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數(shù)據(jù)分析論文

時(shí)間:2022-05-21 10:15:37

序論:寫作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感,挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相,好投稿為您帶來(lái)了一篇數(shù)據(jù)分析論文范文,愿它們成為您寫作過(guò)程中的靈感催化劑,助力您的創(chuàng)作。

數(shù)據(jù)分析論文

數(shù)據(jù)分析論文:關(guān)于我國(guó)電子商務(wù)企業(yè)的數(shù)據(jù)分析方法的探討

為了驗(yàn)證所提煉的因子影響程度及重要程度、檢驗(yàn)問(wèn)卷結(jié)構(gòu)效度和后續(xù)回歸分析的需要,本文首先對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行了因子分析,剔除不符合要求的題目,最終得到問(wèn)卷;然后,使用spss軟件對(duì)問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行信度、效度、描述性統(tǒng)計(jì)、方差和相關(guān)分析;最后,建立回歸方程模型對(duì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。

1因子分析模型及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

因子分析是一種通過(guò)顯在變量測(cè)評(píng)潛在變量,通過(guò)具體指標(biāo)測(cè)評(píng)抽象因子的統(tǒng)計(jì)分析方法。因子分析的目的即在找出量表潛在的結(jié)構(gòu),減少題目的數(shù)目,使之成為一組數(shù)量較少而彼此相關(guān)較大的變量。在本文中以主成分因素抽取法抽取共同因素,根據(jù)kaiesr(1960)的觀點(diǎn)選取特征值大于1.0以上的共同因素,再以最大變異法進(jìn)行共同因素正交旋轉(zhuǎn)處理,保留共同度大于0.6以及因素負(fù)荷量大于0.5以上的題目。因素負(fù)荷量為碩士論文因素結(jié)構(gòu)中原始變量與抽取出共同因素相關(guān),負(fù)荷量越高表示該題目在該共同因素的重要性越大。共同度和特征值是因子分析的兩個(gè)重要指標(biāo)。共同度是每個(gè)變量在每個(gè)共同因子的負(fù)荷量的平方和,也就是個(gè)別變量可以被共同因子解釋的變異量百分比,是個(gè)別變量與共同因子間多元相關(guān)的平方。特征值是每個(gè)變量在某一共同因子的因子負(fù)荷量的平方總和。

因子分析的數(shù)學(xué)模型及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)描述如下:

彼此之間是獨(dú)立的,則模型(4.1)稱為正交因子模型;相反,如果公共因子彼此之間有一定相關(guān)性,則稱為斜交因子模型。由于斜交因子模型比較復(fù)雜,在本文中只考慮正交因子模型,而且假定各公共因子的均值為0,方差為1。

模型中的矩陣a稱為因子載荷矩陣,a稱為因子“載荷”,是第i個(gè)變量在第j個(gè)因子上的負(fù)荷。因子載荷陣的求解方法有很多,本文用常用的主成分分析法,求解載荷陣得到僅包含m個(gè)因子的因子載荷陣。主要問(wèn)題就在于如何通過(guò)spss統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)的分析來(lái)估計(jì)因子載荷矩陣a,負(fù)荷量大的指標(biāo)給予保留,否則剔除。保留下來(lái)的指標(biāo)所構(gòu)成的體系就是本文最終研究得到的指標(biāo)體系。關(guān)于因子載荷的檢驗(yàn)有:模型的標(biāo)準(zhǔn)化,這主要是為了得到抽象的因子含義,即對(duì)因子各維度進(jìn)行命名;變量共同度檢驗(yàn),變量的共同度越高,說(shuō)明該因子分析模型的解釋能力越高;因子的方差貢獻(xiàn)檢驗(yàn),用因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率來(lái)確定公共因子提取的個(gè)數(shù),也就是尋找一個(gè)使得累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到較大百分比的自然數(shù),即最終提取方差貢獻(xiàn)大于1的因子作為公共因子。

由于本文的論題是電子商務(wù)環(huán)境下服務(wù)業(yè)企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建,本文主要運(yùn)用平衡計(jì)分卡把評(píng)價(jià)指標(biāo)體系分為四個(gè)方面,18個(gè)二級(jí)指標(biāo)作為18個(gè)因子,按照因子分析法來(lái)選取有效指標(biāo),各項(xiàng)指標(biāo)在選取時(shí),需要遵循兩個(gè)原則,一是該指標(biāo)在以前的研究中出現(xiàn)的概率,二是指標(biāo)與所要研究的問(wèn)題的潛在相關(guān)性。本文在四個(gè)方面的指標(biāo)的選取上,另外考慮了①全面性,要求所選的指標(biāo)能反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)、客戶、企業(yè)學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)、財(cái)務(wù)方面的狀況;②有效性,要求選擇那些能夠?qū)︻A(yù)測(cè)企業(yè)的整體狀況有指示作用的重要指標(biāo);如,若各項(xiàng)指標(biāo)的雙尾t檢驗(yàn)的顯著性概率小于0.05,則能有效的反映企業(yè)的四個(gè)方面的狀況,反之,則是無(wú)效指標(biāo),應(yīng)剔除。③同趨勢(shì)性,即當(dāng)各項(xiàng)指標(biāo)增大時(shí),表示企業(yè)的整體狀況改善,反之當(dāng)各項(xiàng)指標(biāo)減少時(shí),表示企業(yè)的整體狀況惡化;④可操作性,采用易得到的數(shù)據(jù)。

2信度、效度、描述性統(tǒng)計(jì)、方差和相關(guān)分析方法

信度分析是采用一定的方法來(lái)衡量回收問(wèn)卷中各變量的內(nèi)部一致性,它主要考查的是問(wèn)卷測(cè)量的可靠性,檢驗(yàn)每一個(gè)因素中各個(gè)題目測(cè)量相同或相似的特性。本文采用克隆巴赫(cronbach a)一致性系數(shù)檢驗(yàn)量表的信度和各分量表的信度。效度分析是采用一定的方法對(duì)問(wèn)卷的理論構(gòu)思效度進(jìn)行驗(yàn)證。首先,必須對(duì)題目的結(jié)構(gòu)、測(cè)量的總體安排以及題目見(jiàn)的關(guān)系做出說(shuō)明,然后運(yùn)用一定的方法從數(shù)據(jù)中得出基本構(gòu)思,以此來(lái)對(duì)測(cè)量構(gòu)思的效度進(jìn)行分析。用于評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)效度的主要指標(biāo)有累積貢獻(xiàn)率、共同度和因子負(fù)荷。累積貢獻(xiàn)率反映公因素對(duì)量表或問(wèn)卷的累積有效程度,共同度反映由公因素解釋原變量的有效程度,因子負(fù)荷反映原變量與某個(gè)公因素的相關(guān)度。描述性統(tǒng)計(jì)分析是對(duì)各維度中的測(cè)量題目的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差等描述性統(tǒng)計(jì)量碩士論文進(jìn)行統(tǒng)計(jì),了解各維度中題目設(shè)置的水平。方差分析又稱變異數(shù)分析或f檢驗(yàn),其目的是推斷兩組或多組資料的總體均數(shù)是否相同,檢驗(yàn)兩個(gè)或多個(gè)樣本均數(shù)的差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

方差分析對(duì)客觀事物數(shù)量進(jìn)行依存關(guān)系的分析,主要刻畫(huà)兩類變量間線性相關(guān)的密切程度,其兩個(gè)變量全是隨機(jī)變量,且處于平等地位。兩變量之間的相關(guān)關(guān)系可以通過(guò)繪制散點(diǎn)圖或計(jì)算相關(guān)系數(shù)來(lái)反映。

3回歸模型及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

現(xiàn)實(shí)世界中,一個(gè)事物的運(yùn)動(dòng)變化,總是與其他事物相關(guān)聯(lián)。其中,有的還存在因果關(guān)系,這種因果關(guān)系有的是線性的,有的是非線性的。當(dāng)預(yù)測(cè)對(duì)象與其影響因素的關(guān)系是線性的,且只有一個(gè)影響因素時(shí),就可以用一元線性回歸方法建立其一元線性回歸預(yù)測(cè)模型,來(lái)表述和分析其因果關(guān)系;當(dāng)有兩個(gè)或多個(gè)影響因素同時(shí)作用于一個(gè)預(yù)測(cè)對(duì)象時(shí),則用多元線性回歸法建立多元線性回歸預(yù)測(cè)模型。

本文就是以多對(duì)一的關(guān)系,因此,用多元線性回歸模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。對(duì)于多元線性回歸模型及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)描述如下:

當(dāng)預(yù)測(cè)對(duì)象y同時(shí)受到多個(gè)解釋變量x1,x2,...,xm影響,且各個(gè)xj(j=1,2,...,m)與y都近似地表現(xiàn)為線性相關(guān)時(shí),則可建立多元線性回歸模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析,模型為:

3)回歸方程整體顯著性檢驗(yàn)

回歸模型的顯著性檢驗(yàn)包括兩個(gè)方面,即回歸方程的顯著性檢驗(yàn)和回歸系數(shù)的顯著

性檢驗(yàn)。

(1)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)

回歸方程的顯著性檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)被解釋變量與所有解釋變量之間的線性關(guān)系是否顯著。回歸模型總體函數(shù)的線性關(guān)系是否顯著,其實(shí)質(zhì)就是判斷回歸平方和與殘差平方和之比值的大小問(wèn)題,可以通過(guò)方差分析的思想,構(gòu)造f統(tǒng)計(jì)量來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn),f檢驗(yàn)是用來(lái)檢驗(yàn)多元線性回歸模型的總體效果。

(2)回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)

回歸方程總體顯著并不意味著每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響都是重要的,還需要對(duì)每個(gè)回歸系數(shù)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)通過(guò)構(gòu)造t統(tǒng)計(jì)量來(lái)進(jìn)行,

4)殘差正態(tài)性檢驗(yàn)

殘差e是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ε的體現(xiàn)。對(duì)殘差進(jìn)行分析的目的是檢驗(yàn)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是否服從經(jīng)典假設(shè)。殘差分析的內(nèi)容包括殘差正態(tài)性檢驗(yàn)、序列相關(guān)檢驗(yàn)、異方差檢驗(yàn)等。本文應(yīng)用殘差的累計(jì)概率散點(diǎn)圖進(jìn)行殘差正態(tài)性檢驗(yàn)。

5)異方差檢驗(yàn)

異方差常常表現(xiàn)為殘差隨某個(gè)解釋變量取值的變化而變化,因此,檢驗(yàn)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是否存在異方差可以通過(guò)繪制被解釋變量與解釋變量的散點(diǎn)圖來(lái)簡(jiǎn)單的判斷。如果散點(diǎn)圖呈帶狀分布,則不存在異方差;如果隨著解釋變量的增大,被解釋變量波動(dòng)逐漸增大或減少,則很可能存在異方差的現(xiàn)象。實(shí)踐中,常常使用加權(quán)最小二乘法消除異方差。

7)多重共線性檢驗(yàn)

所謂多重共線性是指各個(gè)解釋變量之間存在線性關(guān)系或接近線性關(guān)系的現(xiàn)象。多重共線性常常會(huì)導(dǎo)致回歸系數(shù)方差增大,從而使得t檢驗(yàn)難以通過(guò)。用spss檢驗(yàn)多重共線性共有四種方法:容忍度、方差膨脹因子、條件指數(shù)和方差比例。本文選用條件指數(shù)和比例方差這兩種方法來(lái)檢驗(yàn)共線性。

(2)方差比例

通過(guò)對(duì)解釋變量協(xié)差陣進(jìn)行矩陣分解,協(xié)差陣的每個(gè)特征根可以解釋各個(gè)解釋變量方差的一部分。若對(duì)于幾個(gè)不同的解釋變量,某個(gè)特征根能夠解釋的方差比例都很高(一般認(rèn)為都超過(guò)50%),則可以認(rèn)為這幾個(gè)解釋變量之間存在較強(qiáng)的共線性。

需要注意的是,多元線性回歸模型的構(gòu)建中,可能會(huì)遇到多重共線性的問(wèn)題。如果變量完全相關(guān),則不存在,最小二乘法失效。應(yīng)用最小二乘法估計(jì)回歸系數(shù)的一個(gè)重要條件就是自變量之間為不完全的線性相關(guān)。如果這種相關(guān)程度較低,其影響可以忽略;擔(dān)任若高度相關(guān)時(shí),則回歸系數(shù)無(wú)效或無(wú)意義,因而所建模型無(wú)效或無(wú)意義。這時(shí)應(yīng)該選擇其他新的自變量以替代相關(guān)的變量或采用其他方法來(lái)建立模型。在本文中就是采用其他新的自變量,從模型中剔除不顯著的變量,在這里剔除的是意義相對(duì)次要的變量。

數(shù)據(jù)分析論文:作為市場(chǎng)化的人口流動(dòng)——第五次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)分析

「內(nèi)容提要文章利用2000年第五次全國(guó)人口普查等有關(guān)資料,分析了改革以來(lái)中國(guó)大規(guī)模人口遷移的空間分布特征、決定因素,及其與市場(chǎng)化改革之間的關(guān)系。城鄉(xiāng)二元分割的戶籍制度使得中國(guó)大規(guī)模人口遷移在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中具有區(qū)別一般遷移理論的獨(dú)特之處。伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的市場(chǎng)化改革程度和市場(chǎng)發(fā)育的不平衡性,是決定人口遷移基本方向的一個(gè)重要因素。加快城鄉(xiāng)戶籍制度改革和勞動(dòng)力市場(chǎng)建設(shè),特別是清除阻礙勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)育的各種制度性障礙,將起到引導(dǎo)和規(guī)范人口遷移、促進(jìn)持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的雙重作用。

「關(guān)鍵詞人口遷移/戶籍制度/市場(chǎng)化改革

改革以來(lái)中國(guó)發(fā)生的大規(guī)模人口遷移,是制度變遷和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型共同作用的結(jié)果。中國(guó)傳統(tǒng)的計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制是圍繞推行重工業(yè)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略而形成的。在資本稀缺的經(jīng)濟(jì)中,推行資本密集型重工業(yè)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略,不可能依靠市場(chǎng)來(lái)引導(dǎo)資源配置,因而必須通過(guò)計(jì)劃分配的機(jī)制把各種資源按照產(chǎn)業(yè)發(fā)展的優(yōu)先序進(jìn)行配置。由此,以資本和勞動(dòng)力為代表的資源或生產(chǎn)要素,既無(wú)必要,也不允許根據(jù)市場(chǎng)價(jià)格信號(hào)自由流動(dòng),因此,隨著20世紀(jì)50年代這種發(fā)展戰(zhàn)略格局的確定,一系列相關(guān)制度安排把資本和勞動(dòng)力的配置,按照地域、產(chǎn)業(yè)、所有制等分類人為地“畫(huà)地為牢”,計(jì)劃之外的生產(chǎn)要素流動(dòng)成為不合法的現(xiàn)象。其中把城鄉(xiāng)人口和勞動(dòng)力分隔開(kāi)的戶籍制度,以及與其配套的城市勞動(dòng)就業(yè)制度、城市偏向的社會(huì)保障制度、基本消費(fèi)品供應(yīng)的票證制度、排他性的城市福利體制等,阻礙了勞動(dòng)力這種生產(chǎn)要素在部門間、地域上和所有制之間的流動(dòng)。在這種制度下,不存在勞動(dòng)力市場(chǎng),農(nóng)村居民沒(méi)有政府的許可不可能向城市流動(dòng),勞動(dòng)和人事部門通過(guò)計(jì)劃來(lái)控制勞動(dòng)力跨部門流動(dòng)。

1978年底開(kāi)始的農(nóng)村家庭承包制改革,使農(nóng)戶成為其邊際勞動(dòng)努力的剩余索取者,從而解決了制度下因平均分配原則而長(zhǎng)期解決不了的激勵(lì)問(wèn)題(meng,2000)。與此同時(shí),政府開(kāi)始對(duì)價(jià)格進(jìn)行改革,誘導(dǎo)農(nóng)民提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。在農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力被釋放出來(lái)后,非農(nóng)產(chǎn)業(yè)活動(dòng)更高的報(bào)酬吸引勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移(cook,1999),從而推動(dòng)農(nóng)村生產(chǎn)要素市場(chǎng)的發(fā)育,原來(lái)主要集中在農(nóng)業(yè)的勞動(dòng)力開(kāi)始向農(nóng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)、小城鎮(zhèn)甚至大中城市流動(dòng)。

由于各種阻礙勞動(dòng)力流動(dòng)的障礙尚未拆除,以及政府鼓勵(lì)農(nóng)村勞動(dòng)力就地轉(zhuǎn)移的政策引導(dǎo),20世紀(jì)80年代前期的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移以從農(nóng)業(yè)向農(nóng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移為主,主要是在鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)中就業(yè),即所謂的“離土不離鄉(xiāng)”。但隨著鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)遇到來(lái)自國(guó)有企業(yè)、“三資”企業(yè)和私人企業(yè)越來(lái)越強(qiáng)勁的競(jìng)爭(zhēng),必須提高技術(shù)水平和產(chǎn)品質(zhì)量,因而鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)資本增加的速度逐漸加快,吸納勞動(dòng)力的速度相應(yīng)減緩。農(nóng)村勞動(dòng)力面臨著越來(lái)越強(qiáng)烈的跨地區(qū)轉(zhuǎn)移的壓力。與此同時(shí),外商投資企業(yè)、中外合資企業(yè)、私營(yíng)企業(yè)和股份公司等其他非國(guó)有部門在東部地區(qū)發(fā)展較快,擴(kuò)大了對(duì)勞動(dòng)力需求,并成為消除制約勞動(dòng)力流動(dòng)體制障礙的一支重要力量。

隨著農(nóng)村勞動(dòng)力就地轉(zhuǎn)移渠道日益狹窄,1983年政府開(kāi)始允許農(nóng)民從事農(nóng)產(chǎn)品的長(zhǎng)途販運(yùn)和自銷,第一次給予農(nóng)民異地經(jīng)營(yíng)以合法性。1984年進(jìn)一步放松對(duì)勞動(dòng)力流動(dòng)的控制,甚至鼓勵(lì)勞動(dòng)力到臨近小城鎮(zhèn)打工。1988年中央政府則開(kāi)了先例,允許農(nóng)民自帶口糧進(jìn)入城市務(wù)工經(jīng)商。到20世紀(jì)90年代,中央政府和地方政府分別采取一系列措施,適當(dāng)放寬對(duì)遷移的政策限制,也就意味著對(duì)戶籍制度進(jìn)行了一定程度的改革。例如,許多各種規(guī)模的城市很早就實(shí)行了所謂的“藍(lán)印戶口”制度,把絕對(duì)的戶籍控制變?yōu)檫x擇性地接受。此外,1998年公安部對(duì)若干種人群開(kāi)了進(jìn)入城市的綠燈,如子女可以隨父母任何一方進(jìn)行戶籍登記,長(zhǎng)期兩地分居的夫妻可以調(diào)動(dòng)到一起并得以戶籍轉(zhuǎn)換,老人可以隨子女而獲得城市戶口,等等。雖然執(zhí)行時(shí)在一些大城市遇到阻力,但至少在中央政府的層次上為戶籍制度的進(jìn)一步改革提供了合法性依據(jù)。城市福利制度的改革也為農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)創(chuàng)造了制度環(huán)境。80年代后期開(kāi)始逐步進(jìn)行的城市經(jīng)濟(jì)改革,如非國(guó)有經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,糧食定量供給制度的改革,以及住房分配制度、醫(yī)療制度及就業(yè)制度的改革,降低了農(nóng)民向城市流動(dòng)并居住下來(lái)和尋找工作的成本。

與其他方面的政策改革相比,戶籍制度改革在很長(zhǎng)時(shí)間里沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的突破,成為勞動(dòng)力流動(dòng)的最大障礙。所有在就業(yè)政策、保障體制和社會(huì)服務(wù)供給方面對(duì)外地人的歧視性對(duì)待,都根源于戶籍制度。隨著時(shí)間推移,兩方面的因素變化推動(dòng)政府對(duì)遷移政策進(jìn)行改革。一是城市戶籍制度不再擁有外部或隱含的福利,也就是地方政府不再根據(jù)個(gè)人的戶籍來(lái)提供就業(yè)、社會(huì)福利等各方面保障。這樣,城市人口規(guī)模擴(kuò)張不會(huì)給地方政府增添額外財(cái)政負(fù)擔(dān)。二是地方政府意識(shí)到,勞動(dòng)力流動(dòng)不僅帶來(lái)資源重新配置,而且也是城市融資的一個(gè)重要來(lái)源。這樣,市場(chǎng)化發(fā)育水平相異的城市根據(jù)各自目標(biāo)來(lái)推進(jìn)城市戶籍制度改革。

可見(jiàn),通過(guò)戶籍制度及一系列其他阻礙人口遷移的制度因素的改革而推動(dòng)的勞動(dòng)力流動(dòng),不僅是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要內(nèi)容,也是整個(gè)經(jīng)濟(jì)體制向市場(chǎng)機(jī)制轉(zhuǎn)變的重要進(jìn)程,并且以其他領(lǐng)域改革的進(jìn)展為前提。這個(gè)轉(zhuǎn)變或改革的結(jié)果便是勞動(dòng)力市場(chǎng)的形成與發(fā)育,勞動(dòng)力資源越來(lái)越多地由市場(chǎng)來(lái)配置。而在整個(gè)經(jīng)濟(jì)不斷市場(chǎng)化的過(guò)程中,人口遷移也表現(xiàn)出轉(zhuǎn)軌時(shí)期的特點(diǎn)。這是中國(guó)轉(zhuǎn)軌時(shí)期人口遷移的特殊性所在。本文旨在利用2000年人口普查資料來(lái)分析人口流動(dòng)與市場(chǎng)化之間的關(guān)系。

一、轉(zhuǎn)軌時(shí)期人口遷移理論

人口和勞動(dòng)力在地區(qū)間的流動(dòng),是勞動(dòng)力市場(chǎng)在空間上從不均衡向均衡轉(zhuǎn)變的過(guò)程。發(fā)展中國(guó)家在其經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中,伴隨著工業(yè)化和城市化發(fā)展,大量農(nóng)村人口和勞動(dòng)力從農(nóng)村流向城市,從低生產(chǎn)率的農(nóng)業(yè)部門流向生產(chǎn)率較高的工業(yè)部門。劉易斯(lewis ,1954)認(rèn)為,發(fā)展中國(guó)家存在著典型的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),農(nóng)村存在著大量剩余勞動(dòng)力和隱蔽性失業(yè),農(nóng)業(yè)中勞動(dòng)力的邊際生產(chǎn)力幾乎等于零或?yàn)樨?fù)值,農(nóng)村勞動(dòng)力從農(nóng)業(yè)部門流出不會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出帶來(lái)負(fù)面影響,反而使留在農(nóng)業(yè)部門勞動(dòng)力的邊際產(chǎn)出不斷提高;隨著城市中勞動(dòng)力數(shù)量不斷增加,城市工資水平開(kāi)始下降,直至城市部門的工資水平與農(nóng)業(yè)部門的工資水平相等,農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)才會(huì)停止。在劉易斯的模型中,勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)之間可以自由流動(dòng),不存在顯著的制度性障礙。城市現(xiàn)代部門的較高工資水平和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門的低工資水平,是勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)之間流動(dòng)的驅(qū)動(dòng)力量。在托達(dá)羅(todaro,1969;harris和todaro,1970)兩部門模型分析中,農(nóng)村人口和勞動(dòng)力的遷移取決于城市的工資水平和就業(yè)概率,當(dāng)城市的預(yù)期收入水平和農(nóng)村的工資水平相等時(shí),勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)之間分配和遷移都達(dá)到均衡。

由于城市經(jīng)濟(jì)存在著現(xiàn)代正規(guī)部門和非正規(guī)部門之分,農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移首先進(jìn)入非正規(guī)部門,然后才有可能進(jìn)入正規(guī)部門就業(yè)。城市正規(guī)部門就業(yè)創(chuàng)造率越大,越有利于將更多的非正規(guī)部門勞動(dòng)力轉(zhuǎn)入正規(guī)部門;城鄉(xiāng)收入差距越大,從農(nóng)村流向城市非正規(guī)部門勞動(dòng)力數(shù)量越多,城市非正規(guī)部門勞動(dòng)力規(guī)模也越大。由于城市正規(guī)部門的就業(yè)創(chuàng)造率取決于工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率及該部門的勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)率,城市工業(yè)的快速增長(zhǎng)將有利于提高正規(guī)部門的就業(yè)創(chuàng)造率,從而減少城市非正規(guī)部門的勞動(dòng)力規(guī)模。但是,這個(gè)效應(yīng)有可能被城市工資增長(zhǎng)所誘發(fā)的大量新增農(nóng)村勞動(dòng)力流入所抵消。因此,城市正規(guī)部門的就業(yè)創(chuàng)造結(jié)果帶來(lái)了城市失業(yè)率的上升。

費(fèi)爾茨(fields,1974)認(rèn)為,托達(dá)羅模型中沒(méi)有考慮農(nóng)村勞動(dòng)力在城市正規(guī)部門尋找工作的概率問(wèn)題。由于非正規(guī)部門勞動(dòng)力獲得正規(guī)部門就業(yè)機(jī)會(huì)的相對(duì)概率較低,流入城市的農(nóng)村勞動(dòng)力大多數(shù)只能滯留于非正規(guī)部門。他們之所以能夠接受較低的工資水平,主要是在于他們預(yù)期能夠從得到的城市正規(guī)部門工作機(jī)會(huì)中獲得補(bǔ)償。在托達(dá)羅模型基礎(chǔ)上,費(fèi)爾茨引入了搜尋工作機(jī)會(huì)的觀點(diǎn),一方面強(qiáng)調(diào)了城市制度工資和相對(duì)就業(yè)概率對(duì)遷移過(guò)程的影響,另一方面也指出,非正式部門大量不充分就業(yè)的勞動(dòng)力保證了勞動(dòng)力市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)均衡時(shí)的失業(yè)率低于托達(dá)羅模型得出的估計(jì)。非正式部門大量不充分就業(yè)的勞動(dòng)力存在,在一定程度上緩解了城市的失業(yè)問(wèn)題。

隨著勞動(dòng)力流動(dòng),城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)開(kāi)始相互作用。但是,根據(jù)托達(dá)羅理論,城市失業(yè)率上升將起到減緩人口繼續(xù)向城市遷移。如果依據(jù)費(fèi)爾茨的觀點(diǎn),城市勞動(dòng)力市場(chǎng)似乎對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)的影響不大。相比之下,在成熟的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中,城市的失業(yè)率是影響勞動(dòng)力流動(dòng)的重要因素。托普爾(topel ,1986)利用美國(guó)人口普查資料研究發(fā)現(xiàn),1970~1980年,美國(guó)東部、中部和北部各州的平均失業(yè)率相對(duì)于全國(guó)水平上升了23%,同時(shí)西部和西南部各州的失業(yè)率卻顯著下降。同期,人口遷移的空間流向恰好與此相反,人口凈流入地區(qū)為西部和西南部地區(qū),東部、中部和北部均為人口凈流出地區(qū)。

