時間：2023-03-03 16:00:33
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在高速公路新、改建工程建設(shè)中，無論是橋梁、隧道、路基等工程項目，在實(shí)施過程中，均存在或多或少的變更問題。所不同的只是變更原因不同而已，變更規(guī)模大小不同而已，變更數(shù)額多少不同而已。而工程計量則以工程量清單為依據(jù)，以實(shí)際工程數(shù)量為準(zhǔn)則，對建設(shè)工程項目投資作有效的調(diào)控與動作。
在具體的實(shí)施中，通常強(qiáng)調(diào)的除工程質(zhì)量以外，而更主要的則是提出工程變更計量的問題。為什么業(yè)主、監(jiān)理對工程變量計量提到如此高的程度，這固然有它的原因。因為，工程變更計量是控制整個工程項目進(jìn)度、質(zhì)量的雙刃劍。
工程變更雖然有它的申報、審核、審批程序，而工程計量也是有它的一套計量規(guī)則，但是歸結(jié)到一點(diǎn)，工程變更、計量都是以各自不同的運(yùn)作方式，以其嚴(yán)密審慎態(tài)度，對建設(shè)項目實(shí)施有效的監(jiān)控，盡管采取的手段不同，而目的則完全是一致的。
對此，筆者將對兩者在工程建設(shè)中所處的特殊位置和作用以及相互間的緊密的內(nèi)在關(guān)系進(jìn)行一番分析，理順變更計量當(dāng)事人各方的職責(zé)和義務(wù)，為業(yè)主切實(shí)把好工程投資項目關(guān)。
二、變更計量實(shí)施操作的內(nèi)在關(guān)系分析
工程變更計量實(shí)施操作的內(nèi)在關(guān)系，可以從以下三點(diǎn)來加以論述。
1.工程變更與計量似乎是兩個不同的概念，但仔細(xì)分析確實(shí)隱含著密不可分的關(guān)系。首先，工程變更不管以什么形式出現(xiàn)，而它都是要受計量規(guī)范所制約。比如，對某項變更，變更數(shù)量就必須準(zhǔn)確，而工程數(shù)量不準(zhǔn)確，則計量這一關(guān)就通不過。計量根據(jù)核實(shí)數(shù)量，有權(quán)作出修改。通常所說，設(shè)計數(shù)量(包括變更設(shè)計數(shù)量)并非是最終決算數(shù)量，而實(shí)際數(shù)量才是最終決算依據(jù)。然而，后者只能由計量工作來完成。由此又可看出，兩者既是相互依賴，又是相互制約，相輔相成的。
2.工程計量則是對工程變更實(shí)施操作的一種引導(dǎo)。這也是不難理解的。試舉兩例說明，以三凱線擋土墻漿砌數(shù)量為例，擋土墻工程量清單中，以“m3”為計量單位。內(nèi)容包括挖基土石方、實(shí)體漿砌及墻背回填等，單價反映的是一種綜合單價。而擋墻加深加厚所引起的變更，則只能以漿砌“m3”來作為單位變更依據(jù)，則不能將其各個分項工程來進(jìn)行分解。又如涵洞工程，不管是蓋板涵、砼洪涵等等的不同的結(jié)構(gòu)形式，工程量清單中均以“m”為計量單位，內(nèi)容包括了：挖基土石方、基礎(chǔ)漿砌(或基礎(chǔ)砼)、臺身砼、鋼筋砼蓋板、砼拱圈等，在涵洞工程變更中，不管涵洞結(jié)構(gòu)形式及孔徑大小如何，變更單位也只能以“m”作為單位，同樣不能將其肢解。還有其它工程項目，也都如此，故不一一列舉。
通過以上兩例足以說明，工程變更單位必須依照計量單位及內(nèi)容來行事，而決不能擺脫計量規(guī)則的約束。
3.工程計量亦需以工程變更為基礎(chǔ)。這也是不矛盾的。眾所周知，在新工地進(jìn)場開始，即首先得進(jìn)行“0”號變更臺帳的建立，“0”號臺帳是對工程設(shè)計數(shù)量進(jìn)行完善的一種手段，本身也含有“變更”之意，這是整個工程建設(shè)項目工程預(yù)算的基礎(chǔ)。據(jù)此列出工程細(xì)目相應(yīng)的工程量清單，經(jīng)承包人申報、監(jiān)理審核、業(yè)主審批后，則以此作為計量的依據(jù)。同時又從另外的一種角度進(jìn)一步說明，不管什么項目，凡在工程量清單以內(nèi)的，都不屬于變更，凡是在工程量清單項目以外的新增工程項目(包括缺項單價項目)均屬工程設(shè)計變更，這也是對工程何為變更項目的一種明確的界定。而工程變更計量兩者一直是緊密相連的。
三、工程變更與計量的異同點(diǎn)
1.工程變更的完整性與一次性。一份工程變更，可以一次完成。某個部位的變更只能一次完成而不能在此部位進(jìn)行重復(fù)變更。(除非不可抗力的因素以外)。
2.工程計量的連續(xù)性和準(zhǔn)確性。有個別重大變更工程量之大、項目之多、工序復(fù)雜、金額巨大，施工期限也長，如果待其工程竣工驗收合格后再給其一次性計量完成，那顯然是不可能的。只有根據(jù)施工順序，施工項目，分項逐次核實(shí)計量，需要多次計量才能完成。
3.變更計量的同一性和統(tǒng)一性：
變更計量兩者的目的，都是為了更好的控制工程投資，合理的運(yùn)用變更資金完善工程在建項目的實(shí)施。
變更計量的統(tǒng)一性。變更以工程量清單細(xì)目為準(zhǔn)，變更設(shè)計中必須依據(jù)工程量清單對號入座，而變更項目沒有的，則仍以工程量清單中的章節(jié)順序排列，新增項目工程量清單中則冠以“B”字開頭，即表示變更設(shè)計之意思，即此達(dá)到一定程度的統(tǒng)一。
4.變更計量相互間的互補(bǔ)性及兩者結(jié)合的完整性
從深層分析，工程變更計量確實(shí)隱含很強(qiáng)的互補(bǔ)性，從實(shí)施操作方法來看，從施工單位申報的方案報告及監(jiān)理認(rèn)可后所產(chǎn)生的完善變更，雖然通過了監(jiān)理的層層審核，但多數(shù)工程項目數(shù)據(jù)確實(shí)可以作為計量實(shí)施，但也確實(shí)存在少數(shù)數(shù)據(jù)與現(xiàn)場核實(shí)不符。一句話，變更計量實(shí)施操作方法的共同點(diǎn)則是：力求清楚、完整、準(zhǔn)確、有序。這是絕對不能含糊的。
四、變更計量幾個問題的探討
1.變更計量同屬于新、改建工程項目中實(shí)施操作的兩個概念，但仔細(xì)分析則有很多相近或相同之處，相近相同之處，變更計量的基點(diǎn)都必須是要求工程項目數(shù)據(jù)真實(shí)可靠，具有很強(qiáng)的可操作性。而真正實(shí)施操作，變更數(shù)量確實(shí)起具體施工的主導(dǎo)作用，但具體操作中又受到了客觀條件所限或客觀情況不符而作適當(dāng)調(diào)整。
2.計量單位必須統(tǒng)一。在實(shí)施操作中，有些變更與計量單位確實(shí)不相吻合。如某邊坡防護(hù)中的施工錨桿，不管其錨桿直徑大小，全部以“m”為單位，而有的則以“kg”為單位，具體操作很不方便。變更估算金額本應(yīng)以“元”為計量單位，而有的則也在小數(shù)點(diǎn)后保留三位，這顯然是不符合計量規(guī)則的。
3.擬采用的工程量清單中的計量方法，仍需進(jìn)一步細(xì)化。某擋土墻因山體滑坡，首先將得進(jìn)行坍方清理，接著進(jìn)行挖基并進(jìn)行擋墻砌筑，擋墻砌筑完畢，則墻背形成很大的空缺，需要進(jìn)行大量的土石方回填夯實(shí)，按照工程量清單規(guī)定，這是不能計量的。在正常施工條件下，不計墻背回填，可以接受。在不可抗力的自然因素條件下所產(chǎn)生的墻背超填而不計入到變更工程量的范疇，確實(shí)有失“公正”“公平”。
五、結(jié)束語
工程變更計量，兩者確實(shí)有其各自的屬性，既有相同點(diǎn)也有不同點(diǎn)。工程變更主要根據(jù)原始數(shù)據(jù)的收集，以文圖并茂的形式，通過當(dāng)事人提出變更申請，監(jiān)理審核，業(yè)主審批的一整套程序。而計量則以工程量清單及經(jīng)業(yè)主審批的變更設(shè)計數(shù)量為依據(jù)，進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)量核實(shí)，而進(jìn)行工程計量，以充分反映變更設(shè)計的真實(shí)程度，而二者之中缺一不可。在實(shí)施操作中，同時也進(jìn)一步說明，二者之中無時無刻確有相互關(guān)聯(lián)因素存在。所以，只有二者緊密結(jié)合，才能達(dá)到公路工程建設(shè)投資的有效監(jiān)控。
論文摘要：本文認(rèn)為，相關(guān)性與可靠性共同決定了會計信息的決策有用性，兩者缺一不可，對兩者之間關(guān)系的合理判定直接影響到計量屬性的選擇。作為一種備受注目的計量屬性，公允價值是否同時具備相關(guān)性和可靠性質(zhì)量特征，需要深入剖析公允價值的內(nèi)涵，澄清公允價值計量的相關(guān)性和可靠性質(zhì)量特征至關(guān)重要。
一、會計信息質(zhì)量特征：相關(guān)性與可靠性
(一)相關(guān)性與可靠性的涵義關(guān)于會計信息的相關(guān)性，國際會計準(zhǔn)則委員會(IASC)認(rèn)為，當(dāng)信息能夠通過幫助使用者評價過去、現(xiàn)在和未來事項或確認(rèn)、更改他們過去的評價，從而影響到使用者的經(jīng)濟(jì)決策時，信息就具有相關(guān)性。而美國財務(wù)會計準(zhǔn)則委員會(FASB)的概念公告對相關(guān)性所下的定義為信息導(dǎo)致差別的能力，并把預(yù)測價值、反饋價值與及時性并列為相關(guān)性的標(biāo)志。相關(guān)有一般相關(guān)與特殊相關(guān)之分。一般相關(guān)是指滿足現(xiàn)有的和潛在的投資者、雇員、貸款人、供應(yīng)商等一系列信息使用者共同的信息需求；而特殊相關(guān)是指會計信息與某類信息使用者的特定決策相關(guān)。相關(guān)性也是相對的，在相關(guān)與不相關(guān)之間還存在著低度相關(guān)、高度相關(guān)等程度不同的相關(guān)。值得注意的是相關(guān)性是指會計信息在內(nèi)容上與決策相關(guān)，不涉及信息的可靠與否。也即不具備可靠性的信息并不妨礙其相關(guān)性。如會計信息使用者需對某企業(yè)上年的盈利能力做出決策，那么該企業(yè)上年度的凈利潤就是與之相關(guān)的會計信息。雖然此數(shù)值可能是該企業(yè)利用虛假業(yè)務(wù)編造出來的，但這不影響凈利潤數(shù)值與特定決策的相關(guān)性。只能說明該凈利潤數(shù)值這一相關(guān)信息由于不具備可靠性而喪失了有用性。關(guān)于會計信息的可靠性，至今沒有一個權(quán)威的定義。IASC認(rèn)為資料當(dāng)其沒有重要差錯或偏向并能如實(shí)反映其所擬反映或理當(dāng)反映的情況，而能供使用者作依據(jù)時，資料就具備了可靠性。而FASB把反映真實(shí)性、可核實(shí)性和中立性并列為可靠性的標(biāo)志。其中反映真實(shí)性是可靠性的靈魂，而可靠性和中立性則是驗證可靠性應(yīng)具備的條件。由此可見，可靠性是指會計信息能夠再現(xiàn)重大的財務(wù)關(guān)系?？煽啃圆煌谡鎸?shí)性，真實(shí)性是完全的再現(xiàn)，而可靠性允許有誤差的幅度，是相對的，是否可靠還取決于會計信息允許包括誤差的程度，允許誤差的程度則決定于這種誤差不致于降低信息的有用價值。不影響決策的正確性。雖然估計和假設(shè)是會計所固有的，但并不會損害可靠性。國際會計準(zhǔn)則委員會在《編制財務(wù)報表的框架》中提到，成本或價值在許多情況下都需要估計，合理的估計是會計報表編制工作的一部分，這并不會損害其可靠性。
(二)可靠性與相關(guān)性關(guān)系的合理判定由以上分析可見，可靠性與相關(guān)性是會計信息的兩個獨(dú)立的質(zhì)量特征，在內(nèi)涵上互不影響：信息是否相關(guān)不需要可靠來支持。信息是否可靠也與相關(guān)性毫不相干。但要達(dá)到會計信息有用性這一目標(biāo)，會計信息必須同時具備相關(guān)性和可靠性，兩者缺一不可，否則會計信息就喪失了有用性。亦即相關(guān)又可靠的會計信息一定是有用的，而有用的信息肯定同時具備一定的相關(guān)性與可靠性。首先作為相對概念，在量的規(guī)定性上，相關(guān)性與可靠性并非總是在同一方向上影響信息的有用性，但又必須盡可能地統(tǒng)一于信息有用的目標(biāo)之下。提高一定程度的相關(guān)性，在特殊情況下可以犧牲一定的可靠性，同樣，為了達(dá)到更高的可靠性，也可犧牲一定的相關(guān)性，只要能滿足對決策有用的目標(biāo)即可，兩者的度可根據(jù)具體情況靈活把握。如預(yù)測性信息具有極高的預(yù)測價值，即相關(guān)程度很高，但由于其反映的是未發(fā)生的經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)，可靠性必然較差，只要編制該信息所依據(jù)的基本假設(shè)、所選用的會計政策及預(yù)測的編制基礎(chǔ)是合理的，就可達(dá)到信息使用者決策有用的目標(biāo)，而不必強(qiáng)求該預(yù)測信息一定可以實(shí)現(xiàn)；而歷史成本信息，由于其具有可核實(shí)性這一其他計量屬性無可比擬的優(yōu)點(diǎn)，可靠性較高，但由于其反應(yīng)的是過去的交易和事項，與面向未來的決策相關(guān)性就差一些，但權(quán)衡利弊仍能滿足信息使用者的需要。這是在各界對歷史成本提出強(qiáng)烈批評的情況下，這一計量屬性仍未退出歷史舞臺的原因。其次，在考慮會計信息的決策有用性時，相關(guān)性與可靠性之間并不必然存在此消彼長，互相矛盾的關(guān)系，兩者必需兼顧。當(dāng)一方提高時，在保證信息有用的前提下，允許另一方有所下降，但并不意味著一方的提高必然導(dǎo)致另一方的下降。應(yīng)該遵循效益大于成本原則，追求會計信息的可靠性與相關(guān)性的共同提高，以便更大程度地滿足信息使用者的需要，這也是會計自產(chǎn)生以來的發(fā)展方向。如果一項會計創(chuàng)新，在導(dǎo)致所提供會計信息的可靠性與相關(guān)性比已有信息都有所下降的情況下，仍能在新的方面滿足信息使用者的需要，也是可行的。為了達(dá)到會計信息有用性這一目標(biāo)，在不同的情況下，兩者各自的程度會在一定范圍內(nèi)有所波動，但由于不存在此消彼長的關(guān)系，其間也就不存在誰更重要一些的問題，即不存在一定要犧牲一定程度的可靠性去換取更大的相關(guān)性，或一定要在保證相關(guān)的前提下，盡可能提高可靠性的問題，這都是實(shí)際工作中相關(guān)與可靠之間權(quán)衡的特殊情況，不具有一般性。
