計量學研究論文范文

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第1篇

自從Paelinck提出“空間經濟計量學”這個術語，Cliff和Ord(1973,1981)對空間自回歸模型的開拓性工作，發展出廣泛的模型、參數估計和檢驗技術，使得經濟計量學建模中綜合空間因素變得更加有效。

Anselin(1988)對空間經濟計量學進行了系統的研究，它以及Cliff和Ord(1973,1981)這三本著作至今仍被廣泛引用。Anselin對空間經濟計量學的定義是：“在區域科學模型的統計分析中，研究由空間引起的各種特性的一系列方法。”Anselin所提到的區域科學模型，指明確將區域、位置及空間交互影響綜合在模型中，并且它們的估計及確定也是基于參照地理的（即：截面的或時－空的）數據，數據可能來自于空間上的點，也可能是來自于某個區域，前者對應于經緯坐標，后者對應于區域之間的相對位置。

國外近幾年空間經濟計量學得以迅速發展，如Anselin和Florax(1995)指出的，主要得益于以下幾點：

(1)人們對于空間及空間交互影響的作用的重新認識。對空間的重新關注并不局限于經濟學，在其它社會科學中也得以反映。

(2)與地理對應的社會經濟大型數據庫的逐步實用性。在美國以及歐洲，官方統計部門提供的以區域和地區為統計單元的大型數據庫很容易得到，并且價格低廉。這些數據可以進行空前數量的截面或時空觀測分析，這時，空間（或時空）自相關可能成為標準而非一種特殊情況。

(3)地理信息系統(GIS)和空間數據分析軟件，以高效和低成本的計算技術處理空間觀測的發展。GIS的使用，允許地理數據的有效存儲、快速恢復及交互可視化，為空間分析技術的藝術化提供了巨大的機會。至少目前線性模型中，缺少針對空間數據和空間經濟計量學的軟件的情況已經大為改觀。目前已有一些專門的空間統計分析軟件，并且SAS、S-PLUS等著名統計軟件中，都已經包括用于空間統計分析的模塊。

（二）空間經濟計量學與相關學科的關系

空間統計學是研究空間問題的另一門學科，它是應用數學的一個快速發展的分支。它起源于20世紀50年代早期，用以幫助采礦業進行礦藏量的計算。最早的工作是采礦工程師D.G.Krige和統計學家H.S.Sichel在南非進行的。70年代隨著計算機的普及以及運算速度的大幅提高，空間統計分析技術逐漸擴展到地球科學的其它領域。目前已經普遍存在于需要處理時間上或空間上相關的數據的科技領域中。

空間經濟計量學與空間統計學的區分不太容易。Haining和Anselin的觀點認為空間統計學的研究大多由數據驅動，而空間經濟計量學由模型驅動，即從特定的理論或模型出發，重點放在問題的估計、解釋和檢驗上。空間統計學的主流是研究生態學和地質學中的物質現象，空間經濟計量學主要研究與區域及城市經濟有關的模型。有一種觀點認為二者的區分應基于作者將其工作對應于空間經濟計量學還是空間統計學，這種區分辦法可能較為簡單。

地質統計學(Geostatistics)發展于20世紀60年代，主要用于研究地質學現象的空間結構和進行空間估值。例如，在探礦過程中，通常是在空間上布點進行鉆探，然后對采樣得到的樣品進行分析，估計礦藏的分布和儲量。由于礦藏不開采的話，在時間上結構幾乎是不變的，因此地質統計學研究的問題主要是空間相關。空間經濟計量學所研究的問題不僅存在空間相關，往往所研究的問題在時間上也存在相關。

在區域經濟學的理論中，人們建立了各種理論以及關系式來描述人類在空間上的行為，如研究城鎮問題的“引力模型”等。但在利用模型進行定量研究問題的時候，需要將理論或關系式用數學模型來進行刻劃，利用統計方法對模型進行估計、檢驗，并進行評價，這些正好是屬于經濟計量學研究的范疇。應該說，空間經濟計量學主要研究區域經濟問題，依據的是區域經濟學理論，但它還需要綜合數學，以及空間統計學等學科，因此它不等同于區域經濟學，而是一門交叉學科。

