农业机械化发展水平的评价方法比较分析

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农业机械化发展水平的评价方法比较分析

作者:黄友亮

来源:《山东工业技术》2016年第19期

摘要:农业机械化水平,是衡量农村发展建设的一项重要指标,受到人们的广泛关注,所以需要用准确、具体、科学的方法来评价农业机械化水平。但是由于综合的因素不全面或者受到经济、科技条件的限制,导致得到的结果也不是很准确。对此,本文简要的探讨了目前应用最多的几种农业机械化发展水平的评价方法,并进行了相应的比较分析。

关键词:农业机械化;发展水平;评价方法

DOI:10.16640/ki.37-1222/t.2016.19.230

0 引言

农业现代化生产的基础就是要进行农业机械化。目前我国对如何正确评价农业机械化发展水平进行了很多的探究,主要采用的方法包括专家调查法、层次分析法、综合指数法、模糊综合评判法、概率-灰色评价法以及人工神经网络分析法等。下面主要对前三种方法在评价农业机械化发展水平中的应用做出简要的探析。

1 专家调查法

专家调查法又称德尔斐法,通过专家的调查研究对问题作出判断、评估和预测的一种方法。一般是以“分数”、“指数”、“序数”等作为评价的标准,通常需要用到的评价方法有:评分法、加权评分法及优序法等。这种方法的有点就是工序简单,便于实际应用;而缺陷就在于这种方法以专家的意志为转移,主观性太强,不适用于评价和对比较复杂的对象系统[1]。

一般的专家调查法的具体流程分为:

1.1 建立农业机械化评价指标体系

构建农业机械化的评价指标体系要综合考虑实际情况和专家们的意见,要遵循科学性、全面性、层次性、可比性、可行性以及相对独立性的基本原则。其中一级指标,包括农业机械化装备水平、农业机械化作业水平、农业机械化效益水平、农业劳动力资源水平、农业机械化促进水平。二级指标,分别为农业机械化装备水平中的农业机械总动力、拖拉机拥有量、农业排灌机械拥有量、联合收获机拥有量、农副产品加工动力机械拥有量;农业机械化作业水平中的耕整地机械化程度、播种机械化程度、收获机械化程度、植保机械化程度、排灌机械化程度;农业机械化效益水平中的农业劳均产值、农业劳均播种面积、农业机械化贡献率;农业劳动力资源水平中的农业从业人员比重、农业文化程度比重;农业机械化促进水平中的农机社会化服务体系建设程度、农机更新率。

1.2 农业机械化发展水平指标数据处理

首先,收集往年的农业机械化水平统计数据,然后根据专家的调查研究,结合本地的发展实际情况,然后借鉴国内外的研究成果和相关经验,量化各指标的标准值,通过科学的计算得到农业机械化发展水平的二级指标评价值。

其次,可以采用层次分析赋权法,以计算得到的二级指标评价值为样本数据,然后综合一级评价指标值和农业机械化水平公式进行计算,得到往年农业机械化发展水平的一级指标综合评价值。

最后,根据一级指标综合评价值的动态情况,分析出影响和限制农业机械化水平发展的主要因素,然后制定出相应的改善方案。

2 层次分析法

层次分析法是将复杂问题按支配关系分组而形成的有序递阶层次结构分解成不同评价因素,通过两两比较判断方法,确定层次结构中各因素的相对重要性,然后综合比较结果以确定各个评价因素的权重系数[2]。

运用层次分析法来评价农业机械化发展水平的基本流程为:

(1)构建递阶层次结构模型(见表1)

(2)收集有关数据,然后确定出各层次中的所有判断矩阵。

(3)通过科学计算进行层次单排序,并进行一致性检验,确定二级目标的重要性。

(4)通过综合计算进行层次总排序,并进行一致性检验,得到各因素对于总目标的重要性的总顺序。

3 综合指数法

综合指数法在评价农业机械化发展水平中的具体应用是指,利用层次分析法确定各评价因素的权重系数,再用实际值与标准值的比值来与权重系数相乘,将所得到的综合值作为评价农业机械化水平指标。

综合分析法的主要流程包括:

(1)构建评价农业机械化发展水平的综合指标体系。

(2)采用比值法对指标值进行无量纲标准化处理。

(3)利用层次分析法确定指标体系权重。

(4)根据数学模型计算农业机械化发展水平的综合值。

4 结语

目前,我国对农业机械化发展水平的评价方法,定量分析的较少,而且一些以定量分析的数学模型为基础的研究方法,也主观性太强、计算工序太复杂导致实用性不强等问题。所以,农业机械化发展水平的有效评价需要综合利用各方法的优势,完善相关数据和技术方法,保证其科学性、实用性,促进农业现代化建设。

参考文献:

[1]刘丽敏,周益君.金华市农业机械化发展水平总体评价的研究[J].农机化研究,2013,35(02):27-29,34.

[2]卢秉福,韩卫平,朱明等.农业机械化发展水平评价方法比较[J].农业工程学报,2015(16):46-49.

作者简介:黄友亮(1984-),男,山东平邑人,本科,助理工程师。