一、社会消费品零售总额分月增长幅度(论文文献综述)
车明[1](2021)在《贸易政策不确定性及其宏观经济效应研究》文中研究指明尽管长期以来世界各国都致力于打造一个公平、开放、稳定的国际贸易体系,但是由于各国在全球经济发展过程中的利益分配存在分歧且现有多边贸易组织(如WTO)无法对各国贸易政策施加强有力的约束,使得各国均有可能对本国贸易政策进行调整,而外界无法准确预知其贸易政策是否会调整、何时调整以及如何调整,贸易政策不确定性仍然是国际贸易发展过程中一个无法回避的问题。2008年金融危机之后,各国政府都在采取各种措施来阻止本国经济下滑,这样的状况引起了全球各界对于贸易政策不确定性的普遍忧虑。这种对贸易政策不确定性的担忧并未随着各国经济的复苏而逐步缓解,反而在近几年中愈演愈烈。美国前总统特朗普上台执政之后,坚持奉行“美国优先”政策,不断挑起与其它国家的贸易摩擦。除美国外,日本将韩国排除出贸易优惠“白名单”,同样引起亚洲内部国家间贸易分歧,由于英国“公投脱欧”,欧盟贸易政策环境变得疑雾重重,而此次“新冠肺炎”疫情在全球范围内的爆发也提升了潜在的贸易政策不确定性。在导致全球贸易政策不确定性提升的各个事件中,中美贸易摩擦无疑和中国的关系最为密切,由于美国是中国的第一大贸易伙伴,此次中美贸易摩擦势必会对中国的宏观经济运行产生重要影响。因此,结合本次中美贸易摩擦的基本事实研究贸易政策不确定性及其宏观经济效应,有助于更深入的理解贸易政策不确定性自身的特点及其与宏观经济运行间的关系,亦能为评估本次中美贸易摩擦对中国宏观经济产生的影响提供一定依据。本文的第一章内容为绪论,阐述了本文的研究背景、选题意义、研究内容、研究方法、研究创新与研究不足等内容。第二章的文献综述从贸易政策不确定性的理论研究、贸易政策不确定性的实证研究、不确定性的内生性研究和其他经济政策不确定性的影响研究四个方面对现有文献进行梳理,并对相关文献进行了简要评述。接下来,本文从两个角度对贸易政策不确定性自身的特点展开研究,其中第三章对三种测度贸易政策不确定性的方式进行了分析与比较,并选择最优的测度方式,为后文的相关研究内容奠定基础;第四章探讨贸易政策不确定性是宏观经济波动的内生响应还是外生冲击,为后文的理论建模方式提供指导。而后,本文分别从模型和实证的角度对贸易政策不确定性的宏观经济效应进行研究,其中第五章结合中国实际情况构建包含异质性企业的开放DSGE模型模拟贸易政策不确定性变化对中国宏观经济运行的影响,并探讨其传导机制;第六章基于模型分析结果和现实情况构建冲击约束集,对贸易政策不确定性冲击的宏观经济效应进行实证研究。最后,第七章对前文的相关研究内容进行总结,得出本文的研究结论并提出相关可行性建议。具体而言,本文的研究工作主要获得了以下几点结论:(1)结合中美贸易摩擦期间基本事实对三种贸易政策不确定性测度方法进行比较后发现,就本次中美贸易摩擦过程中所发生的实际情况而言,基于贸易政策发生不利变化幅度的“关税测量法”无法准确衡量贸易政策不确定性;利用“随机波动率法”测度贸易政策不确定性时,会将已经提前告知的关税波动也计入贸易政策不确定性指标中,且未能识别本次中美贸易摩擦期间出现的不同商品关税税率反向变动造成的抵消效应;通过对报纸进行文本分析构建的贸易政策不确定指数能够较好地反映此次中美贸易摩擦过程中两国的贸易政策不确定性,且丰富的时变性质还能够体现一段时期内经贸关系紧张与缓和的交替变化。(2)贸易政策不确定性内生性识别结果表明,工业增加值的增长率会因为正向的贸易政策不确定性冲击而下降;而工业增加值增长率受到冲击时,贸易政策不确定性的变动方向不确定,因此可以认为贸易政策不确定性是中国宏观经济波动的一个原因而非结果。方差分解的结果显示,贸易政策不确定性冲击对工业增加值的解释力度较强,中国贸易政策不确定性的变化对经济波动具有相对重要的影响。此外,对借助工具变量寻找到的唯一解分析发现,贸易政策不确定性冲击具有明显右偏和厚尾的非正态分布特点。(3)在构建异质性开放DSGE模型分析贸易政策不确定性冲击对宏观经济运行的影响时,基于哈佛大学经济复杂性数据库与联合国Comtrade数据库所提供的中国2017年进出口产品级数据发现,在中国进口产品结构和来源国构成不变的情况下,如果中国对原产于美国的进口商品加征新的关税,会使得中国进口商品的平均税率上升2%左右。此外,基于中国工业企业数据库的分析发现,非出口企业年平均出口市场进入率为9.70%,出口企业年平均出口市场退出率为12.78%。数值模拟结果表明,中美贸易摩擦将导致宏观经济下行,即投资、消费、就业和产出等均出现不同幅度的下降,且本次中美贸易摩擦过程中,贸易政策不确定性上升所产生的“下行效应”约占总效应的30%至40%。在传导机制分析中发现,新厂商进入与在位厂商退出是产生本文基准模型脉冲响应结果的核心传导机制,此外,名义粘性、商品偏好、消费习惯和投资调整成本均会对脉冲响应结果产生一定的影响。(4)在实证分析贸易政策不确定性对宏观经济运行的影响时发现,在受到贸易政策不确定性冲击后,反映宏观经济整体运行情况的宏观景气指数出现一个“驼峰状”的负向偏离;在反应宏观经济运行的具体指标方面,贸易政策不确定性冲击对工业增加值同比增长率的负面影响最大。方差分解结果表明,贸易政策不确定性冲击对宏观景气指数的解释力度在冲击出现之后的前5期中逐步上升,并在长期中稳定在高位;在反应宏观经济运行的具体指标方面,贸易政策不确定性冲击对工业增加值同比增长率、社会消费品总额同比增长率和进口贸易总额同比增长率的解释力度都超过了20%。贸易政策不确定性冲击的时变分析表明,在本次中美贸易摩擦之前,宏观景气指数的脉冲响应相对稳定,但在本次中美贸易摩擦期间,贸易政策不确定性冲击的“负面影响”明显增强;在反应宏观经济运行的具体指标方面,在本次中美贸易摩擦期间,工业增加值同比增长率的脉冲响应值在短期内迅速下降,而后逐步回升,并未体现出“先逐步下降,后逐步回升”的特点;和其他两项指标相比,社会消费品零售总额同比增长率的脉冲响应峰值出现较晚,且具有一定的长期效应;进口贸易总额同比增长率的脉冲响应值呈现出明显的先上升后下降的特点,且在本次中美贸易摩擦期间变动幅度明显增大。本文的创新点主要体现在以下四个方面:(1)在研究视角方面,本文并未像大多数文献那样将关注点集中在微观层面,重点分析贸易政策不确定性下降对企业经营行为的影响,而是结合本次中美贸易摩擦持续时间长、波及范围广、国际影响大的特点,选择将注意力集中在宏观层面,重点研究贸易政策不确定性上升对中国宏观经济运行情况产生的影响。(2)在贸易政策不确定性的测度方面,本文并未直接指定某种特定的方法来衡量贸易政策不确定性,而是结合本次中美贸易摩擦过程中的客观事实对“关税测量法”、“不确定性指数法”和“随机波动率法”这三种测度方式的准确性进行分析与比较,并选择最符合本次中美贸易摩擦基本事实的方式去测度贸易政策不确定性及其变化。(3)在理论模型方面,本文结合新进入企业对中国经济增长具有较大贡献且其自身也具有较高进入率与退出率的基本事实,在建模分析过程中通过引入新企业进入与在位企业退出机制,将市场外潜在进入企业的经营决策也纳入本文模型的分析框架内。同时为了让模型设置更加符合中国现实,本文根据中国企业级数据对不同类型企业进入出口市场的沉没成本进行校准,并基于中国进口产品级数据估计中美贸易摩擦期间中国进口商品平均税负变化情况,让数值模拟结果更具现实意义。(4)在实证研究方面,本文并未直接将贸易政策不确定性变化视为导致中国宏观经济波动的外生冲击,而是尝试分析贸易政策不确定性变化和中国宏观经济波动的因果关系。其次,在实证分析贸易政策不确定性冲击对中国宏观经济运行的影响时,本文基于DSGE模型的数值模拟结果构建符号约束,同时基于中美贸易摩擦的基本事实构建叙事法约束,并在实证分析过程中同时施加符号约束与叙事法约束进行冲击识别。
田梦,叶云[2](2020)在《新冠肺炎疫情对社会消费品零售业的影响研究》文中进行了进一步梳理面对新冠肺炎疫情暴发给社会经济带来的巨大冲击,零售业首当其冲。采集2015—2019年社会消费品零售总额当期值数据,运用灰色预测模型对2020年处在正常情况下的社会消费品零售总额逐月进行预测,并侧重将1—7月的预测值与国家统计局统计的实际数据进行对比分析,研究疫情对社会消费品零售业的影响。同时,分析2003年"非典"时期与近期社会消费品零售总额月度同比增长速度,不难发现,新冠肺炎疫情确实会给社会消费品零售业带来一定损失。这种损失在未来被抵消的可能较小,但零售总额会随着时间推移、疫情退去而逐渐回升,最终趋于正常水平。
