第一篇：計量為生產(chǎn)服務(wù)開展節(jié)能降耗的案例

計量為生產(chǎn)服務(wù)開展節(jié)能降耗的案例

在公司開展的“比學趕幫超”節(jié)能降耗活動中，各運行部圍繞生產(chǎn)實際，對各工區(qū)的能耗情況給予高度重視。煉油運行二部二套常減壓車間反映該裝臵外供蒸汽計量表存在問題（測不出流量），裝臵自產(chǎn)的1.0MPa蒸汽全部自耗，造成裝臵能耗過高，與實際生產(chǎn)情況嚴重不符。針對車間反映的問題，中心組織力量會同二套常減壓車間技術(shù)人員對自產(chǎn)蒸汽外供零顯示的問題及時展開調(diào)查及開展技術(shù)分析。

（1）對二套常減壓裝臵自產(chǎn)蒸汽外供零顯示開展調(diào)查分析。車間技術(shù)人員根據(jù)生產(chǎn)情況和以往經(jīng)驗判斷，自產(chǎn)蒸汽在裝臵消耗后應(yīng)該略有盈余，但計量表反映出的情況卻恰恰相反，不僅出裝臵蒸汽沒有流量，反而是進裝臵蒸汽有大約2t/h左右的流量。從計量表的數(shù)據(jù)看應(yīng)該是裝臵在使用管網(wǎng)的蒸汽，為此工藝技術(shù)人員認為出裝臵蒸汽計量表存在問題，導致裝臵能耗過高，與生產(chǎn)實際不符。針對車間反映的問題，認識到這正是計量為節(jié)能降耗服務(wù)的良好契機，給予了高度重視。組織技術(shù)人員對儀表及引壓導管進行了認真細致的檢查，核對流量計設(shè)計參數(shù)，通過對儀表零點及量程校驗，確認儀表參數(shù)正常，儀表測量變化趨勢良好。

但車間不認可儀表測量的數(shù)值，他們從生產(chǎn)工藝角度分析認為：裝臵1.0MPa產(chǎn)汽量在13t/h左右，裝臵內(nèi)蒸汽系統(tǒng)壓力控制在0.84MPa左右，而系統(tǒng)蒸汽管網(wǎng)壓力在0.70MPa~0.8MPa之間，且出裝臵蒸汽壓控閥打開，應(yīng)該有蒸汽出裝臵。為此，圍繞著出裝臵蒸汽計量問題，計量和車間共同組織現(xiàn)場經(jīng)驗豐富的工程技術(shù)人員、技師、裝臵專家一起，從儀表檢測、引壓管線配臵和工藝管線流程等方面進行分析，查原因，找出可能發(fā)生問題的環(huán)節(jié)，逐一排除。初步懷疑系統(tǒng)壓力變化是影響蒸汽出裝臵的癥結(jié)所在，決定進行試驗：首先關(guān)閉出裝臵壓控閥，提高裝臵系統(tǒng)壓力至0.9MPa，拉大裝臵內(nèi)與系統(tǒng)管網(wǎng)壓力差（如圖1 紅線為裝臵內(nèi)蒸汽壓力0.9MPa左右；藍線為裝臵界區(qū)外蒸汽系統(tǒng)壓力0.75MPa左右），使出裝臵蒸汽壓控閥全開，當時裝臵1.0MPa產(chǎn)汽量在13.5t/h

紅線：裝置內(nèi)蒸汽壓力；藍線：裝置界區(qū)外蒸汽系統(tǒng)壓力

圖

1左右，而出裝臵蒸汽指示為0t/h（如圖2 紅線為裝臵產(chǎn)蒸汽流量；藍線為出裝臵蒸汽流量），裝臵蒸汽系統(tǒng)壓力顯示變化緩慢，然后打開出裝臵蒸汽壓控付線閥，出裝臵蒸汽儀表指示為2t/h，裝臵蒸汽系統(tǒng)壓力下降明顯。

紅線：裝置1.0MPa蒸汽產(chǎn)量；藍線：1.0MPa蒸汽出裝置流量

圖

2通過這一試驗，技術(shù)分析找出裝臵自產(chǎn)蒸汽外供無數(shù)據(jù)顯示的幾種原因：

1、蒸汽壓控閥行程不準，造成流通不暢；

2、裝臵發(fā)汽量小；

3、系統(tǒng)蒸汽管網(wǎng)壓力變化（有時較高），影響蒸汽出裝臵；

4、裝臵內(nèi)部分疏水器故障（直通），由于壓控閥流通不暢，使部分蒸汽進入冷凝水回收系統(tǒng)。

2、二套常減壓裝臵自產(chǎn)蒸汽及外供的技術(shù)處理。通過裝臵試驗，根據(jù)技術(shù)分析查出裝臵自產(chǎn)蒸汽外供無數(shù)據(jù)顯示的原因，車間立即進行了生產(chǎn)調(diào)整：增加高溫位熱媒溫度，提高裝臵1.0MPa蒸汽發(fā)汽量（圖4，紅線指示），流量為18t/h左右，控制裝臵內(nèi)蒸汽壓力，打開蒸汽壓控付線閥，確保裝臵多產(chǎn)蒸汽外排（圖4，藍線指示），冷凝水回收系統(tǒng)總線增加疏水器，控制蒸汽排放。通過一段時間觀察，出裝臵蒸汽計量表運行可靠指示正常，流量指示變化趨勢與裝臵內(nèi)蒸汽壓力與系統(tǒng)管網(wǎng)壓力的差值變化趨勢相吻合（結(jié)合圖3壓力變化曲線、圖4流量變化曲線來看，相同時間段內(nèi)，裝臵內(nèi)與系統(tǒng)管網(wǎng)壓力相差越大，出裝臵蒸汽量越大，反之就小）。由于我們與車間一起對二套常減壓裝臵自產(chǎn)蒸汽外供零顯示問題進行調(diào)查分析并有效技術(shù)處理，裝臵的能耗明顯降低，由于1.0MPa蒸汽產(chǎn)量提高，出裝臵蒸汽量增大，裝臵效益也得以增加。

紅線：裝置內(nèi)蒸汽壓力；藍線：裝置界區(qū)外蒸汽系統(tǒng)壓力

圖

紅線：裝置1.0MPa蒸汽產(chǎn)量；藍線：1.0MPa蒸汽出裝置流量

圖4

由此可見，準確的計量數(shù)據(jù)可為生產(chǎn)裝臵的節(jié)能降耗提供可靠的依據(jù)，強計量與工藝的緊密結(jié)合，是“比學趕幫超”賦予計量新的內(nèi)涵。

