安徽省农业总产值影响因素研究

大力发展农业经济,提高农业总产值是实现乡村振兴的重要内容。文章以安徽省农业总产值的影响因素为研究对象,从安徽省统计年鉴的农业数据选取其中6个影响农业总产值的变量作为研究数据,采用主成分分析法和多元回归模型探讨影响安徽省农业总产值较为显著的因素,结果显示:农用机械总动力、现金可支配收入、粮食作物播种面积和乡村人口是影响安徽省农业总产值最主要的因素,也分别代表农业机械化和规模化水平。由此提出运用先进科技提升农业机械化水平;发展规模经营;推动农村居民就地就近城镇化,增加农民可支配收入和推动农村电力市场发展,满足农村居民用电需求的发展建议。

基于多元回归对河南省农业总产值影响因素的实证分析

本文以《河南统计年鉴》为基础,选取多个变量作为解释变量,对河南省1990—2022年农业总产值展开研究。利用stata17分析各解释变量对河南省农业总产值影响的显著性和贡献程度。分析结果表明:农业机械总动力与农村居民人均可支配收入与河南省农业总产值呈显著正相关。在此基础上,提出了提高河南省农业总产值的相关政策建议。

山东省农业总产值影响因素分析——基于多元线性回归模型

山东省农业发展在推动全省经济高质量发展中发挥了重要作用,为探究山东省农业发展状态和影响因素,文章对山东省2010年-2022年的农业总产值进行研究,选取了农业总产值为被解释变量,以揭示其主要驱动因素。同时选取农业人口、有效灌溉面积、农作物播种面积、农业机械总动力、农用化肥施用量等多个解释变量,以便深入了解影响山东省农业总产值的关键因素,并采用多元线性回归法对以上变量的影响方向和影响程度进行计量分析。经过计量分析发现,随着农业机械总动力的增加和农村居民可支配收入的提升,山东省的农业总产值呈现出明显的增长趋势。基于这一发现,提出相应的对策,以期进一步提高山东省农业总产值。

基于自适应ARMA模型的区域农业总产值构成研究与应用

由于噪声的存在并随时间累积,传统的自回归滑动平均模型(ARMA模型)不能直接应用于时间序列的中期预测。该文针对这种情况,提出了一种自适应的自回归滑动平均模型,将模型状态划分为无噪声的迭代模型和有噪声的观察模型,并根据迭代模型的特点,详细推导并完整给出了它的迭代求解公式,以便使其可以用于时间序列的中期预测,同时研究1985～2001年黄淮海平原农业、牧业与渔业产值预测模型,得到较理想的预测结果。并用所建模型对2001年产值进行外延预测,以期为区域农业结构调整提供理论依据。

定量评估极端天气影响农业总产值的方法

选取对极端天气敏感性和脆弱性较高的农业领域为研究对象,将极端天气因子和农业生产因子引入Cobb—Douglas生产函数,构建气候经济模型,定量分析了极端天气事件对浙江省农业总产值的影响。结果表明:极端天气因子与浙江省农业总产值存在长期均衡关系,对农业总产值有显著的负面影响。高温日数、低温日数、强降水日数每增加1%,浙江农业总产值分别减少0.072%、0.046%、0.076%;高温日数和强降水日数的短期波动对农业总产值也有显著的负面影响;不同区域的农业总产值受极端天气影响程度存在差异,浙江西北地区和西南地区相对东部沿海地区受极端天气影响更为严重。

要素投入对安徽省农业总产值的影响分析

以安徽省1978～2005年有关数据为基础,建立模型研究了影响安徽省农业总产值的主要因素。结果表明:在观察期内,安徽省农业生产表现出规模报酬递增的特征,化肥施用量对农业总产值指数的影响最为显著,农业财政支出其次,农作物耕地面积的影响最小。

洞庭湖区农业总产值影响因素的实证分析

洞庭湖区是湖南省重要的粮食、棉花、油料和水产品生产基地,其农业在洞庭湖整个区域经济发展乃至全省经济发展中扮演着重要的角色。以农业机械总动力、农作物播种面积、机耕面积和化肥施用量4个变量构建多元线性回归模型,实证分析1986—2008年洞庭湖区农业总产值的影响因素,结果表明:农业机械总动力、机耕面积和化肥施用量每增加1%,农业总产值将分别上升1.17%、0.83%和0.40%,农作物播种面积对湖区农业生产的影响不显著。

灰关联分析方法在农业总产值构成分析中的应用

应用灰色关联分析方法分析了黑龙江省各地市农业产值的发展对全省农业总产值的影响,从而为调整农业产业结构及制订合理的全省农业发展战略提供决策信息。

基于Shapley值的组合预测方法在福建省农业总产值预测中的应用

提出了基于Shapley值的农业总产值的组合预测方法。算例结果表明,该方法可有效提高农业总产值的预测精度。

农业总产值指数影响因素的模型分析——以江西省为例

江西是我国的农业大省。运用农业总产值指数影响因素的模型分析可知:1970—1998年间,江西农业生产中的科技含量偏低,农作物的播种面积对农业总产值的影响最为显著,化肥施用量其次,而政府对农业生产和事业财政支持的影响最小。

