DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与分析 3.1. 鸭稻共作种养模式和常规种植模式下福寿螺数量变化情况 三种不同试验处理下福寿螺的数量变化情况(见图1)，试验数据表明CK中福寿螺的数量最少，说明灭螺剂对福寿螺起到了很好的控制作用。DK中福寿螺起始数量高于RD，但在放养鸭后可以看出DK和RD中福寿螺的数量逐渐下降，最后与打灭螺剂的CK效果相当。在稻鸭共作种养模式中，鸭子可以直接吃掉害虫，如福寿螺、卷叶虫等，一定程度上抑制了田间福寿螺的数量，降低了农药的使用。 图1. 稻鸭共育各时期福寿螺数量变化情况 3.2. 鸭稻共作种养模式和常规种植模式下四种杂草数量变化情况 鸭子在田间觅食和踩踏，很难使杂草再生长和存活，与不放鸭处理比较，放鸭稻田不同程度上也抑制住了杂草的生长。由表1可知，CK和DK组前期喷施除草剂后，5月12日进行第一次基础测量，从表中可以看出第一次测量RD组的杂草数量是CK和DK组的数倍(CK的9倍、DK的7.5倍)，这说明除草剂的控制效果显著。从表中看出RD和DK组的杂草数量逐渐减少，DK处理6月7日比5月12日稗草、空心莲子草、节节草、陌上草分别降低了61.1%、40%、50%、33.3%， RD处理6月7日比5月7日稗草、空心莲子草、节节草、陌上草分别降低了69.1%、62%、62.8%、67.5%，这说明鸭子对杂草生长有防控效果。CK处理的杂草数量逐渐上升，DK处理6月7日比5月12日稗草、空心莲子草、节节草、陌上草提高了50%、50%、50%、80%，可能是前期除草剂的药效结束后杂草从新生长。总体来看，前期喷施除草剂后期放鸭的DK组防控效果最好。 3.3. 不同处理对水稻产量及产量构成因素的影响 由表2可知，对比CK处理和DK处理，CK处理的产量高于DK处理，每亩可达491.35 kg，DK处理产量次之，每亩可达496.92 kg，RD处理产量最低，每亩可达491.35 kg。DK处理和RD处理的理论产量相对于CK处理降低了5.96%和6.05%，RD处理的实际产量比DK处理低了1.12%。DK处理和RD处理的每穗粒数、千粒重、结实率均低于CK处理。总体来看，本试验中两个稻田养鸭的处理水稻理论产量均低于水稻单一种植模式。 Table 1 Effects of different treatments on the quantity change of four weed 处理 日期 杂草种类 稗草/株 空心莲子草/株 节节草/株 陌上草/株 CK 5月12日 15 3 2 1 5月25日 20 5 2 2 6月7日 31 6 4 5 DK 5月12日 18 5 2 3 5月25日 10 5 2 2 6月7日 7 3 1 2 RD 5月7日 136 100 94 40 5月25日 61 56 51 20 6月7日 42 38 35 13 表1. 不同处理对四种杂草数量变化的影响 Table 2 Effects of different treatments on rice yield and yield component 处理 有效穗数穗/穴 每穗粒数/粒 千粒重/g 结实率/% 理论产量kg/667m 2 CK 14 107 26.34 79.8 522.48 DK 14 99 25.57 77.1 496.92 RD 14 101 25.55 76.0 491.35 表2. 不同处理对水稻产量及产量构成因素的影响 3.4. 经济效益分析 水稻单一种植模式只产水稻，按照每公斤水稻2.4元计算，产量522.48 kg/667m 2 ，产值为1253元，净收入为778元。而稻鸭共作种养模式则实现了稻鸭共收，按照同等价格计算，产量491.35 kg/667m 2 产值为1179元，加上鸭子(每亩17只鸭子每只70元)的收入1190元，鹅(每亩配备2只鹅每只100元)收入200元，共收入2614元，净收入1414元，与常规水稻种植模式相比超出636元，而且鸭稻共作种养模式生产的水稻为绿色食品，若按照绿色食品价格高出市场同类食品价格15%计算 [ 9 ]，则稻鸭共作种养模式经济收入高出常规种植模式738 (/667 m 2 )。从资金投入来分析，常规水稻种植模式农药、化肥占总投资的80%；而稻鸭共作种养模式，投入主要用于鸭苗、网子、饲料的购买，占总投资的90%以上(见表3)。从表中可以看出虽然稻鸭共作模式前期投入远高于水稻单一种植，但后期收益接近常规种植的两倍，更重要的是鸭稻共养模式产生的生态效应和社会效应是无法估量的，从总体上来看稻鸭共养模式的经济效益高出水稻单一种植模式。 Table 3 Estimates of economic benefits for rice-duck farming and rice mono-farming system (yuan/667m2 处理 物化成本 劳动力成本 成本合计 产值 收益 灭螺剂 除草剂 农药 鸭苗 鹅苗 网子 饲料 围网 喂鸭 打药 施肥 管理 鸭鹅 稻米 CK 15 40 20 0 0 0 0 0 0 100 100 200 475 0 1253 778 RD 0 0 0 210 40 50 400 50 100 0 50 300 1200 1390 1224 1414 表3. 单一水稻种植模式与稻鸭共作种养模式经济效益估算表(元/667m 2 ) 注：计算；稻谷价格统一按2.4元/kg计算。
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user: 4. 讨论与结论 与水稻单一种植模式相比，稻鸭共作种养模式利用鸭子的野食性和杂食性可以一定程度上抑制稻田的害虫、杂草、福寿螺，具有一定的防控作用，有效减少农药、除草剂和灭螺剂的使用。黄福旦 [ 10 ] 等在鸭子对水稻病虫草害的研究中发现，放鸭的稻田中稻飞虱和稻宗卷叶螟的数量全程保持在极低的水平，萌发的杂草在放鸭复水后未见长成，显示了良好的控制效果。本研究表明，DK、RD处理均可以有效降低杂草数量，其中DK处理的效果最好，DK处理各时期杂草数量均低于RD和CK，前期一次除草剂的喷施抑制了大部分杂草种子的萌发，结合放鸭后鸭子的活动觅食，由此使得DK处理控草效果最好。除草剂的施用对稻田福寿螺也存在一定程度影响，本研究表明，CK、DK、RD处理均有效降低福寿螺数量，CK处理效果最为明显，灭螺剂效果明显。DK处理前期福寿螺数量低于RD处理。赵兰 [ 11 ] 等通过对不同浓度下四种除草剂对福寿螺的影响研究中发现，除草剂对福寿螺等水生动物的呼吸代谢存在一定程度抑制作用。章家恩等在鸭子对福寿螺的控制效果研究中发现，鸭子对仔螺、中螺、成螺的控制效果分别为100%、90%、50%，鸭子不喜食福寿螺卵块卵块，但鸭子的活动可对卵块产生一定干扰作用。