在临床科学实践中，统计学作为一门方法学，贯穿于整个临床研究的过程，从研究设计、数据收集和整理、数据分析，结果的展示和解释，直至最后论文的发表，都需要统计学知识的支持。在进行资料的统计分析之前，必须辨别清楚研究变量的类型，然后根据研究目的和变量类型选择适当的统计分析方法。本期我们将从变量的基本概念、变量的类型、数据类型的转换等方面进行介绍。下期我们将以非常简明的方式介绍不同类型变量统计分析方法的选择，敬请关注。临床数据的收集以字段或者变量记录于数据库中，此处所提临床数据类型，实际上说的是变量的类型。变量可根据其特征进行分类，分类方法也较多，例如从因果关系角度而分为自变量和因变量，按数学特征而有随机变量之名。了解变量的基本概念和类别很重要，因为不同类别变量应采用不同的统计方法进行分析。1基本概念具体临床观察项目与数据库中的变量名、标注等举例如表1所示。表一注：表1来自刘建平主编的《循证中医药临床研究方法》2变量的类型我们参考相关统计学知识对资料类型的相关知识点进行了整理，根据研究需要将资料分为定量资料、定性资料两大类，等级资料作为半定量资料也对此进行了补充说明。资料的具体类型如下图所示。 定量资料（quantitative data ）又称为计量资料（measurement data）或数值变量（numerical variable）。为观测每个单位某个指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。根据其观测取值是否连续又可分为连续型或离散型两类。 定性资料（qualitative data ）又称计数资料（enumeration data）或无序分类变量，亦称名义变量（nominal variable）资料，为将观察单位按照某种属性或者类别分别计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别，如试验结果的阴性阳性，家族史的有无等，分为两种情况： 等级资料：等级资料（ranked data）又称为半定量资料（Semi-quantitative data），或有序分类变量（Ordinal categorical variable）资料。为将观察单位按照某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位数后而得到的资料，其变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度。如观察用某药治疗某病患者的疗效，以每名患者为观察单位，结果可分为治愈、显效、好转、无效四级等。3数据类型的转换在资料分析时，不同类型变量的数据可以根据分析需要进行转换。通常变量数据转换采用包含信息量从高到低的方式进行。根据研究需要可以将定量变量转化为定性变量。但是，由定性变量无法再转换为原来的定量变量，因此在搜集数据阶段应尽可能搜集定量数据，定量数据所包含的信息比定性数据更丰富。
一、变量的属性设计和尺度 概念名词界定清楚之后，接下来便是变量设计，变量设计包括三项内容:操作变量设计、变量的属性设计尺度选择。 变量是可测的名词。一项科学研究,特别是实证研究,需要定量的数据作为分析基础，总免不了处理许多变量。有些变量如温度、日产量，可以直接测量。另一些变量，内涵虽很清晰，但直接测量有困难。例如劳动生产率这个词，概念上是国内生产总值除以职工总数，但在收集数据计算时，还会有不同理解，需要作出具体说明，如职工总数，是指在册的职工人数，还是包括临时工、合同工。“职工总数”是名义变量，而操作变量可能是“企业在册职工数”，或“在册职工加合同工总数”。 将名义变量转换成操作变量是变量设计的重要内容。如1993年颁布的《中华人民共和国教师法》规定，“教师的平均工资水平应当不低于或者高于国家公务员的平均工资水平,并逐步提高”，但到现在还没有看到这项规定的执行情况报告，这些年教师与公务员比较起来，平均工资水平到底是高还是低，差别有多大，谁都说不清楚。究其原因，是按此规定表述的命题去测量和检验，操作有难度。“平均工资水平”是名义变量，要计算的话，还须转换成合理的操作变量，并要清晰界定每个变量的含义，如平均工资水平，是指所有教师和公务员而言，还是各类学校教师与相应类型的公务员比较。工资指基本工资还是包括绩效工资在内的实际工资，这些细节不交代清楚就无法统计。 变量必须可测。这意味着该名词(概念)的某种属性有量的差异，如“职工人数”这个变量指职工群体的数量，它的属性就是人数。“工人性别”这个变量的属性，只有男性或女性。“工人年龄”变量的属性可以设定为青年、中年、老年三种，也可以设定为18岁到60岁之间的数字。 变量是属性的集合，不同的属性要用不同的尺度来衡量属性之间的差异。“职工人数”的属性集合就是大于1的数，所用尺度是定比尺度。如“1000人”就是表示“职工人数”的一个属性。“工人性别”的属性集合只有男、女两种，属于定类尺度变量，将工人按男或女的属性分类。“工人年龄”如设定其属性为青年中年、老年，也属于定类尺度，如设定为18到60岁，则属定比尺度。如设定“职工学历”变量，可以采用定类尺度，分本科、硕士和博士等。如需要对各种属性排出优先顺序，可采用定序尺度，例如招聘职工中按学历指标优先排序，设定为本科、高中、硕士、博士、初中， 则定序尺度相应标为第一至第五。 研究工作总是离不开研究变量之间的关系,变量是可用数值来测度的名词、概念,有些变量只有两个数值,即0-1变量,如“性别”作为变量只有两个属性:“男”或“女”,炮弹的状态只有爆炸和不爆炸。当然属性也可增加,如个人所属民族,分别可用“1,2,3,4,5,..”表示“汉、回、蒙、藏....。.如表示汽车品牌,长安为1,吉利为2,捷达为3等。这些变量都属于离散型,一般不能用小数如来表示。另一类变量则是连续型,如年收入、考试成绩、年龄等,可以用小数表示。 工人总数、年龄、学历这类变量和属性的测度还比较直观,可以用单项指标来完成。有些情况下变量要求用多项指标来测度,涉及多维度属性。管理研究常遇到这类变量,如满意度、凝聚力、执行力等,不像长度、年龄、重量等变量能用单一指标测度,研究者往往要设计一套多项指标来间接测度这类变量,这是管理研究的难点,但也为管理研究者提供了特有的研究空间，设计出一套有效的测度指标，就是一项研究工作结果。 二、变量操作化过程 从假设到变量设计要经过一系列转换和细化的环节,这些环节构成了论文工作中有个人特色的实体研究内容。研究生不能忽视和轻视这个转换和细化过程,正确地完成各个环节的工作并非易事。下面举例来说明这个过程。 民间有谚语“红颜薄命”,这实际上是个假设,有人凭自己的观察和感悟提出这个论点,别人听了也觉得有道理,说得深刻，于是逐渐传播开来,但要作为科学结论,那就要论证。“红颜薄命”,按字面可以理解为“漂亮女人的命运不好”,如用假设的语言来表述,即“凡是够得上‘漂亮’的女人,命运都不好”。或者另一种表述:“女人的颜值与命运呈负相关”。不论何种解释,所研究的对象是“女人”,这个假设涉及两个变量:“颜值”和“命运”。这两个变量的属性可设置为离散型,比如,颜值的属性可以是“很漂亮、漂亮、一般、丑”;命运的属性可以是“好运、一般、薄命”。 如果属性设置为连续型,则可以按照颜值的漂亮程度和命运的好命程度用数值表示,如1...5。其中5为最漂亮,命运最好。为了实证,满足收集数据的要求,这个名义变量还须转化为可测的操作变量。尽管现实中还找不到科学仪器来测量颜值、命运,但作为科学研究,必须解决可测的问题。 这种情况下，有两种解决问题的途径。