计量学研究论文范文

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第1篇

自从Paelinck提出“空间经济计量学”这个术语，Cliff和Ord(1973,1981)对空间自回归模型的开拓性工作，发展出广泛的模型、参数估计和检验技术，使得经济计量学建模中综合空间因素变得更加有效。

Anselin(1988)对空间经济计量学进行了系统的研究，它以及Cliff和Ord(1973,1981)这三本著作至今仍被广泛引用。Anselin对空间经济计量学的定义是：“在区域科学模型的统计分析中，研究由空间引起的各种特性的一系列方法。”Anselin所提到的区域科学模型，指明确将区域、位置及空间交互影响综合在模型中，并且它们的估计及确定也是基于参照地理的（即：截面的或时－空的）数据，数据可能来自于空间上的点，也可能是来自于某个区域，前者对应于经纬坐标，后者对应于区域之间的相对位置。

国外近几年空间经济计量学得以迅速发展，如Anselin和Florax(1995)指出的，主要得益于以下几点：

(1)人们对于空间及空间交互影响的作用的重新认识。对空间的重新关注并不局限于经济学，在其它社会科学中也得以反映。

(2)与地理对应的社会经济大型数据库的逐步实用性。在美国以及欧洲，官方统计部门提供的以区域和地区为统计单元的大型数据库很容易得到，并且价格低廉。这些数据可以进行空前数量的截面或时空观测分析，这时，空间（或时空）自相关可能成为标准而非一种特殊情况。

(3)地理信息系统(GIS)和空间数据分析软件，以高效和低成本的计算技术处理空间观测的发展。GIS的使用，允许地理数据的有效存储、快速恢复及交互可视化，为空间分析技术的艺术化提供了巨大的机会。至少目前线性模型中，缺少针对空间数据和空间经济计量学的软件的情况已经大为改观。目前已有一些专门的空间统计分析软件，并且SAS、S-PLUS等著名统计软件中，都已经包括用于空间统计分析的模块。

（二）空间经济计量学与相关学科的关系

空间统计学是研究空间问题的另一门学科，它是应用数学的一个快速发展的分支。它起源于20世纪50年代早期，用以帮助采矿业进行矿藏量的计算。最早的工作是采矿工程师D.G.Krige和统计学家H.S.Sichel在南非进行的。70年代随着计算机的普及以及运算速度的大幅提高，空间统计分析技术逐渐扩展到地球科学的其它领域。目前已经普遍存在于需要处理时间上或空间上相关的数据的科技领域中。

空间经济计量学与空间统计学的区分不太容易。Haining和Anselin的观点认为空间统计学的研究大多由数据驱动，而空间经济计量学由模型驱动，即从特定的理论或模型出发，重点放在问题的估计、解释和检验上。空间统计学的主流是研究生态学和地质学中的物质现象，空间经济计量学主要研究与区域及城市经济有关的模型。有一种观点认为二者的区分应基于作者将其工作对应于空间经济计量学还是空间统计学，这种区分办法可能较为简单。

地质统计学(Geostatistics)发展于20世纪60年代，主要用于研究地质学现象的空间结构和进行空间估值。例如，在探矿过程中，通常是在空间上布点进行钻探，然后对采样得到的样品进行分析，估计矿藏的分布和储量。由于矿藏不开采的话，在时间上结构几乎是不变的，因此地质统计学研究的问题主要是空间相关。空间经济计量学所研究的问题不仅存在空间相关，往往所研究的问题在时间上也存在相关。

在区域经济学的理论中，人们建立了各种理论以及关系式来描述人类在空间上的行为，如研究城镇问题的“引力模型”等。但在利用模型进行定量研究问题的时候，需要将理论或关系式用数学模型来进行刻划，利用统计方法对模型进行估计、检验，并进行评价，这些正好是属于经济计量学研究的范畴。应该说，空间经济计量学主要研究区域经济问题，依据的是区域经济学理论，但它还需要综合数学，以及空间统计学等学科，因此它不等同于区域经济学，而是一门交叉学科。