中国家用电器研究院,全国家用电器工业信息中心[3](2020)在《中国家电行业一季度报告(2020)》文中研究表明背景2020年中国家电行业开年不利。受疫情影响,一季度家电市场遭遇冰点,国内家电市场规模(注:本报告中所述家电市场规模均不包含3C产品,主要为彩电、空调、冰箱、洗衣机、厨卫和生活电器产品)为1172亿元,同比下滑36.1%。其中,线下市场受关门闭店影响较大,零售额较去年同期大幅下滑50.5%;线上各电商平台积极开展自救,零售额较去年同期仍下滑9.2%。国内销售不理想的同时,家电出口也遭遇下滑,根据海关总署公布的数据显示,2020年一季度家电出口额735亿元(人民币值,下同),同比增长率为-12.6%,中国家电行业正在经受一场前所未有的"大考"。面对此次"黑天鹅"事件,家电生产企业和零售
于国庆[4](2020)在《新疆城镇化发展与碳排放关系研究》文中研究说明随着人类社会的不断发展,生态环境问题显得愈发的突出,经济发展受到环境的制约效果越来越强,人们对于生态环境的关注度越来越高。全球性的温室效应问题已经成为全世界亟须解决的难题之一。我国是碳排放较高的国家之一,为此一直在通过优化技术和生产手段并积极出台相应的政策以减少碳排放。与此同时我国城镇化建设目前正处于快速发展阶段,人类的生产和生活都会对碳排放产生影响。新疆是我国西部重点建设区,位于丝绸之路经济带的核心区域,探究其城镇化与碳排放的关系以及影响因素,对于新疆低碳城市发展有着重要意义。笔者通过对国内外文献的查阅,首先,理论分析人口、经济、社会、生态环境以及空间五个方面的城镇化与碳排放产生的关系。其次,采用综合指标法和IPCC清单法分别测算2000-2017年的城镇化水平综合得分以及碳排放量。然后基于EVIEWS软件面板数据实证分析新疆城镇化与碳排放的关系。最后,选取人口、经济、社会、生态环境以及空间城镇化中具有代表性的指标因素,利用EVIEWS软件面板数据和构建STRIPAT扩展模型,具体分析这些因素对碳排放的影响。本文主要研究结论如下:(1)新疆城镇化水平与碳排放量之间存在长期稳定的均衡关系,城镇化发展会增加碳排放。二者是呈非线性关系,没有验证环境库兹涅兹曲线假说,即二者关系不是呈“倒U型”,而是“U型”。(2)依据地理地域划分,新疆城市中城镇化综合得分和碳排放总量最高的是首府乌鲁木齐市,其次是北疆地区城市,最后是东疆地区和南疆地区城市。(3)新疆人口城镇化发展能明显的增加碳排放。从“量”而言,城市人口数量增长能够增加碳排放,城镇居民数量增加造成能源消耗上升,提升了碳排放;从“质”而言,人均日生活用水量也能够增加碳排放,说明城镇居民素质水平还不够高,还需改进低碳节能的生活方式。(4)新疆经济城镇化发展是碳排放增加的主要原因。人均GDP上升表明经济快速发展,同时消耗了大量能源,这是碳排放增加的最主要原因。第二、三产业产值占总产值的比重也会微弱的增加碳排放,说明新疆经济结构还需继续完善,产业结构仍需优化升级。(5)新疆社会城镇化以及空间城镇化发展会增加碳排放。随着城市建设固定资产投资增加和城市建成区面积扩张,消耗了大量能源,提升了碳排放。(6)新疆生态环境城镇化发展对碳排放有减缓作用。城市建成区绿化覆盖率对碳排放有较小负向作用,应继续提高城市建成区绿化覆盖率,增强碳汇作用,减缓碳排放。本文根据研究结论,结合新疆实际发展情况,提出合理有效的碳减排建议,提升新疆城镇化综合水平,发展绿色低碳、和谐可持续的节约型城市。文章最后还就研究内容提出了不足与展望。
徐梅[5](2020)在《城市商业地产面积规模预测研究 ——以西安市和成都市为例》文中进行了进一步梳理城市商业地产是城市商贸水平的空间集中体现,是城市商业发展繁荣程度的反映,也是城市化发展水平的表现。近年来电子商务以其诸多优势吸引大批消费者,替代部分实体市场,导致城市商业地产实体商铺遭受巨大冲击。在线下、线上融合的新消费环境下,研究城市商业地产面积规模对城市土地资源的科学规划和商业资本的合理利用都有重要意义。另外新型冠状病毒造成的疫情使得国内城市商业活动短期内基本停滞,造成大量商铺关门歇业。合理的城市商业地产面积规模是城市规划部门与企业高层决策者急需破解的重要课题。本文通过梳理城市商业地产预测方法和商业地产文献,提出本文研究的商业地产研究范围,包括零售、餐饮、娱乐等用于商业的房地产,不包括办公楼。以城市商业地产面积规模为研究对象,分别以西部重要省会城市西安市和成都市为例进行实证研究,重点探究电子商务因素对西部地区城市商业地产面积规模的影响。根据2000年至2018年商业地产数据,将相关性分析与灰色关联度方法相结合,确定了城镇人口、恩格尔系数、地区生产总值、第三产业产值、商业营业用房投资额、社会消费品零售总额、城乡居民储蓄存款、城镇居民人均可支配收入以及电子商务交易额和互联网用户规模10个与城市商业地产相关性较高的指标体系,进而利用多指标BP神经网络,构建了新增城市商业地产面积规模预测模型。基于西安与成都商业地产发展现状,2000年至2018年,西安市新增商业地产面积整体呈上升趋势,增幅较快,年增长率为26%;成都市呈波动增长趋势,增速相对较慢,年增长率为14%。成都市年新增出售商业地产面积均高于西安市,每年新增出售规模差距在28—140万平方米之间。根据BP神经网络模型预测,发现电子商务因素对城市商业地产面积规模影响较大。2019年至2025年,引入电子商务因素前后,西安年新增出售商业地产面积规模都呈平缓增长趋势,且每年新增出售面积差距保持在10—31万平方米之内;未引入电商因素时商业地产面积规模和增速都大于引入后的面积规模,其中,未引入电商因素的年增长率为3.65%,引入后年增长率为2.75%;成都年新增出售商业地产面积规模呈倒“U”发展趋势,引入电商因素前后每年新增面积规模差距在15—60万平方米之间;未引入电商因素预测的面积大于引入后的面积规模,但增速明显小于引入后,其中,未引入电商因素的年增长率为4.94%,引入后年增长率为7.06%。预测结果表明,2019年至2025年,成都市每年新增出售商业地产面积规模和整体增速都大于西安市。未引入电商因素时成都每年新增出售面积比西安市高64—200万平方米,引入后成都每年新增出售面积比西安高113—200万平方米。通过对比我国西部两个省会城市西安市和成都市商业地产面积规模在未来短期的需求量发现,未来西部城市商业地产面积规模还将持续增加,达到一定规模后在2025年开始出现下降趋势,但规模总体少于未引入电子商务影响下的需求量,网购消费的介入使得城市商业地产面积规模明显减少。
赵晓全[6](2020)在《基于“规模-密度-形态”的城市韧性时空演变及影响因素探测 ——以成德绵经济发展带为例》文中认为城市是人类活动的重要场所,深入研究城市韧性问题对推动城市绿色、可持续发展,促进城市人口、经济、生态和谐发展具有重要的现实意义。21世纪以来,我国城市化步伐持续推进,与此同时,交通拥堵、雾霾污染、全球变暖、水资源短缺以及城市内部二元结构等问题凸显,自然灾害、各种安全事故的发生使城市迫切需要做出改变,促进城市安全发展,使其与社会发展和时代需求相协调。成德绵经济发展带是西部地区经济发展的前沿地带,处于四川省的领先带动地位,在社会经济快速发展的同时,城市韧性问题值得高度关注。同时,成德绵经济发展带地处四川东部平原丘陵与西部高原山地的过渡带,自然灾害频发,深入研究成德绵经济发展带城市韧性时空演变规律及影响因素是破解城市发展难题、促进城市可持续发展的基础。本文以成德绵经济发展带县域为研究单元,借鉴前人提出的“规模-密度-形态”城市韧性评价框架,在此基础上采用“多面体法”测算各区县2007-2017年城市综合韧性;利用GIS空间分析技术分析城市韧性时空演变规律;从自然、社会、经济角度构建城市韧性时空格局驱动机制,同时借助地理探测器模型定量探测不同影响因素对城市韧性的控制作用及不同因素交互作用对城市韧性影响力度的变化;最后针对性地提出成德绵经济发展带城市优化发展建议。主要研究结论如下:(1)时序变化上,成德绵经济发展带县域城市韧性指数总体上呈现明显的下降趋势,个别区县城市韧性指数略有上升;城市韧性偏度系数表明城市韧性较高的县域单元所占比重相对较少且在数量上不断减少;城市韧性变异系数一直处于较高水平且呈波动上升趋势,表明研究区各区县城市韧性水平在整体下降的同时,县域间差异显着且差异逐渐增大;较高的极差也说明成德绵经济带县域城市的安全发展存在明显的不均衡性。(2)空间格局上,2007-2017年研究区的城市韧性出现多个“峰值”中心,并且随着时间的推移,“峰值”中心减少但“峰值”差异加剧,表明研究区内城市韧性指数东西(南北)方向空间特征显着;高城市韧性区域从中心向外围扩张,较高城市韧性区域从中心向外围移动,低城市韧性和较低城市韧性区域从外围向中心扩张,“中心-边缘”特征明显;低城市韧性区县空间连接性较强,主要集中分布在成都中心城区和绵阳北部;较低城市韧性区县在空间上与较高城市韧性区县交错分布,有从零星分布向面状分布转变之势;较高城市韧性区县从块状分布向片状分布转变,空间连接性渐强;高城市韧性区县范围缩减,呈零星分布。