Overview of the United States Sheep and Goat Industry
ISSN:
Released August 9, 2011, by the National Agricultural Statistics Service (NASS), Agricultural Statistics Board, United States Department of Agriculture (USDA).
General
This report takes a graphical look at the sheep and goat sector of United States agriculture over the past quarter century (1987-2011) drawing on statistics published from NASS’s annual sheep and goat program and the 2007 Census of Agriculture .
According to the 2007 Census of Agriculture , value of sales for the sheep and goat sector of United States agriculture increased 30 percent over the sales figure from the 2002 census. During 2007, sales of sheep and goats and their products in the United States totaled $704.9 million. These sales accounted for 0.2 percent of all agricultural products sold in the United States during 2007. The largest increases in sales were seen in California (+$19.5 million), Iowa (+$16.8 million), Texas (+$13.6 million) and Colorado (+$12.3 million). Weld County in Colorado was the largest single county in terms of sheep and goat sales during 2007, with $60.9 million, or 8.6 percent of the total United States sales.
Map 1 on page 5 shows a dot density map of sheep and lamb inventory for the United States on December 31, 2007. The maps on pages 14 and 15 (Maps 2-5) show inventory on December 31, 2007 for all goats, Angora goats, milk goats, and meat and other goats.
Sheep
The sheep industry has a long history in the United States. One of the few multi-purpose animals raised in the United States, sheep are still bred for both meat and wool production, while some producers raise sheep for milking. With declining wool demand and production, mainly due to the development and acceptance of man-made synthetic fibers, some producers have shifted their efforts to raising hair sheep, which require little or no shearing, while still producing high-quality carcasses. One important aspect of the sheep industry that often goes without mention is their value in grazing vegetation. Sheep help prevent wildfires by eating grass and brush that fuel these fires. They also help control invasive and noxious weeds on public and private lands throughout the nation.
The number of sheep operations in the United States on December 31, 2010 was 81,000 according to the Farms, Land in Farms, and Livestock Operations report published in February 2011. Graph 1 on page 5 shows the number of sheep operations in the United States over the past quarter century. A break in the data series for sheep operations is shown between 2006 and 2007, indicating a change in methodology for measuring the number of farm operations including livestock operations. The 2007 Census of Agriculture estimated a greater number of farms in the lowest value of sales categories. This was due to extensive list building efforts and changes in methodology that allowed NASS to capture more of the small farms with less than $10,000 in value of agricultural sales. Additionally, 2007 was a year of relatively high commodity prices. As the value of farm commodities increased, more very small operations were able to meet the $1,000 value of sales threshold to qualify as a farm. Graph 2 (which also shows a break in the number of operations data series) displays the average number of sheep per operation since 1987. Graph 3 shows the percent of operations with breeding animals by size group for 2000 and 2010, and Graph 4 shows the percent of breeding inventory by size group for the same years.
Sheep numbers have shown a steady decline since peaking at 56.2 million in 1942. There have been many cycles
throughout the past 100 years. At the beginning of the 20th century, sheep numbers were just above 48 million head. By 1940, those numbers had grown to just over 52 million head. Inventory numbers fell following World War II, declining to
fewer than 30 million head for the first time in 1950. During the 1950’s, sh eep numbers generally leveled off before showing some modest growth late in the decade and into 1960. During the 1960’s, sheep numbers fell each year and were just over 21 million head at the end of the decade. The decline continued throughout the 1970’s. By 1979, inventories had slipped to just over 12 million. The 1980’s started off with sheep inventories showing growth in the first three years, followed by four years of decline. By the end of the 1980’s, sheep numbers had fallen just below 11 million hea d. The decline continued in the 1990’s, and in 1994, inventory dipped below 10 million head for the first time. From the start of the 20th century to the end, sheep numbers declined 86 percent.
Sheep inventory for the past 25 years is shown in Graph 5 on page 7. In 2005, sheep inventory increased for the first time since 1990, and sheep inventory increased in consecutive years (2005 and 2006) for the first time since 1987 and 1988. This modest growth in sheep numbers can be attributed to the USDA Farm Service Agency's Ewe Lamb Replacement and Retention Payment Program. Dry conditions in the major sheep states during the time of the program limited the number of ewe lamb replacements producers could hold back to help rebuild the breeding flock. Since the end of the program, sheep numbers have continued to decline, although the pace of decline has slowed compared with earlier decades. On January 1, 2011, total sheep and lamb inventory in the United States was estimated to be 5.5 million head.
Graph 6 illustrates how ewes have maintained a fairly consistent portion of the breeding herd since 1987 and Graph 7 shows the makeup of ewes, replacement lambs and rams in proportion to all breeding sheep. Graph 8 shows that even as ewe numbers have fallen over the years, lambing rates (lambs per 100 ewes one year and older) have shown a slight upward trend. This could be due to several factors such as improved genetics or weather.
In conjunction with declining inventory numbers, wool production in the United States has declined 64 percent since 1987. Graph 9 shows this decline in wool production along with the market year average price received by producers for their wool. Sheep and lamb market year average prices (Graph 10) and inventory values (Graph 11) illustrate how much the price and value per head of sheep and lambs has increased during the past 25 years. United States lamb prices in 2010 were nearly $50.00 per hundred weight (cwt) higher than in 1987, and 2010 prices for both sheep and lambs were the highest in history.
Total slaughter of sheep and lambs, which includes federally inspected slaughter from the Food Safety and Inspection Service (FSIS), non-federally inspected slaughter, and on-farm slaughter for home consumption, has declined 52 percent since 1987 (Graph 12). The late 1980’s and early 1990’s were a period of increasing slaughter numbers in conjunction with increasing inventory numbers during that same period. Since 1992, however, total slaughter numbers have been on the decline. During 2010, 2.6 million sheep and lambs were slaughtered in the United States. A graph showing sheep and lamb gross income and cash receipts (Graph 15) illustrates fairly constant numbers over the past 25 years, ranging from 400 million to 650 million dollars. Although sheep numbers have declined, prices per hundred weight (Graph 10) and slaughter weights (Graph 13) have trended upward over this period, holding gross income around $500 million.
The supply and disposition of sheep and lambs is also impacted by international trade, although to a much lesser degree than for cattle and hogs. The United States has been a net exporter of live sheep over the past two decades, with the majority of these exports going to Canada and Mexico. The United States imports very small numbers of live sheep, with most imports over the past 25 years coming from Canada and Mexico (Graph 16).
Despite the large decreases in inventory over the past 25 years, there are reasons to be optimistic about the future of the sheep industry. Even though sheep numbers have shown a general decline during the past two decades, in recent years the declines have been less drastic and there have even been some periods of growth (Graph 5), and sheep and lamb prices are currently strong compared to any time in history. Sheep are ideal for operations with a small acreage. Most operations in the United States raise fewer than 100 head (Graph 2). Growth of the industry will rely on these smaller operations growing and continuing to introduce more people to the industry while at the same time tapping into local niche markets for lamb and mutton, wool, and dairy products.
2 Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011)
USDA, National Agricultural Statistics Service
Goats
Like sheep, goats are desirable for operations with limited acreage looking to raise livestock and produce fiber, dairy, or meat products. Typically, goats are easier to manage and less costly to raise than many livestock species. Goat statistics are still relatively new to NASS, with the first ever full scale goat survey (outside of the agricultural census) conducted in January 2005. This report takes a graphical look at these estimates, along with data from the 2007 Census of Agriculture, starting on page 14.
As of December 31, 2010, there were approximately 152,000 goat operations in the United States (Graph 17). Angora goat operations totaled 6,000, milk goat operations totaled 31,000, while meat and other goat operations were estimated at 128,000. The number of goats per operation averaged around 20 head for all goat operations. The average number of goats per operation by type of goat can be seen in Graph 18.