中國(guó)的人口遷移不僅具有發(fā)展中國(guó)家的一般特征,而且還有經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)型的獨(dú)特之處。如前所述,中國(guó)特有的戶籍制度及其改革過(guò)程,為人口和勞動(dòng)力自由流動(dòng)和擇業(yè)提供了制度基礎(chǔ),這也是研究其他國(guó)家人口遷移的理論沒(méi)有遇到過(guò)的問(wèn)題。隨著時(shí)間的推移,包括戶籍制度在內(nèi)的各項(xiàng)市場(chǎng)化改革措施必然對(duì)人口與勞動(dòng)力遷移產(chǎn)生顯著影響。同時(shí),城市就業(yè)環(huán)境變化也為我們觀察城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)的相互作用提供了條件。

首先,不僅是城鄉(xiāng)之間、地區(qū)之間的收入差距驅(qū)動(dòng)人口的遷移,市場(chǎng)化水平在城鄉(xiāng)和地區(qū)間的差異也直接影響農(nóng)村勞動(dòng)力遷移決策,從而形成特定的遷移流向。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初期,資本相對(duì)稀缺而勞動(dòng)力相對(duì)豐富。因此,中國(guó)經(jīng)濟(jì)的比較優(yōu)勢(shì)在勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)。在20世紀(jì)80年代以前的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式下,由于政府采取人為扭曲資金價(jià)格的方式,在資金密集型產(chǎn)業(yè)上投資過(guò)多,抑制了具有比較優(yōu)勢(shì)的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的扭曲,資源配置效率的損失。經(jīng)濟(jì)改革以來(lái),通過(guò)一系列制度變革,資源配置逐漸轉(zhuǎn)向勞動(dòng)力較為密集的產(chǎn)業(yè),較好地發(fā)揮了中國(guó)勞動(dòng)力資源豐富的比較優(yōu)勢(shì)。產(chǎn)品和生產(chǎn)要素市場(chǎng)的發(fā)育帶來(lái)了資源重新配置效率的改善,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出了重要的貢獻(xiàn)(cai 等,2002)。由于生產(chǎn)要素市場(chǎng)發(fā)育上在地區(qū)之間不平衡,這種資源重新配置的效果主要體現(xiàn)在沿海地區(qū)。2000年,92.1%進(jìn)出口貿(mào)易集中在東部地區(qū),中西部地區(qū)分別為4.3%和3.6%.同年,86.5%的外商直接投資集中在東部地區(qū),中西部地區(qū)分別為8.9%和4.6%.因此,勞動(dòng)力遷移在東部地區(qū)更為活躍,遷移的流向也以從中西部地區(qū)向東部地區(qū)為特征。

其次,正如在其他國(guó)家觀察到的那樣,較大的遷移距離增加了交通成本、弱化了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和目的地的就業(yè)信息,減少了遷移者的收益預(yù)期,因此,遷移距離上升降低了遷移發(fā)生概率。工作的不穩(wěn)定性和信息獲得的不確定性,不僅造成了遷移流向是一個(gè)從縣內(nèi)流向縣外,從省內(nèi)向省外的漸進(jìn)過(guò)程,而且使得親友等社會(huì)網(wǎng)絡(luò)成為遷移者獲得非正規(guī)部門就業(yè)信息的主要方式。格林伍得(greenwood ,1969)認(rèn)為,遷移存量對(duì)人口在地區(qū)之間遷移扮演著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的作用。先前的遷移可以為后來(lái)者提供信息和其他方面的幫助,減少遷移風(fēng)險(xiǎn),從而對(duì)后期的遷移產(chǎn)生影響。蔡f ǎng@①(cai ,1999)研究發(fā)現(xiàn),75.8%的省內(nèi)遷移者、82.4%的跨省遷移者的就業(yè)信息獲得是通過(guò)住在城里或在城里找到工作的親戚、老鄉(xiāng)、朋友獲得的。因此,農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)通常受到距離所反映出的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)弱的限制,形成分階段遷移。

第三,盡管戶籍制度繼續(xù)阻隔著農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移,但市場(chǎng)化改革使得城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)開(kāi)始融合,城市就業(yè)環(huán)境變化必然對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)帶來(lái)影響。隨著國(guó)有企業(yè)虧損和非國(guó)有部門擴(kuò)大,越來(lái)越多的原國(guó)有企業(yè)職工開(kāi)始和遷移者在非正式部門展開(kāi)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。在這種情況下,農(nóng)村勞動(dòng)力“是走還是留”,取決于正式部門和非正式部門的就業(yè)狀況,而且其決策通常是暫時(shí)的,而不是長(zhǎng)期的。這與harris和todaro(1970)模型中所討論的情況(遷移者在非正式部門臨時(shí)就業(yè)、等待得到正式部門就業(yè)機(jī)會(huì)),以及sethuraman(1981)觀察到其他發(fā)展中國(guó)家的情況(大多數(shù)遷移者將他們?cè)诜钦讲块T就業(yè)視為永久性的)都有顯著差異。一個(gè)普遍觀察到的現(xiàn)象是,中國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力向城市和發(fā)達(dá)地區(qū)流動(dòng),通常具有季節(jié)性特點(diǎn),最多以年為單位在原住地和遷入地之間往返,呈現(xiàn)出“鐘擺式”的流動(dòng)模式。正如solinger(1999)指出的那樣,城市對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的大量需求是推進(jìn)戶籍制度改革的必要條件。在非國(guó)有經(jīng)濟(jì)、特別是外商投資較快的地區(qū),市場(chǎng)力量日益顯現(xiàn),遷移受到鼓勵(lì)。

二、空間分布特征變化

1990年以來(lái),中國(guó)地區(qū)收入差距進(jìn)一步擴(kuò)大,吸引了中西部地區(qū)勞動(dòng)力向東部地區(qū)流動(dòng)。同時(shí),要素市場(chǎng)發(fā)育及資源配置市場(chǎng)化程度,對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越來(lái)越起著主導(dǎo)性的作用。東部地區(qū)不僅對(duì)外開(kāi)放時(shí)間早,而且市場(chǎng)發(fā)育迅速,較高的市場(chǎng)化水平不斷消除了勞動(dòng)力等要素跨地區(qū)間流動(dòng)的制度性障礙,以至成為勞動(dòng)力流動(dòng)的主要吸納地區(qū)。而勞動(dòng)力向東部地區(qū)流動(dòng)反過(guò)來(lái)也推動(dòng)了該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),改善了勞動(dòng)力資源配置效率(cai 等,2002)。表1顯示了人口遷移空間分布狀況的長(zhǎng)期變化。1987~2000年,人口遷移的空間分布特征是:地區(qū)內(nèi)部遷移(其中主要是省內(nèi)遷移)比例始終高于地區(qū)間的遷移比例。但地區(qū)內(nèi)部和地區(qū)之間的遷移比例則隨著時(shí)間不斷發(fā)生變化。東部地區(qū)內(nèi)部遷移比例提高,東部地區(qū)流向中西部地區(qū)的比例下降。而中西部正好與此相反,中部和西部地區(qū)內(nèi)部遷移比例趨于下降,中部向西部、西部向中部的遷移比例也在下降,而中西部向東部地區(qū)流入比例不斷上升。

注:(1)從統(tǒng)計(jì)口徑上看,1987年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在半年以上的市、鎮(zhèn)和縣之間的遷移人口;1990年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在1年以上的市、縣之間的遷移人口;1995年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在半年以上的市,區(qū)、縣之間的遷移人口;2000年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在半年以上的鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道之間的遷移人口。(2)全部遷移人口包括地區(qū)內(nèi)部和地區(qū)之間的人口遷移,不同年份在遷移時(shí)間規(guī)定和遷移范圍上的差別對(duì)地區(qū)之間分布會(huì)帶來(lái)一定影響。盡管如此,我們?nèi)钥梢员容^不同年份之間遷移流向的變化。

資料來(lái)源:《1987年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查資料》、《1995年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查資料》、《中國(guó)1990年人口普查資料》、《中國(guó)2000年人口普查資料》。

根據(jù)2000年第五次人口普查的10%資料顯示,全部遷移人口數(shù)量為1246萬(wàn),占總?cè)丝诘?0.6%,其中省內(nèi)遷移為7.7%、跨省遷移為2.9%.在總遷移人口中,省內(nèi)遷移的比重始終很高,為73.4%.當(dāng)我們描述跨省遷移的流向時(shí),其主要以東部地區(qū)為遷移目的地的傾向更加明顯。表2給出了三類地區(qū)跨省遷移比例的空間交叉分布。2000年,東部地區(qū)跨省遷移近65%集中在東部其他各省(市),中部地區(qū)跨省遷移超過(guò)84%集中在東部地區(qū),西部地區(qū)跨省遷移超過(guò)68%集中在東部地區(qū)。從時(shí)間趨勢(shì)上看,1987~2000年,東部地區(qū)內(nèi)部跨省遷移比例上升了近15%,而中西部地區(qū)向東部地區(qū)遷移比例上升將近24%,后者比前者高出9個(gè)百分點(diǎn)。

從流動(dòng)的出發(fā)地和目的地看,遷移可以被劃分為城市到城市的遷移、城市到農(nóng)村的遷移、農(nóng)村到農(nóng)村的遷移和農(nóng)村到城市的遷移四種主要類型。從這種類型劃分來(lái)觀察地區(qū)間遷移的流向,也有助于我們理解轉(zhuǎn)軌時(shí)期中國(guó)人口遷移的特點(diǎn)。從全國(guó)來(lái)看,城市到城市的遷移和農(nóng)村到城市的遷移是目前遷移的主要形式。2000年,兩者合計(jì)占總遷移人口的77.9%,而且農(nóng)村到城市遷移的比重(40.7%)大于城市到城市的遷移(37.2%)。農(nóng)村到農(nóng)村的遷移比重較低,僅占全部遷移的18.2%.而城市到農(nóng)村的遷移比例最低,不到總遷移人口的1/25.從時(shí)間趨勢(shì)看,城市到城市的遷移所占比重,在東部、中部和西部三類地區(qū)都呈現(xiàn)上升趨勢(shì),而農(nóng)村到城市的遷移比重略呈下降趨勢(shì)。

三、遷移的決定因素:計(jì)量分析

在遷移決定因素的實(shí)證分析中,早期的遷移模型將重力遷移模型和就業(yè)為目的的遷移模型合二為一,假定遷移數(shù)量不僅與遷入地和遷出地的人口和遷移距離有關(guān),而且取決于兩個(gè)地區(qū)之間的工資和失業(yè)率的比較。通常,采用下列雙對(duì)數(shù)模型來(lái)分析這些因素對(duì)遷移流向的影響(lowry ,1966;greenwood ,1969;fields,1979)。即:。式中,m 為遷移率,x為影響遷移流向的各種因素,d 為遷移距離,i ,j 分別為遷出地和遷入地。

舒爾茨(schultz ,1982)認(rèn)為,人口變量反映的是其他影響遷移而沒(méi)有在模型出現(xiàn)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量的作用,它沒(méi)有行為學(xué)上的意義。由于遷移是人口增長(zhǎng)的一部分,在遷移實(shí)證模型中引入人口規(guī)模會(huì)帶來(lái)計(jì)量上的共同偏差(fields,1979)。而且,由于遷移存量實(shí)際上是人口規(guī)模的一部分,如果在實(shí)證模型中同時(shí)引入這兩個(gè)變量,將帶來(lái)嚴(yán)重的多重共線問(wèn)題,大大降低回歸參數(shù)估計(jì)的效率。因此,通常做法是在實(shí)證模型中不引入人口變量。

在回歸方程的函數(shù)形式選擇上,費(fèi)爾茨(fields,1979)認(rèn)為,遷移決策本質(zhì)上是在相互排斥的替代方案之間的一種選擇,非對(duì)稱模型比對(duì)稱模型對(duì)人口遷移具有更強(qiáng)的解釋能力。此外,雙對(duì)數(shù)線性回歸方程還能夠消除奇異值和異方差對(duì)估計(jì)效率的影響,滿足理論上就業(yè)機(jī)會(huì)與工資之間的乘積要求,以及提高回歸方程的擬合程度等。他選擇了滯后解釋變量辦法來(lái)消除解釋變量的內(nèi)生性問(wèn)題。我們也采用了所有解釋變量數(shù)據(jù)均為1995年數(shù)據(jù)的辦法來(lái)解決遷移模型的內(nèi)生性問(wèn)題。

本文數(shù)據(jù)來(lái)自2000年第五次全國(guó)人口普查長(zhǎng)表資料(10%樣本)和微觀數(shù)據(jù)(長(zhǎng)表1%樣本),1995年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查資料及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(1996)》。在數(shù)據(jù)處理上,正式出版的第五次人口普查長(zhǎng)表資料沒(méi)有農(nóng)村向城市跨省遷移勞動(dòng)力數(shù)量及其失業(yè)率數(shù)據(jù),我們利用第五次全國(guó)人口普查的微觀數(shù)據(jù)計(jì)算了這些數(shù)據(jù)。用于回歸分析變量的統(tǒng)計(jì)值見(jiàn)表3.

表3用于回歸分析變量的統(tǒng)計(jì)值

注:*根據(jù)微觀數(shù)據(jù)計(jì)算。

遷移率的計(jì)算,我們采用格林伍得(greenwood ,1969)的定義,用1995年11月1日至2000年10月30日從省遷到省的人口數(shù),除以1995年11月1日以前住在省的人口數(shù)。根據(jù)長(zhǎng)表計(jì)算得到的遷移率,包括了所有年齡段跨省農(nóng)村到城市、城市到城市、農(nóng)村到農(nóng)村、城市到農(nóng)村的四種類型遷移人口;用微觀數(shù)據(jù)計(jì)算15~64歲農(nóng)村勞動(dòng)力向城市的遷移率。按照這種方法計(jì)算得到的兩個(gè)遷移率的平均值都不高(見(jiàn)表3)。

遷移距離為省會(huì)之間鐵路公里數(shù)。中國(guó)地域遼闊,鐵路是中國(guó)跨省遷移的主要交通方式。這點(diǎn)可以從每年春節(jié)農(nóng)民工返鄉(xiāng)造成的鐵路擁擠狀況中得到印證。遷移距離不僅反應(yīng)了用于直接交通費(fèi)用的高低,而且在一定程度上代表了遷移所帶來(lái)的心理成本大小。隨著遷移距離增加,遷移帶來(lái)的不確定性和遷移風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)上升,遷移成本隨之增加(schultz ,1982;greenwood,1975)。這在勞動(dòng)力市場(chǎng)不發(fā)達(dá)的情況下尤其如此。

直接用城市工工資收入和農(nóng)村人均純收入來(lái)作為工資率的變量顯然不合適。隨著收入多元化,相當(dāng)于實(shí)際收入的部分并沒(méi)有反映到名義收入之中,城鄉(xiāng)收入在可比性上也存在一定問(wèn)題(solinger,1995;jefferson ,1992)。奧尼爾(o'neill ,1970)建議采用消費(fèi)指標(biāo)來(lái)克服收入指標(biāo)作為工資率變量上的不足。我們利用各省城鄉(xiāng)人口作為權(quán)重,對(duì)城鄉(xiāng)居民人均消費(fèi)支出進(jìn)行加權(quán)平均,作為各省的工資率變量,預(yù)期工資率對(duì)遷移流向存在兩種不同的效應(yīng)。其中,遷入地為正向效應(yīng),而遷出地為負(fù)向效應(yīng)。

1995年全國(guó)1%抽樣調(diào)查和第五次人口普查都對(duì)城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的就業(yè)狀況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。1995年調(diào)查問(wèn)卷中有三項(xiàng)指標(biāo)用來(lái)測(cè)度勞動(dòng)力在調(diào)查前一周是否處于失業(yè)狀態(tài):第一項(xiàng)是從未工作正在找工作,第二項(xiàng)是失去工作正在找工作,第三項(xiàng)是企業(yè)停產(chǎn)等待安置的勞動(dòng)力。2000年人口普查只包括前兩項(xiàng)。據(jù)此可以計(jì)算得到1995年和2000年城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的失業(yè)率,分別為2.2%和3.6%.由于城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的失業(yè)率包括了農(nóng)村勞動(dòng)力,這低估了城市勞動(dòng)力市場(chǎng)的就業(yè)狀況。《中國(guó)2000年人口普查資料》公布了分城市、鎮(zhèn)和農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口資料,據(jù)此計(jì)算的城市、鎮(zhèn)和農(nóng)村的失業(yè)率分別為9.4%、6.2%、1.2%.利用2000年微觀數(shù)據(jù)計(jì)算的城市本地勞動(dòng)力、城市向城市遷移勞動(dòng)力、農(nóng)村向城市遷移勞動(dòng)力的失業(yè)率,分別為9.1%、7.9%和3.6%.如果在遷移模型中忽略了遷移存量,將導(dǎo)致高估其他解釋變量對(duì)遷移的影響(greenwood,1969)。按照格林伍得的方法,遷移存量應(yīng)該是以1995年為時(shí)點(diǎn),計(jì)算出生在省且居住在省的所有人口。由于中國(guó)人口普查資料只提供了出生后一直住在本地和1995年11月1日之前遷入本地等資料,因此,我們采用1995年11月1日之前遷入本地人口指標(biāo)作為遷移存量的變量。本文中長(zhǎng)表的遷移存量包括所有人口,微觀數(shù)據(jù)的遷移存量只包括15~64歲的人口。我們預(yù)期遷移存量對(duì)人口遷移有正向效應(yīng)。

在分析地區(qū)人均收入差異和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中,貿(mào)易開(kāi)放程度通常被看做是影響地區(qū)收入增長(zhǎng)的重要因素(barro 和sala-i-martin ,1995;cai 等,2002)。貿(mào)易開(kāi)放程度越高,參與國(guó)際市場(chǎng)一體化程度也越高。但是,扭曲的貿(mào)易和發(fā)展戰(zhàn)略也同樣起到擴(kuò)大出口,提高gdp中的貿(mào)易份額比重。相比之下,外商直接投資是國(guó)外投資者的選擇。從長(zhǎng)期來(lái)看,為了獲得最大利潤(rùn)和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),國(guó)外企業(yè)在其投資過(guò)程中要對(duì)各地的產(chǎn)品和要素市場(chǎng)發(fā)育情況、體制與政策的透明度等因素進(jìn)行綜合考慮,并最終做出投資選擇。外資企業(yè)進(jìn)入之后,它利用勞動(dòng)力市場(chǎng)來(lái)解決用人需求,這與國(guó)有企業(yè)的人事制度形成鮮明對(duì)比。因此,我們選擇了外商直接投資作為市場(chǎng)化程度的變量,來(lái)分析它們對(duì)人口遷移的影響。改革以來(lái),雖然所有省份的外商直接投資數(shù)量都在增加,但東部地區(qū)與中西部地區(qū)之間的差異在不斷擴(kuò)大。中國(guó)人口遷移流向分布主要集中在東部地區(qū),這與東部地區(qū)對(duì)市場(chǎng)化改革程度較高是分不開(kāi)的。

四、回歸結(jié)果與討論

方程1~3是利用第五次人口普查長(zhǎng)表資料得到的回歸結(jié)果,方程4、5是利用第五次全國(guó)人口普查微觀數(shù)據(jù)得到的回歸結(jié)果。由于海南、重慶、西藏與其他省會(huì)之間距離未能得到,在回歸中剔除了這3個(gè)地區(qū),長(zhǎng)表資料中實(shí)際用于回歸的樣本數(shù)量為756個(gè)。在微觀數(shù)據(jù)中,由于有些省份的遷移率或農(nóng)村向城市遷移勞動(dòng)力數(shù)量為零,取對(duì)數(shù)后,這些數(shù)據(jù)變成缺省值,所以用于回歸的樣本數(shù)量為506個(gè)。

從表4回歸結(jié)果看,利用長(zhǎng)表資料得到的回歸方程,解釋了大約60%的所有人口跨省遷移的行為;用微觀數(shù)據(jù)得到的回歸方程,解釋了大約30%的跨省農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移的行為。表4的非對(duì)稱雙對(duì)數(shù)遷移模型估計(jì)結(jié)果也表明,遷入地社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量對(duì)人口遷移的影響大于遷出地這些變量所發(fā)揮的作用。

回歸方程1~5中大多數(shù)解釋變量的回歸系數(shù)t 值,如遷移距離、人均消費(fèi)水平、失業(yè)率、遷移存量等,都達(dá)到了1%或5%的顯著性水平,并且作用方向上與前面的理論預(yù)期結(jié)果也基本一致。

表4中回歸方程1和2的區(qū)別是采用了不同的失業(yè)率數(shù)據(jù),前者是1995年的失業(yè)率,后者是2000年的失業(yè)率。使用1995年失業(yè)率數(shù)據(jù)雖然有助于克服內(nèi)生性問(wèn)題,但方程1中遷出地失業(yè)率回歸系數(shù)的絕對(duì)值大于遷入地失業(yè)率回歸系數(shù)的絕對(duì)值,這個(gè)結(jié)果可能與現(xiàn)實(shí)情況并不吻合。

1995~2000年,中國(guó)城市就業(yè)環(huán)境發(fā)生了急劇變化。伴隨著國(guó)有企業(yè)改革和城市社會(huì)福利體制改革,企業(yè)大量富余人員被釋放出來(lái),城市失業(yè)率迅速上升。為了解決本地城市職工就業(yè)問(wèn)題,不少地方政府采取了城市就業(yè)保護(hù)政策,這勢(shì)必對(duì)以就業(yè)為目的的勞動(dòng)力流動(dòng)產(chǎn)生較大影響。遷移者是理性的,如果目的地的就業(yè)機(jī)會(huì)較小,遷移者將選擇不流動(dòng),以減少遷移風(fēng)險(xiǎn)和成本。這樣,遷入地的就業(yè)機(jī)會(huì)就顯得更為重要。

表4遷移決定因素回歸結(jié)果

注:(1)采用異方差檢驗(yàn)方法(breusch-pagan/cook-weisberg )發(fā)現(xiàn),表中回歸方程的依次為:7.85、1.54、1.38、2.80、4.85.我們對(duì)回歸方程1、5采用robust估計(jì)來(lái)消除異方差的影響。(2)方程1和5的括號(hào)內(nèi)為robust t值,方程2~4括號(hào)內(nèi)為t 值,*代表5%顯著性水平,**代表1%顯著性水平。

考慮到2000年失業(yè)率真實(shí)地反映了就業(yè)環(huán)境的變化,我們以回歸方程2為基準(zhǔn),分析不同因素對(duì)遷移的影響,并進(jìn)行比較。在其他條件不變的情況下,遷移距離上升1%,遷移率下降1.08%.受遷移距離的影響,2000年跨省遷移人口比例不到30%,絕大多數(shù)遷移人口選擇了省內(nèi)流動(dòng)。遷移距離在空間位置上是固定的,但改善交通運(yùn)輸條件和制定合理的交通價(jià)格有利于減少遷移者的遷移成本,促進(jìn)勞動(dòng)力流動(dòng)。

在做遷移決策時(shí),潛在的遷移者不僅要考慮兩地之間直接的收入差距,而且還要考慮到就業(yè)機(jī)會(huì)大小。在回歸方程2中,遷入地人均消費(fèi)水平回歸系數(shù)在絕對(duì)值上是遷出地的近4倍,但遷入地失業(yè)率回歸系數(shù)在絕對(duì)值上是遷出地的3倍以上。遷入地失業(yè)率對(duì)遷移決策較大的邊際影響與遷移者面臨的選擇有關(guān)。本地勞動(dòng)力市場(chǎng)狀況是既定的,遷移者對(duì)它別無(wú)選擇。相反,遷移者對(duì)遷入地勞動(dòng)力市場(chǎng)是可以進(jìn)行選擇的,失業(yè)率越高的地區(qū),遷入數(shù)量就會(huì)下降。

目的地的就業(yè)信息提供和幫助,對(duì)遷移決策有重要作用。遷移存量的回歸系數(shù)也證實(shí)了這一點(diǎn)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等非正規(guī)信息渠道雖然在遷移中發(fā)揮著重要作用,但隨著人口流動(dòng)規(guī)模擴(kuò)大,加快勞動(dòng)力市場(chǎng)信息體系建設(shè)就顯得非常重要。

將外商直接投資變量引入回歸方程2,就得到回歸方程3.引入這個(gè)變量之后,遷移距離和失業(yè)率等解釋變量的回歸系數(shù)及其顯著性變化不大,而人均消費(fèi)水平的回歸系數(shù)及其顯著性發(fā)生較大改變。從絕對(duì)值來(lái)看,方程3中的人均消費(fèi)水平回歸系數(shù)小于回歸方程2中的回歸系數(shù)估計(jì)值,遷出地人均消費(fèi)水平的回歸系數(shù)顯著性有所下降,主要是人均消費(fèi)水平與外商直接投資之間存在較高相關(guān)關(guān)系導(dǎo)致的結(jié)果(注:人均消費(fèi)水平與外商直接投資的相關(guān)系數(shù)為0.56.)。跨省人口遷移比例主要分布在東部地區(qū),它與外商直接投資之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系(注:外商直接投資與遷移存量之間的相關(guān)系數(shù)為0.76.),引入外商直接投資變量之后,遷移存量的回歸系數(shù)數(shù)值下降約50%.為了觀察城市勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力遷移決策的影響,我們利用微觀數(shù)據(jù)做進(jìn)一步分析。回歸方程4引入了農(nóng)村遷移勞動(dòng)力的失業(yè)率,回歸結(jié)果進(jìn)一步支持上述發(fā)現(xiàn),即遷入地的就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)遷移者來(lái)說(shuō)更為重要。回歸方程5引入了城市勞動(dòng)力失業(yè)率。結(jié)果表明,城市失業(yè)率對(duì)于農(nóng)村勞動(dòng)力跨省遷移率有顯著性影響,其回歸系數(shù)在絕對(duì)值上不僅大于回歸方程4中失業(yè)率的回歸系數(shù),而且大于回歸方程2中的回歸系數(shù),這說(shuō)明城市勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)形勢(shì)確實(shí)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的遷移決策有重要作用。改善城市就業(yè)環(huán)境將有利于促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力流向城市,起到加速城市化的作用。

五、結(jié)論

20世紀(jì)80年代以來(lái)在中國(guó)出現(xiàn)的大規(guī)模人口遷移現(xiàn)象,不僅具有發(fā)展中國(guó)家從落后的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)向工業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變的一般特征,還具有從計(jì)劃經(jīng)濟(jì)向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變的特殊性。將二者結(jié)合在一起,既有助于考察中國(guó)獨(dú)特的制度特征對(duì)人口遷移的影響,又能夠通過(guò)對(duì)中國(guó)案例研究來(lái)拓展遷移理論。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和市場(chǎng)發(fā)育程度在地區(qū)之間的不平衡,決定了人口遷移的基本方向不僅是從農(nóng)村向城市的遷移,而且是從中西部地區(qū)向東部地區(qū)的遷移。既然中國(guó)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步增長(zhǎng)仍然有賴于從生產(chǎn)要素市場(chǎng)發(fā)育從而勞動(dòng)力流動(dòng)中獲得資源重新配置效率(注:約翰森(johnson,1999)認(rèn)為,在今后30年,如果遷移障礙被逐漸拆除,同時(shí)城鄉(xiāng)收入水平在人力資本可比的條件下達(dá)到幾乎相等的話,勞動(dòng)力部門間轉(zhuǎn)移可以對(duì)年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率貢獻(xiàn)2~3個(gè)百分點(diǎn)。),加快中西部地區(qū)市場(chǎng)制度的建設(shè),特別是清除阻礙勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)育的各種制度性障礙,可以引導(dǎo)和規(guī)范人口遷移,使其不僅具有微觀理性,而且具有更加理性的宏觀后果。市場(chǎng)化改革措施(如擴(kuò)大外商直接投資和對(duì)外貿(mào)易等)所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展將有助于獲得“一石二鳥(niǎo)”的功效,也就是講,它為勞動(dòng)力流動(dòng)不斷營(yíng)造同樣的發(fā)展環(huán)境,并在創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)的同時(shí),推進(jìn)城鄉(xiāng)戶籍制度改革。

