产值范文10篇

产值范文篇1

改革开放伊始，我国大力发展经济建设，大力发展工业，而忽略了环境问题，截止目前，工业仍是国民经济发展强有力的动力产业，导致能源过度消耗，并引起碳排放不断攀升，更为甚者，在2006年碳排放量一跃超过美国，位列世界第一。导致我国碳排放量高居不下的主要原因源于各省市大量消耗能源资源，要有效抑制我国的碳排放量需要各省市在低碳减排行动上积极努力配合。其中，贵州和云南同属于欠发达地区，在全国低碳减排行动如火如荼进行的大背景下，它们需要兼顾生态与发展两条底线，面临的碳减排压力更大，其减排成果更具有特殊性与代表性。基于此，文章选取集欠发达地区与资源富集区于一体的滇黔两省市为研究对象，可以为我国以后的节能减排提供经验。另外，产业部门作为碳排放的重要来源地之一，其行为方式成为碳减排目标能否顺利实现的关键所在。因此，合理测算产业部门的碳排放量，分析产业部门产值与碳排放之间具体的脱钩状态，为我国的生态文明建设提供数据支撑。

二、模型构建

1．能源消费碳排放测算方法

根据2006年IPCC提供的参考方法，来构建能源消费的CO2排放模型，能源消费产生CO2排放的测算方法具体为：CE＝E×EF（1）其中：CE指能源消费的CO2排放量，E是指能源消费总量（单位：吨标准煤），EF是指标准煤的CO2排放系数（单位：吨／吨标准煤）。

2．产业增长与其隐含碳排放脱钩弹性模型

本文学习借鉴Tapio脱钩弹性来分析产业增长与其隐含碳排放间的脱钩关系，计算公式为：其中：DI为脱钩弹性系数，％ΔC为能源消耗产生的CO2排放量的变化率，％ΔG为产业部门产出的变化率。t为当期，Ct、Gt分别为当期的CO2排放量和产业部门产出；t－1为基期，Ct－1、Gt－1分别为基期的CO2排放量和产业部门产出。根据Tapio的分类，脱钩状态大致分为负脱钩、脱钩和连接三大类，其中强脱钩是我们追求的最理想的经济增长方式。

3．数据来源

为了分析滇黔两省市产业部门产值与碳排放脱钩关系，主要依据2016年《云南统计年鉴》以及《贵州统计年鉴》里能源消费量的数据以及地区生产总值的数据。

三、实证分析

具体实证结果及分析如下：（1）对云南省而言，在2001年～2015年间，在碳排放和产业部门产值不断变动的作用下，云南省在研究期间的产业部门产值与碳排放之间的脱钩状态共有4种，分别为增长连接、增长负脱钩、弱脱钩以及强脱钩。2001年、2003年和2004年产业部门产值与碳排放的脱钩状态均为增长连接；2002年和2005年脱钩状态均为增长负脱钩；有8个年份的产业部门产值与碳排放的脱钩状态为弱脱钩，这些年份对应的脱钩弹性值分别为2006年的0．68，2007年的0．42，2008年的0．28，2009年的0．62，2010年的0．54，2011年的0．48，2012年的0．58及2014年的0．33，即在这些年份，云南省的碳排放和产业部门产值均在增长，但是碳排放的增长速度远远小于产业部门产值的增长速度，表明云南省随着节能减排工作的不断推进，产业部门的增长方式越来越趋向于合理化。另外，2013年和2015年的脱钩状态均为强脱钩，脱钩弹性值分别为－0．27和－0．32，即在这两个年份，云南省在产业部门产值增加的同时，碳排放不断减少，是我们追求的最理想的产业增长方式，值得提倡。（2）对贵州省而言，在2001～2015年间，在碳排放和产业部门产值不断变动的作用下，贵州省产业部门产值与碳排放之间的脱钩状态共有3种，分别为增长负脱钩、弱脱钩以及强脱钩。2001年和2003年产业部门产值与碳排放的脱钩状态均为增长负脱钩；大约在67％的年份内，产业部门产值与碳排放的脱钩状态为弱脱钩，这些年份对应的脱钩弹性值分别为2004年的0．58，2006年的0．68，2007年的0．51，2008年的0．24，2009年的0．76，2010年的0．41，2011年的0．44，2012年的0．42、2014年的0．24以及2015年的0．20，即在这些年份，贵州省的碳排放增长速度远远小于产业部门产值的增长速度。另外，2002年、2005年以及2013年的脱钩状态均为强脱钩，脱钩弹性值分别为－0．03、－0．32和－0．28，表明在这三个年份，贵州省的产业增长方式是一种理想的增长方式，需要继续推进。通过对比研究滇黔两省市在2001～2015年间产业部门产值与碳排放的脱钩关系可以看出：云南省在研究期间的最开始的前几个年份里，产业部门产值的不断增长是以大量的碳排放为代价的，其增长方式比较扭曲，之后随着政府对减排工作的不断推进，其产业增长愈发合理。相比较而言，贵州省仅有两个年份产业部门产值增长与碳排放之间表现出增长负脱钩的关系，其余年份均为弱脱钩和强脱钩，由此表明，贵州省产业部门的增长在整个研究期间基本上保持着一种健康的方式，值得云南省在以后的减排行动中学习借鉴。

四、政策建议

通过对滇黔产业部门产值与碳排放的脱钩关系比较研究，我们可知，在未来的节能减排中要做到：促进经济低碳绿色发展，在能源消费中，减少煤炭消费量，提高科学技术，不断开发新能源，从源头上控制碳排放；树立低碳理念，使全民意识到低碳生活是现代生态文明建设必不可少的，自觉养成全民共同关注、参与的习惯，塑造出绿色生活从我做起的良好社会氛围。

作者:桂姗姗 单位:贵州财经大学经济学院

参考文献：

［1］Tapio　P．Towards　a　Theory　of　Decoupling：Degrees　ofDecoupling　in　the　EU　and　the　Case　of　Road　Traffic　inFinland　between　1970and　2001［J］．Transport　Policy，2005，12（2）．

产值范文篇2

关键词:东北地区；媒体营销；宣传规划

东北地区作为我国传统的老工业基地，正迫切的面临着经济转型的难题。随着我国旅游业更深程度融入全球化发展格局和全面建设小康社会的加速推进，旅游需求大幅增长，宏观经济形势为东北地区旅游业提供了难得的发展机遇。目前，旅游业已成为推动东北地区经济转型的重要支柱，但同时如何更好地宣传东北地区旅游目的地品牌成为急需解决的问题之一。作为最有力的信息传播媒介，媒体具有优秀的营销效果。信息技术的变革与发展，也为媒体营销提供了更加多元化的选择。文章以东北地区旅游地为研究样本，深入探讨五大类媒体营销方式对旅游产值的影响，并为东北地区旅游地未来的宣传路线规划提出切实可行的建议。

一、旅游目的地媒体营销方式应用现状

根据问卷调查与相关信息检索结果，本文将目前主要应用的媒体营销方式分为以下五个类别：(一)广告。广告作为最传统的传播渠道，在现阶段的旅游营销中仍然发挥着重要的作用。其主要形式包括电视广告、户外平面广告等。电视广告主要指城市宣传片，此类方式通过画面和解说在短时间内能够较为全面的展现城市风采，从而吸引潜在旅游者产生旅游兴趣，如在央视投放的“浪漫之都，时尚大连”的城市宣传片有效的提高了大连的城市知名度。户外平面广告则主要通过投放车身、机场火车站台或户外广告牌等形式,也能收到较好的宣传效果。(二)影视作品。影视作品作为现阶段人们休闲娱乐的主要媒体形式，在旅游营销市场中占据重要地位。它能够借助高超的制作技艺和手法对拍摄地的景色文化进行“润物细无声”的宣传，作品中出现的许多场景也往往会引起该拍摄地旅游收入的火爆增长，例如2017年取景于东北地区的电视剧《天坑鹰猎》的热播，就让很多剧迷对东北的景色充满了好奇和向往。(三)综艺节目。随着全民娱乐时代的到来，综艺节目以其高热度和高国民度成为旅游地宣传自身品牌的最佳选择之一。它利用新颖独特的形式，充分地展现了摄制地的自然风光与风土人情，对受众产生强大的吸引力。例如热播综艺《爸爸去哪儿》,让黑龙江雪乡在节目播出后一跃成为年度旅游业“黑马”，《亲爱的客栈2》也为阿尔山的冬季旅游打开了新的局面。(四)旅游App。互联网的快速发展、智能手机等移动终端设备的普及使得旅游App拥有了广阔的市场空间。它将现代化的新媒体应用到旅游过程中,让使用者感受到手机App技术与现代旅游融合所带来的旅途乐趣。现阶段利用携程、马蜂窝、去哪儿等热门App查询已成为人们获取旅游目的地相关信息的常用方式之一。(五)自媒体。作为新兴的媒体形式，近年来自媒体的热度有增无减，越来越多的旅游地也将营销目光聚焦于此。经调查研究，本文主要将其分为微博、微信、短视频平台三大类别。微博借助其搜索快捷、图文并茂的优势能有效地宣传旅游地的风景文化，同时私人化的分享模式也对大众有着更加强烈的吸引力。微信则因其广泛的受众基础成为各旅游地宣传自身品牌的途径之一，以阿尔山为例，2015年阿尔山官方利用微信平台宣传“巍巍大兴安，梦幻阿尔山”品牌，点击和转载量超过4000万条，取得了极佳的营销效果。新兴的短视频平台凭借其内容趣味多变，传播速度较快的特点，深受大众喜爱，2019年冬季抖音短视频的传播便为哈尔滨旅游带来了可观的收入增长。

