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统计学平均增长率范文1
关键词：Malmquist生产率变化指数；全要素生产率增长；高校知识生产
一、 引言
国内关于大学知识生产率的问题研究起源于21世纪初，胡咏梅（2007）、杨文举（2011）、王宇鹏（2012）、姜彤彤和武德昆（2012）、姜彤彤（2013）对高校知识生产率情况进行了分析，虽然学者们从不同角度探索了中国高校的知识生产的生产率，但是指标的选取相对多元，而且测算的时间跨度也相对较短，同时也很少在知识生产率增长的基础上对其影响因素进行进一步探索。本文拟采用Malmquist生产率变化指数法对中国高校2001年～2011年知识生产的全要素生产率进行测算，并对其影响因素进行进一步的探索。
二、 大学知识生产全要素生产率增长的估算方法、数据说明及变量选取
1. Malmquist生产率变化指数。本文采用Malmqusit生产率变化指数（Fare，1994）来计算大学知识生产的全要素生产率增长。该指数是基于多投入多产出的数据计算生产率变化和效率提升的一种经典方法，其具体形式为：
M（xt+1，yt+1，xt，yt）=
・
1/2（1）
其中：Dt（xt，yt）为t期的生产点（xt，yt）与t时期生产前沿面的距离
Dt（xt+1，yt+1）为t+1期的生产点（xt+1，yt+1）与t时期生产前沿面的距离
Dt+1（xt，yt）为t期的生产点（xt，yt）与t+1时期生产前沿面的距离
Dt+1（xt+1，yt+1）为t+1时期的生产点（xt+1，yt+1）与t+1时期生产前沿面的距离
Fare进一步将Malmquist生产率变化指数分解为技术效率变化指数（Efficiency Change，记为effch）和技术进步指数（Technical Change，记为Techch），即：
M（xt+1，yt+1，xt，yt）=×
（）（
）1/2（2）
其中=effch，为效率变化指数，测度从t到t+1时期实际生产与生产前沿面所示的最大可能产出迫近程度的变化，effch指数大于1表示效率提高，effch指数小于1，表示效率下降。
（）（
）1/2=techch，为技术进步指数，测度生产前沿面从t到t+1时期的移动。techch指数等于1表示从t期到t+1期没有技术进步，techch指数小于1表示从t期到t+1期出现了技术退步，techch指数大于1表示从t期到t+1期出现了技术进步。
进一步放松固定规模报酬的假设，对Malmquist指数可分解为
Mv，c（xt+1，yt+1，xt，yt）=×
×
・
简记为Mv，c（xt+1，yt+1，xt，yt）=peffch×sch×techch
注脚为v的表示的是变动规模报酬的情况，注脚c为固定规模报酬的情况，第一项peffch表示变动规模下的纯技术效率变化，第二项sch表示规模效率变化，第三项techch表示技术变化。
2. 数据说明。本文使用的数据是2001年～2011年中国大陆除以外的30个省、自治区和直辖市的高等学校投入和产出数据。之所以没有包括，一个是的高等学校相对较少，另一个是在年鉴统计中存在某些年份数据的缺失，故在实际研究中未包括。
本章所有的数据均来自《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《高等学校科技统计资料汇编》、《专利统计年报》。
3. 投入产出变量的选择。大学的知识生产是基于一定的人力、财力等投入因素利用脑力劳动产生新知识的过程。
（1）投入变量。人员和经费是高校知识生产活动的两个投入元素，人员选用R&D人员全时当量衡量，经费选用高校R&D经费内部支出额衡量，并以2001年各省直辖市自治区不变价格计算。
（2）产出变量，大学生产的知识根据是否可编码，可分为显性知识和隐性知识，显性知识是可编码化的知识，通常以论文、专利等形式呈现；隐性知识是不可编码的知识，很难用语言、文字等表示，故选择体现显性知识的论文和专利来衡量大学的知识产出。由于各年鉴并没有记载各地区发表的论文数，故用一个地区发表的科技论文数来衡量高校的论文产出，用专利授权数来衡量高校的专利产出。
三、 中国高校知识生产全要素生产率增长估算结果
本文基于30个省市自治区高校知识生产2001年～2011年的投入产出数据，使用Deap2.1软件，采用了产出导向的方式计算了中国高校知识生产Malmqusit生产率变化指数，以反映高校知识生产全要素生产率增长情况。
1. 全国高校知识生产全要素生产率的增长及其构成。如表2所示，2001年～2011年10年期间，全国高校知识生产全要素生产率年平均增长率为6.8%，整体呈现出明显的波动特征。2002年相对2001年全要素生产率下降了14%，这也是全要素生产率唯一下降的一年，从2002年起，各年相对前一年的全要素生产率均有所增长，增幅略有不同。2002年～2007年，是全要素生产率增长比较快的时期，年平均增长率达到了13.7%；2007年～2011年全要素生产率的增长进入一个相对缓慢的增长时期，这一时期全要素生产率年平均增长率为4.2%。
从Malmquist生产率变化指数的分解来看，整体而言，全国高校知识生产全要素生产率的增长主要归因于由教师水平提升和实验设备更新等因素带动的技术进步，而不是效率的改善，与（杨文举，2011；姜彤彤，2012）的研究结果一致。2001年～2011年，技术进步年平均增长率为7.8%；而效率则平均下降了1%。
2. 各省、自治区、直辖市的高校知识生产全要素生产率的增长及构成。从30个省市自治区全要素生产率的年平均增长情况来看，与2001年相比，绝大部分区域的高校知识生产全要素生产率都有一定提升。高校知识生产全要素生产率提升的省市有北京、天津、河北、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、山东、河南、湖北、湖南、广东、重庆、四川、云南、陕西、甘肃、宁夏等23个省市自治区，提升居于前四位的是浙江、上海、江苏、北京，高校知识生产全要素生产率年平均增长率分别达到了24.3%、22.2%、21%、18.7%，这四个省市属于高等教育比较发达的区域。高校知识生产全要素生产率下降的省市有山西、广西、贵州、江西、新疆、内蒙古、青海等7个省市，这几个省市的Malmquist生产率变化指数均小于1，其中以青海的最低，在中国地域划分上，除山西属于中部以外，其余6个省市均处于中国的西部，属于高等教育发展相对薄弱的区域。