稻鸭共作下鸭子粪便又可为稻田提供有机肥，减少了化肥农药的大量使用。兰国俊 [ 12 ] 等在对稻田养鸭对土壤养分的影响中发现，稻田放鸭后稻田面养分含量上升，且随鸭子成长排泄物增多养分增长，相比单纯施用化肥更易于水稻吸收且持续时间长，稻鸭共作水稻生育后期取样发现土壤有机质含量高于水稻单作。稻鸭共作不仅改善了土壤理化性状，同时保护农田生态环境，取得了较高的经济效益和生态效益 [ 13 ] [ 14 ]。 同时，杂草病虫害的防控应结合农艺、生态调控等措施综合治理，在保障水稻高产、高效、优质的同时有利于水稻生产的可持续发展 [ 15 ]。此外，稻鸭共作种养模式还存在一些关键技术要求，需要更深入的研究和解决。1) 水稻品种的选择。需选择高产抗逆性强的品种作为试验品种，如高秆且抗倒伏性强，可延长鸭子在稻田的生长期。种植水稻前应施用适量的基肥作保障，虽然鸭子可以产生一定量的有机肥，但不能完全供应水稻生长发育所需要的养分。这样才能达到稻谷高产、稳产、优质的目标。2) 稻田病虫害的防控。虽然鸭子可以一定程度上起到病虫害草的抑制，但不能从根本上解决病虫害草的问题，尤其在水稻病虫害防控方面，且仅仅依靠鸭子的役用功能太过于单一，在减少化学防控的基础上还应结合其他物理防控和生物防控；如物理防控：黄、蓝诱虫板诱杀蚜虫、稻蓟马等，利用害虫对灯光的趋向性设置诱虫灯，化学防控：利用高效、低毒的生物农药，在水稻田埂上种植趋避植物或者诱集植物驱避害虫如罗勒或吸引害虫的天敌如香根草。3) 鸭子品种的选择。刘军 [ 16 ] (稻田养鸭防控福寿螺的效果及对水稻产量的影响)等在放养不同品种鸭进行稻鸭共作模式的研究中发现，金定鸭比本地麻鸭更适合稻鸭共作模式，金定鸭个头比本地麻鸭小，对水稻的机械损伤相对较少，运动和采食能力优于本地麻鸭，防控福寿螺效果更为显著。放养的鸭子应根据实际情况进行选择，优先放养适应性好、个头偏小、取食能力强的鸭子品种。4) 鸭子日常的管理。稻田养鸭需要在稻田设置鸭棚，在鸭棚定时定点喂食，让鸭子养成回巢的习性，投食量不宜过大，促使鸭子在稻田觅食，提高对病虫草害的控制能力。定期巡视鸭子的田间活动情况，如发现鸭子不喜在田间觅食，提前在鸭棚等待喂食，可能是稻田内食物不充足应及时调整饲喂量。5) 养鸭的成本。一般而言，购买饲料花销占养鸭大部分支出，稻田里的杂草不能满足鸭子的生长需求，需要饲料或其它食物补充，因而可以在稻田周围种上一些鸭子食用的饲料类植物，减少喂鸭成本。6) 鸭鹅共养。每亩配备2只鹅，在鸭舍混养鸭子和鹅，利用鹅超强的领地意识，可以对黄鼠狼，蛇等鸭子的天敌起到驱赶和威慑作用。7) 鸭子疾病的防治。本次实验所有鸭子均在下田前完成鸭瘟疫苗和病毒性肝炎的注射，但还是发现个别的鸭子死亡。进入稻田后有许多不可控因素，如暴雨后的高温天气，连续高温天气均可能造成鸭群疾病的产生。因此针对鸭群疾病应坚持“早发现，早治疗，预防为主，治疗为辅”的原则，如若发现有鸭子的异常表现应及时隔离，死鸭及时掩埋。 稻鸭共作模式的推广应用可产生良好的生态–经济–社会效益，充分合理利用稻田资源，提高农民经济收入，发展稻田立体种养殖生态农业模式对提高水稻的产量和质量具有十分重要的现实意义 [ 17 ]。稻鸭共作种养模式对杂草和福寿螺有显著的防控作用，能有效减少化学农药的用量和次数，与单一水稻种植模式相比，实现了种养结合，农名的增收，是一种循环高效的生态农业模式，值得广泛推广。
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user: 摘要 为准确评估扶贫小额信贷的增收效应，本文利用内生转换模型克服内生性问题，并在此基础上利用Fields方法进一步测算了扶贫小额信贷对贫困户家庭内部收入差距的贡献程度。研究结果表明：扶贫小额信贷能显著促进贫困户家庭增收，且相比于一般贫困户家庭，扶贫小额信贷对低保贫困户家庭增收效应更为明显；贫困户家庭资源禀赋的异质性导致农户借贷决策和收入决定的异质性，进而造成扶贫小额信贷“精英俘获”现象的产生，且在一定程度上拉大农户家庭内部的收入差距。基于研究的结论，本文提出要重点关注资本薄弱的家庭和持续完善扶贫小额信贷政策的建议。
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user: 1. 引言 扶贫小额信贷作为富有中国特色的一大创举，为我国脱贫攻坚事业提供了强大的动力支持。相比于传统小额信贷，扶贫小额信贷以其“免担保免抵押、财政贴息”等特点，降低了借贷成本，减轻了借贷压力，扩大了扶贫小额信贷的受益面，帮助更多因不满足借贷条件而被拒之门外却有发展意愿和能力的贫困户摆脱窘境。随着扶贫小额信贷政策的日益推进，截至2019年4月，全国范围内1420万贫困户享受到这项政策，放贷总额高达5622亿元，贫困户获贷率由2014年的2%提高到2018年底的46%，解决了贫困家庭发展生产资金短缺和贫困地区金融资源匮乏的难题。 同时，扶贫小额信贷因“精准用于贫困户发展生产或能有效带动贫困户致富脱贫的特色优势产业”的明确要求，以“扶贫小额信贷+”的模式助力产业发展，一方面帮助贫困家庭提升自我发展能力，另一方面带动贫困地区构建支柱产业体系，实现了贫困家庭收入增长和贫困地区经济发展的双赢。据农业农村部的数据显示，截止到目前，全国范围内92%的贫困户已经参与到带动作用明显的特色优势产业发展之中。 由于扶贫小额信贷覆盖面越来越广，对贫困家庭生产生活和贫困地区区域发展影响程度也越来越深，因此，随着我国减贫事业进入攻坚克难的阶段，如何将扶贫小额信贷用在“刀刃上”和促进可持续增收是当前的焦点所在。在此背景下，探究扶贫小额信贷对不同贫困程度的贫困户的增收效果及其可能产生的问题，不但可以为改进扶贫小额信贷提供建议，而且对于巩固脱贫攻坚的成果和助力乡村振兴具有重要的战略意义。
