鎂在農(nong)業生(sheng)產中很(hen)重要，但(dan)作為肥料卻長期被怱視。不同作物、不同土壤上鎂的豐缺指標不夠完善，鎂與其它元素(su)的相互作用研究還停留在幾**年前的水平上，鎂元素(su)的施用標準(zhun)還沒有建立。特別是近年來，由(you)於肥料結構的變化，含鎂肥料，如鈣鎂磷肥、過磷酸鈣等肥料施用量減少，造成缺鎂程度進一步(bu)增加，土壤酸化會導致土壤鎂的進一步(bu)流失，鉀肥的大量使用也會造成鎂元素(su)相對不足。

　　土壤有效鎂含量較低(di)的省(sheng)份(fen)主要集中在中南地區的福建、江西、廣東、廣西、貴州、湖南和湖北等省(sheng)份(fen)。其中江西、福建、海南和廣西的土壤有效鎂含量低(di)於100mg/L。**年代以來，我國南方對***多(duo)種作物施用鎂肥肥效試驗顯(xian)示，鎂有一定增產效果。經濟作物和經濟林木需鎂量大，對鎂肥反應較敏感，如甘蔗、菠蘿、香蕉、油棕、橡膠等。因此，在南方含鎂量低(di)的土壤上種植這些(xie)作物，要注意(yi)施用鎂肥。

　　鎂肥發展前景預測，就是在鎂肥市場(chang)調查獲(huo)得的各(ge)種信息和資料的基(ji)礎上，運用科(ke)學的預測技(ji)術(shu)和方法，對影響鎂肥市場(chang)供求變化的諸因素(su)進行調查研究，分析和預見鎂肥發展趨(qu)勢，掌握鎂肥市場(chang)供求變化的規(gui)律(lv)，為經營決策提(ti)供可靠的依據。

 　　為了(liao)提(ti)高(gao)管理的科(ke)學水平，減少決策的盲目性，需要通過鎂肥發展前景預測來把握經濟發展或者未來鎂肥市場(chang)變化的有關動態，減少未來的不確定性，降低(di)決策可能遇到的風險，使決策目標得以順(shun)利(li)實現。

　　鎂肥發展前景預測大致包含以下幾個步(bu)驟：

　　1、確定目標

　　明確目的，是開展鎂肥發展前景預測工作的步(bu)，因為預測的目的不同，預測的內容和項目、所需要的資料和所運用的方法都會有所不同。明確預測目標，就是根(gen)據鎂肥企業經營活動存在的問題，擬(ni)定預測的項目，製定預測工作計劃(hua)，編製預算，調配力量，組織實施，以保(bao)證(zheng)鎂肥發展前景預測工作有計劃(hua)、有節(jie)奏地進行。

　　2、搜集資料

　　進行鎂肥發展前景預測必(bi)須(xu)占有充(chong)分的資料。有了(liao)充(chong)分的資料，才能為鎂肥發展前景預測提(ti)供進行分析、判斷的可靠依據。在鎂肥發展前景預測計劃(hua)的指導下，調查和搜集預測有關資料是進行鎂肥發展前景預測的重要一環，也是預測的基(ji)礎性工作。

　3、選擇方法

　　根(gen)據預測的目標以及(ji)各(ge)種預測方法的適(shi)用條件，選擇出合適(shi)的預測方法。有時可以運用多(duo)種預測方法來預測同一目標。預測方法的選用是否恰當，將直接影響到預測的性和可靠性。運用鎂肥發展前景預測方法的核心是建立描述(shu)、概(gai)括(kuo)研究對象特征(zheng)和變化規(gui)律(lv)的模型(xing)，根(gen)據模型(xing)進行計算或者處理，即可得到預測結果。

　　4、分析修正

　　分析判斷是對調查搜集的資料進行綜(zong)合分析，並通過判斷、推理，使感性認識(shi)上升為理性認識(shi)，從事(shi)物的現象深(shen)入到事(shi)物的本質(zhi)，從而預計鎂肥市場(chang)未來的發展變化趨(qu)勢。在分析評判的基(ji)礎上，通常(chang)還要根(gen)據最新信息對原預測結果進行評估(gu)和修正。

　　5、編寫報告

　　鎂肥預測報告應該(gai)概(gai)括(kuo)預測研究的主要活動過程，包括(kuo)預測目標、預測對象及(ji)有關因素(su)的分析結論、主要資料和數據，預測方法的選擇和模型(xing)的建立，以及(ji)對預測結論的評估(gu)、分析和修正等等。

　　相關研究成果：

　　中國鎂肥行業發展全(quan)麵調研與未來趨(qu)勢報告（2023-2029年）

　　中國鎂肥市場(chang)調查研究與趨(qu)勢分析報告（2023-2029年）

　　2022-2028年中國鎂肥市場(chang)研究與發展趨(qu)勢報告

　　做(zuo)好鎂肥發展前景預測，需把握預測的四個基(ji)本要素(su)：

　　1、信息。信息是客觀事(shi)物特性和變化的表征(zheng)和反映，存在於各(ge)類(lei)載體(ti)，是鎂肥預測的主要工作對象、工作基(ji)礎和成果反映。