第二篇：關(guān)于開展為節(jié)能降耗獻計策的倡議書

關(guān)于開展“我為節(jié)能降耗獻良策”活動的倡議書

廣大團員青年、全體職工：

為了引導廣大職工和團員青年立足崗位挖潛增效，積極為接待中心增收節(jié)支貢獻一份力，培養(yǎng)全體職工的節(jié)能降耗意識，接待服務(wù)中心團支部向中心廣大團員青年、全體職工發(fā)出如下“我節(jié)節(jié)能降耗獻良策”的活動倡議，衷心希望廣大職工結(jié)合自己工作實際，集思廣益，踴躍為“降成本，增效益”獻計獻策。對于您提交的合理化建議，無論是理論層面還是實際操作，無論是嚴謹對策還是對工作的隨想感言，我們都一樣熱切期盼，誠摯歡迎，并悉心傾聽，充分尊重，認真吸納。

一、合理化建議的定義

合理化建議是指任何員工個人對部門、招待所、中心各個層員的經(jīng)營管理的任何環(huán)節(jié)所提出的，不受職責范圍限制的，具有可操作怕的改進方法和措施。

二、合理化建議的范圍

1、經(jīng)營管理：單位未來發(fā)展，提升員工職業(yè)技能素質(zhì)、提高工作效率、制度創(chuàng)新、管理創(chuàng)新等方面的建議。

2、節(jié)能降耗：采用新方法、采取新措施、更有效的利用和節(jié)約能源，控制成本等方面的建議

3、優(yōu)質(zhì)服務(wù)：對創(chuàng)新服務(wù)理念，提高服務(wù)能力及服務(wù)水平，提高服務(wù)效率有顯著效果等方面的建議。

三、合理化建議的提交

為了便于廣大員工的參與，團支部委托各招待所辦公室統(tǒng)一集中收集大家的良策，并將匯總、整理為書面材料呈報中心領(lǐng)導，對于采納的可行性建議將在中心大力推廣。

團支部

2015年3月25日

第三篇：為農(nóng)服務(wù)典型案例

附件1

為農(nóng)服務(wù)典型案例

多年來林口職教中心學校積極配合縣科協(xié)舉辦“科技之冬”培訓農(nóng)民活動，年培訓4000-5000人次，扎實有效，取得了較好的效果。

我校業(yè)務(wù)精湛，平易近人的張永安老師每年都積極給農(nóng)民朋友進行技術(shù)培訓，重點講解如何種地,深受農(nóng)民朋友歡迎。也常到農(nóng)機局進行秋季深松技術(shù)指導等工作。為此他本人多次榮獲省市科普先進個人、先進工作者榮譽稱號。

一．擴大宣傳，讓農(nóng)民了解科技。

每年培訓之前，通過播報通知、下發(fā)宣傳單和宣傳畫等,形式積極宣傳，讓農(nóng)民知道“科技之冬”培訓的目的、意義和內(nèi)容。年均下發(fā)宣傳單兩萬條份。

二．悉心傳授，讓農(nóng)民掌握科技。

為了讓農(nóng)民聽得懂，學得快，記得牢，教師們在課程開設(shè)及講解上，常以農(nóng)民為主體，選擇他們想學的。盡量將術(shù)語口語化，只要實用，管用，用得上，教師們花貴不少心思專研究，也常和農(nóng)民們一起探討一些喜聞樂見的教學形式。農(nóng)民們學得輕松愉快且獲得了實用的科技知識。

三、豐收增產(chǎn)，讓農(nóng)民喜歡科技。

前幾年，農(nóng)民認為“科技之冬”培訓活動是“作秀”,在掌握實踐后，農(nóng)民嘗到了甜頭。他們也學會了“實踐是檢驗真理的唯一標準”、“科學技術(shù)是第一生產(chǎn)力”等至理名言，且常掛在嘴邊。豐收增產(chǎn)讓我們看到了農(nóng)民對科技培訓活動從陌生到熟悉，從畏懼到喜歡，從淡漠到盼望的可喜轉(zhuǎn)變，更讓我們看到了科技對農(nóng)民的重大意義。

第四篇：《為人民服務(wù)》教學案例

《為人民服務(wù)》教學案例

王嬋

緊扣重點，感悟?qū)懛?/p>

師：現(xiàn)在，老師暫時扮演一下主席，我的演講是不是可以這樣說：親愛的同志們、戰(zhàn)友們，今天圍繞“為人民服務(wù)”，我講以下三個問題：第一，死的意義；第二，不怕批評；第三，團結(jié)互助。我的話講完了，謝謝大家。(生笑。)師：哎?你們笑什么? 生：這樣太簡單了。

師：太稽雞輛站臼融和聊簡單明了。

生1：太簡單別人就聽不懂了，就不能讓人信服。

生2：這么簡單，大家不知為什么這么做，不知具體該怎么做。

師：那怎么辦? 生：還得展開說，說清楚了。

師：你說得太好了，提出觀點并不是萬事大吉，還得以理服人，就是要說服別人，證明自己的觀點。那么，主席圍繞觀點是怎么展開的說、具體的說、深入的說，這就是我們這節(jié)課要研究的重點，這也就是要把書重新讀厚了。(板書：厚)師：那么，怎么證明自己的觀點和看法呢?這樣吧，我們先來看第二段“死的意義”這個部分，一起研究研究。

現(xiàn)在請大家放聲自由地讀讀

課文第二自然段，看看主席到底用了哪些方法證明自己的觀點?(生自由讀。)師：死的意義到底有什么不同，主席用了什么辦法證明自己的觀點? 生：用了列舉名言、舉例子、對比的辦法，證明自己的觀點。

師：噢!引經(jīng)據(jù)典，引用名人名言，怎么引用?(板書：引用(名人名言))生：主席引用司馬遷說的一句話，“人固有一死，或重于泰山，或輕于鴻毛”。

師：真奇怪，主席不是偉人嗎，為什么還要引用司馬遷的話呢?知道司馬遷嗎?什么年代的人? 生：(逐一回答)幾百年，一千年，一千幾百年，反正很遙遠。

師：不，2000千多年。干嗎要引用這么古老、這么久遠的話? 生1：司馬遷是西漢年間很著名的歷史學家、文學家，他是在毛主席之前的名人，所以引用他的話，也可以說是以理服人吧。

師：對啊，名人都這么說了。

生2：司馬遷早在2000多年前就提出“人固有一死，或重于泰山，或輕于鴻毛”，說明遠在古代，人們就提倡這種精神。

師：從古至今，人們就有這樣的想法、這樣的認識。你看，經(jīng)典就是古老的智慧、永恒的真理。經(jīng)歷了時間的考驗，已經(jīng)被人們認可、被人們傳誦，所以主席引用司馬遷的名言，令人信服啊!那誰能把這句話讀一讀?(課件出示：人固有一死，或重于泰山，或輕于鴻毛。)(一生讀。)師：讀得真好，聲情并茂。其實，我們在課內(nèi)外積累了許多關(guān)于生死的名言，你還記得嗎?(悲壯而豪邁的音樂響起，生配樂吟誦。)生1：生當作人杰，死亦為鬼雄。

