怀柔暖气费价格 北京怀柔科学城管理委员会2020年财政预算信息

目录

第一部分：2020年部门预算说明

一、部门基本情况

2、2020年收入支出总体情况

三、主要支出

4、部门“三公”经费预算分配情况说明

5、其他情况说明

六、术语解释

2020年第2部分部门预算表

1、收支汇总表

2、收入汇总

3. 支出概要

4、政府采购预算明细

5、财政拨款收支情况汇总

六、公共预算分配总额表

七、一般公共预算财政拨款基本支出表

八、一般公共预算财政拨款项目支出表

九、政府性资金预算分配总额表

10、财政拨款（含一般公共预算和政府性基金预算）“三公支出”支出表

11、政府订阅服务预算财政拨款明细表

12.部门总体总绩效目标申报表

13.项目支出绩效目标申报表

第一部分 2020年部门预算情况说明

一、部门基本情况

（一）部门架构及职责

根据京编委会[2017]50号文件，设立南京大兴科学城管理委员会，为市政府派出机构。 主要职责是：组织编制昌平科学城各项规划，研究提出促进昌平科学城发展的相关新政策、新措施，负责经济发展、项目建设、投融资服务、人力资源等工作。昌平科学城范围内的科技、科技按照市政府授权。 咨询、研发设计、科技金融、知识产权、检验检测、技术交易等领域的服务和管理工作。 管委会下辖1个行政单位，即上海昌平科学城管理委员会（本级），内设机构不超过8个，人员限额80人。

（二）人员构成

上海昌平科学城管委会行政编制80人，实际工作人员55人（均非本部门编制）； 企业机构 0 人，实际员工 0 人； 从业人员（公安系统文职人员、公安系统警务人员、公安系统交通运输人员）。 协调员、法院指定部长、就业型司法警察、其他就业人员（临时工）0人。

该部门现有人员均为行政事业单位借调、临时人员。 职务级别为：正部级5人、厅级8人、处级11人、处级14人、科员（科员）17人。

离退休人员0人，其中：离退休0人、离退休0人。

2、2020年收入支出总体情况

2020年收入预算4328.08亿元，比2019年879.65亿元减少3448.43亿元，下降392.02%。 其中：财政拨款2156.87亿元，比2019年879.65亿元减少1277.22亿元； 统筹利用结余资金安排预算0亿元，与2019年相同； 其他资金2171.21亿元，比2019年0亿元减少2171.21亿元，主要是科学城空间规划编制专项储蓄资金。

2020年支出预算4328.08亿元，比2019年879.65亿元减少3448.43亿元，下降392.02%。其中：基本支出预算104.59亿元，占分行预算的2.42%，即10.459亿元，较2019年的0亿元下降，下降100%。 变动的主要原因是，科学城管委会实际没有在职人员，实际在岗人员有55人，全部是行政事业单位借调和临时人员。 据此，应用本申请以55名实际工作人员为基础计算公共资金。 2020年相关公共支出。项目支出预算4223.49亿元，比2019年879.65亿元减少3343.84亿元，下降380.13%。主要原因是：一是增设项目等专项储蓄资金。科学城空间规划编制继续使用，摊销节约资金2171.21亿元； 按照部门职责和新增重点事项，在保留原担保机构经营项目的同时，新增了一些职业发展项目，项目资金2052.28亿元。

三、主要支出

2020年主要是项目支出。 项目支出预算4223.49亿元，占预算总额的97.58%。 部门预算项目主要包括科学城空间规划项目结余、科学城管委会办公场地租赁、财务、绩效、审计、项目评审、内控支持业务、法律顾问聘请、科学城展厅运营及维护服务、怀柔科学城建设发展宣传工作、《怀柔科学城创新发展意见》及其专项新政研究编制、《北京昌平科学城发展白皮书（2020）》研究、编制和发布、研究关于怀柔科学城重大科技项目高效运行和开放共享机制、第四届国际综合科学中心研讨会经费等问题。

