一、江苏国有农场土地资源质量评价模型研究（论文文献综述）
王一博[1]（2021）在《农户借贷动机、申贷行为及贷款获取结果研究 ——以黑龙江省“两大平原”种粮大户为例》文中认为习近平总书记指出,发展多种形式适度规模经营,培育新型农业经营主体,是建设现代农业的前进方向和必由之路。加快培育发展新型农业经营主体是一项重大战略,对实现乡村振兴意义深远。党的十九大报告也强调要培育新型农业经营主体。一直以来如何服务好规模化经营主体,保证其资金需求和生产可持续,是政策出台的目标,也是金融学研究的热点议题。2020年农业农村部印发《新型农业经营主体和服务主体高质量发展规划（2020—2022年）》规划要求:“鼓励各金融机构结合职能定位和业务范围,对新型农业经营主体提供资金支持。鼓励地方搭建投融资担保平台,引导和动员各类社会力量参与新型农业经营主体和服务主体培育工作。”规划的出台在金融保障层面给规模经营主体打了一针“强心剂”,但也从侧面反映出农村金融资金在配置上仍旧存在短板。种粮大户作为新型农业经营主体的重要组成部分,其良性运转关系到新型农业经营主体的未来发展和粮食安全。与以往研究不同,本文将关注点落在新型农业经营主体中的一份子—种粮大户上,主要探究其贷款获取结果。根据调研可知,在农村金融充分竞争的今天,不同种植业经营主体的贷款获取情况有所改善1,该改善具有差异性。本文从借款主体的异质性的角度去探究种粮大户贷款获取的问题。从种粮大户借贷动机和申贷行为出发,运用二元Logistic模型,在探究影响种粮大户正规贷款获取障碍因子的基础上,引入其他经营主体即:农民专业合作社、家庭农场、小农户与种粮大户进行贷款获取概率的对比分析,定位种粮大户贷款获取“位置”,得到各类种植业经营主体贷款获取难易程度序列,从差异中发现“逆”精英俘获的现象,结合精英俘获、信贷担保等理论及调研实际对模型结果产生的原因进行科学化的解读,进一步构建交互模型对“逆”精英俘获结果产生的原因进行剖析和印证。此外,本文还运用Tobit模型对贷款获取缺口进行分析。最后,对贷款获取结果的后续影响进行评价,该评价属于贷款获取结果分析的一部分,也是现代经济学研究框架中不可缺少的一部分2,文章分别构建了种粮大户贷款满意度结构方程模型和多元线性回归模型进行贷款的收入效应分析。本文整体的研究框架结合了心理学和社会学中“动机-行为-结果”的理论框架,得到主要研究结果如下:第一,基于心理学中动机理论、行为理论,种粮大户参与正规贷款需要一个关键的申贷行为。它直接影响贷款获取结果,而贷款的申请需要内在推动力即“动机”,“动机”是需求方申贷的源泉。第二,本研究的内容安排遵循“动机-行为-结果”的理论框架。对贷款获取结果的研究不仅要对贷款获取与否和贷款获取缺口进行分析,还应该全面展现与贷款获取结果相关的整个逻辑过程,即包括借贷动机、申贷行为、种粮大户贷款获取结果（贷款可得性研究部分和贷款缺口研究部分以及种粮大户贷款获取结果评价部分）。文章结合信贷担保、信息不对称理论、信用理论和精英俘获等理论,围绕贷款获取进行各个环节的分析并综合已有文献、调研实际进行每部分研究的科学讨论。第三,本文得到种粮大户正规贷款获取的异质性结论和“逆”精英俘获结果,该结果的理论贡献是对原有“精英俘获”内涵进行补充。具体来看,本文对种粮大户贷款获取结果（贷款可得性研究部分）进行Logistic回归分析,验证了假设中信用记录、是否有担保（互保）以及年总收入、是否有外债、欠款或其他非正规贷款逾期等为影响种粮大户贷款获取结果（贷款可得性研究部分）的障碍因子;进一步地,选择其他种植业经营主体与种粮大户进行贷款获取难易程度的对比研究,产生“逆”精英俘获结果排序:种粮大户<小农户<农民专业合作社<家庭农场。结合实际情况、担保理论以及同伴监督理论等对结果的产生原因进行解读。最后,进行交互分析,对上文得到的显着分类变量是否有担保（互保）、是否有外债、欠款或其他非正规贷款逾期与种植业经营主体类型进行交互研究,进一步印证互保的作用使得种粮大户贷款出现“逆”精英俘获的结果,并对“精英俘获”的内涵进行补充。此外,结合Tobit模型结果可知,影响种粮大户贷款获取结果（贷款缺口研究部分）的显着障碍因子和影响其贷款获取结果（贷款可得性研究部分）的障碍因子具备“异同性”。第四,改进顾客满意度指数模型,对种粮大户贷款满意度进行评价。得到价值感知是作用于种粮大户贷款满意度关键因子。本部分基于顾客满意度指数模型补充了种粮大户正规贷款满意度题项,构建了适用于种粮大户贷款满意度的结构方程模型作为研究工具,进行种粮大户贷款满意度路径系数分析得到对应结果。本文属于贷后满意度研究部分,完善了种粮大户贷款获取结果研究,同时也为未来金融机构更好的服务种粮大户和贷款跨期申请提供了参考。第五,对种粮大户贷款的收入效应进行分析。本部分也是对种粮大户贷款获取结果进行评价,从属于贷款获取结果研究,贷款资金的使用对种粮大户的生产收益会产生影响,因此,文章也对贷款资金的收入效应进行评价。本文分别从营造良好的信用和担保环境,提升贷款获取概率;构建完善的风险分散机制,提升贷款偿付能力;推出“靶向性”的金融服务,增加贷款满意度;强化借贷双方的规范运营,提高收入水平等方面提出对策建议,并对文章进行总结和展望。