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user: 2. 国内外文献综述 从研究内容上看，针对传统小额信贷的研究大致分为农户借贷需求影响因素研究和小额信贷增收效果研究。如杨伟坤、王立杰(2009) [ 1 ] 和王志刚(2012) [ 2 ] 等学者研究了农户借贷需求的影响因素；张立军和湛泳(2006) [ 3 ] 、冯涓和邹帆(2008) [ 4 ] 、冯海红(2016) [ 5 ] 和Agbola (2017) [ 6 ] 等探究了小额信贷对借贷家庭的增收效果。但农户从决定借贷到实现增收的这一系列过程是息息相关的，任一阶段局部性的研究对于全面把握扶贫小额信贷项目的增收路径和作用效果均有着不利影响。尽管也有部分文献将两者共同研究(如芮雪霏，2018) [ 7 ]，但对扶贫小额信贷项目在帮助农户实现增收的同时造成的异质性增收效果却关注较少。 从研究方法上来看，随着研究的不断深入，扶贫小额信贷的内生性问题逐渐受到重视，因此关于扶贫小额信贷项目研究方法也在不断改进。扶贫小额信贷的内生性问题主要来源于不可观测因素所造成的自我选择性偏差，具体而言，主要包括三个方面：从供给方看，金融机构更愿意选择预期减贫效果显著，并且能够产生明显利润的地方放贷(Hermes and Lensink， 2009； Desai et al.， 2013) [ 8 ] [ 9 ]；从需求方看，农户在做出是否申请扶贫小额信贷的决策时，会事先对自己的能力进行评估，并结合借贷成本和期望收益做出理性的选择；也可能来自于农户借贷后积极参加职业技能培训或变得更加勤劳而产生的潜在收益(Jack， 2013; Beaman et al.， 2014) [ 10 ] [ 11 ]。此时，扶贫小额信贷对借贷者生产生活所造成的影响可能源于无法观测到的借贷者个体或家庭特征，而非信贷本身的作用效果(Rajbanshi et al.， 2015) [ 12 ]。尽管不少学者采用随机化实验和准实验避免上述不可观测因素引起的样本偏差问题，但这类实验均需对借贷过程的某些因素事先加以控制，因此无法用于评价实际发生的小额信贷项目政策效应。在这一前提下，评价方法的选择就显得极为关键。 就评价方法而言，最小二乘法(OLS)是早期文献最为常见的方法(朱乾宇，2007；孙若梅，2008) [ 13 ] [ 14 ]，但OLS估计经典假设要求解释变量严格外生，显然上述研究忽略了小额信贷项目地点选择和参与人等内生性问题进而容易导致误导性结论(Pitt and Khandker， 1998) [ 15 ]。倾向得分匹配(PSM)同样也被应用于小额信贷的研究(Duvendack and Palmer-Jones， 2011；Cintina and Love， 2016；孟凡训，李宪，2018；闫杰，强国令，刘清娟，2019) [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]，该方法虽然在缓解由性别、年龄、受教育水平等可观测变量引起的样本选择偏差时起着明显的作用，但无法解决由贫困户的风险偏好、资源禀赋等不可观测变量引起的样本偏差。另外，PSM法必须将影响项目组与非项目组收入的因素全部纳入模型的要求过于严格，常常无法满足。部分学者利用处理效应模型对小额信贷项目进行评估以改进PSM法的不足(刘辉煌，2014) [ 20 ]。该方法联合决策方程和收入决定方程来消除由不可观测变量带来的样本选择偏差。但遗憾的是处理效应模型忽视了项目组与非项目组内在异质性所造成的处理效应的异质性。双重差分法(DID)作为政策评价的常用方法之一，在小额信贷项目政策效果研究中的应用屡见不鲜(Li et al.， 2011；闵杨，张家偶，2015) [ 21 ] [ 22 ]，但实际上对扶贫小额信贷项目效果的评估并不满足DID模型中样本的同质性和随机性的适用条件。另外有学者尝试基于Heckman样本选择模型对小额信贷的增收效应进行定量分析(任文卿，2018) [ 23 ]，该方法美中不足之处在于仅仅关注观察到的申请小额信贷样本并纠正其存在的偏差，从而估计其增收效应，对于未申请小额信贷的贫困户则不予研究。 本文在现有研究成果的基础上，利用课题组2018年对重庆市、四川省、江西省等10个直辖市、省、自治区的贫困户调研数据，借助stata 15软件和Lokshin & Sajaia (2004) [ 24 ] 编写的“movestay”程序下的内生转换模型(endogenous switching regression model， ESRM)对扶贫小额信贷的增收效应进行分析。目前，内生性转换模型在国内外的政策和项目效果评价中得到比较广泛的应用，而将其用于扶贫小额信贷项目增收效应的研究还比较少，而通过“movestay”程序计算得出的内生转换模型的估计结果能够同时突破现有研究在内容和方法上的局限性。一方面，该命令下的ESRM结果不同于以往的内生转换模型两阶段估计结果，它利用完全信息极大似然法(full information maximum likelihood， FIML)同时估计决策方程和收入决定方程，将借贷与增收看作一个连贯的过程加以分析，避免估计的不同步造成估计参数的不一致性问题；另一方面，内生转换模型将不可观测变量视为数据缺失从而最大限度解决了不可观测变量导致的样本选择偏差，巧妙的避开了PSM法必须将影响项目组与非项目组收入的因素全部纳入模型的要求，并分别估计申请小额信贷农户家庭和未申请小额信贷农户家庭的实际收入及其反事实收入，能突破处理效应模型中处理组与控制组处理效应同的局限性，又能够弥补Heckman样本选择模型仅仅关注申请小额信贷农户而忽略未申请小额信贷农户的不足。进一步地，本文将全样本贫困户划分为一般贫困户和低保贫困户两个子样本分别进行研究，进而比较扶贫小额信贷对不同性质贫困户家庭增收的异质性，在此基础上，利用Fields法测算小额信贷项目对农户家庭内部收入差距的贡献度，以期为扶贫小额信贷项目增收效果的改进提供科学的依据。
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user: 4. 数据来源与描述性分析 4.1. 数据来源 本文所采用数据来源于课题组2018年对重庆市、四川省、江西省等10个直辖市、省、自治区的户级调研数据。该调查旨在了解贫困户的生产生活状态，具体涉及到“两不愁、三保障”等方面以及本文重点关注的小额信贷项目的参与情况和相应收入构成情况。根据研究的需要，本文对数据做出如下处理：1) 由于小额信贷的脱贫增收效果在时间上可能存在滞后效应，因此仅保留2015年申请小额信贷的贫困户；2) 剔除掉因年龄限制无法借贷和疑似户贷企用的建档立卡户样本；3) 低保贫困户由于不具备申请小额信贷的条件，故不纳入考虑范围之内；4) 剔除掉存在明显逻辑漏洞和含有缺失值的样本，最终得到的样本数为1682户，其中，一般贫困户906户，低保贫困户776户。 模型中变量的选取上，被解释变量为人均可支配收入的对数，核心解释变量为是否申请小额信贷发展产业，其他控制变量可简单分为个人特征和家庭特征两类，具体包括户主性别、户主民族，户主受教育年限、家庭总人数、家庭外出务工人数占比等。相关变量定义及代码如表1所示。 4.2. 描述性统计分析 如表2 所示，无论是对于全样本贫困户，还是子样本贫困户(包括一般贫困户和低保贫困户)，申请小额信贷的贫困户家庭人均可支配收入均高于未申请小额信贷的贫困户家庭。整体而言，申请小额信贷家庭人均可支配收入比未申请小额信贷家庭人均可支配收入高出2606.40元。