師：這是李清照的生死觀，女英雄也可以豪情萬丈啊!生2：寧為玉碎，不為瓦全。

生3：春蠶到死絲方盡，蠟炬成灰淚始干。

生4：人生自古誰無死，留取丹心照汗青。

生5：殺了我一個，還有后來人。

師：死又算得了什么，江山自有后來人。

生6：捧著一顆心來，不帶半根草去。

師：這是誰說的?陶行知，這既是對教育的愛，也是對祖國的愛，對人民的愛。

生7：粉骨碎身全不怕，要留清白在人間。

師：這首詩大家剛剛學過，一起來一遍。

生(齊)：粉骨碎身全不怕，要留清白在人間。

師：于謙也向天下人訴說他頂天立地的豪情壯志，同學們，這些都是關(guān)于生死的經(jīng)典名言，它表達了一種英雄氣概、民族氣節(jié)，是那樣可歌可泣、可敬可佩。同學們，剛才我們引用的是耳熟能詳、經(jīng)久不衰的——(生接答：名人名言)；引用的是給人啟迪、引人深思、讓人震撼的——(生接答：名人名言)。所以，主席用的第一招就是引經(jīng)據(jù)典。(板書：引用)

第五篇：計量案例材料

案例1：用回歸模型預測木材剩余物

（一元線性回歸模型（file:b1c3））

伊春林區(qū)位于黑龍江省東北部。全區(qū)有森林面積2189732公頃，木材蓄積量為23246.02萬m3。森林覆蓋率為62.5%，是我國主要的木材工業(yè)基地之一。1999年伊春林區(qū)木材采伐量為532萬m3。按此速度44年之后，1999年的蓄積量將被采伐一空。所以目前亟待調(diào)整木材采伐規(guī)劃與方式，保護森林生態(tài)環(huán)境。為緩解森林資源危機，并解決部分職工就業(yè)問題，除了做好木材的深加工外，還要充分利用木材剩余物生產(chǎn)林業(yè)產(chǎn)品，如紙漿、紙袋、紙板等。因此預測林區(qū)的年木材剩余物是安排木材剩余物加工生產(chǎn)的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。下面，利用簡單線性回歸模型預測林區(qū)每年的木材剩余物。顯然引起木材剩余物變化的關(guān)鍵因素是年木材采伐量。

伊春林區(qū)16個林業(yè)局1999年木材剩余物和年木材采伐量數(shù)據(jù)見附表。散點圖見圖2.14。觀測點近似服從線性關(guān)系。建立一元線性回歸模型如下：

yt = ?0 + ?1 xt + ut

30Y25201510X***

圖2.14 年剩余物yt和年木材采伐量xt散點圖

圖2.15 Eviews輸出結(jié)果

Eviews估計結(jié)果見圖2.15。

下面分析Eviews輸出結(jié)果。先看圖2.15的最上部分。LS表示本次回歸是最小二乘回歸。被解釋變量是yt。本次估計用了16對樣本觀測值。輸出格式的中間部分給出5列。第

?和??）1列給出截距項（C）和解釋變量xt。第2列給出相應(yīng)項的回歸參數(shù)估計值（?01。第

根據(jù)Eviews輸出結(jié)果（圖2.15），寫出OLS估計式如下：

?t=-0.7629 + 0.4043 xt

(2.64)y(-0.6)

(12.1)

R = 0.91, s.e.= 2.04

2?=?u?t2(16?2)。其中括號內(nèi)數(shù)字是相應(yīng)t統(tǒng)計量的值。s.e.是回歸函數(shù)的標準誤差，即?R2是可決系數(shù)。R 2 = 0.91說明上式的擬合情況較好。yt變差的91%由變量xt解釋。檢驗回歸系數(shù)顯著性的原假設(shè)和備擇假設(shè)是（給定? = 0.05）

H0：?1 = 0； H1：?1 ? 0

圖2.16 殘差圖

因為t = 12.1 > t0.05(14)= 2.15，所以檢驗結(jié)果是拒絕?1 = 0，即認為年木材剩余物和年木材采伐量之間存在回歸關(guān)系。上述模型的經(jīng)濟解釋是，對于伊春林區(qū)每采伐1 m3木材，將平均產(chǎn)生0.4 m3的剩余物。

?t，圖2.16給出相應(yīng)的殘差圖。Actual表示yt的實際觀測值，F(xiàn)itted表示yt的擬合值y?t。Residual表示殘差u殘差圖中的兩條虛線與中心線的距離表示殘差的一個標準差，即s.e.。通過殘差圖可以看到，大部分殘差值都落在了正、負一個標準差之內(nèi)。

估計?1的置信區(qū)間。由

t = P {得

???? t0.05(14)s(??)

?111????11s(??1? t0.05(14)} = 0.95)?1的置信區(qū)間是

?), ??)] ?-t0.05(14)s(??+ t0.05(14)s(?[?1111[0.40430.7629 + 0.4043 x2000 y =-0.7629 + 0.4043 ? 20 = 7.3231萬m

3(2.66)(xF?x)21?(+ ?2000)= ?s(y)2T?(x?x)2

21(20?33.25)2= 4.1453(+)= 0.4546

3722.260616

因為 ?2000)=0.4546= 0.6742 s(y?+??x2000)= ?0 + ?1 x2000 = E(y2000)?2000)= E(?E(y01t = ?2000?E(y2000)y? t(T-2)

?2000)s(y則置信度為0.95的2000年平均木材剩余物E(y2000)的置信區(qū)間是

?y2000 ? t0.05(14)s（?y2000)= 7.3231 ? 2.15 ? 0.6742

= 5.8736, 8.7726

(2.67)從而得出預測結(jié)果，2000年若采伐木材20萬m3，產(chǎn)生木材剩余物的點估計值是7.3231萬m3。平均木材剩余物產(chǎn)出量的置信區(qū)間估計是在 [5.8736, 8.7726] 萬m3之間。從而為恰當安排2000年木材剩余物的加工生產(chǎn)提供依據(jù)。

附數(shù)據(jù)如下：

林業(yè)局名 烏伊嶺 東風 新青 紅星 五營 上甘嶺 友好 翠巒 烏馬河 美溪 大豐 南岔 帶嶺 朗鄉(xiāng) 桃山 雙豐 合計

年木材剩余物y（萬m3）年木材采伐量x（萬m3）tt

26.13

23.49 21.97 11.53 7.18 6.80 18.43 11.69 6.80 9.69 7.99 12.15 6.80 17.20 9.50 5.52 202.87

61.4 48.3 51.8 35.9 17.8 17.0 55.0 32.7 17.0 27.3 21.5 35.5 17.0 50.0 30.0 13.8 532.00 例2: 刻卜勒（J.Kepler）行星運行第三定律

