东北地区种植业生产经济系统的灰色关联辨识

东北地区作为我国重要的农业生产基地,其粮食产量在全国处于领先地位,但其种植业经济效益水平低下,这一直是影响东北地区农业增效和农民增收的主要因素之一.为此,对东北地区种植业生产经济系统的投入和产出状况、经济环境状况进行了分析,并运用灰色关联分析方法对其进行系统的辨识.     

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。     

影响农业机械化发展因素的灰色关联分析法

本文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方法，并以《全国百村劳动力情况调查资料集》中江苏省的调查数据为例，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。     

基于灰色GM(1,1)的农业机械化水平预测模型

根据1986～2005年我国农业机械化综合水平统计数据,并对由于我国耕地面积统计滞后使得在机耕水平计算中存在误差进行了合理分析和修正,结合数据平滑处理,建立了基于灰色GM(1,1)的我国农业机械化综合水平预测模型.通过残差检验和后验差检验方法对预测结果进行了检验,模型拟合精度较好.采用模型对2006年我国农业机械化综合水平值进行预测,结果表现出较高的预测精度,进一步验证了所建模型的可行性.运用该模型对我国2007～2020年间农业机械化综合水平进行预测,结果表明到2020年我国综合机械化水平将达到68%左右.通过定性分析及与其他预测结果比较,模型表现出较好的预测能力.     

农业机械化发展水平对种植业全要素生产率的门槛效应

基于Malmquist指数法对2000-2017年全国31个省(市、自治区)种植业全要素生产率进行了测算,进一步测算了农业机械化发展水平综合指数,并设计了面板门槛模型解释其间的关系.研究结果表明:农业机械化发展水平综合指数与种植业生产率之间存在以地形为门槛变量的单一门槛效应,跨过门槛值后这两者间有显著的负向影响.因此,...     

基于灰色GM(1,1)的农业机械化水平预测模

根据1986～2005年我国农业机械化综合水平统计数据,并对由于我国耕地面积统计滞后使得在机耕水平计算中存在误差进行了合理分析和修正,结合数据平滑处理,建立了基于灰色GM(1,1)的我国农业机械化综合水平预测模型。通过残差检验和后验差检验方法对预测结果进行了检验,模型拟合精度较好。采用模型对2006年我国农业机械化综合水平值进行预测,结果表现出较高的预测精度,进一步验证了所建模型的可行性。运用该模型对我国2007～2020年间农业机械化综合水平进行预测,结果表明到2020年我国综合机械化水平将达到68%左右。通过定性分析及与其他预测结果比较,模型表现出较好的预测能力。     

基于ANP的农业机械化水平评价指标权重优化

通过对层次分析法AHP和网络层次分析法ANP的比较和理论说明,引入网络层次分析法来改进农业机械化水平评价指标权重.分析结果表明:管理模式与农机作业协调程度权重提高了28.57%,农村劳动力平均受教育年数、农机工业的年技术进步速度和种植业劳动力占农村劳动力的比重等要素的权重也有所提高.     

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.     

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.     

基于BP神经网络的农业机械化水平预测

从使用神经网络模型对农业机械化水平的模拟结果来看,模型具有较高的精度,使用该模型对农机化水平进行预测,预测值和实测值也具有较好的线性拟合关系。为此,利用该模型对未来或当前的农机化水平进行了预测。该模型具有较高的精度,预测值和实测值也具有较好的线性拟合关系;但模型的泛化能力会受到数据采集条件制约。     

农业机械化水平与贡献率的区别研究

农业机械化水平与贡献率是评价农业机械化在农业生产中地位和作用的两个关键性的定量指标。为此,从理论上对两者加以详细地阐明,并采用定性与定量分析相结合的方法对两者进行比较。从分析结果看,两者既有相似点又有不同点,且相互促进、相互补充。因此,在全面评价反映农机化在农业生产中的作用时,应综合考虑两者的共同影响,这对促进我国农机化事业的健康发展具有重要的意义。     

东北地区农业机械化发展的战略思考

在实施振兴东北老工业基地战略的宏观背景下,分析了东北地区农业和农业机械化在全国经济发展格局中所处的地位与作用,强调了发展农业机械化是老工业基地振兴的重要内容;论述了东北地区农业机械化发展的现状、主要特点、主要差距、存在问题和发展趋势;提出了"十一五"期间乃至未来15年农业机械化发展的目标、重点,以及为完成这些发展目标所应采取的发展战略与主要措施;同时,指出了要用新思路、新体制、新机制和新方式发展农业机械化.     

重庆主要粮食作物收获机械化发展概况与对策

收获机械化水平高低影响到农作物生产水平、产量和质量.为此,概述了重庆主要粮食作物收获机械化发展现状,分析了影响其发展的制约因素,阐述了推动主要粮食作物收获机械化发展的有利因素,并提出了措施,旨在为主要粮食作物收获机械的发展提供借鉴和参考.     

山区农业机械化存在的问题及对策

山区农业机械化受地理条件的限制和农机技术推广管理体制的制约,导致农业机械化推广进程缓慢。本文主要通过结合山区农业大县重庆市云阳的县情,对山区农业机械化存在的问题及对策做一些分析。     

水稻生产全程机械化水平评价指标体系初探

水稻生产全程机械化已成为我国水稻生产的大趋势.以水稻生产全程机械化水平为研究对象,从产前、产中和产后机械化水平等3个方面进行全面分析,构建了我国水稻生产全程机械化水平评价指标体系,并提出了具体指标的计算方法.