【導(dǎo)讀】選擇安全的熱加工保藏方法，需考慮：。殺死所處理食品中最耐熱的病原體。和腐敗菌所需的時(shí)間和溫度。所處理食品的熱傳遞特征。這種管式殺菌器由多種管狀組件構(gòu)成，這些。這是工人正在用高壓熱水，清洗管束外壁的污垢。器和輸料泵等組成。螺旋管制成扁形，并纏繞在殼體。內(nèi)的中心圓柱上。液料通過泵由液料口進(jìn)人螺旋管。內(nèi)，自下向上流動，從出料管排出，間，對管內(nèi)的料液加熱。主要用于果汁的巴氏短時(shí)殺菌，料液進(jìn)人套管8進(jìn)行預(yù)熱。經(jīng)一次滅菌沒有達(dá)到要求，可使料液。回流貯槽，重新送人管內(nèi)再次滅菌。進(jìn)料溫度4～16℃，出料溫度60～。高溫保持時(shí)間為4s。采用超高溫瞬時(shí)滅菌，液料的營養(yǎng)和。作方便；占地面積小。板式換熱器是以成型傳熱板片為傳熱面。液體食品如牛乳、果計(jì)等的殺菌，同時(shí)。為了防止流體的外漏和內(nèi)漏，板間應(yīng)放。板式換熱器在較小的結(jié)構(gòu)內(nèi)可容納較大的傳。為目的的熱加工被稱為預(yù)煮。從預(yù)煮機(jī)排出，這種卸料機(jī)構(gòu)稱出出料轉(zhuǎn)斗。變質(zhì)，粘度升高。

　　

【正文】 “ 替代 ” 變量，進(jìn)行類似于如下模型的估計(jì) : 再判斷各 “ 替代 ” 變量的參數(shù)是否顯著地不為零即可。 例 ： 在 167。 ,估計(jì)了中國商品進(jìn)口 M與 GDP的關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)具有強(qiáng)烈的一階自相關(guān)性。 然而，由于僅用 GDP來解釋商品進(jìn)口的變化，明顯地遺漏了諸如商品進(jìn)口價(jià)格、匯率等其他影響因素。因此，序列相關(guān)性的主要原因可能就是建模時(shí)遺漏了重要的相關(guān)變量造成的。 下面進(jìn)行 RESET檢驗(yàn)。 用原回歸模型估計(jì)出商品進(jìn)口序列 : tt GDPM 0 2 5 2? ?? R2= （ ） （ ） （ ） （ ） R2= 32 0 2 ~ ttt MEMG D PM ??????))1(/()1(/)(222??????qknRqRRFURU )424/()9 8 (2/)9 4 8 ( ????? 在 ?=5%下，查得臨界值 (2, 20)= 判斷： 拒絕原模型與引入新變量的模型可決系數(shù)無顯著差異的假設(shè)，表明 原模型確實(shí)存在遺漏相關(guān)變量的設(shè)定偏誤 。 *（ 3）同期相關(guān)性的豪斯蔓（ Hausman）檢驗(yàn) 由于在遺漏相關(guān)變量的情況下，往往導(dǎo)致解釋變量與隨機(jī)擾動項(xiàng)出現(xiàn)同期相關(guān)性，從而使得 OLS估計(jì)量有偏且非一致。 因此，對模型遺漏相關(guān)變量的檢驗(yàn)可以用模型是否出現(xiàn)解釋變量與隨機(jī)擾動項(xiàng)同期相關(guān)性的檢驗(yàn)來替代。這就是 豪斯蔓檢驗(yàn)（ 1978）的主要思想。 當(dāng)解釋變量與隨機(jī)擾動項(xiàng)同期相關(guān)時(shí)，通過工具變量法可得到參數(shù)的一致估計(jì)量。 而當(dāng)解釋變量與隨機(jī)擾動項(xiàng)同期無關(guān)時(shí)， OLS估計(jì)量就可得到參數(shù)的一致估計(jì)量。 因此， 只須檢驗(yàn) IV估計(jì)量與 OLS估計(jì)量是否有顯著差異來檢驗(yàn)解釋變量與隨機(jī)擾動項(xiàng)是否同期無關(guān)。 對一元線性回歸模型 Y=?0+?1X+? 所檢驗(yàn)的假設(shè)是 H0： X與 ?無同期相關(guān)。 設(shè)一元樣本回歸模型為 : iii eXY ??? 10 ?? ??以 Z為工具變量，則 IV估計(jì)量為： ???iiiixzyz?~???? ????iiiiiiiiixzezxzexz11 ?)?( ?? (*) (*)式表明， IV估計(jì)量與 OLS估計(jì)量無差異當(dāng)且僅當(dāng) ?ziei=0，即工具變量與 OLS估計(jì)的殘差項(xiàng)無關(guān)。 