一、2001年中国市场价格形势分析与2002年价格趋势预测（论文文献综述）
刘玉斌[1]（2021）在《中国海岸带典型生态系统服务价值评估研究》文中指出在全球气候变化、海平面上升、人类开发活动等背景下,围填海、陆源污染、海岸侵蚀等规模与强度均不断增大,我国海岸带生境正在或已遭受不同程度的破坏,据相关数据表明,我国50%以上的滨海湿地已丧失,海岸带生物多样性与生态系统健康面临严峻挑战,越来越多的海岸带生态系统产品和服务呈现不可持续的趋势。鉴于此,亟待开展我国海岸带生态系统服务及其价值评估研究,为海岸带区域政策制定、实施以及资源的合理配置提供一定参考和科学支撑。本研究尝试中国海岸带宏观大尺度的历史时期和未来时期的生态系统服务及其价值评估。为全面了解中国海岸带区域土地生态系统的现状及其服务与价值的演变规律,从中国海岸带基本特征出发,参考诸多研究成果,构建适用于中国海岸带的生态系统服务分类系统。基于此分类系统,开展研究区生态系统服务识别与多样性分析研究,基于中国海岸带土地利用数据集,分析土地利用景观时空变化特征、转移变化特征及其景观格局指数变化特征,为后续中国海岸带生态系统服务估算提供支撑。选择主流成熟的具有普适性的估算模型或方法,评估2000-2015年中国海岸带4种典型生态服务及其价值,探讨研究区生态服务及其价值变化规律,并基于2025年多情景土地利用数据模拟评估未来生态系统服务及其价值,探讨未来多情景土地利用和生态系统服务价值的变化特征。主要结论如下:（1）中国海岸带生态系统服务分类与识别:基于中国海岸带自身的实际情况,参考诸多研究成果,建立一套适用于中国海岸带的生态系统服务分类系统,基于此,开展中国海岸带生态系统服务识别和多样性研究;2000-2015年中国海岸带区域生态系统服务类型的多样性整体呈下降趋势,离海岸线20 km范围的陆域其多样性变化最为剧烈,多样性高值区多分布于植被覆盖度较高的山地区域、海岸带滩涂和河口三角洲湿地,而低值区多分布于建设用地及其周边区域,受人为活动干扰剧烈。（2）中国海岸带土地利用由海洋向内陆整体格局大致呈“浅海水域—滨海湿地—人工湿地（盐田和养殖）—陆地混合类型区”空间分布特征。2000-2015年是中国海岸带土地利用人为开发活动显着的时期,城乡用地、养殖和工矿用地扩张显着,侵占大量耕地、浅海水域、滨海湿地和水库坑塘等,但随着时间的推移,其人为开发强度趋缓。我国海岸带土地利用景观整体斑块的破碎化态势显着,斑块类型间更加复杂多样,某些特定土地利用类型景观斑块集聚化明显。（3）2000-2015年中国海岸带NPP与产水量空间分布整体均呈现由南向北逐渐降低的趋势。陆域型生态系统的NPP值高于浅海水域生态系统。4个时期,中国海岸带陆域NPP总量和土壤保持总量均呈下降的趋势,15年间分别减少586.36万吨和956万吨。4个时期,中国海岸带产水量、陆域池塘养殖产量和理想状态下盐田海盐产量均呈显着增加的趋势,而近海最大持续渔获量略微下降。（4）2000-2015年中国海岸带生态系统服务总价值呈持续下降的趋势,15年间研究区生态系统服务总价值减少了354.63亿元。中国海岸带不同类型服务价值变化趋势不同,其物质生产服务价值呈显着增长趋势,而固碳释氧服务价值、水源涵养服务价值和土壤保持服务价值均呈持续减少的趋势。4个时期,中国海岸带生态系统水源涵养服务价值占比最大,其次是固碳释氧服务价值,而物质生产服务价值和土壤保持服务价值占比均较小。（5）2025年趋势延续情景和生态保护情景下中国海岸带生态系统服务总价分别为31791.68亿元和31917.27亿元,与2015年相比,两种情景下生态系统服务总价值分别减少245.23亿元和119.64亿元,趋势延续情景生态系统服务总价值下降显着。两种情景下中国海岸带区域物质生产服务价值均呈增加的趋势,其中趋势延续情景下物质生产服务价值增加显着,而固碳释氧服务价值、水源涵养服务价值和土壤保持服务价值均呈减少的趋势,其中生态环境保护情景下3项服务价值缓慢减少,而趋势延续情景下3项服务价值下降显着。
伦闰琪[2]（2020）在《我国马铃薯价格波动与预测研究》文中认为马铃薯在我国是仅次于三大主粮的第四大粮食作物,种植范围广、用途多样、经济效益可观,成为贫困地区农户实现增产增收目标的首选作物,在保障国家粮食安全方面发挥着重要作用。近年来,马铃薯价格加剧震荡,波动幅度逐渐加大,扰乱了马铃薯市场正常运行,给马铃薯产业发展带来负面影响。因此研究马铃薯价格波动规律,探究马铃薯价格波动原因,科学预测马铃薯价格,对于保障马铃薯生产者利益、稳定马铃薯生产和促进马铃薯产业健康发展具有重要意义。本文采用2005年1月5日-2019年3月27日马铃薯批发市场价格数据,共171个月度价格,57个季度价格和15个年度价格,运用CensusX12季节调整方法和H-P滤波法对马铃薯批发市场季度和月度价格进行了分解;定量分析了马铃薯批发市场价格的年度波动、季度波动和月度波动特征,利用季节指数预测法对2020年4-12月马铃薯批发市场月度价格进行预测;并定性解释了马铃薯批发市场波动的原因。在此基础上,运用马铃薯批发市场周度价格建立了马铃薯批发市场周度价格ARIMA（4,0,0）预测模型和GM（1,1）预测模型,而后对2020年4月1日至2020年12月30日的马铃薯批发市场周度价格进行了预测。建立ARIMA（4,0,0）-GM（1,1）组合预测模型,对2020年4月1日至2020年12月30日的马铃薯批发市场周度价格进行了预测,最后对三个模型的预测精度进行比较分析。创新点方面,本文从三个维度（年度、季度和月度）对马铃薯批发市场价格的波动规律进行分析;在对马铃薯价格进行预测时,运用了灰色预测法和组合预测法。文末对加强马铃薯价格波动研究、建立数据收集平台、规范预测信息推送方式和加强人才培养提出了政策建议。主要结论如下:（1）从年度波动来看,2005-2019年我国马铃薯批发市场价格总体呈波动上涨态势,年际间波动幅度逐渐增大,大致呈现以三年为一周期的周期性波动;从季度波动来看,马铃薯批发市场价格在第一季度最高,第三季度最低,波动周期为10.40个季度（31.2个月）;从月度波动来看,马铃薯批发市场价格以中小幅波动为主,每1.81个月会有一次小幅波动,每2.62个月会有一次中幅波动,每15.45个月会有一次大幅波动,波动周期为31个月。（2）马铃薯生产的季节性、市场不确定性、消费需求、外部冲击、市场信息不对称等因素对马铃薯批发市场价格的波动有较大影响。（3）构建了马铃薯批发市场周度价格预测模型,预测精度从高到低依次为ARIMA（4,0,0）-G M（1,1）组合预测模型、ARIMA（4,0,0）预测模型和GM（1,1）预测模型,模型拟合误差控制在10%以内;预测结果表明,在2020年5月份以后,随着新冠肺炎疫情的影响逐渐减弱,我国马铃薯批发市场价格将缓慢下降。（4）从加强马铃薯价格波动规律研究、建立价格数据收集平台、规范预测信息推送方式和加强人才培养四个方面提出了相应的政策建议。
刘凌云[3]（2020）在《燃煤发电项目双因素风险分析及期货对冲模型研究》文中研究表明燃煤发电项目是指以煤炭为燃料,正在规划、建设或已经投产运营的火力发电单元。由于煤炭燃料约占到火力发电生产运营成本的70%,我国煤炭产量70%以上用于发电,燃煤火力发电量又占到我国各类发电总量的70%以上,这“三个70%”的根本问题是煤炭。所以,从宏观层面上讲,国家以什么方式有效配置煤炭资源,如何高效利用煤炭资源,怎样调整能源结构,是摆在政府决策者们面前的重要问题;从微观层面上讲,我国煤炭价格购销市场化所引起的价格波动频次增加和波动幅度不断加大,给我国燃煤火力发电厂的正常生产经营带来了一定的影响,构成不容忽视的经营风险。认真研究煤炭市场供求关系变化规律及如何规避煤炭价格波动带来的经营风险是燃煤火力发电项目的规划、建设与运营必须考虑的重大问题。在国家供给侧结构性改革的政策纲领指导下,火电项目建设面临着硬约束。相反,新能源发电装机呈高速发展态势,水力发电对火力发电影响显着。但水力发电出功不稳定性,给燃煤火力发电项目功率稳定输出产生不可忽视的风险。本论文将煤炭价格波动、新能源发电替代及不稳定性对燃煤火力发电造成的冲击定义为双因素风险。本研究主要从如何利用动力煤期货工具视角深入研究化解双因素风险的对策与方法,从理论和实证两方面,深度探究煤炭价格波动、新能源发电变化与燃煤火力发电出功之间的经济理论关系和数量关系。在理论方面,采用价格波动理论较先进的状态空间模型理论,分析煤炭价格与燃煤火力发电之间、新能源发电与燃煤火力发电、煤炭价格与煤炭社会库存之间的关系特征,选择合适的状态空间模型类型,构建了完善分析模型:实证方面,通过收集了十年以上的煤炭价格指数、煤炭社会库存、新能源发电及燃煤火力发电量的历史数据基础上,经过严谨的经济计量分析,构建了四大计量经济理论模型,检验了双因素风险分析及期货对冲策略诸经济模型的正确性。本论文根据状态空间模型理论和金融期货理论,构建了燃煤火力发电项目煤炭现货和期货库存最优比例模型、双因素风险期货对冲模型。这些模型,为燃煤发电项目运营有效利用煤炭期货对冲策略提供了理论基础。根据状态空间模型理论,量化分析我国煤炭价格、新能源发电与煤炭社会库存及火力发电量之间的数量关系,以此研判煤炭价格走势、煤炭社会库存变化、煤炭火力发电变化情况,合理安排煤炭库存,以及煤炭实际库存与虚拟库存比例关系,并在煤炭期货市场上开展套期保值交易,达到规避煤炭价格波动风险和降低生产经营成本的目的。基于上述思想及思路,研究内容具体包括以下五个主要部分:（1）燃煤发电项目双因素风险的成因。本研究查阅了大量的文献资料并结合生产实际,深入分析了燃煤发电项目建设与运营中面临的经营管理问题,认为我国煤炭购销市场化而加剧了煤炭价格的波动,给煤炭消费和生产者带来了很大的经营风险,随后分析了引起煤炭价格波动的诸多因素及深层次的原因;同时研究了新能源发电替代及出功不稳定性对燃煤火力发电产生的冲击及原因分析,准确定义为“双因素”及“双因素风险”,为论文展开研究奠定了逻辑基础。（2）对本研究起到支撑作用的相关基础理论综述。把经济波动理论及价格波动理论引入到煤炭现货市场、期货市场价格波动分析中;根据经济滤波理论,对经济变量进行滤波整理,为得到构建模型所需要的数据提供了处理分析方法;运用协整理论实证分析了模型的正确性;期货套期保值理论,为本论文研究的核心问题——期货对冲策略模型提供理论支持;状态空间模型理论是本论文主要模型构建的理论依据和技术手段。（3）双因素风险识别及影响要素研究。应对风险必须准确分析风险源问题,本论文从供给和需求两个方面进行风险分析,在供给方面,煤炭价格波动是主要因素,影响很大;在需求方面,对煤炭火力发电量影响较大的因素中,就波动性而言,新能源发电的不稳定性,是主要因素。本论文将煤炭价格波动和新能源发电不稳定性这两个变量风险定义为煤炭火力发电项目运营中的“双因素风险”。（4）构建燃煤发电项目双因素风险期货对冲模型。依据模型构建的总体思路,运用状况空间模型理论,针对煤炭价格与燃煤火力发电之间的关系特征、新能源发电与燃煤火力发电之间关系特征,构建了煤炭价格对火力发电量影响的理论模型及煤炭价格对库存影响模型,新能源发电量变化对燃煤发电量影响的理论模型,建立了煤炭现货实际库存与虚拟库存理论模型,得到了双因素风险期货对冲模策略模型。（5）模型实证研究和燃煤火力发电项目案例应用分析。建立“煤炭价格波动与火力发电量变动”、“新能源发电不稳定与火力发电量变动”、“煤炭价格波动和新能源发电不稳定与火力发电量”、“煤炭价格波动与煤炭社会库存量”的实证模型。最后选取了江苏某火电项目案例,验证了本论文分析方法及模型应用的合理性及有效性。为我国燃煤火力发电项目运营中开展类似业务提供了理论依据和实操指导。