二、旅游目的地媒体营销方式统计分析

通过《中国统计年鉴》、各地方政府国民经济和社会发展统计公报、各地方政府工作报告、各地方旅游局官方媒体发表文章以及搜索引擎搜索结果，统计收集到东北地区16个旅游地2013年～2018年的相关年度数据。因广告与旅游App相关数据无法统计，因此本文选用在各旅游地拍摄的影视作品数量(X1)、综艺节目数量(X2)、官方微博发表数量(X3)、官方微信平台(D1虚拟变量：0代表未投入使用，1代表投入使用)、短视频平台(D2虚拟变量：0代表未投入使用，1代表投入使用)为五个解释变量，被解释变量为旅游总收入Y，控制变量为游客总人数(X4)。由于各变量的单位不同，对其解读经济含义易产生偏差，将能够进行对数处理的数据(Y与X4)取自然对数，其经济含义为被解释变量X4改变1%，导致解释变量Y变动系数的百分比。运用SPSS软件进行逐步回归分析，得到如下结果：由表1可知，影视作品数量、官方微博发表数量、官方微信平台及短视频平台数据存在相关性，使得方程存在多重共线性。经逐步回归分析，模型内只保留综艺节目数量(X2)以及游客总人数(X4)作为变量。表2中R主要用于测定线性回归的拟合度,R越大，被解释变量与解释变量间的线性关系越显著，当R的值接近1为最佳。R2表示决定系数，用于映射解释方差占因变量方差的百分比；调整R2是考虑自变量之间的相互影响之后，对决定系数R2的校正，比R2更加严谨，当调整R2大于0.25可认为拟合度较好。本实验中R=0.902，调整R2=0.809，其中R值接近1，调整R2明显大于0.25，证实多元线性关系成立。由表3方差分析结果(F检验)可知,“F统计量”的概率Sig值为0.000，由于0.000<0.01，验证了本研究多元线性回归方程的有效性。根据表4，可总结得到综艺节目数量(X2)与游客总人数(X4)通过显著性检验,且均与旅游总收入呈正相关关系。由此可得出结论，在旅游地取景的综艺节目数量越多，游客总人数越多，旅游地的旅游总收入就越多。

三、东北地区旅游地宣传路线规划的可行性建议

通过发放《旅游地媒体营销方式喜爱度调查研究》问卷，共收集到问卷384份。根据问卷结果显示，在计划出行时，游客认为具有吸引力的媒体宣传方式选择如下：近54％的游客选择了自媒体和影视作品，42％的游客选择了综艺节目，旅游App和广告分别得到了32.2％与27.3％的游客选择，10％选择了其他。在五种媒体营销方式满意度评价中，排名依次为：自媒体3.7分，影视作品3.57分，综艺节目3.46分，旅游App3.28分，广告2.96分。综合统计分析与问卷调查结果，本文针对东北地区旅游地的宣传规划路线提出以下建议：(一)加大综艺节目的投入比重，与各大电视平台建立友好合作关系。近年来，综艺节目层出不穷，“旅游+综艺”的新鲜模式也为各地进行旅游宣传提供了良好的机遇。综合统计分析与问卷调查的结果可以看出综艺节目具有较大的影响力，因此各旅游地应重视综艺节目带来的良好宣传效应，加大该方面的投入。同时结合时代潮流，旅游地可以通过与热门综艺节目制作平台达成良好合作意向，借助节目的明星效应与宣传效应来提高旅游地的知名度，吸引更多潜在游客。(二)聚焦自媒体与影视方面的宣传投入。问卷调查结果显示，公众对各旅游地通过自媒体与影视作品的方式进行宣传有着较高的满意度评价。目前，东北地区在自媒体平台的应用方面欠佳，官方平台建设不完善，信息更新速度较为落后，与粉丝群体较广的自媒体用户及大型自媒体平台缺少合作等问题都有待改进。同时，尽管许多影视作品曾在东北地区取景拍摄，但由于后续宣传没有及时跟进，未能将影视作品的影响力发挥到最大化，许多游客在访谈时都希望各旅游地能够运用好影视作品的影响力，打造出更响亮的旅游目的地品牌。(三)适当调整广告与旅游App的营销投入。随着时展，广告和旅游App虽然已成为较为传统的宣传方式，但二者仍具有较好的吸引力。目前东北地区的广告投入主要集中于地方，受众范围较为狭窄，宣传效果较弱。在广告投入的媒体选择上，应尽量选择影响力较大的传播媒体，如中央电视台等具有权威性且受众范围广的平台，以向目标对象进行有效传播。(四)建立完善的旅游宣传体系。目前，旅游业已成为推动东北地区经济转型的重要支柱，但面临时代大环境的转变，东北地区旅游地的对外宣传方式更新较慢，宣传力度较弱且缺乏后续的形象管理。各旅游地应建立一套完整的宣传流程，利用综艺节目、自媒体、影视作品等带来的影响力进行积极宣传，提高旅游地的知名度，同时建立良好的游客口碑。

参考文献：

[1]朱玲.国内旅游目的地品牌传播途径与方式研究[J].现代商贸工业,2018,39(08):17-19.

[2]侯明杰.智能手机第三方旅游App的使用效果研究[D]：暨南大学,2016.

[3]王心珂.浅析真人秀综艺节目对于陕西旅游业的影响[J].传播力研究,2019(15):17.

[4]余娟,申潜.产业融合视角下的影视旅游发展研究[J].旅游纵览(下半月),2018(10):38.

[5]倪向丽.自媒体时代旅游营销的新玩法[J].现代企业,2018(01):52-53.

[6]魏静,佟静.抖音短视频软件对旅游的影响研究[J].电子商务,2019(05):5-6+8.

产值范文篇3

1材料与方法

1.1试验地概况

试验田设在汉台区七里办事处新民寺村3组某农户责任田内。试验地肥力中等，墡土田，前茬为油菜。

1.2试验材料

供试杂交稻品种为D优202。

1.3试验设计

试验按水稻的不同插植密度设5个处理，分别为15.0万穴/hm2（A）、16.5万穴/hm2（B）、18.0万穴/hm2（C）、19.5万穴/hm2（D）、21.0万穴/hm2（E），株行距分别为33.3cm×20.0cm、30.0cm×20.2cm、33.3cm×16.7cm、30.0cm×17.1cm、33.3cm×14.2cm。3次重复，随机区组排列，小区面积20.01m2（6.67m×3.00m）。插秧行距为33.3cm的每小区插9行，行距为30.0cm的每小区插10行，小区间隔0.4m，区组间隔0.5m，试验田四周设4行以上水稻保护行。

1.4试验过程

4月1日浸种，4月4日催芽进温棚育小苗（院场旱育），4月22日秧母田寄插，5月31日大田移栽，试验田底施碳铵600kg/hm2（纯N102kg/hm2，底肥占71.1％）、过磷酸钙487.5kg/hm2（P2O558.5kg/hm2）、氯化钾112.5kg/hm2（K2O67.5kg/hm2）。6月5日追施尿素90kg/hm2，追肥占28.9％，结合追肥施5％杀虫双大粒剂15kg/hm2治螟，6月24日统一退水晒田，7月10日统一复水[1-3]。其他田管同一般大田。8月11—14日各小区陆续齐穗，9月16日收获，分小区收晒称重[4-6]。插秧后，每小区定10穴，每3d观察1次分蘖进度，收获前每小区取2穴水稻进行考种与统计分析。

2结果与分析

2.1产量对比结果

从表1可以看出，处理E平均单产10484.8kg/hm2，居第1位，分别比处理C、B、A增产674.7、929.6、1349.4kg/hm2，增幅分别为6.9％、9.7％、14.8％。从表2可以看出，处理E与处理A、B、C差异均达极显著水平，但与处理D产量差异不显著。

处理D平均单产10259.9kg/hm2，居第2位，分别比处理B、A增产704.7、1124.5kg/hm2，增幅分别为7.4％、12.3％，产量差异均达极显著水平，与处理B产量差异达显著水平。处理C平均单产9810.1kg/hm2，居第3位，比处理A增产674.7kg/hm2，增幅为7.4％，产量差异达极显著水平，与处理B产量差异不显著。处理B平均单产9555.2kg/hm2，居第4位，与处理A产量差异达显著水平。

2.2增产原因分析

从表3、4可以看出，①水稻单产与基本苗、有效穗数关系密切，三者同步增长。据对15个小区的分析，在有效穗数、每穗实粒数、千粒重3个产量因素中，以有效穗数与单产的关系最为密切，二者呈极可靠的正相关（r=0.794>R0.01=0.641），有效穗数与基本苗也呈极可靠的正相关（r=0.829>R0.01=0.641），基本苗与单产也达到了极可靠水平（r=0.746>R0.01=0.641）。②“宽行窄穴”，发苗有度。据分蘖动态观察，由于采取“宽行窄穴”的插秧方式，使秧苗在田间的布局发生了变化，在密度对分蘖的抑制作用下，限制了水稻个体过多的发育，有效地协调了个体、群体发育的矛盾。③合理密植够苗早，出穗早。以茎蘖数达300万株/hm2为够苗标准，处理E、D先后于6月22、24日够苗，基本上都在晒田之前够苗。分别比处理A早够苗7、5d。早够苗早发育，齐穗期提前2～3d。

3结论与讨论

产值范文篇4

l材料与方法

1．1试验材料

1．1．1试验点基本概况本试验于2009年10月-2011年1月在广州省广州市南沙区横沥镇义沙村(22044’40”N，113。29‘51”E)进行。试验地所在区域为暖温带大陆性半湿润季风气候区，阳光充足，雨量充沛，年平均气温21．9℃，平均年降雨量1647．5mm。试验开始前土壤耕层主要理化性状如下：pH6．28，有机质含量为18．11g／kg，全氮和全磷分别为1．8g／kg和13．74g／l(g，铵态氮为21．70mg／kg，速效磷为2．05m／kg，速效钾为56．89mg／kg。

1．1．2供试蔬菜作物本试验选择连续种植的3种蔬菜作物，包括黄瓜、苦瓜、甘蓝。黄瓜(Cucumissativus)品种为‘园丰二号’，由山西省夏县园丰蔬菜科学研究所选育，2010年3月28日种植，2010年6月11日收获。苦瓜(Momordicacharantia)品种为‘玉船二号’，广东省地方品种，2010年6月23日种植，2010年9月23日收获。甘蓝(BrassicaoleraccavaLcapi细ta)品种为‘京丰一号’，由中国农业科学院蔬菜研究所选育，2010年10月18日种植，2011年1月16日收获。

1．1．3供试肥料化肥使用挪威复合肥，纯N、P、K含量均为15％。有机肥为广州市良田肥业有限公司的精制有机肥，其中总养分≥4％，有机质≥30％，纯N含量为3．5％。化肥(chemicalfertilizer)用CF表示，有机肥(organicmanure)用OM表示。试验中施肥量、有机肥和化肥的用量以纯氮量进行计算。