二、研究的问题

空间经济计量学主要研究存在空间效应的问题。空间效应主要包括空间相关和空间差异性。在研究中涉及空间相邻、空间相邻矩阵等概念。

（一）空间相关

空间相关指在样本观测中，位于位置i的观测与其它j≠i的观测有关，即

附图

存在空间相关的原因有两方面：相邻空间单元存在测量误差，空间交互影响的存在。测量误差是由于调查过程中，数据的采集与空间中的单位有关，如数据是按省、市、县等统计的，但设定的空间单位与研究问题不一致，存在测量误差。

空间相关不仅意味着空间上的观测缺乏独立性，并且意味着潜在于这种空间相关中的空间结构，也就是说空间相关的强度及模式由绝对位置和相对位置（布局，距离）决定。

对于空间相关，空间自回归通常是其核心内容，空间自回归模型的一般形式为：

附图

在这个模型中，β解释变量X（n×k矩阵）的参数向量(k×1)，ρ是空间滞后相关变量的参数，λ是残差空间自回归（空间AR）结构中的参数。

W[,1]和W[,2]为n×n矩阵，是标准化或未标准化的空间加权矩阵，分别对应于因变量以及扰动项中的空间自回归过程，这两个矩阵可以不同，这意味着两个过程由不同的空间结构生成。

这个模型可以退化成为普通的线性回归模型、（纯）空间自回归模型、混合回归与空间自回归模型、残差空间自回归模型等形式。

对这个模型，普通最小二乘估计不仅是有偏的，而且是不一致的，参数的估计通常采用极大似然估计，近几年，有学者尝试采用贝叶斯估计对参数进行估计。

（二）空间差异性

空间差异性指空间上的区域缺乏均一性，如存在中心区和郊区、先进和后进地区等。例如，我国沿海地区和中西部地区经济存在较大差别。

对于空间差异性，只要将空间单元的特性考虑进去，大多可以用经典经济计量学方法解决。但当空间差异性与空间相关共同存在时，经典经济计量学方法不再适用，而且这时问题可能变得非常复杂，因为这时要区分空间差异性与空间相关可能非常困难。

研究空间差异性的模型主要有：

E.Casetti提出的空间扩展模型(1972)和回归参数漂移分析方法（简称DARP）模型(1982)。这时，空间差异性表现为模型参数随空间位置变化，并以空间单元的位置信息作为辅助变量（称为扩展参数）。

y=Xβ+ε

附图

模型(3)为以经纬坐标(Z[,x],Z[,y])作为扩展参数的空间扩展模型。同样可以以到中心区域的距离作为扩展参数设计模型。

将模型(3)的第二个式子右边加入随机扰动项，则为DARP模型。E.Casetti(1992)进一步提出了贝叶斯空间扩展模型。

D.P.McMillen和J.F.McDonald(1997)，C.Brunsdon,A.S.Fotheringham;MartinCharlton(1996)，提出地理加权回归模型（简称GWR模型）。

附图

（三）时空数据空间模型

在模型中考虑时间维增加了描述的复杂性，但综合时间空间的模型在实际工作中非常有用。在经典的经济计量学模型中，这是综合截面和时间序列数据的情形。如果数据不存在空间相关，则可以采用PanelData模型。Anselin(1988)将似不相关(SUR)模型扩展到空间的情形，提出空间SUR模型。

三、应用前景及需要进一步研究的问题

（一）在中国的应用前景

在我国，地质统计学是较早应用空间统计学的领域，在20世纪80年代中国科学院就有人研究并应用Krige模型。空间统计学除了在地质学的研究中发挥作用，近十年来，周国法、徐汝梅等学者研究生态学中的空间相互作用，并于1998年出版了《生物地理统计学》。20世纪80年代以来，我国利用卫星遥感技术，对土地、森林、农业、矿产、能源、作物估产、灾患检测等进行应用，开始了我国空间统计学在经济领域应用中统计调查的工作，为了将空间遥感调查技术逐步纳入到我国统计的常规性工作中，1998年10月，国家统计局成立了空间统计研究室，并与中国科学院地理所合作，组成了“空间信息多重采样设计的空间统计学应用研究”课题组，运用遥感技术和空间分析对我国农业耕地、森林、草地等资源以及城镇动态变化进行调查，该项目获得国家统计局2000年课题研究一等奖。

