時間：2023-04-08 11:47:29
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本文選取影響國家財政收入（y）的變量有：農業總產值（X1）、工業總產值（X2）、建筑業總產值（X3）、服務業總產值（X4）、全國人口總量（X5）、成災面積（X6）。數據來源于《中國統計年鑒（1990-2009）》。
1．用相關分析方法探索數據特征。在相關性分析，成災面積與其他的變量相關程度極弱，可以視為不相關，但須結合回歸分析的結果才能得出是否能夠排除成災面積的這個因素。其它變量之間的相關系數都較大，均在0.01水平上顯著相關，在下面的回歸分析中，很可能出現多重共線的現象。
2．進行回歸分析。對模型進行初步的回歸分析，分析結果得出方程：Y=63368-0.460X1-0.314X2-0.515X3+0.423X4-0.542X5-0.007X6，模型回歸結果為，R2=0.999，F=2959由于調整后的R2較大且接近于1，而且F=6210.98>F0.05(6,12)=3.00，故認為國家財政收入與上述解釋變量間，總體線性關系顯著。但由于X1，X3，X6均沒有通過t檢驗，且X2代表工業總產值，工業總產值上升而國家財政收入下降，顯然違背了經濟原理。結合前文的相關分析結果分析， X1，X2，X3，X4，X5之間相關性較強，可認為解釋變量間存在多重共線性。
3．找出最簡單的回歸形式。分別作Y與X1,X2,X3,X4,X5,X6之間的回歸。結果如下： =-16179+2.206X1（R2=0.929，t=16），Y^=-4931+0.504X2（R2=0.983，t=33）， =-3776+3.405X3（R2=0.979，t=30）， =-3193+0.11X4（R2=0.990，t=42）， =-332486+2.818X5（R2=0.668，t=7），（括號值為相應自變量的t值）。由于X6不能通過t檢驗，且從相關系數來看與Y的相關度也較低，因此可以排除X6成災面積這一個變量。另外，可以從t檢驗中看出，X4的t值最大，即服務業對國家財政收入影響最大，因此選擇 =-3193+0.11X4作為初始的回歸模型。
4．逐步回歸。利用X4為初始變量，其他變量按在最簡單回歸中的擬合有度大小，逐步加入并進行討論。第一步，在初始變量中引入X2，模型擬合優度R2為0.989，并沒有提高且變量X2沒有通過t檢驗，因此排除變量X2；第二步，在初始變量中引入X3，模型擬合優度R2為0.989，沒有提高，且X3也沒有通過t檢驗，故排除變量X3；第三步，在初始變量中引入X1，模型擬合優度R2為0.993，有所提高，兩個變量都通過了t檢驗；第四步，在上一個模型的基礎上，引入X5，模型擬合優度R2=0.995，有所下降X5沒有通過t檢驗，故排除擁有X1、X4、X5三個自變量變量的模型；第五步，在初始變量中引入X5，模型擬合優度R2為0.996，是最優的擬合效果，X4、X5均通過t檢驗，且性很強。X5代表全國總人口，隨著總人口的增加，貧富分化懸殊。人口對財政收入的增加產生了負效應，政府不得不支出資金去補貼底層收入的人民。最后的模型為：Y=62079+0.555X4-0.548X5。
5．與參考論文的結果對比。《一種基于逐步回歸的國家財政收入模型》（以下簡稱《一》文），其擬合的模型為：Y=519.678-0.812X1+0.723X4，《一》文的模型表示，影響中國國家財政收入的主要因素為農業總產值和服務業總產值。相同因素X4（服務業總產值）的分析：中國在市場經濟改革以來，服務業的發展一直是國家經濟發展的重點。因此服務業的發展拉動這財政收入的增加。不同因素X1，X5（農業總產值與全國人口總量）的分析。可以看到，參考論文《一》的回歸方程中，包括X1（農業總產值），而本文擬合的回歸結果則包括X5（全國人口總量）的影響。產生結果差異的原因如下：論文《一》使用的數據是1989～2003年的數據，而本文所采用的數據為1990～2009年。由于農業收入占中國國家財政收入的不斷減少，到2006年更取消了農業稅，因此農業生產總值對中國國家財政收入影響減少。相反，本文的模型反映了隨著人口的增加，財政收入正在不斷地減少。原因主要有：中國人口紅利逐漸退卻，適齡勞動力減少，中國人口正步向老齡化。由于老齡化社會的問題，對老年人的補貼支出也不斷增加。同時，計劃生育的政策，中國的人口新生人口減少，可以預測，以后的老齡化問題將更加嚴重；貧富分化問題嚴重，國家財政同樣需要對生活在底層人民進行更多補貼；全國普遍實行醫療保險，醫保的實行同樣會導致國家財政支出的增加，而人口更多，國家需要為醫保支付更多。
參考文獻
一、我國貿易結構的變動分析
我們運用貿易特化系數(TSC,Trade Specialization Coefficient)這一指標來衡量和分析中國對外貿易結構的變動趨勢。本文中的對外貿易結構指的是對外貿易的商品結構,即各類進出口商品占全部貿易額的比例。貿易特化系數是一國某種/類貿易產品的凈出口額與其進出口總額之比,其計算公式為:TSC=(XM)/(X+M),-11。
一般說來,當TSC指標值越接近一1時,表明貿易產品在國際市場上的比較優勢越低,當TSC指標值越接近1時,則表明貿易產品在國際市場上的比較優勢越高,當TSC指標值接近零時,貿易產品的競爭優勢則比較均衡。如果一個地區的高級貿易部門的貿易特化系數呈上升趨勢,而低級貿易部門的貿易特化系數呈下降趨勢,那么可以認為該地區貿易結構呈優化趨勢。
研究表明,我國貿易結構總體上呈現不斷優化的趨勢,全部進出口商品的TSC從1996年的0.04上升到2008年的0.12,累計增加了0.08,特別是工業制品貿易特化系數大幅上升, TSC從1996年的0.06上升到2008年的0.27,累計增加了0.21,顯示出工業制品競爭優勢出現了較大的改觀,對整體貿易結構貢獻較大。同時,工業品自身的貿易結構也顯著改善,勞動密集型商品的貿易特化系數穩中有升,1996-2008年間TSC累計增加了0.13,保持了較高的競爭力。而隨著我國科學技術水平的顯著上升,資本技術密集型商品競爭力不斷增強,1996-2008年間TSC累計增加了0.4,對我國貿易結構的改善貢獻不斷加大。
二、我國人民幣實際有效匯率的變動分析
有效匯率分為名義有效匯率和實際有效匯率,它的變動反映出一國商品在國際市場上價格競爭力的變化。一國的名義有效匯率是指,以一國對外貿易伙伴國與該國的貿易額在該國對外貿易總額中的比重為權數,將各貿易伙伴國的名義匯率進行加權平均而得到的匯率指數;實際有效匯率是指名義有效匯率扣除通貨膨脹的影響后所得的匯率指數。實際有效匯率的上升表明匯率升值,匯率變動對一國產品的對外價格競爭力產生不利影響,反之則表示匯率貶值,匯率變動對一國產品的對外價格競爭力產生有利影響。本文所使用的人民幣實際有效匯率數據來自國際清算銀行(BIS)的月度有效匯率指數,并通過幾何平均加權法計算年度指數。研究表明,我國人民幣有效匯率呈上升態勢,而且波動幅度較大,實際有效匯率指數和名義有效匯率指數走勢基本相似,特別是自2005年匯率改革以來,人民幣匯率升值趨勢明顯,升值幅度不斷加大,2008年比2005年升值了22.56%,這在很大程度上反映了人民幣匯率市場化傾向日益顯著,匯率波動和走勢更多地體現各種市場因素的綜合作用。
三、匯率變動對我國貿易結構影響的實證分析
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2015）28-0231-02
《數據處理與論文寫作》是農科院校多個專業的必修課程。該課程對于指導、幫助本科生開展課程實驗和畢業論文設計以及畢業后從事科學研究及生產實踐具有重要作用。該課程包括數據處理和論文寫作兩部分，其中數據處理是該課程的重點。但對工科基礎比較薄弱的農科院校學生而言，數據處理部分具有理論性強、內容抽象、對高等數學和概率論與數理統計等先修課程要求較高等特點[1]，使學生難以掌握該部分內容。課堂調查表明，學生在心理上對該部分內容容易產生一定的抵觸情緒，學習興趣較低，學習效果較差。因此，在學生認知不足、學習積極性不高的情況下，如何加強學生在數據處理學習中的主動性，提高教學效果，是《數據處理與論文寫作》課程教師迫切需要解決的問題。
鑒于現在大學生的計算機操作能力普遍較強的特點，在《數據處理與論文寫作》教學中引入計算機教學為該課程改革提供了契機。本課程選擇當今世界上最著名的科技繪圖和數據分析軟件之一――Origin軟件進行數據處理的計算機教學。
一、Origin軟件的簡介和特點
Origin軟件是美國OriginLab公司開發的科技繪圖和數據分析軟件。自1991年問世以來，該軟件一直在不斷升級，目前已發展到Origin 9.1版[2]。
和當前流行的圖形和可視化的數據分析軟件Matlab、Mathmatica、SAS等相比，采用Origin軟件進行數據分析和科學繪圖，不需要任何計算機編程基礎，也無需熟悉大量的函數和命令，只需單擊工具條按鈕或者選擇菜單命令即可以完成大部分工作。此外，Origin可使用自身的腳本語言LabTalk控制軟件，該語言可使用內置的基于C/C++的編譯語言Origin C進行擴展。因此，Origin軟件具有功能強大、操作簡便等特點，既適合于一般的作圖需求，也能夠滿足復雜的數據分析和圖形處理。因此，Origin軟件已經成為廣泛流行和國際科技出版界公認的標準作圖工具，是科學研究和工程工作者常用的軟件之一[3]。
二、Origin軟件的基本功能
Origin軟件在科技繪圖、統計描述和統計檢驗等方面功能豐富，這為《數據處理與論文寫作》課程中的數據處理提供了便利條件。其功能可分類總結如下：（1）科技繪圖：Origin軟件可以提供幾十種二維和三維的圖形模板，包括直線圖、描點圖、向量圖、柱狀圖、餅圖、區域圖、箱線圖、極坐標圖、氣泡圖、三角坐標圖、彩色映射圖以及各種3D圖和統計用圖等，用戶可以使用這些模板制圖，還可以自定義繪圖模板；Origin還具備繪制更為復雜的多變量、多數據集的多層圖的功能，可以產生雙X軸、雙Y軸圖等；可以進行線性擬合、多項式擬合、S形曲線擬合等，還可以根據需要設定函數進行擬合；同時，Origin能夠提供擬合參數等[3]。（2）統計描述：可以采用Origin進行常用的統計描述，如最大值、最小值、中位數、極差、和、數據點數、平均值、方差、標準偏差、平均值的標準誤差、權重和、峰度、偏度及百分位數等。（3）統計檢驗：Origin軟件中常見的統計檢驗函數有單樣本t檢驗、獨立雙樣本t檢驗、卡方檢驗、單因素方差分析、雙因素方差分析、存活率分析等。
三、教學實例分析
