产出范文10篇

文献回顾:货币对产出的相关经验研究

(一)圣路易斯方程的提出和发展研究货币与实际产出之间关系的最直接的办法，就是对货币和实际产出进行回归检验。最早也是最简明的货币—产量回归模型，是由美国圣路易斯联邦储备局的Anderson和Jordan于1968年完成的。因此，产量对货币的这一回归方程在宏观经济学中就被称为圣路易斯方程。最初的圣路易斯方程，Anderson和Jordan(1968)最初选择基础货币作为货币行为变量，用名义收入作为被解释变量，由于方程不能直接确定由货币引起的名义收入的变化是实际收入的变化还是价格水平的变化，所以就不能准确判定货币与实际产出之间的相互影响关系。［2］Leeuw和Kalchbrenner(1969)认为，美联储无法控制基础货币中成员银行的借入储备和流通中的通货存量。同时，基础货币相对方程因变量名义GNP的变化不具有外生性;［3］而Davis(1969)坚持认为货币通过利率而非通过基础货币或货币存量影响产出，因此选择基础货币作为货币政策行为变量是不合适的。［4］Batten和Hafer(1983)将圣路易斯方程用来做跨国比较检验，该方程可以解释6个不同国家的货币政策对名义收入的影响，为该方程更广范围的使用打下基础。［5］(二)关于中国圣路易斯方程的实证检验国内学者对货币的产出效应认识基本一致。多数学者认为，货币供应量波动与产出波动在长期以来存在着稳定的相互影响。孙立(2003)根据圣路易斯模型构建包含货币政策变量和财政政策变量的基本方程，运用多项分布滞后模型，检验两种政策对名义产出的影响效应。他认为适度货币政策对国民经济的推动作用并不次于积极财政政策的促进作用，甚至效用更加明显。［6］郑超愚与张燕(2005)运用圣路易斯方程来建立中国财政赤字缺口与产出缺口的政策响应函数，同时描述中国经济波动与财政政策和货币政策的互动过程。结果表明，中国的货币政策或者具有适应自然经济波动的被动调整倾向，或者构成导致和维持经济波动的基本政策因素。在包含货币政策效应时，中国财政政策的经济稳定效应有所增强，然而其反周期操作的超前干预能力减弱。［7］刘霞辉(2004)认为在中国市场发育水平较低的情况下，频繁的货币供给量波动是经济波动的主要原因。［8］国内对货币供应量变动影响产出变动的传导机制研究。战明华与李生校(2005)利用1995－2003年的季度数据，通过构建多项分布滞后模型和VAR模型，来检验不同口径货币对产出的影响，分析结果认为由于M2中城乡居民储蓄存款变化不仅影响总需求，而且还通过投资影响总供给。因此作为广义货币供应量的M2对产出变化具有实质性影响，而且这种影响具有持久性。［9］张茵与万广华(2005)发现货币波动只是被动适应产出和价格的变化。价格波动的主要原因是价格预期的变动。预期变动不单强烈地影响真实产出，并且在很大程度上也可以解释货币波动。［10］本文认为应当重新估计和检验中国圣路易斯方程，利用季度数据和多项分布滞后模型来探究货币与实际产出之间的相互关系和货币产出效应的滞后长度。

模型、数据选取和技术说明

(一)分布滞后模型说明本文货币产出回归的计量基础模型采用分布滞后模型(DistributiveLagModel)。分布滞后模型主要用来研究经济变量作用的时间滞后效应，长期影响以及经济变量之间的动态影响关系，用于评价经济政策的中长期效果，属于动态计量分析的范畴。一般的分布滞后模型:Yt=α+β0Xt+β1Xt－1++L+βmXt－m+μ模型形式上与一般多元线性回归相似，但因为滞后变量和滞后期长度难以确定，两者的参数估计有所不同。本文运用阿尔蒙多项式法来进行参数估计，在2阶阿尔蒙多项式，将滞后期长度取到4期。考虑圣路易斯方程的一个例子:ΔlnYt=C+aΔlnMt+a1ΔlnMt－1+a2ΔlnMt－2+a3ΔlnMt－3+a4ΔlnMt－4+bT+c1D1t+c2D2t+c3D3t(2)其中:Yt，Mt分别代表t时刻实际总产出和货币供应量，是模型的主要被解释变量和解释变量;Mt－1，Mt－2，Mt－3，Mt－4分别代表t－1，t－2，t－3，t－4时的货币存量，以考虑货币对产出的滞后影响;C，T分别代表常数项和时间趋势，以解释实际产出增长中的长期趋势;D代表季节虚拟变量，以控制变量中有规则的季节变动。由于研究数据是季度数据，所以本文设计三个虚拟变量，来区别一年中的四个季度。(二)数据选取本文所采用的主要变量是实际产出和货币供给量，用实际GDP来代表实际产出，而采用流通中的M1和M2来代表货币供给量。样本时间区间为1994年1季度—2011年2季度，其中货币供给量的样本值来自《中国人民银行货币统计概览》。根据说明，各口径货币供应量的含义是:M0=流通中的现金;M1=M0+活期存款;M2=M1+定期存款+储蓄存款+其他存款。而GDP样本值数据来自《中华人民共和国国家统计局季度数据库》。1994—2011年之间的名义国内生产总值通过计算，得出以1990年价格为不变价的实际GDP。在换算过程中，通过计算当年的GDP平减指数，在把各个季度的名义GDP，折算成实际GDP。关于货币供给量的选择采用M2还是M1，国内外学者存在一定的争议。当今世界主要发达国家的中央银行相比M1更为重视M2。国内学者认为，中国的金融发达程度比较低，货币传导机制不畅，M1比M2对经济指标的解释力更强，建议以M1作为货币政策的中间目标。在本文的实际计量中，将两者都纳入研究范围，寻找更合适的指标采用到模型中来解释实际经济波动。(三)计量技术说明圣路易斯方程变量的滞后期通常采用多项式分布滞后(PolinomialDistributiveLagModel)技术确定。在实际建立多项分布滞后模型时，最为关键的是多项式阶数的确定，既可以采用最小二乘回归也可以避免多重共线性。Charfi和Guermazi(2012)在多项式分布滞后模型基础之上，采用月度数据使用似不相关回归方法(SeeminglyUnrelatedRegression)来研究名义汇率传递对国内价格和货币政策的影响。［11］根据本文的实际情况多项式选择2次，滞后的阶数为4，用普通最小二乘法回归估计模型参数。(四)描述性统计分析描述性统计的优点在于可以直观的揭示变量之间的相关关系与动态变化特征。从图1可以看出，不同口径货币供应量与GDP之间的相关关系呈现出不同的变化特征，M1与GDP的增长率波动方向基本一致，时间上也较为同步;M2与GDP的增长率波动方向不完全一致，且呈现出一定的滞后性。改革开放之后，中国经济开始较快增长，在1994年GDP增长达到高峰值，继而在1996年达到GDP相对水平高峰值后随即进入收缩阶段。然而，经济收缩趋向并未终止。在1997年中国遭受亚洲金融危机冲击后，从1998年起经济增长减缓。从1999－2000年经济有所回升，但是在2001年之后经济增长仍然缓慢。从2002年后国内实际产出逐季加速，经济重新进入扩张阶段，延续了长达五年经济高增长的态势，直到2008年美国金融危机的爆发向全球蔓延之时。2009年中国实际产出增长速度达到谷底，目前正处在逐渐恢复之中。图1实际产出和不同口径货币增长率关系图中国经济波动的同时，不同口径货币供应量变动也不一致。在1992年前后经济出现过热的状况，自1993年下半年中国人民银行开始整顿金融秩序，实行适度从紧的货币政策，于是1996年经济成功实现软着陆。在此之后央行在1996—1997年连续三次降息，在1998—1999年又连续四次降息，这期间进行了频繁的货币政策操作。如果说1996－1997年三次降息是当时物价回落后的自然回归，那么1998—1999年的四次降息完全是中央银行为扩大货币供应量而主动采取的重大货币政策措施。1998年中央银行取消贷款限额控制，扩大公开市场业务，标志着中国货币政策操作由直接调控转变为间接调控。1998—2001年的货币政策顺应当时国内经济发展的需要，在缓解外部冲击的同时促进内需增加，货币政策在促进经济增长方面起到了积极作用。2001年底中国加入世界贸易组织，从此对外贸易进入了快速发展的新阶段。中国凭借自身的劳动力优势，迅速成为全球加工贸易顺差大国。央行在2001年之后连续五年的货币政策操作主要内容就是反流动性过剩。而我国流动性过剩的主要原因是经常项目和资本项目下“双高顺差”，在强制结售汇制度下导致的由外汇占款的增加而引发的基础货币供应量增加。［12］随着2007年美国次贷危机的爆发之后，全球经济的萎靡，我国宽松的货币政策再次回归。