钱蕾[2]（2021）在《高空间分辨率的友谊农场耕地质量遥感评价研究》文中进行了进一步梳理
李卓[3]（2021）在《水田土地整治前后耕地质量遥感监测与评价》文中进行了进一步梳理
王丹[4]（2021）在《家庭农场质量水平评价研究》文中进行了进一步梳理
曹萍[5]（2021）在《“双轮协调”驱动下中国城乡融合发展的时空演变、影响因素及政策体系》文中指出
汪丽娟[6]（2021）在《麦盖提县农用地质量评价研究》文中研究表明
吕云[7]（2021）在《乡村振兴发展质量评价与路径启示 ——以山东省新泰市西张庄镇为例》文中指出
杨颖[8]（2021）在《基于多功能性的耕地土壤健康评价 ——以黄淮海平原典型农田生态系统为例》文中指出耕地土壤健康不仅关系到农业生产和粮食安全,而且与生态系统质量密切相关。开展耕地土壤健康状况评价,对于落实我国“藏粮于地,藏粮于技”战略,推进生态文明建设具有紧迫的现实意义。当前国际上土壤健康评价已经形成了相对成熟的方法体系,强调基于土壤多功能性的土壤健康评价方法。然而我国目前土壤健康评价方面的工作大多围绕土壤生产功能,难以全面体现土壤生态系统服务价值,因此亟需开展定量化评估土壤健康相关研究工作。本论文在梳理国际上成熟的土壤健康评价理论和方法的基础上,从土壤生态系统多功能性的角度出发,构建耕地土壤健康评价指标体系和方法,并以黄淮海平原的封丘、栾城、禹城、商丘和东台等5个典型农田生态系统土壤健康为例,通过系统整理和分析研究区的土壤及气候、生物等环境背景数据,构建适合案例区的指标体系与评价方法,从而综合评估各典型农田系统土壤健康状况和分析其变化趋势,并结合评价结果提出了促进其土壤健康的对策和建议。研究主要结果和结论如下:（1）本研究遵循“管理目标—土壤功能—评价指标—评价模型—评价结果”的程序,参考德国Müncheberg土壤评价系统,构建了基于多功能性的耕地土壤健康评价指标体系。论文将土壤多功能性划分为作物生产、持水净水、养分运移与缓冲、碳固存和栖息地与多样性等5项功能。并针对每项功能,分别按照固有属性（I）和动态属性（D）选取对应的基础项指标,然后采用综合评价模型计算土壤健康基础评分I值和D值。在此基础上,考虑限制因子的影响程度,分别对I值和D值进行系数修正,并进行加和以获得土壤各功能的总评分。再对5项功能进行加权求和,从而获取土壤健康综合指数值。本论文对于土壤功能的评价不再局限于生产功能,而是针对土壤多功能进行综合评价,并在评价中将限制因子对固有属性和动态属性的影响进行了区分,不仅能体现土壤基础项指标的贡献,而且能反映不同限制因子的不同作用。（2）研究数据分析表明,案例区内各典型农田生态系统水热条件较好,土层深厚,表层土壤质地以壤土为主,p H介于7.9～8.8之间,整体呈弱碱性,土壤养分处于中等水平,暂无污染风险,耕作潜力较大。通过对封丘、栾城和禹城生态站综合样地和辅助样地土壤指标数据分析发现,各台站综合样地土壤肥力较高,未施肥的01号辅助样地土壤养分含量明显低于其他样地,而实施施肥和秸秆还田处理的禹城站02号辅助样地,其速效磷、速效钾含量明显高于其他样地。由此可见,案例区内各典型农田生态系统土壤理化性质和肥力状况存在一定差异。（3）从土壤物理、化学等指标的时间变化来看,第二次土壤普查以来,各站点土壤容重总体变化不大,而表层土壤养分含量整体呈上升趋势,仅少数样地个别指标有所下降。经过对比分析发现,施肥、耕作等方式的改变是造成这种变化的主要因素。此外,各典型农田生态系统净初级生产力（NPP）总体呈现增加趋势,其中禹城站2015年NPP值与2000年相比提升了87.5%,增幅最大。总体而言,经过长期的土壤治理和保护性耕作,黄淮海平原典型农田生态系统土壤理化性状得到明显改善。（4）土壤健康评价结果表明,案例区各典型农田生态系统的土壤健康水平整体较好,其中商丘站土壤健康状况相对最优,而东台滩涂地区土壤盐碱化具有反复性和长期性,土壤健康综合评分偏低。封丘站土壤生产功能评分最高,生产力最大。从变化趋势来看,经过30多年的耕作和管理,各农田生态系统土壤健康水平得到很大改善。商丘站土壤健康评分提升速度最快,2015年综合样地土壤健康评分相较于第二次土壤普查时期提升了72.3%。栾城站土壤健康较为稳定且处于较优水平。封丘和禹城地区历史上曾受盐碱化威胁,经过盐碱土改良和中低产田改造,土壤健康水平也获得较大提升,增幅分别为24.9%和36.0%。东台地区水热条件较好,近年来土壤健康水平也有一定程度的提升,但与其他农田生态系统相比,其土壤健康综合指数仍偏低,盐碱化是其主要限制因子。进一步对土壤碳固存功能和生产功能进行验证,R2分别达到0.64和0.56,表明本文所构建的评价体系和方法较为合理。本论文对国际已有土壤评价框架进行了改进,构建了基于多功能性的耕地土壤健康评价体系,并分析了案例区土壤健康状况及变化趋势,可为相近区域土壤健康管理提供一定支撑。
