黑龙江省水稻生产机械化影响因素研究

蒋文强，王金武

( 东北农业大学 工程学院，哈尔滨　150030 )



黑龙江省水稻生产机械化影响因素研究

蒋文强，王金武

( 东北农业大学 工程学院，哈尔滨150030 )

摘要：发展水稻的机械化生产是提高水稻产业化的重要途径。为此，采用多元回归分析的数学方法分析了影响黑龙江省水稻生产机械化发展的各个因素，并对其相对重要性进行了排序，确定了关键影响因素。为了使其可持续健康发展，奠定其在现代化大农业中的主要地位，结合影响因素，利用模糊数学方法对黑龙江省的水稻机械化发展现状做出综合评价，并提出了针对黑龙江省水稻生产机械化发展的合理化建议。

关键词：水稻生产机械化；关键因素；综合评价；战略；黑龙江省

0引言

近年来，黑龙江省的水稻种植面积在不断增加，2013年黑龙江省的稻谷种植面积达3 175.59khm2，比上年增加了105.79khm2；稻谷的产量为2 171.2万t，比上年增加49.36万t。黑龙江省已经成为我国最大的水稻粮食的生产基地，“东北大米”在全国乃至国际上都因稻米品质好而出名[1-2]。水稻已成为稳固和发展黑龙江省粮食生产、粮食安全及国民生产总值的重要粮食产品，而水稻产业的发展离不开农业机械化的快速发展。水稻生产机械化的快速发展是与时俱进的产物，可降低生产成本、减少劳动力、提高农民收入，对于我国农业机械化的发展有推动作用[3-4]。因此，研究和探讨影响黑龙江省水稻生产机械化发展的各种制约因素就显得尤为重要。对于影响水稻机械化生产的因素的研究，学者主要集中于研究生产中的问题及相关的建议[5-9]，未对影响黑龙江省水稻机械化发展的制约因素做出总结并确定影响关系的大小。为此，本文选择应用多元回归分析[10-12]模型对黑龙江省水稻生产机械化的影响因素进行选择，找出其关键影响因素[13-14]，并提出相应的建议。

1水稻机械化发展的影响因素分析

黑龙江省地处世界上稻作纬度最北的地区，具有我国寒地生态区的代表性和典型性，发展水稻生产条件适宜，且具有较强的生产优势。通过查阅相关文献及调研黑龙江省的实际情况，确定主要的影响因素有机播水稻的面积、机插水稻的面积、机收水稻面积、跨区机收水稻面积、农村居民人均收入、农机化财政投入资金、机械服务组织人数、文化程度、农场个数、二三产业从业人数及农业机械化培训人数。

1.1　影响因素确定

由于各因素在实际情况中的数量级及本质上的不同，使得它们彼此之间对水稻机械化生产的影响程度有一定的区别。结合黑龙江省的实际情况，采用多元回归分析的数学方法，最后明确各因素对总指标影响的主次关系。

根据《黑龙江统计年鉴》《中国农业机械工业年鉴》《中国农业机械年鉴》等统计年鉴[15-16]，将收集到的数据进行统计整理。

利用SPSS软件绘制各因素与机械装备水平之间的相关关系的散点图，通过对散点图的分析来观察因变量与自变量之间的线性关系。图1为水稻机械化装备水平与各因素间影响趋势图。由于因素较多，这里只列举典型的显著性相关关系图。

由图1可以看出：水稻装备水平与农业机械化培训人数、农村居民人均收入、机收水稻面积、机插水稻面积及机播水稻面积5个相关关系图中，基本上所有的点都分布在一条曲线的附近，说明两个变量之间有明显的线性关系；而其中的机播水稻的面积数值与水稻的装备水平的数值是呈负相关的，说明随着机播面积的增加，水稻的机械化装备水平下降。其余影响因素中，跨区机收水稻面积、机械服务组织人数、农机化财政投入与水稻机械化的装备水平之间的相关性较小，均表现出阶段性的线性关系。其余自变量与因变量的关系从散点图中的变化程度的角度观察不是很明确，存在着其他因素共同作用的可能性，因此需通过进一步的数学分析。

