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x4基石地球人主线任务(急要一份计量经济学使用Eviews软件分析的案例模型)

  • 2023-04-06 10:04:54
  • 来源:编辑铺
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急要一份计量经济学使用Eviews软件分析的案例模型

计量经济学
期末实验报告
实验名称:大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析
姓 名:
学 号:
班 级:
指导教师:
时 间:
23个城市城镇居民人均消费支出
与其影响因素的分析
一、 经济理论背景
近几年来,经济保持了快速发展势头,投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”,这已为各界所取得共识。通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为政策制定者提供一定参考,最终促使消费需求这架“马车”能成为引领经济健康、快速、持续发展的基石。
二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论
我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素:
①、居民未来支出预期上升,影响了居民即期消费的增长
居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求,严重地影响了居民即期消费的增长,进而导致有效需求的不足,最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来,我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中,原有的体制被打破,而新的体制尚未建立健全,因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大,而且基本上都是硬性支出,支出的不确定性也很大,导致居民目前对未来支出预期的上升。
②、商品供求结构性矛盾依然突出
从消费结构上看,我国消费品市场已发生了新的根本性变化:居民低层次消费已近饱和,而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来,城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后,目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点,如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流,居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。
③、物价总水平持续在低水平运行,通货紧缩的压力较大,不利于消费的增长
加入WTO之后,随着关税的降低和进口规模的扩大,国外产品对我国市场的冲击将进一步加大,国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降,不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看,买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期,因此往往推迟消费,不利于居民消费的增长。另外,从统计上分析,由于物价的下降,名义消费增长往往低于实际消费的增长,这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。
④、我国现阶段没有形成大的消费热点,难以带动消费的快速增长
经过近几年的培育和发展,我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点,可以促进消费的稳定增长,但始终未能形成大的消费热点,因此不能带动消费的高速增长。
三、 相关数据收集
相关数据均来源于2019年《统计年鉴》:
23个大中城市城镇居民家庭基本情况
地区 平均每户就业人口(人) 平均每一就业者负担人数(人) 平均每人实际月收入(元) 人均可支配收入(元) 人均消费支出(元)
北京 1.6 1.8 1865.1 1633.2 1187.9
天津 1.4 2.0 2019.6 1889.8 939.8
石家庄 1.4 2.0 1061.3 1010.0 722.9
太原 1.3 2.2 1256.9 1159.9 789.5
呼和浩特 1.5 1.9 1354.2 1279.8 772.7
沈阳 1.3 2.1 1148.5 1048.7 812.1
大连 1.6 1.8 1269.8 1133.1 946.5
长春 1.8 1.7 1156.1 1016.1 690.2
哈尔滨 1.4 2.0 992.8 942.5 727.4
上海 1.6 1.9 1884.0 1686.1 1505.3
南京 1.4 2.0 1536.4 1394.0 920.6
