差生期中总结范文

差生期中总结篇1

关键词：水稻（Oryza sativa L.）；产量；干物质；叶干重；茎干重；相关性

中图分类号：S511 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2017）07-1221-07

DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2017.07.007

Study on the Relationship between Dry Weight and

Yield of Rice at Different Growth Stages

CHEN Qing-chun1，LAN Dun1，ZHAO Xin-fei1，ZHANG Da-wei1，

ZHANG Yong-shun1，FU Li-jiao1，LI Ming1，LI Yan-da2

（1.Crops Research Institute， Zhongkai University of Agriculture and Engineering，Guangzhou 510225，China；

2.Institute of Agricultural Engineering，Jiangxi Academy of Agricultural Sciences，Nanchang 330200，China）

Abstract： In order to explore the effect of dry weight on yield and yield components of three rice varieties（Yuejing Simiao No.2， Yuenong Simiao， Hemeizhan） at different growth stages， two experiments were carried out with different N levels for early-rice and late-rice. The results showed that the distribution ratio of leaf dry matter was highest at the jointing-booting stage， the ratio reduced gradually with the growth process and reached the lowest value at the milking stage； the distribution ratio of stem dry matter decreased to the lowest at the milking stage； the distribution ratio of panicle dry matter was less than 20% at the full panicle stage， and it increased about 43% at the milking stage. Between early-rice and late-rice， the difference of seed setting rate was extremely significant， and the difference of total dry weight was significant， and the difference of number of panicle， number of spikelets per panicle， 1 000-grain weight or yield was not significant. After the full panicle stage， seed setting rate and 1 000-grain weight were both negatively related to the dry weight， leaf dry weight was closely and positively related to number of panicle， stem dry weight was closely related to the yield traits， and total dry weight was positively related to the yield. Dry weight of rice was an important factor to determine the high yield.

Key words： rice（Oryza sativa L.）； yield； dry matter； leaf dry weight； stem dry weight； relationship

适宜群体质量有助于水稻（Oryza sativa L.）稳产高产。目前国内关于水稻不同生育期干物质生产和积累变化的研究已有很多，干物重与产量及产量构成因素的关系的研究也屡有报道。研究表明，水稻产量和干物重在一定时期和一定范围内呈正相关关系[1]，不同生育期水稻的干物|积累量不同，从而影响其产量的高低[2]。宋文博等[3]认为水稻抽穗后因干物质的积累而增产，李莉等[4]认为对中稻产量影响最大的干物质积累时期是营养生长阶段，对晚造产量影响较大的干物质积累时期是生育后期。而Wu等[5]研究表明，产量和干物质积累量在拔节前无显著关系，在拔节至成熟阶段二者呈显著正相关关系。胡继超等[6]认为在有效分蘖期，叶干重和茎干重这两个指标影响着单位面积下有效穗数的高低，进而影响产量高低。其中茎干重的变化对水稻子粒灌浆充实和穗增重的影响十分重要[7]，茎干物重影响着分蘖数和颖花数，从而间接影响结实率，而叶干重在一定程度上影响光合作用和光合产物的分配[8]。国外亦有报道，叶和茎的干物质分配对产量有显著影响[9]。Ntanos等[10]认为水稻开花期大量的干物质积累量促进了干物质向子粒的转运，且子粒产量与干物质的转运效率呈显著正相关关系。因此提高干物质积累和生产量是实现水稻高产的重要途径[11]。上述研究均表明，水稻干物质的生产、积累、运输与分配在不同生育期不同程度地影响着产量的形成，探索水稻不同生育期干物重和产量及产量构成因素之间的联系，对培育高产水稻、改良栽培方法和水稻生产管理方式具有重要指导意义。目前关于南方早造和晚造不同水稻品种各个生育期干物重与产量性状的关系研究报道较少。本研究拟通过设置不同氮肥梯度的田间试验，测定早造和晚造水稻不同生育期干物重和产量性状数据，明确它们之间的相互关系，以期为构建适宜水稻群体提供支持。

1 材料与方法

1.1 试验设计

试验共设置早造和晚造两次栽培试验，早造在2015年3月播种，晚造在7月播种。试验地点为广东省农业科学院白云基地水稻试验区，试验田土壤有机质含量为36.3 g/kg，全氮含量为1.22 g/kg，全磷含量为0.36 g/kg，全钾含量为9.50 g/kg。早造试验材料为粤晶丝苗2号和粤农丝苗，晚造试验材料为合美占和粤晶丝苗2号。两次试验均为人工移栽，设3次重复、24个小区，小区面积为30 m2。其中灌排水沟为0.5 m，埂为0.3 m，保护行为1.5 m左右，小区之间以埂相隔。田埂覆以地膜，各小区排灌相互独立。基追比为5∶5（基肥∶分蘖肥∶穗肥=5∶3∶2），其他栽培管理措施与一般高产田一致。

早造试验中，株行距为19.8 cm×16.5 cm，2本移栽，设置4种施氮量，分别为N0（纯氮0 kg/m2）、N1（纯氮0.008 kg/m2）、N2（纯氮0.015 kg/m2）、N3（纯氮0.022 kg/m2），另外配制0.008 kg/m2 P2O5和0.009 kg/m2 K2O用做基肥。

晚造试验中，株行距为24 cm×14 cm，3本移栽，设置4种施氮量，分别为N0（纯氮0 kg/m2）、N1（纯氮0.009 kg/m2）、N2（纯氮0.018 kg/m2）、N3（纯氮0.027 kg/m2），另外配制0.009 kg/m2 P2O5和0.015 kg/m2 K2O用做基肥。

1.2 数据测量和计算

早造栽培试验过程中，分别在两水稻品种的拔节期、抽穗期、齐穗期、乳熟期对小区进行破坏性取样，晚造试验分别在两水稻品种的拔节孕穗期、齐穗期、乳熟期进行破坏性取样，每个小区随机取5穴完整植株，用袋子套好并做标记。将所取样品运回实验室按器官类型分离后，称取鲜重，而后放入烘箱内烘干至恒重，取出测量干重并记录。并于收获期每小区取样4 m2，进行室内考种测产。

1.3 数据统计与分析

应用Microsoft Excel 2007和SPSS 22.0处理所有试验数据，并进行统计分析和制图。

2 结果与分析

2.1 不同生育期干物重变化

由图1～图4可知，水稻早造栽培和晚造栽培的干物重在不同生育期的变化趋势相对一致。从拔节期至抽穗期，叶干重呈上升趋势，而抽穗期和齐穗期以后，叶干重有所下降（图1）；从拔节期至齐穗期，茎干重逐渐增加，齐穗期以后，茎干重趋于平稳（图2）；穗的干物质积累量在齐穗期尚且不多，在齐穗期至乳熟期剧增（图3）；随着生育期的推移，水稻的干物质总重逐渐增加（图4），且施氮量越多，干物重越大。

2.2 不同施氮量产量性状差异

由表1可知，水稻穗数和每穗粒数及产量随施氮量增加而增加。由于氮肥水平越高，穗数越多，不同器官营养竞争激烈，施氮量大的易贪青晚熟，在收获时谷粒含更多瘪粒和空壳，所以结实率和千粒重随着施氮量的增加而下降。

2.3 不同生育期干物质分配比例

由表2可知，品种差异不影响水稻干物质分配规律。水稻拔节期的叶干重和茎干重，所占比例较高，而拔节期以后随着施氮量增加，叶干重比例增加，茎干重比例减少。不同氮肥水平下乳熟期的干物质分配差异较小。总体而言，拔节期以后，叶器官的干物质分配比例逐渐减少，乳熟期叶干重只占总干重的16%左右；拔节期至齐穗期，茎器官的干物质分配比例早造变化不大，晚造有所下降，齐穗期以后，比例逐渐下降，乳熟期茎干重占总干重的40%左右；齐穗期至乳熟期，营养物质优先供应穗器官，乳熟期的穗干重占总干重的43%左右。

2.4 不同条件干物重和产量性状差异

由表3和表4可知，不同氮肥水平下的产量性状和干物重差异极显著，即施氮处理对干物重和产量及产量构成因素的影响极显著。早造和晚造水稻间的结实率差异极显著，而穗数、每穗粒数、千粒重、产量差异不显著。品种间，合美占和粤晶丝苗2号的千粒重存在极显著差异，两品种的产量差异也极显著，而穗数、每穗粒数、结实率差异不明显；粤晶丝苗2号与粤农丝苗的各个产量性状间无差异。不同品种的茎干重和叶干重差异均不显著。齐穗期和乳熟期，早造和晚造水稻的叶干重差异不显著，而在拔节期，早造和晚造水稻的叶干重差异极显著；拔节期和乳熟期，早造和晚造水稻的茎干重差异不显著，而在齐穗期，差异达极显著水平。在齐穗期，粤晶丝苗2号和粤农丝苗的穗干重差异不显著，而乳熟期时差异极显著；合美占和粤晶丝苗2号的穗干重在齐穗期和乳熟期差异均不显著。总体而言，早造和晚造水稻的穗干重在齐穗期差异不显著，而乳熟期时差异显著。不同品种间的总干重在拔节期和齐穗期时差异均不显著，而粤晶丝苗2号和粤农丝苗的总干重在乳熟期时差异显著，合美占和粤晶丝苗2号的总干重在乳熟期时差异极显著。早造与晚造相比，拔节期的总干重差显著，齐穗期和乳熟期的总干重差异极显著。

