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水产养殖调查报告篇一：水产养殖情况调研报告庆阳市西峰区水产养殖情况汇报按照庆阳市水产工作站《关于在全市开展渔业情况调查研究的通知》文件要求，我站高度重视，以深入贯彻落实党的群众路线教育实践活动为契机，积极组织全体干部职工投入到全区渔业生产情况调查摸底中去。
经过一周的摸底调查，我们基本掌握了西峰区渔业生产现状及存在的问题，现将相关情况汇报如下：一、基本情况庆阳市西峰区属于黄河一级支流泾河流域，在泾河流域中属于其一级支流马莲河和蒲河流域。
西峰区面积，其中马莲河流域面积为，占总面积的%，蒲河流域面积，占总面积的%。
１、水面分布及养殖情况①池塘：池塘水面总面积126亩，其中肖金47亩，董志20亩，显胜40亩，后官寨10亩，彭原5亩，温泉乡3亩，西街办1亩。
其中从事养殖生产的为60亩，从事休闲渔业（垂钓）的为76亩（详见附件一）。
②水库：水库总水域面积1770亩左右，共有各类水库5座，均属山谷型黄土坝，分别是巴家咀水库、南小河沟水库、花果山水库、王咀水库及王家湾水库（详见附件二）。
其中：巴家咀水库和南小河沟水库作为人饮水源；花果山水库用于养殖，面积为350亩；王咀水库、王家湾水库目前用于休闲222渔业（垂钓）。
③塘坝：全区塘坝共有70多座，其中适于养殖的塘坝24座，水面面积为1300亩左右，(转载于: 小龙文档网:水产养殖调查报告)基本用于休闲垂钓（详见附件三）。
④人工湖：西峰城区雨洪资源节水工程水域面积232亩，其中北湖166亩，南湖66亩（详见附件四）。
南湖于XX 年投入鱼苗一次，用于休闲垂钓，XX年城区面积扩大后，部分生活污水排入，水质变差，湖中鱼相继死亡。
北湖工程仍在建设之中。
⑤河流：流经西峰区的河流主要有蒲河、黑河、澜泥河、盖家川、砚瓦川和齐家川等6条，流经总长度为公里（详见附件五）。
其中，马莲河支流盖家川、砚瓦川、齐家川因受西峰城区排污影响，水质污染严重，不适于从事养殖生产；蒲河和澜泥河水质没有受到污染，可用于渔业养殖；黑河作为人饮水源汇入巴家咀水库，因此也无法从事养殖生产。
北京市宏观经济环境城市发展概况河北省行政区划表及北京市位置图北京天津资料来源：互联网❖城市发展概况北京是中华人民共和国的首都，也是世界历史文化名城和古都之一，有3,000多年建城史，800多年建都史，曾为辽、金、元、明、清五朝帝都。
1949年10月1日中华人民共和国成立，北京从此成为新中国的首都。
中华人民共和国首都。
为历史悠久的世界着名古城。
位于华北平原西北边缘，东南距渤海约150千米。
面积16,410平方千米。
全市总人口为1,万人。
北有军都山，西有西山，山地占全市面积的62%；东南是永定河、潮白河等河流冲积而成的、缓缓向渤海倾斜的平原。
山地有煤、铁等多种矿物和花岗石、大理石等优良建筑材料。
北京拥有众多的文物古迹，故宫、长城、周口店猿人遗址、天坛、颐和园、明十三陵等，被联合国列入世界文化遗产。
2005年末，全市拥有博物馆34个，馆藏文物达万件，参观人数达1,万人次。
❖自然状况北京位于北纬39°56'，东经116°20'；西北毗临山西、内蒙古高原，南与华北大平原相接，东近渤海；市中心海拔43．71米；总面积16808平方公里，市区面积1040平方公里。
西、北、东三面环山，主要河流有永定河、潮白河、北运河等。
北京属暖温带半湿润气候区，四季分明，春秋短促，冬夏较长。
年平均气温13°C，一月份最冷，平均气温为－3．7°C，七月最热，平均气温为25．2°C，年平均降雨量507．7毫米。
无霜期189天。
❖地貌北京地势西北高、东南低。
西部、北部和东北部三面环山，东南部是一片缓缓向渤海倾斜的平原。
流经境内的主要河流有：永定河、潮白河、北运河、拒马河等，多由西北部山地发源，穿过崇山峻岭，向东南蜿蜒流经平原地区，最后分别汇入渤海。
❖气候北京属暧温带大陆性季风气候区，四季分明，春秋短促，冬夏较长。
年平均气温摄氏度，一月最冷，平均气温摄氏度，七月最热，平均气温摄氏度，年平均降雨量毫米，年平均无霜期186天。
GDP与经济发展及人口变化关系模型摘要本文讨论了国内生产总值与经济发展及人口变化的关系问题.针对问题一：国内生产总值是衡量经济发展的重要指标，而固定资产投资和进出口贸易的快速发展推动了我国经济的增长，因此有必要站在宏观的角度对我国国内生产总值与固定资产投资及进出口总额的关系进行分析.通过查找数据建立三者之间的基本回归模型，利用matlab进行求解，结果见文中表1.考虑到固定资产投资与进出口总额之间可能存在交互作用，将模型进行改进求解结果见文中表2.对两个模型进行结果的检验和预测，通过分析对比两者的数据得出改进的模型拟合度更高，更符合实际.针对问题二：当经济中总产出、收入和就业连续6个月到一年有明显下降，经济出现普遍收缩时，标志着经济衰退，因此分别建立国内生产总值与财政收入及失业率之间的回归模型.通过模型预测2012年财政收入为103.7925千亿元，同比增长0.0506%，失业率为4.1026% ，同比增长0.0634%.由于0.0506%与0.0634%都是相当小的数字，财政收入和失业率的增幅均是非常微小的，因此在一定程度上不能说明经济有衰退的迹象，只能说明经济涨幅不大.针对问题三：国内生产总值增长率、通货膨胀率和失业率是判断宏观经济运行状况的三个主要指标.通货膨胀率一般是用国内生产总值缩减指数来衡量的，通过奥肯定律可以得出国内生产总值与失业率的关系，进而得出国内生产总值是通过影响通货膨胀率及失业率对经济形势起决定性影响.针对问题四：建立关于人口数量与国内生产总值的自回归分布滞后模型，对其求解结果见文中表7，可以看出人口数量不仅与国内生产总值有关系，而且与其自身前一年的人口数量也存在着紧密的联系.问题一各项经济指标均会随时间的变化而变化，将问题一进行推广建立关于国内生产总值与固定资产投资及进出口总额的混合有限多项式分布滞后模型.此外统计回归模型是用途最广泛的一类随机模型.该模型不仅适用于对各个经济指标间关系的讨论,也可用于产品销售量的预测、教学评估、人口预测.关键词奥肯定律；统计回归模型；经济衰退；自回归分布滞后模型一、问题重述一个国家的国内生产总值往往反映该国的经济发展状况，中国亦无例外.改革开放以来，中国经济持续保持高速发展，特别是近20年更是基本保持10%以上的增长速度.据统计局数据，1979-2010年中国经济的平均增速是9.9%；1991-2010年平均增速是10.5%；2001-2010年平均增速也是10.5%.经过30多年的高速增长，中国经济已变得体量巨大、基数巨大.在2012年之前，我国国内生产总值逐步呈上升趋势，而在2012年的国内生产总值有所放缓，这与我国的经济政策发生变化相关联.请查找资料，利用数学建模给出如下四个问题的探讨：(1)通过一个或两个方面探讨2012年以前中国国内生产总值与其经济变化的关系.(2)中国2012年国内生产总值放缓能否证明经济形势有衰退的迹象.(3)如何评价中国国内生产总值对经济形势的影响.(4)中国人口变化与国内生产总值有无关系.二、问题分析国内生产总值是衡量经济发展的重要指标，它与我国经济及人口的变化均有着一定的联系，根据考虑问题的侧重点不同，以下从四个方面作详细讨论.针对问题一：固定资产投资和进出口贸易的发展，对我国经济的增长起到了推动的作用.但它们对经济增长的拉动作用是否显著，国内生产总值与固定资产投资和进出口总额三者之间存在什么样的关系，是需要进一步统计和检验的.通过查找1992-2011年20年的国内生产总值、进出口贸易额和固定资产投资额(全文数据均来自《中国统计年鉴》)的处理，建立统计回归模型，进而可以分析得出国内生产总值与固定资产投资额和进出口贸易额之间的关系.针对问题二：当经济中总产出、收入和就业连续6个月到一年的明显下降，经济出现普遍收缩时，标志着经济衰退.因此对1992-2011年20年的国内生产总值与财政收入及其与就业率的数据进行分析，分别建立关于国内生产总值与财政收入和国内生产总值与就业率的回归模型，通过预测2012年国内生产总值、财政收入和就业率来判断当国内生产总值放缓时经济是否有衰退的迹象.针对问题三：国内生产总值增长率、通货膨胀率和失业率是判断宏观经济运行状况的三个主要指标.通货膨胀率一般是用国内生产总值缩减指数来衡量的，由此国内生产总值缩减指数可以直接由国内生产总值计算得出.