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企业创新是国家经济可持续增长的关键,受到管理层意愿的影响,因而需要对内部经营者的权力进行制衡。以2010-2018年我国A股上市公司为研究样本,实证检验管理层权力制衡强度对企业创新投资的影响,以及不同债务约束情境下高商业信用配置、高负债水平的调节效应,此外,还考察了产权性质的差异化影响。研究表明,管理层权力制衡强度越大,企业创新投资水平越高;高商业信用强化了该促进作用,而高负债水平弱化了该促进作用。进一步研究发现,管理层权力制衡强度与企业创新投资的关系在民企中更显著;国企能够更好地获得和运用商业信用,使其高商业信用对该关系的强化效应更显著;民企具有更强的债务约束,其高负债水平对该关系的弱化效应更明显。 相似文献
4.
不同栽培方式对玉米光合特性及产量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
《中国集体经济》2018,(27)
目的:借助玉米栽培方式研究实验,对6种不同的玉米栽培方法进行对比,对栽培方式给玉米具备的光合特性以及最终产量带去的多种影响进行了解。方法:在标准的栽培实验条件之下,应用6种常见的方法对玉米作物进行栽培,在栽培实验过程中,对玉米的实际光合速率、气孔导度、叶面积指数、蒸腾速率以及具体的籽粒产量进行了解,借此来找出适合玉米作物的栽培方法。结果:用地膜覆盖以及秸秆覆盖这两种方法均可以将原有的净光合速率、叶面积指数有效提升,进而将玉米产量提高。在玉米处于乳熟期时,光饱和点相对比较高,甚至高于抽雄起的光饱和点,另外直播的玉米低于移栽的玉米。借助地膜覆盖的方式的玉米具有较大的量子效率,其净光合速率也得到了明显提升,玉米衰老的问题也被充分延后,光补偿点被充分提高,玉米的产量被充分提升,地膜覆盖下的玉米生长效果相对较好。结论:地膜覆盖这种玉米栽培方法可以提升玉米的产量与光合特性。 相似文献
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6.
稻鳅共生种养模式试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
[目的]稻鳅共生是典型的稻田综合利用模式,符合生态农业发展方向。通过对稻鳅共生生态系统的生理生态学机制开展试验研究,为进一步推广稻鳅共生种养模式提供科学依据。[方法]采用田间试验方法,以水稻单作为对照,研究了不同泥鳅养殖密度下的稻鳅共生对水稻农艺性状、土壤理化性质、水稻产量构成的影响,并对稻鳅共生种养模式进行了经济效益分析。[结果]与对照处理相比,水稻长势在株高、有效分蘖率、根长等方面有一定提高。养殖田水稻株高增高了3%,有效分蘖率提高了8%~11%,根长提高了8.8%~31.3%。在土壤理化性质方面,与对照相比,土壤容重降低了7.1%~21.2%,孔隙度增加了4.1%~14.7%。实验前后养殖田内土壤有机质增加了3.5%~26.5%,对照田降低了2.5%~5.8%。土壤肥力(氮、磷、钾)减少,但减少幅度小于对照处理。稻鳅共生种养模式下水稻产量提高了5%~25%,同时稻田增收泥鳅1 725~3 375kg/hm2,净收入为1.836 0万~2.307 0万元/hm2,经济效益提高了3.65~4.84倍。稻鳅共生种养模式中泥鳅的养殖密度为30万尾/hm2时稻田的生态效益和经济效益最佳。[结论]稻鳅共生有效改善了土壤理化性质,促进了水稻的生长,提高了稻田产量和产值。 相似文献
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建设现代化产业体系,要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上,而制造业作为实体经济的主体,是国家经济命脉所系,是我国构建现代化产业体系的关键一环。中国能否通过制造业的转型升级,顺利实现从制造大国向制造强国的转变,一定程度上也决定了实体经济能否实现高质量发展,现代化产业体系建设能否顺利完成。我国制造业规模连续13年位居世界首位,有220多种工业产品产量世界第一,并且是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家,制造大国的名号当之无愧。但是长期以来我国制造业发展一直存在核心技术短板明显,产业链稳定性和抗冲击能力不足的问题,如何从“微笑曲线”上低附加值的制造端走向高附加值的研发端、销售端,是当前制造业发展的重要课题。 相似文献
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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 总被引:4,自引:0,他引:4
[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。 相似文献