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水泥軌枕
彎道軌枕（內低外高）
彎道軌枕（內窄外寬）
鐵路系列詩歌（3）
軌枕
排列整齊肩并肩，
拐彎還向兩邊看（kān）。
千鈞接力如流水，
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蒸汽機車
內燃機車
電力機車
地鐵機車
高速列車
懸浮機車
鐵路系列詩歌(16)
奔向未來
鐵龍問世二百年，
換代更新瓜瓞延。
多載安全還快跑，
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1、是的，無錫火車站既停靠普速列車也?？砍请H動車和高鐵（動車及高鐵站位于火車站北廣場中央車站）。除了無錫火車站外，無錫東站、惠山站、無錫新區站也?？扛哞F列車。
2、無錫站（WuxiRailwayStation），位于中國江蘇省無錫市，是中國鐵路上海局集團有限公司管轄的特等站，主要途經線路為京滬鐵路、滬寧城際鐵路。無錫站始建于1905年，原為一等站；1973年，無錫站開始擴建；1976年，無錫站建成復線站場；1999年，無錫站成為特等站；2018年12月10日，無錫站南廣場改造工程全部完成正式投入使用。截至2018年12月，無錫站站臺規模為6臺12線。
（來源：文章屋網 ）
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一、基本目標
堅持扶貧宗旨，努力探索適合營盤圩實際的扶貧到戶、扶持貧困群眾增收的新途徑和新機制，切實解決貧困戶和低收入戶貸款難問題，引導貧困戶創業致富，實現增加貧困人口收入和拓寬農村金融市場“雙贏”目標。
二、基本原則
1、農村貧困戶和低收入戶受益的原則。即保證貧困農戶和低收入農戶享受到貸款貼息政策的優惠，不包括非貧困的個體經營戶、示范戶和能人大戶等。
2、向重點村和移民集中安置貧困戶傾斜原則。根據建檔立卡情況，重點把重點村和移民集中安置點已建檔立卡的、有生產能力的貧困戶和低收入戶列為發放扶貧到戶貸款及貼息對象。
3、市場化運作的原則。（1）根據去年試點工作情況，繼續確定鄉信用社為我鄉扶貧貸款貼息方式改革試點的金融機構。（2）信用社依據貸款有關規定安排貸款，按照縣扶貧辦提供的投放對象進行自主選擇，獨立審貸，承擔風險。（3）信用社貸款利率按小額農戶信用貸款現行利率執行。
三、貸款對象的條件和范圍
貸款對象的確定在鄉黨政的領導下，由信用社配合村委會組織實施。貸款對象的基本條件是：具有信用觀念和勞動經營能力的貧困戶和低收入戶。貸款貼息對象的范圍是：1、2004年貧困人口調查摸底中已建檔立卡的重點村和移民安置點的貧困戶和低收入戶；2、2003年全縣農民貧困狀況普查中確定貼息的貧困戶和低收入戶。
四、貸款對象的確認程序
1、由農戶提出申請，村委會和信用社召開專門會議根據建檔立卡名單和貧困戶花名冊，對符合基本條件的農戶進行初審，按照貧困戶和低收入戶受益原則認定貸款貼息對象，上報鄉政府審核；
2、鄉政府對上報貸款貼息名冊進行審核，審核后的名單在村務公開欄中公示，公示期為7天；
3、由鄉政府和信用社填寫貸款對象花名冊一式四份，報鄉政府存檔，縣扶貧辦審批。
五、貸款與貼息額度
享受貸款貼息農戶的每戶貸款額，按照信用社授信等級予以區分，具體額度為： 信用戶最高貸款限額為30000元
一級信用戶最高貸款限額為10000元
二級信用戶最高貸款限額為6000元
三級信用戶最高貸款限額為4000元
四級信用戶最高限額為1000元
未授信農戶貸款額為500—1000元
六、貼息貸款的使用范圍
貼息貸款僅限于發展生產、農民直接增收的種養和小型加工項目。非生產性項目（如農戶用于企業入股、上學、看病、改善居住條件等）不予貼息。
七、貸款貼息期限及補貼利率
貸款期限由農戶和金融機構根據實際生產周期確定。貸款貼息期限從2005年1月開始至2006年9月底，時間最長為一年，不到一年的貸款依據貸款時間據實貼息。在貼息期內按5%的年利率補貼利息，差率部分農戶自行負擔。利息結算分兩次進行，分別在2005年底和2006年9月底結算（結算工作以縣審批為準）。
八、貼息方式
由鄉鎮信用社和村委會提供貼息名單和數額，經鄉政府審定后，報縣扶貧辦、財政局審批，縣財政局將貼息資金直接劃撥給縣信用聯社，信用社依據縣扶貧辦和財政局核定的貼息金額進行逐戶貼息。具體程序是：
