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      廣西新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險運行效率評價

      2019-08-10 03:46何崇偉羅小娟韋征黃高明
      右江醫(yī)學(xué) 2019年6期
      關(guān)鍵詞:新農(nóng)變量補償

      何崇偉 羅小娟 韋征 黃高明

      【摘要】 目的 評估廣西2010~2016年新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險運行效率。方法 基于廣西74個縣(市)2010~2016年新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險面板數(shù)據(jù),采用三階段DEA模型和三階段Malmquist模型從靜、動態(tài)角度開展效率評價。結(jié)果 2010~2016年新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險收支水平、補償人次數(shù)、補償額度以及實有醫(yī)技人員數(shù)、實有床位數(shù)增長迅速,2016年參保率達到99.87%,人均籌資為573.38元,基金使用率最高為86.32%;地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和醫(yī)療服務(wù)水平對保險的運行效率影響顯著,綜合技術(shù)效率均值為0.894,純技術(shù)有效率和有效占比總體呈增長趨勢,全要素生產(chǎn)率累計下降28.8%,技術(shù)退步是下降的主要原因。結(jié)論 廣西新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險運行良好,疾病保障范圍和患者受益程度顯著提高,但制度效率下降明顯,基金使用效率低于預(yù)期。下一步需注重提高管理水平,增加經(jīng)濟和醫(yī)療強縣的衛(wèi)生投入,建立一套科學(xué)準確的測算體系。

      【關(guān)鍵詞】 新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險;三階段DEA模型;三階段Malmquist模型;運行效率

      中圖分類號:R197.1;F323.89? ?文獻標(biāo)志碼:A? ?DOI:10.3969/j.issn.1003-1383.2019.06.014

      【Abstract】 Objective To estimate the operational efficiency of new rural cooperative medical system in Guangxi from 2010 to 2016.Methods Based onthe data of the new rural cooperative medical insurance system of 74 counties(cities) in Guangxi from 2010 to 2016,three-stage DEA model and three-stage Malmquist model were adopted to evaluate the new rural cooperative medical insurance from both static and dynamic perspectives.Results From 2010 to 2016,income and expenditure levels,the number of compensators,the limit of compensation,the number of medical technicians and the number of beds in hospitals of the new rural cooperative medical insurance increased rapidly.In 2016,the rate of participating insurancereached 99.87%,per capita financing was 573.38 yuan,and the highest fund utilization rate was 86.32%.Regional economic development and medical service level have significant impacts on the operational efficiency of insurance,average comprehensive technical efficiency was 0.894,the total efficiency and effective proportion of pure technology showed an increasing trend,total factor productivity declined by 28.8%,and technological retrogression was the main reason for the decline.Conclusion The new rural cooperative medical insurance system in Guangxi is in good condition,the range of the disease coverage and patient benefit improve significantly,butsystem efficiency drop obviously,and the use efficiency of insurance fund is lower than expected.It is necessary to improve medical insurance management level,increase health input in counties with developed economy and health care,and establish a set of scientific and accurate measurement system.

      【Key words】 new rural cooperative medical system;three-stage DEA model;three-stage Malmquist model;operational efficiency

      截至2018年廣西約有2000萬農(nóng)村常住人口,農(nóng)民健康問題仍是影響社會和諧發(fā)展的重大民生問題,建立高效公平的農(nóng)民醫(yī)療保障體系是維護廣西社會團結(jié)穩(wěn)定的客觀需要,也是實施“健康廣西”戰(zhàn)略的必然要求。2016年《國務(wù)院關(guān)于整合城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險制度的意見》提出要逐步建立統(tǒng)一的城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險制度,標(biāo)志著廣西運行了十多年的新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(以下簡稱新農(nóng)合)即將成為歷史。在廣西城鄉(xiāng)醫(yī)療保險逐步并軌的關(guān)鍵時期,及時對新農(nóng)合運行情況進行回顧分析,總結(jié)成功經(jīng)驗和存在問題,對下一步城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療制度建設(shè)有重要借鑒意義。本文分別采用了三階段DEA模型和三階段Malmquist模型從靜、動態(tài)角度探討廣西74個縣(市)2010~2016年新農(nóng)合運行情況,以期為相關(guān)部門調(diào)整醫(yī)療保險籌資結(jié)構(gòu)和補償制度提供決策參考。

