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(来源:文章屋网 )
一、可售公有住房上市出售是指按《关于出售公有住房的暂行办法》已纳入可出售范围而尚未出售的独用成套公有住房(以下简称可售公有住房)的承租人在落实了其承租的公有住房上市出售的买受人(简称买受人)后,按当时的房改售房政策购房和上市出售同步进行的交易行为。
二、凡经批准参加职工所购公房上市出售试点区、县范围内除学校校园、部队营房区域及户籍冻结地区外的可售公有住房,均可按本办法试行上市出售。
三、可售公有住房上市应当遵循以下原则:
1.可售公有住房的上市出售必须按当时的房改售房政策购房同步进行;
2.可售公有住房上市后,不造成原公有住房承租人家庭的居住困难;
3.可售公有住房上市后,该户职工不得再向单位申请住房或购买成本价房或平价房、安居房等享受政府优惠政策的住房。
四、可售公有住房购房上市的程序:
1.可售公有住房承租人在同住人协商一致并落实买受人后,先按当时的出售公有住房政策与公有住房的所有权人或受托人签订《公有住房买卖合同》。《公有住房买卖合同》签订后,可售公有住房承租人即可凭《公有住房买卖合同》与买受人签订《上海市职工所购公有住房出售合同》(简称《出售合同》)。
2.可售公有住房上市成交双方当事人在《出售合同》签订后的三十天内,应持《出售合同》、《公有住房买卖合同》、《上海市职工所购公有住房上市出售交易过户申请表》及有关资料,向房屋所在地区、县房地产交易中心办理交易过户审核手续。
3.原可售公有住房承租人在收到经区、县房地产交易中心审核的《上海市已购公有住房上市交易过户审核表》(简称《过户审核表》)后,持《公有住房买卖合同》及《出售合同》、《过户审核表》等有关资料向公有住房所有权人或受托人办理购房手续,并交纳公有住房购房款项和首期房屋维修基金。
4.可售公有住房上市出售买卖双方当事人凭《过户审核表》及有关资料按规定分别向财税部门和交易中心交清全部税费或保证金后三天内,凭税费或保证金交款凭证及有关资料向区、县房地产登记处办理变更登记手续,申领房地产权证。
5.可售公有住房上市出售买卖双方当事人凭区、县房地产登记处出具的《上海市职工所购公房上市出售已受理权证变更通知》,向原公有住房物业管理部门办理房屋维修基金户名变更手续。原承租人交纳的房屋维修基金由公有住房上市出售的受让人向原承租人支付。
6.可售公有住房上市出售后,仍按公有住房售后管理办法执行。
五、可售公有住房上市出售的税费:
1.可售公有住房上市出售双方当事人,应按《上海市扩大职工所购公有住房上市出售的实施意见》的有关规定分别向区、县房地产交易中心和财税部门交纳土地收益金、综合税款或保证金、契税、印花税和交易手续费。
为全面贯彻落实我局1998年进一步推进房屋租赁规范管理的工作计划和要求,现就加强各区、县房屋租赁管理工作提出以下意见:
一、抓紧完善房屋租赁管理机制。
房屋租赁管理是房地产市场管理的一个重要组成部分,政策性强,涉及面广。房屋租赁管理机构的建立和机制的健全将直接影响到房地产市场的培育与发展。各区、县局要重视房屋租赁管理机构和管理队伍建设,尽快建立起由区、县局职能科室、房地产交易中心和房(地)产办事处组成的房屋租赁管理机制,并明确各自的管理职责和分工。应明确负责房屋租赁管理的职能科室并切实履行房屋租赁管理的行政职能。要强化房地产交易中心的功能,坚持由房地产交易中心负责办理房屋租赁登记、发证工作。房(地)产办事处作为实施房屋租赁管理的重要环节,除应负责受理房屋租赁登记外,还应切实承担起辖区范围内的租赁政策宣传,房屋租赁稽查、租赁纠纷和违章租赁行为的查处责任。各区、县局要根据管理职责和房屋租赁的实际情况,尽快配备和充实管理队伍,认真抓好业务培训和职业道德教育,建立相应的管理制度和公开办事制度,提高服务质量和办事效率。
二、积极会同有关部门,建立起相互协调配合的综合管理体系。