數(shù)據(jù)分析論文:淺議現(xiàn)金流量表的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析

在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下,企業(yè)現(xiàn)金流量在很大程度上決定著企業(yè)的生存和發(fā)展能力。即使企業(yè)有盈利能力,但若現(xiàn)金周轉(zhuǎn)不暢、調(diào)度不靈,也將嚴(yán)重影響企業(yè)正常的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng),償債能力的弱化直接影響企業(yè)的信譽(yù),最終影響企業(yè)的生存。因此,現(xiàn)金流量信息在企業(yè)經(jīng)營(yíng)和管理中的地位越來(lái)越重要,正日益受到企業(yè)內(nèi)外各方人士的關(guān)注。 一、現(xiàn)金凈增加額的作用分析

對(duì)現(xiàn)金流量表的分析,首先應(yīng)該觀察現(xiàn)金的凈增加額。一個(gè)企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)正常,投資和籌資規(guī)模不變的情況下,現(xiàn)金凈增加額越大,企業(yè)活力越強(qiáng)。換言之,如果企業(yè)的現(xiàn)金凈增加額主要來(lái)自生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~。可以反映出企業(yè)收現(xiàn)能力強(qiáng),壞賬風(fēng)險(xiǎn)小,其營(yíng)銷能力一般較強(qiáng);如果企業(yè)的現(xiàn)金凈額主要是投資活動(dòng)產(chǎn)生的,甚至是由處置固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其它長(zhǎng)期資產(chǎn)而增加的,這可能反映出企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)能力削弱,從而處置非流動(dòng)資產(chǎn)以緩解資金矛盾,但也可能是企業(yè)為了走出困境而調(diào)整資產(chǎn)結(jié)構(gòu);如果企業(yè)現(xiàn)金凈增加額主要是由于籌資活動(dòng)引起的,意味著企業(yè)將支付更多的利息或股利,它未來(lái)的現(xiàn)金流量?jī)粼黾宇~必須更大,才能滿足償付的需要,否則,企業(yè)就可能承受較大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

現(xiàn)金流量?jī)粼黾宇~也可能是負(fù)值,即現(xiàn)金流量?jī)纛~減少,這一般是不良信息,因?yàn)橹辽倨髽I(yè)的短期償債能力會(huì)受到影響。但如果企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~是正數(shù),且數(shù)額較大,而企業(yè)整體上現(xiàn)金流量?jī)魷p少主要是固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)或其它長(zhǎng)期資產(chǎn)引起的,或主要是對(duì)外投資所引起的,這一般是由于企業(yè)進(jìn)行設(shè)備更新或擴(kuò)大生產(chǎn)能力或投資開(kāi)拓市場(chǎng),這種現(xiàn)金流量?jī)魷p少并不意味著企業(yè)經(jīng)營(yíng)能力不佳,而是意味著企業(yè)未來(lái)可能有更大的現(xiàn)金流入。如果企業(yè)現(xiàn)金流量?jī)魷p少主要是由于償還債務(wù)及利息引起的,這就意味著企業(yè)未來(lái)用于滿足償付需要的現(xiàn)金可能將減少,企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)變小,只要企業(yè)營(yíng)銷狀況正常,企業(yè)不一定就會(huì)走向衰退。當(dāng)然,短時(shí)期內(nèi)使用過(guò)多的現(xiàn)金用于償債,可能引起企業(yè)資金周轉(zhuǎn)困難。

二、對(duì)企業(yè)現(xiàn)金流量來(lái)源和現(xiàn)金流量用途及其風(fēng)險(xiǎn)性,償還債務(wù)和支付股利占凈現(xiàn)金流量的比重分析

(一)企業(yè)自身創(chuàng)造現(xiàn)金能力的比率。計(jì)算公式為:經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的現(xiàn)金流量/現(xiàn)金流量總額。這個(gè)比率越高,表明企業(yè)自身創(chuàng)造現(xiàn)金能力越強(qiáng),財(cái)力基礎(chǔ)越穩(wěn)固,償債能力和對(duì)外籌資能力越強(qiáng)。經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的凈現(xiàn)金流量從本質(zhì)上代表了企業(yè)自身創(chuàng)造現(xiàn)金的能力,盡管企業(yè)可以通過(guò)對(duì)外籌資等途徑取得現(xiàn)金流,但企業(yè)債務(wù)的償還主要依靠于經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的凈現(xiàn)金流量。

(二)企業(yè)償付全部債務(wù)能力的比率。計(jì)算公式為:經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的凈現(xiàn)金流量/債務(wù)總額。這個(gè)比率反映企業(yè)一定時(shí)期,每1元負(fù)債由多少經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量所補(bǔ)充,這個(gè)比率越大,說(shuō)明企業(yè)償還全部債務(wù)能力越強(qiáng)。

(三)企業(yè)短期償債能力的比率。計(jì)算公式為:經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的凈現(xiàn)金流量/流動(dòng)負(fù)債。這個(gè)比率越大,說(shuō)明企業(yè)短期償債能力越強(qiáng)。

(四)每股流通股的現(xiàn)金流量比率。計(jì)算公式為:經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的凈現(xiàn)金流量/流通在外的普通股數(shù)。比率越大,說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行資本支出的能力越強(qiáng)。

(五)支付現(xiàn)金股利的比率。計(jì)算公式為:經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的凈現(xiàn)金流量/現(xiàn)金股利。比率越大,說(shuō)明企業(yè)支付現(xiàn)金股利能力越強(qiáng)。當(dāng)然,這并不意味著投資者的每股股票就可以獲取許多股利。股利發(fā)放與股利政策有關(guān)。如果管理當(dāng)局無(wú)意于發(fā)放股利,而是青睞于用現(xiàn)金流量進(jìn)行投資,以期獲得較高的投資效益,從而提高企業(yè)的股票市價(jià),那么,上述這項(xiàng)比率指標(biāo)的效用就不是很大,因此本比率指標(biāo)對(duì)財(cái)務(wù)分析只起參考作用。

(六)現(xiàn)金流量資本支出比率。計(jì)算公式為:經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的凈現(xiàn)金流量/資本支出總額。公式中“資本支出總額”是指企業(yè)為維持或擴(kuò)大生產(chǎn)能力而購(gòu)置固定資產(chǎn)或無(wú)形資產(chǎn)而發(fā)生的支出。這個(gè)比率主要反映企業(yè)利用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的凈現(xiàn)金流量維持或擴(kuò)大生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模的能力,其值越大,說(shuō)明企業(yè)發(fā)展能力越強(qiáng),反之,則越弱。另外,該比率也可用于評(píng)價(jià)企業(yè)的償債能力,因?yàn)楫?dāng)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的凈現(xiàn)金流量大于維持或擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模所需的資本支出時(shí),其余部分可用于償還債務(wù)。

(七)現(xiàn)金流入對(duì)現(xiàn)金流出比率。計(jì)算公式為:經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的現(xiàn)金流入累計(jì)數(shù)/經(jīng)營(yíng)活動(dòng)引起的現(xiàn)金流出累計(jì)數(shù)。這個(gè)比率表明企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)所得現(xiàn)金滿足其所需現(xiàn)金流出的程度。一般而言,該比率的值應(yīng)大于1,這樣企業(yè)才能在不增加負(fù)債的情況下維持簡(jiǎn)單再生產(chǎn),它體現(xiàn)了企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生正現(xiàn)金流量的能力,在某種程度上也體現(xiàn)了企業(yè)盈利水平高低。其值越大,說(shuō)明企業(yè)上述各方面的狀況越好,反之,則說(shuō)明企業(yè)上述各方面的狀況越差。

(八)凈現(xiàn)金流量偏離標(biāo)準(zhǔn)比率。計(jì)算公式為:經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的凈現(xiàn)金流量/(凈收益 折舊或攤銷額)。這個(gè)比率表明經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的凈現(xiàn)金流量偏離正常情況下應(yīng)達(dá)到的水平程度,其標(biāo)準(zhǔn)值應(yīng)為1.該比率說(shuō)明企業(yè)在存貨、應(yīng)收賬款、負(fù)債等管理上的成效。其值大于1時(shí),說(shuō)明企業(yè)在應(yīng)收賬款、管理存貨等方面措施得當(dāng),產(chǎn)生正現(xiàn)金流量;其值小于1時(shí),說(shuō)明企業(yè)在應(yīng)收賬款、管理等方面措施不力,產(chǎn)生了負(fù)現(xiàn)金流量。

三、結(jié)合資產(chǎn)負(fù)債表、損益表對(duì)現(xiàn)金流量表進(jìn)行全面、綜合地分析和運(yùn)用

現(xiàn)金流量表反映的只是企業(yè)一定期間現(xiàn)金流入和流出的情況,它既不能反映企業(yè)的盈利狀況,也不能反映企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債狀況。但由于現(xiàn)金流量表是連接資產(chǎn)負(fù)債表和損益表的紐帶,利用現(xiàn)金流量表內(nèi)的信息與資產(chǎn)負(fù)債表和損益表相結(jié)合,能夠挖掘出更多、更重要的關(guān)于企業(yè)財(cái)務(wù)和經(jīng)營(yíng)狀況的信息,從而對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)做出更全面、客觀和正確的評(píng)價(jià)。

(一)現(xiàn)金流量表與資產(chǎn)負(fù)債表比較分析

1.償債能力的分析

在分析企業(yè)償債能力時(shí),首先要看企業(yè)當(dāng)期取得的現(xiàn)金收入在滿足生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)所需現(xiàn)金支出后,是否有足夠的現(xiàn)金用于償還到期債務(wù)。在擁有資產(chǎn)負(fù)債表和損益表的基礎(chǔ)上,可以用以下兩個(gè)比率來(lái)分析:

短期償債能力=經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量/流動(dòng)負(fù)債

長(zhǎng)期償債能力=經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量/總負(fù)債

以上兩個(gè)比率值越大,表明企業(yè)償還債務(wù)的能力越強(qiáng)。但是并非比率值越大越好,因?yàn)楝F(xiàn)金的收益性較差,若現(xiàn)金流量表中“現(xiàn)金增加額”項(xiàng)目數(shù)額過(guò)大,則可能是企業(yè)現(xiàn)在的生產(chǎn)能力不能充分吸收現(xiàn)有資產(chǎn),使資產(chǎn)過(guò)多地停留在盈利能力較低的現(xiàn)金上,從而降低了企業(yè)的獲得能力。

2.盈利能力及支付能力分析

由于利潤(rùn)指標(biāo)存在的缺陷,因此可運(yùn)用現(xiàn)金凈流量與資產(chǎn)負(fù)債表相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析,作為每股收益、凈資產(chǎn)收益率等盈利指標(biāo)的補(bǔ)充。

每股經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/總股本。這一比率反映每股資本獲取現(xiàn)金凈流量的能力,比率越高,表明企業(yè)支付股利的能力越強(qiáng)。

經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/凈資產(chǎn)。這一比率反映投資者投入資本創(chuàng)造現(xiàn)金的能力,比率越高,創(chuàng)現(xiàn)能力越強(qiáng)。

(二)現(xiàn)金流量表與損益表比較分析

將現(xiàn)金流量表的有關(guān)指標(biāo)與損益表的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比,以評(píng)價(jià)企業(yè)利潤(rùn)的質(zhì)量。

1.經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量與凈利潤(rùn)比較。經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量與會(huì)計(jì)利潤(rùn)之比若大于1或等于1,說(shuō)明會(huì)計(jì)收益的收現(xiàn)能力較強(qiáng),利潤(rùn)質(zhì)量較好;若小于1,則說(shuō)明會(huì)計(jì)利潤(rùn)可能受到人為操縱或存在大量應(yīng)收賬款,利潤(rùn)質(zhì)量較差。

2.銷售商品、提供勞務(wù)收到的現(xiàn)金與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入比較。收現(xiàn)數(shù)所占比重大,說(shuō)明銷售收入實(shí)現(xiàn)后所增加的資產(chǎn)轉(zhuǎn)換現(xiàn)金速度快、質(zhì)量高。

3.分得股利或利潤(rùn)及取得債券利息收入所得到的現(xiàn)金與投資收益比較,可大致反映企業(yè)賬面投資收益的質(zhì)量。

綜上分析,現(xiàn)金流量表與資產(chǎn)負(fù)債表及損益表構(gòu)成了企業(yè)完整的會(huì)計(jì)報(bào)表信息體系,在運(yùn)用現(xiàn)金流量表對(duì)企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析時(shí),要注意與資產(chǎn)負(fù)債表和損益表相結(jié)合,才能對(duì)所分析企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況得出較全面和較合理的結(jié)論。

數(shù)據(jù)分析論文:電子商務(wù)網(wǎng)站營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析技術(shù)初探

論文關(guān)鍵詞:日志數(shù)據(jù) 信息技術(shù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 聯(lián)機(jī)分析處理

論文摘要:電子商務(wù)(ec)在現(xiàn)代商務(wù)企業(yè)的發(fā)展中占有越來(lái)越重要的地位。如何利用信息技術(shù)掌握更多的商務(wù)信息已備受商家們的關(guān)注,站點(diǎn)分析技術(shù)正是為商家和網(wǎng)站提供了這樣一種有效的分析工具。

本文討論了一些站點(diǎn)分析的相關(guān)技術(shù)信息和幾種網(wǎng)站分析瀏覽者行為的理論與算法,及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的相關(guān)理論知識(shí)。并對(duì)站點(diǎn)日志數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)例分析,并指出了站點(diǎn)分析技術(shù)發(fā)展的方向。

一、緒論

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷革新與發(fā)展,給全球經(jīng)濟(jì)帶來(lái)新的革命,從而也影響著人們的生活。互聯(lián)網(wǎng)為企業(yè)提供了一種真正屬于自己并面對(duì)廣大網(wǎng)民的信息載體,企業(yè)通過(guò)這一載體,可以自由地將企業(yè)的產(chǎn)品、服務(wù)等其他相關(guān)信息在線。

電子商務(wù)就是網(wǎng)上實(shí)行各種商務(wù)活動(dòng)的總包裝,種種所謂電子商務(wù)解決方案,實(shí)際上就是實(shí)現(xiàn)各種網(wǎng)上商務(wù)活動(dòng)的硬件與軟件系統(tǒng)。它將影響到每一個(gè)人、每一個(gè)企業(yè)。電子商務(wù)的主體是我們每一個(gè)人、每一個(gè)企業(yè),電子商務(wù)發(fā)展的過(guò)程就是對(duì)人們的生活、企業(yè)的運(yùn)行的一種模式的一個(gè)巨大改變的過(guò)程。對(duì)于進(jìn)入虛擬世界的商家而言,僅僅吸引注意力還不行,對(duì)它們而言,站點(diǎn)的訪問(wèn)率絕對(duì)不僅僅是一個(gè)數(shù)字,它還是一種信息,如果網(wǎng)站能夠從網(wǎng)絡(luò)中獲得網(wǎng)民的信息并從中分析其行為誘因,那么就容易掌握網(wǎng)民的需求,從而利用互聯(lián)網(wǎng)去創(chuàng)造更多商機(jī)。

電子商務(wù)站點(diǎn)用戶行為的分析這一問(wèn)題也因此成為現(xiàn)如今的熱門話題,被人們普遍關(guān)心起來(lái),尤其是被眾商家所重視。web站點(diǎn)的日志數(shù)據(jù)正以每天數(shù)十兆的速度增長(zhǎng)。如何分析這些數(shù)據(jù),如何從這些大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的、重要的知識(shí)(包括模式、規(guī)則、可視化結(jié)構(gòu)等)也成為現(xiàn)在人們最關(guān)注的信息。

在此情況下,站點(diǎn)用戶行為分析就可為網(wǎng)站或商家提供出大量有價(jià)值的信息,包括站點(diǎn)的受歡迎度的對(duì)比、商業(yè)廣告點(diǎn)擊情況總括、產(chǎn)品的反饋信息、站點(diǎn)各種信息的點(diǎn)擊情況等等。另外,還可根據(jù)不同的頁(yè)面內(nèi)容來(lái)分類瀏覽者,以便做出更合理的頁(yè)面分類,促使網(wǎng)站逐步向個(gè)性化、最優(yōu)化狀態(tài)發(fā)展。這一技術(shù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展壯大有著不可忽視的巨大作用,它的發(fā)展對(duì)信息技術(shù)亦將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

在電子商務(wù)早期階段時(shí),web站點(diǎn)數(shù)據(jù)流分析通常是在主頁(yè)上安裝計(jì)數(shù)器以及在一個(gè)外部日志文件上運(yùn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)程序記錄點(diǎn)擊率。但是,簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊計(jì)數(shù)既不準(zhǔn)確也遠(yuǎn)未達(dá)到營(yíng)銷目的所需的詳細(xì)程度。因此,各公司開(kāi)始尋找更先進(jìn)的分析工具,這類工具可以提供誰(shuí)在訪問(wèn)公司web站點(diǎn)以及訪問(wèn)者一旦進(jìn)入站點(diǎn)后將做些什么的全面信息。站點(diǎn)開(kāi)始分析的地方是web服務(wù)器的訪問(wèn)日志。每當(dāng)用戶在站點(diǎn)上請(qǐng)求一個(gè)網(wǎng)頁(yè)時(shí),這個(gè)請(qǐng)求就被記錄在訪問(wèn)日志中。如:目前有多少用戶正在訪問(wèn)站點(diǎn)、他們正在看哪些網(wǎng)頁(yè)以及他們?cè)谡军c(diǎn)中呆了多長(zhǎng)時(shí)間。顯然,日志分析和行為概況的正確組合可以對(duì)web站點(diǎn)的成功產(chǎn)生直接影響。此外,從日志分析中得到的信息是很難從真實(shí)世界中捕獲到的,但這些信息卻可以較容易地在線收集到。web數(shù)據(jù)流分析工具的這些最新進(jìn)展可以使網(wǎng)站獲得有關(guān)上網(wǎng)客戶和他們習(xí)慣的詳細(xì)報(bào)告。

二、站點(diǎn)信息統(tǒng)計(jì)方法

web頁(yè)面數(shù)據(jù)主要是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展,使得半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)日益繁榮的趨勢(shì)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),是一種介于模式固定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),和完全沒(méi)有模式的無(wú)序數(shù)據(jù)之間,在查詢前無(wú)法預(yù)先確定其具體的類型和格式;同時(shí)它們相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是不固定、不完全或不規(guī)則的,即這些數(shù)據(jù)有的本身就沒(méi)有結(jié)構(gòu),有的只有十分松散的結(jié)構(gòu),有的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)是隱含的,需要從數(shù)據(jù)中進(jìn)行抽取。而有時(shí),盡管數(shù)據(jù)本身是有精確結(jié)構(gòu)的,但為了一定的目的,而故意忽視它的結(jié)構(gòu)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有以下五方面的

主要特點(diǎn):

1.結(jié)構(gòu)是不規(guī)則的。包含異構(gòu)數(shù)據(jù)、相同的數(shù)據(jù)信息用不同類型或不同的結(jié)構(gòu)表示。

2.結(jié)構(gòu)是隱含的。如電子文檔sgml格式。

3.結(jié)構(gòu)是部分的,有時(shí)部分?jǐn)?shù)據(jù)根本無(wú)結(jié)構(gòu),而部分?jǐn)?shù)據(jù)只有粗略的結(jié)構(gòu)。

4.指示性結(jié)構(gòu)與約束性結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)使用嚴(yán)格的分類策略來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)。而指示性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是對(duì)結(jié)構(gòu)的一種非精確的描述。它可接受所有新數(shù)據(jù),代價(jià)是要頻繁修改結(jié)構(gòu)。

5.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常在數(shù)據(jù)存在之后才能通過(guò)當(dāng)前數(shù)據(jù)歸納出其結(jié)構(gòu),稱之為事后模式引導(dǎo)。模式有時(shí)可被忽略,同時(shí)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)模式間的區(qū)別逐漸消除。

三、數(shù)據(jù)分析的方法

web頁(yè)面的數(shù)據(jù)通常是利用統(tǒng)計(jì)模型和數(shù)學(xué)模型來(lái)分析的。使用的模型有線性分析和非線性分析;連續(xù)回歸分析和邏輯回歸分析;單變量和多變量分析以及時(shí)間序列分析等。這些統(tǒng)計(jì)分析工具能提供可視化功能和分析功能來(lái)尋找數(shù)據(jù)間關(guān)系、構(gòu)造模型來(lái)分析、解釋數(shù)據(jù)。并通過(guò)交互式過(guò)程和迭代過(guò)程用來(lái)求精模型,最終開(kāi)發(fā)出最具適應(yīng)性的模型來(lái)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息。

知識(shí)發(fā)現(xiàn)是從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中篩取信息,尋找經(jīng)常出現(xiàn)的模式,檢查趨勢(shì)并發(fā)掘?qū)嵤K欠治鰓eb頁(yè)面數(shù)據(jù)的重要方法。知識(shí)發(fā)現(xiàn)與模式識(shí)別的算法有以下幾種:

1.依賴性分析

依賴性分析算法搜索數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的條目和對(duì)象,從中尋找重復(fù)出現(xiàn)概率很高的模式。它展示了數(shù)據(jù)間未知的依賴關(guān)系。利用依賴性分析算法可以從某一數(shù)據(jù)對(duì)象的信息來(lái)推斷另一數(shù)據(jù)對(duì)象的信息。例如:在雜貨店中,一堆椒鹽餅干放在陳列飲料的走道上,這是因?yàn)榻?jīng)過(guò)依賴性分析,商店認(rèn)為:很大一部分買飲料的顧客如果在取飲料的路上看到椒鹽餅干的話就會(huì)購(gòu)買,因而此種分析影響了商店布局。

2.聚類和分類

在某些情況下,無(wú)法界定要分析的數(shù)據(jù)類,用聚類算法發(fā)現(xiàn)一些不知道的數(shù)據(jù)類或懷疑的數(shù)據(jù)類。聚類的過(guò)程是以某一特定時(shí)間為依據(jù),找出一個(gè)共享一些公共類別的群體,它稱為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。分類過(guò)程,這是發(fā)現(xiàn)一些規(guī)定某些商品或時(shí)間是否屬于某一特定數(shù)據(jù)子集的規(guī)則。這些數(shù)據(jù)類很少在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行定義,因而規(guī)范的數(shù)據(jù)模型中沒(méi)有它們的位置。最典型的例子是信用卡核準(zhǔn)過(guò)程,可確定能否按商品價(jià)格和其它標(biāo)準(zhǔn)把某一購(gòu)買者歸入可接受的那一類中。分類又稱為有監(jiān)督學(xué)習(xí)。

3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí)待分析數(shù)據(jù)中的模式來(lái)構(gòu)造模型。它對(duì)隱式類型進(jìn)行分類。圖像分析是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最成功的應(yīng)用之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于模型化非線性的、復(fù)雜的或噪聲高的數(shù)據(jù)。一般神經(jīng)模型由三個(gè)層次組成:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)輸入、中間層(各種神經(jīng)元)和輸出。它通常用恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫(kù)示例來(lái)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)、校正預(yù)測(cè)的模型,提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

4.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要內(nèi)容,通常關(guān)聯(lián)規(guī)則反映的是數(shù)據(jù)間的定性關(guān)聯(lián)關(guān)系。如一個(gè)商品交易數(shù)據(jù)庫(kù),一條記錄表示用戶一次購(gòu)買的商品種類,每個(gè)屬性(a、b……)代表一種商品,每個(gè)屬性都是布爾類型的。一條關(guān)聯(lián)規(guī)則的例子是:{a、b}d8ttl1ra[2%][60%],規(guī)則的含義是“如果用戶購(gòu)買商品a和b,那么也可能購(gòu)買商品d,因?yàn)橥瑫r(shí)購(gòu)買商品a、b和d的交易記錄占總交易數(shù)的2%而購(gòu)買a和b的交易中,有60%的交易也包含d”。規(guī)則中60%是規(guī)則的信任度,2%是規(guī)則的支持度。數(shù)據(jù)挖掘就是要發(fā)現(xiàn)所有滿足用戶定義的最小信任度和支持度閥值限制的關(guān)聯(lián)規(guī)則。數(shù)據(jù)只是定性地描述一個(gè)交易是否包含某商品,而對(duì)交易量沒(méi)有定量描述,這種布爾類型數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)規(guī)則被稱為定性關(guān)聯(lián)規(guī)則。但數(shù)據(jù)記錄的屬性往往是數(shù)值型或字符型的,這些數(shù)據(jù)間也存在對(duì)決策有幫助的關(guān)聯(lián)規(guī)則,相對(duì)于定性關(guān)聯(lián)規(guī)則,這些規(guī)則被稱為定量關(guān)聯(lián)規(guī)則。

另外,數(shù)據(jù)挖掘目前仍面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題。由于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源,而在合并中存在很多障礙,如:沒(méi)有建立合并視圖所需的公共關(guān)鍵字;數(shù)據(jù)值相互抵觸;元數(shù)據(jù)的說(shuō)明不完備或丟失;數(shù)據(jù)值的不潔凈等等。數(shù)據(jù)挖掘是在標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行的,因而這些都會(huì)嚴(yán)重破壞數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,導(dǎo)致最終決策的失誤。所有這些問(wèn)題都在等待著人們?nèi)グl(fā)掘更好的解決方法。

數(shù)據(jù)分析論文:色譜數(shù)據(jù)分析在變壓器故障處理中的應(yīng)用

【摘 要】變壓器油的特性之一就是隨著溫度的升高會(huì)分解出不同的氣體,因此對(duì)于運(yùn)行中的油冷卻變壓器,色譜數(shù)據(jù)必須加強(qiáng)監(jiān)測(cè)。油色譜分析是從運(yùn)行的變壓器油中,提取氣體的組分和含量用來(lái)分析判斷變壓器是否存在故障以及故障的性質(zhì)和嚴(yán)重程度的一種手段。通過(guò)色譜數(shù)據(jù)分析可以提早發(fā)現(xiàn)和解決變壓器存在的故障,保證變壓器的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

【關(guān)鍵詞】變壓器 色譜分析 氣體組分 故障

一、色譜數(shù)據(jù)分析原則

變壓器故障大體分為放電性故障和過(guò)熱性故障,變壓器油的分解是由于溫度高產(chǎn)生的,不同的故障會(huì)導(dǎo)致油不同的溫度,而分解的氣體也有所差別。