      1 資料與方法

      1.1 資料來源 廣西新農(nóng)合于2003年正式啟動,2008年全面鋪開。因初始階段新農(nóng)合報表系統(tǒng)不夠完善,部分縣(市)數(shù)據(jù)統(tǒng)計不全,為保證資料連貫性和完整性,本文選取新農(nóng)合管理獨立的74個縣級行政地區(qū)(不計地級市市轄區(qū)、2010~2016年期間縣改區(qū))統(tǒng)計數(shù)據(jù)。其中新農(nóng)合數(shù)據(jù)來源于2010~2016年新農(nóng)合調(diào)查表;各縣(市)人口、經(jīng)濟、衛(wèi)生相關(guān)數(shù)據(jù)來源于2011~2017年《廣西統(tǒng)計年鑒》;嬰幼兒死亡率數(shù)據(jù)來源于廣西婦幼衛(wèi)生信息直報系統(tǒng)。

      1.2 變量選取 本文在相關(guān)文獻研究基礎(chǔ)上[1~4],綜合比較了各變量代表性、實用性和可獲得性,選取新農(nóng)合實際支出、實有床位數(shù)、實有醫(yī)技人員數(shù)作為投入指標(biāo);選取縣內(nèi)住院補償人次數(shù)、縣內(nèi)人均住院補償額度、縣外住院補償人次數(shù)、縣外人均住院補償額度、門診補償人次數(shù)、住院分娩補償人次數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo);選取人均GDP對數(shù)、農(nóng)民人均純收入對數(shù)、人均財政投入對數(shù)、嬰幼兒死亡率倒數(shù)、資金籌集規(guī)模作為環(huán)境變量。

      1.3 變量計算方式 為保證分析結(jié)果具有更好可比性和解釋性,消除通貨膨脹和共線性問題對模型的影響,涉及費用數(shù)據(jù)均以2010年為基期,采用消費者價格指數(shù)進行價格縮減,并進行自然對數(shù)轉(zhuǎn)換,具體計算方式見表1。

      1.4 模型構(gòu)建

      1.4.1 三階段DEA模型

      1.4.1.1 第一階段 DEA模型,采用線性規(guī)劃方法,基于各決策單元(DMU)的投入變量和產(chǎn)出變量確定一個非參數(shù)分段生產(chǎn)前沿面,并通過這個生產(chǎn)前沿面測算DMU的生產(chǎn)效率。新農(nóng)合效率研究多采用規(guī)模報酬可變模型,同時考慮到新農(nóng)合投入更容易被決策者控制,本文選擇以投入為導(dǎo)向的BC2模型進行效率評價[5]。

      1.4.1.2 第二階段 類似隨機前沿(SFA)回歸模型,SFA最早由Aigner等人在1977年提出的一種生產(chǎn)前沿的參數(shù)估計方法。SFA以準確的生產(chǎn)前沿為基礎(chǔ),將誤差項分解為隨機誤差和技術(shù)無效性,在剔除隨機誤差影響后再對DMU進行效率測算:

      式中qi表示第i個DMU的產(chǎn)出;xki表示由第i個DMU投入變量的對數(shù)值組成的K維向量;β表示未知參數(shù)向量;vi表示模型的隨機誤差,ui表示與技術(shù)無效有關(guān)的非負隨機變量。Fried等人于2002年發(fā)現(xiàn),SFA回歸模型可以將DEA模型產(chǎn)生的松弛變量分解成環(huán)境因素、隨機因素和管理無效率,通過松弛變量的分解可以消除環(huán)境因素和隨機因素對DEA模型的影響。以投入為導(dǎo)向的DEA模型為例,類似SFA回歸模型表達形式如下:

      式中Sni是第i個DMU第n個投入變量的松弛值;Zi表示環(huán)境變量,βn為環(huán)境變量系數(shù);vni、μni表示混合誤差項。其中vni為隨機誤差項,表示隨機干擾對投入松弛變量的影響;μni為管理無效率,表示管理因素對投入松弛變量的影響。類似SFA回歸模型剔除環(huán)境因素和隨機因素對DEA模型的影響,使得調(diào)整后的DMU具有相同的外部環(huán)境:

      式中XAni表示調(diào)整后的投入變量;Xni表示調(diào)整前的投入變量;[max(f(Zi;n)-f(Zi;n)]表示對環(huán)境變量進行調(diào)整;[max(vni)-vni 表示對隨機誤差項進行調(diào)整。

      1.4.1.3 第三階段 重建DEA模型,采用第一階段調(diào)整后的投入變量,重新構(gòu)建BC2模型[6~7]。三階段DEA模型相比于DEA模型,消除了環(huán)境變量和隨機誤差對傳統(tǒng)DEA模型的影響,可以達到進一步準確測算DMU效率值的目的。因三階段DEA模型不能分析時間效應(yīng)可能帶來技術(shù)進步的影響,所以三階段DEA模型屬于一種靜態(tài)效率評價方法。

