高校图书管理系统建设体系研究——以安徽理工大学为例

当今社会,信息化是高校寻进步、促发展的重要导向之一,近年来,由于高校学生人数的扩招和图书出版业的迅猛发展,图书管理信息化已成为高校信息化的难题之一;通过对现代高校图书信息管理的研究分析,探讨制造图书信息系统存在的问题,建立合理的高校图书信息系统评价体系,以期给广大老师和学生提供帮助。

“最后一公里”新型配送模式分析——以安徽理工大学近邻宝智能提取柜为例

传统的快递终端配送模式中"最后一公里"逐步成了制约快递行业高效发展的瓶颈,在此情形下智能快递提取柜孕育而生。智能快递提取柜在互联网与信息技术的双重融合下,通过自助服务把以往"等快递"转向了"取快递"的发展模式。通过问卷调查的方式利用SPSS中的回归分析,对智能快递柜在取件节约时间方面做了一般线性回归分析。之后利用信息熵模型计算顾客对寄件相关指标的关注权重并提出解决案。

安徽省工业碳排放与经济增长的相关性分析——基于EKC模型和Tapio模型

为有效识别安徽省工业碳排放与经济增长之间的关系,判断工业碳排放与经济增长的脱钩状态,以2005—2021年安徽省工业为研究对象,采用EKC模型和Tapio模型进行相关性分析,研究结果表明:安徽省工业碳排放与经济增长之间呈倒U型关系;两者的脱钩状态存在波动性,多为弱脱钩状态.基于此提出了倡导低碳企业文化、改进能源消费结构、发挥政府引领效力等建议.

“双碳”目标下绿色物流与区域经济耦合协调发展研究——以安徽省为例

以安徽省为例,研究“双碳”目标下绿色物流与区域经济的耦合协调度。通过文献综述,明确绿色物流和区域经济的定义及国内外研究现状。分析安徽省绿色物流与区域经济的发展现状,探讨二者之间的作用机理。运用熵值法、耦合协调度模型、灰色关联度模型和灰色预测模型等进行研究,选取相关指标,对安徽省2011—2022年的数据进行实证分析。结果表明,安徽省绿色物流与区域经济的耦合协调度逐年上升,从轻度失调发展到优质协调,两者存在极强的正相关关系,并在未来5年持续保持优质协调关系。

安徽省工业水资源效率与经济发展水平耦合协调性分析

采用Super-SBM模型测算2012—2021年安徽16市工业水资源效率,从经济规模、经济潜力、经济活力三个维度构建经济发展水平评价指标体系,利用熵权-综合指数法计算其经济发展水平,引入耦合协调度模型探究工业水资源效率与经济发展水平间的关系,并使用Dagum基尼系数分析其空间差异来源。结果表明:2012—2021年,安徽工业水资源效率呈上升趋势,一直处于无效状态,合肥一直处于超效状态,淮南不升反降;安徽工业水资源效率与经济发展水平耦合协调度由中度失调衰退型晋级到濒临失调衰退型,各城市耦合协调度均有上升,区域间发展不平衡;安徽耦合协调度总体基尼系数呈现下降趋势,皖中在地区内差异中占主导地位,地区内空间差异贡献最大。

安徽省区域经济、科技创新、物流产业协调发展研究

基于2012-2021年安徽省16个城市的面板数据,构建区域经济、科技创新和物流产业3个系统耦合协调发展的评价指标体系。通过计算3个系统的耦合协调度,并分析其时空演化特征,同时结合探索性空间分析法分析空间相关性。结果表明:安徽省16个市的区域经济、科技创新、物流产业3个系统耦合度较高,但大体上仍保持着低水平的耦合协调度,并且存在空间差异性;空间正向相关关系在3个系统间呈耦合协调水平,但空间集聚的特点不断弱化。据此提出对安徽省经济发展等建议。