检验结果

(一)数据平稳性检验时间序列数据最基本的要求就是数据的平稳性。否则，两个非平稳的时间序列数据回归的结果很可能出现“伪回归”现象，即在统计结果上表现良好，但是不能给实际经济以有力的解释。本文中所使用的季节数据，实际GDP和M1、M2在不经处理之前都是非平稳的时间序列数据。在通过对GDP和M1、M2对数变化，在求出一阶差分值时，就变成了不含单位根过程的平稳时间序列数据。选择这个对数差分即变量的增长率，不仅可以满足时间序列的平稳性，而且可以充分反映经济运行情况。(二)圣路易斯方程模型检验结果本文首先采用不同的口径的货币供应量M1和M2作为解释变量来与实际产出进行回归，运用多项分布滞后技术来分别进行参数估计，方法采用最小二乘回归。从表2的结果来看，检验的效果似乎并不够理想。结果显示，采用M2比M1能更好地解释回归方程。货币存量当期和滞后三期对实际产出有显著影响;而货币存量滞后一期、滞后二期、滞后四期和时间趋势项均不显著。经过对比和调整，货币存量当期、滞后三期组合与实际产出回归，相对比较显著;而滞后一期、滞后二期、滞后四期和时间趋势项均不明显。因此，本文决定用货币存量当期、滞后三期以及虚拟变量来回归中国的圣路易斯方程。回归结果如下:回归方程如下: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)从参数估计的显著性来看，货币存量当期和滞后三期与实际产出之间存在着稳定的经济关系。从模型回归系数符号本身来看，实际产量的增长同当期货币存量的增长呈反向变动，而实际产量的增长与当期货币存量的滞后三期增长呈正向变动。方程短期乘数是－0.5041，延期乘数是0.2731，长期乘数是－0.231。检验结果表明，货币存量前期的增加与实际产出的增加是正相关的，从长期来看货币对产出的影响并非中性。货币的内生性和外生性的出现依赖于一定的条件，同时货币内生性和外生性也有着丰富的表现形式。［13］然而，货币对产出的影响并非当期得以实现，通常经过两个季度的滞后才有所表现。当期的实际产出与当期的货币存量变动呈现负相关，说明货币当局在货币政策的执行上倾向于反向操作，奉行货币相机抉择政策的表现，货币政策在中国成为缓和经济波动的重要工具。综合来看，货币当局根据当季的实际产出来调整货币供应量的变动，而货币变动的实际效果要在两个季度以后才能显现。(三)格兰杰因果检验分析格兰杰因果检验的基本思想是:如果变量X是变量Y的原因，那么其在统计上的表现是变量X应该有助于预测变量Y，即如果在变量Y的回归式中加入变量X的滞后变量，那么将显著增加整个回归的解释能力。从这一思想出发，格兰杰因果检验的模型设定形式通常如下:Yt=∑aiXt－i+∑biYt－i+ut(4)Xt=∑ciYt－i+∑diXt－i+ut(5)检验的原假设是H10:∑ai=0与H20:∑ci=0。如果只有一个原假设成立，则表明X与Y之间存在一个单向的因果关系;如果两个原假设同时成立，则表明二者之间存在一个双向的因果关系，检验所用的统计量是在约束回归与无约束回归所得残差平方和基础上构造的一个F统计量。由于格兰杰因果检验只对平稳变量有效，文中ADF法检验结果表明，各变量经过一阶对数差分处理后均在不同程度上平稳，这是格兰杰因果关系分析前提条件。格兰杰因果关系检验结果表明:实际GDP是M1变化的格兰杰原因，反之则不成立。根据统计指标的定义，M1包含了流通中的现金和活期存款，由于单位活期存款是M1的主体，因此M1变化主要反映了企业流动资金状况。而实际产出的变动直接影响企业的经营状况，进而影响企业对货币的实际需求。从表面上看，只有在滞后两阶的情况下，实际GDP才与M2表现出一定的格兰杰因果关系。考虑到货币对产出的影响的确需要两个季度的滞后期，这个检验结果与分布滞后模型的结论基本一致。货币当局做出的政策改变在一定程度上是对实际产出的响应。总体看来，货币供应呈现一定的内生性，货币供给在相当程度上由需求所决定。经济货币化进程的深入，货币需求不断增长，使我国的货币供应表现出内生性，满足了经济增长的要求。［14］货币的实际产出效应呈现明显的滞后性，但是这个时滞基本维持在半年到一年以内，一年半之后基本没有什么影响。这一特征表明，央行可以利用货币供应量的变动来实现对经济的宏观调控。

内容提要：本文把“产出”具体化为三种：国民收入、国民生产总值、销售收入，从而得到三种资本－产出比率：资本－国民收入比率、资本－国民生产总值比率、资本－销售收入比率，还定义了其他一些参量，并且建立了这些参量之间的关系式。

