產出范文10篇

文獻回顧:貨幣對產出的相關經驗研究

(一)圣路易斯方程的提出和發展研究貨幣與實際產出之間關系的最直接的辦法，就是對貨幣和實際產出進行回歸檢驗。最早也是最簡明的貨幣—產量回歸模型，是由美國圣路易斯聯邦儲備局的Anderson和Jordan于1968年完成的。因此，產量對貨幣的這一回歸方程在宏觀經濟學中就被稱為圣路易斯方程。最初的圣路易斯方程，Anderson和Jordan(1968)最初選擇基礎貨幣作為貨幣行為變量，用名義收入作為被解釋變量，由于方程不能直接確定由貨幣引起的名義收入的變化是實際收入的變化還是價格水平的變化，所以就不能準確判定貨幣與實際產出之間的相互影響關系。［2］Leeuw和Kalchbrenner(1969)認為，美聯儲無法控制基礎貨幣中成員銀行的借入儲備和流通中的通貨存量。同時，基礎貨幣相對方程因變量名義GNP的變化不具有外生性;［3］而Davis(1969)堅持認為貨幣通過利率而非通過基礎貨幣或貨幣存量影響產出，因此選擇基礎貨幣作為貨幣政策行為變量是不合適的。［4］Batten和Hafer(1983)將圣路易斯方程用來做跨國比較檢驗，該方程可以解釋6個不同國家的貨幣政策對名義收入的影響，為該方程更廣范圍的使用打下基礎。［5］(二)關于中國圣路易斯方程的實證檢驗國內學者對貨幣的產出效應認識基本一致。多數學者認為，貨幣供應量波動與產出波動在長期以來存在著穩定的相互影響。孫立(2003)根據圣路易斯模型構建包含貨幣政策變量和財政政策變量的基本方程，運用多項分布滯后模型，檢驗兩種政策對名義產出的影響效應。他認為適度貨幣政策對國民經濟的推動作用并不次于積極財政政策的促進作用，甚至效用更加明顯。［6］鄭超愚與張燕(2005)運用圣路易斯方程來建立中國財政赤字缺口與產出缺口的政策響應函數，同時描述中國經濟波動與財政政策和貨幣政策的互動過程。結果表明，中國的貨幣政策或者具有適應自然經濟波動的被動調整傾向，或者構成導致和維持經濟波動的基本政策因素。在包含貨幣政策效應時，中國財政政策的經濟穩定效應有所增強，然而其反周期操作的超前干預能力減弱。［7］劉霞輝(2004)認為在中國市場發育水平較低的情況下，頻繁的貨幣供給量波動是經濟波動的主要原因。［8］國內對貨幣供應量變動影響產出變動的傳導機制研究。戰明華與李生校(2005)利用1995－2003年的季度數據，通過構建多項分布滯后模型和VAR模型，來檢驗不同口徑貨幣對產出的影響，分析結果認為由于M2中城鄉居民儲蓄存款變化不僅影響總需求，而且還通過投資影響總供給。因此作為廣義貨幣供應量的M2對產出變化具有實質性影響，而且這種影響具有持久性。［9］張茵與萬廣華(2005)發現貨幣波動只是被動適應產出和價格的變化。價格波動的主要原因是價格預期的變動。預期變動不單強烈地影響真實產出，并且在很大程度上也可以解釋貨幣波動。［10］本文認為應當重新估計和檢驗中國圣路易斯方程，利用季度數據和多項分布滯后模型來探究貨幣與實際產出之間的相互關系和貨幣產出效應的滯后長度。

模型、數據選取和技術說明

(一)分布滯后模型說明本文貨幣產出回歸的計量基礎模型采用分布滯后模型(DistributiveLagModel)。分布滯后模型主要用來研究經濟變量作用的時間滯后效應，長期影響以及經濟變量之間的動態影響關系，用于評價經濟政策的中長期效果，屬于動態計量分析的范疇。一般的分布滯后模型:Yt=α+β0Xt+β1Xt－1++L+βmXt－m+μ模型形式上與一般多元線性回歸相似，但因為滯后變量和滯后期長度難以確定，兩者的參數估計有所不同。本文運用阿爾蒙多項式法來進行參數估計，在2階阿爾蒙多項式，將滯后期長度取到4期。考慮圣路易斯方程的一個例子:ΔlnYt=C+aΔlnMt+a1ΔlnMt－1+a2ΔlnMt－2+a3ΔlnMt－3+a4ΔlnMt－4+bT+c1D1t+c2D2t+c3D3t(2)其中:Yt，Mt分別代表t時刻實際總產出和貨幣供應量，是模型的主要被解釋變量和解釋變量;Mt－1，Mt－2，Mt－3，Mt－4分別代表t－1，t－2，t－3，t－4時的貨幣存量，以考慮貨幣對產出的滯后影響;C，T分別代表常數項和時間趨勢，以解釋實際產出增長中的長期趨勢;D代表季節虛擬變量，以控制變量中有規則的季節變動。由于研究數據是季度數據，所以本文設計三個虛擬變量，來區別一年中的四個季度。(二)數據選取本文所采用的主要變量是實際產出和貨幣供給量，用實際GDP來代表實際產出，而采用流通中的M1和M2來代表貨幣供給量。樣本時間區間為1994年1季度—2011年2季度，其中貨幣供給量的樣本值來自《中國人民銀行貨幣統計概覽》。根據說明，各口徑貨幣供應量的含義是:M0=流通中的現金;M1=M0+活期存款;M2=M1+定期存款+儲蓄存款+其他存款。而GDP樣本值數據來自《中華人民共和國國家統計局季度數據庫》。1994—2011年之間的名義國內生產總值通過計算，得出以1990年價格為不變價的實際GDP。在換算過程中，通過計算當年的GDP平減指數，在把各個季度的名義GDP，折算成實際GDP。關于貨幣供給量的選擇采用M2還是M1，國內外學者存在一定的爭議。當今世界主要發達國家的中央銀行相比M1更為重視M2。國內學者認為，中國的金融發達程度比較低，貨幣傳導機制不暢，M1比M2對經濟指標的解釋力更強，建議以M1作為貨幣政策的中間目標。在本文的實際計量中，將兩者都納入研究范圍，尋找更合適的指標采用到模型中來解釋實際經濟波動。(三)計量技術說明圣路易斯方程變量的滯后期通常采用多項式分布滯后(PolinomialDistributiveLagModel)技術確定。在實際建立多項分布滯后模型時，最為關鍵的是多項式階數的確定，既可以采用最小二乘回歸也可以避免多重共線性。Charfi和Guermazi(2012)在多項式分布滯后模型基礎之上，采用月度數據使用似不相關回歸方法(SeeminglyUnrelatedRegression)來研究名義匯率傳遞對國內價格和貨幣政策的影響。［11］根據本文的實際情況多項式選擇2次，滯后的階數為4，用普通最小二乘法回歸估計模型參數。(四)描述性統計分析描述性統計的優點在于可以直觀的揭示變量之間的相關關系與動態變化特征。從圖1可以看出，不同口徑貨幣供應量與GDP之間的相關關系呈現出不同的變化特征，M1與GDP的增長率波動方向基本一致，時間上也較為同步;M2與GDP的增長率波動方向不完全一致，且呈現出一定的滯后性。改革開放之后，中國經濟開始較快增長，在1994年GDP增長達到高峰值，繼而在1996年達到GDP相對水平高峰值后隨即進入收縮階段。然而，經濟收縮趨向并未終止。在1997年中國遭受亞洲金融危機沖擊后，從1998年起經濟增長減緩。從1999－2000年經濟有所回升，但是在2001年之后經濟增長仍然緩慢。從2002年后國內實際產出逐季加速，經濟重新進入擴張階段，延續了長達五年經濟高增長的態勢，直到2008年美國金融危機的爆發向全球蔓延之時。2009年中國實際產出增長速度達到谷底，目前正處在逐漸恢復之中。圖1實際產出和不同口徑貨幣增長率關系圖中國經濟波動的同時，不同口徑貨幣供應量變動也不一致。在1992年前后經濟出現過熱的狀況，自1993年下半年中國人民銀行開始整頓金融秩序，實行適度從緊的貨幣政策，于是1996年經濟成功實現軟著陸。在此之后央行在1996—1997年連續三次降息，在1998—1999年又連續四次降息，這期間進行了頻繁的貨幣政策操作。如果說1996－1997年三次降息是當時物價回落后的自然回歸，那么1998—1999年的四次降息完全是中央銀行為擴大貨幣供應量而主動采取的重大貨幣政策措施。1998年中央銀行取消貸款限額控制，擴大公開市場業務，標志著中國貨幣政策操作由直接調控轉變為間接調控。1998—2001年的貨幣政策順應當時國內經濟發展的需要，在緩解外部沖擊的同時促進內需增加，貨幣政策在促進經濟增長方面起到了積極作用。2001年底中國加入世界貿易組織，從此對外貿易進入了快速發展的新階段。中國憑借自身的勞動力優勢，迅速成為全球加工貿易順差大國。央行在2001年之后連續五年的貨幣政策操作主要內容就是反流動性過剩。而我國流動性過剩的主要原因是經常項目和資本項目下“雙高順差”，在強制結售匯制度下導致的由外匯占款的增加而引發的基礎貨幣供應量增加。［12］隨著2007年美國次貸危機的爆發之后，全球經濟的萎靡，我國寬松的貨幣政策再次回歸。

