综合测算模型

综合测算模型（精选八篇）

综合测算模型 篇1

一、企业年金基金综合测算模型的理论依据及其基本参数的确定

1. 增长年金投资理论。

企业年金基金的保值、增值属于财务管理中增长年金投资理论的范畴。增长年金指的是一定期限内, 一个首期支付既定金额、持续一定期限、每期增长率既定的年金。企业年金基金在其缴费和投资过程中, 其资金的积累计算要运用增长年金的计算公式。根据复利现值理论分析原理, 首期支付为c、投资收益率为r、支付增长率为g、期限为n的增长年金的终值为:

其中:PV为企业年金基金现值, FV为企业年金基金终值, 公式中r≠g。该公式对于计算个人企业年金基金账户余额有重要意义, 是建立企业年金基金综合预测模型的主要公式。

2. 企业年金基金参数确定。

根据上面的企业年金基金计算公式可知, FV为企业年金基金终值、首期支付为c、投资收益率为r、支付增长率为g、期限为n的增长年金是一种“双复利”增长模式。准确确定各参数的取值范围, 对构建企业年金基金测算模型显得十分重要。

(1) 首期支付:c=2 000~2 500元。根据《企业年金试行办法》的规定, 企业缴费率的上限为本企业上年度职工工资总额的十二分之一, 企业缴费基数是本企业上年度职工工资总额;而企业和职工合计缴费的上限为本企业上年度职工工资总额的六分之一, 按规定, 职工缴费基数也应是本人上年度工资, 缴费比率一旦确定, 不能随意更改。根据国家统计局网站2009年4月9日公布的信息, 2008年我国企业在职职工的人均年收入为28 359元, 月平均为2 363元, 按职工上年度职工工资总额的十二分之一缴纳费用计算, 企业年金首期支付额为2 000~2 500元。

(2) 投资收益率:r=6%~8%。投资收益率是最难确定、取值范围最有争议的参数。由于企业年金基金的市场化管理于2005年8月才正式启动, 其平均投资收益率的参考价值不大。劳动和社会保障部养老保险研究室2006年提出, 养老保险资金未来15年的投资收益率最低的要求是年均达到8%。因此在中国目前经济快速发展阶段, 投资收益率选择在6%~8%之间是较为谨慎和合理的。同时也可参考路透社中国年金指数和中信标普推出的年金指数。

(3) 年金投入增长率 (即职工工资年增长率) :g=7.2%。按照十六大提出的国内生产总值到2020年力争比2000年翻两番的目标, 未来的年平均经济增长率为7.2%左右, 考虑到人民生活水平与经济发展水平相一致的原则, 则此时职工的工资增长率应与GDP增长率相等, 即g=7.2%。

(4) 年金基金期限 (职工在企业服务年限) :n=1~36 (年) 。企业建立企业年金制度, 年金基金是按年度缴纳, 与职工为企业服务的年限相同。按照我国目前劳动人事制度方面的法规政策, 员工一般是六十岁退休, 假设该员工二十三岁开始工作 (已正式转正) , 企业为其办理企业年金, 则企业为该名员工缴费年限最长为36年。

(5) 权益归属比例:0~100% (根据员工工龄逐年递增) 。员工在企业不同时期离开企业时, 企业年金基金中企业缴费及其产生的收益, 员工并不一定能全部带走, 而是根据员工在企业持续工作时间的长短来确定相应的归属个人的比例。员工在企业持续工作时间越长, 则归属个人的比例越高, 这从经济上建立起了降低员工流失率的长效机制, 企业年金企业缴费权益归属比例体现出年金计划的“金手铐”作用和强度。

(6) 企业年金服务管理机构收取的相关费用:总计1.8%。根据《企业年金基金管理试行办法》的规定, 受托人费用上限为0.2%, 托管人费用上限为0.2%, 投资管理人可提取的管理费上限为1.2%, 几项费率合计上限为1.8%。

(7) 首期一次性特别缴费:10 000~30 000元。根据联想公司实施的企业年金方案, 对核心技术人才在为其办理企业年金缴费计划时还启动了首期一次性特别缴费, 就是企业还另外拿出资金来奖励核心员工, 提高对优秀人才的吸引力。

二、Excel中企业年金基金综合测算模型的建立

对企业年金基金计算公式及公式中的参数进行确定后, 可利用Excel中的相对引用、绝对引用等功能, 快速建立企业年金基金综合测算模型。具体操作如表所示。

1. 第一行至第四行的内容 (包括数值) 直接输入, 假设员工为企业服务年限为1~36年, A5:A40的单元格输入1~36。权益归属比例根据上面的定义, 在C5:C40单元格输入0~100%。

2. 企业年金测算模型建立如下:第一、二、三行事先录入相关的内容, 员工为企业服务年限为1~36年, 企业缴费归属个人比例的值根据企业人力资源管理规划进行确定。根据上面增长年金理论推导出的公式, 可确定企业年金测算模型各单元格的公式:

只要在单元格中输入以上公式, 分别选中该单元格进行公式引用, 即可完成企业年金基金综合测算模型的编制。

三、企业年金基金综合测算模型的使用方法及注意事项

该模型的使用较为简单明了, 只要根据企业实施年金计划的具体情况调整B3、C3、D3、E3、F3、G3单元格的参数, 即可对测算模型进行数据重算。信息使用者可根据表格中的数据自行插入相关的图表, 使该数据模型更为直观。从表中的数据可知, 若企业实施企业年金制度, 某一男员工从23岁在企业持续工作, 到其退休时 (60岁) , 其年金基金账户的数额将达到981 511.97元。企业年金制度为员工提供了较为丰厚的退休金待遇, 表明企业有较好的员工薪酬福利, 这无异于是企业人力资源管理战略中吸引人才的“金名片”。再结合权益归属比例、员工年金数额、员工离职损失三项参数, 企业年金留住人才的“金手铐”作用一目了然。因篇幅所限, 此处不再赘述。使用该数据模型进行企业年金基金测算的数据仅做参考, 并不作为评判员工个人年金基金账户余额的依据。

参考文献

[1].斯蒂芬.A.罗斯著.吴世龙译.公司理财.北京:机械工业出版社, 2005

[2].杨长汉.中国企业年金投资运营研究.北京:经济管理出版社, 2010

[3].殷俊.中国企业年金计划设计与制度创新研究.北京:人民出版社, 2008

[4].中国养老金网编.中国企业年金规范与发展.北京:中华工商联合出版社, 2007

综合测算模型 篇2

土地利用动态变化的空间测算模型研究

The spatial calculating analysis model is based on GIS overlay. It will compartmentalize the land in research district into three spatial types: unchanged parts, converted parts and increased parts.By this method we can evaluate the numerical model and dynamic degree model for calculating land-use change rates. Furthermore, the paper raises the possibility of revising the calculating analysis model of spatial information in order to predicate more precisely the dynamic changing level of all types of land uses. In the most concrete terms, the model is used mainly to understand changed area and changed rates (increasing or decreasing) of different land types from microcosmic angle and establish spatial distribution and spatio-temporal principles of the changing urban lands. And we will try to find out why the situation can take place by combining social and economic situations. The result indicates the calculating analysis model of spatial information can derive more accurate procedure of spatial transference and increase of all kinds of land from microcosmic angle. By this model and technology we can conduct the research of land-use spatio-temporal structure evolution more systematically and more deeply, and can obtain a satisfactory result. The result will benefit the rational planning and management of urban land use of developed coastal areas in China in the future.

