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水泥轨枕
弯道轨枕（内低外高）
弯道轨枕（内窄外宽）
铁路系列诗歌（3）
轨枕
排列整齐肩并肩，
拐弯还向两边看（kān）。
千钧接力如流水，
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蒸汽机车
内燃机车
电力机车
地铁机车
高速列车
悬浮机车
铁路系列诗歌(16)
奔向未来
铁龙问世二百年，
换代更新瓜瓞延。
多载安全还快跑，
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1、是的，无锡火车站既停靠普速列车也停靠城际动车和高铁（动车及高铁站位于火车站北广场中央车站）。除了无锡火车站外，无锡东站、惠山站、无锡新区站也停靠高铁列车。
2、无锡站（WuxiRailwayStation），位于中国江苏省无锡市，是中国铁路上海局集团有限公司管辖的特等站，主要途经线路为京沪铁路、沪宁城际铁路。无锡站始建于1905年，原为一等站；1973年，无锡站开始扩建；1976年，无锡站建成复线站场；1999年，无锡站成为特等站；2018年12月10日，无锡站南广场改造工程全部完成正式投入使用。截至2018年12月，无锡站站台规模为6台12线。
（来源：文章屋网 ）
喜帖格式范文4
一、基本目标
坚持扶贫宗旨，努力探索适合营盘圩实际的扶贫到户、扶持贫困群众增收的新途径和新机制，切实解决贫困户和低收入户贷款难问题，引导贫困户创业致富，实现增加贫困人口收入和拓宽农村金融市场“双赢”目标。
二、基本原则
1、农村贫困户和低收入户受益的原则。即保证贫困农户和低收入农户享受到贷款贴息政策的优惠，不包括非贫困的个体经营户、示范户和能人大户等。
2、向重点村和移民集中安置贫困户倾斜原则。根据建档立卡情况，重点把重点村和移民集中安置点已建档立卡的、有生产能力的贫困户和低收入户列为发放扶贫到户贷款及贴息对象。
3、市场化运作的原则。（1）根据去年试点工作情况，继续确定乡信用社为我乡扶贫贷款贴息方式改革试点的金融机构。（2）信用社依据贷款有关规定安排贷款，按照县扶贫办提供的投放对象进行自主选择，独立审贷，承担风险。（3）信用社贷款利率按小额农户信用贷款现行利率执行。
三、贷款对象的条件和范围
贷款对象的确定在乡党政的领导下，由信用社配合村委会组织实施。贷款对象的基本条件是：具有信用观念和劳动经营能力的贫困户和低收入户。贷款贴息对象的范围是：1、2004年贫困人口调查摸底中已建档立卡的重点村和移民安置点的贫困户和低收入户；2、2003年全县农民贫困状况普查中确定贴息的贫困户和低收入户。
四、贷款对象的确认程序
1、由农户提出申请，村委会和信用社召开专门会议根据建档立卡名单和贫困户花名册，对符合基本条件的农户进行初审，按照贫困户和低收入户受益原则认定贷款贴息对象，上报乡政府审核；
2、乡政府对上报贷款贴息名册进行审核，审核后的名单在村务公开栏中公示，公示期为7天；
3、由乡政府和信用社填写贷款对象花名册一式四份，报乡政府存档，县扶贫办审批。
五、贷款与贴息额度
享受贷款贴息农户的每户贷款额，按照信用社授信等级予以区分，具体额度为： 信用户最高贷款限额为30000元
一级信用户最高贷款限额为10000元
二级信用户最高贷款限额为6000元
三级信用户最高贷款限额为4000元
四级信用户最高限额为1000元
未授信农户贷款额为500—1000元
六、贴息贷款的使用范围
贴息贷款仅限于发展生产、农民直接增收的种养和小型加工项目。非生产性项目（如农户用于企业入股、上学、看病、改善居住条件等）不予贴息。
七、贷款贴息期限及补贴利率
贷款期限由农户和金融机构根据实际生产周期确定。贷款贴息期限从2005年1月开始至2006年9月底，时间最长为一年，不到一年的贷款依据贷款时间据实贴息。在贴息期内按5%的年利率补贴利息，差率部分农户自行负担。利息结算分两次进行，分别在2005年底和2006年9月底结算（结算工作以县审批为准）。
八、贴息方式
由乡镇信用社和村委会提供贴息名单和数额，经乡政府审定后，报县扶贫办、财政局审批，县财政局将贴息资金直接划拨给县信用联社，信用社依据县扶贫办和财政局核定的贴息金额进行逐户贴息。具体程序是：
