时间：2022-05-08 15:28:45
樊子君现代审计不仅重视审计质量，同时也讲求审计效率。这使得重要性概念在审计中的地位日益突出，而运用重要性概念必然导致审计风险的发生。本文拟在讨论重要性和审计风险两概念的基础上，进一步探讨二者的关系，并试图探索一种确定重要性数量水平的新方法。一、重要性与审计风险的概念界定重要性概念在会计审计理论中，指樊子君 现代审计不仅重视审计质量，同时也讲求审计效率。这使得重要性概念在审计中的地位日益突出，而运用重要性概念必然导致审计风险的发生。本文拟在讨论重要性和审计风险两概念的基础上，进一步探讨二者的关系，并试图探索一种确定重要性数量水平的新方法。 一、重要性与审计风险的概念界定 重要性概念在会计审计理论中，指会计报告与实际情况不一致的严重程度。《独立审计准则第10号——审计重要性》中指出，重要性“是指被审计单位会计报表错报或漏报的严重程度，这一程度在特定环境下可能影响会计报表使用者的判断或决定”。重要性实质上强调了一个“度”，在会计或审计报告中，允许一定程度的不准确或不正确的存在，但是要以这个“度”为界。 重要性原则的运用贯穿于会计审计理论及实务中，但重要性水平则可以是针对会计报表、会计账户、乃至于各项交易，在多数场合是针对和首先针对会计报表的。 审计风险由审计行为带来，指由于审计人员出具的审计报告与被市项目真实情况不一致而承担审计责任的可能性。审计风险概念的意义不仅在于提请审计人员注重审计质量，承担审计责任，更重要的在于正确评估审计风险、控制审计风险。 二、重要性与审计风险的内在关系 我国理论界公认的审计风险决策模型为： 审计风险（AR）=固有风险（IR）×控制风险（CR）×检查风险（DR） 它最根本的用途在于根据确定的预期审计风险、固有风险、控制风险的水平来计算确定检查风险水平。检查风险的价值在于据此确定实质性测试的样本规模，把审计计划与审计实施过程有机地联系起来。 重要性与审计风险是不可分割使用的两个概念，必须把它们结合起来研究。那么，在重要性和审计风险之间存在怎样的关系呢？审计报告对被审事项中的重要性错误未予极因，就会导致审计风险。因此，重要性是审计风险控制的核心和重点。审计过程中同样的事项，其重要性程度提高时，审计风险必然降低；反之，审计风险必然提高。因此，重要性和审计风险之间是反向对应关系。 重要性理论的目的在于指导审计实践。审计人员对会计报表进行审计，首先要对重要性进行初步的判断。判断要从数量和性质等方面来考虑。从数量角度讲，重要性表现为重要性数量水平，如“税前利润的5％－10％”、“总资产的0.5％一1%”，等等。在此之所以单独称之为“重要性数量水平”，是为了区别于一般论述中的“重要性”、“重要性程度”、“重要性水平”。在审计实务中，“重要性数量水平”的作用在于作为会计报告允许出现差错的最高水平，评价所发现问题的重要性，进而确定发表审计意见的类型。 在实施审计前，审计人员对不同规模企业的重要性都有一个比较一致的认同，即有一个大致相同的重要性数量水平，这个水平应该是相对数。重要性数量水平越大，如从5％提高到10％，则对同一个项目的重要性程度认识就越低，从而审计风险也越大；反之，审计风险就越小。所以，重要性数量水平和审计风险水平成正向对应关系。 审计风险是对审计全过程的评价，由几个因素共同作用而成。审计人员所能控制的只有检查风险要素。所以，控制审计风险的要点在于控制检查风险。根据审计风险决策模型可知，在固有风险和控制风险一定的条件下，检查风险和审计风险成正比关系。 从而，重要性数量水平与检查风险水平成正向对应关系。 对于重要性数量水平与检查风险水平的关系我们有理由进一步作如下推断： 1、如果检查风险水平趋向0时；即在审计中几乎不允许遗漏任何错弊，则重要性数量水平也应接近0； 2、重要性数量水平与检查风险水平的取值范围均在0一100％之间； 3、重要性数量水平与格查风险水平在取值范围内的变化是连续的； 4、重要性数量水平与检查风险水平的变化不一定是均匀的。尤其在两者接近100％时，重要性数量水平变化速度应小于检查风险水平的变化速度。因为对任何一个审计项目，从理论上讲、即使审计人员愿意承担极高的审计风险，也不能采用100％的重要性数量水平。换言之，即使检查风险水平为100％，审计人员也不应将重要性数量水平定为
关键词学科一技术关系 关联性分析 转化效率
1.引言
“科学一技术”关系的实践研究发展于上世纪90年代，弗朗西斯・纳林（Francis Narin）通过专利对论文引用在来源和时间方面的关联性，证明在高科技领域，科学与技术之间有着紧密的相互作用。利用论文和专利数据可以衡量国家、地区或机构的创新能力测度以及相互间知识转移、技术转移途径的研究，主要是基于宏观数据进行统计分析。基于专利的科学一技术关系的研究，主要包括定量指标方法、数理模型方法、科学一技术映射模型及社会网络分析方法。指标方面主要有科学联系度（Science Linkage）及其标准化后的产业标准化指数、当前影响指数（Current Impact Indicator）及衍生的科学强度、技术循环时间（Technology CycleTime）、技术扩散系数、相对强弱指数（RSI）等。数理模型方面，有基于熵值算法学校一产业一政府的三螺旋模型与算法（已由Mode-1进化到Mode一2），技术成长曲线及其修正，以及用于科研投入与产出绩效间的灰色关联分析；科学一技术映射模型方面，国内学者尝试建立科学学科分类与专利IPC分类的映射模型等；社会网络分析方法，如高继平提出的专利/论文的混合共被引网络分析、聚类分析和聚类自动标引，基于社会网络分析工具的研究等。定量指标方法难以避免突发因素造成的数据噪音，例如论文或专利的数量的突发性增长或引用；模型研究和社会网络分析其关注的指标较为局限，例如模型研究主要是宏观的规模性产出数据；社会网络分析则要求变量数据间有共现关系。文章涉及7个论文和专利的数据变量，得到21种关系组合，扩展了定量指标体系，同时发现了一些原本弱相关或无关的数据变量去除时滞影响后呈现出较强或极强的相关性。
“科学一技术”相互作用分析能体现出科学研究与技术应用间的协同发展、扩散转化和相互贡献程度，从而为支持科技领域布局、制定技术创新策略、合理配置科研资源等提供决策依据。文章以国内高等学校“科学一技术”发展现状为研究对象，通过高校的专利数据和论文数据关联性分析，挖掘影响科学和技术发展的关联性因素，探讨科学与技术相互转化、扩散、相互促进的时间效率。一项研究，或某一领域的研究，在研究发表后需要多长时间能被关注（被引）、被传播、以及促进技术应用的出现，通过r间度量来揭示该问题，能够为高校科技管理部门开展科技资源布局提供有效的决策支持的定量分析方法体系和策略。
2.研究方法
关联性分析方法在很多学科领域得到了应用，在挖掘“科学一技术”关联性分析方面，可以分析研究经费的投入产出，但其涉及的变量局限于产出数据，而忽略了引文关系，即科学与技术间的转化和扩散效率；可以分析科研项目与专利产出间的关联性，但其忽略了科研与技术之间的时间转化差异，其相关性系数均低于0.9。
对于科学与技术的关系，通常认为：先有科学研究再有专利产出，即研究总是走在应用的前面；成果公开之后会经过一段时间得到关注、扩散、被利用。那么一个机构、一个学科、一个技术领域甚至单个的研究内容发表之后，究竟要多长时间才能爆发出大量的技术应用成果？文章扩展了“科学一技术”常用的分析指标涉及的数据变量（见表1），考量了科学与技术发展的时间差异性，一方面挖掘了更多的可用指标；一方面将原本弱相关的关联性通过时间关系处理得到了较强或极强的关联性，并分析该时间差异对科技转化效率的影响。
从表1看出现有文献的研究方法主要有两种：一是考察单一变量的变化趋势或者分布情况；二是对技术相关变量（如专利被引次数与专利公开量、引用论文文献和专利公开量或量）间通过逻辑运算得到的数值进行分析，形成衡量科学一技术关联性、活跃度和影响力的常见指标体系，运算方法主要包括平均数值、标准化数值、引用关系时间间隔等。但其存在的共性问题是：变量关系单一，且依赖于指标的建立来对数据进行处理，无法消除由突发因素引起的数据噪音。
2.1关联性分析方法
在不同的变量间可能存在着线性相关或曲线相关关系，可以是正相关也可以是负相关，不同类的相关又可分为强相关、中等相关、弱相关或者无关等几种关联程度。而曲线相关大多可以转换线性相关进行研究，衡量变量间的线性关系常用的系数为皮尔森（Pearson）相关系数。假设：变量A（专利申请）与变量B（专利被引）之间存在潜在的关联性，当N=30（1985-2014年），A与B两个变量曲线走势见图1，但两条曲线并不完全重合，可以首先计算得到一个皮尔森相关系数：
对于同一年份的数据来说，专利被引相对于专利申请有所滞后。这一规律在图1中表现为变量B的峰值在时间上较变量A提前出现。因此，在计算相同年份的变量A和B的相关性之后，尝试寻找变量B的峰值相对变量A峰值前移的一般规律，计算不同年份的变量A和B之间的相关性；当Pn达到最大值时，n即为变量B相对于变量A的峰值前移时间差，也可以理解为变量B相对于变量A的时滞。新的线性相关系数计算公式如下：
当Pn达到最大值时，n即为A变量对B变量产生作用的时滞度量。
关联性分析主要解决两个问题：（1）对于相互之间没有直接关联性的变量，通过考察其时间序列变化情况，挖掘其在时滞效应和转化速度方面的关联性，以考察其预测性。（2）消除单个数据带来的噪音影响，使分析结果具有较好的稳定性和合理性。
2.2方法验证
通过曲线拟合，比较A和B，以及A和B两组曲线的皮尔森系数和R方值，若皮尔森系数R方值得到改善或有明显提高，且通过SPSS分析软件得到的置信区间均在95%及以上，则说明该方法对于该变量组合具有统计意义。
文章通过列举两个例子来进行验证说明：（1）选择机构G的30年间（1985-2014年）（A1）和专利申请量（B1），并假设论文研究能带动专利的申请，分析在当前的发展趋势下，预测专利申请要经过时间n才能达到当前科学研究水平带来的相应技术应用规模；（2）选择机构G的30年（1985-2014年）专利申请量（A2）和专利被引量（B2）进行关联性分析，与现有的“技术扩散速度”指标进行参照分析。两组变量30年时g序列数据的趋势分布与关联性见表2和图2。
经公式（2）计算得到表3。可见，G单位专利申请与间的关联性，在时间差值n1=2年时达到最强，预测2年后在当前的总体研究态势下，会引发技术引用的大量出现；专利申请与专利引用之间原本呈现的弱关联性，在时差n2=3年时获得较强的关联性，且推测得出G单位的技术扩散速度为3年。
经过该处理后，通过SPSS以A为自变量，B为因变量进行曲线拟合，R方值都得到了明显改善（见表4）。证明该关联性方法具有统计意义，能够表征两个变量间的关联程度。
同样，通过数据验证，关联性分析7个变量（、论文被引、专利申请、专利授权、专利被引、引用专利、引用论文）的21类组合关系都呈现出较好的应用可行性。
3.评价体系的构建
文章的数据包括专利和论文两部分。专利数据来源于TI数据库，以专利权人代码为检索条件，获得1985-2014年国内排名前3的理工科高校（高校S、高校Q、高校Z）的专利公开和引用情况；论文数据来源于InCites平台中3所高校1985-2014年的和被引情况。
3.1评价指标的确立
从论文和专利数据中提取出7类变量，通过前期的关联性分析后，得到21个组合形式并确定变量A对变量B具有促进或推动作用（表5）。
根据主/客体（论文与专利）与行为（引用与被引）之间的时间维度关联性（图3），15对变量组合可以大致划分为四个类别：
（1）表征产出规模驱动的时间效应，体现在不同主体具有同样的行为：一专利申请，即科学研究产出对技术应用产出的推动作用。
（2）表征扩散时间效应，体现为不同主体的产出与被引行为的时间维度关联性，又可以细分为两类：一类包含一论文被引、一专利被引、论文被引一专利被引，即科学研究的扩散对科学研究和技术引用产出的时间影响；一类包含专利申请一专利被引、专利申请一论文被引，即技术应用的扩散对新技术应用和科学研究扩散的时间影响。
（3）表征转化时间效应，体现为不同主体的产出与其引用行为的时间维度关联性，分为两类：一类包含专利申请一引用论文、专利申请一引用专利、引用专利一引用论文，即技术转化对科学研究和新技术应用产出的作用；一类包含一引用专利、一引用论文，即科学研究转化对新的研究内容、技术应用和技术应用转化的影响。