檢驗結果

(一)數據平穩性檢驗時間序列數據最基本的要求就是數據的平穩性。否則，兩個非平穩的時間序列數據回歸的結果很可能出現“偽回歸”現象，即在統計結果上表現良好，但是不能給實際經濟以有力的解釋。本文中所使用的季節數據，實際GDP和M1、M2在不經處理之前都是非平穩的時間序列數據。在通過對GDP和M1、M2對數變化，在求出一階差分值時，就變成了不含單位根過程的平穩時間序列數據。選擇這個對數差分即變量的增長率，不僅可以滿足時間序列的平穩性，而且可以充分反映經濟運行情況。(二)圣路易斯方程模型檢驗結果本文首先采用不同的口徑的貨幣供應量M1和M2作為解釋變量來與實際產出進行回歸，運用多項分布滯后技術來分別進行參數估計，方法采用最小二乘回歸。從表2的結果來看，檢驗的效果似乎并不夠理想。結果顯示，采用M2比M1能更好地解釋回歸方程。貨幣存量當期和滯后三期對實際產出有顯著影響;而貨幣存量滯后一期、滯后二期、滯后四期和時間趨勢項均不顯著。經過對比和調整，貨幣存量當期、滯后三期組合與實際產出回歸，相對比較顯著;而滯后一期、滯后二期、滯后四期和時間趨勢項均不明顯。因此，本文決定用貨幣存量當期、滯后三期以及虛擬變量來回歸中國的圣路易斯方程。回歸結果如下:回歸方程如下:ΔlnYt=0.2501－0.5041ΔlnMt+0.2731ΔlnMt－3(3)(16.5266)(－2.4464)(2.5490)－0.5815D1t－0.1403D2t－0.2053D3t(－64.0070)(－15.6343)(－22.2859)從參數估計的顯著性來看，貨幣存量當期和滯后三期與實際產出之間存在著穩定的經濟關系。從模型回歸系數符號本身來看，實際產量的增長同當期貨幣存量的增長呈反向變動，而實際產量的增長與當期貨幣存量的滯后三期增長呈正向變動。方程短期乘數是－0.5041，延期乘數是0.2731，長期乘數是－0.231。檢驗結果表明，貨幣存量前期的增加與實際產出的增加是正相關的，從長期來看貨幣對產出的影響并非中性。貨幣的內生性和外生性的出現依賴于一定的條件，同時貨幣內生性和外生性也有著豐富的表現形式。［13］然而，貨幣對產出的影響并非當期得以實現，通常經過兩個季度的滯后才有所表現。當期的實際產出與當期的貨幣存量變動呈現負相關，說明貨幣當局在貨幣政策的執行上傾向于反向操作，奉行貨幣相機抉擇政策的表現，貨幣政策在中國成為緩和經濟波動的重要工具。綜合來看，貨幣當局根據當季的實際產出來調整貨幣供應量的變動，而貨幣變動的實際效果要在兩個季度以后才能顯現。(三)格蘭杰因果檢驗分析格蘭杰因果檢驗的基本思想是:如果變量X是變量Y的原因，那么其在統計上的表現是變量X應該有助于預測變量Y，即如果在變量Y的回歸式中加入變量X的滯后變量，那么將顯著增加整個回歸的解釋能力。從這一思想出發，格蘭杰因果檢驗的模型設定形式通常如下:Yt=∑aiXt－i+∑biYt－i+ut(4)Xt=∑ciYt－i+∑diXt－i+ut(5)檢驗的原假設是H10:∑ai=0與H20:∑ci=0。如果只有一個原假設成立，則表明X與Y之間存在一個單向的因果關系;如果兩個原假設同時成立，則表明二者之間存在一個雙向的因果關系，檢驗所用的統計量是在約束回歸與無約束回歸所得殘差平方和基礎上構造的一個F統計量。由于格蘭杰因果檢驗只對平穩變量有效，文中ADF法檢驗結果表明，各變量經過一階對數差分處理后均在不同程度上平穩，這是格蘭杰因果關系分析前提條件。格蘭杰因果關系檢驗結果表明:實際GDP是M1變化的格蘭杰原因，反之則不成立。根據統計指標的定義，M1包含了流通中的現金和活期存款，由于單位活期存款是M1的主體，因此M1變化主要反映了企業流動資金狀況。而實際產出的變動直接影響企業的經營狀況，進而影響企業對貨幣的實際需求。從表面上看，只有在滯后兩階的情況下，實際GDP才與M2表現出一定的格蘭杰因果關系。考慮到貨幣對產出的影響的確需要兩個季度的滯后期，這個檢驗結果與分布滯后模型的結論基本一致。貨幣當局做出的政策改變在一定程度上是對實際產出的響應。總體看來，貨幣供應呈現一定的內生性，貨幣供給在相當程度上由需求所決定。經濟貨幣化進程的深入，貨幣需求不斷增長，使我國的貨幣供應表現出內生性，滿足了經濟增長的要求。［14］貨幣的實際產出效應呈現明顯的滯后性，但是這個時滯基本維持在半年到一年以內，一年半之后基本沒有什么影響。這一特征表明，央行可以利用貨幣供應量的變動來實現對經濟的宏觀調控。