《數據處理與論文寫作》的數據處理部分包括很多理論內容，例如假設檢驗和方差分析及多重比較的基本原理等。這些內容的講授通常涉及到大量的公式推導和計算，這使得教師難以在有限的課堂時間內高效地傳遞這些信息，還易引起學生的厭學情緒，使學生對知識的接受程度較低，教學效果不理想。例如，在講解有重復的雙因素方差分析時，需要計算矯正數、總平方和及其自由度、水平組合平方和及其自由度、兩個因素的平方和及其自由度、交互作用平方和及其自由度、誤差平方和及其自由度、相應均方等統計量，計算任務繁重，學生尤其難以接受手工計算，故在教學過程中將Origin軟件引入教學。具體實現過程如下例題所示。
例題：為提高果汁飲料的口感，研究果汁的pH值（A）和蔗糖添加量（B）兩個因素不同水平組合對果汁感官評分的影響。果汁的pH值為3.5、4.0、4.5，蔗糖添加量為10%、15%、20%。每個水平組合重復3次，進行完全隨機化試驗。試驗指標為感官評分越高越好。試驗結果如表1所示。試分析各pH值和蔗糖添加量水平下果汁的感官評分是否存在顯著差異？
該題目的完成需要先分析pH值和蔗糖添加量對果汁的感官評分是否有顯著影響，在此基礎上進行多重比較。采用Origin軟件分析，步驟如下：（1）按照下列方式將數據錄入到origin軟件的工作表中，或者選擇File/Import將其他數據文件直接調入工作表中；（2）在Statistics選項中選擇ANOVA/Two-way ANOVA；（3）在所彈出的對話框中的數據錄入區域錄入對應數據，選擇結果輸出的內容：統計描述（Descriptive Statistics）和多重比較（Means Comparison），并明確多重比較結果輸出時所采用的顯著性水平和多重比較的方法（如Tukey、Fisher檢驗等），點擊OK確認輸出結果；（4）根據結果（如表2所示）做出判斷。
從表2的結果可以看出，Origin軟件所輸出的結果直觀，無需進行復雜的計算和查找F值表等即可做出判斷。
在實際教學過程中，可以先進行數據分析的軟件演示，讓學生對采用Origin軟件開展方差分析建立感性認識，減少學生的畏難心理，為進行方差分析的理論教學做好鋪墊；同時，在后期的上機操作訓練中，學生的學習積極性得到調動，教學效果得到充分提升。
Origin軟件靈活、多變、強大的科技繪圖功能能夠極大地激發學生的學習興趣，提高學生的繪圖水平，對進一步順利完成畢業論文乃至未來的科研任務也起到了至關重要的作用。采用Origin進行多個統計量計算時，單擊工具條按鈕可一步完成所有統計量的計算，通過簡單的課堂練習即可掌握；而在統計檢驗中，學生在軟件操作過程中營造了互動的課堂氛圍，提高了他們的課堂參與度。Origin軟件在《數據處理與論文寫作》中的應用很好地詮釋了現代信息技術與教育事業的強強聯合，使得該課程數據處理部分的教學變得更加容易、簡便，擺脫了傳統的利用計算器進行計算的方式，簡化了計算程序，優化了該課程的教學效果。值得注意的是，盡管Origin軟件能夠幫助學生實現復雜的計算，但在教學中也應引導學生認識到Origin軟件只是工具，必要的理論知識學習才是用好該工具的前提。此外，由于課堂中的學習時間有限，而軟件的使用需要在實際應用中反復探索、實踐與總結，因此應引導學生加強課后的練習和使用，使之完全掌握該軟件，以適應新的經濟形式下社會對理論與實踐能力兼備型人才的需求。
參考文獻：
中圖分類號：F832.48
文獻標識碼：A
文章編號：1004-8308（2012）05-0109-08
創新是一個昂貴的過程，需要付出足夠的資源來啟動、指引和維持，因此，被普遍認為是創新經濟分析先驅的約瑟夫·熊彼特，把資源配置，尤其是金融資源配置的研究作為他創新研究的中心也就不奇怪了，熊彼特認為，創新通過信譽的建立來獲得資助，信譽能通過多種途徑建立，并重點強調了商業銀行的作用，即產生新的購買力并使企業家可利用，繼熊彼特之后，著名經濟學家希克斯在其著作ATheory of Economic History（《經濟史理論》）中也指出，英國的工業革命實際上得益于18世紀早期在英國發生的金融革命，因為一些主要科技發明在工業革命發生前就已存在，而工業革命中對這些科技發明的大規模使用得到了大量而長期的固定資產投資支持，如果金融市場不能提供充足并且低成本的流動性支持，則科技發明的大規模推廣和使用將受到極大限制，隨著20世紀70年代信息經濟學興起，當代經濟學家已把“信息不對稱”引入企業金融和投資行為間交互作用的研究中，指出企業和金融家之間的信息不對稱使得企業的外部金融比內部金融更加昂貴，一些研究認為，各產業的投資行為（金融要求）是由科技水平決定的，更多依靠外部金融的產業在擁有更發達金融市場的國家中應該成長更快。
現代科技創新早已超越工業革命時代依靠實踐經驗總結而來的技術革新和發明，而主要依靠基于科學研究和試驗基礎上的新發現和新突破來進行，通常認為，完整意義上的科技創新包括了基礎研究、應用研究和商業化等3個階段，其中商業化是最為關鍵的階段，美國經濟學家羅斯托指出，“18世紀的法國科學水平被判為至少相當于，而且很可能超過英國，在發明的質量（不是數量）上，法國也相當于或超過英國”，但工業革命卻發生在英國，英國相對于法國的優勢在于將科技發明成功實現商業化，只有將科技發明引進生產體系當中，科技發明才能轉化為科技創新，因此對科技創新的金融支持就不僅僅包括前期的研發投入，更重要的是對創新成果商業化階段（創新產品批量生產和銷售階段）提供資金支持，以Lerner為代表的現代學者則認為，由于科技創新具有高度不確定性和相對的市場配置失靈，政府不僅要對科技創新提供大量的財政投人，還應積極出資成立風險投資機構或基金直接進行股權或類似股權的投資，激勵科技創新活動，由此可見，科技創新的融資體系實際上包括了政府財政投入和資本市場籌資兩大部分，對于科技創新融資支持的實證研究，目前國內公開所能見的幾乎沒有，只有少數相關的研究，例如，沈能在其博士論文中安排了一章“金融安排促進技術創新功能實現的實證檢驗”，其模型的變量為“金融發展、技術創新、資本形成”；鄧平博士論文也寫入了“中國金融支持科技創新的VAR分析”一章，其模型的變量為“金融發展規模指標、金融發展結構指標、金融發展效率指標、科技創新指標”，顯然二人是從金融的制度安排角度來檢驗其對科技創新的作用，我們認為，在當今科技創新的時代，且不論金融制度安排根植于一國歷史文化傳統而有較強的路徑依賴性，無論一國金融制度如何設計，如果其能有效解決科技創新的關鍵難題——融資問題，則是適宜的，舍其而難以有更好的衡量標準，此外，張強和趙建曄對我國資本市場對科技創新的支持作用進行了實證研究，但其論文也僅僅考慮了資本市場的支持作用，并未探討財政投入對科技創新的支持作用，有鑒于此，我們擬就各種融資渠道對科技創新的支持作用及其動態影響關系進行計量實證分析，以便從整體上把握我國科技創新融資支持的重要作用。
1 變量選取與數據說明
1.1對科技創新指標的選取
我們對科技創新的衡量是從科技創新產出角度來考察的，因為從產出角度來衡量可以更加客觀地評價科技創新活動成效，由于科技創新成果衡量指標眾多，直接選用則會在建立多元回歸模型時讓問題分析變得復雜，且變量之間還可能存在嚴重多重共線性問題，為此，我們采用“主成分分析法”，在低維空間將信息分解為互不相關的部分以獲得更有意義的解釋，文章數據全部來自歷年的《中國科技統計年鑒》，基于數據可得性及盡可能獲得更多觀察數據方面考慮，并盡量剔除政府部門人為因素的影響，在《中國科技統計年鑒》的“科技成果”統計分項中，我們分別選取了“國內專利申請受理數”（簡稱專利申請，下同）、“國外主要檢索工具收錄我國論文總數”（簡稱科技論文，下同）、“全國各地區技術市場成交合同數”（簡稱成交合同）、“全國各地區技術市場成交合同金額”（簡稱成交金額）和“高技術產品出口額”（簡稱出口）等5項統計指標，分別記為PATENT、PAPER、CONTRACT1、CONTRACT2、EXPORT，數據的時間跨度為1987-2009年，計量調整后的有效數據為1988-2008年共21年統計數據，由于對變量取自然對數不會改變變量本身的協整關系，且能使變量趨勢線性化，消除時間序列中可能存在的異方差，因此，我們對以上5個指標分別取自然對數，記為LNPATENT、LNPAPER、LNCONTRACT1、LNCONTRACT2、LNEXPORT，EVIEWS軟件（本文所有計量均采用EVIEWS6.0分析）“主成分分析”的分析結果見表1。
從表1可以看出，第1和第2主成分的累積貢獻度（cumulative proportion）達到了99%以上，且第3主成分的特征值（value）明顯小于1，因此可以認為第l和第2主成分已能較好地反映5個一致指標的總體變動情況，從現實情況來看，專利和論文確實能很大程度上代表一個國家總體的科學研究和技術應用的水平，因此我們最終確定用PATENT和PAPER兩個指標來衡量我國科技創新的總體水平。
1.2對創新融資指標的選取
科技創新的融資體系包括政府部門的財政投入及資本市場籌資兩大部分，政府的財政投入不僅包括直接的財政科技撥款，還包括間接的財政投入，如各種對科技創新的稅收減免及科技獎勵等政策措施，資本市場籌資按籌資方式可分為間接融資和直接融資，即金融機構的各種貸款以及債券市場上的債券融資、股票市場上的股票融資和風險投資市場上的風險資本等，由于目前的統計年鑒只能給出政府的財政科技撥款一項，無法統計出財政對科技創新的種種間接財政支持，同時統計資料也無法細分出企業的科技貸款以及證券市場上的科技專項融資，因此我們選用政府的財政科技撥款、金融機構的中長期信貸和企業證券市場籌資來作為科技創新的融資考察指標，之所以選用中長期信貸指標，是因為我們認為科技創新是一個長期投入的過程（包括設備的更新和升級），中長期信貸更能穩定支持創新主體持續進行創新，需要說明的是，由于各統計指標時間跨度較大（1987-2009年），而這期間我國價格波動很大，依據科技創新的特點，我們對金融統計指標進行了價格調整，以便更客觀地反映資金投入的變化，具體而言，我們借鑒王玲和Szirma的研究，將綜合價格調整指數設定為0.5×P+0.5×W，其中P是固定資產投資價格指數，W為消費者價格指數（CPI），并以1986年的價格指數為基準進行調整，我們從《中國金融年鑒》中選取金融機構的“中長期信貸”以及“企業證券市場籌資額”統計項，從《中國科技統計年鑒》中選取“國家財政科技撥款”統計項，分別記為LOAN、BOND和FINANCE，各變量取相應對數后記為LN-LOAN、LNBOND和LNFINANCE。
2 計量模型構建
2.1變量的單位根檢驗
我們建立一個多變量的VAR模型，采用ADF（augmented dickey-fuller）方法進行檢驗。從表2可以看出，以5%的顯著性水平為衡量標準，各變量均為非平穩序列，而各變量的一階差分均為平穩序列。
2.2協整關系檢驗
