权重法的基本原理

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权重法的基本原理范文第1篇

国外学者方面，在上个世纪70年代，日本水产学会就关于浅海养殖和自身污染以及水圈富营养化和水产增养殖的相互关系做过研究。［1］80年代关于近海岸鲑鱼农场养殖所产生的生态影响也有学者进行研究，涉及海水养殖产生的废水对附近海域的影响和生态效应（GOWENRJ，BRADBURYNB1987）。［2］在泰国已有学者对于Inner湾养虾场的养殖面积和该海湾的平均氮浓度进行研究，发现二者间呈正相关关系，说明养殖场的氮排放很可能是In－ner湾的硝酸盐的主要来源（Suvapepun1995）。［3］国内学者在上个世纪90年代也逐步重视海水养殖业污染方面的研究。一些学者依据80到90年代部分研究成果资料，探讨了水产养殖可能对水域富营养化产生的影响，并通过实践检验我国沿海养殖水域发生赤潮的区域分布、季节特征、变化趋势，认为海水养殖为赤潮发生创造了重要的物质基础，进一步恶化水生生态环境（暨卫东1998）。［4］也有学者从清洁养殖学观点出发，根据养殖环境学理论，通过模拟实验，研究虾塘残饵腐解对养殖环境的影响，证明虾池池底的残饵腐解确实严重影响水质质量（杨庆霄1999）。［5］进入二十一世纪，国内研究者对于海水养殖自身污染的研究更加全面。一部分学者对于海水养殖自身污染的生态环境影响做了比较全面的阐述。海水养殖主要通过有机物和营养物的排放、化学药物的使用等途径对沿岸生态环境产生负面影响（董双林2000）。［6］认为海水养殖导致了生态环境恶化，水域生物多样性减少，近海生态系统结构变化（罗琳2002）。［7］海水养殖，特别是高位虾池养殖是近年来养殖业发展的新趋势，在其带来巨大经济效益的同时，也对周边生态环境带来巨大的威胁和破坏，并针对海水养殖对生态环境所带来的各种影响进行综述并提出相应的防治措施（谢东海2005）。［8］

二、海水养殖业自身污染安全评价的P－S－R指标体系模型的构建

（一）P－S－R指标体系模型的基本思想和构建原

则1．压力（pressure）－状态（state）－响应（re－sponse）模型P－S－R模型［9］最初由加拿大经济学家Rapport和Friend于1979年提出。20世纪80年代末，经济合作和开发组织（OECD）与联合国环境规划署（UNEP）用于研究环境问题提出了环境指标的P－S－R概念模型，即压力（pressure）－状态（state）－响应（response）模型。在P－S－R框架内，环境问题可以表述为三个指标类型，三个指标虽然内容不同但联系却十分紧密。指标分别是：状态指标用以衡量由于人类经济或社会活动行为而导致的生态系统的变化；压力指标则表明生态环境变化的原因；响应指标则表示社会为减轻环境的污染及资源的破坏所做的各种努力。P－S－R概念模型有效地反映了人类与环境系统的相互作用与影响，对环境指标进行组织分类，具有较强的系统性，得到很多的关注。2．原则评价指标选择的原则分别为：科学性原则、全面性原则、独立性原则、可操作性原则、可比性原则。

（二）海水养殖业自身污染安全评价的P－S－R指标体系模型

由于海水养殖方式和自身结构的缺陷，大部分海水养殖存在很多的环境问题。具体可表现为对养殖水体的污染、对近海岸生物群落的影响、对浮游动植物的影响、对底质的影响、药物的污染、对沿岸红树林或滩涂的影响、对地下水和土壤的污染、对旅游资源和景观的影响等。1．“压力”指标（pressure）：指人类活动对环境的直接压力因子。例如养殖废水的排放，海水养殖业所占面积等。2．“状态”指标（state）：指环境当前的状态或趋势。例如养殖区水质状况，养殖区沉积物状况，水环境状况，洁水的可用性等。3．“响应”指标（response）：指环境政策措施中的可量化部分，它在社会处理环境问题过程中不断发展。例如环境污染治理投资，海洋科技研究成果，科技活动人员等。指标结构分为总体层、系统层、准则层、要素层四个层次，最后制定出的指标有22个，如表1所示。

（三）评价指标的赋权分析

在目标决策过程中指标权重的测定是至关重要的。目前，由于测定用于权重的方法根据计算时原始数据的来源不同，大体可以分为客观赋权法和主观赋权法两大类。客观赋权法的原始数据是由各指标在评价单位中的实际数据形成的，反映指标的客观信息，如相关系数法、嫡值法，主成分分析法，离差最大化法，多目标优化方差法、均方差权重法等。主观赋权法主要是由这个领域的专家根据经验主观判断而得到，如德尔菲法、层次分析法、二项系数法、循环评分法等。本文选用均方差权重法来对评价指标赋权。［10］设方案集为A＝｛A1，A2……An｝，指标集为B＝｛B1，B2……Bm｝；方案Ai对指标Bj的属性值记为Xij＝（i＝1，2……n；j＝1，2……m），X＝（Xij）n×m为指标集的“属性矩阵”，俗称为“决策矩阵”。通常，指标有“效益型”和“成本型”两大类。根据均方差权重法赋权方法的计算步骤，首先对原始数据进行标准化处理。1．评价指标的标准化处理［11］划分为j＝1，2，…，n个时段，评价指标体系包括i＝1，2，…，m个指标。原始指标数据矩阵为：X＝｛Xij｝m×n效益型指标（数值越大越好的指标，如渔业GDP产值、人均大陆架渔场面积等）标准化方法：Y＝X－XminXmax－Xmin式中，Xmax为该项指标的最大值；Xmin为该项指标的最小值。成本型指标（数值越小越好的指标，如、赤潮面积、赤潮发生率等）标准化方法：Y＝1－X－XminXmax－Xmin式中，Xmax为该项指标的最大值；Xmin为该项指标的最小值；标准化后的数据矩阵：Y＝｛Yij｝m×n。2．用均方差权重法求解多指标权重系数并进行汇总和排序均方差权重法反映随机变量离散程度的最重要的也是最常用的指标是该随机变量的均方差。这种方法的基本思路是定义各评价指标为随机变量，各方案Ai在指标Bj下的无量纲化的属性值为该随机变量的取值，首先求出这些随机变量也就是各指标的均方差，将这些方差归一化，其结果即为各指标的权重系数。该方法的计算步骤为：（1）求随机变量的均值：E（Bj）＝1n∑nj＝1Yij（2）求Bj的均方差：σ（Bj）＝∑ni＝1（Yij－E（Bj））槡2（3）求Bj的权重系数：Wj＝σ（Bj）∑mj＝1σ（Bj）3．综合评价模型的确定（1）压力指数Pj：Pj＝∑ni＝1ωpiYij（2）状态指数Sj：Sj＝∑ni＝1ωsiYij（3）响应指数Rj：Rj＝∑ni＝1ωriYij（4）污染效应评价综合指数Ij：Ij＝∑ni＝1ωiYij式中，ωi为各指标的权重；ωpi为各压力指标对压力指数的权重，其中各压力指标的权重需归一化处理，ωsi为各状态指标对状态指标的权重；ωri为各响应指标对响应指数的权重；i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n。指数值位于［0，1］中，0代表海水养殖业自身污染影响趋向消极（压力强，响应弱），质量很差；1代表海水养殖业自身污染影响趋向积极（响应强，压力弱）。［12］