赵世秀[9]（2021）在《黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调发展综合评价研究》文中研究表明面对经济新常态的挑战,中央提出了供给侧、需求侧双向改革促进经济可持续发展的思路,制定了新型城镇化战略以及乡村振兴战略。其根本目的是提高社会生产力水平,优化资源要素配置,落实好以人为本的发展思想,积极提升发展质量,全面实现社会主义现代化。但“三农”问题和新型城镇化存在区域复杂性和差异性,黑龙江垦区作为中国最大的垦区,现代化大农业示范效应显着,农业占比高,城镇化过程具有特殊性。农业机械化和新型城镇化协调发展关系到粮食安全,供、需双向改革,区域新型城镇化和乡村振兴战略的有利实现。因此,在已有研究的基础上,本文按照理论联系实际的思路,综合农业系统工程、协同论、计量经济学、发展经济学、统计学、管理学等多学科理论,定性与定量分析方法相结合,对黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化互动协调发展问题进行了较深入研究。（1）建立黑龙江垦区农业机械化和新型城镇化协调发展关系研究模型。在界定农业机械化与新型城镇化内涵的基础上,按时序分析了黑龙江垦区农业机械化、新型城镇化的发展历程,影响因素及存在的问题。运用新经济增长理论、系统论等,结合黑龙江垦区的实际情况,借鉴发达国家经验,梳理了农业机械化与新型城镇化互动发展机理,建立了农机化和新型城镇化两变量的向量自回归模型和系统耦合度模型。（2）综合评价黑龙江垦区农机化和新型城镇化发展水平。基于DPSIR概念模型,从驱动力、压力、状态、影响、响应五个维度,分别建立黑龙江垦区农业机械化、新型城镇化综合评价指标体系,运用加权平均法计算的线性模型得出黑龙江垦区农业机械化综合评价值从2004年的0.2增长到2018年的6.21,新型城镇化综合评价值从2004年的0.19增长到2018年的1,两系统综合发展水平均呈现不断提升趋势,经济收入、农机动力、劳动生产率、人的文化素养等主要因素对各系统影响明显。在评价过程中,运用层次分析法计算主观权重,粒子群算法优化的投影寻踪模型计算客观权重,进而求得综合权重进行综合评价,使评价更高效、准确。（3）实证研究黑龙江垦区农机化和新型城镇化动态发展关系。运用系统耦合协调度模型、VAR模型和生产函数模型,采用时间序列统计分析方法测算了农机化与新型城镇化的协调度、动态影响关系和贡献率。耦合协调度模型测算结果显示:2018年垦区农业机械化与新型城镇化的协调度达到优秀协调水平,两者间有着非常明显的互相影响关系,但耦合协调度显示,2004-2015年期间,农业机械化长期滞后于新型城镇化发展;2016-2018年,农业机械化出现加速发展,城镇化发展相对滞后;2018年时,农机化和新型城镇化近乎实现同步协调发展,但此时新型城镇化滞后于农机化发展。VAR模型实证得出:2004-2018年间,农机化对城镇化的平均贡献率为38.76%,城镇化对农机化的平均贡献率为53.77%。基于CD生产函数测算的2004年-2018年黑龙江垦区农业机械化对经济增长贡献率的平均值为28.78%。通过农机贡献率值和各投入要素的产出弹性可以看出,近些年来黑龙江垦区经济增长速度较快,与劳动力资源,全社会固定资产投资,农业机械总动力,环保投入,基础设施投入要素有关,其中农业机械化的贡献最为明显。因此,为促进两系统优化协调发展,应在不断提升农机化发展层次的同时,重视新型城镇化的发展。（4）根据区情提出促进农机化和新型城镇化协调发展的对策。为使农机化与新型城镇化协调发展,至2035年全面实现现代化,应在政策制度、社会经济发展、科技人才三方面制定有效策略。政策制度层面,建立健全产业支撑和社会服务管理制度,建立起与黑龙江垦区改革相适应的农业现代化产业支撑金融、服务、管理政策体系,发挥政府部门社会管理职能的优势,提高城镇治理水平和社会保障服务水平。社会经济发展方面,继续坚持发展现代化农业,发挥现代企业经管优势,促进农机智慧化升级发展,延展产业链推动农机制造业、服务业发展;不断优化升级产业结构,发挥特色城镇化集聚效应,加强城镇吸引力,促进城镇经济繁荣,发挥市场作用,促进资源的进一步优化配置。科技创新和人才育成方面,鼓励研发和创新,提升农机化高科技水平;培养具备现代农机技术的职业农民和引进高质素农机智慧化专业人才,形成人力资源、资金运用和产业发展进一步优化协调的城乡融合发展新局面。
李雪松[10]（2021）在《区域农业水土资源复合系统和谐性特征识别及其影响效应研究》文中研究表明农业生产是国家发展的命脉,是经济发展的基础,解决好农业发展对国家未来的走向至关重要。受高强度人类活动和变化环境综合影响,粮食产量和质量要求不断提高,种植面积不断扩大,化肥、农药施用量和地下水开采量也随之增加,导致土壤酸化、犁底层加厚等一系列衍生问题日渐显着,农业区域可持续发展能力有待提高。针对区域农业大系统可持续发展能力判据不足、易增加系统不确定性问题,引入和谐论思想,将区域农业水、土资源系统视为一个复合系统,对其和谐性进行整合研究,提出农业水土资源复合系统和谐理论。以黑龙江北大荒农垦集团建三江分公司（原黑龙江省农垦总局建三江管理局）为研究基点,采用多学科交叉、多方法并用的形式,开展区域农业水土资源复合系统和谐性特征识别及其影响效应研究。