由于LNPATENT、LNPAPER、LNLOAN、LNBOND和LNFINANCE各變量是非平穩序列，且是同階單整，因此可以進行協整關系檢驗，從表3可以看出，特征根跡（trace）檢驗和最大特征值（maximum eigen-value）檢驗均說明各變量存在3個協整方程，因此各變量通過了協整關系檢驗，說明這5個變量之間存在長期的均衡關系，各變量能被其他變量的線性組合所解釋，可以建立VAR模型進行分析。
2.3VAR模型的構建
建立VAR模型時需要確定滯后階數，從表4可以看出，以LNPATENT、LNPAPER、LNLOAN、LNFI-NANCE、LNBOND為內生變量，常用的5個檢驗標準（LR、FPE、AIC、SC、HQ）一致說明滯后階數為2。
3 模型分析檢驗
3.1脈沖響應函數分析
由于VAR模型是一種非理論性的模型，無需對變量作任何先驗性約束，因此在分析VAR模型時，往往并不分析變量之間的系數關系如何，而是分析系統的動態特征，即每個內生變量的變動或沖擊對它自己及所有其他內生變量產生的影響作用，這種影響作用可通過脈沖響應函數分析來實現，只有通過穩定性檢驗的VAR模型才可進行脈沖響應函數分析。
VAR模型穩定性檢驗從圖1中可以看出，我們所建立的VAR（2）模型全部特征方程根的倒數值都在單位圓內，說明模型是穩定的，可以進行脈沖響應函數分析。
對脈沖響應分析，為避免模型中輸入變量順序不同而對脈沖輸出結果產生影響，我們采用廣義脈沖方法，脈沖響應情況如圖2、圖3所示。圖中橫軸表示沖擊作用的滯后期間數，縱軸表示各響應變量應對沖擊的變化幅度（各變量均為對數，代表了彈性的變化），實線表示脈沖響應函數，代表響應變量對相應沖擊的反應。
從圖2可以看出，當在本期給中長期信貸一個正沖擊后，專利申請前2期正向反應平穩，在第3期迅速上升到最大；此后開始滑落，并又從第6期開始持續上升，這表明中長期信貸將所受外部正沖擊經信貸市場傳遞給專利申請，且這一沖擊隨著時間的推移具有穩定的和越來越強的促進作用，專利申請對財政科技撥款的正沖擊響應迅速，當期就大幅度上升，并在第3期達到最大量；此后雖大幅度下滑但卻在第5期后基本保持穩定，這表明財政科技撥款將所受外部某一正沖擊經政府財政預算直接而迅速傳遞給專利申請，且沖擊具有顯著的促進作用和較長的持續效應，當在本期給企業證券籌資一個正的沖擊，經證券市場對專利申請產生正向影響，專利申請響應在第2期后基本呈現逐漸下降趨勢，并在第9期對沖擊的正向影響接近零，從圖3可以看出，中長期信貸的正沖擊對科技論文的前2期影響很弱；科技論文的正響應從第3期開始迅速上升，第5期后開始下降，但第6期后又開始持續上升，財政科技撥款的正沖擊對科技論文的前2期影響也較小，從第3期開始，科技論文正向響應明顯，并在第3～5期間保持穩定；從第5期開始下滑，此后基本保持平穩增長，證券籌資的正沖擊對科技論文的影響很弱，除當期有一點促進作用外，此后基本影響很弱，甚至在第6期后有負面影響，綜合以上脈沖響應函數圖可以看出，各變量沖擊對專利申請的影響基本上在第3年比較明顯，而對科技論文的明顯影響則保持在第3～5年左右，整體而言，中長期信貸對科技創新的促進作用比較顯著，期間雖有波動，但長期支持作用遞增；政府的財政科技撥款對科技創新的促進作用比較直接迅速，長期支持作用遞減；企業證券市場籌資對科技創新的支持作用較弱，除前面幾期有些促進作用外，后面幾期幾乎不起作用，甚至還可能帶來負面影響。
3.2VAR模型預測誤差的方差分解
脈沖響應函數描述的是隨著時間的推移，模型中的各內生變量對沖擊是如何反應的（如響應符號和響應強度等），但不能比較不同沖擊對某一特定變量的影響強度，而方差分解則是將系統的均方誤差分解成各個變量沖擊所做的貢獻，通過分析每一個結構沖擊對內生變量變化（通常用方差來度量）的貢獻度，來進一步評價不同結構沖擊對一特定變量產生影響的重要性，因此，方差分解可以給出對VAR模型中的變量產生影響的每個隨機擾動的相對重要性的信息，利用方差分解，我們可以看出在科技創新的支持作用中，隨著時間的推移，各個金融變量的貢獻率如何，表5和表6分別為專利申請和科技論文的方差分解情況，
從表5可以看出，不考慮專利申請自身的貢獻率，中長期信貸沖擊對專利申請的貢獻率隨時間穩步增長，在第10期達到最大，接近12%；財政科技撥款沖擊對專利申請的貢獻率從第2期后就平穩增長，并在第7期后貢獻率穩定在6%以上；企業證券籌資沖擊對專利申請的貢獻率很小，基本在1%左右；從表6中可以看出，同樣不考慮科技論文自身的貢獻率，中長期信貸沖擊對科技論文的貢獻率在第3期急劇上升，此后雖小幅波動但上升趨勢明顯，并在第10期的貢獻率超過36%；財政科技撥款沖擊對科技論文的貢獻率在第3期達到最大值，此后小幅波動和緩慢下降；企業證券籌資沖擊對科技論文的貢獻率很小，也基本在1%左右。
綜合以上方差分解分析可以看出，中長期信貸在促進科技創新的作用過程中貢獻率持續上升，且貢獻度最大；財政科技撥款對促進科技創新的即期效應明顯，且貢獻率基本保持穩定；企業證券籌資沖擊對科技創新的貢獻度微弱，幾乎沒有什么貢獻。
4 結論與建議
受限于統計數據的可得性及理論分析的需要，我們只考察了3種融資途徑對科技創新的支持作用，計量模型分析結果顯示，金融機構的中長期貸款和政府的財政科技撥款對中國科技創新的支持作用巨大，而證券市場的支持作用則十分微弱，這個分析結果與Tadesse的觀點基本一致，Tadesse認為，在金融部門不發達時，銀行導向型金融體系在促進技術進步方面所起的作用比較大；而在金融部門發達時，市場導向型金融體系則能起到更大的作用，總結模型的檢驗結果，我們的主要結論有以下幾點。
（1）科技創新需要長期持續的資金投入支持，計量模型檢驗表明，科技創新能力與資金投入規模存在長期穩定的正相關關系，我國近年來科技創新能力大幅提升與政府財政的大力支持和資本市場的大規模融資緊密相關，同時，模型分析也表明，從增加資金投入到創新能力提升是有時間滯后期的，具體而言，融資規模沖擊對專利申請的顯著影響要到第3年，而對科技論文的顯著影響則在第3～5年，換句話說，增加資金投入并不能對提升科技創新能力產生立竿見影的效果，這期間約有3～5年時間的滯后期，由此可見，提升科技創新水平需要國家制訂有科技發展的長遠規劃，更需要構建穩定長期的創新融資渠道來保障。
1. 引言
企業的科技活動除了依靠企業自身的研究與試驗發展（R&D）實現技術進步外，還可以通過技術改造與購買其他企業的先進技術和經驗，達到提高自身技術水平和生產率，促進企業產出增長的目的。因此，從實證角度來研究R&D投資、技術改造、技術購買與企業產出的關系，對于了解我國工業企業科技活動推動企業產出增長的機制具有重要的啟示意義。
國內外學者就R&D投資、技術購買與企業產出關系已作了較多的研究。Hall和Mairesse(1995)和Keller(2002)等，他們的研究結果均表明R&D投入產出或生產率具有顯著的促進作用。Jefferson andHu (2004)利用總量生產函數從企業層面對北京市國有工業企業進行了R&D收益率的估計，發現在1991到1997年間，R&D投入顯著促進產出增長，R&D收益率在1.21—1.07之間。Jeffersonet al. (2006)從R&D決策過程、知識生產過程和創新過程對公司績效的影響三個方面考察了我國大中型制造業企業全部創新過程對經濟業績的影響，認為創新對中國制造業增長作用顯著，R&D收益率至少是固定資產收益率的3—4倍。吳延兵（2008）根據1996—2003年中國地區工業面板數據，研究了自主研發、國外技術引進和國內技術引進對生產率的影響，發現自主研發和國外技術引進對生產率有顯著促進作用，但國內技術引進對生產率并沒有顯著影響。
Hu等(2005)運用中國1995—1999年每年約10000個大中型制造企業數據，研究表明R&D對產出的影響作用顯著。把所有企業劃分為高科技企業和非高科技企業兩個樣本后，高科技企業的R&D產出彈性為0.064，非高科技企業中R&D對生產率并沒有顯著影響。金雪軍、歐朝敏等（2006）通過對改革開放以來我國的時間序列數據，分析了技術引進和R&D投入對生產率的影響，結果發現，技術引進和R&D投入雖增加了我國技術知識存量，但并沒有有效地促進全要素生產率的提高。李小平（2007）運用分行業大中型工業企業從1996到2003年的面板數據，就自主R&D、國外技術引進和國內技術購買的產出回報率和生產率回報率進行了分析，他發現R&D投資的增加不但不能帶來產出的增長，反而會導致產出的減少，并且高R&D投資行業所導致的產出減少的最多，同時，國外技術引進和國內技術購買對產出的影響都不顯著，而且R&D投資、國外技術引進和國內技術購買對生產率的提高也不顯著。
根據以上的研究文獻可以看出，各學者研究的層面并不相同，有的是地區的國有工業企業、有的是我國制造業企業、有的是僅是大中型工業企業，有的則是高科技工業企業等等，不同層面的研究及不同的分類標準對研究結論具有重要的影響。而在已有的研究中，我們尚未發現從注冊類型層面來研究所有工業企業的R&D投資、技術購買及技術改造與企業產出之間的關系。因此，本研究從工業企業注冊類型層面，運用經驗分析方法研究中國企業技術投入與產出變動之間的關系，考慮到我國工業企業技術來源渠道的不同，分別考察直接R&D投資、技術改造和技術購買對企業產出的影響作用。
2. 計量模型與數據
2.1. 計量模型
研究各類科技活動與產出之間的關系一般利用生產函數的方法。現假定工業企業的各項科技活動將直接影響企業的技術水平，并通過技術水平而作用于企業產出。于是企業產出增長由資本、勞動和技術推動，我們根據CD生產函數：
(1)
其中，為企業產出；和分別為企業投入的資本與勞動現代企業管理論文，A為技術水平，它是企業科技活動T的函數；、分別為資本和勞動的產出彈性。
考慮到人類知識的自動積累，技術水平存在自然增長，我們假設，q為一常數，是非體現型的“外生的”技術進步，由此可見，技術水平A不僅隨著時間t的變化而變化，而且還受到科技活動的影響。當不考慮“外生”技術進步，即為零時，技術水平完全由科技活動。將代入式（1），對式（1）取對數，并引入企業類型i和時間t，以及隨機擾動項后，得到如下的基本計量模型：
(2)
在分析的過程中，結合所收集的數據，科技活動主要包括R&D投資、技術改造與技術獲取。技術獲取主要有兩種途徑：一是國外技術購買和國內技術購買兩種方式。然而，當技術引進企業與被引進企業的技術水平相差較大時，技術相對落后的企業在模仿和引進其他先進企業技術，需要花費一定的成本用于人員培訓、相關工藝的開發、以及必備配套設施的購買等，形成了消化吸收的費用支出。因此，本研究中的科技活動T包括了R&D投資、技術改造、國外技術購買、國內技術購買，以及用于消化吸收所支付的經費。
2.2. 數據
由于本文把研究層面定在不同注冊類型的工業企業，目前我國工業企業的注冊類型有國有企業、集體企業、股份合作企業、聯營企業、有限責任公司、股份有限公司、私營企業、其他內資企業、港澳臺投資企業和外商投資企業共10類；而國家統計局關于我國不同注冊類型工業企業的統計數據是從2000年開始的，因此，我們所能收集到的數據是從2000年到2007年八年十個不同注冊類型的面板數據。