（四）数据的选取和实证分析

由于数据的有限性，本文选择对海水养殖业自身污染安全状况进行分析，即以2004—2008年的海水养殖业自身污染安全状况为评价对象。首先，根据资料所提供数据进行标准化处理，其中，处理过程中注意效益型指标和成本型指标的差异，处理之后结果见表2。对权重系数排序观察可得，D7、D9指标所对应的赤潮对于海水养殖业自身污染的权重影响很大，海水养殖自身污染对于赤潮的发生十分敏感，海水养殖自身污染为赤潮发生创造了重要的物质基础。作为养殖区水质状况和沉积物状况指标的D13、D14对于海水养殖业自身污染的权重影响很大，说明海水养殖业自身污染的状况很大程度上要通过两者来反应。最后，根据数据资料可得我国连续五年海水养殖业自身污染的综合影响指数为表4：

三、海水养殖业自身污染安全预警机制的建立

（一）安全预警机制运行目标

海水养殖业自身污染安全预警机制指对未来我国海水养殖业活动影响进行分析和预测，对不稳定运作状态和不正常因素及时发出预警指示的活动。主要目标包括：正确测评和诊断当前我国海水养殖业自身污染安全总体运行状况；正确预测海水养殖业自身污染安全状态的变动趋势并及时发出预警指示；根据所预测状况采取相应有效的防范措施。

（二）预警过程

随着我国海水养殖业的迅速发展，由于海水养殖造成的污染日益加剧，整体环境质量状况不良。建立我国海水养殖业的自身污染状况的预警机制是必要的。通过P－S－R模型的建立得到了我国海水养殖业自身污染的综合环境影响指数。综合影响指数Ij用来衡量各时期的海水养殖业自身污染的安全状态，参考相关的研究成果，同时进一步咨询有关方面专家的意见，制定了海水养殖自身污染的安全分级标准，从而预报不正常状态的时空范围和总体安全等级，进而提出防范措施。在本文中安全等级分为安全、基本安全、临界安全、不安全和危险五个等级。指标体系的综合评价结果的判定标准列示如表5。因此，Ij＝1，表示海水养殖自身污染处于安全状态；Ij＝0，表示海水养殖自身污染安全状态处于危机状态；Ij越接近1，海水养殖自身污染安全状态越好，反之，安全状态越差。

四、结论与对策

（一）结论

本文以压力（pressure）－状态（state）－响应（re－sponse）模型为主线，根据海水养殖的特点，构建了海水养殖自身污染的P－S－R指标体系和安全评价模型，对2004—2008年我国海水养殖自身污染安全状况进行了评价，为我国海水养殖业的安全发展提供一定的科学依据。对近5年我国海水养殖业的评价结果表明，其总体污染程度呈逐年递减趋势，但总体健康水平不高。若缺少海水养殖业的监督和管理，最终会引发一系列严重的生态环境问题。但是这种污染是可控的，希望我们能对海水养殖中存在的种种弊端引起高度重视，寻求解决的良策，以期可以达到经济发展与生态保护的双赢效果。

权重法的基本原理范文第2篇

1 引言

证券投资过程包括证券投资分析、决策、操作和管理等一系列阶段。其中证券投资分析是基础性的关键环节，而公司分析又是证券投资基本分析最关键而核心的环节。上市公司的经营和财务状况直接影响投资者的收益情况。因此，对上市公司的经营绩效做一个很好的把握对于投资者来讲，是极为必要的。然而，反映一个上市公司经营绩效优劣的指标是多方面的，所以对上市公司经营绩效的评价是一个多指标综合评价的问题。如何从手中一系列上市公司的数据来判断公司业绩的优劣是投资者面对的一个难题。本文将信息熵的概念应用于综合评价上市公司的经营绩效，并选取10家金融类上市公司作了实证分析，为投资者提供了一种客观评价上市公司的数学方法，评价结论公正可信，计算过程简单，对于指导投资者决策，具有实用意义。

2 信息熵的概念介绍

1948-1949年，信息论的创始人申农(C.E.Shannon)发表了题为：《The Mathematical Theory of Communication》[1]、《Communication in the Presence of Noise》[2]的两篇论文。这两篇论文奠定了信息论的数学基础。通过把信源视为随机变量，申农利用概率统计的方法给出了信息熵的定义：

(1)

其中xi为随机事件可能出现的状态， P(xi)为某一状态出现的概率。如果上式中对数取e为底，则单位为奈特（nat）; 取10为底，则单位为哈特（hartley）; 取2为底，则单位为比特（bit）。本文中计算熵时取2为底。在信息论中熵是信源平均不确定性的度量， 具有以下3种含义：

(1) 信息熵Hr(X)是表示信源输出后，每个消息或符号所提供的平均信息量。

(2) 信息熵Hr(X)是表示信源输出前，信源的平均不确定性。

(3) 信息熵Hr(X)可以用来表征变量X 的随机性。当变量X 的各状态取等概率时，其随机性最大，熵也最大；当变量X 的各状态概率差别越大时，随机性越小，熵也越小。

