农村产业经济分析方法

1. 产业经济学的主要研究方法有哪些

1、投入产出分析法
投入产出法是研究经济系统各个部分间表现为投入与产出的相互依存关系的经济数量分析方法。投入是进行一项活动的消耗,如生产过程的消耗包括本系统内各部门产品的消耗（中间投入）和初始投入要素的消耗（最初投入）。产出是指进行一项活动的结果,如生产活动的结果是为本系统各部分生产的产品（物质产品和劳务）。投入产出分析应用于国民经济体系中产业联系，是通过已编制的投入产出表和建立的相应的线性代数方程体系，来分析产业间各种重要的比例关系和部门间生产技术和经济联系。投入产出法在进行产业经济分析时，有几个鲜明的特点。（1）投入产出分析从国民经济是个有机整体的观点出发，综合研究各个具体产业部门间的数量关系（技术经济联系），既有综合指标，如社会总产品、中间产品、国民收入、积累基金等，又有按产业部门的分解指标，两者有机结合。（2）投入产出分析从生产消耗和分配两个方面来反映产品在产业部门之间的运动过程，也就是同时反映产品的价值形成过程和使用价值运动过程。（3）产业经济分析通过各种系数如物资消耗系数、劳动消耗系数、生产基金占用系数、生产性积累占用系数等经济系数，一方面反映在一定技术水平和生产组织条件下，国民经济产业部门间的技术经济联系；另一方面用以测定和体现社会总产品与中间产品、社会总产品与最终产品之间的数量联系，既反映部门之间的直接联系，又反映部门之间的全部间接联系。（4）投入产出表本身是一个矩阵，由此建立的线性方程组完全可以由电子计算机进行运算，这不仅可以保证分析的准确和及时，而且还可以进一步扩展与数学规划和其他数量经济相结合，发展成经济预测和计划择优的经济数学模型。

2、跨国比较分析方法
诺贝尔经济学奖得主库兹涅茨建立了经济发展类型的跨国比较分析方法，包括时序分析和截面分析。时间序列分析是纵向角度分析各国产业结构随经济发展的演变趋势，而截面分析则从横向角度分析处在不同发展阶段的国家的产业结构，进一步揭示经济发展与产业结构之间的关系,它们相互补充。

3、时间序列分析方法
将对研究对象的相关指标按照时间先后顺序排列的统计数据进行分析的方法称为时间序列分析法，它被广泛应用于宏观经济学研究中，用于揭示经济长期趋势及其变化规律和经济周期波动。在产业经济学中，时间序列分析主要用来揭示产业结构的演变规律和产业结构与经济增长之间的关系。科林·克拉克在威廉·配第研究成果的基础之上，搜集与整理了若干国家的统计资料，按照年代的推移，分析劳动力在三次产业之间移动的趋势；库兹涅茨在1971年出版的《各国的经济增长》书中分析了约17个国家1801—1967年的经济时序数据，其中包括了产业结构和就业结构的变化，考察伴随经济发展，国民收入和劳动力在产业间的分布变化规律；霍夫曼则依据20个国家的时间序列数据，着重分析制造业中消费资料工业和资本资料工业的比例关系，即“霍夫曼比例”，深入到产业内部，对第二产业结构演变规律和发展阶段作了开创性研究。

4、截面分析方法
分析比较处于不同发展阶段的研究对象在同一时间点上，或研究某一对象在同一时刻内部结构的数量指标的方法称为横断面分析法。库兹涅茨在《各国的经济增长》里分析了57个国家1950—1965年的5个经济截面，他建立的经济截面分析方法是根据人均国内生产总值的大小把国家分成5－8组，采用“未加权等差中值”计算每组国家某个经济指标的数值，并进行统计回归，分析经济水平与经济结构变化的关系； 1975年世界银行副行长钱纳里教授在《发展的型式1950～1970》中把经济截面分析的国家样本扩大到101个，将分析样本进一步扩展到低收入发展中国家，用劳动力和产值指标等，对人均收入和三次产业变动间关系作了彻底的考察和验证，并深入到工业和服务业内部，对其结构变动作了细致分析，形成了用途较为广泛的结构转变分析方法。