一．引言

我曾经提出问题：“投资乘数与资本－产出比率是何关系”（见经济学家网站，国民收入决定，2004/05/30），后有网友认为两者之间的关系式应该是：“毫无疑问，投资乘数k等于ΔYt与ΔIt之比，而加速系数或资本产出比率a等于It与ΔYt之比，那么，k与a的关系则是，k=(It/ΔIt)/a。何来陆善民的k=1/a呢？”但是，该网文没有解释该公式中的符号的意义，也没有对该公式加以证明，就这么干巴巴一句话了结。这样人们就很难理解他这个公式的正确性。例如，公式中的增量、变量究竟是什么含义，别人不知道。从数学上讲，变量X的增量是个相对量，如果变量X的增量ΔX是相对于原点的，则可以得到ΔX=X－0=X，从而有（X/ΔX）=1。如果这样的话，上面的公式实际上就是我那公式。再从经济学方面讲，It通常指追加投资，追加投资产生的ΔYt＝It/a；而ΔIt通常表示投资增量，投资增量ΔIt产生的ΔYt＝kΔIt。这样得到的两个ΔYt是一码事吗？这两个ΔYt是可以相等、相消的吗？如果这种逻辑成立的话，我可以方便地证明3＝4。怎么证明？先设ΔYt＝3，再设ΔYt＝4，然后消去ΔYt，就可以得到3＝4。如果假设ΔYt＝鹿，再假设ΔYt＝马，然后消去ΔYt，就可以得到鹿＝马。这样的低级逻辑错误也许不值得多费笔墨，但实际上一些诺贝尔经济学奖得主，也有类似毛病，虽然不值得大惊小怪，确也可以论它一论。我搜索了一下这位网友的资料，原来是党校的一位博士生。这就难怪了。在人们的印象中，党校、党报、党刊，都不是学术争论的场所。党校研究的是如何夺取政权、如何掌握政权、如何巩固政权、如何立党为公、如何执政为民，直到千秋万世。政策和策略才是党的生命。至于经济学是否科学，经济规律是否需要证明，是否需要经过实践检验，那是次要问题。一切服从政治上的需要，一切以胜利为目的。如果需要，经济衰退可以说成经济增长，连年欠收可以说成连年丰收，即使饿死了人，那也是“一个指头相对于九个指头的小事”。作为经济学家，就不能这样研究经济，不能围着政治气候转，否则经济学家就变成意识形态方面的宣传家、现行政策的辩护士。据说国际上有各国不同政党参加的所谓“国际政党会议”，在这种会议上，肯定是交流执政经验，肯定回避意识形态问题。要不然的话，甲政党上台号召说：全世界无产者联合起来，彻底埋葬“帝、修、反”！乙政党则说：你这是搞颠覆，妄图称霸世界。甲政党辩护说：我们永远不称霸，我们是要解放全人类。丙政党发言说：当年的苏联总理柯西金扬言24小时坦克开进北京城，这是叫嚣侵略。丁政党则说：苏联宪法规定苏联是社会主义国家，以马克思列宁主义为指导，苏联共产党代表先进，苏联坦克开到那里，象征马克思列宁主义的镰刀锤子红旗就插到那里，这叫无产阶级国际主义，不叫侵略。……这种会议的热闹程度可想而知，不开也吧。

其实我的那篇文章，主要是指出J.M.凯恩斯得到的投资乘数公式的逻辑错误：国民收入增量分解为消费增量和投资增量两部分，消费增量占国民收入增量的比例为b，则投资增量占国民收入增量的比例肯定是1－b；反过来，由投资增量求国民收入增量，这是个算术问题，国民收入增量是投资增量的（1－b）分之一。这里没有牵涉到投资将会产生多少效益，这是另外应该解决的问题。.凯恩斯得到的公式其实不是投资乘数公式，这是张冠李戴。这部分内容属于逻辑批判。

欧美主流宏观经济学关于乘数的论述，除了逻辑混乱，还有概念混乱的毛病。请看一本新出版的书是这样介绍“乘数”的：

“在一定的条件下，一定数量的自发性支出的增加会引起一系列支出的增加，从而引起产出的增加。乘数原理就是对这种经济现象在理论上的概括。

摘要：行政事业单位国有资产使用分为内部使用和外部使用，将空余闲置的资产对外出租出借是外部使用形式之一，在一定程度上增加了财政收入，盘活了行政事业单位的闲置资产，但仍存在一些问题。为了进一步规范和加强行政事业单位房屋出租出借管理，我们进行专题调研，归纳存在问题，提出政策建议，为完善相关制度，提高管理实效提供参考。

关键词：行政事业单位；国有资产；出租出借

近年来，天津不断推进行政事业单位国有资产管理的深度和广度，逐步健全制度管理体系，积极组织实施，强化对国有资产生命周期中配置、使用、处置等各环节管理。但仍存在一些问题，进一步规范和加强行政事业单位房屋出租出借管理，对于有效保障行政事业单位依法履行职能，提高国有资产使用管理实效，保证国有资产安全都具有重要意义。

一、管理现状

（一）制度规定。行政事业单位国有资产管理实行国家统一所有，政府分级监管，单位占有使用的管理体制。财政部门是负责行政事业单位国有资产管理的职能部门。依据财政部《行政单位国有资产管理暂行办法》（财政部35号令）、《事业单位国有资产管理暂行办法》（财政部36号令），天津出台了《天津市市级行政事业单位国有资产使用管理暂行办法的通知》（津财会〔2014〕37号）（以下简称《办法》），明确了市级国有资产出租出借收入的性质和收入管理要求。市级行政事业国有资产出租出借收入，是指市级行政事业单位在保证完成正常工作的前提下，出租出借国有资产取得的收入。行政事业单位利用国有资产出租出借应当经主管部门审核后报市财政局审批。行政单位国有资产出租出借收入属于国家所有，应当按照政府非税收入管理和财政国库收缴管理的规定，实行“收支两条线”，上缴市级国库，纳入预算管理。事业单位利用国有资产出租出借取得的收入应当纳入单位预算，统一核算，统一管理。国家另有规定的除外。（二）收入上缴情况。依据上述资产管理制度，结合非税收入收缴入库规定，市财政局进一步明确市级行政事业单位国有资产出租出借收入申报要求，在“天津会计”官网和“天津市行政事业单位国有资产管理信息系统”公示，并细化收入收缴操作要求：取得国有资产出租出借收入的市级行政单位按照上述申报要求，填制《行政单位国有资产出租出借收入情况表》，附带市财政局相关同意出租出借国有资产的文件、出租合同（协议）、收入凭证及需抵扣税费凭证复印件，到市财政局征收局办理申报上缴入库事宜。财政局征收局经办人员初审、复审后，当场开具《天津市非税收入统一缴款书》，详细讲解缴款入库流程，设专人对未及时上缴入库单位进行催缴。从近年的国有资产出租出借收入上缴情况看，收入无明显增长的趋势。（三）专项清查情况。鉴于资产出租出借收入的管理现状，为全面掌握天津行政事业单位国有资产出租出借有关情况，进一步规范行政事业单位国有资产出租出借行为，确保财政收入及时足额上缴国库，天津于2017年10月底，组织开展了市级行政事业单位国有资产出租出借情况专项清查工作。清查内容为截至2017年10月31日正在出租出借的各类国有资产以及虽终止出租出借行为，但形成的收入尚未上缴国库的情况，重点是出租出借资产的类型、价值、出租审批、合同签署执行、收入上缴等。