二、研究的問題

空間經濟計量學主要研究存在空間效應的問題。空間效應主要包括空間相關和空間差異性。在研究中涉及空間相鄰、空間相鄰矩陣等概念。

（一）空間相關

空間相關指在樣本觀測中，位于位置i的觀測與其它j≠i的觀測有關，即

附圖

存在空間相關的原因有兩方面：相鄰空間單元存在測量誤差，空間交互影響的存在。測量誤差是由于調查過程中，數據的采集與空間中的單位有關，如數據是按省、市、縣等統計的，但設定的空間單位與研究問題不一致，存在測量誤差。

空間相關不僅意味著空間上的觀測缺乏獨立性，并且意味著潛在于這種空間相關中的空間結構，也就是說空間相關的強度及模式由絕對位置和相對位置（布局，距離）決定。

對于空間相關，空間自回歸通常是其核心內容，空間自回歸模型的一般形式為：

附圖

在這個模型中，β解釋變量X（n×k矩陣）的參數向量(k×1)，ρ是空間滯后相關變量的參數，λ是殘差空間自回歸（空間AR）結構中的參數。

W[,1]和W[,2]為n×n矩陣，是標準化或未標準化的空間加權矩陣，分別對應于因變量以及擾動項中的空間自回歸過程，這兩個矩陣可以不同，這意味著兩個過程由不同的空間結構生成。

這個模型可以退化成為普通的線性回歸模型、（純）空間自回歸模型、混合回歸與空間自回歸模型、殘差空間自回歸模型等形式。

對這個模型，普通最小二乘估計不僅是有偏的，而且是不一致的，參數的估計通常采用極大似然估計，近幾年，有學者嘗試采用貝葉斯估計對參數進行估計。

（二）空間差異性

空間差異性指空間上的區域缺乏均一性，如存在中心區和郊區、先進和后進地區等。例如，我國沿海地區和中西部地區經濟存在較大差別。

對于空間差異性，只要將空間單元的特性考慮進去，大多可以用經典經濟計量學方法解決。但當空間差異性與空間相關共同存在時，經典經濟計量學方法不再適用，而且這時問題可能變得非常復雜，因為這時要區分空間差異性與空間相關可能非常困難。

研究空間差異性的模型主要有：

E.Casetti提出的空間擴展模型(1972)和回歸參數漂移分析方法（簡稱DARP）模型(1982)。這時，空間差異性表現為模型參數隨空間位置變化，并以空間單元的位置信息作為輔助變量（稱為擴展參數）。

y=Xβ+ε

附圖

模型(3)為以經緯坐標(Z[,x],Z[,y])作為擴展參數的空間擴展模型。同樣可以以到中心區域的距離作為擴展參數設計模型。

將模型(3)的第二個式子右邊加入隨機擾動項，則為DARP模型。E.Casetti(1992)進一步提出了貝葉斯空間擴展模型。

D.P.McMillen和J.F.McDonald(1997)，C.Brunsdon,A.S.Fotheringham;MartinCharlton(1996)，提出地理加權回歸模型（簡稱GWR模型）。

附圖

（三）時空數據空間模型

在模型中考慮時間維增加了描述的復雜性，但綜合時間空間的模型在實際工作中非常有用。在經典的經濟計量學模型中，這是綜合截面和時間序列數據的情形。如果數據不存在空間相關，則可以采用PanelData模型。Anselin(1988)將似不相關(SUR)模型擴展到空間的情形，提出空間SUR模型。