图1　水稻机械化装备水平与各因素间影响趋势图

1.2　因变量与自变量间的相关系数计算

相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间的相关程度。著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标—相关系数[17]。它是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度，着重研究线性的单相关系数。

根据实际情况及需要考虑的社会因素，将以下8个因素作为影响水稻机械化装备水平的主要原因，包括：农业机械化培训人数、农村居民人均收入、机收水稻面积、机插水稻面积、机播水稻面积、跨区机收水稻面积、机械服务组织人数及农机化财政投入。因此，利用SPSS软件的相关操作指示将8个不同影响因素与水稻机械化装备水平的相关系数计算出来并统计成表格，如表1所示。

1.3　建立多元线性回归模型

通过上述对各影响因素的分析得知：除农场个数和文化程度以外，其余自变量对水稻机械装备水平的影响均显著，可以考虑建立这些自变量与机械化装备水平的数学多元回归模型，有助于分析各个因素对及机械化装备水平总体影响。

首先，排除农场个数和文化程度这两个相关变量较小的自变量，然后根据其余自变量与因变量的变化关系，建立多元回归分析方程为

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

a6x6+a7x7+a8x8+e

(1)

其中，Y为因变量，水稻机械化装备水平(万kW)；x1为自变量，机插水稻面积(khm2)；x2为自变量，机收水稻面积(khm2)；x3为自变量，农村居民人均收入(元)；x4为自变量，农机化财政投入(万元)；x5为自变量，农机培训人数(万人)；x6为自变量，机械服务组织人数(万人)；x7为自变量，跨区机收水稻面积(khm2)；x8为自变量，机播水稻面积(khm2)；a0为常数；a1,a2,a3,a4,a5,a6,x7,x8分别为各自的自变量系数；e为残余项。

利用SPSS软件进行多元线性回归分析，得出回归模型为

Y=-585.714+0.008x5+0.015x6+

a7x7-5.929x8

(2)

1.4　结果分析

根据表2中的自变量与因变量之间的相关系数的数值大小来明确影响的大小。根据person系数的大小可知：机插水稻的面积与水稻机械化装备水平的相关性很显著，相关性系数为0.989，并且成正相关的趋势发展。也就是说，当水稻的机插面积增大时，会促进水稻机械化生产的快速发展，因此应加大机插水稻的种植面积来增加相应机具的引进，从而加快水稻机械的发展。

机收水稻面积和农村居民人均收入与水稻机械装备水平的相关性系数也很大，分别为0.986、0.983。当机收面积增加时，就意味着会有大量水稻收割机具出现，就会增加水稻装备的使用水平。农机化财政投入、农机化培训人数、机械服务组织人数、跨区机收水稻面积与水稻机械化装备水平的相关系系数均很高，都对水稻的机械化发展有很大的影响，也是不可缺少的一个增加的指标值。机播水稻面积与水稻机械化装备水平是负相关的，说明当机播面积增加时水稻的机械化装备水平呈现下降的趋势。

表1　各因素间的相关系数

X1～X9分别是农业机械化培训人数、农村居民人均收入、机收水稻面积、机插水稻面积、机播水稻面积、跨区机收水稻面积、机械服务组织人数、农机化财政投入资金及机械化装备水平。

2黑龙江省水稻生产机械化评价指标体系及方法的建立

2.1　建立指标体系

本文根据黑龙江省水稻机械化发展的现状、存在的问题，并结合影响黑龙江省发展的诸多因素，建立评价指标体系。黑龙江省水稻机械化发展的系统框图如图2所示。

为了便于描述，将目标层用M表示，准则层用A1、A2、A3表示，因素层用Wi(i=1,2,…n)表示。

2.2　评价指标计算公式

1)水稻机械化发展水平。

M=A1α1+A2α2+A3α3

其中，A1为农业装备；α1为农业装备权重系数；A2为机械化程度；α2为机械化程度权重系数；A3为机械化管理；α3为机械化管理权重系数。

2)农业装备因素的指标计算公式。

其中，A1为农业装备因素；ω11为农村居民人均收入因素；α11为农村居民人均收入权重系数；ω12为农场个数因素；α12为农场个数权重系数；ω13为农机化财政投入资金因素；α13为农机化财政投入资金权重系数。