內容提要：本文把“產出”具體化為三種：國民收入、國民生產總值、銷售收入，從而得到三種資本－產出比率：資本－國民收入比率、資本－國民生產總值比率、資本－銷售收入比率，還定義了其他一些參量，并且建立了這些參量之間的關系式。

一．引言

我曾經提出問題：“投資乘數與資本－產出比率是何關系”（見經濟學家網站，國民收入決定，2004/05/30），后有網友認為兩者之間的關系式應該是：“毫無疑問，投資乘數k等于ΔYt與ΔIt之比，而加速系數或資本產出比率a等于It與ΔYt之比，那么，k與a的關系則是，k=(It/ΔIt)/a。何來陸善民的k=1/a呢？”但是，該網文沒有解釋該公式中的符號的意義，也沒有對該公式加以證明，就這么干巴巴一句話了結。這樣人們就很難理解他這個公式的正確性。例如，公式中的增量、變量究竟是什么含義，別人不知道。從數學上講，變量X的增量是個相對量，如果變量X的增量ΔX是相對于原點的，則可以得到ΔX=X－0=X，從而有（X/ΔX）=1。如果這樣的話，上面的公式實際上就是我那公式。再從經濟學方面講，It通常指追加投資，追加投資產生的ΔYt＝It/a；而ΔIt通常表示投資增量，投資增量ΔIt產生的ΔYt＝kΔIt。這樣得到的兩個ΔYt是一碼事嗎？這兩個ΔYt是可以相等、相消的嗎？如果這種邏輯成立的話，我可以方便地證明3＝4。怎么證明？先設ΔYt＝3，再設ΔYt＝4，然后消去ΔYt，就可以得到3＝4。如果假設ΔYt＝鹿，再假設ΔYt＝馬，然后消去ΔYt，就可以得到鹿＝馬。這樣的低級邏輯錯誤也許不值得多費筆墨，但實際上一些諾貝爾經濟學獎得主，也有類似毛病，雖然不值得大驚小怪，確也可以論它一論。我搜索了一下這位網友的資料，原來是黨校的一位博士生。這就難怪了。在人們的印象中，黨校、黨報、黨刊，都不是學術爭論的場所。黨校研究的是如何奪取政權、如何掌握政權、如何鞏固政權、如何立黨為公、如何執政為民，直到千秋萬世。政策和策略才是黨的生命。至于經濟學是否科學，經濟規律是否需要證明，是否需要經過實踐檢驗，那是次要問題。一切服從政治上的需要，一切以勝利為目的。如果需要，經濟衰退可以說成經濟增長，連年欠收可以說成連年豐收，即使餓死了人，那也是“一個指頭相對于九個指頭的小事”。作為經濟學家，就不能這樣研究經濟，不能圍著政治氣候轉，否則經濟學家就變成意識形態方面的宣傳家、現行政策的辯護士。據說國際上有各國不同政黨參加的所謂“國際政黨會議”，在這種會議上，肯定是交流執政經驗，肯定回避意識形態問題。要不然的話，甲政黨上臺號召說：全世界無產者聯合起來，徹底埋葬“帝、修、反”！乙政黨則說：你這是搞顛覆，妄圖稱霸世界。甲政黨辯護說：我們永遠不稱霸，我們是要解放全人類。丙政黨發言說：當年的蘇聯總理柯西金揚言24小時坦克開進北京城，這是叫囂侵略。丁政黨則說：蘇聯憲法規定蘇聯是社會主義國家，以馬克思列寧主義為指導，蘇聯共產黨代表先進，蘇聯坦克開到那里，象征馬克思列寧主義的鐮刀錘子紅旗就插到那里，這叫無產階級國際主義，不叫侵略。……這種會議的熱鬧程度可想而知，不開也吧。

其實我的那篇文章，主要是指出J.M.凱恩斯得到的投資乘數公式的邏輯錯誤：國民收入增量分解為消費增量和投資增量兩部分，消費增量占國民收入增量的比例為b，則投資增量占國民收入增量的比例肯定是1－b；反過來，由投資增量求國民收入增量，這是個算術問題，國民收入增量是投資增量的（1－b）分之一。這里沒有牽涉到投資將會產生多少效益，這是另外應該解決的問題。.凱恩斯得到的公式其實不是投資乘數公式，這是張冠李戴。這部分內容屬于邏輯批判。

歐美主流宏觀經濟學關于乘數的論述，除了邏輯混亂，還有概念混亂的毛病。請看一本新出版的書是這樣介紹“乘數”的：

“在一定的條件下，一定數量的自發性支出的增加會引起一系列支出的增加，從而引起產出的增加。乘數原理就是對這種經濟現象在理論上的概括。

摘要：行政事業單位國有資產使用分為內部使用和外部使用，將空余閑置的資產對外出租出借是外部使用形式之一，在一定程度上增加了財政收入，盤活了行政事業單位的閑置資產，但仍存在一些問題。為了進一步規范和加強行政事業單位房屋出租出借管理，我們進行專題調研，歸納存在問題，提出政策建議，為完善相關制度，提高管理實效提供參考。

關鍵詞：行政事業單位；國有資產；出租出借

近年來，天津不斷推進行政事業單位國有資產管理的深度和廣度，逐步健全制度管理體系，積極組織實施，強化對國有資產生命周期中配置、使用、處置等各環節管理。但仍存在一些問題，進一步規范和加強行政事業單位房屋出租出借管理，對于有效保障行政事業單位依法履行職能，提高國有資產使用管理實效，保證國有資產安全都具有重要意義。