二、公允價值的內(nèi)涵及其計量
(一)公允價值的定義IASC將其定義為：在一項公平交易中，熟悉情況、自愿的雙方交換一項資產(chǎn)或清償一項債務(wù)所使用的金額。FASB的定義是：公允價值，指在當(dāng)前交易中，自愿的雙方買入(承擔(dān))或賣出(清償)-項資產(chǎn)(負(fù)債)所使用的金額。我國會計準(zhǔn)則的定義是：在公允價值計量下，資產(chǎn)和負(fù)債按照在公平交易中，熟悉情況的交易雙方自愿進(jìn)行資產(chǎn)交換或者債務(wù)清償?shù)慕痤~計量。由此可見，公允價值的認(rèn)定依據(jù)是市場上對資產(chǎn)或負(fù)債公平、自愿的交易金額，從本質(zhì)上講，公允價值是一種基于市場信息的評價。
(二)公允價值的內(nèi)涵及外延公允價值是很廣的概念范疇，并不僅是與其他計量屬性相并列的概念，可以說是其他屬性存在的基礎(chǔ)，即需要反映交易和事項內(nèi)含的公允的價格，并同時兼具可靠性、相關(guān)性的信息質(zhì)量特征。公允價值概念是會計環(huán)境變化的產(chǎn)物，絕不僅是現(xiàn)有會計計量屬性的簡單統(tǒng)一。一般認(rèn)為，公允價值是與歷史成本相對立的復(fù)合計量屬性，這包括兩層含義：公允價值不包括歷史成本；公允價值可包括現(xiàn)行成本、現(xiàn)行市價、未來現(xiàn)金流量現(xiàn)值等，其與現(xiàn)行價值概念十分接近。但公允價值和歷史成本并不是對立的，因為歷史成本和公允價值在邏輯上是一致的。歷史成本(收入)作為已經(jīng)發(fā)生的交換價格，是過去某個時點(diǎn)的公允價值。而現(xiàn)行成本、可變現(xiàn)價值、現(xiàn)行市價，以及短期的可變現(xiàn)凈值和以公允價值為計量目的的未來現(xiàn)金流量的現(xiàn)值，在沒有實(shí)際交換價格的情況下，通過模擬實(shí)際交換價格來實(shí)現(xiàn)公允價值的方式，也可以看做是公允價值的表現(xiàn)形式。因此，公允價值概念與上述各計量屬性之間的關(guān)系并不是必然的，是有一定條件的，只有符合公允價值定義、具有相關(guān)性和可靠性質(zhì)量特征的上述計量屬性才是公允價值。
三、基于相關(guān)性和可靠性的公允價值信息質(zhì)量
(一)公允價值的相關(guān)性公允價值反映的是在特定的時點(diǎn)和經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下，市場對資產(chǎn)或負(fù)債的定價，而公允價值的變化，也反映了市場對資產(chǎn)或負(fù)債所認(rèn)可的價值變化。在完善的市場中，市場定價反映的是所有市場參與者對資產(chǎn)或負(fù)債價值的期望值，是統(tǒng)計上具有無偏性的指標(biāo)，這個指標(biāo)中包含了所有影響該資產(chǎn)或負(fù)債價值的信息。在知識經(jīng)濟(jì)時代，大量新業(yè)務(wù)不斷涌現(xiàn)，企業(yè)的某些無形資產(chǎn)。如商譽(yù)、知識產(chǎn)權(quán)、人力資源、衍生金融工具等在現(xiàn)有的計量模式下遇到了難題，這些都影響了會計信息的相關(guān)性和有用性。而采用公允價值則能夠?qū)@些資產(chǎn)進(jìn)行確認(rèn)和計量，以滿足投資者對這些與決策相關(guān)信息的需要。相比較而言，歷史成本反映的是在資產(chǎn)獲得時或者負(fù)債形成時市場對其價值的評價，而市場只有在資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓或負(fù)債償還時才反映其價格的變化，即被確認(rèn)為利得或損失。這種會計處理方法與瞬息萬變的金融市場是不相符的，更何況轉(zhuǎn)讓或償還并不是導(dǎo)致?lián)p失或利得發(fā)生的原因。
由于公允價值是以市場定價為基礎(chǔ)的，所以其決策價值要明顯優(yōu)于歷史成本。首先，金融資產(chǎn)或金融負(fù)債的購買(或形成)時間和歷史成本都不會影響后續(xù)計量，只有報告日的市場條件、債務(wù)人的信譽(yù)等因素才會影響到公允價值。其次，公允價值也不會受資產(chǎn)或負(fù)債持有人及其持有目的等因素的影響，這樣可避免資產(chǎn)或負(fù)債計量中的一些武斷的標(biāo)準(zhǔn)并減少管理當(dāng)局操縱會計數(shù)字的空間。與此相比，歷史成本計量屬性卻會使相同的金融資產(chǎn)變得不同，使不同的金融資產(chǎn)變得相同，甚至?xí)`導(dǎo)決策。再次，由于公允價值是市場的無偏定價，所以同一會計主體各個會計期間以及不同會計主體之間，計量技術(shù)都是一致的，使會計信息的可比性大大增強(qiáng)。在預(yù)測功能方面，由于公允價值能夠及時地確認(rèn)市場條件變化所引起的資產(chǎn)、負(fù)債價值的變化，不斷滿足外部投資者對公司價值信息的需求，從而就具有歷史成本所不可比擬的預(yù)測價值。實(shí)證研究表明，公允價值具有相關(guān)性質(zhì)量特征，如MaryE.Barthetal(1996)檢驗了美國1992年和1993年銀行的數(shù)據(jù)，樣本銀行占到了美國所有商業(yè)銀行總資產(chǎn)和總存款的90％。研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行的股價確實(shí)會反映銀行披露的公允價值信息；商業(yè)銀行的健康狀況越差，投資者對銀行貸款定的權(quán)重越低；在披露公允價值的主要資產(chǎn)和負(fù)債中，尤其是貸款，公允價值對股價的解釋能力顯著優(yōu)于歷史成本。這證明銀行金融工具的公允價值披露具有價值相關(guān)性。因此，公允價值與歷史成本相比，能更加準(zhǔn)確地反映企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營成果，從而為信息使用者提供與決策更相關(guān)的信息。
材料與方法
關(guān)于流坑村，幾年來我們已經(jīng)發(fā)表了多篇文章[4]，故這里不重復(fù)介紹。本文所使用的基本資料──《撫樂流坑董氏復(fù)彥房譜》，是流坑董氏第三級宗族組織中最大的一房──復(fù)彥房的房譜。流坑現(xiàn)能看到的20余種族譜中，唯一的大宗譜修成于萬歷十年（1582年），早期的記載也并不完整，用于計量研究不夠理想。而八個二級宗族組織的宗譜，最后編修時間多屬清代，只有文晃房譜成于1936年，歷時最長，內(nèi)容也很充實(shí)，可惜我們未能借出復(fù)印，暫時無法使用。故只好退而求其次，根據(jù)成譜時間、內(nèi)容和保存情況，以流坑董氏房之一的胤隆房下之復(fù)彥房房譜作為研究對象。
復(fù)彥房的房祖，是流坑董氏第19代的復(fù)彥公，由此下至第36代，共18代。該譜記載的人口歷時跨度，從明中期的1436到民國的1936年，正好500年。由于記載開始時流坑宗族組織已經(jīng)高度發(fā)展，按時修譜有制度保障，本房士紳亦比較多，故內(nèi)容較為翔實(shí)和完備。另外本房是流坑諸房人數(shù)最多者之一，又絕大多數(shù)居于流坑，在外者很少，所以數(shù)據(jù)更具完整性。
本譜樣本總數(shù)為7083人，其中男性4349人，女性2734人（均為男性配偶）。男性生年記錄可確知和大致推出者4260人，占男性人口的97.95％；女性則為2297人，占女性人口的84.02％。男性有卒年記錄以及修譜時尚存活者2510人，占男性人口的57.71％；女性為1956人，占71.54％。生卒年記錄均詳?shù)?，男?969人，占男性人口的45.27％；女性1530人，占55.96％；如包括修譜時尚存活者，則男性為2509人，占57.69％，女性1915人，占70.04％。
由此可見，復(fù)彥房譜的人口記錄不僅數(shù)量較大，而且相對而言也較為完整[5]。特別是3499個生卒年俱詳?shù)挠涗洠?對我們分析人口狀況及其變動，尤為重要的資料。
這樣一個有30個字段的數(shù)據(jù)庫，基本可以全面反映該譜的所有人口信息，并較為方便地編制程序進(jìn)行各種統(tǒng)計和檢索。
婚姻基本狀況
一、婚姻締結(jié)
*比率此項，所統(tǒng)計僅為22代至34代，而略去了基數(shù)太小的19、20、21代和修譜時年齡尚小的35、36代。
根據(jù)上表，我們可以得出以下幾點(diǎn)認(rèn)識：
第一，復(fù)彥房男子結(jié)婚人數(shù)（等于全部配偶數(shù)）只占全部男子數(shù)的57.8％左右。這個比例，在已有的統(tǒng)計數(shù)字中是比較低的（如劉翠溶對南方23個家族的同一統(tǒng)計數(shù)字是65.9％[6]，而毗鄰的宜黃北山黃氏則為71％。）。由于本數(shù)字已經(jīng)略去了修譜時年齡普遍尚小的世代，且漏載數(shù)量不會很多，所以導(dǎo)致其偏低的可能原因只有兩個，即早卒未婚和成年未婚的人數(shù)較多。據(jù)上表，50歲以上未婚而卒的男子為66人，占1.5％。因這個數(shù)字僅是有生卒時間者，故偏低；如與生卒時間俱全的男子總數(shù)相比，則上升到2.6％。筆者另統(tǒng)計了30歲以上到50歲以下死亡的未婚男子，結(jié)果是占男子總數(shù)的2％和生卒時間俱全的男子3.4％。但二者相加最高仍不超過6％，說明男子30歲以下未婚而卒的達(dá)34％以上，即未婚的主要原因是早卒，排除這一因素，結(jié)婚是極為普遍的。然而男子未婚數(shù)量之大，畢竟值得注意，這將對生育率產(chǎn)生直接的影響，也從一個特定方面證明流坑未成年男性死亡率較高的事實(shí)。
第二，該房男子有較高的再婚率。在傳統(tǒng)社會中，由于死亡率高，較高的再婚率乃是普遍的事實(shí)。但是流坑繼室與元配比為22％，不僅大于宜黃黃氏家族的15.5％，也大于劉翠溶調(diào)查的23個南方家族中的任何一個（以下所稱南方家族，均指此），并比其平均數(shù)字高出近一倍。本譜中妻子被丈夫生出的情況極為少見，不構(gòu)成再婚的一個要素。求其緣故，當(dāng)?shù)赝B(yǎng)媳較多似為一重要原因。道光年間，流坑一位老儒提到家族中“童養(yǎng)之婦，世俗動以未合不成婦而為辭，往往兄亡
弟收，弟亡兄收”；又反對溺女，贊成“與他姓童養(yǎng)為婦”[7]，可證當(dāng)?shù)赜写肆?xí)俗。檢索本譜有確切生卒時間的成員，有13位夭亡于10歲以下的男孩是已婚之身，另有9位元配死亡年齡在10歲以下，因本譜對配偶未過門即死亡的均有說明，則這些男孩的妻子和早死的元配屬于童養(yǎng)媳無疑。而下面我們會看到，流坑元配妻子的結(jié)婚年齡明顯低于其他地方，說明童養(yǎng)媳可能非常普遍。由于她們具有更多的死亡歷時，所以童養(yǎng)媳多必然導(dǎo)致男子的再婚率高的事實(shí)。再看這里的男子三婚率和四婚率，分別為18.3％和18.6％，也高于劉氏的數(shù)字，似也可以由此得到解釋。
第三，復(fù)彥房男子納妾的現(xiàn)象較少。妾只占全部配偶的0.6％，在劉氏研究的南方家族中居于非常低的水平而大大低于平均數(shù)（3.7％）。從另一個角度看，納妾男子只占結(jié)婚男性的0.89％（21位側(cè)室分屬19位男性），也充分說明了這一事實(shí)。據(jù)劉氏的研究，城鎮(zhèn)家族的納妾比例較高，以江西本省的南昌東關(guān)甘氏為例，其比例為8％，13倍于復(fù)彥房。流坑基本上屬于農(nóng)村聚落，低于城鎮(zhèn)家族亦在情理之中。但值得注意的是，第一，宜黃黃氏家族的納妾比例也比較低，為2.3％，這也許示意著贛中農(nóng)村的共性；第二，復(fù)彥房納妾行為始于27代，其時間大致為17世紀(jì)末到18世紀(jì)中葉，正好是該房竹木貿(mào)易大發(fā)展的時期，這不是偶然的。再看表二：
*此二人均納二妾。
從表二可知，取妾者近70％為有各種身分之人，平民只占31.6％（納妾數(shù)則為28.6％）。而根據(jù)我們的研究，這些有身分之人除儒士（童生）和秀才外，全是通過捐納取得地位的，且?guī)缀跞巧倘?。即使是表二之平民和童生、秀才中，也有若干商人子弟。所以我們可以認(rèn)為，流坑士紳特別是商人家庭，納妾的可能性遠(yuǎn)大于一般家庭；也就是說，流坑清代納妾現(xiàn)象的發(fā)展，和當(dāng)?shù)刂衲举Q(mào)易的發(fā)展直接相關(guān)。這和劉翠溶的研究有一致之處。
二、初婚年齡、夫妻年齡差和平均年齡
初婚年齡，族譜中均不記載，但可以通過父母（元配）與長子的年齡差大致加以推斷。筆者將復(fù)彥房無女兒的家庭挑出，統(tǒng)計得到該房長子出生時夫妻的平均年齡，夫齡為28.70歲，妻齡為23.12歲。而劉翠溶對南方十五個家族的統(tǒng)計數(shù)字是，夫齡在27至31之間（筆者據(jù)以計算其平均數(shù)為28.56），元配年齡為24至25歲（平均數(shù)24.76）之間。兩相比較，流坑男性在長子出生時的年齡非常接均數(shù)字，但女性則低于平均數(shù)1.64歲，也低于十五個家族中的任何一個，說明流坑女性婚齡顯著偏小。如果我們按照劉女士的推算方法，假定由結(jié)婚到長子出生間隔為三年[8]，那么流坑的平均初婚年齡大約在男25.70，女20.12歲左右。這組數(shù)字的意義在于，雖然大量存在早婚的事實(shí)，但男性平均婚齡并不太小，也就是說實(shí)際上仍有相當(dāng)多的人是在比較大的年齡上才結(jié)婚的。而女性婚齡偏小，可能印證了當(dāng)?shù)厥震B(yǎng)童養(yǎng)媳之風(fēng)較甚，這在上面已經(jīng)提到了。
依據(jù)族譜中每一對夫妻生日（如果有記載的話），即可以知道他們之間的年齡差。表三的第一欄即是元配、繼室和側(cè)室與丈夫的平均年齡差。丈夫比元配要大近5歲（這和上面根據(jù)長子生育時間計算出來的初婚年齡差5.58歲相近），這是一個比較高的數(shù)據(jù)[9]，再次證明了女性結(jié)婚年齡偏低的事實(shí)。而且顯然，隨著婚姻次數(shù)的增加，丈夫與配偶之間的年齡差距也逐漸拉大。這表明，流坑男性在妻子死后再次結(jié)婚時，更傾向于選擇較年輕因而可能未婚的女性。而比較年輕女性的家長愿意把女兒嫁給董氏年齡較大的男子，則可能是董氏在當(dāng)?shù)赜休^為突出的社會和經(jīng)濟(jì)地位所致。