(3)就研究区各区县城市韧性水平空间演变特征而言,85.39%的区县处于下降状态,其中快速下降型和波动下降型区县占主导地位,共占比75%,仅有14.71%的区县处于逐渐上升。城市韧性的空间集聚分布态势愈加明显;城市韧性集聚类型空间格局变化较大,整体上以“高-高”类型区和“低-低”类型区为主,其中“低-低”型空间集聚最显着,主要分布于成都中心城区,“高-高”型在空间上由零星分布向片状分布转变。(4)影响因素方面,研究区城市韧性空间格局分异是自然因子、社会因子和经济因子综合作用的结果。分异及因子探测结果表明不同时期影响研究区城市韧性空间分异的综合作用强度不同,随着时间的变化,人均生态用地面积逐渐成为影响研究区城市韧性空间格局的首要因子。各因子影响研究区城市韧性空间分异的综合作用强度依次是:生态因子>产业结构因子>交通条件因子>人口因子>社会经济因子>自然环境因子;生态探测结果进一步说明了人均生态用地面积、第一产业产值占GDP比重、路网密度对城市韧性空间演变的作用强度最大;交互作用探测结果表明不同因子交互作用的影响力均大于因子单独作用的影响力,需重视地形位指数对生态因子、社会经济、交通条件、产业结构维度因素的增强作用。分区探测中,生态因子是影响高城市韧性和较低城市韧性区县分异的主要因子,经济因子和交通条件是影响较高城市韧性区县空间分异的关键,地形位指数是影响低城市韧性区县分异的主导因子。(5)发展建议上,高城市韧性区县要进一步完善基础设施建设,促进“三生”空间协调发展;较高城市韧性区县在严守耕地保护红线的同时适当发展生态旅游业,促进城市经济发展;较低城市韧性区县要逐步实施新型城镇化战略,明确生态保护红线,形成城市生态屏障;低城市韧性区县需推进旧城改造,探索建设公园城市,提高建设用地集约节约利用。
李欣[7](2020)在《经济发达区土地利用功能时空演化机理及转型路径研究 ——以江苏省为例》文中指出作为世界上最大的发展中国家,我国已进入社会发展转型与空间重构急剧变化的阶段,其城乡人口流动、生产方式变革、生态功能扰动,诱致人地关系紧张和空间异质性日趋增强,加之资源环境约束加剧,严重影响国土空间的可持续发展。为缓和人地矛盾、破解城乡差异、区域不均衡发展的弊端,必须走多功能的土地利用发展道路,通过对有限的土地资源科学管控,提升国土空间利用质量。目前土地利用功能研究主要聚焦行政单元内的功能识别评价、空间分布特征、分区优化等方面,其视角和分析手段难以精细刻画空间要素的时空联动性,无法判明功能之间的交错关系,而功能演化驱动机理的研究更较为薄弱,致使空间管控政策落地效果不佳。基于此,本文选择我国经济发达地区的江苏省作为研究案例地,以1995-2015年快速城镇化期为时间节点,以土地利用功能为研究对象,沿着“格局-过程-关联-机理-优化”的逻辑主线,对江苏省土地利用功能的时空演化过程、相互作用关系及其驱动机理进行了研究,以期为区域可持续发展与乡村振兴战略的布局提供理论指导和科学依据。本研究:(1)通过对已有研究和相关理论方法的梳理总结,构建了多尺度融合的土地利用功能评价指标体系;(2)以100m的栅格单元为数据载体,分别对江苏省土地利用农业生产功能、非农生产功能、生活功能、生态功能的空间分布格局、空间集聚及分异特征、功能演进特征进行了分析,并依据社会经济发展阶段尝试寻找农业主导型、工业主导型、商旅服务型、均衡发展型等不同地域的功能演化规律;(3)从整体和局部探讨了功能间的相互作用关系,继以“人本主义”视角辨析了功能协同/权衡关系的空间效应;(4)主要通过定量分析的方式寻找土地利用功能的内生影响和外源影响机理,揭示其对土地利用功能演变的驱动作用;(5)耦合功能评价与适宜性评价结果,对典型地域的“三生”空间分区调控,提出优化路径和调控对策。本研究的主要结论如下:(1)研究将土地利用功能分为农业生产、非农生产、生活、生态等4大功能体系,将图斑单元与行政单元的功能评价结果集成,揭示土地利用功能的时空演化特征。1995-2015年,江苏省农业生产功能总体减弱,以多中心团块状北高南低分布;非农生产功能总体增强,南高北低,高低区域以面状+点状式混杂;生活功能逐渐增强,以城市为中心呈零星点状服从“中心-外围”分布模式;生态功能微弱提升,依山傍水,呈苏南-苏中-苏北“三分”格局。从空间集聚与分异特征来看:非农生产功能集聚性更突出,总体变化稳定;农业生产、生活功能聚集性增强,生态功能的空间关联性衰减。农业生产、非农生产、生活、生态功能空间差异均不断增大,农业生产功能水平微弱波动,非农生产功能具转移惰性,生活功能稳定性较强,生态功能较活跃,四者均较少发生跨越式发展,存在“俱乐部趋同”现象,且转移现象具阶段性。从功能演变来看,农业生产、非农生产、生活、生态功能均逐渐增强,功能类型占比排序为农业生产功能>生态功能>生活功能>非农生产功能,非农生产和生活功能强化态势明显,农业生产、生态功能衰弱。从不同地域类型来看,农业主导型地域农业生产功能直线上升,非农生产功能基本持平,生活、生态功能总体下降;工业主导型地域农业生产功能持续下降,非农生产功能作为主导功能稳定发展,生活功能微弱下降,生态功能在“持平-增长-下降-增长”的过程中波动增长;商旅服务型地域农业生产功能历经“上升-下降-上升”后总体持平,非农生产、生活功能均在大幅波动中上升,生态功能在小幅的“下降-上升”后微弱增强;均衡发展型地区以生活与生态功能为主导功能,农业生产功能微弱下降,非农生产功能大幅上升。(2)土地利用功能的相互作用关系。江苏省农业生产与非农生产功能、农业生产与生态功能、非农生产与生活功能之间存在较强的上尾相关性,农业生产与非农生产功能、农业生产与生活功能权衡关系不断增强,农业生产与生态功能、非农生产与生活功能协同关系微弱增长,非农生产与生态功能、生活与生态功能权衡关系愈发明显;空间上,苏锡常地区的农业生产与非农生产功能、农业生产与生态功能、非农生产与生活功能表现为协同关系,但在苏北大范围的农业生产与非农生产功能、农业生产与生活功能、非农生产与生态功能、生活与生态功能则存在明显的权衡效应;研究基于土地利用多功能性、行为地理学、人居环境学等理论进行空间关联理论框架构建,在此基础上选取扬中市进行实证分析,结果表明扬中市土地利用功能与居民生活质量感知的空间关联密切。(3)土地利用功能演变的驱动机理。运用文献回顾与定量分析相结合的方法,揭示出资源环境、地理区位、人口因素、经济发展等重要因素对土地利用功能演变的影响机理。江苏省农业生产功能时空分异受到社会经济发展,尤其是工业基础的深刻作用,而自然环境对农业生产功能的限制式微;非农生产功能、生活功能时空分异与社会经济发展格局紧密关联,但生活功能空间格局发生较大转折时自然环境的约束力会更加突显;生态功能主要受自然本底环境驱动但作用趋缓,社会经济发展、人民生产生活活动对于生态功能时空分异影响加大;区域的社会经济发展状态和发展趋势对土地利用多功能时空分异的影响始终较强,而人口因素对土地利用多功能时空分异的影响力减弱。经济发展、人口因素、自然资源环境交互作用,对区域功能的作用力具有明显的时空分异特征:社会消费品零售总额、财政收入与其他因子耦合时会强化农业生产功能空间分异;非农生产、生活功能空间分异易受产业结构、土壤有机质含量与其他要素交互耦合驱动;生态功能空间分异主要受土壤有机质含量、区位条件及与其余要素结合作用。与此同时,影响因子对不同功能的作用时空动态性明显,产业结构对农业生产功能的影响减弱并向苏锡常地区转移,对非农生产、生活功能影响范围集中分布在苏北地区,对生态功能影响较强地区转移至苏锡常地区;地区生产总值对农业生产功能作用力较强地区由苏北迁移至南京都市圈,对非农生产功能作用力较强地区由南京都市圈转移至丰县、启东市等,苏南地区生活功能受其驱动作用更强,对生态功能影响范围由全域向西部萎缩;财政收入对农业生产功能影响由苏北沿海扩散至丰县-连云港一线,对非农生产功能影响较强烈的地区由苏北沿海向苏南转移,对生活功能影响力较强地区由苏北沿海向苏南、苏中转移,对生态功能影响力较强地区主要由丰县、连云港市等向苏北沿海集中;人口密度对农业生产功能影响由苏南扩散至全域,对非农生产功能影响力较强地区始终集中在苏南,生活功能受其影响较强地区由东部向西部转移,对生态功能影响由西部大范围区域缩小至启东市、海门市等;土壤有机质含量深刻影响太湖周边地区农业生产功能,对非农生产功能影响由苏南向东部沿海延伸,对生活功能驱动作用范围稳定在启东市、如东县等,对生态功能影响由苏北向启东市、溧阳市一线收缩。综合来看,经济发展总体状态是核心推动力、产业结构调整是重要的助推力、人口因素起主要的引力作用、自然资源禀赋承载力是关键的摩擦阻力、政府宏观调控是不容忽视的重要因素。多种驱动作用共同构成了土地利用功能时空演变的驱动体系,具有密切关联并相互影响、共同作用于整体系统,多重因子在相互间的交互耦合中形成多维效应,最终导致自然生态结构、经济生产结构、社会生活结构的变化。(4)“三生”空间的优化路径与对策建议。在耦合了土地利用功能与适宜性评价结果后,研究按照核心区、容纳区、阻隔区的差异,对南京市、扬州市、扬中市、新沂市农业生产、非农生产、生活、生态空间进行分区调控,提出了四种对策建议:以空间主导功能为指引,适当协同次要功能,完善土地利用管制手段;落实国土空间用途管制制度,从法律层面立法保障;推动产业集群在国土空间开发的引领作用;强化城乡人居环境整治,不断提升人民幸福指数。