原始數據全部來源于《工業企業科技活動統計資料》（2006、2007、2008）和《中國統計年鑒》（2008）。產出用工業增加值表示，用工業增加值指數縮減為2000年的不變價。資本用生產經營用機器設備表示，為了便于處理，用固定資產投資價格指數對生產經營用機器設備原價平減為2000年的不變價。標準的勞動投入應該利用勞動時間投入，由于缺乏資料，勞動投入用從業人員平均人數減去R&D人員折合全時當量后的數值反映小論文。R&D投資用R&D經費內部經費支出表示，消化吸收投入用消化吸收經費支出表示，這兩個經費支出包括了相關設備購買和相關人員的工資支出，所以R&D經費內部經費支出額和消化吸收經費支出額用加權價格指數折算為2000年的不變價格，加權價格指數我們借鑒朱平芳與徐偉民（2003）的方法，以當期消費價格指數和固定資產投資價格指數加權平均表示，權重分別為0.55和0.45。企業的技術改造、國外技術購買、國內技術購買分別用技術改造經費支出、技術引進經費支出和購買國內技術經費支出表示，同時都用固定資產投資價格指數平減為2000年的不變價格。由于其他內資企業在某些年度缺少技術改造經費支出、國外技術購買經費支出、國外技術購買經費支出和消化吸收經費支出數據，于是得到一個關于十個類型企業的從2000年到2007年的不平行面板數據。
3. 估計結果分析
由于本文數據量較小，而且，若某一類型企業在某一年度缺失數據，那么數據量就會更少，出于自由度的考慮，本文采用靜態面板數據中的隨機效應估計方法和混合OSL估計方法對模型進行估計，再利用Breusch and Pagan拉格朗日乘數檢驗來選擇是采用混合OSL模型還是采用隨機效應模型。在不加入時間趨勢和加入時間趨勢兩種情況下，分別用混合OSL方法和隨機效應方法，進行估計基本模型（2）。估計結果見表1。
表1 模型估計結果
模型
(m1)
(m2)
(m3)
(m4)
(m5)
(m6)
(m7)
(m8)
PLS
RE
PLS
RE
PLS
RE
PLS
RE
資本
0.4309***
0.3998***
0.4384***
0.4342***
0.4718***
0.6022***
0.4820***
0.4820***
(0.1112)
(0.1127)
(0.1101)
(0.1095)
(0.0633)
(0.1186)
(0.0556)
(0.0556)
勞動
0.2436***
0.2335***
0.2318**
0.2313***
0.3807***
0.2567**
0.3658***
0.3658***
(0.0739)
(0.0703)
(0.0746)
(0.0742)
(0.0734)
(0.1076)
(0.0718)
(0.0718)
R&D投資
0.3531***
0.3668***
0.3569***
0.3592***
0.1268**
0.0783**
0.1307**
0.1307***
(0.1014)
(0.1130)
(0.1022)
(0.1035)
(0.0423)
(0.0359)
(0.0403)
(0.0403)
技術改造
0.0148
0.0448
0.0164
0.0191
-0.0579*
-0.0056
-0.0562
-0.0562*
(0.0572)
(0.0583)
(0.0581)
(0.0582)
(0.0306)
(0.0183)
(0.0330)
(0.0330)
國內技術購買
-0.0610
-0.0156
-0.0637
-0.0581
-0.0502
-0.0116
-0.0536
-0.0536
(0.0498)
(0.0465)
(0.0489)
(0.0493)
(0.0389)
(0.0289)
(0.0408)
(0.0408)
國外技術購買
-0.1765**
-0.2111***
-0.0849
-0.0971
0.0088
-0.0696
0.1306
0.1306
(0.0572)
(0.0588)
(0.1521)
(0.1480)
(0.0409)
(0.0454)
(0.0913)
(0.0913)
消化吸收
0.1972**
0.1913***
0.3178
0.3071
0.0853**
0.0920***
0.2439*
0.2439**
(0.0624)
(0.0621)
(0.2098)
(0.2002)
(0.0323)
(0.0313)
(0.1132)
(0.1132)
消化吸收×國外技術購買
-0.0101
-0.0092
-0.0133
-0.0133
(0.0186)
(0.0180)
(0.0095)
(0.0095)
時間趨勢
0.1271***
0.1286***
0.1277***
0.1277***
(0.0240)
(0.0132)
(0.0232)
(0.0232)
常數
1.8679***
1.9679***
0.7948
0.8964
1.4648***
1.4032***
0.0467
0.0467
(0.5460)
(0.5505)
(1.8330)
(1.7798)
(0.2799)
(0.3632)
(0.9388)
(0.9388)
觀測數
75
75
75
75
75
75
75
75
F值
2237.0***
13646.0***
2993.3***
764.9***
[0.0000]
[0.0000]
[0.0000]
[0.0000]
卡方值
35625.0***
126173.8***
8459.4***
117076***
[0.0000]
[0.0000]
[0.0000]
[0.0000]
隨機效應檢驗(卡方值)
12.62
11.33
24.92***
26.81***
[0.0004]
[0.0008]
[0.0000]
[0.0000]
注：表中第二行的PLS和RE表示模型的估計方法分別混合普通最小乘估計和隨機效應估計；圓括號中給出系數估計值的群組穩健標準誤（cluster-robust standard errors）；F值、卡方值分別是PLS模型和RE模型的模型顯著性檢驗F統計量與卡方統計量，方括號是其對應的P值；隨機效應檢驗為Breusch and Pagan隨機效應拉格朗日乘數檢驗，方括號中為相應檢驗卡方值的P值；*，**，***分別表示在10%，5%和1%的水平下顯著。
在估計模型過程中發現存在群組異方差和組內自相關，因此給出群組穩健標準誤用于回歸系數推斷。在混合OLS估計模型中，模型顯著性檢驗的F統計量所對應的伴隨概率都小于0.001，在隨機效應模型的顯著性檢驗卡方統計量對應的P值也小于0.001，因此所有估計結果在5%的顯著性水平下都是顯著的。由于不管是引入還是未引入時間虛擬變量，BP拉格朗日乘數檢驗結果均支持選用隨機效應模型，因而，下面將根據隨機效應模型進行分析。
在無時間趨勢，即不考慮技術水平自然增長情況下的模型(m2)和模型(m4)中，資本產出彈性分別為0.3998和0.4342，勞動產出彈性分別為0.2335和0.2313，均在5%水平下顯著。根據模型(m2)和模型(m4)，對資本與勞動的規模報酬不變進行穩健的沃爾德檢驗，檢驗結果分別為chi2(1)= 11.58，相應伴隨概率為0.0007，chi2(1) =11.37，相應伴隨概率為0.0007，在5%水平下，規模報酬不變的假設均被拒絕，再根據雙側假設檢驗與單側假設檢驗之間的關系，我們可以直接拒絕規模報酬非遞減的假設，說明當前我國工業企業的規模報酬處于遞減階段。R&D投資的系數為0.36左右，也在5%水平下顯著，說明R&D投資有利于促進企業產出增長。技術改造系數為正但不顯著，表明工業企業的技術改造對提高企業產出的作用不顯著。國內技術購買的系數為負，說明國內技術購買對企業產出具有不利影響，但這種影響在總體上不顯著。在模型(m2)中，國外技術購買的系數為負，且在5%水平下顯著，說明購買國外技術對產出增長具有顯著的抑制作用，在模型(m4)中國外技術購買及其與消化吸收交互項的系數都是負號現代企業管理論文，而且系數的聯合顯著性檢驗表明在5%的水平顯著[①]，因此認為國外技術購買能顯著的抑制產出增長。在不考慮國外技術購買與消化吸收的交互作用時，根據模型(m2)中消化吸收系數及其顯著性，可以看出增加消化吸收費用支出能顯著地促進企業產出增長。根據模型(m4)中消化吸收系數及國外技術購買與消化吸收的交互項系數進行的聯合檢驗[②]結果表明消化吸收對產出的影響作用是顯著的，但至于是正面還是負面作用，由購買國外技術的支出是否達到臨界值決定。根據模型(m4)的估計結果，可以求得國外技術購買的臨界值為33.38[③]，當國外技術購買小于此臨界值時消化吸收的系數符號為正，大于此臨界值時系數符號為負，由于在樣本數據中，國外技術購買的平均值為11.42，最大值為14.24，因此在考慮國外技術購買與消化吸收的交互時，消化吸收的支出對企業產出具有促進作用。購買國外技術與消化吸收的交互項系數為負，說明專門用于消化吸收國外先進技術的投入不但不能有效提高企業產出，反而存在一定的負面作用，盡管這種負面作用在統計上不顯著。
在加入時間趨勢，即考慮技術水平自然增長的情況下（見表1中的模型(m6)與模型(m8)），結論基本與無時間趨勢一致。在此不再贅述。
經以上分析發現，不管是否考慮技術水平具有自然增長的特性，R&D投資與消化吸收如同資本（生產經營設備）投入一樣對產出具有顯著的促進作用。為比較同是經費投入的資本投入、R&D投資和消化吸收投入的產出彈性是否存在差異，在兩兩之間進行穩健沃爾德檢驗（Robust-Wald test），檢驗結果見表2。
表2 資本、R&D投資與消化吸收間產出彈性的顯著性檢驗
模型
變量
資本
R&D投資
消化吸收
卡方值
P值
卡方值
P值
卡方值
P值
資本
0.03
0.8676
3.61
0.0573
(m2)
R&D投資
0.03
0.8676
1.17
0.2787
消化吸收
3.61
0.0573
1.17
0.2787
資本
0.18
0.6686
4.48
0.0343
(m4)
R&D投資
0.18
0.6686
1.05
0.3062
消化吸收
4.48
0.0343
1.05
0.3062
資本
14.57
0.0001
22.46
0.0000
(m6)
R&D投資
14.57
0.0001
0.06
0.8081
消化吸收
22.46
0.0000
0.06
0.8081
資本
24.51
0.0000
53.27
0.0000
(m8)
R&D投資
24.51
0.0000
0.54
0.4643
消化吸收
53.27
0.0000
0.54
0.4643