3)机械化效果因素的指标计算公式。

其中，A2为机械化效果因素；ω21为机插水稻面积因素；α21为机插水稻面积权重系数；ω22为机播水稻面积因素；α22为机播水稻面积权重系数；ω23为机收水稻面积因素；α23为机收水稻权重系数；ω24为跨区机收水稻面积因素；α24为跨区机收水稻面积权重系数。

4)机械化管理因素的指标计算公式。

其中，A3为机械化管理；ω31为机械服务组织人数因素；α31为机械服务组织人数权重系数；ω32为文化程度因素；α32为文化程度权重系数；ω33为农业机械培训人数；α33农业机械培训人数权重系数。

图2　水稻机械化生产影响因素层次结构模型

2.3　评价指标的确定及各指标权重

以黑龙江省的历年的各指标的数据的平均值为增长依据，以历年指标值的最大值为增长的基础数据，累加起来作为其相应的标准值，如表2所示。

表2　各指标的标准值

在确定了黑龙江省水稻机械化评价指标的标准值后，参考《广东省水稻生产机械化发展的影响因素研究及对策》中有关指标的权重考虑，统计结果如表3所示。

表3　各指标的权重值

由表3可知：影响黑龙江水稻机械化生产的因素有很多，主要是机械化效果，其次是农业装备，最后是机械化管理因素。

2.4　水稻生产机械化发展阶段的评价

由于目前没有统一的水稻生产机械化水平评价标准，根据农业生产机械化评价的相关专业研究，采用行业标准、预算、经验的评价标准，建立模糊评价标准。参照《农业机械化水平评价方法》课题组的研究成果，对阶段的划分结果借鉴得到以下评判集各阶段的标准，如表4所示。

表4　各指标的各阶段的数值

设主因素集U={A1,A2,A3}。其中，A1为农业装备因素，A2为机械化效果因素，A3为机械化管理因素。设子因素集为A1={A11,A12,A13}，A2={A21,A22,A23,A24}，A3={A31,A32,A33}。其中，A11为农村居民人均收入，A12为农场个数，A13为农机化财政投入,A21为水稻机播面积，A22为水稻机插面积，A23为水稻机收面积，A24为跨区机收面积，A31为机械服务组织人数,A32为文化程度，A33为农业机械培训人数。

首先，建立评语集V={v1,v2,v3}=(水稻生产机械化初级阶段，水稻生产机械化中级阶段，水稻生产机械化高级阶段)。设rij代表子因素集Ai中的每个因素Aij对评语的隶属度，则有

(3)

u1

(4)

设对评价指标的隶属度为(v1,v2,v3)，由此可得到隶属公式。

若0

(5)

若u1

(6)

若u2

(7)

若x>u3，则

(8)

最终评价结果如表5所示。由表5可知：黑龙江省地区的居民文化程度处于较高的发展阶段，农场个数的拥有量处于中级阶段；但若使整体的黑龙江省的水稻机械化发展水平达到高级阶段，仍需加快农场的建立，使得水稻的生产更接近于现代化的生产。其余的几个指标都处于初级阶段，仍需加大发展力度，以促进水稻机械化的快速发展。

表5　最终评价结果

3结论

1)影响水稻生产机械化发展的主要因素有机插水稻面积、机收水稻面积、农村居民人均收入、农机化财政投入及农业机械化培训人数等5个因素。

2)通过利用模糊评价的数学方法，对黑龙江省的水稻械化发展现状做出综合评价。因所收集到的数据是近12年黑龙江省的水稻机械发展的数据，从整体上观察可知：只有1个指标因素处于高级阶段，1个因素处于中级阶段，其余8个因素处于初级阶段。由此可见，水稻的机械种植水平发展较快，而其余阶段的发展较慢，应继续加大发展与宣传。

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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

中图分类号：S233.71

文献标识码：A

文章编号：1003-188X(2016)10-0011-06

作者简介：蒋文强(1984-)，男，河南林州人，工程师，(E-mail)632837312@qq.com。通讯作者：王金武(1968-)，男， 黑龙江庆安人，教授，博士生导师，(E-mail)jinwuw@163.com。

基金项目：“十二五”国家科技支撑计划项目(2014BAD06B04)

收稿日期：2015-09-10