1、信用社按正常貸款收取農戶全部利息；
2、信用社按照縣扶貧辦、財政局核定各戶的貼息額進行逐戶貼息將貼息資金劃入各農戶帳戶。
九、組織領導，實施方法與步驟
為切實做好貸款貼息方式扶貧到戶工作，探索小額信貸的新途徑和新辦法，讓貧困農戶盡早得到實惠。
1、各村委會主任為第一責任人。村支委員、村民組長為責任人，層層落實實施扶貧戶貸款貼息對象的調查摸底工作，確保按時按質完成此項工作。
2、時間安排。各村在9月底前摸清貸款對象填寫花名冊一式五份并報鄉政府審查、縣審定。10月上旬前由信用社逐戶落實小額貸款發放情況，并每3個月進行一次匯總總結。版權所有
3、做好宣傳發動工作。貸款貼息方式改革是黨和政府對貧困群眾的關心，使貧困農戶得到小額信用的支持。在宣傳發動工作中，要教育貸款對象誠實守信。貸款貼息是一種減輕農民負擔的方法，而不是無償的扶貧款。為此，每一貸款對象都必須按照貸款協議的約定，按時償還本金和利息。
4、加強部門協調。發揮農村經濟合作組織作用，提高小額信貸資金使用效果，在小額信貸發放和使用過程中，要充分發揮農村各類專業協會，流通協會的作用，指導和幫助農戶發展生產項目，要集中發展當地有優勢、有特色的產業項目，并解決項目實施過程中的困難和問題，及時提前、產中和產后的服務工作。
5、做“四結合、四促進”。為使貸款貼息工作取得良好的經濟效益和社會效益，在實際工作中做到“四結合、四促進”：一是與實施村級規劃相結合，促進重點村建設與發展。小額貸款是實施村級規劃資金的補充，因此，各有關村要進一步完善到戶項目的實施，圓滿完成村級規劃所確定的目標和任務。二是與移民扶貧工作相結合，促進稱民戶早日實現“逐步富”目標。要利用小額貸款幫助移民戶發展經濟，發展生產提供資金支付，使移民戶逐步實現能致富的目標。三是與農業生產結構調整相結合，促進農民持續增收。小額信貸為貧困戶發展有利于直接增收種養和小型加工項目提供服務，鼓勵他們利用房前屋后的荒山荒坡發展經濟作物的養殖項目，使農民的收入結構多元化。四是與發展支柱產業相結合，促進特色產業上規模上水平。要充分利用小額貸款，進一步壯大我鄉藥材、毛竹、花椒等生產基地。
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關鍵詞：鐵路；運輸效率；超效率模型；時空特征
中圖分類號：F2
文獻標識碼：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.05.009
1引言
近些年來，隨著經濟的快速發展，國家逐漸加大了對交通運輸業的投資力度。鐵路作為我國主要的運輸方式之一，具有運量大、污染小、安全性高、能耗低等特點，在未來的運輸市場中占有重要地位。面臨運輸需求的飛速增長，其他運輸方式的競爭，鐵路運輸壓力逐漸加大，在經濟可持續發展的前提下，考慮運輸效率問題是人們獲得可持續運輸的保證。除此之外，交通運輸作為縮短距離的重要手段，在推動區域經濟一體化、重塑經濟地理格局中起到重要的作用。國外學者對運輸效率的研究較早，在內容、方法上均有一定的研究成果，1980年，Caves and Christensen從所有制方面研究了加拿大鐵路運輸企業的相對效率；1994年，Oum和Qu運用數據包絡模型，根據1978―1989年的數據，對19個OECD國家的鐵路業生產效率進行了測度；2007年，Richard Bozec and Mohamed Dia采用DEA模型研究了加拿大國有鐵路的產業組織結構和生產技術效率間的關系。相比而言，國內對運輸效率的研究較為滯后，近幾年通過引進國外研究成果，在測度方法及運輸效率等實證分析方面取得了一定的進展。俞禮軍，靳文舟（2006）從交通運輸系統的4類特性角度提出了衡量交通效率的4種方法，即可達性、機動性、生產率以及效用方法，分別針對不同類型的分析者；李濤，曹小曙（2015）以中國31個省份為研究對象，考察中國鐵路、公路、水路三大運輸方式，運用DEA模型測算了綜合運輸效率；吳群琪，宋京妮（2015），在采用主成分分析提取投入產出主成分的基礎上，利用超效率三階段DEA模型測度了2013年我國31個省域的綜合運輸效率，并運用空間自相關和空間散點圖分布深入探究了綜合運輸效率的省域差異和集群狀況。
