计量经济学论文12篇

计量经济学论文 中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型 多重共线性 异方差性 自相关性 1、 研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 2、 因素分析及模型建立 1、 因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数 说明 关于失联党员情况说明岗位说明总经理岗位说明书会计岗位说明书行政主管岗位说明书 了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、 变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用 X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + µ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格指数数据： 年份 商品进口额 国内生产总值 居民消费价格指数(1985=100) (亿元) (亿元) 1985 1257.8 9016 100 1986 1498.3 10275.2 106.5 1987 1614.2 12058.6 114.3 1988 2055.1 15042.8 135.8 1989 2199.9 16992.3 160.2 1990 2574.3 18667.8 165.2 1991 3398.7 21781.5 170.8 1992 4443.3 26923.5 181.7 1993 5986.2 35333.9 208.4 1994 9960.1 48197.9 258.6 1995 11048.1 60793.7 302.8 1996 11557.4 71176.6 327.9 1997 11806.5 78973 337.1 1998 11626.1 84402.3 334.4 1999 13736.4 89677.1 329.7 2000 18638.8 99214.6 331 2001 20159.2 109655.2 333.3 2002 24430.3 120332.7 330.6 2003 34195.6 135822.8 334.6 2004 46435.8 159878.3 347.7 2005 54273.7 183084.8 353.9 2006 63376.9 211923.5 359.2 2007 73284.6 249529.9 376.5 （资料来源：中国统计年鉴2008.中国统计出版社） 三、参数估计 运用Eviews软件，建立方程 CREATE A 1985 2007 DATA Y Xl X2 GENR W=log(Y) GENR Wl=log(X1) GENR W2=log(X2) 运用OLS估计法得 所以，模型估计结果为： LnY=-3.060149+1.656674lnX1-1.057053lnX2 0.337427 0.092206 0.214647 t= -9.069059 17.96703 -4.924618 R2=0.992218 =0.991440 F=1275.093 n=23 4、 模型检验 1、 经济意义检验： 模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当国内生产总值每增加百分之一，商品进口额会平均增加1.78%；在假定其他变量不变的情况下，居民消费价格指数每增加1%,s商品进口额会平均减少1.51%。这与理论分析的经验判断一致。 2、 统计推断检验： A、可决系数R2=0.992218，说明所建模型整体上对样本数据的拟合较好，即解释变量“国内生产总值”“居民消费价格指数”对被解释变量的绝大部分差异做出了解释。 B、 F检验 给定显著性水平α=0.05下，查F分布表查出自由度为k-1=2和n-k=20的临界值为3.49，F=1275.093>3.49，说明原方程显著，即解释变量联合起来对被解释便量有显著影响。 3、 计量经济学检验： A、 多重共线性检验： 由估计模型可见，该模型R2=0.992218 =0.991440可决系数较高，F检验值为1275.093明显显著，但当α=0.05时，t临界值等于2.086，而且lnX2的回归系数不能通过t检验，这表明可能存在严重的多重共线性。由直观判断法可以看出，lnX2的t统计量的绝对值小于临界值，说明可能存在多重共线性。有简单的线性相关系数检验可知，两个变量间的相关系数很高，证实存在严重的多重共线性。所以需要对模型进行补救。 采用逐步回归法，去检验和解决多重共线性问题。分别作lnY对lnX1和lnX2的一元回归，结果如下表所示： 变量 LnX1 LnX2 参数估计值 1.21853 2.663790 T统计量 34.62222 11.68091 R2 0.982783 0.866619 0.981963 0.860268 其中加入lnX1的方程 最大，以lnX1为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如下表所示： 当加入lnX2时 有所增加，但其他t统计量的绝对值小于临界值，所以是lnX2引起了多重共线性，应当剔除。最后修正多重共线性后的结果为： LnY=-4.09067+1.2186lnX1 t= -10.6458 34.6222 R2=0.9828 =0.9820 F=1198.70 DW=1.6207 n=23 这说明其他因素不变的情况下，当国内生产总值每增加1%，进口额就增长1.22%。 B、 自相关性检验 对一个样本容量为23的解释变量模型，在5%的显著性水平下，查表可得dl=1.257，du=1.437,所以DW>DU,原模型无自相关性，模型不需要补救。 5、 模型应用 1、模型结果为LnY=-4.09067+1.2186lnX1 t= -10.6458 34.6222 R2=0.9828 =0.9820 F=1198.70 DW=1.6207 n=23 这说明其他因素不变的情况下，当国内生产总值每增加1%，进口额就增长1.22% 3、 对策建议、 第一，要坚持发展对外贸易不动摇。面对国内外经济增长放缓的新形势，中国对外贸易应进一步调整发展战略，通过加快转变发展方式来增强对外贸易的综合竞争力，促进对外贸易与国民经济的协调发展；通过不断完善对外贸易的体制和机制，不断提升对外开放水平，构建参与国际竞争新优势，稳步推进贸易强国进程。要充分认识对外贸易的积极作用，坚持发展对外贸易不动摇；积极调整发展战略，加快转变外贸发展方式；加快自主创新步伐，构建国际竞争新优势；加快产业布局调整，促进制造业梯度转移；加快建立海外营销网络，构建对外贸易发展的外部支撑体系；积极参与全球经济治理，营造良好的国际贸易环境。 　　第二，加快转变外贸发展方式。要改变长期以来中国对外贸易发展更多注重数量扩张，竞争力主要依靠劳动力、资源能源等生产要素的旧模式。随着中国经济快速发展和国际市场竞争加剧，传统发展模式难以为继。中国虽然是贸易大国，但还不是贸易强国。中国处在国际贸易分工价值链低端，自主知识产权、自主品牌、自主营销渠道和高技术含量、高附加值、高效益的产品比重低，与贸易强国还有较大差距。因此，要尽快转变外贸发展方式，更多地通过低碳、节能、环保等绿色技术和手段，支持出口产业向高端发展，把产品做精、把质量做优、把品牌做硬，把效益做大，不断提高产品的科技含量和附加值，不断提高产品的国际竞争力，进一步扩大绿色产品贸易份额。 　　第三，进一步优化进口结构，更好发挥进口的作用。一是要通过主动利用战略进口和国内产业转移、开放，搞活国内市场。在这一过程中，一方面，将培育企业的自生能力必须与进口选择相配合，通过发挥我国拥有国内大市场优势的主动权，战略选择有利于本地企业成长和发展的进口技术、商品结构，以拉动内需并提高本地企业的国际竞争能力；另一方面，要通过国内地区间产业转移和开放，加强地区内部的经济合作、促进地区间贸易和资金的流动，不仅使得这些地区获得更多的技术模仿、学习机会，而且有利于形成有效的市场竞争机制、增强当地企业的自生能力。 第四，积极鼓励海外投资和产业外移，促使中国企业主动加快融入全球和区域经济体系，提高中国企业的自主能力和定价权，真正实现进口服务于中国可持续发展的战略调整。 第五，要灵活运用贸易政策引导进口。要进一步出台新的鼓励措施，特别是对先进适用技术、设备、仪器、材料的进口，尤其是集成电路、半导体、纳米材料、航空航天设备、医疗设备、多类仪器、能源设备、信息通讯技术产品等等，由于这些产品总体上同发达国家差距明显，大力引进应当作为今后相当长时期的重点，大力推动进口增长。 总之，对外贸易的发展过程中有机遇也有挑战，所以，要继续落实好稳外需的各项政策措施，积极开拓新兴市场，保持出口回升向好势头。进一步稳定进口促进政策，利用当前外贸回升的有利时机，调整和优化进出口结构，促进对外贸易转型升级和发展方式转变，努力实现外贸又好又快发展。 参考文献： 1、 庞皓. 计量经济学[M].成都：西南财经大学出版社，2002年 2、 《中国统计年鉴》2008年 3、 薛荣久.《国际贸易》 对外经济贸易出版社 我国人均GDP与农业人口比重、能源生产总量的关系 摘要:考察我国各年国内生产总值和农业人口占总人口比重及全国能源生产总量的关系,对他们之间数量关系的回归分析,得出了农业人口比重和能源生产总量都是人均GDP的重要制约因素的观点,为加快发展,必须保持国民经济的高速增长,以及通过转移农业剩余劳动力即通过城市化来促进国民经济的发展、促进第三产业的发展和能源生产总量投入。 关键词:人均GDP；农业从业人口比重；能源生产总量 能源生产总量是生产力水平提高和社会进步的重要表现,能源生产总量的高低是衡量现代社会经济发展程度的重要标志。加快发展中国新能源的发展可以有效地提高第一二产业的运行质速度 ,为促进国民经济更快更好的发展提供能源上的保障。依据三次产业的发展规律,第一产业的就业人口数在就业总人口数中会随着经济的不断发展而不断缩小。当今世界上的发达国家在经济发展过程中也都体现了这一规律,这是经济发展过程中的一个重要的规律。2000年中国农村人口比重高达50.1%，2010年我国农村人口的比重就下降到了38.1%，现在大多数发达国家的农村人口比重都下降到10%以内。这种规律性反映了第一产业比重对国民经济,的制约作用，这种制约机制主要表现为可以反映国民经济发展水平的数量指标和第一产业就业人口比例之间的数量反比关系。就我们国家来说，1998年到2010年,其人均GDP与能源生产总量、农业从业人口占第一、二、三产业从业人口比重(以下称农业从业人口比重)之间存在着数量对应关系。笔者从分析国民经济统计数据入手,运用定量分析的方法研究这种对应关系,从而揭示出第一产业的发展对国民经济发展水平的制约作用以及能源生产总量对国民经济的促进作用。希望通过研究,提高广大群众特别是各级决策机关和决策人员对“保持国民经济持续、快速、健康发展”的重要性的认识,努力实现十八大提出的“全面建成小康社会,加快推进社会主义现代化”的目标。 一、主要指标的选择和简要分析 人均GDP可以用来作为反映一个国家或地区(各省区)的国民经济发展水平的主要指标之一,人均GDP反映国民经济发展水平,记作Y, Y和国 民经济发展水平是同向变动的, Y值越大表示国民经济发展水平越高。 农业从业人口比重可以作为反映国民经济发展水平的另一个主要指标,这一指标也用于表示一个国家或地区的城镇化发展水平,随着国民经济的发展,农业从业人口向非农化方向发展,农业人口比重逐渐变小。农业人口比重记作X1, X1=各省区农业从业人口/各省区第一、二、三产业从业人口, X1与国民经济发展水平呈反方向变动。 我国能源生产总量，用 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 煤为衡量标准，统计数值为亿吨单位。 记作X2，X2值越大，我国每年的能源生产总量约大，国民经济发展水平的促进作用越大。 选择了上述三项指标(Y, X1, X2)之后,假定三者之间存在着这样的函数关系: Y=F (X1, X2)。以此为假设,然后对国民经济统计数据进行定量分析。分析过程中,首先采用单因素分析法分别分析Y和X1、X2的关系,然后用双因素分析法分析Y和X1、X2的关系。 二、国民经济相关数据的统计分析 采用的国民经济相关数据源于《中国统计年鉴2010年》,详见表1。 年份 人均GDP（Y） 农业人口比重(X1) 能源生产(X2) 1998 6796 49.9 12.983 1999 7159 49.8 13.194 2000 7858 50.1 13.505 2001 8622 50 14.388 2002 9398 50 15.066 2003 10542 50 17.191 2004 12336 49.1 19.665 2005 14185 46.9 21.622 2006 16500 44.8 23.217 2007 20169 42.6 24.728 2008 23708 40.8 26.055 2009 25608 39.6 27.462 2010 29992 38.1 29.692 (一)关系的单因素分析 1、分析人均GDP(Y)和农业人口比重（X1）的相关关系。经过对Y和X1之间的关系初步分析,可以判断Y和X1有近似的直线关系,所以可以采用简单线性回归模型进行分析。Y和X1的相关系数为-0.9856 它们呈显著线性相关关系。二者关系的回归方程模型为: Y = 92751.4731 - 1683.390644*X1 （1） （22.91824） （-19.33754） 相关统计指标:可决系数=0.97144 =2882.576 P值=0.000 P值近似于零。F=373.9405 因此,回归模型是显著的, 模型的经济意义比较合理，解释变量也都通过了T检验 和F检验，Y和X1之间存在明显的线性相关关系 2,分析人均GDP(Y)和能源生产总量X2的相关关系。经过对Y和X2之间的关系的初步分析,我们可以判断Y和X2之间呈现对数函数关系,所以可以采用拟合线性回归模型来进行分析。Y和X2的相关系数为0.9759 ,它们呈显著线性相关关系。二者关系的回归方程模型为: Y = -10527.04976 + 1274.209512*X2（2） （-5.921119） （14.84044） 相关统计指标: 可决系数 =0.952430; QUOTE =1766.066 F=220.2386 P=0.000 近似于零因此,各参数很合理，回归模型是显著的, Y和X2之间存在明显的线性相关关系。 (二)关系的双因素分析 经过上面的单因素分析,我们可以判断Y和X1、X2之间分别存在明显的线性相关关系。因此,我们可以在Y=c+b1*X1+b2*X2的假定下,对Y和X1、X2之间的关系进行双因素分析。分析的主要结果如下: 回归方程模型为: Y = -26522.20187 + 952.279833*X1 + 913.7741652*X2（ （-4.188026） （2.593847） （5.879191 ） 相关统计指标: 可决系数 =0.971563; =1432.125 F=170.8258 P=0.000000 统计检验通过，各参数值比较明显。所以回归模型是显著的, Y和X1、X2之间存在明显的线性相关关系。 (三)两种分析的结果比较 在上面分析Y和X1、X2的关系中,单因素分析法和双因素分析法也就是回归方程模型(1)、(2)和(3)到底哪种方法更能有效地解释国民经济发展水平和第三产业发展水平的关系呢?可以通过比较三个模型方程的可决系数和标准偏差的大小来进行比较。依据上述分析可以明显地看出,回归方程模型(3)的可决系数 =0.971563> （1）=0.97144, =0.971563> （2）=0.952430;回归模型(3)方差平方和(3)=1432.125<(1)=2882.576, (3)=1432.125<(2)=1766.066,所以在解释Y和X1、X2的关系中,方程(3)要优于方程(1)、(2)。通过回归模型方程(3)可以得出这样的判断,能源生产总量和农业从业人口比重都是人均GDP的重要决定因素。 三、结论和建议 人均GDP和农业从业人口比重都是决定第三产业发展水平的重要因素。 1、人均GDP (Y)与农业人口比重（X1）之间存在着负的简单线性相关关系,说明第一产业的发展水平对人均GDP有明显的制约作用。一般而言,第一产业发展水平较高的国家人均GDP也较高,特别是国家处在发展中的时候,第一产业的的就业人口转移对人均GDP有较大的拉动作用。 第一产业作为完整的国民经济体系的重要组成部分,特别是我国正朝着全面建成小康社会的目标奋进的时刻,要紧紧把握住发展这一主题，农业从业人口比重比较高,是我国目前大多数省区普遍存在的问题。