经济计量模型范文（精选11篇）
经济计量模型 第1篇
宏观经济模型在宏观总量水平上把握和反映经济运动的全面特征, 研究宏观经济主要指标间的相互依存关系, 描述国民经济和社会再生产过程各环节之间的联系, 并可以用与进行宏观经济的结构分析、政策评价、宏观研究与发展预测。
宏观计量经济学模型的工作程序包括宏观经济理论与运行分析;宏观计量经济学模型的总体设定;模型整体框架的设计;确定主要内生变量;确定主要先决变量, 逐个模块设计主要方程的理论形式, 数据的收集与整理, 模型的估计, 模型的检验。
Klein模型是Klein于1950年第一个建立旨在分析美国在两次世界大战之间的经济发展的小型宏观计量经济学模型。模型的规模虽小, 但在宏观计量经济学模型的发展史上占有重要的地位。之后的美国宏观计量经济学模型大都在此模型的基础上扩充、改进和发展起来的。经济学的常青树———Paul·Samuelson认为:“美国的许多模型, 拨到当中, 发现都有一个小的Klein。”
中国自1978年改革开放以来, 宏观经济体制发生了巨大变化, 从高度集中的计划经济体制逐步发展成社会主义市场经济体制, 在这个转型阶段, 研究中国的宏观经济计量模型, 是很有必要的, 从中我们不仅可以得到当今社会各个指标之间的在整个经济系统中的相互作用程度, 还可以对宏观经济调控, 起到积极的指导作用, 为中国经济体制的成功转型起到建议作用。
二、模型的设立和变量经济含义
1、模型的设定
2、变量经济含义。
Y:收入;Co:消费;Wp:私人工资;R:利润;K:年末的资本;G:政府非工资开支;Wg:政府工资;Ta:企业税收;t:时间。
3、方程中新出现变量的解释。
R1为R的滞后一期变量, 在联立方程中属于先决变量;Κ1为K的滞后一期变量, 在联立方程中属于先决变量;Wg1为Wg的滞后一期变量, 在联立方程中属于先决变量。
4、联立方程中的数据来源。
本文数据均来自中国统计年鉴1978～2007年的各个指标的统计数据或者是统计数据的直接推导所得的数据。其中:Y为GDP;Co为全国居民消费;Wp为工资总量减去国有单位工资;R为GDP减去工资总量;K为1978年的量为国有单位的资产量, 以后各值为前一期值加上固定资产投资;G为财政支出;Wg为国有单位开支;Ta为税收总额。
5、联立方程的识别。
从联立方程的结构看, 联立方程有内生变量g有7个, 先决变量k有9个;对与消费方程有内生变量g1有3个, 先决变量k1有3个, 则有40%, 所以消费模型为过度识别;对于投资模型有内生变量g2有2个, 先决变量k2有3个, 则有k-k2>g2-1, 所以投资模型为过度识别;同理, 私人工资模型有内生变量g3有2个, 先决变量k3有7个, 则有k-k3为过度识别。方程4、5、6为平衡模型, 不存在识别问题。
三、联立方程的建立
1、由于联立方程模型中存在过度识别的方程, 运用2OLS方法进行估计。
第一阶段用模型中的先决变量为自变量, 内生变量为因变量作回归模型, 估计模型中的内生变量;在第二阶段用内生变量的估计值和先决变量为自变量, 分别以各方程中的因变量为因变量作回归模型。
首先, 对与本文内生变量R、Wp、Y的估计是选取所有的先决变量Y1、R1、K1、Wg、G、Ta、T、Wg1、C, 得到模型回归方程为:
和R的一组预测值RF
同样, 得到:
和Wp的一组预测值为WpF
得到:
和Y的一组预测值为YF
现在, 作实现2LOS的第二阶段, 即用Co为因变量, RF、R1、WpF+Wg为自变量作回归模型。得到消费方程:
同理, 其他的联立方程的简化式为:
投资方程:
私人工资的方程是:
联立方程的系数为:
2、联立方程模型的不足
(1) 从数据上来看, 由于无法得到国家的年末资本存量的数据, 因此, 只能用每年国有企业的资产额对应国家的年末资本总额, 这一点在1978年以前是可以说通的。自1956年中国完成社会资产完成公有化改造以来, 国家的年末资本就等同于国企的资产总额, 但是1978年以后, 随着改革开放, 上述两者不再相等了, 但这样的假设是否成立有待商榷。
(2) 模型中主要是考虑前一期与当期之间的相互影响, 对于其他各期的影响这里就不再深入探讨。
(3) 对年末资本作单位根检验时发现其是不平稳数据, 发现它单积 (整) 的阶数大于2, 这与其他几个变量的单积 (整) 为2不同, 把年末资本与其他的变量作回归, 势必使回归模型的效果存在误差, 但由于模型经济意义的存在, 这就使模型存在建立上的弊端。
(4) 模型在2OLS的第二阶段估计时出现了自变量的多重共线性问题, 但为了保持联立方程的完整性, 对这个问题也没有以予考虑。
四、模型的经济意义
从消费模型看, 表明我国当期的利润增加一元消费减少0.075元, 而前一期的利润增加一元消费增加0.069元, 说明我国现在的利润总是要用于以后的消费的, 当期的利润增加必然引起这一期消费的减少, 增加的利润或用于投资等, 同时前一期利润的增加最终转为这一期的消费, 具体的数值模型也是根据前面的数据进行的量化, 工资增加1元消费增加0.41元, 说明当前工资中有41%的收入用于消费, 说明我国消费的观念较之改革开放以前已经有了实质性的变化。
从投资的模型看, 我国当期的利润每增加1元投资增加0.908元, 前期的利润增加1元投资减少1.031元, 年末资本存量每增加1元, 投资增加0.189元。这说明国家整体企业所获得的利润当期有90.8%用于当期的投资, 而前一期的利润很少用于本期投资, 而是前一期的用于投资和消费给消化掉了, 模型还反映出前一期利润的增加反倒会抑止这一期的投资, 但并不是说明前一期利润对以后投资不利, 由于模型仅考虑前一期与本期的作用, 所以前一期的利润很可能是作用到以后其他各期中, 这也从另一个角度反映出我国企业所获得的利润很大一部分用于本期投资, 还有一部分会留下来, 为以后的投资作准备, 这也是快速发展经济体的特征相符合的。
从私人工资的模型看, 当期的私人产出每增加一元, 私人工资增加0.096元, 前期的私人产出增加一元, 私人工资减少0.058元, 随着时间的增加, 每增加一年时间, 私人工资减少69.993元。由于私人产出是由国内生产总值加上税收收入减去政府工资收入得到, 国家当期创造的财富加上税收用于生产中作用在工资上的占到9.6%, 而前一期的这项指标反倒抑止私人工资;同时, 随着时间的推移, 本期的私人工资将逐渐用于消费和投资中而减少。
参考文献
[1]李子奈, 潘问卿.计量经济学 (第二版) 高等教育出版社, 2003.
[2]中国统计年鉴 (1985～2007) .
[3]易丹辉.数据分析与应用, 中国统计出版社, 2005.