以上研究表明，已有文獻從不同角度提出了運輸效率的測度方法，研究了中國各區域運輸效率的典型特征和影響因素，獲得了豐富并有一定價值的結論，但也有待深入和完善。一方面，現有文獻大多使用標準的數據包絡模型（DEA），有效率決策單元均1，相互之間無法區分，無法準確計算有效率DMU的跨期增長，故以超效率模型進行測度可以避免這一問題；另一方面，現有關于空間運輸效率的研究多針對單一公路及公路、鐵路等方式組成的綜合運輸，從時間角度，對鐵路的運輸效率空間變化研究很少，故本文以中國30個?。ㄊ?、自治區）為分析單元，選取1997年、2003年、2009年、2014年4個時間段，分析鐵路運輸效率的時空變化特征。
2模型設定與指標選取
2.1超效率DEA模型
當1φ*>1，且s-=0，s+=0，則決策單元為DEA強有效，決策單元的經濟活動同時為技術有效和規模有效；當1φ*=1，但至少某個輸入或輸出大于0，則決策單元為弱有效，決策單元的經濟活動不是同時為技術效率最佳和規模效率最佳；當1φ*
根據模型中的λj判斷DMU的規模收益情況：
（1）若∑λj*=1，則DMU為規模收益不變；
（2）若∑λj*
（3）若∑λj*>1，則DMU為規模收益遞減。
2.2指標選取
本文主要以1997―2014年中國30個?。ㄊ小⒆灾螀^）為鐵路運輸效率測度的對象，由于香港、澳門、臺灣以及的數據缺失，故不做考慮?；跀祿目色@得性、全面性、簡潔性、規范性、客觀性這五大原則，文章選取以下指標進行效率測度，如表1所示。數據來源于國家統計局各省年度數據，及相關統計年鑒。
一般而言，在利用DEA模型進行評價時，為保證計算結果的準確性，決策單元的數量不應少于投入和產出指標數量的乘積，同時不少于投入和產出指標數量的3倍。本文決策單元30個，投入產出指標8個，滿足要求，不需做任何處理。
從東中西三大地帶來看，4個年份的綜合效率和技術效率表現為：東部地區>中部地區>西部地區，我國各省鐵路運輸效率水平整體呈現出東高西地的分布格局，這種空間的分布局勢與我國經濟發展的不均衡性趨于一致；規模效率整體上三大地帶效率值比較接近，中部地區相比于東西地區，稍微高一點點。具體地，以上海、江蘇、遼寧、河北為主的東部地區，自1997年起，效率值一直處于相對較高的水平，從表2中可以看到這四年中運輸綜合效率在波動遞增，從1997年的0561增加到2014年的0.920，增幅2.95%；以黑龍江、湖南、河南為主的中部地區，效率水平較其他中部地區高，并趨于接近有效狀態。相比東部地區，中部地區的總效率水平稍微低一點，但規模效率較東部地區高一點；以青海、云南、新疆、寧夏、廣西、重慶為主的西部地區，自1997年以來一直處于高度無效狀態。相比東中部地區，西部地區的效率平均水平是東中部地區的50%左右，但隨著社會經濟的發展，效率水平在逐漸提高，盡管幅度很小。
3.2鐵路運輸效率時空特征分析
根據表2的測度結果，從1997到2014年這四個階段，我們大致可以看出，綜合效率高度無效的省份多數集中在青海、云南、新疆、寧夏、廣西、重慶等西部地區，鐵路運輸效率較高的省份多數集中在上海、江蘇、遼寧、河北、天津、廣東等東部地區。具體地，本文將從以下三個方面進行分析。
3.2.1綜合效率水平整體呈現波動上升趨勢
研究時期內，綜合效率呈現出波動上升趨勢，增幅十分緩慢，且效率水平不高。到目前為止，仍未達到有效水平。在參與評價的30個省份中，27個省份的效率水平得到了提高，尤其是北京、廣東、湖北、安徽、江西、浙江等華中地區和沿海地區最為顯著。剩余的3個省份綜合效率表現為下降趨勢，即黑龍江、吉林、遼寧三個省份。從單個年份來看，1997年鐵路運輸效率相對較高的區域主要分布在天津、河北、東部沿海地區（江蘇、上海）、東北地區及湖南，其中，遼寧省是唯一一個運輸效率達到DEA有效的省份，效率值為1.0558。這個時期鐵路運輸效率高度無效區域主要分布在青海、新疆、寧夏、廣西、云南等西部地區及海南、福建；2003年，鐵路運輸效率相對較高省份變化相差不大，津冀二省市、遼寧、江蘇、湖南位列其中，浙江、廣東、河南運輸效率明顯提高，低效率省份與1997年保持一致，效率值有了輕微的增長；2009年，鐵路運輸效率接近有效區域開始走向集聚，除河南、湖南外，主要集中在京津冀地區、長三角地區及廣東、遼寧。而運輸效度高度無效省份同前幾個時期一樣，除了海南、福建以外，主要集中于西部地區。不同的是，四分位劃分結果的效率界限在不斷擴大，效率水平也在逐漸增長；2014年，能明顯看到空間集聚現象，以及輕微的擴散效應，京冀地區、廣東、湖南、江蘇、上海、河南實現了DEA強有效水平，位于河南與湖南之間的湖北省效率得到了明顯的提高，增幅為8.62%，長三角和京津冀周邊地區的效率水平也得到了不同程度的提高。而西部地區的鐵路運輸效率與2009年相比，基本一致，效率水平十分低下。