2.5 各生育期干物重与产量性状的相关性

由表5可知，早造栽培中，粤晶丝苗2号在拔节期时的叶干重与结实率显著相关，相关系数为 -0.819。在抽穗期时，叶干重、茎干重和总干重均与结实率显著相关，相关系数分别为-0.912、-0.815、 -0.878；茎干重与千粒重显著相关，相关系数为 -0.814；叶干重、总干重与千粒重的相关系数分别为-0.783、-0.800，虽相关系数较大，但不显著。在齐穗期时，穗干重与穗数、每穗粒数、千粒重、结实率、产量的相关性均不显著；叶干重与穗数、千粒重显著相关，与结实率极显著相关，相关系数分别为0.819、-0.850、-0.925；茎干重与穗数、千粒重、结实率显著相关，相关系数分别为0.913、-0.853、-0.864；总干重也与穗数、千粒重、结实率显著相关，相关系数分别为0.857、-0.842、-0.909。在乳熟期时，叶干重与千粒重、结实率相关程度较大，相关程度达-0.860、 -0.907；茎干重与穗数显著相关，相关系数为0.850，与千粒重的相关系数达0.804，但不显著，与结实率、每穗粒数、产量相关性小。

早造栽培试验中的粤农丝苗，在拔节期时，叶干重与每穗粒数的相关系数较大但不显著，相关系数为0.804，与结实率的相关性显著，相关系数为 -0.878；茎干重与穗数显著相关，相关系数为0.866；总干重与穗数的相关性显著，相关系数为0.848，与每穗粒数、结实率的相关性较大，相关系数分别为0.797、-0.804，与千粒重、产量相关性不大，相关系数分别为-0.605、0.680。抽穗期的干物重与各产量性状的相关性均不显著。在齐穗期时，叶干重与穗数显著相关，相关系数达0.813，与每穗粒数、结实率极显著相关，相关系数高达0.962和-0.983，与产量、千粒重的相关性不显著；茎干重与各个产量性状的相关程度均较大，其中与穗数、每穗粒数极显著相关，相关系数分别达0.929和0.968，与结实率显著负相关，相关系数为-0.914，与千粒重、产量的相关系数分别为-0.794、0.741；穗干重与结实率呈显著负相关，相关系数为-0.839，而与其他产量性状相关不大；总干重与每穗粒数、结实率的相关性极显著，相关系数分别为0.970和-0.972，与穗数显著相关，相关系数为0.857，与千粒重、产量的相关性不显著。在乳熟期时，干物重与穗数、产量的相关性均不显著，且相关系数均较小，而与每穗粒数、千粒重和结实率的相关程度极大，其中每穗粒数与叶干重、穗干重、总干重的相关性极显著，相关系数分别为0.973、0.942、0.942，与茎干重显著相关；千粒重与叶干重、茎干重、总干重显著相关，相关系数分别为-0.868、 -0.850、-0.856；结实率与穗干重、总干重的相关性显著，相关系数分别为-0.838和-0.879，与叶干重极显著相关，相关系数为-0.977。

晚造栽培中（表6），合美占在拔节孕穗期时，叶干重与穗数极显著相关，与结实率、产量显著相关，相关系数分别为0.917、-0.857、0.859，茎干重与各产量性状相关性不大；总干重与穗数的相关性显著，相关系数达0.849。在齐穗期时，叶干重与穗数、产量显著相关，与结实率极显著相关，相关系数分别为0.892、0.904、-0.943；茎干重与穗数、结实率极显著相关，与千粒重、产量显著相关，相关系数分别为0.982、-0.944、-0.858、0.844；穗干重与穗数、每穗粒数、结实率显著相关，与产量极显著相关，相关系数分别为0.829、0.820、-0.873、0.951，总干重与穗数、结实率、产量相关程度极大，相关性极显著，相关系数分别为0.990、-0.986、0.926。在乳熟期时，叶干重与穗数、结实率极显著相关，与产量显著相关，相关系数分别为0.986、-0.945、0.845；茎干重与穗数、结实率的相关性极显著，与产量的相关性显著，相关系数分别为0.938、-0.924、0.826；穗干重与千粒重呈显著负相关，相关系数为-0.816；总干重与每穗粒数的相关性不大，与穗数、千粒重、结实率、产量显著相关，相关系数分别为0.899、-0.861、-0.897、0.830。

在晚造栽培试验中，粤晶丝苗2号在拔节孕穗期时，叶干重与穗数、千粒重显著相关，相关系数分别为0.860、-0.844；茎干重和总干重均与千粒重显著相关，相关系数分别为-0.843和-0.871；而茎干重和总干重与穗数、每穗粒数、结实率、产量的相关性均较小。在齐穗期时，叶干重与穗数、结实率、产量显著相关，相关系数分别为0.849、-0.818、0.887；茎干重与穗数极显著相关，相关系数达0.939；与结实率、产量相关程度较大，相关系数分别为-0.832、0.802，与结实率的相关性显著，而与产量的相关性不显著；穗干重与穗数、产量的相关性显著，相关系数分别为0.836和0.907；总干重与穗数极显著相关，相关系数高达0.939，与结实率、产量显著相关，相关系数分别为-0.814、0.880。在乳熟期时，叶干重与穗数极显著相关，相关系数高达0.987；茎干重与穗数显著相关，相关系数分别为0.865，而与每穗粒数、结实率、千粒重、产量的相关性不大；穗干重与各产量性状的相关性均较小；总干重与穗数、结实率、产量显著相关，相关系数分别为0.846、-0.855、0.814。

综上所述，各生育期（拔节期、抽穗期、齐穗期、乳熟期）叶干重与结实率呈负相关；拔节期至抽穗期叶干重与穗数、千粒重的相关性不大，齐穗期以后相关性较大；齐穗期的叶干重与产量关系较大，拔节期至抽穗期或乳熟期的叶干重与产量关系不大；叶干重与每穗粒数关系不大。拔节期至抽穗期茎干重与各产量性状相关关系不明显，齐穗期以后茎干重与各产量性状有较大相关性。穗干重与总穗数之间有一定正相关关系，与结实率有较大负相关关系，与每穗粒数、千粒重及产量无明显关系。总干重与每穗粒数关系不明显，在拔节期、齐穗期、乳熟期与穗数呈明显正相关，在抽穗期与穗数的相关性较小；在拔节期时总干重与结实率相关程度较低，抽穗期以后总干重与结实率之间呈显著的负相关关系；抽穗期以前总干重与千粒重相关性不显著，齐穗期以后总干重与千粒重有较大负相关系数。早造水稻在春季种植，光温资源较少，故早造水稻最终产量与干物重的相关程度不高，相关性不显著。而晚造水稻种植时间正值夏季，光温条件适宜，故晚造水稻齐穗期以后产量与干物重相关性大，且齐穗期和乳熟期的总干重与产量相关性均达显著水平。

3 小结与讨论

由于光合作用产生的同化物不断运输至稻穗，茎鞘和叶片体内的干物质持续再分配至谷粒，最终形成了水稻产量[12]。有关水稻干物质与产量关系的研究已有大量报道[12-17]。马殿荣等[13]认为抽穗期至灌浆期的干物质积累速率与产量有极显著正相关关系，抽穗后的干物质总量与产量之间的正相关性达极显著水平。敖和军等[14]认为成熟期的干物质生产量与产量高度相关。而有研究[15]认为干物质对子粒产量贡献优势期是抽穗前期。杨惠杰等[16]认为水稻生物产量决定了谷粒产量的大小，产量与干物质积累量呈正相关关系。苏宝琴等[17]的研究也表明谷重c总干重极显著正相关，相关系数为0.951 4。前人大多研究不同栽培条件下干物重与产量的关系，鲜有研究干物重与产量各个构成因素的直接联系，且尚无栽培季节的不同对干物重与产量之间联系的影响报道。

本研究结果表明，水稻干物质量随着生育期的推移逐渐增加，氮肥的增加能有效提高干物质和产量。叶片干物质的分配比例在拔节孕穗期时最高，且其随着生育进程逐渐降低，在乳熟期达到最低值；茎干物质的分配比例在乳熟期降至最低；齐穗期的穗干物质分配比例不到20%，而乳熟期的穗干物质量将近占总干物质量的43%，此结果与邓飞等[12]、唐海明等[18]的研究结论相符。在本研究中，早造和晚造水稻的结实率差异极显著，总干重差异显著，而穗数、每穗粒数、千粒重、产量差异不显著；同一地点的不同氮肥水平间干物重和产量及产量构成因素的差异均极显著，与李志民[19]、刘武等[20]的研究结果相同，但与敖和军等[14]的研究结果相反。齐穗期以后，结实率和千粒重均与干物重呈负相关，叶干重与穗数呈正相关，且相关性较大茎干重与各产量性状密切相关，总干重与产量相关性大，这与马殿荣等[13]、闫平等[21]、宋文博等[3]的研究结果相一致。

因此，控制施肥条件，重点提高齐穗期后的干物质的生产量和积累量，协调水稻各器官干物质分配比例，是水稻获得高产的重要途径。植株叶片是进行光合作用，把太阳能转化成稳定化学能，形成产量的主要部位；而茎秆作为植株的中轴，不但其上能着生枝条、花叶和果实，还起运输养分和支撑植株的作用，故叶器官和茎器官无不与作物的生长发育乃至作物产量密切相关，控制叶干物质量和茎干物质量的平衡高低对水稻产量及产量构成因素的提高具有重要意义。而由于穗干重的数据不够充足，故难以观察得出穗干重与产量性状之间的关系，此处有待进一步研究。