因此可以通过奥肯定律找出失业率与其增长率的函数关系,以此来判断出中国国内生产总值对经济形势的影响.针对问题四：人口总量与国内生产总值是随时间变化而发生改变的.当年的人口总量与最近三年的人口总量和国内生产总值都有关系，因此建立关于从1992年到2011年20年人口总量与国内生产总值的自回归分布滞后模型分析得人口变化与国内生产总值的关系.三、基本假设1.数据以年为基准，不考虑一年内的波动和变化；2.数据均为按当年价格计算的名义值；3.所有数据均真实可靠.四、符号表示与名词解释固定资产投资：是以货币形式表现的在一定时期内全社会建造和购置固定资产的工作量以及与此有关的费用的总称.财政收入：指国家财政参与社会产品分配所取得的收入，是实现国家职能的财力保证.进出口总额:指实际进出我国国境的货物总金额.五、模型建立与求解国内生产总值的增长对经济发展起着越来越重要的作用，因此必须正确认识国内生产总值增长与经济发展之间的关系.在我国，人口问题也不容忽视，它制约着中国经济和社会的发展.下面通过对各问题的分析，建立相应的模型，并求解．文中所有数据见附表一.5.1 国内生产总值与进出口贸易总额和固定资产投资的回归模型基本回归模型 设第t 年的国内生产总值为t G ，固定资产投资为t I ，进出口总额为t E ，t =1,…,n ( n =20).因变量t G 与自变量t I 和t E 的散点图见图1和图2.图1 t G 对t I 的散点图 图2 t G 对t E 的散点图由图1可以看出，随着固定资产投资额的增加，国内生产总值向上弯曲增长的趋势渐缓，图中曲线是用二次函数模型2012=+++t t t G I I βββε (1)拟合的(其中ε是随机误差).而图2中，当进出口总额增大时，国内生产总值向上弯曲增长的趋势加强，图中曲线仍是用二次函数模型2012=+++t t t G E E βββε (2)拟合的.综合上面的分析，结合(1)和(2)建立如下的回归模型2201234=+++++t t t t t G I E I E βββββε (3) 根据附表一的数据，对(3)利用matlab 统计工具箱求解(见附录程序一)，得到回归系数的参数估计及其置信区间(置信水平=0.05α)、检验统计量2R ，F 和p 的结果见表1=0.9941R 表明t G 的99.41%可由(3)确定，F 值远远超过其检验的临界值，p远小于α，因而模型(3)从整体上看是可用的.将回归系数的估计值代入(3),得到基本回归模型22=27.7677+0.9937+0.7844-0.00004-0.001t t t t t G I E I E (4)模型改进 从表面上看基本模型(4)的拟合度已经很高2=0.9941R ，但模型(4)中回归变量t I 和t E 对因变量t G 的影响是相互独立的.实际中由于t I 和t E 均与t G 存在很大的依赖关系，因此t I 与t E 之间应存在着交互作用会对t G 产生影响.不妨简单地用t I 与t E 的乘积代表它们的交互作用，于是将(3)增加一项，得到22012345=++++++t t t t t t t G I E I E I E ββββββε (5)对(5)求解(见附录程序二) 得到回归系数的参数估计及其置信区间(置信水平=0.05α)、检验统计量2R ，F 和p 的结果见表2表2与表1的结果相比，=0.9961R 有所提高，说明(5)比(3)有所改进.并且，所有参数的置信区间，特别是t I 与t E 交互项系数5β的置信区间不包含零点，这就说明t I 与t E 之间存在着交互作用并对t G 产生影响.F 值也远远超过其检验的临界值，p 也远小于α，所以(5)比(3)更符合实际.将回归系数的估计值代入(5),得到改进的回归模型22=17.6708+0.9993+1.2295-0.0138-0.0204+0.0316t t t t t t t G I E I E I E (6)结果分析及预测 从机理上看，对于经济规律作用下的时间序列数据，加入交互项的模型(6)更为合理.将模型(4)和模型(6)的计算值t G 与实际数据t G 的比较以及两个模型的残差t e (=-t t t e G G )表示在表3、图3和图4上.可以看出模型(6)更合适些.表3：模型(4)和模型(6)的计算值G 与残差et G (模型t G (模型48.2305 43.0398 60.2638 58.2552 65.5259 64.6390图3 模型(4),(6)的t G 与t G 图4 模型(4),(6)的t e(注：图3和图4中蓝色表示实际数据，绿色表示模型(4)计算出的数据，红色表示模型(6)计算出的数据)5.2 国内生产总值放缓与经济衰退关系模型分析国内生产总值与财政收入的关系模型 设第t 年财政收入为t F ，画出因变量t F 与自变量t G 的散点图(t =1,…,n ( n =20))，并直接利用matlab 统计工具箱(CFTOOL 命令)拟合曲线见图5.图5 t F 与t G 的散点图 拟合函数的表达式为2012=+++t t t F G G βββε (7)其中(7)各参数的值及其置信区间见表4=0.9986R 表明t F 的99.86%可由(7)确定.RMES 为回归系统的拟合标准差，其越小说明曲线拟合的越好.表4显示 1.72RMES =，因此模型(7)是可用的.将回归系数的估计值代入(7)得到2=-3.381+0.1638+0.0001346t t t F G G (8)查看中国科学院预测科学研究中心关于《2012年我国GDP 预测及宏观经济形势分析》知道预计2012年国内生产总值的增长率为8.5%.因此预计2012年国内生产总值为471.564(千亿元)，将其代入(8)得到2012年财政收入为103.7925(千亿元).与2011年财政收入103.740(千亿元)相比，同比增长了0.0506%，因此2012年我国财政收入仍是增长的，只是增长幅度非常小而已.国民生产总值与失业率的关系模型 设第t 年失业率为t U (t =1,…,20),画出因变量t U 与自变量t G 的散点图，并直接利用matlab 统计工具箱(CFTOOL 命令)拟合曲线见图6.图6 t U 与t G 的散点图拟合函数的表达式为222471582------036=+++t t t G G G t U eeeβββββββββε⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭(9)其中(9)中各参数的值及其置信区间见表5=0.9412R 表明t F 的94.12%可由(7)确定.0.2103RMES =，因此模型(7)是可用的.将回归系数的估计值代入(7)得到222-41.48-19.41-38.83---8.21421.29 3.965=5.425+4.24-3.141t t t G G G t U eee⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭(10)将预计的2012年国内生产总值471.564(千亿元)代入(8)得出2012年失业率为4.1026%，与2011年失业率4.1%相比，同比增长了0.0634%.因此2012年我国公失业率仍是增长的，只是增幅很小而已. 而经济衰退是指当经济中总产出、收入和就业连续6个月到一年的明显下降，经济中很多部门出现普遍收缩，则这种经济下降称为衰退. 0.0634%的增长是很微小的，因此可视为失业率基本没有变化.通过以上讨论分析可得当GDP 增幅减小为8.5%时，财政收入同比增长了0.0506%，失业率同比增长了0.0634%.由于0.0506%与0.0634%都是相当小的数字，因此不能说明经济有衰退的迹象，只能说明经济涨幅不大. 5.3 国内生产总值对经济形势影响关系模型设第t 年经济状况指数为t λ，国内生产总值增长率为t g ，失业变化率为t U ∆.通过奥肯定律：=-0.5(-2.25)t t U g ∆ 可以得出失业率t U 与t g 的关系为=-0.5(-2.25)t t U g dt ⎰ (11)又t λ受t g 及t U 的影响，设i a (i =1,2)分别表示t g 、t U 对t λ的权重，则12=+t t t a g a U λ (12) 由(11)和(12)可得t g 对经济形势影响的关系模型为12=+-0.5(-2.25)t t t a g a g dt λ⎰ (13)通过(13)可得国内生产总值通过对失业率的影响对经济形势起决定性影响. 