规模经营与农业绿色发展——基于农业绿色全要素生产率的观察

规模化经营与绿色化发展是实现农业高质量发展的题中之义。明晰规模经营与农业绿色发展的关系具有重要的理论与现实意义。运用SBM-GML指数测算并刻画出我国农业绿色全要素生产率的时空演变趋势,基于2008-2021年中国省级面板数据,使用固定效应模型实证研究了土地规模经营与服务规模经营对农业绿色全要素生产率的影响及作用路径。研究发现:我国省域农业绿色全要素生产率与规模经营在研究期内整体均呈上升趋势;土地规模经营与服务规模经营对农业绿色全要素生产率影响存在先扩大后缩小的倒“U”型非线性关系,两种规模经营和农业绿色全要素生产率之间均存在适度规模效应;农业机械化水平在规模经营对农业绿色全要素生产率的影响中发挥作用。两种规模经营对不同地区农业绿色全要素生产率的影响具有异质性。因此,应促进农业适度规模经营、提高农业机械化水平、因地制宜发展规模经营。

获得农业信用担保贷款促进了农户从事农业创业?

基于2022年陕西、山西和江苏三省的微观调研数据,实证分析获得农业信用担保贷款对农户农业创业决策的影响及作用机制,在此基础上分析农村金融环境的调节效应,进而探讨个人特质、创业规模和产业水平对农户从事农业创业影响的异质性。研究发现:(1)获得农业信用担保贷款会显著提升农户从事农业创业的概率;(2)农户获得农业信用担保贷款后,主要通过土地流入、扩大经营面积,增加农机投资、提高农用机械化水平从事农业创业;(3)农村金融环境及其金融深化特征维度在这一过程中发挥着正向的调节作用;(4)相比老年组和低学历水平农户,年轻组和中高学历水平农户获得农业信用担保贷款后会更加积极地从事农业创业,同时对中小规模及村内有特色产业的农业创业促进效应更强。

农业机械化对山区农户收入的影响机制分析——基于浙江省山区26县的面板数据

农业机械化对山区农户收入的影响机制以及如何促进山区农业机械化水平的提升,仍然是共同富裕进程中一个值得思考的问题。基于2007—2020年浙江省山区26县的面板数据,运用FGLS法检验农业机械化对山区农户收入的影响。结果表明:①山区农业机械化主要通过劳动力转移促进农户工资性收入的提升;②小型农业机械的数量对农户收入具有显著的正向影响,使用小型农业机械有利于山区农户收入的提升;③通过调节效应检验发现,地形对于农业机械化促进农户收入提升具有正向作用,即便存在地形条件的约束,山区农业机械化水平的提高依旧能够显著增加农户收入。浙江省山区26县应采用适合山区丘陵作业的小型农业机械,提高山区土地集约化利用水平,以及加强农业基础设施建设,以促进浙江省山区26县农业农村现代化和实现共同富裕。

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。

西部地区城乡融合对农民收入的影响分析

城乡融合发展能够促进城乡之间资源要素流动,为农民增收创造大量机会,对实现共同富裕目标具有重要意义。文章构建了城乡融合发展水平评价指标体系,基于2010—2022年我国西部地区12个省份的面板数据,运用熵值法测算各省份城乡融合发展水平,通过固定效应模型分析城乡融合对农民收入的影响,并引入中介变量农业劳动生产率探究城乡融合对农民收入的间接影响。研究结果表明,城乡融合发展不仅能直接促进农民收入增长,还可以通过提升农业劳动生产率间接地促进农民收入增加;不同地区的城乡融合发展对农民增收的影响存在显著差异。基于上述结论,为促进农民收入增加,文章提出相应的对策建议:应加快推进西部地区城乡融合发展;提高农业劳动生产率;因地制宜地制定差异化发展战略。

皖西大别山区小麦生产现状及发展对策

本文基于皖西大别山区小麦生产现状,总结分析了该区域小麦生产有待进一步提升的环节,包括优质品种、机械化程度、绿色丰产高效栽培技术体系以及小麦品牌影响力等方面。结合这些环节提出加强品种自主选育、提高机械化作业效率、推广丰产高效栽培技术体系和发展绿色农业品牌等对策,为研究区小麦产业的可持续、高质量发展提供参考。

Improved estimation model and empirical analysis of relationship between agricultural mechanization level and labor demand

The research on the relationship between mechanization level in planting industry and labor demand was carried out based on the present literatures.The former estimation model of labor demand in planting industry was established without analyzing the effects of planting structure on labor demand in planting industry.The purpose of the research is to develop and perfect the theory of estimating both labor demand and rural surplus labor in planting industry,then to provide some theoretical references for scientific estimation.The model established in this research can be used to calculate not only the amount of current labor demand,but also the demand in the various moment of future according to forecasted mechanization level and cultivated areas.Furthermore,it was explored how to obtain the indexes of cultivated areas,mechanization level and the average cultivated area that each labor can burden when the mechanization level is 0 and 100%.According to statistics principle,the methods of inspection to eliminate abnormal data and data processing were given in order to make the data more credible.Finally,an example was presented for demonstration purposes.

