基于BP神经网络的农业机械化作业水平预测

我国农业机械化作业水平的发展变化具有增长性和波动性,对预测的方法要求较高。鉴于单一预测模型的局限性,在确定我国农业机械化作业水平各单一预测模型的基础上,建立了基于BP神经网络的农业机械化作业水平非线性组合预测模型,并对我国农业机械化作业水平进行预测。误差分析表明,该模型可以有效地提高农业机械化作业水平的预测精度,用该模型对我国2012-2020年农业机械化耕、播、收作业水平进行了预测。预测结果表明,在未来几年我国农业机械化作业水平将保持快速增长趋势,到2020年机耕、机播和机收作业水平分别为91.37%、66.77%和71.93%。     

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.     

我国农业装备水平与农业机械化水平的协整分析

运用协整理论对我国1978~2009年农业装备水平(LAEL)与农业机械化水平(LAML)的相关关系进行了实证分析。研究中运用单位根检验,构建协整方程和误差修正模型,以及进行格兰杰因果检验。结果表明,1978~2009年我国农业装备水平与农业机械化水平之间存在协整关系。从长期均衡关系来看,我国农业装备水平与农业机械化水平存在长期的均衡关系,二者变化受协整方程的约束。从误差修正模型来看,两者的短期动态均衡关系是,农业装备水平短期内每变动1个单位,农业机械化水平同方向变动0.2921个单位。另外,格兰杰因果检验表明,当滞后阶数为1到3时,农业装备水平是农业机械化水平提高的格兰杰原因;但当滞后阶数为4到6时,二者之间不存在因果关系。     

中国农业机械化财政投入分析

针对实现我国2020年国内生产总值比2000年翻两番目标对农业机械化的需求，研究了农业机械化水平与农业机械净值、农业机械化投入之间的关系，以及政府财政投入对农业机械化投入的带动作用；对实现2020年我国农业机械化水平达到65％的目标所需的财政投入进行了测算，分析了财政投入的可行性。     

基于GA-BP神经网络的农业机械化综合水平预测模型

根据1986-2013年我国农业机械化综合水平的统计数据,建立了基于GA-BP神经网络的农业机械化综合水平预测模型。通过对1992-2011年农业机械化综合水平实际值与训练输出值的对比分析,表明该预测模型具有较好的拟合精度;采用该模型对2012年和2013年的农业机械化综合水平进行预测,进一步验证了模型的可靠性。运用该预测模型对2014-2018年的农业机械化综合水平进行预测,结果表明:在2014年我国农业机械化综合水平为61.97%,与我国农业部公布的2014年农业机械化综合水平将超过61%基本相符,2018年我国农业机械化综合水平将达到70%左右。     

领舞农机插秧机市场进入黄金机遇期

从我国三大作物机械化水平分析,在解决小麦全程机械化后,玉米收获机械化和水稻种植机械化将成为近年推进农业机械化的重点工程.而随着水稻种植机械化推进,将直接推动插秧机市场的高速运行,未来10年,将是插秧机领舞我国农机市场的10年,将是我国全面实现水稻全程机械化的10年,更是插秧机市场澎湃、沸腾的10年. 水稻全程机械化走到拐点上 近年,我国城镇化加快发展,2000年-2010年城镇化率年均提高1.37个百分点,比1978年-2000年的平均速度提高了65％.到2010年,我国城镇人口比重已经达到了49.97％,2011年城镇化率达到51.27％.随着城镇化的快速发展,我国出现了打工潮,大量劳动力进城打工,形成了农村的"空壳化".另一方面,我国逐渐进入老龄化社会,劳动力红利逐渐消失.要冲破我国农村面临的劳动力困境,打破农业生产长期落后的均衡状态,首先应该引入一种或几种现代物质要素.农业机械是现代农业的重要生产要素和标志,是先进的现代生物技术、化学技术在农业上大规模应用的物质条件,是农业规模化、标准化生产的重要前提,因此,改造传统农业,发展现代农业必须首先发展农业机械化.     