要求降低农业从业人口比重,积极探索适合的转移农业富裕劳动力的途径,使得第一产业的发展水平迈上新的台阶。同时农业是第一产业，是国民经济的基础，没有农业的发展，就不会有国民经济的发展。 2·Y与全国能源生产总量(X2)的之间存在着明显正的线性相关关系,说明能源生产总量对国民经济的发展水平也有明显的推动作用。 世界各国经济发展的历史表明，能源消费与国民经济之间存在着明显的关系。能源是国民经济的命脉,能源是国家重要的战略资源，。能源是推动经济社会发展必不可少的助动力,是国民经济的基础产业,对国民经济持续、快速、健康地发展和人民生活的改善,发挥着十分重要的促进与保障作用。 3·随着第一产业就业人口比例的不断缩小以及全国能源生产总量的的提高，同时国民经济的发展水也在不断提高，是整个经济发展过程中的一个重要规律,这是世界各国在经济发展过程中所体现出来的一个重要特征。其三者的联系紧密，当第一二三产业很好的平衡发展，国家的宏观政策调节好三者之间的产业结构时，才能促进国民经济的又好又快发展。能源生产总量为国民经济发展提供动力保证，列宁曾说过“煤是工业的粮食。石油是工业的血液。”能源为工业发展提供了原动力，这正是它对国民经济发展的重要性所在。 参考文献： [1]庞皓.计量经济学【M】.北京：科学出版社，2010. [2]罗祥立. 我国第三产业与人均GDP、农业从业人口的关系[J].商业研究.2005/02 中国财政地方卫生支出的影响因素分析 内容摘要 近年来居民卫生医疗健康状况一直是全社会关注的重点民生问题。与此同时，中央及地方各级政府也一再强调要加大公共卫生的财政支出力度。而许多地方“看病难、看病贵”等现象似乎并没有得以解决，这个历史遗留的民生问题牵涉的方方面面是在太多，要一次性完全解决妥当似乎不是那么件容易的事。要解决问题，首先肯定要找出出现问题的原因，到底是哪些因素影响了我国卫生医疗跟不上脚步。本文着重从政府地方卫生支出的影响因素来分析，为何地方卫生支出存在不均衡的问题。 关键词：卫生医疗、财政支出、GDP、财政收入 早在1997年《中共中央、国务院关于卫生改革与发展的决定》就提出了“中央和地方政府对卫生事业的投入，要随着经济的发展逐年增加，增加力度不低于财政支出的增长幅度”的要求，但是我国政府的卫生支出水平仍旧偏低。从绝对量上看，我国的卫生支出从2000年的709.52亿元增长到2010年的3124.57亿元，虽然增长了4倍多，但直到2003年SARS的爆发，政府才更加重视卫生领域的投入，政府预算支出的增长开始慢慢地与财政支出的增长相协调。1997年《中共中央、国务院关于卫生改革与发展的决定》还要求在二十世纪末“争取全社会卫生总费用占国内生产总值的5％左右”，但是我国卫生总费用占GDP的比重直到2010年也没有超过5%。根据Tanzi和Schuknecht(1997)的整理，早在上个世纪90年代奥地利、法国、意大利、德国、挪威、荷兰等国医疗卫生支出占GDP的比重就超过了8%，加拿大和美国更是超过了10%，比例最低的是爱尔兰，也达到了7.1%。 一、理论分析 研究对于影响政府财政支出的因素主要有人口密度，人均GDP，受教育水平。本文主要以人口密度、人均GDP和文盲率作为人口、经济和社会三个方面的效率影响因素。所使用的所有数据均来自2010年各地中国财政年鉴、中国卫生年鉴、中国卫生统计年鉴以及中国统计年鉴 人口数：由于较多的人口数有利于降低政府支出的管理和监督成本,所以人口数与政府支出的效率应该呈正相关关系 GDP水平：较高的经济发展水平有助于提高财政支出效率，所以GDP越高地地区，政府财政医疗卫生支出应该越高。 卫生医疗机构数：卫生医疗机构多的地区，医疗卫生发展水平相对较高，所以卫生医疗机构数应与政府财政医疗支出成正比。 财政收入水平：财政收入高的地区说明当地政府正真能力强，能够充分利用当地资源，积极发展地方经济，说明地方经济发展水平也就较高，医疗发展水平也较高。所以财政收入高地地区政府财政卫生医疗支出也高。 二、模型设定 Y 代表政府财政医疗支出额 X1 代表人口数 X2 代表GDP总额 X3 代表卫生医疗机构 X4代表财政收入 基于以上数据，初步建立模型 三、数据收集：本文收集了我国2010年我国卫生医疗支出以及相关因素的部分数据 地区 卫生医疗财政支出（亿元）Y 人口数（万人）X1 GDP总量（万元）X2 卫生医疗机构数（个）X3 财政收入（亿元）X4 北 京 186.82 1962 14113.58 9411 2353.93 天 津 70.07 1299 9224.46 4542 1068.81 河 北 235.48 7194 20394.26 81403 1331.85 山 西 113.86 3574 9200.86 41098 969.67 内蒙古 120.72 2472 11672.00 22565 1069.98 辽 宁 151.36 4375 18457.27 34805 2004.84 吉 林 110.91 2747 8667.58 19385 602.41 黑龙江 135.18 3833 10368.60 22073 755.58 上 海 160.07 2303 17165.98 4708 2873.58 江 苏 249.69 7869 41425.48 30956 4079.86 浙 江 224.53 5447 27722.31 29939 2608.47 安 徽 184.22 5957 12359.33 22997 1149.40 福 建 117.58 3693 14737.12 27017 1151.49 江 西 150.02 4462 9451.26 34068 778.09 山 东 250.77 9588 39169.92 66967 2749.38 河 南 270.21 9405 23092.36 75741 1381.32 湖 北 179.13 5728 15967.61 34269 1011.23 湖 南 180.44 6570 16037.96 59359 1081.69 广 东 304.04 10441 46013.06 44880 4517.04 广 西 165.49 4610 9569.85 32741 771.99 海 南 34.82 869 2064.50 4678 270.99 重 庆 94.87 2885 7925.58 17495 952.07 四 川 263.34 8045 17185.48 74283 1561.67 贵 州 127.68 3479 4602.16 25420 533.73 云 南 183.70 4602 7224.18 22888 871.19 西 藏 32.04 301 507.46 4960 36.65 陕 西 156.66 3735 10123.48 35696 958.21 甘 肃 100.40 2560 4120.75 26673 353.58 青 海 38.94 563 1350.43 5781 110.22 宁 夏 34.02 633 1689.65 4129 153.55 新 疆 103.56 2185 5437.47 16000 500.58 注：以上数据来自2010年中国统计年鉴 四、图形分析及理论模型建立： 1、利用Eviews软件分别绘制X1，X2，X3与Y的相关图 相关图如下： 由相关图可知，解释变量与被解释变量之间存在线性相关关系，为此，可建立如下人口密度，人均GDP，文盲率与政府卫生医疗财政支出的多元线性回归模型： 2、用最小二乘法，利用Eviews软件可得估计结果如下： 报告形式： （7.4831）（20.0044） （0.0014） （0.0004）（5.0199） =（3.9038） （5.2771） （-3.4521） （1.6519）（5.0199） =0.9388 =0.9293 DW=2.2969 F=99.6313 =19.5387 3、检验多元回归模型： 给定显著水平为0.05 拟合优度检验： =0.9388接近于1，表明模型对样本数据拟合程度高。 F检验：F=99.6313> (5-1,31-5)=2.74 表明模型线性关系显著，或解释变量人口密度X1，人均GDPX2，文盲率X3结合起来对被解释变量政府卫生医疗财政支出Y有显著影响。 T检验：人口数X1的T统计量绝对值为5.2771> (31-5)=2.056 表明人口数量对Y有显著影响 GDP总量X2的T统计量绝对值为3.4521> (31-5)=2.056 表明GDP总量对Y有显著影响 卫生医疗机构数X3的T统计量绝对值为1.6519< (31-5)=2.056 表明卫生医疗机构数对Y没有显著影响 财政收入X4的T统计量绝对值为5.0199> (31-5)=2.052 表明财政收入对Y有显著影响 模型可能存在多重共线性，现对其进行计量经济检验： 4、多重共线性检验：由于选择的影响因素过多，所以估计模型之前，应先分析各个因素与被解释变量之间的关系，以及因素之间的相关程度，利用COR命令进行相关系数检验，得相关系数矩阵为： 通过计算表明，各解释变量都与被解释变量政府财政医疗支出高度相关，且解释变量之间也是两两高度相关的。先按照逐步回归原理建立回归模型。 1) 建立一元回归模型 根据理论分析，人口数量应是财政医疗支出的主要影响因素，相关系数检验也表明，人口数量应与财政医疗支出的相关性最强。所以，以Y=a+bX+ 作为最基本的模型 2）将其余的变量逐个引入模型，估计结果列入下表（第二行为t检验值） 模型 X1 X2 X3 X4 y=f(x1) 0.024735 13.68035 0.8612 y=f(x1,x2) 0.0201 6.3816 0.0014 1.7727 0.8708 y=f(x1,x3) 0.0272 8.0557 -0.0004 0.8620 0.8600 y=f(x1,x4) 0.0204 10.1024 0.0174 3.4008 0.8983 y=f(x1,x4,x2) 0.0285 9.4392 -0.0048 -3.2987 0.0509 4.5964 0.9248 y=f(x1,x4,x3) 0.0152 3.4359 0.0006 1.3045 0.0223 3.5368 0.9008 y=f(x1,x4,x3,x2) 0.0231 5.2771 -0.0049 -3.4521 0.0006 1.6519 0.0567 5.0199 0.9388 经过以上的逐步引入检验过程，最终确定政府财政医疗卫生支出的函数为 = 42.2853+ 0.0204 + 0.0174 （7.9621） （0.0020） （0.0051） t=( 5.3108) (10.1024 ) (3.4008) =0.9051 =0.8983 DW=2.3662 F=133.4513 统计检验： 判定系数：R2=0.9051 接近于1，表明模型对样本数据拟合优度高。 F检验：F=133.4513,大于临界值2.74, 其P值0.000000也明显小于 ,说明各个解释变量对政府财政医疗支出Y有显著影响，模型线性关系显著 T检验：人口数X1的T统计量绝对值为5.3108> (31-5)=2.056 表明人口数量对Y有显著影响；财政收入X4的T统计量绝对值为3.4008> (31-5)=2.052 表明财政收入对Y有显著影响 自相关检验：给定显著性水平0.05，查DW表，当n=31 ,k=3时，得下限值dL=1.229,上限值dU=1.650 因为DW统计量为2.3662 位于 4-dU=2.35与 4-dl=2.771之间所以无法判断是否存在自相关性。 5、偏相关系数检验： 从上图可知，偏相关系数PAC的绝对值都小于0.5，表明回归模型存在一阶二阶，三阶，自相关性 从White检验知Obs*R-squared=10.80896小于自由度为5，显著性水平为为0.05的 2值为11.071表明模型不存在异方差性。 修正模型：加权最小二乘法WLS建立的样本回归模型: 权数为W1=1/ abs(resid)和权数为W2＝1/RESID^2的加权最小二乘法估计相比较，最终得到的理想模型是 经过White检验，无交叉乘积项的检验结果为： =0.6905 prob(nR )=0.9524 White检验结果表明：prob(nR )大于给定的显著性水平 =0.05，接受原假设，认为经加权最小二乘法调整后的回归模型不存在异方差。 6、经比较和检验，我们最终确定的政府财政医疗支出的模型为： = 951610+0.0026 +0.0228 （16.1952） （0.0009） （0.0104） t=(5.8759) (3.0038) (2.1846) =0.9709 =0.9688 DW=2.1899 F=467.1209 P=0.0000 这表明，在其他条件不变的情况下，地区人口每增加一万人，该地区的政府财政医疗支出就会增加26万元；在其他条件不变的情况下，地区财政收入每增加一亿元，政府财政医疗支出就会增加228万元。 五、得出结论： （1）人口数量与政府财政医疗卫生支出呈现较为明显的正向相关关系。表明人口数量越多 的地区，政府财政医疗卫生支出越高，相应的效率也越高。 （2）地区财政收入与政府财政医疗卫生支出成正相关关系。说明说明当地政府正真能力强，能够充分利用当地资源，积极发展地方经济，说明地方经济发展水平也就较高，医疗发展水平也较高。所以财政收入高地地区政府财政卫生医疗支出也高。 六、参考文献 [1]中国统计年鉴. 2010 [2]赵卫亚. 计量经济学[M].上海：上海财经大学出版社，2003年. 我国农村居民消费水平影响因素实例研究 一、提出问题 近年来，我国的经济在迅速的发展，国内生产总值（GDP）也在增长。居民的收入和消费也都在增加。2001年我国的居民消费水平在3887万亿元，直到2010年，我国居民消费水平增加到了9969万亿元。居民的消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们需求生存、发展和享受需求方面所达到的程度。一般，通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来的。居民的消费水平在很大程度上受整体的经济状况影响国民生产总值是用于衡量一国总收入的一种整体的经济指标，经济扩张时期，居民收入稳定，GDP也高，居民用于消费的支出较多，消费水平较高；反之，经济收缩时，收入下降，GDP也低，用于消费的支出较少，消费水平随之下降。消费问题一直是经济学界研究的重点和热点, 国内许多专家学者从收入、消费支出、物价、贫富差异、地区和行业等因素入手研究了我国消费结构。因此，为了更加了解我国的消费水平，保持我国经济可持续增长，对影响居民消费水平的因素进行大量的实证研究。 二、理论综述 1、.凯恩斯的绝对收入理论。凯恩斯将消费函数表达为：C＝f（Y），并将此式改写为C＝bY，表明如果其他条件不变，则消费C随收入Y增加而增加，随收入Y减少而减少。他强调实际消费支出是实际收入的稳定函数，这里所说的实际收入是指现期、绝对、实际的收入水平，即本期收入、收入的绝对水平和按货币购买力计算的收入。 凯恩斯认为，消费是限期可支配收入的函数，消费与可支配收入之间存在着以下的关系： （1）在短期无论可支配收入多少，是否等于零，消费支出总是大于零。可支配收入等于零时的消费支出，来源于从前的储蓄或现在的借债，这部分的消费支出与可支配收入无关，称为自发消费； （2）随着可支配收入的增加，消费支出也增加。随着可支配收入的变动而变动的消费叫引致消费； （3）消费支出的增加量少于可支配收入的增加量。 假定消费函数为线性，则凯恩斯的消费函数可表述为 C=C0 +cYd 其中，C为消费支出，Yd为可支配收入，C0与c均为常数，且C0>0,0 所以模型不存在正自相关。 606.3428+ 0.474545X1 + 0.370364X2 t =（1.025435） (3.202042) (1.528988) se= (591.3029) (0.148201) (0.242228) 　　　 =0.909854, =0.891824, F=50.46542，DW=1.700670 对方程进行经济意义解释安徽省上一期人均消费支出增加1%，本期人均消费支出就提高0.47%，安徽省人均可支配收入增加1%, 本期人均消费支出就增加0.37% 。人均可支配收入的变动对人均消费支出的影响显著。这只是理论上的解释，现实可能与解释有出入。 四、对回归方程结果的分析以及建议 由多元回归模型分析可知, 本期人均消费支出与上一期人均消费支出、人均可支配收入有很大关系.零售商品物价水平以及利率对安徽省人均消费支出的影响有限。分析得出以下观点: 经过实证分析,得出安徽省人均消费水平主要受人均可支配收入的影响。后者增加就能带动前者的增加。但人均消费的增长速度低于人均可支配收入的增长速度。说明随着人均可支配收入的增加,消费者用于消费的支出所占的比例反而会减少,他会将更多余额用来储蓄或其它的经济活动。前一期消费对当期消费也存在正相关，我们可以用前期消费来估计当期的消费,不过它的解释能力远没有收入的影响强。