投資測算方法精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇投資測算方法范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

[關鍵詞]土地整治規劃、資金測算、測算方法

中圖分類號：TM331 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）10-0401-01

1、引言

根據《縣級土地整治規劃編制規程》，進行資金測算與效益分析。資金測算是測算土地整治投資規模，測算實現規劃目標的投資總額，進行土地整治籌資渠道及潛力分析；效益分析是從土地整治經濟效益、社會效益和生態效益三方面入手，采用定性、定量分析方法測算區域土地整治帶來的效益價值，全面科學地評定土地整治綜合效應。

2、資金測算與效益分析

2.1 資金測算分析

（1）資金需求

根據土地整治潛力調查所確定的土地整治項目，測算土地整治規劃的投資需求。

測算的基礎和方法，主要是根據以往的土地整治項目的投資情況，采用統計分析與情景分析相結合的方法，來分析不同類型（土地開發、土地整理、土地復墾、農村建設用地整治）的土地整治的投資需求。

（2）資金供給

根據土地整治的資金來源渠道，分為政府統籌土地整治資金、可帶動的其他涉農資金和社會可投入資金，測算土地整治的資金供給量。

測算的基礎和方法，主要是根據以往的土地整理規劃實施過程中資金供給情況，采用統計分析與情景分析相結合的方法，來分析不同類型（土地開發、土地整理、土地復墾、農村建設用地整治）、不同投資結構（政府直接投資、帶動其他投資和社會投資）的土地整治的資金供給量。

2.2 土地整治效益分析

土地整治效益評價的指標分為社會、經濟和生態效益三大類。

社會效益指標主要包括土地利用增加率、新增耕地率、糧食產量增加率、就業（供養人口）增加率、道路通達增加率、水利設施利用增加率、居民點基礎設施配套增加率、復種指數增加率。

經濟效益評價基本采用投入-產出的分析方法，指標主要包括單位面積投資、每萬元投資新增耕地面積、項目區總產值增加率、基礎設施運營成本、靜態投資收益率、人均收入增加率。

2.3 土地整治效益評價

根據確定的規劃目標、重大工程和重大項目，參照定性和定量相結合的評價方法，運用層次分析法，綜合評價溧水區土地整治規劃社會、經濟和生態效益。

3、土地整治規劃資金測算

3.1 資金測算任務

土地整治規劃資金測算的任務是預測土地整治投資規模，測算實現規劃目標的投資總額，進行土地整治籌資渠道及潛力分析。

3.2 資金測算意義

（1）有利于提高土地整治規劃的可行性。開展土地整治資金的需求和供給情況的研究，有利于有效地實施規劃，切實開展土地整治工作，進而為規劃提供決策依據。

（2）有利于提高土地整治規劃的科學性。土地整治規劃編制必須以科學基礎做支撐，通過對影響土地整治投資與籌資的因素進行綜合研究，從資金需求與供給兩個方面進行合理分析，從而提高土地整治規劃的科學性。

（3）有利于強化土地整治規劃的合理性。根據溧水區不同街鎮的社會經濟條件、土地整治規劃目標、任務和方案，按照不同類型、不同區域測算土地整治規劃投資，在時空上均衡分配土地整治投資，提高投資有效性，有利于強化土地整治規劃的合理性。

3.3 資金測算分析

3.4 資金測算方法

資金需求測算主要是按照不同整治類型，采用單位面積標準投資估算方法估算土地整治單位面積的投資，通過系數法進行修正，并對各分類型土地整治類型綜合加總。

3.4.1分類型綜合加總法

分類型綜合加總法用于測算區域內土地整治資金總需求。這種方法結合規劃目標，參照有關調查數據，按照農用地整治、農村建設用地整治、廢棄土地復墾、宜農未利用地開發的類型分別估算各類投資并加總，得出土地整治方案的資金需求總規模。

測算步驟：

（1）根據各區域物價指數、最低工資變動情況及土地整治難度，確定該區域土地開發整理投資標準。

（2）測算宜農未利用地開發潛力、農用地整治潛力和土地復墾潛力。

（3）將各類型土地整治潛力與投資標準相乘，得到各類型土地整治資金需求規模。

（4）將各類型的土地整治資金需求匯總，得到區域土地整治資金總需求。

3.4.2系數法

系數法一般用于測算省級、市級土地整治項目投資需求。

測算步驟：

尋找與規劃項目相類似的典型項目及其投資量。

測算規劃項目相對于類似典型項目的規模倍數。

依據項目配套設施的工程量和工程難易程度與已知類似項

目相比較的結果選取常數，工程量和工程難度大的去上限。

測算土地整治項目投資需求。

估算公式如下：

Y=AXn

式中，Y為項目估算投資（萬元）；A為已知的類似土地整治項目投資（萬元）；X為規模倍數，等于規劃的項目規模除以已知的類似項目規模；n為常數，一般取0.8～1.2。

3.4.3單位面積標準投資估算方法

單位面積標準投資估算方法一般用于測算市級、縣級土地整治項目投資需求。測算步驟：

（1）測算土地整治典型項目單位面積投資量。分地貌類型和項目類型在本地區或類似地區選擇已完成的典型項目，分別測算出各類型土地整治典型項目單位面積投資額。

（2）估算項目投資量。根據地形、地貌、基礎設施（水、電、路等）、對外交通、物價水平、勞動力價格等因素對典型項目單位面積投資量進行修正，再根據規劃的項目規模計算出項目投資量。

（3）估算總投資。根據規劃目標，分別計算土地整治各項目投資量，匯總為總投資量。

篇(2)

[關鍵詞]物資倉儲；定額測算；管理效率

[DOI]10. 13939/j. cnki. zgsc. 2016. 06. 029

1 物資范圍

省電力公司庫存物資儲備定額是指在一定管理條件下，為保證電網建設和安全生產順利進行所必需的、經濟合理的物資儲備數量標準。儲備定額的物資范圍是指占用流動資金購置、實體倉庫儲備的物資，主要包括備品備件、周轉物資和應急物資。

2 物資儲備定額測算方法

2. 1 設備狀況數據測算方法

該方法主要根據設備存量、故障率、設備使用壽命、投資規模等因素來測算備品備件物資儲備定額。

各單位可依據《國家電網公司輸變電設備備品備件管理指導意見》提出的備品備件計算公式，計算本單位備品備件儲備定額的種類、明細、數量。

備品備件儲備定額計算公式：N=A×k×a×T/P

2. 2 投資規模數據測算法

中低壓電網工程通用設備和材料具有通用性強、需求量大等特點，測算此類物資主要采用投資規模數據測算法（類推預測法）。具體步驟是：

（1）統計近三年中低壓電網工程通用設備和材料周轉物資目錄內的物資采購額占中低壓電網項目投資金額的平均比重。

（2）根據本年度中低壓電網項目投資計劃和周轉物資目錄內的物資采購額占中低壓電網項目投資金額的平均比重，測算出本年度中低壓電網工程通用設備和材料采購金額。

（3）根據電網建設進度，綜合考慮庫存周轉率等因素，提出中低壓電網工程通用設備和材料年資金需求金額。

中低壓電網工程通用設備和材料年庫存金額水平計算公式：C=I×（Z/P）/n

（4）中低壓電網工程通用設備和材料資金分配。中低壓電網通用物資主要包括設備類、線纜類、材料類。通過對歷年通用物資的分類分析，可以預測各類周轉物資的資金比例。

2. 3 庫存消耗數據測算法

2. 3. 1 方法理論性介紹

庫存消耗數據測算法是基于倉庫出庫領用數據進行概率統計的計算方法，這種方法適用于出庫領用隨機性較強的物資，即更適用于周轉物資的測算。但周轉物資中的中低電壓項目通用類物資仍具有較強的計劃性，可用本方法對這類周轉物資的安全庫存進行測算，而訂貨批量和最高庫存的測算配合項目物資需求計劃會更加有效。

本方法可使用配套電子表格計算工具計算儲備定額，各單位還可根據本單位的特點完善本計算工具。

（1）正態分布下的安全庫存、重訂貨點、訂貨量的計算公式如下：

安全庫存的計算公式：SS=zσ2×LT+μ2×σ2l

重新定貨點的計算公式：r=u×LT+SS

訂貨量的計算公式：Q=u×t

最高庫存的計算公式：S=u×t+SS

（2）泊松分布下的安全庫存、重定貨點、訂貨量的計算公式如下：

重新定貨點的計算公式：p（x≤r）=rx=0uxx！e-u

安全庫存的計算公式：SS=（r-u×LT）2+（z×μ×σl）2

訂貨量的計算公式：Q=u×t

最高庫存的計算公式：S=u×t+SS

2. 3. 2 定額計算工具的使用方法

定額計算工具是一份Excel文件，主要由3個分頁組成：

（1）數據輸入頁。原始數據和模型參數的輸入和設定，包括：

①物料號，庫存物資的物料編碼；

②物料描述，庫存物資的物料描述；

③計量單位，庫存物資的計量單位，要注意同一行的出庫歷史數據應使用同一計量單位；

④補貨方式，需要設置為定量補貨/定期補貨，定量補貨方式為當庫存水平下降到重訂貨點時觸發補貨，定期補貨方式為每到預設的時間點時觸發補貨；

⑤目標服務水平，單個倉庫滿足需求部門的領料需求的目標概率水平，可根據本單位的物資分類策略進行設置（如重要性較高的物資的服務水平設為95%，重要性中等的物資設為90%，重要性較低的物資設為80%）；

