我国粮食产量影响因素的计量分析
一、引言
农业是国民经济的基础, 粮食是基础的基础。粮食是人类赖以生存的必需物品，是国民经济发展和社会稳定的重要物质基础。尤其是对人均耕地已不足1. 4 亩且人口绝对规模持续扩大的我国而言,粮食产量的稳定增长显得格外重要。因此在研究加快粮食生产发展的进程中，只有了解影响粮食产量的主要因素，才有利于揭示粮食增产的规律，对指导粮食增产有重要的意义，政府也才能正确地做出举措来促进粮食产量健康合理可持续的增长。影响粮食产量的因素众多，如水资源贫富、有效灌溉面积、城市化、自然气候、农资投入、作物种植结构、国家政策、生产资料与粮食价格指数比、农药化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械总动力、农业劳动力等。
二、变量的选取及模型的设定
在此，选取影响和制约粮食产量的农药化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械总动力、农业劳动力这五个主要因素，并拟合出关于我国粮食生产的线性回归模型。确定的模型的被解释变量为：粮食产量；解释变量为：农药化肥施用量X1、粮食播种面积X2、成灾面积X3、农业机械总动力X4、农业劳动力X5。由初步的分析知，粮食产量与成灾面积是负相关的，而与其它变量则是正相关的。根据所确定模型变量收集到了1983年至2007年主要粮食生产数据(表1)。通过EVIEWS软件对数据进行处理、分析并得出相关结论。
基于以上变量，建立模型为：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ，其中，β0度量常数项，表示在没有其他五个因素时粮食产量为负值，即粮食有消耗；β1度量当农药化肥使用量变动一个单位时，粮食产量的变动；β2度量当粮食播种面积变动一个单位，粮食产量的变动；β3度量当成灾面积变动一个单位，粮食产量的变动；β4度量农业机械总动力对粮食产量的影响；β5度量农业劳动力对粮食产量的影响；μ为随机扰动项。
表1 1983-2007年我国粮食产量及影响因素数据
年份
粮食产量农业化肥
施用量
粮食播种
面积成灾面积
农业机械
总动力
农业劳
动力
(万吨) （万公斤）（千公顷）（公顷）（万千瓦）（万人）1983 38728 1660 114047 16209 18022 31151
1984 40731 1740 112884 15264 19497 30868 1985 37911 1776 108845 22705 20913 31130 1986 39151 1931 110933 23656 22950 31254 1987 40208 1999 111268 20393 24836 31663 1988 39408 2142 110123 23945 26575 32249 1989 40755 2357 112205 24449 28067 33225 1990 44624 2590 113466 17819 28708 38914 1991 43529 2806 112314 27814 29389 39098 1992 44264 2930 110560 25895 30308 38699 1993 45649 3152 110509 23133 31817 37680 1994 44510 3318 109544 31383 33802 36628 1995 46662 3594 110060 22267 36118 35530 1996 50454 3828 112548 21233 38547 34820 1997 49417 3981 112912 30309 42016 34840 1998 51230 4084 113787 25181 45208 35177 1999 50839 4124 113161 26731 48996 35768 2000 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2001 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2002 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2003 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2004 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2005 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2006 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2007 50160 5108 105638 25064 76590 31444 注：这里由于没有从事粮食生产的农业劳动数据，用第一产业劳动力替代。
资料来源：《中国统计年鉴》（1995，2008）。
三、实证分析
表2 中国粮食产量函数
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/23/11 Time: 21:25
Sample: 1983 2007
Included observations: 25
X1 5.994511 0.609713 9.831685 0.0000
X2 0.536701 0.057858 9.276245 0.0000
X3 -0.135873 0.029720 -4.571732 0.0002
X4 -0.090822 0.042053 -2.159696 0.0438
X5 -0.007390 0.070511 -0.104814 0.9176
C -26695.08 7507.527 -3.555775 0.0021
R-squared 0.980829 Mean dependent var 44945.64
Adjusted R-squared 0.975783 S.D. dependent var 4150.729
S.E. of regression 645.9230 Akaike info criterion 15.98480 Sum squared resid 7927113. Schwarz criterion 16.27733 Log likelihood -193.8100 F-statistic 194.4114 Durbin-Watson stat
1.715679 Prob(F-statistic)
0.000000
1、用OLS 法估计模型
Y ^
=-26695.08+5.99X 1+0.54X2-0.14X3-0.09X4-0.01X5
（-3.56） （9.83）（9.28）（-4.57）（-2.16）（-0.1） R 2=0.9808 R ——
2 =0.9758 F=194.41 D.W.=1.72
由于R 2较大且接近1，而且F=194.41＞F 0.05（5,19）=2.74，故认为粮食生产与上述解释变量间总体线性关系显著。但因为X4的t 检验值并不显著，X5的显著性不强，而且符号的经济意义也不合理，可能存在多重共线性，故认为解释变量间存在多重共线性。 2、检验简单相关系数
表3 相关系数表
X1 X2 X3 X4 X5 X1 1 -0.616566
0.400644 0.952746 0.314885 X2 -0.61657 1 -0.238039 -0.74154 -0.06097 X3 0.400644 -0.238039 1 0.310096
0.409704 X4 0.952746 -0.741538 0.310096 1 0.128834
X5 0.314885
-0.06097
0.409704
0.128834
1
由表中数据可以发现X1与X4间存在高度相关性。 3、找出最简单的回归形式
分别作Y 与X1、X2、X4、X5间的回归： （1）Y ^
