蔣文強(qiáng)，王金武

( 東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 工程學(xué)院，哈爾濱　150030 )

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黑龍江省水稻生產(chǎn)機(jī)械化影響因素研究

蔣文強(qiáng)，王金武

( 東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 工程學(xué)院，哈爾濱150030 )

摘要：發(fā)展水稻的機(jī)械化生產(chǎn)是提高水稻產(chǎn)業(yè)化的重要途徑。為此，采用多元回歸分析的數(shù)學(xué)方法分析了影響黑龍江省水稻生產(chǎn)機(jī)械化發(fā)展的各個(gè)因素，并對(duì)其相對(duì)重要性進(jìn)行了排序，確定了關(guān)鍵影響因素。為了使其可持續(xù)健康發(fā)展，奠定其在現(xiàn)代化大農(nóng)業(yè)中的主要地位，結(jié)合影響因素，利用模糊數(shù)學(xué)方法對(duì)黑龍江省的水稻機(jī)械化發(fā)展現(xiàn)狀做出綜合評(píng)價(jià)，并提出了針對(duì)黑龍江省水稻生產(chǎn)機(jī)械化發(fā)展的合理化建議。

關(guān)鍵詞：水稻生產(chǎn)機(jī)械化；關(guān)鍵因素；綜合評(píng)價(jià)；戰(zhàn)略；黑龍江省

0引言

近年來(lái)，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(dá)3 175.59khm2，比上年增加了105.79khm2；稻谷的產(chǎn)量為2 171.2萬(wàn)t，比上年增加49.36萬(wàn)t。黑龍江省已經(jīng)成為我國(guó)最大的水稻糧食的生產(chǎn)基地，“東北大米”在全國(guó)乃至國(guó)際上都因稻米品質(zhì)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(chǎn)、糧食安全及國(guó)民生產(chǎn)總值的重要糧食產(chǎn)品，而水稻產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的快速發(fā)展。水稻生產(chǎn)機(jī)械化的快速發(fā)展是與時(shí)俱進(jìn)的產(chǎn)物，可降低生產(chǎn)成本、減少勞動(dòng)力、提高農(nóng)民收入，對(duì)于我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展有推動(dòng)作用[3-4]。因此，研究和探討影響黑龍江省水稻生產(chǎn)機(jī)械化發(fā)展的各種制約因素就顯得尤為重要。對(duì)于影響水稻機(jī)械化生產(chǎn)的因素的研究，學(xué)者主要集中于研究生產(chǎn)中的問(wèn)題及相關(guān)的建議[5-9]，未對(duì)影響黑龍江省水稻機(jī)械化發(fā)展的制約因素做出總結(jié)并確定影響關(guān)系的大小。為此，本文選擇應(yīng)用多元回歸分析[10-12]模型對(duì)黑龍江省水稻生產(chǎn)機(jī)械化的影響因素進(jìn)行選擇，找出其關(guān)鍵影響因素[13-14]，并提出相應(yīng)的建議。

1水稻機(jī)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(guó)寒地生態(tài)區(qū)的代表性和典型性，發(fā)展水稻生產(chǎn)條件適宜，且具有較強(qiáng)的生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)。通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)及調(diào)研黑龍江省的實(shí)際情況，確定主要的影響因素有機(jī)播水稻的面積、機(jī)插水稻的面積、機(jī)收水稻面積、跨區(qū)機(jī)收水稻面積、農(nóng)村居民人均收入、農(nóng)機(jī)化財(cái)政投入資金、機(jī)械服務(wù)組織人數(shù)、文化程度、農(nóng)場(chǎng)個(gè)數(shù)、二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)及農(nóng)業(yè)機(jī)械化培訓(xùn)人數(shù)。

1.1　影響因素確定

由于各因素在實(shí)際情況中的數(shù)量級(jí)及本質(zhì)上的不同，使得它們彼此之間對(duì)水稻機(jī)械化生產(chǎn)的影響程度有一定的區(qū)別。結(jié)合黑龍江省的實(shí)際情況，采用多元回歸分析的數(shù)學(xué)方法，最后明確各因素對(duì)總指標(biāo)影響的主次關(guān)系。

根據(jù)《黑龍江統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)年鑒》《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械年鑒》等統(tǒng)計(jì)年鑒[15-16]，將收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理。

利用SPSS軟件繪制各因素與機(jī)械裝備水平之間的相關(guān)關(guān)系的散點(diǎn)圖，通過(guò)對(duì)散點(diǎn)圖的分析來(lái)觀察因變量與自變量之間的線性關(guān)系。圖1為水稻機(jī)械化裝備水平與各因素間影響趨勢(shì)圖。由于因素較多，這里只列舉典型的顯著性相關(guān)關(guān)系圖。