3.2.2、技術效率水平整體呈現先下降后上升的波動“U”形特征
總體來看，4個年份的技術效率平均值分別為08441，0.6022，0.6225，0.7150，分別達到弱有效水平的84.41%，60.22%，62.25%，71.50%，整體變化趨勢表現為先遞減后上升的波動“U”形特征，整體效率值下降值不足1%，并且從2009年起技術效率變動趨勢與綜合效率趨于一致，效率值十分接近。1997年，技術效率達到DEA有效的有長三角地區、津冀地區、遼寧、安徽和海南等10個省份，除遼寧外，其余省份均處于綜合效率無效狀態，表明這10個省份技術管理水平實現了最優化，但在運輸規模上并未達到最優，并均處于規模收益遞增階段，說明繼續擴大運輸規模會使得綜合效率得到進一步提高；2009年，所有省市的鐵路運輸技術效率均達到有效，大部分省份都處于規模收益遞增階段，少數省份出現規模收益遞減情況；2014年，技術效率達到DEA有效的有廣東、河北、湖南、北京等7個省份，其對應的鐵路運輸綜合效率也實現了DEA有效，表明這些省份運輸活動在實現投入產出較為優化的同時，其運輸活動規模也相對處于比較適合的水平。
3.2.3規模效率顯著提高
研究時期內，我國鐵路運輸規模效率整體上呈明顯的上升趨勢，增長幅度較綜合效率高，且各省規模效率平均水平基本處于較高水平。參與評價的30個省份中，22個省份的鐵路運輸規模效率年平均值均在07以上，27個省份效率年均值在06以上，占比90%。1997年，運輸規模效率平均值為05161，規模有效省份為0，效率排名靠前的主要集中在華北和東北地區；到2003年，運輸效率均值為07941，相較于1997年，效率值有了很大的提高，增幅為53.90%；到2009年，運輸效率均值為0.9716。除了海南外，其余各省份的規模效率基本接近有效，參與評價的30個省份中，6個省份處于規模收益遞減階段，表明運輸生產已經超過了地域自身對生產要素的吸收，若繼續擴大模，將會造成運輸效率降低。但對大部分的省份來說，仍然需要加大資源投入力度，擴大生產規模；到2014年，運輸規模效率值達到0.9856，有效省份有11個，較2009年增長了一些，30個省份當中26個省份的規模效率不低于0.99，但仍然沒有實現規模有效，規模報酬遞減省份已經增加到評價單元數目的一半，說明對于部分省市來說，鐵路運輸發展相對于社會經濟的發展逐漸從滯后型轉向適應型甚至超前型，僅從擴大規模的角度來提高鐵路運輸效率并不適應當前的經濟發展。
4結論
本文運用超效率DEA模型對1997―2014年中國30個?。ㄊ?、自治區）鐵路運輸效率進行了測度，并探討了我國各省鐵路運輸效率的空間布局和集聚狀況。得到以下結論：總體來看，我國各省鐵路運輸綜合效率水平較低，各省份的技術效率水平與綜合效率水平幾乎趨于一致，2009年與2014年尤為明顯。從鐵路投資規模來看，隨著時代的變遷，部分省份從規模報酬遞增轉向規模報酬遞減，表面僅從擴大規模的角度來提高運輸效率并不適應；從1997年到2014年的發展趨勢來看，除了東北三省外，我國各省鐵路運輸效率整體呈上升趨勢，技術效率水平整體呈現先下降后上升的“U”形特征，規模效率水平整體水平顯著提高；從空間發展趨勢來看，我國各省鐵路運輸效率水平整體呈現出東高西地的分布格局，并且呈現出鐵路運輸效率由中西部地區向京津冀、長三角地區集聚的趨勢。
由于部分指標數據獲取難度較大，導致在指標選取的過程中沒有考慮鐵路運輸的負期望產出（如：污染物排放量）、能源消耗等因素，若將這些因素考慮在內，效率測度結果將會更加準確。
參考文獻
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[11]王坤，黃震方.區域城市旅游效率的空間特征及溢出效應分析―以長三角為例[J].經濟地理，2013，33（4）：161167.