不過盡管如此，我們?nèi)匀豢梢园l(fā)現(xiàn)有一定數(shù)量的女性年齡大于她們的丈夫。元配組為五分之一強(qiáng)，這個數(shù)字在北方地區(qū)無足稱道，但在南方就是特別高者。就是繼室組也高達(dá)8.68％，接近于南方地區(qū)一些家族元配的水平[10]。甚至再繼之中，她們也依然存在。故而流坑男子娶妻并無男必須大于女的約束。但檢索的結(jié)果表明，極少有妻子比丈夫大10歲以上的事實(shí)（元配亦只有0.14％），而且還有一部分大妻其實(shí)與丈夫為同年出生的同齡人（元配3.01％，繼室1.74％），這與丈夫常常大于妻子20、30歲形成了鮮明的對比。
根據(jù)生卒時間俱全的記錄，統(tǒng)計得到復(fù)彥房男性平均年齡為42.84歲，女性為47.04歲。女性壽命長于男子，這是一般的通例，可是這里女性平均年齡超過男性較多，原因在于女性多為成年嫁入，不像男性有許多夭殤者進(jìn)入統(tǒng)計。
三、守寡與醮出
由于復(fù)彥譜對女性生、卒記載不如男性詳盡，特別是醮出者的卒年一律闕如，表四a、b的守寡數(shù)字，只是配偶雙方有明確生、卒時間記錄從而可以判定的寡婦和有“出”即醮出記載的寡婦數(shù)字，很不完全。盡管如此，其仍然可以幫助了解流坑女性守寡和出醮的一些情況。本表只列出數(shù)據(jù)較充分的元、繼配的數(shù)字，再繼和三繼因數(shù)據(jù)較少從略，但保留側(cè)室的數(shù)據(jù)以為參照。
復(fù)彥房的婦女元配守寡的比例為43.89％，繼室為45.59％，總比例為47.28％，接近半數(shù)。雖然明顯低于劉翠溶的南方15家族57.9％的平均守寡率，但也還合理。值得注意的是元配45歲以上的守寡人數(shù)少于45歲以下者，與南方諸家族情形完全相反，只有繼室是45歲以上組大于以下組。如果不是因為有大量無法歸屬的數(shù)據(jù)存在影響了計算精確的話，則首要的一個原因可能是，復(fù)彥房未成年男性的死亡率較高，這對元配45歲以下守寡比例較高是有影響的。而且劉氏的45歲以下組只包括20到44歲的妻子，沒有計入事實(shí)上并不算少的20歲以下的寡婦（如上面提到的童養(yǎng)媳中的一些人及其他低齡妻子）。復(fù)彥房元配中20歲以下的寡婦為43人，占總數(shù)的6.07％，減去她們后差距就有所減少（46.61對33.90變?yōu)?0.54對33.90）。從理論上說，該房妻子的平均壽命是47.04歲，丈夫的平均壽命為42.84歲，由于婦女婚齡偏低，夫婦之間有約5歲的年齡差，故婦女37歲時就有極大的守寡可能性，所以45歲以上者守寡比例有限。
另外從總體上看，隨著婚姻次數(shù)的增加，續(xù)娶配偶守寡的比例也有所提高，這顯然是因為繼妻與丈夫的年齡差越來越大的緣故。
再看醮出。復(fù)彥房共有元配女子235人醮出，是所觀察的元配寡婦總數(shù)的33.19％。即是說，大體上守寡的元配里面，每三個就有一個改嫁。而在總體上，大約每四個寡婦會有一人改嫁。所以，宋代以來理學(xué)家們和政府努力提倡的極度貞節(jié)觀，在贛中農(nóng)村和許多地方一樣，實(shí)際上并未能成為支配的觀念。當(dāng)時流坑的一位士人說：“守貞難得三從，自是經(jīng)常；逐物易移再醮，亦屬權(quán)變。與其奔而玷戶，不如改節(jié)以棲身”[11]，這很可以說明當(dāng)時社區(qū)精英們對此也是持寬容態(tài)度的。當(dāng)然，流坑至今還能發(fā)現(xiàn)一些清代官員表彰節(jié)烈女子的牌匾，族譜里面也不乏類似的文字和榜樣，但這種極力的贊美與提倡，恰恰說明當(dāng)時社區(qū)中大量存在的，其實(shí)是相反的事實(shí)（復(fù)彥房譜的《貞節(jié)傳》收入33人，僅占婦女總數(shù)的1.21％而已）。
再一個明顯的情況是，45歲以下寡婦改嫁的比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過以上者。表中元配是15倍，繼室則是8倍。計算兩組寡婦改嫁的比例（醮出人數(shù)/守寡人數(shù)），45歲以下組為26.05％，以上組則為2.32％。前者也是后者的11.23倍。因為有大量不詳歸屬于何組的寡婦和醮出者，這兩個比例肯定都偏小。如果將不詳歸屬的寡婦按1:1分到兩組，即使按照2:1的比例分配不詳歸屬的醮出者，45歲以下者仍將達(dá)到43.83％，以上者則為17.97％；如按3:1分配醮出者，這兩個數(shù)字則為46.60％和11.89％。可以認(rèn)為，復(fù)彥房的妻子如果不到45歲死去丈夫，近半數(shù)甚至更多會改嫁；以上組就少得多，最多不會超過20％。
復(fù)彥房娶進(jìn)女子與女兒所嫁姓氏極其近似。前十位中有9個相同，而且位次和總比例也很接近。前二十位中則有18個相同，即90％保持一致。這說明，該房無論嫁娶，通婚對象均很一致，而且主要是固定在一二十個姓氏上（按:通婚姓氏總數(shù)為107個）。這種通婚對象的相近有諸多原因（詳下），其中亦包括“親上加親”的傳統(tǒng)習(xí)俗，以及在社會交往較少的情況下出嫁女性在助成婚姻方面的重要作用。能夠說明這一點(diǎn)的一個現(xiàn)象是，譜中母親和女兒出嫁對象的姓氏往往相同。房譜共計949位女性有生女記載，生女2243人，內(nèi)1240人有所嫁姓氏記載，而與母姓相同的為135人。可知14.23％的母親至少有一位女兒會嫁給自己的同姓；10.89％女兒的夫君與母親同姓。如果說這一比例還不算高的話，房譜還表明，有更大數(shù)量的女兒出嫁后婆家之姓與其繼母、嫂子或嬸子相同，這更能反映同樣的事實(shí)。
根據(jù)梁洪生對流坑其他房支明中期到近代婚入姓氏的統(tǒng)計，胤明房前15位依次為王、陳、曾、黃、丁、張、胡、譚、吳、鄧、詹、徐、袁、樂、邱；坦然公房為王、陳、曾、丁、邱、黃、譚、張、詹、元、鄧、闕、劉、謝。比較起來，復(fù)彥房前15名與二者相同的均有10位（66.67％）。這說明整個流坑的通婚對象有很大的共同性。但某些姓氏的出入，特別是某些房位置在前的姓氏在另一房可能位次很后，如復(fù)彥房列第九的謝氏在胤明房的的前15名中蹤跡皆無，而胤明房的樂氏和坦然房的闕氏在復(fù)彥房的通婚對象中僅都只有0.32％，僅在30位左右。個中差別，說明各房的通婚對象亦具有一定的特點(diǎn)。
復(fù)彥房90％以上的通婚對象在本縣范圍內(nèi)，這是傳統(tǒng)農(nóng)村社區(qū)帶有普遍性的現(xiàn)實(shí)。但有兩個現(xiàn)象應(yīng)該關(guān)注：一是仍然有一定的跨縣甚至跨省的婚姻，主要是入嫁女性有11.34％來自縣外；二是娶入和出嫁，亦即男女兩方面之通婚地域有微妙的差異，男子在外縣娶妻的比例大大高于女兒出嫁到外縣，且有1.14％的跨省婚姻。這表示，當(dāng)?shù)鼗橐霾⒉皇峭耆忾]的，男性獲得配偶的范圍尤較女性為大。仔細(xì)觀察上述地點(diǎn)可以發(fā)現(xiàn)，縣外婚姻較多地集中在永豐和贛江、長江水道上（湖北一例為小池，江蘇一例為南京）。流坑所在的“下樂安”地區(qū)本屬永豐，南宋才分出，但歷來方言、風(fēng)俗一致，交通便利，至今居民心理上仍很親密。而恩江經(jīng)永豐下注贛江，經(jīng)吉水、樟樹、豐城、南昌、鄱陽湖到長江中下游的水道，則是流坑竹木貿(mào)易的主要路線。明乎此，就可以理解上述地點(diǎn)的分布。另外跨省婚姻中湖南和浙江兩例，都是外出做官者娶的側(cè)室，乃是男性社會政治活動的結(jié)果。所以，這里傳統(tǒng)社會中主要由男子進(jìn)行的各種超越社區(qū)的經(jīng)濟(jì)、文化和政治等方面的行為，是部分打破通婚圈的封閉的主要原因。
同姓氏一樣，在復(fù)彥房100個左右的通婚地點(diǎn)中，有一二十個最集中的地點(diǎn)，而全部又都在樂安南部的恩江流域即所謂“上樂安”地區(qū)，具有非常高集中性。從地圖上看，這塊地域南北約50公里，東西40公里，即董氏的主要通婚圈。由于大族聚族而居，所以這和上面姓氏的集中實(shí)際上是相通的。雖然同地未必同姓，但同姓的比例很高。以幾個大姓為例，見表十：
上表是根據(jù)譜中出嫁地和所嫁姓氏俱全的記錄，統(tǒng)計得出的從十大通婚姓氏主要居住地婚入女子在所有同姓配偶中所占比例。其從近80％到20％不等，成為相同姓氏中的主要通婚對象。其實(shí)，有不少同姓本為一支所孽，如譚港、員陂、官莊等處的黃氏，水南和蓮河等處的丁氏，將他們合并計算后，黃、丁二氏的比例即上升到53.85％和97.22％。所以流坑董氏的通婚對象，實(shí)際上主要為一些類似董氏這樣在當(dāng)?shù)赜械匚缓陀绊懙木圩宥拥拇蠹易?。?dāng)然，也有的地方雜居程度很高，如縣城21個婚入的女子分屬10個姓氏，這是城鎮(zhèn)的特別之處，體現(xiàn)了流坑董姓在縣境內(nèi)的地位及其與縣城士紳的較深關(guān)系。
流坑的婚姻，確實(shí)存在著一個空間狹小、大家族之間世為婚姻的固定圈子，這是不容置疑的。這種圈子的形成，除了是上面指出的歷史、風(fēng)俗和交通、商貿(mào)等因素的產(chǎn)物，還與鄉(xiāng)村宗族成員和精英人物試圖獲取和保持社會聲望和地位，維系宗族組織的穩(wěn)固與和諧相關(guān)聯(lián)。明代中、期以來一批董氏士紳不斷地在加強(qiáng)宗族的制度化，其中就包括加強(qiáng)婚姻限制。由知縣董極撰寫的萬歷大宗譜之祠規(guī)，明定可以通婚的若干“鄉(xiāng)中世姓與凡清白守禮之家”。有敢于“開列之外，乖亂成法，”“貪利忍恥，將男女約婚小姓”者，處以“罰銀十兩”和“追譜黜族”的嚴(yán)厲處分[13]，在若干族譜里我們看到一些具體事例，證明這一規(guī)定曾確實(shí)得到執(zhí)行，其對世婚的確定和維持作用，自不待言。所以，至少在較早的譜牒中，出嫁地和嫁入地的明確記載，是有一定的社會意義的。
然而也需看到，復(fù)彥房存在著不少與小姓結(jié)婚的例子，約40個僅一、二見的婚入姓氏，恐怕多屬于此。其中如蕪頭的周氏，燒元的李氏，在其他房譜內(nèi)明見娶而受罰的記錄；又如藍(lán)、鐘、賴、雷之類的姓氏，應(yīng)為客家山民，也不屬于世族。更值得注意的是有兩個族人娶了本村的外姓女子（一姓李，一姓羅），我們知道，村中極少數(shù)的外姓人均為董族的佃仆賤役，其為嚴(yán)禁通婚的對象無疑?？墒菑?fù)彥譜中竟無一人因此而有受處罰的記錄，令人囑目。這些現(xiàn)象較多發(fā)生在29代也就是清代中期以后，可能表明隨著乾隆以來人口的急劇增長和商貿(mào)活動的發(fā)展，流坑通婚世姓的傳統(tǒng)規(guī)條有所松動。這對于我們研究流坑董氏家族的解體過程，有一定的意義。不過，某些房這一時期制定的家法還在強(qiáng)調(diào)“娶必相當(dāng)，先分良賤；配非其偶，重玷門楣。如果貪財辱宗，定行削譜黜族”[14]，并且確有具體記載，表明各房之間這種松動的程度是不同的。
進(jìn)一步觀察復(fù)彥房紳士家庭的婚姻情況，我們還可以得出一些有趣的認(rèn)識。這里所說的紳士，是指包括童生以上有科舉名分或通過捐納、軍功等途徑得以取得散官或?qū)嵚氄?。請看表十一和表十二?/p>
比較表十一、十二可以看出：復(fù)彥房的士紳無論娶妻嫁女，在可能的情況下總是追求門當(dāng)戶對，所以該房絕大多數(shù)對方為紳士的婚姻（婚入為93.75％，出嫁為82.35％）都發(fā)生在這個圈子里頭，普通成員極少。反過來說，對方之所以愿意與其通婚，也是因為其社會地位相近。表十三可以進(jìn)一步說明這一點(diǎn)：由表中可見，復(fù)彥房的士紳主要是兩類人，一是低級的科舉功名的獲得者，一是捐納人員（本表國學(xué)以下至議敘全為捐納所至），二者的地位都不高。他們的親家，也完全是這兩類低級士紳。但他們之間同一身分者數(shù)量多較懸殊，則表明他們在結(jié)親時并不要求絕對對等，兩類人員間也沒有明顯的隔閡。超級秘書網(wǎng)
但是在另一方面，事實(shí)上他們也遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到真正的門戶相當(dāng)。只有7.59％的士紳在娶妻時、7.09％的士紳在嫁女時能夠如愿以償，大部分則只能與平民通婚。從全房的范圍來說，在婚入和出嫁的兩種場合，董氏的親家中紳士都只占1％多一點(diǎn)，所以實(shí)際上，當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)中士紳通婚的次數(shù)，在總數(shù)中是不足道的。復(fù)彥房的紳士人數(shù)該房是男性成員的9.08％（395/4349），其和親家的差距也許反映了流坑紳士比例較高的特點(diǎn)（流坑董氏利用族大人繁、控扼河流，壟斷流域的竹木貿(mào)易后，大量捐納職、監(jiān)和資助子弟讀書，形成了較大的商人和生、監(jiān)群體，這方面深入的計量研究，將另文探討），這也是他們會較多地與平民通婚的原因之一。當(dāng)然這些平民可能較為富有，而不是下層的貧民。
注釋：
[1]本文是流坑研究計劃的一部分。該項研究工作主要由江西師大歷史系的梁洪生副教授和我進(jìn)行，并得到了周鑾書研究員、鄭振滿博士的指導(dǎo)和香港科技大學(xué)人文學(xué)部的資助。本文計算和寫作過程中，又得到了曹樹基博士和胡振鵬博士的熱忱幫助，在此一并致謝。
[2]劉女士有關(guān)研究成果很多，最集中和完整的見《明清時期家族人口與社會經(jīng)濟(jì)變遷》，臺灣中央研究院經(jīng)濟(jì)研究所，1988年6月。
[3]《宜黃北山黃氏之成長與社會經(jīng)濟(jì)活動》，《第二屆國際漢學(xué)會議論文集》，臺北，1989。以下有關(guān)這個家族的情況，均據(jù)此文。
[3]梁洪生：《家族組織的整合與鄉(xiāng)紳──樂安流坑村“彰義堂”祭祀歷史考察》；邵鴻：《竹木貿(mào)易與明清贛中山區(qū)土著宗族社會之變遷──樂安縣流坑村的個案研究》，俱見周天游主編：《地域社會與傳統(tǒng)中國》，西北大學(xué)出版社，1995年10月。梁洪生：《社區(qū)建設(shè)實(shí)驗──江右王門學(xué)者與流坑村》，1995年香港“經(jīng)營文化：中國社會單元之組織與營運(yùn)”學(xué)術(shù)討論會論文。梁洪生：《流坑村何楊神崇拜考述》；邵鴻：《明代江西農(nóng)村社區(qū)中的會──以樂安縣流坑村為例》，俱見《南昌大學(xué)學(xué)報》贛文化專號，1996年。