由圖1可以看出：水稻裝備水平與農(nóng)業(yè)機(jī)械化培訓(xùn)人數(shù)、農(nóng)村居民人均收入、機(jī)收水稻面積、機(jī)插水稻面積及機(jī)播水稻面積5個(gè)相關(guān)關(guān)系圖中，基本上所有的點(diǎn)都分布在一條曲線的附近，說(shuō)明兩個(gè)變量之間有明顯的線性關(guān)系；而其中的機(jī)播水稻的面積數(shù)值與水稻的裝備水平的數(shù)值是呈負(fù)相關(guān)的，說(shuō)明隨著機(jī)播面積的增加，水稻的機(jī)械化裝備水平下降。其余影響因素中，跨區(qū)機(jī)收水稻面積、機(jī)械服務(wù)組織人數(shù)、農(nóng)機(jī)化財(cái)政投入與水稻機(jī)械化的裝備水平之間的相關(guān)性較小，均表現(xiàn)出階段性的線性關(guān)系。其余自變量與因變量的關(guān)系從散點(diǎn)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(guò)進(jìn)一步的數(shù)學(xué)分析。

圖1　水稻機(jī)械化裝備水平與各因素間影響趨勢(shì)圖

1.2　因變量與自變量間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算

相關(guān)圖可反映兩個(gè)變量之間的相互關(guān)系及其相關(guān)方向，但無(wú)法確切地表明兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度。著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家卡爾·皮爾遜設(shè)計(jì)了統(tǒng)計(jì)指標(biāo)—相關(guān)系數(shù)[17]。它是用以反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。相關(guān)系數(shù)是按積差方法計(jì)算，同樣以兩變量與各自平均值的離差為基礎(chǔ)，通過(guò)兩個(gè)離差相乘來(lái)反映兩變量之間相關(guān)程度，著重研究線性的單相關(guān)系數(shù)。

根據(jù)實(shí)際情況及需要考慮的社會(huì)因素，將以下8個(gè)因素作為影響水稻機(jī)械化裝備水平的主要原因，包括：農(nóng)業(yè)機(jī)械化培訓(xùn)人數(shù)、農(nóng)村居民人均收入、機(jī)收水稻面積、機(jī)插水稻面積、機(jī)播水稻面積、跨區(qū)機(jī)收水稻面積、機(jī)械服務(wù)組織人數(shù)及農(nóng)機(jī)化財(cái)政投入。因此，利用SPSS軟件的相關(guān)操作指示將8個(gè)不同影響因素與水稻機(jī)械化裝備水平的相關(guān)系數(shù)計(jì)算出來(lái)并統(tǒng)計(jì)成表格，如表1所示。

1.3　建立多元線性回歸模型

通過(guò)上述對(duì)各影響因素的分析得知：除農(nóng)場(chǎng)個(gè)數(shù)和文化程度以外，其余自變量對(duì)水稻機(jī)械裝備水平的影響均顯著，可以考慮建立這些自變量與機(jī)械化裝備水平的數(shù)學(xué)多元回歸模型，有助于分析各個(gè)因素對(duì)及機(jī)械化裝備水平總體影響。

首先，排除農(nóng)場(chǎng)個(gè)數(shù)和文化程度這兩個(gè)相關(guān)變量較小的自變量，然后根據(jù)其余自變量與因變量的變化關(guān)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(jī)械化裝備水平(萬(wàn)kW)；x1為自變量，機(jī)插水稻面積(khm2)；x2為自變量，機(jī)收水稻面積(khm2)；x3為自變量，農(nóng)村居民人均收入(元)；x4為自變量，農(nóng)機(jī)化財(cái)政投入(萬(wàn)元)；x5為自變量，農(nóng)機(jī)培訓(xùn)人數(shù)(萬(wàn)人)；x6為自變量，機(jī)械服務(wù)組織人數(shù)(萬(wàn)人)；x7為自變量，跨區(qū)機(jī)收水稻面積(khm2)；x8為自變量，機(jī)播水稻面積(khm2)；a0為常數(shù)；a1,a2,a3,a4,a5,a6,x7,x8分別為各自的自變量系數(shù)；e為殘余項(xiàng)。

利用SPSS軟件進(jìn)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(jié)果分析

根據(jù)表2中的自變量與因變量之間的相關(guān)系數(shù)的數(shù)值大小來(lái)明確影響的大小。根據(jù)person系數(shù)的大小可知：機(jī)插水稻的面積與水稻機(jī)械化裝備水平的相關(guān)性很顯著，相關(guān)性系數(shù)為0.989，并且成正相關(guān)的趨勢(shì)發(fā)展。也就是說(shuō)，當(dāng)水稻的機(jī)插面積增大時(shí)，會(huì)促進(jìn)水稻機(jī)械化生產(chǎn)的快速發(fā)展，因此應(yīng)加大機(jī)插水稻的種植面積來(lái)增加相應(yīng)機(jī)具的引進(jìn)，從而加快水稻機(jī)械的發(fā)展。

