1前言

廢紙，又稱二次纖維，是廢紙漿的主要原料，在造紙工業(yè)中是一種低消耗、低污染的再生資源。與傳統(tǒng)木材纖維及非木材纖維原料相比，用廢紙作為原料制漿造紙，一般不需要進行化學(xué)蒸煮和煮后洗滌等工序，因此，這就極大降低了水、電等的消耗，同時，由于廢紙制漿過程中化學(xué)藥劑的使用量較小，使得生產(chǎn)過程中幾乎無廢氣排放，產(chǎn)生的廢水也較易處理，對環(huán)境的污染負荷較小。所以，采用廢紙為原料來造紙可以有效緩解造紙工業(yè)水資源短缺、耗能較大、污水排放嚴重三大問題。1996年以來，中國造紙工業(yè)得到快速發(fā)展，到2009年紙和紙板產(chǎn)量已達到8640萬t。由于國內(nèi)木材纖維供應(yīng)不足，非木材纖維中大部分原料對環(huán)境的污染嚴重，因此，對廢紙的利用成為中國造紙工業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。為此，2007年，由國家發(fā)改委制定的《造紙產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策》要求逐步形成以木材纖維和廢紙為主、非木材纖維為輔的造紙原料結(jié)構(gòu)。但是，國內(nèi)廢紙所含木材纖維較低，僅能夠滿足低檔紙產(chǎn)品的生產(chǎn)，再加之目前回收分類簡單、回收的相對質(zhì)量偏低、回收的質(zhì)量較差，造紙企業(yè)幾乎難以利用國內(nèi)廢紙進行紙產(chǎn)品的加工生產(chǎn)；相比之下，進口的廢紙含有大量木材纖維，價格便宜，質(zhì)量好，生產(chǎn)中高檔紙產(chǎn)品的利用價值高，使得中國許多造紙企業(yè)采用進口廢紙制紙，與之相對應(yīng)，近年來，中國的廢紙進口量也不斷激增，從1996年的137萬t增長至2009年的2750萬t（具體見圖1），折合廢紙漿2200萬t，占當(dāng)年紙漿總消耗的27.57%，這表明中國造紙原料對進口廢紙依賴嚴重。而過分依賴進口廢紙作為造紙原料，從一定程度上也影響了中國造紙工業(yè)的未來發(fā)展，景華（2006）指出，廢紙已經(jīng)成為中國造紙工業(yè)最重要的造紙原料，然而，未來作為國際貿(mào)易的廢紙總量會有一定增加，但增幅不會太大，這勢必會影響中國造紙業(yè)對原料的需求，進而影響整個造紙業(yè)的未來發(fā)展。

王磊等（2010）也認為，中國造紙原料已嚴重依賴進口廢紙，對中國造紙企業(yè)造成了巨大影響。一旦世界各大廢紙出口國趁機炒作廢紙出口價格，勢必將對我國造紙行業(yè)產(chǎn)生巨大沖擊，造成我國造紙生產(chǎn)成本較高，削減我國造紙企業(yè)國際競爭力。若國內(nèi)對進口廢紙的需求量繼續(xù)大幅上升，一旦世界廢紙價格暴漲到企業(yè)難以承受或世界發(fā)生突發(fā)事件從而影響廢紙的正常運輸時，對中國造紙工業(yè)所產(chǎn)生的后果將十分嚴重，大量依賴進口廢紙，成為中國造紙工業(yè)未來發(fā)展的瓶頸。為此，本文通過搜集年鑒資料中的有關(guān)數(shù)據(jù)，以定量分析中的回歸分析法，探究相關(guān)因素對中國廢紙進口量產(chǎn)生的影響，量化因確定因素的變動而引起的廢紙進口增減量，以衡量這些因素對廢紙進口量的影響程度，并以此為依據(jù)，提出相應(yīng)的對策，以緩解中國造紙原料對進口廢紙的依賴。

2影響中國廢紙進口量的因素分析及理論假設(shè)

2.1因素分析

對于影響中國廢紙進口量激增的因素，國內(nèi)一些學(xué)者結(jié)合中國造紙行業(yè)的背景，通過對年鑒資料的分析，給出了個人的觀點。胡孟春（2010）、侯慶喜等（2008）認為，我國面臨著對進口廢紙資源依賴程度高的問題，而廢紙進口量增長的主要驅(qū)動力來源于紙和紙板消費量的快速增長。顧民達（2005）針對該問題也指出，中國進口廢紙快速增長的主要原因歸結(jié)于造紙工業(yè)的發(fā)展需要大量木材纖維，但國內(nèi)木材供應(yīng)不足，非木材資源也存在問題，因此，進口廢紙作為造紙原料，得到國家有關(guān)部門的支持。詹懷宇（2010）則認為，近年來廢紙進口量持續(xù)增長與非木材纖維制漿造紙的減少密切相關(guān)。非木材纖維仍是我國不可或缺的造紙原料，特別是在我國木材資源匱乏的國情下，只要科學(xué)合理地利用，非木材纖維制漿造紙仍有一定的競爭優(yōu)勢。并提出未來造紙原料必須走多元化、多渠道之路才能擺脫對進口廢紙的原料依賴。與此同時，國外學(xué)者BillMoore（2007）也提出中國廢紙需求的增長還源于傳統(tǒng)的主要纖維原料非木材纖維用量的減少。結(jié)合目前中國造紙纖維原料的實際使用情況，以上學(xué)者的部分觀點得到了進一步的驗證。圖2給出了2000~2009年中國國產(chǎn)木漿供需差額情況，木材纖維產(chǎn)出的木漿缺口的不斷增大充分印證了該種類造紙原料在國內(nèi)市場上的嚴重短缺，再加之中國森林資源相對匱乏，可用于增產(chǎn)木漿的木材原料相對有限，國內(nèi)的木漿供應(yīng)增長速度已遠跟不上造紙業(yè)對木漿的需求增長速度，而這一部分差額成為推動中國加速進口國外廢紙原料的重要原因。而圖3按造紙所用原料的不同種類，顯示了各生產(chǎn)用原料的比例變化，其中，起初與廢紙漿同為主要原料的非木漿比例大幅下降，廢紙漿比例逐年增加，而木漿比例則基本持平。說明進口的大量廢紙在一定程度上填補了因非木材纖維使用減少導(dǎo)致的生產(chǎn)性原料的短缺部分，驗證了學(xué)者認為中國廢紙進口量激增與非木材纖維原料的使用減少密切相關(guān)的觀點。為此，筆者在綜合考究以上國內(nèi)外學(xué)者的文獻資料后，結(jié)合宏觀、微觀與國際經(jīng)濟學(xué)中的相關(guān)理論，認為應(yīng)從社會發(fā)展進步、生產(chǎn)制造現(xiàn)狀以及國際貿(mào)易變化三個角度探究影響中國造紙工業(yè)大量進口廢紙的原因，并進一步細化以上三個層面，選取人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、人均紙板消費量兩項指標(biāo)反映社會發(fā)展與廢紙進口量的關(guān)系，以造紙原料漿所含廢紙漿及非木漿的比例變化代表生產(chǎn)工藝對廢紙進口量的影響，以國內(nèi)生產(chǎn)紙漿供需差額、木片進口量、廢紙進口價格、紙及紙板進口價格來衡量國際貿(mào)易因素對廢紙進口量起到的抑制或促進作用。