由于故障原因當(dāng)局部油溫上升到一定程度時(shí),可分解為分子氣態(tài)物質(zhì),如甲烷、乙烷產(chǎn)生在100-150℃以上,乙烯產(chǎn)生在300-600℃以上,而乙炔產(chǎn)生在800-1200℃以上,氫(h2) 多屬于故障產(chǎn)生其它氣體的“附屬品”,有故障便產(chǎn)生氫。 在變壓器故障中,只有火花放電或電弧放電時(shí),其局部溫度可達(dá)1000℃以上,因此我們稱c2h2為放電故障的特征氣體。 由于種種原因設(shè)備內(nèi)部異常過(guò)熱,當(dāng)溫度達(dá)到300-600℃以上時(shí)產(chǎn)生乙烯,且隨溫度的升高而產(chǎn)生乙烯量也增高,因此我們將乙烯看做過(guò)熱性故障的特征氣體。 變壓器所用固體絕緣材料是碳?xì)溲趸衔铮谑軣釙r(shí)分解產(chǎn)生co、co2、h2,所以把co、co2看做固體絕緣老化的特征氣體。通過(guò)對(duì)變壓器油色譜數(shù)據(jù)分析,分析產(chǎn)生氣體的不同組分,進(jìn)而判斷變壓器故障的類型,以有助于制定相應(yīng)的處理和解決方案,維護(hù)和保障變壓器的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

二、秦山二廠2號(hào)主變a相總烴高的處理

2號(hào)主變a相在線色譜裝置監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)在2011年2月色譜出現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),甲烷、乙烯、總烴等含量增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯,增長(zhǎng)數(shù)值較小,且均在國(guó)標(biāo)注意值范圍以內(nèi)。為確保在線數(shù)據(jù)的正確性,增加了離線取樣的監(jiān)測(cè),在2月11日和12日兩次取樣,試驗(yàn)室分析確認(rèn)色譜數(shù)據(jù)確有增長(zhǎng),從兩天的趨勢(shì)來(lái)看,增長(zhǎng)速度并不快。經(jīng)過(guò)討論,將離線色譜分析周期從3個(gè)月縮短至半個(gè)月,密切監(jiān)測(cè)色譜數(shù)據(jù)。根據(jù)此數(shù)據(jù),繪制趨勢(shì)圖1如下:

圖1 2號(hào)主變a相油色譜數(shù)據(jù)趨勢(shì)

(一)故障原因分析

從系統(tǒng)運(yùn)行來(lái)看,2月6日秦山三廠2#機(jī)組主變至500kv聯(lián)合開(kāi)關(guān)站之間的架空線受山火影響,導(dǎo)致a相接地故障。2號(hào)主變a相同樣也承受短路故障,從故障錄波來(lái)看持續(xù)時(shí)間57 ms,運(yùn)行電流700a,故障時(shí)的電流突變量達(dá)到1875a。短路故障發(fā)生后,2號(hào)主變a相總烴及其它氣體有所增長(zhǎng),之后的取樣數(shù)據(jù)又基本保持了一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài),分析故障應(yīng)該不在主回路,短路時(shí)的電動(dòng)力應(yīng)是造成某些結(jié)構(gòu)件的松動(dòng),導(dǎo)致其接觸電阻變大,變壓器內(nèi)部電磁感應(yīng)而產(chǎn)生的環(huán)流在高電阻回路中發(fā)生過(guò)熱。

(二)內(nèi)部檢查處理

根據(jù)故障的分析情況,決定在207大修期間對(duì)a相主變進(jìn)行了內(nèi)部檢查,并進(jìn)行低電壓阻抗測(cè)量以判斷繞組是否存在變形現(xiàn)象。

2號(hào)主變a相排油結(jié)束后,工作人員進(jìn)入變壓器內(nèi)部進(jìn)行了詳細(xì)的檢查與試驗(yàn),導(dǎo)電主回路未發(fā)現(xiàn)異常,繞組外部的絕緣紙板也沒(méi)有發(fā)現(xiàn)變形。發(fā)現(xiàn)的主要缺陷有兩個(gè):鐵芯夾件與襯板間過(guò)熱和磁屏蔽多點(diǎn)接地。

(三)處理后運(yùn)行情況

經(jīng)過(guò)處理后的2號(hào)主變a相大修結(jié)束后投入運(yùn)行,經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的監(jiān)測(cè),在線色譜數(shù)據(jù)和離線取樣色譜數(shù)據(jù)均表明油中分解的各氣體處于穩(wěn)定狀態(tài),沒(méi)有增長(zhǎng)的趨勢(shì),缺陷得到了消除。

三、秦山二廠1號(hào)主變b相總烴高的處理

2012年5月16日早班化學(xué)人員在巡檢主變?cè)诰€色譜時(shí)發(fā)現(xiàn) 1號(hào)主變b相的氣體含量突然出現(xiàn)上漲趨勢(shì),在109大修沖擊送電前總烴約5ppm,4月12日沖擊送電,5月20日已經(jīng)超過(guò)了國(guó)標(biāo)的注意值150ppm達(dá)到163ppm,5月28日總烴達(dá)到360ppm,在7月2日總烴曾達(dá)到最高值423ppm,目前總烴值在400ppm上下浮動(dòng),基本處于穩(wěn)定狀態(tài)。

(一)故障原因分析

2012年4月12日1號(hào)主變109大修后沖擊送電,沖擊時(shí)b相勵(lì)磁涌流最大達(dá)1950a,4月13日在線色譜顯示出現(xiàn)乙炔,總烴由沖擊前6ppm升至8ppm,4月30日機(jī)組并網(wǎng)開(kāi)始升功率,5月4日晚機(jī)組達(dá)滿功率,5月5日在線色譜顯示b相總烴增長(zhǎng)較大,5日一天從凌晨1:50到晚19:49 b相總烴由14.25ppm增長(zhǎng)到41.69ppm,在線色譜中乙炔含量自產(chǎn)生后無(wú)明顯變化,試驗(yàn)取樣化驗(yàn)乙炔含量有增長(zhǎng)趨勢(shì),24日早總烴含量己達(dá)304ppm。從色譜數(shù)據(jù)分析的結(jié)

判斷可能的故障在鐵芯框架,沖擊引起松動(dòng),從而導(dǎo)致接觸電阻過(guò)大,漏磁產(chǎn)生的環(huán)流使內(nèi)部局部溫度過(guò)高。判斷造成總烴升高的原因?yàn)椋瑳_擊送電時(shí)勵(lì)磁涌流造成鐵芯振動(dòng),引起鐵芯結(jié)構(gòu)件松動(dòng),進(jìn)而使鐵芯結(jié)構(gòu)框架各支路中的電流分配不平衡,造成某點(diǎn)過(guò)熱,引起總烴升高,保變專家分析認(rèn)為故障點(diǎn)很可能存在于鐵芯拉板與夾件間的導(dǎo)電銅螺栓。從總烴的趨勢(shì)及組成分析,缺陷不在鐵芯和主電氣回路上,缺陷不涉及固體絕緣。和前述的2號(hào)主變a相總烴的原因類似,運(yùn)行過(guò)程中過(guò)熱點(diǎn)的阻值很不穩(wěn)定,極有可能變化,目前1號(hào)主變b相總烴值趨于穩(wěn)定,表明內(nèi)部過(guò)熱點(diǎn)已經(jīng)轉(zhuǎn)變。

(二)后續(xù)行動(dòng)

總烴值還應(yīng)加強(qiáng)監(jiān)測(cè),看是否還有變化,另應(yīng)做好下次大修進(jìn)行檢查處理的準(zhǔn)備工作,消除缺陷。目前已做好內(nèi)檢的方案和相關(guān)備件的準(zhǔn)備工作。

四、結(jié)語(yǔ)

在油冷變壓器運(yùn)行過(guò)程中,在線色譜監(jiān)測(cè)及色譜數(shù)據(jù)分析對(duì)于油氣中各種組分的分析能夠真實(shí)有效反映變壓器的內(nèi)部過(guò)熱或放電性情況,這對(duì)于盡早發(fā)現(xiàn)設(shè)備內(nèi)部過(guò)熱或放電性等潛伏性故障以及預(yù)防變壓器內(nèi)部過(guò)熱或放電性故障有著重要的作用和實(shí)際意義。

數(shù)據(jù)分析論文:通信網(wǎng)管數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

摘 要:隨著我國(guó)移動(dòng)通信的迅猛發(fā)展,設(shè)備品種逐步增多,容量迅速增大,網(wǎng)管信息化的應(yīng)用,積累了海量數(shù)據(jù),本文結(jié)合自己在實(shí)際網(wǎng)管數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用中的經(jīng)驗(yàn),針對(duì)數(shù)據(jù)采集與整理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢、數(shù)據(jù)挖據(jù)三個(gè)過(guò)程積累的經(jīng)驗(yàn)與大家分享。

關(guān)鍵詞:網(wǎng)管數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)挖掘;物化視圖

1 引言

隨著我國(guó)移動(dòng)通信的迅猛發(fā)展,設(shè)備品種逐步增多,容量迅速增大,網(wǎng)管信息化的應(yīng)用,移動(dòng)通信行業(yè)信息化進(jìn)程得到巨大發(fā)展和廣泛應(yīng)用,運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng)大量的歷史數(shù)據(jù)。但在很多情況下,這些海量數(shù)據(jù)在原有的作業(yè)系統(tǒng)中是無(wú)法提煉并升華為有用的信息并提供給業(yè)務(wù)分析人員與管理決策者的。因此如何應(yīng)用這量信息,給信息化工作者提出了挑戰(zhàn),我作為一名移動(dòng)行業(yè)信息化工作者,結(jié)合自己在實(shí)際網(wǎng)管數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用中的經(jīng)驗(yàn),主要在數(shù)據(jù)采集與整理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢、數(shù)據(jù)挖掘三方面與大家探討一下。

2 數(shù)據(jù)采集與整理

2.1 文本格式ftp傳輸

網(wǎng)管系統(tǒng)在每天定時(shí)將前一天的數(shù)據(jù)文件上傳到指定的ftp服務(wù)器。數(shù)據(jù)文件為后綴txt的文本文件,指標(biāo)之間的間隔符為“|”,指標(biāo)按照第三節(jié)模板中定義的順序排列,一條記錄為一行。因?yàn)榫W(wǎng)管數(shù)據(jù)往往較大,為了提高傳輸速率及節(jié)省空間,建議將數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理。

2.2 數(shù)據(jù)按接口規(guī)范導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)

應(yīng)用程序定時(shí)將網(wǎng)管數(shù)據(jù)解壓縮,通過(guò)xml配置文件制定數(shù)據(jù)導(dǎo)入的規(guī)范,如下:

配置文件中規(guī)定了讀取字段位置及存入數(shù)據(jù)庫(kù)的字段名稱,同時(shí)check中制定了數(shù)據(jù)的驗(yàn)證規(guī)則。如rang min=“0” max=“22”表示取值范圍為0—22,如果超出該范圍的數(shù)據(jù)則直接丟棄。

2.3 數(shù)據(jù)處理采用存儲(chǔ)過(guò)程

存儲(chǔ)過(guò)程(stored procedure)是在大型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中,一組為了完成特定功能的sql 語(yǔ)句集,經(jīng)編譯后存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,用戶通過(guò)指定存儲(chǔ)過(guò)程的名字并給出參數(shù)來(lái)執(zhí)行它。他有如下優(yōu)點(diǎn):

⑴提高數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行效率。使用sql接口更新數(shù)據(jù)庫(kù),如果更新復(fù)雜而頻繁,則需要頻繁得連接數(shù)據(jù)庫(kù)。

⑵提高安全性。存儲(chǔ)過(guò)程作為對(duì)象存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,可以對(duì)其分配權(quán)限。

⑶可復(fù)用性。

3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢

網(wǎng)管數(shù)據(jù)往往是海量的,每一統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的一天數(shù)據(jù)都能輕易達(dá)到千萬(wàn)級(jí),因此在存儲(chǔ)過(guò)程中要重復(fù)利用數(shù)據(jù)的技術(shù)性能。在我們的實(shí)踐過(guò)程中主要應(yīng)用了oracle數(shù)據(jù)庫(kù)。下面簡(jiǎn)單介紹我們主要采用的技術(shù)手段。

3.1 表分區(qū)

區(qū)致力于解決支持極大表和索引的關(guān)鍵問(wèn)題。它采用他們分解成較小和易于管理的稱為分區(qū)的片(piece)的方法。一旦分區(qū)被定義,sql語(yǔ)句就可以訪問(wèn)的操作某一個(gè)分區(qū)而不是整個(gè)表,因而提高管理的效率。分區(qū)對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用程序非常有效,因?yàn)樗麄兂34鎯?chǔ)和分析巨量的歷史數(shù)據(jù)。

⑴增強(qiáng)可用性:如果表的某個(gè)分區(qū)出現(xiàn)故障,表在其他分區(qū)的數(shù)據(jù)仍然可用;

⑵維護(hù)方便:如果表的某個(gè)分區(qū)出現(xiàn)故障,需要修復(fù)數(shù)據(jù),只修復(fù)該分區(qū)即可;

⑶均衡i/o:可以把不同的分區(qū)映射到磁盤以平衡i/o,改善整個(gè)系統(tǒng)性能;

⑷改善查詢性能:對(duì)分區(qū)對(duì)象的查詢可以僅搜索自己關(guān)心的分區(qū),提高檢索速度。

如我們可以按時(shí)間字段對(duì)導(dǎo)入數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū),網(wǎng)管數(shù)據(jù)較大,一般一個(gè)月就需要一個(gè)分區(qū)。

3.2 索引技術(shù)

在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中,索引是一種與表有關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu),它可以使對(duì)應(yīng)于表的sql語(yǔ)句執(zhí)行得更快。但對(duì)于現(xiàn)在的各種大型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō),索引可以大大提高數(shù)據(jù)庫(kù)的性能。有兩種類型的分區(qū)索引,全局索引和本地索引,使用本地索引,不需要指定分區(qū)范圍因?yàn)樗饕龑?duì)于表而言是本地的,當(dāng)本地索引創(chuàng)建時(shí),oracle會(huì)自動(dòng)為表中的每個(gè)分區(qū)創(chuàng)建獨(dú)立的索引分區(qū)。

3.3 物化視圖

物化視圖是包括一個(gè)查詢結(jié)果的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)像,它是遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)的的本地副本,或者用來(lái)生成基于數(shù)據(jù)表求和的匯總表。物化視圖存儲(chǔ)基于遠(yuǎn)程表的數(shù)據(jù),也可以稱為快照。使用物化視圖可以實(shí)現(xiàn)視圖的所有功能,而物化視圖確不是在使用時(shí)才讀取,大大提高了讀取速度,特別適用抽取大數(shù)據(jù)量表某些信息以及數(shù)據(jù)鏈連接表使用。

4 數(shù)據(jù)挖掘

4.1 利用最小二乘法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的

元線性回歸

最小二乘法可以用來(lái)處理一組數(shù)據(jù),可以從一組測(cè)定的數(shù)據(jù)中尋求變量之間的依賴關(guān)系,這種函數(shù)關(guān)系稱為經(jīng)驗(yàn)公式。能夠?qū)で髕與y之間近似成線性關(guān)系時(shí)的經(jīng)驗(yàn)公式。假定實(shí)驗(yàn)測(cè)得變量之間的n個(gè)數(shù)據(jù)(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),則在xоy平面上,可以得到n個(gè)點(diǎn)pi(xi,yi)(i=1,2,…n),考慮函數(shù)y=ax+b,其中a和b是待定常數(shù)。如果pi(i=1,2,…n)在一直線上,可以認(rèn)為變量之間的關(guān)系為y=ax+b。但一般說(shuō)來(lái),這些點(diǎn)不可能在同一直線上。記ei=yi-(axi+b),它反映了用直線y=ax+b來(lái)描述x=xi,y=yi時(shí),計(jì)算值y與實(shí)際值yi產(chǎn)生的偏差。當(dāng)然要求偏差越小越好, 但由于ei可正可負(fù),因此不能認(rèn)為總偏差 時(shí),函數(shù) 就很好地反映了變量之間的關(guān)系,因?yàn)榇藭r(shí)每個(gè)偏差的絕對(duì)值可能很大。為了改進(jìn)這一缺陷,就考慮用 來(lái)代替 。但是由于絕對(duì)值不易作解析運(yùn)算,因此,進(jìn)一步用 來(lái)度量總偏差。 因偏差的平方和最小可以保證每個(gè)偏差都不會(huì)很大。于是問(wèn)題歸結(jié)為確定y=ax+b中的常數(shù)a和b,使 為最小。用這種方法確定系數(shù)a,b的方法稱為最小二乘法。

4.2 數(shù)據(jù)自動(dòng)修正算法描述

首先選擇時(shí)間上最接近當(dāng)前的14天的數(shù)據(jù),加權(quán)平均為x,然后按照1.2x>x>0.8x的約束,進(jìn)行篩選,這樣新建站、數(shù)據(jù)異常等影響就會(huì)被消除。預(yù)測(cè)使用修正后的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。

4.3 本地網(wǎng)預(yù)測(cè)修正

在本地網(wǎng)總趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,利用歷史同期的趨勢(shì)按照就高不就低的原則進(jìn)行修正。

4.4 單小區(qū)預(yù)測(cè)修正

在小區(qū)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,利用本地網(wǎng)總趨勢(shì)進(jìn)行修正。修正過(guò)程為小區(qū)預(yù)測(cè)話務(wù)量與本地網(wǎng)預(yù)測(cè)話務(wù)量已載頻數(shù)做加權(quán)平均。

5 技術(shù)架構(gòu)

5.1 多層分布式架構(gòu)方案

系統(tǒng)采用三層結(jié)構(gòu),將不同模塊分別運(yùn)行在不同的服務(wù)器上共同來(lái)精算系統(tǒng)的功能。每一種模塊還可以再拆分在不同的服務(wù)器上運(yùn)行實(shí)現(xiàn)負(fù)載分擔(dān),因此系統(tǒng)可以根據(jù)需要和用戶的使用模式進(jìn)行定制。這種結(jié)構(gòu)具有比較大的靈活性。系統(tǒng)功能發(fā)生改變的時(shí)候,可以分模塊單獨(dú)部署,減少后期維護(hù)開(kāi)發(fā)的工作量。

5.2 j2ee主流開(kāi)發(fā)技術(shù)

表示層為整個(gè)系統(tǒng)提供外部展現(xiàn),根據(jù)用戶的使用習(xí)慣定制程序的操作流程。提高用戶的使用感受。跨業(yè)界最廣泛的操作系統(tǒng)環(huán)境,提供全j2ee編程模式,包括ibm os/400,linux,ibm aix,microsoft windows,hp-ux及sun solaris操作環(huán)境支持。最新的j2ee開(kāi)發(fā)框架,大量的實(shí)際開(kāi)發(fā)案例。系統(tǒng)符合最新的web 2.0規(guī)范,提高系統(tǒng)的相應(yīng)速度。通過(guò)簡(jiǎn)單的應(yīng)用編譯和部署來(lái)最大限度降低管理要求。

數(shù)據(jù)分析論文:1996-2004中國(guó)面板數(shù)據(jù)分析

內(nèi)容摘要:本文運(yùn)用1996—2004年中國(guó)31個(gè)省份離退休退職人員保險(xiǎn)和福利費(fèi)用支出及其他相關(guān)數(shù)據(jù)分析了社會(huì)保障水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的地區(qū)差異。研究發(fā)現(xiàn):養(yǎng)老金支付水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)存在顯著地區(qū)差異,東西部地區(qū)養(yǎng)老金支付與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系不顯著;而中部地區(qū),養(yǎng)老金支付水平及其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn),則都呈“塌陷”態(tài)勢(shì)。因此,根據(jù)地區(qū)特點(diǎn)完善社會(huì)保障政策相當(dāng)重要。

關(guān)鍵詞:養(yǎng)老金/工資替代率/區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

一、引言

長(zhǎng)期以來(lái),有關(guān)社會(huì)保障水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究很清晰地分為兩派:奉行“瓦格納法則”的公共經(jīng)濟(jì)學(xué)派和遵從“凱恩斯主義”的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)派。前者認(rèn)為社會(huì)保障支出如其他財(cái)政支出一樣是一種行為變量,會(huì)隨產(chǎn)出增加而增加;后者則認(rèn)為社會(huì)保障支出是外生的公共政策工具,轉(zhuǎn)移支付完全可以成為抑制短期經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的穩(wěn)定器。從一般意義上講,實(shí)施和改革社會(huì)保障制度,尤其是養(yǎng)老保險(xiǎn)制度,并不以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)或改善經(jīng)濟(jì)運(yùn)行為目標(biāo),其主旨在于保護(hù)弱勢(shì)群體,構(gòu)建社會(huì)安全網(wǎng)。但只要可能,都會(huì)考慮最小化對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響,換句話說(shuō),在不犧牲社會(huì)保護(hù)目標(biāo)的前提下促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。因?yàn)橹挥羞\(yùn)行良好的經(jīng)濟(jì)才能提供足夠的老年保障。

當(dāng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷20世紀(jì)90年代中后期的高通脹、高增長(zhǎng)和軟著陸后,政府嘗試各種手段拉動(dòng)內(nèi)需。1996-2004年,全國(guó)離退休退職人員保險(xiǎn)福利費(fèi)用總額由1797.69億元增加到4814.85億元,年均增長(zhǎng)13.60%;離退休退職人員離休金、退休金、退職生活費(fèi)用(下統(tǒng)稱養(yǎng)老金)總額由1552.20億元增加到 4249.75億元,年均增長(zhǎng)12.50%;人均養(yǎng)老金由4923元增加到9090.20元,年均增長(zhǎng)率9.41%。擴(kuò)大社會(huì)保障支出,提高離退休退職人員待遇,似乎不僅僅是社會(huì)保障制度改革本身的需要。1996年起,養(yǎng)老、失業(yè)、醫(yī)療等各項(xiàng)社會(huì)保障基金納入財(cái)政專戶實(shí)行收支兩條線管理,養(yǎng)老金的轉(zhuǎn)移支付性質(zhì)進(jìn)一步加強(qiáng)。為保證所需資金,1998年起,中央對(duì)財(cái)政困難的老工業(yè)基地和中西部地區(qū)給予補(bǔ)助,地方財(cái)政對(duì)基本養(yǎng)老基金收支缺口給予補(bǔ)助。1998-2004年,中央財(cái)政列支的社會(huì)保障補(bǔ)助支出從14.15億元增長(zhǎng)到 195.66億元,地方財(cái)政列支的社會(huì)保障補(bǔ)助支出從 135.86億元增長(zhǎng)到1328.84億元。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后的中西部,其人均保險(xiǎn)和福利費(fèi)用以及人均養(yǎng)老金的年均增長(zhǎng)率超過(guò)東部。

社會(huì)保障與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到底存在什么樣的邏輯關(guān)系?對(duì)我國(guó)東中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是否相同?我們有必要弄清以上問(wèn)題并展開(kāi)地區(qū)間的比較研究,這對(duì)完善中國(guó)社會(huì)保障制度意義深遠(yuǎn)。本文結(jié)構(gòu)安排如下:第二節(jié)概述相關(guān)理論和文獻(xiàn);第三節(jié)描述1996-2004年中國(guó)離退休人員人均養(yǎng)老金、保險(xiǎn)和福利費(fèi)用支出、工資替代率及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的地區(qū)差異;第四節(jié)構(gòu)建模型、分地區(qū)檢驗(yàn)?zāi)P图跋禂?shù)顯著性;最后在第五節(jié)得出結(jié)論并提出相應(yīng)政策主張。

二、現(xiàn)有理論和文獻(xiàn)

狹義的社會(huì)保障是指老年、遺屬、傷殘等社會(huì)保險(xiǎn)繳費(fèi)與收益計(jì)劃,且鑒于時(shí)間和截面數(shù)據(jù)的可獲得性,多數(shù)國(guó)外理論研究都以公共養(yǎng)老金水平代表狹義的社會(huì)保障水平(galenson,1968;feldstein, 1974;bellettini和ceroni,2000;等等),并常用工資替代率即養(yǎng)老金水平與工資水平之比進(jìn)行定義社會(huì)保障水平和公平程度。由于社會(huì)保障在重新配置資源的同時(shí)調(diào)整了人們的消費(fèi)、儲(chǔ)蓄和人力資本投資行為,因此關(guān)于社會(huì)保障產(chǎn)出效應(yīng)的研究眾多,其實(shí)證研究始于20世紀(jì)60年代,討論集中在社會(huì)保障與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是否存在因果關(guān)系和不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下的社會(huì)保障產(chǎn)出效應(yīng)是否存在程度差異。

關(guān)于社會(huì)保障與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因果關(guān)系,研究的主線之一是社會(huì)保障——消費(fèi)與儲(chǔ)蓄——經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。自harrod(1948)談?wù)摗胺逯祪?chǔ)蓄”之后,經(jīng)濟(jì)學(xué)家開(kāi)始意識(shí)到在工作期間為退休時(shí)期的消費(fèi)進(jìn)行儲(chǔ)蓄的重要性。社會(huì)保障的潛在效應(yīng)雖然被ando和 modigliani(1963)生命周期假說(shuō)所忽略,但他們已經(jīng)將社會(huì)保障財(cái)富變量加入消費(fèi)方程。feldstein (1974)則運(yùn)用該假說(shuō),通過(guò)構(gòu)建包含持久收入、未分配利潤(rùn)、不含社會(huì)保障財(cái)富的家庭財(cái)富和社會(huì)保障家庭財(cái)富變量的消費(fèi)函數(shù)分析了美國(guó)1929-1971年(不含1941~1946年)的社會(huì)保障、個(gè)人儲(chǔ)蓄和資本形成關(guān)系,認(rèn)為:現(xiàn)收現(xiàn)付制社會(huì)保障具有“資產(chǎn)替代效應(yīng)”和“退休效應(yīng)”,個(gè)人凈儲(chǔ)蓄取決于兩者之和,社會(huì)保障會(huì)通過(guò)擠出私人儲(chǔ)蓄減少資本積累。不過(guò),社會(huì)保障通過(guò)擠出私人儲(chǔ)蓄減少資本積累并不能直接說(shuō)明社會(huì)保障與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系,更何況feldstei。(1974)的研究遭到了質(zhì)疑和挑戰(zhàn) (leimer和lesnoy,1982)。smith(1975)認(rèn)為實(shí)際人均gdp的增長(zhǎng)與除去轉(zhuǎn)移支付的公共支出存在負(fù)相關(guān),如果考慮包括轉(zhuǎn)移支付在內(nèi)的公共支出的話,相關(guān)關(guān)系微弱且不顯著,但至少說(shuō)明一個(gè)國(guó)家征稅并進(jìn)行轉(zhuǎn)移支付對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)無(wú)害。singh和 sahni(1984)嘗試采用granger因果關(guān)系檢驗(yàn)研究了 1950~1981年印度的社會(huì)保障支出和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系,發(fā)現(xiàn):社會(huì)保障支出和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在溢出和反饋兩重效應(yīng),“瓦格納法則”和“凱恩斯主義”均不適用。自ban。(1990)構(gòu)建內(nèi)生增長(zhǎng)模型研究政府消費(fèi)性支出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率關(guān)系后,不少經(jīng)濟(jì)學(xué)家又從社會(huì)保障收入關(guān)聯(lián)繳費(fèi)受益機(jī)制尋覓到另一條研究路徑,那就是,社會(huì)保障——代際轉(zhuǎn)移支付與人力資本投資——經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。becker(1990)認(rèn)為,社會(huì)保障是一種社會(huì)契約,年青一代向老一代轉(zhuǎn)移資源回報(bào)老一代曾給予的人力資本投資,而這種人力資本投資很可能成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉。bellettini和 berti ceroni(1999)認(rèn)為,在財(cái)政政策是代際博弈所內(nèi)生決定的情況下,與工資指數(shù)掛鉤的養(yǎng)老金收益會(huì)激發(fā)人們對(duì)公共基礎(chǔ)設(shè)施投資的熱情,因?yàn)檫@種投資會(huì)增加私人物質(zhì)資本的投資回報(bào),進(jìn)而增加養(yǎng)老金。而通過(guò)社會(huì)保障的再分配能減少人力資本投資的風(fēng)險(xiǎn),對(duì)人力資本投資具有正的動(dòng)態(tài)效應(yīng),從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。lambrecht(2005)在蘊(yùn)含教育投資和遺贈(zèng)的疊代模型研究了非基金制社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)規(guī)模與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系,認(rèn)為當(dāng)家庭面臨預(yù)算約束無(wú)法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)教育投資時(shí),非基金制社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