1、信用社按正常贷款收取农户全部利息；
2、信用社按照县扶贫办、财政局核定各户的贴息额进行逐户贴息将贴息资金划入各农户帐户。
九、组织领导，实施方法与步骤
为切实做好贷款贴息方式扶贫到户工作，探索小额信贷的新途径和新办法，让贫困农户尽早得到实惠。
1、各村委会主任为第一责任人。村支委员、村民组长为责任人，层层落实实施扶贫户贷款贴息对象的调查摸底工作，确保按时按质完成此项工作。
2、时间安排。各村在9月底前摸清贷款对象填写花名册一式五份并报乡政府审查、县审定。10月上旬前由信用社逐户落实小额贷款发放情况，并每3个月进行一次汇总总结。版权所有
3、做好宣传发动工作。贷款贴息方式改革是党和政府对贫困群众的关心，使贫困农户得到小额信用的支持。在宣传发动工作中，要教育贷款对象诚实守信。贷款贴息是一种减轻农民负担的方法，而不是无偿的扶贫款。为此，每一贷款对象都必须按照贷款协议的约定，按时偿还本金和利息。
4、加强部门协调。发挥农村经济合作组织作用，提高小额信贷资金使用效果，在小额信贷发放和使用过程中，要充分发挥农村各类专业协会，流通协会的作用，指导和帮助农户发展生产项目，要集中发展当地有优势、有特色的产业项目，并解决项目实施过程中的困难和问题，及时提前、产中和产后的服务工作。
5、做“四结合、四促进”。为使贷款贴息工作取得良好的经济效益和社会效益，在实际工作中做到“四结合、四促进”：一是与实施村级规划相结合，促进重点村建设与发展。小额贷款是实施村级规划资金的补充，因此，各有关村要进一步完善到户项目的实施，圆满完成村级规划所确定的目标和任务。二是与移民扶贫工作相结合，促进称民户早日实现“逐步富”目标。要利用小额贷款帮助移民户发展经济，发展生产提供资金支付，使移民户逐步实现能致富的目标。三是与农业生产结构调整相结合，促进农民持续增收。小额信贷为贫困户发展有利于直接增收种养和小型加工项目提供服务，鼓励他们利用房前屋后的荒山荒坡发展经济作物的养殖项目，使农民的收入结构多元化。四是与发展支柱产业相结合，促进特色产业上规模上水平。要充分利用小额贷款，进一步壮大我乡药材、毛竹、花椒等生产基地。
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关键词：铁路；运输效率；超效率模型；时空特征
中图分类号：F2
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.05.009
1引言
近些年来，随着经济的快速发展，国家逐渐加大了对交通运输业的投资力度。铁路作为我国主要的运输方式之一，具有运量大、污染小、安全性高、能耗低等特点，在未来的运输市场中占有重要地位。面临运输需求的飞速增长，其他运输方式的竞争，铁路运输压力逐渐加大，在经济可持续发展的前提下，考虑运输效率问题是人们获得可持续运输的保证。除此之外，交通运输作为缩短距离的重要手段，在推动区域经济一体化、重塑经济地理格局中起到重要的作用。国外学者对运输效率的研究较早，在内容、方法上均有一定的研究成果，1980年，Caves and Christensen从所有制方面研究了加拿大铁路运输企业的相对效率；1994年，Oum和Qu运用数据包络模型，根据1978―1989年的数据，对19个OECD国家的铁路业生产效率进行了测度；2007年，Richard Bozec and Mohamed Dia采用DEA模型研究了加拿大国有铁路的产业组织结构和生产技术效率间的关系。相比而言，国内对运输效率的研究较为滞后，近几年通过引进国外研究成果，在测度方法及运输效率等实证分析方面取得了一定的进展。俞礼军，靳文舟（2006）从交通运输系统的4类特性角度提出了衡量交通效率的4种方法，即可达性、机动性、生产率以及效用方法，分别针对不同类型的分析者；李涛，曹小曙（2015）以中国31个省份为研究对象，考察中国铁路、公路、水路三大运输方式，运用DEA模型测算了综合运输效率；吴群琪，宋京妮（2015），在采用主成分分析提取投入产出主成分的基础上，利用超效率三阶段DEA模型测度了2013年我国31个省域的综合运输效率，并运用空间自相关和空间散点图分布深入探究了综合运输效率的省域差异和集群状况。