=34256.14+3.158761X1 (23.53) (7.72)
R 2=0.7214 F=59.54 D.W.=0.79 （2）Y ^
=60721.96-0.1443X2 （2.63） （-0.68）
R 2
=0.0199 F=0.47 D.W.=0.33 （3）Y ^
=38116.35+0.1652X4
（24.57）（4.78）
R 2=0.4978 F=22.8 D.W.=0.51 （4）Y ^
=25719.78+0.5538X5
（2.4） （1.8）
R 2=0.1234 F=3.24 D.W.=0.32
可见，粮食生产受农业化肥施用量的影响最大，与经验相符合，因此选（1）为初始的回归模型。 4、逐步回归
将其他解释变量分别导入上述回归模型，寻找最佳回归方程（表4）。
表4 逐步回归
讨论：
第一步，在初始模型中引入X2，模型拟合优度提高，且参数符号合理，变量也通过了t 检验；
第二步：引入X3，拟合优度再次提高，且参数符号合理，变量也通过了t 检验；只是D.W.值为1.43偏离2，落入了无法判断的区域。
第三步：引入X4，尽管拟合优度仍略有提高，但X4的参数未能通过t 检验（因为-2.67＜2.069），且符号不合理；
第四步：去掉X4，引入X5，X5的参数未能通过t 检验（因为1.34＜2.069）； 综上所述，第三步、第四步表明，X4、X5是多余的。同样还可以继续验证，如果用与X1高度相关的X4代替X1，则X4与X2、X3、X5间的任意线性组合，均达不
到以X1、X2、X3为解释变量的回归效果。因此，最终的粮食生产函数应以Y=f（X1，X2，X3）为最优，拟合结果如下：
Y=-37842.67+4.79X1+0.63X2-0.11X3
四、结论及建议
模型剔除了农业机械总动力、农业劳动力两个变量，因为在模型的建立中参数符号不符合经济意义且参数的t检验和显著性检验不能通过。通过修正后的我国粮食产量模型可以发现，我国粮食产量的主要影响因素为农药化肥施用量、粮食播种面积和成灾面积。为此，提出如下建议：
1、提高化肥利用效率，推广生态农业。化肥施用量虽然对粮食增产有着积极作用，但过度施用化肥会很大程度上降低土地肥力，抑制粮食产量。因此要确定化肥施用量的合理范围，同时倡导无机肥和有机肥结合施用，提高肥料的利用率和土壤肥力，增加土壤有机质含量，提高土地的粮食生产能力。
2、保护耕地面积，探索有效机制；稳定粮食播种面积，保证粮食产量。近年来，城市化建设进程中建筑和工业用地规模的扩大，导致耕地面积急剧减少。避免城市的扩张造成耕地的损失，加大耕地保护力度，稳定粮食作物播种面积因此，要坚决贯彻执行国家出台的政策和法律法规，积极探索对耕地的有偿保护制度。从上述粮食产量的多元线性模型来看，播种面积是一个重要的影响参数。在其他条件不变的情况下，增加播种面积就可以增加产量。所以，还应发展先进农业科学技术，加强耕地的深度开发，提高耕地的使用效率，从而相对增加播种面积。
3、加强农业基础设施建设，提高粮食生产的抗灾能力；普及防灾知识，降低受灾风险。加强以农田水利为重点的粮食生产基本建设，确保在粮食生产过程中少减产、多增收。国家应在减少粮食受灾、提高粮食生产安全性的基础上加大财政投入力度，对农民进行农业教育和技术推广，提高农民的防灾意识和增强其防灾救灾的本领。同时，大力发展现代农业，以产业化、规模化提升农业效益，增强农业自身抗灾能力。
参考文献：
【1】李子奈、潘文卿.计量经济学【M】.第二版.高等教育出版社,2005年
【2】王智.关于我国粮食产量影响因素的实证分析【J】.大众商务,No．1，2010
附：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/24/11 Time: 22:18
Sample: 1983 2007
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 3.158761 0.409350 7.716525 0.0000
C 34256.14 1455.799 23.53081 0.0000 R-squared 0.721363 Mean dependent var 44945.64 Adjusted R-squared 0.709249 S.D. dependent var 4150.729 S.E. of regression 2238.130 Akaike info criterion 18.34129 Sum squared resid 1.15E+08 Schwarz criterion 18.43880 Log likelihood -227.2661 F-statistic 59.54476
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/24/11 Time: 22:22
Sample: 1983 2007
X2 -0.144287 0.211264 -0.682971 0.5014
R-squared 0.019877 Mean dependent var 44945.64 Adjusted R-squared -0.022737 S.D. dependent var 4150.729 S.E. of regression 4197.651 Akaike info criterion 19.59906 Sum squared resid 4.05E+08 Schwarz criterion 19.69657 Log likelihood -242.9882 F-statistic 0.466450 Durbin-Watson stat 0.333336 Prob(F-statistic) 0.501447
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/24/11 Time: 22:33
Sample: 1983 2007
Included observations: 25
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X4 0.165219 0.034600 4.775066 0.0001
R-squared 0.497830 Mean dependent var 44945.64 Adjusted R-squared 0.475997 S.D. dependent var 4150.729 S.E. of regression 3004.632 Akaike info criterion 18.93032 Sum squared resid 2.08E+08 Schwarz criterion 19.02783 Log likelihood -234.6290 F-statistic 22.80125 Durbin-Watson stat 0.509117 Prob(F-statistic) 0.000082
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/25/11 Time: 10:25
Sample: 1983 2007
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X5 0.553797 0.307824 1.799071 0.0851
C 25719.78 10716.00 2.400130 0.0249
R-squared 0.123364 Mean dependent var 44945.64 Adjusted R-squared 0.085249 S.D. dependent var 4150.729 S.E. of regression 3969.865 Akaike info criterion 19.48747 Sum squared resid 3.62E+08 Schwarz criterion 19.58498 Log likelihood -241.5934 F-statistic 3.236658