（file:kepler3）

把地球與太陽的距離定為1個單位。地球繞太陽公轉(zhuǎn)一周的時間為1個單位（年）。那么太陽系9個行星與太陽的距離（D）和繞太陽各公轉(zhuǎn)一周所需時間（T）的數(shù)據(jù)（第谷（B.Tycho）的觀測數(shù)據(jù)）如下：

obs DISTANCE Time 水星 0.387 0.24

金星 0.723 0.615

地球 1 1

火星 1.52 1.88

木星 5.2 11.9

土星 天王星 海王星 冥王星 9.54 29.5

19.2 84

30.1 165

39.5 248

9個行星與太陽的距離和繞太陽公轉(zhuǎn)一周的時間之間有什么規(guī)律？刻卜勒（Johannes Kepler, 1571-1630，德國人）堅信9個行星繞太陽運行，一定有規(guī)律可循。經(jīng)過艱苦的努力，他終于發(fā)現(xiàn)了行星運行第三定律，T2 = D3

obs DISTANCE Time D3 T2

300TIME46LOG(TIME)水星 0.387 0.24 0.057 0.057

金星 0.723 0.615 0.377 0.378

地球 1 1 1 1

火星 木星 土星 天王星 海王星 冥王星

19.2 30.1 84 165 7078 27271 7056 27225

39.5 248 61630 61504

1.52 5.2 9.54 1.88 11.9 29.5 3.512 140.6 868.3 3.534 141.6 870.2 20021000001020DISTANCE3040-2LOG(DISTANCE)

-101234

?t log(T)= 1.5 ? log(D)+u(4492)

R2 = 0.999999, s.e.= 0.002

log(T)=(3/2)? log(D), log(T)= 3 log(D), log(T2)= log(D3)T2 = D3

案例3 中國宏觀消費分析（file:china）

摘自經(jīng)濟藍皮書《2004年：中國經(jīng)濟形勢分析與預測》和第1章案例

按照我國現(xiàn)行國民經(jīng)濟核算體系，國內(nèi)生產(chǎn)總值（按支出法計算）是由最終消費、資本形成總額和貨物與服務(wù)的凈出口之和三部分組成。前兩部分占絕大多數(shù)。其中最終消費又分為居民消費和政府消費兩類。而居民消費又可分為農(nóng)村居民消費和城鎮(zhèn)居民消費。

在這種核算體系下，居民消費包括居民個人日常生活中衣、食、住、用等物質(zhì)消費以及在文化生活服務(wù)性支出中屬于物質(zhì)產(chǎn)品的消費。

政府消費包括國家機關(guān)、國防、治安、文教、衛(wèi)生、科研事業(yè)單位，經(jīng)濟建設(shè)部門的事業(yè)單位，人民團體等非生產(chǎn)機構(gòu)使用的燃料、電力、辦公用品、圖書、設(shè)備等物質(zhì)消費。

國內(nèi)生產(chǎn)總值中最終消費與資本形成總額的比例關(guān)系，即舊核算體系下國民收入中消費與積累的比例關(guān)系是國民經(jīng)濟正常運行的最基本的比例關(guān)系。如果這一比例關(guān)系發(fā)生嚴重失調(diào)，最終會成為制約經(jīng)濟正常運行的嚴重障礙。

下面分析中國的消費問題。為消除物價變動因素以及異方差的影響，以下分析所用的數(shù)據(jù)均為不變價格數(shù)據(jù)（1952 = 1）以及分別取自然對數(shù)后的數(shù)據(jù)。

圖1.1給出不變價格的國內(nèi)生產(chǎn)總值與消費曲線，圖1.2和圖1.3分別給出國內(nèi)生產(chǎn)總值與消費的年增長率曲線。

25000CONSP20000GDPP0.20.10.3growth of consumptiongrowth of GDP150000.010000-0.15000-0.2-0.***5909500

***09500

圖1.1 國內(nèi)生產(chǎn)總值與消費（不變價格）曲線

圖1.2國內(nèi)生產(chǎn)總值與消費年增長率曲線

由圖1.1、1.2可以看出國內(nèi)生產(chǎn)總值與消費的增長都很快。國內(nèi)生產(chǎn)總值曲線的波動幅度相比較大。消費曲線的波動幅度相對較小。這與宏觀消費行為具有“慣性”有關(guān)。他既不可能隨時間突然大幅增加，也不可能隨時間突然大幅減少。

1952-1978 1979-2002

GDP 消費平均增長率

5.76%

4.79%

年增長率的標準差

0.10

0.05

平均增長率

9.15% 9.18%

年增長率的標準差

0.044

0.040

首先結(jié)合圖1.3對國內(nèi)生產(chǎn)總值序列的增長率變化做進一步分析。1952-1957年國民收入呈較穩(wěn)步發(fā)展。以不變價格計算，平均年增長率為7.97%。1958年開始的大躍進使經(jīng)濟發(fā)展速度突然加快。在計劃經(jīng)濟體制下，這種人為的提高經(jīng)濟發(fā)展速度超出了國家物質(zhì)基礎(chǔ)所能承受的限度，所以在維持了短短兩年超高速增長（1958年的年增長率為16.9%，1959年的年增長率為11.4%）之后，經(jīng)濟發(fā)展便出現(xiàn)了大倒退。1960年幾乎為零增長。1961和1962年連續(xù)2年出現(xiàn)建國以來從未有過的負增長（分別為-27.2% 和-11.1%）。由于國家及時采取了一系列經(jīng)濟調(diào)整措施，1963-1966年國民經(jīng)濟迅速得到恢復，并出現(xiàn)持續(xù)高增長態(tài)勢。上述4年的增長率分別為17.8%, 15.8%, 16.1% 和12.5%。1966年開始的文化革命使中國經(jīng)濟進入一個很不穩(wěn)定的發(fā)展階段。1967和1968年國民經(jīng)濟再度出現(xiàn)負增長，隨后經(jīng)濟發(fā)展出現(xiàn)“振蕩”現(xiàn)象。自1978年實行改革開放政策以來，在由計劃經(jīng)濟向市場經(jīng)濟轉(zhuǎn)變過程中，經(jīng)濟發(fā)展突飛猛進。1952-1978年國民收入年平均增長率為5.76%。1978-2002年的年平均增長率為9.15%。后一時期是前一時期的1.6倍（不變價格）。在后一時期里，經(jīng)濟增長速度如此之高，持續(xù)時間如此之長，發(fā)展趨勢如此之穩(wěn)定，在我國的經(jīng)濟發(fā)展史上是沒有先例的。

0.85rate=consumption/GDP0.800.900.95household/total0.750.700.650.800.850.600.***59095000.75

***09500

圖1.3 年消費率曲線（1952-2002）

圖1.4 居民消費與總消費比的變化曲線（1952-2002）

0.9RATIO0.8HOURATIO0.70.60.50.***909500圖15 宏觀消費比率與居民消費比率曲線（1952-2002）

下面分析消費率（消費額 / 國內(nèi)生產(chǎn)總值，1952-2002）序列的變化。見圖1.3，總的來說變化幅度較大。

（1）從趨勢看，中國宏觀消費比率值的變化是逐年下降。消費比率數(shù)據(jù)對時間t（1952 =1）的回歸結(jié)果如下：

ratio = 0.7581 – 0.0036t

(62.9)

(-8.8)