1．2试验方法

1．2．1试验设计连续种植的3种蔬菜的菜地均设置4个不同的施肥处理，每个处理4次重复，共16个小区，每个小区面积80m2，试验区组设计采用随机区组法。施肥采用化肥减量及逐量添加有机肥，试验设置4个处理：(1)对照，化肥处理(当地习惯施肥量，CF100％)，(2)化肥施用量减少20％的处理(CF80％)，(3)化肥施用量减少40％+20％有机肥处理(CF60％+OM20％)，(4)化肥施用量减少60％+40％有机肥处理(CF40％+0M40％)。

1．2．2试验各处理施肥方法及用量各处理施肥量见表1-2，基肥采取挖沟后深施并覆土播种后定植，追施则在行间撒施。有机肥作为基肥一次性施入，化肥作为追肥，根据蔬菜的需肥特性分次施入。

1．2．3样品采集及指标测定方法按当地采收习惯随机采收成熟的黄瓜、苦瓜和甘蓝球。采样数量为：黄瓜、苦瓜每个小区采收1袋，每袋6个可食用的完整个体，共4组重复；甘蓝每小区采若干袋，每袋3～6个甘蓝。3种蔬菜取样均取主要食用部分的鲜样测定。具体做法是：将所有黄瓜和苦瓜均分3段，取中间一段测定，其中黄瓜留心、苦瓜去心；甘蓝球取样则是先将其沿中轴一分为二，然后去掉内层和外层，取中间层测定。(1)产量指标。黄瓜、苦瓜每次采摘均按小区记产，每小区总产量为各次收获果实之和，用重量除以面积求平均值。甘蓝一次采收完毕后每小区随机取3袋称重，求出平均值与每小区采收袋数相乘得出每小区总产量。(2)品质指标。可溶性糖含量采用葸酮比色法【lo】，蛋白质含量采用考马斯亮蓝G．250法【l¨，还原型维生素C含量测定采用2，6．二氯酚靛酚滴定法”们，硝酸盐含量采用水杨酸硝化比色法um。

1．2．4数据处理与分析试验数据用SPSS13．0软件进行单因素方差分析和LSD多重比较检验处理间差异程度，其中置信度为95％，用Excel2003进行数据的相关统计分析。

2结果与分析

2．1化肥减量和配施有机肥对蔬菜产量指标的影响

2．1．1对黄瓜产量指标的影响由表3知，化肥减量和配施有机肥对黄瓜的瓜长、瓜径和单瓜重量和黄瓜产量均无显著影响，但化肥减量并配施有机肥有增加单瓜重的趋势。由此可见，化肥减量20％以及其他处理对黄瓜产量没有明显影响。

2．1．2对苦瓜产量指标的影响由表4知，化肥减量和配施有机肥对苦瓜的瓜长、瓜径、单瓜重和瓜囊厚均无显著性影响，但化肥减量和配施有机肥有增加单瓜重的趋势。与处理CF80％相比，化肥减量配旌有机肥有提高苦瓜产量的趋势。

2．1．3对甘蓝产量指标的影响由表5知，与对照CF100％相比，处理CF80％、CF60％+OM20％、CF40％+OM40％下，甘蓝球高分别下降了16．25％、18．39％和16．77％，差异显著。各处理对球茎、单球重和产量没有显著影响。

2．2化肥减量和配施有机肥对蔬菜品质的影响

2．2．1对黄瓜、苦瓜和甘蓝可溶性糖含量的影响由图l可知，处理CF60％+OM20％与CF80％相比，其黄瓜可溶性糖含量提高了16．01％，差异显著。对苦瓜来说，与对照相比，各处理对其可溶性糖含量的影响均达到显著水平，其中化肥减量20％会使可溶性糖含量降低8．75％：化肥减量和配施20％及40％有机肥则分别提高了9．00％和7．32％：化肥减量及配施20％有机肥比全量施化肥显著提高甘蓝可溶性糖含量9．95％，比单施80％化肥显著提高了12．3l％。

2．2．2对黄瓜、苦瓜和甘蓝还原型维生素C含量的影响由图2可知，化肥减量和配施有机肥对黄瓜和苦瓜维生素C含量的影响差异均不显著。对黄瓜来说，在相同氮素水平下，处理CF60％+0M20％和CF40％+OM40％比处理CF80％分别提高了23．58％和25．94％，差异显著。处理CF60％+0M200,4能使苦瓜维生素C含量提高18．30％，差异显著。对甘蓝来说，处理CF60％+0M20％与CF100％相比，其维生素C含量显著提高了12．39％：与CF80％相比，使其维生素C含量显著提高14．50％。其余差异均不显著。

2．2．3对黄瓜、苦瓜和甘蓝可溶性蛋白质含量的影响由图3可知，处理CF80％和CF60％+0M20％对黄瓜可溶性蛋白质含量的影响差异均不显著，但与对照和CF20％相比，处理CF40％+0M40％能使其含量分别提高25．89％和29．47％，达到显著水平。对苦瓜而言，与对照相比，处理CF60％+0M20％和CF40％+0M40％均能显著提高其可溶性蛋白质含量，分别提高了28．72％和29．87％，差异均显著；在相同氮素水平下，处理CF60％+OM20％和CF40％+oM40％与CF80％相比，使其可溶性蛋白质含量分别提高了37．97％和39．21％，差异均显著。对甘蓝而言，与对照相比，处理CF40％+oM40％能使其可溶性蛋白质含量显著提高13．48％。在相同氮素水平下，处理CF60％+0M20％和CF40％+0M40％与CF80％相比，使其可溶性蛋白质含量分别提高了7．51％和18．39％，差异均显著。并且处理CF40％+OM40％与CF60％帕M20％相比，也提高了10．13％，差异显著。

2．2．4对黄瓜、苦瓜和甘蓝硝酸盐含量的影响由图4可知，化肥减量和减量后配施有机肥均能使黄瓜、苦瓜和甘蓝硝酸盐含量不同程度地降低，并且2种配施有机肥方式间差异不显著。与对照相比，处理CF60％+OM20％和CF40％+OM40％对黄瓜硝酸盐含量的影响差异都比较显著，分别降低了13．10％和12．41％。其余处理间差异均不显著。对苦瓜和甘蓝而言，与对照相比，处理CF80％、CF60％+0M20％和CF40％+OM40％对其硝酸盐含量的降低差异均显著，其中苦瓜分别降低了4．41％、8．84％和9．18％，而甘蓝分别降低了2．81％、11．65％和12．8％。在相同氮素水平下，与处理CF80％相比，处理CF60％+OM20％和CF40％+OM40％分别使苦瓜硝酸盐含量降低了4．64％和5．00％，甘蓝则分别降低了9．06％和lO．24％，差异均显著。

3结论与讨论

产值范文篇5

【正文】

为使工业经济在上海新一轮的大发展中得以健康发展，许多学者都针对当前上海工业经济的现状发表了自己独到的见解。本文运用多元统计中的因子分析方法，对影响上海工业经济发展水平的重要因素做详细分析。在理解指标与因素间关系的基础上，从定量与定性相结合的角度，把上海工业各个行业中诸如经济规模、产出效率、财务状况、能耗水平和科技开发等特征进行分析和归类，从整体上对如何促进上海工业进一步发展提出了对策与建议。

本文以上海35个工业行业作为工业经济发展的研究对象，从《2002年上海工业交通能源统计年鉴》中获取截面数据作为样本（原始数据略），参考了国经委提出的《工业经济效益评价考核指标体系》，选取了15个观测变量，分别为：从业人员数a[，1]、工业总产值a[，2]、工业增加值a[，3]、固定资产净值年平均余额a[，4]、存货a[，5]，、利润总额a[，6]、基本建设a[，7]、更新改造a[，8]、产值能耗a[，9]、成本费用利润率a[，10]、工业增加值率a[，11]、流动资产周转次数a[，12]、全员劳动生产率a[，13]资产负债率a[，14]、科技开发支出a[，15]，等。运用因子分析方法，通过计算机对原始数据进行标准化处理，根据主成分特征值及其贡献率，提取了6个公共因子作为工业经济发展的组合指标计算（过程略），如果如上图。这6个公共因子包含了原始指标91.8％的信息量，构成了我市工业经济发展水平的综合评价体系。

附图

工业经济发展水平的构成图

一、工业经济发展水平的因子分析

1.经济规模因子

第一因子主要与工业总产值、工业增加值、存货、利润总额、从业人员数等反映经济规模的变量密切相关，可称之为经济规模因子。该因子的贡献率达43.6％，在六因子中占突出地位，显示出上海工业经济发展水平的基本特征主要由经济规模因子所决定。另外，该因子与更新改造、科技开发支出两指标的关联度也很高，体现出上海工业已经开始注重科技创新，利用科技成果，通过对原有设施的技术改造来提高经济效益，实现扩大再生产，做大经济规模。

从现阶段经济发展现状看，基础工业在国民经济中依然占有很重要的地位，而这类行业一般是资本密集型的，生产集中度应该较高，生产要素应较多地集中于专业化的大型企业。但实际上，这些行业的生产集中度和专业化程度都不够高。钢铁，化工等适合大规模生产，但这些部门的企业规模却具有小型化，分散化趋向。上海市2001年特大型工业企业有39个，占全市工业企业数的0.21％；从业人员数19.49万人，占全市从业人员数的10.43％，平均职工人数为4997人；工业总产值总计2019.39亿，占全市工业总产值的38.71％。而日本在1985年占企业总数比重0.5％的1000人以上的大企业，增加值所占比重就达45.1％，就业比重达25.7％。因此上海市要想实现规模经济效应，发挥聚集效应和辐射功能，还有较长的一段路要走。另外，我市高新技术产业仍处于初创期，大型或超大型骨干企业很少，以高新技术骨干企业为核心的企业群落尚未形成。从高新技术企业规模来看，除外方独资、合资的几家高新技术企业已初具规模以外，其他高新技术企业均规模较小。2001年本市高新技术产业工业总产值总计1671.4亿元，占全市工业总产值的22.99％；工业增加值为441.2亿元，占全市工业增加值的21.40％；利润总额为147.7亿元，占全市利润总额的32.54％。虽然高新技术产业尚未发挥应有的作用，但其利润总额所占比重明显超过增加值所占比重，说明高新技术产业的创利效率较高，带来的经济效益已露端倪，这就说明上海工业发展走依靠科技创新，向高科技要效益的道路是完全正确的。