房屋租赁管理既是一项重要的房地产市场管理工作,又是一项与企业登记、税务、治安等管理紧密相关的综合管理工作。各区、县局要在理顺内部管理机制的同时,积极与工商、公安、财税、外经贸等部门协调、沟通,建立相互配合的综合管理体系。各区、县局要充分发挥交易中心管理委员会的作用,会同有关部门共同建立房屋租赁稽查制度,对工商企业、外来流动人员、外商办事处租赁房屋实施有效管理,不断提高房屋租赁的登记、发证覆盖率。各区、县房屋租赁管理机构在争取有关部门配合的同时,要积极协助工商、公安、财税、外经贸委等部门做好工商企业登记、外业人员管理、治安管理和租赁税收征管等工作。
三、抓紧开展调查,找准切入口,开创房屋租赁管理工作新局面。
我局已把房屋租赁管理权限全部下放到各区、县。凡未开展房屋租赁市场调查的区、县要抓紧组织力量,对各自管辖范围内的房屋租赁进行全面清理和调查,在摸清情况的基础上,提出有效的对策措施和管理方法,并于3月31日前将调查报告送我局交易管理处。要找准切入口,以点带面,尽快打开房屋租赁规范管理工作的新局面。要继续通过各种形式和渠道,进一步做好房屋租赁规范管理政策的宣传工作,扩大政策效应,造成强大的社会舆论,使政策深入人心,提高租赁当事人遵守法规的自觉性。
四、制定房屋租赁管理计划,建立管理考核指标,定期检查考评。
房屋租赁管理有别于其他房地产交易管理,面广量大、经营分散、变动迅速,管理难度较大。各区、县局要在去年工作的基础上,加大房屋租赁管理力度。要根据房屋租赁市场的实际情况,抓紧拟订房屋租赁年度工作计划,建立相应的考核指标,定期进行检查、考评。要突出重点,明确年内应达到的出租房屋登记、发证的任务指标,并分解到各房(地)产办事处;对房(地)产办事处管理人员应实行分片包干、责任到人,变被动的管理方式为主动管理方式,要根据其分片辖区内的房屋类型,按月、季、年明确每个人员的登记户数、面积,按工作实绩进行考核。市局将在此基础上组织抽查。
五、加强房屋租赁登记的统计工作,建立统计台帐。
关键词:大气污染;死亡率;时间序列;广义相加模型;广义线性模型 中图分类号:R122 文献标识码:A
自20世纪90年代以来,时间序列分析已被广泛应用于大气污染急性暴露对人体健康的定量研究上,人们通常通过拟和半参数广义相加模型或广义线性模型来分析大气污染对死亡的影响。目前包括欧洲10个国家15个城市共同进行的APHEA项目,初步证实了大气污染与居民日死亡人数密切相关。近年来,亚洲也进行了类似的研究,并取得了相似的结果。卢湾区作为上海市的中心区域,目前正在进行健康城区的建设。因此,我们认为有必要分析卢湾区大气污染与居民每日死亡数的关系,探讨主要大气污染物与居民每日死亡数的暴露―反应关系,将大气污染造成的疾病死亡定量化,为政府部门建设健康城区的决策提供科学依据。
1 资料与方法
1.1 一般资料
收集上海市卢湾区2001~2004年居民全死因每日死亡数(剔出意外伤害,2001年ICD9:
1.2 统计方法
采用时间序列的方法分析上海市卢湾区大气污染与居民每日死亡数的关系,在半参数广义相加模型(semi―parametricgeneralizedadditivemodel,GAM)中,采用平滑样条函数(smoothingsplinefunction)对死亡长期趋势、温度、相对湿度、露点温度进行非参数平滑化处理,引入虚拟变量排除“星期几效应”后,我们把PM10、SO2和NO2作为直线变量引入模型,分别观察其对居民每日死亡危险的影响。在广义线性模型(gen―eralizedlinearmodel,GLM)中,死亡长期趋势、温度、相对湿度、露点温度将采用立方样条函数(cubic splinesfunction)处理。其中GAM具体模型为:
log[E(Yt)]=βZt+s(time,df)+s(Xt,df)+DOW
其中E(Yt)为每日居民死亡数的期望值;β为污染物PM10、SO2、NO2的回归系数;Zt为t日主要大气污染物PM10、SO2、NO2浓度;s为平滑样条函数,df为其自由度;time为日期变量;Xt为t日相对湿度、露点温度;DOW为星期哑变量。
