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

［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。     

关于市政环卫工程中"城市病"的建议 ——以环境污染为例

随着北京城市化进程的加快,城市人口规模的增加,北京的"城市病"问题逐渐凸显出来.主要表现为城市环境污染,交通拥堵,资源枯竭,房价猛增,城市土地规划不合理等问题.这些问题同样给市政建设带来了巨大的阻碍.其中环境污染直接影响了城市的环境卫生状况,影响了市政环卫工作的进展.本文通过分析日本与中国的环境污染情况,以各自城市垃圾处理情况,来对中国环境卫生状况做出最后评价,找出其不足之处,提出相应的解决办法及建议.     

基于均方差法的郑州市土地综合承载力评价

［目的］开展土地综合承载力评价是科学编制国土空间发展战略的基础。通过构建包含水土资源承载力、经济承载力和生态承载力3个维度土地综合承载力评价指标体系，定量刻画郑州市城市土地综合承载力的特征与轨迹。［方法］运用均方差法，选取2010—2016年郑州市城市土地综合承载力评价指标，分析其土地综合承载力特征。［结果］（1）总体上，郑州市城市土地综合承载力不断增强，水土资源承载力呈现先升—降—升的动态演变特征； 经济承载力持续增长，这源于郑州市土地经济效益的大幅提升； 生态承载力呈现波动性增强的演变特征。（2）郑州市城市土地综合承载力经历了较低—中等—较高发展历程，但土地综合承载力处于低层次的较高阶段，仍有较大提升空间。（3）为提高郑州市城市土地综合承载力，应加快“多规合一”规划的编制，科学划定城市增长边界和“三生”空间，转变城市发展理念，优化发展发展路径，提升城市土地综合承载力水平。［结论］郑州市城市土地综合承载力仍有较大提升空间，应加快建立土地综合承载力扩容的有效机制。     

Who benefits from partial tax coordination?

In this paper, we investigate whether partial tax coordination is beneficial to countries within and outside a tax union, in which countries are supposed to compete in taxes and infrastructure. Our results demonstrate that a subgroup of countries agreeing on a common tax rate can harm both member and nonmember states. This is in contrast to the classical findings that partial tax harmonisation is Pareto improving. When a minimum tax rate is imposed within a tax union, we demonstrate that it does not necessarily improve the welfare of the member countries. Moreover, both the high‐tax and low‐tax countries can be worse off. This conclusion is at odds with the classical result that a high‐tax country benefits from the imposition of a lower tax bound.     

浅析土地储备制度对房地产价格的影响——以北京市为例

土地储备制度已经出台了将近14年,其在经济社会改革中扮演着重要的角色,使土地市场变得更加公平公正,提高了对土地管理的效率,并对房地产价格方面产生了较大的影响.本文通过整理分析北京市2013-2017年的地价与房价数据来探析土地储备制度对房地产价格的影响,得出土地储备制度是引起发地产价格房地产价格上升的因素之一的结论.     

Impulse response function analysis of the impacts of land value-added tax policy on government performance

In this study, an epsilon-based network data envelopment analysis is employed to construct assessment mechanisms for government performance. Moreover, performance indicators of two dimensions of tax collection efficiency and financial effectiveness are measured. We propose a vector autoregression model in which all economic variables are regarded as dependent variables to address the disadvantages of traditional regression model. The conclusions are as follows: (a) measures of tax collection efficiency deteriorated, whereas those of financial effectiveness improved. (b) In an impulse response analysis of the model, an increase in government-published land values produced significantly increased tax collection efficiency.     

Volatility forecasting: long memory,regime switching and heteroscedasticity

In this article, we account for the first time for long memory, regime switching and the conditional time-varying volatility of volatility (heteroscedasticity) to model and forecast market volatility using the heterogeneous autoregressive model of realized volatility (HAR-RV) and its extensions. We present several interesting and notable findings. First, existing models exhibit significant nonlinearity and clustering, which provide empirical evidence on the benefit of introducing regime switching and heteroscedasticity. Second, out-of-sample results indicate that combining regime switching and heteroscedasticity can substantially improve predictive power from a statistical viewpoint. More specifically, our proposed models generally exhibit higher forecasting accuracy. Third, these results are widely consistent across a variety of robustness tests such as different forecasting windows, forecasting models, realized measures, and stock markets. Consequently, this study sheds new light on forecasting future volatility.     

基于冠层光谱和BP神经网络的水稻叶片氮素浓度估算模型

[目的]快速、准确地诊断水稻叶片氮素营养状况,为水稻氮肥精准管理提供依据。[方法]以江西省农科院8种不同施肥处理的晚稻为研究对象,于主要生育期同步测定了水稻冠层光谱反射率及叶片全氮浓度(Leaf Nitrogen Concentration,LNC),系统分析了原始光谱反射率、一阶微分光谱、"三边"参数以及由350～1 350nm两两波段组合的差值(SD (Rλ1,Rλ2))、比值(SR (Rλ1,Rλ2))及归一化(ND(Rλ1,Rλ2))光谱指数与水稻LNC的相关关系,筛选出敏感参数,并以之为自变量构建了水稻LNC的传统预测模型,另外构建不同指标个数的多元线性与BP神经网络模型,并对模型进行验证。[结果](1)水稻LNC与一阶微分光谱在751nm处的相关性最高(r=0. 822);(2)"三边"参数中的红边面积SDr与LNC的相关性较高(r=0. 687);(3) 750nm附近的红边波段与近红外波段差值组合、550nm附近的绿光波段与近红外波段的比值及归一化差值组合与水稻LNC的相关性较高,以SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)和ND (R534,R1 349)表现最好,相关系数分别为0. 827、-0. 790和0. 788;(4)传统回归模型中以SD(R752,R751)构建的一元线性模型最佳(RC2=0. 665、RV2=0. 750、RMSEV=0. 4%、RPD=2. 034);(5)利用5个指标((R'751、SDr、SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)、ND (R534,R1 349))经逐步回归筛选出的2个指标SD ((R752,R751)和SR (R534,R1 350))构建预测水稻氮素的BP神经网络模型,预测效果最佳,其验证参数值分别为R2=0. 859、RMSEV=0. 302%和RPD=2. 669。[结论]基于单指标构建的传统线性模型计算过程简单但精度略低,而基于2个指标(SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350))构建的BP神经网络模型预测精度高于该2指标构建的多元线性模型,表明在指标适合的情况下,BP神经网络对氮素具有较好的预测能力,是一种快速准确估算水稻叶片全氮浓度的方法。