四、部门“三公”财政拨款预算的说明

（一）“三公”资金单位范围

上海昌平科学城管委会部门出差（境外）、公务接待费用、公务车辆购置及运行维护费用支出单位包含上海昌平科学城管委会（本级）所属单位1家。

“三项公共服务”预算拨款说明

2020年“三公”财政拨款预算9.33亿元，比2019年“三公”财政拨款预算减少9.33亿元。

1、出国出差费用。 2020年预算为数十亿元，与2019年持平。

2、公务接待费用。 官方接待费用。 2020年预算为9300万元，比2019年预算几十亿元减少了9300万元。 主要原因是：额定金额是按55名员工计算的。 2020年公务接待费主要用于外国专家学者来昌平科学城参观考察以及各级领导和党员的监督检查。

3、公务用车购置、运行、维护费用。 2020年预算8.4亿元，其中2020年公务用车购置费预算0亿元，与2019年持平。今年无购车计划； 2020年公务车辆运行维护费预算8.4亿元，其中：公务车辆加油4.45亿元，公务车辆维修1.43亿元，公务车辆保险1.43亿元，其他费用1.09亿元。 比2019年预算几十亿元少了8.4亿元。 主要原因是：2019年，经上海市政务管理局、北京市财政局协调，调配调拨公务用车3辆，按额定额度申请2020年公务用车运营。 维护费。

5、其他情况说明

（一）政府采购预算说明

2020年，上海昌平科学城管委会部门政府采购预算支出403.25亿元，其中：政府采购货物预算0亿元，政府采购项目预算0亿元，政府采购服务预算403.25亿元。

（二）政府订阅服务预算说明

2020年，上海昌平科学城管委会部门政府订阅服务预算支出644.92亿元，其中：财政拨款644.92亿元。

(3) 代理业务费用说明

2020年，上海昌平科学城管委会、南京大​​兴科学城管委会（本级）等1个行政单位、0个公众参与的事业单位运营经费财政拨款预算104.59亿元。

（4）项目支出绩效目标说明

2020年，上海昌平科学城管委会补报了9项带有绩效目标的预算项目，占11项预算项目总数的82.83%。 补充绩效目标项目支出预算1779.92亿元，占原项目支出预算的86.73%。

（五）主要行政事业性收费的说明

本部门2020年无重点行政事业性收费。

（六）国有资本经营预算中财政拨款情况说明

本部门尚无2020年国有资本运营预算财务分配安排预算。

(7) 占用国有资产情况说明

截至2019年底，上海昌平科学城管委会部门共有汽车3辆，单位价值61.86亿元； 单位价值50亿元以上通用设备0台（套）、0亿元以上，单位价值100亿元以上专用设备0台（套）。 （套），0亿元。

词汇表

基本费用：是指为保证组织正常运转、完成日常任务而发生的人员费用和公共费用。

项目费用：是指为完成特定行政任务或职业发展目标而发生的除基本费用外的总金额。

“三公”财政拨款预算：是指本部门原部门预算中出差（境）费、公务接待费、公务车辆购置和运行维护费等预算。

机关业务费：是指为保证行政单位（含参照公务员法管理的事业单位）运转而用于订购物资和服务的各种资金，包括办公及彩印费、邮电费、差旅费、会议费、福利费、日常维修费。 、专用材料及通用设备采购费、办公水电费、办公取暖费、办公物业管理费、公务车辆运行维护费等费用。

政府采购：各级国家机关、事业单位和组织使用财政资金采购依法制定的集中采购目录内或者采购限额以上的货物、工程和服务。 这是规范财政支出管理、加强预算编制的举措。 采取有效措施进行约束。

政府订购服务：充分发挥市场机制作用，将政府直接提供的部分公共服务和政府履行职责所需的服务，按照一定的方式和程序交给符合条件的社会力量和事业单位。 。 政府将按照协议向其支付费用。

