科研产出
粮食产量跨越1.4万亿斤的底层逻辑与战略选择
《经济学家 》 2025 北大核心 CSSCI
摘要：2024年粮食产量首次突破1.4万亿斤进一步增强了我国应对重大风险挑战的能力，但是受各种因素制约，要保持甚至超过这个产量的难度大。本文在回顾粮食面积、农村基本经营制度、强农惠农政策对粮食产量重要性的基础上，揭示“三个稳定”是产量稳定的底层逻辑。沿着从供给侧保障到需求侧引导的思路，深度剖析粮食产量跨越1.4万亿斤后的战略选择问题。在供给侧，从产能提升、产区支持、产值增加三个维度，构建具有更高层次、更高质量、更具系统性的粮食产量保障体系；从多元主体与要素协同、区域协调发展下的产销区利益补偿、健全种粮收益保障三个视角，明确粮食产量保障的具体实现路径。在需求侧，按照营养引导消费、消费引导生产原则，粮食生产要围绕高质量保障粮食安全和改善全民营养健康状况调整优化结构，更好满足居民食物消费结构升级的需要。
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绩效期望落差对企业数字化转型的影响及作用机制研究
《管理学报 》 2025 北大核心 CSSCI
摘要：基于企业行为理论和前景理论，以2010～2021年中国上市企业为样本，实证检验绩效期望落差对企业数字化转型的影响。研究发现：绩效期望落差与企业数字化转型间存在倒U形关系。机制检验表明，绩效期望落差通过影响技术创新能力和内部控制能力，从而作用于企业数字化转型。资源冗余弱化了绩效期望落差下的数字化转型效应，管理层宏观经济认知强化了绩效期望落差下的数字化转型效应。异质性分析表明，高技术企业和国有企业的阈值效应相对滞后，在绩效期望落差下的数字化转型响应程度更大。
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信息嵌入型政策工具对农户低碳生产行为的影响-基于秦巴山区中药材种植户的随机对照试验
《资源科学 》 2025 北大核心 CSCD CSSCI
摘要：【目的】低碳生产是农业领域助力“双碳”目标实现的重要途径之一，而政策干预对农户低碳生产行为具有重要影响。深入研究政策工具对农户低碳生产行为的影响，既可评估现有政策的有效性，也可为未来的政策调整提供数据支撑。【方法】本文基于2022年秦巴山区793份中药材种植户的随机对照试验数据，通过二元Logit模型、因果中介效应模型以及倾向得分匹配法，探究信息嵌入型政策工具对农户低碳生产行为的影响。【结果】(1)信息嵌入型政策工具对农户低碳生产行为的干预效果普遍优于单一的信息型或结构型政策工具。其中，环境受益信息嵌入命令控制型、自我受益信息嵌入经济激励型政策工具的干预效果最优。(2)环境受益信息嵌入型政策工具和自我受益信息嵌入型政策工具分别通过生态价值认同感和利己价值感知影响农户的低碳生产行为。(3)环境受益信息嵌入型工具干预下个体的低碳信息处理路径为中央路径；而自我受益信息嵌入型工具中，仅自我受益信息嵌入经济激励型工具干预下个体低碳信息处理路径为中央路径，自我受益信息嵌入命令控制型工具干预下的个体低碳信息处理路径为“边缘路径+中央路径”的双路径模式。【结论】信息嵌入型政策工具对农户低碳生产行为有显著促进作用。政府在引导农户发展低碳农业时，不仅需要信息型工具与结构型工具“双管齐下”，充分发挥政策协同作用；而且要尽量使干预信息具体化、情景化、生活化，并为农户低碳行为的价值实现创造环境。
关键词： 信息嵌入型政策工具 低碳生产 随机对照试验 农户 秦巴山区
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国际农业预印本平台发展模式及对我国构建农业预印本平台的启示
《中国科技期刊研究 》 2025 北大核心 CSSCI