R2 = 0.61（1952-2002）51年間消費比率值平均每年減少0.0036。

（2）以1978年為界，改革開放之前（1949?1978）消費比率曲線波動大，改革開放之后（1979?2002）消費比率曲線波動小（見圖1.5和表1）。1952?1978年宏觀消費比率值的均值是0.7057，標準差是0.0656。1979-2002年宏觀消費比值的均值是0.6206。標準差是0.0324。改革開放以后宏觀消費比率值平均比改革開放前下降0.085。隨著時間的推移，消費比率的均值減小，標準差減小。改革開放之后標準差減小說明宏觀消費比率值的波動在減小，中央政府調(diào)控宏觀經(jīng)濟的能力逐步在提高。

（3）宏觀消費比率的最小值是0.5660，最大值是0.8379。都發(fā)生在上世紀50年代末和60年代初的經(jīng)濟困難時期。最小值0.5660發(fā)生在1959年是由于基本建設(shè)投資的極度擴張造成的（1958和1959年基本建設(shè)投資的年增長率分別是87.7%和30.0%）。最大值是0.8379發(fā)生在1962年是由于執(zhí)行經(jīng)濟調(diào)整政策，首先解決人民生活所致。

（4）中國宏觀消費比率值自1993年起跌破0.60大關(guān)。1995年達到最低點0.575。近10年來，宏觀消費比率值基本上在0.60以下徘徊，平均值是0.5876。在中央政府努力擴大消費的政策下雖然宏觀消費比率值在1999和2000年回升至0.60以上，但2001和2002年又跌落到0.60以下。當然這并不意味著中國宏觀消費絕對值的減少。相反，宏觀消費總量一直在快速提高。因為固定資產(chǎn)投資以更快的速度增長，所以導致宏觀消費比率值偏低。

（5）圖1.4給出居民消費占總消費的比率曲線。該比值從0.91直線下降至0.76。這一方面反映出政府消費越削越增的過程，同時也反映出居民消費占總消費的比率變得越小。

表1

中國消費比率數(shù)據(jù)的特征數(shù) 特征數(shù)名稱 均值 標準差 極大值 極小值 變異系數(shù) 樣本容量

消費比率的特征數(shù)（1952~1978）

0.7057 0.0656 0.8379 0.5660 0.0930 27

消費比率的特征數(shù)（1979~2002）

0.6206 0.0324 0.6751 0.5749 0.0522 24 注：（1）消費比率 = 中國宏觀消費 / GDP。

（2）1952~1999年消費和GDP數(shù)據(jù)摘自《新中國五十年統(tǒng)計資料匯編》，1999 中國統(tǒng)計出版社。2000~2002年消費和GDP數(shù)據(jù)摘自《中國統(tǒng)計年鑒》，2003，中國統(tǒng)計出版社。

（3）消費比率數(shù)據(jù)的特征數(shù)用消費比率數(shù)據(jù)計算。

中國宏觀消費比率的國際比較。

共選擇6個工業(yè)發(fā)達國家和4個發(fā)展中國家和地區(qū)的GDP和宏觀消費數(shù)據(jù)經(jīng)計算后，與中國進行宏觀消費比率的對比。6個工業(yè)發(fā)達國家是英國、美國、法國、意大利、加拿大和日本（GDP和消費均為數(shù)據(jù)，德國由于數(shù)據(jù)不全未選）。4個發(fā)展中國家和地區(qū)是菲律賓、墨西哥、香港（GDP和消費均為季節(jié)數(shù)據(jù)）和韓國（GDP和消費為數(shù)據(jù)）。上述10個國家和地區(qū)的宏觀消費比率曲線與中國宏觀消費比率曲線的對比分別見圖1.7和圖1.8。11個國家和地區(qū)宏觀消費比數(shù)據(jù)的5個特征數(shù)見表2。結(jié)合圖1.7和圖1.8以及表2，分析如下：

圖1.7 美國、英國、加拿大、法國、意大利、日本與中國的消費比率曲線比較

圖1.8 墨西哥、香港、菲律賓、韓國與中國大陸的消費比率曲線比較

（1）在這11個國家和地區(qū)中，無論是和工業(yè)發(fā)達國家還是發(fā)展中國家和地區(qū)相比，中國的宏觀消費比率是最低的。

（2）年平均消費比率在0.7以上的國家按消費比率值大小順序排列是英國、菲律賓、美國、法國、意大利、加拿大和墨西哥（見表2中第一欄）。年平均消費比率在0.6~0.7之間的國家是日本、香港、韓國和中國（見表2中第二欄）。顯然，這種差別與文化傳統(tǒng)有著密切的聯(lián)系。前7個國家都是具有西方文化色彩的國家；而后4個國家都是具有東方文化色彩的國家。

（3）從消費比率的標準差和變異系數(shù)來看，排除菲律賓、墨西哥和香港（這3個國家的數(shù)據(jù)為季節(jié)數(shù)據(jù)，他們的方差與其他國家無可比性），中國和韓國是消費比率值變化最大的國家。中國消費比率標準差是變化最小的法國和意大利的3倍多。在消費比率低于0.7的國家與地區(qū)中，日本和韓國的消費比率曲線是先降后升；香港呈震蕩變化特征；而中國則是呈逐年下降趨勢。表2

加拿大、中國等11個國家與地區(qū)宏觀消費比數(shù)據(jù)的特征值比較

國別

英國

（1980~2002，數(shù)據(jù)）菲律賓（1982~2002，月度數(shù)據(jù)）美國

（1980~2002，數(shù)據(jù)）法國

（1980~2002，數(shù)據(jù)）意大利（1980~2002，數(shù)據(jù)）加拿大（1980~2002，數(shù)據(jù)）墨西哥（1982~2002，月度數(shù)據(jù)）日本

（1980~2002，數(shù)據(jù)）香港

（1980~2002，月度數(shù)據(jù)）韓國

（1980~2002，數(shù)據(jù)）中國

（1980~2002，數(shù)據(jù)）

均值 0.8311 0.8259 0.8213 0.7905 0.7748 0.7744 0.7709 0.6940 0.6708 0.6665 0.6197

標準差 0.0154(0.0499)0.0140 0.0106 0.0103 0.0243(0.0446)0.0241(0.0339)0.0420 0.0328

極大值 0.8606 0.9203 0.8544 0.8074 0.7931 0.8279 0.8516 0.7501 0.7780 0.7513 0.6751

極小值 0.8051 0.6829 0.7884 0.7734 0.7512 0.7384 0.6487 0.6600 0.5874 0.5976 0.5749

變異系數(shù) 0.0185(0.0604)0.0170 0.0134 0.0133 0.0314(0.0579)0.0347(0.0505)0.0630 0.0529

樣本容量 23 88 23 23 23 23 88 23 92 23 23 注：（1）香港、菲律賓和墨西哥宏觀消費和GDP數(shù)據(jù)未經(jīng)季節(jié)調(diào)整。

（2）英國、美國、法國、意大利、加拿大和日本的GDP和消費數(shù)據(jù)摘自國際貨幣基金組織數(shù)據(jù)庫

（網(wǎng)站：http://www.tmdps.cn）。菲律賓、墨西哥、韓國和香港的GDP和消費數(shù)據(jù)摘自經(jīng)合組織 數(shù)據(jù)庫（網(wǎng)站：http://www.tmdps.cn）。消費比率數(shù)據(jù)是作者自己計算的。