一种是逻辑推理的方法,另一种是直感判断法。 逻辑推理的方法是,找不出直接测度“颜值”或“命运”的办法,就要根据“颜值”或“命运”的外延,设计出几个指标来间接测度该变量。这里引出了指标这个名词。前面提到,论点树中衍生到操作层次的论点称为操作论点,其中的变量便属操作变量。这些操作变量,有的可以直接测度,有的不行，就要寻找一组能直接测度的变量来测度它,这种可据以直接收集数据的变量,在实用中常称之为“指标”，多个或多层指标便形成“指标体系”。 设想“颜值”可转换出容貌美、体态美和风度美三个变量,这离可操作性的要求接近了一步,但还不能直接测量,于是再分解出下一级变量,如体态美分为身高、体重身高比、三围腿长身高比等。身高等这类变量可以直接测度,可称之为指标，使用这套指标就能间接地测出体态美的量化值。变量设计到这一步才算基本结束,后续工作包括操作变量属性和尺度的设定。“命运”也是类似的情况，需设计一套可供操作的指标体系。 直感判断法是找一些专家,凭直感作出颜值和好命程度的主观判断。后面问卷法一节中将要讨论,即使是主观判断,让专家回答什么问题也是大有讲究的,不能直接问:“这个人命好吗”“这个人漂亮吗”。因为回答问题的专家,对好命和漂亮的概念有不同的理解,这些直接答案缺乏可比性和一致性,从统计上来说就没有多大意义。像已经很成熟的“智商”测试问卷,不是去问当事人,“你智商如何,请从7个等级中作出选择”,设计得好的智商问卷,应让被测者意识不到这是在测试智商。直感判断法同样要设计一套类似操作指标体系的问卷。 从以上讨论可以看出,像“红颜薄命”这类常见的假设,要按科学方法论证起来，可不简单。如真的把上例作为一项研究工作来做,能将“颜值”和“命运”这两个概念的可操作性指标体系设计出来,本身也就是一项有价值的研究工作。管理研究中,往往碰到这类抽象概念,如“凝聚力”“开放度”等。所以，管理类学位论文中,从假设提出到操作变量及测量指标的设计,其间的转换和细化工作是大有文章可做的。 从名义变量转换成可测的操作变量和指标的过程，有两个问题值得注意。 一是变量和属性不能混淆。 属性表示变量在类型或程度上的差异，总是有伴生的可比概念,而变量是相对独立概念。比如，性别是变量,属性有“男”,还有伴生的“女”。在一篇论文中,不能将同一概念既当作变量又当作属性处理。比如文章前面设定了“颜值”为变量,“漂亮”或“很漂亮”是属性,后面就不能又将“漂亮”视为变量,并赋予一套关于漂亮的属性。不过,这种混淆变量和属性的情况在学位论文中时有发生。 二是从名义变量转换到可直接测度的指标，要论证各环节的有效性， 有的论文涉及名义变量如“企业创新型”“企业绩效”等,在实证测度此变量时，却简单地依靠问卷中的一个认识性问项：“你认为本企业的创新性(绩效)属于：很强(很好)，强(好)，一般，差，很差。”面对这样的问题和选项，企业职工只能凭借个人印象给出答案。这些答案汇集成的数据，其有效性就难以令人信服 文章来源 | MBA学位论文研究及写作指导 文章作者 | 李怀祖
变量是什么意思? 变量释义： 1.可假定为一组特定值中之任一值的量 2.代表数学公式中一个可变量的符号 3.数值可变的量 变量 统计学定义：把说明现象某种特征的概念称为变量（Variable），变量可以分为分类变量、顺序变量、数值型变量等。在程序设计中，可以在程序执行期间修改的包含特定数据类型的已命名存储位置。 由 Windows 2000 Server 定义的系统环境变量，不论是谁登录到该计算机，此变量都是相同的。然而，Adiministrators 组的成员可以添加新的变量或更改该值。 对于特定计算机上的每个用户，用户环境变量可以不同。它们包括您希望定义的任何环境变量或应用程序定义的变量，例如，定位应用程序文件的路径。 在心理学中变量是 这样解释的：指一个具有不同数值的量，其量的大小可以观察和测量。变量通常分为自变量和因变量。自变量是研究者选用或操纵的变量，以确定其对心理或行为的影响。因变量是被试者在实验室中的行为反应。 科研论文研究目标中的研究变量和总体是什么 科研论文研究目标中的研究变量和总体是什 提纲要吗 什么是特征变量 变量是统计学研究中对象的特征，在数量标志中，不变的数量标志称为常量或参数，可变的数量标志称为变量。由可变数量标志构造的各种指标也称为变量。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。变量包括各种数量标志和全部统计指标，它都是以数值形式表示的，但不包括品质标志。 特征变量是相对于随机变量而言。 Variable 是什么意思？它的定义是什么？简单的，谢谢！ 变量，变量是统计学研究中对象的特征。意思是可变的量，它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变亥称之为因变量（依赖变量） 参考资料：百度百科 研究变量的相关性分析结果怎么分析 相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单 社会学 什么是变量 变量是统计学研究中对象的特征。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。统计上的绝对量指标，按其取值的特点不同可分为离散变量与连续变量。离散变量亦可叫离散指标，是指仅能表现为整体取值的指标。连续变量亦可叫连续指标，是指可以出现小数的指标。 注：参见《社会统计学》，卢淑华，高等教育出版社，1999年。 什么是研究设计 学习目标： 1． 了解：研究设计的基本过程。 2． 掌握：如何选择研究课题 3． 掌握：如何定义研究变量。 4． 了解：如何提出研究假设。 5． 掌握：如何进行文献检索。 6． 了解：如何选择研究对象。 7． 掌握：能够撰写规范的研究计划 主要内容： 第一节：如何界定研究问题 （一） 确定研究变量 （二） 研究变量之间的相互关系 （三） 定义研究变量 （四） 变量的定义与操作 第二节：如何提出研究假设 （一） 什么是研究假设 （二） 研究假设的作用 （三） 研究假设的类型 （四） 研究假设的特征 （五） 研究假设的标准 第三节：如何进行文献检索 （一） 文献检索的意义与类型 （二） 文献的来源 （三） 文献检索的要求与过程 （四） 文献检索的方法与工具 （五） 阅览文献的要领 第四节：如何进行抽样（增加内容） （一） 什么是抽样 （二） 抽样的基本要求 （三） 抽样的具体方法 第五节：如何拟定研究计划 （一） 研究计划的主要内容 （二） 研究课题的申报 （三） 研究课题的论证 参数什么意思，有能看懂的吗 参数，也叫参变量，是一个变量。我们在研究当前问题的时候，关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系，其中有一个或一些叫自变量，另一个或另一些叫因变量。如果我们引入一个或一些另外的变量来描述自变量与因变量的变化，引入的变量本来并不是当前问题必须研究的变量，我们把这样的变量叫做参变量或参数。 参数是很多机械设置或维修上能用到的一个选项，字面上理解是可供参考的数据，但有时又不全是数据。对指定应用而言，它可以是赋予的常数值；在泛指时，它可以是一种变量，用来控制随其变化而变化的其他的量。简单说，参数是给我们参考的。 统计学中 描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体的某种特征值。总体未知的指标叫做参数。 数学中 参数思想贯彻于解析几何中。对于几何变量，人们用含有字母的代数式来表示变量，这个代数式叫作参数式，其中的字母叫做参数。用图形几何性质与代数关系来连立整式，进而解题。同时“参数法 ”也是许许多多解题技巧的源泉。 什么是前定变量 前定内生变量和外生变量绩和称为前定变量。 前定内生变量是指过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量影响，但能够影响所研究的本期内生变量。
