六盘水市旅游收入主要影响因素的实证分析——基于多元线性回归模型

选取六盘水市2001—2018年的数据为样本,基于计量经济模型,以六盘水市旅游收入作为因变量,选取GDP、常住人口数、国内旅游人数等变量作为自变量,运用Eviews软件建立多元回归模型。研究结论表明,GDP、常住人口数、国内旅游人数对六盘水市旅游收入影响显著,且三者均与六盘水市旅游收入呈正相关。在研究成果的基础上,有针对性地提出参考建议。     

河南省粮食产量影响因素的实证分析——基于多元线性回归计量经济模型

选取粮食播种面积、农业从业人员、农用机械总动力、农田有效灌溉面积、化肥施用折纯量、农村用电量6个因素作为河南省粮食产量的主要影响因子,通过回归分析,得到影响河南省粮食产量的因素主要为粮食播种面积、化肥使用折纯量,并通过分析,提出了提升河南省粮食生产能力的建议.     

低碳经济视角下江西林业产业结构与林业经济增长的实证分析

通过对江西省林业产业结构数据的收集、处理和分析,运用PASW统计软件,建立了相应的模型进行相关的回归分析,在此定量分析基础上,探讨了江西省林业产业结构与林业经济增长的关系。从江西省林业三大产业对江西林业经济的贡献率来看,其林业经济的发展目前还主要是以营林业等基础林业为主,林产工业及林业服务业相对还比较薄弱,林产品的加工及林产品附加值的延伸相比之下还不够发达。最后,从林业的第一、第二、第三产业结构的角度出发提出一些建议,从而为打造生态江西、低碳江西提供参考。     

基于多元线性回归的山东省粮食生产影响因素分析

根据山东省粮食生产的实际环境,结合学者相关研究,从自然资源、社会经济环境、农业生产条件三方面归纳出山东省粮食产量增长各影响因素,用多元线性方程分析其贡献值.用SPSS 22.0软件对原始数据进行相关性分析,去掉极弱相关因素后检查多重共线性,选择主成分分析法解决多重共线性问题,得出粮食单产影响因素的方程以及各影响因素的贡...     

多元线性回归模型在市场比较法中的应用

市场比较法是房地产估价中的最重要的方法。通过收集市场交易案例对房地产价格与其影响因素进行线性拟合得到计算某类房地产价格的通用方程，对拟合交易案例的选择，影响因素的量化，回归模型的建立和解算，房地产价格的确定分别作了具体阐述。     

林业产业结构变动对林业经济增长影响的实证分析——以江西省为例

林业产业结构是林业经济增长的重要因素,合理的林业产业结构是林业经济增长的基础,因此,合理配置林业生产要素、加快林业产业结构调整与升级是改变目前我国粗放型林业经济增长方式的关键所在。主要以林业大省——江西为研究对象,采用结构效应模型,运用《中国林业统计年鉴》(1996-2012)江西林业数据,从林业产业结构本身的变动情况实证分析了林业产业结构变动对林业经济增长的影响,得出了林业经济增长是由林业产业结构效应和林业产业增长效应共同引起的,且林业产业结构效应对林业经济增长的作用比产业增长效应更加明显。最后,提出合理规划林业产业结构,加快产业内部结构调整与升级,发挥林业产业结构竞争优势;继续深化林权体制改革,加强林权制度改革配套措施的实施,加大林业产业的投入,加强林业区域分类指导的对策建议。     

基于SSM的河南省林业产业结构实证分析

以河南省18个地级市为研究单元,采用SSM法对河南省的林业产业结构进行实证分析,结果发现:河南省各地区林业产业结构和区位条件对经济增长的影响有很大差异,并且大部分地区的林业产业结构不尽合理。目前对河南省林业经济增长有较大促进作用的主要是第二、三产业,但不同地区三次产业的竞争力差异很大,在此研究的基础上提出相应对策建议。     

基于多元线性回归的农村剩余劳动力转移研究——以黑龙江省为例

针对农村剩余劳动力转移影响因素问题,以部分劳动力转移影响因素为自变量构建多元回归模型,基于黑龙江省1985—2010年鉴统计数据,运用SAS统计分析软件进行数据处理,利用多元回归分析法对预先选定的影响因素进行分析。研究认为:选取的影响因素中农村男女比例、城乡二元结构系数、农村人均纯收入与农村剩余劳动力转移数量呈负相关,城镇失业率、受教育程度、财政支农比率、机械总动力与农村剩余劳动力转移数量呈正相关,其中受教育程度是最主要影响因素,并结合分析结果提出促进黑龙江省农村剩余劳动力平稳有序转移的政策建议。     

河北省渔业经济产业结构实证分析

论文结合河北省渔业经济产业结构现状,运用灰色关联度分析法和区位商分析法,对河北省渔业经济i次产业结构的一体化和专业化水平进行了定量分析。在此基础上,提出了转变渔业发展方式,走渔业生态化道路;以水产品加工业为先导产业,培育壮大水产品产业集群;加强渔业产业分工和专业化,延伸产业链,大力发展休闲渔业和渔业服务业等产业结构调整对策。     