为了检验模型的稳定性,我们最多一次在模型中同时引进3个大气污染物变量进行拟和,并比较了单污染物模型和多污染物模型分析结果的差异。在模型建立的过程中,考虑了气象因素、大气污染水平对每日死亡数的滞后效应。
本研究采用S―plus 2000软件进行统计过程的处理。考虑到S―plus默认的GAM函数收敛标准过低,对最终回归结果可能会产生有偏估计。因此,我们采用比默认标准更高的收敛标准进行模型拟和。
2 结果
2.1 描述性统计
表1显示,上海市卢湾区居民每日死亡人数、气象资料和大气污染物浓度的频率分布。2001年1月1日~2004年12月31日,上海市卢湾区共有10 734例居民死亡,平均每天死亡7.35例。
表2显示,2001年1月1日~2004年12月31日各大气污染物每日浓度的相关分析。结果发现PMl10、SO2和NO2之间存在明显的正相关。
2.2 回归模型拟合
表3为利用GAM拟合单污染物和多污染物模型下回归统计的结果。结果显示,大气PM10、SO2和NO248h平均浓度每增加10цg/m3,上海市卢湾区居民死亡的相对危险度分别为1.0003(95%CI1.0000~1.0007),1.0009(95%CI0.9998―1.0019)和1.0012(95%CI1.0003~1.0021)。
表4为利用GLM拟合单污染物和多污染物模型下回归统计结果。结果显示,大气PM10、SO2和N0248h平均浓度每增加10ug/m3,上海市卢湾区居民死亡的相对危险度分别为1.0004(95%CI1.0001~1.0008),1.0008(95%CI0.9998~l.0019)和1.0012(95%CI1.0002~1.0022)。
由此可见,两个模型结果相似,大气PH10和NO2浓度增加与居民死亡风险出现正相关联系。在多污染物模型中,其他污染物变量的引入则会显著降低各污染物对死亡的危险性。
3 讨论
本研究结果表明,上海市卢湾区目前的大气PM10和NO2污染与居民每日死亡的发生相关。由于不同污染物之间存在强烈的共线性,即污染物浓度高度相关,要具体区分某个污染物的效应相对困难。多污染物模型由于会增加模型拟和结果的标准差,因而在统计学上的意义较低。然而,本研究提示,上海市卢湾区目前的大气污染水平对居民死亡确有影响,亦与先前北京报道的大气污染与城区居民死亡关系的研究相一致。
关键词:经济增长 居民消费 协整检验 误差修正模型
一、引言
居民消费水平不仅能反映居民的购买力水平,也能反映经济的发展走势,还为国家制定消费、价格、工资、货币政策及进行国民经济核算提供依据。而经济增长则反映了国民经济的总体运行状况,体现着国家的综合国力和经济发展水平。消费需求对于我国经济增长具有决定性影响,既是拉动经济增长的最大动力,又是防止经济萧条的稳定力量。按照宏观经济理论,经济增长和居民消费在一定时期内存在一种共同的变化趋势与均衡关系。
改革开放以来,上海市在经济不断增长的同时,人民的物质生活水平也在不断提高。本文采用我国改革开放以来(1978~2006年)的时间序列数据。利用协整关系分析等计量分析方法,探讨我国国内生产总值与居民消费水平之间是否存在长期稳定的关系。
二、计量经济分析
(一)数据来源及处理
反映经济增长情况的数据选用国内生产总值指数GDPI(上年=IOO),反映居民消费水平的数据选用居民消费价格指数CPI(上年=100)。居民消费价格指数fCPn是一定时期内居民生活消费价格变动趋势和程度的相对数,国内生产总值指数(GDPI)是国民经济总体水平的指标。用于分析的数据全部来自《上海统计年鉴》的相关各期,样本数据为1978-2006年的年度数据。
由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系,并能使其趋势线性化。一定程度上可以消除时间序列中存在的异方差现象,所以对GDPI和CPI取对数:分别用LGDPI和LCPI表示。本文所有检验均使用Eviews3.1计量经济分析软件完成。