      1.4.2 三階段Malmquist模型

      1.4.2.1 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù) 全要素生產(chǎn)率用于衡量所有的非勞動、資本生產(chǎn)要素帶來的生產(chǎn)效率變化。隨著DEA模型被廣泛使用,1994年Fare等人將Malmquist指數(shù)概念引入DEA模型,構(gòu)建t期到t+1期的測算效率變動的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù):

      式中M0(xt+1,yt+1,xt,yt)表示中Malmquist生產(chǎn)率指數(shù),xt+1,yt+1,xt,yt分別表示t+1和t時期的投入向量和產(chǎn)出向量,Dt+1,Dt分別表示兩個年份以t年技術(shù)水平為依據(jù)的投入距離函數(shù),Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)變動即全要素生產(chǎn)率變動[8~9]。根據(jù)Fare等人研究,全要素生產(chǎn)率變動可分解成綜合技術(shù)效率變動和技術(shù)進步變動:

      式中[Dt(xt+1,yt+1)Dt+1(xt+1,yt+1)×Dt(xt,yt)Dt+1(xt,yt)]12一項表示綜合技術(shù)效率變動,Dt+1(xt+1,yt+1)Dt(xt,yt)一項表示技術(shù)進步變動。技術(shù)效率變動指數(shù)還可進一步分解為純技術(shù)效率變動和規(guī)模效率變動。全要素生產(chǎn)率主要用于考察從t時期到t+1時期效率的變化情況,當(dāng)全要素生產(chǎn)率大于1時,表明效率提升,相反生產(chǎn)效率下降。技術(shù)進步變動反映整個生產(chǎn)前沿面變化情況,技術(shù)進步變動大于1時,表示技術(shù)進步,反之,技術(shù)退步。純技術(shù)效率變動反映管理水平變化情況,純技術(shù)變動大于1,表示管理水平上升,反之下降。規(guī)模效率變動反映規(guī)模效率變化情況,規(guī)模效率變動大于1,說明規(guī)模效率上升,反之下降。

      1.4.2.2 三階段Malmquist模型 三階段Malmquist模型是三階段DEA模型的有效改進,三階段Malmquist模型既可以進行效率橫向比較,也可以測算不同時間效率變化。三階段Malmquist模型原理與三階段DEA模型類似,第一階段采用傳統(tǒng)DEA模型構(gòu)建以投入為導(dǎo)向的DEA-Malmquist模型。第二階段采用類似SFA回歸模型消除環(huán)境因素和隨機誤差。第三階段采用調(diào)整后的投入變量重新構(gòu)建DEA-Malmquist模型。

      1.5 統(tǒng)計方法 本文將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS 24.0進行數(shù)據(jù)清洗和描述分析,采用DEAP 2.1軟件構(gòu)建DEA模型和DEA-Malmquist模型,采用Frontier 4.1軟件構(gòu)建類似SFA回歸模型。

      2 結(jié)? 果

      2.1 新農(nóng)合運行情況

      2.1.1 新農(nóng)合參保和籌資情況 表2分析結(jié)果顯示,廣西74個縣(市)新農(nóng)合參保人數(shù)和覆蓋率在2010~2016年期間呈持續(xù)增長趨勢,2010年的參保人數(shù)已突破3000萬人,覆蓋率達91.49%,2016年參保人數(shù)3240余萬,覆蓋率99.87%。

      從新農(nóng)合籌資情況上看,新農(nóng)合資金主要來源為政府補貼,財政支出約占當(dāng)年名義籌資的80%。新農(nóng)合籌資水平逐年提高,在2010~2016年期間名義人均籌資增長保持在50~80元/年,除2014年外實際人均籌資增長速度都高于名義人均籌資。2016年的名義人均籌資和實際人均籌資分別達到了540元和573.38元,大約為2010年的3.5倍。

      2.1.2 新農(nóng)合投入情況 新農(nóng)合基金支出持續(xù)增長,2010~2012年期間增長較快,2013~2016年有所減緩。2013年新農(nóng)合總體補償支出達100億元,2016年新農(nóng)合支出總額超過2010年的3倍。2014年資金利用率最高,基金使用率為86.32%。74個縣(市)醫(yī)療機構(gòu)實有床位數(shù)和醫(yī)技人員數(shù)在2010~2016年期間也迅速增長,2016年床位數(shù)和醫(yī)技人員數(shù)約為2010年的2倍。見表3。