而利率的变动对消费的影响就基本上不存在了,这就是说安徽省省如果采取降低利率来鼓励消费的方法是行不通的,货币政策失效。综合上述因素,最有效拉动内需的方法是提高安徽省的人均可支配收入。因此,经济增长的办法是以消费需求为主导,适应消费需求变化,增强市场有效供给。 【参考 HYPERLINK "http://www.studa.net/" 文献】 《计量经济学》 庞皓 北京：科学出版社，2007 《计量经济学教程》 赵卫亚 上海财经大学出版社 《安徽省统计年鉴》 2009年 《城镇居民消费行为变异与我国经济增长》袁志刚 宋铮 我国居民储蓄宏观影响因素的实证分析 摘要：居民的储蓄水平是反映国家经济状况，居民生活水平的重要因素，本文将通过对居民收入水平，市场利率，物价水平，证券市场对资金的吸纳程度，基尼系数，经济体制这些因素建立模型来分析它们对居民储蓄水平的影响，从而有助于分析如何控制居民储蓄水平。 关键词：储蓄水平，计量经济模型，最小二乘法，自相关性，异方差性 一 问题的研究意义 改革开放使我国的经济呈现蓬勃发展趋势，与此同时我国居民的储蓄也随之快速增长。进入九十年代后，我国居民储蓄额的增长上升到一个新的阶层，保持着两位数的速度增长。这一现象引起国内各经济学家及政府的广泛关注。这对我国经济的进一步增长有着有利的一面,但也会带来一定程度的负面影响。适度的储蓄是能够促进国民经济的良性循环和均衡发展的，主要表现为居民储蓄使银行能够有足够的资金来源为企业提供贷款，有利于国家经济的长期发展，但是居民储蓄如果达到适度的点后依然高居不下，说明国家居民的消费欲望和能力不强，需求不足。改革开放以来，我国居民储蓄存款一直保持快速的增长势头。1991年到2008年的18年间，居民储蓄存款率增长率达到25倍多。1998到2000年期间由于中央银行的连续降息、政府开征利息所得税、储蓄实名制的实行等因素，居民储蓄存款的增长速度开始减缓。进入2001年后，储蓄存款增长势头再次加快，到2007你12 月末17.25万亿元，2006年到2007年我国虽然经历了一轮巨大的牛市，增长幅度有所降低，但是总量依然高居不下。从国际角度看，我国储蓄从80年代以来，一直列居世界前列，这对于高速发展的中国而言无疑是一件不好的事情。因为伴随着储蓄的高速增长，消费的持续低迷将对我国经济的快速稳定发展产生不利的影响，我国居民储蓄多年居高不下是不争的事实，尽管国家采取了多种措施来鼓励居民消费，但成效均不明显 。不管从宏观还是微观来分析，我国居民存款额都直接影响到我国的国民经济运行及整个经济的发展，所以对我国居民存款的问题进行研究是必不可少的，而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针。 二 理论基础 近代人们关于储蓄的研究主要是以凯恩斯的消费函数推到而来： 凯恩斯认为，消费是限期可支配收入的函数，消费与可支配收入之间处在着以下的关系： （1）在短期无论可支配收入多少，是否等于零，消费支出总是大于零。可支配收入等于零时的消费支出，来源于从前的储蓄或现在的借债，这部分的消费支出与可支配收入无关，称为自发消费； （2）随着可支配收入的增加，消费支出也增加。随着可支配收入的变动而变动的消费叫引致消费； （3）消费支出的增加量少于可支配收入的增加量。 假定消费函数为线性，则凯恩斯的消费函数可表述为C=C0 +c Yd 其中，C为消费支出，Yd为可支配收入，C0与c均为常数，且C0>0,00, S0为自发储蓄，与可支配收入无关。00.8522； 所以不存在异方差。 （二）自相关检验 1、残差图法 View→Actual,Fitted,Residual→Residual Graph 结论：根据书上所示，上图意味着随机项之间不存在序列相关。 2、DW检验 因为n＝21，k＝2，取显著性水平α＝0.05 时，查表得d L＝1.22，d U ＝1.42，而dU <1.8609＝DW<4- dU =2.14，所以无自相关。 五、结论 1）预测模型选择 由于经过多重共线性、自相关、异方差的诊断和补救，所以，将选取 Y= 355.5672+0.1267*X2+0.4398*X4-4.2847*X5-0.0121*X6 作为本报告中研究对象的预测模型。其经济含义如下： 平均而言，在其他条件不变的情况下，居民家庭可支配收入变动每变动一个单位，将引起居民消费水平变动0.4398个单位；在其他条件不变的情况下，农村居民家庭恩格尔系数每变动1%，将引起居民消费水平变动0.1267个单位；在其他条件不变的情况下，CPI每变动一个单位，将引起居民消费水平变动-4.284个单位；在其他条件不变的情况下，税收每变动一个单位，将引起居民消费水平变动-0.0121个单位。并且，该模型反映了99.7%的真实情况。 2）小结 通过以上计量回归分析我们可以得出这样的结论：居民消费水平与农村居民家庭恩格尔系数、居民可支配收入、CPI、税收存在紧密联系。正如凯恩斯所认为的那样，消费存在一条基本的心理规律：随着收入的增加，消费也会增加，但是消费的增加不及收入增加的多，居民可支配收入提高，有利于拉动消费的增长。CPI的提高意味着物价水平上涨，人们用同样地财富所能购买的商品减少，因此会导致市场疲软、消费水平下滑。税收的提高，一方面个人所得税提高会减少人们的收入，从而抑制消费；另一方面消费税、印花税、营业税等税收的提高在无形中转嫁给了消费者，等同于提高了物价，所以也会造成消费水平的降低。消费需求总体运行从 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 经济特殊模式到遵循市场经济一般规律，是经济市场化程度由量变到质变的飞跃。随着这一质变的发生，我国经济增长的主要约束已经由短缺经济时代的供给约束转变为需求约束。就内需而言，从社会再生产看，只有消费才是社会再生产的终点和新的起点，是真正的最终需求；而投资需求在一定意义上是消费需求的派生需求。从本质上看，投资对经济发展的贡献主要体现在为社会生产提供有效地生产手段上，而不是体现在对有效需求形成的贡献。 中国经济增长影响因素实证分析 摘要：伴随着时间推移的脚步，自改革开放以来，我国的经济一直处在飞速发展的阶段，并且一直都在突飞猛进的发展，而经济的增长速度更是让世人为之惊讶。本文主要采用经济增长模型和多元性回归分析的方法对1980~2010年的中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力以及消费对国内生产总值的影响，与此同时建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，并对模型进行检验。 关键词：消费、投资、经济增长、劳动力、实证分析 1、 研究意义 经济增长是指一个国家生产商品和劳动能力的扩大，在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和国内生产总值来表示。经济增长是经济学研究的永恒主题。影响经济增长的因素多种多样，如劳动力、资本等硬投入要素外，还有制度变迁、文化等软因素，经济增长并不是由某一因素就能决定，不同区域、历史背景、文化氛围、资源禀赋等都会导致经济增长上的差异。但无论是硬投入还是软因素，都会对经济增长产生重要影响。古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉，而现代经济增长理论则认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的作用。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量。然而，由于资本投入数量难以测量，在这里我们用全社会固定资产投资总额来衡量物质资本。中国拥有全世界近四分之一的人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源，因此本文用总就业人数来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素，经济增长问题既受各国政府和居民的关注，也是经济学研究的一个重要方面。在1978~2008年的31年中，我国经济年均增长率高达9.6%，综合国力大大提高，居民的消费需求的质量和数量有了很大的提高。但是，我国目前仍然面临消费需求不足的问题。因此，研究消费需求对经济增长的影响，并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析，可以帮助我们更好的理解消费对我国经济增长的作用。 2、 数据收集以及模型的建立 （一）数据收集以及模型的建立 表1.中国经济增长影响因素模型时间序列表 年 份 国内生产总值（现价） 年末从业人员数 全社会固定资产投资总额 居民消费价格指数（上年=100） 1980 4545.6 42361 910.9 107.5 1981 4891.6 43725 961 102.5 1982 5323.4 45295 1230.4 102 1983 5962.7 46436 1430.1 102 1984 7208.1 48197 1832.9 102.7 1985 9016 49873 2543.2 109.3 1986 10275.2 51282 3120.6 106.5 1987 12058.6 52783 3791.7 107.3 1988 15042.8 54334 4753.8 118.8 1989 16992.3 55329 4410.4 118 1990 18667.8 64749 4517 103.1 1991 21781.5 65491 5594.5 103.4 1992 26923.5 66152 8080.1 106.4 1993 35333.9 66808 13072.3 114.7 1994 48197.9 67455 17042.1 124.1 1995 60793.7 68065 20019.3 117.1 1996 71176.6 68950 22913.5 108.3 1997 78973 69820 24941.1 102.8 1998 84402.3 70637 28406.2 99.2 1999 89677.1 71394 29854.7 98.6 2000 99214.6 72085 32917.7 100.4 2001 109655.2 73025 37213.5 100.7 2002 120332.7 73740 43499.9 99.2 2003 135822.8 74432 55566.6 101.2 2004 159878.3 75200 70477.4 103.9 2005 184937.4 75825 88773.6 101.8 2006 216314.4 76400 109998.2 101.5 2007 265810.3 76990 137323.9 104.8 2008 314045.4 77480 172828.4 105.9 2009 340903 77995 224598.8 99.3 资料来源：中经网统计数据库 （二）模型设计 为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（y）作为对经济发展的衡量，代表经济发展；用总就业人员数（x1）衡量劳动力；用固定资产投资总额（x2）衡量资本投入；用价格指数（x3）代表消费需求，运用这些数据进行回归分析。 采用的模型为：y= β1+β2x1+β3x2+β4x3+ui 其中，y代表国内生产总值，x1代表社会就业人数，x2代表固定资产投资，x3代表消费价格指数，ui代表随机扰动项。我们通过对该模型的回归分析，得出各个变量与我国经济增长的变动关系。 3、 模型设定和检验 （1） 模型初始估计 表2.模型初始估计结果 Dependent Variable:Y Method:Least Square Date:2013-06-11 Time:20:08 Sample(adjusted):1980~2009 Included observations:30 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C -16197.47 41510.11 -0.390205 0.6996 X1 1.683972 0.256065 6.576336 0.0000 X2 1.420445 0.054886 25.87979 0.0000 X3 -580.7369 355.4395 -1.633856 0.1143 R-squared 0.985665 Mean dependent var 85805.26 Adjusted R-squared 0.984011 S.D.dependent var 95097.07 S.E. Of regression 12024.95 Akaike info criterion 21.75092 Sum squared resid 3.76E+09 Schwarz criterion 21.93775 Log likelihood -322.2638 F-statistic 595.9008 Durbin-Waston stat 0.968679 Prob(F-statistic) 0.000000 （二）多重共线性检验 表3.相关系数矩阵 X1 X2 X3 X1 1.000000 0.665094 -0.219318 X2 0.665094 1.000000 -0.291137 X3 -0.219318 -0.291137 1.000000 根据多重共线性检验，变量之间存在着线性相关。 通过剔除变量法，多重共线性的修正结果如下：剔除X3 表4.修正多重共线性后的模型 Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:2013-06-11 Time:20:50 Sample(adjusted):1980~2009 Included observations:30 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C -79282.79 15704.05 -5.048555 0.0000 X1 1.699013 0.263693 6.443158 0.0000 X2 1.438325 0.055422 25.95222 0.0000 R-squared 0.984193 Mean dependent var 85805.26 Adjusting R-squared 0.983022 S.D.dependent var 95097.07 S.E. Of regression 12391.14 Akaike info criterion 21.78199 Sum squared resid 4.15E+09 Schwarz criterion 21.92211 Log likelihood -323.7299 F-statistic 840.5434 Durbin-Watson stat 0.689221 Prob.(F-statistic) 0.000000 (三）异方差检验 表5.ARCH检验 ARCH Test F-statistic 5.690752 Probability 0.024334 Obs*R-squared 5.048272 Probability 0.024651 Test Equation: Dependent Variable:RESID^2 Method:Least Squares Date:2013-06-11 Time:21:10 Sample(adjusted):1981~2009 Included observations:29 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C 49385817 56010198 0.881729 0.3857 RESID^2(-1) 0.899098 0.376897 2.385530 0.0243 R-squared 0.174078 Mean dependent var 1.39E+08 Adjusted R-squared 0.143489 S.D.dependent var 2.41E+08 S.E.of regression 2.23E+08 Akaike info criterion 41.35408 Sum squared resid 1.35E+18 Schwarz criterion 41.44838 Log likelihood -597.6342 F-statistic 5.690752 Durbin-Wats on stat 1.336249 Prob.