金华市农业机械化发展水平综合评价

为科学评价农业机械化发展水平，在分析现有农业机械化水平评价方法基础上，根据金华市农业机械化发展现状及统计资料，建立和确定了金华市农业机械化水平评价指标体系、评价标准以及各评价指标的权重。最后，利用1995年-2006年金华市的有关统计数据计算出金华地区的农业机械化水平，评价结果与实际情况基本一致，为提升金华市农业机械化的发展提供科学的宏观管理依据。     

新疆农业机械化发展水平评价体系

为科学评价新疆农业机械化发展水平,结合新疆农业机械化发展的具体特点,构建了新的农业机械化水平评价指标体系,确定了各评价指标的权重及评价方法。并运用该评价模型对新疆哈密地区巴里坤县农业机械化水平进行了评价和分析,为今后合理衡量新疆农机化发展水平提供科学依据。      

我国农业机械化水平评价方法的对比分析

农业机械化水平不仅可以作为反映我国农业机械化发展的一个重要指标,而且还是分析、衡量农业机械化发展的基础。当前,农业机械化水平评价方法可归纳为农业机械化作业水平、农业机械装配水平、农业机械化发展水平和农业机械化指数4种方法。通过对4种评价方法的对比分析,指出各个指标的优劣之处,对各个指标体系内容进行修正,同时对各个评价方法或指标的适用范围作出明确界定。     

用因子分析法评价我国农业机械化发展水平

在以往农业机械化评价方法的基础上,提出了用因子分析方法评价农业机械化发展水平。选取反映农业机械化作业水平、保障水平、效益水平的评价指标进行因子分析赋予权重,结合各项指标系数值,建立农业机械化发展水平评价方程。同时,计算出我国31个省、自治区、直辖市的农业机械化综合发展水平评价值。结果表明:采用因子分析法评价是以数据本身的相关性为依据,避免了其它方法人为赋权所产生的误差。     

陕西省农业机械化水平评价与分析

科学评价现阶段农业机械化发展水平,对于健全农业机械化的宏观调控和微观指导,发挥农业机械化在建设农业现代化中的作用具有重要意义。为此,利用有关农业机械化统计数据对陕西省以及各地市2005-2007年农业机械化水平进行测算,并对测算结果进行了分析。结果表明,陕西省农机化水平总体上呈逐年上升趋势,局部地区农机化水平呈波动趋势,且地区之间农机化水平存在不平衡性。评价结果与实际情况基本一致,为指导陕西省农业机械化发展提供了科学依据。     

浙江省农业机械化水平的总体评价与地区比较

为科学评价农业机械化发展水平,在分析现有农业机械化水平评价方法的基础上,根据浙江省农业机械化发展现状及有关文献,建立和确定了浙江省农业机械化水平评价指标体系、评价标准以及各评价指标的权重;最后,利用2005年浙江省和其所属11个地(市)的有关统计数据计算出全省和各地区的农业机械化水平.评价结果表明,与实际情况基本一致,为加强农业机械化的宏观管理提供了科学依据.     

金华市农业机械化水平的总体评价和地区比较

为提高金华市农业机械化水平,根据金华市农业机械化发展现状,结合现有农业机械化水平评价指标体系,确定了金华市农业机械化水平的评价标准,并采用专家法对各评价指标分配权重。利用2006年金华市和其所属9个县(市)的有关统计数据,计算出金华市及各县(市)的农业机械化水平,评价结果与实际情况基本一致。最后,结合金华市实际,给出了提高金华市农业机械化水平的措施与建议。     

金华市农业机械化发展水平评价

为促进金华市农业机械化发展,根据现有农业机械化水平评价方法,建立了金华市农业机械化水平评价指标体系,并确定了各指标的权重.在此基础上,利用1996-2006年金华市有关农业机械化统计数据,计算出金华市历年农业机械化水平,同时分析了影响当地农业机械化发展的因素.最后,结合金华市实际,提出了促进金华市农业机械化水平提高的措施与建议.     