张思佳[8](2019)在《中国消费周期测度、预测与影响因素分析》文中提出作为拉动经济增长的“三驾马车”,投资、消费与净出口对经济的拉动作用并不平衡,长期以来,我国经济增长主要靠投资拉动。然而进入新常态以来,投资增速不断下滑,甚至低于GDP增速。而消费在经济增长中的占比却不断增大,已逐渐成为经济增长重要引擎,扮演着愈加重要的角色。另一方面,由于受到经济结构转型、增长动力转换、发展模式转变等交互作用的影响,近几年消费增速始终处于下行的状态。面对这一宏观经济形势,要实现“稳增长”的总目标,“稳消费”成为当务之急。在此背景下,本文采用景气分析、小波分解与重构、动态模型平均(DMA)方法测度中国消费增长率周期,预测其短期走势,在此基础上分析其影响因素,旨在揭示现阶段消费增速的周期波动特征,预判其未来走势,厘清消费周期波动的主要影响因素,这对于制定合理有效的消费政策、维持我国消费稳定增长,提高消费对经济增长的贡献率具有一定的现实意义。本文的主要研究工作包括以下几个方面:(1)中国消费增长率周期的测度与波动特征分析。本文采用景气分析方法进行消费景气测度,进而从周期角度系统地阐释我国消费的变动特征。首先,选取社会消费品零售总额同比增速作为监测对象;其次,采用BB方法测定我国消费周期转折点,依据转折点划分消费增长率周期,总结出消费增长的周期波动特征为:周期长度平均为4年零4个月,但从2009年5月至2016年11月的第四轮周期波动开始出现结构性变化,长度拉长至7.5年。目前来看,消费周期正处于第五次周期波动的收缩期,截止到2019年3月谷底未现。(2)消费先行指标的筛选以及先行期的确定。采用小波分解与重构的方法进行先行指标的筛选,构建消费的先行指标体系。经合成得到先行合成指数,将其与基准指标的走势进行对比,通过多种统计方法,测算出先行合成指数相对于基准指标的先行期。最后,基于消费先行合成指数的走势,对基准指标走势做出预判:短期之内,消费将在小范围内波动,出现较大程度的扩张或收缩的概率很小,该结论有待时间的进一步证明。(3)消费增速的影响因素分析。本文采用动态模型平均(DMA)方法分析论证了影响消费周期波动的主要因素,以揭示各影响因素的变动对消费增速变动的影响程度,从而为丰富我国消费领域研究和政府的宏观调控提供依据。模型结果显示:人均收入、货币供应量、固定资产投资、工业增加值的增速水平与消费增速大体保持正向关系,而消费者价格指数、房地产均价的时变系数在2018年由正转负。意味着物价的增长速度加快,对我国居民的消费增速产生了抑制作用;房地产均价增速对于消费波动的影响由财富效应转变为挤出效应。本文的创新点在于:(1)从周期角度对消费做了全面监测与分析,并总结其波动特征,特别是测度出新常态下消费周期波动的特征,丰富了我国消费周期波动领域的研究。(2)构建了预判消费走势的先行指标体系。采用小波分解与重构的方法将指标分为不同频带,分别从不同频带上寻找消费的先行指标并提取周期成分,有助于得到性状优良的先行合成指数。我国进入新常态时期之后,消费周期波动渐趋微波化、位势下降、波幅收窄,精准的刻画消费周期变得更加困难,本文对于小波分解与重构的应用一定程度上解决了这一难题。(3)在探索消费波动的影响因素时,采用DMA方法这一具有时变性质的动态模型揭示消费波动的影响因素。该方法克服了一些传统模型的局限性,能够更好地刻画消费波动的动态变化特点,以及主要解释变量对消费波动的贡献程度,消除了变量选择过程中的主观因素,结果更为可信。
刘尚希,石英华,王志刚,王宏利,张鹏,武靖州,李靖,苏京春,刘天琦[9](2019)在《2019年上半年宏观形势分析报告》文中研究表明本刊2019年第5期刊登的《2019年一季度宏观形势分析报告》受到读者的广泛关注与好评,本期将继续为读者呈现该系列的相关成果——《2019年上半年宏观形势分析报告》。本报告由中国财政科学研究院宏观经济研究中心组织并撰写,是对我国宏观经济各个领域2019年上半年的重要指标进行持续跟踪与深入分析的系列研究报告,包括总报告和十二个分报告,总报告研究认为上半年经济增长基础仍显脆弱,存在下行加速的风险,未来要改善预期,减缓经济下行压力。分报告结合上半年数据,分别就我国制造业、基建投资、房地产、消费、出口、就业、价格、能源、金融、财政收支、地方经济形势等领域的关键指标与当前形势进行观察与分析,并就各领域中值得关注的问题进行深入剖析后提出相关政策建议。
陈炜林[10](2019)在《基于空间计量模型的重庆主城人口重心迁移驱动影响因素研究》文中指出城市中不同区域间的社会经济发展存在差异,形成了空间人口分布不平衡现象。了解引起这种不平衡现象的外部因素可以更好地进行城市人口管理、人口布局合理调整,也为城市规划管理、区域间投资等进行很好的支撑。本文采用文献研究、定性研究、定量研究等多种方法,在其他学者研究的人口重心和其他属性的重心的相关内容、方法的基础上,梳理引起空间内人口重心迁移的因素,并对能够引起城市人口在空间内重心迁移的因素进行重点分析。并以重庆主城九区为实证对象分析,建立2006年-2016年的九个行政区面板数据,通过构建人口重心及其相关模型,研究重庆市主城区内人口空间分布的演化规律;并引入空间计量模型,对影响其时空变化的典型因素的作用程度进行分析。重点研究城市不同区域的经济市场指标、基础建设施水平指标、房地产开发水平指标对整城市人口重心在迁移过程中产生的影响;着重量化各类指标对人口重心迁移产生的影响效果和驱动程度,重点分析房地产开发程度对人口重心的迁移的影响。基于实证研究结果发现:重庆市主城区的人口密度长期是呈现“西北高于东南”的格局,人口集中度靠前的区域是渝中区和江北区。在2006年至2016年的研究期间,重庆主城的人口重心整体向东北方向移动,且向北的移动程度高于向东的移动程度;重庆主城人口分布的不平衡系数在逐渐减小,换言之,重庆主城范围内的人口分布逐渐趋于平衡化。结合不平衡系数的变化和主城人口重心分布趋势的对应关系来看,重庆主城的人口重心未来仍会继续向北偏东方向移动,并且随着各区域的经济发展,人口会进一步地向东北-西南线上聚集。主城人口重心的运动轨迹与经济重心的轨迹高度相似。将这两个重心的运动轨迹按照物理学上的“正交分解法”进行分解,并结合灰色关联度模型进行演算分析,可知:在东西方向上,人口的重心轨迹与全社会固定资产投资额(TSI)、房地产投资额(houseI)、商品房价格(price)、社会消费品零售总额(saleT)、地区生产总值(GDP)指标的重心轨迹关联密切;在南北方向上,人口的重心轨迹与商品房价格(price)、建筑业投资额(construction)、地区生产总值(GDP)的重心轨迹关联密切。因此整体来说,人口的重心轨迹与全社会固定资产投资额(TSI)、房地产投资额(houseI)、商品房价格(price)、社会消费品零售总额(saleT)、地区生产总值(GDP)、建筑业投资额(construction)存在一定程度的关联。通过建立空间计量关系,对与人口重心迁移有密切关联的影响因素进行作用程度研究,进一步发现:地区生产总值(GDP)、社会消费品零售总额(saleT)、建筑业(construction)和在商品房价格(price)这四个指标表现了显着的影响关系,前三个对人口重心迁移产生的是显着的牵引力,商品房价格(price)则产生的是显着的外推力。根据本文研究的结论,提出了以下相关建议:做好合理的城市规划,可以考虑将重庆的东北区域为未来城市规划、投资、发展的重点方向的之一;继续促进区域经济发展,做好城市东北区域的产业结构升级和相关企业引入;完善基础设施建设,尤其是需要进一步完善和发展东北-西南的城市基础设施建设;做好重庆主城房地产市场的调控,保持城市整体房价稳定性、控制区域间的房价差距,可通过控制房价等多种方式实现城市空间内人口合理分布和再分布。
二、社会消费品零售总额分月增长幅度(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、社会消费品零售总额分月增长幅度(论文提纲范文)