（4）表征贡献程度，体现为引用行为与被引行为的时间维度关联性，也可分为两类：一类是科学研究对新的科学研究转化和技术应用转化的贡献度，包括引用论文一论文被引、引用论文一专利被引；一类是技术应用对新的科学研究转化和技术应用转化的贡献度，包括引用专利一专利被引、引用专利一论文被引。
3.2机构数据对比
通过公式（3）的计算处理后，我们得到以下结果（表6）。比对国内3所水平较高的理工类院校的论文和专利的产出及引用关系数据，其论文数量与专利信息的产出规模、扩散效应、转化效应和相互贡献程度都具有极高的关联性。对比变量A对变量B的推动或促进作用在时间维度的间隔大小，可以挖掘各高校间的“科学一技术”间扩散、转化速度的快慢，以及相互贡献程度的时滞效应。
从关联性来看，高校Q除了专利申请与专利被引、专利授权与、与专利被引、与专利引用专利文献、与专利引用论文文献和专利被引与专利引用专利文献6种组合呈现出中等相关外，其他变量间都呈现出较强相关；高校S和高校Z在专利被引与专利引用专利文献、专利被引与专利引用论文文献2组变量无关联性。
从时间关系上来看，专利授权与其他变量的关系，和专利申请与其他变量的关系差值在0-2之间，整体抵消了我国专利申请到授权的18个月审核周期的时间，因此两者可按需选择，文章以专利申请为主要变量开展分析。另论文被引和专利被引（2，2，1）在时间关系上同步于和专利申请（2，2，1），即一项/篇专利和论文被引用的同时，意味着另一项/篇专利和论文公开发表。因此两组变量具有相互验证的效果（表6中灰色部分为文章未选取的变量组合）。
（1）从产出规模来看：高校Z对科学一技术的产出发展较快，其变量间的时间间隔均小于高校S和高校Q。
（2）从扩散效应来看：高校S与高校Q技术扩散对科学的影响时效长于高校Z（论文被引一专利被引、一专利被引、专利申请一专利被引），而科学研究扩散对新的科学研究的促进（专利申请一论文被引）高校S要迟于高校Q和高校Z，科学研究扩散对新的技术应用的促进（一论文被引）三所高校时效相同。
（3）从转化效应来看：在技术转化方面（专利申请一引用专利），三所高校的效率相似；但高校Q的科学研究转化效率（一引用论文、一引用专利）略低于其他两所高校。
（4）从贡献程度来看：高校Z的科学贡献度较差（引用论文一论文被引），高校Q的科学贡献度和技术贡献度（引用论文一专利被引、引用专利一专利被引）较好，高校S的技术贡献度和科学贡献度（引用论文一专利被引、引用专利一专利被引）都略低于高校Q。
总体来看，高校Z近年来的产出发展较快，其科学研究向技术应用方面的转化速度较快，但是技术与科学的关联度较低，科学贡献度较低，但技术影响力较高。高校Q近年来科技产出变缓，科学研究向技术应用扩散速度较快，高校Q的科学研究转化效率较高，科学与技术的关联度居中，技术循环时间变长，但其技术贡献度和影响力仍较高。高校S在产出发展速度上略缓于其他两所高校，其技术扩散效率不高，科学贡献度和技术贡献度的水平居中。
3.5与传统指标的对比检验
传统指标受到时间变化以及突现的大数值个例影响，会导致指标结果具有数据样本的依赖性。通过分别比较扩散效应与“技术扩散速度”指标，转化效应关联性分析与“学科关联度”和“技术循环时间”指标（见表1）的数据值，对关联性方法的可行性进行检验。
（1）扩散效应关联性与“技术扩散速度”指标。
在已有的科学一技术分析中，计量扩散效应的是（专利申请）与（专利被引）的平均时间间隔，即“技术扩散速度”这个指标来度量的，用这个办法得出来的一个高校的技术扩散速度，选取的时间范围距离现在越远则值越大，选取的时间范围距今越近值越小。例如：图4中，选取30年的数据时，校S、高校Q和高校Z的均值分e为9.1、8.2和9.9年，中值为8.7、6.2和8.3年；选取近十年的数据时，三者的技术扩散速度分别为2.3、1.8和2.4年，中值为2.2、1.6和2.2年。
关联性的分析则是对两个变量的总体趋势进行对比，根据表6的结果，在30年的数据范围内，科学研究的扩散对科学研究和技术引用产出的时间影响（和论文被引：4、3、3，专利申请和专利被引：4，3，3），以及技术应用的扩散对新技术应用、科学研究和科学研究扩散的时间影响（和专利被引：5，5，4）的时间效应更加的均衡和稳定。
（2）转化效应关联性与“科学关联度”和“技术循环时间”指标。
传统指标中评价科研转化和技术转化的指标有科学关联度和技术循环时间两个指标。通过计算学科关联度得到图5，得到的2014年累积值分别为1.10、0.70、0.59，高校S的科学关联度较高，高校Q科学关联度居中，高校Z的科学关联度较低。该结果与三者的科学研究转化对新的研究内容、技术应用和技术应用转化关联分析结果（1，1，1）近似。
近五年（2010-2014年）技术循环时间方面的高校S的技术循环时间（4、5、3、3、3年）与高校Z（5、4、4、3、2年）近似，较高校Q（8、7、4、3、4年）略快，且年代越近，其技术循环时间越小。通过关联性分析，技术转化对科学研究和新技术应用产出的作用（2，3，2），高校Q略缓于高校S和高校Z，与传统指标的结果相近，但受数据集合时间范围的影响更小。
4结论
论文关键词：交通运输，经济增长，协整，格兰杰因果
一、引言
交通运输业对现代经济发展的作用日益明显，作为国民经济的基础产业，已经成为纵多经济发展因素中的重要因素之一。[1][2]交通运输业如何在经济发展产生作用？与经济经济发展的关系如何？已有学者在这方面做了相关的探讨。刘建强、何景华（2002）以1949―1999年间中国的GDP、客运量和货运量为样本数据，运用协整理论和格兰杰因果关系的检验方法分析了交通运输业与国民经济发展的关系，结果发现货运量与GDP之间具有长期的均衡关系。也就是说交通运输业能促进国民经济的发展。刘秉镰、赵金涛（2005）以1978―2003年间的数据位样本，运用格兰杰因果检验方法分析了我国东中西部的交通运输与经济发展的关系，结果发现GDP增长是交通运输发展的原因。张学良（2007）用面板数据模型研究了不同区域间交通基础设施与经济增长的关系。张学良、孙海鸣（2008）以改革开放以来的时间序列为对象，运用协整理论和格兰杰因果关系检验方法，分析了交通基础设施与经济增长的长期稳定关系工商管理论文，结果发现经济增长是交通基础设施发展的格兰杰原因怎么写论文。
从对上述文献的分析来看，当前对交通运输与经济发展的关系主要集中在整个中国，很少有针对某一区域或某一省份的研究。
本文力图在已有研究方法的基础上，以重庆为研究对象，运用协整理论和格兰杰因果关系检验的方法分析重庆的交通运输业与经济增长的关系。
二、计量方法分析
（一）单位根检验
单位根检验主要是检验变量是否是一个稳定的时间序列过程。根据协整理论，存在长期均衡关系的两个变量必须要相同的单整阶数。因此，在本文中，对三个变量进行协整分析之前，必须检验三个变量进行单位根检验。目前，最常用的单位根检验方法是由Dickey和Fuller提出的ADF（Augented Dickey-FullerTest）检验。ADF检验的基本原理是将非平稳的时间序列进行n次差分变成平稳的时间序列。基本方法如下：
（1）
其中表示常数项，，，表示待定参数，t表示时间趋势因素，表示随机误差项。该检验中的滞后阶数由AIC（赤池消息准则）和SC（施瓦茨准则）来确定。
（二）协整检验
由于本文涉及到三个变量，因此本文将采用Johansen(1988)和Juselius(1990)提出的一种似然法进行检验的方法。该方法是基于向量自回归VAR(P)模型的分析技术进行检验，可用于检验多个变量，能同时求出各变量间的若干种协整关系。它的基本思路是在多变量向量自回归（VAR）系统回归构造两个残差的积矩阵工商管理论文，计算矩阵的有序特征值（Eigen value），根据特征值得出一系列的统计量判断协整关系是否存在以及协整关系的个数。
（三）因果关系检验
利用协整检验结果判断了变量之间是否存在长期稳定关系之后，对于变量之间的因果关系还需要进行进一步的检验。因此，需要在协整检验的基础上，利用因果分析（(Granger Causality Test)对问题继续进行研究。
目前，最常用的因果分析方法是格兰杰因果关系检验怎么写论文。格兰杰因果关系检验的基本思想是：如果变量x是y变化的原因，那么x变化之后，y才发生变化，因此可以通过x来预测y。如果在y关于y的滞后变量的回归中，加入x的滞后变量作为独立的解释变量后，能使整个回归方程更加显著，这个时候，我们称x是y的格兰杰原因，但是在添加x的滞后变量后并没有显著增加回归的解释能力，则称x不是y的格兰杰原因。
格兰杰因果关系检验的模型如下：
（2）
（3）
检验和的格兰杰因果关系的假设是：：=0，j=1,2,...,k；：0，j=1,2,...,k。直接用F―检验来检验上述假设关系，检验的F统计量为：
F=~F[m,T-(m+k+1)] （4）
其中工商管理论文，和分别表示表达式（2）和（3）通过最小二乘法回归得到的残差平方和，m表示自由度，k表示（）滞后项数，T为时间序列（）的观测值总数。
三、实证分析
本文选取重庆市1985―2008年的国内生产总值（GDP）作为反映重庆市的经济增长的指标，反映重庆是交通运输业的指标确定为货运量（HYL）和客运量（KYL），数据全部来源《重庆市2009年统计年鉴》。为了尽可能得到宏观经济变量之间的真实关系，减少序列的波动以及消除异方差的影响，对各个变量取对数形式，分别用lnGDP，lnHYL和lnKYL表示。
（一）交通运输经济增长的态势分析
从图1中可以看出，在1985―2008年这23年间，重庆市的货运量、客运量和国内生产总值的变化趋势表现出一致性，呈不断上升的趋势。在1985―1995年间，三个指标的变化趋势都不是很平稳，但是在1995年后的变化趋势都是不断上升的。通过对图1的大致分析，我们猜测重庆市的交通运输与重庆市的经济增长呈现出相关性。
图1 GDP，HYL和KYL对数化的趋势图
（二）单位根检验结果
在现实经济中，大多数经济指标的时间序列是不稳定的工商管理论文，因此，在用OLS进行回归前，先要对各个变量进行单位根检验，确定各个序列是否是平稳序列，以避免回归出现虚假回归。下面是用本文第二部分所论述的单位根检验方法对客运量、货运量和国内生产总值的时间序列数据的稳定性进行检验，运用软件为Eviews6.0。在检验过程中，根据各个时间序列的时序图来确定检验形式是否含有常数项和时间趋势项。检验结果如表1：
表1 客运量、货运量与国内生产总值的ADF检验
指标
变量
ADF统计值
1%临界值
5%临界值
检验形式式（c,t,k）
结论
lnGDP
水平值
-2.9723
-4.4407
-3.6329
（c,t,3）
不平稳
一阶差分
-2.6211
-3.7880
-3.0124
（c,0,3）
不平稳
二阶差分
-3.6678
-3.7880
-3.0124
(c,0,3)
平稳**
lnHYL
水平值
3.2413
-4.6162
-3.7105
(c,t,6)
不平稳
一阶差分
-3.7792
-3.7696
-3.0049
(c,0,6)
平稳**
二阶差分
-5.7662
-3.7880
-3.0124
（c,0,6）
平稳*，平稳**
lnKYL
水平值
-2.4482
-4.4407
-3.6329
（c,t,1）
不平稳
一阶差分
-3.3052
-3.7696
-3.0049
（c,0,1）
平稳**
二阶差分
-6.3579
-3.7880
-3.0124
论文关键词：金融产业成长，经济增长，Granger因果关系检验，协整检验
一、引言
随着西方经济增长与金融发展理论的引入，金融发展与经济增长的关系已成为我国当代经济学界的一个重要研究领域,厘清两者之间的关系对于加快我国经济发展具有重要的政策意义。我国学者利用国内数据对两者之间的关系进行的大量实证研究，由于方法和指标体系的不同，研究结论各有差异。全国层面谈儒勇(1999)利用普通最小二乘法发现我国金融中介发展与经济增长显著正相关；王志强和孙刚(2003)采用带有控制变量的向量误差修正模型和Granger因果检验方法，发现1990年以来我国金融发展与经济增长之间存在着显著的双向因果关系。区域层面周立、王子明的研究表明：中国各地区的金融发展与经济增长都密切相关, 促进金融发展有利于经济的长期增长；冉光和、李敬等分别对我国东部和西部金融发展与经济增长的长期关系和短期关系进行了比较研究后认为:西部地区金融发展与经济增长之间具有金融发展引导经济增长的单向长期因果关系, 而无明显的短期因果关系，东部地区金融发展与经济增长之间具有明显的双向长期因果关系和双向短期因果关系。此外张兵、胡俊伟( 2003)、孙涌( 2003)、胡金焱、朱明星( 2005) 分别对江苏、贵州和山东三省的金融发展和经济增长的关系进行了实证分析。目前，国内理论界关于金融发展与经济增长关系的实证分析很多论文网，但是大部分是对我国的整体情况做分析，对于省际情况的研究较少。我国是一个具有区域性特点的大国,经济在地域间的发展是不平衡的,金融发展的差异也很大, 因此研究一个区域金融发展与经济增长的关系对于该区域的经济发展更具有指导意义。基于这一认识，本文对重庆市金融发展与经济增长之间的关系进行了实证研究。
