非洲大湖地区农业发展水平与粮食安全耦合关系及影响因素研究

以农业发展水平与粮食安全为基础,综合运用熵权法、耦合协调模型、灰色关联度模型,对非洲大湖地区2000年—2020年农业发展水平与粮食安全耦合关系及影响因素进行测度研究.结果发现:(1)农业发展水平与粮食安全水平时间关联显著,农业发展水平从2000年的0.214提升到2020年的0.304,粮食安全水平从2000年的0.219提升到2020年的0.269.(2)农业发展水平与粮食安全水平时空耦合关联以时间尺度为主,2000年的濒临失调(0.457)发展到2020年的勉强协调(0.514).(3)农业发展水平演替驱动了粮食安全水平演化,大湖地区农业发展中技术投入(0.813)对粮食安全的关联度最低,土地投入(0.928)对粮食安全的关联度最高.

社会风险对农业产业化发展水平的影响研究

文章探讨了农业产业化发展中的社会风险及其影响,构建了2000—2022年全国范围内的社会风险和农业产业化发展水平指标体系。运用因子分析和加权最小二乘法回归分析,发现第一产业就业人数和GDP增长率对农业产业化有负向影响,而农村劳动力人口占比则对农业产业化发展具有积极的推动作用。城乡人均收入差距、互联网普及率、农作物受灾面积占比及国有农场数量与农业产业化发展虽相关,但影响不显著。农村教育费附加和政府支农水平对农业产业化发展无显著影响。基于此,建议引导城乡人口合理流动,优化产业结构及人员配置,精准施策以提升农业产业化水平,推动农业经济跨越式发展。

基于熵权TOPSIS模型的我国农业绿色发展水平评价及影响因素分析

为构建农业绿色发展水平评价指标体系,对2011-2020年我国农业绿色发展水平进行测度[因香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾地区(简称港澳台地区)数据缺失,故选择全国及31个省(市、区)作为研究对象],探究其时空演变特征,并以相对贴近度和阻碍度作为研判标准,分析影响农业绿色发展水平相关因素,以期为推动我国农业绿色发展提供参考。采用熵权TOPSIS模型、阻碍度模型进行分析。结果表明,2011-2020年全国农业绿色发展水平在时序上持续改善,水平综合评分涨幅较大,相比2011年,2020年水平综合评分涨幅达679.35%;一级指标综合评分波动幅度存在差异性,其中质量高效评分涨幅最大;2011-2020年全国农业绿色发展水平在空间上呈现较大的省际差异性,31个省(市、区)农业绿色发展水平及水平改善程度存在较大差距,北京、上海等地水平较高,河南、贵州等地水平较低;农业绿色发展一级指标相对贴近度整体提高,生态保育对农业绿色发展水平优化程度最大;一级指标阻碍度均有所下降,资源节约是阻碍农业绿色发展水平改善的主要因素。2011-2020年全国及31个省(市、区)农业绿色发展水平整体处于增长阶段,但农业绿色发展水平及其改善程度存在省际差异性,应引导各主体协同推进农业绿色发展,并通过完善农业绿色发展支撑体系、实施差异化农业绿色发展策略等措施推动不同地区齐头并进,进而提高农业绿色发展整体水平。

都市农业综合发展水平评价及影响因素分析——以吉林省长春市为例

本文在构建都市农业综合发展水平评价指标体系的基础上,实证分析了长春市都市农业的综合发展水平及影响因素。研究发现,长春市的都市农业正步入发展建设阶段,并受到农业经营主体素质,土地经营规模,投资及农产品市场化程度等因素的制约。其中财政对农业支出和全社会农业生产投资是影响都市农业发展的主导因素,同时农产品的市场化程度、土地经营规模以及农民科技文化素质也依次对长春市都市农业的发展产生较大影响。

农业科技创新能力与农村经济发展水平的耦合协调研究

文章基于我国30个省份2011—2020年的面板数据,运用耦合协调度模型,从时间、空间角度实证分析了农业科技创新能力与农村经济发展水平的耦合协调度,并通过SPSS多元回归探索影响两系统耦合协调度的重要因素。结果表明:农业科技创新能力与农村经济发展水平的耦合协调度在时间上呈现稳步提升的趋势,在空间上呈现东部地区最高、中部与东北地区次之、西部地区最低的格局。影响两系统耦合协调度的主要因素包括研发人员投入、科研经费投入、人才培养、成果转化等,其中,研发人员及科研经费投入对耦合协调度的影响最为显著。

广东省农业保险发展水平的区域差异及影响因素研究

目前我国农业保险发展存在严重的省际间不平衡,特别是多数经济强省农业保险发展深度和密度低于全国平均水平,农业保险高质量发展面临瓶颈。文章运用广东省20个地市2013-2018年的面板数据,对影响农业保险发展水平的主要因素进行分析,结果发现:农民人均可支配收入对广东省农业保险深度及密度具有显著正向效应;农业机械动力千瓦数、地方财政收入水平、粮食作物播种面积以及赔付率对广东省农业保险深度及密度存在显著负向影响;成灾率则对广东省农业保险深度及密度没有显著影响。这与我国农业保险发展水平的省际差异研究结论基本一致。实现农业保险高质量发展要区分经济发达地区和欠发达地区精准施策,重点加强省级及以下地方政府的政策协同,并构建以商业保险机构为主体的农业保险创新体系。

