序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇統計學平均增長率范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

對處罰所持的態度

調查的問題如下：

目前在中國，從事“”的“小姐”(、雞)，如果被警察抓住，最高罰款是5000元，同時拘留最多15天，還要通知家屬。您覺得，這種處罰是太輕了，還是太重了?(備選答案：1．過于重了；2．重了一些；3．正好；4．輕了一些；5．過于輕了)

目前在中國，如果警察抓住客(花錢找“小姐”的男人)，最高罰款是5000元，同時拘留最多15天，還要通知家屬。您覺得，這種處罰是太輕了，還是太重了?(備選答案同上題)

如果把答案1與2合并為“處罰重”，把答案3、4、5合并為“處罰不重”，那么統計結果是：

在這短短的6年里，覺得?處罰小姐重的人增加了將近1倍，從2000年的13.9％增加到2006年的26.7％，年平均增長率11.4％。也就是說，現在有1／4強的人并不同意目前的政策(男人的1／3、女人的1／5)。

對于男客(客)，覺得“處罰重”的人，從2000年的19.1％增加到2006年的22.7％，增加幅度相對較小，但是也有1／5強的人不同意目前的政策(男人的近1／3、女人的1／7)。

誰越來越寬容?

是男人，還是女人?

覺得“處罰小姐重”的男人，從2000年到2006年的年平均增長率是7.8％，可是女人的年平均增長率卻高達20.1％。

與此類似，在男人中，覺得“處罰客重”的人從2000年到2006年基本持平，可是女人的年平均增長率卻是13.5％。

是年輕人，還是老年人?

都不是，而是中年人(40～49歲)。在他們里面，覺得“處罰小姐重”的人增加最多，年平均增長率達到19.3％。覺得“處罰客重”的人也是這個年齡段增加最多，年平均增長率達到19.1％。

是高文化的，還是低文化的?

在上過小學的人里面，覺得“處罰小姐重”的人，年平均增長率是最高的，達到21.7％。反之，在上過大學的人里面，這一比例卻是持平，沒有增加。

是城市人，還是農村人?

覺得“處罰小姐重”的人，在農村人口中的年平均增長率達到12.5％；在從事農業勞動的人里面則是18.4％。反之，城市人口里面寬容小姐的人的年平均增長率只有8.8％。此外，“處罰客重”的人，也是從事農業勞動的人增加得最快，年平均增長率居然達到26.5％。

是富人，還是窮人?

都不是，是中等收入的人，他們寬容小姐的人的年平均增長率達到19.1％，而富人與窮人的增長率都遠低于此。

是未婚的，還是試婚的?

都不是，年平均增長率最高(12.8％)的，恰恰是那些已婚而且只結過一次婚的人。

為什么寬容?

中國有一句古話“物以類聚，人以群分”。因此我們似乎有充分的理由相信：那些寬容小姐與男客的人，就是找過小姐的人，是性關系“混亂”的人，至少也是那些喜歡娛樂休閑的人。可是，調查表明這個推論錯了。

筆者分別從4個方面來考察：是否與小姐過、是否與一個以上的人有過、是否接受過異性全身按摩、是否到營業場所跳過舞。結果，無論是看2000年到2006年所增長的百分點，還是看“年平均增長率”，在那些沒有從事過上述活動的人里面，寬容小姐與寬容男客的人，都遠遠超過那些曾經做過這些事的人。也就是說，恰恰是那些沒有參與過的人們，更多更快地寬容性產業，既包括小姐，也包括男客。

某些人盡可以大罵“世風日下、人心不古”，但是筆者卻更傾向于認為，從1981年開始，經過25年的“越掃越黃”，我們應該開始把“性產業”看作一個社會問題，用社會工作的方法來梳理，而不是繼續吊死在政治問題(所謂“給社會主義抹黑”)這棵樹上。

對“聚眾罪”的看法

在我國現行的“性法律”里，除了性產業問題以外，最重要的就是“聚眾罪”。

筆者在調查中的提問是：

我國現行的《刑法》規定：“聚眾進行活動的，對首要分子或者多次參加的，處五年以下有期徒刑、拘役或者管制。”這里的“聚眾”說的是：超過兩個人以上在一起過性生活。您認為，這種情況應該如何處理才對?

1．根本不應該管

2．應該批評教育

3．應該作為違法，而不是犯罪

4．應該作為犯罪，但是判刑不應該這么重

5．現在的規定，不輕不重，正好

6．現在的規定，還太輕了

我們在這里看到，將近2／5的人并不認為“聚眾”是犯罪，將近3／5的人認為現行法律的處罰過重。尤其需要注意的是，中國成年人對于“聚眾”的寬容，超過對于小姐的寬容(26.7％)與對客的寬容(22.7％)，而且前者是后者的2倍還多。

為什么?很簡單：第一，所謂的“聚眾”是自愿的，沒有的問題；第二，這里面沒有金錢買賣的問題；第三，它沒有危害別人。否則，就應該按照別的法律來制裁。

筆者特別要指出的是：對于寬容者的社會階層分析發現，在絕大多數方面，各個階層之間都沒有出現顯著的差異。也就是說，在50歲以下的各個年齡組之間，在不同文化程度、不同職業之間，在城市人口、流動人口與農村人口之間，在高中低的收入之間，在直轄市、省會、地級市、縣級市、縣城與村鎮之間，在黨員與有無的非黨員之間，人們對于“聚眾罪”這條法律的態度基本是一致的――都有30％～40％的人認為它不是犯罪，都有50％～60％的人認為法律處罰過重。

大學生的寬容程度

從2001年到2006年，從百分數上來看，大學生對于性產業更加寬容了；但是這些增加都沒有構成統計學上的顯著差異，因此只能說：在最近5年中，大學生對于性產業的態度沒有顯著的變化。

篇(2)

（大連理工大學，遼寧大連116024）

【摘要】我們根據數據通過簡單計算可以發現，近幾年中國各省的用水增長率呈現穩定，所以我們可以認為中國各省的用水量是一個指數模型模型，并且這是符合相關數據的。為了充分利用這些水利設施和輸水管道，使之達到水資源最合理的分配，我們使用了網絡流模型進行研究。通過次網絡流計算之后得到的值即為所有城市水量之和。最終得出未來用水量以及用水運輸的最優化。

關鍵詞 用水量；中國各省；淡水運輸

1未來用水量

1.1假設

（1）未來20年內，中國國內沒有大的人口遷徙，中國不會遭遇戰爭或大災難。

這條假設符合中國穩定的國情，顯然是合理的。

（2）未來20年內，中國經濟依舊會平穩增長，不會遇到經濟危機。

（3）由于中國的國情決定，選取近幾年關于中國的相關數據可以更好地解決問題。

（4）不考慮氣候變化。

1.2建立模型

通過查找有關文可以得知，決定一個地區用水的主要因素有：農業用水，工業用水，城市用水。

根據中國統計部公布的各省經濟數，我們可以發現近幾年中國各個省的農業發展，工業發展，與人口增長都呈穩定的增長。反應在用水量上，根據數據通過簡單計算可以發現，近幾年中國各省的用水增長率呈現穩定，所以我們可以認為中國各省的用水量是一個指數模型模型，并且這是符合相關數據的。

但是在中國的“十二五規劃”中，中國中央政府以強制的方式規定了各省在2015年，2020年，2030年的用水指標（該省份最多可以用的水）。

由于中國的該政策，我們引入了阻滯增長模型（logistic模型）。

以河南省為例，具體來闡述一下用于預測水需求量的阻滯增長模型。

08年的用水減少的主要原因可以歸結為當年的經濟危機，此組數據可以體現近幾年用水增長率接近一個常數。所以考慮2008-2011的數據更具有代表性。

（1）預測2013年的用水量

計算平均增長率：r=3.13%

根據國家規定的河南省2015年用水指標：N=260.00

使用典型的阻滯增長模型，其中x代表用水量，r代表平均增長率，代表2011年的用水量。

2合理運輸

2.1假設

（1）用上一節預測模型估計的結果近似為各省市的用水需求量。并假設各個水庫最多可以供應總庫容量50%的水量。

（2）可以用不同的整數來描述不同水庫供水量的多少和各個省市的水的需求量。

（3）在地勢平坦的地區鋪設輸水管道的難易程度要小于山區.