　　2、方法。方法是指在預測的過程中進行質(zhi)和量的分析時所采用的各(ge)種手段。預測的方法按(an)照不同的標準(zhun)可以分成不同的類(lei)別。按(an)照鎂肥預測結果屬性可以分為定性預測和定量預測，按(an)照預測時間長短的不同，可以分為長期預測、中期預測和短期預測。按(an)照方法本身，更(geng)可以分成眾多(duo)的類(lei)別，最基(ji)本的是模型(xing)預測和非模型(xing)預測。

　　3、分析。分析是根(gen)據有關理論所進行的思(si)維研究活動。根(gen)據預測方法得出預測結論之(zhi)後，還必(bi)須(xu)進行兩個方麵的分析：一是在理論上要分析預測結果是否符合經濟理論和統(tong)計分析的條件；二是在實踐上對預測誤差進行性分析，並對預測結果的可靠性進行評價。

　　4、判斷。預測應該(gai)遵(zun)循一定的程序和步(bu)驟以使工作有序化、統(tong)籌規(gui)劃(hua)和協作。

　　鎂肥發展前景預測的方法很(hen)多(duo)，主要有以下幾種：

　　1、時間序列

　　在鎂肥發展前景預測中，經常(chang)遇到一係列依時間變化的經濟指標值，如鎂肥企業產品按(an)年（季）的銷售額、供給量等，這些(xie)按(an)時間先後排(pai)列起來的一組數據稱為時間序列。依時間序列進行預測的方法稱為時間序列預測。

　　2、回歸

　　（1）“回歸”的含義。回歸是指用於分析、研究一個變量（因變量）與一個或幾個其它變量（自變量）之(zhi)間的依存關係，其目的在於根(gen)據一組已知的自變量數據值，來估(gu)計或預測因變量的總體(ti)均(jun)值。在經濟預測中，人們把預測對象（經濟指標）作為因變量，把那些(xie)與預測對象密切相關的影響因素(su)作為自變量。根(gen)據二者的曆(li)史(shi)和統(tong)計資料，建立回歸模型(xing)，經過統(tong)計檢驗後用於預測。回歸預測有一個自變量的一元回歸預測和多(duo)個自變量的多(duo)元回歸預測，這裏僅討論一元線性回歸預測法。

　　（2）回歸分析的基(ji)本條件。應用一組已知的自變量數據去(qu)估(gu)計、預測一個因變量之(zhi)值時，這兩種變量需要滿足以下兩個條件：

　　，統(tong)計相關關係。統(tong)計相關關係是一種不確定的函數關係，即一種因變量（預測變量）的數值與一個或多(duo)個自變量的數值明顯(xian)相關但(dan)卻不能且不能確定的函數關係，其中的變量都是隨機變量。經濟現象中這種相關關係是大量存在的。

　　第二，因果關係。如果一個或幾個自變量x變化時，按(an)照一定規(gui)律(lv)影響另(ling)一變量y，而y的變化不能影響x，即x的變化是y變化的原因，而不是相反，則稱x與y之(zhi)間具(ju)有因果關係，反映因果關係的模型(xing)稱為回歸模型(xing)。

　　3、定性定量

　　另(ling)一種分類(lei)發展前景預測的分類(lei)方法般可以分為定性預測和定量預測兩大類(lei)。對於企業營銷管理人員來說，應該(gai)了(liao)解和掌握的企業預測方法主要有：

　　（1）定性預測法

　　定性預測法也稱為直觀判斷法，是鎂肥發展前景預測中經常(chang)使用的方法。定性預測主要依靠預測人員所掌握的信息、經驗和綜(zong)合判斷能力，預測市場(chang)未來的狀況(kuang)和發展趨(qu)勢。這類(lei)預測方法簡單(dan)易(yi)行，特別適(shi)用於那些(xie)難(nan)以獲(huo)取(qu)全(quan)麵的資料進行統(tong)計分析的問題。因此，定性預測方法在鎂肥發展前景預測中得到廣泛(fan)的應用。定性預測方法又(you)包括(kuo)：專家會議法，德爾菲法，銷售人員意(yi)見彙(hui)集法，顧客需求意(yi)向調查法。

　　（2）定量預測法

　　定量預測是利(li)用比較完備的曆(li)史(shi)資料，運用數學模型(xing)和計量方法，來預測鎂肥未來的市場(chang)需求。定量預測基(ji)本上分為兩類(lei)，一類(lei)是時間序列模式，另(ling)一類(lei)是因果關係模式。

　　隨著鎂肥行業競(jing)爭的不斷加劇(ju)，大型(xing)企業間並購、整合與資本運作日(ri)趨(qu)頻繁(fan)，國內外(wai)的鎂肥企業愈(yu)來愈(yu)重視對鎂肥市場(chang)的分析研究，特別是對當前鎂肥市場(chang)環境和客戶需求趨(qu)勢的深(shen)入研究，以期提(ti)前占領市場(chang)，取(qu)得先發優勢。正因為如此，一大批鎂肥品牌迅速(su)崛起，逐漸(jian)成為行業中的翹楚。產業調研網利(li)用多(duo)種的信息處理技(ji)術(shu)，對鎂肥行業市場(chang)海量的數據進行采集、整理、加工、分析，為客戶提(ti)供一攬子信息解決方案(an)和谘詢服務(wu)，更(geng)大限(xian)度地降低(di)鎂肥客戶投(tou)資風險與經營成本，把握投(tou)資機遇，提(ti)高(gao)企業競(jing)爭力。