农业机械总动力变化影响因素的灰色关联分析

农机总动力是反映和评价农业机械化水平的一个重要指标.为此,从系统的观点出发,选择农业劳均粮食播种面积、粮食单位面积产量、农业劳均产值和农民年纯收入等4个指标作为影响农机总动力变化的因素,并依据浙江省1981～2003年有关统计数据,利用灰色关联法对影响农机总动力变化的因素进行关联分析.结果表明,粮食单位面积产量和农业劳均粮食播种面积是影响农机总动力变化的最直接因素.     

我国热带农机化水平与影响因素灰色关联聚类分析

依据我国热区1999—2009年有关统计数据,选择农业劳均产值、农业劳均产粮、农业劳均粮食播种面积、粮食单位面积产量和农民年均纯收入5个指标作为影响农业机械化水平的因素,利用灰色关联法对热区农机总动力与影响因素进行关联分析后,对其关联度进行了聚类,对其结果进行了分析并提出相关区域发展建议。     

农业机械总动力与影响因素关系分析

分析了影响农业机械化发展的主要因素，包括生产规模、需求和经济条件；建立了农业机械化发展的总动力分析模型，该模型反映了农机总动力与农民收入水平、农业劳均粮食播种面积和粮食单产的关系；依模型对农机总动力发展进行预测。     

农业机械化发展水平及其影响因素的灰色关联分析 ——基于常州市金坛区面板数据的实证分析

依据常州市金坛区2008-2017年有关统计数据,选择农业人均产值、农业人均粮食播种面积、粮食单位面积产量和农民人均纯收入4个指标作为影响农业机械化水平的因素,利用灰色关联法对农机总动力与影响因素进行关联分析,并提出相关建议。     

农业机械化发展水平关键影响因素辨识及权重研究——基于模糊GRA-DANP

针对农业机械化发展水平各影响因素之间存的在相互影响关系，构建了一种基于指标关联度的模糊GRA-DANP模型，辨识并量化农业机械化发展水平的关键影响因素。基于对现有文献的研究，构建农业机械化发展水平评价指标体系，通过灰色关联分析计算影响因素间的灰色关联度进而构建直接影响矩阵，并运用DEMATEL方法分析影响因素之间的因果关系，计算各影响因素的中心度、原因度并构建因果关系图，引入模糊DANP方法确定各影响因素的全局权重。在此基础上，运用模糊GRA-DANP模型和新疆生产建设兵团客观数据进行实证研究，得知兵团农业机械化发展水平各影响因素之间的因果关系和全局权重，辨识出农业劳均播种面积、第一产业劳动力占总劳动力比重、农业劳动生产率、百元农机原值纯收入及单位播种面积农机动力是兵团农业机械化发展水平的关键影响因素。     

粮食总产量变化影响因素的灰色关联分析

为增加浙江省粮食总产量,依据浙江省1995—2012年有关粮食总产量的统计数据,选择粮食种植面积、化肥、农药、有效灌溉面积、农机总动力和种植业劳动力6个指标作为影响粮食总产量的因素,并利用灰色关联法对影响浙江省粮食总产量的因素进行关联分析。结果表明,这6个影响因素与粮食总产量关联度的顺序依次为种植业劳动力（0.862 9）、粮食种植面积（0.858 8）、化肥（0.796）、农药（0.680 7）、有效灌溉面积（0.597 3）和农业机械总动力（0.553）,因而扩大种植面积和增加农业机械投入替代种植业劳动力等是当前实现浙江省粮食总产量增加的重要措施。      

农业机械化与粮食生产能力的多维灰关联分析——以黑龙江省为例

加强粮食综合生产能力建设是确保国家粮食安全的关键,而提高粮食生产能力最有效的途径是依靠科技进步.为此,在阐述了灰色关联分析基本原理的基础上,以1991～2005年数据为样本,对黑龙江省农机化程度和粮食生产能力两组指标进行测算,得出了影响黑龙江省主要粮食作物生产能力的具体因素,为制定省内相关农业政策提供参考.     

农业机械化发展影响因素的分析与评价

确定影响农业机械化发展的因素及各因素的影响程度,对促进我国农业机械化的发展具有十分重要的意义.为此,根据灰色关联分析原理,提出了分析农业机械化影响因素的多类多因素灰色关联法,并结合浙江省某地区的相关统计数据进行了分析.结果表明,乡镇工业产值和乡镇工业固定资产两类指标对农业机械化发展影响最大.     

农业机械化发展对粮食生产能力的积极影响

近年来,我国粮食总产量有所减少,没有新的突破,粮食安全问题相对突出,而提高粮食生产能力是确保粮食安全的重要手段,因此需要准确把握主产区粮食生产能力的影响因素,科学制定提高粮食生产能力的策略。农业机械化的发展是现代农业建设的前提与基础,有利于推动农业生产,降低劳动强度,促进劳动生产率的提高,因此研究农业机械化发展对粮食生产能力的影响十分之必要。本文就针对农业机械化发展对粮食生产能力的积极影响进行分析和探讨。     

沿海地区粮食产量变化及其驱动因素分析

水土资源是粮食生产的基础资源，而农业产值是促进粮食生产的驱动力，在此基础上探究沿海地区粮食产量的主要影响因素，明确粮食产量与各影响因素的协调发展程度对评价区域粮食产量发展现状，保障粮食产量持续稳定增长具有重要意义。通过粮食产量、农业水土资源及农业产值等数据，构建了粮食产量恒等式模型，利用LMDI指数分解法探究了江苏沿海地区粮食产量的主要影响因素，利用耦合协调度模型探究粮食产量与各影响因素的均衡性。结果表明：(1)2009-2015年江苏沿海地区粮食产量呈稳定增长趋势，2016年和2017年有所跌落，2018年恢复增长状态，2009-2020年期间共增产119.31万t。(2)2009-2020年间，影响沿海地区粮食生产的主要因素依次是农业产值、农业产值耗水量、粮食复种指数、农业水土资源和粮食单产水平。各因素年际变化表现为正负波动变化，且区域间各时间段粮食产量影响因素差异显著。(3)自2009年到2020年，粮食产量与各影响因素的耦合协调度由严重不协调状态（D∈(0.0,0.3])逐渐稳定在基本协调状态（D∈(0.5,0.8]）和高级协调状态（D∈(0.8,1.0]）。因此政府在粮食增产...