檢驗(yàn)時(shí)，求 Y關(guān)于 X與 Z的 OLS回歸式： iii ZXY ??? ???? 10 ??? 在實(shí)際檢驗(yàn)中，豪斯蔓檢驗(yàn)主要針對多元回歸進(jìn)行，而且也不是直接對工具變量回歸，而是對以各工具變量為自變量、分別以各解釋變量為因變量進(jìn)行回歸。 如對二元回歸模型 : iiii XXY ???? ???? 22110iiiii XXXXY 221122110 ?? ????? ?????(*) 通過 增加解釋變量的 F檢驗(yàn) ，檢驗(yàn)聯(lián)合假設(shè)： H0： ?1=?2=0 。 拒絕原假設(shè)，就意味著（ *）式中的解釋變量與隨機(jī)擾動項(xiàng)相關(guān)。 （ 4）線性模型與雙對數(shù)線性模型的選擇 無法通過判定系數(shù)的大小來輔助決策 ，因?yàn)樵趦深惸Ｐ椭斜唤忉屪兞渴遣煌摹? 為了在兩類模型中比較，可用 BoxCox變換 : 第一步 ，計(jì)算 Y的樣本幾何均值。 ??? )ln1e x p ()(~ /121 inn YnYYYY ? 第二步 ，用得到的樣本幾何均值去除原被解釋變量 Y，得到被解釋變量的新序列 Y*。 YYY ii ~/* ? 第三步 ，用 Y*替代 Y，分別估計(jì)雙對數(shù)線性模型與線性模型。并通過比較它們的殘差平方和是否有顯著差異來進(jìn)行判斷。 )ln(2112R SSR SSn Zarembka（ 1968）提出的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為： 其中， RSS1與 RSS2分別為對應(yīng)的較大的殘差平方和與較小的殘差平方和， n為樣本容量。 可以證明： 該統(tǒng)計(jì)量在兩個(gè)回歸的殘差平方和無差異的假設(shè)下服從自由度為 1 的 ?2分布。 因此，拒絕原假設(shè)時(shí)，就應(yīng)選擇 RSS2的模型。 例 在 167。 ， 采用線性模型 : R2=。 采用雙對數(shù)線性模型 : R2=， 但不能就此簡單地判斷雙對數(shù)線性模型優(yōu)于線性模型。下面進(jìn)行 BoxCox變換。 計(jì)算原商品進(jìn)口樣本的幾何平均值為： )l n (e x p (~ 1 ?? ? tn MM 計(jì)算出新的商品進(jìn)口序列： MMM tt ~./* ?以 Mt*替代 Mt，分別進(jìn)行雙對數(shù)線性模型與線性模型的回歸，得： tt GDPM ln7 8 3 5 6 )?l n ( * ??? RSS1= tt G D PM 0 0 0 0 3 6 2 * ??RSS2= 于是， ) n (2421)l n (2112 ???R S SR S Sn 在 ?=5%下，查得臨界值 ?(1)= 判斷： 拒絕原假設(shè)，表明 雙對數(shù)線性模型確實(shí)“優(yōu)于”線性模型。 167。 一、 傳統(tǒng)建模理論與數(shù)據(jù)開采問題 二、 “ 從一般到簡單 ” —— 約化建模型理論 三、 非嵌套假設(shè)檢驗(yàn) 四、 約化模型的準(zhǔn)則 一、傳統(tǒng)建模理論與數(shù)據(jù)開采問題 ? 傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主導(dǎo)建模理論是“ 結(jié)構(gòu)模型方法論 ” – 以先驗(yàn)給定的經(jīng)濟(jì)理論為建立模型的出發(fā)點(diǎn)， – 以模型參數(shù)的估計(jì)為重心， – 以參數(shù)估計(jì)值與其理論預(yù)期值相一致為判斷標(biāo)準(zhǔn)， –是一個(gè)“ 從簡單到復(fù)雜 ”的建模過程（ simpletogeneral approach） :對不同變量及其數(shù)據(jù)的償試與篩選過程。 ?傳統(tǒng)建模方法主要的缺陷：建模過程的所謂“ 數(shù)據(jù)開采 ”（ Data minimg）問題。 數(shù)據(jù)開采 :對不同變量及其數(shù)據(jù)的償試與篩選。 ?這一過程對最終選擇的變量的 t檢驗(yàn)產(chǎn)生較大影響 ? 當(dāng)在眾多備選變量中選擇變量進(jìn)入模型時(shí)，其中 t檢驗(yàn)的真實(shí)的顯著性水平已不再是事先給出的名義顯著性水平。 ? 顯著性水平意味著將一個(gè)無關(guān)變量作為相關(guān)變量選入模型而犯錯(cuò)誤的概率 。 ? 羅維爾（ Lovell）給出了一個(gè)從 c個(gè)備選變量中選取 k個(gè)變量進(jìn)入模型時(shí)，真實(shí)顯著性水平 ?*與名義顯著性水平 ?的關(guān)系： ?*=1(1 ?)c/k 例如： 給定 ?=5%， 如果有 2個(gè)相互獨(dú)立且與被解釋變量無關(guān)的備選變量，誤選一個(gè)進(jìn)入模型的概率就成了 1()2= ? 傳統(tǒng)建模方法的另一問題是它的“隨意性”。 其結(jié)果是：對同一研究對象，使用同一數(shù)據(jù)，但不同的建模者往往得出不同的最終模型。 第七章 經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用模型 ?167。 生產(chǎn)函數(shù)模型 ?167。 需求函數(shù)模型 ?167。 消費(fèi)函數(shù)模型 ?167。 宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型 167。 生產(chǎn)函數(shù)模型 (Production Function Models， .) 一、 幾個(gè)重要概念 二、 以要素之間替代性質(zhì)的描述為線索的生產(chǎn)函數(shù)模型的發(fā)展 三、 以技術(shù)要素的描述為線索的生產(chǎn)函數(shù)模型的發(fā)展 四、 幾個(gè)重要生產(chǎn)函數(shù)模型的參數(shù)估計(jì)方法 五、 生產(chǎn)函數(shù)模型在技術(shù)進(jìn)步分析中的應(yīng)用 六、 建立生產(chǎn)函數(shù)模型中的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題 一、幾個(gè)重要概念 ⒈ 生產(chǎn)函數(shù) ⑴ 定義 ? 描述生產(chǎn)過程中投入的生產(chǎn)要素的某種組合同它可能的最大產(chǎn)出量之間的依存關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式。 Y f A K L? ( , , , )?? 投入的生產(chǎn)要素 ? 最大產(chǎn)出量 ⑵ 生產(chǎn)函數(shù)模型的發(fā)展 ? 從 20年代末，美國數(shù)學(xué)家 Charles Cobb和經(jīng)濟(jì)學(xué)家 Paul Dauglas提出了生產(chǎn)函數(shù)這一名詞，并用 18991922年的數(shù)據(jù)資料，導(dǎo)出了著名的CobbDauglas生產(chǎn)函數(shù)。 1928年 Cobb, Dauglas CD生產(chǎn)函數(shù) 1937年 Dauglas,Durand CD生產(chǎn)函數(shù)的改進(jìn)型 1957年 Solow CD生產(chǎn)函數(shù)的改進(jìn)型 1960年 Solow 含體現(xiàn)型技術(shù)進(jìn)步生產(chǎn) 函數(shù) 1967年 Arrow等 兩要素 CES生產(chǎn)函數(shù) 1967年 Sato 二級 CES生產(chǎn)函數(shù) 1968年 Sato, Hoffman VES生產(chǎn)函數(shù) 1968年 Aigner, Chu 邊界生產(chǎn)函數(shù) 1971年 Revanker VES生產(chǎn)函數(shù) 1973年 Christensen, Jenson 超越對數(shù) 生產(chǎn)函數(shù) 1980年 三級 CES生產(chǎn)函數(shù) ⑶ 生產(chǎn)函數(shù)是經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)物 ? 