(F-statistic) 0.024334 从上表可以得到数据：(n-p)R2=5.048272，查表得到x2(p)=5.9915，（n-p)R2=5.048272F(2,27)=3.35(显著性水平为0.05),表明模型从整体上看我国经济增长与各解释变量之间线性关系显著。修正的拟合优度量为0.9919，拟合程度很好。 4、 结论分析和政策建议 （1） 主要结论 4) 固定资产投资是经济增长的重要原动力 经济发展取决于投入资金的数量和资金的利用率，固定资产投资是经济增长的重要原动力，它对经济运行具有先导作用，并以其乘数效应拉动经济增长。 5) 劳动力对GDP有一定的促进作用，但是对经济增长的贡献率却微不足道 这是因为我国劳动力结构总量巨大、供给充足、流动性强，对GDP影响很大。但是劳动力的人力资本含量以及高技术含量偏低，劳动力素质结构存在巨大的缺陷，这会直接影响经济的增长。 6) 消费需求对经济的拉动作用 消费需求是三大需求要素中所占份额最大、波动幅度最小的部分，是国民经济的重要支柱和最主要的组成部分，同时也是最为明显的反映经济自发增长态势的宏观经济指标。 （2） 政策建议 就业是民生之本，有效促进就业，保持经济增长良好势头成为我国当前乃至今后一段时期的重要课题。针对目前劳动力数量庞大且整体素质不高的情况，应该通过多种途径，一方面加强就业培训的投入力度，提高劳动者就业以及再就业的能力，从而降低失业率；另一方面，加强各地区间人才交流并促进劳动力自由流动，通过合理的技术壁垒的方式，阻止外来流动人员的无序进入。同时，鼓励灵活就业，以减轻就业压力。 劳动力的人力资本含量以及高技术含量偏低，劳动力素质结构存在严重缺陷，直接影响了经济的增长，因此应当控制人口的数量，优化劳动力结构，提高劳动力素质。物质资本对我国的经济增长也起到了一定的影响作用，应当加强对投资的科学管理，提高投资效率。 参考文献： [1]赵晓，消费中国经济增长主动力[J]，2005 [2]徐铮、张润清、李晓红，1990-2004年我国经济增长因素实证分析[J]，经济论坛，2007（04） [3]繤国萍，我国经济增长影响因素的实证研究，安徽财经大学，安徽蚌埠233041摘 [4]吴沛、李克俊，中国经济增长影响因素的实证分析，西华大学，成都610039 [5]刘诗白，社会主义市场经济理论，西南财经大学出版社，2004 [6]中经网统计数据库 人民币汇率影响因素分析 （7） 问题提出 自2000年我国加入WTO以来我国经济得到了飞速的发展，2010年，我国的经济总量已经超越日本，成为仅次于美国的世界第二经济体，这与我国实施的出口导向型政策有很大关系。出口、消费、投资是推动我国经济发展的“三驾马车”，而这三驾马车中无疑出口的动力最强劲，1990年出口占GDP的比重到2011年增至56.2%，2012年前三个季度更上升到57.3%。虽然近三十多年我国的出口总额一直在增长，从1980年的181.19亿美元增至2011年的18983.81亿美元，增长了103.773倍，但是在对外贸易的快速发展的过程中，我国的对外贸易过程同样也面临着诸多问题，其中关于人民币汇率的问题也越来越受到世界各国的关注。在经济起飞过程中汇率升值的问题是不可避免的，如韩国,台湾与日本,在起飞过程中汇率都升值了一倍以上。韩国仅仅从2000年到2007年，汇率就涨了四成；日本仅在1987年日元的汇率就涨了近100%。但在中国经济起飞的前二十年,1980-1996,人民币的汇率不但没有升值,反而贬值了560%。1996年,中国经济已经高速增长了二十年,按日本四小龙的经验,货币已经开始一倍两倍地大幅升值了,但中国人民币却不动如山的稳定了十年,一直到2005年。2005年，人民币开始升值，而2005到现在,人民币虽然开始了升值,却依然是虫子爬行般地升值。如果从1980年算起综合起来看,人民币从1980至2011年,不但没有升值,反而贬了差不多500%。这都说明，人民币升值压力加大。人民币升值预期不断加强，也使得中国在国际贸易中与其他国家和地区贸易摩擦不断，2011年，仅第一季度中欧之间的贸易摩擦案件已超过8起；2012年，欧盟多次对中国数据卡发起反补贴和保障措施调查，在此基础上，欧美把反倾销、反补贴的矛头指向了我国的光伏产品，美国针对我国光伏双反案调查长达一年之久，2012年10月10号，美国商务部做出仲裁，认定中国向美国出口的光伏产品存在倾销和补贴行为，美国商务部公布了这起反倾销、反补贴案件的仲裁结果，大部分中国企业都将承受超过34%的惩罚性关税；今年5月份，欧盟委员会同意对进口中国的太阳能电池板进行惩罚性征税，中国对外贸易摩擦持续升温。中国的出口规模已超过其它任何一个国家，研究分析汇率的影响因素，把握人民币汇率的发展方向，人民币汇率问题不仅仅是国内问题，也是国际问题。 （8） 模型设定 研究人民币汇率的影响因素需要考虑以下几个方面： 1． 人民币汇率的衡量。 人民币汇率是一个宽泛的概念，汇率是由于世界各国货币的名称不同，币值不一，所以一国货币对其他国家的货币要规定一个兑换率，即一国货币兑换另一国货币的比率，是以一种货币表示另一种货币的价格，它是国际贸易中最重要的调节杠杆，人民币汇率就是人民币对其他国家货币的一个兑换比率，所以，在研究人民币汇率时必须要选取一个固定的“其他国家货币”，在研究过程中才能避免因兑换国货币不固定而造成的人民币汇率衡量不正确。本文选取是人民币兑美元的汇率，来作为人民币汇率的衡量。 2． 数据性质的选择。 人民币汇率的影响因素主要是在历史的发展进程中对人民币汇率进行影响的，所以，毫无置疑应该选取时间序列数据。所以本文选取了1980年至2011年32年的时间序列数据去建立模型。 3． 影响因素的分析 相关经济理论以及现实生活中的相关经济数据已经显示下列因素会影响到人民币汇率： （2） 国内生产总值。国内生产总值是指一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和提供劳务的市场价值的总值，即GDP，它是一国经济实力的衡量标准，“强国铸就强币”反应了其对一个货币汇率的影响。 （3） 利率。我国的利率水平会影响资本的收益率，进而可能影响对外币的吸引力，影响我国的外币供求，同时，我国的利率也会影响到一国的储蓄和投资，对本国市场上的本币供求产生影响。 （4） 外汇储备。外汇储备反映的是一国外汇的拥有量，外汇储备和本币的供求有着千丝万缕的联系，因此我国的外汇储备可能会影响人民币汇率。 （5） 通货膨胀率。物价是一国的商品价值的货币表现，通货膨胀意味着该国货币代表的价值量下降，同时，在国内外商品市场相互紧密相连的情况下，如果我国存在通货膨胀，通货膨胀会引起出口商品的减少和进口商品的增加，从而对外汇市场的供求关系产生影响，影响人民币汇率。 （6） 货币政策。一国的货币政策对该国货币汇率的影响主要是通过对市场上本国货币的供给量的供给量来实现的，一国的采取不同的货币政策来控制货币供给量，这就会对汇率带来影响，人民币也不例外。 （7） 净出口总额。我国的净出口总额反映了我国的贸易条件，同时会影响我国的外汇供给增加或本币的减少，影响到货币的供给，从而会影响到人民币汇率。 4. 模型形式的设计 初步估计被解释变量和解释变量之间是线性关系，所以先采用简单线性回归模型对变量进行回归，然后再进行检验调整。 （9） 数据的收集 本文收集了我国1980年至2011年的数据如下表： 表一 我国1980年至2011年的相关数据 年份 Y X1 X2 X3 X4 D1 D2 1980 150 4545.623973 5.4 -12.96 106.0 0.0 0.0 1981 170.50 4891.561062 5.4 27.08 102.4 0.0 0.0 1982 189.25 5323.350965 5.76 69.86 101.9 0.0 1.0 1983 197.57 5962.651568 5.76 89.01 101.5 0.0 1.0 1984 232.70 7208.051718 5.76 82.2 102.8 0.0 0.0 1985 293.66 9016.036581 7.2 26.44 108.8 0.0 0.0 1986 345.28 10275.17922 7.2 20.72 106.0 0.0 0.0 1987 372.21 12058.61513 7.2 29.23 107.3 0.0 0.0 1988 372.21 15042.82301 8.64 33.72 118.5 0.0 0.0 1989 376.51 16992.31911 11.34 55.5 117.8 0.0 0.0 1990 478.32 18667.82238 8.64 110.93 102.1 0.0 1.0 1991 532.33 21781.49941 7.56 217.12 102.9 0.0 1.0 1992 551.46 26923.47645 7.56 194.43 105.4 0.0 1.0 1993 576.2 35333.92471 10.98 211.99 113.2 1.0 0.0 1994 861.87 48197.85644 10.98 516.2 121.7 1.0 1.0 1995 835.1 60793.72921 10.98 735.97 114.8 1.0 1.0 1996 831.42 71176.59165 7.47 1050.29 106.1 1.0 1.0 1997 828.98 78973.035 5.67 1398.9 100.8 0.0 1.0 1998 827.91 84402.27977 3.78 1449.59 97.4 0.0 1.0 1999 827.83 89677.05475 2.25 1546.75 97 0.0 1.0 2000 827.84 99214.55431 2.25 1655.74 98.5 0.0 1.0 2001 827.7 109655.1706 2.25 2121.65 99.2 0.0 1.0 2002 827.7 120332.6893 1.98 2864.07 98.7 0.0 1.0 2003 827.7 135822.7561 1.98 4032.51 99.9 1.0 1.0 2004 827.68 159878.3379 2.25 6099.32 102.8 1.0 1.0 2005 819.17 184937.369 2.25 8188.72 100.8 1.0 1.0 2006 797.18 216314.4259 2.52 10663.4 101 1.0 1.0 2007 760.4 265810.3058 4.14 15282.49 103.8 1.0 1.0 2008 694.51 314045.4271 2.25 19460.3 105.9 1.0 1.0 2009 683.1 340902.8126 2.25 23991.52 98.8 1.0 1.0 2010 676.95 401512.7952 2.75 28473.38 103.1 1.0 1.0 2011 645.88 472881.5578 3.23 31811.48 104.9 1.0 1.0 注： （3） Y表示1980年至2011年，100美元所能兑换的人民币数，单位为元，用以表示人民币的汇率； （4） X1表示1980年至2011年，我国的国内生产总值，单位为亿元； （5） X2表示1980年至2011年，我国的存款利率，单位为%； （6） X3表示1980年至2011年，我国的外汇储备，单位为亿美元； （7） X4表示1980年至2011年，我国的商品零售价格指数，上一年为100，用以表示通货膨胀； （8） D1为虚拟变量，表示1980年至2011年我国的货币政策，当D1=1时，表示我国实施的是紧缩的货币政策，当D1=0时，表示我国实施的是宽松的货币政策； （9） D2为虚拟变量，表示1980年至2011年我国的净出口总额，当D2=1时，表示我国净出口总额大于0，出现贸易顺差，当D2=0时，表示我国净出口总额小于0，出现贸易逆差。 （10） 模型的估计与调整 1. 对变量采用简单线性回归 预测各解释变量和被解释变量之间是简单线性关系，对其进行简单线性回归，结果如下： 图一 简单线性回归结果 由图一可以看出解释变量X4、D1系数检验的t值不显著，直接将其剔除后再进行简单回归，结果如下： 图二 简单线性回归结果 模型为： Y = 1.740461964 + 0.007960295512*X1 + 28.97143191*X2 - 0.09966267191*X3 + 115.9400936*D2 t=(0.029678)(11.48183)(4.613158)(-11.15496)(2.810267) R²=0.914322 Ṝ²=0.901629 F=72.03335 n=32 对模型进行检验： 1) 经济意义检验。从回归结果来看，在其他变量不变的情况下，我国的国内生产总值每增加1亿元，平均来说，每100美元兑换的人民币增加0.007960295512元；在其他变量不变的情况下，我国的存款利率每上升1%，平均来说，每100美元兑换的人民币增加28.97143191元；在其他变量不变的情况下，我国的外汇储备每增加1亿美元，平均来说，每100美元兑换的人民币减少0.09966267191元；在其他变量不变的情况下，当我国出现贸易顺差时，平均来说，每100美元兑换的人民币增加115.9400936元。这基本与理论分析和经验判断相一致。 2) 统计推断检验。从回归结果看，可决系数R²=0.914322，修正的可决系数Ṝ²=0.901629，模型的拟合优度较好；F检验：给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为k-1=4和n-k=27的临界值Fα(4,27)=4.21，F>Fα(4,27)，F检验显著，即国内生产总值、利率、外汇储备、净出口总额等解释变量联合起来对人民币汇率有显著影响；t检验：给定显著性水平α=0.05，在t分布表中查出自由度为n-k=27的临界值tα/2(27)=2.052，X1、X2、X3、D2的参数t检验值的绝对值均大于该临界值，t检验显著，即国内生产总值、利率、外汇储备、净出口总额等解释变量分别对人民币汇率有显著影响。 3) 计量经济学检验。 4、 多重共线性检验： 各解释变量之间的相关性如下： 图三 解释变量之间的相关性图 由上图可见，只有X1和X3之间有较强的相关关系外，其他的各变量之间的相关关系并不强，并且X1、X3在模型中均通过了检验，所以可以不考虑多重共线性。 5、 自相关性检验： 对模型进行各阶的自相关性检验结果如下： 图四 模型自相关性检验图 上图直观地反映了模型不存在自相关性。 6、 异方差性检验： 对模型进行White检验，结果如下： 图五 White检验结果图 由图五可知，nR²=21.84747，其概率水平为0.002699，低于显著性水平α=0.05，所以模型存在异方差性。 2. 模型的调整 通过对解释变量X1、X2、X3、D2与解释变量Y的简单线性回归模型的检验发现，模型除了存在异方差性之外，其他检验均符合标准，所以只要对模型的异方差性进行修正即可。 选取权数W1=1/resid，W2=1/(resid)²，经估计检验发现权数W2的效果最好。权数W2的结果如下： 图六 修正异方差后模型 修正后模型的White检验： 图七 修正后White检验图 可见，修正后，模型的可决系数有了极大大改善，nR²=5.817415，其概率水平为0.561224，高于显著性水平α=0.05，所以模型的异方差性得到了很好的修正。 所以本文模型估计的最终结果为： Y = 23.55945632 + 0.007792488357*X1 + 27.89452689*X2 - 0.09375612498*X3 + 144.5438098*D2 t=(0.62216)(14.47639)(6.605671)(-14.14750)(6.578507) R²=0.992337 Ṝ²=0.989272 F=292.4059 （11） 结论 通过构造模型对影响人民币汇率的因素分析得到以下结论： 1. 在理论分析中提到的影响因素中，在显著性水平α=0.05时，通货膨胀和货币政策对人民币汇率的影响不显著，这是因为较其他几个影响因素而言，它们对人民币的汇率影响不是很明显。 2. 国内生产总值对人民币的汇率确实存在影响。这是因为国内生产总值代表着一个国经济实力，当一国国内生产总值大时，证明该国经济实力强，其他国家的货币就会以增值的初衷流入该国，使得外币供给量大贬值，本币升值，导致该国货币汇率上升。 3. 我国的利率水平对人民币汇率有显著性影响。由于一国的利率对储蓄和投资均有影响，当利率水平较高时，该国用于储蓄的货币多，国内市场上的本币就会减少，同时，其他国家的货币也会受到高利率的吸引进入国内，使得外币供给量大，外币贬值，本币升值，导致该国货币汇率上升。 4. 我国的外汇储备影响着人民币汇率。