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基于2007—2017年长江经济带省级面板数据,在面板向量自回归模型(PVAR)的基础上,运用稳定性检验、Granger因果检验、脉冲响应和方差分解等方法对长江经济带旅游产业发展与减贫效应的关系进行了实证研究。结果表明,长江经济带旅游产业发展对贫困发生率的影响随着年份变化由大变小,贫困发生率先增大后减小;长江经济带贫困发生率对旅游产业发展的影响会随着年份变化由大变小,在贫困发生率的影响下,旅游产业发展先增大后减小;长江经济带旅游产业发展对贫困发生率的影响大于贫困发生率对旅游产业发展的影响。基于此,为了进一步增强长江经济带旅游产业的减贫效应,需要延长旅游产业链,强化旅游业对贫困的脱贫力度;加大对地区基础设施建设的投资,为旅游产业的基础设施服务奠定基础;合理规划开发旅游资源,同时加大对旅游资源的保护;走特色旅游发展之路,打造出特色化程度高、服务质量好的优质旅游产业。 相似文献
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以分子技术自动化育种设备的气吸式排种器为对象,使用ANSYS Workbench软件,运用正交试验原理对影响吸嘴吸附力的真空度、吸嘴孔径、入口锥角、种子与吸嘴距离4个因素进行仿真试验研究。根据数据统计结果分析了3种出气口位置对各吸嘴吸附力的影响,并在试验样机上对结果进行验证。结果表明:影响因素从主到次为种子与吸嘴距离、真空度、吸嘴孔径、入口锥角;种子与吸嘴的距离为主要影响因素,其他3个因素影响并不显著;出气口的3种布置方式中,当出气口距汇流管两端距离为170mm时,各吸嘴吸附力分布均匀且平均值最大。 相似文献
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基于2002—2021年长江经济带11省市的面板数据,分别利用SBM-GML指数法和熵值法测算了长江经济带的农业绿色全要素生产率水平和新型城镇化、新型工业化水平,然后运用面板Tobit模型分析了新型城镇化、新型工业化对农业绿色全要素生产率的影响。结果表明:2002—2006年间长江经济带各省市的农业绿色全要素生产率水平还不尽人意,但2007—2021年该经济带各省市的农业绿色全要素生产率水平均显著提升,同时长江经济带的新型城镇化、新型工业化水平也呈稳步上升趋势;新型城镇化、新型工业化对长江经济带农业绿色全要素生产率水平的提升具有显著的正向影响,且新型工业化的影响更大。基于此,为了进一步挖掘长江经济带新型城镇化、新型工业化对农业绿色全要素生产率提升的潜力,建议长江经济带各省市在稳步推动新型城镇化发展的同时不断为新型工业化注入新的“活力”,为提升当地的农业绿色全要素生产率水平助力,同时还要通过优化农业产业结构、改造农村电网等方式进一步减少非合意产出。 相似文献
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根据2008-2019年南海北部渔港渔业生产抽样调查数据,统计得出南海北部的眼镜鱼(Mene maculata)产量主要来自于灯光围网,占其总产量的93.38%。利用剩余产量模型对围网作业功率在300 kW以上、功率在200~300 kW和功率在100~200 kW的CPUE数据进行了分析。模型计算出南海北部眼镜鱼的最大可持续产量在151128.99~163139.34 t,平均为155298.09 t。依据处于优势地位的围网作业功率在200~300 kW的CPUE数据的模型评估认为,2019年发生了过度捕捞。该鱼种的总可捕量宜下调为3.6×104t。 相似文献
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为测度农业绿色发展水平,采用超效率SBM模型和GML指数对长江经济带各省市1997—2019年的农业绿色全要素生产率进行了分解测算,基于时空角度探究其发展差异,并进一步从整体和区域层面对其收敛性进行检验。结果表明:样本期间内,长江经济带农业绿色全要素生产率总体呈增长趋势,其中,下游地区最高,中游地区最低,上游地区居中,该区域农业绿色全要素生产率增长主要来源于农业绿色技术进步;长江经济带总体以及上游、中游、下游地区在样本期内均不存在绝对α收敛,但存在绝对β收敛。基于此,为了从整体及空间上进一步优化并提高长江经济带农业绿色全要素生产率,推动该区域农业朝着绿色高质量方向发展,提出落实区域农业高质量发展政策、因地制宜发挥区域优势、破解区域发展障碍、践行区域协同发展战略等对策建议。 相似文献
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乡村振兴与新型城镇化战略是共同解决城乡不平衡问题的关键,以湖北省地级市为研究对象,基于2010—2020年的数据,首先构建乡村振兴与新型城镇化指标体系,其次运用熵值法测算出两者得分,最后运用耦合协调度模型测算出两者之间的耦合度和耦合协调度。结果表明:湖北省乡村振兴与新型城镇化发展水平呈波动增长趋势,且乡村振兴水平高于新型城镇化水平;各地市乡村振兴与新型城镇化之间的耦合协调度呈波动增长趋势。基于此,为了进一步提高湖北省乡村振兴和新型城镇化水平以及促进两者之间协调融合发展,提出了进一步延长农村产业链、完善城镇新型基础设施建设和发挥城镇溢出效应等对策建议。 相似文献
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针对OTSU算法时间复杂度高、实时性差等缺点,结合粒子群算法(particle swarm optimization,简称PSO)提出了一种新的自适应动态参数控制PSO+OTSU算法。通过自适应动态调整惯性权重因子和学习因子,让处在不同位置的粒子做自己最擅长的事情,从而达到算法满足实时性的目的。通过研究自然农田环境下作物图像,提出了一种改进超绿作物图像灰度化方法。结果表明,提出的自适应算法比标准PSO+OTSU算法运行时间缩短了12.7%,错分率方差缩小了26.3%,具有更好的实时性和稳定性。最后在不同光照、不同复杂背景、不同作物植株条件下进行验证试验,都取得了很好的分割效果,说明改进算法同时具有很强的健壮性。 相似文献
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