以上研究表明，已有文献从不同角度提出了运输效率的测度方法，研究了中国各区域运输效率的典型特征和影响因素，获得了丰富并有一定价值的结论，但也有待深入和完善。一方面，现有文献大多使用标准的数据包络模型（DEA），有效率决策单元均1，相互之间无法区分，无法准确计算有效率DMU的跨期增长，故以超效率模型进行测度可以避免这一问题；另一方面，现有关于空间运输效率的研究多针对单一公路及公路、铁路等方式组成的综合运输，从时间角度，对铁路的运输效率空间变化研究很少，故本文以中国30个省（市、自治区）为分析单元，选取1997年、2003年、2009年、2014年4个时间段，分析铁路运输效率的时空变化特征。
2模型设定与指标选取
2.1超效率DEA模型
当1φ*>1，且s-=0，s+=0，则决策单元为DEA强有效，决策单元的经济活动同时为技术有效和规模有效；当1φ*=1，但至少某个输入或输出大于0，则决策单元为弱有效，决策单元的经济活动不是同时为技术效率最佳和规模效率最佳；当1φ*
根据模型中的λj判断DMU的规模收益情况：
（1）若∑λj*=1，则DMU为规模收益不变；
（2）若∑λj*
（3）若∑λj*>1，则DMU为规模收益递减。
2.2指标选取
本文主要以1997―2014年中国30个省（市、自治区）为铁路运输效率测度的对象，由于香港、澳门、台湾以及的数据缺失，故不做考虑。基于数据的可获得性、全面性、简洁性、规范性、客观性这五大原则，文章选取以下指标进行效率测度，如表1所示。数据来源于国家统计局各省年度数据，及相关统计年鉴。
一般而言，在利用DEA模型进行评价时，为保证计算结果的准确性，决策单元的数量不应少于投入和产出指标数量的乘积，同时不少于投入和产出指标数量的3倍。本文决策单元30个，投入产出指标8个，满足要求，不需做任何处理。
从东中西三大地带来看，4个年份的综合效率和技术效率表现为：东部地区>中部地区>西部地区，我国各省铁路运输效率水平整体呈现出东高西地的分布格局，这种空间的分布局势与我国经济发展的不均衡性趋于一致；规模效率整体上三大地带效率值比较接近，中部地区相比于东西地区，稍微高一点点。具体地，以上海、江苏、辽宁、河北为主的东部地区，自1997年起，效率值一直处于相对较高的水平，从表2中可以看到这四年中运输综合效率在波动递增，从1997年的0561增加到2014年的0.920，增幅2.95%；以黑龙江、湖南、河南为主的中部地区，效率水平较其他中部地区高，并趋于接近有效状态。相比东部地区，中部地区的总效率水平稍微低一点，但规模效率较东部地区高一点；以青海、云南、新疆、宁夏、广西、重庆为主的西部地区，自1997年以来一直处于高度无效状态。相比东中部地区，西部地区的效率平均水平是东中部地区的50%左右，但随着社会经济的发展，效率水平在逐渐提高，尽管幅度很小。
3.2铁路运输效率时空特征分析
根据表2的测度结果，从1997到2014年这四个阶段，我们大致可以看出，综合效率高度无效的省份多数集中在青海、云南、新疆、宁夏、广西、重庆等西部地区，铁路运输效率较高的省份多数集中在上海、江苏、辽宁、河北、天津、广东等东部地区。具体地，本文将从以下三个方面进行分析。
3.2.1综合效率水平整体呈现波动上升趋势
研究时期内，综合效率呈现出波动上升趋势，增幅十分缓慢，且效率水平不高。到目前为止，仍未达到有效水平。在参与评价的30个省份中，27个省份的效率水平得到了提高，尤其是北京、广东、湖北、安徽、江西、浙江等华中地区和沿海地区最为显著。剩余的3个省份综合效率表现为下降趋势，即黑龙江、吉林、辽宁三个省份。从单个年份来看，1997年铁路运输效率相对较高的区域主要分布在天津、河北、东部沿海地区（江苏、上海）、东北地区及湖南，其中，辽宁省是唯一一个运输效率达到DEA有效的省份，效率值为1.0558。这个时期铁路运输效率高度无效区域主要分布在青海、新疆、宁夏、广西、云南等西部地区及海南、福建；2003年，铁路运输效率相对较高省份变化相差不大，津冀二省市、辽宁、江苏、湖南位列其中，浙江、广东、河南运输效率明显提高，低效率省份与1997年保持一致，效率值有了轻微的增长；2009年，铁路运输效率接近有效区域开始走向集聚，除河南、湖南外，主要集中在京津冀地区、长三角地区及广东、辽宁。而运输效度高度无效省份同前几个时期一样，除了海南、福建以外，主要集中于西部地区。不同的是，四分位划分结果的效率界限在不断扩大，效率水平也在逐渐增长；2014年，能明显看到空间集聚现象，以及轻微的扩散效应，京冀地区、广东、湖南、江苏、上海、河南实现了DEA强有效水平，位于河南与湖南之间的湖北省效率得到了明显的提高，增幅为8.62%，长三角和京津冀周边地区的效率水平也得到了不同程度的提高。而西部地区的铁路运输效率与2009年相比，基本一致，效率水平十分低下。
