蔣文強，王金武

( 東北農業(yè)大學 工程學院，哈爾濱　150030 )

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黑龍江省水稻生產機械化影響因素研究

蔣文強，王金武

( 東北農業(yè)大學 工程學院，哈爾濱150030 )

摘要：發(fā)展水稻的機械化生產是提高水稻產業(yè)化的重要途徑。為此，采用多元回歸分析的數學方法分析了影響黑龍江省水稻生產機械化發(fā)展的各個因素，并對其相對重要性進行了排序，確定了關鍵影響因素。為了使其可持續(xù)健康發(fā)展，奠定其在現代化大農業(yè)中的主要地位，結合影響因素，利用模糊數學方法對黑龍江省的水稻機械化發(fā)展現狀做出綜合評價，并提出了針對黑龍江省水稻生產機械化發(fā)展的合理化建議。

關鍵詞：水稻生產機械化；關鍵因素；綜合評價；戰(zhàn)略；黑龍江省

0引言

近年來，黑龍江省的水稻種植面積在不斷增加，2013年黑龍江省的稻谷種植面積達3 175.59khm2，比上年增加了105.79khm2；稻谷的產量為2 171.2萬t，比上年增加49.36萬t。黑龍江省已經成為我國最大的水稻糧食的生產基地，“東北大米”在全國乃至國際上都因稻米品質好而出名[1-2]。水稻已成為穩(wěn)固和發(fā)展黑龍江省糧食生產、糧食安全及國民生產總值的重要糧食產品，而水稻產業(yè)的發(fā)展離不開農業(yè)機械化的快速發(fā)展。水稻生產機械化的快速發(fā)展是與時俱進的產物，可降低生產成本、減少勞動力、提高農民收入，對于我國農業(yè)機械化的發(fā)展有推動作用[3-4]。因此，研究和探討影響黑龍江省水稻生產機械化發(fā)展的各種制約因素就顯得尤為重要。對于影響水稻機械化生產的因素的研究，學者主要集中于研究生產中的問題及相關的建議[5-9]，未對影響黑龍江省水稻機械化發(fā)展的制約因素做出總結并確定影響關系的大小。為此，本文選擇應用多元回歸分析[10-12]模型對黑龍江省水稻生產機械化的影響因素進行選擇，找出其關鍵影響因素[13-14]，并提出相應的建議。

1水稻機械化發(fā)展的影響因素分析

黑龍江省地處世界上稻作緯度最北的地區(qū)，具有我國寒地生態(tài)區(qū)的代表性和典型性，發(fā)展水稻生產條件適宜，且具有較強的生產優(yōu)勢。通過查閱相關文獻及調研黑龍江省的實際情況，確定主要的影響因素有機播水稻的面積、機插水稻的面積、機收水稻面積、跨區(qū)機收水稻面積、農村居民人均收入、農機化財政投入資金、機械服務組織人數、文化程度、農場個數、二三產業(yè)從業(yè)人數及農業(yè)機械化培訓人數。

1.1　影響因素確定

由于各因素在實際情況中的數量級及本質上的不同，使得它們彼此之間對水稻機械化生產的影響程度有一定的區(qū)別。結合黑龍江省的實際情況，采用多元回歸分析的數學方法，最后明確各因素對總指標影響的主次關系。

根據《黑龍江統(tǒng)計年鑒》《中國農業(yè)機械工業(yè)年鑒》《中國農業(yè)機械年鑒》等統(tǒng)計年鑒[15-16]，將收集到的數據進行統(tǒng)計整理。

利用SPSS軟件繪制各因素與機械裝備水平之間的相關關系的散點圖，通過對散點圖的分析來觀察因變量與自變量之間的線性關系。圖1為水稻機械化裝備水平與各因素間影響趨勢圖。由于因素較多，這里只列舉典型的顯著性相關關系圖。

由圖1可以看出：水稻裝備水平與農業(yè)機械化培訓人數、農村居民人均收入、機收水稻面積、機插水稻面積及機播水稻面積5個相關關系圖中，基本上所有的點都分布在一條曲線的附近，說明兩個變量之間有明顯的線性關系；而其中的機播水稻的面積數值與水稻的裝備水平的數值是呈負相關的，說明隨著機播面積的增加，水稻的機械化裝備水平下降。其余影響因素中，跨區(qū)機收水稻面積、機械服務組織人數、農機化財政投入與水稻機械化的裝備水平之間的相關性較小，均表現出階段性的線性關系。其余自變量與因變量的關系從散點圖中的變化程度的角度觀察不是很明確，存在著其他因素共同作用的可能性，因此需通過進一步的數學分析。