1.因子分析学术论文中常用的数据分析方法中因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析常见的作用（1）在回归分析中，解决共线性问题：如果回归分析中存在共线性问题，那么可以对有共线性问题的多个变量提取出一个有代表性的公因子，利用提取出的这个公因子替代原有的有共线性问题的多个变量，参与建模，可解决回归分析中的共线性问题。（2）变量精简：一般来说，纳入模型的变量越少越好，如果存在很多变量，我们可以先使用因子分析的方法，通过提取公因子的方式对变量进行精简，这样纳入模型的变量信息不仅没有大幅度衰减，还降低了模型的复杂程度。（3）问卷中的效度分析：对于问卷中的量表题，希望通过因子分析来进行问卷结构的发现，检验问卷的结构效度，将量表题目根据因子分析分成不同的评分维度。3.回归分析学术论文中常用的数据分析方法中研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，„，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析分类（1）一元线性回归分析只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。（2）多元线性回归分析多元线性回归分析的使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。（3）Logistic回归分析线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。（4）其他回归方法非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。由于回归分析的类型较多，在选择回归方法时，要根据数据的维数以及数据的其它基本特征来选择具体的回归类型，这对于接下来的数据分析是非常重要的。4.方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
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博弈均衡与政策微效问题研究
引言
随着各国福利事业的发展,社会政策这一学科逐渐成为一门显学而受到各个领域的 重视?但 是目前的社会政策研究主要侧重于较为抽象和宏观的原问题的讨论上,如集中在对于概念的 界定;对于社会政策基本问题的探索等等?杨团在《社会政策的理论与思索》一文中对社会 政策的定义和问题都作出了 总结 ,其中他将社会政策的定义归类为一种社会行动计划和对 社会计划的不同选择,另一种则将社会政策定义为影响社会福利的一 系列的政策活动;而社会政策的基本问题则是社会政策的背景?社会政策的目标?社会政策 的范畴?社会政策行动的形式和行动策略?社会政策的本质?社会政策的信念?尽管人们在 原问题上倾注了很大的力量,但是由于社会政策问题的复杂性,至今在这一领域并未达成太 大的共识?
与此对照,人们却很少从政策的实施过程角度进行研究?《社会政策实施过程中的行为变迁 》一文给我们开了一个先例,也带给作者很大启发,该文从正式制度和非正式制度的角度去 阐述社会政策过程中的行为选择;另一种从制度角度出发的研究,主要还是集中在于制度模 式的各国比较上?本文将不同于上述两种研究社会政策的制度视角,而是从社会政策实施过 程中制度的形成和变迁的角度出发去解释“政策微效”现象?同时,在社会政策的定义上, 本文的定义 方法 缘自迪尔凯姆所运用的一种定义方法:即从最简单的角度出发,抓住目前所 确定的社会政策的主要特征,而将社会政策定义为一系列旨在提高全社会福利的制度安排? 由此,本文试图建立一个制度分析模型,并运用这一模型去分析目前社会政策实施过程所遇 到的“社会政策微效”问题?
制度模型的建构
在模型建构之前,我们无疑要明确一个概念,即什么是制度?我们援引诺思的说法 ,“…… 这个结构是规则?惯例?习俗和行为信念的复杂混合物,它们一起构成了我们日常的行为选 择方式,并决定了我们达到预期目标的路径?” 从此论断出发,我们可以作出两个方面的 判断:制度不仅包括正式制度,亦包括非正式制度;制度影响了我们的社会选择,同时亦是 我们作出选择的路径之一?
随着博弈论在经济学中的广泛应用,一种新的制度观念正在形成,即依托于博弈均衡理 论的制度观:制度既是一种博弈规则,也是一种博弈均衡?具体来说,制度的本质特征被认 为是参与人行动选择的自我实施规则,在重复博弈的状况下,这些规则被认为是重要的,因 此,它们能规制参与人持续不断的互动过程?……博弈规则是在一个相关的领域内参与人通 过互动而内生的,因此他们是自我实施的?
从上述一些制度理论,本文给出了下列一个制度形成的模型:
在进一步解释模型之前我们将确定一个基本假设(而这个假设将成为本文此后论证的一个基 础):我们确定,一个制度的形成是参与者之间共同的要求,即认为制度的形成在事实上是 有利于共同利益的获得,并且相较而言,每个人因此为之付出的成本都是小于所获得的利益 ,即存在一个制度建立的需要?在此,本文汲取了交易成本理论的基本观点,即制度改革 和制度创新之所以难以实现,其根本原因在于选择新制度的成本支付和新制度确立后效益之 比,比值为正时,选择行为进行,新制度可以形成,比值为负时或不清楚时,选择行为中止 ,新制度难以成立,即存在一个制度成本问题?
进而笔者将从如下几点来具体阐述自己的模型:
1.制度的形成是参与者之间的利益博弈的过程,并最终达成的一种均衡状态,在这个过程中 ,每个参与者都不停的提出与自己利益最相关的原则 措施 ,并试图去影响其他人的观点,但 出于形成一个制度的共同利益追求,最终会达成一个照顾到各方利益的次优均衡模型?对于 任何一个参与者的被排除都有可能导致这一均衡的不稳定,同时,随着外界的影响,彼此之 间的利益也是处于动态的不停变换过程之中的,因此这个均衡并非是静态的,但是打破这个 均衡就面临着一个成本与收益的比较问题,因此,制度亦具有相对的懒惰性?从上述的阐释 来看,我们认为制度的形成体现的不仅仅是一种形式的理性,亦体现了一种过程理性?
2.按照诺思的路径依赖原理1的观点:当一条发展路线沿着某种具体进程进行时,系统的外 部性?组织的学习过程以及历史上关于这些问题形成的各种思想观念?风俗习惯就会增强这 个进程?因此制度作为一个博弈均衡的系统,它亦受到其他领域的各种正式制度及各种习俗 ?习惯等的非正式制度的影响?林梅在《社会政策实施过程中的行为变迁》在对我们国家的 “平皖行洪?移民建镇”政策的实施过程的考察中,发现非正式制度对于政策的制定和执行 起到很大的作用,有时候甚至取代正式制度而行事?“一项制度安排或社会政策在实施过程 中发生偏离,是多种因素共同作用的结构,社会政策与制度发生偏离的根源存在于该项制度 安排的内部,存在于该制度下的各行为主题的利益冲突与矛盾之中?“……社会政策的具体 执行和进一步的演变更多地是作为某种‘结果’,即处于制度中的人们的习惯性行为的‘结 果’?即处于制度中的人们的习惯性行为的结果?”