作 者：张新长 潘琼 赵元 ZHANG Xinchang PAN Qiong ZHAO Yuan  作者单位：张新长,赵元,ZHANG Xinchang,ZHAO Yuan(Department of Remote Sensing and GIS Engineering, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China)

潘琼,PAN Qiong(Map Press House of Guangdong Province, Guangzhou 510075, China)

刊 名：地理学报（英文版）  ISTIC SCI英文刊名：JOURNAL OF GEOGRAPHICAL SCIENCES 年，卷(期)：2004 14(3) 分类号：P9 关键词：land use   dynamic change   spatial calculating analysis model  

综合测算模型 篇3

关键词：外商直接投资,就业效应分析,联立方程模型

随着中国改革开放的进一步加强和经济全球化的不断深入, 国外对我国的直接投资规模和范围越来越广泛。1992~2011年间的20多年里, 中国累计利用外商直接投资已超过11000亿美元。自1993年起, 中国吸引外商直接投资 (FDI) 的流量已经稳居发展中国家第一。外商直接投资对中国经济的发展产生了越来越重要的多方面影响, 就业就是其中一个重要方面。本文在总结国内外学者研究现状的基础上, 利用1992~2011年足够的FDI流量和存量的数据, 采用联立方程模型实证分析FDI对中国就业数量的影响, 进而探究FDI对中国就业效应的原因并提出相关发展建议。

一、FDI对就业数量影响的理论分析

FDI对东道国就业数量影响具有二重性, 即正面效应和负面效应。正面效应主要包括就业创造效应和就业转移效应。就业创造效应包括直接创造效应及间接创造效应。直接创造效应是指外商直接投资扩大生产能力, 创造出新的就业机会, 与外商直接投资的进入方式有一定联系。间接创造效应是指FDI通过关联效应带动了相关产业及前后向产业的发展, 间接创造就业机会。就业转移效应是指我国面临倒闭的企业, 由于外商直接投资得以挽救, 从而转移了从业人员的就业。那些面临倒闭的企业, 如果没有外商的合作或合资, 可能将从市场上“消失”, 企业的从业人员可能变为失业人口。负面效应主要包括就业挤出效应和就业损失效应。就业挤出效应是指FDI的进入, 使得国内市场的竞争更加激烈, 为提高竞争力, 国内企业只好“减员”, 或者那些无法抵抗外商投资企业激烈竞争的国内企业可能破产导致就业岗位的减少。就业损失效应是指外商直接投资并购我国企业后, 在整合过程中“减员”, 导致就业机会的减少。外商投资企业对劳动者的素质要求较高, 没有达到要求的员工面临下岗。

综上所述, FDI对中国就业数量的影响可能是不确定的。如何测算FDI对东道国或区域的就业综合效应影响是本文的研究核心。

有关外商直接投资的就业效应国外学者做了比较深入的研究, 其研究的重点大多集中于FDI就业效应的正面、负面双重效应。其中Mariotti和Barrios分别研究了意大利和爱尔兰在利用外资与国内就业方面的关系, 尽管研究角度不同, 但是他们得出了一致的结论, 认为外商直接投资创造了就业机会, 对就业产生了积极的作用;相反, Williams和Christoph Ernst从跨国公司投资的进入方式和来源国等角度分析了FDI对东道国劳动力需求的影响, 但并未发现这些因素对东道国的劳动力需求有明显的影响。总之, 外商直接投资在东道国的生产经营活动对创造就业有直接就业效应和间接就业效应并对东道国的就业质量产生影响。

随着外商直接投资规模和数量的不断扩大, 国内学者对这个问题的研究也不断增多, 一些学者研究了中国整体FDI流入和整体就业的关系并得出了正向相关的结论。蔡昉、王德文认为, 虽然FDI就业份额仍然较小, 但由于其增长速度非常快, 使得该领域就业对中国总体就业增长的贡献率很高。徐涛认为, FDI的进入不仅直接提高对劳动力的需求, 还会通过总需求扩张等渠道产生外部性, 影响国内就业。他的研究结果表明, FDI对总需求的刺激是影响中国就业的主要渠道。沙文兵、陶爱萍应用协整及相关理论, 利用1979~2005年的年度数据研究了FDI与我国就业增长之间的关系, 结果表明, 外商直接投资与我国就业量之间存在着长期均衡关系。阚大学、吕连菊根据现代计量经济学方法, 利用1978~2010年的年度数据, 以上海为例, 对改革开放以来FDI与就业之间的关系进行了实证研究, 结果发现上海的FDI对就业产生了扩大效应, 但就业弹性较小。

上述文献主要从宏观经济理论来进行分析, 本文把微观和宏观经济理论结合, 构建了FDI与东道国就业的联立方程模型, 将外资对就业的直接效应和间接效应纳入到一个理论模型中予以综合分析。结果表明FDI一方面通过直接效应带动了中国就业, 另一方面通过挤出国内投资和提高生产率水平产生了减少就业的间接效应。如何构建正确的FDI与就业关系回归模型并对其效应进行测算是本文要解决的问题。

二、就业数量效应的理论模型及数据说明

为了测算FDI对就业数量的总体效应, 本文将外资对就业的直接效应和间接效应纳入到一个理论模型中予以综合分析, 模型构建如下。

首先从微观厂商生产理论考察, 生产函数反映在一定技术条件下投入与产出之间的关系, 此处考虑使用劳动 (L) 和资本 (K) 这两种生产要素, 生产函数为

其中, Q为厂商产出, A为现有的生产率水平, Kd为国内资本要素, Kf为国外资本要素, L为劳动投入。相对应的成本函数为

其中, w为单位劳动成本, r为单位资本成本, 其他符号同上。厂商的要素投入决策是基于既定的资本投入量配备必要的劳动要素, 即厂商在已知Kd和Kf的情况下, 如何选择最优的L以实现利润最大化的目标。假设厂商生产函数为规模报酬不变Cobb-Dollglas形式, 则厂商利润函数为

其中, α, β, γ分别代表各要素的产出弹性。

对式 (4) 进行对数变换得到

把式 (5) 转换为

国内投资表示为

对 (7) 进行对数线形转换

其中, DD为中国的净国内 (区域) 需求中部的国内生产总值 (GDP) 中部用人民币表示的进口额;NEi为中国的当年出口额, 代表国外需求;NEt-1, DDt-1分别为中国出口额和国内净国内需求的一年期滞后值。

生产率水平的模型为

其中, Tinp为中国的科技投入, 用财政支出中的挖掘改造资金和科技三项经费 (亿元) 来衡量;Tim代表国外技术引进, 用技术引进的合同总额 (亿美元) 来衡量;HTim代表高科技产品设备的进口, 用高科技术产品的进口额 (亿美元) FDI对中国的总效应直接效应+间接效应, 即c3+c2*c7+c5*c15来衡量。

本文具体的东部、中部、西部划分如下。东部地区包括:上海、北京、天津、浙江、广东、江苏、福建、辽宁、山东、河北、海南共十一个地区;中部地区包括:安徽、江西、黑龙江、湖北、吉林、湖南、河南、山西共八个地区;西部地区包括:青海、重庆、宁夏、四川、陕西、云南、广西、甘肃、贵州、内蒙古、西藏、新疆为西部大开发的十二个地区。

本文选取1992~2011年间的年度数据作为样本数据来分析考察, 数据来源包括中国经济信息网数据库, 中经网统计数据库, 《中国统计年鉴》, 《中国财政年鉴》, 以及《中国科技统计年鉴》。

三、数据和计量结果分析

1. 计量方法说明

由理论建模可知, 本文用于计量分析的是由式 (6) 、式 (8) 、式 (9) 构成的联立方程模型, 根据变量系数的大小、符号及其显著性确定FDI的总就业效应。本文的联立方程属于典型的递归 (Recursive) 联立模型, 内生变量间只存在单向的因果性联系, 不存在任何两个内生变量间的双向联系, 因而可以采用OLS或者SUR方法进行估计。然而, 计量经济学的理论指出, 一般的递归方程组可用OLS估计, 但如果一个联立方程式的误差项是自相关的, 或者与方程组中另一方程式的误差项有相关关系, 则须用SUR进行估计。因此本文列出SUR的估计结果。