圖1　水稻機械化裝備水平與各因素間影響趨勢圖

1.2　因變量與自變量間的相關系數計算

相關圖可反映兩個變量之間的相互關系及其相關方向，但無法確切地表明兩個變量之間的相關程度。著名統(tǒng)計學家卡爾·皮爾遜設計了統(tǒng)計指標—相關系數[17]。它是用以反映變量之間相關關系密切程度的統(tǒng)計指標。相關系數是按積差方法計算，同樣以兩變量與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變量之間相關程度，著重研究線性的單相關系數。

根據實際情況及需要考慮的社會因素，將以下8個因素作為影響水稻機械化裝備水平的主要原因，包括：農業(yè)機械化培訓人數、農村居民人均收入、機收水稻面積、機插水稻面積、機播水稻面積、跨區(qū)機收水稻面積、機械服務組織人數及農機化財政投入。因此，利用SPSS軟件的相關操作指示將8個不同影響因素與水稻機械化裝備水平的相關系數計算出來并統(tǒng)計成表格，如表1所示。

1.3　建立多元線性回歸模型

通過上述對各影響因素的分析得知：除農場個數和文化程度以外，其余自變量對水稻機械裝備水平的影響均顯著，可以考慮建立這些自變量與機械化裝備水平的數學多元回歸模型，有助于分析各個因素對及機械化裝備水平總體影響。

首先，排除農場個數和文化程度這兩個相關變量較小的自變量，然后根據其余自變量與因變量的變化關系，建立多元回歸分析方程為

Y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+a5x5+

a6x6+a7x7+a8x8+e

(1)

其中，Y為因變量，水稻機械化裝備水平(萬kW)；x1為自變量，機插水稻面積(khm2)；x2為自變量，機收水稻面積(khm2)；x3為自變量，農村居民人均收入(元)；x4為自變量，農機化財政投入(萬元)；x5為自變量，農機培訓人數(萬人)；x6為自變量，機械服務組織人數(萬人)；x7為自變量，跨區(qū)機收水稻面積(khm2)；x8為自變量，機播水稻面積(khm2)；a0為常數；a1,a2,a3,a4,a5,a6,x7,x8分別為各自的自變量系數；e為殘余項。

利用SPSS軟件進行多元線性回歸分析，得出回歸模型為

Y=-585.714+0.008x5+0.015x6+

a7x7-5.929x8

(2)

1.4　結果分析

根據表2中的自變量與因變量之間的相關系數的數值大小來明確影響的大小。根據person系數的大小可知：機插水稻的面積與水稻機械化裝備水平的相關性很顯著，相關性系數為0.989，并且成正相關的趨勢發(fā)展。也就是說，當水稻的機插面積增大時，會促進水稻機械化生產的快速發(fā)展，因此應加大機插水稻的種植面積來增加相應機具的引進，從而加快水稻機械的發(fā)展。

機收水稻面積和農村居民人均收入與水稻機械裝備水平的相關性系數也很大，分別為0.986、0.983。當機收面積增加時，就意味著會有大量水稻收割機具出現，就會增加水稻裝備的使用水平。農機化財政投入、農機化培訓人數、機械服務組織人數、跨區(qū)機收水稻面積與水稻機械化裝備水平的相關系系數均很高，都對水稻的機械化發(fā)展有很大的影響，也是不可缺少的一個增加的指標值。機播水稻面積與水稻機械化裝備水平是負相關的，說明當機播面積增加時水稻的機械化裝備水平呈現下降的趨勢。

表1　各因素間的相關系數

X1～X9分別是農業(yè)機械化培訓人數、農村居民人均收入、機收水稻面積、機插水稻面積、機播水稻面積、跨區(qū)機收水稻面積、機械服務組織人數、農機化財政投入資金及機械化裝備水平。

2黑龍江省水稻生產機械化評價指標體系及方法的建立

2.1　建立指標體系

本文根據黑龍江省水稻機械化發(fā)展的現狀、存在的問題，并結合影響黑龍江省發(fā)展的諸多因素，建立評價指標體系。黑龍江省水稻機械化發(fā)展的系統(tǒng)框圖如圖2所示。