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關鍵詞：廉租住房；租金補貼定價模型；租金補貼價格形成機制；平衡面板計量
中圖分類號：F2933 文獻標識碼：B
收稿日期：2013-03-11
作者簡介：張月玲（1969-），女，河北滄州人，福州大學管理學院博士研究生，研究方向：技術進步與經濟增長。 一、引言
自1998年我國提出廉租住房建設以來，至今已有十幾年的實踐經驗。各地廉租住房制度實施效果如何？保障水平與當地的經濟發展水平是否適應？地方政府應如何將有限資源進行合理配置？一系列問題引起各界廣泛關注。
國外對公共住房問題的研究起步較早，已經形成較為完善的理論基礎。但由于制度及國情不同，消費觀念差異，國內學者的研究主要利用國外相關理論，基于社會保障制度健全與發展的視角，關注住房保障政策的國際比較與經驗借鑒，以及對制度實施過程中具體規則的研究和評價。其中，在廉租房保障制度的影響因素方面，各學者出于不同的研究目的和視角提出了各有差異的影響因素，總體上經歷了從可觀測的宏觀經濟影響因素到引入經濟個體行為偏好及經濟社會環境等不可觀測影響因素的逐步完善過程。目前，由于相關數據收集的難度，對廉租房租金定價模型及對租金補貼價格模型的實證研究還很不夠。本文選擇從廉租房租金補貼價格形成機制的角度切入，收集18個城市2001-2009年面板數據，首先利用主成分分析篩選出主要影響因素，其次通過對租金補貼價格機制形成過程的分析，建立反映長期均衡和短期波動兩個模型，甄別并發現廉租房配租標準制定過程中存在的問題與不足，為地方政府根據經濟社會發展實際設置適宜的配租標準提供一定的參考。
二、指標及計量模型選擇
（一）利用主成分分析法篩選主要影響因素
廉租房租金補貼標準的實質是住房使用價值的體現，故其形成機制同樣應遵循價格理論。在基本價格理論中，馬歇爾的均衡價格理論將供求函數、生產費用和邊際效用融為一體，供給和需求相等時就決定了均衡價格。根據均衡價格理論，不管是從效用最大化出發的代表性個人模型，還是從市場供需均衡出發的存量-流量模型，都可歸納為住房價格和相關經濟指標之間關系的縮約模型：
本文也使用這種縮約模型，對我國廉租房租金補貼標準的價格形成機制進行實證分析。
當然，廉租房是一種保障性政策住房，影響其價格形成的因素與商品房價格的影響因素有所不同。參照我國《廉租住房保障辦法》“每平方米租賃住房補貼標準由市、縣人民政府根據當地經濟發展水平、市場平均租金、城市低收入住房困難家庭的經濟承受能力等因素確定?！苯Y合數據可獲得性，將租金補貼標準的影響因素分為需求、供給和環境因素三大類。
初選需求因素有城鎮居民人均可支配收入、人均消費支出、城鎮居民戶籍人口數和最低生活保障人數。供給因素主要是地方財政收入和土地交易價格指數。環境因素包括地區人均GDP、城鎮居民人均居住面積、房屋租賃價格指數。然后以18城市2007年相關數據做主成分分析，按主成分個數提取原則，從提取的主成分中選擇規格化特征向量大的變量。篩選出六個指標作為租金補貼標準的主要影響因素。主要變量的選擇描述見表1?？偟?37期
張月玲：我國廉租房租金補貼價格形成機制實證分析
賃價格 房屋租賃價格指數 ZUL 樣本期間內，我國廉租房實行只租不售的管理方式，租金補貼應和當期市場租金同步變化
地區生產總值、地方財政收入、城鎮居民人均可支配收入、城鎮居民人均居住面積、租金補貼標準出自《城市統計年鑒》、各城市歷年國民經濟和社會發展統計公報以及各城市門戶網站。其中，地區生產總值除城市常住人口數而換算為地區人均生產總值。土地交易價格指數和房屋租賃價格指數出自《中國統計年鑒》，且已換算為以2001年為100的指數。
（二）計量模型選擇
利用各地廉租房租金補貼價格及其影響因素的散點圖分析，可知租金補貼價格和各影響因素間的關系大致呈線性關系，故此，采用線性動態面板數據模型擬合廉租房租金補貼價格。
其中ECMit就是通過協整檢驗后的（2）式中的非均衡誤差項εit。ρ2ECMit-1為誤差修正項，ρ2是修正系數，表示誤差修正項對ΔYit的修正速度；μit為隨機誤差項。
三、租金補貼價格形成機制分析
（一）長期均衡分析