经济计量模型 第2篇
内容摘要本文利用我国1978年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型，对我国城镇居民储蓄存款情况进行实证分析。通过对该模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国城镇居民储蓄存款数量的影响程度，影响着货币的供给量，宏观调控的力度和效果，因此，这有助于帮助大家认清现状，但对此问题的探索有利于我们更好的掌握专业知识，了解国情，根据经典西方宏观经济学理论，收入的变化会直接决定着储蓄的变化。在其他条件不变的情况下，即居民的可支配收入增加，储蓄量减少。可支配收入是指居民户在支付个人所得税之后，在收入即定的条件下，我们选用的利息率是根据当年变动月份加权平均后的一年期储蓄存款加权利率。
3.物价水平
物价水平会导致居民户的消费倾向的改变，收入分配的均等化程度越高，社会的储蓄倾向就会越低，在国际上各种不确定性因素很多，因而必须立足于中国的国情。
1998年后出现了明显的供给过剩，投资、消费膨胀的内在动力明显不足，同时市场经济发育不成熟，从而不能形成一种有效地传导机制，市场化的改革对人们的经济行为、心理行为带来了很大影响。
投资者开始考虑投资回报，我们的微观经济层面已生长出一种内在的约束机制，微观主体内在约束机制较强与宏观经济市场传导机制不畅之间的矛盾，概括起来有以下几点居民对社会经济形势的预期、可选择的投资渠道、信贷消费的发展、利率因素的影响、假性存款的影响、消费领域的信用等级、高收入阶层消费状况、就业形势压力、体制改革、居民收入水平等。
由于我现在的时间和能力有限，选取一部分变量进行研究，只建立我国城镇居民储蓄存款模型进行研究。本文选用当年的收入增长率来考察收入因数对储蓄率的影响。用城镇居民的储蓄率作为被解释变量。另外还选取了中国1979年到2002年的各年的城镇居民收入的基尼系数、一年期储蓄利率和通货膨胀率作为解释变量。
四、数据及处理
本文模型数据样本为从1979-2002年。
年份 城镇居民储蓄率 城镇居民收入增长率 一年期储蓄利率 通货膨胀率 城镇居民基尼系数
1979 0.06368087 0.264869934 3.78 0.02 0.16
1980 0.08740586 0.220385089 5.04 0.059804 0.15
1981 0.07093626 0.104176446 5.4 0.024052 0.15
1982 0.08105586 0.139165412 5.67 0.01897 0.15
1983 0.09963501 0.093723563 5.76 0.015071 0.16
1984 0.13025584 0.245357008 5.76 0.027948 0.19
1985 0.15161502 0.184241122 6.72 0.08836 0.19
1986 0.17454542 0.280700971 7.2 0.060109 0.2
1987 0.2175453 0.167515864 7.2 0.072901 0.23
1988 0.17862152 0.219728929 7.68 0.185312 0.23
1989 0.2721202 0.199827095 11.12 0.177765 0.23
1990 0.32760614 0.123579703 9.92 0.021141 0.24
1991 0.31032443 0.163667824 7.92 0.028888 0.25
1992 0.3016907 0.228819425 7.56 0.053814 0.27
1993 0.3199061 0.311233327 9.26 0.131883 0.3
1994 0.42486435 0.397210898 10.98 0.216948 0.28
1995 0.44898036 0.261076104 10.98 0.147969 0.28
1996 0.40903477 0.198208003 9.21 0.060938 0.29
1997 0.30935015 0.127739779 7.17 0.007941 0.3
1998 0.25777978 0.108852141 5.02-0.026 0.295
1999 0.21234608 0.134557035 2.89-0.02993 0.3
2000 0.1239205 0.125688358 2.25-0.01501 0.32
2001 0.24155306 0.14364071 2.25-0.0079 0.33
2002 0.29897822 0.173106495 2.03-0.01308 0.319
数据来源各年份的《中国统计年鉴》
注Y代表城镇居民储蓄率
X1代表城镇居民收入增长率
X2代表一年期储蓄利率
X3代表通货膨胀率
X4代表城镇居民基尼系数
五、模型及处理
基于以上数据，它表示在没有收入的时候人们也要花钱消费，储蓄增长率的变动。β3度量了当利率变动一个单位，储蓄的增量的变动。
β4度量了当通货膨胀率变动一个单位，初步得出的模型为
Y=-0.264646+0.317426X1+0.024054X2 +0.024476X3+1.127523X4.1.经济意义的检。
该模型可以通过初步的经济意义的检验，显然通货膨胀率的系数通不过T检验，2值为0.875298，整个模型对储蓄率的增长影响是显著的。
3.多重共线性的检。
从F值可知此模型整体显著，可能存在多重共线性，重新做回归分析得到
Y=β1+β2X1+β3X2+β5X4+u
Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C-0.271487 0.041322-6.570056 0.0000
X1 0.314787 0.113799 2.766177 0.0119
X2 0.024487 0.003178 7.704986 0.0000
X4 1.145280 0.137886 8.305987 0.0000
R-squared 0.897094 Mean dependent var 0.229740
Adjusted R-squared 0.881658 S.D.dependent var 0.115517
S.E.of regression 0.039739 Akaike info criterion-3.461967
Sum squared resid 0.031583 Schwarz criterion-3.265624
Log likelihood 45.54360 F-statistic 58.11739
Durbin-Watson stat 1.556309 Prob(F-statistic)0.000000
从新模型的整体效果来看，而且各个变量的t统计量也表明各个变量对储蓄率的增长都有显著影响。
因此模型可设为Y=-0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4
4.异方差性检。
对新模型进行异方差性的检验，得到如下结果
White Heteroskedasticity Test
F-statistic 2.669433 Probability 0.054505
ObsR-squared的计算结果是11.50596，所以自由度为7，查表得 =12.59〉11.50596，即该模型不存在异方差性。
5.自相关性的检。
从上表可知DW值为1.556309，有三个解释变量的条件下，查D-W表得，储蓄率对收入增长率的弹性为0.314787, 在其他条件不变的情况下，储蓄率同方向变化0.314787%。利率变动对实际的储蓄率变动的影响并不是十分的重要，其中对未来预期的不确定性是一个很重要的原因，随着住房、医疗、教育等方面的改革，但是效果并不明显也可以看出来。基尼系数对储蓄率的影响非常大，收入分配的均等程度对储蓄的影响非常明显。这是由于收入高的群体的储蓄倾向要明显的高于收入低的群体。
2.对宏观经济的政策建议
基于基尼系数对储蓄率的很大的影响，因此，加大对低收入的者的转移支付，缩小社会的贫富差距
1不要逼老百姓花钱，采取不同对策，增加中低收入居民的个人相对收入，大力提高人们的收入预期；控制教育和医疗费用，减少公众的焦虑；积极发展消费信贷，减少人们为教育而储蓄的需要，引导高收入居民向更高层次的消费过渡，增加消费供给，从而抑制储蓄倾向的进一步提高。
2不要逼老百姓投资，努力改善投资环境，充分暴露出我国经济架构的严重失衡。因此，并积极引导储蓄向投资转化
第一，不断开发新的金融产品，拓宽居民投资渠道，进一步发展和完善股票市场，逐步建立完善的、公开的信息披露制度，大力发展债券市场，充分发挥债券融资的优势，积极引导民间投资，人们的预期对储蓄率的影响是非常明显的。由于这方面的影响很难用数据来描述以及碍于本文作者水平有限，.2.屈宏斌居民储蓄高增长堪忧。经济观察报，.4.郭树清深化投融资体制改革与完善货币政策传导机制.金融研究，2002，保证经济持续快速增长.金融研究，2003，2003
经济计量模型 第3篇
【关键词】空间计量经济模型；省域创新；统计分析
随着国内经济发展，经济学研究也不断深入。经济学研究需要借助一定的经济模型实现，经济模型构建是否真实全面地反映经济现状直接影响到经济学研究成果的价值。空间计量经济学早在1988年就被提出了，相关理论认为：一个地区空间单元上的某种经济地理现象或某一属性值与邻近地区空间单元上同一现象或属性值是相关的。空间计量经济学提出对现代经济发展有重要意义，尤其是在现代社会地区经济相互渗透相互影响，只有通过空间计量经济模型才能理清现代省域创新影响因素的关系。依据空间计量经济模型制定的省域经济政策在促进地区经济创新发展方面更具实践价值。
一、空间计量经济模型
空间计量经济模型是建立在空间统计学和空间计量经济学理论基础上形成的研究方法。先用空间统计分析方法检验研究因素是否具有空间相关性，然后对具有空间相关性的因素应用空间计量经济学原理计量，最后建立空间计量经济模型进行空间计量估计和检验，指导经济活动。
1.空间计量经济模型能有效识别空间相关因素。空间统计学发展形成的空间自相关指数Moran I对判断检验地区经济变量的空间相关性存在与否非常有效。对于复杂的省域经济，准备识别地区经济变量因素是否存在空间相关性对地域经济政策制定有非常重要的参考价值。
2.空间计量经济模型综合性比较强，对实践有更好的指导价值。空间计量经济模型有多种，能够适应各种情况的地区经济统计分析。空间计量分析即解决了空间相关分析，又解决了空间差异分析，这对正确认识地区经济现状非常重要。空间计量经济模型包括空间常系数回归模型和空间变系数回归模型。空间常系数回归模型包括空间滞后模型、空间误差模型。空间滞后模型在研究各个变量在地区内是否有扩散现象有很好的评估效果。空间误差模型度量了相邻地区因变量的误差冲击对本地区变量的影响程度。空间变系数回归模型肯定了地域之间的经济行为在空间上具有异质性的差异，使分析借个更加符合现实。空间计量经济模型较为全面的应对了各种可能的情况，这对当前的创新实践有很好的指导价值。创新从投入到产出需要经过一定时期的滞后。以空间计量经济模型进行创新经济分析，更能反映创新真实的经济价值。
二、空間计量经济模型在省域创新中的应用
省域创新指省域内整体的创新，包括制度创新、组织创新、技术创新等多方面内容。空间计量经济模型在省域创新中的应用是理论应用的重要体现，在现代社会经济发展中应用科学解决实际问题是非常必要的。现对空间计量经济模型在省域创新中的应用概括为以下几个方面。
1.收集有效样本数据，选择变量。省域创新研究的地域为中国的31个省、自治区、直辖市。为了研究31个省域创新影响因素，通过收集最近四年各省域的创新产出、创新投入、人力资本等基础数据。以各省域的专利数量作为各地创新产出的计量指标，以各省域每十万人口拥有的专利授权数作为衡量各省域创新产出的基本指标。研究与试验活动是能体现各个省域创新能力的活动。科研机构、高等院校、微观企业研究与试验发展研究支出经费占各省域GDP的比例作为省域创新投入的度量指标。每十万人拥有大专以上受教育程度人口作为研究人力资本因素对省域创新影响的替代计量指标。万人大中型工业企业科学家工程师全时当量也是研究省域创新系统人员投入的一个计量指标。
2.省域创新的空间计量经济模型建立与估计。在确立了变量和变量计量指标后，就需要建立模型进行变量估计了。建立了双对数线性的知识生产函数模型为：
logIi= β0+β1logS+β2logU+β3logE+β4logH+β5logU×Exp+εi
其中：I为十万人专利授权数，为变量。S、U、E分别代表科研机构、大学、企业研究与试验发展投入占GDP的比例。Exp为万人大中型工业企业科学家工程师全时当量。H为每十万人拥有大专以上受教育程度人口，为变量。
3.省域创新的空间计量经济模型估计结果分析。模型估计结果分析是模型应用的关键环节。前面通过大量工作和繁琐的数学计算，就是为了对省域创新实践有一些有价值的指导。在结果分析过程中要尊重模型分析的结果，同时要结合省域经济现状分析估计结果是否合理、是否符合现实，对估计结果显示的显著性相关结果要深入反思，从中发现对现实经济政策制定有价值的信息。
三、结束语
空间计量经济模型在省域创新中的应用能将复杂经济问题量化，用数学统计和数学模型的方式进行科学分析。在经济学研究中空间计量经济模型在解决实际问题方面有很好应用效果。省域创新是一个宏观的经济分析，涉及面非常广泛。如果没有空间计量经济模型，研究省域创新不仅无头绪，而且还需要应对巨大的分析工作。显然空间计量经济模型在省域创新方面的应用研究是非常适宜而且有价值的。
参考文献：
[1]官建成，何颖.基于DEA方法的区域创新系统的评价[J].科学学研究，2005（2）.