NASS has conducted its annual goat survey for 7 years. Between 2005 and 2008, the number of goats expanded by 3 to 5 percent per year. The 2007 Census of Agriculture showed an increase of 24 percent in total goat inventory over the 2002 census. This expansion in goat numbers can be attributed to the rapid growth of ethnic groups in the United States in which goat meat is widely consumed. The tobacco buyout program is another reason for the growth in the goat industry. Some states offered incentives for tobacco farmers to move into other areas of production agriculture. The Southeast, where the majority of tobacco is grown, saw the largest growth in goat numbers. However, in 2009, goat inventory numbers in the United States began to decline, more than likely due to the slowdown in the economy and the higher price of input costs. Graph 19 shows goat inventory estimates by type of goat from 1989 to 2011 for Angora goats, and from 2005 to 2011 for milk, meat and other, and all goats.
Prior to 2005, Angora goat estimates were limited to inventory for three to five states (Arizona, New Mexico, Michigan, Oklahoma, and Texas) depending on the year. In Graph 19, the decline of Angora inventory since 1989 is evident. Angora goats totaled almost two million head in 1989 but fell to 172,000 head on January 1, 2011. Mohair production (Graph 21) decreased from over 17 million pounds in 1988 to below 1.09 million pounds in 2010. Outside of Arizona, New Mexico, and Texas, there are relatively few Angora goats in the United States. On January 1, 2011, Angora goats accounted for 6 percent of the United States goat herd (Graph 24).
A bright spot for the goat industry can be seen on Graph 19, which shows that even during the economic downturn milk goat inventory numbers have continued to increase. January 1, 2011 milk goat inventory of 360,000 head represents a 24 percent increase in milk goats over the number from the 2002 Census of Agriculture and an 8 percent increase over the 2007 census. On January 1, 2011, milk goats accounted for 12 percent of goats in the United States (Graph 24).
Meat and other goats made up 82 percent of all goats in the country on January 1, 2011 (Graph 24). Until 2009, meat and other goats had the fastest growth of the three types of goats, growing 3-5 percent each year from 2005 to 2008 before starting to decline slightly in 2009 (Graph 19).
Graph 20 shows the all goat kidding rate, does, and kid crop from 2005 through 2010. During this period, the kidding rate ranged from around 103 kids per 100 does to 105 kids per 100 does. In general, the United States Angora goat kidding rate is the lowest for the three types of goats and the milk goat kidding rate is the highest. In 2010 the Angora kidding rate was 71 kids per 100 does, the milk goat kidding rate was 116 kids per 100 does, and the meat and other goat kidding rate was 103 kids per 100 does.
Graph 22 shows the annual number of goats slaughtered under federal inspection (FSIS) from 1988 to 2010. In 2006, NASS also began publishing the number of goats slaughtered by non-federally inspected plants. Graph 22 shows the data from 2006 to 2010. Much like all goat inventory, the graph shows a period of general growth in slaughter numbers throughout the last two decades. Graph 23 shows the live goat imports and exports for the United States. Although live goat exports have been declining over the last two decades, the United States continues to be a net exporter of live goats. Before the economic downturn, goat numbers showed no signs of slowing down. With the United States population becoming more diverse each year, the outlook for continued growth in the goat industry is favorable and will be needed to meet domestic demand.
Statistical Methodology: Sheep and Goats
Survey Procedures: The January Sheep and Goat report is based on a probability survey. A probability survey assumes that everyone in the target population has a positive probability of being selected. These probabilities do not have to be equal but they must be known and used in the sample selection and survey estimation process. Because a sample is used in the survey process, sampling errors are associated with the numbers. However, since the probabilities of selection are known, sampling errors can be calculated to determine levels of precision. In other words, it allows an objective evaluation of the reliability of a statistic.
The sampling universe for the sheep and goat survey is all operations with at least one head of sheep or goats. A sample of sheep and goat producers from the list frame maintained by NASS is supplemented by a sample of area frame tracts to ensure complete coverage. Sampling procedures ensure that all sheep and goat producers, regardless of size, have a chance to be included in the survey. Large producers are sampled more heavily than small operations.
A random sample of roughly 23,000 United States producers is surveyed during the first half of January to provide data for the January Sheep and Goat report. Data is collected by mail, telephone and face-to-face personal interviews. Operators are asked to report inventories as of the first of the month. Usable reports for the January survey average over 80 percent.
Estimation Procedures: The sheep and goat estimates are prepared by the Agricultural Statistics Board after reviewing recommendations and analysis submitted by each State field office. National and State survey data are reviewed for reasonableness with each other and with estimates from the previous year using a balance sheet. The balance sheet begins with the previous inventory estimate, adds to it estimates of births and imports, and subtracts estimates of slaughter, exports, and deaths. The indicated ending inventory level is compared to the Agricultural Statistics Board estimate for reasonableness.
Estimates Published: The January Sheep and Goat report includes estimates of United States and State level sheep and goat inventory by class, number of lambs and kids born during the previous year, and wool and mohair production and value for the previous year. Annual estimates of the number of United States sheep and goat operations are published in the February Farms, Land in Farms, and Livestock Operations report. State level operation estimates are published in conjunction with the Census of Agriculture every five years.
Revision Policy: Revisions to previous estimates are made to improve year to year and item to item relationships. Estimates for the previous year are subject to revision when current estimates are made. The reviews are primarily based on livestock slaughter and additional foreign trade and survey data. Estimates for the previous five years are also reviewed after data from the Census of Agriculture are available. No revisions will be made after that date.
Reliability: To assist users in evaluating the reliability of estimates, the "Root Mean Square Error" is shown for selected items in each report. The "Root Mean Square Error" is a statistical measure based on past performance and is computed using the differences between first and latest estimates. The "Root Mean Square Error" for January and July sheep inventory estimates over the past 10 years is 0.8 percent. This means that chances are 2 out of 3 that the final estimate will not be above or below the preliminary estimate by more than 0.8 percent. Chances are 9 out of 10 that the difference will not exceed 1.4 percent.