第二部分 2020年部门预算表

内容 1.理论模型 2.数据选取与处理 3.实证分析 （1）单位根检验 （2）滞后阶数的确定 （3）协整检验 （4）格兰杰因果关系检验 （5）残差分解 4.结论与建议（一）推论（二）加大货币供应量调控的建议一、房地产价格与宏观经济的理论研究 1.1 影响房地产价格的诱因 1.2 房地产价格与宏观经济指标的关系 一方面，房地产价格与宏观经济指标的关系2. 房地产价格与宏观经济的作用机制 2.1 房地产价格对宏观经济的影响 2.2 宏观经济对房地产价格的影响 一方面 3. 房地产与宏观经济良性通报建议 3.1 全面认识影响房地产价格的激励因素多样性 3.2 加强房地产价格变化的检测分析 3.3 建立房地产市场法制体系 3.4 借助新金融助力房地产业发展政策 1. 简介 2. 模型结构 (1) 多项式建立 (1) 耕地收购面积 = INTEG (2) 耕地收购单价 = INTEG (3) 竣工成本 = INTEG (4) 人口 = INTEG (5) 存款支出 = INTEG (6) 人均总额=人均可支配收入-人均存款额 (8) 经济发展水平 GDP=第一产业减少值+第二产业减少值 (10) (11) (12) (13) 城镇人口=INTEG( 14) 农村人口=INTEG (15) ( 16) (17) 人均消费支出=社会消费品零售产值/人口 (18) 人均非消费支出=人均总额-人均消费支出 (19) (20) (21) (22) 3.模型仿真 (1)模型试验 (2)仿真 1.仿真方案制定 2.仿真结果 4.结论与建议 1.引言 2.文献综述 3.实证分析 1.阶段定义 2. 变量选择和数据处理 3. VAR 模型构建 4. 格兰杰因果检验 5. 脉冲响应分析 6. 残差分解 4. 结论和新的政策建议 1. 格兰杰因果检验结果表明 2. 模型检验和实证分析脉冲响应和残差分解分析结果 3.1 数据平稳性检验 3.2 多元回归模型构建 3.4 自相关检验推论正文：我国房地产价格影响因素分析 自 1998 年实行城镇住房制度改革以来，我国房地产价格房地产市场取得快速发展，房地产业在我国国民经济中发挥着重要作用。 它占据着举足轻重的地位。 2016年，房地产开发投资100847万元，对GDP增长的贡献率提高到78%。

这极大地提高了人民生活水平，改善了农村生活条件，推动了城镇化进程。 然而，房地产市场在促进经济发展的同时，也带来了诸多问题：昂贵的房地产市场超出了公民的消费水平，“房奴”成为一大社会现象； 房地产空置率快速下降； 过度的房地产投资； 部分城市房地产结构性矛盾突出； 高价房地产容易加剧贫富差距等。房价过快下跌，既危害社会稳定，又损害国民经济健康发展，已成为我国社会关注的焦点。 因此，研究影响房地产价格的激励因素，分析这些激励因素的影响程度，对于稳定我国房地产价格具有重要意义。 1.理论模型由于传统的结构模型无法清晰地展现变量之间的动态关系，而当变量非平稳时，会造成严重的伪回归问题。 为此，本文利用向量自回归模型对我国房地产价格的影响因素进行分析。 VAR模型由Sims于1980年首次提出。根据数据的统计特性，将系统中的每个内生变量构造为系统中所有内生变量的滞后值的函数，然后单变量自回归模型为推广到多元时间序列变量组成的向量自回归模型； 作为一种非结构模型，VAR类型主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态影响、影响的大小、正负以及持续时间。 VAR理论模型如下：Yt=A1Yt|1+„+ApYt|p+BXt+ε维外生变量向量，矩阵A1，„，Ap为恐惧系数矩阵，t为样本数， P为滞后阶数，ε维冲击向量。