刘锐金[4]（2020）在《新形势下我国农业支持制度改革研究 ——政策效应评估及制度改革方向选择》文中提出自2004年以来,我国逐步建立了以市场价格支持、农业补贴和专项支持为主体的农业支持体系,对保障粮食安全、重要农产品有效供给、保护农业生产者利益等发挥了积极作用。党的十八大以来,对农业支持政策进行一系列改革,先后取消了棉花、油菜籽、玉米等农产品临时收储政策,逐步降低了水稻和小麦的最低收购价,进一步优化和创新了农业补贴政策体系。但我国农业支持政策依旧面临着诸多挑战,如水稻和小麦最低收购价政策在WTO的适宜性,国内粮食产需缺口对进口的依赖。继续完善改革农业支持保护政策已经成为共识,但具体怎么改还存在一定的争论。为了更好理清改革思路,本研究评估了水稻、小麦最低收购价、玉米临时收储政策对农户的产品产值、物质投入的影响,探索了棉花、玉米和油菜籽临时收储政策不同退出方式对生产的冲击及其收储价格设定的合理性,探讨了农业直接补贴对农户种子化肥农药投入、家庭收入及其收入流动的作用,分析了水稻、小麦和玉米市场支持政策在WTO规则下的争议焦点,识别了农民对农业支持政策选项的偏好,最后提出未来政策改革方向和一些建议。主要结论如下:（1）运用中国家庭追踪调查（China Family Panel Survey,CFPS）4期面板数据,利用双重差分法分析稻麦最低收购价和玉米临时收储政策发现:当收购价格下跌并触发最低收购价政策时,较好地稳定了政策执行区水稻和小麦种植户的产品产值,但对种子化肥农药投入的影响弱,即政策的要素投入扭曲小;随政策收购量增加,玉米临时收储政策曾对稳定东北地区玉米种植户的产品产值、增加种子化肥农药投入具有显着的作用,当2015/2016年度价格大幅度下跌时,虽然政策性收储量大幅度增加,但政策效应是负面的,无法实现政策目标。（2）运用省级统计和农产品成本收益调查数据,利用面板数据模型和断点回归分析棉花、玉米和油菜籽临时收储政策发现:临时收储政策对棉花、玉米和油菜籽产量和化肥投入的影响差异大,由强到弱依次是棉花、玉米和油菜籽;临时收储政策退出对油菜籽的负面影响最大,主要源于政策改革沟通不畅、配套政策不到位;油菜籽临时收储价格设置不如玉米和棉花有效,棉花和玉米的临时收储价格附近,种植户化肥投入明显提高。（3）运用CFPS的3期数据,利用面板数据分位数回归和有序logit模型分析农业直接补贴发现:政府对农户家庭的直接补贴有利于促进农业生产,尤其是规模较大的种植户,但品种之间有差异,水稻种植户特别是规模较大的种植户种子化肥农药投入对政府补贴的弹性较小;大多数农村家庭获得了农业补贴,政府直接补贴金额增加、对补贴的依赖程度提高不利于低收入农户家庭向上流动,也不利于较高收入组稳定在原收入组,而户主的健康水平则具有显着的正向作用;稳健性检验表明,直接补贴对中西部农村家庭的负影响较弱,非农就业能有效促进家庭收入向上流动,但无法改善政府补贴的负影响。（4）运用WTO和OECD的报告数据,比较分析水稻、小麦和玉米市场支持量及其关键参数发现:同一作物不同国家用于计算市场支持量的固定外部参考价格不同,选择有资格接受管理价格的收购量也有不同的考量;若按照美国提交WTO的计算方法,无论如何调整稻麦最低收购价政策,都会超出限额,除非取消。（5）运用Best-Worst Scaling问卷设计获得的农户调查数据,使用有序logit模型分析农户政策偏好发现:农户对无需付费的市场支持政策或目标价格补贴最为期待,对各类保险保费补贴的政策选项偏好程度低;拥有非农兼业就业机会、生活态度乐观、种植规模大的农户更加关注农业生产性投入支持,对农业收入依赖程度更高的农户则更希望直接获得货币补贴。（6）我国农业支持政策在生产促进、农户政策偏好和WTO规则之间有难以协调的矛盾,建议继续保留水稻小麦最低收购价政策,保持现有农业支持总量稳定,研究提高农业支持政策的地方适应性和透明度,更好落实“米袋子”省长制;大幅度提高对农村人力资本投资,特别是农村婴幼儿、儿童和孕产妇等重点人群的营养保障水平,增强生产经营主体的知识运用能力,更加突出农户的企业属性。
侯睿婕[5]（2020）在《中国研发资本存量估算及其经济效应研究》文中研究表明我国正处于向创新驱动高质量发展转变的阶段,政策制定需要统计支撑,另一方面,我国R&D投入产出率和经济转化率过低,创新引领发展路径不明,这两大问题对科学测算以R&D为代表的知识存量及其对经济增长的贡献提出了迫切的现实需求。随着R&D资产属性日益凸显,SNA-2008建议对R&D进行资本化处理,多个发达国家据此改革本国的R&D核算方法,为我国开展R&D资本化核算提供理论依据和实践经验。在此背景下,在SNA-2008框架下探讨适合我国的R&D资本化核算方法、估算R&D资本存量并分析其经济效应成为必然之举,亦具有深远意义。为刻画中国R&D全貌,须对不同地区、不同技术水平、不同活动类型R&D资本存量进行估算并分析其经济效应。首先,利用辅助指标和统计检验补全R&D支出及其构成并调整行业分类和统计口径;其次,采用总成本法和完全资本化模式进行“R&D支出→R&D产出→R&D投资”调整;再次,详细讨论R&D投资价格指数、R&D资产折旧率、初始R&D资本存量等参数的设定方法并采用BEA方法估算R&D资本存量;然后,按照不同核算规则将企业、非企业部门的R&D计入GDP;最后,在增长核算框架下测算R&D资本产出弹性并对规模报酬不变性质进行检验。R&D资本化核算引起GDP上调,但各省份上调的幅度不一,可能导致排名变化。此外,R&D资本化核算对各生产要素产出弹性的测算结果产生影响,如果不进行R&D资本化,R&D的产出弹性会被低估,其他生产要素的产出弹性也会出现较大误差,反之则可以提高生产函数的拟合优度,相对准确地测算各生产要素对经济增长的真实贡献。地区层面结果显示:首先,就资本存量而言,全国R&D资本存量呈快速增长趋势但增速放缓;各省份R&D资本存量基本呈增长趋势但地区差距显着,地区间差距是主要来源且有扩大趋势;空间分布从以北京为主导的单极格局转变为长三角、珠三角和环渤海经济圈三足鼎立的多极格局;全国科学研究资本存量约占试验发展资本存量的1/4,各省份科学研究和试验发展资本存量呈增长趋势但地区间差异明显。其次,就产出弹性而言,1998-2017年期间,我国经济具有规模报酬递增性质,R&D资本产出弹性平均为0.09,呈逐年递增趋势,近年来在0.15-0.16之间;除中部外的其他地区均呈规模报酬递增,东部、中部R&D对经济增长的促进作用逐渐增强,西部、东北R&D的促进作用近年来开始显现;规模报酬不变假设下,2009-2017年期间,R&D资本产出弹性为0.27,其中,科学研究和试验发展资本的产出弹性分别为0.04、0.23。总体而言,我国R&D资本具有相当可观的规模且空间关联日益显着,业已成为我国经济增长的新动能。但是,地区间R&D资本存在明显的“马太效应”,由于东部地区和试验发展的R&D产出弹性相对较高且具有规模报酬递增性质,因此,R&D资源不断流向经济水平高的东部地区和获益速度快的试验发展,导致地区创新能力、R&D内部结构的不平衡进一步加剧,进而影响区域经济协调发展等目标的实现。行业层面结果显示:首先,就资本存量而言,制造业R&D资本存量总体上呈快速增长趋势;以计算机、通信和其他电子设备制造业为代表的高技术产业是科技创新的主要力量,但在基础研究领域没有明显优势且对传统制造业的引领作用尚显不足;传统制造业对科技创新的贡献相对减少但地位仍然重要,部分传统制造业已经成为R&D资本存量新的增长点。其次,就产出弹性而言,1990-2017年期间,我国制造业主要依靠物质资本驱动且具有规模报酬递减性质,R&D资本产出弹性平均为0.08-0.09,呈倒U型变化;高技术制造业主要依靠R&D资本驱动且具有规模报酬递增性质,R&D资本产出弹性平均为0.38-0.40,呈陡峭的倒U型变化;低技术制造业主要依靠物质资本驱动且具有规模报酬递减性质,R&D资本产出弹性平均为0.03-0.10,但未能产生持续显着的驱动作用。总体而言,制造业R&D资本存量不断累积,对行业发展产生显着促进作用,但产出弹性不高,且生产函数具有规模报酬递减性质;高技术制造业是科技创新的主要力量,其发展依靠R&D资本驱动,同时具有规模报酬递增性质,但其对低技术制造业的带动作用非常有限,且由于缺乏基础研究导致发展动力不足;低技术制造业对科技创新的贡献相对减少但地位仍然重要,虽然不断加大R&D投入以促进其转型升级,但目前来看这种促进作用只是短期的、并不持续,说明R&D成果在转化环节还存在问题。本文的主要贡献在于补充R&D资本化核算理论与方法,多层面核算R&D资本并测算效应,有效解决基础数据缺失不可比问题,同时提出具有针对性的相关政策建议:完善我国R&D统计分类指标、统一我国R&D统计核算口径、优化R&D结构及地区间配置、促进R&D成果的转移和吸收、鼓励高技术制造业进入基础研究领域、促进新技术与低技术制造业有效融合。
徐婷婷[6]（2019）在《政策性农业保险缓解贫困脆弱性的机理及功效研究》文中提出贫困问题古而有之,它是复杂的社会建构,发仓廪以救贫穷,使黎民不饥不寒,是历朝历代统治者的目标;摆脱贫困,实现伟大中国梦,是中国人民、中国共产党和中国政府共同的奋斗目标。新中国的大规模减贫工作始于1978年,四十年来成效显着,尽管如此,“十三五”期间中国的扶贫形势依然严峻,在减少贫困人口总量、降低贫困程度和缓解贫困集中度等方面仍然任重道远,考验着中国政府的智慧与决心。随着对贫困问题的深入研究和贫困度量标准的不断更新,贫困脆弱性（简称“脆弱性”）逐渐走入研究视野:贫困不再是传统意义上的物质贫困,还包括风险和面临风险时的贫困脆弱性。无论什么时候只要减少、缓解和应付风险的机制能为穷人所用,他们的贫困脆弱性就会降低。据统计,我国农村居民人均可支配收入中有25.2%来源于第一产业净收入,而贫困地区农村这一数字更是达到30.1%1。因此,减少、缓解和应对农业风险,稳定农村居民第一产业收入,是缓解贫困脆弱性的重要途径之一。目前中国的扶贫开发步入攻坚克难和巩固成果的阶段,面临新背景、新挑战,有限的支付能力与较高的风险保障需求之间的矛盾、针对弱势群体的普惠性实践与精准对接脆弱性人群的特惠性需求之间的矛盾凸显,在一定程度上反映了新时代中国社会的主要矛盾。因而,满足贫困脆弱性农户的风险保障需要将成为新时代实施精准扶贫精准脱贫战略、建立反贫困长效机制的现实要求。在这一系列背景下,具备政策性、保障性和公平性的政策性农业保险,作为保险领域缓解贫困脆弱性最行之有效的工具之一,其研究就具有重要意义:既有利于学术界对政策性农业保险缓解贫困脆弱性的功效进行系统和深入的研究;又有助于明确政策性农业保险在脱贫攻坚中的定位,使其更好地参与脱贫攻坚。立足于贫困脆弱性,不仅应关注当前的贫困,更应关注未来可能发生的贫困。本文正是从农业风险冲击下的贫困脆弱性出发,对政策性农业保险缓解贫困脆弱性的机理和功效进行研究的。具体而言,本文由9个章节构成。第1章,导论。以问题为导向,分析其产生的政策背景、现实背景和理论背景,阐述对其研究的目的和意义;梳理和评述国内外相关问题的研究现状;对研究的核心概念进行界定;根据研究问题的特性,阐述本文研究的边界,设计研究思路和框架内容,并对研究中使用的方法进行说明;最后提出研究的创新点和不足。第2章,相关理论及政策性农业保险缓解贫困脆弱性的机理。政策性农业保险是本文研究的主题之一,普遍存在的农业风险及其导致的贫困脆弱性是可持续脱贫的制约因素之一,需要有效的农业风险管理。由此,农业风险与农业风险管理理论是本文研究的基础之一。政策性农业保险的外部效应和准公共物品属性使其成为参与脱贫攻坚的重要环节,需要对外部效应与准公共物品理论进行了梳理阐述。贫困脆弱性是研究的另一个主题,因而本章从概念演进、与贫困的关系、生成机制、识别框架以及测度方法等方面阐述贫困脆弱性理论;并对效用理论与预期效用理论进行了阐述。本文实证研究采用了马尔可夫过程的思路进行模型求解,因此本章也对马尔可夫过程进行了阐述。最后,在理论阐述的基础之上论述了政策性农业保险缓解贫困脆弱性的机理。研究表明:基于“风险-脆弱性”分析框架,在农业风险冲击下,脆弱性农户的内部和外部风险共同作用,生成了贫困脆弱性;随后,脆弱性农户的风险暴露性、敏感性和适应性递次演化,使贫困脆弱性不断加剧,并恶性循环;最后,若要预防和应对脆弱性,需要有效的风险管理,然而不充分的风险管理措施可能使脆弱性加剧,因而相较于商业性农业保险,政策性农业保险是更为有效的风险管理工具之一。第3章,政策性农业保险的制度演进及缓解贫困脆弱性的实践启示。本章梳理和总结了我国政策性农业保险制度的演进历程及制度演进中的经验。随着政策性农业保险制度的演进,其职能从风险保障拓展至防灾防损和资金融通,作用领域也逐步扩大至服务“三农”。进一步地,从多层面分析政策性农业保险缓解贫困脆弱性的现状:（1）在农业风险冲击下,我国的贫困脆弱性呈现出规模大、区域集中和收入来源单一的特征。（2）生态系统层面、经济层面和人文层面的原因交织,是导致贫困脆弱性的主要原因。（3）梳理我国政策性农业保险在供给与需求、农村居民收入与消费、风险管理等三个层面缓解贫困脆弱性的现状,可为后文分析提供数据支撑。以印度、巴西等国以及我国河北省阜平县、甘肃省农业保险扶贫为典型案例,对比分析得出启示借鉴,有助于政策性农业保险缓解贫困脆弱性效应的发挥。第4章,政策性农业保险缓解贫困脆弱性的功效及因素。本章主要探讨政策性农业保险缓解贫困脆弱性的功效、影响因素和制约因素。政策性农业保险在缓解贫困脆弱性中具有风险保障、提供增信担保、改善农业基础设施和促进农业技术发展等功效,这些功效的发挥有助于贫困的缓解。供给端:宏观层面——实施精准扶贫精准脱贫战略、农业保险相关立法和条例、农业保险保费补贴等,为政策性农业保险缓解贫困脆弱性提供了政策环境、机制体制的必要配套;微观层面——政策性农业保险的保障水平、保障范围、保险险种和技术创新等,为政策性农业保险缓解贫困脆弱性提供了操作方式。需求端:普遍存在的农业灾害性风险和农业灾害损失导致农户产生了农业保险需求意愿;农业收入的不断增加,使得农户基本具有购买农业保险的能力,进而对政策性农业保险产生有效需求,以达到缓解贫困脆弱性的目的。然而,政策性农业保险在缓解贫困脆弱性中仍存在制约因素:政府层面,配套措施不明确、保障水平低且补贴项目单一、大灾补偿和再保险机制缺乏等;保险机构层面,基层服务水平不足、区域风险与费率不匹配、特色保险产品供给不足、保险教育宣讲力度不足等;贫困农户层面,风险感知能力和保险意识薄弱、有效需求不足等,制约因素的存在使政策性农业保险缓解贫困脆弱性的效应无法充分发挥。