摘要：【目的】总结国际农业预印本平台发展模式及特色功能，借鉴其发展经验，为构建我国农业预印本平台提供理论借鉴与实践参考。【方法】选取DOAPR中收录的3个国际农业预印本平台agriRxiv、AgEcon Search、Organic Eprints为研究对象，利用文献调研法、网络调研法等，分析国际农业预印本平台发展经验，构建我国农业预印本平台架构并提出发展建议。【结果】国际农业预印本平台制定了明确的提交标准、搭建了智能化平台运行系统、拥有规范的数据管理制度、构建了完整的科研评价体系、促进学术资源共享等。【结论】提出我国农业预印本平台架构设计及发展建议，包括搭建技术运行系统，优化平台建设基础；优化投稿流程管理，加强规范化建设；加强数据利用管理，保证数据共享；健全审核流程管理，保证资源科学性；改善同行评议管理，实现期刊评审互通；完善推广传播管理，致力推动开放研究。
关键词： 国际农业预印本平台 发展模式 中国农业预印本平台 启示
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基于混合XGBoost模型的农产品价格指数预测方法研究
《价格理论与实践 》 2025 北大核心 CSSCI
摘要：农产品批发价格200指数是农业生产和市场预判的重要指标。本文以农产品批发价格200指数为研究对象，将研究内容分为数据预处理、价格预测及影响因素分析三个模块，在EMD与LZ复杂度算法的基础上，对高频分量和低频分量分别采用XGBoost和ELM进行预测。研究发现，混合XGBoost模型各项指标误差比同类模型减少62.3%-69.7%，有效提高了预测精度。猪肉、黄瓜和大豆的价格波动是影响农产品批发价格200指数的主要因素。农产品价格传导的路径可以分为供给—价格、成本—价格和市场—价格三种形式。为进一步促进农产品市场健康稳定发展，应构建农产品价格精准调控机制，增强农产品国际市场风险应对能力，完善农产品市场价格监测预警与信息发布体系。
关键词： 农产品批发价格指数 混合XGBoost 经验模态分解
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着力壮大县域富民产业:理论逻辑、实践探索与路径策略
《中国农业大学学报(社会科学版) 》 2025 CSSCI
摘要：县域富民产业是统筹推进新型城镇化和乡村全面振兴,促进城乡融合发展的重要抓手."县域""富民""产业"分别对应空间、社会、经济属性,涉及不同尺度、多个维度与众多主体.从发展规律来看,资源禀赋优势是县域富民产业发展的基础条件,分工合作效益是县域富民产业发展的内生动力,科技创新应用是县域富民产业发展的动力来源,主体关系网络是县域富民产业发展的组织保障,政府支持投入是县域富民产业发展的重要支撑.从发展实践来看,近年来我国县域富民产业快速发展,形成了以"传统优势+自发成长"为主要特征的内驱型发展模式等一批典型模式,同时也存在空间维度的县域发展欠平衡、经济维度的产业发展欠充分、社会维度的联农带农欠紧密等问题.着力壮大县域富民产业,需要发挥有为政府和有效市场的作用,强化县域富民产业的政策支持、公共投入、运营管理与联农带农,因地制宜、因业施策、错位布局特色优势主导产业.
关键词： 县域富民产业 县域经济 产业融合 比较优势 农民增收
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宅基地财产性利用行为差异化影响因素:基于农户和村庄双重视角
《中国土地科学 》 2025 北大核心 CSSCI
摘要：研究目的:顺应农民宅基地财产权益实现诉求,从农户和村庄层面解析宅基地财产性利用行为的影响因素及其复杂作用过程,以期为促进宅基地财产性利用提供决策参考.研究方法:理论分析法、多层线性模型.研究结果:(1)随着宅基地从非财产性利用转向财产性利用,影响因素从以农户层面因素为主转为农户和村庄层面因素共同作用.(2)宅基地财产性利用行为受农户和村庄层面因素的共同作用,农户层面的城镇购房、宅基地数量、家庭类型等因素和村级层面的主导产业、人口流动、宅基地市场发育等因素发挥主要影响.(3)村庄层面因素的作用路径更为复杂,其可通过直接影响和间接影响农户层面因素两个路径影响宅基地财产性利用行为.(4)异质性分析表明,不同地区、不同村庄宅基地财产性利用行为影响因素的作用过程存在明显差异,具体表现为农户和村庄层面各个因素的影响程度和方式.研究结论:各地可通过优化宅基地制度、改善村庄发展环境,夯实农户财产性利用基础,并探索差异化的财产性利用路径,以提升农户宅基地财产性利用能力.