2.产出效率因子

第二因子的贡献率为19.6％，主要与全员劳动生产率、成本费用利润率、工业增加值率等变量密切相关，可称之为产出效率因子。

全员劳动生产率是企业生产技术水平、经营管理水平、职工技术熟练程度和劳动积极性的综合表现。上海市2001年平均全员劳动生产率为86676.01元/人，其中大中型企业为140241.30元/人，较之平均水平高出71565.29元/人，从另一方面也能看出规模经济对企业效益的促进作用。成本费用利润率反映了工业投入的生产成本及费用的经济效益，以及企业降低成本所取得的经济效益。高水平的成本管理和费用控制是决定企业是否有较强市场竞争力的关键。上海市2001年成本费用利润率为6.43％，其中中央工业为7.99％，地方工业为5.97％，虽然中央属工业企业的利润总额仅129.2亿元，比地方工业企业的324.9亿元少了195.7亿元，但其成本费用利润率高出地方工业2.02个百分点，看来地方工业企业要努力控制成本费用，加强成本费用管理，才能在创造高利润的同时真正提高经济效益。工业增加值率反映了企业降低中间消耗的经济效益。上海市2001年工业增加值率为42.8％，2000年为43.0％，比2000年稍微下降了0.2个百分点，必须引起适当的重视。

3.财务风险因子

第三因子的贡献率为10.8％，主要与资产负债率相关，可称之为财务风险因子。由因子负荷阵（具体计算过程略）可知，资产负债率的因子负荷量为-0.94，而成本费用利润率、工业增加值率的因子负荷量分别为-0.43、-0.60，可见高资产负债率必然影响企业的产出效率，进而影响企业的经济效益。上海市2001年资产负债率为46.96％，根据实证经验，一般比较合理的资产负债率在50％左右，可见上海市的资产负债情况良好，对企业所有者而言，既充分利用了较少量的自有资金投资，形成较多的生产经营用资产，又扩大了生产经营规模，且在经营状况良好的情况下还可以通过财务杠杆，得到较多的投资利润；对企业债权人而言，较低的资产负债率表明企业资金实力强，债权人承担的坏账风险较小。不过对于上海市大中型工业企业而言，在其工业经济效益综合指数（185.35）远远高于平均数（150.65）的情况下，资产负债率却低于平均水平，仅为42.31％，因此对于大中型工业企业而言，在企业经济效益良好的形势下扩大融资力度，利用负债经营的杠杆作用，做大企业规模，从而获取规模经济效益等方面，还有较大的空间可以开拓。

4.能耗因子

第四因子主要与产值能耗、固定资产净值相关，称之为能耗因子，该因子的贡献率为8.0％。降低能耗是当前全球各行业共同的目标。上海市2001年平均每万元工业总产值综合能源消耗量为0.53，其中非金属矿采矿业、电力、蒸汽、热水的生产和加工业、黑色金属冶炼及压延加工业得分最高，而这三行业的产出效率因子得分相对较低，因此对这三个能源消耗密集的行业，要特别注重加强设备运行管理，充分依靠科学技术，采用新工艺、新设备、新流程，想尽办法大力降低能源消耗。

5.营运能力因子

第五因子的贡献率为5.5％，主要与流动资产周转次数高度相关，称之为营运能力因子，流动资产周转次数是指一定时期内流动资产完成的周转次数，反映投入工业企业流动资金的周转速度和利用水平，是反映企业资产管理水平的指标。周转次数越大，资金流动就越快，于是在有限的资金总量下，便能获取更多的销售收入，资金的利用水平就高。另外，当企业的负债利率一定时，较高的流动资产周转次数将带来较高的投资收益率，因此其亦可作为评价企业盈利能力的辅助指标。上海市2001年工业企业平均流动资产周转次数为1.53，但大中型工业企业仅为1.36，略低于全市平均水平。其中长期以来的三角债问题一直是困扰企业发展的一个关键因素，如何解决好企业间三角债问题，提高企业营运能力值得关注。另外，合理的存货也是值得企业关注的问题。

6.基本建设投资因子

第六因子主要与基本建设、科技开发支出相关，称之为基本建设投资因子，贡献率为4.3％。基本建设投资属于外延性扩大再生产，是产品经济条件下企业规模增长的一个重要数量特征。企业必须通过一定数量的基本建设投资，粘合诸生产要素，推动资源存量的优化，才能取得更高的经济效益。另外，从科技开发支出0.31仅次于基本建设的因子负荷量来看，即使不能说2001年上海市基本建设已经完全按照科技含量的高低进行合理投资，但基本建设中的科技含量正逐步提高，重复建设、盲目建设的现象正在逐步减少。

二、产业综合评价

1.因子得分及其分类分析

通过因子负荷矩阵利用回归估计法求得因子得分模型，得到如左表所示的结果。

35个行业的因子得分

附图

由表可知，经济规模因子得分居前三位的是交通运输设备制造业、电子及通信设备制造业、黑色金属冶炼及压延加工业，对上海市来说是个可喜的现象。虽然上海市高新技术产业仍处于初创期，大型或超大型骨干企业很少，但其总体发展方向正朝着扩大规模前进。产出效率因子得分情况也很符合上海市现状，石油和天然气开采业以5.1的高得分位居第一，烟草加工业则位居第二，这两行业的产出效率远远超过其他行业。石油和天然气开采业以1.5的得分居财务风险因子得分榜首。联系产出效率因子得分情况可知，虽然石油和天然气开采业资产负债率较高，但由于其产出效率很高，且厂房、设备等固定资产投资需要大量资金，因此仍可以通过大量融资来扩大生产经营规模，获得更多的利润。与石油和天然气开采业相反的是，虽然烟草加工业的产出效率也很高，但其财务风险因子得分最小，这也体现了烟草行业高利润、低风险的特征。能耗因子得分最高的是非金属矿采选业，其次是电力、蒸汽、热水的生产和供应业、黑色金属冶炼及压延加工业，显示出这三个行业高能耗的特征。另外，石油加工及炼焦业、化学纤维制造业两产业的营运能力较好，而电子及通信设备制造业、电力、蒸汽、热水的生产和供应业的基本建设投资因子得分较高。

由于公共因子有6个，不可能在6维空间标出该35个行业，而且前3个因子的贡献率较高，因此只做出前3个因子的因子得分图，并标出特殊值。

附图

图1

图1是由经济规模因子与产出效率因子组成的坐标系。由图可以看出，石油和天然气开采业、烟草加工业均属于规模不大但产出效率很高的产业；交通运输设备制造业、电子及通信设备制造业、黑色金属冶炼及压延加工业则产业规模很大，但产出效率较低。作为高新技术产业的电子及通信设备制造业，其产出效率较低与其大量业务为来料加工与装配有关，因此在发展该产业时，如何加强自主创新，充分吸收国外的先进技术，提高自身的研发能力，必须引起高度重视。所以提高产业效率是电子及通信设备制造业未来发展的重中之重。

附图

图2

图2是由经济规模因子与财务风险因子组成的坐标系。从图可以看出，电力、蒸汽、热水的生产和供应业、煤炭采矿业、烟草加工业属于低资产负债、低经济规模产业；电子及通信设备制造业为较高资产负债、经济规模大的产业；黑色金属冶炼及压延加工业为低资产负债、高经济规模产业。

附图

图3

图3是由产出效率因子与财务风险因子组成的坐标系。其中，石油和天然气开采业属于高资产负债、高产出效率产业；烟草加工业属于高产出效率、低资产负债产业；煤炭采矿业、电力、蒸汽、热水的生产和供应业均属于低资产负渍、低产出效率产业。

2.前景预测

上海作为一个综合性的大城市，工业发展具有很多有利条件。应当合理布局上海工业，充分利用上海自然资源、经济资源、劳动力资源的优势，建立最佳的地区工业经济结构。

（1）上海是自然资源相对匮乏的地区，而采掘工业受自然资源分布状况影响很大，因此，上海应减少采掘工业的规模，对破产企业实行关停并转政策。如非金属矿采选业、煤炭开采业等。另外，加工工业只是间接受自然资源分布的影响，且随着交通运输业的发展，自然资源的约束力越来越小，因此上海可适当发展加工工业，如石油加工及炼焦业等。

（2）出于上海劳动者综合素质、劳动生产率、劳动技术水平较高等因素的考虑，上海应注重发展新兴工业，把技术创新作为建设工业新高地的关键环节。如发展交通运输设备制造业、电子及通信设备制造业等。而传统工业部门，在努力进行技术创新的基础上，可以考虑将其转移到内地或临近地区，利用这些地方的廉价劳动力和自然资源，延长上海产品的生产周期，如纺织业等。

（3）对于关系国民日常生活的行业，应努力弥补行业缺陷，加强改革，发挥其应有作用。如电力、蒸汽、热水的生产和供应业，要注意节能降耗，走可持续发展的道路；煤气生产和供应业，各因子得分都不行，要彻底改变现行运行、管理机制；自来水的生产和供应业，要加强资金管理，提高资金周转速度，另外，通过节能降耗，提高产出效率。

（4）对于经济效益好、盈利能力强的行业，要重点培养。如烟草加工业、石油和天然气开采业等产出效率很高，耗能又少的产业，可适当加大规模，利用规模效益，获得更多的利润。