第5章,政策性农业保险缓解贫困脆弱性的效用、临界点及传导机制。本章从农户行为出发,探讨政策性农业保险缓解贫困脆弱性的边际效用、收入弹性、收入效应和替代效应以及不确定条件下的期望效用。研究表明:当收入弹性为负时,政策性农业保险的商品属性发生变化,即对收入水平较低的农户,政策性农业保险缓解贫困脆弱性的总效应为负,这也是政策性农业保险缓解贫困脆弱性存在障碍的原因之一。在期望效用中,公平保费条件下投保与否对农户收入没有影响,但实际上,不确定条件下的效用低于确定条件下的效用,即政策性农业保险所带来的净福利将更大,缓解贫困脆弱性效果将更好。基于效用分析,本文认为政策性农业保险在缓解贫困脆弱性中存在着临界点,即门槛效应。在临界点之上,政策性农业保险对贫困脆弱性的缓解产生了直接和间接传导。其直接传导机制是:（1）农户参与农业保险后,若发生风险损失,保险公司给予经济赔偿,能够减少收入波动,缓解脆弱性;（2）政策性农业保险能够平滑消费并减少农户的不确定性预期,增强农户的消费信心,实现消费者剩余最大化,进而实现脆弱性的缓解。其间接传导机制是:（1）通过“降低农业投资者风险预期→农业投资增加→农业产业化程度提高→农业产出率提高→农业收入增加→农业经济增长”这一路径推动经济增长,伴随着农业经济增长,涓滴效应带来了农户收入的增加和其它福利状况的改善,进而缓解贫困脆弱性;（2）通过保费收入可以实现财富的再分配,与此同时,保费补贴的实质是政府转移支付,能够促进收入分配公平化。进一步地,缩小收入分配差距有利于缓解贫困脆弱性。但是需要引起重视的是:从农村缓解贫困的政策角度来看,初始收入分配差距越大的国家,采取收入再分配政策以推动贫困减缓几乎是不可能实现的。第6章,政策性农业保险缓解贫困脆弱性效应的实证分析:理论模型及数值模拟。本章从实证的角度探讨政策性农业保险缓解脆弱性的效用。在对比相关模型的基础上,将MIU效用函数、贝尔曼方程和马尔可夫过程相结合,构架理论模型;以农户在未来陷入贫困的概率度量贫困脆弱性。参考前人研究,对相关参数进行校准,模拟不同情况下农户陷入贫困的概率,采用图形的方法直观显示政策性农业保险缓解脆弱性的效用。研究表明:（1）当农户初始资产高于临界值时,投保农业保险后陷入贫困的概率低于未投保的概率;（2）当农户初始资产高于临界值时,赔偿比例越大,陷入贫困的概率越低,反之亦然;（3）相较于足额保险,投保不足额保险时,贫困概率下降的速度较慢（斜率较小）;（4）农业保险财政保费补贴的增加,有助于降低贫困家庭陷入贫困的概率。本章从实证的角度初步证明了政策性农业保险缓解贫困脆弱性存在着临界点。第7章,政策性农业保险缓解贫困脆弱性效应的实证分析:基于典型村庄的调研数据。本章基于典型村庄的微观调研数据,采用FGLS法、Probit模型进行实证分析。数据来源于笔者亲身参与的国家社科基金项目“中国农村普惠保险缓解贫困脆弱性的机制、效应及政策研究”课题组在四川、甘肃、青海和河南等四省典型村庄的调研数据。在对样本贫困脆弱性进行测度及Probit回归后,结果显示:（1）在1天1美元标准下（即年收入2600元）,被调查的622户农户中,有65.59%的农户为贫困脆弱性家庭,其中建档立卡农户占比25.24%,非建档立卡农户占比40.35%。（2）整体样本中,参与农业保险、获得保费补贴和保险赔偿能够降低贫困脆弱性,但是保费支出不利于贫困脆弱性的缓解。对比建档立卡农户和整体样本农户发现:对于建档立卡农户而言,若要发挥政策性农业保险缓解贫困脆弱性的效应,减轻保费负担是十分重要的,同时,适当提高对建档立卡农户的保费补贴,能够有效降低其贫困脆弱性。非建档立卡农户中,农业保险参与对贫困脆弱性的影响系数低于建档立卡农户,表明对建档立卡农户而言,参与政策性农业保险具有更大的边际效用。保费支出变量的系数低于整体样本和建档立卡农户样本,表明当农户实现摘帽之后,保费支出的压力在逐步降低,对贫困脆弱性的负向影响在不断减弱。第8章,政策性农业保险缓解贫困脆弱性效应的实证分析:基于省级面板数据。本章基于我国2010年—2017年省级面板数据,采用门槛面板数据回归模型进行实证分析。在对整体样本和分组样本分别进行门槛回归后,结果显示:（1）农村居民人均可支配收入较低时,政策性农业保险保费规模的扩张,给农户带来一定的支付压力,在一定程度上会加重农户负担,并不利于贫困脆弱性的缓解。随着可支配收入的提高,政策性农业保险缓解脆弱性的效果逐步提高。政策性农业保险保费补贴规模的扩大,尽管能够在一定程度上降低农户的保费支付压力,但对可支配收入的影响并不明显,即缓解脆弱性的效果并不明显。政策性农业保险赔偿对农村居民人均可支配收入有正向的促进作用,能够在一定程度上缓解贫困脆弱性。（2）分组后再次进行回归发现,低收入组中政策性农业保险的保费收入对可支配收入的影响存在双门槛效应,呈现出“由负到正”的趋势;保费补贴和保险赔偿不存在门槛效应,能够在一定程度上促进可支配收入的增加,但并不显着。中等收入组中,政策性农业保险的保费收入和保费补贴存在单门槛效应,且影响系数为正;保险赔偿存在单门槛效应,影响系数“先负后正”。高收入组中,政策性农业保险保费收入、保费补贴和保险赔偿均存在单门槛效应,系数均为正,但显着性较低。第9章,研究结论、建议及展望。如何充分发挥政策性农业保险缓解贫困脆弱性的功效,是本文研究的实践意义,也是本章价值所在。研究表明:政策性农业保险的功能是客观存在且不断演化的,其风险保障、提供增信担保、改善农业基础设施和促进农业技术发展等方面功效的发挥,能够打破贫困脆弱性的恶性循环,缓解贫困脆弱性。但是,政策性农业保险缓解贫困脆弱性功效的发挥,仍存在一定的制约因素,也使得其在缓解贫困脆弱性中存在着临界点（门槛效应）。进一步的,本文从理论模型和数值模拟、微观数据分析、宏观数据分析等角度,均证实了政策性农业保险能够降低贫困脆弱性,也证明了政策性农业保险缓解贫困脆弱性存在着临界点。基于对理论研究和实证研究结论的总结,本文建议:应遵循政策性农业保险功能的客观规律,肯定其在缓解贫困脆弱性中的重要作用;认识政策性农业保险的微观效用机制,明确其在缓解贫困脆弱性中的功能定位;构建多层次政策性农业保险产品结构,扩大其在缓解贫困脆弱性中的保障范围;探索差异化政策性农业保险补贴制度,提高其在缓解贫困脆弱性中的保障水平等四个方面提出政策建议。最后,研究认为未来可以从探讨多层次农业保险缓解贫困脆弱性的路径、机制与效应;在行为经济学框架下讨论政策性农业保险缓解贫困脆弱性的效用等两个方面入手,开展进一步的研究。本文对该领域的边际贡献和创新之处主要包括以下几个方面:第一,探索了政策性农业保险在缓解贫困脆弱性中的定位。国内现有针对保险或政策性农业保险缓解贫困的研究主要将其视为一种工具或路径,研究对象主要集中于目前处于贫困线下的扶贫对象,而对处于贫困线之上,但是具有高脆弱性,随时可能因灾致贫、因灾返贫的农户关注甚少。本文从脆弱性的视角出发,不仅仅关注当前的贫困,更关注未来可能发生的贫困和造成贫困的农业风险因素,以前瞻性的视角进行研究,为建立防范返贫和持续脱贫长效机制提供思路。脆弱性视角下的贫困,研究对象范围更大,研究内容包含风险这一因素,在此视角下的研究有助于厘清政策性农业保险缓解贫困脆弱性的深层次原因,也能够明确政策性农业保险缓解贫困脆弱性的定位,即其缓解贫困脆弱性的效应发挥是存在临界点的,只有在临界点之上,才能够达到贫困脆弱性缓解的目的。由此,本文在肯定政策性农业保险缓解贫困脆弱性的重要作用的同时,也提出如果在不恰当的时候、不恰当的对象采用了这一工具,就有可能使贫困加剧。第二,基于“风险-脆弱性”框架探讨了政策性农业保险缓解贫困脆弱性的机理。与以往关于贫困的研究不同,贫困脆弱性具有前瞻性,且将风险融入贫困研究之中,重点关注未来可能发生的风险对农户贫困的影响。本文在“风险-脆弱性”这一分析框架内,探讨了政策性农业保险缓解贫困脆弱性的机理。在外部风险（普遍存在的农业风险）和内部风险（农户自身风险管理能力较弱）的共同作用下,贫困脆弱性逐步生成;暴露性、敏感性和适应性递次演化推动了贫困脆弱性的不断演化;为预防和应对贫困脆弱性,需要有效的风险管理措施,毫无疑问,政策性农业保险是保险领域最有效的手段之一,也是农业风险管理的基本手段。贫困脆弱性的生成、演化与预防机理,环环相扣构成了政策性农业保险缓解贫困脆弱性的机理。第三,从微观和宏观层面尝试分析了政策性农业保险缓解贫困脆弱性的作用机制。尽管在实践中可以观察到政策性农业保险能够在一定程度上缓解贫困脆弱性,在这些现象的背后是影响因素和传导机制。本文从政府、保险机构和农户三个层面分析了政策性农业保险缓解贫困脆弱性的宏观和微观影响因素以及制约因素,并从直接和间接两个方面分析了政策性农业保险缓解贫困脆弱性的传导机制:政策性农业保险通过稳定农户收入和平滑消费的直接传导机制达到缓解脆弱性的目的;通过促进经济增长和收入分配公平的间接传导机制达到缓解贫困脆弱性的目的。第四,尝试用理论模型量化政策性农业保险缓解贫困脆弱性的效用。效用是人的主观感受,但却可以通过总效用、边际效用等数理公式来表达。现有的研究中,理论模型可分为两大类,一是仅研究农业保险的消费效用;二是构建家庭资产增长模型,研究陷入贫困的概率。结合研究的重点和主题,本文将两类模型结合,构建包含农业风险冲击的效用函数,引入农业保险、保险免赔率、保费补贴比例等变量,并根据农业保险的特点,引入不足额保险,在一定程度上实现了模型构建的创新。将效用函数、贝尔曼方程和马尔可夫过程相结合并进行数值模拟,从理论层面论证了政策性农业保险缓解贫困脆弱性的作用。第五,用典型村庄的微观调研数据评估了农户的贫困脆弱性并分析政策性农业保险对其脆弱性的影响。政策性农业保险对贫困脆弱性的影响究竟有多大?能使得农户贫困脆弱性降低多少?是各界关注的重点,也是本文研究的重点内容。然而,已有的数据库无法满足本文实证所需:大多数微观调研数据没有针对农业保险的数据。因此,本文研究中,采用了笔者亲身参与的国家社科基金项目2019年在西部地区典型村庄的微观调研数据,一方面评估了农户的贫困脆弱性,另一方面探究了政策性农业保险对贫困脆弱性的影响以及主要影响因素。尽管样本量有622份,但涵盖了四川、甘肃、青海等贫困大省,因而仍具有说明意义。进一步的,本文还将受访农户区分为建档立卡农户和非建档立卡农户,对比分析政策性农业保险对其贫困脆弱性的影响。
刘强[7]（2019）在《我国稀土产业周期波动特征及趋势预测研究》文中指出本论文课题来源于国家自然科学基金委员会管理科学部的地区项目“稀土资源战略储备预警系统及响应机制研究”（项目编号71263022）。稀土战略储备预警系统是对于稀土资源的可持续发展的重要机制,有利于对稀土资源的合理开发与运用,但是在复杂多变的稀土市场中,如何更准确确定稀土产品收储（释放）时机是当前的一个重要问题,因此通过对我国稀土产业发展轨迹的梳理,探究出稀土产业波特特征,同时对未来稀土产业发展趋势进行预测,为政府决策提供理论依据。稀土产业的界定以产业链为划分依据。由于稀土产业下游情况复杂,数据收集困难,因此本文以稀土产业中上游为研究对象,基于我国稀土产业1987年至2017年的历史发展现状,从经济周期波动的角度,对我国稀土产业周期波动性进行研究。揭示我国稀土产业发展历程及周期波动规律,并在此基础上运用灰色预测与SW2-CLI模型对我国稀土产业周期波动趋势进行预测。论文主要分为以下四个部分。首先,对我国稀土产业发展研究现状进行总结,并对经济周期波动理论与产业周期理论进行概述,同时详细地对经济周期波动和产业周期波动研究现状进行了梳理,为本论文提供理论支持与借鉴。其次,通过从我国稀土产业供给、需求、价格、出口、稀土管理政策多方面分析我国稀土产业周期波动现状及特征,得出我国稀土产业发展存在周期波动性,并且波动较为频繁。因此为了更好地对我国稀土产业周期性进行描述,构建了我国稀土产业周期波动测度指标体系。第三,结合上述构建的我国稀土产业周期波动测度指标体系,运用主成分分析方法,将指标体系进行浓缩,得出三个主要成分,即需求成分、供给成分与价格成分,最后构建我国稀土产业综合发展指数。并基于CF滤波,揭示出我国稀土产业一共经历了六个完整的周期,并且现在正处于第七个周期的上升阶段,每个周期时间维持在四年左右,上升期与衰退期相近。同时对每一个周期的波动轨迹进行分析,发现政策因素对我国稀土产业波动影响较明显。第四,运用SW2-CLI模型,将我国稀土产业周期波动趋势值的一阶差分与需求成分、供给成分和价格成分的一阶差分进行滚动回归22次,对我国稀土产业周期波动进行拟合,发现拟合值的波动方向与实际稀土产业波动方向基本一致,同时误差较小。在此基础上运用灰色预测,对我国稀土产业2019年至2023年的稀土需求、供给等因素进行预测,得出2019至2023年三个主要成分的预测值,运用SW2-CLI模型对我国稀土产业2019年至2023年周期波动趋势进行预测,结果表明我国稀土产业将在2020年出现波谷,2022年出现波峰。研究表明:我国稀土产业存在周期性波动,同时为期4年的周期波动规律较为明显,同时SW2-CLI模型对我国稀土产业预测较好,为我国稀土产业发展研究提供了较好的参考。