杭州 1.5 1.9 1695.0 1464.9 1264.2
宁波 1.5 1.8 1759.4 1543.2 1271.4
合肥 1.6 1.8 1042.5 950.1 686.9
福州 1.7 1.9 1172.5 1059.4 942.8
厦门 1.5 1.9 1631.7 1394.3 998.7
南昌 1.4 1.8 1405.0 1321.1 665.4
济南 1.7 1.7 1491.3 1356.8 1071.4
青岛 1.6 1.8 1495.6 1378.5 1020.7
郑州 1.4 2.1 1012.2 954.2 750.3
武汉 1.5 2.0 1052.5 972.2 853.1
长沙 1.4 2.1 1256.9 1148.9 986.8
广州 1.7 1.8 1898.6 1591.1 1215.1
四、 模型的建立
根据数据,我们建立多元线性回归方程的一般模型为:
其中:
——人均消费支出
——常数项
——回归方程的参数
——平均每户就业人口数
——平均每一就业者负担人口数
——平均每人实际月收入
——人均可支配收入
——随即误差项
五、实验过程
(一)回归模型参数估计
根据数据建立多元线性回归方程:
首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计,得样本回归方程。
利用Eviews输出结果如下:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:08
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1682.180 1311.506 -1.282633 0.2159
X1 564.3490 395.考试界2 1.427889 0.1704
X2 569.1209 379.7866 1.498528 0.1513
X3 1.552510 0.629371 2.466766 0.0239
X4 -1.180652 0.742107 -1.590947 0.1290
R-squared 0.721234 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.659286 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 130.8502 Akaike info criterion 12.77564
Sum squared resid 308191.9 Schwarz criterion 13.02249
Log likelihood -141.9199 F-statistic 11.64259
Durbin-Watson stat 2.047936 Prob(F-statistic) 0.000076
根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为: , , , ,
从而初步得到的回归方程为:
Se= (1311.506) (395.考试界2) (379.7866) (0.629371) (0.742107)
T= (-1.282633) (1.427889) (1.498528) (2.466766) (-1.590947)
F=11.64259 df=18
模型检验:由于在 的水平下,解释变量 、 、 的检验的P值都大于0.05,所以变量不显著,说明模型中可能存在多重共线性等问题,进而对模型进行修正。
(二)处理多重共线性
我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理:
X1:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:28
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 153.8238 518.6688 0.296574 0.7697
X1 523.0964 341.4840 1.531833 0.1405
R-squared 0.100508 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.057675 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 217.6105 Akaike info criterion 13.68623
Sum squared resid 994441.2 Schwarz criterion 13.78497
Log likelihood -155.3917 F-statistic 2.346511
Durbin-Watson stat 1.770750 Prob(F-statistic) 0.140491
X2:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:29
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1756.641 667.2658 2.632596 0.0156
X2 -424.1146 347.9597 -1.218861 0.2364