機(jī)收水稻面積和農(nóng)村居民人均收入與水稻機(jī)械裝備水平的相關(guān)性系數(shù)也很大，分別為0.986、0.983。當(dāng)機(jī)收面積增加時(shí)，就意味著會(huì)有大量水稻收割機(jī)具出現(xiàn)，就會(huì)增加水稻裝備的使用水平。農(nóng)機(jī)化財(cái)政投入、農(nóng)機(jī)化培訓(xùn)人數(shù)、機(jī)械服務(wù)組織人數(shù)、跨區(qū)機(jī)收水稻面積與水稻機(jī)械化裝備水平的相關(guān)系系數(shù)均很高，都對(duì)水稻的機(jī)械化發(fā)展有很大的影響，也是不可缺少的一個(gè)增加的指標(biāo)值。機(jī)播水稻面積與水稻機(jī)械化裝備水平是負(fù)相關(guān)的，說(shuō)明當(dāng)機(jī)播面積增加時(shí)水稻的機(jī)械化裝備水平呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。

表1　各因素間的相關(guān)系數(shù)

X1～X9分別是農(nóng)業(yè)機(jī)械化培訓(xùn)人數(shù)、農(nóng)村居民人均收入、機(jī)收水稻面積、機(jī)插水稻面積、機(jī)播水稻面積、跨區(qū)機(jī)收水稻面積、機(jī)械服務(wù)組織人數(shù)、農(nóng)機(jī)化財(cái)政投入資金及機(jī)械化裝備水平。

2黑龍江省水稻生產(chǎn)機(jī)械化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及方法的建立

2.1　建立指標(biāo)體系

本文根據(jù)黑龍江省水稻機(jī)械化發(fā)展的現(xiàn)狀、存在的問(wèn)題，并結(jié)合影響黑龍江省發(fā)展的諸多因素，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。黑龍江省水稻機(jī)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(biāo)層用M表示，準(zhǔn)則層用A1、A2、A3表示，因素層用Wi(i=1,2,…n)表示。

2.2　評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算公式

1)水稻機(jī)械化發(fā)展水平。

M=A1α1+A2α2+A3α3

其中，A1為農(nóng)業(yè)裝備；α1為農(nóng)業(yè)裝備權(quán)重系數(shù)；A2為機(jī)械化程度；α2為機(jī)械化程度權(quán)重系數(shù)；A3為機(jī)械化管理；α3為機(jī)械化管理權(quán)重系數(shù)。

2)農(nóng)業(yè)裝備因素的指標(biāo)計(jì)算公式。

其中，A1為農(nóng)業(yè)裝備因素；ω11為農(nóng)村居民人均收入因素；α11為農(nóng)村居民人均收入權(quán)重系數(shù)；ω12為農(nóng)場(chǎng)個(gè)數(shù)因素；α12為農(nóng)場(chǎng)個(gè)數(shù)權(quán)重系數(shù)；ω13為農(nóng)機(jī)化財(cái)政投入資金因素；α13為農(nóng)機(jī)化財(cái)政投入資金權(quán)重系數(shù)。

3)機(jī)械化效果因素的指標(biāo)計(jì)算公式。

其中，A2為機(jī)械化效果因素；ω21為機(jī)插水稻面積因素；α21為機(jī)插水稻面積權(quán)重系數(shù)；ω22為機(jī)播水稻面積因素；α22為機(jī)播水稻面積權(quán)重系數(shù)；ω23為機(jī)收水稻面積因素；α23為機(jī)收水稻權(quán)重系數(shù)；ω24為跨區(qū)機(jī)收水稻面積因素；α24為跨區(qū)機(jī)收水稻面積權(quán)重系數(shù)。

4)機(jī)械化管理因素的指標(biāo)計(jì)算公式。

其中，A3為機(jī)械化管理；ω31為機(jī)械服務(wù)組織人數(shù)因素；α31為機(jī)械服務(wù)組織人數(shù)權(quán)重系數(shù)；ω32為文化程度因素；α32為文化程度權(quán)重系數(shù)；ω33為農(nóng)業(yè)機(jī)械培訓(xùn)人數(shù)；α33農(nóng)業(yè)機(jī)械培訓(xùn)人數(shù)權(quán)重系數(shù)。