3.一项制度的形成之后,最终亦成为组成社会结构的因素之一,从而影响这种博弈均衡的稳 定和其他领域的制度以及各种其他非正式制度?
4.重复第一点所提到,即任何一次制度的形成和变迁均是人们对于成本和利益衡量的结果, 当然有时候我们从现实出发,会发现一些制度并不是依这个原理去操作,在笔者看来,这就 如韦伯的思考方式一样,从一个理性类型中去发现现实中的种种的合理和不合理之处?
以上是自己对于这个模型的一些阐释,在作者看来,这一模型仅仅是一个分析问题的框架, 就如韦伯的四个理想类型一样?接着作者将利用这个模型来分析当前的社会政策在实施过程 所遇到的一些问题,其中最主要是解决“政策失效”问题?
政策微效问题的分析
为了验证笔者的上述模型的可解释力,笔者选取北京市农村社会养老 保险 制度的实 施情况作 为自己的研究材料(下文简称该文巫文)?在这次调查中,巫文提出了一个政策微效的概 念,所谓的政策微效,“即是指政策意图与政策结果之间存在着巨大的差距?”从一种制度 理论的视角出发,我们就是可以认为制度的存在尽管体现了制定方的一种试图理性化的美好 理想,但是无疑这一制度并没有从制度的实施过程去考虑,即是一种制度的形式合理性与制 度的实质有效性存在着冲突,从而导致制度的失效?制度被悬置不起作用身体阻碍作用?无 疑,如何去解决这个问题,我们发觉通过上述的模型可以得到一些答案?
让我们进一步来看看这个政策微效存在的具体实例:
在调查中,我们发现农保政策在实施过程存在这样一种现状,即尽管农保政策已经推行了10 年之久,但实际上参加农保的人数却只达到了,有近2/3的京郊农民没有对政策积极 响应?
无疑,这就存在一个信息的达致问题,在我们看来,政策能否全面?真实?准确?顺利地到 达其服务的团体,是实现政策效果的首要环节?那么为什么信息无法及时地传达呢?在我们 看来,从深层的制度原因来看,即是因为制度的传导机制出现了问题,人们难以准确的获得 信息?从一个主要原因来看,这就要追究这一系列的制度安排的设计问题,在我们看来,从 实际角度出发无疑它并不是以其所达标的团体为服务对象,而只是为了制度的设计本身而设 计,设计人为制度所异化?从我们的理论模型出发,我们认为制度的设计过程中,是一个各 个利益参与者互动均衡的过程?但是从现实出发,无疑在这一政策的设计上单纯的由政府出 面设计?当然,从一定的角度来看,这能够节省一部分的成本,但我们认为作为一个利益主 体之一,它并不能很有效的反映其他利益主体的利益,从而就难以形成一个考虑到各个利益 主体的制度?毕竟政府并不是一个完全理性而独立的主体?因此从此模型出发,我们认为在 政策的制定的过程,应该尽可能的多吸收各个利益主体的意见,当然,政策在形式上往往以 各种法律?法规的形式出现,但是这并不矛盾?因此,在政策的制定过程中,政府所作的一 方面是作为利益主体参与博弈,与此同时,亦作为制定者来制定政策,但这种制定只是在忠 实的执行各方以达成的意见?
进一步的,正如上表还反映了这样一个问题,即存在2/3人在知晓这个政策的情况下,依然 有一部分人未参与这一政策?那么到底是什么原因制约了人们的行为选择呢?在回答这个问 题之前,我们从模型出发做出如下几个基本假设:
1.在农村中传统的养儿防老的家庭养老观念束缚了这一政策的大规模推行?
2.从政策角度出发,认为由于这一政策并不是各个利益群体一起博弈形成的均衡,因而对于 政策的稳定性?有效性?代表性都是存在着疑惑?因此这些问题束缚了这一政策的大规模推 行,而无疑,解决方案还是要回到如何从政策的制定角度出发
3.市场制度(如一些商业保险制度)在农村中的实行,在一定程度上也成为农村养老保险制 度的竞争对手?
从上表中,我们发现倾向选择子女养老的人仍占到,接近一半,无疑这反映了在农村 中“养老防老”的观念仍然很重要,但正如巫文中所阐述的,这个地位已经在削减了,已经 不再处于支配地位,而且即使选择这种方式的,对于农保并没有完全的心里排斥?
无疑上述的描述验证了我们第一个假设,即认为在农村中传统的养儿防老的家庭养老观念束 缚了这一政策的大规模推行,即在制度的形成和变迁过程中,各种习俗?习惯等的非正式制 度作为一种观念的传承影响了人们的选择,进而影响了制度的产生和实行?随着社会的不断 的理性化,家庭的功能发生了变迁,以前的功能在新的社会情势下趋于瓦解,并发生部分的 转变,功能发生了迁移?这种变迁反映到了人们态度上,也就体现了在养老问题上,传统观 念和习惯?习俗的淡化?
在上表中,我们还发现了参加其他商业保险也占到了,尽管这个的关联性似乎不是 特别强,但是我们还是可以谨慎的提出对于第三个假设的验证:市场制度(如一些商业保险 制度)在农村中的实行,在一定程度上也成为农村养老保险制度的竞争对手?随着市场经济 的不断发展,至少在两个方面对人们的行为选择发生了影响,一是表现在对人们思想观念上 的影响上,市场经济伴随着一系列市场的观念价值体系?而这些价值体系随着经济的发展, 逐步深入到人们的心中,成为支配的观念,进而影响人们的行为选择?二是表现在组成市场 经济的各种制度安排逐渐成为组成社会结构的一部分,进而影响人们的行为选择?
进一步的我们来思考一下农民在实际的行动中不投保的原因:
从上表中,我们发现人们在对这一社会政策的制度安排,至少存在如下的疑惑:1.尽管 知道 这一社会政策,但无疑对于各种细节和如何实施,依然存在着空白?2.对于社会政策的稳定 性缺乏信心?3.对社会政策效果缺乏良好的预期?对于此,笔者认为这很大程度是可以从 第二个假设中得到很好的回答,即认为由于这一政策并不是各个利益群体一起博弈形成的均 衡,因而对于政策的稳定性?有效性?代表性都是存在着疑惑?因此这些问题束缚了这一政策的大规模推行?
以上我们基本上回答了农村社会保险制度作为一个政策为什么会存在政策微效的问题,笔者 的分析角度是从制度的产生角度来看?当然进一步的分析可以从制度的实施过程中去进行, 如巫文这方面就有所涉及?本文的基本观点即是认为社会政策作为一系列制度安排,制度的 形成是参与者之间的利益博弈的过程,并最终达成的一种均衡状态?因此,我们在制定政策 的时候,必须是各个利益主体充分博弈的过程?而在农村社会政策,我们的观点是,我们不 能忽略其中最大的利益主体――广大的农民?