為了便于描述，將目標層用M表示，準則層用A1、A2、A3表示，因素層用Wi(i=1,2,…n)表示。

2.2　評價指標計算公式

1)水稻機械化發(fā)展水平。

M=A1α1+A2α2+A3α3

其中，A1為農業(yè)裝備；α1為農業(yè)裝備權重系數；A2為機械化程度；α2為機械化程度權重系數；A3為機械化管理；α3為機械化管理權重系數。

2)農業(yè)裝備因素的指標計算公式。

其中，A1為農業(yè)裝備因素；ω11為農村居民人均收入因素；α11為農村居民人均收入權重系數；ω12為農場個數因素；α12為農場個數權重系數；ω13為農機化財政投入資金因素；α13為農機化財政投入資金權重系數。

3)機械化效果因素的指標計算公式。

其中，A2為機械化效果因素；ω21為機插水稻面積因素；α21為機插水稻面積權重系數；ω22為機播水稻面積因素；α22為機播水稻面積權重系數；ω23為機收水稻面積因素；α23為機收水稻權重系數；ω24為跨區(qū)機收水稻面積因素；α24為跨區(qū)機收水稻面積權重系數。

4)機械化管理因素的指標計算公式。

其中，A3為機械化管理；ω31為機械服務組織人數因素；α31為機械服務組織人數權重系數；ω32為文化程度因素；α32為文化程度權重系數；ω33為農業(yè)機械培訓人數；α33農業(yè)機械培訓人數權重系數。

圖2　水稻機械化生產影響因素層次結構模型

2.3　評價指標的確定及各指標權重

以黑龍江省的歷年的各指標的數據的平均值為增長依據，以歷年指標值的最大值為增長的基礎數據，累加起來作為其相應的標準值，如表2所示。

表2　各指標的標準值

在確定了黑龍江省水稻機械化評價指標的標準值后，參考《廣東省水稻生產機械化發(fā)展的影響因素研究及對策》中有關指標的權重考慮，統(tǒng)計結果如表3所示。

表3　各指標的權重值

由表3可知：影響黑龍江水稻機械化生產的因素有很多，主要是機械化效果，其次是農業(yè)裝備，最后是機械化管理因素。

2.4　水稻生產機械化發(fā)展階段的評價

由于目前沒有統(tǒng)一的水稻生產機械化水平評價標準，根據農業(yè)生產機械化評價的相關專業(yè)研究，采用行業(yè)標準、預算、經驗的評價標準，建立模糊評價標準。參照《農業(yè)機械化水平評價方法》課題組的研究成果，對階段的劃分結果借鑒得到以下評判集各階段的標準，如表4所示。

表4　各指標的各階段的數值

設主因素集U={A1,A2,A3}。其中，A1為農業(yè)裝備因素，A2為機械化效果因素，A3為機械化管理因素。設子因素集為A1={A11,A12,A13}，A2={A21,A22,A23,A24}，A3={A31,A32,A33}。其中，A11為農村居民人均收入，A12為農場個數，A13為農機化財政投入,A21為水稻機播面積，A22為水稻機插面積，A23為水稻機收面積，A24為跨區(qū)機收面積，A31為機械服務組織人數,A32為文化程度，A33為農業(yè)機械培訓人數。

首先，建立評語集V={v1,v2,v3}=(水稻生產機械化初級階段，水稻生產機械化中級階段，水稻生產機械化高級階段)。設rij代表子因素集Ai中的每個因素Aij對評語的隸屬度，則有

(3)

u1

(4)

設對評價指標的隸屬度為(v1,v2,v3)，由此可得到隸屬公式。

若0

(5)

若u1

(6)

若u2

(7)

若x>u3，則

(8)

最終評價結果如表5所示。由表5可知：黑龍江省地區(qū)的居民文化程度處于較高的發(fā)展階段，農場個數的擁有量處于中級階段；但若使整體的黑龍江省的水稻機械化發(fā)展水平達到高級階段，仍需加快農場的建立，使得水稻的生產更接近于現代化的生產。其余的幾個指標都處于初級階段，仍需加大發(fā)展力度，以促進水稻機械化的快速發(fā)展。