      2.1.3 新農(nóng)合補償情況 各項補償指標(biāo)總體呈增長趨勢,除住院分娩補償,2013年各項指標(biāo)上升幅度最大。縣內(nèi)住院補償人次數(shù)在2011年和2015年出現(xiàn)下滑,縣內(nèi)、縣外住院補償額度在2015年也同時出現(xiàn)下降現(xiàn)象。住院分娩補償人次數(shù)2010~2012年保持增長,并在2012年達到高峰,2013~2016年呈周期性波動趨勢。見表4。

      2.2 新農(nóng)合運行效率

      2.2.1 DEA模型分析結(jié)果 從表5結(jié)果可以看出,2010~2016年綜合技術(shù)效率均值為0.861,表明每年約有15%新農(nóng)合投入被浪費,而且各縣(市)的運行效率有一定差距。純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值分別為0.909和0.957,同年純技術(shù)效率均值都小于規(guī)模效率均值,說明純技術(shù)效率是制約新農(nóng)合運行效率的主要因素。

      2.2.2 類似SFA回歸分析 從表6分析結(jié)果可知,3個模型的γ均趨近于1,單邊廣義似然比檢驗在0.1%顯著水平拒絕模型無效率的原假設(shè),表明3個模型中DMU中管理無效率都能夠解釋模型大部分變動,符合本文對環(huán)境變量和隨機誤差影響的預(yù)期。人均GDP對數(shù)在3個模型中的回歸系數(shù)均為負數(shù),農(nóng)民純收入對數(shù)在3個模型中的回歸系數(shù)均為正數(shù),且都在0.1%顯著水平下呈統(tǒng)計顯著,說明人均GDP和農(nóng)民純收入增長對3個投入變量分別產(chǎn)生正向和負向效應(yīng)。嬰幼兒死亡率倒數(shù)代表地區(qū)醫(yī)療技術(shù)水平,在新農(nóng)合實際投入和實有醫(yī)技人員數(shù)的回歸模型中系數(shù)為正,在實有床位數(shù)的回歸模型上系數(shù)為負,說明醫(yī)療水平提高對新農(nóng)合實際投入和實有醫(yī)技人員數(shù)的供給效率有負向作用,對床位數(shù)供給效應(yīng)有正向作用。資金籌集規(guī)模在實有床位數(shù)的回歸模型上系數(shù)為負,說明籌集資金增加可以促進醫(yī)技人員的產(chǎn)出效應(yīng),對其余2個投入變量沒有顯著影響。人均財政投入對數(shù)在3個回歸模型上的回歸系數(shù)均不顯著,表明財政投入變化對三個投入變量效應(yīng)無顯著影響,這可能和居民健康水平、就醫(yī)行為增加兩者存在反向作用有關(guān)。

      2.3.3 三階段DEA模型分析結(jié)果 三階段DEA模型調(diào)整后的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率變化趨勢與第一階段基本一致,效率均值總體上高于第一階段,說明新農(nóng)合運行效率受經(jīng)濟和衛(wèi)生等環(huán)境因素影響顯著,在消除環(huán)境變量和隨機誤差影響后結(jié)果更接近真實水平。從表5分析結(jié)果可以看出,綜合技術(shù)效率無明顯變化趨勢,效率均值保持在0.9左右,綜合技術(shù)效率為1的縣(市)占比約為30%。2013年總體綜合技術(shù)效率和技術(shù)有效縣(市)占比最高,分別為0.918和35.14%,2011年最低,分別為0.842和20.27%。從純技術(shù)效率和規(guī)模效率上看,2010~2016年期間純技術(shù)效率均值基本保持在0.90以上,純技術(shù)有效縣(市)占比整體呈上升趨勢,但每年純技術(shù)效率均值都低于當(dāng)年規(guī)模效率均值,分析結(jié)果與第一階段一致。

      2.3.4 三階段Malmquist模型分析結(jié)果 對比前后評價結(jié)果,調(diào)整后的效率變化值總體上高于第一階段數(shù)值,說明調(diào)整后的效率變化值有更好的準確性。2010~2016年期間全要素生產(chǎn)率累計均值為0.712,表明運行效率總體呈衰退趨勢。綜合技術(shù)效率、技術(shù)進步累計均值分別為1.007和0.706,2011年和2012年技術(shù)退步明顯,技術(shù)退步是導(dǎo)致效率下降的主要原因。綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率在6年總增長率分別為0.7%、0.5%和0.2%,各效率值變化沒有明顯線性趨勢。見表7。