进一步的思考
本文的努力当然并不只是针对农村社会政策,而是能够推广到各个方面的社会政策 的思考, 但是无疑本文的思考并不是一个十分成熟的结论,在运用这个模型还存在着诸多的问题:例 如在本文的结论中我们提出要在制定政策时,充分考虑到各个利益主体?制度的形成是各个 利益主体充分博弈的过程,但是无疑一个新的问题呈现在我们眼前(事实上上文中有所提及 ),就是一个制度成本问题,当我们面对这种情况――博弈的利益主体分散时,我们就有一 个利益主体的集中问题,同时如何融合各方的利益,这些都将成为我们制定政策的巨大的成 本(举农村社会保险政策作例,广大的农民的如何统一,如何融合形成一个合理的政策)? 本文进一步的设想是在遇到这种利益群体分散且多的情况下,能否集中成立一些代表各方利 益群体的独立的中介组织,由这些组织来间接的进行博弈,从而就能有效的降低各方的成本 ,达到成本与利益的均衡?因此,下一步的努力将集中在如何论证这一方案的可行性和有效 性?同时 文章 的还将继续论证政策的实行过程中所出现的种种的问题,因为在我们看来,制 度从建立到实行过程是一个系统的过程,任何一个过程都将导致“政策微效”问题的出现?
“包容性增长”理念的形成及其政策内涵
2010年9月16日，胡锦涛同志在出席第五届亚太经合组织人力资源开发部长级会议开幕式时，发表了题为《深化交流合作实现包容性增长》的致辞。胡锦涛强调，实现包容性增长，切实解决经济发展中出现的社会问题，为推进贸易和投资自由化、实现经济长远发展奠定坚实社会基础，是亚太经合组织成员需要共同研究和着力解决的重大课题。11月14日，在日本横滨举行的亚太经合组织第十八次领导人非正式会议上，胡锦涛同志发表的《深化互利合作实现共同发展》重要讲话中，再次倡导“包容性增长”。“包容性增长”这一概念，已经成为社会各界关注的焦点。
一、“包容性增长”理念的形成
“包容性增长(inclusive growth)”理念的形成，与21世纪90年代发展起来的权利贫困理论以及关于社会排斥方面的研究密切相关。21世纪中期以来，人们关于经济增长的认识在不断深化，增长理念也从单纯强调增长向更深层面演进。世界银行于1990年提出“广泛基础的增长(broad-based growth)”，其后进一步提出“对穷人友善的增长(pro-poor growth)”的理念，并以此制定世界银行的贫困减除政策以及指导各国相关实践。“对穷人友善的增长”理念强调要形成一种使穷人能参与经济增长并从中获益，以及增加自身人力资本投资的良性循环机制。“对穷人友善的增长”的理念吸收了能力贫困理论要素，开始重视贫困人口人力资本的培育和能力的提升，强调将贫困人口吸收到增长过程中，确保贫困人口能参与经济增长，在这个过程做出贡献，并合理分享增长的成果。
进入新世纪以来，亚洲开发银行和世界银行在“对穷人友善的增长”基础上，先后提出了“包容性增长”的理念，其基本含义是公平合理地分享经济增长，基本核心是追求机会公平和权利公平。作为发展经济学的一个新概念，“包容性增长”有着不同的诠释，但综合来看，是对经济增长和社会发展状态的一种描述，并且这种状态至少需要满足三个基本条件：一是可持续的经济增长;二是对所有社会成员的包容;三是平等的机会利用。“包容性增长”理念强调要建立具有包容性的制度，提供广泛的机会，而不是将增长政策和具体旨在实现公平的政策割裂开来;强调通过维持长期及包容性的增长，确保增长效益为大众所广泛共享。在政策层面，以“包容性增长”为中心的发展战略包括三个相辅相成的支柱：一是通过高速、有效以及可持续的经济增长最大限度地创造就业与发展机会;二是确保人们能够平等地获得机会，提倡公平参与;三是确保人们能得到最低限度的经济福利。
二、深刻理解中国式“包容性增长”的内涵
中国式“包容性增长”概念的提出与时下国际经济、政治形势密切相关。“实现包容性增长，根本目的是让经济全球化和经济发展成果惠及所有国家和地区、惠及所有人群，在可持续发展中实现经济社会协调发展。”胡锦涛同志的这一论述，阐明了实现包容性增长的重要意义，赋予了中国式“包容性增长”更深更新的内涵。从国际的发展和平两个主题看，当今世界经济一体化，你中有我，我中有你，国与国应互惠互利、携手共进、包容发展。从推进中国经济社会全面协调可持续发展、实现共同富裕、促进社会和谐稳定、让每个公民共享改革开放成果的目标看，“包容性增长”理念与“科学发展观”、“和谐社会”是一脉相承的，本质上是“科学发展观”、“和谐社会”理念在增长上的集中体现，它明确了经济增长与社会进步、人民生活改善的同步性，揭示了经济增长的落脚点是为了满足人民群众不断增长的物质与 文化 生活的需要。准确理解“包容性增长”的内涵，需要把握以下三个方面。
首先，包容性增长既强调经济增长的速度，也强调经济增长的方式，不仅是量的容纳，也是质的提升，二者同等重要。包容性增长首先是一种“增长”，这就对经济增长的速度提出了一定的要求。但是，仅有经济增长的速度是远远不够的，因为经济的高速增长并不必然带来贫困人口的减少。因此，还必须强调经济增长的方式，使增长成为基础广泛且包容一个国家和地区最大多数人口的增长。在一个实现包容性增长的社会里，不论种族、肤色、性别、年龄、体力、智力，人人都有平等的权利和责任，人人都有用武之地，人人都得到保护，免于被歧视和被排斥。
其次，包容性增长应该以优先开发人力资源、实现充分就业为基础。包容性增长更倾向于通过增加就业机会为个人创造工作岗位，使其不断提高收入、改善生活，共享经济社会发展成果，而不是直接通过收入再分配使个人被动地摆脱贫困。要实现充分就业，就要优先开发人力资源。人力资源开发对提高人们参与经济发展和改善自身生存发展条件、实现包容性增长，具有基础性的作用和意义。
再次，包容性增长应当使人们平等、广泛地参与经济增长的过程并从中受益。提倡包容性，并不是为了经济增长而不择手段，而是要通过合理的制度安排、公平正义的方式，让发展的成果普惠大众尤其是困难群体，并由此构筑新的发展基础。要实现包容性增长，就要着力促进人人获得平等发展机会，不断消除人们参与经济发展、分享经济发展成果方面的障碍。
三、重塑经济增长模式的政策选择
全球性金融危机是对“中国模式”的重大考验，也给了我们一次深刻 反思 经济增长模式的机会。中国的发展已经站在新的历史起点上，仍处于可以大有作为的重要战略机遇期。但同时也要清醒地看到，在长期支撑经济高速增长的要素红利、人口红利以及全球化红利的势能都在衰减，主要依靠低成本刺激的出口超高速增长逐渐回归常态增长，以大量增加资源资金投入维持的粗放型增长模式已走到尽头的大背景下，经济增长模式正面临着深度转型的重大挑战。“包容性增长”为解决这这些突出矛盾和问题打开了一扇大门。
(一)推进人才强国，优先开发人力资源