一、引言和文獻綜述

空氣是人類賴以生存的物質(zhì)基礎(chǔ),適宜人們生存的空氣是保證人們身心健康的前提。然而我國改革開放以來,伴隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展,工業(yè)化程度的加深,環(huán)境污染日益嚴重,惡化的空氣質(zhì)量已經(jīng)對人們的健康生活造成威脅。保證空氣質(zhì)量是保障民生的基本需要,是建設(shè)生態(tài)文明,構(gòu)建社會主義和諧社會的必然要求。90年代的北京曾經(jīng)沙塵肆虐,空氣質(zhì)量達不到國際標(biāo)準,痛失了2000年奧運會舉辦權(quán)。自1998年開始,北京市采取了一系列措施來提高環(huán)境質(zhì)量,包括調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、增加綠地面積、制定法律法規(guī)等。在2008年奧運期間,北京推出單雙號限行的制度,并將其固定下來作為緩解交通環(huán)境壓力的政策。經(jīng)過多年的努力,北京市空氣質(zhì)量得到了極大改善,環(huán)境質(zhì)量有了很大提高,二級及以上的天數(shù)從2000年的177d天增加到2008年的274天。SO2、CO、NO2及可吸入顆粒物平均濃度均有下降。“可持續(xù)發(fā)展”理念也漸漸深入人心。

如何準確測度空氣質(zhì)量,分析各地區(qū)的空氣質(zhì)量狀況和變化,以及如何提高空氣質(zhì)量等問題,越來越受到學(xué)術(shù)界的重視?？諝赓|(zhì)量有兩種含義,一種含義是指廣義的室外的環(huán)境空氣質(zhì)量,從空氣質(zhì)量這一角度反映某一特定地區(qū)的環(huán)境狀況。另一種含義是指小范圍的局部的空氣質(zhì)量狀況,例如,室內(nèi)空氣質(zhì)量,高校教室空氣質(zhì)量、手術(shù)臺空氣質(zhì)量、汽車車內(nèi)空氣質(zhì)量。本文中的空氣質(zhì)量是前者,即廣義的室外空氣的質(zhì)量。通過閱讀近五年來的空氣質(zhì)量相關(guān)文獻,將其主要研究內(nèi)容和成果歸結(jié)為以下幾個方面。

1、空氣質(zhì)量評價及預(yù)測模型的研究

空氣質(zhì)量評價是研究空氣質(zhì)量問題的基礎(chǔ),有效的評價方法能夠較準確地反映現(xiàn)實中的空氣質(zhì)量,發(fā)現(xiàn)潛在的空氣質(zhì)量問題,從而為尋求改善空氣質(zhì)量的有效方法提供科學(xué)依據(jù)。對評價方法,一般要求簡單、準確、全面、具有可比性。

從目前研究現(xiàn)狀來看,各種各樣的模型為測度空氣質(zhì)量提供了較為全面的方法。

內(nèi)部經(jīng)濟資本計量模型的發(fā)展

巴塞爾委員會在1988年出臺了《國際資本計量統(tǒng)一框架》，要求銀行必須根據(jù)債權(quán)的風(fēng)險大小，準備相應(yīng)的資本。1988年資本協(xié)議的出臺，建立了全球統(tǒng)一的資本計量框架。但是其僅根據(jù)債權(quán)主體的差異，將風(fēng)險權(quán)重分為0％、10％、20％、50％、100％五檔，對于大多數(shù)公司借款人，均適用100％的風(fēng)險權(quán)重，導(dǎo)致其敏感性差，難以適應(yīng)商業(yè)銀行內(nèi)部經(jīng)營管理的需要。因此，各商業(yè)銀行或?qū)I(yè)風(fēng)險計量機構(gòu)紛紛利用自己的研究團隊，開發(fā)出了相應(yīng)的風(fēng)險計量模型，其中最有代表性的是KMV公司的組合管理模型、J.P.Morgan的CreditMetrics模型和CSFP的CreditRisk+模型，三類模型均以違約概率、違約損失率和違約相關(guān)性作為模型輸入變量，但在信貸組合損失定義、違約概率計算等處理上存在較大差異。（一）KMV組合管理模型。KMV組合管理模型由專業(yè)信用風(fēng)險計量機構(gòu)——KMV公司提出，其假定信貸組合的損失分布由三個因素決定：每一資產(chǎn)的違約概率；每一資產(chǎn)違約時的預(yù)期回收率；借款人兩兩間的違約相關(guān)性。針對上述三個要素，KMV公司分別開發(fā)出了違約概率計量模型和違約相關(guān)性計量模型，前者基于上市公司財務(wù)結(jié)構(gòu)計算違約距離，并通過違約距離映射到違約概率，后者則基于上市公司資產(chǎn)相關(guān)性計量違約相關(guān)性。由于模型的主要輸入?yún)?shù)為違約概率和違約相關(guān)性，因此，KMV組合管理模型主要適用于上市公司。（二）CreditMetrics模型。CreditMetrics模型由J.P.Morgan（1997）聯(lián)合美國銀行等多家金融機構(gòu)提出，其假定信貸資產(chǎn)組合一定時期內(nèi)的價值變化取決于其信用等級的聯(lián)合變化，其中信貸組合內(nèi)每一信貸資產(chǎn)的價值主要由其信用等級所對應(yīng)的收益率決定，而信用等級的聯(lián)合變化則由借款人間的相關(guān)性及信用等級遷徙矩陣決定。CreditMetrics模型與KMV組合管理模型的相似之處在于借款人間違約相關(guān)性均通過借款人間資產(chǎn)相關(guān)性間接估計，不同之處在于CreditMetrics模型假定違約概率由資產(chǎn)的外部評級決定，而不是由違約距離決定。（三）CreditRisk+模型。CreditRisk+模型由CSFP（1997）提出，其假定違約的損失分布由組合內(nèi)發(fā)生違約個數(shù)、組合內(nèi)每一違約平均損失程度兩個要素決定，對于違約概率相同、違約損失程度相近的資產(chǎn)組合，假定其一定時期內(nèi)的違約個數(shù)服從泊松分布，則可基于違約個數(shù)的分布，得到違約損失的分布。CreditRisk+模型與CreditMetrics模型的相似之處在于均假定違約概率外生，不同之處在于其只考慮借款人違約導(dǎo)致的損失，不考慮借款人信用等級質(zhì)量下降導(dǎo)致的損失。此外，CreditRisk+通過假定違約率可變來計量不同組合間的違約相關(guān)性，而不是通過借款人間資產(chǎn)相關(guān)性予以估計。綜上所述，20世紀90年代是組合信用風(fēng)險管理蓬勃發(fā)展的時代，組合管理模型、CreditMetrics模型、CreditRisk+模型及其他一些組合信用風(fēng)險模型均在這一時期涌現(xiàn)。商業(yè)銀行內(nèi)部風(fēng)險計量技術(shù)的迅速發(fā)展，也為風(fēng)險敏感性更高的資本監(jiān)管規(guī)則——巴塞爾新資本協(xié)議的出臺奠定了基礎(chǔ)。

