对我国粮食产量影响因素的计量分析

对我国粮食产量影响因素的计量分析

摘要：本文主要对我国粮食产量的变动进行多因素分析，选取1990年-2007年20年的数据，建立以粮食产量为被解释变量，以有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、乡村办水电站发电能力、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资为解释变量的多元线性回归模型，利用模型对粮食产量情况进行多元线性回归分析，建立粮食生产函数。从而通过对中国粮食生产的影响因素分析粮食产量的决定因素。

关键词：粮食产量多元线性回归分析粮食生产函数

1.引言

粮食问题是我国面临的大问题，不光是国人，很多外国人也关注这个问题。我国是世界上人口最多的国家，但人均耕地面的远远少于世界平均水平，如何在有限的土地上养活这么多的人口，解决粮食问题无疑是重中之重。

从历史数据来看，我国粮食总产量在1998年达到高峰，为5.12亿吨，此后，粮食生产呈现持续下滑的局面，一直持续到2003年。2003年以后，中央加大了对“三农”的关注力度，每年出台的中央一号文件都是针对解决“三农”问题的。由于中央对农业生产的高度重视，以及连续出台的多项惠农政策，极大的调动了农民的生产积极性。从2004年到2006年，我国实现了连续三年的大丰收。2007年我国的粮食产量再创新高，更是突破5亿吨大关，但是我国粮食生产仍存在着许多问题。

2.样本数据与变量的选取

根据理论和经验分析，影响粮食生产的主要因素有有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、乡村办水电站发电能力、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资。为此，本文收集了我国自1990年至2007年有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、乡村办水电站发电能力、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资的相关数据。数据资料均来源于《中国统计年鉴》。

粮食的产量随着投入生产要素的变化而变化，反映出一种投入与产出之间存在着一种数量关系，这种关系可以用一种数学表达式表现出来，这种表达式常称作生产函数。多元线性函数就是用于表示农业生产投入产出的一种生产函数。本文就采用此模型来研究我国粮食投入与产出的生产函数，旨在找出影响粮食产量的关键指标加以改善，确保粮食产量稳步增长。

选取全国粮食产量（Y）作为被解释变量，以有效灌溉面积（X1）、粮食作物播种面积(X2)、化肥使用量（X3）、乡村办水电站发电能力（X4）、受灾面积（X5）、农用机械总动力（X6）、农业基本建设投资（X7）为解释变量。

3.模型估计及结果的检验与修正

3.1模型的建立

下表列出了1990-2007年全国粮食产量与有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、乡村办水电站发电能力、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资的统计数据。

表一中国粮食产量与相关投入资料

年份粮食产

量（万

吨）有效灌溉

面积（千

公顷）

粮食作

物播种

面积（千

公顷）

化肥使用

量（万吨）

乡村办水

电站发电

能力(万千

瓦)