二、变量选择、分析方法与数据说明
根据数据的可收集性和经济政策的连续性，论文选取了两组指标: 一是反映经济增长的指标，二是反映金融发展状况的指标。（一）经济增长指标。通常一国或一地区综合经济发展水平用国内生产总值(GDP)来衡量，考虑到人均GDP 数据比总GDP 数据更能反映经济发展水平，并为剔除物价因素和人口因素的影响，本文采用了实际人均GDP的环比增长率( G) 作为衡量经济增长的指标。实际人均GDP 是通过重庆市GDP缩减指数( 以1978 年为基期) 加以调整得到的。（二）金融发展状况指标。本文选取两个指标来反映金融发展状况: 一是衡量金融规模的金融相关比率指标( FIR)。FIR指某一时点上现存金融资产总额与国民财富之比。通常,人们将其简化为金融资产总额与GDP之比。限于数据的可获得性, 本文的金融资产总额包括金融机构各项存款余额、贷款余额、国家债券发行额和企业债券发行额。二是反映金融结构的指标( BANK) , 即金融机构贷款余额在金融总资产中的比重, 可以衡量金融中介( 银行系统) 在金融体系中的相对规模和作用。
在分析方法上，为了避免模型出现伪回归现象，本文首先利用ADF 单位根检验检验变量的平稳性，并对非平稳性变量进行处理使之成为平稳时间序列。为进一步检验二者的因果关系，分析金融发展对经济增长的影响程度，本文采用Granger 因果关系检验对数据进行检验和分析。如果各变量均是单整的，我们将对其进行协整检验以确定金融产业成长与经济增长之间的是否存在长期稳定的关系。
本文样本区间为1997—2009年, 所有数据均来源于《重庆统计年鉴》, 除以上说明外 数据未作其他处理。本文应用Eviews5.0对数据进行分析和检验。
三、实证分析
（一） 单位根检验
采用ADF法对对变量G、FIR、BANK进行单位根检验论文网，根据检验结果(表1)可见各序列一阶差分的ADF 检验值均小于5%的显著水平下的临界值，即G、FIR、BANK都是一阶差分平稳的, 即三者都是I(1)，即一阶单整。所以这三个变量具备了协整关系的必要条件，由此可以进行协整分析和因果检验。
表1 变量单位根检验结果
变量
检验类型( C, T, K)
ADF 检验值
临界值
显著水平
G
（c，t，2）
-3.76
-3.93
5%
G
（c，0，2）
-3.83
-3.21
5%
BANK
（c，t，2）
-1.01
-3.88
5%
BANK
（0，0，2）
-2.33
-1.98
5%
FIR
（c，t，2）
-2.43
-3.88
5%
FIR
（0论文网，0，2）
-1.60
关键词：结构方程模型；高等教育；学生满意度
《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》指出，今后中国高等教育发展的主旋律主要体现在教学质量方面。但是，目前的国内外对什么是教育质量的研究还没有定论，只是有一个观点逐渐被国外学者所重视，那就是以“学”为中心，认为教育质量就是关注学生、关注学生学习、学生发展、学生变化发展。它还体现在增值性的质量观方面。高等教育的重要组成部分是教学质量，它是为满足顾客需要而规定的教学标准及其实施效果的总和，学生及其相关方（包括学生的父母、雇主、其他的学校和其它社会组织等）作为高校的顾客，是高校提供的教育项目、课程和服务的直接受益人。因此对高校而言，顾客满意就是学生及其相关方对高等教育的要求被满足的程度的感受，在一定程度上也可以看作是学生对学校提供的教育服务的用户反馈。[1]因此，以学生为中心的教学质量高低的评判，学生满意度评价可作为一种适切的评价方式。
一、理论背景
（一）服务质量理论
GrLnroons（1982）根据心理学的基本理论把顾客感知服务质量定义为顾客对服务期望水平和实际服务绩效的感知水平比较结果。[2]Parasuraman、Zeithaml和Berry（1985）把感知服务质量定义为“有关服务优势的一个总体判断或态度”[3]。Liljander和Strandvik（1993）从关系层面上度量顾客感知服务质量的设想和理论的基础，将感知服务质量研究扩展到对感知服务价值的研究。[4]GrLnroons（2001）对服务质量和顾客满意度之间的关系重新进行界定，他认为可能应该用感知服务特征模型替代原来的感知服务质量模型。[5]大多数学者都认为服务质量是消费者对于服务的满意程度，是使用者对于期望服务与实际感知服务的差距的主观判断的结果。
高等教育服务主要是指以学生为中心，贯穿以满足学生需求的服务理念，当高等教育成为服务产业之后，高等学校中的学生满意度，就成了学生对于教育价值和学习经历的认知和主观体会的多重性概念，Astin（1993）认为是一直期望与实际感受互动下的结果。[6]大多数学者是在顾客满意概念的基础上对学生满意度的含义进行界定的。如Oliver等（1989）认为学生满意度是学生对与教育相关的各种结果与经历主观评价的喜好程度。[7]Bryant（2001）认为学生满意度是当高校学生的期望得到满足或者超出满足状态时，学生所报告的对自己大学经历的满足感觉。[8]
（二）高等教育学生发展理论
Tinto（1993）认为学生满意度是高等教育机构和学生个体互动的函数。学生的院校满意度不仅是体现教学成果的重要指标，也是展示供求双方相互作用成效的重要指标。[9]
由于学生满意度指标与学生的学业成就、持续学业、毕业率密切相关，它成为高等院校判断自身教学功能实现程度的重要评价指标。学生满意度是指学生对于学校提供的服务质量所持有的期望与实际提供的服务之间的差异进行比较后的感觉。从学生的视角来看，学生满意度测评是学校为了满足他们作为消费者表达的一种行为方式，同时也是他们对自身使用或购买产品和服务的评价。高等教育服务质量指的是高等教育所提供的服务产品的质量，高等教育服务产品质量的高低体现了其满足教育需求主体学生显性或隐性的需求程度。高等教育服务质量的评价则反映了学生对服务质量的期望与现实的服务水平之间的对比。
・教育管理・基于结构方程模型的高等教育学生满意度研究
（三）基于服务质量理论的学生满意度模型
在对顾客满意概念理解的基础上，学者们基于适应水平理论、比较水平理论、公平理论、归因理论等理论基础陆续推出了顾客满意度模型。顾客满意度模型分为理论模型和指数模型两个阶段。最著名的理论模型有Oliver（1980）提出的“期望-不一致模型”；影响范围最广的满意度指数模型是1994年创立的美国顾客满意度指数模型（ACSI）。在顾客满意度模型的基础上，学者们根据不同的指标体系建立了学生满意度模型，刘慧、路正南（2012）从学校形象、学生期望、价值感知、质量感知、学生抱怨、学生忠诚、学生满意度7个指标构建了以学生满意度为中心的结构模型，结论认为学校形象对学生期望、质量感知和学生满意度有直接正向影响，影响力最大的质量感知，总体影响最大的是学校形象。[10]杨兰芳、陈万明（2012）基于结构方程模型方法构建了感知价值、学生忠诚、质量感知、学生期望、学生满意、高校形象等6个潜在变量18个标识变量和15N假设关系进行研究，通过因子分析及潜在变量的路径关系分析发现，在整个满意度测评体系中，学生的个体发展在学生期望和质量感知中的方差贡献率较大。[11]刘凯等人运用项目分析、信度分析、探索性因子和验证性因子分析等方法，从学生期望、高校形象、感知质量、学生满意、学生信任、学生承诺、学生忠诚和感知公平等8个结构变量建立了高等学校学生满意度指数模型。结果显示模型整体拟合度较好，8个结构变量能有效测量高校大学生的满意度水平。[12]本研究在整理前人文献的基础上，总结出感知公平、学生满意、人才培养、感知管理、校园文化、感知质量、硬件支持为学生满意度的影响因素，同时在美国顾客满意度模型的基础上建立新的模型，并对模型的影响因素的关系进行研究。
二、研究设计和分析方法
（一）研究样本
本研究的样本是2015年自愿参加CCSS调查的南京X高校提供的数据，学校按照5%的抽样误差和60%的预计回收率进行完全随机抽样。经过检验，样本分布与原始抽样分布无显著差异。有效问卷作答学生统计如表1。
（二）研究假设及模型构建
结构方程模型方法要求首先建立概念模型，将不可直接测量的某些变量之间的关系建立因果模型，然后根据构念，找出可以测量的观察变量。结构方程模型建构要经过模型设定、模型估计方法设定、模型检验和模型修正等几个步骤。[13]本模型在美国顾客满意度指数模型（ASCI）的基础上，经过分析与整合提出了全新的一个模型，从而构建潜在变量并建立模型结构。通过对国内外大量文献梳理，提出学生满意度模型指数的12个研究假设，具体如下。
假设 1：感知公平影响感知质量（正向）；
假设 2：感知公平影响学生满意（正向）；
假设 3：硬件支持影响感知质量（正向）；
假设 4：硬件支持影响人才培养（正向）；
假设 5：感知管理影响感知质量（正向）；
假设 6：感知管理影响人才培养（正向）；
假设 7：感知质量影响学生满意（正向）；
假设 8：校园文化影响人才培养（正向）；
假设9：校园文化影响感知管理（正向）；
假设 10：校园文化影响硬件支持（正向）；
假设11：校园文化影响感知公平（正向）；
假设12：校园文化影响感知质量（正向）。
由以上假设我们形成了本文的假设模型，见图1。
（三）高等教育学生满意度指标体系的形成
在模型假设中，各变量名称、各变量所包含的子纬度及其在此基础上，遵循重要性大、代表性好、敏感性高、独立性强等原则，最终将测评指标体系划分为三个层次。每一层次的测评指标都是由上一层测评指标展开的，而上一层次的测评指标则是通过下一层测评指标的测评结果反映出来的，如表2所示。
三、数据收集与分析
（一）信度和效度检验
为了进一步了解主成分因子分析并剔除部分变量后的问卷数据是否具有一致性和有效性。首先，我们采用了Cronbach’s Alpha系数法对问卷数据进行信度和效度检测。根据统计学规律，一般认为Cronbach’s Alpha系数在0.70是可接收的最小值。通过SPSS21.0软件统计分析，各题项的信度如表3。
数据结果表明，感知公平的5个因子的Alpha系数为0.208，硬件支持4个因子的Alpha系数为0.822，感知管理3个因子的Alpha系数为0.849，感知质量6个变量的Alpha系数为0.841，学生满意6个变量的Alpha系数为0.951，人才培养6个变量的Alpha系数为0.810，校园文化5个变量的Alpha系数为0.864，因为感知公平的Alpha系数为0.208，信度低于0.70，故舍弃。剩下30个因子的整个量表的Alpha系数达到0.92，这说明主成分因子分析后30个因子的问卷仍然具有非常好的内部一致性。
效度上，我们用潜在变量相关系数进行讨论，结果小于0.8表示不存在多重共线性。为此，我们运用SPSS21.0对题项做相关系数检验，结果如表4。
1.设定模型评价和假设检验
在对研究模型的信度和效度进行检验之后，本研究利用SPSS-AMOS软件来计算假设模型的各路径系数和相应P值。数据表明，其他路径系数检验均在可接受范围，但“人才培养感知管理”、“感知质量校园文化”路径系数检验的P值分别为0.215、0.727，均大于0.001，故不显著，所以模型还需要进一步改善。
2.设定模型的修正
为了进一步优化模型，本研究依据假设模型的检验结果、理论关系以及各变量相关系数的强弱对研究模型进行了修正，以期获得一个最优拟合模型，修正模型比假设模型更为符合数据的内在逻辑关系。修正模型结果详见表6。
3.模型解释
结构方程模型主要功能揭示潜在变量之间、可测变量之间以及潜在变量与可测变量之间的结构关系，它们之间的结构关系在模型中可以通过路径系数来体现。
（1）直接效应
直接效应是指由原因变量对结果变量的直接影响，用原因变量到结果变量的路径系数来衡量的效应。如表8中学生满意效应的结果，由校园文化到学生满意的标准化路径系数是0.128，那么校园文化到学生满意的直接效应就是0.128。这种情况说明在其他条件不变时，“校园文化”潜在变量每提升1个单位，“学生满意”的潜在变量就会直接提升0.128个单位。