監(jiān)管經(jīng)濟資本計量模型的發(fā)展

2000年以后，組合信用風(fēng)險開始向兩個方向發(fā)展：一方面，KMV模型、CreditMetrics模型、CreditRisk+模型等之前的主流信用風(fēng)險模型隨著業(yè)務(wù)實踐不斷完善；另一方面，為了克服1988年資本協(xié)議風(fēng)險敏感性差的問題，使監(jiān)管資本更加真實地反映商業(yè)銀行所面臨的風(fēng)險，并激勵商業(yè)銀行不斷改進自身風(fēng)險管理水平，巴塞爾委員會提出了一種以內(nèi)部評級結(jié)果為輸入?yún)?shù)、以單因子漸進模型為模型框架的監(jiān)管資本計算規(guī)則，并經(jīng)征求業(yè)內(nèi)意見對部分參數(shù)進行調(diào)整后，在2004年正式頒布的新資本協(xié)議中作為監(jiān)管資本計算的高級方法——內(nèi)部評級法出現(xiàn)（以下簡稱單因子漸進模型）。（一）單因子漸進模型的框架。單因子漸進模型首先假定信貸組合的損失具有組合不變性，即信貸組合內(nèi)每筆貸款的損失僅由其違約概率、違約損失率、違約風(fēng)險暴露、借款人規(guī)模、期限等自身屬性決定，增加或減少一筆貸款不會對其他貸款所需資本要求產(chǎn)生影響，信貸組合的資本要求為組合內(nèi)單筆貸款資本要求的簡單加總，而每筆貸款的資本要求則由（1）式①決定：（1）式中，PD、LGD為基于銀行內(nèi)部評級體系估計的違約概率、違約損失率，M為有效期限，R為相關(guān)系數(shù)，b為期限調(diào)整因素，分別是違約概率PD的單調(diào)函數(shù)。根據(jù)BCBS（2005），銀行的損失分為預(yù)期損失和非預(yù)期損失，而單因子漸進模型是在假定損失具有組合不變性的前提下，基于銀行的內(nèi)部評級結(jié)果，計算覆蓋99.9％置信水平下由系統(tǒng)性風(fēng)險導(dǎo)致的條件非預(yù)期損失。因此，單因子漸進模型本質(zhì)上是監(jiān)管者提出的一種具有普適性的經(jīng)濟資本計量模型。（二）對單因子漸進模型計量經(jīng)濟資本的進一步分析。單因子漸進模型提出后，其作為監(jiān)管資本的適用性得到業(yè)內(nèi)肯定，但其作為銀行經(jīng)濟資本計量模型的優(yōu)劣則在學(xué)術(shù)界引起了廣泛的討論。關(guān)于單因子漸進模型的討論主要集中于模型計量經(jīng)濟資本的合理性及缺陷兩個方面。1、計量經(jīng)濟資本的合理性。單因子漸進模型最重要的假定是信貸損失的組合不變性，若該假定得到滿足，則其能夠較為精確的計量經(jīng)濟資本。事實上，當(dāng)組合內(nèi)任一資產(chǎn)均僅占組合很小份額（條件1）、組合內(nèi)不同借款人間相關(guān)性僅由一個系統(tǒng)因子驅(qū)動（條件2）時，資產(chǎn)組合的VaR具有組合不變性，且既使不滿足條件1也不會對模型計量的準確性產(chǎn)生太大影響（Gordy，2002）。單因子漸進模型的另一重要假定是影響貸款組合內(nèi)借款人間的系統(tǒng)性因子只有一個。從CreditMetrics、KMV模型、CreditRisk+等業(yè)內(nèi)常用的經(jīng)濟資本計量模型來看，盡管在模型假定上采用多個因子，如相關(guān)系數(shù)由行業(yè)、地區(qū)兩個因素決定，但是地區(qū)因素通常取某一固定值，實質(zhì)上仍是單因子模型。因此，單因子漸進模型的單因子假定與常見的組合信用風(fēng)險模型是一致的（Gordy，2002）。2、單因子漸進模型的缺陷。在實際應(yīng)用中，組合不變性賴以成立的兩個條件并不能完全滿足，其主要原因是集中度風(fēng)險的普遍存在。信貸組合集中度將從兩個方面破壞單因子漸進模型的組合不變性假定：資產(chǎn)組合規(guī)模過小或過于集中于某一借款人將導(dǎo)致非系統(tǒng)風(fēng)險的不完全分散，破壞單因子模型資產(chǎn)足夠分散的假定；資產(chǎn)組合過于集中于某一個或某幾個行業(yè)將導(dǎo)致信用風(fēng)險由多個系統(tǒng)性因子驅(qū)動，破壞單因子模型的單因子假定（BCBS，2006）。因此，單因子漸進模型所計算的資本只是對真實經(jīng)濟資本的一種近似，具體使用時需要結(jié)合實際情況進行修正。（三）對單因子漸進模型的修正。導(dǎo)致單因子漸進模型無法完全準確計量經(jīng)濟資本主要有兩個原因：一是其僅考慮了系統(tǒng)性風(fēng)險，沒有考慮非系統(tǒng)性風(fēng)險，當(dāng)信貸組合過于集中于某一個借款人時，其計算的資本不能完全覆蓋非預(yù)期損失，需要在其計算結(jié)果基礎(chǔ)上增加集中度風(fēng)險資本，即進行粒度調(diào)整（GranuarityAdjustment，GA）；二是其對信貸組合的分散化效應(yīng)僅通過一個因子反映，沒有考慮多個因子的影響，當(dāng)信貸組合充分利用不同行業(yè)、不同地區(qū)間相關(guān)性實現(xiàn)分散化效應(yīng)時，其計算的資本可能過于審慎，需要在其計算結(jié)果基礎(chǔ)上適當(dāng)降低資本，即考慮分散化效應(yīng)（DiversificationFactor，DF）。1、粒度調(diào)整。假定信貸組合實際損失的q分位點為Yq，單因子模型。但是，由于單因子漸進模型假定信貸損失具有組合不變性，該假定與實際情況存在一定偏離，導(dǎo)致模型計算的資本與真實的信用風(fēng)險損失存在一定偏差，主要體現(xiàn)為無法完全反映分散化效應(yīng)和集中度風(fēng)險，因此只能作為一種近似的經(jīng)濟資本計量模型，需要進行粒度調(diào)整和分散化效應(yīng)調(diào)整。對于國內(nèi)商業(yè)銀行而言，新資本協(xié)議內(nèi)部評級法的出現(xiàn)，為信用風(fēng)險計量技術(shù)的提高提供了全方位的借鑒。以實施內(nèi)部評級法為契機，國內(nèi)商業(yè)銀行或與咨詢機構(gòu)合作，或引進戰(zhàn)略合作伙伴技術(shù)，紛紛致力于建立符合內(nèi)部評級法要求的內(nèi)部評級體系。由于風(fēng)險計量基礎(chǔ)較為薄弱，國內(nèi)商業(yè)銀行這一時期的主要精力是對單筆貸款違約概率、違約損失率等風(fēng)險參數(shù)的計量，目前對于風(fēng)險參數(shù)在經(jīng)濟資本計量模型中的應(yīng)用，尚處于研究階段。