(1)贸易政策不确定性及其宏观经济效应研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
1 绪论 |
1.1 研究背景与研究意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 选题意义 |
1.2 研究内容与研究方法 |
1.2.1 研究内容 |
1.2.2 研究方法 |
1.3 研究创新点与不足 |
1.3.1 研究创新 |
1.3.2 研究不足 |
2 文献综述 |
2.1 贸易政策不确定性的理论研究 |
2.1.1 实物期权效应 |
2.1.2 预防性动机 |
2.1.3 关于贸易政策不确定性理论研究的文献述评 |
2.2 贸易政策不确定性的实证研究 |
2.2.1 贸易政策不确定性的测度方式 |
2.2.2 贸易政策不确定性对国际贸易的影响 |
2.2.3 贸易政策不确定性对企业经营行为的影响 |
2.2.4 贸易政策不确定性的其他影响 |
2.2.5 关于贸易政策不确定性实证研究的文献述评 |
2.3 内生不确定性的相关研究 |
2.3.1 从理论角度解释不确定性来源的相关研究 |
2.3.2 从实证角度探讨不确定性内生性的相关研究 |
2.3.3 关于内生不确定性研究的文献述评 |
2.4 其他经济政策不确定性的影响研究 |
2.4.1 从整体视角分析经济政策不确定性的影响 |
2.4.2 财政政策不确定性的影响 |
2.4.3 货币政策不确定性的影响 |
2.4.4 关于其他政策不确定性影响研究的文献述评 |
3 贸易政策不确定性测度方式的分析与比较 |
3.1 引言 |
3.2 “关税测量法”与现实情况的比较分析 |
3.2.1 “关税测量法”的基本思想与测度方式 |
3.2.2 与现实情况的比较分析结果 |
3.3 “随机波动率法”与现实情况的比较分析 |
3.3.1 “随机波动率法”的基本思想与测度方式 |
3.3.2 与现实情况的比较分析结果 |
3.4 “不确定性指数法”与现实情况的比较分析 |
3.4.1 “不确定性指数法”的基本思想与测度方式 |
3.4.2 与现实情况的比较分析结果 |
3.5 本章小结 |
4 贸易政策不确定性的内生性识别 |
4.1 引言 |
4.2 识别策略与结构冲击约束集 |
4.2.1 识别策略 |
4.2.2 结构冲击约束集 |
4.3 实证分析 |
4.3.1 数据来源 |
4.3.2 内生性识别结果 |
4.3.3 方差分解 |
4.3.4 唯一解 |
4.4 稳健性检验 |
4.4.1 改变滞后阶数 |
4.4.2 改变经济波动的衡量方式 |
4.5 本章小结 |
附录4A 与本文相关的冲击识别方法 |
5 贸易政策不确定性影响宏观经济运行的理论分析 |
5.1 引言 |
5.2 构建DSGE模型 |
5.2.1 家庭 |
5.2.2 最终品生产商 |
5.2.3 零售商 |
5.2.4 批发商 |
5.2.5 资本品生产商 |
5.2.6 在位中间品生产商 |
5.2.7 新进入的中间品生产商 |
5.2.8 政府部门 |
5.2.9 加总变量与宏观均衡 |
5.3 参数校准 |
5.3.1 校准核心参数 |
5.3.2 校准其他参数 |
5.4 数值模拟 |
5.4.1 贸易政策不确定性冲击的脉冲响应结果 |
5.4.2 贸易摩擦冲击的脉冲响应结果 |
5.5 传导机制分析 |
5.5.1 新厂商进入 |
5.5.2 名义粘性 |
5.5.3 商品偏好 |
5.5.4 消费习惯 |
5.5.5 投资调整成本 |
5.6 本章小结 |
附录5A 中间品生产商最优决策方程 |
附录5B 高阶近似与剪枝算法 |
6 贸易政策不确定性影响宏观经济运行的实证分析 |
6.1 引言 |
6.2 中国宏观经济运行的基本事实描述 |
6.2.1 宏观经济整体运行情况的基本事实描述 |
6.2.2 宏观经济具体指标的基本事实描述 |
6.3 实证设计与数据来源 |
6.3.1 贸易政策不确定性冲击的识别策略 |
6.3.2 稳健性检验 |
6.3.3 数据来源 |
6.4 实证结果 |
6.4.1 脉冲响应结果 |
6.4.2 预测误差方差分解结果 |
6.4.3 稳健性检验结果 |
6.5 时变视角下贸易政策不确定性冲击的影响分析 |
6.5.1 混合TVP-SV-VAR模型 |
6.5.2 选择最优模型设置 |
6.5.3 混合TVP-SV-VAR模型估计结果 |
6.6 本章小结 |
7 研究结论与政策建议 |
7.1 研究结论 |
7.2 政策建议 |
参考文献 |
作者在读期间科研成果 |
致谢 |
(2)新冠肺炎疫情对社会消费品零售业的影响研究(论文提纲范文)
0 引言 |
1 相关研究综述 |
2 研究方法 |
2.1 模型选择 |
2.2 模型介绍 |
2.3 数据来源 |
2.4 构建模型 |
3 结果分析 |
3.1 计算结果 |
3.2 比较分析 |
4 建议 |
4.1 政府应全面落实相关减税降费及融资增信政策 |
4.2 企业应抓住政策导向的机遇 |
5 结语 |
(3)中国家电行业一季度报告(2020)(论文提纲范文)
背景 |
1.宏观环境 |
1.1疫情导致中国GDP增速下降,“稳就业”和“扩内需”是经济工作重点 |
1.2面对疫情,中国家电行业体现责任感和担当,市场环境倒逼行业转型 |
1.3家电企业经营遭遇困难,多方合力共同推动行业复苏 |
2.2020年一季度家电市场回顾 |
2.1整体家电市场概述 |
2.2分品类市场表现 |
2.2.1彩电:疫情“禁足”开机率提升,线上销量增长近一成 |
2.2.2白电产品:空冰洗遭遇滑铁卢,“压舱石”变成下沉的“加速器” |
2.2.2.1空调:规模大幅跳水,标准升级刺激库存清仓与和疫情阻碍销售叠加,价格创新低 |
2.2.2.2冰箱:疫情影响销售,规模收缩,线上市场贡献提升 |
2.2.2.3洗衣机:线下销量缩减近半,产品升级态势显着 |
2.2.3厨卫电器:安装类产品销售受重创,健康类产品线上热销 |
2.2.3.1集成灶:产品套系化趋势明显,厂家多种方式获客引流 |
2.2.3.2净水产品:疫情带来发展机遇,销售结构向线上转移 |
2.2.3.3洗碗机:疫情推动产品健康化升级,免安装产品受欢迎 |
2.2.4生活电器:韧性强,消费需求与新消费场景成市场发展动能 |
2.2.4.1健康功能凸显,空气净化器迎来发展新机遇 |
2.2.4.2“宅”经济助推厨房小电,破壁料理机功能趋向人性化 |
3.渠道分析 |
3.1线上市场平稳,渠道格局相对稳定 |
3.2线下市场遭遇滑坡,渠道积极应对开展自救 |
3.3线上线下融合加速,全渠道协同成家电零售新常态 |
4.2020年家电市场仍将承压前行 |
4.1海外销售受阻,家电内销压力加大 |
4.2存款比例加大,居民采取保守的消费策略 |
4.3多重因素释放利好,助推家电发展 |
4.3.1健康家电迎来发展的“春天” |
4.3.2“宅”经济加速智能家居落地 |
4.3.3“新基建”释放家电产业升维信号 |
4.3.4家电下乡释放短期需求,“以旧换新”是长期策略 |
4.4五一市场回顾 |
4.4.1五一市场活跃,人气明显回升,消费加快复苏 |
4.4.2多品类家电“五一”发力,线上同比正增长,线下降幅收窄 |
4.5预计618将实现增长,但全年家电市场规模将萎缩 |
附录:2020年一季度家电行业大事记 |
第一件大事:《家用电器安全使用年限》系列团体标准发布 |
第二件大事:家电企业共担当,为疫区捐款捐物 |
第三件大事:苏宁率先联合众多家电企业启动战疫模式 |
第四件大事:继五星电器之后,国美入驻京东 |
第五件大事:国家发展改革委:促进居民愿消费、敢消费、能消费 |
(4)新疆城镇化发展与碳排放关系研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第1章 引言 |
1.1 研究背景 |
1.2 研究意义 |
1.2.1 理论意义 |
1.2.2 现实意义 |
1.3 研究方案 |
1.3.1 研究目标 |
1.3.2 研究内容 |
1.3.3 研究方法 |
1.3.4 技术路线 |
1.4 国内外研究现状 |
1.4.1 城镇化研究现状 |
1.4.2 碳排放研究现状 |
1.4.3 城镇化与碳排放的关系 |
1.4.4 综述评价 |
第2章 理论分析城镇化与碳排放的关系 |
2.1 人口城镇化对碳排放的影响 |
2.2 经济城镇化对碳排放的影响 |
2.3 社会城镇化对碳排放的影响 |
2.4 生态环境城镇化对碳排放的影响 |
2.5 空间城镇化对碳排放的影响 |
2.6 本章小结 |
第3章 新疆城镇化综合指标体系 |
