当前位置：文档库 › 关于影响粮食产量因素的回归分析

关于影响粮食产量因素的回归分析

摘要：我国土地资源稀缺，人口多而粮食需求量大，因此粮食产量的稳定增长，直接影响着人民生活和社会的稳定与发展。粮食生产的不稳定性对国民经济的影响是不可忽略的，主要体现在:粮食生产不稳定会引发粮食供求关系的变动,尤其当国家粮食储备不足的时候,很容易导致粮价上涨,从而影响整个宏观经济。通过回归分析粮食产量波动的原因，并据此提出相应的对策，对保障粮食生产持续稳定发展，具有重要意义。

关键词:线性回归回归分析粮食产量宏观经济稳定发展

一、引言

本文按照计量经济分析方法,以1993—2012年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国粮食生产的多种因素进行了分析。选用了粮食产量、受灾面积、化肥施用量、粮食作物播种面积农机动力、农村用电量，以粮食产量作为因变量,其它5个指标作为解释变量进行回归分析。

（一）建立模型

通过对中国粮食生产及影响因素的初步定性分析后假设,粮食产量与其它3个指标之间存在多元线性关系, 即粮食受灾面积，化肥施用量，粮食作物播种面积，存在着线性关系,也即可以把粮食产量的线性回归模型初步设定为：

01122334455Y X X X X X ββββββ=+++++,其中,y:粮食产量

（CHANLIANG ）, X 1 受灾面积（SZMJ ），X 2化肥施用量(HFSYL)，X 3粮食作物播种面积(BZMJ)，X4农机动力，X5农村用电量，然后利用已有的数据进行模型拟合,以便发现这些因素之间存在的数量关系。（二）数据搜集和来源

根据相应年度的《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国农业发展报告》,选用了粮食产量、受灾面积，化肥施用量，粮食作物播种面积，农机动力，农村用电量这6个指标,把这6个指标的1993—2012年20年间的时

间序列数据进行回归分析,来分析这些因素与粮食产量的关系。以粮食产量作为因变量,其它3个指标作为解释变量进行回归分析。按照计量经济分析方法对影响中国粮食生产的多种因素进行了分析。数据如下：

本次采用的估计模型为

01122334455Y X X X X X ββββββ=+++++

粮食产量受灾面积化肥施用量粮食作物播种面积农机动力

农村用电量

年份 (万吨)y

(万公顷)x1 (万吨)x2 (千公顷)x3

（万千瓦）x4

（亿千瓦时）x5 1993 45648.8 4882.9 3151.9 110509 31817 1244.8 1994 44510.1 5504.3 3317.9 109544 33803 1473.9 1995 46661.8 4582.1 3593.7 110060 36118 1655.7 1996 50453.5 4698.9 3827.9 112548 38547 1812.7 1997 49417.1 5342.9 3980.7 112912 42016 1980.1 1998 51229.5 5014.5 4083.7 113787 45208 2042.1 1999 50838.6 4998.1 4124.3 113161 48996 2173.4 2000 46217.5 5468.8 4146.4 108463 52574 2421.3 2001 45263.7 5221.5 4253.8 106080 55172 2610.8 2002 45705.8 4711.9 4339.4 103891 57930 2993.4 2003 43069.5 5450.6 4411.6 99410 60387 3432.9 2004 46946.9 3710.6 4636.6 101606 64028 3933.0 2005 48402.2 3881.8 4766.2 104278 68398 4375.3 2006 49746.1 4109.1 4927.7 104957 72522 4895.8 2007 50150.2 4899.2 5107.8 105638 76589 5509.9 2008 52850.5 3999.0 5239.0 106792 82190 5713.2 2009 53082.0 4721.4 5404.4 108986 87496 6104.4 2010 54641.0 3742.6 5561.7 109876 92780 6632.4 2011

57121.1

3247.0 5704.2 110573 97735 7139.6 2012 58957.0 2496.0

5838.9

111205

102559

7508.5

是回归系数。

其中

二、模型的参数估计与分析线性

利用SAS对模型进行拟合，参数估计和检验，用最小二乘法得到线性回归方程的形式如下：

Y=-30416-1.24359*X1+5.28523*X2+0.61924*X3-0.14305*X4+0.95538 *X5

其中X4为农机动力（万千瓦），但是得到的参数为负值，与其经济学意义不相符，故此推测存在严重的多重共线性。此外，该模型的F值221.48，可决系数R方为0.9875，修正可决系数为0.9831说明该模型的显著性成立，方程解释变量X1,X2,X3,X系数的t检验伴随概率小于5%，即t检验显著性成立，但是解释变量X5系数的t检验伴随概率大于5%，接受系数为0的假设.因此该方程需要调整，该模型可能存在多重共线性和序列相关、异方差等问题。