信息熵的其他性质可参见[3][4]。不难得出：熵越大，不确定性越大、随机性越大；反之，熵越小，不确定性越小、随机性越小。从这个角度来看，熵Hr(X)也反映了其定义式中各P(xi) 的差异程度。熵越大，随机性越大，各P(xi) 的差异程度越小，反之，熵越小，随机性越小，各 的差异程度越大。正是基于此，我们可将信息熵用于多指标的综合评价问题。文[5]、[6]都是用信息熵做多指标综合评价的典型例子。

3 基本原理与计算方法

当前对于多指标进行综合评价的方法有很多，例如：层次分析法、模糊综合评价、因子分析和主成分分析等等。各有其优缺点，且操作起来不够简单易用。用信息熵进行综合评价，根据指标体系中各项指标值的差异确定权重，赋权过程完全客观，能够避免人为主观因素的干扰，更加科学、合理。

使用熵来做综合评价的基本原理基于如下两条：

3.1假设依据X1,X2,…,Xn这n 项数量指标，对m 个对象进行综合评价且每一项指标的值越大越好。每一个对象的综合评价值为：

(2)

其中 为第i项指标所对应的权值，Xji表示第j个对象的第 i个指标值。如果这m 个对象的某项指标Xi 的数量值差别都不大，则赋予这项指标较小的权重；相反，如果这m个对象的某项指标Xi的数量值差别比较大，则赋予这项指标较大的权重。即，通过加大差异度较大的指标项的权重来使得综合评价值能充分表现出不同评价对象的优劣。这样做的理由是：如果某项指标的差异越小则它对评价优劣的参考意义越小，极端情况下，如果所有对象的某项指标值都相同，则这个指标对于判断被评价对象的优劣就没有任何意义了。

3.2如前所述，熵这种特殊形式的函数能够作为差异程度的度量。

使用熵来做多指标综合评价的计算方法包括以下几个步骤：

3.2.1确定待评价的对象 ，A1,A2,…,Am合理选取评价指标X1,X2,…,Xn，收集被评价对象对于各个指标的原始数据值Xji ，得到原始数据矩阵A （或原始数据表）；

3.2.2计算标准化综合评价矩阵B （或综合评价数据表）。为使各项指标值具有可比性，排除量纲不同带来的困难，须将原始数据无量纲化并标准化到[0,1] 区间内。我们这里所使用的方法是比重法，即对同一指标，计算被评对象的指标值占全部被评对象的指标值之和的比重。即矩阵B 的每一个元素为：

此时需分两种情况：对于越大越优的指标，直接代入上式即可；对于越小越优的指标，先取指标值的倒数，再代入上式。

这里要强调指出的是，当某项指标值存在负数的情况，由于熵函数定义中要求各P(xi)为非负值，所以当出现负数时，须作特别处理，这是文献[6]中所没有解决的一个困难。本文中采取如下处理方法解决这一问题，使得文献[6]的应用可看作本文的一种特例。

设第i 个指标Xi 的m 个指标值中有Xij1,Xij2 ,……,Xijk （k

当k

做这样的处理之后，既能保有指标值之间原有的差异性，又能转化为非负情况，就可以顺利的应用熵来作综合评价了。

由综合指标的大小顺序即可得出这m 个对象的优劣顺序。

值得说明的是在第3步中差异程度的计算。由于熵可以反映差异程度的大小，熵越大，随机性越大，各bji 的差异程度越小，反之，熵越小，随机性越小，各bji的差异程度越大。而由熵的性质可知它有上界lnm （参见[3]），因此，由式定义的差异程度与熵的关系正好是：熵越大，差异程度越小，反之，熵越小，差异程度越大。并且

4 上市公司经营绩效综合评价

下面我们就将上述方法用来综合评价上市公司的经营绩效。由于计算过程处理较多数据，且计算方法具有一定的模式，因此，下文中的计算是完全通过MATLAB编程来做的。

第一步，选取以下十个指标来综合评价上市公司的经营绩效：每股收益、净资产收益率、总资产周转率、股东权益比率、资产负债率、主营业务增长率、总资产增长率、利润总额、年末资产总额、主营业务收入净额，分别用X1,X2,…,X10 来表示。这些都是常用的反映公司经营水平的指标，每个指标从不同侧面反映了公司的经营绩效。从沪深两市选择深发展A、宏源证券、浦发银行、招商银行、兴业银行、中国平安、交通银行、工商银行、中国银行、中信银行这10家上市公司进行评价分析。下表1给出了这10家公司的原始数据，数据来源于各公司所公布的各年份的利润表及资产负债表。表1中的数据可看作原始数据矩阵A.

第二步，按照(3)式计算出标准化评价矩阵B （或综合评价数据表）可得下表2：

计算过程中要注意的是资产负债率这一指标是越小越优型，计算时要先取倒数，然后再代入(3)式计算，其它指标均为越大越优型，可直接代入(3)式计算。

从表5中可直接读出对10家上市公司经营绩效的综合评价，其经营绩效从优到劣的顺序为：宏源证券、工商银行、中国银行、中国平安、交通银行、招商银行、兴业银行、浦发银行、深发展A、中信银行。

权重法的基本原理范文第3篇

金融生态根据生态系统的构造原理、结构与功能特征仿生而来，是一个由金融生态主体与金融生态主体赖以生存的外部环境构成的动态平衡系统。金融生态环境是金融生态的一个组成部分，同样也是一个仿生概念。金融生态环境的概念有广义与狭义之分。从广义上来讲，金融生态环境是指影响金融业生存与发展的各种自然与社会因素，这些因素主要包括经济、政治、文化、风俗习惯、地理与人口等。狭义上的金融生态环境则是指有利于金融业生存与发展的微观层面的因素，即经济因素、制度因素、信用与法制等。文章的研究主要是针对与狭义上的金融生态环境。经济因素是影响金融生态环境建设最为核心的因素，是金融业生存与发展的基础，决定着金融业发展的方向、结构、质量、效益与规模。虽然金融发展对于经济发展有一定的制约与促进作用，但是金融系统是经济发展的产物，而且经济发展的速度、规模、结果与组织形式决定了金融发展的速度、规模、结果与组织形式，此外，货币流通主要取决于商品流通。金融生态环境建设同样也离不开制度环境。一方面金融活动有效、持续地开展需要稳定的、连续的制度支持，另一方面，合理、有效的制度支持是金融创新活动顺利开展的保证。信用环境是衡量金融生态环境好坏的重要标准。信用环境一般包括信用制度与信用文化两个方面，信用文化是一个长期积累的文化沉淀，在较长的时间内作用较大，信用制度则是信用文化的物质表现，如担保制度、评级制度与公证制度等。良好的信用环境对于金融资源的优化配置起着重要的作用，对于金融生态环境的改善影响较大。法律环境一方面可以约束金融主体的行为，规范金融体系的发展，另一个反面又可以保护金融主体的产权，活跃金融市场，促进金融市场的发展。