R-squared 0.066070 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.021597 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 221.7371 Akaike info criterion 13.72380
Sum squared resid 1032515. Schwarz criterion 13.82254
Log likelihood -155.8237 F-statistic 1.485623
Durbin-Watson stat 1.887292 Prob(F-statistic) 0.236412
X3:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:29
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 182.8827 137.8342 1.326831 0.1988
X3 0.540400 0.095343 5.667960 0.0000
R-squared 0.604712 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.585888 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 144.2575 Akaike info criterion 12.86402
Sum squared resid 437014.5 Schwarz criterion 12.96276
Log likelihood -145.9362 F-statistic 32.12577
Durbin-Watson stat 2.064743 Prob(F-statistic) 0.000013
X4:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:30
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 184.7094 161.8178 1.141465 0.2665
X4 0.596476 0.124231 4.801338 0.0001
R-squared 0.5考试界00 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.500600 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 158.4178 Akaike info criterion 13.05129
Sum squared resid 527020.1 Schwarz criterion 13.15003
Log likelihood -148.0898 F-statistic 23.05284
Durbin-Watson stat 2.037087 Prob(F-statistic) 0.000096
由得出的数据可以看出, 的调整的判定系数最大,因此首先把 引入调整的方程中,然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得:
X1、X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:32
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -222.8991 345.9081 -0.644388 0.5266
X1 289.8101 227.2070 1.275533 0.2167
X3 0.517213 0.095693 5.404899 0.0000
R-squared 0.634449 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.597894 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 142.1510 Akaike info criterion 12.87276
Sum squared resid 404138.2 Schwarz criterion 13.02087
Log likelihood -145.0368 F-statistic 17.35596
Durbin-Watson stat 2.032110 Prob(F-statistic) 0.000043
X2、X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:33
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 239.5536 531.1435 0.451015 0.6568
X2 -27.00981 244.0392 -0.110678 0.9130
X3 0.536856 0.102783 5.223221 0.0000