4 Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011)
USDA, National Agricultural Statistics Service
Map 1. 2007 Census of Agriculture – Sheep and Lamb Inventory
Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011) 5 USDA, National Agricultural Statistics Service
6 Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011)
USDA, National Agricultural Statistics Service
1020304050607080901001-99 Head
100-499 Head
500-4,999 Head
5,000+ Head 2000
2010
Percent Graph 3. Sheep Operations with Breeding Animals,Percent by Size Group -United States
5,000+Head less than 1%
Graph 4. Breeding Sheep and Lamb Inventory by Size Group -
United States
Percent
40
35
30
25
20
15
10
5
1-99 Head100-499 Head500-4,999 Head5,000+ Head
20002010
Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011) 7 USDA, National Agricultural Statistics Service
Graph 7. January 1 Breeding Sheep and Lamb Inventory -United States
Thousand head
10,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
1987198919911993199519971999200120032005200720092011
Breeding Ewes 1 Year & Older Replacement Lambs Breeding Rams 1 Year & Older
8 Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011)
USDA, National Agricultural Statistics Service
Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011)
9
USDA, National Agricultural Statistics Service
020406080
100120
3,000
3,5004,0004,5005,0005,5006,0006,5007,0007,5008,0001987
1989
1991
1993
1995
1997
1999
2001
2003
2005
2007
2009
Lambs per 100 Ewes 1+
Breeding Ewes 1 Year & Older
Lamb Crop
Thousand head Lambs per 100 ewes
Graph 8. Ewes, Lamb Crop and Lambing Rate -United States
$0.00
$0.20$0.40$0.60$0.80$1.00$1.20$1.40$1.60010,000
20,00030,00040,00050,00060,00070,00080,00090,000100,0001987
1989
1991
1993
199519971999200120032005
2007
2009
Wool Price Production
Thousand pounds Price per pound
Graph 9. Wool Price per Pound and Production -United States
10 Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011)
USDA, National Agricultural Statistics Service
$0
$20$40$60$80$100$120$140$160$180$0
$200,000
$400,000$600,000$800,000$1,000,000$1,200,0001987
1989
1991
1993
1995
1997
1999
2001
2003
2005
2007
2009
2011
Value Per Head
Total Value
Thousand d ollars
Dollars per head
Graph 11. January 1, Sheep and Lamb Value per Head and Total Inventory Value -United States
Graph 12. Sheep and Lamb Slaughter -United States
Thousand head
6,000
5,500
5,000
4,500
4,000
3,500
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
198719891991199319951997199920012003200520072009
Federally Inspected (FI)Non-Federally Inspected (NFI)On Farm
Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011) 11 USDA, National Agricultural Statistics Service
12 Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011)
USDA, National Agricultural Statistics Service
Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011) 13 USDA, National Agricultural Statistics Service
Map 3. 2007 Census of Agriculture – Angora Goat Inventory
14 Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011)
USDA, National Agricultural Statistics Service
Map 5. 2007 Census of Agriculture – Meat and Other Goat Inventory
Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011) 15 USDA, National Agricultural Statistics Service
16 Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011)
USDA, National Agricultural Statistics Service
20,000
40,00060,00080,000100,000120,000140,000160,0002007
20082009
2010
Angora Goat
Milk Goat
Meat Goat
All Goat
Number
Graph 17. Number of Goat Operations by Type -United States
5101520253035402007
2008
2009
2010
Angora Goat
Milk Goat
Meat Goat
All Goat
Number Graph 18. Average Number of Goats per Operation by Type -United States
Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011) 17
USDA, National Agricultural Statistics Service
05001,0001,5002,0002,5003,0003,5001989
1991
1993
1995
1997
1999
2001
2003
2005
2007
2009
2011
Angora Goat Milk Goat Meat Goat All Goat
Angora goats:
1989 -1996 AZ, CA, MI, NM, TX 1997 -1998 AZ, CA, NM, TX 1999 -2004 AZ,NM, TX 2005-2011 US
Thousand head
Graph 19. January 1 Goat Inventory by Type -United States
100
1011021031041051061,500
1,6001,7001,8001,9002,0002,1002005
2006
2007
2008
2009
2010
Kids per 100 Does 1+
Does 1 Year & Older
Kid Crop