(二)数据的单位根检验
协整是对时间序列变量间长期均衡关系的描述,判断经济时间序列变量水平数据是否存在长期均衡关系可采用协整性检验,而格兰杰因果检验则可检验经济时间序列变量之间是否存在因果关系。二者均要求经济时间序列变量具有平稳特征。那么。我们就需要在回归分析之前进行时间序列的单位根检验。本文采用ADF检验对各变量进行单位根检验,各变量的检验结果见表1。
由表1知,LGDPI和LCPI的水平值均不能在5%的显著性水平上拒绝有单位根的原假设。所以这些时间序列是非平稳序列。而LGDPI和LCPI的一阶差分在5%的显著性水平上拒绝了有单位根的原假设,因此它们均是I(1)单位根过程,可进一步进行协整回归。
(三)协整检验
协整的基本思想认为,尽管两个或者两个以上的变量中每个都是非平稳的,但它们的线性组合有可能相互抵消趋势项的影响,使该组合成为一个平稳的变量,本文对两变量数据进行EG两步法协整检验。由于LGDPI和LCPI时间序列均为一阶平稳,具有相同的整形阶数,故可以考虑两者之间是否存在协整关系。
用普通最小二成法(OLS)估计LGDPI和LGPI之间的方程。同时计算并保存残差(均衡误差估计值)ecme。估计的方程为:
LCPI=0.078861LGDPI+101.9624
我们对残差序列eemt进行ADF单位根检验,得检验统计量值-2.544269,小于显著性水平0.05时的临界值一1.9540,因此可认为估计残差序列ecmt为平稳序列。表明序列LGDPI和LCPI具有协整关系。因此。我们可以得到上海市的居民消费水平和国内生产总值之间存在有长期的稳定关系。由此可对它们进行因果关系检验。
(四)因果关系检验
协整检验结果告诉我们LGDP!和LCPI之间存在长期的均衡关系,但是这种均衡关系是否存在着相互影响的因果关系还需要进一步验证,Granger提出的因果关系检验可以解决此类问题。下面对LGDPI和LCPI进行Granger因果关系检验,我们根据赤池信息准则(AIG)确定各变量的滞后阶数为2,结果表2所示一:
从表2的检验结果可以看出,在10%显著性水平上,上海市的国内生产总值和居民消费水平存在单向的Granger因果关系,即国内生产总值是居民消费水平增长的Granger原因,但居民消费水平不是国内生产总值增长的Granger原因。这一结论隐含的意义是。上海市的经济增长带动了居民消费水平的提高,而上海市居民消费的增长对于拉动GDP还没有显著效应。
(五)建立误差修正模型(ECM)
根据Granger定理,一组具有协整关系的变量具有误差修正模型的表达形式。因此,在协整检验的基础上,我们进一步建立包括误差修正项在内的误差修正模型,以此来研究模型的短期动态和长期调整特征。
利用上述结果,建立误差修正模型:
LCPI1=-0.001609+0.271020LGDPIt-0.522414ecmt-1
t:(-0.324256)(2.744643)(-3.384282)
R2=0.437304 DW=1.388093 F=9.714493
各项统计量表明,模型基本通过检验(其中常数项不显著,可省略)。误差修正系数为负,符合反向修正机制。模型中被解释变量的波动可分为两部分,一部分是短期波动,一部分是长期均衡,差分反映了变量短期波动的影响。而居民消费的短期变动也可以分为两部分:一部分是短期收入波动的影响;一部分是偏离长期均衡的影响。根据模型的参数估计量,短期国内生产总值波动的变化会引起居民消费永平波动的同方向变化,如果国内生产总值波动变化1%,将引起居民消费波动变化0.27102%。误差修正项ecmt-1的系数大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。从系数估计值0.522414来看,当短期波动偏离长期均衡时,以0.522414的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。
三、结论与启示