關(guān)于不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下社會(huì)保障產(chǎn)出效應(yīng)的異同,學(xué)者們莫衷一是。galenson(1968)研究了20個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家、10個(gè)次發(fā)達(dá)國(guó)家和10個(gè)不發(fā)達(dá)國(guó)家 1955~1964年的數(shù)據(jù)。就20個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家看,勞動(dòng)和資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率都非常顯著,它們可以解釋一半以上的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),且勞動(dòng)的貢獻(xiàn)率大于資本的貢獻(xiàn)率,但很難判斷社會(huì)保障支出和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因果關(guān)系;就10個(gè)次發(fā)達(dá)國(guó)家看,資本變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)更具解釋力,社會(huì)保障支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)關(guān)系相對(duì)明顯,因?yàn)檫@些國(guó)家的經(jīng)濟(jì)體系都在趨于成熟,最容易創(chuàng)新和從人力資本投入要素增長(zhǎng)上獲益;就10個(gè)不發(fā)達(dá)國(guó)家看,資本、勞動(dòng)和社會(huì)保障與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系都不明顯。其結(jié)論就是:當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于發(fā)展的較高階段時(shí),國(guó)家完全有能力提供社會(huì)保障,但并不會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)形成貢獻(xiàn);當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于發(fā)展的初級(jí)階段時(shí),社會(huì)保障難以被提供,它們對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)也很小;當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于發(fā)展的中級(jí)階段,對(duì)那些已經(jīng)實(shí)現(xiàn)自我持續(xù)發(fā)展的國(guó)家來(lái)說(shuō),社會(huì)保障對(duì)提高生產(chǎn)力具有巨大潛力。實(shí)際上國(guó)別研究的結(jié)論極為不一致。比如同是研究oecd國(guó)家,都是把實(shí)際gdp或?qū)嶋H人均gdp作為因變量,一些研究就認(rèn)為社會(huì)保障支出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)性并不十分顯著(smith,1975;landau,1985;hansson和herrenkeson,1994),一些研究則認(rèn)為社會(huì)保障支出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)顯著相關(guān)(sala-i-martin,1996;bellet- tini和ceroni,2000)。到底是正相關(guān)還是負(fù)相關(guān)仍無(wú)定論。sala-i-martin(1996)在研究不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下的趨同和趨同問(wèn)題中考察了初始gdp水平、政府支出占gdp比例、總投資占gdp比例、除國(guó)防和教育以外的政府消費(fèi)占gdp的比例以及社會(huì)保障轉(zhuǎn)移支付占gdp比例對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn),認(rèn)為:社會(huì)保障對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)為正。bellettini和ceroni(2000)分析了61個(gè)國(guó)家1970年到1985年的截面和面板數(shù)據(jù),考慮了人們的受教育程度、政府消費(fèi)支出占名義gdp的比例、社會(huì)保險(xiǎn)和福利支出占名義gdp的比例、用于描述被扭曲程度的黑市貼水對(duì)數(shù)、投資(包括私人和公共)占實(shí)際比例、按當(dāng)前國(guó)際價(jià)格計(jì)算進(jìn)出口占比例等多個(gè)變量,認(rèn)為只要社會(huì)保障支出和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著統(tǒng)計(jì)相關(guān),那一定是正相關(guān),但相關(guān)程度不一。在貧困國(guó)家,社會(huì)保障支出較低,相關(guān)系數(shù)更強(qiáng)。可見(jiàn),無(wú)論是從理論還是經(jīng)驗(yàn)角度看,社會(huì)保障與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系都沒(méi)有定論。不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下的社會(huì)保障產(chǎn)出效應(yīng)差異是一個(gè)值得進(jìn)一步研究的問(wèn)題。 gupta等(2005)在研究低收入國(guó)家財(cái)政政策和公共支出結(jié)構(gòu)時(shí)引入轉(zhuǎn)移支付變量,認(rèn)為增加政府機(jī)構(gòu)工作人員工資和公共轉(zhuǎn)移支付,至少在短期內(nèi)能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

國(guó)內(nèi)的經(jīng)驗(yàn)研究多集中在如何以一定的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)保證社會(huì)保障改革,甚至于認(rèn)為要求gdp增長(zhǎng)的壓力之一來(lái)自社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn),因?yàn)槲磥?lái)25年養(yǎng)老金缺口預(yù)計(jì)將達(dá)到1.8萬(wàn)億人民幣,年均缺口 700多億(周天勇,2004),而對(duì)于社會(huì)保障支出是否也存在產(chǎn)出效應(yīng)研究不足。不過(guò),有關(guān)公共支出對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的研究逐步增多,總體結(jié)論都是政府的轉(zhuǎn)移支付和購(gòu)買性支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有積極影響(郭杰,2003),20世紀(jì)90年代實(shí)行的財(cái)政政策取得了明顯效果(歐陽(yáng)志剛,2004),且教育投入、公共衛(wèi)生投資對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率存在差異(陳浩等,2004;王遠(yuǎn)林等,2004;胡永遠(yuǎn)等,2004)。同時(shí),少數(shù)學(xué)者也開(kāi)始關(guān)心社會(huì)保障的地區(qū)差異。林治芬(2002)研究了全國(guó)各地區(qū)的財(cái)政社會(huì)保障補(bǔ)助支出和財(cái)政全部社會(huì)保障支出占其財(cái)政支出的比重兩項(xiàng)指標(biāo),發(fā)現(xiàn):上海、北京、浙江、江蘇、廣東等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū),其財(cái)政的社會(huì)保障支出比重名次與其經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名順序基本一致;遼寧、天津、重慶、黑龍江、吉林、青海等地,其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的名次靠前,但財(cái)政的社會(huì)保障支出比重名次卻明顯靠后 (比重慶);西藏、貴州、廣西、四川、甘肅地區(qū),雖然經(jīng)濟(jì)比較落后,但財(cái)政的社會(huì)保障支出比重卻躍到了經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的數(shù)值區(qū)間。數(shù)據(jù)表明:社會(huì)保障的地區(qū)差異與其經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度有關(guān),但并不完全取決于經(jīng)濟(jì)發(fā)展一個(gè)因素,與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)體制的關(guān)聯(lián)度也很高。盡管理論界沒(méi)有論證社會(huì)保障支出和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系,但通過(guò)完善保障體系促進(jìn)國(guó)內(nèi)消費(fèi)的觀點(diǎn)卻相當(dāng)盛行。政府部門認(rèn)為建立和完善社會(huì)保障體系,是促進(jìn)國(guó)內(nèi)消費(fèi)、拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要基礎(chǔ)和前提條件之一(《人民日?qǐng)?bào)》1999年11月29日)。國(guó)家制定的“兩個(gè)確保”的方針——確保下崗職工基本生活費(fèi)發(fā)放和確保企業(yè)離退休人員養(yǎng)老金按時(shí)足額發(fā)放——不僅是社會(huì)穩(wěn)定的需要,也成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要。

三、描述性統(tǒng)計(jì)

如同經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在地區(qū)差異一樣,中國(guó)的老年保障水平也存在明顯的地區(qū)差異。不過(guò)并非由東至西梯度遞減,而是呈u型分布,中部地區(qū)明顯塌陷。這可以從區(qū)域間差異、省份間差異以及區(qū)域內(nèi)的省際間差異進(jìn)行分析。

區(qū)域數(shù)據(jù)表明(見(jiàn)表1):就相對(duì)待遇水平看, 1996-2004年8年間,東中西部養(yǎng)老金工資替代率平均數(shù)分別為63.37%,76.63%和79.93%,經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的東部地區(qū)工資替代率最低,中部次之,西部最高,梯度遞減吻合工資替代率隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展、工資水平上升而自然下降的規(guī)律;但就絕對(duì)待遇水平看,東中西部離退休退職人員人均保險(xiǎn)和福利費(fèi)用水平分別為8262.23元/人、6767.09元/人、 8844.93元/人,人均養(yǎng)老金水平分別為6907.67元/人、5900.71元/人、7714.40元/人,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(以實(shí)際人均gdp簡(jiǎn)單衡量)在西部之上的中部其在職職工平均工資水平、離退休退職人員人均保險(xiǎn)福利水平和人均養(yǎng)老金水平均低于西部。可見(jiàn),工資替代率遞減只是中部地區(qū)工資水平和養(yǎng)老金水平“雙低”的結(jié)果。

研究各省份數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)(見(jiàn)表2):就離退休退職人均養(yǎng)老金看,1996年到2004年,西藏、青海的最高,其次是浙江和新疆,中部省份最低;就工資替代率看,由高到低,排名前三位的是新疆、西藏、貴州,分別為88.52%、88.13%和86.90%,上海最低,為 41.99%,其次是廣東和北京。全國(guó)31個(gè)省份的平均工資替代率為72.44%,東部12個(gè)省份中除河北山東外有10個(gè)省份工資替代率低于全國(guó)平均資替代率;中部9個(gè)省份除黑龍江和湖南外有7個(gè)省份的工資替代率高于全國(guó)平均工資;西部10個(gè)省份除重慶、四川、寧夏外有7個(gè)省份的工資替代率高于全國(guó)平均工資。這既是國(guó)家給予西部政策傾斜的結(jié)果,也是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的產(chǎn)物。長(zhǎng)期以來(lái),國(guó)家在部分西部省區(qū)實(shí)施“高工資高福利”政策,比如:國(guó)家財(cái)政一直對(duì)西藏進(jìn)行補(bǔ)貼,西藏是唯一實(shí)行全民醫(yī)療保障的省份,其離退休退職人員保險(xiǎn)和福利待遇水平和養(yǎng)老金居全國(guó)第一;新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)的待遇水平也一直較高。如果剔除西藏,西部的工資替代率迅速下降近2個(gè)百分點(diǎn)。同時(shí),標(biāo)準(zhǔn)差、峰度系數(shù)、偏度系數(shù)也顯示西部省際間的差異最大、而中部最小(如表1)。進(jìn)一步研究工資替代率的變化還發(fā)現(xiàn):1996—2004年9年間,全國(guó)的工資替代率平均下降1.55%,東部和中部平均下降速度相差不大,西部下降最慢,僅為1.38%。顯然,工資替代率和社會(huì)保障水平的區(qū)域差異如同經(jīng)濟(jì)水平的差異一樣是不爭(zhēng)的事實(shí)。值得研究的是,欠發(fā)達(dá)地區(qū)相對(duì)較高的保障水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)究竟起到了什么樣的作用。

四、計(jì)量分析

對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證研究經(jīng)常從生產(chǎn)函數(shù)入手,從物質(zhì)資本、勞動(dòng)力、技術(shù)進(jìn)步以及政策環(huán)境等方面來(lái)分析各變量對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,涉及到的因素有初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物質(zhì)資本積累、勞動(dòng)人口數(shù)量、勞動(dòng)力質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度、市場(chǎng)化程度、社會(huì)保障水平等(bellettini,c&ceroni,2000;barro, 1991;dewan。2001;等等)。多數(shù)研究選取gdp或人均gdp的增長(zhǎng)率為被解釋變量,通過(guò)構(gòu)建線形、對(duì)數(shù)線形或雙對(duì)數(shù)線形模型,運(yùn)用ols、gls、gmm方法進(jìn)行分析檢驗(yàn)。本文借鑒國(guó)內(nèi)外關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主流研究,選取下列控制變量,建立經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(以gdp的增長(zhǎng)率來(lái)衡量)回歸模型如下:

其中,a1到a7均為待估參數(shù),εi,t代表隨機(jī)誤差,各變量的含義說(shuō)明(見(jiàn)表3):

因?yàn)橹桓鶕?jù)樣本本身對(duì)其自身特征進(jìn)行分析,宜采用固定效應(yīng)模型;考慮到區(qū)域內(nèi)的省份間差異存在,異方差很可能對(duì)估計(jì)式存在影響,序列相關(guān)可能導(dǎo)致估計(jì)式有偏,因此,采用廣義最小二乘 (gls)進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果(見(jiàn)表4):

如表4,由于兼顧發(fā)達(dá)和不發(fā)達(dá)地區(qū)及樣本數(shù)量關(guān)系,全國(guó)的回歸方程的系數(shù)穩(wěn)定性較好。政府支出占總產(chǎn)值比重、固定資產(chǎn)投資比例、進(jìn)出口總額比例、就業(yè)人口占總?cè)丝诘谋戎嘏c經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在1%水平顯著相關(guān),各變量的系數(shù)的符號(hào)都符合經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)。其中,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度同政府干預(yù)負(fù)相關(guān),與投資率、開(kāi)放程度、就業(yè)率等正相關(guān)。而社會(huì)保障水平在1%的概率下對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響。

就分地區(qū)數(shù)據(jù)看,在東部,地區(qū)開(kāi)放程度、投資率、人力資本存量、就業(yè)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到了顯著的推動(dòng)作用,其系數(shù)均在5%以下的概率水平上與 gdp增長(zhǎng)率正相關(guān),這與國(guó)內(nèi)外研究結(jié)果一致。而養(yǎng)老金總額占cdp的比例與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系不顯著;對(duì)中西部而言,在各控制變量中,投資比重對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)最為顯著,其次是地區(qū)開(kāi)放程度,在 10%概率水平上與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正相關(guān)。而考慮到社會(huì)保障水平,在西部,社會(huì)保障與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系不顯著;而在中部,社會(huì)保障在1%概率水平上與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)負(fù)相關(guān),且其回歸系數(shù)遠(yuǎn)大于其他控制變量的系數(shù)。相對(duì)于其他影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素而言,社會(huì)保障對(duì)中部經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面影響值得關(guān)注。

五、結(jié)論與政策建議

以上經(jīng)驗(yàn)研究一方面驗(yàn)證了不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段和水平下社會(huì)保障支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)不同這一命題;一方面更引發(fā)了如何縮小地區(qū)差異和貧富差異的理論思考。我們熟知中國(guó)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是在不同水平上起步的,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的區(qū)域差距長(zhǎng)期存在。20世紀(jì)90年代后的經(jīng)濟(jì)發(fā)展更成為一個(gè)“零和博弈”,在增長(zhǎng)的同時(shí),經(jīng)濟(jì)個(gè)體的貧富差距和經(jīng)濟(jì)總量的區(qū)域差距逐漸拉大。黨的十六屆四中全會(huì)已明確提出“構(gòu)建社會(huì)主義和諧社會(huì)”的執(zhí)政目標(biāo),因此從縮小區(qū)域發(fā)展不平衡角度出發(fā),根據(jù)地區(qū)特點(diǎn)完善社會(huì)保障政策相當(dāng)重要。

經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá)的東部地區(qū),社會(huì)保障改革的步伐也最快,尤其是養(yǎng)老保險(xiǎn)制度已基本成熟。盡管工資替代率是一個(gè)隨工資水平上升而自然下降的過(guò)程,部分省市的工資替代率接近發(fā)達(dá)國(guó)家水平是一個(gè)無(wú)可厚非的正常現(xiàn)象,但在社會(huì)補(bǔ)充養(yǎng)老保險(xiǎn)、商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)沒(méi)有充分發(fā)展的情況下,我們要特別關(guān)注老年人貧困,在政策重心應(yīng)放在“低保”人群的同時(shí),盡可能地讓老年人分享社會(huì)發(fā)展成果。西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)總量水平偏低,財(cái)政供養(yǎng)人口比例偏高,大量就業(yè)集中在政府部門,因此養(yǎng)老保險(xiǎn)待遇水平較高。“吃飯財(cái)政”從某些角度講影響了地方政府對(duì)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持力度,同時(shí)過(guò)高的工資替代率很有可能滋生勞動(dòng)力市場(chǎng)的敗德行為。目前,中部的問(wèn)題最為嚴(yán)重。伴隨西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略的提出,中部地區(qū)逐步喪失了原有的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)、區(qū)位優(yōu)勢(shì)、體制優(yōu)勢(shì)、地域文化優(yōu)勢(shì)和資源優(yōu)勢(shì)等,成為政策邊緣化地區(qū)。其經(jīng)濟(jì)總量和總體發(fā)展水平不僅大大低于東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū),而且也顯著低于全國(guó)平均水平。就社會(huì)保障看,無(wú)論是絕對(duì)水平還是相對(duì)水平,是與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同步的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)還是對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的產(chǎn)出效應(yīng),中部均成“塌陷”態(tài)勢(shì)。分析這種“塌陷”的根源和內(nèi)在機(jī)制,是研究中部振興的重要方面。雖然中部崛起理論已經(jīng)被明確提出,但短期內(nèi)構(gòu)建新的發(fā)展優(yōu)勢(shì)的內(nèi)在動(dòng)力不足。因此在加大二次分配力度的同時(shí),更需要做大整個(gè)財(cái)富蛋糕。這才有可能真正構(gòu)建區(qū)域結(jié)構(gòu)的和諧發(fā)展。

數(shù)據(jù)分析論文:探討統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析體系中統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇與比較

一、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的內(nèi)涵

數(shù)據(jù)分析是指運(yùn)用一定的分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,從而獲得解決管理決策或營(yíng)銷研究問(wèn)題所需信息的過(guò)程。所謂的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析就是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在實(shí)際的市場(chǎng)調(diào)研工作中,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析能使我們挖掘出數(shù)據(jù)中隱藏的信息,并以恰當(dāng)?shù)男问奖憩F(xiàn)出來(lái),并最終指導(dǎo)決策的制定。

二、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的原則

(1)科學(xué)性。科學(xué)方法的顯著特征是數(shù)據(jù)的收集、分析和解釋的客觀性,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析作為市場(chǎng)調(diào)研的重要組成部分也要具有同其他科學(xué)方法一樣的客觀標(biāo)準(zhǔn)。(2)系統(tǒng)性。市場(chǎng)調(diào)研是一個(gè)周密策劃、精心組織、科學(xué)實(shí)施,并由一系列工作環(huán)節(jié)、步驟、活動(dòng)和成果組成的過(guò)程,而不是單個(gè)資料的記錄、整理或分析活動(dòng)。(3)針對(duì)性。就不同的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法而言,無(wú)論是基礎(chǔ)的分析方法還是高級(jí)的分析方法,都會(huì)有它的適用領(lǐng)域和局限性。(4)趨勢(shì)性。市場(chǎng)所處的環(huán)境是在不斷的變化過(guò)程中的,我們要以一種發(fā)展的眼光看待問(wèn)題。(5)實(shí)用性。市場(chǎng)調(diào)研說(shuō)到底是為企業(yè)決策服務(wù)的,而數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析也同樣服務(wù)于此,在保證其專業(yè)性和科學(xué)性的同時(shí)也不能忽略其現(xiàn)實(shí)意義。

三、推論性統(tǒng)計(jì)分析方法

(1)方差分析。方差分析是檢驗(yàn)多個(gè)總體均值是否相等的一種統(tǒng)計(jì)方法,它可以看作是t檢驗(yàn)的一種擴(kuò)展。它所研究的是分類型自變量對(duì)數(shù)值型因變量的影響,比如它們之間有沒(méi)有關(guān)聯(lián)性、關(guān)聯(lián)性的程度等,所采用的方法就是通過(guò)檢驗(yàn)各個(gè)總體的均值是否相等來(lái)判斷分類型自變量對(duì)數(shù)值型因變量是否有顯著影響。(2)回歸分析。在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中,存在著大量的一種變量隨著另一種變量的變化而變化的情況,這種對(duì)應(yīng)的因果變化往往無(wú)法用精確的數(shù)學(xué)公式來(lái)描述,只有通過(guò)大量觀察數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)工作才能找到他們之間的關(guān)系和規(guī)律,解決這一問(wèn)題的常用方法是回歸分析。回歸分析是從定量的角度對(duì)觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、計(jì)算和歸納。

四、多元統(tǒng)計(jì)分析方法

(1)相關(guān)分析。相關(guān)分析是描述兩組變量間的相關(guān)程度和方向的一種常用的統(tǒng)計(jì)方法。值得注意的是,事物之間有相關(guān)關(guān)系,不一定是因果關(guān)系,也可能僅僅是伴隨關(guān)系;但如果事物之間有因果關(guān)系,則兩者必然存在相關(guān)關(guān)系。(2)主成分分析。在大部分?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中,變量之間是有一定的相關(guān)性的,人們自然希望找到較少的幾個(gè)彼此不相關(guān)的綜合指標(biāo)盡可能多地反映原來(lái)眾多變量的信息。所謂的主成分分析就是利用降維的思想,把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法,很顯然在一個(gè)低維空間識(shí)別系統(tǒng)要比在一個(gè)高維空間容易的多。(3)因子分析。因子分析的目的是使數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單化,它是將具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量綜合為數(shù)量較少的幾個(gè)因子,以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相互關(guān)系,同時(shí)根據(jù)不同因子,對(duì)變量進(jìn)行分類。這些因子是不可觀測(cè)的潛在變量,而原先的變量是可觀測(cè)的顯在變量。(4)聚類分析。在市場(chǎng)調(diào)論文聯(lián)盟//研中,市場(chǎng)細(xì)分是最常見(jiàn)的營(yíng)銷術(shù)語(yǔ)之一,它按照一定的標(biāo)準(zhǔn)將市場(chǎng)分割為不同的族群,并使族群之間具有某種特征的顯著差異,而族群內(nèi)部在這種特征上具有相似性。聚類分析就是實(shí)現(xiàn)分類的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法,它根據(jù)聚類變量將樣本分成相對(duì)同質(zhì)的族群。聚類分析的主要優(yōu)點(diǎn)是,對(duì)所研究的對(duì)象進(jìn)行了全面的綜合分析,歸類比較客觀,有利于分類指導(dǎo)。(5)判別分析。判別分析是判別樣品所屬類型的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。若在已知的分類下,遇到新的樣本,則可利用此法選定一種判別標(biāo)準(zhǔn),以判定將該新樣品放置于哪個(gè)類中。由定義我們可以知道判別分析區(qū)別于聚類分析的地方,而在判別分析中,至少要有一個(gè)已經(jīng)明確知道類別的“訓(xùn)練樣本”,從而利用這個(gè)數(shù)據(jù)建立判別準(zhǔn)則,并通過(guò)預(yù)測(cè)變量來(lái)為未知類別的觀測(cè)值進(jìn)行判別。與聚類分析相同的地方是,判別分析也是利用距離的遠(yuǎn)近來(lái)把對(duì)象歸類的。

數(shù)據(jù)分析論文:環(huán)境空氣檢測(cè)數(shù)據(jù)分析及處理方法

摘要:隨著社會(huì)的快速發(fā)展,人們的生活水平越來(lái)越高,同時(shí)伴隨著而來(lái)的是環(huán)境質(zhì)量的下降,現(xiàn)在城市空氣質(zhì)量問(wèn)題屢亮紅燈,人們?cè)絹?lái)越關(guān)注環(huán)境的質(zhì)量。現(xiàn)代科技的快速發(fā)展,使得在環(huán)境空氣檢測(cè)方面人工檢測(cè)的越來(lái)越少,自動(dòng)檢測(cè)的越來(lái)越多,給人們帶來(lái)了很多的方便。本文分析環(huán)境空氣檢測(cè)的數(shù)據(jù),對(duì)一些異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)判斷分析,以及對(duì)這些異常數(shù)據(jù)該如何正確的處理。

關(guān)鍵詞:環(huán)境空氣檢測(cè);數(shù)據(jù)分析;處理方法;異常數(shù)據(jù)

環(huán)境空氣自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)早已在空氣質(zhì)量檢測(cè)中運(yùn)用嫻熟,在我國(guó)的各個(gè)城市的空氣質(zhì)量檢測(cè)得到廣泛的運(yùn)用。環(huán)境空氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是基于干法儀器的生產(chǎn)技術(shù),利用定電位電解傳感器原理,結(jié)合電子技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù),研制、開(kāi)發(fā)出來(lái)的最新科技產(chǎn)品,是開(kāi)展城市環(huán)境空氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)的理想儀器。

目前,我國(guó)有上百個(gè)城市都運(yùn)用了此系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行城市空氣質(zhì)量的檢測(cè)。但是,這個(gè)系統(tǒng)也并不是百利無(wú)一害的,因?yàn)闄z測(cè)中會(huì)面臨一些氣候異常現(xiàn)象、還有設(shè)備的維修、斷電現(xiàn)象,諸如此類的現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致環(huán)境空氣自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)出現(xiàn)一些異常數(shù)據(jù),這就需要工作人員對(duì)這些異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分析探討,促進(jìn)環(huán)境空氣質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。

1環(huán)境空氣自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的組成部分

環(huán)境空氣自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)可對(duì)環(huán)境空氣質(zhì)量進(jìn)行24小時(shí)自動(dòng)連續(xù)檢測(cè)。該系統(tǒng)由檢測(cè)中心站、檢測(cè)子站和質(zhì)量保證實(shí)驗(yàn)室組成。其中空氣環(huán)境檢測(cè)子站包括采樣系統(tǒng)、氣體分析儀器、校準(zhǔn)裝置、氣象系統(tǒng)、子站數(shù)據(jù)采集等。子站檢測(cè)的數(shù)據(jù)通過(guò)電話線傳送至環(huán)境檢測(cè)中心站進(jìn)行實(shí)時(shí)控制、數(shù)據(jù)管理及圖表生成。

檢測(cè)的項(xiàng)目為:so2、no、no2、nox、co、o3、pm10、氣象的五個(gè)參數(shù)(即:風(fēng)向、風(fēng)速、溫度、相對(duì)濕度、大氣壓力)子站計(jì)算機(jī)可連續(xù)自動(dòng)采集大氣污染監(jiān)測(cè)儀、氣象儀、現(xiàn)場(chǎng)校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)及狀態(tài)信息等,并進(jìn)行預(yù)處理和貯存,等待中心計(jì)算機(jī)輪詢或指令。采樣集氣管由采樣頭、總管、支路接頭、抽氣風(fēng)機(jī)、排氣口等組成。遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)通訊設(shè)備由調(diào)制解調(diào)器和公用電話線路組成,有線調(diào)傳或直接使用無(wú)線pc卡(支持gprs)。