[4]劉翠溶上揭書中所研究的族譜，知道生年者為80-68％，卒年為40％左右，見該書第一章。又劉氏研究的北山黃氏族譜，生年詳知的男子占97％，女子占72％；卒年詳知者男子占56％，女子占43％，劉氏已認(rèn)為“此譜對于成員的生命日期記載相當(dāng)完整。”
論文摘要:文章試圖對通信業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)作一定的計量分析。為此,首先將國內(nèi)部門分為通信產(chǎn)業(yè)部門和非通信產(chǎn)業(yè)部門,并以這兩部門的生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ),推出最終的計量模型,然后根據(jù)有關(guān)的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行回歸分析。分析結(jié)果表明,通信業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的綜合邊際產(chǎn)出貢獻(xiàn)很高,從而說明對通信業(yè)應(yīng)該繼續(xù)加大投入,引導(dǎo)和扶持通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,發(fā)揮通信業(yè)的先導(dǎo)作用,進(jìn)一步來促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定的增長。
引言
通信業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性、支柱性產(chǎn)業(yè)。通信業(yè)的發(fā)展帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)群發(fā)展,體現(xiàn)了信息經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢,改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),使之更具活力;它還創(chuàng)造了大量就業(yè)機(jī)會,改變就業(yè)結(jié)構(gòu)和勞動力素質(zhì)。
通信業(yè)已成為社會政治、經(jīng)濟(jì)、文化和人民生活不可或缺的一部分,是當(dāng)前及未來社會生產(chǎn)和生活的重要支撐。在經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)變和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的歷史性進(jìn)程中,通信業(yè)的重要性只會加強(qiáng),不會削弱?；仡櫢母镩_放的發(fā)展歷程,我們可以發(fā)現(xiàn),作為國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)行業(yè),通信業(yè)從弱小到強(qiáng)大、從落后到先進(jìn)、從曾是制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“瓶頸”到成為國民經(jīng)濟(jì)的先導(dǎo)產(chǎn)業(yè),實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。通信業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的地位不斷提高,對經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了巨大的拉動作用。然而,通信業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系如何?通信業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用究竟有大?本文嘗試用計量經(jīng)濟(jì)模型對此進(jìn)行探討。
1計量模型分析
1.1理論模型
本文嘗試用菲德模型來分析通信業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)。菲德模型是菲德(G.Feeler)于1983年提出的一個用于測算出口對經(jīng)濟(jì)增長作用的兩部門模型。該模型把社會經(jīng)濟(jì)活動分為出口和非出口兩個部門,由于出口部門面對的是國際市場,激烈的競爭促使它不斷提高其生產(chǎn)技術(shù)水平和管理水平,非出口部門正好吸收這種由于生產(chǎn)技術(shù)水平和管理水平提高帶來的外溢效應(yīng),從而增強(qiáng)其自身實(shí)力。因此,出口對于GDP增長的貢獻(xiàn)可能要比出口本身增長所形成的GDP增量大。菲德的兩部門模型就是用來估計出口對于非出口部門外溢作用以及出口與非出口部門之間要素生產(chǎn)力差別的數(shù)學(xué)模型。
通信產(chǎn)業(yè)作為一個部門,與經(jīng)濟(jì)中其他部門的聯(lián)系十分重要,任何希望估計通信產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)的影響,必須關(guān)注通信產(chǎn)業(yè)對非通信產(chǎn)業(yè)的外溢作用。鑒于通信產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的直接作用和外溢作用,將借鑒菲德提出的兩部門模型來測度通信產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。與菲德模型的思路相似,把通信產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的作用類同于出口對經(jīng)濟(jì)增長的作用,將國內(nèi)部門劃分為通信產(chǎn)業(yè)部門和非通信產(chǎn)業(yè)部門。
模型建立如下:設(shè)各自的生產(chǎn)方程為:
P=f(Lp,Kp)(1)
N=g(Ln,Kn,P)(2)
其中P和N分別代表通信產(chǎn)業(yè)部門和非通信產(chǎn)業(yè)部門兩部門的產(chǎn)出量,L和K分別代表勞動力和資本兩大生產(chǎn)要素,下標(biāo)代表部門。(2)式生產(chǎn)函數(shù)假設(shè),通信產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出水平P將影響非通信產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)出。
勞動力(L)與資本(K)總量可以表達(dá)為:
L=Lp+Ln(3)
K=Kp+Kn(4)
社會總產(chǎn)品(Y)就是兩部門產(chǎn)品之和,即:Y=P+N(5)
菲德模型將不同部門的勞動和資本邊際生產(chǎn)力的相互關(guān)系表達(dá)如下形式:
其中fl代表通信產(chǎn)業(yè)部門勞動力的邊際產(chǎn)出,fk代表通信產(chǎn)業(yè)部門資本的邊際產(chǎn)出,gl代表非通信產(chǎn)業(yè)部門勞動力的邊際產(chǎn)出,gk代表非通信產(chǎn)業(yè)部門資本的邊際產(chǎn)出,δ是兩個部門之間相對邊際生產(chǎn)力的差異,理論上可以大于、等于或小于零,正的δ意味著通信產(chǎn)業(yè)部門的相對邊際生產(chǎn)力高于非通信產(chǎn)業(yè)部門。
對(5)的兩邊求微分得:
dY=dN+dP=gkdKn+gldLn+gpdP+(1+δ)gkdKp+(1+δ)gldLp(7)
根據(jù)(3)、(4)、(5)、(6)、(7),可以推導(dǎo)出如下回歸方程:
(8)式中,α、β表示非通信產(chǎn)業(yè)部門資本和勞動力的邊際生產(chǎn)力;γ代表通信產(chǎn)業(yè)部門對經(jīng)濟(jì)增長的全部作用,為通信產(chǎn)業(yè)的外溢作用)分別是總產(chǎn)出、勞動力和通信產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的增長率;P/Y是通信業(yè)產(chǎn)出占總產(chǎn)出的比例。將國內(nèi)投資視同于資本存量的增量,由于資本存量的增量在統(tǒng)計數(shù)據(jù)中不存在,一般用固定資產(chǎn)投資來代替。于是(8)式可以改寫為:
參數(shù)γ代表通信產(chǎn)業(yè)外溢作用與兩部門間要素生產(chǎn)力差異兩種作用之和。將一個常數(shù)項和一個隨機(jī)誤差項加入到方程(9)中,同時假定隨機(jī)誤差項具有零均值、同方差的特性,則方程(9)就成為所需要的回歸方程。
通過方程(10),對的系數(shù)γ的估計,可以得到通信產(chǎn)業(yè)部門對于經(jīng)濟(jì)增長的全部作用;需要說明的是,該模型將整個經(jīng)濟(jì)區(qū)分為兩個部門是一種理論上的簡化。同時,非通信產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出不僅依賴于配置在本部門的勞動和資本要素,還取決于同一時期通信產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出量。因此,這里存在著一個假設(shè):通信產(chǎn)業(yè)部門對經(jīng)濟(jì)中其他部門的外溢作用發(fā)生在同一時期。這個假定與現(xiàn)實(shí)可能不太相符,但使用時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,對分析結(jié)果影響不會太大。
1.2樣本的選擇
在本模型的計算過程中,Y用國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)來代替,GDP用當(dāng)年價格計算。L用年末從業(yè)人數(shù)表示,從業(yè)人數(shù)合計指標(biāo)反映了一定時期內(nèi)全部勞動力資源的實(shí)際使用情況。I用歷年全社會固定資產(chǎn)投資來代替,它包括了國有經(jīng)濟(jì)、集體經(jīng)濟(jì)、個體經(jīng)濟(jì)和其他經(jīng)濟(jì)成分歷年的固定資產(chǎn)投資之和,是反映固定資產(chǎn)投資規(guī)模、速度、比例關(guān)系和使用方向的綜合性指標(biāo)。通信產(chǎn)業(yè)部門的產(chǎn)出P用每年通信業(yè)務(wù)總量代表。樣本區(qū)間為1998-2005年。樣本選取時間從98年開始,是因為1998年郵電分家,通信業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)的帶動作用顯著。上述指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)均取自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國通信年鑒》。如表1所示:
該回歸模型采用的數(shù)據(jù)是時間序列數(shù)據(jù),為了消除數(shù)據(jù)的波動性,我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行了平均平滑處理。處理數(shù)據(jù)結(jié)果如下表2所示:
1.3模型回歸結(jié)果
利用EVIEW統(tǒng)計軟件對方程(10)做LS回歸,結(jié)果如表3所示:
從方程(10)的回歸結(jié)果看,所有的回歸系數(shù)估計值α、β和γ都通過了統(tǒng)計的顯著性檢驗,R2達(dá)0·671254表明了方程的擬合效果好。從方程(10)的估計結(jié)果,得到最關(guān)心的系數(shù)γ的估計值為1·764966,γ就是通信業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)的全部作用。γ=1·764966的含義是:假設(shè)其他條件不變,通信部門每多生產(chǎn)出一單位的產(chǎn)出,國民經(jīng)濟(jì)將增加1·764966單位的產(chǎn)出。
2結(jié)束語
通過以上的計量分析,得出的結(jié)果是:通信業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)的全部作用參數(shù)的估計值γ為1·764966,也就是說,假定其他條件不變,通信業(yè)每多生產(chǎn)一單位的產(chǎn)出,整個國民經(jīng)濟(jì)GDP將增加1·764966單位的產(chǎn)出。這就說明了通信業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)增長帶來的巨大作用。
通信業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)不僅包括對GDP的直接貢獻(xiàn),其更大的貢獻(xiàn)在于對國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平提高所產(chǎn)生的滲透作用與倍增作用,尤其是對其他產(chǎn)業(yè)的推動和帶動作用。隨著我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、增長方式改變、資源節(jié)約利用等改革需求越來越迫切,通信業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的先導(dǎo)性、基礎(chǔ)性和支柱性產(chǎn)業(yè),必須為有效推進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型做出更新更大的貢獻(xiàn)。這不僅要求通信業(yè)加快自身發(fā)展,更要求通過它改變?nèi)藗兊慕?jīng)濟(jì)行為,改造提升其他產(chǎn)業(yè),提高社會的整體經(jīng)濟(jì)效率。通信業(yè)的發(fā)展帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)群發(fā)展,體現(xiàn)了信息經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢,改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),使之更具活力;它還創(chuàng)造了大量就業(yè)機(jī)會,改變就業(yè)結(jié)構(gòu)和勞動力素質(zhì)。通信業(yè)已成為社會政治、經(jīng)濟(jì)、文化和人民生活不可或缺的一部分,是當(dāng)前及未來社會生產(chǎn)和生活的重要支撐?；谏鲜龅挠嬃糠治鼋Y(jié)果,筆者認(rèn)為應(yīng)該加快通信業(yè)的發(fā)展,在生產(chǎn)要素的投入上要向通信業(yè)傾斜,以發(fā)揮通信業(yè)的高效率,進(jìn)而帶動整個國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。