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/24/11 Time: 22:25
Sample: 1983 2007
Included observations: 25
X1 4.574469 0.207321 22.06463 0.0000
X2 0.631835 0.057050 11.07516 0.0000
R-squared 0.957624 Mean dependent var 44945.64 Adjusted R-squared 0.953772 S.D. dependent var 4150.729 S.E. of regression 892.4342 Akaike info criterion 16.53795 Sum squared resid 17521653 Schwarz criterion 16.68421 Log likelihood -203.7244 F-statistic 248.5838 Durbin-Watson stat 1.852688 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/24/11 Time: 22:28
Sample: 1983 2007
Included observations: 25
X1 4.787068 0.176300 27.15301 0.0000
X2 0.633905 0.045765 13.85129 0.0000
X3 -0.111513 0.030702 -3.632129 0.0016
R-squared 0.973974 Mean dependent var 44945.64 Adjusted R-squared 0.970256 S.D. dependent var 4150.729 S.E. of regression 715.8516 Akaike info criterion 16.13047 Sum squared resid 10761313 Schwarz criterion 16.32549 Log likelihood -197.6309 F-statistic 261.9631 Durbin-Watson stat 1.431319 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/24/11 Time: 22:28
Sample: 1983 2007
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 5.954533 0.463769 12.83943 0.0000
X2 0.538519 0.053816 10.00673 0.0000
X3 -0.136393 0.028570 -4.773986 0.0001
X4 -0.088210 0.033023 -2.671134 0.0147
C -27110.39 6217.065 -4.360641 0.0003 R-squared 0.980817 Mean dependent var 44945.64 Adjusted R-squared 0.976981 S.D. dependent var 4150.729 S.E. of regression 629.7498 Akaike info criterion 15.90538 Sum squared resid 7931696. Schwarz criterion 16.14915 Log likelihood -193.8172 F-statistic 255.6537 Durbin-Watson stat 1.706044 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/24/11 Time: 22:31
Sample: 1983 2007
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 4.726490 0.178834 26.42943 0.0000
X2 0.622611 0.045701 13.62366 0.0000
X3 -0.125602 0.031912 -3.935893 0.0008
X5 0.082863 0.061776 1.341340 0.1948
R-squared 0.976122 Mean dependent var 44945.64 Adjusted R-squared 0.971347 S.D. dependent var 4150.729 S.E. of regression 702.6069 Akaike info criterion 16.12433 Sum squared resid 9873130. Schwarz criterion 16.36810 Log likelihood -196.5541 F-statistic 204.3993 Durbin-Watson stat 1.426878 Prob(F-statistic) 0.000000
我国粮食产量的影响因素分析 一.研究背景： 改革开放以来，中国经济迅速发展，人口增长迅猛，对粮食的需求日益增加。粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。同时，粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平，因此，“三农”问题成为中国经济研究的热点问题，提高粮食产量，关注农村居民收入迫在眉睫。为此，本文将就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。 二.研究方案与数据的搜集统计： 影响粮食总产量的因素有很多，包括粮食作物耕种面积、粮食面积单产、有效灌溉面积、化肥用量、农药用量、农业机械总动力、农用塑料薄膜用量、受灾面积、成灾面积等，根据实际情况及模型建立需要选取其中五个作为研究对象，分别农业化肥施用量（x1），粮食播种面积(x2)，成灾面积(x3)，农业机械总动力(x4)，农业劳动力(x5)。表中列出了中国粮食生产的相关数据，拟建立中国粮食生产函数： 表1 中国粮食生产与相关投入资料
2000 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2001 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2002 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2003 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2004 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2005 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2006 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2007 50160 5108 105638 25064 76590 31444 资料来源：《中国统计年鉴》（1995，2008）。 研究假设：农业化肥施用量（x1）与粮食产量正相关 粮食播种面积(x2) 与粮食产量正相关 成灾面积(x3) 与粮食产量负相关 农业机械总动力(x4) 与粮食产量正相关 农业劳动力(x5) 与粮食产量正相关 三、模型的估计、检验、确认 1.画散点图
关于财政收入影响因素的统计分析报告 14经济统计1班 陈秋昱 陈翔强 毛翔宇 2016年4月13日