刘妮雅[8]（2018）在《供给侧结构性改革背景下中国枣产业经济发展问题研究》文中指出枣树是我国第一大干果树种,而枣产业已经成为全国两千万农民的主要经济收入来源,发展枣产业对于带动贫困山区产业发展、提高农民经济收入、维护生态环境具有重要意义。根据我国发展木本粮油的战略,枣产业作为五大木本粮油产业的代表产业之一,其还具有保障国家粮油安全的战略作用。中国枣产业发展从迅速崛起到开始遭遇发展困境,仅仅用了十几年的时间。2000年后中国枣产业进入了快速发展时期,枣受到了消费者青睐,市场价格被推升至历史最高点;随着产量迅速增加,市场供不应求的状况得到了扭转,价格也随之急速下降,至此枣产业发展进入了瓶颈期。解决枣产业面临的经济发展问题对于促进产业转型升级、实现产业的经济效益和社会效益具有重要的理论意义和实践意义。本研究在供给侧结构性改革的战略背景下,以中国枣产业为研究对象,采用定量分析、定性分析、案例分析相结合的研究方法,从供给和需求两个角度,对枣产业的生产、加工、流通、消费等环节进行了全面系统分析,找出市场供求结构性失衡的原因并提出相应的对策建议,为今后中国枣产业可持续健康发展提供充分的决策依据。本研究系统梳理了中国枣产业市场供求变化情况,市场从供不应求变为供过于求,当前的供过于求本质上是供求结构性失衡,即低端产品供过于求、高端产品供不应求,而市场有效需求并未真正得到完全满足。究其原因,主要在于新疆枣产区带动下的产业规模迅速扩张使得消费者对枣产品的基本需求得到满足;但是,随着产量继续增加,消费需求结构开始升级,中高端需求显着增加,而供给结构并未发生改变,最终导致了市场供求结构性失衡。为了解决枣产业供求结构性失衡问题,首先需要从供给侧层面解决生产和流通中存在的问题。从中国枣产业生产情况看,生产呈现高度集中化和区域化的特点,生产重心已从传统枣产区转移至新兴枣产区新疆。通过对比分析不同枣产区的生产成本收益得出,新疆具有发展生产的绝对优势,但也存在品种结构单一、地区发展不均衡、人工成本偏高、土壤质量退化等问题。传统枣产区虽不具有发展生产的绝对优势,然而种植枣树仍具有比较优势,亟待以提质增效为目标,创新生产发展思路,通过特色发展实现传统枣产业生产的转型升级。另外,本研究通过分析中国枣产业的流通模式得出,当前枣产业存在组织化程度低、传统流通模式单一主导、流通效率不高、利润分配不均衡等问题,需要通过完善市场流通体系、创新流通模式提高流通效率和产业组织化程度,实现不同流通主体间利润的合理分配。在当前流通模式下,本研究采用季节调整法和HP滤波法深入剖析了枣的市场价格变化规律,得出市场价格呈现整体下滑、规律性波动的特征,季节性变化特征明显,周期性波动规律呈现出波动频率逐渐增高而波幅逐渐减少的特点。枣产业供给侧结构性改革要以市场需求为基础,本研究在实地调研的基础上,分析了消费者个体特征、消费行为和消费态度等需求特征,采用交叉因素法初步分析了消费者特征和偏好与枣产品消费之间的关系,进而采用有序多分类Logistic模型分析了影响消费需求主要因素,得出消费者年龄结构、受教育程度、职业、收入均会影响其对枣产品的消费,而知名品牌产品、精深加工品和绿色有机产品更加受到消费者的青睐。在分别研究中国枣产业供给和需求的基础上,本研究将枣产业供给和需求进行综合对比分析,采用情景分析法预测了不同消费结构下未来市场需求量,将其与供给量进行对比分析,得出中国枣产品消费仍具有较大发展潜力;通过对枣产业市场供求关系的理论分析得出,从根本上解决市场供求结构性失衡问题,最有效的措施即为枣产业供给侧结构性改革,具体而言,中国枣产业要通过“控制总量、调整结构、增加供给”三步走的战略逐步实现长期供求均衡。基于以上研究,本文主要提出以下对策建议:优化枣产业区域布局,各枣产区根据自身优势寻求特色发展;以提质增效为目标发展生产,加大对科技研发创新的支持力度;加大市场流通体制改革,提高产业组织化程度,完善利润分配机制,大力支持企业的品牌建设;开拓国际市场,弘扬中国传统枣文化;强化枣产业发展的政策支持力度,提高政策支持的效率。
朱婧[9]（2015）在《中国大豆价格波动及风险预警研究》文中指出中国大豆产业是国家基础性产业之一,大豆的价格作为基础性价格,大豆价格的变动将会导致社会整个物价水平的变动,以致关系到农业发展乃至我国经济的稳定。因此,通过对中国大豆价格的预测及其预警研究,可以解决中国大豆市场的相关问题,为其他农产品的价格预测及预警研究提供一个参考。本文在充分分析国内外研究现状、中国大豆价格体系的建立、国大豆市场供给和需求情况基础上,主要研究中国大豆价格波动的动因、中国大豆价格的预测和中国大豆价格的预警问题。首先,本文研究影响中国大豆价格的主要因素,包括宏观环境、供给因素和需求因素对中国大豆价格波动问题。其次,针对中国大豆价格把握不够准确的问题,本文主要研究基于灰色预测方法的中国大豆价格预测。然后,针对中国大豆价格的风险问题,本文主要主要研究基于决策树方法的中国大豆价格预警方法问题。最后,针对研究过程中暴露出的大豆产业问题,本文提出中国大豆价格波动调控的政策目标和建议、加快大豆市场的产业化发展、完善我国大豆市场的价格预警机制奠定了理论基础和模型支持。具体内容如下:（1）研究影响中国大豆价格的因素,主要包括宏观环境（通货膨胀率、居民食品价格指数、汇率、利率、农村固定资产投资和国家财政用于的农业支出）、供给因素（物质与服务费用、人工成本、土地成本、大豆产量、大豆播种面积、美国大豆价格和大豆进口量）和需求因素（总人口、农村人均纯收入、城镇居民家庭人均可支配收入、玉米价格、花生价格和菜籽价格）,研究上述19个因素从1990年至2011年的变化情况,并定性分析对中国大豆价格的影响。（2）研究上述19个变量与中国大豆的关系。本文采用非线性拟合方法对各因素与中国大豆价格的关系进行拟合,以误差平方根、拟合优度和误差均方根为评价指标,通过带波动表达和不带波动表达两个角度加以分析。通过构建模型来刻画中国大豆价格与宏观环境因素、供给因素和需求因素之间的关系,实证结果表明模型拟合效果较好,模型能够较好解释现实情况。（3）主要采用主成分分析方法（多远统计分析方法）建立中国大豆价格与宏观经济、供给因素和需求因素的19个因素的关系。首先对采集的数据进行标准化处理,之后,提取相关性较高的指标,然后提取2个主成分,最后建立大豆价格与各因素的关系,检验合理。（4）主要研究在对比时间序列分析、灰色预测方法和数据挖掘方法基础上,并根据1990-2014年中国大豆价格数据情况,本文采用灰色预测方法解决中国大豆价格预测问题,预测2015年中国大豆价格为228.51元/50公斤,通过后验差比值C = 0.2920,小误差概率p=0.8126,可知精度检验合格,平均相对误差为0.0467。（5）针对近十八年的中国大豆市场,建立了预警指标体系,指标主要包括进口依存度、中国大豆产量、中国大豆进口量、中国大豆出口量、美/中价格比、农业基本建设支出、美国大豆产量、中国大豆播种面积等;然后利用决策树的方法从各警兆指标对警情指标的影响中提取了若干规则集,建立了我国大豆进口依存度预警体系,结果表明,从2002年至今,中国大豆进口依存度一直处于重警的状态。针对研究过程中暴露出的大豆产业问题,本文提出中国大豆价格波动调控的政策目标和建议、加快大豆市场的产业化发展、完善我国大豆市场的价格预警机制奠定了理论基础和模型支持。
朱海燕[10]（2015）在《中国小麦和棉花价格波动研究》文中指出20世纪90年代之后,中国农产品价格波动的范围逐步由粮食向棉花、糖、畜产品、蔬菜等非粮食品种扩散。不同农产品在要素投入、生产和需求的变化、市场开放程度、政策等方面存在差异,那么它们的价格波动特征、影响因素和传导机制是否也存在区别呢?鉴于农产品中的小麦、棉花在上述几方面的异同点,本研究选取小麦、棉花这两种重要的农产品作为研究对象,通过对其价格波动特征、影响因素及传导机制进行全面深入的研究,为小麦、棉花市场的稳定提供决策依据,从而推动小麦、棉花产业的健康稳定发展,并为其他农产品价格调控政策的完善提供借鉴参考。本文首先对小麦、棉花的长期价格波动进行测算和周期划分、对短期价格波动进行成分分解和特征分析。小麦、棉花价格波动在不同时期的变化不同,波动特征存在差异。第一,通过对年度价格波动幅度的测算发现,2000年之后小麦价格波动幅度降低,而棉花价格波动加剧,总体上棉花价格波动幅度大于小麦价格波动幅度。从周期形成看,供求、政策等因素是主要原因。第二,通过对2000年之后的月度价格波动的分解发现,小麦、棉花价格均存在平稳增长的确定性趋势,波动具有显着的周期性,经济危机、自然灾害、政策等随机冲击对波动的影响很大。其次,本文分别对影响小麦、棉花价格波动的生产、消费、贸易状况及政策因素进行分析,研究发现影响二者价格波动的因素既有相同之处,也存在差异。接着本文在局部均衡的理论框架下,构建联立方程组形式的局部均衡模型,并对影响价格波动的主要外生变量进行情景模拟,以找出主要影响因素和抑制波动的因素。研究结果表明,2007-2012年小麦市场价格波动的影响因素中：物质与服务费用、人均GDP的增长是主要影响因素,且物质与服务费用的影响更大；小麦价格相对较稳定的原因是其国际价格对国内价格影响很小,补贴政策、最低收购价政策提高了农民种植的积极性,保证了小麦生产的稳定以及价格的平稳上升。2007-2012年棉花市场价格波动的影响因素中：纺织服装出口额、劳动力成本、自然灾害是主要影响因素,不同阶段各因素影响大小的排序不同；国际棉价对国内棉价的波动影响很大；政策性因素中,进口滑准税政策一定程度上起到了稳定棉花国内价格的作用,而良种补贴政策对促进棉花生产、稳定棉花价格的作用非常有限,临时收储政策起到了稳定棉价的作用,但同时拉大了国内外价差。最后,本文对价格波动的传导机制进行研究,具体包括产业链上下游价格波动传导的特征和原因、现货价格与期货价格之间的长期、短期关系和波动溢出效应。产业链上下游价格波动传导的研究发现,由于小麦、棉花的产业链联结紧密程度的不同导致上下游价格波动传导的特征存在较大差异：小麦产业链纵向市场联结属于松散型,小麦价格与面粉价格之间长期内存在线性的均衡关系,短期内传导不存在非对称性；棉花产业链纵向市场联结较紧密,棉花价格与棉纱价格之间长期内存在均衡关系,短期内存在非线性调整关系和负的非对称传导。通过对期货价格与现货价格之间关系的研究表明：小麦的期货价格发现功能较低,现货市场对期货市场的波动溢出效应明显；棉花期货市场在价格发现中居主导地位,期货价格与现货价格间具有双向的波动溢出效应,而且期货价格对现货价格的波动溢出效应更大。基于以上结论,本研究从提高小麦、棉花的生产能力和效率、促进产业发展、加强期货市场建设、完善农业应急管理体系、调控政策的市场化改革方向、贸易措施等方面提出了政策含义。
二、2001年中国市场价格形势分析与2002年价格趋势预测（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、2001年中国市场价格形势分析与2002年价格趋势预测（论文提纲范文）
（1）中国海岸带典型生态系统服务价值评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 生态系统及其服务概念 |
| 1.2.1.1 生态系统概念 |
| 1.2.1.2 生态系统服务概念 |
| 1.2.2 生态系统服务评估方法 |
| 1.2.2.1 生态系统服务价值量评价方法 |
| 1.2.2.2 生态系统服务物质量评估方法 |
| 1.2.3 生态系统服务及其价值评估进展 |
| 1.2.3.1 全球生态系统服务及其价值评估 |
| 1.2.3.2 区域或流域生态系统服务价值评估 |
| 1.2.3.3 单一生态系统或服务价值评估 |
| 1.3 本章小结 |
| 第2章 研究区概况与研究内容 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 海岸带界定 |
| 2.1.2 研究区范围界定 |
| 2.1.3 自然地理概况 |
| 2.1.4 经济社会概况 |
| 2.2 主要数据源介绍 |
| 2.2.1 土地利用数据 |
| 2.2.2 社会经济统计数据 |
| 2.2.3 气象数据 |
| 2.2.4 遥感数据 |
| 2.2.5 其他数据 |
| 2.3 研究内容及技术路线 |
| 2.3.1 研究内容 |
| 2.3.2 技术路线 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中国海岸带生态系统服务分类与识别 |
| 3.1 国内外生态系统服务分类 |
| 3.1.1 国外生态系统服务分类 |
| 3.1.2 国内生态系统服务分类 |
| 3.2 中国海岸带生态系统服务分类 |
| 3.2.1 海岸带生态系统服务分类 |
| 3.2.2 海岸带分区生态系统服务识别 |
| 3.2.3 海岸带不同土地生态系统服务识别 |
| 3.3 生态系统服务多样性变化特征 |
| 3.3.1 生态系统服务多样性的空间分布特征 |