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差生期中总结篇2

关键词：短期国际资本流动;广义货币供应量;经济波动

1引言

自2002年以来，随着境外短期国际资本的大规模持续涌入，我国国内相继发生了房地产市场泡沫、股市上涨、人民币升值、流动性过剩和通货膨胀。2007年美国次贷危机爆发并引发国际金融危机之后，全球金融机构的“去金融杠杠化”趋势强化，外部冲击下的国内经济形势剧烈演变，潜入的短期国际资本又出现逆转势头，与之伴随着的是国内货币政策困境、人民币汇率波动、股指大跌，以及经济增长放缓。因此，从当前中国的现实国情出发，分析短期国际资本对我国实体经济的影响及其传导渠道，科学而前瞻地研究短期国际资本流动和经济增长率波动的关系，无疑是理论界和实务部门面临的重要课题，同时也可为妥善应对当前的金融危机提供重要思路。

2文献回顾

值得注意的是，国内外比较缺乏短期国际资本流动和实体经济关系的专门性研究成果。国外最新研究成果主要集中在以下两方面：（1）国际资本流动的影响因素及其多元化资产配置效应。如Edwards［1］，Papaioannou［2］等。（2）资本流入对东道国宏观经济变量所产生的影响。研究表明，资本过度流入会导致宏观经济过热，具体表现为：一是引起货币扩张，增大通货膨胀压力［3］；二是导致实际汇率升值，恶化贸易条件［4］；三是影响总需求［5］。

梳理并综合目前国内关于短期国际资本的研究文献，大致分为三类。第一类主要是研究短期国际资本的估算方法。尹宇明、陶海波使用的计量方法为：短期国际资本规模=国际收支净误差与遗漏+私人非银行部门短期资本流入+以其它名义通过正常渠道流入的短期投机资本［6］。唐旭、梁猛认为，短期国际资本从贸易渠道流入的成本较大，短期国际资本主要是通过外资企业的利润留存、外国直接投资折旧和外资投资企业的外债等三个渠道流入中国［7］。

第二类文献主要分析影响短期国际资本流入我国的影响因素。代表性文献有：王世华、何帆发现，人民币升值预期是中国短期国际资本流动的决定因素，良好的宏观经济运行状况也会吸引短期国际资本流入［8］。张谊浩、裴平、方先明的研究结论认为大量短期国际资本流入中国大陆除出于“套利”动机外，还出于“套汇”和“套价”动机［9］。

第三类文献主要分析短期国际资本流入对我国资产价格的影响。刘莉亚研究结果表明：短期国际资本的大量流入显著推动住宅价格尤其是豪华住宅价格指数的上升［10］。张谊浩、沈晓华发现，人民币升值和上证综合指数上涨是短期国际资本流入中国的原因，但短期国际资本流入并不是上证综合指数上涨的原因［11］。

国内外研究成果对本文的实证分析具有重要启示与借鉴意义。但考虑到目前的文献尚缺乏针对短期国际资本流动与国内实体经济，特别是与经济增长率波动关系的专门成果，这与中国当前经济稳健运行的现实要求极不相符。为此，本文将从短期国际资本流动对实体经济影响机制，以及短期国际资本流动波动率变化对经济增长率的影响等方面展开研究。

3理论模型

根据货币供给的乘数理论，假设在短期内广义货币供应量(M2)为外生变量，货币供应量主要由基础货币供应量(H)与货币乘数(λ)共同决定。假设，短期国际资本对广义货币供应量影响的滞后期及广义货币供应量对产出影响的滞后期分别为a、b。在t期，广义货币供应量表达式如下

由（13）式可知：当短期国际资本流动SCFt-a-b>0，若t+1-a-b期短期国际资本流动波动率高于t-a-b期短期国际资本流动波动率，经济增长率会上升；反之，则经济增长率会下降。值得注意的是，本模型推导过程中隐含着短期国际资本对实体经济的影响机制，即短期国际资本主要通过直接影响广义货币供应量来影响产出变化。

4样本选择及其描述

结合近年来国内经济的实际状况，并考虑到数据的可获性，本文选择2000年第一季度到2008年第四季度的短期国际资本流动、广义货币供应量和实际国民生产总值的季度数据进行实证研究。本文所涉及的数据均来源于WIND资讯系统。

4.1实际国内生产总值（GDP）与广义货币供应量（M2）

本文运用价格指数对国内生产总值进行处理得到不变价格国内生产总值的季度数据。由于不变价格国内生产总值季度数据是一组具有较强季节特征的时间序列数据，这里对其进行季度调整，调整后的数据作为2000~2008年每季度的实际国内生产总值。同时，考虑到我国目前利率市场化程度低，参照第二部分理论模型的推导结论，本文选取广义货币供应量M2作为短期国际资本对GDP进行传导的中间变量。

4.2短期国际资本流动（SCF）

本文参考并改进张谊浩、沈晓华［11］计量短期国际资本流入规模的方法估算短期国际资本流动规模。具体测算公式如下：

短期国际资本流动=外汇储备增量-FDI-正常的贸易顺差

在计算正常的贸易顺差时，本文改用加权移动平均法。在确定权重时，首先算出2000~2004年各季度贸易顺差的估计值，贸易顺差估计值的确定方法为：当期季度贸易顺差的估计值=当期季度前四个季度贸易顺差估计值的移动平均值，（中国整理）例如2000年第一季度贸易顺差估计值为1999年四个季度贸易顺差的均值，2000年第二季度贸易顺差的估计值为2000年第一季度贸易顺差估计值和1999年第二季度到第四季度贸易顺差的均值。然后将各季度实际的贸易顺差除以对应时期的贸易顺差的估计值，将这些比率的均值确定为权重。经计算，权重为1.16。基于2000~2004年我国贸易顺差的变化比较平滑，2004年以后我国的贸易顺差出现较大的波动，本文认为2000~2004年统计的贸易顺差额为正常贸易顺差，2004年以后，统计的贸易顺差中含有大量的短期国际资本。此外，考虑到在人民币升值时，以美元计量的贸易顺差会有所扩大，为消除人民币升值对所估算的正常贸易顺差额的影响，本文采用汇率修正，以人民币计价各季度贸易顺差金额。

4.3经济增长率（GDP_R）和短期国际资本流动波动率（SCF_R）

本文中各季度经济增长率（GDP_R）的计算公式是：本期经济增长率=（季度调整后本期实际国民生产总值/季度调整后上期实际国民生产总值-1）×100。各季度短期国际资本流动波动率（SCF_R）的计算公式是：本期短期国际资本流动波动率=A×本期短期国际资本流动/上期短期国际资本流动（当本期和上一期短期国际资本流动都大于零，或者本期短期国际资本流动小于零且上一期短期国际资本流动大于零时，则A=1；当本期和上一期短期国际资本流动都小于零，或者本期短期国际资本流动大于零且上一期短期国际资本流动小于零时，A=-1）。经上述方法计算出的我国经济增长率和短期国际资本流动波动率走势参见图1。

5实证检验

表1给出所有相关变量的单位根检验结果。由表1可知，对于变量GDP、SCF和M2的水平值序列，ADF检验不能拒绝存在单位根的原假设，这说明三个变量的时间序列都是非平稳的；同时，对于这三个变量的一阶差分序列，ADF检验都在1%的显著性水平下拒绝单位根存在的原假设。根据以上检验结果，可认为这三个变量都是单整变量。同时，对于变量GDP_R和SCF_R的水平值序列，ADF检验在1%的显著水平上拒绝存在单位根的假设，该结果说明这两个序列是平稳的。

5.1短期国际资本流动影响实体经济的传导机制

由单位根检验可知，DGDP、DSCF和DM2三变量均为平稳序列（见表1），可以进行格兰杰因果关系检验。根据SC和AIC准则确定滞后期为2，检验结果见表2。

从表2可以看出，短期国际资本流动的变化量（DSCF）是广义货币供应量变化量（DM2）的Granger原因，但是广义货币供应量变化量（DM2）不是短期国际资本流动的变化量（DSCF）的Granger原因；广义货币供应量变化量（DM2）与实际国民生产总值变化量（DGDP）互为Granger因果关系；短期国际资本流动的变化量（DSCF）和实际国民生产总值变化量（DGDP）之间不存在显著的Granger因果关系。可以证明：短期国际资本流动不会对国民生产总值产生直接效应，但会通过影响广义货币供应量，进而对国民生产总值产生间接效应。该实证结论部分可以佐证前文理论模型中短期国际资本对实体经济的影响机制。

5.2短期国际资本流动波动率与经济增长率

5.2.1Granger因果关系检验

在确定短期国际资本净流动波动率（SCF_R）和经济增长率（GDP_R）这两个序列平稳的基础上（参见表1），本文运用2000年第二季度到2008年第四季度的数据，对两个变量的Granger因果关系进行检验，检验结果见表3。从表3的检验结果可知，短期国际资本流动波动率是经济增长率的Granger原因，但是经济增长率不是短期国际资本流动波动率的Granger原因。

5.2.2脉冲响应和方差分解

为分析经济增长率对短期国际资本流动波动突发性变化的反应，本文利用VAR（2）模型给出经济增长率和短期国际资本流动波动率的脉冲响应图形和方差分解图形，分别见图2和图3。

经济增长率和短期国际资本流动波动率的交叉响应函数表明（见图2），短期国际资本流动波动率的非预期变化将迅速对经济增长率产生正向影响，随着时间的推移逐渐减弱，直至消失。但是，经济增长率发生变动对短期国际资本流动波动率影响不显著。

图3结果显示，造成经济增长率发生剧烈波动有20%左右是由短期国际资本流动波动率异动引起；同时，经济增长率发生剧烈波动对短期国际资本流动影响不大。

6结论

差生期中总结篇3

在图1中，贸易顺差基于海关总署公布的贸易数据中出口减去进口的值（如为负值则体现为逆差）与当年国内生产总值（GDP）的比值，其中贸易数据使用官方汇率折算为人民币；经济波动情况用GDP增速来代表。

