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251.
农业机械化、非农就业与农民的承包地退出意愿   总被引:2,自引:0,他引:2  
工业化和城镇化必然要求部分农民与农村土地"人地分离",农业生产方式的转变加快了上述进程。理论分析表明,农业机械的广泛使用,不仅可能对农民的承包地退出意愿直接产生正负两种作用,还可能会通过非农就业这一中介变量间接影响农民的退地意愿。为了考察当前我国农民的农村土地退出意愿以及农业机械化、非农就业对其造成的影响,本文首先采用两阶段随机抽样法,对河北、山东、河南三省九县(市、区)620个农户进行了问卷调查,发现相当一部分农民愿意有偿退出农村承包地,且对不同的退出方式有不同的选择偏好。利用上述农户调查数据,本文将农村承包地退出划分为"换工资收入"、"直接出售"和"被政府征用"三种具体方式,通过构建mvprobit模型,计量分析了农业机械化、非农就业与农民的承包地退出意愿之间的联系。研究发现,农业机械使用比例的提高会强化农民以承包地换养老保险等工资性收入的意愿,而农民对农机作业服务满意程度的提升,则会抑制其直接出售承包地或用之换养老保险等工资性收入的意愿。整体来看,农业机械化对农民"弃地进城"有显著的积极作用。非农就业是农业机械化影响农民退地意愿的中介变量,但它对退地意愿的作用不显著。成员非农就业较稳定的农户家庭,更愿意以一次性卖断(直接出售或被政府征用)的方式处置承包地。为了避免陷入"日韩陷阱",推动农业转型发展和农民市民化,需要实施农民的承包地退出制度,尽快为有意愿、有能力的进城农户彻底放弃农村土地提供制度出口。  相似文献   
252.
湿地植物根际微生物处理生活污水的模型规模研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
在人工湿地模型中,研究了人为增加湿地植物根际微生物对生活污水中COD的降解效果:将2株从湿地分离的根际微生物扩增培养(分别用于模型1与模型2),与一定比例的生活污水混合后注入到湿地模型中,在停留12,24,36,48 h时分别测定污水中COD的去除率.结果表明,加菌模型对COD的去除率显著高于空白模型(P<0.05),且随着时间的延长,二者的差异性越大,至48 h时,空白模型和2个加菌模型(模型1和模型2)对自然污水COD的去除率分别为50.6%,73.0%,75.3%,对灭菌污水COD的去除率分别为52.2%,76.3%,80.1%.说明向人工湿地中添加植物根际微生物将大大提高湿地对生活污水中COD的去除率,具有进一步开发的价值.  相似文献   
253.
哈尔滨市地质灾害气象诱因分析及监测预警   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对哈尔滨市地质灾害发生历史规律的分析,建立了历史个例库;从地质环境背景着手,分析了地质灾害的气象诱因,重点研究了降水在地质灾害形成中的作用及其相关关系;根据气象地质灾害与前期及当日降水的关系,应用统计预报方法建立地质灾害潜势预报模型,对气象地质灾害发生的危险等级进行了可能性描述。所建立的地质灾害潜势预报系统、临近预报系统和监测报警系统,在实际预报业务中取得了很好的效果。  相似文献   
254.
分析了运用网络模型模拟建筑火灾烟流的计算过程,通过总结影响网络模型求解精度及收敛性的关键因素,改进了原烟流预测软件对建筑物各开口的净、正、负质量流量的算法。改进后的模型消除了振荡效应,模拟结果曲线平滑稳定,实现了运用网络模型对多室建筑物烟流特性的模拟计算。  相似文献   
255.
基于遥感的新疆北疆积雪盖度及雪深监测   总被引:6,自引:0,他引:6  
新疆北疆为雪灾多发区,准确地监测积雪分布及雪深具有十分重要的意义,可为雪灾多发区在冬季做好防灾减灾工作提供依据.目前MODIS数据主要运用归一化差分雪盖指数(NDSI)对积雪进行提取.NDSI是基于雪对可见光与近红外波段的反射特性和反射差相对大小的一种测量方法,然而它只能将像元辨别为积雪或非积雪,满足不了高精度的流域制图及雪盖提取要求.以新疆北疆为研究对象,应用MODIS数据和线性光谱混合模型提取像元内积雪所占比例(积雪盖度),并与NDSI建立关系,讨论了NDSI是否可以作为估算积雪盖度的标准,进而提高NDSI在积雪监测中的应用精度.结果表明,二者具有较好的线性关系,经过野外实测点的验证,25个点的平均绝对误差是0.06.此外,以MODIS数据与地面实测雪深资料为基础,通过分析和研究MODIS窗区通道的光谱特点,探讨了适合于积雪雪深监测最佳的MODIS通道,初步建立起应用MODIS资料监测北疆地区积雪深度的反演模型.  相似文献   
256.
257.