2.2建立模型

中國已經現有很多大型水庫及水利設施來運輸水，我們要在充分利用這些資源的條件下來研究如何分配水資源使途中各大城市可以得到滿足需求的水。

為了簡化有關水的運輸問題，我們可以把中國的各大水庫抽象成一個點的集合A，用不同整數代表各個水庫的蓄水量多少。再把各大城市抽象成點的集合B，用不同整數代表各個城市的水量需求多少。城市與城市，水庫與水庫，城市與水庫之間有輸水管道的連接，并且輸水管道的容量可能不同。現在需要一種水的分配方法，使得運輸到所有城市的水量之和最大。

本文將此問題抽象為網絡流的最大流問題加以求解。

在有向無權圖G(V,E,C)中，其中C為每條邊的容量c（u，v），再給每條邊賦予一個流值f（u，v），并規定源s和匯t。其中容量限制條件：邊的流量不超過邊上的容量。其中規定反向邊的流量為正向邊的流量的相反數。

對于我們抽象的模型來說，我們可以在假設一個點，稱為超級源點x，并讓x點連接所有A集合得點，邊權大小為各個點的蓄水量大小。再假設一個點，稱為超級匯點y，并讓所有B集合的點連接y點，邊權大小為各個點的蓄水量大小。則通過次網絡流計算之后得到的值即為所有城市水量之和。

3結論與討論

中國水資源日益短缺，質量不斷下降，水環境持續惡化，已經造成了巨大的經濟損失。面對此情況，應進一步加快水資源立法進程，依靠科技進步，促進水資源的開發和管理升級，倡導建設節約型社會。

參考文獻

［1］姜啟源．數學建模的運用[M]．3版．

篇(3)

通過對DEA指數方法對全要素生產率進行分解后，發現技術效率最高的前三個省市分別為天津、上海、廣東省;而技術效率最低的四個省份分別為廣西、、內蒙古、吉林。從區域層次來看，2003-2012年之間曼奎斯特全要素生產率增長率順序從高到低依次是東部、中部和西部地區。技術效率指數的以仍然是東部地區最高、中部次之，西部地區最低。本文建議加大R&D投入、加快區域產業轉型升級是提升中西部區域技術效率縮小與東部差距的重要手段和途徑之一。

關鍵詞：TFP;技術效率;索羅殘差法;DEA-Malmquist

基金項目：本研究得到國家社科重大招標項目“全面提高開放型經濟發展水平研究”（13&ZD046）（子課題：中國國際直接投資發展水平研究）和教育部人文社科基金項目“產業國際化促進經濟增長的機制與邊際效應實證研究”（11YJA790185）的資助

21世紀以來，隨著世界經一體化進程發展以及市場化開放程度，國家之間的經濟交流也越來越大，各國經濟也存在著高速增長。在世界經濟飛速發展的大背景下，近10年以來，我國的經濟也呈現著每年GDP增長率高速發展。這到底是由于什么原因引起的呢？主要有三種觀點，第一，傳統經濟學理論認為由于中國投入的高增長導致了中國經濟的高增長，主要包括資本和勞動的積累。第二，30年來我國經濟的改革提升了要素的配置效率，優化了產業結構，尤其是在國企改革以及金融貿易之間的改革極大地促進了全要素生產率的提升。第三，由于R&D的投入以及技術進步、FDI技術外溢效應直接或間接地提升了技術效率，科研活動的加強也促進了經濟的高速增長。

國內有許多學者對中國全要素生產率測算以及相關領域做了大量研究，運用不同的計量方法（參數法和非參數法）對全要素生產率進行測量比較比較少，更多的是對2000年左右的全要素生產率進行測量分析。還有一些學者對企業層面的生產效率和TFP變化了進行了研究，主要采用的是非參數方法（數據包絡分析DEA， Date Envelopment Analysis），對所選取的生產數據也添加了許多變量進行分析。

本文在以下幾個方面有別于以往的研究：首先，通過運用參數法和非參數的方法，選取2003-2012年省級層面數據，經過大量測算整理工作，處理各個省份數據進行面板回歸測量比較，并根據經濟區域把各省份劃分為東中西三部分結構歸類。其次通過對測算方法的比較分析兩種測算方法的優劣，選取較合適的DEA指數分析法的結果。并對其全要素增長率進行分解為效率進步和效率提升這兩部分。最后通過比較分解的結果，找出各地區全要生產率差異形成的原因，并為縮短區域經濟發展的差距提出政策性建議。

我們得到的初步結論是：2003-2012年間，全國全要素生產率平均增長率為-0.2%，主要原因是由于技術效率的增長率為-2.3%，技術進步的增長量為2.1%。表明我國全要素生產率的提升主要來自于科研、R&D研究這一塊領域，而技術效率的年平均-2.3%的下跌造成了我國全要素生產率不高的主要原因。技術效率是指產業結構能否符合總體要求（綜合效益）并使之發揮最大的經濟和社會效益，根據我們對技術效率數據的觀察，技術效率最高的前三個省市分別為天津、上海、廣東省;而技術效率最低的四個省份分別為廣西、、內蒙古、吉林。從區域層次來看，2003-2012之間曼奎斯特全要素生產率增長率順序從高到低依次是東部、中部和西部地區。技術效率指數的以仍然是東部地區最高、中部次之，西部地區最低。

一、全要素生產率研究的相關理論

國內外已有文獻主要從參數法和非參數法研究兩個方面研究各地區經濟發展中的生產要素效率情況。參數法經典理論索洛殘差法由SLOW（1957）提出，也稱作生產函數法，舒元（1993）通過索洛殘差法估算了1952-1990年之間我們的全要素生產的變化情況，研究得到其有0.02%的增長率，且0.3%的貢獻率對于產出的增長。郭慶旺、賈俊雪（2005）通過運用四種估算方法對全要素生產率進行了測算，認為四種結果較為一致，主要趨勢都是在當經濟不景氣的時候，全要素生產都出現了不同程度的下降，由此得出結論國家的宏觀經濟的波動和全要素生產率的變化有密切的關系。楊勇（2008）基于科布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生產函數并且利用歷年統計數據得出中國1952-2006年的服務業全要素生產率，隨后通過計算生產要素對產出的貢獻率做了時序分析且與國外經驗做了橫向的對比，實證結果表明，中國全要素生產率對服務業產出增長率的影響在1980年前波動較大，而之后漸趨平穩，然而總體水平仍舊較低。