一、管理現狀

（一）制度規定。行政事業單位國有資產管理實行國家統一所有，政府分級監管，單位占有使用的管理體制。財政部門是負責行政事業單位國有資產管理的職能部門。依據財政部《行政單位國有資產管理暫行辦法》（財政部35號令）、《事業單位國有資產管理暫行辦法》（財政部36號令），天津出臺了《天津市市級行政事業單位國有資產使用管理暫行辦法的通知》（津財會〔2014〕37號）（以下簡稱《辦法》），明確了市級國有資產出租出借收入的性質和收入管理要求。市級行政事業國有資產出租出借收入，是指市級行政事業單位在保證完成正常工作的前提下，出租出借國有資產取得的收入。行政事業單位利用國有資產出租出借應當經主管部門審核后報市財政局審批。行政單位國有資產出租出借收入屬于國家所有，應當按照政府非稅收入管理和財政國庫收繳管理的規定，實行“收支兩條線”，上繳市級國庫，納入預算管理。事業單位利用國有資產出租出借取得的收入應當納入單位預算，統一核算，統一管理。國家另有規定的除外。（二）收入上繳情況。依據上述資產管理制度，結合非稅收入收繳入庫規定，市財政局進一步明確市級行政事業單位國有資產出租出借收入申報要求，在“天津會計”官網和“天津市行政事業單位國有資產管理信息系統”公示，并細化收入收繳操作要求：取得國有資產出租出借收入的市級行政單位按照上述申報要求，填制《行政單位國有資產出租出借收入情況表》，附帶市財政局相關同意出租出借國有資產的文件、出租合同（協議）、收入憑證及需抵扣稅費憑證復印件，到市財政局征收局辦理申報上繳入庫事宜。財政局征收局經辦人員初審、復審后，當場開具《天津市非稅收入統一繳款書》，詳細講解繳款入庫流程，設專人對未及時上繳入庫單位進行催繳。從近年的國有資產出租出借收入上繳情況看，收入無明顯增長的趨勢。（三）專項清查情況。鑒于資產出租出借收入的管理現狀，為全面掌握天津行政事業單位國有資產出租出借有關情況，進一步規范行政事業單位國有資產出租出借行為，確保財政收入及時足額上繳國庫，天津于2017年10月底，組織開展了市級行政事業單位國有資產出租出借情況專項清查工作。清查內容為截至2017年10月31日正在出租出借的各類國有資產以及雖終止出租出借行為，但形成的收入尚未上繳國庫的情況，重點是出租出借資產的類型、價值、出租審批、合同簽署執行、收入上繳等。

二、存在問題

本合同由×××（以下簡稱“轉讓人”）與加利福尼亞州×××公司（以下簡

稱“公司”）共同簽訂。

為獲得公司發行的×××股票，轉讓人在此將以下財產的所有權利出售和轉讓

給公司：

本出售單所附的財產清單上所列的一切有形資產和一切待銷存貨、信譽、租借

權益、商品、以及其它無形資產，位于×××地的×××資產除外。

為準確掌握我縣國有資產出租的規模，了解國有資產出租的狀況，切實加強縣級國有資產管理，規范國有單位資產出租行為，2012年9月1日至11月15日，我局（辦）對全縣行政事業單位及國有企業2011年以來各單位資產出租情況進行了專項調查。本次調查分自查和重點抽查兩個階段，通過調查表明我縣國有資產出租總體情況良好，但也存在一些薄弱環節，現就存在的問題、原因以及對策進行初淺分析。

一、目前我縣國有資產出租基本情況

（一）從自查上報情況來看，自查上報單位共計201戶，其中：行政事業單位163戶（機關53戶，鄉鎮政府6戶，學校63戶，衛生系統41戶），國有企業38戶。自查上報有出租出借行為的單位共63戶，出租項344項，出租收入1127.80萬元。

（二）從自查上報和未自查單位中共重點抽查單位34戶（行政事業和國有企業各17戶），出租資產處數70處（個），出租項211項，出租資產建筑面積39553.83㎡，出租收入1117.16萬元。其中，17戶行政事業單位出租資產數26處（個），出租資產建筑面積8143.35㎡，出租項87項，出租收入合計456.93萬元;17戶國有企業出租資產數44處（個），出租資產建筑面積31410.48㎡，出租項124項，出租收入合計660.23萬元。

從自查和重點抽查情況表明,我縣國有資產出租一般均與承租方簽有合同，除少數幾個單位外，大部分租期較合理，一年一簽居多。除少數幾個單位外，行政事業單位國有資產出租收入基本繳存財政專戶，企業國有資產出租收入基本單獨核算。

二、我縣國有資產出租情況存在的問題及原因

摘要：寫作作為一項輸出性技能，在英語學習中尤為重要。因此提高學生的英語寫作能力成為了當務之急。筆者想在高中英語寫作課上運用產出導向法進行教學，按照驅動、促成、評價三個教學流程對寫作教學進行活動設計，以期為高中英語寫作教學提供實踐性意義。

關鍵詞：寫作教學；產出導向法；高中英語

一、引言

寫作是一項輸出性技能，能反映出學生的語言組織能力和邏輯思維能力。所以提高學生的寫作水平對教師來說至關重要。因此有大量學者開始探索可以提高學生寫作水平的有效教學方法。文秋芳教授及其研究團隊在經過近十年的不斷探索、發展與完善，成功提出并構建了具有中國特色的“產出導向法”理論體系。但產出導向法起初只是針對中國大學英語教學中的“學用分離”現象而提出的，但其實這個問題不僅在大學英語教學中存在，在高中英語教學中也普遍存在。故筆者想探宄產出導向法是否對高中英語寫作教學有效。

二、“產出導向法”的理論體系

文秋芳教授在2008年首先提出了“產出驅動假說”，經過了十多年的發展，從“產出驅動假說”演變出來的“產出導向法”目前已經成為了一種成熟完整的外語教學理論。（一）“產出導向法”的教學理念。“學習中心說”、“學用一體說”以及“全人教育說”三個方面構成了“產出導向法”的教學理念。其中“學習中心說”提倡教師在課堂上組織任何的教學活動時，像小組討論、教師講授、學生展示等，這些教學活動都應該服務于有效的學習。它強調不論是誰在主導課堂，課堂教學活動都要服務于有效學習。“學用一體說”提醒了教師要注重讓學生邊學邊用，學用結合，給學生提供更多的輸出機會。不能僅僅讓學生被動地接受輸入，還要讓學生積極思考，有效輸出，這樣教學活動才有意義。“全人教育說”主張教學活動不應只注重語言知識的輸入，還應注重提高學生的思辨能力、培養學生的自主學習能力以及學科綜合素養等。教師可以通過對學習材料的選擇、小組活動的設計等將全人教育理念融合在學科教學之中。（二）“產出導向法”的教學假設。“輸出驅動”、“輸入促成”和“選擇性學習”三個方面構成了“產出導向法”的教學假設。其中“輸出驅動”假設指教師在正式開始教學之前，給學生布置一個相關的任務讓學生獨立完成。在這個過程中，學生可能會遇到一些困難，進而意識到自身水平的不足，從而產生進一步學習的欲望，也就是為了可以順利的把輸出任務完成，學生才會積極主動地去進行之后的輸入性學習。“輸入促成”假設發生在學生進行完輸出驅動環節之后，在輸出驅動的前提下進行。通過為學生提供提前篩選好的有利于學生產出的學習材料，這些材料應該在詞匯、語法知識、語篇結構以及語言表達等方面給學生提供一定的幫助，讓他們順利地完成產出任務。由于課堂時間非常有限，所以“選擇性學習”主張學生要根據自己的學習需求，去選擇相應的輸入性料對自己的知識空白進行填充，不同于不經選擇地學習全部輸入材料，這種“選擇性學習”可以大大地提高學習效率，為學生節省時間。（三）“產出導向法”的教學流程。“產出導向法”的教學流程共有三個階段，分別為：驅動、促成和評價。其中，“驅動”環節的教學步驟分為三步，首先是老師要給學生提供一個交際場景，讓學生置身其中，為接下來要討論的話題做準備。然后讓學生在這個設置好的交際場景中去完成布置給他們的任務，在學生獨立去完成任務的過程中，他們會遇到各種解決不了的問題，因為這些問題可能超出了他們目前的英語水平，這就會使學生產生學習的動力。此環節的最后一步，為了讓學生清楚任務活動的詳細要求，老師需要對布置給學生的產出任務進行解讀說明，詳細闡述任務活動的類型和內容。“促成”環節共有三個教學步驟，首先是老師需要解釋清楚產出任務，讓學生明白完成任務需要進行的每一個具體步驟。接下來是學生自主選擇老師提供給他們的輸入性材料并學習研讀的過程，這個過程也需要教師的參與，因為教師需要給學生答疑解惑，對他們的學習過程進行指導和監督。最后一步，學生在完成了選擇性學習之后，開始嘗試練習產出，然后老師對學生的產出成果進行檢查。“延時評價”共有四大教學步驟，一是老師和學生一起制定一個清晰易懂的評價標準，以供之后的評價環節師生共同使用。二是學生對他們的產出成果進行提交，但老師需要提前告知學生最后的提交期限以及提交形式等問題。三是在課上師生共同評價產出成果，老師在對學生進行有針對性評價的同時，還需要對學生的不足之處提出明確的要求。最后一步是師生在課下評價產出成果。學生根據最后師生共同探討出的指導性建議，將最終修改后的產出成果提交給老師，作為形成性評價的依據。