这是因为一国需要通过放出本币收入外币才能形成外汇储备，所以，当一个外汇储备增加时，该国放出本币增多，本币供给增大，本币贬值，该国货币汇率的下跌。 5. 我国的净出口总额对人民币汇率有影响。这是因为一国的净出口总额等于该国出口总额减去进口总额，它反映的是一国在对外贸易过程中是否占有优势，当净出口总额小于零时，出口总额小于进口总额，贸易出现逆差，会导致本国货币的外流，本币升值；相反，当净出口总额大于零时，出口总额大于进口总额，贸易出现逆差，会导致外国货币的内流，本币贬值，导致该国货币汇率下跌。 （12） 政策建议 通过对影响人民币汇率的因素进行分析，我们已经知道，我国的国内生产总值、利率、外汇储备、净出口总额对人民币汇率有显著的影响，在人民币面临较强的升值压力的情况下，我们不可能停下经济发展的步伐，因此应该通过对利率、外汇储备、净出口总额的调节来稳定人民币汇率。所以，提出以下几点政策建议： 1. 适当下调存款利率。利率对人民汇率的影响前文已经有了说明，近两年我国的存款利率一直维持在3%左右，相比于美国的0.5%和英国0.25%来说，属于较高的利率水平了，所以我国可以适当地下调存款利率，这有利率减轻人民的升值压力。 2. 稳定外汇储备量。我国的外汇储备一直遥遥领先与其他国家，大量的外汇储备对于缓解人民币升值有一定的作用，但是过多的外汇储备带来的是高成本的管理费用，非常不利，而且还可能引起他国的反对，因此不能通过一味地增加外汇来稳定人民币汇率，适当地控制、稳定外汇储备量。 3. 降低贸易顺差额。1993年至今，我国已经存在了近十年的贸易顺差，出口导向型的经济的发展模式、长时间的贸易顺差是给人民币带来升值压力的一个主要原因。因此通过适当政策调整，刺激进口，降低我国的贸易顺差对较低人民币的升值有重要意义。 安徽经济增长和人均消费水平的关系 摘要:本文主要研究安徽省经济增长对消费的影响,并依据结论来指导经济的发展,通过经济增长与消费的关系来预测经济的增长速度与发展潜力. 关键词:经济增长、人均消费 1、 研究经济增长和人均消费水平的关系的意义 消费是经济发展的根本动力，消费在人类社会中有着重要意义，任何社会都离不开消费。在我国，随着社会主义市场经济体制的确立，消费在全民经济生活中的作用更显重要。可以这样概括的说，消费活动是经济活动的终点，一切经济活动的目的就是为了满足人们不断增长的消费需求；但另一方面，消费活动又是经济活动的起点，是拉动经济增长的动力。国家一系列决策和尚待解决的问题很大程度上是既源于消费，又回归到消费。正因为如此，研究消费水平对于正处于转型期的我国经济有极其重要的经济意义。消费问题解决不好，就无法发展好经济，要想经济发展水平更有质量，我国现阶段必须依赖于消费的增加. 2、 模型设定 为了分析居民消费水平与经济增长的关系，选择安徽能代表城乡所有居民消费的“全体居民人均年消费水平”为被解释变量用Y表示，选择表现经济增长水平的“人均GDP”为解释变量用X表示。 2—1 安 徽 生 产 总 值 本表按当年价格计算。 　 年 份 　 　 人 均 生产总值 　 　 　 　 　 　 　 生产总值 　 　 　 　 　 (按常住人 （亿元） 第一产业 第二产业 工 业 建 筑 业 第三产业 #交通运输仓储 #批发和零售 口计算） 　 　 　 　 邮 电 通 信 业 贸易餐饮业 （元/人） 1 9 9 5 1810.66 584.12 660.09 562.44 97.65 566.45 108.44 162.29 3065.80 1 9 9 6 2093.30 668.44 742.07 634.21 107.85 682.79 131.84 205.17 3524.10 1 9 9 7 2347.32 736.26 828.85 703.69 125.16 782.21 164.84 242.04 3928.90 1 9 9 8 2542.96 744.08 920.50 765.95 154.55 878.38 185.00 264.84 4235.44 1 9 9 9 2712.34 746.72 974.32 820.25 154.07 991.30 203.86 290.69 4495.84 2 0 0 0 2902.09 741.77 1056.78 885.10 171.68 1103.54 215.61 300.75 4779.46 2 0 0 1 3246.71 760.77 1254.88 1062.00 192.88 1231.06 239.50 323.51 5312.90 2 0 0 2 3519.72 783.66 1337.04 1115.09 221.95 1399.02 275.27 343.87 5736.18 2 0 0 3 3923.10 749.40 1535.29 1255.80 279.49 1638.42 326.34 380.49 6374.89 2 0 0 4 4759.30 950.50 1844.90 1488.90 356.00 1963.90 409.80 427.10 7681.25 2 0 0 5 5375.12 966.49 2221.17 1818.44 402.72 2187.46 358.71 397.70 8669.55 2 0 0 6 6131.10 1011.03 2648.13 2190.18 457.95 2471.94 409.64 449.63 10026.30 2 0 0 7 7364.18 1200.18 3289.12 2752.08 537.04 2874.88 483.04 525.71 12044.80 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 注：1)1993-2003年的数据按2004年经济普查数据进行历史调整。 110.40 106.30 672.27 478.57 809.86 111.30 109.80 758.99 532.65 889.22 111.90 110.30 857.66 596.04 980.81 2—16 居 民 消 费 水 平 本表绝对数按当年价格计算，指数按可比价格计算。 年 份 绝 对 数 （元） 城乡消费 指数 （上年为100） 指数 （1978年为100） 　 水平对比 　 　 全省居民 农村居民 城镇居民 （农民=1） 全 省 农村居民 城镇居民 全 省 农村居民 城镇居民 　 　 　 　 居 民 　 　 居 民 　 　 1 9 9 0 670 570 1236 2.17 96.68 95.48 100.16 210.03 199.30 206.34 1 9 9 1 683 559 1379 2.47 117.01 103.33 124.84 245.77 205.94 257.60 1 9 9 2 762 597 1646 2.76 102.81 102.21 122.55 252.66 210.49 315.69 1 9 9 3 973 700 2389 3.41 105.96 103.65 100.74 267.71 218.18 318.03 1 9 9 4 1251 969 2671 2.76 105.74 103.69 114.23 283.07 226.22 363.27 1 9 9 5 1669 1300 3441 2.65 107.20 109.43 101.84 303.45 247.55 369.95 1 9 9 6 1945 1488 4073 2.74 113.12 112.85 111.64 343.26 279.37 413.02 1 9 9 7 2275 1796 4429 2.47 114.34 118.52 106.02 392.48 331.12 437.90 1 9 9 8 2370 1845 4675 2.53 107.10 106.20 107.05 420.06 351.40 468.78 1 9 9 9 2523 1939 4985 2.57 106.60 104.70 107.40 447.96 367.83 503.34 2 0 0 0 2588 1922 5323 2.77 104.30 100.70 108.00 466.94 370.43 543.36 2 0 0 1 2739 1985 5806 2.92 106.31 104.05 109.13 496.40 385.43 592.97 2 0 0 2 2988 2353 4468 1.90 105.96 101.01 111.52 525.99 389.32 661.28 2 0 0 3 3312 2572 4933 1.92 108.04 104.65 109.83 570.17 407.42 726.28 2 0 0 4 3707 2910 5343 1.84 106.80 106.40 104.90 608.94 433.49 761.86 2 0 0 5 3888 2177 7136 3.28 110.40 110.40 106.30 672.27 478.57 809.86 2 0 0 6 4441 2445 7942 3.25 112.90 111.30 109.80 758.99 532.65 889.22 2 0 0 7 5278 2880 9208 3.20 113.00 111.90 110.30 857.66 596.04 980.81 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 注：根据国家统计局制度规定，从2003年起按常住人口计算，2002年数据作同口径调整。 三、为分析居民人均消费水平Y和人均GDP X的关系，作了如下散点图 从散点图可以看出居民消费水平Y和人均GDP X大体呈现为线性关系，为分析中国居民消费水平随人均GDP变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型 Y=a+bx 在eviews命令框中直接输入“LS Y C X” Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/05/13 Time: 19:58 Sample: 1995 2007 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 730.9145 80.42428 9.088232 0.0000 X 0.378353 0.012043 31.41755 0.0000 R-squared 0.988979 Mean dependent var 3055.615 Adjusted R-squared 0.987977 S.D. dependent var 1036.177 S.E. of regression 113.6176 Akaike info criterion 12.44419 Sum squared resid 141998.5 Schwarz criterion 12.53111 Log likelihood -78.88725 F-statistic 987.0623 Durbin-Watson stat 0.832940 Prob(F-statistic) 0.000000 可以得到线性方程为 Y=730.9145+0.378353x R=0.988979 F=987.0623 DW=0.832940 回归图形如下 2.从城乡居民差距来看 Y是城镇居民人均收入 x是农村居民人均收入 城镇居民人均收入比农村居民人均收入大概在2.62倍。由此可以看出城乡之间收入差距十分明显，而且在逐年扩大。 首先看城市居民收入对消费的影响： 对城市居民 Y是城市居民人均消费 x是人均GDP Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2041.071 413.3056 4.938406 0.0004 X 0.566233 0.061888 9.149259 0.0000 R-squared 0.883855 Mean dependent var 5520.154 Adjusted R-squared 0.873296 S.D. dependent var 1640.342 S.E. of regression 583.8881 Akaike info criterion 15.71793 Sum squared resid 3750178. Schwarz criterion 15.80485 Log likelihood -100.1666 F-statistic 83.70893 Durbin-Watson stat 1.172472 Prob(F-statistic) 0.000002 Y=2041.071+0.566233x 农村居民人均收入对消费的影响 Y是农村居民人均消费 x是人均GDP Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1211.635 207.9053 5.827822 0.0001 X 0.148491 0.031132 4.769746 0.0006 R-squared 0.674079 Mean dependent var 2124.000 Adjusted R-squared 0.644449 S.D. dependent var 492.5761 S.E. of regression 293.7135 Akaike info criterion 14.34373 Sum squared resid 948944.0 Schwarz criterion 14.43064 Log likelihood -91.23421 F-statistic 22.75048 Durbin-Watson stat 1.062898 Prob(F-statistic) 0.000581 Y=1211.635+0.148491x 从计算结果可以看出城市居民的消费更大，对经济增长贡献更大，而农村居民的消费贡献相对来说就要小很多，从这个绝对差来看，农村消费潜力很大，因此，要加快农村居民收入的提高。 四、结论及建议 从第一个分析来看，人均必要消费为730.9145元，在收入增长1元时，消费增长0.385元，经济增长带动消费很明显，反过来消费也会刺激经济增长。 在第二个分析中，城市居民人均收入每增长1元时，消费增长0.566233。而农村居民人均收入每增长1元，消费增长0.148491。由此可以看出，城市居民与农村居民之间的差距很大，城市居民的消费刺激更强。 消费带动经济的增长比例大约是百分之四十，由此可以看出消费对经济的重要意义，当然随着收入的提高，消费会增长的更快。 建议 1、调整收入分配政策，改善分配结构，以达到增加消费的目的。 要收缩城市居民与农村居民之间的收入差距，这样消费会增长的更厉害。农民手中的钱多了，农民就会增大消费量，从而提高居民的整个消费水平。 2、增进社会福利，改善人们对未来的生存状况预期，进而增加现期消费。 采用政策改善社会收入分配结构，就可以增进社会福利，尤其是农村居民的福利，进而改变人们对未来生存状况的预期，就会使收入中用于防范未来不确定性的那部分减少，从而提高用于现期消费的那部分。如现在的农村医疗保险和养老保险，在很大程度上提高了农村居民的福利。家电下乡等优惠活动也大大提高了农村居民的消费水平。 安徽省城乡储蓄存款影响因素分析 【摘要】 ：影响我省城乡储蓄存款的因素很多， 主要因素有国内生产总值、固定资产投资、财政支出。运用计量经济学方法，定量分析这些因素对我省城乡储蓄存款的影响程度，根据这些因素对城乡储蓄存款的影响大小制定更好的政策促进经济发展。 【关键词】城乡储蓄存款、影响因素、定量分析国内生产总值、固定资产投资、财政支出 一、数据收集整理 下表是2000-2011年度各项数据 年份 城乡储蓄存款 国内生产总值 固定资产投资 财政支出 万元 亿元 万元 万元 2000 14471539 2902.09 8666667 3234728 2001 17004661 3246.71 9641133 4037988 2002 20475117 3519.72 11333146 4568579 2003 24758257 3923.11 14777162 5074398 2004 29723666 4759.3 19142273 6015280 2005 35086727 5350.17 25209640 7130633 2006 40778041 6112.5 35446671 9402329 2007 45464944 7360.92 50936811 12438342 2008 56475121 8851.66 67999535 16471253 2009 66194831 10062.82 92631822 21419217 2010 77884800 12359.33 118494343 25876135 2011 92335727 15300.65 121477794 33029911 二、建立模型 我们用Eviews软件逐步回归法建立线性模型。