2. 计量结果分析

利用Eviews6.0对上述模型进行估计, 在逐步提出不显著的解释变量之后, 我们得到较为理想的最终模型, 基本模型和最终模型的SUR回归结果见表1。

从计量分析结果可以看出, 一方面FDI直接带动了大量国内就业, FDI每增加1%将会引起直接就业上涨0.1358%。1992~2011年间实际利用的FDI增加了67.96%, 由FDI直接拉动的累计就业量达到6282.85万人。FDI每增加1%将会挤出0.246%的国内投资, 会使间接就业减少0.0262%。1992~2011年间由于外资企业挤出效应所造成的间接就业减少达到1212.97万人。另一方面外国投资者带来的先进生产技术推动了国内生产率水平的上升, 这对于提高经济增长的质量有着极为重要的意义, 但这种资本密集型技术进步利益的获得是以就业机会的大量丧失为代价的, FDI每增加1%可以推动生产率水平上升0.479%, 进而间接减少了0.0628%的国内就业机会。1992~2011年间FDI经由生产率提升所导致的间接就业损失累计达到2906.58万人。尽管间接就业效应挤出了一部分国内就业, 但FDI对国内就业的总效应仍然是积极的, FDI每增加1%将拉动实际就业量扩大0.0468%。1992~2011年间由FDI引致的累计综合就业量上升了2164.83万人, 为缓解国内就业压力做出了较大贡献。

注:If (6) 为方程 (6) 中的解释变量If, Adj R (6) 表示联立方程模型中方程 (6) 的调整的决定系数, 其余指标含义以此类推。prob值为变量系数零假设成立的概率, ***、**、*、+分别表示解释变量在1%、5%、10%、15%的水平上显著。

本文在FDI与东道国就业的理论基础上建立联立方程模型, 全面分析并测算了FDI对中国就业的综合效应, 同时为外资与内资的挤入挤出效应、外资对生产率的外溢效应等一系列问题提供了实证检验结果, 最终得出如下结论。

一是FDI对中国就业不仅存在着积极的直接拉动效应, 而且还通过挤出国内投资和提升生产率水平对国内就业产生负面的间接抑制效应。FDI每增长1个百分点将会直接引起就业增长0.1358个百分点, 同时间接降低0.089个百分点的就业机会, 从而带动实际就业增长0.0468个百分点, , 1992~2011年间由FDI引致的累计综合就业量上升了2164.83万人。

二是外资对内资的挤出效应反映了我国在吸引FDI过程中存在的一个重要问题, 即片面强调引资数量, 忽视外资投向的产业分布与国内产业结构之间的互补和关联, 对中国产业升级和技术创新考虑不够。外商在我国的投资大都分布于生产能力闲置、能耗高、污染重且竞争激烈的产业, 而在我国迫切需要发展的先进制造业和高科技领域的外商投资比例不高。政府片面追逐外商投资的数量并依此作为政绩, 还给予国外投资者税收等方面的超国民待遇, 从而加剧了挤出效应和不公平竞争的局面。因此, 在经济转型的新的发展阶段, 我国的引资政策应侧重于行业层面的引导, 对国内竞争充分的行业取消外资优惠待遇, 着力引进与中国产业结构互补和关联性强的外商投资, 利于我国经济转型并提高技术创新的含量。

三是生产率提高带来就业方面的负面影响是引进部分有技术含量的外资和经济转型过程中必然出现的现象。该问题解决的根本出路在于提高区域内劳动者素质, 在调整经济发展结构的同时, 相对应的解决劳动力的结构, 适应经济发展, 消除因引进外资而带来就业方面的负面影响。

参考文献

[1]Mariotti S., Mutinelli M., Pisitello L..本国就业与对外直接投资的关系:对意大利的实证分析[J].经济资料译丛, 2003 (04) .

[2]Barrioss, Bertinellil, Stroble, et al.The Dynamics of Agglomeration:Evidence from Ireland and Portugal[R].CORE Discussion Papers, 2004 (10) .

[3]Williams.D.Explaining Employment Changes in Foreign Manufacturing Investment in the UK[J].International BusinessReview, 2003, 12 (04) .

[4]Christoph Ernst.The FDI-employment Link in a Globalizing World:The Cast of Argentina, Brazil and Mexico[J].EmploymentStrategy Paper from International Labour Office, 2005 (17) .

[5]UNCTAD.World Investment Report1994:Transnational Corporations, Employment and the Work—place[M].New York:United Nations Publications, 1994.

[6]蔡昉, 王德文.外商直接投资与就业——一个人力资本分析框架[J].财经论丛, 2004 (01) .

[7]徐涛.FDI外部性与国内就业主渠道[J].河北经贸大学学报, 2005 (03) .

[8]沙文兵, 陶爱萍.外商直接投资的就业效应分析——基于协整理论的分析[J].财经科学, 20070 (04) .

城市最低生活保障线测算模型研究 篇4

关键词：最低生活保障标准,扩展线性支出模型,安徽省

一、问题的提出

关于贫困线标准的测量, 常见的有基本需求法、恩格尔系数法、收入比例法、生活形态法、数学模型法。基本需求法要求按照营养学标准确定一张能使人维持体力的生活必需品清单, 包括生活必需品的种类和数量, 再按照市场价格计算购买这些必需品需要多少现金, 即是贫困线标准。生活需求法虽然直接, 但是忽略了低收入人群的除食品外的其他需求, 且无法反映贫困的相对性。恩格尔系数法首先确定饮食基本项目和必须消费量, 再根据市场价格计算出最低饮食费用, 用该费用除以0.6得出贫困线保障标准。收入比例法一般以一个国家或地区中的收入或平均收入的50%~60%作为贫困线。该法操作简单, 但缺乏理论依据。生活形态法首先从人们的生活方式、消费行为等生活形态入手, 提出有关贫困家庭生活形态的问题, 让被调查者回答, 然后选择若干剥夺指标, 根据这些剥夺指标和被调查者的实际情况来确定贫困者, 分析他们的需求、消费和收入, 求出贫困线, 这种方法过于复杂, 计算过于抽象。数学模型法常见的有扩展线性支出模型法和马丁法, 本文将使用扩展线性支出系统方法来计算城市最低生活保障标准。

二、使用扩展线性支出模型测定低保标准

(一) 扩展线性支出模型。扩展线性支出模型可以表示为:

其中:Pi为第i种消费品的价格, Qi为第i种消费品的需求量, 包含基本需求量和非基本需求量, ri为第i种消费品的基本需求量, I代表可支配收入, bi为第i种商品的边际消费倾向, 反映除基本需求外, 还会将可支配收入中的多大比例来购买此种商品, 衡量消费对此种商品的超额需求。因为最低生活保障线只保证居民的最低生活需求, 因此设定商品和服务的基本需求量为其合理的保障范围, 所以最低生活保障线, 即:。

则 (2) 变形为Yi=ai+biI+μi (4)

这样就可以利用统计数据和最小二乘法来估计参数αi和βi。

即扩展线性支出模型法测定的最低生活保障标准。

(二) 最低生活保障标准的测定。

使用扩展线性支出模型测定低保标准, 首先要估计模型 (4) 中参数, 模型 (4) 中变量为人均可支配收入和人均年消费支出, 其数据均来自于2004~2014年《安徽统计年鉴》。由于城市最低生活保障制度主要保障城镇低收入人群的基本生活, 但基本生活概念没有统一标准, 为定量分析, 从发展视角, 笔者将最低生活保障标准划分为两类:基本型和发展型, 与之相适应, 城镇基本型低保标准对应的消费开支指标包括食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、教育文化娱乐服务等6项, 城镇发展型低保标准对应8项消费开支, 即增加交通和通信、杂项商品和服务。将城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出数据代入公式 (4) , 按年度对8大类消费开支分别估计参数, 得到αi和βi的估计值和可决系数R2。