3.2.2、技术效率水平整体呈现先下降后上升的波动“U”形特征
总体来看，4个年份的技术效率平均值分别为08441，0.6022，0.6225，0.7150，分别达到弱有效水平的84.41%，60.22%，62.25%，71.50%，整体变化趋势表现为先递减后上升的波动“U”形特征，整体效率值下降值不足1%，并且从2009年起技术效率变动趋势与综合效率趋于一致，效率值十分接近。1997年，技术效率达到DEA有效的有长三角地区、津冀地区、辽宁、安徽和海南等10个省份，除辽宁外，其余省份均处于综合效率无效状态，表明这10个省份技术管理水平实现了最优化，但在运输规模上并未达到最优，并均处于规模收益递增阶段，说明继续扩大运输规模会使得综合效率得到进一步提高；2009年，所有省市的铁路运输技术效率均达到有效，大部分省份都处于规模收益递增阶段，少数省份出现规模收益递减情况；2014年，技术效率达到DEA有效的有广东、河北、湖南、北京等7个省份，其对应的铁路运输综合效率也实现了DEA有效，表明这些省份运输活动在实现投入产出较为优化的同时，其运输活动规模也相对处于比较适合的水平。
3.2.3规模效率显著提高
研究时期内，我国铁路运输规模效率整体上呈明显的上升趋势，增长幅度较综合效率高，且各省规模效率平均水平基本处于较高水平。参与评价的30个省份中，22个省份的铁路运输规模效率年平均值均在07以上，27个省份效率年均值在06以上，占比90%。1997年，运输规模效率平均值为05161，规模有效省份为0，效率排名靠前的主要集中在华北和东北地区；到2003年，运输效率均值为07941，相较于1997年，效率值有了很大的提高，增幅为53.90%；到2009年，运输效率均值为0.9716。除了海南外，其余各省份的规模效率基本接近有效，参与评价的30个省份中，6个省份处于规模收益递减阶段，表明运输生产已经超过了地域自身对生产要素的吸收，若继续扩大模，将会造成运输效率降低。但对大部分的省份来说，仍然需要加大资源投入力度，扩大生产规模；到2014年，运输规模效率值达到0.9856，有效省份有11个，较2009年增长了一些，30个省份当中26个省份的规模效率不低于0.99，但仍然没有实现规模有效，规模报酬递减省份已经增加到评价单元数目的一半，说明对于部分省市来说，铁路运输发展相对于社会经济的发展逐渐从滞后型转向适应型甚至超前型，仅从扩大规模的角度来提高铁路运输效率并不适应当前的经济发展。
4结论
本文运用超效率DEA模型对1997―2014年中国30个省（市、自治区）铁路运输效率进行了测度，并探讨了我国各省铁路运输效率的空间布局和集聚状况。得到以下结论：总体来看，我国各省铁路运输综合效率水平较低，各省份的技术效率水平与综合效率水平几乎趋于一致，2009年与2014年尤为明显。从铁路投资规模来看，随着时代的变迁，部分省份从规模报酬递增转向规模报酬递减，表面仅从扩大规模的角度来提高运输效率并不适应；从1997年到2014年的发展趋势来看，除了东北三省外，我国各省铁路运输效率整体呈上升趋势，技术效率水平整体呈现先下降后上升的“U”形特征，规模效率水平整体水平显著提高；从空间发展趋势来看，我国各省铁路运输效率水平整体呈现出东高西地的分布格局，并且呈现出铁路运输效率由中西部地区向京津冀、长三角地区集聚的趋势。
由于部分指标数据获取难度较大，导致在指标选取的过程中没有考虑铁路运输的负期望产出（如：污染物排放量）、能源消耗等因素，若将这些因素考虑在内，效率测度结果将会更加准确。
参考文献
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[6]李涛，曹小曙.中国区域综合运输效率的测度及其时空演化[J].地理科学，2015，35（2）：168175.