在我国地质统计学、生物地理统计学及利用遥感技术进行的各种调查，都属于空间统计学的范畴。地质统计学、生物地理统计学主要研究空间相关及空间估值，在生物地理统计学的研究中还包括物种的空间扩散过程。所用的方法主要是各种Krige模型、方差图模型，以及空间自回归模型。空间动态采样的研究，与地质矿产调查类似，主要涉及样本在空间上的布局、有效样本量的确定、采样误差的计算等问题的研究，根据其研究的问题和方法，也可以将其归入统计学的抽样调查分支之中。

随着我国按地区进行统计的统计基础资料不断积累，尤其是遥感技术应用到统计调查中来，都将使得按时间和空间排列的数据资料极为丰富，对数据进行空间甚至时空分析成为可能，人们将逐渐从时间的角度转向普遍从时空的角度来考虑问题。

从经济分析的角度看，空间经济计量学在我国以下几个方面将有很大的应用前景。

由于区域之间存在相关性，或者存在差异性，因此一项政策对每个区域的影响是不同的，通过运用空间经济计量学方法对各区域进行研究之后，找到政策在各区域上作用的关系，对于政府决策、正确制订政策具有很大的参考价值。

由于区域之间存在先进地区和后进地区，通过空间经济计量学方法可以对先进地区与后进地区之间的相互关系进行研究。

按区域编制投入产出表时，空间的概念将发挥作用。

对房地产的价值进行评估时，在考虑外界影响因素的基础上，充分考虑地区之间的相互关系，将对正确评估房地产的价值有很大帮助。

对环境污染进行研究时，运用空间经济计量学方法对污染的传播方式进行研究，有助于人们对环境污染进行控制。

在交通领域的研究，可以利用空间经济计量学方法对人员、货物在空间上的流动方式进行研究，同时对通道上的不同区段进行研究。

在对某种疾病（如流感）在空间上的传播过程进行研究之后，对于疾病的预防控制将有很大的帮助。

建立了空间的概念之后，人们对于在空间上的抽样将综合考虑空间单元之间的相关性。而空间抽样在空间上的布点方式也可以用作商业网点的布局研究。

总之，只要问题涉及到空间的概念，空间经济计量学就将发挥其作用。对空间经济计量学的深入研究及应用，将促使人们面对问题的时候，从空间或时空的角度思考问题。

（二）需要进一步研究的问题

目前的研究中，系统内的空间单元受到系统内其它位置单元的影响，但边界处的单元还受到系统外与之相邻的单元的影响，如何将这个影响考虑在模型中值得研究。

在具体问题中，距离的概念需要加以认真对待，单用地理上的距离有时并不合适，例如国与国之间的经济联系在今天并不是距离远近决定的，电子化交易使得资金的流动非常迅速方便，因此，在研究这类问题时，如何将贸易、人员、资金的流动充分考虑到空间加权矩阵中去，尚值得研究。

贝叶斯方法在统计学各个分支的应用越来越广，空间贝叶斯模型也是目前空间经济计量学研究的热点之一。

可变单元的问题。当数据汇总的级别变化，可能整个模型的描述都发生变化，对于不同的问题，可能影响模型变化的汇总的级别也不同，能否有一个统一的模式对系统进行描述尚待进一步研究。

时空数据的综合分析，参数估计的渐近性质，模型的各种检验方法等，还有待进一步的研究。

经济问题中，许多需要研究的对象是多维的，即研究对象是一个向量，如何在空间问题中建立一系列空间VAR模型，尚需研究。

不易获得较为详细且价格低廉的区域统计数据，将大大限制空间经济计量学模型的应用。建立我国区域统计数据库，要求价格低廉且方便实用，是摆在统计工作者面前的一个重要课题。

【参考文献】

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

Publishers.

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

3Brundson,C.,A.S.Fotheringham,andM.E.Chalton.1996."GeographicallyWeighted

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

13,p961-966.

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

Analysis,Vol.24,p58-74.

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庄大方，张稳，罗建国.土地资源遥感调查中的空间信息多重采样框架设计与GIS实现，统计研究，1999年第1期.

