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。     

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。     

基于灰色预测模型测算农业机械化贡献率

测算出农业机械化对农业生产的贡献份额,对农业机械化投入决策具有重要的参考作用。通过采用灰色系统预测方法,建立农业产出、农业机械化投入、物质消耗、劳动力投入和土地面积投入的灰色序列模型,得出农业投入产出总体回归模型,预测农业机械化贡献率。     

改进灰色关联模型在农机设备选型中的应用

应用AHP法和熵值法对灰色关联分析法中的权重系数进行改进,结合主观、客观权重,能有效改进传统灰色关联分析的主观性。构建改进的灰色关联分析模型,通过对水稻联合收割机的选型应用来证明此方法在农机设备选型中具有有效性和科学性,为农机选型提供一种新方法。此方法对减小选型过程中的主观性具有指导意义,可为农机设备选型决策者提供有力依据。     

基于GM(1,1)模型的浙江省农机总动力预测分析

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。农机总动力的变化受自然、经济、技术和社会等多种灰色因素影响。为此,借助灰色系统理论,利用浙江省农机总动力的历史数据,建立了GM（1,1）模型预测模型,并据此对浙江省农机总动力进行预测分析,为制定农机动力发展规划提供了依据。     

黑龙江省农业机械化发展关键影响因素分析

农业机械化发展受到系统内外许多因素影响,确定农业机械化发展的关键影响因素对推动农业机械化快速发展有重要意义。为此,运用系统分析方法,选择影响农业机械化水平的社会与经济环境、农业生产资源、农机装备及技术,共3类21个因素进行分析。同时,依据黑龙江省2004-2011年的相关统计数据,运用灰色综合关联分析法,对影响农业机械化发展水平的因素进行了关联度分析,确定了影响农业机械化发展水平的关键因素,并对关键影响因素进行了系统分析。     

农业机械化与农民增收关系的交互动态响应分析——基于吉林省统计核算数据

为探究农业机械化发展与农民增收之间的关系,以吉林省1998—2018年的时间序列数据为例,通过灰色关联分析和构建VAR模型,利用脉冲响应函数和方差分解分别探讨农业机械化与农民增收之间的关系。结果表明:农业机械化发展与农民人均纯收入之间的灰色关联度为0.8345,关系比较密切;吉林省农业机械化发展与农民人均纯收入之间存在长期均衡关系。从长期来看,农业机械总动力每增加1%,农民人均纯收入会上涨1.4561%;吉林省农业机械化发展与农民人均纯收入之间存在双向因果关系,两者之间相互影响,而且农业机械化发展对农民人均纯收入增长的影响程度更大。最后,为更好地促进吉林省农业机械化发展提出相关建议。     

天津市农机化发展水平影响因素对比研究

从影响天津市农业机械化发展水平的因素中,按照影响强度、影响的直接性与间接性及可观测性选出农机总动力、政府对农机事业的投入、农机社会化服务组织、农机户农机经营总收入和农机化培训5个主要因素。介绍了灰色关联法的概念和计算步骤,采用这5个主要影响因素2000—2008年的统计数据,运用灰色关联法进行定量计算,对各影响因素排序,并与2007、2006和2005年的计算结果进行了对比研究。结果表明,农机社会化服务程度与农业机械化综合发展水平的关联度由2005年和2006年的第4位上升到2007年和2008年的第3位。因此认为,从2007年开始,农机社会化服务组织对农业机械化发展水平的影响更加显著。      

基于改进熵和灰色关联模型的农机设备优选

构建了农机设备评价指标体系,借助改进熵权法和变异系数法对评价指标进行组合赋权,利用改进灰色关联模型对农机设备进行优选,并证明了方法的有效性。     

甘肃省农业机械化影响因素的量化分析

从农业自然资源及农业生产规模、农业劳动力、农机购买及农机使用环节、农民收入、动力机具数量及结构等五个方面,选择17个影响甘肃省农业机械化发展的因素,依据1990—2006年《甘肃统计年鉴》、《甘肃农村年鉴》数据,以农机作业量及农机总动力作为农机化发展程度指标,通过灰色关联度分析得到17个影响因素在影响程度上的差异,基于相关和回归分析得出甘肃省农机化发展程度指标之间相互变化关系及回归方程。     