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喜帖格式范文6
关键词：廉租住房；租金补贴定价模型；租金补贴价格形成机制；平衡面板计量
中图分类号：F2933 文献标识码：B
收稿日期：2013-03-11
作者简介：张月玲（1969-），女，河北沧州人，福州大学管理学院博士研究生，研究方向：技术进步与经济增长。 一、引言
自1998年我国提出廉租住房建设以来，至今已有十几年的实践经验。各地廉租住房制度实施效果如何？保障水平与当地的经济发展水平是否适应？地方政府应如何将有限资源进行合理配置？一系列问题引起各界广泛关注。
国外对公共住房问题的研究起步较早，已经形成较为完善的理论基础。但由于制度及国情不同，消费观念差异，国内学者的研究主要利用国外相关理论，基于社会保障制度健全与发展的视角，关注住房保障政策的国际比较与经验借鉴，以及对制度实施过程中具体规则的研究和评价。其中，在廉租房保障制度的影响因素方面，各学者出于不同的研究目的和视角提出了各有差异的影响因素，总体上经历了从可观测的宏观经济影响因素到引入经济个体行为偏好及经济社会环境等不可观测影响因素的逐步完善过程。目前，由于相关数据收集的难度，对廉租房租金定价模型及对租金补贴价格模型的实证研究还很不够。本文选择从廉租房租金补贴价格形成机制的角度切入，收集18个城市2001-2009年面板数据，首先利用主成分分析筛选出主要影响因素，其次通过对租金补贴价格机制形成过程的分析，建立反映长期均衡和短期波动两个模型，甄别并发现廉租房配租标准制定过程中存在的问题与不足，为地方政府根据经济社会发展实际设置适宜的配租标准提供一定的参考。
二、指标及计量模型选择
（一）利用主成分分析法筛选主要影响因素
廉租房租金补贴标准的实质是住房使用价值的体现，故其形成机制同样应遵循价格理论。在基本价格理论中，马歇尔的均衡价格理论将供求函数、生产费用和边际效用融为一体，供给和需求相等时就决定了均衡价格。根据均衡价格理论，不管是从效用最大化出发的代表性个人模型，还是从市场供需均衡出发的存量-流量模型，都可归纳为住房价格和相关经济指标之间关系的缩约模型：
本文也使用这种缩约模型，对我国廉租房租金补贴标准的价格形成机制进行实证分析。
当然，廉租房是一种保障性政策住房，影响其价格形成的因素与商品房价格的影响因素有所不同。参照我国《廉租住房保障办法》“每平方米租赁住房补贴标准由市、县人民政府根据当地经济发展水平、市场平均租金、城市低收入住房困难家庭的经济承受能力等因素确定。”结合数据可获得性，将租金补贴标准的影响因素分为需求、供给和环境因素三大类。
初选需求因素有城镇居民人均可支配收入、人均消费支出、城镇居民户籍人口数和最低生活保障人数。供给因素主要是地方财政收入和土地交易价格指数。环境因素包括地区人均GDP、城镇居民人均居住面积、房屋租赁价格指数。然后以18城市2007年相关数据做主成分分析，按主成分个数提取原则，从提取的主成分中选择规格化特征向量大的变量。筛选出六个指标作为租金补贴标准的主要影响因素。主要变量的选择描述见表1。总第437期
张月玲：我国廉租房租金补贴价格形成机制实证分析
赁价格 房屋租赁价格指数 ZUL 样本期间内，我国廉租房实行只租不售的管理方式，租金补贴应和当期市场租金同步变化
地区生产总值、地方财政收入、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均居住面积、租金补贴标准出自《城市统计年鉴》、各城市历年国民经济和社会发展统计公报以及各城市门户网站。其中，地区生产总值除城市常住人口数而换算为地区人均生产总值。土地交易价格指数和房屋租赁价格指数出自《中国统计年鉴》，且已换算为以2001年为100的指数。
（二）计量模型选择
利用各地廉租房租金补贴价格及其影响因素的散点图分析，可知租金补贴价格和各影响因素间的关系大致呈线性关系，故此，采用线性动态面板数据模型拟合廉租房租金补贴价格。
其中ECMit就是通过协整检验后的（2）式中的非均衡误差项εit。ρ2ECMit-1为误差修正项，ρ2是修正系数，表示误差修正项对ΔYit的修正速度；μit为随机误差项。
三、租金补贴价格形成机制分析
（一）长期均衡分析