非參數法研究全要素生產率主流的是以DEA-Malmquist指數方法。該算法為代表的是郭慶旺（2005）在分析測算中國省份經濟時，利用非參數DEA-Malmquist指數方法，結果表明各省份經濟雖然增長，但是存在較大的差異，而且仍然有逐步增大的趨勢，發現其原因主要是由于各省份之間的技術進步率差異所造成的;吳延兵（2008）利用中國工業面板數據研究從國內外技術引進和自主研發對生產率的影響， 結果顯示兩者進對生產率促進存在著正向的作用， 然而我國在對自主研發吸收能力表現不強，對引進技術的學習和消化產生不利影響， 進而影響了生產率增長。劉建國、李國平、張軍濤、孫鐵山（2012）運用Malmquist指數模型在省際層面測算了1990-2009年全要素生產率，影響因素做了進一步分解，實證得出從全要素生產率的影響因素上看，經濟集聚、人力資本、信息化、基礎設施、經濟開放度及制度因素對全要素生產率有促進作用;產業結構、政府干預和土地投入對全要素生產率的影響為負相關;但是在統計學上看基礎設施水平對全要素生產率的貢獻并不是很明顯;

國外對于全要素生產率的也有相關實證研究。早在20世紀60年代Griliches（1964）就已經證實R&D是促進生產率增長的關鍵條件之一;Basant和Fikkert（1996）基于印度1974-1982年的廠商間數據，估計了R&D開支、技術購買、國內外R&D溢出對全要素生產率的影響的，分析得出三者對于全要素生產率的提升均有正向作用;Jimmy Ran、Guangzhong Li、Jan P. Voon（2007）利用來自19個行業層面以及來自中國30個省級層面的最新面板數據，實證研究發現外國直接投資對全要素生產率的凈影響依舊是正面的，但是區域差距一直在擴大。

二、全要素生產率方法的選擇及測定

對于全要素生產率的測算目前主要有兩種：索洛殘差法（參數法）和DEA-Malmquist指數方法（非參數方法）。本文將同時運用這兩種方法對全要素生產率進行測量，選取精確度較高的一種用于“FDI雙向流動”模型進行回歸分析。

1.參數和非參數法模型比較

“索洛殘差法”（參數法）主要基于柯布道格拉斯生產函數模型。運用隱性變量法柯布―道格拉斯隨機前沿生產函數，即：[Yit=AitKαitLβiteμit] （3.1）

i = 1，2，…，n;t為時間式

其中Yit是各地區生產總值（ GDP） ;Kit為各時期各地區的資本投入量;Lit為各時期各地區勞動力投入量;Ait為各時期各地區的全要素生產率。[αiβi]分別為資本和勞動的產出彈性，[μit]則作為隨機誤差項。

為了估算TFP，對式3.1兩端同時取對數可得：

[InYit=InAit+αInKit+βInLit+μit] （3.2）

DEA方法（非參數法）主要基于產出的生產效率。假設有k=1，…，K個省份使用n=1，…，N種投入要素xtk，n，得到m=1，…，M種產出ytk，m。在不變的規模報酬和投入要素可自由處置的條件下，參考技術集為：

[T=y，x：yk，mk=1kzkyk，m m=1，...，M;xk，mk=1kzkxk，n n=1，...，N;zk0，k=1，...K] （3.3）

在計算Malmquist生產率指數時我們依照DEA方法下構造的Malmquist模型的基本思想，依據，Fare和Roos（1989）的研究成果，得到線性規劃問題，根據相對有效性函數將Malmquist指數定義為為兩個時期的Malmquist指數的幾何平均：

[Mt+1t=Dt+10（xt+1，yt+1，bt+1）Dt0（xt+1，yt+1，bt+1）Dt+10（xt，yt1，bt） Dt0（xt，yt1，bt）1/2] （3.4）

當TFPCH>1，表示全要素生產率呈增長趨勢，TFPCH<1則表示全要素生產率呈下降趨勢，根據Fare、Grosskopf、Norris、Zhang（1994）的研究發現，全要素生產率的變動又可以分解為兩個部分，技術效率變化（EFFCH）和技術變化（TECH），全要素生產率為兩部分效率變化的乘積。

[Mt+1t=EFFCHt+1t*TECHT+1T] （3.5）

[EFFCHT+1T=Dt+10（xt+1，yt+1，bt+1）Dt0（xt，yt1，bt）] （3.6）

[TECH=Dt0（xt+1，yt+1，bt+1）Dt0（xt，yt，bt）Dt+10（xt+1，yt+1，bt+1）Dt+10（xt，yt，bt）1/2] （3.7）

當EFFCH>1時，表示從t到t+1時期出現了效率提高;反之，如果EFFCH< 1，表示從t到t+1時期出現了效率下降。如果MLTECH>1，表示t到t+1時期忽略壞產出的情況下的生產前沿朝更多的產出，更少的投入的方向移動，出現技術進步;反之，如果MLTECH<1，則表示生產前沿面朝著更少的產出，更多的投入的方向移動，出現技術退步。

對2003-2012年間我國全要素生產率的數據進行估算，索羅殘差法估算平均增長率為0.05%，根據DEA-Malmquist指數方法得到年平均增長率-0.024%。鑒于索羅殘差法本身比較粗糙，且對于東中西部省份的估計也不精確以及對于政策和經濟沖擊波動比較大，我們采用相對比較可信的DEA-Malmquist指數方法測得的全要素生產率數據。

2.模型測算結果比較和分析

利用統計軟件Eviews7.2對In（Yit/Lit）=In（A）+[α]In（Kit/Lit）+[εit]進行回歸，得到[α=0.723]，[β=0.277]，檢驗結果顯示在1%水平上顯著。然后將[α=0.723]，[β=0.277]代入[A/A=Y/Y-α*K/K-β*L/L]，計算得到2003-2012年中國各省份的TFP增長率，如表3.1，。為進一步觀察我國各地區的TFP變化率，我們對地區進行劃分，得到中國東中西三部分的TFP增長趨勢圖。

根據柯布-道格拉斯生產函數投入產出變量作為參照物，勞動指標我們用歷年各省份的就業人口作為代替勞動投入量，我們選用固定資本存量作為資本指標，產出指標一般有兩種選擇，GDP和人均GDP都可以反映一個地區的經濟發展水平，本文我們選取的GDP作為產出指標來替代。并利用DEAP2.1軟件對全要素生產率進行測算。全要素生產率、技術效率和技術進步變化有表3.1列出。

<E：＼王芳＼現代營銷?學苑版201411＼p112-1.JPG>

<E：＼王芳＼現代營銷?學苑版201411＼p112-2.JPG>

圖3.1-3.2 2003-2012東中西部TFP增長率（索洛殘差法和DEA-Malmquist指數方法）

由圖3.1和圖3.2可以看出，2003年以來，TFP總體呈上升趨勢，TFP增速在2001-2007年間快速上升，2008年受國際金融危機的影響，投資嚴重受挫，TFP也迅速下滑，隨著經濟局勢的好轉，2009和2010年連續兩年TFP增速有所回升，但仍未達到前期高點，2011年歐債危機的爆發使得TFP增速又有所下降。綜合來看，改革開放后我國經濟穩步增長，生產率水平顯著提高，TFP指數呈現穩步上升態勢，預計未來仍將保持上升趨勢不變。但受國內外經濟環境影響，我國的TFP增速波動較大。

索羅殘殘差法和DEA-Malmquist指數方法對東中西部進行整體趨勢分析，與我國的宏觀經濟政策、國際經濟大環境和區域經濟結構還是比較吻合的。我們發現，2003-2012年之間，2003年初東部和中部地區存在一定的差距，但是總體上看全要素生產率的變化率都是大于1，存在逐年進步的，而西部地區全要素生產率較為落后，在2005年時三個區域開始呈現發散，之后東部地區開始穩步增長，中部地區則出現短暫的下滑，全要素生產率有呈現不規律波動。2007年，國家根據《西部大開發“十一五”規劃》，投入總規模為1516億元進行在西部地區開工10項重點工程。政策的導向是的西部地區的全要素生產率瞬間被拉高，由于沒有后續的企業資本投入，到西部的產業轉移也沒有跟進，使得其后的幾年直到2012年全要素生產率一直有下降的趨勢。東部地區受金融危機的影響，2007-2009年發生持續性的下降，到2010年經濟復蘇全要素生產率開始回升，略高于中部地區。