三、模型的多重共线性检验

所谓多重共线性是指解释变量之间违背了相互独立的假设，及某两个或多个解释变量之间出现了相关性。多重共线性的检验主要应用逐步回归法。首先计算出各个变量之间的简单相关系数矩阵，初步判断相关性。通过SAS程序运行，得到各解释变量的相关系数表如下：

1）第一步：由于统计量X2的F值最大，为24.47，说明它最显著，此外R 方 =0.5761和 C(p) = 459.3327，所以X2为最先选入的统计量。

2）第二步：其他变量继续进行统计分析，出最显著的统计量X3，此时R 方=0.9548，比上一次更加显著，而C（p）=36.7162,和上一次比下降的非常明显，说明X3这个统计量是有效果的。

3）第三步：继续进行上述步骤，得出最显著的统计量X1，此时R^2为0.9831，而C(p)=6.9133，下降的非常明显，说明X1是有效果的。

4）第四步：继续上述步骤，发现在水平为0.05下，其他各变量没有通过显著性检验，所以可以剔除X4，X5。

回归方程为：

Y=-29857-1.29658X1+3.72461X2+0.32648X3

四、异方差性检验

以上各统计量似乎没有那个参数的t 检验是显著的，且可决系数比较小。但怀特统计量nR^2=20*0.1563=3.126,该值小于5%显著性水平下自由度为9的2 分布的相应临界值16.92.因此，接受同方差性的检验。五、序列相关性

由上表得知，D.W.=1.708，查询D.W.分布表得知，n=20,k=4时，

l d =1.00,u d =1.68。u d

六、统计学检验

选取2012年数据来进行统计检验：

Y=-29857-1.29658*2496.0+3.72461*5838.9+0.32648*111205 =58989.300049

与实际值误差为32.300049，误差为0.0543%，与实际情况吻合的很好。七、总结和建议

中国的粮食生产问题,不仅是中国经济界的重要研究课题,而且也越来越受

到世界经济学家的重视。要提高粮食产量，必须积极稳妥地推进农业机械化的发展：

①要把主要农产品生产过程机械化和产业化经营有机结合起来；

②对农业机械化进行结构性调整；

③因地制宜，有重点的推荐地区农业机械化；

④大力促进农业技术进步，重视农村的基础教育；

⑤建立与农业机械化相适应的农村经济体制。

纵观中国农村现状，与其他产业相比，农业的发展一直比较缓慢。扩大耕作面积，提高单产，实现机械化、规模化生产是我国农业健康发展的必由之路。

八、参考文献

吴玉鸣.中国粮食生产主要影响因素的多因素动态关联分析[J],农业经济

问题,1998(1)

戚世均等.中国粮食生产潜力及未来粮食生产研究[J].郑州粮食学院学

报,2000(3)

庞皓，《计量经济学》[M]，西南财经大学出版社，2001年8月第一版

周四军，《对我国粮食生产影响因素的计量分析》，《统计与决策》[M]，2003.

赵慧江，《基于回归分析的粮食产量影响因素分析》，《怀化学院学报》[M]，2009.

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

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

犯罪率影响因素的线性回归分析

犯罪率影响因素的线性回归分析摘要犯罪是人类社会的顽疾，人类为对付犯罪付出了沉重的代价。据国际社会统计，犯罪所造成的危害远远超过二战所造成的损失。犯罪作为一种社会现象，是由各种因素决定的，马克思认为是社会客观历史条件，特别是经济条件决定着犯罪。故我们运用现代科学技术方法，充分利用信息资源，尝试建立一个回归模型，解释刑事犯罪率的变化，降低刑事犯罪率，保障社会和谐。关键词：刑事犯罪率；基尼系数；城市化率； Linear regression analysis of factors influencing the criminal crime rate ABSTRACT Crime is disease in the human society, mankind against crime to pay a high price. According to international society .The harm of crime, is beyond the losses of lives and property caused by warⅡ. Crime, as a social phenomenon, is decided by various factors, the mark thinks social objective history conditions, and especially economic condition decides crime. We use modern science and technology, make full use of information resources, and try to establish a regression model to explain the changes in crime rates, lower crime rate, ensure social harmony. Key words: crime；criminal Gini coefficient；Urbanization rate；