四、 高校知识生产全要素生产率增长的影响因素分析
1. 变量和数据说明。大学的内生力是指一个区域内大学自我发展的能力，主要取决于区域大学的师资队伍水平、基础设施以及高校的研究性程度。师资队伍水平的衡量通常采用的硕士学位教师占比这个指标，由于2001年、2002年的数据的缺失，以2003年各省高校专任教师中硕士以上学位教师占比来衡量研究期初始的专任教师水平，数据来源于《中国教育统计年鉴（2003）》。基础设施的衡量则采用师均教学科研仪器设备值来衡量，由于2001年数据缺失，采用2002年的数据作为研究期初始的数据。在我国，研究型大学相比于普通的学校承载了更多的知识生产的任务，更能促进新知识的生产，鉴于缺少各地区研究型大学确切数据的统计，故采用各地区研究生在校生数与本科在校生的比值来衡量一个区域高校的研究性程度，因为2001年、2002年数据的缺失，采用2003年数据作为研究期的初始数据，源于《中国教育统计年鉴（2003）》。
三重螺旋理论（Leydesdorff et al.，1994）认为政府、企业对大学的支持对大学的知识生产具有重要意义，受统计数据限制，本文主要从财务的角度来测度政府、企业对大学的支持力度，用高校科技人员人均获得的政府经费来衡量政府对高校的支持力度，高校科技人员人均获得的企业经费来衡量企业对高校的支持力度。由于缺乏2009年～2011年三年高校分地区科技经费来源的统计，故以2001年～2008年高校科技人员人均年获得的企业资金来体现研究期间企业对高校的支持力度。以2001年～2008年高校科技人员人均年获得的企业资金来体现研究期间企业对高校的支持力度，数据来源于《中国科技统计年鉴》。
环境因素包含区域的知识存量、经济发展水平以及对外开放程度。参照多数学者的做法（Han，2007；Krammer，2009；刘思明，2010），用专利存量来衡量知识存量，在此采用刘思明（2010）计算的2001年各省的知识存量作为我们研究期的初始知识存量；经济发展水平采用人均GDP来衡量，数据源于《中国统计年鉴》（2002）；对外开放程度选用的是进出口总额与GDP的比重来衡量，数据源于《中国统计年鉴》（2002）。
2. 影响因素分析。从变量相关系数来看，我们所考察的8个影响因素，存在很大的相关性，相关系数最高的达到了0.873，相关系数最低的也有0.446，同时将这些变量纳入模型，会引起多重共线性，故在实际分析中采用的是将Malmquist生产率变化指数年平均值作为因变量，而将8个可能的影响因素单独作为自变量纳入回归方程，分别考察8个影响因素对因变量的影响。
结果显示，大学内生力、政府与企业对大学的支持、环境等涉及的8个因素对Malmquist生产率变化指数都具有正的效应，系数均通过了显著水平检验，即一个区域的高校师资队伍水平、基础设施、研究性程度、企业对高校的支持力度、政府对高校的支持力度、经济发展水平、对外开放程度、知识存量对高校知识生产全要素生产率的增长都具有正的作用。
从回归方程的R2和调整R2来看，八个可能影响因素指标对Malmquisi生产率变化指数都具有一定的解释力，只是解释力度有所不同，对因变量解释力度最强的是企业对高校的支持力度以及高校的师资队伍水平，分别解释了因变量71.8%、69.4%的变化。高校基础设施、高校的研究性程度、政府对高校的支持力度、经济发展水平对因变量的解释力差不多，解释了因变量40%左右的变化。区域的初始知识生产水平、对外开放程度对因变量的解释力度最弱，解释了Malmquist生产率变化指数20%左右的变化。说明对高校知识生产率提升最重要的是高校的内生力以及企业政府对高校的支持力度，区域知识存量、经济发展水平、对外开放程度虽然也会区域高校知识生产产生正的效应，但作用相对较弱，区域的知识存量影响最弱，很重要的一个因素是全球化以及互联网的发展使得高校知识生产信息的获得并不仅仅局限于所在区域内。
五、 结论
本文基于2001年～2011年12年的30个省市自治区高校科技创新投入产出的数据，利用Malmquist生产率变化指数法，计算了30个省市高校知识生产2001年～2011年Malmqusit生产率变化指数，并依据计算结果对我国高校知识生产全要素生产率增长和其构成进行了分析，并对影响因素进行了探索，结果显示：
1. 从2001年到2011年，全国高校知识生产全要素生产率整体呈上升趋势，年平均增长率达6.8%。全要素生产率的增长更多的是归因于技术进步，而不是效率的提升。
2. 从30个省市自治区高校知识生产全要素生产率的增长情况来看，与2001年相比，全要素生产率提升有23个省市自治区，其中增长速度居于前四位的是高等教育比较发达的浙江、上海、江苏、北京。
3. 从中国高校知识生产全要素生产率增长的影响因素分析来看，高校的内生力是高校知识生产率提升的根本，以师资队伍水平的作用最为突出；政府和企业对大学的支持力度同样是高校知识生产率提升的重要因素，企业由于与高校的合作方式更为灵活，促进高校知识生产的作用高于政府对高校知识生产的作用，凸显了产学研促进大学知识生产的效应；知识存量、经济发展水平、对外开放程度等一些环境因素也会对高校的知识生产率提升产正向影响，但作用相对较小。（下转第48页）
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基金项目：国家社会科学基金教育学青年课题“中国高等教育统计指标之国际比较”（项目号：CIA090105）。
统计学平均增长率范文2
【关键词】宏观税负；税收弹性；收入分配格局；社会保障
一、从三个口径来分析我国宏观税负
当前我国政府收入除了包括财政收入即预算内收入（人称“第一财政”），还包括预算外收入（人称“第二财政”）、制度外收入（人称“第三财政”）、土地出让金收入（人称“第四财政”），等等。在我国税收占GDP的比重不能反映政府可支配财力水平和国民负担水平。因此目前国内研究者将中国宏观税负指标分为大中小三种统计口径来衡量：小口径的宏观税负，即税收收入占GDP的比重；中口径的宏观税负，指一般预算收入，即通常所说的财政收入占GDP的比重；大口径的宏观税负，指全部政府收入占GDP的比重。
二、从国民收入分配格局来看税负