5.4 中国人口变化与国内生产总值关系模型自回归分布滞后模型 设第t 年人口总数为t P ，(t =1,…,n ( n =33)).数据(见附表二)借鉴计量经济学中的自回归分布滞后模型，首先建立初始模型012132112233t t t t t t t t P G G G P P P ααααβββε-----=+++++++ (14)即当年的人口总量与最近三年的人口总量和国内生产总值都有关系，t ε为随机干扰项.查找近三十年我国人口总量(数据见附表一)，利用matlab 进行求解得回归系数的参数估计及其置信区间(置信水平=0.05α)、检验统计量2R ，F 和p 的结果见表6=0.99995R 表明t P 的99.995%可由(14)确定，F 值远远超过其检验的临界值，p 远小于α，因而模型(3)从整体上看是可用的.检查参数的置信区间发现1α，2α，3α和3β的置信区间均包含零点，表明回归变量t G ，1t G -，2t G -和3t P -对t P 的影响不太显著.模型改进 由于每年P 和G 的值都分别与其前几年的值有关，且P 与G 两者之间也存在着一定的关系，因此通过对1t G -，2t G -和3t P -逐项剔除后重新拟合并检查其2R ，F 和p 的值及各参数的置信区间，得到最终改进的模型0121t t t P G P βββ-=-+ (15) 求解(15)结果见表7=0.99979R 表明t P 的99.979%可由(15)确定有所提高，表7与表6的结果相比，所有参数的置信区间均不包含零点，F 值也远远超过其检验的临界值，p 也远小于α，所以(16)更符合实际.将回归系数的估计值代入(15)得到1=3351.5-0.0015122+0.98296t t t P G P - (16)从(16)可以看出人口数量不仅与国内生产总值有关系，而且与其自身前一年的人口数量也存在着紧密的联系.结果分析及预测 将用模型(16)的计算值t P 与实际数据t P 的比较以及两个模型的残差t e (=-t t t e P P )表示在表8、图7上.图7 模型(16)'.'t P ，''t P o ，'*'t e表8和图7显示用模型(16)预计的人口数量与实际人口数量非常吻合，因此模型(16)更贴合实际.六、模型评价和推广模型的评价本文在正确查找数据基础上建立了多个统计回归模型.在对原始数据进行拟合时,采用多种方法,对模型不断进行改进，使其愈来愈完善且具有很高的拟合精度.在此基础,对模型作进一步分析讨论得到一系列可靠而实用的信息.但由于时间紧迫以及数据量的不足,部分模型较为粗糙，需要进一步改进. 模型检验通过已有数据进行拟合与比较来检验模型，经检验证实建立的模型对原始数据有很高的拟合度,基本符合模型建立的初衷. 模型的推广推广一：由于各项经济指标都会随时间的变化而变化，针对问题一可以采用混合有限多项式分布滞后模型进行拟合，模型如下：01213212132112233t t t t t t t t t t G I I I E E E G G G ααααβββγγγε-------=++++++++++ 其中i α，i β和i γ为参数,0,1,2,3i =.推广二：统计回归模型是用途最广泛的一类随机模型.该模型不仅适用于对各个经济指标间关系的讨论,也可用于产品销售量的预测、教学评估、人口预测等问题.参考文献[1]姜启源，谢金星，叶俊.数学模型[M].北京：高教出版社，2011.1.[2]国家统计局编.中国统计年鉴(2011)[M].北京：中国统计出版社，2012.2. [3]中国国家统计局网站 /2012-8-15.[4]陈锡康，祝坤福 王会娟.2012年我国GDP 预测及宏观经济形势分析[M]. 北京：高教出版社，2012.1. [5]萨谬尔森，诺德豪斯.经济学[M].北京：高教出版社，2000.6. 附录表一11。
北京市地区生产总值（GRP）以及地方财政收入等经济发展数据一览表1997——2011年份GRP（亿元）增长地方公共财政收入（亿元）增长城镇登记失业率城镇居民人均收入增长农村居民人均纯收入增长市长2011 16000 8.1 3006.3 27.7 1.39 32903 7.2 14736 7.6 郭金龙2010 13777.9 10.2 2353.9 16.1 1.37 6 8 郭金龙2009 11865.9 10.1 2026.8 10.3 1.44 26738 9.7 11986 13.4 郭金龙2008 10000 9 1837.3 23.1 1.82 24725 7 10747 6.5 郭金龙2007 9006.2 12 1492.6 30 21989 11.5 9559 9.1 郭金龙2006 7720.3 12 1117.2 21.5 1.98 19978 12.2 8620 8.7 郭金龙2005 6841.5 11.8 919.2 25.3 2.3 17650 10.4 7850 9.9 郭金龙2004 4283.3 13.2 744.5 29.7 1.3 15638 11.5 7172 9.2 郭金龙2003 3611.9 10.5 592.5 18.2 1.43 13882 11.2 6496 11.5 刘淇2002 3130 10.2 534 25.7 刘淇2001 2817.6 11 454.2 31.6 刘淇2000 2460.5 11 342.4 22.7 10349 8.9 4687 7.3 刘淇1999 2168.7 10 271 19 9170 7.6 4350 7 刘淇1998 2009.9 9.7 227.3 20 8472 5.9 4029 6.7 贾庆林1997 1807.5 11.3 209.9 21.2 7813 3850 贾庆林参考北京市政府工作报告（摘文）。
公务员行测资料分析题常用指标及计算公式统计图表知识收集与分析产业第一、第二、第三产业，是根据社会生产活动历史发展的顺序对产业结构的划分。
它大体反映了人类生活需要、社会分工和经济发展的不同阶段，基本反映了有史以来人类生产活动的历史顺序，以及社会生产结构与需求结构之间相互关系，是研究国民经济的一种重要方法。
产品直接取自自然界的部门称为第一产业，即农业，包括种植业、林业、牧业和渔业；对初级产品进行再加工的部门称为第二产业，即工业（包括采掘工业、制造业、自来水、电力蒸汽、热水、煤气）和建筑业；为生产和消费提供各种服务的部门称为第三产业，即除第一、第二产业以外的其他各业。
根据我国的实际情况，第三产业可以分为两大部门：一是流通部门，二是服务部门。
此外，通常说的办“三产”，其内容并不一定都是第三产业，把企事业单位创办的主业之外的营利性的经济实体都称之为“三产”是不确切的。
例如：所办的实体如是养牛场则属于第一产业，如果是工厂、施工队则属于第二产业，如果是商店、招待所、咨询机构、游艺厅等才属于第三产业。
三次产业各年度的比重（%）1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 第一产业8.1 6.9 6.2 6.9 5.8 5.2 4.7 4.3 4.0第二产业52.2 48.7 48.0 46.1 44.1 42.3 40.8 39.1 38.9第三产业39.7 44.4 45.8 47.0 50.1 52.5 54.5 56.6 57.1第三产业是由流通部门和服务部门的有关行业组成，它的基本属性决定了第三产业必须为第一产业和第二产业提供各种配套服务。
在我国，由于长期受计划经济的影响，第三产业没有受到足够的重视，以致长期处于滞后状态。
80年代以来，随着我国改革开放的不断深入，第三产业迅速恢复和发展起来，成为国民经济的重要组成部分。
但第三产业的发展和其它经济产业一样，也必须遵循客观发展的规律。