2. 谈谈农业经济模型理论和方法

谈谈农业经济模型理论和方法

随着我国农业的不断开发，农业经济得到快速发展，相应的数据统计和理论分析也更为复杂，对农业经济分析模型的要求也越来越高，使复合模型与灰色模型的应用更为广泛。

摘要：

本文分析了农业经济分析的四种典型模型，通过对四种模型进行理论分析和方法介绍，总结对应的优点和不足，并提出改善农村经济的建议。

关键词：

农业经济;分析模型;理论

1计量经济模型

计量经济模型通过函数方程衡量经济形势，借助于概率分析理论，通常用于宏观经济的预测分析。计量经济模型特点鲜明，首先其将经济形势转化为一种可计量的数字化模型，后借助于统计学和概率学理论知识，进行数据化分析。计量经济模型兼顾理论和统计资料，通过理论和经验结合，分析经济动态中的不确定性因素对经济形势的影响，从而得出具有一定概率性的结果。虽然计量经济模型优点很多，但也表现出一些不足，主要概括为：首先是局限性，计量经济模型只是将经济数据进行简单的函数分析，而面对经济动态中的非量化因素，却显得力不从心;其次是依赖性，计量经济模型的成功构建需要精确的统计数据以及强大的计算机软件支持，可见其运用的.要求较高，难以施行。鉴于其不足，计量经济模型在实际运用中主要表现为F或t检验在定量分析中缺乏显着性，其次模型错误和统计数据有误由参数预估值不合理或是不切实际导致。

2线性规划模型

线性规划模型通过确定约束条件和目标函数求得最优解，其中目标函数为线性函数，且约束条件表现为线性特征，通常用于企业经济管理中最优化方案的确定。线性规划模型优点明显，通过建立模型分析制造部与经济动态中各变量间的潜在关联，为各行业管理提供最优解，从而管理层依据其做出正确决策，同时以基期的统计信息完成自检，确保模型的合理性。线性规划模型在实际运用中曝露出诸多的缺点，主要概括为三点：首先是理想性，线性规划模型本质上是静态模型，而实际经济管理中，目标函数中部分因素通常是变化的，同时生产过程也是一个动态的过程，导致约束条件中部分指标表现出不定性，可见线性规划模型是一个理想化的模型，实际运用中具有一定的局限性;其次是被动型，模型仅可以跟随外生变量的波动做出断断续续的回应;最后是难行性，实际分析中通常缺乏必要数据和信息，仅通过借鉴和假设等手段完成模型的模拟分析，缺乏精确性。

3复合模型

复合模型通过概率预测分析和模拟规划，综合考虑实际经济动态中的各项不确定性因素，从而使分析结果更具说服力。模型的特点显着，实际运用中表现出极大地灵活性，分析者参照实际目标，构建合理的模型框架，模型既可以进行概率预测分析，也能模拟规划模型，兼顾以上两种模型的优点。其典型应用为江苏省农业区域政策分析模型，模型综合计量经济模型以及线性规划模型，计量经济模型用于分析居民的消费情况(消费水平、消费需求及通货膨胀水平)，同时预测外生量动态;线性规划模型通过结合居民需求量信息，并进行多次模拟操作，确定生产结构的最优方案。

4灰色模型

农业经济受制于诸多不确定性因素，其作用机制等信息模糊，一些常用的经济分析模型已无法应对，为解决此类问题，灰色模型应运而生。传统分析模型需要基于准确的统计数据，可用于处理常规发展中的经济状态，而对不确定性的经济现象，难以做出有效分析。灰色模型主要通过灰色参数、函数和矩阵来客观反映农业经济的发展形势，进而提出农业经济发展的新规划。灰色模型完美结合了定量分析和定性分析，其中定性分析是模型构建的理论基础，后通过定量分析进行细化以及规格化处理，其既能定量分析各变量对农业经济动态发展的不同影响，也可以概率预测农业经济中各因素变化对农业经济整体(总产值等)的影响。其典型应用为甘肃农业经济分析模型。