R-squared 0.604954 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.565449 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 147.7747 Akaike info criterion 12.95036
Sum squared resid 436747.0 Schwarz criterion 13.09847
Log likelihood -145.9292 F-statistic 15.31348
Durbin-Watson stat 2.063247 Prob(F-statistic) 0.000093
X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:34
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 331.7015 142.5882 2.326290 0.0306
X3 1.766892 0.553402 3.192782 0.0046
X4 -1.473721 0.656624 -2.244390 0.0363
R-squared 0.684240 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.652664 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 132.1157 Akaike info criterion 12.72634
Sum squared resid 349091.0 Schwarz criterion 12.87445
Log likelihood -143.3529 F-statistic 21.66965
Durbin-Watson stat 2.111635 Prob(F-statistic) 0.000010
由数据结果可以看出,引入X4时方程的调整判定系数最大,且解释变量均通过了显著性检验,再分别引入X1、X2进行分析。
X1、X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:37
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 193.6693 403.8464 0.479562 0.6370
X1 89.29944 243.6512 0.366505 0.7180
X3 1.652622 0.646003 2.558228 0.0192
X4 -1.345001 0.757634 -1.775265 0.0919
R-squared 0.686457 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.636950 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 135.0712 Akaike info criterion 12.80625
Sum squared resid 346640.3 Schwarz criterion 13.00373
Log likelihood -143.2719 F-statistic 13.86591
Durbin-Watson stat 2.082104 Prob(F-statistic) 0.000050
X2、X3、X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:38
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 62.60939 489.2088 0.127981 0.8995
X2 134.1557 232.9303 0.575948 0.5714
X3 1.886588 0.600027 3.144175 0.0053
X4 -1.596394 0.701018 -2.277251 0.0345
R-squared 0.689658 Mean dependent var 945.2913
Adjusted R-squared 0.640657 S.D. dependent var 224.1711
S.E. of regression 134.3798 Akaike info criterion 12.79599
Sum squared resid 343100.8 Schwarz criterion 12.99347
Log likelihood -143.1539 F-statistic 14.07429
Durbin-Watson stat 2.143110 Prob(F-statistic) 0.000046
由输出结果可以看出,在 的水平下,解释变量 、 的检验的P值都大于0.05,解释变量不能通过显著性检验,因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为:
Se= (142.5882) (0.553402) (0.656624)
T= (2.326290) (3.192782) (-2.244390)
F=21.66965 df=20
(三).异方差性的检验