上海市经济管理干部学院学报第21卷第3期2023年5月J o u r n a l o f S h a n g h a i E c o n o m i cM a n a g e m e n tC o l l e g e V o l .21N o .3M a y 2023D O I :10.19702/j .c n k i .j s e m c .2023.03.004中图分类号:F 127 文献标识码:A 文章编号:1672-3988(2023)03-0031-11改革开放以来中国城乡资本回报率测算周 静 曾鸿睿(中共上海市委党校,上海 200233)摘 要:基于各项宏观经济指标对改革开放以来中国城乡资本回报率进行测算,分别得到忽略资本调整成本与考虑资本调整成本的两种测算结果㊂在忽略调整成本的测算结果中,城乡资本回报率变动趋势在不同阶段存在显著差异,2000年前农村资本回报率显著高于城镇资本回报率,随后二者逐步趋同;在考虑调整成本的测算结果中,城乡资本回报率的差距相对较小,二者表现出20世纪90年代前交错波动㊁90年代后城镇资本回报率高于农村资本回报率的趋势㊂城乡资本回报率的测算结果能够较好地解释改革开放以来城乡资本要素的流动趋势,需要通过制度创新和基础设施建设等措施促进城乡之间资本要素的自由双向流动㊂关键词:资本回报率;城乡投资率;双向流动;调整成本一㊁引言改革开放以来,我国城镇化水平迅速提高,城镇化率由1978年的17.9%提高到2020年的63.9%,然而在城镇地区实现高速发展的同时,农村地区却面临着人才与资金流失以致发展趋于衰落的困境㊂我国长久以来存在的城乡 二元 分割格局使得要素呈现从农村向城镇单向流动的状态,为实现乡村振兴㊁促进城乡融合发展㊁解决城乡发展不平衡问题,促进城乡资本要素自由㊁双向流动具有重要现实意义,其内涵则在于充分发挥市场在资源配置中的决定性作用[1]㊂作为国民经济的重要组成部分,投资是提高区域产出水平和促进区域经济增长的重要因素[2],同时也是我国各地区经济增长差异的主要来源[3]㊂已有研究从实证角度验证了投资对于城乡差距具有显著影响[4],以投资回报率为导向的资本流动也是影响经济增长水平的重要因素之一[5]㊂然而一直以来,我国资本要素倾向于向城市聚集,资本不足成为制约农村经济社会发展的短板[6]㊂为解决这一突出问题,‘中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见“提出鼓励引导工商资本参与乡村振兴,通过财政资金的引导作用撬动金融和社会资本更多投向乡村振兴㊂在市场对资源配置发挥决定性作用的背景下,资13 收稿日期:2022-07-13作者简介:周静(1986- ),女,河南安阳人,中共上海市委党校上海发展研究院副研究员㊁硕士生导师㊁博士,研究方向:产业经济学㊁区域经济学㊂曾鸿睿(1997- ),男,山东青岛人,中共上海市委党校(上海行政学院)经济学教研部在读硕士研究生,研究方向:产业经济学㊂Copyright ©博看网. All Rights Reserved.本回报率是投资者进行投资决策的重要标准以及促进地区间资本流动的重要影响因素㊂因此,明晰改革开放以来中国城乡资本回报率的变动趋势,无疑能够为乡村振兴背景下促进城乡资本要素双向自由流动政策举措提供重要线索与依据㊂回顾历史,1982年至1986年中央连续五年出台的一号文件,将稳定和完善家庭联产承包责任制作为重点,广大农民的生产积极性被调动起来,农村生产力得到极大解放㊂然而农村生产性资本的积累,包括农业机械化所需的农用机械购置㊁生产性的房屋建筑㊁农民日常生活及生产活动所需的基础设施建设等,在改革开放初期尚处在相对贫乏㊁亟待发展的阶段㊂中央也出台了相关文件推动农村生产性资本的积累,以1983年‘当前农村经济政策的若干问题“为例,该文件特别强调了个人与联户的农用机械购置及农村基础设施个人或合股集资兴办等问题,鼓励资本要素向农村流动㊂通过测算1982年以来城乡固定资产投资率之比(单位G D P 的固定资产投资),可以发现城乡投资率之比自1982年起的35年时间内呈持续下降趋势,农村与城镇投资率之比在2000年之前不断缩小,21世纪后则趋于平稳(见图1)㊂而只有对城乡资本回报率进行测算,才能解释城乡投资率呈现此种变化趋势的原因㊂图1 1982-2017年中国城乡投资率之比现阶段鲜有文献针对城乡资本回报率测算进行研究,其原因在于资本回报率测算所需指标繁杂,以及统计数据的局限性导致部分城镇与农村地区的经济指标难以获取㊂为解决这一问题,本文通过梳理现有相关文献,归纳城乡资本回报率测算所需各项指标的选取与估算方法,并基于各项宏观经济指标对改革开放以来中国城乡资本回报率进行测算㊂二、测算方法的相关文献综述资本回报率是衡量投资行为获得经济回报的重要指标,也是指导经济主体进行投资决策的重要依据㊂回顾已有文献,针对资本回报率测算的研究主要分为两类:一类是微观层面的测算方法,基于上市公司或工业企业的财务指标对资本回报率进行测算,如B a u m o l 估算了1949-1963年美国公司的投资回报,认为管理层对企业规模扩张的追求导致投资回报率较低[7];辛清泉基于会计模型估算上市公司1999-2003年的平均投资回报率为2.61%,远低于银行贷款利率[8];钱苹和张帏[9]则参照M a s o n 和 23 Copyright ©博看网. All Rights Reserved.H a r r i s o n [10]的方法,测算了1999-2003年中国56个创业投资退出项目的回报率㊂但白重恩和张琼认为,由于微观数据不具有全面的代表性,且样本的代表性随时间发生变化,因此微观层面投资回报率的测算有较大的局限性[11]㊂另一类方法则是基于宏观经济指标对资本回报率进行测算㊂基于宏观经济指标对资本回报率测算具有代表性的方法有两种㊂第一种是B a i 等[12]创新性地基于H a l l 和J o r ge n s o n [13]的资本租金公式提出的宏观模型化资本回报率测算框架㊂忽略直接税收的资本租金公式可以表示为:(1)其中,R t 为资本租赁价格,p k t 为实际资本品价格,r t 为资本回报率,δ为折旧率,为实际资本品价格变化㊂可以得到:(2)R t 可以表示为资本的边际产出MP K t ,且有,其中P k t ㊁P t 分别为t时期的投资价格与产出价格,代入资本租金公式(1)得到:(3)同时,由于资本边际产出MP K t 难以估算,B a i 等采取下式对资本租金公式进行变形:(4)其中,αt 为资本报酬,K t 为实际资本存量,Y t 为经济体实际产出,将(4)式代入(3)式便得到最终的投资回报率估算公式:(5)在此基础上,由于目前针对资本存量的测算大都采用永续盘存法(P I M ),因此投资回报率的测算公式进一步改写为:(6)其中,K t -1为t -1期资本存量,i t 为当期投资额㊂第二种宏观层面的代表性测算方法为刘仁和等[14]构建的基于q 理论与资产定价模型的资本回报率测算方法,这一测算方法的特点在于将资本的调整成本纳入资本回报率的测算范围,并参考Y a s h i v 的方法,通过矩条件对调整成本参数进行估算[15]㊂其调整成本参数与资本回报率的估计式分别为:(7)以及(8) 33 Copyright ©博看网. All Rights Reserved.其中,εt 为广义矩估计的误差项,ξ为调整成本参数,τt 为t 时期的企业所得税率,其他指标定义同B a i 等[16]的方法㊂本质上而言,不考虑调整成本的资本回报率测算方法只是考虑调整成本的测算方法的一种特例,即调整成本为零的情况㊂本文分别采取上述两类测算方法,对中国城乡资本回报率进行测算㊂三、指标选取与测度本部分对上文城乡资本回报率测算公式中涉及的各变量的选取与测度进行梳理:(一)当年投资额由于1993年后新的统计体系下不再公布积累额数据,近年文献主要采用两种指标测度当年投资额:一是固定资本形成总额,李治国和唐国兴[17]㊁何枫等[18]㊁张军和章元[19]等研究便采用此项指标作为当年投资额;二是全社会固定资产投资,黄勇峰等估算中国制造业资本存量[20]㊁薛俊波和王铮估算中国17部门资本存量[21]㊁翁宏标和王斌会估算中国分行业资本存量[22]均采用这一指标㊂固定资产投资这一指标具有时间序列长㊁构成部分投资数据明晰的优点,但有研究认为此数据不能很好地衡量中国的可再生资本,且低估了总投资,因此不能很好地测算中国资本存量的变动[23]㊂而固定资本形成总额则是在固定资产投资的基础上,通过一定的调整计算得到的数据,其增长速度比固定资产投资率更加平缓,更适合作为当年投资额的衡量指标㊂本文采用固定资本形成总额作为当年投资额,考虑到固定资本形成总额仅有全国层面的数据,因此本文通过每一年固定资产投资与固定资本形成总额的比例,对农村与城镇地区的固定资产投资额进行折算,从而得到农村与城镇地区的固定资本形成㊂其中,农村的固定资产投资包括农户投资与农村企事业组织项目投资,1982年至2010年农村企事业组织项目投资等于全社会固定资产投资减城镇固定资产投资与农户固定资产投资㊂2011年后的数据由于统计口径的变化无法直接获取,但农村企事业组织项目投资这一项与全社会固定资产投资的比例在1994年至2010年保持相对稳定(见图2),因此通过取前五年企事业组织项目投资与全社会固定资产投资比例的均值,对2011年后的企事业组织项目投资进行估计㊂图2 企事业组织项目投资与全社会固定资产投资比例(2011年后为估计值)43 Copyright ©博看网. All Rights Reserved.