计量经济学论文最新数据19年级学生

计量经济学论文最新数据19年级学生

计量经济学论文可以研究的问题有多种，期中比较简单的就是根据数据，建立方程，研究变量之间的关系，主要运用的工具就是计量经济学的初等知识和Eviews软件，思路、要求和注意事项我觉得这么说对你的帮助不大，所以给你一篇我的论文做参考，也许对你有帮助，如果你觉得看的不是很明白的话，可以再留言给我，我把什么思路等告诉你。　　计量经济学　　期末实验报告　　实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析　　姓 名：　　学 号：　　班 级： （）级统计学系（）班　　指导教师：　　时 间：　　（上面是论文封皮）　　23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析（题目）　　一、 经济理论背景　　近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。　　二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论　　我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：　　①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长　　居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流， 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。　　②、商品供求结构性矛盾依然突出　　从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。　　③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长　　加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。　　④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长　　经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。　　三、 相关数据收集　　相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》：　　23个大中城市城镇居民家庭基本情况（表格）　　地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元）　　北京 6 8 1 2 9　　天津 4 0 6 8 8　　石家庄 4 0 3 0 9　　太原 3 2 9 9 5　　呼和浩特 5 9 2 8 7　　沈阳 3 1 5 7 1　　大连 6 8 8 1 5　　长春 8 7 1 1 2　　哈尔滨 4 0 8 5 4　　上海 6 9 0 1 3　　南京 4 0 4 0 6　　杭州 5 9 0 9 2　　宁波 5 8 4 2 4　　合肥 6 8 5 1 9　　福州 7 9 5 4 8　　厦门 5 9 7 3 7　　南昌 4 8 0 1 4　　济南 7 7 3 8 4　　青岛 6 8 6 5 7　　郑州 4 1 2 2 3　　武汉 5 0 5 2 1　　长沙 4 1 9 9 8　　广州 7 8 6 1 1　　四、 模型的建立　　根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为：　　其中：　　——人均消费支出　　——常数项　　——回归方程的参数　　——平均每户就业人口数　　——平均每一就业者负担人口数　　——平均每人实际月收入　　——人均可支配收入　　——随即误差项　　五、实验过程　　（一）回归模型参数估计　　根据数据建立多元线性回归方程：　　首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。　　利用Eviews输出结果如下：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:08　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -180 506 -282633 2159　　X1 3490 2332 427889 1704　　X2 1209 7866 498528 1513　　X3 552510 629371 466766 0239　　X4 -180652 742107 -590947 1290　　R-squared 721234 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 659286 SD dependent var 1711　　SE of regression 8502 Akaike info criterion 77564　　Sum squared resid 9 Schwarz criterion 02249　　Log likelihood -9199 F-statistic 64259　　Durbin-Watson stat 047936 Prob(F-statistic) 000076　　根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： ， ， ， ，　　从而初步得到的回归方程为：　　Se= (506) (2332) (7866) (629371) (742107)　　T= (-282633) (427889) (498528) (466766) (-590947)　　F=64259 df=18　　模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于05，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。　　（二）处理多重共线性　　我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理：　　X1：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:28　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 8238 6688 296574 7697　　X1 0964 4840 531833 1405　　R-squared 100508 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 057675 SD dependent var 1711　　SE of regression 6105 Akaike info criterion 68623　　Sum squared resid 2 Schwarz criterion 78497　　Log likelihood -3917 F-statistic 346511　　Durbin-Watson stat 770750 Prob(F-statistic) 140491　　