碳达峰背景下安徽省工业碳排放与经济脱钩研究

基于2007—2021年安徽省工业主要能源消费数据,使用IPCC提出的碳排放计算方法并构建Tapio脱钩模型,研究安徽省工业碳排放与经济发展的脱钩关系。结果表明:安徽省工业碳排放总量呈“快速上升—波动下降—缓慢上升”变化趋势,碳排放总量增长了102.53%。安徽省工业碳排放和经济发展大致经历了“增长连接—弱脱钩—强脱钩—弱脱钩”的变化历程。综合研究结果,为安徽省绿色高质量发展提供了相关建议。

科技创新与区域经济协调发展相关性研究——以安徽省为例

基于安徽省2011—2020年的面板数据,文章运用熵权法、泰尔指数和耦合协调模型等方法,研究皖北、皖中、皖南科技创新水平和经济协调发展水平的耦合协调度,并用灰色关联模型进一步探究了科技创新各指标与区域经济协调发展的相关性。研究显示,科技创新水平与经济协调发展水平具有较高的关联性,但区域差异较大;各区域科技创新与协调发展的耦合协调度已达优质协调阶段;科技创新各指标与区域经济协调发展呈正相关。为此,要充分发挥中心城市的辐射效应,缩小区域间差异,鼓励工业企业开拓创新,开辟科技创新与经济协调发展新路径。

安徽省“水-土-能”系统安全评价及联合风险概率测算

水、土、能是人类生存和发展的重要自然资源。基于稳定性(S)、协调性(H)、可持续性(F)构建安徽省“水-土-能”系统安全评价指标体系,利用“单指标量化-多指标综合-多准则集成”(Single index quantification-multi-index comprehensive-multi-criteria integration,SMI-P)法测算各子系统指数及其系统安全水平,引入Copula函数分别探究S-H、S-F、H-F和S-H-F等不同组合的联合概率分布,测算其联合风险概率。结果显示:2012—2021年,安徽省“水-土-能”(“Water-Land-Energy”,WLE)系统安全水平波动上升,均值为0.5685,其中稳定性对系统安全水平影响最大;S-H、S-F、H-F分别呈弱正相关、强正相关、较强负相关关系,S-F联合风险概率最大,为0.2807;S-H-F系统联合风险概率为0.0712。当S、H、F其中一个固定时,另外两个的值越大,相应的联合风险概率越大。探究“水-土-能”系统安全水平及风险发生频率,有利于保障区域可持续发展,提高风险分析精度,为决策部门提供有效信息。

物流业与绿色经济耦合协调发展的时空演化与影响因素分析——以黄河流域为例

为了探究物流业与绿色经济之间的协调发展问题,以黄河流域为研究对象,运用熵权TOPSIS法确定二者协调发展的指标权重,构建了黄河流域物流业与绿色经济协调发展评价指标体系,采用耦合协调度模型分析其耦合协调性并对其时空演化特征进行讨论,运用MGWR模型探究黄河流域各省物流业与绿色经济发展耦合协调度的影响因素。结果表明:黄河流域物流业与绿色经济的耦合协调度呈现出上升态势,但处于勉强协调;下游地区的耦合协调度比较高,但是对于周围地区的辐射带动作用没有发挥出来,导致空间差异比较大;五个方面的影响因素都呈现正相关。基于研究结果,提出了黄河流域物流业与绿色经济协调发展的对策。

基于Adaboost回归算法的安徽省物流需求短期预测研究

【目的】物流需求预测有助于调整物流资源的分配,对促进物流业发展具有重要意义。【方法】选取安徽省1995—2022年与物流需求相关的指标数据为原始样本数据,用货运量来表征物流需求。通过XGBoost特征选择算法筛选出6个用于预测的指标。在此基础上,使用3种方法分别构建模型,并对这些模型进行对比分析。最终,选择精度最高的Adaboost回归算法来预测安徽省短期物流需求。【结果】2023—2026年,安徽省的物流需求预测值分别为402 942.428万t、369 877.222万t、380 884.375万t、382 319.5万t。【结论】未来四年,安徽省物流的货运量呈不稳定发展态势。根据安徽省的区位优势及疫情的全面开放,安徽省物流业表现出较大的发展潜力。