⑥定量補貨參數，如補貨方式設定為定量補貨后，需填寫此字段，意義為每次庫存水平到達重訂貨點觸發補貨后補幾個月的物資數量，單位為月，此參數對補貨批量和最高庫存有較大影響；

⑦定期補貨參數，如補貨方式設定為定期補貨后，需填寫此字段，平均每幾個月補貨一次，單位為月，此參數對補貨批量和最高庫存有較大影響；

⑧采購周期，物料從需求提報至到貨入庫的平均周期，此參數對補貨批量和最高庫存有較大影響；

⑨采購周期的波動系數，指實際采購周期與平均采購周期的波動系數，此參數對安全庫存的數值有一定影響；

⑩取整策略，指定額計算結果的取整方式，包括不取整、四舍五入、向下取整、向上取整等；

B11各年月物資消耗數量，指物資出庫領用消耗的數量，沒有發生消耗的月份請填“0”，沒有歷史數據的月份要設為空，不能填寫數值。

（2）數據分析頁。此頁根據數據輸入頁的原始數據和模型參數自動計算庫存歷史消耗數據的概率分布，并確定分布類型；

（3）計算結果頁。此頁根據數據輸入頁和數據分析頁自動計算儲備定額，包括安全庫存、重訂貨點、訂貨量、最高庫存等數值，其中根據補貨方式（定量補貨/定期補貨）的不同會將計算結果顯示在不同的列中（T列-Z列）。

2. 4 定額計算工具使用示例

（1）整理庫存月消耗數據并錄入在“數據輸入”頁表格，格式依據“數據輸入”頁的白色單位格，包括物料號、物料描述、計量單位，以及每個物料的歷史消耗數據，按照年份依次向右填寫。

（2）在“數據輸入”頁設定測算參數。關于測算參數的設定，請參考本手冊的第三部分“定額計算工具的使用方法”，每個參數設定的不同均會影響定額的測算結果。

（3）在“測算結果”頁查看測算結果。藍色部分的單元格為測算結果，包括安全庫存以及兩種補貨方式下的相關庫存數值。

（4）通過在“數據輸入”頁調整測算參數，并返回“測算結果”頁查看調整后的結果，使測算參數盡量貼近合理的數值。如改變補貨方式由定期補貨到定量補貨。則“測算結果”中僅顯示定量補貨的相關數值，同時定期補貨的相關數值變為空。

2. 5 周轉庫存定額合并至區域庫的調整方法

省公司在修訂儲備定額時，如涉及倉庫資源或儲備策略的整合，如某類物資由N個周轉庫分別儲備替代為某個區域庫集中儲備，則該區域庫的定額并非原先N個周轉庫定額的簡單相加。

通過科學的劃分倉庫層級，由上級庫向下級庫統一進行庫存計劃和補貨，能夠充分發揮庫存的集聚效應，降低總體庫存水平，即為供應鏈“級”庫存法則。簡化處理后安全庫存的計算公式為：

區域庫安全庫存=單個周轉庫安全庫存/（倉庫數量^0. 5）

區域庫最高庫存=單個周轉庫最高庫存-單個周轉庫安全庫存+區域庫安全庫存

篇(3)

關鍵詞 藥物經濟學 成本測算 方法

中圖分類號：F407.77 文獻標識碼：C 文章編號：1006-1533（2015）01-0007-04

Common costs and their estimation methods in pharmacoeconomics

QI Fangjia*， LU Jianlong， FENG Sha， WU Weidong， DOU Guanshen， YING Xiaohua**

（Center for Pharmacoeconomic Research and Evaluation， School of Public Health， Fudan University， Shanghai 200032， China）

ABSTRACT The differences of the cost contents were described from different points of view based on connotation of cost and several common cost structures and methods for its estimation were also presented so as to comprehensively understand the common cost and its estimation methods in pharmacoeconomics. Finally， the difficulties and disputations in cost estimation were analyzed.

KEY WORDS pharmacoeconomics; cost estimation; methods

藥物經濟學是將經濟學原理、方法和分析技術應用到臨床藥物治療中，分析藥物治療的成本和效果并進行評價的綜合性應用學科[1]。因此，成本測算是藥物經濟學評價中的重要內容，而理解成本的內涵是測算成本的前提。此外，不同的藥物經濟學評價由于其目的的差異，會有不同的分析角度，這將決定成本的內容和測算方法。本文從藥物經濟學評價中成本的內涵出發，闡述不同角度的成本內容差異，介紹常用的成本構成和測算方法，最后結合筆者自身經驗，對藥物經濟學評價中的成本測算難點和爭議問題進行分析。

成本的內涵

藥物經濟學評價中的成本是指在藥物治療過程中與該藥物治療相關的所有資源耗費的貨幣表現，理解其內涵時需要注意：①這是經濟學中機會成本的概念，而非會計學中所述成本。機會成本是指將資源投入到其他項目所能獲得的最大收益，用來衡量稀缺資源配置于不同用途的代價;會計成本則為特定時段內實際貨幣支出的記錄，基本等同于費用。②從機會成本的內涵可以看出，藥物經濟學評價中的成本測算要考慮特定收益的改變。例如，不同的治療方案導致的健康結果不同，而不同的健康結果引起的效用也不同。機會成本的內涵還決定了這種成本的測算并非簡單的費用記錄收集，需要應用特定的方法（如意愿支付法等）進行分析。③是指與該藥物治療相關的成本。臨床診斷和治療是一個完整的過程，而藥物治療僅是其中的部分組成，故藥物經濟學評價中與藥物治療相關的成本在大多數時候只是臨床成本的一部分，如特定的藥費。因此，具體的成本需要根據評價目的與臨床醫師商議后確定。④相關成本還包括藥物治療后可能出現的其他成本。一方面，“是藥三分毒”，大多數藥物有一定的副作用，由此引發的資源耗費也需納入成本范疇;另一方面，疾病治療結果存在很大的不確定性，可能出現不同的轉歸和臨床狀態，并引發后續不同的干預方案及其資源耗費。如果這些狀態與使用的治療藥物有直接關聯，則與之相關的干預方案的資源耗費就應納入成本范疇。

成本測算的角度

成本測算還需要明確測算角度，不同角度下的成本內容差異很大。

測算角度主要是指從不同的成本承擔者出發進行的測算。當前，國內、外藥物經濟學評價中最常見的測算角度包括社會角度（全社會承擔成本）、患者角度（患者及其家庭承擔成本）和保險方角度（常指保險方承擔成本）。其中，社會角度涵蓋了全社會為藥物治療承擔的成本，是政府醫藥衛生決策最主要的依據之一，主要表現為所有醫藥費和因治療引起的勞動力損失等;患者角度主要關注藥物治療中患者的負擔，主要表現為患者自付費用和潛在損失，包括自付醫藥費、誤工損失和無形成本等;保險方角度主要是指保險方支付的醫藥費用，有時也泛指所有的醫療相關費用（表1）。

常用的成本構成

在常見的衛生經濟學研究中，成本分為直接醫療成本、直接非醫療成本、間接成本和無形成本4部分。藥物經濟學評價中的成本也包括這4部分，但內容略有差異。

直接醫療成本是與就醫過程聯系在一起的衛生資源耗費，包括診斷、檢驗、治療、護理和藥品費用等，但藥物經濟學評價只關注與藥物治療相關的成本;直接非醫療成本是與就醫過程聯系在一起的其他非衛生資源耗費，包括差旅費、伙食費、營養費和正式看護（支付報酬的）費等。直接醫療成本和直接非醫療成本需根據評價目的和特定治療方案具體確定。

間接成本考慮了健康的投資品屬性，是指將來潛在的生產力/收入增加或損失，在藥物經濟學評價中是指治療藥物給患者帶來的生產力恢復和勞動時間延長（為負值，即節約的成本）或因藥物不良反應引起患者生產力的下降和勞動時間的損失。間接成本也包括患者家人因看護患者耗費時間而產生的生產力/收入損失。

無形成本又稱隱性成本，考慮了健康的消費品屬性，在藥物經濟學評價中指藥物的不良反應等給患者及其家人帶來的身心痛苦和生活不便。

在進行間接成本和無形成本的測算前，需要首先明確藥物治療與健康狀況之間存在直接的因果關系，明確時間和效用改變是由于該藥物治療引起的，這樣才能納入成本范疇。

常用的成本測算方法

成本測算步驟

所有成本的測算都應基本遵循“資源à數量與價格à成本”的思路：①明確方案中發生的資源類型，而藥物經濟學評價中的資源類型包括時間/勞動力、衛生資源和非衛生資源，其中衛生資源又可根據項目細分為診斷、化驗、藥品等，非衛生資源則可分為營養膳食、交通、住宿等;②確定每種資源類型的計量單位、數量和價格;③根據上述信息計算總成本。