非壽險服務產出的直接計算法研究

從產出角度直接計算非人壽保險服務總產出，是無法按照產品法（即根據保險服務的數量乘以保險服務的單位價格）來計算保險服務總產出的。非人壽保險服務沒有采取直接收取保險服務費的形式。在非人壽保險服務中，投保者支付的保險費并非等價于保險服務費，也就沒有保險服務價格。如果按照收入替代法（即根據保費收入減索賠支出）來計算非人壽保險服務總產出，有可能發生保險賠償支付大于保費收入的情況，這種情況的發生說明了收入替代這種方法計算的結果只能反映保險經營的財務結果，并非反映了保險服務活動的工作量規模大小（即辦理保險服務時收取的服務費）。因為保費并非是保險公司的服務費收入。可以考慮采用另外的方法，從產出角度核算非人壽保險服務總產出。從理論角度看，非人壽保險服務總產出的價值構成包括中間消耗、固定資本消耗、勞動者報酬、生產稅凈額和營業盈余。保險服務開展時，應該有一個保險雙方協議的保險服務市場價格。可是，由于非人壽保險服務沒有采取直接收取服務費的形式，這種價格被“隱藏”了。市場價格的組成部分不外乎提供單位保險服務時的中間消耗、固定資本消耗、勞動者報酬、生產稅凈額和營業盈余。上述資料可從保險機構的年度損益表（見表1）中獲得。由于保險服務的非實物性和不可儲存性，保險服務的生產和消費過程是同時進行的，本期生產的保險服務必然在本期消費，沒有跨期的問題，所以保險服務生產活動中的中間消耗、固定資本消耗、勞動者報酬、生產稅凈額類似于成本費用，營業盈余類似于利潤。可以采用會計核算方法，按照成本費用加期望利潤的形式來核算非人壽保險服務總產出。這種方法的基本原理和SNA（2008）建議的總成本加正常利潤法的基本原理類似。SNA（2008）建議，如果沒有相應的會計資料和足夠的歷史資料合理估算調整到期索賠，也可采用總成本（包括中間成本、勞動成本和資本成本）加正常利潤估算非人壽保險服務總產出。但是，如何計算正常利潤，SNA（2008）并未說明［3］。一般來講，總成本數據可根據保險機構單位的財務表數據或統計表數據計算。比如，利用保險業利潤表可獲得：總成本＝中間成本＋勞動成本＋資本成本＝資產管理業務成本＋中介業務支出＋營業稅金及附加＋營業費用。其中營業費用包括業務管理費用（郵電費、差旅費、公雜費、職工工資、職工福利費等）、固定資產折舊費、宣傳費、招待費等。正常利潤進行估算存在較大的難度。正常利潤可以理解為期望利潤，從理論角度看，應是各期利潤與各期索賠事件發生概率的乘積和。估算期望利潤可以考慮的方法有兩種：方法一：期望利潤可根據以前若干年的營業利潤等計算年平均值估算。這是一種由樣本數值估計總體參數的方法，把選用的一段歷史時期作為樣本區間，把該段歷史時期的利潤數據的均值作為樣本均值去估計總體均值（即正常利潤）。這種方法應用的假定條件是：利潤的變化是水平型的，實際利潤與期望利潤的誤差項是隨機的。方法二：期望利潤可根據以前若干年的營業利潤建立隨機時間序列模型預測并估算出正常利潤。這是一種以時間序列為基礎進行預測的方法，根據歷史利潤數據由過去和現在去推斷未來的可能利潤。隨機時間序列模型依據的基本思想是：除極個別的情況外，幾乎所有的時間序列中按時間順序排列的觀察值之間具有依賴關系或自相關性，這種自相關性表征了變量發展的延續性。隨機時間序列模型與非隨機時間序列模型不同，非隨機時間序列模型是針對簡單的確定型時間序列來構造的，它事先假定有一個由歷史數據所表現的固有模式，除此模式之外還表現為某種偶然性，隨機變量εi僅僅作為一個附加誤差在各個時刻分別加到一個嚴格的確定型函數上去。而隨機時間序列模型必須考慮時間序列的隨機特征和統計特性（期望值、方差、協方差、相關函數等），把時間序列作為隨機過程來研究，隨機變量在決定模型結構時起著決定性作用，即把時間序列視為依賴于時間t的一族隨機變量，其中單個變量值的出現具有不確定性，但整個序列的變化卻呈現出一定的規律性［4］。

