馬玉紅，于曉秋，王洋洋，韓 超 (黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)理學(xué)院，黑龍江大慶163319)

當(dāng)前中國農(nóng)業(yè)正處于由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時期，重要目標(biāo)就是不斷改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本。因此，加快農(nóng)機(jī)化進(jìn)程等已成為研究的熱點(diǎn)［1］。有關(guān)農(nóng)機(jī)裝備的研究有很多，如2005年李行等通過吉林省農(nóng)機(jī)裝備的歷史數(shù)據(jù)，選取農(nóng)機(jī)總動力、大中型拖拉機(jī)及其配套機(jī)具、小型拖拉機(jī)及其配套機(jī)具4個指標(biāo)采用回歸預(yù)測等方法進(jìn)行農(nóng)機(jī)裝備水平預(yù)測分析［2］;2006年郭雪娥等對洞庭湖區(qū)農(nóng)機(jī)裝備結(jié)構(gòu)進(jìn)行了調(diào)整目標(biāo)和內(nèi)容研究［3］;2008年董曉慧等采用組合算法對農(nóng)機(jī)裝備水平進(jìn)行預(yù)測分析［4］;2009年劉玉梅對農(nóng)戶對大型農(nóng)機(jī)裝備需求的決定因素進(jìn)行分析［5］;2013年楊宛章提出“農(nóng)機(jī)裝備配置合理度和適宜農(nóng)機(jī)裝備占有率”2個新的農(nóng)機(jī)裝備統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，對新疆各地州縣的農(nóng)機(jī)裝備現(xiàn)狀進(jìn)行正確的量化評估等［6］。以上都是對農(nóng)機(jī)裝備的水平和需求進(jìn)行的預(yù)測和分析，而在農(nóng)機(jī)配備評價(jià)上的研究較少，該文將利用因子分析方法對農(nóng)機(jī)配備進(jìn)行評價(jià)研究。

1 農(nóng)機(jī)配備評價(jià)指標(biāo)體系的建立

1.1 影響農(nóng)機(jī)配備效率的因素分析 區(qū)域農(nóng)機(jī)配備的效率受到多種因素的影響，農(nóng)機(jī)配備效率是一個由糧食產(chǎn)量、作業(yè)水平、綜合效益相互制約的復(fù)雜系統(tǒng)，關(guān)于農(nóng)機(jī)配備效率的評價(jià)應(yīng)當(dāng)從機(jī)械化的本質(zhì)出發(fā)，全面考慮農(nóng)機(jī)系統(tǒng)資源配置的情況，并從社會效益、經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益等方面入手，以使評價(jià)結(jié)果真實(shí)地反映農(nóng)機(jī)配備的工作效率。

根據(jù)農(nóng)機(jī)化的制約因素作用大小和機(jī)理不同，主要從社會效益、經(jīng)濟(jì)效率等方面考慮。其中經(jīng)濟(jì)效益主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和人均純收入的變化，社會效益體現(xiàn)在勞均播種面積的增加和農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量的減少，以及專業(yè)技術(shù)人員的增加。特別是耕地面積占土地面積是一個社會指標(biāo)，從機(jī)耕效率上更能體現(xiàn)出農(nóng)機(jī)配備的工作效率。

1.2 評價(jià)指標(biāo)體系的建立原則 由于黑龍江省各農(nóng)場農(nóng)機(jī)化發(fā)展差異性較大，不同農(nóng)作物品種間機(jī)械化水平發(fā)展不平衡，不同作業(yè)環(huán)節(jié)之間機(jī)械發(fā)展難易程度不一致，對農(nóng)機(jī)配備效率和評價(jià)存在較大的復(fù)雜性。因此，對農(nóng)機(jī)配備效率的評價(jià)應(yīng)遵循科學(xué)性、實(shí)用性、可比性、可操作性和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)性的原則，重在對實(shí)際發(fā)展情況進(jìn)行科學(xué)、合理地評價(jià)。同時，為了量化，盡量采用同一單位下指標(biāo)值。

各因子構(gòu)成有以下基本原則:

(1)指標(biāo)要簡明科學(xué)，具有系統(tǒng)完整性。指標(biāo)選取要兼顧社會、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境等各方面，但指標(biāo)體系不能過于龐大，要有利于政策調(diào)整的方向選擇。

(2)指標(biāo)數(shù)據(jù)比較容易通過權(quán)威部門取得，具有公正性和可比性。

(3)指標(biāo)要有可操作性，能夠反映農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的動態(tài)變化，并能對政策調(diào)整作出反應(yīng)。根據(jù)這3個原則，研究建立農(nóng)機(jī)配備效率評價(jià)指標(biāo)體系。