面板数据模型有三种基本类型，即混合数据回归模型、固定效应模型和随机效应模型。由于面板数据的二维特征，如果模型设定不正确，将造成估计结果与真实经济现实的偏差。为此，采用构建于F统计量基础上的协方差检验来判断是选用混合模型还是固定效应模型；如果是固定效应模型，再利用豪斯曼检验法判定个体影响是固定影响还是随机影响。检验结果表明应该建立变截距个体固定效应模型。
1.租金补贴定价模型与价格形成模型。在制定租金补贴标准时，地方政府要参考上年人均生产总值、上年人均可支配收入以及当年地方财政收入、当期土地出让净收益、当期房屋市场平均租赁价格和当期人均居住面积。首先利用相关数据来拟合地方政府租金补贴标准的制定过程，由此得到租金补贴的估计值模型称为租金补贴定价模型；然后，通过调整影响因素的滞后时期数来拟合租金补贴价格的形成过程，由此得到的模型称为租金补贴价格形成模型。
考虑到中央政府廉租住房制度颁布对各城市影响具同步性，且数据为短面板数据，时期效应变化不大，可采用截面特定效应的线性回归模型。同时，各城市在制定补贴标准的过程中，不可避免地存在着异质性的影响因素，如区域资源禀赋和经济社会环境差异，政府重视程度、居民住房消费偏好等等，这些因素的影响往往具有一定的持续性，故采用线性动态面板数据模型，在模型中加入AR项克服自相关。
回归结果见表2。模型①为租金补贴定价模型，模型⑤为租金补贴价格形成模型。其中，模型②、③和④依次列示对租金补贴定价模型中统计不显著因素的影响进行调整的过程。
从以上调整过程可见，需要对TUD指标所代表的解释变量作出修正。TUD是作为土地出让净收益的指标引入模型的。《廉租住房保障办法》规定土地出让净收益的一定比例作为廉租房建设资金，考虑到土地出让收益属于地方财政预算外收入，故将其视为与地方财政收入并行的租金补贴投入资金看待的。但是，它对补贴标准的当期影响并不显著，滞后一期同样是不显著的正向影响。通过进一步调整发现TUD指标的取和舍以及是哪一期的影响，都明显左右着其他指标的系数变化和统计显著性。至此，笔者认为TUD指标更多地反映的是增量房市场价格的成本构成，而不是《办法》规定的作为廉租房建设的土地出让净收益的那部分投入。因为我国的保障性住房尤其是廉租房和经济适用房建设都采用土地划拨的方式，不存在土地成本。但分税制改革后，各地政府的土地财政确是助推高房价的重要因素。
2.租金补贴定价模型分析及其制定过程中存在的问题。总体来看，相比于价格形成模型，定价模型中各影响因素的边际作用系数都相对较小。定价模型普遍低估了各影响因素对补贴标准的作用，因而得到的补贴估计值过低。具体来看，正如定价模型所显示的， ZUB拟合值与CZH、 TUD和ZUL的相关性在统计上并不显著，但和GDP1（-1）、ZHP（-1）和MJ显著相关，同时截面特定效应C在10%水平上是显著的。
首先，边际影响系数在统计上显著的各影响因素。回归结果显示，租金补贴标准受地方经济发展水平的影响是显著的，其边际作用系数相比于其他影响因素是最大的；同时，人均居住面积对补贴标准也存在着显著的正向影响。值得注意的是，前期人均可支配收入对补贴标准是显著的正向冲击，虽然边际影响系数并不是很大。一般来说，在低端住房供应充裕的情况下，当前期人均可支配收入提高时，低收入家庭的租金支付能力相应提高，政府应调低实际补贴标准。但是，如果结合当期人均居住面积也是显著正向影响的话，说明样本期间内，一方面可能低端住房市场存在较大的供应缺口致使租金较高；另一方面，可能因住房结构存在一定问题，如面积过大等，致使低收入家庭租金支付能力不足。因此，尽管城镇居民整体上平均收入水平提高了，依然需要加大补贴标准以补偿低收入家庭实际租金支付能力。
其次，边际影响系数在统计上不显著的各影响因素。CZH、TUD以及ZUL与地方政府制定的补贴标准明显不相关。作为廉租房资金投入主要来源的CZH对ZUB的影响是不显著的，意味着财政投入明显不足；同时，补贴标准没有反映出样本期间内增量房价格不断高企情况下的土地成本影响；另外，ZUB估计值和市场租金水平存在着实质上的价格脱节。在样本期间内，我国廉租房基本是以货币补贴为主，采取“只租不售”的管理方式，租金补贴标准应该和市场租金同步变化。但由模型筛选过程可见，实际上租金补贴标准却和前期市场租金强相关。由于租赁市场价格的自发调节作用，导致本该与当期市场租金同向变化的租金补贴标准反与之成为负相关关系，由此造成补贴标准和市场租金实质上的价格脱节。