表5.3 DEA-Malmquist指數及其分解（2003-2012）

[地區＼&全要素生產率＼&技術效率指數＼&技術進步指數＼&東部平均＼&1.021＼&0.979＼&1.024＼&中部平均＼&0.988＼&0.977＼&1.019＼&西部平均＼&0.982＼&0.976＼&1.016＼&全國平均＼&0.998＼&0.977＼&1.021＼&]

技術效率是指產業結構能否符合總體要求（綜合效益）并使之發揮最大的經濟和社會效益，根據我們對技術效率數據的觀察，從表5.3可以看到，技術效率最高的前三個省市分別為天津、上海、廣東省;而技術效率最低的四個省份分別為廣西、、內蒙古、吉林。從區域層次來看，2003-012之間曼奎斯特全要素生產率增長率順序從高到低依次是東部、中部和西部地區。技術效率指數的以仍然是東部地區最高、中部次之，西部地區最低。

對2003-2012年間我國全要素生產率的數據進行估算，索羅殘差法估算平均增長率為0.05%，根據DEA-Malmquist指數方法得到年平均增長率-0.024%。鑒于索羅殘差法本身比較粗糙，且對于東中西部省份的估計也不精確以及對于政策和經濟沖擊波動比較大，我們采用相對比較可信的DEA-Malmquist指數方法測得的全要素生產率數據。

結論

兩種模型方法估算全要素生產率總體的大小和趨勢是一致的，在經濟繁榮的階段，TFP增長率都出現了逐步上漲的特點，在經濟不景氣或者受經濟危機影響的階段，都出現了急劇下滑降至階段低點。但是對于波動幅度和大小存在較大的差異。索洛殘差法對全要素生產了的估算比較平緩，但在經濟沖擊比較大的背景下波動又顯得較為劇烈。用索羅殘差法估算全要素生產率的變化，東部地區和中部地區基本都在TFP變化率1上下震蕩，且東部地區和中部地區差距描述不是很明顯。而DEA-Malmquist指數方法對全要素生產率的梯度差估算更為顯著，經濟危機和國家政策對地區投入的沖擊波動也更為平穩和順暢。2003-2012年間，全國全要素生產率平均增長率為-0.2%，主要原因是由于技術效率的增長率為-2.3%，技術進步的增長量為2.1%。表明我國全要素生產率的提升主要來自于科研、R&D研究這一塊領域，而技術效率的年平均-2.3%的下跌成為我國全要素生產率不高的主要原因。

這些結論為我們制定經濟政策提供的指導意義在于： 在全國宏觀經濟經濟方面，政府應該加大對R&D投入，增強企業自主研發的主觀能動性，通過有效的管理增強資源配置的效率，實現企業對技術層面的追趕。此外，我們還要積極引入高質量的資本以及外資企業，通過對要素配置效率的滲透，突破技術前沿面。同時在平衡東中西部區域經濟發展方面，應該加大對中西部地區的人才和高質量企業的引進，在引進先進技術的同時實現對資源的利用和合理配置。

參考文獻：

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作者簡介：

篇(4)

廣東常住人口1.04億全國第一

根據普查數據，此次人口普查登記的全國總人口為13.4億人（加上港澳臺的人口總數為13.7億人），與2000年第五次人口普查相比，10年增加7390萬人，增長5.84%，年平均增長0.57%，比1990年到2000年年均1.07%的增長率下降了0.5個百分點。從四大區域人口分布情況來看，沿海發達省份人口占全國總人口的比重在增加，更多的人口從中西部往東部發達地區遷移、流動。東部地區人口占全國常住人口的37.98%，與第五次人口普查相比，上升2.41個百分點。

從各地區人口變化情況看，數量方面，按常住人口口徑統計，廣東已經超過河南，常住人口達到1.04億人，也是全國唯一一個常住人口數量超過1億的省份，其常住人口數量占全國總人口比例為7.79%。山東9579萬人位于第二位，河南9402萬人位于第三。而在2000年，河南常住人口排名第一。此外，全國僅有6個省份常住人口減少，其他省份均為增加。10年間，常住人口增加最多的5個地區是廣東、浙江、上海、北京、山東，分別增加1800萬、766萬、628萬、580萬和500萬，均處于發達地區。常住人口減少的6個省份為湖北、四川、重慶、貴州、安徽、甘肅，其中湖北人口減少最多，10年間減少了304萬。增長方面，公布數據的21個地區中，共有13個地區增幅超過全國平均水平，北京、天津、上海、廣東的增長幅度最大，10年分別增長了44.5%、37.53%、29.27%、20.69%，年均增長率為3.8%、3.24%、2.6%、1.9%，都遠遠超過了國家0.57%的平均增長率。

實際上，此前聯合國在2008年的全球人口展望中，曾預測2010年中國總人口會達到13.54億人。而在2010年11月中國開始統計人口數字時，聯合國的人口統計學家曾預計中國人口現在將達到14億。造成中國人口增長落后于預期的背后原因則是近十年來中國人口生育率的下降。中國之前估算的生育率為1.8，而根據此次普查結果估算，中國總和生育率很可能只有1.5，甚至更低。2010年，中國0～14歲少年人口占比為16.6%，相比2000年的22.89%下降了6.29個百分點，而2000年比1990年僅下降了4.8個百分點，這意味著過去10年少年人口占比在加速減少。此次普查的數據還顯示中國的總生育率（一位育齡婦女一生所生子女個數的平均值）可能已經降至1.4，這遠遠低于2.1的人口替代率，而專家表示，這種局面最終會走向人口穩定狀態，未來將有可能出現人口不增長甚至減少。

人口數量增加最多5個地區和減少最多4個地區比較

21個地區10年間人口年均增長率比較

上海外來人口比重39%全國最高

此次人口普查，全國流動人口大幅增加，流動人口總數為2.6億，比2000年增長81.03%。廣東、浙江、上海、北京等地區公布了本地區流動人口情況。從流動人口數量來看，廣東流動人口數量最為龐大，為3128萬人，占常住人口的30%，占全國流動人口的12%。其中屬于省外的2150萬人，省內的978萬人。同第五次全國人口普查相比，10年間廣東跨鄉鎮流動的人口增加1023萬人，增長48.58%，其中省外人口增加643萬人，增長42.71%。在省內外流動人口數量之龐大，是廣東成為全國第一人口大省的主要原因。其次為浙江，共有外來人口1182.4萬人。外來人口比重方面，上海外來常住人口為897.7萬人，占常住人口的39%，是外來人口比重最大的地區，10年共增長159.08%，年平均增長率高達9.99%。其次是北京外來人口的比重已由2000年的18.9%提高到2010年的35.9%。

顯然，外來人口已經成為廣東、上海、北京等地區常住人口中極為重要的一部分。外來人口可以說推動了這些地區近些年來的經濟繁榮和快速增長，而這些地區也為外來人口提供了源源不斷的就業崗位和家庭收入的快速增長。但是值得注意的是，外來人口的集中性聚集也給這些地區的發展帶來了諸如大城市病、社會治安不穩等一系列的問題。對于在“十二五”時期積極推進產業結構升級的東部地區和承接產業轉移的中西部地區而言，確立人口與經濟社會發展協調是一個良好的機遇。

