农村经济与产业发展的灰色关联分析--以重庆市秀山县为例

利用灰色系统理论中的灰色关联分析方法对“九五”时期秀山县农村经济发展与产业发展的关联程度进行研究，阐明秀山县农村经济与农业、非农业的关联性，为秀山县农村经济的发展提出对策和建议．     

广西农业投入与农业增长灰色关联分析

运用灰色系统理论建立关联分析模型，对近20年来各生产要素对广西农业增长的影响进行灰色关联分析。认为农业投资是促进广西农业增长的关键性生产要素。建议广西调整农业投资政策，确立政府农业投资主体地位，加强政府农业投资的力度，因地制宜地确定多元化的广西农业投资模式，使广西的农业朝集约化、现代化、持久性方向发展和转变。     

沽源县农民收入的灰色关联分析

当前，农村、农业、农民问题是我国经济发展中的突出问题，“三农”问题的核心是农民收入问题．因此，本文以国家级贫困县河北省沽源县为例，选取该县1995～2005年间的统计资料，利用灰色关联分析法，分3个层次对该县农民收入进行了灰色关联分析．并根据其农民收入的现状和发展趋势，提出今后促进农民增收的6项措施．     

我国农村区域经济发展差异的灰色关联分析

影响我国农村经济发展诸因素之间的灰色关联分析表明，导致东、中、西农村经济发展差距的根本原因在于非农产业（农村二、三产业）发展的差异。得出非农产业已经是、将来更是农村经济发展的主力军的结论。     

灰色系统模型在山东农业经济发展中的应用

应用灰色系统理论中关联分析方法和GM（1，1）预测模型，对山东省农业经济现状进行了关联分析，并且对其发展趋势进行了预测和趋势关联分析，动态地反映了山东省农业经济发展的状况，为科学决策提供依据。     

新疆生产建设兵团农业机械化发展影响因素的灰色关联分析

农业机械化是农业现代化的重要组成部分。本文提出了国民经济生产总值、第一产业固定资产投资、大中型拖拉机保有量、耕地总面积、棉花总产量、农牧团场人口、农场职工平均工资等是新疆生产建设兵团农业机械化发展的重要影响因素的观点，并根据灰色关联分析原理，以《新疆生产建设新疆兵团统计年鉴》提供的数据为依据，对这七个重要因素与每公顷耕地农机总动力的灰色关联度进行了计算和分析。     

甘肃省农业经济发展与供给侧结构性改革研究——基于灰色系统理论

以甘肃省为例,运用灰色关联方法剖析甘肃省农业总产值与内部各产业产值、农业生产条件的内在关系,选取三种模型中误差平方和最小的GM(1,1)模型预测甘肃省“十四五”时期农业总产值及各农业产业产值.结果表明,种植业和林业与甘肃省农业总产值的灰色关联度最高,农业服务业关联度最小;农业生产条件中对农业总产值影响最大的是农村用电量和有效灌溉面积,影响最小的是农用机械总动力.基于灰色关联分析与GM(1,1)模型预测结果,提出积极深化农业供给侧结构性改革,补齐农业基础建设短板,培育、发展和壮大新型农业农村集体经济经营主体,延伸产业链等建议.     

河南农业机械化规模经营的影响因素分析

农机化规模经营的发展受到诸多因素的影响和制约,研究这些因素之间的影响程度,对于加快实现农业现代化具有重要的意义.为此,以近年来河南省农业机械化统计数据为基础,基于灰色关联分析原理与方法,将影响农机化规模经营的主要因素归纳为3类进行相关性分析.结果表明,对农机化规模经营影响强弱的次序为耕地面积、农机装备水平及农业投入.     

我国新型农业现代化发展水平的综合评价——以河南省为例

借鉴农业现代化发展经典理论和其他学者的研究,结合新型农业现代化的内涵和新型工业化、城镇化、信息化和新型农业现代化的关系,从农业生产现代化、农村现代化、农民现代化和“四化”协调发展四个方面构建评价指标体系,并运用灰色多层次综合评价模型,针对河南省18个主要城市的新型农业现代化发展水平进行评价,其评价结果是河南省18个主要城市新型农业现代化整体发展水平较高,通过实证分析证明该方法评价我国新型农业现代化发展水平具有较强的实用性和可行性。     

中部和东部地区农业科技创新效率及影响因素

以中部和东部地区的16个省市为研究对象，运用超效率SBM模型和面板Tobit回归模型，研究评估了2012—2021年期间的农业科技创新效率，并分析了中部和东部地区农业科技创新效率的影响因素.结果显示：中部和东部地区的农业科技创新效率发展不稳定且存在显著地区差异.整体上，农村经济发展水平与农业科技创新效率呈负相关，而农村劳动力素质、市场化程度、政府支持力度和产业现代化水平与农业科技创新效率呈正相关，这些因素在不同区域的影响结果存在差异.     

农村金融理论演化研究

西方发达国家农村现代化的实现证明了农村经济的发展需要农村金融源源不断的支持;而我国要进行新农村建设、实现农村现代化同样需要农村金融的发展及对农村经济发展的支持,因此,对农村的研究就离不开对农村金融的研究.对农业信贷补贴论、农村金融市场论和不完全竞争市场论进行梳理和分析,旨在对学界进行农村金融深入研究提供参考,并对政府出台相关促进农村金融发展的政策措施提供理论依据.     