结束语

四种模型各具特色，随着我国农业的不断开发，农业经济得到快速发展，相应的数据统计和理论分析也更为复杂，对农业经济分析模型的要求也越来越高，使复合模型与灰色模型的应用更为广泛。为使我国农业经济能够高效健康发展，现提出以下建议：(1)重视农业科技进步和创新。加大农业基础设施建设，加快农业产业技术革新。(2)加快农业结构产业化。引导农业经济向集约型方向发展，加强农业与其他产业的联系，充分利用农村剩余劳动力，整合现有资源，因地制宜。(3)加强农村基础教育实施力度。农村是教育的薄弱环节，特别是偏远山区，农民科学意识普遍较弱，制约当地农业技术的普及。

参考文献：

[1]王学俭.安全型农业发展的经济分析和理论探讨[J].中国农业信息,2014,(1).

[2]刘馨爽.我国城镇居民消费水平影响因素的计量经济分析[J].时代金融,2016,(3).

3. 产业领域分类法的农轻重产业分类法

将物质生产部门分成农业、轻工业、重工业三大部门。
优点：这种分类法具有直观、简便、易行的特点。它在研究和安排工业化发展进程方面具有很大的实用价值，例如重化工业化进程。
这种分类法来源于前苏联，只适合于工业化程度较低的发展阶段，不适合于工业化程度较高的发展阶段。
缺陷：
（1）没有涵盖非物质生产部门、不利于对产业经济问题进行比较全面系统的研究；
（2）农轻重界限模糊，相当多的产业特别是新兴产业难于归类到哪一部门；
（3）农轻重分类法也不够细分，一方面很难从深层次揭示农轻重结构变化对经济发展的影响，另一方面也难于对统计结果进行比较，这都给产业经济的分析和研究工作带来困难。

4. 农业经济统计分析论文

农业经济统计分析论文

古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。下面是农业经济统计分析论文，请参考！

农业经济统计分析论文

摘要： 农业经济统计作为掌握农业生产一手数据资料的重要工作，为促进我国农业生产和农业经济的发展起到了重要作用。随着我国标准化数据统计水平的提升，其在农业经济统计方面带来的影响也愈加深远，信息化时代的到来需要提供足够的统计数据，同时也对数据统计的可靠性提出了更高的要求，但由于农业经济统计相比其他行业统计的特殊性，其标准化也存在一定的问题。值得我们进行探究。

关键词： 信息化时代 ；农业经济 ；数据统计 ；标准化

一、引言

农业作为我国重要的产业，是经济发展、社会安定、国家自立的基石。在农业经济发展过程中，农业经济数据统计工作就显得尤为重要。农业经济数据统计通过标准化指标的构建和标准化统计步骤的实施来完成的。在信息化时代，通过大数据的快速处理和信息数据化详细全面探究农业经济数据统计的标准化问题，了解当前农业经济数据统计面临的问题和其未来在标准化道路上的发展趋势，为农业经济发展提供可靠的分析性数据，是非常有必要的。

二、农业经济数据统计标准化现状

（一）农业经济数据统计体系精细化水平不高

对于任何行业的数据统计进行体系把握和控制时，必然涉及到统计标准的选择上来。对于农业经济数据统计而言也不例外，由于农业统计的发展处于从传统型向信息化转变的时代，其精细化水平仍有待提升。首先，在我国统计局公布的行业划分标准方面，农业属于农、林、牧、渔业中的一类，并包含农业服务业及其他农业服务业，但是在统计体系精细化管理过程中，对于复合行业即可能包含农林牧副渔业中一个行业或者多个行业的统计信息划分就不够清晰，可能会导致在农林牧副渔业中的统计信息存在交叉及数量关系方面的不准确，当前有关农业统计并没有对这复合行业进行详细划分和规定，可能会存在复合行业的统计信息缺失及错配的情况。其次，农业经济数据统计体系的建立是通过历史经验的'不断完善和修正而得，这使得农业经济数据统计体系中仍然保留着很多传统过时统计方式的影子，很多方式方法在实际工作中已经可以被先进的设备设施所替代，而传统的一些统计方法可能存在人工成本较高、准确性较低等缺点，不利于提升农业经济统计的准确性。如在实际工作中的农产品成本统计，就是采用的简单平均法统计小麦、玉米等农产品的各项直接和间接生产费用，即县级对各乡村调查户数据汇总，以各户的实际播种面积为权重进行加权平均；省市级采取简单算术平均办法来进行汇总。如果遇到调查户数据记录不准确，就容易造成信息失真，影响统计结果。