組合信用風(fēng)險模型演進對中國的啟示

從組合信用風(fēng)險模型的演進過程可以看出，單因子漸進模型的提出對信用風(fēng)險經(jīng)濟資本計量的發(fā)展產(chǎn)生了重大影響。首先，該模型建立在CreditMetrics、KMV模型、CreditRisk+等20世紀90年代主流信用風(fēng)險經(jīng)濟資本計量模型基礎(chǔ)之上，體現(xiàn)了信用風(fēng)險經(jīng)濟資本計量中最基本的原理和最核心的元素，如經(jīng)濟資本是計量一定置信度、一定時期內(nèi)的VaR，如影響信用風(fēng)險損失的主要要素是違約概率（PD）、違約損失率（LGD）、相關(guān)性（R）等，銀行可以在其基礎(chǔ)上結(jié)合本行實際適當(dāng)調(diào)整，得到精度更高、適用性更強的經(jīng)濟資本計量模型。其次，該模型直接基于單筆貸款自身屬性計量經(jīng)濟資本，經(jīng)濟資本的計量細化到信貸組合的最小粒度，有利于經(jīng)濟資本的配置與應(yīng)用。最后，該模型直觀的展示了違約概率、違約損失率、相關(guān)性等風(fēng)險要素與經(jīng)濟資本的關(guān)系，將信用風(fēng)險管理的重心從組合管理再次回到客戶信用等級評定、貸款擔(dān)保管理等最基本的要素。有鑒于此，對單因子漸進模型的分析和修正，成為2000年以來信用風(fēng)險經(jīng)濟資本計量研究的熱點。對于國內(nèi)銀行業(yè)而言，單因子漸進模型不失為一種較為理想的選擇。首先，從模型適用性來看，國際性大銀行信貸組合中的債權(quán)人以上市公司為主，信貸產(chǎn)品以市場化交易程度較高的債券、衍生產(chǎn)品為主，以此為基礎(chǔ)開發(fā)的CreditMetrics、KMV模型等內(nèi)部組合信用風(fēng)險模型并不適用于信貸組合中債權(quán)人大多為非上市公司、信貸產(chǎn)品以貸款為主的國內(nèi)商業(yè)銀行。而單因子漸進模型作為一種國際通行的監(jiān)管資本計量規(guī)則，在推出過程中著重考慮了模型的全球普適性，模型的最終確定經(jīng)過了多次定量測算和意見征求，因此對中國銀行業(yè)的適用性也較好。其次，從模型特點來看，單因子漸進模型引入了規(guī)模因素和期限因素，中小企業(yè)貸款、期限較短貸款的資本占用明顯優(yōu)于其它貸款，以單因子漸進模型為基礎(chǔ)的經(jīng)濟資本計量與配置，有助于促進中小企業(yè)信貸業(yè)務(wù)發(fā)展。再次，CreditMetrics、KMV等模型及其改進版模型結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，計算過程中往往采用蒙特卡洛方法模擬貸款組合的損失分布，計算量大，而單因子漸進模型結(jié)構(gòu)簡明，計算簡便，且計算結(jié)果直接細化到單筆貸款，對于風(fēng)險計量基礎(chǔ)較為薄弱的中國銀行業(yè)而言，后者的可接受度和推廣實施難度更小。最后，隨著計量模型在風(fēng)險管理領(lǐng)域的廣泛使用，復(fù)雜計量模型所帶來的模型風(fēng)險引起了越來越多的關(guān)注，簡潔、透明正日漸成為組合信用風(fēng)險模型的新標(biāo)準。因此，國內(nèi)商業(yè)銀行在實施內(nèi)部評級法過程中，可通過對單因子漸進模型進行適當(dāng)調(diào)整，得到適合自身經(jīng)營發(fā)展的經(jīng)濟資本計量模型。鑒于國內(nèi)銀行業(yè)的實際，對單因子漸進模型的調(diào)整可以從兩個方面入手：從違約相關(guān)性來看，由于國內(nèi)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整主要通過產(chǎn)業(yè)政策實施，違約相關(guān)性受行業(yè)的影響較大，因此可在現(xiàn)行單因子模型基礎(chǔ)上，在相關(guān)系數(shù)計算中引入行業(yè)因素；從集中度情況來看，國內(nèi)銀行業(yè)“貸集中”現(xiàn)象較為明顯，集中度風(fēng)險對信貸組合損失影響較大，可在單因子漸進模型所基礎(chǔ)上，引入集中度調(diào)整因素。

摘要:本研究以某品牌男裝為例,使用李克特(Likert)量表對服裝網(wǎng)絡(luò)營銷與品牌力之間的關(guān)系進行探討,說明了服裝品牌信息獲取渠道的基本情況,通過因子分析并萃取出6個對品牌力有影響的關(guān)鍵因子,并發(fā)現(xiàn)高檔品牌因素、投放廣告多、適合中國男性體型等與服裝網(wǎng)絡(luò)營銷呈正相關(guān),店鋪方便、易買到以及店員服務(wù)熱情高因子與服裝網(wǎng)絡(luò)營銷呈負相關(guān)。

關(guān)鍵詞:品牌力;服裝網(wǎng)絡(luò)營銷;影響;實證分析

一、實施研究

(一)設(shè)計量表內(nèi)容

首先,本文以品牌力內(nèi)涵為依據(jù),并在其他研究文獻的基礎(chǔ)上,結(jié)合某品牌的誠信度、知名度和美譽度設(shè)計量表項目內(nèi)容。然后從量表項目內(nèi)容語言過于書面化,缺乏親切感,顧客不容易接受、各個項目內(nèi)容意思相近,難于區(qū)分、測量內(nèi)容盡可能精簡,避免重復(fù)等多個方面對量表設(shè)計內(nèi)容進行反復(fù)探討。其次,通過調(diào)查問卷來測試所設(shè)計量表的重要性,參與調(diào)查問卷的對象包括15名上班族以及15名服裝專業(yè)的大學(xué)生。此次問卷要求被測試者從量表中22個項目中選擇其認為不重要的項目,同時列舉出自認為可以用于測量網(wǎng)絡(luò)營銷對品牌力影響的項目。另外,對20名某品牌的顧客進行深度訪談,20名訪談顧客中10名為專業(yè)人士,均從事服裝相關(guān)行業(yè),包括教師和科研人員,另外10名為經(jīng)常進行網(wǎng)絡(luò)購買以及對某品牌服裝網(wǎng)絡(luò)營銷了解比較多的上班族。訪談主要圍繞兩個方面展開,一是訪談對象的個人情況,二是網(wǎng)絡(luò)營銷對復(fù)雜品牌力的建議。具體訪談內(nèi)容有“您認為哪些方面對提高服裝品牌力比較重要？”、“您認為應(yīng)該從哪些方面來評價服裝完了營銷的績效？”……通過對量表項目的探討、分析,并結(jié)合調(diào)查問卷和訪談結(jié)果,得體以下結(jié)論:50名問卷調(diào)查對象和訪談對象均提出服裝的現(xiàn)代感、服裝做工、服裝設(shè)計對服裝品牌力的影響比較大。通過調(diào)查問卷和訪談,設(shè)計的原始量表的項目內(nèi)容最終確定包括23個測試項目,內(nèi)容分別是“1品牌易識別;2廣告設(shè)計好;3促銷活動,打折;4賣場環(huán)境優(yōu)雅;5產(chǎn)品設(shè)計好;6面料品質(zhì)好;7投放廣告多;8價格適宜;9店鋪方便,易買到;10店員服務(wù)熱情高效;11做工精良;12穿著舒適;13穿著耐久;14具有“西裝專家”美譽;15高檔品牌;16有現(xiàn)代感;17廣告及商品點擊率;18商品信息反饋數(shù)量;19適合中國男性體型;20技術(shù)先進;21易產(chǎn)生品牌聯(lián)想;22網(wǎng)頁瀏覽量;23網(wǎng)購成功量”。根據(jù)23個測試項目展開正式提問,并使用李克特(Likert)量表評價方式進行評價(點數(shù)越高,同意度越高,1表示很不同意,5表示非常同意)。