| 3.3.2 生态系统服务多样性的时空变化特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 中国海岸带区域土地利用变化特征 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 土地利用变化幅度 |
| 4.1.2 土地利用转移 |
| 4.1.3 景观格局指数 |
| 4.2 土地利用时空变化特征 |
| 4.2.1 土地利用时间变化 |
| 4.2.2 土地利用空间变化 |
| 4.2.3 土地利用转移变化 |
| 4.3 景观格局指数变化特征 |
| 4.3.1 类型水平的变化特征 |
| 4.3.2 景观水平的变化特征 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 海岸带典型生态系统服务估算 |
| 5.1 海岸带净初级生产力估算 |
| 5.1.1 海岸带NPP物质量 |
| 5.1.1.1 陆域NPP物质量估算 |
| 5.1.1.2 海域NPP产品数据处理 |
| 5.1.1.3 海陆NPP产品数据集构建 |
| 5.1.2 海岸带NPP变化特征 |
| 5.1.2.1 海岸带NPP时间变化 |
| 5.1.2.2 海岸带NPP空间变化 |
| 5.1.2.3 不同生态系统NPP变化特征 |
| 5.2 海岸带物质产品估算 |
| 5.2.1 海岸带渔业产量估算 |
| 5.2.1.1 海岸带陆域渔业产量估算 |
| 5.2.1.2 海岸带近海渔业产量估算 |
| 5.2.2 理想状态海盐产量估算 |
| 5.2.2.1 理想状态海盐估算模型 |
| 5.2.2.2 理想状态海盐产量变化 |
| 5.3 水源涵养估算 |
| 5.3.1 水源涵养估算模型 |
| 5.3.1.1 In VEST模型产水量模块 |
| 5.3.1.2 模型数据来源和参数设定 |
| 5.3.2 产水量估算结果 |
| 5.3.2.1 产水量模拟结果对比论证 |
| 5.3.2.2 产水量时空变化特征 |
| 5.3.2.3 不同土地生态系统产水量 |
| 5.4 土壤保持估算 |
| 5.4.1 土壤保持量模型 |
| 5.4.1.1 土壤保持模型 |
| 5.4.1.2 模型数据来源和参数设定 |
| 5.4.2 土壤保持估算结果 |
| 5.4.2.1 土壤保持量模拟结果对比论证 |
| 5.4.2.2 土壤保持量时空变化特征 |
| 5.4.2.3 不同土地生态系统土壤保持量 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 海岸带典型生态系统服务价值估算 |
| 6.1 价值核算方法 |
| 6.1.1 物质生产价值核算方法 |
| 6.1.2 固碳释氧价值核算方法 |
| 6.1.3 水源涵养价值核算方法 |
| 6.1.4 土壤保持价值核算方法 |
| 6.2 不同生态服务价值 |
| 6.2.1 物质生产价值变化 |
| 6.2.1.1 有机物质价值变化 |
| 6.2.1.2 物质产品价值变化 |
| 6.2.2 固碳释氧价值变化 |
| 6.2.2.1 固碳价值变化 |
| 6.2.2.2 释氧价值变化 |
| 6.2.3 水源涵养价值变化 |
| 6.2.3.1 水源涵养价值整体时空变化 |
| 6.2.3.2 不同土地生态系统水源涵养价值 |
| 6.2.4 土壤保持价值变化 |
| 6.2.4.1 土壤保持价值整体时空变化 |
| 6.2.4.2 不同土地生态系统水土保持价值 |
| 6.3 生态系统服务总价值演变特征 |
| 6.3.1 研究方法 |
| 6.3.2 生态系统服务总价值变化特征 |
| 6.3.3 生态系统服务总价值集聚特征 |
| 6.3.4 生态系统服务协同与权衡关系分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 基于土地利用未来情景的生态服务价值模拟 |
| 7.1 土地利用未来情景模拟 |
| 7.1.1 情景设置和土地利用需求 |
| 7.1.2 PLUS模型 |
| 7.1.3 未来情景下土地利用变化特征 |
| 7.2 未来情景下生态系统服务价值变化特征 |
| 7.2.1 物质生产价值变化 |
| 7.2.2 固碳释氧价值变化 |
| 7.2.3 水源涵养价值变化 |
| 7.2.4 土壤保持价值变化 |
| 7.2.5 生态服务总价值变化 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）我国马铃薯价格波动与预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 农产品价格波动研究 |
| 1.2.2 农产品价格预测研究 |
| 1.2.3 小结 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究对象 |
| 1.3.3 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 |
| 第二章 马铃薯价格波动与预测理论基础与方法 |
| 2.1 价格波动理论 |
| 2.1.1 价格波动 |
| 2.1.2 价格形成机制 |
| 2.1.3 均衡价格理论 |
| 2.1.4 弹性理论 |
| 2.2 价格预测理论 |
| 2.2.1 经济预测的概念 |
| 2.2.2 预测的一般原理 |
| 2.2.3 预测的基本流程 |
| 2.3 价格波动分析与预测方法 |
| 2.3.1 价格波动分析方法 |
| 2.3.2 价格预测方法 |
| 第三章 马铃薯批发市场价格波动分析 |
| 3.1 数据与模型 |
| 3.1.1 数据说明 |
| 3.1.2 模型介绍 |
| 3.2 马铃薯批发市场价格波动情况分析 |
| 3.2.1 马铃薯批发市场年度价格波动分析 |
| 3.2.2 马铃薯批发市场季度价格波动分析 |
| 3.2.3 马铃薯批发市场月度价格波动分析 |
| 3.3 马铃薯批发市场价格波动原因分析 |
| 3.3.1 供求关系 |
| 3.3.2 外部冲击 |
| 3.3.3 市场信息不对称 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 马铃薯批发市场周度价格预测 |
| 4.1 基于ARIMA模型的马铃薯批发市场周价格预测 |
| 4.1.1 ARIMA模型简介 |
| 4.1.2 ARIMA预测模型应用 |
| 4.2 基于灰色预测模型的马铃薯批发市场周价格预测 |
| 4.2.1 灰色预测理论简介 |
| 4.2.2 灰色GM(1,1)预测模型 |
| 4.2.3 GM(1,1)预测模型应用 |
| 4.3 基于ARIMA(4,0,0)-GM(1,1)组合模型的马铃薯批发市场周价格预测 |
| 4.3.1 组合预测简介 |
| 4.3.2 ARIMA(4,0,0)-GM(1,1)组合预测模型应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与建议 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 5.2.1 深化马铃薯市场价格波动规律研究 |
| 5.2.2 建立马铃薯市场价格数据收集平台 |
| 5.2.3 规范马铃薯市场价格监测预测信息推送方式 |
| 5.2.4 加强农产品价格预测人才培养力度 |
| 5.3 不足与展望 |
| 5.3.1 研究不足 |
| 5.3.2 创新点 |
| 5.3.3 对未来研究的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（3）燃煤发电项目双因素风险分析及期货对冲模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 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 主要研究内容及技术路径 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路径 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 波动理论 |
| 2.1.1 经济波动理论 |
| 2.1.2 价格波动理论 |
| 2.1.3 宏观经济变量波动周期基本分析法 |
| 2.1.4 经济变量波动周期分析的滤波法 |
| 2.2 期货市场相关理论 |
| 2.2.1 动力煤价格指数 |
| 2.2.2 期货价格理论 |
| 2.2.3 期货价格和现货价格关系 |
| 2.2.4 煤炭期货套期保值理论 |
| 2.3 协整理论 |
| 2.4 状态空间模型基本理论 |
| 2.4.1 状态空间模型概念及构成 |
| 2.4.2 状态空间模型的类型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 燃煤发电项目双因素风险分析 |
| 3.1 我国煤炭及燃煤发电现状分析 |
| 3.1.1 煤炭供给状况分析 |
| 3.1.2 燃煤发电行业现状分析 |
| 3.2 影响燃煤火力发电量因素分析 |
| 3.2.1 影响火力发电量的一般因素分析 |
| 3.2.2 火力发电量影响双因素分析 |
| 3.2.3 煤炭价格、火力发电量、煤炭库存量之间的关系分析 |
| 3.3 燃煤发电项目双因素风险定义及风险因素分析 |
| 3.3.1 燃煤发电项目双因素风险定义 |
| 3.3.2 煤炭价格波动对火电项目经营风险因素分析 |
| 3.3.3 新能源替代波动因素及风险分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 煤炭期货套期保值策略研究 |
| 4.1 煤炭现货市场 |
| 4.1.1 煤炭国际现货市场 |
| 4.1.2 煤炭国内现货市场的特点 |
| 4.2 煤炭期货市场 |
| 4.2.1 国际煤炭期货市场 |
| 4.2.2 国内煤炭期货市场 |
| 4.3 煤炭期货套期保值利益分析及操作步骤 |
| 4.3.1 煤炭期货套期保值参与者利益分析 |
| 4.3.2 煤炭期货套期保值操作策略 |
| 4.4 基差及煤炭期货风险对冲 |
| 4.4.1 基差概念 |
| 4.4.2 期货风险对冲 |
| 4.5 煤炭期货套期保值风险管理 |
| 4.5.1 煤炭期货套期保值存在的风险因素分析 |
| 4.5.2 煤炭期货套保操作的风险管理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于双因素风险的期货对冲模型构建 |
| 5.1 模型构建总体设计 |
| 5.2 燃煤火电项目双因素关联性模型研究 |
| 5.2.1 煤炭价格对火力发电量影响的理论模型 |
| 5.2.2 煤炭价格对煤炭库存量影响的理论模型 |
| 5.2.3 价格波动、新能源发电量波动对火力发电量影响的理论模型 |
| 5.2.4 煤炭期货价格与现货价格联动关系理论模型 |
| 5.3 煤炭最优库存与期货套期保值对冲策略模型 |
| 5.3.1 煤炭实际库存与虚拟库存模型的思想基础 |
| 5.3.2 煤炭实际与虚拟库存模型的建立 |
| 5.3.3 煤炭实际库存与虚拟库存模型的应用 |
| 5.3.4 煤炭期货对冲模型 |
| 5.4 模型特点介绍 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 燃煤发电双因素风险及期货对冲模型实证与应用 |
| 6.1 燃煤发电项目双因素风险及期货对冲模型实证分析 |
| 6.1.1 数据收集与整理 |
| 6.1.2 煤炭价格对火力发电量影响模型的实证分析 |
| 6.1.3 煤炭价格对库存量影响的实证分析 |
| 6.1.4 价格波动、新能源发电不稳定对火力发电影响的实证分析 |
| 6.1.5 煤炭期货价格与现货价格联动关系的实证分析 |
| 6.2 煤炭期货套期保值对冲策略案例应用分析 |
| 6.2.1 燃煤火电项目案例简介 |
| 6.2.2 煤炭现货库存和与期货虚拟库存安排 |
| 6.2.3 煤炭现货期货对冲交易 |
| 6.2.4 煤炭现货期货对冲交易收益分析 |
| 6.2.5 煤炭期货等量对冲策略算例 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）新形势下我国农业支持制度改革研究 ——政策效应评估及制度改革方向选择（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 导论 |
| 第一节 问题的提出与研究意义 |
| 第二节 相关概念的界定 |