Graph 20. Does, Kid Crop and Kidding Rate -United States
Thousand head
Kids per 100 does
18 Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011)
USDA, National Agricultural Statistics Service
$0.00
$0.50$1.00$1.50$2.00$2.50$3.00$3.50$4.00$4.5002,000
4,0006,0008,00010,00012,00014,00016,00018,00020,0001988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010Mohair Price Production
Thousand pounds Price per pound
Graph 21. Mohair Price per Pound and Production -United States
01002003004005006007008009001,0001988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
Federally Inspected (FI)Non-Federally Inspected (NFI)
Thousand head Graph 22. Goat Slaughter -United States
Graph 24. Distribution of Goat Inventory by Type of Goat -United States
January1, 2011
6%
12%
82%
Angora Goat Milk Goat Meat Goat
Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011) 19 USDA, National Agricultural Statistics Service
Information Contacts
Listed below are the commodity specialists in the Livestock Branch of the National Agricultural Statistics Service to contact for additional information. E-mail inquiries may be sent to nass@https://www.doczj.com/doc/438544849.html,
Dan Kerestes, Chief, Livestock Branch .......................................................................................................... (202) 720-3570 Scott Hollis, Head, Livestock Section ............................................................................................................. (202) 690-2424 Travis Averill – Dairy Products Prices ..................................................................................................... (202) 690-2168 Sherry Bertramsen – Livestock Slaughter ................................................................................................ (515) 284-4340 Doug Bounds – Hogs and Pigs ................................................................................................................. (202) 720-3106 Jason Hardegree – Cattle, Cattle on Feed ................................................................................................. (202) 720-3040 Mike Miller – Milk Production and Milk Cows ....................................................................................... (202) 720-3278 Everett Olbert – Sheep and Goats ............................................................................................................. (202) 720-4751 Lorie Warren – Dairy Products ................................................................................................................. (202) 690-3236 20 Overview of the United States Sheep and Goat Industry (August 2011)
USDA, National Agricultural Statistics Service
投入产出模型 投入产出模型是指对于经济系统（这一经济系统可以是一个国家，一个地区，一个行业或一个企业的经济活动）的多部门的投入与产出进行研究，编制投入产出表，并建立其数学模型，称作投入产出模型。这种将经济系统的投入产出关系编制成投入产出表，建立投入产出模型进行研究的方法叫做投入产出法。投入产出法是由美国著名经济学家瓦西里·列昂节夫20世纪30年代首先提出的。最初是由研究一国的国民经济各个产业部门间的联系发展起来的,因此被人们称作部门联系平衡法,又叫产业关联法。利用投入产出模型对经济活动进行分析和进行经济预测，这是一种重要的经济数量分析，叫做投入产出分析。 投入产出分析的理论基础是第七章我们所介绍的一般均衡理论，主要是对一个国家或一个地区宏观经济的研究。但随着这一方法的广泛应用，它也可以研究一个部门（行业）的经济活动，一个公司或企业的生产经营活动。 本章将在介绍投入产出模型的基础上，着重介绍投入产出模型在国民经济预测和企业经济预测方面的应用。 第一节投入产出模型的基本形式 一、投入产出表 所谓投入，是指产品生产所需原材料、辅助材料、燃料、动力、固定资产折旧和劳动力的投入；所谓产出，是指产品生产的总量及其分配使用的方向和数量，包括生产消费（中间产品）、生活消费、积累和净出口等。生产过程就是投入与产出关系的客观反映，一定时期内产品的产出受投入的影响。投入与产出的数量关系可以编制成一种矩形的表格表示，即投入产出表。 投入产出表可以按实物形态编制，也可以按价值形态编制。按实物形态编制的投入产出表叫实物表，按价值形态编制的投入产出表叫价值表，两者基本结构形式是相同的，它们之间只差一个价格因素。 投入产出表按编制的范围不同，可以分作世界投入产出表、国家投入产出表、地区
投入产出表[1] 投入产出表(部门联系平衡表)，是指以产品部门分类为基础的棋盘式平衡表，用于反映国民经济各部门的投入和产出、投入的来源和产出的去向，以及部门与部门之间相互提供、相互消耗产品的错综复杂的技术经济关系。 [编辑] 投入产出表的产生 投入产出表在二十世纪三十年代产生于美国，它是由美国经济学家、哈佛大学教授瓦西里·列昂惕夫（W.Leontief）在前人关于经济活动相互依存性的研究基础上首先提出并研究和编制的。 列昂惕夫从1931年开始研究投入产出技术，编制投入产出表，目的是研究美国的经济结构。1936年他撰写的“美国经济制度中投入产出数量关系”在《经济学和统计学评论》上发表。它是世界上有关投入产出技术的第一篇论文，标志着投入产出技术的诞生。1953年列昂惕夫与他人合作，出版了《美国经济结构研究》一书。通过这些论著，列昂惕夫提出了投入产出表的概念及其编制方法，阐述了投入产出技术的基本原理，创立了投入产出技术这一科学理论。正是在投入产出技术方面的卓越贡献，列昂惕夫于1973年获得了第五届诺贝尔经济学奖。 [编辑] 投入产出表的发展 投入产出技术从诞生到现在的七十多年里，无论是在理论方面，还是在实践方面都得到了很大的发展，取得了丰硕成果。早期的投入产出模型，只是静态的投入产出模型。后来，随着研究的深入，开发了动态投入产出模型，投入产出技术由静态扩展到动态。近期，随着投入产出技术与数量经济方法等经济分析方法日益融合，投入产出分析应用领域不断扩大。 五十年代末六十年代初，我国经济理论界和一些高等院校的少数同志开始研究投入产出技术，某些高等院校还开设了投入产出技术课程。“文革”期间，此项工作几乎中断。1974年8月，为研究宏观经济发展情况的需要，在国家统计局和国家计委的组织下，由国家统计局、国家计委、中国科学院、中国人民大学、原北京经济学院等单位联合编制了1973年全国61种产品的实物型投入产出表。利用该表开展的应用工作，在制定投资计划和产品生产计划等方面发挥了积极的作用。 十一届三中全会以后，党和国家把工作重点放到经济建设上，这就为包括投入产出技术在内的现代经济分析方法的研究和应用创造条件。从此开始投入产出表的编制工作，投入产出技术的研究和投入产出表的应用工作得到了迅速的发展。