面板數據模型有三種基本類型，即混合數據回歸模型、固定效應模型和隨機效應模型。由于面板數據的二維特征，如果模型設定不正確，將造成估計結果與真實經濟現實的偏差。為此，采用構建于F統計量基礎上的協方差檢驗來判斷是選用混合模型還是固定效應模型；如果是固定效應模型，再利用豪斯曼檢驗法判定個體影響是固定影響還是隨機影響。檢驗結果表明應該建立變截距個體固定效應模型。
1.租金補貼定價模型與價格形成模型。在制定租金補貼標準時，地方政府要參考上年人均生產總值、上年人均可支配收入以及當年地方財政收入、當期土地出讓凈收益、當期房屋市場平均租賃價格和當期人均居住面積。首先利用相關數據來擬合地方政府租金補貼標準的制定過程，由此得到租金補貼的估計值模型稱為租金補貼定價模型；然后，通過調整影響因素的滯后時期數來擬合租金補貼價格的形成過程，由此得到的模型稱為租金補貼價格形成模型。
考慮到中央政府廉租住房制度頒布對各城市影響具同步性，且數據為短面板數據，時期效應變化不大，可采用截面特定效應的線性回歸模型。同時，各城市在制定補貼標準的過程中，不可避免地存在著異質性的影響因素，如區域資源稟賦和經濟社會環境差異，政府重視程度、居民住房消費偏好等等，這些因素的影響往往具有一定的持續性，故采用線性動態面板數據模型，在模型中加入AR項克服自相關。
回歸結果見表2。模型①為租金補貼定價模型，模型⑤為租金補貼價格形成模型。其中，模型②、③和④依次列示對租金補貼定價模型中統計不顯著因素的影響進行調整的過程。
從以上調整過程可見，需要對TUD指標所代表的解釋變量作出修正。TUD是作為土地出讓凈收益的指標引入模型的?！读庾》勘Ｕ限k法》規定土地出讓凈收益的一定比例作為廉租房建設資金，考慮到土地出讓收益屬于地方財政預算外收入，故將其視為與地方財政收入并行的租金補貼投入資金看待的。但是，它對補貼標準的當期影響并不顯著，滯后一期同樣是不顯著的正向影響。通過進一步調整發現TUD指標的取和舍以及是哪一期的影響，都明顯左右著其他指標的系數變化和統計顯著性。至此，筆者認為TUD指標更多地反映的是增量房市場價格的成本構成，而不是《辦法》規定的作為廉租房建設的土地出讓凈收益的那部分投入。因為我國的保障性住房尤其是廉租房和經濟適用房建設都采用土地劃撥的方式，不存在土地成本。但分稅制改革后，各地政府的土地財政確是助推高房價的重要因素。
2.租金補貼定價模型分析及其制定過程中存在的問題?？傮w來看，相比于價格形成模型，定價模型中各影響因素的邊際作用系數都相對較小。定價模型普遍低估了各影響因素對補貼標準的作用，因而得到的補貼估計值過低。具體來看，正如定價模型所顯示的， ZUB擬合值與CZH、 TUD和ZUL的相關性在統計上并不顯著，但和GDP1（-1）、ZHP（-1）和MJ顯著相關，同時截面特定效應C在10%水平上是顯著的。
首先，邊際影響系數在統計上顯著的各影響因素?；貧w結果顯示，租金補貼標準受地方經濟發展水平的影響是顯著的，其邊際作用系數相比于其他影響因素是最大的；同時，人均居住面積對補貼標準也存在著顯著的正向影響。值得注意的是，前期人均可支配收入對補貼標準是顯著的正向沖擊，雖然邊際影響系數并不是很大。一般來說，在低端住房供應充裕的情況下，當前期人均可支配收入提高時，低收入家庭的租金支付能力相應提高，政府應調低實際補貼標準。但是，如果結合當期人均居住面積也是顯著正向影響的話，說明樣本期間內，一方面可能低端住房市場存在較大的供應缺口致使租金較高；另一方面，可能因住房結構存在一定問題，如面積過大等，致使低收入家庭租金支付能力不足。因此，盡管城鎮居民整體上平均收入水平提高了，依然需要加大補貼標準以補償低收入家庭實際租金支付能力。
其次，邊際影響系數在統計上不顯著的各影響因素。CZH、TUD以及ZUL與地方政府制定的補貼標準明顯不相關。作為廉租房資金投入主要來源的CZH對ZUB的影響是不顯著的，意味著財政投入明顯不足；同時，補貼標準沒有反映出樣本期間內增量房價格不斷高企情況下的土地成本影響；另外，ZUB估計值和市場租金水平存在著實質上的價格脫節。在樣本期間內，我國廉租房基本是以貨幣補貼為主，采取“只租不售”的管理方式，租金補貼標準應該和市場租金同步變化。但由模型篩選過程可見，實際上租金補貼標準卻和前期市場租金強相關。由于租賃市場價格的自發調節作用，導致本該與當期市場租金同向變化的租金補貼標準反與之成為負相關關系，由此造成補貼標準和市場租金實質上的價格脫節。