部分地區外來人口數量及占常住人口比重比較

注：1.表示流動人口以流入為主；表示四川流出人口數量。

2. 廣東為流動人口數量；浙江、上海、北京、天津為外來常住人口數量。

3. 流動人口是指居住地與戶口登記地所在的鄉鎮街道不一致、且離開戶口登記地半年以上的人口。

重慶65歲及以上人口占比11.56%老齡化程度最嚴重

按國際的通行標準，一個國家或地區65歲以上人口占總人口的比重達到7%，即標志其進入老齡化社會。人口普查結果顯示，中國的老齡化進程在加快，過年10年間，14歲以下的小孩在總體人口中比重下降6.29個百分點，而65歲及以上人口占8.87%，比2000年人口普查上升1.91個百分點。從公布數據的24個地區的情況看，19個地區65歲及以上人口占比超過7%，步入老齡化社會。其中重慶65歲及以上人口占比11.56%，是老齡化程度最嚴重的地區。而北京、天津、上海、廣東則由于外來人口基本以中青年為主，給本地區帶來了很大的人口紅利，延緩了人口老齡化的進程。北京、天津、廣東分別為8.7%、8.52%、6.75%，均低于國家平均水平。上海雖然超過了10%，但上海也是10年來唯一一個老年人口占比出現下降的地區。

老年人口比重的不斷加大，顯然驗證了學者們對中國“人口紅利”問題的普遍關心。聯合國的人口展望數據預測2010年中國65歲以上人口占比為8.2%，而中國的老齡化速度已經超出了權威機構的預期。而如果這種狀況繼續下去，意味著未來15～20年間，在一面加速老齡化、一面勞動力減少的此消彼長作用下，中國的人口紅利將快速衰減。根據聯合國的數據推測，2025年中國的人口紅利（以15~64歲勞動人口占比衡量）將下降到全球平均水平。此外，中國的老齡化問題也將進一步嚴重，如果按照7%的老齡化社會標準，中國已經進入了老齡化社會，并有進一步加重的趨勢，“未富先老”將是未來需要解決的難題。

寧夏城鎮化率上升15%高出全國1.56個百分點

根據普查結果，全國居住在城鎮的人口為6.66億人，城鎮化率為49.68%，城鎮化率10年上升13.46個百分點，凈增2億人，不論是年凈增量還是城鎮人口總量，都已經長期處于世界第一的位置。這充分說明近10年城鎮化進程在加快，也標志著我國工業化和現代化水平的不斷提高。但同時流動人口已經超過 2.6億人，城鎮化呈現出“半城鎮化”的狀況，正嚴重影響著中國城鎮化的質量。從地區情況看，共有浙江、北京等7個地區公布了城鄉人口情況。城鎮化率方面，東部經濟發達省份城鎮化水平較高，北京的城鎮化率最高達到86%，高出全國平均水平36.32個百分點。廣東66.18%，比全國平均水平高16.5%。甘肅、青海、貴州等西部地區較低。城鎮化率變化方面，寧夏城鎮人口增長較快，較第五次全國人口普查上升15.02個百分點，高出全國13.46%的上升幅度1.56個百分點。

城鎮化率達到近50%，十年中凈增2億城鎮人口，中國的城鎮化速度可以說已經冠絕全球。快速增長的城鎮化率帶動了城市經濟的繁榮，也促進了農村剩余勞動力的工業化轉移。可以說，城鎮化的加速對于中國近年來消費經濟的發展和形成產生了巨大的作用。但是同時值得注意的是，在快速城市化的同時，我國的社會保障制度遠遠落后于城鎮化進程，大批在城市中工作和生活的外來人口享受不到與當地人平等的社會保障和福利制度安排，而對于大批的農民工而言，這個問題更加嚴重。有研究認為，如果以就業作為城鎮化水平的認定標準的話，那么目前中國的城鎮化水平至少達到60%以上。

7個地區10年間城鎮化率變化情況比較

天津人口性別比114.52 最不合理

篇(5)

關鍵詞：勞動力就業結構；變化趨勢；職業教育；啟示

職業教育相對普通教育而言，與經濟發展和就業結構關系更為緊密，有助于勞動力的合理供給、緩解勞動力供求矛盾、拓寬就業渠道，是促進勞動力就業和再就業的重要舉措。為了充分發揮職業教育促進就業的作用，職業教育應當依據勞動力就業結構的變化趨勢來確定其發展思路。筆者在分析勞動力就業結構的現狀的基礎上，采用趨勢外推法對我國未來五年內勞動力就業結構的變化趨勢進行預測，并據此提出對職業教育發展思路的相應啟示。

我國勞動力就業結構的現狀及變化趨勢

我國勞動力就業結構的產業特征1985年至2004年三次產業從業人員各自所占份額及變化趨勢見圖1、表2、表3和表4。第一產業從業人員所占份額大致呈下降趨勢，已由1985年的近2/3穩定到90年代后期的1/2左右；第二產業從業人員份額大致呈上升趨勢，但是90年代后期呈下降趨勢，而且已小于第三產業的從業人數量與份額；第三產業從業人員數量與份額經歷了快速上升的過程，并已超過第二產業成為吸納從業人員的主要力量。改革開放以來，從業人員總數從1978年的40153萬人增加到2004年的75200萬人，共增加了35047萬人，年平均增長率為3.49%。三次產業的從業人員數量分別由1978年的28318萬人、6945萬人和4890萬人上升到2004年的35269萬人、16920萬人和23011萬人，分別增加了6951萬人、9975萬人和18121萬人，年均增長率分別為0.98%、5.74%和14.8%。在增加的從業人員中，約19.8%的從業人員被第一產業吸納，約28.5%的被第二產業吸納，第三產業吸納的約51.7%，已超過新增從業人員的一半，成為改革以來吸納從業人員的主要力量。

我國勞動力就業結構的所有制特征從1980年至2004年，在國有單位和城鎮集體單位從業的人員份額逐年下降，而鄉鎮企業和私營及個體企業在拉動就業方面的作用越來越大，尤其是進入90年代，鄉鎮企業提供的就業崗位已經開始超過國有單位。在吸收新增就業者的數量上，私營經濟所占的比重越來越高。1989年，全社會每100個新增就業者中，只有0.07個流向私營部門，1998年私營企業吸收的勞動力數量超過了當年全社會新增就業人數。1997年我國共有418萬下崗職工在個體、私營經濟領域中實現了再就業，占當年安置下崗職工總數的2/3以上。①私營、個體戶的從業人員在1990年至2004年的年均增長率為14.1%，而同期國有企業、集體企業的年均增長率只有-2.5%、-5.3%。鄉鎮企業在有效增加產品供給的同時，在農村就地吸收了大量的農業剩余勞動力，成為農村增加非農就業的主要渠道。國有企業和集體企業在吸收從業人員方面的作用在逐漸減小。不同所有制從業人員數量與份額見表1，份額的變化趨勢見圖2。