目录 影响我国财政收入因素的统计分析 (3) 一、引言 (3) 二、财政收入影响因素的分析 (3) 2.1变量的选择 (3) 2.2数据说明 (3) 三、模型建立 (4) 3.1模型数据 (4) 3.2相关分析 (6) 3.3模型建立 (7) 四、模型检验 (7) 五、个别数据的折线图分析 (9) 5.1从业人数与国家财政收入间关系 (9) 5.2居民消费价格指数于财政收入间关系 (9) 5.3财政收入占GDP的时间变化 (10) 六、从模型中得到的结果 (10) 6.1财政收入对GDP的依存度 (10) 6.2财政收入对能源消费总量的依存度 (10) 6.3财政收入对实际利用外资的依存度 (11) 6.4财政收入对居民消费价格指数的依存度 (11) 七、结论 (11)
影响我国财政收入因素的统计分析 摘要：影响一国财政收入的因素有很多，如税收收入，三大产业产值，固定资产投资等，本文选取GDP、能源消费总量、从业人员总数、全社会固定资产投资总额、实际利用外资总额、全国城乡居民储蓄存款年底总额、居民人均消费水平、消费品零售总额、居民消费价格指数这9个指标，建立了财政收入影响因素的模型，分析了影响财政收入主要因素及其影响程度。 一、引言 财政作为最为重要的政府活动，是政府职能的具体体现，能够有力地促进经济的发展，促进人民生活水平的提高，并能够调节资源配置。因此，财政收入的变化情况关系着一个国家经济的发展和社会的进步。财政收入的主要来源有税收，国有资产经营收益，政府性基金收益等。同时，一个国家财政收入的规模还要受到经济规模等诸多因素的影响。因此我们以财政收入为因变量，GDP、能源消费总量、从业人员总数、全社会固定资产投资总额等9 个经济指标为自变量，利用R软件进行回归分析，建立财政收入影响因素模型，分析影响我国财政收入的主要因素为何。 二、财政收入影响因素的分析 2.1变量的选择 研究影响财政收入的影响因素离不开基本经济指标，许多文献资料中都把税收、GDP这两个指标列为影响财政收入最重要的影响因素。而本文通过对较多指标的综合分析，企图在众多而复杂的指标当中寻找财政收入比较重要的决定因素。 2.2数据说明 1、财政收入：财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。 2、GDP：国内生产总值（GDP=Gross Domestic Product）是指一个国家（国界范围内）所有常驻单位在一定时期内生产的所有最终产品和劳务的市场价值。GDP 是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区总体经济状况重要指标。 3、能源消费总量：能源消费总量是一定时期内全国或某地区用于生产、生活所消费的各种能源数量之和。是反映全国或全地区能源消费水平、构成与增长速度的总量指标。 3
计量经济学论文计量经济学论文 ——关于影响就业人数因素的计量分析 一、问题的提出 就业是民生之本，是人民改善生活的基本前提和基本途径。中国有近13亿人口，是世界上人口最多的国家。在中国，解决就业问题任务繁重、艰巨、紧迫。 中国劳动年龄人口众多，国民教育水平较低，就业矛盾十分突出。主要表现在：劳动力供求总量矛盾和就业结构性矛盾同时并存，城镇就业压力加大和农村富余劳动力向非农领域转移速度加快同时出现，新成长劳动力就业和失业人员再就业问题相互交织。 中国的劳动力供给具有刘易斯所提出的无限劳动供给的特征，所以解决就业问题对中国政府来说是一个艰巨的任务。自90年代后期，中国的就业形势就一直比较严峻。农村剩余劳动力压力加大是另一个严峻问题。目前全国迁移人口超过亿，农村劳动力转移的规模和速度都在加大。以上现象说明了中国目前的就业形势严峻，解决中国的就业问题对中国政府对人民福利都是至关重要的，所以本文旨在研究一些对就业存在较大影响作用的因素，建立计量模型，测算这些因素的作用。 二、模型设定 影响就业人数的因素有很多，我们主要考虑一下变量国内生产总值、财政支出、平均工资水平。 （一）国内生产总值 GDP每增长1%就可以为我国创造近100万个就业岗位，又由于经济稳定增长同充分就业同样都是我们所追求的宏观经济目标，所以如果保证每年的经济快速增长以创造更多的就业岗位是我们最希望看到的结果，所以如何保证经济的可持续发展是我们十分关注的问题。 （二）财政支出 增加财政支出即是实行积极的财政政策，它可以拉动经济增长，增加政府投资，创造新的就业岗位。 但是靠财政支出拉动经济增长也会带来负面效应，我国从98年以来一直实行积极的
中国粮食生产状况分析报告 摘要：本文针对我国是一个农业大国的基本国情，选取我国1978-2011年的相关数据，对我国粮食产量的影响因素的分析、检验，并对各因素的影响程度的大小进行比较，最终建立合适的回归模型，对其做统计和经济意义上的分析，并根据结果提出建议。 关键词：农业粮食产量有效灌溉面积受灾面积一、问题的提出 我国是传统意义上的农业大国，农业生产一直在我国经济发展中占据着重要的地位。建国后，在经历人民公社运动、大跃进以及文革的浩劫后，农业发展严重滞后，无法满足人民的需要。1978年改革开放也首先在农村地区开展，实行家庭生产承包责任制，农业有了快速的发展。随着科技的不断进步，粮食产量也不断上升。可是农村人口和耕地面积的不断减少也制约着粮食产量的进一步增加。到底是哪些因素制约着粮食产量呢？针对这个问题，本文选取了我国1978年到2011年的相关数据，通过建立回归
模型，对各种影响因素进行分析。并且在通过分析知道影响粮食产量的因素后，提出了提高粮食产量的有效途径。 二、数据收集 本文选取了1978年至2011年的34组数据，从数据个数来看完全满足多元回归模型的设定需要。选取1978年以后的数据主要是因为1978年之前，由于人民公社化运动期间农业数据的浮夸形象，以及文革期间农业生产的停滞等非正常社会现象会影响模型的分析，故从1978年我国改革开放之后开始选取数据。1978年-2011年我国粮食生产与相关投入的数据表 三、模型设定 1、分别做被解释变量（Y）与解释变量（X1、X 2、X 3、X 4、X5）的散点图，结果如下: 由散点图可知，解释变量与别解释变量间的线性关系并不明确，故对原方程两边同时取对数，建立新的回归方程 3、为了方便计算，对变量进行重新定义，在eviews对话框中输入genr y=log(y) genr x1=log(x1) genr x2=log(x2) genr x3=log(x3) genr x4=log(x4) genr x5=log(x5) 建立新的回归模型，结果如下图 由上图可知新的多元回归模型为 Y 2.4080780.078124X10.603457X20.401626X3 1.461565X40.128441X5 四、模型的检验与调整
应用统计案例库封面 案例名称: 中国粮食产量影响因素分析 作者: 刘文卿 薛立波 教学目的： 用回归分析方法分析粮食产量影响因素， 建立回归模型反映变量间的数量关系。正 确诊断并处理经济变量的多重共线性。 适用课程： 应用回归分析学习本案例的 前期知识准备： 回归分析、SPSS 软件 本案例的知识点： 回归分析 多重共线性 岭回归 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
世界粮食产业发展现状及变化趋势 50年来，世界农业取得了巨大进步，粮食产业发生很大变化。从全球范围看，20世纪60年代以来，世界谷物产量和消费量基本保持稳中有升态势，产量持续上升，而区域结构逐渐发生变化，消费总量平缓增长，工业用粮成为新的增长点。同时世界谷物贸易缓慢增长，年度间波动较大，地区间的供需失衡导致主要谷物价格大幅波动。 1 世界粮食产业发展现状 1.1世界粮食生产分析 1.1.1 世界谷物总产变化世界农业在二战后取得了巨大进步，世界谷物产量不断提高，生产水平稳步上升，地区结构有所变化。1961～2011年，世界谷物总产量从7.99亿t增加到23.15亿t，增长了1.9倍，年均增长 2.2%。从谷物产量变化的趋势看，1961～1970年增长速度最快为 3.4%，1971～1980年增长速度降至1.9%，1981～1990年年均增长2.0%，1991～2000年年均增长0.9%，2001～2011年年均增长2.0%。20世纪90年代，世界谷物生产很不稳定，增速减缓，而21世纪以来，在科技进步的带动下，世界谷物产量增速明显加快。 中国、美国、欧盟、印度和俄罗斯是世界最大的谷物生产国和地区，2011年谷物产量分别为4.38亿t、4.18亿t、2.86亿t、2.26亿t和0.83亿t，共占世界谷物总产量的62.7%。受资源约束及技术进步差异影响，各地区产量增速不同，在世界谷物总产量中所占的份额发生了很大变化。其中美国、加拿大等发达国家的份额呈下降趋势，而中国、印度等发展中国家的份额明显上升。
