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.     

江苏省农机化水平与影响因素灰色关联分析

依据江苏省1996～2005年有关统计数据,选择农业劳均产值、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.     

农业机械化水平影响因素的灰色关联分析

农业机械化水平的提高受到诸多因素的影响和制约。将影响农机化水平的主要因素归纳为农民人均纯收入、政府对农机事业的支持程度、农民平均受教育程度、农民人均耕地及农机总动力等5个方面。采用灰色关联分析方法,分析了这5个因素对农业机械化水平影响的相对强弱程度。结果表明,对农业机械化水平影响强弱的次序为农民平均受教育程度、农民人均耕地、农机总动力、农民人均纯收入及政府对农机事业的支持程度。对上述结果进行了分析和讨论,特别指出的是在发展农业机械化过程中,应该重视通过培训提高农民的农机化专门知识,通过政策实现农业的规模化经营。     

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。     

基于灰色关联分析的我国农业保险研究

农业保险作为分散农业风险、保障农业生产的有效手段,其发展至关重要。基于2009—2019年我国农业保险的相关数据,选取农业保险保费收入、农业保险赔款及给付、农业从业人员人均农业保险费额3个特征序列指标,利用灰色关联分析方法研究农业保险发展的影响因素,对主要影响因素进行排序。结果表明:不管是对于农业保险保费收入、农业保险赔款及给付还是农业从业人员人均农业保险费额,政府农林水财政支出都是最主要影响因素,其灰色关联度排在第1位。二三产业产值、GDP对农业保险的灰色关联度分别排在第2、3位,它们对农业保险的影响主要体现在农民的收入水平。林业产值、渔业产值、农业产值、农林牧渔业产值、牧业产值对农业保险均有一定影响,但影响不是很大。     

泰山区农机化地位作用及影响因素的分析

本文利用灰色关联分析方法,分析了泰安市泰山区农业机械化在农村经济中的地位和作用,指出农村总收入和农民人均纯收入与农业机械化的关系最密切;同时利用系统诊断模型,分析了泰山区农业机械化的主要影响因素,指出乡村工副业、乡镇企业不发达以及地少而分散是影响泰山区农机化发展的根源。     

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。      

农业机械化对农业增效农民增收的影响

论述了农机化在农业增效、农民增收中的作用.采用灰色关联分析法,基于溧阳市面板数据,实证分析农业机械化对农业增效、农民增收的影响.研究结果表明:农业机械化水平的提高对农业总产值和农民人均纯收入均产生正效应,农业机械化发展是促进农业增效、农民增收的重要因素.     

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.     

粮食主产区农民增收障碍因素计量实证分析

农民增收障碍因素定性分析研究的文献很多,可真正计量实证研究的到目前为止还不多.本文以河南省1978～2007年的农民人均纯收入为样本数据,借助计量回归模型和灰色关联分析方法,对影响河南省农民收入的障碍因素进行了实证研究.结果显示:除政策因素外,农业自身、科技投入、教育等非政策因素也是影响农民收入的主要原因.     

农机化发展的影响因素及内在机制——基于我国省际面板数据分析

利用1997-2012年各省农机总动力、人均GDP、农民人均收入、农村从业人口、人均耕地面积、粮食单位面积产量及农村成人文化程度数据,采用面板数据模型,实证分析了各要素对人均农机总动力与亩均农机总动力的影响。研究结果表明:①农民人均收入对农机化有较大的正向作用;②农民受教育程度对农机化程度有负向作用;③地区人均GDP对农机化程度具有反向作用;④粮食单位产量对亩均农机总动力具有正向作用;⑤人均耕地面积对人均农机总动力有正向作用。同时,提出下列建议:①提高农民人均收入,推进农业机械化发展;②提高粮食单产,保证国家粮食安全;③科学规划农业用地,提高农业规模生产;④提高农民素质,提高农业效率。     

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.     