X2：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:29　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 641 2658 632596 0156　　X2 -1146 9597 -218861 2364　　R-squared 066070 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 021597 SD dependent var 1711　　SE of regression 7371 Akaike info criterion 72380　　Sum squared resid Schwarz criterion 82254　　Log likelihood -8237 F-statistic 485623　　Durbin-Watson stat 887292 Prob(F-statistic) 236412　　X3：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:29　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 8827 8342 326831 1988　　X3 540400 095343 667960 0000　　R-squared 604712 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 585888 SD dependent var 1711　　SE of regression 2575 Akaike info criterion 86402　　Sum squared resid 5 Schwarz criterion 96276　　Log likelihood -9362 F-statistic 12577　　Durbin-Watson stat 064743 Prob(F-statistic) 000013　　X4：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:30　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 7094 8178 141465 2665　　X4 596476 124231 801338 0001　　R-squared 523300 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 500600 SD dependent var 1711　　SE of regression 4178 Akaike info criterion 05129　　Sum squared resid 1 Schwarz criterion 15003　　Log likelihood -0898 F-statistic 05284　　Durbin-Watson stat 037087 Prob(F-statistic) 000096　　由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得：　　X1、X3　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:32　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -8991 9081 -644388 5266　　X1 8101 2070 275533 2167　　X3 517213 095693 404899 0000　　R-squared 634449 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 597894 SD dependent var 1711　　SE of regression 1510 Akaike info criterion 87276　　Sum squared resid 2 Schwarz criterion 02087　　Log likelihood -0368 F-statistic 35596　　Durbin-Watson stat 032110 Prob(F-statistic) 000043　　X2、X3　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:33　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 5536 1435 451015 6568　　X2 -00981 0392 -110678 9130　　X3 536856 102783 223221 0000　　R-squared 604954 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 565449 SD dependent var 1711　　SE of regression 7747 Akaike info criterion 95036　　Sum squared resid 0 Schwarz criterion 09847　　Log likelihood -9292 F-statistic 31348　　Durbin-Watson stat 063247 Prob(F-statistic) 000093　　X3、X4　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:34　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 7015 5882 326290 0306　　X3 766892 553402 192782 0046　　X4 -473721 656624 -244390 0363　　R-squared 684240 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 652664 SD dependent var 1711　　SE of regression 1157 Akaike info criterion 72634　　Sum squared resid 0 Schwarz criterion 87445　　Log likelihood -3529 F-statistic 66965　　Durbin-Watson stat 111635 Prob(F-statistic) 000010　　由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。　　