关于确定性经济因素增量分析新方法的研究，本文主要内容关键词为：确定性论文,增量论文,新方法论文,因素论文,经济论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
关于确定性经济因素增量分析，常用的分析方法是建立在传统统计指数体系上的因素分析法。该法使用的前提条件是首先人为地给影响指标的各因素排出替代顺序。这不仅由于人为排出的因素替代顺序的不同而使分析结果不尽相同，而且也扭曲了各因素对总体指标的影响方向和影响程度，给正确决策带来信息上的误导。为此，研究确定性经济因素增量分析的新方法，对各因素的影响作出客观、科学地判断，不论对实务操作，还是对因素分析法的改进和完善，都具有十分重要的现实意义。
一、关于确定性经济因素增量分析新模型的建立
设某经济总指标S是由三个因素q，m，p的连乘积经过几次叠加而成，即：
S及q，m，p在两个不同时间、空间或条件下的原值和新值分别用下标0和1表示，其增量分别用ΔS，Δq[,i]，Δm[,i]，Δp[,i]表示，从而可以得：
将（2）式代入（1）式，可得：
（3）式是三个因素q，m，p的变动对总指标S 变动影响的最基本的数学分析式。式（3）中的右边清楚地表明了ΔS的内部结构是由7 个综合项组成。前3项分别表示q，m，p单独变动对总指标变动的基本影响，可分别记作ΔS[,q基]，ΔS[,m基]，ΔS[,p基]，其和记作ΔS[,基 ]，可得：
ΔS[,基]＝ΔS[,q基]+ΔS[,m基]+ΔS[,p基]＝m[,0]p[,0]Δq+q[,0]p[,0]Δm+q[,0]m[,0]Δp （4）
式（3）的后4项分别表示q，m，p 中任意两个因素同时变动时其变动部分的联合影响和三个因素同时变动时其变动部分的联合影响，可分别记作ΔS[,qm]，ΔS[,qp]，ΔS[,mp]及ΔS[,qmp]，其和记作ΔS[,交]：
ΔS[,交]＝ΔS[,qm]+ΔS[,qp]+ΔS[,mp]+ΔS[,qmp]＝p[,0]ΔqΔm+m[,0]ΔqΔp+q[,0]ΔmΔp+ΔqΔmΔp（5）
将（4）式与（5）式代入（3）式，可得：
ΔS＝ΔS[,基]+ΔS[,交] （6）
（6）式表示， 总指标的增量可以被分解成各因素基本影响总值和各因素交互影响总值两大部分之和。前者只反映各因素单独变动所产生的基本影响，不包含各因素的变动部分（即增量）互相配合、互相牵连在一起所产生的影响。后者则专门反映各因素的变动部分互相配合、互相牵连在一起所产生的联合影响。这种影响与方差分析中的交互作用影响类似，故应简称交互影响。
交互影响的基本特点，笔者认为可归纳为以下三点：一是任何一个因素单独变动都不可能产生这种影响，因此它不可能在假定只有一个因素变动，其他因素保持原值不变的条件下求得；二是每一个具体交互影响值都取决于有关因素的变动量，它没有独立变动的可能性，因而不可以作为独立因素处理；三是当有关因素变动幅度较小时，交互影响会更小；相反，当有关因素变动幅度较大时，交互影响会更大。
当交互影响值较大时，为了便于考察各因素变动的全面影响，可以设法把它分摊给各有关因素。一个因素的基本影响值加上分摊的交互影响值之和，可称为该因素变动的完全影响值。q，m，p的完全影响值ΔS可以分别记作ΔS[,q全]，ΔS[,m全]，ΔS[,p全]三项分量之和，即：
ΔS＝ΔS[,q全]+ΔS[,m全]+ΔS[,p全]（7）
二、对所建增量分析新模型的验证和分析
（一）以基期原值所进行的实证分析
现以某汽车货运企业经营业绩的简单总指标为例，其资料如表1 所示。
本实例分析的对象为综合指标产值的增量660万元。
表1 某汽车货运企业经营业绩表
汽车数量 平均运量平均运价 产值
摘要
(辆)q(万吨公里/辆)m(元/吨公里)p
(万元)S
报告期(1)70
1.8 6
756
基期(0) 20
1.2 496
增量(Δ) 50
0.6 2
660
增长率(%)
25050 50 687.5
将表1影响产值的有关因素分别代入（4）式和（5）式， 可得到汽车数量q、平均运量m和平均运价p 三个因素各自单独变动所产生的影响以及各因素共变而联动产生的交互影响。其计算结果为：
ΔS[,基]＝ΔS[,q基]+ΔS[,m基]+ΔS[,p基]＝336万元