分品种来看，水稻、小麦和玉米3大作物在谷物生产中所占的比重不断提高，世界粮食生产越来越集中于3大作物。2011年世界水稻、小麦和玉米产量分别为7.1亿t、6.7亿t和8.8亿t，分别比1961年增长2.2倍、2.1倍和3.3倍，年均增长率分别为2.4%、2.3%和3.0%；分别比1991年增长37.5%、22.7%和77. 2%．年均增长率分别为1.6%、1%和2.9%。由于各种作物产量增长速度的差异，谷物生产结构发生了明显变化，玉米的相对份额明显上升，而小麦和水稻有所下降。1991～2011年，玉米在3大作物中所占的比重由30.1%上升到38.1%．而水稻所占比重由32.2%下降到30.7%．小麦所占比重由33.9%下降到28.9%。 1.1.2世界谷物单产变化 50年来，随着农业科技不断进步，世界谷物单产水平明显提高。单产从19 61年的1388kg/hm2增加到2011年的3987kg/hm2，平均每年增长52 kg/hm2，增长了1.9倍，年均增长2.1%。发达国家如美国、加拿大、法国等在此期间的单产分别增长2.5倍、0.8倍和3.5倍：发展中国家如中国、印度在此期间的单产分别增长2.8倍和2.2倍。谷物主产国的年均增长速度均超过世界平均水平。 分品种来看，各品种单产增长存在一定差异。1961-2011年单产平均增长最快的是玉米，从2100 kg/hm2增加到5122kg/hm2，增长1.4倍，年均增长1.8%；其次是小麦，单产从1120 kg/hm2增加到2996 kg/hm2，增长1.7倍，年均增长2.0%；水稻单产从1990 kg/hm2增加到4204 kg/hm2，增长1.1倍，年均增长1. 5%。 1.2世界粮食消费分析 世界谷物消费量平稳增长，工业用粮成为新的增长点。从总量来看，2011年世界谷物消费量达到23.11亿t．较1961年增长1.9倍，年均增长2.1%；较
影响因素分析汇总
高三地理复习材料（影响因素分析汇总）1.影响太阳辐射强弱的因素: ①太阳高度角(纬度决定)；②大气状况(天气、气候)；③海拔高低（主要是大气密度）。 2.影响气温高低的因素： ①纬度位置（太阳辐射）；②地形地势（海拔？ 闭塞？背风坡？迎风坡？对气流阻隔？）；③ 大气环流；④海陆位置及海陆分布（海洋性？ 大陆性？）；⑤洋流；⑥下垫面热容量，反射 率等（植被状况）。 3.影响降水多少的因素： ①大气环流（气压带、风带；季风环流；大气 活动中心）；②地形（迎风坡？背风坡？气流 阻隔？）；③海陆位置（离海远近？离岸风、 向岸风？）；④洋流。 4.影响气压大小的因素： ①地势（海拔）→气压随高度增加而降低；②气温→同一高度气温高气压低。 5.影响气候的因素： ①纬度位置（太阳辐射）；②大气环境（降水）； ③下垫面（海陆位置，地形，洋流，地表状况 等）；④人类活动（影响小气候和全球变暖）。6地表形态的影响因素： ①内力作用：地震，火山，变质作用；②外力作用：风化，侵蚀，搬运，沉积，固结成岩。 7.影响海水温度的因素： ①太阳辐射（热量收支）←纬度；②洋流； ③陆地气候。 8.海水盐度大小的影响因素： ①降水量、蒸发量（气候、纬度）；②洋流； ③结冰、融冰；④河流径流的注入；⑤与外界 海水交换状况（海域是否闭塞）。 9.影响潮汐大小的因素： ①地形条件（是否呈口大内小喇叭状开口）； ②气象条件（风向）；③天文条件（日、月、 地位置）。 10.影响水资源多少的因素： ①降水量、蒸发量（河川径流量大小）；②水循环活跃程度。 11.影响渔场形成因素： ①大陆架：海水深浅及获得阳光多少；②径流： 营养物质多少；③纬度：温带水域；④洋流： 寒暖流交汇或上升流。 12.影响降水形成的因素： ①有充足水汽、有凝结核、有上升气流；②大气环流；③地形；④洋流。 13.影响暴雨形成的因素： ①源源不断水汽供应；②强烈上升气流；③形成降水的天气系统持续时间长。 14.影响地震烈度的影响因素： ①地震本身的震级和震源深度；②地表状况 （震中距大小）；③地质构造情况（断层发 育？）；④地面建筑物抗震程度。 15.农业发展的区位因素： ①自然条件：气候、地形、水源、土壤；②社 会经济因素：市场、劳动力、交通、政策、科 技、农业机械。 16.乳畜业发展的区位条件： ①自然：气候适宜种植牧草和饲料作物；②市 场：城市众多，人口密集，市场需求大；③交 通：交通便利；④科技：先进的科技。 【高三地理复习材料第 2 页共 13 页】
GDP影响因素的计量分析 一、问题的提出 国家统计局25日发布2009年国民经济和社会发展统计公报，称中国去年全面落实应对国际金融危机的一揽子计划和政策措施，国民经济形势总体回升向好，各项社会事业取得新的进展。初步核算，全年国内生产总值335353亿元，比上年增长8.7%，增速比2008年回落0 9个百分点。在金融危机下，我们实现了“保八”的目标，我们需要对过去进行分析，需要对未来进行预测，在此我写下了GDP的影响因素的计量分析，分析各种因素对GDP的影响，希望在将来对GDP的增长有启示作用。 二、理论的分析 GDP即英文（gross domestic product）的缩写，也就是国内生产总值。它是对一国（地区）经济在核算期内所有常住单位生产的最终产品总量的度量，常常被看成显示一个国家（地区）经济状况的一个重要指标。生产过程中的新增加值，包括劳动者新创造的价值和固定资产的磨损价值，但不包含生产过程中作为中间投入的价值；在实物构成上，是当期生产的最终产品，包含用于消费、积累及净出口的产品，但不包含各种被其他部门消耗的中间产品。GDP的测算有三种方法：生产法：GDP＝∑各产业部门的总产出－∑各产业部门的中间消耗：收入法：GDP＝∑各产业部门劳动者报酬＋∑各产业部门固定资产折旧＋∑各产业部门生产税净额＋∑各产业部门营业利润；支出法：GDP＝总消费＋总投资＋净出口。 中国外贸依存度高，出口和投资一直是经济增长的重要拉动力量，而消费则长期无法得到提升。这些年，中国经济的外贸依存度一直在60%以上；净出口占GDP的比重长期高于10%，投资占GDP的比重长期高于50%，消费占GDP的比重则长期低于40%。 本文用支出法来分析消费，投资，净出口对GDP的影响。 三、模型设定与检验 一、数据及处理 从《中国统计年鉴》得出如下数据，Y表示GDP（亿元），X1表示国内生产总值（亿元），X2表示城镇居民家庭人均可支配收入（元），X3表示价格定基指数（1978年=100）。
中国粮食行业发展现状及市场前景分析 截止2014年，国民经济在新常态下保持平稳运行，全国粮食产量实现“十一连增”，农民增收实现“十一连快”。2014年，全国粮食总产量为6.07亿吨，同比增长0.9%；其中，谷物总产量5.57亿吨，同比增长0.8%。值得注意的是，2014年也是我国粮食产量增速连续第三年出现下滑，预计未来在耕地、淡水等资源环境的约束下，我国粮食产量将保持平稳态势。 2010-2014年粮食产量情况（单位：亿吨） 2010-2014年谷物产量情况（单位：亿吨）
从供给结构看，正常年份的粮食产量基本足以支撑国内消费。以2014年三大谷物为例，稻谷、小麦、玉米合计产量5.08亿吨，足以覆盖2014年4.63亿吨的国内消费量；三大谷物进口量合计仅0.11亿吨，主要用作粮食储备的辅助手段以及平抑国内外价差之用。 2011-2015年中国三大谷物产量与消费量对比 2011-2015年中国三大谷物产量与进口占比