该研究可以延伸和谐论研究领域,丰富农业系统运行诊断研究内容,为农业区域的和谐发展提供新路径,对实现区域生态和社会的可持续发展具有现实而又长远的意义。具体研究内容如下:（1）针对随机森林（Random Forest,RF）最优参数选取不确定性难题,利用蜻蜓算法（Dragonfly Algorithm,DA）进行参数率定,构建了改进的随机森林模型（DA-RF）,为多目标评价提供了一种更为精确、有效的方法,并将其运用到建三江分公司水环境评价中。结果表明,建三江分公司水环境总体呈现“西北农场水质差,地下水水质优于地表水”的特征;地表水TN、TP,地下水NH3-N、Fe、Mn是主要污染物,其中地表水TP和TN、地下水NH3-N超标是因为化肥的施用,特别是氮肥的施用,而地下水Fe和Mn是原生有害物。（2）基于系统性文献综述法界定农业水土资源复合系统和谐性内涵及其判定依据,在此基础上构建了符合建三江分公司的农业水土资源复合系统和谐性评价指标体系。结果表明,所谓农业水土资源复合系统和谐性就是社会经济、农业和资源三个子系统内部处于健康的运行状态,子系统外部相互调谐与均衡,使整个大系统呈现出协调、一致和平衡的稳定形态;依据“三删一整理一添加”将指标海选库（347个指标）约简至指标初选库（79个指标）,再利用变异系数-R聚类-灰关联优势分析模型（Coefficient of Variation-R Clustering-Grey Correlation Advantage,CV-RC-GCA）进行筛选,最终得到23个指标,其中社会经济、农业、资源子系统指标分别有7、11、8个;通过与RC-GCA模型筛选结果、人水和谐性指标体系进行对比分析,验证了CV-RC-GCA模型所建指标体系的合理性与可靠性。（3）运用基于内涵的和谐性方程和基于DA-RF的和谐性测度模型两种方法对建三江分公司农业水土资源复合系统和谐性进行了测度分析。结果表明,两种方法各有优缺点,基于内涵的和谐性方程更符合内涵要求,基于DA-RF的和谐性测度模型更符合客观规律且具有普适性;本文遵循客观规律,因此采用基于DA-RF和谐测度模型的评价结果进行后续分析;建三江分公司农业水土资源复合系统和谐性年际变化呈现“N”型趋势,1997-2005时期,尚未进入资源开发与农业发展高峰时期,农业水土资源复合系统和谐性在该时期稳步提升;2005-2008时期,由于掠夺式经营导致农业水土资源复合系统和谐性降低且速度较快;2008-2016时期,当地严格管控水土资源开发、大力发展农业现代化,农业水土资源复合系统和谐性逐步回升;空间上,由于临江农场在水资源与地势上具有优势,其农业水土资源复合系统和谐性高于内陆地区;针对农业水土资源复合系统和谐性增速较慢的问题,依据关键驱动因子,提出了推广节水灌溉技术、严控侵占生态用地等针对性调控策略。（4）农业水土资源复合系统和谐性未来演变趋势分析是探究区域可持续发展能力的一种新手段。利用定量与定性预测方法分析了不同情景下建三江分公司农业水土资源复合系统和谐性的未来发展趋势。结果表明,若各关键驱动因子按照多年趋势发展且无人为干扰时,建三江分公司的农业水土资源复合系统在200-2030年呈现“U”型变化,徘徊在较为和谐与较不和谐区间内;当人均生产粮食达到规划最优值,同时按照和谐调控策略将原本失谐的指标提升至相关政策规划值时,可以有效、快速地提升当地和谐性,是最理想的和谐发展情景;当只调整人均生产粮食,其他指标保持不变时,当地和谐也会有所提升,但增速较慢;当人均生产粮食仅为规划最低值,其他指标遭受“差”逻辑发展时,当地和谐性呈逐年下降的趋势;为降低最差情景发生时的和谐性损失,提出了加快水利工程建设、开展机井封填的补救措施。（5）将农业水土资源复合系统和谐性作为农业水土资源优化配置研究中的一个约束条件,并结合区域经济效益和生态消耗函数,构建了不同和谐性情景约束下的农业水土资源优化配置模型,并利用Plat EMO平台进行模型求解,探究了不同和谐性约束情景对水土资源优化配置方案的影响。结果表明,和谐性越高的情景,水稻种植比例越小,大豆种植比例越高,地表水利用率和开发率越高,农业水土资源的利用情况越多元、越合理;不同和谐性情景对农业水土资源优化配置方案影响不同,较不和谐情景会导致水稻种植面积提28%～60%,地下水利用率下降87%～93%,较为和谐会情景导致水稻面积提升20%～30%,地下水利用率下降60～92%,非常和谐情景会导致水稻面积提升6%～14%,地下水利用率下降20%～30%;分析不同情景下农业水土资源优化配置方案的效益发现,和谐性越高的情景,资源消耗量越小,但经济效益越低;与建三江分公司现有水土资源配置研究成果相比,本文的配置方案具有明显的“和谐发展”目的。
二、江苏国有农场土地资源质量评价模型研究（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、江苏国有农场土地资源质量评价模型研究（论文提纲范文）
（1）农户借贷动机、申贷行为及贷款获取结果研究 ——以黑龙江省“两大平原”种粮大户为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 实践意义 |