直接成本測算

對于直接醫療成本，常用的測算方法包括項目法、病種法和微量法（micro-costing approach）。其中，微量法亦稱從下往上（bottom-up）法，系首先明確藥品服用及后續干預措施的詳細流程，而后收集每個環節耗費的資源的數量、價格、人時和工資，最后計算出成本的。該方法可得到精確的成本，但對數據的要求較高[2]。在實際評價中，直接醫療成本有時會用特定的醫療費用來替代。

直接非醫療成本的測算因人而異，最常用的方法是通過詢問或調查直接獲得。

間接成本測算

間接成本用以衡量因特定藥物治療引起的潛在收益或損失改變，最常見的測算方法包括人力資本法（human capital approach）和摩擦成本法（friction cost method）。

1）人力資本法。人力資本法基于人力資本理論，認為健康可以生產出更多的勞動時間，將之作為要素（生產力）投入生產后可獲得社會和個人收益。在藥物經濟學評價中，人力資本法使用藥物治療改變的健康時間乘時間價格來進行估算。改變的健康時間既包括患者、也包括其他相關人員的時間改變。時間價格最常用的指標包括人均GDP、人均收入和原有收入水平。但對于無收入人員，一般用替代價值法（假定該人員從事家庭工作而創造的價值）或機會成本法（假定該人員到勞動力市場就業可獲得的最高報酬）來估算[3]。

2）摩擦成本法。對于社會而言，單個勞動力的損失會因替代者的出現而變小，社會的真正損失在于替代者達到原有者勞動熟練程度前的生產力減少。因此，用人力資本法估算的間接成本往往大于社會實際損失，而摩擦成本法同時關注患者離崗無人頂替期間的生產力改變和新手因技能水平導致的生產力改變，能更準確地估算社會的實際損失。不過，使用摩擦成本法需要收集大量信息，如新、老人員的工資水平以及磨合時間、就業率等，而這些信息都難以獲得，所以在實際評價中較少應用[4]。

需要指出的是，非正式看護成本（家人看護耗費的時間成本）在某些疾病（如精神?。┛偝杀局兴嫉谋壤絹碓礁?，若忽略會嚴重影響到評價結果的正確性。

無形成本測算

無形成本的測算一般采用意愿支付法（willing to pay）。意愿支付法是建立在健康效用理論基礎上的，用以測量改善特定的健康狀況，包括生命延長、勞動能力恢復、疾病治愈、身體痛苦減輕和精神狀態改善等時患者愿意支付的經濟代價。意愿支付法需要通過設定特定的場景、然后進行詢問獲得，場景的設定、問題的設計等都會影響到意愿支付水平。

成本測算中的難點與爭議點

藥物經濟學評價正越來越受到關注和重視。不過，由于國內藥物經濟學發展歷史相對較短，很多評價者缺乏系統的理論基礎，在成本測算中存在較多誤區和爭議，筆者自己在工作中也碰到過這些問題，故在此予于梳理。

貼現對象及貼現率

在測算成本和效益時，如果評價時限長于1年，一般需要貼現以矯正貨幣投入作為生產要素所具備的時間價值。但藥品治療的效果體現為健康改善，會帶來勞動時間和效用的改變，而這兩種改變（尤其是前者）也具有特定的時間價值，意味著同時亦需要對效果進行貼現，而此常為評價者所忽略。

藥物經濟學評價中對成本的貼現一般使用社會平均投資收益率（如利率）作為貼現標準。但與一般投資不同的是，疾病干預如果延遲可能造成病情惡化，使未來的干預成本大量增加，這意味著投資不僅有時間價值，及時的藥物治療還可減少潛在損失，故理論上需要提高其貼現率。另有學者認為，收益的貼現率應區別于成本貼現，理由是健康作為不可交換的收益，人們的偏好性更強，政策制定者也會基于社會偏好選擇干預方案，而不僅僅出于成本效益（效果）分析結果[4]。這種貼現率選擇方面的爭議直接要求在進行藥物經濟學評價的成本測算時應針對不同貼現率作敏感度分析。

雙重估算（double counting）

雙重估算是指在成本效益（效果）分析中錯誤地把某部分既算作成本、又算作效益（效果）。例如，若將治療疾病帶來的生產力改變（間接成本）算作一個質量權重來估算質量調整生命年（一種效果指標），就會犯雙重估算的錯誤。有學者認為，如果與疾病治療相關的醫療成本和生產力損失完全被補償，且患者不因這些成本而致生活質量下降，就不會出現雙重估算的錯誤。但此時會犯這些成本被忽略的錯誤，因為從社會角度來看，被補償的成本是社會付出的成本[5]。

不相關成本和未來成本

不相關成本是指與特定藥物治療不相關的成本，如患者生命延長后死于另一種疾病引起的損失。對于藥物經濟學評價，藥物治療與效果之間的明確關系是衡量其評價質量的重要標準。不過，很多時候這種關系很難判斷，如多種抗生素聯合用藥時就很難確定特定抗生素與炎癥控制效果間的因果關系及其強度。這種聯合效果與潛在的不確定性會帶來另一個問題，即藥物經濟學評價中的臨床成本應否包括其他藥物及其治療的成本等。對于無法判斷是否應納入計算的成本，可對該成本作敏感度分析。此外，進行藥物經濟學評價本身的成本應被排除，因為它不是常規成本，但干預過程所用的藥物和檢查等耗費應計入成本[5]。

未來成本是指患者因疾病治療、健康改善而延長生命后發生的成本。在數據可獲得的情況下，與治療直接相關的未來醫療成本都應計算在內。例如，對通過新藥治療存活的膿毒癥休克患者的未來服務成本應包括在治療成本中，而治療高膽固醇血癥的成本不應包括未來不相關疾病（如癌癥）治療的成本[5]。對于未來非醫療成本，大多數國家的藥物經濟學評價指南并未納入。鑒于最優性和內、外部一致性原則，建議將未來非醫療成本也納入成本分析[6]。

間接成本

對間接成本的估算方法尚存在爭議。在使用人力資本法測算時，患者及其家人的治療和陪護的時間的機會成本應該根據時間損失的類型（工作、閑暇等）賦予不同的價格分別計算，但在實際評價中難以區分清楚。對于使用摩擦成本法也有爭議。反對者認為，該理論在勞動力市場假設上存在缺陷，低估了部分間接成本[5]。

無形成本

在使用意愿支付法測算無形成本時，調查對象會因偏好與收入的差距而出現支付意愿的差異，同時容易出現患者不計成本治療疾病的傾向（這種投入未必能獲得效果）。這種基于假設場景的調查由于缺乏現實的預算約束，極易出現誤差。所以，在測算成本時應將患者的主觀因素控制在合理范圍之內，以體現醫療服務的公平效率原則[7]。

敏感度分析

敏感度分析即不確定性分析，是對藥物經濟學評價的初步結果進行可靠性檢驗的一種分析方法。在藥物經濟學評價的成本測算中，對于是否包含有爭議的成本、間接成本測算方法的選擇、貼現率的選擇和藥品降價的結果等，都必須進行敏感度分析。一般使用概率敏感度分析作為藥物經濟學評價的敏感度分析方法，但難點在于哪種概率分布最適合未知參數。有學者推薦使用貝葉斯方法，并認為在估算95%置信區間下的凈效益時，中心極限定理較非參數Bootstrap法更適合用于量少且有偏倚的樣本[8]。

結語

作為藥物經濟學評價的基礎，成本測算并非簡單的費用分析，也不是通過簡單的調查就能完成的，評價者需要深入理解成本的內涵和相關理論依據并根據評價的目的、角度才能確定測算的內容及方法。藥物經濟學評價中的成本測算會因醫療服務本身的不確定性和難以衡量性而影響測算結果，故敏感度分析是藥物經濟學評價成本測算中的必要內容之一。

參考文獻

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鄧建良， 孫利華. 國外藥物經濟學評價中健康收益貼現率選擇的主要考慮及其啟示[J]. 中國新藥雜志， 2012， 21（21）： 2470-2472.

楊莉， 胡善聯. 藥物經濟學評價中的成本界定及存在的爭議[J]. 中國藥房， 2003， 14（11）： 670-672.

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吳晶， 吳久鴻， 劉國恩. 2009～2010藥物經濟學學科發展[J]. 中國藥物經濟學， 2010（6）： 5-15.

