产业结构与产业关联_基于投入产出表的面板数据分析_孟彦菊
200520062007价格指数99.1692.2897.83由于质量变化引起的价格上涨率
20.928.112.28由于质量变化引起的价格上涨率
6.883.600.86价格指数92.5292.9698.34由于质量变化引起的价格上涨率
-0.837.092.72价格指数
100.2293.1196.26由于质量变化引起的价格上涨率
11.427.755.78价格指数
106.2388.33105.75
10万元以下
10~15万元
15~20万元以上
20万元以上
表2
Hedonic 质量调整系数及价格指数
式(12)中，z i 分别代表4个数量特征和6个属性特征，H i
为虚拟变量，代表不同的档次的车，模型中，当H 1=1，表示价格在10万元以下的车，H 2=1，表示价格在10~15万元之间的车，H 3=1，表示价格在15~20万元之间的车，当H 1、H 2、H 3的取值都为0的时候，表示20万元以上的高档车。
借助于Eviews 统计软件的分析，将hedonic 回归的最终结果汇总于表1，利用表1所示的各回归结果的特征系数值
αi 即可计算质量调整系数。
Hedonic 质量调整是根据hedonic 模型估计一个质量调
整因子，利用质量调整因子针对消失了的旧产品估计其消失后的价格，或针对新出现的新产品估计其未出现之前的价格，然后利用估计的价格构建价格指数，由于所选择的样本数据是年度数据，样本的匹配性较低，前后期的样本量也相差较大，无法在匹配模型框架下进行质量调整，因此，这里脱
离匹配模型的框架，简单的应用式A n,t+1,t =exp[k
k =1
Σα赞k t
(z 軃kn t+1
-z 軃kn
t
)]计算各时期的质量调整因子，并应用该调整因子对汽
车名义价格指数进行了调整，结果见表2。
由于缺少与各种车型相对应的销售量资料，名义价格指数不能利用加权的形式来计算，又由于前后期样本不匹配，所以选择Dutot 指数的形式来计算名义价格指数，即：
P D (p t
,p 0
)=n
i =1
Σp i t
/n/n
i =1
Σp i t /n=Σ{(p i t /p i t )p i t }/n/Σp i t
/n
计算得汽车名义价格指数后，减去因质量变化引起的价格上涨率，即为实际价格指数。
从表2的结果来看，我国汽车产品由于质量变化而引起的价格上涨率较高，为构建较为准确的汽车价格指数，客观的反映我国汽车产品价格的变化情况，有关部门应该逐步建立质量调整的价格指数编制机制，同时加强汽车产品数据库的建立和健全。
参考文献：
[1]雷怀英.基于质量调整的hedonic 价格指数研究[J].统计研究，2007，(10).[2]Kokoski ，Mary F.Quality Adjustment of Price Indexes [J].Monthly Labor Review ，1993，116（12）.
（责任编辑/易永生）
产业结构与产业关联：基于投入产出表的面板数据分析
摘要：文章基于现有几个年份的中国投入产出表，运用面板数据(Panal Data)分析方法建立分
部门居民消费模型，预测出未编表年份分部门的消费数据。再将预测的消费数据代入投入产出模型，考查17部门产业结构和产业关联指标逐年变化趋势与变化特征。实证结果表明：这种结合计量经济
(Econometric ，EC)与投入产出(Input-output,IO)模型的分析方法，能够体现两者的优点，较真实地模
拟经济结构与发展趋势。
关键词：产业结构；产业关联；投入产出；面板数据中图分类号：F222
文献标识码：A
文章编号：1002－6487（2010）14－0013-05
孟彦菊1，向蓉美2
（1.云南财经大学统计与数学学院，昆明650221；2.西南财经大学统计学院，成都610074）
0引言
产业结构与产业关联作为国民经济发展的重要特征，一
直以来都是宏观经济研究的热点之一。投入产出(IO)法固有
的部门分解特性决定了它在产业结构和产业关联分析中有突出优势，可以综合系统分析国民经济各部门、再生产各环节之间的数量依存关系。运用投入产出法研究产业结构的最
基金项目：国家社会科学基金资助项目（07BT005）；云南财经大学引进人才基金资助项目(YC10D018)作者简介：孟彦菊（1979-），女，河南原阳人，讲师，研究方向：宏观经济统计。
向蓉美（1949-），女，成都人，教授，博士生导师，研究方向：投入产出分析、经济统计。
理论新探
DOI:10.13546/https://www.360docs.net/doc/a62624055.html,ki.tjyjc.2010.14.013
新文献主要有：王岳平、葛岳静(2007)运用影响力系数、感应度系数、最终需求生产诱发系数和诱发依存度等指标对我国产业结构的投入产出关联特征进行分析；汪云林等(2008)基于投入产出直接消耗系数表，运用社会网络分析技术分析产业结构变动的内在机理；胡汉辉、万兴和范金(2008)运用交叉熵更新方法把1987年IO 表更新为2002年的预测IO 表，然后与2002年实际IO 表进行产业结构比较。
然而，投入产出表的编制需要耗费大量的人力、物力和财力，每5年才编制一次。这使得现有的研究，采用的是非连续年份的时点截面数据，不能连续反映结构变化的动态特征。本文考虑运用计量经济(EC)和投入产出(IO)联合模型，计算出部门总产出、部门增加值和各项最终使用诱发额，从而考查1997~2007年间17部门产出结构的逐年变化趋势，以及居民消费诱发系数和生产依存度的变化特征。
1居民消费面板数据模型
根据投入产出表分部门的数据特征，结合历年《中国统
计年鉴》和7张（我国逢“2”和“7”的年份编制投入产出原始表，逢“0”和“5”的年份编制投入产出延长表）。17×17投入产出表(1987，1990，1992，1995，1997，2000，2002)数据，整理出
7个年份17部门的城镇居民消费(人均可支配收入)与农村
居民消费(纯收入)的面板数据资料，进行面板数据分析。来自《中国统计年鉴》的数据，需按对应年份投入产出表中部门总产出的比例关系进行分配。考虑到数据的可比性，将消费和收入用消费价格指数(CPI)缩减，变为可比价(1995年＝100)数据，同时为了避免异方差问题，对数据进行对数变换。根据消费理论，建立居民消费面板数据模型，如(1)式。
lnC it ＝βiC0＋βiC1lnDIS it ＋εitc (1)
其中，ln 表示取自然对数，C it 表示i 部门时期t 的居民消费，DIS it 表示i 部门时期t 的可支配收入或纯收入，βiC1是相应的待估参数；βiC0是待估截距项；εitc 是随机扰动项。
面板模型是分析变量之间相互关系的计量经济模型，一般表达形式为：
y it =αi +βi x it +ξi=1,2,……N ；t=1,2,……T (2)
其中x it 是影响所有横截面单元的外生变量向量，βi 是参数向量；αi 代表截面单元的个体特性，反映模型中被遗漏的体现个体差异变量的影响；ξit 是个体时期变量，代表模型中被遗漏的体现随截面与时间同时变化因素的影响。下标i 代表不同个体，t 代表时间。
面板数据模型包括三种情形，即变截距模型、变系数模型和既无个体影响又无结构变化的一般模型。一般通过F 检验来选择模型形式，原理如下：
假设1斜率在不同的横截面样本点上和时间上都相同，但截距不相同，即变截距模型；假设2
截距和斜率在不同的横截面样本点和时间上
都相同，即一般模型形式。
检验假设2和假设1的F 统计量分别为F 2和F 1：
F 2(3)F 1(4)
其中S 1、S 2和S 3分别为变系数模型、变截距模型和一般模型的最小二乘残差平方和，n 为截面样本点个数，T 为样本时期数，K 为自变量数目。
由F 检验来确定居民消费面板数据模型形式，计算统计量F 2和F 1。其中，n ＝16，T ＝7，K ＝1；下标2和1分别代表假设
2和假设1。
城镇居民：
F 2＝17.66>F 0.01(30，80)＝1.94F 1＝5.20>F 0.01(15，80)＝2.31
农村居民：
F 2＝16.30>F 0.01(30，80)＝1.94F 1＝6.53>F 0.01(15，80)＝2.31
根据以上F 检验结果可知，无论城镇居民还是农村居民都应该采用变系数模型。变系数模型的参数估计结果如表
1。
2计量经济与投入产出模型结合：EC ＋IO
联合模型
对于处处充满随机性且时刻变化着的现实经济世界，IO 模型的确定性影响了它的分析与预测能力。EC 模型通常是动态的，包含随机项。考虑将EC 模型与IO 模型结合，提高分析问题的能力。模型的联合不但降低了IO 模型的静态限制，也对其确定性进行了扩展。经典投入产出恒等式是两种模型联合的中心，恒等式如(5)式：
X=AX+Y 或X ＝(I －A)－1Y (5)