受灾面积

（千公

顷）

农用机

械总动

力（万千

瓦时）

农业基本建设

投资（亿元）

1990 44624.3 47403.1 113466 2590.3 428.2 38474 28707.7 67.2

1991 43529.3 47822.1 112314 2805.1 456.9 55472 29388.6 85.0

1992 44265.8 48590.1 110560 2930.2 478.7 51333 30308.4 111.0

1993 45648.8 48727.9 110509 3151.9 481.9 48829 31816.6 127.8

1994 44510.1 48759.1 109544 3317.9 503.6 55043 33802.5 154.9

1995 46661.8 49281.2 110060 3593.7 519.5 45821 36118.1 219.1

1996 50453.5 50381.4 112548 3827.9 533.7 46989 38546.9 317.9

1997 49417.1 51238.5 112912 3980.7 562.5 53429 42015.6 412.7

1998 51229.5 52295.6 113787 4083.7 634.8 50145 45207.7 637.1

1999 50838.6 53158.4 113161 4124.3 664.1 49981 48996.1 835.5

2000 46217.5 53820.3 108463 4146.4 698.5 54688 52573.6 940.0

2001 45263.7 54249.4 106080 4253.8 896.6 52215 55172.1 993.4

2002 45705.8 54354.9 103891 4339.4 812.2 47119 57929.9 1291.6

2003 43069.5 54014.2 99410 4411.6 862.3 54506 60386.5 1652.3

2004 46946.9 54478.4 101606 4636.6 993.8 37106 64027.9 1890.7

2005 48402.2 55029.3 104278 4766.2 1099.2 38818 68397.8 2323.7

2006 49804.2 55750.5 104958 4927.7 1243.0 41091 72522.1 2749.9

2007 50160.3 56518.3 105638 5107.8 1366.6 48992 76589.6 3403.5

数据来源：中国统计年鉴

运用多元线性回归模型拟建立中国粮食生产函数，设粮食生产函数为：

β

β

β+

β

β

μ

β

β

β

5

4

5

6

7

6

4

2

Y7

1

1

3

2

3

X

+

=

X

+

X

+

+

X

X

+

+

X

+

X

其中，Y代表全国粮食产量，X1代表有效灌溉面积、X2代表粮食作物播种面积、X3代表化肥使用量、X4代表乡村办水电站发电能力、X5代表受灾面积、X6代表农用机械总动力、X7代表农业基本建设投资，μ代表随机误差项。

3.2模型回归分析

用OLS法估计模型，利用Eviews软件回归结果如表二所示。

表二Eviews软件回归结果

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/18/10 Time: 18:40

Sample: 1990 2007

Included observations: 18

Variable Coefficie

nt

Std. Error t-Statistic Prob.

C -46346.19 11401.51 -4.064918 0.0023

X1 0.875945 0.401010 2.184348 0.0538

X2 0.467510 0.054872 8.520006 0.0000

X3 7.301208 0.676370 10.79469 0.0000

X4 -3.077160 2.452673 -1.254615 0.2381

X5 -0.143910 0.023349 -6.163526 0.0001

X6 -0.549926 0.156144 -3.521921 0.0055

X7 4.143986 1.071722 3.866662 0.0031 R-squared 0.986653 Mean dependent var 47041.6

1 Adjusted R-squared 0.977310 S.D. dependent var 2703.34

8

S.E. of regression 407.2151 Akaike info

criterion 15.1576

6

Sum squared resid 1658241. Schwarz criterion 15.5533

8

Log likelihood -128.4190 F-statistic 105.601

8

Durbin-Watson stat 2.818294 Prob(F-statistic) 0.00000

Y = -46346.18903 + 0.8759451075*X1 + 0.4675101334*X2 + （-4.064918）（2.184348）（8.520006）

7.301208138*X3 - 3.077160051*X4 - 0.1439099669*X5 - 0.54992566*X6 +

（10.79469）（-1.254615）（-6.163526）（-3.521921）

4.143985956*X7

（3.866662）

R2=0.986653 F=105.6018 DW=2.818294

3.3模型检验

（1）经济意义检验

根据结果分析，除X4,X6外其他解释变量前的参数均通过了经济意义检验；模型中X4即乡村办水电站发电能力、X6代表农用机械总动力；两者前的参数均为负，意味着投入乡

村办水电站发电能力越高，粮食产量越低，农用机械总动力越高，粮食产量越低。从经济行

为上无法解释。

（2）统计意义检验

模型的可决系数R2 =0.986653，表明模型的整体拟合优度非常高，解释变量对被解释变量的解释程度很高，因此，可以推测模型总体线性关系成立。

该模型解释变量参数的t检测值的绝对值除X1和X4外均大于t0,025(10)=2.228 ，即除了X1和X4这两个解释变量外，其他五个解释变量均对被解释变量有显著影响；X1和X4

这两个解释变量对被解释变量没有显著影响。

模型的F检测值F=105.6018 ，远远大于F0.05(7，10)=3.14 ，说明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。

（3）计量经济学检验

一、多重共线性检验

1、检验简单相关系数

X1，X2，X3，X4，X5，X6,X7的相关系数如下表：

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7

X1 1.000000 -0.685590 0.970769 0.909189 -0.202962 0.972940 0.888334 X2 -0.685590 1.000000 -0.655743 -0.718857 0.231598 -0.750790 -0.707913 X3 0.970769 -0.655743 1.000000 0.900095 -0.234966 0.960093 0.884966 X4 0.909189 -0.718857 0.900095 1.000000 -0.354912 0.971421 0.987103 X5 -0.202962 0.231598 -0.234966 -0.354912 1.000000 -0.314993 -0.365048 X6 0.972940 -0.750790 0.960093 0.971421 -0.314993 1.000000 0.964036 X7 0.888334 -0.707913 0.884966 0.987103 -0.365048 0.964036 1.000000