具体来说，一般贫困户中，申请小额信贷家庭人均可支配收入比未申请小额信贷家庭人均可支配收入高出2304.17元，而低保贫困户中申请小额信贷家庭人均可支配收入比未申请小额信贷家庭人均可支配收入高出2868.60元，简单比较发现尽管扶贫小额信贷显著增加贫困户家庭的人均可支配收入，但相比于一般贫困户，小额信贷似乎对低保贫困户家庭的增收效果更为明显。另外，一般贫困户家庭和低保贫困户家庭的个体特征和家庭特征也存在明显差异，一般贫困家庭的户主受教育程度更高、家庭人口数和外出务工人口占比更多，这表明贫困户家庭本身资源禀赋上就存在着异质性。 Table 1 Variable definition 变量 赋值及单位 人均可支配收入 按经营性收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入之和的均值计算(元) 是否申请扶贫小额信贷 1 = 是，0 = 否 户主性别 1 = 男性，0 = 女性 民族 1 = 汉族，0 = 少数民族 受教育年限 6 = 小学及以下，9 = 初中，12 = 高中/职校，16 = 大专/本科(年) 家庭人口数 按家庭实际人口计算(人) 外出务工人数占比 16到64周岁，常年(指半年以上)外出打工人口数占家庭总人数的比重(%) 扶贫小额信贷了解情况 了解为1，不了解为0 是否享受过产业帮扶政策 享受过为1，没有享受过为0 表1. 变量定义 Table 2 Descriptive statistical analysis result 变量 项目组 非项目组 均值 方差 均值 方差 全样本贫困户(1682) 项目组：489 非项目组:1193 人均可支配收入 11694.17 6935.99 9087.77 5412.67 户主性别 0.926 0.261 0.842 0.365 户主民族 0.613 0.487 0.893 0.310 户主受教育年限 7.718 1.810 7.127 1.653 家庭人口数 3.816 1.385 3.044 1.549 外出务工人口占比 0.205 0.231 0.180 0.235 一般贫困户(906) 项目组：311 非项目组：595 人均可支配收入 11745.40 7423.67 9441.23 5545.95 户主性别 0.939 0.240 0.882 0.322 户主民族 0.662 0.474 0.869 0.338 户主受教育年限 7.891 1.855 7.255 1.655 家庭人口数 3.926 1.289 3.329 1.576 外出务工人数占比 0.233 0.232 0.231 0.251 低保贫困户(776) 项目组：178 非项目组：598 人均可支配收入 11604.67 6008.52 8736.07 5257.81 户主性别 0.904 0.295 0.801 0.400 户主民族 0.528 0.501 0.916 0.277 户主受教育程度 7.416 1.693 6.998 1.642 家庭人口数 3.624 1.522 2.761 1.469 外出务工人数占比 0.156 0.223 0.130 0.206 表2. 描述性统计分析结果 4.3. 小额信贷内生性检验方法 关于小额信贷的内生性问题，本文将反映“扶贫小额信贷了解情况”的虚拟变量和“是否享受过产业帮扶政策”的虚拟变量作为“是否申请扶贫小额信贷发展产业”的工具变量，这两个变量直接关乎贫困户对于小额信贷获知情况和需求情况，很大程度上会影响贫困户申请扶贫小额信贷的决策，同时又与贫困户的人均可支配收入无直接相关关系，理论上符合工具变量的外生性和相关性两个条件。在根据理论经验选择工具变量后，为考察其统计意义上的合理性，根据模型报告的结果依次判别工具变量是否通过识别不足检验、过度识别检验、弱工具变量检验和内生性检验。其中，识别不足检验报告的是Kleibergen-Paap rk LM统计量的结果，该检验的原假设是识别不足；过度识别检验报告的是Hansen J统计量的结果，该检验的原假设认为不存在过度识别；弱工具变量检验则由Cragg-Donald Wald F统计量和Kleibergen-Paap rk Wald F统计量与 Stock-Yogo(2005)给出的10%水平下的临界值进行比较，若大于10%临界值则认为不存在弱工具变量；内生性检验则由服从分布的C统计量来判断，若P值小于0.5，则认为申请小额信贷是内生变量，故有必要解决扶贫小额信贷项目由于内生性问题引起的估计偏差。
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user: 6. 结论与建议 6.1. 结论 为考察在精准扶贫过程中农户从申请小额信贷决策到实现增收并由此造成的收入差距等一系列的表现，本文基于2018年课题组对全国范围内10个省份的贫困户调研数据，利用内生转换模型(ESRM)消除由不可观测变量造成的选择偏差进而准确评估扶贫小额信贷的增收效应，同时，为了研究扶贫小额信贷对于不同性质贫困户增收效果的异质性，本文对一般贫困户和低保贫困户分别深入探讨，并在此基础上采用Fields法对由扶贫小额信贷导致的家庭收入差距进行测度。实证结果表明：1) 扶贫小额信贷具有显著的增收效应，申请扶贫小额信贷均能够显著提高一般贫困户和低保贫困户家庭的人均可支配收入，但相对于一般贫困户家庭来说，扶贫小额信贷对低保贫困户家庭的增收效果更为明显；2) 对于一般贫困户来说，未申请扶贫小额信贷贫困户家庭在申请小额信贷的反事实情境下，其收入的提升幅度明显高于申请扶贫小额信贷的农户家庭，而低保贫困户则恰好相反；3) 内生转换模型中相关系数显著为负，表明收入更高、资源禀赋更好的农户更有可能申请小额信贷，说明小额信贷存在着“精英俘获”现象，同样根据申请扶贫小额信贷家庭与未申请扶贫小额信贷家庭实际收入与反事实收入概率密度图和Fields法计算发现，扶贫小额信贷在促进贫困户增收的同时也拉大了贫困户家庭的收入差距。 6.2. 建议 1) 扶贫小额信贷作为促进农户增收的重要手段之一，政府应该在持续加大对小额信贷项目的投入、不断优化扶贫小额信贷等相关政策环境的同时鼓励和支持农户申请小额信贷。另外，由于低保贫困户在小额信贷项目中受益更为明显，因此要密切关注和重点保障低保贫困户家庭的借贷需求和产业发展帮扶要求，从而促进低保贫困户稳定脱贫和持续增收。 2) 政府应正确认识扶贫小额信贷项目收入增收效果的局限性。一方面应当帮助农户采取多种举措降低生产性经营风险，避免因借贷从事产业发展而返贫；另一方面则应尽可能提高扶贫小额信贷项目的瞄准效率，有效防范扶贫小额信贷的“精英俘获”现象，避免贫困户心理不平衡。 3) 归根结底，贫困户家庭在借贷决策上和增收效应呈现上存在着差异主要源于家庭人口资源禀赋的差异。因此，对资源禀赋相对薄弱的扶贫小额信贷的借贷户，尽可能地提供改进贫困户资源禀赋的措施，譬如提供产业发展的技术支持，从而帮助所有贫困户家庭均实现持续稳定的脱贫增收。