3.1 新疆发展状况 |
3.2 城镇化指标 |
3.3 城镇化综合指标体系的构建 |
3.4 新疆城镇化水平综合得分的计算 |
3.4.1 指标权重确定和无量纲化处理 |
3.4.2 新疆城镇化指标权重数值 |
3.4.3 新疆城镇化水平综合得分 |
3.5 本章小结 |
第4章 新疆城镇化发展与碳排放的特征分析 |
4.1 新疆城镇化发展的特征分析 |
4.1.1 新疆城镇化综合发展特征 |
4.1.2 新疆人口城镇化发展特征 |
4.1.3 新疆经济城镇化发展特征 |
4.1.4 新疆社会城镇化发展特征 |
4.1.5 新疆生态环境城镇化发展特征 |
4.1.6 新疆空间城镇化发展特征 |
4.2 碳排放量的测算 |
4.3 新疆碳排放的特征分析 |
4.4 本章小结 |
第5章 实证分析新疆城镇化与碳排放的关系 |
5.1 数据描述统计与处理 |
5.2 单位根检验以及协整分析 |
5.3 实证分析模型的选择 |
5.4 实证模型估计结果分析 |
5.5 本章小结 |
第6章 新疆城镇化对碳排放的影响因素分析 |
6.1 理论模型的构建 |
6.2 面板数据模型估计 |
6.2.1 面板模型单位根检验和协整检验 |
6.2.2 面板模型选择与估计 |
6.3 面板模型估计结果分析 |
6.4 本章小结 |
第7章 结论与未来展望 |
7.1 结论 |
7.2 政策建议 |
7.3 研究展望 |
参考文献 |
致谢 |
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
(5)城市商业地产面积规模预测研究 ——以西安市和成都市为例(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.2 研究目的与意义 |
1.2.1 研究目的 |
1.2.2 研究意义 |
1.3 研究思路与内容 |
1.3.1 研究思路 |
1.3.2 研究内容 |
1.4 研究创新点 |
第二章 相关理论与文献综述 |
2.1 城市商业地产定义 |
2.2 预测方法 |
2.3 文献综述 |
2.3.1 国外研究 |
2.3.2 国内研究 |
2.4 本章小结 |
第三章 城市商业地产面积规模预测模型构建 |
3.1 城市商业地产面积规模影响因素指标体系确定 |
3.1.1 影响因素概述 |
3.1.2 影响因素指标筛选方法 |
3.1.3 西安市商业地产面积规模影响因素指标确定 |
3.1.4 成都市商业地产面积规模影响因素指标确定 |
3.2 基于BP神经网络的城市商业地产面积规模预测模型 |
3.2.1 BP神经网络预测模型原理 |
3.2.2 BP神经网络预测模型构建 |
3.2.3 实证研究城市的选择 |
第四章 西安市商业地产面积规模预测 |
4.1 影响因素指标处理 |
4.2 未引入电子商务因素的西安市商业地产面积规模预测模型构建 |
4.2.1 网络训练阶段 |
4.2.2 网络测试仿真阶段 |
4.2.3 预测阶段 |
4.3 引入电子商务因素的西安市商业地产面积规模预测模型构建 |
4.4 西安市商业地产面积规模预测结果分析 |
第五章 成都市商业地产面积规模预测 |
5.1 影响因素指标处理 |
5.2 未引入电子商务因素的成都市商业地产面积规模预测模型构建 |
5.3 引入电子商务因素的成都市商业地产面积规模预测模型构建 |
5.4 成都市商业地产面积规模预测结果分析 |
第六章 西安与成都商业地产面积规模预测比较研究 |
6.1 商业地产发展现状对比 |
6.1.1 商业地产投资方面 |
6.1.2 商业地产空置面积 |
6.2 预测结果对比 |
6.3 对比结果原因分析 |
6.3.1 经济发展,投资渐趋平稳 |
6.3.2 人口增加,消费不断扩大 |
6.3.3 电商竞争,业态调整转变 |
第七章 结论与展望 |
7.1 研究结论 |
7.2 研究建议 |
7.3 研究局限性 |
7.4 研究展望 |
参考文献 |
攻读学位期间取得的研究成果 |
致谢 |
(6)基于“规模-密度-形态”的城市韧性时空演变及影响因素探测 ——以成德绵经济发展带为例(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
1 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 国内外研究进展 |
1.2.1 城市韧性内涵研究 |
1.2.2 灾害学城市韧性研究 |
1.2.3 景观生态学城市韧性研究 |
1.2.4 地理学城市韧性研究 |
1.2.5 规划学城市韧性研究 |
1.2.6 研究评述 |
1.3 研究目标与内容 |
1.3.1 研究目标 |
1.3.2 研究内容 |
1.4 研究方法与技术路线 |
1.4.1 研究方法 |
1.4.2 技术路线 |
2 研究区概况与数据处理 |
2.1 研究区概况 |
2.1.1 地理位置 |
2.1.2 自然环境概况 |
2.1.3 社会经济概况 |
2.2 数据来源与处理 |
2.2.1 数据来源 |
2.2.2 数据处理 |
3 城市韧性水平测度 |
3.1 评价框架构建 |
3.1.1 “规模-密度-形态”城市韧性的内涵 |
3.1.2 评价框架体系 |
3.2 城市规模韧性指数 |
3.2.1 指标体系的构建 |
3.2.2 指标权重及综合分值计算 |
3.2.3 规模韧性指数测算结果 |
3.3 城市密度韧性指数 |
3.3.1 生态足迹模型的参数修正 |
3.3.2 密度韧性指数测算结果 |
3.4 城市形态韧性指数 |
3.5 城市综合韧性指数 |
4 城市韧性水平时空格局演变 |
4.1 时序演变规律 |
4.1.1 时序差异分析 |
4.1.2 内部差异分析 |
4.2 城市韧性空间分异规律 |
4.2.1 空间格局分析 |
4.2.2 空间演变分析 |
4.2.3 空间关联性分析 |
5 城市韧性空间分异性影响因素分析 |
5.1 主要影响因素的作用机制 |
5.1.1 自然因子 |
5.1.2 社会因子 |
5.1.3 经济因子 |
5.2 影响因素定量分析 |
5.2.1 影响因素选取及数据处理 |
5.2.2 影响因素作用强度分析 |
5.2.3 影响因素交互作用分析 |
6 城市发展优化建议 |
6.1 城市韧性水平特征及可能风险分析 |
6.2 高城市韧性区县城市发展建议 |
6.3 较高城市韧性区县城市发展建议 |
6.4 较低城市韧性区县城市发展建议 |
6.5 低城市韧性区县城市发展建议 |
7 结论与展望 |
7.1 主要结论 |
7.2 可能的创新点 |
7.3 研究不足与展望 |
参考文献 |
致谢 |
(7)经济发达区土地利用功能时空演化机理及转型路径研究 ——以江苏省为例(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.1.1 快速城镇化、工业化背景下资源环境约束趋紧的客观现实 |
1.1.2 “生产-生活-生态”空间与生态文明建设的要求 |
1.1.3 土地利用多功能性进一步创新的理论需求 |
1.1.4 解决江苏省国土空间利用瓶颈问题的需要 |
1.2 研究意义 |
1.2.1 理论意义 |
1.2.2 现实意义 |
1.3 国内外研究进展 |
1.3.1 土地利用功能分类 |
1.3.2 土地利用功能识别与评价 |
1.3.3 土地利用功能相互作用关系与演进 |
1.3.4 空间治理 |
1.3.5 研究述评与展望 |
1.4 研究目标与研究内容 |
1.4.1 研究目标 |
1.4.2 研究内容 |
1.4.3 拟解决的关键科学问题 |
1.5 技术路线 |
第2章 相关概念与理论基础 |
2.1 基本概念 |
2.1.1 土地利用分类 |
2.1.2 土地与国土空间的基本概念 |
2.1.3 土地利用功能 |
2.2 理论基础 |
2.2.1 人地关系 |
2.2.2 地域功能 |
2.2.3 土地利用多样性 |
2.2.4 系统科学 |
2.2.5 区位布局理论 |
第3章 研究区域与研究方法 |
3.1 研究区概况 |
3.1.1 基本情况 |
3.1.2 快速城镇化进程及其阶段性特征 |
3.1.3 产业结构特征 |
3.1.4 土地利用变化分析 |
3.2 数据来源 |
3.3 研究方法 |
3.3.1 行政单元尺度的土地利用功能评价 |
3.3.2 图斑尺度土地利用功能评价指标体系构建 |
3.3.3 多尺度融合 |
3.3.4 土地利用功能空间分布特征 |
3.3.5 土地利用功能演变驱动机理 |
3.3.6 “三生”空间生态位适宜度评价模型 |
第4章 江苏省土地利用功能时空格局及其演进特征 |