二、存在问题

本合同由×××（以下简称“转让人”）与加利福尼亚州×××公司（以下简

称“公司”）共同签订。

为获得公司发行的×××股票，转让人在此将以下财产的所有权利出售和转让

给公司：

本出售单所附的财产清单上所列的一切有形资产和一切待销存货、信誉、租借

权益、商品、以及其它无形资产，位于×××地的×××资产除外。

为准确掌握我县国有资产出租的规模，了解国有资产出租的状况，切实加强县级国有资产管理，规范国有单位资产出租行为，2012年9月1日至11月15日，我局（办）对全县行政事业单位及国有企业2011年以来各单位资产出租情况进行了专项调查。本次调查分自查和重点抽查两个阶段，通过调查表明我县国有资产出租总体情况良好，但也存在一些薄弱环节，现就存在的问题、原因以及对策进行初浅分析。

一、目前我县国有资产出租基本情况

（一）从自查上报情况来看，自查上报单位共计201户，其中：行政事业单位163户（机关53户，乡镇政府6户，学校63户，卫生系统41户），国有企业38户。自查上报有出租出借行为的单位共63户，出租项344项，出租收入1127.80万元。

（二）从自查上报和未自查单位中共重点抽查单位34户（行政事业和国有企业各17户），出租资产处数70处（个），出租项211项，出租资产建筑面积39553.83㎡，出租收入1117.16万元。其中，17户行政事业单位出租资产数26处（个），出租资产建筑面积8143.35㎡，出租项87项，出租收入合计456.93万元;17户国有企业出租资产数44处（个），出租资产建筑面积31410.48㎡，出租项124项，出租收入合计660.23万元。

从自查和重点抽查情况表明,我县国有资产出租一般均与承租方签有合同，除少数几个单位外，大部分租期较合理，一年一签居多。除少数几个单位外，行政事业单位国有资产出租收入基本缴存财政专户，企业国有资产出租收入基本单独核算。

二、我县国有资产出租情况存在的问题及原因

摘要：写作作为一项输出性技能，在英语学习中尤为重要。因此提高学生的英语写作能力成为了当务之急。笔者想在高中英语写作课上运用产出导向法进行教学，按照驱动、促成、评价三个教学流程对写作教学进行活动设计，以期为高中英语写作教学提供实践性意义。

关键词：写作教学；产出导向法；高中英语

一、引言

写作是一项输出性技能，能反映出学生的语言组织能力和逻辑思维能力。所以提高学生的写作水平对教师来说至关重要。因此有大量学者开始探索可以提高学生写作水平的有效教学方法。文秋芳教授及其研究团队在经过近十年的不断探索、发展与完善，成功提出并构建了具有中国特色的“产出导向法”理论体系。但产出导向法起初只是针对中国大学英语教学中的“学用分离”现象而提出的，但其实这个问题不仅在大学英语教学中存在，在高中英语教学中也普遍存在。故笔者想探宄产出导向法是否对高中英语写作教学有效。

二、“产出导向法”的理论体系

文秋芳教授在2008年首先提出了“产出驱动假说”，经过了十多年的发展，从“产出驱动假说”演变出来的“产出导向法”目前已经成为了一种成熟完整的外语教学理论。（一）“产出导向法”的教学理念。“学习中心说”、“学用一体说”以及“全人教育说”三个方面构成了“产出导向法”的教学理念。其中“学习中心说”提倡教师在课堂上组织任何的教学活动时，像小组讨论、教师讲授、学生展示等，这些教学活动都应该服务于有效的学习。它强调不论是谁在主导课堂，课堂教学活动都要服务于有效学习。“学用一体说”提醒了教师要注重让学生边学边用，学用结合，给学生提供更多的输出机会。不能仅仅让学生被动地接受输入，还要让学生积极思考，有效输出，这样教学活动才有意义。“全人教育说”主张教学活动不应只注重语言知识的输入，还应注重提高学生的思辨能力、培养学生的自主学习能力以及学科综合素养等。教师可以通过对学习材料的选择、小组活动的设计等将全人教育理念融合在学科教学之中。（二）“产出导向法”的教学假设。“输出驱动”、“输入促成”和“选择性学习”三个方面构成了“产出导向法”的教学假设。其中“输出驱动”假设指教师在正式开始教学之前，给学生布置一个相关的任务让学生独立完成。在这个过程中，学生可能会遇到一些困难，进而意识到自身水平的不足，从而产生进一步学习的欲望，也就是为了可以顺利的把输出任务完成，学生才会积极主动地去进行之后的输入性学习。“输入促成”假设发生在学生进行完输出驱动环节之后，在输出驱动的前提下进行。通过为学生提供提前筛选好的有利于学生产出的学习材料，这些材料应该在词汇、语法知识、语篇结构以及语言表达等方面给学生提供一定的帮助，让他们顺利地完成产出任务。由于课堂时间非常有限，所以“选择性学习”主张学生要根据自己的学习需求，去选择相应的输入性料对自己的知识空白进行填充，不同于不经选择地学习全部输入材料，这种“选择性学习”可以大大地提高学习效率，为学生节省时间。（三）“产出导向法”的教学流程。“产出导向法”的教学流程共有三个阶段，分别为：驱动、促成和评价。其中，“驱动”环节的教学步骤分为三步，首先是老师要给学生提供一个交际场景，让学生置身其中，为接下来要讨论的话题做准备。然后让学生在这个设置好的交际场景中去完成布置给他们的任务，在学生独立去完成任务的过程中，他们会遇到各种解决不了的问题，因为这些问题可能超出了他们目前的英语水平，这就会使学生产生学习的动力。此环节的最后一步，为了让学生清楚任务活动的详细要求，老师需要对布置给学生的产出任务进行解读说明，详细阐述任务活动的类型和内容。“促成”环节共有三个教学步骤，首先是老师需要解释清楚产出任务，让学生明白完成任务需要进行的每一个具体步骤。接下来是学生自主选择老师提供给他们的输入性材料并学习研读的过程，这个过程也需要教师的参与，因为教师需要给学生答疑解惑，对他们的学习过程进行指导和监督。最后一步，学生在完成了选择性学习之后，开始尝试练习产出，然后老师对学生的产出成果进行检查。“延时评价”共有四大教学步骤，一是老师和学生一起制定一个清晰易懂的评价标准，以供之后的评价环节师生共同使用。二是学生对他们的产出成果进行提交，但老师需要提前告知学生最后的提交期限以及提交形式等问题。三是在课上师生共同评价产出成果，老师在对学生进行有针对性评价的同时，还需要对学生的不足之处提出明确的要求。最后一步是师生在课下评价产出成果。学生根据最后师生共同探讨出的指导性建议，将最终修改后的产出成果提交给老师，作为形成性评价的依据。