价值链嵌入异质性对农业总产值影响研究

本文定义了农产品价值链,提出了农业嵌入其他产业价值链的两种不同方式:代工嵌入和技术嵌入。根据2002年、2007年、2012年中国地区投入产出表计算出全国30个省份(西藏地区和港澳台地区因数据缺少剔除)农业代工嵌入指数与技术嵌入指数,按照不同嵌入指数相关系数,将30个省份分为东部、中部、西部地带,分析不同的嵌入方式对不同地带农业总产值影响的区域差异性。研究结果显示,农业代工嵌入指数显著正向影响东部、中部地带农业总产值,显著负向影响西部地带农业总产值;而技术嵌入指数对3个地带农业总产值均显著影响且为正,研究结果为提高农业总产值、促进农村经济发展与产业结构优化提供参考。

农业总产值影响因素的分析——以机械总动力为影响因子

采用eview5.0对农业总产值的部分影响因素进行了分析。其结果表明:农业机械总动力对农业总产值的影响是显著的,并且显著性高于农业支出对农业总产值的显著性;对农业的资金投入必须具体落实到实处才能提高农业的总产值。

农民专业合作社对农业总产值的影响及对我国乡村振兴的启示——以武汉市为例

现有研究普遍认为农作物产量、耕地面积对农业总产值具有正向促进作用,关于化肥施用量对农业总产值的影响则存在分歧,而农业专业合作社对农业总产值的影响则鲜有研究。为验证上述结论并弥补研究缺失,文章以武汉市7个行政区为数据统计单元,以2007-2017年为数据分析时段,利用SPSS相关分析与多元回归分析技术,检验农作物产量、耕地面积及化肥施用量,探究新增农民专业合作社数量与农业总产值的关系。研究发现:①农作物产量及耕地面积对农业总产值有近似正向线性促进作用;②多因素共同影响下,武汉市各行政区化肥施用量与农业总产值呈负相关性;③武汉市各行政区农民专业合作社年增量与农业总产值呈现三次函数关系。研究建议:持续地增投合理数量的农民专业合作社,是武汉市各行政区当前行之有效的农业总产值提升手段。研究对乡村振兴的启示:调控年新增农民专业合作社数量在恰当区间时,其对乡村振兴有积极推动作用,但增量不足或过度新建则有可能给乡村振兴造成反效果。

我国农业总产值影响因素分析

农业在我国国民经济中占有基础地位,支撑着整个经济体系的运行和协调发展,促进我国农业经济高质量发展已经成为当前政府面临的一项重要任务。有必要以农业机械总动力、耕地灌溉面积、农业化肥施用量、农作物总播种面积、第一产业就业人员等指标为考量因素,建立多元线性回归预测模型,经实证检验研究发现,影响我国未来农业总产值的重要因素是农业化肥施用量和农作物总播种面积。大力推进农业绿色转型,确保农业化肥科学施用;扩大农作物播种面积,推广智慧农机应用。

四川农业总产值的预测与分析

本文验证了四川农业总产值序列是一个单位根过程,在此基础上对其差分序列建立自回归模型进行预测;通过分析影响四川农业总产值多年来升降的原因,发现四川农业总产值的增长主要受外部因素的影响。

浙江农业信贷与农业总产值的相关性分析

本文运用计量经济学方法对1978-2006年间浙江省有关农业信贷和农业总产值的时间序列数据做出了相关性分析。分析结果表明,虽然浙江农业信贷对农业总产值具有正相关关系,但浙江农业信贷绩效低于全国平均水平,而提高绩效必须在扩大农业信贷规模、加强农贷用途监督以及引导民间金融等方面加大力度。

我国农业总产值影响因素研究——基于全国31省市数据的实证分析

利用2011年我国农业投入的31省市截面相关数据,建立柯布-道格拉斯生产函数,并将其转化为双对数形式,采用最小二乘法,利用后退法逐步剔除检验不显著变量,对当年农业总产值与相应农业投入数据的关系进行研究,并对该模型进行了详细分析。研究发现:2011年我国农业从业人员、农药、化肥与农村用电量投入对农业总产值影响显著,农村用电量指标反映了农用机械总动力、水利设施等农业基础设施水平,耕地面积对农业总产值影响不大。

中国农业总产值影响因素分析

根据1995-2013年中国农业总产值及相关指标,主要运用农作物播种面积、耕地受灾面积、化肥使用量、机械用量的数据构建理论模型,通过计量经济学分析模型,从而了解影响中国农业总产值的主要因素,并根据模型的分析结果提出对应的建议。

云南省农业总产值和经济增长之间关系的实证分析

对云南省农业总产值和经济增长间的关系进行了计量实证分析。建立了反映二者之间长期均衡 和短期波动之间关系的误差修正模型,分析云南农业对云南经济增长的贡献水平,分析结果表明云南的农业 对云南的GDP有很大贡献。

农业总产值构成的关联分析方法

本文利用灰色系统理论建立了省级农业总产值构成的关联分析模型，并给出了应用实例。通过该模型，我们可以分析全省各市农业产值的发展对全省农业总产值的影响，从而为下一步更好地调整农业发展规划提供决策依据．