4.1 土地利用功能空间格局特征 |
4.1.1 农业生产功能空间分布 |
4.1.2 非农生产功能空间分布 |
4.1.3 生活功能空间分布 |
4.1.4 生态功能空间分布 |
4.2 土地利用功能空间集聚及分异特征 |
4.2.1 土地利用功能空间聚集性 |
4.2.2 土地利用功能空间分异格局、分布形态及演变过程 |
4.3 土地利用功能演进特征 |
4.3.1 时间特征 |
4.3.2 空间特征 |
4.4 土地利用功能演进路径分析 |
4.4.1 农业主导型 |
4.4.2 工业主导型 |
4.4.3 商旅服务型 |
4.4.4 均衡发展型 |
4.5 本章小结 |
第5章 江苏省土地利用功能相互作用关系时空表达 |
5.1 土地利用功能相互作用关系时序变化特征 |
5.1.1 农业生产与非农生产功能时序变化特征 |
5.1.2 农业生产与生活功能时序变化特征 |
5.1.3 农业生产与生态功能时序变化特征 |
5.1.4 非农生产与生活功能时序变化特征 |
5.1.5 非农生产与生态功能时序变化特征 |
5.1.6 生活与生态功能时序变化特征 |
5.2 土地利用功能相互作用关系空间分异特征 |
5.2.1 农业生产与非农生产功能相互作用关系空间格局 |
5.2.2 农业生产与生活功能相互作用关系空间格局 |
5.2.3 农业生产与生态功能相互作用关系空间格局 |
5.2.4 非农生产与生活功能相互作用关系空间格局 |
5.2.5 非农生产与生态功能相互作用关系空间格局 |
5.2.6 生活与生态功能相互作用关系空间格局 |
5.3 土地利用功能相互作用关系的空间效应 |
5.3.1 土地利用功能相互作用关系的空间效应分析理论框架 |
5.3.2 土地利用功能协同/权衡关系的空间效应实证分析 |
5.4 本章小结 |
第6章 江苏省土地利用功能时空变化驱动机理 |
6.1 土地利用功能时空演化的序参量 |
6.2 土地利用功能时空分异的驱动机理 |
6.2.1 主要影响因子 |
6.2.2 影响因子的交互作用 |
6.2.3 重要影响因子的时空变异规律 |
6.3 本章小结 |
第7章 江苏省典型地域“三生”空间优化路径与调控对策 |
7.1 “三生”空间限制分区 |
7.1.1 典型地域土地利用功能 |
7.1.2 “三生”空间生态位适宜性 |
7.1.3 “三生”空间限制分区结果 |
7.2 “三生”空间优化路径 |
7.2.1 农业主导型区域“三生”空间优化路径 |
7.2.2 工业主导型区域“三生”空间优化路径 |
7.2.3 商旅服务型型区域“三生”空间优化路径 |
7.2.4 均衡发展型区域“三生”空间优化路径 |
7.3 “三生”空间调控对策 |
7.3.1 以空间主导功能为指引,适当协同次要功能,完善土地利用管制手段 |
7.3.2 落实国土空间用途管制制度,从法律层面立法保障 |
7.3.3 推动产业集群在国土空间开发的引领作用 |
7.3.4 强化城乡人居环境整治,不断提升人民幸福指数 |
7.4 本章小结 |
第8章 结论与展望 |
8.1 主要结论 |
8.2 可能的创新点 |
8.2.1 研究尺度的复合性和多元性 |
8.2.2 研究视角的探索性 |
8.3 不足与展望 |
附录 扬中市居民生活现状调查问卷 |
参考文献 |
在读期间发表的学术论文及研究成果 |
致谢 |
(8)中国消费周期测度、预测与影响因素分析(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
1 引言 |
1.1 选题背景及意义 |
1.1.1 选题背景 |
1.1.2 选题意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 消费周期波动特征 |
1.2.2 消费波动影响因素 |
1.2.3 文献评述 |
1.3 文章结构 |
1.4 创新点 |
2 中国消费周期测度与分析 |
2.1 指标的选取 |
2.2 基于BB方法的转折点测定 |
2.2.1 BB方法 |
2.2.2 BB方法结果分析 |
2.3 中国消费周期特征分析 |
2.3.1 总体特征分析 |
2.3.2 各周期的波动特征分析 |
3 基于先行指数的消费走势预测 |
3.1 指标的选取 |
3.2 小波分解与重构 |
3.2.1 模型介绍 |
3.2.2 小波分解的快速算法 |
3.2.3 小波重构的快速算法 |
3.2.4 小波基函数选择 |
3.2.5 实证应用 |
3.3 先行合成指数的构建 |
3.4 基于先行合成指数的消费走势分析 |
3.4.1 消费的趋势性 |
3.4.2 先行性分析 |
3.4.3 对我国消费的短期预判 |
4 我国消费波动的影响因素分析 |
4.1 消费波动的影响因素 |
4.1.1 收入 |
4.1.2 投资 |
4.1.3 货币供应量 |
4.1.4 房价 |
4.1.5 其他因素与变量选择 |
4.2 动态模型平均 |
4.2.1 单一方程 |
4.2.2 多方程模型 |
4.3 消费波动影响因素的实证分析 |
4.3.1 指标构成 |
4.3.2 实证结果 |
5 结论及政策建议 |
5.1 研究结论 |
5.2 政策建议 |
5.3 展望 |
参考文献 |
后记 |
(9)2019年上半年宏观形势分析报告(论文提纲范文)
总报告:改善预期,减缓经济下行压力———上半年宏观形势分析 |
一、经济增长基础仍显脆弱,存在下行加速的风险 |
(一)经济增速延续下行,经济运行暂处于合理区间 |
(二)季度末反弹现象说明增长的基础仍不巩固 |
(三)新经济占比下滑,经济转型升级艰难 |
(四)中低收入阶层收入进一步缩减,消费需求可能螺旋式下行 |
(五)企业、地方政府投资意愿或能力不足,投资低迷 |
(六)出口增长的下行风险依旧在累积,“衰退型顺差”在扩大 |
(七)重点群体就业带来的社会问题值得关注 |
二、经济面临下行压力变大的主要原因 |
(一)减税降费等政策措施对市场预期改善的边际效应递减 |
(二)宏观政策协调性不够 |
(三)金融体系与实体经济的脆弱性相互强化,极易产生“踩踏事件” |
(四)防风险与稳增长之间失衡,债务风险管理的方式方法有待优化 |
三、进一步改善预期,防止经济下行压力变大 |
(一)提升政府风险管理能力,适应不确定性加大的新环境 |
(二)从顶层设计入手,优化地方财政支出结构 |
(三)加快地方投融资体制改革,以结果导向思维,创新地方自主融资举债空间 |
(四)加快推动收入划分改革,稳定地方政府预期 |
(五)进一步完善财政政策、货币政策、宏观审慎监管政策之间的协调性 |
(六)综合施策改善预期,缓解就业压力 |
分报告一:经济增长预测 |
一、保守分析 |
二、中性分析 |
三、乐观分析 |
分报告二:2019年上半年制造业运行分析 |
一、制造业规模增速企稳,但外资工业企业规模增速首次负增长 |
(一)总体规模增速回归 |
(二)不同类型工业企业的规模增速新变化 |
(三)外资工业企业当月同比规模增速出现自1998年以来的首次负增长 |
二、制造业效益边际有所改善 |
(一)利润下滑局面趋于缓和 |
(二)利润增速与PPI有较强的相关性 |
(三)降成本依旧是增强制造业盈利能力的重要途径 |
三、景气指数显示制造业总体较低迷 |
(一)PMI显示制造业总体较低迷但需求下行的局面有所改善 |
(二)出口形势仍较严峻 |
(三)中小企业的景气指数环比小幅回升有助于稳定就业 |
四、总结及建议 |
分报告三:2019年上半年基建投资形势分析 |
一、基建投资增长较平稳,边际改善不明显 |
(一)总体看基建投资有所反弹 |
(二)分行业看,仅水利、环境和公共设施管理业投资增速始终保持增长 |
(三)2019年6月各区域投资均边际改善 |
二、财政对基建投资持续发力 |
(一)财政收入:减税降费效果显现 |
(二)财政支出:财政对民生重点领域以及交通运输投资的支持力度进一步加大 |
(三)专项债发力基建更明显 |
三、总体判断及政策建议:经济下行压力仍大,财政需发挥更大作用 |
分报告四:2019年上半年房地产市场形势分析 |
一、商品房和住宅累计销售面积同比增速先升后降,其中商品房累计销售面积同比5-6月连续回落 |
二、上半年房地产投资小幅回落,后期或缓慢下行 |
三、房企拿地谨慎,土地成交量明显不及2018年同期,尤以三线城市成交体量收缩最为严重 |
四、一季度房地产企业融资环境较为宽松,二季度资金面边际收紧 |
五、总体判断:房地产投资增速仍将下行 |
分报告五:2019年上半年消费形势分析 |
一、2019年上半年消费运行总体平稳,成为经济增长主驱动力 |
二、2019年上半年居民消费运行基本特征 |