1.3 評價(jià)指標(biāo)體系的建立 先對農(nóng)機(jī)配備的工作系統(tǒng)進(jìn)行因素分析。通過以全國和黑龍江墾區(qū)的農(nóng)機(jī)配備為研究對象，調(diào)研和收集資料，對影響農(nóng)機(jī)配備工作效益和效率的因素進(jìn)行系統(tǒng)分析，再從社會和經(jīng)濟(jì)等方面入手，以農(nóng)機(jī)裝備的農(nóng)機(jī)擁有量、機(jī)型、機(jī)耕效率、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和糧食產(chǎn)量等指標(biāo)為主要指標(biāo)，確定農(nóng)機(jī)配備工作效率的評價(jià)指標(biāo)體系，部分指標(biāo)具體內(nèi)涵如下:

2 農(nóng)機(jī)配備評價(jià)模型的建立

2.1 數(shù)據(jù)的收集和整理 調(diào)研和收集大量數(shù)據(jù)是區(qū)域農(nóng)機(jī)配備評價(jià)研究的基礎(chǔ)工作，在數(shù)據(jù)收集中注意完整性、準(zhǔn)確性和代表性。主要以黑龍江省2014年墾區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的主要來源，對收集的數(shù)據(jù)按照上述建立農(nóng)機(jī)配備評價(jià)的指標(biāo)體系的要求進(jìn)行處理。最終選取12個指標(biāo)建立黑龍江省墾區(qū)農(nóng)機(jī)配備評價(jià)指標(biāo)體系［7］(表1)。

表1 黑龍江省墾區(qū)農(nóng)機(jī)配備的評價(jià)指標(biāo)

2.2 因子模型的建立 利用SPSS軟件［8－9］建立因子模型，建立步驟:①打開SPSS界面建立農(nóng)機(jī)配備評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)文件，點(diǎn)擊“分析”;②選擇“數(shù)據(jù)降維”－“因子分析”，運(yùn)行結(jié)果見表2、3和4。

由表2可知，KMO和Bartlett的檢驗(yàn)結(jié)果適合作因子分析，Bartlett球性檢驗(yàn)的Sig取值為0.000，表示拒絕原假設(shè)，認(rèn)為各個變量之間不是獨(dú)立的，得出農(nóng)機(jī)配備評價(jià)指標(biāo)體系數(shù)據(jù)適合作因子分析。

表2 Bartlett球性檢驗(yàn)結(jié)果

表3 特征根與方差貢獻(xiàn)率%

表3中列出了所有的公共成分，且按特征根從大到小次序的排列。從表3中可以看到，第一公共成分的特征根為3.411，方差貢獻(xiàn)率為28.421%，前7個公共成分的累積貢獻(xiàn)率為90.480%，根據(jù)提取因子的條件——特征根大于0.8，所以提取了7個因子。

再將因子進(jìn)行方差最大的正交旋轉(zhuǎn)，使因子便于解釋。最后，計(jì)算出因子得分，進(jìn)而求出每個墾區(qū)農(nóng)場的綜合評價(jià)函數(shù)得分，建立黑龍江省墾區(qū)農(nóng)機(jī)配備的綜合評價(jià)模型。

表4 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

根據(jù)表4可知，7個公共因子中第1公共因子在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)勞動播種面積、糧食總產(chǎn)值上具有很大載荷，將其定義為農(nóng)機(jī)化經(jīng)濟(jì)效益性價(jià)比為F1。第2公共因子在農(nóng)機(jī)人員受教育程度、土地生產(chǎn)率上具有很大載荷，從側(cè)面反映了農(nóng)機(jī)配備的效率，將其定義為農(nóng)機(jī)化保障性價(jià)比為F2。第3公共因子在灌溉機(jī)械效率和播種面積每公頃平均勞動力上具有很大載荷，將其定義為播種面積每公頃平均農(nóng)機(jī)動力性價(jià)比為F3。第4公共因子在大中型農(nóng)機(jī)具配套比和農(nóng)業(yè)勞動力占全省勞動力比值上具有很大載荷，將其定義為大中型農(nóng)機(jī)人員性價(jià)比為F4。第5公共因子在耕地機(jī)械效率上具有很大載荷，將其定義為耕整地機(jī)械化性價(jià)比為F5。第6公共因子在小中型農(nóng)機(jī)具配套比上具有很大載荷，將其定義為小中型農(nóng)機(jī)具性價(jià)比為F6。第7公共因子在播種機(jī)械效率上具有很大載荷，將其定義為播種機(jī)械化性價(jià)比為F7。