注：檢驗方法為穩健沃爾德檢驗法（Robust-Wald test），自由度均為1；檢驗的假設是兩都之間的產出彈性相等；模型(m4)與模型(m8)中的消化吸收的產出彈性是在國外技術購買的均值水平（11.42）下計算的。
根據表2的檢驗結果可以發現，在給定5%的水平下，資本與R&D投資的產出彈性在模型（m2）和模型（m4）中，即不考慮技術水平自然增長時沒有顯著差異，但在在模型（m6）和模型（m8），即在認為技術水平存在自然增長的情況下，這兩個產出彈性存在顯著差異；在模型（m2）中資本的產出彈性與消化吸收的產出彈性不顯著外，在其余的模型中均顯著，而且在模型（m2）中檢驗的伴隨概率為0.057，與選定的顯著性水平相差不大，因此可以近似認為資本與消化吸收間的產出彈性存在顯著差異；而R&D投資與消化吸收的產出彈性在四個模型中均不顯著。
4. 結論
本文利用2000年到2007年間我國不同注冊類型的工業企業數據，從企業類型層面分析了企業R&D投資、技術改造及技術購買與企業產出之間的關系，結果發現，在樣本期間， R&D投資與消化吸收的投入能顯著地促進企業產出增長，而技術改造和國內技術購買的產出效應不顯著，國外技術購買不僅不能促進我國企業產出的增長，反而有可能對企業產出增長具有顯著的負面作用。同時還發現，我國工業企業的資本與勞動的規模報酬目前尚處于遞減階段。
參考文獻
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中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2014）45-0131-03
一、引言
畢業設計作為高等學校本科教育的重要教學環節，是人才培養計劃的重要組成部分，它是學生將理論與實踐相結合、分析解決實際問題和培養初步科學研究能力的重要階段，又是學生對所學專業知識綜合運用能力、綜合素質與工程實踐能力的全面檢驗。因此，如何改進和加強這一環節，切實提高培養質量，是擺在我們面前的一個重大課題。1999年以來的擴招，使招生人數增加，師資和教學資源相對不足，為了保證畢業設計的質量，部分學校明文規定副教授以上職稱的教師最多指導8個學生，講師最多指導4個學生，并且要求一人一題，3年不得重復，這足以讓很多老師為難。
二、國內外研究現狀
目前畢業課題的現狀不容樂觀，畢業設計題目結合科研和工程實際的少，虛擬、模擬和陳舊性課題多，體現不出工科學生的“創新能力”與“工程能力”較強的特色，結果畢業設計成果沒有多少參考（或應用）價值。
德國這方面做得比較好，其應用科學大學以實踐為導向，學生的畢業設計主要以校企合作的方式為主，其中一些成熟的運作方式值得我們學習和借鑒。由政府提供經費并制定法規和優惠企業的政策，支持高校學生到企業去做畢業設計。學生可從企業的網站或報紙雜志和校內相關部門企業課題信息，找到適合的畢業設計課題。
國內也有這方面的先例，如，2005年北京聯合大學與北京吉普汽車有限公司校企聯合，配備雙導師指導本科畢業設計，其題目均來自于北京吉普的生產一線，取得了較好的效果。但受企業的管理理念及信息滯后等原因，使校企合作畢業設計而受惠的學生人數很少，如何構建課題信息平臺，以使更多的學生受惠，是值得我們思考的問題。
三、畢業設計教學改革目標
改變長年不變的既定題目與畢業設計的管理模式，教師將指導書、任務書發給學生，布置任務，老師定期指導，學生閉門造車，讓學生在限定的時間內完成畢業設計任務，接著就是畢業答辯，結果出來的畢業設計成果沒有多少參考價值。以問題為導向的畢業設計，要求從生產中發現問題，運用所學去解決問題，更具有針對性、實踐性，學生從中可以學到很多在書本上學不到的東西，這樣促進與加強指導教師的責任心和畢業生學習的自覺性，密切了畢業設計與生產的聯系。明顯提高了畢業設計的質量。“真槍實彈”的畢業設計要求指導教師不僅具有指導假擬題目的能力，而且還要具有實實在在地作項目的實際業務能力。以達到教學相長、相互促進的作用。
（一）教師要有問題意識
教師的問題意識首先要求教師們善于發現問題、提出問題，善于進行自我反思，只有找到問題，才能促進教學不斷地改進，也會促進教師們去思考，帶著問題去思考、研究設計教案和投入到校企合作的研修中去，這樣能更好地指導學生的論文。問題意識會強化教師的主動發展意識。針對畢業論文的設計，提出問題可以讓指導老師帶著思考和問題對學生的畢業論文進行指導，對自己的教學行為做出理性的判斷和分析。此外，教師無論是指導畢業論文還是平時的授課，都要事先做好準備，積極查尋資料，正確認知自己的教學行為，帶著思考去研究、指導，并且增加與學生的交流，達到教學相長的目的。
教師們在“研修―實踐―研修”的循環體驗中，產生解決問題的成就感。同時，在研討中，教師之間的差距也顯現出來，同時可以增加教師的危機意識，促進自己提升和改進。學校方面也要積極配合，提供相應的設備和技術支持，增加校企合作，讓論文和實際結合起來，讓老師們和企業專家進行交流，開闊指導教師的眼界，從而可以使危機意識越發強烈，而危機意識正是形成問題意識的催化劑。要實現超越獲得更大的成就感，就必須發現并解決問題。
（二）教學或指導后要反思
個人反思在教學改革過程中起著重要作用，它是校本研究的前提，是教師與自身開展的對話，是校本研究中最基本和普通的活動形式，也是教師在專業發展和自我成長階段的核心因素。在以問題為導向的畢業設計教學改革中，教學反思要抓住其四點基本特點：（1）抓住妙點進行反思；（2）抓住疑點進行反思；（3）抓住失敗點進行反思；（4）抓住常點進行反思。通過以往的實踐證明，教師可以在以問題為導向的畢業設計教學反思改革中找回自己，重新拾取研究的權杖，通過處理自身出現的教學問題來走上專家的道路。強調畢業設計教學反思改革，可以促進教師自身的專業發展，引導教師在教學的實踐過程中，以回顧、觀察、診斷和自我監控等方式，來針對自身的教學概念、行為、藝術等進行思考和改正，將教與學密切結合起來，實現以問題為導向的畢業設計教學改革反思的合理性，從而提高教學的效率。
但是單純的教學反思不單單只依靠自律，還要求學校采用多種教學手段，有目的、有規律、有計劃地促進反思。常用的方法是“事后回顧”，主要分為以下三種：原來打算做什么？實際上發生了什么？已發生的情況的原因和具體采取的措施。
四、實施方法與措施
需求是推動科學和一切創新的動力，它推動著科學技術與社會向前發展。問題導向是指人們在認知活動中，意識到一些令人疑惑難解的實際問題或理論問題，驅使人們積極思維，不斷提出問題和解決問題，是以問題為中心的思維活動。以優化畢業設計（或論文）課題來源、實施、管理與評價方法為內涵，深入企業走訪、座談、比較、經驗總結等方法進行研究，完善應用型工科專業畢業設計（或論文）階段的教學工作。
由印刷企業提出（或由學生到企業生產一線去發現）課題，學校組織人力收集、分類，并甄選出符合本科畢業設計要求的課題，并歸于相應研究方向的教師名下，在校園網上課題及指導教師信息，根據師生“雙向選擇”的原則，確定課題后，在校內教師與企業工程師（雙師）的指導下（由學校或企業提供場地、設備、經費等支持）按計劃、按要求完成畢業課題，課題成果，（包括階段性成果）及時反饋給相關企業應用于產生，經受生產實踐的檢驗。從而確保畢業設計達到“培養學生綜合運用所學基礎理論、專業知識和基本技能，發現、分析、解決與本專業相關的實際問題的能力”的目標。
（一）課題信息收集與
借助校園網，建立校企合作課題信息平臺，為印刷工程專業教師與學生提供畢業設計的實戰課題，解決教師出題難。為培養學生的創新能力、工程實踐能力和科學研究提供平臺。①收集500個以上的課題信息，甄選出300個以上適合作本科畢業設計要求的課題。②建立課題信息庫。③建立課題跟蹤信息平臺，及時向企業反饋學生的研究進展與取得的研究成果，為企業的生產活動提供實時的技術支持。④每年更新20%左右課題信息。
（二）成績評定方式改革
畢業設計成績評定由學校老師根據本科畢業設計的要求給出相應的成績（為主），企業對畢業設計成果的應用效果做出評價并給出相應成績（為輔）。從而徹底打破理論與實際脫節，缺少相應的工程環境，致使學生實踐能力、創新力薄弱的現狀，從而培養出符合社會需求，有較強創新能力和工程實踐能力的應用型人才。
五、畢業設計教學改革成效
1.拓展了畢業設計課題選擇范圍和來源。改變了畢業設計來源于教師科研、虛擬及模擬性課題，缺乏真實性與實用性的現狀。
2.開拓了校企產學合作的新模式。傳統的校企合作是以教師為主體，著力在科研與實習基地的合作，而課題是以學生為主體，培養具有創新能力與工程實踐能力的應用人才，服務企業產生需求為目的的合作。
3.創新了校企“互利”與“三贏”的新機制。企業獲得了學校技術與理論的支持；學校得到了解企業需求、了解新設備與新技術的機會，也會相應地提高教師的解決工程問題的能力；學生得到了參與企業技術改造與創新的工程實踐的機會。
4.創新了學生畢業設計（或論文）的評價體系，引入了企業對畢業設計成果應用效果的評價指標。
總之，我們要認真貫徹《第四次講話精神：“著力提高學生服務國家，服務人民的社會責任感，勇于探索的創新精神，善于解決問題的實踐能力。”
六、結語
通過本研究課題信息平臺的建立，高校可以了解企業和社會對人才的需求，完善人才培養方案，提高人才培養質量，還可促進科研成果的轉化。學生選企業的實際問題做畢業設計課題，可參與企業的技術革新、技術改造和工程建設服務，為企業分憂；企業也可從中選聘優秀人才作為自己的員工，提高企業的技術力量和市場競爭力，從而促進企業的發展。通過參加工程實踐，學生不僅可向現場工程技術人員學習專業知識和生產技能，逐步樹立起工程意識，為今后的工作打下堅實的基礎，縮短其工作適應期，也為學生就業提供了可能的機會。
參考文獻：
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一、引言
對外貿易在一國經濟發展中占有非常重要的地位，出口導向也成為一些國家為促進經濟發展而實施的戰略政策。我國自改革開放初期就根據外匯資金短缺的實際國情開始實施出口導向型戰略，使我國對外貿易迅速發展，至今已成為全球第二大出口國，出口擴大的同時也有效的促進了我國經濟的騰飛發展。但是近幾年來，受全球性金融危機、人民幣升值壓力等諸多因素影響，我國在出口總量上雖然仍保持著增長的趨勢，但增長率卻在逐年下降。
圖1.1我國出口貿易情況
據海關總署統計數據顯示，我國自2001年加入WTO后出口貿易總額從2002年的26947.9億元持續上升到2008年的100394.9億元，增長了近5倍，2009年略有下降；但增長率僅持續上升了兩年，從2003年開始連續下降，由34.66%下降到2008年的7.43%，且下降幅度持續增大，并在2009年出現了首次負增長。可以看出，我國出口貿易正面臨著新的挑戰，因此研究出口貿易的影響因素從而有效的促進我國出口是十分重要的。