从需求结构看，随着国内人口的增长，饮食结构的变化，农产品加工、能源产业的发展，我国包括口粮消费、饲料消费、工业消费在内的粮食需求持续增长。三大类消费中，工业用粮和饲料用粮增长较快，近几年增速保持在6.0%、1.5%；而口粮需求增速缓慢,同比保持在0.7%。从消费结构占比看，2014年口粮消费、饲料消费、工业消费占比分别为49.2%、29.0%、21.9%；分粮食品种看，目前稻谷仍是第一大消费品种，占38.9%，玉米、小麦分别占37.6%、23.5%。 2012-2016粮食用途消费结构占比 2011-2015粮食品种消费结构占比
我国现阶段粮食种植主要有两种模式，一是国有农场，二是建立在家庭承包责任制基础上的以农户为单位的种植。目前阶段，建立在家庭承包责任制基础上的以农户为单位的种植，是我国粮食生产的主要模式。2014年，农户种植粮食总产量占全国粮食产量比重高达94.2%，粮食播种面积占比95.7%；但由于单个农户生产规模小，资金能力有限，很难实现规模化和机械化，仍然处于粗放式的生产阶段。国有农场因其单个农场种植面积较大，故能够较好实现机械化和规模化作业，但受限于其在粮食总产量中的比重小，并非我国主要种植模式。 2010-2014农户与国有农场种植产量结构比
因素分析法（Factor Analysis Approach），又称指数因素分析法，是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法、定基替代法。因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。 因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。 2应用编辑 是通过分析期货商品的供求状况及其影响因素，来解释和预测期货价格变化趋势的方法。期货交易是以现货交易为基础的。期货价格与现货价格之间有着十分紧密的联系。商品供求状况及影响其供求的众多因素对现货市场商品价格产生重要影响，因而也必然会对期货价格重要影响。所以，通过分析商品供求状况及其影响因素的变化，可以帮助期货交易者预测和把握商品期货价格变化的基本趋势。在现实市场中，期货价格不仅受商品供求状况的影响，而且还受其他许多非供求因素的影响。这些非供求因素包括：金融货币因素，政治因素、政策因素、投机因素、心理预期等。因此，期货价格走势基本因素分析需要综合地考虑这些因素的影响。 商品供求状况对商品期货价格具有重要的影响。基本因素分析法主要分析的就是供求关系。商品供求状况的变化与价格的变动是互相影响、互相制约的。商品价格与供给成反比，供给增加，价格下降；供给减少，价格上升。商品价格与需求成正比，需求增加，价格上升；需求减少，价格下降。在其他因素不变的条件下，供给和需求的任何变化，都可能影响商品价格变化，一方面，商品价格的变化受供给和需求变动的影响；另一方面，商品价格的变化又反过来对供给和需求产生影响：价格上升，供给增加，需求减少；价格下降，供给减少，需求增加。这种供求与价格互相影响、互为因果的关系，使商品供求分析更加复杂化，即不仅要考虑供求变动对价格的影响，还要考虑价格变化对供求的反作用。 连环替代法 它是将分析指标分解为各个可以计量的因素，并根据各个因素之间的依存关系，顺次用各因素的比较值（通常即实际值）替代基准值（通常为标准值或计划值），据以测定各因素对分析指标的影响。 例如，设某一分析指标M是由相互联系的A、B、C三个因素相乘得到，报告期（实际）指标和基期（计划）指标为： 报告期（实际）指标M1=A1 * B1 * C1 基期（计划）指标 M0=A0 * B0 * C0 在测定各因素变动指标对指标R影响程度时可按顺序进行： 基期（计划）指标M0=A0 * B0 * C0 (1)
影响我国国内生产总值因素的计量分析
国内生产总值与外商直接投资、净出口、政府购买之间计量分析 摘要：本文选取影响我国国内生产总值的三个因素，即外商直接投资、净出口、政府购买，建立线性计量回归模型，分析它们与GDP之间的数量关系，并对模型进行检验，从而能够对我国经济发展提供一定的指导性建议。 关键词：国内生产总值；外商直接投资；净出口；这个服购买；模型；经济一、引言： GDP即国内生产总值是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。在经济学中，常用GDP来做为衡量该国或地区的经济发展综合水平通用的指标，这也是目前各个国家和地区常采用的衡量手段。GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因此它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。 一般来说，国内生产总值共有四个不同的组成部分，其中包括消费、私人投资、政府支出和净出口额。用公式表示为：GDP = CA + I + CB + X 式中：CA为消费、I为私人投资、 CB为政府支出、X为净出口额。 影响GDP的因素很多。消费水平的提高能够通过乘数效应，提高极大地带动经济的增长；但消费水平与边际消费倾向和收入之间存在线性关系，由于边际消费倾向在短期内可以认为是固定的，因此，消费水平在某一时期是由收入水平即经济发展水平决定的。
因此，本文研究影响经济发展的因素时，旨在分析外商直接投资、净出口、政府支出对GDP的实证影响。 改革开放以来，外商直接投资、进出口和政府购买明显增加，与之相对应的是GDP总量也迅速得到增加。在经济发展的过程中，我国在经济贸易方面不断对外开放，同时，我国的经济的发展状态呈效好的趋势。对外贸易的适度增长和政府购买的增加是经济发展的重要影响因素之一，因为对外贸易的增长，为我国带来了大量的外汇的收入，从而促进了我国GDP的增长，促进我国经济的发展。 本文以1985-2007年国内生产总值、外商直接投资、净出口、政府支出数据为样本，利用Eviews软件进行回归分析，研究国内生产总值与外商直接投资、净出口、政府购买之间的关系，并对回归模型进行分析、检验。 二、外商直接投资、净出口、政府购买与国内生产总值的相关性分析 创建一个时间范围为1985-2007年的表格，然后创建四个序列对象，分别命名为GDP（国内生产总值）、x1（外商直接投资）、x2（净出口）、x3（政府支出）。如下图所示： 表1 我国国内生产总值、实际外商投资、净出口和政府支出情况 年份国内生产总值（亿元）外商直接投资(亿美元) 净出口（亿美元）政府支出（亿元 ） 1985 9016 19.56 -11.4 2004.25 1986 10275.2 22.44 -19 2232.1 1987 12058.6 23.14 -149 2458.3 1988 15042.8 31.94 23.1 2658.36 1989 16992.3 33.93 53.2 2879 1990 18667.8 34.87 87.4 3083.59 1991 21781.5 43.66 81.2 3386.62
粮食产量影响因素分析 Revised by Jack on December 14,2020
中国粮食产量影响因素分析 摘要：粮食是人类最基本的生活消费品，粮食问题是关系到国家的国计民生的头等问题。众所周知，农业是国民经济发展的基础，粮食是基础的基础，因此粮食生产是关系到一个国家发展与生产的一个关键的主题。建国以来我国的粮食产量出现了多次的变动，给消费者和生产者带来了很大的影响，所以了解影响粮食生产因素很重要。通过计量经济学方法创建我国粮食生产函数，我们会发现粮食播种、化肥施用量、受灾面积是影响粮食生产的三大因素，其中粮食播种面积的影响最大。 【关键词】粮食产量；影响因素；回归分析 一、引言 众所周知，粮食是我们人类生命得以延续的最基础的物质条件，没有粮食这个重要基础，人类将无法继续生存。回顾我国粮食的生产情况，我们会发现，随着技术水平的提高，社会的发展，从整体来讲我国粮食产量呈上升的趋势。 二、中国粮食生产现状分析 在改革开放（1978年）之前我国粮食产量非常缓慢增长，一直都在30000万吨以下。改革开放后，我国粮食产量从30000万吨一路疯狂走高，粮食生产得到飞速发展，但波动也更频繁复杂。在1997年总产量首次跨上50000万吨的大难关，达到了50453万吨，增长率为%。但在2004年开始出现了几年的连续减产的现象，曾一路降到43069万吨的局面，一下子退回到十几年前的水平，让人更加担忧。从2004年以来的5年里，我国粮食产量连续10年增产。在2013年粮食产量达到万吨。 改革开放以来粮食产量一直是我国最关心的问题，我国逐步改革统购统销的体制，减少定购数量，提高粮食收购价格，使粮食生产实现高速增长。我国粮食产量从30000万吨开始一路走高。1980—2010年这30年，我国粮食生产得到快速发展。1978年我国农村实行改革和粮食价格提高，极大地调动了农民的积极性。1978年中国粮食产量首次突破30000万吨，增长了7．8％。1979年粮食产量继续增长％，主要是由于国家大幅度提高粮食收购价格，粮食统购价提高20％，超购部分加价50％，从而促进粮食产量飞速增长。1978和1979两年粮食产量年均增长率达到8．38％。而1980和1981年则