| 1.4 国内外研究综述 |
| 1.4.1 国内研究综述 |
| 1.4.2 国外研究综述 |
| 1.4.3 研究述评 |
| 1.5 研究内容方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 1.6 创新点 |
| 2 相关概念及理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 种粮大户 |
| 2.1.2 借贷动机 |
| 2.1.3 申贷行为 |
| 2.1.4 贷款获取结果 |
| 2.1.5 精英与精英俘获 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 信贷风险及信贷担保理论 |
| 2.2.2 交易成本理论 |
| 2.2.3 农户借贷行为理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 “借贷动机-申贷行为-贷款获取结果”形成机理与理论分析框架 |
| 3.1 “动机—行为”的形成机理 |
| 3.2 “行为—结果”的形成机理 |
| 3.3 “动机-行为-结果”理论框架解释 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 种粮大户贷款借贷动机、申贷行为与贷款获取结果情况概述 |
| 4.1 调研地区及调研主体情况 |
| 4.1.1 调查地区 |
| 4.1.2 调研对象 |
| 4.1.3 政策支持情况 |
| 4.2 种粮大户借贷动机描述性分析 |
| 4.2.1 种粮大户资金需求额度高 |
| 4.2.2 种粮大户资金借贷期限长 |
| 4.2.3 种粮大户的资金借贷多为生产性用途 |
| 4.2.4 种粮大户的融资渠道倾向于正规借贷 |
| 4.3 种粮大户申贷行为描述性分析 |
| 4.4 种粮大户贷款获取结果描述性分析 |
| 4.5 种粮大户贷款“动机-行为-结果”数据描述性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 种粮大户借贷动机与申贷行为分析 |
| 5.1 种粮大户借贷动机分析 |
| 5.1.1 种粮大户的借贷动机 |
| 5.1.2 种粮大户借贷动机的有效性 |
| 5.2 种粮大户申贷行为的机理分析 |
| 5.2.1 影响交易成本的关键因素分析 |
| 5.2.2 基于交易成本理论的种粮大户申贷行为机理分析 |
| 5.3 种粮大户申贷行为实证分析 |
| 5.3.1 数据来源 |
| 5.3.2 变量选择与研究假设 |
| 5.3.3 种粮大户申贷行为的Logistic模型构建 |
| 5.3.4 种粮大户申贷行为的实证结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 种粮大户贷款获取结果分析 |
| 6.1 种粮大户贷款获取结果的机理分析 |
| 6.1.1 基于信息不对称理论的贷款获取结果机理分析 |
| 6.1.2 基于精英俘获理论的贷款获取结果机理分析 |
| 6.1.3 基于信用理论的贷款获取结果机理分析 |
| 6.2 种粮大户与其他种植业经营主体样本特征概述 |
| 6.2.1 资产规模不高 |
| 6.2.2 拥有良好的信用记录 |
| 6.2.3 需要较高的贷款额度 |
| 6.2.4 老龄化趋势明显 |
| 6.2.5 家庭声誉情况良好 |
| 6.2.6 近3年贷款获取率逐渐提升 |
| 6.3 种粮大户贷款获取结果(贷款可得性研究部分)的实证分析 |
| 6.3.1 数据来源 |
| 6.3.2 变量的选择与研究假设 |
| 6.3.3 种粮大户贷款获取结果的Logistic模型构建 |
| 6.3.4 种粮大户贷款获取结果(贷款可得性研究部分)的实证结果分析和“逆”精英俘获结果理论与现实解析 |
| 6.3.5 交互模型结果与精英俘获理论贡献 |
| 6.4 种粮大户贷款获取结果(贷款缺口研究部分)的实证分析 |
| 6.4.1 数据来源 |
| 6.4.2 变量选择与研究假设 |
| 6.4.3 种粮大户贷款获取结果(贷款缺口研究部分)的Tobit模型构建 |
| 6.4.4 种粮大户贷款获取结果(贷款缺口研究部分)的实证结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 种粮大户贷款获取结果评价 |
| 7.1 基于种粮大户满意度的贷款获取结果评价 |
| 7.1.1 贷款满意度“源理论—顾客满意度指数模型”作用机理阐述 |
| 7.1.2 指标体系的选择与研究假设 |
| 7.1.3 种粮大户贷款满意度的实证分析 |
| 7.1.4 模型结果分析 |
| 7.2 基于种粮大户收入效应的贷款获取结果评价 |
| 7.2.1 种粮大户贷款对其收入的影响机理 |
| 7.2.2 变量选择与研究假设 |