对粮食稳定增长模型的设定及分析

1粮食产量的因素分析 影响粮食生产的因素很多,概括起来,主要有要素投入、科技要素、政策因素.归纳模型变量为:粮食产量y、粮食种植面积x1、粮食成灾面积x2、农业劳动力x3、化肥施用量x4、机耕地面积x5、有效灌溉面积x6、农业机械总动力x7、农业用电量x8.     

我国粮食自给率波动分析与粮食安全的保障

粮食自给率波动对粮食供需平衡有一定影响,结合国际粮食市场情况,从粮食贸易角度分析我国粮食安全问题。分析我国粮食自给率现状,对比不同国家的粮食自给情况,采用灰色关联模型对影响我国粮食自给率的诸多因素进行实证分析,对我国粮食生产与粮食贸易存在的问题进行研究探讨,同时提出了保障我国粮食安全的建议和对策。     

农机总动力影响因素的灰色关联分析——基于G-P算法

应用混沌理论中的饱和关联维数法(G-P)与灰色关联分析法,对黑龙江省农机总动力的影响因素进行量化分析;以黑龙江省农机总动力作为灰色关联的模型输出因子及饱和关联维数法计算的对象,从农业劳动力、土地生产规模、购买农机的经济环境及农机具的装备数量等4个不同的角度出发,选择14个不同的农机总动力影响因素作为灰色关联的输入因子。最终,由饱和关联维数法计算农机总动力的嵌入维数,并与灰色关联法对影响因素进行对比分析,得出了影响黑龙江省农机发展的8个主要影响因素,对主要影响因素进行了深入分析,并根据分析结果提出了促进农业机械化发展的建议。     

对粮食稳定增长模型的设定及分析

影响粮食生产的因素很多，概括起来，主要有要素投入、科技要素、政策因素。归纳模型变量为：粮食产量y、粮食种植面积x1、粮食成灾面积x2、农业劳动力x3、化肥施用量x4、机耕地面积x5、有效灌溉面积x6、农业机械总动力x7、农业用电量x8。     

河南省粮食生产主要影响因素分析

河南省是我国的第一农业大省,其粮食生产情况对我国粮食安全有着举足轻重的作用.鉴于粮食生产系统的影响因素很多,选择了12个粮食生产中的基本影响因素,通过主成分分析,确定出影响河南省粮食产量的主要因子为农业机械总动力、化肥施用折纯量、农用塑料薄膜使用量、农田有效灌溉面积和年底常用耕地面积5个主要影响因素.并对影响河南省粮食...     

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...     

吉林省农业机械化与粮食产量灰色关联分析

选取我国主要的商品粮生产基地吉林省作为研究对象,运用灰色关联方法分析农业机械化不同构成指标对不同粮食作物总产、单产的影响。研究表明:农业机械化和各类粮食总产、粮食单产之间的总体灰色关联度为0.712和0.688,均超过0.6,说明农业机械化和粮食产量关系密切;在农业机械化的一级指标中无论是粮食总产还是粮食单产,农业机械装备水平的重要性程度相对突出,对粮食产量影响最大。农业机械化二级指标对粮食产量的影响不同,小型拖拉机拥有量、机播面积、农业机械总动力、农用灌溉机械拥有量对粮食产量的影响更大。不同粮食作物和农业机械化的关系不同,玉米、水稻和农业机械化的灰色关联度较大,豆类、薯类、小麦和农业机械化的灰色关联度则相对较小。最后,从继续提高农业机械化发展水平,优化调整农机结构、创新农机技术,加快土地流转、发展农业合作组织,加大农机使用宣传力度、加强农机技术管理人员培训、提高农民的文化素质等方面提出提高吉林省农业机械化水平和粮食生产能力的建议。     

基于多元线性回归分析的农业高效节水影响因素研究

为了解高效节水技术在推行过程中诸多因素对其的影响程度,选取影响农业节水技术推广的3个关键因素,9项具体指标建立多元线性回归模型,分析各影响因素指标对农业高效节水面积变动的弹性。分析结果显示农业用水资源量、高效节水财政投入、农民人均纯收入和农业用水价格是高效节水技术推行的主要影响因素。