非寿险服务产出的直接计算法研究

从产出角度直接计算非人寿保险服务总产出，是无法按照产品法（即根据保险服务的数量乘以保险服务的单位价格）来计算保险服务总产出的。非人寿保险服务没有采取直接收取保险服务费的形式。在非人寿保险服务中，投保者支付的保险费并非等价于保险服务费，也就没有保险服务价格。如果按照收入替代法（即根据保费收入减索赔支出）来计算非人寿保险服务总产出，有可能发生保险赔偿支付大于保费收入的情况，这种情况的发生说明了收入替代这种方法计算的结果只能反映保险经营的财务结果，并非反映了保险服务活动的工作量规模大小（即办理保险服务时收取的服务费）。因为保费并非是保险公司的服务费收入。可以考虑采用另外的方法，从产出角度核算非人寿保险服务总产出。从理论角度看，非人寿保险服务总产出的价值构成包括中间消耗、固定资本消耗、劳动者报酬、生产税净额和营业盈余。保险服务开展时，应该有一个保险双方协议的保险服务市场价格。可是，由于非人寿保险服务没有采取直接收取服务费的形式，这种价格被“隐藏”了。市场价格的组成部分不外乎提供单位保险服务时的中间消耗、固定资本消耗、劳动者报酬、生产税净额和营业盈余。上述资料可从保险机构的年度损益表（见表1）中获得。由于保险服务的非实物性和不可储存性，保险服务的生产和消费过程是同时进行的，本期生产的保险服务必然在本期消费，没有跨期的问题，所以保险服务生产活动中的中间消耗、固定资本消耗、劳动者报酬、生产税净额类似于成本费用，营业盈余类似于利润。可以采用会计核算方法，按照成本费用加期望利润的形式来核算非人寿保险服务总产出。这种方法的基本原理和SNA（2008）建议的总成本加正常利润法的基本原理类似。SNA（2008）建议，如果没有相应的会计资料和足够的历史资料合理估算调整到期索赔，也可采用总成本（包括中间成本、劳动成本和资本成本）加正常利润估算非人寿保险服务总产出。但是，如何计算正常利润，SNA（2008）并未说明［3］。一般来讲，总成本数据可根据保险机构单位的财务表数据或统计表数据计算。比如，利用保险业利润表可获得：总成本＝中间成本＋劳动成本＋资本成本＝资产管理业务成本＋中介业务支出＋营业税金及附加＋营业费用。其中营业费用包括业务管理费用（邮电费、差旅费、公杂费、职工工资、职工福利费等）、固定资产折旧费、宣传费、招待费等。正常利润进行估算存在较大的难度。正常利润可以理解为期望利润，从理论角度看，应是各期利润与各期索赔事件发生概率的乘积和。估算期望利润可以考虑的方法有两种：方法一：期望利润可根据以前若干年的营业利润等计算年平均值估算。这是一种由样本数值估计总体参数的方法，把选用的一段历史时期作为样本区间，把该段历史时期的利润数据的均值作为样本均值去估计总体均值（即正常利润）。这种方法应用的假定条件是：利润的变化是水平型的，实际利润与期望利润的误差项是随机的。方法二：期望利润可根据以前若干年的营业利润建立随机时间序列模型预测并估算出正常利润。这是一种以时间序列为基础进行预测的方法，根据历史利润数据由过去和现在去推断未来的可能利润。随机时间序列模型依据的基本思想是：除极个别的情况外，几乎所有的时间序列中按时间顺序排列的观察值之间具有依赖关系或自相关性，这种自相关性表征了变量发展的延续性。随机时间序列模型与非随机时间序列模型不同，非随机时间序列模型是针对简单的确定型时间序列来构造的，它事先假定有一个由历史数据所表现的固有模式，除此模式之外还表现为某种偶然性，随机变量εi仅仅作为一个附加误差在各个时刻分别加到一个严格的确定型函数上去。而随机时间序列模型必须考虑时间序列的随机特征和统计特性（期望值、方差、协方差、相关函数等），把时间序列作为随机过程来研究，随机变量在决定模型结构时起着决定性作用，即把时间序列视为依赖于时间t的一族随机变量，其中单个变量值的出现具有不确定性，但整个序列的变化却呈现出一定的规律性［4］。