对模型 进行怀特检验:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.071659 Probability 0.399378
Obs*R-squared 4.423847 Probability 0.351673
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/11/07 Time: 16:53
Sample: 1 23
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 34247.50 128527.9 0.266460 0.7929
X3 247.9623 628.1924 0.394723 0.6977
X3^2 -0.071268 0.187278 -0.380548 0.7080
X4 -333.6779 714.3390 -0.467114 0.6460
X4^2 0.121138 0.229933 0.526841 0.6047
R-squared 0.192341 Mean dependent var 15177.87
Adjusted R-squared 0.012861 S.D. dependent var 23242.54
S.E. of regression 23092.59 Akaike info criterion 23.12207
Sum squared resid 9.60E 09 Schwarz criterion 23.36892
Log likelihood -260.9038 F-statistic 1.071659
Durbin-Watson stat 1.968939 Prob(F-statistic) 0.399378
由检验结果可知, ,由White检验知,在 时,查 分布表,得临界值 (20)=30.1435,因为 < (5)= 30.1435,所以模型中不存在异方差。
(四).自相关的检验
由模型的输出结果可知,估计结果都比较满意,无论是回归方程检验,还是参数显著性检验的检验概率,都显著小于0.05,D-W值为2.111635,显著性水平 =0.05下查Durbin-Watson表,其中n=23,解释变量的个数为2,得到下限临界值 ,上限临界值 , =1.543六、对模型进行分析和解释经济学意义
回归方程的意义为:当平均每人实际月收入不变时,人均可支配收入每增加一个单位,人均消费支出减少1.473721个单位;当人均可支配收入不变时,平均每人实际月收入每增加一个单位,人均消费支出增加1.766892个单位。
七、 就模型所反映的问题给出针对性的政策建议或结论
对于我国人均消费支出的分析中,可以看出我国在过去的几年里经济发展稳健,但是由于种种原因导致我国经济的现状存在一定的问题,如不完善的社会保障制度导致消费结构不合理;过高的居民储蓄存款影响居民消费倾向;消费品生产行业投资方向失误和低效率引起国内市场消费梗阻;保守的消费观念和消费政策的制约;教育支出比重过大影响居民消费倾向 。对此我们国家应该在以下几个方面对居民消费中存在的问题进行对策研究
(一)建立和完善社会保障制度,增强居民消费信心
(二)培育新的消费热点,拓展居民的消费领域
(三)促使商品消费从自我积累型向信用支持型转变
(四)分层次促进居民消费
(五)破解影响消费结构优化的政策制约
(六)化解有效供给不足与产品相对过剩的矛盾

能不能推荐一些以星际为背景的游戏

这里是喜爱游戏的小白广阔的宇宙,充满着神秘,对于人类来说,在宇宙中探索是一件惬意和享受的事情。碍于现代科技的发展,目前我们还没有办法做到,但是作为游戏来说,广阔的星辰大海已经是我们战斗的舞台了。那么今天小白就给大家带来几款以星际为背景的游戏推荐。《无尽空间2》《无尽空间2(Endless Space 2)》是由AMPLITUDE Studios制作,SEGA发行的一款4X太空战略游戏,游戏以未来世界为舞台,人类将进入太空殖民时代,玩家需要在8个宇宙文明中选择一个,通过贸易、外交、探索等方面不断进行发展,逐渐掌握银河系霸主的地位。游戏世界观宏伟,故事背景庞大,庞大到每一个种族都可以独自编写一本科幻小说。说到种族,游戏中的不同派系可谓是独具匠心,每个种族都自成一脉,从社会形态到发展模式,这就导致不同种族的策略模式和游戏完全不同,一旦偏离种族特性的发展方向,就会举步维艰,这也是游戏的一大特色。《双子星座军阀》《双子星座军阀(Starpoint Gemini Warlords)》是Little Green Men Games制作的一款策略游戏,含有模拟,RPG和4X策略元素。游戏中玩家能够在浩瀚的宇宙中自由探险、建造空间站、进行贸易、指挥舰队侵入敌方领土、进行激烈的战斗、征服别的星球、建立起属于自己的据点。游戏的玩法十分丰富,自由度极高,玩家可以选择进行主线任务推进战役,也可以接取自由任务,去探索未知的空间,或者货物,掠夺过往船只,通过以上途径获取资金,升级武器装备,购买飞船,升级科技等等,乐趣和当年的“大航海时代”不相上下。《群星之间》《群星之间(Between the Stars)》是一款融合了Roguelike及动作元素的科幻策略游戏,让你扮演一位星舰的舰长,需要保护这个文明的世界免受“太阳之子(the Children of the Sun)”组织的威胁,这个组织控制了已知世界之外的宇宙。