其中，(I －A)－1表示列昂惕夫逆矩阵，X 是部门总产出的n 维向量，Y 是部门最终使用的n 维向量，在投入产出模型中，最终使用Y 包含3大部分：最终消费(分居民消费C 和政府
参数
β1C0β2C0β3C0β4C0β5C0β6C0β7C0β8C0β9C0β10C0β11C0β12C0β13C0β14C0β15C0β16C0估计值
2.94145.89096.15341.8947-0.3466-1.80572.43850.7044-24.89582.82795.40422.75591.15335.8316-24.64730.2152参数
β1C1β2C1β3C1β4C1β5C1β6C1β7C1β8C1β9C1β10C1β11C1β12C1β13C1β14C1β15C1β16C1估计值
0.85340.47840.69460.90341.01361.10150.77890.90212.53190.70820.64670.81430.95250.65852.62891.0086参数
β1C0β2C0β3C0β4C0β5C0β6C0β7C0β8C0β9C0β10C0β11C0β12C0β13C0β14C0β15C0β16C0估计值
9.142217.62461.73909.5067-1.49140.10454.79448.1803-15.598112.42209.21699.84347.35293.6309-49.0944-0.7106参数
β1C1β2C1β3C1β4C1β5C1β6C1β7C1β8C1β9C1β10C1β11C1β12C1β13C1β14C1β15C1β16C1估计值
0.5196-0.25590.96160.40601.05280.94980.53760.45191.94350.10270.40070.34740.54820.79534.28491.0331
城镇居民消费函数
农村居民消费函数表1消费函数的面板数据参数估计结果
注：城镇居民，R 2＝0.9364；农村居民，R 2＝0.9730。
资料来源：EVIEWS 软件计算结果。
年份
19971998199920002001200220032004200520062007
年份
19971998199920002001200220032004200520062007
sec0119.2218.5818.1414.2813.7212.9812.5912.2811.6911.2110.84sec103.433.513.483.533.574.404.454.444.604.724.78sec025.005.085.015.325.354.704.554.394.494.544.59sec119.109.279.1610.4810.559.409.409.319.699.9710.13
sec035.114.924.794.093.933.473.333.233.042.892.77sec125.685.896.097.237.456.096.616.886.977.067.07
sec045.965.845.794.294.202.923.073.263.383.493.53sec135.225.235.276.156.185.695.785.865.915.955.96
sec054.584.584.583.043.044.074.144.224.274.324.34sec148.448.378.387.617.579.449.639.839.849.879.84
sec062.382.392.383.993.993.473.463.443.463.463.47sec154.724.714.755.745.757.507.507.497.437.387.34
sec071.031.041.032.402.420.900.900.900.910.910.92sec162.652.662.653.773.794.364.344.414.414.384.45
sec085.825.825.705.525.484.744.564.424.504.544.58sec178.018.358.9710.4910.8914.2814.0013.8813.6213.4613.54
sec093.673.753.822.062.101.591.691.751.791.831.85
合计
100100100100100100100100100100100
表11997~2007年各部门增加值在国内生产总值中的比重表(单位：%)消费G 两项)，资本形成总额I 和净出口NE 。为了分析的需要，将C 、G 、I 和NE 分别记为Y k (k ＝1，2，3，4)。用(6)式和(7)式表示它们的关系。
Y=C+G+I+NE (6)X k ＝(I －A)－1Y k
(7)
其中，X k 表示第k 项最终使用的生产诱发额。各项最终需求的生产诱发额是指满足一定量的最终需求时通过直接与间接消耗而对某部门所需的总产出额。
最终使用的各组成部分都可以运用EC 方程将其内生化，本文只讨论居民消费部分的内生化，把政府消费、资本形成总额和净出口看作外生变量。通过分部门居民消费EC 方程预测居民消费，同时驱动IO 模型，我们将这种模型的联合称作EC ＋IO 联合模型。由i 部门提供的最终需求Y i 总可以根据某一基础年份IO 模型的份额(也称为贡献率)进行分解，如(8)式。
Y i ＝h Ci C ＋h Gi G ＋h Ii I ＋h NEi NE
(8)
其中，h 表示部门份额，如h Ci 表示i 部门居民消费在居
民消费总额中所占的份额。所以有：
n
i =1
Σh Ci
=n
i =1
Σh Ii
=n
i =1
Σh Gi
=n
i =1
Σh
NEi
=1。
分部门居民消费数据由居民消费EC 方程(1)式预测得到，所以(8)式可以记为：
Y i ＝exp(βiC0＋βIC1lnDIS it )＋h Gi G ＋h Ii I ＋h NEi NE
(9)把(9)式代入(5)式得到EC ＋IO 联合方程：
X ＝(I －A)－1[exp(βiC0＋βiC1lnDIS it )＋h Gi G ＋h Ii I ＋h NEi NE]
(10)
把分部门居民消费预测入(7)式得到计算居民消费生产
诱发额的EC ＋IO 联合方程：
X 1＝(I －A)－1exp(βiC0＋βiC1lnDIS it )(11)
所以，运用(10)式可以计算出17部门每年的总产出，进一步计算出部门增加值，进行产业结构分析。根据(11)式可以计算出17部门每年的居民消费生产诱发额，从而计算居民消费生产诱发系数和居民消费生产依存度，分析产业关联波及效应随时间的变化特征。
3产业结构分析
我们的考查区间定为1997~2007年，运用表1的面板数
据模型估计结果，将1997~2007年分部门收入和其他最终使用项代入EC ＋IO 联合模型(10)式，计算历年17部门的总产出，由此分析国民经济产业结构的逐年变动趋势。分部门收入和其他最终使用项由年鉴数据按IO 表部门份额分解得到①。
为了计算各部门增加值在国内生产总值中的比重，需要把部门总产出转化为增加值，转化公式为：
N ＝(I －Z)X (12)
其中，N 表示增加值向量，(I －Z)矩阵中各元素(1－z j )表示j 部门单位产品价值中增加值所占的比重，即增加值率。实质
上，增加值的计算用的是IO 列模型，总产出的计算用的是行模型。
由部门增加值可以计算国内生产总值结构，计算公式为：
N i /17
i =1
ΣN i
(13)
这一比重常常用来分析国民经济的产业结构，计算结果表1，用柱形图表示可以更直观的看出其变化趋势，如图1。图中的部门编号依次为农业，采掘业，食品制造业，纺织、缝纫及皮革产品制造业，其他制造业，电力、蒸汽热及水的生产和供应业，炼焦、煤气及石油加工业，化学工业，建筑材料及其他非金属矿物制品业，金属产品制造业，机械设备制造业，建筑业，运输邮电业，批发零售贸易、餐饮业，房地产业和商务服务业，金融保险业，其他服务业。以下同类图表不再注释。
从图1可知，增加值比重在最近10多年中各部门的变化趋势明显。下降趋势排在前5位的部门依次是：建筑材料及其他非金属矿物制品业，食品制造业，农业，纺织、缝纫及皮革产品制造业，化学工业。建筑材料及其他非金属矿物制
图1
1997~2007年国民经济经产业结构变化柱形图
①1997~1999年的数据根据1997年IO 表分解，2000~2001年根据2000年IO 表分解，2002~2007年根据2002年IO 表分解。其他类似的比例或是系数问题
都按这一方法处理。
品业，从1997年的3.67%下降到2007年的
1.85%，下降了1.82个百分点，下降幅度为原来的50%；食品制造业从5.11%下降到
2.77%，下降了2.34个百分点，下降幅度为原来的46%；农业从19.22%下降到10.84%，下降了8.38个百分点，下