（收稿日期：2014-03-18）

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關鍵詞：教育；經濟增長；貢獻

對于教育對國家宏觀經濟增長貢獻的測算，世界各國的專家學者都試圖創立一種能夠完美詮釋教育與經濟增長因果關系的理論和計量體系，但都一次次的被后來學者所否定。按照學者靳希斌的定義，教育經濟效益是指教育領域內的勞動耗費同教育所得到的經濟報酬在數量上的對比①。它包括兩個方面：一種是教育產出與教育投入之比，即各種教育相關資源的使用效率問題。一種是教育對國家和個人的貢獻，即教育對經濟增長和個人收入的貢獻。本文僅就國內外有關教育對經濟增長貢獻的估算方法進行研究和分析。

一 教育對經濟增長貢獻的測算方法

（一）投資增量收益分析法：

美國經濟學家舒爾茨1961年在《教育與經濟增長》一文中，根據美國1929-1957年國民經濟收入的數據，以C-D生產函數作為估算方法的基礎，對美國這一時期教育對經濟增長的貢獻率做了定量的分析。其測算步驟為：

（1）計算一定時期內的國民經濟收入增長額及勞動力創造的國民經濟收入余數（計算勞動力創造的國民收入時β取0.75）。其中，國民收入余數=報告期勞動力創造的國民收入（總國民收入乘以β）-按基期勞動生產率計算的報告期的勞動力創造的國民收入。

（2）計算教育投資增量。教育投資增量為=報告期的教育資本存量-按基期人均教育費用計算的報告期的教育資本存量。其中教育資本存量=∑（各級各類畢業生人均教育費用×各級各類就業勞動者人數），另外，計算人均教育費用時，畢業生的總教育費用應當囊括社會、家庭、個人擔負的教育費用和教育機會成本。

（3）計算平均教育投資收益率。其中，某級教育投資收益率=（本級畢業生的年平均工資-前級畢業生的年平均工資）/本級畢業生的生均教育費用。平均教育投資收益率=∑（某級教育投資收益率×權重），權重為各級教育投資占總教育投資的比重。

（4）計算教育對國民收入增長的貢獻率。貢獻率=（教育投資增量×平均教育投資收益率）/國民收入增量

舒爾茨的計算結果顯示，教育對經濟增長的貢獻率約為33%。但以下幾點需引起我們的注意：（1）舒爾茨法的理論基礎是建立在西方經濟學要素理論之上的，如用CD生產函數作為估算方法的基礎，另外，其假設市場處在完全開放、充分競爭的條件下，勞動力所生產的邊際產品的價值就是工資，在計算教育投資收益率時，用工資衡量勞動者在生產中的貢獻，中國學者研究西方經濟學理論表明，剩余價值在此過程中被忽略，導致計算結果偏小。林榮日教授采用中國教育社會收益率對教育對GDP增長的貢獻進行了測算，計算的結果顯示1982-2001年中國教育對經濟增長的實際貢獻率為10.46%[1]，這一結果只相當于美國在20世紀70年代的水平。中國的勞動者工資不能反映勞動者在生產上的貢獻，此方法不適合具備中國國情的教育經濟貢獻率的測算。（2）計算步驟三中教育投資收益率的公式表明，舒爾茨把教育看做影響工資的唯一因素，忽略了個人能力、機遇、家庭背景等因素的影響，結論的可信度降低。（3）作為定量分析，經濟增長余數分析法只對直接經濟增長進行分析。舒爾茨的方法并沒有涉及教育尤其是高等教育對經濟生活中的科技進步和制度創新的促進作用[2]，也就是說，經濟增長余數分析法只是計算了教育對經濟作用的顯性產出，而沒有考慮到教育外溢對經濟的促進作用。

（二）經濟增長多因素分析法

美國經濟學家丹尼森的分析方法也是建立在西方經濟學三要素理論基礎上的，與舒爾茨不同的是，他計算的是教育對國民收入增長速度的貢獻，并試圖把導致經濟增長的因素全部分解出來，分析各因素對經濟增長的相對重要性。其計算方法為：

（1）以8年初級教育的勞動者平均工資為基準，確定各教育年限的工資簡化系數。丹尼森用收入系數來反映教育程度與勞動生產率及工資收入之間的關系。丹尼森認為，勞動者的工資收入差距中只有3/5可以歸咎于受教育程度的不同，故用3/5進行修正。收入系數為不同教育年限工人平均工資收入與基準勞動力工資收入之比。調整收入系數=100+（調整前收入系數-基準收入系數）（100）×3/5。

（2）計算報告期和基期的平均工資簡化系數及其年均增長率。平均工資簡化系數=∑（各級教育程度的工資簡化系數×各級教育程度的勞動者占勞動者總數的比例）

（3）確定教育程度提高對國民收入增長率的貢獻。丹尼森把教育因素歸為勞動力一欄，而工資在國民收入中所占比例為73%，故教育對國民收入增長率的貢獻=（平均工資簡化系數的年均增長率×73%）/同期國民收入的年均增長率

丹尼森考慮到了工資不單受教育因素的影響，引入了修正系數，取得較好效果，但也有缺陷：（1）假設條件以及估算基礎與舒爾茨一致，方法具有不可完全復制性，不能為我所用。另外，利用勞動者的工資來反映教育的貢獻，遺漏了剩余價值部分，使得結果偏小。（2）工資修正系數3/5以及后來估算知識增進中教育作用的比例3/5都缺乏嚴格意義上的論證，β系數取73%的計算方法是在在市場經濟充分競爭、企業追求利潤最大化的前提條件下進行的。嚴格意義上講，即使市場化程度極高的資本主義社會也不滿足此條件。這些近似取值使得結果可信度降低。（3）丹尼森自己也指出，教育水平指數只抓住了教育在勞動投入方面的貢獻，而忽略了教育對資本改善的影響。

（三）復雜勞動簡化法

此方法由前蘇聯學者斯特魯米林最早提出并使用，后被前蘇聯和我國的教育經濟學工作者不斷改進并使用。其基本步驟可分為：（1）以不同的尺度確定勞動簡化系數。（2）計算社會平均勞動簡化系數，社會平均勞動簡化系數=∑（各級教育程度的勞動簡化系數×各級教育程度的勞動者占勞動者總數的比例）（3）確定教育對國民收入的貢獻率，貢獻率=（社會平均勞動簡化系數×勞動力數量-勞動力數量）/（社會平均勞動簡化系數×勞動力數量）（4）確定教育程度的提高對國民收入增長額的貢獻。國民收入乘以（3）中的貢獻率，即為教育所創造的國民收入，把基期和報告期的此數字相減，再除以基期和報告期的國民收入的差額即得所要結果。

復雜勞動簡化法優點明顯，適合中國國情，被許多國內學者利用，但仍有不足之處：

（1）無論采取哪種尺度確定勞動簡化系數，都具有一定的主觀性，且各有優缺點。簡化系數不同，同一問題的結果也會相差很大。筆者曾就甘肅省的教育對經濟貢獻進行測算，發現勞動簡化系數直接決定了貢獻的大小。更有甚者，勞動簡化系數出現了倒退，而勞動力數量又增加不多，導致結果為負，這顯然是簡化系數的緣故。各種尺度確定的簡化系數的差別，多大程度上代表著復雜勞動與簡單勞動的比例關系，是一個難點。（2）在運用勞動簡化法計算教育的經濟貢獻時，得出的結果要比其他計量方法的結果總體偏大。分解計算公式可知，原因在于計算教育對國民收入的貢獻時，以教育增加的勞動量（KL-L）乘了一個排除教育因素影響的勞動生產率，而勞動生產率的提高也不能全部歸于教育。（3）從步驟四中知，國民收入未作任何處理，考慮到不同時期的價格波動，應將兩個時期的國民收入以不變價格處理，以消除這種影響。（4）以馬克思勞動價值論為理論基礎的此分析模型注定了其忽略資本、科技和制度等其他影響經濟增長的因素的研究，模型中的變量分析單一。

（四）生產函數法

生產函數是表示因素投入量與結果產出量之間關系的函數表達式。學者們在運用生產函數對教育的經濟貢獻進行研究時，通常根據需要將其變形，主要的變形方式有：

（1）線性生產函數：Y=W1K+W2L。Y代表產出，K、L分別表示資本和勞動投入，W1、W2分別表示資本和勞動的權重。利用此函數計算教育經濟貢獻的基本思路為：首先確定教育對勞動力質量的影響系數（設為α）和勞動力質量轉化為勞動力數量的折算系數（設為β），從而能夠確定帶有教育作用的勞動力投入（αβL），則教育對經濟增長的貢獻率為W2αβL/Y。

（2）指數生產函數：Y=AKa（L0E）b。其中Y代表產出，A為技術水平，是常數，K為資本投入，L0為初始勞動投入，E為教育投入，a b分別為資本的產出彈性和勞動的產出彈性。此函數的意義明顯，教育的作用相當于使初始勞動力成E倍的增加。有的學者將教育因素單獨列出來，并給以系數，如Y=AKaLbEγ，γ為教育的產出彈性，其他符合意義同上。還有的學者將體制變遷、結構升級等制度因素引入生產函數，使其變形為Y=AHγKaLb②。另外，對生產函數Yt=AtKta（L0tEt）b兩邊求時間t的全導，用差分方程近似代替微分方程，就得到y=α+ak+bl0+be。其中α代表年技術進步率，e代表教育投入年增長率，其他符號意義同上，那么教育對經濟貢獻為：R=be/y，e一般用教育綜合指數的年均增長率表示，利用此生產函數的變形還可計算分級教育對經濟增長的貢獻。

查閱近幾年的文獻，可發現利用生產函數計算教育對經濟的貢獻成為許多專家學者的首選，下面讓我們簡單分析一下其缺陷：

生產函數為計量教育貢獻提供了模型，并增加了效率，但我們也要看到，兩種生產函數形式均不能體現出影響經濟增長的多因素原因，僅僅一個函數是不能夠精確的描述經濟增長的復雜狀況的。用靜態均衡概念生產函數來分析經濟增長這種動態事項，并由此求得教育貢獻問題，效用性值得懷疑。