根据1996年到2008政府、企业、居民三者之间的初次分配与最终分配份额来了解我国宏观税负，从上表可以看出当前我国国民收入分配格局存在“向政府和企业倾斜”、居民分配比率呈下降趋势的特征。国民收入的初次分配是对国民生产成果在个主体间的分配的第一个微观环节，从1996年-2008年初次分配我国政府和企业的分配份额逐步上升，政府分配份额从15.1%上升到17.7%，企业从16.6%上升到25.3%，而居民分配比率却从65.3%下降到57.1%。在初次分配的基础上政府在一次进行了再次分配，形成了国民收入的最终格局，政府分配份额从17.1%上升到21.3%，企业从13.6%上升到21.6%，而居民分配比率却从69.3%下降到57.1%。由此可以看出我国居民收入分配比率一直下降一方面是企业利润侵蚀了工资，另一方面是是政府收入快速挤占了居民收入，1996～2010年政府财政收入平均增长率为18.93%而GDP平均增长率为13.43%，中国的税收制约了居民收入，同时也降低了企业收入份额，从收入分配格局可以说，通过初次分配与再次分配，政府所占比重逐渐增加，我国宏观税负逐渐加重（见图2）。
三、从税收弹性系数来看税负
四、从社会保障体系看税负
评价税负的轻重必须联系政府为纳税人提供的公共产品和服务的数量及质量进行考查，这是衡量税负轻重的最终标准因为在市场经济条件下，税收是公共产品和服务的价格，评判价格的高低要看其是否物有所值。因此，如果政府能为纳税人提供充足且高质量的公共产品和服务，那么即使政府征收较高的税收，纳税人也不会感到税负重，例如许多西方发达国家特别是北欧“福利国家”的情况就是如此；反之，如果一国政府在教育、医疗卫生、养老、住房保障等“民生财政”方面投入不足，纳税人就会觉得税负重。
五、结论
综合以上分析，我国宏观税负以高于经济的增长速度在增长，通过小口径与中口径计算的宏观税负都比较符合国际标准水平，但如果从大口径上来计算中国的宏观税负还是偏高的。可以说明，目前我国财政困难实质上是一种结构性困难。即政府控制的、可统一支配的财力少，而控制之外的财力并不少。因此，我们必须调整政府的收入结构，规范政府收入形式，增强政府可支配财力。
另外我们不要太归结与税负的高低，而要更注重政府在税收饭后面的支出情况，在政府分配份额不断增加的情况下，用于改民生的一部分份额却在不断下降，而用于行政管理的分配份额却在不断的上升，这也说明我国政府对于政府可支配财力的使用上缺乏科学与规范性。因此政府应该加大对民生保障方面的投资，让纳税人在缴税后能体会到切身实际的利益，同时政府可以减少没必要的行政管理费用，将更多的资金来为公众提供更多的公共产品与服务。
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统计学平均增长率范文3
[关键词] 药品加成；县级公立医院；患者负担；医院收入；补偿机制
[中图分类号] R47 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2017）03（c）-0129-04
Study on impact and strategies of county-level public hospital in Guangdong Province after drug price addition cancelled
SUN Zhuolin DING Ju LI Naling
School of Health Management， Southern Medical University， Guangdong Province， Guangzhou 510515， China
[Abstract] Objective To study the impact on the patient burden， business income， and compensation mechanism of county-level public hospital in Guangdong Province after the drug price addition is cancelled， provide some pertinent strategies in order to promote the reform of county-level public hospital. Methods Field survey was conducted in 5 county-level public hospitals in 60 counties in Guangdong Province which was selected randomly form 125 reform hospitals. The survey mainly included the outpatient and the hospitalization expenses of patients， income indicators， drug proportion and compensation mechanism of hospitals from 2011 to 2014. Results After cancelling the drug price addition， the change of the patient burden and the business income was not obvious （P > 0.05）. The drug proportion declined 2.12% （P < 0.05）. The increasing income by adjusting the medical price just compensated 40% to 60% of the decreasing income for cancelling the drug price addition（P < 0.05）. Conclusion The policy to cancel the drug price addition obtains the certain result， but does not achieve the desired effect of reform. And drug price addition is just one of the reasons for high health care costs， so the comprehensive measures must be taken to reduce the health care costs.