降幅度为原来的44%；纺织、缝纫及皮革产品制造业从5.96%下降到3.53%，下降了2.43个百分点，下降幅度是原来的41%；化学工业从5.82%下降到4.58%，下降了1.23个百分点，下降幅度是原来的21%。增加值比重上升趋势明显的部门有：其他服务业，金融保险业，房地产业和商务服务业，电力、蒸汽热及水的生产和供应业，金属产品制造业。上升幅度分别是：其他服务业由1997年的8.01%上升到2007年的13.54%，上升了
5.53个百分点，上升幅度为原来的69%；金融保
险业由2.65%上升到4.45%，上升了1.80个百分点，上升幅度为原来的68%；房地产业和商务服务业由4.72%上升到7.34%，上升了2.62个百分点，上升幅度为原来的56%；电力、蒸汽热及水的生产和供应业由2.38%上升到3.47%，上升了
1.09个百分点，上升幅度为原来的46%；金属产
品制造业由3.43%上升到4.78%，上升了1.35个百分点，上升幅度为原来的39%。
比较增加值比重下降趋势和上升趋势明显的前五个部门，可以发现，比重上升幅度要明显高于比重下降的幅度，如其他服务业，金融保险业，房地产业和商务服务业在这些年的上升幅度都超过了50%，而下降幅度在50%以上的部门只有一个。说明近10多年服务类产业部门发展迅速，生产效率在不断提高，且提高的速度大于其他产业部门。对于17部门的投入产出表，部门分
类较粗糙，若运用较详细的部门分类投入产出表进行类似分析，对我国产业政策的制定将会有所帮助。
为了说明预测数据对产业结构分析的可靠性，我们将编表年份由实际数据计算的产业结构与预测数据计算的产业结构进行对比，结果证明它们基本上是相吻合的。对比数据表见表2。
4产业关联分析
产业关联是指产业间以各种投入品和产出品为连接纽
带的技术经济联系。产业波及效应是产业间关联程度分析的重要内容之一，产业波及效应的指标主要有：生产诱发系数，用来解释最终需求项目对诱导各个产业部门作用的大小程度；生产依存度，用来测量各产业部门生产对最终需求项目的依赖程度。
最终需求的诱发系数的计算公式如(14)式。
θik =X ik /17
j =1
ΣY ik (k ＝1，2，3，4)
(14)
其中θik 表示i 部门第k 项最终需求的生产诱发系数，分子X ik 表示第k 项最终需求对第i 部门的生产诱发额。
最终需求诱发系数，是用来测度最终需求项目对各产业部门的生产波及和影响(也叫“诱发”)作用的指标，通过分析最终需求诱发系数，可以知道刺激最终需求各个分项时将对
年份
1997(预测)1997(实际)2000(预测)2000(实际)2002(预测)2002(实际)
年份
1997(预测)1997(实际)2000(预测)2000(实际)2002(预测)2002(实际)
sec0119.2219.4714.2816.5612.9813.65sec103.433.633.533.404.404.24sec025.004.715.325.074.704.90sec119.109.5110.4810.819.409.08sec035.115.054.094.993.473.69sec125.686.607.236.446.095.41sec045.965.964.294.872.923.17sec135.225.186.155.905.695.77sec054.584.603.043.244.074.00sec148.448.507.617.969.449.99sec062.382.233.993.753.473.48sec154.724.825.745.487.508.38sec071.030.952.402.240.900.92sec162.652.903.774.164.363.84sec085.825.405.525.654.744.77sec178.016.8010.497.4714.2813.16
sec093.673.682.062.011.591.57
合计
100100100100100100
表2
由编表年份实际值与预测值计算的部门增加值比重对照表
(单位：%)sec01sec02sec03sec04sec05sec06sec07sec08sec09sec10sec11sec12sec13sec14sec15sec16sec17合计19970.73390.30800.75630.39300.37220.40170.33780.39010.22910.24250.25920.02720.38820.45410.46000.47680.21886.449119980.72530.29720.74930.38970.36180.38920.32600.37950.22180.23270.24880.02520.37510.44320.44350.46460.20296.27561999
0.71310.28450.73810.37800.34690.37390.31230.36430.21490.22160.23720.02380.35880.42820.42220.44810.18496.0507
20000.71900.25920.77960.40510.31490.33200.26810.33900.13570.17090.19400.01940.30050.39140.35370.40820.16345.554320010.70580.24640.76730.39430.30120.31760.25420.32460.12930.16140.18390.01800.28560.37630.33550.39740.15125.349820020.61670.23340.71010.34030.28750.31620.27110.29370.13670.15200.16730.01930.29770.36160.36910.47270.20915.254720030.57530.20470.67220.29300.25510.28220.23910.25890.11940.13070.14370.01670.26370.32310.33190.44060.19864.748920040.54210.18460.63900.25570.23170.25830.21640.23290.10990.11650.12740.01540.23890.29450.30530.42610.19034.3850
20050.50640.16450.60400.22400.20820.23330.19350.20780.09930.10260.11210.01380.21410.26580.27710.40550.17594.0080
20060.47300.14750.57000.19770.18770.21150.17400.18620.09000.09120.09940.01250.19270.24070.25230.38430.16243.6732
20070.45160.13820.54880.18440.17710.19990.16320.17430.08670.08500.09250.01180.18090.22730.23790.38230.15283.4946
表4
1997~2007年各部门生产对居民消费依存度数据表
sec01sec02sec03sec04sec05sec06sec07sec08sec09sec10sec11sec12sec13sec14sec15sec16sec17合计19970.52770.08030.31000.19400.11890.05450.04060.22880.05970.10610.22880.01140.08580.18260.10380.04970.07992.46271998
0.52460.08060.30790.19540.11950.05480.04080.22890.06120.10640.22900.01140.08600.18340.10350.05010.08052.4640
19990.52200.08090.30600.19680.12000.05500.04090.22910.06250.10660.22940.01140.08620.18420.10320.05030.08092.4652
20000.47500.08710.27130.19560.09290.10210.08010.26610.02580.10590.28940.01290.10110.19110.12200.06210.08862.568920010.47170.08720.26980.19640.09330.10240.08020.26580.02630.10580.28910.01290.10130.19180.12160.06380.08932.568720020.39570.07530.22760.12930.10700.07300.04940.20250.02020.10460.25200.01330.11110.20510.14560.10120.15712.3698