由表中数据可发现，X1,X3,X4,X6,X7存在高度相关性。

2、找出最简单的回归形式

分别作Y与X1，X2，X3，X4，X5，X6,X7之间的回归：

1、Y = 26740.81993 + 0.3904528268*X1

（2.511114）（1.909319）

R2=0.185564 F=3.645498 DW=O.714395

2、Y = 30791.30447 + 0.1497581742*X2

（1.913322）（1.010559）

R2=0.059997 F=1.021230 DW=0.517960

3、Y = 39383.67643 + 1.941578083*X3

（12.74133）（2.518527）

R2=0.283891 F=6.342978 DW=0.778676

4、Y = 44590.35311 + 3.33350035*X4

（25.67281）（1.508905）

R2=0.124573 F=2.276749 DW=0.689021

5、Y = 52599.57338 - 0.1149856972*X5

（9.877197）（-1.051186）

R2=0.064601 F=1.104991 DW=0.457043

6、Y = 43867.24625 + 0.06548763698*X6

（21.66009）（1.643056）

R2=0.144368 F=2.699634 DW=0.709449

7、Y = 46064.53972 + 0.9656232037*X7

（52.46552）（1.552688）

R2=0.130947 F=2.410841 DW=0.693065

3、逐步回归

将其他解释变量分别导入上述初始回归模型中，找出最优解释方程。

C X3 X1 X2 X4 X5 X6 X7 R2 D.W.

Y=f(X3)39383.6

81.9415

78

0.283891 0.77

8676

t值12.7413

32.5185 27

Y=f(X1, X3) 89178.1

2

7.2513

57

-1.3605

15

0.4136810.993353

t值 3.24535

92.4157

79

-1.8222

10

Y=f(X1, X2,X3) -13332

.54

6.6398

55

-0.6002

99

0.6026

77

0.927014 2.345023

t值-0.9257

176.0475

05

-2.1194

78

9.9230

01

Y=f(X1, X2,X3,X 4) -12230.

41

6.4472

46

-0.6654

61

0.6206

52

1.48921

1

0.930736 2.496494

t值-0.8365

775.6872

35

-2.2424

70

9.5400

60

0.83579

7

Y=f(X1, X2,X3,X 5) -15474.

13

6.1559

64

-0.4682

58

0.622

254

-0.39

4404

-0.096

186

0.966157 2.132498

T值-1.4494

597.4270

13

-2.1002

00

13.145

82

-0.28

1502

-3.543

921

Y=f(X1, X2,X3,X 5,X6) -18636.

01

6.3221

51

-0.3448

97

0.6057

58

0.883

963

-0.101

804

-0.057

476

0.966697 2.099272

T值-1.3953

79 6.6929

73

-0.9262

97

9.6627

39

0.263

376

-3.727

78

-0.422

445

Y=f(X1, X2,X3,X -46346.

19

7.3012

08

0.87594

5

0.4675

10

-3.07

7160

-0.143

910

-0.549

926

4.1439

86

0.986653 2.818294

根据相关性分析和逐步回归分析，可得X1,X3,X4,X6,X7高度相关，因此X1,X4,X6,X7是多余的，不应该引入模型中，所作出的回归结果如下图：

该模型解释变量参数的t 检测值的绝对值均大于t 0,025(14)=2.145 ，即这三个解释变量均对被解释变量有显著影响。模型的F 检测值F=90.0106 ，远远大于F 0.05(3，14)=3.34，说明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。 所以，最优的粮食生产函数为：Y=f （X2，X3，X5）样本回归结果如下：Y=-46346.18903

+ 0.4675101334*X2 + 7.301208138*X3 - 0.1439099669*X5

二、序数相关性检验 1、图示法

图示为残差e ~t

与时间t 的线性关系图

5

，X6,X7) T 值

-4.064918 10.79469 2.184348 8.520006 -1.254615 -6.163526 -3.521921 3.866662

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/18/10 Time: 20:02

Sample: 1990 2007

Included observations: 18

Variable Coefficie nt

Std. Error t-Statistic Prob.

C -36263.30 6087.009 -5.957490 0.0000

X3 4.313810 0.288240 14.96601 0.0000

X2 0.656170 0.048321 13.57928 0.0000

X5 -0.101596 0.027772 -3.658168 0.0026

R-squared 0.950710 Mean dependent var 47041.6

1

Adjusted R-squared 0.940148 S.D. dependent var 2703.34

8

S.E. of regression 661.3676 Akaike info criterion 16.0196

3

Sum squared resid 6123699. Schwarz criterion 16.2174

9

Log likelihood -140.1766 F-statistic 90.0106

1

Durbin-Watson stat 1.425894 Prob(F-statistic) 0.00000

下图为当期e~t与前期e~t-1 的线性关系图

图示法显示，该模型可能不存在序列相关性

2、LM检验法

利用LM检验法对模型进行具体检验，验证其是否具有序列相关性原理：LM=n R2 服从 2（P）分布

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.786006 Probability 0.39141

7 Obs*R-squared 1.026266 Probability 0.31103

7

结果显示：LM=n R 2 =1.026266 <χ2（P ）=χ20.05(1)=3.84 所以得到结论，该模型不存在序列相关性。 3、异方差检验

运用怀特检验法检验模型是否存在异方差 原理为LM=n R 2 服从χ2（h ）分布 检验得到的回归如下： Test Equation:

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares

Date: 06/18/10 Time: 20:12 Variable

Coefficie

nt Std. Error t-Statistic Prob. C 1196.307 6280.733 0.190473 0.8519 X3 -0.039066 0.293792 -0.132970 0.8963 X2 -0.010913 0.050227 -0.217271 0.8314 X5 0.002951 0.028184 0.104687 0.9182 RESID(-1) 0.247348

0.278994

0.886570

0.3914

R-squared 0.057015 Mean dependent var -1.34E-1

2

Adjusted R-squared -0.233135 S.D. dependent var 600.181

3

S.E. of regression 666.4808 Akaike info criterion 16.07203 Sum squared resid 5774557. Schwarz criterion 16.3193

6

Log likelihood -139.6483 F-statistic 0.19650

2

Durbin-Watson stat

1.780463

Prob(F-statistic) 0.93581

8

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.768046 Probability 0.65063

0 Obs*R-squared

8.343615 Probability

0.49992

3

结果显示：n R 2 =8.343615 <χ2（h ）=χ20.05(8)=15.51, 所以该模型不存在异方差性。 通过上述一系列检验，得到最终模型：

μ

ββββ+X +X +X +=Y 5533220

粮食产量的样本回归函数为：Y=-46346.18903 + 0.4675101334*X2 +

7.301208138*X3 - 0.1439099669*X5

通过分析，我们得出结论：粮食产量与粮食作物播种面积、化肥使用量、受灾面积有着密切练习。 4、总结

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares

Date: 06/18/10 Time: 20:16 Sample: 1990 2007

Included observations: 18 Variable

Coefficie

nt Std. Error t-Statistic Prob. C -4.91E+0

8

2.91E+08 -1.688866 0.1297 X3 54182.56 41278.53 1.312609 0.2257 X3^2 -1.357037 0.843810 -1.608227 0.1465 X3*X2 -0.402303 0.318636 -1.262579 0.2423 X3*X5 0.007303 0.053199 0.137270 0.8942 X2 6694.356 3729.917 1.794774 0.1104 X2^2 -0.021595 0.011885 -1.817051 0.1067 X2*X5 -0.007487 0.010348 -0.723498 0.4900 X5 725.8455 1191.145 0.609368 0.5592 X5^2 0.000784

0.006003

0.130677

0.8993 R-squared 0.463534 Mean dependent var 340205.

5

Adjusted R-squared -0.139990 S.D. dependent var 442230.

S.E. of regression 472170.3 Akaike info

criterion

29.2682

5

Sum squared resid 1.78E+12 Schwarz criterion 29.7629

Log likelihood -253.4142 F-statistic 0.76804

6

Durbin-Watson stat

2.554706 Prob(F-statistic)

0.65063

我国粮食产量的影响因素分析计量经济学模型

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.doc

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 关于影响就业人数因素的计量分析

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

粮食产量的数据

粮食产量的数据

植物生长需要养分，土壤所能提供的养分是有限的，因此要靠施肥来补充。最初农民使用的肥料是人畜粪便、植物体等沤制的天然有机肥料（俗称农家肥）。随着科学的发展，人们对化学元素与植物生长关系的研究，出现了以化学和物理方法制成的含农作物生长所需营养元素的化学肥料（简称化肥）。增施化肥逐渐成为怀远县粮食增产的最有力措施，施用化肥的增产作用占各增产因素总和的30%～60%[6]。但是过度、过量的施用化肥，会对粮食产量和质量造成很大的影响。目前，化肥的施用虽是怀远县提高粮食产量的主要措施之一, 但随着化肥施用量的逐年增加, 种类较为单一, 施用方法相对落后,致使肥料的肥效利 用率较低, 造成土壤板结、粮食产量下降等问题[7]。 2.2.2化肥施用量对粮食产量的影响 本文以花生为例，调查了怀远县化肥(以15-15-15复合肥为例)施用量对花生产量的影响。2000年以前，怀远县种植花生时是在农家肥作为基肥的基础上平均每亩施25公斤复合肥，亩产约为300公斤；2000年以后，随着化肥的广泛使用，农民每亩花生平均施用40公斤复合肥，亩产可达350公斤左右；现阶段，虽然农民在种植花生的时候，每亩施用45公斤复合肥，并在花生初花期时追施适量尿素，但亩产提高并不显著。 图2-2怀远县2005-2012年化肥施用量及粮食产量数据