(二)量表的信度和效度

作為衡量期刊影響力的重要指標(biāo)，影響因子曾發(fā)揮積極作用。然而，近年來影響因子在使用中被一些評價體系異化，引起了一系列爭議。當(dāng)前，我國期刊界乃至全球期刊界對影響因子的局限性提出了許多質(zhì)疑和批評。影響因子給期刊發(fā)展帶來什么影響？當(dāng)前應(yīng)如何正確認識和合理使用影響因子？日前，本報記者圍繞相關(guān)問題采訪了浙江師范大學(xué)教育評論研究所所長劉堯教授?？桃獬醋饔绊懸蜃訋砣藶槠睢吨袊鐣茖W(xué)報》：從最初作為文獻計量學(xué)概念出現(xiàn)，到被廣泛運用于當(dāng)今期刊評價體系，影響因子給學(xué)術(shù)期刊發(fā)展帶來怎樣的影響？

劉堯：期刊影響因子（JournalIm－pactFactor，JIF）又稱影響因子（Impactfactor，IF），是指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率。1955年尤金•加菲爾德（EugeneGarfield）在美國《科學(xué)》雜志上發(fā)表《引文索引用于科學(xué)》的論文，率先提出將一篇論文的被引用次數(shù)作為影響因子。其后影響因子這個相對統(tǒng)計量經(jīng)過發(fā)展，逐漸成為學(xué)術(shù)界采用的一種衡量期刊有用性、顯示度與學(xué)術(shù)水平乃至論文質(zhì)量的重要指標(biāo)。國際期刊生態(tài)、學(xué)術(shù)生態(tài)以及學(xué)術(shù)著作的發(fā)表機制也由于影響因子的出現(xiàn)而改變了面貌。

影響因子作為國際通用的期刊評價指標(biāo)，其設(shè)計初衷主要是為圖書館員制定文獻收藏計劃和經(jīng)費預(yù)算、向讀者推薦優(yōu)秀期刊等服務(wù)。除此之外，影響因子還可以有多種應(yīng)用。但是，當(dāng)影響因子被用于期刊評價以及學(xué)術(shù)評價之后引發(fā)了一系列爭議。影響因子是某期刊前兩年發(fā)表的論文在該報告年份中被引用總次數(shù)除以該期刊在這兩年內(nèi)發(fā)表的論文總數(shù)。從計算公式看，影響因子只與被引次數(shù)和論文數(shù)直接相關(guān)。實際上影響因子還與許多因素相關(guān)聯(lián)，比如論文的出版時滯、長度、類型和合作者數(shù)目，不同學(xué)科的期刊數(shù)目、引證半衰期，研究人員的數(shù)量和社會知名度，等等。因此，期刊與學(xué)術(shù)評價必須聯(lián)系實際情況合理使用影響因子，如果過分強調(diào)被引用或收錄情況，就會給影響因子帶來人為偏差。

從理想角度講，一家期刊發(fā)表的高質(zhì)量論文越多，這些論文的觀點或結(jié)論被其他學(xué)者論文引用的次數(shù)越多，影響因子越高，期刊的影響力就越大。如果影響因子得到合理使用，那么影響因子與稿件質(zhì)量是相得益彰的。但在現(xiàn)實中，有一些期刊采取各種辦法有意炒作影響因子。如辦刊者明示或者暗示作者多引用自己期刊的文章，由此提高影響因子。采用這些方法后，期刊的影響因子排序可以顯著提高。期刊利用炒作手段，看似迅速提升了影響因子，但卻破壞了期刊生態(tài)和學(xué)術(shù)生態(tài)。

在實際的期刊評價與學(xué)術(shù)評價過程中，影響因子的原始功能在擴展中被逐漸異化。全球各地許多研究機構(gòu)和高?；谟绊懸蜃又贫吮緳C構(gòu)的教學(xué)和科研人員績效考核辦法，進一步放大了影響因子的激勵導(dǎo)向效應(yīng)。影響因子在學(xué)術(shù)界開始引起廣泛爭議。國內(nèi)外一些期刊或出版集團聯(lián)合呼吁不予重視甚至不再支持影響因子，并提出重塑期刊評價體系。

過度依賴影響因子阻礙學(xué)術(shù)發(fā)展《中國社會科學(xué)報》：過度依賴影響因子作為評價指標(biāo)，對學(xué)術(shù)發(fā)展帶來怎樣的弊端？

作為衡量期刊影響力的重要指標(biāo)，影響因子曾發(fā)揮積極作用。然而，近年來影響因子在使用中被一些評價體系異化，引起了一系列爭議。當(dāng)前，我國期刊界乃至全球期刊界對影響因子的局限性提出了許多質(zhì)疑和批評。影響因子給期刊發(fā)展帶來什么影響？當(dāng)前應(yīng)如何正確認識和合理使用影響因子？日前，本報記者圍繞相關(guān)問題采訪了浙江師范大學(xué)教育評論研究所所長劉堯教授。

刻意炒作影響因子帶來人為偏差

《中國社會科學(xué)報》：從最初作為文獻計量學(xué)概念出現(xiàn)，到被廣泛運用于當(dāng)今期刊評價體系，影響因子給學(xué)術(shù)期刊發(fā)展帶來怎樣的影響？

劉堯：期刊影響因子（JournalIm－pactFactor，JIF）又稱影響因子（Impactfactor，IF），是指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率。1955年尤金•加菲爾德（EugeneGarfield）在美國《科學(xué)》雜志上發(fā)表《引文索引用于科學(xué)》的論文，率先提出將一篇論文的被引用次數(shù)作為影響因子。其后影響因子這個相對統(tǒng)計量經(jīng)過發(fā)展，逐漸成為學(xué)術(shù)界采用的一種衡量期刊有用性、顯示度與學(xué)術(shù)水平乃至論文質(zhì)量的重要指標(biāo)。國際期刊生態(tài)、學(xué)術(shù)生態(tài)以及學(xué)術(shù)著作的發(fā)表機制也由于影響因子的出現(xiàn)而改變了面貌。

影響因子作為國際通用的期刊評價指標(biāo)，其設(shè)計初衷主要是為圖書館員制定文獻收藏計劃和經(jīng)費預(yù)算、向讀者推薦優(yōu)秀期刊等服務(wù)。除此之外，影響因子還可以有多種應(yīng)用。但是，當(dāng)影響因子被用于期刊評價以及學(xué)術(shù)評價之后引發(fā)了一系列爭議。影響因子是某期刊前兩年發(fā)表的論文在該報告年份中被引用總次數(shù)除以該期刊在這兩年內(nèi)發(fā)表的論文總數(shù)。從計算公式看，影響因子只與被引次數(shù)和論文數(shù)直接相關(guān)。實際上影響因子還與許多因素相關(guān)聯(lián)，比如論文的出版時滯、長度、類型和合作者數(shù)目，不同學(xué)科的期刊數(shù)目、引證半衰期，研究人員的數(shù)量和社會知名度，等等。因此，期刊與學(xué)術(shù)評價必須聯(lián)系實際情況合理使用影響因子，如果過分強調(diào)被引用或收錄情況，就會給影響因子帶來人為偏差。