| 第三节 国内外研究进展 |
| 一、现行的农业支持政策框架 |
| 二、市场价格支持政策 |
| (一)最低收购价 |
| (二)临时收储政策 |
| (三)临时收储政策退出的替代政策 |
| 三、农业直接补贴 |
| (一)补贴政策的生产效应 |
| (二)农业补贴与家庭收入及其流动 |
| 四、WTO规则与我国农业支持保护制度改革 |
| (一)主要争端点 |
| (二)对粮食安全的影响 |
| 五、农业支持保护政策制定 |
| 六、总结性评价 |
| 第四节 思路与框架 |
| 第五节 可能的创新点 |
| 第一章 农业支持保护制度文献计量分析 |
| 第一节 材料与方法 |
| 第二节 文献计量学分析 |
| 一、期刊 |
| 二、作者 |
| 三、重点方向 |
| 第三节 被引次数前500位的文献分析 |
| 一、高引用论文 |
| 二、期刊 |
| 三、作者 |
| 四、关键词 |
| 第二章 水稻和小麦最低收购价与农业补贴政策评价 |
| 第一节 理论模型分析 |
| 第二节 数据来源与描述性统计 |
| 一、数据来源 |
| 二、家庭特征 |
| 三、耕地与种植结构 |
| 四、农业投入 |
| 五、农业收入 |
| 六、政府补贴 |
| 第三节 政策实施情况 |
| 第四节 实证分析 |
| 一、实证策略与预处理 |
| 二、最低收购价政策 |
| (一)水稻 |
| (二)小麦 |
| 三、农业直接补贴政策 |
| (一)种子化肥农药投入 |
| (二)农户家庭收入 |
| (三)农户家庭收入流动 |
| 第五节 小结与讨论 |
| 第三章 棉花、玉米和油菜籽临时收储政策评价与比较 |
| 第一节 价格、生产和政策变动情况 |
| 一、国际大宗商品市场 |
| 二、棉花 |
| (一)价格 |
| (二)生产 |
| (三)化肥投入 |
| 三、玉米 |
| (一)价格 |
| (二)生产 |
| (三)化肥投入 |
| 四、油菜籽 |
| (一)价格 |
| (二)生产 |
| (三)化肥投入 |
| 五、政策实施的比较 |
| 第二节 理论分析 |
| 第三节 数据来源说明 |
| 第四节 实证分析 |
| 一、计量分析策略 |
| 二、棉花临时收储政策评价 |
| (一)产量 |
| (二)化肥投入 |
| (三)断点回归结果 |
| 三、玉米临时收储政策评价 |
| (一)产量 |
| (二)化肥投入 |
| (三)断点回归 |
| 四、油菜籽临时收储政策评价 |
| (一)产量 |
| (二)化肥投入 |
| (三)断点回归结果 |
| 五、品种间比较分析 |
| 六、基于CFPS的玉米临时收储政策效应 |
| 第五节 小结与讨论 |
| 第四章 我国农业支持政策的WTO规则适宜性分析 |
| 第一节 WTO农业规则体系 |
| 第二节 中美对重要农产品价格支持量的测算结果 |
| 第三节 WTO农业协定的固定外部参考价格 |
| 第四节 WTO成员国计算MPS的参考价格选择 |
| 第五节 OECD计算MPS的参考价格 |
| 第六节 小结与讨论 |
| 第五章 农民对支持政策的偏好:以橡胶种植户为例 |
| 第一节 天然橡胶支持政策实施情况 |
| 一、良种补贴 |
| 二、橡胶树保险保费补贴 |
| 三、天然橡胶造林补贴试点 |
| 四、非生产期抚育管理补助试点 |
| 五、价格(收入)保险试点 |
| 六、国家天然橡胶基地建设 |
| 第二节 问卷设计与数据获取 |
| 一、备选政策设计 |
| 二、Best-Worst Scaling方法 |
| 三、数据获取 |
| 第三节 关于多人多项选择的理论分析 |
| 第四节 实证分析 |
| 一、政策的偏好情况 |
| 二、回归策略与描述统计 |
| (一)因变量选择 |
| (二)描述性分析 |
| (三)回归结果分析 |
| 第五节 小结与讨论 |
| 第六章 未来的改革方向 |
| 第一节 满足地区农业差异化发展 |
| 第二节 关注农村家庭营养改善 |
| 第三节 提高生产经营主体的知识运用能力 |
| 结论与讨论 |
| 第一节 主要结论 |
| 第二节 主要建议 |
| 一、谨慎推进水稻和小麦最低收购价政策改革 |
| 二、提高政策制定的公众参与度和透明度 |
| 三、优化增量和存量涉农财政资金的支持结构 |
| 第三节 存在的不足和风险 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（5）中国研发资本存量估算及其经济效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及研究意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 研究内容、方法及技术路线 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 三、技术路线 |
| 第三节 研究难点、创新与不足 |
| 一、研究难点 |
| 二、创新之处 |
| 三、不足之处 |
| 第二章 R&D资本化核算文献综述 |
| 第一节 R&D的定义及其资产属性 |
| 一、R&D的定义及分类 |
| 二、R&D的资产属性及相关概念 |
| 三、R&D易混概念辨析 |
| 第二节 R&D资本化进程及核算内容 |
| 一、R&D资本化进程 |
| 二、R&D资本化核算研究现状 |
| 三、R&D资本化核算主要内容 |
| 第三节 估算R&D资本存量的方法与现状 |
| 一、R&D资本存量估算方法比较分析 |
| 二、R&D资本化核算之前的存量估算 |
| 三、R&D资本化核算之后的存量估算 |
| 第四节 R&D与经济增长关系的理论和实证研究 |
| 一、R&D与经济增长的理论研究 |
| 二、R&D与经济增长的实证研究——宏观分析视角 |
| 三、R&D与经济增长的实证研究——统计核算视角 |
| 本章小结 |
| 第三章 SNA框架下中国R&D资本存量的估算方法 |
| 第一节 SNA中的资本核算理论 |
| 一、资本核算相关概念 |
| 二、资本存量核算框架 |
| 三、R&D资本的特殊性 |
| 第二节 R&D资本存量估算思路 |
| 一、R&D支出及其构成 |
| 二、“R&D支出→R&D产出→R&D投资”调整 |
| 三、R&D资本存量估算模型 |
| 第三节 相关参数的估算方法 |
| 一、R&D投资价格指数 |
| 二、R&D资产折旧率 |
| 三、初始R&D资本存量 |
| 第四节 我国科技统计现状及数据处理思路 |
| 一、我国科技统计发展历程 |
| 二、我国现有科技统计数据 |
| 三、R&D基础数据处理思路 |
| 本章小结 |
| 第四章 中国省际R&D资本存量估算及其经济效应分析 |
| 第一节 省际R&D资本存量的估算 |
| 一、省际R&D支出构成的估算 |
| 二、估算方法及关键参数 |
| 三、估算结果分析及比较 |
| 四、R&D资本存量的地区差距及分解 |
| 第二节 我国R&D资本存量的经济效应分析 |
| 一、R&D资本化对地区生产总值的影响 |
| 二、我国R&D资本产出弹性的测算 |
| 三、分地区R&D资本产出弹性的测算 |
| 第三节 不同活动类型R&D的经济效应分析 |
| 一、省际不同活动类型R&D资本存量的估算 |
| 二、不同活动类型R&D资本产出弹性的测算 |
| 三、分地区不同活动类型R&D资本产出弹性的测算 |
| 本章小结 |
| 第五章 中国制造业分行业R&D资本存量估算及其经济效应分析 |
| 第一节 制造业分行业R&D资本存量的估算 |
| 一、制造业分行业R&D支出的估算与调整 |
| 二、估算方法及关键参数 |
| 三、估算结果及典型行业分析 |
| 第二节 制造业R&D资本存量的经济效应分析 |
| 一、基础数据的准备与调整 |
| 二、制造业R&D资本产出弹性的测算 |
| 三、不同技术水平制造业的R&D资本产出弹性的测算 |
| 第三节 典型行业R&D的经济效应分析 |
| 一、技术领先型制造业R&D的经济效应分析 |
| 二、技术兴起型制造业R&D的经济效应分析 |
| 三、装备制造业R&D的经济效应分析 |
| 本章小结 |
| 第六章 结论、建议与展望 |
| 第一节 主要结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 第三节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（6）政策性农业保险缓解贫困脆弱性的机理及功效研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 政策背景 |
| 1.1.2 现实背景 |
| 1.1.3 理论背景 |
| 1.2 研究意义与目的 |
| 1.2.1 研究意义 |
| 1.2.2 研究目的 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 贫困脆弱性的相关文献 |
| 1.3.2 农业风险与贫困脆弱性的相关文献 |
| 1.3.3 政策性农业保险与贫困脆弱性的相关文献 |
| 1.3.4 文献评述 |
| 1.4 核心概念界定 |
| 1.4.1 贫困及贫困脆弱性 |
| 1.4.2 缓解贫困脆弱性:与脱贫、扶贫的比较 |
| 1.4.3 政策性农业保险 |
| 1.4.4 机理 |
| 1.4.5 功效:功能+效应 |
| 1.5 研究问题、思路及内容 |
| 1.5.1 研究问题及研究边界限定 |
| 1.5.2 研究思路 |
| 1.5.3 研究框架及内容 |
| 1.6 研究方法 |
| 1.7 创新与不足 |
| 1.7.1 创新之处 |
| 1.7.2 不足之处 |
| 2.相关理论及政策性农业保险缓解贫困脆弱性的机理 |
| 2.1 政策性农业保险及贫困脆弱性的相关理论 |
| 2.1.1 政策性农业保险的相关理论 |
| 2.1.2 贫困脆弱性的相关理论 |
| 2.2 政策性农业保险缓解贫困脆弱性功效的相关理论 |
| 2.2.1 效用理论与预期效用理论 |
| 2.2.2 模型的求解工具:马尔可夫过程 |
| 2.3 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的机理 |
| 2.3.1 农业风险冲击下贫困脆弱性的生成机理 |
| 2.3.2 农业风险冲击下贫困脆弱性的演化机理 |
| 2.3.3 农业风险冲击下贫困脆弱性的缓解机理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.政策性农业保险的制度演进及缓解贫困脆弱性的实践启示 |
| 3.1 政策性农业保险的制度演进 |
| 3.1.1 计划经济向市场经济过渡时期农业保险的制度变迁:1982-1992年 |
| 3.1.2 市场经济体制确立初期农业保险的制度变迁:1992-2003年 |
| 3.1.3 政策性农业保险制度的确立与变迁:2004年至今 |
| 3.1.4 政策性农业保险制度演进中的主要成就和基本经验 |
| 3.2 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的现状:多层面分析 |
| 3.2.1 农业风险冲击下的贫困脆弱性及其成因 |
| 3.2.2 政策性农业保险及其缓解贫困脆弱性的现状:供给和需求层面 |
| 3.2.3 政策性农业保险及其缓解贫困脆弱性的现状:收入和消费层面 |
| 3.2.4 政策性农业保险及其缓解贫困脆弱性的现状:风险保障层面 |
| 3.3 政策性农业保险缓解贫困的典型案例:中国实践 |
| 3.3.1 “金融扶贫,保险先行”的河北省“阜平模式” |
| 3.3.2 “精准滴灌”的甘肃省农业保险扶贫模式 |
| 3.4 政策性农业保险缓解贫困的典型案例:国际实践 |
| 3.4.1 基于减贫目标的印度农业保险政策 |
| 3.4.2 巴西农业保险制度及其经验 |
| 3.5 政策性农业保险缓解贫困中外实践的启示借鉴 |
| 3.5.1 制度体系和政策支持较为健全 |
| 3.5.2 各级政府及相关部门通力协作 |
| 3.5.3 保险产品供给和配套措施完备 |
| 3.6 本章小结 |
| 4.政策性农业保险缓解贫困脆弱性的功效及因素 |
| 4.1 政策性农业保险的职能及其缓解贫困脆弱性的功效 |
| 4.1.1 政策性农业保险的职能 |
| 4.1.2 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的风险保障功效 |
| 4.1.3 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的其他功效 |
| 4.2 政策性农业保险缓解贫困脆弱性功效的影响因素:供给层面 |
| 4.2.1 宏观供给层面的影响因素 |
| 4.2.2 微观供给层面的影响因素 |