[Key words] Drug price addition； County-level public hospital； Patient burden； business income； Compensation mechanism
2012年4月，务院办公厅印发的《深化医药卫生体制改革2012年主要工作安排》（〔2012〕20号）明确提出县级公立医院实施药品零差率政策，加快推进以取消“以药补医”为关键环节的综合改革[1]。广东省从2012年起部署推进县级公立医院取消药品加成政策试点工作；2013年5月30日，印发了《关于印发广东省县级公立医院医药价格改革试点工作方案的通知》（粤价函〔2013〕590号）；2013年11月6日，印发了《关于广东省县级公立医院综合改革医疗服务价格调整的指导意见》。除了少数几家医院于2013年9月启动药品零加成政策外，广东省绝大多数试点医院都是2013年12月才正式启动实施药品零差率政策。由于政策执行往往有一定滞后性，本文将2014年定义为政策执行的分界点，通过对广东省5所县（市）级公立医院取消药品加成前后患者负担、医院收入以及医院经济补偿的变化情况进行分析，得出取消药品加成政策对公立医院的正负效应，并探讨问题的解决对策，从而为如何推进县级公立医院改革提出有针对性的建议[2-4]。
1 对象与方法
1.1 研究对象
本文以广东省县级公立医院为研究对象，在全省60个县（市）125家试点公立医院中（数据截止时间为2014年10月），随机抽取了5家医院进行现场调研（用医院A、医院B、医院C、医院D、医院E来表示），调查内容主要包括2011～2014年患者次均诊疗费增长率、次均住院费增长率、医院各项收入指标增长率，2010～2014年医院各项收入指标的绝对值，以及取消药品加成后医院经济补偿情况。课题组成员于2014年8月～10月分别到5家医院进行了实地调研，并在后来的随访中对数据进行了核实与补充。
1.2 方法
本文主要研究方法有文献研究法与实地调研，并采用SPSS 19.0κ占的数据进行统计分析，主要的统计学方法包括统计性描述、取对数后的配对t检验、单样本t检验。
2 结果
2.1 对患者负担的影响
如表1所示，取消药品加成对于降低患者医疗费用、减轻患者负担帮助并不大。在5家调研医院中，取消药品加成后，次均诊疗费增长率和次均住院费增长率同时降低的只有医院A和医院D，其他3家医院的次均诊疗费增长率或次均住院费增长率均有不同程度的上升。其中，医院B的次均诊疗费增长率上升最为明显，由取消药品加成前的9.86%上升到取消药品加成后的25%。
表1 调研医院患者负担变化情况（%）
注：年平均增长率指2011～2013年增长率的平均值
2.2 对医院收入的影响
由于受物价上涨等因素的影响，取消药品加成后医院收入各项指标的绝对值都是上升的（表2）。所以，还应结合增长率的变化情况观察药品零加成对医院收入的影响。结合表3与表4可知，取消药品加成后，虽然大部分调研医院的业务收入增长率、药品收入增长率、检验与检查收入增长率是下降了，但变化无统计学意义。医疗收入（不含药品收入）增长率的变化正好相反，除了医院D以外，其他4家医院医疗收入（不含药品收入）增长率都是上升的，但也没有统计学意义（P > 0.05）而且上升幅度不大，均在1%～3%。取消药品加成后，5家调研医院药占比均下降了，且有统计学意义（P < 0.05）。但是，药占比下降幅度不太明显，平均下降比为2.12%，最高的下降比只有4.51%，最低的下降比仅有0.17%。
补偿主体的承受能力。此外，可以对我国公立医院予以适度的开放，改善产权结构，通过市场化运作，吸纳社会闲散资金，拓宽融资渠道，解决取消药品加成后医院资金运转困难问题[13-15]。
3.5.2 健全医疗保险服务体系，充分发挥医疗保险的控费作用 新医改以来，我国基本实现全民医保，但是保障水平还不高，患者医疗负担仍很重，需要加快健全我国医疗保险服务体系，逐步提高筹资标准，降低个人缴费基数，提高补偿待遇，拓宽补偿范围。将医保机构作为医疗服务的第三方购买者，使医保机构成为公立医院主要补偿者之一[16]。逐步转变我国现有的医保支付方式，实行总额控制下的多种结算方式相结合，包括总额预付、按病种付费等，充分发挥医疗保险对医药费用尤其是过度用药的制约作用[17-18]。
3.5.3 适当提高医务人员工资待遇，规范医疗行为，避免过度医疗 由于我国医务人员工资水平比较低，而且工资结构不合理，基本工资所占比例偏低，绩效工资所占比例偏高，绩效工资与科室业务收入相关。再加上取消药品加成政策并未切断医生与药品的利益链条，以及政府监管不到位等。部分医德缺失的医务人员为了提高自身收入，以牺牲患者利益为代价，对患者实施过渡医疗，开高价药、多开药、做大量对疾病诊断治疗没有意义的检查检验等等。因此，为了减少医生趋利的医疗行为，从源头上切断医生与医院业务收入的直接关系，避免过度医疗，应该适当提高医务人员的工资待遇，调整医务人员的工资结构，加强医务人员的医德医风教育。政府还应加大对不良医疗行为的监管力度和惩罚力度[19-22]。
