分的信息和對(duì)有關(guān)情況進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，用科學(xué)的方法擬定并評(píng)估各種方案，從中選出合理方案的過(guò)程。下面以產(chǎn)品銷售決策為例研究數(shù)學(xué)的應(yīng)用。設(shè)某種商品的需求函數(shù)為Q=f(P)，其中Q表示需求量，P表示價(jià)格；為需求的價(jià)格彈性。

設(shè)總收入函數(shù)R=P*Q,由于Q=f(P)，則總收入可寫成價(jià)格的函數(shù) R=P* f(P)

當(dāng)e

當(dāng)時(shí)e >1 時(shí)，， 表明總收入函數(shù)是單調(diào)遞減的提高價(jià)格會(huì)使廠商的銷售收入減少，降價(jià)會(huì)使廠商的銷售收入增加，既商品的價(jià)格與銷售收入成反方向的變動(dòng)。

經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的趨勢(shì)是精密化、科學(xué)化、數(shù)學(xué)化。隨著科學(xué)的不斷發(fā)展，數(shù)學(xué)理論也處在不斷的發(fā)展完善之中，必將對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

參考文獻(xiàn)：