第2篇

引言

20世纪90年代中后期，国务院了一系列深化我国住房制度改革的文件，提出了促进住房商品化和住房建设发展的详细政策措施，房地产业从此进入了良性发展的轨道，并逐渐成为各城市尤其是大中城市的先导产业和支柱产业。

在此背景下，西安市房地产业发展迅速，房地产开发完成投资额（RI）从1996年的24.66亿元上升到2007年的387.33亿元，这期间西安市的国内生产本论文由整理提供总值（GDP）从406.95亿元上升到1763.73亿元，那么究竟西安市房地产投资对经济的拉动作用有多大？在一定时期内，是房地产投资促进了经济增长？还是经济增长促进了房地产投资？本文运用时间序列计量经济模型从量化角度对二者的关系进行实证研究，以期为西安市政府相关部门制定房地产业与经济协调发展的政策提供理论依据。

2实证研究

2.1数据选取及处理选取西安市国内生产总值（GDP）反映经济增长，房地产开发完成投资额（RI）反映房地产开发投资状况，以1996-2007年的年度数据为原始数据，为消除数据中异方差的影响，对两个数据序列同时取自然对数（LNGDP和LNRI），这种变换不会改变变量间的长期均衡关系和短期调整效应（见表1）。

本文中的计算采用计量经济学软件EViews5.1。表11996-2007年西安市GDP和RI序列单位：亿元

2.2平稳性检验在实际中我们遇到的时间序列大多是非平稳时间序列，若直接将其用于计量经济建模，容易产生“伪回归”等问题，因此有必要对时间序列数据进行平稳性检验，目前最常用的检验方法为单位根检验。一个非平稳时间序列的一阶自回归模型的特征方程含有单位根，这样对时间序列平稳性的检验即转化为对单位根的检验。如果序列Yt通过本论文由整理提供d次差分成为平稳序列，而差分d-1次时却不平稳，则称Yt为d阶单整序列，记为Yt~I（d）[1]。同阶单整是多个时间序列存在协整关系的必要条件。采用单位根检验中的ADF检验法对表1中的LNGDP、LNRI以及它们的一阶差分LNGDP、LNRI进行平稳性检验，结果见表2。

表2各变量的平稳性检验结果

注：检验类型（C，T，K）中的C、T分别表示是否还有常数项、时间趋势项，K表示滞后阶数。从表2可看出LNGDP、LNRI没有拒绝单位根假设，是不平稳的，而它们的一阶差分序列LNGDP、LNRI在5%的显著水平上拒绝原假设，是平稳的。因此序列LNGDP、LNRI均为一阶单整，表示为LNGDP~I（1）、LNRI~I（1），满足协整检验的前提条件。2.3协整检验协整是指多个非平稳经济变量的某种线性组合是平稳的[2]。具有协整关系的多个非平稳序列建立的回归模型可用来描述原变量之间的均衡关系，并可以用来建立误差修正模型。目前对协整性的检验主要有两种方法：一是Engle&Granger(1987)提出的基于回归残差的协整两步检验法，二是Johansen&Juselius(1990)提出的基于回归系数的完全信息协整检验。本文采用EG两步法对LNGDP和LNRI进行协整检验。首先，用OLS法对LNGDP和LNRI进行回归估计，得到回归方程：LNGDPt=4.517960+0.490382LNRIt+εtt=(60.67050)(29.88506)R2=0.988927从结果可看出，所有参数的t检验值显著，R2在0.98以上，接近1，说明模型整体上对样本数据拟合较好。残差序列et的估计值为：et=LNGDPt-4.517960-0.490382LNRIt其次，采用ADF检验法对残差序列的平稳性进行检验，结从表3可看出et的ADF检验值小于1%显著水平的临界值，至少表明可以在99%的置信水平下拒绝原假设，et是平稳的。用EG两步法本论文由整理提供检验的结果说明国内生产总值（GDP）和房地产开发投资（RI）之间的协整关系是正确的，所建立的协整回归方程反映了它们之间的长期均衡关系。

2.4建立误差修正模型若变量间存在协整关系，即表明这些变量间存在着长期稳定的关系，而这种长期稳定的关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的[2]。误差修正模型（ECM）反映了这种短期偏离向长期均衡修正的机制。误差修正模型的一般表示形式为：Yt=β0+βtXt+λecmt-1+εt，其中，ecm反映了变量在短期波动中偏离它们长期均衡关系的程度，称为均衡误差[3]。用OLS法进行估计得到LNGDP和LNRI的误差修正模型：LNGDPt=0.099899+0.125305LNRIt-0.644907ecmt-1+εtt=(3.216782)(1.080561)(-2.117311)R2=0.409034从结果可看出，虽然R2较低，但各参数的t检验值显著，仍然能够表明其经济意义。2.5Granger因果关系检验协整检验可得出时间序列之间是否存在长期的均衡关系，序列之间的因果关系可用Granger因果关系检验法。其基本思想是：如果变量Xt是Yt的原因，则Xt的变化应先于Yt的变化。超级秘书网