世界三大粮食作物的地区分布 1.世界小麦生产的分布 世界小麦集中分布在25°N～55°N和25°S～40°S的温带地区。 北半球主要有4个产区： ①西欧平原-中欧平原、东欧平原南部-西西伯利亚平原南部； ②中国东北平原-华北平原-长江中下游平原； ③地中海沿岸-土耳其、伊朗-印度河与恒河平原； ④北美中部大平原。 四个小麦带占世界小麦产量的90%以上。主要商品小麦区是美国、加拿大、澳大利亚、阿根廷、法国，小麦出口占世界小麦出口总量的80%以上。[圭臬高考命题研究中心QQ767358735] 南半球主要分布区： 南非、澳大利亚南部、新西兰、南美的潘帕斯草原。 2.世界玉米生产的分布 玉米原产于中美洲，是一种喜温作物。玉米分布较为普遍，大多集中在夏季高温多雨、生长季节较长的地区。主要集中在北美洲、亚洲和欧洲，占世界玉米总产量的4/5以上；其中以北美洲产量为最多，占世界的46.75%，居世界首位.次为亚洲（占1/5）、欧洲（占1/7）。[圭臬高考命题研究中心QQ767358735] 世界玉米主要集中在三大地带： ①美国中部的玉米带，生产世界2/5以上的玉米； ②中国华北平原、东北平原、关中平原、四川盆地等； ③欧洲南部平原，西起法国，经意大利、塞尔维亚，至罗马尼亚。 世界玉米产量最多的国家是美国，其次为中国。[圭臬高考命题研究中心QQ767358735] 3.世界水稻生产的分布 水稻种植的最北界线是我国黑龙江省的呼玛县。但是，主要分布区域还是中国南方、台湾、日本、朝鲜半岛、东南亚、南亚、欧洲南部地中海沿岸、美国东南部、中美洲、大洋洲和非洲部分地区，中国北方的沿河地区也有水稻种植。
影响地区生产总值因素的计量分析 经贸学院孟毅201201370 一、选题背景 （一）、选题意义与原因 地区生产总值是指一定时期（通常是一年）一个地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被认为是衡量经济状况的最佳指标。它和国民生产总值的概念类似，在核算方法也存在相似之处。 国内生产总值（GDP）的核算方法有3中。即生产法、收入法和支出法。其各部分项目的加总即构成了GDP总量。同样，地区生产总值也是指本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终结果。也可以通过这三种方法加总核算。 然而构成地区生产总值的项目众多，为了更好地了解和把握地区的经济发展状况，从而制定相关政策指导地区经济更好、更快发展，预测地区经济发展趋势和产业发展趋势，确定影响地区经济发展的因素极为重要。 这就是选题的意义和原因。 （二）、被解释变量与解释变量的选择 被解释变量为地区生产总值。 这里选取了3个解释变量。分别为：分地区货物出口额、分地区普通高校授予学位数、分地区城乡居民人民币储蓄存款。 下面分别阐明解释变量对被解释变量的影响过程与方向： 1.货物出口额 我国是贸易大国，货物出口会对地区经济有着促进作用。 2.普通高校授予学位数 大学城的建立会带来土地补偿效应、乘数效应和消费效应。同时大学生可以促进科技产业的发展、旅游业的发展，拉动消费、促进生产，就业人员的素质也相应提高。故对地区生产总值有提升作用。 3.城乡居民人民币储蓄存款 储蓄存款是投资的重要来源，也反映了居民的收入。投资和收入都可以促进生产的发展，所以方向是正向的。 二、数据收集和整理 所有数据均来自中华人民共和国国家统计局官方网站https://www.doczj.com/doc/9015719279.html,/tjsj/ndsj/。选取了中国31个省市（不含港澳台）2009年至2012年的相关数据。面板数据如附件所示。 三、数据描述性分析 （一）、散点图 1. RGDP与deposit
影响xx县粮食产量因素分析 xx县位于豫东北平原，地处东经114°23′—114°59′，北纬35°12′—35°47′之间，属暖温带大陆性季风气候，大部分地区属于黄河支流金堤河流域，西部和北部边界地带属于海河支流卫河流域，土质肥沃，地势平坦，土层深厚，土壤理化性状好，光照充足，适宜农作物小麦、玉米、花生、棉花、尖椒等生长，是典型的农业大县。xx县主要粮食作物是小麦、玉米，其中小麦常年（近五年平均）种植面积160多万亩，单产456公斤，总产74万吨，玉米常年（近五年平均）植株面积76.8万亩，单产518公斤，总产40万吨。 二、粮食增产潜力分析 xx县属于黄河冲积平原，受流水分选规律的影响，不同地带冲击物的类型不同，造成xx县土壤的多样性。表层质地主要分砂壤、轻壤、中壤和粘土四大类，其中砂壤型耕地42.8万亩，轻壤型耕地87万亩，中壤型耕地49.6万亩，粘土型耕地15.6万亩。在xx县境内，土壤质地是影响土壤肥力的最主要因素。在粮食生产中，作物品种、土壤肥力水平和管理技术决定了产量的高低和增产潜力。不同的土壤特性、不同的肥力水平和不同的田间管理措施，常常导致各种作物之间、同一作物不同品种之间和同一品种不同区域之间都有一定的差异性。 一、不同土壤质地对粮食产量的影响
粮食作物在砂壤、轻壤、中壤和粘土地都可种植，但由于土壤特性的不同，保水保肥能力不同，品质、产量都表现出不同的差异。据调查分析（见表二），同一作物，在相同的田间管理措施下，由于粘土和中壤地，土壤肥沃，保水保肥和供水供肥能力强，小麦和玉米产量均偏高，而轻壤和砂壤地质地偏轻，保水保肥和供水供肥能力差，养分含量低，造成同一作物之间产量差异较大。因此，合理利用资源，发挥区域优势，科学进行田间管理是粮食持续稳定增产的最重要措施。 表二不同作物在不同质地上产量调查表 单位：万亩、公斤
影响因素分析汇总（一） 1. 影响太阳辐射强弱的因素： ①太阳高度角（纬度决定）②大气状况（天气、气候） ③海拔高低（主要是大气密度） 2. 影响气温高低的因素： ①纬度位置（太阳辐射） ②地形地势（海拔？闭塞？背风坡？迎风坡？对气流阻 隔？） ③大气环流④海陆位置及海陆分布（海洋性？大陆性？） ⑤洋流⑥下垫面热容虽，反射率等（植被状况） 3. 影响降水多少的因素： ①大气环流（气压带、风带；季风环流；大气活动中心） ②地形（迎风坡？背风坡？气流阻隔？） ③海陆位置（离海远近？离岸风、向岸风？） ④洋流 4. 影响气压大小的因素： ①地势（海拔）7气压随高度增加而降低 ②气温7同一高度气温高气压低 5. 影响气候的因素： ①纬度位置（太阳辐射）②大气环境（降水）
③下垫面（海陆位置，地形，洋流，地表状况等） ④人类活动（影响小气候和全球变暖） 6地表形态的影响因素： ①内力作用：地震，火山，变质作用 ②外力作用：风化，侵蚀，搬运，沉积，固结成岩 7.影响海水温度的因素： ①太阳辐射（热虽收支）—纬度 ②洋流③陆地气候 10. 影响水资源多少的因素： ①降水虽、蒸发虽（河川径流虽大小） ②水循环活跃程度 11. 影响渔场形成因素： ①大陆架：海水深浅及获得阳光多少 ②径流：营养物质多少 ③纬度：温带水域 ④洋流：寒暖流交汇或上升流 12. 影响降水形成的因素： ①有充足水汽、有凝结核、有上升气流 ②大气环流③地形④洋流 13. 影响暴雨形成的因素： ①源源不断水汽供应