针对影响农业综合发展水平因素的AHP分析

本文采用了历年来影响我国粮食主产区发展水平的相关因素及数据,运用层次分析法(AHP方法)以农业发展综合水平作为决策目标,针对影响农业综合发展水平的因素进行分析,由于各指标的作用各有不同,分析得出今后粮食主产区农业发展水平的趋势将更注重农村社会化、城乡一体化和农业可持续化等方面。

乡村振兴背景下农业数字化——发展现状、影响因素与提升路径

【目的】推动农业数字化发展是加快实现农业农村现代化、推动农业高质量发展的重要战略举措。【方法】构建农业数字化发展水平评价体系,以9省75村为代表案例,采用综合指数法对其农业数字化发展水平进行测度,并基于TOE框架从技术、组织与环境3个维度深入探究农业数字化发展的影响因素与提升路径。【结果】整体上我国农业数字化发展水平偏低并呈现多维特征。结构上,我国农业数字化发展偏重于交易领域,生产领域的数字化转型发展较为滞后;农业数字化是多因素共同作用的渐进发展过程,政府财政投入、社会资本参与和基础设施配套等是农业数字化高水平发展的关键;从提升路径看,“组织—技术”型是以农业数字化基础带动农业数字化的政策资本驱动路径,“环境—技术”型是以农业交易数字化引领农业生产、服务与基础的社会资本驱动路径,“技术—组织—环境”型是以局部农业生产数字化辐射农业数字化的政企民协同路径,这3条路径能够加快农业数字化转型。【结论】为加快农业数字化发展,进一步提出加大数字农业基础建设,推动技术创新与应用,夯实数字人力基础以及厘清政府主体责任边界的对策建议。

郴州市农业发展水平的区域分异及影响因素分析

为从整体上提高郴州市农业发展水平,依据均衡发展理论分析郴州市农业发展水平的区域差异,采用逐步回归方法分析其影响因素。结果表明:2014-2020年郴州市农业得到较快发展,高水平与较高水平区域增多,而低水平与较低水平区域减少,区域差异缩小,但桂东县农业发展长期处于低水平状态。柴油使用量、农药使用量、居民人均可支配收入、城镇化率、中等学校在校学生数为影响郴州市农业整体发展水平的重要因素。桂东县农业发展现状制约着郴州市农业整体发展及均衡发展,应该大力发展基础教育与职业教育;适当转移农村富余劳动力,提高城镇化水平;加大投入农业机械动力,提高农业生产效率。

洞庭湖生态经济区农业高质量发展水平测度及其影响因素

基于2007-2020年洞庭湖生态经济区25个县(市、区)农业高质量发展方面的数据,从经济发展、社会效益和生态保护3个维度层构建其农业高质量发展评价指标体系,运用全局主成分分析法以及障碍因子诊断模型,实证分析洞庭湖生态经济区农业高质量发展水平及其影响因素。研究结果表明:2007-2020年洞庭湖生态经济区农业高质量发展水平总体呈现逐年上升的趋势,但各县(市、区)之间存在显著的差异;与2007年相比较,2020年洞庭湖生态经济区农业高质量发展主要障碍因素由经济发展、社会效益2个维度扩展到经济发展、社会效益和生态保护3个维度。在此基础上,提出优化乡村产业布局,加强农业科技创新,提升农地产出率;拓展就业渠道,落实支持政策,提升农村劳动力就业率;减少农用塑料薄膜使用量,增加有效灌溉面积,保障生态农业稳定发展等建议,以促进洞庭湖生态经济区农业高质量发展。

民族八省区农业保险发展水平及影响因素研究——基于FMOLS和分位数回归的方法

文章首先对民族八省区2008—2016年农业保险发展水平进行评价,然后分别使用面板FMOLS回归和面板分位数回归对影响民族八省区农业保险发展水平的因素进行实证分析。结果表明:自2008年以来,农业保险在各省区得到了快速发展,但是各省区间的发展水平差异较大;从面板FMOLS回归结果可知,影响民族八省区农业保险发展水平的主要因素是农民人均纯收入、产业结构、人均农作物播种面积、农业机械化程度;从面板分位数结果可知,各因素在不同的分位点上对农业保险发展水平的影响存在一定的差异性,其中主要影响因素是产业结构、人均农作物播种面积、农业机械化程度。

我国农业经济发展水平及其影响因素实证的相关研究

农业经济的发展水平对我国国民经济发展具有重要影响。农业经济发展水平受到多种因素的影响,需要对农业科学技术进行不断的改进和创新,才能促进农业健康快速发展。文章主要对我国农业经济发展水平及其影响因素实证进行相关研究。