| 7.2.3 种粮大户贷款获取结果对收入影响的实证分析 |
| 7.2.4 模型结果与分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 政策建议 |
| 8.1 营造良好的信用和担保环境,提升贷款获取概率 |
| 8.2 构建完善的风险分散机制,提升贷款偿付能力 |
| 8.3 推出“靶向性”的金融服务,增加贷款满意度 |
| 8.4 强化借贷双方规范运营,提高收入水平 |
| 9 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 研究的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 关于种粮大户贷款获取研究的调查问卷 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（8）基于多功能性的耕地土壤健康评价 ——以黄淮海平原典型农田生态系统为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 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 土壤质量与土壤健康概念 |
| 1.2.2 土壤功能及分类 |
| 1.2.3 土壤健康评价指标 |
| 1.2.4 土壤健康评价方法 |
| 1.2.5 国内外土壤健康评价系统 |
| 1.3 科学问题与研究内容 |
| 1.3.1 科学问题 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线及章节安排 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第二章 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 黄淮海平原 |
| 2.1.2 野外台站典型农田生态系统样地 |
| 2.2 研究数据 |
| 2.2.1 动态监测数据 |
| 2.2.2 气象数据 |
| 2.2.3 基础地理数据 |
| 2.2.4 其他资料和数据 |
| 2.3 基础数据预处理 |
| 第三章 土壤健康评价体系与方法 |
| 3.1 总体框架 |
| 3.2 评价指标选取 |
| 3.3 综合评价方法 |
| 3.4 限制因子乘数 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 土壤健康指标特征及其变化 |
| 4.1 土壤健康指标统计分析 |
| 4.1.1 自然地理特征 |
| 4.1.2 物理指标 |
| 4.1.3 化学指标 |
| 4.1.4 生物指标 |
| 4.1.5 污染指标特征 |
| 4.2 土壤健康指标变化特征 |
| 4.2.1 物理指标变化 |
| 4.2.2 化学指标变化 |
| 4.2.3 生物指标变化 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 典型农田生态系统土壤健康现状及变化趋势 |
| 5.1 土壤健康评价 |
| 5.1.1 指标分级与权重确定 |
| 5.1.2 限制因子乘数的设定 |
| 5.2 土壤健康现状及变化趋势 |
| 5.2.1 土壤健康及变化 |
| 5.2.2 评价结果验证 |
| 5.2.3 土壤健康提升的对策和建议 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调发展综合评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化发展进程分析 |
| 2.1 黑龙江垦区概况及特点 |
| 2.1.1 黑龙江垦区概况 |
| 2.1.2 黑龙江垦区特点 |
| 2.2 黑龙江垦区农业机械化发展进程分析 |
| 2.2.1 黑龙江垦区农业机械化发展历程 |
| 2.2.2 黑龙江垦区农业机械化发展影响因素 |
| 2.2.3 黑龙江垦区农业机械化存在的问题 |
| 2.3 黑龙江垦区新型城镇化发展进程分析 |
| 2.3.1 黑龙江垦区新型城镇化发展历程 |
| 2.3.2 黑龙江垦区新型城镇化发展影响因素 |
| 2.3.3 黑龙江垦区新型城镇化存在的问题 |
| 2.4 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化互动机理 |
| 2.4.1 发达国家农业机械化与城镇化互动经验借鉴 |
| 2.4.2 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化互动过程 |
| 2.4.3 黑龙江垦区农业机械化-新型城镇化协调发展系统模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化综合评价 |
| 3.1 评价模型 |
| 3.1.1 DPSIR概念模型 |