注：表中數據根據《中國統計年鑒2005》（北京：中國統計出版社，2005年9月，第一版）有關數據測算得出，下同。

我國勞動力就業結構的產業結構變化趨勢預測勞動力在第一產業、第二產業和第三產業的分布，作為一種經濟現象在相當長的時期內有其發展方向和趨勢，因此我們擬用趨勢外推法對這種長期趨勢進行預測。我們的假設是（1）其發展過程呈漸進性發展而非跳躍式變化；（2）未來和過去的發展規律一樣，也即根據過去資料建立的趨勢外推模型能適合未來的發展。首先，我們用時序（x）為自變量，時序數列第一產業從業人員份額（Y1）為因變量來對第一產業從業人員份額的變化進行趨勢外推，如表2和圖3所示。在圖3中，散點是第一產業從業人員份額的實際數值，曲線是根據實際數值擬合的指數曲線趨勢線y=63.618e-0.0151x的圖示，②利用這一趨勢方程式對2004年之后的七年進行趨勢外推可得出結論：在未來十年里第一產業從業人員的份額將會繼續緩慢降低。同時，由于中國人口基數過大，在經過二十多年的經濟體制改革后，第一產業還是吸納著近1/2的勞動力，未來一段時間內我國人口還將保持一定的增長趨勢，所以第一產業還將繼續發揮蓄水池的作用。與過去不同的是，農業產業化進程的加快對繼續留在農村從事農業的勞動力的技術要求提高很多。

最后，我們對第三產業從業人員份額的趨勢進行外推，做出第三產業從業人員份額（Y3）對時序（x）的散點圖并對數據進行曲線的擬合，如圖5所示。

圖5中，散點是第三產業從業人員份額的實際數值，曲線是根據實際數值擬合的指數曲線趨勢線：y=15.855e0.0346x的圖示，④利用這一趨勢方程式對2004年之后的七年進行趨勢外推可得出結論：在未來七年里，第三產業從業人員的份額將會繼續快速上升，并超過第二產業成為吸吶從業人員的主要力量。從經濟發展階段看，我國處于工業化中期。2000年在三次產業的產值構成比例中，第一產業占10%左右，第二產業已占到70%，第三產業占到20%左右，按照庫茲涅茨研究得出的一般模式，當第一產業產值比重降低到20%以下，第二產業比重上升到高于第三產業并在產值構成中占最大比重時，工業化進入中期階段。在工業化中期，體現在就業結構上，就是第一產業勞動力大量向第二、第三產業轉移，考慮到我國屬于發展中國家的特殊情況，建國以來長期實行"優先發展重工業"的趕超型發展戰略，形成第二產業產值過高、第三產業產值比重過低的扭曲的產業結構，表現在產業間的勞動力結構就是:改革之初，68.7%的勞動力滯留在第一產業內，第三產業的勞動力份額甚至低于建國初的勞動力份額。加之改革開放之后，第二產業內部減員增效、現代企業制度建立并逐步實施，第二產業吸納從業人員的能力有限，第一產業轉移出的勞動力將繼續地大部分為第三產業所吸納，第三產業已超過第二產業成為吸納從業人員的第二大主要力量。發達國家第三產業從業人員占全部從業人員的比重一般在60%以上，即使是發展中國家如印度、馬來西亞等國也已經達到50%。第三產業增加值每增長1個百分點，平均增加就業崗位85萬個左右。每投資100萬元可提供的就業崗位為：重工業400個，輕工業700個，第三產業1000個。在我國今后一段時期里，第三產業拉動就業的潛力仍然很大。⑤

我國勞動力就業結構的所有制結構變化趨勢預測我們用時序（x）為自變量，時序數列私營及個體企業從業人員份額（Y4）為因變量來對私營及個體企業從業人員份額的變化趨勢進行外推，如表5和圖6所示。在圖6中，散點是私營及個體企業從業人員份額的實際數值，曲線是根據實際數值擬合的對數曲線趨勢線y=3.3039Ln（x）+0.0884的圖示，⑥利用這一趨勢方程式對2004年之后的七年進行趨勢外推可得出結論：在未來幾年里私營及個體企業對從業人員的需求會繼續增加，將成為勞動力就業的一個很重要的途徑。

勞動力就業結構的現狀及變化趨勢為職業教育發展的啟示

第一，鄉鎮企業在有效增加產品供給的同時，在農村就地吸收了大量的農業剩余勞動力，成為農村增加非農就業的主要渠道。國有企業和集體企業在吸收從業人員方面的作用在逐漸減小。城鄉職業教育要聯合起來，為留在農村本土從事農業以及非農就業和進入城市第二和第三產業就業的農民，提供技術支持和技術保障，以實現科教興農，加快農民增收的步伐，推動農業產業化、農村現代化、農村城鎮化的進程。

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第二，勞動力就業結構中產業結構變化趨勢和所有制結構的變化趨勢分析表明，第三產業和中小企業、私營企業將成為勞動力需求增長較快的領域，提示職業教育要把“引導學生積極到第三產業和中小私營企業就業”的指導思想貫穿始終，并且要密切關注勞動力市場對人才的需求，用人才需求來引導職業教育的教學方向，結合專業特色、積極采用學習周期長短結合的“模塊化教學”、“產學結合”的靈活而實用的教學模式，以提高教學效果，使職業教育能真正促成普通的勞動者向市場積極需求的能力型勞動者的轉變。

第三，在教學過程中積極引入“創業教育”，多方面創造條件來引導、鼓勵學生多渠道參與創業活動，不僅實現自我就業，還為他人提供就業崗位，從而為根本改善社會就業狀況做出貢獻。

注釋：

①中國社會科學院工業經濟研究所.中國工業發展報告1999[M].北京：經濟管理出版社,1999:212.

②徐國祥．統計預測和決策[M]．上海：上海財經大學出版社，1998：82．根據統計學統計預測原理，因為第一產業從業人員份額的時間序列值的一階差比率（Yx/Yx-1）基本相等，所以選擇指數曲線模型來進行趨勢外推，利用計算機自動計算出該指數曲線的方程。

③賈俊平．統計學[M]．北京：清華大學出版社，2004：365.

④徐國祥．統計預測和決策[M]．上海：上海財經大學出版社，1998：82．根據統計學統計預測原理，因為第三產業從業人員份額的時間序列值的一階差比率（Yx/Yx-1）基本相等，所以選擇指數曲線模型來進行趨勢外推，利用計算機自動計算出該指數曲線的方程。

⑤參見《職業技術教育》2002年第4期第36頁的“數字”欄目。

⑥徐國祥．統計預測和決策[M]．上海：上海財經大學出版社，1998:82．根據統計學統計預測原理，私營及個體企業從業人員份額的時間序列值的一階差分、二階差分、一階差比率和一階差的一階比率均沒有呈現出“相等或基本相等”的態勢，本研究依據“排除原則”選取對數曲線模型來進行趨勢外推，利用計算機自動計算出該對數曲線的方程。

作者簡介：

張睿（1974―），西華師范大學教育經濟與管理專業2006屆管理學碩士，現在新鄉醫學院教務處教育教學研究室工作，研究方向為教育經濟學、高等教育管理。

黃育云（1941―），西華師范大學教育科學學院教授，研究方向為教育經濟學。

篇(6)