X1、X3、X4　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:37　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 6693 8464 479562 6370　　X1 29944 6512 366505 7180　　X3 652622 646003 558228 0192　　X4 -345001 757634 -775265 0919　　R-squared 686457 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 636950 SD dependent var 1711　　SE of regression 0712 Akaike info criterion 80625　　Sum squared resid 3 Schwarz criterion 00373　　Log likelihood -2719 F-statistic 86591　　Durbin-Watson stat 082104 Prob(F-statistic) 000050　　X2、X3、X4　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:38　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 60939 2088 127981 8995　　X2 1557 9303 575948 5714　　X3 886588 600027 144175 0053　　X4 -596394 701018 -277251 0345　　R-squared 689658 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 640657 SD dependent var 1711　　SE of regression 3798 Akaike info criterion 79599　　Sum squared resid 8 Schwarz criterion 99347　　Log likelihood -1539 F-statistic 07429　　Durbin-Watson stat 143110 Prob(F-statistic) 000046　　由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于05，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为：　　Se= (5882) (553402) (656624)　　T= (326290) (192782) (-244390)　　F=66965 df=20　　（三）异方差性的检验　　对模型 进行怀特检验：　　White Heteroskedasticity Test:　　F-statistic 071659 Probability 399378　　Obs*R-squared 423847 Probability 351673　　Test Equation:　　Dependent Variable: RESID^2　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:53　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 50 9 266460 7929　　X3 9623 1924 394723 6977　　X3^2 -071268 187278 -380548 7080　　X4 -6779 3390 -467114 6460　　X4^2 121138 229933 526841 6047　　R-squared 192341 Mean dependent var 87　　Adjusted R-squared 012861 SD dependent var 54　　SE of regression 59 Akaike info criterion 12207　　Sum squared resid 60E+09 Schwarz criterion 36892　　Log likelihood -9038 F-statistic 071659　　Durbin-Watson stat 968939 Prob(F-statistic) 399378　　由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=1435，因为 < (5)= 1435，所以模型中不存在异方差。　　（四）自相关的检验　　由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于05，D-W值为111635，显著性水平 =05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， =543

计量经济学课程论文产业结构对我国经济增长影响的实证分析学号：2008324030924学院：商学院 班级：财务管理0802班姓名：王玉娟产业结构变动对我国经济增长影响的实证分析（河北农业大学商学院 财务管理0802班 王玉娟 2008324030924）摘要：经济发展是以经济增长为前提的，而经济增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国经济增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。关键字：经济增长；三大产业；最小二乘法；产业结构；可持续发展The change of industrial structure to the economic growth in China empirical analysis of the influenceAbstract: Economic development is the premise of economic growth， and economic growth and the change of industrial structure and the inseparable This paper adopts from 1981 to 2010 by establishing the statistical data of multiple linear regression model， using the least squares， research to our country economy three industry growth contribution to the growth of adjust the industrial structure， thus draws for transformation of the mode of economic development， and promote the sustainable development of China's economic Key word: economic growth; Three industries; Least squares; Industrial structure一、引言经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。经济增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础，而产业结构的调整与优化升级对于经济增长乃至经济发展至关重要。一个国家产业结构的状态及优化升级能力，是经济发展的重要动力。十六大报告提出，推进产业结构优化升级，形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。