取消药品加成政策，医院药占比有所下降，取得了一定成效，但是患者负担变化不明显，而且通过调整医疗服务价格不能补偿由于取消药品加成而减少的收入的80%，没有完全达到改革的预期效果。因此，为了更好地推行药品零加成政策，建议加强财政投入，完善补偿机制，拓宽融资渠道；健全医疗保险服务体系，充分发挥医疗保险的控费作用；适当提高医务人员工资待遇，规范医疗行为，避免过度医疗，采取综合措施推进药品零加成政策。
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统计学平均增长率范文4
关键词 气温；趋势分析；辽宁桓仁
中图分类号 P412.11 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2013）16-0245-02
气候变化是指气候平均状态统计学意义上的巨大改变或者持续较长一段时间（典型的为10年或更长）的气候变动。IPCC第4次评估报告指出，在过去140年，全球气温升高了0.4～0.8 ℃ ，达到1 000年以来的最高值[1]；林学椿等对我国近40年的气候变化进行研究，指出我国平均气温呈上升趋势，上升倾向率为0.04 ℃ /10 a[2]。可见全球气候呈现逐渐变暖的趋势。因此，研究气候变化趋势，对国家安全、经济社会持续发展具有重要意义[3-8]。该文通过对桓仁地区近55年的降水、气温资料进行统计分析，研究当地的气候变化趋势，为应对此变化带来的影响提供合理的科学依据，同时有效地指导当地农业生产，促进地方经济的快速发展。
1 资料与方法
采用桓仁气象站1956—2010年月平均气温资料，利用Excel作图法对桓仁气温的年际、四季、作物生长季等时段的变化特征进行处理分析，得出气温变化规律。
2 气温趋势分析
2.1 年平均气温趋势分析
由图1可以看出，桓仁地区1956—2010年年平均气温呈波动上升趋势，历史最低值（4.9 ℃）出现在1956年，降幅1.7 ℃，历年平均气温为6.7 ℃。后又急剧上升至1959年的6.8 ℃，波动上升至今，其上升趋势和整个东北地区气温变化一致[1]。根据桓仁县地区平均气温变化图可将其气温变化大致分为2个阶段：第1阶段（1956—1987年）：相对冷期。平均气温6.3 ℃，比历年低0.4 ℃，1956年历史最低值4.9 ℃，比历年低1.8 ℃；第2阶段（1988—2009年）：相对暖期。平均气温7.4 ℃，比历年高0.7 ℃，1998年历史最高值8.5 ℃，比历年高1.8 ℃。利用1956—2010年气温资料建立一元线性回归方程为：
y（t）=0.029 4 t+5.948 3
可以看出，近55年气温增长率为0.294 ℃/10 a，其增长速率远高于全国平均增长率0.04 ℃/10 a的水平[2]。
2.2 春季平均气温趋势分析
统计分析1956—2010年桓仁地区春季气温资料，建立一元线性方程为y（t）=0.021 5 t+7.385 1，由方程可以看出桓仁县春季季温以0.2 ℃/10 a的气温增长率呈波动上升趋势，但由图2可以看出，55年的春季气温分为3部分，其变化趋势总体为高—低—高，其中1956—1967年春季平均气温为高状态，最高温为1967年的9.57 ℃。1968—1997年春季平均气温进入低状态，最低温为1971年的6.5 ℃。1998年温度回升达到高状态，最高温为1998年的10.7 ℃。因此得出桓仁地区春季平均气温呈上升趋势，20世纪90年代上升趋势明显，2000年以后上升趋势缓慢。
2.3 夏季平均气温趋势分析
统计分析1956—2010年夏季平均气温的资料，建立一元线性方程y（t）=0.008 9 t+21.389，由方程可以看出夏季气温以0.089 ℃/10 a的速度增加。历年平均气温为21.7 ℃。由图3可以看出，1956—1993年夏季平均气温波动起伏平稳，1957年达到最低为20.6 ℃，1975年达到最高为22.4 ℃。1994—2010年波动起伏较大，最高气温出现在1994年为23.5 ℃，最低气温出现在2009年为20.6 ℃。因此得出桓仁地区夏季平均气温呈上升趋势，在20世纪80—90年代呈明显上升趋势。
2.4 秋季平均气温趋势分析
统计分析1956—2010年秋季平均气温的资料，建立一元线性方程y（t）=0.016 3 t+7.335 7，由方程可看出，桓仁地区秋季平均气温以0.163 ℃/10 a的速度增加。历年平均气温为为7.8 ℃。由图4可以看出，桓仁地区秋季气温的波动起伏变化小，其中1990年达到最高为23.5 ℃，2009年达到最低为20.6 ℃。因此得出桓仁地区秋季平均气温呈上升趋势，但上升趋势不明显。
2.5 冬季平均气温趋势分析
统计分析1956—2010年冬季平均气温的资料，建立一元线性方程y（t）=0.071 3 t-12.359，由方程可看出桓仁地区冬季平均气温以0.713 ℃/10 a增加。历年平均气温为为-9.8 ℃。由图5可以看出，桓仁地区冬季平均气温变化起伏比较大，1956—1971年冬季平均气温均低于历年平均气温，其中1956年达到最低为-15 ℃，1959年达到最高为-10.1 ℃。1960—2010年冬季平均气温高于历年平均气温，其中2005年达到最低为-12.6 ℃，2007年达到最高为-6.5 ℃。因此得出桓仁地区冬季平均气温呈上升趋势，其中20世纪80—90年代上升趋势明显。
