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841.
李变花 《江西科技师范学院学报》2014,(4):88-93
新型城镇化建设不仅要考虑城镇化的发展速度,更应该注重城镇化的发展质量。提升新型城镇化发展质量的核心任务是有序推进农民市民化和农业现代化,重点包括基础设施、环境治理和公共服务能力的提高等。在我国新型城镇化发展过程中,金融服务起到了重大的作用,但要进一步提升新型城镇化的发展质量,对金融发展与创新提出了更高的需求。要突破金融服务对提升新型城镇化发展质量的制约因素,必须在金融制度、融资模式、资本市场体系等多方面进行金融创新。 相似文献
842.
为理解牧区城镇化背景下搬迁牧户保有牲畜的行为逻辑及其生态影响,以青海省玉树州3个村庄的搬迁牧户为例,通过问卷调查和访谈获取数据,分析牧民在迁出地保有牲畜的具体形式、原因和数量变化及牧民的生态感知,并根据斯科特关于道义小农的"安全第一"原则选择变量,定量探究牧民保留牲畜行为和数量的影响因素.结果表明,搬迁牧户通过家庭分工... 相似文献
843.
本研究基于1982~2020年人口普查数据与社会经济相关数据,运用人口集中指数、不均衡指数和人口重心等指标,分析了藏东南地区人口城镇化的时空演变特征。研究发现:人口空间分布格局呈稳定的“西北密集、东南稀疏”态势,人口与主要城镇集中于雅鲁藏布江—尼洋河沿岸河谷和高等级道路两侧;城镇人口重心常年处于巴宜区内,总人口和农村人口重心均自东南向西北方即向巴宜区移动汇集;城镇化水平空间分异明显,渐趋形成“一核、两高、多低”的城镇化发展格局;不同等级城镇职能缺位、城镇用地扩展受阻严重制约城镇化发展。建立以中心城市为核心,县城为支点,特色城镇为依托的3级城镇化发展体系,集约化利用土地资源,将有效推动林芝市城镇化进程。 相似文献
844.
鉴于新型城镇化发展对水资源利用效率提出了更高的要求,为此基于2010—2019年三峡库区重庆段15个县域的面板数据,运用熵值法和超效率SBM模型分别测算研究区新型城镇化水平和水资源利用效率,并借助Tapio脱钩模型探究二者的脱钩关系。研究结果表明:1) 2010—2019年研究区新型城镇化水平总体上升,新型城镇化水平综合指数由2010年的0.209上升至2019年的0.516。重庆中心城区及周边有关县域的新型城镇化水平综合指数较高,多年平均值在0.4以上;三峡库区重庆段腹地县域新型城镇化水平综合指数多年平均值较低,但年平均增速较快,并逐步缩小与重庆中心城区及周边有关县域该项指标的差距。2) 研究区水资源利用效率总体呈“下降—明显上升—小幅回落”的趋势,各县域水资源利用效率时空差异明显,水资源利用效率的变化与地区经济发展水平存在弱相关关系。3) 新型城镇化与水资源利用效率脱钩关系由2010—2013年的强脱钩类型主导演变为2013—2016年和2016—2019年的弱脱钩类型主导,总体发展趋势良好;同时受水资源利用效率的不稳定性影响,脱钩关系逐渐复杂化。研究结果提示未来仍需重点关注研究区水资源利用效率提升问题,应结合研究区实际,针对不同县域出现的问题采取相应措施以推动新型城镇化与水资源利用效率的协调发展。 相似文献
845.
【目的】研究经济-城镇化-碳排放间耦合协调规律,为促进重庆市新型城镇化发展和经济结构调整提供参考。【方法】以重庆市38个区县为单元,建立经济-城镇化-碳排放子系统评价指标体系,构建两两间耦合协调模型,分析2015、2017和2019年子系统耦合协调空间分异及演变特征。【结果】1) 耦合协调空间分布受区县综合发展水平影响大,高水平耦合协调区县中,大都市区区县占比约为60%,渝东南区县占比仅16%左右;2) 耦合协调变化具有趋同对应特征,大都市区为双高水平耦合协调,双高区县占比约为93%,渝东北、渝东南为双低水平耦合协调,渝东北区县占比约52%、渝东南区县占比约33%;3) 耦合协调度变化差异明显。空间上,耦合协调度呈“点+线”结构,以中心城区、渝东北万州、渝东南黔江为中心辐射点,形成东高西低梯度线;时间上,耦合度为反“L”型上升曲线,协调度为“M”型波浪曲线。【结论】因重庆市区县经济、城镇化发展水平差异,碳减排政策须因地制宜,在产业协同、城乡统筹、开源节流方面实施差异化策略。 相似文献
846.
基于政府基本公共服务支出行为视角,该文以2010—2019年31个省(直辖市、自治区)的数据为样本,采用面板计量模型研究人口老龄化对政府基本公共服务支出结构的影响效果及影响机制,面板回归模型分析结果表明:总体上人口老龄化对政府基本公共服务支出结构的影响呈“倒U型”关系,在人口老龄化初期政府会先偏向医疗卫生支出,在人口老龄化经过拐点后政府会偏向教育支出,目前中国除老龄化进程比较早的上海市以外其他地区均处于“倒U型”左侧.影响机制的结果显示城镇化水平在人口老龄化影响政府基本公共服务支出结构中起中介效应. 相似文献
847.
以东南沿海典型生态城市福建省厦门市为例,利用2008—2018年多源遥感影像数据获取城镇化指数(CNLI)与遥感生态指数(RSEI),并构建二者耦合模型,然后通过地理探测器分析生态环境质量变化主导因子。结论显示:1)厦门市城镇化指数增幅明显,呈现内高外低、南高西低的城镇分布格局,生态环境分布特征则与其相反;2)厦门市城镇化与生态环境发展处良性协调阶段,并逐渐由生态环境领先变为城镇化领先;3)城镇化不是生态环境质量决定因素,但其影响力值在逐年上升,作用效果愈加明显。 相似文献