十七大报告明确指出，推动产业结构优化升级，这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。二、模型设定及数据说明1、模型设定通过对数据观察，根据搜集的1981年至2010年的统计数据，建立模型。其模型表达式为：Yt=α+β1X1+β2X2+β3X3+µi (i=1，2，3)其中：Y表示国内生产总值(GDP)的年增长率，X1、X2、X3分别表示第一、二、三产业的年增长率，α表示在不变情况下，经济固有增长率。可近似认为，表明国内生产总值增长为三次产业增加值增长率的加权和，而βi分别表示各产业部门在经济增长中的权数；βi Xi则表示各产业部门对经济增长的贡献。µi表示随机误差项。通过上式，我们可以了解到，各产业每增长1个百分点，国内生产总值(GDP)会如何变化。从而进行经济预测，为产业政策调整提供依据与参考。2、数据说明以下数据来自财新网，见表1表1　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　单位：％年度 GDP 第一产业 第二产业 第三产业 年度 GDP 第一产业 第二产业 第三产业 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率1981 2 98 87 42 1996 10 1 11 431982 1 53 56 98 1997 3 5 48 721983 9 33 37 17 1998 8 5 91 371984 2 88 48 35 1999 6 8 14 331985 5 84 57 16 2000 4 4 43 751986 8 32 22 04 2001 3 8 44 261987 6 7 69 36 2002 1 9 83 441988 3 54 52 16 2003 10 5 67 51989 1 07 77 36 2004 1 3 11 061990 8 33 17 33 2005 3 2 1 21991 2 4 85 87 2006 7 5 4 11992 2 7 15 44 2007 2 7 1 161993 14 7 87 19 2008 6 4 9 41994 1 4 36 09 2009 2 2 9 61995 9 5 88 84 2010 3 3 2 5三、模型参数估计运用1软件，采用最小二乘法，对表一中的数据进行线性回归，对所建模型进行估计，估计结果见下图。（图1）从估计结果可得模型：Yt=6902+1869X1+4564X2+2875X3四、模型的检验通过上述线性回归得到模型，现在就其具体形式进行检验：1、经济意义检验通过估计所得到参数，可进行经济意义检验：⑴　α=6902，表示当三大产业保持原有规模，我国GDP仍能增加6902个百分点。这种结果符合经济发展规律，合理。⑵　β1 =1869，表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP增加1869个百分点；反之，降低1869，符合经济现实。⑶　β2=4564，表示在其他条件不变的情况下，第产业每增长1个百分点，GDP增加4564个百分点；反之，降低4564，符合现实。⑷　β3 =2875，表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP增加2875个百分点；反之，降低2875，合理。 综上可知，该模型符合经济意义，经济意义检验通过。 2、统计检验⑴ 拟合优度检验① 样本决定系数R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。由图1参数估计结果可得，样本决定系数R^2=965032＞8，可见其拟合优度不错。② 调整后的样本决定系数因解释变量为多元，使用调整的拟合优度，以消除解释变量对拟合优度的影响。调整后的R^2=960997＞8，所以，其拟合程度不错。⑵方程显著性检验有模型可知总离差平方和TSS的自由度为29(n-1)，回归平方和ESS的自由度为3。所以，残差平方和的自由度为26(n-k-1)。H0: βi =0 H1: βi≠0 在H0成立的条件下，统计量F= (ESS/k)/(RSS/(n-K-1))=1760而在α=05，n=30，k=3时，查表得F05(3，26)=98＜1760，由此可知，应拒绝原假设，接受H1，认为回归方程显著成立。⑶参数显著性检验H0: βi =0 H1: βi≠0在H0成立的条件下，统计量Ti=(^βi-βi)/S(^βi)当βi =0时，T1=970619、T2=04468、T3=837076；在α=05，n=30，k=3时，查表得T025(26)=056，得Ti＞T025(16)=056，则拒绝原假设，接受备选假设，即认为βi显著不为0 。3、计量经济学检验⑴解释变量之间的多重共线性检验在这里采用Frisch综合分析法，检验模型各解释变量间是否存在多重共线问题：① 通过做简单回归得到下表：表2回归方程 Tα Tβ R^2 DWY1=4776+1292 X1 49 62 01 94Y2=6885+5537 X2 87 95 81 79Y3=5273+6727 X3 30 18 65 44根据经济理论和统计检验，X2最重要，从而得出最有简单回归方程Y= 6885+5537 X2 。②将其余变量逐一引入Y=6885+5537X2，从而得出Y=6902+1869X1+4564X2+2875X3为最优模型。说明该模型不存在多重共线性问题，可能与选取变量为相对数有关，降低了其共线性问题发生的可能性。将其余变量逐一引入综上所述，该模型不存在共线性问题。⑵随即扰动项序列相关检验在给定α=05，n=30，k=3，查D-W统计表，得dL=21，dU=55。由DW=5372＜dL=21，可知随机误差项存在一阶正序列相关，即μt=ρμt-1+νt。经软件处理可得图2，ρ1估计值为8643，并且T检验显著，说明该模型确实存在一阶序列相关。DW=2963，α=05，n=29，k=3，，查表得dL=20，dU=65， dU=65＜DW=2963＜4-dU=35，表明模型已经不存在一阶序列相关性。因此，模型已消除序列相关性影响，经济增长率与各产业增长率的回归方程为：Yt=4168+2506X1+4002X2+3852X3由模型可知，当第一产业增长1个百分点时，我国经济增长2506个百分点；当第二产业增长1个百分点时，我国经济增长4002个百分点；当第三产业增长1个百分点时，我国经济增长3852个百分点。五、对策建议根据模型得出1981-2010年，三大产业对经济增长的贡献率和产业构成情况如下图所示：由图可以看出，由前面对实证分析结果可以看出，改革开放以来，第二产业对经济增长的贡献率最高，其次是第三产业、第一产业；第二、三产业所占比重逐年增大，其中，以第三产业增速最快，而第一产业在国民经济中所占比重逐年下降。1、坚持科学发展观，加快转变经济发展方式，推动产业优化升级，形成以高技术产业为先导，基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局；形成由主要依靠第二产业带动向依靠第一、第二、第三产业协同带动转变的新局面，实现我国经济可全面协调持续发展。2、加大对农业的投入，调整农业内部产业结构，提高我国农业的科技化、产业化、现代化水平。