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发展农业机械化,对于提高我国粮食综合生产能力,保障国家粮食供应,促进农业产业结构调整,加快农村劳动力的转移,发展农业规模经营,发展农村经济,增加农民收入,加快现代农业进程,提高农产品市场竞争力都具有重要的作用.推进农业现代化必须首先发展农业机械化,这是农业现代化建设的唯一出路. 相似文献
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东北地区农业机械化发展的战略思考 总被引：1，自引：4，他引：1
在实施振兴东北老工业基地战略的宏观背景下,分析了东北地区农业和农业机械化在全国经济发展格局中所处的地位与作用,强调了发展农业机械化是老工业基地振兴的重要内容;论述了东北地区农业机械化发展的现状、主要特点、主要差距、存在问题和发展趋势;提出了"十一五"期间乃至未来15年农业机械化发展的目标、重点,以及为完成这些发展目标所应采取的发展战略与主要措施;同时,指出了要用新思路、新体制、新机制和新方式发展农业机械化. 相似文献
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黑龙江省农业机械化发展关键影响因素分析 总被引：3，自引：0，他引：3
农业机械化发展受到系统内外许多因素影响,确定农业机械化发展的关键影响因素对推动农业机械化快速发展有重要意义。为此,运用系统分析方法,选择影响农业机械化水平的社会与经济环境、农业生产资源、农机装备及技术,共3类21个因素进行分析。同时,依据黑龙江省2004-2011年的相关统计数据,运用灰色综合关联分析法,对影响农业机械化发展水平的因素进行了关联度分析,确定了影响农业机械化发展水平的关键因素,并对关键影响因素进行了系统分析。 相似文献
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世纪之交我国农业机械化的发展（摘登）中国农机学会名誉理事长华国柱我国农业机械化，由于农业、农村经济增长的需要和农机技术对农业适用性的提高而不断发展。现在，耕地的耕整，大田作物的种植、管理，规模饲养业、水产业、农牧渔业产品加工业、农村物料运输业，使用农... 相似文献
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农业机械化对种植业经济增长贡献的实证分析——以辽宁省为例 总被引：1，自引：0，他引：1
在解决"三农"问题和建设新农村过程中,农业机械化的重要作用越来越显著.为此分析了影响农业经济增长的主要因素,运用项目有无法分析模型,测算了2006年农业机械化对辽宁省农业经济增长的贡献率.研究结果表明:农业机械化对农业经济增长的贡献率为20.6%,影响农业经济增长的主要因素有农业生产成本、种植面积、农作物产量和农业机械作业效率等. 相似文献
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农业机械化水平的提高受到诸多因素的影响和制约。将影响农机化水平的主要因素归纳为农民人均纯收入、政府对农机事业的支持程度、农民平均受教育程度、农民人均耕地及农机总动力等5个方面。采用灰色关联分析方法,分析了这5个因素对农业机械化水平影响的相对强弱程度。结果表明,对农业机械化水平影响强弱的次序为农民平均受教育程度、农民人均耕地、农机总动力、农民人均纯收入及政府对农机事业的支持程度。对上述结果进行了分析和讨论,特别指出的是在发展农业机械化过程中,应该重视通过培训提高农民的农机化专门知识,通过政策实现农业的规模化经营。 相似文献
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甘蔗是我国制糖的主要原料,目前甘蔗生产机械化水平远远落后于其他主要农作物,因此甘蔗生产机械化发展得到国家高度重视。本文从甘蔗生产机械化水平和所需主要机具发展情况等方面综述了我国甘蔗生产全程机械化的发展现状,指出我国的甘蔗种植区域主要是丘陵山区,应以发展中型全程机械化为主、大型全程机械化为辅。分析了甘蔗全程机械化发展迟缓的原因,对如何协调利益共同体、推进农机农艺融合技术研发和试验示范、建立适用的土地流转制度、加强完善社会化服务体系建设等问题提出了建议。 相似文献
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本文分析了作物集合层次——个体、群体和群落；提出了作物群落机械的概念；阐明了它的试制以及作物群落栽培机械化的必要性、作用、实施以及发展前景，有助于提高劳动生产率。 相似文献
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京津唐与长三角7省市农业机械化水平主成分分析 总被引：2，自引：0，他引：2
分析京津唐和长三角地区的农业机械化水平有助于认识该地区的产业变迁，并发现农机化现存的一些问题。传统的分析方法难以解决指标间的相关性，主成分方法通过公共因子减少了分析的指标数量，避免了多重共线问题，可以为我们决策获得更真实的信息资源。 相似文献
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改进的AHP法在评价农业机械化发展水平中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
依据层次分析法的基本原理、存在问题、改进方法,通过对农业机械化发展水平指标的分析,建立影响因素的层次结构模型,并且用改进的AHP法对诸因素的重要性进行排序,按排序关系可近似确立优先发展的领域。 相似文献
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为探究不同组合模型对我国农业机械化作业水平预测的影响,以我国农业机械化作业水平时间序列为研究对象,以2001-2012年历史数据作为训练样本,分别选择指数曲线法、三次指数平滑法及灰色预测法构建单项预测模型,并基于单项模型的预测结果,选择误差平方和最小法、Shapley法和IOWGA法构建组合预测模型,对2013-2015年农业机械化作业水平进行预测。预测结果的对比分析表明:组合模型的预测精度从高到低分别为IOWGA组合模型、基于误差平方和最小法组合模型及Shapley组合模型。IOWGA组合预测模型充分汇集了各单项预测模型中的有效信息,且根据预测精度的大小赋予不同的权值,具备更好的预测效果和稳定性,相对误差可控制在1%,可用于我国农业机械化作业水平预测。 相似文献
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设施农业机械化水平评价指标体系构建 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献