淮河流域水资源-经济-社会环境耦合协调研究

测算淮河流域水资源、经济、社会和环境各系统发展水平及系统耦合协调情况,探究其耦合协调度时空分异特征,可为流域高质量发展提供决策参考。基于2011—2022年淮河流域30个市的面板数据,构建水资源-经济-社会-环境指标体系,采用熵权法计算各系统得分、耦合协调度模型计算耦合协调度,并利用标准差椭圆与Dagum基尼系数分析各系统耦合协调度空间分异情况及其差异来源。在2011—2022年,淮河流域水资源、经济、社会、环境各系统综合值逐年上升,系统间耦合协调度由2011年的0.166上升至2022年的0.36,从严重失调状态转变为中度失调状态。淮河流域江苏段各系统耦合协调度最大,安徽段最小,且中部地区耦合协调逐渐变弱。淮河流域东南和西北地区的水资源-经济-社会-环境耦合协调度增长较快,且呈现强弱交替发展。地区间差异是空间差异的主要来源。总之,淮河流域水资源-经济-社会-环境耦合协调水平较低,主要影响因素是地区间发展不协调,应考虑地区特点制定地方化的水资源政策,并加强地区间交流合作。

长江经济带数字经济与碳环境治理耦合协调的时空演变及驱动因素

探究数字经济与碳环境治理的协同关系,对于实现经济转型升级和高质量发展具有重要意义。以2013—2021年长江经济带11省市为研究对象,通过建立数字经济与碳环境治理的评价指标体系,结合耦合协调度模型、空间自相关模型和地理探测器模型,评价二者发展水平、耦合协调动态演化特征以及驱动因子。主要结论如下:(1)长江经济带数字经济、碳环境治理水平均呈上升态势,数字经济增长速度远大于碳环境治理,二者耦合协调度逐年递增,总体上呈现“下游>中游>上游”的空间分布特点,整体协调等级偏低;(2)耦合协调度的空间正相关特征显著,相邻省市存在明显的空间关联特征;(3)绿色创新水平、数字基础设施是影响两系统协调发展的主要驱动因子,且双因子交互作用优于单因子。据此,基于数字技术提出突破碳治理瓶颈,利用区位优势提升协调发展,加速数字基建、强化绿色创新等建议。

安徽省资源型城市水资源承载力时空演变及其驱动因素分析

以安徽省资源型城市为样本区域,建立“人口-水质-水量-社会”评价体系;采用秩和比综合评价法,分级评价安徽省资源型城市水资源承载力;借助标准差椭圆和地理探测器分析研究区域水资源承载力的空间分异性及驱动因子的解释力大小。结果表明:2011—2021年,安徽省资源型城市的水资源承载力指数整体相对较低,2011—2015年以Ⅱ级(超载)状态为主,2015—2021年逐渐改善为Ⅲ级(临界)或Ⅳ级(不超载);安徽北部城市水资源承载力比南部城市更低,但增速较快,不均衡的水资源承载力分布格局正逐步改善;对各市水资源承载力空间分异性解释力最大的因子为生态补水用水量,其次为水污染次数和采掘业从业人员数。

安徽省生鲜农产品冷链物流需求预测研究

生鲜农产品等冷链产品市场需求快速增长,冷链物流的供给无法满足人们的需求给生鲜农产品带来新的挑战.安徽省作为一个农产品丰富的地区,生鲜农产品的供应对于满足市场需求至关重要.收集了2001~2022年生鲜农产品产量数据,采用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BP神经网络)、长短时记忆(long short-term memory,LSTM)、粒子群算法优化的长短期记忆神经网络(Particle Swarm Optimization-Long Short-Term Memory,PSO-LSTM)三种模型进行训练和验证,通过三种模型的对比分析,三种模型相对误差分别为0.13%、0.06%、0.02%.结果表明,PSO-LSTM模型预测精度最高,拟合效果最好,能够有效预测未来四年安徽省生鲜农产品冷链物流需求,以应对不断增长的冷链物流需求压力.