從理想角度講，一家期刊發(fā)表的高質(zhì)量論文越多，這些論文的觀點或結(jié)論被其他學(xué)者論文引用的次數(shù)越多，影響因子越高，期刊的影響力就越大。如果影響因子得到合理使用，那么影響因子與稿件質(zhì)量是相得益彰的。但在現(xiàn)實中，有一些期刊采取各種辦法有意炒作影響因子。如辦刊者明示或者暗示作者多引用自己期刊的文章，由此提高影響因子。采用這些方法后，期刊的影響因子排序可以顯著提高。期刊利用炒作手段，看似迅速提升了影響因子，但卻破壞了期刊生態(tài)和學(xué)術(shù)生態(tài)。

1工程建設(shè)碳排放的計算

1.1計算范圍

所謂碳排放，即指溫室氣體排放。溫室氣體主要包括二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)、氧化亞氮(N2O)、氫氟碳化物(HFC5)、全氟碳化物(PFCS)和六氟化硫(SF6)。由于CO2在溫室氣體中比重較大，故大多數(shù)研究中采用CO2當(dāng)量來表示溫室氣體的排放量。環(huán)境管理生命周期評價標(biāo)準(ISO14040)將生命周期評價方法分為四個步驟:研究目標(biāo)和范圍確定、生命周期清單分析、生命周期的影響評價以及生命周期結(jié)果解析。碳排放計量的首要工作是確定計算的目標(biāo)和范圍。工程建設(shè)階段是建設(shè)產(chǎn)品的形成階段，這一階段產(chǎn)生的碳排放來源有三個方面，分別是建材生產(chǎn)碳排放、建材和機械運輸碳排放和工程施工碳排放，需要確定每一部分碳排放的邊界范圍。

(1)建材生產(chǎn)碳排放，主要由建材生產(chǎn)時消耗的各種能源產(chǎn)生。由于原材料和生產(chǎn)工藝不同，不同建材的碳排放量有很大差別，選擇合適的建材是減少碳排放的一個重要措施。另外，人的因素產(chǎn)生的碳排放量相對很小，在測算建材生產(chǎn)碳排放時可以忽略不計。

(2)建材和機械運輸碳排放(以下簡稱運輸碳排放)，主要由運輸過程消耗的燃油資源產(chǎn)生。其碳排放量與所運輸?shù)奈锲贩N類、數(shù)量、運輸工具以及運輸距離等因素有關(guān)。在工程造價文件中，運輸碳排放數(shù)據(jù)體現(xiàn)在運輸車輛的機械臺班消耗上，根據(jù)機械臺班消耗量可估算出運輸碳排放量。

(3)施工過程較建材生產(chǎn)和運輸過程更加復(fù)雜，碳排放范圍也更廣泛。施工生產(chǎn)要素消耗包括人工、材料、機械三類，其中，人工碳排放量相對很少，可以忽略不計;建材生產(chǎn)過程已經(jīng)計算過材料碳排放，不必重復(fù)計算。故施工碳排放主要考慮施工機械和施工工藝因素，通過對施工方案和施工組織設(shè)計的優(yōu)化可有效減少碳排放量。

【摘要】本文選取2016年整年的財務(wù)數(shù)據(jù)，采用因子分析方法對西北地區(qū)的制造業(yè)上市公司的財務(wù)績效進行實證分析。研究發(fā)現(xiàn)西北地區(qū)制造業(yè)上市公司財務(wù)績效主要與盈利能力相關(guān)，在成長方面存在較大差異。

【關(guān)鍵詞】西北地區(qū);制造業(yè);財務(wù)績效;因子分析

一、引言

制造業(yè)是我國國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)之一，為了突出“中國制造”，強調(diào)我國逐漸成為制造強國的發(fā)展目標(biāo)。自從2016年國家提出“一帶一路”的發(fā)展政策之后，西北地區(qū)作為該政策重點發(fā)展的地區(qū)，對西北地區(qū)的公司發(fā)展是一個良好的契機。因此，設(shè)計一套公平、公正、科學(xué)的財務(wù)績效評價指標(biāo)體系針對西北地區(qū)制造業(yè)上市進行財務(wù)績效評價，有助于國民經(jīng)濟基礎(chǔ)建設(shè)。

二、文獻綜述

隨著我國證券市場的發(fā)展，我國國內(nèi)對財務(wù)績效的研究也日漸成熟。田笑豐，郭婷(2012)選取中部湖北省的23家制造業(yè)上市公司2008－2010年的數(shù)據(jù)，對財務(wù)績效的四個方面進行變化趨勢的分析。李清艷(2014)對云南省制造業(yè)上市公司的績效進行評價，認為財務(wù)績效的綜合排名受盈利能力的影響較大。朱和平等(2017)采用TOPSIS方法，對無錫市的制造業(yè)上市公司進行財務(wù)績效評價，加入創(chuàng)新投入的指標(biāo)進行綜合分析。通過對文獻進行檢索和研讀，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)學(xué)者對中東部地區(qū)的制造業(yè)公司研究較多，對西北地區(qū)的制造業(yè)上市公司研究較少，并且距離現(xiàn)在的時間較長，方法存在一定的缺陷。例如，田中禾，張嬌(2013)基于熵權(quán)法對2009年西北地區(qū)甘肅省的14家制造業(yè)上市公司，分別從財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)進行綜合評價。

