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1.
基于2005—2018年中国内地285个地级市数据,对城市科技人才集聚与全要素生产率(简称“TFP”)进行测度分析,实证考察科技人才集聚对TFP的影响。结果表明:①城市科技人才集聚与TFP空间分异特征显著,但二者具有较强的时空一致性,即科技人才集聚特征显著的城市,其TFP也相对稳定;②城市科技人才集聚对TFP的影响呈倒U型,但研究期内大多数城市仍处于集聚效应占主导阶段,科技人才集聚通过提升城市技术进步水平促进TFP增长,而科技人才集聚对技术效率的影响呈倒U型;③不同类型城市科技人才集聚对其TFP影响的异质性显著,且适宜集聚区间也存在差异。省会城市及一、二线城市等优势特征显著的城市所能承受的科技人才集聚规模上限更高,有利于通过释放集聚红利促进TFP增长,而非省会城市、三线及以下城市等则拐点值较低。 相似文献
2.
数字化时代的经济运行方式呈现出数据驱动、万物互联、创新迭代的特征,数字经济的数字化、网络化、智能化属性对创新活动产生了深刻影响。运用空间杜宾模型,对361座城市2010-2018年度数据进行实证检验。检验结果表明,数字经济发展不仅能够带动本地创新绩效提升,而且对周边城市创新绩效也具有显著正向影响;与中、西部地区相比,东部地区数字经济对创新绩效的促进作用更强,空间溢出效应也更显著。由此,建议可从挖掘数据要素价值、搭建数字化平台、推动数字技术创新等角度发展数字经济,促进本地区和周边地区创新绩效共同提升。 相似文献
3.
绿色发展是推进京津冀城市群经济高质量发展的关键之举。文章基于2006—2019年京津冀城市面板数据,采用空间计量方法实证分析制造业与生产性服务业协同集聚对绿色全要素生产率的直接影响及空间溢出效应。研究发现:在正、负外部效应双重作用下,产业协同集聚对京津冀城市群绿色全要素生产率具有“倒U”型影响,同时存在空间溢出效应;进一步分析发现,该影响效应存在产业异质性,制造业与高端生产性服务业协同集聚对绿色全要素生产率具有更强的作用效果以及更高的拐点值,且产业协同集聚能够通过绿色技术效率及绿色技术进步“双引擎”作用于绿色全要素生产率。研究结果可为如何依托产业协同集聚促进京津冀城市群绿色发展提供一定的参考。 相似文献
4.
张耀一 《技术经济与管理研究》2021,(11):125-128
文章基于农业产业链现代化的运作模型,对农业产业链现代化的运作逻辑进行了研究,分析了农业产业组织链、供应链、空间链、价值链需遵循的相应发展逻辑,通过采用图形展示和逻辑实证的方法,展开对农业产业链现代化的调查,发现中国农业产业链现代化存在组织化水平较低、农业供应链物流不健全、农业空间链布局与效应有待完善、产业链利益联结和分配机制有待健全等问题,提出降低农业生产管理成本(提高农业竞争优势)、突破协同困境(强化整体效率)、统一规划农业产业空间布局(加快集群发展)、统筹产业价值协调(健全利益联结机制)方面加以努力,进而在促进一二三产业深度融合、上中下游一体化发展的基础上,不断探索具有中国特色的农业产业链现代化发展模式. 相似文献
5.
龚勋 《太原城市职业技术学院学报》2021,(4):162-163
发挥三全育人背景下湖湘红色文化在大学生理想信念教育中的育人价值,分析"三全育人"、湖湘红色文化、理想信念的关系,构建凝聚育人主体合力的全员育人、衔接育人全过程的全程育人,深度整合育人资源与载体的全方位育人,推动湖湘红色文化与高校"三全育人"体系、理想信念教育的有机融合,构建"大思政"格局。 相似文献
6.
南方丘陵区新增耕地质量空间特征研究*——以江西省宜春市为例 总被引:2,自引:0,他引:2
[目的]粮食安全的根本是在耕地,关键在于耕地质量。目前新增耕地主要源于土地开发项目、城乡建设用地增减挂钩土地复垦项目等,这些新增耕地需要对其开展耕地质量等别评定工作,了解新增耕地的质量状况,分析其空间特征,这对落实国家耕地保护制度、开展农村土地整治工作等具有重要作用。[方法]文章以南方典型丘陵区域——江西省宜春市作为研究区域,在新增耕地质量评价的基础上,运用地统计学、景观生态学、Arcgis空间分析技术和典型相关分析方法,研究宜春市新增耕地质量的空间特征,掌握耕地质量等别的分布规律,了解耕地质量的影响因素,为制定合理的耕地资源利用与保护政策提供依据。[结果](1)Moran′s I值结果表明宜春市2014年新增耕地利用质量在空间分布上的空间自相关性最强,而耕地自然质量空间自相关性最弱。(2)景观破碎度指数结果表明优、高等别的新增耕地质量破碎度大于中、低等别的; 多样性指数结果表明新增耕地质量多样性指数比较大; 优势度指数结果表明新增耕地质量等别优势度指数比较小,与多样性指数结果相呼应; 均匀度指数结果表明,新增耕地质量等别均匀度指数相差不大,新增耕地质量等别比较均匀。(3)质心结果表明2013—2014年间宜春市新增耕地质量的格局整体上是向西南方向变化。[结论]宜春市新增耕地质量不高; 新增耕地的利用水平差异性较小,自然本底状况差异较大; 新增耕地质量等别类型多,各质量等别类型耕地均有增加,耕地质量参差不齐,较高等地的新增耕地相对低等地而言更破碎化; 新增耕地的开发格局向着西南方向移动; 该研究为南方丘陵区的新增耕地保护提供了一定的参考依据。 相似文献
7.
将高铁开通视为一项准自然实验,基于2006-2016年中国281个地级市的面板数据,创新性地将社会网络分析与连续双重差分法相结合,实证验证高铁开通以及高铁网络对城市绿色全要素生产率的影响,并进一步分析其影响路径及空间溢出效应.研究发现:高铁开通能够显著提升城市绿色全要素生产率,但是驱动效应在城市规模、区位、地理圈层和等级方面存在显著的异质性;高铁开通对城市绿色全要素生产率的影响存在明显的滞后性,这一效应在高铁开通后第2年开始显现,而在第4年开始减弱;随着城市在高铁网络中的重要性不断提升,高铁开通对城市绿色全要素生产率的提升效应将不断增强;高铁开通间接带来的技术创新效应和结构优化效应是驱动城市绿色全要素生产率提升的主要力量,且均存在时滞,而直接替代效应尚未显现;另外,高铁开通对邻近城市绿色全要素生产率存在显著的正向空间溢出效应.研究结论进一步完善了高铁的经济环境效应评估,为理解高铁与城市发展质量之间的关系提供了新的经验证据,对优化高铁布局也有重要启示意义. 相似文献
9.
深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN,3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。 相似文献
10.