（2）间接效应
间接效应是指原因变量通过影响其它变量，从而对结果变量产生的间接影响。在只有一个其它变量的时候，间接效应的大小则是两个路径系数之间的乘积。如表8中校园文化、感知管理、硬件支持效应结果，从校园文化到感知管理的标准化路径系数是0.909，感知管理到硬件支持的俗蓟路径系数是0.575，那么从校园文化到硬件支持的间接效应就是0.909×0.575=0.523。这也充分说明了在其他条件不变时，“校园文化”对于“硬件支持”的影响每提升1个单位，那么“硬件支持”就会间接提升0.523个单位。
（3）总效应
总效应是指由原因变量对结果变量总的影响，是直接效应与间接效应之和。如表8中校园文化、人才培养效应的结果，从校园文化到人才培养的直接效应是0.127，校园文化到人才培养的间接效应是0.509，那么从校园文化到人才培养的总效应则为0.127+0.509=0.635。在其他条件不变时，“校园文化”对“人才培养”的影响是每提升1个单位，“人才培养”就会提升0.635个单位。
四、结论与建议
1.从直接效应来分析，人才培养对学生满意度影响最大。对于专业而言，培养专业的兴趣尤为重要，在入学期间学校要给予学生职业规划指导与帮助。从学生视角而言，学生在学习与生活中要培养自身良好的组织领导能力、数学与统计信息分析能力、书面表达能力以及口头表达能力等。
2.从间接效应来分析，硬件支持对学生满意度影响最大。对于学校食堂而言，学校要不断改善其硬件设施及伙食条件；对于图书馆而言，学校要不断改善图书馆的条件及增加藏书量；对于实验室、体育馆而言，要不断提高学校的生均校舍建筑面积、生均实验、教学仪器设备数量。
3.从总效应来分析，校园文化对学生满意度影响最大。在社交方面，学校要鼓励来自不同城乡、民族、家庭背景的学生相互接触，提供社交机会，形成师生之间、学生之间以及主体与环境之间的积极互动。学生的学习与成长过程本质上说就是他们自身认知与能力、情感与价值观的社会化过程。在兴趣爱好方面，学校应该鼓励学生积极参加各类校园文体活动。在时政方面，学校要鼓励学生多参与国家社会、经济、政治等重大问题的学习与讨论。在学习方面，学校应该建立与完善学生远程学习/在线学习等学习制度。
综上所述，根据高校学生满意度的影响因素提出如下建议：第一，提高人才培养的质量。加强对在校大学生学习状况和影响因素的研究，为深化高等教育与教学改革提供研究案例。第二，加大硬件支持。硬件支持反映了学生对学校所提供的学习支持条件的满意程度，学校要改善图书馆环境，增加和改进图书文献的量和品质，加强教室室内温度的适宜调节以及改善实验室设备等。第三，形成良好的校园文化。良好的校园文化不仅对学生对校园环境感知产生影响，还对他们在校的教育经验满意度以及对他们在校期间的学习行为、学习兴趣和学业收获等都会产生积极的影响。学校应更多从制度、文化等层面采取措施来营造良好的校园文化，使学生对校园支持的满意度不断提高从而最终提升学生对院校的总体满意度。[13]
五、研究不足
本研究主要存在以下几点不足：第一，本研究是基于2015年CCSS的调查数据，数据的选取仅是南京X高校的数据，而不是在全国所有同类院校中随机抽取的样本，因此其代表性有待检验。第二，虽然本研究建立的路径分析模型能够展示变量之间的关系，且数据较好地拟合了被调查数据。但是，如果还要对各原因变量，对结果变量关系作用进行深入分析，还有待进一步建立完整的结构方程模型和完善相关理论。第三，感知公平对于学生满意度的信度低于0.70，为了更好地将感知公平作为学生满意度的预测指标，还需要对CCSS调查的项目进行补充与调整。
参考文献：
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关键词 科技传播；在线学术论坛；结构方程模型；发展机制
中图分类号G206.2 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2013）107-0284-03
1 研究方法
本研究采用结构方程模型，把有关在线学术论坛成功因素的调查分为两个阶段，即成长期和成熟期；根据前文的方差分析，多数答案有显著差异，少数差异度不大。为研究在线学术论坛长效机制模型，选取成熟期的数据进行分析。
选取某个在线学术交流网站作为调查对象，向用户发放149份问卷，回收问卷99份，有效问卷90份。其中男性46人，占51%；女性44人，49%。硕博研究生占61%，本科生占31%，大学学者3%，其他职业5%。
2长效机制的指标体系
本研究的量表部分共包括50个测量项，分别对应6个关键成功因素，即为系统支持、保障机制、论坛资源、论坛主体、扩张机制和交流氛围；深入研究这6个关键成功因素及其测量项，可构建本研究指标体系如表1所示（设计过程略）。
在线学术论坛作为一个整体，其长效发展需要各因素的协调与互动。本研究发现在线学术论坛的成功因素包括系统支持、保障机制、论坛资源、论坛用户扩张机制和交流氛围等6个方面；具体地，可将这6个因素归类成为支持要素、主体要素和动力要素。
其中，支持要素包括系统支持和保障机制2个因素；系统支持涉及基本服务、基本功能、系统弹性和基本管理4个方面，保障机制涉及内容管理和内容评价2个方面。主体要素包括论坛资源和论坛用户2个因素；论坛资源涉及资源质量和资源服务2个方面，论坛用户涉及注册动因、成长与实名和交流意愿3个方面。动力要素包括扩张机制和交流氛围2个因素；扩张机制涉及外部性和资金来源2个方面，交流氛围涉及交流激励、交流引导和交流动机3个方面。同时，每个要素的各级指标又由若干个测量项进行支撑。
3影响长效发展的要素研究
3.1长效发展支持要素
在线学术论坛是一种网络应用，其硬件支持和网站管理是论坛发展的基础。所以，在建立长效发展机制模型时，首先需要建立可信度高的结构方程来研究支持要素相互间的影响程度。根据已有数据，构建支持要素模型如图1所示。
图1显示系统支持和保障机制两个潜变量之间有较强的相互影响作用，影响系数为0.42。系统支持的4个指标，即基本服务、基本功能、系统弹性和基本管理，与系统支持这一潜变量有较强的相关性；4个指标的系数分别为0.64，0.80，0.85和0.33。其中，系统弹性与系统支持的相关性最强，其次为基本功能；这也与在线学术论坛发展过程中，对不断完善基础服务而需要的系统可扩展性和新功能开发的需求相一致。指标与系统支持按影响系数大小排序，分别为系统弹性、基本功能、基本服务和基本管理。基本管理相关性最小，说明该指标的必要性较强，不是系统支持的重要因素。
保障机制的2个指标，即内容管理和内容评价，与保障机制这一潜变量具有极强的相关性；系数分别为0.85和1.03。这两个指标是在线学术论坛长效发展的保障，一方面是内容的知识产权审核和用户监督机制，用以保障论坛资源的质量，另一方面权威的介入对论坛资源进行评价，也对论坛资源建设氛围起到正面推动作用。
3.2长效发展主体要素
在线学术论坛是一种网络论坛，其组成要素就是论坛资源和论坛主体。资源的质量决定用户的粘度，而用户的参与度又决定着资源的质量。研究长效发展机制，需要建立结构方程来刻画主体要素之间的相互关系。根据数据，构建主体要素模型如图2所示。
图2显示论坛资源与论坛用户两个潜变量之间的有极强的相互影响作用，影响系数为0.69，这也与前文分析相符。
论坛资源的2个指标，即资源质量与资源服务，与论坛资源这一潜变量有较强的相关性，系数分别为0.40和0.63。其中，资源服务指标系数较高，说明论坛资源本身质量需要保证的基础上，更需要提供整合的高质量资源。
论坛用户的3个指标，即注册动因、成长与实名和交流意愿，与论坛用户这一潜变量有极强相关性，系数分别为0.64、0.72和0.79。其中，交流意愿指标系数最高，其次为成长与实名指标，说明论坛用户的激励对在线学术论坛的发展起较大作用。
3.3长效发展动力要素
任何一种产品的长效发展，必须要有其动力因素。在线学术论坛的动机要素是扩张机制和交流氛围。扩张机制通过其对社会的正外部性和稳定的资金来源实现，版面的交流氛围则是通过交流激励、交流引导和交流动机3个维度得以表现。根据数据，构建动力要素模型如图3所示。
图3显示在线学术论坛的扩张机制和交流氛围两个潜变量之间有极强的相互作用，影响系数为1.12。热烈的交流氛围可以帮助在线学术论坛对学界和业界产生影响，也能得到更多的捐款；论坛不断扩张则能添加更多用户，增强交流。
扩张机制的2个指标，即外部性和资金来源，影响系数分别为0.66和0.43。其中，外部性的系数较大，说明论坛的扩张是建立在推动科研发展和产生社会效益的基础上，即要先获得学界和业界认可。
交流气氛的3个指标，即交流激励、交流引导和交流扩张，影响系数分别是0.57，0.87和0.73。其中，交流引导指标系数最大，其次为交流扩张；专题、线下活动等可以引导交流话题，主动上传资料可以帮助扩张交流，而交流激励是交流氛围的扩张基础。
4在线学术论坛长效机制的全要素模型
根据长效发展机制支持要素、主体要素和动力要素的分析，构建在线学术论坛长效机制全要素模型如图4所示。各要素与其指标之间相关性较强，影响系数均在0.6以上；三个要素之间，支持要素和动力要素均与主体要素极为相关（影响系数大于1），支持要素与动力要素影响系数为0.49。该结构方程模型影响系数值高，可信度高，可以解释在线学术论坛各要素的相互影响机制。在支持、主体和动力三个要素之间，主体要素是主要位置，支持要素和动力要素均与主题要素具有极高的相互影响力度；同时，支持要素与动力要素之间也发生相互影响机理，共同推动在线学术论坛长远发展。
具体地，结合各关键成功因素的相关指标及因素间相互作用机理，构建在线学术论坛长效发展机制全要素综合模型如图5所示。
据此，假设得到支持。以在线学术论坛长效发展为目标，在建设在线学术论坛时应以论坛主体建设为主，保障论坛资源质量、完善基于资源的论坛服务；同时建立声望系统、实名制等成长机制，激励用户注册。与在线学术论坛主体系统密切相关的是动力系统，以外部性和资金来源衡量的扩张机制和以交流氛围为目标的激励和引导，是在线学术论坛长效发展的动力。因此在线学术论坛建设和发展过程中应注重保持论坛学术性，对学界和业界产生影响，同时也应有意识地引导学科前沿议题，帮助论坛发展壮大。同时，在线学术论坛的硬件支持和保障机制也非常重要，在线学术论坛的发展过程中，应不断开发新服务，保障系统有较强的扩张性；同时引入对论坛资源的评价机制，保障论坛内容的质量。
5 结论
研究发现，论坛主体要素是论坛的根本，支持要素和动力要素均与主体要素密切相关。在线学术论坛长远发展需要各因素共同推动，各成功因素组成支持要素、主体要素和动力要素共同推动在线学术论坛长效发展。在建设在线学术论坛时，应以长效发展为目标，以论坛主体建设为主，兼顾支持要素和动力要素。在线学术论坛建设过程中应该着重加强的是基于论坛资源的服务、用户注册动因、系统功能和服务扩展弹性、论坛内容评价、社会影响力以及专题等活动驱动的论坛交流引导。
参考文献
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关键词：垃圾评论识别；KNN；特征提取；层次分析法
引言
近年来，互联网逐渐发展成为“以用户为中心，用户参与”的开放式架构[1]，用户对购买的商品进行评论，消费者和生产商通过产品的评价，也可以了解产品的优势与不足，把握用户需求，改善服务。然而，由于网络评论不受任何约束，使得评论中充斥着大量垃圾评论，故提高垃圾评论的识别效率有非常重要的意义。
1 数据来源与处理
研究以2015年MathorCup数学建模竞赛C题垃圾评论识别的评价数据为基础。文章通过对评论文本进行分析，总结出其在中文评论领域的特点主要表现在以下几个方面[3]：评论文本格式自由多样、评论对象的多样化、评论内容具有近似重复性、不真实评论和广告和不带有感色彩的随机文本。
首先，我们对从京东网站中获得的iPhone 6 Plus的200条评论分析整理，并对评论属性提取并进行向量化处理，将处理后的向量作为训练集。
表1 训练集向量化处理（部分结果）
iPhone 6 Plus手感很好，上手容易。是正品，快递师傅服务也很好！商品封条完整。 （3，2，0，0，1）
2 垃圾评论识别
2.1 KNN 最近邻分类算法算法步骤
（1）根据特征项集合重新描述训练文本向量；
（2）在新文本到达后，根据特征词分词新文本，确定新文本的向量表示；