我国农业经济发展水平及其影响因素实证研究

我国是农业大国,农业经济的发展在我国仍旧是整个国民经济发展过程中的基础产业。但是就我国当前国情来看,我国农业经济发展依旧存在一定的问题。本文主要讲述了我国当前农业经济发展水平现状及其影响因素的探究,并且运用一系列的函数对其进行深入研究。

江西省农业循环经济发展水平评价及影响因素分析

农业循环经济是我国农业可持续发展的必由之路,对农业循环经济发展水平的评价及影响因素的分析是该领域研究的重点。在构建农业循环经济评价指标体系的基础上,运用熵值法评价2000-2015年江西省农业循环经济发展水平,并运用最小二乘法模型对影响农业循环经济的相关因素进行分析。结果表明:经济发展水平、科研投入水平、政府支农力度对江西省农业循环经济的发展起正向作用,城市化水平、劳动力文化水平、自然灾害程度、农业面源污染程度对江西省农业循环经济的发展起负向作用。

甘肃省农业机械化发展水平测算与分析

农业机械化是农业现代化的重要标志之一,也是实现农业现代化的前提。新世纪以来,甘肃省农业机械化发展水平不断提高。基于对甘肃省农业机械化发展现状的描述,以2009年甘肃省及14个地市州的相关统计数据为依据,构建农业机械化发展水平测算指标体系,测算出2009年甘肃省及14个地市州农业机械化发展水平。结果表明,全省农业机械化发展水平中河西地区最高,中东部、中南部次之。而影响全省农业机械化发展水平的因素主要有自然、经济、交通、能源、社会服务体系等。据此,认为应通过优化农机区域布局、加大农机具补贴、加强农机教育培训、完善农机服务体系等提升甘肃省农业机械化发展水平。

农业种植结构调整对广西农业机械化的影响

调整农业种植结构是农业供给侧改革的主要内容,也是促进农民增收的重要举措。为了研究农业种植结构调整对农业机械化的影响,基于广西14个地级市面板数据,采用固定效应模型实证分析了农业种植结构调整对广西区域农业机械化发展水平的影响。研究结果表明:农业种植结构调整不会直接影响农业机械化;农村道路设施与农业经营规模对区域农业机械化发展水平有显著正向影响;农民增收对广西农业机械化发展水平起到中介效应。研究认为可以通过完善农村基础设施,推动农业适度规模经营,调整农业种植结构,促进农民增收,从而全面提高广西农业机械化水平。

基于BP神经网络的农机化发展水平影响因素研究

为了明确各因素对农业机械化发展水平的影响程度,基于误差反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)和平均影响值(Mean impact value,MIV)方法建立了影响因素量化BPNN-MIV模型。以新疆1 4地州2 0 0 1-2 0 1 5年农机化发展影响因素作为网络输入,农业机械化发展水平作为网络输出,量化了各因素MIV。结果表明:农业机械化发展水平各一级指标对发展水平的影响强度的顺序为综合保障能力、农业机械化程度、综合效益水平。所得出的结论与新疆农机化发展实际较为接近,表明BPNN-MIV方法在量化属性影响程度方面有较大的优势。

提高农业机械化水平,促进农业可持续发展

1中国农业机械化现状当前,中国农业机械化水平较低,农业生产模式以家庭小规模种植为主。在农业发展进程中,传统的人力耕作、畜力耕作已被淘汰,取而代之的是小型农业机械设备,例如电动喷雾器、温室卷帘机、联合收割机等,此类农业机械设备使用率较高,对农业生产影响较大。

农业高质量发展研究:影响因素与研究展望

农业高质量发展是经济新常态背景下缓解农业资源环境压力、破除农业发展瓶颈制约的有效途径。利用文献分析法,对农业高质量发展的水平测算、评价体系和影响因素三个方面进行系统综述。研究发现:我国农业高质量发展水平逐年上升,并呈现“东高西低”的发展格局;在评价体系中,农业产业体系、农业现代化和农业绿色发展对推动农业迈入高质量发展阶段起到重要作用;在微观生产要素中,农业基础设施、农业社会化服务水平、人力资本、农村金融是影响农业高质量发展的重要因素;在宏观政策研究中,农村现代化和供给侧结构性改革等政策导向能够进一步提升农业高质量发展水平。在此基础上,提出未来应重视农业农村生态环境保护、农业技术创新和农业支持政策等方向的研究,以推进中国式现代化和乡村全面振兴。

中国农业发展现状的评判与出路

中国农业仍处在传统农业阶段,生产力水平低下和农地使用不尽合理同时存在。要使中国农业有一个大的发展和质的飞跃, 实行土地股份化是一个最佳的选择。土地股份化排除了"失地"的痛苦,为农业的现代化提供了基础和条件。农业的现代化,有赖于工业、商业及整个社会的现代化,它们相互影响,互为前提。