2異常數(shù)據(jù)

環(huán)境空氣自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)在24小時(shí)無(wú)人值班的情況下檢測(cè)中,經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一些異常數(shù)據(jù)。據(jù)統(tǒng)計(jì),我國(guó)每年實(shí)時(shí)檢測(cè)的上萬(wàn)個(gè)檢測(cè)數(shù)據(jù)中有0.95%——3.18%的異常數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)主要表現(xiàn)在一下幾個(gè)方面:

2.1可預(yù)知的異常數(shù)據(jù)

有的異常數(shù)據(jù)是因?yàn)閮x器自身出現(xiàn)的故障、斷電等問(wèn)題產(chǎn)生的,這種可預(yù)知的數(shù)據(jù)一般而言是不需要進(jìn)行分析的,這種可預(yù)知的異常數(shù)據(jù)被視作為無(wú)效數(shù)據(jù),不參與均值計(jì)算。

2.2數(shù)據(jù)出現(xiàn)負(fù)值

出現(xiàn)負(fù)值的數(shù)據(jù)會(huì)有兩種情況,第一種是:檢測(cè)的環(huán)境中氣體濃度極低,接近于儀器的零點(diǎn)值,這個(gè)時(shí)候會(huì)因?yàn)閮x器的零點(diǎn)漂移而產(chǎn)生負(fù)值的數(shù)據(jù)。第二種是因?yàn)閮x器本身的故障導(dǎo)致的負(fù)值,這種就作為無(wú)效數(shù)據(jù),不予分析。

2.3數(shù)據(jù)在零值附近徘徊

單個(gè)檢測(cè)子站的某項(xiàng)污染物的濃度出現(xiàn)極高值時(shí),就會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)在零值附近徘徊5個(gè)小時(shí)以上。這個(gè)時(shí)候,要根據(jù)周圍的環(huán)境、氣象、風(fēng)向等來(lái)分析判斷。

2.4突然產(chǎn)生的異常數(shù)據(jù)

有的時(shí)候,當(dāng)外界環(huán)境發(fā)生急劇的變化時(shí)就會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)的數(shù)據(jù)突然的發(fā)生異常情況,一般情況下只有當(dāng)發(fā)生突然的空氣污染問(wèn)題時(shí)才會(huì)出現(xiàn)這種情況,也就是空氣中某一

或者幾種大氣污染物的濃度突然的急劇增加。這種情況需要工作人員根據(jù)當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境和以往的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷分析數(shù)據(jù),對(duì)出現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行正確的取舍,將無(wú)效的數(shù)據(jù)不參與均值計(jì)算。

3處理方法

子站臨時(shí)停電或斷電,則從停電或斷電時(shí)起,至恢復(fù)供電后儀器完成預(yù)熱為止時(shí)段內(nèi)的任何數(shù)據(jù)都為無(wú)效數(shù)據(jù),不參加統(tǒng)計(jì)。恢復(fù)供電后儀器完成預(yù)熱一般需要0.5~1 小時(shí)。

對(duì)于低濃度未檢出結(jié)果和在監(jiān)測(cè)分析儀器零點(diǎn)漂移技術(shù)指標(biāo)范圍內(nèi)的負(fù)值,應(yīng)該取監(jiān)測(cè)儀器最低檢出限的1/2 數(shù)值,作為檢測(cè)結(jié)果參加均值計(jì)算。

有子站自動(dòng)校準(zhǔn)裝置的系統(tǒng),儀器在校準(zhǔn)零/跨度期間,發(fā)現(xiàn)儀器零點(diǎn)漂移或跨度漂移超出漂移控制限,應(yīng)從發(fā)現(xiàn)超出控制限的時(shí)刻算起,到儀器恢復(fù)到調(diào)節(jié)控制限以下這段時(shí)間內(nèi)的檢測(cè)數(shù)據(jù)作為無(wú)效數(shù)據(jù),不參加均值計(jì)算,但要對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注,作為以后的參考數(shù)據(jù)保留。

對(duì)于手工校準(zhǔn)的系統(tǒng),儀器在校準(zhǔn)零/跨度期間,發(fā)現(xiàn)儀器零點(diǎn)漂移或跨度漂移超出漂移控制限,應(yīng)從發(fā)現(xiàn)超出控制限時(shí)刻的前一天算起,到儀器恢復(fù)到調(diào)節(jié)控制限以下這段時(shí)間內(nèi)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為無(wú)效數(shù)據(jù),不參加統(tǒng)計(jì),但對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注,作為參考數(shù)據(jù)保留。

在儀器校準(zhǔn)零/跨度期間出現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)作為無(wú)效數(shù)據(jù),不參加統(tǒng)計(jì),但應(yīng)對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注,作為以后儀器檢查的依據(jù)予以保留。

結(jié)束語(yǔ)

隨著社會(huì)的發(fā)展,環(huán)境保護(hù)工作受到的關(guān)注越來(lái)越多,城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大給城市環(huán)境帶來(lái)了各種各樣的問(wèn)題,人們對(duì)環(huán)境質(zhì)量的要求也越來(lái)越高。對(duì)環(huán)境的保護(hù)很重要的根據(jù)就是環(huán)境空氣檢測(cè)的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是做好環(huán)境保護(hù)工作的依據(jù)。而在環(huán)境空氣檢測(cè)系統(tǒng)中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一些異常數(shù)據(jù)。對(duì)這些異常數(shù)據(jù),先判斷是否是因?yàn)閮x器自身的故障而產(chǎn)生的數(shù)據(jù),排除這些無(wú)效的數(shù)據(jù)之外的異常數(shù)據(jù),要根據(jù)具體情況進(jìn)行分析,尋找出出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的原因,然后找出解決問(wèn)題的具體方法,保證環(huán)境檢測(cè)系統(tǒng)能夠健康安全的運(yùn)轉(zhuǎn)下去,為環(huán)境保護(hù)工作貢獻(xiàn)自己的一份力量。

數(shù)據(jù)分析論文:中國(guó)青少年發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析報(bào)告

【摘 要 題】青少年社會(huì)調(diào)查

【正 文】

中國(guó)擁有世界上最為龐大的青少年人口群體。統(tǒng)計(jì)表明,2003年中國(guó)14~35歲人口有4.65億,占總?cè)丝诘?6.25%。對(duì)于任何社會(huì)來(lái)說(shuō),青少年都是民族的未來(lái)與希望。中國(guó)社會(huì)正處于改革開(kāi)放的時(shí)代,現(xiàn)在的青少年是變革的弄潮兒、受益者和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者,他們正在經(jīng)歷著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)等方面的重大變革,發(fā)展變化的速度很快。客觀、準(zhǔn)確地了解和掌握青少年的現(xiàn)狀,才能從實(shí)際出發(fā),制定有效的政策,從而正確引導(dǎo)青少年,把青少年一代培養(yǎng)成為有理想、有道德、有文化、有紀(jì)律的社會(huì)主義新人。本報(bào)告主要是依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)近年來(lái)中國(guó)青少年發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行分析,所采用的數(shù)據(jù)均為撰寫本報(bào)告時(shí)(截至2005年7月31日)中國(guó)青少年發(fā)展?fàn)顩r指標(biāo)體系中各項(xiàng)指標(biāo)所能獲得的最新數(shù)據(jù)。在本報(bào)告中青少年采用14~29歲和14~35歲兩種年齡統(tǒng)計(jì)口徑。

一、青少年人口狀況指標(biāo)

1.青少年人口總數(shù)及比重

2003年人口變動(dòng)抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,全國(guó)14~29歲青少年共有311,217,923人,占總?cè)丝诘?4.25%。其中男性158,338,086人,女性152,879,837人,分別占總?cè)丝诘?2.34%和11.91%,性別比為103.57。14~35歲青少年共有465,259,674人,占總?cè)丝诘?6.25%。其中男性235,453,157人,女性229,806,517人,分別占總?cè)丝诘?8.34%和17.90%,性別比為102.46。

2.青少年人口性別年齡構(gòu)成

分性別年齡結(jié)構(gòu)反映的是男女不同性別人口的年齡分布情況。2003年中國(guó)青少年分性別人口的年齡分布基本一致,無(wú)論是男性還是女性,在其總?cè)丝谥卸际?0~35歲人口所占比例最高,其次是14~20歲人口。人口年齡結(jié)構(gòu)在20~30歲之間出現(xiàn)凹陷,除了自然的人口變動(dòng)規(guī)律(如受人口慣性發(fā)展的影響)以外,與該年齡人群的漏報(bào)也有較大關(guān)系。因?yàn)檫@一年齡段人群處于流動(dòng)活躍時(shí)期,而流動(dòng)人口的漏報(bào)是統(tǒng)計(jì)中很難避免的。同時(shí),我國(guó)軍人也主要集中在這個(gè)年齡段,而軍人人數(shù)是不在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中反映的,這也加大了凹陷的程度。

3.青少年人口分布狀況

人口的分布狀況主要由地區(qū)構(gòu)成和城鄉(xiāng)構(gòu)成兩項(xiàng)指標(biāo)來(lái)衡量。2000年第五次人口普查時(shí),14~29歲的青少年人口廣東省為最多,達(dá)2900萬(wàn)人,西藏最少,僅為82萬(wàn)人。各省市青少年占總?cè)丝诘谋戎丶性?4.01~34.03%區(qū)間范圍內(nèi),廣東省比重最高,達(dá)34.03%,最低的為江蘇省,占24.01%。14~35歲的青少年人口數(shù)分布與14~29歲的青少年人口數(shù)分布接近,比重略有差異。各省之間青少年人口差異與各省總?cè)丝诤退鼈冞^(guò)去的生育率、死亡率、遷移率的變化都有密切關(guān)系。

2003年14~29歲青少年人口31,122萬(wàn)人,居住在城市的有7817萬(wàn)人,占青少年人口的25.12%,居住在鎮(zhèn)的有4718萬(wàn)人,占15.16%,居住在鄉(xiāng)的有18,587萬(wàn)人,占59.72%。14~29歲青少年人口城鎮(zhèn)化水平40.28%略低于我國(guó)40.53%的城鎮(zhèn)化水平。14~35歲青少年人口46,526萬(wàn)人,居住在城市的有12,165萬(wàn)人,占青少年人口的26.15%,居住在鎮(zhèn)的有7234萬(wàn)人,占15.55%,居住在鄉(xiāng)的有27,127萬(wàn)人,占58.31%。14~35歲青少年人口城鎮(zhèn)化水平41.69%又略高于全國(guó)平均水平。

4.青少年人口的遷移

2000年第五次人口普查時(shí),我國(guó)遷移人口有12,466,250人,其中14~29歲6,749,193人,占遷移總?cè)丝诘?4.14%,14~35歲8,396,246人,占遷移總?cè)丝诘?7.35%。遷移原因以務(wù)工經(jīng)商、學(xué)習(xí)培訓(xùn)、婚姻遷入為主,占遷移總?cè)丝诘钠叱芍啵ㄒ?jiàn)圖1-3a和圖1-3b)。從全國(guó)遷移情況來(lái)看,學(xué)習(xí)培訓(xùn)、分配錄用、婚姻遷入、務(wù)工經(jīng)商主要是以青年人口為主,均占80%以上。

5.青少年人口的受教育狀況

隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,受教育程度普遍提高,14~29歲青少年人口有98.33%受過(guò)小學(xué)以上教育,14~35歲青少年人口比例略低一點(diǎn)(97.14%),但仍以初中教育程度為主,分別占55.13%和50.34%。這與青少年正處于學(xué)習(xí)求知年齡不無(wú)關(guān)系。從全國(guó)總?cè)丝谑芙逃闆r來(lái)看,青少年人口受教育程度明顯好于其他年齡人口,初中以上各級(jí)文化程度人口中,14~29歲人口基本占40%左右,14~35歲人口基本占60%左右。

6.青年人口的婚姻狀況

青年人正處于組建家庭時(shí)期,15~29歲青年未婚人口占64.03%,有配偶占35.53%,隨著年齡的增長(zhǎng),有配偶的比例逐漸增大,15~35歲青年未婚人口占43.36%,有配偶占55.02%。青年人口婚姻關(guān)系比較穩(wěn)定,無(wú)論是在15~29歲青年人口中還是在15~35歲青年人口中,喪偶、離婚和再婚有配偶的比例都非常低,分別為0.7%和1.62%。

7.青年人口生育狀況

青年人口不同于老年人口和少年兒童人口,隨著其生理和心理的發(fā)育成熟,開(kāi)始組建家庭哺育后代。從生育的年齡分布來(lái)看,青年正處于生育高峰期。根據(jù)2003年全國(guó)人口變動(dòng)抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算,全國(guó)一般生育率為38.01‰,總和生育率為1.4‰,29歲組累計(jì)生育率為1164.79‰,35歲組累計(jì)生育率為1375.93‰。

8.青少年人口死亡狀況

青少年人口處于風(fēng)華正茂、生命力旺盛、死亡率水平最低時(shí)期。青年人口死亡率隨著年齡的增長(zhǎng)略有增長(zhǎng),但增長(zhǎng)幅度不大,基本在0.28~1.38‰的小區(qū)間范圍內(nèi)波動(dòng)增長(zhǎng)。根據(jù)2003年全國(guó)人口變動(dòng)抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算,全國(guó)死亡率水平為6.05‰,青少年人口死亡率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全國(guó)平均水平,14~29歲的死亡率僅為0.85‰,14~35歲的死亡率為0.95‰。

9.青年人口的民族狀況

我國(guó)是一個(gè)多民族國(guó)家,在960萬(wàn)平方公里土地上居住著56個(gè)民族,每個(gè)民族都有自己的青少年人口。2000年第五次人口普查時(shí),漢族仍是我國(guó)的主體民族,14~29歲青少年人口中有90.58%為漢族,9.42%為少數(shù)民族;14~35歲青少年人口中漢族比例略高,為91.09%,少數(shù)民族占8.91%。少數(shù)民族中壯族、滿族、回族、維吾爾族、苗族、彝族、土家族、蒙古族、藏族人數(shù)最多,人口比例均占0.5%以上。

二、青少年受教育狀況指標(biāo)

1.教育事業(yè)基本情況

2003年我國(guó)有普通高等學(xué)校1552所;普通中等學(xué)校89398所,其中普通中等專業(yè)學(xué)校3065所,普通中學(xué)79490所(高中15779所,初中63711所),職業(yè)中學(xué)6843所。普通高等學(xué)校專任教師72.5萬(wàn)人;普通中等學(xué)校專任教師502.5萬(wàn)人,其中普通中等專業(yè)學(xué)校專任教師19.9萬(wàn)人,普通中學(xué)專任教師453.7萬(wàn)人(高中專任教師107.1萬(wàn)人,初中專任教師346.7萬(wàn)人),職業(yè)中學(xué)專任教師28.9萬(wàn)人。

從招生情況來(lái)看,2003年普通高等學(xué)校招生382.2萬(wàn)人;普通中等學(xué)校招生3353.4萬(wàn)人,其中普通中等專業(yè)學(xué)校招生183.9萬(wàn)人,普通中學(xué)招生2947.4萬(wàn)人(高中招生752.1萬(wàn)人,初中招生2195.3萬(wàn)人),職業(yè)中學(xué)招生222.1萬(wàn)人。

從在校學(xué)生數(shù)來(lái)看,2003年普通高等學(xué)校在校學(xué)生1108.6萬(wàn)人;普通中等學(xué)校在校學(xué)生9613.8萬(wàn)人,其中普通中等專業(yè)學(xué)校在校學(xué)生502.4萬(wàn)人,普通中學(xué)在校學(xué)生8583.2萬(wàn)人(高中在校學(xué)生1964.8萬(wàn)人,初中在校學(xué)生6618.4萬(wàn)人),職業(yè)中學(xué)在校學(xué)生528.2萬(wàn)人。

從畢業(yè)生數(shù)來(lái)看,2003年普通高等學(xué)校畢業(yè)187.7萬(wàn)人;普通中等學(xué)校畢業(yè)2737.7萬(wàn)人,其中普通中等專業(yè)學(xué)校畢業(yè)148.4萬(wàn)人,普通中學(xué)畢業(yè)2453.7萬(wàn)人(高中畢業(yè)458.1萬(wàn)人,初中畢業(yè)1995.6萬(wàn)人),職業(yè)中學(xué)畢業(yè)135.5萬(wàn)人。

2.各級(jí)各類學(xué)校數(shù)

隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,教育事業(yè)也獲得了長(zhǎng)足的發(fā)展。從1990年到2003年,我國(guó)普通高等學(xué)校數(shù)增加了近一半,由1990年的1075所增加到2003年的1552所,平均每年增加37所普通高等學(xué)校。近十幾年間,在普通高等學(xué)校規(guī)模增加的同時(shí),普通中等學(xué)校的規(guī)模卻在不斷縮減,已由1990年的100777所減至2003年的89398所,共減少11379所普通中等學(xué)校,其中主要是初中學(xué)校數(shù)的減少造成普通中等學(xué)校大規(guī)模的減少,初中在1990年到2003年十四年間減少了8242所,占所減少的普通中等學(xué)校的72.4%。

3.各級(jí)各類學(xué)校教職工數(shù)

與各級(jí)各類學(xué)校規(guī)模變化不同的是教職工人數(shù)的總體增加。1990年到2003年,普通高等學(xué)校教職工由100.6萬(wàn)人增加到145.3萬(wàn)人,增加了44.7萬(wàn)人,增長(zhǎng)了近一半。普通中等學(xué)校規(guī)模雖縮減了,但教職工人數(shù)仍增加了,由1990年482.6萬(wàn)人增加到2003年624.4萬(wàn)人,增加了141.8萬(wàn)人,增長(zhǎng)了29.4%。值得關(guān)注的是,普通中等學(xué)校教職工人數(shù)的增加主要是以普通中學(xué)教職工增加為主,而社會(huì)所需的中等專業(yè)學(xué)校(包括中等技術(shù)學(xué)校和中等師范學(xué)校)教職工人數(shù)卻是在減少。

4.各級(jí)各類學(xué)校專任教師數(shù)

各級(jí)各類學(xué)校教職工數(shù)的變化主要是專任教師數(shù)的變化導(dǎo)致的。1990年到2003年,普通高等學(xué)校專任教師由39.5萬(wàn)人增加到72.5萬(wàn)人,增加了33萬(wàn)人,增長(zhǎng)了近一倍。普通中等學(xué)校專任教師也由1990年的349.2萬(wàn)人增加到2003年的502.5萬(wàn)人,增加了153.3萬(wàn)人,增長(zhǎng)了43.9%。同樣的,普通中等學(xué)校專任教師人數(shù)的增加主要是以普通中學(xué)專任教師增加為主,而社會(huì)所需的中等專業(yè)學(xué)校(包括中等技術(shù)學(xué)校和中等師范學(xué)校)專任教師人數(shù)卻是在減少。

5.各級(jí)各類學(xué)校在校學(xué)生數(shù)

自從2000年擴(kuò)招以來(lái),我國(guó)無(wú)論是普通高等學(xué)校,還是普通中等學(xué)校在校學(xué)生人數(shù)都有了顯著增長(zhǎng)。2000年到2003年,普通高等學(xué)校在校學(xué)生由556.1萬(wàn)人增加到1108.6萬(wàn)人,增加了552.5萬(wàn)人,增長(zhǎng)了近一倍。普通中等學(xué)校在校學(xué)生增長(zhǎng)幅度雖不如普通高等學(xué)校,但也由2000年的8518.5萬(wàn)人增加到2003年的9613.8萬(wàn)人,增加了1095.3萬(wàn)人,增長(zhǎng)了12.9%。值得關(guān)注的是,在各級(jí)各類在校學(xué)生普遍增加的情況下,中等師范學(xué)校在校學(xué)生非但沒(méi)有增加反而減少了,2000年到2003年間,減少了16.9萬(wàn)在校生,2003年在校生數(shù)僅為2000年在校生數(shù)的78%。

6.各級(jí)各類學(xué)校招生數(shù)

2000年以來(lái),普通高等學(xué)校和高中的招生規(guī)模都有了很顯著的擴(kuò)大,分別由2000年的220.6萬(wàn)人和472.7萬(wàn)人擴(kuò)大到2003年的382.2萬(wàn)人和752.1萬(wàn)人,幾乎都翻了一倍。初中和中等師范學(xué)校的招生規(guī)模卻在縮減,尤其是初中,由2000年2263.3萬(wàn)人縮減到2003年2195.3萬(wàn)人,縮減了3%的招生規(guī)模。

7.各級(jí)各類學(xué)校畢業(yè)生數(shù)

近幾年來(lái),普通高等學(xué)校和普通中學(xué)的畢業(yè)生都有所增加,分別由2000年的95萬(wàn)人和1908.6萬(wàn)人增加到2003年的187.7萬(wàn)人和2453.7萬(wàn)人,普通高等學(xué)校的畢業(yè)生幾乎翻了一倍;而中等專業(yè)學(xué)校和職業(yè)中學(xué)畢業(yè)生有所減少,分別由2000年的150.7萬(wàn)人和176.3萬(wàn)人減至2003年148.4萬(wàn)人和135.5萬(wàn)人。

8.研究生和留學(xué)生數(shù)

從2000年開(kāi)始我國(guó)加大了研究生培養(yǎng)力度,擴(kuò)大了招生規(guī)模,增加了在學(xué)人數(shù)。2000年時(shí),我國(guó)研究生在學(xué)人數(shù)為301239人,招生128484人,畢業(yè)58767人;2003年,我國(guó)研究生在學(xué)人數(shù)已為651260人,招生268925人,畢業(yè)111091人,都增長(zhǎng)了一倍之多。

2000年以來(lái),我國(guó)出國(guó)留學(xué)人員顯著增多,學(xué)成回國(guó)留學(xué)人員也略有增多。2000年,我國(guó)出國(guó)留學(xué)人員38989人,學(xué)成回國(guó)留學(xué)人員9121人;2003年我國(guó)出國(guó)留學(xué)人員增加到117307人,比2000年增加了78318人,是2000年的3倍,學(xué)成回國(guó)留學(xué)人員增加到20152人,比2000年增加了11031人,是2000年的2.2倍。

9.技工學(xué)校和學(xué)生數(shù)

2003年以來(lái),技工學(xué)校規(guī)模一直在縮減,與此相反,技工學(xué)校的招生人數(shù)和在校學(xué)生數(shù)經(jīng)過(guò)一段低谷后又開(kāi)始緩慢增多。截至2003年我國(guó)有技工學(xué)校2970所,在校學(xué)生193.1萬(wàn)人,畢業(yè)生45.3萬(wàn)人,招生91.6萬(wàn)人,教職工20.2萬(wàn)人。

10.初中畢業(yè)生升學(xué)率

2003年我國(guó)初中畢業(yè)生升學(xué)率為60.2%,2000年到2003年初中畢業(yè)生升學(xué)率明顯提高,僅用4年的時(shí)間就提高了10個(gè)百分點(diǎn),1990年到2000年同樣是提高10個(gè)百分點(diǎn)卻用了10年的時(shí)間。

11.各地區(qū)按城鄉(xiāng)分普通中學(xué)學(xué)校及在校學(xué)生數(shù)

2003年,我國(guó)共有普通中學(xué)79490所,49.74%集中在農(nóng)村,有39539所,31.03%在縣鎮(zhèn),有24662所,19.23%在城市,有15289所。普通中學(xué)中的高中有15779所,主要還是集中在城鎮(zhèn),農(nóng)村甚少,只有2288所,占14.50%,而城市有6300所,占39.93%,縣鎮(zhèn)有7191所,占45.57%。在我國(guó)31省市自治區(qū)中,河南省普通中學(xué)最多,有6363所,西藏最少,僅有105所。

2003年,我國(guó)共有普通中學(xué)在校學(xué)生8583.2萬(wàn)人,其中39.27%集中在農(nóng)村,有3370.8萬(wàn)人,39.14%在縣鎮(zhèn),有3359.4萬(wàn)人,21.59%在城市,有1853萬(wàn)人。在我國(guó)31省市自治區(qū)中,河南省普通中學(xué)在校學(xué)生最多,有750.5萬(wàn)人,西藏最少,僅有11.4萬(wàn)人。

三、青年勞動(dòng)就業(yè)狀況指標(biāo)

1.經(jīng)濟(jì)活動(dòng)狀況

根據(jù)2000年全國(guó)人口普查長(zhǎng)表數(shù)據(jù)計(jì)算,我國(guó)15~29歲人口31390.0萬(wàn)人,其中就業(yè)人口22615.4萬(wàn)人,占72.05%,失業(yè)人口1573.6萬(wàn)人,占5.01%。15~35歲人口47127.1萬(wàn)人,其中就業(yè)人口36864.2萬(wàn)人,占78.22%,失業(yè)人口1976.1萬(wàn)人,占4.19%。

2.行業(yè)分布狀況

2000年第五次人口普查時(shí),青少年人口主要從事的行業(yè)為農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)、批發(fā)零售貿(mào)易和餐飲業(yè),15~29歲青少年人口從事這三個(gè)行業(yè)的人員分別有13058.6萬(wàn)人、4015.1萬(wàn)人、1687.4萬(wàn)人,分別占57.74%、17.75%、7.46%;15~35歲青少年人口從事這三個(gè)行業(yè)的人員分別有21686.2萬(wàn)人、5870.3萬(wàn)人、2780.0萬(wàn)人,分別占58.83%、15.92%、7.54%(見(jiàn)表3-1)。

表3-1 全國(guó)青少年各行業(yè)人口

單位:萬(wàn)人,%行業(yè)

15~29歲 15~35歲

人數(shù) 比例 人數(shù) 比例

總計(jì) 22615.4 100.00 36864.2 100.00

一、農(nóng)、林、牧、漁業(yè) 13058.6 57.74 21686.2 58.83

二、采掘業(yè) 210.6 0.93 403.0 1.09

三、制造業(yè) 4015.1 17.75 5870.3 15.92

四、電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè) 150.1 0.66 258.5 0.70

五、建筑業(yè) 629.6 2.78 1122.4 3.04

六、地質(zhì)勘查業(yè)、水利管理業(yè) 22.0 0.10 42.0 0.11

七、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵電通信業(yè) 616.1 2.72 1080.7 2.93

八、批發(fā)和零售貿(mào)易、餐飲業(yè) 1687.4 7.46 2780.0 7.54

九、金融、保險(xiǎn)業(yè) 147.6 0.65 268.1 0.73

十、房地產(chǎn)業(yè) 51.9 0.23 84.7 0.23

十一、社會(huì)服務(wù)業(yè) 656.8 2.90 972.1 2.64

十二、衛(wèi)生、體育和社會(huì)福利業(yè) 252.2 1.12 394.9 1.07

十三、教育、文化藝術(shù)及廣播電影電視業(yè) 610.7 2.70 981.0 2.66

十四、科學(xué)研究和綜合技術(shù)服務(wù)業(yè) 38.4 0.17 72.9 0.20

十五、國(guó)家機(jī)關(guān)、政黨機(jī)關(guān)和社會(huì)團(tuán)體 421.8 1.87 764.3 2.07

十六、其他行業(yè) 46.4 0.21 83.2 0.23

(資料來(lái)源:b)

