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1.
基于2004—2020年大豆主产区的面板数据,利用SFA方法和刀切平均法全面估算大豆种植的生产函数和全要素生产率,采用增长核算表核算大豆生产中各种要素投入及其全要素生产率的贡献率,进一步采用因素分析法探究影响大豆全要素生产率变化的因素。研究发现:在样本期间,大豆种植产出的年均增长速度为1.97%,各产区之间的增长率存在较大差异。生产要素投入是驱动大豆种植单位产出增长的主要因素,其中农药投入的贡献最大;全要素生产率是次要因素。随时间推移,要素投入方面,化肥和农药等化学物资投入对大豆单位产出增长的贡献减小,而良种和机械投入的贡献上升;全要素生产率方面,技术进步对单位产出增长的贡献有所扩大,但技术效率的贡献有所下降。此外,种植面积和有效灌溉面积对大豆全要素生产率有显著的正向影响,城镇化和自然灾害对全要素生产率有显著的负向影响。对此,文章提出优化大豆生产区布局、因地制宜扩大大豆种植面积、鼓励种植户购买优良品种、引进先进技术和生产设备、建立专项基金增加对优质大豆品种的研发投入、提高对豆农的科研指导力度等建议以促进大豆单产提升。 相似文献
2.
大豆属于中国重要的油料作物,其在国际贸易中也占有重要地位.中国种植大豆在减少种植面积十年后,自2017年在政府扶持下开始增加,基础条件得到完善,产量有所提高.中国大豆生产中存在大豆品种多,种类杂,品种优势不明显,田间管理薄弱和生产技术较为落后,单产不高等问题.建议提升中国大豆的质量及优化大豆品种、 加强大豆生产的田间管理力度、 提升中国大豆生产技术水平和扩大大豆生产规模以及加大补贴和出台优惠政策. 相似文献
3.
[目的]开展农业干旱危险性评价与区划研究,为辽宁省西北地区农业防旱抗灾工作提供科学依据。[方法]文章根据联合国国际减灾战略署(ISDR)对农业干旱危险性的定义,分析了构成研究区作物干旱危险性的致灾因子和孕灾环境因子,采用层次分析法确定了各因子的权重,构建了研究区农业干旱危险性评价指标和模型。以2009年为例,通过利用降雨、土壤、农业生产类型及地形等数据计算了辽西北地区农业干旱危险性评价指数,利用自然间断点法分级干旱危险性评价指数,并借助GIS技术,绘制研究区农业干旱危险性等级区划图。[结果] 2009年作物生长期间研究区农业干旱危险性由高到低排列为:朝阳市葫芦岛市锦州市阜新市铁岭市沈阳市。[结论]辽西北地区农业干旱危险性等级区的划分,能够帮助政府管理部门为面临干旱威胁不同的区域建立适当的防灾方法和有效的应急预案。 相似文献
4.
5.
6.
本文基于2007年至2019年我国14家上市银行的股票收益率,构建偏态t-分布动态因子Copula模型,利用时变荷载因子刻画单家银行与整个系统的相关性,计算联合风险概率作为系统性风险整体水平的度量,基于关联性视角提出了新的单家机构系统脆弱性和系统重要性度量指标——系统脆弱性程度和系统重要性程度。该方法充分考虑了银行个体差异性和系统的内在关联性以及收益率的厚尾性和非对称性,从而能够捕捉到更多的信息且兼具时效性。研究表明:银行机构在风险聚集时期相关程度更大,联合风险概率能够准确识别出系统性风险事件且在我国推行宏观审慎评估体系以后有明显降低;整体而言,大型商业银行系统重要性水平最高,同时风险抗压能力也最强;本文使用的度量方法降低了数据获取成本且更具时效性,有助于为宏观审慎差异化监管工作提供借鉴和参考。 相似文献
7.
使用基于主成分分析和动态因子模型的框架对我国的消费者物价指数进行动态分析。与传统的研究方式不同,研究试图从非价格指标信息中提取隐含的宏观趋势动态因子,并将其投影在价格指数上,求得最优拟合结果。实证分析结果显示从非价格数据中提取的动态因子可以很好地描述价格指数的变化特征。这也为研究者从实体经济运行状态角度研究宏观经济价格指数以及货币政策的传导机制提供了有效的理论和实践依据。 相似文献
9.
[目的]恶劣的生态环境和有限的资源驱动着新疆特殊生态系统服务的形成,人类又通过对生态系统服务的消费来满足和提高自身福祉,需要研究其时空变化并辨识主要驱动因素,支持区域可持续发展。[方法]文章构建了融合不同土地利用类型生态系统服务的价值量排序及服务功能强度矩阵的生态系统服务评估体系,并耦合3种关键驱动因子以评估各个因子的驱动强度,实现对生态系统服务热点与冷点变化的驱动及迁移分析。[结果]2000—2010年全疆生态系统服务总体增加,这一时期生态系统服务的热点区大部分转变为2010—2015年的冷点区,且15年来生态系统服务总体呈现小幅下降趋势。3个时期北疆和南疆人为干扰强度均呈增加趋势,由其驱动的生态系统服务则相应减小;南疆地区植被覆盖范围极其有限,故对生态系统服务驱动强度低;降水在北疆和南疆都能够产生高生态系统服务,但降水量的不稳定性能够使生态系统服务产生较大波动。相比于南疆地区,北疆生态系统在外界干扰下能够体现出更强的抗性和整体性,从而实现相对高效的生态系统服务输出。[结论]对关键驱动因子作用下的生态系统服务进行时空变化分析,有助于理解当地生态系统产生变化的原因,从而为当地生态环境保护提供参考。 相似文献
10.