将上一步得到的公式 (4) 中参数的估计值代入公式 (5) , 将公式 (5) 中的n设为6和8, 计算各年度基本型和发展型低保标准。结果见表1。 (表1) 表1显示, 基本型低保标准低于发展型低保标准。在此基础上, 衡量预测低保标准和实际低保标准的保障力度。由于最低生活保障只满足最低生存需求, 此处使用基本型低保标准, 即用实际低保标准和测算的基本型低保标准分别与低收入人群的人均食品开支、人均消费开支、人均可支配收入比较。食品开支、消费开支、可支配收入数据均为安徽省数据。结果见表2。 (表2)

2013年, 实际低保标准相当于低收入群体人均食品开支的117%, 但实际低保标准只相当于低收入群体人均消费开支的52%, 只相当于低收入群体人均可支配收入的46%左右。ELES预测低保标准相当于低收入人群人均食品开支的159%, 相当于低收入群体消费开支的70%, 相当于低收入群体人均可支配收入的63%。

三、预测及相关分析

根据预测的2003~2013年基本型和发展型低保标准, 进行直线趋势拟合得:

基本型低保标准:DBBZ=157.25+33.27t (6)

发展型低保标准:DBBZ=193.07+39.62t (7)

使用公式 (6) 、 (7) 对2014~2018年低保标准进行预测, 结果见表3。 (表3)

从2014年到2018年, 基本型城市低保标准以每年33.27元的速度增加, 平均每月增加2.77元左右;保障水平更高的发展型城市低保标准以39.62元/年的速度增长, 平均每月增加3.3元左右。

四、结语

最低生活保障标准的科学设定, 对准确界定哪部分人属于救助对象, 救助多少等问题具有重要的参考意义。利用扩展线性支出系统模型, 使用安徽省城市居民的人均年可支配收入和各类消费开支的横截面数据, 测算了基本型和发展型城市居民最低生活保障标准。研究结果表明, 基于扩展线性支出模型测算得到的最低生活保障标准在保障力度方面有所提高, 能满足低收入人群的大部分生活消费开支, 并对未来几年最低生活保障标准的发展进行预测。

参考文献

[1]Lluch Constantino, The Extended Linear Expenditure System[J], European Economic Review, 1973.4.

[2]边恕.城市居民最低生活标准多层次量化与调整机制研究.人口与发展, 2014.3.

[3]王荣党.农村贫困线的测度与优化[J].华东经济管理, 2006.3.

[4]封铁英, 贾继开.农村最低生活保障线测定的模型构建和应用[J].西安交通大学学报 (哲学社会科学版) , 2008.2.

[5]柳清瑞, 王玥, 翁钱威, 苗红军, 农村低保线的理论标准及实际给付差距分析[J].沈阳师范大学学报 (社会科学版) , 2013.6.

[6]米红, 叶岚.中国农村最低生活保障标准的模型创新与实证研究[J].浙江社会科学, 2010.5.

[7]耿晋娟.基于改进的ELESM法的城市居民最低生活保障标准的测算[J].兰州学刊, 2013.12.

综合测算模型 篇5

随着思腾思特公司对EVA价值管理体系的推广, 引发了全球各行业对该管理体系的研究, EVA的理念体系和应用体系日趋完善, 因此受到越来越多企业管理者的青睐, 可口可乐、索尼、西门子等国外著名企业均全面采用了EVA管理方法, 国内许多企业的财务报表上也均出现了以EVA为基础的价值评估, 可见EVA是未来全球衡量企业价值的决定指标之一。

EVA价值管理体系是围绕各企业的EVA值, 展开一系列关于企业的价值、管理等各方面的讨论, 故EVA值的计算是研究EVA价值管理体系的基础, 也是EVA价值管理体系的核心。同时, 受2008年全球金融危机的影响, 各行业, 尤其是银行业, 更加重视对风险的控制, 但目前国内对于EVA计算方法的研究主要集中于EVA计算所做的项目调整上, 对于如何将企业对风险的控制体现在EVA的计算中, 研究甚少。本文根据思腾思特公司提出的EVA计算的基础公式和各专家学者研究的基础上, 以我国主要上市银行为例, 将其风险融入EVA的计算, 以便全面反映我国各银行的真实价值和银行业的综合盈利能力。

二、传统EVA测算模型

与传统会计评价体系相比, EVA价值管理体系的创新点在于:EVA从资本机会成本的角度重新度量了企业的盈利成本, 推翻了企业管理者“权益资本免费”的思想, 以包括债务资本成本和权益资本成本的加权资本成本, 做为股东要求的最低投资回报率, 从而帮助经营决策者更好的提高资金的使用效率和盈利能力。根据思腾思特公司的定义, 传统EVA测算模型具体如下

其中V表示企业价值, NOPAT表示税后净营业利润, C表示资本成本, 包括债务资本和股权成本, WACC表示加权平均资本成本率, 由传统EVA测算模型, 只有当企业税后净营业利润大于资本成本时, 即EVA值大于零时, 股东价值才会增加, 企业在创造财富。

思腾思特公司认为, 财务报表中的传统会计指标存在计算重复、评价指标不一致、不能正确反映企业价值等方面的缺陷, 故传统EVA测算模型所依赖的NOPAT和C, 必需在财务报表中相应数据的基础上做会计调整, 由思腾思特公司和各专家学者公认的调整项主要包括研发费用和市场开拓费用、商誉摊销、递延税金、各项会计准备等, 主要调整内容和调整方法可参见曹萍 (2010) 、王娟 (2007) 等相关研究。

结合银行财务报表和经营业务的特殊性, 得出关于银行的EVA测算模型中各项因素的计算公式如下:

NOPAT=税后利润+[营业外支出-营业外收入+报告期商誉摊销+拨备覆盖率本年变化数+其他资产减值准备的本年变化数+递延税项调整+职工教育费用调整+利息收入调整-汇兑收益) ]* (1-税率)

C=平均债务资本+平均股权资本+研发费用调整+累计商誉摊销+平均递延税金负债-平均递延税金资本+坏账准备金+其它减值准备-在建工程;

EVA测算模型中, WACC不仅反映企业的融资成本, 从另一方面讲, 它也代表了股东要求的最低回报率, 只有当投资回报率大于WACC时, 该项投资才具有价值, 否则股东会选择放弃投资, WACC不仅仅是计算EVA所需的数据, 也是企业分析投资决策时的重要参考指标, 故股东要求的最低回报率 (WACC) 是传统EVA测算模型的核心, 其计算公式如下

WACC=债务资本成本率*债务资本占总资本比例* (1-税率) +股权资本成本率*股权资本占总资本比例

目前, 国内广泛采用CAPM模型估算股权资本成本率, 但国外许多学者认为CAPM模型过于简单, 不能准确度量股东要求的最低权益回报率, 有必要对股权资本成本进行更深层次的研究, 如用因素模型 (APT) 、EVA因素模型法等稍复杂的方法来估算较为复杂的股权资本成本。

三、风险调整的EVA测算模型

在传统EVA测算模型中, EVA值和股东要求最低回报率 (WACC) 只受企业当期经营情况的影响, 几乎没有考虑外界风险、企业长期负债和投资风险的变化, 不符合市场的真实情况, 不利用企业做出正确的经营决策, 也导致由此计算出的EVA值不能正确反映企业价值。基于传统测算模型在风险方面存在的缺陷, 本文考虑用企业市场价值的波动情况来反映企业风险, 结合风险效用函数, 将风险因素纳入EVA测算模型。