非壽險服務產出的間接計算法研究

SNA（2008）提出的間接計算非人壽保險服務總產出公式是：非人壽保險總產出＝實收保費總額＋追加保費總額－調整后已生索賠總額。其中調整后已生索賠是作為正常索賠的代表，指保險機構單位在一定核算期內預期賠付的損失額，是基于過去的經驗和未來的預期基礎上估計出來的一個數值，而非保險公司該段時間內所發生的實際索賠。它被用來描述在確定產出價值時用到的索賠水平［3］。本文研究的問題是：如何具體計算調整后已生索賠。（一）采用期望法計算調整后已生索賠采用期望法計算調整到期索賠，可以通過建立隨機時間序列模型來獲得，如美國經濟分析局就曾經采用建立隨機時間序列模型進行預測的方式獲得預期索賠額［5］。一般來講，建立隨機時間序列模型至少需要20多項數據，而且對數據要求較嚴格。這里通過構建帶自變量x的ARIMAX模型來計算調整后的已生索賠，進而計算非壽險服務總產出。搜集廣東省歷年財產保險公司的保費收入由表5知，模型通過白噪聲檢驗，所得ARIMAX模型為yt＝0．01464xt＋46．2327＋at。計算可得期望賠款率預測值以及非人壽保險服務總產出（見表4）。從計算結果可知，模型的各期實際索賠之和與各期調整后已生索賠之和的差距很小（為1155．52－1155．53＝－0．01億元），且賠款比率的均方根誤差也較小（為3．7194％）。將按照調整后已生索賠計算的非人壽保險服務總產出與按照實際索賠計算的非人壽保險服務總產出對比，可以發現按照調整后已生索賠計算非人壽保險服務總產出可以減弱較大索賠支出對保險服務總產出計算的影響，尤其是在發生了重大災難的年份，如2008年實際索賠大幅增加，導致該年非人壽保險服務產出偏低。但是，按照調整后已生索賠后計算的產出比按照實際索賠計算的總產出調高了24．84億元，而在發生實際索賠較少的2010年，按照調整后已生索賠計算的產出比按照實際索賠計算的產出調低了31．28億元。（二）采用賠款預提基金方法計算調整后已生索賠這種方法是通過建立一個巨大災難風險預提基金來核算調整后已生索賠。對于非人壽保險服務中的巨大災難損失賠償，可以建立一個類似于提取固定資產折舊形式的賠款預提基金，在保險機構單位的保費中建立一個扣除項（即巨大災難損失的賠款預提金），從每期保險費中預先扣除［6］。這樣，由于每期有預先扣除的巨大災難損失賠款預提金，累計起來，就可作為發生了重大損失賠付那一個核算期的保險服務收入，以免出現負數。如果累計金額不夠彌補全部重大損失賠付，也可先把以后計提的重大損失賠付預提金提前計入本期保險服務產出中。這樣計算的依據是，考慮到巨大災難發生的概率相對較小，而小概率事件一般不會經常發生，一旦發生就會使得索賠額巨大，為了應對這種情況的發生，可以根據計算確定每期的分攤索賠額。巨大災難一般是指發生概率極小，一旦發生就會造成比常規災難要大許多倍的損失和索賠，如：日本地震、印尼海嘯、汶川地震、美國9•11恐怖襲擊事件那樣的災難。基本步驟如下：第一步，根據巨大災難發生的概率，以現在的保額為基礎，計算出未來若干年（如10年，澳大利亞根據經驗分析大概10年左右發生一次巨大災難風險）內可能發生的巨大災難索賠額，即：未來若干年可能發生的巨大災難索賠額＝現在的保額總和×巨大災難發生的概率第二步，把這個巨大災難索賠額按等年值方法平均分攤到每一年，即：每年分攤的巨大災難索賠額＝未來若干年可能發生的巨大災難索賠額÷年數第三步，在每一年計提這個巨大災難索賠分攤額，建立一個巨大災難風險預提基金，即：每年在計算保險服務總產出時，從保費中預先扣除這個巨大災難索賠年分攤額，并把這個巨大災難索賠年分攤額放入巨大災難風險預提基金。第四步，在實際發生巨大災難索賠的那一年，再把它提取出來，沖掉那個巨大災難索賠額，以避免發生巨大災難那一年的保險服務總產出出現負數。如果在未來若干年（如10年）期間未發生巨大災難，則把這筆計提基金累計到下一個期間（如10年）。如果在未來若干年（如10年）期間比較早的時間發生了巨大災難，而全部巨大災難風險預提基金尚不夠支付索賠的話，可暫時先動用保險機構單位的自有資金墊付，然后再從后續各年計提的巨大災難索賠分攤額來補償這筆墊付的自有資金。這個方法的關鍵是巨大災難發生概率的計算。一般說來，保費經常在保險期期初定期支付，而索賠則發生在以后。投保人在支付保險費時，就與承保人確定了保額，即以后如果發生災難時的最大可能賠償額（即最大可能索賠額）。保險機構在承保時，對災難發生的概率應該是經過精確計算的。保險機構可以在收取保險費到支付索賠的這段時間內，將保險費所涉及的金額用于投資并從中獲取收益。因此，保險機構在對所提供的服務進行全面計算時，必須充分考慮很難計算出和計算該收益的規模，以及保險費和索賠的相對規模，必須科學計算巨大災難發生的可能性（即概率）和由此引起的最大可能索賠額。按照這樣的方法計算，有：非人壽保險服務總產出＝實收保費總額＋追加保費總額－調整后已生索賠總額。其中在未發生巨大災難索賠那一年的調整到期索賠總額＝實際索賠額＋巨大災難風險年賠款預提金（即巨大災難索賠年分攤額）。所以，非人壽保險服務總產出＝實收保費總額＋追加保費總額－巨大災難風險年賠款預提金－實際索賠額。在發生了巨大災難索賠那一年的調整后已生索賠總額＝實際索賠額（即巨大災難索賠額）－提取的歷年巨大災難風險年賠款預提金。在發生巨大災難索賠時，如果出現動用了自有資金墊付的情況，須把墊付的自有資金加入上式的減項中，即：在發生了巨大災難索賠那一年的調整后已生索賠總額＝實際索賠額（即巨大災難索賠額）－（提取的歷年巨大災難風險年賠款預提金＋墊付的自有資金）。所以，非人壽保險服務總產出＝實收保費總額＋追加保費總額－［實際索賠額（即巨大災難索賠額）－提取的歷年巨大災難風險年賠款預提金］。

直接計算法與間接計算法的比較與結論

（一）比較直接計算法從非人壽保險服務總產出的價值構成出發計算產出，理論上比較符合總產出的計算原理，利用保險公司的會計資料進行計算，也比較可行。推行直接計算法，需要保險公司有較長時期健全的會計核算資料，同時還需要基層統計人員掌握構建隨機時間序列模型的基本知識。間接計算法是利用保費收入與調整索賠之差計算非人壽保險服務產出，從實踐上看比較符合傳統的核算原理，但其關鍵問題是如何對實際索賠進行調整，操作難度較大。對于期望法而言，對數據具備的條件要求較嚴格。對于賠款預提基金方法而言，很難計算出巨大災難發生概率。另外，將保費收入與調整索賠之差作為非人壽保險服務費，有待理論上做出科學合理的解釋。（二）結論對非人壽保險服務產出核算方法的改革是中國國民經濟核算中亟需解決的問題，也是國民經濟核算體系（SNA）研究中的熱點問題。本文以聯合國SNA（2008）提出的非人壽保險服務產出改革思路為基礎，結合中國國民經濟核算實際，提出了具體的核算非人壽保險服務總產出的方法，包括以實際財會資料為基礎，運用ARIMA模型計算期望利潤，直接計算非人壽保險服務總產出的方法，以及通過構建帶自變量x的ARIMAX模型來計算調整后的已生索賠，或者通過建立一個巨大災難風險預提基金來核算調整后已生索賠，進而計算非壽險服務總產出的間接計算方法。這為中國國民經濟核算的改革做出了一個有益的嘗試。綜上所述，相比較而言，根據中國目前統計核算的實際條件和基層統計人員的專業知識水平，較宜采用直接計算法核算非人壽保險服務產出。因為，一方面直接計算法是從服務產出的價值構成角度進行產出計算的，在理論上較易做出解釋；另一方面，中國的保險公司一般都有較健全的會計核算數據，并且擁有具備一定會計知識與統計知識的核算人員，按直接計算法核算非人壽保險服務產出，較易獲得數據，且方法原理較易掌握，難度相對較小，可行性較高。

