期刊文献+
共找到12篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
甘肃省高标准农田建设与粮食增产关系问题研究——基于灰色关联度法 被引量:6
1
作者 杨婷 陈瑜 《国土与自然资源研究》 2022年第3期11-15,共5页
高标准农田建设对于改善农业生产基础设施条件,提高农田的机械化推进水平和抗风险自然灾害能力具有显著的作用。解决了农村目前部分可耕地高低不平、农田环境面貌零乱、农田灌排系统不配套、抗灾能力较低等一系列问题。随着农田建设的... 高标准农田建设对于改善农业生产基础设施条件,提高农田的机械化推进水平和抗风险自然灾害能力具有显著的作用。解决了农村目前部分可耕地高低不平、农田环境面貌零乱、农田灌排系统不配套、抗灾能力较低等一系列问题。随着农田建设的投入力度不断加大,农田规模不断提升。高标准农田成为稳定粮食产量、保障粮食安全最为重要的基础设施投资项目。关于高标准农田建设对于促进粮食产量的研究目前来说比较欠缺。本文将通过对甘肃省粮食生产情况和高标准农田建设进行深入分析,运用灰色关联度的方法,论证甘肃省高标准农田建设与粮食增产之间的关系,显示出了高标准农田建设与粮食增产之间具有较高的关联度。基于实证分析结果,给出了切实可行的建议,从而进一步加快高标准农田建设,提升高标准农田质量,提高粮食产量,保障粮食安全。 展开更多
关键词 高标准农田 粮食总产量 甘肃省 灰色关联度
下载PDF
陕西省粮食生产能力及影响因子分析 被引量:5
2
作者 党夏宁 吴丹晨 《西安财经学院学报》 2011年第6期54-59,共6页
按照我国省域粮食产销状况排序,陕西省属于粮食产销平衡区。然而陕西省绝大多数年份的粮食生产量不能满足本省粮食消费量的刚性增长。文章通过对1980-2010年陕西省粮食总产量和单产量的变动趋势和影响因子进行分析,认为耕地面积减少、... 按照我国省域粮食产销状况排序,陕西省属于粮食产销平衡区。然而陕西省绝大多数年份的粮食生产量不能满足本省粮食消费量的刚性增长。文章通过对1980-2010年陕西省粮食总产量和单产量的变动趋势和影响因子进行分析,认为耕地面积减少、气候变化和单位面积化肥施用量是影响陕西省粮食产量的主要因素,在此基础上提出政策性建议。 展开更多
关键词 陕西粮食生产能力 粮食总产量 粮食单产量 粮食生产影响因子
下载PDF
近30年西藏地区耕地面积及主要农作物时空变化特征 被引量:6
3
作者 张毅 马跃峰 +2 位作者 贠民政 赵春会 王建林 《高原农业》 2020年第1期17-25,共9页
以西藏地区耕地面积为研究对象,结合主要农作物播种面积、产量等时空变化,从经济、人口、农业发展水平等13个驱动因子,分析了西藏地区耕地面积变化。采用1985~2016年的统计资料,采用统计方法,分析了西藏地区30多年来耕地、粮食生产的动... 以西藏地区耕地面积为研究对象,结合主要农作物播种面积、产量等时空变化,从经济、人口、农业发展水平等13个驱动因子,分析了西藏地区耕地面积变化。采用1985~2016年的统计资料,采用统计方法,分析了西藏地区30多年来耕地、粮食生产的动态变化,并从经济、人口、农业发展水平等方面选取影响耕地面积变化的13个驱动因子进行分析。西藏地区耕地面积总体呈增加态势,但增长趋势缓慢;粮食作物单产、总产量在进一步增加,人均耕地面积在逐年减少;粮食主产区粮食总产不稳定,且所占比例有逐年减少趋势;小麦、油菜播种面积正在逐年增加,青稞播种面积变化最小,但有逐年减少趋势;全区土地利用程度相对较高;经济发展、人口增长、农业发展水平是影响西藏耕地面积变化的主要驱动因子。西藏地区土地利用程度相对较高,基础建设用地占补平衡,农牧民名生活结构正在逐渐发生改变。 展开更多
关键词 耕地面积 动态变化 粮食总产量 驱动力 西藏
下载PDF
基于Tornqvist-Theil方法的中国粮食生产增长核算研究 被引量:5
4
作者 程申 郑志浩 《河南农业大学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期884-892,共9页
采用Tornqvist-Theil指数方法,测算了1978—2015年中国稻谷、小麦、玉米3种主要粮食作物的各投入要素和全要素生产率的增长率及其对粮食产出的贡献率,分析了1978年以来中国粮食生产要素结构的变化情况。结果显示,1978—2015年,中国主要... 采用Tornqvist-Theil指数方法,测算了1978—2015年中国稻谷、小麦、玉米3种主要粮食作物的各投入要素和全要素生产率的增长率及其对粮食产出的贡献率,分析了1978年以来中国粮食生产要素结构的变化情况。结果显示,1978—2015年,中国主要粮食作物产量、全要素生产率以及除劳动力投入外的投入要素,虽然存在明显的阶段性波动,但总体上呈增长趋势;机械、化肥、土地及其他中间投入要素增长也促进了粮食的增产,但粮食作物产量的增长主要依赖于全要素生产率的增长;制度、政策、价格对粮食产出和全要素生产率的增长起到关键促进作用。未来中国粮食安全供给主要依靠科技进步带动的全要素生产率的增长。确保耕地面积、提高农民粮食生产积极性、依靠科技进步是保障中国粮食安全供给的重要措施。 展开更多
关键词 全要素生产率 投入要素 粮食生产
下载PDF
粮食总产量变化影响因素的灰色关联分析 被引量:5
5
作者 孙曦恋 郑文钟 《农业工程》 2014年第3期159-162,共4页