经济计量模型 第4篇
国民经济是指一个国家社会经济活动的总称, 是由互相联系、互相影响的经济环节、经济层次、经济部门和经济地区构成的。国民经济这一概念突出强调经济的整体性和联系性。
中国宏观经济计量模型以改革开放以来的中国经济为对象, 应用现代经济计量学方法, 分析探讨1978-2005年期间中国国民经济运行和宏观经济活动。在此基础上分析政府支出对国内生产总值的影响, 进而由国内生产总值影响居民消费与社会投资, 因而政府支出对国内生产总值起到直接的影响而对居民消费、社会投资则起到间接的影响。
政府支出规模随经济的增长而扩张。我国的GDP近年来处于持续高速增长的阶段, 就2005年而言, 全年国内生产总值达到182321亿元, 按可比价格计算, 比上年增长9.9%, 属于“高增长阶段”。根据“瓦格纳法则”, 当国民收入增长时, 政府支出规模会以更大比例增长;与此同时, R·A·马斯格雷夫认为随着经济发展阶段的演进, 政府支出的规模逐渐增长。因此, 本文想探讨一下在未来的时间里, 政府支出的变化对于国内生产总值、社会投资、居民消费的影响。
2 模型设计
2.1 模型结构
建立一个能反映农村政府消费支出水平与国内生产总值、投资、居民消费之间关系的计量经济学联立方程模型, 文章共选取了3个内生变量, 2个滞后内生变量和1个外生变量。
2.2 模型的变量说明
(1) 内生变量
Ct-居民消费;单位:亿元
I-社会投资支出;单位:亿元
Y-国内生产总值
(2) 外生变量
G-政府消费支出;单位:亿元
(3 ) 滞后内生变量
Y (-1) 国内生产总值上一年的值;单位:亿元
Y (-2) 国内生产总值上上年的值;单位:亿元
2.3 模型结构方程式
Ct=a+b* Y (-1) + U1 (1)
I=c+d* Y (-1) +e* Y (-2) +U2 (2)
Y=Ct+I+G (3)
方程 (1) 反映的是居民消费水平的影响因素, 与上年度的国内生产生产总值相关。
方程 (2) 反映了社会投资与上年度国内生产总值、上上年度国内生产总值相关。
方程 (3) 反映了国内生产总值与居民消费、社会投资、政府消费相关。
3 模型的参数估计及检
3.1 数据来源
本模型参数估计采用时间序列数据, 数据均来自2006年《中国统计年鉴》, 样本区间为1991～2005年。数据处理与模型计算采用的是Excel2003和Eviews3.1软件。
3.2 参数估计
利用Eviews3.1软件对模型采用二阶段最小平方法 (2SLS) 进行参数估计, 参数估计结果如下:
Ct=4367.062+0.454*Y (-1)
I=-1758.959+0.716*Y (-1) -0.259*Y (-2)
Y=Ct+I+G
3.3 模型检验
本模型估计出来的参数所反映的经济意义与经济理论与实践相符;在0.05显著性水平下本模型各方程均能通过F检验, 所以模型具有显著性;各方程的拟合优度均大于0.94, 表明模型的可信度较高;估计参数在0.05显著性水平下基本能够通过t检验, 参数具有显著性。上述结论表明, 本模型的参数估计结果在经济意义和统计意义上均具有一定的可信度。
4 历史模拟和事后预测
4.1 历史模拟
为了检验模型用于模拟分析的可靠性, 本文运用上述模型对样本期数据进行模拟, 并进行事后预测, 通过计算内生变量1991～2005年模拟值与实际值的相对误差来考察模型的预测能力。计算结果见表2。
表2结果显示, 本模型变量模拟值与实际值的相对误差绝大部分均小于5%, 其中Ct的模拟效果最好, 模拟值与实际值的相对误差全部小于3%;Y的模拟效果也较好, 除了2004年模拟值与实际值的相对误差为14.935%外, 其余模拟值与实际值的相对误差几乎全部小于5%;I的模拟效果其中几个年份稍微差了一点, 如获至1997年、1998年、1999年、2000年、2004年的模拟值与实际值的相对误差相对偏高了一点, 但是最近几年它的模拟效果还不错。这表明由随机方程式解释的内生变量的相对误差较低, 该模型对历史的整体拟合效果较好, 用于外推模拟分析具有一定的可信度。
4.2 事后预测
以下预测未来10年, 政府支出以5%的增长率增长对国内生产总值、消费和投资的影响。
参考文献
[1]李子奈, 叶阿忠.高等计量经济学[M].北京:清华大学出版社, 2000.
[2]赵卫亚.计量经济学教程[M].上海财经大学出版社, 2003.
[3]张保法.计量经济学[M].郑州:河南人民出版社, 1989.
经济计量模型 第5篇
半参数计量经济联立模型的局部线性广义矩变窗宽估计
提出半参数计量经济联立模型的`局部线性广义矩变窗宽估计,并在随机设计(模型中所有变量为随机变量)下,利用极限理论研究了估计的大样本性质.研究结果表明:参数分量估计具有一致性和渐近正态性且收敛速度为n-1/2;非参数分量估计在内点处具有一致性和渐近正态性,其收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度.
作 者：叶阿忠 吴相波 黄志刚 YE A-zhong WU Xiang-bo HUANG Zhi-gang 作者单位：福州大学管理学院,福建,福州,350002刊 名：福州大学学报(自然科学版) ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF FUZHOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)年，卷(期)：200735(6)分类号：O212.7关键词：半参数 联立模型 广义矩 变窗宽 渐近正态性
经济计量模型 第6篇
关键词：SSCI期刊 文献计量指标 分布模型
中图分类号： G250.252 文献标识码： A 文章编号： 1003-6938（2013）06-0073-04
1 引言
学术期刊作为学术成果发表和学术信息发布的重要载体，在科学学理论研究、编辑出版以及科技管理实践中，期刊及其载文的学术质量和影响力日益受到学术系统中诸多主体的重视。期刊的文献计量指标表现高低既是期刊自身高度关注的问题之一，也是投稿者选择投稿对象期刊的主要依据。在一个专业（学科）期刊集合中文献计量指标的总体表现状况，一定程度折射出对应学科的发展水平及其态势。随着我国高等教育国际化战略的深入实施以及人文社会科学“走出去”战略的推进，国内众多高校和科研机构纷纷把发表SSCI和A&HCI期刊论文作为重要的激励手段和科研绩效评价指标之一，这一举措无疑对提高我国人文社会科学研究成果的国际显示度和影响力具有深远意义。但是，科研管理部门往往忽视了这一点，即SSCI期刊的学科、语种、出版国别等分布极为不平衡，而且不同学科指标的表现也存在较大差异[1-2]。为此，深入学科内部，探究不同学科文献指标分布的状况，对于全面了解不同学科和学科期刊群的整体结构和发展特征，指导学者有效投稿、提高科研管理的效率、效能和科学性均具有一定理论价值和现实意义。
2 研究方法与数据样本
科学计量学指标的排序-频度分布模型通常用来探讨不同计量单元指标频度随其位次变化的规律。我国学者梁立明教授及其学生在她主持的国家自然科学基金系列成果中，分别用这一模型对科技指标模型分布及其政策意义进行了富有成效的研究[3-6]。排序-频度分布模型通常呈现负幂分布y=αx-（α>0，>0）或负指数分布y=αe-x（α>0，>0）。前者在双对数坐标中曲线可化为直线，后者在半对数坐标中可化为直线（见图1）。通过判断表征直线斜率大小的值，即可了解某一计量指标分布的相对差异。值越大，指标的相对差异越大，反之则越小。
SSCI是汤姆逊路透公司旗下的Web of Science的一个子数据库，与SCI、A&HCI并称为国际三大索引，是国际最为权威的社会科学数据库之一。主要收录英美等国高质量的54类社会科学期刊文献，少量收录非英语文献。SSCI每年收录的每一学科期刊的总量都做动态调整，并利用其副产品JCR（期刊引证报告）定期发布年度期刊的主要文献指标值，供图书情报部门、期刊编辑、科研管理部门以及社会科学研究人员参考。我们选择JCR中的管理学、经济学、图情学为目标学科，选择2007～2011年共五个年度的指标数据为研究样本，来探讨排序—频度分布模型问题，以期寻找并发现指标分布的差异。
在JCR社会科学版公布的期刊文献计量指标中，人们最为关注的指标是影响因子指标。某一期刊影响因子的大小反映了期刊载文被数据库来源期刊平均引用的程度。经典的影响因子是以两年为引用窗口的，通常又称为加菲尔德影响因子。这一指标在期刊评价和科研管理实践中应用的最为广泛。但是，这一指标在使用过程中，人们逐渐发现，不同学科被引用的峰值时间及其引用周期（引用趋势先升后降的过程）存在较大差异。对人文社会科学来说，基础性学科如历史学、哲学等学科达到引用峰值的时间较长，远超过2年，而对于应用性、交叉性学科如管理学、心理学等达到引用峰值的时间则较短，一般在2年左右。因此，2年并不适合对所有学科领域期刊评价的时间窗口。为此，JCR近年引入了一些新的期刊评价指标，如5年影响因子，来适当拉长评价的时间窗口。本文主要讨论2年影响因子和5年影响因子的排序—频度分布问题。所使用的统计软件均为SPSS17.0。由于本文对于缺省数据不予考虑，所以JCR收录期刊数与报道的文献指标数不完全一致，分别对三个学科领域五个年度的影响因子排序—影响因子频度点列做回归拟合，得出拟合回归方程，并提取值。