同樣，不管折算系數還是修正系數都是一種近似，且誤差多大，難以衡量。

國內學者為便于比較利用丹尼森時期的系數，在分析時剔除了教育經濟貢獻的時間因素，而勞動的產出彈性是隨時間變化的。

（五）其他估算方法

1.基于菲德“外生增長”模型的教育經濟貢獻測算。

教育作為一個產業，有異于其他產業的特性——外溢性。分析的基本步驟為：

（1）將整體經濟分為兩個部門：教育部門和非教育部門。有方程E=f（Le，Ke）、N=g（Ln，Kn，E）。E、N分別代表教育部門和非教育部門的產品量，L、K代表勞動和資本，下標代表相應部門。由公式知教育部門的產量影響非教育部門的產量。

（2）L=Le+Ln、K=Ke+Kn。社會總產品（Y）就是兩個部門產品之和，即Y=E+N。

（3）不同部門勞動與資本邊際生產力的相互關系為：fl/gl=fk/gk=1+δ。fl、gl、fk、gk分別代表不同部門勞動和資本的邊際產出。δ是兩個部門相對邊際生產力的差異，理論上可以等于、大于和小于零。負的δ意味著教育部門的相對邊際生產力低于非教育部門。

利用以上方程推導出回歸方程：dY/Y=α（I/Y）+β（dL/L）+γ（dE/E）（E/Y）。α是非教育部門資本的邊際產品，β是非教育部門產品對勞動力的彈性，γ實際上代表教育對于經濟增長的全部作用， dY/Y、dL/L和dE/E分別是總產品、勞動力和教育產品的增長率；E/Y是教育產品占總產品的比例，I/Y是國內投資占GDP的比例，將國內投資視同于資本存量的增量（dK）。dK在統計資料中并不存在，但它非常近似于國內投資（I），因此，常見的作法是以I代替dK。利用相關數據對回歸方程中的（dE/E）（E/Y）的系數γ進行估計，即可得出教育對經濟增長的貢獻。γ可理解為，在其他影響因子的條件不變時，每向教育部門投入1元錢，GDP可增加γ元。

國內已有學者就教育對經濟貢獻測算采用此模型，并取得了良好的分析效果，與此同時，我們要注意以下幾點：（1）將整體經濟分為兩個部門，僅是一種理論上的簡化，現代社會經濟的發展衍生出了許多不同的部門，用這種分類方法有些勉強。（2）由公式N=g（Ln，Kn，E）知，教育部門對其他部門產品量發生外溢作用并且這種外溢作用與非教育部門的產品生產發生在同一時期。這一假定與現實不符。（3）假設條件太多：如教育部門的產量水平（E）影響經濟中其它部門（N）的產量、以I代替dK、對于非教育部門產品的彈性是不變的、假定不同國家的生產方程以及方程中的參數在不同國家相仿（如δ）等等，這些勢必會對結果產生影響。

2.關于Panel Data模型的教育經濟貢獻測算。

面板數據模型是一類利用面板數據分析變量間相互關系并預測其變化趨勢的計量經濟模型。模型能夠同時反映研究對象在時間和截面單元兩個方向上的變化規律及不同時間、不同單元的特性。面板數據模型的一般形式可以寫成：yit=ait+xitbit+Uit，i取1到N（為截面數）的數，t取1到T（為時序數）的數。確定面板數據模型的步驟為：

第一步，列出面板數據模型的不同形式：參數滿足時間一致性時，yit=ai+xitbi+Uit；時間一致、斜率系數相同但截距不同時，yit=ai+xitb+Uit；時間一致、斜率系數和截距都相同時，yit=a+xitb+Uit。第二步，進行F統計量的比較：F2=（S3-S1）[N（T-K-1）]/S1 [（N-1）（K+1）]，F1=（S2-S1）[N（T-K-1）]/S1 [（N-1）K]。K為解釋變量個數，S1 、S2及S3分別為上述三式的殘差平方和。

在零假設下，統計量F2、F1服從特定自由度的F分布。如果F2大于（或等于）某置信度（多數為95%）下的同分布臨界值，則拒絕H2，應繼續檢驗；反之，利用系數和截距都不變模型擬合樣本。如果F1大于（或等于）某置信度下的同分布臨界值，則拒絕H1，應該用變系數模型進行回歸；反之，用變截距模型擬合。

確定教育對經濟增長的模型，并根據以上確定的面板數據的形式對其進行處理，對其進行回歸，即可得到結果。這種研究常常被學者用來分析比較不同地區的教育貢獻。

3.相關分析和回歸分析計算教育的經濟貢獻。

一般地，選取計算教育經費數字和國民經濟指標的相關系數的大小來衡量教育在經濟增長中作用的大小。在此過程中，人均GDP值和人均教育事業費通常被拿來分析。基本步驟為：對歷年來人均GDP值和人均教育事業費進行相關性分析，可以得出人均GDP的增長與教育投入的增長呈正相關關系。為進一步得知這種相關關系的定量數據，再次進行回歸分析，得到回歸方程，就可說明教育對經濟增長的貢獻。刀福東、李興仁和王天玉采用相關系數法以云南省為例對教育對經濟增長的作用進行了量化分析，結果表明：人均教育事業費和人均國內生產總值的相關性為0.98，呈高度正相關，說明了教育在地方經濟建設中具有重要的作用。[3]

以上我們簡略地總結分析了目前國內外主要的測量教育對經濟增長貢獻測算的各種方法，除此之外，還有依據內生性經濟增長理論構建內生增長模型、構建教育與經濟增長的灰色關聯模型以及模糊評價方法等等，在此不做討論。這些方法為評估教育的經濟作用和相制訂關教育決策起到了積極的作用，但其缺陷之處，仍需進一步改進。

二 對測算方法的簡要說明及建議

（一）現有的人力資本的測量指標都含有這樣一個假定：同一教育程度的勞動者的質量不存在差異，或是不同教育程度的勞動者質量差異一定。而現實的狀況與之相反，不同教育程度勞動者的質量差異也是隨時間等因素的變化而變化。

（二）分析各種計量教育對經濟增長貢獻的方法可知，新經濟增長理論對經濟內生增長進行實證分析時采用的依舊是新古典經濟理論的一些方法。學者安雪慧曾將新經濟增長理論及其分析框架用于實際生產函數分析，結果證明可行。故用實證方法分析內生增長理論將是一個新的研究方向。

（三）教育的外溢作用缺乏實證性的研究。由于教育的經濟效益具有間接性的特點，使得我們研究教育對經濟增長的貢獻不能僅看直接貢獻，更應拓寬視野，尋找教育外溢的能夠促進經濟增長的其他因素并對其修正。比如我們可以仿效丹尼森的做法，對每個影響因子提出一個修正系數，從而細化教育對經濟增長的各種影響。

（四）我們說現階段教育經濟效益的測算都是估計值，因為任何定量分析模型中的指標設定都不能精確完美地解釋教育與經濟的相互作用機理，故對教育經濟增長貢獻研究應該始終秉持定性分析與定量分析結合的原則，兩者互相補充，相得益彰。

（五）教育對經濟增長貢獻的一些統計數據的獲得并不能充分反映教育指標狀況，如統計人口的受教育程度的構成時，只是統計了那些拿到文憑的勞動者，而肄業生、學徒形式的教育等因素都會對受教育程度構成造成影響，運用這些統計指標進行計算定會產生誤差。另外，教育的經濟效益具有遲效性，而一般我們計算的只是受教育者的一個人生區段，此后還會創造貢獻。

[注釋]

①轉引自靳希斌編著：《教育經濟學》（第四版），人民教育出版社2009年版第392頁

②覃奠仁利用引入制度因素的生產函數對廣西情況進行分析，發現廣西高等教育對經濟增長的貢獻率為6.8912%。

③蔡增正將教育的全部作用與外溢作用模型化，使用世界上194個國家和地區的數據，考察了兩大作用在1965-1990年中對經濟增長的貢獻。發現教育對于經濟增長的貢獻巨大而具實質性，外溢作用為正并且作用很大。

[參考文獻]

[1]林榮日.中國教育對經濟增長的貢獻測算[J].有色金屬高教研究，2000（6）：31 -36.

篇(5)

Sun Yiqing； Wang Zilong

（南京航空航天大學經濟與管理學院，南京 210016）

（College of Economics and Management，Nanjing University of Aeronautics & Astronautics，Nanjing 210016，China）

摘要： 科技進步貢獻率對分析城市經濟增長有重要意義。本文依據南京市1993年～2007年統計數據，以柯布-道格拉斯生產函數為基礎，運用索洛余值法對南京市經濟增長中的科技進步貢獻率進行測算，根據測算結果分析出南京市科技貢獻率對經濟的實際影響并提供政策建議。

Abstract: The contribution rate of scientific and technological progress has the important significance for the analysis of urban economic growth. This article, based on the statistical data of Nanjing from 1993 to 2007 and Cobb-Douglas production function, calculated Nanjing economic growth technological progress contribution rate with Solow model. According to estimation results, we can analysis real impact on the economy by the contribution rate of science and technology of Nanjing and provide policy advices.