（3）在训练文本集中选出与新文本最相似的K个文本，计算公式为：
（1）
（4）在新文本的 K个邻居中，依次计算每类的权重，计算公式如下：
（2）
其中，x为新文本的特征向量，Sim（x，di）为相似度计算公式，y（di，Cj）为类别属性函数，即如果di属于类Cj，那么函数值为1，否则为0。
2.2 评论测试集的建立
对附件中的36条评论同样进行向量化处理，作为测试集，结果如图2所示。
图2 训练集和测试集评论数目
2.3 模型求解
根据上节建立的KNN分类器垃圾识别方法，利用训练样本对测试样本进行识别，识别结果如表2所示。
表2 KNN分类算法垃圾识别结果
3 基于层次分析的垃圾评论分类模型
3.1 相关概念定义
在产品垃圾评价识别模型研究中，为了方便问题的研究，我们定义了量化评论、评论者、商家的变量分别为评论句的价值度、评论者的可信度和商家的可靠度。
（1）评论的价值度：表示为P（x），P（x）代表该评论x具有评论特征的程度。（2）评论者的可信度：表示为B（y），B（y）代表我们相信该评论者y的程度。（3）商家的可靠度：表示为R（z），R（z）代表该商家产品可靠性的程度。
3.2 层次分析法
所谓层次分析法就是将一个复杂的多目标的问题作为一个决策系统，该目标问题又可分为多个准则或目标，进而分成具有多准则、多约束的若干层，然后依据求解判断矩阵特征向量的方法得到每一层次的各个元素对上一层次元素的权重，最后使用加权和的方法进行归并，得到对总目标的最终权重，层次分析法的主要的步骤为[4]：
图3 层次分析法流程图
3.3 评价指标的确定
3.3.1 评论的价值度检测
（1）评价句的特征。评价句指构成产品评论文本每个短句中，包含产品特征或评论观点的句子。产品评论质量的高低很大程度取决于评论文本中评价句数量的多少。因此，如何识别评论中的评价句，经分析，若评论句子中存在产品特征词，则该句子具有评价句特征的概率很大。为此，我们参考词性路径模板并用于评价句的检测，同时为了提高分词系统对评价词的识别率，在分词系统中加人自定义评价词顺，最终使用表 所示的词性路径匹配模板集按优先级顺序提取评价句。
图4 词性路径模板集P
图5 罗杰斯特公式图像
对于评论中的每个短句，文章认为如果和表中的任一模板匹配，该短句就有评价句特征。
（2）评论的价值度计算。若一句评论里面的评价句比例大，则该评论为正常评论的可能性也就较大。若一个评论的评价句比例过小，则该评论为垃圾评论的可能性也就较大。所以通过比较该评论的评价句数量和整体评论字符数量，就可以可以得到该评论的价值度。
P（x）=■ （3）
其中P（x）表示的是评论价值度， ■xi是整体评论字符数量，gi是评价句的数量。
3.3.2 评论者的可信度检测
根据评论者可信度和评论价值度的关系以及其变化趋势的研究，我们可以很容易的得到可信度检测计算函数图形为“S”型增长的曲线，如图5所示。为此我们构造如下的得分函数：
（4）
其中B（y）表示的是评论者可信度，y是评论者信息输入集元素。
3.3.3 商家的可靠度检测
若一个商家拥有的来自可信评论者的正面评论越多，它的可靠度值越高，故类似于评论者的分析，我们得到店家的可靠度值变化曲线也是罗杰斯特曲线。所以商家R的可信度关系计算公式如下：
（5）
其中R（r）表示的是商家可靠度度，r是商家信息输入集元素。
3.3.4 评价指标体系的建立
设模型的评价指标体系S为P、B、R加权之和，所以整体评价指标体系R模型如下：
（6）
3.3.5 指标权重的确定
下面借助层次分析法[4]来确定
综合评价指标体系的层次结构见如图6所示 。
图6 层级分析结构
假设对此评论体系，有专家给出成对比较矩阵
求得：一致性指标：？姿max=0.0193一致性比率：？姿max=0.0370，这样就可以确定
通过层次分析法确定了所有权重，因此评价指标体系模型W可表示为：
R=0.1047P+0.2583B+0.6370R（7）
4 结果分析及结论
对一般的产品评价集合，如果我们仍然从评论样本本身单方面考虑会有以下两个难点。
第一，工作量大，时间冗余度长。从评论本身出发，提取该产品主题的关键词和特征进行样本训练，但是这样处理时，当你换另一个产品是有需要对关键词和样本特征提取，人工的工作量很复杂。不能讨论并建立更一般的模型，并谈谈你的该类识别问题的看法；第二，一个评论者对某件产品的评论肯定与评论者的可信度和商家的可靠度有关系，所以我们从三者综合出发，利用层次分析结构分析三者之间复杂的关系，得到三者占评论诚信度的权向量，最后代入得到的指标取值，得到该评论的最后得分，从而判断改评论的极性（是否是垃圾评论）。
文章给出了一般化产品的研究思路和模型，具有一定的创新性和高效性。
参考文献
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关键词：经济增长 能源消费结构 因果关系 动态冲击
我国能源消费总量从1978年的5.7亿吨标煤上升到2010年的32. 5亿吨标煤，33年增长了5.7倍，年均增长8.1%。1992年，我国成为能源净进口国，能源消费量开始高于能源产量，基于此，本文对能源消费结构与经济增长的关系进行尝试性的深度剖析，以期通过分解能源消费结构来研究其对经济增长的重度影响。在这种背景下研究经济增长与能源消费结构之间的关系，有利于我国能源发展战略政策的制定，确保我国经济健康、稳定、持续地发展。
国内外研究现状
从20世纪80年代开始，国外学者开始普遍采用协整和Granger因果关系理论分析方法进行能源消费与经济增长之间关系的实证研究。1978年，Kraft在对能源经济的研究中首次发现了美国GNP对能源消费的因果关系。随后韩国、新加坡、法国、德国、加拿大等国家也开始对两者之间因果关系的研究。Yu和Choi对韩国GDP和能源消费的因果关系进行了实证研究，结果发现，两者之间存在双向的因果关系；Glasure和Leep研究了新加坡的能源消费对GDP的单向因果关系； Asafu-Adjayer针对菲律宾和泰国两个国家进行研究，最终发现了这两个国家能源消费总量与国内生产总值之间有双向因果关系。
我国从2004年开始对两者间的关系进行研究，但是应用协整理论和Granger因果关系方法研究两者之间关系的成果较少，而且结论不太一致。马超群等（2004）运用协整理论研究了我国从1954-2003年的国内生产总值与能源消费总量及能源消费结构（包括煤、石油、天然气和电力等）之间存在着长期均衡关系，但这种协整关系与能源的种类有关，其中GDP分别与能源总消费、煤炭消费总量之间有长期协整关系，但与石油、天然气和水电之间没有这种协整关系。贲兴振等（2005）检验我国的能源消费总量以及各构成部分的消费量和GDP之间的关系，实证表明我国的能源消费总量与GDP之间存在协整关系，能源消费促进经济增长，但需要改善我国的能源消费结构。
王风云等（2008）运用Granger非因果关系检验、协整检验分析和误差修正模型分析，研究了1978-2000年的我国实际GDP与能源消费总量的关系。最后得出结论，即这些年间我国能源消费与国内生产总值之间存在着双向的Granger因果关系，但是不存在协整关系。王昱（2009）构建了能源消费总量与国内生产总值的误差修正模型，并测算了能源与经济增长在外部因素冲击下的动态响应函数。
综上所述，国内外学者对能源消费与经济增长的基本研究方法比较单一，具体到各能源消费结构的研究还不充分，并且由于数据处理不当和没有严格遵守“协整理论”应用的前提条件等原因，导致研究结论不够一致。本文重点对我国能源消费和经济增长的关系进行研究，并试图揭示这两者之间的动态关系，以期对政府制定相关政策提供理论支持。
实证分析
本文运用协整理论、格兰杰（Granger）因果关系检验和误差修正模型来研究我国能源消费和经济增长的长期均衡关系以及动态调整关系，两个理论的前提都是要求数据是平稳的。协整理论反映的是自变量和因变量之间长期的稳定关系，回归所得的残差序列因为不能被自变量所解释，因此是平稳的，从而确定两者之间的协整关系。格兰杰（Granger）因果关系检验考察两个平稳的自变量、因变量序列之间的因果关系，其原理是根据如果自变量的过去值对因变量的预测有帮助，则说明自变量是因变量的Granger原因，反之也成立。
（一）变量、数据与模型
本文选取年度GDP作为因变量，样本区间为1978-2011年的实际GDP数据（1978=100），并对实际GDP数据取对数（InGDP），数据来自《中国统计年鉴2011》。选取四种主要的能源（煤炭、电力、天然气、石油）作为代表能源消费情况的自变量，数据来自于《中国统计年鉴2011》、《中国能源统计年鉴》公布的年度煤炭（COAL）、电力（主要是水电）（ELEC）、天然气（GAS）、石油（OIL）消费量，并对这些消费量取对数。
（二）单位根检验
由于本文使用的是时间序列数据，时间序列数据一般都是非平稳的，此时如果直接利用非平稳的数据进行回归分析，会产生严重的错误。为了避免出现伪回归现象，进行回归分析之前首先必须进行变量的平稳性检验。本文应用扩展的Dickey-Fuller（ADF）检验，运用Eviews6.0软件对上述变量进行了平稳性检验，检验结果显示lnOIL为平稳序列，其它变量的水平序列都是非平稳的，但是经过一阶差分后均可以变为平稳序列，即InGDP、InCOAL、In.ELEC、InGAS为一阶单整序列，使用一阶差分后的变量构建模型。
（三）格兰杰因果检验
通过格兰杰因果检验能够确定能源消费和经济增长之间的因果关系方向。运用Eviews6.0软件得出检验结果：整体上看，当显著性水平为8%时，能源消费和经济增长之间具有一定的相关性，但不是双向的因果关系，而是能源消费对经济增长的单向影响，这也验证了我国能源拉动型经济的增长模式；从能源消费结构来看，存在国民生产总值（GDP）分别与煤炭和石油消费的单向因果关系，以及电力消费与GDP的单向因果关系，但是有的能源与GDP之间不存在因果关系，比如天然气消费与GDP之间，进一步说明了能源消费结构的不平衡使得能源消费与经济增长之间因果关系的结论不一致性，因此我国应该平衡能源消费结构，以促进经济的不断发展。
（四）协整关系检验
本文以国民生产总值（GDP）为因变量，四种主要的能源（煤炭、电力、天然气、石油）的消费量作为自变量，通过E-G两步法进行协整关系研究。最终协整检验的结果表明，我国GDP与四种能源消费量之间尽管短期内有波动，但长期上存在均衡关系，总体来看，GDP每增长1个单位，能源消费增长0.5571个单位，能源消费弹性相对比较高，分别来看，除天然气消费外系数符号都为正，说明煤炭、电力、石油这三种能源消费对GDP有正向的促进关系，与经济理论和现实相符。同时，检验结果还显示，煤炭、水电和石油消费每增加1%，我国GDP分别增加2.23%、0.81%和0.7349%，但是天然气系数符号都为负，天然气消费增加l%，GDP减少1.23%，说明了该种能源消费对GDP影响不显著，究其原因，可能是天然气是一种比较清洁的能源，它的消费占总能源消费的比重偏小，在发展阶段，资金投入较多，但还未收到明显的成效，因此对经济发展的贡献也偏小，同时说明我国应进一步加大对天然气资源的开发与利用，模型的拟合优度比较高，都在90%以上，说明计量经济模型拟合效果比较好。
（五）误差修正模型
如果自变量和因变量之间存在协整关系，则这些变量之间必然存在有误差修正模型（ECM）表达式，反之也成立。一般的计量分析方法都是在检验数据的平稳性后建立协整分析模型，如果变量间存在协整关系，再利用误差修正模型进一步分析变量间的短期动态调整关系。其中误差修正项的系数反映了一种调整速度，是指当变量之间的均衡关系偏离长期均衡状态时，将其调整到均衡状态的调整速度，一般都为负值，系数的绝对值越大，说明调整速度越快。误差修正模型的结果表明，能源消费是GDP短期波动的决定因素，误差修正系数为-0.39，并在5%显著性水平下显著，这表明通过能源消费平均每年GDP对上年GDP偏离长期均衡水平的短期调整幅度为39%，同时说明了我国GDP能源消费之间存在双向影响关系。
（六）VAR模型
本文不考虑其他外生变量影响，可以将模型设定为：
yt=A1yt-1+…Apyt-p+εt （t=1，2，3…） （1）
其中yt是五维内生变量向量，即yt=（DInGDP，DInCOAL，DlnELEC，DlnGAS，DInOIL）T。通过信息准则（AIC、LR、HQ等）来确定滞后阶数P，最终得出结果p=1，可以建立VAR（1）模型，并估计了模型参数，验证了模型的稳定性高，且拟合优度为96.7%，也较高，说明该模型能较好地反映现实的状况。
