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971.
中国污染密集型产业地理分布研究 总被引:7,自引:1,他引:6
随着资源环境约束加强,调整产业结构、优化产业空间布局已成为我国经济发展的战略选择。产业空间格局重置过程中,污染密集型产业的转移成为一个迫切需要研究的问题。论文利用2003-2008 年工业企业普查数据,采用Tobit 模型和Heckman 两阶段模型,探讨污染密集型产业地理分布的特征。论文发现,我国污染密集型产业正在进行空间结构调整,长江三角洲、珠江三角洲、京津冀地区污染密集产业不断转出,山东及中部地区开始成为污染密集型产业新的集聚地;造纸等较为轻型产业主要向中部内陆等地区转移,而化学原料及化学制品业等技术密集型产业则更主要在沿海地带重新分布。另外,要素禀赋、环境规制以及全球化对污染密集型产业分布影响显著。其中,技术以及劳动力成本是污染企业区位选择的重要影响因素;受全球化的影响,国际市场潜力对污染企业区位影响更为重要;环境规制与污染企业的成立具有倒U型关系;最后,企业的异质性对于污染企业地理分布也具有显著的影响。文章启示,在产业转移过程中,需要适当的政策引导以最小化对生态环境的破坏。 相似文献
972.
将非期望产出纳入到投入产出指标体系中,运用超效率DEA方法测算出2003~2012年中国29省区的全要素能源效率,利用Malmquist指数对西部地区全要素能源效率变动进行分解,并应用Tobit模型研究了西部地区全要素能源效率的影响因素.结果表明:西部地区全要素能源效率远低于东部地区,也略低于中部地区,说明西部地区整体能源利用效率较低;西部地区省际间全要素能源效率存在明显差异,但这种内部差异近年来逐步缩小;西部地区全要素能源效率在样本期间整体呈下降趋势,技术进步、纯技术效率变化、规模效率变化对全要素能源效率都有显著影响,技术退步是导致西部地区全要素能源效率下降的主要原因;产业结构优化和技术进步对提高全要素能源效率有积极作用,而能源价格和煤炭消费比重对全要素能源效率有负向影响. 相似文献
973.
甲藻是引发赤潮的重要种类。但是由于某些种类个体微小、形态近似,很难通过光学形态特征准确鉴定。单细胞PCR是一种快速、有效的分子鉴定方法。分别用戊二醛、鲁哥氏液和福尔马林固定塔玛亚历山大藻(Alexandrium tarmarense)。塔玛亚历山大藻单细胞全基因组扩增后进行单细胞PCR扩增,结果显示:1个月内,2%戊二醛和鲁格氏液固定甲藻均能用于单细胞PCR分析,而福尔马林固定甲藻则不适宜单细胞PCR分析。同时,2%戊二醛固定大连凌水湾海域甲藻样品,结合光学形态特征分析和单细胞PCR,成功鉴定了环境样品中的锥形多甲藻。 相似文献
974.
975.
内部劳动力市场是相对于外部劳动力市场而言的,是指在组织内部的劳动力市场,是组织内部劳动关系和就业合约的制度总和,是用人单位与员工之间的长期就业关系。内部劳动力市场作为要素市场之一,对组织内部的人力资源配置、流动、开发等均起到了重要作用,但其运行不是由市场规律决定的,主要是由管理制度等规则来调控的,因制度惯性及内在运行机制不完善等原因,内部劳动力市场也存在一些局限性。 相似文献
976.
977.
正安全教育是企业安全生产管理的重要组成部分,《企业安全生产标准化基本规范》中的第五要素即为教育培训,可见其在安全工作的重要地位。企业未对员工开展有效的安全教育培训、员工未掌握安全操作知识及应急处置技能也是很多事故发生的原因之一。笔者认为,要让企业安全教育更有效,应从"内容"与"形式"两方面入手。首先,安全教育内容应具备普遍性和针对性。企业主管安全教 相似文献
978.
基于磁化水的全尾砂胶结充填体强度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某矿山全尾砂充填体抗压强度低,水泥用量大的现状,将磁化水引入全尾砂胶结充填料浆的配浆试验,通过均匀布点理论优选出最佳磁化条件,探究了磁化水-全尾砂充填体的7天、14天、28天抗压强度的变化规律以及磁化水对水泥活性的影响。研究结果表明:在磁感应强度B=1000-2000Gs,水循环流速V=1.4-2.0m/s,磁化时间T=10-20min时,磁化水-全尾砂充填模块的7天抗压强度提高19%-28%,14天抗压强度提高17%-25%,28天抗压强度提高13-15%。 相似文献
979.
基于非结构模糊决策支持系统的建筑施工安全管理体系研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于建筑施工特点和前人的研究,确定建筑施工的安全管理要素及决策准则。运用非结构模糊决策支持系统确定建筑施工安全管理体系中各要素的权重,从而对各要素进行优先级排序。研究结果表明:建筑施工安全管理体系中各要素优先级排序为事故隐患排查与治理、现场监督、安全宣传、各级管理人员参与、安全教育培训、安全审查、建立健全安全政策。该研究为建筑企业进行资源优化配置提供了重要的依据。 相似文献
980.
全尾砂絮凝沉降参数GA-SVM优化预测模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为了得到经济、高效的絮凝沉降参数,建立GA_SVM预测模型进行优化选择。在优选过程中,以供砂浓度、絮凝剂单耗和絮凝剂添加浓度作为输入因子,以沉降速度作为综合输出因子,通过室内试验,建立训练、验证样本集;建立支持向量机(SVM)回归预测模型,用训练集对模型进行训练,进而以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,通过遗传算法(GA)对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型对絮凝沉降参数进行预测、优化。以湖南某铅锌银矿为例,通过建立的GA_SVM模型对全尾砂絮凝沉降参数进行预测,优选出该矿最佳絮凝沉降参数为:供砂浓度20%-25%,絮凝剂单耗8g/t,添加浓度009%。经实验对比,该模型对絮凝沉降参数预测结果的相对误差能控制在5%左右,精确度较高,可以作为絮凝沉降参数优选的一种新思路 相似文献