近幾年來，在涉及到全要素生產率與出口關系的文章中，大部分都集中在研究出口貿易是如何促進全要素生產率提高的，一些文章否定了兩者之間的促進作用，如關兵[①]（2009）通過各省際數據以出口增長與生產率關系為基礎，沿著新貿易理論和內生增長理論的發展脈絡，采用完全修正最小二乘估計法綜合分析出口—生產率的動態效應，結果表明我國出口增長對我國全要素生產率的增長沒有產生積極的影響。同時國際貿易論文，一些文章也肯定了兩者間的促進作用，如倪海清[②]等（2005）通過協整分析及Granger因果分析發現中國的出口貿易實際上通過促進技術進步和制度變遷兩方面帶動了全要素生產率的提高。
上述所有文章都是基于出口學習（Learning by exports）效應角度的研究，但從出口選擇（exports-selection）效用角度研究全要素生產率對出口貿易影響的文章較少，且大部分都是對技術進步這個單一因素的分析。但是只從技術進步這個單一因素研究其對一國出口貿易的影響似乎顯得不夠全面，因此本文引入全要素生產率作為解釋變量，它既包含了技術進步的因素，同時也包括了組織創新、生產創新、專業化等一些不易量化的因素，研究其對出口貿易的影響將更具有說服力。同時，前文提到的所有文章中的出口貿易都是基于全國角度的數據，考慮到全要素生產率可能會對不同行業部門產生不同的影響，本文擬選取食品加工業及機械設備制造業的出口貿易數據為研究對象，使實證分析更為準確。
二、全要素生產率的測算
本文采用“索羅余值法”對全要素生產率進行測算，首先我們建立一個具有規模報酬約束的兩要素投入的C-D生產函數：
（3.1）
式中，表示全國在第t期時的總產量，和分別表示勞動力和資本的投入量，對該生產函數兩邊同時取對數得到如下方程：
（3.2）
式中，表示隨機誤差項，由全要素生產率的定義可知，。
因此，全要素生產率的計算式為：
（3.3）
以全國為決策單位建立時間序列數據，樣本區間設定為1985~2009年。為消除價格因素的影響，方程中全國經濟增長總量都以1985的平減指數為基期進行平減；取全國年末從業人員人數；取全國各年全社會固定資產投資總額經固定資產投資價格指數平減到以1985年為基期的數額，由于該指數1990年前的數據缺失，固1990年前的數據以商品零售物價總指數代替。
以上所使用數據均來自各年?噸泄臣頗曇芳爸瀉暉菘狻1疚牟捎肙LS方法對各參數進行估計，回歸結果如下：
s.e.=(0.03234)(0.03318)
0.8728
對參數的估計結果分別為0.5992和0.2973，括號內表示各自的標準誤，值為0.8728，可以看出模型的擬合優度較高，估計整體效果不錯。
我們將估計出的參數帶入上文全要素生產率的推導公式對其進行計算，得出全國各年數據分布如下：
圖3.1 全國各年全要素生產率分布
可以看出，我國全要素生產率走勢大致可分為兩個階段，1985-1995年為上升階段，這主要得利于我國正確的實行了改革開放的政策，積極引入外資，學習國外先進技術，使得此階段經濟飛速發展，但全要素生產率在到達最高峰后，從1995年開始逐年下降，2009年已下降到同1985年相近的水平，同時結合現階段我國經濟快速增長、投資活躍的現象來看，可以得出我國此輪的經濟增長并不是依靠技術進步和改善技術與投資效率來實現的，而是由高人力、高資本投入來驅動的，這與我國目前粗放型的經濟增長方式相符。下面將使用測算出的結果對食品加工業及機械設備制造業的出口貿易數據進行實證分析。
三、TFP對我國出口貿易影響的實證分析
（一）跨期函數的建立及數據說明
為了研究出口貿易是由哪些因素決定的，本文假設一國的進口品與該國本土產品具有不完全替代性，既進出口貿易并存，同時考慮到一國的出口實際上就是它的出口對象從該國的進口量，所以可以從其他國家需求的角度考慮一國的出口貿易，因此這里我們使用國外居民對我國出口產品的消費作為我國的出口。下面本文根據拉姆齊模型建立跨期函數。
中國出口對象國家的每個家庭單位的跨期效用函數為：
（4.1）
其約束條件為：
下面對式（4.1）建立拉格朗日函數：
令s=0，的
對求導并使結果等于0，然后化簡可得到影響函數的幾個因素國際貿易論文，即：
由于為中國出口對像的消費，也即等價于中國的出口，所以中國的出口函數可表示為：
這里不考慮價格指數的影響，所以把去掉；出口數據使用食品加工業及機械設備制造業的出口貿易總額來代替，分別用、表示，數據來自中宏網；關于函數中的，根據中國海關總署網站顯示，我國出口對象主要集中在美國、日本、德國、韓國、荷蘭、印度、英國、意大利、臺灣和俄羅斯這10個國家或地區，但考慮到1991年蘇聯解體使剛成立的俄羅斯聯邦經濟發展不穩定，所以本文去除俄羅斯，使用前9個國家或地區來確定函數中國外GDP的總量；匯率使用IFS（International FinancialStatistics）中公布的人民幣實際有效匯率年平均值來代替，該數值上升表示本幣升值，下降則表示本幣貶值，用RE表示；使用前文測算出的全國全要素生產率來代替，用TFP表示。為了消除異方差的影響，這里取每項變量的對數形勢，lnX、、lnRE、lnTFP
（二）實證分析
1.單位根檢驗
為了排除偽回歸，首先必須對時間序列數據進行?ノ桓煅椋浼煅櫚姆椒ê芏啵疚牟捎美溝? Dickey -Fuller 檢驗，即ADF檢驗。檢驗結果如下：
變量單位根檢驗表4.1
變量
檢驗形勢（C，Y，K）
ADF統計量
Prob.(5%)
結論
（C，Y，1）
-1.595638
0.7644
不平穩
（C，N，0）
-4.852543
0.0008
平穩
（C，Y，1）
-1.215766
0.8841
不平穩
（C，Y，1）
-4.208412
0.0154
平穩
（C，Y，1）
-1.910584
0.6179
不平穩
（C，Y，0）
-2.244680
0.0268
平穩
lnRE
（C，Y，1）
-2.475256
0.3360
不平穩
lnRE
（C，Y，0）
-3.805800
0.0006
平穩
lnTFP
（C，Y，1）
-0.859395
0.9440
不平穩
lnTFP
（C，Y，0）
-3.693690
0.0445
平穩
表中（C，Y，K）分別表示檢驗方程中是否具有常數項，時間趨勢項及滯后期數，通過檢驗結果可以得出上述四個變量在5%的顯著水平上都是非平穩的，其一階差分都是平穩的，所以都是I(1)階序列。
2.協整檢驗
本文采用基于向量自回歸模型（VAR）的Johansen協整檢驗。我們選擇樣本數據具有明顯趨勢項及截距項國際貿易論文，檢驗結果如下：
原假設跡統計量 跡統計量臨界值 最大特征值 最大特征值統計
協整方程數0.05Porb.0.05 Porb.
食品加工業：
82.0157463.87610 0.0007 33.65017 32.118320.0322
48.3655742.91525 0.0130 31.61325 25.823210.007
At most 2 16.7523125.87211 0.4337 10.00953 19.387040.6178
機械設備制造業：
82.8526063.87610 0.0006 41.35908 32.118320.0028
41.4935142.91525 0.0689 26.77769 25.823210.037
At most 2 14.7158325.87211 0.5982 11.15763 19.387040.4972
結果表明無論是食品加工業還是機械設備制造業，其出口貿易、全要素生產率、有效匯率、出口對象國民收入在5%的顯著性水平下都存在協整關系，協整方程為，食品加工業：
機械設備制造業：
3.計量模型解釋
從協整方程系數可以看出，在食品加工行業中，有效匯率每升值1%，其出口貿易會降低0.91%，主要出口對象國家國民收入每提高1%，其出口貿易會增長1.51%，同時全要素生產率的提高對其出口貿易并沒有產生正向促進作用，這說明以出口勞動密集型產品為主的食品加工行業，全要素生產率的提高并不能帶動其出口的增長；機械設備制造行業中，有效匯率每升值1%，其出口貿易會降低0.11%，主要出口對象國家國民收入每提高1%，其出口貿易會增長1.31%，全要素生產率的提高對其出口貿易產生了正向促進作用。通過兩個行業的對比我們發現，有效匯率和主要出口對象國家國民收入對這兩個行業的出口貿易影響效果是相同的，而全要素生產率對兩個行業的出口貿易影響效果相反。本文認為這主要是由行業性質決定的，食品加工業是典型的勞動密集型行業，該行業在生產過程中會投入大量勞動力，而代表技術進步的全要素生產率的變化對該行業的出口影響不會十分顯著，該種生產方式也是我國現階段經濟發展中的主要方式；而機械設備制造業是一種技術密集型行業，技術投入比的變化對產量影響較大，但從方程系數我們也注意到，在我國，全要素生產率對該行業的出口促進率僅為0.38%，這一點也反映出我國技術密集型行業的生產方式仍然是以傳統的中間加工環節為主，而擁有自主知識產權的產品較少，這就導致該產業鏈的研發與海外銷售環節被國外廠商所壟斷，生產的產品附加值較低。
以上就很好的解釋了為什么我國出口貿易總量在逐年增加，而增速卻在逐年下降。一方面我國仍然沿襲著高人力，高資本投入的傳統粗放型生產方式，該方式在短期內雖然可以使產量大幅上升并解決部分就業問題，但隨著勞動力成本的提高以及來自其他新興國家的競爭，其優勢將逐漸喪失；另一方面，技術密集型行業中技術進步的貢獻率不高，生產過多的受國外技術壟斷限制。
四、政策建議
我們通過前文的分析發現影響出口的幾個主要因素有全要素生產率，實際有效匯率和國外居民收入，因此可以就這幾個方面提出建設性意見。
（一）積極轉變經濟發展方式，告別“工廠思維”
我國自“九五”計劃起就提出了轉變經濟發展方式的若干建議，經過這十五年的發展，效果顯著，第三產業占GDP的比重從1995年的32.9%持續上升到2010年的43%，但也應該注意到，這與發達國家70%左右的比重還差很遠。目前我國出口仍以低附加值的加工產品為主，而在承接國際產業轉移方面也多以產業鏈中的組裝環節為主，因此中國也被冠以“世界工廠”的稱號。如何告別這種固有思維，是企業需要考慮的問題國際貿易論文，要把今后幾年的發展重點放在如何通過加大科研投入，大力發展人力資本等方面提升產品的技術含量，尤其在出口方面，其產品的附加值高了，出口量也會相應的擴大。
（二）政府制定合理有效的匯率政策
一國匯率對出口貿易的影響應從馬歇爾-勒納條件考慮，但就前面的實證分析發現，我國實際有效匯率的提升確實會抑制出口貿易。目前，人民幣正處在一個逐步升值的過程中，這也成為我國出口貿易增速下降的一個原因，所以政府應積極制定合理有效的匯率政策，防止人民幣匯率出現大幅波動，而是使其處在一個可控范圍內平穩波動。通過有效調節匯率的手段來減小由于產品相對價格變化對出口量的損失?M保喙夭棵旁詵⒉加泄鼗懵市畔⑹幣燦ψ齙膠俠斫魃鰨傭髕笠滌繞涫且猿隹諉騁孜饔鈉笠狄桓齠暈蠢幢浠淖既吩て凇?