關鍵詞： 經濟增長 索洛余值法 科技進步 貢獻率

Key words: economic growth；solow model；the progress of science and technology；contribution rate

中圖分類號：[C94] 文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2011）27-0298-02

0引言

科技進步指科學發展與技術變革互相促進、轉化的過程?？萍歼M步與經濟增長的關系，一方面經濟發展不斷對科學技術提出新要求，促進其不斷發展；另一方面，創造、應用和推廣科技成果的同時不斷促進經濟增長?？萍歼M步作為影響經濟增長的重要因素，對提高社會生產效率起決定性作用[1]。

國外估算技術進步對經濟增長貢獻率的方法主要有代數指數法（AIN），索羅殘差法（SR）和潛在產出法（PO）等[2]。國家計委、國家統計局在1992年《關于開展經濟增長中科技進步作用測算工作的通知》中，將“增長速度方程法”作為最主要的科技進步貢獻率測算方法來推廣。饒光明等[3]（2008）計算了重慶市科技進步貢獻率，采用引入時間的柯布-道格拉斯生產函數計算出重慶市科技進步、資金與勞動貢獻率。董西明等[4]（2006）也運用此方法測算了甘肅科技進步貢獻率。章剛勇和阮陸寧[5]（2006）運用經驗值法、比值法以及回歸法等測算了江西省科技進步貢獻率，指出江西科技進步貢獻率測算采用比值法較為合理。林娟娟和王勛銘[6]（2006）以柯布-道格拉斯生產函數、索洛余值法為基礎，利用灰色關聯法，計算灰色關聯確定資本投入和人力投入的關聯度，得出資本和勞動的產出彈性，測算甘肅省1986年-2004年的科技貢獻率。

1科技進步貢獻率的測算方法

科技進步貢獻率被描述為在其他要素投入不變的情況下，由時間變化而引起的產出增長率。

1.1 生產函數測算法生產函數是描述生產過程中產出與投入要素組合之間依存關系的計量經濟模型。通常表述為：Y=f（A，K，L，…），其中Y為產出量，我國常用GDP、增加值等代表；A、K、L分別代表科學技術、資本、勞動等生產投入要素。

柯布-道格拉斯生產函數?？虏?道格拉斯生產函數由美國數學家Charles Cobb和經濟學家Paul Douglas導出，故稱C-D生產函數。其數學模型為：Y=AK?琢L?茁?滋。

對數展開式為：lnY=lnA+?琢lnK+?茁lnL+ln?滋。其中：Y為綜合產出量；A為效率系數，一般A>0；參數?琢、?茁分別是資本與勞動的產出彈性，且0?燮?琢?燮1，0?燮?茁?燮1；?滋為隨機誤差項，代表了估計的誤差水平。

丁伯根改進的C-D生產函數。丁伯根對典型C-D生產函數進行改進，選取樣本一般是時間序列，引入時間變量，即Y=A0emtK?琢L?茁?滋。其中：A0為初始科技水平，m為科技進步參數，t為時間，emt為綜合科技進步因素，是考慮了引入時間因素后廣義科技進步對產出的影響作用。丁伯根將C-D生產函數的常數A換成隨時間變化的A0emt，將科技進步引入生產函數，解決了科技進步量化難題。

將丁伯根改進模型兩邊取對數，得：lnY=lnA0+mt+?琢lnK+?茁lnL

由?琢+?茁=1，可令?茁=1-?琢，則有：

lnY=lnA0+mt+?琢lnK+（1-?琢）lnL或ln（Y/L）=lnA0+mt+?琢ln（K/L）

1.2 索洛余值測算法目前我國科技進步測算中，多采用索洛余值法。美國經濟學家索洛（R．M．Solow）在研究美國經濟時基于柯布-道格拉斯生產函數提出的測算方法，將技術進步納入生產函數中，把資本和勞動增長對經濟增長的貢獻剝離后，剩余的歸為廣義技術進步，從而定量分離出技術進步在經濟增長中的作用，這便是“索洛余值”，也稱全要素生產率[7]。

索洛余值法公式的簡單推導如下：

根據柯布-道格拉斯生產函數模型：Y=AK?琢L?茁?滋，則A=■

對上式求全微分，整理得：■=■-?琢■-?茁■

分別用a、y、k、l代表A、Y、K、L的增長率，則：a=y-?琢k-?茁l

這就是索洛余值法測算技術進步貢獻率的標準公式。

其中a為技術進步速度，即科技進步對經濟增長的貢獻份額；y為產出增長速度；k和l分別為資本和勞動的增長速度；?琢k、?茁l分別為資本和勞動對經濟增長的貢獻份額。

科技進步對產出貢獻的測算公式為[8]：EA=a/y×100%，表示科技進步貢獻率；EK=?琢k/y×100%，表示資本投入貢獻率；EL=?茁l/y×100%，表示勞動投入貢獻率。

2南京市科技進步貢獻率測算

2.1 測算變量和參數確定產出量Y。地區生產總值（GDP）指按市場價格計算的一個國家或地區所有常住單位一定時期生產活動的最終成果。符號y表示GDP增長速度。

資本投入量K。把每年全社會固定資產投資額作為投入的資金總額。所有價值指標都換算成可比價格。符號k表示全社會固定資產投資增長速度。

勞動投入量L。勞動量應是實際勞動消耗，可采用就業人數來說明勞動消耗，符號l表示就業人數增長速度。

參數?琢、?茁。?琢和?茁采用不同估計方法將得出不同的值，從而影響模型結果。估計方法一般有三種：經驗值法、比值法及回歸法[9]。一是經驗值法。按國家計委、國家統計局1992年聯合的通知，將資本產出彈性系數?琢設為0.3，再對其修正，勞動產出彈性?茁則利用?琢+?茁=1導出。全國各地發展水平不同，?琢值會有較大差別，因此準確性較差。二是比值法。資本彈性系數為利潤與國民收入的比值，勞動彈性系數為勞動報酬與國民收入的比值。三是回歸法。索洛建模程序看，它是動態時間序列模型，建模所用時間序列長度一般不少于15年，否則準確度很難保證。其他條件不變時，資本產出彈性?琢為資本帶來的產值與總產值之比，即資本增加1%時，產出增加?琢%；勞動產出彈性?茁為勞動力帶來的產值與總產值之比，同理。實際上當資本投入變化時，勞動投入也會變化，因此很難假定其他條件不變的情況，這也是科技進步度量模型參數估計的困難所在。故應以實際數據為基礎來回歸分析，并對回歸結果進行統計檢驗，檢驗通過得出的參數才能在模型計算中使用。本文用回歸法估計產出彈性系數?琢、?茁。

2.2 數據選取參照《南京統計年鑒》[10]，選取1993年～2007年的數據為樣本，地區生產總值GDP（萬元），固定資產投資（萬元），社會從業人數（萬人），分別用Y、K、L表示，計算得表1。

2.3 產出彈性系數確定根據ln（Y/L）=lnA0+mt+?琢ln（K/L），ln（K/L）為因變量，ln（K/L）和年份t為自變量，運用SPSS17.0對表1數據進行回歸分析，得回歸參數：lnA0=6.967，m=0.087，?琢=0.293。再根據產出彈性關系?琢+?茁=1得：?茁=0.707。于是線性回歸模型為：

ln（Y/L）=6.967+0.087t+0.227ln（K/L）

（8.377）（4.968）（2.943）

括號中數分別為常數項和兩個解釋變量的t值檢驗量，置信水平都在99.5%以上，能通過t檢驗。由回歸結果，該方程擬合優度R2=0.995，表明上述回歸線對樣本數據點的擬合程度很高；方程顯著性檢驗F=1093.426，說明方程顯著性也很高，即在99.5%置信概率下，自變量對因變量的影響是顯著的。得南京市國內生產總值的生產函數模型為：Y=1061.03e0.087t+K0.293L0.707?滋

同時得索洛余值模型：?琢=y-0.293k-0.707l

2.4 年平均增長速度的測算測度科技進步貢獻率一般用水平法來計算平均增長速度[11]。以產出為例，計算公式為：

y=（■-1）×100%

其中：Yt為計算期t年產出；Y0為基期產出；t為計算期與基期間隔年份。為保證數據結果可比性對產出和投入指標作統一規定。由年平均增長速度計算公式和索洛余值模型，分別測算出南京市各要素在經濟增長中的貢獻率，見表2。

3研究結論與政策建議

隨著社會進步和經濟發展，推動經濟增長的主要力量逐漸由原來的物質要素轉向科技進步因素。國際經濟理論界通常認為科技進步對經濟增長的貢獻率超過50％，則該國家或地區已進入集約型經濟增長階段；相反，則尚處于粗放型經濟增長階段。20世紀90年代初以來，南京市科技進步對經濟增長的貢獻率始終維持在50%以上，高于全國平均水平，已進入集約型經濟增長階段。而由表2可得，南京市科技進步貢獻率在1993年～2007年間經歷了下降到上升再到下降的波動，從2001年開始處于下降趨勢；資本投入貢獻率經歷兩個升降后，2007年有所上升；勞動投入貢獻率在經歷了兩個升降波動后，從2003年開始處于上升趨勢。結合表1、表2，2000年固定資產投資開始大幅增加，產出在增長率小幅波動中穩步上升，而科技進步貢獻率卻逐年下降；社會從業人數從1998年開始下降后到2002年又開始回升，勞動投入貢獻率也從1999年開始處于上升趨勢，這與南京良好的經濟環境吸引外來務工人員有關?？煽闯觯暇┦姓w經濟發展狀況良好，但科技進步對于南京市經濟增長的促進作用在降低，政府應當控制好固定資產投資增長速度，制定和完善相關政策。