三、对策与建议

1.发展特大型企业，加强自主创新，创造名牌效应

在新型支柱行业中，通过市场选择为主、政府扶持为辅的方法加速几个具有国际市场竞争力的特大型企业。在资金方面大幅度倾斜于经营良好的大企业，加速大规模的设备更新和技术改造，迅速使企业在更高技术层次上形成现代化大规模生产。同时在有利于大企业提高规模经济效益的前提下，政府采取适当的行政手段，推进经营良好的大企业兼并其他企业，实现资产重组，从而发挥大企业的重要作用，形成专业化产品和劳务的规模供给，以本市的资源优势形成战略产业，创造名牌产品，提供规模供给，占领上海市内外市场。大企业自身形成勇于创新的企业文化，组建利于技术创新和成果转化的企业组织和结构，完善人才激励机制，鼓励把科技人员的利益与企业的利益结合起来，对科技人员开发的新技术和拥有知识产权的项目，实行技术入股等，从真正意义上做到自主创新，从而依靠科技进步提高产品的附加值，提高大企业的增加值率、利润率。另外，构造与大企业配套的专业化中小产业，让大企业专注于核心业务的集中发展，而让中小企业形成以依赖大企业，以订单、承包合同为核心，灵活调整的专业化生产。最终产生资金、产品和劳务等各方面的经济联系，在生产、销售、社会服务等方面互为依赖，形成一张巨大的经济网络。

2.推行目标成本管理，降低产品成本

首先，大力节约原材料、燃料动力的消耗。通过改进生产设计，改变材料加工方式，提高材料利用率，利用废料和代用料等，降低材料消耗量；通过及时掌握市场信息来降低原材料的买价，选择适当运输方式降低运费，并注意减少运输途中的损耗，降低原材料的采购成本；通过加强能源管理，努力降低能源消耗。其次，加强期间费用的预算管理，减少非生产性费用开支。期间费用的数值变动对成本费用利润率将产生巨大的影响。要提高效率就要节约所费，各企业可将一些可控费用如差旅费、办公费、修理费等量化到各部门，将期间费用与责任人挂钩，从而加强期间费用的管理。

3.权衡财务风险与资金成本的关系，确定最优的资金结构

合理的资产负债率有利于企业所有者在较少自有资金的情况下扩大再生产。对于经营状况良好；负债规模较小的企业而言，要充分利用负债经营的杠杆作用，获取更多的投资利润。同时也要把握好负债规模，过多的负债必然增加利息等固定费用的负担。另外，财务杠杆的作用会增加企业破产的机会，并出现企业“给银行打工”的现象。因此，企业要运用一定的办法寻找最优的资金结构，使企业通过负债取得最大收益，保证资产负债率恰到好处。

4.依靠科技，节能降耗，走可持续发展道路

依靠科技进步，改造高耗能工艺和设备，用现代技术武装传统设备，降低能耗；充分调动企业干部职工的创造性，加快科技成果向现实生产力转化的步伐；以资源永续利用为目标，加快开发新能源技术；以环境保护为核心，重点开发洁净生产技术，等等。如能耗得分很高的电力工业，可利用清洁能源，尽量减少化石能源的污染和排放；利用新能源和可再生能源，以满足可持续发展的需要；运用现代化科学技术手段武装电力工业，提高能源利用率，减少污染，实现电力供求协调发展。

5.进行理性基本建设投资

在进行基本建设投资时，把加大投资力度与技术升级、产业升级结合起来。随着改革开放的不断深入，上海市工业企业的生存和发展环境正在发生广泛而深刻的变革。客观上要求企业必须加大技术改造投资力度，以此提高其硬件水平，提高竞争力。把启动投资与产业结构升级结合起来，是全面启动上海市投资需求的前景所在。目前，以加大技术创新力度、促进产业结构升级为目的的投资领域非常广阔，且将为全社会带来高额的长期投资回报，不仅近期有利，也有利于长期的经济发展。

6.加强经济合作

牢牢把握国内市场，加快实施工业产品向内地转移的战略，推动经济合作。上海市的工业，特别是传统工业中的一些产品，只要是有市场、有质量的，都要大胆的与内地企业实行经济联合，把这部分产品下放到内地去，利用当地的廉价劳动力及一定的资本支持，延长上海产品的生命周期，用低劳动成本来相对增加经济效益。将传统工业行业有效地转换出来，根据上海市发展的战略重新选择新的行业，以此走一条产业升级换代的新路子。在高新技术产业领域，采用多种联合方式开发新行业、拓展新领域，与发达国家高新技术企业进行“战略联盟”，通过兼并、购买、合资办厂等密集型联合方式和联合开市、市场合作等松散联合方式，组建若干较大规模的高新技术企业集团，实现国内外资金、技术、品牌、市场的结合，提高产业能级。

【参考文献】

1.于秀林、任雪松.《多元统计分析》中国统计出版社1999

2.柯惠新、黄京华、沈浩.《调查研究中的统计分析法》北京广播学院出版社1996

产值范文篇6

（一）内容提要

本文主要通过对我国2004年各地工业总产值进行多因素分析，建立以工业总产值为被解释变量，以其它可能对工业总产值有明显影响的因素为解释变量的多元线性回归模型，并利用模型对工业总产值进行数量化分析，就当前形势下通过何种方式才能提高工业总产值提出一些可供参考的意见。

关键词：工业总产值多因素分析投入固定资产劳动计量经济学

Summary

ThispapermainlybyChinain2004toaroundindustrialoutputformulti-factoranalysis,establishagrossvalueofindustrialoutputwastheexplanatoryvariable,Otherpossibletotheindustrialoutputvaluehasobviousimpactonthevariablefactorstoexplainthemultiplelinearregressionmodel,anduseofindustrialoutputmodelforquantitativeanalysis,onthecurrentsituationbywhatmeanscanimprovetheindustrialoutputvalueofsomeoftheadviceavailable.

Keywords:IndustrialoutputMultivariateanalysisInputFixedassetsLaborEconometrics

（二）建立模型的步骤

（1）建立模型

1、解释变量的选择

被解释变量,直接取工业总产值，用Y表示。

解释变量，即影响解释工业总产值的变量选取哪些呢？

我们知道，对于影响产量的主要变量是投资（K），劳动（L）和技术进步（T），所以在我们选择工业总产值解释变量的时候应该含有K、L，但是由于技术进步（T）的数据我们不可得，所以我们无法将其列入模型中进行定量研究。除了以上两个变量，我们还应该选择一个重要的变量，那就是固定资产，因为工业总产值中很大一部分是由大型工业产值组成的，这些工业的固定资产大小会对他们的产值产生重大影响，比如，一个大型工厂在以前用价值100万的旧生产线生产产品时，投入10万，产值是14万，后来引进新生产线，同样的投入和劳动，产值会是20万，这就表现出固定资产对工业总产值的影响。所以在选择了解释变量K、L之后，我们还要加上固定资产（B）。至此，对于工业总产值影响较大的解释变量我们已经找到。

建立如下产量模型

Y=f（K，L，B，担

其中，凳瞧渌幸蛩氐淖酆洗恚撬婊哦睢

2、模型数学形式的确定

根据经济理论和数理经济学的结论我们可以知道，解释变量K、L、B与别解释变量Y存在线性关系。

另外，我们通过描绘变量之间关系的散点图，通过下图大致可以判断，解释变量K、L、B与别解释变量Y存在线性关系

于是，我们设定工业总产值的模型为

Y=b0+b1K+b2L+b3B+

3、拟定参数的大致范围

资本投入（K）和劳动投入（L）及固定资产（B）的增加都会导致工业总产值（Y）的增加，所以，b1>0、b2>0、b3>0

（2）样本数据的收集

现在做的关于工业总产值的模型中所用的数据为截面型数据，我所收集的数据为我国2004年全国各省的工业企业主要经济指标，包含工业总产值、固定资产原价、主营业务成本和全部从业人员年底平均数。

14-3各地区全部工业企业主要经济指标(2004年)

地区工业总产值

(Y)

单位：亿元固定资产

原价

(B)主营业务

成本

(K)全部从业人员

年平均人数

(L)

(万人)

北京5974.703322.085244.46158.03

天津6119.082476.965197.60168.93

河北10194.404735.218427.93440.99

山西4173.933351.303197.32278.13

内蒙古2327.481866.931859.00110.14

辽宁9140.615538.817696.00354.20

吉林3551.722177.682802.44138.29

黑龙江3955.702990.532789.85187.48

上海14594.155842.6512777.87340.93

江苏29476.6610173.9625208.811018.91

浙江21227.207746.8617862.06861.59

安徽4236.392368.233407.16235.81

福建7516.053014.866185.11364.53

江西2736.691511.752279.37179.17

山东24678.509398.7820133.49935.93

河南9236.804589.397361.50530.25

湖北5329.234129.674245.60235.48

湖南4341.882341.413339.51262.40

广东31519.6110118.8628557.181338.13

广西2242.261503.991809.14126.67

海南429.42306.40341.1414.77

重庆2598.841320.982074.64144.62

四川5303.643515.934221.95297.31

贵州1546.171444.601107.9993.89

云南2344.071839.661616.54103.53

西藏24.8573.0617.072.31

陕西3150.792614.742280.36175.43

甘肃1695.791495.521386.7298.09

青海388.12639.32287.7618.10

宁夏605.19489.34479.3533.11

新疆1656.021675.521206.7356.81

其中，工业总产值就是我们模型中的Y、固定资产原价相当于模型中的B、主营业务成本相当于投入资产K、全部从业人员年底平均数相当于劳动L。

（3）参数估计

对于参数的估计，我们采用计量经济学软件计算相关数据，在这里我们用eviews3.1来计算。

步骤：

1、打开eviews软件，通过file-new-workfile选中undatedorirregular然后在下面文本框中输入1到31建立实验所需表格。

2、在操作区输入datayklb然后按回车键进入数据输入页面并把数据准确输入到相关项目中，如下图

obsKBLY

15244.463322.08158.035974.7

25197.62476.96168.936119.08

38427.934735.21440.9910194.4

43197.323351.3278.134173.93

518591866.93110.142327.48

676965538.81354.29140.61

72802.442177.68138.293551.72

82789.852990.53187.483955.7

912777.875842.65340.9314594.15

1025208.8110173.961018.9129476.66

1117862.067746.86861.5921227.2

123407.162368.23235.814236.39

136185.113014.86364.537516.05

142279.371511.75179.172736.69

1520133.499398.78935.9324678.5

167361.54589.39530.259236.8

174245.64129.67235.485329.23

183339.512341.41262.44341.88

1928557.1810118.861338.1331519.61

201809.141503.99126.672242.26

21341.14306.414.77429.42

222074.641320.98144.622598.84

234221.953515.93297.315303.64

241107.991444.693.891546.17

251616.541839.66103.532344.07

2617.0773.062.3124.85

272280.362614.74175.433150.79

281386.721495.5298.091695.79

29287.76639.3218.1388.12

30479.35489.3433.11605.19

311206.731675.5256.811656.02

3、在操作区输入lsycklb再按回车键，得出软件对这个模型的参数的计算结果如下。

DependentVariable:Y

Method:LeastSquares

Date:06/10/07Time:13:42

Sample:131

Includedobservations:31

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-156.8089133.5327-1.1743110.2505