20030.39210.07520.22600.12950.10740.07320.04930.20200.02050.10440.25130.01340.11100.20550.14520.10450.15812.3685
20040.38710.07490.22390.12900.10790.07340.04920.20080.02100.10370.24950.01350.11060.20540.14470.11130.15922.365020050.38310.07460.22210.12850.10820.07340.04900.19990.02140.10320.24820.01360.11020.20520.14440.11710.15992.362020060.37990.07440.22060.12830.10840.07350.04890.19910.02170.10280.24710.01370.10990.20520.14410.12160.16042.3597
20070.37390.07410.21770.12790.10880.07370.04880.19780.02230.10220.24540.01380.10950.20510.14340.12980.16142.3557
表3
1997~2007年居民消费诱发系数表
产业结构产生影响的基本指向。从数量上来说，表示每增加1单位某项最终需求所诱发的部门生产额，也即对部门的波及程度。生产诱发系数越大，表示生产波及效应也越大。
最终需求依存度是指某部门的生产对各项最终需求的依赖程度，包括该部门生产对最终需求项目的直接依赖和间接依赖。其计算方法是，将一部门某项最终需求生产诱发额除以该部门各项最终需求生产诱发额之和，其经济含意反映了各项最终需求对该部门总产出的贡献份额。对这一指标的计算，有助于我们在做部门扶持的政策选取时正确决策，即确定依赖哪项最终需求可以更为有效的刺激该部门的经济增长。计算公式如(15)式。
φik=X ik/
4
k=1
ΣX ik(i=1,2,…,17)(15)其中φik表示第i部门生产对第k项最终需求的依存度。
计算出1997~2007居民消费诱发系数和依存度，如表3和表4。
由表3可知，在1997~2007年这11年间，居民消费对农业部门的生产诱发程度在所有部门中一直都排在第1位，如1997年农业部门的生产诱发系数为0.5277，表示的经济含义是每支出1单位的居民消费，对农业部门总产出的诱发影响为0.5277个单位。就时间序列来看，居民消费对农业部门的生产诱发程度在逐年下降，由1997年的0.5277下降为2007年的0.3739。诱发系数存在明显下降趋势的部门还有食品制造业，纺织、缝纫及皮革产品制造业，建筑材料及其他非金属矿物制品业；存在明显上升趋势的部门有机械设备制造业，批发零售贸易、餐饮业，房地产业和商务服务业，金融保险业，其他服务业等部门。化学工业的生产诱发系数在这11年中则是先上升后下降，由1997年0.2288上升到2000年最高点0.2661，之后开始下降，2007年降到0.1978。
总体来看，生产诱发系数在这11年中变化比较大，以2002年为分界点，波及效应排在前5名的部门有也所变化，在2002年以前，纺织、缝纫及皮革产品制造业部门被排在前5名，2002年以后，批发零售贸易、餐饮业部门取而代之进入前5名。1997~2000年，波及效应的排序依次是：农业，食品制造业，机械设备制造业，化学工业，纺织、缝纫及皮革产品制造业；2000~2001年，这一排序变为：农业，机械设备制造业，食品制造业，化学工业，纺织、缝纫及皮革产品制造业；2002~2007年，这一排序再次变为：农业，机械设备制造业，食品制造业，批发零售贸易、餐饮业，化学工业。
从合计项我们发现居民消费对各个部门的生产诱发程度在缓慢下降，由1997年的2.4627下降到2007年的2.3557，11年下降了0.1069个单位。
由表4可以看出，在1997~2007年这11年间，食品制造业部门对居民消费的依存度在所有部门中一直位列第1，如1997年为0.7563，表示的经济含义是食品制造业部门的总产出中有75.63%依赖居民消费。在1997年，对居民消费高度依赖的产业部门还有农业部门，依存度大于70%。依存度大于40%的部门有金融保险业，房地产业和商务服务业，批发零售贸易、餐饮业，电力、蒸汽热及水的生产和供应业。2007年，依存度大于40%的部门只剩下农业部门和食品制造业部门；依存度大于70%部门已经找不到了。这也从另一侧面说明经济的多元化发展。1997~2007年，依存度排在前5位的部门变化不大，只在2000年和2001年纺织、缝纫及皮革产品制造业部门代替房地产业和商务服务业部门排在了前5位，其他年份都是一样；甚至在先后的名次上也几乎是固定的，只有1999年批发零售贸易、餐饮业部门以微弱的优势(0.6%)排在房地产业和商务服务业部门之前。这五个部门依次分别是：食品制造业，农业，金融保险业，房地产业和商务服务业，批发零售贸易、餐饮业。
就时间序列来看，对居民消费依存度始终排在第1位的食品制造业部门，对居民消费的依赖程度在2000年达到最高值77.96%以后开始逐年下降，2007年下降为54.88%。居民消费依存度始终排在第2位的农业部门随着时间的推移也在逐年下降，由1997年的73.39%下降为2007年的45.16%，在所有部门中下降幅度最大，11年下降了28.23个百分点。从表中数据看到，几乎所有部门的居民消费依存度都有着不同程度的明显下降趋势。表中的合计项随着时间也是快速下降，由1997年的6.4491下降为2007年的3.4946，下降了45.81%，这说明居民消费对经济增长的拉动作用在逐年减弱。
在对现实经济世界的分析中，由于诸多条件限制，如数据的有效性与完整性等，使得单一经济模型的运用范围很有限。有效结合单一模型的优点可能是今后地区经济分析的趋势，EC与IO模型的联合即是其中之一。但联合模型也同样存在这样那样的问题，如由于点估计所带来的不确定性问题，联合模型的检验问题等有待进一步的深入研究。
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A Regional Interindustry Econometric Model[J].International Region-al Science Review,1990，(13).
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（责任编辑/亦民）
投入产出分析在经济分析中的应用
§3.3 投入产出分析在经济分析中的应用 ——投入产出型价格模型 作为投入产出分析在经济系统分析中的应用的一个例子，本节介绍它在价格分析中的应用。 在我国的价格改革过程中，投入产出分析模型曾经发挥重要作用。国民经济价格体系是一个庞杂的大系统，与其它经济系统的联系错综复杂，就价格体系内部，各种产品、各个部门的价格相互关联，真可谓牵一发而动全身。而且价格改革或价格调整的不可试验性，更增加了价格定量研究的难度。经济数学方法的应用，建立价格数学模型，可以模拟价格体系复杂的运动过程，并起到试验的作用。建立价格数学模型的方法很多，其中投入产出分析由于其描述了每个部门产品的价值形成过程、描述了部门之间、产品之间的联系，以及它描述了社会财富从生产、分配到最终使用各环节之间的数量关系，一直被人们认为是建立价格数学模型的较好方法。 尽管在市场经济条件下，商品的价格是由供求关系决定的，但是投入产出型价格模型在经济分析中仍然具有一定的意义。 本节对在我国的价格改革过程中建立的几个类型的投入产出型价格模型作一简单介绍。由于模型是在特定的历史条件下建立的，从用语到思路都有那个历史时期的烙印，为了说明它的作用，这里未作修改。 一、理论价格测算模型 1. 测算理论价格的意义 理论价格是商品价值在人们观念上的货币表现，它不等于实际价格，它产生于人们的计算，所以又称为计算价格。 理论价格并不执行现实价格的职能，但是它对于经济的宏观管理具有重要的作用，概括说来有以下几点： 首先，理论价格可作为正确核算和评价经济效益的手段。因现行价格（包括计划价格和市场价格）与价值的或多或少的偏离，使得用现行价格核算的经济指标，往往不能准确反映微观和宏观的经济效益。 其次，理论价格是用于检验现行价格背离价值和不合理程度的标准，为价格管理决策和自觉利用价格杠杆提供信息。 另外，在正确的理论价格构成理论下测算的理论价格，可以作为价格改革的目标。合理的价格体系不是一朝一夕就能实现的，理论价格的测算可提供一个理想的目标。 这里提到的理论价格的构成模式，一般讲应包括五个组成部分：成本、生产资金占用报酬、资源使用报酬与活劳动的数量和质量相联系的利润部分、经营税。用以测算理论价格的经济数学模型，应能合理地模拟理论价格的构成模式。目前国内外应用较多的是投入产出型理论价格测算模型。 2. 基本模型 实物型投入产出表的第j 列表示第j 种产品在生产过程中所消耗的各种产品的数量，在实物表所列入的产品足够多的情况下，再将实物表第Ⅲ象限数据收集齐备，那么，每一列应对应于下列平衡方程： x p x p x p D V M j j nj n j j j 1122?+?++?+++ =?x p j j (,,,)j n =12 (3.3.1) 其中，p j 为第j 种产品的理论价格，D j 、V j 、M j 分别表示第j 种产品生产过程中提取的固定资产基本折旧和大修理基金、付出的劳动报酬、获得的社会纯收入。(3.3.1)模拟了理论价格的构成模式，按马克思主义的价格形成理论，该方程表明，产品的总价值等于直接消耗的生产资料的转移价值与活劳动所创造的价值之和，而活劳动所创造的价值又分为必要劳动创造的价值（以劳动报酬表示）和剩余劳动创造的价值（以社会纯收入表示）。 方程(3.3.1)两边同除以x j 后，写成