| 3.1.2 DPSIR模型逻辑关系分析 |
| 3.2 评价指标体系构建 |
| 3.2.1 评价指标体系构建原则 |
| 3.2.2 综合评价指标体系框架 |
| 3.2.3 评价指标体系 |
| 3.3 权重的计算方法 |
| 3.3.1 主观权重的确定 |
| 3.3.2 客观权重的确定 |
| 3.3.3 综合权重计算 |
| 3.4 黑龙江垦区农业机械化发展综合评价 |
| 3.4.1 评价指标有效性分析 |
| 3.4.2 计算权重 |
| 3.4.3 黑龙江垦区农机化发展状态评价 |
| 3.5 黑龙江垦区新型城镇化发展综合评价 |
| 3.5.1 评价指标有效性分析 |
| 3.5.2 计算权重 |
| 3.5.3 黑龙江垦区新型城镇化发展状态评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调度测评及影响关系分析 |
| 4.1 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调度测评 |
| 4.1.1 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化耦合协调度测算 |
| 4.1.2 农业机械化与新型城镇化协调发展的影响因素分析 |
| 4.2 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调发展关系实证 |
| 4.2.1 计量模型说明 |
| 4.2.2 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调发展实证 |
| 4.3 黑龙江垦区农业机械化对新型城镇化增量贡献测评 |
| 4.3.1 农业机械化对新型城镇化增量贡献理论基础 |
| 4.3.2 黑龙江省垦区农业机械化对新型城镇化增量贡献实证分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调发展策略 |
| 5.1 制度机制改革策略 |
| 5.1.1 完善城乡一体化各项管理制度 |
| 5.1.2 改革优化相关主体职能 |
| 5.1.3 深化农垦改革落实产业发展政策 |
| 5.2 社会经济发展策略 |
| 5.2.1 发展垦区特色新型城镇化策略 |
| 5.2.2 差异化可持续发展农业机械化 |
| 5.2.3 优化产业结构升级 |
| 5.3 科技人才策略 |
| 5.3.1 注重人才培养与引进 |
| 5.3.2 加快农机化技术创新应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 个人简历 |
（10）区域农业水土资源复合系统和谐性特征识别及其影响效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 立题依据 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 和谐论研究 |
| 1.3.2 水土资源环境质量评价研究 |
| 1.3.3 农业水土资源复合系统运行状况研究 |
| 1.3.4 农业水土资源优化配置研究 |
| 1.3.5 国内外研究现状评析 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 2 研究区域及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 建三江分公司地理位置 |
| 2.1.2 气候特征概况 |
| 2.1.3 自然资源概况 |
| 2.1.4 农业发展概况 |
| 2.1.5 社会经济概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 直接获取和简单计算的指标 |
| 2.2.2 超采区面积占比 |
| 2.2.3 生态需水量 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 区域水土资源环境质量评价研究 |
| 3.1 实验方案及研究方法 |
| 3.1.1 地表水环境质量监测方案 |
| 3.1.2 地下水环境质量监测方案 |
| 3.1.3 土壤环境质量监测方案 |
| 3.1.4 水土环境质量评价方法 |
| 3.1.5 水土资源环境质量评价模型性能分析方法 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 水资源环境质量现状评价 |
| 3.2.2 土壤环境质量现状评价 |
| 3.2.3 水土资源环境质量反演 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 DA-RF模型在水质研究中“一模多用”的可能性探讨 |