2金融生态环境评价指标体系构建

2.1指标体系构建原则金融生态环境涉及面广，对其评价是一项艰巨的任务，具有复杂性。在指标体系构建方面，需遵循以下原则。

（1）科学性原则。评价指标体系应以科学分析和定量分析为前提，具有清晰的层次结构。此外，指标设计应以现代统计理论为基础，数据来源要清楚。

（2）系统性原则。金融生态环境是一个复杂的系统，指标的设计应较为全面地反映金融生态环境的各个方面，每个方面又应该分为若干个层次，指标的选择既要考虑其穷尽性，又要考虑其互斥性，从而形成内容全面、层级结构分明的评价体系。

（3）可比性原则。金融生态环境评价的目的主要在于找出金融生态环境建设中存在的问题及其原因，而问题分析需要进行横向与纵向比较，这就要求所选择的指标具有可比性，即可以时间与空间上进行比较。

（4）数据的可获得性。金融生态环境涉及的指标很多，但有些指标的数据是较难获得的，尤其是信用、法制等方面的数据，这就要求在指标选取时要考虑到数据的可获得性，否则选取的指标就没有意义。

2.2指标选择与说明根据金融生态环境的内涵，指标体系构建的一般原则，文章从政府治理、经济发展、金融发展、法制与诚信建设等四个方面选取了18项指标来构建金融生态环境评价指标体系，在指标选取时，考虑到定性研究很难得到一个可信的研究结果，因此，本研究只考虑定量方面的指标。

（1）政府治理。政府对金融事务的过度干预会阻碍金融资源的合理配置，恶化金融资产的质量，影响金融系统的运行。整理治理可从财政平衡、政府主导性与政府规模来衡量。财政平衡用来反映政府的财政能力与财政结构，财政能力越强，财政结构越合理，越有利金融生态环境的改善，文章选择财政自给率（即财政收入比财政支出）来衡量政府的财政平衡水平。市场化程度越高的地区，政府干预较少，政府主导性较弱，市场在金融资源配置方面的作用就越强。文章选择税收收入与非税收收入占财政收入的比重来衡量政府主导性。这两个指标均为负指标。企业税收负担越重，政府对经济活动的干预就越强，反之亦然。非税收收入占财政收入的比重亦是如此。政府规模反映政府的行政效率，文章从政府开支规模的角度选择基本建设支出占地方财政支出比这个指标来衡量政府规模。

（2）经济发展。经济基础与金融生态环境存在着明显的正相关关系，金融发展越快、越合理，金融生态环境就越好。经济发展可以从经济实力、产业结构、基础设施与经济开放度四个方面来评价。在经济实力方面，文章选择人均GDP来反映一个地区的经济发展水平，人均GDP越高，越有利改善其金融生态环境。产业结构反映一个地区经济发展的前景，并且决定该地区化解各种风险的能力。文章选择第三产业占地区GDP之比、金融业占地区GDP之比与房地产占地区GDP之比三个指标累测度一个地区的产业结构。其中，金融业占比用来描述一个地区金融资源的配置与聚集能力，房地产占比则与金融发展相辅相成，与金融发展也呈现正相关的关系。基础设施建设则用来反映一个地区的经济是否能稳定、持续地发展，文章选择公路密度与人均邮电业务总量来衡量一个地区的基础设施建设情况。经济开放度用来反映一个地区的经济活力，文章选择进出口总额来衡量。

（3）金融发展。金融发展直接反映一个地区的金融生态环境水平。金融发展可以金融深化、金融部门效率、金融市场发展等三个方面来选择评价指标。金融深化是指经济货币化程度，用货币总量占GDP之比来衡量，但在实际操作中，考虑到数据的可获得性，一般采用金融部门贷款或存在总额占GDP之比来代替，文章选用金融部门贷款总额占GDP之比这个指标。金融部门效率是指金融部门对金融资源配置的有效程度，文章选择贷存比（即贷款余额与存款余额之比）来衡量金融部门效率，贷存比越高，金融部门将储蓄转化为投资的能力就越强，金融部门的效率就越高。发达的金融市场有利于金融资源的配置，改善金融生态环境，文章选择保险密度与人均有价证劵及投资增加额两个指标来衡量金融市场的发育程度。

（4）法制与诚信建设。法制与诚信建设方面的指标大多为定性指标，难以收集数据。文章选择每万人在校大学生数来衡量一个地区的教育水平，从侧面反映一个地区的信用文化建设状况；选择百万人注册律师数来衡量法制环境与信用环境机构保障的力度，选择规模以上工业企业产值负债率来测度企业信用环境。

3实证研究

根据构建的评价指标体系，文章以湖南省为例，综合测度该地区2003-2012年的金融生态环境，分析其动态发展趋势。

3.1数据收集本研究中所使用的数据来源于《湖南省统计年鉴》（2004-2013年），中国金融统计年鉴（2004-2013年），湖南省统计公报（2004-2013年），湖南省统计局网站等国家标准数据。

3.2研究方法文章采用线性综合评价法统计与测量湖南省2003-2012年的金融生态环境质量，比较分析这十年来金融生态环境的变化趋势及其原因。在指标赋权方面，采用变异系数法确定各指标的相对重要性。变异系数法的基本原理是：在多指标综合评价中，某指标值的变异程度越小，说明该指标的平均程度较为容易达到，其相对重要性也就越小，权重越小。反之，则应赋予更大的权重。