我们希望应用多元回归分析的方法建立“最优”回归方程以便对被解释变量Y（城乡储蓄存款）进行预测或控制。所谓“最优”回归方程，主要是指希望在回归方程中包含所有对被解释变量y影响显著的自变量而不包含对Y影响不显著的自变量回归方程。 本文旨在研究国内生产总值的影响因素与出口额之间的关系，所以选取国内生产总值（X1）、固定资产投资（X2）、财政支出（X3）三组数据作为解释变量构建模型： Y=aX1+bX2+cX3++C 根据上表数据，运用OLS方法估计模型的参数，利用计量经济学计算机软件Eviews计算，回归结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/14/13 Time: 15:47 Sample: 2000 2011 Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -4128185. 3600068. -1.146697 0.2846 X1 8551.322 1731.226 4.939459 0.0011 X2 0.205624 0.094469 2.176627 0.0612 X3 -1.777837 0.820549 -2.166645 0.0621 R-squared 0.995311 Mean dependent var 43387786 Adjusted R-squared 0.993552 S.D. dependent var 25133089 S.E. of regression 2018159. Akaike info criterion 32.13447 Sum squared resid 3.26E+13 Schwarz criterion 32.29611 Log likelihood -188.8068 F-statistic 565.9929 Durbin-Watson stat 2.058189 Prob(F-statistic) 0.000000 Y= -4128185. +8551.322X1 + 0.205624X2 +-1.777837X3 t = (-1.146697) (4.939459) (2.176627) (-2.166645) -ˉ --- R2=0.995311 R2=0.993552 F=3.26E+13 由回归式可看出，判定系数高，t检验和F检验显著，模型拟合较好。从经济角度看，国内生产总值每提高一个单位会使得城乡储蓄存款水平提高8551.322个单位，同时，随着固定资产投资上升一个单位城乡储蓄存款增加0.205624个单位，财政支出每上升一个单位比会使城乡储蓄存款减少1.777837个单位。 三、回归模型的扩展： 1、多重共线性 简单相关系数检验 Y X1 X2 X3 Y 1.000000 0.995833 0.985118 0.989278 X1 0.995833 1.000000 0.983935 0.996026 X2 0.985118 0.983935 1.000000 0.988360 X3 0.989278 0.996026 0.988360 1.000000 可见每个因素都和城乡储蓄存款高度相关，而且解释变量之间也是高度相关的。按照逐步回归原理建立模型，根据理论分析，国内生产总值应该是城乡储蓄存款的最重要因素，相关数检验也表明，国内生产总值与城乡储蓄存款相关性最强，所以以Y=f（X1）作为最基本的模型。再将其余变量逐个引入模型 Y=f(X1) Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/14/13 Time: 15:48 Sample: 2000 2011 Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -844003.4 1456831. -0.579342 0.5752 X1 6337.766 183.5387 34.53095 0.0000 R-squared 0.991683 Mean dependent var 43387786 Adjusted R-squared 0.990852 S.D. dependent var 25133089 S.E. of regression 2403921. Akaike info criterion 32.37411 Sum squared resid 5.78E+13 Schwarz criterion 32.45493 Log likelihood -192.2447 F-statistic 1192.387 Durbin-Watson stat 0.906538 Prob(F-statistic) 0.000000 Y=f(X1,X2) Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/14/13 Time: 15:48 Sample: 2000 2011 Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1682389. 2852377. 0.589820 0.5698 X1 5299.772 1025.058 5.170217 0.0006 X2 0.098330 0.095545 1.029153 0.3303 R-squared 0.992559 Mean dependent var 43387786 Adjusted R-squared 0.990905 S.D. dependent var 25133089 S.E. of regression 2396842. Akaike info criterion 32.42952 Sum squared resid 5.17E+13 Schwarz criterion 32.55075 Log likelihood -191.5771 F-statistic 600.2497 Durbin-Watson stat 0.698605 Prob(F-statistic) 0.000000 Y=f(X1，X3) Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/14/13 Time: 15:48 Sample: 2000 2011 Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -4899615. 4262066. -1.149587 0.2799 X1 8413.162 2058.193 4.087645 0.0027 X3 -0.841600 0.831307 -1.012381 0.3378 R-squared 0.992533 Mean dependent var 43387786 Adjusted R-squared 0.990874 S.D. dependent var 25133089 S.E. of regression 2400932. Akaike info criterion 32.43293 Sum squared resid 5.19E+13 Schwarz criterion 32.55416 Log likelihood -191.5976 F-statistic 598.1912 Durbin-Watson stat 1.355877 Prob(F-statistic) 0.000000 模型 X1 X2 X3 R2 - R2 Y=f（X1） 6337.766 （34.530956) 0.991683 0.990852 Y=f（X1，X2） 5299.772（5.170217） 0.098330（1.029153） 0.992559 0.990905 Y=f（X1， X3） 8413.162（4.087645） -0.841600（-1.012381） 0.992533 0.990874 修正后的模型为 Y= 1682389. + 5299.772X1 + 0.098330X2 t = （0.589820） （5.170217） （1.029153） -ˉ --- R2=0.992559 R2= 0.990905 F=5.17E+13 5. 异方差性 White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.664238 Probability 0.664901 Obs*R-squared 4.275663 Probability 0.510447 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/14/13 Time: 16:28 Sample: 2000 2011 Included observations: 12 看表观察p值可判断该模型不具有异方差性 3、 自相关性 dL=0.812 du=1.579 DW= 0.698605 存在正相关性 5） 广义差分法对模型修正 Dependent Variable: Y-0.540470*Y(-1) Method: Least Squares Date: 06/14/13 Time: 18:46 Sample(adjusted): 2001 2011 Included observations: 11 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2652362. 1124756. 2.358167 0.0461 X1-0.540470*X1(-1) 4668.817 621.7824 7.508763 0.0001 X2-0.540470*X2(-1) 0.126796 0.060661 2.090239 0.0700 R-squared 0.989333 Mean dependent var 24971729 Adjusted R-squared 0.986666 S.D. dependent var 13344709 S.E. of regression 1540942. Akaike info criterion 31.56069 Sum squared resid 1.90E+13 Schwarz criterion 31.66920 Log likelihood -170.5838 F-statistic 370.9866 Durbin-Watson stat 2.200855 Prob(F-statistic) 0.000000 回归方程为 Yt*= 2652362. + 4668.817X1t* + 0.126796X2t* t = （2.358167） （7.508763） （2.090239） -ˉ— --- R2=0.989333 R2= 0.986666 F=1.90E+13 样本容量减少为11个，在1%显著水平的DW可知，dL=0.519 du=1.297 模型中DW=2.200855〉 du，说明模型中已无自相关。 C= 2652362/1-0.540470=5771901.7257 最终模型为 Yt=5771901.7257+4668.817X1t + 0.126796X2t 四，结论和政策建议 1、研究结论 从建立模型最终得到的多元线性回归方程可以看出，安徽省城乡储蓄存款主要受国内生产总值、固定资产投资等因素的影响，且相关程度较高。国内生产总值的增加对城乡储蓄存款发展有促进作用，且固定资产投资也有影响。财政支出因素并不显著，主要由于政府财政支出对城乡储蓄存款的影响大多可以通过其他因素的变化反应出来。 2、政策建议 （1）加快经济发展，促进国内生产总值增加。从模型分析上来看，国内生产总值对城乡储蓄存款占有最重要因素，也就是说，国内经济越发展，百姓生活水平越高，储蓄存款也就越高 （2）加快固定资产投资。政府对社会，基础设施建设等设施加大投资会带动就业，进一步也会增加百姓收入，增加城乡储蓄存款 （3）加大政府财政支出对民生领域的投资。改善人民生活。 我国第三产业影响因素的实证分析 一 问题的提出 第三产业的发展是我国经济发展的重要标志。加快发展第三产业可以有力地推进我国工业化和现代化的进程。大力发展第三产业，可以有效地推进第一产业（农业）和第二产业（工业）的发展，推进我国工业化和现代化的进程。 第三产业的发展不仅可以促进我国由农业社会向工业化的转化，而且还可以促进我国国民素质整体的提高，加快现代化的进程。 第三产业,即服务业,它包括流通部门，如交通运输业、邮电通讯业、商业、饮食业、物质供销和仓储业；为生产和生活服务的部门，如金融、保险业、地质普查业、公用事业、居民服务业、旅游业、咨询信息服务业和各类技术服务业等；为提高科学文化水平和居民素质服务的部门，如教育、文化、广播电讯业、科学研究事业、卫生、体育和社会福利事业等；为社会公共需要服务的部门等4个层次。 我将从交通运输邮电仓储业，批发零售业，住宿餐饮业，金融业和房地产业五个部门分析影响第三产业的因素。 二、模型的设定 1、影响因素的分析 （1）交通运输业 交通运输业不仅是国民经济的基础产业，而且是关联度极高的产业，不仅实现着商品和人员的跨地域流动，而且承担着协调产业布局、带动经济落后地区发展、带动上下游产业发展的任务。 （2）批发零售业 批发业和零售业是国民经济的传统行业，在第三产业中占较高的比重，是居民消费市场的重要组成部分，与人民生活密切相关。近年来，随着宏观经济的快速发展，经济结构不断调整，经济增长逐渐向促进消费，扩大内需的方式转变，消费市场面临极大的发展机遇。 （3）住宿餐饮业 住宿餐饮业作为我国第三产业中一个传统服务性行业，经历了改革开放起步、数量型扩张、规模连锁发展和品牌提升战略4个阶段，取得突飞猛进的发展。其一直在社会发展与人民生活中发挥着重要作用。 （4）金融业 金融业在国民经济中处于牵一发而动全身的地位，关系到经济发展和社会稳定，具有优化资金配置和调节、反映、监督经济的作用。指标性是指金融的指标数据从各个角度反映了国民经济的整体和个体状况，金融业是国民经济发展的晴雨表。金融业具有指标性、垄断性、高风险性、效益依赖性和高负债经营性的特点。 （5）房地产业 房地产业在第三产业经济中的地位和作用房地产是国民经济发展的一个基本的生产要素,任何行业的发展都离不开房地产，房地产业是发展国民经济改善人民生活的基础产业。 2、模型的设定 Y 第三产业年度收入总额 X1 交通运输业年度收入额 X2批发零售业年度收入额 X3住宿餐饮业年度收入额 X4金融业年度收入额 X5房地产业年度收入额 基于以上数据，初步建立模型 Y= C+ C1*X1+ C2*X2+ C3*X3+ C4*X4+C5*X5 + 三 数据的收集 表1 本文收集了我国1989—2009年有关第三产业年度收入总额的相关数据 年份 第三产业(亿元) 交通运输仓储邮政业(亿元) 批发和零售业(亿元) 住宿和餐饮业(亿元) 金融业(亿元) 房地产业(亿元) 1989 4590.3 1483.4 241.4 585.4 473.8 1120.6 1990 5448.4 1536.2 277.4 964.3 566.2 1291.6 1991 5888.4 1268.9 301.9 1017.5 662.2 1470.9 1992 7337.1 1834.6 442.3 1056.3 763.7 1819.9 1993 9357.4 2405 584.6 1306.2 1101.3 2271.3 1994 11915.7 2816.6 712.1 1669.7 1379.6 3163.7 1995 16179.8 3773.4 1008.5 2234.8 1909.3 4465.8 1996 19978.5 4778.6 1200.1 2798.5 2354 5602.9 1997 23326.2 5599.7 1336.8 3211.7 2617.6 6778.3 1998 26988.1 6327.4 1561.3 3606.8 2921.1 8423 1999 30580.5 6913.2 1786.9 3697.7 3434.5 10087.3 2000 33873.4 7491.1 1941.2 3816.5 3681.8 11767.7 2001 38714 8158.6 2146.3 4086.7 4149.1 14012.4 2002 44361.6 9119.4 2400.1 4353.5 4715.1 16903.3 2003 49898.9 9995.4 2724.8 4612.8 5346.4 19726.7 2004 56004.7 11169.5 3126.1 4989.4 6172.7 22633.9 2005 64561.3 12453.8 3664.8 5393 7174.1 26571.2 2006 73432.9 13534.5 4193.4 6307.2 8243.8 30318.1 2007 84721.4 15471.1 4792.1 8490.3 9664 33822.7 2008 103879.6 18866.1 5547.2 13332 12277.5 39051 2009 120486.6 23100.7 6624.4 16816.5 12720 44635.1 注：表中各资料来源于各年份中国统计年鉴。 