我国农机工业处于黄金发展期

中央支农惠农政策及社会主义新农村建设的推进,使农业机械化进入快速发展期,我国农业机械化水平及农机工业制造能力显著提高.专家预测,至2020年我国农机化耕种收综合水平将从现在的40%提高到70%,中国农机工业处于黄金发展期,并将会成为世界农机制造强国.     

我国农业机械化迈进全域赋能的新阶段

2020年1月12日,2020年中国农业机械化发展研究中心学术年会暨中国农业机械化展望大会在北京召开。中国工程院院士汪懋华、罗锡文、赵春江及业内专家认为,我国农业机械化迈进全域赋能的新阶段,要充分认识加快推进农业机械化和农机装备产业转型升级的重要性和紧迫性,将其作为推进农业农村现代化的重要内容,加快推进农业机械化向更宽领域、更高水平发展,满足亿万农民对机械化生产的需要,服务乡村振兴战略实施。     

我国农业机械化宏观研究的态势分析

在对农业机械化基本内涵、农业机械化项目类别和农业机械化关键特征的概念进行辨识的基础上，从农业机械化系统分析、农业机械化与经济的关系、农业机械化贡献率的测算、农业机械化效益评价、农业机械化发展水平评价和农业机械化发展的阶段性等方面，比较全面地分析了我国农业机械化宏观研究的现状，并预测了现阶段我国农业机械化宏观研究的趋势。     

农业机械化发展对粮食产能的积极影响探析

农业属于我国第一产业,作为现代化的重要标志,机械化农业的发展直接关系到粮食产量以及人力投入等各个方面,关系到综合生产能力以及物质装备水平。我国人口众多,粮食产量以及生产能力与社会稳定息息相关。本文首先分析了农业机械化发展的必要性,并在此基础上提出了几点现阶段加强农业机械化发展的策略。     

城镇化率与农机化程度的关系研究

城镇化率与粮食产量同步增长,但看到农业生产劳动力却在减少。为此,假设农业机械替代了农业生产劳动力,确保了粮食产量安全,通过SVAR模型和时变参数模型,以城镇化变动率与农业机械化变动率为研究对象,分长期和短期、静态和动态两组进行分析,结果表明:两者之间在长期内有均衡关系,短期内有偏离修复能力;静态角度上,农业机械化需要很长时间才能完全消化城镇化率变动冲击;动态角度上,从1978年至2014年之间弹性系数基本大于1,富有弹性。因此认为,城镇化吸引了人口,农业机械化代替了劳动力从事生产。     

以科学发展观推进中国农业机械化发展

围绕实现中国2020年国民经济发展目标。从总体目标实现、农业结构调整、农业国际竞争力提高等方面分析了农业机械化发展的环境与需求，以及目前存在的主要问题：提出面对建设现代农业和日趋激烈的国际竞争，农业机械化发展应树立全面、协调、可持续的科学发展观，走新型农业机械化道路．与农业产业化经营、城镇化进程相结合，促进产业结构调整和区域经济协调发展，选择采取技术进步与劳动资源优势相结合的技术路线，加大国家财政扶持力度，创新农业机械化运行机制，推动我国农业机械化健康发展。     

农业机械化建设对农业经济增长发展产生的影响

文章采用协整理论,使用ADF检验创建VEC模型和VAR方程,针对农业机械化建设给农业经济发展造成的影响进行分析。结果发现,农业机械化建设与农业经济增长发展之间是平衡关系,在此基础上,短时间内农业机械化建设在农业综合水平上表现了正效应,我国农业机械化水平有待进一步提高。     