非寿险服务产出的间接计算法研究

SNA（2008）提出的间接计算非人寿保险服务总产出公式是：非人寿保险总产出＝实收保费总额＋追加保费总额－调整后已生索赔总额。其中调整后已生索赔是作为正常索赔的代表，指保险机构单位在一定核算期内预期赔付的损失额，是基于过去的经验和未来的预期基础上估计出来的一个数值，而非保险公司该段时间内所发生的实际索赔。它被用来描述在确定产出价值时用到的索赔水平［3］。本文研究的问题是：如何具体计算调整后已生索赔。（一）采用期望法计算调整后已生索赔采用期望法计算调整到期索赔，可以通过建立随机时间序列模型来获得，如美国经济分析局就曾经采用建立随机时间序列模型进行预测的方式获得预期索赔额［5］。一般来讲，建立随机时间序列模型至少需要20多项数据，而且对数据要求较严格。这里通过构建带自变量x的ARIMAX模型来计算调整后的已生索赔，进而计算非寿险服务总产出。搜集广东省历年财产保险公司的保费收入由表5知，模型通过白噪声检验，所得ARIMAX模型为yt＝0．01464xt＋46．2327＋at。计算可得期望赔款率预测值以及非人寿保险服务总产出（见表4）。从计算结果可知，模型的各期实际索赔之和与各期调整后已生索赔之和的差距很小（为1155．52－1155．53＝－0．01亿元），且赔款比率的均方根误差也较小（为3．7194％）。将按照调整后已生索赔计算的非人寿保险服务总产出与按照实际索赔计算的非人寿保险服务总产出对比，可以发现按照调整后已生索赔计算非人寿保险服务总产出可以减弱较大索赔支出对保险服务总产出计算的影响，尤其是在发生了重大灾难的年份，如2008年实际索赔大幅增加，导致该年非人寿保险服务产出偏低。但是，按照调整后已生索赔后计算的产出比按照实际索赔计算的总产出调高了24．84亿元，而在发生实际索赔较少的2010年，按照调整后已生索赔计算的产出比按照实际索赔计算的产出调低了31．28亿元。（二）采用赔款预提基金方法计算调整后已生索赔这种方法是通过建立一个巨大灾难风险预提基金来核算调整后已生索赔。对于非人寿保险服务中的巨大灾难损失赔偿，可以建立一个类似于提取固定资产折旧形式的赔款预提基金，在保险机构单位的保费中建立一个扣除项（即巨大灾难损失的赔款预提金），从每期保险费中预先扣除［6］。这样，由于每期有预先扣除的巨大灾难损失赔款预提金，累计起来，就可作为发生了重大损失赔付那一个核算期的保险服务收入，以免出现负数。如果累计金额不够弥补全部重大损失赔付，也可先把以后计提的重大损失赔付预提金提前计入本期保险服务产出中。这样计算的依据是，考虑到巨大灾难发生的概率相对较小，而小概率事件一般不会经常发生，一旦发生就会使得索赔额巨大，为了应对这种情况的发生，可以根据计算确定每期的分摊索赔额。巨大灾难一般是指发生概率极小，一旦发生就会造成比常规灾难要大许多倍的损失和索赔，如：日本地震、印尼海啸、汶川地震、美国9•11恐怖袭击事件那样的灾难。基本步骤如下：第一步，根据巨大灾难发生的概率，以现在的保额为基础，计算出未来若干年（如10年，澳大利亚根据经验分析大概10年左右发生一次巨大灾难风险）内可能发生的巨大灾难索赔额，即：未来若干年可能发生的巨大灾难索赔额＝现在的保额总和×巨大灾难发生的概率第二步，把这个巨大灾难索赔额按等年值方法平均分摊到每一年，即：每年分摊的巨大灾难索赔额＝未来若干年可能发生的巨大灾难索赔额÷年数第三步，在每一年计提这个巨大灾难索赔分摊额，建立一个巨大灾难风险预提基金，即：每年在计算保险服务总产出时，从保费中预先扣除这个巨大灾难索赔年分摊额，并把这个巨大灾难索赔年分摊额放入巨大灾难风险预提基金。第四步，在实际发生巨大灾难索赔的那一年，再把它提取出来，冲掉那个巨大灾难索赔额，以避免发生巨大灾难那一年的保险服务总产出出现负数。如果在未来若干年（如10年）期间未发生巨大灾难，则把这笔计提基金累计到下一个期间（如10年）。如果在未来若干年（如10年）期间比较早的时间发生了巨大灾难，而全部巨大灾难风险预提基金尚不够支付索赔的话，可暂时先动用保险机构单位的自有资金垫付，然后再从后续各年计提的巨大灾难索赔分摊额来补偿这笔垫付的自有资金。这个方法的关键是巨大灾难发生概率的计算。一般说来，保费经常在保险期期初定期支付，而索赔则发生在以后。投保人在支付保险费时，就与承保人确定了保额，即以后如果发生灾难时的最大可能赔偿额（即最大可能索赔额）。保险机构在承保时，对灾难发生的概率应该是经过精确计算的。保险机构可以在收取保险费到支付索赔的这段时间内，将保险费所涉及的金额用于投资并从中获取收益。因此，保险机构在对所提供的服务进行全面计算时，必须充分考虑很难计算出和计算该收益的规模，以及保险费和索赔的相对规模，必须科学计算巨大灾难发生的可能性（即概率）和由此引起的最大可能索赔额。按照这样的方法计算，有：非人寿保险服务总产出＝实收保费总额＋追加保费总额－调整后已生索赔总额。其中在未发生巨大灾难索赔那一年的调整到期索赔总额＝实际索赔额＋巨大灾难风险年赔款预提金（即巨大灾难索赔年分摊额）。所以，非人寿保险服务总产出＝实收保费总额＋追加保费总额－巨大灾难风险年赔款预提金－实际索赔额。在发生了巨大灾难索赔那一年的调整后已生索赔总额＝实际索赔额（即巨大灾难索赔额）－提取的历年巨大灾难风险年赔款预提金。在发生巨大灾难索赔时，如果出现动用了自有资金垫付的情况，须把垫付的自有资金加入上式的减项中，即：在发生了巨大灾难索赔那一年的调整后已生索赔总额＝实际索赔额（即巨大灾难索赔额）－（提取的历年巨大灾难风险年赔款预提金＋垫付的自有资金）。所以，非人寿保险服务总产出＝实收保费总额＋追加保费总额－［实际索赔额（即巨大灾难索赔额）－提取的历年巨大灾难风险年赔款预提金］。

直接计算法与间接计算法的比较与结论

（一）比较直接计算法从非人寿保险服务总产出的价值构成出发计算产出，理论上比较符合总产出的计算原理，利用保险公司的会计资料进行计算，也比较可行。推行直接计算法，需要保险公司有较长时期健全的会计核算资料，同时还需要基层统计人员掌握构建随机时间序列模型的基本知识。间接计算法是利用保费收入与调整索赔之差计算非人寿保险服务产出，从实践上看比较符合传统的核算原理，但其关键问题是如何对实际索赔进行调整，操作难度较大。对于期望法而言，对数据具备的条件要求较严格。对于赔款预提基金方法而言，很难计算出巨大灾难发生概率。另外，将保费收入与调整索赔之差作为非人寿保险服务费，有待理论上做出科学合理的解释。（二）结论对非人寿保险服务产出核算方法的改革是中国国民经济核算中亟需解决的问题，也是国民经济核算体系（SNA）研究中的热点问题。本文以联合国SNA（2008）提出的非人寿保险服务产出改革思路为基础，结合中国国民经济核算实际，提出了具体的核算非人寿保险服务总产出的方法，包括以实际财会资料为基础，运用ARIMA模型计算期望利润，直接计算非人寿保险服务总产出的方法，以及通过构建带自变量x的ARIMAX模型来计算调整后的已生索赔，或者通过建立一个巨大灾难风险预提基金来核算调整后已生索赔，进而计算非寿险服务总产出的间接计算方法。这为中国国民经济核算的改革做出了一个有益的尝试。综上所述，相比较而言，根据中国目前统计核算的实际条件和基层统计人员的专业知识水平，较宜采用直接计算法核算非人寿保险服务产出。因为，一方面直接计算法是从服务产出的价值构成角度进行产出计算的，在理论上较易做出解释；另一方面，中国的保险公司一般都有较健全的会计核算数据，并且拥有具备一定会计知识与统计知识的核算人员，按直接计算法核算非人寿保险服务产出，较易获得数据，且方法原理较易掌握，难度相对较小，可行性较高。