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中国与中亚地区棉花产业技术转移:逻辑机理及实现路径
《农业经济问题 》 2025 北大核心 CSSCI
摘要：共建“一带一路”高质量发展背景下，中国与中亚地区棉花产业技术转移是改善中国原棉供给结构和提升中亚地区棉花产能的重要举措。本文基于技术差距理论和环节转移说，从技术提供方和技术接受方双重维度，厘清中国与中亚地区棉花产业技术转移的内在逻辑，探明技术转移在发展中国家或地区之间发生的作用机理。研究发现：中国植棉技术的有效供给和中亚地区植棉技术的现实需求是推动双方技术转移的缘由与动力；技术转移促使双方棉花产业要素配置能力得到强化，棉花产业竞争力得以提升。为此，本文从技术提供方和接受方技术适配的角度，提出推进中国与中亚地区棉花产业技术有效转移的实现路径。
关键词： 棉花产业 中亚地区 技术转移 要素配置 产业竞争力
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农户承包地流转行为对宅基地退出意愿的影响机制-来自全国4275户农户的经验证据
《自然资源学报 》 2025 北大核心 CSCD CSSCI
摘要：探索农户宅基地退出意愿的影响因素对于推动以人为本的农村土地制度改革具有重要意义。基于全国范围的微观调查数据，从土地多功能性视角出发，解释了农户承包地流转行为何以影响宅基地退出意愿，并探索了农户生计策略的中介效应以及代际差异和改革试点参与情况的调节效应。研究发现：（1）承包地转入行为削减了农户的宅基地退出意愿，承包地转出行为提高了农户的宅基地退出意愿。（2）使用户内外出人口比例和非农收入占比作为代理变量检验农户生计策略的中介效应，发现农户承包地流转行为通过改变家庭人口迁移的方向进而影响宅基地退出意愿，而并非通过改变家庭收入结构。（3）承包地转出对年轻农户宅基地退出意愿的促进作用更大，对改革试点地区农户宅基地退出意愿的促进作用更小。对此，未来应在尊重农民意愿的前提下明确宅基地退出政策的主要目标群体，并注意与承包地流转的改革联动性；持续提高农民的非农就业能力，科学促进农村人口高质量转移；针对农民内部差异和地区特性分类施策。
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大语言模型驱动的科学数据自动分类研究
《情报理论与实践 》 2025 北大核心 CSSCI
摘要：[目的/意义]将科学数据分类到特定的学科领域，可以增强信息检索效果以及提高资源的可发现性，不过以人为主体对科学数据进行分类已难以应对海量数据处理的需求，因此有必要探索科学数据自动分类的有效方法。[方法/过程]提出大语言模型驱动的科学数据自动分类的研究思路。首先，利用数据期刊“Data in Brief”构建高质量标注数据集；然后，设计提示模板和遴选少样本数据，使开源模型Qwen2.5-7B快速适配分类任务，并利用标注数据进一步对大语言模型进行监督式微调；最后，进行少样本学习实验以及利用微调后的大语言模型分别针对元数据和全文进行分类实验。[结果/结论]将提示模板、少样本学习以及监督式微调相互结合，可以有效提高大语言模型的自动分类性能。同时，用于模型微调的标注数据的数量和学科分布，决定了大语言模型在不同学科分类的效果。
关键词： 大语言模型 科学数据分类 提示模板 少样本学习 监督式微调
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