图2-3化肥施用量与粮食产量的关系 通过图2-3可以看出一定程度下粮食产量与化肥施用量之间是一种正相关关系。 2.3 植物生长调节剂(矮壮素)对粮食产量的影响 2.3.1 植物生长调节剂(矮壮素)的施用状况（以玉米为例） 近年来怀远县为防止玉米株高过高而导致的倒伏、收获不便等问题，大多数采取喷施植物矮壮素的方法。农民通常在拔节期根据田间玉米长势将适宜浓度的矮壮素制剂应用于玉米生产当中,可以改善群体结构,降低株高,提高玉米产量。一般旺长田块每亩可以用药20毫升兑水30-40斤，制成浓度为600-800ppm 的玉米矮壮素水溶液，然后对玉米植株顶部叶片进行喷雾[8]。另外，在玉米11-14叶期，每亩用玉米矮壮素40毫升对玉米上部叶片均匀喷施，可以控制株高，促进果穗分化，提高结穗和结实率。 2.3.2植物生长调节剂(矮壮素)对玉米产量的影响 矮壮素其生理功能是控制植株的营养生长（即根茎叶的生长），促进植株的生殖生长（即花和果实的生长），使植株的间节缩短、矮壮并抗倒伏，促进叶片颜色加深，光合作用加强，提高植株的抗旱性、抗寒性和抗盐碱的能力，从而提高玉米的产量[9]。 黔兴201 矮壮素 对照12514.95 11657.70 7.35 渝单5号矮壮素12186.30 8.02

中国粮食产量影响因素剖析

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。

影响因素分析汇总

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

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）。

1949年——2012年中国粮食产量与人口统计分析

1949年——2012年中国粮食产量与人口统计分析 12级经济班2012420140 袁文超 前言：刚刚过去的2012年，中国大陆粮食产量达5亿8957万吨，再创历史新高。 人均粮食拥有量也终于远离徘徊多年的400公斤左右，达到创纪录的435.4公斤。 2012年，全世界粮食总产量为22.8亿吨，世界总人口约70.9亿人。 则世界人均粮食拥有量为321.7公斤。可见中国人均粮食已达世界平均水平的1.35倍以上。中国的粮食安全，已赢得很有富余度的较充分保障。 俗话说“民以食为天”，中国以占世界7%的耕地面积，养活了占世界22%的人口。 这确实是个值得讴歌的奇迹！ 1 研究对象和方法 1.1研究对象： 以1949年至2012年中国粮食产量与人口统计数据为基础，结合历史资料 1.2研究方法： 1.2.1文献分析法：从人大论坛公布的数据资料出发，收集中国从1949年开始到2012年的人口数据于粮食产量。结合相关历史史实，分析各年度大事综合得出结论。 1.2.2 数量研究法：分析各年度的环比增长率，比较各年度平均数据，绘制表格分析数据的大体走势，从而得到一些结论。 2研究结果与分析 2.1数据统计表格 中国粮食产量与人口统计表(1949-2012) 年度产量（万吨）粮食产量环比 增长率人口（亿） 人口环比增长 率 人均粮（公 斤） 1949 11318 - 5.4167 - 208.9 1950 13213 16.74% 5.5196 1.90% 239.4 1951 14369 8.75% 5.6300 2.00% 255.2 1952 16392 14.08% 5.7482 2.10% 285.2 1953 16683 1.78% 5.8796 2.29% 283.7 1954 16952 1.61% 6.0266 2.50% 281.3 1955 18394 8.51% 6.1465 1.99% 299.3 1956 19275 4.79% 6.2828 2.22% 306.8 1957 19505 1.19% 6.4653 2.90% 301.7 1958 19765 1.33% 6.5994 2.07% 299.5 1959 16968 -14.15% 6.7207 1.84% 252.5 1960 14385 -15.22% 6.6207 -1.49% 217.3 1961 13650 -5.11% 6.5859 -0.53% 207.3 1962 15441 13.12% 6.7295 2.18% 229.5