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user: 摘要 通过分析2018年昆明市生态环境的横截面调查数据，构建满意度指标体系。运用模糊综合评价法和熵值法相结合，综合测算出昆明市生态环境的满意度，并对满意度影响因素进行分析。结果显示，昆明市生态环境的满意度为比较满意(2.0581)，生态环境中最满意的是个人方面B3 (1.8772)，最不满意的是政府方面B4 (2.2003)，影响生态环境满意度的最主要因素是污染方面(0.3469)。
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user: 1. 引言 我国2018年5月成功召开了生态环境保护大会，该会议提出了我们要加快构建生态环境领域国家治理体系和治理能力的现代化 [ 1 ]，开启了新时代的生态环境保护工作的新阶段。因此生态环境满意度问题受到了越来越多人的关注。我们要坚定不移地贯彻新发展理念，坚决打好污染防治攻坚战，构建良好的生态环境体系来提高居民对总体生态环境的满意度。目前关于生态环境满意度的研究如下：刘建军等 [ 2 ] 运用了有序概率模型，研究了环境质量对居民生活满意度的影响；岳庆磊 [ 3 ] 通过采用分层次模型的方法测量公众参与和环境治理满意度的相关性；沈振等 [ 4 ] 运用IPA方法对天津市农村生态环境治理的满意度做出了评价；王媛等 [ 5 ] 构建指标体系评估吉林省区域生态特征，并指出其经济发展与生态保护方面的薄软环节。因此，为了从昆明市生态环境满意度指标体系的角度测算满意度和分析满意度影响因素，使用模糊综合评价模型来估计昆明市的总体生态情况，需要考虑各级指标权重分配问题。一般来说指标权重的确定方法有两个大类，分别为主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法有二项系数法、层次分析法、专家调查法等等；客观赋权法有熵值法、主成分分析法、回归分析法等等。本文采用客观赋权法中的熵值法来确定昆明市生态环境总体满意的各个指标的权重，从而计算出各个准则层的总体满意度，分析各个指标的实际含义。研究结果有助于我们了解昆明市生态环境的总体情况，对于建立良好的生态环境体系有进一步的指导和启示意义。
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user: 2. 样本特征 本文数据为2018年昆明市生态环境满意度调查，其中有效问卷为1100份。调查对象的个人信息包括区县、年龄、城镇与农村、居住年限、文化程度、性别等六个方面。 2.1. 区县分布 该调查对象基本符合昆明市14个区县人口分布，昆明市各区县人数如图1，分别为安宁市74人，呈贡区70人，东川区66人，富民县57人，官渡区105人，普宁县68人，禄劝县74人，盘龙区98人，石林县66人，嵩明县70人，五华区102人，西山区98人，寻甸县78人，宜良县74人。 2.2. 年龄分布 该调查对象年龄阶段为18~40岁的人数最多，占总体的83%；其次是40~60岁的人数，占30%；60岁以上的人数最少，占总体的7%。 图1. 昆明市区县人数图 2.3. 城镇与农村 该调查对象城镇人口，占总体79.4%；农村人口，占总体20.6%。 2.4. 居住年限 该调查对象的居住年限半年到一年(含)，占总体3.2%；居住年限一年到三年(含)，占总体10.2%；其中居住年限三年以上的人数最多，占总体的86.6%。 2.5. 文化程度 该调查对象的文化程度未上过学的人最少，占总体的1.3%；小学文化程度，占总体的5.5%；初中文化程度，占总体15.4%；高中/中专/职高/技校文化程度的人最多，占总体的28.8%；大学专科文化程度，占总体的22.5%；大学本科及以上文化程度的人较多，占总体的26.5%。 2.6. 性别 该调查对象的性别为男，女，分别占总体的59.5%，40.5%，调查对象男性人数稍微多于女性人数。
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user: 3. 构建评价指标与评价方法 3.1. 构建评价指标 在构建昆明市环境满意度模型时，文章的因变量为昆明市生态环境的总体满意情况A，自变量中的四个准则层分为质量方面、污染方面、个人方面、政府方面，满意度指标包括空气质量、饮用水质量、河流湖泊污染、噪音污染、污水处理、生活垃圾处理、节约用水电、出行方式、垃圾分类、食品评价等12个指标。生态环境满意度指标共计12个，满意度评价结果“1”代表“非常满意”；“2”代表“比较满意”；“3”代表“不太满意”；“4”代表“很不满意”；“5”代表“不太清楚或不了解”。对满意度指标评价值进行预处理，删除“5”代表“不太清楚或不了解”，在指标含义中数字越小代表满意度越高。 Table 1 Satisfaction index and descriptive statistic 目标层 准则层 指标层 指标平均值 指标标准差 昆 明 生 态 环 境 满 意 综 合 评 价 质量方面B1 空气质量B11 1.8927 0.8102 饮用水质量B12 2.0682 0.8648 污染方面B2 河流湖泊污染B21 2.1809 0.7601 噪音污染B22 1.9681 0.6798 污水处理B23 2.4545 1.1168 生活垃圾处理B24 2.1318 0.8752 个人方面B3 节约水电B31 1.6108 0.6064 出行方式B32 1.4755 0.6514 垃圾分类B33 1.8236 0.7842 绿色食品评价B34 2.6845 0.8551 政府方面B4 重视程度B41 2.1755 1.0181 与上一年变化B42 2.2364 0.9542 表1. 满意度指标与描述性统计 在不考虑权重的情况下，我们可以从表1看出，昆明市生态环境各满意度指标大部分满意度指标均值在2的左右，含义为对空气、饮用水质量比较满意；对河流湖泊、噪音污染较轻；对污水、生活垃圾处理比较满意；对节约用水用电比较注意；在日常生活中偶尔会选择绿色环保出行方式，如步行、骑自行车、乘坐公交车、地铁等；偶尔会对垃圾进行分类后再丢弃；对当前市场出售的绿色食品，包括有机食品、无公害食品等的评价是不太让人放心；与去年相比，认为所在地区的生态环境要好一些；总体来看，认为所在地区政府对生态文明建设是比较重视的。 3.2. 构建评价方法 3.2.1. 模糊综合评价法 云南省的总体生态环境满意度受到各个指标的综合影响，为了合理的评价昆明市的总体生态环境情况，我们构建了满意度指标体系，并采用模糊综合评价模型： 准则层模型 X i = ∑ j = 1 n w i j X i j 其中ij表示第i个准则层下的第j个指标， w i j 表示第i个准则层下的第j个指标的权重， X i j 表示第i个准则层下的第j个指标的平均值。 