改革开放以来，尤其是市场经济建立以来，虽然第一产业在国民经济中所占比重逐年下降，但第一产业对经济增长的贡献率却逐年上升，说明科教兴农、农业产业化、财政支持等农业产业政策的支持下，我国农业的综合竞争力在提升，但就总体而言，仍是我国的弱智产业。加强农业财政投入，提高农业科技化、产业化、现代化水平，调整农业内部产业结构，提高我国农业的市场竞争力。尤其应加大资本、技术等要素的投入，建立健全农村资本金融市场和生产要素流动市场，提高要素资源的使用效率。提高农村居民受教育水平，培养具有创新精神和时代感的社会主义新农民。3、要坚持走中国特色新兴工业化道路，着重改造提升制造业，培育发展战略性新兴产业，建立创新型国家，提高我国核心竞争力。自建国以来，工业尤其是重工业是我国经济发展的支柱，工业内部结构、地区结构都存在差异。调整工业内部产业结构，提高基础工艺、基础材料、基础元器件研发和系统集成水平。积极有序发展新一代信息技术、节能环保、新能源、生物、高端装备制造、新材料、新能源汽车等产业，加快形成先导性、支柱性产业，切实提高产业核心竞争力和经济效益。4、加快推进服务业发展，把推动服务业大发展作为产业结构优化升级的战略重点。推进服务业发展，不仅能够有效改变我国产业结构现状，更能够提高就业率，稳定民生，提高人们的生活水平和质量。推进服务业发展，重点是建立健全流通和服务部门，提高流通、服务质量；拓展服务业新领域，发展新业态，培育新热点，推进规模化、品牌化、网络化经营。推动特大城市形成以服务经济为主的产业结构。 参考文献：⑴ 陈华中国产业结构变动与经济增长[J]．统计与决策，2005，3⑵ 刘云峰辽宁省产业结构与经济增长实证分析[J]．东北亚论坛，2004，9⑶ 高鸿业西方经济学北京：中国人民大学出版社，2004⑷ 张润清计量经济学北京：中国农业出版社，2007⑸ 刘伟，李绍荣产业结构与经济增长[J]．中国工业经济5，⑹ 王怜产业结构变动与经济增长影响的实证分析[J]．商业现代化5

知识经济条件下，人力资源已成为决定企业兴衰的主要因素，人力资源会计在现代企业管理中的重要地位毋庸置疑，在我国实施人力资源会计是必然的趋势。实施人力资源会计要解决的关键问题是人力资源的确认和计量。关键词：知识经济 人本论文由无忧论文网整理提供力资源会计 确认和计量人力资源会计这一概念的提出已经40多年了，但由于人力资源核算的复杂性，如何确认人力资源会计仍是当今会计界的难题之一。知识经济条件下，人力资源已成为决定企业兴衰的主要因素，人力资源会计在现代企业管理中的重要地位也毋庸置疑，作为一门会计学领域的新分支，其产生和发展具有一定的科学性，它不是纯抽象的理论，应是实践性非常强的一项工作，在我国实施人力资源会计是必然的趋势。笔者在此就人力资源会计的确认和计量问题进行一些浅薄的探讨，还望各位专家批评指正。一、进行人力资源会计核算的基础和原则 （一）在探讨人力资源会计核算之前，首先要弄清以下三个基础性问题： 人力资源是企业的一项资产（随后还有阐述）。 人力资源是通过负债的方式取得的。 在核算人力资源的时候，既要核算其取得、开发与使用成本，又要核算其原有价值。其中取得和开发成本属于资本性支出，应将其资本化，作为资产处理；使用成本属于收益性支出，应将其费用化，计入当期损益。人力资产原有价值应作为资产的一部分进行核算，同时作为“租用人力”增加一项负债。 （二）人力资源会计核算的确认本论文由无忧论文网整理提供原则 重要性原则。人力资源是企业的重要经济资源，应重点加以体现，尤其是那些不可替代人力资源的信息、数额巨大的培训项目等。 配比性原则。当人力资源数额较大，涉及多个会计期间时，应遵循配比原则对其价值进行合理摊销。 历史成本原则。将招聘、培训和开发人才等一切人力资源方面的支出均作为人力资产和成本，其数据是根据原始发生时的金额归集的。 相关性原则。企业人事管理部门，它对于职工的管理不仅是看其工资发生额的大小，而且重要的是如何合理配置人力资源，所以要求人力资源会计提供的信息应体现相关性原则。 效益成本原则。人力资源会计在很多方面发挥了较大的作用，但在核算时还应考虑对那些核算成本较高，对决策意义不大的核算项目可不予揭示。 划分资本性支出与收益性支出原则。将递延资产中的职工培训费、费用中的职工教育经费、数额较大的培训费、招聘广告费、稀有人才离职损失费予以资本化，将工资福利费等各期发生额均衡的支出计入费用，作为收益性支出。二、人力资源会计核算的内容和方法的确认 人力资源会计核算内容包括如下几点： （一）人力资产的核算。人力资本论文由无忧论文网整理提供产就是企业所拥有的人力资源的总价值，包括人力资产原有价值、人力资产取得和开发成本，以及进知识经济下人力资源会计确认和计量问题研究马雅丽 河南省三门峡市市政工程处 472000行人力资产评估时的增值部分（减值时冲减）。 人力资产原有价值。在企业取得前由于劳动者已经具备一定的知识、技能而具有一定的价值。它被企业拥有后，原有价值依然存在，因此它应作为人力资产的重要组成部分。不过对其进行计量有一定难度，这可以由会计学会等权威部门研讨制定统一标准，由国家颁布实施。 人力资产附带成本。企业在取得或开发人力资源时，总要发生一定的费用。如付给招聘人员薪金和津贴，招聘广告费、测验费，如教育培训人员的工资津贴、教材费及学费等。这些都应作为人力资产附带成本，记入人力资产价值，平均分摊在劳动合同期内。 人力资产评估增值（或减值）部分。人力资产价值除了受劳动者的知识技术水平影响外，还受劳动者的职位、年龄、身体健康状况及敬业程度等多种因素的影响。所以，定期对人力资产进行评估很有必要。评估增值增加人力资产价值，评估减值则冲减人力资产价值。它可由权威的人力资产评估机构，结合每个人的情况，采用科学的方法统一评估确定。 租用人力的核算。企业一开始拥有人力资源，就负有合同到期时无条件地把这部分人力资源归还给劳动者的义务，从而形成负债——租用本论文由无忧论文网整理提供人力。它在数值上应等于人力资产原有价值加上人力资产评估增值（或减去人力资产评估减值）。 人力资产使用成本的核算。企业在使用人力资源时，要支付工资、福利费等，并发生其他相关支出；此外还有与各期收益相配比而摊销的资本性支出（人力资产附带成本摊销）。这些都构成了人力资产使用成本。（二）人力资源会计账户设置的确认 为了进行人力资源会计核算，应设置以下账户： “人力资产”账户。该账户根据其内容构成，下设三个明细账户： （1）人力资产原值。本账户核算具有不同标准的劳动者在进入企业前就拥有的价值量。企业在取得人力资源时记借方，在劳动合同到期劳动者离开企业时记贷方。期末余额在借方，表示期末人力资产原值结余额。 （2）人力资产附带成本。本账户核算企业在取得或开发人力资源时所发生的必要支出。支出发生时记借方，在合同期内分期平均摊销时记贷方，直接冲减“人力资产”价值。期末余额在借方，表示尚未摊销的附带成本。 （3）人力资产评估增值。本账户核算在对人力资产进行评估时的评估增加额或减少额。评估增值时记借方，评估减值时记贷方。当劳动者离开企业时全额冲减该项人力资产的增值额。期末余额在借方，表示增值量；期末余额在贷方，表示减值量。