波特五力分析报告模型
管理战略管理6大工具---波特五力分析模型 （一）简介 麦克尔·波特(Michael Porter)于80年代初提出，对企业战略制定产生全球性的深远影响。用于竞争战略的分析，可以有效的分析客户的竞争环境。 （二）详解 五种力量模型将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中，以此分析一个行业的基本竞争态势。五种力量模型确定了竞争的五种主要来源，即供应商和购买者的讨价还价能力，潜 在进入者的威胁，替代品的威胁，以及最后一点，来自目前在同一行业的公司间的竞争。一 种可行战略的提出首先应该包括确认并评价这五种力量，不同力量的特性和重要性因行业和 公司的不同而变化，如下图所示： 1.供应商的讨价还价能力 供应商影响一个行业竞争者的主要方式是提高价格(以此榨取买方的盈利)，降低所提供产品或服务的质量，下面一些因素决定它的影响力： (1) 供应商所在行业的集中化程度。 (2) 供应商产品的标准化程度。 (3) 供应商所提供的产品构在企业整体产品成本中的比例。 (4) 供应商提供的产品对企业生产流程的重要性。 (5) 供应商提供产品的成本与企业自己生产的成本之间的比较。 (6) 供应商提供的产品对企业产品质量的影响。 (7) 企业原材料采购的转换成本。 (8) '供应商前向一体化'的战略意图。 2．购买者的讨价还价能力 与供应商一样，购买者也能够成为行业盈利性造成威胁。购买者能够强行压低价格，或 要求更高的质量或更多的服务。为达到这一点，他们可能使生产者互相竞争，或者不从任何 单个生产者那里购买商品。购买者一般可以归为工业客户或个人客户，购买者的购买行为与这种分类方法是一般是不相关的。有一点例外是，工业客户是零售商，他可以影响消费者的 购买决策，这样，零售商的讨价还价能力就显著增强了。以下因素影响购买者集团的议价能力：
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业务费用的投入产出分析报告如何写？。 浏览次数：358次悬赏分：0 |提问时间：2011-3-17 15:23 |提问者：wqbdwkwq 我公司要求对业务宣传费用、广告费用以及新产品、新业务发生的费用支出在进行项目立项时提供进行投入产出分析报告，请问如何写此报告，有否固定模板？ 其他回答共1条 一、要清楚明白地知道报告阅读的对象（内部管理报告的阅读对象主要是公司管理者尤其是领导）及报告分析的范围。报告阅读对象不同，报告的写作应因人而异。比如，提供给财务部领导可以专业化一些，而提供给其它部门领导尤其对本专业相当陌生的领导的报告则要力求通俗一些；同时提供给不同层次阅读对象的分析报告，则要求分析人员在写作时准确把握好报告的框架结构和分析层次，以满足不同阅读者的需要。 二、了解读者对信息的需求，充分领会领导所需要的信息是什么。记得有一次与业务部门领导沟通，他深有感触地谈到：你们给的财务分析报告，内容很多，写得也很长，应该说是花了不少心思的。遗憾的是不需要的信息太多，而想真正获得的信息却太少。们每月辛辛苦苦做出来的分析报告原本是要为业务服务的，可事实上呢？问题出在哪？认为，写好财务分析报告的前提是财务分析人员要尽可能地多与领导沟通，捕获他们“真正了解的信息”。 三、报告写作前，一定要有一个清晰的框架和分析思路。财务分析报告的框架具体如下：报告目录—重要提示—报告摘要—具体分析—问题重点综述及相应的改进措施。 “报告目录”告诉阅读者本报告所分析的内容及所在页码； “重要提示”主要是针对本期报告在新增的内容或须加以重大关注的问题事先做出说明，旨在引起领导高度重视； “报告摘要”是对本期报告内容的高度浓缩，一定要言简意赅，点到为止。 无论是“重要提示”，还是“报告摘要”，都应在其后标明具体分析所在页码，以便领导及时查阅相应分析内容。以上三部分非常必要，其目的是，让领导们在最短的时间内获得对报告的整体性认识以及本期报告中将告知的重大事项。 “问题重点综述及相应的改进措施”一方面是对上期报告中问题执行情况的跟踪汇报，同时对本期报告“具体分析”部分中揭示出的重点问题进行集中阐述，旨在将零散的分析集中化，再一次给领导留下深刻印象。 “具体分析”部分，是报告分析的核心内容。“具体分析”部分的写作如何，关键性地决定了本报告的分析质量和档次。要想使这一部分写得很精彩，首要的是要有
16种常用数据分析方法
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以
剖析大数据分析方法论的几种理论模型
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
投入产出表的直接消耗系数和完全消耗系数概念及其计算方法
投入产出表的主要系数 投入产出系数是进行投入产出分析的重要工具。投入产出系数包括直接消耗系数、完全消耗系数、感应度系数、影响力系数和各种诱发系数。由于直接消耗系数和完全消耗系数是最基本的投入产出系数，这里只介绍直接消耗系数和完全消耗系数的定义和计算方法。 1、直接消耗系数 直接消耗系数，也称为投入系数，记为a ij(i,j=1,2,…,n),它是指在生产经营过程中第j产品(或产业)部门的单位总产出所直接消耗的第i产品部门货物或服务的价值量，将各产品(或产业)部门的直接消耗系数用表的形式表现就是直接消耗系数表或直接消耗系数矩阵，通常用字母A表示。 直接消耗系数的计算方法为：用第j产品(或产业)部门的总投入X j去除该产品部门(或产业)生产经营中所直接消耗的第i产品部门的货物或服务的价值量x ij,用公式表示为: a ij=x ij/X j (i,j=1,2,…,n) 直接消耗系数体现了列昂惕夫模型中生产结构的基本特征，是计算完全消耗系数的基础。它充分揭示了国民经济各部门之间的技术经济联系，即部门之间相互依存和相互制约关系的强弱，并为构造投入产出模型提供了重要的经济参数。
从直接消耗系数的定义和计算方法可以看出，直接消耗系数的取值范围在0≦a ij ＜1之间，a ij 越大，说明第j 部门对第i 部门的直接依赖性越强；a ij 越小，说明第j 部门对第i 部门的直接依赖性越弱；a ij =0则说明第j 部门对第i 部门没有直接的依赖关系。 2、完全消耗系数 完全消耗系数是指第j 产品部门每提供一个单位最终使用时，对第i 产品部门货物或服务的直接消耗和间接消耗之和。将各产品部门的完全消耗系数用表的形式表现出来，就是完全消耗系数表或完全消耗系数矩阵，通常用字母Ｂ表示。 完全消耗系数的计算公式为： ... 111111++++=∑∑∑∑∑∑======kj sk ts n t n s n k it kj sk n s n k is kj n k ik ij ij a a a a a a a a a a b （i,j=1,2,…,n） 式中的第一项ij a 表示第j 产品部门对第i 产品部门的直接消耗量；式中的第二项kj n k ik a a ∑=1表示第j 产品部门对第i 产品部门的第一轮间接消耗量；式中的第三项kj sk n s n k is a a a ∑∑==11 为第二轮间接消耗量；式中的第四项kj sk ts n t n s n k it a a a a ∑∑∑===111为第三轮间接消耗量；依此类推，第n+1项为第n 轮间接消耗量。按照公式所示，将直接消耗量和各轮间接消耗量相加就是完全消耗系
青岛啤酒的产业结构分析