2.6 生长季平均气温趋势分析
统计分析1956—2010年冬季平均气温的资料，建立一元线性方程y（t）=0.013 2 t+17.076，由方程可看出桓仁地区冬季平均气温以0.132 ℃/10 a增加。由图6可以看出，生长季平均气温分为3个阶段，由1956—1975年为第1阶段，此阶段的平均气温高于累年平均气温，最低出现在1957年为16.4 ℃，最高出现在1975年为18.4 ℃。第2阶段为1976—1993年，此阶段的平均气温低于累年平均气温，最低出现在1976年为16.4 ℃，最高出现在1993年为18.0 ℃。第3阶段为1994—2010年，此阶段的平均气温明显高于累年平均气温，最高出现在1994年为18.9 ℃，最低出现在1995年为16.7 ℃。因此得出桓仁地区生长季的平均气温呈上升趋势，其中20世纪90年代上升趋势比较明显。
3 结论
桓仁地区年平均气温在波动中呈上升趋势。四季气温均呈上升趋势，20世纪90年代以后上升比较明显，以冬季最为明显（0.71 ℃/10 a），夏季增温幅度最小，暖冬现象日益加重。
4 参考文献
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关键词：美容化妆品；进口预测；季节性多元回归模型；最小平方法
一、我国美容护肤品进口量现状
随着人们对自身形象的追求的不断提高，美容护肤产品已经成为大多数人生活中必不可少的物品。美容护肤品的进口情况受多种因素的影响，但是作为一个有广大市场的产品，它的变化有一定的趋势性和持续性。2014年至2016年，我国的美容护肤品的进口量有较大的增长，2014年全年的进口量是49841吨，2016年全年进口量达到了99077吨，年平均增长率为41%。
就美容化妆品行业而言，目前国内对美容化妆品行业市场现状的研究主要集中在国内产值方面，关于进口量的研究分析还比较少。然而要全面了解行业的市场现状，必须要综合分析两方面的情况，所以有必要对美容护肤品进口量进行研究分析。
二、预测模型的建立
时间序列是某一类现象的统计指标数值，按照时间书序排列而成的统计数列。时间序列的预测方法有很多种，例如简均法、移动平均法、指数平滑法等以及现代的自回归模型等。
（一）季节性多元回归模型
季节性自多元回归预测是用虚拟变量来进行多元回归的预测方法。当回归模型的变量是定性的自变量时，要将它们放进回归模型中，必须用相应的数字代码来表示，称为虚拟自变量。当模型中的定性自变量水平为n时，以其中的一个定性自变量为参照值，需引入n-1个虚拟自变量来表示其他的定性自变量。研究美容护肤品的进口量与季度的关系，把季度看成分类变量，则需要引入3个虚拟自变量。以第4季度作为参考季度，引入3个虚拟变量为：
（二）最小平方法预测模型
最小平方法也叫最小二乘法，是分析和预测现象的长期趋势常用方法。最小平方法的基本原理是：根据原始数列拟合一条比较理想的趋势直线或趋势曲线，是原始数列的各个数据点和趋势线的垂直距离的离差平方和最小。直线趋势方程为；根据离差平方和最小，可以推算出
三、美容护肤品进口量预测分析
（一）预测过程
1、季节性多元回归模型预测分析
根据我国美容护肤品2014-2016年各季度的进口量数据，运用季节性多元回归分析进行预测分析。
根据多元回归方程，平均每个季度的进口量为8389.667吨；对于时间变量t，从2014年第一季度开始，每个季度的进口量平均比上一个季度增加1538.625吨；每年的第一季度的进口量比同年第四季度平均少586.125吨，每年的第二季度的进口量比同年第四季度平均多1134.25吨，每年第三季度比同年第四季度平均多1499.292吨。
在上述回归分析中，评估参数R Square为0.9377，Adjusted R Square为0.9020，两个数值都趋近于1，表明回归方程拟合得比较理想，利用回归方程算出的预测值和实际值比较贴近。
（二）常用预测模型的预测效果比较
对于不同的预测模型的预测结果统一采用相同的标准进行判定，本文采用平均绝对误差进行判定，平均绝对误差小的，表示预测结果和实际值的拟合程度高，误差小；平均绝对误差大的，则表示预测结果不理想，误差较大。对于指数平滑法，平滑系数的取值是根据预测值和实际值的方差最小时取的，符合预测模型的要求。季节性多元回归模型和最小平方法、指数平滑法的预测记过比较如下表所示。从表中可以发现，季节性多元回归的预测结果的平均绝对误差要比最小平方法和指数平滑法小，这说明季节性多元回归模型的预测结果较好，这也验证了季节性多元回归对美容护肤品的进口量预测的准确性。（见表1）
四、结语
季节性多元回归模型中综合考虑了时间变量和季节变量，因此在有明显趋势成分和季节成分的时间序列，季节性多元回归模型的预测结果比其他的定量分析模型的预测效果更好。而季节和时期的不同影响美容化妆品及护肤品的需求种类和需求数量，所以季节性多元回归模型在美容护肤品的进口量预测中更具意义，适用性更好。
参考文献：
[1]贾俊平.统计学[M].北京：清华大学出版社，2006.