结论及建议
能源在国民经济发展中扮演着重要角色，然而在经济不断发展的背景下，全球能源却在与日剧减，因此正确剖析能源消费结构与经济增长的关系非常关键，基于此，本文对能源消费结构与经济增长的关系进行尝试性的深度剖析，以期通过分解能源消费结构来研究其对经济增长的重度影响。本文利用1978-2011年数据，通过单位根检验验证数据的平稳性之后，通过格兰杰因果检验验证了能源消费与经济增长的因果关系，然后进行协整关系检验，构建误差修正模型和向量自回归模型，分析了我国能源消费与经济增长的动态关系。最后研究得出了以下结论：一定的能源消费支持度是可以积极地拉动经济的快速而稳定增长，部分能源消费支持则正好相反，而另外一部分能源消费支持度是可以随着经济的不断增长对经济增长产生促进作用的积极影响。比如由于天然气消费占总能源消费的比重偏小，天然气消费对经济增长作用存在波动，但影响不大，说明我国天然气资源的开发与利用还有很大的潜力；石油消费对经济具有正向影响，但存在一定的波动性。
因此，针对本文的研究结果提出以下建议：首先，从国内来看，我国应该进一步提高能源利用效率，降低单位GDP能源的耗费量，优化以煤为主的能源消费结构，大力发展天然气、水电、太阳能等新能源，提高能源优化意识和环境保护意识；其次，从国际上看，调整贸易结构，通过限制产能，使国内高污染行业以及产能过剩企业减少产量，在保证国内需要的前提下，尽量避免出口，从而避免存留在国内的能源消费和污染排放；增大进口，特别是初级产品（比如成品油、钢材等）以及“两高一资”产品的进口，更多地引进国外先进的技术和产品，由以出口为导向的外贸策略转向靠进口替代和内需拉动来刺激经济的政策，减少相应产品出口。最后，政府需要不断调整和制定相关政策和措施以逐渐实现节能减排的目标，如限制“两高一资”产品的出口，鼓励高附加值、低能耗、低污染产品的出口，建立完善的法律和政策等有效控制能源消费给经济发展带来的负面影响，进一步促进我国能源和环境的可持续发展。
参考文献：
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6.林伯强.电力消费与中国经济增长：基于生产函数的研究[J].管理世界，2003
【关键词】IT投资价值；公司绩效；指标评价体系
一、引言
信息技术（IT），无疑已经在人们生活、经济发展、科教兴国等方面占有了重要地位，且其作用也越来越大。经济发展依然是人们生活水平提高的保证，信息技术投资即IT投资，它加快了社会经济的发展，尤其是企业的成长。因而，巨额的IT投资和快速的投资增长率给企业的负债翻了几番，因为他们相信信息技术可以提高效率、加快流水作业、节约成本、提高生产率、完善企业的经营模式，取得战略竞争优势。但现实却不是这样，IT投资不仅不能促进企业的绩效，反而会出现一些问题，从而阻碍了公司的发展。与此同时，国内外许多经济学家、管理学家以及部分IT人员都在做大量理论和实证的分析。
二、国内外IT投资和公司绩效文献综述
Brynjolfsson和Hitt（1995），在原有数据的基础上，将“企业的影响”作为一个因素，并用超越对数函数代替Cobb-Douglas生产函数，实证得出，企业影响因素，使得IT投入带来的产出减半，但IT的弹性仍为正且显著。在IT投资是否产生绩效问题上，Brynjolfsson和Hitt（2003），实证得出：在短期（一年数据）内，IT投资可带来可以计量的生产率和绩效贡献；然而，在长期（5～7年数据）内，IT投资的效率贡献能达到5倍以上，并具有可持续性。基于生产函数模型的IT投资对公司绩效的研究，主要是测评信息技术价值、信息技术资产价值占总资产的比率、IT劳动力及其占总员工的比率、行业类型和企业周期等因素对反映企业绩效的财务指标和管理水平指标的影响程度和相关关系。
然而，对IT投资与企业绩效关系研究的另一个方面就是“IT投资转化效果”的问题，就是实际企业为什么花了大量的IT投资却没有收到很好的效果。Weill教授在1992年提出“IT投资转化效果”的基础上，许多学者提出了过程理论来研究IT投资如何转化为产出和绩效，所谓过程也即研究IT产生价值的时间，以及如何产生和为何产生。研究比较早的是Christina Soh和M. Lynne Markus（1995）系统的比较分析了Lucas， Grabowski和Lee， Markus和Soh， Beath， Goodhue和Ross以及Sambamurthy和Zmud等人的模型，提出了过程理论，包括IT转化过程、IT使用过程和竞争过程。
20世纪80年代出现的“资源基础论，RBV”认为，企业是各种资源的集合，企业的竞争优势在于拥有区别于其他企业的独特资源。IT是一种资源。基于资源论，Ross，Beath和Goodhue（1996）提出了IT能力的概念，它综合了IT人力资源、IT资源和关系资源，作为中间量提高企业绩效。
国内IT投资和企业绩效的研究主要借鉴于国外文献中提到的模型和方法，通过改进模型以针对国内企业的相关数据进行分析。李治堂、吴贵生（2008）搜集200多家上市公司1999年到2004年的财务数据，实证研究得出：公司的信息技术投资，对主营业务收入、净利润等绩效指标具有积极的影响，对资产收益率等影响不显著。彭义兵（2008）的博士论文“企业信息技术投资与研发流程绩效的关系研究”，冲流程的角度，利用数学模型和实证方法研究了企业信息技术投资对企业业务流程绩效的影响，给我国制造业企业的IT战略规划提供借鉴。
综上所述，IT资源对企业绩效影响已经有了很多研究，但对于过程观和资源论的研究很有必要进行进一步的补充。在本篇论文中，我基于过程理论的观点，把资源论中的IT能力应用到其中，结合公司战略、系统内部控制和风险管理的知识，对过程的各个环节的重要影响因素作为评价指标，并定量化，综合反映企业绩效。
三、IT价值创造的过程模型构建
过程观模型是根据Christina Soh和M. Lynne Markus提出的过程理论来构建，包括三个过程（从企业绩效改善的方向向前反推）：第一个过程模型，竞争过程；第二个过程模型，IT使用过程；第三个过程模型，IT转化过程（如图1）。
该模型揭示，在竞争过程中，企业的竞争位置、竞争对手的快速反应或运气等外部因素影响企业绩效；在IT使用过程中，必须要有高质量的IT资产，包括运用平台、IT基础设施以及使用者的能力，才能改善业务效率、提高决策水平，生产出具有竞争优势的新产品活服务；在IT转化过程中，IT投资如何才能转化为高质量的IT资产，必须要有一套IT研发战略管理流程。
对于上面的过程分析模型，没有很好的展开每一过程是如何影响，既没有定性的主要因素分析，也没有给出定量的指标评价。因此，本文基于过程模型，结合IT战略、资源论的IT能力和内部控制信息系统层面中主要实施方法来构建IT投资对公司绩效的改进模型。因此，IT价值创造的过程框架（如图2）。
鉴于本文研究的是信息技术投资作为一种资源，参照价值创造的过程理论，只考虑战略分析中的内部因素的影响，来构建了IT价值创造的过程模型。之前，国内外很多学者的研究，将很多战略分析中的外部因素考虑进来，如宏观环境、企业类型、企业规模和行业环境等，以解释信息技术投资对公司绩效的影响，但得出的结论也不是很显著。
因此，本文研究的理论模型假设的前提条件有：（1）外部环境因素对石油化工企业是没有差别的，对IT层面流程绩效没有影响；（2）油田、石化、油气销售上中下游集成的大型国有企业不会受到其他行业的影响；（3）这种大型集团，在其各分公司应用的信息技术是相同的，信息流程和对子公司进行的控制也相同，在产品设计、工艺设计等是无差异的。
四、研究工具和分析方法
指标的设计和模型假设的关系以及模型的检验，注定我们要用定量的方法去研究，而更加严密的实证研究，也更有利于从实践中提炼出结论，更具有说服力。我们设计的指标中有IT投资的价值、IT投资价值占总资产的比率以及净利润、主营业务收入和净资产收益率财务指标，同时，我们还要调查IT资源和IT能力层面的指标情况。因此，我们需要搜集石油石化行业企业的各年的年度财务报表和通过发放调查问卷来获得数据。
本论文以从各大数据库和证券交易所披露的企业和上市公司的年度报表的数据获得相关数据，以及通过设计调查问卷的方式，对于搜集到和回收问卷得到的数据，先进行描述性统计，然后进行数据的信度与效度和统计学分析等分析工作。本研究所使用的分析软件包括SPSS 16.0版。
（1）描述性统计分析
描述性统计主要对样本的原始数据进行归类，说明个变量的平均数、百分比等总体情况介绍。
（2）相关性分析
本论文以Person相关分析检查了IT投资、IT资源和IT能力与企业绩效变量间的相关系数，考察各研究变量间时候有着显著的相关关系，以验证假设，得出结论。
（3）结果信度分析
信度是指衡量结果的一致性和稳定性，即测量工具（问卷）能否稳定地测量所测得变量，多以相关系数表示。对于本文研究的内容使用于内在一致性系数（跨项目的一致性），而克朗巴哈（Cronbach）信度系数是目前最常用于问卷的信度分析方法。
五、数据的收集和相关性分析
1.数据的收集
根据指标设计的情况，研究需要IT投资、IT资源、IT能力和企业财务绩效几方面的数据，这若只通过一种渠道是很难获得的。因此，本文采用从公开渠道搜集石油石化上市公司从2004-2009年的财务报告中的有关数据和向对应的上市公司发放调查问卷两种方式。上市公司的年度财务报告综合反映了一个公司的财务绩效、经营管理水平以及企业的发展能力。反映公司绩效的主营业务收入、净利润和净资产收益率三个财务指标的数据可以从报表中得出。信息技术价值主要包括计算机、打印机等硬件设备和应用的信息系统、网络等软件，将这些资产的账面净值作为信息技术价值。问卷设计主要是用来收集财务报告及附注中没有而指标值计算需要的数据，因而，问卷的设计就成为调查研究的关键环节。
数据的搜集，本研究主要是搜集中石油、中石化、中航油和中海油等国内四大石油石化企业的2005年到2009年的年度财务报告，以及向这些集团公司或其下属子公司发放调查问卷，来收集数据。计划发放问卷200份，平均发放到四大集团公司及其下属子公司。主要通过实地访谈，填写问卷来收回问卷，这样保证了数据获得的有效性。
2.数据相关性分析
数据的相关性分析，就需要我们先要建立回归模型，就是要建立自变量和因变量之间可能存在的函数关系。Cobb-Douglas生产函数揭示了投入资本和劳动力对产出的关系，根据前人的研究，本文建立超越对数Cobb-Douglas生产函数，即对Cobb-Douglas生产函数两边取对数。函数关系式如下：
（1）
企业绩效对IT投资比率指标的回归模型可以利用最小二乘法进行方程估计，建立函数关系如下：
（2）
对于IT资源和IT能力层面的指标数据的分析方法，本研究借用多维空间距离的方法，每个过程指标作为一个空间坐标，计算与空间中心的距离与反映绩效的指标为坐标计算的空间距离构成一组数据，分析信息技术投资与企业绩效的相关关系和相关程度。
六、指标体系的信度分析
信度分析是一种测度综合评价体系是否具有一定的稳定性和可靠性的有效分析方法。SPSS的信度分析，主要是对量表的内在信度进行研究。因此，我们对搜集到得各个层面具体指标数据做基本描述统计，然后计算过程指标的简单相关系数以及剔除不太相关具体指标后的相关系数，对内在信度进行初步分析。最后，采用克朗巴哈（Cronbach）信度系数。其计算方法是：
（1）计算具体评估指标的相关系数矩阵，并计算相关系数的均值；
（2）计算克朗巴哈（Cronbach）系数，其数学定义是：
式中为具体评估指标数目，为个具体指标相关系数的均值，克朗巴哈系数在0～1之间。
克朗巴哈系数接近1比较好，经验上，克朗巴哈系数大于0.9，则认为量表的内在信度很高；若是在0.8～0.9之间，则认为是可接受的；若是在0.7～0.8之间，则认为量表设计存在一定问题，但也有一定参考价值，而克朗巴哈系数小于0.7的话，则量表设计就失败了，需重新设计。从公式我们看出，随着值的增大，会提高克朗巴哈系数。因此，我们应该对同一个项目需要设计更多的指标去综合反映，会有更好的效果，而克朗巴哈系数就存在内在信度扩大的趋势，应结合其他指标来进行综合分析。
七、结论
基于IT投资对公司信息层面绩效影响的过程论，着手分析IT投资价值和IT人力价值的影响，进一步验证“信息技术生产率悖论”是一种谬误，并研究IT投资和企业绩效的相关关系。鉴于把IT技术看做一种资源，文章对IT人力资源、IT技术资源和关系资源进行指标设计，并把影响信息层面绩效的直接因素归为IT能力，通过实地访谈发放调查问卷的方式获得分析数据。文章主要构建了IT价值创造的过程模型和提出数据分析的理论依据，并给出了指标设计体系的评价方法。