(二)地区总产出本文参照‘中国农村经济形势分析与预测(2010~2011)“(以下简称农村绿皮书)[24]中的支出法对城乡生产总值进行分解㊂参照支出法,农村的总产出等于农村居民消费㊁农村政府消费㊁农村资本形成总额㊁农村净出口之和,‘中国统计年鉴“给出了居民消费的确切数据,农村资本形成总额则依据农村固定资本形成额占总固定资本形成额的比例进行估算,政府消费与净出口一项同样按照农村绿皮书中的方式进行城乡之间的分割,对以上各项加总得到农村总产出㊂总产出中去除农村部分,剩余的即为城镇地区总产出的估计值㊂(三)投资价格指数投资价格指数的一种测算方法是直接采用固定资产投资价格指数,对名义投资额进行缩减,但固定资产投资价格指数缺少1992年之前的数据,吴方卫将1991年至1997年的生产资料出厂价格指数与固定资产投资价格指数进行拟合,并以此估算1992年前的固定资产投资价格指数[25];张军等利用‘中国国内生产总值核算历史资料(1952-1995)“中提供的固定资本形成总额及价格指数,计算得出各省的投资隐含平减指数[26];徐现祥等也通过‘中国国内生产总值核算历史资料“中的分产业G D P 缩减指数与固定资本形成总额的缩减指数,计算出分产业的投资价格指数[27]㊂本文仿照方文全等研究的方法,采用固定资产投资价格指数作为固定资本形成价格指数,将当年的固定资本形成名义值折算为固定资本形成的实际值参与资本存量的估算[28]㊂(四)折旧率在永续盘存法对资本存量的估计过程中,估算结果对于折旧率十分敏感,同时由于资本品回报率的计算同样也受折旧率影响,因此折旧率的确定是投资回报率估算的一个核心问题㊂现有文献对于折旧率的估计方法大致有以下两类:第一,利用投入产出表的固定资产折旧额数据确定折旧率,如徐现祥等[29]㊁徐杰等[30]㊁翁宏标和王斌会[31]㊁李谷成等[32]㊂第二,将资本品分类后分别估算各类资本品折旧率,然后用不同类别资本品占比为权重,加权平均得到总的资本折旧率,黄勇峰等[33]㊁张军等[34]㊁单豪杰[35]㊁李宾[36]便采用此种方式㊂值得注意的是,此类估算方法通常都建立在资本品相对效率几何下降的基础上,并且基于各类资本品的使用年限与残值,对资本品的折旧率进行估算㊂方文全则认为以往的研究得出的10%左右的折旧率高估了宏观资本折旧率,进而低估了资本存量[37],并仿照A n g e l o p o u l o u 和K a l y v i t i s [38]的做法,采用了一种基于年份资本模型的内生折旧率的估算方法,估算得到了一个5%左右的折旧率㊂诸多研究者如田友春[39]均指出不同产业固定资本折旧率存在较大差异,而农村与城镇地区产业结构差异主要表现在农业与非农业分布的不均衡,需要针对这一特点对农村与城镇的折旧率进行分别估算㊂折旧率的作用对象为资本,因此对农村与城镇折旧率进行加权平均须了解农村与城镇农业与非农业资本存量数额㊂然而资本存量的测算又需要折旧率的参与,直接计算无法实现,因此本文采用二次迭代法估算农村与城镇折旧率,具体步骤如下:首先,通过对农业与非农业折旧率加权平均获得农村与城镇折旧率,权重为农村与城镇农业与非农产业产值占总产值的比例,并在这一折旧率的基础上,结合每期固定资本形成,分别估算得到农村与城镇地区的资本存量序列㊂其次,根据第一轮得出的农村与城镇资本存量估算值,计算出农业与非农业单位产出资本存量,从而计算出农村与城镇地区总资本存量中农业资本存量与非农业资本存量的具体数额㊂最后,以农业与非农业资本存量占总资本存量的比例为权重对农业与非农业折旧率进行加权,得到农村与城镇地区的折旧率㊂53 Copyright ©博看网. All Rights Reserved.其中,全国总体折旧率的估算参考单豪杰的资本品效率的几何下降法与相对效率为新资本品3%-5%的假定,此时建筑的折旧率为8.12%,设备的折旧率为17.08%[40],并根据国家统计局固定资产投资中 建筑安装工程 与 设备工具器具购置 数据加权得到全国资本品折旧率㊂农业折旧率参考徐淑红[41]的方法,设置农村固定资产使用年限为20年,农业基本建设投资的折旧率为13.91%㊂对于城镇地区,通过‘劳动统计年鉴“中分地区分行业就业人员人数数据可知,第一产业就业人员绝大多数聚集在农村,城镇地区第一产业劳动者占比较小且始终呈下降趋势,从1980年的7.5%下降至2015年的1.5%,因此近似以非农产业的折旧率代替城镇地区折旧率㊂(五)基期资本存量不同研究采用各种方式对基期资本存量进行估计,何枫等假定基年资本产出比为3,从而直接根据基年产出估算资本存量[42]㊂然而当资本存量估算的时间跨度较大时,假定资本与总产出保持固定比例的假设显然并不可靠㊂因此目前基期资本存量的估算大都参照H a l l 和J o n e s [43]的方法,该研究采用1960年的投资比1960-1970年各国投资的平均增长率与折旧率之和得到1960年资本存量的估算值;徐现祥等[44]㊁田友春[45]在估算三次产业与分行业资本存量时同样采用了这一方法㊂此方法建立在固定投资增长率与资本存量增长率相同的基础上,以投资增长率近似代替资本存量增长率,并以每年投资额作为现有资本存量折旧与增长两部分的弥补㊂本文采用如下公式估算基期(1994年)农村㊁城镇地区的资本存量:(9)其中,K 1982为基期资本存量,I 1982为基期投资额,即基期固定资本形成额,δa v g ㊁φav g 分别为基期后八年的平均折旧率与平均投资增长率,其中农村与城镇地区的投资增长率序列以全国固定资产投资时间序列确定㊂(六)资本份额学者对资本报酬这一关键变量采用不同的方法进行估算㊂B a i 等将收入法生产总值扣除劳动者报酬以外的部分作为资本报酬,并将其与总产出的比值作为资本份额[46],白重恩和钱震杰在这一资本份额计算公式的基础上,去除生产税净额的影响得到新的资本份额计算方法[47];方文全认为税前资本报酬为收入法G D P 中扣除劳动者报酬之后的余值,并在税前资本报酬的基础上扣除生产税净额作为税后资本报酬[48];柏培文和许婕将固定资产折旧与营业盈余之和作为税后的资本报酬[49]㊂针对1982年至2004年的资本份额,本文参考采取如下估算方法:首先,根据‘中国国内生产总值核算历史资料(1952-2004)“中各省份产业劳动者报酬与生产税净额数据加总,获得农业与非农业1982年至2004年的劳动者报酬与生产税净额数据,并根据农村与城镇农业与非农业产值占比加权计算得到城乡资本报酬,税后资本报酬计算公式如下所示:资本报酬=1-劳动报酬/(总产出-生产税净额)(10)其次,由于1978年后国家统计局将农民所有经营性收入都计入劳动报酬,因而上述测算结果对农民劳动者报酬存在严重高估㊂本文参考张车伟和张士斌(2010)[50]的方法,将农民家庭经营收入进行调整,三分之二归劳动所有,三分之一归资本与土地所有,进而对农村资本份额的测算结果进行调整㊂(七)企业所得税率与贴现率参考郭庆旺等的做法,以企业所得税与营业盈余的比值作为企业所得税率[51]㊂其中企业所得税数据来源于国家统计局,营业盈余数据来源于国家统计局各省营业盈余数据加总以及‘中国国内生产总值 63 Copyright ©博看网. All Rights Reserved.