青岛啤酒的产业结构分析 一、公司简介 青岛啤酒股份有限公司（以下简称“青岛啤酒”）的前身是1903年8月由德国商人和英国商人合资在青岛创建的日耳曼啤酒公司青岛股份公司，它是中国历史悠久的啤酒制造厂商，2008年北京奥运会官方赞助商，跻身世界品牌500强。其啤酒远销美国、日本、德国、法国、英国等世界70多个国家和地区。全球啤酒行业权威报告Barth Report依据产量排名，青岛啤酒为世界第六大啤酒厂商。 1993年7月15日，青岛啤酒股票（0168）在香港交易所上市，是中国内地第一家在海外上市的企业。上世纪90年代后期，运用兼并重组、破产收购、合资建厂等多种资本运作方式，青岛啤酒在中国19个省、市、自治区拥有50多家啤酒生产基地，基本完成了全国性的战略布局。 二、波特五力分析模型的产业结构分析 （一）波特五力分析模型简介 波特五力分析模型(Michael Porter's Five Forces Model) , 又称波特竞争力模型。“五力”分别是：供应商的讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、行业内竞争者现在的竞争能力。波特五力模型是哈佛大学商学院的Michael E. Porter于1979年创立的用于行业分析和商业战略研究的理论模型。该模型在产业组织经济学基础上推导出决定行业竞争强度和市场吸引力的五种力量。此处市场吸引力可理解为行业总体利润水平。“缺少吸引力”意味着前述五种力量的组合会降低行业整体利润水平；而一个非常缺少吸引力的行业则意味着该行业接近于完全竞争市场，该行业中的厂商利润率趋近于0。此模型用于竞争战略的分析，可以有效的分析客户的竞争环境，对企业战略制定产生全球性的深远影响。如图： （二）青岛啤酒产业结构分析分析
项目财务分析报告样稿
项目财务分析报告样稿文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
项目财务分析报告（样稿） 一、分析依据 1 、项目建设、经营期初定 10 年，并按 10 年周期对项目进行经济分析。 2 、项目建设期 10 个月，起止时间为 2009 年 2 月至 2009 年 12 月。 3 、项目建设规模为年产聚氨酯树脂 3 万吨，产品销售价格为 1.1 万元 / 吨。其中： 2010 年 1 月试产， 2010 年 3 月正式投产，当年生产负荷为33% ，年生产聚氨酯树脂 1 万吨； 2011 年达标生产，年生产聚氨酯树脂 3 万吨。 4 、项目定员 70 人。其中：生产人员 46 人，月均工资福利 1800 元；生产管理人员 3 人，月均工资福利 3500 元；销售人员 8 人，月均工资福利4500 元；管理人员（包括科研、后勤人员） 13 人，月均工资福利 4000 元。 5 、增值税按 17% 核算，所得税按 25% 核算。其中，城市建设维护税按增值税 7% 核算，教育附加费按增值税 3% 核算，防洪费按增值税 1% 核算。 6 、固定资产折旧率：房屋建筑为 4.75% ，生产仪器设备为 10% ，检测仪器设备、工具和运输工具为 15% 。 7 、无形及递延资产摊销：无形资产按 10 年摊销，递延资产按 5 年摊销。 8 、固定资产修理费按折旧额的 35% 估算，其他制造费用按销售收入的 0.25% 估算，其他管理费用（不包括管理人员工资福利）按销售收入的 2.5% 估算，其他销售费用（不包括销售人员工资福利）按销售收入的 3.5% 估算。 9 、公积公益金按当年盈利时净利润的 15% 提取。
第三章投入产出表
第三章投入产出 一、名词解释 投入产出表直接消耗系数直接分配系数产品部门 二、思考题 1、投入产出表第Ⅰ象限每一个元素在行向和列向分别代表什么样的经济含义？ 2、试述投入产出表中四个象限各自所包含的内容。 3、试述产品×产品表，产品×产业表（U表）以及产业×产品表（V表）各自的构成和经济意义；它们之间的联系是什么？ 三、单项选择题 1、投入产出分析的核心内容和重要工具是（） A投入产出表B资金流量表 C资产负债表D国际收支平衡表 2、同质生产单位与基础单位的区别在于（） A两者都只包含主要生产活动 B前者既包含主要生产活动也包含次要生产活动，而后者仅包含一种生产活动 C后者既包含主要生产活动也包含次要生产活动，而前者仅包含一种生产活动 D以上说法都不正确 3、一家企业主要生产钢铁，同时从事小规模的煤炭开采和炼焦，则在编制投入产出表该企业创造的总产出应该计入（） A钢铁业B炼焦业 C煤炭开采业D分别计入以上三个产业部门 4、中国目前公布的投入产出表是（ A产品部门×产品部门表B产品部门×产业部门表 C产业部门部门×产品部门表 D 产业部门×产业部门表 a的数值是0.2864，则它的意义是（）5、在一个三产业投入产出表中，直接消耗系数 21 A第一产业生产1单位总产出对第二产业的消耗量 B第二产业生产1单位总产出对第一产业的消耗量 C第一产业产品分配给第二产业使用部分所占比重 D第二产业产品分配给第一产业使用部分所占比重 四、多项选择题 1、第Ⅲ象限的行标题包括（） A固定资产折旧B劳动者报酬C生产税净额D营业盈余E存货增加
2、投入产出表的基本平衡关系有（） A中间投入＋最初投入=总投入B中间使用＋最终使用—进口=总产出 C中间使用＋最终使用=总产出D总投入=总产出+进口 E总投入=总产出 2、投入产出表上的最终产品包括（） A进口B出口C固定资本形成总额D存货增加E最终消费 3、下列关于投入产出表中数据口径问题的说法中正确的是（） A进口项可以作为一列处理，也可以以矩阵形式表示 B投入产出表的价格一般选择生产者价格 C中国目前投入产出表中应用的部门分类与国际标准产业分类（ISIC）大体一致 D现有统计制度所提供的数据大体符合投入产出表的数据口径 E以上说法都正确 4、工业部门总产出的口径与投入产出表相比，其差异体现在（） A前者是产业部门口径，后者是产品部门口径 B前者采用生产者价格，后者采用购买者价格 C前者仅包括规模以上企业的数据，后者包括全部企业的数据 D前者是价值量，后者是实物量E以上说法都不正确 5、在居民最终使用部分，被称为虚拟消费支出的是（） A所在单位提供的实物报酬B实物转移C自有住房服务D金融保险服务E自产自用的货物 五、判断题 1、投入产出核算与国内生产总值核算同属于生产核算的范畴，前者是后者的进一步延展（） 2、第三产业行、存货增加列的数据是85亿元，该值表示当年第三产业部门的存货投资额为85亿元（） 3、第Ⅳ象限的功能一般认为是反映分配关系，但它并非是第Ⅲ象限与第Ⅱ象限的简单交叉，因此到目前为止，尚是一个空象限（） 4、把进口品放置在第Ⅱ象限，是为了表示它仅与最终使用有关（） 5、一英国旅游者在游览故宫时，购买了一瓶矿泉水，由于这没有通过海关进行交易，所以不能认为是我国货物的出口（） 6、直接分配系数是第Ⅰ象限每个元素除以所在行的部门总产出，其含义是i部门产品分配给j部门使用部分所占的比列（） 六、计算分析题
项目投入产出分析报告
项目投入产出分析报告公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]
项目投入-产出分析报告 由于企业网已成为我行重要的应用平台，其运行状况的好坏，直接关系到我行的办公效率和信誉。现在企业网上实现的应用有电子邮件系统、信贷系统、人力资源系统、办公自动化系统等，企业网的使用为我行节省的直接经营成本和间接成本以及对我行的产生的影响不可估量，企业网的使用大大提高了我行的工作效率。此次进行企业网 Domino/Notes R5升级，通过对基本的服务器结构的改进和优化，有效地提高了数据库的稳定性和服务器的运行效率，有利于提高各应用系统的运行速度。 根据已有的系统升级案例分析，由于文件存取格式由ODS:20升级到了ODS：41,使数据库信息的数据量普遍压缩50%，按照每兆数据的运行开销（4500元/9GB）=500元/GB，现有全行各系统的信息总量达到：OA 10GB*80=800GB 邮件系统*41000人=4000GB 其他应用5GB*400分行=2000GB 系统消耗5GB*400分行=2000GB 总数据量8800GB*500元/GB=4400000元 节约存储4400000元*50%=2200000元 随着信息的逐渐增多，新版本的数据存取将更合理的利用系统资源，每年都将相对减少数据存储的扩充投入。
Domino R5通过改善数据库结构和视图索引运行效率提升了整个系统的运行效率，使数据处理的效率提高1倍，导致整体生产效率提高20%-30%。 Domino R5中，单个的Domino目录可以支持高达100万的用户数。由于可以减少Domino服务器的资源，使设备的二次投入得到根本控制。 由于查询功能的增强，至少减少了购买专门搜索工具平台以及组织系统开发等一系列工程费用。 在Domino/Notes的新版R5.0.4以后已经不受出口限制，密钥分别为1024 和 64 位，加密安全性大大优于原来版本的 512 和 40 位。使我们的应用安全达到美国本土的安全标准。使我们可以普通的系统建设费用实现高级别的安全策略。系统安全性提高了，使系统的维护费用降低。无形之中，使我们节约了几十万美金的代价。 综上所述，Lotus Domino/Notes系统平台的升级，由于消除了旧版系统存在的部分功能与性能隐患，保证企业网上的各种应用系统正常运行，将可以在1、2年内为全行开源节流数千万元的费用支出，使企业网及应用系统更好的为生产服务。