三、應用前景及需要進一步研究的問題

（一）在中國的應用前景

在我國，地質統計學是較早應用空間統計學的領域，在20世紀80年代中國科學院就有人研究并應用Krige模型。空間統計學除了在地質學的研究中發揮作用，近十年來，周國法、徐汝梅等學者研究生態學中的空間相互作用，并于1998年出版了《生物地理統計學》。20世紀80年代以來，我國利用衛星遙感技術，對土地、森林、農業、礦產、能源、作物估產、災患檢測等進行應用，開始了我國空間統計學在經濟領域應用中統計調查的工作，為了將空間遙感調查技術逐步納入到我國統計的常規性工作中，1998年10月，國家統計局成立了空間統計研究室，并與中國科學院地理所合作，組成了“空間信息多重采樣設計的空間統計學應用研究”課題組，運用遙感技術和空間分析對我國農業耕地、森林、草地等資源以及城鎮動態變化進行調查，該項目獲得國家統計局2000年課題研究一等獎。

在我國地質統計學、生物地理統計學及利用遙感技術進行的各種調查，都屬于空間統計學的范疇。地質統計學、生物地理統計學主要研究空間相關及空間估值，在生物地理統計學的研究中還包括物種的空間擴散過程。所用的方法主要是各種Krige模型、方差圖模型，以及空間自回歸模型。空間動態采樣的研究，與地質礦產調查類似，主要涉及樣本在空間上的布局、有效樣本量的確定、采樣誤差的計算等問題的研究，根據其研究的問題和方法，也可以將其歸入統計學的抽樣調查分支之中。

隨著我國按地區進行統計的統計基礎資料不斷積累，尤其是遙感技術應用到統計調查中來，都將使得按時間和空間排列的數據資料極為豐富，對數據進行空間甚至時空分析成為可能，人們將逐漸從時間的角度轉向普遍從時空的角度來考慮問題。

從經濟分析的角度看，空間經濟計量學在我國以下幾個方面將有很大的應用前景。

由于區域之間存在相關性，或者存在差異性，因此一項政策對每個區域的影響是不同的，通過運用空間經濟計量學方法對各區域進行研究之后，找到政策在各區域上作用的關系，對于政府決策、正確制訂政策具有很大的參考價值。

由于區域之間存在先進地區和后進地區，通過空間經濟計量學方法可以對先進地區與后進地區之間的相互關系進行研究。

按區域編制投入產出表時，空間的概念將發揮作用。

對房地產的價值進行評估時，在考慮外界影響因素的基礎上，充分考慮地區之間的相互關系，將對正確評估房地產的價值有很大幫助。

對環境污染進行研究時，運用空間經濟計量學方法對污染的傳播方式進行研究，有助于人們對環境污染進行控制。

在交通領域的研究，可以利用空間經濟計量學方法對人員、貨物在空間上的流動方式進行研究，同時對通道上的不同區段進行研究。

在對某種疾病（如流感）在空間上的傳播過程進行研究之后，對于疾病的預防控制將有很大的幫助。

建立了空間的概念之后，人們對于在空間上的抽樣將綜合考慮空間單元之間的相關性。而空間抽樣在空間上的布點方式也可以用作商業網點的布局研究。

總之，只要問題涉及到空間的概念，空間經濟計量學就將發揮其作用。對空間經濟計量學的深入研究及應用，將促使人們面對問題的時候，從空間或時空的角度思考問題。

（二）需要進一步研究的問題

目前的研究中，系統內的空間單元受到系統內其它位置單元的影響，但邊界處的單元還受到系統外與之相鄰的單元的影響，如何將這個影響考慮在模型中值得研究。

在具體問題中，距離的概念需要加以認真對待，單用地理上的距離有時并不合適，例如國與國之間的經濟聯系在今天并不是距離遠近決定的，電子化交易使得資金的流動非常迅速方便，因此，在研究這類問題時，如何將貿易、人員、資金的流動充分考慮到空間加權矩陣中去，尚值得研究。

貝葉斯方法在統計學各個分支的應用越來越廣，空間貝葉斯模型也是目前空間經濟計量學研究的熱點之一。

可變單元的問題。當數據匯總的級別變化，可能整個模型的描述都發生變化，對于不同的問題，可能影響模型變化的匯總的級別也不同，能否有一個統一的模式對系統進行描述尚待進一步研究。