關鍵詞： 中國；能源消費；ARIMA模型；預測

中圖分類號：F224；F206 文獻標識碼：A 文章編號：2095-0829（2014）05-0041-07

一、引言

近十年來，年均增長率9.5%的我國經濟贏得了令世界矚目的成就，但高增長的經濟背后伴隨著能源需求的迅速增長以及能源供需缺口的大幅擴大。能源是一個國家國民經濟發展的重要物質基礎，也是提高人民生活水平的重要物質基礎，上世紀90年代能源缺口曾經長期制約著我國經濟的發展。[1]35近幾年由于我國能源產量迅速增加，能源短缺現象在一定程度上雖然得到了緩解，但從長遠來看能源供需形勢仍然非常不容樂觀。[2]12以原油的供需為例，新世紀以來，我國石油產量年均增長率只有1.5%，但石油消費增長率穩定保持在7.5%以上，由此形成了石油供需的巨大缺口，這種巨大缺口使得我國對石油進口的依存度連年擴大。近十年來，伴隨著經濟的迅速增長，石油凈進口大幅攀升以致于我國在世界主要石油消費國中的名次上升到了第二位，僅次于美國。可是我國目前面臨的石油后備供應能力已經嚴重不足，同時全球石油供應渠道受地緣政治緊張局勢（南海沖突、美國重組亞太地區等等）影響，我國未來的能源基礎能否繼續支撐今后社會經濟可持續發展，已經成為國內外眾多學者關注的焦點。因此對未來能源消費需求進行預測分析，并在此基礎上對國家未來能源需求、能源供給的規劃提供政策性建議，對于保障我國社會主義市場經濟的健康、平穩發展具有重要的理論和現實意義。

當前國內外許多學者和機構已經對能源消費問題進行廣泛研究，并取得了許多研究成果，其中一個焦點就是對能源消費預測。就此問題他們運用了各種不同研究方法，例如能源消費系數法、洛倫茨曲線分析法、變量自回歸、部門分析法等等[3]3。但是這些方法大多停留在探究能源或非能源引起的經濟現象如何進行量化，然后就這些變量如何對能源消費產生影響進行分析。模型上主要體現在試圖建立起與能源消費需求之間的因果關系和結構關系，然后根據這些關系來預測能源需求的一些相關關系，但是由于能源消費往往受到各個方面因素的制約，而這些因素的關系又是錯綜復雜的，相關因素變動也是不確定的，因此運用因果關系模型或結構比例關系預測能源需求基本很難有說服力。如果選擇預測模型的標準是追求預測精度的極大化，則最好選擇時間序列模型。[4]57-65本文擬采用時間序列模型（ARIMA模型）對能源消費進行預測，該模型是一種精度較高的時間序列短期預測模型，由于時間序列模型的結構與特征，使得模型能夠達到最小方差意義下的最優預測。[5]106-108

二、研究方法、數據樣本與變量設定

（一） 研究方法

1.自相關理論

我們把按時間（如時間序列數據）或者空間（如截面數據）排列的觀察值之間的相關關系稱為自相關。

在古典線性回歸模型中假定隨機擾動項ui不存在自相關，即，這一假定意味著任意一個觀察值的隨機擾動項不受其他觀察值擾動項的影響。殘差中存在自相關現象說明擬合不足，解釋變量沒有提取被解釋變量中所有特性，通常用DW統計量來判斷模型是否存在自相關，計算公式見（1），當DW統計量值在2附近時，我們稱模型里解釋變量不存在自相關，DW值越靠近2，模型解釋力度越好。

（1）

2. 時間序列平穩性檢驗

我們把滿足以下兩個條件的時間序列稱為平穩的時間序列。

1）對于任意的時間t， {Xt}的均值恒為常數，即；

2）對于時間t1和t2，{Xt}的協方差函數和自相關函數只與時間長度t2-t1有關，而與t1和t2的起始點無關。

從上述兩個條件可以看出，平穩的時間序列的統計性質不會隨著時間的推移而發生變化。

對時間序列的平穩性檢驗主要有兩種方法：一種是圖檢驗方法，即根據時間序列散點圖和自相關散點圖顯示的波動特征做出判斷；另一種是假設檢驗方法，即構造檢驗統計量。最常用的平穩性檢驗方法是構造統計量進行單位根檢驗，其基本原理為：

對于一階自回歸序列模型為

該序列的特征方程為：，特征根為：

當特征根，說明該序列平穩；當特征根，說明該序列非平穩。

3. ARIMA模型理論

上世紀70年數理統計學家BOX和Jenkins以隨機理論為基礎提出了有效用于分析時間序列ARIMA模型的方法，該方法由于廣泛運用，后來我們把ARIMA模型又稱為“Box-Jenkins模型”，該模型在經濟領域主要被廣泛運用于預測分析。所謂時間序列是指其變化值是隨時間t變動的一組隨機變量，構成時間序列的單個值雖然帶有不確定性，但時間序列的變化卻呈現出一定的規律性，因此我們可以借數學模型來粗略地描述這種規律。ARIMA模型有三種基本類型：自回歸模型、移動平均模型和自回歸移動平均模型

1）一般的P階自回歸過程AR（p）定義為

（2）

其中， 是自回歸參數；指干擾項，是白噪聲過程。

2）一般的q階的移動平均過程MA（q）定義為

（3）

其中，是回歸參數；是干擾性，屬于白噪聲過程。

3）將AR（p）與MA（q）結合，即一般自回歸移動平均過程即ARMA（p，q）定義為

（4）

公式（4）表明：一個隨機時間序列可以通過其自身的過去值或滯后值以及隨機擾動項等隨機變量來解釋。如果該序列的行為并不會隨著時間的推移而變化即具有穩定性，那么我們簡單地可以通過該序列的過去值來預測其未來值的變化，這也正是ARIMA模型的優勢所在。

如果時間序列數據不平穩，即存在單位根的過程，需要將非平穩時間序列轉換為平穩時間序列，然后再建立以上模型，存在d個單位根就叫做d階單整，即I（d），一般需要d階差分轉換，這個過程就是ARIMA模型過程。

（二）數據樣本與變量設定

為建立合理的ARIMA模型，本文從國家統計局獲得了1978―2012年間35年的中國能源消費歷史數據見表1，將其作為樣本觀察值，其序列變化規律見圖1。本文把該時間序列命名為ec，即取能源消費英文首字母energy cost之意。為減小序列波動性，對該序列取對數處理，并將取對數后的時間序列命名為lec，即log（ec）的含義。在樣本觀察值的基礎上檢驗時間序列數據平穩性，結果發現序列非平穩即序列存在異方差。為了消除時間序列的異方差，對該序列作差分處理。經ADF檢驗驗證該時間序列lec是二階單整的，可建立ARIMA（p，2，q）模型。將二階差分后平穩的時間序列命名為d2lec，把一階差分的時間序列命名為dlec即之意，顯然d2lec即表示2次含義。建立起ARIMA模型以后，為驗證ARIMA適用性，需要對模型殘差e進行平穩性檢驗，如果e是平穩的，則說明模型可以進行有效預測。如果殘差e不平穩，則需要重新估計模型。

從樣本中可以知道1978―2012年間中國能源消費呈遞增趨勢，年平均增長率達5.706%，再次驗證了改革開放以來我國能源消費快速增長的現實。

表6結果進一步說明了模型的準確性，除了2010年誤差百分比超過2%外，其余的都小于2%，其中2011年和2012年預測誤差百分比甚至小于1%，五年間預測平均誤差百分比僅為1.439 6%。更能說明模型具有較高的預測價值，然后利用該模型預測2013年中國能源消費86 559百萬噸標準煤，2014年和2015年中國能源消費分別是412 492百萬噸標準煤、440 165百萬噸標準煤。

四、結論和政策建議

綜上分析，將中國歷年能源消費數據與模型預測數值進行比較，發現運用ARIMA模型對我國能源消費進行預測的準確率高達98%。同時通過對預測數據的殘差序列進行單根檢驗，殘差具有平穩性，進一步說明預測模型穩定性好，實現了對能源消費預測平穩性好、準確性高的目的。

同時根據我們的預測結果表明，按當前的能源消耗速度，未來幾年，我國的能源消費總量將繼續以年均約8.7%的速度增長，而國內能源供給已經嚴重不足，能源進口增加將使得我國經濟對世界其他經濟體依賴程度加大，這必然是不利的趨勢。因此，一定要采取相應措施降低能源消費量和保證能源供給，面對目前狀況提出以下建議：

1.節約能源消耗。應深化節能經濟發展戰略思路，這不僅要求各級政府嚴格落實2010年以來國家節能減排政策，更應該在日常工作生活中把能源節約作為工作重點。企業應規范能源消耗管理，革新投入產出技術手段，提高節能率，真正將節能措施落實到日常生活、工作生產中去。

2.調整能源消費結構。進一步優化能源需求結構，改變當前能源消費中煤炭能源消費所占比重獨大而其他能源消費比重偏小的不合理結構，并發展可持續、地區間能源供需趨向平衡的能源消費結構。

3.增加新能源供給產量。實行開發新能源發展戰略，加大可開發再生能源的投資力度，充分開發利用太陽能、潮汐能、生物能以及垃圾能源。

參考文獻：

[1]成升魁，沈鐳，徐增讓.2010中國資源報告――資源流動：格局、效應與對策[M].北京：科學出版社， 2011.