（3）括號中的特征數(shù)不參與比較（這些特征數(shù)來自于月度數(shù)據(jù)，無可比性）。

（4）中國的消費比率值為什么呈一路下滑趨勢？主要原因是全國固定資產(chǎn)投資增長率（2002年是13.1%）多年來遠遠高于消費的增長率（2002年是5.8%），從而導致消費比率值連年下滑。

（5）表3給出了上述11個國家與地區(qū)GDP增長率與宏觀消費比率的相關(guān)系數(shù)。出了韓國例外，其他國家與地區(qū)均顯示GDP增長率與宏觀消費比率呈顯著的負相關(guān)關(guān)系。即若GDP增長率上升，則宏觀消費比率下降；若GDP增長率下降，則宏觀消費比率上升。看來這是個一般規(guī)律。為什么會存在這樣的規(guī)律？因為消費的慣性要比投資大得多。GDP的變化主要由投資控制。如果投資增加，投資占GDP的比例增加，必然導致消費比率下降；反之消費比率上升。

表3 加拿大、中國等11個國家與地區(qū)GDP增長率與宏觀消費比率的相關(guān)系數(shù)

意大利 英國 香港 日本 墨西哥 加拿大 美國 菲律賓 法國 韓國

中國（1952-2002）中國（1980-2002）

相關(guān)系數(shù)-0.64-0.84-0.62-0.85-0.48-0.66-0.77 0.19 0.28-0.07-0.50-0.20

臨界值（5%水平）

0.41 0.41 0.21 0.41 0.21 0.41 0.41 0.21 0.41 0.41 0.26 0.41

臨界值（10%水平）

0.34 0.34 0.17 0.34 0.17 0.34 0.34 0.17 0.34 0.34 0.24 0.34

（6）中國目前的宏觀消費比率這樣低好不好？從長期看不好，應(yīng)該改變消費與GDP之間的這種低比例關(guān)系。原因有四。①宏觀消費和固定資產(chǎn)投資是維持經(jīng)濟高增長的兩個最重要因素。在經(jīng)濟高增長條件下，消費比率偏低是靠連年的固定資產(chǎn)投資高增長率維持的。而連年的固定資產(chǎn)投資高增長率必然帶來人力、物力和財力的瓶頸現(xiàn)象。中國近年來之所以沒有出現(xiàn)像大躍進時期的物力和財力的瓶頸現(xiàn)象，主要是依靠外國直接投資和借外債支撐的。但長期借外債后，還款將成為一個沉重負擔，同時經(jīng)濟長期超高速發(fā)展，高素質(zhì)人才的缺乏將變得越來越突出。這些因素制約固定資產(chǎn)投資的超高速增長將隨著時間的延長越來越突出。②若沒有一個合理的消費比率做支撐，高投資比率將得不到延續(xù)，最終導致產(chǎn)品相對過剩和積壓，經(jīng)濟發(fā)展速度下降。③提高消費比率，維持消費的高增長同樣能帶來經(jīng)濟的高增長。因為提高消費比率主要刺激的是第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展在促進經(jīng)濟增長的同時，還可以擴大勞動力的就業(yè)。為人民政府解決待業(yè)問題減輕壓力。目前在這方面還有很大的潛力。以2002年為例，全國第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比例只有0.34。④以經(jīng)濟建設(shè)為中心，不斷提高中國人民的物質(zhì)與精神生活水平是我們黨和國家的工作重心，宏觀消費比率長期保持低位不是我們的目的。

基于我國54年經(jīng)濟發(fā)展經(jīng)驗以及目前的經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模，把年消費率平均值控制在0.65-0.70是比較合理的模式。

居民消費是由農(nóng)村居民消費和城鎮(zhèn)居民消費兩部分組成。由于我國農(nóng)村人口占大多數(shù)，建國初期農(nóng)村居民消費額在居民消費額中占較大比例。1952年為68.7%。隨后，這個比值逐年下降。1988年這個比值突破60.0%，2002年已降至43.6%。這與城鎮(zhèn)居民的收入增長速度大于農(nóng)村居民的收入增長速度，非農(nóng)業(yè)人口占全國總?cè)丝诘谋壤鹉暝龃螅约稗r(nóng)村勞動力大量涌入城市有直接關(guān)系。

下面分析農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民人均消費水平的變化。1952年分別為62元和148元（當年價格）。1997年分別為2071元和4914元（當年價格）。按不變價格計算，分別提高了7.2倍。圖1.9給出城鎮(zhèn)居民與農(nóng)村居民人均消費比的變化曲線。51年間出現(xiàn)三個半波動周期，波動幅度在2.2和3.2之間變化。第一個波峰發(fā)生在1959和1960年。由于農(nóng)業(yè)的減產(chǎn)直接影響了農(nóng)村居民的收入和消費，使這個比值由建國初期的2.5倍猛增至3.2倍。隨著經(jīng)濟政策的調(diào)整和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的恢復，上述比值降至2.4左右。從1970-1977年這個比值連續(xù)攀升至2.9。這是因為文化革命期間農(nóng)村的一系列政策極大地限制了農(nóng)民的生產(chǎn)積極性，從而使農(nóng)業(yè)居民的收入和消費增長速度變小。第二次波峰發(fā)生在1976和1977年。隨著農(nóng)村體制的改革（取消人民公社，實行聯(lián)產(chǎn)承包責任制等），極大地調(diào)動了農(nóng)民生產(chǎn)的積極性。1978-1984年是我國農(nóng)業(yè)大發(fā)展時期，農(nóng)村居民收入和消費水平的迅速提高（農(nóng)村超前城市）使上述人均消費比值迅速下降。1984年以后隨著城市經(jīng)濟體制改革的深入，城鎮(zhèn)居民的消費水平增加速度超過了農(nóng)業(yè)居民消費水平的增加速度，致使上述比值又開始攀升，1993年達到3.2。1994年以后由于城鎮(zhèn)居民收入增長速度逐年下降，直接影響到消費，于是上述比值又開始回落。1997年已回落至2.4。1997年以后糧食價格一路走低，農(nóng)民收入和支出與城市居民相比增長越來越慢，致使城鄉(xiāng)消費比率值2002年又攀升至3.11。

3.4rate of consumption,3.23.02.82.62.42.22.***909500(urban/rural)******0020000GDP0500010000***5000CONS

圖1.9 城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民人均消費比的變化曲線

圖1.10 國內(nèi)生產(chǎn)總值與消費額散點圖

下面通過建立宏觀消費計量經(jīng)濟模型進一步分析我國消費與國民收入的定量關(guān)系。（以 下所用數(shù)據(jù)（1952-2002）均以不變價格（1952 = 1，單位：億元人民幣）計算。）

1952-2002年國內(nèi)生產(chǎn)總值與消費額散點圖見圖1.10。說明消費與國內(nèi)生產(chǎn)總值之間存在高度的線性關(guān)系。

用CPt表示消費額（不變價格），GDPt表示國內(nèi)生產(chǎn)總值（不變價格），用1952-2002年數(shù)據(jù)得消費函數(shù)的OLS估計結(jié)果如下： CPt= 164.0124 + 0.5919GDPt

(1.1)?