四 模型的估计与调整 用最小二乘法，利用Eviews软件可得估计结果如下： 报告形式： = 213.0758 + 1.2065 + 1.7939 + 0.9387 + 1.5513 + 1.0094 （162.6215） （0.1345） （0.7564） (0.0649) ( 0.1998) ( 0.0652) t= （1.3103） （8.9693） （2.3717） (14.4560) (7.7657) (15.4776) R2=0.999965 0.999953 F=85765.70 S.E=229.5584 D.W=1.224938 统计检验： 给定显著性水平 为0.05。 拟合优度检验：R2=0.999965接近于1，表明模型对样本数据拟合优度高。 F检验（回归方程显著性检验）:F=85765.70 > =2.90， 其P值0.000000也明显小于 ，表明模型线性关系显著，交通运输业年度收入额X1、批发零售业年度收入额X2、住宿餐饮业年度收入额X3、金融业年度收入额X4与房地产业年度收入额X5联合起来对被解释变量第三产业年度收入总额Y有显著影响。 T检验(解释变量显著性检验)：所有参数的t值的绝对值均大于2，表明所有参数对第三产业年度收入总额Y均有显著影响。 由此可见，该模型R2=0.999965, 0.999953,判定系数很高，F检验值85765.70，明显显著，但由于本题中Std. Error过大，可能存在多重共线性，现对其进行计量经济检验： 计量经济检验： 多重共线性检验：由于选择的影响因素过多，所以估计模型之前，应先分析各个因素与被解释变量之间的关系，以及因素之间的相关程度，利用COR命令进行相关系数检验，得相关系数矩阵为： 由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，均大于0.8，证实确实存在严重多重共线性。 修正多重共线性： 采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X1 X2 X3 X4 X5的一元回归，结果如表2所示。 表2 一元回归估计结果 变量 参数估计值 5.5430 18.2634 7.9198 8.9615 2.4807 T统计量 60.1436 108.9936 14.8588 65.7984 50.2770 0.9948 0.9984 0.9208 0.9956 0.9925 0.9945 0.9983 0.9166 0.9954 0.9921 其中，加入 的方程 最大，以 为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如表3所示。 表3 加入新变量的回归结果（一） 变量 ， 1.0133 （1.5590） 14.9404 （6.9895） 0.9954 ， 17.0325 （34.9812） 0.5826 （2.6500） 0.9987 ， 13.0328 （7.4950） 2.5786 （3.0279） 0.9988 ， 16.4749 （8.3653） 0.2445 （0.9115） 0.9983 其中，不带括号的为各参数，带括号的为t值 各参数符号均符合经济意义，经比较，新加入X4的方程 =0.9988，改进最大，而加入X1、X5后t检验不通过，选择保留X4，再顺次加入其他新变量逐步回归，结果如表4所示。 表4 加入新变量的回归结果（二） 变量 ， ， 1.4875 （3.1286） 7.0964 （2.9903） 3.1003 （4.3062） 0.9992 ， ， 12.6322 （8.3734） 0.4939 （2.6743） 2,2616 （3.0273） 0.9991 ， ， 12.4659 （5.6323） 2.4937 （2.7820） 0.1011 （0.4308） 0.9988 其中，不带括号的为各参数，带括号的为t值 各参数符号均符合经济意义，经比较，新加入X1的方程 =0.9992，改进最大，各参数的t检验都显著。选择保留X1，再顺次加入其他新变量逐步回归，结果如表5所示。 表5 加入新变量的回归结果（三） 变量 ， ， ， 1.0869 （2.0291） 8.4607 （3.4118） 0.2889 （1.4620） 2.7744 （3.7913） 0.9992 ， ， ， 1.8918 （4.0164） 3.2400 （1.1551） 2.9061 （4.4031） 0.3998 （2.1480） 0.9993 其中，不带括号的为各参数，带括号的为t值 各参数符号均符合经济意义，当加入 后，参数的t检验不显著。加入 后， 有所增加，但参数 的t检验不显著，由相关系数也可看出，X3、X5也与其他变量高度相关，这说明主要是X3、X5引起了多重共线性，予以删除。 虽然Y 与X1 、Y与X2、Y与X4、Y与X2和X1 、Y与X2 和X4以及Y与X1、X2、X4均符合条件，但Y与X1、X2、X4建立的模型 最大，所以，建立模型Y、X1、X2、X4。 最后，修正严重多重共线性影响后的回归结果为： = - 1692.604 + 1.4875 + 7.0964 + 3.1003 (469.3376) (0.4754) (2.3732) (0.7200) t = ( - 3.6064) (3.1286) (2.9902) (4.3062) R2=0.9993 0.9992 F=8415.790 S.E=945.7760 D.W=0.5177 统计检验： 给定显著性水平 为0.05 拟合优度检验：R2=0.9993接近于1，表明模型对样本数据拟合优度高。 F检验（回归方程显著性检验）:F=8415.790 > =3.20， 其P值0.000000也明显小于 ，表明模型线性关系显著，交通运输业年度收入总额X1、批发零售业年度收入总额X2与金融业年度收入总额X4联合起来对被解释变量第三产业年度收入总额Y有显著影响。 T检验(解释变量显著性检验)：所有参数的t值的绝对值均大于2，表明所有参数对第三产业年度收入总额Y均有显著影响。 计量经济学检验： 1）自相关检验：给定显著性水平0.05，查DW表，当n=21 ,k=3时，得下限值dL=1.026，上限值dU=1.669, 因为DW统计量为0.5177< dL=1.026,表明模型存在正的一阶自相关性。 偏相关系数检验： 由上图可以看出，模型不存在高阶自相关性，存在一阶自相关性。 为解决自相关问题，选用广义差分法： = - 2893.752 + 1.9680 + 6.2717 +2.8387 + 0.7869AR(1) (1248.607) (0.4258) (1.6169) (0.3342) (0.1534) t = (-2.3176) (4.6217) (3.8788) (8.4950) (5.1308) R2=0.9997 0.9997 F=14388.71 S.E=608.4368 D.W=1.4689 统计检验： 给定显著性水平 为0.05 拟合优度检验：R2=0.9997接近于1，表明模型对样本数据拟合优度高。 F检验（回归方程显著性检验）:F=14388.71 > =3.24， 其P值0.000000也明显小于 ，表明模型线性关系显著，交通运输业年度收入总额X1、批发零售业年度收入总额X2与金融业年度收入总额X4联合起来对被解释变量第三产业年度收入总额Y有显著影响。 T检验(解释变量显著性检验)：所有参数的t值的绝对值均大于2，表明所有参数对第三产业年度收入总额Y均有显著影响。 当n=20,k=3时，得下限值dL=0.998，上限值dU=1.676 dL0.8522； 所以不存在异方差。 （二）自相关检验 1、残差图法 View→Actual,Fitted,Residual→Residual Graph 结论：根据书上所示，上图意味着随机项之间不存在序列相关。 2、DW检验 因为n＝21，k＝2，取显著性水平α＝0.05 时，查表得d L＝1.22，d U ＝1.42，而dU <1.8609＝DW<4- dU =2.14，所以无自相关。 五、结论 1）预测模型选择 由于经过多重共线性、自相关、异方差的诊断和补救，所以，将选取 Y= 355.5672+0.1267*X2+0.4398*X4-4.2847*X5-0.0121*X6 作为本报告中研究对象的预测模型。其经济含义如下： 平均而言，在其他条件不变的情况下，居民家庭可支配收入变动每变动一个单位，将引起居民消费水平变动0.4398个单位；在其他条件不变的情况下，农村居民家庭恩格尔系数每变动1%，将引起居民消费水平变动0.1267个单位；在其他条件不变的情况下，CPI每变动一个单位，将引起居民消费水平变动-4.284个单位；在其他条件不变的情况下，税收每变动一个单位，将引起居民消费水平变动-0.0121个单位。并且，该模型反映了99.7%的真实情况。 2）小结 通过以上计量回归分析我们可以得出这样的结论：居民消费水平与农村居民家庭恩格尔系数、居民可支配收入、CPI、税收存在紧密联系。正如凯恩斯所认为的那样，消费存在一条基本的心理规律：随着收入的增加，消费也会增加，但是消费的增加不及收入增加的多，居民可支配收入提高，有利于拉动消费的增长。CPI的提高意味着物价水平上涨，人们用同样地财富所能购买的商品减少，因此会导致市场疲软、消费水平下滑。税收的提高，一方面个人所得税提高会减少人们的收入，从而抑制消费；另一方面消费税、印花税、营业税等税收的提高在无形中转嫁给了消费者，等同于提高了物价，所以也会造成消费水平的降低。消费需求总体运行从计划经济特殊模式到遵循市场经济一般规律，是经济市场化程度由量变到质变的飞跃。随着这一质变的发生，我国经济增长的主要约束已经由短缺经济时代的供给约束转变为需求约束。就内需而言，从社会再生产看，只有消费才是社会再生产的终点和新的起点，是真正的最终需求；而投资需求在一定意义上是消费需求的派生需求。从本质上看，投资对经济发展的贡献主要体现在为社会生产提供有效地生产手段上，而不是体现在对有效需求形成的贡献。 毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作 者 签 名：　　 　 　　日　 期：　　 　 　　 ​​​​​​​​​​​​ 指导教师签名：　　 　 　　 日　　期：　　 　 　　 使用授权说明 本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：　　 　 　　 日　 期：　　 　 　　 ​​​​​​​​​​​​ 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权　　 　 　大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名： 日期： 年 月 日 导师签名： 日期： 年 月 日 指导教师评阅书 指导教师评价： 一、撰写（设计）过程 1、学生在论文（设计）过程中的治学态度、工作精神 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 4、研究方法的科学性；技术线路的可行性； 设计方案 关于薪酬设计方案通用技术作品设计方案停车场设计方案多媒体教室设计方案农贸市场设计方案 的合理性 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 5、完成 毕业论文 毕业论文答辩ppt模板下载毕业论文ppt模板下载毕业论文ppt下载关于药学专业毕业论文临床本科毕业论文下载 （设计）期间的出勤情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建议成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所选等级前的□内画“√”） 指导教师： （签名） 单位： （盖章） 年 月 日 评阅教师评阅书 评阅教师评价： 一、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建议成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所选等级前的□内画“√”） 评阅教师： （签名） 单位： （盖章） 年 月 日 教研室（或答辩小组）及教学系意见 教研室（或答辩小组）评价： 一、答辩过程 1、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、对答辩问题的反应、理解、表达情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、学生答辩过程中的精神状态 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 评定成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所选等级前的□内画“√”） 教研室主任（或答辩小组组长）： （签名） 年 月 日 教学系意见： 系主任： （签名） 年 月 日 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行的研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经特别注明引用的内容和致谢的地方外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明并表示感谢。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者（本人签名）： 年 月 日 学位论文出版授权书 本人及导师完全同意《中国博士学位论文全文数据库出版章程》、《中国优秀硕士学位论文全文数据库出版章程》(以下简称“章程”)，愿意将本人的学位论文提交“中国学术期刊（光盘版）电子杂志社”在《中国博士学位论文全文数据库》、《中国优秀硕士学位论文全文数据库》中全文发表和以电子、网络形式公开出版，并同意编入CNKI《中国知识资源总库》，在《中国博硕士学位论文评价数据库》中使用和在互联网上传播，同意按“章程”规定享受相关权益。 论文密级： □公开 □保密（___年__月至__年__月）(保密的学位论文在解密后应遵守此协议) 作者签名：_______ 导师签名：_______ _______年_____月_____日 _______年_____月_____日 独 创 声 明 本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。 本声明的法律后果由本人承担。   作者签名: 二〇一〇年九月二十日   毕业设计（论文）使用授权声明 本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定。 本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版，同意学校保存学位论文的印刷本和电子版，或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计（论文）；同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布设计（论文）的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。 （保密论文在解密后遵守此规定）   作者签名: 二〇一〇年九月二十日 致 谢 时间飞逝，大学的学习生活很快就要过去，在这四年的学习生活中，收获了很多，而这些成绩的取得是和一直关心帮助我的人分不开的。 首先非常感谢学校开设这个课题，为本人日后从事计算机方面的工作提供了经验，奠定了基础。本次毕业设计大概持续了半年，现在终于到结尾了。本次毕业设计是对我大学四年学习下来最好的检验。经过这次毕业设计，我的能力有了很大的提高，比如操作能力、分析问题的能力、合作精神、严谨的工作作风等方方面面都有很大的进步。这期间凝聚了很多人的心血，在此我表示由衷的感谢。没有他们的帮助，我将无法顺利完成这次设计。 