农业强国建设的国际经验及路径选择

利用文献分析法和统计分析法,通过分析世界主要农业强国的建设经验、我国建设农业强国具备的优势及面临的主要问题,探求我国农业强国建设的路径选择。当今世界农业强国主要分为综合型和特色型,其农业发展水平同经济发展水平相适应、应用高水平的农业科学技术、创新可持续发展的农业模式、较强的农业竞争力的历史经验为我国建设农业强国提供了借鉴。然而,当前我国农业强国的建设仍面临耕地数量和质量持续减退、农产品供给数量和质量受到考验、科技创新对农业发展支撑不足等问题。因此,应发挥中国特色社会主义的制度优势、农地制度与农业经营的体制优势、农耕文明的历史底蕴和良好的绿色发展基础这几大优势,走中国特色农业强国道路,持续稳步提升农业机械化水平,保障粮食和重要农产品的有效供给并推进农业绿色发展。

虚拟现实技术推动农业机械化发展的对策研究

农业机械化作为现代农业发展的重要组成部分,虽然取得了一定的成就,但是仍然存在水平较低、发展不均衡、创新不足以及农民对于机械化生产接受度不高的问题。虚拟现实技术作为一种新兴的技术手段,在农业机械化领域具有较高的创新潜力和应用价值。根据农业机械化的现状和存在问题,分析得出虚拟现实技术可以提高农作物生产效率、提升农业机械化操作技术水平的优势。为了虚拟现实技术能够与农业机械化更深入地结合,给农业生产提供有效的解决方案,进一步提出了加强研发与创新、优化技术集成与整合以及加大政府支持与推动力度的对策,为推进虚拟现实技术在农业机械化领域的应用提供了理论和实践参考。

农业机械化发展水平评价方法比较

农业机械化发展水平是反映农业机械化发展的一个重要指标,是分析、衡量农业机械化发展的基础。目前普遍使用的农业机械化作业水平是根据种植业中的"耕、种、收"生产环节的机械化程度加权平均得到的;在农业机械化作业水平的基础上,将农业劳动力占全社会从业人员的比例纳入评价范围,对农业机械化作业水平进行修正,可得到农业机械化水平;而根据农业机械作业费用占农业劳动力、畜力和机械作业总费用的比例可得到农业机械化指数。对比分析农业机械化作业水平、农业机械化水平和农业机械化指数可以发现,农业机械化作业水平由于仅考虑了种植业中的"耕、种、收"生产环节的机械化程度,没有反映农业机械对农业劳动力的替代作用,不能准确反映农业机械化发展水平,更适于评价农业机械作业情况。而农业机械化水平和农业机械化指数既包含农业机械作业情况,也包含了农业机械对农业劳动力的替代作用,因此,能够更准确地反映农业机械化发展的真实情况。但由于农业机械化水平是在现行的农业机械化作业水平基础上修正而得到的,可操作性更强。

主要农作物生产全程机械化水平评价研究

分析研究我国现有种植业农业机械化水平评价指标体系,依据2004年来我国9大作物6个生产环节的机械化作业数据,从生产环节和农作物种类两方面,研究设置了我国主要农作物生产全程机械化水平评价指标,确定了各生产环节的权重,并从扩展评价对象、延伸评价环节两方面,对我国农业机械化水平评价指标体系进行设想。

2005～2015年吉林省农机化作业水平定量预测

以1992～2001年吉林省机械化耕、种、收作业水平的统计数据为依据,采取了平滑预测与回归预测相结合的方法,预测了2005～2015年吉林省机械化耕、种、收作业水平。模型预测结果表明,吉林省2005年耕种收综合机械化水平为42.60%,2010年将达到49.90%,2015年将达到59.36%。“十一五”和“十二五”时期吉林省机收和机播的发展速度可能会快于预测值,机耕的发展速度可能会小于预测值。