一、引言

近年來，中國經濟的快速增長帶來了能源消費和CO2排放量的急劇增加。中國是人均能源資源相對稀缺的發展中國家，人均能源資源擁有量不到世界平均水平的一半。1992年，中國成為石油凈進口國。2003年，中國成為繼美國之后的第二大能源進口國家。據預測，2020年中國原油缺口將加大到2．5億噸以上。緊缺的能源資源已經成為制約中國經濟發展的瓶頸之一［1］。解決高能源消耗問題，實現經濟、資源、環境的可持續協調發展已經成為建設和諧社會過程中必須解決的重要問題。中國已經向國際社會承諾，在2005年的基礎上到2020年降低二氧化碳排放強度40％至45％。加入WTO后，中國國際貿易自由化不斷深入，貿易規模不斷擴大，和世界其他國家在經濟上的相互依賴性也日益增強。2004年，中國進出口貿易總量已居世界第三位。2008年，中國對外貿易進出口總值達25616．3億美元，居世界第二位，順差達2954．7億美元。這不僅使中國逐漸依賴貿易伙伴的生產體制和消費模式，也影響著中國產業結構的演變及能源消費。能源是重要的生產要素，國際貿易增長的同時也帶來了能源消費的增加，即蘊含能源進出口。由于中國的環境污染為典型的能源消費型污染，出口貿易的增長也不可避免地帶來了環境污染的增多。以鋁業為例，目前技術條件下生產1噸鋁耗電15000度，中國凈出口70萬噸鋁，僅從直接能源消耗的角度分析就相當于出口100多億度電。值得注意的是，中國在國際產業分工體系中位于產業鏈低端，55％的出口貿易屬于附加值較低的加工貿易，而且資源和能源密集型產品出口仍占較大比例，以往的數據統計并沒有將蘊含能源進出口計入其中。能源環境約束已經成為影響中國進出口貿易進一步發展的重要因素。對進出口貿易的能源消費影響進行定性和定量分析，可以為制定相關節能政策和產業發展指導政策提供依據。通過加總產品生產過程中的直接能源消耗和間接能源投入，生命周期分析可以分析產品和服務中蘊含的能源［2－3］。由于生命周期分析方法需要進行實地調研和收集詳細的中間產品能源消費數據，工作量巨大。現有研究中多采用投入產出技術對產業生產中的蘊含能源消費問題進行分析。投入產出技術可以不考慮各類產品和服務生產過程的復雜性和長度，使用Leontief逆矩陣來計算一個部門的完全需求［4－6］。李坤望和孫瑋發現，中國普通非能源商品貿易中隱含的能源輸出量遠高于能源產品的直接貿易量［7］。齊曄等人采用日本作為進口國代表，計算了中國進口商品的能耗系數，研究得出了中國隱含能凈出口的上下限［8］。Gay、Proops、Lenzen和Machado等人的研究則將進口矩陣納入到投入產出分析框架，他們的研究表明，澳大利亞、巴西、德國都是二氧化碳排放出口國，即這些國家進口品所蘊含的二氧化碳排放量小于其出口品中的CO2排放量［9－11］。Glen和Edgar等人對挪威進口商品的研究發現，其導致的CO2排放量的一半來源于發展中國家的進口，這些進口量只占挪威總進口量的10％［12］。能源投入產出分析的應用體現了對經濟增長背后的資源環境消耗的定量測算，從而也可以對進出口貿易背后的能源消耗進行系統的分析。隨著溫室效應和氣候變化等全球性問題的出現，國際二氧化碳談判、國內能源政策和國際貿易政策的制定等都亟待學界對國際貿易與能源環境之間的交互影響進行更為深入地研究，特別是對國際貿易背后的能源消耗進行系統地測算分析。投入產出表可以采用實物量單位或者價值量貨幣單位編制。已有研究中，實物量和價值量難以反映在同一張投入產出表中。為分析出口貿易對能源消費的影響，尤其需要分析不同因素對出口蘊含能源的影響，需要將能源部門的產業（投入產出表中行方向數據）同時采用實物量和價值量表示，但上述研究在能源投入產出表的編制中沒有考慮到中國能源系統中最終消費和中間投入之間的不同價格，也沒有深入分析出口蘊含能源的影響因素。

二、中國國際貿易的演進態勢及其能源環境影響的定性分析

1980年，中國出口貿易總額全球排名為第26位，隨著中國經濟開放程度的不斷擴大，尤其是2001年加入WTO之后，中國國際貿易高速發展，中國經濟日益融入世界經濟體系。中國進出口總值從1978年的206億美元猛增到2008年的25616億美元，居世界第二位。2001年以后，中國國際貿易年均增速高達26％，是全球國際貿易增長最快的國家。2010年，中國出口貿易排名全球第一，外貿進出口總值為29727．6億美元，比2009年同期增長34．7％，進出口貿易順差為1831億美元。中國的制造業產出占到了全世界的19．8％，高于美國（美國為19．4％），中國已經成為全球重要的制造業加工生產基地。中國國際貿易的迅速增長帶動了能源消費的迅猛增長。尤其是2002年以來，中國的經濟增長在很大程度上依賴于對重型制造業的固定資產投資和以量取勝的工業制造品的出口。中國是一個人均能源資源相對稀缺的國家，人均能源占有量不到世界平均水平的一半。受制于資源稟賦，中國能源需求與本國供應之間的缺口不斷擴大，日趨依賴進口各類資源以滿足其日益增長的能源需求。中國初級產品占進口總額中的比例由1990年的17％，增長至2008年的31％。從直接能源進出口量分析，中國自1997年開始成為凈能源進口國家。2001年開始，直接能源進口量快速增長而直接能源出口量略呈下降趨勢，凈能源進口量快速增長。這說明中國能源對外依存度不斷增長，其中進口能源中以原油和成品油為主。2008年，原油進口量占直接能源進口量的67％，中國石油消費對外依存度達到創紀錄的51．3％。從直接能源進出口量分析，中國已經成為凈直接能源輸入國。對美國等發達國家而言，其國際貿易的增長意味著大量工業產品可以在這些發展中國家生產。國際貿易規模的擴大使得發達國家的居民消費可以更多地依賴于來自發展中國家的工業制成品進口，提高服務業在其國民經濟體系中的比例，從而最終在一定程度上減少其國內經濟活動與生態資源環境的矛盾。但對發展中國家來說，由于能源、環境法規政策的相對寬松和不完善，而自由貿易追求的是利潤最大化，出口型生產往往對社會和環境成本考慮不足，國際貿易擴大導致的產出增加會帶來能源消費的增長和環境的惡化。因此，國際貿易可能產生這樣的能源消耗和污染物排放影響：一個國家可以通過轉移高能耗、高污染排放型產業至其他國家以減少其能源消費并保持其環境承載力；一個國家也可能由于出口產品生產過程中的高能耗、高污染，增加了其能源消費總量并使環境受損。進一步而言，通過國際貿易，一些國家可能間接出口了能源資源和環境承載力，而另一些國家則可能進口能源資源和環境承載力。

