简介:摘要:本文本文以东莞市创新程度较高的高新技术企业的研发行为研究对象,研究股权结构对企业研发 行为的传导效应研究。通过对 2016 至 2018 年在 新三板及沪深上市的东莞 高新技术企业研发支出数据的实证检验,发现公司的股权结构与企业研发 投资行为有密切的关系, 股权集中度的提高降低了公司的研发投资,股权制衡作为公司内部的治理机制,可以缓解股权集中度的变动对研发投资的不利影响,从而 促进了公司的研发投资。
简介:利用国家环境保护部大气污染指标和常规气象观测资料,结合区域空气质量模式系统(WeatherResearchandForecastingCommunityMultiscaleAirQuality,WRFCMAQ)的模拟结果,对2015年12月大连市大气污染过程的气象要素和气溶胶的时空分布特征进行了分析,并对大气污染天气条件下有效开展人工增雨(雪)作业进行了初步探讨。结果表明:2015年12月大连市出现5次大气污染过程,累积污染日数为13d,占12月总日数的41.94%,且日平均最低能见度为227km。出现大气污染时,近地面温度均略有升高,大气层结稳定,因此,实施人工增雨(雪)作业时,宜选用增雨火箭和增雨飞机,从而保障催化剂可以播撒到高效核化层高度(-15℃~-10℃);同时,模拟结果表明,污染天气条件下一定量的细颗粒物在大气各种扰动下可以扩展至300km以上,对具有增雨(雪)潜力的冷云实施作业时,应考虑催化剂量在常规作业剂量基础上适当减少。通过对2015年12月大连市的一次重度大气污染个例分析发现,大连市形成重污染的大气气溶胶物种主要为硝酸盐、铵盐和硫酸盐,其中硝酸盐占比最大,可以达到51.27%,说明除了相关工业源和燃煤排放,交通源排放也是大连市主要的大气污染源之一。
简介:摘要:随着金融改革的深化,金融在贸易出口中的地位越来越重要。本文以东莞市为例,从融资成本、技术创新、风险管理和规模经济四个方面分析金融发展对贸易出口的影响,进一步肯定了金融对企业贸易出口活动的资金支持和分散风险等方面的作用,为深化金融改革,促进外贸可持续发展提供了启示。
简介:每年雨季结束后,我省便进入少雨的盛夏季节,气温逐渐增高,由于我省所处的地理位置,盛夏天气特别睛热,7~8月平均气温均在29.6℃左右,极端最高气温经常可达38~39℃,有的年份可达40℃以上.炎热的高温天气给人们的日常生活及工农业生产带来极大影响,因此对盛夏高温天气作进一步分析,寻找成因,研究相应的预报方法是很有社会、经济效益的.1南昌市高温天气的气候特征盛夏江西省经常在西太平洋副热带高压控制之下,南昌地处鄱阳湖盆地距海较远又处于武夷山和南岭的背风地位,接受太阳辐射多,热量不易与外界交换,所以盛夏天气特别睛热.由于南昌市酷热时段在7、8月,下面对7、8月进行气候特征分析.1.1极端最高气温从1951~1995年极端最高气温曲线图(图1)可以看出,南昌7~8月极端最高气温最低在36.4℃以上,平均达38.2℃以上,1961年最高达40.6℃.
简介:利用杭州市气象局1992-2008年的酸雨监测资料,包括年平均降水、pH值、酸雨频率、风速风向等,分析杭州市酸雨形成的因子,并对酸雨形成的原因进行探讨。结果表明:杭州市酸雨17年间pH平均值为4.40,酸雨污染问题比较严重。从年变化趋势来看,酸雨强度较大,受酸性降水污染较重,但近几年来有逐年减缓的趋势;从季节变化趋势来看,酸雨春季和冬季较为严重,酸雨频率也比较大,而夏季和秋季降雨酸度和酸雨频率均比较小。杭州市酸雨形成的主要原因是大气中SO2、NOX等污染物浓度超标,同时与降水量、风向、风速、大气层结等气象条件密切相关,并根据其原因提出控制酸雨的措施和策略。
简介:1前言酸雨是因人类活动(或火山爆发等自然灾害)导致区域降水酸化的一种污染现象,对公众健康、工农业生产、生态环境以及全球变化都有重要的影响。酸雨观测为研究酸雨的时空分布及其长期变化趋势提供宝贵的科学数据,为治理大气污染和防治酸雨提供重要科学依据,是服务于可持续发展战略和环境保护等国家决策的基础性工作。近几年来,我省气象工作者对酸雨的研究明显增多。如林仲平等对福州市酸雨现象的年、季、月等变化特征进行了分析,并统计了降水量、连续性降水与酸雨的关系;王新强等对闽西地区的酸雨与降水量、湿度、风向风速等气象因子的关系进行了分析。
简介:通过统计铜川单站53a历史气候,用Spss11.5对铜川站历史各项气象要素与各月平均气温、降水量进行相关性分析,找出前期各气象要素与预报月的降水、气温相关性好的因子,用逐步回归方法进行模拟,得出铜川站的月平均降水、气温预报模型,用可视化语言VisualBasic6.0程序设计中的Adodc数据库技术方法,分别建立了铜川站的月降水、平均气温预测因子数据库,63个相关性较好的因子进入模型,实现自动预测,并以Datagrib表格显示预测结果和预测因子组合。从近三年预测结果看,降水距平百分率在20%以内的准确率为30.6%;气温预报误差在1℃以内的准确率为50.0%。需要在实际业务中进一步检验,找出预报和实况的误差关系。