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知识经济条件下，人力资源已成为决定企业兴衰的主要因素，人力资源会计在现代企业管理中的重要地位毋庸置疑，在我国实施人力资源会计是必然的趋势。实施人力资源会计要解决的关键问题是人力资源的确认和计量。关键词：知识经济 人本论文由无忧论文网整理提供力资源会计 确认和计量人力资源会计这一概念的提出已经40多年了，但由于人力资源核算的复杂性，如何确认人力资源会计仍是当今会计界的难题之一。知识经济条件下，人力资源已成为决定企业兴衰的主要因素，人力资源会计在现代企业管理中的重要地位也毋庸置疑，作为一门会计学领域的新分支，其产生和发展具有一定的科学性，它不是纯抽象的理论，应是实践性非常强的一项工作，在我国实施人力资源会计是必然的趋势。笔者在此就人力资源会计的确认和计量问题进行一些浅薄的探讨，还望各位专家批评指正。一、进行人力资源会计核算的基础和原则 （一）在探讨人力资源会计核算之前，首先要弄清以下三个基础性问题： 人力资源是企业的一项资产（随后还有阐述）。 人力资源是通过负债的方式取得的。 在核算人力资源的时候，既要核算其取得、开发与使用成本，又要核算其原有价值。其中取得和开发成本属于资本性支出，应将其资本化，作为资产处理；使用成本属于收益性支出，应将其费用化，计入当期损益。人力资产原有价值应作为资产的一部分进行核算，同时作为“租用人力”增加一项负债。 （二）人力资源会计核算的确认本论文由无忧论文网整理提供原则 重要性原则。人力资源是企业的重要经济资源，应重点加以体现，尤其是那些不可替代人力资源的信息、数额巨大的培训项目等。 配比性原则。当人力资源数额较大，涉及多个会计期间时，应遵循配比原则对其价值进行合理摊销。 历史成本原则。将招聘、培训和开发人才等一切人力资源方面的支出均作为人力资产和成本，其数据是根据原始发生时的金额归集的。 相关性原则。企业人事管理部门，它对于职工的管理不仅是看其工资发生额的大小，而且重要的是如何合理配置人力资源，所以要求人力资源会计提供的信息应体现相关性原则。 效益成本原则。人力资源会计在很多方面发挥了较大的作用，但在核算时还应考虑对那些核算成本较高，对决策意义不大的核算项目可不予揭示。 划分资本性支出与收益性支出原则。将递延资产中的职工培训费、费用中的职工教育经费、数额较大的培训费、招聘广告费、稀有人才离职损失费予以资本化，将工资福利费等各期发生额均衡的支出计入费用，作为收益性支出。二、人力资源会计核算的内容和方法的确认 人力资源会计核算内容包括如下几点： （一）人力资产的核算。人力资本论文由无忧论文网整理提供产就是企业所拥有的人力资源的总价值，包括人力资产原有价值、人力资产取得和开发成本，以及进知识经济下人力资源会计确认和计量问题研究马雅丽 河南省三门峡市市政工程处 472000行人力资产评估时的增值部分（减值时冲减）。 人力资产原有价值。在企业取得前由于劳动者已经具备一定的知识、技能而具有一定的价值。它被企业拥有后，原有价值依然存在，因此它应作为人力资产的重要组成部分。不过对其进行计量有一定难度，这可以由会计学会等权威部门研讨制定统一标准，由国家颁布实施。 人力资产附带成本。企业在取得或开发人力资源时，总要发生一定的费用。如付给招聘人员薪金和津贴，招聘广告费、测验费，如教育培训人员的工资津贴、教材费及学费等。这些都应作为人力资产附带成本，记入人力资产价值，平均分摊在劳动合同期内。 人力资产评估增值（或减值）部分。人力资产价值除了受劳动者的知识技术水平影响外，还受劳动者的职位、年龄、身体健康状况及敬业程度等多种因素的影响。所以，定期对人力资产进行评估很有必要。评估增值增加人力资产价值，评估减值则冲减人力资产价值。它可由权威的人力资产评估机构，结合每个人的情况，采用科学的方法统一评估确定。 租用人力的核算。企业一开始拥有人力资源，就负有合同到期时无条件地把这部分人力资源归还给劳动者的义务，从而形成负债——租用本论文由无忧论文网整理提供人力。它在数值上应等于人力资产原有价值加上人力资产评估增值（或减去人力资产评估减值）。 人力资产使用成本的核算。企业在使用人力资源时，要支付工资、福利费等，并发生其他相关支出；此外还有与各期收益相配比而摊销的资本性支出（人力资产附带成本摊销）。这些都构成了人力资产使用成本。（二）人力资源会计账户设置的确认 为了进行人力资源会计核算，应设置以下账户： “人力资产”账户。该账户根据其内容构成，下设三个明细账户： （1）人力资产原值。本账户核算具有不同标准的劳动者在进入企业前就拥有的价值量。企业在取得人力资源时记借方，在劳动合同到期劳动者离开企业时记贷方。期末余额在借方，表示期末人力资产原值结余额。 （2）人力资产附带成本。本账户核算企业在取得或开发人力资源时所发生的必要支出。支出发生时记借方，在合同期内分期平均摊销时记贷方，直接冲减“人力资产”价值。期末余额在借方，表示尚未摊销的附带成本。 （3）人力资产评估增值。本账户核算在对人力资产进行评估时的评估增加额或减少额。评估增值时记借方，评估减值时记贷方。当劳动者离开企业时全额冲减该项人力资产的增值额。期末余额在借方，表示增值量；期末余额在贷方，表示减值量。

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计量经济学课程论文产业结构对我国经济增长影响的实证分析学号：2008324030924学院：商学院 班级：财务管理0802班姓名：王玉娟产业结构变动对我国经济增长影响的实证分析（河北农业大学商学院 财务管理0802班 王玉娟 2008324030924）摘要：经济发展是以经济增长为前提的，而经济增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国经济增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。关键字：经济增长；三大产业；最小二乘法；产业结构；可持续发展The change of industrial structure to the economic growth in China empirical analysis of the influenceAbstract: Economic development is the premise of economic growth， and economic growth and the change of industrial structure and the inseparable This paper adopts from 1981 to 2010 by establishing the statistical data of multiple linear regression model， using the least squares， research to our country economy three industry growth contribution to the growth of adjust the industrial structure， thus draws for transformation of the mode of economic development， and promote the sustainable development of China's economic Key word: economic growth; Three industries; Least squares; Industrial structure一、引言经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。经济增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础，而产业结构的调整与优化升级对于经济增长乃至经济发展至关重要。