K0.9793550.04378722.366460.0000

B0.3702630.0901314.1080570.0003

L0.7381820.8556700.8626950.3959

R-squared0.998486Meandependentvar7171.482

AdjustedR-squared0.998317S.D.dependentvar8427.921

S.E.ofregression345.7126Akaikeinfocriterion14.64901

Sumsquaredresid3226965.Schwarzcriterion14.83404

Loglikelihood-223.0596F-statistic5934.064

Durbin-Watsonstat2.028371Prob(F-statistic)0.000000

由上结果得出模型方程如下

Y=-156.8089+0.370263B+0.738182L+0.979355K+

（4）模型的检验

1、经济检验：由上方程可知，b1>0、b2>0、b3>0

符合我们的经济学意义。通过了经济学准则检验

2、统计学检验：由上述软件得出的计算结果可知

①拟合优度检验R=0.998486，很接近1，通过了拟合优度检验；

②回归方程显著性检验F=5934.064，数值很大，通过回归方程显著性检验

③变量的显著性检验T，

解释变量BLK

T检验4.1080570.86269522.36646

由上表可知，K和B的T检验都明显大于2，通过变量显著性检验，可是L的T检验值明显小于2，不能通过变量显著性检验。

我们可以导出这三个解释变量和被解释变量的线性表，可以看出，Y随着K和B的变化而变化，而L几乎和Y没有相关关系。此图说明在我们设定的三个解释变量中，L变量是多余的，我们必须将其舍弃。

舍弃L解释变量后，我们的模型方程变为

Y=b0+b1K+b2B+

我们再通过eviews软件得出这个方程的相关参数如下图

DependentVariable:Y

Method:LeastSquares

Date:06/10/07Time:14:17

Sample:131

Includedobservations:31

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-144.7105132.1864-1.0947460.2830

B0.3882660.0872804.4484850.0001

K1.0042170.03281430.603170.0000

R-squared0.998444Meandependentvar7171.482

AdjustedR-squared0.998333S.D.dependentvar8427.921

S.E.ofregression344.1301Akaikeinfocriterion14.61168

Sumsquaredresid3315915.Schwarzcriterion14.75046

Loglikelihood-223.4811F-statistic8982.774

Durbin-Watsonstat2.012255Prob(F-statistic)0.000000

继而得出我们的新的模型

Y=-144.7105+0.388266B+1.004217K+

可以看出这次得出的参数与前面带有L解释变量的参数相比，在满足的经济学意义检验后，统计学检验R检验变化很小，F检验结果则极大增加，同时K、B的T检验也都通过，可见，这个模型是比较好的。

至此，新的模型方程通过了所有统计学检验

3、计量经济学准则检验：

①序列相关性检验：绘制ei与ei-1的相关图

GENRe=resid(求残差序列ei)

GENRe1=e(-1)(求残差序列ei-1)

SCATee1(绘制ei与ei-1的相关图)

可以看出，ei与ei-1之间不存在自相关

检验误差项凳欠翊嬖谧韵喙兀阂阎狣.W=2.012255，若给定a=0.05,查附表，dL=1.30,dU=1.57，因为dU<D.W<4-dU,依据判别规则，认为误差项挡淮嬖谧韵喙亍

②异方差检验：

将K的样本观测值按升序排列，Y的样本观测值按原来与K样本观测值相对应关系进行排列，略去中心7个样本观测值，将剩下的24个样本观测值分成从量相等的两个样本，每个子样本的观测值个数均为12。排列结果见下

单位：亿元

地区YK地区YK

广东31519.6128557.18江西2736.692279.37

江苏29476.6625208.81重庆2598.842074.64

山东24678.5020133.49内蒙古2327.481859.00

浙江21227.2017862.06广西2242.261809.14

上海14594.1512777.87云南2344.071616.54

河北10194.408427.93甘肃1695.791386.72

辽宁9140.617696.00新疆1656.021206.73

河南9236.807361.50贵州1546.171107.99

福建7516.056185.11宁夏605.19479.35

北京5974.705244.46海南429.42341.14

天津6119.085197.60青海388.12287.76

湖北5329.234245.60西藏24.8517.07

用第一个子样本估计模型，得

Y=52.44415+1.241964K+

残差平方和Σe1i=145350.74

用第二个子样本估计模型，得

Y=530.0243+1.132635K+

残差平方和Σe2i=4680196.526

提出原假设H0：si2=s32…..=.s312

备择假设Hi：si2s22…….s312各不相同

构造F统计量

F=Σe2i/Σe1i=32.20

给定显著性水平a=0.05，v1=v2=12-2=10，查F分布表，

F0.05（10，10）=2.97

因为F=32.20>2.97，所以应接受备择假设，即该模型存在异方差。

上述过程的软件操作如下：

SORTK（样本按K升序排列）

SMPL112（工作区间定义为1-12）

LSYCK（求出Σe1i玻

SMPL2031（工作区间定义为20-31）

LSYCK（求出Σe2i玻

GEMRF=4680196.526/145350.74（求出F=32.20）

将B的样本观测值按升序排列，Y的样本观测值按原来与B样本观测值相对应关系进行排列，略去中心7个样本观测值，将剩下的24个样本观测值分成从量相等的两个样本，每个子样本的观测值个数均为12。排列结果见下

单位：亿元

地区YB地区YB

江苏29476.6610173.96内蒙古2327.481866.93

广东31519.6110118.86云南2344.071839.66

山东24678.509398.78新疆1656.021675.52

浙江21227.207746.86江西2736.691511.75

上海14594.155842.65广西2242.261503.99

辽宁9140.615538.81甘肃1695.791495.52

河北10194.404735.21贵州1546.171444.60

河南9236.804589.39重庆2598.841320.98

湖北5329.234129.67青海388.12639.32

四川5303.643515.93宁夏605.19489.34

山西4173.933351.30海南429.42306.40

北京5974.703322.08西藏24.8573.06

用第一个子样本估计模型，得

Y=-56.29035+1.360224B+

残差平方和Σe1i=2096059.48

用第二个子样本估计模型，得

Y=-8181.280+3.712556B+

残差平方和Σe2i=28414056.94

提出原假设H0：si2=s32…..=.s312

备择假设Hi：si2s22…….s312各不相同

构造F统计量

F=Σe2i/Σe1i=13.56

给定显著性水平a=0.05，v1=v2=12-2=10，查F分布表，

F0.05（10，10）=2.97

因为F=13.56>2.97，所以应接受备择假设，即该模型存在异方差。

上述过程的软件操作如下：

SORTB（样本按K升序排列）

SMPL112（工作区间定义为1-12）

LSYCB（求出Σe1i玻

SMPL2031（工作区间定义为20-31）

LSYCB（求出Σe2i玻

GEMRF=28414056.94/2096059.48（求出F=13.56）

下面应用加权最小二乘法估计模型

软件操作如下：

SMPL131

GENRX=1/（K*B）

LS（W=X）YCKB（以X=1/（K*B）为权数进行加权最小二乘估计）估计结果如下：

DependentVariable:Y

Method:LeastSquares

Date:06/21/07Time:13:50

Sample:131

Includedobservations:31

Weightingseries:X

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-1.4856300.886460-1.6759140.1049

K1.1899020.01581175.255680.0000

B0.0824490.0153875.3583930.0000

WeightedStatistics

R-squared0.999935Meandependentvar50.55315

AdjustedR-squared0.999930S.D.dependentvar133.1075

S.E.ofregression1.113330Akaikeinfocriterion3.144353

Sumsquaredresid34.70608Schwarzcriterion3.283126

Loglikelihood-45.73747F-statistic214397.9

Durbin-Watsonstat1.854200Prob(F-statistic)0.000000

UnweightedStatistics

R-squared0.992805Meandependentvar7171.482

AdjustedR-squared0.992291S.D.dependentvar8427.921

S.E.ofregression739.9753Sumsquaredresid15331778

Durbin-Watsonstat1.098686

得出模型Y=-1.485630+0.082449B+1.189902K+

T值（-1.68）（75.26）（5.36）

R=0.999935F=214397.9D.W=1.85

满足所有统计学检验

③多重共线性检验

我们采用逐步回归法来检验我们的模型。我们先把解释变量中的固定资本量B去掉，得出一个模型

Y=3.221972+1.267023K+

T值（19.50）（138.40）

R=0.999868F=219251.0D.W=2.05

可以看出，除了R检验值略小外，其他值都有所提高，B不会引起多种共线性。

我们再把解释变量中的K去掉，得出模型

Y=-58.17087+1.136486B+

T值（-8.88）（12.73）

R=0.986728F=2156.025D.W=2.17

可以看出，几乎所有值都没有原来模型的好，说明该模型缺不了K，K也不会形成多重共线性。

（五）应用计量经济学模型分析问题

长期以来，我们一直把影响产出的因素归结为投资，劳动和技术，这次我们的研究没有涉及技术，只分析了前两者，后来我们发现劳动在其中的作用变的很小，以至于我们将它舍弃，联系到现实生活中我们就不难发现为什么现在下岗工人如此的多，近些年来，由于技术和管理手段的提高，以往的劳动水平已经超过我们需要的劳动要求，劳动的增加已经不能提高产出，反而增加了成本，所以各个企业纷纷裁员。所以，要想提高产出，已经不需要也不能靠劳动力的提高来提高。投入将会在影响产出的众因素中越加凸现出来。

产值范文篇7

一、调查目的

通过建立覆盖全县农业主导产业调查监测系统，了解我县粮油、畜牧（生猪、乌鸡）、水果、蔬菜、茶叶等五大产业产值、增加值变动情况，掌握产业变化特点，深入分析农民增收当中出现的新情况和新问题，总结促进农民增收的办法、途径和经验，及时提出有针对性的对策建议，为各级领导科学决策提供参考。