目标层模型 Z = ∑ i = 1 n w i X i 其中i表示第i个准则层， w i 表示第i个准则层的权重， X i 表示第i个准则层的值。 3.2.2. 熵值法 熵值法它根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标的权重，得到的指标权重比主观赋权法具有更高的精确度和可信度。 确定权重的步骤： 1) 原始数据的收集 形成一个M个样本组成，N个指标进行综合评价的问题，形成原始数据矩阵 A = [ x 11 ⋯ x 1 m ⋮ ⋮ x n 1 ⋯ x n m ] ，其中 x i j 为第i个方案第j个指标的数值。 2) 标准化原始数据 为了消除各个指标的量纲、数量级的差异对评级结果的影响，所以要对各个指标进行标准化处理。 3) 计算第j项指标下的第i个方案占该指标的比重 P i j = x i j ∑ i = 1 n x i j 4) 计算第j项指标的熵值 e i j = − k ∗ ∑ i = 1 n P i j ln ( P i j ) 其中 k > 0 ， ln 为自然对数， e i j > 0 ，式中常数k与样本数m有关，令 k = 1 ln m ，则 0 ≤ e ≤ 1 。 5) 计算第j项指标的差异系数 g i = 1 − e j 对于第j项指标，指标值 x i j 的差异越大，对评价的作用越大，熵值越小。 6) 计算第j项指标的权重 w j = g i ∑ j = 1 m g i ，   j = 1 ，   2 ，   ⋯ ，   m 3.3. 总体评价结果 根据综合模糊评价和熵值法可知，要估计出昆明市生态环境满意度综合评价值，我们不仅要计算出各个准则层和各个指标层的权重，而且要结合昆明市生态环境调查问卷的指标值，该总体综合满意度值等于各个相应的权重乘以指标值再累加求和。 Table 2 Index weight measurement and satisfaction scor 目标层 准则层(权重) 指标层 指标层的权重W ij 总体权重 总体满意度 昆 明 市 生 态 环 境 满 意 度 综 合 评 价 质量方面B1 (0.1629) 空气质量B11 0.5088 0.0829 0.1569 饮用水质量B12 0.4912 0.0800 0.1654 污染方面B2 (0.3469) 河流湖泊污染B21 0.2557 0.0887 0.1935 噪音污染B22 0.2486 0.0862 0.1697 污水处理B23 0.2517 0.0873 0.2143 生活垃圾处理B24 0.2440 0.0846 0.1804 个人方面B3 (0.3136) 节约水电B31 0.2630 0.0825 0.1329 出行方式B32 0.2612 0.0819 0.1208 垃圾分类B33 0.2429 0.0762 0.1390 绿色食品评价B34 0.2329 0.0730 0.1960 政府方面B4 (0.1766) 重视程度B41 0.5428 0.0959 0.2086 与上一年变化B42 0.4572 0.0807 0.1805 平均满意度 2.0581 表2. 指标权重测算与满意度得分 在考虑各个指标权重的情况下，我们可以从表2看出，昆明市生态环境满意度综合评价值为2.0581。非常接近2，可以认定为比较满意。这个说明昆明市居民对昆明市生态环境持比较满意态度，但是昆明市生态环境还有待改善，存在巨大的上升空间。不同的指标满意度差异较大，满意度值越低越好，其中满意度值最高的一项指标是污水处理B23，满意度值最低的一项指标是出行方式B32，最高约是最低的1.77倍。影响昆明市生态环境满意度的最主要三个指标是污水处理B23、重视程度B41、绿色食品评价B34。 3.4. 准则层满意度 我们可以从表3看出，准则层中污染方面B2、政府方面B4的得分超过了2，处于2到3之间，其中2表示比较满意，3表示不太满意，意味着昆明市居民在这个三个方面的态度是处于比较满意到不太满意中间。质量方面B1、个人方面B3得分分别为1.9878、1.8572，意味着昆明市居民在这两个方面的态度处于非常满意到比较满意中间。 Table 3 Score of criterion laye 准则层 质量方面B1 污染方面B2 个人方面B3 政府方面B4 准则层的综合分 1.9878 2．1849 1.8772 2.2033 表3. 准则层得分情况
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user: 4. 昆明市生态环境满意度的影响因素 从准则层来看，具体分为四个方面有质量方面B1、污染方面B2、个人方面B3、政府方面，指标权重由高到低的分别是污染方面B2为0.3469、个人方面B3为0.3136、政府方面B4为0.1766、质量方面B1为0.1629。我们可以看出对昆明市生态环境满意度影响最大的方面是污染方面B2的问题，其次是个人方面B3的问题。 从质量方面B1来看，具体的指标有空气质量B11、饮用水质量B12，指标权重分别为0.5088、0.4912。我们可以看出空气质量B11的权重要比饮用水质量B12要大一点点，意味着被调查者认为空气质量B11的对质量方面影响程度比饮用水质量B12相对要重要一些。空气质量B11在整个昆明市生态环境满意度评价体系的影响程度0.0829。 从污染方面B2来看，具体的指标有河流湖泊污染B21、噪音污染B22、污水处理B23、生活垃圾处理B24，指标权重由高到低的分别是河流湖泊污染B21为0.2557、污水处理B23为0.2517、噪音污染B22为0.2486、生活垃圾处理B24为0.2240。我们可以看出被调查者认为河流湖泊污染B21和污水处理B23在污染方面稍微重要一点，它们在整个昆明市生态环境满意度评价体系的影响程度分别为0.0887、0.0873。 从个人方面B3来看，具体的指标有节约用电B31、出行方式B32、垃圾分类B33、绿色食品评价B34，指标权重由高到低的分别是节约用电B31为0.2630、出行方式B32为0.26122、垃圾分类B33为0.2429、绿色食品评价B34为0.2329。我们可以看出被调查者认为节约用电B31和出行方式B32在个人方面比较重要，它们在整个昆明市生态环境满意度评价体系的影响程度分别为0.0825、0.0819。 从政府方面B4来看，具体的指标有重视程度B41、与上一年变化B42，指标权重由高到低的分别是重视程度B41为0.5428、与上一年变化0.4572。我们可以看出被调查者认为重视程度B41在政府方面比与上一年变化B42相对要重要一些，重视程度B41在整个昆明市生态环境满意度评价体系的影响程度为0.0959。