3.3结果与启示首先对收集到的数据进行标准化处理，标准化处理包括数据的无量纲化与正向化。无量纲化就是将无法直接比较与测算的不同指标经过处理后转换成可以直接比较的标准化数据。无量纲化处理的方法有很多，如极差法、极值法、比重法和秩次法等。文章选用极差法对各个指标进行无量纲化处理。文章构建的指标体系中包含税收收入、非税收收入占财政收入之比与规模以上工业企业产值负债率三项逆指标，需要将其转换成正指标，才能进行测算与比较。指标的正向化主要有减法和倒数法两种方法，文章采用减法对上述三项指标进行正向化处理。

（1）经济环境不够坚实。湖南省整体经济发展与发达经济区相比存在着很大的差距，这主要体现在经济基础与经济结果方面。在经济基础上，经济总量与发达地区相比相对较小，经济拉动与辐射能力有限；经济增长方式相对粗放，产业结构仍处于转型阶段，二元结构明显；产业布局有待改进，主导产业不多，无法带动弱势产业的发展，产业前后关联效应不强。在经济结构方面，虽然自实施“两型社会”建设战略以来，该地区的多个工业园得到了长足的发展，许多传统产业如工程机械等形成了一定的竞争优势，但由于受到国家十大产业振兴规划的影响，该地区的产业结构仍以重工业为主，科技含量高、资源节约型、环境友好型的产业仍较少，发展较慢。这些问题严重限制了该地区金融风险防范与化解能力，影响金融生态环境建设。

（2）经济市场化程度不高，政府干预较多。目前该地区执法成本高、执行程序复杂，执行时间长、政府干预过多，地方保护主义现象严重等给该地区经济、金融的发展带来了较大的阻碍。

（3）金融市场发育不全。虽然该地区已有一家外资银行的分行，但仍没有消费信用机构、租赁公司与金融控股公司等金融机构，金融机构的单一性不利于市场竞争；金融机构组织的低层次也不利于资源聚集。除农村信用合作机构外，该地区仅有1家村镇银行、1家地方性股份制法人银行、1家信托公司、2家财务公司、2家城市商业银行、3家法人证券公司于4家期货公司，在法人保险公司于基金管理公司方面仍属空白；此外，国有商业银行对该地区金融机构的信用评价较低，不利于聚集金融资源。

（4）信用与法制建设滞后。从收集到的数据可以看出，该地区人们的产权意识较为淡薄、信用制度与信用文化建设较为落后，法制不健全、执法不严、执法强度不够等现象仍较为严重。

4结束语

权重法的基本原理范文第4篇

基金项目： 国家自然科学基金（71272067）、教育部人文社会科学基金（12YJA630090）

作者简介： 马 箭（1987―），女，湖南长沙人，工商管理博士，中南大学医院管理研究所助理研究员，研究方向：人力资源管理、应用经济学；陈子华（1963―），男，湖南益阳人，中南大学医院管理研究所博士生导师，研究方向：临床医学、医院管理。

摘 要：基于1996～2012年的统计数据，考量人力资本、物质资本、技术进步等因素对中国文化产业经济增长的贡献率，及其与文化产业之间的短期和长期均衡关系。结果表明：当前文化产业仍然以粗放型经济增长模式为主，文化产业增长的贡献主要来源于物质资本和劳动投入，人力资本和技术进步在文化产业增长中的作用还不明显；中国文化产业经济增长以劳动和资本投入为主，人力资本的作用要大于物质资本。

关键词： 人力资本；物质资本；技术进步；文化产业

中图分类号：G114 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2014）05-0108-07

一、引 言

近年来，文化产业作为各国经济发展的支柱产业之一，呈现出非常强劲的发展态势，已经引起了各个国家的广泛关注。文化产业以其强大的生命力在世界经济舞台上展示了自己作为“朝阳产业”的无穷魅力，并迅速成为21世纪的支柱产业[1]。文化产业的发展能否以及如何促进经济增长也引起了大量学者的广泛兴趣。文化产业与经济增长之间存在着内在的相互关系，文化产业的发展不仅可以改变企业的投资模式，促进消费结构的升级[2]，而且能显著提高国家的就业水平，最终促进经济的增长[3]。文化产业往往具有明显的规模经济、范围经济的特征，适宜积聚式发展，而且在提高人力资本水平方面具有外部性，因此，对经济的拉动作用往往要远大于对GDP的贡献率[4]。

文化产业是市场经济条件下繁荣发展社会主义文化的重要载体，是满足人民群众多样化、多层次、多方面精神文化需求的重要途径，也是推动经济结构调整、转变经济发展方式的重要着力点。为了加快文化产业的快速健康发展，必须弄清楚文化产业增长的来源和影响因素。一般而言，经济增长的来源主要有三个方面：一是要素投入的增加，如劳动、资本等生产要素；二是技术的进步，如经济发展中新技术的引入和管理经验的提升，以及人力资本和科研水平的提升等；三是效率的提高，如经济改革中引起的资源的充分利用和优化配置等[5]。因此，在加快文化产业发展的过程中，明确每种生产要素对其发展的作用，有助于更好的实现文化产业的规模发展。

人力资本（Human capital）通常是指劳动者受到教育、培训、实践经验、迁移、保健等方面的投资而获得的知识和技能的积累，亦称“非物力资本”。自从20世纪60年代人力资本理论首次提出以来，人力资本理论及其应用就引起了大量经济学家的广泛兴趣，人力资本作为劳动和资本之外一种特殊的生产要素，对各国的文化、社会、经济、就业、居民收入等方面的发展起着越来越显著的影响[6-9]。人力资本和物质资本一样对国家或地区经济增长起着重要的作用[10]。作为当前推动经济增长的主要生产要素之一，人力资本对经济的短期与长期增长都有着显著的影响[8]，部分学者甚至认为人力资本已经超越了物质资本对经济增长的作用[11]。一般来说，人力资本对经济增长的作用机制大致可以分为两类：一类是把人力资本作为一种生产投入要素放入生产函数，认为经济增长源于人力资本的积累，不相同的积累速度导致了不相同的经济增长率[12]；另一类则把经济增长归功于可用的人力资本存量，而不是人力资本积累，认为即使没有人力资本积累，也会有经济增长[13]。对于包括中国在内的大多数发展中国家而言，知识经济的发展和人力资本存量的增加是快速推动经济增长的有效途径[6]。