參考文獻(xiàn)
關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)集聚；經(jīng)濟(jì)增長；空間計量模型
一、引言及文獻(xiàn)綜述
縱觀世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展歷史，經(jīng)濟(jì)的空間集聚是一種普遍存在的現(xiàn)象，正如克魯格曼所言：“經(jīng)濟(jì)活動最突出的地理特征是什么?一個簡短的回答肯定是集中”。與經(jīng)濟(jì)的空間集聚相伴而生的是區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的非均衡化以及地區(qū)差距的擴(kuò)大。作為中國經(jīng)濟(jì)增長最快、最具活力的省區(qū)之一，江蘇省內(nèi)部表現(xiàn)出很強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)集聚趨勢，同時一直受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問題的困擾，地區(qū)間差距在最近20年迅速擴(kuò)大。集聚是否是導(dǎo)致地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長差異的重要因素?本文擬對這一問題進(jìn)行實(shí)證研究。
長久以來，經(jīng)濟(jì)增長與經(jīng)濟(jì)集聚的研究幾乎互不相關(guān)。然而，現(xiàn)實(shí)表明，經(jīng)濟(jì)活動的空間聚集與經(jīng)濟(jì)增長是很難被分割的兩個過程。20世紀(jì)90年代后期，一些新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)者開始嘗試整合新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)與新增長理論，在統(tǒng)一的理論框架下探討集聚與增長之間的相互作用，其中開創(chuàng)性的工作包括Martin和Ottaviano(1999)、Baldwin(1999)、Baldwin和Forslid(2000)以及Baldwin等(2001)。他們通過強(qiáng)調(diào)技術(shù)外溢和空間集聚的相互作用，為解釋經(jīng)濟(jì)集聚和經(jīng)濟(jì)增長之間的內(nèi)在聯(lián)系提供了一個非常清晰和簡明的理論分析框架。Fujita和Thisse(2003)在此基礎(chǔ)上通過改進(jìn)研發(fā)部門的生產(chǎn)函數(shù)和熟練工人的動態(tài)遷移過程，給出了一個數(shù)學(xué)分析更加容易、分析結(jié)果更加具體的整合模型。Dupont(2007)也在集聚與內(nèi)生增長的框架下，分析了經(jīng)濟(jì)一體化過程對區(qū)域差異和不平等的影響。他們的研究表明：集聚對于整體的經(jīng)濟(jì)增長是有利的，地理位置會影響到經(jīng)濟(jì)增長。
伴隨著理論研究的深入，經(jīng)濟(jì)學(xué)家開始針對經(jīng)濟(jì)集聚與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系展開實(shí)證研究。許多研究驗證了集聚的增長促進(jìn)效應(yīng)。如Ciccone(2002)使用5個歐洲國家NUTS第3級地區(qū)的數(shù)據(jù)分析了就業(yè)密度對于平均勞動生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)活動的集聚的確對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長具有正面效應(yīng)。Henderson(2003)使用70個國家1960-1990年的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)城市首位度(一國最大城市份額)在低收入國家有利于經(jīng)濟(jì)增長。[SlCrozet和Koenig(2007)使用EU地區(qū)1980-2000年的數(shù)據(jù)，探討了區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動空間集中對增長績效的影響，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)活動的內(nèi)部空間分布越不平衡的地區(qū)增長越快。但也有部分研究得出了與理論預(yù)測相反的結(jié)論，如Sbergami(2002)使用6個歐盟成員國1984～1995年的跨國面板數(shù)據(jù)對經(jīng)濟(jì)增長率和經(jīng)濟(jì)集聚相互關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)。高技術(shù)行業(yè)、中等技術(shù)和低技術(shù)行業(yè)的集聚對于經(jīng)濟(jì)增長率的影響都是負(fù)面的。㈣更為復(fù)雜的是，空間集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響可能是非線性的，在發(fā)展的早期階段，集聚促進(jìn)增長；但當(dāng)達(dá)到某個收入水平后，集聚對經(jīng)濟(jì)增長就沒有作用，甚至有害于經(jīng)濟(jì)增長。這一假說得到了Brulhart和Sbergami(2009)的驗證，他們利用跨部門OLS和動態(tài)面板GMM估計方法研究了一國經(jīng)濟(jì)活動的空間集聚對國家層面增長的影響，發(fā)現(xiàn)只在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的某一水平集聚才能推動GDP增長，關(guān)鍵水平約為人均10000美元。
針對中國的經(jīng)濟(jì)集聚與經(jīng)濟(jì)增長問題，范劍勇(2004)認(rèn)為，中國現(xiàn)階段仍處于“產(chǎn)業(yè)高集聚、地區(qū)低專業(yè)化”的狀況，國內(nèi)市場一體化水平總體上仍較低，且滯后于對外的一體化水平，這一現(xiàn)狀使得制造業(yè)集中于東部沿海地區(qū)，無法向中部地區(qū)轉(zhuǎn)移，進(jìn)而推動地區(qū)差距不斷擴(kuò)大。㈣張艷、劉亮(2007)運(yùn)用工具變量法，基于中國城市的面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗了經(jīng)濟(jì)集聚對于城市人均實(shí)際GDP的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)集聚具有內(nèi)生性，它對于城市經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)作用。張卉、詹宇波、周凱(2007)構(gòu)造了產(chǎn)業(yè)間集聚指數(shù)和產(chǎn)業(yè)內(nèi)集聚指數(shù)，并以此作為解釋變量實(shí)證檢驗了中國產(chǎn)業(yè)集聚與勞動生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)在關(guān)系。他們的研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)內(nèi)集聚和產(chǎn)業(yè)間集聚都對中國經(jīng)濟(jì)增長存在顯著影響。吳利學(xué)、傅曉霞(2008)以規(guī)模報酬遞增為基礎(chǔ)構(gòu)建了一個包含集聚經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)函數(shù)，分析了城市化和市場化對中國各地區(qū)集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的影響，他們的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，中國各地區(qū)集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)顯著，且集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)在地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長中作用明顯。馬君潞、郭威(2007)通過對我國分省面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析表明，提升一個地區(qū)吸引外商直接投資的能力很大程度上取決于該地區(qū)的集聚經(jīng)濟(jì)環(huán)境，因此，積累集聚經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢是吸引外資、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的途徑之一。
在這些實(shí)證分析中，雖然有的研究也考慮到了不同地區(qū)差異的影響并以地區(qū)虛擬變量來衡量，但從本質(zhì)上看，區(qū)域總是被當(dāng)成一個獨(dú)立的個體進(jìn)行分析，區(qū)域間潛在的相互影響往往被忽略。事實(shí)上，任何一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)都不可能獨(dú)立存在，它總是與其他經(jīng)濟(jì)體存在著千絲萬縷的聯(lián)系。但在多數(shù)研究中，這一觀點(diǎn)都還沒有被正式引入模型進(jìn)行實(shí)證分析。
空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是在橫截面或面板數(shù)據(jù)中研究經(jīng)濟(jì)單位的空間相互作用，近年來越來越受到學(xué)術(shù)界的關(guān)注。一些學(xué)者開始運(yùn)用空間計量方法，明確將地理空間因素考慮到經(jīng)濟(jì)集聚與經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證研究中去。Ying(2003)采用1978～1998年的省級橫截面數(shù)據(jù)，從空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的視角研究了中國經(jīng)濟(jì)增長問題，并指出中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的來源主要是非農(nóng)業(yè)勞動力增長率、制造業(yè)產(chǎn)出、資本積累和實(shí)際的外商直接投資。林光平、龍志和及吳梅(2005)采用空間計量經(jīng)濟(jì)方法，研究我國28個省(市、區(qū))1978～2002年間人均GDP的盧收斂情況，認(rèn)為隨著經(jīng)濟(jì)體制改革的深入，地區(qū)間的空間相關(guān)性對各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的作用越來越大，我國地區(qū)間經(jīng)濟(jì)存在收斂性，但是它的估計值表現(xiàn)出增大的趨勢。”吳玉鳴(2007)運(yùn)用空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，對2000年中國2030個縣域的增長集聚與差異進(jìn)行了空間計量分析，結(jié)果表明，中國縣域經(jīng)濟(jì)增長不僅與人力資本、城市化、工業(yè)化、信息化等因素密切相關(guān)，而且與相鄰縣域的經(jīng)濟(jì)增長之間存在一定的空間依賴性。㈣符淼(2009)采用空間計量分析方法對技術(shù)傳播的空間模式進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)活動都存在局部集聚，技術(shù)集聚度高于經(jīng)濟(jì)集聚，且兩者的集聚度隨時間增強(qiáng)，地理分布高度一致。隨地理距離快速下降的技術(shù)溢出效應(yīng)是導(dǎo)致局部集聚和東西部發(fā)展不均衡問題的原因之一。
針對江蘇經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)出來的空間集聚現(xiàn)象與地區(qū)差距問題，本文擬采用空間計量經(jīng)濟(jì)模型，對江蘇省縣域經(jīng)濟(jì)集聚與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗。
二、江蘇省縣域經(jīng)濟(jì)活動的空間相關(guān)性
首先，畫出江蘇省2007年縣域人均GDP的空間分布四分圖(圖1)。按照人均GDP的大小，65個縣域被平均分為4組，以顏色的深淺代表相應(yīng)縣域的人均GDP的大小。由圖1可見，江蘇省縣域?qū)哟蔚慕?jīng)濟(jì)活動在地理分布上是極不均衡的，呈現(xiàn)出蘇南一蘇中一蘇北梯度遞減模式。并且鄰近區(qū)域的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)水平基本相近，具有明顯的集聚特征。