核算历史资料(1952-2004)“;参考廖婷的方法,采取实际人均社会消费品零售总额增长率的倒数作为贴现率[52]㊂ 四㊁测算结果第一,基于式(6),测算忽略调整成本的中国城乡资本回报率,测算结果如表1列(1)所示㊂测算结果显示,城乡资本回报率表现出显著的随时间变化的差异性㊂以2000年为分界,2000年之前农村资本回报率显著高于城镇地区,2000年之后虽然城镇地区资本回报率稍高,但二者总体上较为趋同㊂表1 城乡资本回报率测算值年份(1)(2)忽略调整成本考虑调整成本年份(1)(2)忽略调整成本考虑调整成本城镇农村城镇农村城镇农村城镇农村1982 36.26%24.10%200010.23%7.40%22.42%20.62%19839.67%18.84%38.22%17.87%20019.63%3.52%22.08%21.47%198410.56%20.03%30.60%13.03%200210.72%6.78%17.86%17.97%198522.43%17.75%42.62%26.83%200311.98%10.40%13.18%13.97%198614.18%17.45%37.76%21.45%200414.67%7.94%18.17%21.23%19878.36%16.44%30.94%14.65%200512.40%8.81%14.32%16.51%198815.02%15.00%37.99%24.30%20069.40%8.85%9.50%10.92%19898.48%5.34%46.09%28.90%200711.80%8.68%11.50%13.84%19909.17%8.45%34.26%17.85%200817.33%10.63%24.71%28.27%199112.69%17.41%33.63%19.27%200912.53%14.60%2.87%6.16%199214.51%11.11%28.37%21.08%201011.96%9.56%6.03%10.27%199322.89%14.82%29.67%27.17%20117.59%4.71%16.96%19.16%199412.95%12.75%24.66%20.55%201211.69%9.12%10.67%12.66%199512.66%15.81%29.11%23.66%201312.06%10.60%10.40%12.27%199613.38%17.66%35.89%26.10%201411.33%9.68%11.77%12.84%199713.55%10.63%42.64%36.70%20158.33%7.78%7.54%8.09%199821.15%11.15%33.62%31.75%20166.84%6.84%5.13%5.31%199912.92%7.77%21.65%19.02%20175.10%2.05% 第二,为得到考虑调整成本的城乡资本回报率,基于式(7),通过广义矩估计法对城乡调整成本进行估算,测算结果如表2所示㊂其中,城乡调整成本参数分别为2.66与6.45,意味着城镇调整成本显著低73 Copyright ©博看网. All Rights Reserved.于农村地区㊂表2 G M M 法估算所得的城乡调整成本参数地区估计值z 值城镇地区2.65665***3.21农村地区6.450696***7.56第三,基于这一城乡异质的调整成本参数,进而基于式(8)进行城乡资本回报率测算,测算结果如表1列(2)所示㊂测算结果显示,相比于不考虑调整成本方法得到的测算结果,考虑调整成本的测算结果中城乡的差异性相对较弱,表现出20世纪90年代之前交错波动,90年代后城镇地区基本高于农村地区的趋势㊂第四,进一步对两种方式所得的城乡资本回报率差异进行H P 滤波,并将二者的趋势成分作差,可以发现在1982年至2017年间,两种方法测算所得的城乡资本回报率趋势之差均呈现先增加后逐渐平稳的态势,与城乡投资率(单位G D P 投资)之比呈反方向变动的趋势(见图3)㊂这与依据资本回报率进行投资行为的逻辑一致,投资行为更多地发生在资本回报率相对较高的地区,城乡资本要素的流动趋势进一步验证了本文城乡资本回报率的测算结果㊂图3 城乡资本回报率差值与城乡投资率之比通过分析改革开放以来中国城镇与农村地区的资本回报率变化,可以发现无论是否考虑调整成本,改革开放初期城镇地区资本回报率的趋势都低于农村地区㊂其原因即如前文所言,改革开放初期农村资本相对匮乏,较高的稀缺性导致了较高的资本回报率;随着农村地区资本逐渐积累,农村地区与城镇地区的资本回报率之差逐渐抹平,农村地区的相对投资率也逐渐下降㊂83 Copyright ©博看网. All Rights Reserved.另外,当考虑资本的调整成本时,测算结果显示,相较于城镇地区,农村地区具有更高的调整成本,这意味着发生在农村地区的固定资产投资行为面临着更高的摩擦性成本,这在一定程度上降低了农村地区的资本回报率,抑制了资本要素向农村地区流动,资本要素在城乡间的自由双向流动受到阻碍㊂以资本品安装过程中产生的成本为例,基础设施相对不完善的农村地区实现这一过程需要花费更高的人力和物质成本,要缩小这一调整成本的差异,实现资本要素自由双向流动,则需要制度安排㊁基础设施建设等全方位举措共同发力㊂五㊁结论与启示本文采用两类宏观层面资本回报率测算方法,基于已有经典文献对测算过程涉及的各项指标进行设置,进而测算了1982年至2017年间中国城镇地区与农村地区的资本回报率㊂在忽略调整成本的测算结果中,城乡资本回报率变动趋势在不同阶段存在显著差异,2000年前农村资本回报率显著高于城镇资本回报率,2000年后二者逐步趋同,城镇资本回报率略微高于农村;在考虑调整成本的测算结果中,城乡资本回报率的差距相对较小,二者表现出20世纪90年代前交错波动㊁90年代后城镇资本回报率高于农村的趋势㊂总体来看,一方面,两种方法测算所得的城乡资本回报率之差均呈现先增加后逐渐平稳的趋势,与城乡投资率之比呈反方向变动,意味着本文测算结果能够较好地对改革开放至今城乡间资本要素流动趋势进行解释㊂另一方面,相较于城镇地区,农村地区的资本调整成本更高,成为了资本要素在城乡间自由双向流动的障碍㊂基于以上测算结果,本文提出如下政策建议:第一,政府应充分发挥财政引领作用,促进资本要素向农村流动㊂以乡村振兴投资基金带动社会资本参与农村产业发展,以国有资本投资公司等形式引入特色产业㊁补齐弱势产业,实现农村产业结构优化,从而增强农村地区对资本要素的吸引力㊂第二,破除城乡之间资本要素自由配置的障碍因素㊂进一步深化农村产权制度改革,以完善的产权制度为资本要素流向农村创造良好的制度基础;完善农村基础设施建设,减少资本要素流向农村的摩擦性成本;推动建设统一的资本要素市场,推动资本要素跨地区配置成本降低,进一步发挥市场在资本要素配置中的决定性作用㊂第三,推动乡村振兴过程中农民与资本要素的结合,发挥龙头企业的带动能力,建立完善的利益共享机制,以合同制㊁股份制等新型农业生产经营组织形式实现农村劳动力与资本要素的更好结合,充分释放农村劳动力与资本要素的活力㊂参考文献:[1]王向阳,谭静,申学锋.城乡资源要素双向流动的理论框架与政策思考[J ].农业经济问题,2020(10):61-67.[2]严成樑,崔小勇.资本投入㊁经济增长与地区差距[J ].经济科学,2012(2):21-33.[3]陈虹,朱鹏珅.资本回报率对我国区域经济非均衡发展的影响[J ].经济科学,2015(6):11-22.[4]王小鲁,樊纲.中国收入差距的走势和影响因素分析[J ].经济研究,2005(10):24-36.[5]郭金龙,王宏伟.中国区域间资本流动与区域经济差距研究[J ].管理世界,2003(7):45-58.[6]熊易寒.城乡融合㊁要素流动与乡村振兴[J ].人民论坛,2022(5):32-35.[7]B A UM O L W ,M A L K I E LB ,Q U A N D TR ,e t a l .E a r n i n g s r e t e n t i o n ,n e wc a p i t a l a n d t h e g r o w t ho f t h e f i r m [J ].T h e r e v i e wo f e c o n o m i c s a n d s t a t i s t i c s ,1970,52(4),345-355.93 Copyright ©博看网. 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用时间序列对北京市GDP 值进行分析摘要：本文主要应用时间序列的分析方法对数据自身变化规律进行认识，结合一些模型进行拟合时序，揭示并预测变化规律，做出科学指导。
这里以北京市1978年至2012年35个年度的GDP 数据为例，结合SPSS 和Eviews 软件进行相关的分析与处理即进行识别，预测。