由測算結果，南京市的科技貢獻率在1994年，及1999年至2001年曾達到70%以上，之后則處于下降趨勢，為此政府需要從以下幾方面制定和出臺各項科技和經濟政策：一是增加科技投入，加快科技成果轉化；二是不斷發展和完善科技體制創新，建立企業為主體、產學研結合的技術創新體系，鼓勵引導企業建立研發中心等；三是大力發展科學教育事業，特別是加快發展職業教育，培養高技能人才，提高勞動者素質，打造本地區科技人才梯隊；四是優化政府職能，完善宏觀調控體系，加速轉變經濟增長方式，積極引導和鼓勵企業走低投入、低耗能、低污染、高產出、高效益的發展道路。

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篇(6)

    伴隨著自動化、網絡化、數字化的浪潮席卷全球,信息量也呈幾何級數增長,圖書館如何能夠利用有限的投入獲取巨大的效益,以滿足讀者日益增長的需求,成為圖書館績效評估研究領域關注的重點。從20世紀60年代開始,國外圖書館開始將經濟學中的投資回報率(ReturnonInvestment-ROI)應用于自身的績效評估中。ROI原指企業從一項投資性商業活動的投資中得到的經濟回報。在公共圖書館研究領域,已經形成了一系列的ROI測算模型和方法,如美國圣路易斯公共圖書館采用條件價值評估法(CVM)、消費者剩余法、時間成本法等評估圖書館服務的價值[1]。高校圖書館作為高校的文獻信息服務機構,其價值不僅具有圖書館的共有屬性,同時也有其自身的特性。高校圖書館能否將公共圖書館的工具、模型、方法直接進行移植,抑或是根據自身的資源、環境、讀者群體的特性開發適合的研究方法與工具,是目前高校圖書館領域孜孜不倦在探索的課題。

    2國外高校圖書館研究現狀

    相對于成果頗豐且日臻成熟的公共圖書館,高校圖書館基于投資回報的價值研究起步較晚,且成果較少。

    2.1圍繞多主題的定性評估研究

    1972年,MountEllis等撰寫《高校圖書館系統使用價值與成本的測算方法》,是較早將成本效益概念引入高校圖書館績效評估中的文章[2]。20世紀90年代開始,這方面的研究日趨廣泛,主要圍繞以下幾個主題:?從經濟學的角度詮釋圖書館的價值。M.B.Line在《用戶對圖書館的質量和價值的感知》一書中,用成本效益和成本收益理論的概念詮釋圖書館價值[3]。TefkoSaracevic建立了圖書館信息服務的使用導向價值理論框架,從哲學與經濟學的角度詮釋了圖書館信息服務的價值[4]。?以實際案例分析圖書館某一資源或服務的成本效益。GaryW.White等將成本效益分析應用于電子資源的評估,以來源于ABI/Inform數據庫的原文傳遞量為依據進行了案例分析[5]。KarindeJager以圖書借閱量為依據,從高校圖書館對學生的影響角度論述了圖書館的效益[6]。?依據定性評估體系研究圖書館的效益。CharlesOppenheim等依據英國的定性評估體系,從圖書館投入與機構等級之間的關系研究了圖書館的效益[7]。?對未來圖書館績效評估的發展方向提出設想。JohnLehner提出兩個發展方向[8]:①可以借鑒公共圖書館已經構建的一系列ROI測算模型、方法;②擴展研究范圍,將圖書館支出與學校的相關成果結合起來,如學生成績、教師對于圖書館服務的滿意度、教師留職率等。

    2.2多角度的定量評估研究

    國外學者從多個角度對圖書館的投資回報開展了定量評估。Mezick從圖書館支出與在校學生率的關系角度測算了圖書館的投資回報率[9]。其中,圖書館方面的數據來源于美國研究圖書館協會和美國大學與研究圖書館協會,在校學生率數據來源于國家教育統計中心的高等教育綜合數據系統。ShimWonsik運用數據包絡分析法(DEA)從圖書流通借閱量的角度對ARL成員中的95所學術研究型圖書館的投入產出率進行了計算[10]。在數據的獲取方面,采用AssociationofResearchLibraries1996、1997兩年的年度統計數據。隨著經濟學中的ROI測算模型被公共圖書館廣泛應用,高校圖書館也在不斷探索以貨幣形式體現自身的價值,其中頗具影響的項目為Lib-Value。該項目[11]從2009年12月至2012年12月,為期3年,項目全稱為“高校圖書館的價值、成就及投資回報”,由聯邦博物館圖書館服務局(IMLS)資助,項目組成員包括3所高校與美國研究圖書館協會的研究人員及圖書館員。項目的預期成果為適合于評估高校圖書館價值與ROI的測算模型、網絡工具及方法以及在3所高校的實證研究結果。該項目的研究建立在早期的兩項研究基礎之上:?UIUC圖書館ROI項目第一階段。2006年,愛思唯爾公司與伊利諾伊大學厄本那香檳分校(UIUC)圖書館組成項目組,該項目的目標是為UIUC圖書館構建可以量化的測量模型。該項目采用的模型源自Outsell公司的RogerStrouse撰寫的論文,利用該模型測算得出:2006年,每向UIUC圖書館投入1美元經費,獲得4.38美元的收益。?UIUC圖書館ROI項目第二階段。2009年12月,為了進一步驗證UIUC圖書館項目的方法對于高校圖書館是否有廣泛的適用性,項目組將這一方法擴展到8個不同國家的8個圖書館。研究發現,體現在資助經費上的投資回報率因機構使命的不同而不同,同時它還依賴于外部資助情況,其比率從1∶1到1∶15不等。與Lib-Value項目同期開展的還有由英國聯合信息系統委員會資助的“學術閱讀與圖書館資源的價值調查”項目[12]。該項目從2011年1月開始,為期一年。該項目由英國的6所高校參加,通過向6所高校發放調查問卷收集數據,該項目分為4個階段進行,其中最后一個階段將對此次調查的結果與Lib-Value項目的部分研究結果進行對比分析。

    3國內高校圖書館研究現狀

    國內的相關研究起步相對較晚———20世紀80年代才開始有學者關注這一領域。

    3.1圍繞多主題的定性評估研究

    較早發表的論文為1985年門笑文的“價值工程及其在大學圖書館的應用”[13],作者在該文中提出了大學圖書館價值工程計算通式。此后的發文量很少,基本都是從理論的角度對投資回報應用于高校圖書館進行探索性的思考,如李世蘭用投入產出比的觀點分析了高校圖書館發展緩慢的根本原因[14]。21世紀以來,國內相關研究逐漸增多,主要圍繞以下幾個主題:?電子資源的投資回報評估。有學者從理論的角度對電子資源進行了投資回報分析,如鐘麗華討論了采購全文電子數據庫時進行成本效益分析的有關基準、成本的計算方法、收益的組成項目及比重、評分方法、執行分析工作的機制及人員[15]。李正蘭等分析了高校圖書館數字館藏成本的組成形式,提出可以采用引文分析法、讀者調查法等對無形效益進行衡量[16]。有學者采用了對比分析與數據統計相結合的方法,如任紅娟認為可以采用傳統印刷資源與電子資源的成本效益定性對比分析和電子資源的利用統計分析共同進行電子資源的經濟核算[17]。有學者從理論上構建了ROI模型,如金潔琴等構建了電子資源ROI測算通式,并對其中的參數值進行了分析[18]。?構建圖書館投入———產出績效評估體系。向林芳提出根據一定的構建原則,電子資源的投入指標與產出指標共同構成電子資源投入產出績效評價指標體系[19]。?探討聯盟采購資源的投入產出。隨著地區性與國家性聯盟采購的日益發展與成熟,越來越多的學者開始關注聯盟采購的投資回報,如史永強等探討了TALIS集團采購的電子資源的投入產出[20]。

    3.2相對匱乏的定量評估研究

    國內的定量評估研究相對較少,比較有代表性的為“基于DEA模型的圖書館效益評估研究”。作者金婷提出了高校圖書館效益評估指標體系和評估模型,收集全國10個理工類高校圖書館在2008年的相關指標數據,運用層次分析法及熵值法相結合組合賦權法對指標體系賦權,并計算出綜合指標數據,再用數據包絡分析法得出各圖書館在2008年的效益情況———投入冗余量與產出不足量[21]。

    4國內外研究對比分析

    4.1國內外在研究方式上存在著差距

    國外的許多研究是由專業機構發起的,聯合了多所高校共同參與,而且還包括其他領域的專家、學者,并以問卷調查、訪談等多種形式獲取充分的第一手數據,從而深入開展實證研究。同時,各項目之間互相比較、彼此借鑒,具有一定的持續性。針對項目的研究成果還會進一步展開驗證。國內的研究,更多地是出于學者自身的研究行為,團隊研究力度明顯不足,而且大部分屬于理論層次的定性分析。不過,近幾年來國內也相繼有學者開始在理論研究的基礎之上進一步開展實證研究。此外,國外的某些用于研究的數據往往可以通過國家的權威統計機構或專業學協會組織獲取,而國內則鮮有此方面的標準數據。