美国产业结构 美国高技术产业的发展与产业结构变迁 中国社会科学院世界经济与政治研究所吴蔚 在新经济时代高技术是最重要的资源高技术产业成为国民经济的第一支柱高科 技的发展及其产业化不仅推动了时代的变革而且前瞻性地显示了其巨大的发展空间 一产业结构与经济增长 一国经济在取得持续增长的同时伴随着旧产业的逐步衰亡和新兴产业的产生产业 结构演变的内涵是经济资源不断从传统产业向新兴产业转移各种生产要素在各产业间的流动使资源配置优化从而推动了经济增长 1 产业结构的基本演变规律 产业结构从低级向高级演变使经济得以实现持续增长的客观要求根据著名的配第 克拉克定理随着一国人均国民生产总值的提高劳动力首先由第一产业向第二产业转移 当人均国民生产总值达到一定水平后劳动力将从第二产业向第三产业转移库兹涅茨进一步指出随着劳动力在各产业之间的转移农业部门在国民收入中的份额将不断下降而工业部门和服务部门的份额将不断增加根据这一定理可以看出经济增长的过程同时也就是产业结构从低水平向高水平转变的过程经济增长与产业结构升级之间存在着内在的联系在现实经济中经济增长是在非均衡的条件下取得的劳动力和资本等生产要素能否顺 利地从低生产率部门向高生产率部门流动是决定一国增长率高低的重要因素因此研究产业结构对经济增长的影响是重要的 2 技术进步及其对产业结构的影响 总产出的增长一方面取决于生产要素投入量的不断增加另一方面取决于资源配置和使 用效率的提高资源配置效率的提高是通过将劳动力和其他生产要素从效率相对较低的传统产业转移向高生产率的新兴产业而实现的经济总生产率的提高包含了结构转变的成分技术进步对经济增长的影响体现在两个方面一是技术的变化提高了经济各部门的生产率水平进而推动经济增长二是技术进步导致各部门的生产率水平出现差异促使资源从其他部门不断流入该部门从而推动总体生产率水平的提高 现代社会正处于从工业化社会向后工业化社会转变的过程之中各国经济中更多的有形 投资流向高技术商品和服务在研究开发教育与培训等方面的无形投资越来越重要作为与劳动资本并列的一个生产要素知识对生产率水平提高和经济增长中的作用日益凸现 教育的普及和信息技术的发展使知识能以更快的速度传播技术创新推动新产品层出不穷的出现使技术进步对世界变化越来越被人们感受到新增长理论认为从长期看技术进步 是经济增长的决定因素政府可以通过促进技术进步来提高经济的长期增长率服务业特别是其中提供知识和信息服务的知识型产业成为经济的主导产业技术对产业结构发展的作用主要通过两种方式进行一是由创新技术的发明和使用导致新产业的出现和迅速增长二是由于改良技术的使用导致现有产业改造更新和发展这两者的合力不仅会成为导致产业部门内部结构变化的因素同时也是导致宏观产业结构变动的因素 美国是世界上技术最发达的国家美国高技术产业尤其是信息通讯产业的发展对于 90 年代美国经济持续增长起到了重要的推动作用因此研究美国的高技术产业就可以把握美国经济增长的走势 二高技术及高技术产业的界定 1 1 高技术与高技术产业 从技术范畴考察高技术是高层次的核心的前缘的先进的尖端的技术 回顾科技发展史一般认为高技术领域的形成是在 20 世纪中叶高技术不等于高技术产
2008年以来美国经济刺激计划一揽表 一、量化宽松货币政策（美国联邦储备委员会） ㈠第一轮：2009年3月 美联储在2008年12月将联邦基金利率降至零至0.25%的历史低位，并从2009年3月起推行第一轮量化宽松的货币政策，美联储通过购买1.7万亿美元的中长期国债、抵押贷款支持证券等将资产负债表迅速扩大，力图用这种注入流动性的方式来刺激经济增长。 美联储在第一轮量化宽松中，将其资产负债表由8800亿美元扩大至 2 .3万亿美元，此举稳定住了金融市场，拯救了银行业，但是对就业、消费的帮助却不大。 2008 年11 月25 日，美联储宣布，将购买政府支持企业(简称GSE)房利美、房地美、联邦住房贷款银行与房地产有关的直接债务，还将购买由两房、联邦政府国民抵押贷款协会(Ginnie Mae) 所担保的抵押贷款支持证券(MBS)。 2009 年3 月18 日，机构抵押贷款支持证券2009 年的采购额最高增至1.25 万亿美元，机构债的采购额最高增至2000 亿美元。此外，为促进私有信贷市场状况的改善，联储还决定在未来六个月中最高再购买3000 亿美元的较长期国债证券。 2009 年11 月4 日，美联储在结束利率会议后发表的政策声明中宣布，决定总计购买1.25 万亿美元的机构抵押贷款支持证券和价值约1750 亿美元的机构债。后者略低于联储早先公布的2000 亿美元。美联储由此小幅缩减了首轮定量宽松政策的规模。美联储指出，机构债采购额度的减少与近来的采购速度以及市场可获取的机构债数量有限有关。美联储还首次宣布，这些证券和机构债的采购预计将在2010 年第一季结束前完成。2010 年4 月28 日，美联储在利率会议后发表的声明中未再提及购买机构抵押贷款支持证券和机构债的问题。这标志着联储的首轮定量宽松政策正式结束。首轮定量宽松总计为金融系统及市场提供了1.725 万亿美元流动性。 ㈡第二轮：2010年11月3日 自2010年4月份美国的经济数据开始令人失望，进入步履蹒跚的复苏以来，美联储一直受压于需要推出另一次的量化宽松：第二次量化宽松(QE2)。伯南克在2010年八月份在杰克逊霍尔的联储官员聚会中为第二次量化宽松打开了大
18种美国大学排名标准以及侧重点! 出国留学，去往美国留学，18种美国大学排名标准以及侧重点! 美国大学排名也许是大家选校时最重要的考虑因素，没有之一。面对林林总总的大学排名方式，USNews美国大学排名基本上是大部分学生家长申请时选校的依据。 虽然饱受诟病，但USNews排名以其不断优化的指标选择和影响力，可以说仍然是排名方面最具参考性的标准。 不同大学在教学理念、办学特色、培养目标、专业强弱等方面都大相径庭，加上学生对地理位置、气候、学校规模、校园生活等方面的不同诉求。 美国大学选校应该从个人实际出发，在数据基础上挑选最适合自己的大学，而不是简单由排名决定。 从申请角度看，排名相近的大学申请难度可能相差极大，所以在最终挑选学校时需要综合考量排名、申请难度、适合自己这些因素。 另外，从实用角度看，美国大学的其它排名对大家进一步了解大学也许更有帮助。 比如Linked in(领英)基于就业状况的排名，Business Insider从安全性、性价比等角度的排名，以及Niche 等从校园生活、学生颜值等环节给出的排名。 本文：先对目前世界上比较公认的四种大学排名(USNEWS、ARWU、THE、QS)进行简要的比较，包括各自采用的指标及权重、影响力、以及优势劣势等方面。
然后我们简单介绍18种美国大学排名以及它们的侧重点，供大家在选校时参考。最后我们就择校与大学排名之间的关系给出一些建议。 全球性大学排名四大系统对比：
其他排名： 1 Linked in(领英)就业状况排名 排名根据8个专业领域大学毕业生就业状况进行，这8个专业分别为： (1)会计专业人士 (2)初创公司软件开发员
第9章投入产出模型 投入产出模型对于研究分析国民经济各部门之间的数量依存关系，制定国民经济的计划与规划等都具有十分重要的作用。根据投入产出模型的原理与方法，现介绍其建模与应用分析的具体方法步骤。 第1节投入产出模型概述 1.1 概念 投入产出模型是指在马克思主义经济理论指导下，利用数学方法和电子计算机技术，来研究各种经济活动的投入与产出之间的数量依存关系，特别是研究与分析国民经济各个部门在产品的生产与消耗之间的数量依存关系所建立的一种数学模型，其主要含义如下： 1）投入产出模型的指导思想是马克思主义经济理论； 2）投入产出模型的理论基础是计量经济学理论，集中体现在投入产出方法的原理与方法； 3）投入产出模型的关键任务是直接消耗系数与列昂节夫逆矩阵的求算； 4）投入产出模型的主要方法是数学方法与计算机技术的应用，集中体现在投入产出模型数学模型的建立及运用计算机进行矩阵运算的求解应用； 5）投入产出模型的最终目的是研究与分析各个经济部门之间的数量依存关系，为社会主义经济建设中的科学决策服务。
主要用途是用于研究与分析国民经济各个部门在产品的生产与消耗之间的数量依存关系，反映各个部门之间的直接与间接的经济联系及各个部门之间的综合平衡问题。目前，已拓展到用于研究与分析各个地区，各个企业内部及之间的各种经济联系。 1.2 作用 1）编制国民经济计划。 2）经济指标的预测。 3）经济政策研究，研究重要经济政策对经济建设的影响。 4）专题研究，研究专门的社会经济问题。 5）编制区际经济计划。 1.3 发展概况 投入产出法产生于20世纪30年代，是由俄国出生的美国经济学家瓦。列昂节夫（w. Leontif）首先提出于1931年开始研究“投入产出分析法”，来分析研究美国的经济结构，随后发表了不少的论文和论著，在1944年他编制了美国经济部门的1939年投入产出表，它可称是世界上第一个“投入产出表”，当时，引起了美国政府的重视，此后，美国先后又编制了1947年，1958年，1963年，和1966年的投入产出表。 在20世纪50年代初期，西方各国曾经出现了编制投入产出表的热潮。到了20世纪50年代末期，苏联和东欧国家也开始重视这一方法。后来，发展中国家也纷纷编制了投入产出表。据不完全统计，1950年以前，只有7个国家编制了投入产出表，其后，已有100余个国家