为叙述方便，将模型中个体固定效应称为租金补贴基数。由豪斯曼检验知道，补贴基数是与模型中的解释变量相关但不可观测的影响因素对补贴标准综合作用的结果。C通过了显著性检验，但其值远低于价格形成模型中的补贴基数。
3.租金补贴价格形成模型。租金补贴价格形成模型是在定价模型的基础上，通过对定价模型中统计上不显著的解释变量进行调整而得到的。相比于定价模型，价格形成模型的拟合程度（R2）更优，单个估计系数的统计检验（t-）更显著，估计系数整体显著性（F）更强，回归方差（SE）的降低更明显，各解释变量的经济意义更符合实际。
价格形成模型揭示了补贴标准及其影响因素间的相关关系。为检验价格形成模型确实反映了补贴标准和各变量之间的长期均衡关系，依据E-G误差修正模型建立过程，将价格形成模型作为假定的协整回归方程形式，对其残差进行平稳性检验（见表3），结果显示LLC、ADF和PP检验都否定了残差序列存在单位根的原假设，用Kao检验也可以得出同样的结论。故此确定，租金补贴标准及其影响因素间存在协整关系。
4.租金补贴价格形成模型分析。
（1）价格形成模型中各参数估计值无论统计显著性还是经济意义都非常明显，且符合政策制定过程所考虑因素的滞后作用。如地方政府制定补贴标准时，参考上年人均生产总值及人均可支配收入。模型显示，不仅以上两个因素对补贴标准存在着滞后影响，房屋租赁价格指数及土地交易价格指数也对补贴标准存在着不同的滞后作用。
（2）与定价模型不同，在价格形成模型中人均居住面积与补贴标准间正相关性很不明显，因未通过显著性检验从模型中删除。这一点反映了从长期来看，租金补贴标准并不受人均居住面积的影响，体现出廉租房主要是解决低收入家庭基本住房需求的特质。此外，补贴标准与其前期价格之间正相关，是价格刚性（黏性）的表现，反映了政策的连续性。
（3）从各影响因素边际作用系数符号来看，一方面，区域经济发展向好、地方财政收入丰盈、土地交易价格指数上涨，补贴标准应提高；另一方面，补贴标准与上期人均可支配收入负相关，即在其他条件都不变的情况下，上年度人均可支配收入高，低收入群体住房承租能力也相应提高，补贴标准应降低；租金补贴标准和上期房屋租赁价格指数负相关。上期房屋租赁价格指数高，意味着存量房市场平均租赁价格高涨，就会促使开发商及有闲置房屋的人及时加大租赁房屋的供应力度，如此反而使房屋租赁价格逐渐回落。因此，在其他条件不变的情况下，补贴标准相应降低。这正是房屋租赁市场价格自发的调节机制作用的体现。
需要注意的是，这里用城镇居民人均可支配收入作为低收入家庭人均收入的变量，低估了租金补贴标准。由于收入上的马太效应，即穷者越穷，富者越富，所以低收入家庭收入远低于平均收入水平。
（4）从各影响因素边际作用系数的绝对值大小来看，按各影响因素的边际作用系数绝对值由大到小排列，依次为：GDP（-1）>ZUB（-1）>ZUL（-1） >TUD（-2） >CZH>ZHP（-1）。其中，地区人均生产总值对补贴标准影响最大，其次是存量房价格和增量房成本的影响。可见，租金补贴价格的形成主要由住房市场自发调控，政府干预乏力。
（5）18城市租金补贴基数（184732+δi）相差较大，反映出各地经济社会发展水平、资源禀赋、政府管理能力及经济个体行为偏好等未观测因素的综合影响差异比较明显，见
（二）短期波动分析
既然补贴标准与其相关变量间确实存在长期均衡关系，那么长期均衡是如何达到的？短期波动是如何影响长期均衡的呢？以价格形成模型中的残差序列为误差修正项序列，建立误差修正模型。
回归结果（见表5）表明，DCZH、DTUD（-2）对DZUB有强显著的正向影响；MJ属于短期变动因素，对DZUB也存在着正向作用；同时，误差修正项RESID01（-1）的短期调整系数强显著，表明每年实际租金补贴标准与其长期均衡值的偏差中有9834%被修正。
另外，从短期影响系数来看，人均居住面积的变动对补贴标准变动的影响最大，反映出增量住房结构的短期变动对租金补贴标准具有较大的冲击；其次，土地交易价格指数变化的影响，反映增量房成本价格变动的影响。可见，增量房市场上住房结构和住房成本变动对租金补贴标准变动的影响居首位，最后是地方财政收入变化的影响。