林业上市公司股权结构对经营绩效影响的实证分析

运用因子分析法求得12家林业上市公司的综合经营绩效得分,对11个原始财务绩效指标进行了处理,在此基础上,进一步运用多元线性回归模型的分析方法研究了林业上市公司股权结构对经营绩效的影响方向和影响力度。得出如下结论:股权集中程度对经营绩效存在显著的正向影响,国有股比例与经营绩效之间呈现显著的负相关关系。基于研究提出建立大股东股权制衡的股权集中度结构;适度地降低国有股比重等对策建议。     

林业产业结构调整与主导产业识别——江西省的实证分析

以2005年的统计数据为依据,对江西省林业产业结构进行了一般分析,运用修正后的区位商指标对该省的13个主要林业产业部门进行了比较优势分析,从而识别出该省具有8个地方化优势林业产业部门和1个二级林业主导产业部门。并对江西未来林业主导产业部门的选择提出建议,对于江西林业产业政策的制定和未来的发展,具有一定的参考意义。     

影响农户参与林业合作经济组织的因素分析——基于北京市农户的实证

通过2010年对北京市588户农户的问卷调查,运用二元Logistic回归模型分析了农户参与林业合作经济组织的影响因素。结果表明:主要影响农户参与林业合作经济组织的因素为教育水平、林地面积、林业收入占家庭总收入比重、林业合作经济组织在生产经营中的作用、现在林业合作经济组织的问题等,且每个因素的影响程度不同。根据研究结果,提出完善林地林木的流转政策,促进林业的规模化经营;提高合作组织的服务质量,扩大合作组织的服务范围;加大政府的支持力度,扩大资金来源等促进林业合作经济组织顺利发展的建议。     

恩格尔系数改进模型的回归分析

本文对恩格尔系数进行了具体分析，指出了当前经济和社会发展条件下恩格尔系数应用当中的局限性，并利用我国31个省市的横截面数据建立了一个修正后的恩格尔系数回归模型，得出的恩格尔系数计算式能更好的衡量居民生活水平和质量；并算出了农村部分省市修正后的恩格尔系数，为政府工作人员制定发展政策提供了理论依据。     

我国粮食产量影响因素实证分析

针对我国粮食安全问题,从粮食生产视角探明我国粮食产量与各主要影响因素之间的定量关系。基于2001～2019年的时间序列数据,建立多元线性回归模型,根据回归分析结果,提出守住耕地红线、推进种业创新、壮大粮食主体的建议,坚持"藏粮于地""藏粮于技"和"藏粮于民"战略,以期中国的粮食生产能力更上一层楼。     

江西省林业产业结构分析与比较

与周边主要省份林业产业进行比较分析后发现,江西林业总产值偏低,2002年江西省林业产业结构仍处于产业初级阶段,特别是高附加值林业产业发展相对落后;提出了江西省加快林业产业发展步伐的建议:⑴进一步加快林业产业发展,提高林业产业在国民经济中的比重;⑵重视林产品的开发利用,加快花卉产业发展;⑶加快人造板、制浆造纸业等林产工业的发展;⑷发展生态旅游产业和旅游商品。     

基于灰色动态关联分析的黑龙江省林业产业结构研究

以黑龙江省林业统计数据为基础,运用灰色关联分析方法,计算2005²010年间各时间段内黑龙江省林业三次产业与总产出以及林业三次产业内部各次级产业与三次产业产出之间的灰色关联度,并以此为基础对黑龙江省林业产业结构中三次产业结构关联度以及第一、二、三产业内部动态关联变化进行全面分析,进而提出黑龙江省林业产业发展应该挖掘潜力发展林业第一产业、利用现代科技全面发展林业第二产业、发展以森林生态旅游为主的林业第三产业等对策建议。     

林业产业结构对其总产值的影响分析

在界定了合理的林业产业结构的基础上,分析了中国1999～2008年间林业产业产值的变化情况,并运用灰色关联度分析方法分析了此阶段中国林业产业结构变化对林业产业总产值的贡献和影响程度,得出如下结论:林业三次产业产值均对林业产业总产值增长作出了重要贡献,且随着林业产业结构的变化,第二次产业产值与林业产业总产值增长的关联度最大。最后,有针对性地指出了中国林业产业未来的发展趋势。     

云南省商品房价格影响因素实证分析

近年来,房地产行业迅猛发展,房价也随之不断升高.本文基于云南省2000～2018年商品房平均售价及相关数据,通过建立多元线性回归模型,对影响商品房价格的因素进行实证分析.结果表明:云南省地区生产总值和城镇居民家庭人均收入均是影响其房价走势的重要因素,地区生产总值与商品房价格呈正相关关系,而受地理位置因素影响,城镇居民家...     

西安市商品房房价影响因素的实证研究——基于多元线性回归模型分析

西安市是我国西北地区典型二级省会城市,不仅历史悠久,而且是我国少有的历史文化旅游胜地,一直保持"全国文明城市"的荣誉称号,是很多人向往的居住之地。本文选取西安市2006~2015年商品房价格作为研究对象,运用多元线性回归模型对其价格影响因素进行实证分析。研究表明影响西安市商品房房价的主要因素有以下四点:商品房销售面积、房地产开发企业住宅竣工房屋面积、居民消费价格指数CPI、新建住宅销售价格指数。