为增加浙江省粮食总产量,依据浙江省1995—2012年有关粮食总产量的统计数据,选择粮食种植面积、化肥、农药、有效灌溉面积、农机总动力和种植业劳动力6个指标作为影响粮食总产量的因素,并利用灰色关联法对影响浙江省粮食总产量的因素进... 为增加浙江省粮食总产量,依据浙江省1995—2012年有关粮食总产量的统计数据,选择粮食种植面积、化肥、农药、有效灌溉面积、农机总动力和种植业劳动力6个指标作为影响粮食总产量的因素,并利用灰色关联法对影响浙江省粮食总产量的因素进行关联分析。结果表明,这6个影响因素与粮食总产量关联度的顺序依次为种植业劳动力(0.862 9)、粮食种植面积(0.858 8)、化肥(0.796)、农药(0.680 7)、有效灌溉面积(0.597 3)和农业机械总动力(0.553),因而扩大种植面积和增加农业机械投入替代种植业劳动力等是当前实现浙江省粮食总产量增加的重要措施。 展开更多
关键词 粮食总产量 影响因素 灰色理论 关联分析
下载PDF
粮食安全背景下贵州省粮食生产影响因素分析
6
作者 李连英 魏媛 《粮食科技与经济》 2023年第2期7-10,共4页
粮食是人民群众最基本的生活资料,保障粮食安全是满足民众获得感、幸福感、安全感的前提。贵州作为典型的喀斯特山区省份,生态环境脆弱,粮食生产问题不可忽视。文章结合2010—2020年贵州省粮食总产量进行统计分析,归纳出影响粮食生产的... 粮食是人民群众最基本的生活资料,保障粮食安全是满足民众获得感、幸福感、安全感的前提。贵州作为典型的喀斯特山区省份,生态环境脆弱,粮食生产问题不可忽视。文章结合2010—2020年贵州省粮食总产量进行统计分析,归纳出影响粮食生产的因素,进一步运用多元线性回归模型对贵州省粮食生产影响因素进行全面分析,分析结果表明,粮食作物播种面积、有效灌溉面积和农业生产资料价格指数对贵州粮食总产量存在显著影响,并基于此提出了推动贵州省粮食生产进一步发展的对策和建议。 展开更多
关键词 粮食安全 回归分析 粮食总产量 影响因素 贵州省
下载PDF
吉林省粮食总产量影响因素趋势分析 被引量:3
7
作者 胡晓丽 王波 +2 位作者 赵新子 吴春胜 袁洪印 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2010年第18期9393-9395,共3页
采用灰色系统理论,对影响吉林省粮食总产量的各因素进行动态灰色关联分析,并运用GM(1,1)模型在对其发展趋势预测的基础上进行趋势关联分析.研究结果动态地反映了吉林省粮食生产发展的趋势,为粮食生产持续发展、科学决策提供理论依据。
关键词 灰色系统理论 粮食总产量 灰色关联分析 GM(1 1)模型 趋势关联分析
下载PDF
庄浪县粮食总产量影响因素分析 被引量:1
8
作者 樊淑婵 孙鹏举 刘学录 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期203-206,共4页
收集了庄浪县1991—2010年共20年的粮食总产量及其相关数据,采用一般多元线性回归分析、逐步回归分析和曲线拟合方法,对影响庄浪县粮食总产量的主导因素进行分析。结果表明:(1)粮食单产、粮食播种面积、梯田面积、农药消耗量和农村劳动... 收集了庄浪县1991—2010年共20年的粮食总产量及其相关数据,采用一般多元线性回归分析、逐步回归分析和曲线拟合方法,对影响庄浪县粮食总产量的主导因素进行分析。结果表明:(1)粮食单产、粮食播种面积、梯田面积、农药消耗量和农村劳动力是影响庄浪县粮食总产量的最显著因素;(2)曲线拟合显示梯田面积与粮食总产量之间呈二次曲线关系,在一定的范围内粮食总产量随着梯田面积的增加而增加;(3)随着区域内梯田面积趋于稳定,生态效益更加凸显。 展开更多
关键词 庄浪县 粮食总产量 逐步回归分析 曲线拟合 坡改梯
下载PDF
黑龙江省粮食生产影响因素分析 被引量:1
9
作者 游文宇 马凤 张焕焕 《农产品加工》 2021年第11期74-76,共3页
为了更加全面地了解近20年黑龙江省粮食生产现状和影响黑龙江省粮食生产因素,探索黑龙江省粮食持续增长的方法,使用有关黑龙江省粮食生产近20年的相关数据,运用STATA软件对黑龙江省粮食生产的主要影响因素进行了分析研究,并取得相应结... 为了更加全面地了解近20年黑龙江省粮食生产现状和影响黑龙江省粮食生产因素,探索黑龙江省粮食持续增长的方法,使用有关黑龙江省粮食生产近20年的相关数据,运用STATA软件对黑龙江省粮食生产的主要影响因素进行了分析研究,并取得相应结果。研究表明,黑龙江省粮食生产产量与农用化肥施用折纯量、农作物总播种面积和农业机械总动力呈正相关,与化肥施用量呈负相关。最后,提出增加黑龙江省粮食产量需要合理施用化肥,保持粮食作物播种面积,重视农业科技的运用及对新型农业人才培育和建议。 展开更多
关键词 回归分析 粮食总产量 黑龙江省 影响因素
下载PDF
焉耆盆地粮食生产影响因素实证分析
10
作者 买里娅.阿布力孜 买托合提.阿那依提 《安徽农学通报》 2015年第13期33-35,90,共4页
粮食产量受多种因素的影响,该文根据1990-2013年焉耆盆地粮食生产要素的统计资料,基于C-D生产函数,运用协整检验得出协整关系式。结果表明:影响焉耆盆地粮食总产量的影响因素主要为粮食播种面积、农用机械总动力、化肥施用折纯量和农村... 粮食产量受多种因素的影响,该文根据1990-2013年焉耆盆地粮食生产要素的统计资料,基于C-D生产函数,运用协整检验得出协整关系式。结果表明:影响焉耆盆地粮食总产量的影响因素主要为粮食播种面积、农用机械总动力、化肥施用折纯量和农村用电量,影响程度分别为:0.79%、0.405%、0.370%、-0.179%。结果与焉耆盆地山地面积多,耕地面积少的实际情况吻合。 展开更多
关键词 焉耆盆地 粮食总产量 C-D生产函数 协整
下载PDF
基于优化灰色模型的河北省粮食总产量预测分析
11
作者 刘晓辉 程慧芳 《现代农业科技》 2014年第23期323-324,共2页