从图1的情况看，大体上贸易顺差具有明显逆周期波动的特点。例如1984-1985年期间中国经济过热，增长速度高达13%以上，贸易顺差则急剧下降，从1983年的0.3%下降到1985年的-5%左右；1989-1990年期间中国经济过冷，增长速度只有4%，贸易顺差则大幅度增加，从1988年-1.9%上升到1990年2.2%的水平；1993年前后经济再次过热，增长速度高峰时期超过14%，贸易顺差相应从1991年的2%下降到1993年-2%的水平，其他时期的情况大体类似。

值得注意的是，在1981-1993年的13年间，贸易顺差的平均值为-0.8%，而在人民币汇率并轨后的1994-2004年的11年期间，贸易顺差的平均值则高达2.5%。后一段时期贸易顺差波动的中轴水平显著抬升，可能反映了这一时期人民币汇率低估和技术快速进步的影响，在这一时期内的大多数年份经济增长率低于经济的趋势增长水平可能也影响了这一结果。

从理论上看，贸易顺差与经济波动存在逆向关系并不意外，这是因为在经济过热的时候，国内总需求旺盛，超过了总供给能力，从而带来出口的减少和进口的扩大，形成贸易顺差的下降，反之亦然。这就是说贸易顺差的变化实际上反映了国内总供求平衡状况（产出缺口）的方向和大小。

我们知道，国内总供求平衡状况与GDP增速并不完全同步。在国内经济存在严重过剩的情况下，即使总需求突然提速，经济在一段时期内仍然可能维持供过于求的状况。例如1991年中国经济增速9.2%，1992年进一步提高到14.2%，从增长速度看这两年的水平相当高，但由于此前大量过剩生产能力的存在，因此1992年经济总体上仍然偏冷。

与此相似，即使总需求增长很平稳，如果总供给增长突然加速，则经济也会出现供过于求的状况。例如1996年中国经济增速连续下降后仍然高达9.6%，高于长期平均水平和一般认为的中国经济趋势增长率，1997年中国经济增速仍然高达8.8%，但1997年中国经济就已经开始出现过冷的迹象，原因在于此前大量投资形成的供给能力快速释放，导致了总供给的加速增长。

从理论上看，经济总体的物价水平变化取决于通货膨胀预期和总供求平衡状况。考虑到价格调整的成本，总体价格水平变化具有较强的粘性，往往滞后于总供求平衡状况的变化。由于总供求平衡状况很快会影响到贸易顺差的变化，经过一段时间后又影响到总体价格水平的变化，因此从数据上看，贸易顺差应该稳定地领先于国内总体价格水平的变化（即通货膨胀）。

需要强调的是，我们并不认为在贸易顺差和通货膨胀之间存在因果关系，或者说贸易顺差变化导致了通货膨胀的变动；相反，由于这两种变量都是国内总供求平衡状况变化的后果，所以两者之间看起来存在很强的相关关系，同时前者领先于后者。

由于贸易顺差的增长显示国内供给能力超过了需求的增长，这一变化同时会带来通货膨胀水平的下降，因此贸易顺差和通货膨胀之间应该存在很强的负相关关系。

在对这一关系进行更深入的考察之前，我们首先简单观察一下两者之间简单相关关系的经验证据。

在图2中，纵轴是贸易顺差，横轴是滞后3个季度的GDP缩减指数。可以看到，两者之间确实呈现明显的负相关关系，计算显示其相关系数为-0.66。这一结果与前述理论预期是基本一致的。

从更正式的分析看，国内总体价格水平的变化还受到其他因素的影响，这些因素包括：通货膨胀预期、有效汇率的变化以及国际经济平衡状况变化。国际经济平衡状况之所以重要，是因为它会影响国际范围内可贸易品价格的变化，进而通过汇率制度影响国内可贸易部门的价格水平。这方面的证据可以通过检查中国和美国生产资料价格自1996年以后的高度同步来确认（具体见我们2003年3季度的主题报告《扩张还是过热》，2003年10月）。

然而，至少对于迄今为止的历史数据来说，汇率和国际经济因素不大可能是影响国内总体价格水平的主导因素。

例如，汇率贬值会提高国内的通货膨胀水平，它还会改善国际收支，扩大贸易顺差。如果汇率因素平均来说居于主导地位的话，则贸易顺差和通货膨胀之间应该表现出正相关关系；国际经济变化的机制也是一样的，会在贸易顺差和通货膨胀之间形成正向的相关关系，然而经验数据显示两者之间相关关系的方向正好相反。

二、贸易顺差与通货紧缩的计量考察

由于贸易顺差领先于通货膨胀水平的变化，因此其变化具有重要预测意义。考虑到前面的讨论，在解释和预测国内总体价格水平的变化时，除了滞后的贸易顺差因素外，我们还需要考虑和控制通货膨胀预期、有效汇率和国际经济波动的影响。为了加强结论的可靠性，作为对比，我们还可以使用相同的框架来解释国内非贸易部门价格水平的变化。

从表1的结果看，即使控制住有效汇率、国际经济和通货膨胀预期等因素的影响，贸易顺差变量仍然在5%的显著性水平上通过检验，并且符号始终为负，显示贸易顺差确实代表了国内总供求平衡状况的变化，并对未来经济走向和通货膨胀趋势具有重要预测意义。

值得注意的是，汇率变量始终具有正确的符号，并在1%的显著性水平上通过检验，显示对于理解和预测国内通货膨胀来说，把握汇率的变化方向和程度也十分重要。

从表2的结果看，即使把被解释变量限定为第三产业缩减指数（非贸易品部门价格指数），从而更好地隔离汇率和国际经济因素的影响，贸易顺差变量仍然在5%的显著性水平上通过检验，并且符号始终为负。这一结果补充和强化了表1的结果。

为了更容易从直觉上理解以上结果，我们将表1的拟合结果转换为GDP缩减指数的同比增长情况，并将其与实际结果的对比报告在图3中。

从图3的结果看，使用贸易顺差和有效汇率的滞后值来预测GDP缩减指数，在趋势和方向的把握上是大体可靠的。

有意思的是，预测结果显示在1996年4季度到1997年4季度之间GDP缩减指数应该有短期的反弹，但实际结果却非如此。从数据上看，产生如此预测结果的原因是1996年贸易顺差短期下降，而导致贸易顺差下降的原因并非是国内总供求平衡状况的变化，而更可能是短期政策因素的扰动，例如1996年中国完全开放了其经常帐户项下的货币兑换。

换言之，1996-1997年预测结果出现的方向性背离来自政策面的扰动，该扰动没有包含在前面的模型中。

值得注意的是，2004年4季度，我国的贸易顺差出现急速上升，并自那以来维持在很高的水平上。例如2004年前3个季度，我国贸易顺差占GDP的比例为0.35%，2004年4季度开始急剧增长，2005年上半年顺差占GDP的比例为4.9%，远高于1993年以来2.5%的平均水平。

如果使用前述分析框架来看，这种变化暗示国内总供求平衡状况在此前后发生了很大转折，从2004年上半年以前的供不应求局面正在转变为越来越明显的供过于求，并预示了通货膨胀水平快速下降的前景。实际上，检查包括企业利润增长、零售增长和工资变化以及许多广义价格指数变化的数据，都可以确认国内总供求平衡状况所发生的转折。迄今没有明显的证据显示2004年4季度以来贸易顺差的变化主要来自短期性的政策扰动。

使用表1的结果和最近的数据来外推，我们认为中国经济的GDP缩减指数可能在2006年下半年回落到0附近的水平，并自2007年起进入负增长的区间。

三、结论

差生期中总结篇4

关键词：中学生;同伴;性话题沟通

同伴沟通是指同龄人之间的联系过程，即同伴之间传递信息、沟通思想和交流情感的过程。中学生时期，由于家庭和学校在青少年性教育过程中发生角色失灵现象，同辈群体在此时期比父母更有影响力。同伴之间的性话题沟通对青少年的心理健康发展具有不可替代的作用。

一、对象和方法

方法：采用自编中学生同伴性话题沟通问卷对被试进行团体施测，正式问卷共发出了600份，剔除回答不完整、有明显反应倾向的问卷，再根据测谎题去掉废卷(4道测谎题有三道答错则认为其问卷作废)，剩余445份有效问卷。

二、结果

(一)中学生同伴间性话题沟通总体及各维度的特点

1.中学生同伴间性话题沟通特点及各维度的总体特征

中学生同伴间性话题沟通特点在总量表及各维度的总体测试结果显示：中学生同伴间性话题沟通在各维度上的沟通得分依次为：沟通状况沟通态度沟通内容沟通动机，其中沟通状况维度均数最高，而沟通动机维度的均数水平要明显低于其他几个维度的均数水平。

2.中学生同伴间性话题沟通总体及各维度的方差分析结果

对性别、学校、父母受教育水平在中学生同伴间性话题沟通问卷及各维度上进行多因素方差分析。从具体因子水平上看，沟通动机维度在性别上的主效应显著;沟通内容维度在母亲的受教育水平上存在显著差异。而四个变量之间的交互作用没有显著差异。

(二)中学生同伴间性话题沟通及各维度的性别特点

1.不同性别中学生在同伴间性话题沟通总体及各维度的测试结果

2.中学生在沟通动机维度和沟通状况维度上的性别差异

中学生在沟通动机维度和沟通状况维度上表现出极显著的性别差异，因此采用多重比较法进行进一步分析，结果显示：男生沟通动机维度(F =7. 203)和沟通状况维度(F= 11. 364)上均显著高于女生。