| 4.3 政策性农业保险缓解贫困脆弱性功效的影响因素:需求层面 |
| 4.3.1 农业风险损失产生农业保险需求意愿 |
| 4.3.2 农业收入增加提高农业保险购买能力 |
| 4.4 政策性农业保险缓解贫困脆弱性功效的制约因素 |
| 4.4.1 政府层面的制约因素 |
| 4.4.2 保险机构层面的制约因素 |
| 4.4.3 贫困农户层面的制约因素 |
| 4.5 本章小结 |
| 5.政策性农业保险缓解贫困脆弱性的效用、临界点及传导机制 |
| 5.1 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的效用 |
| 5.1.1 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的边际效用 |
| 5.1.2 政策性农业保险的需求收入弹性 |
| 5.1.3 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的收入效应和替代效应 |
| 5.1.4 不确定条件下的期望效用 |
| 5.2 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的临界点:门槛效应 |
| 5.3 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的直接传导机制 |
| 5.3.1 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的直接传导机制:收入效应 |
| 5.3.2 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的直接传导机制:消费效应 |
| 5.4 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的间接传导机制 |
| 5.4.1 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的间接传导机制:经济增长 |
| 5.4.2 政策性农业保险缓解贫困脆弱性的间接传导机制:收入分配 |
| 5.5 本章小结 |
| 6.政策性农业保险缓解贫困脆弱性效应的实证分析:理论模型及数值模拟 |
| 6.1 相关模型比较及选择 |
| 6.1.1 模型比较 |
| 6.1.2 模型选择 |
| 6.2 理论模型构建 |
| 6.2.1 基本模型 |
| 6.2.2 引入农业风险冲击 |
| 6.2.3 引入农业保险 |
| 6.2.4 引入不足额保险 |
| 6.2.5 引入农业保险保费补贴 |
| 6.2.6 陷入贫困的概率 |
| 6.3 政策性农业保险缓解贫困脆弱性效用的数值模拟 |
| 6.3.1 相关参数校准及函数假定 |
| 6.3.2 农业保险对贫困脆弱性的影响 |
| 6.3.3 赔偿比例对贫困脆弱性的影响 |
| 6.3.4 不足额保险对贫困脆弱性的影响 |
| 6.3.5 保费补贴对贫困脆弱性的影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 7.政策性农业保险缓解贫困脆弱性效应的实证分析:基于典型村庄的调研数据 |
| 7.1 模型设定与数据说明 |
| 7.1.1 基于农户资产的贫困脆弱性测度模型 |
| 7.1.2 政策性农业保险缓解贫困脆弱性效果评估模型 |
| 7.1.3 数据来源与描述性统计 |
| 7.2 农户贫困脆弱性测度 |
| 7.2.1 收入期望和方差的FGLS估计 |
| 7.2.2 贫困线的确定 |
| 7.2.3 农户贫困脆弱性的估计结果 |
| 7.3 政策性农业保险对贫困脆弱性的影响 |
| 7.3.1 变量的相关关系 |
| 7.3.2 政策性农业保险对贫困脆弱性的影响 |
| 7.3.3 政策性农业保险对贫困脆弱性的作用渠道 |
| 7.4 本章小结 |
| 8.政策性农业保险缓解贫困脆弱性效应的实证分析:基于省级面板数据 |
| 8.1 门槛效应的经济学解释 |
| 8.2 门槛回归模型的基本理论及选择依据 |
| 8.2.1 门槛回归模型的基本理论 |
| 8.2.2 门槛模型选择依据 |
| 8.3 解释变量、数据说明与模型设定 |
| 8.3.1 变量选择与数据说明 |
| 8.3.2 模型设定 |
| 8.4 门槛效应存在性检验 |
| 8.5 政策性农业保险缓解贫困脆弱性效果的实证分析:整体样本回归 |
| 8.5.1 保费收入缓解贫困脆弱性的效果分析 |
| 8.5.2 保费补贴缓解贫困脆弱性的效果分析 |
| 8.5.3 保险赔偿缓解贫困脆弱性的效果分析 |
| 8.6 政策性农业保险缓解贫困脆弱性效果的实证分析:分组样本回归 |
| 8.6.1 样本分组依据 |
| 8.6.2 低收入组回归结果分析 |
| 8.6.3 中收入组回归结果分析 |
| 8.6.4 高收入组回归结果分析 |
| 8.7 本章小结 |
| 9.研究结论、建议及展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究建议 |
| 9.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间科研情况 |
（7）我国稀土产业周期波动特征及趋势预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实际意义 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究思路 |
| 1.5 文献综述 |
| 1.5.1 我国稀土产业概述及研究现状 |
| 1.5.2 经济周期波动理论及研究现状 |
| 1.5.3 产业预测方法及理论研究现状 |
| 1.5.4 小结 |
| 第二章 我国稀土产业周期波动概念及现状分析 |
| 2.1 稀土产业周期波动概论及相关理论分析 |
| 2.2 产业周期波动研究现状 |
| 第三章 我国稀土产业周期现象及测度指标选取 |
| 3.1 我国稀土产业周期现象 |
| 3.1.1 我国稀土供给同比增长周期现象分析 |
| 3.1.2 我国稀土需求同比增长周期现象分析 |
| 3.1.3 我国稀土价格指数周期现象分析 |
| 3.1.4 我国稀土出口周期现象分析 |
| 3.1.5 我国稀土政策对我国稀土产业周期波动影响分析 |
| 3.2 我国稀土产业周期波动测度指标选取 |
| 3.2.1 指标选取原则 |
| 3.2.2 我国稀土产业周期波动指标选取 |
| 第四章 基于主成分的我国稀土产业周期波动轨迹及特征分析 |
| 4.1 构建基于时序全局主成分稀土产业综合发展指数 |
| 4.1.1 时序全局主成分分析原理介绍 |
| 4.1.2 主成分分析过程 |
| 4.1.3 构建我国稀土产业发展综合指数 |
| 4.2 我国稀土产业周期波动轨迹分析 |
| 4.2.1 基于CF滤波对我国稀土产业周期波动测度 |
| 4.2.2 我国稀土周期波动轨迹分析 |
| 4.3 我国稀土产业周期性特征分析 |
| 第五章 我国稀土产业周期趋势预测 |
| 5.1 我国稀土产业周期趋势预测模型分析 |
| 5.1.1 灰色模型原理 |
| 5.1.2 SW2-CLI原理 |
| 5.1.3 我国稀土产业周期趋势模型建立 |
| 5.1.4 我国稀土产业周期趋势预测 |
| 5.2 中国稀土产业周期趋势预测结果分析及讨论 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 主要创新 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（8）供给侧结构性改革背景下中国枣产业经济发展问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导言 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究目的和研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.3.4 技术路线图 |
| 1.4 研究特色与创新说明 |
| 2 概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.2 理论基础 |
| 3 中国枣产业发展现状分析 |
| 3.1 中国枣产业发展概况 |
| 3.1.1 发展历史 |
| 3.1.2 产量和面积 |
| 3.1.3 品种结构 |
| 3.1.4 区域布局 |
| 3.1.5 市场流通 |
| 3.1.6 产品加工 |
| 3.1.7 国际贸易 |
| 3.2 传统枣产区发展现状分析 |
| 3.2.1 产量波动增长 |
| 3.2.2 种植面积稳定 |
| 3.2.3 具有生产优势 |
| 3.2.4 品种资源丰富 |
| 3.2.5 栽培区域集中 |
| 3.3 新兴枣产区发展现状分析 |
| 3.3.1 新疆各地市发展现状分析 |
| 3.3.2 新疆生产建设兵团发展现状分析 |
| 3.3.3 新疆各地市和生产建设兵团比较分析 |
| 3.4 传统枣产区与新兴枣产区的比较分析 |
| 3.4.1 资源禀赋优势比较分析 |
| 3.4.2 专业化程度比较分析 |
| 3.4.3 组织管理方式比较分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 中国枣产业发展问题分析 |
| 4.1 供大于求结构失衡 |
| 4.2 缺乏科技创新引领 |
| 4.3 品种结构单一,亟需更新换代 |
| 4.4 加工产品初级,技术水平落后 |
| 4.5 流通效率较低,利润分配不均衡 |
| 4.6 组织化程度较低,缺乏龙头企业引领 |
| 4.7 国际市场亟待开发 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 中国枣产业生产成本和收益分析 |
| 5.1 调研设计与数据说明 |
| 5.1.1 调研方法 |
| 5.1.2 数据来源说明 |
| 5.1.3 调研问卷设计 |
| 5.2 不同枣产区生产成本收益分析 |
| 5.2.1 成本比较分析 |
| 5.2.2 收益比较分析 |
| 5.3 与其他农作物的比较分析 |
| 5.3.1 新兴枣产区的比较分析 |
| 5.3.2 传统枣产区的比较分析 |
| 5.4 影响中国枣产业成本收益的因素分析 |
| 5.4.1 自然因素 |
| 5.4.2 技术因素 |
| 5.4.3 经济因素 |
| 5.4.4 政策因素 |
| 5.5 案例分析:酸枣产业 |
| 5.5.1 酸枣产业发展概述 |
| 5.5.2 酸枣产业成本收益分析 |
| 5.5.3 酸枣产业成本收益影响因素分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 中国枣产业的流通与市场价格分析 |
| 6.1 中国枣产业的流通现状分析 |
| 6.1.1 流通主体 |
| 6.1.2 流通渠道 |
| 6.1.3 流通模式 |
| 6.1.4 主要流通模式对比分析 |
| 6.1.5 主要流通模式案例分析 |
| 6.2 流通环节的利益分配 |
| 6.2.1 传统流通模式的利润分配 |
| 6.2.2 “合作社+农户”模式的利润分配 |
| 6.2.3 “龙头企业+基地+农户”模式的利润分配 |
| 6.2.4 网络平台模式的利润分配 |
| 6.3 市场流通特征分析 |
| 6.4 市场价格波动分析 |
| 6.4.1 数据来源 |
| 6.4.2 市场价格水平描述性分析 |
| 6.5 基于HP滤波法的市场价格波动特征分析 |
| 6.5.1 研究方法 |
| 6.5.2 季节调整法下的价格特征分析 |
| 6.5.3 基于HP滤波法的长期趋势和周期性分析 |
| 6.6 市场价格波动规律及主要影响因素分析 |
| 6.6.1 市场价格波动规律 |
| 6.6.2 市场价格波动主要影响因素分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 中国枣产业的消费需求分析 |
| 7.1 调研设计与数据说明 |
| 7.1.1 调研方法 |
| 7.1.2 数据来源说明 |
| 7.1.3 调研问卷设计 |
| 7.2 枣产品的消费现状与特征分析 |
| 7.2.1 人口统计变量分析 |
| 7.2.2 消费行为变量分析 |
| 7.2.3 消费态度变量分析 |
| 7.3 枣产品的消费影响因素分析 |
| 7.3.1 实证模型构建 |
| 7.3.2 交叉因素分析 |
| 7.3.3 变量选择说明 |