(一)居民人均消费支出增速与居民人均可支配收入增速依然持续背离 |
(二)农村居民人均消费支出增长明显回落,城镇居民人均消费支出增长基本稳定 |
(三)限上单位消费品零售额增长仍处低位 |
三、2019年上半年消费结构变化及其原因 |
(一)消费升级类支出占比上升 |
(二)网上零售商品结构变化:消费下沉 |
四、消费政策及未来消费走势分析 |
分报告六:2019年上半年出口形势分析 |
一、外需持续低迷,出口增速下行 |
二、贸易摩擦负面影响显着 |
三、“一带一路”潜力释放,出口仍存一定“韧性” |
分报告七:2019年上半年就业形势分析 |
一、总体就业压力并未显着改善但出现积极因素 |
(一)新增就业人数略降失业得到控制 |
(二)调查失业率与登记失业率有一定背离但都已脱离顶部 |
二、从景气指数看结构性就业问题 |
(一)制造业相较于非制造业承受着更大的就业压力 |
(二)非制造业中不同行业的就业预期差异明显 |
(三)贸易摩擦对外向型企业和外资企业就业的影响 |
三、就业压力的来源分析并兼论今后的就业风险及其应对 |
(一)当前的就业压力是结构性的 |
(二)贸易摩擦对就业的影响短期内可控但长期内有扩大的风险 |
(三)根本上应通过增强企业盈利能力、提高劳动者素质稳就业 |
分报告八:2019年上半年价格形势分析 |
一、供给因素推动CPI抬升,下半年通胀压力仍然可控 |
二、上游工业原材料加工行业价格走低拖累PPI处于低位 |
(一)PPI整体仍居于低值区间 |
(二)上游工业原材料加工行业价格走低拖累PPI |
三、总结及建议 |
(一)经济下行压力下通胀风险可控 |
(二)需应对PPI维持低位运行带来的压力 |
分报告九:2019年上半年能源行业运行分析 |
一、能源生产总体增长,虽多数涨幅不大但有加快趋势 |
二、能源固定资产投资继续下降,产能利用情况分化明显 |
三、能源进口持续增加,价格总体变化不大 |
四、能源消费稳定增长,消费结构继续优化 |
五、能源供需总体分析与近期政策建议 |
分报告十:2019年上半年金融运行情况分析 |
一、世界金融运行态势总体平稳,维持适度宽松成为共同政策取向 |
(一)美联储货币政策取向:总体稳定,保持中性 |
(二)欧元区的货币政策取向:仍需刺激,重拾宽松 |
(三)日本货币政策取向:防范通缩,延续宽松 |
二、国内金融指标有所改善,稳金融、促平衡仍是首要目标 |
(一)货币供应量增长较快,但短期流动性补偿特征明显 |
(二)利率市场化改革再起,利率水平总体降低 |
(三)汇率水平波动加大,外汇市场总体平稳 |
(四)表外金融业务降幅放缓,宏观杠杆率小幅下降 |
(五)支持地方政府债务发行,创新财政金融政策协同 |
三、包商行事件:金融去杠杆走向深化,打破刚兑形成合理价格 |
(一)缘起:信用风险显着,渠道传染性强 |
(二)处置:信用管理打破隐性刚兑,过度救助存在道德风险 |
(三)延伸:打破地方政府与地方金融机构的关联,规范融资平台公司的正常融资发展 |
分报告十一:2019年上半年财政收支形势分析 |
一、一般公共预算收入延续增速回落低位 |
二、一般公共预算支出更趋积极但态势减弱 |
三、政府性基金收支形势分析 |
四、总体判断:整体减税效应凸显,地方财政吃紧和债务偿还压力并存 |
(一)减税政策拉动税收收入减少,谨防支出减少难以拉动经济 |
(二)地方财政吃紧,债务偿还压力大,未来地方财政风险值得关注 |
分报告十二:2019年上半年地方经济形势分析 |
一、地方工业发展及投资增长态势 |
(一)中部地区工业增加值增速领跑全国 |
(二)东北地区投资下滑趋势显着 |
(三)西部地区房地产投资对其整体投资的支撑较为明显 |
二、乡村消费上扬或成经济新亮点 |
三、地方政府债券对经济的支撑力度加大 |
四、经济总量头部省份的分化———以山东为例 |
五、总结及建议 |
(10)基于空间计量模型的重庆主城人口重心迁移驱动影响因素研究(论文提纲范文)
中文摘要 |
英文摘要 |
1 绪论 |
1.1 研究背景和研究意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究目的 |
1.1.3 研究意义 |
1.2 国内外研究现状综述 |
1.2.1 国外研究综述现状 |
1.2.2 国内研究综述现状 |
1.2.3 国内外研究综述评价 |
1.3 研究内容 |
1.4 研究思路 |
1.5 研究方法 |
2 人口重心概念及相关理论构建说明 |
2.1 人口重心的相关基础理论 |
2.1.1 人口分布理论 |
2.1.2 人口重心理论 |
2.1.3 人口迁移理论 |
2.2 相关理论的构建说明 |
2.2.1 人口重心与人口分布的关系 |
2.2.2 人口迁移与人口重心、人口分布的关系 |
3 人口重心迁移的影响因素理论分析 |
3.1 人口重心迁移的影响因素 |
3.1.1 影响人口分布改变的总体因素类型 |
3.1.2 影响重庆主城人口迁移中的关键因素分类 |
3.2 重庆主城人口迁移的影响因素作用的理论分析 |
4 人口重心迁移的实证计量模型选择和设计 |
4.1 整体实证框架的设计和模型的选择 |
4.1.1 实证研究的目的 |
4.1.2 实证量化数据的方式 |
4.1.3 实证研究的模型 |
4.2 人口重心及不平衡指数公式 |
4.2.1 人口重心公式概述 |
4.2.2 人口不平衡指数公式概述 |
4.3 灰色关联度理论及模型 |
4.3.1 灰色关联度理论 |
4.3.2 灰色关联度模型 |
4.4 空间计量经济学理论及模型 |
4.4.1 空间计量经济学理论 |
4.4.2 空间自相关理论 |
4.4.3 空间计量经济学模型 |
4.5 实证研究模型的设计步骤 |
5 重庆主城人口重心的时空演化过程和基本特征 |
5.1 研究区域、变量选择和数据来源 |
5.1.1 研究区域 |
5.1.2 变量选择和数据来源 |
5.2 重庆主城人口分布空间分布 |
5.2.1 重庆主城人口密度空间格局 |
5.2.2 重庆主城人口格局演化分析 |
5.3 重庆市人口重心时空演化过程 |
5.3.1 重庆主城人口重心计算 |
5.3.2 重庆主城人口重心路径变化分析 |
5.3.3 重庆主城人口分布性描述 |
5.4 重庆市其他指标重心时空演化过程 |
5.5 重庆主城人口时空特征小结 |
6 影响重庆主城人口重心时空迁移的驱动因素分析 |
6.1 人口重心迁移路径演化与社会经济类指标的关联度测算 |
6.1.1 指标间灰色关联度模型建立 |
6.1.2 灰色关联度模型结果及分析 |
6.2 社会经济指标对区域内人口重心迁移的影响分析 |
6.2.1 人口与社会经济类指标的空间模型建立 |
6.2.2 空间计量结果及影响因素的作用效果分析 |
6.2.3 人口重心迁移的影响因素的作用效果 |
7 结论与展望 |
7.1 基本结论与建议 |
7.1.1 实例研究结论 |
7.1.2 理论假设回答 |
7.1.3 相关政策和建议 |
7.2 研究展望 |
参考文献 |
附录 |
A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 |
B.学位论文数据集 |
致谢 |
四、社会消费品零售总额分月增长幅度(论文参考文献)
- [1]贸易政策不确定性及其宏观经济效应研究[D]. 车明. 四川大学, 2021(12)
- [2]新冠肺炎疫情对社会消费品零售业的影响研究[J]. 田梦,叶云. 财务管理研究, 2020(12)
- [3]中国家电行业一季度报告(2020)[J]. 中国家用电器研究院,全国家用电器工业信息中心. 家用电器, 2020(06)
- [4]新疆城镇化发展与碳排放关系研究[D]. 于国庆. 新疆大学, 2020(07)
- [5]城市商业地产面积规模预测研究 ——以西安市和成都市为例[D]. 徐梅. 长安大学, 2020(06)
- [6]基于“规模-密度-形态”的城市韧性时空演变及影响因素探测 ——以成德绵经济发展带为例[D]. 赵晓全. 四川师范大学, 2020(08)
- [7]经济发达区土地利用功能时空演化机理及转型路径研究 ——以江苏省为例[D]. 李欣. 南京师范大学, 2020(03)
- [8]中国消费周期测度、预测与影响因素分析[D]. 张思佳. 东北财经大学, 2019(07)
- [9]2019年上半年宏观形势分析报告[J]. 刘尚希,石英华,王志刚,王宏利,张鹏,武靖州,李靖,苏京春,刘天琦. 财政科学, 2019(08)
- [10]基于空间计量模型的重庆主城人口重心迁移驱动影响因素研究[D]. 陈炜林. 重庆大学, 2019(01)