3 结果分析
从点列曲线拟合优度看，点列的负指数分布均明显优于负幂分布。因此将这些学科的回归方程两端取自然对数后，曲线化为斜向下的直线，x的系数绝对值亦转化为直线斜率绝对值。表1给出了三个学科的2年和5年的影响因子排序-频度拟合回归方程、拟合优度、样本个数及其值。
单个学科纵向比较看，对于经济学期刊，测度期刊短期和长期影响力的2年和5年影响因子分布有差异。5年影响因子的期刊影响力相对差异要大于2年的期刊影响力差异。随着年份的变化，2年和5年影响因子相对差异都在下降（除2008和2009年未变），越晚的年份相对差异则越小。对于管理学期刊，在五个年度内，2年和5年的值都呈递减态势。对于2007、2008、2011年，5年相对差异大于2年的相对差异，而对于2009、2010年，5年与2年的相对差异相同。对图书馆情报学科，2年和5年的影响因子相对差异呈逐年递减态势，5年影响因子相对差异均比同年的2年影响因子相对差异大。上述结果表明，随着引用时间窗口的拉长，期刊影响的区分度增大，即5年影响因子的差异程度大于2年的差异程度。部分有着持续生命力的文献被引次数将突破2年峰值限制而持续高频被引。可见，我们通常使用的2年影响因子并不是区分期刊影响力的最佳指标。
从三个学科横向来比较，对于2年和5年影响因子，相对差异从大到小排列依次为图情学、管理学和经济学。这说明，相比较而言，经济学作为一个古老的相对成熟的学科，有相对规范的学科研究范式，期刊整体发展较为均衡；图情学是一个既涉及偏定性研究的图书馆学科，又涉及与定量研究、计算机技术、管理信息系统等硬科学的情报（信息）学科，收录的期刊范围相对广泛，这些属于不同子领域的期刊被关注的程度和学科发展水平存在一定差异。前者影响因子普遍低于后者。此外，通过深度分析期刊的出版信息，发现语种差异也导致期刊影响力的较大不同。英美等国出版的刊物在SSCI中的显示度远超过非英美国家母语出版的刊物，即使这些国家以英文出版期刊，其影响力也难以匹敌英文为母语文字的期刊。如2011年《MIS QUARTERLY》的2年影响因子为4.447，而排名最后的巴西出版的葡萄牙文刊物《Informacao & Sociedade-Estudos》为0.015，日本出版的多语种刊物《LIBRARY AND INFORMATION SCIENCE》也仅为0.040。本年度影响因子极差达4.434。5年影响因子的极差达到7.463（MIS QUARTERLY与排名第64位的德文刊物ZEITSCHRIFT FUR BIBLIOTHEKSWESEN UND BIBLIOGRAPHIE之差）。管理学和经济学的情况也与图情学类似，不举例赘述。
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4 几点启发
4.1 有助于拓展科学学理论研究的空间
自上世纪80年代，以夏禹龙先生的《社会科学学》出版为标志，社会科学学作为大科学学的一个主要分支学科在我国得以播种。但是，相对于狭义的科学学而言，无论从学会建制、研究力量、人才培养、期刊建设等方面，社会科学学的成长性均不能与其分庭抗礼。即使在国外，建制完善的社会科学学也只是初露端倪。科学计量学之父普赖斯认为，科学学就是科学计量学。即用科学的手段来研究科学的整体。如果借鉴这一思想，社会科学学则可视为社会科学计量学。尽管国外科学计量学界研究对象仍以自然科学为主，但是已有包括普赖斯奖获得者格兰采尔、莫德、雷迭斯多夫在内的多位学者对人文社会科学文献的分布、统计与评价指标、被引模式、已有数据库的适用性等问题进行了研究。科学计量学重镇之一的荷兰CWTS的一批学者也在坚持社会科学的计量学方面的特色研究。欧盟委员会、英国经社理事会、加拿大社会科学与人文研究理事会等机构也组织开展了基于社会科学计量学的研究并发布研究报告[7]。
国内社会科学学的研究可借鉴国外思路，从科学计量学入手，利用国内外数据库尤其是国内已有数据库，如中国知网、万方数据库、维普数据库、人大复印报刊资料、全国报刊索引、中文社会科学引文数据库等，开展社会科学的知识体系结构、文献指标分布特征、社会科学的发展规律等问题研究，丰富和夯实我国社会科学学研究领域的研究基础。
4.2 有利于提升社会科学科研管理的合理性
通过计量学方法来了解社会科学文献分布的特征，不仅深化了对社会科学若干学科特征的认识，而且为各级社会科学科研管理部门制订政策与实行管理提供了坚实的理论依据。已有的社会科学管理部门在项目管理、人才遴选、成果评价等方面的工作更多依赖定性方法和经验总结，较少使用社会科学学，尤其是社会科学计量学的研究成果，也不太关注这方面研究的现实意义，这对提升社会科学管理的科学化水平相当不利。以上文研究结果为例，假如用期刊影响因子来评价国际社会科学论文的质量，用2年影响因子评价，论文的区分度就较小；而如果用5年影响因子为衡量指标，则论文区分度大。每个学科都有合理的引文峰值年龄，尤其是人文学科的引用时间要长于社会科学，因此整齐划一的确定评价成果的时间节点无疑有失科学性。这一问题在当前国内的社科评奖中尤为突出。另外，国内社科管理部门均把重奖SSCI论文作为一项激励的措施也值得商榷。且不说社会科学成果蕴涵了意识形态的差别，SSCI数据库主要以收录英美国家期刊为主，以心理学、经济学期刊为主，即使我们在SSCI期刊发表文章了，也不能说这些论文完全代表了我国社会科学研究的最高水平。那些最优秀的社会科学理论研究成果也未必一定发表在SSCI期刊上。当然，如果从提高研究成果的国际显示度的角度来看，这一激励措施还是有一定积极意义的。还有，社会科学成果更多以著作形式表达，期刊论文只占较少比例，这与自然科学显著不同。所以从社科奖励政策设计上就应该较合理地分配好著作、论文、研究报告等成果形式的比例。
4.3 有益于推进社科学术期刊编辑工作的有效性
SSCI期刊在国际学术界的地位，是与期刊主办方、编辑团队、同行评议、出版等各方严谨工作密不可分的。尽管不能说我国社会科学学术期刊进入SSCI期刊阵列是未来期刊努力的一个方向，但是这些期刊在编辑出版方面的经验仍值得我们学习。SSCI期刊审稿方式坚持国际范围的同行评议对于我国社会科学整体质量的提升尤为重要，尽管我国社科期刊界当下最紧迫的改进工作不是国际化审稿，但即使完全实现国内同行专家审稿有时也难以推进。我国社科期刊编辑工作不仅要打造高影响力的名刊，还应在整体提高学科期刊群的办刊质量上有所作为。影响因子不是衡量刊物水平的唯一指标，但都是国际期刊界公认的有效指标。因此，期刊编辑应学习和研究国内外社会科学计量学的最新研究成果，定期关注刊物影响因子的变化，做好同类刊物影响因子的比较和分析，找出差距和存在问题的原因，并寻求改进和提升策略。尤其在选题方面，既要注重选择刊登那些研究学科热点问题的论文，以提升期刊短期的影响力，也应锤炼作者学术坚守的能力，对那些对学科基础理论研究有重要贡献的论文，也应有所偏爱，因为越是这类论文对期刊长期影响力的贡献越大。建立学科期刊群的定期协作交流机制，在选题策划、审稿专家选择、载文量、出版时滞等方面做好分工和协调，逐步缩小学科期刊之间的差距，以整体提升学科的学术研究水平。
参考文献：
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[6]岳洪江.我国社会科学成果排序——频度分布研究[J].情报杂志，2007，（10）：135-137.
[7]蒋颖.国外人文社会科学领域文献计量学的研究进展[J].国外社会科学，2010，（3）：28-36.
作者简介：姜春林（1970 - ） ，男，大连理工大学副教授，研究方向：科学计量学、人文社会科学评价和知识产权管理。
经济计量模型 第7篇
一、经济领域进行数据模型的应用需求分析
经济领域中, 由于其覆盖的方向比较广泛, 因此对于不同的经济领域而言, 其设计的经济数据也会存在一定的差异性。那么, 对于经济领域而言, 数据在一定程度上能够反映该领域的发展状况以及产出比等重要数据。数据是经济的命脉, 也是经济的方向。通过数据的呈现和分析, 能够非常清晰的了解目前经济领域的发展状况以及未来的发展方向。也就是说, 通常情况下, 通过分析经济领域的数据, 不仅仅能够掌握目前该领域的经济状况, 更能够对未来的经济发展状况进行预测。因此, 采用数据模型就现代非常重要。那么, 对于经济领域而言, 其进行数据模型的应用有哪些需求呢?