为了完成任务,你需要穿越整个星系,每次跃迁都会碰到新的挑战,你的每个选择都会对你的星舰、你的船员乃至你周围的世界产生影响。在冒险过程中,你需要对自己的星舰进行装备升级,以在接下来的战斗中幸存下来。《太阳帝国的原罪:反叛》《太阳帝国的原罪:反叛(Sins of a Solar Empire: )》是Ironclad Games制作的旗舰即时太空策略游戏。本作是Ironclad Game的科幻小说史诗系列的第一章,游戏包含3个种族。独立的“商人世界”必须联合起来,抵御他们从前被流放的同胞们——“The Advent”(救世主),还有古老的Vasari帝国的残余分子。玩家在游戏中要控制大批的飞船去探索和征服附近的星球和遥远的太阳系。游戏将要带给用户一个更加完善科幻世界观,让你更有代入感,跟着剧情设定深入其中,拥有优秀的游戏体验,整体玩起来十分有趣,是战略游戏的出色作品。以上就是小白给大家带来几款以星际为背景的游戏推荐啦。这里是喜爱游戏的小白,欢迎大家关注小白,小白会推荐好玩的游戏给大家哦~

2022年退休人员养老金涨幅确定了,4%到底能涨多少

感谢邀请,感谢楼主的提问。楼主你好,2022年退休人员养老金涨幅已经确定了。4%到底能够增长多少呢?其实这个所谓的4%,并不是指我们个人养老金简单的乘以4%。有些人可能会认为他的养老金是3000块钱。按照3000块钱乘以这个所谓的4%,可能会是120块钱左右。但其实并不是这样计算的。我们养老金的调整采用的是三结合的原则,定额调整,挂钩调整和倾斜调整相结合的来进行的。定额调整体现出公平合理的原则,挂钩调整体现出多缴多得,长缴长得的原则。倾斜调整体现出。对于高龄退休老人和艰苦边远地区的定向调整待遇,所以说要根据你的实际情况,来最终确定自己能否获得多少钱的定额调整,挂钩调整和倾斜调整。当然这个具体的调整,每个地区的规定略微有所不同,像有些地区它可能定额调整比较高,所以说所在地区的每一名退休老人都可以获得一个更高的增长。那么这样一来的话,实际上自己整体的增长比例可能会远远大于4%,这都是有可能的,尤其是养老金待遇水平比较低的个人,基本上都是能够超过4%的。比如说自己的养老金仅仅只有1000块钱左右,那么对于这类人群来讲4%,其实就是40块钱,但是我相信在经过定额调整和挂钩调整以后,远远不止40块钱的增长,所以说应该来讲,是要超过这个4%的水平,所以我们个人。其实没有必要去参考这个所谓的调整比例,我们个人只需要参考你所在地区的实际调整细则就可以了。感谢阅读,请加我的关注。

李振江的介绍

湖南生物机电职业技术学院植物科技系围绕培养高素质合格应用性人才的目标,以提高教学质量为中心,以能力素质培养为重点,加强教育教学改革和学科建设,突出高等职业教育特色,为湖南省乃至全国培养了大批人才。环境工程系现设有园林技术、园艺技术、生物技术及应用、环境艺术设计、种子生产与经营等11个专业(方向),40个班级,在校学生1500多人。其中我系综合实习基地是国家现代农业技术培训基地,园艺、园林专业为省级精品专业和省级教改专业,生物技术及应用、种子生产与经营、环境艺术设计为院级重点建设专业。园艺,园林教学基地是国家级示范基地、省级专业课教师教学水平认证基地、全省中小学教师技能培训基地。园艺技术教学团队是省级优秀教学团队,同时创办系产权结合公司长沙艺园环境景观工程有限公司,形成了“专业 公司 师生”的人才培养模式。
植物科技系师资力量雄厚,现有教师及教辅人员58人,其中教授8人,副教授以上高级职称24人、讲师12人、其他教学辅助人员18人,以上教师中,有国家级科技特派员1名,省级专业带头人(园艺、种子生产与经营)2名,省级青年骨干教师3人,省内访问学者3名,院级专业带头人和骨干教师10名,教师团队既具有扎实的基础理论,又具有丰富的实践经验。专业课教师在进行专业课教学的同时,不断开展应用技术的研究与推广。近年获全国农牧鱼林丰收二等奖1项,湖南省科技进步二等奖1项,湖南省农业丰收一等奖1项,二等奖2项,三等奖2项。这些科研成果在生产上推广应用,获得良好经济效益和社会效益。同时教学研究也取得了重要进展“高职园艺技术专业教学改革研究与实践”教学成果分别获全国高等农业职业教育优秀教学成果一等奖和湖南省高等学校省级优秀教学成果三等奖。种子质量检测、艺术插花项目在2010年全国职业技能大赛中分别获一等奖和三等奖,环境艺术设计在2009年全省技能大赛中获一等奖,近年教师主编、参编全国全省规划教材27本,在国家级和省级专业刊物上发表论文150多篇。
植物科技系具有较完备的实训和教学设施,实训室主要设有生物产品检测中心、生物化学实训室、园艺实训室、园林花卉实训室、工程测量实训室、植物实训室、土肥实训室、气象实训室、作物栽培实训室、遗传育种实训室、昆虫实训室、组织培养中心、生物技术中心、美术绘图室、专业机房等;实训基地包括投入1.2亿元、占地1100多亩的产学研示范基地和占地100亩的果树、花卉、蔬菜教学基地、园林模拟实训基地、植物快速繁殖温室。校外实习基地主要有:农业高科技股份有限公司、湖南贺家山原种场(国家级原种场)、湖南棉花研究所、湖南五溪种业有限公司、湖南省农业现代化设施园、长沙市开福区农业生态观光园、浏阳市北圣高科技农业示范园、醴陵市泗汾镇国家现代农业示范片、湖南大方农化公司、湖南大方植保公司、湖南长沙美艺园林有限公司、长沙景然园林有限公司、浏阳市柏加乡、浏阳藤达科技贸易有限公司、广州市花卉研究中心、广东维生园艺公司、广州七巧园艺公司、广东惠州中昌园艺公司、广东华盛园艺公司、广东惠林园艺公司、北京都市绿州园艺公司、北京农林科学院、科学院基地、苏州未来农业大世界、农科院海南基地等。并且已与这些基地签定了长期合作办学协议。 动物科技系设有:畜牧兽医、兽医、动物防疫与检疫、饲料与动物营养、水产、渔业综合技术等6个专业,承担省扶贫办“农村科技骨干”与省畜牧水产局“高级品改员”的培训工作。设有农业特有行业职业技能鉴定总站,是湖南省农业行业唯一的高级技能鉴定站。
