吉林省农业机械总动力及其影响因素分析

农业机械化是农业现代化的重要标志,吉林省作为粮食大省,农业机械化的发展至关重要。为此,运用吉林省1987-2012年的相关数据,对吉林省农业机械总动力及其影响因素进行多元线性回归分析,建立了回归模型。结果表明:在其他变量保持不变的情况下,农村居民家庭恩格尔系数每降低1%,农机总动力就增加0.5947%;农村劳动力转移率每增加1%,农机总动力就增加0.5155%;农民家庭年纯收入每增加1%,农机总动力就增加0.1248%;农业财政支出每增加1%,农机总动力就增加0.0936%;人均耕地面积每增加1%,农机总动力就增加0.0064%。未来吉林省要充分重视这5个主要因素,从提高农民对农机的内在需求和加强政府扶持等外部环境两大方面促进农业机械化的发展。另外,需要加强对新型职业农民的培育,以适应新时期农机发展对人才与科技的需求。     

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。     

BP网络在吉林省农机总动力预测中的应用

吉林省是我国的农业大省、粮食主产区。农业现代化程度直接影响农业的生产水平,农业机械总动力是衡量农业现代化的重要指标之一。根据统计年鉴记录农业机械总动力的相关数据,在互联网+农业的背景下,深度挖掘现有的统计数据。建立基于BP网络的预测模型。通过大量实验获得稳定的预测知识库。对吉林省农业机械总动力的需求及发展趋势进行科学预测,根据得到的预测结果,为政府职能部门制定合理的发展规划提供决策依据。     

农业机械总动力及其影响因素的时间序列分析——以江苏省为例

对一个地区的农业机械总动力及其影响因素进行分析可为当地农业机械化发展目标的制定提供可靠依据。本文采集了江苏省1989～2006年的相关数据,对江苏省农业机械总动力及其影响因素进行了相关性分析分析,并用自相关时间序列回归分析方法建立了模型。结果表明,影响农业机械总动力的6个关键因素的相关性排序为:农村剩余劳动力转移率、农村居民家庭人均纯收入、粮食播种面积、政府的财政投入、农民受教育程度和粮食单产,它们与农业机械总动力的相关系数分别为0.9396、0.9384、0.8924、-0.8778、0.8671和0.7224,并得出了较高精度的农业机械总动力的自相关时间序列回归模型(R2=0.998),模型预测结果的平均偏差为0.68%。     

基于山东粮食产量和指标的多元线性回归分析研究

根据山东的农业粮食生产情况,选取粮食总产量为因变量,粮食播种面积、粮食单位面积产量、农业机械总动力、有效灌溉面积、农用化肥施用量(折纯量)、农用塑料薄膜使用量6个影响粮食产量作为自变量,应用SPSS软件进行数据处理,对山东2000~2014年的粮食总产量与各影响因素之间进行线性回归,得到线性回归模型,并以2014年实际数据来检验该模型的预测精度。结果表明,在2000~2014年的山东粮食生产中,粮食播种面积、单位面积产量对于粮食增产起决定性的作用,农用机械总动力发展程度已经较高,影响相对较小,不可过分依赖于化肥施用量和塑料薄膜使用。     

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。     

新疆粮食产量主要影响因素分析

根据新疆的实际情况,选取粮食播种面积、粮食有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量、粮食生产劳动力和受灾面积6个影响粮食产量的因素作为自变量,选取粮食产量作为因变量,应用SPSS软件作为数据处理工具,对新疆1999~2014年粮食产量与各主要影响因素之间的关系进行回归分析,得到回归模型,并以2014年实际数据来检验该模型的预测精度。结果表明,新疆1999~2014年粮食产量的增长主要取决于粮食有效灌溉面积、农业机械总动力和化肥施用量三个方面水平的提升,且近年来有效灌溉面积对新疆粮食产量的影响不断增强,而农业机械总动力和化肥施用量对新疆粮食产量的影响程度有减弱的趋势。     

基于灰色理论的陕西农业机械总动力预测

农业机械总动力预测是农业机械化科学管理的重要内容。为此,运用灰色系统理论GM(1,1)模型,对1998-2008年陕西省农业机械总动力进行了相关检验,模拟了陕西省农机总动力发展情况,相对误差均小于3%,平均误差为1.01%,模型可用于农机总动力预测。预测结果表明:2011-2015年陕西农业机械总动力分别为19 570,21 687,2 3932,26 315,28 843kW,呈直线上升趋势,年平均递增率为9.48%。     