假设企业报告期为[t, t+1], 表示企业第t期的企业市场价值, 表示基于风险调整后的第t期企业市值, 由EVA传统测算模型

得出第t期EVA值的另一个表达式

基于风险调整的EVA测算模型本质是把风险下的收益化为无风险下的收益, 故在风险调整的EVA测算模型下, 股东要求的最低回报率等于无风险利润, 即

假设投资者为风险厌恶者, 企业市场价值为V, 其变化服从均值为方差为的正态分布, 表示基于风险调整后的企业市值, 风险厌恶系数为, 则

根据绝对风险厌恶函数

得出基于风险调整的企业市值和EVA测算模型为

结合传统EVA测算模型, 可得其与基于风险调整的EVA值间的关系如下

其中, 和均可利用历史数据得到, 为无风险利率, 为股权资本成本率, 为股权资本占总资本的比例, 为绝对风险厌恶系数, 计算公式为

其中, 分别为企业报告期研究行业股市的总收益率的均值和波动率。

可见, 对银行EVA值的产生影响的因素不仅包括银行的股市收益情况、无风险利率、股权资本成本率、股权资本占总资本的比例有关, 还与银行的规模有关, 基于风险调整的EVA模型包括了传统EVA模型的所有因素, 同时还综合了银行的规模, 使得计算结果更准确和研究价值。但由于国内市场, 尤其是金融市场发展起步较晚, 市场完备性不如国外, 造成可利用的数据较少, 使得企业市值及股市收益率服从一定分布的假设较难成立, 其均值和波动率的估计不够准确, 会给模型计算带来较大误差。但随着我国经济市场的发展, 市场完备性会得到极大完善, 而且在专家学者的共同研究下, 基于风险方面的理论也会得到补充, 模型也会得到修补和完善, 从而使得风险调整模型的计算结果越来越准确, 其应用也会越来越广。

四、基于我国上市银行的实证分析

目前, 关于基于风险调整的EVA测算模型的理论和实证分析的研究较少。为加深对模型的理解, 下面以2009年和2010年我国主要上市银行的相关财务数据和股市数据, 进行实例分析。在计算过程中, 有以下假设和说明:

1. 由于是以计算一年期EVA值作为实例分析, 来说明风险EVA

模型的计算方法, 用5年期银行存款利率来估计无风险利率 , 根据我国最新的利率调整, 借鉴学者估计的我国金融行业系数为1.089, 风险溢价为4%;

2. 由于我国商业银行上市时间均较晚, 数据量有限, 不可能精

确地计算出其市值变化和股市收益率所服从分布的均值和波动率, 故本文暂不考虑数据的精准度, 以日收益率为单位, 估算它们的均值和波动率;

3. 所采用的数据均来源于Bloomberg数据库和各银行官方网站。

根据以上假设和我国上市银行的实际数据, 分别利用传统EVA测算模型和基于风险调整的EVA测算模型, 主要计算结果如表1所示:

单位:百万元

其中, 调整项的计算公式为 , 即为传统EVA值与无风险EVA值的差, 根据调整项的计算意义, 可将其称为风险调整项, 表示为银行为其风险所付出的代价, 一般情况下, 银行等其它公司机构的风险调整项为正值, 因为风险代表着收益的不确定性, 风险越大, 股东要求的回报就越高, 银行等机构的企业价值会由此减少。但由表1可看出, 银行为其面临的风险所付出的代价不一样, 甚至可能由于银行的规模大、信誉好等有利的综合因素, 银行经营、管理等方面从事的风险活动还会增加银行的价值, 这说明银行要非常重视风险业务的经营和风险控制, 因为有效的风险经营体系会增加银行的企业价值。

上文的研究结果表明, 我国主要上市银行的整体经营状况良好, 但与工商银行、中国银行等国有控股银行相比, 上市股份制银行的普遍EVA值较低, 招商银行、民生银行、兴业银行、华夏银行的EVA值为负, 说明上市股份制商业银行在价值创造、市值管理方面还有必要想大型国有控股银行学习, 进一步加强自身的经营管理, 发挥比较优势, 以提高自身的价值创造能力。

五、EVA对我国上市银行经营管理的启示

我国主要商业银行已经完成了资产重组、引进战略投资者和上市的三步走, 上市银行在股权分置完成后的全流通市场环境下, 股东更加注重银行经营带来的价值提升, 我国对于商业银行发放贷款等经营活动制度了较严格的资本约束条件, 这要求商业银行在追求市场价值最大化的过程中, 尤其要考虑资本成本和资本投资效率, EVA指标对商业银行度量经营绩效和改进市值管理尤其具有指导意义。

EVA值的大小, 代表着银行或者其它公司机构在价值创造的能力, 所以增加EVA是经营管理者的主要目标之一, 由EVA测算模型, 对于增加我国上市银行EVA值、提高其市值主要有如下四个方面的建议:

1. 要求投资回报率超过资本成本。

这一方面要求提高投资回报率, 如上市银行可以处置并收回那些不能赚取资本成本, 没有改善希望的投资, 这些回收的资本可以归还于股东或者投资于其他可以产生经济价值的项目, 提高现有资本的运营效率;一方面要求降低资本成本, 上市银行根据其自身情况确定合理的融资渠道, 如在投资回报率超过资本成本的情况下, 上市银行可提高债务-股权比率, 这样可以降低资本成本率, 同时不降低银行的灵活性或者不产生其他不良影响, 通过选择适当的筹资方式, 可以优化融资结构, 降低资本成本, 进而为后续的价值创造和市值最大化创造良好基础。

2. 重点发展能带来未来价值增长的业务。

在基于EVA的市值管理目标下, 上市银行要在提高资产质量增加利差收入的同时, 减少低效资金占用, 开发价值创造型业务, 开发新的价值增长点。以此为目标, 上市银行应该调整业务结构, 积极开发新型批发和零售业务, 提升中间业务对价值创造的贡献度, 发展中小企业客户和高净值私人客户等, 集中开拓低资本占用、高资本使用效率、高资本回报率的“三类”业务, 在解决当前结构失衡问题的同时, 构建资本节约型发展模式。

3. 有效管理银行风险业务。

自2008年全球金融危机后, 风险监管被纳入了最受重视的监管手段, 全球金融监管机构都在研究更有效的风险控制方法和风险监管的标准等, 银行机构必须要重视风险的管理, 通过基于风险调整的EVA测算模型, 有效的控制风险, 不仅能减少银行收益的不确定性, 减少潜在的损失, 甚至还能增加银行的价值创造, 推进银行整体市场最大化目标的实现。

4. 建立完整的EVA价值管理体系。

EVA价值管理体系在我国上市银行中的运用远远未达到成熟的阶段, 所以上市银行应该积极运用EVA价值管理体系, 建立基于EVA的价值评估、绩效管理、激励制度、理念体系的“4M”体系, 倡导和形成关注EVA和市值管理的企业文化, 优化经济资本分配的结构。

参考文献

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[5]孙伟.EVA在企业绩效评价方法中的应用研究[J].商业研究, 2006, (5) :37—39.

[6]兰永.EVA在中国上市公司的应用价值研究[D].成都:电子科技大学博士学位论文.2005.

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[8]姚树中.基于EVA的企业财务战略研究[D].辽宁大学博士学位论文.2006.

综合测算模型 篇6

在银行对农户的信用风险评价中, 主要任务就是以信用风险评价指标体系为基础, 应用赋权方法测算每个农户的信用风险得分。由于农户贷款按照违约状态可以分为违约农户与不违约农户两类, 为避免出现信用评级中违约农户高评级以及不违约农户低评级的不合理状况, 因此信用风险评价应同时考虑农户的违约信息。

国内外关于信用风险评价研究主要有统计学研究方法和人工智能研究方法两类。基于统计学方法的信用风险评价研究中, 代表性的有Malik和Thomas (2012) 使用马尔科夫转移矩阵建立信用评价得分模型。Cipollini和Fiordelisi (2012) 利用面板Probit回归方法建立信用风险得分模型。张目和周宗放 (2011) 以高技术企业为研究对象运用投影寻踪和有序聚类技术建立风险评级模型。基于人工智能方法的信用风险评价中, 代表性的有Abdou等 (2008) 使用神经网络方法对信用风险进行测算。Chi和Hsu (2012) 使用智能遗传算法建立信用风险测算模型。Tabak等 (2011) 利用非参数分类树决策方法建立信用风险测算模型。