1信息與知識密度指數(shù)的原理

1.1期刊信息與知識密度指數(shù)的設(shè)計原則。第一,信息與知識密度指數(shù)應(yīng)主要采用來源指標(biāo)評價。期刊評價指標(biāo)包括來源指標(biāo)和引用指標(biāo),前者主要是期刊本身包含的一些指標(biāo),比如作者數(shù)、地區(qū)分布數(shù)、論文篇幅、關(guān)鍵詞、參考文獻、基金論文比等等,后者是期刊的被引指標(biāo),如影響因子、即年指標(biāo)、特征因子、總被引頻次等等。來源指標(biāo)是引用指標(biāo)的基礎(chǔ),從來源指標(biāo)來設(shè)計信息與知識密度指數(shù)有利于更加合理地對一些相關(guān)因素進行分析,從源頭和形式上提高期刊論文質(zhì)量。第二,信息與知識密度指數(shù)應(yīng)包括更加廣泛的因素。對于學(xué)術(shù)期刊的信息與知識密度的評價,目前還是個很大的難題,因此測度時應(yīng)避免視角單一,這樣可以降低測度誤差,提高信息與知識密度測度的穩(wěn)健性。比如應(yīng)綜合考慮載文量、被引刊數(shù)、中英文參考文獻、國際化水平、關(guān)鍵詞覆蓋范圍等等。第三,信息與知識密度的評價指標(biāo)主要應(yīng)選用相對指標(biāo)。采用相對指標(biāo)的目的是為了提高信息與知識測度的質(zhì)量,避免單純追求數(shù)量的現(xiàn)象。第四,權(quán)重穩(wěn)健原則。用于測度信息與知識密度的指標(biāo)有多個,由于處于探索階段,對于每個指標(biāo)的權(quán)重大小設(shè)計尚缺乏經(jīng)驗,在這種情況下,一般宜采用等權(quán)重原則進行處理,即擯棄主觀評價方法,以客觀評價方法進行指標(biāo)體系評價。第五,避免自然權(quán)重原則。自然權(quán)重最初由俞立平、宋夏云等[27]提出,是指在多屬性評價中由于標(biāo)準化后指標(biāo)均值不相等帶來的權(quán)重偏倚現(xiàn)象。文獻計量指標(biāo)許多并不服從正態(tài)分布,自然權(quán)重問題會比較嚴重,所以要采用新的標(biāo)準化手段,防止自然權(quán)重的帶來的異常影響。1.2期刊信息與知識密度指數(shù)的評價框架。信息與知識密度測度框架如圖1所示。主要從信息與知識載體、信息與知識內(nèi)容、信息與知識來源、信息與知識來源國際化、信息與知識影響這5個視角進行測度。信息知識載體:主要從載文量角度進行測度。在版面一定的情況下,假設(shè)質(zhì)量不變,那么載文量大的期刊無疑具有更多的信息與知識含量。載文量是個雙刃劍,曾經(jīng)出現(xiàn)過一些期刊載文量人為加大導(dǎo)致期刊質(zhì)量下降的情況,后來更多期刊片面認為降低載文量會提高影響因子,因此近年來CSSCI期刊載文量又出現(xiàn)普遍降低的異常現(xiàn)象。文獻計量指標(biāo)的一個重要功能就是管理調(diào)節(jié)作用,對學(xué)術(shù)期刊發(fā)展中存在的問題需要進行適當(dāng)干預(yù)。信息知識內(nèi)容:采用篇均關(guān)鍵詞表示。一般每個期刊都規(guī)定了關(guān)鍵詞的數(shù)量,但有一定的彈性,總體上變化不大。關(guān)鍵詞越多,意味著期刊的研究內(nèi)容和研究方法涉及的范圍越廣,期刊信息和知識量越多。但是這里面需要注意兩個問題,第一是關(guān)鍵詞的近義問題,由于中文的特點,關(guān)鍵詞之間意思相近或相同的情況不少,這里存在信息冗余,目前還沒有較好的解決辦法。第二是關(guān)鍵詞的重復(fù)問題,如果期刊專業(yè)性較強,必然有很多關(guān)鍵詞是重復(fù)的,篇均關(guān)鍵詞較少。對于這個問題,只能說專業(yè)性較強的期刊關(guān)鍵詞指標(biāo)相對不占優(yōu)勢,但鼓勵這些期刊增加關(guān)鍵詞有利于跨學(xué)科、交叉學(xué)科研究,還是有利于提高期刊質(zhì)量的。信息來源指標(biāo):采用兩個指標(biāo)表示,分別是篇均中文參考文獻和篇均英文參考文獻。學(xué)術(shù)研究是在前人基礎(chǔ)上進行的,即使是前人的錯誤也是研究的重要基礎(chǔ)。所以不管引用目的是什么,這并不妨礙用參考文獻數(shù)量來反映期刊的信息與知識含量。需要注意的是,從單篇論文的角度,難以采用參考文獻指標(biāo)來評價其信息和知識量,因為對于單篇論文個體,需要通過論文內(nèi)容來對其創(chuàng)新進行綜合判斷。但從期刊評價的角度,因為期刊是若干論文的集合,所以從期刊總體信息與知識量評價的角度,用參考文獻相關(guān)指標(biāo)是可以的。信息知識來源國際化:用外文參考文獻比表示,這里外文主要是英文,但也包括少量的日文、韓文、德文、法文等。隨著全球化的深入,即使是人文社科研究,國際交流也大大增強,如果一個期刊引用更多的國外文獻,說明其具有更廣闊的研究視野。當(dāng)然由于學(xué)科不同,期刊引用國外參考文獻也存在較大的差異,比如經(jīng)濟學(xué)引用國外參考文獻比例一般較高,中國歷史引用國外參考文獻比例較低,但評價一般用在同一學(xué)科的不同期刊之間比較,因此這個問題的影響相對較小。信息知識影響:用新擴散因子表示(NewJournalDiffusionFactors,NJDF)。該指標(biāo)是Frandsen[28]提出的,用期刊被引刊數(shù)除以載文量。由于每個期刊的辦刊偏好、辦刊特色均不一樣,一個期刊被引用的期刊越多,說明該期刊具有更多的信息和知識量。這個指標(biāo)是期刊信息與知識密度測度中唯一的一個影響指標(biāo)。1.3期刊信息與知識密度的評價方法。本文采用TOPSIS方法來計算期刊信息與知識密度指數(shù),該方法是Huangetal.[29]首創(chuàng),目前在學(xué)術(shù)評價中應(yīng)用廣泛。傳統(tǒng)TOPSIS的計算公式是:Cij=移nj=1棕j(xij-xj-)2移nj=1棕j(xij-xj+)2+移nj=1棕j(xij-xj-)2(1)式(1)中,xij表示評價指標(biāo),xj-表示負理想解,即指標(biāo)的最差值,xj+表示理想解,即指標(biāo)最優(yōu)值,棕j為權(quán)重,n為評價指標(biāo)個數(shù)。TOPSIS根據(jù)評價對象到理想解與負理想解的相對距離來進行評價。作為對期刊信息與知識密度測度的一種探索,很難確定不同指標(biāo)的權(quán)重,因此本文采用等權(quán)重法進行處理。1.4評價指標(biāo)標(biāo)準化方法本文采用Sigmoid函數(shù)進行標(biāo)準化。該函數(shù)具有如下特點:第一是極大值無限接近1,極小值無限接近0,這樣可以直接對評價指標(biāo)進行打分;第二,拐點位置為(0,0.5),進入成長期的坐標(biāo)為(-1.317,0.211),進入成熟期的坐標(biāo)是(1.317,0.789),可以對評價對象所處發(fā)展階段加以判斷。第三,標(biāo)準化后不同指標(biāo)的均值比較接近,可以避免出現(xiàn)自然權(quán)重現(xiàn)象。比如一個班級語文的平均成績?yōu)?5分,數(shù)學(xué)的平均成績?yōu)?5分,理論上兩門課程的權(quán)重一樣,但很明顯數(shù)學(xué)好的同學(xué)具有優(yōu)勢,這就是自然權(quán)重問題,只有當(dāng)語文和數(shù)學(xué)的平均分數(shù)大致相等時,兩者的權(quán)重才真正相等。標(biāo)準化時第一步是計算評價指標(biāo)的z值,即:z=X-滋啄(2)式(2)中,X為原始指標(biāo),滋是原始指標(biāo)的均值,滓為原始指標(biāo)的標(biāo)準差。第二步是將z值代入sigmoid函數(shù),計算得到標(biāo)準化結(jié)果X',即:X'=11+e-z(3)

2數(shù)據(jù)來源

本文以2019-2020版CSSCI經(jīng)濟學(xué)期刊為例進行研究,在人文社科的所有學(xué)科中,一般認為經(jīng)濟學(xué)屬于科學(xué)。經(jīng)濟學(xué)期刊相對比較嚴謹,而且被其他學(xué)科引用也較多,主要原因是經(jīng)濟學(xué)的研究方法被其他學(xué)科所借鑒,這種現(xiàn)象也稱為經(jīng)濟學(xué)帝國主義現(xiàn)象[30]。本文數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)的引文數(shù)據(jù)庫,由于測度期刊的信息與知識密度指數(shù)后還要分析其與影響因子、h指數(shù)等文獻計量指標(biāo)的關(guān)系,因此必須保證這些指標(biāo)的數(shù)據(jù)時間同步,因此本文所有測度指標(biāo)的時間跨度為2016-2017年,被引指標(biāo)的時間為2018年,這也正是影響因子計算的時間界定,此外對于h指數(shù)也是期刊2016-2017年發(fā)表的論文在2018年的h指數(shù)。2019-2020版CSSCI期刊共有經(jīng)濟學(xué)期刊70種,但《國際貿(mào)易》有部分數(shù)據(jù)缺失,將其刪除,實際還有69種期刊,相關(guān)指標(biāo)的描述統(tǒng)計如表1所示。