時空數據的綜合分析，參數估計的漸近性質，模型的各種檢驗方法等，還有待進一步的研究。

經濟問題中，許多需要研究的對象是多維的，即研究對象是一個向量，如何在空間問題中建立一系列空間VAR模型，尚需研究。

不易獲得較為詳細且價格低廉的區域統計數據，將大大限制空間經濟計量學模型的應用。建立我國區域統計數據庫，要求價格低廉且方便實用，是擺在統計工作者面前的一個重要課題。

【參考文獻】

1Anselin,L.1988.SpatialEconometrics.MethodsandModels,DordrechtKluwerAcademic

Publishers.

2Anselin,L.andR.J.G.M.Floraxed.1995.NewDirectionsinSpatialEconometrics,Springer-Verlag.

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Regression:AMethodforExploringSpatialNonstationarity,"GeographicalAnalysis,

Vol.28,p281-298.

4Brunsdon,C.,A.S.Fotheringham,andM.E.Chalton.1999."SomeNotesonParametric

SignificanceTestsforGeographicallyWeightedRegression,"JournalofRegional

Science,Vol.39,No.3,p497-524.

5Casetti,E.1972."GeneratingModelsbyExpansionMethod:ApplicationstoGeographic

Research,"GeographicalAnalysis,Vol.4,p81-91.

6Casetti,E.1982."

DriftAnalysisofRegressionParameters:AnApplicationtothe

InvestigationofFertilityofFertilityDevelopmentRelations,"ModelingandSimulation

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7Casetti,E.1992."BayesianRegressionandtheExpansionMetod,"Geographical

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8Cliff,A.D.andJ.K.Ord.1981.SpatialProcesses:ModelsandApplications,Pion.

9Haining,R.P.SpatialDataAnalysisintheSocialandEnvironmentalScience,Cambridge

UniversityPress.1990.

10Paelinck,JeanH.P.andLeoH.Klaassen.1979.SpatialEconometrics,SaxonHouse,

TeakfieldLtd.

11莊大方，張穩，羅建國.土地資源遙感調查中的空間信息多重采樣框架設計與GIS實現，統計研究，1999年第1期.

第2篇

引言

20世紀90年代中后期，國務院了一系列深化我國住房制度改革的文件，提出了促進住房商品化和住房建設發展的詳細政策措施，房地產業從此進入了良性發展的軌道，并逐漸成為各城市尤其是大中城市的先導產業和支柱產業。

在此背景下，西安市房地產業發展迅速，房地產開發完成投資額（RI）從1996年的24.66億元上升到2007年的387.33億元，這期間西安市的國內生產本論文由整理提供總值（GDP）從406.95億元上升到1763.73億元，那么究竟西安市房地產投資對經濟的拉動作用有多大？在一定時期內，是房地產投資促進了經濟增長？還是經濟增長促進了房地產投資？本文運用時間序列計量經濟模型從量化角度對二者的關系進行實證研究，以期為西安市政府相關部門制定房地產業與經濟協調發展的政策提供理論依據。

2實證研究

2.1數據選取及處理選取西安市國內生產總值（GDP）反映經濟增長，房地產開發完成投資額（RI）反映房地產開發投資狀況，以1996-2007年的年度數據為原始數據，為消除數據中異方差的影響，對兩個數據序列同時取自然對數（LNGDP和LNRI），這種變換不會改變變量間的長期均衡關系和短期調整效應（見表1）。

本文中的計算采用計量經濟學軟件EViews5.1。表11996-2007年西安市GDP和RI序列單位：億元

2.2平穩性檢驗在實際中我們遇到的時間序列大多是非平穩時間序列，若直接將其用于計量經濟建模，容易產生“偽回歸”等問題，因此有必要對時間序列數據進行平穩性檢驗，目前最常用的檢驗方法為單位根檢驗。一個非平穩時間序列的一階自回歸模型的特征方程含有單位根，這樣對時間序列平穩性的檢驗即轉化為對單位根的檢驗。如果序列Yt通過本論文由整理提供d次差分成為平穩序列，而差分d-1次時卻不平穩，則稱Yt為d階單整序列，記為Yt~I（d）[1]。同階單整是多個時間序列存在協整關系的必要條件。采用單位根檢驗中的ADF檢驗法對表1中的LNGDP、LNRI以及它們的一階差分LNGDP、LNRI進行平穩性檢驗，結果見表2。