本文是研究IT技术投资价值对企业绩效影响的因素分析和探究实证分析的理论依据，是研究企业信息化下公司绩效的阶段性成果。
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【关键词】藏汉双语学科成绩相关性
【基金项目】青海师范大学校级教学研究项目（qhnujy2015122）。
【中图分类号】G420【文献标识码】A【文章编号】2095-3089（2017）19-0212-02
1.引言（Introduction）
青海省是少数民族聚集区，藏族占全省总人口的24.4%，全省藏区民族中学共105所，其中用藏汉双语授课的学校66所。
青海省藏区藏汉双语学校主要实行两种教学模式，第一类模式是以本民族语言文字授课为主，单科加授国家通用语言文字教学；第二类模式为国家通用语言文字教学为主，单科加授本民族语言文字。那么在一类教学模式下，两种语言水平对学生数学学科成绩的影响程度如何，是民族高校数学与应用数学（藏汉双语）专业进行合理化课程设置必须要研究的内容。
2.研究设计（Researchdesign）
spss软件的聚类分析是基于划分的k-means算法。k-means算法的处理流程是：首先随机地选择k个对象，每个对象代表一个簇的初始均值或中心，对剩余的每个对象，根据其与各个簇均值的距离，将它指派到最相似的簇，然后计算每个簇的新均值。这个过程不断重复，直到准则函数收敛。
SPSS软件的二元相关统计量分析方法有三种，最著名的也许是皮尔森积差相关系数（Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient），它是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。算法流程是：假设总体中两个变量间的相关系数为0的基础上计算一个概率值，公式如下：t=■（r是相关系数，n是样本观测量数，n-2是自由度），当相关系数检验的t统计量的显著性概率P<0.05时，说明两个变量间相关性显著，通常在概率值上方用“*”表示；当p<0.01时，说明两个变量间相关性非常显著，通常在概率值上方用“**”表示；当p>0.05时，说明两个变量间没有显著的相关性，只显示概率值。
3.抽样过程（Samplingprocess）
青海省海南州、黄南州及海北州天峻县的民族中学普遍采用藏汉双语一类教学模式。通过实地调查研究，确定海南州贵南县民族中学（下文称A校）八年级共695名学生、黄南州尖扎县第二民族中学（下文称B校）八年级共344学生、天峻县民族中学（下文称C校）八年级共185学生为样本，将期考成绩进行分析。
4.测量方法（measuringmethod）
将样本的各科成绩输入SPSS软件的变量表，应用菜单栏中的聚类分析和相关性分析命令，得到一系列数据表格。
4.1A校八年级成绩分析
第1聚类中指标的中心较其他类高，说明数学成绩此类最高，下文称为1类；第2聚类中指标的中心较其他类属于中等，下文称为2类；第3聚类中指标的中心较其他类最低，下文称为3类。
5.结果分析（Resultanalysis）
5.1通过聚类分析比较各学校双语教学效果
结论一：数学成绩与藏语文成绩的关系各学校存在差异，AB两校密切程度相当，C校最弱。
理由：AB两校数学成绩与藏语文成绩关系三类学生中均显著相关；C校1类和3类学生中数学成绩与藏语文成绩显著相关，而2类中不显著相关，此类占47.6。
结论二：数学成绩与汉语文成绩的关系各学校存在差异，A校密切程度最强，B校次之，C校最弱。
理由：A校数学成绩与汉语文成绩1类、3类中显著相关，2类中不显著相关（占百分比23.9）；B校数学成绩与汉语文成绩1类中不显著相关（占百分比25.3），2类、3类中显著相关；C校数学成绩与汉语文成绩1类中显著相关，2类、3类中不显著相关（占百分比分别为47.6、30.2）。
5.2学生分类进行相关性分析
结论三：在数学成绩优秀类学生中，藏语文成绩与数学成绩的关系密切程度三校相当；汉语文与数学成绩的关系密切程度C校最强，B校次之，A校最弱。
理由：各校1类学生成绩的相关性分析：藏语文成绩与数学成绩，三所学校均为显著相关；汉语文成绩与数学成绩，A校中在统计量的显著性概率P<0.05上显著相关，B校中不显著相关，C校中P<0.01上显著相关。
结论四：在数学成绩中等类学生中，藏语文成绩与数学成绩的关系密切程度B校最强，A校次之，C校最弱；汉语文与数学成绩的关系密切程度B校最为密切，AC两校相当。
理由：藏语文成绩与数学成绩，A校统计量的显著性概率P<0.05上显著相关，B校统计量的显著性概率P<0.01上显著相关，C校不显著相关。
汉语文成绩与数学成绩，B校中在统计量的显著性概率P<0.05上显著相关，AC两校中不显著相关。
结论五：数学学困生类中，藏语文与数学成绩的关系密切程度AC两校相当，B校最弱，汉语文与数学成绩的关系密切程度A校最强，BC两校相当。
理由：藏语文成绩与数学成绩，AC校统计量的显著性概率P<0.01上显著相关，B校不显著相关。
汉语文成绩与数学成绩，A校中在统计量的显著性概率P<0.01上显著相关，BC两校中不显著相关。
结论六：数学成绩优秀类和中等类学生中，汉语文与数学成绩的关系比藏语文与数学成绩的关系更为密切；在数学学困生类中藏语文和汉语文成绩与数学成绩的关系均为显著相关。
理由：将三所学校的相同类学生合并到同一数据库之后进行相关性分析，结果如下：
1类学生Pearson相关系数
6.结束语（Conclusion）
经过对实施藏汉双语一类教学模式的三所中学进行调查和数据收集，利用SPSS统计软件，将样本按数学成绩优秀类、中等类、学困类分成三个聚类分别进行了数学、藏语文、汉语文三科成绩之间的相关性分析，并比较了各学校、不同类型学生在采取相同教学模式下数学教学效果的差异。在相同双语教学模式下，各个民族中学及不同类型学生中数学成绩与藏语文及汉语文成绩相关性是不一样的，能否利用相关性的这种差异性建立各学校各年级双语教学效果评价体系是值得研究的问题。
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关键词： 银行信贷；货币供应；经济增长
中图分类号：F830.4文献标识码：A文章编号：1003-7217（2013）05-0020-05
一、引言
货币政策是国家的金融机关利用货币量达到稳定物价、促进经济发展，实现社会充分就业的制度，货币政策从实质上是货币与经济的关系处理。银行贷款、货币供应作为我国货币政策的重要工具之一，对我国经济起着重要的调节作用。但是货币对经济的作用在理论界还存在争议，一方面是“货币中性论”，另一方面是货币会影响经济的观点。因此，在理论模型构建的基础上，以我国实际发生的经济数据为核心，研究货币对经济的影响对把握我国货币政策的有效性，了解货币对我国经济增长的作用具有重要的理论意义和现实意义。
二、文献综述
（一）外文文献综述
Lixin Sun，J.L. Ford，和David G. Dickinson（2010）利用VAR和VECM模型对中国的银行信贷与货币政策效果进行了分析，通过检验银行资产负债表以及货币政策冲击对宏观经济变量的影响，进而揭示货币政策的传导机制，确定了变量间的长期关系，同时探索了货币政策对中国实体经济的分布与成长的影响[1]。Ulrike Rondorf（2012）利用欧元地区的面板数据分析了银行贷款对经济增长的重要性，对贷款发生变化时测试了产量的变化，并表明美国信贷波动影响了欧元区的产量，支撑了信贷的观点。Jagjit S. Chadha，Luisa Corrado和Qi Sun（2010）分析了供需分离的货币和流动性之间的关系，通过对规范化货币政策模型的剖析，作者将货币分为原始的需求和供给冲击的广义货币，并发现供给冲击在美国、英国和欧元区短期和中期发挥着重要作用。Frank Browne和David Cronin（2010）对商品价格、货币与通货膨胀进行了研究，认为无论是长远的还是动态的，商品价格、消费价格和货币之间应该存在一定的关系，文章利用美国数据建立了VAR模型，实证检验结果表明，三者之间存在均衡关系，并且货币供应量和商品或居民消费价格成正比。可以说，货币成为中介，用来联系并分析商品价格和消费价格。
（二）中文文献综述
唐娟娟（2008）以青海地区为例，分析了西部地区银行信贷与经济增长的关系，研究表明银行信贷与经济增长之间存在强烈的正相关关系，并存在促进作用[2]。李莉（2012）从微观角度对房地产信贷、房产价格与经济增长的关系进行了分析，实证结果说明西部地区房地产市场的需求和供给收入弹性小于东、中部，中西部的银行信贷会促进下期经济发展。
马方方和沈骥（2011）对我国金融结构以及M2与GDP比值偏高的现象进行了研究，找出了金融发展问题，并提出相应对策[3]。李厚刚（2012）对中国货币供给和通货膨胀的关系进行分析，指出双方不存在长期稳定关系，但是存在单项因果关系，并且中国通货膨胀或通货膨胀压力一方面是与货币供给有关，另一方面还与结构性因素有关[4]。
从前人文献中可以看出，大部分是较为单一的分析某一指标和经济增长的关系，或者是通过其他指标传导到经济中来。本文结合前人研究特点，从研究实际出发，探讨信贷、货币发行和经济增长的关系，从而找出宏观经济数据之间的内在关系。
三、理论模型
正如曾令华和王朝军（2004）所说的“分析经济增长与贷款的关系就是分析经济增长与货币供应量的关系，这种分析是弄清货币是否真正中性所必需的[5]。”在理论中，货币对于经济增长的作用还存在争议，即“货币中性论”与“货币非中性论”。
（一）货币中性论
1.传统货币数量论。
对于持有货币中性论观点的理论，如古典经济学和传统货币数量论来说，货币仅是一种中介，并不会对实体经济产生影响，古典货币中性论的基础是萨伊定律和瓦尔拉斯一般均衡理论。本文通过货币数量论中的剑桥方程和费雪方程说明货币中性理论。
（1）剑桥方程。
剑桥方程是表示为应付交易需要而保留一部分现金余额的模型，通过等式表示为：
M = kPY
其中，k表示现金余额占比，是货币流通速度的倒数；P表示物价水平；Y表示实际国民收入；M表示货币数量。剑桥方程表示货币供给相对于货币需求增加或减少时，为取得均衡，需要提高或降低物价水平。因为只有物价水平在变动，因此货币与实际产出没有关系。
（2）费雪方程。
费雪方程是由经济规模总量计算而来的，即：GDP=PY（经济总量等于物价水平与实际GDP的乘积）。
在此基础上，可以进一步分析价格与货币非中性，工资与货币非中性，实际利率与货币非中性，汇率与货币非中性问题。
事实上，相比“货币中性论”，“货币非中性论”更接近事实，正是“货币非中性论”构成了货币政策有效性的理论前提之一，为中央银行金融宏观调控提供了理论基础。
四、实证检验
（一）现状描述
1.银行信贷。
我国属于典型的投资拉动型国家，投融资模式主要是靠银行信贷，所以信贷对于我国经济增长起着关键性作用。经过30多年的发展，我国银行信贷快速增长，年均达到19%的增速，超过GDP增长速度。1984～1997年，我国信贷增速基本保持在20%左右。我国信贷已发展成个人消费信贷、出口信贷、助学贷款等类型，在信贷的刺激下，我国的投资、消费、出口得到了超前的发展，信贷对于经济也起到了重要的调节作用，在当前信贷主要投放的领域是科技、农业和中小企业，通过融资渠道解决经济发展不均衡问题。
但由于银行存在逐利心态，偏好于效益高、信誉好、风险小的客户提供营销和信贷支持，导致过度集中于大企业与行业。在当前宏观调控下，出现了风险过大的问题。
2.货币供应。
货币供应受基础货币和货币乘数的影响，合理的货币供应应该和国民经济形成稳定的关系。但是我国在2011年的货币供应量是2000年的6倍，2011年央行的资产负债表是2002年的8倍，货币超发较为严重，已经超过欧洲央行1万亿美元，超过美国1.5万亿美元。由于超发出来的货币没有相应的实物表达，于是可以用货币代表的资产价格会吸收未表达的货币，我国主要的资产价格表现在房地产和股市上，导致整个社会通货膨胀。同时，货币供应量会影响股票市场、汇率等等。由于政府会用“看得见的手”对市场进行调控，于是可以看到货币供应量会随政策出现周期性波动。