提高产业效率的首要前提是劳动者的技术水平和专业化程度。随着现代技术的发展，尤其是文化产业领域有很多新兴行业，如动画、网络、数字媒体等，需要生产者和经营者具有一定的专业化知识，才能将现代的科学技术转化为生产力。文化产业的核心是内容创意，更需要人利用自己的智慧、技能，并能借助高科技对文化资源进行创造和提升，生产出符合市场需要的文化产品[14]。因此，人力资本不管是对文化产业产出的增长还是效率的提升都有着比一般产业更加重要的作用。

目前国内关于文化产业的讨论大多都还仅限于理论层面，在实证研究方面仅有部分学者对文化产业的效率进行了实证分析[14-16]，而从要素投入产出的角度对文化产业的发展进行实证分析的文献则还没有见到。本文在测算我国文化产业人力资本和物质资本的基础上，利用现代计量分析方法分析人力资本、物质资本、技术进步对文化产业经济增长的贡献率及其相互之间的长期与短期均衡关系，分析短期和长期均衡下人力资本和物质资本对文化产业经济增长的具体作用。

二、理论模型构建

当前传统生产函数均是采用C D生产函数的形式，认为产出受到资本和劳动投入的影响，其基本形式为：

Yt=AF（Kt，Lt） （1）

之后，Solow对传统的C D生产函数进行了扩展，将人力资本作为与物质资本和劳动同等性质的生产要素投入看待，将技术进步看成外生变量，从而形成了考虑人力资本的Solow经济增长模型，扩展Solow模型的基本形式为：

Yt=AF（Kt，Lt，ht） （2）

其中，Yt，Kt，Lt，ht分别代表产出、资本、劳动和人力资本。根据Lucas[12]的人力资本外部内生性生产函数的观点，人力资本存量（Ht）可以表示成劳动投入（Lt）和人力资本水平（用平均受教育年限表示）（ht）的乘积，即Ht=Ltht。基于以上理论，本文构建文化产业生产函数模型形式如下：

Yt=AtKαtHβt=AtKαt（Ltht）β（3）

其中，Yt为t时期文化产业的总产出， Kt、Lt、ht分别表示t时期文化产业的物质资本投入、劳动投入和人力资本水平，At为t时期的技术进步水平，α、β分别为物质资本和人力资本存量对于文化产业的总产出弹性。

对式（3）两边取对数有：

ln （Yt）=ln （At）+αln （Kt）+βln （Ht）（4）

在式（4）的计算中，考虑到物质资本与人力资本之间的相关性可能会导致模型的多重共线性，通常假定规模报酬不变，即α+β=1，则式（4）变为：

ln （YtHt）=ln （At）+αln （KtHt）（5）

对式（5）进行回归，即可求出ln （A），α和β的值。

为了分离出各个影响因素对文化产业产出的贡献程度，对式（4）两边分别关于时间求微分可得：

dYtYt=dAtAt+αdKtKt+βdHtHt=

dAtAt+αdKtKt+βdLtLt+βdhtht（6）

根据式（6）的结果，可以将我国文化产业的产出增长率分解为技术进步增长率、物质资本增长率、劳动增长率和人力资本水平增长率四个部分构成。在实际计算过程中，通常将各个变量的微分用一阶差分来代替，则可以得到我国文化产业增长率的最终分解公式为：

HT5”SS〗ΔYtYt=ΔAtAt+αΔKtKt+βΔLtLt+βΔhtht（7）

根据式（7）中各个变量之间的相互关系，最终可以得到物质资本、劳动、人力资本水平和技术进步对于我国文化产业增长的贡献率，具体计算结果如下：

EK=αΔKt/KtΔYt/Yt×100%

EL=βΔLt/LtΔYt/Yt×100% （8）

Eh=βΔht/htΔYt/Yt×100%

EA=1-EK-EL-Eh

式（8）中，EK、EL、Eh、EA分别为物质资本、劳动、人力资本水平与技术进步对我国文化产业增长的贡献率。为了进一步确定人力资本、物资资本对我国文化产业经济增长的长期影响，本文在对各国变量进行单位根检验和协整检验的基础上，构建误差修正模型（VEC）对人力资本、物质资本和文化产业发展之间的关系进行长期均衡分析，其基本模型形式为：

Δln Yt=β0+∑1i=0β1iΔln Kt-i+∑1i=0β2iΔln Ht-i+

∑1i=0β3iΔln Yt-i+β4ecmt-1+εt （9）

其中，εt为随机误差项，ecm为短期调整系数，其绝对值越大，则表明纠正系统到均衡速度越快。

三、数据来源与处理

本文分析过程中选取投入和产出方面的所有数据均为时间序列数据。由于我国文化产业发展比较缓慢，国家相关部门从1996年开始才对我国文化产业的发展数据进行比较系统的整理，因此，根据数据的可得性，本文选取1996～2012年的年度数据作为研究的样本。在相关统计年鉴中，文化产业的相关数据较为系统统计的主要包括图书馆业、群众文化业、艺术业和文化业四个核心产业，文化相关产业的数据则较难获取，因此，本文中所涉及的文化产业数据仅仅只包含这四个核心产业，文化相关产业的发展在本文中则没有考虑。

1.文化产业产出数据。

文化产业是指为社会公众提供文化、娱乐产品和服务的活动以及与这些活动有关联的活动的集合。根据提供文化、娱乐产品和服务活动的属性的特点，划分为公益性文化活动和经营性文化活动两大类。文化产业是第三产业的重要组成部分，是在我国《国民经济行业分类》基础上的派生分类，有文化服务和相关文化服务两大类。其中文化服务包括新闻服务，出版发行服务和版权服务，广播、电视、电影服务，文化艺术服务，网络文化服务，文化休闲娱乐服务和其他文化服务。相关文化服务主要有文化用品、设备及相关文化产品的生产和销售。衡量经济整体产出最常用的指标是按可比价格计算的国内生产总值，本文选取文化产业增加值作为我国文化产业产出的基本指标，其值为文化产业总产出减去中间消耗之后的余额。基础数据取自于历年《中国文化文物统计年鉴》，并且按照1996年的不变价格进行了换算。

