上海市产业结构偏离度与经济增长关系的实证检验--基于一个新的产业结构偏离度指标

文章通过建立一个两部门的内生增长模型,根据实现平衡增长路径所需满足的条件,可得出一个相对合理的指标用来衡量产业结构以及各产业偏离度。然后应用该指标对上海市产业结构偏离度以及各产业偏离度与经济增长之间的关系进行实证检验,希望能较真实地反映上海市产业结构以及各产业的发展情况与平衡增长路径要求目标的偏离程度。最后根据各产业偏离的方向和程度,有针对性地给出上海市产业结构调整的方向以及具体的路径选择,具有一定的现实意义。     

我国油茶产业发展现状及对策——湖南、浙江调研报告

介绍了湘、浙两省油茶产业发展的曲折道路,总结了近年来在发展油茶产业所取得成效和经验。主要包括加强领导,科学规划,政策扶持,优良品种推广,规模集约化经营等。目前,两省油茶林面积为131.8万hm2,单位面积产油量在70～80kg/hm2,年总产油约11万t。在分析了目前所存在的问题和今后发展潜力的基础上,提出改革对策与建议。     

政府在家具产业竞争力培育过程中作用的思考—以广东乐从家具产业为例

运用钻石模型对影响乐从家具产业竞争力形成的生产要素、需求条件、相关与支持性产业、企业的经营战略、结构与竞争方式、机会和政府6个影响因素进行分析,并分别讨论了政府对模型中各因素的干预和影响,指出了政府在乐从家具产业的竞争力形成过程中发挥的巨大作用,并对钻石模型的这种特殊运行机制以及产业未来发展方向进行了探讨。     

陆上石油工业可持续发展对策分析

国家调整宏观产业结构, 组建石油、石化两大集团公司, 陆上石油企业机遇与挑战并存。要实现可持续发展, 就必须充分利用国内、国外两个市场、两个资源, 发挥自身优势并借助集团优势, 抓住集团产业结构调整和企业产业结构调整的机遇, 做好资源接替、产业接替、市场接替、人才接替四个 “接替工作”, 实现可持续发展     

基于统计数据的小型水电站行业财务基准收益率测算

通过基准收益率测算方法的比选,基于2011—2017年全国农村水电统计年报7年统计大数据,对假设电站H进行经济评价,计算其财务内部收益率,并对评价结果进行分析,考虑主要的影响因素,确定了小型水电站行业基准收益率取值,并对结果进行验证,以证明测算结果的科学性。     

黑龙江森工林区接替产业发展评价

运用熵权灰色关联分析法对黑龙江省森工林区所辖4个林业管理局2012—2017年养殖业、绿色食品等5个接替产业综合发展水平进行评价,并运用耦合协调度模型测算接替产业的均衡水平。结果表明:不同林业管理局的5个接替产业均呈波动发展状态;伊春林业管理局的优势接替产业是养殖业、绿色食品、北药开发和工业,牡丹江林业管理局的优势接替产业是绿色食品,合江林业管理局的优势接替产业是服务业,松花江林业管理局没有显著的优势接替产业;接替产业的综合发展水平偏低导致其均衡水平不高,总体上由初步协调向中度协调发展。因此,各林业管理局应继续发展具有优势的接替产业,同时扶持相对薄弱的接替产业,并开发与引进新的接替产业。     

政企分开政策驱动下国有森工企业转型路径研究

回顾了国家的林业政策,梳理了黑龙江国有森工企业的转型要素,分析了国有森工企业转型发展路径的影响因素。基于政企分开的政策因素与企业的发展需要,结合国有森工企业转型存在的现实问题,分别从企业转型能力、企业转型意愿和企业转型方向3个方面阐述政企分开政策对国有森工企业转型的驱动作用。在此基础上,提出在政企分开政策驱动下国有森工企业转型发展的实现路径,并从重新定位政府与市场关系、注重培育国有森工企业内部组织平台化转型路径和构建品牌转型路径3个方面进行国有森工企业转型发展的路径研究。     

森林食品产业减贫的作用机理及效应分析

首先,介绍森林食品产业减贫的作用机理,主要包括解决资源落后与发展滞后的矛盾;促进贫困地区收入增长;注重多方交流互动。其次,将森林食品产业的减贫效应分为社会减贫效应、经济减贫效应、生态减贫效应这3个部分。最后,提出加强基础设施建设与品牌宣传;增加产业联动效应;持续带动地区增收等建议,以期为政府相关部门制定政策提供决策依据。     

黑龙江森工林区林业产业结构演变趋势及优势产业选择

采用灰色预测方法对黑龙江森工林区2018—2027年林业三次产业产值进行预测,并在此基础上利用动态偏离-份额分析方法对此阶段黑龙江森工林区的林业优势产业进行选择。结果表明:2019年黑龙江森工林区林业产业结构将演变为"三、一、二"模式;林业第一产业中的林木育种和育苗、经济林产品的种植和采集业可作为优势产业进行重点发展和管理。因此,提出优化黑龙江森工林区林业产业结构的相关建议:继续巩固发展林木育种和育苗、经济林产品的种植和采集这两个优势产业;推动加工制造业向深加工、精加工的方向转变;加强林业旅游与休闲服务业的竞争力。     

State‐contingent analysis of farmers’ response to weather variability: irrigated dairy farming in the Murray Valley,Australia

The agricultural sector is commonly regarded as one of the most vulnerable to climate change. Current understanding of the impact of climate change on this sector relies on the underlying assumptions about farmers’ possible responses to weather variability, including changes in crop choice, input combinations and land management practices. Many previous analyses rely on the implicit (and restrictive) assumption that farmers operate under a fixed technology set across different states of nature. This assumption, represented through stochastic production or profit functions, is commonly made but seldom tested and may understate farmers’ responses to climate change if state‐contingent production technologies are, in reality, more flexible. The potential for farmers to adapt production technologies in response to unforeseen events is at the core of the state‐contingent approach. Advanced in Chambers and Quiggin (2000), the theory contends that producers can manage uncertainty through the allocation of productive inputs to different states of nature. In this article, we test the assumption that farmers’ observed behaviour is consistent with the state‐contingent production theory using farm‐level data from Australia. More precisely, we estimate the milk production technology for a sample of irrigated dairy farms from the southern Murray–Darling Basin over the period from 2006–2007 to 2009–2010.