(三)中学生同伴性话题沟通在普通中学与职业中学上结果与分析

1.不同性质学校的中学生在同伴间性话题沟通及各维度的总体测试结果

在同伴间性话题沟通方面，普通中学的学生在总体沟通上的平均分均要高于职业中学的学生，但是并没有表现出显著的差异(3. 3593. 259，F=2.069)。在各个维度上存在的差异相同，都表现为普通中学的学生在具体维度上的沟通水平均高于职业中学的学生，并且在沟通内容和沟通状况维度上存在着显著的差异。

2.职业中学与普通中学学生在沟通内容维度与沟通状况维度上的差异

统计结果显示，中学生在沟通内容维度与沟通状况维度上表现出极显著的学校差异，因此采用多重比较法进行进一步分析，结果显示：普通中学的中学生在同伴间性话题沟通内容维度(F=5. 741)与沟通状况维度(F=6.440)上均显著好于职业中学的中学生。

(四)父母的受教育水平在中学生同伴间性话题沟通上的存在的差异分析

由于父母的受教育水平的主效应及与性别和学校两个变量之间的交互作用不存在显著性差异，因而把父母的受教育水平分开进行单因素方差分析。结果显示：

父亲的受教育水平在同伴间性话题沟通总体上及在沟通内容、沟通状况和沟通态度维度上存在的显著差异，事后多重比较为：在沟通内容、沟通状况及总体沟通上，父亲学历为大学及以上的中学生沟通要好于学历为高中、初中、小学及以下学历的，而父亲受教育水平为高中、初中、小学及以下的之间没有显著差异。在沟通态度维度上也存在的差异为：父亲受教育水平为大学及以上学历的中学生在沟通态度上明显好于父亲受教育水平为初中学历的中学生，而与另外2个受教育水平差异不显著。

母亲的受教育水平在同伴间性话题沟通总体上及在沟通内容、沟通状况上存在的显著差异，事后多重比较为：在沟通状况及总体沟通上，母亲受教育水平为大学及以上学历的中学生在沟通上明显好于母亲受教育水平为初中学历和小学及以下的中学生，而与母亲受教育水平为高中之间的差异不显著。在沟通内容维度上也存在的差异为：母亲学历为大学及以上和高中的中学生沟通均要好于学历为初中、小学及以下学历的，而母亲受教育水平为大学及以上与高中水平之间没有显著差异。

三、讨论

中学生同伴性话题沟通总体上不存在显著的性别差异，但男生在同伴性话题沟通总体上平均分高于女生，男生在沟通动机和沟通状况维度水平高于女生并表现出了显著的性别差异，这可能与我国传统文化对男女不同角色期望有关，传统上更强调女孩子文静、内向、顺从，男孩子则更独立、叛逆。刘霞等的调查结果显示，男生发生边缘的次数高于女生，报告率上的差异有统计学意义。韩仁生等对中学生同伴交往的现状调查结果也显示，男生交友数量显著地高于女生。郑琰对广东省中学生心理素质状况调查结果显示，女生由于比较敏感，所以自尊心水平比男生低。男女在交友数量、角色期望和心理素质上面的不同，造成了沟通动机和沟通状况的显著性差异。

中学生同伴性话题沟通在普通中学和职业中学的比较中发现，普通中学的学生总体沟通上的平均分要高于职业中学的学生，但是并没有显著性差异。这表明普通中学的学生较之职业中学的学生更关注自己的成长和发展，也可能是普通中学和职业中学的学生的自我价值感有差异，自我价值感作为学生心理素质的重要方面，对学生的认知、动机、情感和社会行为有重要而广泛的影响。王蕾的调查结果显示，普通中学的学生自我价值感好于职业中学的学生，自我价值感高的学生的自信心，自我优越感较强，主动，好奇，在判断中不愿意受权威的影响，而自我价值感低的学生则表现为孤立，自我防御，自卑，不愿意与他人交往。

差生期中总结篇5

关键词：城镇人口老龄化；国内旅游消费；VAR模型；脉冲响应分析；方差分解

中图分类号：F5903文献标识码：A文章编号：1001-148X（2017）01-0165-05

人口的消费需求在很大程度上取决于其收入水平，但在收入水平一定的情况下，人口结构的变化在一定程度上影响总消费需求。由于平均预期寿命的提高以及生育率的持续下降，我国老年人口消费增加的速度将快于人口增长速度[1]，老年人旅游消费需求正在向高层次、高质量、个性化、多元化的方向发展，旅游已经成为老年人提升生活质量的重要消费方式。无论基于人口效应还是消费效应，城镇人口老龄化对国内旅游消费都存在影响，本文试图通过实证来验证并预测这种影响效应，并采用VAR模型分析城镇人口老龄化对国内旅游消费的当期和未来的影响。

一、研究方法与数据来源

（一）研究方法

非结构建模的向量自回归（VAR）模型采用多方程联立的形式，内生变量在模型的每一个方程中对模型的全部内生变量的滞后值进行回归，将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型，进而估计全部内生变量的动态关系。因此，VAR模型能提供丰富的结构，可以捕捉到数据的特征，在预测方面比传统的结构模型更准确，可为动态地研究变量之间的关系提供很好的思路。VAR模型的一般数学表达式为：

Yt=α+∑pi=1AiYt-i+∑rj=1BjXt-j+εt（1）

其中，Yt是n维内生变量向量；Xt是m维外生变量向量；p和r分别为内生变量和外生变量的滞后阶数，一般可根据AIC、SC准则和LR检验来确定；Ai（i=1，2，…，p）和Bj（j=1，2，…，r）分别为待估计的参数矩阵；εt为随机扰动向量，且满足cov（εt，εs）=0（t≠s）。

（二）变量与数据说明

旅游花费和游客人次既是衡量旅游消费的重要指标，也是旅游统计的重点统计内容。本文采用国内旅游总花费（TH）（已通过旅游消费价格指数换算为实际值，上年=100）和国内游客人次（TC）来衡量国内旅游消费水平，用65岁及以上城镇老年人口占城镇总人口的比重（PO）作为衡量城镇人口老龄化水平的变量（该变量依据全国65岁及以上人口数量、城镇总人口、城镇人口比重换算得出），数据来自《中国统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》，样本均取自1994-2013年年度数据。考虑到对时间序列数据取对数后减少数据波动和异方差的存在，本文在实际分析时采用各变量的对数值，分别用LTH、LTC、LPO表示自然对数的国内旅游总花费、自然对数的国内游客人次、自然对数的城镇人口老龄化水平。

二、实证分析

（一）变量的平稳性检验

变量的平稳性是VAR模型估计的基础，构建无约束的VAR模型的前提条件是变量为平稳的时间序列。本文运用Stata120软件分别对序列LTH、LTC、LPO采用ADF单位根检验法来检验时间序列数据的平稳水平，结果如表1所示：LTH、LTC、LPO时间序列在5%的显著水平上均是非平稳序列；对其进行一阶差分后进行ADF检验，结果表明这三个序列在5%的显著水平上，序列是平稳的。因此，可以判断这三个序列均是一阶单整I（1），可以建立VAR模型[2]。

进一步对建立的VAR模型进行稳定性检验，所设定的VAR模型所有根模的倒数都小于1，即位于单位圆内，说明VAR模型稳定且整体拟合度较高，保证了脉冲响应分析的有效性。经检验残差序列无自相关，并经White异方差检验显示不存在异方差，且服从正态分布，结果表明VAR模型具有有效性，可以进一步进行脉冲响应分析[3]。

（三）脉冲响应分析

为了研究城镇人口老龄化对旅游消费水平的动态影响关系，需要在已建立的VAR模型的基础上利用脉冲响应函数来分析两者之间的冲击影响程度。脉冲响应函数是用时间序列模型来分析影响关系的一种思路，用于衡量来自新息的一个标准差冲击对变量当前和未来的影响轨迹，并通过VAR模型的动态结构传导给其他所有内生变量，能够比较直观的刻画出变量之间的动态交互作用及其效应。本文采用Cholesky分解方法，利用已建立的VAR模型，分别给LTH、LTC一个标准差冲击，得到正交化的脉冲响应函数，将冲击响应期设为20期，考虑在未来20期裙内旅游总花费和国内游客人次分别对城镇人口老龄化水平的动态响应轨迹。响应结果如图1、图2所示。在图1中，横轴表示冲击作用的滞后期数，纵轴表示国内旅游总花费对城镇人口老龄化的响应程度，实线表示脉冲响应函数，阴影表示正负两倍标准差偏离带。在图2中，横轴表示同图1，纵轴表示国内游客人次对城镇人口老龄化的响应程度，实线表示脉冲响应函数，阴影表示正负两倍标准差偏离带。

首先，分析国内旅游总花费对城镇人口老龄化的响应情况和响应路径。由图1可以看出国内旅游总花费对城镇人口老龄化的一个标准差新息的冲击不管是在短期还是长期都有正向响应，短期冲击明显，未来长期趋于稳步提高。具体的响应轨迹是：随着城镇人口老龄化的提高在开始阶段就对国内旅游总花费产生了正向的冲击，城镇人口老龄化提高1个百分点，国内旅游总花费大约上升0029个百分点。此后冲击力度逐年稳步增强，对国内旅游总花费的增长保持持续的正向拉动效应，这种拉动效应比较稳定，而且正向效应持续的时间也更长。进一步观察追踪期期间的城镇人口老龄化对国内旅游总花费增长的累积效应[4]，可以看到在5年、10年和20年的累积效应影响分别为0162、0349和0805，这表明城镇人口老龄化提高一个百分点，将导致国内旅游总花费分别在5年、10年和20年累积提高0162、0349和0805个百分点。从以上的分析可以得到这样的结论：城镇人口老龄化的加速在整个考察期内对国内旅游总花费的增长有正向影响[5]，从未来长期看这种影响有稳定增长趋势。