3.職業(yè)分布狀況

2000年第五次人口普查時(shí),青少年人口主要從事的三大職業(yè)為農(nóng)林牧漁水利生產(chǎn)、生產(chǎn)運(yùn)輸設(shè)備操作和商業(yè)服務(wù)業(yè),15~29歲青少年人口從事這三個(gè)職業(yè)的人員分別有13086.7萬(wàn)人、4917.1萬(wàn)人、2368.4萬(wàn)人,分別占57.87%、21.74%、10.47%;15~35歲青少年人口從事這三個(gè)職業(yè)的人員分別有21728.9萬(wàn)人、7508.9萬(wàn)人、3828.5萬(wàn)人,分別占58.94%、20.37%、10.39%(見(jiàn)表3-2)。

表3-2 全國(guó)青少年各職業(yè)人口

單位:人,%職業(yè)

15~29歲 15~35歲

人數(shù) 比例 人數(shù) 比例

總計(jì) 22615.4 100.00 36864.2 100.00

一、國(guó)家機(jī)關(guān)、黨群組織、企業(yè)、事業(yè)單位負(fù)責(zé)人 132.7 0.59 346.8 0.94

二、專業(yè)技術(shù)人員 1427.0 6.31 2333.2 6.33

三、辦事人員和有關(guān)人員 666.8 2.95 1091.3 2.96

四、商業(yè)、服務(wù)業(yè)人員 2368.4 10.47 3828.5 10.39

五、農(nóng)、林、牧、漁、水利業(yè)生產(chǎn)人員 13086.7 57.87 21728.9 58.94

六、生產(chǎn)、運(yùn)輸設(shè)備操作人員及有關(guān)人員 4917.1 21.74 7508.9 20.37

七、不便分類的其他勞動(dòng)者 16.7 0.07 26.4 0.07

(資料來(lái)源:b)

4.未工作狀況

2000年普查時(shí),15~29歲青少年中未工作的人口有8774.6萬(wàn)人,其中主要是在校學(xué)生,有5417.7萬(wàn)人,占61.74%,依次是從未工作正在找工作1256.5萬(wàn)人,占14.32%,料理家務(wù)1163.1萬(wàn)人,占13.26%,其他518萬(wàn)人,占5.9%,失去工作正在找工作317.1萬(wàn)人,占3.61%,喪失工作能力102.1萬(wàn)人,占1.16%。15~35歲青少年未工作人口有10262.9萬(wàn)人,仍以在校學(xué)生為主,有5421.8萬(wàn)人,占52.83%,依次是料理家務(wù)2008.3萬(wàn)人,占19.57%,從未工作正在找工作1361.5萬(wàn)人,占13.27%,其他690.3萬(wàn)人,占6.73%,失去工作正在找工作614.6萬(wàn)人,占5.99%,喪失工作能力164.6萬(wàn)人,占1.60%,離退休1.7萬(wàn)人,占0.02%。

四、青年公民參與狀況指標(biāo)

1.青年黨員狀況

中國(guó)共產(chǎn)黨是執(zhí)政黨,在政治社會(huì)生活中發(fā)揮著非常重要的作用,對(duì)青年有很大的吸引力。截至2004年底,全國(guó)黨員總數(shù)為6960.3萬(wàn)名,其中35歲以下黨員1580.9萬(wàn)名,占總數(shù)的22.7%。青年黨員的絕對(duì)數(shù)量和相對(duì)比例都有較大的增長(zhǎng),與上年相比,發(fā)展學(xué)生黨員增幅最為明顯,共增加了19.5萬(wàn)名。

2.共青團(tuán)組織基本情況

共青團(tuán)是黨領(lǐng)導(dǎo)的先進(jìn)青年的群眾組織,發(fā)揮著黨的助手和后備軍的作用,發(fā)揮著國(guó)家政權(quán)的重要社會(huì)支柱的作用,發(fā)揮著黨和政府聯(lián)系青年群眾的橋梁與紐帶的作用。截至2004年年底,全國(guó)共有共青團(tuán)員7188萬(wàn)人,為歷史最高水平;基層團(tuán)委21.2萬(wàn)個(gè),團(tuán)總支23.4萬(wàn)個(gè),團(tuán)支部254萬(wàn)個(gè);專職團(tuán)干部19.1萬(wàn)人。學(xué)生團(tuán)員總數(shù)為3492萬(wàn)人,約占團(tuán)員總數(shù)的49%。全國(guó)各學(xué)校中共有基層團(tuán)委5.9萬(wàn)個(gè),團(tuán)總支7.1萬(wàn)個(gè),團(tuán)支部89萬(wàn)個(gè)。采掘業(yè)、制造業(yè)、電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、建筑業(yè)以及地質(zhì)勘察、水利管理業(yè)共有團(tuán)員為610萬(wàn)人。這些行業(yè)中,基層團(tuán)委達(dá)3.6萬(wàn)個(gè),團(tuán)總支3.5萬(wàn)個(gè),團(tuán)支部30萬(wàn)個(gè)。在農(nóng)、林、牧、漁業(yè)中,共有團(tuán)員2145萬(wàn)人,基層團(tuán)委5.4萬(wàn)個(gè),團(tuán)總支7萬(wàn)個(gè),團(tuán)支部88萬(wàn)個(gè)。第三產(chǎn)業(yè)及其他行業(yè)中,團(tuán)員總數(shù)為941萬(wàn)人,建立了基層團(tuán)委6.3萬(wàn)個(gè),團(tuán)總支5.8萬(wàn)個(gè),團(tuán)支部47萬(wàn)個(gè)。與2003年相比,全國(guó)團(tuán)員人數(shù)、團(tuán)委數(shù)和團(tuán)支部數(shù)都有一定增長(zhǎng)。

全國(guó)少工委2004年6月公布的數(shù)據(jù)稱,目前全國(guó)有1.3億少先隊(duì)員。在學(xué)校的少先隊(duì)大隊(duì)53萬(wàn)個(gè)、中隊(duì)1500萬(wàn)個(gè)。現(xiàn)有的1.3億名少先隊(duì)員,主要涵蓋了小學(xué)一年級(jí)第二學(xué)期的學(xué)生、小學(xué)二年級(jí)至初中一年級(jí)的學(xué)生、初中二年級(jí)的一部分學(xué)生,個(gè)別也有初中三年級(jí)的學(xué)生。近80%少先隊(duì)員在農(nóng)村,涵蓋各個(gè)地區(qū)和民族。目前,全國(guó)有專職大隊(duì)輔導(dǎo)員和專職少先隊(duì)干部約40萬(wàn)名,中隊(duì)兼職輔導(dǎo)員350萬(wàn)名。另?yè)?jù)不完全統(tǒng)計(jì),全國(guó)目前約有80萬(wàn)名志愿輔導(dǎo)員。1984年成立的中國(guó)少年先鋒隊(duì)工作委員會(huì)(簡(jiǎn)稱全國(guó)少工委),是少先隊(duì)的最高領(lǐng)導(dǎo)機(jī)構(gòu)。全國(guó)大部分縣級(jí)以上團(tuán)組織和教育行政部門共同成立了少先隊(duì)工作委員會(huì)。

3.全國(guó)青聯(lián)委員構(gòu)成狀況

全國(guó)青聯(lián)第十屆委員會(huì)第一次會(huì)議于2005年7月召開(kāi),本屆委員會(huì)委員共1380名,平均年齡35.49歲。本屆全國(guó)青聯(lián)委員的界別構(gòu)成情況是:科學(xué)技術(shù)界129名,教育界81名,農(nóng)林牧漁界50名,社會(huì)科學(xué)界47名,工交商貿(mào)界93名,企業(yè)管理界135名,金融界64名,政法界30名,文化藝術(shù)界157名,新聞出版界61名,體育界43名,醫(yī)藥衛(wèi)生界69名,社會(huì)團(tuán)體和中介組織界45名,宗教界41名,海外學(xué)人華僑界48名,公共管理和其他界168名,臺(tái)胞和港澳特邀人士119名;民族構(gòu)成情況是:55個(gè)少數(shù)民族委員共217名,占委員總數(shù)的15.72%;性別構(gòu)成情況是:男委員998名,占委員總數(shù)的72.32%,女委員382名,占委員總數(shù)的27.68%;黨派構(gòu)成情況是:中共黨員683名,占委員總數(shù)的49.49%,8個(gè)派成員123名,占委員總數(shù)的8.91%,無(wú)黨派541名,占委員總數(shù)的39.20%,共青團(tuán)員33名,占委員總數(shù)的2.39%;文化程度和職稱情況是:大專以上文化程度1331名,占委員總數(shù)的96.45%,其中,研究生學(xué)歷754名,占委員總數(shù)的54.64%,副高以上職稱669名,占委員總數(shù)的48.48%。

4.青年參與志愿服務(wù)狀況

截至2004年初,全國(guó)累計(jì)已有1.5億人次以上的青年在扶貧開(kāi)發(fā)、社區(qū)服務(wù)、環(huán)境保護(hù)、大型活動(dòng)、搶險(xiǎn)救災(zāi)、海外服務(wù)等領(lǐng)域向社會(huì)提供了超過(guò)55億小時(shí)的志愿服務(wù)。據(jù)初步統(tǒng)計(jì),全國(guó)各省(區(qū)、市)和2/3以上的地(市)及部分縣建立了青年志愿者協(xié)會(huì)或志愿者協(xié)會(huì),建立社區(qū)服務(wù)站8.9萬(wàn)個(gè),注冊(cè)志愿者超過(guò)1379萬(wàn)。

在13天報(bào)名時(shí)間里,全國(guó)共有49615名高校應(yīng)屆畢業(yè)生報(bào)名參加2004年度的大學(xué)生志愿服務(wù)西部計(jì)劃,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出6000人的計(jì)劃招募數(shù),也超出了2003年43763名的報(bào)名數(shù)。通過(guò)西部計(jì)劃的動(dòng)員、招募工作,一曲新時(shí)代的青春之歌正在校園里唱響。它的實(shí)際意義已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)具體有多少人報(bào)名。無(wú)論最后他們是否去西部,在他們的人生歷程中,已激起了一次為國(guó)家社會(huì)和人民做貢獻(xiàn)的熱潮。2003年,全國(guó)700多所高校參加了招募工作,而2004年增加到1203所。

在2004年報(bào)名參加西部計(jì)劃的畢業(yè)生中,本科及以上學(xué)歷者有19415名,占總數(shù)的39.1%,較2003年28.1%的比例明顯上升;而黨團(tuán)員又發(fā)揮了模范帶頭作用,比例高達(dá)98.2%,其中中共黨員有7945名。

5.青年網(wǎng)絡(luò)參與和應(yīng)用狀況

網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)代工作和生活中已成為不可缺少的工具,網(wǎng)絡(luò)對(duì)青年生活影響很大。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心2005年7月21日公布的第十六次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告表明,截至2005年6月30日,我國(guó)上網(wǎng)計(jì)算機(jī)臺(tái)數(shù)為4560萬(wàn),上網(wǎng)人數(shù)達(dá)10300萬(wàn),其中18歲以下網(wǎng)民占總網(wǎng)民的15.8%,18~24歲網(wǎng)民占37.7%,25~30歲網(wǎng)民占17.4%,31~35歲網(wǎng)民占10.4%,35歲以下網(wǎng)民共占81.3%,達(dá)8374萬(wàn)人。網(wǎng)民中男性占59.6%,女性占40.4%,未婚者占59%,已婚者占41%。網(wǎng)民上網(wǎng)前三位的目的是休閑娛樂(lè)、獲取信息和學(xué)習(xí),上網(wǎng)目的繼續(xù)多樣化發(fā)展。

五、青少年身心健康狀況指標(biāo)

教育部關(guān)于2002年學(xué)生體質(zhì)健康監(jiān)測(cè)結(jié)果公告稱,當(dāng)前學(xué)生體質(zhì)健康問(wèn)題主要存在于四個(gè)方面:一是部分身體素質(zhì)指標(biāo)水平繼續(xù)呈下降趨勢(shì)。反映下肢爆發(fā)力的立定跳遠(yuǎn)水平,與2000年相比,有75%的年齡組呈下降趨勢(shì)。反映腰腹力量的仰臥起坐(女生)水平,與2000年相比,7~12歲、13~18歲、19~22歲年齡組分別平均下降2.8次、3.7次、3.4次;二是反映肺功能的肺活量繼續(xù)呈下降趨勢(shì)。與2000年相比,7~18歲男女學(xué)生分別下降了168毫升、78毫升。大學(xué)生與中小學(xué)生情況基本相同;三是超重及肥胖學(xué)生明顯增多,已成為城市學(xué)生的重要健康問(wèn)題。監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示:學(xué)生中的肥胖檢出率,在2000年比1995年上升的基礎(chǔ)上,繼續(xù)上升。城市男生肥胖檢出率上升最快,其中10~12歲由1995年的6.05%上升到2000年的11.68%和2002年的14.46%。男女生肥胖檢出率均有年齡提前的趨勢(shì),這提示營(yíng)養(yǎng)教育應(yīng)從低齡抓起;四是學(xué)生視力不良檢出率仍然居高不下,小學(xué)生視力不良檢出率為26.96%,初中生為53.43%,高中生為72.8%,大學(xué)生為77.95%。

在第13個(gè)世界精神衛(wèi)生日(2004年10月10日),衛(wèi)生部、世界衛(wèi)生組織駐華代表處等機(jī)構(gòu)透露,在我國(guó)17歲以下的兒童青少年中,至少有3000萬(wàn)人受到各種情緒障礙和行為問(wèn)題的困擾,并呈上升趨勢(shì)。其中,中小學(xué)生精神障礙患病率為21.6%到32.0%。統(tǒng)計(jì)表明,目前,我國(guó)各類精神病的患病率已達(dá)13.47‰,共有精神病患者1600萬(wàn)。兒童行為問(wèn)題、學(xué)生心理衛(wèi)生問(wèn)題、自殺等問(wèn)題明顯增多。據(jù)世界衛(wèi)生組織調(diào)研,中、小學(xué)生精神障礙,突出表現(xiàn)為人際關(guān)系、情緒穩(wěn)定性和學(xué)習(xí)適應(yīng)方面的問(wèn)題。據(jù)估計(jì),有30%會(huì)發(fā)展為成人注意缺陷多動(dòng)障礙,且成年早期的犯罪、酒癮、吸毒、反社會(huì)性人格障礙率是普通人群的5至10倍。此外,有16.0%到25.4%的大學(xué)生有心理障礙,表現(xiàn)以焦慮不安、恐怖、神經(jīng)衰弱、強(qiáng)迫癥和抑郁情緒為主。

北京心理危機(jī)研究與干預(yù)中心是我國(guó)首家直接干預(yù)自殺行為的專業(yè)機(jī)構(gòu),服務(wù)范圍是抑郁癥和自殺干預(yù)。據(jù)該中心2004年底公布的一項(xiàng)最新調(diào)查數(shù)據(jù)顯示:我國(guó)現(xiàn)在每?jī)煞昼娋陀?人自殺死亡,8人自殺未遂,每年有28.7萬(wàn)人死于自殺,200萬(wàn)人自殺未遂。自殺已在我國(guó)人口死亡原因中排序第五;在15歲~34歲青壯年中,自殺在死亡原因中排首位。

數(shù)據(jù)分析論文:淺析農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)民養(yǎng)老保障行為影響的調(diào)查研究 基于對(duì)句容市古村 延福村 太平村的調(diào)研數(shù)據(jù)分析

作者:覃雁君 岳林璐 王繼超

論文關(guān)鍵詞:農(nóng)村土地;流轉(zhuǎn);保障困境;農(nóng)民養(yǎng)老

論文摘要:農(nóng)村土地作為一種重要的生產(chǎn)資料,其生產(chǎn)功能的實(shí)現(xiàn)在一定程度上關(guān)系到農(nóng)民的生活水平。同時(shí),農(nóng)村土地也長(zhǎng)時(shí)期扮演著保障角色,為農(nóng)民提供相關(guān)生活與養(yǎng)老保障。但是隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展以及農(nóng)村土地市場(chǎng)的發(fā)育,農(nóng)村土地承擔(dān)的養(yǎng)老保障功能日益受到?jīng)_擊。該文通過(guò)時(shí)土地流轉(zhuǎn)行為較為普遍的江蘇省句容市進(jìn)行實(shí)地調(diào)研,揭示了農(nóng)村土地養(yǎng)老保障困境的存在。調(diào)查結(jié)果顯示,在非農(nóng)收入占總收入比率高的地區(qū),農(nóng)村土地養(yǎng)老保障功能弱化,但農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)民養(yǎng)老行為的影響維持在一個(gè)較低的水平。結(jié)合調(diào)查研究,提出通過(guò)完善養(yǎng)老保障制度、保障農(nóng)民權(quán)益、創(chuàng)新土地流轉(zhuǎn)方式、擴(kuò)大農(nóng)民就業(yè)市場(chǎng)等4種途徑來(lái)促進(jìn)農(nóng)村社會(huì)養(yǎng)老保障的發(fā)展。

1、農(nóng)村土地“保障困境”分析

從理論上看,農(nóng)村土地“保障困境”主要是指農(nóng)村土地保障功能弱化的現(xiàn)實(shí)和農(nóng)民對(duì)土地保障功能的“依賴”的矛盾。溫鐵軍在其文中強(qiáng)調(diào):“中國(guó)農(nóng)村的耕地不僅具有雙重功能,而且越來(lái)越多地轉(zhuǎn)變?yōu)橐猿袚?dān)農(nóng)民的生存保障功能為主”。可以看出我國(guó)農(nóng)村土地扮演著保障功能的角色。這種保障的功能主要建立在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)功能的基礎(chǔ)之上。趙海林通過(guò)對(duì)我國(guó)農(nóng)村土地產(chǎn)權(quán)制度設(shè)計(jì)的分析也指出“家庭聯(lián)產(chǎn)承包制度突破了集體所有制,農(nóng)民獲得了土地的有限使用權(quán),但并沒(méi)有改變土地集體所有的現(xiàn)狀。相反,家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制將土地這一重要的生產(chǎn)資料的經(jīng)營(yíng)、轉(zhuǎn)讓及收益權(quán)賦予農(nóng)民,從而為土地保障功能的實(shí)現(xiàn)莫定了基礎(chǔ)”。我國(guó)農(nóng)村土地的產(chǎn)權(quán)制度的設(shè)計(jì)決定了其保障功能。但是這種保障功能設(shè)計(jì)的愿景由于社會(huì)的變遷而受到?jīng)_擊,這就是農(nóng)村土地“保障困境”的出現(xiàn)。農(nóng)民往往將承包土地當(dāng)作保障的最后一道防線,但這道防線對(duì)于農(nóng)民的保障功能是有限的。正如劉書(shū)鶴在其文中闡述的農(nóng)民將由于勞動(dòng)能力下降以及土地的收益的減少而使得這種保障無(wú)法有效實(shí)現(xiàn)。

通過(guò)對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)分析,農(nóng)村土地保障功能弱化主要體現(xiàn)在農(nóng)民從業(yè)特征和農(nóng)戶的收入結(jié)構(gòu)變化等方面:

(1)農(nóng)業(yè)對(duì)于農(nóng)民從業(yè)的主體性地位發(fā)生改變。農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)主要就是指通過(guò)土地生產(chǎn)來(lái)獲得收入的途徑。調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,分析戶主從事的工作類型來(lái)看,犯戶的戶主從事的主要工作是務(wù)農(nóng),占調(diào)查樣本的30.2%,低于以打工為業(yè)的戶主數(shù)量。38戶戶主的次要工作是務(wù)農(nóng),占調(diào)查總體的39%。從事農(nóng)業(yè)為次要工作的戶主超過(guò)了從事農(nóng)業(yè)為主要工作的戶主數(shù)量,農(nóng)業(yè)在農(nóng)村的主體性地位已經(jīng)發(fā)生了改變。

(2)農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,農(nóng)業(yè)收入的絕對(duì)數(shù)降低,占總收入的相對(duì)比例也降低。以戶為對(duì)象,2009年每戶的農(nóng)業(yè)收入平均為4214. 2元,2008年平均為5059. 59元,2007年為5307元。2009年每戶平均農(nóng)業(yè)收入與2008年相比下降了 16. 7 % , 2008年與2007年相比下降了4. 6%;農(nóng)業(yè)收入占總收入的比重下降,而2009年的農(nóng)民總收入與2008年相比呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì),可見(jiàn)農(nóng)業(yè)收入占總收入比例的下降,非農(nóng)業(yè)收入的增加。通過(guò)對(duì)106戶農(nóng)民2009年收入結(jié)構(gòu)調(diào)查數(shù)據(jù)的分析,非農(nóng)業(yè)收入占總收人的比重遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了農(nóng)業(yè)收入,平均為84%,是農(nóng)業(yè)收入占總收入比重均值的5. 2倍。

農(nóng)業(yè)對(duì)于農(nóng)民從業(yè)的主體性地位發(fā)生改變及農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入下降的趨勢(shì),表明了農(nóng)村土地的生產(chǎn)功能弱化的現(xiàn)實(shí),但是這種現(xiàn)實(shí)并不能斷定農(nóng)村土地保障功能的喪失。農(nóng)民對(duì)其土地的保有量及其變化就充分顯示了農(nóng)村土地仍然具有保障功能,顯示了農(nóng)民對(duì)土地保障功能的“依賴”。農(nóng)民保留口糧田地的行為就可以充分證明這一點(diǎn)。在長(zhǎng)期有非農(nóng)業(yè)工作的前提之下,村民流轉(zhuǎn)土地的意愿明顯高于沒(méi)有穩(wěn)定非農(nóng)工作時(shí)的意愿。前者愿意流轉(zhuǎn)出土地的比重平均為70%,而后者為40%。同時(shí)從這些數(shù)據(jù)分析中也可以看出,非農(nóng)就業(yè)的穩(wěn)定性將有利于促進(jìn)農(nóng)村的土地流轉(zhuǎn),土地依然承擔(dān)著農(nóng)民的就業(yè)保障和其他的保障功能。

2、土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)民養(yǎng)老保障的影響

2. 1土地流轉(zhuǎn)對(duì)土地保障功能的影響通過(guò)土地流轉(zhuǎn)可以將土地資產(chǎn)轉(zhuǎn)化成為土地資本。從土地流轉(zhuǎn)的收入對(duì)農(nóng)民收入的影響來(lái)分析,土地流轉(zhuǎn)收入占農(nóng)業(yè)收入的比重為14. 59%,占總收入的比重為0. 65 % 0 2008年土地流轉(zhuǎn)的收入平均數(shù)(以戶為計(jì)量單位)較2007年上漲了66. 4元,上漲率為13. 06% , 2009年土地流轉(zhuǎn)收入與2008年基本持平。但是由于土地流轉(zhuǎn)收入占農(nóng)業(yè)收入比重低,土地流轉(zhuǎn)收入不能對(duì)農(nóng)業(yè)收入產(chǎn)生較大變化,從而對(duì)土地養(yǎng)老保障功能產(chǎn)生較大影響。在非農(nóng)就業(yè)收入高的地區(qū),農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)對(duì)土地養(yǎng)老保障功能的直接影響水平更低。相反,非農(nóng)就業(yè)對(duì)農(nóng)民總收入的增長(zhǎng)影響較大,非農(nóng)就業(yè)對(duì)農(nóng)民養(yǎng)老保障行為的影響更明顯。農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)民養(yǎng)老保障行為的影響的另一個(gè)層面,就是通過(guò)土地流轉(zhuǎn),轉(zhuǎn)移農(nóng)村勞動(dòng)力,促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)方面顯示出來(lái),但是在土地約束勞動(dòng)力的機(jī)制已經(jīng)不明顯的情況下,這種影響也不太明顯。

2. 2土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)民養(yǎng)老保障行為的影響農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)民的養(yǎng)老保障行為影響保持在較低水平。主要表現(xiàn)在以下幾方面:

(1)從調(diào)查的數(shù)據(jù)(見(jiàn)表1)可以看出,參與流轉(zhuǎn)土地的42戶農(nóng)戶,其中有15戶(占調(diào)查參與土地流轉(zhuǎn)農(nóng)戶的33 %)擔(dān)心土地流轉(zhuǎn)會(huì)影響到養(yǎng)老。9戶農(nóng)戶主認(rèn)為土地重要,其他的則認(rèn)為土地升值流轉(zhuǎn)后則體現(xiàn)不出來(lái)或認(rèn)為勞動(dòng)能力下降等原因。67%的農(nóng)戶則認(rèn)為不會(huì)影響到其養(yǎng)老水平。持這種觀點(diǎn)的理由:一是土地到期后使用權(quán)依然歸自己(持此看法有7戶,占16. 6% );二是土地的收入占總收入的比重不高,(持此看法有18戶,占42. 8 % );三是通過(guò)流轉(zhuǎn)后獲得租金(持此看法有3戶,占7. 1 %);四是認(rèn)為可以通過(guò)養(yǎng)老保險(xiǎn)和子女贍養(yǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn)養(yǎng)老(持此看法有6戶,占14. 28%),與土地流轉(zhuǎn)的關(guān)系不大。

(2)從土地流轉(zhuǎn)戶與非土地流轉(zhuǎn)戶家庭的參保率(此處的家庭參保率二實(shí)際參保人數(shù)/應(yīng)保人數(shù)x 100%)比較分析來(lái)看,土地流轉(zhuǎn)戶42戶的參保率與非土地流轉(zhuǎn)戶64戶的家庭參保率在統(tǒng)計(jì)上沒(méi)有顯著的差異。利用stata軟件,做兩樣本的參保率均值t檢驗(yàn)。我們將土地流轉(zhuǎn)與否變量表示為traps,土地流轉(zhuǎn)戶該變量取值為1,非流轉(zhuǎn)戶為0;家庭參保率變量表示為join。

從表2可以得出,土地流轉(zhuǎn)戶與非流轉(zhuǎn)戶的家庭參保率差異并不明顯,標(biāo)準(zhǔn)差也較小。由于流轉(zhuǎn)戶與非流轉(zhuǎn)戶在參保率取值上的分布的方差并不相同,因而采用添加unequal選項(xiàng)的均值t檢驗(yàn)。過(guò)程與結(jié)果如下:

以上結(jié)果顯示,土地流轉(zhuǎn)戶與土地非流轉(zhuǎn)戶的家庭參保率均值沒(méi)有顯著差異。因而在目前土地流轉(zhuǎn)發(fā)展的水平上,土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)民的養(yǎng)老保障行為的影響并不突出。

(3)在研究中“假設(shè)租金上漲”,有25%的被調(diào)查村民愿意增加參保人數(shù)或繳費(fèi)額,有50%的農(nóng)戶則認(rèn)為,其不會(huì)增加參保人數(shù)或繳費(fèi)額,還有25%左右的農(nóng)戶則認(rèn)為,這兩者之間不存在直接的聯(lián)系。農(nóng)村的土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)民參保行為之間的關(guān)系并不顯著。

