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1.
农产品贸易提升了农业绿色全要素生产率吗?   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于2008—2017年中国省际面板数据,从农村金融发展的视角出发,实证检验了农产品贸易对农业绿色全要素生产率(Total Factor Productivity,TFP)的影响。研究发现:(1)农产品进口贸易和农产品出口贸易均有利于提升农业绿色全要素生产率,其中,农产品出口贸易的提升作用更大;(2)相比农业绿色技术效率渠道,农产品贸易通过促进农业绿色技术进步对农业绿色全要素生产率产生的提升作用更强;(3)农产品贸易可以通过推动农村金融发展对农业绿色全要素生产率提升产生积极作用,即存在农产品贸易→农村金融发展→农业绿色全要素生产率的传导机制;(4)农产品贸易对农业绿色全要素生产率的影响存在基于农村金融发展的双重门槛效应,在农村金融发展水平由低变高的动态过程中,农产品贸易对农业绿色生产率的促进作用逐步增强。因此,要促进农业绿色全要素生产率的有效提升,一方面离不开农产品贸易的持续健康发展,另一方面也需要充分结合各地区农村金融发展水平的实际状况,施行差异化的农产品贸易政策,以充分发挥农产品贸易的正向绿色全要素生产率溢出效应。  相似文献   
2.
"三全育人"概念的提出对高校育人工作具有重大意义,同时对辅导员育人机制的建立有着重要指导作用.高校辅导员在工作中对"三全育人"理论的合理运用,使之更好地融入到大学生的学习和生活中,最终达到立德树人的育人目的."三全育人"的育人机制对大学生综合素质的提高以及职业生涯发展有着重要作用.  相似文献   
3.
研究基于2015年至2021年的周度价格数据,使用协整检验、向量误差修正模型、CCC-GARCH模型和预测误差方差分解定量分析了新冠肺炎疫情对肉类市场结构、价格以及价格波动的影响.结果表明:疫情发生后,猪肉、牛肉、羊肉市场联系更加紧密.猪肉主导地位下降,牛肉的地位上升,相较于疫情发生前的替代关系,疫情发生后猪肉和牛肉更偏向互补关系.此外,疫情没有对肉类价格水平产生显著影响.由此提出两点政策建议,建立健全的现代肉类储备体系以及推进猪牛羊肉产业共同发展.  相似文献   
4.
文章应用索洛余值法,基于2000—2018年的面板数据测度了京津冀地区的全要素生产率(TFP),并构建反距离权重矩阵的空间滞后模型(SLM)与空间误差模型(SEM),运用空间回归模型偏微分方法对国际产业转移的空间技术溢出效应进行解析。实证结果表明:京津冀地区全要素生产率存在负向空间溢出效应,全要素生产率较高的地区对邻近地区有负向影响;国际产业转移与本地区全要素生产率呈负相关关系,其对相邻地区的空间溢出效应尚未形成;从直接效应看,研发投入、人力资本、基础设施与经济密度指标均对本地区全要素生产率产生正向影响,产业结构对本地区全要素生产率的影响为负;从间接效应看,仅人力资本指标对邻近地区全要素生产率呈显著负向影响。  相似文献   
5.
在深入践行“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”的治水思路下,科学有效地评估我国区域全要素水资源利用效率,对于完善当前治水水平具有重要的意义。基于全要素分析框架,将水足迹纳入投入产出指标体系,构建Shephard水资源距离函数,结合SFA模型测度了我国2003—2018年全要素水资源利用效率,结果表明:我国水足迹总量呈波动上升趋势,在2010年后增长趋势逐渐放缓,区域间水足迹平均值和年均增长率存在显著差异;我国全要素水资源利用效率不高,具有东高西低特征,全国及东、中、西部均呈下降—上升—下降—上升的W形变化趋势,呈现从西北向东南地区逐步提升趋势;环境规制与全要素水资源利用效率呈现U形关系,经济发展水平、技术水平、贸易结构、产业结构以及用水结构对我国全要素水资源利用效率具有正向促进作用,城镇化则具有负向促进作用。最后根据研究结果提出相关政策建议。  相似文献   
6.
《老子》中“道”有多种含义,本文以第二十五章为中心,围绕“字之曰道”来探究这里的 “道”概念的具体涵义。此章对“道”的描述涉及了物质、时间、空间、运动、规律五个方面的特性,基于这五方面的描述而“字之曰道”,表明了此“道”乃是标识物质、时间、空间、运动、规律互相统一不可分割的宇宙整体的概念。借助于此概念所表达的宇宙整全原理,本质上是世界一元性与世界多样性相互统一的辩证世界观。  相似文献   
7.
对大学生开展心理健康教育,对于开发其心智、培养其良好的品格具有重要的作用。"三全育人"理念为大学生心理健康教育提供了理论指导,在具体实践中存在着大学生心理健康教育全员性不足、大学生心理健康教育过程欠缺全局观、大学生心理健康教育的全方位意识不强的问题。需要从调动心理健康教育主体的积极性、对大学生开展分阶段的心理健康教育、丰富大学生心理健康教育形式方面入手,构建多元协调的教育体系,推动大学生心理健康教育模式的创新。  相似文献   
8.
9.
研究针对在线产品销售的决策需求,结合各行业在线产品的销量影响因素及深度学习算法优势,构建了适用于在线产品的销量预测模型,并重点评估了模型在不同种类在线产品上的适应性。研究过程将全连接模型与CNN的训练结果进行了对比,证明了CNN模型的精度和泛化能力。通过选取非深度学习模型Adaboosting作为对比基线,证明CNN模型在不同类别产品下的性能优势。另外,实验得出经过无监督预训练的CNN模型在销量预测问题上更有效、适应能力更强的结论。  相似文献   
10.
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