為敘述方便，將模型中個體固定效應稱為租金補貼基數。由豪斯曼檢驗知道，補貼基數是與模型中的解釋變量相關但不可觀測的影響因素對補貼標準綜合作用的結果。C通過了顯著性檢驗，但其值遠低于價格形成模型中的補貼基數。
3.租金補貼價格形成模型。租金補貼價格形成模型是在定價模型的基礎上，通過對定價模型中統計上不顯著的解釋變量進行調整而得到的。相比于定價模型，價格形成模型的擬合程度（R2）更優，單個估計系數的統計檢驗（t-）更顯著，估計系數整體顯著性（F）更強，回歸方差（SE）的降低更明顯，各解釋變量的經濟意義更符合實際。
價格形成模型揭示了補貼標準及其影響因素間的相關關系。為檢驗價格形成模型確實反映了補貼標準和各變量之間的長期均衡關系，依據E-G誤差修正模型建立過程，將價格形成模型作為假定的協整回歸方程形式，對其殘差進行平穩性檢驗（見表3），結果顯示LLC、ADF和PP檢驗都否定了殘差序列存在單位根的原假設，用Kao檢驗也可以得出同樣的結論。故此確定，租金補貼標準及其影響因素間存在協整關系。
4.租金補貼價格形成模型分析。
（1）價格形成模型中各參數估計值無論統計顯著性還是經濟意義都非常明顯，且符合政策制定過程所考慮因素的滯后作用。如地方政府制定補貼標準時，參考上年人均生產總值及人均可支配收入。模型顯示，不僅以上兩個因素對補貼標準存在著滯后影響，房屋租賃價格指數及土地交易價格指數也對補貼標準存在著不同的滯后作用。
（2）與定價模型不同，在價格形成模型中人均居住面積與補貼標準間正相關性很不明顯，因未通過顯著性檢驗從模型中刪除。這一點反映了從長期來看，租金補貼標準并不受人均居住面積的影響，體現出廉租房主要是解決低收入家庭基本住房需求的特質。此外，補貼標準與其前期價格之間正相關，是價格剛性（黏性）的表現，反映了政策的連續性。
（3）從各影響因素邊際作用系數符號來看，一方面，區域經濟發展向好、地方財政收入豐盈、土地交易價格指數上漲，補貼標準應提高；另一方面，補貼標準與上期人均可支配收入負相關，即在其他條件都不變的情況下，上年度人均可支配收入高，低收入群體住房承租能力也相應提高，補貼標準應降低；租金補貼標準和上期房屋租賃價格指數負相關。上期房屋租賃價格指數高，意味著存量房市場平均租賃價格高漲，就會促使開發商及有閑置房屋的人及時加大租賃房屋的供應力度，如此反而使房屋租賃價格逐漸回落。因此，在其他條件不變的情況下，補貼標準相應降低。這正是房屋租賃市場價格自發的調節機制作用的體現。
需要注意的是，這里用城鎮居民人均可支配收入作為低收入家庭人均收入的變量，低估了租金補貼標準。由于收入上的馬太效應，即窮者越窮，富者越富，所以低收入家庭收入遠低于平均收入水平。
（4）從各影響因素邊際作用系數的絕對值大小來看，按各影響因素的邊際作用系數絕對值由大到小排列，依次為：GDP（-1）>ZUB（-1）>ZUL（-1） >TUD（-2） >CZH>ZHP（-1）。其中，地區人均生產總值對補貼標準影響最大，其次是存量房價格和增量房成本的影響?？梢姡饨鹧a貼價格的形成主要由住房市場自發調控，政府干預乏力。
（5）18城市租金補貼基數（184732+δi）相差較大，反映出各地經濟社會發展水平、資源稟賦、政府管理能力及經濟個體行為偏好等未觀測因素的綜合影響差異比較明顯，見
（二）短期波動分析
既然補貼標準與其相關變量間確實存在長期均衡關系，那么長期均衡是如何達到的？短期波動是如何影響長期均衡的呢？以價格形成模型中的殘差序列為誤差修正項序列，建立誤差修正模型。
回歸結果（見表5）表明，DCZH、DTUD（-2）對DZUB有強顯著的正向影響；MJ屬于短期變動因素，對DZUB也存在著正向作用；同時，誤差修正項RESID01（-1）的短期調整系數強顯著，表明每年實際租金補貼標準與其長期均衡值的偏差中有9834%被修正。