[2]曾丽.基于指数平滑法黑龙江粮食货运量需求预测[J].黑龙江：国土自然资源研究 .2015-01：17-22
统计学平均增长率范文6
论文摘要：围绕大学生的就业率、就业缺口和就业质量三个统计指标，运用数理统计学和计量经济学的理论与方法，适应数量迅速增加的高校毕业生的就业工作需要，建立综合反映大学生就业状况的指数模型，是完善高校毕业生就业指导工作一种有益尝试，对毕业生、高校．用人单位、人才市场和政府宏观调控等提供全方位的指导服务作用．大学生就业指数系统运用依赖于数据库的总体构成及其原始数据的采集．
在市场经济条件下，大学生的就业状况在一定程度上决定着高等教育的未来走向。从现在开始，高校扩招后的学生将陆续毕业，2004年高校毕业生将达到212万人，较上年增加67万人，大学生就业竞争日趋激烈。由于存在用人机制、供需结构、择业观念等众多因素的影响，高校毕业生就业不同程度地存在结构性和(或)摩擦性的困难，妥善解决好毕业生的就业问题，是一项意义重大而十分繁重的任务。政府和高校都在为大学生就业创造环境，目前不少地方已采取了一些有效措施，建立并完善高校毕业生就业指导服务机构，积极吸纳高校毕业生，以适应数量迅速增加的高校毕业生的就业工作需要。事实上，大学生就业问题出现一定困难并不是我国受高等教育的人才过剩了，我国受高等教育人口占总人口的比例，不但与发达国家相距甚远，甚至还低于有的发展中国家。在2l世纪，要实现全面建设小康社会的宏伟目标，需要大批高素质人才。从目前情况看，我国高校毕业生还远远不能满足各行业对各类高素质人才的需要。然而，解决好这一问题，还依赖于国家、地方和高校三个层面形成更大的合力，加强招生、培养和就业的相互联系，在高等教育专业设置、办学水平、质量评估上同就业形势和状况挂钩，引导高校根据市场的变化调整教学结构。为更好地实现大学生的就业需要，寻求高等教育扩大招生规模可持续发展道路，本文探讨了设立大学生就业指数的方法作为解决的三方协调基本途径的有关问题。
一、编制大学生就业指数的理论依据
经济增长与就业之间存在着非线性关系，在此基础上采取回归模型方法构建非线性函数关系式，可以进一步确定经济增长与就业之间的关系类型，并进而观察对就业促进的具体情况。从理论上讲，这种方式建立的回归模型可以较为精确地求出以点弹性概念为基础的就业弹性，这样就可以避免使用长期弹性概念的不精确性，即一定时期的就业平均增长率与经济增长率可能并不存在时点意义上一一对应的关系。或者说，即使知道了在某一时期经济增长是促进就业增加的，也不能得出结论说在这期间经济增长总是带来就业的增加。
经济增长与就业之间存在着非线性关系函数式可以表示为：L=f(Y)=0Y。。公式中，L表示就业人数，Y表示GDP，0表示就业弹性系数，a表示常数。对公式取对数，得：1nL=lno+alnY。高等教育就业指数评估的原理与构建在此基础上构建回归方程如下：
lnL=a+blnY+e在此公式中，L表示就业人数，Y表示GDP，a表示常系数，b表示就业弹性系数，e表示随机误差。
运用这一理论模型，可以采用相关GDP、就业人数的时间序列数据进行回归分析得出回归结果。值得注意的是，根据联合国开发署对经济增长和就业增长率之间关系的划分，二者关系存在四种类型：一是高经济增长就业机会扩大；二是高经济增长就业机会无增长或少量增长；三是经济增长率下降就业机会有所扩大：四是经济增长率下降就业机会下降(UNDP，1996)。对于中国整个的经济增长与就业增长率的关系，有的学者已进行过经济计量研究(赵建国，2002)。基本结论是经济增长带来就业机会的增加，即符合第一种类型，但对就业弹性的大小上存在不同的估计差异。
大学生就业指数模型正是根据经济增长与就业之间存在非线性关系的基础上提出来的，其基本含义是指：围绕大学生的就业率、就业缺口和就业质量三个统计指标，运用数理统计学和计量经济学的理论与方法，建立能够综合反映大学生就业状况的一系列指数模型来描述、评介和预测大学生就业状况及其市场需求趋势的方法。这里是以大学生就业群体作为特殊的研究对象，并以大学生就业率比例的变化与经济增长的关系为基础，结合大学生就业分行业、企业性质、专业及学校等状况，进一步构建就业缺口和就业质量的指数作为整个就业指数模型的有效组成部分，通过收集大学生市场就业状况的相关数据，综合分析大学生的就业状况、市场需求特征和就业质量，为大学生就业指导、大学教育的结构调整以及政府企业的相关工作提供必要的参考意见。
二、大学生就业指数系统的构建
(一)就业指数的构建
1．大学生就业指数系统是在研究一般指数的统计指标选取方法的基础上，选定由就业率、就业缺口、就业质量三个指标组成的指标体系。
就业率：一般指数考虑空缺职位等绝对数量指标，但这些指标均未考虑就业基数的变化影响，因此不能准确描述就业状况的增长和好坏。可以将就业率指标设定为一个相对数，以克服就业基数变化对指数的影响。
就业缺口：指某地区能给大学生提供的职位空缺数与大学生实际填补的空缺数之间的缺口。就业率的增长只能说明就业状况看好，却不能提供某地区就业潜力与此就业环境的相关信息。如：某年某地区能给大学生提供2000个职位空缺，但最后大学生只去了其中的1500个，这个500人的缺口就说明该地区虽然具备就业潜力，但就业环境(由人才政策、人才市场建设等多方面组成)有待改善。如果将该缺口编制成指数并按照行业、职业、企业性质、地区分类，就能为政府制定详细的人才政策提供依据，还能评价政策推行的效果及反映当地人才软环境情况。因此，就业缺口有效反映了人才市场的供需矛盾，是就业指数系统中一个十分重要的概念。
就业质量；一般就业指数系统因为对就业质量的量化有难度，所以很少将就业质量纳入指数系统，但这样做无疑降低了就业指数系统的全面性和客观性。大学生就业指数系统选取大学毕业生最为关心的薪酬福利高低和是否有发展空间作为衡量就业质量的指标，运用虚拟变量的计量方法将定性指标定量化，从而将就业质量引入了就业指数体系。