②强烈上升气流 ③形成降水的天气系统持续时间长 14. 影响地震烈度的影响因素： ①地震本身的震级和震源深度 ②地表状况（震中距大小） ③地质构造情况（断层发育？） ④地面建筑物抗震程度 15. 农业发展的区位因素： ①自然条件：气候、地形、水源、土壤 ②社会经济因素：市场、劳动力、交通、政策、科技、农业机械 16. 乳畜业发展的区位条件： ①自然：气候适宜种植牧草和饲料作物 ②市场：城市众多，人口密集，市场需求大 ③交通：交通便利④科技：先进的科技 17. 工业发展的区位因素： ①原料，动力（燃料）②土地、水源 ③劳动力④市场⑤交通运输 ⑥农业基础、技术⑦政府政策 18. 新义工业，高技术产业发展区位因素： ①地理置优越②环境优美与气候宜人
计量经济学论文 粮食产量影响因素的回归分析 班级：08物流 姓名：綦淇 学号：130112008034 日期：2011年6月22日
关于我国粮食产量影响因素的回归分析 摘要：本文主要采用回归分析的方法对1990—2005年影响我国粮食产量变化的主要因素进行分析，建立了以粮食产量为应变量，粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量和成灾面积五种可量化的影响因素为自变量的多元线性回归模型，利用模型对各个因素进行了比较分析。同时，对模型进行检验，在此基础上提出了一些关于稳定发展粮食生产的可供参考的意见。 关于我国粮食产量影响因素的回归分析 一、文献综述 1、《近年我国粮食产量变化的主要影响因素分析》赵俊晔，李秀峰，王川著 ……采用逐步回归和灰色关联分析对1991～2004年影响我国粮食产量变化的主要因素进行了分析，发现粮食产量变化主要来自稻谷单产变化及玉米和小麦播种面积的变化。有效灌溉面积与粮食产量一直保持高的关联度；成灾面积与粮食产量的关联度剧烈变动，其关联序仅次于有效灌溉面积；化肥、农药、农业机械总动力和农用塑料薄膜等用量与粮食产量的关联度逐渐下降。 2、《中国粮食产量分析及展望》新浪财经https://www.doczj.com/doc/9015719279.html, ……自建国以来，我国粮食生产不断发展，产量不断提高，但这一过程也呈现出我国粮食产量存在周期性波动的特点，而且粮食产量的动波动基本上与粮食价格相吻合。未来我国粮食供求形势还不容乐观，粮食价格从长期看仍然有上涨要求。 3、《中国粮食产量波动影响因素实证分析》王玉斌，蒋俊朋，王晓志，陈慧萍著 ……基于最小信息准则采用扩展ADF法对1949—2004年中国粮食及水稻、小麦、玉米产量数据进行平稳性检验,结果表明:其在原始序列水平上均为平稳时间序列;采用TARCH 模型与EGARCH模型对以上数据的增长率数据进行非对称性检验,结果表明,波动具有"杠杆效应",负面影响比等量正面影响导致更大波动;根据扩展C-D函数运用1978—2004年中国粮食生产相关数据构建了粮食产量波动影响因素实证模型,结果说明,投入变动对粮食产量波动有同向影响,经济作物比较收益情况对粮食生产有反向作用,粮食本身收益情况并非影响生产的关键因素,粮食生产对气候等自然条件依赖性较强。 4、《我国粮食作物技术进步模式的经济学分析》杨巍著中国农业科学院 ……在农业技术的推动下，我国农业发展取得了举世瞩目的成就，主要农产品供给实现了长期短缺向丰年有余的历史性转变，粮食产量从1949年的11318万吨增长为2005年的48402.2万吨，年均增长速度5.85％，技术进步带来的单产水平的提高是我国粮食产量的不断增长的主要原因，技术进步为我国粮食发展作出了巨大贡献。但是另一方面，我国农业科技面临着转化率低的现实问题。目前，我国每年登记的农业科技新成果达3000余项，但转化率仅为30％～40％，很多成果没能转化成现实生产力。导致农业科技成果转化率不高的原因很复杂，既有推广应用体系不健全的问题，也有成果应用主体的科技意识和接受能力差的问题，还与成果本身适用性密切相关。科技成果只有适应了生产力的要求、适应了市场的需求才能转化成现实的生产力。 5、《我国粮食产量的影响因素分析——利用协整理论分析1983—2003年数据》张驰，乔现伟著 ……利用1983—2003年数据,运用协整理论来对影响我国粮食产量的因素进行分析,并给出了误差修正模型。发现我国近年来粮食产量的连续下降不是由于自然原因和对农业的
GDP影响因素的计量分析 内容摘要：本文运用统计分析方法和计量经济分析方法,建立国内生产总值模型。通过计量软件对模型进行OLS参数估计,得到模型的数学方程，说明了全国固定资产投资总额、出口总额、社会消费品零售总额、总人口数这些指标对国内生产总值的影响，从回归的结果看，上诉四个因素对国内生产总值的影响不一，根据计量规则，剔除了一些不合规则的因变量，最终做出模型并提出了相关建议。 关键词：国内生产总值经济分析参数估计计量建模出口销售额 国内生产总值（GDP）是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果, 即所有常住机构单位或产业部门一定时期内生产的可供最终使用的产品和劳务的价值。影响国内生产总值的因素很多，这里只选取四个指标进行计量建模分析。GDP是一个颇为全面的经济指标，不仅能够全面反映全社会经济活动的总规模, 也是评价经济形势的重要综合指标。本文以1988年至2008年的数据为标准, 分析了影响我国国内生产总值的一些因素，并根据计量建模结果分析影响因素的意义以及提出部分建议。 一、数据及变量选择 从《中国统计年鉴》得出如下数据，Y表示GDP（亿元），X1表示固定资产投资总额（亿元），X2表示出口总额（万元），X3表示社会消费品零售总额（万元），X4表示人口总数。 年份国内生产总值固定投资出口总额消费总额总人口数1988 15042.82301 4446.59 279193 7440 111026 1989 16992.31911 4137.73 304657 8101.4 112704 1990 18667.82238 4449.29 416107 8300.1 114333 1991 21781.49941 5508.8 552774 9415.6 115823 1992 26923.47645 7854.98 444894.4 10993.7 117171 1993 35333.92471 12457.88 435144.96 14270.4 118517 1994 48197.85644 16370.33 876213.94 18622.9 119850 1995 60793.72921 20019.26 1133587.65 23613.8 121121 1996 71176.59165 22974.03 1027968.29 28360.2 122389 1997 78973.035 24941.11 1066616 31252.9 123626 1998 84402.27977 28406.17 983816 33378.1 124761 1999 89677.05475 29854.71 934720.92 35647.9 125786 2000 99214.55431 32917.73 1236518.64 39105.7 126743 2001 109655.1706 37213.49 1419864.26 43055.4 127627 2002 120332.6893 43499.91 1754333 48135.9 128453 2003 135822.7561 55566.61 2467779.48 52516.3 129227 2004 159878.3379 70477.43 3457810.8 59501 129988 2005 183217.4 88773.61 4131243.21 67176.6 130756 2006 211923.5 109998.16 5289240.28 76410 131448 2007 257305.6 137323.9381 6424771.04 89210 132129 2008 300670 172828.3998 7504743.46 108479.4 132802