[2]李文彥.21世紀前期我國能源戰略的若干問題[J].經濟地理，2000（1）.

[3]盧二坡.組合模型在我國能源需求預測中的應用[J].數理統計與管理，2006（5）.

篇(7)

醫院人力資源規劃是醫院總體規劃不可或缺的最重要組成部分，是醫院人力資源開發和利用的總體設計。現有人力資源預測的方法復雜，在實際操作中可行性差[1]。

廣東省番禺區人民醫院作為番禺區最大的集醫療、衛生、預防、保健于一體的綜合性醫院，是承擔番禺100多萬人口醫療、保健任務的事業單位，也將成為由區政府為主導興建的中心醫院的籌建主體。番禺區中心醫院按照三甲醫院標準配置，終極目標1 200個床位的規模規劃（一期建成800張，二期建成1 200張），日門診量設計為5 000人次，總用地面積147 042 m2，將于2008年建成投入使用。現將我院2003～2006年的業務量等經濟指標和人力資源的結構組成、發展速度等作關聯對比，做出未來3年中心醫院人員數量和結構方面的發展預測，以此作為改革后我院自主招聘人才和引進人才的依據。

1 資料與方法

1．1 資料來源 廣東省番禺區人民醫院2003～2006年期間，全年的業務收入等經濟指標和相關的工作量指標；在編員工的人員結構組成；全院員工的人員結構組成。

1．2 方法

1．2．1 指標 統計指標包括2003～2006年期間業務收入、出院人數、出院者占用總床日數、門診總量、日門診量，各類人員構成的絕對指標。

1．2．2 原理與方法 發展速度：指計算期發展水平與基期發展水平之比。反映了某種社會經濟現象在一定時期內發展的方向和程度。定基發展速度是時間數列中計算期發展水平與固定基期發展水平之比，說明某種社會經濟現象在較長時期內總的發展方向和程度，因此也稱為總發展速度。環比發展速度是時間數列中計算期發展水平與前期發展水平之比，說明某種社會經濟現象的逐期發展方向和程度[2]。

本研究采用統計學原理及方法，其指標包括2003～2006年期間業務收入、出院人數、出院者占用總床日數、門診總量、日門診量，各類人員構成的絕對指標。由此統計分析出未來3年全院人員結構的發展趨勢。

2 統計與分析

2．1 業務收入、工作量統計指標分析 定基發展速度是各年度以2003年為基期發展水平計算；環比發展速度是各年度以上年度為基期發展水平計算（見表1、2）。

2．3 發展趨勢預測 按照各平均增長率預測未來3年的人力資源發展趨勢（見表5）。

3 討論

醫院人力資源規劃系指醫院為實現未來一段時間內的發展目標，對人力資源需求作出科學的計算和預測，制定出指導和調整人力資源發展的計劃，以期醫院在未來發展中能有效地實現人力在數量和質量上的供需平衡。一個好的人力資源預測必將起到支持和促進醫院發展總目標實現的作用。

人力資源預測的方法有很多，其中比較常用的方法有：①特爾斐法。其原理是利用專家的知識、經驗、判斷力，對預測的問題作定性估測，再將定性的資料轉換成定量的估測值，其要求專家人數在20～50人，采用四輪的信函征詢表要求專家對所提出的不同意見陳述理由，并將專家的反饋意見進行整理分析，請專家提出最后的意見和根據，再作最后預測，其方法復雜，在實際操作中可行性差。②衛生人力需要、需求法。這是建立在人群生物學基礎上和專家意見基礎上確定衛生服務需要量，并根據衛生人力的生產效率預測衛生人力需求量。使用該方法的難點是如何確定各類疾病需要的各類衛生服務量的標準以及衛生人力的生產力等[1]。

本研究采用統計學原理及方法，大膽采用2003～2006年期間，業務收入、出院人數、出院者占用總床日數、門診總量、日門診量，各類員工在不同分類中的發展速度作為分析指標，作出未來3年我院人力資源預測分析。從表中看出，本資料預測2006年我院衛生技術人員數共1 191人，與截至2006年12月31日，我院衛生技術人員實際人數1 148人的結果基本吻合，誤差率僅3．47%。分析其發生誤差的原因：①員工流失尤其是編外人員的流失是醫院人力資源管理難點及不可預測因素之一，從前4年我院員工流失數字統計，2003年39人，2004年34人，2005年65人，2006年87人。可以看出減少員工的流失是確保醫院人力資源管理和預測順利進行的重要因素之一；②醫院目前使用的編制標準是由衛生部1978年制定的[3],而近幾年來我院業務發展迅速，每年都以可喜的速度增長，但由于編制數的限制，在一定程度上限制了醫院的發展。

4 對策

①提升醫院人力資源管理理念，把員工作為醫院發展的主體，不僅開發員工的智力，還要提高員工的科學文化素質和思想覺悟，既注重對員工現有能力的充分發揮，又注重對員工潛在能力的有效挖掘，促進醫院內部人才培養開發，并從人才的戰略出發，引進優秀人才，達到人才整體素質的提高；②在現有資源下實現人力的合理配備，優化服務流程，充分利用先進的科學設備，促進人盡其才，才盡其用，利用有限的人力資源來創造最大的財富；③加強醫院的文化建設，營造一個和諧、有凝聚力、競爭力的環境，拓寬醫院生存發展空間，促使醫院煥發活力，從而吸引人才、留住人才[4]；④縮短在職職工與編外人員待遇的差距，減少編外人員心理上的失落感，從實處做到用適當待遇留人、感情留人、事業留人；⑤把醫院的發展速度及實際在編人員的矛盾如實向上級部門反映，積極向上級部門申請編制名額。

人力資源隊伍總是在不斷變化中，環境也在變化中。各種變化不斷地打破平衡，我院由原來800張床位擴建至中心醫院的1 200張床位，正是這種不斷變化環境中活生生的例子。為了適應變化，我們大膽采用統計學原理及方法對人力需求進行預測，并對中心醫院未來3年我院人員數量和結構方面的發展進行預測，現已取得初步的成效，希望此經驗推廣應用，從而推動衛生事業的發展。

參考文獻

1 曹榮桂，王環增．醫院管理學人力資源管理分冊．人民衛生出版社，2003：90-91．

2 謝南．統計學原理（修訂本）．暨南大學出版社，1998：175-176．

3 裴娟，郭元成．人力資源管理與醫院人事制度改革．中國衛生經濟,2003，（4）：42-43．