金融与财政联动视角下系统性金融风险的诱因与防范措施分析

现阶段,金融风险的防范是各国重点关注的话题。我国当前的金融体制仍需要进一步完善,以此降低风险。系统性金融风险的诱因相对复杂,如果只从金融或者财政方面进行风险防范,则具有一定的局限性,需要将两者的优势进行协调互补。因此,文章从金融与财政联动视角对系统性金融风险的诱因进行了分析,并据此提出了风险防范措施。     

家庭结构对农地流转意愿的影响——基于结构方程模型的实证分析

研究目的:分析家庭结构对农民流转土地意愿的影响,并揭示其内部机理的形成,以期为土地流转政策的完善提供参考。研究方法:因子分析法和结构方程模型。研究结果:(1)家庭人口特征、土地使用特征、户主个体特征及家庭决策特征4类外源潜变量会显著影响农地流转意愿;(2)可观测变量对外源潜变量的解释能力较强,其中,家庭总人口、实际经营及流转土地面积、户主年龄、家庭内部矛盾解决方式分别对这4类外源潜变量的解释能力相对较好,即家庭总人口越多、实际经营及流转土地面积越小、户主年龄越大、依赖于内部解决矛盾的家庭更愿意流转农地。研究结论:家庭结构主要通过主动依赖、扶养压力、收入偏好、农地保障、决策信息5种机理对流转意愿产生影响,未来土地流转政策的完善应重视解决这些问题。     

共享经济背景下农村土地共享模式探析

农村土地制度是中国农业最重要的制度,也是经济体制中最重要的制度安排,对农民的收入和期望产生重要影响。在共享经济的背景下,认真分析了当前中国农村土地改革面临的困境,提出了土地制度改革的新思路——土地分享模式,并提出了五种可行的土地改革土地分享模式。     

论土地储备对土地市场的影响

随着社会经济的快速发展,城市化进程的加快,我国土地市场经济也在走入良好发展的状态之中。土地储备是我国政府控制土地开发的一种宏观调控措施,也是现如今我国为了迎合市场经济下做出的重要改革。如今,如何有效合理地利用土地,增加土地资产的价值,成为了我国土地存储制度所需面对的重要问题。文章旨在指出如今土地储备上存在的一些问题,探讨土地储备对于土地市场的影响,以供参考。     

时空大数据支持的土地储备智能决策体系与应用研究

研究目的:设计土地储备智能决策体系,将土地储备决策环节进行科学化、定量化和模型化,为政府合理开展土地储备提供决策依据。研究方法:遵循科学性、实用性、先进性、开放性原则,以数据为驱动,人工智能为核心,通过基于Hadoop/Spark的大数据处理技术、多源异构数据融合技术、智能决策模型集对多源时空大数据挖掘分析。研究结果:提出了土地储备智能决策体系,研究了一套面向土地储备的决策方法集,实现对现状条件的精准刻画,对土地储备规模、结构、时序等内容的科学决策;在此基础上,研发了智能决策支持平台,将数据资源共享、现状条件评估、智能决策专题等功能集成,构建土地储备智能决策"一张图",并实现平台的自我学习和更新。研究结论:应用于宁波市实例验证,该体系有效地促进了土地储备科学智慧决策,对优化土地资源配置具有参考意义。     

基于InVEST模型的土地整治 对生境质量的影响研究

准确掌握土地整治对生境质量的影响,是有效开展生态国土建设,助推乡村振兴,更好地实施土地整治的前提和基础。本文以白银市靖远县兴隆乡小川村土地整治项目为例,在ArcGIS中采用InVEST模型评估土地整治对生境质量的影响,对土地整治规划方案进行论证。结果表明:土地整治后生境质量有所提高,其综合分值由0.103提高到0.189,并依据分值将生境质量划分为4个等级,整治后处于较低等级的土地明显减少,处于低等级的土地生境质量由整治前的4.47%提高到76.50%,大幅度提高,中高等级的生境质量由整治前的1.67%提高到4.91%,项目区生境质量得到了明显的改善,这一研究结果符合项目区实际情况,规划方案可行。研究表明采用InVEST模型对土地整治生境质量进行评价是一种切实可行的、较好的方法,可以采用该方法对土地整治规划方案进行可行性论证。