一个国家产业结构的状态及优化升级能力，是经济发展的重要动力。十六大报告提出，推进产业结构优化升级，形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。十七大报告明确指出，推动产业结构优化升级，这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。二、模型设定及数据说明1、模型设定通过对数据观察，根据搜集的1981年至2010年的统计数据，建立模型。其模型表达式为：Yt=α+β1X1+β2X2+β3X3+µi (i=1，2，3)其中：Y表示国内生产总值(GDP)的年增长率，X1、X2、X3分别表示第一、二、三产业的年增长率，α表示在不变情况下，经济固有增长率。可近似认为，表明国内生产总值增长为三次产业增加值增长率的加权和，而βi分别表示各产业部门在经济增长中的权数；βi Xi则表示各产业部门对经济增长的贡献。µi表示随机误差项。通过上式，我们可以了解到，各产业每增长1个百分点，国内生产总值(GDP)会如何变化。从而进行经济预测，为产业政策调整提供依据与参考。2、数据说明以下数据来自财新网，见表1表1　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　单位：％年度 GDP 第一产业 第二产业 第三产业 年度 GDP 第一产业 第二产业 第三产业 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率1981 2 98 87 42 1996 10 1 11 431982 1 53 56 98 1997 3 5 48 721983 9 33 37 17 1998 8 5 91 371984 2 88 48 35 1999 6 8 14 331985 5 84 57 16 2000 4 4 43 751986 8 32 22 04 2001 3 8 44 261987 6 7 69 36 2002 1 9 83 441988 3 54 52 16 2003 10 5 67 51989 1 07 77 36 2004 1 3 11 061990 8 33 17 33 2005 3 2 1 21991 2 4 85 87 2006 7 5 4 11992 2 7 15 44 2007 2 7 1 161993 14 7 87 19 2008 6 4 9 41994 1 4 36 09 2009 2 2 9 61995 9 5 88 84 2010 3 3 2 5三、模型参数估计运用1软件，采用最小二乘法，对表一中的数据进行线性回归，对所建模型进行估计，估计结果见下图。（图1）从估计结果可得模型：Yt=6902+1869X1+4564X2+2875X3四、模型的检验通过上述线性回归得到模型，现在就其具体形式进行检验：1、经济意义检验通过估计所得到参数，可进行经济意义检验：⑴　α=6902，表示当三大产业保持原有规模，我国GDP仍能增加6902个百分点。这种结果符合经济发展规律，合理。⑵　β1 =1869，表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP增加1869个百分点；反之，降低1869，符合经济现实。⑶　β2=4564，表示在其他条件不变的情况下，第产业每增长1个百分点，GDP增加4564个百分点；反之，降低4564，符合现实。⑷　β3 =2875，表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP增加2875个百分点；反之，降低2875，合理。 综上可知，该模型符合经济意义，经济意义检验通过。 2、统计检验⑴ 拟合优度检验① 样本决定系数R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。由图1参数估计结果可得，样本决定系数R^2=965032＞8，可见其拟合优度不错。② 调整后的样本决定系数因解释变量为多元，使用调整的拟合优度，以消除解释变量对拟合优度的影响。调整后的R^2=960997＞8，所以，其拟合程度不错。⑵方程显著性检验有模型可知总离差平方和TSS的自由度为29(n-1)，回归平方和ESS的自由度为3。所以，残差平方和的自由度为26(n-k-1)。H0: βi =0 H1: βi≠0 在H0成立的条件下，统计量F= (ESS/k)/(RSS/(n-K-1))=1760而在α=05，n=30，k=3时，查表得F05(3，26)=98＜1760，由此可知，应拒绝原假设，接受H1，认为回归方程显著成立。⑶参数显著性检验H0: βi =0 H1: βi≠0在H0成立的条件下，统计量Ti=(^βi-βi)/S(^βi)当βi =0时，T1=970619、T2=04468、T3=837076；在α=05，n=30，k=3时，查表得T025(26)=056，得Ti＞T025(16)=056，则拒绝原假设，接受备选假设，即认为βi显著不为0 。3、计量经济学检验⑴解释变量之间的多重共线性检验在这里采用Frisch综合分析法，检验模型各解释变量间是否存在多重共线问题：① 通过做简单回归得到下表：表2回归方程 Tα Tβ R^2 DWY1=4776+1292 X1 49 62 01 94Y2=6885+5537 X2 87 95 81 79Y3=5273+6727 X3 30 18 65 44根据经济理论和统计检验，X2最重要，从而得出最有简单回归方程Y= 6885+5537 X2 。②将其余变量逐一引入Y=6885+5537X2，从而得出Y=6902+1869X1+4564X2+2875X3为最优模型。说明该模型不存在多重共线性问题，可能与选取变量为相对数有关，降低了其共线性问题发生的可能性。将其余变量逐一引入综上所述，该模型不存在共线性问题。⑵随即扰动项序列相关检验在给定α=05，n=30，k=3，查D-W统计表，得dL=21，dU=55。由DW=5372＜dL=21，可知随机误差项存在一阶正序列相关，即μt=ρμt-1+νt。经软件处理可得图2，ρ1估计值为8643，并且T检验显著，说明该模型确实存在一阶序列相关。DW=2963，α=05，n=29，k=3，，查表得dL=20，dU=65， dU=65＜DW=2963＜4-dU=35，表明模型已经不存在一阶序列相关性。因此，模型已消除序列相关性影响，经济增长率与各产业增长率的回归方程为：Yt=4168+2506X1+4002X2+3852X3由模型可知，当第一产业增长1个百分点时，我国经济增长2506个百分点；当第二产业增长1个百分点时，我国经济增长4002个百分点；当第三产业增长1个百分点时，我国经济增长3852个百分点。五、对策建议根据模型得出1981-2010年，三大产业对经济增长的贡献率和产业构成情况如下图所示：由图可以看出，由前面对实证分析结果可以看出，改革开放以来，第二产业对经济增长的贡献率最高，其次是第三产业、第一产业；第二、三产业所占比重逐年增大，其中，以第三产业增速最快，而第一产业在国民经济中所占比重逐年下降。1、坚持科学发展观，加快转变经济发展方式，推动产业优化升级，形成以高技术产业为先导，基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局；形成由主要依靠第二产业带动向依靠第一、第二、第三产业协同带动转变的新局面，实现我国经济可全面协调持续发展。