波特五力分析模型
波特五力分析模型 （一）详解波特五力模型 麦克尔·波特(Michael Porter)于80年代初提出，对企业战略制定产生全球性的深远影响。用于竞争战略的分析，可以有效的分析客户的竞争环境。 五种力量模型将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中，以此分析一个行业的基本竞争态势。五种力量模型确定了竞争的五种主要来源，即供应商和购买者的讨价还价能力，潜在进入者的威胁，替代品的威胁，以及最后一点，来自目前在同一行业的公司间的竞争。一种可行战略的提出首先应该包括确认并评价这五种力量，不同力量的特性和重要性因行业和公司的不同而变化，如下图所示： 1. 供应商的讨价还价能力 供应商影响一个行业竞争者的主要方式是提高价格(以此榨取买方的盈利)，降低所提供产品或服务的质量，下面一些因素决定它的影响力： (1)供应商所在行业的集中化程度。 (2)供应商产品的标准化程度。 (3)供应商所提供的产品构在企业整体产品成本中的比例。 (4) 供应商提供的产品对企业生产流程的重要性。 (5) 供应商提供产品的成本与企业自己生产的成本之间的比较。 (6) 供应商提供的产品对企业产品质量的影响。 (7) 企业原材料采购的转换成本。 (8) 供应商前向一体化的战略意图。 2．购买者的讨价还价能力 与供应商一样，购买者也能够成为行业盈利性造成威胁。购买者能够强行压低价格，或要求更高的质量或更多的服务。为达到这一点，他们可能使生产者互相竞争，或者不从任何单个生产者那里购买商品。购买者一般可以归为工业客户或个人客户，购买者的购买行为与这种分类方法是一般是不相关的。有一点例外是，工业客户是零售商，他可以影响消费者的购买决策，这样，零售商的讨价还价能力就显著增强了。以下因素影响购买者集团的议价能力： (1)集体购买 (2)产品的标准化程度 (3)购买者对产品质量的敏感性 (4)替代品的替代程度 (5)大批量购买的普遍性 (6)产品在购买者成本中占的比例 (7)购买者后向一体化的战略意图 3．新进入者的威胁 一个行业的进入者通常带来大量的资源和额外的生产能力，并且要求获得市场份额。除了完全竞争的市场以外，行业的新进入者可能使整个市场发生动摇。尤其是当有步骤、有目的地进入某一行业时，情况更是如此。 新进入者威胁的严峻性取决于一家新的企业进入该行业的可能性、进入壁垒、以及预期的报复。其中第一点主要取决于该行业的前景如何，行业增长率高表明未来的赢利性强，而眼前的高利润也颇具诱惑力。 对于上两种威胁，客户需要研究进入壁垒的难易的条件因素，如钢铁业、造船业、汽车工业、规模经济是进入壁垒的重要条件，此外还有产品的差异条件，
投入产出分析投入产出表的编制概述
第二章投入产出表的编制 编制投入产出表是应用投入产出法的基础。从投入产出表中，可以得到反映国民经济各部门（或各种产品）之间技术经济联系的直接消耗系数和完全消耗系数，可以得到反映社会再生产各环节之间关系的主要数据，这样就可以把投入产出分析应用于经济计划、经济分析和经济预测，可以编制各种投入产出应用模型。 与价值型投入产出表相比，实物型表的编制方法比较简单、单一，而且许多国家已不编制实物型表，例如前苏联1977年、中国1987年、1997年的投入产出表中都没有实物型表。所以，本章的内容主要针对价值型表的编制。 §2.1 概述 编制投入产出表是一件十分艰巨的工作。例如，日本编制1975年产业关联平衡表（即投入产出表），以行政管理厅为主，十一个省厅合作，成立了专门机构。从1975年5月确定方针，到1978年6月分布第一批结果，1980年3月印发全部结果，共花费近五年时间。又如，前苏联编制1977年部门联系平衡表，一次性调查的规模为：40000个工业企业、23000个建筑单位、5000个集体农庄和国营农场、数万个运输、商业、采购企业和单位以及40000个非生产领域的企业和单位。 在我国，目前的计划、财务和统计口径与投入产出表的要求有相当大的差异，这是编表的不利因素；但另一方面，我国有较为健全的统计体系和统计队伍，有大量统计资料可供应用，只要在编表时尽可能地利用现有统计资料，选择既满足编表要求又符合国情的编表方法，是能够较快地编制出中国投入产出表的。我国第一次正式编制的1987年全国投入产出表，仅用了两年时间。 由于编制投入产出表的艰巨性，所以除极少数国家（例如北欧的挪威、瑞典等）每年编制外，大多数国家都采取数年正式编制一次、每年修正一次的途径。我国国务院曾发出通知，决定每隔5年编制一次全国表（逢二、七年度），在两个编表年度间修正一次（每逢O、五年度），即可满足应用的需要，又可节省一定的人力财力，是比较适当的。 下面首先就表的编制过程中需要着重考虑的几个要点作些讨论。 一、四种调查方法的选择 通常有四种调查方法：普查、重点调查、典型调查和抽样调查。关于它们的概念，在统计学中已经介绍了。这里主要介绍它们在投入产出表编制中的应用。 普查，主要用于所有总量数据、重要的中间投入数据（例如发电的煤耗等）和所有进出口数据的调查。因为这些数据要求完整与准确。 重点调查，主要用于大部分中间投入数据和投资构成的调查。例如钢铁部门的中间投入数据，必须对占总产量90%以上的大中型钢铁企业进行调查；关于投资构成，必须对大中型投资项目进行调查。 典型调查，主要与重点调查配合使用。对于重点调查之外的部分，例如数量很多但产量很低的小型钢铁企业，只需要选择几个典型进行调查，然后进行推算即可。 抽样调查，主要用于数量众多、又无重点的调查对象。例如居民消费构成、商业等部门的投入构成等。 二、两种收集数据方法的选择 编制投入产出表时可以按行收集数据，也可以按列收集数据。 按行收集数据，如果以生产产品的企业和提供劳务的单位为调查对象，则要求这些基
投入产出分析题附答案
单选： 1.抽入产出分析是由经济学家（ B ）在20世纪30年代提出的一种经济数量 分析方法。 A．瓦尔拉斯 B.列昂惕夫 C.萨缪尔森 D.索洛 2.下列说法错误的是（ D ） A投入是指经济活动过程中的各种消耗及其来源 B产出是指经济活动的成果及其使用去向 C投入产出表按照计量单位的不同分为价值型和实物型 D投入产出表的平衡关系式：中间产品+中间投入=总产品 3 .下面哪个不是投入产出的基本假定（ D ） A同质性假定 B比例性假定 C相加性假定 D消耗系数绝对稳定性假定4. 投入产出按资料范围可分为宏观模型和微观模型两大类，下列不属于宏观模 型的是（ C ） A国家模型 B地区模型 C 企业模型 D部门模型 5. 下列不属于经济要素的是（ A ） A企业 B原料 C价格 D劳动力 6. 下列说法正确的是（ B ） A马克思把国民生产划分为生产资料和生活资料量大部类的再生产理论B费兰索。魁奈提出“全部均衡理论”，把各部门的投入和产出联系起来考察C物质生产部门指那些能创造物质产品以及直接实现产品价值的部门。 D投入产出模型是指用数学形式体现投入产出表所反映的经济内容的线性代数方程组 7.利用投入产出表，可以精确地计算出整个社会产品中，两大部类各自的总量及其价值构成。其具体计算过程分为四个步骤：（B ） （a）计算第二部类产品的价值构成 （b）计算第一部类和第二部类的总量 （c）计算各部门的部门消耗系数.劳动报酬系数和社会纯收入系数 （d）计算第一部类产品的价值构成 它们的正确排序为： A.abcd B.bcad C.cbad D.abdc 8.下列哪个选项不是投入产出模型在宏观经济分析中的应用: (D ) A.分析农业. 轻工业. 重工业的比例关系 B.分析两大部类的比例关系 C.分析各部门之间的比例关系 D.分析国民经济大型项目建设与整个国民经济发展之间的平衡 9.投入产出模型在制定国民经济计划中的作用为：（ B ） （a）为从社会最终产品出制定国民经济计划，提供了一种科学方法 （b）能够成为加强国民经济综合平衡的重要工具 A.（a） B.(a)(b) C.(b) D.一个都不是 n n n 10.∑(vj+mj)／∑∑Xij是分析：（ A ） j=1 i=1 j=1 A. 国民收入与物资消耗的比例 B. 社会总产品与社会化成本的比例
波特的“五力模型”