2011美国压力最大大学排名出炉 哥伦比亚大学居首 The Daily Beast日前公布了一份“美国50所压力最大高校”排名，2011年，哥伦比亚大学取代去年压力排名第一的斯坦福大学位列美国50所压力最大的高校榜首。 随着各个学校的录取信即将纷至沓来，那些渴望就读名校的学生们应该明白，接下的几个月里那些伴随着或薄或厚的录取信而来的压力仅仅是大学生活的一个开始。近几周，公众对一些学校“高压”环境的担忧逐步升级。康奈尔大学(Cornell University)本学年已连续发生6起学生自杀事件，仅上个月在两天内就接连发生了两起。上周，康奈尔大学给校内许多横跨峡谷的桥梁安装了链环的围栏，以起到防护和提醒的作用。 毫无疑问，大学生活是有压力的：通过激烈的竞争进入学校是一种压力;面对繁重的学业，保持成绩是一种压力;想在四年时间内完成学业、顺利毕业是一种压力;处理好与朋友以及各种人的关系是一种压力;容忍并与古怪的室友朝夕相处是一种压力;负担各种花销是一种压力;找工作与实习同样充满压力。 大学生活并不是那么简单。2009年美国著名的心理学杂志《职业心理学：研究与实践》刊登的一篇文章指出，在四年制大学中，有6%的在读本科生和4%的在读研究生表示，他们在过去的一年里“真的考虑过要自杀”，而且，他们中有一半的人从未把自己的这种想法告诉过任何人。 尽管绝大多数的学生没有这种感受和经历，但学生中精神压力过大以及普遍的心理健康问题仍值得关注。美国大学健康学会(American College Health Association)的心理健康项目主席、著名心理学家基思安德森(Keith Anderson)说，第一次离家以及紧张的学习任务都会导致精神压力的形成，尤其是在那些优等生云集的学校里，学生们的压力更大。而且通常，
产业结构调整与美国工业化 蒲玉梅( 华中师范大学历史文化学院,湖北武汉430079 摘要:自1790年美国开始工业化以来,产业结构的调整就开始展开,工业的加快发展以致占据主要地位已成为必然趋势。美国通过其农业商业化、制造业的发展、规模经济的形成和垄断组织的形成及扩张等方面产业结构的调整,促进了工业化的进程,也为美国日后经济的强盛奠定了强大的经济基础。 关键词:美国;工业化;产业结构调整 近年来,学术界多有研究美国工业化的成果出现。其中有关于各国工业化发展模式的比较,有西部开发中的工业化发展情况,也有工业化与城市化的经济学分析。其中都或多或少涉及到了产业结构调整的问题,但都很少具体分析产业结构调整与美国工业化的关系。美国自1790年开始工业化以来,生产力突飞猛进地发展,旧的产业结构模式已经不足以支持经济的飞速发展,于是新的工业部门不断涌现,新的组织形式也随之产生,美国开始了产业结构的调整。本文通过对产业结构调整必要性、过程和影响的分析,进而揭示由工业化导致的产业结构调整怎样深刻地影响着美国工业化的进程,促进其经济的发展。 一、产业结构调整的必要性 首先,工业化是一个不断发展、以旧代新的过程,当旧的工业部门所生产的主要产品不能满足工业化时期人产的生活需求时,新的工业部门就随之产生了,工业部门的结构调整也就开始了。1790年塞缪尔·施莱特从英国引进新式纺织机,并在罗得岛建立了第一座棉纺厂,美国工业化就开始了。“当时美国几乎没有制造业。在面积超过6.8万平方英里的华盛顿准州,只有52家制造业企业,佛罗里达州也只有185家企业。全国大约只有2万家锯木厂,平均每年每家生产价值4750美元的木材。类似的,全国有14000家面粉厂、7500家铁匠铺、以及超过3000家四轮马车和二轮马车制造厂。”[1](Ｐ456)当时的工人们都在这些小工业化地区工作。从铁匠铺到面粉厂,许多行业都是为农业部门服务的。而在棉花、木材、面粉、皮革、和毛料衣服这些增加值最高的行业里,都只对基本产品进行一次加工。其他行业主要生产工业化以前的家庭作坊生产的产品,如靴子和鞋子、纺织品等等。随着生产力的发展,大量的新兴行业不断涌现:钢铁业、电器工业、化学工业、采矿业等等。 从19世纪50年代开始,在俾斯麦钢铁厂的头20年经营中,美国铁路公司购买了它的大部分铁轨。1840年后,美国的报纸、期刊需求飞速增长,对纸张的需求也日渐急迫,而造纸业中的亚硫酸盐工艺就标志着化学工业的兴起。硫酸又逐渐成为一系列正在迅速发展的产品的重要成分,于是化学工业也随之发展起来了。第二,工业化以前家庭作坊式的生产已经不能适应美国经济的飞速发展,组织的变化、生产规模的扩大已经势在必行。随着生产力的发展,市场规模逐渐在扩大。它的扩大也诱发了组织变化。在经济组织的这一转变中,劳动工资变化了,投入和产出的检测手段急剧变化了,技术变化的激烈程度提高了。对此钱德勒作了如下述评:“因为新的大量生产工业成了资本密集型和管理密集型的工业。它引起了固定成本的增加和充分利用其机器、工厂和管理人员的迫切需要……资本—劳动比率以及经理—劳动比率的变化,也产生了一股压力,要求把大量生产和大量分配的作业结合于一家工业公司之内……公司都已成为多功能和多单位的企业了。他们介入了制成品的营销以及原料和半成品的采购(常常还涉及它们的生产)……他们所管理的是从原料供应者开始,经由所有的生产和分配过程,一
美国在任谁摆布答：强势美元和中国 2015年10月20日12:20 来源：凤凰国际iMarkets 美国副总统拜登访问中国 美国这个经济体过去就像身后跟着一群小喽啰的彪形大汉，常常炫耀自身力量。 即使这些日子确实曾经存在过，也早就结束了。尽管与主要的经济竞争对手相比美国仍不算开放，但进出口贸易也占了这个国家经济总量的30%。这个数字创下了记录新高，是数十年前的约3倍。 其结果是：美国的利率政策和相关事宜是由全球各地发生的事情所支配的，并且由此造成的局面相当糟糕。这就是美联储上月决定不加息并可能将之推迟到2016年的缘故。
美联储正为3个因素所掣肘：中国经济增长放缓、美元的强势和美国国内通胀情况。这些因素是紧密连在一起的。 先看中国。中国经济放缓使得股市在8月和9月暴跌，令美联储不敢轻举妄动。央行官员们担心，如果中国经济增长继续减缓，其可能产生溢出效应。 由于美国的经济数据不多，投资者本周将重点关注中国的第三季度国民生产总值报告。官方最新发布的数据显示，第三季度中国经济经通胀因素调整后同比增长6.9%,，但名义GDP仅增长6.2%。此前外界认为，若这个数字跌至6.5%以下，另一波股市动荡就会随之而来了。 雷蒙·詹姆斯金融公司(Raymond James)的首席经济学家斯各特·布朗称：“人们对从中国传出来的消息感到心惊胆战。”不过，他认为这些担忧有些过虑了。 由于中国因素显得越来越重要，美联储的高层官员担心，加息所带来的坏处要比好处多。他们尤其担忧，加息会使本来已经非常强势的美元进一步升值。 汇率达到10多年来新高的美元已经重创了依赖出口的生产商和公司，因为外国人必须为美国制造的商品支付更高的价格。这些公司
数据建立柯布—道格拉斯生产函数分析美国某行业的投入产出情况实验目的 1.利用数据建立柯布—道格拉斯生产函数分析美国某行业的投入产出情况，并用多种统计方法检验规模报酬不变的假设。 2．利用CES生产函数检验是否使用柯布道格拉斯生产函数建模是较为合适的。 实验报告 1、问题提出 生产力水平决定了一个国家或者地区的生活水平，因此研究分析产出受那些因素的影响以及是如何被影响对于把握生产规律并进而提高生产效率有着极大的意义。 2、指标选择 从经济学原理的课程学习中可以知道，产量Y主要是被这几个因素所决定：技术水平（T）,资本量（K）,劳动（L）,人力资本（H）自然资源（N）。根据已有的数据资料，为达到实验目的，并且简化实验模型与分析，只分析劳动与资本量这两个因素的投入对产出的影响。在本次实验中，我们分析美国某行业投入与产出情况。选择样本容量为27的样本，分析劳动量，资本与产出的关系。 3、数据来源 数据由老师提供，详细数据见表1
4.数据处理 将表1中的实验数据化为其对数，方便建模时分析，如表2所示
5.09565.367985.228105.50465.35375 6.537576.115426.571165.770005.534065.465694.946845.0372 15.481766.28549 7.355535.368866.987586.25715.71986.728255.648975.015755.560336.209795.6174 94.8978 表2 5.数据分析 而且没有发现明显产出越多。投入越多，K与资本L可以明显的发现劳动量数据，1观察表． 不符合实际的数据。但是其中的幂函数关系需要通过进一步的分析发现。 6.建立模型 通过数理经济学的学习我们还了解到，生产函数常以柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）幂函数的形式出现。柯布-道格拉斯生产函数最初是美国数学家柯布（Cobb）和经济学家道格拉斯（Douglas）共同探讨投入生产关系时创立的生产函数，他们根据历史资料，研究了1899-1922年美国资本和劳动对生产的影响，认为在技术不变的情况下产出与投入的劳动力??LAKY?及资本的关系可以表示为：，其中Y表示产量，A表示技术水平，K表示投入的资本量，L表示投入的劳动量，α、β分别表示K和L的产出弹性。