      3 討? 論

      3.1 新農(nóng)合運行狀況良好,保障能力逐年增強 自2002年全國農(nóng)村衛(wèi)生工作會議決定要逐步建立新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險制度以來,廣西各級政府高度重視和大力扶持新農(nóng)合發(fā)展,2016年74個縣(市)基本實現(xiàn)了新農(nóng)合的全面覆蓋,新農(nóng)合收支水平、補償人次數(shù)、補償額度穩(wěn)步增長,疾病保障范圍和患者受益程度顯著提高。從新農(nóng)合投入增長規(guī)律來看,新農(nóng)合籌資規(guī)模和保障范圍擴大,可以一定程度促進當(dāng)?shù)蒯t(yī)技人員數(shù)、床位數(shù)的增長,新農(nóng)合政策實施對當(dāng)?shù)匦l(wèi)生事業(yè)發(fā)展有著積極推動作用。

      3.2 經(jīng)濟衛(wèi)生等因素對投入效應(yīng)影響顯著 新農(nóng)合籌集資金主要用于門診和住院患者的費用補償,而治療效率和醫(yī)療費用與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和醫(yī)療技術(shù)水平密切相關(guān),所以新農(nóng)合投入的產(chǎn)出效率受地區(qū)經(jīng)濟和醫(yī)療水平顯著影響。從回歸分析結(jié)果上看,經(jīng)濟增長和醫(yī)療水平提高可以促進人均床位數(shù)的產(chǎn)出效率,表明對有更高醫(yī)療技術(shù)和更好管理水平的地區(qū)增加衛(wèi)生設(shè)施投入,可以顯著增加新農(nóng)合產(chǎn)出。農(nóng)民純收入和醫(yī)療水平提高對新農(nóng)合資金和醫(yī)技人員投入的產(chǎn)出有抑制效應(yīng),這可能是由于農(nóng)民收入增加提高了患者異地就診意愿,醫(yī)療水平提升促進了醫(yī)療費用縮減,加重資金結(jié)余。

      3.3 管理水平仍需提高,補償制度有待優(yōu)化 靜態(tài)效率評價結(jié)果顯示,純技術(shù)有效縣(市)占比總體呈上升趨勢,各縣(市)新農(nóng)合管理水平差距有所減小,但從調(diào)整后的綜合技術(shù)效率均值和綜合技術(shù)有效縣(市)占比來看,每年約有10%的新農(nóng)合投入被浪費,70%的縣(市)運行效率仍有提升空間。綜合技術(shù)效率是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同決定的,而規(guī)模效率一直保持在較高水平,純技術(shù)效率是影響運行效率的主要因素,如果進一步提高新農(nóng)合管理水平,可以有效減少投入浪費,提高補償產(chǎn)出。從動態(tài)效率分析結(jié)果上看,新農(nóng)合運行效率總體有衰退趨勢,2011年和2012年下滑明顯,2013年以后有所改善,從各效率均值來看,純技術(shù)效率和規(guī)模效率無顯著變化,說明新農(nóng)合管理水平和資源配置能力保持平穩(wěn),技術(shù)退步是運行效率下降的主要原因,這也反映出廣西新農(nóng)合存在補償制度調(diào)整滯后,總體制度效率降低的問題。

      3.4 籌集基金沉淀過多,預(yù)測不夠科學(xué)合理 根據(jù)財政部和衛(wèi)生部聯(lián)合下發(fā)的《新型農(nóng)村合作醫(yī)療基金財務(wù)制度》意見,新農(nóng)合應(yīng)將每年籌集資金的10%作為風(fēng)險基金,當(dāng)年累計資金不應(yīng)超過當(dāng)年籌資的25%。從廣西新農(nóng)合基金實際使用率上看,籌集資金沒有得到充分有效利用,2011年和2016年基金實際結(jié)余率一度接近40%,表明廣西新農(nóng)合補償支出方案整體較為保守,實際報銷比例偏低,參保農(nóng)民未能充分受益。從資金的使用結(jié)果我們還可以看出,新農(nóng)合的資金使用率波動范圍較大,無顯著變化趨勢,說明補償方案與患者實際需求符合度不高,新農(nóng)合資金收支預(yù)算還缺乏可靠的測算方案。

      參 考 文 獻

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      (收稿日期:2019-04-28 修回日期:2019-05-10)

      (編輯:潘明志)

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