| 3.3.2 水土资源质量评价结果可靠性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 区域农业水土资源复合系统和谐论内涵解析及评价指标体系构建 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 内涵解析方法 |
| 4.1.2 指标体系构建方法 |
| 4.1.3 指标体系合理性分析方法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 区域农业水土资源复合系统和谐论内涵解析 |
| 4.2.2 区域农业水土资源复合系统和谐性最优评价指标体系 |
| 4.2.3 指标解释 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 区域农业水土资源复合系统和谐性判据分析 |
| 4.3.2 评价指标体系合理性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 区域农业水土资源复合系统和谐性特征识别及驱动力解析 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 基于内涵解析的和谐性方程 |
| 5.1.2 基于DA-RF的和谐性测度模型 |
| 5.1.3 关键驱动因子解析方法 |
| 5.1.4 和谐性测度模型的性能分析方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 农业水土资源复合系统和谐性等级区间确定 |
| 5.2.2 基于和谐性方程的和谐性测度及驱动力解析 |
| 5.2.3 基于DA-RF和谐测度模型的和谐性测度及驱动力解析 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 和谐性方程与和谐性测度模型的评价结果对比分析 |
| 5.3.2 基于DA-RF和谐性测度模型的优势分析 |
| 5.3.3 区域农业水土资源复合系统和谐性调控策略分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 区域农业水土资源复合系统和谐性演化趋势分析 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 定量预测方法 |
| 6.1.2 定性预测方法 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 情景I模式构建 |
| 6.2.2 情景Ⅱ~Ⅳ模式构建 |
| 6.2.3 不同情景下农业水土资源复合系统和谐性发展趋势分析 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 不同情景下农业水土资源复合系统和谐性演变趋势对比分析 |
| 6.3.2 最劣情景下和谐性补救措施探讨 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 和谐性约束下区域农业水土资源优化配置研究 |
| 7.1 研究方法 |
| 7.1.1 决策变量 |
| 7.1.2 目标函数 |
| 7.1.3 约束条件 |
| 7.1.4 模型求解方法 |
| 7.2 结果与分析 |
| 7.2.1 现状年相关效益分析 |
| 7.2.2 不同和谐性情境约束下水土资源配置结果 |
| 7.2.3 农业水土资源优化配置方案对不同和谐性情景的响应分析 |
| 7.3 讨论 |
| 7.3.1 不同和谐性约束情景下农业水土资源优化配置方案对比分析 |
| 7.3.2 不同约束条件下农业水土资源优化配置方案的对比分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
四、江苏国有农场土地资源质量评价模型研究（论文参考文献）
- [1]农户借贷动机、申贷行为及贷款获取结果研究 ——以黑龙江省“两大平原”种粮大户为例[D]. 王一博. 东北农业大学, 2021
- [2]高空间分辨率的友谊农场耕地质量遥感评价研究[D]. 钱蕾. 东北农业大学, 2021
- [3]水田土地整治前后耕地质量遥感监测与评价[D]. 李卓. 东北农业大学, 2021
- [4]家庭农场质量水平评价研究[D]. 王丹. 河南财经政法大学, 2021
- [5]“双轮协调”驱动下中国城乡融合发展的时空演变、影响因素及政策体系[D]. 曹萍. 山东师范大学, 2021
- [6]麦盖提县农用地质量评价研究[D]. 汪丽娟. 新疆大学, 2021
- [7]乡村振兴发展质量评价与路径启示 ——以山东省新泰市西张庄镇为例[D]. 吕云. 山东农业大学, 2021
- [8]基于多功能性的耕地土壤健康评价 ——以黄淮海平原典型农田生态系统为例[D]. 杨颖. 南京信息工程大学, 2021
- [9]黑龙江垦区农业机械化与新型城镇化协调发展综合评价研究[D]. 赵世秀. 黑龙江八一农垦大学, 2021(01)
- [10]区域农业水土资源复合系统和谐性特征识别及其影响效应研究[D]. 李雪松. 东北农业大学, 2021