影响山西省农机化水平的多因素逐步回归分析

针对定量分析农机化发展影响因素困难的问题,依据2002年山西省115个县(市)影响农机化水平的10个指标数据,采用逐步回归分析法,建立了山西省农业机械化发展水平影响因素逐步回归模型。模型分析结果表明,山西省农机化发展水平的主要影响因素按程度高低依次为:每hm2农业机械总动力、人均国内生产总值、丘陵山地比例、农民人均纯收入、每hm2农业机械原值、农业劳动力占总劳动力比重和无霜期7个因素。提升综合农机化作业水平的关键在于在加强农机动力配备的同时还有赖于国民经济的发展、农业劳动力的合理转移,以及农民收入的提高和适合丘陵山地作业的小型农业机械的研制和推广。

农业机械化发展水平的概率-灰色评估方法及应用

在建立农业机械化发展水平评估指标体系的基础上，结合不确定性理论及灰色系统理论，提出了评估农业机械化发展水平的新方法——概率－灰色评估法。并用该方法对河南省农业机械化发展水平进行了评估分析。

设施农业机械化水平评价指标体系构建

设施农业是现代农业发展的重要组成部分。为了科学评价我国设施农业机械水平,便于在宏观管理上引导未来设施农业机械的发展,提出了基于生产环节的设施农业机械化水平评价指标框架体系构建思路;采用文献分析、专家咨询和实地调研的研究方法,根据指标设置原则和筛选依据,对指标进行了删减和合并,并建立了一套包括2级9个指标的评价体系;最后,选取北京及江苏7个典型设施农业园区进行实例计算。结果表明,设施农业机械化水平评价体系在数据采集及计算方法上具有较强的可操作性,评价结果与实际情况较吻合。

四川省农业机械化发展水平评价与分析

根据相关研究成果并结合四川农业机械化发展的实际,建立了四川综合农业机械化水平评价指标体系,确定了各指标的标准值、权重、计算公式和综合评价方法.收集四川2000～2005年的农机统计资料,测算出了各年份的农机化发展水平各项指标值,在对结果进行分析的基础上提出了相应建议.

河北省农业机械化评价体系的研究和应用

通过建立关联分析模型,借助DPSv3.01数据处理软件,对河北省农业机械化水平进行了科学的评价。评价采用多指标评分法,通过建立一套评价指标体系,根据统计数据计算出各指标的实际值,再通过数学模型转换成综合评价值来综合评价河北省农业机械化的发展水平。

农业组织对农业机械应用需求与购买因素研究

农业机械已成为提高劳动生产率和促进农民增收的关键要素,而农业机械的应用及推广扩散是提高农业生产效率的必经之路。为此,基于对全国58个农业组织的调研数据,分析了农业机械应用现状及不同类型农业机械的需求,并通过交叉列联表方法找出了与农业组织购买农业机械行为相关的关键因素。研究结果表明:(1)购买农机的农业组织占到46.6%,有65.5%在农业生产中的农机服务来自农户群体;(2)农业生产各环节机械化程度从大到小依次为运输>翻耕平整>植保>加工贮藏>灌溉>播种栽培>收获,农业组织对他人提供农业机械的作业质量、服务费用和服务态度满意度均未达到50%;(3)农业组织对农业生产各类农业机械需求从大到小依次为收获加工机械>施肥机械>动力输送机械>耕整机械=植保机械>播种栽培机械>排灌机械;(4)农业组织购买农业机械行为与耕地面积、土壤类型、作业质量、收费情况、服务态度、政策支持、吸纳农户、扶持农业组织政策、了解农机购置补贴和获得农机购置补贴10个因素存在相关性。研究结果与政策建议对农业管理及农机服务部门科学决策具有重要的参考价值。

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。

河北省县域农业机械化水平的分异格局及其影响因素

借助TOPSIS模型、空间探索性数据分析和地理加权回归模型等方法,系统分析河北省县域农业机械化水平的空间特征、关联水平及其影响因素,以期为因地制宜地推进农业机械化发展提供支撑。结果表明:1)2013年河北省县域农业机械化水平在空间上呈现明显的方向性和地形分布差异:中南部偏东平原地区的农业机械化水平较高,北部偏西地区次之,西部丘陵区发展滞后;2)县域农业机械化发展水平存在较强的空间自相关特性,区域趋同性比较明显,河北南部以高高集聚(HH)类型居多,北部以低低集聚(LL)类型居多;3)与OLS模型相比,GWR模型在揭示农业机械化水平空间非平稳性方面具有优势。在研究所选的自变量中,地形因子对县域农业机械化的影响较大且均为正向,耕地经营规模和种植结构对农业机械化水平的影响有正有负,但整体上为正。建议在高原县域采取适度增加耕地经营规模,调整作物种植比例等措施提升农业机械化发展水平,在平原县域通过改变其他经济因素来提高发展水平。