动物科技学院,前身是“湖南省畜牧兽医学校”与“衡阳水产学校”,是湖南省最早开办“畜牧兽医” 、“水产”两个专业的学校,有着半个多世纪的悠久办学历史。现在,畜牧兽医专业是我院的特色专业、重点建设大类专业,是省级精品专业;水产专业是我省高职院校中的“独家专业”,是教育厅降分录取,重点建设的专业。
目前动物科技学院设有:畜牧兽医、兽医(宠物方向)、兽医(临床方向)动物防疫与检疫、饲料与动物营养、水产等专业,承担省扶贫办“农村科技骨干”与省畜牧水产局“高级品改员”的培训工作。
本学院由专任教学教辅人员24人,外聘客座教授6人,现场指导专家12人构成了专兼结合的教师队伍,是2008年湖南省省级教学团队,其中教授2人,省级专业带头人3名,副教授12人,博士1人,硕士9人,建设了1门国家精品课程,1门院级精品课程,在教学改革上2008年获省级教学成果奖。参与了国家《中职养殖类教师素质提高计划》的工作,我系教师主持的省级科研项目大10余项,欧阳叙向教授主持我省湘东黑山羊保种与选育项目。
学院拥有饲料检测、兽医诊断中心、农产品检测中等9个实训室,有长沙(农校)种猪场、兽医院等4个校内产业实训基地,生均仪器设备8000余元。
2008年6月我院牵头成立了“现代农业职业教育集团”,我院是秘书长单位,养殖专业委员会主任是欧阳叙向教授,理事单位有:永州职院、怀化职院、湖南新五丰股份有限公司、湖南正虹科技股份有限公司、大北农农业科技有限公司、洞庭水殖股份有限公司、益华水产有限公司等。我们与“唐人神”等20余家农业产业化龙头企业建立了人才培养战略合作伙伴关系;每年提供养殖类人才需求“订单”300余人。目前与“北京资源集团”、“大北农集团”分别合作办有“资源班”与“大北农班”;设立了“大北农”、“资源”与“金方堂”3个企业奖学金。
学院设有湖南省第1个农业特有行业职业技能鉴定总站(88号站),是湖南省农业行业唯一的高级工技能鉴定站。与湖南农业大学动物科技学院、动物医学院联合开办了“畜牧兽医”、“兽医”、“动物防疫与检疫”、“水产养殖”短线自考本科班,利用节假日授课,即在读大专的同时可读该班,毕业时可获的本科文凭与学士学位。 现代管理工程系现有电子商务、物流管理、会计与审计、国际经济与贸易、房地产经营与估价等5个专业,其中,电子商务为省级教改试点专业。设电子商务、会计、管理等3个教研室,在校学生1900多名。
现代管理工程学院办学历史可追溯到上个世纪60年代初。悠久的办学历史为我院积累了丰富的办学经验,形成了自已独特的办学模式。我院现开设国际经济与贸易、房地产经营与估计、会计与审计、电子商务和物流管理5个专业,在校学生2600余人。我院师资力量雄厚。建设一支眼界开阔、身怀绝技、德才兼备、阵容整齐的“双师型”教师队伍,是本院师资队伍建设的目标。我院46名专职教师中,教授3名,副教授14名,讲师16名,硕士或在读硕士研究生20名,在读博士2名,“双师型”教师37名,其中湖南省高等院校青年骨干教师培养对象2名、国内访问学者1名、院级骨干教师7名、省级优秀教师1名、省级职业教育优秀“双师型”教师1名。我院还聘请了一批国内外资深教授及学者任兼职教师,他们对我院的专业建设起到了前瞻性指导作用。近几年来,我院教师主编或参编了各类教材100多本,发表学术论文数十篇,承担省、部级课题17个,院级课题9个。教育部工商管理教指委精品课程1门,院级精品课程4门。我院办学条件优越。会计类专业现有财会模拟实验室一个、会计电算化机房三个、可同时容纳200多名学生进行实验实训。电子商务专业、物流管理专业共有三个专业机房,能同时容纳200多名学生上机操作。新建物流实训室2个。国际经济与贸易专业、房地产经营与估价专业也都拥有自已的实验实训基地。  我院毕业生就业优势显著,就业率97.5%。近年来,我院拥有实训基地52个,与三一重型装备有限公司、湖南龙讯村村通信息科技有限公司、北京资源集团、上海心盟物流有限公司、广州心怡物流有限公司、长沙霞凝港物流有限公司和杭州阿里巴巴有限公司等70多家企业和用人单位达成了校企联合办学协议,与三一重装等20多家企业签订了订单培养协议。我院学生修完相应课程后,可到这些企业实习、就业。我院将一如既往地坚持以人才市场需求为导向的办学方针,根据市场对人才知识结构与能力结构的要求,不断修改、完善各专业人才培养方案,强化学生实践技能培训,注重开阔学生专业视野,为社会培养和输送更多的动手能力强、眼界开阔、德才兼备的高素质技能型专门人才。 食品科技系现有食品加工技术、食品检测及管理等2个专业,校内学生实习基地建设共投入3000多万,条件优越。还与国内知名企业唐人神集团、太子奶集团、北京资源集团签订了校企合作、定单培养协议,学生实习就业有保障。
食品科技学院始创于1984年,是大陆最早引进德国先进职教理念的院系之一。现有专职教师15人,其中教授5人、副教授7人、讲师2人、实验师1人;教师中100%为“双师素质”教师,2人德国留学回国,5人任职欧盟著名机构BCS Oeko- Garantie GmbH。