    4.2國外對于圖書館回報的界定范圍更為寬泛

    在對圖書館投入的界定上,國內外都是比較明確的,基本包括:訂購成本、硬件投入成本及軟件投入成本等。在對回報的界定上,國內圖書館將圖書館的直接經濟收入、圖書館利用率、用戶規模、用戶滿意度、學校的科研成果及獲得的項目經費等納入回報范疇。相對于國內,國外的回報界定則更為寬泛,擴展到與大學相關的一系列指標,如學生的入學數、在校率、畢業率、學生成就以及學校的聲譽和威望等。

    4.3國內外的研究視角高度不同

    國內的相關研究,大多是站在圖書館的視角進行價值評估的。國外則把圖書館價值評估上升到與學校的使命緊密聯系起來,而且用學校使命引領圖書館的評估,通過評估證明圖書館自身對于學校發展的貢獻。

    4.4國內外的定量研究都存在局限性

    國內外都有學者采用DEA方法測算了圖書館的投資回報率。采用該方法的優勢在于它可以把多種投入和多種產出轉化為效率比率的分子和分母,而不需要轉換成相同的單位。但該測算方法并未包含用戶滿意度這一指標。此外,國外項目組還從大學對圖書館投入所產生的資助經費回報的角度,構建了ROI測算公式,公式中部分參數通過問卷調查的形式獲取,通過計算以貨幣的形式得出具體的投資回報率。但該測算公式的回報參數僅涉及到獲資助項目這一指標,對于評估圖書館的價值顯然是不全面的。

    4.5國內外定性評估研究居多,國內起步較晚

    在國內外的相關研究中,大部分學者都采用了定性評估研究方法。通過對比可以發現,國外研究的起步明顯早于國內,其開展研究的時間跨度較大,且隨著時間的推進,其研究內容有一個循序漸進的演變過程。國內早期的成果較少,直至21世紀以來才顯現出較集中的研究趨勢,且隨著數字化、信息化的時展,更多地聚焦于電子資源的價值評估。

    5針對高校圖書館評估投資回報率的幾點思考

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關鍵詞 資本配置效率 隨機前沿 方法

中圖分類號：F320；F224 文獻標識碼：A

1引言

資本配置效率，是指在資本要素自由流動的前提下，資本可以配置到邊際效率最高的區域、行業或企業之中（Wurgler，2000；呂冰洋，2007；李青原等，2010等等）。資本配置效率水平的高低是決定一國經濟發展程度的重要因素（韓立巖，2002）。

既有理論較為關注制度環境對資本配置效率的影響（Levine，1997；Rajan 和Zingales，1998；Wurgler，2000；Beck 等，2000；方軍雄，2006，等等），而較少關注資本配置效率水平的統計描述與區域間的差異分析，即便有些學者，如許開國（2009），嘗試性地探討了中國整體資本配置效率水平及地區性差異問題，但討論比較寬泛，并且資本配置效率的測算方法值得商榷。具體而言，目前對資本配置效率測算的方法可以歸納為如下四種：

（1）生產函數法。首先，通過利用資本、勞動等投入要素來設定宏觀上的總量生產函數（通常為C-D生產函數）；其次，基于生產函數的計量結果得到資本邊際產出；最后，以資本的邊際產出率來判斷地區或行業的資本配置效率?；谠撍悸?，龔六堂和謝丹陽（2004）首先采用了“函數估計法”測算我國省際資本邊際產出，然后通過使用邊際產出的離差來度量資本配置效率。但是，該方法有其固有的缺陷。一方面，面臨生產函數的選擇問題，由于行業不同，生產函數的形式也不相同，函數形式選擇恰當與否直接關系到行業資本產出率的準確性；另一方面，該方法無法得到資本配置效率的具體數值，僅僅只能考察某項政策實施后，資本配置效率提高與否。

（2）線性回歸法。該方法以投資作為因變量，選取一個最能影響投資的經濟因素作為自變量進行回歸，然后通過回歸系數值來判斷資本配置效率水平。Wurgler的資本配置效率模型正是這種方法的具體體現?；赪urgler的模型，國內學者對中國的資本配置效率進行了大量的研究。自變量通常選取工業增加值（韓立巖、王哲兵，2005；李青原、李江兵等，2013）和實現利潤額（韓立巖、蔡紅艷，2002）。但是，自變量的選擇具有隨意性，由于影響投資的因素眾多，從而使得選取一個經濟因素來測算資本配置效率的這種做法說服力減弱。

（3）基尼系數法。該方法簡潔直觀，既可以使用資本利潤率（李果，1999），也可以使用資本平均產出（王宏偉，2004）作為衡量資本配置效率的指標。但是，僅僅通過資本的投入和產出來測算資本配置效率，經濟實際無法充分得到反映。

（4）數據包絡分析法（DEA）?；谏a函數法、線性回歸法和基尼系數法的局限性，呂冰洋（2007）提出一種測算資本配置效率的新方法――數據包絡分析方法（DEA）。通過采用數學優化方法，DEA技術計算出前沿產出邊界，優點是無需明確生產函數的結構形式，但缺陷在于其將隨機沖擊和隨機誤差因素都歸結于技術非效率，由此會帶來測度和估計上的偏誤。為克服這一缺點，本文提出基于超越對數生產函數形式的隨機前沿模型，來測算資本配置效率。

2資本配置效率測算

2.1隨機前沿模型

比利時的Meeusen和Broeck（1977）、美國的Aigner，Lovell和Schmidt（1977）與澳大利亞Battese和Corra（1977）幾乎同時發表了關于SFA的學術論文，研究者們一致認為，這三篇論文的發表標志著隨機前沿方法的誕生。自20世紀70年代隨機前沿分析誕生以來， 模型最初主要是針對截面數據的生產函數，通過先估計隨機前沿生產函數，再利用得到的技術效率指標對選擇的影響技術效率的變量進行回歸，從而確定這些因素對技術效率影響方向和程度。但是，這種兩階段估計得到的參數通常是低效和有偏的。因而，本文借鑒Battese和Coelli（1995）提出的適用于面板數據的隨機前沿生產函數模型，其基本模型可以表示為：yit=f（xit， ）exp（vit uit）

其中，yit為生產者i第t時期產出； xit代表要素投入； 為技術參數；vit為傳統對稱誤差項，表示各種隨機的環境因素對前沿產量的影響，且vit服從標準正態分布N（0， ）；uit≥0，是一個獨立于統計誤差非負變量，用以衡量技術非有效性，通常假定服從零處截尾（truncations at zero）正態分布N（mit， ）；f（xit， ）exp（vit）表示隨機前沿的標準線，若反映生產者狀況的點落在前沿線上，則uit=0，若低于前沿線，則uit>0。因為各種因素都會影響生產者的生產活動，且總是存在技術無效率的現象。所以，通過將確定性模型中的殘差項假設為無效率項和隨機誤差項的混合結構，來保證被估效率項的有效且一致，并同時考慮了隨機誤差項對生產者個體效率的影響。可以用該生產者產出的期望與隨機前沿的期望比值來確定生產者的個體技術效率，即生產者實際產出比潛在產出，即

TE==exp（）

因為技術有效性是指在現有技術不變的前提下，如果在不增加其它投入（或減少其他產出）的情況下，（下轉第148頁）（上接第134頁）技術上不可能增加任何產出（或減少任何投入），則稱該投入產出向量是技術有效的。所以用TE值來測度技術有效性，反映了生產者有效利用資源的程度。因而，作為一個投入-產出系統的資本配置，本文以TE值作為資本配置效率的測度指標以展開對資本配置效率的實證研究。

2.2資本配置效率的函數模型

通常采用Cobb-Douglas生產函數和超越（Translog）對數生產函數進行隨機前沿分析。鑒于超越對數生產函數更具有一般性，本文將基于Battest和Coelli（1995）隨機前沿生產函數模型，并借鑒呂冰洋（2007）測算資本配置效率時所采用的指標，構建資本配置效率的超越對數前沿生產函數模型：

其中，i=1，2，…，29，表示各個省、直轄市、自治區；t為樣本時間，從1997-2012年16個年份。本文借鑒呂冰洋（2007）測算資本配置效率時所采用的指標，DK為資產負債率，RK為（工業部門）資本平均利潤率，FK為（工業部門）資本平均產出，MAR為市場化指數，INV為勞均民間部門投資額。并對以上各變量取自然對數。遵循一般處理方法，本文用時間變量T表示技術，技術的變化表現為生產函數整體平移，技術進步（如工業部門生產效率的提高等）是的各地區資本配置效率的提高；同時，設定資本配置效率模型為技術非中性，用時間T和資本配置效率各投入要素的交互項來衡量；時間參數T，1997-2012年分別取1，2，…，16。vit為隨機誤差項，uit為資本配置非效率，如上所述，分別服從標準正態分布和截尾正態分布； 1， 2… 20為待估參數。其中，資本平均產出通過各地區工業總產值和工業固定資本總額之比來衡量；資本平均利潤率通過各地區工業部門利潤總額和固定資產總額之比來測算；資產負債率通過企業負債（長期負債加短期負債）總額與企業資產（流動資產加固定資產）之比來衡量。

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