淮河流域安徽段生态脆弱性时空分析与预测

基于“经济-社会-自然”模型,构建淮河流域安徽段生态脆弱性评价指标体系;利用CRITIC赋权和综合指数法测算安徽段生态脆弱性指数;借助Sen+MannKendall检验、标准差椭圆、GM(1,1)-Markov模型,分析2012—2022年安徽段生态脆弱性时间趋势及其空间特征,预测2023—2027年淮河流域安徽段的生态脆弱性指数。结果表明:淮河流域安徽段2012—2022年生态脆弱性指数呈下降趋势,生态脆弱性指数突变点处于2016—2017年。淮河流域安徽段生态脆弱性指数呈中间高四周低的格局,各地区生态脆弱性重心空间集聚态势有所增强,且在重心的迁移范围上,南北方向的收缩态势要强于东西方向。安徽段2023—2027年生态脆弱性等级处于第Ⅱ等级,并且有向第Ⅰ等级发展的趋势。

黄河流域绿色金融、数字经济与经济发展的协调驱动分析

选取黄河流域各省份2011—2020年的绿色金融、数字经济和经济高质量发展数据,构建3个系统的评价指标体系,运用CRITIC-TOPSIS评价法测度3个系统的发展水平,结合耦合模型测算耦合协调水平,运用多种计量模型检验绿色金融与数字经济对经济高质量发展的协同影响与作用机制。结果表明:绿色金融和数字经济对经济高质量发展具有正向促进作用,两者对经济高质量发展的协调促进作用显著为正;绿色金融与数字经济协同促进绿色技术创新和经济高质量发展;在经济高质量发展水平较高的地区,绿色金融和数字经济对经济高质量发展的协同促进作用更为显著。

黄河流域绿色金融与经济高质量发展水平测度、障碍因子及耦合性分析

黄河流域绿色金融与经济高质量发展需要统筹协调,才能实现良性互动,发挥协同效应。选取黄河流域各省2010—2020年的数据,构建绿色金融与经济高质量发展综合评价指标体系,采用SBM模型和熵权-TOPSIS法测算两者的发展水平,运用耦合协调度模型对黄河流域绿色金融与经济高质量发展之间的耦合协调度进行测算,并通过障碍度模型分析绿色金融与经济高质量发展协同发展的主要障碍因子。研究表明,在研究期内各省绿色金融发展效率水平变化存在差异,部分地区发展效率水平较低,各省的经济高质量发展水平逐年增高;绿色信贷和创新等指标制约了绿色金融与经济高质量发展水平;黄河流域整体的绿色金融和经济高质量发展的耦合协调度逐年上升,由协调上升到中等协调,两者间的良性互动逐渐增强。根据实证结果分析存在的问题并提出对策建议。

乡村振兴背景下农村物流中心选址研究——以安徽阜阳为例

随着中央提出了全面推进乡村振兴的战略目标,农村物流中心选址成了农村物流发展必须要面对的问题。针对当前我国农村物流的发展较为缓慢,农村物流体系运作效率低下的问题,文章结合国家大政方针,在对国内外先进研究现状充分研究分析的基础上,以安徽阜阳为例对农村物流中心的选址问题进行研究。首先,用重心法从阜阳市各乡镇中筛选出4个备选方案;然后分析影响农村物流中心选址的主要因素,总结出自然环境、客户分布、交通条件、货物分布、政策因素5个评判要素指标;最后,构建层次分析法选址模型,实证得出农村物流中心的最佳选址方案。

科技创新驱动第二产业增长的路径探索——以安徽省为例

文章聚焦科技创新与第二产业的关系,以安徽省为例,基于柯布-道格拉斯生产函数和索洛余值法,测算第二产业科技进步贡献率,并运用灰色关联度法分析第二产业科技进步贡献率的影响因素。研究表明,观测期内安徽省第二产业科技进步贡献率由2006年的-71.13%波动上升至2021年的50.13%,规上工业企业技术获取和技术改造、工业固体废物综合利用率与第二产业科技进步贡献率的关联度分别为0.898和0.881。为此提出科技创新驱动第二产业增长的三大路径:第一,利用新一代信息技术带动第二产业数字化、智能化转型;第二,助推重点领域国有企业以技术改造、技术改进等手段引领技术革新;第三,以绿色低碳经济为方向、创新与完善全产业资源综合利用体系。