基于MIV和GA-BP模型的農業機械化水平影響因素實證分析

作者：張永禮,陸剛,武建章

摘要：農業機械化是農業現代化的前提和標志。利用2007—2012年31個省（市）面板數據，建立GA—BP神經網絡模型，計算MIV值，對我國農業機械化水平影響因素進行了實證分析。結果表明，農村勞動力轉移率、農村居民收入水平和農作物種植結構對農業機械化水平的影響較大，土地經營規模影響較小；戶均人口數、水稻播種面積比重、農村居民家庭經營山地面積有負向影響，其它因素有正向影響。從區域來看，農村勞動力轉移率是華北、東北、華東和中南地區農業機械化水平主要影響因素，戶均人口數在華東、中南和東北地區具有負向影響，但在西北和西南地區具有正向影響，農業機械化水平總體呈現“東部缺地，西部缺人”的現狀。從趨勢來看，農村勞動力轉移率、玉米播種面積比重和農村居民家庭人均純收入的正向影響在不斷增強，農村居民家庭經營山地面積、水稻播種面積比重、戶均人口數的負向影響在波動中逐年減弱。為提高農業機械化水平，應加快農村剩余勞動力轉移，突破稻作農機技術瓶頸，發展適合山區作業的中小型農業機械，同步推進農機專業服務市場發展和農業適度規模化經營。

發文機構：石家莊經濟學院管理科學與工程學院

關鍵詞：農業機械化水平影響因素MIV遺傳算法BP神經網絡agricultural mechanization levelinfluencing factorsMIVgenetic algorithmBP neural network model

分類號： F323.3[經濟管理—產業經濟]