出口貿易高速發展使中國能源消費呈現快速增長的態勢，由于中國的環境污染為典型的能源消費型污染，出口增長在促進中國消費增長的同時也不可避免地帶來了環境污染的增多。開發、利用能源所產生的環境約束不僅已經成為能源戰略和能源決策中越來越重要的決定性因素，而且是影響中國進出口貿易進一步發展的重要因素。雖然中國國際貿易的高速發展可以為中國的環境保護積累必要的經濟基礎，通過進口高能耗污染密集型產品可以直接降低本國的能源消耗和污染程度，從國外引進先進的技術，學習先進的管理經驗及進口先進的機械設備會促進國內節能減排和環境保護的發展。因為受制于中國在國際產業分工中擔當的加工裝配者角色①，中國出口貿易的增長不可避免地加速消耗了大量的稀缺性自然資源，導致“掠奪性”資源開采問題。與出口貿易帶來的能源消費增長一致，出口行業所排放的工業廢水、廢氣和固體廢棄物也相應增加，環境污染日趨嚴重，環境承載力不斷下降。“經濟增長的資源環境代價過大”②，這是中國經濟可持續發展必須解決的首要問題。和初級產品相比，工業制成品生產中的環境影響不僅包含著原材料的開采與加工，還包括其本身加工過程中所排放的廢水、廢氣與固體廢棄物。由于工業制成品占中國出口貿易總額的比例一直上升，2009年，其比例達到95％，故本文選擇工業制成品出口總額分析國際貿易的環境影響效應。1990—2010年，中國的工業制成品出口總額由462億美元上升為13965億美元，年均增長17．6％。同期工業固體廢物產生量由1990年的57797萬噸增長至2010年的240944萬噸，增幅達4倍。工業固體廢物和工業制成品出口總額呈同步增長態勢。工業二氧化硫（SO2）排放量從1990年的1033萬噸增長至2006年的2235萬噸，年均增長5％。其后由于中國政府在“十一五”規劃③中制定了降低單位GDP能耗20％、在2005年的基礎上到2010年減少二氧化硫排放量10％的政策，中國工業二氧化硫排放量在2010年減少至1864萬噸。因此，從整體上分析，中國工業二氧化硫排放量在2006年之前隨工業制成品出口總額呈同步增長態勢，但“十一五”期間由于政府管制呈下降趨勢。另外兩項環境指標，工業廢水排放量和工業化學需氧量（COD）排放量，由于國家以造紙等行業減排為重點，采取各種環境政策積極推進高污染行業的清潔生產和大力發展循環經濟，中國工業廢水排放量和工業化學需氧量（COD）排放量并未出現和工業制成品出口總額同期增長的趨勢。1990—2010年間，中國的工業廢水排放量沒有明顯的增長趨勢，1990年排放量為236億噸，2010年為238億噸。這說明從工業廢水排放量這一環境指標來看，工業制成品出口總額的增加并未對工業廢水排放產生顯著的影響效應。工業COD排放量和工業廢水排放量變動趨勢一致，僅在1997年達到峰值，此后則呈下降趨勢。中國的二氧化硫排放中，燃煤電廠二氧化硫排放量約占全國二氧化硫排放量的50％，電力是工業生產制造的基礎，因此從整體分析中國二氧化硫排放和工業固體廢棄物排放與中國的出口貿易規模之間存在正向關聯關系。從兩項環境指標（工業廢水排放量和工業COD分析）來看則沒有顯著的正向關系。因此，需要對中國國際貿易和能源消費及環境污染之間的關系做更為深入的系統分析。

三、能源投入產出表的編制與能源投入產出模型

1引言

河南省作為中部經濟區建設的核心省份，是農業糧食生產的主要產區，肩負著促進中部發展的重大使命。在當前我國糧食安全問題突出，糧食投入產出不高的情況下，河南省面對人口眾多的壓力，更應該關注農業生產要素的效率，實現農業資源的高效利用，提高農業生產效率。由于農業在我國經濟發展中所占據的重要地位，國內對農業生產效率的研究方面的文獻較多，過去大多采用C－D生產函數法進行測算。近年來DEA方法被廣泛運用于農業生產效率的綜合評價中。何新安等（2008）使用非參數的Malmquist生產率指數方法，對廣東省1993－2005年間農業全要素生產率（TFP）的變動趨勢進行了考察。李盡法等（2008）運用Malmquist指數方法，考察了1999—2006年河南省農業全要素生產率的變動趨勢，提高農業生產的技術效率是農業發展的主要方向。丁文斌（2007）運用DEA方法分析1990－2004年湖北省糧食生產投入要素。汪旭暉（2008）運用DEA模型對我國31個地區的農業生產效率進行綜合評價。陳洪躍等（2010）運用數據包絡分析（DEA）方法對重慶市1997—2007年的農業經濟效率進行了測算，并分析了其規模效益。

2DEA評價模型

關于生產的效率評價，通常是通過對生產邊界的估計。當前生產邊界的估計主要有二種方法，一種是參數法，另一種是無參數法。DEA方法作為無參數法，是由美國著名運籌學家A．charnes和W．W．Cooper及Rhodes（C2R）于1978年提出的，相對于參數法，DEA無須預設生產函數的型式，亦無須估計函數的參數。本研究所構建的評價模型，就是DEA的兩個基本模型C2R和BC2。在規模報酬不變的情況下，引入對偶變量λ1、λ2，…，λn；θ和松弛變量，即可得出C2R模型的表達式如下：minθs．t．nj＝1λjxj＋s＋≤θx0nj＝1λjyj－s－≥y0λj≥0j＝1，2，3，…，nθ無約束s＋≥0s－≥烅烄烆0在該模型中：θ為各決策單元的技術效率值。在考慮規模報酬可變的情況下，BC2模型如下表示：minθs．t．nj＝1λjxj＋s＋＝θx0nj＝1λjyj－s－＝y0nj＝1λj＝1j＝1，2，3，…，nθ無約束s＋≥0s－≥烅烄烆0在該模型中：θ為各決策單元的純技術效率值。

3實證分析

3．1指標的建立

摘要：作為國民經濟第一產業，農業在國家經濟體系中占據著基礎地位，農業的發展對于社會經濟的平穩運行有著重要促進作用。現階段下我國農村金融發展滯后，農村金融供給不足嚴重影響到我國農業產出的提高。本文通過對農村金融供給與農業產出效應進行介紹，深入分析我國農村金融供給現狀及存在的不足之處，并提出新常態下強化農村金融供給對農業產出推動效應的具體措施，為完善我國農村金融建言獻策。

關鍵詞：農村金融供給;農業產出;效應分析

隨著我國金融改革的不斷深入，金融行業在我國城市地區發展迅速，但在廣大農村地區，金融發展現狀不容樂觀，據銀監會相關數據統計，2013年我國農村家庭活期存款賬戶和定期存款賬戶占農村家庭總數的比例分別為42%和12%，遠低于全國平均水平[1]。受農村地區基礎設施建設滯后、經濟發展水平低下等因素的影響，農村金融供給排斥現象比較嚴重，農村金融供給不足給我國農業產出的增長帶來了不利影響。

一、農村金融供給對農業產出的效應分析

金融市場最基本的功能是優化金融資源配置，完善農村金融供給可以充分發揮其資源優化配置功能，從而推動農業產出的增長，具體分析如下：

（一）農村金融供給通過金融產品創新和提高資本邊際