（三）尋找有潛力的出口對象，實行出口目的地多元化
出口對象國家的購買力直接影響出口國的出口量，這一點實證分析已經證實。尤其在當前世界經濟形勢下，受前期金融危機及一些地區的債務危機影響，我國主要出口對象美國及歐洲地區國家的國民收入大幅下降，從而導致需求持續低迷，所以僅僅依靠這些國家來支撐我國的出口已經很難維持。我國應該積極考慮尋找更具潛力的出口對象，如巴西，南非等新興經濟體國家，這些國家同中國一樣，都處在一個高速發展的階段，對產品的需求相對旺盛，我國應利用自身的資源優勢與區位優勢，擴大對這些國家的出口。
參考文獻
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[2]關兵：《出口貿易與全要素生產率_基于中國各省面板數據的實證分析》，載《經濟管理》2009年第11期。
一、引言
2010年福建省進出口貿易額達到1087.8億美元，年均增長21.13％，總體規模比1985年擴大了121倍。其中出口額達到714.93億美元，年均增長21.43％，擴大128倍；進口額372.87億美元，年均增長20.62％，擴大109倍；增速均高于全國平均水平。進出口總額占全國比重從1985年的1.3％上升為2010年的3.7％，2010年進出口總值位居全國第七位，其中出口名列第六，在全國對外貿易中具有舉足輕重的地位。①進出口貿易是福建省經濟貿易的重要組成部分，其變動會對全省經貿產生較大影響。
自2005年7月21日中國人民銀行發表關于完善人民幣匯率形成機制改革的公告以來，人民幣匯率不斷升值，從匯改前的1:8.2765到2011年9月30日的1:6.3549，人民幣對美元已累計升值30.24％。②人民幣的不斷升值給我國外貿行業造成了巨大的沖擊，許多企業本來就很低的利潤率被匯率升值侵蝕殆盡；2008年全球金融海嘯，國外需求的銳減更使這些企業雪上加霜，出口企業面臨整體“洗牌”。但人民幣匯率升值也降低了我國進口的成本協整檢驗，強勢的人民幣增強了我國企業應對國際大宗商品價格波動的能力，更重要的是，其帶給我們的增強的國際購買力如果利用得當,也許能夠成為我國貿易結構升級的動力。在這種形勢下，福建省出口貿易結構與人民幣匯率變動的關系如何，人民幣匯率變動特別是人民幣持續升值究竟會對福建省的出口貿易結構產生什么樣的影響，影響程度如何，這些問題，無論是從現實意義的角度來看，還是從長遠發展的需要出發，都是值得分析和研究的。
二、相關文獻綜述
匯率是一國貨幣單位兌換他國貨幣單位的比率，是一個國家進行國際經濟活動時最重要的綜
合性價格指標。在經濟全球化的大背景下，它的變動對一國對外貿易的平衡與國內經濟活動的波動都具有深刻的影響，它將各國之間的經濟往來相互聯系起來，使得世界經濟貿易發展順利進行論文服務。目前國際上檢驗一國和地區的匯率波動與進出口之間的關系比較常見的研究方法是運用“彈性分析法”——馬歇爾一勒納條件是否成立，即進出口的需求彈性之和大于1，則本幣貶值可以改善貿易收支。大部分學者以此條件為基礎，進行研究。
開放經濟條件下，一國的貿易結構取決于經濟體內部各種貿易產業或貿易產品的產出結構變動，在產出水平受制于貿易競爭力的狀況下，貿易競爭力成為推動貿易結構調整的根本力量，如果匯率變動對經濟體內部各種貿易產業或貿易產品的貿易競爭力產生了不同的影響，就會帶來貿易結構的變動。目前國內學者對人民幣匯率與進出口貿易關系影響的研究存在著三種觀點：第一，兩者之間存在正相關關系。劉傳哲、陳寒凝和賈彥利(2004) [1]通過實證分析，發現江蘇省出口貿易額的增長與匯率變動明顯正相關。沈丹紅、壽志敏(2007) [2]認為人民幣升值將激勵出口企業更多地依靠技術進步和提高附加價值，一些只靠低成本競爭，技術含量低，高污染、高耗能的企業可能因為人民幣升值被擠出市場，從長遠看，人民幣升值有助于我國外貿增長方式從原來的粗放型轉向高質量和高效益的集約型，這會帶來出口結構的改善。第二，兩者之間存在負相關關系。馬丹、許少強(2005) [3]認為人民幣實際有效匯率的貶值能夠改善中國貿易收支；而中國貿易結構的變化在一定程度上可以解釋人民幣實際有效匯率的變化。郭晶、洪詩茜和應匯康然（2010）[4]通過Granger 因果檢驗以及協整檢驗等計量分析方法，發現人民幣匯率與浙江出口貿易為負向關系。第三，一些學者認為人民幣匯率變動對我國貿易結構的影響并不顯著。歐元明、王少平（2005）[5]運用Granger因果檢驗以及協整、誤差修正模型、多元回歸模型等計量經濟學分析方法,對中國內資企業出口與匯率的關系進行實證分析,得出的主要結論是:實際有效匯率與中國企業內資出口間沒有因果關系, 并且無論在長期和短期實際有效匯率的變動都不能有效地解釋內資出口的變動,說明人民幣匯率的變化對內資出口影響非常小。林筱文、黃劫、宋保慶（2010）[6]在對匯率的基本概念、匯率變動對貿易收支影響關鍵理論進行分析的基礎上，運用協整分析的方法協整檢驗，對福建省人民幣實際有效匯率對進出口貿易的影響進行實證研究，結果顯示，人民幣實際有效匯率變動和福建外貿不存在長期協整關系。
以往學者的研究結果存在較大分歧，且大多集中于匯率和貿易流量的關系，匯率變動對貿易結構的影響只是作為附帶結論，缺乏對這個問題深入的實證分析。本文從出口商品結構角度出發，采用協整分析等計量經濟學方法深入考察人民幣匯率變動對我省貿易結構的影響，進而得出一些有益的結論，具有較強的現實意義。
三、 實證分析
（一）模型的設立
根據一般經濟理論，影響一國進出口貿易最主要因素是進出口商品的相對價格，而影響進出口商品相對價格的關鍵因素就是匯率。除此之外，由于在1985年～2010年的幾十年間， 我國吸引的外商直接投資發生了巨大的變化，例如鄭月明、吳青青、程雅思（2009）[7]采用實證的方法，認為FDI對于我國初級產品的促進作用并不明顯，而FDI對于制成品的出口具有明顯的促進作用，并且這個效應因地區和時間不同而有所差異。因此，本文在協整分析時考慮三個重要變量：貿易結構，匯率和FDI，為避免經濟數據時間序列的異方差性，對各個序列取自然對數，建立模型：
lnYt =β0+β1lnFDIt +β2lnREERt +μt
其中，t為時間，Yt為出口貿易結構，FDIt為外商直接投資，REERt為人民幣實際有效匯率,β0為常數項，β1、β2為回歸系數，μt為隨機干擾項。
（二）數據來源及說明
1.本文采用的數據是年度數據，樣本期為1985—2010年。福建省出口總額、工業制成品和FDI均來自《福建統計年鑒》，人民幣實際有效匯率來自國際貨幣基金組織提供的國際金融統計。
2.本文研究的是狹義的貿易結構，即出口貿易的商品結構論文服務。按照國際貿易標準分類和附加值的高低，出口商品的構成可以分為兩個大類，即初級產品和工業制成品。相比初級產品而言，工業制成品附加值高協整檢驗，競爭能力強，較高水平的集約型外貿增長方式和國內產業結構多以工業制成品的出口為主。因此本文取我省工業制成品在總出口中的比重衡量貿易結構。
根據《聯合國國際貿易標準分類》劃分，貿易結構有十類商品：食品及主要供食用的活動物(SITC0)，飲料及煙類(SITC1)，燃料以外的非食用粗原料(SITC2)，礦物燃料、油及有關原料(SITC3)，動植物油脂及油脂(SITC4)，化學品及有關產品(SITC5)，輕紡產品、橡膠制品、礦冶產品及其制品(SITC6)，機械和運輸設備(SITC7)，雜項制品(SITC8)，未分類的其他商品(SITC9)。聯合國貿易與發展會議將SITC中第61章、65章、82—85章和894章的工業制成品歸入勞動密集型產品，將SITC中第5類化學品及有關產品，以及第7類機械和運輸設備中的絕大部分門類歸入資本與技術密集型產品。因此，本文中我們將SITC 0，1，2，3，4類定義為初級產品，第6，8類定義為資源與勞動密集型產品，第5，7類定義為資本與技術密集型產品。
3.按匯率是否經過價格調整，人們通常把匯率分為名義匯率和有效匯率。在實證過程中，又把有效匯率分為名義有效匯率和實際有效匯率。與名義匯率、名義有效匯率相比，實際有效匯率不僅考慮了一國的主要貿易伙伴國貨幣的變動，而且剔除了通貨膨脹因素，能夠更加全面地反映一國貨幣的對外價值。本文采用人民幣實際有效匯率指數來研究匯率變動對出口貿易結構的影響。
（三）平穩性檢驗
由于實際匯率(1nREER)，FDI(1nFDI)和出口貿易結構（lnY）為時間序列，為了對時間序列數據進行相關實證分析，首先需要對這些變量進行平穩性檢驗，否則可能導致偽回歸。本文采用單位根ADF檢驗的方法，對各變量及其差分分別進行檢驗，利用Eviews5.0得到ADF單位根檢驗結果如下：
表1ADF檢驗結果
變量
檢驗模型類型
ADF統計量
ADF臨界值
是否平穩
C
t
p
AIC
SC
1%
5%
10%
lnY
原值
-2.62
-2.52
-4.44
-3.72
-2.99
-2.63
是
lnFDI
原值
1.87
1.97
-1.43 **
-3.72
-2.99
-2.63
否
一階差分
1.42
1.52
-5.5
-3.72
-2.99
-2.63
是
lnREER
原值
-1.99
-1.9
-3.97
-3.72
1.1投入產出指標體系