基于DEA方法对农机设备优化选型的研究

农机设备的选择直接决定了农机化装备的水平,农机化装备的水平又可以反映出某一地区的农业现代化程度,更关乎到广大农民的切身利益。为此,在传统农机设备选型方法研究的基础上引入数据包络概念,以C2R模型为基础,构建农机设备优选评价模型;以九三农垦管局岳之峰合作社为例,通过相关数据的计算,综合各项权重指标,选出适用其自身特点的农机设备。此模型评价指标更加客观、计算过程更为简便合理,易于实际中的操作应用,具有很强的指导意义。     

农业机械适用性的评价方法

《中华人民共和国农业机械化促进法》在涉及农机产品质量监督、农机推广、国家对农机补贴的规定中,均要求对农机的适用性进行调查、检测和鉴定。本文结合免耕播种机选型试验中,对免耕播种机进行的适用性试验及评价方法的研究、探索和实践,提出了采用性能试验法、用户调查法、跟踪考核法和综合评定法等方法对农机适用性进行评价,并对目前实施农机适用性评价存在的问题进行了分析,提出了相应的解决办法。     

河南省农业产业结构调整与农业机械化灰色关联分析

利用灰色关联分析法对河南省1978-2008年的面板数据、河南省农业产业结构与农业机械化关系进行分析。结果表明,农业产业结构调整与农业机械化之间存在密切的关系,排序情况为:种植业、牧业、林业和渔业。河南省种植业的发展对于农业机械化发展的推动作用最大,但是二者之间的关联度由于"三农"问题、机械化效率等问题的影响在逐年降低。为此,对河南省农业机械发展提出了建议:政府在制定相关的政策时要考虑农机数量和结构化质量的提要,依靠协调解决农业发展进程中的各种矛盾关系。     

甘肃省农业机械化影响因素分析

从农业自然资源及农业生产规模、农业劳动力、农机购买及农机使用环节、农民收入、动力机具数量和结构等5个方面出发,选择17个影响甘肃省农业机械化发展的因素,依据1990-2006年<甘肃统计年鉴>、<甘肃农村年鉴>数据,以农机作业量及农机总动力作为农机化发展程度指标,通过灰色关联度分析得到17个影响因素在影响程度上的差异,基于相关和回归分析,得出影响因素与甘肃省农机化发展程度指标之间的相互变化关系及回归方程.     

基于指数平滑模型的农机总动力和综合机械化水平预测

利用山东省1986-2007年农机总动力和综合机械化水平统计数据,建立了基于3次指数平滑时间序列分析的农机总动力和综合机械化水平模型,并将该模型应用到2008-2011年山东省农机总动力和综合机械化水平的预测中,取得了良好的模拟预测效果,为农业机械化发展趋势预测和规划提供了一定的理论参考依据。     

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。     

农业机械化与农业产出的关联度分析

分析农业机械化对农业生产的影响程度对农业机械化事业的决策具有重要的参考价值.为此.利用灰色系统关联度分析了农业机械化对农业产出的影响程度,并以湖南省为实例,计算得到农业机械投入与农业产出的关联度为0.9510,证明湖南省的农业机械投入与农业产出有着极为密切的关系.     

基于灰色-马尔柯夫模型的中国农业机械总动力预测

灰色一马尔柯夫预测方法能够较好地解决既有趋势性又有较大波动性的数据序列的预测问题,且具有计算简便、精度高的特点.为此,利用该方法对我国农机总动力需求进行了预测分析,为农业机械化发展提供了依据.     

兵团农机总动力预测的灰色模型

借助灰色系统理论,利用兵团农机总动力的历史数据,建立了灰色预测GM(1,1)模型,对兵团农业机械总动力进行预测,为以后兵团农业机械化的发展提供一定的参考。     

农业机械的使用效益与产品价值周期分析

农业机械已成为农业生产的主要劳动力,农机产品应用的合理性对于农业生产质量与农业经济效益影响很大,优化现阶段的农机选型与应用不合理问题成为农业机械化产业发展必须要解决的问题。从农机使用效益的角度出发,评价农业机械的应用价值,能够为农机技术的优化升级创造有利条件。因此,分析了农业机械的分类、发展、功能、需求特征,并给出了农业机械使用效益评价相关建议,分析了农机产品的合理价值周期。