我国农业机械化发展水平评价指标体系构建与实证分析

我国农业机械化发展水平评价指标体系是由农业机械化装备水平、农业机械化作业水平、农业机械化系统体系3个层面所构建的,通过相关分析确定了各级评价指标的权重系数,建立了农业机械化发展水平综合评价模型,对2002年我国各地区农业机械化发展水平进行了测算与评价。     

基于粗糙集与神经网络的农机化发展水平评估方法

在分析现有农业机械化发展水平评价方法的基础上 ,提出了粗糙集理论与人工神经网络技术相结合的农业机械化发展水平评价指标简化体系和评价方法。实例表明 ,约简后的指标体系可以获得原有指标体系的分类结果 ,但比原有模型少了 6 0 %的指标 ,大大减少了信息的需求量 ,为农机化水平评价提供了一种新的途径。     

新形势下农机服务新农村建设的探讨

分析浙江省安吉县农机化发展现状及发展的政策机遇和发展环境,就农机部门如何立足大农业发展大农机,为更好地服务新农村建设提出一些建议和对策。     

黑龙江省种植业机械化发展情况分析

为科学的分析种植业机械化发展情况,该文在分析现有农业机械化发展水平评价研究成果基础上,结合黑龙江省实际情况,建立了种植业机械化发展水平评价指标体系,并利用德尔菲法确定了各评价指标的权重,同时参考黑龙江省实现农业现代化时的发展目标,确定了各评价指标的标准值。最后,利用综合评价法测算2001－2008年黑龙江省种植业机械化发展水平,测算结果表明黑龙江省种植业机械化水平从2001年的45.91%增长到2008年的63.24%,平均每年增长2.17%。通过各评价指标的对比研究,分析了阻碍种植业机械化水平发展速度的原因,为指导黑龙江省种植业机械化发展提供科学依据。     

农业机械化项目绩效评价指标体系与模糊评价

针对农业机械化管理决策中需要对实施项目进行科学评价的实际需要，结合农业机械化项目的基本情况和类型，以及绩效评价指标的确定原则，建立了农业机械化项目绩效评价指标体系。并采用层次分析法计算出农业机械化项目绩效评价指标体系中的各指标变量权重，然后在确定因素集、评语集、权重集和评判矩阵的基础上，构建了适合农业机械化项目绩效的模糊综合评判模型，并进行了案例验证分析，结论可供农机管理决策参考。     

陕西省农机化发展阶段评价研究——基于模糊综合评判

我国农业机械化发展显现出阶段性特征,对陕西农机化发展所处阶段进行研究,可为相关部门决策提供参考依据。为此,选用三角分布和半梯形分布隶属函数,采用专家调查法确定各评价指标的权重,采用平均加权型模糊合成算子,构建了基于模糊综合评判的发展阶段评判模型,对陕西省农业机械化所处发展阶段进行评判。结果表明:陕西省农机化发展2011-2013年总体上已处于中级阶段。评判结果与实际相符,表明该方法在对陕西省农机化所处发展阶段进行综合评判具有实用性。     

新疆农林牧渔综合机械化作业水平评价体系

为全面评价新疆农业机械化作业水平,根据新疆农、林、牧、渔各业机械化发展实际情况,建立新疆农、林、牧、渔各业综合机械化作业水平的评价指标体系,对本体系的评价范围进行了定义,分别确定了种植业、林果业、畜牧养殖业、水产养殖业和设施农业（特制设施种植业）各业评价的关键作业环节及各环节的权重,提出各业在综合评价指标中权重的确定方法,给出综合评价指标体系的计算公式。      

基于系统动力学的河南省农业机械化研究

以河南省农业机械化系统为研究对象,运用系统动力学原理,在分析农业机械化系统相关因素的基础上,建立了农业机械化系统动力学模型,并进行了系统仿真。从模拟结果来看,随着社会进步和河南省经济的发展,农村劳动力逐渐转移,农村劳动力数量呈下降趋势,农村耕地总面积呈微弱的下降态势,土地经营规模上呈上升趋势。随着土地经营规模的扩大,农民人均纯收入随之增长,河南省整体农业资金总投入量呈指数上升趋势,农业机械总动力及农业机械化作业水平也将逐步提高。     

我国农作物生产机械化发展阶段分析

农作物生产机械化是农业机械化的核心。本文构建了农作物生产机械化发展进程阶段划分指标体系,提出将农作物生产机械化发展进程划分为四个阶段,建立了相应的判断数学模型,并运用此模型研究了机械化生产方式与传统生产方式在农作物生产中的力量对比变化,揭示出农作物生产机械化发展进程不同阶段的基本特征。