2．指数是一个相对数概念，是指一项统计指标在n个时点上的观察值Al，A2…An，以Al所处的时点为基期，以一个整数为基数(i00)，则称“An／A1*100”为该统计指标在第n个时点的指数。依此规定，大学生就业指数系统相应的就业指数可以确定为：就业率指数：选取某一年作为基期，以100为基数，将以后每年的就业率指数化。
就业缺口指数：依据对用人单位每年能为大学毕业生提供的空缺职位数和毕业生实际就业的数量的统计，选取某一年作为基期，以100为基数，将以后每年的就业缺口数量指数化就业质量指数：依据大学毕业生的问卷调查，选取某一年作为基期，以100为基数，将以后每年的就业质量量化后指数化。
建立指数化模型依赖于三个就业指数模块的相互关系。就业率的比例变化是基础，就业缺口指数和就业质量指数是深化和必要的补充。在公式inL-a+blnY+e中，参数b具有特殊的经济含义，它表示每当增长率变化一个单位所引起的就业率指数的变化，这一参数反映了某一地区经济增长中对就业的吸纳能力，实际上反映了就业环境。在上述模型中将这一参数看成是模型的外生变量，是不变的。但在长期的过程中，由于就业政策及地区经济结构的变化，这一参数也在发生变化，通过研究这一变化可以得到该地区就业环境改变的信息，从而为评价就业政策及就业环境提供依据。
这也是编制就业缺口指数和就业质量指数的理论基础。将就业率指数作为因变量(Li)，经济增长率(Yi)作为自变量，采集历年的大学生就业率指数和经济增长率作为样本，将两组样本数据通过最小二乘法拟合成一个一元回归计量经济模型，然后通过计量经济学的方法对其进行检验和修正。通过连续不断改变模型的样本时段，拟合多个一元回归模型inL=a+blnY+e，可以得出参数b随时间变化的序列：b1，b2…bn，通过分析bn的增长规律，可以评价每年就业政策推行的效果和就业环境是否改善。就业率评价参数是就业率指数分析评价系统的理论基础。
3．虚拟变量模型是建立就业质量指数系统的理论基础，所谓就业质量，就是毕业生对自己就业的满意程度，就业率固然重要，但毕业生的就业质量却不可忽视。如果一味地追求高就业率，往往影响就业质量，因此将就业质量引入就业指数系统相当重要。
将就业质量这一定性变量引入定量分析需要运用虚拟变量理论，习惯上用D表示虚拟变量，虚拟变量的取值通常为0和1。0表示变量具备某种属性，i表示变量不具备某种属性。选取薪酬福利和发展空间作为衡量大学生就业质量的两个指标，对于薪酬福利和发展空间，均可通过设置虚拟变量来表示，整个就业质量函数可表示为：y=aD1+bD2，其中，Y表示定量化的就业质量：D1是一个虚拟变量，表示薪酬水平，当调查者对于薪酬水平满意时，则D1取值为i，不满意时D1取值为0；D2也是一个虚拟变量，表示发展空间，当调查者对工作发展空间满意时，D2取值为i，不满意时D2取值为0：fl表示所有调查者中对薪酬满意者所占的百分比：b表示所有调查者中对工作发展空间满意者所占的百分比。
综合而言，大学生就业指数系统可用图示表示如下：
（二）就业指数的数据库
大学生就业指数数据库是运用就业指数系统进行大学生就业指导的基础性环节，积累的原始数据可以分为就业率数据库、就业质量数据库和就业缺口数据库。
1．就业率数据库
就业率数据库中所包含的指标有：毕业生总人数、毕业生就业总人数、GDP及GDP增长率、行业就业率、专业就业率和学校就业率等。在操作定义上，毕业生就业总人数可以用当年协议签署并档案离校为准作为总人数的数值。
2．就业质量数据库
就业质量数据库中所包含的指标有：薪酬、薪酬水平满意度、岗位发展空间满意度、分专业统计的满意度和分学校统计的满意度等。
3．就业缺口数据库
就业缺口数据库中所包含的指标有：空缺职位数、实际就业数、行业就业缺口、单位性质就业缺口等。其中，空缺职位数可以表示为某地区用人单位公开的招聘信息中能为大学毕业生提供的空缺职位总数；行业就业缺口为行业空缺职位数与实际就业数之差；单位性质就业缺口为包括外商独资、中外合营、民营企业、国有企业、国内上市公司及政府机关及事业单位等不同性质的单位空缺职位数与实际就业数之差。
三、运用就业指数指导大学生就业的积极意义
1．有利于推进高等教育的市场化改革
大学生就业指导的实践表明，符合市场需要的专业毕业生才能更好地就业这也是面向市场的大学教育寻求自身发展需要的必然出路。高等教育的改革与发展结合市场的需要，有效地配置和运用教育资源，是当前高等教育研究的重要课题。大学生就业指数的编制可以促进高等院校转变教育理念，进一步深化教育体制的改革，促使高等院校根据市场需要，不断调整人才培养结构和专业结构，培养真正为市场所急需的合格人才。客观上有利于推动不同层次的大学在市场中进行恰当的定位，努力形成办学特色，通过特色优势寻求出路。
2．有利于提供政府宏观就业政策的调控能力
促进就业是政府制定宏观经济政策的主要社会目标之一。大学生扩招后面临的就业压力，有必要通过政府有效的宏观经济政策进行化解，运用多种途径协调大学生就业的供求关系，最大限度地将人才资源积累转化为社会的生产力，创造更多的社会财富。大学生就业指数的编制可以为政府促进大学生就业的宏观调控提供系统、完整、科学、量化、有效的就业信息系统，从而增进政府工作效率，提高以精确量化指标为基础的调控能力和管理指导水平。从可行性和操作性的层面而言，信息系统为相关主管部门制定科学合理的人才和大学生就业政策、不断提高大学生的就业指导水平，提供强有力的支持和保证。
3．有利于提供针对大学生的全方位就业服务需求
如何就业，在一定意义上讲，是高等教育的一个中心环节。大学生就业指数的一个直接目的是建立市场与学生的联系中介，并且通过这一中介发挥对大学生的全方位就业服务。既可以有效指导高中生选择学校和专业，这是众多学生家长苦苦思考的问题，也对高校在校生，可以帮助其根据市场需要拓宽自己的专业口径，并建立理性的就业预期。对于高校毕业生，可以指导其合理地把握就业机会。