二、调查内容

主要对粮油、畜牧、果菜、茶叶等主导产业生产、加工、流通环节的产值、增加值进行抽样调查和统计分析。

三、确定调查监测点

结合我县自然条件、经济水平、经济类型等因素采取全面调查与重点监测相结合的办法，分别选择有代表性、能基本涵盖全县农村经济发展的村经济组织、种养殖大户、专业合作社、家庭农场、龙头企业、农业园区、农产品批发市场、大中型超市、专卖店等为调查基点，调查分析粮油果菜、畜牧、茶叶等主导产业生产、加工、流通环节的产值及增加值。

四、调查方法

产业调查为实时动态监测调查，采取抽样调查与全面统计相结合的方式进行，调查报表为季报表。调查工作分数据采集、整理汇总和研究分析三项内容进行。

（一）数据定期采集。由调查人员定期到选定的调查基点对有关情况进行调查，认真采集有关数据，数据采集截止时间为每季度末的最后一天。

（二）数据整理汇总。对采集到的数据信息进行汇总分类整理，按照市上下达的调查监测任务填制分项调查表，产值统一按照现行市场价格计算，每季度的数据累计汇总，同时建立县农业经济统计信息监测动态数据库。

（三）数据研究分析。各单位每季度对调查监测统计结果进行分析，找出调查监测产业发展的特点规律及制约因素，形成简要的分析报告上报局办公室，并为调查监测产业提出指导性发展建议，为上级领导决策提供科学依据。

五、调查工作要求

（一）加强组织领导。为了保障调查监测工作的顺利开展，经农业局会议研究，决定成立县农业经济监测统计调查分析工作领导小组。局属各有关单位及相关科室要高度重视农牧业产值监测和调查分析工作，将其作为一项重要工作任务列入重要议事日程，一把手要亲自抓，按产业类别落实专人具体负责此项工作。

产值范文篇8

2009年以来，随着国际金融危机的进一步扩展，我县工业经济面临着更为严峻的考验。永嘉县经贸局紧紧围绕县政府提出的“保稳促调”工作部署，采取多项措施，千方百计保企业、保市场、保增长，力促各项经济发展降幅收窄、环比增长、指标回暖。

回顾上半年的工作，主要有以下几个方面：

（一）工业经济平稳发展

1、工业总量下滑趋稳。今年以来，我县经济运行总体上延续了去年的下行态势，但下滑的轨迹呈趋缓状态，一些先行指标止跌企稳。全县1-2月至1-6月规上产值同比增幅分别为2.9、-1.3、-2.3、-4.4、-3.1，从6月份开始，下滑态势有所反弹，降幅比上月收窄1.3个百分点，6月当月实现规上产值26.09亿元，环比增长17.47%，1-6月全县工业用电量5.26亿千瓦时，同比下降3.7%，降幅比上月收窄1.3个百分点，6月当月工业用电环比增长8.7个百分点。

2、运行质量逐步提高。1-5月份，全县工业经济效益考核得分为211.13分，同比提高3.8分，环比提高6.32分，高出全市近30分，居全市第二位。规上工业企业实现利润6.4亿元，同比下降6.7%，与1-2月至1-4月的-14.7%、-11.2%、-9.4%相比逐月得到缩减，降幅逐步得以控制，总量和增速均居全市第三。企业应收帐款净额同比增长6.1%，月1-4月的同比增长17%、1-5月份的同比增长12.1%相比有较大幅度的下降。

3、投资增长比较明显。工业性投资呈现较快增长，1-6月全县完成工业性投资8.32亿元，完成任务的34.7%。新备案企业技术改造项目35个，总投资额达16.15亿元，同比增长328%，共推荐上报市重点技术改造项目7个、省技术改造“双千工程”项目8个，上报中央投资储备项目3个，计划总投资达6亿元。标准厂房开工7000平方米，已完工15000平方米。完成技术改造备案项目32个,总投资9.5亿元,同比增长300%,是2008年的1.5倍。

4、实际外资完成较好。2009年，市局给我县确定自营出口额为39500万美元（比上年增长8%），1-6月份实际完成自营出口额19032万美元，同比增长-7.8%,比全市的同比增长率高5.1个百分点。全县已有外贸自营进出口企业218家，其中生产企业198家，已开展自营出口业务的169家。2009年1-6月已完成实际外资975万美元，提前完成了市局下达实际利用外资800万美元全年计划任务

（二）产业转型提升稳步推进

1、深化创新强工战略，全力助推工业经济转型升级。不断完善创新强工政策体系，在贯彻落实上级扶持政策的基础上，出台了《关于工业经济保稳促调工作的实施意见》等政策，实施积极的财政政策；切实强化品牌培育，大力实施“名牌培育质量提升工程”，加强政府对创牌的引导，依托行业协会和广大企业的共同参与，推进企业申报品牌，鼓励企业培育打造驰名商标、名牌产品，注重“金名片”向“金牌”的转变，注重个体创牌向集体创牌的转变，注重行业创牌向区域创牌的转变，积极指导五金和鞋革申报省级专业商标品牌基地。

2、加大政策服务力度，着力提高企业自主创新能力。为了使企业有更好的自主创新平台，我们加大对企业的引导与服务，逐一到自主创新重点企业调研，储备了一批自主创新好项目，今年已上报市级技术创新重点项目3个、市级信息化项目3个、市技术中心项目3个、市产学研合作重点项目5个、省技术创新项目1个、省技术中心1个，省高新技术产品6个、省贸易性技术壁垒项目3个。同时通过了省级新产品备案24个，是去年全年的3倍，省级新产品鉴定7个，是去年全年的3.5倍，通过这批项目的落实，将大大提高企业的自主创新能力。

3、强化节能降耗工作责任，倒逼产业结构调整。深入贯彻落实县政府先出台的《2009年永嘉县节能降耗工作行动计划》、永嘉县2009年节能降耗工作目标责任制考核暂行办法、永嘉县节能降耗财政专项资金管理办法等政策，进一步落实节能工作部门责任制，突出节能重点，全面实施节能降耗“十大”工程，充分发挥技术改造的节能主导作用，推进节能项目建设。上半年，已在开展节能改造项目有14个，总投资额约3336多万元。

（三）市场整规成效初显

1、商贸工作进一步规范。积极培育流通业行业龙头企业，建立健全食品安全管理制度，促进连锁店自律，提高连锁店的社会效应，全面提升全县农村食品质量。1-6月全县新增“千镇连锁超市”7家，争取到省、市商贸业专项资金40万元，建立“家电下乡”备案商业网点72家，出售产品854台，累计销售金额182万元，社会消费对经济保持比较稳定的带动作用。

2、行政执法进一步加强。加强屠宰管理，督促屠宰企业严把“三关”，加大查处私屠滥宰窝点，确保生猪产品质量，上半年查处私屠滥宰案件3起，对生猪批发户从松阳调入的8头含“瘦肉精”生猪进行无害化处理。加强成品油管理，取缔无证经营成品油加油点2处，整改存有安全隐患的加油站1家。加强美容美发专项管理，开展对全县范围内的美容美发、足浴店进行普查登记。公务员之家

3、行业协会进一步健全。加强对各行业协会的指导和监督，开展协会财务审计，规范协会运作；推行协会评价制度，着力加强行业协会的规范化建设,提高行业协会的工作能力，充分发挥行业协会经济社会建设中的作用，服务企业，着力增强企业发展后劲；实行协会季度分析会制度，每一季度召开行业协会经济分析例会，及时关注行业发展中出现的新情况、新问题，提出对策建议，为政府决策提供参考，为行业企业发展服务；加大对协会内部人员的培训力度，完善协会职能，全面提升协会工作人员整体水平和综合素质，为更好的服务协会企业打下坚实的基础。

（四）常规管理日趋规范

1、深入开展学习实践科学发展观活动。按照县委深入学习实践科学发展观活动统一部署，成立领导小组和工作机构，并制定《县经贸局开展学习实践科学发展观活动实施方案》。通过采取个人自学、召开支部生活会、进行座谈研讨等形式，组织党员学习，班子成员结合分管工作，对经贸系统进行深入调研，并撰写调研报告，认真开展谈心交心，并召开班子专题民主生活会。同时领导班子形成《县经贸局学习实践科学发展观活动分析检查报告》，并通过讨论会、书面评议等方式组织群众对分析检查报告进行了评议，满意率达97%。

2、加强安全生产管理。制定《永嘉县经贸局安全生产工作责任制》，实施安全生产工作例会制度，以“真情服务、安全发展”主题活动为主线，以“安全生产宣传月”活动为切入点，狠抓国有集体企业安全保障体系建设。上半年对国有集体企业进行了4次安全生产大检查，发放整改意见书4份，及时督促企业抓好消除隐患落实，使安全生产工作有序开展。

3、加强信访维稳工作。调整信访工作领导小组，按照领导分工的职责分别负责各类来信来访，根据县委要求，变接访为下访工作，全面排查，摸清底数，全力化解，加强防控，对信访件做到件件有登记，件件有落实，及时报结。上半年共收到来信来访15件，其中上级交办的10件，重复的14件，信访办结率100%。

4、优化窗口服务工作。按照“勤政、高效、规范、廉洁”的办事宗旨，严格实行服务事项限时办结制度，提高办事效率和审批质量。从窗口办件情况来看，1－6月经贸窗口共收到即办件和当即办件46件，按期办结率达100％；承诺件收件13件，提前办结率达100%，平均提前3.5天，效率得到明显提高。上半年民意征询测评满意率好占100%。公务员之家

5、加强机关效能建设。进一步统一思想，充分认识开展机关效能建设的重要性和必要性，强化制度建设，规范干部行为，我局从基本工作职能和具体业务事项出发，进一步建立健全各项规章制度，从制度上严把纪律关。强化责任制落实，制定《经贸局绩效考核办法》，建立了一把手负总责，分管领导各负其责，全体干部广泛参与的工作体系，明确工作目标，突出工作重点，有效地推进了机关效建设工作的扎实开展。