其次，考察国内游客人次对城镇人口老龄化变量的标准差新息的响应情况和响应路径。从图2可以看出国内游客人次对于城镇人口老龄化增长的脉冲响应模式与国内旅游总花费对于城镇人口老龄化增长的脉冲响应模式上都趋于稳定的正向响应，但在脉冲响应的时间轨迹和冲击力度上存在差异。在第1年，国内游客人次对来自城镇人口老龄化的一个正冲击立即有正向影响，大小约为0017，也即城镇人口老龄化提高一个百分点，国内游客人次将提高0017个百分点，影响小于国内旅游总花费对城镇人口老龄化冲击的反应。此后冲击力度逐年稳步增强，对国内游客人次的增长保持持续的正向拉动效应，这种拉动效应比较稳定，而且正向效应持续的时间也更长。通过分析观察期的累积效应，发现城镇人口老龄化对于国内游客人次在5年、10年和20年的累积效应影响分别为 0140、0349和0954。这表明，城镇人口老龄化提高一个百分点，将导致国内游客人次分别在5年、10年和20年累积提高0140、0349和0954个百分点。与城镇人口老龄化对国内旅游总花费的累积效应比较，城镇人口老龄化对国内游客人次的影响在前10年比较小，但从11年以后累积效应逐年比对国内旅游总花费的累积效应大，这说明城镇人口老龄化与国内游客人次之间存在显著的长期稳定的正向关系，但城镇人口老龄化和国内旅游总花费之间的长期关系并不显著。这说明未来伴随着人口老龄化比重的增加，国内游客人次将不断上升，而这种由人口老龄化所拉动的国内游客人次的上升却并没有给国内旅游总花费带来显著的影响。

（四）方差分解

下面利用预测方差分解技术来分析城镇人口老龄化对国内旅游消费水平的相对贡献率。与脉冲响应分析不同，预测误差方差分解技术可将系统的预测均方误差分解成系统中各变量冲击所作的贡献。因此，方差分解给出的是每一随机新息对VAR模型影响的相对重要性。比较这个相对重要性新息随时间的变化，可以估计出该变量的作用时滞和相对效应的大小[6]。本文通过方差分解方法分析城镇人口老龄化对国内旅游消费水平的解释程度，方差分解结果见表3。对国内旅游总花费的方差分解结果表明国内旅游总花费的变动主要是受自身冲击的影响：在第1期达到9297%，随后有随时间下降的趋势，但下降幅度并不大，第20期也在76%左右。而来自城镇人口老龄化的冲击对国内旅游总花费变动的贡献率在第2期仅为703%，也即国内旅游总花费的预测方差的703%由城镇人口老龄化的变动来解释。这说明城镇人口老龄化的变动在初期对国内旅游总花费的影响并不显著，这种影响将随时间推移逐渐增大，在第20期达到2379%。由以上分析可以看出国内旅游总花费的变动主要由其自身的变动来解释，但城镇人口老龄化的变动对其变动存在一定的影响。

从表3可以看到城镇人口老龄化对国内游客人次波动的冲击（即对预测误差的贡献）开始不明显，第2期仅为568%，但此后逐年上升，第8期相对贡献率已达到5506%。这表明从未来长期趋势来看，城镇人口老龄化对国内游客人次变动的影响较大，从第18期开始对国内游客人次变动的解释已达到80%。与城镇人口老龄化对国内旅游总花费变动影响相比较，其影响程度明显要大很多，这与前面的脉冲响应分析的结果相一致。

三、结论及启示

本文利用1994-2013年全国的时间序列数据，建立了城镇人口老龄化与国内旅游总花费和国内游客人次之间的VAR模型，利用脉冲响应分析和方差分解分析预测城镇人口老龄化与国内旅游消费的动态响应关系，主要研究结论总结如下：

第一，国内旅游总花费对于城镇人口老龄化增长的脉冲响应模式与国内游客人次对于城镇人口老龄化增长的脉冲响应模式上都趋于稳定的正向响应，但在}冲响应的时间轨迹和冲击力度上存在差异。与城镇人口老龄化对国内旅游总花费的累积效应比较，城镇人口老龄化对国内游客人次的影响在未来10期比较小，但从11期以后累积效应逐年比对国内旅游总花费的累积效应大，这说明城镇人口老龄化与国内游客人次之间存在显著的长期稳定的正向关系，但城镇人口老龄化和国内旅游总花费之间的未来长期关系并不显著。

第二，在方差分解中，国内旅游总花费的变动主要由其自身的变动来解释，但城镇人口老龄化的变动在初期对国内旅游总花费的贡献并不显著，这种影响将随时间推移逐渐增大。而城镇人口老龄化对国内游客人次波动的冲击在第2期仅为568%，但此后将逐年上升，第8期相对贡献率已达到5506%。与城镇人口老龄化对国内旅游总花费变动影响相比较，其未来的影响程度更显著，这与脉冲响应分析的结果是相一致的。

差生期中总结篇6

货币运动总量论，是把形态各异、交易繁杂、流动瞬变、难以归类、林林总总的信用货币现象，通过健全的银行账户存款制度予以梳理，用账户存款与流通中现金总括全部货币，排除诸如汇票、本票、支票、股票等价值代表和衍生金融资产的非贷货币运动而聚焦“货币搬家”，通过纯粹地抽象、真实地确认、客观地描述、严谨地汇总，以穷尽计算分毫不差的货币总量。依据本书“现金变存款”第一假定，设定将“流通中现金”全部存入银行账户体系，专注研究账户存款的发行、划转、派生、沉淀，印证我国货币总量运动方式和运行体制，剖析和划分原始货币与派生货币所构成的货币总量运动；依据本书“派生存款归零”的第二假定，在设定归还了全部务债、偿付了全部债券、排除了全部派生货币以后，准确地界定出整体存差、倒推和验证了货币增发；在生产要素全流通的市场经济情形下，信用货币增发过多以致“失业”，即无法在信贷市场上匹配到可贷项目而形成闲置资金、净存差淤积，构成脱离社会再生产的货币超发量。本书重估确立了我国信用货币总量、增发总量、超发总量在历史变迁中的增长数据和模型，以便随时监测和掌握我国货币总量中的增发、超发、存差淤积状况，量化判断其对我国实体经济的潜在损害。

货币当局增发论，是把我国三大时期的货币增发及转轨情况进行汇总实证发现：我国建国后的前30 年计划经济时代，是人民币的“实物发行”阶段，是我国货币增发的第一时期。该时期的货币总量由财政国库货币体系和银行信贷货币体系共同构成；货币发行以财政增发为主、以国家“信贷指标”的贷差增发为辅，财政部门与银行体系共同承担货币当局的职责，长期存在“强财政、弱金融”的搭配格局。我国自1979 年改革开放至1994 年，是货币增发的第二时期，即“贷差发行”阶段。我国财政信贷两大货币当局随着1984 年央行地位的确立、1989 年财政国库货币纳入银行账户体系，我国金融体制在此阶段进入转轨期。随着1984 年禁止财政从央行透支、1985 年央行启动再贷款通道、1994 年外汇占款异军突起，我国金融体系转入现代的央行商行双层金融体系。自1995 年“六法出台”，约束了财政金融分立格局，开启了我国货币被动增发、“结汇发行”的阶段，即第三时期。我国在此期间实行的强制结售汇体制，使我国“外汇占款”的结汇发行量变得被动、刚性、超发、淤积。截至2012 年底，我国人民币64 年来累计的货币增发量达到26.7 万亿元。以上三大时期的货币运动表明：货币的增发，要与经济体的再生产模式相适应。我国人民币经历了代表生活资料的增发、代表生产资料的增发、代表国际货物与国际资本流动下的被动增发三个阶段，一一对应了我国上述三大社会再生产历史模式与经济成长的轨迹。

被动结汇超发论，是指我国货币当局并非出于财政透支而主动超发货币，而是由于在“三元悖论”下选择了强制结售汇体制，从而陷入了被动结汇超发的困局。2012 年底，我国人民币的整体存差达到26.7 万亿元，其中具体包括了3.2 万亿元的我国金融资本净值、5.5 万亿元的流通中现金、18 万亿元的银行净存差――该18 万亿元净存差，即为我国的货币超发量，属于未投入再生产的“失业货币”，它需要货币当局每年投入约5000 亿元“存准付息”给银行体系，以抵消其“存差损害倍增”效应。我国的净存差，在1999 年底只占我国货币总量的2%，随着我国2001 年“入关”而扩大结汇，到了2012 年底已剧增至占我国同期货币总量的18%，现已尾大不掉，形成金融痼疾。在未来三年后的2016 年，我国将在“入世”15年后自动取得世界贸易组织及各成员国承认的市场经济地位，我国2016 年以后的结汇量极有可能进一步扩大。届时如不改变现行的强制结售汇体制，我国央行将更难锁定不断增长、伺机投机的净存差，我国货币被动超发的数量将进一步加剧。要想改变被动超发局面，要么从改变结汇制度入手（例如台湾地区曾实行的结汇证制度）、要么从提高增配效率入手、要么考虑从两者相结合入手。我国历史上财政金融高度结合具有国别比较优势，该优势如能发挥到提高增配效率方面，则在新时期可以帮助我国有效缓解净存差淤积、尽快走出货币超发的困境。