圖2　水稻機(jī)械化生產(chǎn)影響因素層次結(jié)構(gòu)模型

2.3　評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定及各指標(biāo)權(quán)重

以黑龍江省的歷年的各指標(biāo)的數(shù)據(jù)的平均值為增長(zhǎng)依據(jù)，以歷年指標(biāo)值的最大值為增長(zhǎng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，累加起來(lái)作為其相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)值，如表2所示。

表2　各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值

在確定了黑龍江省水稻機(jī)械化評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值后，參考《廣東省水稻生產(chǎn)機(jī)械化發(fā)展的影響因素研究及對(duì)策》中有關(guān)指標(biāo)的權(quán)重考慮，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3　各指標(biāo)的權(quán)重值

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

2.4　水稻生產(chǎn)機(jī)械化發(fā)展階段的評(píng)價(jià)

由于目前沒(méi)有統(tǒng)一的水稻生產(chǎn)機(jī)械化水平評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機(jī)械化評(píng)價(jià)的相關(guān)專業(yè)研究，采用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、預(yù)算、經(jīng)驗(yàn)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，建立模糊評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。參照《農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平評(píng)價(jià)方法》課題組的研究成果，對(duì)階段的劃分結(jié)果借鑒得到以下評(píng)判集各階段的標(biāo)準(zhǔn)，如表4所示。

表4　各指標(biāo)的各階段的數(shù)值

設(shè)主因素集U={A1,A2,A3}。其中，A1為農(nóng)業(yè)裝備因素，A2為機(jī)械化效果因素，A3為機(jī)械化管理因素。設(shè)子因素集為A1={A11,A12,A13}，A2={A21,A22,A23,A24}，A3={A31,A32,A33}。其中，A11為農(nóng)村居民人均收入，A12為農(nóng)場(chǎng)個(gè)數(shù)，A13為農(nóng)機(jī)化財(cái)政投入,A21為水稻機(jī)播面積，A22為水稻機(jī)插面積，A23為水稻機(jī)收面積，A24為跨區(qū)機(jī)收面積，A31為機(jī)械服務(wù)組織人數(shù),A32為文化程度，A33為農(nóng)業(yè)機(jī)械培訓(xùn)人數(shù)。

首先，建立評(píng)語(yǔ)集V={v1,v2,v3}=(水稻生產(chǎn)機(jī)械化初級(jí)階段，水稻生產(chǎn)機(jī)械化中級(jí)階段，水稻生產(chǎn)機(jī)械化高級(jí)階段)。設(shè)rij代表子因素集Ai中的每個(gè)因素Aij對(duì)評(píng)語(yǔ)的隸屬度，則有

(3)

u1

(4)

設(shè)對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)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(píng)價(jià)結(jié)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(nóng)場(chǎng)個(gè)數(shù)的擁有量處于中級(jí)階段；但若使整體的黑龍江省的水稻機(jī)械化發(fā)展水平達(dá)到高級(jí)階段，仍需加快農(nóng)場(chǎng)的建立，使得水稻的生產(chǎn)更接近于現(xiàn)代化的生產(chǎn)。其余的幾個(gè)指標(biāo)都處于初級(jí)階段，仍需加大發(fā)展力度，以促進(jìn)水稻機(jī)械化的快速發(fā)展。

表5　最終評(píng)價(jià)結(jié)果

3結(jié)論

1)影響水稻生產(chǎn)機(jī)械化發(fā)展的主要因素有機(jī)插水稻面積、機(jī)收水稻面積、農(nóng)村居民人均收入、農(nóng)機(jī)化財(cái)政投入及農(nóng)業(yè)機(jī)械化培訓(xùn)人數(shù)等5個(gè)因素。

2)通過(guò)利用模糊評(píng)價(jià)的數(shù)學(xué)方法，對(duì)黑龍江省的水稻械化發(fā)展現(xiàn)狀做出綜合評(píng)價(jià)。因所收集到的數(shù)據(jù)是近12年黑龍江省的水稻機(jī)械發(fā)展的數(shù)據(jù)，從整體上觀察可知：只有1個(gè)指標(biāo)因素處于高級(jí)階段，1個(gè)因素處于中級(jí)階段，其余8個(gè)因素處于初級(jí)階段。由此可見(jiàn)，水稻的機(jī)械種植水平發(fā)展較快，而其余階段的發(fā)展較慢，應(yīng)繼續(xù)加大發(fā)展與宣傳。

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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(hào)：S233.71

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003-188X(2016)10-0011-06

作者簡(jiǎn)介：蔣文強(qiáng)(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(dǎo)師，(E-mail)jinwuw@163.com。

基金項(xiàng)目：“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2014BAD06B04)

收稿日期：2015-09-10