接著，通過計算縣域人均GDP的MoransI指數(shù)對其空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗。Moran''''sI是最常用的檢驗空間自相關(guān)性的統(tǒng)計指標(biāo)。利用GeoDa0.9.5軟件，得出Moran''''sI=0.7445，在0.1％的概率上顯著，表明江蘇省縣域經(jīng)濟(jì)的分布的確存在明顯的空間相關(guān)性。
進(jìn)一步，作出江蘇省2007年縣域人均GDP空間自相關(guān)聚類圖(圖2)，圖中HigllHigh部分表示人均GDP高的地區(qū)被人均GDP高的地區(qū)所包圍，Low-Low部分表示人均GDP低的地區(qū)被人均GDP低的地區(qū)所包圍。這種分布顯示出江蘇省縣域經(jīng)濟(jì)之間存在著正的空間自相關(guān)性，形成了某種空間“俱樂部”現(xiàn)象。人均GDP水平較高的縣域(H-H地區(qū))集中分布在蘇南地區(qū)，而人均GDP水平較低的縣域(L-L地區(qū))則分布在蘇北地區(qū)，地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)增長差異顯著。
由此可見，我們觀測到的截面區(qū)域之間在地理上是一些明顯具有空間依賴性的經(jīng)濟(jì)實(shí)體，誤差項獨(dú)立的假設(shè)在統(tǒng)計上被拒絕了，也就是說，OLS估計的結(jié)果是不可信的。因此，這里將地理空間維度引入研究中來，采用空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型來估計經(jīng)濟(jì)集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響是十分有必要的。
三、變量選取、數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)定
(一)變量選取與數(shù)據(jù)來源
本文關(guān)心的問題是經(jīng)濟(jì)集聚是否會促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，因此，在進(jìn)行實(shí)證檢驗時，需要對經(jīng)濟(jì)增長和經(jīng)濟(jì)集聚分別進(jìn)行度量。本文選取人均GDP的自然對數(shù)來衡量縣域經(jīng)濟(jì)的增長。由于各地區(qū)在人口和面積方面相差很大，因此選取人均GDP為測度指標(biāo)來衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異，具有一定的客觀性。關(guān)于經(jīng)濟(jì)集聚，本文選取第二產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵、第三產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵和城市化三個指標(biāo)來衡量經(jīng)濟(jì)集聚的程度。i地區(qū)i產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵定義如下：其中：Eij表示j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值，∑iEij表示i產(chǎn)業(yè)在整個區(qū)域的總產(chǎn)值，∑jEij表示j地區(qū)的總產(chǎn)值，∑i∑jEij表示整個區(qū)域的總產(chǎn)值。因此，該指標(biāo)的分子是j地區(qū)的i產(chǎn)業(yè)占整個區(qū)域該產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值的份額，分母是j地區(qū)的總產(chǎn)值占整個區(qū)域總產(chǎn)值的份額，通過兩者的比來評價i產(chǎn)業(yè)在j地區(qū)的集聚程度。區(qū)位熵小于1說明該產(chǎn)業(yè)的集聚化水平比較低，區(qū)位熵等于或大于1說明該產(chǎn)業(yè)的集聚化水平較高。區(qū)位熵越大，說明該地區(qū)的這一產(chǎn)業(yè)在整個區(qū)域范圍內(nèi)的集聚程度越高。
本文中令i=1，2，3，分別表示三次產(chǎn)業(yè)；j=1，2，…，65，分別表示江蘇省65個縣域。因此，LQ1、LQ2和LQ3(這里省略了下標(biāo))分別表示江蘇省每個縣域第一、二、三產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵，度量了三次產(chǎn)業(yè)在該地區(qū)的集聚程度。由于經(jīng)濟(jì)的集聚主要體現(xiàn)在第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)，所以選擇第二產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵和第三產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵作為衡量經(jīng)濟(jì)集聚程度的兩個解釋變量。
此外，城市的出現(xiàn)也是經(jīng)濟(jì)集聚的一種表現(xiàn)。經(jīng)濟(jì)學(xué)家長久以來一直強(qiáng)調(diào)城市在經(jīng)濟(jì)增長中的作用，更準(zhǔn)確地講，城市己被看成一種主要的社會制度。城市化是一個國家、地區(qū)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展尺度的體現(xiàn)，城市化不但表現(xiàn)為人口向城鎮(zhèn)聚集和非農(nóng)人口上升，還表現(xiàn)為人們生產(chǎn)與生活方式、社會結(jié)構(gòu)、價值觀念由農(nóng)村向城市文明升級轉(zhuǎn)化的過程。因此，本文希望就城市化與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗，這里用非鄉(xiāng)村人口在總?cè)丝谥械谋戎貋砗饬扛鞯貐^(qū)城市化的程度。本文采用2007年江蘇省65個縣級行政區(qū)域的橫截面數(shù)據(jù)，所有統(tǒng)計資料均來自《江蘇統(tǒng)計年鑒(2008)》。
(二)模型設(shè)定
1經(jīng)典線性回歸模型
基于以上考慮，本文首先構(gòu)建經(jīng)典線性回歸模型如下：
lnPGDP=β0+β1LQ2β2LQ3+β3URBAN+ε(1)
其中，PGDP表示縣域人均GDP水平，是本文的被解釋變量，LQ2和LQ3分別表示第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵指標(biāo)，URBAⅣ是城市化指標(biāo)，三者用來表示經(jīng)濟(jì)集聚，是本文關(guān)心的解釋變量。
2空間計量經(jīng)濟(jì)模型
針對經(jīng)典線性回歸模型(1)，可以通過兩種不同方式引入空間依賴性。相應(yīng)地，空間計量模型有兩種設(shè)定形式：
第一，空間滯后模型(SLM)，在解釋變量中增加一個空間滯后變量，模型的形式為：
InPGDP=β0+ρW_PGDP+β1LQ2+P2LQ3+β3URBAN+ε(2)其中：W是空間權(quán)重矩陣；W_PGDP是空間滯后變量，定義為W_PGDG=WlnPGDP；P是空間自回歸系數(shù)；ε是誤差項；其他變量的含義與原來相同。
第二，空間誤差模型(SEM)，通過誤差項引入空間相關(guān)性，即假設(shè)誤差項是空間相關(guān)的。如果誤差項是一個空間自回歸過程，則模型具體形式如下：
lnPGDP=β0+β1LQ2+β2LQ3+β3URBAN+ε，ε=AWε+u(3)其中：λ是空間誤差自回歸系數(shù)，Wε是空間滯后誤差項。
3空間計量模型的選擇
Anselin(2005)提出，可以根據(jù)拉格朗日乘子LM-Iag和LM-Error，以及相應(yīng)的穩(wěn)健性拉格朗日乘子RobustLM-Lag和RobustLM-Error，在兩種空間計量模型之間進(jìn)行選擇。首先判斷LM-Lag和LM-Error的顯著性，如果兩者中只有一個是顯著的，那么就選擇相對應(yīng)的模型，即如果LM-Lag顯著就用空間滯后模型，LM-Error顯著就用空間誤差模型。如果兩者都顯著，則需進(jìn)一步比較RobustLM-Lag和RobustLM-Error的顯著性，選擇Robust指標(biāo)中更顯著的那一種模型。是選擇空間滯后模型還是空間誤差模型，下文中根據(jù)判別指標(biāo)的具體情況而定。
四、實(shí)證檢驗與結(jié)果分析
為了進(jìn)行比較，首先給出經(jīng)典線性回歸模型的OLS估計結(jié)果，見表1。由表1的檢驗結(jié)果可以看出，OLS估計的F統(tǒng)計量達(dá)到117.193，模型整體上非常顯著。擬合優(yōu)度為0，8521，說明擬合程度一般，可能與忽略了空間依賴性有關(guān)。LQ2、LQ3和URBAN系數(shù)的符號都與預(yù)期一致，均為正；LQ2、LQ3在1％的水平上顯著，URBAN在5％的水平上顯著。自然對數(shù)似然函數(shù)值(Loglikelihood)、赤池信息準(zhǔn)則(AIC)和施瓦茨準(zhǔn)則(SC)作為衡量模型擬合優(yōu)度的指標(biāo)，在下文中與空間計量模型的估計結(jié)果進(jìn)行比較。
接下來，采用GeoDa0.9.5軟件對OLS估計的殘差進(jìn)行空間依賴性檢驗。這里使用的江蘇省縣域地圖數(shù)據(jù)來自中國分縣行政區(qū)劃界線數(shù)字化地圖，①空間權(quán)重矩陣采用的是一階Rook鄰接矩陣。檢驗結(jié)果見表2。表2顯示，Moran''''sI指數(shù)在1％的概率上顯著，說明OLS估計的殘差存在明顯的空間自相關(guān)性，經(jīng)典線性回歸模型可能存在模型設(shè)定不恰當(dāng)?shù)膯栴}。因此，這里采用OLS估計是不合適的，需要將截面單元之間的空間相關(guān)性引入模型中。具體是采用空間滯后模型還是空間誤差模型，可以根據(jù)拉格朗日乘子檢驗的結(jié)果來決定。由于LM-Lag和LM-Error都在1％的水平上顯著，因此需要進(jìn)一步比較RobustLM-Lag和RobustLM-Error。RobustLM-Lag在1％的水平上顯著，而RobustLM-Error在10％的水平上顯著，相比之下，RobustLM-Lag的顯著性更強(qiáng)。因此，根據(jù)上文中提到的標(biāo)準(zhǔn)，選擇空間滯后模型(2)更為合適?？臻g計量模型如果仍采用最小二乘法估計，系數(shù)估計值會有偏或者無效。這里用極大似然法(ML)進(jìn)行估計。結(jié)果見表3。
首先，通過似然比檢驗比較原模型(不考慮空間因素的經(jīng)典回歸模型)與各擇模型(空間滯后模型)空間自相關(guān)系數(shù)的漸進(jìn)顯著性。表3中SLM模型的LR值為25.4468，在1％的水平上顯著，再次證明該模型中空間依賴性的存在。進(jìn)一步，三個經(jīng)典檢驗是漸進(jìn)一致的，但在有限樣本中，應(yīng)該滿足Wald>LR>LM。本文中，Wald值為28.4089，LR值為25.4468，LM-lag值為24.3492，與預(yù)期的順序一致，說明SLM模型符合ML估計的漸進(jìn)性質(zhì)，模型的設(shè)定是比較合理的。
其次，根據(jù)Loglikelihood、AIC和SC比較SLM模型和經(jīng)典線性模型OLS估計的擬合優(yōu)度。Loglikelihood越大，模型的擬合效果越好。而AIC和SC則相反，值越小，表示擬合效果越好。由表3可見，SLM模型的Loglikelihood值為-1.3229，大于OLS估計的Loglikelihood值-14.0463，SLM模型的Akaike值和Sehwarz值都小于OLS估計的相應(yīng)值，說明SLM模型的擬合程度優(yōu)于原經(jīng)典回歸模型，引入空間效應(yīng)使模型的解釋力有了明顯增強(qiáng)。
最后，對SLM模型估計的系數(shù)進(jìn)行分析?？臻g滯后變量WLNPGDP的空間自回歸系數(shù)在1％的水平上顯著，表明縣域人均GDP增長在地理空間的鄰接上表現(xiàn)出了較強(qiáng)的溢出效應(yīng)?？h域經(jīng)濟(jì)增長集聚的空間相互作用或影響的途徑可以通過鄰接地區(qū)而相互傳遞。三個衡量經(jīng)濟(jì)集聚的解釋變量LQ2、LQ3和URBAN的符號均為正，與我們的預(yù)期一致，且均在1％的水平上顯著，這一結(jié)果支持了經(jīng)濟(jì)集聚對于經(jīng)濟(jì)增長具有促進(jìn)作用的結(jié)論。具體而言，LQ2的回歸系數(shù)為2.3931，說明第二產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵增加1，在保持其他條件不變的情況下，將使縣域人均GDP增加約2.39％；LQ3的回歸系數(shù)為1.7357，說明第三產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵增加1，在保持其他條件不變的情況下，將使縣域人均GDP增加約1.74％。LQ2和LQ3的系數(shù)比OLS估計中兩者的系數(shù)均有所降低，說明OLS的估計結(jié)果可能存在向上偏誤。URBAN的回歸系數(shù)為0.0105，說明非鄉(xiāng)村人口在總?cè)丝谥械谋戎卦黾?％，則縣域人均GDP可以增加約0.01％。與OLS估計結(jié)果相比，城市化指標(biāo)的顯著性有了明顯提高(P值由0.0439降低到了0.0031)。總體看來，第二產(chǎn)業(yè)的集聚對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響最為明顯。
五、結(jié)論及政策含義
(一)主要結(jié)論
