如何保护好黑龙江省绿色食品家园

黑龙江省生产绿色食品环境的总体概况 绿色产品的自然环境。黑龙江省位于世界三大黑土带之一，素有“北大荒”之称，黑土土质肥沃，耕地面积924万公顷，居全国第一位，人均耕地面积0．25公顷，居全国各省首位，是全国平均水平的2．45倍；黑龙江省生态区位具有得天独厚的优势，确立为生态省后，全面加强生态环境保护，人工造林绿化面积以每年1．33万公顷的速度递增，     

政府应如何理好财

<正>财政,即政府的"理财之政"。关于"财",无外乎两个问题,一是钱从哪儿来;二是钱花到哪儿去了。但若前面加了一个"理"字,学问就大了。你得思考、推敲,钱的来源是否稳定、持久;钱花的是否合理、妥帖;钱花出去的效果如何、是否达到了最初的目的。那么,如果这个理财的主体是政府,它要思索的问题就成为,一是主要的税源、税收从哪里来;二是有哪些支出事项及相应费用;三是是否实现了政府职能及政治诉求。那么,政府应如何理好财?其一,是政府的财政来源问题。政府的收入及其增长应建立在企业、个人     

校园作为防灾避难场所的研究

校园作为防灾避难场所目前还未获得足够重视,对规划设置避灾场所的人均有效避难面积及设施配套研究更是少之又少。文章针对以上问题,提出了校园作为避难场所的意义,并结合人体特征,摸索理想状态下校园防灾避难时人均有效避难面积指标,望能为城市防灾避难场所规划选取及相应指标提供方法与思路。     

财经剪贴

12019年我国GDP增长6.1%,人均GDP突破1万美元2020年1月17日,国家统计局公布了2019年国民经济运行成绩单。经初步核算,2019年我国国内生产总值(GDP)为990865亿元,接近100万亿元大关,居世界第二位,同比增长6.1%;按平均汇率折算,人均GDP达到10276美元,首次突破一万美元大关。     

江苏省耕地面积变化及其驱动力动态研究

以东部沿海典型发达省份江苏省为例,集成应用灰色关联分析、因子分析和多元逐步回归分析方法,探讨不同经济发展阶段耕地面积变化特征及其驱动力.结果表明:[1]1985年来江苏省耕地面积持续减少,年均递减率为0.45%.且快速工业化阶段耕地面积的减少速度明显加快,年均递减率高速0.60%,而工业化初期仅为0.30%;[2]耕地面积减少导致2005年粮食较1985年减产266.79万t,粮食损失率为8.60%;[3]不同经济发展阶段,江苏省耕地面积变化的主导驱动因素有所不同,在工业化初期是以工业化和城镇化为主导,在快速工业化阶段,则以全社套固定资产投资、化肥施用强度、非农产业发展和道路交通建设为主导.总体来讲,经济增长和土地利用比较效益差异是研究时段内江苏省耕地面积变化的主导驱动力.图2,表4,参15.     

来自凯尔特虎的吸引

爱尔兰是欧盟最富裕的国家之一,人均GDP超过了德国、法国和英国。谁会相信仅仅在二三十年前,爱尔兰还被欧洲人称为“欧洲的乞丐”。直到1987年,爱尔兰人均GDP仍为欧盟平均水平的69％。 进入上世纪90年代以后,历史惊人地改写了。这个国家的GDP以每年7％的速度飞快增长,一度曾达到9．2％。2003年,爱尔兰人均GDP已高达欧盟平均水平的136％。爱尔兰的先民属凯尔特人,所以有人把爱尔兰的经济腾飞称为“凯尔特虎奇迹”。而科技的发展则是促使爱尔兰经济腾飞的翅膀。新世纪以来,爱尔兰采取了一系列新的举措以吸引科技创新人才和创新资源,这也许又将创造一次凯尔特虎奇迹。[编者按]     

浅谈我国水资源开发利用及对策

1我国水资源概况 我国水资源总量为2.8万亿立方米,其中地表水2.7万亿立方米,地下水为0.83万亿立方米。是一个干旱缺水严重的国家,人均水资源仅为世界平均水平的1/4,在世界上名列110位,是全球人均水资源最贫乏的国家之一。人均可利用水资源量仅为900立方米,     

如何扩大城乡居民消费需求？

通过对中国1995～2005年间30个省、自治区、直辖市居民的消费需求因素进行计量分析,中国人民大学经济学教授方福前发现,中国居民的人均可支配收入与人均消费支出高度相关。而且在这11年里,中国居民消费函数相当稳定,医疗、教育和住房体制改革对城乡居民的消费需求影响不同,目前的一些流行观点得不到计量结果的支持。     

泛长三角区域科技进步比较与产业分工互补分析

决定科技进步的因素很多,本文结合有关专家的评价方法,选择区域经济总规模指数、区域经济增长指数、区域工业化程度指数、区域人均国内生产总值指数、区域技术指数、区域人口文化素质指数、区域城市化指数、区域居民生活质量指数等8个因素对泛长三角区域科技进步进行分析。泛长三角区域技术进步的差异反映了区域之间的经济差距．进一步推进区域分工与合作,将更好地促进区域间科技进步与共同发展。     

基于改进的灰色-马尔可夫链方法的甘肃省人均GDP预测

以1990-2011年甘肃省人均GDP数据为基础,采用灰色模型预测方法和马尔可夫链相结合的方法对甘肃省人均GDP进行预测,给出了灰色-马尔可夫链改进预测方法,结果表明,人均GDP灰色模型预测结果受原始数据变化幅度的影响,相对误差达到了5.87%,精确度并不是很高;通过马尔可夫链修正,预测结果得到较大改善,由灰色预测值和马尔科夫状态转移下的最大状态概率可以更加准确把握甘肃省人均GDP的总体动态发展趋势,得出了比灰色预测更加科学合理的结论。