表2各變量的平穩性檢驗結果

注：檢驗類型（C，T，K）中的C、T分別表示是否還有常數項、時間趨勢項，K表示滯后階數。從表2可看出LNGDP、LNRI沒有拒絕單位根假設，是不平穩的，而它們的一階差分序列LNGDP、LNRI在5%的顯著水平上拒絕原假設，是平穩的。因此序列LNGDP、LNRI均為一階單整，表示為LNGDP~I（1）、LNRI~I（1），滿足協整檢驗的前提條件。2.3協整檢驗協整是指多個非平穩經濟變量的某種線性組合是平穩的[2]。具有協整關系的多個非平穩序列建立的回歸模型可用來描述原變量之間的均衡關系，并可以用來建立誤差修正模型。目前對協整性的檢驗主要有兩種方法：一是Engle&Granger(1987)提出的基于回歸殘差的協整兩步檢驗法，二是Johansen&Juselius(1990)提出的基于回歸系數的完全信息協整檢驗。本文采用EG兩步法對LNGDP和LNRI進行協整檢驗。首先，用OLS法對LNGDP和LNRI進行回歸估計，得到回歸方程：LNGDPt=4.517960+0.490382LNRIt+εtt=(60.67050)(29.88506)R2=0.988927從結果可看出，所有參數的t檢驗值顯著，R2在0.98以上，接近1，說明模型整體上對樣本數據擬合較好。殘差序列et的估計值為：et=LNGDPt-4.517960-0.490382LNRIt其次，采用ADF檢驗法對殘差序列的平穩性進行檢驗，結從表3可看出et的ADF檢驗值小于1%顯著水平的臨界值，至少表明可以在99%的置信水平下拒絕原假設，et是平穩的。用EG兩步法本論文由整理提供檢驗的結果說明國內生產總值（GDP）和房地產開發投資（RI）之間的協整關系是正確的，所建立的協整回歸方程反映了它們之間的長期均衡關系。

2.4建立誤差修正模型若變量間存在協整關系，即表明這些變量間存在著長期穩定的關系，而這種長期穩定的關系是在短期動態過程的不斷調整下得以維持的[2]。誤差修正模型（ECM）反映了這種短期偏離向長期均衡修正的機制。誤差修正模型的一般表示形式為：Yt=β0+βtXt+λecmt-1+εt，其中，ecm反映了變量在短期波動中偏離它們長期均衡關系的程度，稱為均衡誤差[3]。用OLS法進行估計得到LNGDP和LNRI的誤差修正模型：LNGDPt=0.099899+0.125305LNRIt-0.644907ecmt-1+εtt=(3.216782)(1.080561)(-2.117311)R2=0.409034從結果可看出，雖然R2較低，但各參數的t檢驗值顯著，仍然能夠表明其經濟意義。2.5Granger因果關系檢驗協整檢驗可得出時間序列之間是否存在長期的均衡關系，序列之間的因果關系可用Granger因果關系檢驗法。其基本思想是：如果變量Xt是Yt的原因，則Xt的變化應先于Yt的變化。超級秘書網

因此，在做Yt對其他變量的回歸時，如果把Xt的滯后值包括進來能顯著地改進對Yt的預測，則稱Xt是Yt的Granger原因，否則稱Xt不是Yt的Granger原因[4]。對LNGDP和LNRI進行Granger因果關系檢驗，結果見表4