另外，從短期影響系數來看，人均居住面積的變動對補貼標準變動的影響最大，反映出增量住房結構的短期變動對租金補貼標準具有較大的沖擊；其次，土地交易價格指數變化的影響，反映增量房成本價格變動的影響?？梢?，增量房市場上住房結構和住房成本變動對租金補貼標準變動的影響居首位，最后是地方財政收入變化的影響。
誤差修正模型集中揭示了我國廉租住房政策短板。模型顯示，短期內補貼標準的波動主要是由住房結構和住房成本波動引起的。這正是近些年來住房市場面積追求超大，土地價格飆升等不正?，F象的體現。
四、結論與政策建議
綜合本文分析，我國廉租房租金補貼標準的價格形成機制為：（1）長期內，人均生產總值、地方財政收入、土地交易價格指數、房屋租賃價格指數、城鎮居民人均可支配收入是租金補貼的主要影響因素。按各影響因素邊際作用系數絕對值由大到小排列，依次為：GDP（-1）>ZUB（-1）>ZUL（-1） >TUD（-2） >CZH>ZHP（-1）。（2）短期內，地方財政收入、土地交易價格指數和人均居住面積的變化會引起租金補貼標準的短期波動；三個影響因素的波動對租金補貼標準變動的作用都是正向的，波動幅度由大到小依次為：DMJ>DTUD（-2） >DCZH；該經濟系統以這種波動的09834的速度向著下一期的均衡點調整。
從補貼價格形成機制來看，加快區域經濟發展、增加政府財政收入、提高土地出讓價格、平抑市場租金、限制居民人均可支配收入、甚至擴大人均住房面積都是提高租金補貼標準的有效手段。但是，低收入家庭占城鎮居民人口比例畢竟較小，小群體福利有所提高的同時不能以社會整體福利較大的下降為代價。另外，住房結構和住房成本的劇烈變動也未必使得低收入家庭福利上升，在這種情況下他們未必能找到可支付住房。雖然低收入家庭因得到補貼而名義貨幣支付能力提高了，但實際支付能力卻可能下降了。
更重要的是，經濟系統內各因素間的相互作用是復雜的，正如價格形成模型揭示的，補貼標準不僅受到可觀測變量影響，還受到不可觀測變量影響，同時存在模型未捕捉到的不確定因素沖擊。故此，必須系統考慮模型所反映的各種因素的綜合作用。
兼顧公平與效率，從政府成本角度提高低收入群體實際住房支付能力的措施有：（1）加快區域經濟發展，通過增加人均生產總值間接提高居民人均可支配收入，低收入家庭名義住房支付能力也會相應提高。相比于其它影響因素對租金補貼標準的作用，人均生產總值對補貼標準有最大的正向邊際作用系數。（2）增加地方財政收入以加大轉移支付力度；或提高政府對租金補貼的邊際支出傾向。租金補貼價格形成模型顯示，地方財政收入的邊際影響系數僅為00079，位居倒數第二。另外，地方政府應認識到，對低收入家庭住房狀況的改善也存在著與其它公共品（如城市基礎設施建設、醫療衛生、基礎教育等等）同樣的投資價值。（3） 降低住房用地的土地交易價格。土地交易價格指數下降意味著住房成本下降，雖然低收入家庭名義貨幣支付能力未變，但住房市場價格降低，也相當于提高了其實際住房支付能力。我國實行土地國有制政策，地方政府應放棄土地財政觀念，配合當前我國房地產市場的宏觀調控。（4）提高城鎮居民人均可支配收入，直接增加低收入家庭租金支付能力。（5）培育二手房市場以激活存量住房，降低二手房合理交易率成本，使住房資源得以不斷地優化配置。值得一提的是，價格形成模型顯示，租金補貼標準與前期房屋租賃價格指數是負相關關系。故政府可利用這種市場價格自發調節機制而逆風行事，在不失公平的情況下節約政府開支。
當然，租金補貼基數部分的作用也不容忽視。它反映了不同城市租金補貼標準的特征差異。例如，地方政府政策偏好（與地方財政收入相關）、區域資源稀缺程度（與土地交易價格指數相關）、存量房市場培育的完善程度（與房屋租賃價格指數相關）、低收入家庭經濟條件改善程度（與城鎮居民人均可支配收入相關）、區域經濟發展環境（與地區人均生產總值相關）等等。如一方政府重視資源優化配置，關注民生問題，致力完善相關配套政策同樣是造福百姓。
畢竟，廉租住房是一種政策性住房，解決住房市場失靈，滿足城鎮低收入家庭基本住房需求是政府的責任。在當前擴內需，調結構，重民生的大背景下，城市化進程也不斷加速。隨著更多流動人口涌入城鎮，如何切實解決好低收入群體的住房需求考驗著地方政府的智慧。
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