借鑒國外學術期刊知識交流效率測評文獻及國內學術期刊評價領域權威學者蘇新寧(2006，2008)［18－19］、邱均平(2010)［20］的研究經驗，選取投入指標包括:期刊載文量［2－5，7－15］、平均引文量［4－5，12－15］、基金論文比［3－4］，期刊載文量反映學術期刊信息豐裕度和投入廣度;篇均引文量衡量學術期刊科學交流程度和吸收外部信息能力，反映了學術期刊之間的交流密度。基金論文比衡量期刊載文學術質量。產出指標包括:總被引頻次［5，7，11，15］、影響因子［3－4，9－10，12－15］、引用刊數［3－4，9－10，12－14］。總被引頻次衡量學術期刊被使用和受重視的程度，影響因子衡量期刊學術影響力，引用刊數反映被評價期刊被引廣度。鑒于隨機前沿分析方法的單一產出特征，依據蘇新寧(2006，2008)［19－20］、邱均平等(2010)［18］關于評價指標權重設置經驗，本文將總被引頻次、影響因子、引用刊數的權重系數分別設置為0.25、0.4、0.35，在歸一化的基礎上計算得到綜合產出指數［20］，相關指標數據來源《中國科技期刊引證報告》。
1.2測度方法
超越對數生產函數(Trans－Log)考慮了投入要素二次項及交叉項之間相互影響，因此，本文采用超越對數生產函數的隨機前沿模型［21］，如公式(1)、(2)所示:log(Yit=β0+β1ln(Pit)+β2ln(Rit)+β3ln(Fit)+0.5*β4ln(Pit)*ln(Pit)+0.5*β5ln(Rit)*ln(Rit)+0.5*β6ln(Fit)*ln(Fit)+β7ln(Pit)*ln(Rit)+β8ln(Pit)*ln(Fit)+β9ln(Rit)*ln(Fit)+vi－μi(1)Ei=exp(－μi)(2)Yit、Pit、Rit、Fit分別代表期刊i在第t年的總被引頻次、期刊載文量、平均引文數、基金論文比，vi、μi分別代表隨機誤差、無效率。通過最大似然估計方法進行參數估計，利用參數γ=u2/(v2+u2)進行檢驗，γ的顯著性程度來判斷SFA方法的選取是否合理，γ的取值來反映隨機前沿生產模型的設定形式是否理想。γ取值范圍反映可控項管理因素與不可控項隨機誤差影響地位的變化，向1靠攏時說明管理因素逐步占主導影響地位，向0靠攏時說明隨機誤差逐步起主要作用。當γ=0時，表示不存在無效率項，此時無需使用SFA方法，直接使用最小二乘法進行參數估計［16］。Super－SBM模型由Tone［22］在2002年提出，該模型解決了多個為1的決策單元排序問題，也修正了未達到生產前沿面的決策單元松弛變量，可以避免角度和徑向選擇而引起的偏差。囿于篇幅，考慮到Super－SBM是較為成熟的模型，且SBM模型在學術期刊知識交流效率測度有見報道。因此，在此略去Super－SBM模型計算公式，具體計算步驟參照王惠(2017)［14］、儲節旺(2015)［23］。
2知識交流效率測評
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.13.121
0 引言
煤礦開采作為高危行業，事故頻發成為行業發展的現狀。國內外大量研究數據表明，80%以上的煤礦事故都可歸因為人因失誤[1]，因此對于煤礦人因失誤的安全評價能從源頭上發現問題，降低事故發生率。本文通過對礦山監控專業課程體系的研究，結合其實踐性，針對煤礦工人失誤行為的特點，采用層次分析法將礦工失誤行為分類并確定相關影響權重，有針對性的進行評價與預防，對于礦山監控有著積極意義。
1 層次分析法概述
1.1 構建層次分析模型
層次分析法是借助模型展開的，一般由目標層、準則層和指標層構成，展示的是自上而下的從屬關系[2]，其中準則層因素要根據影響因素的共性進行總結歸納，指標層因素要根據實際情況客觀陳詞。
1.2 構造判斷矩陣
構造判斷矩陣的實質就是對層次分析模型的定量化，常采用問卷調查或頭腦風暴法對準則層和指標層因素賦值。若評價內容的指標層因素過多，可借助Yaahp軟件計算，提高計算準確性和效率。
1.3 一致性檢驗
一致性檢驗的實質是對判斷矩陣的最大特征值和特征向量進行計算，一致性指標值越大說明其一致性越差[3]，一般而言，層次分析法對于其一致性指標達到數值1以下就認為判斷矩陣構建正確，否則要對判斷矩陣的賦值重新檢驗。
2 煤礦人因失誤模型構建
煤礦生產環境復雜，工人水平良莠不齊，企業管理決策等方面因素都是煤礦人因失誤行為的影響因素。本文以山西某礦井為研究背景，結合相關礦難事故的調查分析資料，構建煤礦人因失誤評價模型。
2.1 煤礦人因失誤風險指標體系
對于工業安全的研究常從人、機、環三方面展開，煤礦人因失誤指標體系的建立也可借鑒這種分析方法。通過對大量礦難事故調查資料[4-5]的分析，將相關影響因素進行邏輯分析，得到煤礦人因失誤層次分析模型圖，如圖1所示，各指標層因素[6]如表1所示。
2.2 煤礦人因失誤評價體系權重確定
在模型圖分析的基礎上，通過礦工的實際問卷調查及對相關事故調查組專家的咨詢等形式確定指標層與準則層各因素的判斷矩陣標度，并得到兩兩重要性的判斷矩陣如表2所示。
通過軟件進行檢驗，該判斷矩陣的一致性比例為0.0077
同樣的方法可以確定心理因素準則層、生理因素準則層、設備環境準則層的一致性比例與權重，在此不多贅述。通過運行軟件得到煤礦人因失誤指標層權重為：社會心理-0.0567，家庭心理-0.103，個人不安全心理-0.1871，年齡-0.0698，身體狀況-0.0277，性別-0.044，應急預案-0.1289，安全教育-0.12，安全文化-0.0582，規章制度-0.0766，環境狀態-0.0268，工序-0.0307，設備人機性-0.0703。
3 整改方案
結合分析結果可知，山西某礦井存在人因失誤風險，尤其在礦工存在不安全心理和應急預案的制定方面，根據以上評估結果，在煤礦的日常安全管理中要注意以下幾點，防患于未然。
（1）加強礦工技能培訓與心理素質培訓，通過一些事故案例教育，讓礦工主動遵守相關操作規程，降低不安全心理引發的事故隱患，同時加強三級教育與特殊工種專項培訓。
（2）加大安全投入，改善作業環境[7]，減少不良作業環境對工人行為的干擾，同時注重煤礦儀器設備的常規檢查與先進設備的引進使用，將環境治理作為煤礦安全管理的一項重要內容。
（3）利用經濟、行政等手段推行本質安全化、工作方法安全化、操作安全化和環境安全化，同時加強安全管理，尤其是基礎工作，杜絕以包代管、安全責任不落實和現場設備管理松懈等問題[8]。
（4）加強監管力度，配備專職安監人員，將安全管理常態化。
參考文獻：
[1]孫繼平.煤礦安全生產理念研究[J].煤炭學報，2011，36（02）：313-316.
[2] 張村峰，卞奇侃，蔣軍成.基于“事故樹-層次分析法”的高校學生宿舍火災風險分析[J].中國安全生產科學技術，2011（10）：100-105.
[3]王斌，常顯奇，陳浩光.AHP方法中關于判斷矩陣一致性的研究[J].裝備指揮技術學院學報，2002（05）：100-103.
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[5]朱月敏.煤礦安全事故統計分析[M].遼寧工程技術大學碩士學位論文，2010.
[6]魯娜.煤礦安全文化評價研究[M].河北工程大學碩士學位論文，2012.
[7]孟江.關于煤礦環保工作的建議和設想[J].中國化工貿易，2014（21）：50-51.
[8]史波.煤礦企業應急管理系統構建與應急能力評價研究[M].哈爾濱工程大學博士學位論文，2008.
1.老撾對外貿易和外商投資現狀
1.1 對外貿易現狀
據老撾工貿部統計，2012年，老撾對外貿易總金額達42.63億美元，同比下降0.9%。其中，出口16.96億美元，下降16.3%；進口25.67億美元，增長7.8%。縱觀全年，老撾對外貿易主要呈現以下幾方面情況：
（一）進出口總額與上年基本持平。近年來，老撾對外貿易總體保持增長態勢，2012財年老撾對外貿易同比基本持平，略有下降。
（二）貿易逆差大幅度增加。2012財年，老撾對外貿易逆差8.71億美元，貿易逆差大幅增加，主要原因是國內消費、項目帶動的車輛、工業用商品及糧食等進口增加。
（三）主要出口商品。礦產品出口8.13億美元，電力出口2.54億美元，農產品出口1.77億美元，礦石出口1.69億美元，工業產品出口1.61億美元等。
（四）主要進口商品。各類車輛（包括飛機、摩托車）及零配件進口5.54億美元，燃油燃氣進口4.70億美元，建材進口3.91億美元，工業用品進口3.61億美元，電器進口1.92億美元，糧食進口1.41億美元，電子器材進口1.20億美元等。
1.2 外商投資現狀
2013年老撾加入世界貿易組織成功，為了2015年準備加入東盟經濟共同體 （ASEAN Economic Community）老撾改變了很多貿易和投資的規則，改善該國的基礎設施尤其是交通運輸的發展，因為老撾經濟不斷發展壯大和預計在2013年至2014年的增長速度是8%。1989年至2012年根據規劃和投資部提供的數據，外商直接投資（FDI）最大的國家是越南，有429項目，價值49，13億美元，第二是泰國有742項目，價值40，82億美元。
2.老撾的國際貿易與國際投資的實證檢驗
本文主要利用協整分析和Granger非因果檢驗方法來探討老撾國際貿易與國際投資的相互關系。所謂“協整關系”，指若兩個或兩個以上變量的值呈現非平穩，但他們的某種線性組合卻呈現的平穩性。同時，本文進一步用Granger非因果檢驗方法來檢測各相關變量之間在數據方面的波動性，從實證角度來論證老撾國際進出口沒貿易與投資之間的相互關系，從而得出論文國際貿易與國際投資的相互關系。在實證分析中，本文選取外商直接投資流量（y）、老撾年進口額（x1）、老撾年出口額（x2）以及凈進口額（x3）進行分析。
2.1數據來源
本文所用數據為2001——2010年的時間序列，來源于老撾工貿部和國家數據統計局，所設計模型的樣本容量為10個。