根據(jù)表5中的因子得分系數(shù)，建立各公共因子得分模型。

表5 成分得分系數(shù)矩陣

2.3 綜合評價(jià)模型的建立 根據(jù)模型(1)和各公共因子得分模型，以及表3中方差貢獻(xiàn)率大小為權(quán)重，構(gòu)造綜合評價(jià)模型(2)，再計(jì)算出各農(nóng)場的綜合得分，并按降序排列，得出各農(nóng)場農(nóng)機(jī)配備效率的綜合得分序列，見表6。

由表6可知，按綜合得分分布情況以0.145 7和0.157 5為分界點(diǎn)，將考察的40個農(nóng)場劃分為3類，序號從1～16定義其農(nóng)機(jī)配備效率為良好水平，序號從17～28定義其農(nóng)機(jī)配備效率為中等水平，序號從29～40定義其農(nóng)機(jī)配備效率為合格水平。從表6中可以看出，綜合得分較高的農(nóng)場有友誼、七星、普陽、紅衛(wèi)、前進(jìn)、八五九及二九〇，說明其機(jī)械化程度較高，農(nóng)機(jī)配備效率高。延軍、八五五等綜合得分相對較低，說明其機(jī)械化程度較低。根據(jù)文獻(xiàn)查閱了解到以上排序是符合實(shí)際情況的，是具有一定的科學(xué)性的。對黑龍江省政府、黑龍江農(nóng)墾局及其他農(nóng)機(jī)主管部門科學(xué)合理的制定相關(guān)政策措施，提高農(nóng)業(yè)的綜合生產(chǎn)能力，實(shí)現(xiàn)農(nóng)民增收和農(nóng)業(yè)增效等具有相當(dāng)?shù)膮⒖純r(jià)值。

表6 黑龍江省部分農(nóng)場農(nóng)機(jī)配備效率綜合得分

3 結(jié)論

(1)以農(nóng)機(jī)化的基本理論為前提，以定量化地探究農(nóng)機(jī)化的發(fā)展水平，深入探討了區(qū)域農(nóng)機(jī)化發(fā)展水平的評價(jià)方法，在充分吸收前人研究成果的基礎(chǔ)上，定性化地分析了影響農(nóng)機(jī)配備效率的主要因素，對影響農(nóng)機(jī)配備發(fā)展水平的基本因素從經(jīng)濟(jì)效益和社會效益等方面進(jìn)行了分析，并從農(nóng)機(jī)配備發(fā)展實(shí)際出發(fā)，建立了科學(xué)的綜合評價(jià)指標(biāo)體系。

(2)使用了多元統(tǒng)計(jì)分析方法中的因子分析方法建立綜合評價(jià)模型。因子分析方法是利用降維的思想，研究相關(guān)陣或協(xié)方差的內(nèi)部依賴關(guān)系，將多個變量綜合為幾個公共因子，并再現(xiàn)原始變量與因子之間的相關(guān)關(guān)系。對因子進(jìn)行方差最大的正交旋轉(zhuǎn)，便于聯(lián)系實(shí)際解釋每個因子的涵義，能夠更客觀地解釋農(nóng)機(jī)化發(fā)展水平的狀況。因此，因子分析較其他統(tǒng)計(jì)分析方法來說更具現(xiàn)實(shí)意義。

(3)針對黑龍江省農(nóng)機(jī)配備發(fā)展水平的現(xiàn)實(shí)狀況進(jìn)行了實(shí)證分析，首先，根據(jù)因子模型的思想，利用SPSS軟件［8］進(jìn)行計(jì)算，建立了綜合評價(jià)模型，得到了關(guān)于黑龍江省40個農(nóng)場的綜合得分排名。

所用數(shù)據(jù)均來源于黑龍江墾區(qū)2014年統(tǒng)計(jì)年鑒，數(shù)據(jù)真實(shí)可靠，因此所得結(jié)論具有極大的參考價(jià)值及現(xiàn)實(shí)意義。由于該研究涉及面廣，有條件的限制和阻礙。因此該文對區(qū)域農(nóng)機(jī)配備發(fā)展水平的評價(jià)僅做了有限的探討，提出的指標(biāo)體系和采用的綜合評價(jià)模型在日后在研究中將不斷改進(jìn)完善。

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