一、引言

近年来，中国经济的快速增长带来了能源消费和CO2排放量的急剧增加。中国是人均能源资源相对稀缺的发展中国家，人均能源资源拥有量不到世界平均水平的一半。1992年，中国成为石油净进口国。2003年，中国成为继美国之后的第二大能源进口国家。据预测，2020年中国原油缺口将加大到2．5亿吨以上。紧缺的能源资源已经成为制约中国经济发展的瓶颈之一［1］。解决高能源消耗问题，实现经济、资源、环境的可持续协调发展已经成为建设和谐社会过程中必须解决的重要问题。中国已经向国际社会承诺，在2005年的基础上到2020年降低二氧化碳排放强度40％至45％。加入WTO后，中国国际贸易自由化不断深入，贸易规模不断扩大，和世界其他国家在经济上的相互依赖性也日益增强。2004年，中国进出口贸易总量已居世界第三位。2008年，中国对外贸易进出口总值达25616．3亿美元，居世界第二位，顺差达2954．7亿美元。这不仅使中国逐渐依赖贸易伙伴的生产体制和消费模式，也影响着中国产业结构的演变及能源消费。能源是重要的生产要素，国际贸易增长的同时也带来了能源消费的增加，即蕴含能源进出口。由于中国的环境污染为典型的能源消费型污染，出口贸易的增长也不可避免地带来了环境污染的增多。以铝业为例，目前技术条件下生产1吨铝耗电15000度，中国净出口70万吨铝，仅从直接能源消耗的角度分析就相当于出口100多亿度电。值得注意的是，中国在国际产业分工体系中位于产业链低端，55％的出口贸易属于附加值较低的加工贸易，而且资源和能源密集型产品出口仍占较大比例，以往的数据统计并没有将蕴含能源进出口计入其中。能源环境约束已经成为影响中国进出口贸易进一步发展的重要因素。对进出口贸易的能源消费影响进行定性和定量分析，可以为制定相关节能政策和产业发展指导政策提供依据。通过加总产品生产过程中的直接能源消耗和间接能源投入，生命周期分析可以分析产品和服务中蕴含的能源［2－3］。由于生命周期分析方法需要进行实地调研和收集详细的中间产品能源消费数据，工作量巨大。现有研究中多采用投入产出技术对产业生产中的蕴含能源消费问题进行分析。投入产出技术可以不考虑各类产品和服务生产过程的复杂性和长度，使用Leontief逆矩阵来计算一个部门的完全需求［4－6］。李坤望和孙玮发现，中国普通非能源商品贸易中隐含的能源输出量远高于能源产品的直接贸易量［7］。齐晔等人采用日本作为进口国代表，计算了中国进口商品的能耗系数，研究得出了中国隐含能净出口的上下限［8］。Gay、Proops、Lenzen和Machado等人的研究则将进口矩阵纳入到投入产出分析框架，他们的研究表明，澳大利亚、巴西、德国都是二氧化碳排放出口国，即这些国家进口品所蕴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等人对挪威进口商品的研究发现，其导致的CO2排放量的一半来源于发展中国家的进口，这些进口量只占挪威总进口量的10％［12］。能源投入产出分析的应用体现了对经济增长背后的资源环境消耗的定量测算，从而也可以对进出口贸易背后的能源消耗进行系统的分析。随着温室效应和气候变化等全球性问题的出现，国际二氧化碳谈判、国内能源政策和国际贸易政策的制定等都亟待学界对国际贸易与能源环境之间的交互影响进行更为深入地研究，特别是对国际贸易背后的能源消耗进行系统地测算分析。投入产出表可以采用实物量单位或者价值量货币单位编制。已有研究中，实物量和价值量难以反映在同一张投入产出表中。为分析出口贸易对能源消费的影响，尤其需要分析不同因素对出口蕴含能源的影响，需要将能源部门的产业（投入产出表中行方向数据）同时采用实物量和价值量表示，但上述研究在能源投入产出表的编制中没有考虑到中国能源系统中最终消费和中间投入之间的不同价格，也没有深入分析出口蕴含能源的影响因素。

二、中国国际贸易的演进态势及其能源环境影响的定性分析

1980年，中国出口贸易总额全球排名为第26位，随着中国经济开放程度的不断扩大，尤其是2001年加入WTO之后，中国国际贸易高速发展，中国经济日益融入世界经济体系。中国进出口总值从1978年的206亿美元猛增到2008年的25616亿美元，居世界第二位。2001年以后，中国国际贸易年均增速高达26％，是全球国际贸易增长最快的国家。2010年，中国出口贸易排名全球第一，外贸进出口总值为29727．6亿美元，比2009年同期增长34．7％，进出口贸易顺差为1831亿美元。中国的制造业产出占到了全世界的19．8％，高于美国（美国为19．4％），中国已经成为全球重要的制造业加工生产基地。中国国际贸易的迅速增长带动了能源消费的迅猛增长。尤其是2002年以来，中国的经济增长在很大程度上依赖于对重型制造业的固定资产投资和以量取胜的工业制造品的出口。中国是一个人均能源资源相对稀缺的国家，人均能源占有量不到世界平均水平的一半。受制于资源禀赋，中国能源需求与本国供应之间的缺口不断扩大，日趋依赖进口各类资源以满足其日益增长的能源需求。中国初级产品占进口总额中的比例由1990年的17％，增长至2008年的31％。从直接能源进出口量分析，中国自1997年开始成为净能源进口国家。2001年开始，直接能源进口量快速增长而直接能源出口量略呈下降趋势，净能源进口量快速增长。这说明中国能源对外依存度不断增长，其中进口能源中以原油和成品油为主。2008年，原油进口量占直接能源进口量的67％，中国石油消费对外依存度达到创纪录的51．3％。从直接能源进出口量分析，中国已经成为净直接能源输入国。对美国等发达国家而言，其国际贸易的增长意味着大量工业产品可以在这些发展中国家生产。国际贸易规模的扩大使得发达国家的居民消费可以更多地依赖于来自发展中国家的工业制成品进口，提高服务业在其国民经济体系中的比例，从而最终在一定程度上减少其国内经济活动与生态资源环境的矛盾。但对发展中国家来说，由于能源、环境法规政策的相对宽松和不完善，而自由贸易追求的是利润最大化，出口型生产往往对社会和环境成本考虑不足，国际贸易扩大导致的产出增加会带来能源消费的增长和环境的恶化。因此，国际贸易可能产生这样的能源消耗和污染物排放影响：一个国家可以通过转移高能耗、高污染排放型产业至其他国家以减少其能源消费并保持其环境承载力；一个国家也可能由于出口产品生产过程中的高能耗、高污染，增加了其能源消费总量并使环境受损。进一步而言，通过国际贸易，一些国家可能间接出口了能源资源和环境承载力，而另一些国家则可能进口能源资源和环境承载力。

