某品牌猪肉消费情况分析

文章以消费者为研究对象,通过调查问卷的方式在兰州市展开调查,了解当前品牌猪肉消费情况,针对兰州市消费者个人信息和对某品牌猪肉的消费现状与了解程度及影响消费者购买意愿的主要因素设计问答题,然后对调查结果数据进行统计,采用二元回归方法进行分析对购买意愿有显著影响的因素;由统计结果和回归分析结果可得消费者的年龄、收入、受教育程度、购买喜好、价格因素、品牌了解程度对猪肉购买意愿影响较大,其中年龄、受教育程度、对品牌的了解程度对购买意愿的影响显著。     

也说“刘易斯拐点”问题

目前,中国经济是否到了＂刘易斯拐点＂,在理论界和政策研究领域众说纷纭、莫衷一是,作者认为现在出现的是＂人口拐点＂,而非＂刘易斯拐点＂。当前中国的主要问题不是二元经济的问题,而是二元社会造成的报酬结构不均衡的问题。中国如何解决好＂人口拐点＂及二元社会报酬结构不均衡的问题,需要采取综合对策。     

农村籍大学生返乡就业行为及其影响因素的实证研究

三农问题长期以来一直都是发展社会主义经济建设的重要任务,基于2015届毕业生就业数据,结合城乡二元经济结构,努力寻找农村籍大学生就业问题的突破口并对其进行调查分析。研究表明:在城乡二元经济结构下农村籍大学生就业过程中,年龄、职场竞争力、返乡渠道、预期月薪、出台政策、家庭情况对农村籍大学生返乡就业行为影响显著。并针对其影响因素,提出几点政策建议。为大学生提高就业率和就业质量提供理论指导。     

青海海北高寒嵩草草甸系统水分利用效率特征

系统水分利用效率(WUE)是高寒草甸生态系统碳水耦合及植被演替的重要指标,但其时间格局和主要环境因素仍不清楚。基于青藏高原东北隅高寒嵩草草甸的涡度相关仪器观测的CO_2和H_2O通量数据,分析了2015年植被生长季(4月-10月)的系统水分利用效率(总初级生产力/植被蒸腾)的变化特征和主要环境影响因子。结果表明,总初级生产力(GPP)和植被蒸腾具有显著的单峰季节趋势,与群落叶面积指数(LAI)显著相关。生长季日均WUE为3.24g C·kg H_2O~(-1),没有显著的季节动态,呈现出"保守型"的特征。增强回归树的结果表明光合光量子通量密度(PPFD)、饱和水汽压差(VPD)和净辐射(Rn)是其主要调控因素,与WUE显著指数负相关(r~2>0.40,p<0.001)。     

马尾松毛虫精细化预报回归建模试验研究

通过线性回归、曲线回归、非线性回归、Logistics回归等回归多次建模试验的比较,建立了显著性较高的马尾松毛虫发生量和幼虫高峰期线性预报模型。     

农业产业结构调整对农业经济增长影响的实证研究——以武汉市为例

报告了1976~2015年以来,武汉市农业产业结构概况和调整优化的情况,并以武汉市1999~2015年农业产业结构的相关数据为研究样本,运用Eviews统计软件进行单位根检验,协整检验以及格兰杰因果关系检验,最后采用普通最小二乘法进行回归分析,得出相关结论:(1)农业产业结构调整与农业经济增长之间是正相关;(2)种植业仍然占据主导地位;(3)畜牧业和渔业的作用日益显著;(4)林业发展相对较慢;(5)劳动力和耕地面积对农业经济影响较小。并以此为依据,对武汉市农业产业结构调整提出相应对策,以期促进当地农业经济的健康持续发展。     

基于广告、技术、奖励的二级供应链效益最大化研究

基于技术进步视角，构建服务业FDI影响产业安全的理论模型，并采用1996-2013年的时序数据和分位数回归方法进行检验。实证结果表明，服务业FDI对技术进步的总效应为正；分位数回归进一步揭示，服务业FDI对技术进步的直接效应为正、间接效应为负，并在技术进步的低中分位点上，服务业FDI的直接效应大于间接效应，而在技术进步的高分位点上，服务业FDI的直接效应小于间接效应。研究证实，在技术进步的初期，服务业FDI会对产业安全发展产生直接的正向推动作用，但随着时间的推移，服务业FDI会威胁其产业安全。     

新医改:回归医疗公益性

“把基本医疗卫生制度作为公共产品向全民提供”是新医改的出发点和落脚点。民众从中可以看到一个人人看得起病、人人可轻松就诊的前景。     

山区小流域灌溉水利用系数研究

分析了山区小流域灌溉排水系统的特点,基于水量平衡原理界定了山区小流域灌溉水利用系数概念,提出了山区小流域灌溉水利用系数的确定方法,以温州市永嘉县小楠溪流域为实例,其灌溉利用系数为0.90.结果表明:从不同的角度界定灌溉水利用系数,其计算方法和结果差异显著.     

大通牦牛体重与体尺指标的相关回归分析

为了分析大通牦牛体尺与体重的相关性,以便在实际工作中得到应用,对110头6~10月龄大通牦牛母牛进行称重和体尺测量,根据得出的数据分析其体重与体高、体斜长、胸围的相关系数,同时估测大通牦牛的体重回归模型。结果显示,大通牦牛体重与体高、体斜长、胸围的相关系数分别为0.702、0.879和0.977,得到了2个估测体重的回归模型,估测值与实测值之间相关程度分别为0.993、0.954、0.992和0.993。大通牦牛体重与体高、体斜长、胸围之间显著相关,说明体重与体尺之间存在着明显的线性关系。