人力资源开发，对提高人们参与经济发展和改善自身生存发展条件，对推动经济持续发展、实现包容性增长，具有重要意义。优先开发人力资源，一方面体现了经济发展的目的是为了人，为了提高人的生活水平和生活质量，为了人的富裕;另一方面体现了发展的主体是人，是投资于人，为了人的全面发展。这就从根本上体现了“以人为本”的主导思想，以人的发展为基础实现经济发展和社会进步，使人真正成为发展的主体与真正的受益者。
从中国国情和发展条件看，人力资源优势是最需培育、最有潜力、最可依靠的优势。我们应该牢固树立人力资源是经济社会发展第一资源的理念，加快形成人力资源优先发展的战略布局。要优先调整人力资源结构，优先投资人力资源开发，创新人力资源制度，建立政府、社会、用人单位、个人共同投资人力资源开发机制，积极谋划和调整人力资源专业结构、层级结构、分布结构，大力激发各类人力资源的创新活力和创造智慧。要突出加强创新创业人才队伍建设，大规模培养培育人才，施行高层次人才队伍建设、高科技创新成果转化、高新技术产业发展“三搞联动”，在科学发展中引才育才用才，进一步优化人才创新创业环境，激发各类人才的创造活力，以人才优势构筑发展优势。
(二)实施创新驱动，加快转变经济发展方式
加快转变经济发展方式，是关系经济社会全局的重大任务，是实现包容性增长的前提条件。要完成这项任务，必须大力推进经济结构战略性调整，加快发展创新型经济，努力实现经济发展由主要依靠物质资源消耗向创新驱动转变、粗放式增长向集约型发展转变。
加快产业结构调整，建立以高新技术产业为主导、先进制造业为支撑、现代农业为基础、服务业为主体，结构优化、技术先进、清洁安全、附加值高、吸纳就业能力强的现代产业体系。坚持发展动力包容，把扩大消费需求作为扩大内需的战略重点，加快形成消费、投资、出口协同拉动经济增长新格局。坚持市场主体包容，继续调整和完善所有制结构，积极发展壮大产权多元化的混合所有制经济，增强国有企业发展活力、大力培育和发展非公有制经济，不断扩大市场主体数量和规模，提高发展主体市场竞争力、抗风险能力和可持续发展能力。坚持区域发展包容，加大统筹城乡力度，加快推进城乡经济社会发展一体化，加强整体谋划、板块开发，推动各类要素跨区域流动和合理配置。
(三)提高基本公共服务的均等化，着力保障和改善民生
包容性增长最基本的含义是公平合理地分享经济增长带来的收益。基本公共服务与人民群众最关心、最直接、最现实的切身利益密切相关。因此，要实现包容性增长，就有必要落实基本公共服务的均等化，特别是在医疗、 教育 等领域，在城乡之间逐渐实现机会平等。
要把基本公共服务均等化作为社会实业领域改革发展的重要任务，真正做到政府保“基本”、社会和市场管“非基本”，逐步完善符合省情、比较完整、覆盖城乡、可持续的基本公共服务体系。在指导方针和目标设立上应深入贯彻落实科学发展观，以大幅提升公共就业服务、社会保障、保障性住房、义务教育、基本医疗卫生、公共文化体育、福利救助服务的供给和均等化水平为主要任务，切实加大财政投入和政策支持力度，优化资源配置，深化体制改革，分阶段、有重点地推进基本公共服务均等化。
(四)深化收入分配制度改革，调整国民收入分配关系
建立公平合理的收入分配结构，不断扩大社会保障面，让不同群体共享发展成果，是实现包容性增长的题中应有之义。要积极推进收入分配制度改革，坚持和完善按劳分配为主体、多种分配方式并存的分配制度，健全劳动、资本、技术、管理等生产要素按贡献参与分配的制度，初次分配和再分配都要处理好效率和公平的关系，再分配更加注重公平，再分配具有社会公平功能。要完善居民收入分配调节制度，不断缩小收入分配差距。一方面，通过最低工资标准的提高增加低收入群体的收入，更重要的是通过公共服务、社会保障、转移支付等方法缩小其与高收入群体间的差距;另一方面，要扶持低收入和困难人群，探索建立城乡低保标准正常调整机制和与物价变动相适应的动态补贴机制。对于高收入群体，则是规范其收入，尤其是非法收入和灰色收入。要制定国民收入分配结构调整的约束性指标，调整政府、企业、居民在国民收入中的分配关系，提高“两个比重”即劳动报酬在初次分配中所占比重和居民收入在国民收入分配中所占比重，创造条件让更多群众拥有财产性收入，尽快扭转收入差距扩大趋势，促进居民收入和消费可持续增长，确保让广大劳动者分享经济发展的成果，让国民经济进入“GDP增长-居民收入提高-消费增长-内需扩大-经济持续增长”的良性循环。
(五)构建合理保障体系，促进和谐社会建设
完善的社会保障体系是经济社会发展的重要保障，也是社会和谐稳定的安全网，可以大幅度提高经济增长和社会发展的“包容度”。必须在经济发展的基础上建立覆盖城乡居民的社会保障体系，坚持广覆盖、保基本、多层次、可持续，加强社会保险、社会救助、社会福利的衔接和协调，不断提高社会保障水平。要加大公共财政的社会保障投入，扩大各类社会保险覆盖面，健全社会救助体系，发展社会福利事业和慈善事业，不断在全体人民学有所教、劳有所得、病有所医、老有所养、住有所居上取得新成效。推行益贫式保障政策，使贫困人群获得高于社会平均水平的收入增长。把握基本社会保障的普惠性与适度性，既借助公共财政补助等措施，做到“应保则尽保”，还应防止过度的社会保障引发对劳动者的负面激励和道德风险问题，避免损害包容性增长目标的实现。
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政策的变迁往往是因为现实的情况发生了变化。
因为政策，并且是如何发生的？有何特征和内在的缺陷了？政策，并且那是国家根据实际需要精心的变变变经济的改变啊，这是有利益的利益的。
政策变迁是随着社会情况的变化而跟着变化。它的特征就是多样和发展。内在的缺陷就是变化的速度太快。
＜strong＞论文的变量可以在题目中写明。＜/strong＞论文的变量是自己在写论文的时候确定的变量参数一般是实证分析的时候要使用到的，也就是自己在写论文的时候是已经确定了要研究哪些数量或者指标之间的关系，所以在具体分析的时候就应该根据实际情况去控制相应的变量。变量是一个研究中的主角和焦点。在一个研究中，研究者试图讲清一个故事，这个故事需要时以前的学者没讲过的，这个故事又需要是大家感兴趣和关注的，这个故事还需要是有理有据的。