2011美国大学排行榜：西点军校排名第三大学时光是人生中最美好的，也是最昂贵的。因此，请谨慎选择。 2011年福布斯美国大学排行榜囊括了650所高校，侧重于对学生来说最重要的东西：教学质量、光明的就业前景、毕业率以及较低的债务压力。与其他榜单不同，我们有针对性地忽略了一些短暂易逝的衡量标准，如“声誉”以及那些鼓励浪费的、考虑不周的指标。我们试图站在高校消费者，即是学生的角度来评估这些院校：它是否值得我们花25万美元去读？本排名由大学学费与绩效中心(Center for College Affordability and Productivity，简称CCAP)专门为《福布斯》编撰，该中心是一家位于华盛顿特区的智囊机构，由俄亥俄大学的经济学家理查德·维德（Richard Vedder）创立。 威廉姆斯学院（Williams College）连续第二年被评为美国最好的本科院校。该校是马萨诸塞州西部的一家小型文科院校。该校学生每年的总开销将近55,000美元，绝对不算低。但是，其2,000名本科生拥有全美最高的毕业率，赢得了众多富有声望的全国性奖项，如罗氏奖学金（Rhodes Scholarship）和马歇尔奖学金（Marshall Scholarships），且往往能找到高薪工作。 排名第二的是普林斯顿大学。由于该校拥有全美最慷慨的经济资助项目之一，因此几乎不存在学生负债的情况。除了普林斯顿大学和哈佛大学（排名第6），常春藤院校的排名都相对较低，这表明它们可能有些名不副实。耶鲁大学（排名第14）、布朗大学（排名第21）和达特茅斯学院（排名第30）进入了本榜的前5%；但是，其他常春藤大学——哥伦比亚大学（排名第42）、康奈尔大学（排名第51）和宾夕法尼亚大学（排名52）都未能跻身其中。 由于我们强调经济节省，零学费的军校获得了较高的排名。西点军校两年前曾是本榜第一，今年排名第三，这要归功于其优秀的教学质量（单项排名第3）和毕业生高薪（单项排名第8）；空军军官学校（Air Force Academy，排名第10）和海军军官学校（Navy Academy，排名第17）轻松进入前20。即使是并不那么著名的院校——海岸警卫学院（Coast Guard Academy）和美国商船学院（Merchant Marine Academy）也排名不错，分列第97和158位。 除开这些军校，排名最高的公立学校是弗吉尼亚大学（排名第46）；威廉玛丽学院（College of William and Mary）和加州大学洛杉矶分校紧随其后，分列49和55位。 本排名依据五大类表现： 1.毕业生成就（权重30%），评估毕业校友的薪酬和优秀程度； 2.学生满意度（权重27.5%），包括教授评价和大一升大二的学生留存率； 3.债务负担（权重17.5%），学生债务负担和违约率高会对学校排名造成负面影响； 4.四年制毕业率（权重17.5%）； 5.以及竞争性奖励（权重7.5%），如果学生赢得了颇具声望的奖学金，如罗氏奖学金、马歇尔奖学金和富布莱特奖学金（Fulbright），会给学校的排名加分。 除了整体排名，CCAP还编制了“最佳性价比大学”榜单，考虑每所院校的总花费与其所提供的教育质量。可以想见，军校同样也主宰了该榜单，将前三位收入囊中：西点军校第一，空军军官学院排名第二，海军军官学院第三。纽约市的库珀联合学院（Cooper Union）排名第四，该校每位学生均被授予全额奖学金，整体排名第154位。此外，欧扎克斯学院（性价比排名第六，整体排名第191）及怀俄明大学（性价比排名第10，整体排名361）也提供了性价比极高的教育。
美国“创新型”产业结构升级模式的特点和风险。 1.美国产业结构升级的主要历程。美国建国二百多年来，产业结构发生过多次重大变化。美国的产业结构演进分为以下几个阶段： 第一阶段（1776～1884年）：农业为主导产业的阶段。美国独立发展时完全是一个农业国家，只存在少量家庭手工业，工业品完全依靠从欧洲进口。1812～1814年的第二次独立战争，工业品的进口被切断，美国不得不从这时逐步建立自己的工业，首先是棉纺织业，逐步有制铁业、食品加工业、木材业和机器制造业等。1861～1865年的南北战争以后，美国的工业迅速发展，先后在全国范围内完成了产业革命，由农业国开始向工业国过渡。1889年美国的工业生产比重已超过农业，达到28％。 第二阶段（19世纪末期到20世纪50年代）：重化工业和装备工业占主导的阶段。这一阶段分为两个时期：一是工业化早期阶段，时间跨度大致从19世纪末到20世纪初以电气化为主要内容的第二次产业革命。这个阶段美国在钢铁、电力、重型机械、重化工、钢制品等主导产业的带动下第一产业下降为21％左右，第二产业上升为主导产业，占32％左右，第三产业占41％。二是工业化中晚期阶段，时间跨度大致从20世纪20～50年代以石油、汽车为主要内容的第三次产业革命。这个阶段美国在汽车、卡车、飞机、炼油等主导产业的带动下，第一产业下降至7.4％，第二产业进一步上升到38％，第三产业这时已达到54.6％，已向服务经济过渡。 第三阶段（1950～1973年）：高科技产业占主导的阶段。在电子计算机、原子能和空间技术革命的带动下，美国的产业结构开始重点转向半导体、通讯、电子和核能利用等技术密集型产业，这一时期第一产业进一步下降到3％左右，第二产业略有下降，到35％左右，第三产业则上升到63％左右，除了高科技产业在第二产业中的比重大幅度上升外，服务经济的特征也已经非常明显。 第四阶段（1980年至今）：服务和知识经济占主导的阶段。在通讯和网络等信息利用技术革命的推动下，美国第一产业下降到2％以下，第二产业下降到20％左右，第三产业进一步上升到75％以上，成为名副其实的主导产业。尤其以信息服务为主的第三产业对传统产业进行了彻底改造，并且利用日益扩大的全球化趋势，实现了经营方式网络化、服务范围全球化、服务项目多样化等特征。 2.美国“创新型”产业结构升级模式的主要特点。 （1）重大技术创新引发的产业革命是美国产业结构升级的原动力。美国的科技创新远远领先于世界各国。作为后起的资本主义国家，正是凭借在第二次产业革命中的主导地位，在钢铁、电力、重型机械、重化工、钢制品等主导产业的带动下，美国于19世纪末20世纪初一举超过英国成为世界头号资本主义强国。第二次世界大战以后，美国在许多重要的科技领域都取得了突破性的进展，并且依赖这些科技成果推动了整个工业的发展。据统计，第二次世界大战后，资本主义国家的重大发明有65％在美国首先研制成功，并且75％是率先在美国得到应用。20世纪50年代开始，美国开始了以电子技术为先导，以原子能利用、电子计算机和航天技术发展为标志的第三次新技术革命，促进了重化工业结构向以加工、组装工业为重心的高附加值深加工结构转变。特别是启动于20世纪70年代，经过90年代加速发展，并延续到21世纪的信息技术革命，对美国的产业结构调整起到了巨大的推动作用。科技进步创造了一批以信息通讯业为主导的产业群体，使得资本和劳动力在不同生产效率的部门之间快速流动，加速了美国产业结构的调整。在需求方面，科技进步创造了新的生产和新的需求，而新的需求也导致了产业结构向新兴行业调整，从而加速了美国产业结构的升级换代。 （2）产业政策调整对产业结构升级起到了非常大的推动作用。美国在经历了第二次世界大战后几十年的高速发展后，遭遇了20世纪六七十年代的经济“滞胀”、
2012年美国大学最新综合排名 USNews TOP1-100 排名美国大学 1、Harvard University哈佛大学 2、Princeton University普林斯顿大学 3、Y aleUniversity耶鲁大学 4、ColumbiaUniversity哥伦比亚大学 5、StanfordUniversity斯坦福大学 5、UniversityofPennsylvania宾夕法尼亚大学 7、CaliforniaInstituteofTechnology加利福尼亚科技学院 7、MassachusettsInstituteofTechnology麻省理工学院 9、DartmouthCollege达特茅斯学院 9、DukeUniversity杜克大学 9、UniversityofChicago芝加哥大学 12、NorthwesternUniversity西北大学 13、JohnsHopkinsUniversity约翰霍普金斯大学 13、WashingtonUniversityinSt.Louis美国圣路易斯华盛顿大学 15、BrownUniversity布朗大学 15、Cornell University康奈尔大学 17、RiceUniversity莱斯大学 17、V anderbiltUniversity范德堡大学 19、University of NotreDame圣母大学 20、EmoryUniversity埃默里大学 21、GeorgetownUniversity乔治敦大学 22、University of California--Berkeley美国加州大学-伯克利分校 23、CarnegieMellonUniversity卡内基梅隆大学 23、University of SouthernCalifornia美国南加州大学 25、University of California--LosAngeles美国加州大学-洛杉矶分校 25、UniversityofVirginia弗吉尼亚大学 25、WakeForest University威克森林大学 28、TuftsUniversity塔夫茨大学 29、UniversityofMichigan--AnnArbor密歇根大学-安娜堡分校 30、UniversityofNorthCarolina--ChapelHill北卡罗来纳大学教堂山分校 31、Boston College波士顿大学 31、College of William and Mary威廉和玛丽学院 33、NewY orkUniversity纽约大学 34、BrandeisUniversity布兰代斯大学 35、GeorgiaInstituteofTechnology佐治亚理工学院 35、University of California--SanDiego美国加州大学-圣地亚哥分校 37、LehighUniversity利哈伊大学 37、UniversityofRochester罗彻斯特大学