基于科学知识图谱的智慧农业研究演进趋势分析

智慧农业是农业农村从数字化阶段向智能化阶段发展的更高级形式，是农业农村现代化发展的大势所趋，对促进农业、农村数字经济转型，有效推动乡村全面振兴战略具有重大现实意义。本研究借助科学知识图谱软件Cite-Space5.7.R5对2000~2021年期间我国智慧农业研究领域的相关文献进行了可视化定量分析，分析其发展趋势和研究热点，以知识图谱的形式清晰直观展现给读者。分析表明，自2015年我国智慧农业发展迅猛，以乡村振兴战略为主旨，聚焦数字化驱动数字乡村建设，持续推动农业、农村现代化发展。本研究在新兴农业科技应用、新型农业科技人才培养、智慧农业基础设施建设、数字化要素驱动智慧农业发展等方面提出了建议，以期为智慧农业领域的进一步研究提供有益参考。     

基于引力模型的安徽省县域经济增长影响因素分析

基于城市经济引力模型,构建了安徽省县域经济增长的引力模型,利用安徽省17个城市及其所辖县2003—2012年的面板数据进行实证检验,对安徽省县域经济增长的引力因素和阻力因素进行检验.检验结果表明:农村人均家庭经营耕地规模、农业技术水平、城市经济规模对县域经济增长产生了显著的促进作用,而农村经济规模、偏向于城市的收入分配体制、城乡距离、农业现代化水平则抑制了县域经济的增长.研究表明,要顺利推进安徽省县域经济增长需要转变经济发展思路,在保证三次产业共同发展的同时,加强基础设施建设,缩小收入差距,促进社会公平.     

我国农业可持续发展问题的探讨

我国是世界上最大的发展中国家,也是传统的农业大国,农业是国民经济中的基础产业,因此,实现农业的可持续发展,对我国社会主义现代化建设至关重要。面对农村人力资源素质低下、农业自然资源短缺、农业生态环境日趋恶化、农业发展后劲不足和农业生产经营体系中存在诸多不适应市场的因素等问题,必须通过提高整个国民对农业可持续发展问题的认识水平、采取有效措施保护好农业生态环境、控制农村人口数量并提高农民综合素质、发展科教兴农、完善政府对农业的宏观调控机制等措施,方能实现我国农业的可持续发展。     

湖南农业与农村可持续发展障碍因子分析

湖南作为农业大省,农业与农村可持续发展水平直接影响到全省的发展状况和水平.通过分析湖南农业与农村现状,指出农业资源、农村社会和农村经济是阻碍湖南农业和农村可持续发展的主要因子,研究结论对湖南制定农业与农村可持续发展政策有指导性作用.     

建设社会主义新农村与农村成人教育探讨

农村成人教育直接关系到农村经从业人员的素质和农村经济的腾飞,也直接关系到社会主义新农村的建设。目前我国农村成人教育取得了明显的进步,但是我国农村成人教育发展的现状还难以满足农业、农村和农民的实际需要,更不能适应我国农业科技迅速发展和国家现代化建设的需要。新时期面对建设社会主义新农村的大好形势,必须发展农村成人教育。     

农村经济发展中的综合创新

农业问题是中国的根本性问题, 农业现代化是全民族现代化的出路所在。应从战略高度认识农村经济发展中的综合创新的意义,努力实现农村经济发展的综合创新。     

基于VAR模型的“四化”同步发展与金融支持的关系研究——以安徽省为例

工业化、信息化、城镇化和农业现代化是我国社会主义现代化建设的战略任务,金融是现代经济的核心,它们之间是相互联系的.利用安徽省1987²012年相关数据,采用VAR模型,运用格兰杰因果检验、脉冲响应函数、方差分解等计量分析手段,考察了"四化"与金融发展之间的关系,实证结果表明:安徽省金融市场的发展有效地促进了"四化"的进程,同时安徽省工业化、城镇化和农业现代化的进步反过来又活跃和发展了金融市场,但是,安徽省信息化水平的提高并没有像预期中那样支持金融市场的发展.金融冲击在短期内对工业化的正向影响最为显著,而对农业现代化的负向影响最大,在中期阶段对信息化的影响最为显著,而对城镇化的正向影响最为深远.     

基于VAR模型的“四化＂同步发展与金融支持的关系研究-以安徽省为例

工业化、信息化、城镇化和农业现代化是我国社会主义现代化建设的战略任务,金融是现代经济的核心,它们之间是相互联系的．利用安徽省1987-2012年相关数据,采用VAR模型,运用格兰杰因果检验、脉冲响应函数、方差分解等计量分析手段,考察了“四化”与金融发展之间的关系,实证结果表明：安徽省金融市场的发展有效地促进了“四化”的进程,同时安徽省工业化、城镇化和农业现代化的进步反过来又活跃和发展了金融市场,但是,安徽省信息化水平的提高并没有像预期中那样支持金融市场的发展．金融冲击在短期内对工业化的正向影响最为显著,而对农业现代化的负向影响最大,在中期阶段对信息化的影响最为显著,而对城镇化的正向影响最为深远．