高粱品种生态适应性综合评价指标体系的构建与应用

[目的]高粱是我国重要的多用途旱地经济作物,生产区域广,生态条件复杂,栽培方式多样,因此,构建高粱品种生态适应性评价指标体系对品种选择、种植规划等具有重要指导意义。[方法]文章通过文献研究、生产调研和专家问卷调查,利用层次分析法,构建品种生态适应性评价的指标体系的层次结构;利用德尔菲法,利用橙子办公软件设计调查问卷,借助专家微信群对各指标的相对重要性进行专家问卷调查,使用SPSSAU优序图法,计算各指标权重。[结果]根据反复征询意见,确定了各项指标的判分原则和标准,按综合得分将高粱品种生态适应性分为适应（≥90分）、较适应（76～89分）和不适应（≤75分）3类。根据所建评价方法对适应性评价试验中6个代表性品种,对其在6个地区的表现进行综合打分评价。[结论]证明结果符合实际。     

中国沿海11省（市、自治区）休闲渔业空间分布及影响因素分析

目的 对沿海休闲渔业进行空间布局分析,有利于更好地调动不同省（市、自治区）的资源禀赋,促进休闲渔业发展,优化休闲渔业的空间规划。方法 文章以我国沿海11个省（市、自治区）8 552个休闲渔业经营单位为研究对象,综合运用平均最近邻、Thiessen多边形、核密度估计法、地理探测器,多维度分析我国沿海11个省（市、自治区）休闲渔业空间分布情况,并对其影响因素进行探讨。结果 （1）我国沿海11省（市、自治区）休闲渔业整体上呈现集聚型的分布形态,有显著的“两环一带”密度分布特征;旅客周转量、等级公路密度、与主城区的平均距离对休闲渔业空间分布的解释力最强。（2）休闲渔业与交通干线、景区酒店均有良好的空间耦合关系。（3）随着与市中心的距离递增,休闲渔业数量呈现先增后减的倒“U”型变化规律,并在距离市中心50km处形成了休闲渔业环城游憩带;所有影响因子在进行交互后均产生了双因子增强或非线性增强的作用。结论 在影响因素中,休闲渔业与主城区的距离、旅客周转量、旅行社接待人次数是主导因素;5A景区数量、生活垃圾无害化处理率、人均公园绿地面积是驱动因素;城镇居民人均可支配收入、等级公路密度是诱发因素;政府行为、热点事件是调节因素,各因素相互作用,共同形成沿海11个省（市、自治区）休闲渔业的空间格局。     

集体林权制度改革后面临的森林资源管理问题与对策

对集体林权制度改革后面临的产权纠纷、林地使用费的收取、森林资源交易、经营技术与集体生态公益林管理等森林资源管理问题进行了分析,并提出了对有纠纷的林地进行审查并重新界定,不同区域区别对待、制定相适应的森林资源管理政策与法规体系、组建森林资源交易市场等相关建议与对策。     

包铝铁红产品耐高温性能的研究

随着建筑材料行业的迅速发展和瓷质玻化砖的广泛应用,市场上对具有耐高温性质的铁红颜料需求很大,但是目前国产氧化铁红煅烧到800℃以上时会发生烧结和还原,严重影响了产品质量。通过比较原料铁红、包铝铁红和超声波分散后的包铝铁红3种产品之间的耐高温性能,得出结论：经过超声波搅拌分散15min后的包铝铁红产品,最高耐温可达1200℃,而且无烧结情况发生。通过观察铁红颗粒包覆Al2O3前后的TEM图片,发现Al2O3可以在铁红颗粒外面形成一层包膜,使粒子之间被包膜隔开,因此产品的耐烧温度被提高,而且不会烧结在一起。     

周期性财务战略与企业可持续增长率

本文以可持续增长财务理论为指导,论证财务战略与企业增长率之间的关系,指出在风险控制与增长速度控制之间,风险控制应是第一位的,并阐明了在不同的企业寿命周期阶段,财务战略的重点不同,成功关键因素不同,可持续增长率的作用也不同。     

提高企业竞争力永恒的法宝——加强企业财务管理

财务管理是企业管理中的重要组成部分,针对目前企业的财务管理模式,从资产管理、预算管理、成本费用管理、机构扁平化集中管理等方面,强调加强企业财务管理的重要性,增加企业的竞争能力,提高企业抵抗市场风险的能力.     

层次聚类方法的CURE算法研究

层次聚类方法是一种发展比较早、应用广泛的聚类方法。本文重点总结研究了聚类技术中层次聚类方法的典型算法-CURE算法,并给出了一个详细的手工解析示例。     

从专业化管理向全面精细化管理方式的转变

以油气资源的勘探、开发与生产经营为核心的中国石油勘探与生产分公司原有的专业化管理系统仅着眼于油气储量和产量目标实现。为实现油气勘探与生产板块企业生产经营管理方式的转变,同时为中国石油企业发展方式转变提供决策支持。基于ERP先进的企业管理理念,以ERP基础理论与应用为基础,结合中国石油勘探与生产分公司建设与实施ERP管理的情况,重点论述中国石油勘探与生产分公司在管理方式转变上获得的管理效益。     

Productivity of core infrastructure investment in China: An input–output approach

This paper examines the productivity effect of two categories of core infrastructure investment in China, by matching a panel of manufacturing firm-level production data with province-level infrastructure investment data. Cross-industry variation in infrastructure reliance using input–output table information is employed to address potential endogeneity issues. We find that firms in an industry that relies more heavily on infrastructure in production experience higher productivity growth from more infrastructure investment. On average, the annual rate of return to core infrastructure investment in China is about 23% during 1998–2007.