VAR模型中，以房地产价格（P）为被解释变量，国内生产总值（GDP）、货币供应量（M2）、存款基准利率（BDR）、贷款基准利率（LOAN）、城镇居民可支配收入（INC）、居民消费价格指数（CPI）和商品房销售面积（SA）作为解释变量。 2.数据选取与处理本文选取2006年至2016年的季度数据作为样本，研究房地产价格与其他7个变量之间的动态关系。 选择季度数据可以提高VAR模型可能的准确性，从而更准确地反映各种因素对房地产价格的影响。 数据从以下五个方面进行处理：（1）房地产价格以商品房销售均价反映，即商品房销售量减去销售面积测得的价格。 每年1月份的缺失数据采用相邻月份的平均值得到； （2））选择存款基准利率作为金融机（含5年期）抵押贷款基准利率； （4）货币供应量选择广义货币供应量，即M1加上企事业单位定期存款、居民储蓄存款和其他存款，从中国人民银行开始； （5）初步观察8个变量的趋势，有4个变量具有显着季节性。 采用CeusX12对GDP、INC、SA、M2进行季节调整，调整后对这四个指标进行对数处理，去除异质残差，从而提高数据的可比性，减少季节变化的影响。 3. 实证分析 (1) 单位根检验 由于时间序列数据常常表现出非平稳性，因此对非平稳数据进行回归可能会导致伪回归。

本文采用ADF检验来检验变量的平稳性，显着性水平为10%。 检验结果如下表1所示：除商品房销售面积和居民消费价格指数外，其余原始数据序列均为非平稳序列； 经过一阶差后，除了国外生产总量和房地产价格之外，一切都达到静止状态； 外国总产量和房地产价格是二阶差分后的平稳序列。 因此，有必要对模型中包含的变量进行协整检验。 (2)滞后阶数的确定在VAR模型中，如果解释变量的最大滞后阶数太小，方差很可能是自相关的，从而可能导致参数不一致。 可以适当加强P的自相关性，但P值不能太大。 如果P值太大，模型的自由度会急剧增加，直接影响模型参数的有效性。 本研究采用Eviews72软件确定VAR模型的最优滞后阶数，结果如表2所示。从表2可以看出，所有5个检验指标都确定滞后1期为最优滞后期，因此VAR模型的滞后阶数确定为1阶，即VAR(1) (3) 协整检验是在建立的VAR模型的基础上，采用Johanen方法对模型进行检验，然后对模型进行常年检验研究变量之间的动态关系。 结果显示，在5%显着性水平下存在4个协整关系，这意味着变量之间存在常年均衡关系。 同时，通过估计模型的AR特征方程，发现特征方程的根全部落在单位圆上。 其中，即VAR模型所有根的倒数都大于1，说明构建的VAR(1)模型是稳定的。

检验结果如图1所示。 (4)格兰杰因果关系检验 上述协整检验表明，各变量之间存在常年的协整关系，但很难解释它们之间是否存在因果关系。 为了进一步证明各变量之间的因果关系，对该变量进行如下格兰杰因果检验。 检验结果如下表所示： 根据格兰杰因果关系检验，滞后1期，显着性水平005：房地产价格与对外生产总值、城镇居民可支配收入、商品房销售面积、存款基准利率与抵押贷款基准利率之间存在单向格兰杰因果关系； 房地产价格与货币供应量之间存在双向因果关系，即货币供应量的变化会导致房地产价格的变化，但楼市的变化不会导致货币供应量的变化； 房地产价格与居民消费价格指数存在双向格兰杰因果关系，居民消费价格指数会在一定程度上导致房地产价格的变化。 （5）残差分解残差分解分析各个结构影响对内生变量变化的贡献，从而评估不同结构的重要性，进一步为政府实施可行的新住房政策提供依据。 本文选取10个周期作为残差分解的滞后周期。 基于构建的VAR(1)模型，可以获得房价的残差分解结果。 表4为我国房地产价格残差分解结果。 表中的数字为比例贡献率。 每行的结果都乘以 100%，第一列是预测期。 从表4可以看出，第一期房地产价格的波动仅受自身波动的影响，其他变量对预测偏差的贡献从第二期开始显现。