表5　最終評價結果

3結論

1)影響水稻生產機械化發(fā)展的主要因素有機插水稻面積、機收水稻面積、農村居民人均收入、農機化財政投入及農業(yè)機械化培訓人數等5個因素。

2)通過利用模糊評價的數學方法，對黑龍江省的水稻械化發(fā)展現狀做出綜合評價。因所收集到的數據是近12年黑龍江省的水稻機械發(fā)展的數據，從整體上觀察可知：只有1個指標因素處于高級階段，1個因素處于中級階段，其余8個因素處于初級階段。由此可見，水稻的機械種植水平發(fā)展較快，而其余階段的發(fā)展較慢，應繼續(xù)加大發(fā)展與宣傳。

參考文獻：

[1]梁銥.黑龍江省實施水稻種植機械化的策略探討[J].吉林農業(yè)，2013(1):119.

[2]何堤，任曉東.黑龍江省水稻生產機械化現狀及發(fā)展對策[J].試驗研究，2000(4):10-11.

[3]鄭耕杰，李一松.黑龍江省水稻種植機械化的現狀與發(fā)展前景[J].農機使用與維修，2011(5)：27-28.

[4]張曲，肖麗萍. 我國水稻生產機械化發(fā)展現狀[J].中國農機化，2012(5)：9-16.

[5]周慧秋，李友華.發(fā)展黑龍江省水稻生產的對策研究[J].理論探討，2005(1)：72-73.

[6]安龍哲. 黑龍江省水稻插秧機的現狀及發(fā)展[J]. 農機化研究，2001(1):9-10.

[7]鞠金艷，王金武. 黑龍江省農業(yè)機械化發(fā)展關鍵影響因素分析[J]. 農機化研究，2014，36(2)：60-67.

[8]矯江，李禹堯. 黑龍江省水稻面積快速增加應注意的問題[J].北方水稻，2012(4)：1-4.

[9]祁鳳儀，于文達. 黑龍江省水稻生產機械化現狀及發(fā)展對策[J].農機化研究，2000(4)：10-12.

[10]李民朝，單士睿. 農業(yè)機械化評價指標體系及評價標準[J].農機化研究，2009，31(2)：59-61.

[11]肖體瓊，何春霞.基于SPSS的江蘇省農機化影響因素多元回歸分析[J].中國農機化學報，2014，35(3):263-267.

[12]鄭小鋼，陳紅星.關于農業(yè)機械化評價指標體系的研究方法探討[J].農業(yè)裝備技術,2005,31(1):9-12.

[13]張劍.淺談黑龍江省水稻機械化栽培發(fā)展趨勢[J].農業(yè)科技,2011(3):325-326.

[14]姜麗娟,李樹范.試論我省水稻種植機械化的發(fā)展與研究[J].農機使用與維修,2007(6):31-32.

[15]黑龍江統(tǒng)計局.黑龍江統(tǒng)計年鑒(2001-2012)[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2013.

[16]中國機械工業(yè)信息研究院.中國農業(yè)機械工業(yè)年鑒(2001-2012)[M].北京：機械工業(yè)出版社，2013.

[17]張世強，呂杰能.關于相關系數的探討[J].數學的實踐與認識,2009，39(19):102-107.

Researching of Affecting the Rice Mechanization Production Factors of Heilongjiang Province

Jiang Wenqiang ,Wang Jinwu

(School of Engineering, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China)

Abstract：The development of rice mechanization production would be an important way to improve rice industrialization .Therefore ,This research analyzes the various factors that influence the development of rice mechanization production of Heilongjiang province according to multiple regression analysis method ,ensure the key factors . In order to make it develop sustainably and healthily as well as occupy a major position in the modern large-scale agriculture. This research make a comprehensive evaluation that about the current situation of the development of rice mechanization production in Heilongjiang province and put forward rationalization proposals for the development of rice mechanization production mechanical combined a series of factors.

Key words：rice mechanization production; the key factors; comprehensive evaluation; strategy; Heilongjiang Province

中圖分類號：S233.71

文獻標識碼：A

文章編號：1003-188X(2016)10-0011-06

作者簡介：蔣文強(1984-)，男，河南林州人，工程師，(E-mail)632837312@qq.com。通訊作者：王金武(1968-)，男， 黑龍江慶安人，教授，博士生導師，(E-mail)jinwuw@163.com。

基金項目：“十二五”國家科技支撐計劃項目(2014BAD06B04)

收稿日期：2015-09-10