2、加大对农业的投入，调整农业内部产业结构，提高我国农业的科技化、产业化、现代化水平。改革开放以来，尤其是市场经济建立以来，虽然第一产业在国民经济中所占比重逐年下降，但第一产业对经济增长的贡献率却逐年上升，说明科教兴农、农业产业化、财政支持等农业产业政策的支持下，我国农业的综合竞争力在提升，但就总体而言，仍是我国的弱智产业。加强农业财政投入，提高农业科技化、产业化、现代化水平，调整农业内部产业结构，提高我国农业的市场竞争力。尤其应加大资本、技术等要素的投入，建立健全农村资本金融市场和生产要素流动市场，提高要素资源的使用效率。提高农村居民受教育水平，培养具有创新精神和时代感的社会主义新农民。3、要坚持走中国特色新兴工业化道路，着重改造提升制造业，培育发展战略性新兴产业，建立创新型国家，提高我国核心竞争力。自建国以来，工业尤其是重工业是我国经济发展的支柱，工业内部结构、地区结构都存在差异。调整工业内部产业结构，提高基础工艺、基础材料、基础元器件研发和系统集成水平。积极有序发展新一代信息技术、节能环保、新能源、生物、高端装备制造、新材料、新能源汽车等产业，加快形成先导性、支柱性产业，切实提高产业核心竞争力和经济效益。4、加快推进服务业发展，把推动服务业大发展作为产业结构优化升级的战略重点。推进服务业发展，不仅能够有效改变我国产业结构现状，更能够提高就业率，稳定民生，提高人们的生活水平和质量。推进服务业发展，重点是建立健全流通和服务部门，提高流通、服务质量；拓展服务业新领域，发展新业态，培育新热点，推进规模化、品牌化、网络化经营。推动特大城市形成以服务经济为主的产业结构。 参考文献：⑴ 陈华中国产业结构变动与经济增长[J]．统计与决策，2005，3⑵ 刘云峰辽宁省产业结构与经济增长实证分析[J]．东北亚论坛，2004，9⑶ 高鸿业西方经济学北京：中国人民大学出版社，2004⑷ 张润清计量经济学北京：中国农业出版社，2007⑸ 刘伟，李绍荣产业结构与经济增长[J]．中国工业经济5，⑹ 王怜产业结构变动与经济增长影响的实证分析[J]．商业现代化5

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知识经济条件下，人力资源已成为决定企业兴衰的主要因素，人力资源会计在现代企业管理中的重要地位毋庸置疑，在我国实施人力资源会计是必然的趋势。实施人力资源会计要解决的关键问题是人力资源的确认和计量。关键词：知识经济 人本论文由无忧论文网整理提供力资源会计 确认和计量人力资源会计这一概念的提出已经40多年了，但由于人力资源核算的复杂性，如何确认人力资源会计仍是当今会计界的难题之一。知识经济条件下，人力资源已成为决定企业兴衰的主要因素，人力资源会计在现代企业管理中的重要地位也毋庸置疑，作为一门会计学领域的新分支，其产生和发展具有一定的科学性，它不是纯抽象的理论，应是实践性非常强的一项工作，在我国实施人力资源会计是必然的趋势。笔者在此就人力资源会计的确认和计量问题进行一些浅薄的探讨，还望各位专家批评指正。一、进行人力资源会计核算的基础和原则 （一）在探讨人力资源会计核算之前，首先要弄清以下三个基础性问题： 人力资源是企业的一项资产（随后还有阐述）。 人力资源是通过负债的方式取得的。 在核算人力资源的时候，既要核算其取得、开发与使用成本，又要核算其原有价值。其中取得和开发成本属于资本性支出，应将其资本化，作为资产处理；使用成本属于收益性支出，应将其费用化，计入当期损益。人力资产原有价值应作为资产的一部分进行核算，同时作为“租用人力”增加一项负债。 （二）人力资源会计核算的确认本论文由无忧论文网整理提供原则 重要性原则。人力资源是企业的重要经济资源，应重点加以体现，尤其是那些不可替代人力资源的信息、数额巨大的培训项目等。 配比性原则。当人力资源数额较大，涉及多个会计期间时，应遵循配比原则对其价值进行合理摊销。 历史成本原则。将招聘、培训和开发人才等一切人力资源方面的支出均作为人力资产和成本，其数据是根据原始发生时的金额归集的。 相关性原则。企业人事管理部门，它对于职工的管理不仅是看其工资发生额的大小，而且重要的是如何合理配置人力资源，所以要求人力资源会计提供的信息应体现相关性原则。 效益成本原则。人力资源会计在很多方面发挥了较大的作用，但在核算时还应考虑对那些核算成本较高，对决策意义不大的核算项目可不予揭示。 划分资本性支出与收益性支出原则。将递延资产中的职工培训费、费用中的职工教育经费、数额较大的培训费、招聘广告费、稀有人才离职损失费予以资本化，将工资福利费等各期发生额均衡的支出计入费用，作为收益性支出。二、人力资源会计核算的内容和方法的确认 人力资源会计核算内容包括如下几点： （一）人力资产的核算。人力资本论文由无忧论文网整理提供产就是企业所拥有的人力资源的总价值，包括人力资产原有价值、人力资产取得和开发成本，以及进知识经济下人力资源会计确认和计量问题研究马雅丽 河南省三门峡市市政工程处 472000行人力资产评估时的增值部分（减值时冲减）。 人力资产原有价值。在企业取得前由于劳动者已经具备一定的知识、技能而具有一定的价值。它被企业拥有后，原有价值依然存在，因此它应作为人力资产的重要组成部分。不过对其进行计量有一定难度，这可以由会计学会等权威部门研讨制定统一标准，由国家颁布实施。 人力资产附带成本。企业在取得或开发人力资源时，总要发生一定的费用。如付给招聘人员薪金和津贴，招聘广告费、测验费，如教育培训人员的工资津贴、教材费及学费等。这些都应作为人力资产附带成本，记入人力资产价值，平均分摊在劳动合同期内。 人力资产评估增值（或减值）部分。人力资产价值除了受劳动者的知识技术水平影响外，还受劳动者的职位、年龄、身体健康状况及敬业程度等多种因素的影响。所以，定期对人力资产进行评估很有必要。评估增值增加人力资产价值，评估减值则冲减人力资产价值。它可由权威的人力资产评估机构，结合每个人的情况，采用科学的方法统一评估确定。 租用人力的核算。企业一开始拥有人力资源，就负有合同到期时无条件地把这部分人力资源归还给劳动者的义务，从而形成负债——租用本论文由无忧论文网整理提供人力。它在数值上应等于人力资产原有价值加上人力资产评估增值（或减去人力资产评估减值）。 人力资产使用成本的核算。企业在使用人力资源时，要支付工资、福利费等，并发生其他相关支出；此外还有与各期收益相配比而摊销的资本性支出（人力资产附带成本摊销）。这些都构成了人力资产使用成本。（二）人力资源会计账户设置的确认 为了进行人力资源会计核算，应设置以下账户： “人力资产”账户。该账户根据其内容构成，下设三个明细账户： （1）人力资产原值。本账户核算具有不同标准的劳动者在进入企业前就拥有的价值量。企业在取得人力资源时记借方，在劳动合同到期劳动者离开企业时记贷方。期末余额在借方，表示期末人力资产原值结余额。 （2）人力资产附带成本。本账户核算企业在取得或开发人力资源时所发生的必要支出。支出发生时记借方，在合同期内分期平均摊销时记贷方，直接冲减“人力资产”价值。期末余额在借方，表示尚未摊销的附带成本。 （3）人力资产评估增值。本账户核算在对人力资产进行评估时的评估增加额或减少额。评估增值时记借方，评估减值时记贷方。当劳动者离开企业时全额冲减该项人力资产的增值额。期末余额在借方，表示增值量；期末余额在贷方，表示减值量。

严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素