ΔS[,交]＝ΔS[,qm]+ΔS[,qp]+ΔS[,mp]+ΔS[,qmp]＝324万元
总指标产值的增量可由（6）式求得，为：
ΔS＝ΔS[,基]+ΔS[,交]＝660万元
由上述计算可知，新方法不仅克服了现行因素分析法人为排列替代顺序的麻烦，更重要的是排除了主观因素对分析结果的影响，提高了决策分析所依据的信息质量。
具体交互影响指标的计算是随着总指标影响因素复杂程度的增加而迅速增加的。例如，若总指标的影响因素由3个相乘增加至4个相乘，具体交互影响指标便由4个增到11个。若除了相乘关系以外， 各因素之间还存在其他较复杂的运算关系，则具体交互影响指标将更复杂。在这种情况下，应尽量避免计算具体交互影响指标。事实上在计算出各因素的基本影响总值ΔS[,基]后，便可根据式（6）推算出交互影响总值ΔS[,交]。 然后再设法将△S[,交]分配给各因素，从而可得出各因素的完全影响值。
将交互影响总值分配给各因素时，可以根据不同的原则，选用不同的方法。但从合理性与可行性全面衡量，首选方法应是按各因素基本影响值的绝对值在其总值中的权重分摊。因为该方法不但简单易行，而且能保持分析指标的可比性；不改变根据各因素基本影响值所排列的主次顺序；能基本上准确反映各因素完全影响值；能据以评价现实，预测未来。
值得注意的是，在总指标的构成项目中，可能存在不与其它因素直接相关联的无交互作用的独立加项。这种加项的增量本身就是它对总指标增量的影响量，而且它既是基本影响量，也是完全影响量，当然不应参与交互影响量的分摊。
（二）以报告期新值所进行的实证分析
仍以表1所示资料为计算基础，其计算结果如表2所示。
表2 以报告期新值为依据对有关影响值的计算表
影响值名称 计算式计算过程 影响值(万元)
ΔS[,q报]
m[,1]p[,1]Δq1.8×6×50 540
ΔS[,m报]
q[,1]p[,1]Δm70×6×0.6 252
ΔS[,p报]
q[,1]m[,1]Δp70×1.8×2 252
ΔS[,报] Σ Σ
1044
未包含的交互影响值扣除交互影响值以后
名称数值(万元)
的数值(万元)
ΔS[,mp] 24
240(ΔS[,q基])
ΔS[,qp] 12048(ΔS[,m基])
ΔS[,qm] 12048(ΔS[,p基])
336(ΔS[,基])
按报告期新值计算的某因素变动的影响值中，除包含该因素的基本影响值以外，还包含了与该因素增量有关的全部具体交互影响的完整数值，但不包含与该因素增量无关的具体交互影响值。例如在ΔS[,q报] 中不包含ΔS[,mp]，但除此以外全部具体交互影响值均包含在内。可以证明，若从ΔS[,q报]中扣除交互影响， 剩下的便是该因素的基本影响值ΔS[,q基]。
就单个因素而言，以报告期新值为背景所计算的影响值，并无重复计算，只不过包含了与该因素增量有关的全部交互影响值。但就其总和而言，则凡涉及两个因素增量的交互影响值都被计入两次，重计一次；凡涉及三个因素增量的交互影响值都被计入三次，重计两次；其它依此类推。因此ΔS[,报]与ΔS不相等， 其差额便是被重复计算的交互影响值。
一个因素x以报告期的新值为背景所计算的影响值ΔS[,x报]与以基期原值为背景计算的基本影响值，再加上摊入的交互影响值而得的完全影响值ΔS[,x全]，虽都能反映该因素变动的完全影响， 但两者不仅计算方法不同，内涵与作用也不全同。就单个因素而言，ΔS[,x报] 的完整性、准确性和现实性均优于ΔS[,x全]。因为ΔS[,x报]是自然形成的，未将交互影响值强行分解。因此，如果目的只是单纯考察某一个因素的变化及其影响程度，应采用ΔS[,x报]为好。但是由于在将ΔS[,x报]进行汇总时会出现复杂的重复计算现象，因此若须顾及周围环境，用相互协调的分析指标体系来研究有关总指标的变动，则宜采用ΔS[,x全] ，不宜采用ΔS[,x报]。
三、结论
本文从典型简单经济总量指标的分析入手，建立了确定性经济因素增量分析的新模型。这为各因素单独变动对总指标的影响，以及各因素联动所产生的交互影响的测算提供了一种新方法。笔者归纳了交互影响的三大基本特征，实证分析说明，新模型经必要修正也适用于分析叠加的总指标。新方法计算简便，通用性强，对经济分析方法的深入研究和实务操作具有一定的参考价值。
收稿日期：1998－12－27