由于现有的信用风险评价模型在信用风险指标权重计算中没有考虑违约信息, 因此最终的风险得分无法有效地区分违约客户与非违约客户。

本文在投影寻踪模型基础上, 通过使用违约农户与非违约农户的最大分离度改进投影寻踪模型, 建立了聚类投影寻踪的信用风险测算模型。

二、模型构建

(一) 投影寻踪模型

投影寻踪模型可以将高维空间的非线性、非正态、多维数的信用风险评价指标投影为低维空间的综合评价指标, 因而通过投影寻踪模型可以确定农户贷款的信用风险评价指标非线性权重。

投影寻踪评价模型的表达式如下:

式 (1) 是投影值得分函数, 其作用是得到每个农户的信用综合得分值。

式 (1) 中, Di表示第i个农户的信用得分值;Wj表示第j个信用评价指标的投影权重;Yij表示第i个农户的第j个信用评价指标的标准化取值。

式 (2) 与式 (3) 构成投影寻踪的非线性优化模型, 其作用是按照投影点全局最大的分散、局部最大的密集思路计算最佳的投影向量, 即式 (1) 的投影权重向量Wj。式 (2) 中, M表示投影结构的目标函数;V表示投影点Di的标准差;Q表示投影点Di的局部密度。V和Q的计算公式为式 (4) 与式 (5) :

式 (5) 中, 若0.1V<│di-dj│, 则q取为0。若0.1V≥│di-dj│, 则q取为1。

(二) 聚类投影寻踪模型

聚类投影寻踪模型的思路:使用不违约投影点类均值与违约投影点类均值的绝对距离, 反映不违约类与违约类的分离度。当类间绝对距离取到最大值时, 反映不违约类农户与违约类农户有着最大的分离度。将最大分离度加入投影结构中, 反映不违约农户与违约农户最大区分评价思路。

基于聚类投影寻踪模型的目标函数为:

GM=D軍1-D軍2×V×Q (6)

式 (6) 中, GM表示改进的投影结构目标函数; 表示不违约投影点的类均值; 表示违约投影点的类均值; 表示不违约投影点与违约投影点的类间绝对距离;V和Q的含义同上。

式 (6) 中, 和 的计算公式为:

其中, k表示不违约农户的数目;d1i表示不违约农户的第i个投影值;d2i表示违约农户的第i个投影值。

以式 (6) 为目标函数, 式 (2) 为约束条件, 建立聚类投影寻踪模型为:

与式 (2) - (3) 的传统投影寻踪模型以及现有的信用风险评价模型不同, 式 (9) 通过增加不违约类与违约类的最大分离度, 直接保证了信用评价权重反映不违约农户与违约农户的区分信息。

式 (9) 的创新与特色是:通过在投影结构中加入违约农户与非违约农户的最大分离度, 克服了现有的投影结构对违约农户与非违约农户不加区分的弊端, 保证了投影方向在聚类思路基础上同时区分违约农户与非违约农户, 增强了模型在信用风险评价中的适用能力。

三、实证计算

(一) 农户贷款的评级指标体系及数据

将信用风险评价领域国际普遍认可的5C原则与学术文献中农户信用评价的典型指标相结合, 围绕宏观经济环境、联保与保证、还款的意愿、还款能力以及家庭基本情况5个层面建立农户信用风险评价指标体系。

评级体系中, 使用恩格尔系数、地区GDP增长率两个指标反映宏观经济环境准则层, 使用联保组成员关系、保证人的实力两个指标反映联保与保证准则层, 使用居住的稳定性反映还款意愿准则层, 使用非农收入与收入比、支出收入比两个指标反映还款能力准则层, 使用自有房屋价值、贷款用途两个指标反映家庭基本情况, 指标数目总计为9。农户贷款的信用评价指标体系见表1第1-2列。

表1中的指标数据来源于某银行的农户贷款数据系统。选取的原始数据在删除异常值后, 共有119个样本, 违约样本55个, 不违约样本64个。使用隶属度打分方法对原始数据进行标准化打分, 打分后数据Yij列入表1第3-121列。

(二) 投影权重的计算

将标准化后的指标数据导入Matlab中, 调用Matlab的遗传算法工具箱计算式 (9) 的投影向量W*。计算的投影向量W*结果见表1第122列。

将表1第122列的9个投影权重按顺序制作成直方图, 见图1所示。图1显示, 投影权重最大的是W3, 即X3联保组成员关系对农户贷款的信用评价影响最大;投影权重最小的是W9, 即X9贷款用途对农户贷款的信用评价影响最小

将同一准则层内的指标权重平方相加, 可以得到准则层对农户贷款的信用评价影响大小。计算如下:

宏观经济环境:W12+W22=0.3982+0.3392=0.274

联保与保证:W32+W42=0.72+0.3372=0.604

还款的意愿:W52=0.096

还款能力:W62+W72=0.082+0.0412=0.008

家庭基本情况:W82+W92=0.1322+0.0302=0.018

按从大到小的顺序, 准则层的重要性排序为:联保与保证 (0.604) >宏观经济环境 (0.274) >还款的意愿 (0.096) >家庭基本情况 (0.018) >还款能力 (0.008) 。准测层排序显示:在农户贷款的信用评价中, 联保与保证因素是最重要的影响因子, 其次为宏观经济环境, 而还款能力是影响最弱的因子。

(三) 投影值的计算

将表1第122列的投影权重代入式 (1) , 得到投影点的测算函数Di为:

将表1第3-121列的标准化数据Yij按列依次代入式 (15) , 得到信用评价综合得分。

四、结论

(一) 主要结论

按从大到小的顺序, 准则层的重要性排序为:联保与保证 (0.604) >宏观经济环境 (0.274) >还款的意愿 (0.096) >家庭基本情况 (0.018) >还款能力 (0.008) 。

按照对农户贷款的信用评价影响从大到小的顺序, 评级指标顺序为:联保组成员关系 (W3=0.700) >恩格尔系数 (W1=0.398) >地区GDP增长率 (W2=0.339) >保证人的实力情况 (W4=0.337) >居住的稳定性 (W5=0.311) >自有房屋价值 (W8=0.132) >非农收入与全部收入的比率 (W6=0.080) >支出收入比 (W7=0.041) >贷款用途 (W9=0.030) 。

(二) 主要创新与特色

本文的创新与特色是通过在投影结构中加入违约农户与非违约农户的最大分离度, 克服了现有的投影结构对违约农户与非违约农户不加区分的弊端, 保证了投影方向在聚类思路基础上同时区分违约农户与非违约农户, 增强了模型在信用风险评价中的适用能力。

参考文献

[1]Malik M, Thomas L C.Transition matrix modelsof consumer credit ratings[J].International Journal ofForecasting, 2012, 28 (1) :261-272.

[2]Cipollini A, Fiordelisi F.Economic value, com-petition and financial distress in the European bankingsystem[J].Journal of Banking&Finance, 2012, 36 (11) :3101-3109.

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综合测算模型 篇7

关键词：贸易过度,引力模型,贸易依存度,贸易潜力

引言

改革开放以来, 中国对外贸易持续发展, 对外开放程度不断提高。1991—2000年间, 中国对外贸易依存度年均为31.0%, 而2001—2010年间贸易依存度平均达到53.4%。 (1) 进入21世纪之后, 中国加入了WTO并积极参与区域与双边贸易协定, 贸易自由化程度进一步提高, 对外贸易进入到快速增长的轨道。 (2) 1991—2000年对外贸易年均增速为20.7%, 2001—2010年间对外贸易年均增速达到48.3%, 增速超过前十年的2倍。

传统国际贸易与经济增长理论认为, 一国可以通过扩大出口来提高国内经济增长和促进就业;而进口增长既可以为消费者提供多样化产品, 从而提高居民福利, 同时进口资本知识密集型产品也可以提升产业技术水平, 从而优化产业结构。然而, 日益提高的对外贸易依存度与迅速增长的进出口贸易对一国经济并非是最优选择。一国对外开放程度越高, 越形成对海外市场的依赖, 经济增长受到国际市场波动的影响就越明显, 如国际金融危机给中国经济带来的冲击;此外, 过度的对外开放还会导致国内需求不足, 经济增长缺乏国内市场的支持而失去可持续增长的原动力;不仅如此, 过度的对外开放还会招致贸易伙伴的不满, 从而导致贸易摩擦时而发生, 对相关产业的发展带来很大的风险和不确定性。那么, 中国现阶段对外开放是否存在贸易过度的问题?如果中国存在贸易过度, 政府是否需要重新审视长期实施的外向型贸易发展战略?