首先，我要特别感谢我的知道郭谦功老师对我的悉心指导，在我的论文书写及设计过程中给了我大量的帮助和指导，为我理清了设计思路和操作方法，并对我所做的课题提出了有效的改进方案。郭谦功老师渊博的知识、严谨的作风和诲人不倦的态度给我留下了深刻的印象。从他身上，我学到了许多能受益终生的东西。再次对周巍老师表示衷心的感谢。 其次，我要感谢大学四年中所有的任课老师和辅导员在学习期间对我的严格要求，感谢他们对我学习上和生活上的帮助，使我了解了许多专业知识和为人的道理，能够在今后的生活道路上有继续奋斗的力量。 另外，我还要感谢大学四年和我一起走过的同学朋友对我的关心与支持，与他们一起学习、生活，让我在大学期间生活的很充实，给我留下了很多难忘的回忆。 最后，我要感谢我的父母对我的关系和理解，如果没有他们在我的学习生涯中的无私奉献和默默支持，我将无法顺利完成今天的学业。 四年的大学生活就快走入尾声，我们的校园生活就要划上句号，心中是无尽的难舍与眷恋。从这里走出，对我的人生来说，将是踏上一个新的征程，要把所学的知识应用到实际工作中去。 回首四年，取得了些许成绩，生活中有快乐也有艰辛。感谢老师四年来对我孜孜不倦的教诲，对我成长的关心和爱护。 学友情深，情同兄妹。四年的风风雨雨，我们一同走过，充满着关爱，给我留下了值得珍藏的最美好的记忆。 在我的十几年求学历程里，离不开父母的鼓励和支持，是他们辛勤的劳作，无私的付出，为我创造良好的学习条件，我才能顺利完成完成学业，感激他们一直以来对我的抚养与培育。 最后，我要特别感谢我的导师***老师、和研究生助教***老师。是他们在我毕业的最后关头给了我们巨大的帮助与鼓励，给了我很多解决问题的思路，在此表示衷心的感激。老师们认真负责的工作态度，严谨的治学精神和深厚的理论水平都使我收益匪浅。他无论在理论上还是在实践中，都给与我很大的帮助，使我得到不少的提高这对于我以后的工作和学习都有一种巨大的帮助，感谢他耐心的辅导。在论文的撰写过程中老师们给予我很大的帮助，帮助解决了不少的难点，使得论文能够及时完成，这里一并表示真诚的感谢。 致 谢 这次论文的完成，不止是我自己的努力，同时也有老师的指导，同学的帮助，以及那些无私奉献的前辈，正所谓你知道的越多的时候你才发现你知道的越少，通过这次论文，我想我成长了很多，不只是磨练了我的知识厚度，也使我更加确定了我今后的目标：为今后的计算机事业奋斗。在此我要感谢我的指导老师——***老师，感谢您的指导，才让我有了今天这篇论文，您不仅是我的论文导师，也是我人生的导师，谢谢您！我还要感谢我的同学，四年的相处，虽然我未必记得住每分每秒，但是我记得每一个有你们的精彩瞬间，我相信通过大学的历练，我们都已经长大，变成一个有担当，有能力的新时代青年，感谢你们的陪伴，感谢有你们，这篇论文也有你们的功劳，我想毕业不是我们的相处的结束，它是我们更好相处的开头，祝福你们！我也要感谢父母，这是他们给我的，所有的一切；感谢母校，尽管您不以我为荣，但我一直会以我是一名农大人为荣。 通过这次毕业设计，我学习了很多新知识，也对很多以前的东西有了更深的记忆与理解。漫漫求学路，过程很快乐。我要感谢信息与管理科学学院的老师，我从他们那里学到了许多珍贵的知识和做人处事的道理，以及科学严谨的学术态度，令我受益良多。同时还要感谢学院给了我一个可以认真学习，天天向上的学习环境和机会。 即将结束*大学习生活，我感谢****大学提供了一次在农大接受教育的机会，感谢院校老师的无私教导。感谢各位老师审阅我的论文。 毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作 者 签 名：　　 　 　　日　 期：　　 　 　　 ​​​​​​​​​​​​ 指导教师签名：　　 　 　　 日　　期：　　 　 　　 使用授权说明 本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：　　 　 　　 日　 期：　　 　 　　 ​​​​​​​​​​​​ 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权　　 　 　大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名： 日期： 年 月 日 导师签名： 日期： 年 月 日 独 创 声 明 本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。 本声明的法律后果由本人承担。   作者签名: 年 月 日   毕业设计（论文）使用授权声明 本人完全了解**学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定。 本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版，同意学校保存学位论文的印刷本和电子版，或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计（论文）；同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布设计（论文）的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。 （保密论文在解密后遵守此规定）   作者签名: 年 月 日 基本要求：写毕业论文主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能，理论联系实际，独立分析，解决实际问题的能力，使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。毕业论文应反映出作者能够准确地掌握所学的专业基础知识，基本学会综合运用所学知识进行科学研究的方法，对所研究的题目有一定的心得体会，论文题目的范围不宜过宽，一般选择本学科某一重要问题的一个侧面。 毕业论文的基本教学要求是： 1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。 毕业论文是毕业生总结性的独立作业，是学生运用在校学习的基本知识和基础理论，去分析、解决一两个实际问题的实践锻炼过程，也是学生在校学习期间学习成果的综合性总结，是整个教学活动中不可缺少的重要环节。撰写毕业论文对于培养学生初步的科学研究能力，提高其综合运用所学知识分析问题、解决问题能力有着重要意义。 毕业论文在进行编写的过程中，需要经过开题报告、论文编写、论文上交评定、论文答辩以及论文评分五个过程，其中开题报告是论文进行的最重要的一个过程，也是论文能否进行的一个重要指标。 撰写意义：1.撰写毕业论文是检验学生在校学习成果的重要措施，也是提高教学质量的重要环节。大学生在毕业前都必须完成毕业论文的撰写任务。申请学位必须提交相应的学位论文，经答辩通过后，方可取得学位。可以这么说，毕业论文是结束大学学习生活走向社会的一个中介和桥梁。毕业论文是大学生才华的第一次显露，是向祖国和人民所交的一份有份量的答卷，是投身社会主义现代化建设事业的报到书。一篇毕业论文虽然不能全面地反映出一个人的才华，也不一定能对社会直接带来巨大的效益，对专业产生开拓性的影响。但是，实践证明，撰写毕业论文是提高教学质量的重要环节，是保证出好人才的重要措施。 2.通过撰写毕业论文，提高写作水平是干部队伍“四化”建设的需要。党中央要求，为了适应现代化建设的需要，领导班子成员应当逐步实现“革命化、年轻化、知识化、专业化”。这个“四化”的要求，也包含了对干部写作能力和写作水平的要求。 3.提高大学生的写作水平是社会主义物质文明和精神文明建设的需要。在新的历史时期，无论是提高全族的科学文化水平，掌握现代科技知识和科学管理方法，还是培养社会主义新人，都要求我们的干部具有较高的写作能力。在经济建设中，作为领导人员和机关的办事人员，要写指示、通知、总结、调查报告等应用文；要写说明书、广告、解说词等说明文；还要写科学论文、经济评论等议论文。在当今信息社会中，信息对于加快经济发展速度，取得良好的经济效益发挥着愈来愈大的作用。写作是以语言文字为信号，是传达信息的方式。信息的来源、信息的收集、信息的储存、整理、传播等等都离不开写作。 论文种类：毕业论文是学术论文的一种形式，为了进一步探讨和掌握毕业论文的写作规律和特点，需要对毕业论文进行分类。由于毕业论文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，毕业论文就有不同的分类方法。 按内容性质和研究方法的不同可以把毕业论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文。后三种论文主要是理工科大学生可以选择的论文形式，这里不作介绍。文科大学生一般写的是理论性论文。理论性论文具体又可分成两种：一种是以纯粹的抽象理论为研究对象，研究方法是严密的理论推导和数学运算，有的也涉及实验与观测，用以验证论点的正确性。另一种是以对客观事物和现象的调查、考察所得观测资料以及有关文献资料数据为研究对象，研究方法是对有关资料进行分析、综合、概括、抽象，通过归纳、演绎、类比，提出某种新的理论和新的见解。 按议论的性质不同可以把毕业论文分为立论文和驳论文。立论性的毕业论文是指从正面阐述论证自己的观点和主张。一篇论文侧重于以立论为主，就属于立论性论文。立论文要求论点鲜明，论据充分，论证严密，以理和事实服人。驳论性毕业论文是指通过反驳别人的论点来树立自己的论点和主张。如果毕业论文侧重于以驳论为主，批驳某些错误的观点、见解、理论，就属于驳论性毕业论文。驳论文除按立论文对论点、论据、论证的要求以外，还要求针锋相对，据理力争。 按研究问题的大小不同可以把毕业论文分为宏观论文和微观论文。凡届国家全局性、带有普遍性并对局部工作有一定指导意义的论文，称为宏观论文。它研究的面比较宽广，具有较大范围的影响。反之，研究局部性、具体问题的论文，是微观论文。它对具体工作有指导意义，影响的面窄一些。 另外还有一种综合型的分类方法，即把毕业论文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类： 1．专题型论文。这是分析前人研究成果的基础上，以直接论述的形式发表见解，从正面提出某学科中某一学术问题的一种论文。如本书第十二章例文中的《浅析领导者突出工作重点的方法与艺术》一文，从正面论述了突出重点的工作方法的意义、方法和原则，它表明了作者对突出工作重点方法的肯定和理解。2．论辩型论文。这是针对他人在某学科中某一学术问题的见解，凭借充分的论据，着重揭露其不足或错误之处，通过论辩形式来发表见解的一种论文。3．综述型论文。这是在归纳、总结前人或今人对某学科中某一学术问题已有研究成果的基础上，加以介绍或评论，从而发表自己见解的一种论文。4．综合型论文。这是一种将综述型和论辩型两种形式有机结合起来写成的一种论文。如《关于中国民族关系史上的几个问题》一文既介绍了研究民族关系史的现状，又提出了几个值得研究的问题。因此，它是一篇综合型的论文。 写作步骤：毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，它是应考者的 总结 性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际 问题 的能力。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或 理论 问题进行 科学 研究 探索的具有一定意义的论说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。 首先是选择课题。选题是论文撰写成败的关键。因为，选题是毕业论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。如果“写什么”不明确，“怎么写”就无从谈起。 教育部自学考试办公室有关对毕业论文选题的途径和要求是“为鼓励理论与工作实践结合，应考者可结合本单位或本人从事的工作提出论文题目，报主考学校审查同意后确立。也可由主考学校公布论文题目，由应考者选择。毕业论文的总体要求应与普通全日制高等学校相一致，做到通过论文写作和答辩考核，检验应考者综合运用专业知识的能力”。但不管考生是自己任意选择课题，还是在主考院校公布的指定课题中选择课题，都要坚持选择有科学价值和现实意义的、切实可行的课题。选好课题是毕业论文成功的一半。 第一、要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界，以推动社会的不断进步和发展 。因此，毕业论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。选题要符合科学研究的正确方向，要具有新颖性，有创新、有理论价值和现实的指导意义或推动作用，一项毫无意义的研究，即使花很大的精力，表达再完善，也将没有丝毫价值。具体地说，考生可从以下三个方面来选题。首先，要从现实的弊端中选题，学习了专业知识，不能仅停留在书本上和理论上，还要下一番功夫，理论联系实际，用已掌握的专业知识，去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。其次，要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题，科学研究。还有许多没有被开垦的处女地，还有许多缺陷和空白，这些都需要填补。应考者应有独特的眼光和超前的意识去思索，去发现，去研究。最后，要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。 第二、要根据自己的能力选择切实可行的课题。毕业论文的写作是一种创造性劳动，不但要有考生个人的见解和主张，同时还需要具备一定的客观条件。由于考生个人的主观、客观条件都是各不相同的，因此在选题时，还应结合自己的特长、兴趣及所具备的客观条件来选题。具体地说，考生可从以下三个方面来综合考虑。首先，要有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。其次，要有浓厚的研究兴趣，选择自己感兴趣的课题，可以激发自己研究的热情，调动自己的主动性和积极性，能够以专心、细心、恒心和耐心的积极心态去完成。最后，要能结合发挥自己的业务专长，每个考生无论能力水平高低，工作岗位如何，都有自己的业务专长，选择那些能结合自己工作、发挥自己业务专长的课题，对顺利完成课题的研究大有益处。 致 谢 这次论文的完成，不止是我自己的努力，同时也有老师的指导，同学的帮助，以及那些无私奉献的前辈，正所谓你知道的越多的时候你才发现你知道的越少，通过这次论文，我想我成长了很多，不只是磨练了我的知识厚度，也使我更加确定了我今后的目标：为今后的计算机事业奋斗。在此我要感谢我的指导老师——***老师，感谢您的指导，才让我有了今天这篇论文，您不仅是我的论文导师，也是我人生的导师，谢谢您！我还要感谢我的同学，四年的相处，虽然我未必记得住每分每秒，但是我记得每一个有你们的精彩瞬间，我相信通过大学的历练，我们都已经长大，变成一个有担当，有能力的新时代青年，感谢你们的陪伴，感谢有你们，这篇论文也有你们的功劳，我想毕业不是我们的相处的结束，它是我们更好相处的开头，祝福你们！我也要感谢父母，这是他们给我的，所有的一切；感谢母校，尽管您不以我为荣，但我一直会以我是一名农大人为荣。 通过这次毕业设计，我学习了很多新知识，也对很多以前的东西有了更深的记忆与理解。漫漫求学路，过程很快乐。我要感谢信息与管理科学学院的老师，我从他们那里学到了许多珍贵的知识和做人处事的道理，以及科学严谨的学术态度，令我受益良多。同时还要感谢学院给了我一个可以认真学习，天天向上的学习环境和机会。 即将结束*大学习生活，我感谢****大学提供了一次在**大接受教育的机会，感谢院校老师的无私教导。感谢各位老师审阅我的论文。 _1316589497.unknown _1413207848.unknown _1417278229.unknown _1417339669.unknown _1418589454.unknown _1418621537.unknown _1417369267.unknown _1417279345.unknown _1417281601.unknown _1417281665.unknown _1417286630.unknown _1417287441.unknown _1417283393.unknown _1417283565.unknown _1417283579.unknown _1417283553.unknown _1417281673.unknown _1417281634.unknown _1417281318.unknown _1417281581.unknown 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