广州公积金提取2017新政策

《广州市住房公积金条例》规定：
第十九条　住房公积金的使用范围和顺序：
（一）职工购买、建造自住住房或大修具有所有权的住房抵押贷款；
（二）单位购买、建造用于解决职工住房的专项贷款；
（三）城市经济适用住房及其安居工程住房建设专项贷款。
前款（一）、（二）、（三）项的贷款，应执行国家*性贷款利率，实行低存低贷的原则。单位、职工提供贷款或实行抵押贷款应按缴存公积金的比例和限额控制并提供担保。具体实施办法由市*另行制订。
第二十条　用住房公积金建造的安居工程住房，对履行缴存公积金的居住困难职工按成本价出售。
第二十一条　职工购买、建造或大修具有所有权的自住住房，可以向所在单位提出申请，报市公积金中心批准后，提取属于本人的住房公积金本息余额。若提取本人住房公积金帐户储存本息余额尚不足时，可以申请其配偶、同户成员或者非同户的直系血亲的住房公积金帐户中的储存余额，但需征得被提取人的书面同意。
如放弃购买、建造、大修住房计划的，必须自提取住房公积金之日起6个月内，将所提取的住房公积金存入原开户银行。
第二十二条　缴存住房公积金的职工，购买、建造或大修具有所有权的自住住房所需资金，按本条例第二十一条规定提取住房公积金本息余额尚不足的，可以申请住房公积金抵押贷款。
第二十三条　职工或单位按照本条例第十九条、第二十一条、第二十二条的规定申请提取住房公积金或贷款的，市公积金中心应自受理申请之日起3日内作出准予或不准予的决定。
第二十四条　市公积金中心在保证住房公积金正常支付的前提下，可以购买国债或者委托金融机构进行保值、增值运营；住房公积金的净收益，由市公积金中心集中管理和使用，并可以用作建立住房公积金风险储备金；风险储备金的使用必须经市公积金领导机构审核批准。
住房公积金用于保值、增值运营的比例，由市住房公积金领导机构决定。
第二十五条　职工有下列情形之一的，可以提取本人的住房公积金本息余额：
（一）离休、退休的；
（二）出国、出境定居的；
（三）完全丧失劳动能力，并与所单位终止劳动关系的；
（四）因调动工作，接收单位不在本条例实施范围内的；
（五）法律、法规规定的其他情形。
职工死亡或被宣告死亡的，其合法继承人或受遗赠人可以提取该职工的住房公积金本息余额。
第二十六条　职工与所在单位终止劳动关系的，其已缴存的住房公积金本息余额，除符合本条例第二十五条规定的情形外，在职工重新就业前，由市公积金中心通知受委托银行办理职工住房公积金帐户封存手续；职工重新就业后，由市公积金中心通知受委托银行办理职工住房公积金帐户转移手续。追问现在有买房和租房两条途径可提取，假如条件不足的话，也可请人帮忙提供材料，
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首先，是系统备份的问题，备份是非常重要的，有时甚至比杀毒还重要！因为有时会遇到杀毒杀不干净的时候，这时备份的重要性就出来了。而且备份最好在刚安装好系统的时候就备份，然后再安装其他软件，等全部软件安装完毕，再备份一次。我用的一键ghost8.0的版本。不要用8.3版的，我用了，发现有病毒。第二，杀毒这个软件是必装的，到底用什么好，就看个人的喜好了，有个道理我想大家都知道，就是没有绝对完美的杀毒软件（再次突出备份的重要性）。我用的瑞星，用了好几年了，也用得顺手了，现在瑞星又出了个卡卡助手，专门对付流氓软件和插件，还免费下载和升级，我一直在用，还行。第三，系统自带的那些维护工具我就不说了，我想大家应该都会用。我想说的是清理系统里面的垃圾文件和注册表的工具，这个小软件我认为在电脑里面是应该拥有的，因为系统在运行的过程中会产生很多临时文件，如果不及时清理就会占用系统资源，使系统的运行速度变慢，严重影响电脑的使用。我用的Windows优化大师，个人觉得里面的各种优化还不错，但是搞不太明白的最好不要乱优化，只使用系统清理维护功能里面的注册信息清理和垃圾文件清理就行了。注册清理最好只选择扫描无效的软件信息，扫描注册表中的其他错误信息，扫描用户运行或操作历史记录这3项，如果全部扫描的话，优化大师在你删除扫描到的注册信息时要求备份，最好备份。然后再删除。第四，上面3项都搞好后，就装一个数据恢复的工具吧！这样当你误删除文件或意外格式化磁盘的时候，不要着急，只要有了它立马搞定，我用的是超级数据恢复工具 EasyRecovery -v6.04完全汉化版,有了它就没事了。也是中文界面，你一看就会用。