误差修正模型集中揭示了我国廉租住房政策短板。模型显示，短期内补贴标准的波动主要是由住房结构和住房成本波动引起的。这正是近些年来住房市场面积追求超大，土地价格飙升等不正常现象的体现。
四、结论与政策建议
综合本文分析，我国廉租房租金补贴标准的价格形成机制为：（1）长期内，人均生产总值、地方财政收入、土地交易价格指数、房屋租赁价格指数、城镇居民人均可支配收入是租金补贴的主要影响因素。按各影响因素边际作用系数绝对值由大到小排列，依次为：GDP（-1）>ZUB（-1）>ZUL（-1） >TUD（-2） >CZH>ZHP（-1）。（2）短期内，地方财政收入、土地交易价格指数和人均居住面积的变化会引起租金补贴标准的短期波动；三个影响因素的波动对租金补贴标准变动的作用都是正向的，波动幅度由大到小依次为：DMJ>DTUD（-2） >DCZH；该经济系统以这种波动的09834的速度向着下一期的均衡点调整。
从补贴价格形成机制来看，加快区域经济发展、增加政府财政收入、提高土地出让价格、平抑市场租金、限制居民人均可支配收入、甚至扩大人均住房面积都是提高租金补贴标准的有效手段。但是，低收入家庭占城镇居民人口比例毕竟较小，小群体福利有所提高的同时不能以社会整体福利较大的下降为代价。另外，住房结构和住房成本的剧烈变动也未必使得低收入家庭福利上升，在这种情况下他们未必能找到可支付住房。虽然低收入家庭因得到补贴而名义货币支付能力提高了，但实际支付能力却可能下降了。
更重要的是，经济系统内各因素间的相互作用是复杂的，正如价格形成模型揭示的，补贴标准不仅受到可观测变量影响，还受到不可观测变量影响，同时存在模型未捕捉到的不确定因素冲击。故此，必须系统考虑模型所反映的各种因素的综合作用。
兼顾公平与效率，从政府成本角度提高低收入群体实际住房支付能力的措施有：（1）加快区域经济发展，通过增加人均生产总值间接提高居民人均可支配收入，低收入家庭名义住房支付能力也会相应提高。相比于其它影响因素对租金补贴标准的作用，人均生产总值对补贴标准有最大的正向边际作用系数。（2）增加地方财政收入以加大转移支付力度；或提高政府对租金补贴的边际支出倾向。租金补贴价格形成模型显示，地方财政收入的边际影响系数仅为00079，位居倒数第二。另外，地方政府应认识到，对低收入家庭住房状况的改善也存在着与其它公共品（如城市基础设施建设、医疗卫生、基础教育等等）同样的投资价值。（3） 降低住房用地的土地交易价格。土地交易价格指数下降意味着住房成本下降，虽然低收入家庭名义货币支付能力未变，但住房市场价格降低，也相当于提高了其实际住房支付能力。我国实行土地国有制政策，地方政府应放弃土地财政观念，配合当前我国房地产市场的宏观调控。（4）提高城镇居民人均可支配收入，直接增加低收入家庭租金支付能力。（5）培育二手房市场以激活存量住房，降低二手房合理交易率成本，使住房资源得以不断地优化配置。值得一提的是，价格形成模型显示，租金补贴标准与前期房屋租赁价格指数是负相关关系。故政府可利用这种市场价格自发调节机制而逆风行事，在不失公平的情况下节约政府开支。
当然，租金补贴基数部分的作用也不容忽视。它反映了不同城市租金补贴标准的特征差异。例如，地方政府政策偏好（与地方财政收入相关）、区域资源稀缺程度（与土地交易价格指数相关）、存量房市场培育的完善程度（与房屋租赁价格指数相关）、低收入家庭经济条件改善程度（与城镇居民人均可支配收入相关）、区域经济发展环境（与地区人均生产总值相关）等等。如一方政府重视资源优化配置，关注民生问题，致力完善相关配套政策同样是造福百姓。
毕竟，廉租住房是一种政策性住房，解决住房市场失灵，满足城镇低收入家庭基本住房需求是政府的责任。在当前扩内需，调结构，重民生的大背景下，城市化进程也不断加速。随着更多流动人口涌入城镇，如何切实解决好低收入群体的住房需求考验着地方政府的智慧。
参考文献：
[1] 余凌志. 廉租住房保障水平研究[D].上海：上海交通大学管理科学与工程系， 2007.
[2] 刘晓君. 廉租住房纵览[M].北京：中国建筑工业出版社， 2005.
[3] 沈悦. 房地产价格与宏观经济的关系研究[M]. 北京：中国水利水电出版社，知识产权出版社，2006.