新形势下农机化推广发展现状、问题及对策

<正>随着农业结构调整和农村经济的发展,对农机化推广提出了更高更新的要求,在新形势下如何破解农机化推广工作中存在的问题,既要明确新任务,又要转变观念,开拓创新,走出一条以服务促发展的农机化推广新路子。一、当前农机化推广发展现状磐石市位于吉林省中南部,是吉林省粮食主产县市之一。在国家农机购置补贴、全程农机化示范区建设、农机化科技创新与推广拉动下,到2013年末,我市各项农机化工作实现了快速发展:一是农业机械总动力达到     

农业“机器换人”增速推进粮食全产业链发展——东阳市农业“机器换人”推进产业发展的五个做法

正东阳是浙中山区县,"七山二水一分田"的独特地貌造成了粮食生产基础薄弱,传统农业生产方式根深蒂固,制约了现代农业的发展。近年来,全市以农业"机器换人"为发展载体,立足农民生产需求,在粮食全产业链发展方面大胆尝试、勇于突破,较好地解决了粮食生产劳动力短缺、规模经营不足、科技推广缓慢等问题。目前,全市拥有各类农业机械9万余台,总动力达到50万k W;发展建设水稻温室育秧中心13家,单季育秧能力超过3 333 hm~2;主要粮食     

基于面板数据的江西省农业机械总动力影响因素研究

为明确影响农业机械总动力增长变化的主要原因，根据江西省1994—2018年的相关统计资料，选取种植结构、粮食产量、农民人均可支配收入、第一产业就业人员占比和江西省财政总收入5个影响江西省农机总动力增长的主要指标，采用多元回归分析法，解释影响江西省水稻农业机械化总动力变化的主要因素，包括粮食播种面积占比（即粮食作物播种面积占总农作物播种面积比值）和第一产业就业人员占比。结合江西省的实际情况提出稳定粮食播种面积，创造良好的耕作环境，综合考虑政策因素、技术因素因地制宜制定合理的补贴政策等具体对策及建议。      

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。     

农业机械总动力与影响因素关系分析

分析了影响农业机械化发展的主要因素，包括生产规模、需求和经济条件；建立了农业机械化发展的总动力分析模型，该模型反映了农机总动力与农民收入水平、农业劳均粮食播种面积和粮食单产的关系；依模型对农机总动力发展进行预测。     

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。     

建立农机社会化服务组织 提高农机社会化服务水平

遵义县是粮食生产大县,拥有农机械总动力26.5万千瓦。要使这些农业机械在农业生产中更好的发挥作用,成为农民致富的手段,并减少农民的劳动力,必须建立和完善农机社会化服务体系,提高农机作业服务水平,适应农机化发展的新形势,为农业生产、农村建设和农民生活服务做出贡献。     

农业机械化对贵州农民增收贡献率实证分析

为探索贵州省农业机械化对农民增收的贡献率,构建特定指标体系,利用贵州省2000—2019年的相关统计数据,建立改进的C-D生产函数模型测度相关系数,并计算2000—2019年贵州省农业机械化对农民增收的贡献率。实证结果表明：贵州农业机械化对农民增收的贡献率为16.13%。位于采用同种研究方法得出的广西壮族自治区(2004—2018年)贡献率14.92%与安徽省(2005—2015年)贡献率29.40%之间,处于全国较低水平。而农业机械总动力、播种面积、农林牧渔总产值对贵州省农民增收起到正向影响作用,农药使用量则在一定程度上阻碍贵州省农民增收。因此,未来可根据贵州省实际情况,合理制定补贴政策和补贴清单,有效提升农机总动力;积极推进土地流转与有效利用,有序扩大播种面积;加快农林牧渔农机化全面发展,提高贵州省农业绿色发展质量;做好山地农机培训和售后服务,推动贵州省农机化高质量发展,促进农民增收。     

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.     

吉林省农业经济发展与供给侧结构性改革研究——基于灰色关联分析

本文运用灰色关联分析方法,对吉林省农业总产值与内部各产业产值、农业生产条件的关系进行定量分析,得到了农业总产值与种植业、林业、畜牧业、渔业、农业服务业及农业生产条件之间的关联度。研究结果表明,(1)种植业和畜牧业是吉林省农业的主导产业,与农业总产值的关联度分别为0.868 5和0.867 3,农业服务业对农业总产值的影响最小,关联度为0.482 0。(2)农业生产条件中,农业机械总动力与农业总产值的关联度最高,为0.693 4,其次是农村用电量,最小为农业劳动力。因此,吉林省农业经济的发展应进一步调整农业结构,促进农畜产品提质增效;加强农业基础设施建设,补齐农业发展短板;培育新型农业经营主体,加快农业产业化建设步伐;推动农业转型升级,延长农业产业链。     

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。      

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.