农民收入影响因素的多元回归分析

农民收入影响因素的多元回归分析自改革开放以来,虽然中国经济平均增长速度为9.5 % ,但二元经济结构给经济发展带来的问题仍然很突出。农村人口占了中国总人口的70 %多,农业产业结构不合理,经济不发达,以及农民收入增长缓慢等问题势必成为我国经济持续稳定增长的障碍。正确有效地解决好“三农”问题是中国经济走出困境,实现长期稳定增长的关键。其中,农民收入增长是核心,也是解决“三农”问题的关键。本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,寻找其根源,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。一、回归模型的建立（1）数据的收集根据实际的调查分析，我们在影响农民收入因素中引入3个解释变量。即：X2-财政用于农业的支出的比重， X3-乡村从业人员占农村人口的比重， X4-农作物播种面积

（1）回归模型的构建 Y i=1+2X2+3X3+4X4+u i 二、回归模型的分析（1）多重共线性检验系数a 模型非标准化系数标准系数 t Sig. 共线性统计量 B 标准误差试用版容差VIF 1 (常量) -2983.479 803.141 -3.715 .003 X2 -14.221 15.007 -.141 -.948 .361 .579 1.726 X3 5.201 3.760 .258 1.383 .190 .368 2.717 X4 .021 .006 .614 3.677 .003 .459 2.177 a. 因变量: y 表1 多重共线性是指解释变量之间存在相关关系，判断解释变量之间的多重共线性一般可看方差膨胀因子VIF和容忍度这两个指标，如果解释变量之间存在多重共线性，一般采用逐步剔除VIF最大的解释变量来消除解释变量之间多重共线性的问题。从表1可知，解释变量，X1，X2，X3三者的方差膨胀因子VIF分别为1.726,2.717和2.177，均小于10。且三者的容忍度均大于0.1。所以可以判断解释变量X1，X2，X3三者之间不存在多重共线性。 (2)模型异方差的检验异方差产生的原因有：数据质量原因、模型设定原因。由异方差引起的后果一般会导致回归系数估计结果误差较大、有关统计检验失去意义、模型的预测失效等危害，所以在建立模型的过程中必须要检验模型之间是否存在异方差。若存在异方差解决办法——加权最小二乘法。

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

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】

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

多元线性回归模型案例

我国农民收入影响因素的回归分析本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。?农民收入水平的度量常采用人均纯收入指标。影响农民收入增长的因素是多方面的，既有结构性矛盾因素，又有体制性障碍因素。但可以归纳为以下几个方面：一是农产品收购价格水平。二是农业剩余劳动力转移水平。三是城市化、工业化水平。四是农业产业结构状况。五是农业投入水平。考虑到复杂性和可行性，所以对农业投入与农民收入，本文暂不作讨论。因此，以全国为例，把农民收入与各影响因素关系进行线性回归分析，并建立数学模型。一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集根据以上分析，我们在影响农民收入因素中引入7个解释变量。即：2x -财政用于农业的支出的比重，3x -第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重，4x -非农村人口比重，5x -乡村从业人员占农村人口的比重，6x -农业总产值占农林牧总产值的比重，7x -农作物播种面积，8x —农村用电量。

资料来源《中国统计年鉴2006》。 (二)、计量经济学模型建立我们设定模型为下面所示的形式：利用Eviews 软件进行最小二乘估计，估计结果如下表所示： DependentVariable:Y Method:LeastSquares Sample: Includedobservations:19 Variable Coefficient t-Statistic Prob. C X1 X3 X4 X5 X6 X7 X8 R-squared Meandependentvar AdjustedR-squared 表1最小二乘估计结果回归分析报告为： () ()()()()()()()()()()()()()()() 2345678 2? -1102.373-6.6354X +18.2294X +2.4300X -16.2374X -2.1552X +0.0100X +0.0634X 375.83 3.7813 2.066618.37034 5.8941 2.77080.002330.02128 -2.933 1.7558.820900.20316 2.7550.778 4.27881 2.97930.99582i Y SE t R ===---=230.99316519 1.99327374.66 R Df DW F ====二、计量经济学检验 (一)、多重共线性的检验及修正 ①、检验多重共线性 (a)、直观法从“表1最小二乘估计结果”中可以看出，虽然模型的整体拟合的很好，但是x4x6

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)

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)