本文构建2001—2010年中国30个主要贸易伙伴国的面板数据, 运用改进的引力模型分析了ASEAN及APEC等区域贸易协定对双边贸易流量的影响, 并测算中国与主要贸易伙伴之间的贸易潜力, 从而分析中国现阶段是否存在贸易过度现象。

一、文献综述

贸易引力模型是指两国之间的双边贸易流量与两国各自的经济总量成正比, 与两国之间的距离成反比。最早运用引力模型来研究贸易流量的是Tinbergen (1962) 和Poyhonen (1963) 。基础引力模型形式较为简单, 后续研究在引力模型中引入了各种影响双边贸易流量的外生变量。Linnemann (1966) 在原有模型基础上引入了人口变量, 认为双边贸易流量同人口数量负相关。Bergstrand (1989) 又引入了人均收入、汇率及一些虚拟变量进行了分析。

近年来越来越多的学者开始使用引力模型来分析贸易流量与贸易潜力。Houdne Boughanmi (2008) 发现新签订的优惠贸易协定有希望增加海湾合作委员会 (GCC) 地区的贸易机会;Prabir De (2010) 运用面板数据测算了国际金融危机前后印度的贸易潜力, 发现印度与亚太平洋地区贸易潜力最大;Nazia Gul and Hafiz M.Yasin (2011) 运用1981—2005年42个国家的面板数据测算了巴基斯坦的贸易潜力。国内学者也对中国的贸易潜力进行了估算, 盛斌和廖明中 (2004) 运用2001年中国与其40个主要贸易伙伴的截面数据, 从总量和部门两个层次进行了估计;毕燕如和师博 (2010) 运用1998—2006年中国对中亚五国的出口贸易流量的截面数据进行回归分析, 发现中国通中亚五国有较大的贸易潜力;宋晶恩 (2011) 运用1998—2007年韩国37个贸易伙伴的面板数据建立模型, 发现中韩自由贸易协定的签订对于两国双边贸易流量具有较高的推动作用。

综上所述, 国内外学者对国家或地区间的贸易流量和贸易潜力进行了大量实证研究并得出了丰富的结论。然而以往研究仍存在一些不足。就研究视角而言, 以往研究多集中于对某个国家或地区的出口贸易潜力进行分析, 较少从中国进出口总体的角度考察与主要贸易伙伴的贸易潜力;就研究方法而言, 对中国贸易潜力测算的实证研究多采用截面数据, 引力模型的内生性问题很难避免, 而面板数据既考虑到横截面数据存在的个体特征, 又能兼具时间序列的历史特征, 且能有效解决内生性问题。因此, 本文从中国对外贸易的视角考察主要贸易伙伴的贸易潜力, 并采用面板数据来分析中国的贸易的影响因素及测量贸易潜力。

二、实证分析

(一) 引力模型面板回归分析

在使用面板数据进行实证分析时, 一般在固定效应模型 (fixed effect model) 和随机效应模型 (random effect model) 中做出选择。固定效应模型中, 个体的截距项不同, 但不同个体的截距项都是不随时间变动的常数。固定效应模型默认不随时间变化而变化的自变量对因变量不会造成影响, 因而不允许非时变变量出现在模型中。由于引入虚拟变量建立最小二乘虚拟变量模型 (LSDV) , 使得固定效应模型存在自由度较小的缺陷。随机效应模型假设个体的截距项是随机变量。随机效应模型默认不随时间变化而变化的自变量会对因变量造成影响, 因而允许非时变变量出现在模型中。是否选取固定效用模型还是随机效用模型要根据hausman检验的结果确定。根据作者的计算, hausman检验的P值为0.9992, 说明选用随机效应模型将更加有效, 因此, 本文采用面板随机效应模型进行分析。首先, 基础回归方程GDP、POP、Distance三个变量的显著性水平很高, 这说明了基础引力模型形式能很好地拟合中国与主要贸易伙伴国之间的贸易情况。其次, 对新加入一系列解释变量的扩展回归方程进行回归, GDP、POP、Distance以及虚拟变量ASEAN、APEC均通过显著性检验, 只有BFTA变量以及ADJ两个变量未通过显著性检验。为进一步分析加入变量的显著性, 在随后的计量分析中采用“后向法”对解释变量进行筛选。在扩展回归方程2的基础上剔除了变量FTA, 得到方程3, 然后再剔除变量ADJ, 得到最终的回归方程4。在方程4中, 所有变量均通过1%的显著性水平检验, 同时方程的整体拟合程度令人满意, 因此本文采用扩展回归方程4的参数测算中国的贸易潜力。

最终分析结果表明, 经济规模、人口、距离以及区域贸易协定均对中国与主要伙伴国双边贸易流量产生显著影响。中国与贸易伙伴的GDP每增加1%, 中国的双边贸易流量增加0.80%;距离回归系数为负, 是进出口贸易的主要阻碍因素, 距离每增加1%, 中国的双边贸易流量减少0.71%;中国与贸易伙伴的人口乘积的系数为负, 说明人口对贸易产生阻碍, 中国与贸易伙伴的人口每增加1%, 双边贸易流量减少0.27%;ASEAN、APEC的系数为正, 说明参与区域贸易协定的国家是未参与协定国贸易流量的1.20倍 (e0.18) 和1.57倍 (e0.45) , 区域贸易协定对于促进中国双边贸易流量起着重要作用。而是否拥有共同边界ADJ的回归系数符号与预期相符, 但系数并不显著, 这是因为与中国接壤的国家大多为发展中国家, 双边贸易流量较小而不具有代表性;是否签署双边贸易协定BFTA的回归系数符号与预期相符, 但系数也不显著, 这是由于中国签署双边贸易协定生效的时间较短, 贸易创造效应暂时还未显现, 因而对贸易流量的影响不显著。

(二) 中国贸易潜力的测算

中国在2001—2010年与前30名伙伴国的贸易潜力几乎都显示贸易过度, 与盛斌和廖明中 (2004) 的计算结果相比, 本文的测算结果数值更大一些, 表明中国近年来贸易过度的现象不仅没有弱化, 反而程度进一步加深。从时间趋势看, 2001—2010年间, 中国与30个贸易伙伴国的T/T0值总体呈上升趋势, 而在2008—2009年间出现波动, 主要是受到2008全球性经济危机影响, 贸易保护主义抬头使各国进出口贸易大幅下降, 中国与贸易伙伴国的贸易过度程度有所弱化。2009年后, 随着全球经济的复苏, 各国间贸易又开始回升, 中国与贸易伙伴国的贸易过度程度继续深化。

结论与政策建议

本文选取中国与30个主要贸易伙伴贸易流量的面板数据, 运用改进的引力模型分析了影响中国对外贸易流量的主要因素, 并测算出中国与主要贸易伙伴的贸易潜力。实证结果分析表明, 经济规模、人口、距离以及区域贸易协定是影响中国与主要伙伴国双边贸易流量的主要因素, 中国对外贸易总体上显示贸易过度, 贸易潜力有限。

本文的研究结论具有一定的政策涵义。近年来来中国政府实施了外向型贸易发展战略, 对外贸易快速增长, 目前中国已成为全球第二大贸易国。然而, 从本文研究结果来看, 中国目前出现了较为严重的贸易过度现象。贸易过度已经给中国经济带来了一些深层次的问题。首先, 中国高度依靠对外贸易导致内需不足, 经济增长缺乏国内市场的支撑;其次, 中国过度依赖海外市场受到国际经济波动的影响, 经济发展面临的风险与不确定性大大提高;再次, 在中国现行出口贸易与汇率体制下, 过度出口导致国内面临通货膨胀的压力, 外汇储备急剧增加, 并面临较大的贸易摩擦压力。因此, 一方面, 中国现行对外贸易政策需要尽快进行调整, 加快实现粗放型增长方式向集约型增长方式的转变, 将贸易的数量型扩张转变为贸易品质量的提升;另一方面, 中国应适度调整外向型的贸易发展战略, 将经济增长的重心逐步转向国内市场, 逐步扭转对外贸易过度的现状, 从而实现中国经济的平衡和可持续发展。

参考文献

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[7]Prabir de.2010.Global economic and financial crisis:Indians trade potential and prospects, and implications for Asian regional integration[J].Journal of economic integration 25 (1) :32-68.