首先, 针对不用经济领域进行分类, 从而匹配与之对应的数学模型。由于经济领域是复杂并且多变的, 而且经济形式也非常繁多。因此, 对于经济领域一定要进行分类和划分, 例如可以针对经济领域按照生产型以及虚拟型经济领域进行划分, 那么针对生产型经济领域, 就需要有针对性的进行数据统计以及数学模型的应用, 而虚拟经济领域则更加依托虚拟数据的估算以及预测等。
其次, 针对性的进行数据模型的设计;数据模型的设计需要从数学建模的思想中进行提取, 从而根据实际的经济领域进行模型的建立。数据模型中, 需要设置数据输入的端口, 并且需要有输出的预算和测算。这在很多生产型经济领域中有着非常广泛的应用。此外, 对于数据的预测是非常重要的, 在经济领域中, 一般都需要针对该领域进行产出比以及经济效益的预测, 从而确保未来经济发展的稳定性。
最后, 经济计量数据模型的需求更为广泛也更加实际;在数据估测过程中, 需要针对经济数据进行模型评估, 从而进行模型设计。对于计量数据的模型搭建, 具备数据的基础需求分析, 并且根据高等数学的概率论内容进行概率估算, 从而针对经济领域的实际情况, 进行经济计量数据模型的设计。
二、经济领域中数学计量数据模型的应用分析
样本分析, 数据统计, 数据评估是经济领域中非常重要的三个内容。那么, 对于针对经济领域进行的数学计量数据模型的应用, 也需要这三部分的内容进行搭建, 从而设计针对不同经济领域的数学计量数据模型。因此, 在应用方面, 数学计量数据模型的作用也将从以上三个方面进行体现。根据不同的经济领域, 数学计量数据模型的模型设计会有所不同, 但是其设计理念与设计思想是可以并轨的。
第一, 基于样本分析的数学计量数据模型应用;样本分析是根据经济领域中的以往数据或者是估算数据进行数据分析, 针对经验数据的一种预测和估算方式。搭建数学计量数据模型的同时, 主要依赖经验数据进行现有数据的预测。因此, 基于样本分析的数学计量数据模型重点研究的内容是市场预测。也即是说, 在未投身某一行业之中的时候, 如何根据经验数据来预测行业风险以及经济效益。
第二, 基于数据统计的数学计量数据模型应用;数据统计是某行业的经济发展已经达到一定的规模, 但是每年或者每季度都需要进行经济评估, 通过评估数据来确定该行业发展状况是否正常, 是否有潜在的危机和现有的漏洞问题。基于数据统计的数学计量数据模型的应用重点在于分析当前的经济发展状况, 是为了保证现有经济环境的健康和稳定性发展而进行的一种数学计量数据模型的应用。
第三, 基于数据评估的数学计量数据模型应用;数据评估是对未来走向的一种经济预测。其中, 对于经济领域的未来发展, 通过建立数据评估的数学计量数据模型, 可以根据经验数据和现有数据, 进行未来经济数据的估算, 通过这些估算数据可以充分的展现未来该经济领域的发展情况, 是否有必要进行扩大化的发展。因此, 这些数据的形成, 都是在一定程度上反应该经济领域的发展状况以及未来的发展潜力。
总之, 数学计量数据模型实际上可以针对经济领域的现有情况, 以及未来的经济数据估算, 来对某经济领域进行全方面的数据分析, 从而通过数据的科学性来理性的进行经营和发展, 从而实现经济的稳步发展。但是, 重点在于如何能够将这些数据进行科学化的统计和估算, 从而保证预测的准确性。
三、结语
通过对数学计量数据模型的分析, 针对某一经济领域的数据测算等, 这些数据的呈现, 是通过长期的统计和计算得到的。而利用数学计量数据模型的作用, 则是为了能够更加科学的进行预测和测算, 从而对现有经济情况以及未来的发展等关键性因素进行分析和实践, 从而保证在经济领域内的长远发展问题。总之, 数学计量数据模型的应用, 可以提高经济领域内的科学标准与价值, 在稳步发展以及科学发展的进程中, 起到至关重要的作用。
参考文献
[1]顾慰文, 蔡福春, 吴定华.宏观计量经济模型中变系数问题探讨[J].数量经济技术经济研究, 1986 (02) :29-35.
[2]黄小芳, 盛永祥, 吴洁.基于投入产出模型的钛白粉生产企业经济效益研究[J].工业工程, 2014 (02) :31-37.
经济计量模型 第8篇
1 计量经济模型简介
计量经济学[4]是用统计学、数学方法解决系统运行过程中所提出的理论问题和实际问题的经济学科学。对特定的经济系统证实和定量化的一组关系式,构成了该系统的计量经济模型。计量经济学定量分析模型中用得较多的是相关分析,对其参数的估计一般采用最小二乘法,其数学模型如下[5]:
假设被解释变量Y与(K-1)个解释变量X2,X3,X4,…,XK及随机变量μ之间存在着线性关系,对于n组观察值可以写成:
Yi=β1+β1Xi2+β1Xi3+…+β1Xik+μi,i=1,2,3,…,n。
其中,βi和μi为待估常数。上式可用矩阵表示:
Y=Xβ+μ。
应用最小二乘法原理估计模型的参数,同时构造如下统计量进行检验、判断。
剩余标准差
判定系数
由X的变化引起Y的变差占总的变差的比例R2越接近1,表明曲线拟合得越好。
t检验值
杜宾—瓦特森检验:
2 模型的建立
2.1 建立经济学模型的原则
为了较准确地反映中央空调系统内部各因素的因果关系和反馈回路,在建模中根据系统动力学的建模原理,设计了较为严密的、能动态反映客观实际的理论模型;同时利用计量经济学模型能较准确地定量描述中央空调系统运行的特点,将计量经济学和系统动力学两种学科结合起来用于某医院中央空调系统运行问题的模型建立。
2.2 理论模型
根据某医院中央空调系统运行规律和对中央空调进行的系统分析,建立某医院中央空调系统运行的理论描述性模型:空气调节是一门维持室内良好热环境的技术。良好的热环境是指能满足实际需要的室内空气温度、相对湿度、流动速度、洁净度等。由建筑物的实测得到热负载变化率的情况,这样,就可以决定水泵流量和压力的最大(100%)设计负载。因此室内空气温度、相对湿度是中央空调系统运行的外部环境约束条件,在中央空调系统内部表现为:1)制冷系统;2)制热系统;3)空气交换系统。
2.3 结构模型的建立
本模型的内生变量11个:tfr,tfh,tfw,tfa和tftot分别为制冷、制热、风机、水泵的额定电量和总耗电量,va为设备平均年耗电总值,c为冷却水循环量,tpr,tph,tpa和tptot为制冷、制热、水泵的额定水量和总冷却水量。外生变量7个:vG(设备耗电总值),to(设备损耗量),nl(终端数),t(运行时间变量),虚拟变量包括va5,va3,va6,先决滞后内生变量包括tfh-1,c-1,va-1和tfh-1。
2.4 中央空调系统运行计量经济模型
根据某医院建筑面积及所在地一年四季、每天早、中、晚气温的变化,医院功能分区使用时间和人员流动量不同,采用相关分析建立的某医院中央空调系统运行计量经济模型由11个联立方程式组成。
1)制冷额定电量。
R2=0.995 6, S=5.11, D=2.71。
2)制热额定电量。
tfh=0.158 7+0.938 9tfh-1+0.063 2vG-0.150 4tfr+2.834 3va5,
(0.03) (1.72) (1.82) (-1.88) (1.61)
R2=0.971 0, S=1.86, D=2.26。
3)风机额定电量。
tfw=-20.263 7+0.138 3to+0.155 9vG-0.381 2tfh-3.562 7t,
(-3.25) (1.41) (2.78) (-0.30) (-0.63)
R2=0.963 0, S=5.02, D=2.26。
4)水泵额定电量。
tfa=-25.975 6+0.073 4vG+0.700 2tfa-1-0.046 4tfr+5.183 2va3,
(-3.25) (1.41) (2.78) (-0.29) (1.63)
R2=0.993 2, S=2.50, D=2.13。
5)总耗电量定义为:
tftot=tfr+tfh+tfw+tfa/100。
6)设备平均年耗电总值为:
va=-40.167 2+0.680 2ta-1+0.657 5tftot,
(-1.14) (2.09) (1.66)
R2=0.983 9, S=20.49, D=1.84。
7)冷却水循环量。
c=1.340 3+0.195 4c-1+0.639 7va,
(0.28) (2.30) (10.65)
R2=0.999 6, S=2.69, D=1.97。
8)制冷额定水量。
tpr=-14.526 5+0.548 1c-0.619 7tph,
(-1.33) (3.31) (-1.64)
R2=0.993 3, S=2.77, D=2.35。
9)制热额定水量。
tph=-138.927 2+0.029 3n1+0.334 5c,
(-1.93) (1.55) (4.94)
R2=0.996 9, S=2.91, D=2.82。
10)水泵额定水量。
tpw=-22.989 3+0.003 6n1+0.157 1c-0.245 6tph,
(-0.40) (0.26) (1.51) (-0.85)
R2=0.966, S=1.67, D=2.62。
11)总冷却水量定义为:
tptot=tpr+tph+tpw/10。
3 结语
为了保证某医院中央空调系统运行计量经济模型的可靠性,从经济意义、统计检验、计量经济学和模型稳定性4个方面对模型进行检验和评价。检验结果表明,最终模型与某医院中央空调系统运行规律是一致的;参数估计满足统计检验;模型的D值范围为1.97≤D≤2.82,比较接近于2,说明本模型序列相关可能性较小,满足计量经济学检验;将近三年某医院中央空调系统运行实际数据代入该模型进行对比分析,其动态模拟结果没有出现误差率超过15%的异常情况,整个模型的误差率为3.27%,误差率很小,说明模型的精确度较高,模型运行较稳定。
摘要：根据系统工程和系统动力学原理建立了由11个联立方程式组成的某医院中央空调系统运行计量经济模型,从经济意义、统计检验、计量经济学和模型稳定性4个方面对模型进行检验,检验结果表明该模型满足计量经济学检验,整个模型的误差率为3.27%,说明模型的精确度较高,模型运行较稳定。
关键词：中央空调,系统,计量经济模型
参考文献
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[4]张寿,余清文.计量经济学[M].上海:上海交通大学出版社,1984:25-69.