3實證結(jié)果

3.1期刊信息與知識密度指數(shù)的計算。經(jīng)濟學(xué)期刊信息與知識密度指數(shù)的計算結(jié)果如表2所示,為了提高區(qū)分度,對TOPSIS評價值均乘以100。超過60分的期刊共有14種,說明采用本文的信息與知識密度測度方法,總體上打分偏低,這與評價方法有關(guān),當(dāng)然可以通過評價值標(biāo)準化方法來彌補這個問題,由于要進行打分的后續(xù)分析,因此本文沒有做進一步的處理。排在前幾位的期刊為《中國工業(yè)經(jīng)濟》、《經(jīng)濟學(xué)動態(tài)》、《世界經(jīng)濟》、《經(jīng)濟學(xué)(季刊)》,這些均是業(yè)界公認的優(yōu)秀經(jīng)濟學(xué)期刊?！督?jīng)濟研究》作為公認的經(jīng)濟學(xué)頂級期刊,排在第九位,說明從信息與知識密度角度,其還有改進空間。期刊信息與知識密度指數(shù)JIKI的數(shù)據(jù)分布如圖2所示。經(jīng)濟學(xué)期刊的均值為51.43,極大值為69.18,極小值為33.16,標(biāo)準差為8.36,總體上處于正常波動狀態(tài),比較適合用來評價。Jarque-Bera檢驗值為1.258,p值為0.533,不能拒絕原假設(shè),說明其總體上服從正態(tài)分布,這對期刊評價而言是一個良好的性質(zhì)。首先用影響因子作為因變量,h指數(shù)、載文量、期刊信息與知識密度指數(shù)作為自變量進行回歸,結(jié)果如表3所示。研究發(fā)現(xiàn),h指數(shù)與影響因子正相關(guān),彈性系數(shù)為1.359,載文量與影響因子負相關(guān),彈性系數(shù)為-0.435,而期刊信息與知識密度指數(shù)與影響因子無關(guān),其彈性系數(shù)沒有通過統(tǒng)計檢驗,將該變量刪除后模型的擬合優(yōu)度幾乎沒有變化。這說明,期刊信息與知識密度指數(shù)能夠提供除了期刊影響力以外的其他信息。為了提高研究的穩(wěn)健性,進一步用h指數(shù)作為因變量,影響因子、載文量、期刊信息密度指數(shù)作為自變量進行回歸,結(jié)果如表4所示。期刊信息與知識密度指數(shù)同樣與h指數(shù)無關(guān),彈性系數(shù)沒有通過統(tǒng)計檢驗,刪除該變量后模型的擬合優(yōu)度從0.905下降到0.900,只有微弱的下降。影響因子與h指數(shù)正相關(guān),彈性系。3.3期刊信息與知識密度指數(shù)的分組分析。根據(jù)浙江大學(xué)學(xué)術(shù)期刊分類目錄,頂級經(jīng)濟學(xué)期刊為《經(jīng)濟研究》,一級期刊包括《世界經(jīng)濟》、《金融研究》、《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》等13種期刊,將這14種期刊分為一類,其他CSSCI核心期刊分類一類,采用獨立樣本t檢驗進行均值比較。一級以上期刊的均值為59.28,其他期刊的均值為49.61,相差接近10分。t檢驗值為4.189,p值為0.000,說明兩者均值的差距是顯著的,即一級期刊的平均信息量比其他期刊高,這進一步說明該指標(biāo)可以用來進行期刊信息與知識密度評價。3.4穩(wěn)健性檢驗。首先對影響因子作為因變量的回歸模型進行檢驗,由于數(shù)據(jù)極為有限,傳統(tǒng)的基于回歸分析的穩(wěn)健性檢驗方法并不適用,因此本文采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行穩(wěn)健性檢驗,即將影響因子作為產(chǎn)出變量,期刊信息與知識密度指數(shù)、h指數(shù)、載文量作為輸入變量,建立BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進行學(xué)習(xí)。由于每次學(xué)習(xí)的結(jié)果均不一樣,因此建立5個模型,取其均值作為最終結(jié)果,如表5所示。從表5可以看出,模型的平均擬合優(yōu)度為0.845,平均相關(guān)系數(shù)為0.925,總體上處于較高水平。從投入變量的權(quán)重看,對影響因子貢獻最大的為h指數(shù),權(quán)重為92.55%,其次是載文量,權(quán)重為7.83%,而期刊信息與知識密度指數(shù)對影響因子的權(quán)重僅為0.82%,幾乎無關(guān),說明影響因子的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。表6為h指數(shù)作為產(chǎn)出,影響因子、載文量、期刊信息與知識密度指數(shù)作為投入變量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)結(jié)果,從平均值看,對h指數(shù)影響最大的為影響因子,權(quán)重為77.43%,其次是載文量,權(quán)重為20.79%,而期刊信息與知識密度指數(shù)的作用最小,權(quán)重僅為1.78%,這樣h指數(shù)回歸結(jié)果也得到了進一步的穩(wěn)健性檢驗。

【摘要】文章以江蘇省為例,在建立物流產(chǎn)業(yè)評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,利用1988—2008年的統(tǒng)計數(shù)據(jù),運用SPSS13.0軟件中的因子分析得出物流產(chǎn)業(yè)綜合產(chǎn)值,然后利用計量經(jīng)濟學(xué)分析方法對物流產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行實證研究,得出物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能推動經(jīng)濟增長的結(jié)論,但推動力沒有物資資本的推動力大,物資資本仍是目前決定江蘇省經(jīng)濟增長的第一要素。最后根據(jù)物流面臨的問題以及經(jīng)濟發(fā)展對物流業(yè)提出的要求,提出一些建議。

【關(guān)鍵詞】物流產(chǎn)業(yè);經(jīng)濟增長;因子分析;計量經(jīng)濟分析

彼得·杜克拉(美)曾預(yù)言,物流業(yè)是每個國家經(jīng)濟增長的“黑大陸”;魏杰提出,物流產(chǎn)業(yè)被喻為經(jīng)濟發(fā)展的加速器;吳邦國副總理也指出,物流業(yè)是中國國民經(jīng)濟的重要產(chǎn)業(yè)和新的經(jīng)濟增長點?？梢?物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展在經(jīng)濟增長方面起著很重要的作用。那么,經(jīng)濟增長與物流產(chǎn)業(yè)之間是如何相互影響作用的呢?本文通過因子分析和計量分析方法,以江蘇省為例對物流產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟增長之間的互動關(guān)系進行檢驗,以此進一步分析江蘇省物流業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。

一、物流產(chǎn)業(yè)綜合評價實證研究

(一)物流產(chǎn)業(yè)綜合評價指標(biāo)體系

物流是比較復(fù)雜的經(jīng)濟現(xiàn)象,迄今為止還沒有一個明確的指標(biāo)能夠綜合地反映物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況,以往學(xué)者都用貨運量或貨運周轉(zhuǎn)量來近似描述物流規(guī)模,在閱讀相關(guān)研究物流衡量指標(biāo)的文獻基礎(chǔ)上,筆者選擇以下指標(biāo)構(gòu)成物流產(chǎn)業(yè)的評價體系(見表1),來分析江蘇省的物流產(chǎn)業(yè)狀況。