（二）农业经济统计数据从收集到传输缺乏专业性

由于农业经济作物种类繁多，不同种类的经济作物收集的不同也为农业经济统计带来了一定难度。当前，农业经济统计数据在收集环节到传输环节由于信息量大、种类多，农业经济统计面临着专业性较弱的问题。首先，在收集阶段，由于统计抽样的方式选择需要根据不同情况进行确定，由于种类过多，在统计抽样时，如何选择抽样方式仍是一个重要的问题。抽样方式是否准确直接影响到最终呈现出的数据的准确性和完整性。随机抽样方式在统计工作中是非常普遍、操作也是较为简单的一种方式，但是在农业统计时却并非特别容易进行。这和农业统计的特性有一定的关系，农业经济统计的一般是生鲜制品，对农产品进行定性和定量分类较难，在统计过程中随机的方式虽然可以减少工作量，但也容易使得统计数据的准确性下降，这不符合大数据时代对于大规模数据准确性的要求。其次，在数据传输阶段，过去由于信息化水平较低，统计数据一般由村开始层层上报，下层人员有关统计知识的水平较低，数据的传输多采用报送纸质资料、电话汇报等方式，这容易造成数据传输过程中的二次差错，同时这些差错也很难在后续的复核、处理过程中被发现，最终这些差错就会扩大数据的误差率，造成农业经济统计数据的可用性降低。我们在实际工作中常遇到此类问题，农业部农业综合统计中的农村经济基础资料卡片的统计就是由县级信息员报送，省市级信息员逐级汇总，层层上报，上报过程中，如果每一环节出现差错就会增加下一步的复核难度。

（三）农业经济数据标准化处理水平偏低，缺乏可信度

农业经济数据在经历过收集、传输之后必然面临着数据标准化的处理问题，只有进行有效数据处理和加工，数据才具有较高的可视化，才可以被加以有效利用，从而提升农业经济数据信息的可信度。但是当前，在农业经济数据标准化处理方面，我们仍然面临着处理水平不高的问题，最终导致农业经济数据的信息可信度欠缺。首先，部分农业经济数据的标准化处理仍然较为落后，统计分析手段仍然停留在简单的汇总、平均方面，未对数据的深层次关系进行挖掘和分析。简单的数据统计手段对于简单分析农业问题具有重要意义，但是随着精细化生产的不断发展，如何对现有农业经济统计数据加以利用，指导并促进未来农业生产便成为关键性难题。其次，统计部门也需要找寻不同类型的统计数据之间的关联性和因果原因，通过数量关系分析可以适时实现统计的最终目的预测未来事项发生的可能性和发生规律轨迹。当前有的统计部门的人员构成仍然较为传统，难以负担负责的统计数据分析和处理问题，也难以对未来趋势进行准确预判。这也使得统计数据虽然已经存在，但是能够用好、用对统计数据的人员不多，难以将一手数据转换为具有真正经济价值的统计数据信息。为解决农业经济信息统计标准化，陕西省农业调查总队几年前就建立了覆盖全省农村的统计调查网络，设立了一套科学的农村统计调查方法制度和组织管理制度，培养了一支高素质的农村统计调查队伍，建成了农村统计调查信息网络体系，调查手段日益现代化。实时了解掌握农业和农村经济的运行情况，分析判断形势，及时、准确反映和监控全省农村社会经济指标。

