新时代农村居民生态意识提升研究

发展生态农业、建设美丽农村、实现乡村振兴的前提是农村居民生态意识的提升。新时代农村居民生态意识的提升受到生态价值意识缺乏、生态科学意识缺乏、生态责任意识淡薄等因素影响。提升农村居民的生态意识要加强生态教育,大力发展绿色农业,增加政府生态投入,同时还要设立环保自制民间组织,完善农村法律法规。     

基于需求层次提升的农村居民生活质量变化研究——以安徽省为例

本文以《安徽统计年鉴光盘检索版(2011)》中主要年份的相关统计数据为基础,分析了安徽省农村居民需要层次变化情况,得出了安徽农村居民生活质量正在提高的结论。改革开放的基本国策是促成农民生活质量提高的根本原因,而各类行为主体的不同需求则是促成农民生活质量提高的根本动力。因而,以后的涉农工作更加应该注重经济、政治、文化、社会"四位一体"综合发展。     

高经济发展水平地区农村居民生活水平影响因素研究——以上海市金山区为例

近年来我国消费水平呈缓慢提升之势,农村居民消费水平提升缓慢是原因之一。以上海市金山区为例,结合第二次、第三次农业普查数据,厘清高经济发展水平地区农村居民生活水平现状并探究其影响因素。研究表明:近十年来,金山区农村居民生活水平稳中有升,但农村内部仍存在一定的贫富差距,主要原因是受村庄经济发展水平、村庄基础设施、村庄服务业发展等因素的影响。为实现乡村振兴战略"生活富裕"的目标,需进一步发展村庄经济、完善配套设施,提高农村居民生活水平,这也为提升我国居民消费水平政策制定提供借鉴。     

农村居民出游现状及影响因素调查研究——以扬州市为例

对扬州市的宝应县、仪征市和江都市具有代表性的6个镇,共900人进行了出游特征的调查。通过对有效问卷进行详细分析,得出结论:①农村居民的出游意愿普遍较强,且出游意愿与月收入不成正相关;②农村居民出游时间段不稳定,但是其预期出游天数较长且一次出游消费较高。分析得出居民外出旅游受到多方面的主、客观因素影响,从而提出有效改善当地居民出游现状的建议。     

农村居民主观幸福感量表的编制——以山东省为例

[目的]根据农村居民生活的实际情况,编制适合针对农民幸福感研究的主观幸福感量表,为农民幸福感的研究提供依据。[方法]在农村地区（以山东省为例）随机抽样（n=900）,进行自编问卷调查,利用项目分析和信效度检验获得较高信效度的农民主观幸福感量表。[结果]编制了由43个项目10个维度组成的农村居民主观幸福感量表并证实其具有良好的信效度。[结论]编制的农村居民主观幸福感量表可以作为对农村居民主观幸福感测量的研究工具。     

农村居民消费结构影响因素及升级对策——以塔城地区为例

新疆维吾尔自治区塔城地区农村居民可支配收入逐步增长,消费水平稳步提升,但仍以生存型消费为主。初级农牧产品价格不稳定、农村社会保障程度低、物流成本高等因素制约着塔城地区农村全面发展,需采取措施改善上述问题来促进塔城地区农村全面发展。     

金融机构贷款对农村居民收入的影响——以巴中市为例

农村金融的发展对农村居民收入是否具有促进作用仍然存在争议。采用2005~2018年巴中市五个区县的面板数据,以金融机构贷款作为农村金融发展的重要指标,实证分析了金融机构贷款对农村居民收入的影响,实证回归结果显示,巴中市五区县的金融机构贷款对农村居民人均可支配收入具有显著的促进作用。此结论为提高金融机构贷款以促进农村居民收入进而促进乡村振兴提供了实证研究支持。     

农村居民生活消费支出差异研究——以安徽省为例

以安徽省为例,依据2004～2009年《安徽省农村住户抽样调查资料》的农村居民生活消费支出的相关数据,利用泰尔指数对2003～2008年安徽省农村居民的生活消费支出差距进行了测算,并通过对农村居民生活消费支出的分解,分析了各类消费的变化及其内在原因。结果表明,食品和居住消费支出的差异变化是引起农村居民生活消费支出差异变化的主要因素,其他各项支出所占比例较小,对农村居民生活消费影响不大。据此,提出了缩小农村居民消费支出差距的相关政策建议：一是提高农村居民中低收入者收入水平;二是完善教育和医疗体制改革;三是加强农村道路设施建设。     

农村居民品牌消费行为研究——以广东地区家电消费为例

以家用电器品牌消费为例,在理论研究的基础上,对广东地区农村家用电器品牌消费行为进行了实地调查研究,发现农村居民消费呈现出以下特征:已经有明显的品牌消费倾向和品牌消费意识,不少人开始追求高知名度的品牌,"求廉讲实惠"的传统消费心理开始转变;认知度最高的是国产品牌,依次是美的、海尔、TCL等;绝大多数人都有现实的品牌消费行为,而经济较发达地区的品牌消费行为比较普遍,近10%的人家中所有电器都是名牌;品牌的信息来源整体上较单一,主要是通过电视和朋友推荐,但在经济较发达地区,报纸成为仅次于电视的品牌信息源.绝大多     