经济计量模型 第9篇
1991年, Grossman与Krueger等[1]研究了66个国家1979—1990年14 种空气污染物质和水污染物质与经济增长之间的关系, 发现两者之间呈“倒U形”曲线关系, 这条曲线被称为环境库兹涅茨曲线 (Environmental Kuznets Curve, 简称EKC) 。Shafik与Bandyopadhyay等[2]研究了二氧化硫 (SO2) 和悬浮颗粒物 (SPM) 的排放状况与人均收入的变化关系, 得出经济增长与环境污染水平之间存在“倒U形”的关系。哈佛大学的Berrens等[3]研究了世界发达国家与不发达国家的经济环境数据, 也证实了“倒U形”曲线的存在。Lucas[4]在1996年发现SO2、BOD5、NO2、Pb、CFCs及固体废物排放量等与经济发展之间也存在着“倒U形”曲线关系。Jackyu[5]对韩国的研究与Shunji等[6]对日本的研究同样证实了经济增长与环境污染之间存在着“倒U形”曲线关系。
我国学者也进行了相关实证研究。如吴玉萍等对北京市的有关研究[4]、胡明秀等对武汉市的有关分析[7]、刘荣茂等对中国29个省级区域的有关综合研究[8]都验证了环境库兹涅茨曲线的存在。然而, 也有一些学者的研究表明, 由于不同地区的发展阶段不同, 环境库兹涅茨曲线不一定呈现“倒U形”, 而表现出其他形态, 如“U形”[9]、“U形+倒U形”[10,11]、“倒U形+ U形”[12,13]、“U形+倒U形左侧”或“倒U形”左侧[14], 等等。
综上所述, 经济增长与环境质量之间的“倒U形”曲线是存在的。对于不同国家或区域, 由于经济发展阶段、环境政策等方面的原因, 这种“倒U形”曲线可能变化为其他形态。本文选取辽宁省1981—2009年的环境经济数据, 建立经济增长与环境污染水平关系的计量模型, 从宏观上揭示环境库兹涅茨曲线的变化特征及其原因, 为辽宁省经济与环境的协调发展提供参考。
2 经济发展与环境污染水平关系的计量模型
2.1 指标选取与数据来源
当前辽宁省的污染物排放主要来源于工业部门, 结合数据的可获得性, 选取1981—2009年辽宁省工业废水排放量、工业废气排放量以及工业固体废弃物产生量等3个指标表征环境污染水平;选取1981—2009年辽宁省人均GDP作为反映经济发展的指标。为了消除价格变化与通货膨胀的影响, 以1952年为基期用价格指数来折算各个年份的人均GDP数据。本文所有数据来源于1983—2010年《辽宁省统计年鉴》、1990—2010年《中国环境统计年鉴》。
2.2 计量模型建立
单指标污染水平与经济增长的计量模型:由于各地区环境与经济社会发展阶段不同, 拟合两者之间关系所用的计量模型也不尽相同, 常用的主要有线性函数、二次函数、三次函数、logistics函数等[15]。利用辽宁省1981—2009年的经济与环境数据进行多种函数的拟合, 根据拟合效果进行优选, 最终选择三次函数作为模型进行研究。以y表示环境污染指标, x表示经济增长指标, 构建模型为:
y=β0+β1x+β2x2+β3x3 (1)
模型回归结果见表1, 拟合曲线见图1。
注:β0、β1、β2、β3为曲线的回归参数;R2为相关系数;Sig.f为 F检验值的实际显著水平及相伴概率值。
综合污染水平与经济增长的计量模型:为了客观地从总体上把握辽宁省经济增长与环境污染水平的关系, 在上述三个指标的基础上建立综合污染指标来表征环境污染水平。采用极差标准化法对数据进行无量纲化处理, 其公式为:
undefined
式中, i为年份的序列, y′i为标准化后的数值, yi污染物排放的原始值, ymax为污染物排放的最大值, ymin为污染物排放的最小值。再根据下列公式计算出每年的综合环境污染指数Yi:
undefined;j=1, 2, 3) (3)
式中, Yi为第i年的综合环境污染指数, j为污染物排放类型, y′ji为第i年第j种污染物排放量的标准化值, Wj为第j种污染物排放量的权重值。由于废水、废气、固体废弃物对环境的污染程度不同, 本文采用层次分析法计算其权重, 分别为0.275、0.415、0.310。人均GDP采用 (2) 式进行标准化, 标准化值定义为Xi, 即第i年的经济发展水平为指标。根据式 (2) 与式 (3) , 以1981—2009年辽宁省的经济与环境统计数据为依据进行计算, 结果见表2。根据表2结果, 以标准化的人均GDP为横坐标, 以综合环境污染水平为纵坐标绘制辽宁省的环境库兹涅茨曲线见图2。
3 计量结果分析
3.1 单指标的环境库兹涅茨曲线特征
由表1和图1可见, 辽宁省人均 GDP与三种环境污染物排放量的拟合效果较好 (相关系数 R2均大于0.85) , 三条曲线的相关性都达到显著水平, 具有较充分的解释意义。辽宁省工业“三废”的 EKC形态各不相同, 且与传统的 EKC曲线不吻合。由图1 (a) 可知, 研究时段内辽宁省工业废水与人均GDP的回归曲线为“U形”曲线左侧部分。从1981年到2009年, 工业废水的排放量随人均GDP的增加总体上呈明显下降趋势, 期间略有波动, 曲线尚未到达转折点。由图1 (b) 可以看出, 工业废气的环境库兹涅茨曲线形态为“U形+倒U形”, 第一个转折点 (谷值) 出现在人均GDP为900—1500元之间, 理论计算值为1044元, 对应时间为1992—1994年之间, 这一时期出现了“U形”环境库兹涅茨曲线的低谷, 此后工业废水排放形势进一步恶化;第二个转折点 (峰值) 出现在人均GDP为4500—5500元之间, 理论计算值为4821元, 即2008年工业废气排放量到达“倒U形”环境库兹涅茨曲线的峰值, 此后便呈下降趋势。由图1 (c) , 工业固体废弃物与人均GDP的回归曲线形态为“U形”曲线右侧部分, 第一个转折点 (谷值) 出现在人均GDP 500—1000元, 理论计算值为633元, 时间上位于1984—1986年之间;其后随着经济增长, 工业固体废弃物的产生量逐年增加, 目前尚未到达第二个转折点 (峰值) 。
3.2 综合指标的环境库兹涅茨曲线特征
综合指标的环境库兹涅茨曲线反映了经济增长与环境整体质量的耦合关系。由图2可以看出, 在研究时段内辽宁省的综合环境污染水平随着经济增长呈现波动变化。环境库兹涅茨曲线大体呈现“倒U形+U形+倒U形”特征, 即“M形”。第一个“倒U形”的峰值转折点出现在人均GDP为1000—1500元之间, 对应时间大约在1985—1987年, 这个时段的综合环境污染程度较高, 其后污染程度呈下降趋势;而“U形”的谷值转折点出现在人均GDP为4000—5000元之间, 对应时间2002—2004年, 这一时段的综合污染水平较低, 其后随着经济发展污染逐渐恶化;第二个“倒U形”的峰值转折点出现在人均GDP为9000—9500元, 对应时间在2008年。
4 环境库兹涅茨曲线特征的原因分析
EKC的不同形态反映了经济发展与环境变化之间复杂的关系。不同经济发展阶段影响EKC形态的因素不同。本文主要从产业结构变化、环境污染治理资金投入两个方面对辽宁省EKC形态的变化进行解析。
4.1 产业结构变化
不同产业对环境的影响程度不同, 通常认为第二产业对环境的影响最大[16], 其中又以高能耗、高水耗的重工业对环境的污染最为严重。从辽宁省产业结构的变动趋势看 (图3) , 第二产业的比重一直处于最高比例, 其变化趋势可分为三个阶段:1985年之前的小幅波动阶段;1985—2004年的下降并趋于平缓阶段;2004年的快速回升阶段。结合表2、图2与图3, 1985年后辽宁省第二产业比重趋于下降与图2中的第一个峰值转折点相吻合;2004年后, 随着第二产业比重的回升, 综合环境污染水平在达到谷值转折点后也呈现出明显的上升趋势。可见, 第二产业的变化趋势基本与EKC总体变化趋势保持一致, 说明第二产业是影响EKC的关键因素。
4.2 环境污染治理资金投入
环境保护投资与环境质量的改善有较好的正相关性。1985—2002年, 政府加大了环境保护投资的力度, 用于治理环境污染的资金逐年上升, 提高了工业“三废”的处置率, 从而有效降低了污染物的排放量, 大大改善了环境质量。这也是环境污染水平随着经济增长整体有所下降的重要原因之一。辽宁省环境保护投资占GDP的比重在1981—2009年呈波动变化。尽管20世纪90以来, 辽宁省环境保护投资有了大幅度的提高, 但是环境保护投资占GDP的比重一直低于1%。
根据发达国家的经验, 环保投入要占到国内生产总值的1%—1.5%才能有效控制住环境污染, 达到3%才能使环境质量得到改善。因此, 未来辽宁省在完善环境保护政策的同时, 应继续加大环境保护资金的投入。
5 结论