银行体系衍生论，是指我国商业银行体系在“借本生息、资产运用”盈利模式里，必然会追求放贷和购债的最大化，以求得金融资本增益。生产性放贷与购债，为我国储蓄转化投资、形成资本循环、提升增配效率，提供了源源不断的金融动力。放贷与购债等量生成派生货币，再次形成账户存款和资金来源，在信贷市场上可以循环反复地追逐“可贷项目”、直至“可贷项目”短缺。本书对我国银行业的货币衍生进行了案例剖析，但对货币衍生业务中，诸如银行业各种信贷模式、同业拆借模式、购债与回购模式、中间业务增值模式等具体操做方法，暂存不论。

赵宏瑞，北京大学中国经济法学士、国际经济法硕士、中国社科院经济学博士， 曾担任美国华盛顿大学访问学者、明尼苏达大学交流学者。1993 年起参与我国股份制改造工作，并在朱基改革时期我国多个产业的国企改制中主持和参加了法律合同设计；此后，曾在美国华尔街一家律师事务所担任中国法顾问，随即开办中国的律师事务所，20 年来，一直从事金融法律实务工作。

差生期中总结篇7

1林产品进出口和林业产业发展现状

1.1林产品进出口现状

近年来，我国主要林产品进、出口均保持较快增长势头。2012年，我国主要林产品进出口总额为1206.38亿美元，其中进口总额619.48亿美元，出口总额586.9亿美元。1994—2012年间，我国主要林产品进出口总额实现了10余倍的增长，年平均增长率达15.6%，其中进口额年平均增长率为15.34%，出口额年平均增长率为16.2%，进口增幅大于出口增幅。除了1994、1995、2006、2009等4个年份外，其他年份均为贸易逆差，且贸易逆差总体呈现不断扩大的趋势（图1）。总体来看，近几年我国林产品进出口实现了较快增长，尤其是2003之后增长显著，林产品进出口贸易无疑是我国林业发展不可或缺的重要推动力量。

1.2林产产业发展现状

新中国成立50多年来，尤其是改革开放之后，我国林业产业的发展由小到大，由缺到全，由弱渐强，目前已形成涉及3个产业的多个门类、多种产品的复合产业群体，成为国民经济的重要基础产业和极具潜力的朝阳产业，在国民经济和社会发展中具有独特优势，发挥着重大作用。近年来，我国林业产业发展迅速，林业总产值逐年提高，1994—2012年林业总产值年平均增长率为20.98%，2012年林业年产值达39451亿元，同比增长28.93%。从产业布局来看，第一产业占林业总产值比例不断降低，第二、第三产业占比均显著提高，自2006年开始，第二产业超越第一产业成为林业总产值中占比最高的产业。整体上，林业一、二、三产业的产值结构正在不断优化和调整，已由1994年的66:27:6调整为2012年的35:53:12。具体如图2所示。总体上，林业产业增长与林产品进出口总额的增长呈现长期同向性，林产品进出口贸易的发展既是林业产业发展的重要体现，同时也为其提供动力和支持，二者之间存在着紧密的联系。这种联系是否具有因果关系，林产品进出口能否依托二者之间的联系推动林业产值增长，这种联系是否会受到外部因素冲击等问题将借助计量模型进行进一步的实证分析。

2指标选取与数据处理

本文选取1994—2012年林业进出口总额（FPT）和林业总产值（FGP）的年度数据为研究样本，数据来源于《中国林业统计年鉴》。由于林产品进出口统计数据在《中国林业统计年鉴》中以美元表示，为了统一单位，本文按照各年人民币汇率年平均价进行了换算，换算所用汇率来源于《中国统计年鉴》。考虑到对时间序列数据进行对数化后容易取得平稳序列，消除异方差并且不改变时序数据的特征，因此本文分析时对变量进行自然对数变换[8]，林业总产值和林产品进出口总额分别用LnFGPt和LnFPTt表示。计算过程使用Eview6.0等软件。

3实证研究

3.1单位根检验

依据协整的定义，同阶单整是协整检验的前提，因此在协整检验之前需要先进行单位根检验。本文采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）方法进行单位根检验。其中滞后阶数的确定参照AIC（AkaikeInfocriterion）准则。通过Eviews软件得出LnFGP和LnFPT以及其一阶差分序列的ADF检验值如表1所示。从单位根检验结果可知，LnFGP与LnFPT一阶单整，可进行协整检验。

3.2理想滞后阶数的确定

滞后阶数的确定是协整检验和建立VAR模型过程中一个重要环节。在选择滞后阶数时，一方面滞后阶数应足够大，以便反映模型的动态特征；另一方面滞后阶数越大，模型的自由度就越小。因此，本文在选择时，综合考虑以上两种情况，使用似然比检验、FPE准则、AIC准则、SC准则和HQ准则来确定理想滞后阶数，结果如表2所示。从表2可以看出，5种方法都选择2阶为理想滞后阶数。

3.3协整检验

从单位根检验结果可知，LnFGP和LnFPT是同阶单整序列，满足协整检验的前提。本文采用Johansen协整检验来判断两个变量之间是否存在协整关系。结果如表3所示，LnFGP、LnFPT存在着协整关系。即在10%的显著性水平下，林产品贸易和林业经济增长存在长期稳定的均衡关系。

3.4VAR模型

VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型。VAR(p)模型的数学表达式是：yt=Φ1yt-1+…+Φpyt-p+Hxt+εtt=1,2,…,T式中，yt是k维内生变量列向量，xt是d维外生变量列向量，p是滞后阶数，T是样本个数。k×k维矩阵F1,…,Fp和k×d维矩阵H是待估计的系数矩阵。et是k维扰动列向量，它们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关，且不与等式右边的变量相关。VAR模型的平稳性是进行脉冲响应的前提，本文采用判断特征根的倒数是否全部落在单位圆内进行模型平稳性的判定。在对原始序列差分两次之后能获得平稳的VAR模型。因此，本文建立了LnFGP与LnFPT二阶差分的VAR(2)模型，输出结果如下所示：D(LNFGP,2)=-0.3543*D(LNFGP(-1),2)-0.5982*D(LNFGP(-2),2)+0.1679*D(LNFPT(-1),2)-0.2741*D(LNFPTR2=0.5899,F=3.5959,AIC=-2.121392,SC=-1.8853D(LNFPT,2)=0.7832*D(LNFGP(-1),2)+0.4252*D(LNFGP(-2),2)-0.5487*D(LNFPT(-1),2)-0.7575*D(LNFPT(-2),2)-0.0075R2=0.6720,F=5.1213,AIC=-1.4704,SC=-1.2344对VAR模型进行稳定性检验，特征方程的特征根倒数均落在单位圆内，模型稳定，可进行进一步的分析。

3.5Granger因果检验

Granger解决变量x是否引起变量y的问题主要看现在的y能够在多大程度上被过去的x解释，加入x的滞后值是否使解释程度提高。如果x在y的预测中有帮助，则称x是y的Granger原因。本文已经进行了单位根检验，以考察经济变量是否具有时间趋势，在得出同阶单整的结论后进行协整检验，用以考察非平稳变量间的关系[9]。因此，可以进行格兰杰因果关系检验，具体考察非平稳变量间相互关系的方向。结果如表4所示，LnFGP与LnFPT互为格兰杰因果，即林产品进出口额是林业经济增长的格兰杰原因，林业经济增长也是林产品进出口的格兰杰原因。

3.6基于VAR模型的脉冲响应分析

脉冲响应函数（IRF:ImpulseResponseFunction）可以用于分析随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响。对D(LNFGP,2)和D(LNFPT,2)序列建立的VAR模型进行脉冲响应分析,结果如图3所示，横坐标是脉冲响应函数的未来响应基数，纵坐标是因变量对扰动项一个标准差冲击的响应程度[10]。根据脉冲响应函数的输出结果，可以得出如下结论：FGP对于林业总产值的脉冲响应曲线在第一期就达到了正向的最高值，之后正负波动，波动范围逐渐稳定在正负0.02个百分点左右，累计影响为0.048915。FGP对于主要林产品进出口总额的脉冲响应曲线在第一期值为0，之后正负波动，并在第5期达到最大值，在第8期以后趋于0，影响逐渐消失，累计影响为0.00131。长期来看，林业总产值对自身的影响略大于主要林产品进出口贸易对林业总产值影响。FPT对于林业总产值的脉冲响应曲线前5期波动大，第1期为负向影响，第2期达到正向最大值，第4期达到负向的最大值，第7期之后波动幅度明显下降，累计影响为0.005216。FPT对于主要林产品进出口总额的脉冲响应曲线在第1期达到了正向的最高值，第2期显著下降变为负值，之后正负波动，第4期之后整体波动幅度趋缓，正负波动范围在0.02个百分点左右，累计影响为0.052206。长期来看，主要林产品进出口贸易对自身影响大于林业总产值对主要林产品进出口总额的影响。总体而言，前5期林业总产值与主要林产品进出口总额对FPT影响波动幅度更大，对FGP与FPT的影响均正负波动，影响时滞短，总体在前2期达到最大值。第5期之后波动幅度趋缓，影响减弱，其中FPT的波动幅度更小。