3結論

通過運用時間序列計量經濟模型對西安市1996-2007年的GDP和房地產開發投資的年度數據進行分析，我們可以得到以下結論：

3.1西安市1996-2007年本論文由整理提供間的房地產開發投資與經濟增長之間存在著長期穩定的均衡關系，由協整方程知，西安市房地產開發投資對經濟增長的彈性系數是0.490382，即房地產開發投資每增加1%，GDP增加0.490382%，可見西安市房地產開發投資對經濟增長的促進作用是非常明顯的。

3.2西安市1996-2007年間的房地產開發投資與經濟增長之間長期穩定的均衡關系是在短期動態過程的不斷調整下得以維持的，由誤差修正模型知，經濟增長的波動取決于兩點：一是房地產開發投資短期波動的直接影響，LNRIt的系數是0.125305，即短期內房地產開發投資每增加1%，GDP增加0.125305%；二是上一年房地產開發投資對均衡水平的偏離，誤差修正項ecmt-1的系數-0.644907體現了對這種偏離的調整力度，即當短期波動偏離長期均衡時，經濟系統將以0.644907的調整力度將非均衡狀態拉回到均衡狀態，該系數為負符合反向修正機制。

3.3西安市1996-2007年間房地產開發投資和經濟增長的Granger因果關系檢驗結果顯示，當滯后期為1年時，在94.892%的概率水平下，房地產開發投資是GDP的Granger原因，在99.93%的概率水平下，GDP是房地產開發投資的Granger原因，可以認為二者之間具有雙向因果關系，即西安市房地產開發投資促進了經濟增長，同時，經濟增長又促進了房地產開發投資；當滯后期為2年時，房地產開發投資是GDP的Granger原因的概率值較低，而GDP是房地產開發投資的Granger原因的概率值為89.379%，可以認為二者之間具有單向因果關系，即西安市經濟增長促進了房地產開發投資；當滯后期為3年時，二者之間的Granger因果關系并不顯著。

以上研究結果從量化角度揭示了西安市房地產投資與經濟增長之間的關系，相關數據說明西安市房地產投資在經濟增長的過程中扮演著十分重要的角色，同時在短期內經濟增長又促進了房地產投資。房地產業與金融、鋼鐵、水泥、玻璃、家電等眾多上下游行業具有高度的相關性，西安市政府相關部門應在深化體制改革和推進產業結構優化升級的同時，根據宏觀經濟的發展形勢合理控制房地產投資規模，促進房地產業與經濟的協調發展。

參考文獻：

[1]高鐵梅.計量經濟分析方法與建模：Eviews應用及實例[M].北京：清華大學出版社，2006．

[2]龐皓.計量經濟學[M].北京：科學出版社，2004．

第3篇

關鍵詞：河北省；乳制品；乳品消費

基金項目：河北省科技廳軟科學項目：“河北省奶業健康發展對策研究”（項目編碼：14457522D）

中圖分類號：F713.5 文獻標識碼：A

收錄日期：2015年9月28日

乳制品消費水平是一國居民消費水平高低的重要標志。隨著經濟不斷發展和居民生活水平的不斷提高，對乳制品的消費也呈現出不斷增長的趨勢。

一、河北省乳制品消費總體分析

無論從生產還是從消費來說，中國都是一個奶業大國，但是卻稱不上一個奶業強國。自2005年以來，中國乳制品產量穩居世界第3位，約占全球總量的5.5%，但由于中國人口眾多，人均乳制品生產量卻很低。液態奶消費量很低，奶油和奶酪消費量更低，奶粉消費量較高。

（一）河北省城鎮居民家庭人均乳制品消費情況。2010年、2011年、2012年河北省城鎮居民人均全年乳制品消費支出分別為148.19元、179.01元、203.69元，是全國平均消費水平的75%、76%、80%，居全國第25位、第26位、第25位，因此雖然消費水平逐步靠近全國平均水平，但所列名次并沒有根本變化，說明其他落后省份也在不斷進步。（表1）

（二）河北省農村居民人均乳制品消費情況。河北省農村居民乳品消費水平增長很快，2010年接近全國平均消費水平，排名全國第15位，2011年已經超過全國平均消費水平，河北農村居民家庭人均乳品消費量分別為5.50千克、6.24千克，是全國平均水平的106%、118%，居全國第14位、第11位。