迈克尔·波特在战略管理领域取得的成就，与其运用一系列卓有成效的分析方法分不开，最有名的就是用来分析产业结构的“五力模型”。 在波特之前，企业战略分析的基本方法是SWOT法，即分析判断企业本身的优势(strength)和劣势(weakness)，外部环境的机会(opportunity)和威胁(threat)，进而根据企业的内部资源和外部环境来确定发展战略。SWOT法相当简便实用，但同时又显得过于笼统，如果没有具体指标，容易产生主观臆断。所以，波特在SWOT法的基础上，提出了分析产业结构的五力模型，以求战略分析的细化和深化。 波特指出，一个产业的结构是由五种竞争作用力(competitive force)共同决定的。这五种竞争作用力分别是：进入威胁、替代威胁、客户价格谈判能力、供应商价格谈判能力和现有竞争对手之间的竞争。企业之间的竞争不能仅仅看作是现有竞争对手之间的较量，而是由五种力量共同作用的一个系统。这种由产业结构决定的竞争被波特称为“拓展竞争”(extended rivalry)。对这五种力量，波特进行了产业经济学的重点分析。 现有竞争对手间争夺的激烈程度：任何企业，在制定战略和开展经营活动时，首先必须面对现有竞争者。同行竞争的激烈程度是由竞争各方的布局结构和所属产业的发展水平决定的。一个行业的产业格局，有着垄断与自由竞争的差异，从完全垄断，到寡头垄断，再到垄断竞争，直至自由竞争，属于哪一个层面，决定着同业者面临的竞争态势。所以，有些竞争是“鲜血淋漓”的，而有些竞争是“温文尔雅”的。 竞争各方的情况包括企业自身的固定成本和库存成本、产品差异化程度、产业的市场容量和市场增长速率、竞争对手的复杂程度、退出壁垒的高低等等。这些因素通常相互作用，共同决定着竞争的激烈程度。如果企业之间没有“龙头老大”式的行业垄断者，势均力敌，而且产品的差异化程度小，该产业市场已经趋于饱和而没有多大增容空间，退出壁垒较高(如生产
16种常用数据分析方法66337
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如 何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析
投入产出表基础知识
一、基本结构和主要概念 （一）基本表式和结构 投入产出表，也称部门联系平衡表或产业关联表，它以矩阵形式描述国民经济各部门在一定时期（通常为一年）生产活动的投入来源和产出使用去向，揭示国民经济各部门之间相互依存、相互制约的数量关系，是国民经济核算体系的重要组成部分。 中国2007年投入产出表由三部分组成，称为第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ象限。基本表式如下：
中国2007年投入产出表 (按当年生产者价格计算) 计量单位：万元
1.第Ⅰ象限 第Ⅰ象限是由名称相同、排列次序相同、数目一致的若干产品部门纵横交叉而成的中间产品矩阵，其主栏为中间投入，宾栏为中间使用。矩阵中的每个数字都具有双重意义：沿行方向看，反映某产品部门生产的货物或服务提供给各产品部门使用的价值量，被称为中间使用；沿列方向看，反映某产品部门在生产过程中消耗各产品部门生产的货物或服务的价值量，被称为中间投入。 第Ⅰ象限是投入产出表的核心，它充分揭示了国民经济各产品部门之间相互依存、相互制约的技术经济联系，反映了国民经济各部门之间相互依赖、相互提供劳动对象供生产和消耗的过程。 2.第Ⅱ象限 第Ⅱ象限是第Ⅰ象限在水平方向上的延伸，主栏的部门分组与第Ⅰ象限相同；宾栏由最终消费、资本形成总额、出口等最终使用项目组成。沿行方向看，反映某产品部门生产的货物或服务用于各种最终使用的价值量；沿列方向看，反映各项最终使用的规模及其构成。 第Ⅰ象限和第Ⅱ象限连接组成的横表，反映国民经济各产品部门生产的货物或服务的使用去向，即各产品部门的中间使用和最终使用数量。 3.第Ⅲ象限 第Ⅲ象限是第Ⅰ象限在垂直方向的延伸，主栏由劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧、营业盈余等各种增加值项目组成；宾栏的部门分组与第Ⅰ象限相同。第Ⅲ象限反映各产品部门的增加值及其构成情况。 第Ⅰ象限和第Ⅲ象限连接组成的竖表，反映国民经济各产品部门在生产经营过程中的各种投入来源及产品价值构成，即各产品部门总投入及其所包含的中间投入和增加值的数量。 投入产出表三大部分相互连接，从总量和结构上全面、系统地反映国民经济各部门从生产到最终使用这一完整的实物运动过程中的相互联系。投入产出表有以下几个基本平衡关系： （1）行平衡关系 中间使用+最终使用-进口+其他=总产出 （2）列平衡关系 中间投入+增加值=总投入 （3）总量平衡关系
《投入产出分析企业投入产出模型》
§3.6 企业投入产出模型 一、企业投入产出表 对于一个部门或一个大中型企业，包括能源工业部门或能源工业企业，生产多种产品，一部分作为企业（或部门）的最终产品，一部分在企业（或部门）内部生产过程中作为中间产品被消耗，多种产品间也存在着复杂的联系。一般讲，在计划经济下，国家对该企业（或部门）下达一定的销售指标，给予该企业（或部门）一定的物资（如能源、原材料等），企业（或部门）如何根据国家下达的销售指标来安排企业（或部门）内部各种产品的生产呢？如何安排各种外购物质（包括能源）的供应呢？如何在保证完成国家任务和国家给定的能源和其它物资限制下最优地安排企业（或部门）的生产呢？投入产出法是解决这些问题的一种好方法。在市场经济下，企业根据市场需要预测销售指标，同样存在如何根据销售指标来安排企业内部各种产品的生产，如何安排各种外购物质（包括能源）的供应，以及如何在保证满足市场需求下最优地安排企业的生产等问题。而且在市场经济下，企业内部具有很强的计划性。所以，企业投入产出模型无论对于计划经济，还是市场经济，都是重要的。部门是同类企业的集合，下面仅就企业为例加以说明。 表3.6.1为企业投入产出表表式。表中包括企业内部产品n 种，外购物质m 种。企业销售产品一般即为企业最终产品，国家或者市场给企业下达的生产任务一般就是销售指标。用x ij 表示企业在生产第j 种产品过程中直接消耗的第i 种产品的数量，v i 、m j 分别表示生产第j 种产品的劳动报酬和纯收入。这样，从投入产出表中，可以得到下列系数： j j vj X v a = j ij ij X x a = j j mj X m a = j ij ij X w = γ a ij 为对本企业产品的直接消耗系数，γij 为对外购物资的直接消耗系数，a vj 为劳动报酬系数，a mj 为纯收入系数。 若企业的销售指标为Y Y Y n 12，，…，，则为完成该销售指标，企业必须安排各种产品 的生产量为X X X n 12，，， ，企业必须外购各种物资数量为n W W W ,21 ，，，这里
波特五力模型对产业结构影响的分析报告
波特五力模型对产业结构影响的分析 摘要】决定企业盈利能力的首要和根本因素是产业的吸引 力。竞争战略是源于对决定产业吸引力的竞争规律的深刻理解。竞争战略的最终目标是要运用这些规律或根据企业的偏好来理想 地加以改变。任何产业，无论是国内或国际的，无论生产产品或提供服务，竞争规律都将体现五种竞争的作用力：新的竞争对手入侵，替代品的威胁，客户的竞价能力，供应商的竞价能力，以及现存竞争对手之间的竞争。 关键词】波特五力模型产业结构 五力模型”的概念最早出现在波特1979年发表在〈哈佛商业 评论》中，题为竞争力如何塑造战略》(How Competitive Forces Shape Strategy )的论文中。该论文的发表，历史性地改变了企业、组织乃至国家对战略的认识，被评为哈佛商业评论》创刊以 来最具影响力的十篇论文之一。1980年他出版了〈竞争战略》一书，波特通过对行业和竞争对手的分析方法和分析工具，发展和完善了竞争战略理论。
波特认为，公司环境中最关键的部分是与公司发生竞争的某几个产业。产业结构强烈地影响着竞争规则的确立以及公司的战略选择，其特征决定了竞争作用力的强弱，进而决定了产业的利润率。企业要想拥有长期的获利能力，就必须先了解所处的产业结构，并塑造对企业有利的产业结构，使公司在产业内部处于最佳定位。 一、新进入者的威胁 1、规模经济。规模经济是指某一产品或投入的生产作业或功 能在某阶段内绝对数量增加时，单位成本下降的现象。由于固定成本的分摊，产能越大，单位时间内的产量就越多，每一生产单位所分摊的固定成本就越少，因此产品的单位成本与产能呈略往基点弯的曲线，其弯曲点的产量称之为经济规模。产业内的既有厂商如果在经济规模的产能上运作，产生规模经济，可阻止绝对数量较低、单位成本较高的潜在进入厂商进入市场。 2、产品差异。产品差异是指根基稳固的既有公司的产品在实 质或知觉上的微小差异让消费者感觉难以替代，一般是由过去的 促销、服务、产品特色、或因最早进入产业，而建立品牌认同 度、赢得顾客忠诚而形成的。而品牌认同也可能来自高的实际或心理上的移转成本，实际的移转成本是指产品规格的不兼容性，心理上的移转成本指对新产品的知觉风险，或是采用风险。有了