（五）困难问题仍然存在

诚然，经贸局在上半年的工作中，取得了一定的成效，但同时工作中也面临不少的困难和问题。其中以工业项目推进难最为突出，截止到6月30日，全县已开工8个项目，列入市考核开工18个，已开工1个，进场6个，7个竣工项目已完成2个，服务年活动58个开工已完成8个，在建64个计划，今年竣工45个项目已完工11个。同时节能降耗任务依然艰巨，由于06、07年我县单位GDP综合能耗下降率均没完成4.4%的目标，以及非重点用能企业影响工业领域的节能工作和非工领域的节能降耗工作没有落到实处，使我县节能降耗任务的分解落实依然严峻。

二、下半年工作计划

（一）制订完善工作措施，狠抓目标任务分解落实工作。结合工作实际，采取切实强力措施，抓好目标任务分解，狠抓工作任务落实，千方百计、想方设法、克难攻坚，确保今年工作任务完成。

（二）以企业为主体，提高自主创新能力。逐步实现主要依靠资金和资源支撑经济增长向主要依靠科技进步和劳动者素质的提高来支撑经济增长的转变，从培育创新精神，着力推进管理创新，增强创新能力，落实创新政策，优化创新环境等方面入手，全力提高企业的自主创新能力。

（三）引导企业积极开拓两个市场。一方面奋力抢占海外市场，力保海外市场稳定；另一方面全力开拓国内市场，缓解当前企业市场压力。

（四）着力推进商贸流通发展。实施二三产剥离发展，逐步建立生产性服务业集聚区和特色商贸区，着力为工业企业提供集中、配套、高效的服务，进一步降低企业运营成本。同时加快现代商贸流通业发展，继续推进千镇连锁超市建设和家电下乡活动，进一步拓展农村市场，扩大农村消费。

产值范文篇9

关键词：林业产业结构；总产值；分析研究

任何国家和地区在经济的不同发展阶段均存在完全不相同的产业结构特点，另外完全不相同的总量也会对应完全不同的产业结构。随着我国近几年经济的深入发展，我国林业产业的发展速度也在不断增加，为我国广大农民增收与经济发展作出极大的贡献，但是我国林业产业在不断发展的过程中也存在一些急需解决的问题。

1材料与方法

使用灰色关联度研究方法对林业的三次产业产值和林业产业的总值增长关联度实施研究对比[1]。探头所使用的林业三次的产业产值以及林业产业总值和增长率相关数据均来自我国林业局的编制等。

2科学的林业产业结构

我国经济学学者普遍认同：所谓产业结构在某种程度上就是在某个时间段内，由各类能够供应利用资源于各个的产业间配置所出现的各个产业之间投入与产出的关联方式与各个产业之间的比例关系[2]。在我国，林业产业的基本结构就是组成林业各个产次产业部门之间的比例关系，按照充分发挥其优势理论，要利用好各类资源，构建起相对较为科学的结构以及较为齐全产业门类，和社会生产与消费需求能够持平，可以真正实现整个林业持续发展。所以，要想真正实现科学的林业产业机构，一定要从下面几个方面入手：首先，在资源条件等运行的情况下，要实现林业产业内部的均衡发展；其次，构建符合长期的发展目标和需求的主导以此来带动别的产业发展：再次，强化产业之间作用程度，也就是强化某个产业来不断带动别的产业部门建立与发展能力。

3我国林业产业总值和产业结构改变状况

3.1林业产业总值改变状况

数据统计显示，2010～2014年，我国临床产业总值出现不断增长的趋势，其林业产业的总值由2010年的16352.36亿元增长至2014年的19687.21亿元。在4年的时间段内我国的林业产业增长率高达20.4％。

3.2我国林业三次产业产值的结构改变状况

不可否认的是，所谓林业产业实际上是一个能够涉及国民经济第三产业、第二产业以及第一产业的产业结构，其涵盖的范围非常广，所涉及的产业链条非常长，为我国复合产业的主要群体，为国民经济的主要组成部分。我国林业产业结构实际上就是林业3次产业之间的比例联系。作为林业部门新起的第三产业，林业总值的增长速度非常快，另外就是第二产业。数据统计显示，林业第一产业的增长速度比别的产业增长速度快，主要是由于随着环境资源的枯竭以及环境污染的严重，我国很多地方都开始重视生态环境的艰涩，注重生态林营造，在这样的大背景下我国的造林面积也在逐渐增长，实际上生态林则主要是为充分实现生态的效益，此时林木的砍伐也对应地受到极大的限制，如此就会直接造成林业的第一产业增长速度不断增加，另外，随着我国林业产品的加工技术和林产品的综合利用不断提升，在此基础上加快林业产业的深入发展。随着当前我国生活水平的不断提升和森林旅游资源的不断开发，作为现阶段朝阳产业的林业第三产业已成为林业产业总值增长的新亮点。需要特别注意的是，随着林业三次产业的产值和增幅地不断改变，林业的三次产业产值于林业产业的总产值所占据林业产业的比例也在不断增加。数据统计显示，林业第一产比例从2010～2014年有不断递增的趋势，与此同时，第二产业以及第三产业则逐年不断上升，同时第二产业的比例以及增长幅度也要明显比第三产业更大，在我国三次产业的产值结构从2010年的23.12：11.69：1.22调整至2014年的12.13：13.26：3.56。另外第三产业的产值所占据的比例从2012年开始就不断超越第一产业，现阶段很多发达过林业的第二产业相对较为发达，其林业的工业产值一般可以达到林业总值的75％以上，部分国家和地区能够达到95％以上，所以我国仍然需要不断加快发展林业第二产业[3]。

4灰色关联度量化研究

所谓灰色关联度量化研究方法实际上就是充分借助把因素数列实施量化最终给予分析，旨在找出其之间的数值关联。需要特别注意的是，量化的研究通常可分为4个步骤，也就是标准化，把数值带入公式求关联度的系数，对比各个管理度系数，求公式内所需数值。第一，笔者选取2010年作为标准的年份，即2010年各类指标数列作为参考数列，把别的各年份数据的标准化介于0～1之间的数据。第二，计算有关对应差数列和相关的数值。第三，选择分辨系数，同时把各个数值充分带入有关公式以此计算关联度，因为分辨系数的取值大小对其关联度结果最后判断几乎不存在任何影响，所以设分辨的系数A=0.5，就可以求出各个对比数列和参考数列X0二者之间管理系数A1，之后依据下面公式对关联度进行计算，即求对比数所有数值关联度平均数值。其计算的最终结果是：对比数据X1和参考数据X0二者之间的关联度B1等于0.6213，而对比数据X2和参考数列X0二者之间的关联度B2等于0.6334。比对数量X3和参考数量X0二者之间的关联度R3等于0.5123。

5结语

依据发挥结构的效应，要充分促进林业经济增长结构以及增长方式转换的准则。未来一定要依据林业的3次产业的产值，对林业的总产值所体现出来的贡献度，来尽可能地调整林业的产业结构，让林业自身不断优化自身结构，为我国林业经济的增长提供更加便捷有效的服务。

作者:向阳娟 单位:维西县林业局产业办

参考文献

1姜微.湖南省林业产业结构调整与优化对策[J].企业家天地下半月刊(理论版)，2013（9）

产值范文篇10

一、生产要素真赋差异的影响分析

赫克赫尔一一俄林的理论认为国际贸易产生的主要原因在于各国之间的要素享赋之间的相对差异成为各国分工的依据。具体思想概括如下：由于每一个国家所拥有的生产要素享赋有所不同，使各国之间的要素产生价格上的差异，这时如果一个国家善于利用价格便宜且十分丰富的资源进行产品生产时，由于其生产产品的成本相对较低，因此其在国际贸易中就能获得相对较高的利益。在满足以上分析条件时，国际贸易便成为推动一个国家的产业结构由低向高进行转化的基本因素。这主要因为生产要素享赋具有相对的比较优势，具体体现在两个方面：一是比较优势使一国的产业结构倾向于某种类型的要素组合方式，例如资本密集型、劳动密集型等;二是由于要素上的比较优势，促使一国的产业结构倾向于相对成本较低的专业化生产，从而在国际贸易中处于有利位置，通过这种传递作用来促进国内的产业结构调整和升级。

二、国际贸易促进产业结构成长的形式

国际贸易能够有效促进国际产业结构的调整，但是也要结合一国的实际，因为每个国家的国情不同，因此各国的经济的发展程度便不相同，这大致可以归结为两种：一是主要依靠产品的进口，通过进口产品在国内打开市场，从而使国内的产业进行发展。当这一产业发展到一定阶段的时候，便会产生规模经济，于是生产成本开始下降，这个时候便会利用本国生产要素的享赋的比较优势，进行这一产品的出口活动，于是产业的国际市场被打开，这一产业得到进一步发展。这可以充分发挥一个国家某种要素的较为丰富这一优势，充分挖掘可能在技术、装备制造等方面的潜力，以进口带动出口，形成特定的要素组合方式。这一阶段可以适合发展中国家的发展初期。其具体优势如下：一是能够利用进口带动出口，并能推动这一产业的升级，有利于发展新兴的产业，而同时又能够降低成本，尤其是规避风险。二是充分利用劳动力享赋的比较优势，有效降低成本，能够使产品在国际市场上具有较为明显的优势，从而促进产业升级。三是面向出口的形式。这种方式主要是将本国产业生产的产品面向国际市场，以成品代替初级产品的出口，通过出口来促进整个产业的调整和升级。这一阶段主要是通过国内对产品的研发取得新的进展，生产出有竞争力的产品，形成国内市场，有效促进了这一产业的发展。当国内这一产业内生产产品处于饱和状态时，便会向国际市场进行拓展，从而扩大出口。当在国外市场形成一定的规模和竞争力时，有关产品的技术、资本等方面便会发生相应的输出，从而类似的产品将会进一步降低成本，从而对国内的产业进行有力的促进。这时，产业内的企业开始出现“优胜劣汰”，技术创新能力强和有竞争力的企业能够生存，产业结构发生了调整和升级。这是一个动态的过程，有利于经济发达的国家采用。具体优势如下：（1）能够有效吸引外商对国内这一产业进行投资，有效促进产业的发展;（2）更加有利于就业和收入分配格局的改善;（3）更加有利于资源的使用和配置。

三、国际贸易影响产值结构的传导机制