出口贸易高速发展使中国能源消费呈现快速增长的态势，由于中国的环境污染为典型的能源消费型污染，出口增长在促进中国消费增长的同时也不可避免地带来了环境污染的增多。开发、利用能源所产生的环境约束不仅已经成为能源战略和能源决策中越来越重要的决定性因素，而且是影响中国进出口贸易进一步发展的重要因素。虽然中国国际贸易的高速发展可以为中国的环境保护积累必要的经济基础，通过进口高能耗污染密集型产品可以直接降低本国的能源消耗和污染程度，从国外引进先进的技术，学习先进的管理经验及进口先进的机械设备会促进国内节能减排和环境保护的发展。因为受制于中国在国际产业分工中担当的加工装配者角色①，中国出口贸易的增长不可避免地加速消耗了大量的稀缺性自然资源，导致“掠夺性”资源开采问题。与出口贸易带来的能源消费增长一致，出口行业所排放的工业废水、废气和固体废弃物也相应增加，环境污染日趋严重，环境承载力不断下降。“经济增长的资源环境代价过大”②，这是中国经济可持续发展必须解决的首要问题。和初级产品相比，工业制成品生产中的环境影响不仅包含着原材料的开采与加工，还包括其本身加工过程中所排放的废水、废气与固体废弃物。由于工业制成品占中国出口贸易总额的比例一直上升，2009年，其比例达到95％，故本文选择工业制成品出口总额分析国际贸易的环境影响效应。1990—2010年，中国的工业制成品出口总额由462亿美元上升为13965亿美元，年均增长17．6％。同期工业固体废物产生量由1990年的57797万吨增长至2010年的240944万吨，增幅达4倍。工业固体废物和工业制成品出口总额呈同步增长态势。工业二氧化硫（SO2）排放量从1990年的1033万吨增长至2006年的2235万吨，年均增长5％。其后由于中国政府在“十一五”规划③中制定了降低单位GDP能耗20％、在2005年的基础上到2010年减少二氧化硫排放量10％的政策，中国工业二氧化硫排放量在2010年减少至1864万吨。因此，从整体上分析，中国工业二氧化硫排放量在2006年之前随工业制成品出口总额呈同步增长态势，但“十一五”期间由于政府管制呈下降趋势。另外两项环境指标，工业废水排放量和工业化学需氧量（COD）排放量，由于国家以造纸等行业减排为重点，采取各种环境政策积极推进高污染行业的清洁生产和大力发展循环经济，中国工业废水排放量和工业化学需氧量（COD）排放量并未出现和工业制成品出口总额同期增长的趋势。1990—2010年间，中国的工业废水排放量没有明显的增长趋势，1990年排放量为236亿吨，2010年为238亿吨。这说明从工业废水排放量这一环境指标来看，工业制成品出口总额的增加并未对工业废水排放产生显著的影响效应。工业COD排放量和工业废水排放量变动趋势一致，仅在1997年达到峰值，此后则呈下降趋势。中国的二氧化硫排放中，燃煤电厂二氧化硫排放量约占全国二氧化硫排放量的50％，电力是工业生产制造的基础，因此从整体分析中国二氧化硫排放和工业固体废弃物排放与中国的出口贸易规模之间存在正向关联关系。从两项环境指标（工业废水排放量和工业COD分析）来看则没有显著的正向关系。因此，需要对中国国际贸易和能源消费及环境污染之间的关系做更为深入的系统分析。

三、能源投入产出表的编制与能源投入产出模型

1引言

河南省作为中部经济区建设的核心省份，是农业粮食生产的主要产区，肩负着促进中部发展的重大使命。在当前我国粮食安全问题突出，粮食投入产出不高的情况下，河南省面对人口众多的压力，更应该关注农业生产要素的效率，实现农业资源的高效利用，提高农业生产效率。由于农业在我国经济发展中所占据的重要地位，国内对农业生产效率的研究方面的文献较多，过去大多采用C－D生产函数法进行测算。近年来DEA方法被广泛运用于农业生产效率的综合评价中。何新安等（2008）使用非参数的Malmquist生产率指数方法，对广东省1993－2005年间农业全要素生产率（TFP）的变动趋势进行了考察。李尽法等（2008）运用Malmquist指数方法，考察了1999—2006年河南省农业全要素生产率的变动趋势，提高农业生产的技术效率是农业发展的主要方向。丁文斌（2007）运用DEA方法分析1990－2004年湖北省粮食生产投入要素。汪旭晖（2008）运用DEA模型对我国31个地区的农业生产效率进行综合评价。陈洪跃等（2010）运用数据包络分析（DEA）方法对重庆市1997—2007年的农业经济效率进行了测算，并分析了其规模效益。

2DEA评价模型

关于生产的效率评价，通常是通过对生产边界的估计。当前生产边界的估计主要有二种方法，一种是参数法，另一种是无参数法。DEA方法作为无参数法，是由美国著名运筹学家A．charnes和W．W．Cooper及Rhodes（C2R）于1978年提出的，相对于参数法，DEA无须预设生产函数的型式，亦无须估计函数的参数。本研究所构建的评价模型，就是DEA的两个基本模型C2R和BC2。在规模报酬不变的情况下，引入对偶变量λ1、λ2，…，λn；θ和松弛变量，即可得出C2R模型的表达式如下：minθs．t．nj＝1λjxj＋s＋≤θx0nj＝1λjyj－s－≥y0λj≥0j＝1，2，3，…，nθ无约束s＋≥0s－≥烅烄烆0在该模型中：θ为各决策单元的技术效率值。在考虑规模报酬可变的情况下，BC2模型如下表示：minθs．t．nj＝1λjxj＋s＋＝θx0nj＝1λjyj－s－＝y0nj＝1λj＝1j＝1，2，3，…，nθ无约束s＋≥0s－≥烅烄烆0在该模型中：θ为各决策单元的纯技术效率值。

3实证分析

3．1指标的建立

摘要：作为国民经济第一产业，农业在国家经济体系中占据着基础地位，农业的发展对于社会经济的平稳运行有着重要促进作用。现阶段下我国农村金融发展滞后，农村金融供给不足严重影响到我国农业产出的提高。本文通过对农村金融供给与农业产出效应进行介绍，深入分析我国农村金融供给现状及存在的不足之处，并提出新常态下强化农村金融供给对农业产出推动效应的具体措施，为完善我国农村金融建言献策。

关键词：农村金融供给;农业产出;效应分析

随着我国金融改革的不断深入，金融行业在我国城市地区发展迅速，但在广大农村地区，金融发展现状不容乐观，据银监会相关数据统计，2013年我国农村家庭活期存款账户和定期存款账户占农村家庭总数的比例分别为42%和12%，远低于全国平均水平[1]。受农村地区基础设施建设滞后、经济发展水平低下等因素的影响，农村金融供给排斥现象比较严重，农村金融供给不足给我国农业产出的增长带来了不利影响。

一、农村金融供给对农业产出的效应分析

金融市场最基本的功能是优化金融资源配置，完善农村金融供给可以充分发挥其资源优化配置功能，从而推动农业产出的增长，具体分析如下：

（一）农村金融供给通过金融产品创新和提高资本边际