(5.2)

(159.9)

R2 = 0.998, DW = 0.67, s.e.= 167.45 以上模型的DW值很小，嚴格地說模型存在自相關(guān)。為消除自相關(guān)（? = 0.67），對變量進行廣義差分。定義

GCPt = CPt0.665 GDPt-1

(1.3)得估計的回歸模型為，GDCPt= 45.4845 + 0.5998 GGDPt

(1.4)

(1.8)

(80.4)?

R2 = 0.9926, DW = 1.63, s.e.= 131.4 上模型中不存在自相關(guān)。消費函數(shù)的GLS估計結(jié)果是

CPt= 45.4845 + 0.5998GDPt

(1.5)

消費函數(shù)的時間序列模型估計結(jié)果是 ?

?t?1+v?t

(1.6)CPt = 129.0977 + 0.6018 GDPt + 0.7370u

(1.28)

(54.8)

(5.4)

R2 = 0.9988, DW = 1.7, s.e.= 132.3 則長期關(guān)系是

CPt = 129.0977 + 0.6018GDPt

(1.7)

綜上消費與國內(nèi)生產(chǎn)總值的真實比值是0.60。

下面研究消費（不變價格）對國內(nèi)生產(chǎn)總值的彈性系數(shù)。對消費和國內(nèi)生產(chǎn)總值取自然對數(shù)并進行OLS回歸，得如下結(jié)果，LnCPt= 0.1932 + 0.9256 LnGDPt

(1.8)?

(3.0)

(118.8)

R2 = 0.9965, DW = 0.77, s.e.= 0.0584 對變量進行廣義差分。定義

GLnCPt = LnCPt0.615 LnGDPt-1

(1.10)得GLS估計結(jié)果如下： GLnCPt= 0.0814 + 0.9234 G LnGDPt

(1.11)?

(1.6)

(57.6)

R2 = 0.9857, DW = 1.34, s.e.= 0.047

對殘差建立時間序列模型，?t?1+v?t

(1.12)LnCPt = 0.2103 + 0.9235 LnGDPt + 0.6120 u

(1.6)

(57.4)

(5.2)

R2 = 0.9977, DW = 1.34, s.e.= 0.0472

綜上消費對國內(nèi)生產(chǎn)總值的真實彈性是0.92。

附：1952-2003年中國消費額、GDP總值、消費增長率、GDP增長率、消費比以及城農(nóng)消費比數(shù)據(jù)。obs 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 CONSP 546.3000 623.2173 618.1604 675.7585 722.8174 752.4610 783.8872 748.5224 824.2267 756.8176 722.1577 789.6848 871.9268 962.3438 1042.439 1070.745 1064.406 1153.118 1241.023 1334.661 1411.926 1494.621 1536.168 1599.783 1664.324 1704.163 1842.026 2112.907 2264.996 2459.823 2653.080 2888.765 3280.282 3707.188 3964.204 4207.294 4460.610 4269.959 4502.585 5060.990 5826.347 6511.858 7215.488 7767.802 8708.014 9411.197 10287.88 11368.09 12678.88 13794.27 15148.47 GDPP GROWTHCONSP GROWTHGDP 692.2000 NA NA 806.8749 0.140797 0.165667 830.0418-0.008114 0.028712 874.6596 0.093177 0.053754 967.5612 0.069639 0.106215 1015.601 0.041011 0.049651 1187.139 0.041765 0.168903 1322.374-0.045115 0.113917 1332.762 0.101138 0.007855 969.8460-0.081785-0.272304 861.8710-0.045797-0.111332 1006.745 0.093507 0.168092 1165.533 0.104145 0.157724 1353.229 0.103698 0.161038 1522.296 0.083229 0.124936 1433.340 0.027154-0.058436 1433.103-0.005920-0.000165 1575.803 0.083343 0.099574 1876.370 0.076232 0.190739 2049.667 0.075452 0.092358 2107.026 0.057891 0.027985 2278.330 0.058569 0.081301 2324.880 0.027798 0.020431 2500.794 0.041411 0.075666 2508.359 0.040344 0.003025 2621.917 0.023937 0.045272 2966.196 0.080898 0.131308 3286.162 0.147056 0.107871 3463.821 0.071981 0.054063 3643.461 0.086016 0.051862 4003.213 0.078566 0.098739 4365.876 0.088834 0.090593 5006.124 0.135531 0.146648 5645.932 0.130143 0.127805 6140.092 0.069329 0.087525 6653.794 0.061321 0.083663 7007.277 0.060209 0.053125 6660.271-0.042741-0.049521 7257.492 0.054480 0.089669 8192.661 0.124019 0.128856 9446.424 0.151227 0.153035 11131.80 0.117657 0.178414 12489.92 0.108054 0.122004 13512.65 0.076546 0.081885 14874.10 0.121040 0.100754 16173.81 0.080751 0.087381 17702.95 0.093154 0.094544 18901.54 0.104998 0.067705 20743.52 0.115304 0.097451 23075.66 0.087972 0.112427 24275.01 0.098172 0.051975

RATIO

0.789223 0.772384 0.744734 0.772596 0.747051 0.740902 0.660316 0.566044 0.618435 0.780348 0.837895 0.784394 0.748093 0.711147 0.684781 0.747028 0.742728 0.731765 0.661396 0.651160 0.670104 0.656016 0.660751 0.639710 0.663511 0.649968 0.621006 0.642971 0.653901 0.675134 0.662738 0.661669 0.655254 0.656612 0.645626 0.632315 0.636568 0.641109 0.620405 0.617747 0.616778 0.584978 0.577705 0.574854 0.585448 0.581879 0.581139 0.601437 0.611221 0.597784 0.624915

URBAN 2.4 2.6 2.6 2.5 2.5 2.6 2.3 3.2 3.1 2.8 2.6 2.5 2.5 2.4 2.3 2.3 2.4 2.4 2.3 2.3 2.5 2.5 2.6 2.6 2.7 2.9 2.9 2.7 2.7 2.5 2.4 2.2 2.2 2.3 2.5 2.6 2.7 2.7 2.8 2.9 3.1 3.2 2.55 2.53 2.33 2.37 2.51 2.65 2.79 2.9 3.11 案例4：全國味精需求量的計量經(jīng)濟模型