一、变量的属性设计和尺度 概念名词界定清楚之后，接下来便是变量设计，变量设计包括三项内容:操作变量设计、变量的属性设计尺度选择。 变量是可测的名词。一项科学研究,特别是实证研究,需要定量的数据作为分析基础，总免不了处理许多变量。有些变量如温度、日产量，可以直接测量。另一些变量，内涵虽很清晰，但直接测量有困难。例如劳动生产率这个词，概念上是国内生产总值除以职工总数，但在收集数据计算时，还会有不同理解，需要作出具体说明，如职工总数，是指在册的职工人数，还是包括临时工、合同工。“职工总数”是名义变量，而操作变量可能是“企业在册职工数”，或“在册职工加合同工总数”。 将名义变量转换成操作变量是变量设计的重要内容。如1993年颁布的《中华人民共和国教师法》规定，“教师的平均工资水平应当不低于或者高于国家公务员的平均工资水平,并逐步提高”，但到现在还没有看到这项规定的执行情况报告，这些年教师与公务员比较起来，平均工资水平到底是高还是低，差别有多大，谁都说不清楚。究其原因，是按此规定表述的命题去测量和检验，操作有难度。“平均工资水平”是名义变量，要计算的话，还须转换成合理的操作变量，并要清晰界定每个变量的含义，如平均工资水平，是指所有教师和公务员而言，还是各类学校教师与相应类型的公务员比较。工资指基本工资还是包括绩效工资在内的实际工资，这些细节不交代清楚就无法统计。 变量必须可测。这意味着该名词(概念)的某种属性有量的差异，如“职工人数”这个变量指职工群体的数量，它的属性就是人数。“工人性别”这个变量的属性，只有男性或女性。“工人年龄”变量的属性可以设定为青年、中年、老年三种，也可以设定为18岁到60岁之间的数字。 变量是属性的集合，不同的属性要用不同的尺度来衡量属性之间的差异。“职工人数”的属性集合就是大于1的数，所用尺度是定比尺度。如“1000人”就是表示“职工人数”的一个属性。“工人性别”的属性集合只有男、女两种，属于定类尺度变量，将工人按男或女的属性分类。“工人年龄”如设定其属性为青年中年、老年，也属于定类尺度，如设定为18到60岁，则属定比尺度。如设定“职工学历”变量，可以采用定类尺度，分本科、硕士和博士等。如需要对各种属性排出优先顺序，可采用定序尺度，例如招聘职工中按学历指标优先排序，设定为本科、高中、硕士、博士、初中， 则定序尺度相应标为第一至第五。 研究工作总是离不开研究变量之间的关系,变量是可用数值来测度的名词、概念,有些变量只有两个数值,即0-1变量,如“性别”作为变量只有两个属性:“男”或“女”,炮弹的状态只有爆炸和不爆炸。当然属性也可增加,如个人所属民族,分别可用“1,2,3,4,5,..”表示“汉、回、蒙、藏....。.如表示汽车品牌,长安为1,吉利为2,捷达为3等。这些变量都属于离散型,一般不能用小数如来表示。另一类变量则是连续型,如年收入、考试成绩、年龄等,可以用小数表示。 工人总数、年龄、学历这类变量和属性的测度还比较直观,可以用单项指标来完成。有些情况下变量要求用多项指标来测度,涉及多维度属性。管理研究常遇到这类变量,如满意度、凝聚力、执行力等,不像长度、年龄、重量等变量能用单一指标测度,研究者往往要设计一套多项指标来间接测度这类变量,这是管理研究的难点,但也为管理研究者提供了特有的研究空间，设计出一套有效的测度指标，就是一项研究工作结果。 二、变量操作化过程 从假设到变量设计要经过一系列转换和细化的环节,这些环节构成了论文工作中有个人特色的实体研究内容。研究生不能忽视和轻视这个转换和细化过程,正确地完成各个环节的工作并非易事。下面举例来说明这个过程。 民间有谚语“红颜薄命”,这实际上是个假设,有人凭自己的观察和感悟提出这个论点,别人听了也觉得有道理,说得深刻，于是逐渐传播开来,但要作为科学结论,那就要论证。“红颜薄命”,按字面可以理解为“漂亮女人的命运不好”,如用假设的语言来表述,即“凡是够得上‘漂亮’的女人,命运都不好”。或者另一种表述:“女人的颜值与命运呈负相关”。不论何种解释,所研究的对象是“女人”,这个假设涉及两个变量:“颜值”和“命运”。这两个变量的属性可设置为离散型,比如,颜值的属性可以是“很漂亮、漂亮、一般、丑”;命运的属性可以是“好运、一般、薄命”。 如果属性设置为连续型,则可以按照颜值的漂亮程度和命运的好命程度用数值表示,如1...5。其中5为最漂亮,命运最好。为了实证,满足收集数据的要求,这个名义变量还须转化为可测的操作变量。尽管现实中还找不到科学仪器来测量颜值、命运,但作为科学研究,必须解决可测的问题。 这种情况下，有两种解决问题的途径。一种是逻辑推理的方法,另一种是直感判断法。 逻辑推理的方法是,找不出直接测度“颜值”或“命运”的办法,就要根据“颜值”或“命运”的外延,设计出几个指标来间接测度该变量。这里引出了指标这个名词。前面提到,论点树中衍生到操作层次的论点称为操作论点,其中的变量便属操作变量。这些操作变量,有的可以直接测度,有的不行，就要寻找一组能直接测度的变量来测度它,这种可据以直接收集数据的变量,在实用中常称之为“指标”，多个或多层指标便形成“指标体系”。 设想“颜值”可转换出容貌美、体态美和风度美三个变量,这离可操作性的要求接近了一步,但还不能直接测量,于是再分解出下一级变量,如体态美分为身高、体重身高比、三围腿长身高比等。身高等这类变量可以直接测度,可称之为指标，使用这套指标就能间接地测出体态美的量化值。变量设计到这一步才算基本结束,后续工作包括操作变量属性和尺度的设定。“命运”也是类似的情况，需设计一套可供操作的指标体系。 直感判断法是找一些专家,凭直感作出颜值和好命程度的主观判断。后面问卷法一节中将要讨论,即使是主观判断,让专家回答什么问题也是大有讲究的,不能直接问:“这个人命好吗”“这个人漂亮吗”。因为回答问题的专家,对好命和漂亮的概念有不同的理解,这些直接答案缺乏可比性和一致性,从统计上来说就没有多大意义。像已经很成熟的“智商”测试问卷,不是去问当事人,“你智商如何,请从7个等级中作出选择”,设计得好的智商问卷,应让被测者意识不到这是在测试智商。直感判断法同样要设计一套类似操作指标体系的问卷。 从以上讨论可以看出,像“红颜薄命”这类常见的假设,要按科学方法论证起来，可不简单。如真的把上例作为一项研究工作来做,能将“颜值”和“命运”这两个概念的可操作性指标体系设计出来,本身也就是一项有价值的研究工作。管理研究中,往往碰到这类抽象概念,如“凝聚力”“开放度”等。所以，管理类学位论文中,从假设提出到操作变量及测量指标的设计,其间的转换和细化工作是大有文章可做的。 从名义变量转换成可测的操作变量和指标的过程，有两个问题值得注意。 一是变量和属性不能混淆。 属性表示变量在类型或程度上的差异，总是有伴生的可比概念,而变量是相对独立概念。比如，性别是变量,属性有“男”,还有伴生的“女”。在一篇论文中,不能将同一概念既当作变量又当作属性处理。比如文章前面设定了“颜值”为变量,“漂亮”或“很漂亮”是属性,后面就不能又将“漂亮”视为变量,并赋予一套关于漂亮的属性。不过,这种混淆变量和属性的情况在学位论文中时有发生。 二是从名义变量转换到可直接测度的指标，要论证各环节的有效性， 有的论文涉及名义变量如“企业创新型”“企业绩效”等,在实证测度此变量时，却简单地依靠问卷中的一个认识性问项：“你认为本企业的创新性(绩效)属于：很强(很好)，强(好)，一般，差，很差。”面对这样的问题和选项，企业职工只能凭借个人印象给出答案。这些答案汇集成的数据，其有效性就难以令人信服 文章来源 | MBA学位论文研究及写作指导 文章作者 | 李怀祖