2.物质资本投入数据。

本文选取当前关于物资资本存量测度应用最普遍的“永续盘存法”作为我国文化产业物质资本的测度方法。按照该方法的基本原理，使用该方法需要涉及文化产业固定资产投资额、基年文化产业资本存量、固定资产投资平减指数和折旧率四个指标。其中文化产业固定资产投资额用我国文化事业基本建设投资完成额表示，数据来源于历年《中国文化文物统计年鉴》；固定资产投资平减指数来源于历年《中国统计年鉴》；折旧率参照王小鲁、樊纲[17]选取δ=5%。关于基年文化产业投资存量的确定，则采用Chou[18]的方法，假设第一期的文化产业资本存量是过去投资的加总，则投资时间序列可用下式近似表示：

I（t）=I（0）eλt （10）

对上式两边取对数，得到：

ln I（t）=ln I（0）+λtt=1，2，…，n （11）

对式（11）进行回归分析可以得到I（0）和λ的值，然后得到第一期的资本存量为：

然后可以得到历年的文化产业资本存量如下：

3.劳动投入数据。

劳动投入指标是指生产过程中实际投入的劳动量，用标准劳动强度的劳动时间来衡量。本文用各年度文化产业从业人员数作为劳动投入量指标，具体数据来源于各年《中国文化文物统计年鉴》。

4.人力资本投入数据。

近年来，许多研究文献对人力资本的度量方法，一般都转化为用人力资本投资的成本或收益水平的加权代表人力资本总量，如人口核算法、劳动者报酬法、教育经费法、学历权重法和受教育年限法等。由于人力资本的数据多为时间序列数据，而时间序列分析方法能为数据分析提供尽可能多的工具，因此，本文对采用受教育年限法来估算我国文化产业人力资本水平。

受教育年限法主要使用投入角度来度量人力资本水平，即将劳动力按不同的受教育水平分类，然后按照不同的受教育程度赋予相应的权重并进行加权平均。各年文化产业不同教育水平劳动力基础数据来源于各年《中国文化文物统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》。按照统计年鉴上的分类结果，本文将文化产业从业人员受教育水平分为未上过学、小学、初中、高中、大学专科、大学本科和研究生及以上七个层次，其平均受教育年限按照受教育水平的高低分别设定为0、6、9、12、15、16和18.5年。则文化产业人力资本水平和人力资本存量的计算公式可以表示为：

其中，ht和Ht分别为文化产业各年人力资本水平和人力资本存量，Lit为受教育层次i第t年的就业人数，Wi为受教育层次i的平均受教育年限。

四、实证分析

（一）文化产业增长各因素贡献率的测度

利用1996～2012年的样本数据，对式（5）进行回归，得到分析结果为：

上述回归结果显示，方程变量的回归参数通过了显著性水平为1%的t检验，拟合优度与F检验结果均比较理想，说明回归方程整体效果较好。由回归系数可知，物质资本对于文化产业的弹性系数为α=0.6011，则人力资本对文化产业经济增长的弹性系数为β=1-0.6211=0.3989。

为了检验上述方程中变量之间可能存在的“伪回归”现象，方程的残差进行单位根检验（表1），结果表明残差在5%的水平下拒绝原假设，说明残差为平稳序列，模型中的回归关系存在。

从表2和图1的结果可以看出，从1996～2012年我国文化产业平均增长情况来看，资本投入是导致我国文化产业经济增长的主要因素，其年平均贡献率达到了84.01%，劳动投入次之，其年平均贡献率为18.57%，人力资本对文化产业经济增长的贡献率仅仅只有7.29%，说明人力资本对我国文化产业经济增长的贡献作用还没有充分体现出来，而技术进步对文化产业经济增长的贡献率为负值（-9.87%），说明技术进步不利于我国文化产业的发展。总体来看，当前我国文化产业经济增长主要还是以依赖资本和劳动投入，产业增长仍然以劳动密集型为主。人力资本投入虽然有利于文化产业经济增长，但贡献作用很小，说明当前人力资本对文化产业发展的作用尚不明显。可能的原因有：（1）采用平均受教育年限来表征人力资本水平还有商榷余地，而且教育投资具有一定的滞后性，这可能会导致分析数据的误差。Vandenbussche等[19]、彭国华[20]认为，人力资本的组成部分具有异质性，对全要素生产率有显著促进作用的是受过高等教育的人力资本部分，而不是平均人力资本，因此，本文所采取的人力资本水平的量化方式可能会对分析结果产生一定的影响。（2）虽然我国拥有巨大的文化产业发展资源优势，然而当前文化产业在全国经济发展中所占比重仍然明显偏低，文化产业在资金、技术、创新等方面均存着明显的劣势，文化产业仍然以劳动密集型产业为主，还没有完成向技术密集型产业的转型，这极大的限制了对人力资本的利用效率[16]。技术进步对我国文化产业的年平均贡献率为负，其主要可能的原因是，长期以来，我国文化产业一直处于较低的发展水平，教育和研发投入一直不高，文化产品的技术含量相对较低，附加价值不高，使得文化产业一直缺乏技术竞争优势。然而从2007～2012的年度数据来看，技术进步对文化产业的贡献率则最少在30%以上，这说明近年来随着我国文化产业的大规模发展，技术进步对文化产业经济增长的作用被迅速体现出来。

从历年的文化产业经济增长各个因素的贡献率结果来看，物质资本、劳动、人力资本和技术进步在各年度对文化产业经济增长的贡献率在方向和程度上均有着较大的差异性，说明各个因素对历年文化产业经济增长的影响存在着较大的差异性与不确定性，其主要可能的原因有：（1）文化产业所包含的内容和范围非常广泛，且在当前关于文化及相关产业的定义和内容均还有着较大的争议，这就使得国家对于各年度文化产业相关统计数据存在着较大的差异性，从而导致模型分析结果出现一定的偏差；（2）文化产业一直是我国的弱势产业，尚处于产业发展的初级阶段，产出总量有限，在我国经济发展中的比重一直较低。此外，市场经济体制背景下马斯洛需求理论和产业发展诸多理论导致了我国文化产业发展的空间不均衡性[21，22]，这就必然会导致各个因素对文化产业影响的差异性。

（二）单位根检验

为了进一步考察人力资本、物质资本对我国文化产业经济增长的影响，本文对文化产业经济增长与各个影响因素之间的关系进行长期均衡分析。考虑到大多数经济数据是非平稳数据，不能直接用来建立回归模型，为了避免“伪回归”的出现，必须对指标数据进行平稳性检验。本文采用ADF检验对指标序列ln Y、ln K和ln H以及它们的差分序列进行平稳性检验。运用Eviews软件得到检验结果如表3。