三、信息化时代农业经济数据统计标准化发展趋势

（一）农业经济统计制度与统计标准化要求的不断协调，促进指标体系精细化

当前，农业经济统计制度与统计标准化水平仍然不高，为了促进信息化时代农业经济数据统计标准化，需要加强农业经济统计制度与统计标准化要求的协调，促进指标体系的精细化和完善化。首先，农业经济统计制度不单指一项制度，而是指一套全面的从指标制定到指标实施、数据收集传输处理等全面的数据统计指导规范。统计标准化需要符合基本的统计制度规范要求，并利用现代化分析手段和方式对统计标准化指标进行确定以协调其与农业经济统计制度之间的关系。其次，过去的农业经济统计存在指标过于粗放化的问题，不利于统计数据的精细化收集和处理工作，因此对于农业经济统计过程中所涉及的指标应当进行细化和详细解释定义，确保指标体系精细化也为后期收集数据、处理数据扫除一定的障碍。除此之外，对于复合领域的经济统计问题要把握复合行业的经济实质，根据有关规定进行指标和实际的对应。对于不确定统计指标项目的内容，可以向有关统计单位进行咨询汇报以确定统计指标运用的合理性和有效性。

（二）加强农业经济统计数据收集的专业化，强化统计信息传输的数字化管理

想要改变当前农业经济统计数据收集专业化水平不高、数据收集缺乏专业性的问题，要不断加强农业经济统计数据收益的专业化能力，强化统计数据信息在传输过程中的数字化管理进程，提升信息化时代农业经济数据统计标准化发展质量。首先，在数据收集方面，需要确定准确的总体、样本等基本概念信息，在选择抽样方式时需要结合现实情况并进行误差可能性分析。通过选择合理的抽样方式既可以保证统计抽样的准确性和有效性，也可以节约成本、减少统计工作的成本。其次，在进行数据收集过程中，也需要加强对于基层统计人员的统计基础知识培训工作，提升统计专业水平确保统计数据的准确性和专业性。除此之外，农业经济统计数据的传输也需要逐步改变传统模式，利用新技术新手段新方法，提高数据传输的准确性和时效性。传统的纸质材料报送方法虽然仍具有一定意义，但是面对大规模大批量的统计数据，传统纸质材料报送方式既不利于数据的快速传输和处理，也不利于数据的保存和留档。在信息化时代，互联网和云内存的兴起使得电子信息化数据传输和存储成为趋势，在这种情况下，农业统计部门也应当与时俱进，通过不断完善数据传输系统，来保障数据传输和存储的安全性和准确性。

（三）提升农业经济统计数据标准化处理水平，全面提高统计信息可用性

提升农业经济统计数据的标准化处理水平，对于全面提高统计信息可用性起到了极其关键的作用。而农业经济统计数据标准化处理水平的提高，也是信息化时代农业经济数据统计标准化道路上的重要发展趋势。首先，在农业经济统计部门可以通过招聘一些具有较强经济学和农业复合学历背景的人才来从事农业经济统计工作，人才引进政策也会在短时间内提升从事农业经济统计数据标准化处理人员的知识水平和专业能力。而内部培训机制的完善也有利于提升现有职工的统计业务水平。内外部员工水平的整体提升会促进信息化时代农业经济数据统计的标准化处理水平。其次，通过完善农业经济统计数据标准化处理系统也可以通过不断磨合、系统升级来提升计算机时代的信息处理准确性。在未来，农业经济数据的处理不单单局限于简单的数理统计方面，还可以利用现有统计数据来对未来情势进行预测。通过多种模式来提升数据处理水平，可以全面提高统计信息的可用性。除此之外，在进行标准化数据处理过程中，也需要考虑前期统计数据收集、传输、存储过程中产生的误差，确保统计结果在可行的置信区间。通过以上的举措可以逐步提升信息化时代的农业经济统计数据的处理水平，最终实现统计结果的可用性和有效性，促进农业经济的精细化发展。

四、结语

随着我国科学经济水平的全方面发展，数据统计工作的作用也愈加凸显。对于信息化时代农业经济数据统计而言，标准化的统计体系、专业化的数据收集手段和方式、非传统的信息传输模式和标准化处理方法都对提升统计信息的可用性起到了重要作用。只有通过不断试错和吸取世界先进经验，才能最终总结出一套符合我国发展需求，适合我国基本现状的农业经济数据统计标准化体系和方法，为我国农业经济发展做出重要贡献。

参考文献：

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[3]毛燕.四分位法和迭代法对数据分散的能力验证检测数据统计分析结果的比较[J].冶金分析,2016(05).

[4]肖应旺,杨军,张承忠,姚美银,杜瑛.统计监控建模数据预处理离群点检测算法[J].控制工程,2013(04).