1江蘇省縣域經(jīng)濟(jì)具有顯著的空間依賴性，鄰近區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長相互影響，但這種影響以回浪效應(yīng)為主，擴(kuò)散效應(yīng)不足，因此導(dǎo)致蘇南蘇北地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距加大。由于地理區(qū)位、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、發(fā)展政策等方面所具有的優(yōu)勢，蘇南地區(qū)集聚了大量資本、技術(shù)和人才，具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，自身增長迅速，成為江蘇地區(qū)的“增長極”。政府希望通過增長極地區(qū)的優(yōu)先增長帶動周邊更多地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，發(fā)揮增長極的擴(kuò)散效應(yīng)。然而事實(shí)上，至少到目前為止，該增長極體現(xiàn)出的回浪效應(yīng)——即吸引其他地方的資本、人才和技術(shù)，削弱周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長實(shí)力——遠(yuǎn)大于其擴(kuò)散效應(yīng)，從而導(dǎo)致發(fā)達(dá)區(qū)域更發(fā)達(dá)，落后區(qū)域更落后。因此，為了防止在這種累積循環(huán)因果作用下區(qū)域間差距的無限擴(kuò)大。需要政府創(chuàng)造條件，引導(dǎo)回浪效應(yīng)向擴(kuò)散效應(yīng)的轉(zhuǎn)化。
2以產(chǎn)業(yè)集聚和城市化為特征的經(jīng)濟(jì)集聚對于經(jīng)濟(jì)增長具有積極作用，但這種影響是地方性的，隨空間距離的增加而衰減。根據(jù)內(nèi)生增長理論和新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論，知識溢出是解釋集聚和區(qū)域增長關(guān)系的重要概念之一。經(jīng)濟(jì)活動的空間集中會有效地促進(jìn)知識溢出，推動技術(shù)進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長。在產(chǎn)業(yè)活動空間集中的區(qū)域或人口密度多樣化的城市中，知識、人才在不同企業(yè)和區(qū)域的流動以及與不同群體的互動交流，促進(jìn)了知識的傳播擴(kuò)散，進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。同時，企業(yè)在地理空間上的鄰近不僅為面對面的交流提供了便利，而且有利于企業(yè)間前向后向的市場聯(lián)系，更有利于勞動力的進(jìn)一步集聚以及知識溢出。但是，知識空間溢出具有局域性特征，其影響隨地理距離的增加而迅速衰減。陋瑚因此，蘇南地區(qū)通過知識溢出產(chǎn)生的正外部性難以擴(kuò)散到更遠(yuǎn)的蘇北地區(qū)，導(dǎo)致南北差距加大?？梢姡绻Ｍㄟ^集聚促進(jìn)落后地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，需要充分考慮到地理空間的因素。
(二)政策建議
1促進(jìn)要素向蘇北地區(qū)的流動，使回浪效應(yīng)過渡為擴(kuò)散效應(yīng)。可以通過加強(qiáng)蘇南地區(qū)與蘇北地區(qū)間的統(tǒng)籌規(guī)劃，打破地方壁壘，改善蘇北地區(qū)的投資環(huán)境、貿(mào)易條件、市場條件，創(chuàng)造良好的人才吸引機(jī)制，鼓勵資本、人才等生產(chǎn)要素不斷由蘇南向蘇北地區(qū)流動，充分發(fā)揮增長極的擴(kuò)散效應(yīng)。
關(guān)鍵詞采暖系統(tǒng)熱計量既有建筑建筑節(jié)能改造
在計劃經(jīng)濟(jì)時期，我國北方地區(qū)建設(shè)了大量的節(jié)能建筑，這些既有建筑內(nèi)的采暖系統(tǒng)以單管順流式為主。由于單管順流式系統(tǒng)的用戶，一戶內(nèi)有若干個產(chǎn)管，每根立管中的熱水自上而下流過每一層的散熱器后進(jìn)入回水管，與大家設(shè)想的熱量計量條件不同：即每一戶只有一個給水入口和一個回水出口，具有測量流量和溫差的條件。因此有人認(rèn)為單管順流式系統(tǒng)不可計量。實(shí)際上，不同的采暖系統(tǒng)形式，需采用不同的工作大批量制造的計量儀表。為解決既有建筑采暖系統(tǒng)的計量問題，我們在96年開始的中加合作項目--既有建筑節(jié)能改造中，對該問題進(jìn)行了探討。
一、單管順充式系統(tǒng)供熱量計量的基本原理及方法
采用單管順流式系統(tǒng)的建筑物，在每一戶內(nèi)，是以相互獨(dú)立的每一組散熱器來進(jìn)行供熱的，戶內(nèi)各房間的散熱器的相互獨(dú)立特點(diǎn)，可采用按照公式（1）原理制造的計量儀表。
（1）
式中：A、b--由實(shí)驗確定的散熱器系數(shù)；
β1、β2、β3、β4--與散熱器使用條件有關(guān)的系數(shù)；
F--散熱器面積，m2；
tp--散熱器平均溫度，℃；
--計量儀表的采樣周期，S。
由式（1）可見，只要測得室內(nèi)溫度及散熱器平均溫度，確定儀表的采樣時間，即可得出散熱設(shè)備放出的熱量Q。測量tp的方法不同，熱量計量的方式也不同。目前按照式（1）制造的儀表有兩種，一種是蒸發(fā)式儀表，一種是電子式儀表。
二、既有建筑采暖系統(tǒng)熱量的計量方法
在既有建筑改造試點(diǎn)項目中，采用的電子式計量儀表就是通過測量散熱器的進(jìn)出水溫度和室內(nèi)溫度的方法，進(jìn)行熱量計量的。散熱器的進(jìn)出水溫度傳感器安裝在每組散熱器的進(jìn)出水的支管上。這樣對于一個具體房間來說，房間供熱量QZ應(yīng)是散熱器的散熱量與管道散熱量之和。
即：QZ=Q+QL（2）
式中：Q--散熱器散熱量，J
QL--管道散熱量，J。
理論分析表明，由于水溫不同，每層房間的管道散熱量不同。表1是一個具有6根立管、5層建筑物的管道散熱量占房間供熱量的百分比情況。采暖系統(tǒng)為異程式帶跨越管的單管順流式系統(tǒng)，兩根立管的間距為3.3m，建筑物層高為3.0m，立管6是最遠(yuǎn)立管。由表1可知，不同樓層不同立管管道散熱量是不一樣的?？拷髁⒐芴幑艿郎崃空挤块g供熱量的5.2%～10.1%，最遠(yuǎn)立管為4.3%～7.0%，系統(tǒng)平均為6.35%。如果僅計算散熱器散熱量，則房間的供熱量將少計6.35%.
通過對歐美的采暖系統(tǒng)分析，我們發(fā)現(xiàn)，西方國家在計量中，不考慮管道散熱量是由于他們使用的管道直徑較小，或者有保溫，或者保溫后埋入地面內(nèi)。這與我國的國情是不相符的。為此有必要探討一種既能減少水溫測點(diǎn)，又可提高計量精度的方法。
對于單管順流式采暖系統(tǒng)來說，房間供熱量應(yīng)是散熱器的散熱量與管道散熱量之和。由于每個房間內(nèi)的管道規(guī)格不同，水溫不同，因此每層房間的管道散熱量不同。對于圖1所示的立管來說，各層房間的供熱量應(yīng)為：
（2）
式中：Q3L、Q2L、Q1L--第3、2、1層管道散熱量，W；
Q3、Q2、Q1--第3、2、1層散熱器的散熱量，W；
Q3L0、Q1L0--第3、1層編號為0的管道散熱量，W；
Qg3、Qhl--第3、1層立管與供水（回水）管道相連接部分的散熱量，W；
上述公式中，未知量太多，無法求解。需依據(jù)溫度敏感元件的設(shè)置情況，在補(bǔ)充若干個方程后，即可利用計算機(jī)求出各個房間的供熱量。
三、結(jié)果分析
1．無跨越管的單管順流式采暖系統(tǒng)
對于一棟5層的建筑物來說，理論分析表明，無跨越管的單管順流式采暖系統(tǒng)，進(jìn)出水溫敏感元件可減少40%。為了對各種計量方式比較，將考慮管道散熱量以后，傳感器不減少時的測得的房間供熱量，計為方案1；將考慮管道散熱量以后，傳感器減少40%時測得的房間供熱量，計為方案2；將不考慮管道散熱量以后，傳感器減少40%時的測得的房間供熱量，計為方案3。經(jīng)計算可知：
（1）計算管道散熱量以后，方案1和方案2相比，水溫敏感元件減少前后，測得的每個房間供熱量基本相同。每根立管上各個房間供熱量之和的最大誤差為-0.33%。整棟樓各個房間供熱量之和的平均誤差為-0.25%。這表明采用此法，整棟樓各個房間供熱量之和要多計算0.25%。
（2）如果不考慮管道散熱量，方案1和方案2相比，水溫敏感元件減少前后，得出的每個房間供熱量相關(guān)較大。每根立管上各個房間供熱量之和的最大誤差為8%。整棟樓各個房間供熱量這和的平均誤差為7.3%。這表明采用此法，整棟樓各個房間供熱量之和要少計算7.3%。
（3）方案2與方案4（水溫敏感元件不減少，但不考慮管道散熱量時）相比，得出每個房間供熱量誤差。經(jīng)計算可知，如果不考慮管道散熱量，每根立管上各個房間供熱量之和的最大誤差為10.8%。整棟樓各個房間供熱量之和的平均誤差為6.62%。
（4）方案3和方案1相比，得出的每個房間供熱量誤差?？芍嚎拷髁⒐艿牧⒐芩诘捻攲雍偷讓臃块g，由于不考慮管道散熱量，最大誤差為12.2%。其余房間最大誤差為10.4%。
由此可知在，利用較少的水溫敏感元件，對無跨越管的單管順流式采暖系統(tǒng)房間供熱量計量，是完全可知地的。同時使水溫敏感元件減少40%。這不但減少設(shè)備投資，而且減少安裝工程量。
2．帶跨越管的單側(cè)連接的單管順流式采暖系統(tǒng)
按照人們的習(xí)慣做法，帶跨越管的單管順流式采暖系統(tǒng)房間供熱量計量方法與無跨越管的單管順流式采暖系統(tǒng)一樣，需在每組散熱器的進(jìn)出口設(shè)置溫度敏感元件。理論分析表明，有跨越管的單管順流式采暖系統(tǒng)，進(jìn)出水溫敏感元件可減少30%。為了對各種計量方式比較，將考慮管道散熱量以后，傳感器不減少時的測得的房間供熱量，計為方案5；將考慮管道散熱量以后，傳感器減少30%時測得的房間供熱量，計為方案6；將不考慮管道散熱量以后，傳感器減少30%時的測得的房間供熱量，計為方案7。經(jīng)比較可知：
（1）計算管道散熱量以后，方案5和方案6相比，水溫敏感元件減少前后，測得的每個房間供熱量基本相同。整棟樓各個房間供熱量之和的平均誤差為0.32%。這表明采用此法，整棟樓各個房間供熱量之和要少計算0.32%。
（2）如不考慮管道散熱量，方案5和方案7相比，整棟樓各個房間供熱量之和的平均誤差為7.19%.這表明采用此法，整棟樓各個房間供熱量之和要少計算7.19%。
(3)方案6和方案8(水溫敏感元件不減少，但不考慮管道散熱量)相比，得出的每個房間供熱量誤差。可知，如果不考慮管道散熱量，整棟樓各個房間供熱量之和平均誤差為7.02%。
（4）方案7和方案5相比，得出的每個房間供熱量誤差?？芍嚎拷髁⒐艿牧⒐芩诘捻攲雍偷讓臃块g，由于不考慮管道散熱量，最大誤差為11.4%。其余房間最大誤差為10.9%。
由此可知，利用較少的水溫敏感元件，對有跨越管的單管順流式采暖系統(tǒng)房間供熱量計量，是完全可行的。同時使水溫敏感元件減少30%。這不但減少設(shè)備投資，而且減少安裝工程量。
關(guān)鍵詞：國債規(guī)模；財政收支差額；還本付息；計量分析
1引言
國債作為一個重要的政策工具，已成為各國政府不可缺少的宏觀調(diào)控工具。我國1981年恢復(fù)發(fā)行國債。國債規(guī)模日趨龐大，尤其是20世紀(jì)90年代末，為阻止金融危機(jī)的沖擊和對抗國內(nèi)的通貨緊縮趨勢，我國連續(xù)6年實(shí)施以擴(kuò)大國債投資為核心的積極財政政策。國債發(fā)行量大增，對刺激內(nèi)需和拉動經(jīng)濟(jì)增長功勞巨大。但是國債發(fā)行有一個適度問題，它最終需要清償。國債發(fā)行規(guī)模研究，既有規(guī)范分析又有實(shí)證探討。
2模型變量的選擇:影響國債規(guī)模的一般因素分析
國債規(guī)模的影響因素很多，有宏觀也有微觀。本文只考慮宏觀的因素。選取的數(shù)據(jù)變量包括當(dāng)年的國債發(fā)行額（Y），國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（X1）、城鄉(xiāng)居民儲蓄存款（X2）、國家財政收支差額（X3）、到期國債還本付息額（X4）、國債累計余額（X5）、信貸規(guī)模（X6）。選取以上系統(tǒng)變量的原因是基于傳統(tǒng)研究對國債發(fā)行規(guī)模所受影響因素的考慮。
第一，GDP（X1）對國債規(guī)模的影響。一國的國債發(fā)行規(guī)模明顯地受制于該國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，一國的經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大、發(fā)展水平越高，則國債發(fā)行的規(guī)模和潛力就越大。
第二，居民儲蓄存款余額（X2）對國債規(guī)模的影響。居民的可支配收入用于兩個項目即儲蓄與消費(fèi)。國債余額與居民的儲蓄存款之比即居民應(yīng)債率，這一指標(biāo)反映的是居民的應(yīng)債能力，應(yīng)債率越高，則國債發(fā)行的可能規(guī)模越大。
第三，國家財政收支差額（X3）對國債規(guī)模的影響。國債發(fā)行的一個主要原因就是彌補(bǔ)財政赤字，所以分析國債的發(fā)行規(guī)模，就必須考慮我國的財政收入和財政支出情況。當(dāng)國家財政收支差額較小時，用國債來彌補(bǔ)財政赤字的壓力就越小，因此本文選取國家財政收支差額來綜合衡量國家財政收支狀況對國債規(guī)模的影響。
第四，到期國債還本付息額（X4）對國債規(guī)模的影響。國債還有償還到期債務(wù)本息的運(yùn)用，隨著我國國債的發(fā)行規(guī)模逐年遞增，每年需要償還的國債本息數(shù)額也在逐年增加，2005年這一數(shù)字已達(dá)到3923.4億元。因此，到期國債還本付息額也是國債發(fā)行規(guī)模要考慮的重要因素之一。
第五，國債累計余額（X5）對國債規(guī)模的影響。一國所能承受的國債總量是有限度的，所以國債余額也是分析國債規(guī)模的一個重要因素。
第六，貨幣信貸規(guī)模對國債規(guī)模的影響.由于貨幣政策與財政政策是政府宏觀調(diào)控的兩種重要工具，貨幣信貸規(guī)模直接影響到國債發(fā)行，兩者具有相互替代作用.