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2018年路径分析可以用作多种目的：一是将因变量之间有关系的的若干个回归模型整合在一个模型里，以助分析和表达的完整和简洁；二是在该整合模型中的各自变量对各因变量的“总影响”(total effects) 分解为“直接影响“(direct effects) 和“间接影响”(indirect effects)，如果发现间接影响较大，那就有理论价值了（当然，如下所示，很难发现大的间接影响）；三是通过直接影响和间接影响的比较来验证一个自变量是否为“中介变量”(mediating variable)，即其直接影响不显著而间接影响显著（上面已说过，不容易发现间接影响、如果同时又要其直接影响不显著，那就更难了）。

如此看来，路径分析是个好东西（不好意思，赶了一回时髦）。其从1960年代兴起，1970-80年代已十分流行。我在Indiana念博士时，学院里的老师常用路径分析做研究。后来学了SEM（结构方程模型），才知道路径分析有“含测量误差”和“不含测量误差”两种。前者只研究自变量和因变量之间因果关系，即SEM中的structural model（结构模型）那部分（见图一），而后者则加上了各变量的CFA（验证性因子分析)，也即SEM中的measurement model（测量模型）那部分（图二）。
如何写路径分析的指令（转载） 如何写路径分析的指令（转载）
好了，现在直接回答你的问题。问题1从字面上看，只涉及结构模型那部分，所以比较简单、容易。这种路径分析，不仅可以用LISREL、SAS或其它SEM软件，其实也可以用SPSS等通用统计软件，其结果是一样的。先说在SPSS中如何做。图一是我日前在“Confirmatory regression vs. hierarchical regression" 一文中举的例子相仿（当时只用了三个公式，没有此图）。如前文中所说，因为该模型中有两个因变量（或内生变量，endogenous variables），所以需要建立两个回归模型，分别为公式一和二，其中变量名和系数名有些改动，系数分别记为b和g，是为了与LISREL用法一致，b表示一个内生变量（如W）对另一个内生变量（如Y）的影响、g表示一个外生变量（如X）对一个内生变量（如W或Y）的影响：
Y = b0 + g1X + b2W （公式一）
W = g0 +g2X （公式二）
在SPSS中，就按上述两个公式分别做一个回归分析。如果你习惯用SPSS指令的话，其syntax分别为：
Regression Dependent=Y/Enter X, W.
Regression Dependent=W/Enter X.
然后将两个回归分析所得到的回归系数填入图一，此时要用standardized Beta（即 B1、B2、G1分别为公式一和三中b1、b2、g1的标准化值），就得到了路径分析。当然，这里的B1、B2、G1都是直接影响，我们还不知道年龄对Y的间接影响和总影响（注：上网时间对Y只有直接影响没有间接影响，所以其总影响＝直接影响），但这可以用手算：
X对Y的间接影响 = G1 X B2 （公式三）
X对Y的直接影响 = X对Y的直接影响 + X对Y的间接影响 = B1 + G1 X B2 （公式四）

由于G1 和B2 都是取值0和±1之间，其乘积一般不大。比如，G1 = 0.5、B2 = 0.5，其乘积只有0.25。而在含有测量误差的回归中，达到0.5的系数很少见，更常见的是在0.1-0.3之间，那么其乘积只在0.01-0.10之间。这就是为什么间接影响一般不大的原因。通过SPSS做的路径分析，因为没有将每个变量的测量误差考虑进去，所以是我上面说的“含测量误差”路径分析。同时，因为它是将数个回归分析加以组装（assembled）而非整合（integrated），所以又可以称为“组装型”路径分析。
如果用LISREL呢？大家也许知道，LISREL可以用公式（SIMPLIS）或矩阵 (matrices) 来写。前者容易，其syntax如下 (其中“...”部分为数据定义和其它指令，这里省略了)：
...
RELATIONSHIPS:
Y = X W
W = X
LISREL OUTPUT EF ...
...
前三句于SPSS Regression的syntax相仿，最后一句中的 "EF" 是要求LISREL输出间接影响和总影响的结果，不仅不需要手算了、而且会给出间接影响（即公式四）和直接影响（公式五）的显著检验，而SPSS是无法提供这些显著检验的。
用LISREL矩阵指令的人越来越少，属于“斩蛟龙”之术，这里不介绍。如果你问的就是矩阵指令，请告知。
显然，LISREL的结果是“整合”（而非“组装”）型的路径分析，更是一个好东西（又赶了回时髦）。但是，其结果（即直接、间接和总影响的系数）与SPSS加手算的结果完全一样！（大家可以对同一数据分别用这两种软件验证一下。）道理很简单，因为用的都是同样（含有测量误差）的数据。当然，LISREL可以进一步将各变量的测量指标整合进来（即图二），那么其路径分析的结果与组装结果就可能不一样了，而且一般情况下各种影响的系数都会大一点（因为将测量误差扣除了）。当然，现在很少有人将这种分析叫做路径分析了，而是直接叫SEM（就是一回事嘛）。
最后回答你的问题2和3。问题2：对，可以而且应该根据理论或常识的建议、将很多个直接测量的自变量构建成少数个因子，当然还要看数据是否支持这些合并。问题3：对，如果你的理论模型中并没有对两个内生变量之间的因果关系做任何说明

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