1、题目就是“摘要中的摘要”论文题目之目的，在于提供论文内容的一个迷你化的描述，您可以把它想成是比摘要还要摘要的讯息，以便告知读者，本篇论文的实质内容为什么。2、题目通常包括自变量与应变量，以及中介变量论文题目通常会设法传达本篇论文的最重要重点，题目通常包括研究中的自变量与应变量，最简单的题目形式为：自变量对于应变量的影响，比如：中介变数的干扰。若您的论文可以很容易的分成自变量与应变量、中介变量，且论文主题就是讨论自变量对于应变量的影响，则只要置换该句子，题目就可以产生了(在整个过程中，也不能只着重题目，应该从整理出发，即使是题目，也要通过硕士论文查重，最好不要有重复)。但很多时候，自变量有两个或三个，则题目就会比较复杂了，题目应该根据实际情况调整，将变成：自变量a、自变量b、自变量C和应变量1。因为自变量太多，可能会把自变量改成用概括性的方式表示，也就是用A来代替A1, A2, A3，若无法找到抽象化的A来取代A1, A2, A3，则可以用“影响因素“来取代。3、题目会尽量精简减少虚字，不要显得多余，因此，若有办法省略，会让题目更精简。4、也可以只有自变量或应变量，但较少见。两种情况：(1)只有应变数;(2)只有自变数。5、题目有时会特别加上研究对象。尤其是研究对象很特别时，有时会把研究对象放到论文题目内。6、题目有时会特别加上“研究方法”。尤其是研究方法很特别时，有时会把研究方法放到论文题目内。7、题目有时会自问自答，以吸引读者目光。8、题目有时会把使用的理论放到题目中，尤其是该理论是主要卖点时。9、论文题目，无需刻意曝露缺点。如果学生样本是您的缺点，没有特别必要，无须暴露。但若有特别需要，或样本特别特殊，或被审稿委员要求，则除外。10、题目可以尽量吸引人《黑暗关键时刻：餐饮界的破坏行为》(崇越论文奖的最优奖得主)
序列相关性指对于不同的样本值,随机扰动项之间不再是完全相互独立,而是存在某种相关性. 2. 一阶自相关只的是误差项的当前值只与其自身前一期值之间的相关性. 3. .检验:全称杜宾—瓦森检验,适用于一阶自相关的检验..DW判断的是一阶自相关，一般用差分法（一阶）就可以解决。自相关的解决方法，基本方法是通过差分变换,对原始数据进行变换的方法,使自相关消除.一,差分法，一阶。设Y对x的回归模型为Yt=β1+β1xt+μt(1)μt=ρμt-1+vt式中, vt满足最小平方法关于误差项的全部假设条件。将式(1)滞后一个时期,则有Yt-1=β0+β1xt-1+μt-1(2)μt-1=ρμt-2+vt-1于是, (1)-ρ×(2),得Yt-ρYt-1=β0(1-ρ)+β1(xt-ρxt-1)+νt(3)Yt-ρYt-1=β1(xt-xt-1)+μt-μt-1=β1(xt-xt-1)+vt(4)ρ为自相关系数也就是说,一阶差分法是广义差分法的特殊形式。高阶自相关是用BG检验法，LM=T*R^2服从X^2(p)（kafang）分布，T为样本容量，p为你想检验的自相关阶数，查kafang分布表，置信度为95%也就是阿尔法=，如果T*R^2>查出来的结果即存在你想验证的自相关阶数。修正用广义差分法（AR(p))广义差分方法 对模型: Yt= 0+ 1X t+ut ------(1) ,如果ut具有一阶自回归形式的自相关,既 ut= u t-1 +vt 式中 vt满足通常假定.假定, 已知,则: Y t-1= 0+ 1X t-1+u t-1 两端同乘 得:Y t-1= 0 + 1 X t-1+ u t-1-------(2)
概率论与数理统计硕士毕业论文新课改背景下的师专“概率论与数理统计”教学研究 基于概率论及数理统计对间歇式能源功率平滑输出的研究 信息技术与本科概率统计课程整合的实验研究 本科概率论试验课程设计初探基于随机模拟试验的稳健优化设计方法研究 随机变量序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理 AQSI序列的强极限定理几类相依混合随机变量列的大数律和L~r收敛性 现代经济计量学建立简史 任意随机变量序列的相关定理新建电气化铁路电能质量影响预测研究 鞅差与相依随机变量序列部分和精确渐近性 ND序列若干收敛性质的研究证券组合投资决策的均匀试验设计优化研究 相依随机变量序列部分和收敛速度行为两两NQD随机变量阵列加权和的收敛性 数值计算的统计确认研究与初步应用 基于证据理论的足球比赛结果预测方法 城市工业用地集约利用评价与潜力挖掘 节理化岩体边坡稳定性研究 随机变分不等式及其应用基于模糊综合评价的靶场实时光测数据质量评估基于路径的加权地域通信网可靠性研究 LNQD样本近邻估计的大样本性质 20CrMoH齿轮弯曲疲劳强度研究我国股票市场与宏观经济之间的协整分析 一类Copula函数及其相关问题研究 乐透型彩票N选M中奖号码的概率分析 协整理论在汽车发动机系统故障诊断中的应用 2010年上海世博会会展中断风险分析和保险建议 贝儿康有限公司激励设计研究 云模型在系统可靠性中的应用研究离散更新模型破产概率及赤字的上下界估计 输电线微风振动与疲劳寿命电器产品模糊可靠性分析中模糊可靠度的研究 变分不等式及变分包含解的存在性与算法 隧道测量误差控制方案的研究 塔式起重机臂架可靠性分析软件开发分布式认证跳表及其在P2P分布式存储系统中的应用 房地产行业企业所得税纳税评估实证研究 具有预测能力的呼叫中心系统的设计与实现 PVAR模型在研究经济增长与能源消费关系中的应用 基于有限元的深基坑组合型围护结构可靠度分析 一些带有偏序结构的完全码
拟题目、选大纲然后填充论文内容，都可以整体的解决。
研究设计的基本要素，界定变量的性质和类别。1、论文变量是研究设计的基本要素；是在质或量上可以变化的事物的特征，或可以测量、操纵的条件和现象。2、测量是界定变量的性质和类别的测量，显示的只有类别间的差异。
论文的基本研究内容一般包括论文名称。本论文写作有关的理论、名词、术语、概念的界说。其中，对论文名称的界说应尽可能明确研究的对象、研究的问题和研究的方法。
论文写作的目标也就是课题最后要达到的具体目的，要解决哪些具体问题，也就是本论文研究要达到的预定目标：即本论文写作的目标定位，确定目标时要紧扣课题。
安全隐患：
明确研究变量：科学研究必须探索变量之间的关系，界定研究变量，确定主要变量与研究目的直接有关联的变量，研究者操纵或测量从中获得研究结果的变量，通常在研究的题目中显示。
定义研究变量：给变量下定义，要尽可能清晰准确，不得含糊其词，给变量下定义的方法是先下抽象性定义，然后下操作性定义。