确定ARIMA 模型和曲线拟合，并进行相应的检验与分析。
关键词: 时间序列模型;差分阶数 ;自回归阶数;滑动平均阶数 ;相关图;1时间序列模型的特点时间序列是指按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录，对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。
而GDP 的时间序列属于经济模型，经济时间序列的模型必须是平稳的。
如果应用非平稳的时间序列模型来建立经济模型，则会使得所有的一切分析都是虚假错误的。
如果变量非平稳 ,应对该变量进行差分，即用经济变量的本期值与滞后一期值作相减运算 ,差分后得到新时间序列称做差分序列，差分序列平衡后再建立经济模型 。
2 时间序列的预处理2.1 时间序列平稳性的判别方法 判断时间序列是否平稳有两种方法一是利用相关图 (即自相关图和偏自相关图)进行判断。
二是构造检验统计量进行假设检验的方法。
2.2 纯随机性检验纯随机性检验也称白噪声检验，是专门用来检验序列是否为纯随机序列的一种方法。
若某一随机序列为纯随机序列，则我们可以知道它的序列值之间没有任何相关关系。
即 0,0)(≠∀=k k γ但是在实际的时间序列中，由于观察数据的有限性，纯随机样本序列的自相关函数不会绝对为0，所以当某序列的自相关函数在0值附近摆动幅度不是很大时可以近似的认为该序列为纯随机序列。
根据Barlett 定理，我们可以通过构造检验统计量的方法来检验序列的纯随机性： （1）假设条件原假设：延迟期数小于或等于m 期的序列值之间相互独立 1,0210≥∀====m H m ρρρ ：备择假设：延迟期数小于或等于m 期的序列值之间有相关性m k m H ≤≥∀≠,1,0k 1ρ：至少存在某个(2) 检验统计量Q 统计量：)(~ˆ212m n Q mk k χρ∑== LB 统计量：)(~)ˆ()2(212m kn n n LB mk k χρ∑=-+=判别原则：拒绝原假设，当检验统计量大于)(21m αχ-分位点，或者该统计量的p 值小于α时，则可以用α-1的置信水平拒绝原假设，认为该序列为非白噪声序列。
论文：男女同工同酬的数量分析及对策组合研究－以浙江为例的省级cge模型模拟分析摘要同工不同酬意味着劳动力市场上存在着制度性价格扭曲，对此的纠正将因为劳动要素基于统一的市场价格被重新更有效率地配置而实现更优的一般均衡。
但总量上的正面效果在各个地区则可能是正反效果不一的。
对于各地方政府来说，有必要具体了解当地经济将受到的冲击，并考虑综合配套政策，在保障就业公平的同时实现地方经济的增长及结构升级。
本文以浙江为例，构建一个识别了城乡劳动力以及城镇单位中男女劳动力的省级地方经济可计算一般均衡（cge）模型。
并利用该模型定量分析了消除男女性别歧视，实现同工同酬对浙江经济的冲击，及其与财政刺激政策乃至产业竞争政策配套实施的综合效果，进而基于模拟结果讨论了在就业公平基础上实现浙江经济增长及结构升级的政策组合。
关键词同工同酬区域经济政策组合 cge模型一、问题的提出（一）问题意识和课题设定抽样调查和统计分析均表明，中国的劳动力性别间收入差距有扩大趋势（第二期中国妇女社会地位调查课题组，2001；张丹丹，2004；迟巍，2008；李春玲，李实，2008）。
并且，该收入差距中有人力资本等经济因素所不能说明的部分（gustafsson和li，2000；张丹丹，2004；王美艳，2005；李实，马欣欣，2006；迟巍，2008；李春玲，李实，2008；姚先国，黄志岭，2008）。
也就是说，中国的劳动力市场上存在着性别歧视。
中国于1990年批准加入了国际劳工组织通过的《男女工人同工同酬公约》，中国的《宪法》、《劳动法》和《劳动合同法》也都对男女同工同酬有所规定，构建和谐社会的发展指向同样要求对此类社会不公平问题加以纠正。
但在制定相关政策时需要注意的是，对此类与经济活动密切相关的社会问题的处理，将由于经济系统内部的联动性，产生多方面的、综合的经济影响。
从经济学角度来说，实现帕累托最优的一个基础性条件就是要素能够获得与其对生产活动的贡献相当的报酬。
多元线性回归模型及其应用摘要本文介绍了多元线性回归模型，其过程分为模型构建、模型参数估计、模型检验和模型预测等几个方面。
通过对与我国物价指数CPI相关的几个因素建立初始多元线性回归模型，分析CPI的影响因素，之后对该模型进行各种统计检验，在模型检验中发现初始模型中有部分变量的系数不能通过检验，可能存在多重共线性的问题，最后采用逐步回归分析法来进行去除显著性不高的变量，并且建立新的模型，最终找出了影响CPI的关键要素是农业生产资料价格和人均GDP，通过最终确定的CPI与其影响因素之间的线性回归方程可以清晰地得到各个指标对CPI的影响大小，进而为我国控制CPI提供方向性的建议指导。
关键词多元线性回归 CPI影响因素逐步回归Multiple linear regression model and its applicationAbstract This article introduces the multiple linear regression model, and its process is divided into several aspects: model construction, model parameter estimation, model testing and model prediction. By establishing an initial multiple linear regression model on several factors related to China's price index CPI, analyzing the influencing factors of CPI, and then carrying out various statistical tests on the model, it is found in the model test that the coefficients of some variables in the initial model cannot pass Test, there may be a problem of multicollinearity, and finally use a stepwise regression analysis method to remove less significant variables, and establish a new model, and finally find out that the key factors affecting CPI are agricultural production materials prices and GDP per capita, Through the final linear regression equation between the CPI and its influencing factors, we can clearly get the impact of various indicators on the CPI, and then provide directional recommendations for the control of CPI in China.Key words Multiple linear regression CPI influencing factors stepwise regression目录引言 (1)1. 多元线性回归分析基本理论 (2)1.1 多元线性回归模型的一般形式 (2)1.2 多元线性回归模型的基本假设 (2)1.3 参数估计 (2)1.3.1 回归系数的估计 (2)1.3.2 样本方差的估计 (3)1.4 模型检验 (3)1.4.1 回归方程的显著性检验 (4)1.4.2 回归系数的显著性检验 (4)1.4.3 回归方程的拟合优度检验 (4)1.5 模型预测 (5)1.6 自变量的筛选方法 (5)2. 多元线性回归在CPI影响因素中的应用 (6)2.1 数据筛选 (6)2.1.1 指标选取 (6)2.1.2 数据收集 (6)2.2实证分析 (7)2.1.3 建立模型 (7)2.1.4 参数估计 (8)2.1.5 模型检验 (8)2.1.6 模型优化 (9)2.1.7 残差检验 (11)结论与建议 (13)参考文献 (14)致谢................................................................ 错误!未定义书签。