因素分析法

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)

最新影响我国国内生产总值因素的计量分析

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

广东省主要粮食产量基本情况数据分析报告2019版

广东省主要粮食产量基本情况数据分析报告2019版

序言 广东省主要粮食产量基本情况数据分析报告全面、客观、深度分析当下广东省主要粮食产量基本情况现状及趋势脉络，通过专业、科学的研究方法及手段，剖析广东省主要粮食产量基本情况重要指标即主要粮食总产量，主要谷物总产量，稻谷产量，小麦产量，玉米产量，豆类产量，薯类产量等，把握广东省主要粮食产量基本情况发展规律，前瞻未来发展态势。 广东省主要粮食产量基本情况数据分析报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，任何机构及个人引用我方报告，均需注明出处。 广东省主要粮食产量基本情况分析报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗处理。无数据不客观，借助严谨的数据分析给与大众更深入的洞察及更精准的分析，体现完整、真实的客观事实，为公众了解广东省主要粮食产量基本情况提供有价值的指引，为机构和个体提供有意义的参考。

目录 第一节广东省主要粮食产量基本情况现状概况 (1) 第二节广东省主要粮食总产量指标分析 (3) 一、广东省主要粮食总产量现状统计 (3) 二、全国主要粮食总产量现状统计 (3) 三、广东省主要粮食总产量占全国主要粮食总产量比重统计 (3) 四、广东省主要粮食总产量（2016-2018）统计分析 (4) 五、广东省主要粮食总产量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国主要粮食总产量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国主要粮食总产量（2017-2018）变动分析 (5) 八、广东省主要粮食总产量同全国主要粮食总产量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节广东省主要谷物总产量指标分析 (7) 一、广东省主要谷物总产量现状统计 (7) 二、全国主要谷物总产量现状统计分析 (7) 三、广东省主要谷物总产量占全国主要谷物总产量比重统计分析 (7) 四、广东省主要谷物总产量（2016-2018）统计分析 (8) 五、广东省主要谷物总产量（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国主要谷物总产量（2016-2018）统计分析 (9)

粮食产量影响因素分析

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

地区GDP影响因素的计量分析-期末作业

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.sodocs.net/doc/026262695.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

陕西省主要粮食产量基本情况数据分析报告2019版

陕西省主要粮食产量基本情况数据分析报告2019版

序言 陕西省主要粮食产量基本情况数据分析报告全面、客观、深度分析当下陕西省主要粮食产量基本情况现状及趋势脉络，通过专业、科学的研究方法及手段，剖析陕西省主要粮食产量基本情况重要指标即主要粮食总产量，主要谷物总产量，稻谷产量，小麦产量，玉米产量，豆类产量，薯类产量等，把握陕西省主要粮食产量基本情况发展规律，前瞻未来发展态势。 陕西省主要粮食产量基本情况数据分析报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，任何机构及个人引用我方报告，均需注明出处。 陕西省主要粮食产量基本情况分析报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗处理。无数据不客观，借助严谨的数据分析给与大众更深入的洞察及更精准的分析，体现完整、真实的客观事实，为公众了解陕西省主要粮食产量基本情况提供有价值的指引，为机构和个体提供有意义的参考。

目录 第一节陕西省主要粮食产量基本情况现状概况 (1) 第二节陕西省主要粮食总产量指标分析 (3) 一、陕西省主要粮食总产量现状统计 (3) 二、全国主要粮食总产量现状统计 (3) 三、陕西省主要粮食总产量占全国主要粮食总产量比重统计 (3) 四、陕西省主要粮食总产量（2016-2018）统计分析 (4) 五、陕西省主要粮食总产量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国主要粮食总产量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国主要粮食总产量（2017-2018）变动分析 (5) 八、陕西省主要粮食总产量同全国主要粮食总产量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节陕西省主要谷物总产量指标分析 (7) 一、陕西省主要谷物总产量现状统计 (7) 二、全国主要谷物总产量现状统计分析 (7) 三、陕西省主要谷物总产量占全国主要谷物总产量比重统计分析 (7) 四、陕西省主要谷物总产量（2016-2018）统计分析 (8) 五、陕西省主要谷物总产量（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国主要谷物总产量（2016-2018）统计分析 (9)

影响粮食产量因素分析

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)

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

粮食产量影响因素的回归分析

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.sodocs.net/doc/026262695.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

中国GDP的影响因素计量分析

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