第一章投入产出分析的基本原理 投入产出分析，在中国也被称为投入产出法，在日本被称为产业关联法，而在前苏联 和东欧国家曾经被称为部门联系平衡法。所有这些不同的名称，抽去它们在经济理论上的不 同解释，就其作为一种经济数量分析方法来说，原理是一致的。 §1.1 投入产出分析 本节主要介绍投入产出的定义、关于投入产出模型的概念，以及投入产出分析理论与实 践的发展。 一、投入产出分析的定义 可以用一句话给出投入产出分析的定义：投入产出分析是研究经济系统中各个部分之间 在投入与产出方面相互依存的经济数量分析方法。 这里的“经济系统”，可以是整个国民经济，也可以是地区、部门和企业，也可以是多 个地区、多个部门、多个国家。 所谓“部分”，是指所研究的经济系统的组成部分。一般或者是指组成经济系统的各个 部门，或者是指组成经济系统的各种产品和服务。 所谓“投入”，是指各个部门或产品在其生产或者运营过程中所必须的各种中间投入和 最初投入。例如工业部门在其生产过程中必须有资本、劳动等最初投入和原材料、燃料、劳务等中间投入。 所谓“产出”，是指各个部门或产品的的产出量的分配与使用。例如工业部门的产出 量中一部分作为本部门的投入，一部分作为其它部门的投入，一部分用于消费，一部分作为资本品用于投资，一部分用于出口。 根据上述对“投入”和“产出”的定义，可以想见，一个经济系统的各个部分之间存 在着错综复杂的相互依存关系，由这些关系将经济系统的各个部分连成为一个不可分割的整 体。通过对这些相互依存关系的描述和分析，就可以揭示经济系统中包含的各种数量关系， 可以使人们更深入地了解与把握经济系统。 二、投入产出分析的发展 ⒈世界范围内投入产出分析的发展 美国经济学家列昂捷夫（Wassily Leontief）于1931年开始研究投入产出分析，编制美 国1919年、1929年投入产出表，并用于美国的经济结构研究；1936年他发表了关于投入产 出分析的第一篇论文“美国经济制度中的投入产出分析”（美国《经济学与统计学评论》 1936.8.）；1941年出版专著《美国经济结构：1919—1929》；在1942-1944年间，他又主持编制了1939年美国投入产出表；1966年出版专著《投入产出经济学》。列昂捷夫由于在 投入产出分析领域的贡献，获得了1973年诺贝尔经济学奖。 二十世纪50年代初，西方国家纷纷编制投入产出表，应用投入产出分析。目前世界上 已经有100多个国家和地区编制各种类型的投入产出表，投入产出分析成为经济数量分析中 应用最为广泛的一种方法。联合国于1968年将投入产出表推荐作为各国国民经济核算体系 的组成部分；其经济和社会事务统计处分别于1966年和1973年出版与再版《投入产出表与分析》，肯定了它在国民经济核算体系中的重要地位，使之成为国际上公认的科学的经济分 1
2011美国大学研究生运筹学Operations Research专业排名 下面是由普林斯顿评论发布的2011年美国大学研究生运筹学Operations Research专业排名的信息，这是隶属于工程及应用科学Engineering and Applied Sciences专业排名的一个分支，包括了上榜学校的相关信息，非常全面也非常实用。下面我们就一起来看看美国大学研究生的专业排名吧。 Colorado School of Mines Graduate School（75） Golden, USA Degrees: Master's, Professional Master of Science in Mineral and Energy Economics with specialization in Operations Research https://www.doczj.com/doc/438544849.html,/MineralEconomics_GS 截止：6月1日 国际学生申请要求：https://www.doczj.com/doc/438544849.html,/Intl_GS 直录托福要求79 Florida Institute of Technology College of Engineering（164）Melbourne, USA Degrees: Master's, Professional Georgia Institute of Technology College of Engineering（36）Atlanta, USA Degrees: Master's Kansas State University College of Engineering（143）Manhattan, USA Degrees: Master's
投入产出表 [1]投入产出表 投入产出表(部门联系平衡表)，是指以产品部门分类为基础的棋盘式平衡表，用于反映国民经济各部门的投入和产出、投入的来源和产出的去向，以及部门与部门之间相互提供、相互消耗产品的错综复杂的技术经济关系。 [编辑] 投入产出表的产生 投入产出表在二十世纪三十年代产生于美国，它是由美国经济学家、哈佛大学教授瓦西里?列昂惕夫(W.Leontief)在前人关于经济活动相互依存性的研究基础上首先提出并研究和编制的。 列昂惕夫从1931年开始研究投入产出技术，编制投入产出表，目的是研究美国的经济结构。1936年他撰写的“美国经济制度中投入产出数量关系”在《经济学和统计学评论》上发表。它是世界上有关投入产出技术的第一篇论文，标志着投入产出技术的诞生。1953年列昂惕夫与他人合作，出版了《美国经济结构研究》一书。通过这些论著，列昂惕夫提出了投入产出表的概念及其编制方法，阐述了投入产出技术的基本原理，创立了投入产出技术这一科学理论。正是在投入产出技术方面的卓越贡献，列昂惕夫于1973年获得了第五届诺贝尔经济学奖。 [编辑] 投入产出表的发展 投入产出技术从诞生到现在的七十多年里，无论是在理论方面，还是在实践方面都得到了很大的发展，取得了丰硕成果。早期的投入产出模型，只是静态的投入产出模型。后来，随着研究的深入，开发了动态投入产出模型，投入产出技术由静态扩展到动态。近期，随着投入产出技术与数量经济方法等经济分析方法日益融合，投入产出分析应用领域不断扩大。
五十年代末六十年代初，我国经济理论界和一些高等院校的少数同志开始研究投入产出技术，某些高等院校还开设了投入产出技术课程。“文革”期间，此项工作几乎中断。1974年8月，为研究宏观经济发展情况的需要，在国家统计局和国家计委的组织下，由国家统计局、国家计委、中国科学院、中国人民大学、原北京经济学院等单位联合编制了1973年全国61种产品的实物型投入产出表。利用该表开展的应用工作，在制定投资计划和产品生产计划等方面发挥了积极的作用。 十一届三中全会以后，党和国家把工作重点放到经济建设上，这就为包括投入产出技术在内的现代经济分析方法的研究和应用创造条件。从此开始投入产出表的编制工作，投入产出技术的研究和投入产出表的应用工作得到了迅速的发展。 1980年，按照国家统计局的要求，山西省统计局编制了山西省1979年投入产出表，为编制全国投入产出表提供了经验。 1982年，国家统计局、国家计委及有关部门编制了1981年全国投入产出价值表和实物表。 1984年，在1981年全国投入产出价值表的基础上，国家统计局编制了1983年全国投入产出延长表。 1987年，除个别地区外，各省(自治区、直辖市)都编制了本地区投入产出表;一些管理部门还编制厂部门投入产出表;一些企业也编制了企业投入产出表。 1987年3月底，为了适应改革开放的需要，为加强国民经济宏观调控和管理，提高经济决策的科学性，国务院办公厅发出了《关于进行全国投入产出调查的通知》(国办发[1987]18号)，明确规定每五年(逢二、逢七年份)进行一次全国投入产出调查和编表工作。1987年，我国进行了第一次全国性的投入产出调查和编表工作。《1987年全国投入产出表》的编制成功和在宏观经济调控等方面的成功应用，标志着投入产出技术在我国发展到一个新的阶段。
2011年美国大学精算专业排名 最佳答案 Columbia University New York, NY 哥伦比亚大学 33 New York University New York, NY 纽约大学 37 University of Rochester Rochester, NY 罗彻斯特大学 45 University of Wisconsin--Madison Madison, WI 威斯康星大学麦迪逊分校 47 University of Illinois--Urbana-Champaign Champaign, IL 伊利诺伊大学厄本那香槟分校 47 Pennsylvania State University--University Park University Park, PA 宾夕法尼亚州立大学大学园 56 Boston University Boston, MA 波士顿大学 56 Ohio State University--Columbus Columbus, OH 俄亥俄州立大学哥伦布分校 56 Purdue University--West Lafayette West Lafayette, IN 普渡大学西拉法叶分校 69 University of Connecticut Storrs, CT 康涅狄格大学 72 University of Iowa Iowa City, IA 爱荷华大学 86 Binghamton University--SUNY Binghamton, NY 纽约州立大学宾汉姆顿分校 104 Florida State University Tallahassee, FL 佛罗里达州立大学 104 University of Nebraska--Lincoln Lincoln, NE 内布拉斯加大学林肯分校 132 Kansas State University Manhattan, KS 堪萨斯州立大学 132 Temple University Philadelphia, PA 天普大学 139 Oregon State University Corvallis, OR 俄勒冈州立大学 143 University at Albany--SUNY Albany, NY 纽约州立大学奥尔巴尼分校 167 Virginia Commonwealth University Richmond, VA 弗吉尼亚联邦大学 179 University of Central Florida Orlando, FL 中佛罗里达大学 191 North Dakota State University Fargo, ND 北达科他州立大学