简介:本文运用协整分析、线性回归、logistic回归等定量分析方法,采用1973~2003年的历史数据,对安徽省农业生产资料价格波动与农业总产值的影响关系进行了深入的实证分析,发现了两者之间存在的一些内在联系和制约关系,并给出了反映两者关系的预测模型。
简介:基于订单农业特点,构建"公司+农户"型订单农业供应链决策模型。研究发现,订单农业传统价格机制:按"固定价格"收购、按"市场价格"收购、"随行就市,保底收购",各具优缺点,但均未能很好地协调此类"公司+农户"型订单农业供应链,我国订单农业违约率也是居高不下。为此,提出一种"双向补贴"价格机制来协调此类订单农业供应链。本研究结果表明,"双向补贴"价格机制能够很好地弥补了按"固定价格","市场价格"收购的缺陷,保证了农户和公司获得相对稳定的收入,提高了"公司+农户"型订单农业供应链的稳定性。同时,实施该协调机制后,改善了公司在"随行就市,保底收购"机制下要承担全部风险的缺陷,公司和农户实现了"收益共享,风险同担"。
简介:本文通过将定性分析与关系图描述相结合,提出H1:城镇化对经济发展具有显著正向促进作用、H2:城镇化可通过消费渠道影响经济发展、H3:城镇化可通过投资渠道影响经济发展、H4:城镇化可通过出口渠道影响经济发展四项研究假设。进一步,根据地区实际经济发展水平,将我国划分为发达与欠发达两类地区。设定经济发展变量PGDP为被解释变量,城镇化变量UR、城镇化与投资交互项变量UR×PFI、城镇化与消费交互项变量UR×HC和城镇化与出口交互项变量UR×PE为被解释变量,采用2000—2012年我国31个省市区的面板数据。基于单位根检验、协整关系检验、F检验、Hausman检验,建立个体固定效应模型,验证假设H1~H4在全国及两类地区是否成立。结果表明:H1、H2、H3假设在全国及两类地区均成立;H4假设仅在欠发达地区成立。基于研究结论,本文提出了相应的启示。
简介:随着工业化、城镇化进程的不断加快,我国电力需求量将持续上升。电力的充足供应是我国经济稳步发展的重要保证,故合理准确的对电力需求进行分析及预测具有重要的现实意义。基于此,分析我国电力需求现状,利用通径分析筛选电力消费需求的核心驱动因素。在模型选择的基础上,基于单变量(ETS、ARIMA模型)和多变量(情景分析)两个维度进行电力需求量分析及预测。结果表明:GDP每提高1%使得电力需求量提高0.5249%;工业化水平每提高1%使得电力需求量提高2.2146%,城镇化水平每提高1%使电力需求量相应提高1.0076%。“十二五”末中国电力消费需求量将近61425.96KW/h,2020年中国电力消费需求将近81410.10KW/h。