雖然河北省農村乳制品消費相對于城鎮居民來說，從全國看來并不占明顯弱勢，但是畢竟當前城鎮居民消費是乳制品消費的主體。因此，從總體上看，河北省乳制品消費水平低，從而造成有效需求不足，也在一定程度上抑制了乳制品的生產。（表2）

二、河北省乳制品消費結構分析

（一）河北省城鎮居民乳制品消費結構。河北省城鎮居民對不同乳制品消費經歷著不同方向的變化，尤其2010年后，鮮乳品占比基本穩定在55%左右；酸奶消費出現下降趨勢；奶粉消費逐步上升，并逐步穩定在16%左右；其他乳制品消費首先上升，并逐步穩定在11%左右。（表3）

總體上看來，河北乳制品消費大體上是鮮乳品消費依然是主體，與其他乳制品消費分成。從全國情況看，鮮乳品與其他乳制品消費的比例大致是五五分成。相對而言，河北省鮮乳品消費比例較高，而奶粉消費比例較低。

（二）河北省農村居民乳制品消費結構。相對于河北省城鎮居民乳制品消費結構而言，河北省農村居民對鮮乳品的消費比例更大一些，約占乳制品消費總量的65%左右，其他乳制品消費約占35%左右，但是鮮乳品所占比例有逐步下降的趨勢。從全國情況看，河北省農村居民消費結構與全國農村居民消費結構大體相當。（表4）

不論城鎮還是農村，目前奶制品消費結構比較單一，主要消費品種為鮮乳品、奶粉和酸奶，對于奶酪、黃油的消費量很少。這種現象一方面與人們的飲食習慣有關；另一方面是人們缺乏有關奶酪、黃油的知識。

三、促進河北省乳制品消費的對策

（一）加強宣傳，引導居民消費。近年來，食用乳制品的人數越來越多，乳制品消費量也逐年提高。但目前國內消費者對乳制品的重要性還缺乏一定認識，對乳制品的消費觀念和消費習慣有待于進一步提升。因此，要通過電視、廣播、網絡等各種宣傳媒體，采取各種形式開展鮮乳及乳品營養價值和科學功效的知識宣傳，積極引導居民消費。宣傳重點放在在中小城市和農村，引導居民膳食結構不斷合理化。逐步轉變居民消費觀念，使其認識到乳制品是一種有益健康的營養食品。改變消費者的消費習慣，增強消費者對乳制品的消費偏好，使乳制品逐漸成為居民日常生活必備品，從而擴大對乳制品的市場需求。

（二）加大對乳品市場的監測及信息披露力度，增強居民對乳制品的消費信心。通過加品監測，及時披露信息、公布乳品質量安全狀況，使乳品質量陽光透明，是增強居民對奶制品消費，尤其國產乳制品消費的重要措施。當前河北省乳制品消費較低的原因是多方面的，“三聚氰胺”事件造成的負面影響是其中之一，“毒奶”的陰影在許多居民的心目中依然存在。因此，重塑國產乳制品形象，必須加品檢測，及時披露真實信息，讓居民重新樹立對國產乳制品的信心，是促進河北奶業持續健康發展中至關重要的一環。

（三）推動乳品由偶發性消費向習慣性消費轉變，激活四線及以下地區的乳制品消費活力。當前是四線及以下地區居民由“偶發性”消費向“習慣性”消費轉變的關鍵時期。因此，應在推進區域無縫隙鋪貨基礎上，提升低價位乳品生產比例，推動四線及以下地區乳品消費水平。四線及以下地區居民乳品消費從普及到形成習慣消費需要10年時間，到2025年居民乳品消費將由“偶發性”向“習慣性”轉變，當然隨著城鎮化進程的加快，這一目標有望提前實現。

主要參考文獻：

[1]李翠霞，姜冰.情景與品質視角下的乳制品質量安全信任評價――基于12個省份消費者乳制品消費調研數據[J].農業經濟問題，2015.3.