农村居民收入区域差异的收敛性分析——以四川省为例

为了解目前四川省农村居民收入区域差异研究欠缺的现状,对1998—2010年农村居民收入的统计数据进行了分析．通过相对差异和绝对差异测算法的计算,发现四川现有的5个经济区域农村居民收入具有绝对差异增加和相对差异缩小的趋势,并借助σ收敛检验相对差异缩小的情况;在绝对β收敛检验下,发现初期收入低的区域比收入高的区域增长更快;条件β收敛检验结果表明,经济作物耕种面积、机械总动力、畜产品产量和乡镇企业收入等变量的增加对收入增长产生正影响．     

城市土地集约利用影响因素分析——以南宁市为例

从资源环境、社会经济以及政策制度3个方面分析了影响城市土地集约利用变化的因素,并利用南宁市2000～2009年的相关数据,采用主成分回归法进行了实证研究。结果表明:城市建设用地增量、GDP总值、工业总产值、全社会固定资产投资、土地制度与政策是影响南宁市土地集约利用变化的主要因素。     

农村居民消费结构变动趋势分析——以福建省为例

根据1994-2010年福建省统计年鉴上的数据,运用灰色关联分析法和灰色预测模型GM(1,1),对福建省农村居民的消费结构的变动过程进行研究,分析福建省农村居民消费结构在变动过程中的特点,并对2010-2015年的各项数值进行了预测,在此基础上分析福建省农村居民消费结构的变动趋势。     

引导农村居民相对集中居住模式研究——以重庆市为例

在阐述重庆市农村居民居住现状的基础上,指出由于受农村经济基础薄弱、山地地貌特征、农民小农意识、资金匮乏等因素影响,重庆市农村居民以散居状态为主。结合城市扩张带动、农村市场开发、农村资源开发、农村产业发展、农村生态移民等契机,倡议采用城镇发展推动模式、市场开发带动模式、土地开发驱动模式、乡村产业构建模式、移民安置迁建模式引导农村居民相对集中居住。提出了引导农村居民相对集中居住的政策建议：一是因地制宜,科学规划设计;二是广泛宣传,激发农民意愿;三是先行试点,发挥示范引导;四是完善政策,确保农民利益;五是加强领导,降低集居风险;六是逐步推进,实现适度集居。     

西北地区农村居民信息消费现状及发展对策研究——以甘肃为例

通过分析甘肃省农村居民信息消费的现状及存在的问题,提出了提高甘肃省农村居民信息消费水平的建议和措施。     

城市近郊农村居民旅游认知特征分析——以青岛市崂山区为例

通过对青岛崂山区农村居民的调查研究,从农村居民对旅游的了解情况、旅游态度、旅游欲望3方面分析了城市近郊农村居民旅游的认知特征,同时利用皮尔逊相关分析验证了变量之间的相关性,以期为进一步开发城市近郊农村居民旅游市场提供科学依据。     

农村居民消费影响因素的主成分分析——以山东省为例

本文运用主成分分析法对影响山东省农村居民消费的收入支出因素进行分析,找出主要影响因素,并针对这些因素提出拉动山东省农村居民消费的对策。     

基于ELES模型的农村居民消费结构研究——以荆门市为例

"消费、投资和出口"被誉为拉动经济增长的三驾马车,长期以来,我国经济增长在高投资和高出口的发展模式中变得乏力,扩大内需,提高居民消费能力成为了经济增长的新动力。中国作为一个传统的农业大国,农村居民形成了一个庞大的消费群体,农民消费值得重视,扩大内需尤其是增强农村居民的消费成为经济发展的关键。借助2005～2016年《荆门市统计年鉴》的原始数据,通过对这些数据的加工处理,进行了数据挖掘,运用扩展线性支出系统模型(ELES)对荆门农民居民消费结构的基本消费支出、边际消费倾向、需求收入弹性和自价格弹性进行定量分析,然后在扩展线性支出系统模型的基础上进行扩展,从消费贡献率和食品实物结构的角度进行分析,进一步细化农村居民的消费结构,结果表明,荆门农村居民的消费层次由解决温饱向营养均衡方向转变,农村居民的消费结构开始由生存型消费向发展和享受型消费过渡的阶段。     

影响农村居民养老保险参保的因素分析——以江西省Y区为例

随着工业化和城镇化进程的加剧,越来越多的农村青壮劳动力向城市转移,加剧了农村老龄化问题。同时随着传统的家庭养老以及土地保障制度功能的弱化,农村居民基本养老出现严重危机,给农村社会经济的健康可持续发展带来巨大阻碍。通过以城乡居民养老保险作为切入点,选取江西省Y区作为个案,运用问卷调查法和访谈法,从内部因素和外部因素两个角度出发,全面分析影响农村居民参保因素,旨在为城乡居民基本养老保险制度在农村地区的顺利发展提供相关借鉴。     

城市公园商品价值定量及影响因素——以南宁市南湖公园为例

公园商品价值评估为城市土地利用开发与建设管理提供重要决策依据.采用享乐价格法,调查南宁市南湖公园周边二手房价格,并对公园商品价值进行定量.结果表明,南湖公园HPM研究的最优模型为半对数模型;显著影响公园周边房屋单价( Pr)的变量有建筑年龄( S 7 )、总楼层数( S 8 )、离南宁火车站距离(L2)、离最近地铁站距...