通货膨胀一般用CPI表示，因为通货膨胀一般都会表现在社会产品价格高涨，指数是按照固定商品基期和当期比值算出来的。自1990年以后，我国通货膨胀平均值在4.7%左右，按照通货膨胀加速程度测算，我国属于温和的通货膨胀，但在1993～1995年期间CPI在19%左右，属奔的通货膨胀，容易造成资产泡沫。从图2可以看出，除了个别年份之外，我国通货膨胀和货币供应的发展趋势基本保持一致。图3用货币供应量与GDP进行对比，能够说明经济货币化程度，可以看出伴随着改革开放，我国经济货币化程度快速发展，2011年达到1.81，远超过发达国家和新兴经济体水平，蕴藏着通货膨胀风险。
（二）数据处理
在本文理论研究的基础上，考虑到数据的可得性和权威性，从各年统计年鉴和社会发展统计公报中选择符合研究内容的指标，分别是银行贷款、广义货币供应量和经济规模，指标用BL、M2和GDP表示。时间跨度从1990～2011年。借鉴柯布道格拉斯函数模型，研究三者之间的增长关系，分别对数据进行对数处理，处理后指标用LnBL、LnM2、LnGDP表示。
1.数据平稳性检验。
数据关系的描述都是通过回归关系处理的，但是经典回归分析暗含着数据平稳性。因此，首先就是应该对数据进行平稳性检验，若平稳就可进行回归，若不平稳则需要找到序列之间的关系。
从表1可以看出，三个变量属于同阶平稳序列，均为二阶平稳，I（2）。经过二阶差分过的数据去掉了趋势项，序列平稳。根据理论规定，可以进行下一步检验。
2.协整检验。
由于非平稳序列可能出现的伪回归，协整就是检验变量之间是否存在稳定关系。虽然变量本身不属于平稳序列，但是两个或两个以上的非平稳时间序列进行组合后会呈现出平稳性，这就是协整检验。
检验结果表明双方均存在单项因果关系，即经济增长不是贷款的原因，但是贷款是经济增长的原因，货币供应是经济增长的原因，但是经济增长不是货币供应的原因，这个结论与前人研究结果一致。单项因果关系较好的说明了现实，我国是投资拉动型国家，投资对经济增长意义重大，而投资的重要来源就是信贷，所以说信贷是通过投资传导到经济增长中的。货币供应方面，随着经济社会的发展，货币供应量一方面随经济总量供应，另一方面货币供给却超出了经济规模需求，导致物价上涨，经济规模高于实际产品规模，导致经济规模扩张。
五、政策建议
本文通过理论分析和实证检验，找出了我国1990～2011年间银行信贷、货币供应与经济增长之间的关系，证明了三者存在较为稳定的长短期关系。长短期对经济的反应程度不同，可能与货币中性化有关。从因果关系检验中发现双方存在单项因果关系，符合我国经济增长模式，说明研究结果较为可靠。在此基础上，提出以下政策建议。
1.优化信贷投向，保持信贷投资的可持续性。在现阶段应该坚持信贷规模，保证稳定的经济增长速度，同时需要克服银行信贷过于集中，风险大的问题。以政策为导向，加大对企业科技创新与技术改造的支持力度，扶持重点行业、重点项目与重点产品。培育世界品牌。加强对中小企业的信贷，加强金融创新，探讨基于国家层面的金融创新系统，完善我国银行信贷环节的不完善领域。
2.调节货币供应量，加强流动性管理。我国目前货币发行量超出了经济发展实际，货币年均增长速度超出了经济发展速度，存在流动性过剩，会导致一定程度的通货膨胀。正如吴敬琏所说，降低通货膨胀率根本在于减少货币供应量。从我国经济发展现状来看，加强流动性管理是必须的，要坚持货币政策的灵活性和前瞻性，综合利用多种货币工具，积极应对宏观形势的变化。
参考文献：
[1]Lixin Sun，J.L. Ford，David G. Dickinson. Bank loans and the effects of monetary policy in China： VAR/VECM approach[J]. China Economic Review， 2010，21（1）： 65-97.
[2]唐娟娟. 西部地区银行信贷与经济增长关系实证研究[J]. 中南财经政法大学研究生学报，2008，（4）：42-47.
[3]马方方，沈骥. 中国金融结构问题与M2/GDP偏高现象研究[J]. 技术经济与管理研究，2011，（11）：91-95.
[4]李厚刚. 中国货币供给与通货膨胀的关联性研究[J]. 技术经济与管理研究，2012，（2）：73-77.
[摘 要] 本文通过单位根检验、协整检验和向量误差修正（VECM）模型等方法，利用1991年到2006年的年度统计数据，对我国的进口、出口、FDI和经济增长之间的关系进行了实证分析。结果表明：我国的外贸与外资与经济增长之间存在长期的均衡关系；出口与我国经济增长之间存在着双向的正向影响关系，GDP与FDI之间存在一个单向因果关系。出口对经济增长的作用十分明显，远大于进口和FDI对经济增长的促进作用；外贸（进口和出口）与FDI相互之间没有显著影响，误差项仅仅对进口存在显著影响而对出口和FDI都没有显著影响。 【论文关键词】 对外贸易 经济增长 协整 向量误差修正模型 一、文献回顾 经济增长与对外贸易存在着紧密联系，国内外学者就对外贸易对经济增长的作用进行了大量的理论和实证研究。20世纪80年代以来，随着计量经济学理论与实践的发展，外贸对经济增长影响的实证研究也开始逐步发展起来。更多学者对外贸与经济增长的研究从理论研究转向了实证分析。由于各学者采用的研究方法、研究样本和数据等方面的差异，得出的结论也不尽相同。 Helpman&Krugman（1985）认为出口对经济增长有单项直接的因果带动，Chartey(1993）认为经济增长对出口有单项直接的因果带动关系，Helpman&Krugman(1995）则认为二者互为因果关系，此外，还有学者认为出口与经济增长之间不存在因果关系，对外贸易并没有促进经济增长，如Pack(1992），Helleininer(1996）和Bleaney(1997）。 我国国内对该领域的研究起步较晚，尤其是在地区层面研究对外贸易对经济增长的影响这一领域的研究文献相对比较缺乏，这就使得建立数学模型，采用计量分析的方法测定外贸与外资对经济增长影响的研究具有重要意义。 在国内的研究者中，佟家栋（1995）开创了对外贸易对经济增长的影响研究的先河，他利用1953年～1990年中国进口额和国民收入数据，采用简单线形回归方法对进口和国民收入之间的相关关系进行了检验，发现进口增长对我国经济增长期到了积极的推动作用。林毅夫、李永军(2001)利用宏观经济模型证明了出口增长对经济增长具有较大的推动作用，但进口对经济增长则具有负作用。孙敬水（2007）从弥补供给缺口、缓和贸易摩擦、诱导国内需求与激发技术创新等四个方面阐述了进口贸易对经济增长的作用；并利用1991年～2006年的统计数据，对进口贸易与经济增长的内在联系进行研究，结果表明二者之间存在着长期稳定的动态均衡关系，进口贸易对我国经济增长具有很强的促进作用。杜江（2007）运用基于误差修正模型（ECM）的因果关系检验对中国的进口和经济增长之间的关系进行分析，结果显示进口与经济增长之间存在长期均衡关系，进口对经济增长具有促进作用，进口与经济增长具有双向因果关系。唐志（2007）采用四个变量系统的VAR模型和VECM模型，对我国对外贸易、产出和投资的关系进行了实证研究，结果表明对外贸易对经济增长不管是长期还是短期都存在正的影响。 此外也有不少学者分析了外国直接投资（FDI）对经济发展的影响，并得出了不同的结论，本文采用多变量来进行分析，建立向量误差修正模型，纳入出口、进口、外国直接投资和GDP四个变量，对我国1991年～2006年期间外贸外资对经济增长的影响进行研究。 二、变量选取与数据来源 本文选取1991年～2006年间我国的出口(EX)、进口(IM)、吸收外商直接投资(FDI)及产出(GDP)的年度数据为样本进行分析。数据来源于相关各个年度的《中国统计年鉴》。为消除统计数据中价格因素的影响，本文将GDP调整到1978年不变价格，并利用GDP平减指数对出口额、进口额和FDI数据进行了平减。为了消除数据中可能存在的异方差，对各变量数据取自然对数，并用LEX、LIM、LFDI、LGDP分别表示。 通过做出各变量对数时间序列的时序图可以发现，我国GDP、出口、进口和FDI的对数时间序列在1991年～2006年期间，随着时间的变化，均呈现出上升趋势，但都显示出不平稳性。下面的单位根检验将对其加以证实。 三、实证分析 1.平稳性检验。根据协整理论，只有具有相同单整阶数的两个变量才有可能存在长期均衡关系。因此，在对二者之间进行协整分析时，首先用Phillips-Perron单位根检验方法来 检验时间序列的单整阶数。 从表1可知，原序列是非平稳的，这表明不能对变量用简单的回归方法进行分析。表2为对原序列的一阶差分进行的ADF单位根检验，在经过一阶差分之后发现各个序列都是平稳的。可见，四个变量LGDP、LEX、LIM、LFDI经过一阶差分平稳，故均为一阶单整序列。根据赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则(SC)的结果，可以确定VAR模型的最优滞后阶数为一阶。 2.协整检验与向量误差修正模型(VECM)计量分析。协整分析的经济意义在于，对于两个或两个以上具有各自长期波动规律的变量，如果它们之间是协整的，则它们之间存在一个长期均衡关系。本文在VAR模型的基础上进行Johansen协整检验。 由表3可知，在5%的显著水平下存在惟一的协整方程。对系数进行标准化后的协整方程为： LGDP=0.3876LEX+0.1467LIM+0.2556LFDI＋12.3490 （0.1109）（0.1839） （0.0783） 注：括号内数值为标准差。 上述协整方程的误差修正项为： ECT=LGDP+0.6940LEX-0.5843LIM+0.3328LFDI-5.7238 可得VECM模型如下： 模型总体检验统计量为：LogL=67.3683，AIC=-2.5453，SC=-4.0283。上式的所有变量都是零阶单整的。 由于重点考察的是外贸与外资对经济增长的作用，所以存在以ΔLGDP为被解释变量，以ΔLEX，ΔLIM和ΔLFDI为解释变量的误差修正模型: 从误差修正模型的回归结果来看，GDP与外贸和外资之间的动态均衡关系是，出口、进口和对外直接投资每变动1个单位，GDP将分别同方向变动0.3849、0.1203和0.1362个单位；误差修正项ECt-1系数为负，符合反向修正机制，其修正速度为-0.1029。 3.变量之间的Granger因果关系检验。根据上述协整检验结果，我国的进出口与外资和GDP增长之间存在长期的均衡关系，但这种均衡关系是否构成因果关系还需进一步验证。本文对样本区间内我国的经济增长和进口、出口与外资四个变量之间是否存在因果关系进行检验，检验结果见表4。 注:列为因果方向，表中数值为零假设(不存在Granger因果关系)的伴随概率 由表4可知，我国的GDP与出口和进口之间存在着双向的Granger因果关系，特别是出口对经济增长的作用十分明显。表4还表明，在GDP与FDI之间存在一个单向因果关系，即FDI是GDP的Granger原因，但GDP不是FDI的Granger原因。 四、结论 1.我国的GDP、出口、进口和FDI之间存在长期的均衡关系。长期均衡关系可用如下的协整方程式表达： LGDP=0.3876LEX+0.1467LIM+0.2556LFDI＋12.3490 即出口、进口和对外直接投资GDP的增长都有正的贡献。 2.我国的GDP与出口和进口之间存在着双向的正向影响关系，GDP与FDI之间存在一个单向因果关系，FDI对经济增长起到了推动作用。出口对经济增长的作用十分明显，远大于进口和FDI对经济增长的促进作用。 3.外贸（进口和出口）对FDI没有显著影响，即 进出口很少通过影响FDI而对经济增长产生影响。同样，FDI对进口和出口也都没有显著影响，误差项仅仅对进口存在显著影响而对出口和FDI都没有显著影响。 参考文献: 杜 江:（2007）《进口与经济增长的因果关系实证分析—兼论“重新审视进口在经济增长中的作用”》，《国际贸易问题》，2007年第4期 佟家栋:（1995）《关于我国进口与经济增长关系的探讨》，《南开学报》，1995年第3期 林毅夫 李永军:（2003）《出口与中国的经济增长：需求导向的分析》，《经济学季刊》，2003年第4期 孙敬水:（2007)《进口贸易对我国经济增长贡献的实证分析》，《国际贸易》，2007年第1期 唐 志:（2007）《中国对外贸易的向量误差修正模型》，《数理统计与管理》，2007年第3期