市场分析一、北京市经济环境分析（1）北京市主要经济历史指标由这四张表可以直观的看出，北京市宏观经济保持着强劲的增长，GDP保持较大增速，地方财政收入连续保持大幅度增长，CPI指数总体可控。
经济情况乐观，稳中有进，并且产业结构不断改善。
以上三张表反映出，北京市常住人口在以每年几十万的数量不断的增加，人均家庭收入保持强劲的增长势头，而且人均可支配收入实际增长也趋于平缓。
近几年国家在进行经济结构调整，受到大环境的影响人均可支配收入实际增长也略有降低，但仍旧保持在7%以上。
北京市就业人口伴随着北京市常住人口的增长而增长，并且超过四分之三的人从事于第三产业的工作。
这说明就业情况乐观，就业市场大，有足够的吸引力来吸引更多的人来北京工作、生活。
小结：在我国经济发展具有基本面良好、外部环境趋于改善、市场预期好转等有利条件的背景下，北京市的经济运行有望延续此前良好的态势，保持在7.7%以上的GDP增长。
（2）北京市经济基础分析表（用2012年的数据）运用经济基础分析法来估算未来常住人口数量：用就业人口的平均增长率来估算未来基础就业人口的增长率，可以求得2015年这些行业总就业人口为786.9万，常住人口达到2269.8万，2016年总就业人口为811.5万，常住人口达到2340.8万，2017年就业人口为836.9万，常住人口达到2414.1万。
二、北京市房地产市场宏观分析（一）2014年房地产市场分析1、房地产开发投资持续增长，增速趋于缓和，保持高增速1-10月，全市完成房地产开发投资3173.7亿元，比上年同期增长14.8%。
其中，住宅投资完成1599.3亿元，同比增长15.9%；写字楼投资完成613.5亿元，同比增长31%；商业、非公益用房及其他投资完成960.8亿元，同比增长5%。
房地产开发投资中，建安工程投资为1271.4亿元，比上年同期增长10.2%，占全市房地产开发投资比重为40.1%。
图1 全市房地产开发投资同比增速单位：%2、房地产市场供给总量小幅增长，住宅比上年同期减少截至10月末，全市商品房施工面积为13213.2万平方米，比上年同期增长0.8%。
Macroeconomic statistics matching evaluation*— in the xinjiangWanqiu Li1, Jianjun Zhou21wanqiu li. Yunnan university, kunming, china2Dept. name of organization, name of organization, acronyms acceptable, City, Country Email: 1938491360@Ad dress:institute of mathematics and statistics of chenggong campus of yunnan university in kunming, yunnan provinceReceived: 2015.11Abstractstatistics is a government department of social and economic operation of supervision and management means such as decision analysis of important basis, and the quality of statistical data about the effectiveness of government management, so the quality of statistical data of the test as government departments and economic theory researchers on topics of mutual interest.Suitabilityassessment is an important content of statistical data quality assessment, this article is based on gross domestic product (GDP), the total retail sales of social consumer goods (LS), the whole society fixed asset investment (INV), urban per capita disposable income (UPDI) four indexes, through the integrated time series and simultaneous equation method to match the statistical data of four indicators analysis, concluded that xinjiang macroeconomic statistics matching sexual needs to improve, and give advice.KeywordsD ata matching;Time series analysis;Simultaneous equations model宏观经济统计数据匹配性评价——以新疆维吾尔自治区为例李晚秋1，周建军21李晚秋，女，云南大学数学与统计学院，昆明，中国2周建军，男，云南大学数学与统计学院统计系，昆明，中国E-mial:1938491360@地址：云南省昆明市呈贡区云南大学数学与统计学院收稿日期：2015年11月摘要统计数据是政府部门对社会经济运行情况监督、决策分析等管理手段的重要依据，而统计数据的质量关乎着政府部门管理措施的成效，因此对统计数据质量的检验成为政府部门和经济理论研究者共同关注的话题。
EPS数据平台介绍北京福卡斯特信息技术有限公司2016年12月目录一、公司简介............................................................................................................................. 错误!未定义书签。
二、产品介绍............................................................................................................................. 错误!未定义书签。
三、EPS系列数据库 ............................................................................................................... 错误!未定义书签。
1. 全球发展数据库集群 ................................................................................................ 错误!未定义书签。
1.1世界贸易数据库(World Trade Database) .................................................. 错误!未定义书签。
1.2. 世界宏观经济数据库（World Macro Economy Database） .............. 错误!未定义书签。
1.3. 世界主要经济体数据库（World Major Economies Database）........ 错误!未定义书签。
1.4. 世界经济发展数据库（World Economy Development Database） . 错误!未定义书签。