在绿色发展的过程中,金融作为现代经济体系中必不可少的一环正扮演着越来越重要的角色。从一般的理论认知和实践而言,可从金融的深化和广化两个角度来看待金融发展。相对金融广化而言,金融深化更能体现金融对于资本的配置功能和金融体系不断完善的过程,它通过引导投资边际收益率促进绿色发展的效率,进而影响整个绿色经济系统的全要素生产率。本文通过构建一个经济内生增长模型来检验金融深化对绿色发展的影响效应,以2003—2014年中国280个地级单元的面板数据为样本,采用面板门槛模型分析其内在作用的非对称性。结果表明:(1)模型推导发现,金融深化作用在不同生产部门所占份额的配置未达到最优时,金融深化对绿色发展存在门槛效应,即金融深化对绿色发展作用存在可能的非对称性;否则,二者以近似对数函数的关系相互作用。(2)实证发现,金融深化对绿色发展在中国地级层面存在一重门槛效应,似然比检验结果表明该门槛效应在1%的临界值下显著,并且其门槛值大小为0.635 5,门限回归结果显示金融深化对绿色发展在门限值前后的偏效应系数分别为-0.056 8和0.129 9,说明中国金融深化与绿色发展的关系呈现库兹涅茨曲线的倒U形形状。(3)稳健性检验发现,控制变量对金融深化导致的绿色发展门槛效应的扰动仅体现在P值的变化范围之内且变化幅度较小,门限值的大小及置信区间不会发生明显变化,反映中国金融深化与绿色发展的关系结构依然稳健。显然,应当大力推进金融深化过程,突破"门槛效应"的制约,充分发挥金融深化对资本的配置效应,从而推动中国绿色发展进程。  相似文献   
258.
中部地区资源型城市城市化与生态环境动态耦合关系   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过构建城市化与生态环境耦合模型,利用中部地区37个资源型城市2005—2014年城市化系统和生态环境系统的30个指标数据,对城市化与生态环境耦合关系动态变化进行测度,并比较分析不同类型资源型城市城市化水平、生态环境水平及其二者耦合协调度的变化。结果表明:(1)2005以来人口城市化对资源型地区城市化综合水平的影响力减弱,社会城市化的影响力逐渐加大并趋于比较重要的地位。尽管资源条件对资源型城市的生态环境综合水平影响最大,但生态环境治理水平对资源型地区生态环境综合水平的影响力正变得日益重要。(2)各城市间城市化综合水平差异较大,而生态环境综合水平差异较小。自2005年以来城市化发展综合水平的城际差异无较大改变,但生态环境发展水平的城际差异正变得日趋缩小。位于山西省的资源型城市城市化综合水平和生态环境综合水平的变动较之其他省份更为显著。(3)中部地区资源型城市的协调类型处于勉强协调、初级协调和中级协调,并以初级协调型为主。2005以来中部地区多数资源型城市城市化与生态环境关系保持不变,关系恶化的资源型城市主要分布在安徽、江西和湖南,关系更为协调的资源型城市主要位于山西。(4)不同类型资源型城市的城市化综合水平差异显著,而生态环境综合水平差异并不明显。再生型和衰退型城市的耦合协调度水平较高,成熟型城市的耦合协调度较低。(5)城市化滞后仍是资源型城市城市化与生态环境关系不协调发展的主要原因。  相似文献   
259.
资源禀赋对中国人口城市化发展的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
回顾我国人口城市化的发展历程,经济增长是其基本动力,工业化、市场化、对外开放、固定资产投资、人力资本与科技进步等经济增长要素构成了我国人口城市化的动力源泉。但矿产资源作为重要的经济要素,是"福"是"祸"尚且存在着较大争论。基于人口城市化快速发展和资源型经济转型两大时代背景,本文运用城市面板数据建立个体固定效应模型,研究我国人口城市化的动力机制,重点研究资源禀赋在人口城市化进程中的作用以及由此导致的不同地区人口城市化动力结构之间的差异。研究结果表明,从整体上看,矿产资源对我国的人口城市化起到了积极的促进影响,但资源丰裕度的不同决定了不同地区人口城市化动力结构和动力机制并不完全相同。对于资源丰裕地区而言,资源是内生的动力因素,既作为生产要素参与生产,同时又作为具有稀缺性的商品获得产品收入,由此对本地的产业结构产生根本影响,在经济增长和人口城市化的动力结构中占有了重要的位置;而对于非资源型省份来说,资源是外生的,只是作为外购的生产要素参与生产,资源在这些省份并不构成相对独立的驱动力。在此前提下,资源丰裕地区与资源贫乏地区人口城市化的动力机制出现了明显差异:工业化、市场化、科技力量在资源贫乏省份的作用明显大于在资源丰裕省份中的作用;而资源禀赋和固定资产投资在资源丰裕地区中的作用更大。也就是说,资源禀赋条件的不同从根本上决定了资源丰裕地区与资源贫乏地区人口城市化发展动力的内在差异性,同时也使人口城市化发展模式不尽相同。  相似文献   
260.
利用中国营养和健康调查2004年和2006年的农户数据,研究通过多选项Logistic模型分析了新农合政策与农村居民就医地点选择的关系。回归结果显示:在新农合开展初期,新农合对人们的就医地点选择有显著影响,能够起到增加农村居民利用县乡医疗机构的作用。但随着新农合的全面覆盖,政策的作用迅速下降。即便增大新农合对各级医疗机构的就医补助,新农合亦未能起到显著影响作用。  相似文献   
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