食品科技学院设有食品加工技术与食品检测及管理两个专业,两专业均为学校重点建设专业,实训基地20个,就业率达100%,校企合作企业20多家,与唐人神等8家企业签订了订单培养协议。 开设有模具设计与制造、机电设备维修与管理、数控技术、机械制造与自动化专业,其中模具设计与制造专业为省级教改试点专业,有模具设计、数控加工等21个室训室。与省内、外40多家企业签订了“校企合作协议”,开设了“汉达模具班”、“台达模具班”、“特鼎模具班”、“艾比模具班”、“三一机电班”、“三一机制班”等订单式培养班级。湖南省职业技能鉴定模具设计与制造专业委员会设在该系。
机械及自动化系(机械工程学院)现有专职教师44人,其中教授、副教授、高级工程师19人、湖南省青年骨干教师1人、技师与高级技师12人;企业兼职教师12人。开设模具设计与制造、机械制造与自动化、机电设备维修与管理、数控技术、工业设计等五个专业。2007年以来,先后承担中央和省级重点建设项目共5项,分别是:中央财政支持的“高等职业学校提升专业服务产业发展能力”项目——模具设计与制造专业,省级精品专业——模具设计与制造专业,省级专业教学团队——模具设计与制造专业,省级专业带头人2名——模具设计与制造专业、机械制造与自动化专业,湖南省职业院校生产性实训(教师认证培训)基地——模具设计与制造专业。本系是湖南省高技能人才培训基地、湖南省职业技能鉴定模具设计与制造专业专家委员会秘书处单位,拥有模具设计、模具拆装、逆向工程(快速成型和3D测量)、柔性自动生产线、机械加工、数控加工、数控仿真、数控原理、特种加工、钳工等十大实训中心。此外,与深圳百通通讯有限公司在校内合作建设机械类专业生产性实训基地(校中厂)。重视学生专业技能培训,技能竞赛硕果累累。2005年和2007年,湖南省第一届、第二届模具设计技能大赛,两次获得团体和个人第一名; 2008年,获湖南省职业院校技能竞赛“塑料模具CAD与主要零件加工”项目二等奖;2010年,获湖南省职业院校技能竞赛 “3D零部件测量与制造”项目二等奖,全国职业院校技能竞赛“3D零部件测量与制造”项目三等奖;2011年,获湖南省职业院校技能竞赛“机械部件创新设计与制造”项目二等奖;2012年,获湖南省职业院校技能竞赛“产品创新设计与快速成型”项目三等奖。开展钳工、CAD、PRO/E、UG、数控车、数控铣、模具设计师等职业技能鉴定,各专业学生可以选考其中2-3个职业资格证书,实现“双证”、“多证”毕业。坚持校企合作办学,采用“订单式”培养模式,与台达集团、神达集团、日本艾比模具设计有限公司、三一集团等30多家省内、外大型企业签订了校企合作、订单培养协议,学生在完成校内教学任务后直接到合作企业实习和就业。毕业生深受用人单位好评,当年就业率连续多年保持在95%以上。近5年来,我系教师先后获得湖南省高职院校专业课教师说课竞赛“机械设计制造专业组”一等奖、省级教学成果奖6项、职业技术教育学会教学成果奖4项;主持院级、省级课题研究10项;编、审教材25种,其家级规划教材7种,全国高等农业职业教育精品教材2种;主持开发湖南省职业院校模具设计与制造专业学生技能抽查标准及题库。与湖南农业大学工学院合作办学,开设模具设计与制造专业本科自考助学班,学生在校学习的同时,可以参加助学班学习,报考自学考试。
湖南永丰投资集团(Hunan Yongfeng Investment Group)是一家由众多资深金融、投资、法律、财务、建筑和房地产开发等专家参与组建的,以投资置业、融资担保、小额贷款和资产管理为业务核心的多元化经营企业。成立于2004年,注册资金7000万元,旗下有湖南金泉投资担保有限公司、永丰房地产开发有限公司、邵阳市景秀房地产开发有限公司、新邵永丰小额贷款有限公司和天之道足浴邵阳市总店等实力雄厚的子公司,因其有着雄厚的资本实力、先进的经营理念、卓越的管理团队、高超的风险控制技术和良好的信用记录,在、银行、同业及其他金融机构和客户中享有良好的声誉。
优秀的人才团队、科学有效的组织管理体系与运作模式,是永丰成就卓越的基石。秉承“永无止境,丰功硕德”的企业精神,“诚信立足,创新致远”的工作作风,永丰投资集团将继续坚定不移地走高质量发展之路,努力打造资本充足、内控严密、运营安全、服务与效益良好的现代一流的民营金融企业。 李振江,男,1986年11月15日出生于湖南湘潭
2005年9月-----2008年6月就读于湖南生物机电学院机制303班
2008年8月起陆续召集13个同学、朋友开始艰苦创业
2009年2月成立长沙中崛供水设备有限公司
2010年10月中崛产业园在长沙县暮云工业园落成
2011年11月长达两万字的《李振江创业之路》刊登在《青年人创业杂志》第十一期特别关注栏目
应届毕业生,零资本、零关系,半年挣足100万;两年资产上千万;给创业伙伴买了十辆车。这不是奇迹,更不是巅峰。因为李振江不过刚满25,这对于他和他年轻的团队来说,中崛崛起之路才刚刚开始。期待校友们共同见证属于80、90亲手缔造的公司——中崛,迈向世界500强的传奇历程;更期待校友们一起奋发图强:为各自人生的崛起,母校的崛起,中部的崛起,中华的崛起而不懈追逐。

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