（file:1c02,二元線性回歸模型，引自《預測》1987年第2期）

1．依據(jù)經(jīng)濟理論選擇影響味精需求量變化的因素

依據(jù)經(jīng)濟理論一種商品的需求量主要取決于四個因素，即①商品價格，②代用品價格，③消費者收入水平，④消費者偏好。模型為：

商品需求量 = f(商品價格，代用品價格，收入水平，消費者偏好)對于特定商品味精，當建立模型時要對上述四個因素能否作為重要解釋變量逐一鑒別。

商品價格：味精是一種生活常用品，當時又是一種價格較高的調(diào)味品。初步判斷價格會對需求量產(chǎn)生影響。所以確定價格作為一個重要解釋變量。

代用品價格：味精是一種獨特的調(diào)味品，目前尚沒有替代商品。所以不考慮代用品價格這一因素。

消費者收入：顯然消費者收入應(yīng)該是一個較重要的解釋變量。偏好：由于因偏好不食味精或大量食用味精的情形很少見，所以每人用量只會在小范圍內(nèi)波動，所以不把偏好作為重要解釋變量，而歸并入隨機誤差項。

分析結(jié)果，針對味精需求量只考慮兩個重要解釋變量，商品價格和消費者收入水平。

味精需求量 = f(商品價格，收入水平)

2．選擇恰當?shù)淖兞浚纫紤]代表性，也要考慮可能性）

用銷售量代替需求量。因需求量不易度量，味精是自由銷售商品，不存在囤積現(xiàn)象，所以銷售量可較好地代表需求量。味精商品價格即銷售價格。

用人均消費水平代替收入水平。因為①消費水平與味精銷售量關(guān)系更密切。②消費水平數(shù)據(jù)在統(tǒng)計年鑒上便于查找（收入水平的資料不全）。

味精銷售量 = f(銷售價格，人均消費水平)用平均價格作為銷售價格的代表變量。不同地區(qū)和不同品牌的味精價格是不一樣的，應(yīng)取平均價格（加權(quán)平均最好）。

取不變價格的人均消費水平：消費水平都是用當年價格計算的，應(yīng)用物價指數(shù)進行修正。

味精銷售量 = f(平均銷售價格，不變價格的消費水平)

3． 收集樣本數(shù)據(jù)（抽樣調(diào)查，引用數(shù)據(jù)）

從中國統(tǒng)計年鑒和有關(guān)部門收集樣本數(shù)據(jù)(1972-1982, T = 11。數(shù)據(jù)見下頁。)。定義銷售量為yt（噸），平均銷售價格為x1（元 / 公斤），不變價格的消費水平為 x2（元）。相關(guān)系數(shù)表如下：

味精銷售量(yt)60000Y***2000010000011.0X111.211.411.611.812.012.******X2120140160180平均銷售價格(x1t)

-0.3671

不變價格的消費水平(x2t)

0.9771 注：臨界值r0.05(9)= 0.60。

60000Y

4． 確定模型形式并估計參數(shù)

yt =-144680.9 + 6313.4 x1 + 690.4 x

2（1）

(-3.92)

(2.17)

(15.32)

R2 = 0.97, DW = 1.8, t0.05(8)= 2.3 回歸系數(shù)6313.4無顯著性（yt與x1為負相關(guān)，回歸系數(shù)估計值卻為正，可見該估計值不可信）。剔除不顯著變量x1，再次回歸，yt =-65373.6 + 642.4 x

1（2）

(-10.32)

(13.8)

R2 = 0.95, DW = 1.5, t0.05(9)= 2.26 ?= 6313.4，問題：?為什么檢驗結(jié)果是 ?1 = 0？ 量綱的變化對回歸結(jié)果會造成影響嗎？ 1

附數(shù)據(jù)如下：

年 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982

Yt（銷售量）

6927 8623 9253 12285 13924 16159 21000 20609 30742 39725 50499

X2（銷售價格）

11.32 11.52 11.69 11.89 12.01 11.44 12.06 11.19 11.09 11.33 11.39

X2（消費水平）

112.90 118.32 117.69 119.79 121.69 122.22 128.77 142.14 154.54 165.56 173.52

案例5 用回歸方法估計純耕地面積

（三元線性回歸模型，引自《數(shù)理統(tǒng)計與管理》1986年第6期）

目前對土地的調(diào)查大多采用航空攝影，從照片上把各類資源圖斑轉(zhuǎn)繪到1:10000的地形圖上，然后再從地形圖上測繪圖斑面積。

在處理如何獲得實際耕地面積時，關(guān)鍵技術(shù)難題是如何將耕地圖斑中包含的田埂、土坎、空隙地、寬度小于2米的路、溝、渠等面積從圖斑中分離出來。因為它們在航空圖片上的分辨率很低，無法直接勾繪，測算。

設(shè)一個毛耕地圖斑面積用S表示，其中不能耕種的面積（扣除面積）用 ?S表示，則扣除系數(shù)，yi = ?S / S =（扣除面積）/（毛耕地圖斑面積）。對于每一個圖斑，知道精確的扣除系數(shù)，就很容易根據(jù)毛耕地圖斑面積計算出純耕地面積。現(xiàn)在用回歸分析方法，尋找影響扣除系數(shù)變化的主要因素，從而建立關(guān)于“扣除系數(shù)”的回歸模型。

該論文研究的是湖南地區(qū)的耕地面積調(diào)查。湖南省屬丘陵山區(qū)，地形復雜，各種地類犬牙交錯，影響扣除系數(shù)的因素很多。如田埂寬度、地塊大小、地塊坡度、空隙地、地貌類型等。通過實際調(diào)查和分析，初步確定三個主要因素，即“坡度”、“地塊面積”和“田埂寬度”。

論文作者在五個縣共調(diào)查了867個樣本點，其中水田樣本522個，旱田樣本345個。具體做法是首先把867個樣本數(shù)據(jù)按“坡度”分成25個等級，然后再把屬于同一個等級的樣 14 本數(shù)據(jù)用加權(quán)平均的方法求出另兩個因素的觀測值，“平均地塊面積”和“平均田埂寬度”。

擬建摸型為，yi = ?0 + ?1 x1i + ?2 x2i +?3 x3i + ui 利用樣本得估計的回歸方程

yi = 1.672 + 1.145 x1i + 0.608 x2i + 2.081 x3i

(7.3)

(0.4)

(1.85)

F = 221.62

(F.05(3,21)= 3.07, F.01(3,21)= 4.87, t.05(21)= 2.08, t.01(21)= 2.84)統(tǒng)計檢驗結(jié)果表明x2i , x3i為非重要解釋變量。剔除之，用yi對x1i再次回歸得，yi = 3.34 + 1.35 x1i

實際的驗證結(jié)果表明，用只考慮“地塊坡度”計算出來的扣除系數(shù)估計“純耕地面積”完全能滿足精度要求，從而為減少野外作業(yè)強度（不必再測量“地塊面積”和“田埂寬度”），迅速完成測算，提供了科學依據(jù)。

附樣本數(shù)據(jù)如下：

i（序號）2 3 … 25 yi（扣除系數(shù)）

4.2356 4.8838 7.8300 … 39.4151

x1i（坡度）x2i（平均地塊面積）

0 1 2 … 24

1.9300 1.4918 1.1253 … 1.0600

x3i（平均田埂寬度）

0.6318 0.7312 0.9731 … 4.0721