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user: 5. 主要结论与政策建议 我们在已有的研究基础上，通过满意度问卷的调查方式，运用模糊综合评价法和熵值法测算出昆明市生态环境的满意度为2.0581。总体上来说，处于一个比较满意的状态，存在上升的空间。从准则层和方案层上来看，各个指标的权重意味着对昆明市生态环境满意度的影响程度，影响程度从高到低分别为污染方面B1、个人方面B3、政府方面B4、质量方面B1。各个指标权重最高的五项指标分别为重视程度B41、河流湖泊污染B21、污水处理B23、噪音污染B22、生活垃圾处理B24，其中第一项属于政府方面B4，后四项属于污染方面B2。从调查问卷指标满意度的得分来看污染方面和个人方面超过了昆明市生态环境平均满意度得分，满意度得分越高意味着越不满意，说明了对污染方面和个人方面的满意度有待提高。 污染方面包括河流湖泊污染、噪音污染、污水处理、生活垃圾处理等方面。我们应该从这几个角度来提高昆明市生态环境污染方面的满意度。根据问卷调查分析河流湖泊污染主要是排入河流、湖泊的污染物导致水质恶化而引起的污染；噪音污染主要是交通、建筑施工、娱乐场所噪音等造成的污染；污水处理主要是指对工业、生活污水的收集、净化处理后再利用等处理方式；生活垃圾处理主要是指对生活中垃圾的集中收集、运输、处理等方式。因此我们要对造成河流湖泊污染、噪音污染等行为加大惩罚力度，相关部门要严格把控；在污水处理与生活垃圾处理方面要与新兴技术结合，高效及时地处理这些污染。 个人方面包括节约水电、出行方式、垃圾分类、绿色食品评价等方面。我们应该从这几个角度来提高昆明市生态环境个人方面的满意度。根据问卷调查分析，要在日常生活中养成节约用水电的好习惯；出行方式建议主动选择绿色环保，如步行、骑自行车、乘坐公交车、地铁等；在日常生活中要有对垃圾进行分类后再丢弃的意识，将垃圾按可回收再使用和不可回收再使用的方法进行分类；市场上要多出售绿色食品，包括有机食品、无公害食品等。因此我们要加大宣传节约用水电、出行方式、垃圾分类、绿色食品评价的力度，共创绿色健康的生活方式，从而进一步提高满意度。
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user: 摘要 随着开发力度不断加大，东北黑土区水土流失问题引起了广泛关注，其中侵蚀沟的发生发展及危害尤为引人注目。目前，国家针对黑土侵蚀沟问题投入了巨大的人力物力进行工程治理，但侵蚀沟的基础研究相对滞后。对此，针对侵蚀沟土壤的水分含量、粒径组成以及土壤容重展开研究，以期为后续侵蚀沟治理提供理论依据。
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user: 1. 引言 随着近年来高精度卫星的发射，无人机遥测等高新技术的发展，针对我国东北地区侵蚀沟的研究内容也是日新月异。顾广贺等人研究了坡度、坡长以及降雨对漫川漫岗地区侵蚀沟密度分布的影响，研究结果表明东北漫川漫岗区近90%的侵蚀沟为不稳定性侵蚀沟，且北部侵蚀沟的发育剧烈程度以及分布密度明显高于南部地区 [ 1 ]。也有人借助高分卫星，充分运用遥感技术手段，探索侵蚀沟的识别方法，以期为后续研究侵蚀沟的监控和治理提供技术手段 [ 2 ]。这些研究都是从宏观考虑，研究了侵蚀沟的分布以及发育特征，很少有人从微观的土壤物理性状方面着手研究。最新地学领域著名国际期刊文献表明：沟道侵蚀控制技术的高水平基础研究报道只占到沟道侵蚀研究总量的4.2% [ 3 ]，王大安等人用吸管法和激光法分别测定了土壤颗粒组成，两种方法对测量沙粒、粉粒、黏粒含量时均有较高的准确性，想要进一步划分粒级时，两种方法都会出现不同程度的偏差 [ 4 ]，但是，只针对土壤粒径组成进行研究，显得较为单一。目前对侵蚀沟发生发展机理研究较多，且多集中在东北典型黑土区 [ 5 ]，针对东北半干旱区侵蚀沟土壤物理性状的基础研究相对匮乏，对侵蚀沟生态恢复的土壤肥力研究不足，目前，国家大力投入治理黑土退化，提倡生态修复，侵蚀沟的专项治理更是治理的重难点。但针对侵蚀沟治理措施的原理等基础研究还较为缺乏。本文在此背景下，结合区域侵蚀沟治理现状和问题，从生态修复土壤立地条件评价的视角研究该区域典型侵蚀沟土壤的水文物理特征，通过研究半干旱区侵蚀沟土壤的物理性质，为后期侵蚀沟生态治理和因地制宜的治理模式提供理论基础，对遏制该地区侵蚀沟的扩张，改善和恢复农业生态系统，维持土地完整，保护耕地和农民财产安全意义重大。
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user: 2. 研究区概况 阜蒙县位于辽宁省西北部，总面积6264.2 km 2 。地形以低山丘陵为主，气候属北温带半干旱季风大陆性气候区，年均气温7.2℃，多年平均降水量为500 mm左右，5~9月份降水量425 mm，占全年的85%，土壤类型主要是褐色森林土和棕色森林土，是棕壤和褐土的过渡地带。全县低山丘坡度大，局部可见断崖悬崖，在集中降雨作用下沟蚀情况已相当明显，在黄土状松散地形区侵蚀愈加明显。华北植物区与内蒙古植物区交错地带，森林覆盖率27.59%。土壤流失较为严重，100~5000 m长度的侵蚀沟密度0.43条/平方公里，主要分布于县域西北部化石戈、红帽子乡和于寺镇一带。 突泉县位于内蒙古自治区兴安盟西南部，地处大兴安岭向松嫩平原和科尔沁草原的过渡地带，总面积4889.5 km 2 。地形特点是“北山、中丘、南平原”(地势自西北向东南倾斜，北部多为浅山区、中部是丘陵起伏地带、南部则是大草原。)，北部山地面积占到33.1%，中部低山石质丘陵区占到39%，属温带大陆季风性气候，年平均气温5.7℃，平均降水量为400毫米左右，主要土壤类型包括暗棕壤、黑钙土、草甸土和黑土，森林覆盖率低，在10%以下。土壤流失较为严重，100~5000 m长度的侵蚀沟密度0.99条/每平方公里，主要分布于县域中北部东杜尔基、永安、哈拉沁、巨力、六户、学田和宝石镇一带。
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user: 3. 研究方法 以内蒙古突泉县和辽宁阜新地区为典型研究区，分别选择当地具有鲜明代表的两条侵蚀沟进行采样研究，沿侵蚀沟布设采样点，因阜蒙县选择的侵蚀沟为大型发育阶段的沟，沟岸和沟底落差大，且沟壁陡立，安全性差，故没有在沟底采样。采样点分布图见图1。按照采样技术规范，用土钻采取表层(0~20 cm)土样与亚表层(20~40 cm)土样，为尽量减小误差，每个样品均为多点混合土样。将所取土样风干后进行指标测量。采用环刀法测量土壤容重，土壤含水率用烘干法测量，每个样品重复三次 [ 6 ]，土壤粒径使用马尔文激光粒度仪测得。 图1. 辽宁阜蒙县(左)与内蒙古突泉县(右)采样点分布图