| 7.3.4 模型结果分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 中国枣产业市场供求均衡分析 |
| 8.1 有效需求分析 |
| 8.1.1 市场需求现状与需求特征分析 |
| 8.1.2 基于情景分析法的市场需求量预期 |
| 8.1.3 市场需求潜力分析 |
| 8.2 市场供给分析 |
| 8.2.1 供给总量激增,增速呈放缓趋势 |
| 8.2.2 低端初级加工品供应过多 |
| 8.2.3 高端精深加工品供应严重不足 |
| 8.3 市场供求均衡理论分析 |
| 8.3.1 市场供求关系变化分析 |
| 8.3.2 供给侧结构性改革后的市场供求关系分析 |
| 8.4 市场供求均衡路径分析 |
| 8.4.1 市场供求的差距分析 |
| 8.4.2 市场供求均衡的路径分析 |
| 8.5 本章小结 |
| 9 主要结论与对策建议 |
| 9.1 主要结论 |
| 9.2 对策建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 发表论文和承担科研情况 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（9）中国大豆价格波动及风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 引言 |
| 1.1 本文研究背景、目的与意义 |
| 1.1.1 本文的研究背景 |
| 1.1.2 本文的研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究动态综述 |
| 1.2.2 国内研究动态综述 |
| 1.3 本文的技术路线与主要内容 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 主要内容 |
| 2 大豆价格预测与预警的基本理论与方法 |
| 2.1 大豆目标价格的基本概念 |
| 2.2 大豆价格预测的基本方法 |
| 2.2.1 时间序列分析方法 |
| 2.2.2 数据挖掘技术 |
| 2.2.3 灰色预测方法 |
| 2.3 大豆价格预警的基本概念与方法 |
| 2.3.1 大豆价格风险预警的相关概念 |
| 2.3.2 大豆价格风险预警理论 |
| 2.3.3 大豆价格风险预警的方法 |
| 3 中国大豆市场价格的基本认识 |
| 3.1 中国大豆生产 |
| 3.1.1 生产布局 |
| 3.1.2 成本收益 |
| 3.1.3 生产制度 |
| 3.2 中国大豆流通 |
| 3.2.1 流通体制 |
| 3.2.2 流通渠道 |
| 3.2.3 交易方式 |
| 3.3 中国大豆消费 |
| 3.3.1 消费结构 |
| 3.3.2 供需平衡 |
| 3.3.3 国际比较 |
| 3.4 中国大豆价格波动特征 |
| 4 大豆价格的影响因素与单因素分析 |
| 4.1 大豆价格波动的影响因素 |
| 4.1.1 宏观环境因素 |
| 4.1.2 供给因素分析 |
| 4.1.3 需求因素分析 |
| 4.1.4 数据整理与表达 |
| 4.2 曲线拟合的关键要素及方法选择 |
| 4.2.1 常见非线性拟合函数 |
| 4.2.2 曲线拟合评价标准 |
| 4.3 供给因素对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.3.1 物质与服务费用对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.3.2 人工成本对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.3.3 土地成本对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.3.4 大豆产量对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.3.5 大豆播种面积对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.3.6 美国大豆价格对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.3.7 大豆进口量对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.3.8 供给因素对大豆价格波动的影响的整体分析 |
| 4.4 需求因素对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.4.1 总人口对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.4.2 农村人均纯收入对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.4.3 城镇居民家庭人均可支配收入对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.4.4 玉米价格对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.4.5 花生价格对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.4.6 菜籽价格对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.5 宏观环境对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.5.1 通货膨胀率对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.5.2 居民食品价格指数对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.5.3 汇率对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.5.4 利率对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.5.5 农村固定资产投资对大豆价格波动的影响分析 |
| 4.5.6 国家财政用于农业的支出对大豆价格波动的影响分析 |
| 5 大豆价格波动综合分析与趋势预测 |
| 5.1 大豆价格波动的综合因素分析 |
| 5.1.1 数据标准化处理 |
| 5.1.2 相关性分析 |
| 5.1.3 主成分分析 |
| 5.1.4 大豆价格与各因素的回归分析 |
| 5.2 中国大豆价格波动趋势预测 |
| 5.2.1 灰色预测方法基本步骤 |
| 5.2.2 基于灰色预测方法的中国大豆价格的预测 |
| 6 中国大豆价格风险预警研究 |
| 6.1 大豆价格风险预警指标体系的建立 |
| 6.1.1 预警指标的选择 |
| 6.1.2 警兆指标先行年份的确定 |
| 6.1.3 警情及警兆指标警限和警度的划分 |
| 6.2 基于决策树方法的大豆价格风险预警 |
| 6.2.1 决策树 |
| 6.2.2 大豆价格风险预警 |
| 6.2.3 模型评价与推广 |
| 7 中国大豆价格波动调控的对策建议 |
| 7.1 加强对大豆价格的监管与宏观调控 |
| 7.1.1 短期价格波动监管 |
| 7.1.2 国际价格波动监控 |
| 7.1.3 相对价格波动调控 |
| 7.2 发挥大豆专项储备与库存调节的作用 |
| 7.2.1 完善国家储备计划 |
| 7.2.2 国际市场调剂价格 |
| 7.2.3 国储吸收波动冲击 |
| 7.3 提高大豆行业与豆农的组织化程度 |
| 7.3.1 充分借鉴国际经验 |
| 7.3.2 扶持新型经营主体 |
| 7.4 加大政策支持与补贴力度 |
| 7.4.1 精准补贴豆农收益 |
| 7.4.2 加大企业扶持力度 |
| 7.5 理顺国内大豆加工企业与跨国公司之间竞争关系 |
| 7.5.1 完善企业收储补贴 |
| 7.5.2 建设企业采购联盟 |
| 7.5.3 加强外资企业监管 |
| 7.6 构建信息服务平台与完善大豆期货市场 |
| 7.6.1 构建信息传递网络 |
| 7.6.2 构建合作经济组织 |
| 7.6.3 建设大豆期货市场 |
| 7.7 合理布局转基因大豆生产与转基因大豆进口 |
| 7.7.1 严格转基因大豆产业环节监管 |
| 7.7.2 提高市场议价能力 |
| 8 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（10）中国小麦和棉花价格波动研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 图表目录 |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 相关概念的界定 |
| 1.3 研究现状及评述 |
| 1.4 研究目标与内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.6 本研究可能的创新点 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 经济波动理论 |
| 2.2 局部均衡理论 |
| 2.3 价格支持政策的福利分析 |
| 2.4 补贴政策的福利分析 |
| 2.5 产业链价格波动传导非对称性的理论分析 |
| 2.6 期货市场相关理论 |
| 第三章 价格波动的测算及特征 |
| 3.1 价格波动的测算方法及各方法的优缺点 |
| 3.2 小麦价格波动的测算及特征 |
| 3.3 棉花价格波动的测算及特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 价格波动的成因 |
| 4.1 小麦价格波动的影响因素 |
| 4.2 棉花价格波动的影响因素 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 价格波动影响因素的局部均衡模拟 |
| 5.1 理论框架 |
| 5.2 小麦价格波动影响因素的局部均衡模拟 |
| 5.3 棉花价格波动影响因素的局部均衡模拟 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 产业链价格波动传导 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.2 小麦产业链价格波动传导 |
| 6.3 棉花产业链价格波动传导 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 期货价格与现货价格波动传导 |
| 7.1 研究方法 |
| 7.2 小麦期货价格与现货价格波动传导 |
| 7.3 棉花期货价格与现货价格波动传导 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论及政策含义 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策含义 |
| 8.3 本文不足之处及研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
四、2001年中国市场价格形势分析与2002年价格趋势预测（论文参考文献）
- [1]中国海岸带典型生态系统服务价值评估研究[D]. 刘玉斌. 中国科学院大学(中国科学院烟台海岸带研究所), 2021(01)
- [2]我国马铃薯价格波动与预测研究[D]. 伦闰琪. 中国农业科学院, 2020(12)
- [3]燃煤发电项目双因素风险分析及期货对冲模型研究[D]. 刘凌云. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [4]新形势下我国农业支持制度改革研究 ——政策效应评估及制度改革方向选择[D]. 刘锐金. 中国社会科学院研究生院, 2020(12)
- [5]中国研发资本存量估算及其经济效应研究[D]. 侯睿婕. 浙江工商大学, 2020(02)
- [6]政策性农业保险缓解贫困脆弱性的机理及功效研究[D]. 徐婷婷. 西南财经大学, 2019(12)
- [7]我国稀土产业周期波动特征及趋势预测研究[D]. 刘强. 江西理工大学, 2019(01)
- [8]供给侧结构性改革背景下中国枣产业经济发展问题研究[D]. 刘妮雅. 河北农业大学, 2018(04)
- [9]中国大豆价格波动及风险预警研究[D]. 朱婧. 东北农业大学, 2015(12)
- [10]中国小麦和棉花价格波动研究[D]. 朱海燕. 中国农业大学, 2015(09)