3國債規(guī)模影響因素的計量模型分析
本文研究時間區(qū)間是從1992年到2005年，并選取近十年我國國債年度發(fā)行額及主要影響因素的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，被解釋變量為國債發(fā)行額（Y）。各解釋變量分別為國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（X1）、城鄉(xiāng)居民儲蓄存款（X2）、國家財政收支差額（X3）、到期國債還本付息額（X4）、國債累計余額（X5）、信貸規(guī)模（X6）。μ為隨機(jī)誤差項，描述除解釋變量以外的因素對國債規(guī)模的干擾作用。分析的主要統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自各年度的《中國統(tǒng)計年鑒》，分析軟件是SPSS。4結(jié)論
根據(jù)數(shù)據(jù)分析可以得出結(jié)論：
首先，影響我國國債規(guī)模的最主要的因素是國家財政收支差額（X3）和到期國債還本付息額（X4）。
其次，國債發(fā)行規(guī)模與居民儲蓄正相關(guān)，表明我國城鄉(xiāng)居民是國債購買的主體的事實(shí)，說明居民儲蓄為國債發(fā)行提供了空間。
再次，我國長期以來實(shí)行積極型財政政策，導(dǎo)致國家財政入不敷出，存在較大的國家財政收支差額，而通過發(fā)行國債是政府彌補(bǔ)財政收支差額的重要手段;同時，由于長期實(shí)行積極型的國債政策，在大量增發(fā)長期國債的影響下，國債到期還本付息的支出也越來越大，我國長期處于舉新債還舊債的處境;.
最后，GDP是衡量國家還債能力的重要指標(biāo)，當(dāng)一個國家的經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大，那么國債發(fā)行規(guī)模的潛力越大，但是從實(shí)際情況看，國債發(fā)行規(guī)模與當(dāng)年GDP水平呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。
參考文獻(xiàn)
[關(guān)鍵詞]石油行業(yè)；下游行業(yè)；需求因素
石油是現(xiàn)代工業(yè)和現(xiàn)代文明的物質(zhì)基礎(chǔ)，是國民經(jīng)濟(jì)不可或缺、無法替代的重要能源和工業(yè)原料，國民經(jīng)濟(jì)對石油具有很強(qiáng)的依賴性。石油一方面直接影響著一國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度，另一方面影響著國家的經(jīng)濟(jì)安全。如果石油供應(yīng)緊張，供不應(yīng)求，勢必成為遏制一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“瓶頸”。石油既是能源，又是基礎(chǔ)原材料，下游的石油加工、化學(xué)原料及制品和交通運(yùn)輸?shù)雀餍袠I(yè)對其有很高的依存度，因此石油資源對我國整個經(jīng)濟(jì)都具有較大的影響力。圖1反映了單位石油產(chǎn)量所支持的GDP總量，可以發(fā)現(xiàn)石油對整個經(jīng)濟(jì)的支持度不斷提升，從2001年的每萬噸支持6億元GDP，到2006年上升為支持13億元GDP。該指標(biāo)反過來也說明了我國獲得單位GDP所消耗石油數(shù)量的下降，即我國正趨向于節(jié)能經(jīng)濟(jì)和發(fā)展多種能源，這種趨勢自最近石油價格持續(xù)上漲變得更加鮮明。由以上的分析能看到石油行業(yè)對我國整個國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要的影響，已經(jīng)成為我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)。因此，本文通過建立石油及其下游行業(yè)的向量自回歸模型，來研究石油供需平衡以及石油下游行業(yè)需求對石油行業(yè)的沖擊效應(yīng)，并提出相應(yīng)的政策建議，以保障石油行業(yè)對我國經(jīng)濟(jì)增長的平穩(wěn)支持。
一、參變量的選取
石油行業(yè)是一個傳統(tǒng)的垂向行業(yè)，我們根據(jù)《2005年按行業(yè)分能源消費(fèi)量統(tǒng)計表》，選取石油加工及煉焦業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)、化學(xué)纖維制造業(yè)和交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)四個下游行業(yè)來對石油行業(yè)進(jìn)行需求狀況分析。從表1可以看到，石油加工及煉焦業(yè)消費(fèi)了原油總量的72.26％，包含交通運(yùn)輸、倉儲和郵電通信業(yè)的交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)消耗了大量的石油衍生能源，化學(xué)原料及制品制造業(yè)也在能源消費(fèi)中占據(jù)重要地位，因此我們選擇石油行業(yè)及其主要的下游行業(yè)的銷售收入數(shù)據(jù)作為各行業(yè)的需求變量，所選變量簡稱見表2。
從表3的結(jié)果可以看出變量oil、coki、chem、tran、fiber均僅有一個單位根，這說明他們都是一階單整過程I(1)?？梢詫λ鼈冞M(jìn)行Johanson檢驗，從表4的檢驗結(jié)果可以看出：所選用的5個變量之間滿足協(xié)整關(guān)系。這說明，所選的各下游行業(yè)的銷售收入與石油行業(yè)的銷售收入之間在短期內(nèi)由于隨機(jī)干擾，偏離均值，但在長期具有均衡關(guān)系。
2模型構(gòu)建。向量自回歸(VAR)模型把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到有多元時間序列變量組成的向量自回歸模型。我們主要利用石油行業(yè)及其主要下游行業(yè)的銷售收入建立了相應(yīng)VAR模型，即Y=(0il，coki，chem，tran，fi．ber)。
用Eviews5．0對系統(tǒng)Y進(jìn)行VAR分析，估計結(jié)果如下：
由上式大體可以看出，石油行業(yè)銷售收入主要受其自身滯后期值的影響，另外，石油加工及煉焦業(yè)銷售收入和化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)銷售收入的滯后期值對它也有一定的影響，而交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)銷售收入和化學(xué)纖維制造業(yè)銷售收入對它基本上沒有影響或者說影響極為微弱。為了進(jìn)一步說明各個變量間的相互作用，我們根據(jù)上面對Y1的VAR分析結(jié)果繼續(xù)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。
我們分別給石油各下游行業(yè)銷售收入一個單位大小的沖擊，得到關(guān)于石油行業(yè)銷售收入的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。在下圖2－5中，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)(單位：月度)，縱軸表示石油行業(yè)銷售收入(單位：億元)，這幾個圖中曲線表示了脈沖響應(yīng)函數(shù)，代表了石油行業(yè)銷售收入對其相應(yīng)下游行業(yè)銷售收入的沖擊的反應(yīng)。虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。
從圖2中我們可以看出，當(dāng)在本期給石油加工及煉焦業(yè)銷售收入一個正沖擊后，石油行業(yè)銷售收入在第2期達(dá)到最高點(diǎn)，之后的幾期內(nèi)小幅度上下波動，從第5期以后開始穩(wěn)定增長。這表明石油加工及煉焦業(yè)受外部條件的某一沖擊后，經(jīng)市場傳遞給石油行業(yè)，給石油行業(yè)帶來同向的沖擊，沖擊效應(yīng)在第2期達(dá)到最大，之后逐漸回落，在第5期之后趨于穩(wěn)定。即石油加工及煉焦業(yè)銷售收入的正向沖擊對石油行業(yè)銷售收入具有顯著的促進(jìn)作用，并且這一顯著促進(jìn)作用具有較長的持續(xù)效應(yīng)，可見石油加工及煉焦業(yè)的快速發(fā)展將帶來石油消耗的增長。
從圖3中我們可以看出，當(dāng)在本期給化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)銷售收入一個正沖擊后，石油行業(yè)銷售收入在第1期有個小幅度負(fù)向的波動，從第2期開始變?yōu)檎虿▌?，在?期達(dá)到最高點(diǎn)。之后的2期小幅度上下波動，從第8期以后開始穩(wěn)定增長。這表明化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)受外部條件的某一沖擊后，經(jīng)市場傳遞給石油行業(yè)，在第1期會給石油行業(yè)帶來反向的沖擊，從第2期開始，經(jīng)市場傳遞作用，又給石油行業(yè)帶來同向的沖擊，沖擊效應(yīng)在第6期達(dá)到最大之后，逐漸回落，在第8期之后趨于穩(wěn)定。即化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)銷售收入的正向沖擊對石油行業(yè)銷售收入具有顯著的促進(jìn)作用，并且這一顯著促進(jìn)作用具有較長的持續(xù)效應(yīng)。具體地說，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)銷售收入增加會在8期后對石油行業(yè)的銷售收入產(chǎn)生穩(wěn)定的拉動作用，反之化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)銷售收入的降低也會在8期后給石油行業(yè)帶來負(fù)面的沖擊。
從圖4中我們可以看出，當(dāng)在本期給交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)銷售收入一個正沖擊后，石油行業(yè)銷售收入在前7期內(nèi)會有小幅度的負(fù)向波動。從第8期以后開始穩(wěn)定回升變?yōu)檎担敝疗教?，波動幅度不大。這表明交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)受外部條件的某一沖擊后，經(jīng)市場傳遞給石油行業(yè)，在前7期會給石油行業(yè)帶來小幅度的負(fù)向沖擊，從第8期開始變?yōu)閷κ托袠I(yè)同向的沖擊并趨于穩(wěn)定。交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)銷售收入增加會在8期后對石油的銷售收入產(chǎn)生正向的沖擊，反之交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)銷售收入的降低則會在8期后給石油行業(yè)帶來負(fù)向的作用，但波動幅度不是很大?？梢?，交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的快速發(fā)展對石油消耗的增長有一定的帶動作用，但帶動作用不是很大。
從圖5中我們可以看出，當(dāng)在本期給化學(xué)纖維制造業(yè)銷售收入一個正沖擊后，在第1期，石油行業(yè)銷售收入為負(fù)向的波動。從第2期開始，化學(xué)纖維制造業(yè)銷售收入的提高將帶動石油行業(yè)銷售收入的提高。由圖5可知，石油行業(yè)銷售收入在前5期內(nèi)有上下波動；從第6期以后開始穩(wěn)步回升直至平坦。這表明化學(xué)纖維制造業(yè)的某一沖擊從第6期開始也會給石油行業(yè)帶來正向的沖擊，但沖擊力度不大?；瘜W(xué)纖維制造業(yè)銷售收入增加會在6個月后對石油的銷售收入產(chǎn)生正面的沖擊，反之化學(xué)纖維制造業(yè)銷售收入的降低則會在6個月后給石油行業(yè)帶來負(fù)向的沖擊，波動幅度雖不是很大，但比交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)對石油行業(yè)的沖擊幅度略高。正是由于化學(xué)纖維制造業(yè)銷售收入的正向沖擊對石油行業(yè)銷售收入具有較小幅度的促進(jìn)作用，并且該促進(jìn)作用具有較長的持續(xù)效應(yīng)，因此，我們可以通過推動化學(xué)纖維制造業(yè)的發(fā)展帶動石油行業(yè)的發(fā)展。
3下游行業(yè)的貢獻(xiàn)率分析。脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是VAR模型中的一個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量帶來的影響，但是并沒有確定各變量具體影響力，而方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化(通常用方差來度量)的貢獻(xiàn)率，進(jìn)一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。因此，方差分解給出對VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個隨機(jī)擾動的相對重要性的信息。
在這里我們僅考慮各下游行業(yè)需求沖擊對石油需求的前期的相對方差貢獻(xiàn)率RVCii(s)，當(dāng)i＝1時的經(jīng)濟(jì)意義為：如果RVc1(s)較大時，意味著第一個行業(yè)需求沖擊對石油需求的影響大；相反地，RVc1(s)較小時，可以認(rèn)為第j個行業(yè)需求沖擊對石油需求的影響小。下面分別給出各下游行業(yè)銷售收入的變化對石油行業(yè)銷售收入的方差分解。
下面做圖比較各下游行業(yè)對石油行業(yè)變化的貢獻(xiàn)程度，我們在此將分析時段定為36期。
由圖6中我們可以看出，石油行業(yè)銷售收入對其自身的一個標(biāo)準(zhǔn)差信息立刻有較強(qiáng)反應(yīng)，第2期石油行業(yè)銷售收入的響應(yīng)最大，此后對其自身的波動逐漸減小并趨于穩(wěn)定?；瘜W(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)對石油行業(yè)的貢獻(xiàn)率，最大在43％左右，其對石油行業(yè)的貢獻(xiàn)率是逐漸遞增的，在30期左右達(dá)到40％。石油加工及煉焦業(yè)對石油行業(yè)的貢獻(xiàn)率也比較大，從第5期開始達(dá)到頂峰，在37％左右，此后趨于穩(wěn)定。而化學(xué)纖維制造業(yè)對石油行業(yè)的貢獻(xiàn)率比較小，在第6期達(dá)到最大值，最大時僅為7％。交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)對石油行業(yè)的貢獻(xiàn)率最小，不到1％。
可見，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)對石油行業(yè)的貢獻(xiàn)率最大，我國化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)得到了快速的發(fā)展，這也為石油行業(yè)的發(fā)展起了推動作用；石油加工及煉焦業(yè)的快速發(fā)展帶動了能源需求，主要是石油的需求，這使其對石油行業(yè)的貢獻(xiàn)率較大；化學(xué)纖維制造業(yè)以及交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)對石油行業(yè)的貢獻(xiàn)率都比較小，但是這兩個下游行業(yè)的發(fā)展對石油行業(yè)也有一定的帶動作用。
三、結(jié)論