因此，在做Yt对其他变量的回归时，如果把Xt的滞后值包括进来能显著地改进对Yt的预测，则称Xt是Yt的Granger原因，否则称Xt不是Yt的Granger原因[4]。对LNGDP和LNRI进行Granger因果关系检验，结果见表4

3结论

通过运用时间序列计量经济模型对西安市1996-2007年的GDP和房地产开发投资的年度数据进行分析，我们可以得到以下结论：

3.1西安市1996-2007年本论文由整理提供间的房地产开发投资与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系，由协整方程知，西安市房地产开发投资对经济增长的弹性系数是0.490382，即房地产开发投资每增加1%，GDP增加0.490382%，可见西安市房地产开发投资对经济增长的促进作用是非常明显的。

3.2西安市1996-2007年间的房地产开发投资与经济增长之间长期稳定的均衡关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的，由误差修正模型知，经济增长的波动取决于两点：一是房地产开发投资短期波动的直接影响，LNRIt的系数是0.125305，即短期内房地产开发投资每增加1%，GDP增加0.125305%；二是上一年房地产开发投资对均衡水平的偏离，误差修正项ecmt-1的系数-0.644907体现了对这种偏离的调整力度，即当短期波动偏离长期均衡时，经济系统将以0.644907的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态，该系数为负符合反向修正机制。

3.3西安市1996-2007年间房地产开发投资和经济增长的Granger因果关系检验结果显示，当滞后期为1年时，在94.892%的概率水平下，房地产开发投资是GDP的Granger原因，在99.93%的概率水平下，GDP是房地产开发投资的Granger原因，可以认为二者之间具有双向因果关系，即西安市房地产开发投资促进了经济增长，同时，经济增长又促进了房地产开发投资；当滞后期为2年时，房地产开发投资是GDP的Granger原因的概率值较低，而GDP是房地产开发投资的Granger原因的概率值为89.379%，可以认为二者之间具有单向因果关系，即西安市经济增长促进了房地产开发投资；当滞后期为3年时，二者之间的Granger因果关系并不显著。

以上研究结果从量化角度揭示了西安市房地产投资与经济增长之间的关系，相关数据说明西安市房地产投资在经济增长的过程中扮演着十分重要的角色，同时在短期内经济增长又促进了房地产投资。房地产业与金融、钢铁、水泥、玻璃、家电等众多上下游行业具有高度的相关性，西安市政府相关部门应在深化体制改革和推进产业结构优化升级的同时，根据宏观经济的发展形势合理控制房地产投资规模，促进房地产业与经济的协调发展。

参考文献：

[1]高铁梅.计量经济分析方法与建模：Eviews应用及实例[M].北京：清华大学出版社，2006．

[2]庞皓.计量经济学[M].北京：科学出版社，2004．

第3篇

关键词：河北省；乳制品；乳品消费

基金项目：河北省科技厅软科学项目：“河北省奶业健康发展对策研究”（项目编码：14457522D）

中图分类号：F713.5 文献标识码：A

收录日期：2015年9月28日

乳制品消费水平是一国居民消费水平高低的重要标志。随着经济不断发展和居民生活水平的不断提高，对乳制品的消费也呈现出不断增长的趋势。

一、河北省乳制品消费总体分析

无论从生产还是从消费来说，中国都是一个奶业大国，但是却称不上一个奶业强国。自2005年以来，中国乳制品产量稳居世界第3位，约占全球总量的5.5%，但由于中国人口众多，人均乳制品生产量却很低。液态奶消费量很低，奶油和奶酪消费量更低，奶粉消费量较高。

（一）河北省城镇居民家庭人均乳制品消费情况。2010年、2011年、2012年河北省城镇居民人均全年乳制品消费支出分别为148.19元、179.01元、203.69元，是全国平均消费水平的75%、76%、80%，居全国第25位、第26位、第25位，因此虽然消费水平逐步靠近全国平均水平，但所列名次并没有根本变化，说明其他落后省份也在不断进步。（表1）