由表3可知，原始变量ln Y、ln K和ln H的ADF检验结果均在1%和5%的显著性水平下接受原假设，说明它们均是非平稳序列。而对变量进行一阶差分后，差分变量Δln Y、Δln K、Δln H分别在1%或5%的显著性水平下拒绝原假设，故所有的变量的一阶差分都是一阶单整，即I（1），则它们之间可能存在协整关系。

（三）协整检验与误差修正模型（VEC）

90年代以来，Johansen和Juselius[23-24]提出的多变量协整检验的技术在经济领域得到了广泛的运用和认可，而且大量的实证研究表明，Johansen多变量协整方法比EG两步法优越。其基本思想在于：如果两个或多个时间序列变量是不平稳的，但它们的同阶差分是平稳的，则这些非平稳的时间序列变量存在长期的协整关系。表3的检验结果表明原始变量在一阶差分后均是平稳的，都是一阶单整，符合Johansen协整检验的条件。利用Eviews软件得到检验结果如表4。

由表4可知，人力资本、物质资本与文化产业增加值三个指标之间存在一个协整方程，即ln Y、ln K和ln H之间可能存在某种长期均衡关系。因此，可以构造误差修正模型（VEC）来分析ln Y、ln K和ln H之间的长期动态均衡关系，具体分析结果为：

Δln Yt=-0.024+1.1232Δln Kt+

（7.55）

2.4859Δln Ht-0.3350ecmt-1（17）

（2.28） （-2.45）

R2=0.84，2=0.80，F=19.71，D.W=1.51

式中，ecmt-1表示回归模型的误差修正项，其系数反映了变量之间偏离长期均衡状态时，将其调整达到均衡状态的速度。对ecm进行单位根检验，发现已经为平稳序列，回归系数通过显著性检验，说明人力资本、物质资本与文化产业经济增长之间存在着长期均衡关系。变量的回归系数分别反映了人力资本和物质资本的短期波动对文化产业经济增长变化的影响程度。从模型的协整检验结果表明，人力资本和物质资本的短期变动均对文化产业有正向影响。人力资本的系数较物质资本的系数更大，说明从长期发展来看，我国文化产业发展一旦受到外界条件的冲击，依靠人力资本的投入将能更快使文化产业发展回到均衡状态。误差修正系数统计学显著，且系数为负，说明符合反向修正机制；系数-0.3350说明当文化产业的短期波动偏离长期均衡时，系统将以33.50%的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。也就是说，在我国文化产业发展路径上，存在着较强的短期动态调整机制，使得文化产业发展在短期波动以后，其中一部分偏差能够得到自动调整。

五、结论及政策建议

本文构建了内生的文化产业经济增长模型，深入分析了人力资本、物质资本与文化产业经济增长之间的内在影响机制。通过测算1996～2012年我国文化产业经济增长中的人力资本和物质资本，综合分析了人力资本、物资资本等要素对我国文化产业经济增长的贡献率及其相互之间的长期均衡关系。实证分析结果表明，从历年的平均情况来看，当前我国文化产品仍然是以劳动密集型为主，文化产业的增长主要还是依靠粗放资本和劳动的投入的贡献，人力资本和技术进步在我国现阶段文化产业经济增长中的作用还不明显，但从2007年开始其对文化产业的贡献作用有着迅速的提升，说明未来人力资本和技术进步对我国文化产业经济增长的贡献将会不断提升。单位根和协整检验的结果表明，人力资本、物资资本和文化产业经济增长之间存在着长期均衡关系，虽然短期内文化产业的经济增长仍然依靠物资资本投入，且发展状态并不均衡，但在长期发展来看，我国文化产业发展存在着较强的自我动态调整机制，有利于文化产业发展的自动均衡。在长期均衡中人力资本对我国文化产业经济增长具有不可替代的正效应，且人力资本对我国文化产业经济增长的弹性（2.4859）要大于物资资本的弹性（1.1232）。

为了进一步提升文化产业在我国经济增长中的作用，我国文化产业在保持物质资本积累的同时，应加大对人力资本和技术进步的投资，增加人力资本积累和研发投入，提升产品的资本产出比和技术含量，同时不断实现文化产业结构转型升级，保持文化产业经济的持续稳定发展。具体来说，一方面，要加强人力资本投入，提高文化产业人力资本存量与水平，发挥人力资本的外部性。未来文化产业的发展需要普及义务教育和基础教育，增加所有劳动者基本知识和技能的积累，提高文化产业人力资本存量，并不断提高高等人力资本在整个人力资本水平中的比重，不断提升文化产业人力资本质量和水平；同时不断优化人力资本作用机制，完善人力资本对文化产业发展的影响路径，充分发挥人力资本的规模经济与外部效应，实现人力资本对文化产业发展的积极作用；另一方面，要加大文化产业研发投入力度，通过加强对文化产业的技术创新，加大技术开发、技术改造、产品开发的力度，用高新技术提升文化产业水平。同时重视中小企业的创新力量，通过引入风险投资基金等手段，扶持一批具有较强竞争能力、创新能力的中小企业，以推动文化产业朝高新技术方向转型。此外，还要加快文化产业的结构转型升级，提升人力资本和技术进步在文化产业发展中的作用。不断发展新兴文化业态，采用数字、网络等高新技术，加强数字技术、数字内容、网络技术等核心技术的研发，加快关键技术设备改造更新，着力推进高新技术成果与文化产业的结合，依靠高新技术改造传统文化产业，不断提升文化产品的科技含量与附加值，增强文化企业的竞争力，大力发展各类与高新技术存在密切联系的新兴文化产业，积极开发拥有自主知识产权的高科技文化产品，在研发手段、生产环节、营销渠道、文化产品的保护等方面，借助科技的力量加以创新，使我国的文化产业在开发、制作、传播等各个环节上具备世界先进技术水平。

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An Empirical Study of Influence on Human Capital and

Material Capital to Culture Industry Growth

MA Jian，CHEN Zhi hua

（Hospital Administration Institute， Business School， Central South University， Changsha 410081， China）