综合测算模型 篇8

一、基本概念剖析

(一) 地质环境恢复治理的内涵。

土地复垦是指通过综合整治措施使被破坏的土地恢复到可供利用状态的活动。《土地复垦技术标准》要求土地复垦方向的建设必须符合相应的行业技术标准, 重点强调的是土地的可利用能力的恢复。矿山地质环境恢复治理是在土地可利用能力恢复的基础上, 注重地质环境保护, 强调为生物群落创建一个安全稳定的地质环境, 所以地质环境恢复治理应是土地复垦的最终目标。而地质环境恢复治理的主要内容是农业活动或者社会经济活动所需要的土地问题和环境问题, 所以土地复垦应是地质环境恢复治理的核心部分。

(二) 保证金征收标准。

实施保证金制度的目的是为了约束企业恢复治理因资源开采而破坏的地质环境, 保证金只是为实现这一目的而实施的经济担保手段。所以, 合理的保证金征收标准应是恰好可以约束企业完成地质环境恢复治理任务。

《矿山地质环境保护规定》 (国土资源部令44号) 规定, 缴纳保证金的数额不得低于恢复治理所需的费用。陈琳琳和李丽英利用福利经济学理论, 探究保证金的缴纳标准, 她们认为合理的保证金征收标准在数额上应该等于恢复治理成本。

笔者认为, 如果保证金高于治理成本, 企业为了经济利益会治理, 但会加重企业负担, 造成经济资源浪费;如果保证金等于治理成本, 企业治理会提高声誉, 增加隐形资本, 企业不治理, 隐形资本受损, 所以企业会治理;如果保证金低于治理成本, 企业为了经济利益可能不履行治理义务。因此, 在理论上保证金应该等于治理成本, 所以以治理成本测算保证金具有合理性和可行性。

二、保证金的影响因素分析

(一) 治理标准。

确定合理的地质环境恢复治理标准是测算保证金额度的前提, 是确定治理目标、考核治理质量的参照标准。所以, 明确矿山地质环境恢复治理标准是实施保证金制度的基础。

保证金制定的目的不仅包括矿山地质环境恢复治理, 还包括矿山地质环境保护, 所以可以将矿山地质环境恢复治理的目标分为基本目标和发展目标, 即基本目标是通过恢复治理使地质环境破坏降低到最低, 发展目标是通过恢复治理使破坏后的土地恢复其生产能力, 满足人们物质文化生活需要。结合这两个治理目标, 笔者在参照有关标准的基础上, 将地质环境恢复治理标准概括如下: (1) 恢复治理后的地质环境安全稳定, 防止滑坡、泥右流等灾害发生; (2) 水土保持与侵蚀控制, 场地应有排水措施; (3) 景观地貌与周围地区相协调一致; (4) 具有可供植物生长的表土层和水生动植物生长的无污染水源; (5) 动植物及微生物的种类和数量应达到开采前或周围地区的中等水平; (6) 土壤质量和生产力水平应达到开采前或周围地区的中等水平; (7) 不同用途土地的治理, 都要符合相应的行业技术标准。

(二) 治理模式。

治理模式直接影响治理效果和治理成本, 从而影响保证金数额。笔者依据《采挖废弃土地复垦技术标准》中对不同用途土地的治理要求, 在借鉴安徽省等成功地质环境恢复治理经验的基础上, 对地质环境恢复治理模式进行总结分类。 (表1)

三、保证金的测算方法与模型构建

(一) 保证金测算方法。

一般情况下, 恢复治理矿山地质环境的基本程序是:首先将治理范围根据地面塌陷状况、积水状况、社会经济条件等因素划分为不同利用分区, 然后按照其规划利用方式和相应的治理标准进行恢复治理。但对于相同的治理区域, 如果划分的利用分区不同或者规划利用方式不同, 其最后的治理成本就不同。笔者认为:矿山地质环境恢复治理的成本可通过计算各利用分区的治理成本等计算得到, 从而得到保证金征收标准。

(二) 保证金测算模型构建。通过以上分析, 保证金的测算模型构建如下:

式中:C—总治理成本;S—治理区面积;C1—总的治理费用;C2—其他费用;Pi—第i种治理模式的单位治理费用;Si—第i种治理模式的治理面积;N—治理模式总数。

各种治理模式的单位治理费用可通过对我国典型煤矿区进行实地调研, 统计分析其恢复治理到上述治理标准所需的单位治理费用。治理的面积可根据规划直接量算。

其他费用是指没有发生在恢复治理阶段的费用。根据《土地开发整理项目预算定额标准》, 其他费用的各项除拆迁补偿费之外都可通过工程费用得到, 工程费用一般占到治理总支出的95%, 由此说明其他费用可通过工程费用和治理费用间接得到。而拆迁补偿是企业与户主之间的经济关系, 在测算治理成本时可不考虑。

通过以上分析, 公式 (1) 可改进为以下形式:

式中:r1—工程费用占治理总费用的百分比;r2—其他费用占工程费用的百分比;其余参数同上。

工程费用占治理总费用的比例和其他费用占工程费用的比例随技术改进、社会经济发展等变化, 所以需要根据实际情况及时调整r1和r2。

四、实证研究:以安徽省A煤矿为例

(一) A煤矿地质环境破坏状况。

根据《安徽省采煤塌陷区调查与预测》报告, A煤矿开采结束后, 造成地质环境破坏总面积2, 198.23hm2, 其中1.5米以下非常年积水区1, 272.13hm2, 1.5米以上或1.5米以下的常年积水区926.1hm2。

(二) 矿山地质环境恢复治理模式选择。

通过土地适宜性评价, 1.5米以下非常年积水区属于二级耕地, 积水区水质无污染。根据环境恢复治理基本模式, 确定治理耕地756.56hm2、防护林带515.57hm2、水产养殖836.3hm2和湿地公园89.8hm2。

(三) 矿山地质环境恢复治理保证金测算。

根据宋蕾在其博士论文中的研究结果, 经过数据处理得到治理费用, 水产养殖17.65万元/hm2、防护林带20.17万元/hm2、耕地50.38万元/hm2、湿地公园8.64万元/hm2。根据《土地开发整理项目预算定额标准》中, 其他费用中各项费用与工程费直接的数值关系, 转换得到其他费用占工程费用的13.92%, 工程费用占治理总费用的95%。根据公式 (2) 计算得到A煤矿应缴纳保证金72, 522.56万元。

五、结论

本文明确了保证金的征收标准, 地质环境恢复治理标准, 总结了基本的治理模式;初步构建了保证金的测算模型, 并通过实证研究, 证实了模型的可操作性。

摘要：本文以测算矿山地质环境恢复治理保证金 (以下简称为“保证金”) 为核心, 从理论上明确了保证金的征收标准, 分析影响保证金的因素, 构建保证金的测算模型, 通过实例验证模型的可操作性和合理性, 为其他矿区提供借鉴。

关键词：恢复治理,治理保证金,测算方法,征收标准

参考文献

[1]于左.美国矿地复垦法律的经验及对中国的启示[J].煤炭经济研究, 2005.5.

[2]张涛.北京市矿山环境恢复治理保证金缴存标准研究[D].北京:中国地质大学, 2008.