生產(chǎn)函數(shù)是在西方國家發(fā)展起來的，作為西方經(jīng)濟(jì)學(xué)理論體系的一部分，與特定的生產(chǎn)理論與環(huán)境相聯(lián)系。 ? 西方國家發(fā)展的生產(chǎn)函數(shù)模型可以被我們所應(yīng)用： 生產(chǎn)函數(shù)反應(yīng)的是生產(chǎn)中投入要素與產(chǎn)出量之間的技術(shù)關(guān)系； 生產(chǎn)函數(shù)模型的形式是經(jīng)驗(yàn)的產(chǎn)物；不能照搬。 ⒉ 要素產(chǎn)出彈性（ Elasticity of Output） ⑴ 要素的產(chǎn)出彈性 ? 某投入要素的產(chǎn)出彈性被定義為，當(dāng)其他投入要素不變時(shí)，該要素增加 1%所引起的產(chǎn)出量的變化率。 E YY KK fK KYK ? ?? ? ??E YY LL fL LYL ? ?? ? ??? 要素產(chǎn)出彈性的數(shù)值區(qū)間？為什么？ ⑵ 規(guī)模報(bào)酬 ? 所有要素的產(chǎn)出彈性之和 ? 規(guī)模報(bào)酬不變 ? 規(guī)模報(bào)酬遞增 ? 規(guī)模報(bào)酬遞減 ? 為什么經(jīng)常將規(guī)模報(bào)酬不變作為生產(chǎn)函數(shù)必須滿足的條件？ ⒊ 要素替代彈性（ Elasticity of Substitution） ⑴ 要素的邊際產(chǎn)量 (Marginal Product) ? 其他條件不變時(shí)，某一種投入要素增加一個(gè)單位時(shí)導(dǎo)致的產(chǎn)出量的增加量。用于描述投入要素對產(chǎn)出量的影響程度。 MP f KMP f LKL??? ?? ?//?? 邊際產(chǎn)量不為負(fù)。 MP MPK L? ?0 0, , ?????( )MPKfKK ? ?22 0????( )MPLfLL ? ?22 0? 邊際產(chǎn)量遞減 。 ⑵ 要素的邊際替代率 (Marginal Rate of Substitution) ? 當(dāng)兩種要素可以互相替代時(shí)，就可以采用不同的要素組合生產(chǎn)相同數(shù)量的產(chǎn)出量。要素的邊際替代率指的是在產(chǎn)量一定的情況下，某一種要素的增加與另一種要素的減少之間的比例。 M R S K LK L? ? ? ?/? 要素的邊際替代率可以表示為要素的邊際產(chǎn)量之比。 M R S MP MPM R S MP MPK L L KL K K L????//? 從生產(chǎn)函數(shù)可以求得要素的邊際產(chǎn)量和要素的邊際替代率。 ⑶ 要素替代彈性 ? 要素替代彈性定義為兩種要素的比例的變化率與邊際替代率的變化率之比。 ? ? d K LK L d MP MPMP MPL KL K( / )( / ) ( / )( / )? 要素替代彈性是描述生產(chǎn)行為的重要參數(shù)，求得要素替代彈性是生產(chǎn)函數(shù)的重要應(yīng)用。 ? 要素替代彈性不為負(fù)。 ? 特殊情況：要素替代彈性為 0、要素替代彈性為 ∞。 ⒋ 技術(shù)進(jìn)步 ⑴ 廣義技術(shù)進(jìn)步與狹義技術(shù)進(jìn)步 ? 所謂狹義技術(shù)進(jìn)步，僅指要素質(zhì)量的提高。 ? 狹義的技術(shù)進(jìn)步是體現(xiàn)在要素上的，它可以通過要素的“等價(jià)數(shù)量”來表示。 ? 求得“等價(jià)數(shù)量”，作為生產(chǎn)函數(shù)模型的樣本觀測值，以這樣的方法來引入技術(shù)進(jìn)步因素。 ? 所謂廣義技術(shù)進(jìn)步，除了要素質(zhì)量的提高外，還包括管理水平的提高等對產(chǎn)出量具有重要影響的因素，這些因素是獨(dú)立于要素之外的。 ? 在生產(chǎn)函數(shù)模型中需要特別處理廣義技術(shù)進(jìn)步 。 ⑵ 中性技術(shù)進(jìn)步 ? 假設(shè)在生產(chǎn)活動中除了技術(shù)以外，只有資本與勞動兩種要素，定義兩要素的產(chǎn)出彈性之比為相對資本密集度，用 ω表示。即 :