1981—2009年, 辽宁省环境库兹涅茨曲线大体呈现“倒U形+U形+倒U形”特征, 即“M形”。工业废水排放量、工业废气排放量、工业固体废物产生量等单项指标的环境库兹涅茨曲线形态分别为“U形”曲线左侧部分、“U形+倒U形”和“U形”曲线右侧部分, 区别于传统意义上的“倒U形”环境库兹涅茨曲线。辽宁省环境库兹涅茨曲线形态主要受产业结构变动、环境保护投资力度等的影响。环境库兹涅茨曲线的总体变化趋势与相应阶段的工业发展以及环境保护投资力度的变化趋势基本吻合, 反映了环境质量在一定的经济增长阶段可以通过调整产业结构、加大环境保护投资等措施得到改善。
本文选取的研究时段为1981—2009年, 研究结果反映的是辽宁省环境库兹涅茨曲线的局部变化特征, 对评价经济增长与环境保护的关系具有一定的局限性。此外, 影响环境库兹涅茨曲线形态的其他因素, 如经济体制转型、工业化与城市化模式、环境保护政策实施的不确定性等, 需在今后的研究中逐步完善。
摘要：选取辽宁省1981—2009年经济与环境数据, 通过计量模型探讨辽宁省经济增长与环境质量的演替轨迹。结果表明, 1981—2009年辽宁省环境库兹涅茨曲线大体呈现“倒U形+U形+倒U形”特征, 即“M形”, 表明辽宁省的综合环境污染水平随经济增长呈现波动变化;工业废水排放量、工业废气排放量、工业固体废物产生量等单项指标的环境库兹涅茨曲线形态分别为“U形”曲线左侧部分、“U形+倒U形”和“U形”曲线右侧部分;进一步分析表明, 辽宁省EKC特征与工业结构变化、环境保护投资等有显著相关性。
经济计量模型 第10篇
数据来源: 中国统计年鉴 2013。
1 研究目的
2014年,中国的国内生产总值增长7. 4% ,居民消费价格CPI上涨2% ,研究中国商品进口数量与国内生产总值的关系,以探究中国进口商品的增长规律。在本文中,忽略对其他经济因素的计算来构建计量经济学模型,对进口与GDP和CPI之间关系的实证研究,以测试的多重共线性等计量测试和验证。
2 数据收集
为了了解中国进口商品额与GDP、CPI之间的关系,选择“中国商品进口额”为被解释变量,用Y表示; 选择“国内生产总值”和“居民消费价格指数”为解释变量,分别用X1、X2表示。通过查阅中国统计年鉴,本文将中国从1985年到2013年的国民生产总值商品进口额,居民消费价格指数,整理如表2所示。
数据来源: 中国统计年鉴 2013。
3 模型建立
3. 1 设定多元回归模型
为了解中国商品进口额与国内生产总值、居民消费价格指数的关系,建立多元线性回归模型将模型设定为对数模型: Ln Y = β0+ β1Ln X1+ β2Ln X2+ u,其中β1> 0,β2<0。
在其他条件不变的情况下,随着GDP的增长,扩大国内需求,中国进口的商品也要增加,所以β1> 0 ; 居民消费者价格指数上升,其他条件不变的情况下,货币的贬值,将减少进口,促进出口,所以中国大宗商品进口量应减少,β2< 0。使用EViews生成对数变量数据进行最小二乘法估计,模型估计结果如下:
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12 /18 /14 Time: 21 : 03
Sample: 1985 2013
Included observations: 29
由此可见,该模型R2= 0. 912957 ,F = 136. 3515 ,F检验也很显著。但是,t检验不显著,说明可能存在多重共线性,即国民生产总值GDP与居民消费价格指数CPI之间有可能存在线性关系,故需要进行进一步的多重共线性检验。
3.2 统计意义上的检验
3. 2. 1 拟合优度检验
R2= 0. 912957说明所建模型整体上对样本数据拟合较好,即解释变量“国内生产总值”“居民消费价格指数”对解释变量“商品借口额”的绝大部分差异做出了解释。
3. 2. 2 F 检验
针对H0: β1= β2= 0 ,给定显著性水平α = 0. 05 ,在F分布表中查出自由度为k - 1 = 1和n - k = 28的临界值Fα( 1,28) = 4. 2 ,由F = 136. 3515 > Fα( 1,28) = 4. 2 ,应拒绝原假设H0: β1= β2= 0 ,说明回归方程显著,即国内生产总值和居民消费价格指数联合起来是对我国商品进口额有影响的。
3.3 多重共线性检验
通过简单相关系数检验得到表3,我们可以看到,商品的进口占GDP的体积与CPI高度相关,且有一定的关系。通过Lnx1与Lnx2存在线性关系我们得出国内生产总值与居民消费价格指数存在线性关系 ( 见表3) 。
通过建立回归模型,对中国的国内生产总值和商品进口量最大的关联度分析发现与国内生产总值关系最大。所以,设一元回归方程为:
并逐步引入其他变两个,确定最适合的回归方程:
由数据得到,回归方程结果为:
最后通过自相关性检验及修正对模型进行White自相关性检验、DW检验和偏相关系数检验,验证模型的正确性。由White检验知,α = 0. 05 ,检查分配表,5. 99的临界值,超过nR2,和P值大于0. 05,所以不存在异方差性。由模型估计结果我们得到DW = 1. 728708 ,共29个样本,模型中的1个解释变量,检查数据统计显示,d L =1. 341 ,d U = 1. 483 ,模型中d U < DW < 4 - d U ,则误差项间无自相关。所以我们确定模型为:
该模型得出在其他变量的背景相同的经济意义下,国内生产总值增长了1% ,进口额增加1. 154824% 。可见进口额与国内生产总值是成正比的关系。
4 模型的不足及改进方向
4. 1 模型存在的缺陷
第一,数据从1985—2013年,未对商品进口额做长时间的研究,较少的样本数据的选择的数量,从而降低表示模型代表性。第二,我们在建立模型时还有一些因素没有加以考虑,如: 出口额、人民币汇率、外商直接投资等,并假设它们无影响或影响不大。在这种情况下,降低了模型的可靠性,该模型与实际情况存在些许差距。
4.2 改进方向
第一,增加数据容量,延长时间序列,力求使得模型更具权威性。第二,增加影响因素的个数,扩大分析范围。
5 结论与建议
通过对模型的分析不难发现,建立,中国商品进口量受多种因素影响,其中主要因素是国内生产总值GDP。从上表中我们看到近几年我国进口额增长缓慢,相应的进口额增长率也不高,可能与我国鼓励出口政策有关系。我国将重心放在出口额上,不能一味的出口而忽略了进口,适当地增加进口会对我国经济增长的提高起作用。第一,进口额的增加能缓解人民币升值压力,增加我国外汇储备量,缓解通货膨胀压力,短期内的通货膨胀,使国内市场价格上涨,假设汇率没有波动,出口商品的价格要随之提升,所以出口受到抑制; 但是进口商品的价格没有显著变化,相对来说价格下跌,对进口商品的需求变大,会导致进口额的增加。长期来看,通货膨胀会导致货币汇率下跌,导致出口增加和进口减少,抵消短期的影响。第二,进口额的增加,能使我国生产汲取国外优秀之处,引进国外先进的技术和设备,进一步加强我们的产品实力,有利于实现产品的升级换代,更有利于我国对外贸易的发展,在不断进取中变得更强。第三,随着出口的增加,中国对外的贸易摩擦也会加大,对各国经济发展均没有好处,要保持进出口的平衡发展才能减少贸易摩擦,和平共处。
我国的政策应适当做些调整,减小贸易顺差带来的弊端,在继续保持出口增长速度的同时适当提高进口额的比率,将进出口发展平衡战略提到日程上来。为了使我国对外贸易发展稳健,建议国家抵制一些不良出口贸易,适当增加一些有意义的进口,增加我国的竞争实力,增加我国的贸易水平,引导企业进行合理的进口,增加我国外币存储量,逐步引导一些中小企业在外贸中发展起来,发挥地方优势,活跃地方经济,维持生存发展空间,使我国在外贸中不断前进并立于不败之地。
摘要：本文主要研究GDP和CPI与中国商品进口额的关系,并根据实证分析的结果,提出了相关的对策和建议。
关键词：进口额,GDP,CPI,贸易顺差
参考文献
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经济计量模型 第11篇
一、基于时间序列的经济计量模型
经济计量分析是依据经济理论,通过数理统计进行实际资料计量并验证,以研究经济结构及其变化趋势,预测经济走向。计量经济学是一种精密、科学的经济计量方法,其实现了经济学从定性分析向定量分析的转变,是现代经济学最重要的分析手段之一。时间序列模型是按照时间记录随机事件发展变化过程,观察、研究时间序列,分析其变化发展规律,并依据分析结果预测未来走势。该模型广泛应用于经济学、金融学及管理学等相关学科。本文通过基于时间序列的经济学模型对影响农产品价格的因素进行分析,采用季节虚拟变量回归、Census X12季节分解法、移动平均比率法、指数平滑法以及差分自回归移动平均法,对五个模型进行组合分析,分析中采用误差大小分配权重,误差小权重大,误差大权重小。
绝对百分比误差(APE)计算公式为:
式中Xf为模型拟合值,Xobs为观察值;
权重计算公式为:
式中MAPEi表示第i个模型的平均绝对百分比误差。
二、农产品价格波动影响因素
(一)国际因素传导后引起我国农产品价格波动
国际石油价格波动、生物燃料发展、汇率、库存紧缩、商业投机以及自然灾害等因素导致国际农产品价格在二十一世纪以来发生剧烈变化,2006至2008年,国际农产品价格达到30年以来最高点,国际食品价格指数高达255.7,比2000年1月同比增长155.7%;在金融危机以及农产品丰收影响下,2008年以后开始急速回落,至2009年2月跌至161,经历了小幅上涨之后,进入2010年,开始大幅上涨,并一直持续到2011年末期;到2012年,世界粮食主产国受自然灾害以及地区性战乱影响,主要农产品产量大幅降低,与此同时,汇率变化和投机炒作进一步推高粮食价格,国际农产品价格持续保持高位;而生物质能源发展,农业主要出口国中的发达国家更多的将大豆、玉米、糖料、油料等用于能源消耗,进一步助推国际农产品价格上涨;2013年至今开始小幅度下行,但是从长期来看,国际农产品价格一直保持高位运行。其变化如图1所示。
国际农产品价格的波动,纵向上不断延伸,横向上向周边辐射,影响到参与世界经济体系的每一个国家,我国加入WTO后,开放性市场接收到来自世界农产品价格波动的信号,虽然在时间上有一定的迟滞性,但是仍旧对我国农产品价格产生影响。通过易受影响的物质资源逐步传递影响效果,推动消费水平升高,导致农业生产资料价格上涨,农产品流通环节成本提升,供需互相影响,最终推高我国农场品价格。
由图2可以看出,国际农产品价格剧烈波动,引发了我国农产品价格的变化,整体而言,其波动幅度增加,周期变短,虽然升中有降,但是总体呈现一路上升趋势。分析其原因,引起我国农产品价格波动的国际因素主要通过国际贸易、货币供应量以及农业生产成本传导的,这类不可控因素对我国宏观经济发展造成的影响,最终都由弱势生产者农民承担,并通过农产品流通和消费对各环节主体利益产生影响,进而影响到社会经济秩序稳定性。
(二)宏观经济因素是农产品价格波动的根本性影响因素
宏观经济因素是农产品价格波动的根本原因,包括货币供应量、汇率以及通货膨胀等因素。
1、货币供应量
在全球性流动过剩的背景下,农产品价格出现异常波动,这让学者们开始注重货币供应量对农产品价格产生的影响。研究表明,农产品价格与货币供应量关系密切。某一类农产品的价格波动可能和供求关系有关,但是普遍性价格上涨由货币决定。货币扩张是农产品价格和消费价格指数上涨的根源,两者之间在长期范围内存在均衡关系,货币供应量的大幅度波动总会带来农产品价格的大幅度波动。相关研究认为全球食品价格通胀是由于美元贬值情况下大量基金进入农产品等大宗商品市场,引发价格的非理性推高,与此同时金融冲击通过汇率调整及外汇储备对货币供给和利率产生影响,致使农产品产生价格波动。近年来,我国农产品的普遍涨价,是货币政策宽松引起的流动性过剩导致的。
2、汇率
汇率变动对农产品价格产生影响通过两种方式,直接和间接效应。直接效应由农产品相对价格及人们相对收入水平变化,直接改变市场供需关系;间接效应则通过农产品国际市场竞争力的改变来实现。浮动汇率制度下,管理调整行为对农产品价格产生影响,人民币汇率升高导致农产品价格上涨,反之则反,具备相关关系。汇率的变化所产生的传递效应在短期内波动而在长周期内均衡,具备自我修正的动态规律。学者们认为汇率对农产品价格的冲击有正效应和负效应两种,人民币升值后出现需求效应及成本效应。短期而言,升值降低农业生产资料进口成本,刺激需求拉动农产品价格上涨;长期来看,升值导致进口农产品价格降低,也会降低国内农产品价格,成本效应促使农产品整体价格下降。
(三)供需关系也是农产品价格波动的重要影响因素
农产品的供需关系,是农产品生产和消费之间的关系。在供给方面的因素主要是对农产品产量形成影响,进而导致价格波动。农业生产成本。生产成本是农产品价格的基本参考量,决定价格波动基本趋势。其成本投入主要包括生产资料、劳动力、土地、流通四个方面。城市化进程导致原材料等初级产品价格波动,向下传到到农业生产环节,引起饲料、化肥、种子等基础生产资料显著增长。依据成本推动经济理论,农业投入如果无法抵消因其价格上涨带来的成本费用增加,就会将成本转移到产品价格上,导致农产品价格上涨。劳动力成本增加也会导致农业生产成本的提高。我国人口红利目前处于刘易斯拐点,农村劳动力向城市大规模转移,甚至呈现低龄化和老龄化特征,农业生产所需的劳动力素质下降,农业用工成本增加,劳动力成本大幅度上升,导致农产品价格升高。土地资源大量用于城市化建设,一方面抬高了整体土地价格,另一方面农业用地减少导致价格上升,这都导致了农业土地成本的增加,进而推高农产品价格。农产品流通环节多、产业链长,中间损耗大,流通过程的物流成本大,同时中间商攫取大量利润,农民所获得的利润只有总价的10%~15%,其承担农业生产风险而获利甚微,因此农产品产量异常波动,引起价格非理性波动。
从需求上来说,消费结构升级、生物燃料发展导致对农产品需求增加。消费结构升级主要是人口和收入增加带来的,农产品是基础性物资资源,属于生活必需品,这种硬性需求决定了农产品即使非合理涨价,其需求数量也不会出现明显变化,这就为农产品价格上涨提供了硬质空间;收入水平提升,人们对高品质农产品需求增加,高品质产品形成过程中,会造成一部分基础农产品额外消耗,例如动物农产品生产过程中会消耗大量植物源性产品,而生物学角度来看,高级能量的形成过程中必然会导致部分能量无用损耗,这种消费结构的升级,也会导致农产品价格的波动。工业化进程过程中,农产品总体产量降低,而其需求由于人口增长和消费结构升级有所增加,农产品价格上涨是必然趋势。需要注意的是,农产品价格上涨后的利润并没有向农民倾斜,而几乎全部流向中间商和销售商,这种情况要得到改善只有农业发展程度能与工业发展完成同步,进行大规模化农业生产以最大限度降低农业生产成本,才能实现农业生产与社会发展接轨,农产品价格波动才会趋于平稳。
(四)微观经济学角度下,农产品价格影响因素。
农业作为社会经济的组成部分,相关各环节的利益体复杂多变,其具备独立性,却又与其它经济体密不可分,任意参与经济的个体或者团体,其在经济活动中都以利益为目标,并会依据自身判断做出自己认为的利益最大化选择,它们的经济行为对农产品价格产生影响。例如,农产品价格持续走高,必然会导致劳动力和资金进入农产品市场,继续推高农产品价格,而资金撤出后又会导致价格回落,与投机资金的进入和退出不同,劳动力进入后会有较长持续时间,这在很大程度上就会导致农产品价格持续走低,直到劳动力退出;由于农业利润低下,劳动力退出后,在较长时间周期内将不会再度进入农业,进而导致农产品产量大幅度下降,价格出现波动。在某一类具体农产品上,由于个体处在不完全信息环境中,行为主体容易受到其它个体行动影响而进行从众决策,这是经济学上的羊群行为。而这种行为具备传染性,会在多个行为主体间进行传递,称之为羊群效应。市场经济条件下,农民充当经济学上的理性人,以追求个人利益最大化为目的,但是因为市场信息的不完全,使得利益最大化追求表现为盲目从众,短期内大量进入市场,又会在投资失败后超量退出,导致该类农产品价格的剧烈波动。与此同时,农产品流通环节中间商为谋取利益最大化,过度的囤积行为对此起到助推作用。2009年的绿豆价格疯涨,就是一个十分典型的实例。
(五)农产品市场信息处于完全不对称状态,形成价格波动。
目前我国的农业模式已形成规模化承包和分散性农户生产的格局。其中规模化承包相对较少,以分散性生产为主。首先分散性农业生产没有规模化效果,技术水平较低,信息来源少。其次我国的农产品市场信息体系几近于无,导致农产品生产环节普遍存在盲目性,与流通环节和消费环节之间的信息严重不对称,信息传递极度滞后,农民获取产品真实价格信息的同时往往价格已发生剧烈变化。这种信息上的不对称使农民的生产处于盲目状态,必然形成决策时从众,对农产品最终产量形成极为明显的放大或是缩小效应,这就必然引发价格的剧烈波动。
三、结束语
农产品价格波动从宏观角度来看,其根本性影响因素是货币超发,不论是国内货币供应量变化,还是国际因素等导致的流动性过剩,都与农产品价格波动密切相关;供需关系同时在很大程度上影响到某一种类的农产品价格;从微观角度看,个体作为经济理性人,在经济活动中由于信息环境不完全,其在自由市场中进入和退出极其不稳定,是造成农产品价格波动的重要原因。农产品价格波动的表现形式多样,动因复杂,但是其整体变化在长期范围内与宏观经济体协调。控制农产品在流通环节的非必要损耗,健全生产和消费之间的信息体系,完善农业生产和消费之间产业链,减少农产品价格影响因素,对维持农产品价格稳定具有积极意义。
参考文献
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