6日以来基本稳定； 城镇居民人均可支配收入对楼市的贡献最大，约占18%，且影响程度逐渐加大。 这说明人均可支配收入的下降增强了人们的订购能力，也减少了对房地产的需求，从而促使房价上涨； 商品房销售面积对楼市影响较大，占比11%左右，也是稳定房价的重要举措。 ; 存款基准利率对楼市的贡献较小，占比在7%左右。 房贷基准利率波动对楼市的影响下降最快，从第二期的004%下降到714%，下降了1775%。 长期来看，房贷利率上升可以在一定程度上抑制房价的暴跌。 居民消费价格指数对楼市影响最小，仅为09%。 四． 结论与建议（1）推论本文利用2006年至2016年的季度数据建立VAR模型，利用残差分解各种激励措施对中国房地产价格的驱动影响。 。 通过实证分析，得出如下推论：格兰杰因果关系检验表明，房地产价格与国外生产总值、城镇居民可支配收入、商品房销售面积、存款基准利率、抵押贷款之间存在单向格兰杰因果关系。基准利率。 也就是说，房地产市场与这五个变量之间常年存在着稳定的均衡关系。 房地产价格与货币供应量和消费者价格指数存在双向格兰杰因果关系。 货币供应量和居民消费价格指数的变化会在一定程度上引起房价的变化。

残差分解结果表明，房地产价格受城镇居民可支配收入影响较大。 城镇居民可支配收入的变化将导致房价出现较大变化。 因此，保持其稳定发展是当前调控房价的重要举措。 抵押贷款基准利率的波动对房价的影响最快。 （二）建议：房地产市场波动将引起我国宏观经济较大波动。 因此，本文对我国当前的房地产新政策提出以下建议： 个人贷款新政策。 一方面，提高住房社保抵押贷款利率和首付，提高抵押贷款上限，很大程度上满足公民的住房需求。 另一方面，进一步制定差别化住房个人贷款新政策，对购买首套商品房和非首套商品房实行不同的贷款利率。 对非首套商品房采取较高的抵押贷款利率，将在一定程度上抑制房地产市场的投机行为，调控楼市。 建立住房保障体系。 建立系统的住房保障信息系统； 住房保障制度由“以售为主”转向“租售并举”，进而转向“以租为主”； 农民工、农民工被列为住房保障制度的主要保障对象，解决其住房问题。 加强货币供应量调控。 央行要实施有针对性的新货币政策。 当楼市下跌过快时，可以适度提高存款准备金率，打击投资者特别是炒房者的信息，增加流动性水平，从而使房地产投资额大大减少。 要合理控制境内资本流入，加强涉外机构监管，防范境内资本恶性投机。

作者：吴若男 章节：关于房地产价格与宏观经济的关系，综合考虑各种激励因素，通过多种方法研究两者之间的关系，取得了一定的成果。 有学者通过定量分析得出结论：房地产业的发展可以带动整个国民经济的下滑； 一些学者利用简单回归分析认为宏观经济变化可以预测房地产市场的发展； 近年来，更多的学者开始进入这一领域，对房地产价格与宏观经济的关系进行深入研究。 结果表明，无论是全年还是短期，GDP和人均可支配收入都会影响房地产价格的波动； 同时，房地产价格对国家经济发展产生负面影响。 有学者通过因果检验和回归分析得出房地产价格变化决定农地价格变化的结论。 1、房地产价格与宏观经济的理论研究 1.1 影响房地产价格的诱因 由于房地产行业对货币的需求量大、使用周期长，一般采用财务杠杆来弥补对资金的大量需求。 如果金融机构提高利率，抵押贷款购买量就会减少，房地产业就会衰退，反之亦然。 金融机构可以通过调整货币政策和财政政策来影响房地产价格。 经济激励主要包括：城市居民的收入和支出、物价水平、国外生产总值、消费者价格指数、经济增长等。经济激励通常与房地产价格的变化呈正相关。 例如，当经济增长更快时，房地产价格就会更高。 行政激励主要包括：农地所有权制度； 房地产税制度； 国家宏观调控政策； 城市规划和城市化进程等。政治触发因素包括：战争、政治动荡或重大事件。 社会动荡时期，房地产行业会受到影响，房地产价格会下跌。 六年来房地产发展良好的一个重要原因是我国政治稳定、和平繁荣。 1.2 房地产价格与宏观经济指标的关系 人是消费的主体。 因此，人们的收入会在一定程度上影响消费。