探讨农业机械化与种植技术两者之间的关系

国家的农业发展水平与整体国民经济存在密不可分的关系,稳定、持续的现代农业是国家发展之根本。目前,我国经过一系列农业改革与创新,基本上已实现了在农业生产技术和农业生产水平方面的双重提升,并且现代农业种植技术和机械化作业方式得到了全面推广,但相较于农业较为发达的国家,我国农业生产仍存在巨大的晋升空间。为提升我国农业整体发展水平,需进一步提高对农业种植技术的重视,推动未来农业发展的机械化与专业化,鉴于此,文章紧紧围绕农业机械化与农业种植技术两项内容展开深入分析,并对两者之间关系进行系统辩证,以期为相关研究提供科学的参考。     

城镇化水平、农业劳动生产率与城乡融合发展——以吉林省为例

根据刘易斯的二元经济理论，城镇化水平的提高有利于促进农业劳动生产率的增长，实现城乡融合发展。以吉林省各县为样本，利用《吉林统计年鉴》中吉林省39个县2004—2019年的数据，构建面板数据向量自回归模型(PVAR)，通过格兰杰因果检验验证城镇化水平、农业劳动生产率和城乡融合发展之间的格兰杰因果关系，并通过脉冲响应函数和方差分解，对各变量长期的动态关系进行预测。结果发现，城镇化水平、农业劳动生产率和城乡融合发展之间具有显著的相关关系；且在短期时间内，来自农业劳动生产率的正向冲击能够对城乡融合发展产生正向促进作用；来自人口城镇化水平的正向冲击能够对农业劳动生产率产生正向促进作用，对城乡融合发展产生负向作用。在未来的1期、5期和10期内，来自农业劳动生产率、人口城镇化水平和产业城镇化水平的冲击对城乡融合发展的贡献率分别为7.05%、6.79%、6.82%，238%、2.19%、2.20%和4.39%、6.80%、6.86%，3个变量对城乡融合发展的冲击效果不强，且随着时间变化没有明显的增长趋势。     

河南省农业机械化与农民工资性收入关系研究——基于VAR模型

【目的】研究河南省农业机械化与农民工资性收入的关系,有助于解决河南省农业现代化水平不高和农民平均工资性收入低两大问题,有利于促进农民增收和农业现代化。【方法】本研究采用2000—2020年河南省统计年鉴数据进行分析,并通过VAR模型对河南省农业机械化与农民工资性收入的关系进行了实证分析。【结果】农民工资性收入是农业机械化的格兰杰因果原因,反之则不成立;农民工资性收入对农业机械化水平的提升有较为稳定的促进作用,并且具有一定的滞后性。【结论】农民工资性收入增加是促进农业机械化的重要因素,增加农民收入对促进农业机械化水平的提高具有重要作用。     

谈我国农业机械化与城镇化的相互关系

<正>党的十八大提出了工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展的战略。"四化"同步关键是协调互动,统筹发展。本文论述了农业机械化与城镇化的相互关系,并对今后农业机械化的发展方针政策提出几点建议。一、农业机械化对城镇化的促进和支撑作用1.家庭联产承包责任制和农业机械化的组合,是我国粮食产量大幅增长,大批农村劳动力不断得以解放的两个主导因素。1978—1984年是我国农村改革为主的阶段,家庭联产承包责任制和农业机械化的组合使我国     

提高农业机械化现状及发展趋势

农业是我国经济发展的支柱产业,农业发展问题影响着我国的经济增长。农业机械化是现代农业发展的重要工具和动力,提高农业机械化水平有利于提高农业生产率,促进农业产品多样化,保证农业稳定发展。由此,文章将对现代农业机械化进行讨论,分析农业机械化现状及发展趋势,为我国农业发展提供参考。     

国内

农业部提出2020年粮食生产实现机械化农业部4月14日提出未来10年我国农业机械化生产的总体目标:到2020年,主要农作物耕种收综合机械化水平超过65%,粮食作物生产基本实现机械化。在全国农业机械化生产暨跨区作业工作会上,农业部机械化管理司司长宗锦耀说,