（二）河北省农村居民人均乳制品消费情况。河北省农村居民乳品消费水平增长很快，2010年接近全国平均消费水平，排名全国第15位，2011年已经超过全国平均消费水平，河北农村居民家庭人均乳品消费量分别为5.50千克、6.24千克，是全国平均水平的106%、118%，居全国第14位、第11位。

虽然河北省农村乳制品消费相对于城镇居民来说，从全国看来并不占明显弱势，但是毕竟当前城镇居民消费是乳制品消费的主体。因此，从总体上看，河北省乳制品消费水平低，从而造成有效需求不足，也在一定程度上抑制了乳制品的生产。（表2）

二、河北省乳制品消费结构分析

（一）河北省城镇居民乳制品消费结构。河北省城镇居民对不同乳制品消费经历着不同方向的变化，尤其2010年后，鲜乳品占比基本稳定在55%左右；酸奶消费出现下降趋势；奶粉消费逐步上升，并逐步稳定在16%左右；其他乳制品消费首先上升，并逐步稳定在11%左右。（表3）

总体上看来，河北乳制品消费大体上是鲜乳品消费依然是主体，与其他乳制品消费分成。从全国情况看，鲜乳品与其他乳制品消费的比例大致是五五分成。相对而言，河北省鲜乳品消费比例较高，而奶粉消费比例较低。

（二）河北省农村居民乳制品消费结构。相对于河北省城镇居民乳制品消费结构而言，河北省农村居民对鲜乳品的消费比例更大一些，约占乳制品消费总量的65%左右，其他乳制品消费约占35%左右，但是鲜乳品所占比例有逐步下降的趋势。从全国情况看，河北省农村居民消费结构与全国农村居民消费结构大体相当。（表4）

不论城镇还是农村，目前奶制品消费结构比较单一，主要消费品种为鲜乳品、奶粉和酸奶，对于奶酪、黄油的消费量很少。这种现象一方面与人们的饮食习惯有关；另一方面是人们缺乏有关奶酪、黄油的知识。

三、促进河北省乳制品消费的对策

（一）加强宣传，引导居民消费。近年来，食用乳制品的人数越来越多，乳制品消费量也逐年提高。但目前国内消费者对乳制品的重要性还缺乏一定认识，对乳制品的消费观念和消费习惯有待于进一步提升。因此，要通过电视、广播、网络等各种宣传媒体，采取各种形式开展鲜乳及乳品营养价值和科学功效的知识宣传，积极引导居民消费。宣传重点放在在中小城市和农村，引导居民膳食结构不断合理化。逐步转变居民消费观念，使其认识到乳制品是一种有益健康的营养食品。改变消费者的消费习惯，增强消费者对乳制品的消费偏好，使乳制品逐渐成为居民日常生活必备品，从而扩大对乳制品的市场需求。

（二）加大对乳品市场的监测及信息披露力度，增强居民对乳制品的消费信心。通过加品监测，及时披露信息、公布乳品质量安全状况，使乳品质量阳光透明，是增强居民对奶制品消费，尤其国产乳制品消费的重要措施。当前河北省乳制品消费较低的原因是多方面的，“三聚氰胺”事件造成的负面影响是其中之一，“毒奶”的阴影在许多居民的心目中依然存在。因此，重塑国产乳制品形象，必须加品检测，及时披露真实信息，让居民重新树立对国产乳制品的信心，是促进河北奶业持续健康发展中至关重要的一环。

（三）推动乳品由偶发性消费向习惯性消费转变，激活四线及以下地区的乳制品消费活力。当前是四线及以下地区居民由“偶发性”消费向“习惯性”消费转变的关键时期。因此，应在推进区域无缝隙铺货基础上，提升低价位乳品生产比例，推动四线及以下地区乳品消费水平。四线及以下地区居民乳品消费从普及到形成习惯消费需要10年时间，到2025年居民乳品消费将由“偶发性”向“习惯性”转变，当然随着城镇化进程的加快，这一目标有望提前实现。

主要参考文献：

[1]李翠霞，姜冰.情景与品质视角下的乳制品质量安全信任评价――基于12个省份消费者乳制品消费调研数据[J].农业经济问题，2015.3.