(4)從養(yǎng)老保障的支出來(lái)看,土地流轉(zhuǎn)的所得小于參保支出。89戶家庭的土地流轉(zhuǎn)所得均小于參保支出,占調(diào)查總戶數(shù)的83. 9%。由此可推斷,大多數(shù)農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)收入無(wú)法支撐參保支出。同時(shí)由統(tǒng)計(jì)表可以計(jì)算出土地流轉(zhuǎn)收入占參保支出的比重為25. 8%,無(wú)法維持一戶家庭的參保支出。所以可以推斷土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)民社會(huì)養(yǎng)老保障行為的影響很小。

3、農(nóng)民養(yǎng)老意識(shí)和認(rèn)可的養(yǎng)老方式的變遷

3.1農(nóng)民的養(yǎng)老意識(shí)已發(fā)生改變農(nóng)民的養(yǎng)老意識(shí)則主要是指農(nóng)民選擇養(yǎng)老方式的觀念。我國(guó)農(nóng)民傳統(tǒng)的養(yǎng)老意識(shí)傾向于家庭養(yǎng)老,但是隨著社會(huì)的發(fā)展,農(nóng)民的養(yǎng)老意識(shí)也發(fā)生了變化。通過(guò)對(duì)訪談數(shù)據(jù)的分析,農(nóng)民的養(yǎng)老意識(shí)已有兩個(gè)方面的轉(zhuǎn)變:(1)被動(dòng)性的養(yǎng)老觀念向主動(dòng)性的養(yǎng)老觀念轉(zhuǎn)變。從對(duì)參保戶的調(diào)查中可以了解到,84戶被調(diào)查農(nóng)戶中,有79. 2%的農(nóng)戶認(rèn)為參加養(yǎng)老保險(xiǎn)“可以減輕兒女的負(fù)擔(dān),老有所養(yǎng)”,與傳統(tǒng)的“養(yǎng)兒防老”的意識(shí)已經(jīng)有了很大的區(qū)別;從傳統(tǒng)意義上的對(duì)人的依賴向?qū)ι鐣?huì)投資來(lái)達(dá)到養(yǎng)老的轉(zhuǎn)變,開(kāi)始了由家庭式的養(yǎng)老意識(shí)向社會(huì)化的養(yǎng)老意識(shí)過(guò)度。(2)靜態(tài)的養(yǎng)老觀念向動(dòng)態(tài)的養(yǎng)老觀念轉(zhuǎn)變。農(nóng)民的養(yǎng)老不再局限于家庭和土地,社會(huì)化的養(yǎng)老途徑增加了農(nóng)民養(yǎng)老的可靠性。有15戶(占回答此問(wèn)題戶數(shù)的30%)表示適當(dāng)條件下可全部流轉(zhuǎn),不留存土地,因?yàn)樗麄冋J(rèn)為隨著年齡的增長(zhǎng)勞動(dòng)能力會(huì)減弱。

3. 2農(nóng)民認(rèn)可的養(yǎng)老方式更加傾向于養(yǎng)老保險(xiǎn)在對(duì)“農(nóng)戶認(rèn)為最可行的養(yǎng)老方式”的調(diào)查中,有70. 75%的被調(diào)查農(nóng)戶認(rèn)為自己以后的養(yǎng)老方式是依靠養(yǎng)老保險(xiǎn)養(yǎng)老,而傳統(tǒng)的“土地+家庭(兒女養(yǎng)老)”的養(yǎng)老方式只占18. 87%。農(nóng)民在養(yǎng)老方式上的選擇更加傾向于通過(guò)養(yǎng)老保險(xiǎn)的途徑來(lái)實(shí)現(xiàn)養(yǎng)老保障(見(jiàn)表5)。

4、新型農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)在農(nóng)村的運(yùn)行狀況

從句容市三村的調(diào)查結(jié)果來(lái)看,新型農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)在三村的試點(diǎn)時(shí)間短(2008年試點(diǎn)),發(fā)展較快,截止2009年底參保率達(dá)到27.5 %。通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)新農(nóng)保在句容市三村的運(yùn)行主要存在以下3個(gè)方面的不足:

4.1農(nóng)民對(duì)于農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)政策認(rèn)識(shí)不足,存在一定的盲目性主要表現(xiàn)在不清楚養(yǎng)老金水平的戶數(shù)占調(diào)查總戶數(shù)的65 %(見(jiàn)表6);當(dāng)問(wèn)到養(yǎng)老金是否合理時(shí),61. 32%的農(nóng)戶都選擇了“無(wú)所謂合不合理”這一選項(xiàng)(見(jiàn)表7)。

4. 2新型農(nóng)村社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)在實(shí)際的運(yùn)行中.多層次、差異化的繳費(fèi)制度設(shè)計(jì)沒(méi)有得到充分的體現(xiàn)在繳費(fèi)的檔次上,只有一個(gè)檔次設(shè)計(jì),年均繳費(fèi)438元。這種硬性的繳費(fèi)沒(méi)有顧及到農(nóng)村人均收入的差異性。農(nóng)村人均收入差距的存在,顯示了這一制度的設(shè)計(jì)不完善。一方面是由于新農(nóng)保增加了農(nóng)民的現(xiàn)實(shí)的負(fù)擔(dān),另一方面就是繳費(fèi)額度的設(shè)計(jì),沒(méi)有設(shè)計(jì)出適合不同農(nóng)民群體的繳費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。

農(nóng)民對(duì)新型社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)制度的認(rèn)知不足和多層次、差異化的繳費(fèi)制度在實(shí)踐中的缺位,這些因素都不利于推行新型的農(nóng)村社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)制度。

5、土地保障困境背景下的農(nóng)民養(yǎng)老保障出路設(shè)計(jì)

農(nóng)村土地保障困境的存在,一方面表明農(nóng)民養(yǎng)老保障需要通過(guò)社會(huì)保障來(lái)加以完善,另一方面又要考慮到農(nóng)村土地“保障困境”所顯示的另一種現(xiàn)實(shí),即土地仍然有一定的保障功能。在“保障困境”的背景之下,結(jié)合農(nóng)村養(yǎng)老保障發(fā)展的實(shí)際情況,可從以下4個(gè)方面來(lái)促進(jìn)農(nóng)民養(yǎng)老保障的發(fā)展和完善。

5. 1完善農(nóng)村社會(huì)養(yǎng)老保障制度,提高農(nóng)民保障水平農(nóng)村土地“保障困境”的出現(xiàn),呼吁農(nóng)村社會(huì)養(yǎng)老保障制度的完善。農(nóng)村的養(yǎng)老保險(xiǎn)制度的設(shè)計(jì)也要基于這種現(xiàn)實(shí)考慮,這樣的制度設(shè)計(jì)才能確保其適應(yīng)性。一是農(nóng)村社會(huì)養(yǎng)老保障的定位要明確,我國(guó)農(nóng)村的養(yǎng)老保障水平因受到國(guó)情的影響必然是低水平的。二是農(nóng)村社會(huì)養(yǎng)老保障制度的設(shè)計(jì)必然要考慮到公平的要素,其受惠的普遍性、公正性應(yīng)當(dāng)?shù)玫街匾暋H且訌?qiáng)宣傳,提高農(nóng)民對(duì)新農(nóng)保這一制度的科學(xué)認(rèn)知水平,提高村民參保的積極性。四是作為農(nóng)村養(yǎng)老保障制度重要組成部分的農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)制度的設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)考慮農(nóng)村人均收入的差異性的存在,多層次繳費(fèi)的保障制度設(shè)計(jì)有利于確保不同收入群體支付保障支出的可行性。五是由于農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)制度在農(nóng)村的長(zhǎng)期性缺位,農(nóng)民的年齡結(jié)構(gòu)也處于不同的層次,設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)當(dāng)注重靈活性。六是由于農(nóng)村土地保障困境顯示,農(nóng)民通過(guò)保留口糧地來(lái)實(shí)現(xiàn)保障的客觀存在,有其自身的意義。可以考慮將農(nóng)村養(yǎng)老保險(xiǎn)制度設(shè)計(jì)成為農(nóng)民養(yǎng)老保障的一個(gè)補(bǔ)充,多元化的養(yǎng)老保障是提高農(nóng)民養(yǎng)老保障水平的必然選擇。

5. 2保障農(nóng)民的土地合法權(quán)益,保證農(nóng)民選擇的自主性一方面要嚴(yán)格依法進(jìn)行土地流轉(zhuǎn),充分尊重農(nóng)民的自全陛,規(guī)范土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)。土地流轉(zhuǎn)只有在尊重農(nóng)民的自主性和保障農(nóng)民合法權(quán)益的基礎(chǔ)上,才能保障農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)化發(fā)展。行政干預(yù)、集體流轉(zhuǎn)這些流轉(zhuǎn)途徑的存在,可能出現(xiàn)對(duì)群眾自主性的踐踏,因而要確保農(nóng)民在土地流轉(zhuǎn)中的有效參與。另一方面要結(jié)合農(nóng)民生活生產(chǎn)的實(shí)際情況,科學(xué)促進(jìn)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的發(fā)展。土地“保障困境”所顯示的農(nóng)民保留口糧地的行為,應(yīng)當(dāng)值得關(guān)注。農(nóng)村土地承擔(dān)著生產(chǎn)和保障等多重功能,甚至還是農(nóng)民精神生活的重要組成部分,簡(jiǎn)單的以“土地?fù)Q保障”的做法應(yīng)當(dāng)慎重從事。

5. 3通過(guò)土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)的完善和土地流轉(zhuǎn)方式的創(chuàng)新,提高農(nóng)民的保障水平從目前來(lái)看,農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的中介機(jī)構(gòu)欠缺,流轉(zhuǎn)方式單一等,這些因素制約著農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的有效實(shí)施,甚至導(dǎo)致不能有效地發(fā)揮土地的保障功能。活躍土地市場(chǎng),特別是將土地信息數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化,建立土地流轉(zhuǎn)的交易平臺(tái),有效地促進(jìn)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)化,為農(nóng)民的養(yǎng)老保障提供相應(yīng)的物質(zhì)補(bǔ)充。同時(shí),還可以通過(guò)土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng),創(chuàng)新土地流轉(zhuǎn)方式,提高土地流轉(zhuǎn)的績(jī)效。比如農(nóng)村土地合作社的建立,就可以使農(nóng)民以土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)入股,在合作的基礎(chǔ)上提高農(nóng)村土地的保障功能。

5. 4擴(kuò)大農(nóng)民就業(yè)市場(chǎng)第一,加速農(nóng)民的非農(nóng)就業(yè),完善農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)市場(chǎng),以促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移,增強(qiáng)農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)的穩(wěn)定性。非農(nóng)就業(yè)可將農(nóng)民從土地上轉(zhuǎn)移出來(lái),但要看到農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的艱巨性,要意識(shí)到農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的長(zhǎng)期性。第二,加大農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)和投人,發(fā)展特色農(nóng)業(yè)。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的容納能力受到了土地產(chǎn)出的制約。農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)可以改善農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施,從而改善農(nóng)民的農(nóng)業(yè)就業(yè)環(huán)境。同時(shí)還可以通過(guò)對(duì)農(nóng)村土地尤其是荒山、荒地、地產(chǎn)林地等的開(kāi)發(fā),促進(jìn)其流轉(zhuǎn),并在此基礎(chǔ)上就近安置農(nóng)村勞動(dòng)力,形成以開(kāi)發(fā)促流轉(zhuǎn),以流轉(zhuǎn)促就業(yè)的新局面,從而推動(dòng)濃拼寸土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)的發(fā)育,提高土地的保障水平。

數(shù)據(jù)分析論文:電力自動(dòng)化中的數(shù)據(jù)分析與特點(diǎn)

【摘要】隨著我國(guó)電力系統(tǒng)自動(dòng)化水平的不斷提升出現(xiàn)了越來(lái)越多的需要處理的數(shù)據(jù)流,數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)也更加復(fù)雜。所以只有進(jìn)行合理的部署,數(shù)據(jù)流才可以逐步的提高其傳輸?shù)男蕘?lái)保證電力自動(dòng)化系統(tǒng)的安全性以及可靠性。

【關(guān)鍵詞】電力自動(dòng)化;數(shù)據(jù)采集;數(shù)據(jù)分析

隨著經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展以及社會(huì)建設(shè)的不斷完善,我國(guó)不同行業(yè)以及各地居民對(duì)于電力系統(tǒng)發(fā)展提出了更高的要求。電力系統(tǒng)的自動(dòng)化技術(shù),其作用就是可以更好的實(shí)現(xiàn)對(duì)于運(yùn)行狀態(tài)的集中展示以及及時(shí)的監(jiān)控,并且可以對(duì)之進(jìn)行優(yōu)化,同時(shí)提高安全運(yùn)行的性能。一些高新技術(shù),比如計(jì)算機(jī)或網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)等在電力自動(dòng)化技術(shù)中的應(yīng)用,讓其數(shù)據(jù)處理工作也日趨復(fù)雜,可以快速以及準(zhǔn)確的獲取和處理數(shù)據(jù)是保證電力自動(dòng)化系統(tǒng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的保證。

1. 數(shù)據(jù)采集

一般在電力自動(dòng)化系統(tǒng)中,首先要做的是數(shù)據(jù)采集。采集數(shù)據(jù),指的是電力自動(dòng)化的輸入,分為數(shù)據(jù)的采集以及處理和轉(zhuǎn)發(fā)等三個(gè)環(huán)節(jié)。與電力自動(dòng)化系統(tǒng)相對(duì)應(yīng)的就是數(shù)據(jù)的傳輸是采集的關(guān)鍵。目前來(lái)看針對(duì)數(shù)據(jù)的傳輸,主要有有線以及無(wú)線兩種主要方式,有線傳輸?shù)姆绞桨斯饫w和電纜等,無(wú)線傳輸?shù)姆绞接形⒉ㄒ约盁o(wú)線擴(kuò)頻等。目前我國(guó)電力系統(tǒng)發(fā)展中主要采用的傳輸方式是有線傳輸,但是無(wú)線傳輸在一些特殊區(qū)域發(fā)揮出重要作用,因?yàn)闊o(wú)線傳輸具有減少鋪設(shè)線路的優(yōu)點(diǎn)所以在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)的電網(wǎng)數(shù)據(jù)采集來(lái)說(shuō)就具有較大優(yōu)勢(shì)。

2. 采集數(shù)據(jù)分為以下幾個(gè)類型

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),指的就是在現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)采集到的數(shù)據(jù),其特點(diǎn)就是數(shù)據(jù)量特別大,因此對(duì)于此類數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)提出了更高的要求。第二就是基礎(chǔ)數(shù)據(jù),指的是電力設(shè)備數(shù)學(xué)的一些數(shù)據(jù),其屬于設(shè)備管理的基本范疇之內(nèi),例如線路或者發(fā)電機(jī)等。第三就是日常的運(yùn)行數(shù)據(jù),主要有電力自動(dòng)化系統(tǒng)中記錄的數(shù)據(jù)以及各種職能部門在工作中處理的數(shù)據(jù)。最后就是市場(chǎng)數(shù)據(jù),因?yàn)殡娏π袠I(yè)的市場(chǎng)化改革正在逐步進(jìn)行,所以將市場(chǎng)數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)分類中也是適應(yīng)發(fā)展趨勢(shì)的必然要求。

3. 在收集數(shù)據(jù)之后,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行下一步的分析和整理

3.1數(shù)據(jù)的分析大致有以下三個(gè)特點(diǎn):

(1)數(shù)據(jù)的唯一性。在電力自動(dòng)化系統(tǒng)中存在著大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)的特點(diǎn)就是具備一定的獨(dú)立性,但是在子系統(tǒng)進(jìn)行交流的過(guò)程中這些數(shù)據(jù)也會(huì)包含其他子系統(tǒng)中的大量數(shù)據(jù),所以子系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)會(huì)存在交叉現(xiàn)象,如果不能對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行妥善處理的話就會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余的問(wèn)題。一旦出現(xiàn)了數(shù)據(jù)的冗余很可能導(dǎo)致系統(tǒng)在處理數(shù)據(jù)時(shí)能力降低湖或者更新速度較慢,嚴(yán)重的話還可能導(dǎo)致系統(tǒng)數(shù)據(jù)的可信度降低。所以說(shuō)為了能有效的保證數(shù)據(jù)的唯一性,就需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)一的管理以及日常維護(hù)工作。通常來(lái)說(shuō)對(duì)于離線數(shù)據(jù)庫(kù)可以比較容易進(jìn)行管理,實(shí)現(xiàn)其唯一性難度不高,但是針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)就需要將數(shù)據(jù)庫(kù)的信息映射到不同工作站的內(nèi)存中,就需要在線進(jìn)行統(tǒng)一管理來(lái)確保不同子工作站的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行更新來(lái)避免重復(fù)性。

(2)數(shù)據(jù)的共享性。目前隨著我國(guó)信息化的進(jìn)行以及網(wǎng)絡(luò)的普及,互聯(lián)網(wǎng)的影響已經(jīng)深入到了社會(huì)的不同層面以及角落,網(wǎng)絡(luò)帶寬也越來(lái)越大,網(wǎng)速也逐步提高,這就使得web數(shù)據(jù)共享方式變得更為可行。跟其他的數(shù)據(jù)共享方式比起來(lái),基于web的數(shù)據(jù)共享技術(shù)充分利用了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),具有高效率低成本的優(yōu)勢(shì)。

(3)保證數(shù)據(jù)的安全性。隨著我國(guó)電力系統(tǒng)自動(dòng)化水平的不斷提升出現(xiàn)了越來(lái)越多的需要處理的數(shù)據(jù)流,數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)也更加復(fù)雜。所以只有進(jìn)行合理的部署,數(shù)據(jù)流才可以逐步的提高其傳輸?shù)男蕘?lái)保證電力自動(dòng)化系統(tǒng)的安全性以及可靠性。數(shù)據(jù)流在電力自動(dòng)化系統(tǒng)中的關(guān)鍵,就是要解決系統(tǒng)的統(tǒng)一接口的問(wèn)題以及實(shí)現(xiàn)子系統(tǒng)之間的互聯(lián)。其未來(lái)發(fā)展的基本方向就是實(shí)現(xiàn)電力自動(dòng)化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流優(yōu)化策略。

3.2隨著電力系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)了急劇增加,互聯(lián)網(wǎng)中的病毒等也開(kāi)始泛濫,但是礙于一些硬件設(shè)備的限制導(dǎo)致了電力系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)備份等還是不夠完善,這就大大的增加了數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)丟失很可能會(huì)導(dǎo)致電位運(yùn)行的不穩(wěn)定甚至是癱瘓。所以說(shuō)數(shù)據(jù)的安全問(wèn)題成為了現(xiàn)在電力自動(dòng)化發(fā)展中十分重要的問(wèn)題。

電力自動(dòng)化系統(tǒng)是一個(gè)會(huì)涉及到多方面內(nèi)容的系統(tǒng),其核心就是數(shù)據(jù)的處理。正確有效的數(shù)據(jù)處理是保證電力自動(dòng)化系統(tǒng)安全有效運(yùn)轉(zhuǎn)的必要手段。

數(shù)據(jù)分析論文:牽引變電所電氣設(shè)備預(yù)防性試驗(yàn)與數(shù)據(jù)分析

摘要:牽引變電所預(yù)防性試驗(yàn)是判斷電氣設(shè)備能否繼續(xù)投入運(yùn)行的重要依據(jù)。本文主要對(duì)牽引變電所電氣設(shè)備預(yù)防性試驗(yàn)的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行了綜合分析。

關(guān)鍵詞:牽引變電所;預(yù)防性試驗(yàn);綜合分析

一、前言

牽引變電所電氣設(shè)備的預(yù)防性試驗(yàn)是判斷設(shè)備能否繼續(xù)投入運(yùn)行及系統(tǒng)能否安全運(yùn)行的重要依據(jù)。在預(yù)防性試驗(yàn)中每一項(xiàng)試驗(yàn)項(xiàng)目對(duì)反映不同絕緣介質(zhì)的各種缺陷特點(diǎn)及靈敏度各不相同。通過(guò)試驗(yàn),掌握設(shè)備的絕緣狀況,及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備隱患,避免設(shè)備絕緣在長(zhǎng)期運(yùn)行中老化或是系統(tǒng)因過(guò)電壓的作用被擊穿而造成大面積的停電事故。為了防止設(shè)備在運(yùn)行中發(fā)生事故,應(yīng)定期對(duì)牽引變電所電氣設(shè)備進(jìn)行預(yù)防性試驗(yàn)。

二、電氣設(shè)備預(yù)防性試驗(yàn)簡(jiǎn)介

(一)預(yù)防性試驗(yàn)分類。牽引變電所電氣設(shè)備的預(yù)防性試驗(yàn)可分為絕緣試驗(yàn)和特性試驗(yàn)。絕緣試驗(yàn)又可分為:破壞性試驗(yàn)和非破壞性試驗(yàn)兩類。

1.破壞性試驗(yàn)(耐壓試驗(yàn))

這類試驗(yàn)對(duì)設(shè)備絕緣的考驗(yàn)是十分嚴(yán)格的,它能夠暴露出那些危險(xiǎn)性較大的集中性的缺陷,并可以保證設(shè)備的絕緣有一定的水平和裕度。其缺點(diǎn)是有可能在測(cè)試時(shí)給設(shè)備的絕緣帶來(lái)一定的損傷。

2.非破壞性試驗(yàn)

這類試驗(yàn)是指在較低的電壓下或是采用其它不會(huì)損傷設(shè)備絕緣性能的辦法來(lái)測(cè)試設(shè)備絕緣的各種特性,從而判別絕緣的內(nèi)部的缺陷,例如測(cè)量絕緣電阻和泄漏電流、測(cè)量絕緣的介質(zhì)損耗角正切值tgδ(%)、絕緣油的物化特性、絕緣油氣相色譜分析等。非破壞性絕緣試驗(yàn)對(duì)于檢查牽引變電所電氣設(shè)備絕緣缺陷的有效性比較表,如表1所示:

由于變壓器內(nèi)的油和固體絕緣材料在電或高溫的作用下裂解產(chǎn)生各種氣體,進(jìn)行絕緣油氣相色譜分析試驗(yàn)分析這些氣體各種成分,有助于判斷運(yùn)行設(shè)備的狀態(tài)。對(duì)判斷故障有價(jià)值的氣體有甲烷、乙烷、乙烯、氫、一氧化碳、二氧化碳。正常運(yùn)行的老化過(guò)程產(chǎn)生的氣體主要是一氧化碳和二氧化碳。在油質(zhì)絕緣中存在局部放電時(shí),油裂解產(chǎn)生的氣體主要是氫和甲烷。在故障溫度高于正常運(yùn)行溫度不多時(shí),產(chǎn)生的氣體主要是甲烷。隨著故障溫度的升高,乙烯和乙烷逐漸成為主要特征。在溫度高于1000℃時(shí),油裂解產(chǎn)生的氣體中含有較多的乙炔。如果故障涉及到固體絕緣材料時(shí),會(huì)產(chǎn)生較多的一氧化碳和二氧化碳。根據(jù)絕緣油中溶解的氣體的組分和濃度含量,可以判斷變壓器內(nèi)部可能存在的潛伏性故障。在實(shí)際中,根據(jù)烴類氣體、氫氣、一氧化碳、二氧化碳這幾種氣體特征來(lái)判斷故障性質(zhì)。如表2所示:

絕緣特性以外的試驗(yàn)統(tǒng)稱為特性試驗(yàn)。這類試驗(yàn)主要是表現(xiàn)設(shè)備的電氣或機(jī)械的某些特性。例如變壓器線圈直流電阻試驗(yàn)、變比試驗(yàn)、連接組別試驗(yàn)以及斷路器的接觸電阻、跳合閘試驗(yàn)等。牽引變電所直流電阻的測(cè)量是判斷變壓器分接開(kāi)關(guān)接觸不良、焊接不良、套管的導(dǎo)電桿和繞組連接處接觸不良的重要依據(jù)。對(duì)于斷路器導(dǎo)電回路的接觸電阻主要決定于每相動(dòng)、靜觸頭間的接觸電阻,其大小直接影響通過(guò)工作電流時(shí)發(fā)熱,以及通過(guò)短路電流時(shí)的開(kāi)斷性能。

三、試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析判斷

在分析判斷試驗(yàn)結(jié)果時(shí),現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)中有規(guī)定值的設(shè)備,應(yīng)按照規(guī)定來(lái)判斷。無(wú)明確規(guī)定的設(shè)備,與同一設(shè)備相比較、與歷年試驗(yàn)數(shù)據(jù)或出廠值相比較,與同型號(hào)設(shè)備相比較,最后依據(jù)變化進(jìn)行分析判斷。

由于溫度、濕度、外電場(chǎng)、磁場(chǎng)、試驗(yàn)儀器、試驗(yàn)電源等多種外界因素的作用,對(duì)試驗(yàn)值的影響較大,造成試驗(yàn)數(shù)據(jù)的誤差和波動(dòng)。將歷年春檢中的試驗(yàn)數(shù)值換算至同一溫度,從表3可以看出,雖然各項(xiàng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)在規(guī)定范圍內(nèi),但通過(guò)比較可以發(fā)現(xiàn),2007年度,該變壓器的高壓對(duì)低壓、高壓對(duì)地、低壓對(duì)地和高壓對(duì)低壓線圈間的絕緣電阻及吸收比突然下降。其直流泄漏電流增大,而變壓器高、低壓線圈的介質(zhì)損耗tgδ值無(wú)明顯變化,且符合規(guī)定。由此可初步判斷線圈絕緣存在較嚴(yán)重的集中缺陷,但僅依據(jù)常規(guī)的絕緣試驗(yàn),并不能足以說(shuō)明變壓器內(nèi)部有異常,通過(guò)絕緣油氣相色譜分析數(shù)據(jù),見(jiàn)表5。

由以上分析甲烷、乙烯、乙炔、氫氣、總烴含量均超過(guò)注意值數(shù)倍。判斷故障類型為高溫過(guò)熱故障。委托牽引變壓器生產(chǎn)廠家開(kāi)箱檢查故障原因是:c相器身下部的鐵軛下夾件的拉緊螺桿絕緣損壞,拉緊螺桿穿過(guò)鐵窗形成短路匝,在夾件和螺桿之間起弧放電造成拉緊螺桿燒損。經(jīng)維修后,通過(guò)各項(xiàng)試驗(yàn)和絕緣油氣相色譜分析,各項(xiàng)數(shù)據(jù)均合格。

四、結(jié)語(yǔ)

牽引變電所預(yù)防性試驗(yàn)是判斷電氣設(shè)備能否繼續(xù)投入運(yùn)行的重要依據(jù)。因此,在進(jìn)行綜合分析判斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果時(shí),除應(yīng)注意試驗(yàn)條件和測(cè)量結(jié)果的正確性外,還應(yīng)加強(qiáng)技術(shù)管理,建立健全設(shè)備檔案資料,以便對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行全面的、歷史的綜合比較分析,掌握設(shè)備性能變化的規(guī)律,只有這樣才能對(duì)被測(cè)設(shè)備的缺陷性質(zhì)做出科學(xué)的結(jié)論。

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