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user: 4. 结果与分析 土壤粒径是描述组成土壤间的各组分的土壤颗粒大小及均匀程度，土壤粒径分布是指土壤中各粒径级所占的百分比，粒径分析是为了测定不同直径土壤颗粒的组成，进而确定土壤的质地，土壤颗粒组成在土壤形成和土壤的农业利用中具有非常重要的意义。阜蒙县与突泉县侵蚀沟表层土壤粒径分布如图2所示。 图2. 阜蒙县(左)与突泉县(右)侵蚀沟表层土壤粒径分布 根据国际土壤质地分类标准：粘粒粒径 < 2 μm，粉粒粒径为2~20 μm，砂粒粒径为20~2000 μm，由土壤粒径分布图(图2)可知，突泉县和阜蒙县的土壤中总体砂粒含量分别为95%和91%，基本不含有粘粒，且粉粒含量极少，两地土壤砂粒含量皆在90%以上，土壤质地皆属于砂土，含沙量较高。因此，其土壤颗粒内部小孔隙少，保水性能差，颗粒间较大的孔隙致使其有较好的通透性，其颗粒间凝聚力小，受外力影响容易使土体分散，为水土流失敏感区。而且大颗粒间隙使水分入渗和蒸发快，耐旱性能差，养分易淋湿，导致土壤肥力匮乏。而阜蒙县表层土壤中500~2000 μm的大粒径砂粒含量在30%左右，而突泉县侵蚀沟表层土壤基本为20~500 μm的小粒径颗粒，由此来看，阜蒙县土壤颗粒间粘结力更小，保水性能更差，土壤肥力保留时间更短。土壤中过高的砂粒含量使得植物生长环境恶劣，水肥不足，在施肥过程中不易一次性施肥过多，否则会造成植物疯长和营养流失，应遵循少量多次的施肥原则。 土壤含水率是反应天气干旱程度的重要指标，也是水文、气候、生态、农业领域的重要参数，还是监测全球气候变化的重要组成部分，是研究土壤保水性能的重要参数。突泉县侵蚀沟表层土壤含水率见图3，突泉县和阜蒙县侵蚀沟土壤含水率为图4、图5。 图3. 突泉县侵蚀沟表层土壤含水率 图4. 突泉县侵蚀沟土壤含水率 图5. 阜蒙县侵蚀沟土壤含水率 从整体来看，突泉县与阜蒙县亚表层土壤含水率相差不大，都在10%左右，但突泉县表层土壤含水率略高，可能是由于阜蒙县表层土壤中含有更多的大粒径砂粒，土壤间大的孔隙度使得水分蒸发快，对水分的保留效果更差，这也是导致阜蒙县侵蚀沟表层与亚表层土壤含水率差异显著的原因，其含水量分别在5%和10%左右，两地侵蚀沟表层土壤含水率均在5%左右，说明两地土壤含水率普遍较低。根据土壤含水率和干旱程度分级标准，在0~10 cm土壤中，当土壤含水率在12%~15%时为轻度干旱，当土壤含水率在8%和5%左右时分别为中度干旱和重度干旱。由此可知，两地均为中度以上干旱区，加之两地雨季集中，暴雨冲刷能力强，易造成水土流失。春季干旱少雨，土壤中水分含量少，植物生长环境恶劣，严重影响侵蚀沟生态恢复能力，使得沟蚀发展愈演愈烈。由突泉县侵蚀沟表层土壤含水率可以看出，侵蚀沟沟底和沟壁表层土壤含水量略有差异，沟壁表层土壤含水率平均水平为6%左右，而沟底土壤含水率大概为9%左右，造成沟壁沟底含水量差异的原因可能是沟底水量汇集多，总体水分含量高于沟壁，且沟内受风力扰动作用小，沟底沉积土壤多为上游流失的粒径较小的土壤颗粒，故沟底土壤含水率略高。 土壤容重指单位体积下土壤的质量，综合反映了土壤的紧实度、透气性和透水性。容重大小由土壤的机械组成、有机质含量等因素决定，单位体积下土壤重量越大说明土壤板结度高，土体间孔隙度小，不利于空气和水分的传输，土壤退化程度严重。突泉地区侵蚀沟表层土壤容重如图6所示，突泉地区和阜蒙地区侵蚀沟土壤容重分别见图7和图8。 图6. 突泉县侵蚀沟表层土壤容重 图7. 突泉县侵蚀沟表层土壤容重 图8. 阜蒙县侵蚀沟表层土壤容重 由图可知，突泉县侵蚀沟沟壁土壤容重约为1.3 g/cm 3 ，而沟底土壤容重约为1.2 g/cm 3 ，沟底土壤容重略小于沟壁土壤容重，相比之下，沟底土壤有机质含量高，砂粒含量少，土壤储水保肥性能好，但因其水分含量少，结构松散，无植被固定，随风力和水流迁移运动的可能性大，因此在侵蚀沟内需设置谷坊用来蓄积上端流失的水土，为侵蚀沟的生态修复提供土壤环境。阜蒙县侵蚀沟表层土壤容重为1.2 g/cm 3 ，较亚表层土壤容重1.4 g/cm 3 有明显降低，可能是因为两侧农田中农作物秸秆长期堆积导致，但因其发生在农田中，土层厚，多为深长型的大型侵蚀沟，并且有进一步发育的趋势。
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user: 5. 结论 通过侵蚀沟土壤物理形状研究，发现兴安盟突泉县以及辽宁阜新地区侵蚀沟土壤砂粒含量基本在90%以上，且土壤含水量约为5%到10%，虽然沟壁和沟底以及表层与亚表层相比含水量略有差异，但整体皆为中度缺水地区，土壤过度砂化和土壤缺水是造成该地区侵蚀沟发生发展的主要因素，土壤砂化导致土壤水分和肥力流失明显，再加上土壤水分难以存留，缺乏植物生长的必要条件，导致该地区侵蚀沟周围植物群落单一，难以起到保水保土的作用，侵蚀沟的治理需先以工程技术手段为主，在有效控制水土流失的同时，为植被生长提供环境，为后续侵蚀沟的生态恢复奠定基础。
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user: 摘要 本文讨论了一类可修系统的指数稳定性，这个系统是冷贮备的而且考虑了修理工带休假的情况。首先选择适当的状态空间，然后定义算子，把系统的模型方程化为Cauchy问题，再用C 0 半群理论得到系统的动态解的性质，最后得到这个可修系统的指数稳定性。
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user: 1. 引言 在我们实际生活中，一个系统性能的好坏往往通过这个系统的稳定性来判断，所以研究系统稳定性是很有必要的。文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 研究了并联可修系统。文献 [ 2 ] 首先得到系统非负解是0本征值对应的非负本向量，又得到系统算子的谱分布，从而证明系统的渐进稳定性。 可靠性理论的研究包含各种模型，其中冷贮备系统是很重要的一类。现在很多文献假设部件出现问题之后可以马上处理，如何讨论系统的可靠性以及稳定性，例如文献 [ 4 ] [ 5 ]。但是现实生活上当系统出现问题时因为各种客观因素，系统不能立马修复。所以把修理工休假等情况引入可修系统的模型中是有意义的。但是很多系统都只是运用传统方法得到可靠性指标而已，比如文献 [ 6 ] [ 7 ]。 所以本文运用C 0 半群理论来研究修理工带休假的冷贮备可修系统，通过分析系统动态解的性质来讨论系统的指数稳定性。