根据《河北经济年鉴2013》中最新修订的2007—2012年农业经济统计资料,运用灰色系统理论和方法,对河北省粮食总产量建立了优化灰色预测模型,并对此模型进行了分析检验,得到该预测模型的精度为一级。与常规GM(1,1)模型相比较,优化灰色模... 根据《河北经济年鉴2013》中最新修订的2007—2012年农业经济统计资料,运用灰色系统理论和方法,对河北省粮食总产量建立了优化灰色预测模型,并对此模型进行了分析检验,得到该预测模型的精度为一级。与常规GM(1,1)模型相比较,优化灰色模型能够明显地提高预测精度,增强预测的可靠性,有很强的实用价值。利用所建模型,对2014—2019年河北省粮食总产量进行预测,预测结果表明:2014年河北省粮食总产量预计达到3 450.8万t,未来几年还会继续稳步上升,2019年河北省粮食总产量有望突破4 000万t,为全国粮食供给提供了强有力的保障。 展开更多
关键词 优化灰色模型 粮食总产量 预测 河北省
下载PDF
Agricultural Policy, Climate Factors and Grain Output: Evidence From Household Survey Data in Rural China 被引量:15
12
作者 CHEN Yong-fu WU Zhi-gang +3 位作者 ZHU Tie-hui YANG Lei MAGuo-ying Chien Hsiao-ping 《Journal of Integrative Agriculture》 SCIE CAS CSCD 2013年第1期169-183,共15页
This paper estimates a stochastic frontier function using a panel data set that includes 4 961 farmer households for the period of 2005-2009 to decompose the growth of grain production and the total factor productivi... This paper estimates a stochastic frontier function using a panel data set that includes 4 961 farmer households for the period of 2005-2009 to decompose the growth of grain production and the total factor productivity (TFP) growth at the farmer level. The empirical results show that the major contributor to the grain output growth for farmers is input growth and that its average contribution accounts for 60.92% of farmer’s grain production growth in the period of 2006-2009, whereas the average contributions sourced from TFP growth and residuals are only 17.30 and 21.78%, respectively. The growth of intermediate inputs is a top contributor with an average contribution of 44.46%, followed by the planted area (18.16%), investment in fixed assets (1.05%), and labor input (-2.75%), indicating that the contribution from the farmer’s input growth is mainly due to the growth of intermediate inputs and that the decline in labor inputs has become an obstacle for farmers in seeking grain output growth. Among the elements consisting of TFP growth, the contribution of technical progress is the largest (32.04%), followed by grain subsidies (8.55%), the average monthly temperature (4.26%), the average monthly precipitation (-0.88%), the adjusted scale effect (-5.66%), and growth in technical efficiency (-21.01%). In general, the contribution of climate factors and agricultural policy factor are positive and significant. 展开更多
关键词 decomposition of grain output growth total factor productivity (TFP) stochastic frontier production function Chinese farmer households
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部