农业品牌化的建设路径与政策选择——基于黑林镇特色水果产业品牌实证研究

产业特色化、经营规模化、生产标准化、管理企业化和产品品牌化是农业供给侧结构性调整的关键要素,农业品牌化是检验农业供给侧结构调整成效的显性指标。本文对江苏省连云港市赣榆区黑林镇特色水果产业发展进行了实地调研,以探究区域农业品牌建设机遇与挑战,找准推进区域农业品牌建设的路径。结果表明,研究区特色水果产业品牌建设既面临着自然地理优势突出和产业特色鲜明、经营规模化与管理企业化水平较高、产品市场认可度高且品牌建设基础好的机遇,又面临着部分农业企业品牌意识仍不够强、农业品牌建设缺乏合力、农业品牌信誉保障机制不完善的挑战。因此,农业品牌建设应围绕供给侧结构性调整,抓住乡村振兴战略实施重要历史机遇,采取"地区公共品牌+企业自有品牌"协调推进、差别化选择不同农产品品牌建设方式、厘清利益相关者权责的品牌建设路径。最后,为实现区域农业品牌建设共营多赢,提出了顺应产业调整要求、提升品牌建设意识、拓展经济回报渠道、加大农业政策扶持的政策建议。     

利用机器学习算法的海洋渔船捕捞能力影响因素权重分析

针对传统方法在宏观层面上进行海洋渔船捕捞能力计量分析中,对指标数量要求有限,考虑因素不足、渔船作业数据利用不充分等问题,该研究在分析南海三省2018至2019年间,约20万条海洋渔船捕捞监测数据特征的基础上,提出了基于机器学习算法的单船捕捞能力影响因素权重分析评价模型。首先,利用四分位法、主成分分析法以及数据标准化与独热编码法对原始数据集进行了清洗处理,获得了4万余条可靠数据。进一步,采用机器学习算法,构建了BP神经网络、决策树和随机森林算法分析模型,同时,利用网格搜索和交叉验证结合遍历循环创建6000次生成学习曲线,结果表明随机森林模型的均方误差、平均绝对误差和可决系数均最优,表现最好的一组参数的决定系数达0.951,明显优于另外两种算法模型。最后,基于随机森林算法对各指标进行权重提取,得出本次研究数据集中渔捞监测数据所包含的影响因素权重排序,结果显示,影响渔船捕捞能力的各因素权重依次为:网次产量(50.070%)、pa(功率、总吨和船长降维后的指标)(23.779%)、拖网(包括单拖、双拖以及拖虾网)(9.409%)、网次数量(6.782%)、作业时长(4.578%)、刺网(2.019%)、张网(1.347%)、围网(1.228%)、罩网(0.628%)、杂渔具(0.122%)、钓具(0.022%)、船龄(0.009%)、钢质渔船(0.002%)、玻璃钢渔船(0.002%)和木质渔船(0.002%)。研究结果明晰表征了各因素的影响占比,可为海洋捕捞渔船捕捞能力量化评价与监管、减船转产与更新改造等海洋捕捞业管理提供重要的技术支撑与参考。