3.7基于VAR模型的方差分解

方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解给出对VAR模型中变量产生影响的每个随机扰动相对重要性的信息。方差分解用于分析因变量预测之误差是由哪些解释变量所引起以及各占百分比。计算预测误差方差分解之前，通过Choleski正交化处理来去除残差项彼此之间的同期相关和序列相干。之后可利用方差分解的百分比去说明各经济变量之间的关系[11]。根据方差分解图（图4），可以得出如下结论：林业总产值在第1期只受自身波动的影响，主要林产品进出口总额在第2期才开始显现出来。前5期内，林业总产值对自身的解释力从100%不断下降至70%左右，主要林产品进出口总额对林业总产值的解释力从0不断增长至30%左右，林业总产值对自身的解释力还是占据了主导地位。第5期之后林业总产值与主要林产品进出口总额的解释力分别稳定在70%与30%左右。主要林产品进出口总额在第1期对自身的解释力在80%左右，为最高值，之后解释力不断下降。相对应的林业总产值的解释力在第一期的解释力在20%左右，第2期有了明显的提升，达到了40%左右。第4期有了小幅提升，并以大于10%的水平超过了主要林产品进出口总额的解释力，之后也稳定在这个水平。

4结论与建议

本研究选用VAR模型，包含了协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应函数、方差分解等计量方法，选取1994—2012年的相关数据，动态分析了两者之间的关系。首先林产品贸易与林业经济增长存在着长期均衡的关系，并且互为Granger因果关系。从脉冲响应函数中可以看出，林业总产值与主要林产品进出口总额从长期来看互相以及对自身都存在正效应，短期林业总产值的增长会给自身以及林产品进出口总额带来较大的正效应。原因分析如下：一方面林产品贸易额的上升使得国内外贸易规模得以扩大，利于进一步的贸易增长；同时林产品进口会提高国内要素生产率，释放国内产能，林产品出口会刺激国内林产品的供给，因此能够促进林业经济的增长；另一方面林业总产值的增加刺激了国内林业经济规模的扩张，利于进一步促进林业产值的增加，同时林业总产值的增加也显著扩大了对外的供给规模，进而促进林产品贸易额的增长，但是长期来看，正效应较弱，需要协调好林业当前增长与可持续发展的关系。从方差分解图可以看出，从长远来看，林业产业经济的增长对林业产业贡献度居于主导地位，对林产品贸易的贡献度也稳定地大于林产品贸易对其自身的贡献度。

基于以上结论，结合我国林产品总供求快速增长，但国内供给增幅远小于进口增幅，国内需求增速远大于出口增速的现实，本文提出以下政策建议：

（1）加快建设木材战略储备生产基地，全面提高基地木材产出率。我国林产品国内市场需求大，需求增速也十分之大，提高基地木材产出率一方面有利于降低对外依存度；另一方面有利于增加出口供给，同时满足国内需求，提高国内林业生产值。

（2）完善林业金融税收补贴扶持政策，加大林业产业发展的资金投入，进一步建设林业公共财政支持的长效机制[12]。扩大造林补贴、抚育补贴和良种补贴的试点范围和补贴对象，提高一般生态公益林的补偿标准。同时协调好短期林业经济发展与长期生态建设的关系，保证目前阶段林业产业的可持续发展。

（3）完善林业标准化与质量监督体系，加快现代林业标准化进程，与国际林产品交易标准接轨，尤其是人造板、纤维板、刨花板、木家具等主要出口产品，这有利于在产量的基础上，进一步保持我国的出口优势。

差生期中总结篇8

关键词：轮胎项目；进度管理；新产品开发

引言

本文以佳通轮胎公司某个新产品开发项目为研究对象，通过研究分析整理出一套适合轮胎新产品开发应用的进度管理体系。

1 项目进度管理的问题

1.1 项目活动工期评估不准

因佳通目前的活动工期评估主要采用类比估算法，通常是借鉴以往的项目工期进行新项目的工期评估，但仍存在诸多问题，主要在于非研发主控项目的工期评估不准，以及项目的独一特性，导致每个项目所需资源不同，参考某一项目进行工期评估就会出现评估不准的现象。

1.2 项目关键路径优化不足

项目关键路径决定了项目的总工期，而目前的项目工作包分解以及排序均是参考相似项目进行，在排序逻辑上缺少必要的优化，往往导致可以并行的项目采用了串行的方式，从而导致项目总工期增加。

1.3 项目进度管理流程缺失

有了项目进度安排，但缺少系统性的项目进度监督和控制流程体系，导致在项目运作过程中无法及时的识别项目进度的延迟，也就无法进行及时的分析和解决措施，导致项目进度一再延误。

2 项目进度管理的优化

2.1 项目活动工期评估优化

除了现在执行的类比估算法，还可以结合仿真法、德尔菲法、专家估计法等对项目工期进行综合评价，尤其是非主控项目，可以组织相关专家对工期进行综合评价，需要依据所需资源、运营时间等外部因素，给予客观准确的工时评估。

2.2 项目关键路径优化方法

可以使用CPM和PERT法，对项目关键路径活动所需资源进行分析，可以对项目整体的资源进行合理的优化，比如在佳通的新产品开发中，一般模具请购分为代表规格和扩展规格两个阶段，每个阶段通常需要3个月周期，而对于紧急的项目，上述的两个阶段请购可以并行为同时请购，这时总工时就可以节约3个月时间。

2.3 建立项目进度管理监管和控制体系

项目的进度实施和控制的过程可以简单地概括为项目计划――项目实施和跟踪――项目控制及其反馈，这样一个循环流程。

具体到新产品开发项目，按照项目进度实施追踪的封闭循环原理，制定出更为详细的实施流程，如图1所示。项目组将定期组织召开项目组沟通会，会上由各部门负责人或专项工作负责人汇报各自负责工作的开展情况，并与基准计划比较，如出现差异，必须说明差异的原因和解决措施，同时需评估对一下节点工作的影响程度，同时可以就某些因资源调配或资源紧缺等原因导致的，可预期的无法按要求完成的工作进行汇报，由项目组成员共同协商制定预案，如负责人及本部门解决不了的，可以请求公司高层给予帮助，协调解决，以保证项目的正常进度。

2.4 项目进度计划的控制方法

2.4.1 项目进度比较。在新产品开发项目中，我们采用“项目管理软件”结合项目进度执行报告表，由专员绘制得出进度跟踪图。跟踪图，由表示计划进度的上横道线和表示实际进度的下横道线组成，这种由上下两条横道线组成的追踪图，可以直观的比较各活动的进度偏差情况，如图2所示。

2.4.2 项目进度偏差分析。新产品开发是一个系统性的项目，各活动单元间密切相关又相互制约，因各活动项目的性质和路径差异，可能出现一样的偏差值，但对整个项目的偏差影响可能是截然不同的，因此，需要对进度偏差进行影响分析，在依据分析的结果来看，是否进行纠偏措施，而偏差影响分析的步骤通常为：

（1）识别存在进度偏差的活动是否为关键活动。如是关键活动，项目组必须采取有效的纠偏措施，确保项目的总工期满足预期。

（2）判断进度偏差是否大于该活动的总时差。如进度偏差大于该活动总时差，则必然导致总工期的延误，所以项目组同样必须采取有效的纠偏措施，确保项目的总工期满足预期。反之，如进度偏差小于或等于该项活动的总时差，虽然这种偏差不会影响项目总工期的延误，但需考虑该偏差是否会影响后续的活动，至于是否需要采取纠偏措施。

（3）分析进度偏差是否大于该活动的自由时差。如果进度偏差大于该活动自由时差，需分析对后续活动的影响程度，采用合适的纠偏措施。如果进度偏差等于或者小于该活动自由时差，则不需要进行任何纠偏措施，可以维持原来的进度计划继续执行。

按照上述步骤，项目管理人员可以分析偏差的影响大小和程度，依据偏差所产生的不同影响，采取不同的处理方式。

2.4.3 项目进度纠偏措施

项目组通过项目进度偏差分析，可以识别对项目总工期或后续活动有延误的那些存在进度偏差的活动，要想达到项目总工期的要求，必须采取缩短工期的纠偏措施，主要包括赶工和快速跟进两种。

赶工是指以最少的费用投入实现最大程度压缩工期的目的，是在进度与费用之间找寻最完美的平衡关系。

快速跟进则是使后续活动的相互关系发生改变，可以提早开始后续行动或者可以并行实施后续的某些活动单元。通过这两张方法，都可以达到加快项目进度的目的，其具体的纠偏措施有：

（1）优化资源优化资源，可以通过增加资源的数量或者提高资源的利用效率来实现。增加资源的数量通常可以应用于新产品开发的试验阶段，可以通过增加试验机台的数量以缩短试验的工期。提高资源的利用率，调用工作效率搞的人员替换工作效率低的人员，比如在图纸绘制活动中加以应用，可以缩短其工期。

（2）变更活动的逻辑关系，变更活动安排和关系，可以分解关键路径上的某些后续活动或者改变他们的相互关系，使重新分解后的活动可以同步进行，或者活动单元之间在重新安排以后，关系类型发生改变，用“开始一开始”替代原来的“结束一开始”型，从而实现由串联到并联的变化，以达到缩短总工期的目的。

（3）加强控制，对关键路径上的关键活动，实现短期强化控制，可以通过增加追踪的频次，由每周追踪升级为每日追踪，适用于关键的短期项目，通过强化控制手段，可以实现早期的偏差早发现、早解决，从而控制整体的项目工期。

（4）加班，加班是在项目执行中常用的纠偏措施。加班的方法一般用于进度哦按差较小的情况。但是如果进度偏差存在较大差异，则不适宜使用加班的方式，应采用1或2的方式进行偏差纠错，毕竟人的精力是有限的，过多的加班会导致项目成员身体疲惫、精神状态差等不利影响，导致正常的项目运作时间工作效率地下，反而可能使项目工期产生延误。

结束语