机组耗水率影响因素的回归分析

机组耗水率影响因素的回归分析摘要数理统计是具有广泛应用的数学分支，在生产过程和科学实验中，总会遇到多个变量，同一过程中的这些变量往往是相互依赖，相互制约的，也就是说他们之间存在相互关系，这种相互关系可以分为确定性关系和相关关系。变量之间的确定性关系和相关关系在一定条件下是可以相互转换的。本来具有函数关系的变量，当存在试验误差时，其函数关系往往以相关的形式表现出来相关关系虽然是不确定的，却是一种统计关系，在大量的观察下，往往会呈现出一定的规律性，这种函数称为回归函数或回归方程[1]。回归分析是一种处理变量之间相关关系最常用的统计方法，用它可以寻找隐藏在随机后面的统计规律。确定回归方程，检验回归方程的可信度等是回归分析的主要内容。按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。本文运用多元线性回归分析方法建立耗水率与出库流量、库水位的模型。首先收集数据并利用MATLAB软件[2]进行数据处理，作出散点图。分析图发现耗水率与出库流量、库水位有明显的线性关系。在此基础上假设并建立模型。对回归参数做点估计及区间估计，并作出显著性检验，发现显著效果良好，然后利用残差图[3]检验回归效果，发现异常点，进而改进模型，最后利用回归方程做点预测和区间预测。关键词：相互关系；多元线性回归分析；线性回归方程；显著性检测

目录 1 设计目的 (1) 2 设计原理 (1) 2.1 线性回归方程的建立 (1) 2.2 参数估计 (1) 2.3 回归模型的假设检验 (2) 2.4 回归系数的假设检验和区间估计 (3) 2.5 利用回归模型进行预测 (3) 3 设计题目 (4) 4 实现过程 (4) 4.1 回归方程的确立 (4) 4.2 回归方程显著性检验 (6) 4.3 模型改进 (7) 4.4 回归预测 (8) 5 设计总结 (10) 参考文献 (10)

我国国内旅游收入影响因素的多元回归分析

我国国内旅游收入影响因素的多元分析班级：统计学129 姓名: 杨芳学号：200712918 2010年3月3日

问题背景：我国的旅游业一直保持较高的发展速度，旅游作为国民经济新的增长点，在整个社会经济发展中的作用日益显现。我国的旅游业分为国际旅游和国内旅游两大市场，虽然国际旅游外汇收入的年均增长率高于国内旅游收入，但国内旅游收入在中国旅游收入中占50%以上的比例，因此，有必要对影响我国国内旅游业快速发展的因素进行分析。数据的选择及处理：影响国内旅游收入的因素有很多，本文选择了影响国内旅游收入因素（y）的因素有人均收入（x1）、国内旅游人数（x2）、城镇人均旅游支出（x3）、农村人均旅游支出（x4）、公路里程（x5）、铁路里程（x6）。国内旅游收入数据资料年份国内旅游收入（亿元）人均收入（元）国内旅游人数（百万人次）城镇人均旅游支出（元）农村人均旅游支出（元）公路里程（万公里）铁路里程（万公里） 1994 1023.51 4044 524 414.67 54.88 111.78 5.9 1995 1375.7 5046 629 464.02 61.47 115.7 6.2389 1996 1638.38 5846 640 534.1 70.45 118.58 6.49 1997 2112.7 6420 644 599.8 145.68 122.64 6.6 1998 2391.18 6796 695 607 197 127.85 6.64 1999 2831.92 7159 719 614.8 249.5 135.17 6.74 2000 3175.54 7858 744 678.6 226.6 140.27 6.87 2001 3522.4 8622 784 708.3 212.7 169.8 7.0058 2002 3878.36 9398 878 739.7 209.1 176.52 7.19 2003 3442.27 10542 870 684.9 200 180.98 7.3 2004 4710.7 12336 1102 731.8 210.2 187.07 7.44 2005 5285.9 14053 1212 737.1 227.6 334.52 7.54376 2006 6229.74 16165 1394 766.4 221.9 345.6999 7.70838 2007 7770.6 19524 1610 906.9 222.5 358.3715 7.79659 数据来自《中国统计年鉴2008》国内旅游收入（亿元）：指国内游客在国内旅行、游览过程中用于交

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

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)

就业人数影响因素的回归分析

计量经济学案例分析就业人数影响因素的回归分析学院：数理学院班级: 学号: 姓名:

、刖言我国虽然社会经济体制转型还没有最终完成，但劳动力商品化和按要素分配已经占主导地位，收入分配差距拉大，基尼系数超过0.4，必然失业率的作用越来越大。内需不足依赖出口的局面已经形成，就业问题日益严重。我国目前劳动生产率还不太高，市场的潜力十分巨大，处在市场经济不发展，政府的力量还很强的阶段。般说来，发展中国家都急于赶超发达国家，很难处理好发展和增长、内涵扩大再生产和外延扩大再生产的关系。正是这些最基本的战略关系没有处理好，使各种经济结构失衡，造成产品积压和消费不足、就业岗位短缺并存且日益严重的局面。人口和劳动就业直接影响着经济发展和社会稳定，关系到人们的切身利益。扩大就业，促进再就业，关系改革发展稳定的大局，关系人们生活水平的提高，关系国家的长治久安，不仅是重大的经济问题，也是重大的政治问题。在就业问题上, 中国政府始终将促进就业作为国民经济和社会发展的战略性任务。就业作为国家宏观调控经济政策的四大目标之一，是与人们关系最为密切的一环。而中国作为一个人口大国，要彻底解决该问题是个不小的挑战。本文旨在通过对1985年到2011年27年数据进行分析，建立一个关于就业人数影响因素的多元线性回归模型，找出其中影响的主要因素，从而能够得出更有针对性的扩大就业的意见。二、数据的收集与录用本文选取数据为1985—2011年27年的人民币兑美元汇率、总人口数（万人）、国内生产总值（亿元）、全社会固定资产投资（亿元）、进出口总额（亿元）、各项税收（亿元）、流通中现金供应量（亿元）、就业人数（万人），数据均来源于国家统计局网站中国统计年鉴2011.见下表

基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析

计量分析软件课程论文论文题目：基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析姓名：学号：学院：专业：联系电话：年月日基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析一、研究背景中国GDP总量超越日本，成为仅次于美国的第二大经济体，但我国人均GDP 依然很低，全球排名87位，这很大程度上制约了居民消费水平的提高。到2020年实现全面建成小康社会的目标，十八大明确提出提高居民人均收入和人均消费水平，共享改革开放成果。我国居民消费水平在改革开放后有了很大提高，但消费水平依然很低，消费量占GDP比重依然很小。为此，本文旨在根据全国经济宏观政策、国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等因素的变化情况，来分析如何提高居民消费水平，以判断是否能使居民消费水平有很大的提高。本文通过对1978-2010年影响居民消费水平因素数据的分析，找到影响居民消费水平的主要原因，通过计量经济分析方法来建立合理的模型，探讨影响居民消费增长的长期趋势规律，并给政府提出合理的建议，以提高居民消费水平。二、影响居民消费水平的因素宏观经济模型) + GDP- + + =,经济发展应该紧紧抓住消费这一 I (M C X G 驾马车，而居民消费水平的高低受制于多种因素。凯恩斯消费理论认为居民消费主要受收入影响，我国居民消费一直很低，消费意愿不强，本文通过计量分析找

到影响我国居民消费水平的主要因素，从根本上改善消费不足,促进我国经济的持续稳定健康发展。消费分为居民消费和，居民消费包括农村居民消费和城镇居民消费。本文结合居民消费水平的影响因素，列出了国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等相关因素，进行计量分析,得到回归模型。三、居民消费水平模型的总体分析框架（1）多元线性回归法OLS 概述[1] 回归分析是计量经济分析中使用最多的方法，在现实问题研究中，因变量往往受制于多个经济变量的影响，通过统计资料，根据多个解释变量的最优组合来建立回归方程预测被解释变量的回归分析称为多元线性回归法。其模型基本形式为：其中0β、1β、2β、3β…k β是1+k 个未知参数，称为多元回归系数。Y 称为被解释变量，t X 1、t X 2、t X 3…kt X 是k 个可以精确测量和可控的一般解释变量， t μ是随机误差项。当2≥k 时，上式为多元线性回归模型。（2）多元回归模型的建立定义被解释变量和解释变量，被解释变量为居民消费水平(Y 元)，解释变量为国内生产总值(1X 亿元)、职工平均工资指数(2X )、城镇居民消费价格指数(3X )、普通中学及高等学校在校生数(4X 万人)、卫生机构数(5X 个)和基本设施铁路公路货运量(6X 万吨)。（3）统计数据选取本文所有数据均来自中国统计局和中国统计局外网中国统计年鉴。[2] 1978 184 21261 169732 195301 1979 208 175142 382929 1980 238 180553 493327 1981 264 190126 471336 1982 288 193438 492737 1983 316 196017 520197

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